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来自: 云原生
给容器服务的Kubernetes集群部署network policy支持
随着使用容器部署微服务的流行,容器平台上的服务间有复杂的调用关系。kubernetes为了满足服务间调用的访问控制,在1.3的版本中便引入了Network Policy,通过它可以实现通过标签方便的去定义访问的策略 。
利用OTTER实现准实时ETL、数据同步
利用OTTER实现高效、复杂、实时性高的数据同步场景;数据同步模式涵盖1源表->1目标表、N源表(在/不在同一实例)->1目标表、1源表->N目标表(在/不在同一实例)、自定义同步
开源数据同步神器——canal
作为使用最广泛的数据库,如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步,既能确保数据的一致性、及时性,也能做到代码无侵入的方式呢?如果有这样的一个需求,数据修改后,需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢?
k8s使用calico网络
calico是一个安全的 L3 网络和网络策略提供者。 calico使用bgp的原因:why bgp not ospf 有关BGP rr的介绍 安装方式 标准托管安装(ETCD存储) 需要提前安装etcd集群# 创建calico连接etcd的secret kubectl create secret.
DRC实践
DRC简介 DRC(Data Replication Center)是我在阿里听过的一个概念,它的业务域是支持异构数据库实时同步,数据记录变更订阅服务。为跨域实时同步、实时增量分发、异地双活、分库分表等场景提供产品级的解决方案。
高并发架构系列:Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解
一、需求起因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。 这个业务场景,主要是解决读数据从Redis缓存,一般都是按照下图的流程来进行业务操作。
使用canal增量同步mysql数据库信息到ElasticSearch
本文介绍如何使用canal增量同步mysql数据库信息到ElasticSearch。(注意:是增量!!!) 1.简介 1.1 canal介绍 Canal是一个基于MySQL二进制日志的高性能数据同步系统。
Network Policy - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(171)
Network Policy 通过 Label 选择 Pod,并指定其他 Pod 或外界如何与这些 Pod 通信。
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