本文分享自华为云社区《微服务广播模式实践》，作者：张俭 。 微服务广播模式，指的是在微服务多实例部署的场景下，将消息广播到多个微服务实例的一种模式。 广播模式，一般用来维护微服务的内存数据，根据数据类型的不同，有助于解决两类问题。通常广播模式会使用支持发布订阅的消息中间件实现（如Redis、Kafka、Pulsar等），本文也基于消息中间件进行讨论。 利用广播模式维护一致的缓存 这应该是广播模式利

容器作为一个被隔离的应用程序，它是怎么去完成自己的对外通信的呢？ 之前提过Namespace的核心作用就是修改进程的视图，在Linux 提供的 Namespace技术中有一类 Network Namespace就是用来让容器隔离在自己的“网络栈”， 那么容器是如何完成对外通信的，下图就是容器网络示意图 容器通过自己的eth0网络接口经由docker0网桥，再经过宿主机网卡向外通信，那么容器eth0

Grafana Loki 是什么 Loki是由Grafana Labs开源的一个水平可扩展、高可用性，多租户的日志聚合系统的日志聚合系统。它的设计初衷是为了解决在大规模分布式系统中，处理海量日志的问题。Loki采用了分布式的架构，并且与Prometheus、Grafana密切集成，可以快速地处理大规模的日志数据。该项目受 Prometheus 启发，官网地址：grafana.com/oss/lok

作者：李鹏（阿里云）、魏文哲（数禾科技）， 此文基于 KubeCon China 2023 分享整理 摘要 AI 服务的数据、训练、推理等都需要消耗大量的计算资源以及运维成本，在数禾科技的金融业务场景下，模型存频繁迭代，线上也会同时部署多个版本的模型用于评估模型线上的真实效果，资源成本高。如何在保证服务质量基础之上提升 AI 服务运维效率并降低资源成本具有挑战性。 Knative 是一款基于 Ku

公司平台介绍 蜘点成立于 2016 年 4 月，致力于打造社区电商业务（解决最后 3 公里的配送问题）。当初通过自建直营渠道、自建仓库、自建大型社区仓、和采用加盟仓的方式，实现在社区的电商业务的发展，配送本地化。最多的时候在全国各个省都有分公司及下属子公司，在每个省都有省仓，在南北的主要城市都建有大型仓。 后面随着电商行业的落幕，公司又转型做企业数字化整体解决方案（产业互联网方向）。整体发展如下图

背景 Spark 是字节跳动内部使用广泛的计算引擎，已广泛应用于各种大规模数据处理、机器学习和大数据场景。目前中国区域内每天的任务数已经超过 150 万，每天的 Shuffle 读写数据量超过 500 PB。同时某些单个任务的 Shuffle 数据能够达到数百 TB 级别。 与此同时作业量与 Shuffle 的数据量还在增长，相比去年，今年的天任务数增加了 50 万，总体数据量的增长超过了 200

​时代在进步，周末突然回想起N年前的开发模式与现在相比简直是翻天覆地。虽然现如今的开发模式对于开发者的要求逐步降低，但我们自身不能降低要求。读书有感，一起来了解下云原生给我们带来的变化。 什么是云原生 云原生可分解为“云”（Cloud）和“原生”（Native）两个词。 这里还隐藏了一个词——“计算”（Computing），因为云原生本质上是一种与云计算（Cloud Computing）相同的计算

伴随数据库市场的全面增长，数据库生态领域也迎来巨大机遇。数字化转型和数据驱动业务的普及，企业对高性能数据处理和存储方案的需求增加，如何为数据库的运行和管理打造新一代的基础设施，已经成为越来越急迫和显性的需求，数据库专有云正备受市场关注。 通过对数据库软件与底层硬件的统一管理与深度调优，拥有高性能、高可用、TCO成本低等优势，因此更广泛地应用在业务连续性要求、高并发的核心数据库系统。数据显示，201

作者：季敏，阿里云分布式事务产品负责人、Seata 开源项目创始人 微服务架构下数据一致性的挑战 微服务开发的痛点 在 2019 年，我们基于 Dubbo Ecosystem Meetup，收集了 2000 多份关于“在微服务架构，哪些核心问题是开发者最关注的痛点？”的调研问卷。最终分布式事务问题在调研中占比最大，约占 54%。 在 Seata 出现之前，大家谈到分布式事务的态度是能避则避，大部分

编者按 本文译自：https://thenewstack.io/7-best-practices-for-developers-getting-started-with-genai/ 编辑评论：这是一篇非常有价值的文章，向开发者展示了生成式 AI 的潜力和应用。生成式 AI 是一种利用大型语言模型来生成和转换文本的技术，它可以帮助开发者解决一些复杂的问题，如代码生成，文档编写，内容创作等。生成式

作者：森元 需求背景 新业务上线前，我们通常需要对系统的不同中间件进行压测，找到当前配置下中间件承受流量的上限，从而确定上游链路的限流规则，保护系统不因突发流量而崩溃。阿里云 PTS 的 JMeter 压测可以支持用户上传自定义的 JMeter 脚本，按照自定义的逻辑，借助 PTS 强大的分布式压测能力，对系统的不同中间件进行压测。下面，将以 JMeter5.5 和 RocketMQ5.0 系列为

mnt namespace的作用 mnt namespace 是用系统用来隔离mount信息，在不同的mnt namespace中，系统拥有自己的独立的VFS（Virtual File System，虚拟文件系统）目录树以及挂载点信息 在Docker的容器技术中，每个容器都会运行在自己的mnt namespace中，这样就可以防止容器间的文件系统的相互干扰，通过改变容器的mount namespa

公众号「架构成长指南」，专注于生产实践、云原生、分布式系统、大数据技术分享 前言 最近在搞K8S的监控告警平台选型，对比了目前比较流行两款开源平台kube-prometheus、夜莺，也踩了一些坑分享一下 kube-prometheus 项目地址：github.com/prometheus-… 目前使用最广泛的k8s 的开源监控告警平台，在prometheus基础上，增加了对 k8s 的各种指标的

拓数派大模型数据计算系统（PieDataComputingSystem，缩写：πDataCS）在10月24日程序员节「大模型数据计算系统」2023拓数派年度技术论坛正式发布。πDataCS 以云原生技术重构数据存储和计算，「一份存储，多引擎数据计算」，让 AI 模型更大更快，全面升级大数据系统至大模型时代。除云原生虚拟数仓 PieCloudDB，πDataCS 支持的第二款计算引擎：云原生向量计算

导语 Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制（GEO replication）、快速扩容、灵活容错等特性。同时为了达到高性能，低延时、高可用，Pulsar 在客户端也做了很多的优化，本文主要讲述 PulsarClient 基本原理和实现。 PulsarClient 简介 Pulsar 客户端 API 设计优雅简洁，使用 P

作者｜Yuan Zhu 来源｜ ByConity 开源社区 项目｜github.com/ByConity/By… ByConity 0.3.0 版本发布，其中 「基于共享存储的选主方式」 作为 0.3.0 版本的主要功能将在此次更新中实现。本文将介绍其在 ByConity 中的设计思考与实践。 背景 在传统常见的分布式 share-nothing 微服务架构中，我们通常使用 DNS 这类成熟方案来

Kubernetes CRD 在 kubernetes 中有一系列内置的资源，诸如：pod、deployment、configmap、service …… 等等，它们由 k8s 的内部组件管理。而除了这些内置资源之外，k8s 还提供了另外一种方式让用户可以随意地自定义资源，这就是 CRD (全称 CustomResourceDefinitions) 。 例如，我可以通过 CRD 去定义一个 myp

Kubernetes Serivce是一组具有相同label Pod集合的抽象(可以简单的理解为集群内的LB)，集群内外的各个服务可以通过Service进行互相通信。但是Service的类型有多种，每种类型的Service适合怎样的场景以及kube-proxy是如何实现Service负载均衡的将是本文讨论的重点。 Service和kube-proxy在kubernetes集群中的工作原理 在介绍S

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