Apache SkyWalking 在 Service Mesh 中的可观察性应用Apache SkyWalking 在 Service Mesh 中的可观察性应用 高洪涛 Tetrate 创始工程师Who 高洪涛 美国S ervice Mesh 服务商 Tetrate 创始工程师。原华为软件开发云技术专家,对云原 生产品有丰富的设计,研发与实施经验。对分布式数据库,容器调度,微服务, ServicMesh 等技术有深入的了解。 目前为 Apache ShardingSphere 抽象概念,用于汇集指标 Service 实例 进程,容器,Pod Instance 端点 URL,RPC,函数 Endpoint 观察维度 9/28遇到的挑战 /02 Service Mesh 场景下 SkyWalking 面临的挑战 ( Istio ) 10/28可观测性 11/28Istio 1.5 架构图 12/28挑战1:技术路线多变 基于 Log 成熟、但性能低 Mixer 基于0 码力 | 29 页 | 1.38 MB | 6 月前3
OpenShift Container Platform 4.10 可伸缩性和性能OpenShift Container Platform 4.10 可伸缩性和性能 扩展 OpenShift Container Platform 集群并调整产品环境的性能 Last Updated: 2023-10-18 OpenShift Container Platform 4.10 可伸缩性和性能 扩展 OpenShift Container Platform 集群并调整产品环境的性能 CONTAINER PLATFORM 环境和配置 8.3. 如何根据经过测试的集群限制规划您的环境 8.4. 如何根据应用程序要求规划您的环境 第 第 9 章 章 优 优化存 化存储 储 9.1. 可用的持久性存储选项 9.2. 推荐的可配置存储技术 9.3. 数据存储管理 9.4. 为 MICROSOFT AZURE 优化存储性能 第 第 10 章 章 优 优化路由 化路由 10.1. INGRESS 134 136 139 139 139 139 141 153 154 154 155 157 OpenShift Container Platform 4.10 可伸 可伸缩 缩性和性能 性和性能 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .0 码力 | 315 页 | 3.19 MB | 1 年前3
23-云原生观察性、自动化交付和 IaC 等之道-高磊屋里面,自己就 可以自助的从API 使用角度定义、 驱动研发、发布 或者实施与自己 APP的集成。 • API作为产品,可 以给订阅、可以 被交易。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-1 知道 知道的 不知道 不知道的 主动性 被动性 监控 可观察 健康检查 告警 指标 日志 追踪 问题和根因 预警 监控&稳定性 分析&追踪&排错&探索 • 从稳定性目标出发,首先需要有提示应用出问题的手段 研发人员,并且提供日志、跟踪、问题根因分析 等工具进一步从微观帮助研发人员定位和解决问 题,这是这里在业务上的价值-稳定性赋能。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-2 可观察性是云原生特别关注的运维支撑能力,因为它的主动性,正符合云原生对碎片变化的稳定性保障的思想 数据的全面采集 数据的关联分析 统一监控视图与展现 Metric 是指在多个连 续的时间周期 内用于度量的 KPI数值 Tracing Tracing 通过TraceId来 标识记录并还 原发生一次分 布式调用的完 整过程和细节 Logging 通过日志记录 执行过程、代 码调试、错误 异常微观信息 数据之间存在很多关联,通过 关联性数据分析可获得故障的 快速界定与定位,辅助人的决 策就会更加精确 根据运维场景和关注点的不同,以不同图表或者曲 线图来表示整体分布式应用的各维度情况,使得开 发人员可以清晰的观测到整体分布式应用的详细运0 码力 | 24 页 | 5.96 MB | 6 月前3
可觀測性 (Observability)
在 Kubernetes Day2
Operation的考量與實踐Click to edit Master title style 1 可觀測性 (Observability) 在 Kubernetes Day2 Operation的考量與實踐 E . W. K u o @ i T h o m e K u b e r n e t e s S u m m i t 2 0 2 2 Click to edit Master title style complexity Observability Observability Demo 3 Day2 運營 定義與說明 Kubernetes Day2 運營的挑戰 馴服運營 複雜性 可觀測性 實踐與思維 可觀測性 關聯演示 Click to edit Master title style 4 Day2 Operation 定 義 與 說 明 4 Click to edit Master 有關 • 推動 Kubernetes 的動力通常是: • 提高開發人員的敏捷性 • 提高開發人員的開發速度 • 通過讓開發人員訪問自助服務配置 來消除開發過程中的摩擦 6 Click to edit Master title style 7 什麼是 Kubernetes Day 2 • 速度和敏捷性的顯著提高,從每月部 署轉變為每日部署。 • 但是應用程序的生命週期不會在部署0 码力 | 30 页 | 3.01 MB | 1 年前3
25-云原生应用可观测性实践-向阳rights reserved. 云原生应用可观测性实践 向阳 @ 云杉网络 2021-12-08 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 可观测性 - What & Why 云原生社区可观察性SIG-定义 https://i.cloudnative to/observability/prologue/definition 阿里可观测性数据引擎的技术实践 https://mp.weixin.qq.com/s/0aVgtVCmBmtAgZE_oQkcPw © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 1. 可观测性的成熟度模型 2. 构建内生的可观测性能力 3. 在混合云、边缘云中的实战 Ltd. All rights reserved. 可观测性的成熟度模型 1.0 基础支柱 2.0 ? 3.0 ? simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 1.0 支柱:基础的可观测性要素 Metrics, tracing, and logging0 码力 | 39 页 | 8.44 MB | 6 月前3
构建统一的云原生应用 可观测性数据平台rights reserved. 构建统一的云原生应用 可观测性数据平台 DeepFlow在混合云中的实践总结 向阳@云杉网络 2022-04-09 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛:AutoTagging 3. 降低资源开销:MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify the growing 统一的可观测性数据平台 telegraf 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 挑战:数据孤岛、资源开销 数据 孤岛 资源消耗 telegraf 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛:AutoTagging 3. 降低资源开销:MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 deployId Level ... 网络资源 VPC 子网 CIDR IP地址 NATGW ALB … 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛:AutoTagging 3. 降低资源开销:MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. MultistageCodec:采集0 码力 | 35 页 | 6.75 MB | 1 年前3
Chaos Mesh让应用与混沌在 Kubernetes 上共舞-杨可奥之外还维护有多个受欢迎的开源项目,如 pprof-rs。 云 原 生 社 区 M e e t u p 第 一 期 · 上 海 站 杨可奥 Chaos Mesh核心开发者 Chaos Mesh 让应用与混沌在 Kubernetes 上共舞 演讲人:杨可奥 PingCAP 云 原 生 社 区 M e e t u p 第 一 期 · 上 海 站 目录 一、混沌工程的动机 二、Kubernetes 事故,任何时候都可能发生 AWS 事故,任何时候都可能发生 Github 关于混沌,我们能知道很多 我们的软件没有混沌现象! 科学的研究方法 ● 明确目标,问题 ● 作出假设 ● 进行尝试和实验 ● 观察现象 ● 分析和总结 Chaos Engineering 混沌工程正在受到重视 混沌工程正在受到重视 混沌实验?听上去很简单 混沌实验?听上去很简单 1. 5 分钟入门混沌工程 —— 分钟入门混沌工程 —— 脚本随机杀 Pod 3. … 4. 那网络故障呢?磁盘故障呢?恢复呢?如何控制作用范围? 这是一件复杂的事 TBF/NETEM/... 这是一件困难的事 1. 天然的隔离性和安全性 2. Go 的线程模型与 namespace 机制难以融合 3. 要求运行时注入和恢复 4. 和内核打交道通常都是困难的! Kubernetes 上的混沌工程方案 Chaos Mesh0 码力 | 30 页 | 1.49 MB | 9 月前3
使用Chaos Mesh来保障云原生系统的健壮性-周强云原生社区Meetup 第三期·杭州站 使用 Chaos Mesh 来保障云原生系统的健壮性 演讲人:周强 GitHub 地址:https://github.com/zhouqiang-cl PingCAP 工程效率负责人,ChaosMesh 负责人 云原生社区Meetup 第三期·杭州站 The incident in the production environment0 码力 | 28 页 | 986.42 KB | 6 月前3
基于 Kubernetes 构建标准可扩展的云原生应用管理平台-孙健波、周正喜1 阿里云 — 云原生应用平台团队 孙健波/周正喜 基于 Kubernetes 构建标准可扩展的云原生应用管理平台 2 3 有奖品? 我的工作内容? • 构建云原生应用管理平台 @ 阿里巴巴 Kubernetes 工程师 PaaS 工程师 基础设施运维工程师 … YAML 工程师 我们是如何构建的? PaaS Serverless Operator Platform 生态“无限”的应用基础设施能力 不停构建“PaaS”平台不是“银弹” 与其 基于 K8s 构建平台 不如 把 K8s 变成面向开发者的平台 构建一个具备“以应用为中心的 API 抽象”、“用户友好” 且“高度可扩展”的 K8s! 以应用为中心的 API 抽象 • 应用的工作负载和运维能力的抽象程度越高,用户体验越好 抽象程度 学习曲线 高 低 低 高 Deployment Pod Service run $ rio scale $ rio weight/promote $ rio route $ rio up riofile 抽象程度 vs 可扩展性 • 随着抽象程度的增高可以显著降低学习曲线,但是却不得不在扩展性上妥协 抽象程度 可扩展性 高 低 低 高 CRD + Controllers = Everything 通过编写遵循严格限制 的 Buildpack 和 Addon0 码力 | 27 页 | 3.60 MB | 9 月前3
《TensorFlow 2项目进阶实战》3-方案设计篇:如何设计可落地的AI解决方案方案设计篇:如何设计可落地的AI解决方案 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 行业背景:AI新零售是什么? • 用户需求:线下门店业绩如何提升? • 长期⽬目标:货架数字化与业务智能化 • 短期目标:自动化陈列审核和促销管理 • 方案设计:基于深度学习的检测/分类的AI流水线 • 方案交付:支持在线识别和API调用的 AI SaaS 目录 行业背景:AI新零售是什么0 码力 | 49 页 | 12.50 MB | 1 年前3
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