监控维度更多，除了传统物理集群的监控，还包括核心服务监控（API server，Etcd等）、容器监控、Pod监控、Namespace监控等 ● 监控对象动态可变，在集群中容器的销毁创建十分频繁，无法提前预置 监控指标随着容器规模爆炸式增长，如何处理及展示大量监控数据 随着集群动态增长，监控系统必须具备动态扩缩的能力 ## 监控遇上 Kubernetes 目前容器云平台提供的k8s集群包括： 10+集群（云+物理机房+边缘） + Kvass ## Kvass是一个Prometheus横向扩缩容解决方案 他使用Sidecar动态得根据Coordinator分配下来的target列表来为每个Prometheus生成只含特定target的配置文件，从而将采集任务分散到各个Prometheus分片。 Coordinator用于服务发现，target分配和分片扩缩容管理 配置管理简单：无需针对配置文件做任何特殊工作，单一小集群时候怎么用，现在就怎么用。 负载可控：由于Kvass在向分片配置target的时候，会根据target的实际规模来，而不是通过hashmod来，所以每个分片的总负载会被控制在一个阈值以下，不会出现某个分片OOM的情况。 ● 自动扩缩容：Kvass会根据当前集群的规模，动态调整分片个数  ##

据库等，只需关注业务开发 Serverless ≈ CaaS + BaaS CaaS (Compute as a Service) 资源申请 玻璃罐建 虚探伞 防搭器 容灾 扩缩容 负载均衡 BaaS (Backend as a Service) 补丁升级 监控告警 权限控制 网络 数据库 存储 ## Serverless 介绍 ##### f52950f3f5420f8f9bcf289/p17_2.jpg) ☐ mvm: 租户级别最强隔离，更低的延时 docker: 进程级别隔离 ☐ 更细粒度的资源分配，更低的成本 实时计算扩缩容 ### Serverless vs. IaaS 运维能力对比 基本运维能力   弹性扩缩 O 故障恢复 $ ^{1} $ 性能调优 ☐ 安全保障 ### Serverless vs. IaaS 运维能力 资源创建 - IaaS ![Image](/uploads/d

• 原生支持数据治理，三权分离 统一数据格式 | 一份数据多引擎计算 | 兼容主流云存储格式和协议 - 全面支持 HTAP 湖仓一体和向量计算 - 全新云原生架构「一份数据，多引擎计算」弹性扩缩容，打破数据孤岛 - 支持大语言基础模型和私域数据结合开发垂直应用 CMU战略合作大模型基础理论，训练合作一事一议 ## 阿里云 ## 腾讯云 ## 私有云 vmware openstack ^{[4]} $ 正式提出。 数仓虚拟化 $ ^{[1]} $ 可将物理数仓整合到云原生数据计算平台 $ ^{[2]} $ ，根据数据授权动态创建虚拟数仓，按需灵活计算，打破数据孤岛，支撑更大模型所需的数据和计算 $ ^{[5]} $ 。在云上，数据计算资源按需扩缩容，提升数仓的敏捷性和弹性，助力企业降低数仓管理复杂度 $ ^{[3]} $ ，实现数量级增加可计算数据空间的同时，数量级降低数仓成本， ^{[9]} $ ：在云上，PieCloudDB利用eMPP（elastic Massive Parallel Processing）架构，实现多集群并发执行任务。 $ ^{[11]} $ 可灵活进行扩缩容，随着负载的变化实现高效的伸缩，轻松应对PB级海量数据。 - 全新的存储「简墨」和缓存架构设计 $ ^{[9]} $ ：在计算层，各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多层缓存结构，避免网络延

d/p14_6.jpg) - 多集群共享一份数据集 • 秒级扩缩容 • 用户只需为存储和计算付费 ## 虚拟化技术创新为行业高质量发展注入加速度 云计算时代的到来 服务器整合，降低服务器硬件成本 云计算平台统一运维降低成本 服务器资源池可用空间增大 虚拟机高在线 虚拟机动态迁移对硬件无感知 数据计算时代的到来 数 数仓整合，降低服务器硬件或者虚拟机成本 数仓整合，降低服务器硬件或者虚拟机成本 仓 数据计算平台统一运维降低成本 虚 数据资源池可用空间增大 拟 虚拟数仓数仓高在线 虚拟数仓动态 spinoff/retire 对计算资源无感知 化 ## 云上云版 云上云版 领先的数仓虚拟化技术 云原生 Serverless 架构 第三方计费模式 ![Image](/uploads/documents/3/6/8/1/3681 多个数仓归并至云虚拟数仓，打破传统数仓场景下数据孤岛，解决数据多副本问题，帮助企业降低数仓管理复杂度，以更低的成本实现存算资源在云上更灵活的配置。 ## 提升数据计算资源利用效益 数据计算资源按需扩缩容，实现计算资源配置最优化，提升数仓的敏捷性和弹性，打开无限数据计算空间，更好地赋能业务发展并走向绿色。 ## 坚如磐石 | 高安全 高在线 高可靠 TDE 技术保证了所有数据在落盘前完成加密，

数据库解决方案迎来了一系列的瓶颈： 传统数据仓库的计算和存储是紧密耦合的，计算资源和存储资源按某一比例强绑定，因此用户在扩容时，必须同时扩容计算资源和存储资源，在扩缩容、运维、迁移上都存在一定的挑战。当企业遇到负载高峰时刻或需要紧急得到某个报表结果时，传统数据仓库无法及时扩资源，导致大数据系统无法弹性、快速地分析业务数据，错失了充分挖掘数据价值所带来的商业机会。 传统数据仓库价格高昂的软硬件、开发运维人员的高昂薪资 「数据计算，只为新发现」为使命，旗下云原生虚拟数仓 PieCloudDB，运用全新 eMPP（elastic Massive Parallel Processing）分布式技术，可将物理数仓整合到云原生数据计算平台，根据数据授权动态创建虚拟数仓，按需灵活计算，打破数据孤岛，支撑更大模型所需的数据和计算。 PieCloudDB 为企业构建「坚如磐石」的虚拟数仓，以云资源最优化配置实现无限数据计算可能，基于新一代数仓虚拟化，提供 拓数派旗下旗舰产品PieCloudDB，是以对行业顶级数据库的抽象思考和设计原则复用为技术路线，可将物理数仓整合到云原生数据计算平台，根据数据授权动态创建虚拟数仓，按需灵活计算，打破数据孤岛，支撑更大模型所需的数据和计算。在云上，数据计算资源按需扩缩容，提升数仓的敏捷性和弹性，助力企业降低数仓管理复杂度，实现数量级增加可计算数据空间的同时，数量级降低数仓成本，打开无限数据计算空间，推进AI/BI

949f1bd9e8b70596a9382/p10_7.jpg) Mundo元数据管理系统 统一Catalog • 原生支持数据治理，三权分离 - 全新云原生架构「一份数据，多引擎计算」弹性扩缩容，打破数据孤岛  ## 自研简墨存储 ^{[4]} $ 正式提出。 数仓虚拟化 $ ^{[1]} $ 可将物理数仓整合到云原生数据计算平台 $ ^{[2]} $ ，根据数据授权动态创建虚拟数仓，按需灵活计算，打破数据孤岛，支撑更大模型所需的数据和计算 $ ^{[5]} $ 。在云上，数据计算资源按需扩缩容，提升数仓的敏捷性和弹性，助力企业降低数仓管理复杂度 $ ^{[3]} $ ，实现数量级增加可计算数据空间的同时，数量级降低数仓成本， ^{[9]} $ ：在云上，PieCloudDB利用eMPP（elastic Massive Parallel Processing）架构，实现多集群并发执行任务。 $ ^{[11]} $ 可灵活进行扩缩容，随着负载的变化实现高效的伸缩，轻松应对PB级海量数据。 - 全新的存储「简墨」和缓存架构设计 $ ^{[9]} $ ：在计算层，各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多层缓存结构，避免网络延

[Image](/uploads/documents/a/1/0/a/a10a36a4c01a42e0c11dece9f73ed275/p2_1.jpg) 由于云原生DevOps环境追求效率以及运行态的动态治理能力，导致传统安全实施方法、角色、流程、技术都发生了很多变化，适应这些变化是落地云原生安全的关键！ ## 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-2-商业价值 由于市场经济、政治环境、 技术，关键在于构建自动化的安全检查以及防御工具链，而工具的自动化程度、误报率、漏报率都影响着整体流程的效率和可行性。 构建工具: Maven, Gradle, Ants 以上，从传统的先验主义，转变为主动预防、线上动态检查并主动风险隔离的模式，在保证效率的同时保证安全要求的实施！ 监控预警工具: Geneos, AppDynamic, Grafana 流程变化为安全左移、安全右移、默认安全、安全编排自动化和响应。 安全右移是为了恰到好处的安全，一些非严重安全问题，没有必要堵塞主研发流程，可以交于线上安全防御系统。提高了整体实施效率！ 安全编排自动化和响应作为连接各个环节的桥梁，安全管理人员或者部分由AIOps组件可以从全局视角观察，动态调整策略，解决新问题并及时隔离或者解决！ DevSecOps 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-4-技术建议方案 |技术|说明|优点|缺点| |---|---|---|---|

STEERING（RFS）提高网络性能 2.4. 选择您的网络设置 2.5. 确保 Z/VM 上使用 HYPERPAV 的高磁盘性能 2.6. IBM Z 主机上的 RHEL KVM 建议 第 第 3 章 章 推荐的集群 推荐的集群扩 扩展 展实 实践 践 3.1. 扩展集群的建议实践 3.2. 修改机器集 3.3. 关于机器健康检查 3.4. MACHINEHEALTHCHECK 资源示例 3.5. 创建 MACHINEHEALTHCHECK . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 第 第 7 章 章 扩 扩展 展 CLUSTER MONITORING OPERATOR 7.1. PROMETHEUS 数据库存储要求 7.2. 配置集群监控 第 第 8 章 章 根据 根据对 对象限制 象限制规 规划您的 111 123 127 134 136 139 139 139 139 141 153 154 154 155 157 OpenShift Container Platform 4.10 可伸 可伸缩 缩性和性能 性和性能 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

设施和任意环境中提供一致、稳定的体验，支持异构云、边缘云和多云编排。DCE 5.0 集成了最新的服务网格和微服务技术，能够跟踪每一个流量的生发始终，帮助您洞察集群、节点、应用和服务的详细指标，并通过动态仪表盘和拓扑大图可视化掌握应用健康状态。 DCE 5.0 原生支持 DevOps 开发运维模式，可以实现应用交付的全流程标准化和自动化，并集成各类精选数据库和中间件，使运维治理更加高效。各个产品模 一代容器化平台能够满足企业上云的各类场景需求。 ## 多云编排 支持多云和混合云的统一集中管理，提供跨云资源检索及跨云的应用部署、发布和运维能力，实现多云应用高效管控，提供基于集群资源的应用弹性扩缩，实现全局负载均衡，具备故障恢复能力，有效解决多云应用灾备问题，助力企业构建多云、混合云的数字基础设施。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储、信创异构  ## 可观测性 基于日志、链路、指标、eBPF等技术手段，全面采集服务数据，深入获取请求链路信息，动态观测、多维度掌控集群、节点、应用和服务的实时变化，通过统一控制面实现所有集群及负载观测数据的查询，引入拓扑分析技术可视化掌握应用健康状态，实现秒级故障定位。 涉及的模块：全局管理、容器管理、可观测性、云原生网络、云原生存储