Kubernetes（K8s）中的 Container Lifecycle Hooks 允许容器管理生命周期事件。这些钩子使得在容器生命周期的特定时刻执行代码成为可能，例如在容器启动或终止时。理解和使用这些 Hooks 可以帮助更好地控制容器的行为和响应。
TKE 对 NodeLocal DNS Cache 进行了产品化支持，直接在扩展组件里面就可以一键安装到集群，参考 NodeLocalDNSCache 扩展组件说明 ，可是仅仅支持 iptables 转发模式的集群，而目前大多集群都会使用 IPVS 转发模式，无法安装这个扩展组件。
在微服务架构下，我们常常需要部署多个服务实例来确保应用的高可用性和负载均衡。在使用 Kubernetes 时，这通常意味着我们需要创建多个 YAML 文件来定义不同的资源配置。本文将指导您如何快速生成从 **pvp-game-1.yaml** 到 **pvp-game-20.yaml** 的 Kubernetes 部署与服务模板。
SpringBoot 项目创建完成后，通常会打成 jar 包运行，如果不使用 Kubernetes 可以直接通过 java -jar 或者脚本启动，如果需要发布到 Kubernetes 环境，那么需要编写 Dockerfile、构建镜像、推送到远程 harbor、编写 Kubernetes yaml 等步骤，假设目前你已经完成 SpringBoot 项目开发环境正常运行和打包，下面我会详细介绍如何完成镜像构建和运行这个过程。
在基于 Kubernetes 的 .NET Core 微服务和 CI/CD 动手实践工作坊中，我们使用一系列脚本，尽可能地对所有环境的安装和配置工作进行了自动化。工作坊中的每一个与会者都只要按照说明，执行几个脚本，就可以自动地准备好自己的一整套 CI/CD 和微服务部署基础设施。
学习K8s第一步就是要搭建环境，刚开始我被复杂的k8s搭建过程耽搁了学习的进度，如果你跟我一样，那么下面简单的几个步骤，就能让你把K8S跑起来！
翻译一篇 Istio 部署教程，原文链接：test-drive-your-first-istio-deployment-using-play-with-kubernetes-platform-cloud-computing
大家好，相对之前的文档，因最新的 Docker Desktop 更新后，有些地方不再适用，现根据最新 stable 版本，重新撰写本文档。 毕竟我们使用 Google 的东西没那么容易，希望这篇技术笔记能帮大家节省一点点时间，知道坑在哪里，以便更好的玩转 Kubernetes。具体步骤的话，大概分以下几步：
3.解放业务，使业务方专注于业务逻辑本身：通过注解以搭积木方式引入各式资源，每个资源都是一行注解，极大提升业务方产出效率。
单机版的安装需要依赖单机版软件包，单机版软件包的命名格式为polaris-standalone-release_*.zip：
如果系统本身自带得镜像地址，服务器在国外，下载速度会很慢，可以打开 /etc/apt/sources.lis 替换为国内得镜像源。
准备好几台机器，最好准备至少2台机器 这里准备了3台机器，一台做master，2台做node 1.机器基本设置 1.1 设置主机名
K8S-1.15.1版本部署
勿在浮沙筑高台。业务量的增长、业务形态的进化都需要坚实强劲的 IT 系统支撑。业务内容对市场是透明的，但是 IT 系统不是一朝一夕能建设完善的。未来公司之间的竞争主要也会来自于 IT 系统之间的竞争，能不能快速响应业务需求是决胜的关键。
在Kubernetes中，临时容器是一种特殊类型的容器，用于在Pod中运行短暂的、不常驻的任务，例如调试、修复或数据备份等。与常规容器不同，临时容器不会一直运行，它们只会在需要时启动，完成任务后就会被删除。
GitLab-CI 是一套 GitLab 提供给用户使用的持续集成系统，GitLab 8.0 版本以后是默认集成并且默认启用。GitLab-Runner 是配合 GitLab-CI 进行使用的，GitLab 里面每个工程都会定义一些该工程的持续集成脚本，该脚本可配置一个或多个 Stage 例如构建、编译、检测、测试、部署等等。当工程有代码更新时，GitLab 会自动触发 GitLab-CI，此时 CitLab-CI 会找到事先注册好的 GitLab-Runner 通知并触发该 Runner 来执行预先定义好的脚本。
在Python中调用R或在R中调用Python，为什么是“和”而不是“或”？ 在互联网中，关于“R Python”的文章，排名前十的搜索结果中只有2篇讨论了一起使用R和Python的优点，而不是把这两种语言对立起来看。这是可以理解的：这两种语言从一开始都具有非常显著的优缺点。从历史上看，尽管把两者分割开来是因为教育背景：统计学家们倾向用R，而程序员则选择了Python语言。然而，随着数据科学家的增加，这种区别开始变得模糊起来： 数据科学家就是这样一种人：软件工程师中最懂统计学，统计学家中最会编程的人。
编译：丁一 黄念 丁雪 校对：席雄芬 姚佳灵 程序验证：郭姝妤 序言 在Python中调用R或在R中调用Python，为什么是“和”而不是“或”？ 在互联网中，关于“R Python”的文章，排名前十的搜索结果中只有2篇讨论了一起使用R和Python的优点，而不是把这两种语言对立起来看。这是可以理解的：这两种语言从一开始都具有非常显著的优缺点。从历史上看，尽管把两者分割开来是因为教育背景：统计学家们倾向用R，而程序员则选择了Python语言。然而，随着数据科学家的增加，这种区别开始变得模糊
Kubeflow 是在 K8S 集群上跑机器学习任务的工具集，提供了 Tensorflow, Pytorch 等等机器/深度学习的计算框架，同时构建容器工作流 Argo 的集成，称为 Pipeline。关于其部署，最新版本的本地部署有很多问题，Github 上的 issue 大多数都是与部署有关的，所以如果不是在 GCP 上部署，会可能碰到各种各样的问题。
ByConity 是字节跳动面向现代数据栈的一款开源数仓系统，应用了大量数据库成熟技术，如列存引擎，MPP 执行，智能查询优化，向量化执行，Codegen，indexing，数据压缩，适合用于 Online Analytical Processing(OLAP) 场景和轻载数仓的场景，包括但不限于交互式分析、实时 APP 监控、流数据处理和分析等。
进入BIOS→找到【Configuration】或者【Security】选项→选择【Virtualization】→将【Intel (R) Virtualization Technology】以及【Intel (R) VT-d Feature】设置为【Enable】
您可能会听到很多关于Kubernetes和Docker的信息 -您可能想知道哪一个更好。
本文采用kubeadm方式搭建高可用k8s集群，k8s集群的高可用实际是k8s各核心组件的高可用，这里使用主备模式，架构如下：
如果您不想自己搭建kubernetes环境，推荐使用腾讯云容器服务TKE：无需自建，即可在腾讯云上使用稳定， 安全，高效，灵活扩展的 Kubernetes 容器平台；
GitLab CI/CD 是一个内置在 GitLab 中的工具，用于通过持续方法进行软件开发：
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/aixiaoyang168/article/details/81149264
Hello folks，我是 Luga，今天我们来介绍另一款开源容器平台安全扫描工具 - Kube-bench。作为 Aqua Security 一款出色的开源产品，其能够基于 Internet 安全中心指南分析 Kubernetes Cluster 运行行为，并为其进行安全评估。
通过 docker desktop 可以安装适用于单机和开发环境单机版的 K8S，如果 docker desktop 无法启动 Kubernates 通过以下方式解决：
Spark 从2.3开始支持 Native 的 K8S 作为 resourceManager 了，官网内容很多，就不赘述了，这里主要参考2018年的 Spark Submit 一个 Share，来尝试搭建一套做大数据计算时候经常碰到的一种场景: K8S 化的 Spark Job 和 HDFS 交互。
当你有两个数据中心，数千个物理机、虚拟机以及数十万个站点需要托管的时候，通过Kubernetes就可以很简单的实现上述需求。然而，使用Kubernetes，不仅可以声明式的描述应用，还可以声明式的描述基础设施。我在捷克最大的托管服务提供商 WEDOS Internet a.s工作，今天我将向您展示我的两个项目——Kubernetes-in-Kubernetes【1】 和 Kubefarm【2】。
Calico是一个流行的Kubernetes网络插件，它提供了一个高效的、可扩展的网络层，用于在容器之间进行通信和负载均衡。它是一个开源项目，由Tigera开发和维护，广泛应用于生产环境中。本文将介绍如何在Kubernetes集群中安装和配置Calico网络插件。
Apache Flink是一个分布式流处理引擎，它提供了丰富且易用的API来处理有状态的流处理应用，并且在支持容错的前提下，高效、大规模的运行此类应用。通过支持事件时间(event-time)、计算状态(state)以及恰好一次(exactly-once)的容错保证，Flink迅速被很多公司采纳，成为了新一代的流计算处理引擎。2020年2月11日，社区发布了Flink 1.10.0版本, 该版本对性能和稳定性做了很大的提升，同时引入了native Kubernetes的特性。对于Flink的下一个稳定版本，社区在2020年4月底冻结新特性的合入，预计在2020年5-6月会推出Flink1.11，该版本重点关注新特性的合入（如FLIP-105，FLIP-115，FLIP-27等）与内核运行时的功能增强，以扩展Flink的使用场景和应对更复杂的应用逻辑。。
导语 | 本文将从一个普通开发者的角度去探索Kubernetes，从应用部署方式的演变方式说起，再到搭建一个简易的K8s集群，去了解它的资源管理方式，然后再去实战。当对K8s有了一定了解后，再将其中的核心组件的原理进行剖析，从而深入理解Kubernetes的原理与架构。相信可以在读完本文后对Kubernetes有一个初步认识。 一、kubernetes介绍 本章节主要介绍应用程序在服务器上部署方式演变以及kubernetes的概念、组件和工作原理。 （一）应用部署方式演变 在部署应用程序的方式上，主要经历了
最近在蘑菇博客的交流群里，见到很多小伙伴想让我出一份宝塔安装 蘑菇博客 的文档教程。宝塔是一个简单好用的服务器运维面板，但是说实话，陌溪是一直没有使用过 宝塔面板 的，一方面是觉得 宝塔 是 PHP 时代的产物，适合于之前的单机架构，同时宝塔本身在运行的时候也会耗费内存，容易让本不富裕的内存资源雪上加霜（最重要的是命令行这么香，为啥不用它）。
由于众所周知的原因，在国内无法直接访问Google的服务。二进制包由于其下载方便、灵活定制而深受广大kubernetes使用者喜爱，成为企业部署生产环境比较流行的方式之一，Kubernetes v1.13.2是目前的最新版本。安装部署过程可能比较复杂、繁琐，因此在安装过程中尽可能将操作步骤脚本话。文中涉及到的脚本已经通过本人测试。
我们将为搜索工程师介绍在Kubernetes（k8s）上运行Solr的基础知识。 具体来说，我们涵盖以下主题：
Drone是一款基于容器技术的持续集成工具，使用简单的YAML配置文件即可完成复杂的自动化构建、测试、部署任务，在Github上已经有22K+Star。
原文地址：http://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/79215453
你可以将本文作为开发者快速了解 Kubernetes 的指南。从基础知识到更高级的主题，如 Helm Chart，以及所有这些如何影响你作为开发者。
我们知道 Kubernetes（或 K8s）是用于管理容器化工作负载和服务的便携式开源平台。它有助于在集群中编排和管理 pod 中的应用程序。它还有效地改进了任务，例如重新部署的零停机时间或容器的自我修复。
如果你正在寻找一个简单、可靠的方法部署和管理你的Kubernetes集群，那么RKE2（Rancher Kubernetes Engine 2）和Rancher System Agent可能正是你需要的。近期，我在我的系统上探索了Rancher，尤其是RKE2和Rancher System Agent的用法，发现它们可以非常便捷地在我需要的时候启动和停止集群，甚至可以完全从我的系统中删除集群。
通过安装 Cloud Foundry Korifi 抽象层，可以更轻松地在边缘设备和物联网设备上启用 Kubernetes 。
这篇文章将一步步教你如何在Kubernetes集群安装和配置helm，并用其部署和管理应用程序。
K3s 是 Rancher 发布的经过完全认证的 Kubernetes 发行版。K3s 易于使用且更轻量，全部组件都打包在了一个二进制文件里。并且这个二进制文件小于 100 MB。
没错，Istio 架构又换了。。。北京时间 2020 年 3 月 6 日 凌晨发布了 1.5 版本，该版本最大的变化是将控制平面的所有组件组合成一个单体结构叫 istiod。
Kubernetes是一种开源的容器编排平台，用于管理Docker容器的部署、扩展和管理。Kubernetes使用CoreDNS来提供DNS服务，它是一个高性能、轻量级的DNS服务器，可以支持自动扩展和故障恢复等功能。
Helm是Kubernetes的包管理器。借助Helm，您可以非常方便地将应用程序，工具和数据库（如MongoDB，PostgreSQL，WordPress和Apache Spark）部署到您自己的Kubernetes集群中。以下简要介绍如何将Helm用于IBM Cloud Container服务。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
