Kubernetes 管理 Docker 容器 date: 2020-12-18 tags: Kubernetes description: MacOS 平台 Kubernetes 管理 Docker 容器 图⽚来源于 Install Kubernetes: The Ultimate Guide Kubernetes 简介 Kubernetes 是容器集群管理系统，是⼀个开源的平台，可 节省资源，优化硬件资源的使⽤ Minikube 简介 Minikube 可以实现⼀种轻量级的 Kubernetes 集群，通过在本地计算机上创建虚拟机并部署只包含单个节点的简单集群 MacOS 系统安装依赖 安装依赖 # 命令⾏⼯具 brew install kubectl brew install minikube # 如果遇到权限⽂图 sudo chown -R $(whoami)

Sealos 云操作系统 方海涛 环界云计算 CEO 目 录 云操作系统介绍 01 云操作系统架构 02 功能与实用场景 03 实现原理 04 价值 05 总结 06 自我介绍 Sealos 作者 阿里巴巴 CNCF sealer 作 者 环界云计算创始人 公司代表作品： Sealos 云操作系统 Laf 函数计算 FastGPT AI 知识库 Sealos 介绍 以 kubernetes 为内核的云操作系统 整个数据中心抽象成一台服务器，一切皆应用，让用云像用个人电脑一样简单！ Kubernetes是云操作系统内核，整个集群是一个整体 Sealos是云操作系统发行版本 Linux发行版，如redhat Linux kernel CPU 内存 磁盘 Linux发行版，如redhat Linux kernel CPU 内存 磁盘 Linux发行版，如redhat 云里面，一切皆应用才是王道。 系统架构与设计理念 通用的系统管理入口 所有应用自由安装卸载 极简、高内聚、高度抽象 提供最基础的核心能力 容器管理、编排调度、资源隔离 驱动层实现资源抽象 自由切换，到处运行 Sealos API Sealos CLI Desktop 裸金属 AWS 阿里云 更多······ boot 集群镜像 租户管理 应用管理 函数计算 消息队列 数据库

构建标准可扩展的云原生应用管理平台 2 3 有奖品？ 我的工作内容？ • 构建云原生应用管理平台 @ 阿里巴巴 Kubernetes 工程师 PaaS 工程师 基础设施运维工程师 … YAML 工程师 我们是如何构建的？ PaaS Serverless Operator Platform 基于 Kubernetes 我们构建了多种多样的应用管理平台： 电商 PaaS Kubernetes 代码、应用、CICD 流水线 容器 Pod Controller 调度 Node Sidecar CNI CSI 为了更好的用户体验： 用户 期望： K8s 提供： 研发与运维人员日益增长的应用管理诉求 传统 PaaS 有限的、不可扩展的专有API 与能力 K8s 生态“无限”的应用基础设施能力 不停构建“PaaS”平台不是“银弹” 与其 基于 K8s 构建平台 不如 把 K8s 变成面向开发者的平台 Route Job Deployment 缺乏交互、复用、可移植能 力。不同重复造轮子只是适 配不同 API 如何基于 K8s ，构建出一个既用户友好，又高可扩展，还 统一、标准化的应用管理平台？ 简单的“客户端”抽象： DCL (Data Configuration Language) 对 K8s 资源进行抽象实际上就是在操纵 YAML 数据，通过 DCL 来完成相比于 CRD +

Kubernetes YAML ⽂件的看法 • 阿⾥对解耦研发和运维的实践与教训 • 标准化、统⼀化的应⽤管理 阿里巴巴大规模容器化基础设施 新挑战 • 研发：Kubernetes API 太复杂？ • 运维：如何上手 Kubernetes 的扩展能力？ • 如何通过 Kubernetes 全面管理云资源（含虚拟机、VPC 等）？ K8s API 太复杂？ All in one。 思考题： 应用的描述，大家的关注点是？ • 研发关心 根本看不懂 • 运维关心 某内部 PaaS 精挑细选，只剩下 ~5 个 Deployment 的字段允许研发填写。 简单却能力不足： 思考题： 有状态的复杂应用如何管理？ 基础设施能力还如何演进和透出？ 研发自己的诉求如何传达给运维和基础设施？ K8s 扩展能力的真实情况 我的 Zookeeper 该用 哪种K8s Workload 接入？ 你恐怕得写个 Operator…… 举例：CronHPA • 运维同学怎么知道这个扩展能力怎么用？ • 看 CRD？看配置文件？看 …… 文档？ • 扩展能力间出现冲突，导致线上故障 • 比如：CronHPA 和 默认 HPA 被同时安装给了同一个应用 • K8s 扩展能力之间的冲突关系，如何有效管理？如何有效的对运维透出？ K8s 如何管理描述云资源？ 太好了，我还需要启动一个 RDS, 能跟 helm一起打包吗？ Operator

石墨文档GO在K8S上微服务的实践 彭友顺 石墨文档 基础设施负责人 目 录 1 架构演进 01 2 微服务的生命周期 02 3 如何管理好微服务 03 架构演进 第一部分 架构演进 单体应用时期 垂直应用时期 微服务时期 快速、简单 耦合强 隔离、稳定 复制多 隔离、稳定 复用高 架构演进 组件增多 架构复杂 维护困难 架构演进 传统模式 K8S模式 Proto的管理 • 错误码管理 • 调试gRPC • 调试信息 • 错误定位 问题：每种开源组件的配置、调用方式、debug方式、记录日志方式都不一样 微服务的开发阶段 问题：gRPC未设置连接错误，阻塞模式报错不正确 Redis、MySQL连接数配置未设置？超时未设置？ 配置 对接 Debug • 配置驱动 • 配置补齐 • 配置工具 • Proto的管理 • 错误码管理 错误码管理 • 调试gRPC • 调试信息 • 错误定位 // FailOnNonTempDialError only affects the initial dial, and does not do // anything useful unless you are also using WithBlock(). 默认补齐配置，给出最佳实践 微服务的开发阶段 IDE的体验，右键插入资源引用，悬停查看资源信息

6 AI 辅助软件开发 毫无意外，本期技术雷达主要围绕 AI 相关话题展开讨论。这是有史以来第一次，我们需要一个可视化指南来 理清不同 AI 的类别和功能（即使在 JavaScript 生态系统十分混乱的时期，我们也从未采取过这样的做法）。作 为一家开创 CI、CD 等突破性工程实践历史的软件咨询公司，我们对于使用 AI 辅助软件开发特别感兴趣。因此， 本期技术雷达讨论了许多代码辅助工具，如 地使用所有这些工具，并且始终掌控主导权，比如 hallucinated dependencies 就是其中一个需要注意的安全 和质量风险。 衡量生产力有多有效 对于非技术人员来说，软件开发有时似乎很神奇，这导致管理者需要努力衡量开发人员在完成其神秘任务时的 生产效率。我们的首席科学家 Martin Fowler 早在 2003 年就撰写了有关此主题的文章，但问题并没有消失。在 这期雷达中，我们讨论了许多现 问题的数量，仍然不足以成为衡量生产力的良好指标。相反， 行业已经开始关注“工程效能”：我们不应该衡量生产力，而应该衡量我们知道对流程有贡献或有损害的事物。 我们不应该专注于个体的活动，而应该关注系统中的浪费来源以及可以从经验上证明导致开发人员对“生产力” 感知产生影响的条件。新的工具，比如 DX DevEx 360，通过关注开发者体验而不是一些虚假的产出衡量标准解 决了这个问题。然而，许多

7 云边协同 7 云原生底座 8 模块化搭建 8 容器管理 9 全局管理 10 可观测性 10 应用工作台 11 多云编排 11 微服务引擎 12 服务网格 13 中间件 14 镜像仓库 14 云原生网络 15 存储 17 参考文档 18 版权 © 2023 DaoCloud 第 3 页 简介 DaoCloud Enterprise 5.0（DCE 5.0）是一款高性能、可扩展的云原生操作系统。 它能够在任何基础设施和任意环境中提供一致、稳定的体验，支持异构云、边 缘云和多云编排。 DCE 5.0 集成了最新的服务网格和微服务技术，能够跟踪每 一个流量的生发始终， 帮助您洞察集群、节点、应用和服务的详细指标，并通 过动态仪表盘和拓扑大图可视化掌握应用健康状态。 DCE 九大能力 DCE 5.0 云原生操作系统提供了 9 大能力，自由搭配各种模块，可以应对海量 应用场景。 这些模块就像乐高搭积木一样，糅合社区最优秀的几十种开源技术，经过众多 辩证选型、攻坚克难、编码调试、海量测试，“十年磨一剑，一朝试锋芒，全新 搭建的新一代容器化平台能够满足企业上云的各类场景需求。 多云编排 支持多云和混合云的统一集中管理，提供跨云资源检索及跨云的应用部署、发布和运

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