事件驱动
Argo Events 事件驱动工作流
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1. Argo Events 工作原理 上面是 Argo Events 官方网站上的架构图,对于事件处理系统,有三个重要的组成 事件源的接入,对应于 Event Source 事件的分发,对应于 Event Sensor 事件的消费,对应于 Event Trigger 事件消息存储在 EventBus 中,默认使用的 NATS。 2. 创建 ServiceAccount 给 Sensor 和 Workflow 创建 operate-workflow-sa operate-workflow-sa 用来授权 Sensor 操作 Workflow 。 1 2 3 4 5 6

使用 KEDA 自动伸缩 Kubernetes 应用
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1. HPA VS KEDA HPA 也实现了: 自定义指标的弹性 Scale to Zero 这些与 KEDA 相比较,并不算劣势了。 真正的差别在于 HPA 只能利用监控数据进行伸缩,而 KEDA 可以利用更多数据来源进行伸缩,比如队列消息、数据库、Redis 等,当然也包括监控数据。 从 Kubernetes-based Event Driven Autoscaler (KEDA) 项目的名字就可以看出,K

使用事件总线改造运维体系
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1. 积重难返的运维服务体系 针对明确的运维诉求,开发相应的运维服务以供运维、业务用户使用,本无可厚非。但如果仅满足于此,很容易出现下面的情况: 用户频繁地寻找各个系统的入口,在各个系统之间来回跳转,忙于寻找各种按钮、拷贝参数。 一旦这样的运维服务多