03 04 总体设计 系统特性 近期规划背景 • 多个存储软件：SDFS、NEFS、NBS • 已有的开源软件：Ceph • 不能胜任性能、延迟敏感的场景 • 异常场景抖动较大（比如慢盘场景） • 去中心节点设计在集群不均衡的情况下需要人工运维 • 基于通用分布式存储构建上层存储服务背景 01 02 03 04 总体设计 系统特性 近期规划基本架构 • 元数据节点 MDS 收集集群状态信息，自动调度基本架构 • 元数据节点 MDS 管理元数据信息 收集集群状态信息，自动调度 • 数据节点 Chunkserver 数据存储 数据一致性基本架构 • 元数据节点 MDS 管理元数据信息 收集集群状态信息，自动调度 • 数据节点 Chunkserver 数据存储 副本一致性 • 客户端 Client 对元数据增删改查 对数据增删改查基本架构 • 快照克隆服务器 Chunkserver节点； 4. Client 向 leader 发送读写请求, Chunkserver 完成后通知client； 5. Client通知用户请求完成。背景 01 02 03 04 总体设计 系统特性 近期规划单卷4K随机读写IOPS 102k 39.7k 41.7k 127k 4K随机写 4K随机读 Ceph（L/N） Curve 151.89% 204.56% 单卷4K随机读写平均延迟(ms)

© XXX Page 1 of 14 CurveFS方案设计（总体设计，只实现了部分）© XXX Page 2 of 14 时间 修订人 修订内容 2021-03-23 李小翠 初稿(背景，调研，架构设计) 2021-03-30 李小翠 增加快照部分 2021-04-13 李小翠、陈威 补充元数据数据结构 2021-04-19 李小翠、吴汉卿、许超杰等 补充文件空间分配，讨论与确认 背景 背景 调研 开源fs 性能对比 可行性分析 方案对比 对比结论 架构设计 卷和文件系统 元数据架构 文件系统快照 方案一：文件/目录级别快照 方案二：文件系统快照 关键点 元数据设计 数据结构 索引设计 文件空间管理 开发计划及安排 背景 为更好的支持云原生的场景，Curve需要支持高性能通用文件系统，其中高性能主要是适配云原生数据库的场景。当前Curve是实现了块存储，向上 提供块设备服务，CurveFS会基于此实现。第一阶段的目标是实现 满足数据库场景的文件接口。 调研 开源fs 当前对已有的开源分布式文件系统进行了调研，主要包括系统架构，元数据内存结构，元数据持久化，调研文档如下： chubaofs: ChubaoFS© XXX Page 3 of 14 1. 2. 3. moosefs: https://kms.netease.co

© XXX Page 1 of 11 CurveFS Client 概要设计（已实现）© XXX Page 2 of 11 背景 概述 关键接口分析 init destroy lookup write read open create & mknod mkdir forget unlink rmdir opendir readdir getattr & setattr access rename readlink link flush & fsync 其他 功能分析 模块划分 接口设计 Cache设计 时间 作者 内容 2021-04-27 许超杰 初稿 背景 CurveFS初步设计见 ， 目前需细化Client端设计 CurveFS方案设计（总体设计，只实现了部分） 概述 CurveFS client 向上提供两层接口，分别是© (fuse_req_t req, fuse_ino_t ino, fuse_ino_t newparent, const char *newname); 这个涉及到下文中”重要问题讨论“，目前暂时无法设计 硬链接相关目前可先不实现。© XXX Page 9 of 11 flush & fsync 缓存的问题暂时先不考虑太细，目前默认数据和元数据直接存储到底层，这两个也可先不实现 其他 xa

Curve 分布式存储设计 程义 — Curve Maintainer XAgenda 第二 第三 第四 第一 Curve的由来 Curve的设计目标 Curve块存储 和 Curve文件存储 Curve社区Curve的由来 1. 代码复杂/代码量大 2. 运维难度高 3. 无法满足高的性能需求Curve的设计目标 1. Curve云原生软件定义存储 2. Curve块存储 CopySet分配算法 4. 拓扑结构 5. 高性能 6. chunkfilepool (降低写放大) 7. data stripe (增大并发) 8. zerocopy 9. 云原生 核心设计Curve块存储 1. physical pool用于实现对机 器资源物理隔离 2. zone故障隔离的基本单元 3. server表示物理服务器 4. chunkserver物理服务器上 chunkserver负责数据的存储 2. RAFT协议保持数据的一致 性 3. chunkfile pool降低元数据开 销 Chunkserver服务Curve块存储 性能设计Curve块存储 在线升级设计 1. 客户端分成NebdClient与 NebdServer两部分 2. NebdClient只做简单的转发 3. NebdServer实现大部分的客 户端逻辑Curve块存储

client 删除文件和目录功能设计© XXX Page 2 of 15 背景 相关调研 moosefs chubaofs 方案设计思考 1.Trash机制是实现1个(类似chubaofs)，还是2个（类似moosefs）？ 2. Trash放在哪里？ 3. 是否需要做session机制（在metaserver打开），来维护inode的打开情况？ 方案设计 Trash机制： Session机制： 遗留问题 工作量评估 背景 目前curvefs client版本对删除unlink和rmdir的设计只有简单的删除inode和dentry结构，遗留了nlink和lookup count相关的内容还未实现，是不完备的。本文首先调研moosefs，chubaofs等分布式系统，参考并设计解决上述遗留问题。 当前删除接口代码如下：© XXX Page 3 of 15 CURVEFS_ERROR 我们的整个架构设计本身就类似chubao方式，这个方案本身是chubaofs的成熟方案，说明是已经被验证过是可行的方案。 缺点： 由于link、unlink等接口涉及跨服务器的两个请求的处理，可能会存在孤儿inode的问题，这一情况，chubaofs是通过运维手段去修复，见遗留问题。moosefs由于单mds，不存在这个问题。 方案设计思考 首先我们可以确定以下几个设计点： 删

© XXX Page 1 of 11 curvefs对接s3方案设计（过程文档）© XXX Page 2 of 11 时间 修订人 修订内容 2021-05-20 胡遥 初稿 2021-07-20 胡遥 细化write和read流程 整体架构 整体思路 接口和关键数据结构 mds.proto client端数据结构 metaserver.proto space相关数据结构和proto 关键流程 init流程 write流程 read流程 整体架构 S3ClientAdaptor模块：负责将文件数据进行chunk，以及block的拆分为s3的object，并写入/读取s3的object。 S3-allocator模块：负责分配s3-object唯一标识。© XXX Page 3 of 11 整体思路 curvefs对接s3和对接volume主要的

参考文档：https://valyala.medium.com/prometheus-vs-victoriametrics-benchmark-on-node-exporter-metrics-4ca29c75590f 总体架构 总体架构 T H A N K S !

多云管下的自动化运维架构 刘宇 Bespin 高级研发总监 自我介绍 自我介绍 • DevOps专家 • 曾任职于新浪、百度、金山 • 《Puppet实战作者》 《Puppet实战手册》 《Python进阶》 • QCon金牌讲师，QCon优秀出品人 目录 ① 行业趋势分析 ② 多云下运维的挑战 ③ 多云平台架构如何设计？ ④ 困难以及挑战 资源统一管理 监控 Nginx Nginx LVS LVS Nginx DB DB Ngx Ngx LVS LVS Ngx DB DB Ngx Ngx LVS LVS Ngx DB DB 业务架构不不断演变 多云下运维的挑战 Ngx Ngx LVS LVS Ngx DB DB Region Ngx Ngx LVS LVS Ngx DB DB 机房 Ngx Ngx LVS Gartner：云管理平台需要具备多云管理、自服务、计量计费、资源弹性及服务编排， 能够自动化部署和配置相关资源，可以与企业现有IT管理系统集成的服务化能力 云管平台架构设计 私有云 公有云 虚拟化 接⼝口适配 多云统⼀一编排 ⾃自助服务 多云管理理 资源优化 云管平台架构设计 Performance Monitoring ITSM Resources Management CMDB ServiceTree

B站统⼀一监控系统的设计,演进 与实践分享 梁梁晓聪 devops @lxcong About Me • 梁梁晓聪 • 2015年年加⼊入B站 • devops • 热爱新技术,热爱开源 • ⼩小宅男 故事的开始 B站炸了了.舆情监控(括弧笑脸) 我们的挑战 • 技术栈多 • 产品模块复杂 • 业务爆发式增⻓长 • 运维要求⾼高 当前情况: • 覆盖率低

redis 的高可用、高可扩方案？ redis + muliraft 存在的问题？ redis 改造 vs 自己实现? redis 中哈希表实现的优点？ 参考 前言 根据之前讨论的结果，元数据节点的架构如下图所示，这里涉及到两部分需要持久化/编码的内容： Raft Log：记录 operator log Raft Snapshot：将内存中的数据结构以特定格式 dump 到文件进行持久化© XXX