Istio多集群(1)-多控制面 参考自官方文档. 目录 Istio多集群(1)-多控制面 复制控制面 要求 在每个集群中部署Istio控制面 配置DNS 配置应用服务 配置用例服务 卸载 FAQ 复制控制面 本节将使用多个主集群(带控制面的集群)来部署Istio多集群,每个集群都有自己的控制面,集群之间使用gateway进行通信. 由于不使用共享的控制面来管理网格,因此这种配置下,每个集群都有自己的控制面来管理后端应用.为了策略执行和安全目的,所有的群集都处于一个公共的管理控制之下. 通过复制

第 17 章 高可用设计之思路及方案 前言: 数据库系统是一个应用系统的核心部分,要想系统整体可用性得到保证,数据库系统就不能出现任何问题.对于一个企业级的系统来说,数据库系统的可用性尤为重要.数据库系统一旦出现问题无法提供服务,所有系统都可能无法继续工作,而不像软件中部分系统出现问题可能影响的仅仅只是某个功能无法继续服务.所以,一个成功的数据库架构在高可用设计方面也是需要充分考虑的.本章内容将针对如何构建一个高可用的 MySQL 数据库系统来介绍各种解决方案以及方案之间的比较. 17.1 利用

前言: 数据库系统是一个应用系统的核心部分,要想系统整体可用性得到保证,数据库系统就不能出现任何问题.对于一个企业级的系统来说,数据库系统的可用性尤为重要.数据库系统一旦出现问题无法提供服务,所有系统都可能无法继续工作,而不像软件中部分系统出现问题可能影响的仅仅只是某个功能无法继续服务.所以,一个成功的数据库架构在高可用设计方面也是需要充分考虑的.本章内容将针对如何构建一个高可用的 MySQL 数据库系统来介绍各种解决方案以及方案之间的比较. 17.1 利用 Replication 来实现高可用

1. 基本说明 本文章将演示CentOS 8二进制方式安装高可用k8s 1.17.x,相对于其他版本,二进制安装方式并无太大区别. 2. 基本环境配置 主机信息 192.168.1.19 k8s-master01 192.168.1.18 k8s-master02 192.168.1.20 k8s-master03 192.168.1.88 k8s-master-lb 192.168.1.21 k8s-node01 192.168.1.22 k8s-node02 系统环境 [root@k8s-m

首先准备5台centos7 ecs实例最低要求2c4G 开启SLB(私网) 这里我们采用堆叠拓扑的方式构建高可用集群,因为k8s 集群etcd采用了raft算法保证集群一致性,所以高可用必须保证至少3台master+2work master01 172.26.0.1 master01 172.26.0.2 master01 172.26.0.3 work01 172.26.0.4 work02 172.26.0.5 slb 172.26.0.99 首先在每台机器上执行以下脚本,这段脚本将会帮助你

模板机操作 # cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) # uname -a //内核升级到4.4.X以后, 关于如何升级请自行解决 Linux bs-k8s-master01 4.4.186-1.el7.elrepo.x86_64 #1 SMP Sun Jul 21 04:06:52 EDT 2019 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux #yum install python epel-

一 kubeadm介绍 1.1 概述 参考<附003.Kubeadm部署Kubernetes>. 1.2 kubeadm功能 参考<附003.Kubeadm部署Kubernetes>. 二 部署规划 2.1 节点规划 节点主机名 IP 类型 运行服务 master01 172.24.8.71 Kubernetes master节点 docker.etcd.kube-apiserver.kube-scheduler.kube-controller-manager.kubectl.ku

文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MDgwNzQ1MQ==&mid=2247483891&idx=1&sn=17dcd7cd0645df509c8e49059a2f00d7&chksm=e9fdd407de8a5d119d439b70dc2c381ec2eceddb63ed43767c2e1b7cffefe077e41955568cb5&cur_album_id=1341273083637989377&sc

1.什么是高可用,为什么要设计高可用? 两台机器启动着相同的业务系统,当有一台机器宕机,另外一台服务器能快速的接管,对于访问的用户是无感知的. 减少系统不能提供服务的时间. 2.高可用使用什么工具来实现? 是硬件还是软件? 软件: keepalived------>>>硬件服务器 3.keepalived如何实现高可用 通过vrrp协议实现<<---------->>虚拟路由冗余协议. 4.vrrp诞生的过程以及vrrp的原理 VRRP原理介绍 5.keepali

关注「WeiyiGeek」公众号 设为「特别关注」每天带你玩转网络安全运维.应用开发.物联网IOT学习! 希望各位看友[关注.点赞.评论.收藏.投币],助力每一个梦想. 文章目录: 0x00 前言简述 0x01 环境准备 主机规划 软件版本 网络规划 0x02 安装部署 1.准备基础主机环境配置 2.负载均衡管理ipvsadm工具安装与内核加载 3.高可用HAProxy与Keepalived软件安装配置 4.容器运行时containerd.io安装配置 5.安装源配置与初始化集群配置准备 6.使

说明:部署的过程中请保证每个命令都有在相应的节点执行,并且执行成功,此文档已经帮助几十人(仅包含和我取得联系的)快速部署k8s高可用集群,文档不足之处也已更改,在部署过程中遇到问题请先检查是否遗忘某个步骤,文档中每个步骤都是必须的. 经测验此文档也适合高可用部署k8s v.12,只需修改对应版本号就可. 1.部署架构 详细架构: 2.基本配置 主机名 IP地址 说明 组件 k8s-master01 ~ 03 192.168.20.20 ~ 22 master节点 * 3 keepalived.n

一 K3S概述 1.1 K3S介绍 K3S是一个轻量级Kubernetes发行版.易于安装,内存消耗低,所有二进制文件不到40mb. 适用于: 边缘计算-Edge 物联网-IoT CI ARM 1.2 K3S特点 k3s是完全兼容的Kubernetes发行版,有以下更改: 移除过时的功能.Alpha功能.非默认功能,这些功能在大多数Kubernetes集群中已不可用. 删除内置插件(比如云供应商插件和存储插件),可用外部插件程序替换. 添加SQLite3作为默认的数据存储.etcd3仍然可用,但

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么

本系列会分析OpenStack 的高可用性(HA)概念和解决方案: (1)OpenStack 高可用方案概述 (2)Neutron L3 Agent HA - VRRP (虚拟路由冗余协议) (3)Neutron L3 Agent HA - DVR (分布式虚机路由器) (4)Pacemaker 和 OpenStack Resource Agent (RA) (5)RabbitMQ HA (6)MySQL HA 1. RabbitMQ 集群 你可以使用若干个RabbitMQ 节点组成一个 Rab

本系列会分析OpenStack 的高可用性(HA)概念和解决方案: (1)OpenStack 高可用方案概述 (2)Neutron L3 Agent HA - VRRP (虚拟路由冗余协议) (3)Neutron L3 Agent HA - DVR (分布式虚机路由器) (4)Pacemaker 和 OpenStack Resource Agent (RA) (5)RabbitMQ HA (6)MySQL HA Neutron 作为 OpenStack 一个基础性关键服务,高可用性(HA)和扩展

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

keepalived介绍 Keepalived是一个基于vrrp协议的高可用方案,vrrp协议的软件实现,原生设计的目的为了高可用ipvs服务. 1. vrrp协议 VRRP是一种容错协议,它通过把几台路由设备联合组成一台虚拟的路由设备,并通过一定的机制来保证当主机的下一跳设备出现故障时,可以及时将业务切换到其它设备,从而保持通讯的连续性和可靠性, vrrp协议中常见术语: 虚拟路由器:Virtual Router 虚拟路由器标识:VRID(0-255) 物理路由器:master(主设备),ba

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能