雖然這篇Elb 02 電子琴鄉民發文沒有被收入到精華區:在Elb 02 電子琴這個話題中,我們另外找到其它相關的精選爆讚文章
在 elb產品中有49篇Facebook貼文,粉絲數超過2,850的網紅矽谷牛的耕田筆記,也在其Facebook貼文中提到, ref: https://vivek-singh.medium.com/system-design-cheat-sheet-318ba2e34723 本篇文章是一個筆記文,紀錄關於 System Design 路上常遇到的架構與元件,譬如 1. LoadBalancer 2. Caches 3. ...
同時也有6部Youtube影片,追蹤數超過3,320的網紅LiCaSta放送局,也在其Youtube影片中提到,このチャンネルは「365日24時間いつでもゲーム実況の生放送を見られる」を目標にスタートしました。配信者ごとに個別に番組を持っています。 ■新メンバー あじまんさん個人チャンネル https://www.youtube.com/channel/UCRU0egpKnYmMEkpEt7c8mWA ■...
「elb」的推薦目錄
elb 在 ♡ଓ*:゚FUKA。.໒꒱ Instagram 的精選貼文
2021-09-16 08:49:53
8/24OPENの『アイランドプレートランチ今泉店』 @island_plate_lunch 東京、大阪に続いて4店舗目、現地でいただく様なハワイアンプレートランチがいただけます🌴 今回は、サイコロステーキとガーリックシュリンプ🥩🦐(¥1,490) お肉もお魚も楽しめちゃう欲張りなプレートランチ...
elb 在 Azhan Rani Instagram 的最佳貼文
2021-09-03 16:55:42
hasil tangan kenalan lama @mielangbuana . dah bertahun dah dia buat. baru ni aku terasa macam dapat idea dengan hasil tangan dia ni. tq brader.. tungg...
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elb 在 LiCaSta放送局 Youtube 的最佳貼文
2020-05-31 00:06:43このチャンネルは「365日24時間いつでもゲーム実況の生放送を見られる」を目標にスタートしました。配信者ごとに個別に番組を持っています。
■新メンバー
あじまんさん個人チャンネル
https://www.youtube.com/channel/UCRU0egpKnYmMEkpEt7c8mWA
■ピックアップ
【雷凰】FC版『ファイナルファンタジー』をまったり遊んでいくお【レトロゲーム】
https://youtu.be/gBwhCz-LseU
[マッチョでPON!ZZ] ゲームをしながらムキムキ!~まっするんるん~
https://youtu.be/toT9ZKNWrvY
[はらへり] APEX ランクマ プラチナ帯 [おじさん]
https://youtu.be/aeXcNUO_-sE
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elb 在 零製作 Youtube 的最佳解答
2018-09-26 17:10:45#直播打機 #PTCG #抽卡
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elb 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的精選貼文
ref: https://vivek-singh.medium.com/system-design-cheat-sheet-318ba2e34723
本篇文章是一個筆記文,紀錄關於 System Design 路上常遇到的架構與元件,譬如
1. LoadBalancer
2. Caches
3. Queues
4. Configuration Service
5. API Gateway
6. Service Mesh
7. CDN
8. Cassandra
9. Snowflake
10. Numbers
每個概念都還會附上一些相關影片與文章,也因為是個筆記內容,因此每個元件的介紹都不會非常詳細,都是小小段落介紹每個元件的最基本概念。
譬如 LoadBalancer 的筆記有
1. L4/L7 兩種的差異
2. AWS 上 ELB/ALB/NLB 的三種差異
3. LB 的演算法, Round Robin,Weighted RR, Least Connection/Response Time/Resource based 等
Caches
1. 實作有 Memcached, Redis 等相關專案
2. 什麼時候會使用 Memcached:
a. 需求簡單,譬如單純 Key/Value 字串,可以輕易地透過調整 cores/threads 來調整效能。
b. Volatile,沒有儲存機制
c. 只有 LRU 的 Cache 演算法
d. Key 最多 250B, Value 最多 1MB
3. 什麼時候使用 Redis
a. 需要儲存 object,而非單純 string
b. 支援多種演算法
c. 支援 data store,可以達到 non-volatile 效果
d. 可以支援 Set/Hash/List/Sorted Set 不同型態
這類型的文章對於踏入 System Design 能夠提供一個簡易的入門介紹,先有哪些類別需要學習,再針對每個類別獨立學習也是一個不錯的學習路徑。
elb 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的最佳貼文
ref: https://engineering.hellofresh.com/ambassador-the-evolution-of-ingress-gateway-at-hellofresh-3889232cab6f
本篇文章是 HelloFresh 這個美國生鮮食材訂購服務想要分享其團隊中 Ingress gateway 的演化史。該團隊過往使用 VM 作為其底層基礎架構來部署應用程式,後來遷移到
kubernetes 改用容器來部署,然而其內部的其他元件並沒有隨者 kubernetes 轉移而一併更新,譬如文章要探討的 Ingress gateway。
因此文章後將探討原先的 Ingress gateway 架構以及相關問題,最後如何將其與 kubernetes 進行整合來解決前述問題。
再使用 kubernetes 之前,團隊使用兩種不同的方式來處理,分別是內部 API Gateway Janus 以及網頁處理的 Entry (基於 Nginx 的 Reverse-Proxy)
團隊遷移到 kubernetes 之後,這兩個服務都想要透過 kubernetes Nginx Ingress 來處理,不過處理的過程中卻遇到一些問題。
1. 一致性: 每個微服務一開始都透過 Ingress 讓外界存取,然而當團隊開始使用 istio 後有些服務就改使用 Istio Ingress-Gateway 來處理,其他想要使用 TCP 的服務則會改使用 AWS ELB 來處理。
2. 延遲性: 因為 API Gateway 的存取節點都是基於 FQDN 的方式來存取,所以每個封包都要經過更多的節點來到達最終目的,這會增加整個封包傳輸時間。
最大的困惱還是第一個一致性的問題,k8s中有太多的方式讓外界可以存取期服務,每個都有自己獨特的設定,監控以及警示。
為了針對這些問題去解決,團隊內部先期構思一下到底什麼是團隊中理想的 Ingress Gateway
1. Reverse Proxy (HTTP) for websites
2. Mixture of an API Gateway
3. Kubernetes native
4. Advanced routing : (headers, methods, path)-based
5. JWT scope validation
6. Reliability features: Rate-limiting, Retries, Circuit breaking
7. Traffic shadowing
8. Interface for extensions
9. Integration with service mesh
後續文章包含了一些內容,如
1. 作者接者談談為什麼不使用 Service Mesh 所提供的 Ingress gateway
2. 到底要自行開發還是購買解決方案?(最後選擇了 Ambassador Edge Stack)
3. 如何透過 Ambassador Edge Stack 來解決團隊問題
4. 透過 Ambassador Edge Stack 後帶來的好處
有興趣的別忘了參閱全文
elb 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的最讚貼文
本篇文章是 Netflix 技術分享文(Netflix 真的滿多技術文章的),本內容想要探討的是 Netflix 如何使用 eBPF 這個技術來洞察所有的網路流量與封包。
Netflix 開發了一個觀察網路流量封包的 sidecar 服務,稱為 Flow Exporter。這個服務使用 eBPF 來達到即時的 TCP 流量抓取,而產生額外的 CPU/Memory 都少於 1%,整體來說是非常好的表現。
挑戰
Netflix 目前使用 AWS 底層的網路元件來搭建其雲端網路基礎建設,包含了 AWS VPC, DirectConnect, VPC Peering, Transit Gateways, NAT Gatewats 以及 Netflix 自己的裝置與設備。
而 Netflix 的軟體基礎建設則是基於 AWS 搭建的一個大型的分散式環境,這些環境產生了下列挑戰
1. App Dependencies and Data Flow Mappings
隨者微服務架構的擴展,有愈來愈多的服務被部署,但是這些服務背後的彼此的依賴關係則是一個很難清楚描述的現象。開發與維運人員因為沒有辦法清楚的去定位這些資料,所以很多時候沒有很辦法很漂亮的去解決系統性的問題
2. Service Segamentation
因為雲端部署的簡單操作,導致整個環境內有愈來愈多的 AWS 帳號,愈來愈多不同的部署策略以及各種網路互相連接的需求。
3. Network Availability
隨者整個 Netflix 整個生態系的成長,如何瞭解當前網路效能的瓶頸以及可能潛在的問題是一個困難回答的問題。
為了解決上述的問題,Netflix 認為一個基於雲端網路流向的洞察工具必須要能夠針對維運與分析兩種情境去提供相關的資料,並且有辦法去找出當前的網路問題。
Netflix 目前會收集並分析不同來源的網路除錯資料,譬如
VPC Flow logs, ELB Access Logs 以及 eBPF flow logs 等,將其整理並分析後就可以傳給使用者或是內部不同的團隊來進行後續的除錯與處理。
Flow Exporter
本篇文章後半部分主要在介紹Flow Exporter 這個基於 eBPF 的 sidecare 是如何設計與運作的,其使用到了 Hive 以及 Druid 這兩種不同的 DB 來存放資料,對於這塊有興趣的可以再仔細閱讀全文。
https://netflixtechblog.com/how-netflix-uses-ebpf-flow-logs-at-scale-for-network-insight-e3ea997dca96?gi=d5fd990c9368