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| 阿里云容器技术专家刘中巍(莫源) 导读:Kubernetes弹性伸缩系列文章为读者一一解析了各个弹性伸缩组件的相关原理和用法.本篇文章中,阿里云容器技术专家莫源将为你带来定时伸缩组件  kubernetes-cronhpa-controller  的相关介绍与具体操作,目前该组件已经正式开源,欢迎大家一起交流探讨. 前言 容器技术的发展让软件交付和运维变得更加标准化.轻量化.自动化.这使得动态调整负载的容量变成一件非常简单的事情.在 Kubernetes 中,通常只需要修改对应的 rep

前言 容器技术的发展让软件交付和运维变得更加标准化.轻量化.自动化.这使得动态调整负载的容量变成一件非常简单的事情.在kubernetes中,通常只需要修改对应的replicas数目即可完成.当负载的容量调整变得如此简单后,我们再回过头来看下应用的资源画像.对于大部分互联网的在线应用而言,负载的峰谷分布是存在一定规律的.例如下图是一个典型web应用的负载曲线.从每天早上8点开始,负载开始飙高,在中午12点到14点之间,负载会回落:14点到18点会迎来第二个高峰:在18点之后负载会逐渐回落到最低点

k8s弹性伸缩概念以及测试用例 本文原文出处:https://juejin.im/post/5c82367ff265da2d85330d4f 弹性伸缩式k8s中的一大亮点功能,当负载大的时候,你可以对应用进行扩容,提升pod的副本数来应对大量的流量,当负载小的时候可以对应用进行缩容,以避免资源浪费.也可以让应用自动的进行扩容和缩容,这一功能有用.例如当微博出现了一个话题时,这个时候人们都去访问,此时他的服务器将无法处理大量的流量访问,这个时候就需要扩容,而当这个话题不在新鲜时,人们的访问流量也就

k8s弹性伸缩,需要附加插件heapster 1.安装heapster监控 1:上传并导入镜像,打标签 ls *.tar.gz for n in `ls *.tar.gz`;do docker load -i $n ;done docker tag docker.io/kubernetes/heapster_grafana:v2.6.0 10.0.0.11:5000/heapster_grafana:v2.6.0 docker tag docker.io/kubernetes/heapster_

前言 从上一篇看来,我们已经对于Kubernetes ,通过minikube 建立集群,而后使用kubectl 进行交互,对Deployment 部署以及服务的暴露等.这节,将学习弹性的将服务部署到多个节点上. 检查 检查部署情况 kubectl get deployments $ kubectl get deployments NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE mynode 1/1 1 1 10m READY 显示当前/所需副本的比率 UP-TO-DATE

上一篇简单说了一下使用 kubeadm 安装 k8s.今天说一下 k8s 的一个神奇的功能:HPA (Horizontal Pod Autoscaler). HPA 依赖 metrics-server 获取 pod 的指标.所以我们要先安装 metrics-server 插件. 1. metrics-server 安装 1.1 下载 yaml 文件和 image # 在 k8s master 节点执行 mkdir metrics-server cd metrics-server wget htt

现在大部分中小企业或团队都是使用云平台来部署自己的服务,如阿里云,亚马逊云等.一般来说,业务的负载都具备一定的规律,比如每天集中在某几个小时,或呈现时间段周期性波峰.波谷交替的现象,如下图 如果使用ECS来部署服务,则可能大部分时间ECS的资源没有得到充分利用,造成成本浪费,尤其对于像GPU之类成本较高的资源就更加了.这个时候,我们可以考虑使用云集群的混搭模式来节约成本. 业务场景 假设有一个这样的业务场景,包括如下特点及要求: 整个系统包括业务服务与两层视觉服务 各层服务之间调用需做负载均衡

在 <k8s云集群混搭模式,可能帮你节省50%以上的服务成本>一文中,介绍了使用k8s + 虚拟节点混合集群的方式,为负载具有时间段波峰.波谷交替规律的业务节约成本,提高服务伸缩效率的部署方案.本文对该方案的具体落地步骤与基本运行维护进行分享,为有此需求者提供参考. 部署要求 应能24小时不间断提供服务 在业务高峰期到来前能自动扩展指定数量的容器(提前对业务负载进行评估与压测,确定容器数) 在业务高峰期过后能自动收缩到指定数量的容器 能根据服务负载情况自动弹性伸缩,避免业务突发情况下服务能力跟

弹性伸缩服务ESS之试用初体验 作者:云郎 2014/10/15 阿里云弹性伸缩服务(Elastic Scaling Service)是根据用户的业务需求和策略,自动调整其弹性计算服务器(ECS)的管理服务.其能够在业务增长时自动增加ECS实例,并在业务下降时自动减少ECS实例. 收到ESS开始公测的邀请,马上怕不急待的申请了公测资格,开始体验传说中的ESS云服务了.因为笔者一直在全面的测试阿里云产品,在做压测过程中经常需要动态的调整ECS云主机的数量以确保能够给RDS提供合适的负载压力.在此之

  通过k8s 的定时任务job,我们可以方便的进行定时任务应用的开发,通过minio s3 兼容的cloud native 存储 我们可以方便的通过http 请求进行数据文件的备份,以下简单演示下如何进行集成 环境准备 docker 镜像修改自 https://github.com/Remigius2011/pg-dump ,主要是去除了schema 同时添加了gzip 压缩处理 dockerfile FROM remigius65/pg-dump COPY backup.sh /usr/bi

在上一篇<基本概念快速一览>中,我们把基本的一些概念快速地简单地不求甚解地过了一下,本篇开始我们会将ASP.NET Core WebAPI部署到K8S,从而结束初探的旅程. Section 1 - ASP.NET Core on K8S学习初探(1)K8S单节点环境搭建 Section 2 - ASP.NET Core on K8S学习初探(2)K8S基本概念快速一览 Section 3 - ASP.NET Core on K8S学习初探(3)部署API到K8S 一.准备一个WebAPI 这里

作者 王玉君,腾讯云后台高级开发工程师,负责腾讯云原生系统开发及建设. 晏子怡,腾讯云容器产品经理,在K8s弹性伸缩.资源管理领域有丰富的实战经验. 导语 Kubernetes 作为 IaaS 和 PaaS 中间的一层,通过声明式API/控制器模式.以应用服务为中心.并且从API到运行时都提供了高度灵活的可扩展机制,为云厂商.各企业构建应用托管服务甚至云原生服务提供了统一的标准和基础设施管理的各项能力. 随着企业上云进入稳定期,**成本控制 **就是永远逃不开的话题.本文通过 Kubernete

什么是 OAM? OAM 的全称为开放应用模型(Open Application Model),由阿里巴巴宣布联合微软共同推出. OAM 解决了什么问题? OAM 本质是为了解耦K8S中现存的形形色色的资源,让每个角色的关注点更为集中和专注. 举个例子,我们在生产环境中部署了Deployment资源,其中容器的image,健康检查,资源请求开发人员一般会了然于胸,但涉及到Pod副本数.PV.PVC.网络带宽.网络策略.对外负载配置等,一般的开发人员根本无从下手. 为什么会无从下手?原因很简单,正

2012 年,云基础设施服务提供商 Iron.io 的副总裁 Ken 谈到软件开发行业的未来,首次提出了 Serverless 的概念,为云中运行的应用程序描述了一种全新的系统体系架构.此后,以 AWS 为代表的云服务厂商将 Serverless 概念逐步落地,陆续推出了基于 Serverless 的 FaaS(函数即服务)产品.经过几年的发展,Serverless 架构已被业内认为是引领云原生下一个十年的发展潮流. 据 Gartner 报告,2020 年全球已有 20% 的企业采用 Serve

腾讯云TSF是整合外部开源框架和腾讯内部历经多年锤炼的PaaS平台打造而成的企业级分布式应用服务开发与托管平台,本文重点对TSF中负责服务托管的PaaS平台进行揭秘,从技术角度解析TSF 平台是如何每天应对万亿次调用的服务托管与治理. TSF PaaS平台的前身是CAE(Cloud App Engine),其核心架构是参考Cloud Foundry设计研发的.为了给开发者提供更加便捷的服务,TSF和公司很多基础服务打通,例如腾讯网关TGW.名字服务L5.内部鉴权服务.以及消息队列等,使得用户可以

先在npm中安装vue脚手架, //先安装国内镜像源 npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org //安装vue cnpm install --global vue-cli //创建一个项目 vue init webpack my-project //安装依赖 cd my-project cnpm install //加入vue-router cnpm install vue-router --save //加入v

前言 云原生应用的设计理念已经被越来越多的开发者接受与认可,而Kubernetes做为云原生的标准接口实现,已经成为了整个stack的中心,云服务的能力可以通过Cloud Provider.CRD Controller.Operator等等的方式从Kubernetes的标准接口向业务层透出.开发者可以基于Kubernetes来构建自己的云原生应用与平台,Kubernetes成为了构建平台的平台.今天我们会向大家介绍一个云原生应用该如何在Kubernetes中无缝集成监控和弹性能力. 本文整理自由

前言 2020年即将进入尾声,分享一下在现公司业务处理流程,一起讨论在分布式场景下,如何通过消息流的方式处理各种复杂的业务场景,这里涉及到一些常用组件,后面结合场景与代码来具体说明 场景说明 这里就拿我负责的短信应用来举例,它由3个核心模块组成 短信网关(接收客户提交短信,接收通道短信回执,转发回执给客户...) 计费服务(短信计费,购买套餐...) 短信通道(短信提交到通道...) 痛点 批量提交营销类短信,如客户一次提交10w-20w条短信 短信实时计费,延迟问题 通道限流控制 通知回执延时

伸缩(Scale Up/Down)是指在线增加或减少 Pod 的副本数. 1.增加副本 Deployment   nginx-deployment初始是两个副本. [root@k8s-master k8s]# kubectl apply -f nginx.yaml deployment.extensions/nginx-deployment created [root@k8s-master k8s]# kubectl get pod -o wide NAME READY STATUS RESTA

我们知道,当访问量或资源需求过高时,使用:kubectl scale命令可以实现对pod的快速伸缩功能 但是我们平时工作中我们并不能提前预知访问量有多少,资源需求多少. 这就很麻烦了,总不能为了需求总是把pod设置为最多状态,这样太浪费资源:也不能当请求量上来以后再去伸缩pod,这样会有好多请求不成功. k8s既然是云原生时代的产品,当然得有智能,自动这些特性. 所以现在引入一个新的概念: HPA(Horizontal Pod Autoscaler ) pod的自动水平伸缩 有了HPA,我们就不