时间序列聚合使性能提高了 200%,可扩展性提高了 50%。 译自 MongoDB 8 Goes Hard on Time-Series Data, Horizontal Scaling,作者 Joab Jackson。 MongoDB 发布了其同名文档数据库的 版本 8,并针对高端、性能导向的工作负载进行了优化。优化使数据库系统性能提升了 32%。 水平扩展 该公司和项目的贡献者也更加努力地提高水平扩展能力,即软件从数千用户扩展到数百万用户的可能性。 这通常通过将数据拆分为多个服务器或分片上的“分片”来完成。 MongoDB 8 附带的其他改进包括: MongoDB 可查询加密用于范围函数。这是对之前在网络和存储期间加密数据,甚至在查询时保持加密的工作的后续工作。
之前一篇文章《思考功能测试》说了功能测试基本功,今天聊下功能测试做深时的横向扩展,也是对自己测试能力的进一步提升,从我个人经验总结选出以下三个大方面探讨下:一: 对产品的把控二: 对开发质量的把控三:
扩展应用程序可以根据资源需求适当调整其大小,以确保客户满意并降低基础设施成本。 如果您不知道如何有效地扩展,您不仅会损害您的应用程序,还会给您的运营团队带来不必要的压力。 什么是纵向扩展与横向扩展 横向扩展(「Scale-out」)或水平缩放与纵向扩展(「Scale-up」)或垂直缩放形成对比。 扩展云资源的想法可能很直观。 横向扩展是并行添加更多等效功能组件以分散负载。这将从两个负载平衡的 Web 服务器实例变为三个实例。相比之下,扩大规模是使组件更大或更快以处理更大的负载。 在图中,系统只能通过增加具有完整功能的节点进行扩展,但一个scale-out系统可以有很多节点,而且节点之间的内部物理互联距离也可以很远。 Scale-up,即纵向扩展架构。 Scale-up和scale-out并非不能融合在一起,很多存储系统就可以同时实现纵向扩展和横向扩展,下面的示意图就展示了这种方案。
这次说说pod的横向扩展。 开始演示 #启动k8s minikube start #删除上次的pod kubectl delete -f pod_nginx.yml ? #创建一个ReplicationController的横向扩展 kubectl create -f rc_nginx.yml kubectl get pods kubectl get rc ? scale 水平扩展的数量 kubectl scale rc nginx --replicas=2 kubectl get rc kubectl scale rc nginx --replicas=5 containerPort: 80 #删除ReplicationController创建的pod kubectl delete -f rc_nginx.yml #创建一个ReplicationController的横向扩展
原文链接地址:『中级篇』K8S横向扩展功能ReplicaSet和ReplicationController(63) 上次说了,pod的如何管理。这次说说pod的横向扩展。 开始演示 #启动k8s minikube start #删除上次的pod kubectl delete -f pod_nginx.yml [1240] 查看rc_nginx.ymlapiVersion: image: nginx ports: - containerPort: 80 [image.png] #创建一个ReplicationController的横向扩展 containerPort: 80#删除ReplicationController创建的pod kubectl delete -f rc_nginx.yml #创建一个ReplicationController的横向扩展 kubectl get rs kubectl scale rs nginx --replicas=5 kubectl get pods -o wide [1240] PS:通过这次了解了pod的扩展
HCI通过使用基于设备的横向扩展架构将计算和存储的管理无缝统一起来,使得该概念更进一步。 ? 随着HCI设备规模的扩大,他们也给网络环境带来的很大的压力。 很难确定HCI最终需要什么水平的性能,很多数据中心已经开始采用10G或25G以太网交换机,但虽则数据中心持续通过HCI系统进行扩展,可能在不久的将来,数据中心将广泛采用40G/50G甚至100G交换机。 由HCI系统实现的横向扩展计算架构将加速大多数企业网络定期升级其网络交换机的频率。 随着时间的推移,IT企业可能会拥抱多个HCI平台。 常见的交换机架构是使得IT企业保持其HCI开放并尽可能减少HCI问题的关键,为了实现这一目标,网络交换机需要能够与任何规模的软件定义网络无缝集成,这将作为现代横向扩展架构的一部分。 当然并不是每个应用程序工作负载都适用于HCI平台,基于机架的系统扩展计算、存储和网络将在未来几年与设备一起部署,根据所支持的应用程序工作负载的性质,IT企业会发现自己需要部署的可扩展的系统。
实战干货:编程严选网 1 Scale Out 即Scale horizontally,横向扩展,向外扩展 。 称为集群系统。 指由多个节点组成的系统,这种系统的扩展主要以水平扩展方式(指增加节点的方式)来进行。 Scale-out 通过将多个低性能的机器组成一个分布式集群来共同抵御高并发流量的冲击。 2 Scale Up 即Scale vertically)纵向扩展,向上扩展。 这种架构的系统只具有垂直扩展能力,当需要扩展系统时,通过在节点上增加更多的CPU、内存和硬盘来扩大系统的能力。
Neutron管理着运行于Openstack之上的虚拟化网络,并且为开发高级云服务创建了一系列松耦合及其相关的项目,如果把Neutron作为软件定义网络(SDN)的一个可扩展性应用是非常方便使用的。 Neutron是一项网络管理服务,提供一系列可扩展的API用来创建和管理虚拟网络。 在Neutron之前,OpenStack有一个简单、扁平的网络环境,不支持三层或者防火墙。 我们需要注意Neutron是一项独立的服务,也就是说,Neutron可以运行为一项自主的服务,暴露API给不同的供应商,提供解决方案或者其他合适的扩展。 核心API涵盖了基本和必须的网络操作,而扩展和属性API的功能是用来构建多功能虚拟网络。 核心API的操作 网络(CRUD) 子网(CRUD) 端口(CRUD) 扩展和属性API的操作 配额(RUD) 网络提供商可扩展属性(CRUD) 多个网络提供商可扩展(CR) 绑定扩展属性的端口
卡掉的问题 优点: 全局统一命名空间下面对应目录到不同的存储池当中,在进行扩容的时候,不会影响原有的数据,基本是没有迁移数据 方案三: 物理分存储池的结构并没有解决元数据压力过大的问题,而元数据的处理能力并非横向扩展的 ,而文件数量和集群规模都是在横向增长,所以必然是一个瓶颈点 这个方案其实很简单,相当于方案二的扩展,我们在方案二中进行了物理存储池的分离,然后把空间映射到子目录,来实现数据的分离,既然规模能够大到分物理空间 ,那么我们可以考虑部署多套集群,并且来真正的实现了数据处理能力的横向扩展,因为MDS,可以是多个的了,那么比较重要的问题就是统一命名空间的问题了,怎么实现,这个也简单,主要是跟客户沟通好,让客户接受提出的方案 我们在一些商业系统上面可以看到一些限制,比如单卷的大小最大支持多大,在这里我们需要跟客户沟通好,无限的扩展,会带来一些压力的风险,有方案能够解决这种问题,而这种数据量在之前是没有太多的案例可借鉴的,所以需要人为控制一个目录的最大空间
疫情前期,员工分布在各个地区,需要上报个人的健康状态和位置信息,于是做了一个单页面应用(当时钉钉和微信上的健康上报模板还没出现) image.png 如果把它快速的扩展到别的公司使用,通常的方法是在数据库表中新增一个表示公司的
软件定义存储的出现使得横向扩展存储解决方案成为了现实。 如今出现的另一个相对较新的技术混合云,使组织折云架构具有最大的业务灵活性,这有助于在达到预算和性能目标的同时,最大限度地提高效率。 本文将讨论一些你可以使用设计元素,以确保你的混合云提供所需要的性能、灵活性和可扩展性。 横向扩展NAS的作用 向外扩展的NAS(网络附加存储)是基础性的混合云存储解决方案。 由于混合云架构全面部署,许多组织都将面对这一相对较新的市场,甚至不了解一致性的横向扩展NAS的重要性。许多环境是最终一致的,这意味着你编写一个节点的文件不会立即从其他节点进行访问。 客户端虚拟机(VM)的图像和数据将被存储在提供虚拟文件系统的横向扩展NAS。客户端虚拟机可以使用这个文件系统,它们之间共享文件,使得其获得完美的VDI环境。 现在,为什么支持多种协议很重要? 通过增加节点,通过添加节点、本地协议支持Flash的高性能灵活地向外扩展,其中都包含在这个架构的基础上扩展的NAS。采用这个系统的数据中心将具有可扩展性,并且在成本上负担得起。
文章前言 污点是K8s高级调度的特性,用于限制哪些Pod可以被调度到某一个节点,一般主节点包含一个污点,这个污点是阻止Pod调度到主节点上面,除非有Pod能容忍这个污点,而通常容忍这个污点的Pod都是系统级别的 基本原理 攻击者在获取到node节点的权限后可以通过kubectl来创建一个能够容忍主节点的污点的Pod,当该Pod被成功创建到Master上之后,攻击者可以通过在子节点上操作该Pod实现对主节点的控制 横向移动 Step 4:获得Master控制端 kubectl exec control-master-15 -it bash chroot /master bash ls -al cat /etc/shadow 扩展技巧
在iOS8中,scrollView和加载在它上面的点击事件会有冲突,所以做一个横向滑动的界面最好的选择就是UICollectionView。
有一个月没写过博客了,自己的博客也没有看过,前段时间一直在忙着写代码,公司有一个制漆的产品,与传统纵向布局不一样,要求页面横向布局,类似win8的那种布局效果,最开始,我也没有什么头绪,然后硬着头皮做了 win8横向布局: 注意点: 1、flex的兼容性写法 2、inline-block的兼容性写法 3、html标签设置高度为100%时,body高度不能设置为100%,否则会出现滚动条 4、html与body 6、html,body{margin:0px;padding:0px;height:100%;display:flex}这个是解决横向布局的终极解决方法。 8、原理上,flex里面的排列方式是一行显示,但如果要显示两行的话,给这两行加上父元素,display:block;就可以。 时隔一年,我再来做这个,越来越简单了,废话不多说,直接上代码 <! DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-<em>8</em>"> <meta name="viewport" content="width=device-width
文章前言 污点是K8s高级调度的特性,用于限制哪些Pod可以被调度到某一个节点,一般主节点包含一个污点,这个污点是阻止Pod调度到主节点上面,除非有Pod能容忍这个污点,而通常容忍这个污点的Pod都是系统级别的 基本原理 攻击者在获取到node节点的权限后可以通过kubectl来创建一个能够容忍主节点的污点的Pod,当该Pod被成功创建到Master上之后,攻击者可以通过在子节点上操作该Pod实现对主节点的控制 横向移动 Step 4:获得Master控制端 kubectl exec control-master-15 -it bash chroot /master bash ls -al cat /etc/shadow 扩展技巧
需要注意的是,左表和右表的关系是多对一或一对一的时候,结果与VLOOKUP相同;如果是一对多,PowerQuery会拆分扩展,左表会按照对应关系,一行拆分为多行。 因此,需要把品类扩展到品规,按照产品表中的品类与品规对应关系将品类展开。店铺表产品表处理后的结果,在店铺和品类的基础上,品类被扩展到了品规。
它提供了Prometheus时间序列数据的全局视图,其中包括长期存储中的数据,极大地扩展了PromQL用于分析目的的有用性。 它的核心支持多租户。 Cortex的架构 Cortex具有基于服务的设计,其基本功能分为单个用途组件,可以独立扩展: Distributor - 使用Prometheus的远程写入API处理由Prometheus实例写入Cortex 这些组件每一个都可以独立管理,这是Cortex可扩展性和运营的关键。你可以在下面看到Cortex及与其交互的系统的基本图表: ? 如图所示,Cortex“完成”Prometheus监控系统。 如果你以单租户的方式使用Cortex,你可以随时扩展到无限大的租户群。 用例 经过几年的发展,Cortex的用户倾向于分为两大类: 服务供应商构建托管的管理平台,提供监控和可观察性组件。
以下文章来源于公众号 vivo 互联网技术 ,作者 Wang Zhiwen导读本文介绍了 vivo 在大数据元数据服务横向扩展道路上的探索历程,由实际面临的问题出发,对当前主流的横向扩展方案进行了调研及对比测试 同时分享了整个扩展方案流程、实施遇到的问题及解决方案,对于在大数据元数据性能上面临同样困境的开发者本篇文章具有非常高的参考借鉴价值。 为此,针对当前 MySQL 方案存在的严重性能瓶颈,HMS 急需一套完善的横向扩展方案来解决当前燃眉之急。 二、横向扩展技术方案选型为解决 HMS 的性能问题,我们团队对 HMS 横向扩展方案做了大量的调研工作,总体下来业内在 HMS 的横向扩展思路上主要分为对 MySQL 进行拆库扩展或用高性能的分布式引擎替代 结合 HMS 及大数据生态,采用 TiDB 作为元数据存储整体的部署架构如下:HMS on TiDB 架构由于 TiDB 本身具有水平扩展能力,扩展后能均分查询压力,该特性就是我们解决 HMS 查询性能瓶颈的大杀器
Java 8 日期处理 Java 8 推出了全新的日期时间API,在教程中我们将通过一些简单的实例来学习如何使用新API。 8中获取今天的日期 Java 8 中的 LocalDate 用于表示当天日期。 你可以用同样的方法增加1个月、1年、1小时、1分钟甚至一个世纪,更多选项可以查看Java 8 API中的ChronoUnit类 Java 8计算一年前或一年后的日期 利用minus()方法计算一年前的日期 Clock时钟类 Java 8增加了一个Clock时钟类用于获取当时的时间戳,或当前时区下的日期时间信息。 Java 8不仅分离了日期和时间,也把时区分离出来了。
因此,HPA通过添加额外的副本来扩展部署。 总结无损检测的主要发现。 因此,如果在正常情况下pod只需要2个CPU核,则requests参数可以设置为2,limits参数可以设置为8(或更多)。 在正常情况下,只使用2个核,但是如果有一个工作负载峰值,pod将被允许使用超过请求的2个核,直到配置的限制值,在本例中为8(或更多)。 如果集群的资源压力过大,可以不使用集群自动扩展器来处理这个问题吗?! 无限制的扩展可能会损害集群中应用程序的性能/可靠性 这确实有些道理,而且肯定是一个可行的解决方案。 权衡:弹性vs无限扩展 总结 提出了一套自动扩展解决方案的接受标准——可靠性、效率、响应性和弹性 应用程序所有者面临的挑战是,其中每一个都涉及到权衡和决策。