1. Ratel是什么? Ratel是一个Kubernetes资源平台,基于管理Kubernetes的资源开发,可以管理Kubernetes的Deployment.DaemonSet.StatefulSet.Service.Ingress.Pods.Nodes.Role.ClusterRole.Rolebinding.ClusterRoleBinding.Secret.ConfigMap.PV.PVC等.主要用于以图形化的方式管理k8s的各类资源,提高维护k8s集群的效率及降低出错的概率. 2.

1.基本说明 在生产环境使用k8s以后,大部分应用都实现了高可用,不仅降低了维护成本,也简化了很多应用的部署成本,但是同时也带来了诸多问题.比如开发可能需要查看自己的应用状态.连接信息.日志.执行命令等. 使用k8s后,业务应用以Pod为单位,不像之前的以服务器为单位,可以直接通过登录服务器进行相关操作.当业务应用使用k8s部署后,k8s官方的dashboard虽然可以进行查看日志.执行命令等基本操作,但是作为运维人员,不想让开发操作或查看自己范围之外的Pod,此时就要使用RBAC进行相关的权限

目前得分布式系统中,对于资源管理都采用动态资源划分来取代静态资源划分.它有如下好处: 集群资源利用率高 增加数据共享能力,可以多种计算框架公用一份分布式存储数据. 资源管理抽象模型 概念模型 常见得资源主要是CPU,内存,网络资源,磁盘IO.主要概念模型有3类:资源组织模型,调度策略,任务组织模型.不同的资源管理平台主要就是这三点不同: 通用架构 每台节点上都会配置节点管理器,不断像资源收集器汇报本机资源使用情况,并负责容器得管理动作. 调度器,由资源收集器和调度策略两部分组成. 资源调度器设计

一.公司简介山东森普信息技术有限公司(以下简称森普软件)是一家专门致力于移动互联网产品.企业管理软件定制开发的技术型企业.公司总部设在全国五大软件园之一的济南齐鲁软件园.森普SimPro是由Simple+Professional组成,代表着公司一直秉承"森普,专业让管理更简单"的核心理念,致力于为广大的企业.政府客户提供操作简单.功能全面.技术专业的各种信息化产品及技术咨询服务.公司自2003年成立以来培养出了一支高素质,高水平,高专业,经验丰富的IT团队,并通过ISO9001认证(证

一.前言 AgileEAS.NET SOA 中间件平台是一款基于基于敏捷并行开发思想和Microsoft .Net构件(组件)开发技术而构建的一个快速开发应用平台.用于帮助中小型软件企业建立一条适合市场快速变化的开发团队,以达到节省开发成本.缩短开发时间,快速适应市场变化的目的. AgileEAS.NET SOA中间件平台提供了敏捷快速开发软件工程的最佳实践,通过提供大量的基础支撑功能如IOC.ORM.SOA.分布式体系及敏捷并发开发方法所支撑的插件开发体系,以及提供了大量的实体.数据模型设计生

一.AgileEAS.NET SOA 中间件简介      AgileEAS.NET SOA 中间件平台是一款基于基于敏捷并行开发思想和Microsoft .Net构件(组件)开发技术而构建的一个快速开发应用平台.用于帮助中小型软件企业建立一条适合市场快速变化的开发团队,以达到节省开发成本.缩短开发时间,快速适应市场变化的目的.      AgileEAS.NET SOA中间件平台提供了敏捷快速开发软件工程的最佳实践,通过提供大量的基础支撑功能如IOC.ORM.SOA.分布式体系及敏捷并发开发方

平台介绍 Agile.Net 组件式开发平台是一款针对企业级产品的开发框架,平台架构基于SOA服务体系,多层组件式架构打造.平台提供企业应用开发所需的诸如ORM.IOC.WCF.EBS.SOA等分布式架构,消息总线.二级缓存.数据报表.代码生成.自动更新一系统的快速开发工具,涵盖开发过程中的设计.编码.集成.部署.运维等各个环节. Agile.Net 组件式开发平台是一款基于敏捷并行开发思想和Microsoft .Net构件(组件)开发技术而构建的一个快速开发应用平台.用于帮助中小型软件企业建立

AgileEAS.NET SOA中间件平台/敏捷软件开发平台 最新下载 一.前言 AgileEAS.NET SOA中间件平台,简称EAS.NET,是基于敏捷并行开发思想和Microsoft .Net构件(组件)开发技术而构建的一个快速开发应用平台.用于帮助中小型软件企业建立一条适合市场快速变化的开发团队,以达到节省开发成本.缩短开发时间,快速适应市场变化的目的. AgileEAS.NET SOA中间件平台包含基础类库.资源管理平台.运行容器.开发辅助工具等四大部分,资源管理平台为敏捷并行开发提供

前言 今年以来做的事情越来越杂,负责的技术方向越来越广,精力越来越分散(创业公司的典型特点),编码的时间越来越少,有时候也会觉得很疲惫没办法专注一个事情. 除了技术方向上的实践,组织上如何组建一个最优的DevOps团队形式,实际工作中也面临着大量的挑战和困惑,抽点时间总结一些不太成熟的实践. 虽然下面很多的内容与测试开发已经无关了,但对这个论坛还是比较有感情的,过往的系列文章也都在这里,所以还是在这里发下分享给正走在这条路上的朋友. DevOps对传统职能部门的挑战 对于传统技术组织架构,团队通

一. 业务背景 构建具备高可用,高扩展性,高性能,能承载高并发,大流量的分布式电子商务平台,支持用户,订单,采购,物流,配送,财务等多个项目的协作,便于后续运营报表,分析,便于运维及监控. 二. 基础服务架构说明 参考“大型电子商务架构说明”.doc (或http://my.oschina.net/chejiangyi/blog/521950) 三. 基础服务架构横向演进架构图 四. 基础服务横向演进架构概述 1. 分布式任务调度平台演进    (开源地址:http://git.oschina.

Neo 2016-1-29 | 发表评论 编者按:以云数据中心为切入点,首先对SDN领域中的叠加网络.SDN控制器.VxLAN 3种重要技术特点进行了研究,接下来对NFV领域中的通用服务器性能.服务链两类关键问题展开具体分析.最后,阐述了前期开展的SDN/NFV技术试验工 作进展及相关结论,并对VDC应用产品进行了展望. 1 引言 伴随着云计算技术的兴起,数据趋于大集中,传统电信系统网络架构成为阻碍云数据中心发展的巨大桎梏.为满足数据中心在云计算环境下的虚拟网络资源调度和共享需求,未来的数据中心

4.2 集团AliDocker化双11总结 前言 在基础设施方面,今年双11最大的变化是支撑双11的所有交易核心应用都跑在了Docker容器中.几十万Docker容器撑起了双11交易17.5万笔每秒的下单峰值.众所周知Docker技术这几年大热,但如果期望阿里这么大体量的应用全部使用Docker,这可不是一朝一夕就能完成的事情.阿里的应用数量庞大,种类众多,光兼容性的验证没个1.2年的时间没人敢把核心应用放上去.因此虽然Docker能给研发和运维带来的好处,作为技术人员大家都心领神会,但是想直接

本文转载:通通学--知识学习与分享平台 Hadoop的核心 HDFS: Hadoop Distributed File System 分布式文件系统 MapReduce:并行计算框架 Yarn:集群资源管理和调度框架 Hadoop是什么? 适合大数据的分布式存储.计算.资源管理平台 作者:Doug Cutting 受Google三篇论文的启发 Hadoop生态系统 HDFS 主从结构主节点,只有一个: namenode从节点,有很多个: datanodes namenode负责:接收用户操作请求

1.调用本地Job和Trans 较简单不用多说没有遇到任何问题,以下是代码: import org.pentaho.di.core.KettleEnvironment; import org.pentaho.di.core.database.DatabaseMeta; import org.pentaho.di.core.exception.KettleException; import org.pentaho.di.core.util.EnvUtil; import org.pentaho.d

本文分为技术篇.产业篇.应用篇.展望篇四部分 技术篇 2006年项目成立的一开始,“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce.到现在的10个年头,这个单词代表的是“核心”(即Core Hadoop项目)以及与之相关的一个不断成长的生态系统.这个和Linux非常类似,都是由一个核心和一个生态系统组成. 现在Hadoop在一月发布了2.7.2的稳定版,已经从传统的Hadoop三驾马车HDFS,MapReduce和HBase社区发展为60多个相关组件组成的庞大生态,其中包

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop

CSDN大数据技术: 十位一线专家分享Spark现状与未来(一) 十位一线专家分享Spark现状与未来(二) 十位一线专家分享Spark现状与未来(三) 部分摘录: 加州大学伯克利分校AMP实验室博士Matei Zaharia:Spark的现状和未来 ----(Matei Zaharia是加州大学伯克利分校AMP实验室博士研究生,Databricks公司的联合创始人兼现任CTO.Zaharia致力于于大规模数据密集型计算的系统和算法.研究项目包括:Spark.Shark.Multi-Resour

https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/Flink+Improvement+Proposals FLIP-1 : Fine Grained Recovery from Task Failures When a task fails during execution, Flink currently resets the entire execution graph and triggers complete re-execution f

原文:http://zhuanlan.zhihu.com/donglaoshi/19962491 作者: 董飞       提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x 进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充.我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给

TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展.可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大.计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造. TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品,单集群规模达到4400台,CPU总核数达到10万左右,存储容量达到100PB:每日作业数100多万,每日计算量4PB,作业并发数2000左右:实际存储数据量80PB,文件数和块数达到6亿多:存储利用率83%左