在本系列博客的第1部分中,我们介绍了这样一种想法,即Kubernetes运营商(在大规模部署时)可以消耗大量资源,无论是实际资源消耗还是可调度容量的消耗。我们还介绍了一种想法,即无服务器技术可以通过在活动控制器部署空闲时减少其规模来减少对Kubernetes集群的影响。在本文中,我们将基于闲置时将Pod实例的数量缩放为零的想法,介绍一种无需进行源修改即可减少现有控制器的资源开销的技术。
这是 2023 年的第一篇『K8S 生态周报』,在上个月的月中之后我因为阳了就停止更新了,一直在修养身体。生病相关的内容我在上一篇文章 张晋涛:我的 2022 总结 | MoeLove有做介绍。愿大家都注意身体,保持健康。
当应用程序的资源需求发生变化时,在 Kubernetes 1.27 中,通过 in-place 资源调整可以调整 Pod 资源而无需重新启动容器。
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。
当开发人员接手了一个软件,一般不想费心去理解它是如何工作的时候,通常情况下重写是一种看起来比较好的方式。经验丰富的管理者和高级工程师都知道,除非确实有必要,否则应该避免重写,因为重写通常涉及很多复杂性,并且会在重写过程中引入新问题。
事件驱动的计算并不是什么新生事务。数据库世界中的人们使用数据库触发器已有多年了。这个概念很简单: 每当您添加,更改或删除数据时,都会触发一个事件以执行各种功能。新的事件是这些类型的事件和触发器在其他领域的应用程序中激增,例如自动扩展,自动修复,容量规划等。事件驱动架构的核心是对系统上的各种事件做出反应并采取相应的行动。
事件驱动计算并不是什么新的想法,在数据库领域中就已经使用数据库触发器有很多年了。这个概念很简单:就是每当你添加、更改或删除数据时,就会触发一个事件来执行各种操作。这些类型的事件和触发器在其他领域的应用中也大量出现,例如自动扩展、自动修复、容量规划等等。事件驱动架构的核心是对系统上的各种事件做出反应并执行相应的动作。
有无数的辩论和讨论谈论Kubernetes和Docker。如果你没有深入研究,你会认为这两种开源技术都在争夺集装箱至上。让我们明确指出,Kubernetes和Docker Swarm不是竞争对手!两者都各有利弊,可根据您的应用要求使用。
Beam 是一个函数即服务平台,允许开发人员快速在云上运行他们的 AI 应用程序。用户主要在我们的平台上运行 AI 和数据工作负载,我们目前在我们的 Python SDK 中暴露了两种自动缩放策略。
Kubernetes的核心是资源管理和编排工具。可以将第1天操作作为重点来探索和体验它的酷特性来部署、监控和控制你的豆荚。但是,你还需要考虑第2天的操作。你需要关注以下问题:
Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下云原生生态领域相关的技术 - Auto Scaling ,即 “弹性伸缩” 。
很少有基础设施项目能够真正完成,但 Kubernetes API 已经达到了稳定状态。核心 API 已经进入 v1 版,可扩展性模型(自定义资源定义)也很稳定。
TL;DR: 在创建Kubernetes集群时,您可能首先要问的一个问题是:“我应该使用哪种类型的工作节点,以及应该有多少个?”
设计可扩展的云原生应用程序需要深思熟虑,即便拥有大量云来部署我们的应用程序,仍然有许多挑战需要克服。以复杂而臭名昭著的分布式计算仍然是真实的。另外网络会导致速度变慢和意外错误。因为云原生应用程序通常是微服务,所以必须专门设计和部署以克服这些挑战。
Replication Controller简称RC,它能够保证Pod持续运行,并且在任何时候都有指定数量的Pod副本,在此基础上提供一些高级特性,其主要的功能如下:
Kubernetes是用于管理容器化应用程序集群的工具。在计算机领域中,此过程通常称为编排。
CNCF每两年进行一次社区调查以了解云原生技术的采用情况。这是CNCF第六次测量容器管理市场的温度。
我们将评估这种系统的期望特性。在此基础上,我们将尝试比较目前使用的两个最流行的容器编排系统Apache Mesos和Kubernetes。
从技术上讲,容器化应用能该帮助组织更具有成本的优势,但Kubernetes到处布满了成本陷阱,可能会使你超出预算。幸运的是,有一些策略可以控制云成本,自动伸缩就是其中之一。Kubernetes带有三个内置的自动伸缩机制来帮助你做到这一点。它们配合得越好,运行应用程序的成本就越低。
Linux是过去二十年来彻底改变数据中心的操作系统,如今它已成为应用托管平台无可争议的领导者。很难想象将任何关键任务生产工作负载部署到Linux以外的任何其他平台。
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。
在本系列博客的第1部分中,我们介绍了这样一种想法,即Kubernetes Operator(在大规模部署时)可以消耗大量资源,无论是实际资源消耗还是可调度容量的消耗。我们还介绍了一种想法,即无服务器技术可以通过在活动控制器部署空闲时减少其规模来减少对Kubernetes集群的影响。
翻译自 Kubernetes Best Practices: A Comprehensive Guide 。
HPA似乎很简单。我通过遵循所有的文档来启用它。但它对我不起作用! 这是真的,HPA(水平Pod自动定标器)不工作的某些应用或者是应用程序所有者做了什么错误的事情,破坏了HPA?继续往下读吧。 在继续
kubernetes中内建了很多controller(控制器),这些相当于一个状态机,用来控制pod的具体状态和行为。
Kubernetes 已成为容器编排事实上的标准,为大规模管理容器化应用程序提供了强大的平台。Kubernetes 的一项基本功能是其弹性伸缩功能,它允许应用程序根据工作负载和性能指标进行扩展或缩减。在本文中,我们将探讨 Horizontal Pod Autoscaler (HPA),它是 Kubernetes 自动缩放的关键组件。我们将深入研究 HPA 的基础知识、它的工作原理以及如何使用自定义指标和资源限制来增强其性能。
Kubernetes (k8s) ReplicaSet(复制集)是 Kubernetes 中用于确保指定数量的 Pod 副本正在运行的控制器。如果某些 Pod 发生故障或被删除,ReplicaSet 会负责启动新的 Pod 以替代它们,从而保持所需的副本数量。
这是一篇长篇阔论的文章,是关于我使用 SaaS 来运行设置的详细介绍,文章会涉及到多方面的内容,包括负载均衡、cron 作业监控、订阅和支付等等。
Kubernetes 有非常广泛的话题。但是构建云原生应用程序时最常见的问题还是弹性扩缩容。
众所周知,Kubernetes 有个亲生的 HPA 组件,在云原生早期,这个名义上的自动扩缩容的能力给 Kubernetes 赢得了不少掌声。当然现在回头看看,仅仅根据 CPU 和内存这样“贫瘠”的指标,不论是用于判断负载水平,还是用于计算扩容目标,都不是很够用的。这个阶段里,HPA 的扩缩容效率也是广受诟病的一个问题,在一个多级微服务调用的业务场景里,压力是逐级传递的,下图展示了一个常见情况:
AiTechYun 编辑:nanan 在今年的QCon伦敦会议上,Booking.com的开发者Sahil Dua介绍了他们是如何使用Kubernetes为他们的客户推荐目的地和住宿的机器学习(ML)
从2019年初开始,就有不少创业公司陆陆续续向我咨询Kubernetes等云原生技术。
在本文中,我们将注意力集中在动态缩放,即自动扩展,以及为什么我们需要可以自动扩展的应用程序。
1. LFOSSA X RISC-V International推出RISC-V人才培养计划,,LFOSSA希望透过这个计划,可以帮助机构进一步培养更多RISC-V开源人才,共建更好的RISC-V社区。--LOFSSA
作者 | OpenAI 译者 | Sambodhi 策划 | 褚杏娟 在本文中,OpenAI 的工程师团队分享了他们在 Kubernetes 集群扩展过程中遇到的各种挑战和解决方案,以及他们取得的性能和效果。 我们已经将 Kubernetes 集群扩展到 7500 个节点,为大型模型(如 GPT-3、 CLIP 和 DALL·E)创建了可扩展的基础设施,同时也为快速小规模迭代研究(如 神经语言模型的缩放定律)创建了可扩展的基础设施。 将单个 Kubernetes 集群扩展到这种规模很少见,但好
弹性伸缩这种功能,不是很多系统都已经实现了,我们直接用就行了吗,为什么还需要个指南呢。 因为。。。。我们先来看看都有哪些相关知识点吧。。。
无论你是 Kubernetes 的新手还是有部署经验,Kubernetes 都有你需要克服的复杂性。Kubernetes 成熟度模型(Kubernetes Maturity Model )[1]提供了整个 Kubernetes 旅程的端到端概述,你要经历哪些阶段,以及在每个阶段你需要学习/承担哪些技能和活动。
在我们看来,目前许多公司全力投入 Kubernetes 都是没有意义的,但选择权在他们。如果你读到了这篇文章,而且你所在的组织目前正在设法确定自己有多需要 Kubernetes,那么我希望本文的观点可以帮助你的团队做出正确的决定。
我们很高兴地宣布发布 Kubernetes v1.30: Uwubernetes,这是迄今为止最可爱的版本!
DDoS 即分布式拒绝服务攻击已经存在很久了,臭名昭著且难以处理(与任何其他攻击一样)。顾名思义,DDoS 攻击会导致应用程序或服务因资源超出其容量而对用户不可用,并导致应用程序崩溃或无响应。DDoS 是 DoS 的一种形式,其中攻击来自多个来源(机器人),通常分布在各个地理位置。想象一下,您的手机在很短的时间内收到数千个垃圾电话,而其中一个合法电话正在尝试与您联系。您如何确保您参加合法的通话?
一年前,红帽和微软共同发布了Kubernetes自动扩缩容工具KEDA 1.0,而现在官方强化KEDA的扩缩容器,发布第2个主要更新KEDA 2.0,能支持更多种类的触发器,更方便地自动扩展Kubernetes部署。在今年3月的时候,有越来越多厂商加入对KEDA项目贡献,因此发起厂商决定将KEDA贡献给云原生基金会(Cloud Native Computing Foundation,CNCF),现为CNCF沙盒项目。
本文翻译自 Kubernetes Probes (and Why They Matter for Autoscaling)。
本文翻译自:https://learnk8s.io/graceful-shutdown
Argo CD(Argo项目的一部分)是一个为Kubernetes而设的部署解决方案,遵循GitOps模式。
在这篇博客中,我将讨论如何通过专注于 Kubernetes 的 API 来释放其潜力,同时尽量避免可能遇到的复杂性。了解如何以及是否可以让 Kubernetes 为您发挥作用。
作者 | Eduardo 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 Medium 工程博客。 图片来自 Unsplash,由 orbtal media 提供 本文概要介绍了我们如何使用 Kubernetes 来管理微服务。 1 为什么选择 Kubernetes? 简单来说,就是它很好地满足了我们的需求;它能解决重要且复杂的问题,而又不需要我们自己去构建解决方案。Kubernetes 提供的解决方案主要聚焦于扩展、打包以及使服务具有一定程度的“自愈”能力。 另一个关键的考量因素是部署
1、Metrics Servrer 原理介绍 1.1、Metrics Server 概念和功能 概念 Metrics Server 是 Kubernetes 集群核心监控数据的聚合器,Metrics Server 从 Kubelet 收集资源指标,并通过 Merics API 在 Kubernetes APIServer 中提供给缩放资源对象 HPA 使用。也可以通过 Metrics API 提供的 Kubectl top 查看 Pod 资源占用情况,从而实现对资源的自动缩放。 功能 主要是基于 Kuber
Kubernetes 生态系统充斥着各种工具,例如监控、可观察性、跟踪、日志记录等,但一般很难真正理解故障排除与这些工具有何联系。
这个博客最初是由Ayrat Khayretdinov在CloudOps博客上发布
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