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从后面两篇教程文章里，咱们能够理解到 Serverless WordPress 的低门槛部署，免运维等性能劣势。而建站场景中，开发者关注的另一个重点则是老本问题，Serverless 架构到底如何计费，比起传统模式，它的劣势到底在哪里？本篇文章中，咱们将为您做出具体介绍。 应用资源首先，咱们再回顾一下 Serverless WordPress 所用到的云端服务： 模块阐明SCF 云函数负责 Serverless Wordpress 的接入层实现，从而运行 WordPressAPI 网关WordPress 的对外入口，实现了 RESTful APICFSWordPress 的 Serverless 存储仓库TDSQL-C Serverless通过创立 TDSQL-C Serverless (原 CynosDB) 的 MySQL 类型数据库，实现数据库按量计费，主动扩缩容VPC内网买通SCF云函数、CFS、TDSQL-C Serverless之间的网络，保障网络隔离每一个服务均反对按量计费，保障您的网站依照理论使用量免费，不会为未应用的资源付费。 具体计费形式接下来，咱们将以一个日访问量为 100 的集体博客为例，为您介绍 Serverless WordPress 的计费形式： 一、云函数云函数依照理论应用付费，采纳后付费模式，按小时进行结算，以元为单位结算，定价如下： 品种价格资源应用费用0.00011108元/GBs调用次数费用0.0133元/万次外网出流量费用各地区均有不同定价，中国大陆 0.80 元/GB同时，开明了云函数服务的用户，每月可享受 40万GBs 的免费资源使用量及 100万次收费调用次数。假如网站日访问量为100，均匀每次拜访运行 30ms，函数内存 1024 MB： 资源使用量：(30/1000)s (1024/1024)GB 100 * 30 = 900GBs/月 调用次数：100*30=3000次/月 外网出流量:SCF 与 API 网关之间走内网，无外网出流量 费用共计：900GBs/月 0.00011108元/GBs + （3000/10000）万次/月 0.0133元/万次 = 约 0.1 元/月 二、API 网关API 网关有多种计费形式，默认采纳按量付费，定价如下： ...

周成，腾讯云工程师，次要负责腾讯etcd监控平台设计、开发、运维工作，具备大规模Kubernetes和etcd集群运维开发教训。 唐聪，腾讯云资深工程师，极客工夫专栏《etcd实战课》作者，etcd沉闷贡献者, 次要负责腾讯云万级K8s集群和外部业务的公共etcd平台以及serverless产品研发设计工作。 背景随着 Kubernetes 成为容器编排畛域的霸主，越来越多的业务大规模在生产环境应用 Kubernetes 来部署、治理服务。腾讯云TKE正是基于原生 Kubernetes，提供以容器为外围的、高度可扩大的高性能容器治理服务，自从2017年推出后，随着 Kubernetes 的炽热，咱们的集群规模也增长到万级，在这过程中咱们的各根底组件，尤其是etcd面临了以下挑战： 如何通过一套监控零碎，采集万级的TKE集群的etcd等组件 metrics 监控数据?如何高效治理万级集群、被动发现故障及潜在隐患？如何疾速感知异样，实现疾速处理、乃至自愈？为了解决以上挑战，咱们基于 Kubernetes 的扩大机制，实现了一套含etcd集群治理、调度、迁徙、监控、备份、巡检于一体的可视化的etcd平台，本篇文章重点和你分享的是咱们etcd监控平台是如何解决以上挑战的。 面对大规模监控数据采集问题，咱们的解决方案从TKE诞生之初的单 Prometheu 实例、到基于 Promethes-Operator动静构建多 Prometheus 实例、增加监控 Target, 再到基于 TKE云原生 Prometheus 产品实现程度可扩大的监控零碎，胜利为万级 Kubernetes 集群提供稳固的 etcd 存储服务和监控能力，etcd 监控平台治理的 Kubernetes 集群数也实现了从个位数、到千级、万级的冲破。目前数据规模上，单位工夫内 Prometheus Target 高达数万个，单地区指标数据量 Series 千万级，面对大规模监控数据，监控数据可用性仍能放弃在99.99%以上。 面对简单分布式环境中，各种可能呈现的不可控人为操作失误、硬件、软件故障，咱们基于 Kubernetes 扩大机制、丰盛 的etcd 常识与教训积攒构建了多维度、可扩大的的巡检零碎，帮忙咱们高效治理万级集群、被动发现潜在隐患。 面对监控数据宏大，告警泛滥，咱们基于高可用的监控数据，联合经营场景，建设标准化的数据经营体系，大幅缩小有效告警，进步告警准确性，并进一步引入多维度的SLO，收敛告警指标，为业务方提供直观的服务水平指标。通过标准化的数据经营体系、告警分类、告警跟进、回升机制、简略场景的自愈策略等，实现故障疾速处理、乃至自愈。 上面，咱们就和你具体介绍下，咱们是如何解决以上三个挑战，心愿其中的最佳实际能帮忙你疾速构建可扩大的业务监控零碎。 如何构建高可用，可扩大的监控数据采集服务？首先是第一个问题，如何通过一套监控零碎，采集万级的TKE集群的etcd组件 metrics 监控数据？ 大家都晓得，etcd是一个开源的分布式 key-value 存储系统，它是 Kubernetes 的元数据存储，etcd的不稳固会间接导致下层服务不可用，因而etcd的监控至关重要。 2017年，TKE诞生之初，集群少，因而一个单 Prometheu 实例就能够搞定监控问题了。 2018年，Kubernetes 越来越被大家认可，咱们的 TKE 集群数也越来越多，因而咱们引入了 Promtheus-Operator 来实现动静治理 Prometheus 实例、通过多 Prometheus 实例，咱们根本扛住了数千的 Kubernetes 集群监控需要，上面是其架构图。 ...

上一篇文章为大家介绍了如何疾速创立您的 Serverless WordPress 利用，创立实现后，集体网站必不可少的一步便是绑定自定义域名。 本篇文章将承接上一讲内容，持续为您介绍，如何为您的我的项目绑定自定义域名。 配置步骤如下： 一、域名申请进入 DNSPod 页面，实现域名申请 如果您已有域名，可跳过此步骤。二、域名备案购买云函数备案资源包扫描图中二维码，进入域名备案小程序，备案形式需抉择：Serverless ，依照流程提交相干材料即可。 依照如下备案流程，提交相干材料。 输出域名验证是否已胜利备案，如果备案胜利，会显示为下图所示： 三、证书申请申请 SSL 收费证书，实现域名证书绑定 四、域名绑定在资源列表页面，点击新增自定义域名,依据指引在 DNSPod 控制台绑定 CNAME，实现自定义域名绑定 实现域名绑定后，您能够通过自定义域名，间接拜访您的 WordPress 我的项目 新用户第一次部署 WordPress 利用，即可取得 30 元 TDSQL-C，5 元 CFS 文件存储代金券，欢送收费体验。部署链接：https://serverless.cloud.tenc... One More Thing立刻体验腾讯云 Serverless Demo，支付 Serverless 新用户礼包 ???? serverless/start 欢送拜访：Serverless 中文网！

赵化冰，腾讯云高级工程师，Istio Member，ServiceMesher治理委员，Istio 我的项目贡献者， Aerika 我的项目创建者 ，热衷于开源、网络和云计算。目前次要从事服务网格的开源和研发工作。 唐阳，知乎基础架构工程师。Istio 我的项目贡献者，Argo 我的项目贡献者，专一于开源，云原生与微服务。目前负责知乎服务网格的研发工作。 备注：本文依据腾讯云赵化冰和知乎唐阳在 IstioCon 2021 中的演讲 “How to Manage Any Layer-7 Traffic in an Istio Service Mesh?” 整顿而成。 大家好，明天咱们想和大家分享的主题是如何扩大 Istio 以反对任何七层协定？作为云原生畛域中一个人气十分高的开源我的项目， Istio 目前曾经根本成为了 Service Mesh 的事实标准。腾讯云上也提供了基于 Istio 进行加强，和 Istio API 齐全兼容的 Service Mesh 治理服务 TCM（Tencent Cloud Mesh），以帮忙咱们的用户以较小的迁徙老本和保护代价疾速利用到 Service Mesh 提供的流量治理和服务治理能力。明天非常高兴可能有这个机会来和大家一起分享一下咱们在此过程中的一些教训。 Service Mesh 提供了一个对利用通明的基础设施层，能够解决咱们在分布式应用/微服务中遇到的常见挑战，例如：如何找到服务提供者？如何保障服务之间的通信安全？如何得悉服务之间的调用关系？如何进行流量治理如灰度公布？等等。Service Mesh 的实现形式是随同利用部署一个 Sidecar Proxy，该 Sidecar Proxy 会拦挡利用的出向和入向流量， 对这些流量进行剖析和解决，以达到在不批改利用代码的状况下对服务进行流量治理、平安加密，遥测数据收集的目标。为了实现这些服务治理能力，Sidecar Proxy 不只须要在 OSI 网络模型的三、四层上对流量进行解决，更重要的是须要在七层上进行解决。在七层上，Istio 缺省只反对了 HTTP 和 gPRC 两种协定。但咱们在微服务中常常还会应用到的其余七层协定，当将这些微服务利用迁徙到 Service Mesh 时，咱们心愿应用统一的形式对所有的这些七层协定进行对立治理，以充分利用 Service Mesh 基础设施提供的云原生能力。 ...

WordPress 是应用 PHP 语言开发的博客平台，用户能够在反对 PHP 和 MySQL 数据库的服务器上架设属于本人的网站。也能够把 WordPress 当作一个内容管理系统（CMS）来应用。依据 W3techs 的统计，截至 2020 年 12 月，寰球约 39.9% 的网站都应用 WordPress，无论是集体博客，还是官方网站，还是作为通用的内容管理系统，都能够通过 WordPress 疾速搭建，也是目前最风行的动静网站框架之一。 腾讯云 Serverless 提供了基于 Serverless 架构的 WordPress 全新部署形式，仅需三步，就能够疾速部署一个 WordPress 我的项目，抛去繁琐的底层运维步骤，所有的性能都能够在 Serverless 架构上实现，本系列教程将领导您如何从零开始，实现 Serverless WordPress 我的项目搭建。 计划劣势反对 Wordpress 原生框架传统 Wordpress 我的项目迁徙至 Serverless，往往须要对我的项目原生框架进行大量革新，以适应 Serverless 架构。而应用 Serverless WordPress，您不须要对原生我的项目进行任何革新，即可间接实现部署，做到对框架无入侵，也反对后续的版本升级。 升高应用老本从接入层到计算层到存储层，全副应用 Serverless 资源，真正做到按量计费，弹性伸缩，与传统自建计划比照，基于 Serverless WordPress 部署的集体博客网站(日访问量100左右），一个月老本不到 5 元，应用老本大大降低 部署步骤简略通过 Serverless WordPress 组件，控制台几步配置，即可疾速实现 WordPress 利用部署，极大升高部署门槛，即便您是零根底，也能够疾速部署您的 WordPress 我的项目。 部署前提已注册腾讯云账号并开明相干服务 波及腾讯云服务模块： 模块阐明SCF 云函数负责 Serverless Wordpress 的接入层实现，从而运行 WordPressAPI 网关WordPress 的对外入口，实现了 RESTful APICFSWordPress 的 Serverless 存储仓库TDSQL-C Serverless通过创立 TDSQL-C Serverless (原 CynosDB) 的 MySQL 类型数据库，实现数据库按量计费，主动扩缩容VPC内网买通SCF云函数、CFS、TDSQL-C Serverless之间的网络，保障网络隔离部署步骤进入Serverless 利用控制台，点击新建利用按钮 ...

作者朱瑜坚，腾讯云后盾开发工程师，相熟 CNI 容器网络相干技术，负责腾讯云 TKE 的容器网络的构建和相干网络组件的开发保护工作，作为主力开发实现了 TKE 下一代容器网络计划。 1. 问题背景1.1 问题形容最近，某外部客户的 TKE VPC-CNI 模式的独立网卡集群上呈现了 pod 间拜访不通的状况，问题 pod ping 不通任何其余 pod 和节点。 查看 dmesg 内核日志，有如下报错信息：neighbour: arp_cache: neighbor table overflow!(下图为后续复现的日志截图) 并且，这个集群规模较大，约有 1000 个节点，30000 个 pod，根本能够狐疑是因为集群规模较大，导致 ARP 表项过多，从而引起 ARP Overflow 的问题。 1.2 名词解释名词阐明TKE全称 Tencent Kubernetes Engine, 腾讯云容器服务，是基于原生 kubernetes 提供以容器为外围的、高度可扩大的高性能容器治理服务VPC-CNI 模式是容器服务 TKE 基于 CNI 和 VPC 弹性网卡实现的容器网络能力PodPod 是 kubernetes 的根本资源管理单位，领有独立的网络命名空间，1个 Pod 可蕴含多个容器2. 问题初步剖析从如上报错信息可知，这个问题的根本起因在于 ARP 缓存表打满了。这里波及到内核的 ARP 缓存垃圾回收机制。当 ARP 表项太多且又没有可回收的表项的时候，新表项就会无奈插入。 这就导致网络包发送时无奈找到对应的硬件地址(MAC)。使得网络包不能发送。 那么具体什么状况会导致新表项无奈插入呢？答复这个问题，咱们须要先深刻理解一下 ARP 缓存老化及垃圾回收机制。 ...

本文介绍如何通过工作流 ASW 编排语音辨认 AI 服务，将一段离线录音文件进行文字辨认后，将输入的识别字段进行关键字提取。 工作原理异步调用语音辨认 (ASR) 能力进行离线语音文字辨认，并采纳轮询 check 形式期待语音辨认工作执行完结。将语音辨认的后果传递给关键字提取工作，输入语音中的关键字。 前提条件开明 腾讯云语音辨认（ASR）服务。开明 腾讯云自然语言解决（NLP）服务。操作账号领有【创立角色】和【绑定策略到角色】的权限，或在账号曾经有了某个角色能够调用 ASR 和 NLP 服务。更多参考 运行角色。操作步骤创立状态机登录 利用与编排服务流控制台。在状态机页面，单击【新建】，进入创立工作流页面中，进行状态机编排。在【应用代码创立】>【可视化编辑】页面中，单击【私有云算法】，抉择【录音文件辨认-申请生成】、【录音文件辨认-后果查问】、【自然语言-关键词提取】拖拽至可视化窗口中。 在右侧的弹框中，别离给节点命名为“语音辨认申请”、“获取语音辨认后果”、“关键字提取”。单击【代码】区域的【刷新】，能够看到【代码】中生成代码如下： { "Comment": "", "StartAt": "语音辨认申请", "States": { "语音辨认申请": { "Type": "Task", "Comment": "https://cloud.tencent.com/document/api/271/35498", "Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:123456789:sdk:json:qcloud:asr:generalASR", "Next": "获取语音辨认后果" }, "获取语音辨认后果": { "Type": "Task", "Comment": "https://cloud.tencent.com/document/api/271/35498", "Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:1223456789:sdk:json:qcloud:asr:checkASR", "Next": "关键字提取" }, "关键字提取": { "Type": "Task", "Comment": "https://cloud.tencent.com/document/api/271/35498", "Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:123456789:sdk:json:qcloud:nlp:KeywordsExtraction", "End": true } } }阐明：Resource 字段格局为qrn:qcs:asw:{服务所在区域}:{Appid}:sdk:json:qcloud:{服务名称}:{组件名称}。更多详情参考 Task 节点。因为工作流中的三个 Task 节点调用了不同云产品服务能力，这些能力都是相干 API 的封装，因而须要传递一些必要的参数，依据 API 文档参考： ...

近日，腾讯云容器服务 TKE 荣获新加坡 MTCS 最高级平安认证，标记着腾讯云 TKE 在为用户提供牢靠、易部署、灵便扩大等根底服务上，曾经全面满足了新加坡监管机构以及多个行业客户对服务平安的要求。 科普一下： 可能很多人对新加坡 MTCS 认证还不相熟，这里小编来给大家科普一下吧。???? 新加坡的多层云平安（MTCS）规范，是在新加坡资讯通信倒退管理局（IDA）信息技术规范委员会（ITSC）的领导下拟定的，而新加坡曾被誉为最严苛网络安全合规要求之一的地区。 MTCS 是首个具备不同安全级别的云平安规范，总共包含 535 种控制措施，共有3个级别：第 1 级别，关注根本安全性；第 2 级别，关注更严格的治理和租赁管制；第 3 级别，关注高效信息系统的可靠性和可还原性。 而此次腾讯云容器服务 TKE 间接一举拿下新加坡 MTCS 平安认证的最高级别。 难道这就是传说中的学霸！！！获新加坡 MTCS 最高级平安认证页面截图如下： 介绍一下： 腾讯云容器服务 TKE （Tencent Kubernetes Engine，简称 TKE） ，是基于原生 Kubernetes，联合腾讯云的基础设施打造的企业级容器平台，涵盖公布治理、容器编排、急速弹性、日志、监控、告警、服务治理、流量接入、存储管理等欠缺的能力，帮忙开发及运维人员疾速迭代及上线，降低成本，提高效率。目前腾讯云容器服务广泛应用于腾讯内外部多个客户，笼罩电商、游戏、教育、金融、政府、企业等多个畛域，总计部署容器超过 320+ 万个。 【腾讯云原生】云说新品、云研新术、云游新活、云赏资讯，扫码关注同名公众号，及时获取更多干货！！

云函数作为新一代通用计算平台的产品化载体，在云原生事件驱动框架下，对轻量的原子计算有较好的反对，但在 2k4K 音视频解决、ETL 数据批处理、机器学习及 AI 推理等单任务重计算的场景下，对云函数的运行机制及现有的下限阈值提出了更多挑战。 更长时间稳固运行单实例更多算力对运行中函数更强的状态管控执行状况实时反馈云函数 SCF 独创提供了一种全新的函数运行机制，函数异步执行模式。在解决以上痛点的同时，能够拓展实用于更多的利用场景。 同步执行模式首先比照理解下云函数现有的同步执行模式，以通过 API 网关触发器同步调用云函数为例： 长处全链路串行同步执行，模型简略直观易于了解状态精简，逻辑分支、异样解决等成本低同步执行模式，非常适合web利用、轻量API、IOT等工夫短、计算量小的解决场景。 局限性目前同步执行的超时工夫下限为900s，整个调用链路波及多个组件，所有组件都须要放弃同步连贯状态，并保障本身在连贯状态下的稳定性，任意组件呈现网络抖动或异样，都会影响调用的成功率。 另外，客户端须要阻塞期待申请的响应，继续占用客户端资源。在同步执行模式的架构下很难持续拓展为重计算提供更长时间稳固的执行。 异步执行模式同样的API网关触发器同步调用，来看下异步执行模式 函数异步执行模式特点异步执行，发动事件调用立刻返回事件的调用标识 RequestId，函数运行时并行启动执行实时日志，执行日志实时上报，运行状况实时反馈状态治理，提供事件状态的统计、查问及终止等事件治理相干服务不难看出，运行机制的从新设计，从根本上解耦了对全链路所有组件的稳定性依赖，将稳固运行工夫缩短至24小时，并提供近乎无下限的扩展性。在此基础上，对长时运行过程中的日志由一次性上传降级为实时上报。 作为提供根底算力的资源层，以上能够满足撑持数据批处理、大规模分布式计算等任务调度零碎的构建，思考到 Serverless 化产品理念是提供开箱即用、简略高效的研发模型，云函数提供了对事件状态的长久化及相干的治理服务能力，进一步升高了开发者自建和运维工作管理系统的老本。 如何在控制台设置异步执行模式登录 云函数控制台，单击左侧导航栏的【函数服务】。在主界面上方抉择冀望创立函数的地区，并单击【新建】，进入函数创立流程。抉择应用【空白函数】或抉择应用【函数模板】来新建函数。在“函数配置”页面，开展【高级设置】，并勾选【异步执行】。 单击【实现】即可创立函数。One More Thing立刻体验腾讯云 Serverless Demo，支付 Serverless 新用户礼包 ???? serverless/start 欢送拜访：Serverless 中文网！

前言当开发者须要搭建一个 Web 利用或挪动端程序时，能够应用云函数作为后端服务，由 API 网关接管客户端申请，并触发云函数解决。这样的 Serverless 架构具备简略便捷、可弹性扩大、高可用等劣势，正成为越来越多人的独特抉择。 但开发者在搭建利用时，难免会遇到上传文件的场景，如 App 上传用户头像、集体博客文章图片、网站评论图片，这些都须要上传文件到后端。如果您的业务托管在主机上，上传文件往往不受限制，可应用 multipart/form-data 形式间接上传文件；但在 Serverless架构下，因为 API 网关和云函数之间只反对传输 JSON 数据，应用传统形式上传文件较为艰难，个别的解决方案是由客户端通过 Base64 等算法，先将文件从二进制转换为字符后再进行上传。 近期腾讯云 Serverless 团队优化了上传文件体验，上线了 API 网关 Base64 编码性能，上传文件时本来由客户端做的 Base64 编码过程变为由 API 网关进行，这使得开发者无需改变客户端代码即可将二进制文件上传至云函数 SCF。同时，前端开发中个别可基于 Base64 格局实现图片的存储和展示，使得该性能对前端开发者来说十分敌对。 本文对 Serverless 和传统形式 multipart 上传多文件的过程进行了比照，并介绍了Base64 编码性能的配置形式。 申请过程比照传统形式上传文件过程如果您的后端服务托管在云主机上，个别上传文件的申请过程如下： 第一步：客户端可间接应用 multipart/form-data 形式上传文件；第二步：在后端服务中获取二进制文件。以下是一段客户端上传两张图片 pic-1.jpg 和 pic-2.jpg 到后端服务的 Python 3 参考代码： import requestsfrom requests_toolbelt.multipart.encoder import MultipartEncoderfrom requests_toolbelt.multipart import decoder m = MultipartEncoder( fields=[ ('files[]',('file.jpg', open('pic-2.jpg', 'rb'), 'image/jpeg')), ('files[]',('file2.jpg', open('pic-1.jpg', 'rb'), 'image/jpeg')), ] )res = requests.post(url='https://yourwebsite.com/upload', data=m, headers={'Content-Type': m.content_type})json = res.json()print(json)Serverless 上传文件过程 ...

作者简介：Gary想养猫，前端开发者本文选自「掘金x腾讯云征文|万物皆可 Serverless」原文链接：https://juejin.cn/post/6895228421551423495Serveless 到底是什么？顾名思义，Serverless 即「无服务器运算」，云计算的下一代。与其说它是具体的技术，不如说是一套理念思维。在行业内对 Serverless 有几种解读办法： 在某些场景下能够解读为一种软件架构办法，通常称为 Serverless 架构在另外一些状况下，又能够代表一种产品状态，称为 Serverless 产品Serverless 架构指开发者实现的服务端逻辑运行在无状态的计算容器中，由事件触发，齐全被第三方治理（如服务运营商），其业务层面的状态则被开发者应用的数据库和存储资源所记录。 而说起 Serverless 产品，代表的是无需了解、治理服务，按需应用，按应用付费的产品。Serverless 产品中，其实也能够包含存储，计算等多种类型的产品，而典型的计算产品，就是云函数 SCF 这种状态。 云函数，或者称为 FaaS (Function as a Server，函数即服务)，它和 BaaS(Backend as a Server，后端即服务) 一起，都能够称为 Serverless 产品。通过组合这些产品，开发者能够构建本身的业务 Serveless 架构。 Serverless 架构的长处1. 升高运维需要 Serverless 是非常简单的开发解决方案。 Serverless 使利用与服务器解耦，业务上线前无需预估资源，无需进行服务器购买、配置。Serverless 也使得底层运维工作量进一步升高，业务上线后，也无需担心服务器运维，而是全副交给了云平台或云厂商。2. 升高开发成本 IaaS (Infrastructure as a Server，基础设施即服务)和 PaaS (Platform as a Server，平台即服务)存在的前提是，服务器和操作系统治理能够商品化。Serverless 作为另一种服务的后果是整个应用程序组件被商品化。 3. 扩大能力 Serverless 架构一个不言而喻的长处即“横向扩大是齐全主动的、有弹性的、且由服务提供者所治理”。从根本的基础设施方面受害最大的益处是，您只需领取您所须要的计算能力。 4. 更简略的治理 Serverless 架构显著比其余架构更简略。更少的组件，就意味着您的治理开销会更少。 5. “绿色” 的计算 依照《福布斯》杂志的统计，在商业和企业数据中心的典型服务器仅提供 5%～15% 的均匀最大解决能力的输入。这无疑是一种资源的微小节约。随着 Serverless 架构的呈现，让服务提供商提供咱们的计算能力最大限度满足实时需要。这将使咱们更无效地利用计算资源。 ...

作者介绍李昂，腾讯高级开发工程师，次要关注容器存储和镜像存储相干畛域，目前次要负责腾讯容器镜像服务和镜像存储减速零碎的研发和设计工作。 李志宇，腾讯云后盾开发工程师。负责腾讯云 TKE 集群节点和运行时相干的工作，包含 containerd、docker 等容器运行时组件的定制开发和问题排查。 洪志国，腾讯云架构师，负责 TKE 产品容器运行时，K8s，容器网络，mesh 数据面等根底组件研发。 背景在业务广泛曾经实现容器化的大环境下，不同的业务场景对于容器启动需要也是不同的，在离线计算和一些须要疾速减少计算资源（伸缩组）的在线服务场景下，往往对于容器的启动速度有较高的要求。 在容器启动的整个周期中镜像拉取的工夫往往占据 70% 甚至更多。据统计，某离线计算业务因容器镜像较大，每次扩容上千 Pod 耗时高达 40 分钟。镜像散发成为容器疾速弹性伸缩的次要阻碍。 ImageApparate(幻影)为了解决这个问题，腾讯云容器服务 TKE 团队开发了下一代镜像散发计划ImageApparate(幻影), 将大规模大镜像散发的速度晋升 5-10倍。 应答既有 Docker 下载镜像模式带来的问题，社区新计划的探讨次要在镜像数据的提早加载(Lazy-Pull)和新镜像格局的设计不再以层为最小单位，而是 chuck 或者镜像内文件自身。 不过，目前看OCI V2离咱们仍然还很远，以后咱们通过何种形式来应答这类场景呢？ 回到问题自身，以后OCI V1和容器运行时交互逻辑须要先下载残缺镜像能力运行容器，然而容器启动和运行时到底会应用镜像内的多少内容，这篇论文FAST '16[1]统计了 DockerHub 中一些常见的官网镜像在其应用启动后须要读取的数据量，得出的论断是仅有均匀 6.4% 的内容须要读取。也就是说镜像中的大部分内容可能在容器的整个生命周期内基本不须要，那么如果咱们只加载 6% 的数据就能够大幅缩小镜像拉取工夫，从而减速容器启动速度，这也就为后续的优化提供了实践前提。 因而缩小容器启动工夫的重点就在容器的 rootfs 即容器镜像的获取上。 基于此前提，在兼容OCI V1的框架下，TCR 推出了 ImageApparate(幻影) 容器镜像减速服务。首先间接放论断，在 200 节点且镜像内容占镜像总大小的 5% 到 10%。如上所述，相比于传统的下载全副镜像的形式，ImageApparate 在容器全副启动工夫上都有 5-10倍 的晋升。而且本测试次要并不只是关注容器创立工夫，而是持续测试了从容器启动到业务过程能够提供服务后的总体工夫： 程序读取 500MB 大文件测试了包含从容器启动后到程序读取 500MB 文件实现后的工夫随机读取 1000 小文件测试了包含从容器启动后到随即读取 1000个 4k-16k 实现后的工夫执行 python 程序测试了包含从容器启动后加载 Python 解释器执行一段简略的 python 代码实现后的工夫执行 gcc 编译测试了包含从容器启动后执行 gcc 编译一段简略 C 代码并运行实现后的工夫ImageApparate 方案设计传统模式的问题自 Docker 公布以来云计算畛域产生了微小的改革，传统虚拟机逐渐被容器代替。Docker 秉持 Build, Ship And Run 的理念杰出的实现了容器运行时和容器镜像的设计，引领整个容器行业。然而随着工夫的推移容器的 Ship And Run 在面对宽泛的用户需要场景中也逐步暴露出一些问题。 ...

在函数调用的过程中，可能有多种起因导致函数调用失败。不同的谬误类型以及调用形式（同步调用、异步调用）都会影响重试策略。理论业务生产中，有很多开发者对这里的策略有纳闷，本文将全面解读 Serverless 异步队列重试策略，并对多种应用场景提供相干的配置倡议。 谬误类型在函数调用的过程中，可能有多种起因导致函数调用失败。谬误类型分为以下几类： 调用谬误调用谬误产生在函数理论执行前。以下情景均会产生调用谬误： 调用申请谬误。例如传入的 Event 数据结构过大、入参不符合要求、函数不存在等。调用方谬误。次要呈现在调用方权限有余的情景。超限谬误。调用的并发数超出 最大并发数 限度运行谬误运行谬误产生在函数理论运行中。运行谬误有以下情景： 代码运行谬误。这类谬误呈现在用户代码执行过程中，例如函数代码抛出异样，或者返回后果格局问题等。Runtime 谬误。函数运行过程中，Runtime 负责拉起用户代码并执行。Runtime 谬误指的是 Runtime 发现并上报的谬误，例如函数运行超时、代码语法报错等。零碎谬误函数平台的谬误，例如 internal error。 重试策略不同谬误类型以及调用形式（同步调用、异步调用）都会影响重试策略。 同步调用同步调用蕴含 云 API 触发器 的同步调用、API 网关触发器 及 CKafka 触发器。因为同步调用的过程中，错误信息会间接返回给用户，所以在同步调用中产生谬误时，平台不会主动重试，重试策略（是否重试、重试几次）均由调用方决定。 异步调用异步调用蕴含 云 API 触发器 的异步调用、COS 触发器、定时触发器 及 CMQ Topic 触发器 等，具体触发器调用类型请参考相干触发器阐明文档。在新版重试策略中，开发者能够依据业务诉求在函数配置中批改和自定义默认的【重试次数】，【最长等待时间】配置，该配置只实用于异步调用场景。 重试次数：函数返回谬误时云函数重试的次数，该参数只实用于运行谬误的策略配置，默认配置为2次。最长保留工夫：云函数在异步事件队列中保留事件的最长工夫，该参数实用于所有异步调用的重试配置，默认配置为6小时，最大长度反对10w条。异步调用产生各种谬误类型的重试策略： 运行谬误（含用户代码运行谬误和 Runtime 谬误）：当产生该类谬误时，函数平台将默认重试两次或应用配置的重试次数，固定距离1分钟。在主动重试的同时，新的触发事件仍可失常解决。如果您配置了死信队列，三次失败后的事件将传入死信队列，否则事件将被函数平台抛弃。零碎谬误：当产生该类谬误时，函数平台会依据您配置的最长等待时间继续重试（默认继续重试6小时），重试距离依照指数退却减少到5分钟。如果您配置了死信队列，重试超过最长等待时间仍失败的事件会被发送到死信队列，由用户进行进一步解决，否则事件将被函数平台抛弃。超限谬误：当产生该类谬误时，函数平台会依据您配置的最长等待时间继续重试（默认继续重试6小时），重试距离为1分钟。如果您配置了死信队列，重试超过最长等待时间仍失败的事件会被发送到死信队列，由用户进行进一步解决，否则事件将被函数平台抛弃。调用申请谬误和调用方谬误：当产生该类谬误时，除了超限谬误，平台将不会对该类其余谬误进行重试，因为其余申请谬误即使重试也不会胜利。谬误重试配置倡议个别应用场景：个别应用场景下，举荐默认配置即可满足大多数谬误状况下的重试诉求，无需进行任何批改即可放心使用。 对代码重入较敏感：对代码重入较敏感的场景，倡议将重试次数调整为 0 即代码报错不会重试。 对事件处理实效性较高：在事件处理实效性要求较高的场景下，并在肯定工夫范畴内进行重试的场景下，可配置事件最长保留事件来及时淘汰过期事件。保障谬误重试的实效性。 并发超限场景：并发超限（ResourceLimitReached）指云函数 SCF 在同一时刻执行的并发数超过并发配额导致的函数报错。并发超限分为同步调用、异步调用两种状况。异步调用并发超限时其解决逻辑由云函数 SCF 进行主动重试，在保留工夫内并发超限不会导致如何数据抛弃。通常状况下异步调用的并发超限用户无需进行任何操作，在设定的最长等待时间内，函数平台会主动对并发超限谬误进行重试。异步调用中，如对实效性比拟敏感能够通过配置保留并发来缩小或升高超限对业务零碎的影响，数据较重要可配置死信队列兜底。同步调用的过程中，错误信息会间接返回给用户。 总结目前重试可配置已全量凋谢，通过重试策略配置的能力，可依据业务需要自行配置重试策略。平台的默认重试策略可满足大多数开发者谬误重试的诉求，更多异步队列重试配置能力建设请关注微信号或官网产品动静。 One More Thing立刻体验腾讯云 Serverless Demo，支付 Serverless 新用户礼包 ???? serverless/start 欢送拜访：Serverless 中文网！

WordPress 是应用 PHP 语言开发的博客平台，用户能够在反对 PHP 和 MySQL 数据库的服务器上架设属于本人的网站，也能够把 WordPress 当作一个内容管理系统（CMS）来应用。依据 W3techs 的统计，截至 2020 年 12 月，寰球约 39.9% 的网站都应用 WordPress，无论是集体博客，还是官方网站，还是作为通用的内容管理系统，都能够通过 Wordpress 疾速搭建，也是目前最风行的动静网站框架之一。 腾讯云 Serverless 提供了基于 Serverless 架构的 Wordpress 全新部署形式，通过 Serverless Framework Wordpress 组件 ，仅需三步，就能够疾速在 Serverless 架构部署 Wordpress 我的项目。 Serverless Wordpress 建站，只需3步： https://console.cloud.tencent... 架构简介该计划次要应用了以下资源模块，实现从接入层到计算层到存储层的齐全 Serverless 化： 模块阐明SCF 云函数负责 Serverless Wordpress 的接入层实现，从而运行 WordPressAPI 网关WordPress 的对外入口，实现了 RESTful APICFSWordPress 的 Serverless 存储仓库TDSQL-C Serverless通过创立 TDSQL-C Serverless (原 CynosDB) 的 MySQL 类型数据库，实现数据库按量计费，主动扩缩容VPC内网买通SCF云函数、CFS、TDSQL-C Serverless之间的网络，保障网络隔离性能劣势1. 反对 Wordpress 原生框架传统 Wordpress 我的项目迁徙至 Serverless，往往须要对我的项目原生框架进行大量革新，以适应 Serverless 架构。而应用 Serverless Wordpress 组件，您不须要对原生我的项目进行任何革新，即可间接实现部署，做到对框架无入侵，也反对后续的版本升级。 ...

近期，腾讯云 Serverless 公布了云函数控制台创立流程升级版，进一步缩短了疾速创立函数的流程。 降级后的云函数控制台反对模版创立函数配置化疏导，反对在云函数控制台创立利用。本文次要为您介绍云函数控制台升级版提供的全新能力。 背景介绍目前云函数 SCF 控制台已提供了上百个函数模版，笼罩 API 网关触发、COS 触发、Ckafka 触发等多种触发场景，波及日志服务 CLS、云数据库 CDW 等数十种云产品。 随着云函数笼罩场景和对接云产品的减少，如何在创立流程中实现模版函数配置与创立，如何提供创立利用的能力，本次云函数控制台体验降级在这些方面做了优化和晋升。 简化函数创立流程，疾速实现函数创立主动生成并填充函数名称，不论是模版创立还是自定义创立函数，都会主动生成并填充函数名称，在疾速创立函数的场景下，真正实现无需额定输出，点击【实现】一步实现函数创立。仅展现函数创立的必填项，其余配置项折叠进高级配置中，防止减少不必要的了解老本。 模版创立函数反对配置化按配置疏导实现函数创立即可实现模版失常运行所依赖的全副函数配置。 通过模版创立函数时，模版运行所依赖的配置项将晋升到根底配置中优先展现，并主动填充模版失常运行的推荐值。模版运行角色配置疏导，抉择配置并应用SCF模版运行角色，将会主动创立函数运行角色 SCF_ExecuteRole 并关联模版运行所依赖的策略，或依照文字指引抉择关联了对应策略的已有运行角色。环境变量配置疏导，模版函数代码运行依赖的环境变量 key 曾经预填充，依照 value 中的提醒实现环境变量配置即可。 函数创立流程反对触发器配置反对依据函数模版触发须要，主动创立定时触发器和 API 网关触发器。反对依据函数模版触发须要，主动选中所需触发器，并主动填充触发器创立默认值。 和 Serverless Framework 买通，反对在云函数控制台创立利用模版创立和 Serverless Framework 买通，在云函数控制台抉择利用模版，单击【下一步】即可进入利用配置和创立流程。目前曾经反对的利用有：Express，Laravel，Nextjs SSR，Nuxtjs SSR，SpringBoot，Koa，Flask和Egg，利用创立实现后可在 Serverless Framework 控制台查看和治理。 和 CODING 买通，反对通过 CI 部署函数和利用模版创立和 CODING 买通，在云函数控制台抉择模版后单击【通过 CI 部署】即可在 CODING 侧实现通过 CI 创立一个函数或利用。 以后仅反对通过 CI 部署 Express 利用、Flask 利用和运行环境为 Node.js 12.16 的 Web 动态页面托管函数One More Thing立刻体验腾讯云 Serverless Demo，支付 Serverless 新用户礼包 ???? serverless/start ...

服务简介CODING 动态网站服务是腾讯云 Serverless 团队联结 CODING 为开发者提供的便捷、稳固、高拓展性的动态网站资源托管服务，联合了 Tencent Serverless Framework 残缺、高效的部署流程和 CODING 强劲的 Jenkins 构建队列，反对 Jekyll、Hexo 等多种部署框架。您无需自建服务器，即可一键部署网站利用，将动态网站散发至全网节点。当初新用户首次部署胜利后还将取得腾讯云无门槛代金券，可0元应用180天。 开始搭建动态网站一、创立 CODING 我的项目在 CODING 控制台左侧导航栏中点击【我的项目】，来到我的项目列表页，在我的项目列表页点击【创立我的项目】按钮。 抉择创立 DevOps 我的项目。填写项目名称后，点击【实现创立】按钮，即可实现 CODING 我的项目的创立。 二、筹备动态网站资源在开始部署动态网站前须要筹备动态网站资源，您能够不便的从各类资源站上找到动态网站资源，或将您已有的动态网站迁徙至 CODING 。如果您没有筹备动态网站资源，CODING 还提供了网站模板供您抉择。CODING 动态网站目前反对传统动态网站资源和 Jekyll，Hexo，Gatsby，Zola 等须要预编译的动态网站资源。 三、创立代码仓库并推送代码进入第一步已创立好的我的项目，在左侧导航栏中抉择【代码仓库】，点击左上角的【新建代码仓库】按钮。填写新建代码仓库表单，应用“一般新建”、“模版新建”、“导入内部仓库”等形式创立一个新的代码仓库。 应用git命令将第二步中曾经筹备好的动态网站资源推送至代码仓库。四、新建动态网站在我的项目左侧导航栏中抉择【继续部署—动态网站】，点击左上角的【新建网站】按钮。 在新建网站页面中输出网站名，抉择代码仓库、部署的分支，部署的门路。最初抉择部署的网站类型和节点。 点击【确定】按钮，期待网站部署实现。五、拜访动态网站网站部署胜利后，您能够返回网站根本信息页查看默认拜访地址，并通过默认地址拜访曾经部署好的动态网站，快来试试吧~ 后续布局，敬请期待CODING Wiki集成：反对将同一我的项目下的 CODING Wiki 的页面间接部署为动态网站页面对外部凋谢，常识分享更容易；其余代码托管平台集成：提供与Github、Gitlab、Gitee等支流代码托管平台的集成，可轻松将其余平台的动态网站资源部署到 CODING 中；监控统计能力：提供监控面板，无需额定付费，即可查看网站UV、PV、流量、调用等监控指标。One More Thing立刻体验腾讯云 Serverless Demo，支付 Serverless 新用户礼包 ???? serverless/start 欢送拜访：Serverless 中文网！

Spring Boot 是由 Pivotal 团队提供的框架，用来简化新 Spring 利用的初始搭建以及开发过程。该框架应用了特定的形式来进行配置，从而使开发人员不再须要定义样板化的配置，因而 Spring Boot 框架也成为了以后十分风行的框架。 现在，您能够通过 Serverless 利用控制台，进行极其简略的代码革新，就能够迁徙您的 SpringBoot 利用上云。 性能劣势低革新老本： Serverless 组件主动帮忙用户实现框架上云的适配转换，用户只需聚焦业务外围代码，进行极少的代码革新，即可实现云端部署。利用层级资源展现与治理: 部署胜利后，用户能够不便地通过 Serverless 利用控制台将查看和治理创立的云端资源，无需多个页面切换，实现多资源的集中管理。代码继续更新： 反对继续构建，当文件夹上传到的内容有更新时，能够主动触发重新部署。利用层级监控图表： 提供了利用层级的监控能力，用户不仅能够看到每个资源的调用次数、谬误次数等信息，还能够看到利用层级的监控指标，不便运维。依据以下教程步骤，疾速体验框架迁徙： 部署前提：账号已开明 Serverless Framework：https://console.cloud.tencent... 与 Coding DevOps：https://console.cloud.tencent... 服务，登陆控制台，会主动为您进行开明，开明流程不会产生何费用。创立利用基于模版创立进入 Serverless 利用控制台，点击【新建利用】，进入利用创立页。 填入您的利用名称，【创立形式】抉择【利用模版创立】，抉择 Spring Boot 框架。 点击【创立】，Serverless 控制台会主动开始为您部署利用，部署实现后，进入利用详情页，能够 查看创立的云上资源、监控日志、部署记录 等信息，也反对在“开发部署”页面批改配置，重新部署。导入已有我的项目代码革新：若应用本人的 SpringBoot 我的项目代码进行部署须要进行如下的革新在我的项目 pom.xml 中新增腾讯云函数（需为0.0.3版本）和fastjson的依赖（若本身我的项目有所用版本可不批改，若无则请依赖最新版本）。<dependency> <groupId>com.tencentcloudapi</groupId> <artifactId>scf-java-events</artifactId> <version>0.0.3</version></dependency><dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.73</version></dependency>在我的项目的根目录的 src/main/java 的任意目录下新增一个执行办法入口，例如：在 src/main/java/example 目录下新建 MyHandler.javapackage example;import com.qcloud.scf.runtime.AbstractSpringHandler;public class MyHandler extends AbstractSpringHandler { @Override public void startApp() { System.out.println("start app"); // 批改为springboot我的项目的入口主函数，例如: 入口为DemoApplication class下的main函数 DemoApplication.main(new String[]{""}); }}将代码用 Maven 创立 jar 部署包或者用 Gradle 创立 zip 部署包。 ...

Serverless 云函数 SCF 在线编辑器没有终端？本地开发常用工具不能装置和应用？无奈查看大文件？ Serverless Web IDE 的公布将为您解决以上所有问题。 Serverless Web IDE 是腾讯云 Serverless 和 CODING 深度单干推出的在线 IDE，基于 CODING 团队自主研发的在线集成开发环境 Cloud Studio，可能帮忙开发者随时随地关上浏览器即可编写代码、领有和本地 IDE 一样的晦涩编辑体验，且无需繁冗的配置工作。 登录云函数 SCF 控制台查看函数代码立刻体验：https://console.cloud.tencent... 性能劣势IDE 中闭环函数操作：在 Serverless Web IDE 中，您能够实现函数从开发、部署到测试的全流程操作，取得在线开发的沉迷式体验；终端能力：Serverless Web IDE 提供了和本地开发体验统一的终端能力，并且预置了罕用的 pip，npm，Git 等开发工具和 SCF 曾经反对的编程语言开发环境；扩大能力：预置了罕用的 VS Code 扩大，如 Python、ESLint、Prettier 等，在线开发也可取得智能提醒、代码主动补全等能力；有状态：Serverless Web IDE 为每个用户提供一个工作空间，工作空间互相隔离，在工作空间中进行的操作为您保留。如果在编辑过程中误操作退出了编辑器也无需放心，下次应用 IDE 能够持续进行上次未实现的工作；如果在 IDE 中进行了自定义配置，在不同工夫、不同函数的在线开发中也同样能够取得统一的 IDE 应用体验 留神： 咱们会为您保留 Serverless Web IDE 中的个性化配置以及代码状态，为了确保函数批改失效，请及时将批改部署到云端。倡议应用最新版本的 Google Chrome 浏览器以获得最佳的 IDE 应用体验。疾速体验在 Serverless Web IDE 中批改、部署和测试一个函数的应用流程如下： 在线开发 ...

本文整顿自乐凯撒黄道泳在 Techo 大会的分享，文字局部约 5100 字。 上面，让咱们一起回顾下黄老师在 Techo 大会的精彩演讲内容： 大家好！我是黄道泳。十分荣幸收到腾讯云的邀请，来给大家介绍一下腾讯云 Serverless 在乐凯撒新餐饮服务上的利用实际。 乐凯撒是一个披萨的餐饮门店，目前在深圳、广州、上海、苏州、佛山、惠州、东莞、昆明、重庆等地领有140多家直营门店。乐凯撒是红山资本成员企业，是红杉资本在中国投资的第一家餐饮企业。11年独创了榴莲比萨，现已风靡全国。 明天分享四局部，第一局部讲一下 Serverless 的利用背景。第二局部是对于咱们用 Serverless 做了什么，第三局部我会分享下 Serverless 解决了业务上哪些痛点，第四局部讲一下将来在Serverless 利用上的倒退布局，以及Serverless 应用过程中有哪些挑战和注意事项。 利用背景先看一下咱们过后的利用背景。咱们开始决定应用 Serverless 来做咱们系统升级革新的时候，是在2017年的时候，过后咱们业务零碎信息孤岛重大，有二次开发艰难，大量用户用的零碎语言和接口都不一样。 17年底，咱们做了咱们本人的小程序点餐零碎，这个零碎自身须要和后盾业务零碎买通，这个时候须要解决多个零碎之间的互联互通问题。另外就是业务零碎耦合度高，业务拆分艰难，零碎稳定性差，各种紧急的业务需要和流动无奈及时满足。所以咱们尝试先通过 Serverless 做一些部分的革新。 新餐饮介绍首先讲一下咱们对新餐饮的思考，它在信息化数字化的要求，新餐饮自身也是人货场的重构，次要实现咱们日常经营治理所有的数据可能全流程在线化，次要分为四块： 点餐、下单、领取、制作、出品实现实时在线化。用餐评估，会员治理能够在线化，反对数字化营销。供应链订货、播种、盘点、损耗在流程在线，数据买通。人事、考勤、成本核算等在线化，工具化，高效化。这些方面是咱们新餐饮转型在这方面要进行全方面的数字化革新。 下图是咱们以前建成的零碎的架构图，咱们当初的零碎就是在这个根底上进行欠缺的。两头是业务中台，对接很多第三方零碎，小零碎包含咱们云打印零碎、点餐零碎、会员零碎、配送零碎、开店管理系统，还有第三方零碎，比如说金蝶ERP零碎、红海EHR零碎，第三方零碎又会产生数据交互。 云函数调用形式API网关提供http接口定时触发。做一些定时数据处理，定时数据计算等等。使用Websocket实时通信，咱们目前利用在云打印这一块，用来做实时打印通信和打印机的治理。CMQ音讯订阅触发。咱们会把它用在会员计算这块。COS存储触发CKafka数据的解决。后面四种咱们都用到了。 乐凯撒利用 Serverless 的业务详情咱们用云函数实现的业务性能十分多。 微信小程序的服务利用，基于云函数实现的，而且目前腾讯云也反对云开发。公众号音讯推送服务。实时通信服务，方才讲的云打印服务。不同的业务零碎数据同步，比如说金蝶的ERP零碎以及WMS零碎的对接和数据同步，SOS餐饮零碎和金蝶ERP数据接口的同步。对立的领取服务，订单的付款，订单的领取，定时异样数据邮件揭示。第三方外卖平台、第三方零碎的数据抽取及解决入库。须要长期上线的性能需要或接口对接。咱们做完之后，间接能够不论它了。以上都是用 Serverless 平台实现的。 云函数的利用场景及编程语言咱们罕用云函数的利用场景及编程语言有多种，一般来说， 对接不同零碎接口的利用用 Nodejs； 定时工作治理， Nodejs 和 Java 都用； 数据抽取、数据运算、数据同步用Nodejs 和 Python； 各类长期流动，做完就下架，用Nodejs 。 机器学习利用能够用Python。目前Nodejs 和Python比拟多，Java 用的偏少。 Serverless 解决的问题和痛点首先，Serverless 云函数它是人造微服务的架构，它自身是函数一个服务，它是微服务，咱们看成是微服务的升级版，第4代架构，是云微服务版。自身微服务能解决很多，数据耦合度的问题。 第二，适宜解决大量零散的定时工作，比如说咱们能够极大的缩小服务，缩小部署独立的定时器服务，解决集群服务的定时工作治理的问题。尤其是并发的集群的定制工作。 第三，更低的开发难度，更高的开发效率，因为现成的资源能够间接用。针对不同的业务场景，能够借助不同语言个性，联合研发团队的能力，更疾速的实现对应的需要。利用他们相熟的语言，去做业务场景，而不是须要大家对立的技术架构。他们能够很灵便疾速推动这个需要。 最初，运维老本。因为云函数有一个很强的特色，不运行则不产生费用。第二个不产生资源的占比，没有多大服务器的老本。另外扩容也是全自动的。它的运维老本很低。 晚期，咱们用云函数来做多个业务零碎之间的对接，尤其是解决多个异构零碎之间的数据连通，因为咱们整个零碎的重构不是一天就能实现的，是缓缓去做的，缓缓一直的重复，一直的去调整这些性能。一步一步缓缓去做，多个异构零碎的黏合剂。 这里，我分享几个利用场景的案例： ...

原理概述动静准入控制器 Webhook 在拜访鉴权过程中能够更改申请对象或齐全回绝该申请，其调用 Webhook 服务的形式使其独立于集群组件，具备十分大的灵活性，能够不便的做很多自定义准入管制，下图为动静准入管制在 API 申请调用链的地位（来源于 Kubernetes 官网）： 从上图能够看出，动静准入管制过程分为两个阶段：首先执行 Mutating 阶段，能够对达到申请进行批改，而后执行 Validating 阶段来验证达到的申请是否被容许，两个阶段能够独自应用也能够组合应用，本文将在 TKE 中实现一个简略的动静准入管制调用示例。 查看验证插件在 TKE 现有集群版本中（1.10.5 及以上）曾经默认开启了 validating admission webhook 和 mutating admission webhook API，如果是更低版本的集群，能够在 Apiserver Pod 中执行 kube-apiserver -h | grep enable-admission-plugins 验证以后集群是否开启，输入插件列表中如果有 MutatingAdmissionWebhook 和 ValidatingAdmissionWebhook 就阐明以后集群开启了动静准入的控制器插件，如下图所示： 签发证书为了确保动静准入控制器调用的是可信赖的 Webhook 服务端，必须通过 HTTPS 来调用 Webhook 服务（TLS认证）， 所以须要为 Webhook 服务端颁发证书，并且在注册动静准入管制 Webhook 时为 caBundle 字段（ ValidatingWebhookConfiguration 和 MutatingAdmissionWebhook 资源清单中的 caBundle 字段）绑定受信赖的颁发机构证书（CA）来核验 Webhook 服务端的证书是否可信赖， 这里别离介绍两种举荐的颁发证书办法： 留神：当ValidatingWebhookConfiguration 和 MutatingAdmissionWebhook 应用 clientConfig.service 配置时（Webhook 服务在集群内），为服务器端颁发的证书域名必须为 <svc_name>.<svc_namespace>.svc。办法一： 制作自签证书制作自签证书的办法比拟独立，不依赖于 K8s 集群，相似于为一个网站做一个自签证书，有很多工具能够制作自签证书，本示例应用 Openssl 制作自签证书，操作步骤如下所示： ...

本文整顿自腾讯云专家工程师王继罗在 2020年12月深圳 Qcon 大会上的分享内容——边缘计算场景下云边端一体化的挑战与实际 。 边缘计算想必大家都曾经听过了，然而如何将业务扩大到边缘，从而实现更大的业务价值呢？ 对于这个问题，腾讯云早在几年前就已开始进行思考，并且着手打造了云边端一体化的超交融平台，目标是心愿可能让业务能够更容易落地到边缘。 明天，咱们就从以下三个局部开展，跟大家分享腾讯云在建设超交融平台时的一些教训： 第一局部：次要介绍边缘计算有什么作用、业务落地边缘存在哪些挑战、以及为什么要有云边端一体化；第二局部：次要介绍腾讯云在打造超交融平台时的一些实战经验和停顿；第三局部：介绍 3 个边缘业务落地案例。云计算发展趋势 提到云计算，大家第一工夫就会想起核心云计算。核心云计算是一种集中式架构，计算资源位于核心机房，由云厂商对立保护。那么，这种模式有什么益处呢？ 业务方不再须要治理底层资源，更能聚焦于业务自身，升高了治理老本；业务方能够灵便高效地申请、应用、退还底层资源，从整体上进步了资源利用率，升高了资源的应用老本。而边缘计算，是一种分布式计算，计算资源扩散在离数据源比拟近的中央，达到就近提供服务的目标。从工夫维度上看，边缘计算的倒退能够分为 3 个阶段： 技术形成期，1998 - 2013。最早能够追溯到内容散发网络（CDN），主要用途把数据缓存在离用户近的地位，达到缩短数据下载工夫，进步用户体验的目标。疾速发展期，2014 - 2017。因为满足万物互联的需要，引起国内外学术界和产业界的亲密关注，各机构纷纷出台相干的白皮书。理论落地期，2018 - ？ 随着 5G 的倒退，呈现越来越多的落地场景，进入政府工作领导报告，基本上能够预感边缘计算会开始暴发。边缘计算有什么用 后面咱们讲了边缘计算是什么，有些人就会有这样一个疑难：既然咱们曾经有了核心云计算，为什么还须要边缘计算？边缘计算能带来什么价值呢？ 其实随着技术一直地倒退，云计算的领域曾经从核心一直地向边缘扩大，演变成了核心云-边缘云-端设施协同工作的架构模式。 为什么会产生这样变动呢？次要是因为需要和场景在一直变动，尤其是许多传统行业在信息化革新过程中提出来更多新需要，如：工业制作、港口物流、交通能源等等。 以智能制作为例，智能制作的实质就是设施智能化、信息化，整个零碎的工作流程是：采集数据、解决数据、领导生产。这带来了两个方面的问题： 高实时性要求。很多工业数据具备极强的实时性，过期工夫十分短，往往只有几毫秒，这就要求采集数据、数据处理、领导生产的整个过程须要在几毫秒内实现。如果上传到云端解决，而后从云端返回控制指令，整个过程就会耗时比拟长，显然不能满足时效性要求，会造成重大的结果，比方制作出的产品精度不够，或者次品率比拟高，所以就近解决数据是智能制作的外围。海量数据如何解决。智能工控设施、传感器源源不断地产生工业产品及环境方面的数据，带来很高的传输和存储老本，这些老本甚至超过智能化带来的利润，反而成了工业往智能化转型的妨碍。另一方面，这些数据 90% 以上都是有效数据，如果能够尽可能早地筛选出有用数据，去除有效数据，就能够很好地升高传输和存储老本。再举一个高清视频的例子，4K的高清视频须要至多 40M 带宽，带宽容量和老本是咱们必须思考的重要因素，绝对于核心机房，边缘机房的总带宽容量要大，单价也更便宜，因而这类服务很适宜部署在边缘。 总的来说，边缘计算能够带来4个方面的益处，容量更大、时延更低、老本更低、反对本地化解决。 边缘计算架构后面咱们讲了云计算在逐渐演变成核心云-边缘云-端设施协同工作的模式，那新模式下的架构如何呢？ 以腾讯云为例，核心云通常指的是 IDC 机房，边缘云顺次会是 ec、oc、mec 机房，现场设施个别位于数据源左近，比方：家庭网关、交通灯路口、港口/园区/矿山外部。 通常物联设施与边缘端设施之间的时延能够管制在 2 ms内，适宜解决实时性要求极高的业务数据，比方工业管制类的业务。 与边缘云之间的时延能够管制在 10ms 内，能够满足实时音视频、ARVR、云游戏的业务场景。 这就是边缘计算的大抵架构状况。 带来的挑战上面咱们一起看一下边缘计算场景会带来哪些新挑战。 异构重大。在软硬件两方面都有体现，像核心云和边缘云通常采纳x86和linux 规范发行版，而边缘资源因为须要思考老本以及业务的特殊要求很可能是采纳老本更便宜或者是定制化的软硬件计划。规模宏大。依据各种权威机构预测，2025年寰球物联设施数量会冲破千亿，散布在寰球各地。如何去治理这么大规模的设施也是一项很有挑战的工作环境简单。位于云机房的设施还好，很多终端设备经常位于顽劣的环境，你比方炼钢厂的很多设施长期处于低温环境、水利监测方面的设施部署环境往往都比拟湿润。设施网络环境也是各种各样，有线的、无线的，无线又有 WIFI、4G5G网络、zigbee等等。规范不对立。很多中央还处于没有规范，或者是有很多规范但没有一种公认规范，尤其是在治理形式上极其不对立。这些挑战带来的结果就是： 效率降落。包含研发测试、交付部署、降级运维等等治理艰难。规模很大，各方面环境很简单，规范也很多，想要管好咱们的资源也变得困难重重。可靠性升高。边缘环境很顽劣，如何在顽劣的环境下保障服务质量也是一个难题云边端一体化的意义边缘场景有如此多的挑战，带来的影响就是业务落地十分艰难，这个问题间接妨碍了行业的倒退。为了升高业务落地门槛，促成行业顺利倒退，云边端一体化的就显得很有必要。 一体化体现在多个方面： 对立治理。首先，咱们要把复杂多变底层资源管理计划对立起来，尽量减少业务对底层细节的不必要感知，比方硬件架构、操作系统、网络环境等等。其次是提供的治理能力要尽可能与核心云放弃对立，比方监控告警、公布运维等等各种业务罕用的根底能力。云边协同。在边缘计算场景下，把业务从核心下沉到边缘是很天然的事件，然而还不够。通常都须要让边缘和云协同工作起来，比方：把边缘的有用数据收集到核心进行剖析解决，而后持续反馈到边缘也是十分有必要的。以AI场景为例，咱们能够把推理放到边缘进行，而后从边缘收集数据在核心进行训练，训练好的模型又下发到边缘。另外，云上的能力也须要造成联动，比方把边缘的有用数据收集上来，在云上做出现和再加工。资源调度。边缘计算场景下资源很扩散，负载随着时空不同而差别很大，如何依据时空差别对资源做正当无效的调节，使资源应用达到最佳成果也是一件很有意义的事件。正当的资源调度能够让零碎变得更高效、稳固、低成本。超交融平台的使命下面咱们一起探讨了边缘计算的挑战和云边端一体化的意义，腾讯云几年前就开始往这方面投入资源，通过多年积淀逐渐建设了囊括方方面面的超交融平台，接下来再和大家分享下腾讯云在超交融平台建设方面的实际。 在建设初期，大家思考得最多的问题就是什么是超交融平台，咱们心愿超交融平台给业务带来什么样的益处。通过长时间的摸索，咱们确定了超交融平台的使命：让边缘资源像核心云资源一样容易治理。 简略来说就是，从平台层面屏蔽底层的复杂性，所有的根底能力尽可能与核心云对齐，从而让业务应用起来感触不到太多差别，业务方能够更加聚焦，把精力集中于具体业务研发，最终让所有的事件都变得简略高效。 如何达成这种成果方向：齐全自研。从零开始，代价很高；不具备普适性，难以推广。拥抱云原生。云原生是一种生态，囊括了方方面面的能力，咱们能够基于这些能力，而不是反复造轮子，更聚焦于解决边缘场景的特殊性，达到事倍功半的成果。计划：应用原生 Kubernetes。并非针对边缘计算场景，间接在边缘应用会有一些问题。魔改 Kubernetes。门槛高，代价大，兼容性问题不可漠视。加强 Kubernetes。恪守 Kubernetes 规范，灵便，凋谢，学习成本低，应用起来容易。TKE EdgeTKE Edge 是腾讯云基于原生 Kubernetes 研发的边缘计算容器零碎，它的次要目标是屏蔽盘根错节的边缘计算物理环境，为业务提供一种对立的、规范的资源管理和调度计划。其局部能力曾经开源为 SuperEdge 我的项目。 ...

在 《Serverless 音视频转码——芒果 TV 落地实际（上）》中，咱们回顾了芒果 TV 吴刚强老师在 techo 大会的精彩分享，芒果TV 音视频编解码业务团队通过应用腾讯云 Serverless 音视频转码服务，老本升高 45% 以上，引起大家的宽泛关注，小伙伴们都蠢蠢欲动！ 本文咱们将率领大家一起应用云函数 + COS + CLS + FFmpeg 构建高可用、并行处理、实时日志、高度自定义的视频转码服务。咱们在此提供了两种计划，您能够间接用转码利用，一键部署，也能够通过用函数的长运行计划来本人解决。 实现计划计划一： 应用官网的流式音视频转码，一键部署。查看详情计划二： 利用云函数的异步执行机制，自主研发。查看详情 流式音视频转码计划通过云函数创立 FFmpeg 工作过程，云函数过程与 FFmpeg 工作过程通过 pipe 和 FIFO 的形式进行数据传输。云函数过程中的两个工作线程别离接管 FFmpeg 工作过程向函数过程输入的 FFmpeg 日志流与转码后的文件流，从而实现流式读写 COS 和实时日志输入的转码利用场景。 计划劣势流式转码采纳流式拉取源视频文件，流式上传转码文件的工作形式，冲破了本地存储的限度，且不须要额定部署 CFS 等产品。实时日志视频转码过程中，可通过 CLS 日志实时查看转码进度。同时反对输入 FFmpeg 利用的残缺日志。长时运行利用云函数的长时运行机制，反对 12h-24h 的运行时长，可笼罩大文件耗时较长的转码场景。自定义参数反对用户自定义配置 FFmpeg 命令参数。前提条件 装置 Serverlesss Framework。函数长时运行 白名单申请。配置部署账号权限。参考 账号和权限配置配置 运行角色 权限。操作步骤1. 下载转码利用sls init transcode-app进入我的项目目录 transcode-app，将看到目录构造如下： transcode-app|- .env #环境配置|- serverless.yml # 利用配置|- log/ #log 日志配置| └── serverless.yml└──transcode/ #转码函数配置 |- src/ | |- ffmpeg #转码 FFmpeg 工具 | └── index.py └── serverless.ymllog/serverless.yml 定义一个 CLS 日志集和主题，用于转码过程输入的日志保留，目前采纳腾讯云 CLS 日志存储。每个转码利用将会依据配置的 CLS 日志集和主题去创立相干资源，CLS 的应用会产生计费，具体参考 CLS 计费规定。transcode/serverless.yml 定义函数的根底配置及转码参数配置。transcode/src/index.py 转码性能实现。transcode/src/ffmpeg 转码工具 FFmpeg。2. 配置环境变量和利用参数利用参数，文件 transcode-app/serverless.yml#利用信息app: transcodeApp # 您须要配置成您的利用名称stage: dev # 环境名称，默认为 dev环境变量，文件transcode-app/.envREGION=ap-shanghai # 利用创立所在区，目前只反对上海区TENCENT_SECRET_ID=xxxxxxxxxxxx # 您的腾讯云sercretIdTENCENT_SECRET_KEY=xxxxxxxxxxxx # 您的腾讯云sercretKey阐明： ...

本文整顿自芒果 TV 吴刚强在 Techo 大会的分享。上面，让咱们一起回顾下吴老师在 Techo 大会的精彩演讲内容。 原文作者：吴刚强 整顿编辑：王天云；@Aceyclee 大家好，我叫吴刚强，来自芒果 TV，十分荣幸收到腾讯云的邀请来和大家分享芒果 TV 在腾讯云 Serverless 上的落地摸索及实际。 明天的分享，次要从目前 Serverless 的易用性以及出于对资源的耗费和老本的思考，心愿能为做相似业务落地的同学提供肯定的参考。 我本次的分享次要分四个局部，第一个是芒果TV简略介绍；第二个是音视频编解码业务的简述及倒退现状；第三是引入Serverless联合当前，咱们在此期间做的事件；第四是布局及瞻望。 芒果TV，在座各位都比拟相熟，它是湖南广电下的视频平台。大家熟知的《高兴大本营》、《明星大侦探》、《歌手》、《爸爸去哪儿》等等这些节目，尤其是在往年推出的自制节目《乘风破浪的姐姐》，十分火爆。 芒果 TV 作为湖南广电双核驱动的策略主体之一，是国内 A 股首家国有控股的视频平台。通过这么多年的倒退，取得十分多的光荣。 芒果音视频编解码业务上面我简略介绍下咱们团队承当的业务，次要有以下几个方面： 在自有内容的音视频播出里，每天有海量视频的生产，耗费咱们很大的计算资源。每天解决的量从 240P 到 4K 等不同清晰度、超 50 余种格局，蕴含 AVC、HEVC、MPEG等多种编码格局。 而在 UGC 方面，咱们须要疾速将创作者的内容出现给用户，给创造者带来收益。这一块目前咱们有一部分还是在用腾讯云的点播服务，前期逐渐往 Serverless 下面迁徙。 主观感兴趣视频编码的钻研上面我分享一下主观感兴趣视频编码的钻研，它是基于视觉冗余原理和对编码器引擎深度优化，绝对原生 X264、X265 编码软件等同主观画质降低码率 40% 以上。 第一，咱们进行后期的预处理，通过剖析这个视频动静复杂度、场景、镜头等，自适应匹配到RDO编码曲线最佳性价比码率，从而实现在不升高主观画质的体验上，去降低码率达到 30% 以上。 第二，主观感兴趣的区域编码。图二，是咱们人眼聚焦的点在小汽车下面，能够看到一个人开着车的动作，利用人眼视觉感兴趣区域关注特点，通过芒果自研基于 AI 的主观感兴趣区域预测模型，领导编码器在不同区域的编码品质权重调配，等同主观体验降低码率15%以上。 第三，视频编码图像增强技术，自主研发的系列编码图像优化技术，在不减少码率前提下，达到超过源片画质的体验晋升。 咱们在后面看到的是编码的算法钻研，而在宏大的音视频解决平台的版本迭代过程中，咱们还有很多的钻研。 芒果音视频转码平台产品迭代从2015年起开始第一代，基于 Hadoop 的 MapReduce 计算实现，它处理量比拟少，随着业务的疾速倒退，前期咱们发现该架构扩大比拟艰难。 第二代，是基于mesos的分布式资源管理框架，这个时候咱们的业务曾经有所增加，日处理量失去晋升，尤其是 2016 年芒果提出独播的策略，音视频内容须要疾速生产上线，在此基础上实现了视频分段转码。 第三代，是在2019年的时候，因为引进AI技术和咱们图像优化技术，引入这些办法后，因而采纳K8S来实现资源的调度，自研调度及工作流编排。而到往年因受到疫情的影响，咱们视频的量增长的十分疾速，尤其是在UGC，超过以前十倍以上的量，引入了Serverless的后，疾速的实现了集群的扩容，疾速去提供咱们所须要的计算资源。 Serverless 的价值第一个场景，咱们为什么要去用这个Serverless，在此之前，后面的几位大咖曾经分享过。从下图咱们能够看到，从左到右云端计算的倒退，云计算始终在提高的。 ...

12 月 20 日的 Techo 大会上，腾讯云重磅公布了自研云原生数据库 TDSQL-C Serverless（原 CynosDB Serverless），这是国内首款计算和存储全 Serverless 架构的云原生 MySQL， TDSQL-C Serverless可能让企业用户像应用水、电、煤一样应用云数据库，用户不需为数据库的闲时进行付费，而是依照数据库资源响应单元理论使用量进行计费，将腾讯云云原生技术普惠用户。 作为 Serverless 生态中的重要一环，TDSQL-C Serverless 的公布也补齐了 Serverless 架构里 MySQL 数据库的空缺。因而，Serverless Framework 同步公布了 TDSQL-C Serverless 组件。这样，腾讯云就领有了一套Serverless 全栈的外围解决方案，包含 Serverless API网关、腾讯云的 Serverless 函数计算服务、Serverless 对象存储和数据库。在数据存储层能够通过 TDSQL-C Serverless 间接对数据库连贯并进行 SQL 操作。 TDSQL-C Serverless（MySQL 数据库），具备齐全自动化的扩容能力，可能随着用户业务的申请数的减少和缩小，智能化“收缩”和“放大”，实现资源的主动“吞吐”。从此以后，开发者能够真正的实现 Serverless 利用的开发，专一于业务自身，罢黜运维，按需付费，享受 Serverless 架构带来的泛滥劣势。 另外，TDSQL-C Serverless 数据库在试用期间完全免费。 服务个性主动驾驶（Autopilot）：数据库依据业务负载主动启动进行，无感扩缩容，扩缩容过程不会断开连接。 按应用计费（Utility Pricing）：按理论应用的计算和存储量计费，不必不付费，按秒计量，按小时结算。 实用场景开发、测试环境等低频数据库应用场景。物联网（IoT）、边缘计算等不确定负载场景。中小企业建站等 SaaS 利用场景。上面的教程将以 Node.js 开发语言的函数，领导您如何疾速创立 TDSQL-C Serverless MySQL 实例，并在云函数中进行调用： 操作步骤配置环境变量配置公有网络： 通过 Serverless Framework VPC 组件 创立 VPC 和 子网，反对云函数和数据库的网络买通和应用。配置 Serverless DB： 通过 Serverless Framework Cynosdb 组件 创立 MySQL 实例，为云函数我的项目提供数据库服务。编写业务代码： 通过 Serverless DB SDK 调用数据库，云函数反对间接调用 Serverless DB SDK，连贯 PostgreSQL 数据库进行治理操作。部署利用： 通过 Serverless Framework 部署我的项目至云端，并通过云函数控制台进行测试。移除我的项目： 可通过 Serverless Framework 移除我的项目。1. 配置环境变量在本地建设目录，用于寄存代码及依赖模块。本文以 test-MySQL 文件夹为例。 ...

本文介绍如何通过工作流 ASW 编排云函数，疾速实现订单数据的解决。 工作原理工作流调用函数获取肯定时间段内的订单数据，对数据进行预处理。将预处理的数据交给 Map 迭代工作解决：每个订单进行数据处理后，别离写到不同的数据库表中，或者绘制成图表展现。 操作步骤创立工作流程须要首先创立一个状态机，通过编排状态机的不同元件，扭转状态机构造，从而实现用户自定义的性能汇合。 简略三步即可实现：创立云函数 → 创立工作流 → 运行状态机 Step 1：创立云函数创立 GetOrder 函数登录 云函数控制台，单击左侧导航栏的【函数服务】。在主界面上方函数服务区域抉择广州，并单击【新建】，进入函数创立流程。在新建函数页面，根本信息中填写以下信息： 函数名称：GetOrder。运行环境：Nodejs10.15。创立形式：抉择空白函数，单击【下一步】进入函数配置。在函数配置页面中的 Cloud Studio 窗格中，删除原有代码，复制如下所示的代码： 'use strict'; exports.main_handler = async (event, context) => { console.log("this is get order function"); # 您能够通过api申请获取实在的订单数据，样例中数据不便模仿工作流执行 var orderlist = [ { "orderId":"202012200001", "goodsId":"1004", "goodsName":"橘子#1004", "unit":"件", "specific":"5斤一箱", "linePrice":100, "salePrice":90, "costPrice":80, "number":30, "isVoucher":1, "voucherPrice":2, "voucherId":"3dr55678hj", "isDiscount":1, "discountPrice":3, "carriage": 8, "receiver":"susu", "phone":"18633567898", "address":"深圳市南山区腾讯大厦20楼", "createTime":"2020-12-20 10:00:00", "payTime":"2020-12-20 11:00:00", "payMethod":1, "payOrder":"202012201100003940", "orderStatus":3, "deliveryTime":"2020-12-21 11:00:00", "finishTime":"2020-12-25 11:00:00", "deliveryOrder":"ZT12345789d786", "isReturn":1, "returnId":"2020122600012", "returnNumber":2, }, { "orderId":"202012200001", "goodsId":"2001", "goodsName":"梨子#2001", "unit":"件", "specific":"6斤一箱", "linePrice":150, "salePrice":120, "costPrice":90, "number":20, "isVoucher":1, "voucherPrice":3, "voucherId":"3dr55678hj", "isDiscount":1, "discountPrice":5, "carriage": 0, "receiver":"susu", "phone":"18633567898", "address":"深圳市南山区腾讯大厦20楼", "createTime":"2020-12-20 10:00:00", "payTime":"2020-12-20 11:00:00", "payMethod":1, "payOrder":"202012201100003940", "orderStatus":3, "deliveryTime":"2020-12-21 11:00:00", "finishTime":"2020-12-25 11:00:00", "deliveryOrder":"ZT12345789d786", "isReturn":0, "returnId":"", "returnNumber":0, }, { "orderId":"202012200001", "goodsId":"3005", "goodsName":"香蕉#3005", "unit":"件", "specific":"10斤一箱", "linePrice":180, "salePrice":150, "costPrice":98, "number":6, "isVoucher":1, "voucherPrice":8, "voucherId":"3dr55678hj", "isDiscount":1, "discountPrice":20, "carriage": 0, "receiver":"susu", "phone":"18633567898", "address":"深圳市南山区腾讯大厦20楼", "createTime":"2020-12-20 10:00:00", "payTime":"2020-12-20 11:00:00", "payMethod":1, "payOrder":"202012201100003940", "orderStatus":3, "deliveryTime":"2020-12-21 11:00:00", "finishTime":"2020-12-25 11:00:00", "deliveryOrder":"ZT12345789d786", "isReturn":1, "returnId":"2020122600013", "returnNumber":3, } ]; return {"orderList":orderlist}; };单击【保留】，则胜利创立了云函数创立 ProcessOrder 函数参考【创立 GetOrder 函数】的形式，创立 ProcessOrder 函数，代码如下： ...

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ASW 简介利用与服务编排工作流 (Application Services Workflow，ASW) 是对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品。能够更简略、更直观、更疾速地构建和更新利用。 ASW 能够用拖拽组件的形式来编排分布式工作和服务，工作流会依照设定好的程序牢靠地协调执行，并在必要时反对执行用户定义的重试逻辑，确保工作和服务依照模板定义的步骤顺利完成。同时，您将无需编写代码，只需用可视化编排的形式疾速构建自动化工作流模板，并实例化为工作去执行，或公布为服务接口提供对外拜访。 业界常见的云服务编排模式业界常见的云服务编排须要开发者写状态机表达式，要求有较强的代码根底，学习老本高，开发难度大。 为什么要可视化编排云服务？因为理论业务场景面对的经常是简单的逻辑构造，开发人员要花大量工夫解决组件间的逻辑和代码。而可视化编排只须要拖拽视图组件就能够省略两头的代码过程，简略便捷。 通过 ASW，用户能够间接进行图形化组件的编排，产出可运行的简单利用，放弃灵便度的同时，极大地简化了开发复杂度。而且 ASW 预置常见的利用模板，用户能够一键部署，开箱即用。 ASW 个性功能强大ASW 反对各类云服务的集成，包含 AI 服务、云函数 SCF、Severless 服务等。将泛滥服务集成到一个平台，为您提供类型丰盛的私有云服务。 可视化编排ASW 将各类云服务的 API 以视图组件的模式展示，反对通过拖拽组件，可视化地编排工作流模板。可依据需要实现云服务的自由组合，提供满足简单业务场景的工作流服务。 AI 赋能ASW 将会引入腾讯云人工智能畛域成熟当先的 AI 原子能力，反对包含人脸识别、视频剖析、文字辨认、文本了解等泛滥 AI 服务，提供数量泛滥、算法当先的 AI 能力。 利用场景1. 音视频转码构建弹性、高可用、低成本、免运维、灵便反对任意解决逻辑的音视频转码解决计划，可用于音视频制作、电商直播等。 2. 音视频商品了解基于短视频、直播带货趋势，对视频中呈现的商品进行标签提取，助力智能导购和 KOL（Key Opinion Leader）商业价值评估。 3. 车牌辨认反对图像识别、图像了解的能力，对抓拍的车辆照片进行去背景、定位车牌、抽取字符特色、辨认输入等操作，用于包含车牌辨认在内的多种图像识别场景。 4. 长文文本解析对合同、体检报告、司法文书等篇幅长，且版本不确定的文本文书，用 OCR 辨认手写文字，对文本要害信息进行提取，用于智能审核、核保评估等。 5. 自动化运维反对云端自动化运维，包含自动化扩容、下线、迁徙、培修、预案执行等多种自动化运维场景， 用于解决人工运维效率低下的问题。将各类云服务组件以可视化编排组合的形式组成工作流模板，并集成为服务，为云端用户提供便捷、低成本的云上开发服务。 6. 应用程序集成将各类云服务组件以可视化编排组合的形式组成工作流模板，并集成为服务，为云端用户提供便捷、低成本的云上开发服务。 申请试用 ASWASW 目前处于公测阶段，公测阶段收费提供服务。欢送提出产品改良倡议，反馈驳回后即可取得腾讯萌新短鹅公仔！ 反馈入口： 立刻申请公测，咱们将会在 3 个工作日内实现审批，并通过短信和站内信告诉您，感谢您的反对。 One More Thing立刻体验腾讯云 Serverless Demo，支付 Serverless 新用户礼包 ???? serverless/start ...

背景当 TKE 集群配置了节点池并启用了弹性伸缩，在节点资源不够时能够触发节点的主动扩容 (主动买机器并退出集群)，但这个扩容流程须要肯定的工夫能力实现，在一些流量突高的场景，这个扩容速度可能会显得太慢，影响业务。 tke-autoscaling-placeholder 能够用于在 TKE 上实现秒级伸缩，应答这种流量突高的场景。 原理是什么?tke-autoscaling-placeholder 理论就是利用低优先级的 Pod 对资源进行提前占位(带 request 的 pause 容器，理论不怎么耗费资源)，为一些可能会呈现流量突高的高优先级业务预留局部资源作为缓冲，当须要扩容 Pod 时，高优先级的 Pod 就能够疾速抢占低优先级 Pod 的资源进行调度，而低优先级的 tke-autoscaling-placeholder 的 Pod 则会被 "挤走"，状态变成 Pending，如果配置了节点池并启用弹性伸缩，就会触发节点的扩容。这样，因为有了一些资源作为缓冲，即便节点扩容慢，也能保障一些 Pod 可能疾速扩容并调度上，实现秒级伸缩。要调整预留的缓冲资源多少，可依据理论需要调整 tke-autoscaling-placeholder的 request 或正本数。 有什么应用限度?应用该利用要求集群版本在 1.18 以上。 如何应用?装置 tke-autoscaling-placeholder在利用市场找到 tke-autoscaling-placeholder，点击进入利用详情，再点 创立利用: 抉择要部署的集群 id 与 namespace，利用的配置参数中最重要的是 replicaCount 与 resources.request，别离示意 tke-autoscaling-placeholder 的正本数与每个正本占位的资源大小，它们独特决定缓冲资源的大小，能够依据流量突高须要的额定资源量来估算进行设置。 最初点击创立，你能够查看这些进行资源占位的 Pod 是否启动胜利: $ kubectl get pod -n defaulttke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-2p6ww 1/1 Running 0 8stke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-55jw7 1/1 Running 0 8stke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-6rq9r 1/1 Running 0 8stke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-7c95t 1/1 Running 0 8stke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-bfg8r 1/1 Running 0 8stke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-cfqt6 1/1 Running 0 8stke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-gmfmr 1/1 Running 0 8stke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-grwlh 1/1 Running 0 8stke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-ph7vl 1/1 Running 0 8stke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-xmrmv 1/1 Running 0 8stke-autoscaling-placeholder 的残缺配置参考上面的表格: ...

一、ASW 工作流公测公布公测工夫： 2021-01-22 产品背景： 利用与服务编排工作流（Application Services Workflow，以下简称：ASW）是依照业务场景对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品，能够更简略、更直观、更疾速地构建和更新利用。 产品性能： 反对云函数、视频解决 MPS、语音辨认 ASR、自然语言解决 NLP、通用文字辨认 General OCR 服务的编排能力 产品介绍： 工作流 ASW 产品官网 二、云函数 SCF 异步调用重试能力正式公布公布工夫： 2021-01-18 产品背景： 在函数调用的过程中，可能有多种起因导致函数调用失败。以并发为例，云函数 SCF 在同一时刻执行的并发数超过并发配额会导致的函数报错。不同的谬误类型以及调用形式（同步调用、异步调用）都会影响重试策略。本次性能迭代将重试策略放开，可自行配置重试策略与重试音讯保留事件。 产品性能： 通过批改异步调用的重试与最长保留配置，用户能够管制函数资源的重试能力，实现更灵便的重试配置。同时更新函数超限重试策略，用户无需关怀超限导致的数据重试失败，函数默认会对超限谬误进行非凡重试。 产品文档： https://cloud.tencent.com/doc... https://cloud.tencent.com/doc... 三、Serverless 云函数控制台创立流程降级公布公布工夫： 2020-12-09 产品背景： 目前云函数 SCF 控制台已提供了上百个函数模版，笼罩 API 网关触发、COS 触发、Ckafka 触发等多种触发场景，波及日志服务 CLS、云数据库 CDW 等数十种云产品。 随着云函数笼罩场景和对接云产品的减少，如何在创立流程中实现模版函数配置与创立，如何提供创立利用的能力，本次云函数控制台体验降级在这些方面做了优化和晋升。 产品优化： 简化函数创立流程，疾速实现函数创立模版创立函数反对配置化函数创立流程反对触发器配置和 Serverless Framework 买通，反对在云函数控制台创立利用和 CODING 买通，反对通过 CI 部署函数和利用产品体验： https://console.cloud.tencent... One More Thing立刻体验腾讯云 Serverless Demo，支付 Serverless 新用户礼包 ???? serverless/start 欢送拜访：Serverless 中文网！

近期，腾讯云 Serverless 云函数公布了并发治理能力升级版，提供了 3 个维度的并发额度治理的性能。该性能到底提供了哪些能力，有哪些应用场景？本文将为您全方位解读并发治理性能，并对多种应用场景提供配置倡议。 背景介绍原先，创立一个函数，默认具备300的并发数量下限。针对小的低频业务，300 的并发值足够应用。然而遇到业务量上涨、撑持大型经营流动等大并发的状况，开发者就须要通过提工单分割平台方，申请晋升函数并发额度。这样可能导致： 每遇到一次大并发，就须要分割一次平台方来晋升配额，时效性弱。申请期待周期时会导致上涨的业务局部有损。在评估量级时，也可能呈现评估有余，导致须要再次申请，低效。并发能力降级绝对于原有的函数默认固定的并发值，本次上线的并发治理能力，有以下方面的优化： 将繁多函数的并发调整放开给了进去，用户能够自行来管制并发数。并发额度由繁多的函数维度，移到了账号维度。账号下默认具备肯定的并发额度，由账号下的函数所共享的，不须要独自为其中一个大并发的函数申请额度。因而，在以后的模式下，默认账号具备的 128000 MB的额度，能够供 128 MB配置内存函数启动运行1000个并发；在这种状况下，用户无需去寻找平台申请，就能够取得比调整前更高的一个并发额度，用于撑持上涨的业务。 并发的解决因为账号级别的额度是在账号下的多个函数间共享的，在多个函数同时运行的状况下，因为流量突增、业务上涨导致并发增高的函数在占用齐全部闲暇额度后，可能会和安稳运行的函数之间产生抵触。 这种状况下，有两种解决方案： 一方面能够通过平台申请晋升更高的账号额度，来满足上涨业务带来的并发上涨； 另外一方面，也能够通过将局部额度调配给具体函数，来保障具体函数的运行可靠性。 上面我将具体说一下第二种形式。举个例子，在同样的账号下，函数 A 提供 H5 页面用于秒杀的经营流动，函数 B 在进行后盾的流式数据处理。在 B 函数启动了 300 并发进行业务解决时，经营流动会受限于 A 函数，最大仅能跑到 700 并发；而函数 A 的业务压力下，如果 B 函数也有业务量上涨，将无配额可用导致无奈启动更多实例。 在下面的例子中，如果要保障 B 函数数据处理流程的可靠性，能够为这个函数设置到 350 的保留并发配额；此时，这个额度将从账号维度划给这个函数独自应用，而经营流动所应用的 A 函数将仅仅能够最大应用的 650 并发的额度。函数 B 在设置到 350 的保留并发额度后，在业务持续上升后，最大也仅仅能够应用到配置的这个额度，此时，就算是账号维度的额度依然有残余时，B 函数也无奈去应用。 通过保留额度的设置，一方面，咱们能够对函数的运行进行保障，防止多个函数共享额度时，因为其余业务的函数占用导致本函数无奈运行产生损失，另外一方面，保留配额也定义了函数的运行额度下限。 因而，针对函数的并发管理控制，能够基于业务来进行更精密的管制，有以下三点倡议： 针对开发测试阶段的函数，因为申请量小，无业务压力，并发也极少，能够不配置保留额度而仅仅应用账号维度的共享额度；针对稳固运行的函数，并发通常是确定的，浮动范畴也不会很大，这个时候能够给这个函数设置略微有一点余量的保留额度，来保障函数的额度不受共享的影响；针对经营流动、有可能性突增并发的函数，能够利用账号维度的高额度，来充分利用和撑持业务暴发。 以后预置额度的设置，是设置在函数的版本上，也是从账号维度的并发配额或函数上的保留额度中扣减下来的。 通过设置预置额度能够料想启动所需量的并发实例，实现实例的初始化并期待事件的到来。针对函数的申请将不会有冷启动工夫，间接就能够在曾经实现筹备、初始化实现的实例中失去运行。 在时延敏感的业务，例如前端的 SSR 页面响应；或者是初始化工夫较长的业务，例如 AI 推理的模型加载过程；这些场景下，通过给函数设置上肯定的预置能够保障业务更好的运行。 同时，预置的配额也不是实例并发的下限，在业务量上涨到超过曾经预置的实例能够承载的时候，函数平台依然会依据函数的保留配额或者是账号的配额，拉起更多的实例来反对业务运行。 并发应用场景设置倡议一个账号下有多个业务都在同时应用云函数进行撑持时，函数的并发配额就须要进行按需调度。依据不同的业务个性来进行正当适合的设置。 例如有波峰波谷的前端业务，有安稳运行稳定不大的数据处理业务，有偶然才运行一次的定时运维工作，也有并发不大然而计算量重、计算工夫长的视频解决业务； 在这些业务中，依据重要性、是否承受肯定损失来说，又有不同的辨别：前端业务保障用户体验，要求加载速度快，然而能够有肯定的谬误容忍度；数据处理的要求高，不能接管提早、稳定或失败；定时运维工作偶然运行，不必投入过多的关注，运行失常即可；而视频解决业务，能够承受按需调度，失败时能主动重试就行。 依据不同的业务个性、容错额度、业务稳定状况、时延要求，咱们就能够依照不同的状况来进行不同的设置。上述几项业务中，并发设置有以下几点倡议： ...

Serverless 可察看性现状Serverless 一方面升高了开发者的运维累赘，开发者无需关注底层资源的状况；另一方面，须要满足开发者对性能、对指标的可察看性的需要。目前的 Serverless 利用架构，大多会波及多个云服务，函数间、函数与其余云服务间的调用关系简单，人工梳理和把握全局依赖状况的难度大，定位性能瓶颈的难度大，始终是开发者的痛点。 2021年，Serverless 可察看性的晋升将是Serverless技术倒退的重要趋势。云厂商首先为云函数服务提供了配套的可察看性功能，同时也在一直探寻云函数和行业中现有可察看性解决方案集成的思路，简化流程，升高开发者的学习老本，更利于现有我的项目的平滑迁徙。 APM 可察看性解决方案APM（Application Performance Management，利用性能治理）技术旨在监控和管理应用程序的性能和可用性，检测和诊断简单应用程序的性能问题，以保障预期的服务水平。目前APM 技术在服务器、容器场景下已绝对成熟，应用 APM 技术能够实时洞察整个零碎的运行状态，通过链路追踪剖析每一次运行、每一次异样，疾速发现零碎中的性能瓶颈、帮忙解决问题，保障用户体验。 腾讯云 Serverless 与行业 APM 解决方案集成为了让 Serverless 客户可能应用 APM 技术晋升可察看性。腾讯云 Serverless 与博睿数据、听云、腾讯微服务观测平台这三个国内当先的 APM 团队单干，腾讯云 Serverless 聚焦利用性能治理，在 APM 畛域开展更为深刻的单干，为企业的开发人员、运维人员以及集体开发者提供更多、更欠缺的利用级监控。 腾讯云 Serverless 和 APM 集成，将可观测性的重点从单个零碎转为整体零碎，在 Serverless 场景下，即从对单个函数的观测转为对 Serverless 利用（蕴含多个函数及其他服务）的观测，通过丰盛的指标监控采集剖析、依赖拓扑图、调用链分析、日志剖析等能力，为开发者全面的展现整个利用的运行状况。 通过本次生态单干，咱们将独特研发Serverless场景下的 APM 服务，腾讯云 Serverless 用户将能够自由选择博睿数据、听云、腾讯微服务观测平台中的一家或几家产品，享受国内顶尖的 APM 服务。应用Serverless APM 服务，将会有以下几个方面的劣势： 更丰盛的根底监控指标采集与展现云函数为用户提供了调用次数、运行工夫、受限次数等根底监控指标的展现。APM产品能够补充更为丰盛的根底监控指标，诸如初始化次数、冷启动工夫、超时次数、吞吐率等指标，从而更好地评估函数及利用的初始化、运行状况；在现有指标的根底上，APM产品提供更多的出现模式，包含个性化仪表盘等性能。 与此同时，用户不仅能够应用服务端监控，也能够应用各 APM 产品的客户端监控，在一个平台乃至一个数据大屏上同时监测业务的服务端和客户端。 图为博睿Server监控页面 图为听云针对Serverless的性能合成图表 链路追踪能力对于 Serverless 利用而言，一个利用包含一个或多个函数、API网关及其他云服务或者第三方服务。应用链路追踪的能力，用户能够依据依赖拓扑图，高效地剖析 Serverless 利用中各组件的调用关系、延时状况，在简单零碎中疾速定位性能瓶颈和异常情况。 图为博睿Server依赖拓扑图 调用链分析与依赖拓扑图相配合的是调用链分析。应用调用链分析能够清晰的展现申请在零碎内所有链路的解决状况，还原申请响应过程的残缺现场，剖析链路上每个服务的状态和耗时。将每个服务的解决耗时、服务间调用的网络耗时以瀑布图的模式直观的展现进去，不便用户确认每一次“异样”申请的关键问题出在哪里，更好更高效地优化利用体验。 图为腾讯微服务观测平台 图为听云调用链分析 ...

目前大部分利用都以 Web 模式提供，因而 Web 框架开发曾经成了不少开发者必不可少的技能。而 Flask 是一种非常容易上手的 Python Web 开发框架，开发者只须要具备根本的 python 开发技能，就能够开发出一个 web 利用，因而 Flask 框架也成为了以后十分风行的 Web 框架。 现在，您能够通过 Serverless 利用控制台，不改一行代码，完满迁徙您的 Flask 利用上云。 性能劣势低革新老本： Serverless 组件主动帮忙用户实现框架上云的适配转换，用户只需聚焦业务代码，局部框架甚至不须要革新一行代码，即可实现云端部署。利用层级资源展现与治理: 部署胜利后，用户能够不便地通过 Serverless 利用控制台将查看和治理创立的云端资源，无需多个页面切换，实现多资源的集中管理。基于代码托管继续构建： 反对继续构建，当从代码仓库导入的我的项目有更新时，能够主动触发重新部署。利用层级监控图表: 提供了利用层级的监控能力，用户不仅能够看到每个资源的调用次数、谬误次数等信息，还能够看到利用层级的监控指标，不便运维。疾速体验框架迁徙教程部署前提：您的账号已开明 Serverless Framework 与 Coding DevOps 服务。开明非常简单，只有您登陆到Serverless 控制台，零碎会提醒您依照指引步骤实现开明，开明过程不会产生何费用。 控制台链接： https://console.cloud.tencent... 创立利用基于模版创立进入 Serverless 利用控制台，点击【新建利用】，进入利用创立页。 填入您的利用名称，【创立形式】抉择【利用模版创立】，抉择 Flask 框架。 点击【创立】，Serverless 控制台会主动开始为您部署利用，部署实现后，进入利用详情页，能够 查看创立的云上资源、监控日志、部署记录 等信息，也反对在“开发部署”页面批改配置，重新部署。导入已有我的项目进入 Serverless 利用控制台，点击【新建利用】，进入利用创立页。填入您的利用名称，【创立形式】抉择【导入已有我的项目】，抉择 Flask 利用，间接导入您的已有我的项目，无需做任何革新，Serverless 将主动为您实现适配转换。 抉择代码上传形式，Serverless 控制台反对您间接上传本地我的项目部署，也能够抉择导入代码仓库。 代码托管目前反对 GitHub、GitLab、Gitee 的代码仓库地址，也反对公开的自定义代码库，您能够通过抉择利用的触发形式，实现利用的自动更新。 文件夹上传点击【创立】，Serverless 控制台会主动开始为您部署利用，部署实现后，进入利用详情页，能够查看创立的云上资源、监控日志、部署记录等信息，也反对在“开发部署”页面批改配置，重新部署。治理利用利用创立实现后，能够在利用详情页，实现查看我的项目具体信息，次要反对以下几局部治理性能。 1. 资源管理在【资源列表】页，反对查看以后利用为您创立的云资源，并查看根本配置信息。 2. 开发部署在利用详情页顶部，单击【开发部署】，您能够轻松地实现利用的配置批改与二次部署上传，反对本地上传、代码托管、CLI 开发三种形式。 同时，您也能够在该页面批改利用配置信息，点击“保留”实现重新部署。 <img src="https://main.qcloudimg.com/raw/5b727ac0d6715f339574e37d3580ac89.png" width="770px"> ...

Koa 是当初最风行的基于 Node.js 平台的 Web 开发框架之一，由 Express 原班人马打造，利用 async 函数，Koa 抛弃了回调函数，并无力地加强错误处理，受到开发者广泛欢送。 基于 Serverless 低成本，免运维的已有劣势，腾讯云提供了 Koa 框架疾速迁徙上 Serverless 的计划，通过 Serverless 利用控制台，仅需批改几行代码，即可完满迁徙您的 Koa 利用到 Serverless，享受 Serverless 带来的有限便当。 性能劣势低革新老本： Serverless 组件主动帮忙用户实现框架上云的适配转换，用户只需聚焦业务代码，仅仅几行改变，即可实现云端部署。利用层级资源展现与治理: 部署胜利后，用户能够不便地通过 Serverless 利用控制台将查看和治理创立的云端资源，无需多个页面切换，实现多资源的集中管理。主动创立层部署: Serverless 利用控制台将主动为用户创立层，将我的项目里的 node_modules 依赖项主动打包上传至层，不便后续继续开发，优化部署工夫。基于代码托管继续构建： 反对继续构建，当从代码仓库导入的我的项目有更新时，能够主动触发重新部署。利用层级监控图表: 提供了利用层级的监控能力，用户不仅能够看到每个资源的调用次数、谬误次数等信息，还能够看到利用层级的监控指标，不便运维。依据以下教程步骤，疾速体验框架迁徙： 部署前提：您的账号已开明 Serverless Framework 与 Coding DevOps 服务。开明非常简单，只有您登陆到Serverless 控制台，零碎会提醒您依照指引步骤实现开明，开明过程不会产生何费用。 控制台链接： https://console.cloud.tencent... 创立利用基于模版创立进入 Serverless 利用控制台，点击【新建利用】，进入利用创立页。填入您的利用名称，【创立形式】抉择【利用模版创立】，抉择 Koa 框架。点击【创立】，Serverless 控制台会主动开始为您部署利用，部署实现后，进入利用详情页，能够 查看创立的云上资源、监控日志、部署记录 等信息，也反对在“开发部署”页面批改配置，重新部署。导入已有我的项目进入 Serverless 利用控制台，点击【新建利用】，进入利用创立页。填入您的利用名称，【创立形式】抉择【导入已有我的项目】，抉择 Koa 利用，间接导入您的已有我的项目，Serverless 将主动为您实现适配转换。 Koa 框架我的项目须要调整入口文件，才能够进行部署，详情请参考我的项目革新文档 抉择代码上传形式，Serverless 控制台反对您间接上传本地我的项目部署，也能够抉择导入代码仓库。 代码托管目前反对 GitHub、GitLab、Gitee 的代码仓库地址，也反对公开的自定义代码库，您能够通过抉择利用的触发形式，实现利用的自动更新。 文件夹上传您能够通过上传文件夹的形式间接导入本地我的项目，对于 Node.js 框架，Serverless Framework 将主动为您创立层，并将依赖包 node_modules 传入层中实现部署。 ...

本文整顿自腾讯云云原生产品团队的专家产品经理韩沛在 Techo 开发者大会云原生专题的分享内容——Kubernetes 混部与弹性容器。本次分享次要分为三局部：基于 K8s 的利用混部、晋升利用混部成果的要害、弹性容器对混部集群的价值。 探讨 K8s 的混部这个话题，是因为咱们发现，在业务 K8s 化后，混部和资源利用率对运维团队是一个绕不过来的话题，这个话题也始终是咱们腾讯云原生团队始终关注的重点。 首先，毋庸置疑，Kubernetes 的零碎能力和它作为引擎推动的云原生生态影响力都十分弱小，助力了很多先进理念在生产环境的大规模实用化，包含微服务、主动扩缩容、CICD、服务网格、利用混部等。 这其中有些局部在现有 K8s 的零碎中即能够失去很好的反对，比方微服务、主动扩缩容。有些则依赖 K8s 与生态能力的集成，比方 CICD、服务网格，就依赖 K8s 和一些社区 DevOps 、servicemesh 零碎的买通，不过它们中的大部分在生态系统中曾经失去了很好的集成反对，通常不须要咱们再做太多的工作。 但咱们明天的话题——K8s 架构下的利用混部，则是一个较非凡的畛域，一方面大部分的企业基础设施降级为云原生架构后，通常会人造反对一些混部能力，从而带来一些不言而喻的收益，比方资源利用率的晋升。能够说容器化和 K8s 为整个行业进入利用的大规模混部关上了一扇窗。而另一方面，但当咱们真正进这个畛域时，即便站在 K8s 的肩膀上，混部仍然是对企业架构能力的一个微小挑战。 在容器化之前，在物理或虚构服务器上部署利用，资源利用率通常很低，一是很多利用自身具备潮汐景象，二是服务器大部分状况只能部署一个利用，而非 K8s 那样在一个节点上部署多个。但容器化托管到 K8s 集群后，很多时候，咱们会发现资源利用率还是不高。 上图，是一个 K8s 集群线上业务的典型资源曲线，最下面的蓝线是容器资源 request 申请值，红色线是容器实在运行的曲线值，咱们看到 request 和 usage 之间有很大 gap，这是因为对容器资源的评估不可能齐全精准，另外，波峰和波谷也有差异，最终导致均匀利用率不高。 那是不是 K8s 不行呢？当然不是，K8s 在助力咱们进行利用混部上尽管还没有解决所有的问题，但相对是最佳的可选平台之一。 优良的零碎能力使 K8s 人造适宜进行混部，包含在线服务的混部和当初业内炽热的在离线混部。腾讯外部也通过 K8s 化，在很多场景显著晋升了资源利用率。 像腾讯这种规模的计算体量，除了大家熟知明星利用，还有海量的算力在进行服务撑持、离线计算等。通过把这部分利用以及一些潮汐景象显著的产品服务进行混部，资源利用率的晋升十分显著。 在业内，Google 基于 K8s 的前身 Borg 零碎，从 2015 年至今已公布了多篇与混部相干的论文。于去年公布一篇论文中，能够看到 Borg 反对的混部能力曾经迫近 60% 的 CPU 资源利用率。比照其 2011 年和 2019 年的混部成果，能够看到，除了利用率的晋升，最显著的变动，一是利用分级粒度更细了，二是各级别的利用运行更加安稳了。尤其是第二点，显著感觉到 Borg 在混部的撑持层面，如调度加强、资源预测回收、工作避让等机制上的提高。 ...

作为目前最风行的 Node 框架之一，Express 框架提供了一系列弱小个性，帮忙用户创立各种 Web 利用和丰盛的 HTTP 工具，同时它也是是许多其它风行 Node 框架的底层库。 Serverless 以其低成本，免运维等劣势，使得泛滥 Express 开发者开始思考如何迁徙利用上云。现在您能够通过 Serverless 利用控制台，仅需批改几行代码，即可完满迁徙您的 Express 利用到 Serverless，享受 Serverless 带来的有限便当。 性能劣势低革新老本： Serverless 组件主动帮忙用户实现框架上云的适配转换，用户只需聚焦业务代码，仅仅几行改变，即可实现云端部署。利用层级资源展现与治理: 部署胜利后，用户能够不便地通过 Serverless 利用控制台将查看和治理创立的云端资源，无需多个页面切换，实现多资源的集中管理。主动创立层部署: Serverless 利用控制台将主动为用户创立层，将我的项目里的 node_modules 依赖项主动打包上传至层，不便后续继续开发，优化部署工夫。基于代码托管继续构建： 反对继续构建，当从代码仓库导入的我的项目有更新时，能够主动触发重新部署。利用层级监控图表: 提供了利用层级的监控能力，用户不仅能够看到每个资源的调用次数、谬误次数等信息，还能够看到利用层级的监控指标，不便运维。部署前提：您的账号已开明 Serverless Framework 与 Coding DevOps 服务。开明非常简单，只有您登陆到Serverless 控制台，零碎会提醒您依照指引步骤实现开明，开明过程不会产生何费用。 控制台链接： https://console.cloud.tencent... 创立利用依据以下教程步骤，疾速体验框架迁徙： 基于模版创立 进入 Serverless 利用控制台，点击【新建利用】，进入利用创立页。 填入您的利用名称，【创立形式】抉择【利用模版创立】，抉择 Express 框架。 点击【创立】，Serverless 控制台会主动开始为您部署利用，部署实现后，进入利用详情页，能够 查看创立的云上资源、监控日志、部署记录 等信息，也反对在“开发部署”页面批改配置，重新部署。导入已有我的项目 进入 Serverless 利用控制台，点击【新建利用】，进入利用创立页。填入您的利用名称，【创立形式】抉择【导入已有我的项目】，抉择 Express 利用，间接导入您的已有我的项目。Express 框架我的项目须要进行一行代码革新，才能够进行部署，详情请参考我的项目革新文档：https://cloud.tencent.com/doc... 抉择代码上传形式，Serverless 控制台反对您间接上传本地我的项目部署，也能够抉择导入代码仓库。 代码托管目前反对 GitHub、GitLab、Gitee 的代码仓库地址，也反对公开的自定义代码库，您能够通过抉择利用的触发形式，实现利用的自动更新。 文件夹上传您能够通过上传文件夹的形式间接导入本地我的项目，对于 Node.js 框架，Serverless Framework 将主动为您创立层，并将依赖包 node_modules 传入层中实现部署。 ...

背景在 K8s 1.18 之前，HPA 扩容是无奈调整灵敏度的: 对于缩容，由 kube-controller-manager 的 --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization-window 参数管制缩容工夫窗口，默认 5 分钟，即负载减小后至多须要等 5 分钟才会缩容。对于扩容，由 hpa controller 固定的算法、硬编码的常量因子来管制扩容速度，无奈自定义。这样的设计逻辑导致用户无奈自定义 HPA 的扩缩容灵敏度，而不同的业务场景对于扩容容灵敏度要求可能是不一样的，比方： 对于有流量突发的要害业务，在须要的时候应该疾速扩容 (即使可能不须要，以防万一)，但缩容要慢 (避免另一个流量顶峰)。对于一些须要解决大量数据的离线业务，在须要的时候应该尽快扩容以缩小解决工夫，不须要那么多资源的时候应该尽快缩容以节约老本。解决惯例数据/网络流量的业务，它们可能会以个别的形式扩充和放大规模，以缩小抖动。HPA 在 K8s 1.18 迎来了一次更新，在之前 v2beta2 版本上新增了扩缩容灵敏度的管制，不过版本号仍然放弃 v2beta2 不变。 如何应用这次更新理论就是在 HPA Spec 下新增了一个 behavior 字段，上面有 scaleUp 和 scaleDown 两个字段别离管制扩容和缩容的行为，具体可参考官网 API 文档: https://v1-18.docs.kubernetes... 上面给出一些应用场景的示例。 疾速扩容当你的利用须要疾速扩容时，能够应用相似如下的 HPA 配置: apiVersion: autoscaling/v2beta2kind: HorizontalPodAutoscalermetadata: name: webspec: minReplicas: 1 maxReplicas: 1000 metrics: - pods: metric: name: k8s_pod_rate_cpu_core_used_limit target: averageValue: "80" type: AverageValue type: Pods scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: web behavior: # 这里是重点 scaleUp: policies: - type: percent value: 900%下面的配置示意扩容时立刻新增以后 9 倍数量的正本数，即立刻扩容到以后 10 倍的 Pod 数量，当然也不能超过 maxReplicas 的限度。 ...

作者周明，腾讯云容器产品工程师。目前次要负责腾讯云TKE、TCR等产品控制台的相干研发工作。 概述当你应用云厂商提供的容器服务部署业务服务后，是否对交付部署全链路的效率有更高的需要，例如实现基于容器的 DevOps 服务，自动化地实现镜像构建以及集群内容器的镜像版本更新。腾讯云容器镜像服务 TCR 提供云原生利用交付流水线性能，全链路可追踪、可观测、可自主配置，让用户能够轻松实现代码提交变更后，主动触发镜像的构建和推送，并将镜像更新到容器服务 TKE、弹性容器服务 EKS 等平台创立的集群中，实现最终的交付，为企业级用户在腾讯云上提供一体化云原生 DevOps 解决方案。本文次要介绍如何应用容器镜像服务 TCR 轻松实现容器 DevOps。 容器镜像服务简介容器镜像服务（Tencent Container Registry，TCR）是腾讯云提供的平安独享、高性能的容器镜像托管散发服务，反对 Docker 镜像、Helm Chart 存储散发及镜像平安扫描，为企业级客户提供了细颗粒度的拜访权限治理和网络访问控制。 容器DevOps业务流程DevOps 是 Development 和 Operations 的组合词，代表着器重「软件开发人员(Dev)」和「IT 运维技术人员(Ops)」之间沟通单干的文化；旨在透过自动化「软件交付」和「架构变更」的流程，使得构建、 测试、公布软件的过程可能更加地快捷、频繁和牢靠。TCR 与容器服务 TKE、CODING DevOps 等产品无缝集成，在腾讯云上提供一体化云原生 DevOps 解决方案，容器 DevOps 的根本业务流程如图所示。 如何应用容器镜像服务轻松实现容器 DevOps前提条件筹备 TCR 企业版实例，创立镜像仓库。返回实例列表页面，新建企业版实例，对于如何创立可参考文档创立企业版实例，并在生成的实例中创立一个镜像仓库。 筹备 TKE 规范集群，并部署容器利用返回 容器服务控制台，新建 TKE 规范集群，可参考文档 创立集群。 以后容器服务 TKE 已反对在控制台内抉择容器镜像服务 TCR 企业版镜像创立工作负载。同时，TKE 规范集群可装置 TCR 专属插件，实现内网及免密拉取 TCR 企业版内镜像，参考文档 应用 TCR 企业版实例内容器镜像创立工作负载。 开明 CODING DevOps 服务。场景一：代码变动后主动构建镜像，并触发部署操作场景反对用户配置流水线，在代码变更后，主动构建镜像，并触发主动部署到容器平台。 ...

最近在将平时各项的日常生活数据统计起来，并 host 到本人的站点上。平时走路有步数统计，生产有月度账单，咱们程序员是不是也应该有个属于本人的统计数据呢？ 作者简介：兰浩，目前在一家守业公司做前端开发。平时喜爱摸索有意思的站点、app 和设计，从各个中央从 everywhere 学习。前言每天看代码、写代码、修 Bug，突发奇想做了这么一款小工具「代码年历」来统计本人一年提交了多少次代码。（而后就能够跟敌人夸耀了啊哈哈哈哈哈哈哈哈）（是的！不要 Github profile 页的统计图！是好程序员就应该本人 Host！） 正好最近接触到了腾讯的 Serverless, 就用它了！ 我的项目组成：Serverless + Tencent-express + ECharts 以及对接微信公众号（反对间接在公众号查问） 效果图： 公众号查问效果图： 正题！搭建步骤1. 克隆我的项目clone 本我的项目到本地 git clone https://github.com/LanHao0/serverless-GITChartOfYear2. 微信局部（不须要公众号查问可跳过此步）在公众号后盾 左侧菜单-开发-根本配置 中设置好服务器地址(URL)填写 serverless 的链接 +/w例如： https://您的 Serverless 利用链接/w令牌(Token)音讯加解密密钥(EncodingAESKey)更改 sls.js 代码中 27 行开始的 config 中的参数更改 sls.js 代码中微信回复音讯为您的 Serverless 利用链接3.部署运行以下命令 serverless deploy开始应用网页间接拜访 serverless 利用链接即可, 您能够在网页上输出 id 与年份获取到本人的代码年历图 微信发送任意字符到公众号可获取帮忙信息，输出 GITHUB，您的 GITHUB ID，四位数年份来查问年份内您在 github 或 gitlab 上提交代码次数，例如： GITHUB,LanHao0,2020就能够查问 GITHUB 用户 LanHao0 在 2020 年提交代码次数，GITLAB 同理。 ...

受腾讯云 Serverless 团队之邀，Tim Wagner 在 Techo 开发者大会上为中国开发者发表了Keynote演讲，演讲中 Tim 发表了对 Serverless 技术的最新洞见和趋势解读。Tim Wagner 是 AWS Lambda的创始人，作为业界最早的 Serverless 实践者，他无愧于 Serverless 教父之位。 本文内容整顿自 Tim Wagner的演讲实录，由腾讯云 Serverless 团队进行翻译、校对和整顿。上面就让咱们一起再次回顾一下，Serverless教父的这次精彩的主体演讲。本文约3700字，浏览工夫约 9 分钟。 原作者：Tim Wagner，翻译&校对：王豪杰、刘传 大家好，我是Tim Wagner，Vendia CEO和联结创始人，我的整个职业生涯都在致力让软件和应用程序更容易开发。 早在2013年，我就找到AWS的高管团队探讨一个想法，是否可能通过将确保程序运行的大部分复杂性工作从开发者转移到云提供商，从而使得在云上创立应用程序变得更加简略。云提供商曾经领有大量的专业知识、杰出的运维工具和大量业余人员，致力于放弃服务器和存储服务全天候不间断安稳运行。让开发者不用放心扩缩容、容错或基础设施保护，这会使软件构建变得容易得多。 基于这个想法，AWS Lambda诞生了。只管咱们没有应用Serverless这个词，但它是云计算畛域呈现Serverless的开始 —— 一种无需思考服务器和容器便可大规模运行代码的形式。明天我想分享一些洞察，对于云，尤其是Serverless的倒退方向。 在此之前，咱们须要先回顾一下云计算的历史倒退。我将云计算分为三次浪潮。 第一次大概从2006年到2014年，次要是特色是在企业数据中心之外托管服务器。 对于那些较早的云使用者，咱们称他们为探索者，过后颠覆性的变动是虚拟机可能在10分钟之内运行起来。在这次浪潮中简直不波及Serverless，这些探索者寻求的是迁徙的兼容性，而不是云所带来的新性能，而这意味着云服务与传统服务器托管服务的差别尽可能小。此外，这些探索者通常都是分布式系统专家，在许多状况下，他们都会带着本人的原有的流程和运维团队来解决扩大、容错和操作保护等问题。 第二波浪潮，建设在第一波根底之上。比方说，AWS Lambda是齐全基于现有服务（例如EC2和S3）构建的第一个服务，而不是间接应用裸金属硬件构建的。第二波浪潮直到咱们发明出那些新的云计算技术和云计算能力，才算真正开始。 第二波开发者实际上和以往曾经有所不同。他们不再专一于纯正的零碎迁徙，他们违心学习和采纳新技术、新的做事形式，实现更快的上线速度、更高的开发效率、更高的安全性或更好的客户体验。包含 Serverless计算、Serverless队列、Serverless数据库、Serverless BLOB存储，云服务上将这一套技术提供给开发人员。这些开发者咱们称他们为“定居者”吧，他们有更简略、更不便的工具，而不是所有都从绘制草图开始。 这还永远扭转了云服务商和开发者之间的关系。云服务商不再只是原始的基础设施租赁公司，他们当初会关注每个开发者应用程序的业务细节。这是一个微小的观点转变和新的职责。因为当初云服务的性能和性能，不仅间接影响到人们能够在云上构建什么，还包含这些应用程序的运行状况，以及它们满足客户冀望的水平。 第二波浪潮里的开发者与云服务商达成了一项至关重要的默契 —— 开发者违心学习这些新的技术，并批改代码去适配这些新的服务，以取得更好的收益。比方，更低的老本、更简略的模式(如事件处理、主动扩缩容)，不再须要思考配置容量或关注服务器衰弱水平，所有这些都是对开发者扭转软件编写形式的驱动力和劣势。这些劣势推动了Serverless的胜利。现在，财产500强企业简直都示意在应用Serverless服务，而且越来越多的开发者自接触云便从Serverless开始。 那么下一步是什么？明天咱们正处于这一激动人心的新阶段的开始：我称之为第三次云技术浪潮。 这些新浪潮下的开发者再一次看起来跟之前的开发人员齐全不同。第三次浪潮里的开发者，好比成长于云时代的 “城市规划师” 。现在，进入这一行业的开发者，可能永远不会真正看到服务器。他们中的许多人永远不会看到数据中心或用到运维方法论。对他们来说，云原生这个术语甚至没有任何意义 —— 因为他们一开始就处在云原生的时代。总的来说，这些开发者都是实用主义者，有大量的业余软件工程师，用云提供的工具就能够实现他们的工作。 是什么在驱动云计算的第三波浪潮呢？ 这所有，都是为了能够更加容易和不便的应用云服务去编程。相熟的工具和框架打消了无差别的沉重工作。规范的部署流程，可能使开发者在跳槽时，都能将从一家公司学习的技术利用于其余公司。这些技术标准，也使在不同环境中的技术复用成为可能。进一步，云为开发者发明了解决方案，而不仅仅是给他们提供新技术。 这些对于 Serverless 意味着什么？ 首先，意味着须要十分宽泛的用例。Serverless 最开始只有几个用例，比方事件处理。最后，像冷启动这样的问题，限度Serverless在低提早场景中的利用。所以，要在第三次浪潮中取得成功，Serverless技术必须打消冷启动等问题，并能够更疾速的进行扩容。目前曾经看到云厂商解决了这些问题，最新一代的Serverless计算计划，当初简直能够满足任何利用需要。 其次，第三波浪潮中的Serverless须要与现有工具和框架无缝连接搭配应用。比方，反对容器镜像等规范。这并不意味着让开发人员再次面临运维服务器和容器的挑战，这只意味着应用程序构建和部署工具须要标准化和可移植性。 ...

在2020年12月19-20日腾讯 Techo Park 开发者大会上，腾讯云联结英特尔、VMware 威睿、虎牙、寒武纪、美团、首都在线，独特公布 SuperEdge 边缘容器开源我的项目。 SuperEdge 是腾讯云牵头社区多家厂商独特发动的一个的开源我的项目，基于原生 Kubernetes 的边缘容器管理系统。 该零碎把云原生能力扩大到边缘侧，很好的实现了云端对边缘端的治理和管制，极大简化了利用从云端部署到边缘端的过程。SuperEdge 为利用实现边缘原生化提供了强有力的反对。 目前，腾讯云已将开源边缘容器产品 TKE Edge 中边缘相干的源代码，奉献到 SuperEdge 开源我的项目中。多家社区公司作为发动单位同时退出我的项目，参加开源共建。SuperEdge 旨在建设基于容器的边缘计算基础设施规范，化解以后规范缺失的场面，减速边缘计算行业的倒退。 作为一个通用的边缘容器管理系统，SuperEdge 我的项目领有诸多个性： Kubernetes 原生：SuperEdge 以无侵入的形式将 Kubernetes 弱小的容器编排、调度能力拓展到边缘端，其原生反对 Kubernetes，齐全兼容 Kubernetes 所有 API 及资源，无额定学习老本。边缘自治：SuperEdge 提供 L3 级边缘自治能力，当边缘节点与云端网络连接不稳固或处于离线状态时，边缘节点能够自主工作，化解了网络不牢靠所带来的不利影响。分布式节点衰弱监测：SuperEdge 是业内首个提供边缘侧衰弱监测能力的开源容器管理系统。SuperEdge 能在边缘侧继续守护过程，并收集节点的故障信息，实现更加疾速和精准的问题发现与报告。此外，其分布式的设计还能够实现多区域、多范畴的监测和治理。内置边缘编排能力：SuperEdge 可能主动部署多区域的微服务，方便管理运行于多个地区的微服务。同时，网格内闭环服务能够无效缩小运行负载，进步零碎的容错能力和可用性。内网穿透：SuperEdge 可能保障 Kubernetes 节点在有无公共网络的状况下都能够间断运行和保护，并且同时反对传输控制协议（TCP）、超文本传输协定（HTTP）和超文本传输平安协定（HTTPS）。SuperEdge 我的项目正在继续赋能其社区成员，帮忙成员单位晋升各自在边缘计算畛域的影响力，并推动软件和硬件的宽泛部署与落地。作为一个厂商中立我的项目，SuperEdge更是踊跃落实其开源、凋谢的宗旨，确保任何厂商和开发者都能够从我的项目中受害，共享边缘计算的最新技术成绩。 此次公布后，SuperEdge 将开启开源基金会的捐献流程，进一步确立其社区性和中立性。 目前，SuperEdge 已在腾讯云 IECP、WeMake、WeTransport、WeCity 和 WeLink 等产品和解决方案广泛应用，落地场景覆盖物联网、工业互联网、交通、能源、批发、智慧城市、智慧修建、云游戏、互动直播等。 腾讯 WeMake 工业互联网平台借助 SuperEdge 零碎构建了集生产制作、经营治理、缺点检测等具备行业属性的产品和解决方案，连贯从生产第一线到企业管理者的全链条通路，实现了云边端协同的多维平面工业治理平台，助力工业企业云到端全方位数字化转型。腾讯 WeLink 微瓴治理平台应用 SuperEdge 集中管控边缘设施，运维人员能够轻松从核心以容器形式降级边缘设施上的利用以及定位边缘利用异样问题，实现对设施高效的治理和保护。 “腾讯云始终对边缘计算畛域有继续的投入，此次牵头联结社区多家厂商独特发动 SuperEdge 我的项目，并开源 TKE Edge 边缘容器管理系统的代码，是对该畛域的又一次布局和加码。”腾讯云副总裁刘颖示意，“咱们将持续看好该畛域，并作为 SuperEdge 开源我的项目的发动单位之一，深信开源、社区、生态、中立、规范的价值，与各我的项目发动单位一起，致力于推动 SuperEdge 我的项目的技术倒退和利用落地。” ...

概述在开源社区当中，Kubernetes 的 Ingress Controller 的实现有多种形式，Nginx Ingress 只是其中的一种实现形式，当然也是目前社区中使用量最大的一种 Ingress Controller 的实现形式，其不仅功能强大，而且性能极高。本文次要介绍如何应用腾讯云容器服务实现多种形式进行 Nginx Ingress 的部署，并会简略介绍各种形式的实现原理以及优缺点和实用场景。 Nginx Ingress 是什么Nginx Ingress 是 Kubernetes 的一种对象，通过nginx-ingress-controller 将用户申明的 nginx-ingress 转化成 nginx 的转发规定。其外围解决的问题是流量的转发和东西向的负载平衡。次要的工作原理是nginx-ingress-controller监听api-server的变动（Kubernetes Informers），通过 watch Kubernetes 的 Ingress、Service、Endpoint、Secret、ConfigMap 等对象变动，更改 Nginx 实例的配置，进行流量转发。 目前社区中，针对于 Nginx Ingress 次要有如下的两种实现形式 Kubernetes 开源社区的实现Nginx 官网的实现为什么须要 Nginx Ingress开源社区当中，对 Ingress Controller 的实现形式有多种，每一种 Controller 都有其实用的场景以及各自的优缺点，为什么举荐应用 nginx-ingress-controller？上面咱们来探讨一下，如果不应用 nginx-ingress-controller 会给业务带来什么困扰 这里以腾讯云容器服务控制台（以下简称 TKE）默认举荐的 ingress controller 为例子，存在如下的一些问题： CLB 类型的 Ingress 能力无奈满足现有业务的需要，如无奈共享同一个外网入口，反对默认默认转发后端等原有业务已应用了 nginx-inrgess，并且运维已习惯于配置 nginx.conf，不心愿做过多的扭转应用 nginx-ingress-controller，可能很好地解决以上的问题。 须要什么前提条件部署 nginx-ingress-operator组件部署装置进入腾讯云容器服务控制台当中，抉择须要部署 Nginx Ingress 的集群，进入集群-组件治理当中，部署装置 Nginx Ingess 组件，如下图： ...

不知您是否会有这样的纳闷，应用 Serverless Framework 部署完利用，却不晓得如何治理？当初，Serverless 利用控制台帮您完满解决这个问题！ 近日，腾讯云 Serverless 团队正式公布了 Serverless 利用控制台，您能够通过利用模版或已有我的项目，实现传统框架上云的疾速迁徙与治理。 产品性能反对： 控制台疾速部署代码托管继续构建反对创立层部署监控图表，部署日志查问已反对框架： ExpressKoaFlaskLaravelEgg.jsNext.jsNuxt.js后续咱们还会减少更多。上面带大家一起疾速体验 Serverless 利用控制台的基本功能。 部署前提：账号已开明 Serverless Framework 与 Coding DevOps 服务。如何创立利用基于模版创立 进入 Serverless 利用控制台，点击【新建利用】，进入利用创立页。 填入您的利用名称，【创立形式】抉择【利用模版创立】，抉择您想要应用的框架模版。 点击【创立】，Serverless 控制台会主动开始为您部署利用，部署实现后，进入利用详情页，能够查看创立的云上资源、监控日志、部署记录等信息，也反对在“开发部署”页面批改配置，重新部署。如何导入已有我的项目进入 Serverless 利用控制台，点击【新建利用】，进入利用创立页。填入您的利用名称，【创立形式】抉择【导入已有我的项目】，抉择您应用的框架模版。 局部框架我的项目须要进行简略我的项目革新，才能够进行部署，详情请参考我的项目革新文档抉择代码上传形式，Serverless 控制台反对您间接上传本地我的项目部署，也能够抉择导入代码仓库。代码托管目前反对 GitHub、GitLab、Gitee 的代码仓库地址，也反对公开的自定义代码库，您能够通过抉择利用的触发形式，实现利用的自动更新。 文件夹上传您能够通过上传文件夹的形式间接导入本地我的项目，对于 Node.js 框架，Serverless Framework 将主动为您创立层，并将依赖包 node_modules 传入层中实现部署。 点击【创立】，Serverless 控制台会主动开始为您部署利用，部署实现后，进入利用详情页，能够查看创立的云上资源、监控日志、部署记录等信息，也反对在“开发部署”页面批改配置，重新部署。如何治理利用利用创立实现后，能够在利用详情页，实现查看我的项目具体信息，次要反对以下几局部治理性能。 资源管理在【资源列表】页，反对查看以后利用为您创立的云资源，并查看根本配置信息。 开发部署在利用详情页顶部，单击【开发部署】，您能够轻松地实现利用的配置批改与二次部署上传，反对本地上传、代码托管、CLI 开发三种形式。 同时，您也能够在该页面批改利用配置信息，点击「保留」实现重新部署。 利用监控在【利用监控】页面，您能够查看我的项目部署后输入的根本信息、我的项目申请次数、我的项目报错统计等多项监控指标，不便您轻松实现我的项目的治理运维。 部署日志在【部署日志】页面，能够看到【通过控制台部署】或【主动触发】的部署日志，以及部署后果。 到这里，就实现了利用迁徙至 Serverless 的操作，更多功能与继续开发教程，欢送查看产品文档，实现传统框架的云上开发治理。 One More Thing立刻体验腾讯云 Serverless Demo，支付 Serverless 新用户礼包 ???? serverless/start 欢送拜访：Serverless 中文网！

在容器化的利用场景中，大数据计算是其中很大并且业务利用在逐步减少的一个热门畛域，包含越来越多的人工智能企业，都在应用容器技术来反对业务中的大量计算工作。降低成本、晋升资源利用率也是以后这部分用户十分期待而又迫切的需要。 那么，容器的 Serverless 化的呈现，能够很大水平上帮忙大数据计算需要的用户迅速解决这些问题。为此，腾讯云推出了弹性容器 EKS 的解决方案，甚至能够达成离线计算业务的老本升高 65%。 腾讯云弹性容器服务 EKS（Elastic Kubernetes Service），自 2019 年上线以来已为上百家企业提供 Serverless 容器利用托管服务。EKS 具备以下劣势个性： 无服务器，运维简略，只需专一于利用自身秒级扩容，1 分钟可扩容数千容器显著晋升容器资源利用率，在线容器 > 50%，离线容器 > 90%基于容器实在运行的工夫和运行期间申请的算力【按量计费】，升高资源应用老本EKS 致力于为企业提供高性价比的 Kubernetes 服务，为了更好的升高客户老本压力，EKS 在原有的按量计费实例上，推出「竞价实例」，老本只须要按量付费实例的 10%～20%，便能够做到大幅度降低用户的资源老本。 新的计费形式：竞价实例，老本只有原先的 2 折！什么是竞价实例？竞价实例来自私有云资源中某段时间内的闲暇资源，其「应用」和按量计费的 Pod 根本毫无区别，包含控制台操作、近程登录、服务部署、关联 VPC 等等。竞价实例的「付费形式」与按量付费相似，都属于后付费模式（按秒计费，整点结算）。竞价实例采纳市场浮动计费，与按量付费相比，会有较大幅度优惠，个别价格区间为按量付费的10% - 20%。 为什么竞价实例老本如此之低？须要留神的是，竞价实例可能会因为资源库存缩小、其余用户出价竞争而「产生零碎被动回收实例的状况」。当然，腾讯云 EKS 在实例回收 2 分钟之前会进行信息告警，以便为您预留工夫保留重要数据，或者转为按量计费的 Pod 实例。 EKS竞价实例的劣势【保护期】：在一个小时之内，EKS 可保障竞价实例不会被回收，因而您的工作在这段时间内是不受影响的。 【老本最低】：相比雷同规格的按需实例，应用同样的硬件和计算力，竞价实例的成本低至其 10% - 20%。 【提前预警】：基于齐备的监控告警零碎，在回收竞价实例的 2 分钟前提前预警，极大升高对业务的影响。 【可转按量计费实例】：竞价实例被回收之后，可弹性转换成按量计费的实例，保障工作的继续进行。 适宜什么样的业务场景？依据竞价实例的应用个性，其次要实用于「应用程序能够随时完结，并可续点计算的业务」，比如说， 短时间的大数据计算采纳了负载平衡的在线业务和网站服务网络爬虫业务其余细粒度或反对断点续算的计算场景最佳案例：离线计算业务的资源老本升高 65%在 EKS 集群中，正当部署竞价实例，相比全副应用按量计费实例，可节约大量的资源老本。目前 EKS 竞价实例已接入某游戏 AI 公司的离线计算业务中，并胜利将该业务的【资源老本升高 65%】。 【第一阶段】客户 50% 离线业务迁徙至腾讯云EKS，EKS 为其提供性能稳固、安全可靠的秒级弹性伸缩等服务，极大进步了资源利用率，缩减了老本。 ...

一、API 网关 websocket 对接 SCF 反对传递 JSON公布工夫： 2020-12-23 产品优化： 之前 API 网关采纳 websocket 协定对接 SCF 时，只反对传递文本和二进制数据。 为了优化开发体验，现 websocket 协定对接 SCF 时能够反对传递 JSON。 二、API网关公布性能优化公布工夫： 2020-12-09 产品背景： 在控制台增改 API 后，用户通过弹窗跳转到服务的根底配置页进行公布，操作门路过长。 API 网关控制台的环境治理与版本治理页面展现了各个环境公布后的版本，数据冗余，不便治理。 产品优化： 在控制台增改 API 后，用户可间接在弹窗内实现公布，并主动填充公布备注，缩小应用老本。环境治理与版本治理页面合并为公布治理页面，在反对原先所有性能的根底上，反对批量公布、下线的新个性。 三、触发器数据同步性能优化公布工夫： 2020-12-08 产品背景： API 网关的 Serverless API 和云函数 SCF 的 API 网关触发器是相互关联的两个性能，为了防止用户应用困惑，需使两者放弃高度一致。 产品优化： 优化后，用户在 API 网关侧增删改 Serverless API 时，同步地在 SCF 侧也会增删改 API 网关触发器，而且，无论哪一侧进行批改，另一侧都会相应的进行扭转，两者放弃着高度一致性。 One More Thing立刻体验腾讯云 Serverless Demo，支付 Serverless 新用户礼包 ???? serverless/start ...

一、云函数反对 MPS 触发器正式公布公布工夫： 2020-12-11 产品背景： 为了更好的满足对MPS 音讯回调的诉求，反对回调告诉、接管音讯，音讯解决等拓展能力，新增MPS触发器。 产品性能： 通过云函数（SCF）+ MPS 联合的形式，可帮忙用户疾速实现对 视频解决 MPS 产生的回调事件进行解决及操作。 MPS 触发器 将事件推送到 SCF ，再通过 Serverless 无服务架构的函数计算提供回调事件的解决及响应，深度优化了 MPS 事件告诉的解决方案。 典型场景：MPS 上传文件时转码后果周知、内容审核、CDN预热刷新等。 产品文档： https://cloud.tencent.com/doc... 二、云函数在线调试性能正式公布公布工夫： 2020-11-27 产品介绍： 对于本地搭建调试环境简单、云上环境不便于定位问题等痛点，为了谋求用户更好的调试体验，云函数特推出在线调试性能。 目前，Node10及以上版本的 runtime，应用 Chrome 浏览器关上云函数控制台，在函数代码页即可看到在线调试的入口。应用在线调试性能，在控制台即可实现断点调试、应用 console 、查看运行时内存和 CPU 的状况，不便用户通过控制台疾速定位问题。 产品文档： https://cloud.tencent.com/doc... 三、云函数反对 Ckafka 音讯转储至 ES正式公布公布工夫： 2020-11-17 产品介绍： 音讯队列 CKafka 反对用户转储音讯的能力，能够将 Ckafka 音讯转储至 Elasticsearch 便于海量数据存储搜寻、实时日志剖析等操作。 产品文档： https://cloud.tencent.com/doc... One More Thing立刻体验腾讯云 Serverless Demo，支付 Serverless 新用户礼包 ???? serverless/start 欢送拜访：Serverless 中文网！

作者陈凯烨，腾讯云前端开发工程师。负责 TKE 集群，弹性集群和云原生监控等模块控制台开发。 概述Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。2016 年，Prometheus 正式退出 Cloud Native Computing Foundation，成为受欢迎度仅次于 Kubernetes 的我的项目。 2020年11月20日，腾讯云云原生 Prometheus 服务正式开始收费公测。针对容器集群监控场景，提供了一整套包含监控、采集、存储、告警、图表等能力的监控服务。通过独立部署与被监控对象解耦合，使得不受监控对象性能、稳定性、可靠性等因素的影响，托管模式使得用户无需部署运维 Prometheus 监控实例，解放了运维人力，而新推出的模板性能能够解决在多个集群之间粘贴复制配置的重复性工作问题，实现一键同步多个集群配置，使得整个流程更业余、更牢靠。本文会具体介绍云原生监控服务的基本功能以及应用形式。 腾讯云容器团队的云原生监控服务，产品目前已正式公测，欢送读者试用（传送门：https://console.cloud.tencent... ）。 基本功能实例治理创立实例登录容器服务控制台，抉择左侧导航栏中的【云原⽣监控】点击⻚⾯上⽅的【新建】按钮，进⼊【创立监控实例】⻚⾯。如下图所示：在【创立监控实例⻚⾯】，依据提醒设置集群信息。如下图所示：地区： 抉择您心愿部署该实例的地区，实例创立后 地区⽆法批改，建议您依据所在地理位置抉择凑近业务的地区，可升高拜访提早，进步数据上报速度。⽹络：需抉择以后地区下已有的公有网络和子网，创立后不可批改。若在该地区下没有 vpc 资源可跳转到公有⽹络控制台新建 vpc。实例默认状况下只能监控本 vpc 网络的集群，若您心愿监控其余 vpc 集群，您须要使⽤云联⽹等服务进⾏ vpc ⽹络买通。数据存储工夫：抉择数据存储工夫，可选 15天/ 3个⽉/ 6个⽉/⼀年。实例创立胜利后将⾃动为您创建对象存储 COS 存储桶并依照理论资源使⽤状况计费。详情请参见对象存储计费概述。Grafana组件：此处须要设置登录用户名和明码用于 Grafana 登陆。Grafana 默认只反对 vpc 内拜访，实例创立后，您能够依据业务须要开明 Grafana 外网拜访。AlertManger：您可通过增加⾃定义的 AlertManger 地址，将实例产⽣的告警发往自建的 AlertManger。根底信息实例创立实现后，将处于运行中状态，您可点击实例查看其根本信息。除了创立时指定的⼀些信息外，还蕴含⼀些创立实现后提供的信息： 对象存储桶：云原⽣监控使⽤对象存储在进⾏数据长久化存储，实例将在您账号下创立⼀个对象存储的桶⽤于存储数据。Prometheus 数据查问地址：该接⼝⽤于提供数据查问，targets 查问，rules 查问等。您能够使⽤该地址对接⾃建的 GrafanaGrafana：默认为您提供了内⽹地址，您能够选择性开启外⽹拜访，开启后将⽣成固定的外⽹域名。Prometheus数据查问接口Prometheus 数据查问地址目前可反对以下几个 path。 /api/v1/query：查问最近⼀次抓取的数据。/api/v1/query_range：查问⼀段时间的数据。/api/v1/targets：查问监控指标的信息。因为实例可能关联了多个集群，您须要增加 cluster=[集群类型]-[集群id]参数，用于指定指标集群： TKE 集群：/api/v1/targets?cluster=tke-cls-xxx 弹性集群：/api/v1/targets?cluster=eks-cls-xxx 边缘集群：/api/v1/targets?cluster=tkeedge-cls-xxx /api/v1/alerts：查问告警状态。/api/v1/rules：查问聚合和告警规定。默认监控面板实例创立的 Grafana 会提供⼀些罕用的监控面板，蕴含了集群综合信息，节点，工作负载，Pod 等。当您后续进行了集群关联后，被关联集群的数据就能够在默认监控面板中查看。 ...

引言随着自研上云的深刻，越来越多的有状态服务对于在 TKE 集群中应用云上存储能力的需要也越来越强烈。 目前腾讯云容器服务 TKE（Tencent Kubernetes Engine已反对在 TKE 集群中的利用应用多种存储服务，包含云硬盘 CBS、文件存储 CFS以及对象存储 COS。TKE 通过两种存储插件（In-Tree 和 CSI）来反对上述能力，用户能够通过云控制台很不便地抉择存储类型并创立对应的 PV/PVC。但依然会有一些问题困扰着大家，比方：TKE 集群中是否反对扩容 CBS 云盘；如果集群跨可用区，如何防止集群中频繁呈现挂载（attach）失败；TKE 中是否反对快照性能；我的利用应该抉择哪种类型存储；In-Tree 和 CSI 都反对 CBS，二者有和区别，是否能把之前应用 In-Tree 插件创立的云盘转变为 CSI 插件治理等。 对于 TKE 存储的相干问题，这里会具体介绍。接下来，咱们先概览下 Kubernetes 长久化存储的流程 Kubernetes 长久化存储流程这里对 Kubernetes 长久化存储的流程做个概览，不深刻各个组件。 创立一个应用了长久化存储的 pod 的流程蕴含以下步骤： 用户创立一个援用PVC的 pod（动态创建PV）；Scheduler依据 pod 的配置、节点状态、PV 配置等其余因素把 pod 调度到一个适合的 node 上；PV Controller watch 到 PVC，调用 Volume Plugin 去创立 PV，并绑定 PV 和 PVC。如果是 out-of-tree 存储插件（如 CSI），则创立 PV 理论是由 external provisioner 实现，之后 PV Controller 实现 PV 和 PVC 的bound；如果是 in-tree 插件，然而通过kubernetes-sigs/sig-storage-lib-external-provisioner实现了一个 external provisioner，则与 out-of-tree 插件雷同；如果是 in-tree 插件，且插件间接实现了相应的创删接口，则 PV Controller 间接调用 in-tree 插件的实现实现创立 PV。AD Controller 比照 asw 和 dsw 状态，发现 Volume 须要被 attach，则调用 Volume Plugin 的实现去 attach。in-tree 插件不需多说，如果是 CSI 插件，则 AD Controller 会先调用 CSI in-tree 代码创立 VolumeAttachment 对象，CSI 插件的一个名为 external-attacher 的 sidecar 会 watch 该对象，watch 到创立则调用 CSI driver 的相应办法(ControllerPublishVolume)来 attach。VolumeManager 等到 volume 胜利 attach 到节点后，开始调用 Volume Plugin 去进行 mount 操作。这个mount 操作分为两步：第一步是格式化设施并把 volume mount 到一个 global mount path（/var/lib/kubelet/plugins下），第二步是将 bind mount 方才的 global mount path到/var/lib/kubelet/pods/${pod_UUID}/volumes下。Kubelet 调用容器运行时启动容器，并且 bind mount 第5步中的 mount path 到容器中。（Provision -> Attach -> Mount; Unmount -> Detach -> Delete） ...

印象笔记是最具影响力的常识管理工具，它既是治理个人信息的智能助手、同时也是进步团队效率的企业工具、富集高价值信息的内容平台、优良常识和信息相干智能硬件的生产商。 印象笔记服务用户为高教育水平、高支出的常识人群和宽广常识工作者及学生。累积服务用户过亿。产品采纳业界当先的 Freemium（收费增值）的商业模式，放弃了十分高的用户活跃度，付费转化和续费率。同时踊跃拓展用户的应用场景，自主研发的多款智能硬件，无效反对了手写、扫描、语音等多种输出场景。印象笔记的愿景是成为用户的「第二大脑」。 印象笔记自 2018 年实现资本重组以来，产品性能频繁迭代，业务增长迅速。技术团队频繁须要应答一部分短期需疾速上线的性能或我的项目，沿用之前传统服务或微服务开发交付模式，都无奈满足工程排期需要。因而咱们开始寻找解决方案。 首先咱们剖析了本身业务特点，印象笔记推出的新性能绝对独立，本身业务逻辑清晰，与其它模块耦合度低；同时并发处理量与用户理论行为无关，后期无奈精确预估资源应用状况。通过技术团队重复评估后，认为适宜采纳无服务模式部署。 通过市场调研，咱们理解到腾讯云 Serverless 曾经为像新东方、芒果TV、哔哩哔哩、TP-Link、英孚、完满世界、快看等数百家企业提供 了Serverless 技术解决方案，并且曾经服务的企业绝大多数都继续应用 Serverless 技术进行业务拓展，咱们最终抉择应用腾讯云 Serverless 技术。 目前，印象笔记逐渐在一些外部业务数据处理和用户异步告诉性能中尝试利用腾讯云 Serverless/SCF 等框架进行疾速开发并交付上线。 应用腾讯云 Serverless 技术后，在开发体验上有了显著的晋升： 首先是开发速度显著放慢，Serverless 或云函数 SCF 都提供丰盛的预置工程模板，且与其它腾讯云服务如 CMQ，COS 等严密集成；其次，部署不便，不须要后期简单的工作编排和资源配置步骤；再次，业务上线后便于保护，运维人员不再须要思考压力和扩容问题；最初，利用齐备的日志和统计性能，能够即时、便捷的把握性能服务的运行状态。当初印象笔记还次要应用绝对传统的 SCF 云函数服务，对于 Serverless 中有些高级个性还未深入研究。腾讯云 Serverless 和 CODING DevOps 联合，能够实现业务继续开发、继续集成部署上线，一个残缺的 DevOps 流程链，对于印象笔记前期业务新旧性能整合是刚需，所以近期，咱们也在和腾讯云 Serverless 团队探讨进一步解决如何与印象笔记外部现有的继续集成部署标准、代码治理规范、版本迭代流程、品质保障体系的整合，造成残缺的 DevOps 流程链。 将来，印象笔记还将进一步拓展尝试应用 腾讯云 Serverless 技术，次要从以下几个方向进行： 小程序服务端性能SEO/SSR 相干用户异步交互，如定期揭示，帐户状态相干告诉等最初，给还在思考应用 Serverless 技术的团队一些倡议： 如果产品团队尝试做产品迭代或者产品新性能，能够思考应用腾讯云 Serverless 技术，与其它模块耦合度低，且不须要放心用户使用量，Serverless 领有有限弹性扩容的能力，集群稳定性和可用性的保护老本简直没有。 另外就是，如果是团队初期要做一些新我的项目的验证，须要进行数据拉取、数据分析，能够思考应用 Serverless ETL ，进行数据抽取（Extract）、数据转换（Transform）、数据加载（Load），Serverless 在这方面的劣势在于灵便，不影响曾经有我的项目的数据处理流程，可独自运行并满足数据验证需要，而且学习老本和费用老本都比拟低。 One More Thing立刻体验腾讯云 Serverless Demo，支付 Serverless 新用户礼包 ???? serverless/start ...

作者张珊，腾讯云容器前端开发工程师，日常负责腾讯云边缘容器 TKE@edge 相干控制台前端开发，同时也开发前端工程化相干工具腾讯云服务网格 TCM 产品个性的钻研和开发。 问题背景在边缘计算场景中，往往会呈现一个集群治理多个边缘站点（包含一个或者多个计算节点）的状况。每个站点都能够为用户提供一套残缺业务性能。因为受到网络限度，有业务联系的服务之间不心愿或者不能跨站点拜访。为了每个边缘节点都能提供一套实现性能，一个边缘站点都会去部署一组有业务逻辑联系的服务，如果应用原生 K8s 进行治理， 无奈间接管制 Deployment 的 Pod 创立的具体节点地位，须要通过统筹规划节点的亲和性来间接实现;当边缘站点数量以及须要部署的服务数量过多时，治理和部署都将极为简单，乃至仅存在实践上的可能性。 解决方案腾讯云边缘容器 TKE@edge 开拓性地提出 ServiceGroup 的解决方案。ServiceGroup 能够便捷地在同集群的不同机房或区域各自部署一组服务，并且使得各个服务间的申请在本机房或本地区外部即可实现，防止服务跨地区拜访。 要了解 ServiceGroup，可能须要先理解以下几个概念： NodeUnit: 位于同一个边缘站点的节点汇合，其中节点有雷同的某个 label，比方 zone:zone1，可能把服务之间的调用限度在同一个 NodeUnit 内；NodeGroup: 蕴含多个 NodeUnit，每个 NodeUnit 中的节点 label 蕴含某个雷同的 key，能够部署 DeploymentGrid 中申明的服务；DeploymentGrid: TKE@edge 自行实现的 CRD (CustomResourceDefinition)，指定每个 NodeUnit 中部署的服务组；ServiceGrid: TKE@edge 自行实现的 CRD，能够限度通过 service-name 拜访只会将申请发向同一个 NodeUnit 的节点。具体关联见下图：能够看到 ServiceGroup 计划的外围点是实现 DeploymentGrid 和 ServiceGrid 两个 CRD： 首先定义了资源字段，根本字段和 Deployment 和 Service 统一，并额定增加了 gridUniqKey 字段；其次实现相应的controller:DeploymentGrid controller和 ServiceGrid controller，一直将创立的 DeploymentGrid 和 ServiceGrid 资源和谐到冀望的 Deployment 和 Service，并且联结 ServiceGrid，DeploymentGrid 上的gridUniqKey字段和节点的标签， 将 Deployment 部署在每个 NodeUnit 内。那么如何保障流量限度在节点组的范畴内呢？application-grid-wrapper 组件能够帮忙实现。该组件代理 kube-proxy 的申请，同时监听 apiserver 的 node、service 和 endpoint 资源。依据 pod 信息中所属 Node 是否与以后节点共属雷同的 NodeUnit 做不同的解决： ...

2020 北京 Techo 开发者大会入手实验室来啦！CODING 邀请您加入由腾讯云 Techo 大会发动的入手实验室「DevOps 专场」，大牛工程师现场领导教学，帮助实现 DevOps 全流程体验工作。您将在短短一小时内高效实际麻利治理、代码开发、云端验证、继续集成、制品推送、测试治理、以及继续部署全流程！ 胜利报名入手实验室 「DevOps 专场」 并到场参与者，将有机会博得 腾讯短鹅、麻利扑克牌、CODING T 恤及洋葱猴抱枕礼品！ 人数无限，先到先得~ 扫描下方海报二维码，填写个人信息并抉择「DevOps」专场即可报名！ 点击立刻报名！

引言蓝鲸容器服务（Blueking Container Service，以下简称BCS）是腾讯 IEG 互动娱乐事业群的容器上云平台，底层基于腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine, TKE)，为 IEG 的自研游戏业务上云提供容器化和微服务化的建设工作。 区别于个别互联网业务，腾讯游戏业务具备大规模、低时延、网络敏感、超高可靠性要求等一系列泛滥特点，大量应用共享内存通信等技术，对云原生上云是一个微小的挑战。BCS 在服务于各游戏业务的容器上云过程中，联合业务需要与社区计划，开发了两个增强版的 Kubernetes 工作负载 operator：GameStatefulSet 和 GameDeployment，更贴近业务场景，满足简单多样的容器上云需要。 游戏业务个性的复杂性游戏类业务具备多种类型，如房间类游戏、MMO 游戏。无论是哪种类型的游戏，都有诸如大规模的在线玩家、对网络时延和抖动异样敏感、多区多服等特点，游戏后盾服务在设计时为了满足这些需要，人造地会谋求实时高速通信、性能最大化，大量地应用了过程间共享内存通信、数据预加载进内存、跨主机 TCP 通信等技术，极少应用近程数据、RPC，这其实与微服务的要求有点南辕北辙。联合容器化上云的需要，总结来说，游戏类服务个别具备以下个性： 大量地应用共享内存技术，偏有状态服务。超大规模，分辨别服，须要能做到分批灰度公布，为缩小运维难度，最好能实现智能式管制，管制公布规模、速度、步骤。实例扩缩容或更新时须要进行数据搬迁，不能马上退出服务。缩容一个实例前，须要先实现路由变更。如微服务名字通信网格，在缩容一个实例前先要跟名字通信网格的 controller 进行交互，确认是否已实现路由变更，再决定是否删除实例。开房间对局类游戏在缩容或更新前，须要期待实例上的所有对局完结后，再退出服务。为了保障平滑降级，有些游戏后盾服务应用了过程 reload 技术，reload 过程中新版本的过程接替旧版本的过程提供服务，内存数据不失落，降级过程中玩家无感知。所有这些特点，对于 Kubernetes 和云原生上云都是微小的挑战。Kubernetes 原生适宜微服务架构，把所有实例当作家畜而不是宠物。即使是推出了 StatefulSet(最开始起名为 PetSet) 来反对有状态服务，也只是给每个实例设定一个网络和存储的编号，即便实例挂了，拉起一个雷同编号的实例代替即可，并不波及到共享内存失落、数据搬迁、路由变更等简单的流程。这也是起初 PetSet 被改名为 StatefulSet 的起因。要反对游戏这类简单业务的上云，咱们须要更进一步，开发更贴合业务场景的 workload，升高业务接入的门槛和老本。 BCS New Workload: GameDeployment & GameStatefulSetBCS 在服务于腾讯 IEG 泛滥不同类型的包含但不限于游戏业务的容器上云过程中，与各游戏业务及平台探讨业务场景，形象业务共性和需要，同时踊跃学习和借鉴云原生社区的优良开源我的项目如 OpenKruise,argo-rollouts,flagger 等，在 Kubernetes 原生及其它开源我的项目的根底上，研发了 bcs-gamedeployment-operator 和 bcs-gamestatefulset-operator 两个 operator，别离对应 GameDeployment 和 GameStatefulSet 两个增强版的 Kubernetes 工作负载，在原生的 Deployment 和 StatefulSet 根底上实现了一系列加强的个性和性能晋升，以满足简单业务的云原生上云需要。GameDeployment 和 GameStatefulSet 尽管是在服务于游戏业务的的场景中产生，但咱们为其形象进去的个性，其实能符合大多数类型业务特地是简单业务的需要，更强的可控性，更贴近业务的研发和运维公布场景，能极大晋升云原生上云的能力。 ...

近日 K8s 官网称最早将在 1.23版本弃用 docker 作为容器运行时，并在博客中强调能够应用如 containerd 等 CRI 运行时来代替 docker。本文会做具体解读，并介绍 docker 与 containerd 的关系，以及为什么 containerd 是更好的抉择。这里先答复下TKE用户关怀的问题：咱们的集群该怎么办？ TKE集群该怎么办TKE早在 2019年5月就曾经反对抉择 containerd 作为容器运行时。如果新建集群，举荐抉择 containerd 作为容器运行时已有集群在降级到 K8s 1.23（假设 TKE 第一个不反对 dockershim 的 K8s版本，也可能是 1.24）之前，依然能够持续应用 docker 作为容器运行时已有集群通过 TKE 集群降级性能降级到 1.23时， TKE会提供切换运行时为 containerd 的选项。当然，这种状况下没方法做到 Pod 不受影响，只能采纳重装节点的形式来降级已有集群也能够将运行时切换为 containerd ，新增节点会应用 containerd ， 存量节点不受影响依然应用 docker （留神： 这会造成同一集群中 docker 节点与 containerd 节点共存，如果有应用 Docker in Docker， 或者其余依赖节点上 docker daemon 与 docker.sock 的业务，须要提前采取措施来防止产生问题，例如通过按节点标签调度，保障这类业务调度到 docker 节点；或者采纳如前文所述在 containerd 集群运行 Docker in Docker 的计划）当然，在将来 docker 也有可能在外部实现 CRI 或者增加一个 dockershim 过程，如果 docker 做了相应适配，TKE 这边在将来也会进行反对。解读 K8s 弃用 dockershimDocker support in the kubelet is now deprecated and will be removed in a future release. The kubelet uses a module called "dockershim" which implements CRI support for Docker and it has seen maintenance issues in the Kubernetes community. We encourage you to evaluate moving to a container runtime that is a full-fledged implementation of CRI (v1alpha1 or v1 compliant) as they become available. (#94624, @dims) [SIG Node]K8s 在 1.20的 change log 中提到 K8s 将于 1.20版本开始逐渐放弃对 Docker 的反对。在 K8s 的官网博客中也提到具体的申明和一些 FAQ。 ...

概述继上一篇 Thanos 部署与实际 公布半年多之后，随着技术的倒退，本系列又迎来了一次更新。本文将介绍如何联合 Kvass 与 Thanos，来更好的实现大规模容器集群场景下的监控。 有 Thanos 不够吗 ?有同学可能会问，Thanos 不就是为了解决 Prometheus 的分布式问题么，有了 Thanos 不就能够实现大规模的 Prometheus 监控了吗？为什么还须要个 Kvass？Thanos 解决了 Prometheus 的分布式存储与查问的问题，但没有解决 Prometheus 分布式采集的问题，如果采集的工作和数据过多，还是会使 Prometheus 达到的瓶颈，不过对于这个问题，咱们在系列的第一篇 大规模场景下 Prometheus 的优化伎俩 中就讲了一些优化办法: 从服务维度拆分采集工作到不同 Prometheus 实例。应用 Prometheus 自带的 hashmod 对采集工作做分片。然而，这些优化办法还是存在一些毛病: 配置繁琐，每个 Prometheus 实例的采集配置都须要独自配。须要提前对数据规模做预估才好配置。不同 Prometheus 实例采集工作不同，负载很可能不太平衡，管制不好的话依然可能存在局部实例负载过高的可能。如需对 Prometheus 进行扩缩容，须要手动调整，无奈做到主动扩缩容。Kvass 就是为了解决这些问题而生，也是本文的重点。 什么是 Kvass ?Kvass 我的项目是腾讯云开源的轻量级 Prometheus 横向扩缩容计划，其奇妙的将服务发现与采集过程拆散，并用 Sidecar 动静给 Prometheus 生成配置文件，从而达到无需手工配置就能实现不同 Prometheus 采集不同工作的成果，并且可能将采集工作进行负载平衡，以防止局部 Prometheus 实例负载过高，即便负载高了也能够主动扩容，再配合 Thanos 的全局视图，就能够轻松构建只应用一份配置文件的超大规模集群监控零碎。上面是 Kvass+Thanos 的架构图: 更多对于 Kvass 的具体介绍，请参考 如何用 Prometheus 监控十万 container 的 Kubernetes 集群 ，文章中具体介绍了原理和应用成果。 ...

近期，腾讯云 Serverless 团队公布了 Serverless SSR 产品，反对将 Next.js，Nuxt.js 等框架的利用疾速部署和托管，那么，明天咱们就通过一个 Next.js 官网案例一起，来理解下该产品有哪些个性吧！ 一、写在后面：Next.js & SSR 是什么关系？Server-Side-Rendering（SSR）泛指服务端渲染的技术，指的是在 Server 端将 HTML 渲染好，再返回给 Client 端。并且 SSR 是在对页面每个申请收回时，都会从新抓取和生成页面（和 SSG 动态页面生成相比，是更加动静的渲染形式）。 Next.js 是一个轻量级的 React 服务端渲染利用框架。反对多种渲染形式，包含客户端渲染、动态页面生成、服务端渲染。应用 Next.js 能够不便的实现 SSR，即页面的服务端渲染。 二、服务端渲染 SSR（Server Side Render）Next.js 框架反对客户端渲染 CSR (Client Side Render)，动态页面生成 SSG（Static Site Generation）以及服务端渲染 SSR (Server Side Render)。用户能够针对不同的场景，选用不同的渲染形式。 因为 SSR 能够动静渲染页面并加载内容，因而次要有以下两个劣势： 首屏开启工夫更快，SEO 更加敌对反对生成用户相干内容，不同用户后果不同在 Next.js 框架中，SSR 的实现次要通过 getServerSideProps 办法获取内容，之后在后端调用 renderToString() 的办法，把整个页面渲染成字符串。 三、基于 Next.js SSR 的博客零碎搭建接下来咱们能够通过实战来验证下成果。通过 Next.js 官网的博客搭建教程，能够很具体的理解到框架的应用原理，并且波及了丰盛的性能点，如下所示： 搭建单页利用页面之间互相导航Next.js 对动态资源，元数据和 CSS 的解决预加载（SSR 和 SSG）及数据获取动静页面的路由API 路由（Serverless 函数）和 Github Actions 等 CI 买通接下来，咱们能够将这个博客疾速部署到 Serverless SSR 平台中，因为教程前半部分次要是对 Next.js 框架的教学，本文中间接将博客仓库代码下载并部署，步骤如下。 ...

在 TKE 上利用 HPA 实现业务的弹性伸缩概述Kubernetes Pod 程度主动扩缩（Horizontal Pod Autoscaler，以下简称 HPA）能够基于 CPU 利用率、内存利用率和其余自定义的度量指标主动扩缩 Pod 的正本数量，以使得工作负载服务的整体度量程度与用户所设定的目标值匹配。本文将介绍和应用腾讯云容器服务 TKE 的 HPA 性能实现 Pod 主动程度扩缩容。 应用场景HPA 主动伸缩个性使容器服务具备非常灵活的自适应能力，可能在用户设定内疾速扩容多个 Pod 副原本应答业务负载的急剧飙升，也能够在业务负载变小的状况下依据理论状况适当缩容来节俭计算资源给其余的服务，整个过程自动化毋庸人为干涉，非常适合服务稳定较大，服务数量多且须要频繁扩缩容的业务场景，如：电商服务、线上教育、金融服务等。 原理概述Pod 程度主动扩缩个性由 Kubernetes API 资源和控制器实现。资源利用指标决定控制器的行为， 控制器会周期性的依据 Pod 资源利用状况调整服务 Pod 的正本数量，以使得工作负载的度量程度与用户所设定的目标值匹配。其扩缩容流程和阐明如下： 提醒：目前这一性能处于 beta 版本，且 Pod 主动程度扩缩不适用于无奈扩缩的对象，比方 DaemonSet 资源。 HPA Controller：管制 HPA 扩缩逻辑的管制组件。 Metrics Aggregator：度量指标聚合器。通常状况下，控制器将从一系列的聚合 API（metrics.k8s.io、custom.metrics.k8s.io 和 external.metrics.k8s.io）中获取度量值。 metrics.k8s.io API 通常由 Metrics 服务器提供，社区版可提供根本的 CPU、内存度量类型，相比于社区版，TKE 应用自定义 Metrics Server 采集可反对更宽泛的的 HPA 的度量指标触发类型，提供包含 CPU 、内存、硬盘、网络和 GPU 相干指标，理解更多具体内容参阅 TKE 主动伸缩指标阐明。 ...

1 计划介绍大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业，为业务解决海量存储和海量剖析的需要。但数据量的爆发式增长，对数据处理能力提出了更大的挑战，同时对时效性也提出了更高的要求。实时剖析已成为企业大数据分析中最要害的术语，这象征企业可将所有数据用于大数据实时剖析，实现在数据承受同时即刻为企业生成剖析报告，从而在第一工夫作出市场判断与决策。典型的场景如电商大促和金融风控等，基于提早数据的剖析后果曾经失去了价值。另外随着云原生时代的到来，云原生天生具备的高效部署、麻利迭代、云计算资源老本和弹性扩大等劣势，正在减速和缩短业务零碎落地过程。云原生同样可助力大数据这一过程。 本文次要介绍如何利用 Kubernetes 实现云原生大数据实时剖析平台。 2 总体架构 Data Streams：基于 Kafka 的数据流接入计划Data Computations：基于 Spark Streaming 与 Flink 的流计算计划Data Pipeline：基于 TKDF（Tencent Kubernetes Data Flow） 的数据工作流计划Data Store：基于 Iceberg 与 HDFS 的数据湖计划Data Interactive Analysis：基于 Spark SQL 与 Presto 的 SQL 交互式剖析计划Data Intelligence：基于 Metabase 的数据可视化计划以及若干数据接入形式Data Infrastructure：基于 TKBS（Tencent Kubernetes Bigdata Suite）的云原生大数据套件计划，可帮忙用户一键在 Kubernetes 上部署生产可用的大数据平台；基于 TKE / EKS / TKEStack 的 Kubernetes 引擎计划，可为用户提供生产、管控和应用 Kubernetes 集群服务3 数据接入流在实时剖析中，须要继续、疾速、实时地承受源源不断的数据与事件，作为整个剖析平台的数据起源与入口。这个过程最好是基于流的、高吞吐、可扩大、可对接支流计算引擎。咱们抉择 Apache Kafka 作为事件流解决的解决方案。 Apache Kafka 是一个分布式流解决平台，被很多公司宽泛应用于数据管道、流剖析、数据集成，消息中间件等畛域。Kafka 适宜场景包含： 音讯队列：结构实时流数据管道，它能够在零碎或利用之间牢靠地获取数据流解决：构建实时流式应用程序，对这些流数据进行转换或者影响Apache Kafka 可通过容器化部署在 Kubernetes，充分利用 Kubernetes 资源主动部署、主动扩大、一次配置任意运行等能力做到云原生赋能。 ...

11 月 29 日，由腾讯云与微信联结主办的第二届“小程序·云开发”技术峰会在北京召开。官网颁布的数据显示，云开发的注册用户数达到 56 万，较去年同期增长 1.5 倍，服务超过 100 万开发者，日调用次数超过 7 亿。这标记着，云开发曾经成为国内最大的 Serverless 开发平台。 “小程序·云开发”是腾讯云与微信联合推出的微信官网云原生开发平台，平台采纳 Serverless 架构，集成腾讯云云函数、容器、云存储、云数据库等后端能力，让开发者无需自行搭建、运维服务器，即可在平台上开发、上线利用。除了小程序，云开发还反对公众号、Web 利用、H5 等，将来还将向 App 等更多端拓展，开发者能够一次开发、多端部署，显著晋升开发效率、降低成本。 腾讯云副总裁刘颖指出，过来一年多的实际数据显示，借助云开发，利用开发的人力老本能够升高50%、云资源应用老本可升高 30%，“云开发集成了微信生态和腾讯云的各项能力，是腾讯 C2B 策略的技术抓手。” (腾讯云副总裁刘颖) 从去年的“不止于快”，到往年的“从新定义开发”，腾讯在云开发上布局速度一直放慢，门路也更加明确。通过丰盛本身产品能力和利用场景，云开发进一步扩充开发者生态：一方面，云开发简化后端服务调用，新增了云托管服务，反对多语言、多框架，让开发者成为“全栈开发者”；另一方面，云开发新推出低代码开发平台，让产品、经营等疾速搭建利用，越来越多的角色借助云开发成为“开发者”。 从单点云开发到全面云开发过来一年间，云开发继续整合微信开发生态接口，产品能力不断丰富。微信小程序及云开发开创团队外围负责人林超示意，微信生态正在从单点云开发进入到全面云开发。 （微信小程序及云开发开创团队外围负责人林超） 在场景方面，通过环境共享、动态托管等，实现从小程序向公众号网页，即 Web 端开发的场景拓展，进一步满足开发者的多端业务诉求。 在能力方面，云调用不仅反对小程序服务端 API 免鉴权调用，也反对公众号服务端、微信领取能力、微信广告能力的免鉴权调用，让开发者更简略便捷地调用整个微信生态凋谢能力。 在服务模式上，除了提供函数级别的 Serverless 化部署形式以外，云开发也提供了兼容 Knative 生态规范的 Serverless 容器服务模式，即云托管。在云托管模式下，无论是前端开发者、还是后盾开发者，都能够应用云开发部署小程序和网页，不受语言和框架限度。 同时，云开发已全面反对服务商的小程序 SaaS 部署模式，提供批量操作接口，实现云资源的对立治理和财务结算，进而晋升服务商的小程序 SaaS 交付效率，升高前期运维老本。 低码平台，人人都能够是“开发者”在当天的峰会上，腾讯云正式推出云开发低代码平台，进一步升高利用开发的门槛。低代码开发平台是指无需编码或通过大量代码就能够疾速生成应用程序的开发平台，用户能够通过拖拽相应的功能模块，创立利用。 腾讯云副总裁刘颖指出，通过低代码开发平台，没有技术背景的产品、经营也能够用云开发做利用。在开发门槛极大升高之后，人人都是能够是“开发者”。对工程师而言，低码平台是一个晋升生产效率的工具，防止进行重复性工作，能够更加专一于业务逻辑翻新、专一架构和算法设计。 以粤省事小程序为例，业务人员要在小程序中开发一个新的“贫苦认证”性能。应用低代码平台开发，间接复用了政务根底组件和已有业务逻辑形象，代码行数从 2000 多行升高到 61 行，文件个数从 42 个缩减为 1 个，整体的交付效率晋升了至多 5 倍。 联结行业启动制订首个云开发规范会上，中国电子技术标准化研究院联结腾讯云及泛滥行业头部企业，发表独特启动《信息技术 云计算 云开发通用技术要求》规范编制工作。该规范由腾讯云牵头，为云计算畛域首个云开发标准化方向的规范。 云开发规范编制，招集了产业泛滥开发者、服务商、云厂商等，推动行业在产品标准、互联互通等层面达成共识，借助云计算规范推动云开发在更多场景、更多行业落地，为用户提供标准化的云原生一体化开发环境和工具。 ...

IMWeb 团队附属腾讯公司，是国内最业余的前端团队之一。 IMWeb 团队专一前端畛域多年，负责过 QQ 材料、QQ 注册、QQ 群等亿级业务。目前聚焦于在线教育畛域，精心打磨 腾讯课堂、企鹅辅导及 ABCmouse 三大产品。 学习成就幻想，咱们心愿能用技术扭转教育，扭转世界。 前言：现在的 Serverless 能够说是一大有后劲的新技术方向，尤其在当下上云的热潮中，Serverless 因其免运维、主动扩容、反对多种编程语言等劣势，对前端来说，是一大晋升服务开发、保护效率的利器也是可尝试全栈倒退的方向，但也因为其新，对落地到团队开发中，联合团队开发流也是遇到了一些挑战，本文将分享 IMWEB 团队对 Serverless 的实际计划一、IMWEB 团队 Serverless 研发模式的演进与思考在过来一、两年，咱们团队在多个服务项目中尝试应用 serverless，腾讯云 Serverless 提供了一站式服务，通过应用该服务，前端可独立实现接口服务开发，对前端集体而言可往全栈倒退，也因而可缓解团队后盾人力缓和问题 在开发 Serverless 云函数的过程中，咱们也遇到了比照传统服务，云函数开发的一些挑战点 （1）云函数开发特点前端传统我的项目的开发流模式绝对曾经比拟成熟，通过 git 协同治理代码， 再通过 CI 来标准我的项目的部署流程，整个工作流能够查看、回滚代码，部署也做到了自动化 再来看云函数的开发特点： 云函数独立的账号和权限治理以函数为单位进行创立、更新和部署创立网关 API 与函数关联，借此可通过网关 API 拜访到云函数以上是最根底的开发云函数三个根底 而云函数的创立、更新有两种形式： 腾讯云官网云函数控制台，可视化的操作界面，点击按钮即可创立、更新通过 CLI 创立，SERVERLESS 提供 SDK，调用 SDK 可实现自定义创立、更新操作，其长处为灵便编写，也易于做成工程化思考团队的合作，第二种形式通过调用 SDK 的形式因其灵便更适宜定制为团队标准 总结下来能够看到云函数开发的三个个性： 因其有独立于 git 账号的云函数账号，导致了云函数的代码不足像 GIT 一样能够查看历史代码版本，代码批改记录等因其有多重形式能够用来创立、更新函数，导致多人合作时，有相互笼罩云函数的危险提供的云函数网关，可帮忙疾速配置拜访云函数，而无需运维同学帮忙做域名指向，机器申请等 （2）团队合作上手云函数开发问题在初期团队摸索尝试云函数开发时，比照传统我的项目的开发流，云函数的开发步骤更多，也暴露出了一些毛病： 1) 上手老本高首先有不小的学习老本，像云函数配置文件，云函数官网界面操作学习老本，理论应用时，因为云函数网关 API 链接过长、域名限度等，须要配置 nginx，用特定域名拜访云函数网关 API，因为少数前端对 nginx 部署，导致有了 nginx 学习老本 ...

通过一个月的迭代开发，终于初步实现酷瓜云课堂的 v1.2.0 版本，此次更新修复了以往版本呈现的问题，最次要的是实现了客户端所须要的API，当前H5挪动端，小程序，APP客户端就能够陆续的公布了。 还有一个重大变动就是应用协定的变更，原来的自定协定变更为常见的GPL2.0协定，再也不是网友戏称的挂羊头卖狗肉的 "假开源"了。 我的项目介绍酷瓜云课堂，依靠腾讯云根底服务架构，采纳C扩大框架Phalcon开发，GPL-2.0开源协定，致力开源网课零碎，开源网校零碎，开源在线教育零碎。 零碎性能实现了点播、直播、专栏、会员、微聊等，是一个残缺的产品，具体性能我也不想写一大堆，本人体验吧！ 托管仓库https://gitee.com/koogua/course-tencent-cloudhttps://github.com/xiaochong0302/course-tencent-cloud在线体验情谊提醒： 系统配置低（1核 1G 1M 跑多个容器），切莫压测课程数据来源于网络（无本质内容），切莫购买治理后盾已禁止数据提交，私密配置已过滤演示帐号：13507083515 / 123456 (前后台通用) 桌面端演示： 前台演示后盾演示挪动端演示： 领取流程演示： MySQL晋升课程全面解说MySQL架构设计（0.01元）Nginx入门到实际Nginx中间件（0.01元）数据库与中间件的根底必修课（0.02元）Tips: 测试领取流程请用手机号注册一个新账户，这样能力接管到订单告诉，以及防止课程无奈购买 我的项目组件后盾框架：phalcon 3.4.5前端框架：layui 2.5.6， layim 3.9.5（已受权）全文检索：xunsearch 1.4.9即时通讯：workerman 3.5.22根底依赖：php7.3， mysql5.7， redis5.0装置指南运行环境搭建零碎服务配置开发计划桌面端：进行中挪动端：进行中小程序：待启动意见反馈在线反馈（举荐）QQ交换群: 787363898通过这个我的项目能学到什么？我的项目布局，phalcon，缓存，JWT，即时通讯，全文检索docker，supervisor，devopsgit，linux，php，mysql，redis，nginx有阿里云版吗？阿里云版布局中，之前阿里云服务过期未续费，所以腾讯云版本先出。 代码有加密吗？所有代码都公开（受权代码除外，例如layim），没有所谓的商业版和付费插件。

概述不久前，咱们在文章《如何扩大单个Prometheus实现近万Kubernetes集群监控？》中具体介绍了TKE团队大规模Kubernetes联邦监控零碎Kvass的演进过程，其中介绍了针对规模较大的集群，咱们是如何通过批改Prometheus代码来实现横向扩缩容的。通过计划上的改良，Kvass目前曾经反对以Sidecar的形式实现Prometheus集群化，而不是批改Prometheus代码。因为计划对社区有肯定价值，团队决定将我的项目开源进去，分享给社区。我的项目地址 本文首先将给出Prometheus的单机性能瓶颈，以及现有的社区集群化计划，随后将具体介绍开源版Kvass的设计思维，应用案例及压测后果。 另外，腾讯云容器团队在Kvass的设计思维上进一步优化，构建了反对多集群的高性能云原生监控服务，产品目前已正式公测，欢送读者试用。传送门: https://console.cloud.tencent... 后续章节咱们也将间接应用该产品来展现Kvass对大规模集群的监控能力。 PrometheusPrometheus依附其强劲的单机性能，灵便的PromSQL，沉闷的社区生态，逐步成为云原生时代最外围的监控组件，被寰球各大产商用于监控他们的外围业务。 然而，面对大规模监控指标（数千万series）时，因为原生Prometheus只有单机版本，不提供集群化性能，开发人员不得不通过一直减少机器的配置来满足Prometheus一直上涨的内存。 单机性能瓶颈咱们对单机Prometheus进行的压测，用以探测单个Prometheus分片的正当负载，压测的指标有两个。 确定target数目对Prometheus负载的关系确定series数目和Prometheus负载的关系target相关性咱们放弃总series为100万不变， 通过扭转target个数，察看Prometheus负载变动。压测后果 target数量CPU (core)mem (GB)1000.174.65000.194.210000.163.950000.34.6从表中咱们发现target数目的改变对Prometheus负载的影响并不是强相干的。在target数目增长50倍的状况下，CPU耗费有小量增长，然而内存简直不变。series相关性咱们放弃target数目不变，通过扭转总series数，察看Prometheus的负载变动。 压测后果 series数量 (万)CPU (core)mem (GB)查问1000 series 15m数据(s)1000.1913.150.23000.93920.141.65002.02630.571.5从表中，Prometheus的负载受到series的影响较大，series越多，资源耗费越大。当series数据超过300万时，Prometheus内存增长较为显著，须要应用较大内存的机器来运行。压测过程中，咱们应用了工具去生成预期数目的series，工具生成的series每个label的长度及值的长度都较小，固定为10个字符左右。咱们的目标是察看绝对负载变动，理论生产中因为label长度不同，服务发现机制的耗费不同，雷同的series数目所耗费的负载会比压测中高不少。现有集群化计划针对单机Prometheus在大规模数据监控时的性能瓶颈问题，社区目前曾经存在一些分片化计划，次要包含以下几种。 hash_modPrometheus官网反对通过Relabel机制，在配置文件中，对采集上来的数据进行hash，通过在不同Prometheus实例的配置文件中指定不同的moduleID来进行分片化，而后通过联邦，Thanos等形式将数据进行对立汇总，如下图所示，读者也能够间接参考【官网文档】。 配置文件宰割还有一种办法是依据业务进行job层面的宰割，不同Prometheus应用齐全独立的采集配置，其中蕴含了不同的job，。 上述计划存在的问题无论是hash_mod的形式，还是配置文件宰割的形式，其本质都是将数据切分到多个采集配置中，由不同Prometheus进行采集。两者都存在以下几个毛病。 对预监控数据要有所理解：应用上述办法的前提是使用者必须对监控对象会上报的数据有所理解，例如必须晓得监控对象会上报某个用于hash_mod的label，或者必须晓得不同job的整体规模，能力对job进行划分。实例负载不平衡：尽管上述计划预期都是心愿将数据打散到不同Prometheus实例上，但实际上通过某些label的值进行hash_mod的，或者罗唆按job进行划分的形式并不能保障每个实例最终所采集的series数是平衡的，实例仍旧存在内存占用过高的危险。配置文件有侵入：使用者必须对原配置文件进行革新，退出Relabel相干配置，或者将一份配置文件划分成多份，因为配置文件不再繁多，新增，批改配置难度大大增加。无奈动静扩缩容：上述计划中的因为配置是依据理论监控指标的数据规模来非凡制订的，并没有一种对立的扩缩容计划，能够在数据规模增长时减少Prometheus个数。当然，用户如果针对本人业务理论状况编写扩缩容的工具的确是能够的，然而这种形式并不能在不同业务间复用。局部API不再失常：上述计划将数据打散到了不同实例中，而后通过联邦或者Thanos进行汇总，失去全局监控数据，然而在不额定解决的状况下会导致局部Prometheus 原生API无奈失去正确的值，最典型的是/api/v1/targets ，上述计划下无奈失去全局targets值。Kvass的原理设计指标针对上述问题，咱们心愿设计一种无侵入的集群化计划，它对使用者体现进去的，是一个与原生Prometheus配置文件统一，API兼容，可扩缩容的虚构Prometheus。具体而言，咱们有以下设计指标。 无侵入，单配置文件：咱们心愿使用者看到的，批改的都是一份原生的配置文件，不必加任何非凡的配置。无需感知监控对象：咱们心愿使用者不再须要事后理解采集对象，不参加集群化的过程。实例负载尽可能平衡：咱们心愿能依据监控指标的理论负载来划分采集工作，让实例尽可能平衡。动静扩缩容：咱们心愿零碎可能依据采集对象规模的变动进行动静扩缩容，过程中数据一直点，不缺失。兼容外围PrometheusAPI：咱们心愿一些较为外围的API，如上边提到的/api/v1/target接口是失常的。架构Kvass由多个组件形成，下图给出了Kvass的架构图，咱们在架构图中应用了Thanos，实际上Kvass并不强依赖于Thanos，能够换成其余TSDB。 Kvass sidecar: 用于接管Coordinator下发的采集工作，生成新的配置文件给Prometheus，也服务保护target负载状况。Kvass coordinator: 该组件是集群的核心控制器，负责服务发现，负载探测，targets下发等。Thanos 组件: 图中只应用了Thanos sidecar与Thanos query，用于对分片的数据进行汇总，失去对立的数据视图。CoordinatorKvass coordinaor 首先会代替Prometheus对采集指标做服务发现，实时取得须要采集的target列表。 针对这些target，Kvass coordinaor会负责对其做负载探测，评估每个target的series数，一旦target负载被探测胜利，Kvass coordinaor 就会在下个计算周期将target调配给某个负载在阈值以下的分片。 Kvass coordinaor 还负责对分片集群做扩缩容。 服务发现Kvass coordinaor援用了原生Prometheus的服务发现代码，用于实现与Prometheus 100%兼容的服务发现能力，针对服务发现失去的待抓取targets，Coordinaor会对其利用配置文件中的relabel_configs进行解决，失去解决之后的targets及其label汇合。服务发现后失去的target被送往负载探测模块进行负载探测。 负载探测负载探测模块从服务发现模块取得解决之后的targets，联合配置文件中的抓取配置（如proxy，证书等）对指标进行抓取，随后解析计算抓取后果，取得target的series规模。 负载探测模块并不存储任何抓取到的指标数据，只记录target的负载，负载探测只对target探测一次，不保护后续target的负载变动，长期运行的target的负载信息由Sidecar保护，咱们将在前面章节介绍。 target调配与扩容在Prometheus单机性能瓶颈那一节，咱们介绍过Prometheus的内存和series相干，确切来说，Prometheus的内存和其head series间接相干。Prometheus 会将最近（默认为2小时）采集到的数据的series信息缓存在内存中，咱们如果能管制好每个分片内存中head series的数目，就能无效管制每个分片的内存使用量，而管制head series理论就是管制分片以后采集的target列表。 基于上边的思路，Kvass coordinaor会周期性的对每个分片以后采集的target列表进行治理：调配新target，删除有效target。 在每个周期，Coordinaor会首先从所有分片取得以后运行状态，其中包含分片以后内存中的series数目及以后正在抓取的target列表。随后针对从服务发现模块失去的全局target信息进行以下解决 如果该target曾经被某个分片抓取，则持续调配给他，分片的series数不变。如果该target没有任何分片抓取，则从负载探测模块取得其series（如果还未探测完则跳过，下个周期持续），从分片中挑一个目前内存中series加上该target的series后仍然比阈值低的，调配给他。如果以后所有分片没法包容所有待调配的targets，则进行扩容，扩容数量与全局series总量成正比。target迁徙和缩容在零碎运行过程中，target有可能会被删除，如果某个分片的target被删除且超过2小时，则该分片中的head series就会升高，也就是呈现了局部闲暇，因为target调配到了不同分片，如果有大量target被删除，则会呈现很多分片的内存占用都很低的状况，这种状况下，零碎的资源利用率很低，咱们须要对系统进行缩容。 当呈现这种情时，Coordinaor会对target进行迁徙，行将序号更大的分片（分片会从0进行编号）中的target转移到序号更低的分片中，最终让序号低的分片负载变高，让序号高的分片齐全闲暇进去。如果存储应用了thanos，并会将数据存储到cos中，则闲暇分片在通过2小时候会删除（确保数据已被传到cos中）。 多正本Kvass的分片以后只反对以StatefulSet形式部署。 Coordinator将通过label selector来取得所有分片StatefulSet，每个StatefulSet被认为是一个正本，StatefulSet中编号雷同的Pod会被认为是同一个分片组，雷同分片组的Pod将被调配雷同的target并预期有雷同的负载。 /api/v1/targets接口上文提到Coordinator依据配置文件做了服务发现，失去了target列表，所以Coordinator实际上能够失去/api/v1/targets接口所须要的返回后果汇合，然而因为Coordinator只做了服务发现，并不进行理论采集，所以target的采集状态（例如衰弱状态，上一次采集工夫等）都无奈间接得悉。 ...

云服务器的业内名称其实叫做计算单元，是云计算服务的重要组成部分，是面向各类互联网用户提供综合业务能力的服务平台。云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将微小的数据计算处理程序分解成无数个小程序，而后，通过多部服务器组成的零碎进行解决和剖析这些小程序失去后果并返回给用户。 云服务器在近几年失去了疾速遍及，曾经有不少的企业开始应用云服务器代替传统服务器来为本人网站服务。它的操作形式简略，具备弱小的灵活性，绝对传统服务器来说稳定性更高，这都是云服务器受到欢送的起因。那么用户应用云服务器应该留神哪些问题呢？ 云服务器平台的构建，须要思考现有物理集中的IT资源集群，并以此为根底实现虚拟化，建设起面向未来需要、面向倒退的动静计算资源分配治理和服务自动化平台，这种云平台须要反对弱小的延展性和可扩充性，从而帮忙用户以最小的老本获取高度伸缩、高可用的计算资源。 云服务器租用且无需领取押金，且老本较低。具备疾速供给和部署能力，用户在提交云主机租用申请后可实时开明，立刻取得服务。业务反对平滑扩大，当用户业务规模扩张时，可疾速实现业务扩容。应用云服务器，用户能够不便地进行近程保护，收费重装系统 硬件级别上实现云主机之间的齐全隔离；还可能为内置冗余的共享存储和智能备份，物理服务器失败可在几分钟内主动复原。 云服务器的用户群体个别是比拟重视主机服务性价比，并且对业务弹性拓展能力有需要，可能疾速实现分布式部署，并且有零碎高可用性和疾速复原需要，心愿可能轻松且简略管理系统的。这些需要在传统的物理服务器上难以实现，然而在云服务畛域却可能轻松地实现。 云服务器通常使用到的技术有对于分布式存储、资源调度方面和虚拟化技术。利用服务器虚拟化，将服务器的CPU、内存、磁盘等硬件集中管理，通过集中式动静按需分配，晋升资源利用效率。同时存储虚拟化是将存储资源的逻辑视图和物理存储拆散，为零碎提供无缝的资源管理。 云服务器的治理服务，个别采纳的都是热备的形式，针对某个节点设计所有服务器，共享资源，网络管理，同时调整整个阶段服务数据。给计算机网络服务调配治理，为计算服务器网站提供近程相应下载，治理服务器还会对运行数据进行采集程序，定时将各种性能数据完满的整合在一起，而后发送到地方数据采集服务器中，针对存储服务器能够设施内存以及容量比拟大的服务器，通过集群文件建设一个对立的数据管理核心。因而具备简化运维流程，升高运维老本的特点。 云服务器不仅仅解决了传统主机须要面临的一些问题，而且在应用上其显得更加的简略不便，让您的应用变得更加的平安。这也是云服务器特地受中小企业和集体站长的青眼的重要起因。

一、云函数反对 CLS 触发器正式公布公布工夫： 2020-11-23 产品介绍： CLS 是支流函数触发场景，本次版本更新次要拓展了云函数的应用场景，使云函数能够间接生产到日志触发内容。 外围场景如下： ETL 日志加工 日志数据通过云函数进行日志荡涤，日志加工，格局转换等操作CLS 转储至 Ckafka 日志数据通过云函数进行日志荡涤等操作并投递至 CkafkaCLS 转储至 COS 日志数据通过云函数进行日志荡涤等操作并投递至 COSCLS 转储至 ES 日志数据通过云函数投递至 ES产品性能： 通过函数解决服务，能够疾速实现云上资源（云服务器 CVM，CDN，容器等）的运行日志采集、ETL（Extraction-Transformation-Loading）加工、音讯转储等简单的日志解决工作。 函数解决为异步过程，但凡收集到日志服务的数据，均能通过配置将数据投递到云函数进行生产解决，用户只须要在日志服务控制台进行简略的配置，即可实现日志服务 CLS 对接云函数生产。 产品文档： https://cloud.tencent.com/doc...https://cloud.tencent.com/doc... 二、云函数反对 Ckafka 音讯转储至 Elasticsearch 正式公布公布工夫： 2020-11-17 产品介绍： 音讯队列 Ckafka 单干能力拓展，反对用户转储音讯的能力，用户能够应用云函数将 Ckafka 音讯转储至 ES 进行生产和治理，便于海量数据存储搜寻、实时日志剖析等操作。 产品文档： https://cloud.tencent.com/doc... One More Thing立刻体验腾讯云 Serverless Demo，支付 Serverless 新用户礼包 ???? serverless/start 欢送拜访：Serverless 中文网！

前言这是一个 JAVA 开发的订单后盾利用（没错！就是那个让有数大学生痛不欲生的订单后盾零碎），联合 Serverless 这一无服务器思维，尝试通过云函数 + API 网关 + 云数据库的组合来部署 Springboot 的胜利之作。 本文作者：Freeeeeedom该利用提供了残缺的用户登录验证、接口数据验证、订单流 (CRUD) 等弱小的性能，而且在本地开发调试时也能模仿 API 网关调用云函数（本地 Java 开发云端部署不是问题），还兼容了云音讯队列 CMQ 的调用，以便后续开发引入云中间件。 同时，这种部署形式也能让其余的 Springboot 很快地转换为云函数部署。 为响应国家「十四五打算」的环保打算，顺便的钻研了一下传说中的 Serverless 计划（省服务器 ????），于是便有了这次尝试。 语言和框架JAVA 天下第一**，当然 c/c++/c#/node/python/go/php/vb 这些也不错JAVA 的单体利用还能选什么呢？只能是 Springboot 啊部署筹备注册个腾讯云账号开明以下产品权限（云函数、API 网关、对象存储）财力容许的话还能够购买数据库服务（因为年少轻狂打折时我购买了这俩很长很长时间)mysql数据库redis数据库 部署计划订单利用来说的话，必然是提供 restful 的接口，所以在对立 VPC 内采纳了云函数 + API 网关的模式提供接口，于是就有了以下计划： 利用主体部署在云函数应用 API 网关作为函数入口页面则是应用了对象存储部署数据库方面则应用了同一 vpc 下的云数据库(财力无限只尝试了 mysql、redis，实践上其余应该都可行)尝试部署要让 JAVA 工程部署到云函数上，首先理解什么是云函数(以下摘自微信凋谢文档) 云函数即在云端（服务器端）运行的函数。在物理设计上，一个云函数可由多个文件组成，占用一定量的 CPU 内存等计算资源；各云函数齐全独立；可别离部署在不同的地区。开发者无需购买、搭建服务器，只需编写函数代码并部署到云端即可在小程序端调用，同时云函数之间也可相互调用。云函数其实就是将业务拆分成函数粒度部署在云上，那么就写了个简略的 demo 部署到云函数上，并且配上了 API 网关尝试调用。 /** * 纯javascf疾速开发部署(不走springboot) * * @author Freeeeeedom * @date 2020/10/24 10:31 */public class Scf { /** * log Object */ private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(Scf.class); private static DruidDataSource dataSource1 = new DruidDataSource(); static { //此处加载或批改数据源 多数据源配置多个 dataSource1.setUsername("Freeeeeedom"); dataSource1.setUrl("jdbc:mysql://Freeeeeedom?autoReconnectForPools=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai"); dataSource1.setPassword("Freeeeeedom"); dataSource1.setMinIdle(1); dataSource1.setMaxActive(5); dataSource1.setMaxWait(10000); dataSource1.setValidationQuery("SELECT 1 from dual"); log.info("数据源加载ok~"); } /** * 纯scf入口参数 * * @param insertParam 入参 * @return java.lang.Object 执行后果 * @author Freeeeeedom * @date 2020/10/24 10:31 */ public Object pure(Map<String, Object> insertParam) { log.info("param:{}", gson.toJson(insertParam); Gson gson = new GsonBuilder().disableHtmlEscaping().create(); try { Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); } catch (ClassNotFoundException e) { log.error("外部解决异样", e); } Map response = new HashMap(); JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate(); jdbcTemplate.setDataSource(dataSource1); Map order = jdbcTemplate.queryForMap("select order_id,create_time from `order` limit 1"); log.info(order.toString()); return buildResponse(gson, gson.toJson(order), response); } private Object buildResponse(Gson gson, String json, Map response) { Map<String, String> headers = new HashMap(1); headers.put("Content-Type", "application/json"); response.put("statusCode", HttpStatus.OK.value()); response.put("headers", headers); response.put("body", json); return gson.toJson(response); }}只须要打包好代码，而后将入口函数设置为 scf.Scf::pure 就实现了接收数据，而后从数据库查问了第一个订单的 id 和创立工夫并且返回的能力： ...

随着容器技术的倒退成熟，越来越多的组件迁徙到容器，在技术迁徙过程中，数据库，游戏，AI 这些组件对容器网络性能（时延，吞吐，稳定性）提出了更高的要求。为了失去更优的时延和吞吐体现，各大云厂商都在致力于缩短节点内容器的网络拜访链路，让数据包能尽可能快地转发到容器网卡。 腾讯云容器服务 TKE 借助智能网卡推出下一代容器网络计划，该计划实现了一个 Pod 独占一张弹性网卡，不再通过节点网络协议栈（default namespace），极大缩短了容器拜访链路，缩短了拜访时延，并使 PPS 能够达到整机下限。该计划实现了短链接场景下 QPS 相比之前容器网络计划（策略路由计划，网桥计划）晋升 50%-70%；长链接场景下 QPS 晋升 40%-60%。 因为不再通过节点网络协议栈，传统基于 iptables 和 IPVS 的 ClusterIP service 拜访计划不能间接实用于该计划。为了实现该计划下 Pod 能够间接拜访 ClusterIP service，TKE 推出 share-NS IPVS 计划，使得在容器网络命名空间下也能够拜访到节点网络协议栈的 IPVS 规定，同时配合 CLB 直通 Pod，实现了残缺意义上的弹性网卡直通。 该计划实现了针对 ClusterIP service 短链接场景下 QPS 相比 iptables 计划晋升 40%-60%，IPVS 计划晋升 70%-90%；长链接场景下 QPS 相比 iptables 计划晋升 30%-50%，IPVS 计划晋升 50%-70%。 新一代容器网络计划推出背景在介绍新一代容器网络计划前，先和大家介绍一下 TKE 现有网络计划，和现有网络计划面临的挑战，以及客户新诉求。 现有网络计划介绍腾讯云容器服务 TKE 目前提供了两种容器网络模式可供用户抉择应用。 GlobalRouter 模式：基于 vpc 实现的全局路由模式， 目前是 TKE 默认网络计划。该模式依靠于 vpc 底层路由能力，不须要在节点上配置 vxlan 等 overlay 设施，就能够实现容器网络 和 vpc 网络的互访，并且相比于 calico/flannel 等网络计划，因为没有额定的解封包，性能也会更好。 ...

咱们每天都在拜访不同的网站，比方百度，那咱们在浏览器输出 www.baidu.com 背地产生了什么，百度又是如何提供服务的呢。 首先咱们要明确内网IP和公网IP的区别。 1、公网IP和内网IP如图，如果我在某学校拜访百度，正在应用着校园网，首先校园网的路由器会把咱们的内网IP转换成外网的IP，如何进行寻址、网关转发，最初找到百度的服务器公网IP，而后我的集体PC就和百度的服务器建设了链接，这样就能够相互通信了。 整个网络的服务建设是很简单的，波及譬如IP封装、ARP寻址、三次握手、防火墙等等。这些就留给你们缓缓钻研了。 咱们只须要明确，公网IP具备世界范畴的唯一性，而域名baidu.com的公网IP解析为 39.156.69.79 ，所以咱们拜访百度的时候，就是向IP为39.156.69.79的服务器建设连贯。 所以，只须要领有一个公网IP，你就能够建设本人的服务器；尽管集体也能够申请公网IP，然而这个比较复杂而且没有商用服务器不便，个别咱们都是抉择商用的服务器。比方腾讯云，在租用云服务器方面就有很多劣势，知名品牌，价格优惠，业余售后等，是很多企业的第一抉择。 2、抉择云服务商以腾讯云为例，登录腾讯云，如果你想取得更优惠价格的话，能够分割业余靠谱的腾讯云代理商租用云服务器。 这里我抉择购买轻量应用服务器 lighthouse，抉择的是1核2G 5M，零碎镜像抉择Centos7.6 ，购买结束，而后进入控制台。这边强调一下，租用云服务器要依据本人的需要来配置，包含地区、镜像等，不太懂的能够征询代理商再抉择。3、相熟控制台首先咱们须要重置一下明码，而后重启。而后上面能够看到腾讯云给你调配的IP了。比方我的公网IP是119.29.62.179 防火墙这里默认设置了端口凋谢的规定，如果你的服务器须要应用其余端口，比如说后续咱们须要凋谢MySQL的3306端口，也须要到这里设置，否则近程是无法访问你的数据库的。自此，你就能够和这台服务器游玩了。 4、登录服务器登录服务器须要应用终端工具，这里我应用 MobaXterm。MobaXterm 是一个终端工具。输出你的ip和账户名，如何再输出明码，就能够了。 输出ip账户查看服务器信息

一、API 网关反对响应压缩性能正式公布公布工夫： 2020-11-17 产品介绍： 在 HTTP 场景中，对响应数据进行压缩解决可无效升高数据传输量，达到缩小响应工夫、节俭服务端网络带宽、晋升客户端性能等目标。 产品性能： API 网关默认曾经反对了基于 gzip 压缩算法的响应压缩，该性能的依赖条件如下： 客户端申请中携带 Accept-Encoding 头，并且该字段的值蕴含 gzip。客户端响应 body 大于1KB。响应 body 的 Content-Type 为 text/xml、text/plain、text/css、application/javascript、application/x-javascript、application/rss+xml、application/xml、application/json、application/octet-stream。当客户端申请满足以上条件时，API 网关会将响应 body 压缩后再返回给客户端，并在响应中携带 Content-Encoding: gzip 头。 产品文档： https://cloud.tencent.com/doc... 二、Serverless SSR 控制台正式公布公布工夫： 2020-11-06 产品介绍： Serverless SSR 帮忙用户实现 SSR 框架疾速上云，反对模版创立或本地我的项目迁徙，提供了利用层级的资源管理监控能力，并反对基于 CI 能力实现我的项目的继续构建。 产品性能 疾速迁徙利用通过 Serverless SSR 提供的模版，用户仅需配置利用名称，即可疾速实现 SSR 利用的创立。用户也可通过代码托管或本地上传，仅需几行简略改变，即可实现利用框架的疾速迁徙。 继续开发部署利用迁徙后，用户能够抉择代码托管、本地上传、命令行工具等多种形式，实现我的项目的继续开发部署，操作简略，部署速度快。 实时监控，不便运维部署胜利后，用户可在控制台实时查看根底监控指标和利用级别的监控指标，同时能够查看每次的我的项目部署记录，不便利用的继续运维。 高级能力反对Serverless SSR 反对通过动态资源托管、层部署等高级能力，实现动态资源的主动拆散，缩短利用冷启动工夫，进步我的项目性能。 产品文档： https://cloud.tencent.com/doc... 体验链接： https://console.cloud.tencent... 三、Serverless Framework 的云函数组件反对别名流量配置及函数调用性能正式公布公布工夫： 2020-11-03 产品介绍： Serverless Framework 是业界十分受欢迎的无服务器利用框架，用户应用 Serverless framework 能够进行云函数的函数创立和销毁，本次推出触发函数命令和别名命令，用户应用 Serverless framework 时，还可进行函数调试，函数别名灰度公布。所有触发器均反对别名流量配置。无效晋升了用户应用 Serverless framework 操作云函数的根底能力。 ...

云服务提供商的平安性能“大考”成绩单出炉。 近日，国内权威钻研机构IDC时隔三年公布了的《IDC MarketScape：中国云服务提供商平安能力厂商评估，2020》报告。报告针对云服务商的平安能力，在产品、市场和业务等方面进行了全面、主观的评估，为企业客户抉择更加平安的云服务商提供了牢靠的洽购根据。腾讯云凭借弱小的平安技术后盾、多元化的平安产品架构、全方位的平安防护策略及一站式内建的平安服务，在策略指标评估维度占据劣势，并在整体评估中居于领导者位置。 平安是腾讯云的基石，也是腾讯云的劣势所在。基于全面规划的整体平安架构，通过多元化的平安产品与平安属性，腾讯云实现了全方位的平安防护与部署，包含平安体检(破绽扫描、挂马检测、网站后门检测、端口平安检测等)、平安进攻(DDoS 防护、入侵检测、访问控制来保障数据安全与用户隐衷)以及安全监控与审计，造成事先、事中、预先的全过程防护。同时，腾讯云也在各个层面的产品中实现了对应的平安性能，涵盖鉴权、数据可靠性、监测等，一直优化产品本身的属性。 汇聚寰球顶尖白帽黑客的平安实验室，为腾讯云上平安提供了源源不竭的翻新能源。报告指出，腾讯平安联结实验室一方面可能欠缺腾讯对平安防护将来的布局，另一方面也在背地提供了多种从网络层到终端的平安剖析和防护的技术输入。 除此之外，终端平安也是腾讯云的外围平安劣势之一，依靠海量多源数据的积攒及当先的数据智能解决能力，腾讯云的终端平安技术可能很好地保障云中租户数据安全。而宏大的用户数据库则将以在将来平安大数据和智能剖析畛域体现出的微小劣势，深层次反对腾讯云平安建设的全面化和完善化，为云上租户构建更平安的“云”。 腾讯云还致力于云端大数据解决方案的整合，能为企业提供笼罩根底平台、通用数据利用及行业解决方案等在内的一站式数据分析与开掘服务平台。并通过数据的广度与深度多维度拓展，以海量数据的关联利用，帮助各行业无效打击黑产，躲避危险。 报告认为，在“责任共担”背景下，云原生平安理念正逐渐被云服务提供商纳入到云平台的开发中。目前，腾讯平安围绕平安治理、数据安全、利用平安、计算平安、网络安全五个层面搭建了齐备的云原生平安防护体系，助力腾讯云上百万客户保障资产平安和业务平安，找到兼顾效率、老本和平安的“最优解”。 随同着以腾讯云为代表的云服务商一直加码平安建设，企业减速上云，拥抱数字化转型的步调将更加安稳。 对于IDC MarketScape： IDC MarketScape供应商评估模型旨在为特定市场中信息和通信技术（ICT）供应商的竞争力提供一个概述。钻研办法采纳严格的定性和定量的规范的评分办法，以繁多的图形阐明每个供应商在特定市场中的地位。IDC MarketScape提供了一个清晰的框架，在其中能够对IT和信息通信技术供应商的产品、服务、能力和策略以及以后和将来的市场胜利因素进行有意义的比拟。该框架还为技术买家提供了针对以后或潜在供应商的360度优劣势评估，为技术买家提供参考。

依据数据显示，很多用户常常搜寻长沙云服务器租用哪家好，阐明很多用户对长沙服务商还是很在意的，然而也不晓得如何筛选。在泛滥服务商中，如何抉择适宜本人的长沙云服务器呢？ 多个云服务商候选 咱们在租用云服务器时，切不可太过焦急，所谓“货比三家”才不会吃亏上当。抉择几个比拟出名的云服务器提供商，而后查看这些服务商的相干材料：成立工夫、公司规模、企业文化等。个别成立工夫比拟早，经营经验丰富的提供商是比拟牢靠的。比方腾讯云，业余深耕云服务很多年，在云计算上有丰盛教训，另外还有业余技术团队帮助用户上云，是泛滥用户绝佳的抉择。 服务器速度及稳定性 查看了无关云计算服务商的背景之后，就别离对这些服务商的产品进行检测。咱们能够依据他们提供的案例网站来查看服务器的访问速度，或者应用ping、tracert等命令来对其访问速度及稳固进行检测。 寻找动向服务商的优惠 当对所抉择的几种云服务器进行大抵的评测之后，这时应该曾经抉择出比拟有动向的服务商。而后便能够征询这些服务商现阶段是否有优惠活动。个别状况下，很多云代理商会不定期推出流动，在找到一些优惠券后，对有动向的几家提供商的产品性价比进行比照，而后抉择性价比较高的那个。 查看云服务商的口碑 并不是说最便宜的性价比就高，咱们还须要对所抉择提供商的口碑进行考查。在能承受的价格范畴内，尽量抉择口碑较好的主机商。

网站建设由以下几局部形成：域名、服务器、备案、网站设计开发、测试、上线实现。尽管每个步骤都很重要，然而抉择云服务器租用平台是一门学识，倡议大家须要留神一些问题并谨慎抉择：1.服务器租用线路抉择：这个次要由网站指标客户所在区域决定的，服务器抉择离客户集中区域较近的线路。另外：网站备案的话，则肯定要抉择国内的服务器；香港和国外的服务器是不须要备案就能应用的。2.云服务器的参数抉择：服务器的提供商比拟都，泥沙俱下，如果是低到几十元的，可信度就不高了，毕竟一分价格一分货。还是要抉择正规的服务器提供商，比方大家耳熟能详的云服务器租用平台，腾讯云，他们会在虚拟主机上表明比照价格和主机的具体参数，这样就比较清楚什么价位抉择什么样的参数了。如果网站的拜访流量比拟大，所含文件比拟多，那么则要抉择配置参数比拟高的云服务器了。3.云服务器的兼容性抉择：不同的网站应用不同的开发语言实现的，购买服务器的时候肯定要留神这一点，依据网站的程序、环境，做出正确抉择，理解下主机所具备的性能、是否反对预装软件、是否反对多种网络程序和同时运行等。4.技术支持：云服务器毕竟不是惯例的软件，人人都懂，在服务器呈现一些问题的时候，是否有弱小的技术团队做售后反对，这是很要害的。有些呈现问题找不到售后解决人员，是很急人的一件事件。腾讯云作为首屈一指的云服务器租用平台，背地技术团队的专业性是毋庸置疑的。抉择云服务器租用平台的时候不要自觉，能够和做网站的技术人员进行沟通听取一些倡议，另外本人也要多查多看多进行比照谨慎抉择。

前言本文作者：远哥制作一、什么是 Serverless Framework Serverless Framework 是业界十分受欢迎的无服务器利用框架，开发者无需关怀底层资源即可部署残缺可用的 Serverless 利用架构。Serverless Framework 具备资源编排、主动伸缩、事件驱动等能力，笼罩编码、调试、测试、部署等全生命周期，帮忙开发者通过联动云资源，迅速构建 Serverless 利用没错，就像几天前看到的《Serverless 之歌》外面所说 I'm gonna reduce your ops，它能大幅度加重运维压力，那就开始入手吧！留神开发环境需 Node.js 10.0+，一键全局装置：npm install -g serverless 二、腾讯云 Flask Serverless Component 简介 腾讯云 Flask Serverless Component，反对 Restful API 服务的部署依照常规首先来部署 demo 吧 本地 PyCharm 创立一个新的 Flask 我的项目 手动创立内容为 Flask 的 requirements.txt依照配置文档创立 serverless.yml，例如本我的项目理论应用的残缺内容，首次应用可自行酌情简化将密匙写入 .env（当然，部署的时候也能够抉择微信扫码受权）TENCENT_SECRET_ID=<rm>TENCENT_SECRET_KEY=<rm> 这样基于 Serverless 的 Flask Demo 就部署实现了，接下来持续依照本人的形式写剩下的代码。 三、maimai_DX maimai 是一款街机音游。 在这里放一张动图自行领会一下，原始素材来自「外录 maimai」QZKago Requiem Re:MASTER ALLPERFECT Player: Ruri*R ...

你对Docker, K8s，微服务，边缘容器等等各种云原生技术感兴趣吗？ 你想和更多同行分享你对云原生技术的独特见解吗？ 快来参加腾讯云原生有奖征文活动吧！Cherry机械键盘，Airpodspro等你拿！ 腾讯云原生面向宽广云原生技术爱好者推出征文打算，凡合乎流动规定并通过征选的文稿，将会被公布在腾讯云原生的微信公众号及各大社区相干专栏。参加便有机会获取精美周边礼品哦！ 流动评奖数据统计工夫：2020年11月3日-12月25日15点截止 文章评审：11月10日-12月23日期间继续进行，每篇文稿预计评审工夫为3天，审核通过后会分割作者并排期公布。 后果颁布：主办方将于12月30日依据统计的总阅读数颁布获奖后果 参加形式：集体撰文或多人团队单干出品皆可 投稿形式：点击 这里 提交你的文稿。 征文规定： 1. 内容要求：文章内容必须保障原创性，且需通过腾讯云原生公众号首次对外公布，一经发现侵权行为，勾销流动参加资格。 2. 内容范畴：基于腾讯云容器服务TKE、弹性容器EKS、服务网格TCM、容器服务公有云TKEStack、边缘容器TKE@edge、容器镜像TCR等产品技术内容，具体方向包含但不限于以下： 产品学习/应用攻略利用案例分享技术架构解析/优化行业趋势见解及总结问题及解决方案分享CODING+TKE的最佳实际3. 内容标准：文章内容字数不少于600字，且要求文字通顺、图片清晰、代码标准，文章逻辑及档次清晰，浏览时长倡议在8-15分钟之间 4. 作者权力：参加征文活动的文章作者领有著作权，腾讯云原生所有官号领有使用权。 5. 推广福利：所有胜利被征选的文章将会取得腾讯云原生微信公众号及其在相干技术社区的渠道推广资源 6. 评比规定：评比规定：评奖依照12月25日15点截止的【总阅读数】进行排名。总阅读数=微信文章底部阅读数+点赞数+在看数。1点赞数=10个阅读数，1在看数=10个点赞数。 腾讯云原生有权依据本身经营安顿，自主决定和调整本流动的具体规定，具体流动规定以流动页面规定为准。相干规定一经颁布即产生效劳，参与者该当予以恪守。 参考资料： [1] 腾讯云容器产品体验登录网址：https://console.cloud.tencent... [2] CODING产品体验网址：https://coding.net/products/cd [3] 参考范文1：《TKE基于弹性网卡直连Pod的网络负载平衡》https://mp.weixin.qq.com/s/fJ... [4] 参考范文2：《揭秘日活千万腾讯会议全量云原生化上TKE技术实际》https://mp.weixin.qq.com/s/LQ... [5] 参考范文3：《大型Kubernetes集群的资源编排优化》 https://mp.weixin.qq.com/s/lY... [6] 参考范文4：《大数据平台是否更应该容器化?》 https://mp.weixin.qq.com/s/kK... [7] 参考范文5：《Istio 运维实战系列（1）：利用容器对 Envoy Sidecar 的启动依赖问题》 https://mp.weixin.qq.com/s/iX... [8] 参考范文6：《CD+服务网格灰度公布实际，一文带你体验如何编排更灵便》 https://mp.weixin.qq.com/s/9q... 【腾讯云原生】云说新品、云研新术、云游新活、云赏资讯，扫码关注同名公众号，及时获取更多干货！！

容器的底层实现深度依赖于内核的泛滥个性，如 overlay 文件系统，namespace, cgroup 等，因而内核的性能和稳定性，在很大水平上，决定了整个容器PaaS平台的性能和稳定性。从 TKE 上线三年多以来，上万集群，数十万个节点的经营教训来看，内核问题约占所有节点问题的三分之一。 那么容器场景抉择哪个Linux版本最好呢？在腾讯云，这个答案是 Tencent Linux。 这时候大家应该会有很多的疑难，接下来的 FAQ 会尽力解答大家的疑难。 Tencent Linux是谁保护的？ 基于什么发行版的？是腾讯内核和虚拟化团队负责保护的。Tencent Linux 2.4 基于CentOS 7, 用户态软件包放弃与最新版 CentOS 7 兼容，CentOS 7 版本的软件包能够间接在 Tencent Linux 2.4 中应用 Tencent Linux跟CentOS有什么区别？要害的区别在内核版本，本文前面会具体介绍。 用户态有大量调整，如 YUM 源的配置等，详情请参考官网介绍文档：https://cloud.tencent.com/doc... 内核是什么版本？Tencent Linux 2.4 目前是4.14内核。代码和 rpm 包在 GitHub 能够获取： https://github.com/Tencent/Te...。年底会推出5.4版本。 Tencent Linux跟TKE的Optimized镜像是什么关系？它们的内核是一样的，但Tencent Linux 2.4 是CVM公共镜像， TKE Optimized镜像是市场镜像。 TKE将应用Tencent Linux2.4来代替CentOS 7.6 TKE Optimized以及Ubuntu18.04 TKE Optimized。曾经在应用CentOS 7.6 TKE Optimized和Ubuntu18.04 TKE Optimized的集群还能够持续应用，但当前新建集群将不再反对这两种镜像。 预计11月下旬起，TKE用户能够自行在控制台操作，将集群新创建的节点的OS镜像切换为Tencent Linux2.4，操作入口如下图(把操作系统批改为Tencent Linux2.4)： ...

怎么租用云服务器？近年来，云计算的技术迅速晋升，被使用到很多行业畛域。云主机是在云计算的基础设施利用上的重要组成部分，也越来越受到企业的青睐。 上面咱们介绍下对于云服务器租用的攻略内容，心愿能够帮忙网友们在抉择云主机时找到方向。 多个云服务商候选 咱们在租用云服务器时，切不可太过焦急，所谓“货比三家”才不会吃亏上当。抉择几个比拟出名的云服务器提供商，而后查看这些服务商的相干材料：成立工夫、公司规模、企业文化等。个别成立工夫比拟早，经营经验丰富的提供商是比拟牢靠的。比方腾讯云，业余深耕云服务很多年，在云计算上有丰盛教训，另外还有业余技术团队帮助用户上云，是泛滥用户绝佳的抉择。 服务器速度及稳定性 查看了无关云计算服务商的背景之后，就别离对这些服务商的产品进行检测。咱们能够依据他们提供的案例网站来查看服务器的访问速度，或者应用ping、tracert等命令来对其访问速度及稳固进行检测。 寻找动向服务商的优惠 当对所抉择的几种云服务器进行大抵的评测之后，这时应该曾经抉择出比拟有动向的服务商。而后便能够征询这些服务商现阶段是否有优惠活动。个别状况下，很多云代理商会不定期推出流动，在找到一些优惠券后，对有动向的几家提供商的产品性价比进行比照，而后抉择性价比较高的那个。 查看云服务商的口碑 并不是说最便宜的性价比就高，咱们还须要对所抉择提供商的口碑进行考查。在能承受的价格范畴内，尽量抉择口碑较好的主机商。

概述有时候，集群资源莫名被删除或批改，有可能是人为误操作，也有可能是某个利用的 bug 或恶意程序调用 apiserver 接口导致，须要找出 "真凶"。这时候，咱们须要为集群开启审计，记录 apiserver 的接口调用，而后依据条件检索和剖析审计日志来找到起因。 对于 TKE 的集群审计简介与根底操作，请参考官网文档 集群审计。因为集群审计的数据存储在日志服务，所以咱们须要在日志服务控制台去对审计后果进行检索和剖析，检索语法请参考 日志检索语法与规定，要进行剖析就还须要写日志服务所反对的 SQL 语句，请参考 日志服务剖析简介。 注: 本文仅实用于 TKE 集群场景示例上面给出一些集群审计应用场景和查问的示例。 找出是谁做的操作如果节点被封闭了，不晓得是哪个利用或人为操作的，须要查出来，能够在开启集群审计后，应用上面的语句来检索: objectRef.resource:nodes AND requestObject:unschedulable版面设置能够设置显示 user.username, requestObject 和 objectRef.name 三个字段，别离示意做操作的用户、申请内容以及节点名称: 从上图能够看出，是 10001****958 这个子账号在 2020-10-09 16:13:22 的时候对 main.63u5qua9.0 这台节点进行了封闭操作，咱们在 拜访治理-用户-用户列表 里能够依据账号 ID 找到对于这个子账号的详细信息。 如果某个工作负载被删除，想晓得是谁删除的，这里以 deployments/nginx 为例来查问: objectRef.resource:deployments AND objectRef.name:"nginx" AND verb:"delete"查问后果: 揪出导致 apiserver 限频的真凶apiserver 会有默认的申请频率限度爱护，防止恶意程序或 bug 导致对 apiserver 申请频率过高，使得 apiserver/etcd 负载过高，影响失常申请。如果产生了限频，咱们能够通过审计来找出到底是谁在发大量申请。 如果咱们通过 userAgent 来剖析统计申请的客户端，首先须要批改下日志主题的键值索引，为 userAgent 字段开启统计: ...

前述本系列前序文章，曾经对硬件层进行了具体的阐明，解说了设施性能、开发、灌装等环节的过程。本篇将对数据上云后的相干流程，进行阐明。 因为我的项目平台继续建设中，以后已开源信息为二期版本，所以本篇内容均基于此版本能力进行阐明。此版本架构进一步优化了数据鉴权及数据库爱护。 本文将分为两个局部： 架构组成：技术角度，拆解设计逻辑模块实现：性能角度，解说实现逻辑【注1】二期版本首页成果 【注2】在建三期版本首页成果 【注3】在建三期版本中，退出了 日志服务 、对象存储、小程序性能。提供灵便的日志存储与高速检索能力、 低成本的数据库备份+复原+迁徙同步能力、挪动端交互及其它能力。 架构组成二期架构图 注：浅蓝色表明的是绝对一期的架构变更重点。 部署维度终端：部署在监测点的设施。相干设计在本系列前文中已阐明。云端：部署在云上的平台。相干设计将在本文阐明。性能维度以平台设计的根本组成部分，进行的逻辑拆分。并依架构层的设计需要，配套选型的具体产品。 具体性能与选型阐明： 监测节点：由软硬两局部组成。基于腾讯物联网终端操作系统 TencentOS tiny开发固件，将 兼容腾讯云的硬件设施 与 腾讯云IoT explorer进行了协定级的对接。本地网关：此局部以通信协议转换为主，不解析具体数据，仅需按前文指引配置即可。物联网接入层：基于腾讯云IoT explorer产品，提供了解密、接入、转发的相干性能。在获取数据后，进行了基于http协定的转推动作，传递给上游 API 网关。中间件层：基于API 网关提供了连接及负载平衡等能力，基于鉴权、流控等能力，连接云函数，提供牢靠的数据输入输出服务。逻辑层：基于云函数，实现了接收数据入库（数据固化）、定时统计汇总（数据分析）、输入利用数据（数据输入，撑持展现）的能力。存储层：基于云数据库 TencentDB for MySQL，进行监测数据、汇总数据、平台配置的存储。展现层：基于腾讯云图，提供了地图展现、数据展现、折线图展现等能力。并配置提供联动解决，进步了响应速度，缩小了资源文件的反复传输。模块实现整体零碎，以数据为外围，进行了相干设计，所以本局部有两个组成部分： 数据结构：解说各环节的外围数据结构与关联模式。模块阐明：解说各功能模块的实现与对应源码。数据结构IoT explorer(物联网开发平台)推送数据结构以API网关推送进来，由云函数在环境变量 event 中提取到的原始数据。 其中次要的局部： 非'body' 局部，为api网关相干信息'body' = IoT explorer 原始数据'body' = 终端节点上报的原始数据，经base64编码{ "body": "{\"payload\":\"eyJtZXRob2QiOiJyZXBvcnQiLCJjbGllbnRUb2tlbiI6IjIwMjAtMDgtMThUMTE6MTc6NDkuNDAzWiIsInBhcmFtcyI6eyJQTTFfQ0YxIjo1LCJQTTJkNV9DRjEiOjYsIlBNMTBfQ0YxIjo3LCJQTTEiOjUsIlBNMmQ1Ijo2LCJQTTEwIjo3LCJwYXJ0aWNsZXNfMGQzIjo3OTIsInBhcnRpY2xlc18wZDUiOjI1NCwicGFydGljbGVzXzEiOjE1LCJwYXJ0aWNsZXNfMmQ1IjozLCJwYXJ0aWNsZXNfNSI6MywicGFydGljbGVzXzEwIjowLCJ2ZXJzaW9uIjoxNTEsIkVycm9yIjowfX0=\", \"seq\":18639, \"timestamp\":1597749469,\"topic\":\"$thing/up/property/?????/?????\", \"devicename\":\"?????\", \"productid\":\"?????\"}", "headerParameters": {}, "headers": { "accept-encoding": "gzip", "content-length": "511", "content-type": "application/json", "endpoint-timeout": "15", "host": "service-???-???.gz.apigw.tencentcs.com", "user-agent": "Go-http-client/1.1", "x-anonymous-consumer": "true", "x-api-requestid": "???03a993936ae191f44651???", "x-b3-traceid": "???03a993936ae191f44651???", "x-qualifier": "$LATEST" }, "httpMethod": "POST", "path": "/??????", "pathParameters": {}, "queryString": {}, "queryStringParameters": {}, "requestContext": { "httpMethod": "POST", "identity": {}, "path": "/??????", "serviceId": "service-?????", "sourceIp": "?.?.?.?", "stage": "release" }}'body' 解base64编码后： ...

背景大数据倒退至今，依照 Google 2003年公布的《The Google File System》第一篇论文算起，已走过17个年头。惋惜的是 Google 过后并没有开源其技术，“仅仅”是发表了三篇技术论文。所以回头看，只能算是揭开了大数据时代的帷幕。随着 Hadoop 的诞生，大数据进入了高速倒退的时代，大数据的红利及商业价值也一直被开释。现今大数据存储和解决需要越来越多样化，在后 Hadoop 时代，如何构建一个对立的数据湖存储，并在其上进行多种形式的数据分析，成了企业构建大数据生态的一个重要方向。怎么疾速、统一、原子性地在数据湖存储上构建起 Data Pipeline，成了亟待解决的问题。并且随同云原生时代到来，云原生天生具备的自动化部署和交付能力也正催化这一过程。本文就次要介绍如何利用 Iceberg 与 Kubernetes 打造新一代云原生数据湖。 何为 IcebergApache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets. Iceberg adds tables to Presto and Spark that use a high-performance format that works just like a SQL table.Apache Iceberg 是由 Netflix 开发开源的，其于2018年11月16日进入 Apache 孵化器，是 Netflix 公司数据仓库根底。Iceberg 实质上是一种专为海量剖析设计的表格局规范，可为支流计算引擎如 Presto、Spark 等提供高性能的读写和元数据管理能力。Iceberg 不关注底层存储（如 HDFS）与表构造（业务定义），它为两者之间提供了一个形象层，将数据与元数据组织了起来。 Iceberg 次要个性包含： ACID：具备 ACID 能力，反对 row level update/delete；反对 serializable isolation 与 multiple concurrent writersTable Evolution：反对 inplace table evolution（schema & partition），可像 SQL 一样操作 table schema；反对 hidden partitioning，用户无需显示指定接口通用化：为下层数据处理引擎提供丰盛的表操作接口；屏蔽底层数据存储格局差别，提供对 Parquet、ORC 和 Avro 格局反对依赖以上个性，Iceberg 可帮忙用户低成本的实现 T+0 级数据湖。 ...

概述DevOps 理念被越来越多的企业驳回，DevOps 是 Development 和 Operations 的组合词，代表着器重「软件开发人员(Dev)」和「IT 运维技术人员(Ops)」之间沟通单干的文化；旨在透过自动化「软件交付」和「架构变更」的流程，使得构建、 测试、公布软件的过程可能更加地快捷、频繁和牢靠。在云原生时代，咱们更须要 Devops 思维来实现麻利开发， 本文将介绍和实际专为云原生打造的 TKE 容器 DevOps 服务，实现从代码提交时触发镜像的主动构建，再到镜像构建胜利时触发主动部署流程将利用部署、更新到 TKE 集群中的一整套无缝连接的 Devops 流水线。 TKE 容器 DevOps 简介TKE 容器 DevOps 是 容器服务 TKE、容器镜像服务 TCR 和 CODING DevOps 三个服务紧密结合，面向容器业务场景，具备自动化代码编译、容器镜像构建、镜像推送及利用部署等性能，为客户提供弱小的一站式云原生 DevOps 服务。容器 DevOps 疾速入门请参考 TKE 和 Coding 协同业务实现疾速迭代 最佳实际文档。 TKE 容器 DevOps 业务流程TKE 容器 DevOps 服务贯通了整个利用开发和部署流程的全生命周期治理，实现了从更新代码到利用部署、更新的自动化，如下图所示： 如何应用 TKE 容器 DevOps操作场景TKE 容器 Devops 性能提供了弱小的云原生 Devops服务，上面将依照上述 TKE 容器 Devops 业务流程图来实现从源码更新到业务公布的整套自动化流程。 前提条件创立 TKE 测试集群对于如何创立可参考文档 部署容器服务TKE。 ...

深圳市领星网络科技有限公司是一家专一于为跨境电商行业提供 SaaS 解决方案的公司，于 2017 年成立并上线 ASINKING 领星零碎，帮助亚马逊卖家构建残缺的数据化经营闭环。 近日，领星ERP实现了 7000 万人民币 A 轮融资，由高瓴创投、顺为资本独特领投，蓝湖资本跟投。本次融资次要将用于SaaS 产品布局、技术架构和服务体系降级、以及人才引进。 明天，咱们有幸采访了领星的高级开发工程师侯颖堃，让他给咱们谈谈，领星为何在决定做 SaaS 版的 ERP 零碎初期就开始调研 Serverless 相干技术，并且最终如何选定了腾讯云 Serverless 撑持其业务零碎的。 以下内容整顿自对侯颖堃的专访，采访实录： T 妹：领星网络科技有限公司 Serverless 技术团队可否简略介绍下？ 颖堃：领星的 Serverless 技术团队领有数名经验丰富的高级开发工程师，凭借腾讯云 Serverless 技术，真正实现了绝对少的开发人员，业务高度聚合，简化开发流程，进步生产效率的美妙愿景。 T 妹：领星网络科技有限公司应用腾讯云 Serverless 技术次要在哪些业务场景？ 颖堃： 领星网络科技有限公司应用腾讯云 Serverless 技术次要业务是拉取第三方平台数据，作为一个数据实时、精确的数据中台，实现数据查问、统计、剖析等性能以供用户应用。 产品上线后失去中国亚马逊卖家的统一好评，并取得雨果网“2019年最佳软件服务商”、深圳市跨境电子商务协会“2020年优良跨境电商科技企业”与“2018年最受欢迎软件服务商”等多项荣誉。 T 妹：领星网络科技有限公司是在怎么的业务倒退阶段开始思考应用腾讯云 Serverless 技术的? 颖堃：领星从产品起步就决定做 SaaS 版的 ERP 零碎，因为零碎须要对接第三方的开放平台，这必然会波及大量的数据处理及同步工作。因而弹性伸缩是咱们优先思考的因素之一。 通过联合咱们的业务场景以及适应云计算的发展趋势，通过市场调研，最终咱们抉择了虚拟化水平更高的基于腾讯云 Serverless 技术的云函数进行数据处理系统的搭建。 T 妹：领星网络科技有限公司应用腾讯云 Serverless 技术后，相比之前，对公司团队业务有哪些晋升和扭转？ 颖堃：事实证明，咱们在开发初期受害于腾讯云 Serverless 技术的多方面劣势： 咱们过后的开发人员相当紧缺，Serverless技术把运维相干工作屏蔽，大幅度降低了运维老本Serverless 技术人造反对弹性伸缩，开发人员在很长时间内无需关注扩容以及性能问题，能够专一于业务开发Serverless 技术支持按需按量应用，节俭了后期/业务高峰期投入的预购老本，合乎云计算按需应用的发展趋势Serverless 技术支持多种触发机制，满足不同业务场景的简单需要能够必定的是，腾讯云 Serverless 技术对于初创期的开发团队尤其敌对，是我的项目晚期倒退强有力的杠杆。 ...

概述MySQL 是罕用的关系型数据库，MariaDB 作为 MySQL 的分支版本，兼容 MySQL 协定，也越来越风行。在 Kubernetes 环境中如何应用 Prometheus 来对它们进行监控呢？通常是借助开源的 mysqld-exporter 来实现，本文将围绕这个主题开展具体介绍下。 mysqld-exporter 原理介绍mysqld-exporter 通过读取 MySQL 或 MariaDB 中的一些数据库状态的数据，并将其转换为 Prometheus 的指标格局并裸露成 http 接口被 Prometheus 所采集，来实现让本来不反对 Prometheus 指标的 MySQL 和 MariaDB 可能被 Prometheus 监控起来: 操作步骤部署 mysqld-exporter在部署 mysqld-exporter 之前首先保障 MySQL 或 MariaDB 曾经部署，能够在集群内，也能够在集群外，或者应用现成的云服务。如果还没有，这里以从利用市场部署到集群为例来部署一个 MySQL: 在利用市场中找到 MySQL，点击 创立利用-创立。 查看 mysql 是否失常运行:$ kubectl get podsNAME READY STATUS RESTARTS AGEmysql-698b898bf7-4dc5k 1/1 Running 0 11s获取 root 明码:$ kubectl get secret -o jsonpath={.data.mysql-root-password} mysql6ZAj33yLBo有了 MySQL 后，咱们开始筹备部署 mysqld-exporter，首先为 mysqld-exporter 创立一个账号，登录 MySQL： ...

这段时间腾讯云大力推广优惠活动，我作为新用户注册，每月只须要花7块钱，工夫为一年，感觉挺划算就买了一个，正好最近做JavaWeb我的项目。外行的小伙伴都懂，找腾讯云代理商优惠更多，在这就不多说了。我花了一天工夫学习怎么搞服务器，作为小白真的伤不起啊，从根底到会一些根本的，上面记录一下我操作的过程。以下是腾讯云服务器的配置，配置个别，但对这个我的项目来说够用了。从本地Windows机器登录到Linux云服务器（有公网IP）step1：下载putty下载完关上是这样的一个界面step2：登陆到服务器我采纳的是用明码登陆，就在Host Name(or IP address)的中央输出你的公网IP，再点击Open就好了输出你的帐号密码更改平安组为什么要改这个呢，因为如果你要在服务器上部署我的项目，必定要往里面上传文件对吧，这时候防火墙可能会组织，所以要在这里对出站规定和入站规定进行批改，两个都批改成如下就能够了配置服务器的环境tomcat、JDK其实间接用命令下载tomcat和jdk就好了，但留神配置环境变量 !/bin/bashwget --no-check-certificate --no-cookies --header "Cookie: oraclelicense=accept-securebackup-cookie" http://download.oracle.com/ot...tar zxvf jdk-8u65-linux-x64.tar.gzmv jdk1.8.0_65 /home/ubuntu/echo 'JAVA_HOME=/home/ubuntu/jdk1.8.0_65' >> ~ubuntu/.bashrcecho 'PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin' >> ~ubuntu/.bashrc wget http://mirrors.cnnic.cn/apach... tar zxvf apache-tomcat-8.0.30.tar.gz当然，你要运行这个脚本的第一步，你要先把这个脚本文件上传到腾讯云服务器。下载好WinSCP关上后界面是这样的，咱们须要填的就是主机名（你服务器的公网IP）、用户名（服务器的用户名）、明码（你买服务器时设置的明码），那个文件协定就是SFTP，不必扭转写完登陆后就是这个样子，左边是你服务器上的目录文件，右边是本人电脑上的，咱们就须要把auto.sh文件访到腾讯云服务器里就OK啦我是放在了/home/ubuntu这个目录下，当你第一次运行./auto.sh文件的时候，是没方法运行的，是文件的操作权限问题，此时执行一条命令，留神在普通用户状态下执行就能够了，不要在root权限下chmod +x ./auto.sh此时再执行auto.sh毫无压力啊，服务器速度也很快。

2020 年 10 月 21 日，“2020 云原生产业大会”在北京召开。本届大会由中国信息通信研究院主办，中国通信标准化协会云计算规范和开源推动委员会承办。会上公布了云原生畛域评估后果、云原生利用优良案例等一系列重磅成绩。 在此次大会上，腾讯云 Serverless 团队的 API 网关产品取得可信云最高级认证证书！代码编号：No.GW-0001。往年是信通院首次推出 API 网关评估，腾讯云 API 网关凭借着牢靠稳固的服务和优良的产品性能，成为最早通过首批 API 网关评估的产品。 腾讯云 API 网关是腾讯云在腾讯网关 Tencent Gateway、负载平衡 CLB 等产品的成功经验上，开发推出的一种 API 托管服务，提供 API 的残缺生命周期治理，包含创立、保护、公布、运行、下线等。腾讯云 API 网关与云函数 SCF、微服务框架 TSF、云服务器 CVM、容器服务 TKE 等云产品买通，用户可应用 API 网关封装本身业务，将数据、业务逻辑或性能安全可靠的凋谢进去，用以实现本身系统集成、以及与合作伙伴的业务连贯。腾讯云 API 网关还继承了腾讯网关的高性能、高牢靠的劣势，提供强负载能力，轻松应答大流量。 目前，腾讯云 API 网关作为腾讯云 Serverless 家族的重要一员，已为数十万名开发者，数千家企业提供接入层服务，帮忙其凋谢业务能力，其中包含腾讯视频、万达、麦当劳、碧桂园、江娱互动等知名企业。将来咱们将继续投入，判若两人地为宽广开发者提供优质的云服务。 One More Thing立刻体验腾讯云 Serverless Demo，支付 Serverless 新用户礼包 ???? serverless/start 欢送拜访：Serverless 中文网！

最近忽然想整个服务器玩玩，通过腾讯云代理商，举荐了一款根底版配置的云服务器，优惠不少，折腾了一天，算是在服务器上搭建好了根本web开发环境（tomcat和jdk），并且也在服务器上跑出了第一个动态网页。上面具体介绍环境的搭建过程，有助于大家疾速上手。首先要阐明的是，要想依照上面的步骤在腾讯云上搭建好web环境，最根本的要求是在windows环境下配置过jdk，也要对tomcat有肯定的理解，最好是曾经在windows环境下配置过tomcat环境。step01 注册腾讯云，购买服务器百度搜腾讯云，第一个就是官网，进去当前注册登录填写相干信息、付费、购买，通过腾讯云代理商购买有折扣，根本在八五折左右的样子，这个不多说了。须要留神一下的是购买的服务器的主机操作系统倡议抉择CentOS 6.8 64位，这样和我的统一，上面的一些命令操作呈现谬误的概率就小，不同版本之间搭建环境的时候还是有小区别的。购买实现后，在腾讯云官网首页右上角点控制台，就能够看到你有一台云服务器了，点击云服务器，而后点击登录，这里分为明码登录和SSH秘钥登录，依照你注册的时候写的明码登录即可，SSH秘钥在这个页面的右边能够设置的。登录之后的界面如下图所示。终于到正题了，上面咱们给这个服务器装jdk和tomcat。step02 在服务器上安装JDK先查看一下 yum 源外面的 JDK：yum list java*上面会给你列出来好多版本的JDK，我电脑上的JDK环境是JDK1.8，所以我抉择装置JDK1.8，命令如下：yum install java-1.8.0-openjdk* -y装置须要等大略一分钟的工夫，装置实现后，敲上面任意一个命令，查看是否装置胜利，这个何在windows上装置jdk很类似。java -versionjava -c比方java -version命令，执行后果和上图一样就阐明jdk装置胜利。step03 在服务器上安装tomcatTomcat 是一个应用服务器，是开发和调试 jsp 程序的首选，能够利用它来响应 HTML 页面的拜访申请。首先进入本地文件夹，咱们要把tomcat装置在上面这个目录：cd /usr/local而后到官网找到 Tomcat 的下载链接，并下载到服务器中, 上面是一个疾速下载 Tomcat 的地址，间接复制这段命令道控制台，而后回车即可：Wget https://mc.qcloudimg.com/stat...上面解压这个文件夹，敲这个命令（以及上面的几个命令），命令行窗口不会有任何音讯显示，这是linux的一种精力，没有音讯就是好消息：tar -zxf apache-tomcat-7.0.77.tar.gz重命名这个文件：重命名是为了后续操作不便（少敲几个单词），并非必须操作。mv apache-tomcat-7.0.77 /usr/local/tomcat7进入 bin 文件夹，在windows配置过tomcat的敌人都应该晓得，bin文件夹下有启动和进行tomcat服务的两个批处理文件。cd /usr/local/tomcat7/bin给这个文件夹下的所有 shell 脚本授予权限：chmod 777 *.sh开启tomcat服务：./startup.sh下面这几行命令的截图如下所示：此时，你服务器上的tomcat服务曾经开启了，这个时候，关上浏览器，拜访：“你的ip地址:8080”，一切正常的话，就应该能够看到tomcat了。上面做最初一点配置，因为http协定默认拜访的是80端口，所以不便起见，咱们能够是把tomcat的拜访端口改为80，这样间接拜访咱们的IP就能看到tomcat页面，而不必加端口号了。批改办法和在windows上的批改形式雷同。首先咱们进入conf目录下，你当初应该是在bin目录下的，输出 cd../ 返回下级目录。cd ../而后进入conf目录：cd conf关上server.xml文件，并对其进行批改：vi server.xml挪动光标，找到上面的地位（根本在文件快要完结的地位），咱们要做的就是把这个8080改成80。光标在字符下面，单击X即可删掉以后字符，所以敲两次X，删掉“80”。删掉当前按esc建，而后输出wq，保留并退出文件。之后最好再关上文件看一下，是否的确将“8080”改成了“80”。确认无误后，咱们再来到bin目录下，关掉重启一下tomcat。具体操作如下图，都是后面用过的命令。此时，再关上浏览器，间接输出咱们的IP，就能够看到tomcat了。搞定！

背景微保前端架构在业务倒退中，依据业务、团队、开发等理论状况，一直进化调整。本文将具体介绍微保前端的架构演进过程，以及团队最终抉择应用腾讯云 Serverless 技术撑持前端架构的起因。 微保团队应用 Serverless 技术的次要利用场景： 前端开发同学，利用在BFF层，目前接入的有小程序，H5 页面。数据组同学，面向的风控和举荐算法利用，做计算应用。微保架构 v1晚期，团队应用经典的前后拆散架构，前端开发与后端开发通过接口进行单干。 单干流程如下图所示： 毫无疑问，前后端拆散的架构有比较显著的劣势： 1. 前后端开发解耦 前端与后端开发并行，缩短需要整体开发周期 角色分工明确，线上问题定位与修复更加清晰前后端别离设计与实现本人的谬误监控和告警零碎，前端对页面脚本谬误进行捕捉，上报至日志平台，通过日志解决工具，设置告警机制，将错误信息推送至相应的开发人员。 利于前端组件化与后端微服务化架构前后端拆散后，前端能够应用更为便捷的框架以及基于这些框架的根底UI组件，大大晋升开发效率。另外，前端开发也会基于业务的特点，提取业务专属的公共组件，所有组件化的积淀，都是对生产效率的晋升。 2. 部署解耦 前端动态文件独自部署 CDN前端我的项目中有大量的动态文件，包含 html、css、js、图片、视频等，将这些文件部署在 CDN 上，充分利用现有云服务的CDN能力，既能晋升资源拜访的速度又能保障资源拜访的稳定性，尤其是在高并发的场景下。 更加快捷的 CI/CD ，前端的编译过程能够非常简单地接入 CI/CD在前后端耦合的时代，前后端的对立部署相互依赖，离开部署后，能够针对前端我的项目以gitlab的repo 级别来做相应的 CI/CD。 然而， 前后拆散的架构对于业务晚期的疾速倒退十分无效，而且在团队规模较小的时候，前后端开发人员单干固定，彼此对于对方的开发习惯、性情较熟，因而跨角色沟通的问题并不突出。但随着团队规模和业务规模继续扩充，这个架构模式给团队带来的副作用缓缓浮出水面。实际中，遇到的几个比拟显著的问题，如下： 1. 前后端合作耦合缓缓成为开发效率晋升的瓶颈。 如下图所示： 团队规模与业务规模的扩充，意味着单干的人员变多、接口的复杂度也会相应减少。 晚期专人专项大家彼此的开发习惯也相熟，对业务也都比拟相熟，因而业务接口参数的调整沟通老本较低。但随着业务规模和团队成员裁减，在各种跨业务单干时就会有人碰到不习惯浏览proto，或有些简单业务须要破费大量工夫浏览proto文档，或前后端重复沟通接口调用时参数的具体含意等问题。 2. 页面渲染效率较差 如下图所示 以产品详情页为例，页面的渲染须要申请至多5个后端接口，而后再对数据进行组装和解决。这不仅减少了小程序端的代码体积，页面渲染的速度也是被拉低了。 即便在前端页面对接口进行并行拜访，但数据的整合逻辑仍然会非常复杂。小程序作为微保次要的产品承载状态，代码量微小，几近达到微信规定的代码下限，这种对于代码的减少随着业务增长也是一个隐形的危险。 微保架构 v2鉴于上述前后端单干模式中的痛点，团队对架构再次进行优化，准则是业务“前”移、外围下沉。在后期的各种业务撑持中，团队曾经有了一些业务中台的积淀，比方投保服务、续保服务、保单服务等。 中间层的引入让团队的开发效率进一步失去晋升，前端对于业务的把控力及页面性能优化的操作空间也大大增强。不论是从团队的敏捷性、还是利用的体验，都有不错的改善，比方以下几个方面： 1. 前后端流程上的耦合大大减小，角色责任的专一性逐步形成 基于一部分后端服务能力的积攒，比方保单相干的需要，在需要评审及开发过程中，只须要前端开发同学加入即可。前端开发同学与业务产品沟通业务逻辑，在api市场或服务文档查问相应的服务能力，实现业务开发。同时对于团队逐渐开展业务中台化、前端组件化大有助益，整个架构对于丰盛多变的业务需要的响应更麻利。 2. 渲染层对后端的服务进行聚合，缩小页面申请 不论是H5网页还是小程序页面，均只需跟中间层打交道，前端开发人员依据业务的诉求，自行对接口进行聚合，端上只须要1个申请就能够开始渲染页面。接口聚合之前，产品详情页面的显示须要申请5个接口，均匀的接口申请耗时为120ms左右，聚合后，通过中间层来申请5个内网接口，防止端与服务的屡次连贯耗时。 3. 中间层对数据进行加工，大大减少小程序端的逻辑代码量 之前在小程序端的数据整合代码，有些简单的逻辑，能够交给中间层解决，这些代码的节俭对于业务持续增长时会越来越体现出价值。以年金产品详情页为例，数据在中间层聚合可能节俭10KB的体积。 中间层的引入是对生产力的进一步解放，但基于一个巨型 app 的 node 中间层，在前期的运维中也暴露出一些问题。中间层的利用部署在2台CVM机器上，有其先天的一些有余： 1. 应答尖峰流量的冲击能力差 微保常常会有一些经营和投放需要，这些事件都会导致霎时的大流量打入，CVM的扩容绝对滞后。 ...

概述本文将介绍如何应用 Nginx Ingress 实现金丝雀公布，从应用场景剖析，到用法详解，再到上手实际。 前提条件集群中须要部署 Nginx Ingress 作为 Ingress Controller，并且对外裸露了对立的流量入口，参考 在 TKE 上部署 Nginx Ingress。 Nginx Ingress 能够用在哪些公布场景 ?应用 Nginx Ingress 来实现金丝雀公布，能够用在哪些场景呢？这个次要看应用什么策略进行流量切分，目前 Nginx Ingress 反对基于 Header、Cookie 和服务权重这 3 种流量切分的策略，基于它们能够实现以下两种公布场景。 场景一: 将新版本灰度给局部用户假如线上运行了一套对外提供 7 层服务的 Service A 服务，起初开发了个新版本 Service A' 想要上线，但又不想间接替换掉原来的 Service A，心愿先灰度一小部分用户，等运行一段时间足够稳固了再逐步全量上线新版本，最初平滑下线旧版本。这个时候就能够利用 Nginx Ingress 基于 Header 或 Cookie 进行流量切分的策略来公布，业务应用 Header 或 Cookie 来标识不同类型的用户，咱们通过配置 Ingress 来实现让带有指定 Header 或 Cookie 的申请被转发到新版本，其它的依然转发到旧版本，从而实现将新版本灰度给局部用户: 场景二: 切肯定比例的流量给新版本假如线上运行了一套对外提供 7 层服务的 Service B 服务，起初修复了一些问题，须要灰度上线一个新版本 Service B'，但又不想间接替换掉原来的 Service B，而是让先切 10% 的流量到新版本，等察看一段时间稳固后再逐步加大新版本的流量比例直至齐全替换旧版本，最初再滑下线旧版本，从而实现切肯定比例的流量给新版本: ...

操作场景WinSCP 是一个在 Windows 环境下应用 SSH 的开源图形化 SFTP 客户端，同时反对 SCP 协定。它的次要性能是在本地与近程计算机之间平安地复制文件。与应用 FTP 上传代码相比，通过 WinSCP 能够间接应用服务器账户明码拜访服务器，无需在服务器端做任何配置。前提条件本地计算机已下载并装置 WinSCP 客户端（获取路径：倡议从腾讯云官方网站获取最新版本）。 操作步骤登录 WinSCP1.关上 WinSCP，弹出“WinSCP 登录”对话框。如下图所示：2.设置登录参数：协定：选填 SFTP 或者 SCP 均可。主机名：云服务器的公网 IP。登录 云服务器控制台 即可查看对应云服务器的公网 IP。端口：默认为22。明码：云服务器的用户名对应的明码。用户名：云服务器的零碎用户名。SUSE/CentOS/Debian 零碎：rootUbuntu 零碎：ubuntu3.单击【登录】，进入 “WinSCP” 文件传输界面。如下图所示：上传文件1.在 “WinSCP” 文件传输界面的右侧窗格中，抉择文件在服务器中待寄存的目录，如“/user”。2.在 “WinSCP” 文件传输界面的左侧窗格中，抉择本地计算机寄存文件的目录，如“F:SSL证书Nginx”，选中待传输的文件。3.在 “WinSCP” 文件传输界面的左侧菜单栏中，单击【上传】。如下图所示：4.在弹出的“上传”对话框中，确认须要上传的文件及近程目录，单击【确定】，即可从本地计算机将文件上传到云服务器中。下载文件1.在 “WinSCP” 文件传输界面的左侧窗格中，抉择待下载至本地计算机的寄存目录，如“F:SSL证书Nginx”。2.在 “WinSCP” 文件传输界面是右侧窗格中，抉择服务器寄存文件的目录，如“/user”，选中待传输的文件。3.在 “WinSCP” 文件传输界面的右侧菜单栏中，单击【下载】。如下图所示：

Serverless 除了能够用来自建网盘，还能特地便捷地搭建图床。 程序员写作个别会用 Markdown 格局，Markdown 尽管简洁不便，但图片的插入却是一个问题。这时候就须要用到图床了。 什么是图床？一般来说，网络文章上的配图，在浏览器关上后都会有一条图片链接，这个链接指向的服务器就是「图床」。 在网上写博客的敌人们，如果须要复制某张图片，偶然会遇到「图片禁止援用」的状况，就是因为各大网站的图床不容许公开拜访。此时，你就须要另存图片，再从新上传插入。如果有本人的图床，那么写博客的时候就不必来回折腾插图了。 成果展现 首先，咱们须要先开明腾讯云 Serverless 云函数和对象存储 COS 服务； 接下来，咱们能够通过云函数控制台间接进行操作，或者通过 Serverless Framework 工具进行部署。 一、应用云函数控制台部署1. 新建函数并上传函数代码包 代码包地址：https://github.com/awesome-scf/scfimgbed留神：zip 包内应能间接看到 index.js，不能是在文件夹内2. 批改文件配置 关上「函数治理 - 函数代码」，批改 defaultconfig.js 文件配置，批改实现后，将该文件重命名为 config.js。 3. 创建对象存储 COS 桶 如果没有对象存储的存储桶，须要创立一个，并在存储桶概览中取得 Bucket 和 Region 信息： 并在存储桶内创立文件夹： 4. 新建触发器 批改实现后点击保留，并在「触发治理」中，新建两个触发器： 通过下面四步，图床利用就新建胜利啦~ 二、通过命令行部署1. 装置命令行工具 Serverless Framework npm install -g serverless2. 下载我的项目模版代码 ...

网盘限速的苦楚大家都领会过，这个问题除了充钱，其实就能够用 Serverless 来解决。 GitHub 上就有一个 OneManager 我的项目，能将 Onedrive 打造成为集体网盘。通过本文，你将能学会如何部署该利用，就三步，快试一试！ 我的项目地址：https://github.com/qkqpttgf/OneManager-phpOneManager 是什么OneManager-php 是一款弱小的 OneDrive 列表程序，它利用微软 Onedrive api 将 Onedrive 目录映射成一个云盘。 相似的程序有很多，比方 OneIndex、Pyone、OnePoint 等等。这个程序的特点是反对多种 Onedrive 类型（商业版、个人版均可）以及多盘绑定，反对部署在腾讯云云函数 SCF 上。 仅需三步，即可疾速在腾讯云云函数 SCF 上部署增加并治理您的 OneDrive 网盘： 部署教程进入函数服务，上方抉择「地区」，而后点击「新建」输出函数名称，抉择模板函数，在含糊搜寻中输出「onedrive」，抉择那个「获取 onedrive 信息并联合 API 网关展现」，点下一步。在代码界面不必动，间接点实现。 点击触发治理，创立触发器，触发形式改成API网关触发，底下勾选启用集成响应，提交。在触发治理中能够看到一个 拜访门路，拜访它，开始装置。重点：勾全集成响应 当然，也能够通过 Serverless Framework 进行部署：1. 装置命令行工具 Serverless Framework npm install -g serverless2. 下载我的项目模版代码，并进入模版目录 sls init scf-for-onedrivecd scf-for-onedrive您也能够通过 sls registry scf-for-onedrive 指令，查看我的项目的详细信息。 3. 通过该命令实现部署 sls deploy部署胜利后，拜访创立的 API 网关 URL 即可（命令行显示如下）。 ...

腾讯云上海代理商耕云科技是腾讯云基地经营服务商，依靠腾讯的生态体系，为企业提供云计算征询与技术服务，提供游戏、视频、教育等行业的云+解决方案；助力客户实现互联网+的业务模式降级。腾讯云为企业、政府和非营利性组织等提供一站式的网站服务。无论是创立集体网站、企业门户网站、还是电子商务网站，腾讯云都可依据用户需要提供对应的网站服务，解决用户在建站及经营过程中的所有问题，同时保障网站的安全性和可用性，无效地升高网站开发、经营以及运维方面老本。腾讯云上海代理商在这方面有绝对优势。在费用方面，有实力的腾讯云代理应该深度理解腾讯云产品与价格体系，在享受肯定资源折扣的根底上，腾讯云南京代理商为客户举荐规格正当以及最佳应用组合的产品部署策略，帮忙企业节俭大量云产品费用的收入。在业余服务方面，腾讯云南京代理商领有业余的云服务业余团队，他们通过了云计算畛域严苛业余的各项认证，相熟各项简单云技能。

Redis 是一个高性能的 key-value 存储系统，被宽泛用于微服务架构中。如果咱们想要应用 Redis 集群模式提供的高级个性，则须要对客户端代码进行改变，这带来了利用降级和保护的一些艰难。利用 Istio 和 Envoy ，咱们能够在不批改客户端代码的前提下实现客户端无感知的 Redis Cluster 数据分片，并提供读写拆散、流量镜像等高级流量治理性能。 Redis ClusterRedis 的一个常见用处是用作数据高速缓存。通过在应用服务器和数据库服务器之间退出一个 Redis 缓存层，能够缩小应用服务器对数据库的大量读操作，防止数据库服务器在大压力下响应迟缓甚至宕机的危险，显著增强整个零碎的健壮性。Redis 作为数据缓存的原理如图所示： 在一个小规模的零碎中，上图所示的单个 Redis 就能够很好地实现缓存层的性能。当零碎中须要缓存的数据量较大时，一个 Redis 服务器无奈承当所有应用服务器的缓存需要；同时单个 Redis 实例生效时也会导致大量读申请被间接发送到后端的数据库服务器上，导致数据库服务器刹时压力超标，影响零碎的稳定性。咱们能够采纳 Redis Cluster 来对缓存数据进行分片，将不同的数据放到不同的 Redis 分片中，以进步 Redis 缓存层的容量能力。在每个 Redis 分片中，还能够采纳多个 replica 节点对缓存的读申请进行负载分担，并实现 Redis 的高可用。采纳了 Redis Cluster 的零碎如下图所示： 从图中能够看到，在 Redis Cluster 模式下，客户端须要依据集群的分片规定将不同 key 的读写操作发送到集群中不同的 Redis 节点上，因而客户端须要理解 Redis Cluster 的拓扑构造，这导致咱们无奈在不批改客户端的状况下将一个应用 Redis 独立节点模式的利用平滑迁徙到 Redis Cluster 上。另外，因为客户端须要理解 Redis Cluster 的外部拓扑，也将导致客户端代码和 Redis Cluster 运维上的耦合，例如要实现读写拆散或者流量镜像的话，就须要批改每个客户端的代码并重新部署。 ...

概述本文介绍如何利用腾讯云容器服务 TKE 的日志性能对日志进行采集、存储与查问，剖析各种性能用法与场景，给出一些最佳实际倡议。 注: 本文仅实用于 TKE 集群。如何疾速上手 ?TKE 的日志性能入口在 集群运维-日志规定，更多对于如何为 TKE 集群启用日志采集与根底用法，参考官网文档 日志采集。 技术架构是怎么的 ?TKE 集群开启日志采集后，tke-log-agent 作为 DaemonSet 部署在每个节点上，负责依据采集规定采集节点上容器的日志，而后上报到 CLS 日志服务，由 CLS 进行对立存储、检索与剖析: 采集哪里的日志 ?在 TKE 应用日志采集时，须要在 集群运维-日志规定 里新建日志采集规定，首先须要确定采集的指标数据源是什么，上面介绍反对的 3 种类型数据源及其各自应用场景与倡议。 采集规范输入最简略也是最举荐的形式是将 Pod 内容器的日志输入到规范输入，日志内容就会由容器运行时 (docker, containerd) 来治理，有以下几点益处: 不须要额定挂载 volume。能够间接通过 kubectl logs 查看日志内容。业务不须要关怀日志轮转，容器运行时会对日志进行存储和主动轮转，防止因个别 Pod 日志量大将磁盘写满。不须要关怀日志文件门路，能够应用比拟对立的采集规定，用更少的采集规定数量笼罩更多的工作负载，缩小运维复杂度。采集配置示例: 采集容器内的文件很多时候业务通过写日志文件的形式来记录日志，应用容器跑业务时，日志文件被写到容器内: 如果日志文件所在门路没有挂载 volume，日志文件会被写入容器可写层，落盘到容器数据盘里，通常门路是 /var/lib/docker (倡议给此门路挂盘，防止与系统盘混用)，容器进行后日志会被清理。如果日志文件所在门路挂载了 volume，日志文件会落盘到对应 volume 类型的后端存储；通常用 emptydir，容器进行后日志会被清理，运行期间日志文件会落盘到宿主机的 /var/lib/kubelet 门路下，此门路通常没有独自挂盘，也就是会应用系统盘；因为应用了日志采集，有对立存储的能力，不举荐再挂载其它长久化存储来存日志文件(如云硬盘CBS, 对象存储COS, 共享存储CFS)。许多开源日志采集器须要给 Pod 日志文件门路挂载 volume 能力采集，应用 TKE 的日志采集则不须要，所以如果将日志输入到容器内的文件里，不须要关怀是否挂载 volume。 ...

适用范围：腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine ，TKE）, 以下简称 TKE。为什么须要获取客户端实在源 IP？当须要能感知到服务申请起源去满足一些业务需要时，就须要后端服务能精确获取到申请客户端的实在源 IP， 比方以下场景： 对服务申请的起源有做审计的需要，如异地登陆告警。针对平安攻打或安全事件溯源需要，如 APT 攻打、DDoS 攻打等。业务场景数据分析需要，如业务申请区域统计。其余须要获取客户端地址的需要。在 TKE 应用场景下如何获取客户端实在源 IP？在TKE中默认的内部负载均衡器是 腾讯云负载均衡器，作为服务流量的拜访首入口，腾讯云负载均衡器会将申请流量负载转发到 Kubernetes 工作节点的 Kubernets Service（默认），此负载平衡过程会保留客户端实在源 IP（透传转发），但在 Kubernetes Service 转发场景下，无论是应用 iptbales 还是 ipvs 的负载平衡转发模式，转发时都会对数据包做 SNAT，即不会保留客户端实在源 IP，为了可能精确的获取到客户端的实在源 IP，在 TKE 应用场景下，次要有四种办法获取客户端实在源 IP，上面将一一开展介绍下。 一、通过 Service 资源的配置选项保留客户端源 IP要启用保留客户端 IP 性能，可在 Service 资源中配置字段 Service.spec.externalTrafficPolicy，此字段示意服务是否心愿将内部流量路由到节点本地或集群范畴的端点。有两个选项值：Cluster（默认）和 Local 形式，如下图所示： Cluster 示意暗藏了客户端源 IP， LoadBalancer 和 NodePort 类型服务流量可能会被转发到其余节点的 Pods； Local 示意保留客户端源 IP 并防止 LoadBalancer 和 NodePort 类型的服务流量转发到其余节点的 Pods，详情请参考 kubernets设置内部负载均衡器阐明。相干 YAML 配置示例如下： ...

为帮忙更多敌人胜利上云，苏州腾讯云服务器代理商针对老手发展小白科普活动。什么是腾讯云云服务器？腾讯云云服务器 CVM（Cloud Virtual Machine）是腾讯云提供的可扩大的计算服务，应用 CVM 防止了应用传统服务器时须要预估资源用量及后期投入，帮忙用户在短时间内疾速启动任意数量的云服务器并即时部署应用程序。到目前为止，有上千家互联网公司通过苏州腾讯云服务器代理商胜利上云，所以苏州腾讯云服务器代理商在这块有丰盛教训。腾讯云服务器的性能与劣势？腾讯云服务器提供多地区多可用区、多种机型配置，在硬件配置、磁盘变更、计费模式等方面打造业内最为弹性的云端服务器治理平台，同时在保障数据安全可靠的前提下，简化传统运维工作，与苏州腾讯云服务器代理商深度单干还能节约额定的IT投入老本。对于腾讯云服务器的计费模式？第一种是包年包月，属于云服务器实例一种预付费模式，提前一次性领取一个月或多个月甚至多年的费用。这种付费模式实用于提前预估设施需求量的场景，价格相较于按量计费模式更低廉。包年包月云服务器实例是先购买再应用的形式：用户在应用预付费形式购买云服务时，零碎会依据用户选购买的资源硬件（包含 CPU、内存、数据盘）和网络费用，对用户云账户进行对应金额扣除。第二种是按量计费，属于云服务器实例的弹性计费模式，用户能够随时开明/销毁实例，按实例的理论使用量付费。计费的终点以 CVM 实例创立胜利的工夫点为准，起点以用户发动销毁操作的工夫点为准。依据用户的理论需要，苏州腾讯云服务器代理商会为其举荐更为适合的计费模式。

编者按本文整顿自 Johann Schleier-Smith 在 ServerlessDays China 的演讲，是来自加州大学伯克利分校计算机科学 Riselab 团队的研究成果。 ServerlessDays 是由寰球 Serverless 开发者发动的国内技术会议。2020 年由腾讯云 Serverless 团队引入中国，并承办了首届 ServerlessDays China 会议。会上 Johann Schleier-Smith 代表伯克利计算机科学 Riselab 实验室进行了主题发言。 本次演讲次要分为四个局部：首先论述 UC Berkeley 怎么来定义 Serverless ，之后会分享一些近期的研究成果和停顿，最初提出对云计算将来的一些预测和构想。 一、定义 Serverless大家对于 Function as a Service 函数即服务应该都比拟相熟，例如腾讯的 SCF，Azure Functions 和 AWS Lambda 等等，这些服务中，你能够将一段代码（通常是无状态的利用代码）上传到云端，之后基于 API 调用或者配置触发器等形式，随时在云端执行你上传的代码。很棒的一点是，FaaS 服务是按需付费的，依据执行工夫和调用次数计费。 那么对于 Backend as a Service 后端即服务，置信大家也都据说过，但并不理解 BaaS 的精确含意。其中的一个重要起因是，BaaS 这个词对于不同的人来说含意也不同，对咱们来说，BaaS 是和 FaaS 绝对应的概念，其中“即服务”指的是不以“服务器”的形式来提供服务。例如腾讯云的 COS 对象存储服务，AWS DynamoDB 等，都算做是后端即服务。 从定义能够看出，FaaS 和 BaaS 的特点互相响应和紧密结合，例如 FaaS 是无状态的，而 BaaS 是有状态的；FaaS 基本上能够反对所有运行时的代码，而 BaaS 对编程模型的限度更严格，或者简直不波及编程模型，例如对象存储服务。但能够看到，单方的相同点在于弹性伸缩和按需付费。 ...

节点衰弱检测意义在K8S集群运行的过程中，节点经常会因为运行时组件的问题、内核死锁、资源有余等各种各样的起因不可用。Kubelet默认对节点的PIDPressure、MemoryPressure、DiskPressure等资源状态进行了监控，然而当Kubelet上报这些状态的时候，节点很可能曾经长时间处于不可用状态了，并且Kubelet可能曾经开始了驱赶Pod的操作。所以原生K8S对节点衰弱的检测机制在一些场景下是不欠缺的，咱们须要可能在节点呈现问题之前提前发现，并且须要更加粗疏化的指标来形容节点的衰弱状态并且采取相应的复原策略，实现智能运维，节俭开发和运维人员的累赘。 Node-Problem-DetectorNPD(Node-Problem-Detector) 是Kubernetes社区开源的集群节点的衰弱检测组件。NPD提供了通过正则匹配系统日志或文件来发现节点异样的性能。用户能够通过本人的运维教训，配置可能产生异样问题日志的正则表达式，抉择不同的上报形式。NPD会解析用户的配置文件，当有日志能匹配到用户配置的正则表达式时，能够通过NodeCondition、Event或Promethues Metric等形式将检测到的异样状态上报。除了日志匹配性能，NPD还给承受用户本人编写的自定义检测插件，用户能够开发本人的脚本或可执行文件集成到NPD的插件中，让NPD定期执行检测程序。 TKE中的节点衰弱检测在TKE中通过扩大组件的模式集成了NPD，并且对NPD的能力做了加强，称为NodeProblemDetectorPuls（NPDPlus）扩大组件。用户能够对已有集群一键部署NPDPlus扩大组件，也能够在创立集群的时候抉择在创立集群的同时部署NPDPlus。在腾讯云容器团队长期经营运维K8S集群的教训中，提取了一些能够通过特定模式发现节点异样的指标，并且把其中的一些指标集成在了NPDPlus中。例如在NPDPlus容器中检测Kubelet和Docker的systemd状态，以及检测主机的文件描述符和线程数压力等。具体指标如下所示： TKE应用NPDPlus的目标是可能提前发现节点可能不可用状态，而不是当节点曾经不衰弱后再上报状态。当用户在TKE集群中部署了NPDPlus后，应用命令 kubectl describe node 会发现多出了很多Node Condition，如FDPressure示意该节点上曾经应用的文件描述符数量是否曾经达到机器容许最大值的80%；ThreadPressure示意节点上的线程数是否曾经达到机器容许的90%等等。用户能够监控这些Condition，当异样状态呈现时，提前采取躲避策略。 同时，K8S目前认为节点NotReady的机制依赖于kube-controller-manager的参数设定，当节点网络齐全不通的状况下K8S很难在秒级别发现节点的异样，这在一些场景下（如直播、在线会议等）是不能承受的。针对这种场景，NPDPlus中继承了分布式节点衰弱检测性能，能够在秒级疾速地检测节点网络状态，以及是否能与其余节点互相通信，同时不依赖与K8S master组件的通信。此性能的实现原理和性能会在之后的文章中具体介绍。 节点自愈采集节点的衰弱状态是为了可能在业务Pod不可用之前提前发现节点异样，从而运维或开发人员能够对Docker、Kubelet或节点进行修复。在NPDPlus中，为了加重运维人员的累赘，提供了依据采集到的节点状态从而进行不同自愈动作的能力。集群管理员能够依据节点不同的状态配置相应的自愈能力，如重启Docker、重启Kubelet或重启CVM节点等。同时为了避免集群中的节点雪崩，在执行自愈动作之前做了严格的限流，避免节点大规模重启。同时为了避免集群中的节点雪崩，在执行自愈动作之前做了严格的限流。具体策略为： 在同一时刻只容许集群中的一个节点进行自愈行为，并且两个自愈行为之间至多距离1分钟当有新节点增加到集群中时，会给节点2分钟的容忍工夫，避免因为节点刚刚增加到集群的不稳定性导致谬误自愈当节点触发重启CVM自愈动作后还处于异样状态时，则在3小时之内此节点不再执行任何自愈动作NPDPlus会将执行过的所有自愈动作记录在Node的Event中，不便集群管理员理解在Node上产生的事件。 使用指南登录腾讯云容器服务控制台，点击想要创立NPDPlus的集群。点击集群详情页左侧的组件治理，在组件治理中选中NodeProblemDetectorPlus（节点异样检测Plus）。配置NodeProblemDetectorPlus参数，能够抉择依据特定节点的状态执行不同的自愈动作。抉择确定，点击实现即可一键创立。在集群的组建治理中查看到NPDPlus运行中阐明NPDPlus运行胜利：【腾讯云原生】云说新品、云研新术、云游新活、云赏资讯，扫码关注同名公众号，及时获取更多干货！！

概述当你的 Java 业务容器化上 K8S 后，如果对其进行监控呢？Prometheus 社区开发了 JMX Exporter 来导出 JVM 的监控指标，以便应用 Prometheus 来采集监控数据。本文将介绍如何利用 Prometheus 与 JMX Exporter 来监控你 Java 利用的 JVM。 什么是 JMX Exporter ?JMX Exporter 利用 Java 的 JMX 机制来读取 JVM 运行时的一些监控数据，而后将其转换为 Prometheus 所认知的 metrics 格局，以便让 Prometheus 对其进行监控采集。 那么，JMX 又是什么呢？它的全称是：Java Management Extensions。 顾名思义，是治理 Java 的一种扩大框架，JMX Exporter 正是基于此框架来读取 JVM 的运行时状态的。 如何应用 JMX Exporter 裸露 JVM 监控指标 ?上面介绍如何通过 JMX Exporter 来裸露 Java 利用的 JVM 监控指标。 JMX Exporter 的两种用法JMX-Exporter 提供了两种用法: ...

云函数 SCF 存储空间应用背景目前 Serverless 架构曾经在很多场景中落地，无论是应用 API 网关 + 云函数 SCF 实现 API 服务和 Web 服务，还是通过对象存储 COS 触发函数运行，进行文件上传事件的传递和文件的解决，或者通过音讯队列中的音讯触发函数，进行音讯的过滤转储；Serverless 依附其疾速开发上线，无需简单运维的个性，正逐渐进入到更多的业务场景中。 在理论的应用过程中，云函数作为计算状态的产品，提供了计算高度的弹性扩缩容。在云函数运行时，运行环境中的文件系统为只读，在/tmp目录下提供了 512MB 的长期存储空间；长期存储空间为单并发实例应用，各并发实例之间不共享；长期空间在并发实例复用时会保留文件，业务代码如果有写文件，须要自行留神清理防止空间写满；同时在并发实例长时间未应用销毁时，长期空间也会清理。 目前，应用对象存储 COS 进行云函数中的文件相干操作，当用户须要应用文件，从对象存储中下载到本地；在本地实现解决或生成的文件，在函数执行完结前上传到对象存储中长久保留。很多场景通过应用对象存储 COS 产品能够解决。因为这种解决办法均须要应用 SDK 来实现对象存储的文件操作，从文件操作的便利性上来说，不如间接的本地文件操作来的简略不便。 文件存储 CFS 给云函数提供按需扩大的存储空间 文件存储（Cloud File Storage，CFS）产品提供了安全可靠、可扩大的共享文件存储服务，能够为各种计算类产品提供容量和性能可弹性扩大的高性能共享存储。通过与云函数产品的对接，CFS 能够提供按需扩大的存储空间，并按理论的应用容量来付费，合乎 Serverless 架构的个性。 从 COS 对象存储和 CFS 文件存储的个性比照上，能够看到两者均提供了短缺可扩大的存储空间，均应用按理论使用量的形式进行付费；CFS 因为通常是通过文件系统挂载的形式应用，因而通常在 VPC 内网中提供服务，而 COS 因为通过 HTTP API 提供服务，因而在内外网中均能够提供服务；应用形式的差别，造成了咱们通过代码在实际操作文件时，COS 要依赖 API 或 SDK 来进行文件相干操作，而 CFS 能够和应用本地文件系统一样的形式，通过各种开发语言自带的规范文件系统库来进行操作。 文件存储 CFS + 云函数 SCF 的劣势通过 CFS 提供的共享文件存储服务，能够为云函数解决在理论应用过程中碰到的存储方面的问题，并进一步扩大云函数能够反对的应用场景。从性能点上来说，对接 CFS 能够取得的劣势包含了： ...

本系列文章将介绍用户从 Spring Cloud，Dubbo 等传统微服务框架迁徙到 Istio 服务网格时的一些教训，以及在应用 Istio 过程中可能遇到的一些常见问题的解决办法。 失败的 Eureka 心跳告诉在上一篇文章中，咱们介绍了 Headless Service 和一般 Service 的区别。因为 Headless Service 的特殊性，在 Istio 下发给 Envoy Sidecar 的配置中，此类服务的配置参数和其余服务的参数有所不同。除了咱们上次遇到的 mTLS 故障之外，这些差别可能还会导致利用呈现一些其余意想不到的状况。 这次遇到的问题景象是：在 Spring Cloud 利用迁徙到 Istio 中后，服务提供者向 Eureka Server 发送心跳失败。 备注：Eureka Server 采纳心跳机制来断定服务的衰弱状态。服务提供者在启动后，周期性（默认30秒）向Eureka Server发送心跳，以证实以后服务是可用状态。Eureka Server在肯定的工夫（默认90秒）未收到客户端的心跳，则认为服务宕机，登记该实例。查看应用程序日志，能够看到 Eureka 客户端发送心跳失败的相干日志信息。 2020-09-24 13:32:46.533 ERROR 1 --- [tbeatExecutor-0] com.netflix.discovery.DiscoveryClient : DiscoveryClient_EUREKA-TEST-CLIENT/eureka-client-544b94f967-gcx2f:eureka-test-client - was unable to send heartbeat!com.netflix.discovery.shared.transport.TransportException: Cannot execute request on any known server at com.netflix.discovery.shared.transport.decorator.RetryableEurekaHttpClient.execute(RetryableEurekaHttpClient.java:112) ~[eureka-client-1.9.13.jar!/:1.9.13] at com.netflix.discovery.shared.transport.decorator.EurekaHttpClientDecorator.sendHeartBeat(EurekaHttpClientDecorator.java:89) ~[eureka-client-1.9.13.jar!/:1.9.13] at com.netflix.discovery.shared.transport.decorator.EurekaHttpClientDecorator$3.execute(EurekaHttpClientDecorator.java:92) ~[eureka-client-1.9.13.jar!/:1.9.13] at com.netflix.discovery.shared.transport.decorator.SessionedEurekaHttpClient.execute(SessionedEurekaHttpClient.java:77) ~[eureka-client-1.9.13.jar!/:1.9.13] at com.netflix.discovery.shared.transport.decorator.EurekaHttpClientDecorator.sendHeartBeat(EurekaHttpClientDecorator.java:89) ~[eureka-client-1.9.13.jar!/:1.9.13] at com.netflix.discovery.DiscoveryClient.renew(DiscoveryClient.java:864) ~[eureka-client-1.9.13.jar!/:1.9.13] at com.netflix.discovery.DiscoveryClient$HeartbeatThread.run(DiscoveryClient.java:1423) ~[eureka-client-1.9.13.jar!/:1.9.13] at java.base/java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:515) ~[na:na] at java.base/java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:264) ~[na:na] at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1130) ~[na:na] at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:630) ~[na:na] at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:832) ~[na:na]过期的 IP 地址对于申请失败类的故障，咱们首先能够通过 Envoy 的拜访日志查看失败起因。通过上面的命令查看客户端 Envoy Sidecar 的日志： ...

概述如何在腾讯云 Kubernetes 集群实现蓝绿公布和灰度公布？通常要向集群额定部署其它开源工具来实现，比方 Nginx Ingress，Traefik 等，或者让业务上 Service Mesh（服务网格），利用服务网格的能力来实现。这些计划多多少少都是须要一点点门槛的，如果蓝绿公布或灰度公布的需要不简单，同时不心愿让集群引入更多的组件或简单的用法，能够思考应用本文的简略计划，利用 Kubernetes 原生的个性以及腾讯云 TKE/EKS 集群自带的 LB 插件实现简略的蓝绿公布和灰度公布。 注: 本文实用产品范畴: TKE 集群、EKS 集群 (弹性集群)原理介绍咱们通常应用 Deployment、StatefulSet 等 Kubernetes 自带的工作负载来部署业务，每个工作负载都治理一组 Pod，以 Deployment 为例: 通常还会为每个工作负载创立对应的 Service，Service 通过 selector 来匹配后端 Pod，其它服务或者内部通过拜访 Service 即可拜访到后端 Pod 提供的服务。要对外裸露能够间接将 Service 类型设置为 LoadBalancer，LB 插件会主动为其创立 CLB (腾讯云负载均衡器) 作为流量入口。 如何实现蓝绿公布？以 Deployment 为例，集群中部署两个不同版本的 Deployment，它们的 Pod 领有独特的 label，但有一个 label 的值不同，用于辨别不同的版本，Service 应用 selector 选中了其中一个版本的 Deployment 的 Pod，通过批改 Service 的 selector 中决定 服务版本的 label 的值来扭转 Service 后端对应的 Deployment，实现让服务从一个版本间接切换到另一个版本，即蓝绿公布: ...

本文将会分享，如何从零开始搭建一个基于腾讯云 Serverless 的图片艺术化利用！作者 @蒋启钲 线上 demo 预览：https://art.x96.xyz/ ，我的项目已开源，残缺代码见文末。 在残缺阅读文章后，读者应该可能实现并部署一个雷同的利用，这也是本篇文章的指标。 我的项目看点概览： 前端 react（Next.js）、后端 node（koa2）全面应用 ts 进行开发，极致开发体验（后端运行时 ts 的计划，尽管性能差点，不过胜在无需编译，适宜写 demo）冲破云函数代码 500mb 限度（提供解决方案）TensorFlow2 + Serverless 扩大想象力边际高性能，轻松应答万级高并发，实现高可用（自信的表情，反正是平台干的活）秒级部署，十秒部署上线开发周期短（本文就能带你实现开发） 本我的项目部署借助了 Serverless component，因而以后开发环境需先全局装置 Serverless 命令行工具 npm install -g serverless需要与架构本利用的整体需要很简略：图片上传与展现。 模块概览 上传图片 浏览图片 用对象存储提供存储服务在开发之前，咱们先创立一个 oss 用于提供图片存储（能够应用你已有的对象存储） mkdir oss在新建的 oss 目录下增加 serverless.yml component: cosname: xart-ossapp: xartstage: devinputs: src: src: ./ exclude: - .env # 避免密钥被上传 bucket: ${name} # 存储桶名称，如若不增加 AppId 后缀，则零碎会主动增加，后缀为大写（xart-oss-<你的appid>） website: false targetDir: / protocol: https region: ap-guangzhou # 配置区域，尽量配置在和服务同区域内，速度更快 acl: permissions: public-read # 读写配置为，公有写，共有读执行 sls deploy 几秒后，你应该就能看到如下提醒，示意新建对象存储胜利。 ...

什么是 LB 直通 Pod ?Kubernetes 官网提供了 NodePort 类型的 Service，即给所有节点开一个雷同端口用于裸露这个 Service，大多云上 LoadBalancer 类型 Service 的传统实现也都基于 NodePort，即 LB 后端绑各节点的 NodePort，LB 接管外界流量，转发到其中一个节点的 NodePort 上，再通过 Kubernetes 外部的负载平衡，应用 iptables 或 ipvs 转发到 Pod: TKE 默认的 LoadBalancer 类型 Service 与默认的 Ingress 也都是这样实现的，但目前也反对了 LB 直通 Pod 的形式，即 LB 后端间接绑 Pod IP+Port，不绑节点的 NodePort: 为什么须要 LB 直通 Pod ?LB 间接绑 NodePort 来实现云上的 Ingress 或 LoadBalancer 类型 Service 是最简略通用的办法，那为什么有了这种实现还不够，还要搞个 LB 直通 Pod 的模式？ 首先，咱们剖析下传统 NodePort 实现形式存在的一些问题： ...