概述 目的 通过 velero 工具, 实现以下整体目标: 特定 namespace 在B A两个集群间做迁移; 具体目标为: 在B A集群上创建 velero (包括 restic ) 备份 B集群 特定 namespace : caseycui2020: 备份resources - 如deplo
| 考量维度 | 基于CSI 快照 | 基于Restic 文件复制 | | | | | | 应用性能影响 | 低，CSI 接口调用存储系统快照 | 取决于数据量，占用额外资源 | | 数据可用性 | 依赖于存储系统 | 对象存储和生产环境隔离，独立可用性，支持跨站点可用性 | | 数据一致性 | 支
痛点 传统竖井式IT架构（封闭、隔离、非标、难运维） X86 服务器硬件稳定性不足 开源软件可靠性不足，且不可控 出了故障，被动救火救不完 转型 由此催生了转型升级的需求： 运维智能（SRE）的转型 SRE运维模式 核心职责 保证： 业务连续性 应用连续性 平台连续性 职责分工 综合运维岗 7*24
概述 📚️Reference: 制作容器镜像的最佳实践 这篇文章是关于制作 Python Docker 容器镜像的最佳实践。(2022 年 12 月更新） 最佳实践的目的一方面是为了减小镜像体积，提升 DevOps 效率，另一方面是为了提高安全性。希望对各位有所帮助。 通用 Docker 容器镜像
概述 在微服务、API 化、云原生大行其道的今天，服务治理不可或缺，而服务治理中限流几乎是必不可少的手段；微服务化往往伴随着分布式的架构，那么仅仅单机限流是不够的，还需要分布式的限流。 那么问题就来了：分布式限流中，往往会出现「限流不均衡」或「限流误差」的情况，这是为什么呢？ 限流 国庆假期，限流这
一 概述 可用性是系统运行质量的重要指标. 随着数字化和智能化的进程, 系统的可用性愈发重要。例如，制造业流水线需要高可用性的 MES 系统来保证流水线的正常运转。 本文为高可用相关的技术文档, 从以下几个方面对高可用在制造业的应用和实施进行详细描述。 1.1 可用性(Availability)定义
前文链接 高可用系列文章之一 - 概述 - 东风微鸣技术博客 (ewhisper.cn) 三 技术方案 3.1 概述 单点是系统高可用最大的风险和敌人，应该尽量在系统设计的过程中避免单点。 保障系统的高可用, 方法论上，高可用保证的原则是「集群化」(或 「冗余」), 只有一个单点，该单点宕机所有服务
前文链接 高可用系列文章之一 - 概述 - 东风微鸣技术博客 (ewhisper.cn) 高可用系列文章之二 - 传统分层架构技术方案 - 东风微鸣技术博客 (ewhisper.cn) 四 NGINX 高可用实施方案 高可用的实施, 主要步骤概述如下: NGINX 的安装及基础配置 负载均衡层高可用
前文链接 高可用系列文章之一 - 概述 - 东风微鸣技术博客 (ewhisper.cn) 高可用系列文章之二 - 传统分层架构技术方案 - 东风微鸣技术博客 (ewhisper.cn) 高可用系列文章之三 - NGINX 高可用实施方案 - 东风微鸣技术博客 (ewhisper.cn) 六 总结 高
前言 最近看到了几个事情，一个是某保险系统，为了快速上线，全量上云，结果生产正式运行后每月账单高达几十万。相关业务总扛不住这个支出，又劳师动众，让下面的项目经理、开发、运维、架构师花了3个月把业务全量从公有云迁移下来。相关人员被折磨的半死不活，而且大大拖慢了系统的迭代速度。 另一个是某个电商的案例，
前言 Traefik是一个现代的HTTP反向代理和负载均衡器，使部署微服务变得容易。 Traefik可以与现有的多种基础设施组件（Docker、Swarm模式、Kubernetes、Marathon、Consul、Etcd、Rancher、Amazon ECS...）集成，并自动和动态地配置自己。
概述 这是 Gartner 的一个图，提供了全球的基于容器的 PaaS 公有云、混合云服务的梳理展示： 这里提供一个其他的视角： 中国市场，基于容器的 PaaS 混合云（公有云 + 私有云）的相关厂商及产品。 ❗️ 注意： 文章目前还是初版，只是厂商和产品的一个简单罗列，后面会进一步细化。 另外由于
前言 Traefik 是一个现代的 HTTP 反向代理和负载均衡器，使部署微服务变得容易。 Traefik 可以与现有的多种基础设施组件（Docker、Swarm 模式、Kubernetes、Marathon、Consul、Etcd、Rancher、Amazon ECS...）集成，并自动和动态地配
实践中, 往往会有这样的需求, 用户输入的url是ewhisper.cn/alert-manager/#/alerts, 但是转发到后端要变成/#/alerts, 如何基于 Traefik on K8S 实现?
三个脚本 Alexander Mikhailian cat .gitmodules |while read i do if [[ $i == \[submodule* ]]; then mpath=$(echo $i | cut -d\" -f2) read i; read i; murl=$(ec
前言 随着 Prometheus 监控的组件、数量、指标越来越多，Prometheus 对计算性能的要求会越来越高，存储占用也会越来越多。 在这种情况下，要优化 Prometheus 性能, 优化存储占用. 第一时间想到的可能是各种 Prometheus 的兼容存储方案, 如 Thanos 或 VM
前言 无论是对外提供 IaaS PaaS SaaS 的云公司，还是提供信息技术服务的乙方公司，亦或是金融 制造等各行各业的数据中心、运维部门，我们的一个非常重要的合同承诺或考核评估指标就是：SLA（即：Service-Level Agreement 服务等级协议）。 而真正落地实现 SLA 的精确测
如何在 Kubernetes 中使用 Blackbox Exporter 与 Prometheus 进行 URL 监控采集、展示和告警。
