AI Agent 实践
见字如面,与大家分享实践中的经验与思考。 AIGC的趋势 未来LLM基础模型会越来越强大,而且很多小模型(huggingface models)也在蓬勃发展,再与当下企业的应用或者私有化数据进行融合,形成新的AI应用。</
Alibaba COLA 4.0 架构实践
见字如面,与大家分享实践中的经验与思考。 复杂互联网业务项目普遍存在如下问题: 虽然整体架构规划做的不错,但落地严重偏离,缺乏足够的抽象和弹性设计,面向流程编程。 项目的工期紧、迭代快,导致代码结构混乱,几乎没有代码注释和文档,即使有项目代码规范。
使用Github Actions构建流水线并使用Helm部署制品到K8S
GitHub Actions 是 Github 在2018年10月份推出的持续集成服务。可免费使用,你可以在 GitHub Actions 的仓库中自动化、自定义和执行软件开发工作流程。 可以发现、创建和共享操作以执行您喜欢的任何作业(包括 CI/CD),并将操作合并到完全自定义的工作流程中。 本文
使用 Elastic 可观测性实现云原生应用监控(4/4)
Elastic APM 是一款免费开源的应用程序性能监测工具,我们可以借助免费且开放的 Elastic APM 扩展至应用程序指标。精确查看您的应用程序都在哪里耗时了,然后便可快速修复问题,这样对发布的代码可以保持十足信心。
使用 Elastic 可观测性实现云原生应用监控(3/4)
MetricBeat 是一种轻量型的指标采集器,是 Elastic Stack 的一部分,因此能够与 Elasticsearch 和 Kibana 无缝协作。Metricbeat 能够以一种轻量型的方式,从系统和服务收集指标,输送各种系统和服务统计数据。 Metricbeat 提供多种内部模块,这些
使用 Elastic 可观测性实现云原生应用监控(2/4)
本篇文章将学习如何使用 Fluent Bit 采集 Kubernetes 集群的应用日志,并将日志数据输出到ElasticSearch中,使用Kibana将其可视化出来。日志收集工具还有很多,如:Fluentd,Filebeat,Promtail等等。其中 Fluent Bit,Fluentd和 F
用 Elastic 可观测性实现云原生应用监控(1/4)
在本系列文章中,我们将学习如何使用 Elastic Stack 来实现对云原生应用的监控。该解决方案具有完备的日志、指标、APM 和可用性采集能力,可以在大规模/云原生的环境下,完成服务质量目标(SLO)的管理。 总的来说主要包括3个方面: Metrics:通过收集系统各个组件的时序数据,比如 CP
不同ingress controller的性能测试
Ingress Controller有很多实现方式,如Kubernetes官方,Nginx官方,Kong,Traefik等等,下面对以下三种不同的Ingress Controller进行性能测试,Kubernetes Ingress VS Nginx Ingress(Nginx官方出品)VS Tra
ingress-nginx 性能压测
Ingress是目前Kubernetes集群流量接入的重要入口,了解其性能指标有助于用户选用合适的网络方案。 测试方案 通过wrk压测后端nginx服务,对比ingress-nginx和原生nginx以及直连后端性能的差异,如下图: 方案1:压测后端Nginx,通过直连POD IP,Service
ingress-nginx 高并发实践
Nginx Ingress Controller 基于 Nginx 实现 Kubernetes Ingress API。Nginx 是一款高性能网关,在实际生产环境运行时,需要对参数进行调优,以保证其充分发挥高性能的优势。 本文将介绍针对 Nginx Ingress 全局配置与内核参数调优的方法及其
ingress-nginx的安装使用
开源的 Ingress Controller 的实现使用量最大的莫过于 Ingress Nginx 了,可作为反向代理将外部流量导入集群内部,将 Kubernetes 内部的 Service 暴露给外部,在 Ingress 对象中通过域名匹配 Service,这样就可以直接通过域名访问到集群内部的服
Kubernetes API资源的查看和使用
在使用Kubernetes的时候,因为有太多的资源、太多的版本、太多的组了,这些都非常容易产生混淆。如果我们通过 YAML 文件定义过 Deployment 这样的资源清单文件的话,那么你应该会看到apiVersion: apps/v1beta2、apiVersion: apps/v1等等这样的信息