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《2023腾讯云容器和函数计算技术实践精选集》
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2024-03-11
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在2023年,从行业看,越来越多的行业、技术场景采用了容器和函数计算产品,也为了让用户更好的看到腾讯云在容器和函数计算方面的最佳实践,腾讯云特别推出了《容器和函数计算技术实践精选集》,在 2023 年众多优质刊文中,精心选择了一批代表性技术实践,一起看看在面对不同的技术难题时,腾讯云是如何解决的。同时也带来了云原生 FinOps 如何落地的重磅好文,期待能吸引更多的开发者和企业能够用好云,实现让用云更简单、更有效。
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2023 腾讯云容器和函数计算技术实践精选集
1
目录
前言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
云监控 Barad 的云原生实践 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
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结语. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
2023 腾讯云容器和函数计算技术实践精选集
2
前言
容器(Container)作为当前智能应用的引擎,以其轻便性、可移植性和可扩展性等优点,
正在改变着应用程序的开发、部署和运维方式,越来越多的开发者在享受着容器带来的便利,
提升应用的部署效率,降低应用开发的成本,提高业务敏捷性和弹性。而作为无服务器架构
的函数计算(Serverless),则进一步让开发者专注于业务逻辑,无需关心底层基础设施的
管理,也帮助企业快速部署、扩展和管理应用程序,推动数字化转型。据 Gartner 预测,到
2025 年,全球预计有超过 75% 的企业将在生产环境中使用容器化应用。
在过去 3 年中,腾讯完成了自有业务的全面上云,并坚定采用了云原生架构,包括 QQ、微信、
王者荣耀、腾讯视频、腾讯广告、腾讯文档、腾讯会议等自有业务,和腾讯云百万级外部客
户一样基于公有云的模式来开发运营。腾讯自研业务产品云上的资源规模已突破 5000 万核,
3 年累计节省成本超 30 亿元,成为国内最大规模的云原生实践。
现在腾讯云为用户提供基于原生 Kubernetes,以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器
管理服务(Tencent Kubernetes Engine, TKE),覆盖了 Serverless、边缘计算、分布式云
等多种业务部署场景,业内首创单个集群兼容多种计算节点的容器资源管理模式,为游戏、
教育、企业 SaaS、零售等行业的业务上线、运维等提供支撑保障。
随着云原生技术的不断演进,其创造的价值正在从技术价值,走向业务价值,在这一背景下,
FinOps 作为一种云成本管理与优化解决方案脱颖而出,它强烈倡导业务团队与研发团队之
间的紧密沟通与协作,旨在助力组织实现云成本的精细化管理与最优化利用。如此一来,组
织便能更有效地控制成本,同时提升资源利用率,从而充分释放云计算的潜力,推动业务持
续稳健增长。腾讯云作为云原生 Finops 领先布道者,主导开源项目 Crane,全面助力客户
实现资源优化、成本控制。
在 2023 年,从行业看,越来越多的行业、技术场景采用了容器和函数计算产品,也为了让
用户更好的看到腾讯云在容器和函数计算方面的最佳实践,腾讯云特别推出了《容器和函数
计算技术实践精选集》,在 2023 年众多优质刊文中,精心选择了一批代表性技术实践,一
起看看在面对不同的技术难题时,腾讯云是如何解决的。同时也带来了云原生 FinOps 如何
落地的重磅好文,期待能吸引更多的开发者和企业能够用好云,实现让用云更简单、更有效。
2023 腾讯云容器和函数计算技术实践精选集
3
云监控 Barad 的云原生实践
赵轩,高级运维工程师 , 腾讯云监控业务运维负责人。
腾讯云监控的 Barad 产品,为云产品提供高效、低成本的海量指标监控服务。
Barad 业务经过云原生能力建设以及容灾能力建设,业务已经实现了自研上云
全量级容器化部署及多可用区容灾能力。
Barad 业务上云面临的难点和挑战
在降本增效的大背景下,腾讯云 云监控团队继续提升云原生成熟度,提升系统承载能力和
降低单位成本,包括对 Barad 业务在容器化占比提升,跨 az 容灾能力建设,资源利用率优
化这些方面,因 Barad 业务量级庞大,如何保障大量级数据的稳定处理以及单位成本的优化,
这里都有着不小的挑战:
1. 底层设备量级大,整体上云后并发,时延,稳定性保障
2. 系统架构复杂,底层模块和旁路功能涉及 40+,迁移这类能力时的稳定性保障
3. 海量上报数据实时计算,准确性和实时性的保障
4. 业务迁移场景时告警时效性和可触达性的保障
5. 大数据处理相关模块迁移上云的性能稳定性保障
6. 接入业务多,适配场景众多,控制台使用稳定性保障
7. 监控数据存储量级大,存储迁移的查询稳定性保障
整体架构:
2023 腾讯云容器和函数计算技术实践精选集
4
关键优化动作和效果
针对这些难点我们进行了如下优化操作,包括 :
1. 基础业务迁移 TKE 容器化部署
2.TKE+TKE Serverless 弹性调度能力提升
3.ink 集群容器化建设
4.ctsdb 双写并开启压缩能力
这里将 Barad 的业务调优动作对大家做以介绍,以便于大家针对自身业务特点进行相应的云
原生渗透力提升以及容灾能力建设。
Barad 接入上报模块 TKE 容器化部署 :
业务容器化拓扑结构:
Barad 业务的上报模块之前使用织云平台进行经典模式部署,该模式没有弹性调度能力以及
资源容灾特性,根据业务现状,我们对上报服务进行 TKE 容器化部署,以解决集群弹性调
度能力和多可用区容灾建设。
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资源评论
- Data962024-04-02#内容详尽 #全网独家 #注释完整 对于大B玩家,看看也还可以(阿里云、华为云、微软、亚马逊都可以提供类似服务),对于小B玩家或者中小开发者,技术实践精选集有点悬在空中,看看概念还可以,落地实施基本用不上。
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