RAINBOND服务⽇日志管理理 好⾬雨交付⼯工程师-郭逊 RAINBOND 线上培训（第⼋八期） 2019/7/31 1.Rainbond⾃自身的⽇日志管理理机制 2.对接 Elasticsearch 3.演示示例例 ⼤大纲 RAINBOND 线上培训（第⼋八期） 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 线上培训（第⼋八期） 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 线上培训（第⼋八期） 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.2 Rainbond⽇日志收集原理理 RAINBOND 线上培训（第⼋八期） 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.3 ⽇日志来源，以及相关原理理 node服务功能与⻆角⾊色 rbd-eventlog组件功能与⻆角⾊色 NODE服务会监视DOCKERD进程，观察其创建与销毁容器。获取⽂件系统中容器⽇志的路径，
 监视来⾃容器标准输出和标准错误输出，并以UDP协议分发到RBD-EVENTLOG组件。 接收来⾃NOD

Kubernetes 管理 Docker 容器 date: 2020-12-18 tags: Kubernetes description: MacOS 平台 Kubernetes 管理 Docker 容器 图⽚来源于 Install Kubernetes: The Ultimate Guide Kubernetes 简介 Kubernetes 是容器集群管理系统，是⼀个开源的平台， 是⼀个或多个容器组合在⼀起得共享资源，Kubernetes Deployment 是检查 Pod的健康状况。 kubectl create deployment hello-node --image=hello-node:v1 # 输出：deployment.apps/hello-node created # 查看 Deployment kubectl get deployments # NAME READY 1/1 1 1 19s kubectl run hello-node --image=hello-node:v1 --port=8080 # 输出：pod/hello-node created # 查看 Pod kubectl get pods # NAME READY STATUS RESTARTS AGE

OpenShift Container Platform 4.14 机器管理 添加和维护集群机器 Last Updated: 2024-02-23 OpenShift Container Platform 4.14 机器管理 添加和维护集群机器 法律通告 法律通告 Copyright © 2024 Red Hat, Inc. The text of and illustrations are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文说明如何管理构成 OpenShift Container Platform 集群的机器。某些任务利用 OpenShift Container Platform 集群的增强型自动机器管理功能，另一些任务则要手动完成。本文所述的任务并 非对所有安装类型都适用。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 机器管理概述 机器管理概述 1.1. MACHINE API 概述 1.2. 管理计算机器 1.3. 管理 CONTROL PLANE 机器 1.4. 将自动扩展应用到 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 集群 1.5. 在用户置备的基础架构上添加计算机器

VMware Data Recovery 管理员指南 ZH_CN-000193-00 VMware Data Recovery 2 VMware, Inc. 您可以在 VMware 的网站上找到最新的技术文档，网址为 http://www.vmware.com/cn/support/ VMware 网站还提供了最新的产品更新。 如果您对本文档有任何意见和建议，请将您的反馈提交到： Inc. 关于本文档 《VMware Data Recovery 管理员指南》包含为中小型企业建立备份解决方案的信息。 目标读者 本文档适用于需要使用 VMware Data Recovery 提供备份解决方案的用户。本书的目标读者为熟悉虚拟机技术 和数据中心操作且具有丰富经验的 Windows 或 Linux 系统管理员。 文档反馈 VMware 欢迎您提出宝贵建议，以便改进我们的文档。如有意见，请将反馈发送到 业参考工具的课程材料。这些课程可以通过现场指导、教室授课的方式学习， 也可以通过在线直播的方式学习。关于现场试点项目及实施的最佳实践， VMware 咨询服务可提供多种服务，协助您评估、计划、构建和管理虚拟环境。 要了解有关教育课程、认证计划和咨询服务的信息，请访问 http://www.vmware.com/services。 VMware, Inc. 5 VMware Data Recovery

Istio 流量管理原理与协议扩展 赵化冰 赵化冰 腾讯云 服务网格团队 https://zhaohuabing.com Service Mesh Service Mesh Layer 处理服务间通信（主要是七层通信）的云原生基础设施层： Service Mesh 将各个服务中原来使用 SDK 实现的七层通信相关功能抽象 出来，使用一个专用层次来实现，Service Mesh 对应用透明，因此应用 断路器、故障注入 可观察性：遥测数据、调用跟踪、服务拓扑 通信安全： 服务身份认证、访问鉴权、通信加密 Proxy Application Layer Service 1 Istio 流量管理 – 概览 • 控制面下发流量规则： Pilot • 数据面标准协议：xDS • 集群内Pod流量出入： Sidecar Proxy • 集群外部流量入口：Ingress Gateway • 集群外部流量出口：Egress Retries • Circuit breaker • Routing • Auth • Telemetry collecting 外部流量出口 外部流量入口 Pilot 2 Istio 流量管理 – 控制面 两类数据： q 服务数据（Mesh 中有哪些服务？缺省路由） v Service Registry § Kubernetes：原生支持 § Consul、Eureka 等其他服务注册表：MCP

Apache APISIX借助ServiceMesh 实现统一技术栈的全流量管理 金卫（API7 解决方案架构师） • 支流科技 - 解决方案架构师 • Apache APISIX PMC • Apache APISIX Ingress Controller Founder • Apache skywalking committer • Github: https://github.com/gxthrj 将通用能力下沉  应用专注于业务逻辑  注册发现  流量管理  可观测性  安全防护 服务网格的痛点  方案众多，各有缺陷  与基础设施整合成本高  性能损耗  资源的额外消耗  扩展难度高 理想的服务网格应该是什么样？ 易于扩展 理想的服务网格 业务无感知 落地成本低 动态且增量配置 安全管控 可观测 流量精细化管理 跨集群部署 性能损耗低 资源消耗低 按需下发配置 Ingress处理南北向入口流量  APISIX Service Mesh处理东西向流量  APISIX专用插件配置等通过Amesh 下发 APISIX 全流量代理的价值  节约成本  统一技术栈  统一管理  复用技术经验 未来  结合APISIX xRPC实现  原生异构多协议支持  覆盖Istio各类场景/配置  降低用户迁移成本 Apache APISIX Ingress 

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 基于 Kubernetes 我们构建了多种多样的应用管理平台： 电商 PaaS Kubernetes 代码、应用、CICD 流水线 容器 Pod Controller 调度 Node Sidecar CNI CSI 为了更好的用户体验： 用户 期望： K8s 提供： 研发与运维人员日益增长的应用管理诉求 传统 PaaS 有限的、不可扩展的专有API 与能力 K8s 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 Route Job Deployment 缺乏交互、复用、可移植能 力。不同重复造轮子只是适 配不同 API 如何基于 K8s ，构建出一个既用户友好，又高可扩展，还 统一、标准化的应用管理平台？ 简单的“客户端”抽象： DCL (Data Configuration Language) 对 K8s 资源进行抽象实际上就是在操纵 YAML 数据，通过 DCL 来完成相比于 CRD +