故障恢复
-
AI炼丹师的痛:如何打造公平高效的GPU资源调度系统
作为一名深度学习工程师,我深有体会,每次模型训练前,最让人心焦的不是算法设计有多复杂,也不是数据预处理有多繁琐,而是那漫长而又不可预测的GPU资源排队等待。有时候,一个实验任务需要排队一整天,眼睁睁看着GPU闲置却无法启动自己的任务,那种...
-
分布式系统可伸缩错误追踪系统设计指南
在复杂的分布式系统中,故障定位和问题解决的速度直接影响业务连续性和用户体验。一个设计良好、可伸缩的错误追踪系统,是保障系统稳定运行不可或缺的工具。本文将深入探讨如何设计一个能够快速定位和解决问题的分布式错误追踪系统,并详细分析其关键构成要...
-
微服务架构的流量枢纽与安全门户:API网关的深度实践与考量
微服务架构的兴起,让我们的系统变得更加灵活和可扩展。但与此同时,也带来了一系列新的挑战:服务数量剧增、服务间通信复杂、安全策略分散……面对这些“幸福的烦恼”,API网关应运而生,它不仅仅是微服务对外暴露的“门面”,更是流量的枢纽与安全的卫...
-
Prometheus在Kubernetes中实现微服务自动发现的终极指南
在微服务架构下,尤其是在Kubernetes集群中,服务的实例数量和IP地址会因自动伸缩、滚动更新、故障恢复等操作而频繁变化。如果依然采用传统的手动配置方式来更新Prometheus的抓取目标(scrape targets),无疑会成为运...
-
设计高可用微服务架构:关键考量与实践指南
在当今高速变化的互联网环境中,系统的高可用性不再是锦上添花,而是业务持续运行的基石。对于采用微服务架构的应用而言,如何设计一个能有效应对各种故障、保持服务持续在线的高可用系统,是每个架构师和开发者必须面对的挑战。微服务虽然提供了灵活性和可...
-
为智能产品保驾护航:构建可伸缩、敏捷的机器学习模型部署策略
我们公司计划明年推出一款全新的智能产品,其中包含大量机器学习模型。如何在保证这些模型快速上线的同时,确保在高流量高峰期也能稳定可靠地提供服务,并且对新模型的迭代保持友好,这确实是我们面临的一大挑战。传统的部署方式在弹性伸缩和模型版本管理上...
-
Kubernetes云原生应用实践:自动化部署、高可用、弹性伸缩与安全稳定深度指南
在云原生时代,容器编排技术已成为构建、部署和管理现代应用的核心。其中,Kubernetes(K8s)无疑是事实上的标准。它提供了强大的能力,可以帮助我们实现应用的自动化部署、弹性伸缩、高可用性,但要同时确保安全性和稳定性,需要一套全面的策...
-
高并发电商系统:如何在大促中稳住数据与用户体验?
大促前的“提心吊胆”和活动后的“焦头烂额”,是许多电商产品经理的常态。订单异常、积分错乱,这些数据不一致问题不仅损害用户体验,更直接影响品牌信誉和GMV。在极致高并发的冲击下,如何确保系统不仅“扛得住”,还能“算得对”?这确实是一个系统性...
-
产品经理如何量化技术故障对业务KPI的影响?
在产品经理的日常工作中,你遇到的困境非常普遍且具有代表性:开发团队报告的技术指标一切正常,例如服务响应时间很快,但用户却抱怨页面卡顿、支付失败率上升。这种“技术好”与“用户体验差”之间的断层,是产品与技术团队协作中的一个老大难问题,也是影...
-
除了RabbitMQ、Kafka、RocketMQ,这些消息队列同样值得关注
在分布式系统设计中,消息队列(Message Queue, MQ)无疑扮演着至关重要的角色,它能够解耦系统、削峰填谷、保证数据一致性、实现最终事务等。提起消息队列,RabbitMQ、Kafka、RocketMQ这“三巨头”往往是首先映入脑...
-
除了Kafka、Pulsar、RabbitMQ,这些开源消息队列也值得关注!
在构建高可用、高性能的分布式系统时,消息队列(Message Queue, MQ)扮演着至关重要的角色。除了我们熟知的Kafka、Pulsar和RabbitMQ,市场上还有不少优秀的开源消息队列,它们各自拥有独特的特性和适用场景。本文将深...
-
重构十年电商遗留系统:我的首要行动与技术债偿还策略
当面对一个拥有十年历史、代码库庞大且缺乏文档、技术栈老旧的电商遗留系统时,"重构"这个词往往让人既兴奋又恐惧。兴奋于摆脱历史包袱的可能性,恐惧于其巨大的工作量和潜在风险。如果让我来主导这个重构项目,我的首要行动绝不是直...
-
Kubernetes Operator:自动化数据库管理的云原生利器与实践挑战
在云原生时代,Kubernetes 已成为容器编排的事实标准。然而,对于有状态应用,特别是数据库这类对数据一致性和可靠性要求极高的应用,将其无缝迁移到 Kubernetes 上并进行自动化管理,一直是一个具有挑战性的课题。Kubernet...
-
微服务架构下如何构建健壮的异步长周期报表任务
在微服务架构下,处理像复杂报表生成这类需要跨多个服务聚合数据、进行异步计算的长周期任务,无疑是分布式系统设计中的一个经典挑战。你提到的数据拉取不完整、计算过程中断导致报表数据错误或缺失,正是这类任务的常见痛点。要构建一个即使在服务故障情况...
-
Service Mesh如何提升微服务稳定性:对比API网关与客户端熔断器
在构建和维护复杂的微服务架构时,稳定性始终是核心挑战。随着服务数量的增长和调用链的深入,如何确保系统在高并发、部分服务故障的情况下依然稳健运行,成为每个开发者和架构师必须面对的问题。Service Mesh(服务网格)作为一种新兴的技术范...
-
除了接口响应时间,系统健康还能监控哪些关键指标?
在现代复杂的分布式系统中,仅仅监控接口响应时间已远不足以全面评估服务的健康状况。响应时间固然重要,它反映了用户体验的直接感知,但许多潜在问题可能在响应时间显著恶化之前就已经出现,或者不直接体现在接口响应时间上。理解并选择合适的关键监控指标...
-
微服务架构监控与管理实战:构建高效可观测性体系
在微服务架构日益普及的今天,虽然它为系统带来了高可用、高扩展和敏捷开发等诸多优势,但也伴随着巨大的运维挑战。服务数量爆炸式增长、调用链错综复杂、故障定位困难,这些都使得传统的单体应用监控手段捉襟见肘。如何有效地监控和管理微服务架构,构建一...
-
利用Prometheus和Grafana打造配置变更后的服务健康监控体系
在现代复杂的技术架构中,配置变更如同双刃剑。它既是系统演进、功能更新的必要环节,也是引发服务故障、性能下降的常见元凶。尤其是在分布式系统和微服务环境中,一次看似简单的配置调整,可能通过级联效应导致难以预料的服务中断。因此,除了完善的配置管...
-
AIOps:加速根因分析,有效降低MTTR的智能利器
老王你好!看到你对MTTR和根因分析的困扰,我深有同感。作为一名技术负责人,如何高效地处理故障、缩短恢复时间,确实是运维工作中的头等大事。你提到的问题——根因分析耗时过长,导致MTTR居高不下,这在传统运维模式下非常普遍。幸运的是,随着技...
-
保障系统稳定性,降低业务影响的技术策略
如何从技术层面保障系统稳定性,降低对业务的影响 来自业务方的投诉,指出系统可用性波动大,影响用户体验和业务转化,这确实是PMO需要关注的核心问题。技术团队的投入产出比评估也与此息息相关。以下是一些可以有效保障服务稳定性,并将故障对业务...