大涛学长
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背景介绍
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本文面向的读者
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如果您是一个Kubernetes的初学者，本文可以帮助你快速在云上搭建一个可实际使用的集群环境，并发布自己的第一个应用。你无须提前准备任何的硬件资源或者下载任何的软件包。
如果您已经有一个自建的Kubernetes集群，想要尝试阿里云上的托管集群，本文可以帮助你快速完成上手操作，而无需详细阅读阿里云的帮助文档，从而节省您的时间。您可以在有了端到端的初体验之后，再有选择的阅读容器服务和容器镜像服务的帮助文档。
如果你已经有一个传统的部署在云上的Web应用（比如部署在云上的ECS里），想要进行容器化的改造，本文同样可以帮助到您，您甚至无需深入学习Kube ...
Vault是什么？
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如何在云上应用中管理和保护用户的敏感信息是一个经常令开发者头疼的问题，用户的密码口令，证书秘钥等私密信息时常未经加密被随意的放置在配置文件，代码仓库或是共享存储里，而对于普通的开发者来说，设计和实现一套完整的秘钥管理系统是一个很大的挑战。且不论令人生畏的加解密算法，很多的云应用仍然将一些敏感配置信息仅仅经过base64等一些简单的hash运算就放置在某个公共的配置中心上，而很多时候这些敏感信息会从应用的某行异常日志或是某段监控告警中泄露出去；不仅如此，对于一个集中式的秘钥管理系统，如何面向用户进行更细粒度的访问鉴权也是一个难题。
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总体上来说，Dubbo 的 metrics 是一个从设计到实现都非常优秀 ...
前言
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随着瓜子业务的不断发展，系统规模在逐渐扩大，目前在瓜子的私有云上已经运行着数百个 Dubbo 应用，上千个 Dubbo 实例。瓜子各部门业务迅速发展，版本没有来得及统一，各个部门都有自己的用法。随着第二机房的建设，Dubbo 版本统一的需求变得越发迫切。几个月前，公司发生了一次与 Dubbo 相关的生产事故，成为了公司 基于社区 Dubbo 2.7.3 版本升级的诱因。
接下来，我会从这次线上事故开始，讲讲我们这段时间所做的 Dubbo 版本升级的历程以及我们规划的 Dubbo 后续多机房的方案。
一、Ephermal节点未及时删除导致provider不能恢复注册的问题 ...
一、背景介绍
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### 1.规则告警带来的问题
大部分监控平台是基于规则告警实现监控指标的预警。规则告警一般基于统计学，如某个指标同比、环比连续上升或下降到一定阈值进行告警。规则告警需要用户较为熟悉业务指标的形态，从而才能较为准确的配置告警阈值，这样带来的问题是配置规则告警非常繁琐、告警效果也比较差，需要大量人力物力来维护规则告警。当一个告警产生时，也需要耗费许多人力验证告警是否正确并确认是否需要重新调整阈值。在携程，规则告警还涉及了其它问题，比如携程光公司级别的监控平台就有三个，每个业务部门还会根据自己的业务需求或业务场景构建自己的监控平台。携程内部有十几个不同规模的监控平台， ...
前言
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首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念：
> **函数计算（Function Compute）**: [函数计算](https://yq.aliyun.com/go/articleRenderRedirect?url=https%3A%2F%2Fstatistics.functioncompute.com%2F%3Ftitle%3D%25E6%2580%25A5%25E9%2580%259F%25E6%2590%25AD%25E5%25BB ...
简介
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首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念：
> **函数计算（Function Compute）**：[函数计算](https://yq.aliyun.com/go/articleRenderRedirect?url=https%3A%2F%2Fstatistics.functioncompute.com%2F%3Ftitle%3D%25E5%25BF%25AB%25E9%2580%259F%25E9%2583%25A8%25E7%25BD%25B2%2520Spring%2520PetClinic%2520%25E5%2588%25B0%25E5%2587%25BD%25 ...
Sidecar 简介
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Sidecar 容器并不是一个新鲜事物。它是一种设计模式，主要用来做一些辅助的工作，比如网络连通性、下载拷贝文件之类的事情；如果大家熟悉 Docker Swarm 的话，就会发现 Docker Ambassador 其实就是 Sidecar。
如上所示，Service Consumer 和 Redis Provider 强耦合，部署在同一个节点上。如果这个时候，Re ...
写在前面
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写过blink sql的同学应该都有体会，明明写的时候就很顺滑，小手一抖，洋洋洒洒三百行代码，一气呵成。结果跑的时候，吞吐量就是上不去。导致数据延迟高，消息严重积压，被业务方疯狂吐槽。这时候，老鸟就会 ...
本文整理自孙健波在 ArchSummit 大会 2019 北京站演讲稿记录。首先介绍了阿里巴巴基于 Kubernetes 项目进行大规模应用实践过程中遇到的问题；随后会逐一介绍解决这些问题的现有实践及其本身存在的局限性；最后会介绍阿里巴巴目前正在进行的尝试和社区在这一领域的发展方向。
如今，阿里巴巴内部维护了数十个大规模的 K8s 集群，其中最大的集群约 1 万个节点，每个集群会服务上万个应用；在阿里云的 Kubernetes 服务 ACK 上，我们还维护了上万个用户的 K8s 集群。我们在一定程度上解决了规模和稳定性问题之后，发现其实在 K8s 上管理应用还有很大的挑战等着我们。
应用管理 ...
**1、背景介绍**
同一个主账号下面的两个工作空间，工作空间名称分别为
A工作空间名称:wei\_wwww
A工作空间子账号：mc\_oss
B工作空间名称:wei\_mc
B工作空间子账号：bigdata\_wei
现在B工作空间子账号bigdata\_wei需要访问A工作空间子账号mc\_oss创建的UDF函数。执行查询语句报错信息如下：
![image.png](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91Y2MuYWxpY2RuLmNvbS9waWMvZGV2ZWxvcGVyLWVjb2xvZ3kvMWYyMTYxZD ...
**背景：**用户在使用MaxCompute与DataWorks这两种权限模型不清楚，并且对于相关MaxCompute的权限执行语句也不太熟悉，以至于在自己的实际操作中不能建立完整的权限策略，导致权限控制的混乱，甚至在开发过程中时常遇到权限问题 ...
伏羲（Fuxi）是十年前创立飞天平台时的三大服务之一（分布式存储 Pangu，分布式计算 ODPS，分布式调度 Fuxi），当时的设计初衷是为了解决大规模分布式资源的调度问题（本质上是多目标的最优匹配问题）。
随着阿里经济体和阿里云业务需求（尤其是双十一）的不断丰富，伏羲的内涵也不断扩大，从单一的资源调度器（对标开源系统的YARN）扩展成大数据的核心调度服务，覆盖数据调度（Data Placement）、资源调度（Resouce Management）、计算调度（Application Manager）、和本地微（自治）调度等多个领域，并在每一个细分领域致力于打造超越业界主流的差异化能力。
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