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：
最终用户客座文章作者：Ratnadeep Debnath，Zapier 网站可靠性工程师
由HorizontalPodAutoscaler对象定义的横向pod自动伸缩器(autoscaler)指定系统应如何根据从属于该复制控制器(replication controller)或部署配置(deployment configuration)的pod收集的度量标准(metrics)自动增加或减少复制控制器或部署配置的规模。
翻译自 Kubernetes Best Practices: A Comprehensive Guide 。
CNCF技术监督委员会[1]（TOC）投票通过了将 KEDA 作为 CNCF 孵化项目的决定。
在本文中，我想讨论一种在云环境中为 Kubernetes 工作负载实现自动化端到端 CI/CD 的方法。 这里可能有其它解决方案，而像 AWS、Microsoft Azure 和 GCP 这样的云提供商也提供了自己的一套框架，以实现与 Kubernetes 相同的目标。
在我们多年使用kubernetes的经验中，我们有幸看到了很多集群（在GCP，AWS和Azure上都是托管的和非托管的），并且我们看到一些错误在不断重复。
一个 Kubernetes 集群由一组被称作节点的机器组成。这些节点上运行 Kubernetes 所管理的容器化应用。集群具有至少一个工作节点。
作者：Rafael Franzke（SAP），Vasu Chandrasekhara（SAP）
有关对 SQL Server 2012 中的数据库镜像的支持的信息，请参考：https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/sql/sql-server-2012/cc645993%28v%3dsql.110%29
目前 Kubernetes 的 Pod 水平自动伸缩（HPA，Horizontal Pod Autoscaler）已在业界广泛应用。但对一些特殊的 Pod（如一些有状态的 Pod），HPA 并不能很好地解决资源不足的问题。这就引出 Pod 垂直自动伸缩（VPA，Vertical Pod Autoscaler），本文主要介绍 Kubernetes 社区对 Pod 垂直自动伸缩组件的开发规划。
根据Kubernetes官方计划，明日Kubernetes 1.18版本即将发布!
随着Kubernetes生态的不断壮大，一度被誉为新一代数据中心操作系统（DCOS），从资源角度来讲，K8S其核心工作也是管理整个集群的计算资源，并按需合理分配给系统里的程序（以Pod为基础的各种WorkLoad）。本质也是解决资源与业务负载之间供需平衡的问题。因此，了解Kubernetes自动扩展功能的相关原理，可以帮助我们在资源管理层面获得更多的价值，有利于提升运维效能。
Kubernetes 1.18即将发布！在发布了1.17的小版本之后，1.18变得日益健壮并充满了新颖性。关于新版本的介绍从哪里开始？有一些新功能，例如API Server对OIDC的支持以及kubelet关于Windows节点的功能增强，这些都会对用户产生重大影响。
Kubernetes 中采用ReplicaSet（简称RS）来管理Pod。如果当前集群中的Pod实例数少于目标值，RS 会拉起新的Pod，反之，则根据策略删除多余的Pod。Deployment正是利用了这样的特性，通过控制两个RS里面的Pod，从而实现升级。
文摘 微服务与部署在中间件平台(esb、应用服务器)上的传统服务有何不同?什么是微服务体系结构模式，它解决了什么问题?本文将讨论所有这些重要的主题，并描述如何管理、管理和扩展微服务。 Microser
定义：在Kubernetes中，不可达节点被称为分区节点partitioned node，为了了解操作方法，让我们创建一个分区节点方案并了解其行为。
最近我接到一个问题：“你是如何管理这么多 Kubernetes 的？”。本文试图揭示 Zalando 在 AWS 管理 140 多个 Kubernetes 集群的秘密。
超融合平台 针对于超融合的概念有着不同的理解，因为组件不同(虚拟化、网络等)而理解不同。然而，核心的概念如下:天然地将两个或多个组件组合到一个独立的单元 中。在这里，“天然”是一个关键词。为了更加有效率，组件一定是天然地整合在一起， 而不是简单地捆绑在一起。对于 Nutanix，我们天然地将计算和存储融合到设备的单一节点中 。这就真正意味着天然地将两个或多个组件整合在一个独立的、 可容易扩展的单元中。 其优势在于: 1.独立单元的扩展 2.本地I/O处理 3.消除传统计算/存储的竖井式结构，融合它们在一起
这是实现「 Kubernetes 集群零停机时间更新」系列文章的第三部分。在本系列的第二部分中，我们通过利用 Pod 生命周期钩子实现了应用程序Pod的正常终止，从而减轻了由于 Pod 未处理完已存请求而直接关机而导致的停机时间。但是，我们还了解到，在启动关闭序列后，Pod 会拒绝为新到来的流量提供服务，但实际情况是 Pod 仍然可能会继续接收到新流量。这意味着最终客户端可能会收到错误消息，因为它们的请求被路由到了不再能为流量提供服务的Pod。理想情况下，我们希望 Pod 在启动关闭后立即停止接收流量。为了减轻这种情况，我们必须首先了解为什么会发生Pod开始关闭时仍然会接收到新流量这个问题。
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。。。
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。
按照微软通常的架构，整体的服务平台基于Active Directory（活动目录）域服务，Hyper-V群集与微软私有云也不例外，在部署超融合Hyper-V群集之前，我们需要先部署ActiveDirectory，关于ActiveDirectory的详细概述我们不做过多介绍，大家可以去Technet或微软Docs查看相关资料，在生产项目中，我们建议至少使用一台物理服务器部署活动目录主域控，如果没有专门的服务器部署ActiveDirectory，我们可以采取将ActiveDirectory域控制器部署在Hyper-V本地的方式，在部署群集之前，先安装Hyper-V角色，安装两台活动目录虚拟机，将其存放在服务器本地磁盘中，活动目录部署完毕后，再开始构建Hyper-V超融合群集。 本次测试活动目录的域名为mscloud.local,其他详细信息参见https://blog.51cto.com/superdream/2145085 测试架构描述 步骤操作
在前两篇文章中，我们研究了如何在 Kubernetes 上托管专用游戏服务器，并测量和限制其内存和 CPU 资源。在本期中，我们将探讨如何利用上一篇文章中的 CPU 信息来确定何时需要扩展Kubernetes 集群，因为随着玩家人数的增加，我们已经没有足够的空间来容纳更多的游戏服务器。
当前，云原生生态已经成为全球各大厂商以及企业尤其是互联网企业技术选型、场景推广的一个重要参考标准。云原生所代表的技术已经逐渐成为大家的共识，从一个虚无缥缈的概念逐渐演化成众多参与者的下一个技术战略储备。自然而言，承载业务需求的应用架构就会提及到微服务生态体系，以及其中最重要的分布式协作模式——“Service Discovery”，即：服务发现。
创建、删除 Pod 是 K8s 中最常见的任务之一。本文介绍了 Pod 在响应创建、删除请求时发生的内部流程，还讨论了如何在 Pod 启动或关闭时防止断开连接，以及如何正常关闭长时间运行的任务。
【视频教程在文章底部】，本文讲解Windows服务器集群的网络负载平衡NLB的作用，以及在.NET开发框架的架构设计中，如何应用NLB与ARR，使用它们各有什么优点。
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。
Kubernetes的设计使得单个Kubernetes集群可以跨多个故障区域multiple failure zones运行，通常这些区域（zones ）位于称为区域（region）的逻辑分组中。主要的云提供商将一个区域定义为一组故障区域 failure zones（也称为可用性区域availability zones），这些区域提供一组一致的功能：在一个区域内，每个区域提供相同的api和服务。
共享存储是使用传统方式建立的，即创建共享的虚拟磁盘，然后写multi-writer。经查询如下参考文档：
从2008R2到2012R2 2016 再到即将发布的2019，仿佛就在弹指一瞬间，在这个演变过程中很多技术都发生了变化，有很多新鲜的场景涌现出来，很多好的技术在演变过程中国内没有人提到，尤为可惜，今天老王来为大家补遗一个群集存储池的技术场景
编辑手记：RAC是Oracle最重要的高可用架构之一，具有扩展性良好、实现负载均衡等多维度的优势，Oracle RAC提供了相应的集群软件和存储管理软件，今天我们一起来学习在12.2中，Oracle在RAC集群资源的管理上有哪些重要的更新。 注：文章内容来自官方文档翻译。若需要了解更多，请查阅官方文档。 1 Oracle Flex ASM Disk Group Quota Management（Oracle 弹性 ASM磁盘组配额管理） Oracle 弹性 ASM磁盘组提供了一组强大的功能，可以增加在使用A
分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。
愈发复杂的应用程序正在依靠微服务来保持可扩展性和提升效率。Kubernetes为微服务提供了完美的环境，并能够让其与Kubernetes的工具组件和功能兼容。当应用程序的每个部分放置在一个容器中，整个系统就会更具可伸缩性。
1、简单了解集群的工作原理和基础概念，名词解释。 2、安装etcd集群：etcd分布式键值存储系统，用于保持集群状态，比如Pod、Service等对象信息。 3、安装k8s集群，简单了解集群的如何工作。 4、搭建集群网络：基础网络搞好，后面才能顺利部署各种资源。 5、学习k8s的安全、Secrets，ssl认证。如果安全认证没有搞好，创建pod和service都会报各种错误。 6、然后我们深入学习pod和service。 7、深入学习集群工作原理分析，从基础到深度,才能学的扎实。 8、有了pod和service，就需要知道如果发现，学习coreDNS 9、开始部署一些有状态的服务 10、案例实践
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。
公有 PaaS 平台并没有达成共识，没有统一应用的 PaaS 服务 API，因此不便于应用在各平台之间移植。谷歌、亚马逊与微软三大巨头在 PaaS 领域分庭对立，在强大的技术实力与基础资源的支撑下，构建了与自身文化相对应的公有云 PaaS 平台。相对于三大巨头，于2007 年起家的 Heroku，正是由于看到了大平台厂商对应用代码的“侵入性”，以及对开发人员的“绑架”，因而独辟蹊径地开发了一套可移植的 PaaS 平台。
OAM 的全称为开放应用模型（Open Application Model），由阿里巴巴宣布联合微软共同推出。
在mailboxserver上配置两块网卡，下图是复制网络网卡的配置，只是两台mailbox server通信
翻译自 GitOps as an Evolution of Kubernetes 。
基于不同的业务场景中，我们该如何在 Kubernetes 生态集群中规划我们应用程序接口的访问策略呢？
在现行的许多网络应用中，有时一台服务器往往不能满足客户端的要求，此时只能通过增加服务器来解决问题。 那么，有没有一个办法或者技术来解决此类问题呢？使用Windows 2000或Windows Server 2003中的网络负载平衡群集就可以(本文将介绍Windows Server 2003中的网络负载平衡技术的实现方法)。 一、网络负载平衡的优点 1.网络负载平衡允许你将传入的请求传播到最多达32台的服务器上，即可以使用最多32台服务器共同分担对外的网络请求服务。网络负载平衡技术保
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（简称k8s）是一种用于在一组主机上运行和协同容器化应用程序的管理平台，皆在提供高可用、高扩展性和可预测性的方式来管理容器应用的生命周期。通过k8s，用户可以定义程序运行方式、部署升级策略、动态伸缩容，使得用户以一种更灵活可靠的方式来管理应用程序。
Controller Manager是Kubernetes的一个控制器管理器组件，它是运行在Master节点上的主要控制器，负责管理和运行各种控制器。它内部包含了一组核心控制器，这些控制器负责监视Kubernetes集群的资源状态，并相应地执行创建、更新和删除操作来维持期望的集群状态。
这是本书第一章的内容，浅显易懂，把常见的套路组合了一下，没有具体的技术细节，过一遍也没什么负担。
MySQL上在线执行DDL语句（create table、alter table、create index、grant ...）一直是个令人头疼的操作。一方面大表上的DDL语句需要执行很长时间，这是因为MySQL的实现，它需要复制一遍表的数据。另一方面在高并发访问的表上执行DDL期间会阻塞其上所有DML（insert、update、delete）语句的执行，直到DDL语句执行完。不但如此，高并发大表上的在线DDL还极易产生经典的“Waiting for table metadata lock”等待。
在研究 Prometheus 时，了解到它的本地存储存在的一些缺陷，以及 ClickHouse 的适用场景和优势。而业内也确实存在 Prometheus 存储方案采用 ClickHouse 的情况，所以对这点做了一个简单的调研。k8s 基于监控的自动扩容，目前了解到的方案主要是基于 Prometheus，所以深入了解 k8s 架构和 Prometheus 的相关技术与方案是目前在进行中的技术储备。
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