应用的高可用分为本地高可用、同城高可用、异地高可用;对应到容器部署环境就是集群内高可用、同城跨集群高可用、异地高可用等方案。 本地高可用上,NAS的多读多写能力可以支撑POD在集群内的快速漂移,一分钟以内恢复业务
在弹性扩缩容问题上,K8S支持通过修改Broker配置Yaml文件中的Broker数量就可以实现扩缩。扩容时POD、PVC和PV都会根据Yaml文件的配置自动创建,无需人工干预。缩容时由于涉及到持久化数据,需要考虑数据留存问题;如果数据需
Kafka性能的主要指标是吞吐量(带宽)和时延。分布式存储是否满足需求,首先需要评估性能需求,根据Kafka消息的IO大小、存储的软硬件配置、批量参数、网络配置等综合评估可达到的吞吐量和时延情况。Kafka最核心的问题是数据
在容器云环境下性能的影响因素有很多,例如虚机容器相对于裸金属容器就会带来额外的10%-15%的开销,因此从性能的角度,裸金属容器是更好的选择。回到存储,首先为了保证性能,无论是存算一体还是存算分离都建议使用SSD盘来保证
数据可靠性是专业存储相对于本地盘的核心优势。专业存储在盘级、控制器级、系统级通过软件和硬件的设计和优化实现多层面做数据可靠性保证,其中就包括您提到的防数据丢失、容错等能力。但相对本地盘,由于IO路径变长,在时
首先,K8S对存储做了抽象,不关心集中式还是分布式,主要还是看性能、可靠性、扩展能力、功能等能否匹配业务要求。在这个前提下,本地盘虽然性能较好,但可靠性、扩展能力、跨节点共享能力等都问题突出,存算分离是更好的选择。
弹性是使用容器部署Kafka带来的一大优势。如果Broker处理能力不足,简单的修改Broker配置Yaml文件中的Broker数量就可以实现自动扩容,POD、PVC和PV都可以自动创建。扩容本身对业务无影响;扩容后如果要做数据在节点间的再
Kafka的存储需求,在功能面是存储的数据是消息流,数据量级非常大;数据CRUD操作足够简单,主要为并发非常高和百万级TPS的追加写、无需更改、能根据消费位移offset和时间戳timestamp查询消息、能定期删除过期的消息;在非功能
Kafka性能和可靠性的调优涉及Broker、Producer、Topic等组件的多个参数,并且参数之间还存在关联关系。以Topic为例,每个Topic的分区(Partition)数、每个Partition的副本数等都会对性能产生明显的影响。而其中的副本数又是
用租户级复制, B->C也可以做到不需umount和mount 因为租户级复制会将所有的配置信息从主端复制到从端,再保证从端的IP地址激活的时候跟B一样的IP,就不需要umount对于普通复制,用户如果可以手动保证 共享名 IP地址 权限
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