云原生周刊:Istio 1.20.0 发布 | 2023.11.20
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DevPod
DevPod 是一款纯客户端工具,可在任何后端基于 devcontainer.json 创建可重现的开发人员环境。每个开发者环境都在一个容器中运行,并通过 devcontainer.json 进行指定。通过 DevPod 提供商,这些环境可以在任何后端创建,如本地计算机、Kubernetes 集群、任何可访问的远程机器或云中的虚拟机。
Gemini
Gemini 是用于管理卷快照的 Kubernetes CRD 和 operator。可以定期为 PersistentVolumes 上的数据创建快照,清空旧快照,并以最少的停机时间恢复快照。
MTKPI
MTKPI - 多工具 Kubernetes 渗透测试镜像。该 docker 映像包含 Kubernetes 渗透测试所需的所有最常用工具。
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Kubernetes 的 5 个最佳告警和监控工具
这篇文章介绍了针对 Kubernetes 的前五个告警和监控工具。文章指出,Kubernetes 作为容器运行应用程序的首选选择,具有可伸缩性、灵活性和弹性等优势。然而,管理和监控 Kubernetes 可能会相当困难。因此,对于保证应用程序平稳可靠运行的关键是监控和告警。监控和告警是有效运营 Kubernetes 集群的实践方法,它们使您能够收集集群、节点、Pod、容器、服务和应用程序的指标、日志和跟踪数据,并使用仪表板、图表和表格对数据进行可视化和分析。通过规则、阈值和通知对异常、错误、故障和 SLA 违规进行告警,并通过调查根本原因、解决问题或升级到适当的团队来采取行动。
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云原生动态
Kubescape 3.0 发布
Kubescape 是 CNCF Kubernetes 安全姿态管理工具的下一代,日前发布了 v3.0。
Kubescape 3.0 新增以下功能:
- 将合规性和容器扫描结果存储为 Kubernetes 集群内的资源
- 通过命令行界面扫描容器镜像的漏洞
- 报告集群中所有镜像的漏洞情况
- 全新的概览安全扫描,帮助你为集群安全设置基线
- 突出显示高风险工作负载:那些如果受到损害可能造成最大危害的工作负载
- 改进的显示输出
- 新的基于能力的 Helm chart
- 每个工作负载、命名空间和集群的 Prometheus 指标
- 通过 Prometheus Alertmanager 进行告警
- 将数据发送到集群外的托管服务
OpenCost 宣布与 Microsoft AKS 成本分析工具集成
OpenCost 正在与 Microsoft 的新 Azure Kubernetes Service(AKS)成本分析工具集成,以实现使用度量收集。Microsoft Azure 的客户现在可以根据 Kubernetes 特定的结构,原生地了解成本分配的可见性。
AKS 成本分析是针对标准和高级 AKS 群集的附加组件,向客户提供免费的服务。它直接在 Azure 门户中提供成本分配报告。AKS 客户现在可以轻松地可视化其 Kubernetes 成本分配,作为进一步优化和异常检测的基础。
Istio 1.20.0 发布
Istio 1.20.0 发布,这是 2023 年最后一个 Istio 版本,以下是该版本主要变化:
- 网关 API
- 改进的外部名称服务支持
- 一致的 Envoy 过滤器排序
- 对网络 WasmPlugin 的扩展支持
- TCP 元数据交换增强
- 插入根证书轮换
- 流量镜像现在支持多个目标
- ...
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【2023云栖】陈守元:阿里云开源大数据产品年度发布
本文根据 2023 云栖大会演讲实录整理而成,演讲信息如下: 演讲人:陈守元 | 阿里云计算平台事业部开源大数据产品总监 演讲主题:阿里云开源大数据产品年度发布 随着云计算的不断发展,未来数据处理和应用的趋势将围绕Cloud Native、Severless和Data+AI展开。其中,云原生架构已成为主流趋势,因为它可以提高数据处理和应用程序的可伸缩性和灵活性,支持大规模部署和更快的响应时间。同时,Serverless作为一种新型计算模式,可以提高处理效率、降低运营成本并减少资源浪费,其独特的特点使得其成为处理大规模数据的理想选择。此外,Data与AI融合正在快速发展,不断提高智能化和自动化程度,同时需要高质量的数据来支撑算法的准确性和有效性。 EMR:面向下一代湖仓和全面Serverless化 下面进入产品发布环节,我们将围绕上面三个点做哪些事情、有哪些发布更好地服务用户上云来讲述我们产品的重点发布。 首先,我们来看EMR。EMR 是一个云原生开源大数据平台系统。对于 EMR 而言,线下IDC 大量基于开源 Hadoop生态构建的线下用户搬站上云第一站就会选择EMR,因为改造代价特别...
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TDengine Contributor 钟宇讲述 TSZ 压缩算法优化背后的故事
TSZ 压缩算法是TDengine提供的一种可选压缩算法,专门用于浮点数据类型。它具有出色的压缩性能,能够在有损和无损状态下都提供更高的压缩率,甚至比默认压缩算法高出一倍,满足更高的数据存储需求。利用数据预测技术,TSZ 压缩算法更适合处理有规律变化的数据,如时序数据。但需要注意的是,由于其高效的压缩方法,TSZ 压缩可能需要更多的时间来执行,因此在 CPU 资源充裕且存储空间有限的情况下使用效果更佳。 最近,我们就有一条关于“TSZ 压缩算法”的“新闻”要和大家分享。 不久前,我们收到了这样一条消息,消息发送者是来自华中科技大学,武汉光电国家研究中心的硕士研究生钟宇。在该消息中,他表示在他们近期的一篇名为《ADT-FSE:A New Encoder for SZ》的学术论文中,针对 TDengine TSZ 压缩算法进行了相关改进。随后钟宇将这部分开源代码分享在了 TDengine 的 Github 社区上,成为了 TDengine 开源社区的又一名贡献者。 为了让更多富有开源精神、关注 TDengine 的小伙伴们了解到这段故事更为详细的一面,我们对钟宇进行了一次深入采访,他将从为...
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