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基于 KubeSphere 的运管系统落地实践

作者:任建伟,某知名互联网公司云原生工程师,容器技术信徒,云原生领域的实践者。 背景介绍 在接触容器化之前,我们团队内部的应用一直都是基于虚拟机运管,由开发人员自行维护。 由于面向多开发部门服务,而开发人员运维能力参差不齐,所以每次部署新的环境时往往都要耗费大量时间。 针对部署难的问题,我们将部分组件、服务容器化,采用 Docker 发布管理解决了部分问题,但仍未降低对开发人员的运维技能要求。 下面是我们基于虚拟机管理开发环境的流程: 从上图中我们也能发现当前架构存在的问题: 下发虚机由各部开发人员管理,虚机安全问题难以维护、保障; 基于 shell 运维,专业性过强; 基于手动打包、发布,耗时耗力且不可靠。 选型说明 针对上述提到的痛点,我们决定对运维架构进行改造。新建运管平台,技术选型整体基于云原生,优先选取 CNCF 项目。 Kubernetes 成为了我们平台底座的不二选择, 但 Kubernetes 原生的 Dashboard 不太满足实际使用需求。 而从头开发一套 workbench 又耗时耗力,由此我们目光转向了开源社区。 此时,一个集颜值 + 强大功能于一身的开源项目进...

当打造一款极速湖分析产品时,我们在想些什么

作者:王有卓,StarRocks Contributor 随着开源数据湖技术的快速发展以及湖仓一体全新架构的提出,传统数据湖在事务处理、流式计算以及数据科学场景的限制逐渐得以优化解决。 为了满足用户对数据湖探索分析的需求,StarRocks 在 2.5 版本开始发布了诸多数据湖相关的重磅特性,为用户提供更加开箱即用的极速湖分析体验。 本文为您揭秘如何利用 StarRocks 特性开启数据湖的极速分析体验,同时展示用户真实场景中的落地案例以及性能测试结果,最后对 StarRocks DLA (Data Lake Analytics)未来的产品规划做一些分享。 站在Warehouse的当下,思考Lakehouse的未来 整个大数据架构逐步经历了这么几个典型的发展阶段: Schema-on-Write 架构:通过严格的建模范式约束,来支撑 BI 场景下的查询负载,但在以存算一体为主流系统架构的历史背景下,数据量膨胀带给用户高昂维护成本,同时对异构数据缺乏维护能力。 Scheme-on-Read 架构:以 HDFS 为统一存储层,并提供基础的文件 API 来与查询层进行交互。这种架构模式虽然...

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