资源类型 CPU 和 memory 都是 资源类型.资源类型具有基本单位.CPU 的单位是 core,memory 的单位是 byte.这些都统称为计算资源. CPU含义: CPU 资源的限制和请求以cpu为单位 Kubernetes 中的一个 cpu 等于一个core,就是逻辑CPU.1颗逻辑CPU等于1000millicores.500m=0.5颗cpu. 内存含义: 内存的限制和请求以字节为单位.您可以使用以下后缀之一作为平均整数或定点整数表示内存:E,P,T,G,M,K.您还可以使用两个

背景 公有云的发展为业务的稳定性.可拓展性.便利性带来了极大帮助.这种用租代替买.并且提供完善的技术支持和保障的服务,理应为业务带来降本增效的效果.但实际上业务上云并不意味着成本一定较少,还需适配云上业务的应用开发.架构设计.管理运维.合理使用等多方面解决方案,才能真正助力业务的降本增效.在<Kubernetes 降本增效标准指南>系列 的上一篇文章<容器化计算资源利用率现象剖析>中可看到,IDC 上云后资源利用率提高有限,即使已经容器化,节点的平均利用率依旧仅在 13% 左右,资

作者 王孝威,FinOps 认证从业者,腾讯云容器服务产品经理,热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式,为客户极致降本增效服务. 余宇飞,FinOps 认证从业者,腾讯云专家工程师,从事云原生可观测性.资源管理.降本增效产品的开发. 资源利用率为何都如此之低? 虽然 Kubernetes 可以有效的提升业务编排能力和资源利用率,但如果没有额外的能力支撑,提升的能力十分有限,根据 TKE 团队之前统计的数据: Kubernetes 降本增效标准指南| 容器化计算资源利用率现象剖析,

作者:詹雪娇,腾讯云容器产品经理,目前主要负责腾讯云集群运维中心的产品工作. 张鹏,腾讯云容器产品工程师,拥有多年云原生项目开发落地经验.目前主要负责腾讯云TKE集群和运维中心开发工作. 引言 降本增效从云计算发展至今一直都是企业上云最核心的关注点,无论是在线业务还是大数据.AI业务,都非常依赖算力的消耗,成本问题都是企业上云进行决策的核心因素. 从云计算本身来看,单纯把业务从 IDC 搬迁上云不修改任何业务架构,提高计算资源利用率需要非常大的运维成本和人力成本投入到改造业务适配弹性伸缩和业务可

作者 | 张晓宇(衷源)  阿里云容器平台技术专家 关注『阿里巴巴云原生』公众号,回复关键词"1010",可获取本文 PPT. 导读:资源利用率一直是很多平台管理和研发人员关心的话题.本文作者通过阿里巴巴容器平台团队在这一领域的工作实践,整理出了一套资源利用提升的方案,希望能够带给大家带来一些讨论和思考. 引言 不知道大家有没有过这样的经历:当我们拥有了一套 Kubernetes 集群,然后开始部署应用的时候,我们应该给容器分配多少资源呢? 这很难说.由于 Kubernetes 自己的

阿里妹导读:为了保证系统的在线交易服务顺利运转,最初几年,阿里都是在双11大促来临之前大量采购机器储备计算资源,导致了双11之后资源大量闲置点现象.是否能把计算任务与在线服务进行混合部署,在现有弹性资源基础上提升集群资源利用率,降低双11资源新增成本? 今天,阿里测试开发专家何颖,将为你深入介绍阿里容器调度系统Sigma仿真平台Cerebro. Sigma 是阿⾥巴巴全集团范围的 Pouch 容器调度系统.2017年是 Sigma 正式上线以来第⼀次参与双11,在双11期间成功⽀撑了全集团所有容

作者 郭云龙,腾讯云高级工程师,目前就职于 CSIG 云产品三部-AI 应用产品中心,现负责中心后台业务框架开发. 导语 为了满足 AI 能力在公有云 SaaS 场景下,服务和模型需要快速迭代交付的需求,保障服务在不稳定高并发时的高成功率,以及进一步提升资源利用率,AI 应用产品中心进行了一系列的调研与实践,本篇将重点介绍团队在容器化方面的实践经验. 背景和问题 公有云 AI SaaS 产品(如人脸融合)的一般服务流程为:C 端或 B 端客户通过采集设备采集图像.音视频等,经由云 API 等接入

作者 吕亚霖,作业帮基础架构 - 架构研发团队负责人.负责技术中台和基础架构工作.在作业帮期间主导了云原生架构演进.推动实施容器化改造.服务治理.GO 微服务框架.DevOps 的落地实践. 别路,作业帮基础架构-高级研发工程师,在作业帮期间,负责多云 K8s 集群建设.K8s 组件研发.Linux 内核优化调优相关工作. 背景 作业帮在云原生容器化改造的过程中,随着集群规模越来越大.业务混合部署的场景越来越复杂,面临的集群问题也越来越多,走到了 Kubernetes 及容器化的深水区, 尤其是

Hadoop系统提供了MapReduce计算框架的开源实现,像Yahoo!.Facebook.淘宝.中移动.百度.腾讯等公司都在借助 Hadoop进行海量数据处理.Hadoop系统性能不仅取决于任务调度器的分配策略,还受到分配后实际任务执行效率的影响,任务执行常常涉及读取.排序.归并.压缩.写入等具体阶段. HCE计算框架是一个开源项目,旨在通过优化任务执行的各个阶段,提升整个Hadoop系统的效率.与Hadoop Java框架相比,基于HCE框架的MapReduce任务最高可以节省超过30%的

最近接了一个任务,就是测试公司服务器的资源利用率,这样对每种业务平时所占资源有了大体的了解,进而为下一步的虚拟化做准备.找了很多开源的工具,但都不理想,有的安装很复杂,需要联网(而我们的服务器很多都不能够联网):有的分析出的数据还需要自己汇总.统计等.最后找到了nmon,无需安装.支持绝大多数Linux发现版本.监测数据自动形成.nmon文档..nmom文档自动生成如表等等.利器啊~ 1.下载nmon_linux_more_14g.tar.gz,下载完成之后,我们可以看到nmon支持一下Linu

docker网络-如何让外部网络访问容器资源 安装httpd 服务: docker:/root# docker exec -it f63b2633d146 bash bash-4.1# yum install httpd Loaded plugins: fastestmirror docker:/root# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 107d8291c6bc 192.168.32.150:500

Docker 容器资源限制 默认情况下,一个容器并没有资源限制,并且该容器可以使用内核调度的所有资源.Docke提供了在启动容器时设置一些参数来控制该容器使用的内存.CPU和IO. 内存 OOME:在linux中,如果Linux内核发现宿主机没有足够的内存来调用执行系统的某些重要功能的时候,此时就会调用OOME(Out Of Memory Exception)来杀死某些进程,以此来释放内存. 一旦发生OOME,任何进程都有可能被杀死,包括docker daemon,因此Docker调整了Dock

9 容器资源限制 9.1 Virtualbox :工具操作 9.2 内存限制 docker --help  只限定memory bytes,则memory-swap默认与其存储相同. 资源限制生效: 9.3 CPU限制 --cpu-shares  设置相对权重 设置优先级 窗口一: 窗口三: 窗口二: 窗口三:

使用 Ansible 统计服务器资源利用率: 3 条 shell 脚本实现统计: CPU 利用率统计: top -bn1 | grep load | awk '{printf "CPU Load: %.2f\n", $(NF-2)}' 内存利用率统计: free -m | awk 'NR==2{printf "Memory Usage: %s/%sMB (%.2f%%)\n", $3,$2,$3*100/$2 }' 磁盘利用率统计(列出每块磁盘利用率): df -h

转自:docker容器资源配额控制 ■ 文/ 天云软件 容器技术团队 docker通过cgroup来控制容器使用的资源配额,包括CPU.内存.磁盘三大方面,基本覆盖了常见的资源配额和使用量控制. cgroup简介 cgroup是Control Groups的缩写,是Linux 内核提供的一种可以限制.记录.隔离进程组所使用的物理资源(如 cpu.memory.磁盘IO等等) 的机制,被LXC.docker等很多项目用于实现进程资源控制.cgroup将任意进程进行分组化管理的 Linux 内核功能

一.概述 1.接下来介绍在k8s上运行pod对象时我们如何去监控我们系统级的资源指标以及业务级别的资源指标.数据如何获取和监控.在此之前先介绍一下Pod对象的资源请求和资源限制.即容器的资源需求和资源限制.在docker中说到过容器是可以资源限额的,在启动容器时候我们可以定义一个容器可以使用多少的cpu和内存资源.在当时说过cpu资源是可压缩资源,一个pod或一个容器在应该获取指定资源获取不到时等待即可,但是对内存来讲就不是这样的,假如他用到的资源不够就有可能会因为内存资源耗尽而被killd .

上一篇,我们介绍了如何使用Elastic Job实现定时任务.解决了使用@Scheduled来实现时候存在的竞争问题,同时也实现了定时任务的高可用执行. 然而,还有一类问题是我们在做定时任务时候容易出现的,就是任务执行速度时间过长:同时,为了实现定时任务的高可用,还启动了很多任务实例,但每个任务执行时候就一个实例在跑,资源利用率不高. 所以,接下来我们就来继续介绍,使用Elastic Job的分片配置,来为任务执行加加速,资源利用抬抬高的目标! 动手试试 建议直接下载文末仓库中的chapter7

默认情况下,容器没有资源限制,可以使用主机内核调度程序允许的给定资源.Docker 提供了一些方法来控制容器可以使用多少内存.CPU 或块 IO,并设置 docker run 命令的运行时配置标志.本节详细介绍了何时应该设置限制以及设置它们的可能影响. 许多这些功能需要您的内核支持 Linux 功能.通过 docker info 命令检查支持是否可用.如果在内核中禁用了某个功能,则可能会在输出结尾看到类似以下内容的警告: WARNING: No swap limit support 请查阅操作系

在K8s中定义Pod中运行容器有两个维度的限制: 1. 资源需求:即运行Pod的节点必须满足运行Pod的最基本需求才能运行Pod. 如: Pod运行至少需要2G内存,1核CPU    2. 资源限额:即运行Pod期间,可能内存使用量会增加,那最多能使用多少内存,这就是资源限额. # kubectl describe node node1.zcf.com ....................... Allocated resources: (Total limits may be over p

[taskset详解] taskset设置cpu亲和力,taskset能够将一个或者多个进程绑定到一个或者多个处理器上运行 参数: 选项: -a, --all-tasks 在给定 pid 的所有任务(线程)上操作 -p, --pid 在给定 pid 上操作 -c, --cpu-list 以列表格式显示和指定 CPU -h, --help 显示此帮助 -V, --version 输出版本信息 案例:设置nginx cpu亲合力 在conf/nginx.conf中, worker_processes

在容器的使用过程中,如果能及时的掌握容器使用的系统资源,无论对开发还是运维工作都是非常有益的.幸运的是 docker 自己就提供了这样的命令:docker stats. 默认输出 docker stats 命令用来显示容器使用的系统资源.不带任何选项执行 docker stats 命令: $ docker stats 默认情况下,stats 命令会每隔 1 秒钟刷新一次输出的内容直到你按下 ctrl + c.下面是输出的主要内容: [CONTAINER]:以短格式显示容器的 ID.[CPU %]