Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统。前几天写的 分布式服务框架的4项特性 中提到一个良好的分布式服务框架需要实现
Flink 同样遵循着分层的架构设计理念,在降低系统耦合的同时,也为上层用户构建 Flink 应用提供了丰富且友好的接口。
GCE的性能和特性不断增加,但是真正部署其产品的公司很少,而且基本都是一些初创公司。其他公有云产品如AWS、微软的Windows Azure、IBM等都有很多知名的大公司客户,即使是稍小点的公有云公司Virtustream背后也有诸如英特尔、百盛餐饮等巨头们的支持,现在谷歌如果想在公有云领域一展拳脚,就该加快脚步了。下面看Venturebeat.的Jordan Novet给我们带来的精彩解读。 以下为译文: 每个星期,谷歌总是宣称其蓬勃发展的公有云服务GCE又增加了新的特性,例如,上个月谷歌称
自 Kubernetes v1.14 引入容器存储接口(Container Storage Interface, CSI)的工作达到 alpha 阶段后,自 v1.17 起,Kubernetes 树内存储插件(in-tree storage plugin)向 CSI 的迁移基础设施已步入 beta 阶段。 自那时起,Kubernetes 存储特别兴趣组(special interest groups, SIG)及其他 Kubernetes 特别兴趣组就在努力确保这一功能的稳定性和兼容性,为正式发布做准备。 本文旨在介绍该功能的最新开发进展,以及 Kubernetes v1.17 到 v1.23 之间的变化。此外,我还将介绍每个存储插件的 CSI 迁移功能达到正式发布阶段的未来路线图。
您可以使用kube-up或kube-down脚本为Google Compute Engine复制Kubernetes masters 。本文档介绍了如何使用kube-up / down脚本来管理高可用性(HA) masters,以及如何实现HA masters以与GCE一起使用。
Kubernetes存储插件从in-tree到CSI的迁移在v1.17达到了beta阶段。CSI迁移在Kubernetes v1.14中作为alpha版引入。
原文地址:Building a Virtual World Worthy of Sci-Fi: Designing a global metaverse 原文作者:Reto Meier 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.com/xitu/gold-m… 译者:LeeSniper 校对者:IllllllIIl、Wangalan30 在 Build Out 系列的第二集里面,Colt McAnlis 和 Reto Meier 接受了设计一个全球虚拟世界的挑战。 看一看下面的视频,看看他们想
Kubernetes集群管理员通过提供不同的存储类,可以满足用户不同的服务质量级别、备份策略和任意策略要求的存储需求。动态存储卷供应使用StorageClass进行实现,其允许存储卷按需被创建。如果没有动态存储供应,Kubernetes集群的管理员将不得不通过手工的方式类创建新的存储卷。通过动态存储卷,Kubernetes将能够按照用户的需要,自动创建其需要的存储。
Cecily Carver是多伦多的一位程序媛,和 Jennie Faber 一起创办了一个游戏制作工作室。她喜欢歌剧、舞蹈和弹钢琴。Cecily 在这篇文章分享她在编程道路上的所感所想,给出很多值得思考的编程箴言以及一些思想误区: 在学习编程之前思考一下你的目标——当你有最终目标感时道路会更加的清晰; 没有什么神秘的东西——编程跟其他东西一样,是一门技术;跟语言学习一样,有需要掌握的语法和词汇;跟数学一样,有解决特定类型问题的流程方法; 第一次运行一般不成功,第二次第三次也可能不成功——要相信事情出错
CDH集群中可以使用Hue访问Hive、Impala、HBase、Solr等,在Hue3.8版本后也提供了Notebook组件(支持R、Scala及python语言),但在CDH中Hue默认是没有启用Spark的Notebook,使用Notebook运行Spark代码则依赖Livy服务。在前面Fayson也介绍了《Livy,基于Apache Spark的开源REST服务,加入Cloudera Labs》、《如何编译Livy并在非Kerberos环境的CDH集群中安装》、《如何通过Livy的RESTful API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交作业》、《如何在Kerberos环境的CDH集群部署Livy》、《如何通过Livy的RESTful API接口向Kerberos环境的CDH集群提交作业》、《如何打包Livy和Zeppelin的Parcel包》和《如何在CM中使用Parcel包部署Livy及验证》,本篇文章Fayson主要介绍如何在Hue中添加Notebook组件并集成Spark。
Kubernetes 正迅速成为在分布式系统中部署工作负载的事实标准。在这篇文章中,我将通过揭示其底层的设计原则,帮助您更深入地了解 Kubernetes。
Prometheus(普罗米修斯)是一套最初在SoundCloud上构建的开源监视和告警系统 。
编辑手记:安全永远是第一重要的问题,无论是在本地还是在云端。 我们的安全团队的宗旨在于保护用户的数据。当我们开始实施将数据迁移到云Google的云服务的基础设施上时,我们一直在思考,如何在迁移的整个过程中保障数据的安全。考虑的方面主要包含以下几点: 当我们向Google表示了信任,选择他们作为我们数据保管人,他们是否有足够的成熟的安全控制措施,不会对我们的服务增加风险? GCP是否给予我们跟现有环境相当或更好的安全控制,以便我们用来保护客户数据? 与供应商建立信任 我们有一个内部供应商审核流程,包括我们的
作者:Deep Debroy [Docker],Jing Xu[谷歌],Krishnakumar R(KK)[微软]
如今的我们正生活在新一次的信息革命浪潮中,5G、物联网、智慧城市、工业4.0、新基建……等新名词层出不穷,唯一不变的就是变化!对于我们所学习的大数据来说更是这样:数据产生的越来越快、数据量越来越大,数据的来源越来越千变万化,数据中隐藏的价值规律更是越来越被重视!数字化时代的未来正在被我们创造!
Kubernetes 1.25 正式发布,新版本在各个领域提供了 40 项新增强功能和大量错误修复,本篇文章将带您快速了解新版本中每个SIG的突出变化,第一时间做到心中有数!
基于现代Web的应用程序通常都包含多种服务。例如,后端API和前端客户端。在规模扩大成为问题的大型项目中,服务也可以拆分为多个微服务。如何在这样的项目中组织源代码?一种解决方案是monorepo,即项目中所有源代码在同一个存储库中管理。还有一种是每个微服务分别创建一个存储库管理。
本文是对Kubernetes V1.5 Scheduler 的预选策略Predicates Policies和优选策略Priorities Policies的含义解读,并附有部分样例代码代码解析。关于kubernetes调度器更全面的解析见我的其他博客:Kubernetes Scheduler源码分析, Kubernetes Scheduler原理解析 ##Predicates Policies分析 在/plugin/pkg/scheduler/algorithm/predicates.go中实现了以下的预
了解Spark的朋友会发现Flink的架构和Spark是非常类似的,在整个软件架构体系中,同样遵循着分层的架构设计理念,在降低系统耦合度的同时,也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。
由于容器本身是非持久化的,因此需要解决在容器中运行应用程序遇到的一些问题。首先,当容器崩溃时,kubelet将重新启动容器,但是写入容器的文件将会丢失,容器将会以镜像的初始状态重新开始;第二,在通过一个Pod中一起运行的容器,通常需要共享容器之间一些文件。Kubernetes通过存储卷解决上述的两个问题。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH集群中安装Hive2.3.3》,本篇文章主要介绍Hive2.2.0服务如何与CDH集群中的Spark1.6集成,Hive on Spark对于Hive和Spark的版本都有严格的要求,Fayson本文使用的是Hive2.2.0版本做测试,具体版本的
Jupyter Notebook是一个Web应用程序,允许你创建和分享,包含实时的代码,可视化和解释性文字。常用于数据的清洗和转换、数值模拟、统计建模、机器学习和更多,支持40多种语言。python ,R,go,scala等。Jupyter Notebook是Python中的一个包,在Fayson前面的文章《如何在CDH集群上部署Python3运行环境及运行Python作业》介绍了在集群中部署Anaconda,该Python环境自带了Jupyter的包。本篇文章Fayson主要介绍如何在非安全的CDH集群中部署Jupyter Notebook并与Spark2集成。
十年前,OpenStack率先提出开源基础设施的概念。自那以后,OpenStack迅速成为开源基础设施即服务的事实标准。
cmd/kubeadm/app/phases/kubelet/config.go文件是Kubernetes项目中的kubeadm命令的一个子命令kubelet的配置阶段的实现。它负责为kubelet配置生成和写入相关文件,同时创建ConfigMap和RBAC规则以供kubelet在集群中使用。
K8sService能够提供很强大的功能,通过提供ClusterIP可以作为Pod的对外访问接口,并提供软负载均衡。但是Service的ClusterIP地址只能在集群内部访问,如何让集群外部的用户访
在未部署统一身份管理系统时,管理员需要分别在每一台主机上为对应的系统管理员创建、维护账号和密码,无法进行统一的管理。当主机数量增加到一定程度后,也将难以进行有效的安全管理,对账号密码泄露等问题难以进行控制。统一身份认证系统可以帮助我们解决这一问题。Windows环境下可以使用域账号进行身份管理,而在Linux环境下,FreeIPA可以快速、便捷的将linux系统接入,进行统一的身份认证和权限管理。
谷歌的技术基础设施共同构建了搜索、邮件(Gmail)、照片等普通用户系统和G Suite 、谷歌云存储平台等企业系统,是谷歌数据中心的关键,是整个谷歌网络服务赖以存在的安全基础。 FreeBuf在原文基础上,针对谷歌技术基础设施的安全设计作了简要分析与介绍,这些技术基础设施为谷歌全球信息系统提供了一系列安全防护,它们包括运行安全服务、终端用户数据安全存储、服务安全通信、用户安全通信和运维安全管理等。 在介绍中,我们将围绕谷歌数据中心的物理安全、整体软硬件基础安全、技术限制和操作的运维安全进行逐层描述。
让我们从多分支管道基础知识开始。具体来说,在本节中,我将介绍什么是多分支管道,以及为什么对所有Jenkins CI / CD管道使用它必不可少。我还将向您展示多分支管道如何与详细的工作流图一起工作。
作者 | juanjolainez 译者 | 王强 策划 | 蔡芳芳 本文最初发布于 Medium 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 实现微服务时,后台进程是最容易被忽略的元素,而绝大多数应用程序都需要后台进程。 微服务领域的大多数参考书目都着重于如何拆分单体、领域驱动设计、编排与同步、如何拆分数据库等。但人们往往不会提到后台进程,以及如何在微服务架构环境中实现它们。 关于这一点,我会推荐 Sam Newman 的《构建微服务》和《从单体到微服务》两本书,其中涵盖了上面的几乎所有内容,当
本教程将在 Azure 机器学习工作室中创建自动化 ML 试验运行。机器学习工作室是一个整合的 Web 界面,其中包含的机器学习工具可让各种技能水平的数据科学实践者执行数据科学方案。 Internet Explorer 浏览器不支持此工作室。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH集群外配置非Kerberos环境的Gateway节点》、《如何在CDH集群外配置Kerberos环境的GateWay节点》和《如何在CDH集群外配置非Kerberos环境的Spark2和Kafka客户端环境》,配置Gateway中并未提
选自RARE Technologies 作者:Shiva Manne 机器之心编译 参与:Panda 做深度学习开发和实验既可以选择自己搭建硬件平台(参阅《深度 | 从硬件配置到软件安装,一台深度学习机器的配备指南》),也可以向 GPU 提供商购买使用服务。本文介绍了 RARE Technologies 的 Shiva Manne 对几个主要 GPU 平台的评测结果,希望能为想要选择最适合自己的平台的企业或开发者提供帮助。 我们最近发表了使用 word2vec 的大规模机器学习基准评测文章,参阅:https
比较 Docker-Swarm、Kubernetes 和 Mesos 容器技术,虽然所有这三种技术都使得使用容器来部署、管理和伸缩应用成为可能,但实际上它们各自解决了不同的问题,并且根植于迥异的上下文环境中,事实上这三种被广泛采用的工具链都是有差别的;
在软件开发中经常会提到 持续集成(Continuous Integration)(CI)和 持续交付(Continuous Delivery)(CD)这几个术语。但它们真正的意思是什么呢?
Kubernetes实施的容器存储接口(CSI)已在Kubernetes v1.13版本中升级为GA。CSI的支持在Kubernetes v1.9版本中作为alpha引入,并在Kubernetes v1.10版本中升级为beta。
Azure 机器学习工作区是云中的基础资源,用于试验、训练和部署机器学习模型。 它将 Azure 订阅和资源组关联到服务中一个易于使用的对象。
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温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 前面的文章《如何在CDH集群外配置Kerberos环境的GateWay节点》和《如何在CDH集群外配置非Kerberos环境的GateWay节点》中Fayson介绍了在不将集群外节点添加到CM管理中实现各组件客户端访问CDH集群功能,本篇文章Fayson主要在前文章实现的基础上配
题图摄于加州蒙特雷港口 注:微信公众号不按照时间排序,请关注公众号“亨利笔记”,并加星标以置顶,以免错过更新。 (本文原文来自CNCF博客,作者为 Harbor 开源项目维护者邹佳,略有删改。) Harbor 云原生制品仓库是首个中国原创的 CNCF 毕业级开源项目,在国内用户的生产系统中的使用率高达47%。Harbor 项目在6月正式发布了 Operator 1.0.0,对广大用户运维 Harbor 系统是一大福音。 Operator 是打包、部署和管理 Kubernetes 应用程序的一种方法。应用
将应用程序部署到 Kubernetes 时,有很多选择。像 Helm 和 Ksonnet 这样的工具使得打包应用程序并将其部署到多个 Kubernetes 环境变得非常简单。但是,这些工具只能解决部分问题。部署到生产很少像 helm install my-chart 一样如此简单。他们可以涉及多个步骤,并保证所涉及的应用程序正常运行。我从 Kubernetes 用户那里听到的一个最常见的问题是“如何部署我的数据库变更?”。这是我一遍又一遍地问自己的问题。在 Skuid ,我们花了很多时间试图找出最安全和高可
今天我要带给大家的是2018年底,在西雅图举办的Kubecon的一场分享,来自谷歌K8s团队的工程师Saad Ali分享的《Kubernetes设计原则》。这场会议虽然已经过去一年多了,但是我觉得本会议的内容非常值得学习,我们大都知道K8s是如何工作的,但是本文带我们了解k8s背后的设计原则,以及为什么要这样设计。
随着应用程序的演进,其数据库模式也在变化。将数据库模式更改自动部署的做法随着现代 DevOps 原则的发展演变成所谓的数据库迁移。
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | reason_W 引言 过去2年,我一直积极专注于深度学习领域。我对深度学习的兴趣始于2015年初,那个时候Google刚刚开源Tensorflow。我根据Tensorflow的文档快速地尝试了几个例程,当时的感觉是深度学习并不简单。部分原因是因为深度学习的框架很新,也需要更好的硬件支持和耐心来摸索。 时间快进到2017年,我已经在深度学习的项目上花费了几百个小时。并且由于软件(易用性,例如Keras,PyTorch)、硬件(对于我这样在印度工作
从架构上讲,Kubernetes 的节点分为了两个部分:管理节点和工作节点。管理节点上运行的是控制平面组件,而工作节点上运行的是业务服务。
GitLab Community Edition是一个自托管的Git存储库提供程序,具有帮助项目管理和软件开发的附加功能。GitLab提供的最有价值的功能之一是内置的持续集成和交付工具GitLab CI。
这是一个复杂的历史,基本上是一个“忒修斯船”(Ship of Theseus)的故事。最开始的时候,Spark SQL的代码几乎全部都是Hive的照搬,随着时间的推移,Hive的代码被逐渐替换,直到几乎没有原始的Hive代码保留。
Kubernetes 1.28 现已发布,具有 44 项新的或改进的增强功能! 此版本包含许多主要功能,例如对 sidecar 容器的内置支持、作业优化和更好的代理。 这些新功能可以帮助您提高 Kubernetes 集群的性能、效率和安全性。
多年来,随着新功能的增加,spring 变得越来越复杂。访问spring官网页面,我们就会看到可以在我们的应用程序中使用的所有 Spring 项目的不同功能。如果必须启动一个新的 Spring 项目,我们必须添加构建路径或添加 Maven 依赖关系,配置应用程序服务器,添加 spring 配置。因此,开始一个新的 spring 项目需要很多努力,因为我们现在必须从头开始做所有事情。
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