Category: Architecture

随着 Freewheel 大量业务陆续迁移到云计算中，团队依托于云计算的可靠性和灵活性，摆脱了以往传统机房的限制，从而更加从容高效地专注于服务优化。云计算平台具备弹性化和可扩展化等等特性，理论上较传统的方式更具备成本效益，但如果没有合理的使用资源，很容易造成预算超支。因此成本管理对于云计算用户们都会是一个重点领域。 本文将分享 Freewheel 如何通过计算实例选型来控制与优化相关费用。

本文主要是为了解决应用和 OpenSearch 不在同一个 VPC，又存在 CIDR 块冲突的场景，如何实现数据互通。

现代业务系统受到越来越多的韧性相关的挑战，特别是客户要求他们的业务系统 7×24 不间断的运行。因此，韧性对于云的基础设施和应用系统有着至关重要的作用。 亚马逊云科技把韧性视为一项最基本的工作，为了让我们的业务系统能持续优雅地提供服务，从各种故障和灾难中迅速恢复，亚马逊云科技不仅提供了全球高可用的基础设施，也提供了构建韧性系统的最佳实践和方法。

STOmics Series 2 – Deep dive on Cromwell and Volcano

本文介绍了如何使用 Amazon EKS 服务构建容器化 HPC 平台，用于 STOmics 的个性化分析工作场景。该方案中 Kubernetes 采用 1.25 的版本，基于该版本分别安装 Karpenter、Volcano、AWS Load Balancer Controller 等插件，最后通过创建一个 Notebook 的示例来验证部署结果。文章详细介绍了每个步骤需要执行的命令和操作，并提供了相应的命令行代码示例，适合有一定 AWS 和 Kubernetes 经验的读者阅读。借助容器化的 HPC 平台方案，科学家可以在 STOmics 研究上进行快速创新和试错，同时借助云上大规模的计算能力，解决了当前时空组学大数据面临的算力紧缺问题，并且显著的降低了成本，实现了更好的时效性，这将大大提高生命科学领域的多组学数据分析效率，加速科研进程，助力科研转化。

围绕 Netflix 在 AWS re:Invent 2022 – The evolution of chaos engineering at Netflix (NFX303) 的分享，结合自身的理解，从技术的视角，介绍 Netflix 的混沌工程的技术演进，为正在建设混沌工程平台的企业提供参考。

文章以客户的 Amazon VPC 为视角，从多个角度对不同的类型的服务之间的交互进行分析和探讨，并从多个角度对相关的场景进行分析，在总结中突出要点。力求在具体实验的基础上，加深对宏观设计的理解，努力帮助读者做到举一反三，这对于初学者来说非常重要。文章最会对几个经典的架构进行分析，来帮助读者更好的理解和掌握相关内容。

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