雖然這篇ebs系統鄉民發文沒有被收入到精華區：在ebs系統這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章
在 ebs系統產品中有11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://medium.com/swlh/quick-fix-sharing-persistent-disks-on-multiple-nodes-in-kubernetes-ef5541fd8376 這篇文章是 kubernetes 與 Storage 整合的經驗分享文，該文章包...
同時也有3部Youtube影片，追蹤數超過66萬的網紅buycartv，也在其Youtube影片中提到，2020年東京車展首度發表的高性能車款Toyota GR Yaris，以現行 Toyota Yaris 車系為基礎開發，由Toyota GAZOO Racing多年在WRC與WEC賽事上累積的技術及經驗所研發的一款全新車種。Toyota GAZOO Racing更請來了前拉力賽車冠軍 --- Tom...
ebs系統 在 紫芹菜 ? Instagram 的精選貼文
2021-05-30 20:38:16
#空氣取水💧#我們做到了❤️ 還記得 去年ARKVO 的開始 台灣並沒有缺水的問題～ 誰都想不到不到一年後 ARKVO 即將出貨的前夕.... 整個台灣陷入旱災的局面 缺水供5停2 讓生活變的超不方便...😭 當初支持贊助的原因 就是很贊同環保♻️ 也很希望台灣除了疫情被看見以外 還能做出自己...
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ebs系統 在 buycartv Youtube 的精選貼文
2021-08-03 11:20:212020年東京車展首度發表的高性能車款Toyota GR Yaris，以現行 Toyota Yaris 車系為基礎開發，由Toyota GAZOO Racing多年在WRC與WEC賽事上累積的技術及經驗所研發的一款全新車種。Toyota GAZOO Racing更請來了前拉力賽車冠軍 --- Tommi Makinen 擔任豐田賽車部門的顧問，大量的參與了GR Yaris的測試與開發，由GR所打造專屬駕馭樂趣、極致操控，帶來前所未有的震撼。
Toyota GR Yaris 其引擎搭載的是1.6升直列三汽缸渦輪增壓引擎，最大馬力261匹，最大扭力則為36.7公斤米，變速箱為6速iMT手排變速箱，驅動方式為四輪驅動，懸吊系統為前麥花臣後獨立雙Ａ臂均附防傾桿。透過馬力調校與最佳化進排氣設計，搭配僅1,300公斤的車重，打造優異的馬力重量比，提供輕量化以及高效率的動力輸出表現。
安全配備上，除了六具氣囊之外，Toyota GR Yaris也同樣搭載了TOYOTA SAFETY SENSE，包含了ACC主動式車距巡航系統、LTA 車道偏離警示系統、PCS 預警式防護系統、AHB 智慧型遠光燈自動切換系統、EBS 緊急煞車警示系統、TPMS 胎壓偵測警示系統、S-VSC 轉向輔助車輛穩定控制系統、TRC 循跡防滑控制系統、HAC 上坡起步輔助系統等。
更多影片皆在Go車誌官網：https://www.buycartv.com/
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音樂來源：
LBLVNC & Godmode - Power !
DayFox - Always You
DayFox - Secret Places
Hotham - Distant
LiQWYD - Coral
DayFox - Jungle![post-title]()
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ebs系統 在 大車蒟蒻 JURO Youtube 的最佳貼文
2020-09-14 09:59:38商用車零件
至晟貿易股份有限公司
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信箱：高雄林園郵政171號![post-title]()
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ebs系統 在 老蟹的生活日常 Youtube 的最佳解答
2019-12-14 09:30:04講到 SUV最強車款，大家心目中都一定
有自己覺得最最最強的那台車，但若單
單以銷售數字來說，不得不提的就是老
蟹今天所試駕的這台 TOYOTA RAV4 了
，尤其是2020年式的 RAV4 更是搭載了
全速域的ACC ，我們今天就來試試吧！
（其他詳細規格請參考官方網站。）![post-title]()
ebs系統 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的最佳貼文
ref: https://medium.com/swlh/quick-fix-sharing-persistent-disks-on-multiple-nodes-in-kubernetes-ef5541fd8376
這篇文章是 kubernetes 與 Storage 整合的經驗分享文，該文章包括了下列內容
Cloud Storage, NFS, Kubernetes, PV/PVC.
Kubernetes 內針對這些儲存相關的使用方式有
1. 使用 ephemeral 的儲存設備
ephemeral 只適合暫存資料使用，因為該儲存設備不是持久保存的，這意味 Container 如果重啟，資料就會消失。
2. 使用 Bind Mount 的方式將資料從節點掛載到容器中
就如同過往使用 Docker 時會使用 -v 的方式將同節點中的儲存目錄給掛載到容器中來使用。
基本上有任何永久性儲存的需求都會採用(2) 這個方式來處理，而目前很多 Cloud Provider 都有提供相關的儲存裝置讓你的 VM(k8s Node)
可以輕鬆存取與使用。
舉例來說，AWS 有 EBS， GCP 有 GPD，這類型的 Block Storage Device 本身支援動態掛載與卸載，所以就算 Kubernetes 將目標 Container 重新部署到
不同節點上也不需要擔心資料會不同，因為這些 Storage 可以隨者不同節點動態掛載上去，讓你的 Container 看到相同的資料。
但是以上兩個裝置都有一個限制，就是並不支援同時多人寫入的動作，於 Kubernetes 只能使用 Read/Write 模式。
這意味每個 Storage 同時只能有一個 Container 去進行讀寫操作(but Azure 的服務就沒有這個限制)
作者假設今天有一個服務底層是由三個元件組成，這些元件會需要針對相同一個資料集一起處理。
舉例來說有服務 A,B,C
A: 將資料寫入到儲存系統中
B: 從儲存系統中讀入資料進行二次處理，處理完畢再寫回去儲存系統中
C: 將資料從儲存系統中讀出並且供外部使用
上述情境簡單說就是一個儲存設備，會有三個服務同時想要讀取，一個專心寫，一個同時讀寫，一個專心讀。
這種需求就沒有辦法單純使用 EBS/GPD等裝置來使用，因此作者接下來就會針對如何使用 NFS 這套網路儲存系統來搭建一個符合上述需求的用法。
該解決方案流程如下
1) 透過 EBS/GPD 的方式掛載一個儲存空間到 k8s 節點中
2) 部署一個 NFS Server 的容器到 Kubernetes 中，該 NFS Server 會使用 EBS/GPD 作為其儲存空間的來源
3) NFS Server 透過 service 分享服務
4) 部署 PV/PVC 物件到 Kubernetes 中
5) A,B,C 三種容器透過 PVC 的方式來存取 NFS Server
因為 NFS 本身就是一個可多重讀寫的解決方案，作者透過這種方式讓多個應用程式可以同時讀寫，同時將這些資料保存到 EBS/GPD 的儲存空間中。
不過這種用法帶來的問題可能就是速度問題，從同節點直接存取變成透過網路存取，所以如果本身對於存取有非常高的頻寬需求時，使用這種解決方案也許會遇到
很難解決的瓶頸，畢竟大部分人的 k8s 叢集都是 data/control 兩種資料交雜於底層的網路架構中，沒有辦法將 data plane/control plane 給分開來。
有興趣看作者如何一步一步搞定上述流程的可以參考全文
ebs系統 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文
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ebs系統 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的最讚貼文
本篇文章是個技術分享文，Netflix 分享內部過去四年來是如何打造一個分散式的 Tracing System。
Netflix 的串流服務想必大家都很熟悉，但是作為服務提供者來說，要如何維運這套分散式的串流服務就沒有這麼簡單。
舉例來說，當一個特定的使用者回報其服務有問題時，內部的系統要如何把下列資訊給全部串接起來組合出一個可以讓內部工程人員除錯的機制
1. Streaming Session
2. 微服務之間的流量
3. CDN 的處理
對使用者來說就是串流有問題，但是背後的網路封包實際上經過哪些 app，走過哪些節點，踏過哪些機房都是很複雜的事情，不把這些全部資訊都組合起來則非常困難除錯。
Netflix 決定要針對這個問題打造一個分散式的 Tracing 平台，而那時還沒有這麼多如 Opentracing, Zipkin, Jaeger 等相關的開源專案可以用，所以 Netflix 必須要自己去打造這套系統。
這套系統的組成跟現今常見的架構雷同，Application 本身要透過 Library 來產生出 Tracing 需要的資料，接者透過一套串流處理將資料給傳送到後端的儲存空間，最後則是由UI等相關服務來讀取資料方便使用
本篇文章基於這種架構下去探討 Netflix 的心路歷程，其中幾個比較有趣的問題這邊列出來
1. Tracing 資料的取樣該如何設計，過於頻繁會造成資料空間使用過量，過於稀少則會造成資料不夠完整，這部分 Netflix 採用基於 hybrid head-based 的取樣方式，針對特定區間採用 100% 的取樣方式，而其餘則是根據設定來隨機取樣
2. 資料儲存的部分則是有非常豐富的變化歷史，早期使用 ElasticSearch 後來對其 R/W 的效能感到不滿而輾轉到使用 Cassandra，而 Cassandra 最初使用 AWS 的 SSD 做為底層應用，後來改轉使用 EBS 並且搭配資料壓縮與一些過濾機制， 2021 決定要引入 Storage Gateway 的方式來處理
儲存方面幾乎是每年都在改善與改進，真的要遇到問題才有辦法針對問題下藥，這也是架構方面很難一口氣做到最好，隨者業務與流量擴大，很多現有的架構可能都需要打掉重來才有辦法應付
全文不算太短，但是推薦有興趣的人可以閱讀全文來看看 Netflix 是如何打造這套系統的
https://netflixtechblog.com/building-netflixs-distributed-tracing-infrastructure-bb856c319304