分佈式系統實踐

1. Borg、Omega和Kubernetes：谷歌十幾年來從這三個容器管理系統中獲得的經驗教訓html

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5OTAyNzQ2OA==&mid=402035632&idx=1&sn=3ea87982c823edb7707dd692b9aa8287&scene=0&key=710a5d99946419d9d0bbddb3386b6d54227b536e8be55d2a526ec83d96da60186f71996099c6a43d89bb030473cfd53c&ascene=0&uin=Mjk1ODMyNTYyMg%3D%3D&devicetype=iMac+MacBookPro11%2C4+OSX+OSX+10.11.3+build(15D21)&version=11020201&pass_ticket=usOoww%2FD6guLnYYFa16HEpq0CXQfQ0rsK%2FGEy%2Fa9fhVnv7j%2BcQIYo7VM15RpARWZlinux

要點: 這篇文章由這三個容器集羣管理系統終年開發維護的谷歌工程師Brendan Burns、Brian Grant、David Oppenheimer、Eric Brewer和John Wilkes於近日發表，闡述了谷歌從Borg到Kubernetes這個旅程中所得到的知識和經驗教訓。c++

2. 百度分佈式交互查詢平臺——PINGO架構迭代算法

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MjAwODM4MA==&mid=403025790&idx=1&sn=703d753df2dbba7991923ff4d67bf47e&scene=0&key=710a5d99946419d9e60d8eb3d26aaaf9c3f582b367e48d072a1df4f336137201a2e0b875be9aa22177f01223a12d414f&ascene=0&uin=Mjk1ODMyNTYyMg%3D%3D&devicetype=iMac+MacBookPro11%2C4+OSX+OSX+10.11.3+build(15D21)&version=11020201&pass_ticket=um4c0ijSptqFu7zCMunysLA2Fo8QQuhfPFzGSHeR4b1IUpyNMPB2zkTXvTsKX%2BwAdocker

要點: 這篇文章介紹了我廠大數據部交互式查詢引擎從基於MR的QueryEngine到基於SparkSQL的PINGO的演化過程.數據庫

3. Google的深度學習強在哪？谷歌首席科學家說了這些奇妙特性服務器

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3NTM4NDE2Mw==&mid=401777115&idx=1&sn=b4ffd5cc3a5600ded3ade5a62dd6779b&scene=1&srcid=0326tvHrqt0x51LmaSts5ULz&key=710a5d99946419d9f90ca20f928b23a5d52cd3114dbd6d20c306a944859a5861e3da8ed58163ee2664563eb89b45519a&ascene=0&uin=Mjk1ODMyNTYyMg%3D%3D&devicetype=iMac+MacBookPro11%2C4+OSX+OSX+10.11.3+build(15D21)&version=11020201&pass_ticket=um4c0ijSptqFu7zCMunysLA2Fo8QQuhfPFzGSHeR4b1IUpyNMPB2zkTXvTsKX%2BwA網絡

要點: 這是根據Jeff Dean在3月7日韓國大學的演講<<大規模深度學習>>記錄和整理的一篇文章, 看看Google的深度學習強在哪裏.架構

服務化和資源管理技術

1. Kubernetes 1.2.0 攜一大波新特性震撼發佈！負載均衡

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwNzA1MTA5OA==&mid=628878734&idx=1&sn=81d3c6b24b54afb168412544751a7d88&scene=1&srcid=0319XZ0po05fsmpvfMteXT7L&key=710a5d99946419d9be91b7c4f569e21f36cdaf2082a00147af30754d5eb28617182d9123dc03be9b80868e2363279e3b&ascene=0&uin=Mjk1ODMyNTYyMg%3D%3D&devicetype=iMac+MacBookPro11%2C4+OSX+OSX+10.11.3+build(15D21)&version=11020201&pass_ticket=dAar3fUCKmta%2BSg9ODyyDjRwvbQ1X6RPqrJh4IbZlub9ew4I1KPi37jHCn2i4mZV

要點: k8s發佈了1.2版本, 一大堆新特性, 感興趣的同窗能夠仔細閱讀.

2. 一個適合 Kubernetes 的最佳網絡互聯方案

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDM2NzUxMg==&mid=2682845156&idx=1&sn=4b40feba12c09bb34ce272b475784878&scene=0&key=710a5d99946419d9b248ed8a80bf33aedbc9534fc4ab91f814532f0c72ed2de2a888d7c126ef3daf27a88dd578f4b3c4&ascene=0&uin=Mjk1ODMyNTYyMg%3D%3D&devicetype=iMac+MacBookPro11%2C4+OSX+OSX+10.11.3+build(15D21)&version=11020201&pass_ticket=StPuikuYrikQxKPA0WCUlDGh%2FmuZT3DfIqwTCXSYJJAA%2B6AHWDhWe6Fbt0kn8iEA

要點: 編者的話】本文比較了幾種 Kubernetes 聯網方案，包括 Flannel（aws-vpc | host-gw | vxlan）和 IPvlan 。目前建議選擇 flannel + host-gw 方案，沒有特別依賴，性能也夠用。一旦 flannel 支持 IPvlan （有自動化設置工具了），且 Linux 內核版本比較新，就能夠採用 IPvlan 方案。

3. 雪球的Docker實踐

http://www.infoq.com/cn/articles/docker-in-xueqiu#rd

要點: 這篇文章雖然標題是docker實踐, 其實涵蓋了基於docker的DevOps全過程, 很是值得初步嘗試docker的中小產品線學習和嘗試docker技術棧.

4. Docker Swarm和Kubernetes在大規模集羣中的性能比較

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5OTAyNzQ2OA==&mid=402059523&idx=1&sn=dbdb9962667e063f87964a20da61f793&scene=0&key=710a5d99946419d9be47ef7741afd289cd2130d495ac839537b314cb548d145df52502419e9b40660a2ba30601637ffa&ascene=0&uin=Mjk1ODMyNTYyMg%3D%3D&devicetype=iMac+MacBookPro11%2C4+OSX+OSX+10.11.3+build(15D21)&version=11020201&pass_ticket=6wJ9Ev1wfHfanwgB%2BF3zZnpC%2B%2FF3yd%2BxAyNoPckFLtXEBwOZdJASlq9kIUnhwfAm

要點: 這篇文章在1000個節點的集羣規模下, 詳細測試了面對不一樣workload狀況下, Swarm和k8s在啓動容器和容器羅列方面的性能差別, 指導咱們進行技術選型.

服務高可用技術

1. Facebook工程發佈技術的幕後故事

http://blog.jobbole.com/16966/?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io

要點: 這篇文章重點講述了facebook工程發佈的過程, 雖然對技術談的很少, 可是從整個流程描述中仍然有不少東西值得咱們學習和思考, 特別是"幾乎不回滾"的場景, 讓咱們看到facebook強有力的軟件質量保證以及系統對異常的容忍能力.

2. 分佈式系統中負載均衡算法在高可用場景下的分析

http://tech.youzan.com/load-balancing-algorithm/

要點: 這篇文章分析了幾種負載均衡算法在高可用場景下的失敗機率, 給咱們提供了在不一樣場景下, 選擇不一樣負載均衡策略的數學依據.

DevOps 技術

1. 透過CAT，來看分佈式實時監控系統的設計與實現

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5Nzc4OTA1Mw==&mid=410426909&idx=1&sn=851bf383a5c82f6c9eb5fa0f3b0b9399&scene=0&key=710a5d99946419d91dcbf6d56168d681707af93830e647c48f12aa0fdd2ea7cb503929ae266fb309a24c382d1d2bd5f9&ascene=0&uin=Mjk1ODMyNTYyMg%3D%3D&devicetype=iMac+MacBookPro11%2C4+OSX+OSX+10.11.3+build(15D21)&version=11020201&pass_ticket=dAar3fUCKmta%2BSg9ODyyDjRwvbQ1X6RPqrJh4IbZlub9ew4I1KPi37jHCn2i4mZV

要點: 這篇文章介紹了大衆點評的實時監控系統CAT的設計與實現, 特別是其組件化和服務化的理念, 致力於工具間的互通互聯.

2. 如何用 sysdig 監控和排查 Linux 服務器

http://blog.jobbole.com/98717/

要點: sysdig是strace+tcpdump+lsof的合體, 本文介紹瞭如何使用sysdig分析linux服務器的性能瓶頸.

3. 統一監控報警平臺架構設計思路

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4Nzg5Nzc5OA==&mid=402970094&idx=1&sn=0726e08f5eda662c451fb92096c56b0b&scene=0&key=710a5d99946419d9ea8534a885616cc6beaa26db3e6e21dc09d1ba3ae99ee498e346ccf81263cda3bf1cccc758cb64c5&ascene=0&uin=Mjk1ODMyNTYyMg%3D%3D&devicetype=iMac+MacBookPro11%2C4+OSX+OSX+10.11.3+build(15D21)&version=11020201&pass_ticket=mCIVf8ZVJY%2FFZPG6BzEnp38qF8Lws1M8nQeXb9LDKRCRm55zE1tjm0atNSGWMVA7

要點: 監控報警平臺的設計思路相比你們都不陌生, 無非就是數據採集+時間序列數據庫+匯聚報警. 不過從頭打造仍是很費力的, 這篇文章介紹了基於ganglia+centreon, 二次開發了一款統一監控報警平臺, 實現了線上3個機房多達1w臺規模的服務器監控, 對於但願快速構建中型服務器規模的監控平臺頗有借鑑意義.

4. 雲時代運維如何轉型？大衆點評有話說

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDE0Mjc4MA==&mid=403223805&idx=1&sn=96b898899ca0b44044f12ae951eb18d8&scene=0&key=710a5d99946419d981cec90d74139f9be19d7939cd2afc300ac745f9a4d27eb0fd3a7c4b07effa9694d4c5653b167549&ascene=0&uin=Mjk1ODMyNTYyMg%3D%3D&devicetype=iMac+MacBookPro11%2C4+OSX+OSX+10.11.3+build(15D21)&version=11020201&pass_ticket=6wJ9Ev1wfHfanwgB%2BF3zZnpC%2B%2FF3yd%2BxAyNoPckFLtXEBwOZdJASlq9kIUnhwfAm

要點: 這篇文章講述了大衆點評的運維團隊轉型過程, 從最開始的手工運維, 到工具化運維, 再到服務化運維, 最後到產品化運維的轉型, 轉型以後的運維團隊變成了全能型的產品團隊, 作技術, 作推廣, 作運營, 作數據分析, 讓運維團隊走到了公司的核心位置, 很值得咱們借鑑和學習.