摘要:在本文中,我们将介绍用于测试的相关指标,如何进行大规模测试,以及我们如何实现大规模的集群接入. 本文分享自华为云社区<突破100倍集群规模!Karmada大规模测试报告发布>,作者:华为云云原生团队. 摘要 随着云原生技术在越来越多的企业和组织中的大规模落地,如何高效.可靠地管理大规模资源池以应对不断增长的业务挑战成为了当下云原生技术的关键挑战.在过去的很长一段时间内,不同厂商尝试通过定制Kubernetes原生组件的方式扩展单集群的规模,这在提高规模的同时也引入了复杂的单集群运维.不清…

新兴的多集群.多云部署成为首选的企业策略,而边缘部署则呈上升趋势 2019年11月5日,业界采用最广泛的Kubernetes管理平台创造者Rancher Labs(以下简称Rancher)发布了首份调研报告,该调研报告收集了来自大型或小型企业的1106名技术用户的意见,这些用户分别来自于科技.金融服务.电信.教育.政府和医疗等25个行业,主要来源于EMEA(欧洲.中东和非洲)和北美两大地区. "从调研结果可以清晰地看到,容器已经成为现代IT战略的关键支撑,85%的受访者已经在生产环境中使用容器.…

转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484628&idx=1&sn=666e416ae28b93e42c26f26b208dea84&chksm=eaa82cfcdddfa5eacfcddb0cf54edcecb3ad86ca2cafd6f4f2d90cf8a4033d83eb16cb2a56f0&mpshare=1&scene=1&srcid=1214DDML…

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摘要:CNCF Karmada社区Cloud Native Days China 2022南京站成功举办. 本文分享自华为云社区<Karmada多云多集群生产实践专场圆满落幕|Cloud Native Days China 2022 南京站>,作者: 云容器大未来. 12月3日,CNCF Karmada社区Cloud Native Days China 2022南京站成功举办.Cloud Native Days China是CNCF与华为云联合发起的云原生技术交流活动,专注技术探讨和趋势挖掘.…

作者 | 阿里云容器平台高级技术专家 曾凡松(逐灵) 本文主要介绍阿里巴巴在大规模生产环境中落地 Kubernetes 的过程中,在集群规模上遇到的典型问题以及对应的解决方案,内容包含对 etcd.kube-apiserver.kube-controller 的若干性能及稳定性增强,这些关键的增强是阿里巴巴内部上万节点的 Kubernetes 集群能够平稳支撑 2019 年天猫 618 大促的关键所在. 背景 从阿里巴巴最早期的 AI 系统(2013)开始,集群管理系统经历了多轮的架构演进,到…

改天学习一下. https://www.cnblogs.com/alisystemsoftware/p/11570806.html   当 K8s 集群达到万级规模,阿里巴巴如何解决系统各组件性能问题?   作者 | 阿里云容器平台高级技术专家 曾凡松(逐灵) 本文主要介绍阿里巴巴在大规模生产环境中落地 Kubernetes 的过程中,在集群规模上遇到的典型问题以及对应的解决方案,内容包含对 etcd.kube-apiserver.kube-controller 的若干性能及稳定性增强,这些关键…

摘要:在 Karmada 最新版本 v1.3中,跨集群故障迁移特性支持优雅故障迁移,确保迁移过程足够平滑. 本文分享自华为云社区<Karmada跨集群优雅故障迁移特性解析>,作者:Karmada社区. 在多云多集群应用场景中,为了提高业务的高可用性,用户的工作负载可能会被部署在多个集群中.然而当某个集群发生故障时,为保证业务的可用性与连续性,用户希望故障集群上的工作负载被自动的迁移到其他条件适合的集群中去,从而达成故障迁移的目的. Karmada 在 v1.0 版本发布之前便已支持跨集群故障迁…

vivo 互联网大数据团队-Lv Jia Hadoop 3.x的第一个稳定版本在2017年底就已经发布了,有很多重大的改进. 在HDFS方面,支持了Erasure Coding.More than 2 NameNodes.Router-Based Federation.Standby NameNode Read.FairCallQueue.Intra-datanode balancer 等新特性.这些新特性在稳定性.性能.成本等多个方面带来诸多收益,我们打算将HDFS集群升级到HDFS 3.x…

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…