负载均衡由来在业务初期，我们一般会先使用单台服务器对外提供服务。随着业务流量越来越大，单台服务器无论如何优化，无论采用多好的硬件，总会有性能天花板，当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要把多台服务器组成集群系统提高整体的处理性能。(https://imghelloworld.osscnbeijing.aliyuncs.com/acc

数字化转型浪潮下，云原生技术领域的建设投入、集群规模持续走高，云原生技术已是大势所趋。在用户生产环境中，容器技术的采纳率已接近70%，docker使应用部署更加轻量，可移植，可扩展，更好的环境隔离也更大程度地避免了生产环境与测试环境不一致的巨大尴尬，本文为大家详细讲解如何手动搭建Docker环境。

众所周知，在大数据时代R语言有两个弱项，其中一个就是只能使用单线程计算。但是R在2.14版本之后，R就内置了parallel包，强化了R的并行计算能力。parallel包实际上整合了之前已经比较成熟的snow包和multicore包，multicore无法在windows下运行。parallel包可以很容易的在计算集群上实施并行计算，在多个CPU

前言：mongodb因为高性能、高可用性、支持分片等特性，作为非关系型数据库被大家广泛使用。其高可用性主要是体现在mongodb的副本集上面（可以简单理解为一主多从的集群），本篇文章主要从副本集介绍、本地搭建副本集、副本集读写数据这三个方面来带大家认识下mongodb副本集。一、mongodb副本集介绍—

简介Nginx可以实现高并发反向代理，lvs集群可以实现负载均衡，但是他们都有一个共同的弊端，就是Nginx，lvs架构中Director是单点故障，有没有一个好的方案解决这个问题呢？答案是有。通过Keepalived就可以实现，前端Nginx，lvs中Director服务器的高可用和负载均衡，通过shell命令或者脚本可以实现对服务器状态和服务的监控！

一、简介　　Kubernetes是Google公司在2014年6月开源的一个容器集群管理系统，使用Go语言开发，也叫K8S。Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效,Kubernetes提供了应用部署，规划，更新，维护的一种机制。Kubernetes一个核心的特点就是能够自主的管理容器来保证云平台中的容器按照用户的期望状态运行着

这几天在客户环境中搞Operatorhub的离线，因为已经安装了OpenShift4.3的集群，所以目标是只将考核的ServiceMesh和Serverless模块安装上去即刻，因为前期工作关系，我曾在离线的4.2环境安装过类似组件，所以稍作准备就出发了，但这几天遇到的问题和坑确实不少，4.3和4.2相比在离线方面有很大的改进，但又埋了另外一些坑，本文算

Linux服务器运行久时，系统时间就会存在一定的误差，一般情况下可以使用date命令进行时间设置，但在做数据库集群分片等操作时对多台机器的时间差是有要求的，此时就需要使用ntpdate进行时间同步。一、修改时区：\cp/usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai/etc/localtime修改为中国的东八区

在实际应用中，集群环境里共用一些数据是不可避免的。我的意思是有些数据可以在任何节点进行共享同步读写，困难的是如何解决更改冲突问题。本来可以通过分布式数据库来实现这样的功能，但使用和维护成本又过高，不值得。分布式数据类型distributeddata（ddata）正是为解决这样的困局而设计的。akka提供了一组CRDT（ConflictFreeReplic

引言通常我们在使用集群或者容器的时候，都会接触到存储在本地的镜像，也或多或少对本地镜像存储有一定的了解。但是服务端的镜像存储细节呢？本文主要介绍容器镜像的服务端存储结构，对于自建镜像服务或是对容器镜像底层原理或优化有兴趣的同学可以了解一下。相关开源项目目前容器镜像服务相关的开源项目主要有以下两个。R