如何通过 IM 实现分布式任务调度系统,这里有答案 | Q推荐

2020 年 6 月 28 日 InfoQ

在谈到如何实现 DevOps 时,往往面临两大方面的问题 :开发测试管理问题和运行管理问题。开发测试管理问题一般表现在开发效率低、版本质量差、环境交付慢,无统一工具设置,整体的研发运维过程管控不足。因此,通过 DevOps 平台进行流程化管理变得尤为重要。

另一方面,随着云计算的发展,企业机器数量逐渐增多,规模逐步扩大,机器的管理和维护成为 DevOps 不可或缺的一个环节。而且,随着业务发展和架构演进,多云和混合云成为常态。企业的基础设施,从早期单机房,开始覆盖到多个地域。在混合云、多地域等各种异构网络环境下,运行管理也是必须面对的问题,因此,势必需要一套调度系统来管理、控制各类资源。

作为运维平台的基础,任务调度系统的职责,是控制、分发任务到对应的机器或容器上。而任务调度系统往往面临着:物理机、虚拟机、容器等不同类型有差异;Linux、Windows 等操作系统兼容问题;公有云、私有云等环境存在差异,网络不在同一平面;时效性、可用性要求高;Agent 安装、升级、插件管理问题……

那么面对这些问题时,企业和开发者应该如何解决呢?7 月 2 日,来自京东智联云、博云的两位讲师将通过线上公开课的形式,为大家分享各自的实践。

本次课程由京东智联云开发者与英特尔联合举办,大家可以了解从开发到测试,如何通过 DevOps 平台进行流程化管理,以及企业在研发流程规范、团队配合、统一工具设置、代码发布环境质量管控等方面如何选择落地路径。也可以了解到京东智联云的任务调度系统是怎样设计的,如何用 IM 实现分布式控制系统。

活动信息

主题:DevOps 平台高可用架构与实践

活动时间:2020 年 7 月 2 日 19:30-21:15

议程:

议题详情
议题一:《基于 IM 的大规模任务调度架构设计与实践》

陈尧  京东智联云云产品研发部架构师

近十年自动化运维平台经验,在大规模集群管理、分布式调度、容器化、安全等方面有丰富的实战经验,17 年加入京东后,先后设计了支持容器和物理机的部署平台云翼,承载整个京东智联云的服务部署,基于 kerberos 的堡垒机,实现公有云和私有云机器运维权限管控、高性能分布式任务调度, 解决了公有云、私有云、物理机、容器等各种异构网络下任务分发和执行问题。

分享简介:
  1. 分布式任务调度系统面临的机器控制与管理、效率与性能问题

  2. 京东智联云在任务调度系统设计中遇到的“坑”

  3. 如何用 IM 实现分布式控制系统设计

  4. 公有云、私有云等多种异构网络下的 C/S 架构设计

听众收益:
  1. 学习分布式任务调度系统设计,用 IM“聊天”的方式解决机器管理的问题

  2. 通过了解京东智联云相关实践,为企业内部 DevOps 发展提供经验

议题二:《从开发到测试,如何通过 DevOps 平台进行流程化管理》

伞亚朋  博云售前解决方案架构师

近十年在创业公司及上市公司的自动化运维经验, 在电商,金融,游戏等行业有丰富实践,曾主导以开源软件为框架的 DevOps 生态体系,还曾落地实现以开源软件为主的 Kubernetes 生态体系。现担任博云售前解决方案架构师,主要负责公司超融合、Boc,DevOps,BSM 等产品售前技术支持工作。

分享简介:
  1. DevOps 的范围、愿景、目标

  2. DevOps 中各研发岗位之间如何协作

  3. DevOps 如何实现工具链的统一管理

  4. 企业 DevOps 落地实施路径选择

听众收益:
  1. 从 DevOps 概念及流程出发,学习如何从零突破,优化内部研发人员协作

  2. 了解企业应该如何选择合适的 DevOps 落地路径

免费报名通道开启中

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