Service Mesh落地之后_为sidecar注入灵魂 - 周群力Co-founder of Layotto Service Mesh 落地之后: 为 sidecar 注入灵魂 2 • Multi Runtime: 从 sidecar 到机甲 • Runtime API: 解决跨云部署和厂商绑定难题 • WebAssembly in sidecar: 让业务逻辑跑在sidecar里 • Service Mesh 回顾 • 展望2022:待解决的问题 • 总结 Mesh 的初衷 6 • 升级成本高 • 业务解耦 • 平滑升级 • 异构语言治理 • 异构语言治理能力弱 • SDK 版本不统一 应用 SDK 服务路由 负载均衡 通信序列化协议 sidecar 应用 SDK 通信序列化协议 业务逻辑 服务路由 熔断限流 进程通信 熔断限流 负载均衡 Service Mesh 落地实践 7 基础设施 MOSN RPC MQ Micro Kernel 另一种视角看待 Runtime API 39 设计Runtime: 单体sidecar(Monolithic sidecar) 还是 微sidecar(Micro sidecar)? Monolithic sidecar All in one sidecar State Binding Networking (service mesh,pubsub …)0 码力 | 63 页 | 880.85 KB | 1 年前3
05. OpenKruise镜像预热实践_王思宇image for sidecar start sidecar pull image for app start app 镜像提前预拉取 create schedule attach/mount volume cni allotate start sidecar pull image for app start app 预拉取: pull image for sidecar pull image 常见预热使用场景 apiVersion: apps.kruise.io/v1alpha1 kind: ImagePullJob metadata: name: sidecar-image-job spec: image: xxx/sidecar-image:latest parallelism: 20 completionPolicy: type: Always activeDeadlineSeconds: selector,默认全集群范围 • 采用 Always 策略一次性预热(也可以配 置为 Never,视场景而定) 整个 job 预热超时时间 30min job 完成后,过 5min 自动清理 02. sidecar镜像 – 集群维度预热 常见预热使用场景 apiVersion: apps.kruise.io/v1alpha1 kind: ImagePullJob metadata: name: faas-job0 码力 | 28 页 | 5.78 MB | 1 年前3
IPC性能极致优化方案-RPAL落地实践几种常见的同机通信场景: 1. 微服务合并部署(亲和性部署、sidecar 部署) 2. 本地基础组件:mesh sidecar、风控 sidecar、分布式网关... 方案诞生的背景 微服务化拆分: 1. 序列化 2. 网络开销 3. 服务治理 微服务合并部署 function call remote call 方案诞生的背景 微服务合并形态:sidecar 进程通信 方案诞生的背景 微服务合并形态:亲和性部署0 码力 | 39 页 | 2.98 MB | 1 年前3
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