业务容器。他为每个业务容器提供如下功能：①在pod中担任Linux命 名空间共享的基础。②启用pid命名空间，开启init进程。 引入这种方式的原因： 1. 一组容器运行的pod中，很难对整体进行判断，引入pasue作为根容器， 以他的状态代表整个容器组的状态。 2. pod中多个容器共享pasue容器的IP，共享pause容器挂载的volume。 这样简化了密切相连的容器之间的通信，也解决了他们之间文件共享的问题。 的具体原因是什么。 比如，Pod 当前的 Status 是 Pending，对应的 Condition 是 Unschedulable，这就意味着它的调度出现了问题。 Pod 的这些状态信息，是我们判断应用运行情况的重要标准，尤其是 Pod 进入了非“Running”状态后，你一定要能迅速 做出反应，根据它所代表的异常情况开始跟踪和定位，而不是去手忙脚乱地查阅文档。 16 www.h3c.com 过Label Secletor（标签选择器）查询和筛选拥有某些Label的资源对象， k8s通过这种方式实现了类似SQL的简单和通用的对象查询机制。 标签选择器可以类比SQL语句中的where查询条件，例如name=redis-salve 表示只查询名字为redis-salve的资源对 象。 env != production: 匹配所以不具有标签 env = production 的资源对象 name

使⽤须知 集群管理 �.简介 �.使⽤须知 �.操作说明 节点管理 �.简介 �.使⽤须知 �.操作说明 存储管理 �.简介 �. 操作说明 应⽤管理 �. 简介 �. 前提条件 �. 操作说明 ⽹络管理 �.简介 �.操作说明 监控管理 �.简介 �.操作说明 （�）开启监控 （�）概览⻚监控查看以及资源介绍 （�）查看详细监控 命名空间管理 2 然后单击⻚⾯右上⻆的创建。 b) 设置应⽤名称、集群 、命名空间、副本数量（即应⽤包含的 Pod 数量）、标签和注解。然后单击 下⼀步进⼊容器配置⻚⾯ 应⽤管理 1. 简介 2. 前提条件 3. 操作说明 22 c) 设置容器配置 i. 基本配置 镜像名称：填写所⽤镜像名称，本例中为hello-world。格式为domain/imagename。 镜像版本：填写所需镜像版本，如不指定，默认为latest。 的需求，容器服务 ⽀持容器组（Pod）的弹性伸缩，即根据容器 CPU 和内存资源占⽤情况⾃动调整容器副本数 量。 指标：可选 CPU 使⽤量和内存使⽤量，需要和设置的所需资源类型相同。 触发条件：资源使⽤率的百分⽐，超过设置的Pod request值，容器开始扩容。 最⼤副本数：该 Deployment 可扩容的副本（即容器组Pod）数量上限。 最⼩副本数：该 Deployment 可缩容的副本（即容器组Pod）数量下限。

gRPC的error可以理解为远程error，他是在另一个服务 返回的，所以每次error在客户端是反序列化，new出来 的。是无法通过errors.Is判断其根因。 • 将gRPC的错误码注册到一起，然后通过FromError方式， 利用map唯一性的判别，转化为本地错误，使用 errors.Is来判断根因。 • errors.Is(eerrors.FromError(err), UserErrNotFound()) 微服务的开发阶段

------- wiki AI 具体应用场景 机器学习 vs 深度学习 • 机器学习是指通过算法，对数据进行分析，最终得出判断。 • 深度学习是指通过人工神经网络，通过对数据进行分析学习， 最终得出判断。 • 机器学习最难的地方在于特征的提取，而深度学习认为特征 提取是可以通过人工神经网络学习而得出结论的。深度学习 在非结构化数据方面有很大的优势。

数字映射。数字技术实现了对现实世界的数据采集、存储，并能提 供分析处理数据所需的算力。云计算作为链接数字世界计算资源与 数字应用的纽带，能够有效整合海量、泛在的算力资源，加速数字 应用的感知、判断和执行。 （一）数字应用方式与算力资源供给的变革，推动云计 算作用转变 人工智能大模型的快速发展，引发数字应用使用方式和算力资 源供给的双向变革，加速了云计算向面向大体量分布式应用体系化、 段算力服务以云计算技术为依托，综合考虑用户计算需求、算力、 网络等多样资源状态，构建全域一体、算网融合的多要素融合编排 体系，完成调度从单一资源到多样资源的跃迁，如中国移动“九天·算 网大脑”通过对计算任务、算网资源状态等综合判断形成算网融合 编排方案。 （三）模式方面，云计算重构算力服务供需新模式 传统云服务交易模式，主要以使用方与云厂商之间进行“一对 一”租赁模式为主，在云计算演进过程中，这种模式的弊端逐渐显 云计算白皮书（2023

annotation将任意的⾮识别元数据附加到对象。 客户端可取得此元数据。 将元数据附加到对象 您可以使⽤标签或Annotation将元数据附加到Kubernetes对象。标签可⽤于选择对象并查找满⾜某些条件的对象集合。 相⽐之下，Annotation不⽤于标识和选择对象。Annotation中的元数据可⼤可⼩，结构化或⾮结构化，并且可包括标签 所不允许的字符。 Annotation类似于标签，是键值对映射： ，DeploymentCondition包含以下属性： Type=Progressing Status=False Reason=ProgressDeadlineExceeded 有关状态条件的更多信息，请参阅 Kubernetes API conventions 。 注意：除报告 Reason=ProgressDeadlineExceeded 以外，Kubernetes不会对停滞的Deployment采取任何⾏动。 前的版本。 注意：如果暂停Deployment，Kubernetes不会根据您指定的截⽌时间检查进度。 您可以在升级过程中安全地暂停 Deployment，然后再恢复，这样不会触发超过截⽌时间的条件。 您的Deployments可能会遇到短暂的错误，这可能是由于您设置的超时时间偏低，或者可能是由于可被视为“短暂”的其 他类型的错误。例如，配额不⾜。 如果您describe Deployment，将可看到以下部分的内容：

quota 100GB 缓存存储的容量上限。 alluxio.worker.tieredstore.level0.watermark.high.rat io 0.99 后台驱逐任务启动条件，本例子中条件本地空间超过100 x 0.99=99GiB触发驱逐 alluxio.user.block.avoid.eviction.policy.reserved.size .bytes 1056MB

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，许多领导人仍然以模糊的、定性的方式衡量开发者的“生产力”。我们怀疑，这种兴趣的 非常正面。 70. GitHub 合并队列 评估 我们一直是短暂开发分支的倡导者，这些分支经常合并到主代码分支中，主代码分支始终准备好进行部署。这 种主干开发的实践与持续集成密切相关，并且在条件允许的情况下，可以实现最快的反馈循环和最高效的开发 流程。然而，并不是每个人都喜欢这种方法，我们经常根据客户的实践来调整我们的风格。有时，这包括长期 存在的特性分支和拉取请求必须被手动审查和批准

（1）无担保：作者不保证文档内容的准确无误，亦不承担由于使用此文档所导致的任何后果 （2）自由使用：任何人可以出于任何目的而自由地 阅读/链接/打印/转载/引用/分发/再创作 此文档，无 需任何附加条件 若您 阅读/链接/打印/转载/引用/分发/再创作 本文档，则说明接受以上2个条 款。 作者：李茂福 更新日期：2023-12-29 ★第0章、K8S集群搭建准备工作 volumeName: pv-nfs-share1 #指定使用此pv，与下面的selector二选一， selector: #用于挑选特定的PV，可通过标签选择器或匹配条件表达 式 matchLabels: pvlab: pvlab-nfs-share1 #通过labels去匹配pv，若未指定volumeName也未 指定标签选择器,则

的进程 1 4 从 Dockerfile 说起 go run cmd/aslan/main.go 缺少：源码、Golang Runtime 1 5 从 Dockerfile 说起 还缺三个条件： 1、源码从哪来？ 2、Golang Runtime 从哪来？ 3、PID=1 的进程替换成源码运行，如果进程停 止，容器将 Crash，怎么阻止？ 解决问题： 1、从本地同步到容器