OpenShift Container Platform 4.10 可伸缩性和性能 扩展 OpenShift Container Platform 集群并调整产品环境的性能 Last Updated: 2023-10-18 OpenShift Container Platform 4.10 可伸缩性和性能 扩展 OpenShift Container Platform 集群并调整产品环境的性能 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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 209 216 226 236 246 268 281 283 292 307 目 目录 录 3 OpenShift Container Platform 4.10 可伸 可伸缩 缩性和性能 性和性能 4 第 1 章 推荐的主机实践 本节为 OpenShift Container Platform 提供推荐的主机实践。 重要 重要 这些指南适用于带有软件定义

之外还维护有多个受欢迎的开源项目，如 pprof-rs。 云 原 生 社 区 M e e t u p 第 一 期 · 上 海 站 杨可奥 Chaos Mesh核心开发者 Chaos Mesh 让应用与混沌在 Kubernetes 上共舞 演讲人：杨可奥 PingCAP 云 原 生 社 区 M e e t u p 第 一 期 · 上 海 站 目录 一、混沌工程的动机 二、Kubernetes

Click to edit Master title style 1 可觀測性 (Observability) 在 Kubernetes Day2 Operation的考量與實踐 E . W. K u o @ i T h o m e K u b e r n e t e s S u m m i t 2 0 2 2 Click to edit Master title style complexity Observability Observability Demo 3 Day2 運營 定義與說明 Kubernetes Day2 運營的挑戰 馴服運營 複雜性 可觀測性 實踐與思維 可觀測性 關聯演示 Click to edit Master title style 4 Day2 Operation 定 義 與 說 明 4 Click to edit Master Click to edit Master title style 9 Kubernetes Day2 Ops 要作那些事? • 集群標準化和生命週期管理 • 安全訪問和環境隔離 • 維運可觀察性和流程透通性 • 治理與合規 • 持續第三方元件整合和維護 9 Ref. Use Platform Engineering to Implement DevOps Workflows with

1 阿里云 — 云原生应用平台团队 孙健波/周正喜 基于 Kubernetes 构建标准可扩展的云原生应用管理平台 2 3 有奖品？ 我的工作内容？ • 构建云原生应用管理平台 @ 阿里巴巴 Kubernetes 工程师 PaaS 工程师 基础设施运维工程师 … YAML 工程师 我们是如何构建的？ PaaS Serverless Operator Platform 生态“无限”的应用基础设施能力 不停构建“PaaS”平台不是“银弹” 与其 基于 K8s 构建平台 不如 把 K8s 变成面向开发者的平台 构建一个具备“以应用为中心的 API 抽象”、“用户友好” 且“高度可扩展”的 K8s！ 以应用为中心的 API 抽象 • 应用的工作负载和运维能力的抽象程度越高，用户体验越好 抽象程度 学习曲线 高 低 低 高 Deployment Pod Service 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

方案设计篇：如何设计可落地的AI解决方案 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 行业背景：AI新零售是什么? • 用户需求：线下门店业绩如何提升？ • 长期⽬目标：货架数字化与业务智能化 • 短期目标：自动化陈列审核和促销管理 • 方案设计：基于深度学习的检测/分类的AI流水线 • 方案交付：支持在线识别和API调用的 AI SaaS 目录 行业背景：AI新零售是什么

IBM软件 2014 年 9 月 大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践 2 大数据集成与 Hadoop 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进 大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减成本、增加 收益，而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目， 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集， 精力用于数据集成，只有20%的精力投入 到数据分析中。” —Intel Corporation，“使用 Apache Hadoop 抽取、转换和加载大数据”1 有效的大数据集成解决方案可实现简便性、高速度、可扩展 性、功能和治理，从Hadoop沼泽中生成可使用的数据。没有 有效的集成，势必形成“垃圾进垃圾出”的情况－这不是出色 的受信任数据使用方法，更谈不上准确完整的洞察或转型 成果。 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

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。

现场授课的其他信息（包括场地要求）， 请访问 http://www.vmware.com/education。 课程概述 本培训课程面向经验丰富的 VMware vSphere® 个人用户，讲授 有关配置和维护高度可用、高度可扩展的虚拟基础架构的高级技 能。本课程基于 VMware vSphere® ESXi™ 5.0 和 VMware® vCenter Server™ 5.0 讲授。 课程目标 课程结束后，您应能胜任以下工作： 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

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 需要跨进程通信性能低（UDS vs CGO 1KB Latency 差 8 倍)； 需要扩展具备 gRPC server 能力， 多进程管理复杂 MOSN(GoLang) Extension 可复用 MOSN 现有的 filter 能 力，改造成本低；研发效率高， 灵活性高；GoLang 支持的库比 较多（Consul、Redis、Kafka etc），生态较好 引入 GoLang 扩展后 同等功能的 API, MOSN 集成的 Service Discovery 组件通过该 API(rest http) 和 Envoy 交互 使其 MoE 的服务发现能力也 具备“双模”能力，可同时满足 大规模及云原生的服务发现通 道 MOE 方案介绍 — 如何 Debug Envoy • Admin API • Debug log • Request/Connection

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 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone • Ozone是 ⼀个分布式的KV对象存储 可扩展⾄数⼗亿个对象，从⽽对云原⽣类的应⽤更友好 强⼀致性 与HDFS 和 S3 API兼容 可在存储密集型设备中部署进⽽极⼤的减少设备开⽀ Apache Ozone – 数据存储的路径设计 Ozone的存储路径为 Objects) 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