Kubernetes Operator 实践 —— MySQL 容器化 刘林 搜狗资深工程师 关于我 搜狗商业平台研发部 资深开发工程师 l 主要从事商业平台研发工作，在构建高性能、高可用大规模 系统方面有丰富的实践经验 l 目前专注于云计算、DevOps 等相关领域，负责搜狗商业云 平台的设计研发工作 刘林 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL 4. 小结 搜狗商业平台 技术体系广 服务多迭代快 搜狗产品矩阵 商业平台 信息流广告 搜索广告 品牌广告 代理商 广告主 技术体系 CRM 广告平台 物料展现 审核平台 大数据平台 基础架构 Golang C++ JavaScript Java Python 质量要求高 业务响应快 故障恢复快 Cluster1 搜狗商业平台业务系统 搜索推广 信息流 SOA服务框架 DevOps 测 试 账户 搜狗商业平台基础平台 物料 计费 管理界面 项目 管理 CI&&CD 统一配 置中心 Cluster2 Node Node Node Node 商业云平台 BizCloud • 弹性伸缩能力不足 • 机器资源利用率不高 • 服务管理复杂 问题 有状态服务的需求越来越多 有状态服务容器化 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理

Greenplum on Kubernetes 容器化MPP数据库 AGENDA 云数据库背景 云数据库实现方案 Greenplum on Kubernetes Greenplum Operator 总结 云数据库背景 云数据库背景 ● 资源变化 ○ 本地资源 → 云 ○ 静态资源 → 弹性需求 ● 数据变化 ○ 内部数据 → 多数据源 ○ 数据规模 → 不易预测 ○ 数据格式 网络传输 ○ 权限控制 ● 跨云 ○ 公有云 ○ 私有云 云数据库实现方案 ● 全新数据库 ○ Snowflake ● 原有数据库架构升级 ○ Vertica Eon Mode ● 容器化数据库+Kubernetes ○ Apache Spark ○ CockroachDB ○ Apache HAWQ 云数据库存储方案 ● 块存储 ○ 文件系统接口 ● 对象存储 ○ Segment Instance Segment 5 (Mirror) 容器化Greenplum ? + = 容器化Greenplum ● 容器粒度 ○ Segment主机 VS. Segment实例 ● 容器资源分配 ○ CPU ○ 内存 ○ 磁盘 ● 容器间网络互联 ○ 本机网络 ○ 跨机网络 ● 容器化Greenplum部署策略 ○ Master部署策略 ○ Primary

Greenplum 6: 混合负载的理想数据平台 高小明 全球领先的开源MPP大数据平台 可扩展性 ACID事务 VS 分布式 简单易用 VS 结构化 半结构非结构化 VS 事务型 分析型 VS MPP - massively parallel processing - 大规模并行处理 master standby primary TPC-B基准测试：环境 基于谷歌云平台（Google Cloud Platform，简称GCP），为5个虚拟主机的集群，包含一 个master主机和四个segment主机，master和segment虚拟主机的配置信息如下 master segment 虚拟机类型 n1-standard-16 n1-standard-8 CPU核数 16 8 内存大小（GB） 60 30 CPU平台 Intel Haswell

基于GP打造SaaS化电商服务平台 聚水潭 秃鹰 赵坚密 2019.08.10 聚水潭成立于2014年1月，创始人兼CEO骆海东拥有超过二十年传统 及电商ERP的研发和实施部署经验，公司核心管理团队来自于阿里巴 巴、亚马逊、中国平安和麦包包等知名公司。 聚水潭创建之初，以电商SaaS ERP切入市场，凭借出色的产品和服务， 快速获得市场领先地位。随着客户需求的不断变化，如今聚水潭已经 发展成为以SaaS 发展成为以SaaS ERP为核心，集多种商家服务为一体的SaaS协同平台， 为全国近20万家电商企业提供全面的信息化解决方案。 经过5年多的发展，公司员工从2014年成立之初的9人增加到现在 1200多人。聚水潭已在全国设立了40多个线下服务分支机构，服务范 围覆盖超过268个城市，为客户提供及时、周到和专业的服务。 来自阿里巴巴旗下商家服务市场的最新数据显示，聚水潭已是企业 ERP类目中使用商家

Greenplum 5： 新一代数据平台 开源、支持多种云的高级分析数据平台 作者：Keaton Adams、 Dan Baskette、 Cesar Rojas pivotal.io/cn 白皮书 2 © Copyright 2017 Pivotal Software, Inc.保留所有权利。 PIVOTAL GREENPLUM 5：新一代数据平台 目录 关于本白皮书 ..... .......................................................................3 Pivotal Greenplum 5：新一代数据平台 .........................................................................................3 以开源创新替代专有分析环境 ............................................................................... 4 支持多种云不受限于基础架构的数据平台 ..................................................................................................

《MySQL 容器化部署实践》 演讲者／王晓波 背景 ■ 同程旅游早期的数据库都以单库的MySQL。 ■ MySQL的单库，导致TPS最终还是会成为一个瓶颈。 ■ MySQL+DB中间件解决水平拆分问题。 ■ MySQL水平拆分的引入会使数据库实例数量大幅上升,传统运维手段维护成本高,交付能力差。 MySQL数据库为何要Docker化 1.MySQL数据库迅速爆炸式增长后，服务器规模不断增大，快速部署是个问题。 Docker在同程的大规模使用，应用部署环境100%容器化，有Docker丰富的经验 。 让数据库的部署点单化开启 2核4G 4核4G 4核8G 8核8G 8核16G 16核16G 16核64G 32核64G 32核128G 一主一从 分片集群 一主多从 SATA-SSD PCIE-SSD 大容量磁盘SAS 配置 DB架构 硬件选型 机房 A机房 B机房 C机房 D机房 容器化之后的MySQL就是一个私有DB云 数据校验 实例迁移 秒级监控诊断 慢日志分析 资源池调度 调度规则 容器调度 资源池 容器及实例创建 应用交付 资源申请 IO类型 配置 为了保证MySQL的高可用，需要在Docker容器分配时如何保障主从不在同一宿主机上。我们通过自研 Docker容器调度平台管理所有宿主机和容器,自定义Docker容器的分配算法。实现了MySQL的高密度,隔离 化,高可用化部署。 调度规则： 1

白皮书 开源 Greenplum 新篇章： 兼容欧拉开源操作系统的数据平台 支持国产生态的高级分析数据平台 作者：Greenplum 中文社区、 欧拉开源社区 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum 白皮书 ...................................................................................... 6 欧拉开源操作系统平台架构 ................................................................................................ ......................................................................... 8 Greenplum：新一代 HTAP 数据平台 ..................................................................................................

云原生平台用户手册 ©2023 OpenPie All Rights Reserved. 社区版本 ����� 2 �� PieCloudDB ����� PieCloudDB �������������������� �������������������������������������� �����PieCloudDB ������������������

. . 71 应用部署 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 运维平台和 RESTFul API 部署 (可选) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 6.3.2 导出作业信息 . . . . . . . . 72 监听作业服务器存活 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 6.3.4 运维平台 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 登录 . . . . . . . 现核心作业逻辑并辅以少量配置，即可利用轻量、无中心化的 ElasticJob 解决分布式调度问题。 作业配置 实现作业逻辑 作业逻辑实现与 ElasticJob 的其他使用方式并没有较大的区别，只需将当前作业注册为 Spring 容器中的 bean。 线程安全问题 Bean 默认是单例的，如果该作业实现会在同一个进程内被创建出多个 JobBootstrap 的实例，可以考 虑设置 Scope 为 prototype。 @Component