云服务平台架构

点击上方👆蓝字关注我们! 作为云原生的关键基础,近年来容器技术在企业的应用规模不断提升,云原生理念也相应地在生产环境中得到了越来越广泛的应用实践,加速企业的数字化转型效率。与此同时,企业也面临着云原生技术的学习和研发投入等成本过高的挑战,因此开始逐步拥抱灵活的云原生容器化平台,以降低大规模部署带来的一系列复杂度问题。那么 **搭建企业级容器化平台有哪些痛点?容器平台架构如何设计?...

它屏蔽了不同基础架构(如数据中心、云、边缘计算)的差异,并具备良好的可移植性。通过Kubernetes,企业能够根据自身的业务需求设计其云架构,以更好地支持多云和混合云环境,并摆脱被厂商锁定的担忧。随着容器技术的标准化,Kubernetes进一步推动了容器生态系统的分工和协同发展。在Kubernetes的基础上,生态社区正在构建上层的业务抽象,例如服务网格Istio、机器学习平台Kubeflow、无服务器应用框架Knative等。# 容器编排Kubernete...

架构进一步升级。除此之外,ByteHouse 也在 Serverless 方向探索,基于 cloud-native 云原生的理念构建了全新一代的数据仓库,架构上进行了三层解耦,期望在 Serverless 的加持下,提供更稳定、可靠、可信的分析服务,让开发人员时间精力从基础设施运维优化上解放,更聚焦在核心业务功能中。 然而,在 OLAP 领域的 Serverless 技术实现上,仍然存在一些技术难点。 首先,OLAP 数据分析涉及到存储、网络、操作系统、数据库、AI ...

在业务高峰期之后通过对云主机进行纵向降级、横向缩容释放不再需要的计算资源,从而节省成本。纵向扩展就是对云主机的配置进行升级或降级,横向扩展是通过负载均衡将系统请求分散到多个后端服务节点中降低系统对单台... 云平台通过自动伸缩(Auto Scaling)的方式实时监测后端服务节点的压力指标,达到设定的策略时自动触发增加服务器的扩容动作或删减服务器的缩容动作。对于使用者来说,自动伸缩可以保证有适量的计算资源来处理业务请求...