Kubernetes运维生态-cAdvisor分析

【Kubernetes运维生态-cAdvisor分析】的更多相关文章

Kubernetes运维生态-cAdvisor分析

Kubernetes的生态中,cAdvisor是作为容器监控数据采集的Agent,其部署在每个节点上,内部代码结构大致如下:代码结构很良好,collector和storage部分基本可做到增量扩展开发. 关于cAdvisor支持自定义指标方式能力,其自身是通过容器部署的时候设置lable标签项:io.cadvisor.metric.开头的lable,而value则为自定义指标的配置文件,形如下: { "endpoint" : { "protocol": "…

Kubernetes运维生态-Heapster分析

Heapster在Kubernetes的运维生态中如下:集群的容器的监控数据收敛汇聚层 heapster1.0版本后内部分为event和metric两个进程,可制作为两个docker镜像部署为两个独立pod. Heapster metric部分内部代码架构如下: heapster event部分的内部代码结构:…

从运维角度来分析mysql数据库优化的一些关键点【转】

概述一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用.高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善. 1.数据库表设计项目立项后,开发部根据产品部需求开发项目,开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计.对于数据库来说,这点很重要,如果设计不当,会直接影响访问速度和用户体验.影响的因素很多,比如慢查询.低效的查询语句.没有适当建立索引.数据库堵塞(死锁)等.当然,有测试工程师的团队,会做压力测试,找bug.对于没有测试工程师的团队来说,大多数开发工程师初期不会太多考虑数据库设计是否…

从运维的角度分析使用阿里云数据库RDS的必要性--你不应该在阿里云上使用自建的MySQL/SQL Server/Oracle/PostgreSQL数据库

开宗明义,你不应该在阿里云上使用自建的MySQL or SQL Server数据库,对了,还有Oracle or PostgreSQL数据库. 云数据库 RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠.可弹性伸缩的在线数据库服务.基于飞天分布式系统和全SSD盘高性能存储,支持MySQL.SQL Server.PostgreSQL和PPAS(高度兼容Oracle)引擎,默认部署主备架构且提供了容灾.备份.恢复.监控.迁移等方面的全套解决方案. 当然,并不是指所有用户…

故障排除--kubernetes 运维操作步骤 -- kubedns -- busybox -- nslookup 问题

1.node的扩容在k8s中,对一个新的node的加入非常简单,只需要在node节点上安装docker.kubelet和kube-proxy服务,然后将kubelet和kube-proxy的启动参数中的master url指定为当前kubernetes集群master的地址,然后启动服务即可. 2.删除node kubectl delete node k8s-node1 3.隔离恢复node a.通过配置文件隔离 apiVersion: v1kind: Nodemetadata: name…

运维DBA要不要学python

运维DBA要不要学python 我个人认为是:要现在python在运维数据库的工作中主要用在 1.编写一些运维脚本 2.编写运维管理平台 3.研究互联网大厂的运维脚本/工具并应有特别是运维开源数据库的时候,第三点特别重要,例如MongoDB的zabbix监控数据库脚本就是用老外用python写的,如果要改一下里面的指标肯定要用到python 一些互联网大厂开源的数据库脚本和工具,例如mysql相关工具,基本都是用python写的,这些工具/轮子我们肯定会用到所以python是如此重要,当…

双态运维分享之：业务场景驱动的服务型CMDB

最近这几年,国内外CMDB失败的案例比比皆是,成功的寥寥可数,有人质疑CMDB is dead?但各种业务场景表明,当下数据中心运维,CMDB依然是不可或缺的一部分,它承载着运维的基础,掌握运维的命脉. 分析以往失败的案例,静静的想一想,失败无非两点: 一.CMDB自身建设能力不够,无法适应当下数据中心和云环境的新形势.当下数据中心的特点是敏捷.动态.持续发展.甚至当风暴来临时,数据中心的环境是瞬息万变.传统型CMDB跟不上节奏,只能望洋兴叹,频繁应付处理各式各样的问题. 二.非场景驱动,无法支…