1.kuberentes最大的成效是应用运维自动化2.只能相对降低硬件成本开销,因为无论容器还是虚拟机都是应用服务的运行环境,资源消耗多少取决应用的性能指标要求,与采用的运行环境关系相对较低。3.会提供资源利用率,依赖pod的
kubernetes的网络设计原则是kubernetes运行环境内的所有pod能够直接互联互通。目前而言k8s的网络方案有四种:1.基于overlay的网络方案;2.基于路由的网络方案;3.基于隧道技术的网络方案;4基于物理的网络方案。每个网络方案
首先从容器运行环境上没有区别;其次从隔离上考虑,虚拟机+容器,相比物理机+容器,应用的隔离性可能更好一些;其次网络规划有影响,k8s的网络设计原则要求所有的容器都互联互通,虚拟机部署需要考虑物理网络,虚拟机网络,容器网络,而
c或者c++项目可以运行在容器里面,但是考虑到c或者c++项目对于系统内核的依赖关系,需要容器运行时有效的控制隔离型以及连通性等问题
1.银行的标准是“稳定大于一切”,虽然kubernetes已经在各个行业证明了自身出色的自动化运维能力。但是由于误操作导致集群崩溃的问题时有发生,因此暂时不建议核心系统上kubernets集群;2.如果非要考虑核心系统上kubernete
这个问题相对复杂一些,需要考虑IDC的建设方案,网络方案,数据存储方案等。这不仅仅是微服务能够解决的问题。微服务只能解决业务单元拆分开发的问题。
高可用有两种不同的方式:主从,双活;与具体采用的服务架构关系相对没有那么紧密。软负载,或者硬负载在项目的实施过程中都会遇到。从适用场景而言,软负载更多适用在内网环境,内部服务与服务的交互接口处;硬负载更多呈现在整个
纯粹微服务开发,不考虑服务线上运维的要求;spring cloud是首选,组件多,生态好。基于通信延迟要求较小的情况下,采用rpc协议比http协议通信要好一些,dubbo占优势service mesh是解决服务通信的基础设施,本身与微服务无关。如果
服务拆分大的前提可以参考DDD领域驱动设计。进一步讲,业务需要考虑三方面问题:1.服务边界切分;2.服务依赖梳理;3.服务交互规范标准;服务边界切分需要依赖”低耦合,高内聚“的原则,明切业务单元的边界,尽可能减少同一个业务的
可以考虑直接在网络层实现,根据出现系统的返回结果做信息匹配,如果不满足要求,直接触发熔断操作,可以参考服务网格的实现方式
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