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文檔簡介
金融行業(yè)分布式數(shù)據(jù)庫容器化建設(shè)需求研究目 錄一、 目標(biāo) 3二、 技分析 4()分式數(shù)庫技術(shù) 4()容技術(shù) 8三、 運需求析 10()調(diào)度 11()變更 12()切換 17()副重搭 19()備恢復(fù) 21(六遷移 22(七監(jiān)報警 24(八數(shù)庫訪控制 27(九混工程 29(十智運維 32(十)其他 34四、 應(yīng)需求析 36()一性校驗 36()容災(zāi) 38五、 建方案 41(一分抽象 41(二管平臺API設(shè)計 46(三)OPENAPI標(biāo)化 49六、 展與計劃 49一、目標(biāo)提高自動化程度,分布式數(shù)據(jù)庫容器化能使其在多云、混合提升部署和運維效率,分布式數(shù)據(jù)庫容器化簡化了部署和管優(yōu)化資源利用率,傳統(tǒng)的分布式數(shù)據(jù)庫部署通常需要專用的數(shù)據(jù)庫混合部署,金融應(yīng)用通常需要使用多種類型的數(shù)據(jù)庫,容器化使得在同一個環(huán)境中運行和管理不同類型的數(shù)據(jù)庫變得更加高效、經(jīng)濟(jì),實現(xiàn)不同數(shù)據(jù)庫的混合部署。保證數(shù)據(jù)安全與隔離,在多租戶或共享環(huán)境中,相對于共享二、技術(shù)分析(一)分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)分布式數(shù)據(jù)庫是一種在多個物理或邏輯位置存儲數(shù)據(jù)的數(shù)分布式數(shù)據(jù)庫與單機(jī)數(shù)據(jù)庫存儲在本地磁Sharde-Nothing指定分片鍵分布:數(shù)據(jù)表以指定分片鍵及分片算法方式,將(range)、列表分片(list)、復(fù)制分片(duplicate)、多級分片等。根據(jù)固定大?。?00M)對數(shù)據(jù)進(jìn)行物理切割,每個切割單元RegionRegion的內(nèi)容與數(shù)據(jù)表無對應(yīng)關(guān)系,一個RegionACID式系統(tǒng)設(shè)計中,CAP理論(Consistency,Availability,Partitiontolerance)指出,一個分布式系統(tǒng)在出現(xiàn)分區(qū)故障和兩階段提交(2PC)和三階段提交(3PC);b.SAGA(事務(wù)補(bǔ)償方案數(shù)據(jù)一致性:不同于單機(jī)數(shù)據(jù)庫的事務(wù)只在本機(jī)一個節(jié)事務(wù)隔離級別:目前大多數(shù)分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品可以實現(xiàn)READCOMMIT,少部分產(chǎn)品可支持多種事務(wù)隔離級別。若實現(xiàn)單機(jī)數(shù)據(jù)庫如OracleMVCC架構(gòu)。分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)架構(gòu)包括管理模塊、計算模塊、存儲模塊3部分組成,技術(shù)架構(gòu)如圖1所示。圖1分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)架構(gòu)圖線性擴(kuò)展:分布式數(shù)據(jù)庫軟件架構(gòu)采用分層設(shè)計,一般基于Share-Nothing架構(gòu),采用集群方式部署,實現(xiàn)各組件的AZRPO0。滿足數(shù)據(jù)高可靠、分布式事務(wù)強(qiáng)一致性:具備分布式事務(wù)一致性,從數(shù)據(jù)(二)容器技術(shù)Pod。PodK8sPod多個容器。PodMasterK8sPod可管理性。有些容器需要緊密聯(lián)系,Pod器更高層次的抽象,將他們封裝到一個部署單元中。K8sPod為最小單位進(jìn)行調(diào)度、擴(kuò)展、共享資源、管理生命周期。通信和資源共享。PodnamespaceIPPort空間。他們可以直接用localhost調(diào)度。K8s系統(tǒng)的核心任務(wù)是創(chuàng)建客戶端請求創(chuàng)建的PodPodPodPodPodAPIPodk8sPod資源調(diào)度需求的默認(rèn)調(diào)Pod資源的一個節(jié)點,其核心目標(biāo)是基于資源Pod(Predicate)、節(jié)點優(yōu)先級排序及節(jié)點擇選出的節(jié)點進(jìn)行優(yōu)先級排序,以便選出最適合運行Pod節(jié)點。最后,從優(yōu)先級排序結(jié)果中挑出優(yōu)先級最高的節(jié)點運行PodService。ks的Sevie是一個抽象層,定義了一種訪PodServicePodIPDNSPodPodk8sService:ClusterIPServiceServiceIPServiceService一個端口(NodePort),外部客戶端可以通過<NodeIP<NodePortService。LoadBalancerServiceNodePortServiceIPIPService。k8sVolumePodk8sVolume也支持多種backendemptyDir、hostPath、GCEPersistentDisk、AWSElasticBlockStore、NFS、CephPersistentVolume先配置或由動態(tài)存儲供應(yīng)系統(tǒng)自動供應(yīng)。PersistentVolumeNAS、SAN,云盤,分布式存儲或者本地盤。PVPodPod三、運維需求分析運維服務(wù)能力和運維體系是分布式數(shù)據(jù)庫平穩(wěn)運行的重要(一)調(diào)度調(diào)度系統(tǒng)維護(hù)節(jié)點資源分配表,記錄每個節(jié)點上已分配的分布式數(shù)據(jù)庫實例及其資源需求CPU基于分布式數(shù)據(jù)庫服務(wù)分級的調(diào)度分布式數(shù)據(jù)庫實例進(jìn)行分級打標(biāo):業(yè)務(wù)重要性:根據(jù)分布式數(shù)據(jù)庫實例所承載業(yè)務(wù)的重要程度,劃分為核心、重要、一般、長尾等級別。SLA業(yè)務(wù)訪問模式:根據(jù)分布式數(shù)據(jù)庫實例的讀寫比例、并發(fā)用戶數(shù)、請求量波動等訪問特征,劃分為穩(wěn)態(tài)業(yè)務(wù)(訪問平穩(wěn))和敏態(tài)業(yè)務(wù)(訪問波動大)等。節(jié)點密度分級與超賣管理基于分布式數(shù)據(jù)庫畫像的智能混部與負(fù)載錯峰主機(jī)組隔離調(diào)度,不同的業(yè)務(wù)負(fù)載往往會運行在不同的Node分組中,如經(jīng)典的數(shù)據(jù)面和控制面的分離、不同數(shù)據(jù)庫引擎的部署隔離等。NumaNodeNumaNodeNumaNumaNode分配和管理能力。(二)變更配置變更行調(diào)整和優(yōu)化。應(yīng)符合如下流程:變更的影響分析和風(fēng)險評估:評估變更對分布式數(shù)據(jù)變更流程和審批機(jī)制:制定詳細(xì)的變更執(zhí)行計劃,明變更的配置管理和版本控制:建立分布式數(shù)據(jù)庫配置CMDB)等工具,變更的執(zhí)行和監(jiān)控:對于需要重啟分布式數(shù)據(jù)庫的配變更的驗證和回滾機(jī)制:根據(jù)預(yù)定的驗證標(biāo)準(zhǔn)(例如冒煙測試用例變更的發(fā)布和通知:建立變更的發(fā)布流程和策略,根據(jù)變更的優(yōu)先級和影響范圍,合理安排變更的發(fā)布時間和方式。資源監(jiān)控和評估:持續(xù)監(jiān)控分布式數(shù)據(jù)庫的性能指標(biāo)物理資源評估和決策:評估當(dāng)前實例所在服務(wù)器的資CPU變更流程和審批機(jī)制:制定詳細(xì)的變更執(zhí)行計劃,明跨機(jī)遷移和集群調(diào)度(可能):如果需要進(jìn)行跨機(jī)遷重啟帶來的副本輪轉(zhuǎn)(可能):在進(jìn)行資源變更時,變更驗證和優(yōu)化機(jī)制:監(jiān)測各項性能指標(biāo)是否符合預(yù)期?;谛阅茉u估的結(jié)果,運維人員可以進(jìn)一步優(yōu)化資源配置,(升級版本升級的目的是定期更新分布式數(shù)升級策略和風(fēng)險評估:根據(jù)分布式數(shù)據(jù)庫軟件的版本SQL或者次要版本),通常采用滾動升級的方式,逐個升級分布式數(shù)大版本升級與藍(lán)綠部署:對于大版本升級(如主要版本或者架構(gòu)變更DNS/負(fù)載均衡/應(yīng)用程序配置。升級驗證與回滾機(jī)制:無論采用何種升級方式,都需(三)切換切換分為故障自動切換和計劃內(nèi)切換。(Failover故障自動切換的目標(biāo)是在leader(leader)發(fā)生故障時,快速、自動地將服follower(follower),以leaderfollowerleaderleaderleaderfollower的復(fù)制狀態(tài)、硬件配置、網(wǎng)絡(luò)延遲、綜合負(fù)載等因素。確保新leaderleaderleaderleader。確保切換過程快速、平穩(wěn),最小化對業(yè)務(wù)的影響。followerfollowerleaderleaderfollower。記錄故障原因和處理過程,分析原因,優(yōu)化故障自動切換流程。計劃內(nèi)切換(Switchover)在分布式數(shù)據(jù)庫運維過程中,準(zhǔn)備階段:確保備用實例與主實例的數(shù)據(jù)完全同步。(可選(可選)。切換階段:停止向主實例寫入新的數(shù)據(jù)。等待主實例和備用實例之間的數(shù)據(jù)完全同步。將讀取操作切換到備用實例。將備用實例提升為新的主實例。更新相關(guān)系統(tǒng)和客戶端的配置,以連接新的主實例。驗證階段:檢查新的主實例是否正常工作。驗證數(shù)據(jù)回退預(yù)案(可選):如果切換后出現(xiàn)問題,可以將服務(wù)切換回原來的主實例。確?;赝诉^程中數(shù)據(jù)的一致性和完整性。(四)副本重搭故障副本重搭問題識別:通過監(jiān)控系統(tǒng)或人工檢查,發(fā)現(xiàn)副本出現(xiàn)問題。確定問題的原因和影響范圍。隔離受影響的副本:將出現(xiàn)問題的副本從復(fù)制拓?fù)渲兄亟ㄐ赂北荆簞?chuàng)建一個新的副本實例,或清空受影響leader數(shù)據(jù)同步驗證:監(jiān)控新副本的復(fù)制狀態(tài)和延遲,確保leader舊副本下線(可選):進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)備份或歸檔。下線舊副本,回收資源或進(jìn)行后續(xù)處理。計劃內(nèi)副本重搭重搭計劃制定:明確重搭的原因、目標(biāo)和時間安排。重建新副本:創(chuàng)建一個新的副本實例,或清空受影響leader數(shù)據(jù)同步驗證:監(jiān)控新副本的復(fù)制狀態(tài)和延遲,確保leader服務(wù)切換(可選):選擇合適的時間窗口,盡量減少舊副本下線(可選):停止舊副本的復(fù)制進(jìn)程,斷開leader(五)備份恢復(fù)數(shù)據(jù)備份。數(shù)據(jù)備份主要有自動和手動兩種主要方式:(存儲快照/全量/增量/日志數(shù)據(jù)庫恢復(fù)。數(shù)據(jù)庫備份進(jìn)行恢復(fù)的流程:確定恢復(fù)目標(biāo):確定需要恢復(fù)的目標(biāo)時間點。確定需要恢復(fù)的分布式數(shù)據(jù)庫對象(庫、表)和數(shù)據(jù)范圍(行、列)。選擇合適的備份:根據(jù)恢復(fù)目標(biāo)時間點,選擇最接近MD5、CRC執(zhí)行恢復(fù)操作:創(chuàng)建恢復(fù)操作的審計和追蹤記錄,記驗證恢復(fù)結(jié)果:執(zhí)行必要的數(shù)據(jù)校驗和業(yè)務(wù)驗證,確(六)遷移遷移準(zhǔn)備護(hù)窗口進(jìn)行。制定詳細(xì)的遷移計劃,包括遷移步驟、時間估計、風(fēng)險評估、回退預(yù)案等。數(shù)據(jù)導(dǎo)出。使用分布式數(shù)據(jù)庫廠商提供的備份工具,導(dǎo)數(shù)據(jù)傳輸。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)條件和數(shù)據(jù)量,選擇合適的數(shù)據(jù)傳輸方式,如網(wǎng)絡(luò)流式傳輸、NAS、對象存儲等。使用數(shù)據(jù)傳輸工數(shù)據(jù)導(dǎo)入。在目標(biāo)端分布式數(shù)據(jù)庫上創(chuàng)建與源端相同的增量同步。在全量數(shù)據(jù)導(dǎo)入完成后,啟動增量同步進(jìn)程,數(shù)據(jù)校驗應(yīng)用切換。在數(shù)據(jù)校驗通過后,準(zhǔn)備將業(yè)務(wù)應(yīng)用從源端停寫,等待目標(biāo)端分布式數(shù)據(jù)庫與源端完全一致。修改DNS/負(fù)載均衡/應(yīng)用的分布式數(shù)據(jù)庫連接配置,將流量切到目標(biāo)端分布遷移完成(可選)下線源端分布式數(shù)據(jù)庫,釋放相關(guān)的資源。(七)監(jiān)控報警SQL性能指標(biāo)監(jiān)控:監(jiān)控分布式數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵性能指標(biāo),CPUI/O理能力和資源利用效率。監(jiān)測緩存命中率、日志寫入速度、checkpoint資源使用情況監(jiān)控:監(jiān)控磁盤空間使用情況,包括數(shù)CPU、內(nèi)存、I/O況,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)配置和減少網(wǎng)絡(luò)延遲。SQLSQLSQLSQLSQLCPUSQL異常情況和錯誤監(jiān)控:監(jiān)控分布式數(shù)據(jù)庫的錯誤日志和告警信息,及時發(fā)現(xiàn)和處理異常情況,如死鎖、表空間不足、業(yè)務(wù)監(jiān)控和關(guān)聯(lián)分析:結(jié)合業(yè)務(wù)系統(tǒng)的關(guān)鍵指標(biāo),如聯(lián)分析,全面診斷性能問題的根本原因?;跇I(yè)務(wù)的優(yōu)先級和SLA監(jiān)控數(shù)據(jù)的應(yīng)用和優(yōu)化:定期分析和挖掘監(jiān)控數(shù)據(jù),SQLIT報警規(guī)則的設(shè)置:根據(jù)分布式數(shù)據(jù)庫的類型、業(yè)務(wù)需SLACPU報警的觸發(fā)和通知:當(dāng)分布式數(shù)據(jù)庫的監(jiān)控指標(biāo)達(dá)到RCA),明確不同級別報警的響應(yīng)時間,確保問題能夠得到及時的處理。(八)數(shù)據(jù)庫訪問控制數(shù)據(jù)庫權(quán)限模型和角色層次。遵循權(quán)限最小化和職責(zé)分離原則,敏感數(shù)據(jù)管控。識別和分類分布式數(shù)據(jù)庫中的敏感數(shù)據(jù),對分布式數(shù)據(jù)庫的訪問行為進(jìn)行全面的審計和記錄,包括登錄/注銷、權(quán)限變更、數(shù)據(jù)操作等。重點關(guān)注高危操作和敏感數(shù)據(jù)的訪問,設(shè)置實時告警和定期報表。與安全信息和事件管理(SIEM制定明確的分布式數(shù)據(jù)庫白名單策略。在分布式數(shù)據(jù)庫或相關(guān)的安全設(shè)備(如防火墻、訪問控制系統(tǒng)等)中配置白名單規(guī)則。定期審核分布式數(shù)據(jù)庫白名單,(九)混沌工程利用混沌工程對分布式數(shù)據(jù)庫缺陷的探索來彌補(bǔ)系統(tǒng)穩(wěn)定理機(jī)/虛擬機(jī)、容器不同底層基礎(chǔ)設(shè)施。具備如下功能:支持存儲資源故障注入,如:磁盤填充、磁盤損壞、支持網(wǎng)絡(luò)資源故障注入,如:網(wǎng)絡(luò)抖動、網(wǎng)絡(luò)丟包、超時、DNS支持容器資源故障注入,如:pod、node支持計算資源故障注入,如:CPU障等;支持服務(wù)、進(jìn)程資源故障注入,如:進(jìn)程掛起、進(jìn)程殺死、服務(wù)停止故障、服務(wù)器關(guān)機(jī)、服務(wù)器重啟等;支持自定義故障注入,如:Shell支持典型故障類型注入,如:數(shù)據(jù)庫宕機(jī)、數(shù)據(jù)同步延時、節(jié)點故障、突發(fā)流量等。實驗場景管理。作為分布式數(shù)據(jù)庫混沌平臺的核心功能,可對實驗進(jìn)行執(zhí)行、停止、并行執(zhí)行、根據(jù)業(yè)務(wù)指標(biāo)動態(tài)控制、超時停止等操作。可利用實驗編排可以自動定時實現(xiàn)故障的并行/串行/為實驗人員提供納管目標(biāo)分布式數(shù)據(jù)庫X86、C86、ARMWindows、統(tǒng)信、麒麟等軟件平臺。支持?jǐn)?shù)據(jù)庫集群狀態(tài)監(jiān)控指標(biāo)采集,如:數(shù)據(jù)庫集群狀態(tài)、TPSQPS監(jiān)控、SOL/等待事件混沌實驗結(jié)果復(fù)盤。實驗結(jié)束后,可自動生成實驗報告,(十)智能運維實時診斷。7*24SQLSQLSQLSQL、SQL實時監(jiān)控和反饋功能。全鏈路分析收集分布式數(shù)據(jù)庫實例各節(jié)點產(chǎn)生的審計日志,通過數(shù)據(jù)匯集、實時預(yù)處理計算,統(tǒng)計/智能分SQLSQLSQLSQLSQLSQL,并可反向定位業(yè)務(wù)實際來源。SQLSQLSQLSQLSQLSQLSQL事務(wù)聚合分析。業(yè)務(wù)事務(wù)分析:提取第一條事務(wù)前綴降本增效助力金融。業(yè)務(wù)標(biāo)簽管理:當(dāng)集群數(shù)據(jù)量體SQL(十一)其他分布式數(shù)據(jù)庫通過訪問控制可大幅度降低安全分布式數(shù)據(jù)庫容器化部署是依托云原生服性能要求。禁止出現(xiàn)大事務(wù)或者長時間不提交、回滾JOIN(3)。JOINSQLSQLtruncatefollower免同一個索引掃描時交叉互鎖。避免使用子查詢,盡可能改用JOINSQLSQL容量要求。合理控制數(shù)據(jù)庫容量,數(shù)據(jù)庫單庫、單表量(OLTP20GB,非分區(qū)表的單表記錄數(shù)(OLTP)建議1000103schema。對于表空間占用較大且持續(xù)增長的表必13分布式數(shù)據(jù)庫容器資源池最佳建設(shè)實踐為每nodek8s云原生的管控與業(yè)務(wù)解耦是非K8sK8sK8s等K8sPodDatabaseOperator做到授權(quán)能力,避免代碼邏PodDatabaseOperator四、應(yīng)用需求分析(一)一致性校驗follower延遲、硬件故障、軟件錯誤等原因,follower的數(shù)據(jù)可能與leader數(shù)據(jù)錯亂等問題,嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)的可靠性和完整性。為確保leaderfollower時間窗口。follower據(jù)格式一致,如SQL導(dǎo)出或二進(jìn)制導(dǎo)出,記錄導(dǎo)出的時間戳,作為后續(xù)對比的基準(zhǔn)。使用對比工具比較leaderfollower(或者在線定義的)的數(shù)據(jù)。檢查數(shù)據(jù)行數(shù)、表結(jié)構(gòu)、索引等是否一致。對于不一致的數(shù)據(jù),生成差異報告,記錄具體的差異內(nèi)容。sql(二)容災(zāi)容災(zāi)實例。leader實例通常部署在異地數(shù)據(jù)中心,通過數(shù)據(jù)同步和網(wǎng)絡(luò)連接與leader保持一致,提供更高級別的容錯和災(zāi)備能力。搭建數(shù)據(jù)庫容災(zāi)實例應(yīng)滿足如下步驟:異地實例部署。規(guī)劃異地實例架構(gòu),可以是異構(gòu)(與leaderleader(NASleader配置數(shù)據(jù)同步。根據(jù)業(yè)務(wù)需求和技術(shù)條件,選擇合適leaderleader延遲復(fù)制配置(可選)。根據(jù)業(yè)務(wù)的要求,評估是否需要配置延遲復(fù)制。延遲復(fù)制可以在leaderleaderleader故障確認(rèn)與評估。監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)主機(jī)房故障,如電力啟動容災(zāi)預(yù)案。通知相關(guān)團(tuán)隊和人員,包括數(shù)據(jù)庫運(白屏(黑屏)操作步驟,啟動切換。leader(可選leaderleaderleaderleaderleaderleaderDNS/負(fù)載均衡配置/應(yīng)用程序的連接配置,將流量導(dǎo)向異地容災(zāi)實例?;謴?fù)業(yè)務(wù)運行。驗證應(yīng)用程序與異地容災(zāi)實例的連通次切回主機(jī)房:主機(jī)房恢復(fù)后的數(shù)據(jù)補(bǔ)全。持續(xù)關(guān)注主機(jī)房的恢復(fù)進(jìn)度,評估恢復(fù)時間和數(shù)據(jù)庫損壞情況。當(dāng)主機(jī)房恢復(fù)后,啟動leaderleader,確保數(shù)據(jù)的完整性leaderleader確認(rèn)其可以承載業(yè)務(wù)負(fù)載。制定切換回主機(jī)房的計劃,包括停止異地容災(zāi)實例寫入、切換負(fù)載均衡/DNS/應(yīng)用配置等步驟。在業(yè)務(wù)低峰期執(zhí)行切換操作,將業(yè)務(wù)流量逐步導(dǎo)向leader。驗證業(yè)務(wù)運行狀態(tài)和數(shù)據(jù)完整性,確保切換回主機(jī)房后的系統(tǒng)穩(wěn)定性。(3leaderleader五、建設(shè)方案(一)分層抽象K8sComponentInstanceSetInstance,2。ClusterClusterComponentComponentClusterComponentClusterInstanceSetInstanceSetComponentComponentInstanceSetInstanceInstanceInstanceSetK8sPodInstanceSetInstance圖2容器化分層圖Cluster層。Clstr對象是指一個完整的、可運行的分ComponentComponentClusterComponentComponent、調(diào)度策略等周邊屬性定義,共同協(xié)作完ClusterClusterComponent象的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)(通常是一個有向無環(huán)圖DAG)進(jìn)行編排。各個ComponentClusterComponentClusterComponentComponent層。Copoent是指分布式數(shù)據(jù)庫集群中的一ComponentComponentClusterComponentComponentComponent當(dāng)有新的功能特性、性能優(yōu)化或者bugComponentComponentComponent以使用跨節(jié)點遷移功能將組件副本從一個節(jié)點遷移到另一個節(jié)點。Componet1表1可選配置項配置項說明容器鏡像設(shè)置Component對象運行所需的容器鏡像。資源配置設(shè)置Component對象所需的CPU、內(nèi)存、存儲等資源。掛載卷設(shè)置Component對象需要掛載的數(shù)據(jù)卷。副本數(shù)設(shè)置Component對象運行時期望的副本個數(shù)。配置參數(shù)Component會話變量等。調(diào)度策略設(shè)置親和性和反親和性、指定污點和污點容忍、調(diào)度策略以及服務(wù)優(yōu)先級等參數(shù),來控制副本的調(diào)度行為和資源分配。親和性允許指定副本與其他副本或節(jié)點的調(diào)度關(guān)系。反親和性與親和性相反,用于指定副本之間的排斥關(guān)系。污點是節(jié)點的一種特殊標(biāo)記,表示節(jié)點存在某些限制或約束,如專用硬件、網(wǎng)絡(luò)條件等。調(diào)度策略決定了副本在節(jié)點上的分布方式和優(yōu)先級。服務(wù)優(yōu)先級指定副本的調(diào)度優(yōu)先級,影響其在資源競爭時獲得節(jié)點資源的順序。暴露服務(wù)設(shè)置 Component 對象對外提供的網(wǎng)絡(luò)方式(Hostnetwork/Nodeport/LoadBalancer等),以及服務(wù)端口。Hostnetwork使用宿主機(jī)的網(wǎng)絡(luò)命名空間,將容器的端口直接映射到宿主機(jī)的網(wǎng)絡(luò)接口上。Nodeport在每個節(jié)點上開啟一個靜態(tài)端口,將服務(wù)映射到該端口上,通過節(jié)點IP和端口訪問服務(wù)。LoadBalancerIP配置系統(tǒng)賬號Component專用的系統(tǒng)賬戶來實現(xiàn)。備份配置Component監(jiān)控配置設(shè)置Component對象的監(jiān)控采集和推送方式。設(shè)置Component對象的日志采集和轉(zhuǎn)儲規(guī)則。設(shè)置Component對象的日志采集和轉(zhuǎn)儲規(guī)則。日志采集配置InstanceSet 層。Copoent通過可感知角色I(xiàn)nstanceSetComponentK8sInstanceSetI
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