作者 | fanux. 方海涛 策划 | 褚杏娟 早期单机操作系统是分层架构,后面才演化成今天如 linux windows 的宏内核微内核架构。云操作系统也会有类似发展趋势:以前都是单机应用,而现代应用几乎都是分布式应用。目前,kubernetes 已经成为事实上的“云操作系统内核”,这让能使内核普及的发型版呼之欲出。 现在,IaaS、PaaS 和 SaaS 在云原生技术普及的浪潮中已经名存实亡,比如容器运行在裸机上就已经拥有非常好的性能了,是否还需要 IaaS 这一层?PaaS、SaaS 本质都
Kubernetes是一个用于容器编排的开源系统,支持自动化应用程序部署,扩展以及管理。阅读这篇博客文章,从商业视角了解下Kubernetes。我将简要介绍虚拟化方法,构建Kubernetes的关键概念以及它在运行容器化应用程序时如何帮助您的业务。
早期单机操作系统也是分层架构,后面才演化成今天的如 linux windows 的宏内核微内核架构,云操作系统也会有类似发展趋势
Kubernetes 的稳健性、可靠性使它成为现阶段最流行的云原生技术之一,但也有不少用户反映, Kubernetes 技术学习起来十分复杂,只适用于大集群且成本较高。这篇文章将打破你的观念,教你在小型项目中部署 Kubernetes 集群。
在热捧容器、Kubernetes之际,是否有人关注到这么一个事实:其实Kubernetes的学习门槛很高、真能把容器用好的人并不多。
我经常被问到的一个问题是:我应该使用Serverless还是Kubernetes来构建云原生应用程序?两种计算选项都有利有弊,这取决于您的需求,您应该选择哪种选项。
根据调查,Kubernetes和云原生技术为企业开启了技术创新,让他们能够实现目标。但是,云原生技术的好处各不相同,这取决于它们的使用情况和使用云原生技术的企业成熟度,其中弹性和敏捷性、资源优化和降低服务成本被认为是最大的好处,安全性是最重要的考虑因素。
如果你使用Kubernetes作为应用程序的操作平台,那么你应该会遇到一些有关使用集群的方式的基本问题:
翻译自 k8s.gcr.io Redirect to registry.k8s.io - What You Need to Know ,查看原文看更多链接。
Gartner 分析师 Marco Meinardi、Richard Watson 和 Alan Waite 表示,不能主要为了应用程序的可移植性而采用 Kubernetes,因为虽然 K8s 从理论上提高了可移植性,但在实践中它使应用依赖于特定平台,同时有可能让应用无法使用云平台的最佳特性。
到目前为止,您可能已经听说过边缘计算——即靠近最终用户的网络“边缘”部署数据或应用程序——以及它提供的优于传统云计算的好处。
Job(作业)是 Kubernetes API 的重要组成部分。虽然其他类型的工作负载(如 Deployment、ReplicaSet、StatefulSet 和 DaemonSet)解决了需要 Pod 永远运行的用例,但 Job 在 Pod 需要运行到完成时非常有用。Job 通常用于并行批处理,可以用于各种应用程序,从视频渲染和数据库维护到发送批量电子邮件和科学计算。
Kubernetes 大规模使用过的都说简单,没有用过清一色的都是使用复杂、概念晦涩难懂,因此即使是那些具有一定服务器端知识的人也可能会感到困惑。让我在这里尝试一些不同的东西。与其解释一个不熟悉的问题(如何在 Kubernetes 中运行 Web 服务?)和另一个(你只需要一个清单,三个 sidecar 和一堆 gobbledygook),我将尝试揭示 Kubernetes 技术发展趋势。
KubeSphere是k8s控制台,ubeSphere 目前提供了工作负载管理、微服务治理、DevOps 工程、Source to Image、多租户管理、多维度监控、日志查询与收集、告警通知、服务与网络、应用管理、基础设施管理、镜像管理、应用配置密钥管理等功能模块。
随着云计算历经十余年发展的趋势,但一些企业仍在适应。和大多数不熟悉的事情一样,对云计算技术的误解和谣言迅速传播,这在开发人员或IT专业人员讨论业务迁移的可能性时可能会产生问题。
容器存储的选择 时至今日,企业客户运行容器的,编排工具大多数选择K8S。 因此,我们先到社区里看看,目前K8S支持的持久存储,其实也就是PV支持的存储类型。 https://kubernetes.i
云原生技术工坊 通过六天的学习,让零基础的小白能够对云原生,特别是对如何基于 Kubernetes 部署应用,有一个初步的了解。在每天1-2小时的动手学习之后,还可以参与打卡,对所学进行记录和输出,学习氛围十足。本次学习的内容主要有以下几点:
我们来介绍一下 Kamal,它是基于 Docker 实现容器部署的 Capistrano。相比于 Kubernetes 或 Docker Swarm,它提供了更简单的替代方案。
Original image by Myriam Zilles from Pixabay
在快速发展的 DevOps 和云原生应用程序领域,容器编排已成为管理和部署可扩展应用程序的关键组件。该领域的两个主要参与者是 OpenShift 和 Kubernetes。但它们有何不同?您应该为您的组织选择哪一个?让我们深入了解这两个平台的复杂性,以帮助您做出明智的决定。
上周末通过了 CKA 考试,Kubernetes 在国内的热度越来越高,相信以后会有更多人对 Kubernetes 的官方认证考试产生兴趣,所以记录一下这次备考过程中有参考价值的细节,希望能对后来者有所帮助。
Fermyon 通过发布开源 SpinKube 和 Kubernetes 的 Fermyon 平台,为其 Spin 工具提供 Kubernetes 支持。
Kubernetes 中使用节点的本地存储资源有 emptyDir、hostPath、Local PV 等几种方式。这之中,emptyDir 无法持久化数据,hostPath 方式需要手动管理卷的生命周期,运维压力大。因此在某些场景下,如果用户出于性能和运维成本考虑需要使用本地存储,Local PV 似乎是唯一选择。
在近几年,Kubernetes迅速成为了容器编排的事实上的开源标准。与虚拟机不同,Kubernetes在抽象化基础架构的同时可靠地大规模编排容器,这可以帮助开发人员将工作负载与基础架构的复杂性分开。Kubernetes是CI/CD自动化的理想选择,因为它提供了许多内置功能,这些功能使应用程序部署实现标准化和可重用,提高了开发人员的生产力,并加快了云原生应用程序的采用。
拥有一个私人的云计算平台是一件很酷的事情。随着技术的发展,实现这一愿望已经变得相当容易。接下来就来说明如何利用树莓派硬件和相关软件搭建一个用于边缘计算的小型云计算集群。 1 硬件准备 硬件优先考虑树莓派。选择ARM而不是x86架构硬件,主要是考虑到该云计算平台主要用于私人,家庭以及边缘计算等应用场景。一方面,ARM硬件相对便宜,功耗低,性价比更高;另一方面树莓派拥有成熟的社区生态,可用的软件也比较丰富。 选择1. 树莓派3B及其之前的版本 树莓派3B及其之前的版本由于不支持以太网口供电(PoE), 因此需要
devpod 是一个开源的、仅限客户端的、不受限制的工具,可以与任何集成开发环境(IDE)一起使用,并允许您在任何云端、Kubernetes 或本地 Docker 上进行开发。
陈云,数数科技资深云原生研发工程师,专注于云原生在大数据场景下的应用探索。负责数数科技TE(新一代数据分析引擎)的云原生方向架构建设、优化和迭代。 背景 ThinkingEngine (简称“TE”)新一代数据分析引擎,由数数科技研发,提供一站式的数据应用服务。让数据分析能够覆盖全品类分析场景,帮助游戏公司专注在游戏本身的业务上,更好地挖掘数据价值。 我们常常会收到客户的反馈:在业务高峰时容易出现分析查询慢和卡顿的情况。造成这种现象的原因是查询引擎在业务高峰时资源瓶颈,查询只能排队等待。用户也采取过增加资源
我们从 2017 年开始基于 1.9.4 版本构建第一个 Kubernetes 集群。我们有两个集群,一个集群在裸机的 RHEL 虚拟机上运行,另一个集群在 AWS EC2 上运行。
这是一篇有点质疑基于Docker容器分布式系统是否在针对小型应用时过于复杂,有大炮打蚊子的嫌疑?当然,也可以从侧面了解一下Docker分布式生态圈的建设。本文翻译来自JDON的banq。 下面是采取对
经过三年对 DevOps 和 SRE 领域的痴迷,我现在可以自信地说,公司为监控成本付出的成本比生产级代码的成本还要高。
如今,人们在公共云的安全和成本方面还有着一些误解和困惑,这为企业决策者带来了一些错误的想法。人们需要消除误解,并获得真相。
3月25日,Kubernetes 发布了全新的1.14版本。此版本有更多功能转向稳定。对用户和运营而言是重要里程碑。
看到这篇文章的时候,你很可能已经了解到了使用 kubernetes 管理多服务架构的好处。本文不会讨论为什么要使用 kubernetes,而是重点讨论你已经确定将kubernetes作为你的解决方案后,如何使用它。
Kubernetes 项目的首次 commit 发生在 2014 年 6 月 6 日,自 2016 年 3 月 10 日加入 CNCF,到目前为止,Kubernetes 共有 35k contributor 做了 110 万次贡献、148k 次 commit 与 83k PR,并且有超过 2000 家公司参与贡献开源。
导读:本文以“为什么选择Kubernetes作为云平台的微服务治理框架”为例,介绍了普元在做与云平台相关的开源技术选型时的一些方法和经验。 如何做开源技术选型? 很多同学在做技术选型的时候,往往过于关注技术/功能上的比较,陷入技术细节和功能特性上的争论。比如A产品有个X功能,看起来很棒,B产品有个Y功能,也不错,选哪个,好纠结……或者A产品的当前版本看起来不错,B就很一般,可是B的Roadmap里写,下一个版本会有个很强大的功能出来,是不是要再等等看,好纠结…… 有时候勉强选了A,又看到B发展的也不错,心里
如果可能,尽量用公有云提供的ingress-nginx支持,方便快捷易维护,且可以直接通过便宜方式挂载到公有云的SLB上。
目前在start.spring.io上你已经可以看到它了。这个项目具有里程碑式的意义。它意味着目前除了自Spring成立以来受Spring支持的常规Java虚拟机之外, 还对通过GraalVM将Spring应用编译为原生镜像(Native Images)提供了Beta支持,这是一种部署Spring应用的新方式。
感谢孟老师的推荐,发现了这篇关于Borg自动容器托管的论文📃。Borg是Google的容器编排系统,kubernetes的原型。 去年在做global / regional awareness split的时候,专门在vns上启用了这个功能。当时大致上知道这个feature的作用,但是没有深究过背后的原理。Autopilot功能在Borg完全启用之后,SRE发表了这篇论文。只能说真是太卷了,连SRE都有一群人在做data mining。最早的可溯记录是在2016年borg就有这个计划了,并且加到了kuber
你可能知道,Jetson Nano是一款低成本(99美元)的单板电脑,用于物联网类型的用例。在众多类似设备中,它的关键卖点是全功能GPU,与NVidia CUDA库兼容。
遵循精益方法可以帮助我们显著提高 Kubernetes 的投资回报率,改善工作负载性能,并节省维护和故障排除的时间。
众所周知,Kubernetes secret 只是以 base64 编码的字符串,存储在集群的其余状态旁边的 etcd 中。自 2015 年引入 secret 以来,安全专家就一直在嘲笑这一决定,并寻求其他替代方案。我认为这些人没有抓住要点。
作者王继罗,腾讯云专家工程师,腾讯边缘 Kubernetes 管理平台 TKE Edge 技术负责人,SuperEdge 边缘容器开源项目发起人之一。 本文整理自腾讯云专家工程师王继罗在 2020年12月深圳 Qcon 大会上的分享内容——边缘计算场景下云边端一体化的挑战与实践 。 边缘计算想必大家都已经听过了,但是如何将业务扩展到边缘,从而实现更大的业务价值呢? 关于这个问题,腾讯云早在几年前就已开始进行思考,并且着手打造了云边端一体化的超融合平台,目的是希望能够让业务可以更容易落地到边缘。 今天,我们
Kubernetes Ingress 只是 Kubernetes 中的一个普通资源对象,需要一个对应的 Ingress 控制器来解析 Ingress 的规则,暴露服务到外部,比如 ingress-nginx,本质上来说它只是一个 Nginx Pod,然后将请求重定向到其他内部(ClusterIP)服务去,这个 Pod 本身也是通过 Kubernetes 服务暴露出去,最常见的方式是通过 LoadBalancer 来实现的。同样本文我们希望用一个简单清晰的概述,让你来了解 Kubernetes Ingress 背后的东西,让你更容易理解使用的 Ingress。
在微服务和容器化方面,工程师倾向于避免使用 Java,这主要是由于 Java 臭名昭著的内存管理。但是,现在情况发生了改变,过去几年来 Java 的容器兼容性得到了改善。毕竟,大量的系统(例如Apache Kafka和Elasticsearch)在 Java 上运行。
WebAssembly 使得在机器上下载并运行一个完整的 LLM 变得快速且容易,无需任何重大设置。
在我们管理庞大的 Kubernetes Cluster 的过程中,随着业务量的急剧增长,我们面临着一系列的挑战。为了更好地推动我们的平台发展,我们必须进行大量的性能测试,尝试大规模启用和扩展我们的服务实例。这种不断变化和扩展的需求,使得我们无法准确预测未来所需的计算资源的数量,这无疑增加了我们的运维难度。
与日志记录和可观察性一样,分布式追踪是保持服务健康和可预测的关键功能。与日志和可观察性(显示服务上发生了什么)相反,追踪允许开发人员和操作人员遵循特定的请求,以及它如何调用不同的服务和依赖关系。它是围绕微服务架构设计的,而微服务架构不同于单体架构,它使用许多小型服务来运行一个平台。这些服务彼此通信,也与外部服务通信,以提供和存储用户请求的信息。
Kubernetes已在容器编排之战中取胜,未来很可能会成为“多云”之上的标准层,进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变。
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