译者｜李建盛 编辑｜Emily 背景介绍 Kubeflow 旨在让机器学习能够更加容易、可移植、可扩展的在 Kubernetes 上运行。其目的并不是简单的重新制造一个服务，而是希望提供一个更为直接的开源解决方案。目前 Kubeflow 的 GitHub 仓库所包括的内容有： 一份 JupyterHub ，用于交互式的创建和管理 Jupyter 笔记。 一个 TensorFlow 训练控制器，可以一键设定，配置使用 CPU 和 GPU 以及调整集群的规模。 一个 TF 服务容器。 项目情况 根据其官方的
Kubernetes 早已成为容器编排引擎的事实标准，而随着 Kubernetes 环境的复杂性持续增长，成本也在不断攀升。CNCF 发布的调查报告《Kubernetes 的 FinOps》显示，68%的受访者表示 Kubernetes 开销正在上涨，并且一半的人所在的组织经历了每年超过20%的开销增长。
在 PayPal，我们最近开始试水 Kubernetes。我们大部分的工作负载都运行在 Apache Mesos 上，而作为迁移的一部分，我们需要从性能方面了解下运行 Kubernetes 集群以及 PayPal 特有的控制平面。其中最主要的是了解平台的可扩展性，以及通过调整集群找出可以改进的地方。
作者：LucasKäldström（CNCF大使）和Luc Perkins（CNCF开发者倡导者）
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。
Kubernetes 的关键特性如何自然地满足 AI 推理的需求，以及它们如何使推理工作负载受益。
作者 | David Morrison，Evan Sheng，David Morrison 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 Airbnb 技术博客。 运营 Airbnb 基础设施的一项重要工作是，确保我们的云开支随着需求自动增长和下降。我们的流量每天波动很大，为此，我们的云资源占用应该能够动态扩展。 为了实现这种扩展，Airbnb 利用了 Kubernetes 这个开源的容器编排系统。我们还利用了 OneTouch，一个建立在 Kubernetes 之上的服务配置界面，在之前的 文章 中
在Kubernetes中，自动扩展是通过Horizontal Pod Autoscaler（HPA）实现的。HPA可以自动调整Pod的副本数，以确保应用程序的负载得到满足。HPA基于CPU使用率指标进行自动扩展，可以根据应用程序的负载动态调整Pod的副本数，从而确保应用程序的高可用性和性能。
选自GitHub 机器之心编译 Kubeflow 是谷歌发布的一个机器学习工具库，致力于使运行在 Kubernetes 上的机器学习变的更轻松、便捷和可扩展；Kubeflow 的目标不是重建其他服务，而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。 Kubeflow 项目旨在使 Kubernetes 上的机器学习变的轻松、便捷、可扩展，其目标不是重建其他服务，而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。该库包含包含的清单用于创建： 用于创建和管理交互式 Jupyter notebook 的 Ju
想象一下这个场景：多个系统运行在同一套 K8s 集群上, 有重要系统, 也有不太重要的系统。但是某一天, 某个不重要的系统突然占用了该 K8s 集群的所有资源, 导致该集群上的其他系统的正常运行受到影响. 本文介绍了 Kubernetes 平台如何管理容量，以及作者对管理员的注意事项和建议。
对于在云端运行重要工作负载的任何企业而言，确保云支出随需求增减而自动增减是核心优先事项之一，但对于太多的企业来说，这又常常是令人痛苦、代价高昂的教训。不过从来不缺一线用户给出的有意义的详细指导，爱彼迎（Airbnb）正是愿意分享宝贵经验的用户之一。 爱彼迎的两位软件工程师Evan Sheng和David Morrison在一篇详细的新文章中介绍了他们如何使用Kubernetes Cluster Autoscaler动态扩展云集群；近年来，这家公司做出了许多早期云采用者正在做出的转变：将几乎所有在线服务从手
作者：Abdullah Gharaibeh（谷歌），Aldo Culquicondor（谷歌）
实际上，使用Kubernetes只需一个部署文件，使用一条命令就可以部署多层容器（前端，后台等）的完整集群：
有人认为自动化，云计算和人工智能是第四次工业革命。如果你开始感受到IT领域自动化率的飙升，特别是在应用程序部署和管理领域（我觉得还不是无缝的自插拔式），那么不用太过惊讶。几年前，Google就正式启动了名为Kubernetes的项目，也就是现在广为人知的k8s。Kubernetes是开源的容器集群管理器，意图成为能够在容器领域自治化部署以及扩展应用程序的平台。 Kubernetes简史 Kubernetes这个词是“舵手”的希腊语，该项目是Google在2014年启动的。它由 Joe Beda，Brenda
本文为CSDN原创编译文章，禁止转载。 负载测试是开发后台基础架构的重要一环，它不但能够演示系统在真实需求面前的性能表现，还可以通过模拟用户与设备行为，在应用程序部署到生产环境前，找出并了解任何可能的系统瓶颈。 但是，专用的测试基础设施可能非常昂贵且难以维护，且此类设备一般是针对特定性能状况的一次性投资，初期投资后想要再对负载测试进行扩展就十分困难，还可能限制实验，从而导致开发团队的工作效率变低，应用在部署到生产环境前也无法得到充分有效的测试。 解决方案综述 分布式负载测试采用云计算手段，在各种测试场景中这
[TOC] 0x01 架构深入 1.节点状态 Q:什么是节点? 答:Kubernetes中节点（node）指的是一个工作机器曾经叫做 minion , 但是需要注意不同的集群中，节点可能是虚拟机也可能
安装kubernetes集群，有很多种方式，比如，minikube,kind,kubeadm,但是相较于kubeadm，前2种方式还是有各种不足之处，鉴于此，社区里就出现了一个专门用来在集群中安装 Kubernetes 的工具，名字就叫“kubeadm”，意思就是“Kubernetes 管理员”。
本文介绍了Kubernetes的核心概念，包括Pod、Service、Label和Replication Controller。同时，还介绍了如何通过Kubernetes部署和管理容器。尽管Kubernetes有着高度可扩展和灵活性的优势，但依然需要根据实际需求来选择最合适的容器技术。
本文将会简单介绍Kubernetes的核心概念。因为这些定义可以在Kubernetes的文档中找到，所以文章也会避免用大段的枯燥的文字介绍。相反，我们会使用一些图表（其中一些是动画）和示例来解释这些概念。我们发现一些概念（比如Service）如果没有图表的辅助就很难全面地理解。在合适的地方我们也会提供Kubernetes文档的链接以便读者深入学习。 这就开始吧。 什么是Kubernetes？ Kubernetes（k8s）是自动化容器操作的开源平台，这些操作包括部署，调度和节点集群间扩展。如果你曾经用过Do
不久前，我们刚刚推出了在一个容器中部署 Rainbond 的快速安装方式，这种方式覆盖了 Windows、MacOS、Linux 三大操作系统，也适用于 x86_64 、Arm64 两种主流架构。这种安装方式极大的简化了用户操作过程，提升了用户体验。然而这种安装方式受限于单机，仅适用于体验 Rainbond 功能或者个人开发环境，不适合在生产环境中部署。
Kubernetes 持续发展，提供可以显著增强集群性能、效率和安全性的新功能和优化。对于高级工程师，掌握这些优化可以带来更强大、更可扩展且更具成本效益的部署。以下是 18 个高级 Kubernetes 节点优化的精选列表，按其在 2024 年的预期实用性和受欢迎程度排序。
首先，我们当然可以在单台ESXi主机上通过CLI命令行或者Vmware Host Client可视化工具来创建和管理虚拟机；可以在这台主机上创建多个虚拟机等。
本文主要简单介绍kubernetes生态系统中的相关软件、组件、特性及缩写，持续更新中，更新的原则就是：我在学习kubernetes过程觉得重要或者记不住。
假设您的家人正在组织一场大型晚宴。出于健康考虑，每个家庭成员都有不同的饮食要求和偏好，因此您需要仔细分配食材和资源，以确保每个人都吃饱饭。但随后问题开始出现——一些家庭成员意外地带来了客人，而另一些家庭成员的胃口却更大，导致对食物的需求突然增加。因此，按比例向每个人平均分配食物变得很有挑战性。
受全球疫情和经济放缓的影响，在国内，中小型企业正在逐步采用混合云，来实现满足数据安全、行业合规及业务发展的需求，混合云为企业提供两全其美优势。规划和构建混合云架构既是一种技术策略，也是一种财务工具。
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据，能方便掌握资源的使用状况，轻松定位故障。 腾讯云容器服务提供集群、节点、工作负载、Pod、Container 5个层面的监控数据收集和展示功能。 收集监控数据有助于您建立容器集群性能的正常标准。通过在不同时间、不同负载条件下测量容集群的性能并收集历史监控数据，您可以较为清楚的了解容器集群和服务运行时的正常性能，并能快速根据当前监控数据判断服务运行时是否处于异常状态，及时找出解决问题的方法。例如，您可以监控服务的 CPU 利用率、内存使用率和磁盘 I/O
本文将会简单介绍Kubernetes的核心概念。因为这些定义可以在Kubernetes的文档中找到，所以文章也会避免用大段的枯燥的文字介绍。相反，我们会使用一些图表（其中一些是动画）和示例来解释这些概念。我们发现一些概念（比如Service）如果没有图表的辅助就很难全面地理解。在合适的地方我们也会提供Kubernetes文档的链接以便读者深入学习。
在谷歌发明 Kubernetes 后的几年中，它彻底改变了 IT 运维的方式，并逐渐成为了事实标准，可以帮助组织寻求高级容器编排。那些需要为其应用程序提供 最高级别可靠性、安全性和可扩展性 的组织选择了谷歌 Kubernetes 引擎（Google Kubernetes Engine, GKE）。光是 2020 年二季度，就有 10 多万家公司使用谷歌的应用现代化平台和服务（包括 GKE）来开发和运行他们的应用。到目前为止， Kubernetes 还需要手工装配和修补程序来优化它才能满足用户需求。如今，谷歌推出了 GKE Autopilot，这是一个管理 Kubernetes 的革命性运营模式，让用户专注于软件开发，而 GKE Autopilot 则负责基础架构。
Kubernetes一直是当今业界的流行语，也是最好的编排工具。它吸引了许多想要提升自己职业生涯的经验丰富的专业人士。HuaWei，Pokemon，Box，eBay，Ing，Yahoo Japan，SAP，纽约时报，Open AI，Sound Cloud等跨国公司也使用Kubernetes。我相信你已经知道这些事实，这也是促使你打开这个Kubernetes面试问题文章原因。
Kubernetes 一直是当今业界的流行语，也是最好的编排工具。它吸引了许多想要提升自己职业生涯的经验丰富的专业人士。
在 City Storage Systems，我们的核心基础设施团队驾驭着管理 100 多个多租户 Kubernetes 集群的复杂性，每个集群每天托管数万个活动 Pod。我们的整个软件堆栈在 Kubernetes 上运行，从关键任务微服务到有状态数据库和可观测性解决方案。
就在几天前，我发布了一篇新文章，介绍了在 VMware vSphere 上安装 Talos Linux 的方法。Talos 是一个很好的平台，可以稳定地运行 Kubernetes，并将安全性作为首要关注点。我们还可以从在 Proxmox 上运行 Talos Linux 以配置 Kubernetes 集群中受益。让我们以在 Proxmox 中配置 Talos Linux 为例。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
本文介绍了Airbnb的集群扩缩容的演化历史，以及当前是如何通过Cluster Autoscaler 实现自定义扩展器的。最重要的经验就是Airbnb是如何一步步演化到当前架构的，其驱动因素又是什么。
从今天起,我们开始研究k8s ,之所以叫k8s,是因为Kubernetes这个单词的K和S之间还有8个字母,为了方便书写,就直接用8来代替.国外也会偷懒,这就是证据哈哈,当然这是国际惯例
我们已经将 Kubernetes 集群扩展到了7500个节点，该集群主要是为 GPT-3、CLIP 和 DALL·E 等大型模型提供可扩展的基础设施，同时也为神经语言模型的缩放定律等快速的小规模迭代研究提供基础支持。将单个 Kubernetes 集群扩展到这种规模是很少见的，因而需要特别小心，但好处是一个简单的基础设施，使我们的机器学习研究团队能够更快地迁移和扩展，而不需要更改他们的代码。
Kubernetes，又称为 k8s（首字母为 k、首字母与尾字母之间有 8 个字符、尾字母为 s，所以简称 k8s）或者简称为 “kube” ，是一种可自动实施 Linux 容器操作的开源平台。它可以帮助用户省去应用容器化过程的许多手动部署和扩展操作。也就是说，您可以将运行 Linux 容器的多组主机聚集在一起，由 Kubernetes 帮助您轻松高效地管理这些集群。而且，这些集群可跨公共云、私有云或混合云部署主机。因此，对于要求快速扩展的云原生应用而言（例如借助 Apache Kafka 进行的实时数据流处理），Kubernetes 是理想的托管平台。
kubernetes 基本上是这两年最热门、最被人熟知的技术了，它为软件工程师提供了强大的容器编排能力，模糊了开发和运维之间的边界，让我们开发、管理和维护一个大型的分布式系统和项目变得更加容易。
总第487篇 2022年 第004篇 本文介绍了美团在如何解决大规模集群管理的难题、设计优秀且合理的集群调度系统方面的实践，阐述了美团在落地以Kubernetes为代表的云原生技术时，比较关心的问题、挑战以及对应的推进策略。同时本文也介绍了针对美团业务需求场景做的一些特色支持，希望本文能够对云原生领域感兴趣的同学有所帮助或者启发。 导语 集群调度系统介绍 大规模集群管理的难题 运营大规模集群的挑战 设计集群调度系统时的取舍 美团集群调度系统演变之路 多集群统一调度：提升数据中心资源利用率 调度引擎服务：赋
数据量爆发式增长的今天，数字化转型成为IT行业的热点，数据需要更深度的价值挖掘，应对未来不断变化的需求。海量离线数据分析可以应用于多种商业系统环境，例如电商海量日志分析、用户行为画像分析、科研行业的海量离线计算分析任务等场景。
Kubernetes 已经成为云原生的标准，并且能够在任何基础设施上提供一致的云上体验。我们经常能够看到“容器 + Kubernetes”的组合在 DevOps 发挥 10X 效率，最近也有越来越多 Kubernetes 运行在数据中心外（边缘）的需求。
本文将详细介绍相关技术栈的构成组件，包括 HAProxy、Corosync、Pacemaker、dnsmasq、cloud-init、LVM、Gluster、Docker 等概念。
日志中可查看到相关报错信息，含义：深度分页必须小于等于10000，而现在达到了20000。
调试Kubernetes应用程序通常是一个痛苦的过程，充满未知和不可预知的副作用。当你的Kubernetes集群没有自我愈合时会发生什么？错误配置的资源限制如何影响应用程序在生产环境中运行？如果不遵循一些基本原则，处理这些问题通常会使调试Kubernetes成为一个非常困难的过程。
几年前，行业内关于是否可以把数据库跑在 Kubernetes 上就不乏讨论。Google Cloud 解决方案架构师本杰明·古德（Benjamin Good）曾发文讨论了这件事情的可行性：想要讨论这个问题，开发者们需要先明确需要通过把数据库 Kubernetes 上解决什么问题，再来看下可行性。如今，业内不乏有将数据库跑在 Kubernetes 上的产品出现，火山引擎数据库系列产品也是其中之一。我们可以从火山引擎数据库产品出发，了解云时代大规模场景下数据库跑在 Kubernetes 之上有何不同。 1 为
Kubernetes（K8s）是一个开源平台，能够有效简化应用管理、应用部署和应用扩展环节的手动操作流程，让用户更加灵活地部署管理云端应用。
AiSuite 是 NAVER 开发者所使用的人工智能平台，它支持 NAVER 的各种服务的开发和运维。
随着容器技术的普及，Docker 编排工具成为管理容器化应用的重要工具。本文将重点比较三种主流的 Docker 编排工具：Kubernetes、Docker Swarm 和 Mesos。通过从社区角度、市场角度、领域、层面和技术领域应用等多个角度的分析，帮助读者全面了解这些工具的特点、优势和适用场景，以便选择最适合自己的容器编排解决方案。
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