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

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 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

容器的资源需求,资源限制 requests:需求,最低保障: limits:限制,硬限制: CPU: 1 颗逻辑 CPU 1=1000,millicores 500m=0.5CPU QoS: Guranteed : 每个容器 同时设置CPU和内存的requests和limits 即 :cpU.limits=cpu.request, memory.limits=memory.requests Burstable:至少有一个容器设置CPU或内存资源的requests属性 BestEffort:没有任

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

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

1.k8s支持内存和cpu的限制 requests:容器运行需求,最低保障limits:限制,硬限制(资源上限) CPU: 1颗逻辑CPU(1核CPU=4个逻辑CPU) 1物理核=1000个微核(millicores) 1000m=1CPU 内存: 2.Qos类别 Qos类别: 1.Guranteed:(优选级最高) (每个容器)同时设置了CPU和内存的requests和limits,cpu.limits=cpu.requests,memory.limits=memory.request 2.

Block IO:指的是磁盘的读写,docker 可以通过设置权重,限制bps和iops的方式控制容器读写磁盘的带宽 注:目前block IO限额只对direct IO(不使用文件缓存)有效. 1.Block IO权重:--blkio-weight,这个--blkio-weight的权重值在  10~1000之间 和容器cpu的使用机制是一致的,所有容器都可以平等的读写磁盘,可以通过--blkio-weight参数来改变容器的优先级 --blkio-weight和-c类似,设置的都是资源使用的权

默认情况下,所有容器可以平等的使用host上的CPU资源并没有限制 1.docker可以通过-c或者--cpu-shares设置容器使用的权重.如果不指定,默认值为1024. 与内存的限额不同,通过-c设置的cpu share并不是CPU资源的绝对数量,而是一个相对的权重值.某个容器最终能分到的CPU资源取决于它的cpu share占所有容器cpu share总和的比例. 直白点说:通过cpu share可以设置容器使用CPU的优先级. 例如:我们运行两个容器,一个限制CPU的权重为1024,一

              一个docker Host上面会运行若干容器,每个容器都需要CPU,内存和IO资源.容器提供了控制分配多少CPU,内存给每个容器的机制,避免摸个容器因占用太多资源而影响其他容器乃至整个Host的性能. 内存限额 与操作系统类似:容器使用的内存包括两部分:物理内存和swap内存 1.可以使用参数来控制容器内存的使用量       -m或者是--memory:设置内存使用限额,例如:100M,2G       --memory-swap : 设置内存+swap的使用限额(

目录 一.cgroup简介 二.CPU资源配额控制 1.CPU份额控制 2.CPU周期控制 3.CPU core控制 4.CPU配额控制参数的混合使用 二.对内存的限额 三.对 Block IO 的限制 1.block IO 权重 2.限制 bps 和 iops 一.cgroup简介 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 是 Control Groups 的缩写,是 Linux 内核提供

背景 在某地市开展项目的时候,发现数据采集,数据探索,预处理,数据统计,训练预测都需要很多资源,现场资源不够用. 目前该项目的资源3台旧的服务器,每台的资源 内存为128G,cores 为24 (core可暂时忽略,以下仅考虑内存即可) . 案例分析 我们先对任务分别分析,然后分类. 数据采集基于DC,接的是Kafka的源,属于流式,常驻任务.kafka来新数据时才需要资源,空闲时可释放.目前占用的资源情况为:28( topic数)*2(线程数)*1G = 56G,且该值会随着带采集增量表数量的

我们在启动Docker容器时,默认情况下容器所使用的资源是没有限制的,这样就会存在部分特别耗资源的容器会占用大量系统资源,从而导致其他容器甚至整个服务器性能降低,为此,Docker提供了一系列参数方便我们对容器的CPU.内存.IO等进行限制.为了方便演示,我们这里使用progrium/stress镜像,这个镜像内置一个压力测试工具,通过它我们可以很方便进行实验.首先我们拉取此镜像: $ sudo docker pull progrium/stress Using default tag: lat

1.数学定义 保序回归是回归算法的一种,基本思想是:给定一个有限的实数集合,训练一个模型来最小化下列方程: 并且满足下列约束条件: 2.算法过程说明 从该序列的首元素往后观察,一旦出现乱序现象停止该轮观察,从该乱序元素开始逐个吸收元素组成一个序列,直到该序列所有元素的平均值小于或等于下一个待吸收的元素. 举例: 原始序列:<9, 10, 14> 结果序列:<9, 10, 14> 分析:从9往后观察,到最后的元素14都未发现乱序情况,不用处理. 原始序列:<9, 14, 10&

对内存进行资源限制 docker run --memory=200m soymilk/stress 对cpu进行资源限制 终端1 docker run --name=test1 --cpu-shares= soymilk/stress 终端2 docker run --name=test2 --cpu-shares= soymilk/stress 终端3 top