王孝威，腾讯云容器产品经理，热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式，为客户极致降本增效服务。 晏子怡，腾讯云容器产品经理，在Kubernetes 弹性伸缩、资源高效利用领域有丰富的实战经验。 背景 公有云的发展为业务的稳定性、可拓展性、便利性带来了极大帮助。这种用租代替买、并且提供完善的技术支持和保障的服务，理应为业务带来降本增效的效果。但实际上业务上云并不意味着成本一定减少，还需适配云上业务的应用开发、架构设计、管理运维、合理使用等多方面解决方案，才能真正助力业务的降本增效。在《Ku
田奇，腾讯云高级工程师，专注大规模离在线混部，弹性伸缩，云原生成本优化，熟悉Kubernetes，关注云原生大数据、AI。 王孝威，腾讯云容器产品经理，热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式，为客户极致降本增效服务。 前言 随着 Kubernetes 的普及，企业已经普遍接受了容器，正在向云原生演进。但是当前的 Kubernetes 只解决云原生的第一步（Day 1），就是利用容器编排调度和声明式API等，来解决资源获取、应用部署、高可用容灾、基础运维等难题。但是目前采纳 Kubernet
分布式资源管理和调度是指在分布式系统中有效地管理和调度系统中的资源，以满足各种任务的需求。在一个分布式系统中，资源可以包括计算资源（如CPU、内存）、存储资源（如磁盘空间）、网络带宽等。
陈冰心，腾讯云产品经理，负责超级节点迭代与客户拓展，专注于 TKE Serverless 产品演进。
轻量级：消耗资源小 开源，来自Google 内部15年工程经验 弹性伸缩 负载均衡：IPVS
导读 / Introduction 数据湖解决了海量异构数据的入湖和存储需求。通过对海量数据的分析挖掘，提升对数据的洞察，助力数字化决策，进而促进业务发展，是每个企业构建数据湖的根本目的所在。随着业务迭代的不断加速，企业对数据时效性和数据分析敏捷性提出了更高的要求。为此，腾讯云推出了数据湖计算(Data Lake Compute，DLC)。DLC采用存储和计算分离的架构，结合腾讯云对象存储COS和弹性容器服务EKS，打造了一个开箱即用、弹性扩展、按量付费的交互式分析服务。 图1 DLC架构图 高性
王孝威，腾讯云容器产品经理，热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式，为客户极致降本增效服务。 弹性伸缩在云计算领域的简述 弹性伸缩又称自动伸缩，是云计算场景下一种常见的方法，弹性伸缩可以根据服务器上的负载，按一定的规则进行弹性的扩缩容服务器。 弹性伸缩在不同场景下的含义： 对于服务运行在自建机房的公司，弹性伸缩通常意味着允许一些服务器在低负载时进入睡眠状态，从而节省电费（以及用于冷却机器的水费和电费）。 对于使用在托管于云上的机房的公司而言，自动扩展可能意味着更低的费用，因为大多数云提供
PolarDB Serverless脱胎于 PolarDB 团队发表在SIGMOD 2021的论文，是选取其中成熟的技术最终产品化的结果。我们借助两大核心技术，高性能全局一致性SCC和热备无感秒切，无论在跨机扩展还是跨机切换，都达到了业界领先的能力。PolarDB MySQL Serverless于去年底正式上线，目前已经有1000+用户开始上手使用。本文期望从实践角度，演示如何测试PolarDB Serverless的弹性能力。
大家好！我是阿里云容器服务团队的冬岛，2016 年阿里巴巴开始全面容器化，我负责双十一链路应用的容器化 CAAS 平台。承担双十一应用的扩容、缩容、升级以及灰度发布等所有和容器相关的平台支撑。2017 年开始基于 Kubernetes 在公有云上做相关的产品，直到今天在做 Knative。本次分享分为四部分：
晏子怡，腾讯云产品经理，目前负责TKE集群、网络及调度模块。 从 K8s 的声明式设计理念谈起 Pod 模板 K8s 最优雅精妙的一个设计理念在于声明式 API 的运用，而 Deployment 又是其中的集大成者。 如果没有 Deployment ，我们需要管理上万的单独 Pod, 为每一个 Pod 设置合适的资源需求，容器镜像版本，Label，Taints 等属性。同时，我们还需要保证每一个业务对应的 Pod 数量在合适的值，来适应流量波动并达到负载均衡。而通过 Deployment 提供的 Po
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。离在线业务分开部署的首要问题就是资源使用率低，消耗成本⾼。随着业务的增⻓和突发的报表计算需求，为了解决为离线集群预留资源，腾讯云EMR团队和容器团队联合推出Hadoop Yarn on Kubernetes Pod，以提⾼容器资源使用率，降低资源成本，将闲时容器集群CPU使⽤率提升数倍之多。本文主要介绍HADOOP资源调度器YARN在容
值此佳节之际，美美为大家呈送一份技术干货作为中秋礼物。本文根据美团基础架构部/弹性策略团队负责人涂扬在2019 QCon（全球软件开发大会）上的演讲内容整理而成。本文涉及Kubernetes集群管理技术的部分，相关的技术实践可参考此前发布的《美团点评Kubernetes集群管理实践》。
如今，企业都面临着日益增长的数据量、各种类型数据的实时化和智能化处理的需求。此时，云原生大数据平台的高弹性扩展、多租户资源管理、海量存储、异构数据类型处理及低成本计算分析的能力，受到了大家的欢迎。但企业应该如何做好大数据平台的云原生改造和升级呢？
到了k8s的文章了, 博主前面介绍了swarm集群, swarm集群本身相对来说比较简单、 轻量, 所以并没有重点介绍, 但是k8s不太一样, 这玩意还是比较复杂, 一两篇简单介绍不完, 所以博主这边得细说几篇, 最后也会做个实例, 方便大家参考。
王玉君，腾讯云后台工程师，拥有多年大规模Kubernetes集群的开发运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。 谭春强，腾讯云后台工程师，拥有两年大数据EMR集群管控运维经验，目前负责腾讯云大数据EMR组件的容器化方向。 1.引言 随着云原生概念的兴起，越来越多的企业投身于云原生转型的浪潮，以解决传统应用面临的弹性能力不足、资源利用率较低、迭代周期较长等问题。通过云原生技术（如容器，不可变基础设施和声明式API等)，使得企业在公有云、私有云和混合云等云环境构建和运
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。离在线业务分开部署的首要问题就是资源使用率低，消耗成本⾼。随着业务的增⻓和突发的报表计算需求，为了解决为离线集群预留资源，腾讯云EMR团队和容器团队联合推出Hadoop Yarn on Kubernetes Pod，以提⾼容器资源使用率，降低资源成本，将闲时容器集群CPU使⽤率提升数倍之多。本文主要介绍HADOOP资源调度器YARN在容器环境中的优化与实践。
在11月4日举办的2021腾讯数字生态大会云原生专场上，腾讯云联合中国信通院率先在国内重磅发布了《降本之源-云原生成本管理白皮书》（简称白皮书），基于腾讯云在业内最大规模的 Kubernetes 实践经验，系统性呈现云原生成本优化方法论和最佳实践路径。 腾讯云容器产品总经理邹辉表示：“Kubernetes 是云原生技术栈的核心，腾讯云原生经过多年的技术积累以及众多腾讯内外部复杂业务考验已经步入非常成熟的阶段。TKE 目前拥有国内最大规模的 Kubernetes 集群以及业界最好的 Kubernetes
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。离在线业务分开部署的首要问题就是资源使用率低，消耗成本⾼。随着业务的增⻓和突发的报表计算需求，为了解决为离线集群预留资源，腾讯云EMR团队和容器团队联合推出Hadoop Yarn on Kubernetes Pod，以提⾼容器资源使用率，降低资源成本，将闲时容器集群CPU使⽤率提升数倍之多。本文主要介绍HADOOP资源调度器YARN
Docker提供了一种将应用程序安全，隔离运行的一种方式，能够将应用程序依赖和库文件打包在一个容器中，后续再任何地方运行起来即可，其包含了应用程序所依赖相关环境，一次构建，任意运行（build once，run anywhere）
当我们尝试去理解 Kubernetes 集群工作原理的时候，控制器肯定是一个难点。这是因为控制器有很多，具体实现大相径庭；且控制器的实现用到了一些较为晦涩的机制，不易理解。但是，我们又不能绕过控制器，因为它是集群的“大脑”。
在11月4日举办的2021腾讯数字生态大会云原生专场上，腾讯云联合中国信通院、作业帮等率先在国内重磅发布了《降本之源-云原生成本管理白皮书》（简称白皮书），基于腾讯云在业内最大规模的 Kubernetes 实践经验，系统性呈现云原生成本优化方法论和最佳实践路径。 腾讯云容器产品总经理邹辉表示：“Kubernetes 是云原生技术栈的核心，腾讯云原生经过多年的技术积累以及众多腾讯内外部复杂业务考验已经步入非常成熟的阶段。TKE 目前拥有国内最大规模的 Kubernetes 集群以及业界最好的 Kuber
作者周宏宇，后台开发，目前负责腾讯云TKE的接入层网络组件（Ingress、Service）。在团队中负责接入层组件的技术方案、开发测试以及相关的服务技术支持。 前言 Kubernetes在集群接入层设计并提供了两种原生资源Service和Ingress，分别负责四层和七层的网络接入层配置。 传统的做法是创建Ingress或LoadBalancer类型的Service来绑定腾讯云的负载均衡将服务对外暴露。这种做法将用户流量负载到用户节点的NodePort上，通过KubeProxy组件转发到容器网络中，但这种
把开发和运营作为整体来看待的DevOps工程思想在逐步深入人心，本文探讨了DevOps的起源和发展历程，从基于物理机/独立虚机的部署，到基于IaaS的部署，再到去年刚刚兴起的基于容器的部署。
随着云时代的到来，越来越多企业开始在公有云、私有云乃至 K8s 容器平台构建实时数据平台。云计算基础设施的革新，促使着数据仓库朝着云原生的方向发展。而用户日益复杂的业务负载和降本增效的需求，对于系统资源的精细化管理和成本效益等方面提出了更高的要求。
何鹏飞，腾讯云专家产品经理，曾作为容器私有云、TKEStack的产品经理兼架构师，参与腾讯云内部业务、外部客户容器化改造方案设计，目前负责云原生混合云产品方案设计工作。 胡晓亮，腾讯云专家工程师，专注云原生领域。目前负责开源社区TKEStack和混合云项目的设计和开发工作。 前言 混合云是一种部署形态，一方面企业可从资产利旧、成本控制、控制风险减少锁定等角度选择混合云。另一方面企业也可以通过混合业务部署获得不同云服务商的相对优势能力，以及让不同云服务商的能力差异形成互补。 而容器和混合云是天作之合，基于容
周昕毅，携程系统研发部云平台高级研发经理。现负责携程容器云平台运维，Cloud Storage及Cloud Network基础设施研发及运维。
在席卷全行业的云原生趋势中，企业虽然通过云原生转型收获了很多成果和价值，但也遇到了不少障碍和挑战。其中，由于云原生项目工具数量庞大且缺乏整体规划和标准，企业在 DevOps 场景中就因此遇到了种种效率难题。 为了帮助企业基于容器化核心平台——Kubernetes 来更好地应对云原生 DevOps 场景，亚马逊云科技特别举行了主题为《云原生 DevOps 的 Kubernetes 技巧》的 Tech Talk。本场 Tech Talk 特别邀请汇量科技 Mobvista 技术副总裁 & 首席架构师蔡超，以 D
詹雪娇，腾讯云产品经理，主要负责 EKS 相关产品和运营工作，以及容器服务日志/审计/事件模块。 在容器化的应用场景中，大数据计算是其中很大并且业务应用在逐渐增加的一个热门领域，包括越来越多的人工智能企业，都在使用容器技术来支持业务中的大量计算任务。降低成本、提升资源利用率也是当前这部分用户非常期待而又迫切的需求。 那么，容器的 Serverless 化的出现，可以很大程度上帮助大数据计算需求的用户迅速解决这些问题。为此，腾讯云推出了弹性容器 EKS 的解决方案，甚至可以达成离线计算业务的成本降低 65%
最近看到了几个事情，一个是某保险系统，为了快速上线，全量上云，结果生产正式运行后每月账单高达几十万。相关业务总扛不住这个支出，又劳师动众，让下面的项目经理、开发、运维、架构师花了3个月把业务全量从公有云迁移下来。相关人员被折磨的半死不活，而且大大拖慢了系统的迭代速度。
k8s官方文档：https://kubernetes.io/zh/docs/home/
概念:把一个大型的单个应用程序和服务拆分为数个甚至数十个的支持微服务，这些应用可独立地进行开发、管理和迭代
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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。
Docker Swarm是Docker官方提供的容器编排工具，旨在简化容器化应用程序的部署、管理和扩展。它允许将多个Docker主机组成一个集群，统一管理这些主机上运行的容器。Swarm采用主-从架构，其中包括管理节点（manager nodes）和工作节点（worker nodes）。管理节点负责集群管理和调度任务，而工作节点则负责运行容器。Swarm使用了Raft一致性算法来保证集群的高可用性和一致性。通过Swarm，用户可以轻松地定义、部署和扩展分布式应用程序，同时提供了自动负载平衡、服务发现和故障恢复等功能，使得容器化应用的部署和管理变得更加简单和可靠。
CLOUD NATIVE LANDSCAPE https://cncf.landscape2.io/?group=projects-and-products
本文主要介绍Kubernetes 的核心组件、架构、服务编排，以及在集群规模、网络&隔离、SideCar、高可用上的一些使用建议，尤其是在CICD中落地，什么是 GitOps. 通过此文可彻底了解 k8s 的整体核心技术以及如何应用在 DevOps 实践中。
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。。。
导读：众所周知，Kubernetes 是云原生领域的基石，作为容器编排的基础设施，被广泛应用在 Serverless 领域。弹性能力是 Serverless 领域的核心竞争力，本次分享将重点介绍基于 Kubernetes 的 Serverless 服务中，如何优化 Pod 创建效率，提升弹性效率。
随时 Docker 的普及，云原生时代已经到来，开发工程师对应用环境的掌控力进一步加强，运维成本进一步降低。DevOps 采用 Docker 更是如虎添翼，持续集成更快更灵活，部署更简单。本课程主要讲解 Docker 服务器架构和技术要点，以及实战使用 Jenkins 构建 Docker。
Kubernetes 作为 IaaS 和 PaaS 中间的一层，通过声明式 API/控制器模式、以应用服务为中心、并且从API到运行时都提供了高度灵活的可扩展机制，为云厂商、各企业构建应用托管服务甚至云原生服务提供了统一的标准和基础设施管理的各项能力。
早在 Kubernetes 1.2 时候，就已经宣布达到 1000 节点的规模了，在 1.6 版本更达到了 5000 节点的规模。各大厂也都有了各自的超大规模单一集群。然而普罗大众的情况是如何呢？Sysdig 在 2019 年度容器应用报告中得到的结果是，大于 50 节点规模的集群不足 10%，另外一个佐证是 Mohamed Ahmed 的一篇调查报告中也提供了类似的数据。这种情况的一种解释是，目前的应用阶段还比较早期，处于试探期间；然而从一个侧面来说，Sysdig 的调研对象针对的是生产应用，也就是说处于生产应用状态下的集群，绝大多数都是这种小规模集群。根据对 CNCF Landscape 中 Distribution 分类的产品的抽查，也可以看到随处可见的 Kubernetes As Service 类似功能的实现，这也证实了小集群协作方案的落地趋势。相对于少量大集群，多个小集群的差异在于：
2021年7 月 27日 - 28日，由中国信息通信研究院指导，中国通信标准化协会主办，云计算开源产业联盟承办的 2021 可信云大会在北京召开。大会上，信通院公布了最新的可信云容器评估结果。 腾讯云弹性容器服务（EKS），云函数 （SCF），弹性微服务（TEM）联合其他相关产品，在2021年 Serverless 平台技术能力评估中，共同获得国内首批 Serverless 平台技术能力先进级认证。 EKS：原生 K8S Serverless 化 产品介绍 弹性容器服务 EKS（Elastic
在席卷全行业的云原生趋势中，企业虽然通过云原生转型收获了很多成果和价值，但也遇到了不少障碍和挑战。其中，由于云原生项目工具数量庞大且缺乏整体规划和标准，企业在 DevOps 场景中就因此遇到了种种效率难题。
为了分享过去一年云原生产业联盟（CNIA）在标准建设、评估测试、技术研究、实践合作等方面的工作成果、探索行业最新趋势动态，云原生产业联盟于2023年1月9日举办了2022年度线上年会，发布了“大数据云原生能力成熟度模型”，并进行了标准解读。 云原生时代，数据系统的技术架构正在多样化用户需求的驱动下快速演进。容器、Serverless、CI/CD、Kubernetes等云原生技术与大数据系统的深度融合，可以有效应对海量、异构、实时的用户数据处理请求。充分利用云原生平台能力实现大数据系统的“云原生”转型升级，已
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作为国内领先的生活服务平台，美团点评很多业务都具有非常显著、规律的“高峰”和“低谷”特征。尤其遇到节假日或促销活动，流量还会在短时间内出现爆发式的增长。这对集群中心的资源弹性和可用性有非常高的要求，同时也会使系统在支撑业务流量时的复杂度和成本支出呈现指数级增长。而我们需要做的，就是利用有限的资源最大化地提升集群的吞吐能力，以保障用户体验。
| 导语 大规模的强化学习需要海量的异构计算资源，批量快速启停训练任务，高频更新模型参数，跨机跨进程共享模型数据等。传统的手工管理模式操作繁琐，面临诸多不确定性，带来的各种挑战无法支撑大规模强化学习的场景。本文介绍了腾讯内部某业务基于 TKE 构建大规模强化学习解决方案，以及与传统手工模式对比该方案带来的优势。
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