庄鹏锐 腾讯云高级工程师 ## 资源利用率分析 Node节点资源碎片 Pod Resource（requests）配置不合理 WorkLoad/HPA 副本数设置不合理 业务空闲时间 ## 解决方案 ## Pod 压缩 ## HPA ## 动态调度 Node 超卖 VPA 碎片处理 ## Pod 资源压缩  3rd Monitor Api Server HPA Object Queue Deploy and manage prometheus cluster Collect metrics Pod Pod Pod Node Exporters Prometheus-Operator 3rd

## GPU Resource Management On JDOS 梁永清 liangyongqing1@jd.com ## 提供的服务 ## Experiment ## Training 1. 用于实验的 GPU 容器 2. 基于 Kubeflow 的机器学习训练服务 3. 模型管理和模型 Serving 服务 ## Serving 均基于容器，不对业务方直接提供 GPU 物理机

## Pod 容忍节点异常时间调整 ### 1. 原理说明 Kubernetes 集群节点处于异常状态之后需要有一个等待时间，才会对节点上的 Pod 进行驱逐。那么针对部分关键业务，是否可以调整这个时间，便于在节点发生异常时及时将 Pod 驱逐并在别的健康节点上重建？ 要解决这个问题，我们首先要了解 Kubernetes 在节点异常时驱逐 Pod 的机制。 在 Kubernetes 1.13 这两个 feature gate，节点及其上 Pod 的生命周期管理将通过节点的 Condition 和 Taint 来进行，Kubernetes 会不断地检查所有节点状态，设置对应的 Condition，根据 Condition 为节点设置对应的 Taint，再根据 Taint 来驱逐节点上的 Pod。 同时在创建 Pod 时会默认为 Pod 添加相应的 tolerationSeconds 参数，指定当节点出现异常（如 参数，指定当节点出现异常（如 NotReady）时 Pod 还将在这个节点上运行多长的时间。 那么，节点发生异常到 Pod 被驱逐的时间，就取决于两个参数：1. 节点实际异常到被判断为不健康的时间；2. Pod 对节点不健康的容忍时间。 Kubernetes 集群中默认节点实际异常到被判断为不健康的时间为 40s, Pod 对节点 NotReady 的容忍时间为 5min, 也就是说, 节点实际异常

## Kubernetes 异常配置检测框架 顾静, 阿里云 邓隽, 阿里云 ## 我们来自阿里云容器服务 • 顾静，研发工程师 • 邓隽，技术专家 ## 我们参与打造 • 容器服务（ACK/ASK） • 容器镜像服务（ACR） • 服务网格（ASM） 1 Kubernetes 典型异常 2 检测框架演进 3 生产实践 4 总结 ## Kubernetes 使用日常 Server Pod 异常 ## 影响 - 通过 API Server 访问集群概率失败 • 升级集群失败 Load Balancer  Service API Server Pod Master API Server Pod Master Master API Server Pod Master ## Kubernetes 典型异常 ## 网络异常 • 安全组、路由表配置错误 • 节点防火墙软件等修改 iptables、内核参数 • 网络链路长，手动排查成本高 ## 异常影响 • 应用间无法正常通信 • 集群内 Controller 无法正常工作 ![Image](/uploads/documents/2/c/2/

# 动态资源管理和容器技术 在金融行业的架构探索和明天 ## Resource Scheduling & Container Technology for Financial Service 余军 Gopher China 2015 ## 关于我 ☐ ~19y+ Linux & opensource experience ☐ Co-founder of Shanghai p14_2.jpg) ## Algorithm 1 DRF pseudo-code $R = \langle r_{1}, \cdots, r_{m} \rangle$ ▷ total resource capacities $C = \langle c_{1}, \cdots, c_{m} \rangle$ ▷ consumed resources, initially 0 $s_{i}$ \max_{j=1}^{m} \{ u_{i,j} / r_{j} \}$ else return ▷ the cluster is full end if ① Mesos 采用了DRF(Dominant Resource Fairness) 调度机制。YARN自带FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler(借鉴了Mesos的DRF)。 ② Mesos中的DRF调度算法过分的

## +21 ## Compile-Time Compression and Resource Generation with C++20 ## ASHLEY ROLL 20 21 October 24-29 ## I ntroduction Explore how C++20's constexper features can: • Generate data from code that take a user-supplied lambda to generate the data needed to render our desired compile-time resource! - These are effectively templated functions, but we will use the cleaner auto parameter syntax

# Java 应用系统开发 ServletContext 和 Web 配置 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 November 26, 2018  ![Image](/uploads/docum ServletContext。 2. 了解 Web 应用的配置方法。 3. 掌握 MVC 模式 Web 开发中发挥核心作用的转发，区别转发与重定向。 ## 大纲 Web 应用环境对象 Java EE Web 的配置 Servlet 配置对象 转发和重定向 本节习题 ## 接下来… Web 应用环境对象 Java EE Web 的配置 Servlet 配置对象 转发和重定向 本节习题 ## Web Java EE Web 的配置 Servlet 配置对象 转发和重定向 本节习题 ### 配置文件 web.xml Web 的配置文件为 /WEB-INF/web.xml，/WEB-INF 目录是被 Web 服务器保护的目录，客户端浏览器无法直接访问该目录下的任何文件，Struts、Spring 等框架都将配置文件保存在该目录下。 ### web.xml 的主要配置项 ▶ Servlet 声明（Servlet）

进阶篇：编写可维护的webpack 构建配置 05 | 进阶篇：webpack 构建速度和体积优化策略 06 | 原理篇：通过源码掌握webpack 打包原理 07 | 原理篇：编写 Loader 和插件 08 | 实战篇：React 全家桶 和webpack 开发商城项目 ## ☐ ☐ ☐ ☐ ## 扫码试看/订阅 《玩转webpack》 ## 构建配置抽离成 npm 包的意义 包的意义 通用性 ·业务开发者无需关注构建配置 ·统一团队构建脚本 可维护性 ·构建配置合理的拆分 ·README 文档、ChangeLog 文档等 质量 ·冒烟测试、单元测试、测试覆盖率 ·持续集成 ## 构建配置管理的可选方案 通过多个配置文件管理不同环境的构建，webpack --config 参数进行控制 将构建配置设计成一个库，比如：hjs-webpack、Neutrino、webpack-blocks webpack-blocks 抽成一个工具进行管理，比如：create-react-app, kyt, nwb 将所有的配置放在一个文件，通过 --env 参数控制分支选择 ## 构建配置包设计 ## 通过多个配置文件管理不同环境的 webpack 配置 ·基础配置：webpack.base.js ·开发环境：webpack.dev.js ·生产环境：webpack.prod.js ·SSR环境：webpack

并不支持 k8s 这种采集方案。k8s 对 Container 进行了封装，拥有了 Pod、Deployment、Namespace、Service 等众多概念。与传统集群相比，k8s 集群监控更加复杂： 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 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） 1000+机器 2W+ Pod ## 监控系统架构 • kubernetes_sd_config 自动发现服务 通过remote_write协议将数据写至kafka，容器云平台通过消费kafka topic获取容器基础监控数 - 减少单个样本数据的大小（一般情况下1-2个字节） 加载历史数据时，是从磁盘加载到内存，查询范围越大，内存越大 - 查询尽量避免大范围查询，注意时间范围和 Step 比例 - 不合理的查询条件，如 Group、大范围的 Rate - 大查询可以使用 RecordRule 加快block内存落盘时间 • storage.tsdb.min-block-duration

## Greenplum资源管理器 姚珂男/Pivotal kyao@pivotal.io ## Agenda • Greenplum数据库 • Resource Queue • Resource Group ## Greenplum数据库 • 基于PostgreSQL • 分布式 • OLAP • MPP(Massively Parallel Processing) ## Greenplum数据库 6d5e7818fe3eb6bc09e8312568f4d7a/p4_1.jpg) ## Resource Queue • SQL语句并发控制 • 基于cost的并发控制 • 基于priority的CPU控制 • 内存控制 ## Running Example • CREATE RESOURCE QUEUE rq WITH ( active_statements = 6, min_cost = 50000, priority = high, memory_limit = '1024MB' ); • CREATE ROLE r1 RESOURCE QUEUE rq; • SELECT * FROM gp_toolkit.gp_resqueue_status; ## 内存控制 • virtual memory note keeping