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基于 K8s 容器集群的容灾架构与方案

作者:庄宇 在设计系统架构时,我们必须假设任何组件和任何基础设施可能会在任何时间失效,例如:自然灾害,电力中断,网络中断,错误的系统变更等。为了应对挑战,我们必须设计合适的容灾架构。 本文介绍如何以 K8s 集群(包括:ACK 集群,他云集群和本地 IDC K8s 集群)为基础,结合阿里云云产品(网络,数据库,中间件,可观测),设计容灾架构,构建一个“韧性”系统。 容灾目标 Recovery time objective(RTO): 服务中断与服务恢复之间可接受的最大延迟时间。决定服务停机的可接受时长。 Recovery point objective(RPO): 自上一个数据恢复点以来可接受的最大时间量。决定可接受的数据丢失或重建。 对于 RTO 和 RPO,数值越低代表停机时间和数据丢失越少,但是越低的 RTO 和 RPO 会导致资源成本和运维复杂性越高。因此,您需要根据工作负载的重要性,指定适当的 RTO 和 RPO。 容灾策略 上图中,描述的常见的 3 种容灾策略:备份与恢复、主备、双活,不同的容灾策略对应了不同的收益和成本。您需要综合分析业务的重要性、风险、可投入的成本等,以...

AIOps 智能运维:有没有比专家经验更优雅的错/慢调用分析工具?

作者:图杨 工程师小 A 刚刚接手他们公司最核心的电商系统的运维工作,小 A 发现,在生产环境中,系统明明运行得非常稳定,但是总会出现一些“诡异”的情况。比如: 偶尔会一些错误调用,但是,还没来得及修,系统又莫名奇妙地恢复正常。 应用的平均响应时间很短,但是总会有一些响应时间非常长的离群调用,每次花很多时间来分析这些离群点,但是每次分析出来的结果都不一样,有时候是数据库问题,有时候是消息队列的问题,原因千奇百怪,很难逐一排查。 如果是经验丰富的工程师,对系统非常非常熟悉,也许能够依靠经验来解决这些“诡异”的问题。但是,对于一个大型公司来说,他们的系统已经迭代了十几年,几百个人贡献过代码,很难再出现对系统非常熟悉的工程师了。所以,每次系统出现问题,小 A 都需要用多种工具,花费大量时间来排查,还要面对客户时不时的投诉;每一次 618 和双十一前夕,大家都战战兢兢,求神拜佛,祈祷千万不要在关键时刻发生异常。 那么,除了专家经验和对好几十种可能性逐一排查之外,有没有更优雅的,快速定位错/慢 Trace 产生原因的工具? 答案是有的,阿里云应用实时监控服务 ARMS 最近推出了错/慢 Trac...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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