如果你正在运行 Kubernetes,你可能正在使用,或者准备使用动态供给的块存储卷,而首当其冲的问题就是为集群选择合适的存储技术。这个事情并不能用一个简单的测试来做出简单的回答,告诉你目前市面上最好的技术是什么。存储技术的选择过程中,集群上运行的负载类型是一个重要的输入。对于裸金属集群来说,需要根据实际用例进行选择,并集成到自己的硬件之中。公有云中的托管 K8s,例如 AKS、EKS 或者 GKE,都具有开箱可用的块存储能力,然而这也不见得就是最好的选择。有很多因素需要考虑,比如说公有云的 StorageClass 的故障转移时间太长。例如在 一个针对 AWS EBS 的故障测试中,加载了卷的 Pod 用了超过五分钟才成功的在另一个节点上启动。Portworx 或者 OpenEBS 这样的云原生存储产品,正在尝试解决这类问题。
断断续续,感觉这个系列又要半途而废了。趁着假期,赶紧再更一篇,介绍下如何将eShopOnContainers部署到K8S上,进而实现大家常说的微服务上云。
https://blog.fleeto.us/post/kubernetes-storage-performance-comparison/
https://juejin.im/post/5c98b1785188252d665f57be#heading-0
大图 了解 Calico 支持的不同网络选项,以便您可以根据需要选择最佳选项。 价值 Calico 灵活的模块化架构支持广泛的部署选项,因此您可以选择适合您特定环境和需求的最佳网络方法。这包括使用各种 CNI 和 IPAM 插件以及底层网络类型以非覆盖或覆盖模式运行的能力,无论是否使用 BGP。 概念 如果您想全面了解可供您选择的网络,我们建议您确保熟悉并理解以下概念。如果您想跳过学习并直接获得选择和建议,您可以跳到网络选项。 Kubernetes 网络基础知识 Kubernetes 网络模型定义
Kubernetes 已经改变了微服务的世界,Azure 通过其 Azure Kubernetes 服务使 Kubernetes 编排变得轻而易举,在本分步教程中,我将向您展示如何在 Azure 上创建您的第一个 Kubernetes 集群。
1.如果是不需额外数据依赖或者状态维护的部署,或者replicas是1,优先考虑使用Deployment;
Docker DevOps 入门手册 零、前言 一、映像和容器 二、应用容器管理 三、编排和交付 DevOps 2.5 工具包 零、前言 一、根据资源使用情况自动缩放部署和状态集 二、自动缩放 Kubernetes 集群的节点 三、收集和查询指标并发送警报 四、调试通过指标和警报发现的问题 五、使用自定义指标扩展HorizontalPodAutoscaler 六、可视化指标和警报 七、收集和查询日志 八、我们做了什么? Docker AWS 教程 零、前言 一、容器和 Docker 基础 二、使用 D
对于选择容器管理解决方案的组织来说,了解给定的解决方案以及提供该解决方案的供应商是很重要的。这是因为每个容器管理提供商的产品都提供了各种功能和工具,这些功能和工具在确定其容器管理解决方案的性质方面发挥着关键作用。
上一篇文章讲解了如何使用Azure DevOps持续部署应用到Azure Kubernetes上。但是部署是否成功?会不会遇到什么问题?项目运行中是否会出现问题?我们该怎么样查看这些问题,并且对问题进行针对性解决?这就是今天要讲的。
使用helm方式安装vector,这里只安装Agent,Agent主要负责收集kubernetes集群节点上的所有日志。
安全,无论是基于传统的单体服务模型还是当下流行的云原生微服务模型,其自始至终是一个关注度较高的话题。诚然,安全性是一个广泛的概念,但本文更多地将聚焦在微服务架构体系,深入到一个至为关键的层面,即“服务间的交互安全“。
随着更多的组织开始拥抱云原生技术,Kubernetes已成为容器编排领域的行业标准。向 Kubernetes转变的这股潮流,很大程度上简化了容器化应用程序的部署、扩展和管理,并实现了自动化,为传统的单体式系统提供了胜于传统管理协议的众多优势。
在 Urb-it 这家公司的早期发展阶段(那时候我还没来),公司决定使用 Kubernetes 作为我们云原生战略的基石。这一决定的背后,公司所考虑的一方面是以 K8s 应对快速增长的预期,另一方面是利用它的容器编排功能为我们的应用程序带来更加动态、弹性和高效的环境。除此之外,Kubernetes 非常适合我们的微服务架构。
本文主要实现将AKS cluster上某个pod的日志转发汇总到ACH Hub端,并在ACM Hub端定义相应的alert rule,如果在Hub端检测到相应错误日志,触发alert,用户能及时知道远端AKS集群某个服务出现问题。
Kubestriker是一款针对Kubernetes的快速安全审计工具,Kubestriker可以对Kubernetes的infra容器执行大量深入检测,以帮助研究人员识别其中存在的安全错误配置以及其他安全问题。这些安全问题可能是工程师或开发人员在使用Kubernetes会遇到的,尤其是在大规模生成环境之中,一个小小的安全问题可能会带来严重的安全风险。
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。
在添加节点之前,您需要准备一台新的服务器或虚拟机,并确保它满足Kubernetes节点的要求。具体来说,节点需要运行支持Kubernetes的操作系统(例如Ubuntu、CentOS等),并配置好网络、防火墙等基本环境。
Kubernetes 是为运行分布式集群而建立的,分布式系统的本质使得网络成为 Kubernetes 的核心和必要组成部分,了解 Kubernetes 网络模型可以使你能够正确运行、监控和排查应用程序故障。
在 City Storage Systems,我们的核心基础设施团队驾驭着管理 100 多个多租户 Kubernetes 集群的复杂性,每个集群每天托管数万个活动 Pod。我们的整个软件堆栈在 Kubernetes 上运行,从关键任务微服务到有状态数据库和可观测性解决方案。
为什么要监视多个Kubernetes集群,主要有两个原因。在第一个使用场景中,您拥有集群,每个开发阶段(如开发、阶段化和生产)都有一个集群。另一种情况是运行托管服务,或有运行工作负载的客户机,这些工作负载需要对可靠性进行监控,或作为运行服务的一部分进行使用。
众所周知,很多安全问题是爆发在内部的,因此有了零信任的说法。内网能够比较容易地接触在成功接触集群之后,仅仅通过对 HostPath 的使用,就有机会对集群和运行其上的工作负载进行窥探,甚至进行写入操作。
k8s网络模型设计基础原则:每个Pod都拥有一个独立的 IP地址,而且 假定所有 Pod 都在一个可以直接连通的、扁平的网络空间中 。 所以不管它们是否运行在同 一 个 Node (宿主机)中,都要求它们可以直接通过对方的 IP 进行访问。设计这个原则的原因 是,用户不需要额外考虑如何建立 Pod 之间的连接,也不需要考虑将容器端口映射到主机端口等问题。
人工智能未来关注的核心在于数据和机器学习,并不是靠规则、意向或者代码构建的强大会话接口。
通过Rancher Kubernetes Engine运行高可用 PostgreSQL
嗨,在当今动态的环境中,在 450 多家经过 Kubernetes 认证的服务提供商和众多经过 Kubernetes 认证的发行版中进行导航可能是一项艰巨的挑战。本博客旨在通过展示精心整理的2023 年最常用和最流行的 Kubernetes 工具列表来简化此过程。
Longhorn 1.3.0 版本引入了许多增强、改进和错误修复,如下所述,包括稳定性、性能、可用性、监控、安全性等。
尽管微服务环境提供可移植性,允许更快更频繁的部署周期,甚至还能让组织创建关注于特定领域的团队,但这也伴随着对于流量管理、安全以及可观测性等需求的增长。在整个生态系统中,针对这些需求的服务网格模式的实现方法不计其数。微软一直活跃在 Service Mesh Interface (https://smi-spec.io/) (SMI) 社区中,协助定义一组标准可移植的 API 规范,能够实现横跨在不同服务网格之上的通用服务网格功能。供应商可以应用 SMI 来确保生态系统工具能够在不同的网格上工作,同时也允许客户选择网格提供方。 今天我们很高兴推出一个新的开源项目--Open Service Mesh (https://openservicemesh.io/) (OSM) ,一个运行于 Kubernetes 上的轻量的、可扩展的服务网格。OSM 能够让使用者在高度动态化的微服务环境中对服务到服务间的通信做到一致地管理、保护和观测。我们希望 OSM 能成为一个社区主导的项目,这将促进 SMI 在新的和现有的 API 上的协作。我们打算让 OSM 成为开放治理,这样能够轻松的与社区进行协作。因此我们已经提交了一份提议,来启动将 OSM 捐赠给云原生计算基金会(https://cncf.io/) (CNCF) 的进程。 我们要让 Kubernetes 运维人员们能够毫不费力的安装、维护和运行 OSM;与此同时,也要让 OSM 足够简单,让整个社区都能够理解并做出贡献。 这些目标根植于客户需求之中,也将我们引向三个基本的设计准则。首先,OSM 提供一个与SMI规范兼容的控制平面,以此来保留用户的选择。其次,我们使用 Envoy 作为数据平面,因为 Envoy 具有很强的社区动力。最后,OSM 背后最重要的理念是“非陡峭(no cliffs)”设计,能够让 OSM 足够灵活,在简单或复杂的场景下都可以直接使用 SMI 和编写 Envoy xDS API 来处理。
作者:Daniel Bryant,Datawire产品架构师;Flynn,Datawire Ambassador首席开发者;Richard Li,Datawire首席执行官兼联合创始人
早期服务器集中于腾讯云,开始是传统网络。后面是自定义的私有网络vpc.当然了vpc中还有容器网络,容器的网络方案使用了默认的Global Router,并没有使用VPC-CNI的容器网络与云主机网络在同一个 VPC 内的方案(腾讯云官方文档还有了Cilium-Overlay 的方案,恩还有个测试环境的k8s集群是kubeadm自建的集群网络插件用的cilum).今年45月份有些新业务又跑在了某云上面,集群环境直接用了某云的ACK PRO。网络插件使用了Flannel ,也没有使用某云的Terway。现在的需求就是要把两个网络打通!
Kubernetes是一种用于管理容器化应用程序的自动化系统,它为开发人员提供了多种好处。它通过在现有 pod 崩溃时自动创建新 pod 来消除应用程序停机时间,并且它允许团队轻松扩展应用程序以适应流量的增加或减少。由于这些和其他功能,许多组织正在将其现有应用程序迁移到 Kubernetes。
Milvus 作为一款针对海量特征向量的相似度搜索引擎,在单台服务器上就可以处理十亿级数据规模。而对于百亿或者千亿级数据,则需要具有水平扩展能力的 Milvus 集群来满足对海量向量数据的高性能检索需求。
Kubernetes 网络使您能够在 k8s 网络内配置通信。它基于扁平网络结构,无需在主机和容器之间映射端口。 Kubernetes 网络支持容器化组件之间的通信。这种网络模型的主要优点是不需要在主机和容器之间映射端口。然而,配置 Kubernetes 网络模型并不是一件容易的事。在本文中,您将了解什么是 Kubernetes 网络,探索常见的实现,并发现关键的 Kubernetes 网络变化。 什么是 Kubernetes 网络? Kubernetes (k8s) 是一个开源容器编排平台。您可以使用
https://devopscube.com/kubernetes-logging-tutorial/
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Lens 是一款开源的 Kuernetes 的IDE,可使用它管理多集群的资源,包括namespace,deployment,services,pod。 官方提供各个平台的安装包下载。
Chaos Mesh 是云原生计算基金会 (CNCF) 托管的项目。它是一个云原生混沌工程平台,可在 Kubernetes 环境中编排混沌。在当前阶段,它具有以下组件:
客座文章作者:Gianluca Arbezzano,Equinix Metal 软件工程师,CNCF 大使;Alex Palesandro,都灵理工学院研究助理
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
云进入以「应用为中心」的云原生阶段,Operator 模式的出现,为 Kubernetes 中的自动化任务创建配置与管理提供了一套行之有效的标准规范。针对大规模分布式物联网 MQTT 消息服务器 EMQX 全生命期管理的自动化管理工具 EMQX Kubernetes Operator(本文中简称 EMQX Operator)应运而生。
李国宝:边缘计算k8s集群SuperEdge初体验zhuanlan.zhihu.com
大量报告不断表明,今天的企业将混合和多云作为其首选的IT基础设施部署模式。根据IDG的一项调查,超过一半(55%)的组织目前使用多个公有云,21%的组织说他们使用三个或更多的公有云。
4.2、Internet-To-Pod(LoadBalancer -- Layer4)
OpenAI已经将Kubernetes集群规模扩展至7500个节点,为大型神经网络模型(如GPT-3,CLIP和DALL·E)及小型实验性研究提供了可扩展的基础架构。很少将单个Kubernetes集群扩展到如此规模,为此进行了一些必要的改进,但好处是单一的基础架构使我们的机器学习研究团队可以在不修改代码的前提下,快速扩展以缩短实验时间、加速研发进度。
我们已经将 Kubernetes 集群扩展到了7500个节点,该集群主要是为 GPT-3、CLIP 和 DALL·E 等大型模型提供可扩展的基础设施,同时也为神经语言模型的缩放定律等快速的小规模迭代研究提供基础支持。将单个 Kubernetes 集群扩展到这种规模是很少见的,因而需要特别小心,但好处是一个简单的基础设施,使我们的机器学习研究团队能够更快地迁移和扩展,而不需要更改他们的代码。
Self-Hosted 的 GitLab 中可以集成 Kubernetes,但是官方只提供了 Amazon AWS 和 Google Cloud 的一键部署按钮,没有提供 Microsoft Azure 的一键集成。
在我们之前的文章多集群Kubernetes的架构设计,我们概述了构建一个简单但有弹性的Kubernetes多集群方法的三个要求:支持分层网络、保持集群状态的独立性、不引入共享控制平面。
性能分析是分析应用程序性能以改善代码段性能的行为。可视化配置文件并快速识别性能问题的最流行方法之一是生成 “火焰图”。例如下图
最初于2018年11月17日在Medium发布。自此以来,该帖子已更新,可以使用最新版本的JHipster(6.3.0)和Istio(1.3.0)。
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