02-安装单机版Kubernetes 03-使⽤Kubespray部署⽣产可⽤的Kubernetes集群（1.11.2） 04-K8s组件 05-Kubernetes API 06-理解K8s对象 07-Name 08-Namespace 09-Label和Selector 10-Annotation 11-K8s架构及基本概念 12-Master与Node的通信 13-Node Controller：当节点挂掉时，负责响应。 Replication Controller：负责维护系统中每个replication controller对象具有正确数量的Pod。 Endpoints Controller：填充Endpoint对象（即：连接Service＆Pod）。 Service Account & Token Controllers：为新的namespace创建默认帐户和API 运⾏。 addons（插件） Addon是实现集群功能的Pod和Service。Pod可由Deployment、ReplicationController等进⾏管理。Namespace的插件 对象则是在 kube-system 这个namespace中被创建的。 Addon manager创建并维护addon的资源。详⻅这⾥： here 。 DNS 虽然其他Addon不是严格要求的，但所有Kubernetes集群都应该有

接口名称可能 不一样，可匹配ip网段所在的网络接口） # kubectl delete -f kube-flannel.yml #先删除旧的部署 #再在kube-flannel.yml部署配置文件里的- /opt/bin/flanneld下面的args:这行下面 再添加一行配置 - --iface-regex=10.99.1.* 匹配要通信的ip网段（为node结点的通 大用量的请求都将被直接 拒绝 LimitRange对pod和容器的资源限制为cpu和内存使用量 LimitRange对PVC的资源限制为存储空间的使用量 资源限额只对新创建的资源生效，对于已经存在的对象不产生任何限制 limitrange和resourcequota都是有命名空间之分的 # cat > limitRange-testxx.yaml <对象数量及资源限额 ResourceQuota支持限制每种资源类型的对象总数，以及所有对象消耗的资源问 量 资源限额只对新创建的资源生效，对于已经存在的对象不产生任何限制 # cat > resourceQuota-testxx.yaml <

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CPU等资源负载率的自动水平扩展。 服务发现和负载均衡：实现内部负载均衡可以实现服务访问负载。 自动发布和回滚：可以自动实现版本的发布和回滚。 秘钥和配置管理：对于密码等信息，专门提供了Secert对象为其解耦。 存储编排：支持多种不同类型的存储，包括本地存储、云存储、网络存储等。 批量处理执行：除服务型应用，还支持批处理作业CI（持续集成），如有需要，一样可以实现容器故障后修复。 Kubernetes特点： 作的唯一入口，也是集群控制的入口进程。并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制 Controller Manager控制管理器（kube-controller-manager）：k8s里所有资源对象的自动化控制中心，可以理解为 资源对象的“大总管”。运行着所有处理集群日常任务的控制器。包括节点控制器、副本控制器、端点控制器及服务账号 和令牌控制器。负责维护集群的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等。 Sch Scheduler调度器（kube-scheduler）：负责资源调度（Pod调度）的进程，相当于“调度室”。按照预定的调度策略 将Pod调度到相应的机器上 etcd：集群的数据存储，他存储着集群中所有的资源对象。数据存储采用的是键值对存储。保存了整个集群的状态。 11 www.h3c.com Confidential 秘密 11 11 K8s基本概念和术语介绍（Node） 工作节点（Node/Worker）：

的集成，我们已经能够以自助方式自动授权对数据产品或数据集的访问。当“用户”请 求访问数据产品或数据集时，一旦获得批准，数据产品标签将被关联到“用户”作为属性。由于“用户”的属 性与数据源上的标签匹配，因此根据 Immuta 的全局订阅策略，访问权限将自动授予。值得一提的是 Immuta 的数据掩码策略，它通过对个人身份信息（PII）进行掩码和限制来保护数据隐私。可以使用行级安全策略来定 运维和管理负担。然而，在考虑使用该工具时需要 小心谨慎：当前处于开发阶段，它在 Azure 门户中展示的功能有些不一致；在与标准 Terraform Azure 插件集 成时遇到了困难，该插件在匹配 Azure 容器应用的功能方面进展缓慢。综上所述，我们建议仔细评估这个工具。 35. Azure OpenAI Service 评估 伴随对生成式 AI 的巨大关注，许多访问主流模型的解决方案应运而生。如果正在考虑或正在使用 软件包管理器，而无需使用虚拟机或容器。我们的团队使用它消除不同项目的开发环境中 CLI 工具和自定义 工具 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 29 脚本的版本与配置不匹配的问题，以及标准化管理项目中不同语言包的提供。我们发现 Devbox 显著简化了项 目入门流程，只要代码库配置了该工具，只需运行一个 CLI 命令（“devbox shell”）就能将开发环境配置到新

《关于加快推进新时代体育强省 建设的实施意见》 运用互联网、大数据、云计算、物 联网等信息技术，推进体育资源整 合、数据共享、互联互通。 2023.4 《2023 年成都高新区支持企业数 字化智能化技术改造申报对象范 围和补贴政策》 鼓励企业“上云用数赋能”，对评 为四川省五星级、四星级、三星级 上云企业称号的，分别奖励 20 万 元、10 万元、5 万元。 重庆 2023.3 《关于印发推动川南渝西地区融 费等多种场景。相应的，云成本优化技术也从基础的资源监控治理 能力扩大至更加全面的场景化成本优化能力。首先，在云成本分账 场景下，二次分账技术可以对复杂的多云成本账单按照组织、系统、 时间等维度进行二次分账，使其与企业分账周期进行匹配，将零散 的云成本进行汇总并合理分配至每一个成本中心，提升云成本账单 在企业财务层面的可见性。其次，在云成本预测场景下，智能预测 技术结合企业云成本及资源使用和成本支出历史数据对未来云资源 框架理念，并落地多个应用场景；中科 驭数发布 DPU 芯片 K2，能够实现 1.2 微秒低时延和最高 200G 网络 带宽。 以计算为中心向以数据为中心这一过渡变化，促使算力服务形 成全新架构，体现在三个方面：一是调度对象方面，面向任务的调 度逐渐取代面向资源的调度，用户的计算需求将贯穿算力服务始终； 二是能力结构方面，算力管理与计算解耦，灵活性进一步提升，形 成相辅相成、共同发展的局面；三是产业格局方面，算力服务生态

模型训练时间(hours) V100 8卡 : 157.9元/小时 x 4 = 631.6 元 P100 1卡：12.78 元/小时 x108 = 1380.24 元 数据访问的新挑战 1.强大的算力需要匹配的I/O吞吐 2.计算存储分离导致I/O延迟 3.单机缓存无法满足海量数据加速 9993.6 3189.6 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 Synthetic fuse TensorFlow TensorFlow Alluxio Master Pod Pod MXNet MXNet Pod Pod Caffe Caffe oss 阿里云 对象存储 statefulset daemonset 一键式部署Alluxio，中心化配置集群参数 $ cat << EOF > config.yaml properties: fs.oss

controller-runtime 会马上为其增加 informer 并完成初始化 Cache 注意事项 Cache 中的对象都保存在内存中，如果对象很多，内存占用会比较大， 所以一方面要根据单个对象大小以及总得对象规模来评估 controller 内 存消耗。 另一方面 informer 提供了同类型对象的共享机制，降低内存开销 近距离感受 list & watch 机制 Cache 本质及开发建议 相信 的是最新版本，也不能假设一次 reconcile 中始 终会读到同一个版本 避免写后读 同一个 controller，在一次 reconcile 中，避免写 （create、update、delete）完一个对象后马上去 读（get、list）最新版本，等controller-runtime 触发下一次 reconcile 遵循惯例开发模式 即 controller 用读 cache，UT 中不用 cache u-lag -- ✅ ✅ d-lag ❌ -- -- 问题抽象 本地 cache 中的对象有两种可能，即及时（latest）与过 期（stale），我们生成的执行计划有3种可能的动作，即 Create、Update 和 Delete。 进一步的，stale 对象意味着本地 cache 落后于 API Server 中对象若干版本，也就是说有一段增量更新还没有 复制过来，那么这段增量可以用一个 c/u/d

点击存储->存储类->新建存储类，可以在弹出的对话框中新建⼀个使⽤NAS盘的存储类 创建存储类的参数如下配置： 选择集群：选择配置存储类到哪个容器集群 存储类型：选择所⽀持的存储类型，⽬前仅⽀持NAS⽂件存储 存储对象：已创建并且挂在到该集群的NAS盘 驱动提供者：⽂件NAS存储选择 cds/nas server-ip: 系统会⾃动读取NAS盘的挂载点IP path：NAS盘对应的远端挂在⽬录，默认为 /nfsshare 点击集群->存储卷->新建存储存储卷，可以在弹出的对话框中新建⼀个使⽤NAS盘的存储卷 创建存储类的参数如下配置： 选择集群：选择配置存储类到哪个容器集群 存储类型：选择所⽀持的存储类型，⽬前仅⽀持NAS⽂件存储 存储对象：已创建并且挂在到该集群的NAS盘 存储驱动：请选择CSI（Flexvolume今后会停⽌⽀持） server-ip: 系统会⾃动读取NAS盘的挂载点IP path：NAS盘对应的远端挂在⽬录，默认为 ClusterIP 服务会⾃动创建。通过请求 : ，可以从集群的外部访问⼀个 NodePort 服务。 关联：选择服务要绑定的后端对象o。若不进⾏关联部署，则不会创建相关的 Endpoints 对象，您 可⾃⼰进⾏绑定。 外部流量策略：可选值为Local或Cluster。 说明 服务类型为NodePort时，才能设置外部流量策略。 端⼝映射：添加服务端⼝和容器端⼝，容器端⼝需要与后端的

随着规模增大存储系统成为瓶颈 etcd 存在性能问题 apiserver etcd K8s 各组件 apiserver 元信息存储 etcd etcd 存在的问题 自研元信息存储 调优 etcd 参数 按照对象拆分 etcd 设计新的元信息存储 … 如何解决存储瓶颈？ KubeBrain 1. 大脑 2. 谐音科比 Kobe Bryant • 背景介绍 • 设计思路 • 性能优化 • 单点写 -> 多点写 multi raft range 分片，增大写并发 Brain 层无磁盘 io，只有网络 io 写优化 - 3 事务优化 精心设计 key 格式 一个 k8s 对象的索引和数据在同一分区内 跨分区分布式事务 -> 分区内单机事务 读优化 - 1 Range 读 Unary -> Stream 代替分页，降低延迟 内存高效复用，避免 OOM 读优化 - TiKV 作为存储引擎 持续优化和完善系统 架构演进 • 目前所有消息严格要求有序 • 消息不重不丢、严格有序，所以写必须单点 • Kubernetes 本质是一个最终一致性的系统 • 关注单个对象的最终状态 • 分片多点写，避免写单点 • 分片内部消息严格有序 • 分片间消息可以乱序 • 读、写、watch 能力均可以水平扩展 欢迎交流 联系邮箱: xuchen

KUN 运维管理理 监控 ⽇日志 权限 分析 集群管理理 版本管理理 配置管理理 链路路跟踪 负载均衡 ⾃自动容灾 持续集成 持续部署 灰度发布 服务注册/发现 关系数据库 KV存储 对象存储 块存储 DNS 消息队列列 API- Gateway 镜像仓库 统⼀一代码管理理 统⼀一编程框架 统⼀一通讯协议 统⼀一部署环境 计算平台/KUN 公共服务 存储平台 Think cr-ns 2. cr-get Kubertnetes集群 ⽤用户管理理 ⽤用户：U1、U2 Think in Cloud . 北北京 基于RBAC实现账号管理理隔离 • 抽象Project对象给User使⽤用 • Project与每个集群的NS⼀一⼀一对应 • User在每个集群上都有对应模拟账号，⽤用于NS授权 NS ServiceAccount：SS Kubertnetes集群 Namespace 或者特 定Namespace中对CR的创建、更更新、删除事件 • Operator 处理理这些事件，可以使⽤用 k8s 中的pod、deployment、 statefulset 对象构建应⽤用 Operator⼯工作原理理 Operator Kubernetes API Server Informer Delete Update Add cr cr cr List