Helm 是 Kubernetes 的软件包管理工具。包管理器类似 Ubuntu 中使用的apt、Centos中使用的yum 或者Python中的 pip 一样,能快速查找、下载和安装软件包。通常每个包称为一个Chart,一个Chart是一个目录(一般情况下会将目录进行打包压缩,形成name-version.tgz格式的单一文件,方便传输和存储)。
作为全球领先的开源分布式 MQTT Broker,EMQX 在 5.0 版本中引入了 MQTT over QUIC,将 MQTT 协议的优势与 QUIC 的特性相结合。通过充分利用 QUIC 协议低连接开销和多路复用的特点,MQTT over QUIC 为弱网络环境和不规则网络中的用户提供了一种非常有前景的解决方案。它能够应对诸如在山区或隧道等恶劣环境中运行的网联车辆等物联网场景中的连接中断和连接建立缓慢等问题。云原生技术的发展,让越来越多的用户选择在 Kubernetes 上部署 EMQX 集群,享受快速创建和便捷管理的优势。本文将介绍如何在 Kubernetes 上部署 EMQX 集群并开启 MQTT over QUIC 功能。
Kubernetes如今已成为包括谷歌、Shopify、Slack在内世界上一些规模最大的运营商所采用的关键技术。Kubernetes使企业能够以以前无法实现的方式利用云计算技术,并且也能够对大数据执行相同的操作。
Helm 是 Kubernetes 的包管理器。包管理器类似于我们在 Ubuntu 中使用的apt、Centos中使用的yum 或者Python中的 pip 一样,能快速查找、下载和安装软件包。Helm 由客户端组件 helm 和服务端组件 Tiller 组成, 能够将一组K8S资源打包统一管理, 是查找、共享和使用为Kubernetes构建的软件的最佳方式。
在现代云原生应用部署和管理中,Helm 和 Helmfile 作为 Kubernetes 的包管理工具,扮演着至关重要的角色。为了提升部署效率和应用的可维护性,我们提出了 App 通用 Chart 包设计方案。本文将详细解释设计原则、设计目标以及如何使用我们的通用 Chart 包来简化应用部署流程。
本文阐述如何解决 Kubernetes 中与 CPU 限制相关的 Java 应用启动缓慢的问题。使用一个新的 Kubernetes 功能,称为“In-place Pod Vertical Scaling”。它允许调整分配给容器的资源(CPU 或内存)大小,而无需重新启动 Pod。 这个新功能从 Kubernetes 1.27 版本开始就可以使用。然而,由于是 alpha 功能,必须明确激活启用。
K8ssandra 是 Apache Cassandra®在 Kubernetes 上的一个发行版,由多个开源组件构建而成。从一开始直到最近的 K8ssandra 1.3 版本,K8ssandra 一直使用 Helm 图表进行安装和管理。虽然该项目的某些组件使用了 Kubernetes Operators——包括 Cassandra(cass-operator)和 Medusa(medusa-operator),但还没有一个 Operator 对所有组件进行整体管理。
对于部署在K8S上的Kafka来说,Prometheus+Grafana是常用的监控方案,今天就来实战通过Prometheus+Grafana监控K8S环境的Kafka;
让我们在 Kubernetes 上创建一个CI/CD(持续集成和持续部署)解决方案,使用 Jenkins 作为构建工具,并使用 Traefik 作为用于灵活应用程序部署和路由的入口。
Kubernetes确实很受欢迎,但是很难上手,而且传统开发中有很多实践都无法转化为云原生开发。在本文中,我们研究了10个关于Kubernetes部署的反模式。
Helm是Deis开发的一个用于 Kubernetes 应用包[软件包]管理工具,主要用来管理 Charts。有点类似于 Ubuntu 中的 APT 或 CentOS 中的 YUM。 对于应用发布者而言,可以通过 Helm 打包应用、管理应用依赖关系、管理应用版本并发布应用到软件仓库。
Helm已成为Kubernetes生态系统的重要组成部分。通过使用 Helm,可以简化创建和部署Kubernetes资源的过程。在本文中,我们将介绍 Helm 的基本组件、架构以及使用 Helm 的好处。
Spinnaker 是一种持续交付平台,最初由 Netflix 开发,用于快速、可靠地发布软件更改。Spinnaker 使开发人员可以更轻松地专注于编写代码,而无需担心底层的云基础设施。它与 Jenkins 以及其他流行的构建工具无缝集成。
客座文章最初由Eficode Praqma云基础设施和DevOps顾问Michael Vittrup Larsen在Eficode Praqma上发表。
如果你应用程序中使用的是关系型数据库,随着时间的推移你的数据库结构必然或多或少会有一些变化。在部署你新版本的应用之前,必须确保数据库的结构是最新的,本文不是关于如何生成和管理 schema 迁移的,而是如何将其作为 Kubernetes 上应用部署过程的一部分来完成迁移。
当提到 Helm 时,我们常常会做这样的类比:Helm 之于 Kubernetes,就像 apt 之基于 debian 的系统,yum 或 rpm 之于基于 Red Hat 的系统一样。除了包管理之外,Helm 还内置了配置管理的许多内容。
使用 Helm 多年来,这五个缺点总是让我困扰。从 CRD 更新到多命名空间部署。
Kubernetes(k8s)是一个基于容器技术的分布式架构领先方案。它在Docker技术的基础上,为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,提高了大规模容器集群管理的便捷性。
Helm 是 Kubernetes 的包管理器。包管理器类似于我们在 Ubuntu 中使用的apt、Centos中使用的yum 或者Python中的 pip 一样,能快速查找、下载和安装、升级软件包。Helm 由客户端组件 helm 和服务端组件 Tiller 组成, 能够将一组K8S资源打包统一管理, 是查找、共享和使用为Kubernetes构建的软件的最佳方式。
在 DevOps 生态系统中,拥有出色的 DevOps 工具来减轻人为操作非常重要。每个 DevOps 阶段都可以使用大量的 DevOps 工具。
当今的 Kubernetes 炙手可热,用户们寻求更多的方式和流程来进行 Kubernetes 集群上的应用部署。kubectl 已经成为底层工具,用户需要更易用的流程。Draft、Gitkube、Helm、Ksonnet、MetaParticle 以及 Skaffold 都是用来帮助开发人员在 Kubernetes 上进行应用构建和部署的工具。
前面我们了解了 Dapr 可观测性中的分布式追踪部分的支持,本文我们将来介绍下指标和日志这方面的支持。
我会花两节课的时间,给你介绍一下最近几年容器封装的两种主流思路,你可以从中理解容器“以应用为中心的封装”这个理念在不同阶段的内涵变化,这也是对“应用”这个概念的不断扩展升华的过程。
https://nirmata.com/2020/06/04/why-do-devops-engineers-love-helm/
实际生产环境中,为了稳定和高可用(晚上睡觉踏实),我们并不会把mysql装在k8s集群中,一般是用阿里云的RDS或者自己在高性能机器上搭建mysql。
Helm 是 Kubernetes 的软件包管理工具。本文需要读者对 Docker、Kubernetes 等相关知识有一定的了解。 本文将介绍 Helm 中的相关概念和基本工作原理,并通过一些简单的示例来演示如何使用Helm来安装、升级、回滚一个 Kubernetes 应用。
Helm是Kubernetes的最受欢迎的软件包管理工具。它允许DevOps团队对Kubernetes应用程序进行版本控制,分发和管理。尽管可以使用标准的kubectl命令和Kubernetes清单YAML文件,但是当组织从事微服务体系结构时-数百个容器相互交互-这就需要对Kubernetes清单进行版本化和管理。
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。
无论你喜欢与否,你都不得不承认Helm是管理Kubernetes应用程序独一无二的工具,你甚至可以通过不同的方式使用它。
作为 AI 时代的 DevOps,MLOPS 助力于加速企业从数字化转型到大数据转型再到智能化转型的产业升级进程,为企业沉淀行业特有的 AI 模型、AI 应用提供工具链保证。随着 Kubernetes 的应用爆发,企业也积极投身建设基于 Kubernetes 的 AI 平台,充分利用 K8s 生态提供的资源管理、应用编排、运维监控能力。
利用 Init 容器、持续部署流水线、带 Kubernetes Job 的独立 Helm Chart 和自定义开发的 SQL 脚本执行器进行数据库迁移。
最早听说到这个消息时,我还是很疑惑的,Fleet 不是 CoreOS 早已经停止维护的一个项目吗?怎么又和 Rancher Labs 扯上了关系?
Minikube是一个工具,可以在本地快速运行一个单点的Kubernetes,尝试Kubernetes或日常开发的用户使用。不能用于生产环境。
将机器学习(ML)模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开,这些微服务从 Docker 容器中托管,例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型,这些模型可以提供对新数据的预测。然后,可以将它们部署到云环境中,以处理维护连续可用性所需的所有事情,例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
Helm从入门到实践
如上述定义所示,Chart.yaml用于提供Charts相关的元数据定义,比如名称、版本,属于必备文件。主要字段如下所示:
首先需要创建一个 Kubernetes 集群。你可以使用各种 Kubernetes 集群管理工具,例如 kubeadm、kops 或者其他云服务提供商的 Kubernetes 服务(例如 GKE、EKS 或者 AKS)来创建集群。
PS:安装helm,使用了很多种方式了,感觉这种是最稳的,分享给大家,这里就简单的介绍了helm的几个命令:创建,删除,查看,打包,更多的命令还是查看helm的官方文档吧,下次继续说说helm的基本使用。
Kubernetes 已成为领先的容器编排平台,使组织能够大规模构建、部署和管理容器化应用程序。借助 Kubernetes您可以简化部署流程、优化资源利用率并确保应用程序的高可用性。然而,为了充分利用 Kubernetes,从头开始有效地设计应用程序至关重要。
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:
儿童节期间,拖拉了一个多月的 Istio 0.8 正式发布了,这可能是 Istio 1.0 之前的最后一个 LTS 版本,意义重大。
LF Edge eKuiper 是轻量级物联网数据分析和流处理软件,通常在边缘端运行。它提供了一个管理仪表板(https://github.com/lf-edge/ekuiper/blob/master/docs/zh_CN/manager-ui/overview.md)来管理一个或多个 eKuiper 实例。通常,仪表板部署在云节点中,用于管理跨多个边缘节点的 eKuiper 实例。
Kubernetes(k8s)是一个基于容器技术的分布式架构领先方案,为容器化应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,提高了大规模容器集群管理的便捷性。近些年来,Kubernetes迅速成为了容器编排的事实上的开源标准,能够实现应用程序部署流程的标准化和重用,提高了开发人员的生产力,并加快了云原生应用程序的采用。
作者 | Eric Fossas 译者 | 刘雅梦 策划 | Tina 在生产中使用了 Istio 近两年之后,我们要和它说再见了。 服务网络大战正在肆虐。现在我把票投给了 Linkerd。 服务网格提供了微服务之间的流量监控,包括服务通信的映射和在它们之间生成的 HTTP 状态码。通过添加服务网格,你可以在服务间添加 mTLS,或者换句话说,可以在服务间添加加密的 HTTP 通信。 在我看来,这两个工具几乎对所有人都很有用。许多服务网格都提供了诸如流量分割、重试、超时等高级功能。我很少相信这些功能是有用的
自Google Anthos推出以来在混合云领域受到极大关注,作为Google进入ToB混合云市场的战略级产品,Anthos集成了如GKE (Google Kubernetes Engine)、GKE On-Prem、Istio on GKE等……引起业界的关注。可以说这又是Google又一大利器。那么混合云作为企业数字化转型的重要基础设施建设,既留了核心数据,降低了迁移风险,又能在原来资源的基础上增加公共云的弹性,一举多得,成为当前云计算发展的热门话题。而作为数字化转型的另外一个风向标DevOps如何与当前的混合云发展进行协作,带向企业进入云原生时代,将会成日今后数字化建设的一个重要主题。
我们从 2017 年开始基于 1.9.4 版本构建第一个 Kubernetes 集群。我们有两个集群,一个集群在裸机的 RHEL 虚拟机上运行,另一个集群在 AWS EC2 上运行。
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