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Karmada大规模测试报告发布:突破100倍集群规模

摘要:在本文中,我们将介绍用于测试的相关指标,如何进行大规模测试,以及我们如何实现大规模的集群接入。 本文分享自华为云社区《突破100倍集群规模!Karmada大规模测试报告发布》,作者:华为云云原生团队。 摘要 随着云原生技术在越来越多的企业和组织中的大规模落地,如何高效、可靠地管理大规模资源池以应对不断增长的业务挑战成为了当下云原生技术的关键挑战。在过去的很长一段时间内,不同厂商尝试通过定制Kubernetes原生组件的方式扩展单集群的规模,这在提高规模的同时也引入了复杂的单集群运维、不清晰的集群升级路径等问题。而多集群技术能在不侵入修改Kubernetes单集群的基础上横向扩展资源池的规模,在扩展资源池的同时降低了企业的运维管理等成本。 在Karmada的大规模落地进程中,Karmada的可扩展性和大规模逐渐成为社区用户的新关注点。因此,我们对Karmada开展了大规模环境下的测试工作,以获取Karmada管理多个Kubernetes集群的性能基线指标。对于以Karmada为代表的多集群系统而言,单集群的规模不是制约它的资源池规模的限制因素。因此,我们参考了Kubernetes的...

大咖分享 | 如何构建 Alluxio 审计日志分析系统

本文作者:耿云涛 本文作者:葛大力 大数据技术日新月异,数据湖、数据中台、逻辑数据湖、数据编织、数据编排等数据建设理念不断出现、深化,究其根本依然是如何能够将数据规整起来,以统一的规范对数据的脉络进行梳理,形成统一的视图、统一的标准,实现业务层面的数据治理目标。 对于任何一种数据建设理念,数据安全都是绕不开的话题,数据安全的保障也是一个数据平台能否真正交付使用的准入门槛。 数据安全大体从4个维度展开:认证、授权、审计、加密。通过认证确保了用户的身份,严格的授权可以保护数据的访问隐私,审计数据的访问记录,发现可能的非法访问,通过加密确保数据存储持久化与数据传输链路的基础安全。 数据安全的每个维度都是很广泛的主题,本篇文章主要从审计的维度,分享一些Alluxio审计的实操做法以及一些注意事项。 Alluxio作为云原生数据编排平台,可以在面向异构基础设施环境(本地、混合云、公有云)的时候实现高效的数据统一管理编排,服务大数据与AI应用,Alluxio已经被广泛的应用在数据湖、数据中台、逻辑数据湖、数据编织等数据平台的建设架构中,在协助企业/组织解决技术变迁导致的多平台混合架构和数据碎片化、...

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