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  • pdf文档 22-云原生的缘起、云原生底座、PaaS 以及 Service Mesh 等之道-高磊

    云原生是告诉我们:能够适应业务变化的微服务+能够适应制品变化的DevOPS+能够适应技术环境变 化的技术底座=云原生平台;其中变化是以研发循环形式不断出现和累加的,如果不进行治理,那 么这些变化就会积累,稳定性的破坏是熵增的,而云原生基础设施就要做到对变化产生的不稳定因 素进行熵减处理 • 向上站在企业立场上:是要解决微服务体系快速落地的问题,低成本支撑企业创新以及数字疆域规 模扩张 1 技术架构变化:因商业或者演化而 外部依赖变化:ERP可用性变化 带来的不稳定因素 5 人员变化:没有知识沉淀导致的 不稳定因素 4 环境变化:因安全、流量、故障、环境崩 溃、底层IT变更而变带来的不稳定因素 非云原生:无法对应变 化=稳定性无法保证 云原生:主动对应变化= 稳定性保证 什么是云原生(Cloud Native Computing)->为云而生 只有为云而生的应用才 是云原生应用 2 0 1 9 年 云 原 生 爆 发 成 为 主 攻 方 m p o s e 、 K 8 s 等 容 器 编 排 软 件 相 继 出 现 2 0 0 9 年 阿 里 云 飞 天 系 统 诞 生 聚焦于CapEx到OpEx的转变,但是应用依然需要自己解决稳定性问题 企业开始摸索大规模上云的可能性,而同时微服务架构开始出现。 2 0 0 0 年 F r e e B S D 提 出 容 器 , 而 资 源 隔 离 能 力 早 在 1 9 7 5 年 就 已 经
    0 码力 | 42 页 | 11.17 MB | 6 月前
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  • pdf文档 PostgreSQL 开发最佳实践

    目录 • 规约的重要性 • 命名规约 • 设计规约 • 管理规约 • 稳定性与性能建议 • 云数据库使用建议 2016Postgres中国用户大会 规约的重要性 2016Postgres中国用户大会 目录 • 规约的重要性 • 命名规约 • 设计规约 • 管理规约 • 稳定性与性能建议 • 云数据库使用建议 2016Postgres中国用户大会 命名规约 ??"; 使用有意义的对象名; 使用小写字母,下划线,数字; 2016Postgres中国用户大会 目录 • 规约的重要性 • 命名规约 • 设计规约 • 管理规约 • 稳定性与性能建议 • 云数据库使用建议 2016Postgres中国用户大会 设计规约 • 返回多行 • select * from tbl where xxx=? order by yyy big table 问题(备份、恢复、创建索引、索引深度),分区 2016Postgres中国用户大会 目录 • 规约的重要性 • 命名规约 • 设计规约 • 管理规约 • 稳定性与性能建议 • 云数据库使用建议 2016Postgres中国用户大会 管理规约 • begin; set local lock_timeout = '10s'; -- DDL query;
    0 码力 | 16 页 | 381.36 KB | 1 年前
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  • pdf文档 美团点评2018技术年货

    缓存的方案,都无法彻底解决服务中心化 和服务抖动的问题。通过接入的SDK化,可以做到数据的本地缓存更新机制,解除对中心化服务的依赖, 大大提升服务的稳定性和性能。同时整个APPKIT服务变成可水平扩展,在扩展过程中也不会影响中心服 务的稳定性。 四、APPKIT架构 四、APPKIT架构 APPKIT运营配置系统整体框架如下(数据流向如箭头所示)。从功能角度,大体上分为四层:数据层、 服务层、接入层和监控层。 美团技术团队 4.4 监控层 4.4 监控层 APPKIT-SDK运行在业务机器上,这里就涉及到多台机器的数据一致性问题。同时,随着业务接入运营 数据的增多,SDK对机器内存势必有一定消耗。基于服务的稳定性考虑,我们对SDK运行时的投放内容进 行监控,其主要监控两个指标:运营位数及每个运营位的配置总数。这样做可以带来以下几个好处: 1. 对接入的业务数及机器数进行统计。 2. 通过SDK的配置总数监控,防止数量超过最大限制。 时,用户可以通过扫描二维码加入到 测试用户名单,可对处于审核流程中的数据进行预览,用美团、大众点评App查看上线后实时效果,其实 现的数据流如下: 七、稳定性的演进 七、稳定性的演进 稳定性是一个运营配置平台最重要的能力,没有稳定性,其他任何功能都会失去实际意义。运营系统的稳 定性经历了不同的迭代时期,总结起来,可概括为以下三个阶段: 7.1 经典方案 7.1 经典方案 这是APPK
    0 码力 | 229 页 | 61.61 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Flashcat 让监控分析变简单,Flashcat产品技术交流

    第⼀个开源项⽬,在GitHub上有超过8500颗星,上百位社区贡献者, 上万家企业⽤户,是国内领先的开源可观测性解决⽅案。 创始团队均来⾃国内⼀线互联⽹公司:创始团队在 等互联⽹公 司,⻓期担任基础设施、云计算、稳定性保障等⽅向的负责⼈。 公司简介:快猫星云是⼀家云原⽣智能运维科技公司 由国内顶级投资机构连续投资。 INTERNAL OR RESTRICTED, ALL RIGHTS RESERVED © 北京快猫星云科技有限公司 北京快猫星云科技有限公司 以故障处理为中⼼的稳定性保障模型 故障开始 故障发现 故障定位 服务⽌损 状态恢复 状态正常 状态正常 发现处理 可能出现尝试定位和 尝试⽌损过程的反复 常态预防 复盘改进 ⾸要原则是:先⽌损后排查 状态异常 稳定性建设的重点 增强预防、发现处理能⼒ Flashcat • ⽇常巡检 • ⽇常排查 Flashcat Flashcat ⾯向服务稳定性保障场景 INTERNAL 基础设施分析 。。。 引导定位 关键特征 关键事件 量化业务层的健康状态 量化IT系统层的健康状态 预置故障定位的最佳实 践,引导分析定位问题 串联打通,交互验证 数据融合,最佳路径 ⾯向稳定性保障场景 ⾯向业务视⻆的故障发现定位体系 数据采集 数据集成(Integration) ⼀体化可观测平台 指标数据 ⽇志数据 链路数据 关键事件 业务/服务/系统/基础设施 INTERNAL
    0 码力 | 43 页 | 6.54 MB | 1 年前
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  • pdf文档 云计算白皮书

    热点领域和热点方向,试图在市场上抢得先机。 四是云计算技术不断推陈出新,助力产业高质量发展。随着上 云进程持续加深,企业需求逐步向用云转移,效率、性能、安全等 成为用户关注点,应用现代化、一云多芯、平台工程、云成本优化、 系统稳定性、云原生安全等新技术层出不穷,满足用户多样性场景 需求,助力产业数字化升级。 在此背景下,中国信息通信研究院继《云计算白皮书(2012 年)》 之后第 9 次发布云计算白皮书。本白皮书聚焦过去一年多来云计算 企业内部规划统一完整的云成本体系架构。目前,阿里云、腾讯云 等企业已开展 FinOps 理念落地实践,并通过云成本优化技术和工具 赋能用云企业,满足企业多样性场景需求,提升企业云管理与优化 治理成效。 稳定性层面,云上系统稳定性挑战持续存在,系统稳定性保障 云计算白皮书(2023 年) 20 体系不断完善、技术不断创新。云上系统自带“分布式”属性,各 模块之间依赖关系错综复杂,给服务性能分析、故障定位、根因分 析等 以上挑战,系统稳定性保障领域呈现以下特点:一是“稳保体系” 创新促进业务稳定运行。稳定的业务系统保障了企业的连续运营、 用户体验和客户满意度,逐步成为企业业务持续领先的“关键要素”。 应综合考虑技术、机制和组织人员情况,采用多种技术手段,如混 沌工程、全链路压测、可观测性技术、变更管控和应用多活等,从 事前、事中、事后,全流程确保系统稳定运行。目前,国内云计算 厂商对稳定性保障体系的建设均已有较完善的实践,如阿里云的
    0 码力 | 47 页 | 1.22 MB | 1 年前
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  • pdf文档 KCL: Rust 在编译器领域的实践与探索

    AST Bit code VM Source Code Python code Pros Cons 简单易上手 生态丰富 研发效率高 性能问题 无法满足自动化系统需求 稳定性问题 None 空对象,属性不存在等运行时错误 我们遇到了哪些问题? 1. Go, Python, Rust 性能对比 为什么选择 Rust? > https://github 越来越多的基础设施选择 Rust 3. 更好的性能和稳定性 4. 通过 FFI 暴露 C API 供多语言使用和扩展、方便集成 5. WASM 支持友好 6. 智能合约语言? 为什么选择 Rust? 03 重写的收益 稳定性和性能提升 IDE:用户体验提升 源于 Rust 强大的编译检查和错误 处理方式, 更少的 Bug 稳定性提升 端到端编译执行性能提升了 66% 66 % % 20 & 40 前端解析器性能提升 20倍 中端语义分析器性能提升40倍 稳定性和性能的巨大提升 50 % 语言编译器编译过程平均内存使用 量变为原来 Python 版本的一半 01 02 03 04 Case1: 单文件编译 > https://github.com/KusionStack/kcl#showcase Case2: Konfig模型 + 用户定义 > https://github
    0 码力 | 25 页 | 3.50 MB | 1 年前
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  • pdf文档 TiDB v8.1 中文手册

    类型,用于更高效地处理大批量 DML 任务,同时提供事务保证并减轻 OOM 问题。 �→ 该功能与用于数据加载的导入、加载和恢复操作不同。 增强在有大量表时缓存 schema 信息的稳定性(实验特性,从 v8.0.0 开始引入) 对于使用 TiDB 作为多租户应用程序记录系统的 SaaS 公司,经常需要存储大量的表。在以前的版本中, �→ 尽管支持处理百万级或更 le_auto_analyze_priority_queue-从-v800-版本开始引入">优先队列 �→ ,使流程更加流畅,并在大量表的情况下提高稳定性。
稳定性与高可用 全局排序成为正式功能(从 GA) 全局排序功能旨在提高 IMPORT INTO 和 CREATE INDEX 的稳定性与效率。 �→ 通过对需要处理的数据进行全局排序,可以提高数据写入 TiKV 的稳定性、可控性和可扩展性, �→ 从而提升数据导入与索引添加的用户体验和服务质量。启用全局排序后,单条 IMPORT INTO
0 码力 | 4807 页 | 101.31 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2022年美团技术年货 合辑

    Prediction。它们都是时间序列 问题,前者是预测未来两天的污染物浓度以及变化,后者是预测未来几个小时高速 交通情况和变化。它们的共同点一是传统行业问题,实际意义强;二是存在各种突变 性、稳定性低;三是都涉及到多地域、多空间问题,需结合时空进行建模。它们的异 同点是污染物浓度突变需要一个短期时间才能发生,数据在突变时存在一定规律性, 但交通突变具有强偶发性,交通道路容易受到偶发性车祸、偶发性地质灾害等影响, 基于交叉验证降噪的极值点优化模型融合方案: (1)基于交叉验证的降噪,由于在线仅能进行一天一次的提交,并且最终的评测会由 A 榜测试集切到 B 榜测试集,并且由于 A 榜数据集小在线评测指标存在不稳定性, 故而离线迭代验证的方式就显得尤为重要。为了能使离线迭代置信,我们采用两种验 证方式进行辅助,第一种是下一天同时间段验证,我们在训练集最后 M 天上对每一 天都取在线同一时间段的数据集,得到 来确定排名,最终排名将根据最后 5 个数据集的 平均排名来评估。综上,本次比赛需要在未见过的 5 个数据集上直接执行自动化图学 习方案,参赛者当时面临着以下挑战: ● 图模型具有高方差、稳定性低等特点。 ● 每个数据集都有严格的时间预算和内存算力限制。 50 > 2022年美团技术年货 基于代理模型的自动化多层次模型优化 [14] 图 10 AutoHEnsGNN 框架 多类别层次化图模型优化:
    0 码力 | 1356 页 | 45.90 MB | 1 年前
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  • pdf文档 TiDB v8.4 中文手册

    与现有的会话级执行计划缓存相比,实例级执行计划缓存能够在内存中缓存更多执行计划,减少 SQL �→ 编译时间,从而降低 SQL 整体运行时间,提升 OLTP 的性能和吞吐,同时更好地控制内存使用, �→ 提升数据库稳定性。 34 �→ 分区表全局索引成为正式功能 优化了缓存表索引扫描的查询性能,部分场景可提升 5.4 倍。在需要对小表进行高速查询的场景下, �→ 利用缓存表可大幅提升整体性能。 稳定性与高可用 IndexLookup 执行 SELECT ... LIMIT 1 时,性能最高提升 5.4 倍。同时, 提升 IndexLookupReader 在全表扫描和主键查询场景下的性能。 37 2.2.1.2 稳定性 • 超出预期的查询 (Runaway Queries) 新增处理行数和 Request Unit 作为阈值 #54434 @HuSharp 从 v8.4.0 开始,TiDB 可以依据处理行数 (PROCESSED_KEYS)
    0 码力 | 5072 页 | 104.05 MB | 10 月前
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  • pdf文档 TiDB v8.5 中文手册

    与现有的会话级执行计划缓存相比,实例级执行计划缓存能够在内存中缓存更多执行计划,减少 SQL �→ 编译时间,从而降低 SQL 整体运行时间,提升 OLTP 的性能和吞吐,同时更好地控制内存使用, �→ 提升数据库稳定性。 39 �→ 分区表全局索引成为正式功能 优化了缓存表索引扫描的查询性能,部分场景可提升 5.4 倍。在需要对小表进行高速查询的场景下, �→ 利用缓存表可大幅提升整体性能。 稳定性与高可用 IndexLookup 执行 SELECT ... LIMIT 1 时,性能最高提升 5.4 倍。同时, 提升 IndexLookupReader 在全表扫描和主键查询场景下的性能。 42 2.2.1.2 稳定性 • 超出预期的查询 (Runaway Queries) 新增处理行数和 Request Unit 作为阈值 #54434 @HuSharp 从 v8.4.0 开始,TiDB 可以依据处理行数 (PROCESSED_KEYS)
    0 码力 | 5095 页 | 104.54 MB | 10 月前
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