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搜索[Kubernetes],共7160篇文章
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边缘容器介绍(ACK Edge Kubernetes

一. 边缘计算 随着互联网智能终端设备数量的急剧增加,以及5G和物联网时代的到来,传统云计算中心集中存储、计算的模式已经无法满足终端设备对于时效、容量、算力的需求,将云计算的能力下沉到边缘侧、设备侧,并通过中心进行统一交付、运维、管控,将是云计算的重要发展趋势。IDC预计,到2020年全球将有超过500亿的终端与设备联网,超过40%的数据要在网络边缘侧进行分析、处理与存储,这对边缘计算提供了充分的场景和想象空间。边缘计算按功能角色主要分为三个部分:云 – 传统云计算的中心节点,有丰富的云计算产品形态和资源,是边缘计算的管控端,负责全网算力和数据的统一管理、调度、存储。边 – 云计算的边缘侧,又分为基础设施边缘(Infrastructure Edge)和设备边缘(Device Edge)。基础设施边缘通常位于IDC内,拥有充足的算力和

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kubernetes controller源码解读之StatefulSet

1. StatefulSet应用场景说明 Deployment部署的无状态应用,应用的各个实例是相互独立的。但是在实际应用中存在如下需求: 应用的各个实例之间有一定依赖关系。如多个实例组成一个集群(比如ETCD集群),实例之间需要通过通信选出leader。这就要求各个实例的网络地址必须固定(不管是实例重启,还是热迁移到别的节点等实例的网络地址都必须保持不变),否则就无法组成稳定集群。 应用的实例和存储数据需要绑定。比如部署mysql集群(主备模式),两个实例通过 sharding来保存数据,所以访问这两个实例是分库之后不同的数据。而用户会要求访问两个实例返回数据是稳定的,也就是要求实例和存储数据必须要绑定(不管是实例是重启,或者迁移到其他节点),实例对应的 storage必须固定。 应用的各实例启动需要遵循一定的顺序。比如首先启动的实例必

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kubernetes controller源码解读之DaemonSet

1. 适用场景 通过 DaemonSet部署的应用(Pod)主要用于满足如下场景: 类似守护进程,每个节点保证部署一个应用 能跟随节点的新增/移除,自动创建/删除守护应用 可以方便的对守护应用进行版本升级或者回滚 实际应用场景中,每个节点都需要的agent类型组件(如日志收集组件fluentd等),一般都采用DaemonSet方式部署。 2. DaemonSet资源定义 单个 DaemonSet资源的定义结构( DaemonSet的yam定义需要遵守该结构)如下: type DaemonSet struct { metav1.TypeMeta metav1.ObjectMeta Spec DaemonSetSpec Status DaemonSetStatus } DaemonSets Controller将根据 D

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Spark in action on Kubernetes - 存储篇(一)

前言 在上篇文章中,我们分析了Spark Operator内部的机制,今天我们会讨论一个在大数据领域中最重要的话题 - 存储。大数据已经无声无息的融入了每个人的生活中。大到旅游买房,小到外卖打车,都可以看到通过大数据提供数据分析、数据推荐、数据决策的使用场景。大数据要想能够更准确地协助决策,需要在数据多维度、数据完备性等方面有较高要求。可预知的在未来,数据的量级会越来越大,特别是随着5G时代的到来,数据的吞吐量级成指数的增长,数据的维度与来源会越来越多,数据的种类也会变得越来越异质化,对大数据平台也带来新的挑战。成本低、存得多、读写快成为大数据存储的三大问题,而今天我们就会针对这三大问题进行探讨。 容器化大数据的计算与存储 计算和存储分离是大数据领域被大家讨论过很多次的问题了,通常我们会通过如下几个角度来看这个问题: 硬件限制:机器的带宽

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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