integrations 集成第三方插件 2. Feature parity with kubectl 功能与kubectl保持一致 3. Multi-cluster management 多集群管理 4. Improved security 提高安全性 Top requested changes 1. Third-party plugins or integrations 集成第三方插件 Kubernetes on-prem and in the cloud 2. Feature parity with kubectl 3. Multi-cluster management 多集群管理 Most survey takers said that it is very or extremely important to see resources from multiple

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，

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 io/docs/concepts/overview/working-with-objects/common-labels/ API 和业务原语 关注点不同 服务语义与抽象程度不同 交互与使用习惯不同 YAML 文件 图形化界面 命令行工具 IaC 配置语言 扩容策略 • 当请求数上升 10% 时，自动扩 容 100 个实例 发布策略 • 当金丝雀实例通 过 99% 的测试时， 按每小时切 10% 流量的节奏进行 发布 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

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…… 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 写好了,用 helm 打包部署吧，美滋滋.. 这样啊，你们PaaS 平台的 体验好割裂… 好吧，我们试试 …… 这你恐怕得单独去RDS 界面创建… 业务方运维 K8s 团队 CRD 搞定一切！

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 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 7 众多大语言模型 大语言模型（LLMs）为现今人工智能的许多重要突破奠定了基础。目前的应用多使用类似聊天的界面进行交 互，例如 ChatGPT 或 Google Bard。生态中的主要竞争者（例如 OpenAI 的 ChatGPT，Google Bard，Meta 的 LLaMA 以及亚马逊的 Bedrock 情。 我们发现，许多组件库之所以受到批评，是因为所有者团队无法快速响应消费者的需求，并且无法接受来自外 部的贡献。产品为中心的思维方式还要求组织思考是否应该允许和怎样向设计系统做出贡献，以及如何管理这 些贡献——在这个话题上，我们推荐采用设计系统决策记录。对我们来说，维护一个良好的设计系统或组件库 不光是技术工作，也同样是社交工作。 2. 轻量级的 RFCs 方法 采纳 Request

中间件服务 4 微服务治理 5 可观测性 5 应用商店 6 应用交付 6 信创异构 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 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 维能力，实现多云应用高效管控，提供基于集群资源的应用弹性扩缩，实现全局负载 均衡，具备故障恢复能力，有效解决多云应用灾备问题，助力企业构建多云、混合云 的数字基础设施。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储、信创异构 中间件服务 专为有状态应 专为有状态应用设计的云原生本地存储能力，满足中间件高 I/O 的存储需求，提升运 维管理效率。精选各类数据库、分布式消息和日志检索等中间件，提供多租户、部 署、观测、备份、运维操作等全生命周期的中 间件管理能力，实现数据服务的自助化 申请、弹性扩展、高并发处理和稳定高可用。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储、精选中间件 版权 © 2023 DaoCloud 第 5 页

最新版本为20.10.x # systemctl enable docker # systemctl start docker # docker info ★配置docker服务使用systemd去管理（以及信任本地镜像仓库） # vi /etc/docker/daemon.json { "data-root": "/docker_data", "registry-mirrors": [ "h�ps://cof-lee 安装了containerd后，containerd的命令行工具为ctr，而k8s v1.24之后版本又新 增额外的辅助工具crictl crictl是遵循CRI接口规范的一个命令行工具，通常用它来检查和管理kubelet节点 上的容器运行时和镜像。（支持containerd/docker/crio） ★安装crictl工具 默认随kubeadm一起安装了，在cri-tools-xxxx.x86_64 至此，k8s高可用集群搭建完成 ★第5章、K8S的网络原理 ★pod网络与Service网络 整个K8S集群有3种网络ip： Node-ip 各k8s服务器的通信ip，是服务器本身的通信/管理ip Pod-ip 各pod容器组的ip，pod容器网络是给容器使用的，整个集群各 pod都有一个ip，直接使用pod ip可以互相访问，但随着pod漂 移到其他node或pod重启后，其ip是会变的，不固定。底层使

initiator • 企业级产品与解决方案 • Compass: 打通业务与数据、从数字化到智能化转 型 • Clever: 基于容器的 AI PaaS 平台（AI Devops、资 源管理任务调度） 工业互联网平台 - 制造业大势所趋 • 全球工业互联网平台数量 > 150 国家 研究内容 代表成果 政策扶持 工业互联网综合平台，采用数据流打通与 数据分析衍生价值的结构 Predix平台 体系：用户体系，产品体系， 流程体系 • 管理：服务集成，统一管理 应用互联互通 应用形态复杂 • KPI: 峰值CPU利用率不低 于30% • 资源申请：按峰值30%进 行申请 • 峰值：1000TPS, 平时： 100TPS • 做自己擅长的事情，合作 方式开发 • 产品迭代：如何持续演进 和优化 • 外包管理：如何标准化降 低管理成本，提高质量 外包开发模式 资源利用率KPI 多集群管理 存 储 网 络 混合云 监控日志 基础服务 镜像仓库 认证鉴权 资源管理 面向业务开发 CI/CD 微服务 应用商店 面向业务管理 弹性伸缩 API Gateway 负载均衡 应用编排 日志监控 告警 服务发现 API 业务中台 多租户管理 运维中台 云端操作系统 数据中台 面向数据与智能 数据管理 大数据 机器学习 资源管理 深度学习

基于kubernetes的微服务实践 涂小刚 2019.8.11 Service Mesh Meetup #6 广州站 物理机 虚拟机 容器集群管理 私有云 容器 服 务 治 理 基 础 设 施 自动恢复 监 控 报 警 harbor 容 器 引 擎 存 储 管 理 编 译 发 布 软件定义网络跨节点通讯 统 一 集 中 运 营 管 理 gitlab jenkins prometheus filebeat elastsearch flanneld calico openstack kvm docker 镜 像 管 理 弹性伸缩 智能调度 配置管理 健康检查 服务发现 动态dns 负载均衡 容器监控 日志采集 应用监控 节点监控 动态存储 本地存储 网络存储 静态存储 代码检查 代码编译 镜像编译 服务发布 镜像同步 镜像上传 镜像下载 eth eth0 eth docker内部子网 flanneld pod-gw-eth0 ipvs-eth ipvs-eth L4 k8s-svc网络-LVS 由kube-proxy管理 core-dns 解析域名 访问过程 1.core-dns解析来集群内部域名kubernetes.cluster.svc.local; 2.流量达到ipvs-eth; 3.lvs负载均衡对流量进行轮寻，寻找目的pod下一跳;