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Los 6 mejores algoritmos de equilibrio de carga.
🔹 Algoritmos estáticos
1. Todos contra todos
Las solicitudes de cliente se envían a diferentes instancias de servicio en orden secuencial. Por lo general, se requiere que los servicios sean apátridas.
2. Round-robin pegajoso
Se trata de una mejora del algoritmo round-robin. Si la primera solicitud de Alice va al servicio A, las siguientes solicitudes van también al servicio A.
3. Round-robin ponderado
El administrador puede especificar el peso de cada servicio. Los que tienen un peso más alto manejan más solicitudes que otros.
4. Hachís
Este algoritmo aplica una función hash en la IP o URL de las solicitudes entrantes. Las solicitudes se enrutan a instancias relevantes en función del resultado de la función hash.
🔹 Algoritmos dinámicos
5. Menos conexiones
Se envía una nueva solicitud a la instancia de servicio con el menor número de conexiones simultáneas.
6. Menor tiempo de respuesta
Se envía una nueva solicitud a la instancia de servicio con el tiempo de respuesta más rápido.
🔹 Algoritmos estáticos
1. Todos contra todos
Las solicitudes de cliente se envían a diferentes instancias de servicio en orden secuencial. Por lo general, se requiere que los servicios sean apátridas.
2. Round-robin pegajoso
Se trata de una mejora del algoritmo round-robin. Si la primera solicitud de Alice va al servicio A, las siguientes solicitudes van también al servicio A.
3. Round-robin ponderado
El administrador puede especificar el peso de cada servicio. Los que tienen un peso más alto manejan más solicitudes que otros.
4. Hachís
Este algoritmo aplica una función hash en la IP o URL de las solicitudes entrantes. Las solicitudes se enrutan a instancias relevantes en función del resultado de la función hash.
🔹 Algoritmos dinámicos
5. Menos conexiones
Se envía una nueva solicitud a la instancia de servicio con el menor número de conexiones simultáneas.
6. Menor tiempo de respuesta
Se envía una nueva solicitud a la instancia de servicio con el tiempo de respuesta más rápido.
Cómo recopilar y analizar los datos❗ de registro de la aplicación
¿Alguna vez has sentido que tu aplicación está hablando en misterios? No estás solo. Como profesional moderno de DevOps, comprender el rendimiento y el comportamiento de su aplicación es crucial; Sin embargo, a veces resulta difícil recopilar y analizar el registro de la aplicación.
Afortunadamente, AWS está aquí para protegerlo y guiarlo con su poderosa caja de herramientas de ídolos de administración de registros:
Entendamos cómo funcionan:
CloudWatch Logs: ya sea que se trate de instancias EC2, funciones de Lambda o cualquier otro servicio de AWS, CloudWatch Logs es su ventanilla única para la recopilación de registros. Organiza sus registros en grupos de registros y secuencias para facilitar la navegación y el control de acceso.
Filtros de suscripción: los filtros de suscripción se utilizan para seleccionar los registros que más importan, filtrando por términos, frases o patrones. Envían estos registros específicos al destino correcto, ya sea AWS Lambda para el procesamiento personalizado, Amazon Kinesis Data Streams para el análisis en tiempo real o Amazon Kinesis Firehose para una entrega eficiente.
AWS Lambda: AWS Lambda es su arma secreta para el procesamiento de registros personalizados. Es más como un traductor personalizado para los secretos de su aplicación. Con la ayuda de AWS Lambda, puede transformar, enriquecer o incluso extraer información de sus registros.
Manguera contra incendios de Amazon Kinesis: la manguera contra incendios de Amazon Kinesis toma los troncos procesados y los lleva a su destino final. Entrega sus registros a almacenes de datos como Amazon S3 para un almacenamiento seguro, Amazon Redshift para el almacenamiento de datos o Amazon Elasticsearch Service para un análisis ultrarrápido.
Amazon S3: Con los registros almacenados de forma segura en Amazon S3, ahora es el momento de realizar el análisis. Utilice Amazon Athena para ejecutar consultas SQL directamente en sus registros, lo que le permitirá descubrir patrones y tendencias valiosos. Para obtener información más detallada, considere la posibilidad de integrarse con Amazon Redshift o Amazon Elasticsearch Service para obtener una potente exploración de datos.
Visualice sus datos de registro: herramientas como Amazon QuickSight o soluciones de terceros pueden transformar sus datos sin procesar en tablas y gráficos impresionantes, lo que facilita la detección de anomalías, el seguimiento de las métricas de rendimiento y la comunicación de información a las partes interesadas.
AWS Organizations: aportan un control centralizado a su entorno de varias cuentas. Gestione la recopilación y el análisis de registros en todas las cuentas, lo que garantiza una supervisión y una gobernanza coherentes. Configure el acceso a los registros entre cuentas para recopilar información de todos los rincones de su reino de AWS, pero recuerde mantener las políticas y los roles de IAM para un acceso seguro.
Espero que esta hoja de ruta le ayude a aprovechar el poder de AWS, asegúrese de adaptarla a sus necesidades y aplicaciones específicas experimentando con diferentes herramientas y servicios para encontrar el ajuste perfecto.
¿Alguna vez has sentido que tu aplicación está hablando en misterios? No estás solo. Como profesional moderno de DevOps, comprender el rendimiento y el comportamiento de su aplicación es crucial; Sin embargo, a veces resulta difícil recopilar y analizar el registro de la aplicación.
Afortunadamente, AWS está aquí para protegerlo y guiarlo con su poderosa caja de herramientas de ídolos de administración de registros:
Entendamos cómo funcionan:
CloudWatch Logs: ya sea que se trate de instancias EC2, funciones de Lambda o cualquier otro servicio de AWS, CloudWatch Logs es su ventanilla única para la recopilación de registros. Organiza sus registros en grupos de registros y secuencias para facilitar la navegación y el control de acceso.
Filtros de suscripción: los filtros de suscripción se utilizan para seleccionar los registros que más importan, filtrando por términos, frases o patrones. Envían estos registros específicos al destino correcto, ya sea AWS Lambda para el procesamiento personalizado, Amazon Kinesis Data Streams para el análisis en tiempo real o Amazon Kinesis Firehose para una entrega eficiente.
AWS Lambda: AWS Lambda es su arma secreta para el procesamiento de registros personalizados. Es más como un traductor personalizado para los secretos de su aplicación. Con la ayuda de AWS Lambda, puede transformar, enriquecer o incluso extraer información de sus registros.
Manguera contra incendios de Amazon Kinesis: la manguera contra incendios de Amazon Kinesis toma los troncos procesados y los lleva a su destino final. Entrega sus registros a almacenes de datos como Amazon S3 para un almacenamiento seguro, Amazon Redshift para el almacenamiento de datos o Amazon Elasticsearch Service para un análisis ultrarrápido.
Amazon S3: Con los registros almacenados de forma segura en Amazon S3, ahora es el momento de realizar el análisis. Utilice Amazon Athena para ejecutar consultas SQL directamente en sus registros, lo que le permitirá descubrir patrones y tendencias valiosos. Para obtener información más detallada, considere la posibilidad de integrarse con Amazon Redshift o Amazon Elasticsearch Service para obtener una potente exploración de datos.
Visualice sus datos de registro: herramientas como Amazon QuickSight o soluciones de terceros pueden transformar sus datos sin procesar en tablas y gráficos impresionantes, lo que facilita la detección de anomalías, el seguimiento de las métricas de rendimiento y la comunicación de información a las partes interesadas.
AWS Organizations: aportan un control centralizado a su entorno de varias cuentas. Gestione la recopilación y el análisis de registros en todas las cuentas, lo que garantiza una supervisión y una gobernanza coherentes. Configure el acceso a los registros entre cuentas para recopilar información de todos los rincones de su reino de AWS, pero recuerde mantener las políticas y los roles de IAM para un acceso seguro.
Espero que esta hoja de ruta le ayude a aprovechar el poder de AWS, asegúrese de adaptarla a sus necesidades y aplicaciones específicas experimentando con diferentes herramientas y servicios para encontrar el ajuste perfecto.
quieres anclar un pod a un nodo de kubernetes en especifico
nodeSelector:
kubernetes.io/hostname: syscu-stg-k8s-worker-02
nodeSelector:
kubernetes.io/hostname: syscu-stg-k8s-worker-02
Cómo descifrar la entrevista de diseño de sistemas.
Conozca estos casos prácticos:
10) Cómo Uber encuentra conductores cercanos
9) Escalabilidad de AWS 101
😍 Arquitectura de Slack
7) Contador distribuido
6) Plataforma de presencia en tiempo real
5) Tabla de clasificación de juegos
4) Acortador de URL
3) Comentarios en vivo
2) Cómo Cloudflare escala PostgreSQL
1) Cómo Uber calcula la hora estimada de llegada
¿Qué añadirías a esta lista?
Conozca estos casos prácticos:
10) Cómo Uber encuentra conductores cercanos
9) Escalabilidad de AWS 101
😍 Arquitectura de Slack
7) Contador distribuido
6) Plataforma de presencia en tiempo real
5) Tabla de clasificación de juegos
4) Acortador de URL
3) Comentarios en vivo
2) Cómo Cloudflare escala PostgreSQL
1) Cómo Uber calcula la hora estimada de llegada
¿Qué añadirías a esta lista?
newsletter.systemdesign.one
How Uber Finds Nearby Drivers at 1 Million Requests per Second
#31: And How Proximity Service Works Explained Like You’re Twelve (5 minutes)
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Literalmente 🤣 🤣
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El bucle del inmigrante en 🇪🇸
Sugerencia de Kubernetes para diferenciar archivos 😀 YAML
A veces, desea comprobar rápidamente la diferencia entre el YAML del editor de texto y el aplicado al clúster de Kubernetes.
Ahí es donde "kubectl diff" resulta útil. Aunque la salida no es del todo intuitiva (al menos para mí). Prefiero una salida más colorida.
Lo bueno es que podemos cambiar la herramienta diff detrás del comando anterior. Por ejemplo:
$ sudo apt install colordiff -y
$ export KUBECTL_EXTERNAL_DIFF="colordiff -N -u"
$ kubectl diff -f <your yaml file>
A veces, desea comprobar rápidamente la diferencia entre el YAML del editor de texto y el aplicado al clúster de Kubernetes.
Ahí es donde "kubectl diff" resulta útil. Aunque la salida no es del todo intuitiva (al menos para mí). Prefiero una salida más colorida.
Lo bueno es que podemos cambiar la herramienta diff detrás del comando anterior. Por ejemplo:
$ sudo apt install colordiff -y
$ export KUBECTL_EXTERNAL_DIFF="colordiff -N -u"
$ kubectl diff -f <your yaml file>
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Díganme quien más está así
🔥🔥🔥 En una sociedad impulsada por la competencia 🤜🤛 y el individualismo 🙋♂️, recordemos siempre que el éxito de los demás no disminuye nuestras oportunidades, sino que crea un entorno enriquecedor y colaborativo donde todos podemos brillar ✨.
Así que, celebremos los logros ajenos 👏 y extendamos la mano para ayudar a otros 🙌 a alcanzar sus metas, porque juntos construimos un camino hacia el éxito compartido.
Un fuerte abrazo 🤗. ¡Ánimo y pa´delante deseando el bien a los demás!
Así que, celebremos los logros ajenos 👏 y extendamos la mano para ayudar a otros 🙌 a alcanzar sus metas, porque juntos construimos un camino hacia el éxito compartido.
Un fuerte abrazo 🤗. ¡Ánimo y pa´delante deseando el bien a los demás!
¡Otro consejo rápido para mis amigos de Kubernetes! 🚢
A veces queremos "exportar" rápidamente un archivo YAML aplicado en el clúster, modificar algo y volver a aplicarlo. ¿Cuál es el camino habitual?
$ kubectl get <recurso> -oyaml > <recurso>.yaml
El problema es que este YAML se exporta con metadatos generados por el propio Kubernetes, por lo que hay que eliminar manualmente la "basura", lo que lleva tiempo...
Hay una extensión increíble para krew llamada "neat".> https://github.com/itaysk/kubectl-neat
Debería poder instalarse con:
$ kubectl krew install neat
A continuación, puede exportar el YAML de la siguiente manera:
$ kubectl get<recurso> -oyaml | kubectl neat > <recurso>.yaml
Solo por diversión, tomé el número de líneas con y sin orden.
1. kubectl get pod sleep -oyaml | wc -l> 112
2. kubectl get pod sleep -oyaml | kubectl neat | wc -l> 49
Tu YAML debería estar mucho más limpio después de eso 😁
A veces queremos "exportar" rápidamente un archivo YAML aplicado en el clúster, modificar algo y volver a aplicarlo. ¿Cuál es el camino habitual?
$ kubectl get <recurso> -oyaml > <recurso>.yaml
El problema es que este YAML se exporta con metadatos generados por el propio Kubernetes, por lo que hay que eliminar manualmente la "basura", lo que lleva tiempo...
Hay una extensión increíble para krew llamada "neat".> https://github.com/itaysk/kubectl-neat
Debería poder instalarse con:
$ kubectl krew install neat
A continuación, puede exportar el YAML de la siguiente manera:
$ kubectl get<recurso> -oyaml | kubectl neat > <recurso>.yaml
Solo por diversión, tomé el número de líneas con y sin orden.
1. kubectl get pod sleep -oyaml | wc -l> 112
2. kubectl get pod sleep -oyaml | kubectl neat | wc -l> 49
Tu YAML debería estar mucho más limpio después de eso 😁
GitHub
GitHub - itaysk/kubectl-neat: Clean up Kubernetes yaml and json output to make it readable
Clean up Kubernetes yaml and json output to make it readable - itaysk/kubectl-neat
Consejo de Linux para ingenieros 🚀 de DevOps
¿Cómo analizar las llamadas al sistema en Linux?
Strace es una utilidad de línea de comandos que intercepta y registra todas las llamadas al sistema que realiza un programa de espacio de usuario y las señales que recibe.
Puede observar cómo se intercambian datos entre un programa de espacio de usuario y el núcleo.
Por ejemplo, si desea saber qué llamadas al sistema se realizan mientras se ejecuta el comando ls, simplemente agregue strace antes del comando:
Strace LS
Hay muchos parámetros admitidos por strace que puede usar con fines de depuración.
¿Cómo analizar las llamadas al sistema en Linux?
Strace es una utilidad de línea de comandos que intercepta y registra todas las llamadas al sistema que realiza un programa de espacio de usuario y las señales que recibe.
Puede observar cómo se intercambian datos entre un programa de espacio de usuario y el núcleo.
Por ejemplo, si desea saber qué llamadas al sistema se realizan mientras se ejecuta el comando ls, simplemente agregue strace antes del comando:
Strace LS
Hay muchos parámetros admitidos por strace que puede usar con fines de depuración.