官方博客-第27页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
    292

    OpenSergo & ShardingSphere 社区共建微服务视角的数据库治理 Spec

    为什么需要微服务治理与 OpenSergo?在经典微服务架构中,我们通常将服务调用中各角色划分为三部分:服务提供者、服务消费者、注册中心。经典的微服务架构可以解决微服务能调通、可以运行起来的问题。随着分布式服务架构的不断演进、业务规模的扩张,诸多复杂的稳定性与易用性问题显现出来,这时候就需要一些手段...

  • 2024-05-15
    417

    Kubernetes 文件采集实践:Sidecar + hostPath 卷

    在Kubernetes 日志查询分析实践中,我们介绍了如何通过 DaemonSet 方式部署 logtail 并采集标准输出/文件两种形式的数据。DaemonSet 部署的优势在于其能够尽可能地减少采集 agent 所占用的资源且支持标准输出采集,但因为每个 DaemonSet pod 需要负责 n...

    417
  • 2024-05-15
    326

    OpenSergo/MSE & CloudWeGo 共同保障微服务运行时流量稳定性

    微服务运行时稳定性的问题微服务的稳定性一直是开发者非常关注的话题。随着业务从单体架构向分布式架构演进以及部署方式的变化,服务之间的依赖关系变得越来越复杂,业务系统也面临着巨大的高可用挑战。大家可能都经历过以下的场景:演唱会抢票瞬间洪峰流量导致系统超出最大负载,load 飙高,用户无法正常下单;在线选...

  • 2024-05-15
    302

    全面容器化之后,来电科技实现微服务治理

    MSE 服务治理帮助我们系统以很低的成本无侵入的方式快速实现了全链路灰度能力,进一步提升了我们系统的稳定性,让我们新需求的迭代上线更加地安心。-- 来电科技架构师 汤长征

    302
  • 2024-05-15
    437

    阿里云SLS 容器采集全面兼容Kubernetes

    iLogtail致力于打造覆盖Trace、Metrics 以及Logging 的可观测性的统一Agent,而对Kubernetes 语义的原生支持大大增强了Log在Kubernetes场景的采集体验。

    437
  • 2024-05-15
    309

    幸福感大提升-SLS时序存储体验升级

    时序引擎在可观测场景中的重要性Metrics作为IT可观测性数据的三剑客之一,是可观测场景的重要组成部分,相比Log、Trace数据,具备成本更低、数据源更丰富、适用面更广的特点,SLS在2年多前发布了时序存储引擎,并完全兼容了Prometheus的语法。目前已经有1万+的用户、10万+的实例,每天...

  • 2024-05-15
    300

    从负载均衡到路由,微服务应用现场一键到位

    本文基于常见的服务调用场景,以Ribbon负载均衡组件为例,展示了微服务洞察能力能够在关键的位置为我们还原与记录丰富的现场信息,使得原有的黑盒场景能够便捷直观地被观测到。在微服务架构下,类似的不便观测的重要场景还有非常多,都可以借助微服务洞察能力来监测或是在异常时辅助排查。同时,全链路灰度是微服务治理中比较重要的一个场景,我们在落地全链路灰度的过程中最让人头大的两个问题就是流量路由不生效以及流量逃逸,我们借助于微服务洞察能力可以快速定位与解决全链路灰度相关的问题。

    300
  • 2024-05-15
    291

    Logtail 混合模式:使用插件处理文件日志

    作为一个服务百万机器的日志采集 agent,Logtail 目前已经提供了包括日志切分、日志解析(完整正则、JSON、分隔符)、日志过滤在内的常见处理功能,能够应对绝大多数场景的处理需求。但有些时候,由于应用的历史原因或是本身业务日志的复杂性,单一功能可能无法满足所采集日志的处理需求,比如:日志可能...

    291
  • 2024-05-15
    407

    大规模 Spring Cloud 微服务无损上下线探索与实践

    “从一次常见的发布说起,在云上某个系统应用发布时,重启阶段会导致较大数量的 OpenAPI、上游业务的请求响应时间明显增加甚至超时失败。随着业务的发展,用户数和调用数越来越多,该系统又一直保持一周发布二次的高效迭代频率,发布期间对业务的影响越来越无法接受,微服务下线的治理也就越来越紧迫。”

    407
  • 1
    ...
    25
    26
    27
    28
    29
    到第
    27/29