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Apache Flink 进阶（四）：Flink on Yarn/K8s 原理剖析及实践

作者：周凯波（宝牛）整理：毛鹤本文主要介绍 Flink on Yarn/K8s 的原理及应用实践，文章将从 Flink 架构、Flink on Yarn 原理及实践、Flink on Kubernetes

2019-10-13

K8s 从懵圈到熟练 – 镜像拉取这件小事

作者 | 声东阿里云售后技术专家导读：相比 K8s 集群的其他功能，私有镜像的自动拉取，看起来可能是比较简单的。而镜像拉取失败，大多数情况下都和权限有关。

2019-10-08

Kubernetes监控实践（1）：K8s的工作原理与监控实践

这也是大量云端微服务基础设施部署在K8s上的原因。

2019-09-18

K8S从懵圈到熟练 - 节点下线姊妹篇

在那个问题中，我们的排查路劲，从K8S集群到容器运行时，再到sdbus和systemd，不可谓不复杂。那个问题目前已经在systemd中做了修复，所以基本上能看到那个问题的几率是越来越低了。

2019-09-08

ASP.NET Core on K8S深入学习（6）Health Check

本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》，可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。

2019-08-23

ASP.NET Core on K8S深入学习（5）Rolling Update

本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》，可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。一、什么是Rolling Update？

2019-08-19

云原生生态周报 Vol. 4 | Twitter 走向 K8s

业界要闻 Twitter 的基础设施将从 Mesos 全面转向 Kubernetes：不久前Twitter 在旧金山总部举行了一次技术发布会，Twitter 计算平台（Twitter Computing Platform）产品与技术负责人正式宣布此消息，同时解读了Twitter决策原因、方案具体技术路径。推荐你来阅读这篇解读文章来知晓一二。Twitter 抛弃 Mesos，全面转向 Kubernetes。 Microsoft 在 Build 大会上通过开源开发者项目进一步拓展云计算生态。其中最受关注的，包括了 Kubernetes-based Event Driven Autoscaling （KEDA）项目和引发广泛讨论的 Windows Terminal。 KEDA 项目，为 Kubernetes 原生的应用自动水平扩展器（HA

2019-05-12

【资料下载】K8s监控神器——TSDB for Prometheus的入门与实践

议题介绍 Prometheus作为云原生监控的首选工具，其单机部署的架构设计在提供稳定性和易用性的同时，也使得数据存储受限于单节点的存储大小。阿里云TSDB针对这一痛点，为用户提供了易用性高，稳定性强，性价比优的存储技术方案。本次技术分享中，我们会展示如何配置阿里云TSDB作为Prometheus远程存储的流程，并量化展示本方案达到的查询吞吐高，延迟低，性能按需弹性扩展等优势。关注Prometheus的你，请千万不要错过本次技术分享。讲师介绍胡建洪(花名：莫趋)，阿里云数据库产品事业部开发工程师直播时间 4月25日 19:00 - 19:40（30分钟分享+10分钟答疑）观看视频直播地址：https://yq.aliyun.com/live/1053 PPT精彩一览下载地址：https://yq.aliyun.com/download/

2019-04-23

K8S集群中修改在线应用的存储卷信息

修改应用NAS版本：从v4到v3 1. 修改nfs版本，需要重挂载nas卷，则pod需要重启； 2. 如果使用deploy部署应用，参考下面示例，如果使用pod部署应用，下面示例中改为pod的部署模板；修改前应用： pv.yaml apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: pv-nas labels: alicloud-pvname: pv-nas spec: capacity: storage: 5Gi accessModes: - ReadWriteMany flexVolume: driver: "alicloud/nas" options: server: "2564f49129-ggu23.

2019-04-16

k8s与监控--解读prometheus监控kubernetes的配置文件

_meta_kubernetes_pod_name] action: replace target_label: kubernetes_pod_name 当然该配置文件，是在prometheus部署在k8s

2018-12-16

k8s使用kube-router构建高可用可扩展ingress

简介使用kube-router实现k8s集群的ingress功能，高可用易扩展环境说明本实验在已经安装配置好k8s集群基础之上进行实验，k8s安装参考博客其他文章。

2018-12-16

k8s使用kube-router网络插件并监控流量状态

简介 kube-router是一个新的k8s的网络插件，使用lvs做服务的代理及负载均衡，使用iptables来做网络的隔离策略。

2018-12-16

k8s与CICD--利用flux部署应用到kubernetes

前言一直在思考部署应用到k8s的姿势，之前介绍过helm，个人感觉helm把记录数据放到k8s中不是特别好。

2018-12-16

k8s之CRD--为自定义资源生成代码

一些使用场景：提供/管理外部数据存储/数据库(例如 CloudSQL/RDS 实例) 对k8s基础资源进行更高层次的抽象(比如定义一个etcd集群) 其实crd在很多k8s周边开源项目中有使用，比如ingress-controller

2018-12-16

k8s与CICD--一个完整的drone demo

本文转自中文社区- k8s与CICD--一个完整的drone demo

2018-12-16

k8s与CICD--利用helm部署应用到kubernetes

总之，k8s中yaml文件的编写复杂程度直接决定了k8s的使用门槛。

2018-12-16

利用VisualVm和JMX远程监控K8S里的Java进程

那么如何监控一个运行在K8S集群中的Java进程呢？其实大致方法也是类似的。

2018-12-16

详解K8S与Rancher 2.0内的身份认证与授权

本文转自SegmentFault- 详解K8S与Rancher 2.0内的身份认证与授权

2018-12-16

编排的艺术| K8S 中的容器编排和应用编排

本文转自掘金-编排的艺术| K8S 中的容器编排和应用编排

2018-12-16

k8s与caas--容器云caas平台的落地实践

前言在移动互联网时代，新的技术需要新技术支持环境、新的软件交付流程和IT架构，从而实现架构平台化，交付持续化，业务服务化。容器将成为新一代应用的标准交付件，容器云将帮助企业用户构建研发流程和云平台基础设施。缩短应用向云端交付的周期，降低运营门槛。加速向互联网技术和业务的双转型。容器云将对接各类代码托管库，实现自动化持续集成和DOCKER镜像构建，为新一代应用交付和开发运维一体化奠定了基础。容器云将支持应用的一键式部署交付，提供负载均衡，私有域名绑定，性能监控等应用生命周期管理服务。是微服务架构，轻量级应用部署和运维的理想平台。未来IT界会以容器化应用作为交付的标准。容器云为开发者和企业提供了一个快速构建、集成、部署、运行容器化应用的平台，从而提高应用开发的迭代效率，简化运维环节，降低运维成本。对于企业来说，容器云价值体现在：作为内部技术纽带，多应用统一部署平台，提高开发效率，减少运维成本。平台产品化过程中，投入少且产出价值高。可依托现有的IaaS平台资源，相对于传统的承接项目获益的方式，容器云会积累宝贵的客户资源及数据资源，这些无形资产最终会为公司赢得巨大战略价值。增加云企业辨识度，如果只具有IaaS层服务的云平台是不完整的，对用户的云服务是不充分的，应该具有为用户提供全方位的云服务体系，应该具有先进且高附加值的云平台。应用功能架构基于Kubernetes实现的容器云平台，就功用而言可以分为四大部分：自动化容器的部署、升级和复制；随时扩展或收缩容器规模，实现容器的弹性扩展；以集群的方式运行、管理跨机器的容器，并且提供容器间的负载均衡； Kubernetes的自我修复机制使得容器集群总是运行在用户期望的状态。未来容器云也可能会成为云管理平台的统治者，也还会有更多的应用在容器云上原生运行起来。因为对于容器云，它可以把很多分散的物理计算资源抽象成一个大的资源池，利用这些资源来执行用户的计算任务。对于用户来说，操作一个分散的集群资源就像在使用一台计算机。人工智能的集中式爆发，机器学习的训练过程对于快速迭代的高要求，让能够轻量级接入，并且可以对用户提供秒级响应的容器云发挥了巨大的优势。师出同门的Google Tensorflow项目很早也进行了与Kubernetes的集成，人工智能平台上实现了Spark on Kubernetes和 Hadoop on Kubernetes。无论是容器技术，还是DevOps和微服务，都说明灵活、弹性、轻量化的IT应用模式逐渐形成。而这种模式的形成对于复杂产品的快速开发有着积极意义，谷歌等IT巨头对产业的贡献，让初创企业与大型IT企业之间的差距缩短，迎来最好的IT时代。容器云架构方案，具有六大功能模块，每个部分包含对应的容器技术栈。具体架构如下存储方案后端存储主要采用 Ceph 驱动。Ceph 独一无二地用统一的系统提供了对象、块、和文件存储功能，它可靠性高、管理简便、并且是自由软件。 Ceph 的强大足以改变贵公司的 IT 基础架构、和管理海量数据。 Ceph 可提供极大的伸缩性——供成千用户访问 PB 乃至 EB 级的数据。 Ceph 节点以普通硬件和智能守护进程作为支撑点， Ceph 存储集群组织起了大量节点，它们之间靠相互通讯来复制数据、并动态地重分布数据。Ceph在容器云中主要应用场景是有状态服务。包括关系型数据库和nosql数据库等数据需要持久化的业务。网络方案底层容器网络我们最初使用的是Calico。 Calico基本架构图 Calico是一个纯三层网络，没有引入一个DP，没有封包。在主机内部做另外一个容器，可以三条到达终端，你可以知道是谁出了问题，调试的时候很容易，很好管理。容器内的应用数据传出来，和二层完全隔离，对于我们绝大多数的应用来讲只需要三层就够了，很少有应用处理二层。而且Calico支持丰富的网络策略，可以实现多租户管理，对于未来对外提供容器云服务至关重要。容器编排方案 Kubernetes是谷歌开源的容器集群管理系统，是Google多年大规模容器管理技术Borg的开源版本，主要功能包括： 1.基于容器的应用部署、维护和滚动升级 2.负载均衡和服务发现 3.跨机器和跨地区的集群调度 4.自动伸缩 5.无状态服务和有状态服务 6.广泛的Volume支持 7.插件机制保证扩展性 Kubernetes发展非常迅速，已经成为容器编排领域的领导者。Kubernetes提供了很多的功能，它可以简化应用程序的工作流，加快开发速度。通常，一个成功的应用编排系统需要有较强的自动化能力，这也是为什么 Kubernetes 被设计作为构建组件和工具的生态系统平台，以便更轻松地部署、扩展和管理应用程序。用户可以使用Label以自己的方式组织管理资源，还可以使用Annotation来自定义资源的描述信息，比如为管理工具提供状态检查等。此外，Kubernetes控制器也是构建在跟开发人员和用户使用的相同的API之上。用户还可以编写自己的控制器和调度器，也可以通过各种插件机制扩展系统的功能。这种设计使得可以方便地在Kubernetes之上构建各种应用系统。目前整个kubernetes集群采用高可用部署，架构如下图：性能监控方案容器监控的对象主要包括 Kubernetes 集群（各组件）、应用服务、Pod、容器及网络等。这些对象主要表现为以下三个方面： 1.Kubernetes 集群自身健康状态监控（5个基础组件、Docker、Etcd、Calico等） 2.系统性能的监控，比如：CPU、内存、磁盘、网络、filesystem 及 processes 等； 3.业务资源状态监控，主要包括：rc/rs/deployment、Pod、Service 等；针对容器的整体运行状况及性能状况监控，采用了自研的监控系统实现整体IT资源的统一监控。日志收集方案容器平台的日志系统一般包括：Kubernetes 组件的日志，资源的事件日志及容器所运行的应用的日志。本容器云平台，使用fluentd（以DaemonSet的方式启动）来收集日志，并将收集的日志发送给统一日志平台。 CI/CD方案 CI/CD（持续集成与部署）模块肩负着 DevOps 的重任，是开发与运维人员的桥梁，它实现了业务（应用）从代码到服务的自动上线，满足了开发过程中一键的持续集成与部署的需求。本容器云平台，对接持续集成&发布系统。除此之外，实现服务扩缩容，弹性伸缩（HPA）、负载均衡、灰度发布等，也加入了代码质量检查（Sonar）、自动化测试及性能测试插件等，这些都是 CI/CD PaaS 平台的重要组成部分。云平台功能通过可视化界面，可以简单方便的实现对资源的部署、管理与监控，包括：资源编排。可以实现以下功能: 1.全面监控:主机、路由器、硬盘、公网IP、负载均衡器都具备完整全面的历史监控和实时监控信息。 2.开放式的图形化操作: 直观展示主机及其相关资源，并可以直接操作图形，所有改动自动更新。 3.操作日志记录: 记录下用户所有重要操作历史，方便定位和查找。 4.网络拓扑结构展示: 用图形展示复杂的网络拓扑结构，连接私有网络和主机更加方便直观。 5.备份链可视化操作: 对于备份各节点一目了然，同时可直接操作新建备份及回滚到之前的状态。 6.自动伸缩策略: 根据资源监控信息定义自动伸缩策略，调节资源配置或集群规模，无需人工介入。 7.通知列表: 用于接收监控告警通知、定时器任务或自动伸缩策略的执行结果。 8.快速的系统构建: 使用资源编排，可以在短短几分钟内迅速复制一套已存在的拥有复杂拓扑的系统；或者迅速规划您的系统架构并评估成本；还可以实现资源拓扑的跨区域复用。 9.丰富的模板创建方式: 在控制台中，用户可以从无到有构建模板；也可以从系统推荐的常见模板入手创建，或基于已经创建的模板继续完善；还可以将已经存在的资源抽取出一套拓扑关系成为模板。总结 caas平台衍生出来的整个devops体系是至关重要的。最终实现打通日志，监控和apm数据，算法实现根因分析，也就是AIOPS。能够快速定位故障。快速反馈到运维和开发，形成一个闭环。 Gartner定义的AIOps平台拥有11项能力，包括历史数据管理( Historical data management) 、流数据管理( Streaming data management )、日志数据提取( Log data ingestion) 、网络数据提取( Wire data ingestion )、算法数据提取( Metric data ingestion )、文本和NLP文档提取( Document text ingestion )、自动化模型的发现和预测( Automated pattern discovery and prediction )、异常检测( Anomaly detection )、根因分析( Root cause determination )、按需交付( On-premises delivery )和软件服务交付( Software as a service )等。当然这是后续和正在做的工作。本文转自SegmentFault-k8s与caas--容器云caas平台的落地实践

2018-12-16

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