k8s架构

k8s架构 etcd保存了整个集群的状态； apiserver提供了资源操作的唯一入口，并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制； controller manager负责维护集群的状态，比如故障检测

1.ARMv8-A架构

1.ARMv8-A架构 基于ARMv8-A架构的处理器最大可以支持到48根地址线，也就是寻址2的48次方的虚拟地址空间，即虚拟地址空间范围为0x0000_0000_0000_0000～0x0000_FFFF_FFFF_FFFF 基于ARMv8-A架构的处理器支持的页面大小可以是4KB、16KB或者64KB。映射的层级可以是3级或者4级（地址范围是不一样的）。 首先通过init_mm数据结构的pgd成员来获取PGD页表的基地址，然后通过pgd_index()来计算PGD页表中的偏移量offset。 5.create_mapping函数 通过init_mm数据结构的pgd成员来获取， swapper_pg_dir全局变量指向PGD页表基地址。

K8s架构

# Kubernetes架构设计 一个 Kubernetes 集群包含两种类型的资源: Master 调度整个集群 Nodes 负责运行应用

Github 8 小时故障的元凶：数据库基础架构

微软子公司GitHub近日就上个月底持续时间超过8个小时的一连串故障发表了完整的事后分析报告，详细说明了数据库基础架构导致GitHub遭遇故障的确切原因，GitHub数据库出岔子不是第一次了。 ? GitHub工程高级副总裁Keith Ballinger撰写的这篇报告称，2月份的故障是“多次服务中断，导致在四起独立的事件中服务降级持续时间共长达8小时14分钟。” 简短的解释就是：“数据库负载突然出现变化，加上因日常的规模扩展改进而带来的意外配置问题，共同导致了我们的mysql1数据库集群出现资源争夺现象。” 虽然这家代码存储库公司一直在扩大数据运维的规模，但“我们的大部分核心数据集”仍驻留在其原始集群中。 两天后，“计划中的主数据库升级再次引发了ProxySQL故障。” 2月25日的第三次事件再次涉及ProxySQL，当时“活动数据库连接超过了临界值，从而改变了这个新基础架构的行为。

「数据架构」数据架构的未来

对数据架构师的业务理解已经变得越来越重要，Algmin说，现在它对数据架构师的成功至关重要。 在数据架构师的角色包含更多商业智慧的同时，挖掘和承担技术实现的愿望和能力仍然很重要。 数据架构的扩展作用是他继续看到的。 最近的数据体系结构的未觉察 阿尔格明接着研究了最近的预测，结果并没有如预期的那样： “数据仓库死了！ 数据架构与企业架构的融合 “数据架构师的热度指数正在上升，但企业架构热度指数非常非常冷，而且已经有一段时间了。” 数据架构的含义 数据架构创新在相关技术领域正经历着类似的模式，这些领域的用例潜力尚处于初级阶段，例如区块链和图形数据库，并且数据架构的角色正在发生变化以适应。 在地平线上：未来的热门数据架构主题 Algmin预测了ML和AI在元数据管理和数据治理中的扩展，比如区块链和分布式账本。“我们将开始看到，作为数据架构师，我们可以做一些真正阻碍我们的组织的事情。”

K8S架构详解

聊聊 8种 架构模式

哈哈，我理解，架构就是骨架 ，如下图所示： 人类的身体的支撑是主要由骨架来承担的，然后是其上的肌肉、神经、皮肤。架构对于软件的重要性不亚于骨架对人类身体的重要性。 作为一个工作10年以上的老码农，经历的系统架构设计也算不少，接下来，我会把工作中用到的一些架构方面的设计模式分享给大家，望大家少走弯路。 这个可以说是单库单应用模式的升级版本，也是技术架构迭代演进过程中的必经之路。 缺点 ：数据同步、数据一致性、请求路由。 至此，整个关于八种架构设计模式及其优缺点概述 就介绍完了，大约1W字左右。最后，我想说的是没有银弹、灵活运用，共勉！ ---- ---- 欢迎加入我的知识星球，一起探讨架构，交流源码。

聊聊 8种 架构模式

作为一名后端研发人员，好的代码架构肯定有章法可循，今天我们就来学习8种常用的架构模式，让你的系统不再是眉毛胡子一把抓。 什么是架构 我想这个问题，十个人回答得有十一个答案，因为另外的那一个是大家妥协的结果。 哈哈，我理解，架构就是骨架，如下图所示： 人类的身体的支撑是主要由骨架来承担的，然后是其上的肌肉、神经、皮肤。架构对于软件的重要性不亚于骨架对人类身体的重要性。 作为一个工作10年以上的老码农，经历的系统架构设计也算不少，接下来，我会把工作中用到的一些架构方面的设计模式分享给大家，望大家少走弯路。 缺点：数据同步、数据一致性、请求路由。 至此，整个关于八种架构设计模式及其优缺点概述就介绍完了，大约1W字左右。最后，我想说的是没有银弹、灵活运用，共勉！  

K8S架构详解

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【数据架构】数据网格架构模式

但是，唉，没有单一的产品可以为您带来数据网格。相反，企业的数据网格由许多常用组件组成（请参阅下一节数据网格架构回顾）。 但成功的关键是了解这些组件如何相互作用。 在本文中，我将使用架构模式来描述这些交互。 数据网格架构回顾 企业数据网格由许多组件组成（更多详细信息可在此处、此处和此处获得）。 】公众号 【jiagoushipro】 【超级架构师】 精彩图文详解架构方法论，架构实践，技术原理，技术趋势。 QQ群 【792862318】深度交流企业架构，业务架构，应用架构，数据架构，技术架构，集成架构，安全架构。以及大数据，云计算，物联网，人工智能等各种新兴技术。 知识星球【职场和技术】微博【智能时刻】智能时刻哔哩哔哩【超级架构师】抖音【cea_cio】超级架构师快手【cea_cio_cto】超级架构师 小红书【cea_csa_cto】超级架构师 谢谢大家关注

【Java架构】k8s简介

文章目录 引入话题 为什么需要 k8s？ 应用部署模式的演进 管理大量的容器带来了新的挑战 k8s 的集群架构 pod —— k8s 调度的最小单元 了解 pod 引入话题 平台实现异构 比如你用k8s要实现异构，其实只要通信协议能跨平台就0K 所以回到你的问题，最佳实践我觉得没有，三种玩法都有自己的特色，也有自己的局限性，还是得根据你的实际项目，合理取舍，架构设计很多时候其实就是在做取舍。 为什么需要 k8s？ 容器编排调度引擎 —— k8s 的好处 应用部署模式的演进 虚拟化模式 ? 容器化模式 ? 服务发现和负载均衡 k8s 的集群架构 主节点，承载 k8s 的控制和管理整个集群系统的控制面板 工作节点，运行用户实际的应用 k8s 集群组件 ?

RAG实战|8种RAG架构浅析

因为项目的需要，之前研究了一段时间的RAG，于是本文总结 8 种 RAG 架构，对每种架构进行简要介绍，并用 langchain 实现其参考代码。 1. 架构： 实现步骤： 数据加载 ：收集数据并进行清洗，比如各个文档格式的转换，OCR 文字提取等 分块和 embedding ：将文档拆分更小的 chunk，一方面让 embedding 更好转换语义信息 ，另一方面解决LLM的上下文长度限制问题 向量存储：将 embedding 存储到向量数据库中，方便快速搜索 search 和 Prompt工程：对于查找的问题先通过向量数据库检索，然后将召回的文件原文 架构： 实现步骤： 实体抽取：使用NER或LLM从文档中抽取实体（人物、地点、概念等） 关系抽取：识别实体之间的关系，构建三元组（实体-关系-实体） 知识图谱构建：将实体和关系存储到图数据库中（如Neo4j ", "行业趋势..."]) answer = arag.query("分析公司未来的发展前景") # 会被识别为OPEN_ENDED print(answer) 8.

k8s 基本架构

，现在 k8s 可以支持到 2000 台了 pod 数，早期的版本可以支持 1000 个，现在的 k8s 可以支持到 150000 个了 k8s 应用部署架构 对于应用部署架构，分为 无中心节点架构 和 有中心节点架构 什么是无中心节点架构？ 例如 HDFS 就是一个有中心节点架构 ， 他有 NameNode （整个集群的管理者）和 DataNode （集群中存储数据的） 现在要学的 K8S 也是一个有中心节点的架构 通过上图我们可以看出， K8S 有一个 master 节点， 2 个 worker 节点 worker 节点分别能够和 master 节点进行通信 k8s 集群架构节点角色以及功能 master node 是集群的主控节点， 集群环境了，接下来分别从 K8S 的集群部署工具， K8S 的部署方法，以及如何验证 K8S 的集群可用性 来分享

从架构看懂K8S

总结 在K8s中控制面还有很多核心过程，但因为篇幅所限这里无法讨论所有的控制面板过程。 三、数据面过程 数据面最主要的是CNI。在CNCF中有多种类型的网络插件，都是实现了CNI的组件。 控制环路架构风格 控制环路一般在IoT系统中较为常见，因为在IoT系统中需要不断的采集设备运行数据并根据设备运行数据进行相应的以命令的形式控制设备的行为。 Controller、Schedule、Kubelet、Proxy等都是通过API Server的Informer进行数据的访问与操作的，所以API Server是K8s其他组件的知识源，数据结构就是K8s 由API Server负责维护K8s中的数据，并以事件的方式通知各组件数据状态的变更。 管道过滤器风格 虽然不明显但是有很多内容。 架构决策（ARD） 架构决策定义一组关于如何构建系统的规则。这里只记录Kubernetes架构中的少数几个决策：事件处理，事务模型，数据操作。

K8s组件和架构

以下是 K8s 架构图。 “ kube-apiserver 此服务负责公开K8s API并处理请求，可以通过K8s API查询和操纵K8s中对象的状态。 “ etcd 一致且高度可用的Key-Value键值存储，用作Kubernetes的所有群集数据的后备存储，在K8s中有两个服务需要用到etcd来协同和配置，分别如下 网络插件 flannel、 调度决策所考虑的因素包括资源需求，硬件/软件/策略约束，亲和性和排斥性规范，数据位置，工作负载间干扰和最后期限。 Deployment是K8s用于管理Pod的资源对象，用来保证K8s中Pod的多实例、高可用与滚动更新、灰度部署等。

2.k8s的架构

之前了解了k8s到底是什么，接下来看看k8s的组成。 一、Kubernetes架构 学习k8s，最终目的是为了部署应用，部署一个完整的k8s, 就要知道k8s的组成。 ，所有数据都存储在etcd上。 4）etcd: etcd是键值对数据库, 存储K8s集群的所有重要信息(持久化). 在Kubernetes集群中起到的了持久化的作用. , v2和v3版本, v2版本将数据保存到内存, v3版本将数据保存到数据库. 正常我们都选择使用v3版本, 但Kubernetes v1.11版本之前使用的是v2版本. etcd内部架构图 http Server: 这里采用的是使用http进行构建的c/s服务, k8s也是采用的

关于数据湖架构、战略和分析的8大错误认知

导读：本文打破有关数据湖的8个错误认知，错误认知包括3方面，还提出了5个小技巧，以构建一个灵活的、可交付业务价值的数据湖。 例如，他们声称某些操作可以或必须发生在数据仓库中，然后将这些操作定义为是采用数据湖架构的限制和风险。 那供应商推广的数据湖架构限制示例是什么？ 数据处理 https://blog.openbridge.com/why-data-wrangling-or-data-munging-blocks-data-driven-innovation-8d984de4c22a 审视现实-Hadoop不是一个数据湖 虽然Hadoop技术可以用于数据湖的构建和运行，但它们并不能反映出所支持的数据湖的基本战略和架构。 认识到数据湖最先反映的是战略和架构，而不是技术，这一点很重要。 Big Myths About Architecture, Strategy, and Analytics 原文链接： https://blog.openbridge.com/8-myths-about-data-lakes-c0f1fc712406

大数据架构：全网最全大数据架构生态

目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示，分为以下9类，下面分别介绍。 1、数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起，产生了海量数据。 这些数据散落在各个地方，我们需要将这些数据融合到一起，然后从这些海量数据中计算出一些有价值的内容。此时第一步需要做的是把数据采集过来。数据采集是大数据的基础，没有数据采集，何谈大数据！ 它们之前的技术选型如图8所示。 7、大数据底层基础技术框架 大数据底层基础技术框架主要是指Zookeeper。 8、数据检索技术框架 随着企业中数据的逐步积累，针对海量数据的统计分析需求会变得越来越多样化：不仅要进行分析，还要实现多条件快速复杂查询。 Lucene、Solr和Elasticsearch的对比见表8。 9、大数据集群安装管理框架 企业如果想从传统的数据处理转型到大数据处理，首先要做就是搭建一个稳定可靠的大数据平台。

架构之:数据流架构

在日常的工作中，我们会经常遇到这种数据处理的任务，那么对于这样的任务我们就可以采用数据流架构。 数据流架构 在实际工作中的流有很多种，最常见的就是I/O流，I / O缓冲区，管道等。 数据的流向可以是带有循环的拓扑图，没有循环的线性结构或者树形结构等。 数据流架构的主要目的是实现重用和方便的修改。 它适用于在顺序定义的输入和输出上进行一系列定义明确的独立数据转换或计算，例如编译器和业务数据处理应用程序。一般来说有三种基本的数据流结构。 顺序批处理 顺序批处理是最常见也是最基础的数据流架构。 如果在同一个系统中处理数据流任务，那么就需要用到管道和过滤器。 java 8引入了stream和管道的概念。 总结 上面我们介绍了几种数据流的架构方式，希望大家能够喜欢。

现代企业架构框架-数据架构

应用架构：https://mp.weixin.qq.com/s/HGRcbtq9E4j8ZuSpw3LFrQ 数据架构描述的是企业经营过程中所需数据的结构及其管理方法，其目标是将业务需要转换为数据需求 值得一提的是，数据架构不等于数据中台，数据中台是一种企业架构设计的整体结果，包含了不同视角（业务、应用，数据、技术），而数据架构是数据视角。 5.1 数据架构元模型综述 数据架构的内容元模型包括“结构”、“端口”两个部分，如下图所示： 结构部分用来对数据模型、数据处理建模，其中包括数据对象、数据组件 端口部分用来对数据模型的边界建模，其中包括数据服务 5.2 数据架构元模型应用 5.2.1 平台化趋势对数据架构提出的新挑战 长久以来，业界对数据架构的通用做法是：对于运行类（Operational）场景和分析类（Analytical）场景， 应该使用不同的设计方法和技术支撑 目前对于企业级数据架构尤其是分析类场景的去中心化趋势已经初见端倪，在技术社区逐渐兴起的 Data Mesh( 数据网格，参考文献 8) 也逐渐被社区采纳和实践，我们在企业级数据架构框架元模型上的设计也为企业响应这样的趋势提供了基础和弹性