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如果你对云原生领域不太关注,可能对 KubeVela 还没有做过太深入的了解。别着急,本文就借着 v1.0 发布之际,为你详细的梳理一次 KubeVela 项目的发展脉络,解读它的核心思想和愿景,领悟这个正冉冉升起的云原生应用管理平台之星背后的“道之所在”。
2021 年,Netflix 会将大部分的工作负载从 Reloaded 转移到 Cosmos 平台。Cosmos 是一个计算平台,它将微服务的最佳特性与异步工作流以及 Serverless 结合在一起。
阿里的 RocketMQ 如何让双十一峰值之下0故障
当 RocketMQ 遇上 Serverless,会碰撞出怎样的火花?
Apache RocketMQ 的 Service Mesh 开源之旅
基于 RocketMQ Prometheus Exporter 打造定制化 DevOps 平台
可运维:云原生时代 RocketMQ 运维管控的利器 - RocketMQ Operator:
云原生时代消息中间件的演进路线
方法三:Spring Cloud Bus 消息总线介绍
方法二:Spring Cloud Stream 体系及原理介绍:spring-cloud-stream-binder-rocektmq
RocketMQ-Spring 毕业两周年,为什么能成为 Spring 生态中最受欢迎的 messaging 实现?
Rocketmq spring 上手:如何在优雅地Spring 中实现消息的发送和消费
项目最初使用 Arthas 主要有两个目的: 1. 通过 arthas 解决实现测试环境、性能测试环境以及生产环境性能问题分析工具的问题。 2. 通过使用 jad、mc、redefine 功能组合实现生产环境部分节点代码热更新的能力。
在《一文读懂 K8s 持久化存储流程》一文我们重点介绍了 K8s 内部的存储流程,以及 PV、PVC、StorageClass、Kubelet 等之间的调用关系。接下来本文将将重点放在 CSI(Container Storage Interface)容器存储接口上,探究什么是 CSI 及其内部工作原理。
4 月 24 日(周六),阿里云 Serverless Developer Meetup 即将亮相上海。免费报名来现场互相交流,一起实操,让我们一起把握云计算的未来方向,共享 Serverless 带来的技术红利!
随着微服务的流行,应用更加轻量和高效,但是带来的困境是线上问题排查越来越复杂困难。传统的 Java 排查问题,需要重启应用再进行调试,但是重启应用之后现场会丢失,问题难以复现。
随着 5G/ 芯片 / 区块链等等新技术的不断成熟、云计算的普及和云原生时代带来的诸多便捷,开发者和架构师们眼前的挑战也不再只是 0-1 的建设问题,技术如何更多地带来业务价值成为了一个值得讨论的话题。阿里巴巴集团研究员,阿里云智能视频云业务负责人林昊(花名毕玄),在 QCon 全球软件开发大会上曾发表了主题演讲《5G 和云原生时代的技术下半场》,以 5G 典型场景音视频为例,探讨相关技术和技术人的下半场,以下内容为演讲整理。
本文将对 RocketMQ-Exporter 的设计实现做一个简单的介绍,读者可通过本文了解到 RocketMQ-Exporter 的实现过程,以及通过 RocketMQ-Exporter 来搭建自己的 RocketMQ 监控系统。RocketMQ 在线可交互教程现已登录知行动手实验室,PC 端登录 start.aliyun.com 即可直达。
日前,阿里云凭借函数计算产品能力全球第一的优势,入选 Forrester 2021 年第一季度 FaaS 平台评估报告,成为比肩亚马逊、全球前三的 FaaS 领导者。这也是首次有国内科技公司进入 FaaS 领导者象限。不瞋作为阿里云 Serverless 产品体系的负责人,也是国内 Serverless 的早期实践者。本文将呈现这次访谈的完整总结。
Knative 提供了基于流量的自动扩缩容能力,可以根据应用的请求量,在高峰时自动扩容实例数;当请求量减少以后,自动缩容实例,做到自动化地节省资源成本。此外,Knative 还提供了基于流量的灰度发布能力,可以将流量的百分比进行灰度发布。
2020 年双十一交易峰值达到 58.3 W 笔/秒,消息中间件 RocketMQ 继续数年 0 故障丝般顺滑地完美支持了整个集团大促的各类业务平稳。
近日阿里巴巴开源了其云原生容器镜像加速技术,它推出的 overlaybd 镜像格式,相比于传统的分层 tar 包文件格式,实现了基于网络的按需读取,从而使得容器可以快速启动。
为了解决大数据、AI 等数据密集型应用在云原生计算存储分离场景下,存在的数据访问延时高、联合分析难、多维管理杂等痛点问题,南京大学 PASALab、阿里巴巴、Alluxio 在 2020 年 9 月份联合发起了开源项目 Fluid。Fluid 本质上是一个云原生环境下的数据密集型应用的高效支撑平台。本文将向大家介绍 Fluid 项目是如何将数据密集型应用更高效地运行于 K8s 环境中的。
继 Nacos 1.0 发布以来,Nacos 迅速被成千上万家企业采用,并构建起强大的生态。但是随着用户深入使用,逐渐暴露一些性能问题,因此我们启动了 Nacos 2.0 的隔代产品设计,时隔半年我们终于将其全部实现,实测性能提升 10 倍,相信能满足所有用户的性能需求。下面由我代表社区为大家介绍一下这款跨代产品。
随着 Serverless 概念的进一步普及,开发者逐渐从观望状态进入尝试阶段,越来越多的企业用户开始将业务迁移到 Serverless 平台。在阿里集团内部,淘宝、飞猪、闲鱼、高德、语雀等核心功能稳步落地,在阿里集团外部,新浪微博、世纪联华、石墨文档、TPLink、蓝墨云班课等各行各业的企业也纷纷解锁 Serverless 使用的不同场景。Serverless 正在成为成为下一个十年云的默认编程范式。
OpenTelemetry 是 CNCF 的一个可观测性项目,旨在提供可观测性领域的标准化方案,解决观测数据的数据模型、采集、处理、导出等的标准化问题,提供与三方 vendor 无关的服务。 2021.02.10,OpenTelemetry 的 tracing spec 达到 1.0 版本 (link),基于这个里程碑,笔者对 OpenTelemetry 进行了探索,判断在可观测性领域带来的价值和发展前景。 下面给出笔者对 OpenTelemetry 的理解,抛砖引玉。由于笔者能力有限,理解不当的地方请大家指正。
伴随大家对稳定性重视程度的不断提升、社区可观测性项目的火热,可观测性成为了一个很热门的话题,站在不同的角度会产生不同的理解。 我们从软件开发的生命周期出发,尝试形成对可观测性的一个宏观理解,并从 SRE 和 Serverless 两个角度具化可观测性的理解以及实践。
今天,数字化成为企业的核心竞争力,千行百业都在拥抱云计算,拥抱云原生。2020 年我们认为是云原生的落地元年,那么 2021 年将是云原生加速推动企业数字创新的关键节点。在 3 月 29 日阿里云计算峰会上,阿里巴巴研究员、阿里云智能云原生应用平台负责人丁宇(叔同)发表了《云原生,企业数字创新的最短路径》主题演讲,全面回顾了阿里巴巴 15 年云原生实践历程,并重点解读了在数字经济的背景下,企业如何通过云原生实现应用云化,充分发挥云的价值,快速激活数字创新能力。
事件驱动是指事件在持续事务管理过程中,进行决策的一种策略。可以通过调动可用资源执行相关任务,从而解决不断出现的问题。通俗地说是当用户触发使用行为时对用户行为的响应。在 Serverless 场景下,事件驱动完美符合其设计初衷之一:按需付费。
阿里云边缘容器服务上线 1 年后,正式开源了云原生边缘计算解决方案 OpenYurt,跟其他开源的容器化边缘计算方案不同的地方在于:OpenYurt 秉持 Extending your native Kubernetes to edge 的理念,对 Kubernetes 系统零修改,并提供一键式转换原生 Kubernetes 为 OpenYurt,让原生 K8s 集群具备边缘集群能力。
虽然 Dapr 在国外有很高的关注度,但在国内知名度非常低,而且现有的少量 Dapr 资料也偏新闻资讯和简单介绍,缺乏对 Dapr 的深度解读。在 Dapr v1.0 发布之际,我希望可以通过这篇文章帮助大家对 Dapr 形成一个准确的认知:掌握 Dapr 项目的发展脉络,了解其核心价值和愿景,领悟 Dapr 项目背后的“道之所在”—— 云原生。
KubeVela 是一个简单易用又高度可扩展的云原生应用管理引擎,是基于 Kubernetes 及阿里云与微软云共同发布的云原生应用开发模型 OAM 构建。本文主要目的是探索 KubeVela 如何将一个 appfile 文件转换为 K8s 中特定的资源对象。
3 月 26 日消息,权威咨询机构 Forrester 发布 2021 年第一季度 FaaS 平台评估报告,阿里云函数计算凭借在产品能力、安全性、战略愿景和市场规模等方面的优势脱颖而出,产品能力位列全球第一,这也是首次有中国云厂商进入 FaaS 领导者象限。
混沌工程随着云原生的发展逐渐进入大家的视野,通过混沌工程可以很好地发现和解决在云原生化过程中的高可用问题。阿里巴巴在 2019 年开源了底层的混沌工程工具 - chaosblade,今年年初再次开源混沌工程控制台 chaosblade-box,ChaosBlade 品牌进一步升级。本文主要围绕云原生面临的高可用挑战和混沌工程机遇,详细介绍开源控制台的设计、特性和实践和未来规划,旨在帮助企业更好的了解控制台并通过其来实现混沌工程落地,解决云原生系统下高可用问题。
Knative 提供了基于流量的自动扩缩容能力,可以根据应用的请求量,在高峰时自动扩容实例数;当请求量减少以后,自动缩容实例,做到自动化地节省资源成本。此外,Knative 还提供了基于流量的灰度发布能力,可以将流量的百分比进行灰度发布。
巨大的挑战带来的必然是巨大的技术成就和机会。
2020 年 4 月,我们开始尝试实现 go 语言的分布式事务框架 Seata-Golang。众所周知,Seata AT 模式以无业务代码侵入的特点,被广大开发者推崇。Java 版 Seata AT 模式通过对 DataSource 数据源进行代理,在 sql 语句执行时,对 sql 拦截解析,获取数据库对应数据在 sql 语句执行前后的副本,序列化后保存起来,在 TC 协调回滚时用来回滚对应数据。实现 go 版本 client 的 AT 模式时,怎样对业务开发者更友好,入侵更少,成了首要考虑的目标。
成长的过程就是不断经历和体验的过程,一段又一段不同心境的开始和结束。
做过微服务开发的开发者相信对 Dubbo 都不陌生,Dubbo 是一款能帮助我们快速解决微服务开发、通信以及流量治理的框架。相比于之前只限定在 Java 语言范围内,Dubbo 的多语言版本在这两年呈现了良好的发展势头,其中,Dubbo Go 语言版本在功能、稳定性各个方面都已非常完备,其它几种主流的多语言版本在社区也有提供。
K8s 处在一个承上启下的位置,云原生用户使用 K8s 的目的是为了交付和管理应用,也包括灰度发布、扩容缩容等。但是对用户来说,实现这些能力,通过直接操作 K8s API 难免有些复杂。另外节省资源成本和弹性对于用户来说也越来越重要。那么,如何才能简单地使用 K8s 的技术,并且实现按需使用,最终实现降本增效的目的呢?答案就是 Knative。
OpenKruise 是阿里云开源的云原生应用自动化管理套件,也是当前托管在 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 下的 Sandbox 项目。它来自阿里巴巴多年来容器化、云原生的技术沉淀,是阿里内部生产环境大规模应用的基于 Kubernetes 之上的标准扩展组件,也是紧贴上游社区标准、适应互联网规模化场景的技术理念与最佳实践。
容器镜像因其颠覆式创新成为云原生时代应用部署格式的事实标准。头部云厂商 FaaS (Function-as-a-Service) 服务如阿里云函数计算、AWS Lambda 也相继在 2020 年支持使用容器镜像部署函数,全面拥抱容器生态。
为了解决大数据、AI 等数据密集型应用在云原生场景下,面临的异构数据源访问复杂、存算分离 I/O 速度慢、场景感知弱调度低效等痛点问题,南京大学PASALab、阿里巴巴、Alluxio 在 2020 年 6 月份联合发起了开源项目 Fluid。
RocketMQ 作为业务消息的首选,在消息和流处理领域被广泛应用。而微服务生态 Spring 框架也是业务开发中最受欢迎的框架,两者的完美契合使得 RocketMQ 成为 Spring Messaging 实现中最受欢迎的消息实现。本文展示了 5 种在 Spring 生态中文玩转 RocketMQ 的方式,并描述了每个项目的特点和使用场景。文末可以直达在线体验。
传统软件开发过程中,开发和运维是极其分裂的两个环节,运维人员不关心代码是怎样运作的,开发人员也不知道代码是如何运行的。
3 月 18 日 至 3 月 26 日,《1 分钟 Serverless 极速部署线上魔方》体验活动正式开启!这一次,我们准备了场景、代金券和礼物,让你真实感受 Serverless 带来的降本增效之美!
RocketMQ 作为业务消息的首选,在消息和流处理领域被广泛应用。而微服务生态 Spring 框架也是业务开发中最受欢迎的框架,两者的完美契合使得 RocketMQ 成为 Spring Messaging 实现中最受欢迎的消息实现。本文展示了 5 种在 Spring 生态中文玩转 RocketMQ 的方式,并描述了每个项目的特点和使用场景。
OpenKruise 是阿里云开源的云原生应用自动化管理套件,也是当前托管在 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 下的 Sandbox 项目。它来自阿里巴巴多年来容器化、云原生的技术沉淀,是阿里内部生产环境大规模应用的基于 Kubernetes 之上的标准扩展组件,也是紧贴上游社区标准、适应互联网规模化场景的技术理念与最佳实践。
公司有个渠道系统,专门对接三方渠道使用,没有什么业务逻辑,主要是转换报文和参数校验之类的工作,起着一个承上启下的作用。最近,在优化接口的响应时间,优化了代码之后,但是时间还是达不到要求;有一个诡异的 100ms 左右的耗时问题,在接口中打印了请求处理时间后,和调用方的响应时间还有差了 100ms 左右。比如程序里记录 150ms,但是调用方等待时间却为 250ms 左右。本文记录了当时详细的定位 & 解决流程(其实解决很简单,关键在于怎么定位并找到解决问题的方法)。
据信通院《中国 DevOps 现状调查报告(2020年)》显示,63% 的企业已经实践落地 DevOps,采用持续交付流水线打通开发、测试、部署和运维多个环节。但是依然有 20% 的企业反馈实践 DevOps 复杂,自建 Jenkins 需要自部署及插件运维,而 SaaS 化 CI/CD 工具又配置繁琐,希望有更轻量便捷的工具加速其转型落地。
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2025-10-29
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