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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

腾讯会议，一款联合国都Pick的线上会议解决方案，提供完美会议品质和灵活协作空间，广泛应用在政府、医疗、教育、企业等各个行业。大家从文章8天扩容100万核，腾讯会议是如何做到的？都知道腾讯会议背后的计算资源已过百万核，如此体量的业务，如何通过云原生技术提升研发和运维效率，是一个非常有价值的课题。这里我将为大家揭秘腾讯自研上云容器平台TKEx在支持腾讯会议全量云原生化上云背后的技术。

腾讯会议全量上TKE的技术实践

腾讯会议作为面向企业级的关键产品，对产品的可用性和稳定性要求是非常高的，任何服务不稳定都可能会导致用户无法接入会议、会议中断或音视频质量差，从而导致用户投诉，影响到产品口碑，降低用户信任度。

40天14大版本升级，腾讯会议背后大规模容器技术实践

由于当前的主流扩展方式 Webhook（Scheduler Extender）方式有一些限制:

扩展 Kubernetes 之 Scheduler

静态调度，是指根据容器请求的资源进行装箱调度，而不考虑节点的实际负载。静态调度最大的优点就是调度简单高效、集群资源管理方便，最大的缺点也很明显，就是不管节点实际负载，极容易导致集群负载不高。

腾讯自研业务上云：优化Kubernetes集群负载的技术方案探讨

在Docker的世界，容器镜像作为不可变基础设施，解决了环境依赖的难题，而Kubernetes将这提升到了Pod的高度，希望每次应用的更新都通过ReCreate Pod的方式完成，这个理念是非常好的，这样每次ReCreate都是全新的、干净的应用环境。对于微服务的部署，这种方式并没有带来多大的负担，而对于传统应用的部署，一个Pod中可能包含了主业务容器，还有不可剥离的依赖业务容器，以及SideCar组件容器等，这时的Pod就显得很臃肿了，如果因为要更新其中一个SideCar Container而继续按照ReCreate Pod的方式进行整个Pod的重建，那负担还是很大的，体现在：

如何在Kubernetes中实现容器原地升级

NewDaemonSetsController负责创建Controller，其中很重要的工作就是注册以下Informer的EventHandler：

深入分析Kubernetes DaemonSet Controller

熟悉docker的用户，一定用过docker cpuset的能力，用来指定docker container启动时绑定指定的cpu和memory node。

深入理解 Kubernetes CPU Mangager

摘要：本文分析了DeamonSetController及PriorityClass Validate时，对CriticalPod的所做的特殊处理。
 

深入分析Kubernetes Critical Pod（四）

本文介绍了Kubelet在Predicate Admit准入检查时对CriticalPod的资源抢占的原理，以及Priority Admission Controller对CriticalPod的PriorityClassName特殊处理。

深入分析Kubernetes Critical Pod（三）

深入分析Kubernetes Critical Pod（一）介绍了Scheduler对Critical Pod的处理逻辑，下面我们再看下Kubelet Eviction Manager对Critical Pod的处理逻辑是怎样的，以便我们了解Kubelet Evict Pod时对Critical Pod是否有保护措施，如果有，又是如何保护的。

深入分析Kubernetes Critical Pod（二）

大家在Kubernetes集群中部署核心组件时，经常会用到Critical Pod，那么你知道Critical Pod到底有何特别吗？要完整的了解这一点，其实并不是那么简单，它关系到调度、Kubelet Eviction Manager、DaemonSet Controller、Kubelet Preemption等，我将分4个系列为大家剖析。这一篇先介绍Critical Pod在Predicate in Schedule阶段的行为，以及用户期望的行为等。

深入分析Kubernetes Critical Pod（一）

TensorFlow Serving服务在Kubernetes集群中的部署方案，如果是从零开始建设，那么可以通过Kubernetes原生的Service+KubeDNS实现服务的注册与发现，并通过对接LVS集群进行负载均衡。因此我们在TaaS中开发了Kube2LVS模块，负责对TensorFlow Serving服务进行ListAndWatch，实现TensorFlow Serving Service Info动态reload到LVS config中。

使用Dubbo+Kubernetes部署线上的TensorFlow Serving服务

一个节点上运行着pod前提下，这个时候把kubelet进程停掉。里面的pod会被干掉吗？会在其他节点recreate吗？

Kubernetes集群中，Node异常时Pod状态分析

自研的公共基础组件，比如服务路由组件、安全组件等，通常以进程方式部署在Node上并同时为Node上所有的业务提供服务，微服务及容器化之后，服务数量成百上千的增长，如果以sidecar或者打包到业务Image中继续Per Pod Per Agent的方式部署, 那么基础组件的Server端的压力可能也会成百上千的增长，风险是很大的。因此，我们希望能以DaemonSet方式部署这些组件的Agents。

Kubernetes中Pod间共享内存方案

The basic workflow for configuring a Kubelet in a live cluster is as follows:

深入分析Kubelet的动态配置

Kubelet Bootstrap Checkpoint是kubelet对特定的Pods的进行备份、恢复的kubelet内置模块。

深入分析Kubelet Bootstrap Checkpoint

checkLeftoverEndpoints负责List所有当前集群中的endpoints并将它们对应的services添加到queue中，由workers进行syncService同步。

Kubernetes Endpoints Controller源码分析

A: 同其他Manager类似，PLEG在kubelet调用NewMainKubelet进行初始化时创建的。

Kubelet PLEG源码分析

摘要：上一篇博客”深度解析Kubernetes Local Persistent Volume（一)“对local volume的基本原理和注意事项进行了分析，本文将进行源码分析，涉及scheduler、pv controller相关的代码，希望能剖析local volume的delay scheduleing、pv node affinity的内部机制。

深度解析Kubernetes Local Persistent Volume（二）

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