一、Nacos的介绍Nacos是一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。动态服务发现：Nacos支持DNS与RPC服务发现，提供原生SDK、OpenAPI等多种服务注册方式和DNS、HTTP与API等多种服务发现方式。服务健康监测：Nacos提供对服务的实时健康检查，阻止向不健康的主机或服务实例发送请求。动态配置服务：Nacos提供配置统一管理功能，能够以中心化、外部化和动态化的方式管理所有环境的应用配置和服务配置。动态DNS服务：Nacos支持动态DNS服务权重路由，能够实现中间层负载均衡、更灵活的路由策略、流量控制以及数据中心内网的简单DNS解析服务。服务及其元数据
22、RabbitMQ集群使用集群的原因最开始我们介绍了如何安装及运行RabbitMQ服务，不过这些是单机版的，无法满足目前真实应用的要求。如果RabbitMQ服务器遇到内存崩溃、机器掉电或者主板故障等情况，该怎么办？单台RabbitMQ服务器可以满足每秒1000条消息的吞吐量，那么如果应用需要RabbitMQ服务满足每秒10万条消息的吞吐量呢？购买昂贵的服务器来增强单机RabbitMQ务的性能显得捉襟见肘，搭建一个RabbitMQ集群才是解决实际问题的关键.克隆虚拟机搭建步骤1.修改3台机器的主机名称vim/etc/hostname2.配置各个节点的hosts文件，让各个节点都能互相识别对
springboot中引入相关依赖software.amazon.awssdkregions2.22.13software.amazon.awssdkeksauth2.22.13software.amazon.awssdks32.22.12testsoftware.amazon.awssdks32.22.12compile然后java代码，一些相关注意的事项都在代码里有标出。importjava.net.URI;importjava.net.URISyntaxException;importjava.nio.ByteBuffer;importjava.nio.file.Paths;import
一、RBAC概述1，k8s集群的交互逻辑（简单了解） 我们通过k8s各组件架构，知道各个组件之间是使用https进行数据加密及交互的，那么同理，我们作为“使用”k8s的各种资源的使用者，也是通过https进行数据加密的； k8s通过我们家目录下的证书来判断我们是谁？通过证书内容来认定我们的权限；用户证书的位置[root@k8s231~]#ll-a.kube/config -rw-------1rootroot5634Jan 119:40.kube/config2，k8s的安全架构（简单了解）3，RBAC用户授权的逻辑（重要）用户/主题Topic 1,User 2,Ser
目录涉及内容:一、CICD服务器环境搭建1、docker环境安装（1）、拉取镜像，启动并设置开机自启（2）、配置docker加速器2、安装并配置GitLab（1）、创建共享卷目录（2）、创建gitlab容器(3)、关闭容器修改配置文件（4）、修改完配置文件之后。直接启动容器（5）、相关的git命令（针对已存在的文件夹）3、安装配置远程镜像仓库harbor（1）、首先需要设置selinux、防火墙（2）、安装并启动docker并安装docker-compose，关于docker-compose，这里不用了解太多，一个轻量的docker编排工具（3）、解压harbor安装包：harbor-offl
目录一、Redis模式二、Redis主从复制2.1主从复制概述2.2主从复制2.3Redis主从复制过程2.4搭建Redis主从复制2.4-1环境部署2.4-2安装Redis2.4-3修改Redis配置文件（Master节点操作）2.4-4修改Redis配置文件（Slave节点操作）2.4-5验证主从效果三、Redis哨兵模式3.1哨兵模式的作用3.2故障转移机制3.3主节点的选举3.4搭建Redis哨兵模式3.4-1验证主从效果修改Redis哨兵模式的配置文件（所有节点操作）3.4-2启动哨兵模式3.4-3查看哨兵信息3.4-4故障模拟四、Redis群集模式4.1集群的作用4.2Redis集
我正在运行Prometheus来监视我的系统，目前正在应用程序级指标中构建。我遇到的问题是长期运行的过程。我想知道任何时候都在运行多少，而且我似乎找不到Prometheus的好解决方案。这些过程正在从多个冗余应用程序中运行异步，这些应用程序都同时接收流量。这些过程在10分钟至几个小时之间运行，因此我最初的天真方法是在启动过程中计算计数器，并在过程停止时增加另一个计数器。我在这里遇到的问题是，当一个过程在Grafana开始时，我会看到上升rate操作员，但我无法监视任何时间运行多少。由于两个应用程序正在管理同一流程池，因此我无法真正使用量规报告当前运行过程的数量）。（并且将从共享数据库中请求流程
目录一、主机规划二、环境准备1.启动NTP时钟同步2.修改hosts文件3.配置所有主机间ssh免密4.修改用户可打开文件数与进程数（可选）三、安装JDK四、安装部署 Zookeeper集群1.解压、配置环境变量2.创建配置文件3.创建新的空ZooKeeper数据目录和事务日志目录4.添加myid配置5.设置Zookeeper使用的JVM堆内存6.启动ZooKeeper7.查看ZooKeeper状态8.简单测试ZooKeeper命令五、安装配置HadoopHA集群1.解压、配置环境变量（node1执行）2.HDFS高可用配置（1）创建存储目录（2）修改核心模块配置（3）修改hdfs文件系统模块
Meta日前推出两个功能强大的GPU集群，用于支持下一代生成式AI模型的训练，包括即将推出的Llama3。据悉，这两个数据中心的GPU数量均高达24,576块，专为支持比之前发布的更大、更复杂的生成式AI模型而构建。作为一种流行的开源算法模型，Meta的Llama能与OpenAI的GPT和Google的Gemini相媲美。Meta刷新AI集群规模 极客网了解到，这两个GPU集群都采用了英伟达当前功能最强大的H100GPU，并且比Meta之前推出的大型集群规模要大得多。此前Meta的集群约有16,000块NvidiaA100GPU。据报道，Meta为此抢购了数千块英伟达最新推出的GPU。调研机构
目录一、硬件准备（虚拟主机）二、环境准备1、所有机器关闭防火墙2、所有机器关闭selinux3、所有机器关闭swap4、所有机器上添加主机名与ip的对应关系5、在所有主机上将桥接的ipv4流量传递到iptables的链三、为所有节点安装docker四、集群部署1、为所有节点修改仓库，安装kubeadm、kubelet、kubectl2、修改docker的配置（所有节点）3、部署master节点（主节点k8s-master）（1）、遇到报错：（2）、解决办法：4、按照指示执行：5、查看kubelet.service状态6、查看节点状态为notready7、安装网络插件，官方文档：https://
