1. kubelet简介 在kubernetes集群中,每个Node节点都会启动kubelet进程,用来处理Master节点下发到本节点的任务,管理Pod和其中的容器.kubelet会在API Server上注册节点信息,定期向Master汇报节点资源使用情况,并通过cAdvisor监控容器和节点资源.可以把kubelet理解成[Server-Agent]架构中的agent,是Node上的pod管家. 更多kubelet配置参数信息可参考kubelet –help 2. 节点管理 节点通过设置k

最近在查看一个kubernetes集群中node not ready的奇怪现象,顺便阅读了一下kubernetes kube-controller-manager中管理node健康状态的组件node lifecycle controller.我们知道kubernetes是典型的master-slave架构,master node负责整个集群元数据的管理,然后将具体的启动执行pod的任务分发给各个salve node执行,各个salve node会定期与master通过心跳信息来告知自己的存活状态

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com 源码版本是1.19 kubelet信息量是很大的,通过我这一篇文章肯定是讲不全的,大家可以根据自己的情况到Reference或文章的链接补录自己缺失的知识. kubelet 主要功能 在kubernetes集群中,每个Node节点都会启动kubelet进程,用来处理Master节点下发到本节点的任务,管理Pod和其中的容器. pod 管理 Kubelet 以 PodSpec 的方式工作

消费者拉取数据是在拉取器中完成的,发送心跳是在消费者的协调者上完成的,但并不是说拉取器和消费者的协调者就没有关联关系 . “消费者的协调者”的作用是确保客户端的消费者和服务端的协调者之间的正常通信,如果消费者没有连接上协调者(比如协调者认为消费者挂了,或者消费者认或者消费者认为协调者挂了),那么拉取器的拉取工作以及后续的消息消费等工作就都无法正常进行. 每个消费者都需要定时地向协调者发送心跳,以表明向己是存活的 . 如果消费者一段时间内没有发送心跳,协调者就会认为消费者挂掉了 . 协调者还要能够

问题现象 发现某个service的后端endpoint一会显示有后端,一会显示没有.显示没有后端,意味着后端的address被判定为notready. endpoint不正常的时候: [root@localhost /]# kubectl get ep --namespace cxqt npth-price -o yaml apiVersion: v1 kind: Endpoints metadata: ... uid: 9ed3abd1-8eff-11e7-b345-f8758831889c

一.  kube-proxy 和 service  kube-proxy是Kubernetes的核心组件,部署在每个Node节点上,它是实现Kubernetes Service的通信与负载均衡机制的重要组件; kube-proxy负责为Pod创建代理服务,从apiserver获取所有server信息,并根据server信息创建代理服务,实现server到Pod的请求路由和转发,从而实现K8s层级的虚拟转发网络. 在k8s中,提供相同服务的一组pod可以抽象成一个service,通过service

本文由  网易云 发布. 概述 随着容器技术的发展,容器服务已经成为行业主流,然而想要在生产环境中成功部署和操作容器,关键还是容器编排技术.市场上有各种各样的容器编排工具,如Docker原生的Swarm.Mesos.Kubernetes等,其中Google开发的Kubernetes因为业界各大巨头的加入和开源社区的全力支撑,成为了容器编排的首选. 简单来讲,Kubernetes是容器集群管理系统,为容器化的应用提供资源调度.部署运行.滚动升级.扩容缩容等功能.容器集群管理给业务带来了便利,但是随

一.  kube-proxy 和 service  kube-proxy是Kubernetes的核心组件,部署在每个Node节点上,它是实现Kubernetes Service的通信与负载均衡机制的重要组件; kube-proxy负责为Pod创建代理服务,从apiserver获取所有server信息,并根据server信息创建代理服务,实现server到Pod的请求路由和转发,从而实现K8s层级的虚拟转发网络. 在k8s中,提供相同服务的一组pod可以抽象成一个service,通过service

一.  kube-proxy 和 service  kube-proxy是Kubernetes的核心组件,部署在每个Node节点上,它是实现Kubernetes Service的通信与负载均衡机制的重要组件; kube-proxy负责为Pod创建代理服务,从apiserver获取所有server信息,并根据server信息创建代理服务,实现server到Pod的请求路由和转发,从而实现K8s层级的虚拟转发网络. 在k8s中,提供相同服务的一组pod可以抽象成一个service,通过service

背景 随着 Kubernetes 成为云原生的最热门的解决方案,越来越多的传统服务从虚拟机.物理机迁移到 Kubernetes,各云厂商如腾讯自研上云也主推业务通过Kubernetes来部署服务,享受 Kubernetes 带来的弹性扩缩容.高可用.自动化调度.多平台支持等益处.然而,目前大部分基于 Kubernetes 的部署的服务都是无状态的,为什么有状态服务容器化比无状态服务更难呢?它有哪些难点?各自的解决方案又是怎样的? 本文将结合我对 Kubernetes 理解.丰富的有状态服务开发.

摘要:遥感影像,作为地球自拍照,能够从更广阔的视角,为人们提供更多维度的辅助信息,来帮助人类感知自然资源.农林水利.交通灾害等多领域信息. 本文分享自华为云社区<AI+云原生,把卫星遥感虐的死去活来>,作者:tsjsdbd. AI牛啊,云原生牛啊,所以1+1>2? 遥感影像,作为地球自拍照,能够从更广阔的视角,为人们提供更多维度的辅助信息,来帮助人类感知自然资源.农林水利.交通灾害等多领域信息. AI技术,可以在很多领域超过人类,关键是它是自动的,省时又省力.可显著提升遥感影像解译的工作

一.背景 活跃的社区和广大的用户群,使 Kubernetes 仍然保持3个月一个版本的高频发布节奏.高频的版本发布带来了更多的新功能落地和 bug 及时修复,但是线上环境业务长期运行,任何变更出错都可能带来巨大的经济损失,升级对企业来说相对吃力,紧跟社区更是几乎不可能,因此高频发布和稳定生产之间的矛盾需要容器团队去衡量和取舍. vivo 互联网团队建设大规模 Kubernetes 集群以来,部分集群较长时间一直使用 v1.10 版本,但是由于业务容器化比例越来越高,对大规模集群稳定性.应用发布的

理论上,一个zigbee网络可以存在65535个节点,即一个协调器下挂这么多个节点(ZR & ZE),但是实际应用中几乎是不可能达到的,达到100~200已经是很不错了,达到300几乎也是凤毛麟角了. 几个原因: 1.网络节点多,意味着路由路径变的更长,导致网络数据的传输成功率大大降低: 2.各个设备会上报一下数据,比如一些定时会上报心跳包.linkstaus之类的数据包,节点数量多导致整个信道非常拥挤,通信效率低下,节点丢失等问题. 3. PRO协议会周期性发送linkstatus广播,节点多

公司的Riak版本是2.0.4,目前已根据CMDB三级业务部署了十几套集群,大部分是跨机房部署.监控采集分为两个大的维度,第一个维度是单机,也就是 「IP:端口」:第二个维度是集群,也就是所有节点指标的统计结果.本文主要介绍采集的指标和采集程序. 一.采集的指标 1.吞吐量指标 1.1 单机 采集方法: /usr/sbin/riak-admin status 指标 功能 node_gets 某节点前一分钟处理的 GET 请求数量,包括该节点上非本地虚拟节点处理的 GET 请求 node_puts

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. 基础知识 1.1 高可用 (High Availability,简称 HA)

版权声明:本文由梁本志原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/198 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 首先说下分区分服和全区全服的概念,查了一下资料,没有找到合适的定义.说下自己的理解:所有游戏服务器都有玩家数据库,如果以数据库为单位划分Set,单Set如果能承载超过10万的同时在线,可以认为是全区全服的游戏,10W以下可以认为是分区分服的(10W只是个人的标准).

TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展.可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大.计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造. TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品,单集群规模达到4400台,CPU总核数达到10万左右,存储容量达到100PB:每日作业数100多万,每日计算量4PB,作业并发数2000左右:实际存储数据量80PB,文件数和块数达到6亿多:存储利用率83%左

转自:http://www.uml.org.cn/sjjm/201508103.asp  作者:Uri Margalit 来源:InfoQ 发布于:2015-8-10 TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展.可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大.计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造. TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品,单集群规模达到4400台,CPU总核数达

TDW 是腾讯最大的离线数据处理平台.本文主要从需求.挑战.方案和未来计划等方面,介绍了TDW在建设单个大规模集群中采取的 JobTracker 分散化和 NameNode 高可用两个优化方案. TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件 Hadoop 和 Hive 进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展.可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大.计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造. TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品,单集

随着业务的快速增长,TDW的节点数也在增加,对单个大规模Hadoop集群的需求也越来越强烈.TDW需要做单个大规模集群,主要是从数据共享.计算资源共享.减轻运营负担和成本等三个方面考虑. 数据共享.TDW之前在多个IDC部署数十个集群,主要是根据业务分别部署,这样当一个业务需要其他业务的数据,或者需要公共数据时,就需要跨集群或者跨IDC访问数据,这样会占用IDC之间的网络带宽.为了减少跨IDC的数据传输,有时会将公共数据冗余分布到多个IDC的集群,这样又会带来存储空间浪费. 计算资源共享.当一个

如今非常多企业都在搭建自己的私有PAAS平台,当然也有非常多大型互联网公司搭建共同拥有PAAS平台(比如SAE/BAE/JAE(jae.jd.com)).那么使用PAAS平台来部署SAAS应用有哪些优点呢?除了大家都知道方便部署管理,节约资源和成本,今天我主要给大家介绍还有一个优点就是让部署在PAAS平台上的应用非常easy做到7×24小时不server执行(哪怕须要又一次部署和更新应用),这个对于一般的企业和普通开发人员来说是非常难办到的.当然假设要在PAAS平台做到事实上也不是那么简单的.须