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KVM虚拟化集群技术概述

一、 虚拟化集群介绍、设计思路及架构 使用虚拟化集群的目标是克服单机虚拟化的局限性,利用技术手段提高虚拟机可用性,最终达到业务不中断或者减少中断时间,确保业务数据更安全的目标。 1. 虚拟化集群介绍 1)什么是虚拟化集群 虚拟机集群最显著的特征是有共享存储,因为有了共享存储,虚拟机就可以实现非常快速的在线迁移,并在虚拟化层配置高可用。笔者在生产环境使用的集群有两种存储方式,基于商业存储和基于开源分布式文件系统。 2)虚拟化集群的高可用和基于应用层高可用的区别 高可用是经常用到的运维技术,在系统、网络、数据库、Web业务等各个应用层面都有使用。高可用技术是指至少有主备两个节点,当主节点故障的时候,迅速切换到备用节点。为了避免备用节点误判,有时候还有第三个节点,或者主节点和备用节点共同能访问到的存储空间,用于做仲裁判断。应用层面的高可用还有一个特点,就是一般都有浮动IP,当切换发生的时候,IP从主节点漂移到备用节点。应用层面的高可用一般切换时间比较快,从几毫米到几秒中,同时应用层面的高可用一般需要专用软件,比如常用的Keepalived,Heartbeat等。 虚拟化层面的高可用是虚拟机...

用于实时大数据处理的Lambda架构

1.Lambda架构背景介绍Lambda架构是由Storm的作者Nathan Marz提出的一个实时大数据处理框架。Marz在Twitter工作期间开发了著名的实时大数据处理框架Storm,Lambda架构是其根据多年进行分布式大数据系统的经验总结提炼而成。Lambda架构的目标是设计出一个能满足实时大数据系统关键特性的架构,包括有:高容错、低延时和可扩展等。Lambda架构整合离线计算和实时计算,融合不可变性(Immunability),读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则,可集成Hadoop,Kafka,Storm,Spark,Hbase等各类大数据组件。2.大数据系统的关键特性Marz认为大数据系统应具有以下的关键特性:Robust and fault-tolerant(容错性和鲁棒性):对大规模分布式系统来说,机器是不可靠的,可能会当机,但是系统需要是健壮、行为正确的,即使是遇到机器错误。除了机器错误,人更可能会犯错误。在软件开发中难免会有一些Bug,系统必须对有Bug的程序写入的错误数据有足够的适应能力,所以比机器容错性更加重要的容错性是人为操作容错性。对于大规模的分布式系统...

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