采用计划，必须遵循最佳实践方法，充分考虑各种新兴技术、可 扩展性需求以及当前的资源和技能水平。面临的挑战：创建最佳 的大数据集成方法和架构，同时避免各种实施缺陷。 海量数据可扩展性：总体要求 如果您的大数据集成解决方案无法支持海量数据可扩展性， 那么很可能无法达到预期的效果。为发挥大数据措施的整体 业务价值，对于大部分Hadoop项目的大数据集成而言，海 量数据可扩展性是必不可少的。海量数据可扩展性意味着对 处理的数据 中，这样需要在Hadoop群集间动态执行的其他应用即可 使用它们。结果是，这种方法可将大规模可扩展数据集成 引擎作为本机 Hadoop应用程序来实现，而且不会影响 MapReduce的性能。希望在Hadoop上实现可扩展性和 有效性的所有企业技术都需要采用YARN，并将其作为 产品路线图的一部分。 开始集成之旅以前，请务必了解MapReduce的性能限 制，以及数据集成供应商在解决这类问题方面的差异。请在 “Themis: 维度的可 扩展性 • 线性数据可扩展性：硬件和软件系统通过线性增加硬件 资源来线性提高处理吞吐量。例如，如果在50个处理器 上运行4小时可以处理200GB数据，在100个处理器上运 行4小时可以处理400GB数据，以此类推，则说明应用 程序可以实现线性数据可扩展性。 • 应用程序纵向扩展：衡量软件在一个对称多处理器 (SMP) 系统中的多个处理器间实现线性数据可扩展性的 有效程度。

ESX 于 2001 年推出，现在已发展到第三代，已经在全世界数以万计的客户 部署上得到验证。其他虚拟化管理程序仍然是“1.0 版”产品，既没有在生产数据中心中进行验证， 也缺乏提供客户亟需的可靠性、可扩展性和性能所需的核心功能。 因此，虽然其他供应商试图在以下方面跟上 VMware 的步伐，但是 VMware 即将推出的版本会将 ESX 提升为更高级别的企业级虚拟化管理程序，能够进一步巩固我们的领先地位，并确保我们的客 能够回收不再使用的内存，消除重复内存页 � 不能回收不再使用的物理内存 高级存储管理 � VMware vStorage VMFS � 缺少集成的群集文件系统 高 I/O 扩展性 � 直接驱动程序模型 � 宿主操作系统中存在 I/O 瓶颈 主机资源管理 � 网络通信调整，存储 I/O 优先级， 按虚拟机的资源共享 � 缺少类似功能 性能增强 Citrix、Oracle、Red Hat、Novell 和 Virtual Iron） 也都面临着类似的问题，因为它们依赖于通用 Linux 操作系统作为其虚拟化体系结构的核心部分。 在数据中心实现更好的可扩展性和性能 虚拟化管理程序在提供可扩展的虚拟化性能方面起着重要的作用。详细的性能演示和对比清楚 地表明，在高度虚拟化的环境中，即使每台物理主机支持的用户和虚拟机总数增加，VMware ESX 也能实现高性能吞吐。

注意：“VMware vSphere: What’s New [V5]” 中约有三分之一的课程 内容将在本课程中重复出现。“VMware vSphere: Fast Track [V5]” 中的可扩展性主题也将在本课程中重复出现。 VMware vSphere：优化和扩展 VMware, Inc. 3401 Hillview Avenue Palo Alto CA 94304 了解软件和硬件虚拟化技术及其对性能的影响  使用 vSphere 性能监控工具 9 内存优化  了解内存回收技术和内存过量分配  监控关键的内存性能指标  对影响内存性能的常见问题进行故障排除 4 网络可扩展性  创建、配置和管理 vSphere 分布式交换机  将虚拟机从标准交换机迁移到分布式交换机  了解分布式交换机的功能特性，例如 PVLAN、VMware vSphere® 网络 I/O 了解网络适配器的性能特点  了解 vSphere 网络的性能特点  监控关键的网络性能指标  使用 vMA 管理虚拟网络配置  对影响网络性能的常见问题进行故障排除 11 主机和管理可扩展性  了解 vCenter 链接模式如何管理多个 vCenter Server 清单  介绍 VMware vSphere® Distributed Power Management™  使用主机配置文件管理

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 Addon

WASM extension • External-proc extension 可扩展性、灵活性、生态 价值意义 • 技术共享，融合 Envoy 和 MOSN 优势 • 增强 Envoy 和 GoLang 社区生态粘性 MOE Envoy 和 GoLong 生态打通 维护成本高、可扩展性弱 MoE 背景介绍 — 方案调研 方案名称 优势 劣势 Lua Extension 消耗在 0.05 ms 左右  MOE 相比于纯 Go 实现的网关处理能力具有 4 倍左右性能提升  MOE 相比于 Envoy 性能下降 20%，虽然牺牲部 分性能，但解决了用户在其可扩展性、灵活性、 生态上的痛点，另外对性能方面也有优化空间 开源进展同步 高性能网络扩展层 — MOE GoLang extension proposal 已支持将 MOSN 部分 filter

是否可以扩展⾄数百PB的存储容量，数千个 物理节点以及数⼗亿个对象 扩展性 API 兼容性 性能 是否⽀持存算分离架构同时也可以兼容存算耦合 架构 应⽤对接 安全 加密 HDFS现有的⼀些解决⽅案 Namenode Federation Router Based Federation 是否需要⼀个新的⼤数据存储？ 现有的对象存储⽅案 ⽆法很好的横向扩展 HDFS的扩展性 达到了上限 ⽆法接受私有化 的数据存储系统 AI/ML HIVE/IMPALA/SPARK KAFKA / FLINK 计算 OTHER WORKLOADS OTHER WORKLOADS X • 可⽤于承载实时和批处理的业务 • 扩展性提升 • ⽆需改变或改造业务应⽤代码 • 降低控制平⾯的节点数和服务依赖 业务价值 • 降低⼤规模集群的运维难度 • 可通过HDFS API和Distcp进⾏快速迁移 • 降低系统恢复时间

数据库：简单易用、性能更高的开源关系型数据库 ➢ RabbitMQ 消息队列：常用于交易数据的传输管道 ➢ Redis 缓存服务：高性能的开源内存数据库 ➢ PostgreSQL 数据库：功能更丰富、扩展性更强的开源关系型数据库 ➢ MongoDB 数据库：面向文档的 NoSQL 数据库管理系统 镜像仓库 镜像仓库是一个支持多实例生命周期管理的云原生镜像托管服务，支持将镜像 仓库实例部署 的迁移而迁移，具备如下特性：高可扩展性，高可用性，但相对于 通过 CSI 标准接入的传统存储可靠性低一些。 DCE 5.0 云原生存储 DCE 5.0 云原生存储基于 Kubernetes CSI 标准，可根据不同 SLA 要求及用户 场景对接符合 CSI 标准的存储。 DaoCloud 推出的云原生本地存储天然具备 云原生特性，满足容器场景中高扩展性、高可用性等特点。 版权 © 2023

https://github.com/caicloud/helm-registry Rudder 技术架构 ⼀一套基于 k8s 控制器器模式的原⽣生的应⽤用管理理 和编排运⾏行行时 安全性与扩展性：从 k8s 原⽣生模式中获益 状态可读：跟踪所有 k8s 对象状态 版本化：快速从历史版本回滚 构建应⽤用 典型 CI/CD 流程 CAICLOUD/CYCLONE • 开源 • https://github.com/caicloud/cyclone Cyclone 技术架构 云原⽣生 CI/CD 引擎 设计 - 云原⽣生，k8s 亲和性 性能 - 为企业场景优化 扩展性 - ⽀支持 AI ⼯工作流 运⾏行行 AI 应⽤用 KUBEFLOW 的应⽤用 • Kubeflow 社区的联合创始⼈人 • kubeflow/tf-operator • 定义 TFJob

敏捷开发 极致弹性 成本优化 • 无需购买和安装机器 • 无需管理服务器 • 无需升级和更新OS • 快速部署和更新应用 • 快速发布 • “无限”容量 • 秒级弹性 • 更好的扩展性 • 更好的灵活性 • 按需创建 • 无资源闲置 Serverless容器 敏捷开发 极致弹性 成本优化 容器 Build once, Run anywhere 没有语言和库的限制 连接Kubernetes生态 Cloud Controller Manager Serverless Scheduler ECI ASK-Scheduler K8S API Server • Nodeless：最佳弹性和扩展性，无传统调度器的复杂调度逻辑，最优的调度效率。 • 支持多可用区、多规格调度。 • 支持批量调度。 • AZ亲和性和反亲和性。 • ECI Pod生命周期管理：直通ECI Pod（Pod状态

场景 • Rust实现 • CNCF项目，最早的 Service Mesh数据平面 • 开发活跃，最新版为 18.9.1 • Golang实现 • 新生项目，初期旨在搭建 RPC亲和，高度可扩展性 的Golang转发系统 • 开发活跃，最新版为0.4.0 • 蚂蚁+UC主导，重点搭载 SOFAMesh使用，目标服 务通用场景，金融场景SOFAMOSNSOFAMOSN内部模块设计SOFAM Client模拟方式:通过蚂蚁内部压测平台建立10w条SOFARPC链接 p 压测内容: 1K 请求/响应持续演进实践总结 ü 架构上，从一开始就遵循分层设计，模块解耦，统一编程模型接口，保证足够的架 构扩展性。 ü 性能上，针对IO、协议、内存、协程进行持续优化。相比最初版本，SOFARPC 协 议上对 0.1.0 版本 QPS 提升了 50%，内存使用减少了 40%；HTTP/2.0 相比官方库原