如果容器的image os不需要更新,应用不需要怎么修改,如果需要替换容器imgae,就有一些工作量:如果是Java,Nodejs等VM语言,Python这种解析类语言,一般在容器化的封装下,迁移改动很小。如果使用了一些JNI和Python本地库,需要对JNI
国产技术和兼容性的平衡,需要尽可能的进行业务和平台的解偶:1、尽量使用Kotlin/Java/Python/NodeJS等跨平台的程序语言,应用可以在不同平台快速移植。2、尽量采用容器部署方式,应用可以在不同平台快速移植。3、遵循开放的
目前从功能上都支持,但是兼容性和可用性,还需要时间检验。c86的成熟度最高,arm我们自己使用了一年多,暂时问题不大,龙芯还没有测试过
应该没有RAC,一个节点是ARM一个是x86的集群用于生产吧?RAC的两个节点建议是相同配置的,这种部署方式,第一个厂商不给支持,一个是问题会很多
除了CPU和内存,对于批量服务,网络带宽和磁盘的IO也需要进行监控。如果更加细致的话,可以监控OS核心的指标。另外也可以从业务指标进行监控,如业务处理时长,业务成功率等。目前貌似没有通用方案,和业务特点有关。
个人觉得两个方案都可以满足企业对于CICD的需求,主要取决于构建的目的和后续相关的规划。1 如果企业目前没有CICD的技术包袱,而且希望能够短平快的建设CICD平台,而且后续也不希望在这块投入太多的资源,建议采用GitLab全
服务注册中心是微服务治理框架中最主要的组件,微服务之间的隔离和弹性,都是靠服务注册中心进行管理。在混合云部署微服务,可以更好的发挥混合云的优势。 混合云的优势在于可以坚固安全合规和弹性能力,为了实现弹性能力,单
下面从性能,成本,运维和可靠性进行比较,希望有帮助:性能:使用VM+容器方案,中间多了一层Hypervisor,性能大概损耗10%~20%。成本:对于开源解决方案,没有额外的软件成本;如果是商用解决方案,VM比物理机方案多出宿主机的操作系统和Hyp
对于测试,可以使用容器平台的持续交付的能力,缩短测试版本周期和环境准备的时间;使用平台灵活的路由功能,进行多版本兼容性测试。 较好的实践路径和应注意的关键点 :1 通用的服务建议统一建设成平台服务,但是不建议测试开
1 需要一个统一的云管平台,可以屏蔽底层IaaS的差异。2 尽量使用相同的容器集群解决方案,包括集群版本,尽量降低兼容性问题。3 基础设施即代码,如Terraform的使用,尽量标准化系统交付4 自动化运维能力提升,特别是监控和
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