1、对于部分要求有状态,那么确保有状态服务的数据可靠性和可扩展性,可以使用分布式存储系统 。(比如ceph,hdfs,glusterfs等)
2、设计和部署要实现高可用架构,避免单点故障影响系统稳定性。 (比如:多副本部署、负载均衡等)
3、要使用自动化工具和监控系统,确保及时发现和解决问题,保障系统稳定运行。
在银行行业中,大数据混部后的容器化技术路线落地,需要考虑如何保障稳定性,特别是对于一些有状态的服务。以下是一些建议:
总之,对于银行行业中的大数据混部后的容器化技术路线落地,需要综合考虑各种因素,包括容器编排工具、有状态服务管理、容器存储技术、测试和验证、监控和日志记录等,以确保应用程序的高可用性和稳定性。