参考资料: http://www.cnblogs.com/YaoDD/p/5374393.html http://www.cnblogs.com/YaoDD/p/5351589.html

Google的大规模集群管理工具Borg 概述 Google的Borg系统是一个集群管理工具,在它上面运行着成千上万的job,这些job来自许许多多不同的应用,并且跨越多个集群,而每个集群又由大量的机器构成. Borg通过组合准入控制,高效的任务打包,超额负载以及基于进程级别性能隔离的机器共享从而实现高利用率.它支持那些高可用的应用,它们的运行时特性能够最小化错误恢复时间,它们的调度策略降低了相关错误发生的可能性.为了简化用户的使用,Borg提供了一个声明工作规范语言,名称服务一体化机制,实时j

Contents 这篇文章主要针对Docker Swarm和Kubernetes在大规模部署的条件下的3个问题展开讨论.在大规模部署下,它们的性能如何?它们是否可以被批量操作?需要采取何种措施来支持他们的大规模部署和运维? 我们需要使用侧重于用例的基准测试来对所有容器平台进行比较,这样采用者才可以做出正确的决策. 笔者从用户的角度建立了一套测评工具,用普通的方法测试Docker Swarm和Kubernetes.我只评估了通用的功能:容器的启动时间和容器罗列时间. Swarm的性能比Kubern

(只有文字没有图,图请参考http://research.google.com/archive/mapreduce.html) MapReduce: 一种简化的大规模集群数据处理法 翻译:风里来雨里去 原文:MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 作者:JeffreyDean and Sanjay Ghemawat 转载请保留以上信息 摘要 MapReduct是一个用于处理与生成大型数据集的编程模型及相关实现.用户分别指定一

一.前言 上一篇中讲述了WebSphere的安装与应用,该版本的WAS一般都用于开发测试(有些小应用生产环境下也会用到),在生产中绝大部份使用的WebSphere Application Server Network Deployment 简称为WASND,可做大规模的集群.本篇中将阐述商业级App Server的大规模集群操作,同时整合IBM Http Server. 二.WASND的安装 下载安装包后解压 看到repository.config就明白应该如何安装了吧? 这个和WebSpher

之前团队的nginx管理,都是运维同学每次去修改配置文件,然后重启,非常不方便,一直想找一个可以方便管理nginx集群的工具,翻遍web,未寻到可用之物,于是自己设计开发了一个. 效果预览 集群group管理界面 可以管理group的节点,配置文件,修改后可以一键重启所有节点,且配置文件出错时会提示错误,不会影响线上服务. 2.集群Node节点管理 3 .集群Node节点日志查看 生成的配置文件预览 vhost管理 设计思路 数据结构: 一个nginxGroup,拥有多个NginxNode,共享

redis cluster集群web管理工具 relumin 下载地址 https://github.com/be-hase/relumin 只支持redis cluster模式 java环境 tar -zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz mv jdk1.8.0_171 /usr/local/java #添加环境变量 sudo vi /etc/profile #最后添加如下内容 export JAVA_HOME=/usr/local/java export JRE_H

Manage nodes in a swarm在集群中管理节点 List nodes列举节点 为了查看集群中的节点列表,可以在管理节点中运行docker node ls: $ docker node ls ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS 46aqrk4e473hjbt745z53cr3t node- Ready Active Reachable 61pi3d91s0w3b90ijw3deeb2q node- Ready Active

mtools 是由MongoDB 官方工程师实现的一套工具集,可以很快速的日志查询分析.统计功能,此外还支持本地集群部署管理 https://www.cnblogs.com/littleatp/p/9114471.html mtools-你可能没用过的mongodb神器 前言 接触 mongodb 已经有一段时间了,从一开始的不了解,到现在已慢慢适应这个nosql领域的佼佼者,还是经历了不少波折. 在进行数据库选型的时候,许多人总是喜欢拿 mongodb和mysql.oracle做比较,并总结出

概述 Google的Borg系统是一个集群管理工具,在它上面运行着成千上万的job,这些job来自许许多多不同的应用,并且跨越多个集群,而每个集群又由大量的机器构成. Borg通过组合准入控制,高效的任务打包,超额负载以及基于进程级别性能隔离的机器共享从而实现高利用率.它支持那些高可用的应用,它们的运行时特性能够最小化错误恢复时间,它们的调度策略降低了相关错误发生的可能性.为了简化用户的使用,Borg提供了一个声明工作规范语言,名称服务一体化机制,实时job监控以及一系列用于分析和模拟系统行为的

关注「开源Linux」,选择"设为星标" 回复「学习」,有我为您特别筛选的学习资料~ Google 发布了基础设施管理工具 VM Manager,可自动维护大型Compute Engine虚拟机集群,VM Manager设计考虑到超大规模基础设施,提供自动化部署工具集. Google 提到,企业将越来越多的工作负载转移到云上,但管理和运行大规模虚拟机集群会非常复杂,特别是对基础设施和运营管理者来说,在云上大规模管理基础设施,其安全性是一大挑战.因此Google开发了VM Manager

本文我们来看看,如果大量客户端对NameNode发起高并发(比如每秒上千次)访问来修改元数据,此时NameNode该如何抗住? 二.问题源起 我们先来分析一下,高并发请求NameNode会遇到什么样的问题. 大家现在都知道了,每次请求NameNode修改一条元数据(比如说申请上传一个文件,那么就需要在内存目录树中加入一个文件),都要写一条edits log,包括两个步骤: 写入本地磁盘. 通过网络传输给JournalNodes集群. 但是如果对Java有一定了解的同学都该知道多线程并发安全问题吧

[编者按]本文作者为 Maria Arbisman,主要介绍 Google 与 Facebook 两大巨头是如何大规模处理 IT 事件管理.文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现. 2016 年举办的可靠性工程师学会大会 (SREcon 2016) 汇聚了来自全球各地的多家企业,探讨企业在继续扩展业务的同时其网站可靠性工程师所面临的各种问题,包括"究竟什么才能成就强大的 SRE 团队"这样的准生存问题.似乎很多公司都会把精干的软件工程师和运营人才拼凑在一起,以此确保网站

目前阿里云云原生产品家族已经支持多集群管理功能,允许使用阿里云容器服务Kubernetes(简称ACK)控制台或kubectl命令接入.统一纳管其他公有云.客户IDC自建K8s集群,集中管理部署K8s工作负载:并可以针对工作负载流量统一管理,支持服务就近访问.故障转移能力.本文重点介绍如何使用ACK控制台来接入一个外部Kubernetes集群,无论这个集群是否提供公网访问能力,或者该集群是来自其他公有云提供商,亦或是用户IDC自定义集群. 前提条件 您需要开通容器服务.弹性伸缩(ESS)服务和访

Redis的高可用方案的实现:主从切换以及虚拟IP或客户端 从Redis 2.8开始加入对Sentinel机制从而实现了服务器端的主从切换,但目前尚未发现实现虚拟IP或客户端切换方案 Redis-Sentinel是Redis官方推荐的高可用性(HA)解决方案 当用Redis做Master-slave的高可用方案时,假如master宕机了,Redis本身(包括它的很多客户端)都没有实现自动进行主备切换, 而Redis-sentinel本身也是一个独立运行的进程,它能监控多个master-slave

实验室有一个Linux集群,本文做一下记录. SSH相关命令 通过SSH登录集群中的其他机器上的操作系统(或虚拟机中的操作系统).操作系统之间已经设置免密码登录. 1. 无选项参数运行 SSH 通常使用 SSH 的方式就是不加任何选项参数,仅仅输入 "ssh".下面是示例: $ ssh 192.168.0.103 注意这样是在 ssh 进程端口号22, 目标主机用户和当前用户同名的情况下. 2. 指定登陆用户 默认的,ssh 会尝试用当前用户作为用户名来连接.在上面的示例命令中,ssh

环境 host1 10.1.99.13 host2 10.1.99.14 host3 10.1.99.15 host4 10.1.99.12(用于测试添加删除节点) 初始化集群 host1 $ docker run --restart always -d -v /usr/share/ca-certificates/:/etc/ssl/certs -p 4001:4001 -p 2380:2380 -p 2379:2379 \ --name etcd quay.io/coreos/etcd \ e

转自:http://book.51cto.com/art/201405/439557.htm 先来看一下什么是Session. 用户使用网站的服务,基本上需要浏览器与Web 服务器的多次交互.HTTP 协议本身是无状态的,需要基于HTTP 协议支持会话状态(Session State)的机制.而这样的机制应该可以使Web 服务器从多次单独的HTTP 请求中看到"会话",也就是知道哪些请求是来自哪个会话的.具体实现方式为:在会话开始时,分配一个唯一的会话标识(SessionId),通过C

Kubernetes 开发了一个 Elasticsearch 附加组件来实现集群的日志管理.这是一个 Elasticsearch.Fluentd 和 Kibana 的组合.Elasticsearch 是一个搜索引擎,负责存储日志并提供查询接口:Fluentd 负责从 Kubernetes 搜集日志并发送给 Elasticsearch:Kibana 提供了一个 Web GUI,用户可以浏览和搜索存储在 Elasticsearch 中的日志. 部署 Elasticsearch 附加组件本身会作为 K

一.ELK搜索引擎原理介绍 在使用搜索引擎是你可能会觉得很简单方便,只需要在搜索栏输入想要的关键字就能显示出想要的结果.但在这简单的操作背后是搜索引擎复杂的逻辑和许多组件协同工作的结果. 搜索引擎的组件一般可分为两大类:索引组件和搜索组件.在搜索之前搜索引擎必须把可搜索的所有数据做整合处理并构建索引(倒排索引),将所有数据构建成能被搜索的格式并存储起来,这就成为索引组件:能根据用户搜索并能从索引组件构建的索引中查询出用户想要的结果的组件称为搜索组件. ElasticSearch就属于搜索组件的一

通过codis3.2实现redis3.2.8集群 一:Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 (不支持的命令列表https://github.com/CodisLabs/codis/blob/release3.1/doc/unsupported_cmds.md), 上层应用可以像使用单机的 Redis 一样使用, Codis 底层会处理请求的转发, 不停机的数据迁移等工作, 所