使用Scapy向Mininet交换机注入流量 实验记录 用Python脚本及Scapy库写了一个简单的流量生成脚本,并打算使用该脚本往Mininet中的OpenvSwitch交换机注入流量.拓扑图如下: h1(10.0.0.1) :h1-eth0 <=> s1-eth1: s1 :s1-eth2 <=> h2-eth0: h2(10.0.0.2) 生成流量的目的IP:nw_dst=10.0.0.2/32: 注入流量的端口:s1-eth1: OVS此时已下好转发该流量的流表,主要作用

参考 fleeto/sleep fleeto/flaskapp 1. Sidecar注入 1.1 对工作负载的一些要求 支持的工作负载类型:Job,DaemonSet,ReplicaSet,Pod,Deployment 等, 对这些工作负载的要求如下: 要正确命名服务端口: Service 对象中的 Port 部分必须以 "协议名" 为前缀,目前支持的协议名包括 http,http2,mongo,redis 与 grpc: istio 会命名来确定为端口提供什么样的服务,不符合命名规范

Linkerd 2.10 系列 快速上手 Linkerd v2.10 Service Mesh 腾讯云 K8S 集群实战 Service Mesh-Linkerd2 & Traefik2 部署 emojivoto 应用 详细了解 Linkerd 2.10 基础功能,一起步入 Service Mesh 微服务架构时代 将您的服务添加到 Linkerd 自动化的金丝雀发布 自动轮换控制平面 TLS 与 Webhook TLS 凭证 如何配置外部 Prometheus 实例 配置代理并发 配置重试 配

[编者按]本文是 Gene Kim 总结自对 Randy Shoup 两个小时的采访,主要关注谷歌 DevOps 的提升之道.本文系 OneAPM联合高效运维编译整理. Randy Shoup 曾协助领导 eBay 和 Google 的工程师团队,他是笔者见过少数能将「建造高效产出 DevOps 与世界级可靠性系统需要怎样领导特质」描述清楚的人之一.其两个演讲(2013 Flowcon 演讲.2000s 早期他在转化 eBay 架构时惊人的工作)深受笔者喜爱. 本文由 Gene Kim 根据对

一.基本信息 标题:UML-Based Modeling of Robustness Testing 时间:2014 出版源:IEEE会议论文 领域分类:稳健性测试:UML测试Prole:UML Prole扩展:案例分析 二.研究背景 问题定义:基于UML的鲁棒性测试建模 难点:测试的标准化: 相关工作:U2TP的专业化和扩展:重用了服务质量和容错性中的一些元素来表示稳健性测量. 三.创新方法 1.故障注入技术的采用. 2.实现了容错机制. 四.实验 实验1:用于稳健性测试的UML模型 要探究的

在传统的软件测试中,我们通常通过一个给定的条件来判断系统的反馈,通过断言来判断是否符合预期,测试条件和结果通常比较明确和固定.而混沌工程,是通过注入一些“不确定”因素,象放进了一群淘气的猴子,在系统资源.可用性.安全性.延迟.压力等方面进行捣乱,而此过程中,要求系统可以毫无影响的提供服务,用户无感知. 这其实对系统的自愈能力,健壮性都有很高的要求.故障注入一般是指比较受控的一些实验条件,通过注入一些相对极端的异常场景,为系统提供可靠性测试的过程. 整体来说,混沌是一种故障注入规则,强调了一些不确

小蚂蚁说: 在金融行业,风险防控能力的重要性不言而喻.而蚂蚁金服可实现高达99.999%的异地多活容灾,千亿级资金秒级实时核对“账.证.实”等能力也让业界有目共睹. 今年位于杭州的蚂蚁金服ATEC科技大会上,蚂蚁金服正式推出技术风险防控平台TRaaS(Technological Risk-defense as a Service).经历过无数考验的 TRaaS 是把蚂蚁金服整个分布式架构和相应的技术风险能力组合在一起的免疫系统,它将高可用和资金安全能力结合 AIOps,使系统实现故障自愈,具有免

1.1 Service Mesh   1.1.1 什么是Service Mesh Service Mesh是最近才兴起的一个名词,最早在2016年9月29日由开发Linkerd的Buoyant公司首次提出[1].2016年10月,Alex Leong开始在Buoyant公司的官方博客中连载一系列关于“A Service Mesh for Kubernetes”的文章.随着2017年Linkerd加入CNCF,Service Mesh开始大规模出现在各个技术论坛.Service Mesh在国内被翻

一.负载均衡算法原理与实战 负载均衡算法(load balancing algorithm),定义了几种基本的流量分发方式,在Istio中共有4种标准负载均衡算法. •Round_Robin: 轮询算法,顾名思义请求将会依次发给每一个实例,来共同分担所有的请求. •Random: 随机算法,将所有的请求随机分发给健康的实例 •Least_Conn: 最小连接数,在所有健康的实例中任选两个,将请求发给连接数较小的那一个实例. 接下来,我们将根据以上几个算法结合APM(应用性能管理)的监控拓扑图来实

如何设计你的应用,能够在系统错误时做到自我修复?在分布式系统中,会经常遇到错误.硬件也会遇到异常情况.网络有时会出现短暂的错误.整个地区出现了服务中断.即便如此,关于这些问题的方案也是要提前规划的.因此,需要设计一个能够在错误出现时完成自我修复的系统,主要包括以下3个部分:发现错误.正确的对待错误.使用日志并监控错误,提高可操控性.对故障类型的响应取决于应用的可用性的需求.例如,如果你需要系统是高可用的,你可能会希望在故障发生时,系统自动切换到辅助区域.然而,这种部署比单一区域的价格高的多.而且

Istio 的优势 集群规模可视性:在故障状况出现时,运营人员需要利用多种工具以始终关注集群运行状况并分析微服务状态图表.Istio 项目能够监控与应用程序及网络活动相关的数据,利用 Prometheus 与 Grafana 对这部分数据加以渲染,而后将相关指标与日志记录发送至任何收集.聚合与查询系统当中以实现功能扩展.Istio 项目亦利用 Zipkin 追踪分析性能热点并对分布式故障模式加以诊断. 弹性与效率:在开发微服务时,运营人员需要假设网络本身处于不可靠状态.运营人员能够利用重试.负载

目录 1 什么是Istio 2 架构和原理 2.1 Proxy代理 2.2 Mixer混合器 2.3 Pilot引导 2.4 Citadel堡垒 2.5 Galley 3 功能列表 4 性能评估 1 什么是Istio 当前我们已经完成从单体的应用程序向微服务架构的转型,未来还可能会面临更多的分布式场景需求.以往只需要运行好一个单体的应用,现在却面临着对整体服务网络管理,随着规模和复杂度的不断增长,服务网络势必会越来越难以理解和管理.那么我们如何去应对这些挑战呢?这就是Istio所能为我们解决的问

作者 | 肖长军(穹谷)阿里云智能事业群技术专家   导读:随着云原生系统的演进,如何保障系统的稳定性受到很大的挑战,混沌工程通过反脆弱思想,对系统注入故障,提前发现系统问题,提升系统的容错能力.ChaosBlade 工具可以通过声明式配置执行混沌实验,简单高效.本文将会重点介绍 ChaosBlade 以及云原生相关的实验场景实践. ChaosBlade 介绍 ChaosBlade 是阿里巴巴开源的一款遵循混沌实验模型的混沌实验执行工具,具有场景丰富度高.简单易用等特点,而且可以很方便的扩展实验

11月19日,业界应用最为广泛的Kubernetes管理平台创建者Rancher Labs(以下简称Rancher)宣布Rio发布了beta版本,这是基于Kubernetes的应用程序部署引擎.它于今年5月份推出,现在最新的版本是v0.6.0.Rio结合了多种云原生技术,从而简化了将代码从测试环境发布到生产环境的流程,同时保证了强大而安全的代码体验. 什么是Rio? 下图是Rio的架构: Rio采用了诸如Kubernetes.knative.linkerd.cert-manager.buildk

一.负载均衡算法原理与实战 负载均衡算法(load balancing algorithm),定义了几种基本的流量分发方式,在Istio中一共有4种标准负载均衡算法. •Round_Robin: 轮询算法,顾名思义请求将会依次发给每一个实例,来共同分担所有的请求. •Random: 随机算法,将所有的请求随机分发给健康的实例 •Least_Conn: 最小连接数,在所有健康的实例中任选两个,将请求发给连接数较小的那一个实例. 接下来,我们将根据以上几个算法结合APM(应用性能管理)的监控拓扑图来

分布式系统面临的挑战 Is it better to be alive and wrong or right and dead? 随着计算机技术的发展,系统架构从集中式演进到分布式.分布式系统相对于单台机器来说提供了更好的可扩展性,容错性以及更低的延迟,但在单台计算机上运行软件和分布式系统上运行软件却有着根本的区别,其中一点便是单台计算机上运行软件,错误是可预测的.当硬件没有故障时,运行在单台计算机的软件总是产生同样的结果:而硬件如果出现问题,那么后果往往是整个系统的故障.因此,对于单体系统来说

前言 为满足 C++ 应用系统故障演练,阿里妈妈安全生产团队开源了 C++ 混沌实验执行器,填补了 C++ 应用混沌工程实验的空白,其遵循<混沌实验模型>,可通过 ChaosBlade 工具直接执行.项目详情点击这里! . 本文重点介绍该执行器的架构图.支持的实验场景,并以 Demo 为例介绍具体的使用方式,附录介绍了阿里妈妈内部混沌实验流程. 新版本 chaosblade 下载地址在这里! 实验场景 目前支持的 C++ 混沌实验场景如下,具体使用方式可详见下文: 针对某个方法,或者某行代码注

减少故障的最好方法就是让问题经常性的发生.在可控范围或环境下,通过不断重复失败过程,持续提升系统的容错和弹性能力. 那么,实施一次高效的混沌工程实验,需要几步呢? 答案:2 步. ① 登陆 ChaosBlade ② 下载 release 版本,打造故障演练专属工具 高可用架构是保障服务稳定性的核心. 阿里巴巴在海量互联网服务以及历年双11场景的实践过程中,沉淀出了包括全链路压测.线上流量管控.故障演练等高可用核心技术,并通过开源和云上服务的形式对外输出,以帮助企业用户和开发者享受阿里巴巴的技术红

在分布式架构环境下,服务间的依赖日益复杂,可能没有人能说清单个故障对整个系统的影响,构建一个高可用的分布式系统面临着很大挑战.在可控范围或环境下,使用 ChaosBlade 工具,对系统注入各种故障,持续提升分布式系统的容错和弹性能力,以构建高可用的分布式系统. ChaosBlade 是什么? ChaosBlade 是一款遵循混沌工程实验原理,建立在阿里巴巴近十年故障测试和演练实践基础上,并结合了集团各业务的最佳创意和实践,提供丰富故障场景实现,帮助分布式系统提升容错性和可恢复性的混沌工程工具.

书籍英文版下载链接为 https://developers.redhat.com/books/introducing-istio-service-mesh-microservices/,作者 Burr Sutter 和 Christian Posta. 第一章 概述 中文翻译  刘世民 @2020.02 如果你正在寻找带有详细示例的有关Istio的介绍性文档,那这本书正好合适你.本书适合正在基于微服务架构开发云原生应用的应用架构师和开发团队组长们阅读.本书假设你已有Docker使用经验:因为Is

刚刚过去的春节,新型冠状病毒疫情突如其来地横扫大江南北.为了响应国家号召,许多软件公司和互联网公司也将在较长一段时间内建议员工采取远程办公的方式,同时也存在骨干工程师无法及时返岗的问题,使得生产力大受影响. 对于软件企业来说,研发与测试是两大核心命脉.研发团队保障着产品新功能新特性的及时发布,而测试团队则如同马的缰绳,确保产品不会由于迭代速度过快.设计考虑角度不周,而导致软件缺陷的产生. 巨杉数据库在9年的自研和技术创新历程中,在研发体系构建.自动化测试.团队线上线下结合等方面积累了很多经验.从