报名链接：大咖实战｜Kubernetes自动伸缩实现指南分享随着云计算技术的不断发展，基于虚拟机的传统云计算显示出了资源利用率低、调度分发缓慢等弊端。为了解决上述问题，作为容器技术代表性产品的Docker得到了迅速地普及。而为了应对应用负载的动态变化，Kubernetes作为Docker生态圈里的重要成员更是实现了自动伸缩功能。Kubernetes自动伸缩指的是Kubernetes可以根据业务流量自动增加或减少服务。在Kubernetes实际业务场景使用过程中，Kubernetes往往会利用自动伸缩来满足业务系统的一些扩展的要求。因此，Kubernetes自动伸缩这一功能在实际应用中显得尤为重
一般情况下，开发一个系统都需要前端和后端，仅靠一个人几乎无法胜任，需要考虑的特性和功能非常多，比如：需要一个数据库来存放数据；需要一个文件存储来存放各种文件，比如图片文件；后端需要提供接口供前端调用；重要组件需要考虑高可用、灾备、监控、弹性伸缩等等。这对于没有后端基础的同学来说，简直是个噩
一般情况下，开发一个系统都需要前端和后端，仅靠一个人几乎无法胜任，需要考虑的特性和功能非常多，比如：需要一个数据库来存放数据；需要一个文件存储来存放各种文件，比如图片文件；后端需要提供接口供前端调用；重要组件需要考虑高可用、灾备、监控、弹性伸缩等等。这对于没有后端基础的同学来说，简直是个噩
前言弹性伸缩是云计算时代给我们带来的一项核心技术红利，但是IT的世界中，没有一个系统功能可以不假思索的应用到所有的场景中。这篇文章，我们将应用企业级分布式应用服务-EDAS的客户在进行系统架构设计时，在弹性场景下遇到的点滴做了一个系统的梳理，总结为五个条件和六个教训分享给大家。五个条件1.启动无需手动干预是否需要手动干预是弹性伸缩和手动伸缩的本质区别。在传统应用的运维中，一个进程的启动往往需要在机器上手动准备一系列的事情，如：环境搭建，依赖服务的配置梳理，本地环境配置调整等。如果是在云上的应用可能还需要手动调整安全组规则，依赖服务的访问控制等；但这些需要手动执行的动作在自动弹性时都会变得不
前言弹性伸缩是云计算时代给我们带来的一项核心技术红利，但是IT的世界中，没有一个系统功能可以不假思索的应用到所有的场景中。这篇文章，我们将应用企业级分布式应用服务-EDAS的客户在进行系统架构设计时，在弹性场景下遇到的点滴做了一个系统的梳理，总结为五个条件和六个教训分享给大家。五个条件1.启动无需手动干预是否需要手动干预是弹性伸缩和手动伸缩的本质区别。在传统应用的运维中，一个进程的启动往往需要在机器上手动准备一系列的事情，如：环境搭建，依赖服务的配置梳理，本地环境配置调整等。如果是在云上的应用可能还需要手动调整安全组规则，依赖服务的访问控制等；但这些需要手动执行的动作在自动弹性时都会变得不
前言上一篇文章 云原生之旅-10）手把手教你安装JenkinsonKubernetes 我们介绍了在Kubernetes上安装Jenkins，本文介绍下如何设置k8spod作为Jenkins构建job的agent。Jenkinsmaster和agent均以pod的形式运行在 Kubernetes节点上。Master运行在其中一个节点上，其配置数据Jenkinshome使用存储卷挂载，masterpod重启不会导致数据丢失。agent运行在各个节点上，根据需求动态创建并自动释放。这样做的好处很多，比如高可用，高伸缩性，资源利用率高。关键词：JenkinsonKubernetes实践，Jenkin
前言上一篇文章 云原生之旅-10）手把手教你安装JenkinsonKubernetes 我们介绍了在Kubernetes上安装Jenkins，本文介绍下如何设置k8spod作为Jenkins构建job的agent。Jenkinsmaster和agent均以pod的形式运行在 Kubernetes节点上。Master运行在其中一个节点上，其配置数据Jenkinshome使用存储卷挂载，masterpod重启不会导致数据丢失。agent运行在各个节点上，根据需求动态创建并自动释放。这样做的好处很多，比如高可用，高伸缩性，资源利用率高。关键词：JenkinsonKubernetes实践，Jenkin
作者胡启明，腾讯云专家工程师，专注Kubernetes、降本增效等云原生领域，Crane核心开发工程师，现负责成本优化开源项目Crane开源治理和弹性能力落地工作。余宇飞，腾讯云专家工程师，专注云原生可观测性、成本优化等领域，Crane核心开发者，现负责Crane资源预测、推荐落地、运营平台建设等相关工作。田奇，腾讯高级工程师，专注分布式资源管理和调度，弹性，混部，KubernetesContributor，现负责Crane相关研发工作。引言业务的稳定性和成本之间的矛盾由来已久。在云原生时代，按需付费的成本模型催生出了自动弹性伸缩技术——通过动态申请、归还云上资源，在满足业务需求的前提下，降低
作者胡启明，腾讯云专家工程师，专注Kubernetes、降本增效等云原生领域，Crane核心开发工程师，现负责成本优化开源项目Crane开源治理和弹性能力落地工作。余宇飞，腾讯云专家工程师，专注云原生可观测性、成本优化等领域，Crane核心开发者，现负责Crane资源预测、推荐落地、运营平台建设等相关工作。田奇，腾讯高级工程师，专注分布式资源管理和调度，弹性，混部，KubernetesContributor，现负责Crane相关研发工作。引言业务的稳定性和成本之间的矛盾由来已久。在云原生时代，按需付费的成本模型催生出了自动弹性伸缩技术——通过动态申请、归还云上资源，在满足业务需求的前提下，降低
什么是AutoSacling？弹性伸缩（AutoScaling，以下简称AS）是根据用户的业务需求，通过设置伸缩规则来自动增加/缩减业务资源。当业务需求增长时，AS自动为您增加弹性云服务器（ECS）实例或带宽资源，以保证业务能力；当业务需求下降时，AS自动为您缩减弹性云服务器（ECS）实例或带宽资源，以节约成本。AS支持自动调整弹性云服务器和带宽资源。AutoSacling的优势？自动调整资源弹性伸缩能够实现应用系统自动按需调整资源，即在业务增长时能够实现自动增加实例数量和带宽大小，以满足业务需求，业务下降时能够实现应用系统自动缩容，保障业务平稳运行。按需调整云服务器资源向应用系统中添加弹性伸
