无论是否采用微服务架构,针对高并发的支持的情况,数据存储可以分为两个阶段:第一持久化存储;第二缓存;针对持久化存储,首先微服务架构的各个服务时分库存储,针对不同的数据类型,可以采用不同的数据持久化引擎,例如关系型数据可
1.实现区别:虚拟机的本质实现硬件资源可编程,是操作系统级别的复制与移植;容器的本质是基于共享内核基础之上的进程级隔离(例如namespace,cGroup,UnionFs分别实现进程,网络,文件系统的隔离);2.应用场景区别:虚拟机设计之初是对硬
Docker运维过程中,整体而言需要关注三个方面:1.Docker集群的部署规模;按照目前来讲,针对大规模的Docker集群,需要上层的调度系统做进一步的管理(例如基于Kubernetes或者swarm),而且只有达到一定规模以后,才会重点关注配置优化
首先需要解释一下:容器是一个应用程序经过包装后,处于运行态的统称。对于无状态的应用而言,无存储可言;对于有状态的应用,需要数据持久化到本地或者存储系统。容器云存储更多是对接有状态应用的数据持久化。容器的数据持久
容器级别的监控有开源方案:prometheus,heapster+influxdb,zabbix等都可以做到性能的实时监控。但是开源方案的不足在于对数据的采集需要根据业务应用的开发相关的采集插件。容器化的性能开销在网络层面比较明显,需要针对
首先需要肯定的是传统企业PaaS平台迁移到基于容器的PaaS平台,应用需要做改造。原因如下:应用版本展现形式不同,传统PaaS平台的应用以应用程序编译的字节码或者二进制文件打包为基础,运行在物理服务器或者虚拟服务器上,直接
传统架构向容器云转变整体上而言需要从业务视角和技术视角进行双重考虑:业务视角需要重点如下几个问题:1.容器运行态的应用服务能够满足银行稳定性,可靠性,安全性的要求保证?2.评估容器云的迁移对现有业务造成的影响,尤其是
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