聚合api设计（api聚合站源码）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于聚合api设计的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、微信小程序 怎么认证聚合api

• 2、Pod的扩缩容

• 3、大专学历能往哪方面发展

• 4、除了聚合数据，还有哪些网站提供API接口

一、微信小程序 怎么认证聚合api

调用聚合数据API开发微信小程序，首先需要注册并进行实名认证，然后在后台中申请数据，通过申请之后就可以获取APPKEY

二、Pod的扩缩容

实际生产系统, 会遇到 某个服务需要扩容 的场景，也可能会遇到由于 资源紧张 或者 工作负载降低 而需要 减少服务实例数量 的场景。

此时可以利用 Deployment/RC 的 Scale机制 来完成这些工作。

Kubernetes 对Pod的扩缩容 操作提供了 手动 和 自动 两种模式.

手动模式 通过执行 kubectl scale命令 或通过 RESTful API 对一个 Deployment/RC 进行 Pod副本数量 的设置，即可 一键完成 。

自动模式 则需要用户根据 某个性能指标 或者 自定义业务指标 ，并指定 Pod副本数量的范围 ，系统将自动在 这个范围内 根据 性能指标的变化 进行调整。

以Deployment nginx为例：

Kubernetes从1.1版本开始，新增了名为 Horizontal Pod Autoscaler（HPA ）的 控制器 ，用于实现 基于CPU使用率 进行 自动Pod扩缩容 的功能。

HPA控制器 基于 Master 的 kube-controller-manager 服务 启动参数 -- horizontal-pod-autoscaler-sync-period 定义的 探测周期 （默认值为 15s ），周期性地 监测目标Pod的资源性能指标 ，并与HPA资源对象中的扩缩容条件进行对比，在 满足条件 时对Pod副本数量进行调整。

Kubernetes中的 某个Metrics Server （ Heapster 或 自定义Metrics Server ）持续采集 所有Pod副本的指标数据 。

HPA控制器 通过 Metrics Server 的 API （Heapster的API或聚合API）获取这些数据，基于 用户定义的扩缩容规则 进行计算，得到 目标Pod副本数量 。

当目标Pod副本数量与当前副本 数量不同 时， HPA控制器 就向 Pod的副本控制器 （ Deployment 、 RC 或 ReplicaSet ）发起 scale操作 ，调整Pod的副本数量，完成扩缩容操作。

Master的 kube-controller-manager 服务持续监测 目标Pod 的某种性能指标，以计算是否需要调整副本数量。

目前Kubernetes支持的指标类型如下。

Kubernetes从1.11版本开始， 弃用！！！ 基于 Heapster组件 完成 Pod的CPU使用率 采集的机制，全面转向 基于Metrics Server 完成 数据采集 。

Metrics Server 将采集到的 Pod性能指标数据 通过 聚合API（Aggregated API ）如metrics.k8s.io、custom.metrics.k8s.io和external.metrics.k8s.io提供给 HPA控制器 进行查询。

Autoscaler控制器 从 聚合API 获取到 Pod性能指标数据 之后，基于下面的算法计算出目标Pod副本数量，与当前运行的Pod副本数量进行对比，决定是否需要进行扩缩容操作：

即 当前副本数 ×（ 当前指标值 / 期望的指标值 ），将 结果向上取整 。

以 CPU请求数量 为例，如果用户设置的 期望指标值为100m ，当前 实际 使用的 指标值为200m ，则计算得到期望的Pod副本数量应为两个（200/100=2）。如果设置的期望指标值为50m，计算结果为0.5，则向上取整值为1，得到目标Pod副本数量应为1个。

当计算结果与1非常接近时，可以设置一个容忍度让系统不做扩缩容操作。容忍度通过 kube-controller-manager服务 的启动参数-- horizontal-pod-autoscaler-tolerance 进行设置， 默认值为0.1 （即10%），表示基于上述算法得到的结果在[-10% - +10%]区间内，即[ 0.9 - 1.1 ]，控制器都不会进行扩缩容操作。

也可以将 期望指标值（desiredMetricValue ）设置为指标的 平均值类型 ，例如 targetAverageValue 或 targetAverageUtilization ，此时当前指标值（ currentMetricValue ）的算法为 所有Pod副本当前指标值的总和 除以 Pod副本数量 得到的平均值。

此外，存在几种Pod异常的情况，如下所述。

在计算“当前指标值/期望的指标值”（currentMetricValue / desiredMetricValue）时将不会包括上述这些异常Pod

当存在缺失指标的Pod时，系统将更保守地重新计算平均值。系统会假设这些Pod在需要缩容（Scale Down）时消耗了期望指标值的100%，在需要扩容（Scale Up）时消耗了期望指标值的0%，这样可以抑制潜在的扩缩容操作。

此外，如果存在未达到Ready状态的Pod，并且系统原本会在不考虑缺失指标或NotReady的Pod情况下进行扩展，则系统仍然会保守地假设这些Pod消耗期望指标值的0%，从而进一步抑制扩容操作。

如果在HorizontalPodAutoscaler中设置了多个指标，系统就会对每个指标都执行上面的算法，在全部结果中以期望副本数的最大值为最终结果。如果这些指标中的任意一个都无法转换为期望的副本数（例如无法获取指标的值），系统就会跳过扩缩容操作。

最后，在HPA控制器执行扩缩容操作之前，系统会记录扩缩容建议信息（Scale Recommendation）。控制器会在操作时间窗口（时间范围可以配置）中考虑所有的建议信息，并从中选择得分最高的建议。这个值可通过kube-controller-manager服务的启动参数--horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization-window进行配置，默认值为5min。这个配置可以让系统更为平滑地进行缩容操作，从而消除短时间内指标值快速波动产生的影响。

Kubernetes将 HorizontalPodAutoscaler资源对象 提供给用户来定义扩缩容的规则。

HorizontalPodAutoscaler资源对象处于Kubernetes的API组“ autoscaling ”中，目前包括 v1 和 v2 两个版本

其中 autoscaling/v1 仅支持 基于CPU使用率 的 自动扩缩容 ， autoscaling/v2 则用于支持基于 任意指标 的自动扩缩容配置，包括基于资源使用率、Pod指标、其他指标等类型的指标数据，当前版本为 autoscaling/v2beta2 。

下面对HorizontalPodAutoscaler的配置和用法进行说明。

（1）基于 autoscaling/v1 版本的HorizontalPodAutoscaler配置， 仅可以设置CPU使用率 ：

主要参数如下

为了使用 autoscaling/v1 版本的HorizontalPodAutoscaler，需要 预先安装Heapster组件 或 Metrics Server ，用于 采集Pod的CPU使用率 。

Heapster 从Kubernetes 1.11版本开始进入 弃用阶段 ，不再对Heapster进行详细说明。

（2）基于 autoscaling/v2beta2 的HorizontalPodAutoscaler配置：

主要参数如下。

可以将metrics中的 type（指标类型 ）设置为以下三种，可以设置一个或多个组合，如下所述。

（1） Resource ：基于 资源的指标值 ，可以设置的资源为 CPU 和 内存 。

（2） Pods ：基于 Pod的指标 ，系统将对全部Pod副本的指标值进行 平均值计算 。

（3） Object ：基于某种资源对象（如Ingress）的指标或应用系统的任意自定义指标。

Resource类型 的指标可以设置 CPU 和 内存 。

指标数据可以通过API“ metrics.k8s.io ”进行查询，要求 预先启动Metrics Server服务 。

Pods类型 和 Object类型 都属于 自定义指标类型 ，指标的数据通常需要搭建自定义Metrics Server和监控工具进行采集和处理。指标数据可以通过API“custom.metrics.k8s.io”进行查询，要求预先启动自定义Metrics Server服务。

类型为Pods 的指标数据来源于 Pod对象本身 ，其target指标类型 只能使用AverageValue ，示例如下：

其中，设置Pod的 指标名 为 packets-per-second ，在目标指标平均值为1000时触发扩缩容操作。

类型为 Object 的指标数据来源于 其他资源对象 或 任意自定义指标 ，其target指标类型可以使用 Value 或 AverageValue （根据 Pod副本数计算平均值 ）进行设置。下面对几种常见的自定义指标给出示例和说明。

例1，设置指标的名称为requests-per-second，其值来源于Ingress “main-route”，将目标值（value）设置为2000，即在Ingress的每秒请求数量达到2000个时触发扩缩容操作：

例2，设置指标的名称为http_requests，并且该资源对象具有标签“verb=GET”，在指标平均值达到500时触发扩缩容操作

还可以在同一个HorizontalPodAutoscaler资源对象中定义多个类型的指标，系统将针对每种类型的指标都计算Pod副本的目标数量，以最大值为准进行扩缩容操作。例如：

从1.10版本开始，Kubernetes引入了对外部系统指标的支持。例如，用户使用了公有云服务商提供的消息服务或外部负载均衡器，希望基于这些外部服务的性能指标（如消息服务的队列长度、负载均衡器的QPS）对自己部署在Kubernetes中的服务进行自动扩缩容操作。这时，就可以在metrics参数部分设置type为External来设置自定义指标，然后就可以通过API“external.metrics.k8s.io”查询指标数据了。当然，这同样要求自定义Metrics Server服务已正常工作。

例3，设置指标的名称为queue_messages_ready，具有queue=worker_tasks标签在目标指标平均值为30时触发自动扩缩容操作：

在使用外部服务的指标时，要安装、部署能够对接到Kubernetes HPA模型的监控系统，并且完全了解监控系统采集这些指标的机制，后续的自动扩缩容操作才能完成。

Kubernetes 推荐 尽量使用 type为Object 的 HPA配置方式 ，这可以通过使用Operator模式，将外部指标通过CRD（自定义资源）定义为API资源对象来实现。

通过一个完整的示例，对如何搭建和使用基于自定义指标的HPA体系进行说明。

基于自定义指标进行自动扩缩容时，需要 预先部署自定义Metrics Server ，目前可以使用基于 Prometheus 、 Microsoft Azure 、 Datadog Cluster 等系统的Adapter实现自定义Metrics Server，未来还将提供基于 Google Stackdriver 的实现自定义Metrics Server。读者可以参考官网 https://github.com/kubernetes/metrics/blob/master/IMPLEMENTATIONS.md#custommetrics-api 的说明。

基于Prometheus监控系统对HPA的基础组件部署和HPA配置进行详细说明。

基于Prometheus的HPA架构如图

关键组件包括如下:

接下来对整个系统的部署过程进行说明。

（1）在Master的API Server启动Aggregation层，通过设置kube-apiserver服务的下列启动参数进行开启。

配置kube-controller-manager服务中HPA的相关启动参数（可选配置）如下。

（2）部署Prometheus，这里使用Operator模式进行部署。

首先，使用下面的YAML配置文件部署prometheus-operator：

三、大专学历能往哪方面发展

2017年视听三大趋势：向软件的转移、IT为中心的技术、可扩展性；而物联网的展厅阐明了设计和建立新模式的连接。

一，从硬件迁移到软件

AV界永远不会完全消除硬件，因为这是不可能的，但它肯定可以做的比过去更好。我们的行业一直以过于复杂的解决方案完成简单的任务而为人所熟知，往往涉及源和屏幕之间的各种小部件。必须变得更好。从长期的成功来看，更多AV应用/环境需要基于软件，而不是基于设备。

二，转向以IT为中心

这类似于从硬件转移到软件，但对于完全不同的原因是非常重要的。越来越多在最终用户现场的AV部门被吞噬了，成为IT的一个子集，类似于往昔的电话通信部门。

这是真正的企业管理的演进（罗马不是一天建成的）。制造商需要有一个计划（即使只近期的规划），用于解决IT级别的企业管理。Web服务器或以太网上的裸机API并不会因企业寻求部署成千上万设备而有所削减。

三，可扩展性

从硬件转移到软件并专注于IT为中心，一部分意味着产品可扩展性的改善。传统上来看，至少在演示切换世界里，用户面临着一个步骤规模范例。用户可以选择4×4、8×8、16×16和32×32矩阵等（最大128×128）。但是，需要4×32用户的通常要为这样一个渐行渐远的应用程序支付高昂的价格。平台需要可扩展性。

除了技术，行业展会提供了相当多的交流机会。花点时间，你需要自己观察——制造商的展示厅、接待室、推介会、酒店大堂等，和你不认识的人打个招呼吧。你永远不会知道，你遇到的人可以改变你的未来，反之亦然。

视听与物联网结合，提供更多实际机会

我们仍然生活在一个半自动的世界。即使被承诺无缝操作，我们和目标之间通常有个应用程序。但是，我们绝对更接近最低限度定义和最大市场化“物联网”的真正承诺，被连接的对象被教导进行正确的互动，出于我们自身的考虑，我们可以跳过，提示用户交换信息的应用程序。

当这么做的时候，物联网听起来很像AV集成，对不对？连接独立的设备用于双向交换触发编程响应的状态信息。我们将能清楚地看到事物的普遍联系是如何重塑AV设计的。

我们正在观察互动性、界面、生物识别、分析、可穿戴技术以及建筑环境的整体数字化。但我们不只是从“哇，这些都是很酷的事情”的角度来看待这些因素。

当然，这个行业是根据连续的宏而建立的，但我们一直都知道，如果状况和信息交流的真实沟通发生在硬件之间，这将是多么美妙的事情。我们的喷洒装置知道正在下雨，当我们接近时，门就会解锁。技术行动将通过数据解释来决定。我们有真正的“如果/那么”情景。

因此，在系统集成的“互联网”版本，我们所需要做的是使API实现飞跃，对不对？是的，这似乎让很多人犹豫。但API只是AV人士对事物本身不能相互通信，即使它们通过以太网、WiFi、蓝牙、NFC等连接。

阐明API，并重新定义为已经被AV集成商所拥有的系统设计敏感性的延伸，是视听和控制的另一个目的。从核心编程的连接设备的AV原则建立，采取预定的步骤得出一组结果，未来将展示API如何拓宽系统集成的可能性。

有了API，你可以设计聚合的行为，结合本地传感和逻辑以及高功率，基于云的服务。我们将越来越能够允许设备互相交流，并找出实现用户所期望成果的最佳途径。这样定义系统行为，“天黑时，我想灯是打开的，当阳光照射在南面的窗口上时，窗帘会投下来”，最终将是清晰的逻辑，还是一组设备学习如何结合力量，获得到数据源以最有效地服务于用户的需求。

就像我们在网络上看到的，起初API是设备和平台之间交流的一种方式，但连接将使我们让机器学习在系统中做出决策——允许集成商提供更加复杂的系统，但操作简单，在面临新输入或障碍时依然是强大的。

数字和物理世界的融合刚刚发生——尚未在增强现实（AR）感觉——而是期待永远在线，永远的互动，以及移动设备和医疗跟踪手镯提示的更新敏感性。数字体验变得与语境相关；它是基于我们在哪里，我们正在做的事情而告知我吗。我们越来越多地使用计算机来统领世界，订购亚马逊、星巴克、优步、外卖，而所有这些服务的个性化正在成为自动化的，越来越多地由软件执行。

从这个角度来看，物联网不是一个前景，而是后数字世界的现实。我们用来标记的“数字化”，现在如此普遍，是正常现象，物理空间的设计越来越依赖于透明的技术集成。我们已经期待数字体验的无处不在，我们根据能获得强大的WiFi或信号的地点来选择在哪里花时间。我们期待数字与物理连接，反之亦然。

这就是我们听说过很多的“体验设计”的用武之地。除了在物联网阶段，不仅仅是以音频和视频叫人眼花缭乱，还有个人设备的集成。环境需要识别手机或穿戴式设备，自动将它们用空格连接。这为我们将经常采用的即将到来的数字化功能，由AR设备在物理空间进行分层，奠定了基础。

但它并不一定是可怕的。特别是如果我们现在了解如何能够更加团结一致设计物理空间和它们对应的数字体验，那么其效果可能比我们埋头研究手机更加令人愉悦。

如何设计这种新的体验？当然，在后台尝试把有这些技术结合在一起是一回事，但显然，接口才是核心。放弃应用，展望语音识别和手势控制。

你怎么知道什么样的接口是最好的接口，这取决于场景，意味着我们对移动设备和应用的过度依赖可能是方便的，但它在我们和我们需要完成的任务之间是有问题的。

当你下班回家，你不想拿出你的手机，你只想门自动开启。而有了物联网利用的成套无线协议，我们真正可以开发一个智能的无线接口，知道你在哪里，知道你在特定情况下想要做什么。

在系统集成，自动化和界面设计的背景下，物联网肯定看起来像AV。所以参加每年一届的《专业视听》AV/IT技术发展趋势高峰论坛会吧，优化您对如何设计和建立这些新模式的连接的认识。

四、除了聚合数据，还有哪些网站提供API接口

一般常用的API接口平台就聚合数据、API Store、webxml等等

以上就是关于聚合api设计相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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