需求：原本在腾讯云上100G硬盘不够用，另外购买了500G的硬盘，如果只是将500G挂载到程序文件目录，只能用得上500G，100G用不上，有点浪费空间
前言 其实这个专题很久很久之前就想写了，但是一直因为各种原因拖着没动笔。 因为没有资格，也没有钱在一线城市买房 (😂😂😂); 但是在要结婚之前，婚房又是刚需。我和太太最终一起在一线城市周边的某二线城市买了房。再之后，一起装修，她负责非电相关，我负责电 网相关的装修。家庭组网，家庭实验室就这么一步一步随着家庭的组建而组建了起来： 1.家庭有线无线组网2.智能家居3.NAS4.公网 IP 和 IPv65.Wake Online (WOL)6.家庭网络安全 (😂看了防火墙日志，才知道被攻击频率能有多高）7.玩转
操场运动场室外扩声系统主要用于开学典礼、学校运动会、学校文艺演出、课间体育活动、学校体育教学及各种大型集会等活动的音频扩声，是学校进行教育、教学和管理的重要技术手段，是构建更好的室外活动氛围的重要载体。
前者想要开疆扩土，就要不断地建立milestone，而这一个个milestone其实就是拿到的一个个结果。
目前，新冠疫情多点散发、局部暴发的情况频现，疫情防控形势严峻复杂。为确保疫情防控宣传工作零死角、无盲区，全国各地的乡村大喇叭再次响起，持续发出“防疫声音”、不断提升“防疫意识”，迅速营造“防疫堡垒”，打通了疫情防控宣传“最后一公里”。北京海特伟业大喇叭疫情防控广播已成为疫情防控宣传引导的空中阵地、传达科学防控知识的科普平台。
该系统属于长连接消息推送业务，某节假日推送消息的流量突增几倍，顺时出现比平日多出几倍的消息量等待下推。事后，发现生产消息的业务服务端因为某 bug ，把大量消息堆积在内存里，在一段时间后，突发性的发送大量消息到推送系统。但由于流量保护器的上限较高，当前未触发熔断和限流，所以消息依然进行流转。消息系统不能简单的进行削峰填谷式的排队处理，因为很容易造成消息的耗时长尾，所以在不触发流量保护器的前提下，需要进行的并发并行的去流转消息。
比如本来你想要前面板12块3.5寸的，本次采购只采购8块，想着后续再扩容4块。买回来发现是8块，够当下用，但是不是你想要的；还有的就是，是12个3.5的槽位，但是空槽位没有给你配背板，下次扩容各种糟心。
历经一些周折，成功装配出了NAS一套硬件，本文记录相关信息。 配置思路 需要未来可扩展至 micro-ATX 主板的机箱 需要预留8个3.5寸硬盘位 通风散热好，配置易维护 初始装配便宜比较重要，同时充分利用主板资源 未来可扩展出软路由功能 硬件配置 项目 配置 链接 价格 备注 主板 华擎 J3455 ITX 咸鱼 400 ITX 小板，可以满足基本的NAS需求 机箱 Treasure宝藏 1u/SFXmATX8盘位NAS机箱 淘宝 699 颜值还可以，用料厚实，主板硬盘上下布局
6月29日，DevOps国际峰会在北京盛大开幕。腾讯数据平台部高级工程师罗韩梅做了主题为“腾讯基于Kubernetes的企业级容器云平台GaiaStack”的演讲。 以下为演讲内容： GaiaStac
随着产业互联网发展，传统产业中业务爆发式增长与无限增长趋势愈加明显与普及。业务敏态发展对底层基础技术提出了具备敏态能力的要求。 TDSQL是腾讯云企业级分布式数据库，具有完全兼容 MySQL、分布式事务全局一致性、弹性扩缩容、智能调度管控、在线表结构变更等关键特性。金融级分布式数据库 TDSQL 新引擎TDStore针对产业技术趋势需求，聚焦适配金融级敏态业务，在频繁进行模式变更、数据流量陡增等敏态场景下，实现弹性伸缩变更、对业务透明无感知。 今天，腾讯云数据库高级工程师韩硕带领大家了解金融级分布式数据库T
中间件稳定性尤为重要，本文希望梳理从各个方面形成一个体系回答这个问题。推而广之，其他技术治理也类似。本文主要内容有：
软件系统：一 台 计算机中全部程 序 的集 合 ，统 称 为 这 台 计算机的 软 件系统。软件按其功能分成 应用软 件和系统 软件 两大 类。
首先，强调一个概念，在线扩容系统盘扩的是容量，不是分区，对云平台来说，分区不可控，容量可控，扩容能产品化，扩展分区需要自己来。
经常有读者后台跟我说，希望我能够写一些系统设计相关的文章，最近我就在研究常用消息队列 kafka 和 pulsar 的架构设计，所以总结了这篇文章，希望在你做技术选型或阅读源码的时候起到一定的帮助。
河北某中学位于素有“太行明珠”之誉的历史名城河北省邢台市，学校占地16万平方米，在校生1万余名，是一所兼备初中和高中的市级重点中学。校园内建有教学楼、实验楼、学生公寓、学生食堂、图书馆、运动场等基础设施，是省级示范性高中、中华百年名校、全国百所最具特色中学。
在系统运维过程中，对磁盘扩缩容是常见的操作。如何高效的管理磁盘容量，lvm提供了很好的解决方案。
k8s是一个开源的容器集群管理系统，可以实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护等功能。
导语：疫情期间，腾讯医疗为全国人民提供了及时精准的疫情信息服务。腾讯云kafka作为腾讯医疗大数据架构中的关键组件。在面对业务短时间内成倍的数据存储需求的情况下，如何快速响应、快速扩容以支持业务的稳定运行的呢 本文将从Kafka集群底层物理机层面硬盘的设计方案，来讲解面对不同的业务需求场景，如何选择好合适的磁盘方案。（编辑：中间件小Q妹）
本文是记录我之前工作中用到的关于linux的知识的一部分. 主要是针对OEL/RHEL/Centos的, (shell功能主要用的是bash的)
生命周期，价值转化，强化认知，资源倾斜，完善逻辑，抽离透传，复用打法，商业模式，快速响应，定性定量，关键路径，去中心化，结果导向，垂直领域，归因分析，体验度量，信息屏障，资源整合
随着云原生的推进，k8s和service mesh已然成为云上的事实标准，我们的压测引擎也是基于这个理念演化而来。整个引擎的架构为k8s+jmeter+influxdb+grafana，其中：
文章出处： 鹅厂架构师 2021年6月26日，腾讯云【TECHO】HUB技术巡回长沙站顺利开展，聚焦于数字媒体行业的云端实践。会上，腾讯云数据库高级工程师窦贤明重点分享了《腾讯云云原生数据库TDSQL-C——云上应用研发方式的改变》。由此，我们一起来看传统主备方式数据库与云原生数据库的对比演进。 （传统的读写分离） 传统数据库主备方式： 存储各自独立 主备间通过数据流复制保证数据一致，主库故障则切换到备库 可用性与可靠性无法兼顾 （云原生数据库计算存储分离） 腾讯自研云原生数据库 TDSQL
提供批/流数据处理能力、各类组件提供各类Connect、提供Streaming/Function能力、根据数据schema灵活的进行数据预处理
此专栏是为了“补货”一些官网没有的操作文档，大家走过路过，可以留言告诉我，哪里写的不清不楚的地方，洒家给他整明白了、
服务接收到流量请求后，从0自动扩容为N，以及没有流量时自动缩容为0，是一个Serverless平台最本质的特征。
服务接收到流量请求后，从0自动扩容为N，以及没有流量时自动缩容为0，是一个Serverless平台最本的特征。 可以说，自动扩缩容机制是那颗皇冠，戴上之后你才能被称之为Serverless。 当然了解Kubernetes的人会有疑问，HPA不就是用来干自动扩缩容的事儿的吗？难道我用了HPA就可以摇身一变成为Serverless了。 这里最关键的区别在于，Serverless语义下的自动扩缩容是可以让服务从0到N的，但是HPA不能。HPA的机制是检测服务Pod的metrics数据（例如CPU等）然后把Deployment扩容，但当你把Deployment副本数置为0时，流量进不来，metrics数据永远为0，此时HPA也无能为力。 所以HPA只能让服务从1到N，而从0到1的这个过程，需要额外的机制帮助hold住请求流量，扩容服务，再转发流量到服务，这就是我们常说的冷启动。 可以说，冷启动是Serverless皇冠中的那颗明珠，如何实现更好、更快的冷启动，是所有Serverless平台极致追求的目标。 Knative作为目前被社区和各大厂商如此重视和受关注的Serverless平台，当然也在不遗余力的优化自动扩缩容和冷启动功能。 不过，本文并不打算直接介绍Knative自动扩缩容机制，而是先探究一下Knative中的流量实现机制，流量机制和自动扩容密切相关，只有了解其中的奥秘，才能更好的理解Knative autoscale功能。 由于Knative其实包括Building(Tekton)、Serving和Eventing，这里只专注于Serving部分。另外需要提前说明的是，Knative并不强依赖Istio，Serverless网关的实际选择除了集成Istio，还支持Gloo、Ambassador。同时，即使使用了Istio，也可以选择是否使用envoy sidecar注入。本文介绍的时候，我们默认使用的是Istio和注入sidecar的部署方式。
弹性是云原生、Serverless 的基础。AutoMQ 从软件设计之初即考虑将弹性作为产品的核心特质。对于 Apache Kafka 而言，由于其存储架构诞生于 IDC 时代，针对物理硬件设计，存储层强依赖本地存储，已不能很好地适应现在云的时代了。当然，这并不意味着我们要放弃 Kafka。Kafka 凭借极其优异的生态已经塑造了其在流处理领域不可撼动的地位，Kafka API 俨然已经成为流处理协议的事实标准。正是因为看到了这一点，AutoMQ 积极拥抱 Kafka 生态，在完全兼容其计算层的基础上，对底层存储做了云原生的改造，充分兑现云的规模化成本、技术红利。
汇总篇：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 异常处理汇总-数据库系列 http://www.cnblogs.com/dunitia
过去一年，京东、美团、阿里争先布局即时零售市场，完善即时配送网络、培养用户消费习惯，即时零售订单迎来了骤增。2022年下半年，即时零售新模式引起了商务部的关注，人民日报、央视等媒体也曾多次报道即时零售在助力实体经济上发挥的作用。
陈浪交，腾讯云容器产品架构师团队负责人，负责腾讯云容器产品的售前、售后相关工作。 本文整理自腾讯云容器产品，容器解决方案架构团队的陈浪交在 Techo 开发者大会云原生专题的分享内容——一个优秀的云原生架构需要注意哪些地方。本文将会给大家分享云原生架构的特点和以及实践过程中的一些注意事项。 从CNCF给出的云原生官方的定义可以看出，云原生架构其实是一种方法论，没有对开发语言、框架、中间件等做限制，它是一些先进的设计理念的融合，包括容器、微服务、尽量解耦合、敏捷、容灾、频繁迭代、自动化等。 云计算发展到
陈浪交，腾讯云容器产品架构师团队负责人，负责腾讯云容器产品的售前、售后相关工作。 本文整理自腾讯云容器产品，容器解决方案架构团队的陈浪交在 Techo 开发者大会云原生专题的分享内容——一个优秀的云原生架构需要注意哪些地方。本文将会给大家分享云原生架构的特点和以及实践过程中的一些注意事项。 从CNCF给出的云原生官方的定义可以看出，云原生架构其实是一种方法论，没有对开发语言、框架、中间件等做限制，它是一些先进的设计理念的融合，包括容器、微服务、尽量解耦合、敏捷、容灾、频繁迭代、自动化等。 云计算发展到今天
Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务，比如游戏的排行榜，分布式锁等场景。
ByteHouse是火山引擎上的一款云原生数据仓库，为用户带来极速分析体验，能够支撑实时数据分析和海量离线数据分析；便捷的弹性扩缩容能力，极致的分析性能和丰富的企业级特性，助力客户数字化转型。
进入大数据时代，数据量呈爆炸式增长，传统批处理计算模式难以满足日益增长的实时性需求。数据实时化已经成为数字经济时代的必然趋势。实时计算作为一种能够持续处理数据流的技术，能够以毫秒级延迟提供计算结果，为实时分析、风控、推荐等应用场景提供强有力的支持。
AutoMQ[1] 是新一代基于共享存储架构实现的云原生 Kafka。得益于其存算分离的共享存储架构，通过和阿里云合作，深度使用阿里云可靠、先进的云服务如对象存储 OSS、块存储 ESSD、弹性伸缩 ESS 以及抢占式实例实现了相比 Apache Kafka 10 倍的成本优势并且提供了自动弹性的能力。
作者：jingjunli，腾讯 IEG 后台开发工程师 Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务, 比如游戏的排行榜, 分布式锁等场景。经过在 IEG 的长期运营, 我们也遇到 Redis 一些痛点问题, 比如内存占用高, 数据可靠性差, 业务维护缓存和存储的一致性繁琐。由 腾讯互娱 CROS DBA 团队 & 腾讯云数据库团队联合研发的 Tendis 推出了: 缓存版 、 混合存储版 和 存储版 三种不同产品形态, 针对不同的业务需求, 本文主要介绍 混合存储版 的整体架构, 并且详细揭秘内部
Redis 作为高性能缓存经常被广泛应用到各个业务——如游戏的排行榜、分布式锁等场景。 但Redis也并非万能的，在长期的使用过程中，我们也遇到 Redis 一些痛点问题, 比如内存占用高, 数据可靠性差, 业务维护缓存和存储的一致性繁琐等。 因此，腾讯云数据库Tendis诞生了，今天，我们就结合视频，一起回顾腾讯云数据库Tendis混合存储版的整体架构, 并且详细揭秘其内部的原理。 进入“腾讯云数据库”公众号，后台回复“0331李景军”，即可下载分享PPT。 Redis&Tendis 使用 Redis
Apache Kafka 自诞生之日起，就以其卓越的设计和强大的功能，成为了流处理领域的标杆。它不仅定义了现代流处理架构，更以其独特的分布式日志抽象，为实时数据流的处理和分析提供了前所未有的能力。Kafka 的成功，在于它能够满足各种规模企业对于高吞吐量、低延迟数据处理的需求，经过多年的发展铸就了极其丰富的 Kafka 生态，成为了事实上的行业标准。
谁能与你厮守终身 生活在21世纪，最常见的事莫过于更新换代了，找一款能长久适用的产品，是很多人都希望拥有的，特别是针对于云服务产品，而对象·混合云存储新增 TStor-OneCOS 就是这样一款可以长久适用的产品，TStor-OneCOS 对象存储专注海量数据，一套集群长久适用。 为什么是 TStor-OneCOS TStor-OneCOS 对象存储基于公有云 COS 架构打造，属于腾讯云混合云&私有云存储 TStor 系列，针对海量对象存储（2.5PB及以上可用容量）通用场景，保证小文件性能，实现更
值此佳节之际，美美为大家呈送一份技术干货作为中秋礼物。本文根据美团基础架构部/弹性策略团队负责人涂扬在2019 QCon（全球软件开发大会）上的演讲内容整理而成。本文涉及Kubernetes集群管理技术的部分，相关的技术实践可参考此前发布的《美团点评Kubernetes集群管理实践》。
最近Elasticsearch 7.10版本发布，该版本除了有Searchable Snapshots可搜索快照这个重磅特性之外，还有Data tiers数据层功能。数据层实际上就是先定义好数据节点的角色，比如热节点、温节点等，然后可以在ILM索引生命周期管理中实现索引由热节点迁移到温节点，再迁移到冷节点，达到数据冷热分离的目的。
众所周知，搞机容易系统容易崩，如果没有一个PE则可能会陷入困境，所以PE这个还是非常有必要的。一般来说，如果你写入的是黑果小兵打包的系统镜像则一般带有WEPE，用DiskGenius分区软件则可以看到。有PE的可以跳过这看下面了。
提起 Docker，很多软件工程师都会认为那是运维工程师需要掌握的技能。殊不知互联网日益内卷，极限环境下如何脱颖而出——成为佼佼者，这才是值得思考的问题。因此，我们不要局限在特定领域的“一亩三分地”，掌握“应用全生命周期”的各个环节，才是万全之策。当“领域深耕+边界扩宽”逐渐成为一种趋势，T 型人才将会立于不败之地，这就是所谓的底层逻辑。
微信云托管上线后，有很多同学虽然表现出了极大的好奇心，但碍于对Docker、镜像和容器等概念的不了解望而却步。
redis在容器化的过程中，涉及到纵向扩pod实例cpu、内存以及redis实例的maxmemory值，statefulset管理的pod需要重启。所以把redis集群的状态检查放到了健康检查中，依赖statefulset的原生能力（pod实例ready后才重启下一个，ready后endpoints controller将pod信息更新到endpoints资源对象中）,而没有在redis operator中写逻辑去判断。
Pod 是一组互相协作的容器，是我们可以在 Kubernetes 中创建和管理的最小可部署单元。同一个 pod 内的容器共享网络和存储，并且作为一个整体被寻址和调度。当我们在 Kubernetes 中创建一个 pod 会创建 pod 内的所有容器，并且将容器的所有资源都被分配到一个节点上。
不同企业上云后，其成本节省程度是不一的。从 IT 资源成本节省量来看，低的企业不到 10%，高的企业可达 60%-70%。究竟为何会造成这么大的差异？又有什么组织管理手段和产品技术手段可以降低企业上云成本？
为了让读者能与小编在后续的问题分析中有更好的共鸣，小编先与各位读者朋友对齐一下我们 Kafka 集群的部署架构及服务接入 Kafka 集群的流程。
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