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实践教程丨如何在边缘基础设施上运行故障预测解决方案?

作者简介 Janakiram MSV是Janakiram & Associates的首席分析师,也是国际信息技术学院的兼职教师。他也是Google Qualified Developer、亚马逊认证解决方案架构师、亚马逊认证开发者、亚马逊认证SysOps管理员和微软认证Azure专业人员。 Janakiram是云原生计算基金会(CNCF)的大使,也是首批Kubernetes认证管理员和Kubernetes认证应用开发者之一。他曾在微软、AWS、Gigaom Research等知名公司工作。 在之前的文章中,我讨论了Rancher的轻量级Kubernetes发行版K3s、Calico和Portworx如何成为运行在边缘的现代AI和物联网系统的基础。在本文中我们将设计和部署一个解决方案以运行在这一基础设施上。 我们将基于监控涡轮机的风扇的假设场景来构建一个预测性维护解决方案,以检测风扇的异常情况。该架构利用了各种开源的云原生技术,可以作为设计和构建IoT/边缘解决方案的参考架构。 问题陈述 我们将设计和部署一个解决方案,该解决方案可以从多个风扇摄取遥测数据,并在故障发生之前使用实时...

限流,永远都不是一件简单的事!

背景 随着微服务的流行,服务之间的稳定性变得越发重要,往往我们会花很多经历在维护服务的稳定性上,限流和熔断降级是我们最常用的两个手段。前段时间在群里有些小伙伴对限流的使用些疑问,再加上最近公司大促也做了限流相关的事,所以在这里总结一下写写自己对限流的一些看法。 刚才说了限流是我们保证服务稳定性的手段之一,但是他并不是所有场景的稳定性都能保证,和他名字一样他只能在大流量或者突发流量的场景下才能发挥出自己的作用。比如我们的系统最高支持100QPS,但是突然有1000QPS请求打了进来,可能这个时候系统就会直接挂掉,导致后面一个请求都处理不了,但是如果我们有限流的手段,无论他有多大的QPS,我们都只处理100QPS的请求,其他请求都直接拒绝掉,虽然有900的QPS的请求我们拒绝掉了,但是我们的系统没有挂掉,我们系统仍然可以不断的处理后续的请求,这个是我们所期望的。有同学可能会说,现在都上的云了,服务的动态伸缩应该是特别简单的吧,如果我们发现流量特别大的时候,自动扩容机器到可以支撑目标QPS那不就不需要限流了吗?其实有这个想法的同学应该还挺多的,有些同学可能被一些吹牛的文章给唬到了,所以才会这...

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