applications ，也不区分应⽤程序和服务 。 Kubernetes旨在⽀持各种各样的⼯作负 载，包括⽆状态、有状态以及数据处理⼯作负载。 如果应⽤程序可在容器中运⾏，那么它应该能够很好地在 Kubernetes上运⾏。 不提供中间件（例如消息总线）、数据处理框架（例如Spark）、数据库（例如MySQL），也不提供分布式存储系 统（例如Ceph）作为内置服务。 这些应⽤可在Kubernetes上运⾏。 在此。请为你Kubernetes集群的etcd数据提供备份计划。 kube-controller-manager kube-controller-manager 运⾏Controller，它们是处理集群中常规任务的后台线程。逻辑上来讲，每个Controller都是⼀ 个单独的进程，但为了降低复杂性，它们都被编译成独⽴的⼆进制⽂件并运⾏在⼀个进程中。 这些控制器包括： Node Controller：当节点挂掉时，负责响应。 e上的Pod（通过apiserver或本地配置⽂件）和： 装载Pod所需的Volume。 下载Pod的secret。 通过Docker（或实验时使⽤rkt）运⾏Pod的容器。 定期执⾏任何被请求容器的活动探针（liveness probes）。 在必要时创建mirror pod ，从⽽将pod的状态报告回系统的其余部分。 将节点的状态报告回系统的其余部分。 kube-proxy kube-proxy

24 请求类型 配置说明 HTTP/HTTPS 即向容器发送⼀个 HTTPget 请求，⽀持的参数包括： 路径：访问 HTTP server 的路径。 端⼝：容器暴露的访问端⼝或端⼝名，端⼝号必须介于 1~65535。 HTTP 头：即 HTTPHeaders，HTTP 请求中⾃定义的请求头，HTTP 允许重复的 header。 ⽀持键值对的配置⽅式。 ⽣命周期：为容器的⽣命周期配置容器启动执⾏、启动后处理和停⽌前处理。具体参⻅ https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/attach-handler-lifecycle- event/。 启动执⾏：为容器设置预启动命令和参数。 启动后处理：为容器设置启动后的命令。 停⽌前处理：为容器设置预结束命令。 数据卷：⽀持配置本地存储和云存储。 readiness-probes。 35 请求类型 配置说明 HTTP/HTTPS 即向容器发送⼀个 HTTPget 请求，⽀持的参数包括： 路径：访问 HTTP server 的路径。 端⼝：容器暴露的访问端⼝或端⼝名，端⼝号必须介于 1~65535。 HTTP 头：即 HTTPHeaders，HTTP 请求中⾃定义的请求头，HTTP 允许重复的 header。 ⽀持键值对的配置⽅式。

采用更加细致入微的方法来衡量软件的创造过程，但这仍 然不够。幸运的是，业界已经不再使用代码行数作为产出衡量标准。然而，衡量框架 SPACE 中 A（Activity，活 动）的替代方法，例如拉取请求的数量或已解决的问题的数量，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 例如 SBOM 与 SLSA。对于大多数 团队来说，致命弱点仍然是依赖项中存在漏洞，通常是来自于多层的间接依赖项。Dependabot 等工具可以通 过创建拉取请求（PR）来更新依赖项。不过，团队仍然需要制定工程纪律，以确保及时处理这些 PR，尤其是 对长时间不活跃的应用程序或服务提交的 PR。 如果系统具有广泛的测试覆盖范围——不仅有完善的单元测试，还包括有功能和性能测试，并且构建流水线必 IaC 方式管理云原生资源的主要工具。然而，当下大多数托管环境都是云供应商 原生服务、第三方服务和自定义代码的复杂组合。在这些环境中，我们发现工程师通常会使用 Terraform 处理 云资源，又使用自定义脚本处理其他资源。这可能导致资源创建过程缺乏一致性和可重复性。事实上，在托管环 境中常用的许多第三方服务 Terraform 都提供了相应的支持程序，可以用来创建和配置这些服务，例如 Splunk、

优势 IPVS mode 不足之处 • 没有绕过conntrack，由此带来了性能开销 • 在k8s的实际使用中还有一些Bug 02 优化的方法 指导思路 • 用尽量少的cpu指令处理每一个报文 • 不能独占cpu • 兼顾产品的稳定性，功能足够丰富 弯路 • 为什么DPDK不行？ • 独占cpu，不适合分布式的lb • 为什么纯粹的eBPF方法不行 • 不够成熟 IPVS 对conntrack的功能依赖 • Iptables SNAT • 具体如何绕过conntrack？ • 进报文 • 将处理请求的钩子从nf local-in 前移到nf pre-routing • skb的路由指针是NULL • 处理分片 • 出报文 • 本来的逻辑： • Nf local out -> ip_output -> NF postrouting -> ip_finish_output 使得cpu成为瓶颈点 • cpu和网卡pps的比例关系 < 1/50w pps • Target server pool /client pool 的配置要足够强大。 测试拓扑 测试数据 • 处理每一个req耗费的指令数 目降低了38% 05 解决的BUG IPVS conn_reuse_mode = 1性能低 • 原因 • conn_reuse_mode的本意是当ip_vs_co

目的为 在系统启动后等待60秒待 k8s把iptables规则设置完毕再在以下几个chain里放通所有流量，如果对防火墙 有自定义规则或对安全性要求较高场景无需配置以下这段，防火墙相关操作自 行按需处理！ # cat >> /etc/rc.d/rc.local <请求流量转发到pod所处node结点 上的目标service Port或node port，目标node上的ipvs规则是 直接将此node port/servce port转发到此node上的pod里） livenessProbe: #pod存活性探测 h�pGet: #使用h�p path: /xx/cxxx/healthz #请求的文件 port: 80 scheme: HTTP #协议，可为HTTP, HTTPS ★执行shell命令进行探测 livenessProbe:

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： 可移植: 支持公有云，私有云，混合云，多重云（multi-cloud） 可扩展: 模块化 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。 Scheduler调度器（kube-schedule ndPoint列表加入到8080的 转发列表中，服务端就可以通过负载均衡器的对外IP+服务端口号访问此服务，而客户端的请求最后会转发到哪个Pod， 是由负载均衡器的算法所决定。 运行在Node节点上的kube-proxy进程其实就是一个智能的负载均衡器，他负责把Service的请求转发到后端的某个 Pod实例上，并在内部实现服务的负载均衡与会话保持机制。 但是Service不是共用一个负载均衡器

Kubernetes on AWS高可用架构 • 高可用性 • 容灾容错 • 监控报警 • 日志收集 • 轻量级框架 Flask提供REST API • Celery实现任务分发与请求异步处理， 并通过RabbitMQ消息传输� • 通过uWSGI配合Nginx反向代理实现 更好的性能 • 使用Helm进行复杂容器编排 基于Kubernetes平台技术架构 基于Kubernetes的应用部署最佳实践 K8s服务编排唯一开源子项目，K8s包管理工具 • 用于部署复杂K8s应用，处理复杂的服务间依赖 • 查看发布历史与某一次发布的具体配置 • 基于Go模板语言，实现应用快速部署到K8s集群 基于Helm的应用模板抽象 • 模板+配置 • 参数化配置支持多个环境 • 管理应用的发布 • 复杂服务间依赖处理 基于Kubernetes的 CI/CD� 从持续集成到持续交付过程图示

K8S提供了了多种身份认证策略略，具体如何实施？ • K8S的有两种⽤用户：服务账号(SA)和普通⽤用户(User)，但K8S不不会管理理User，如何管理理User？ • K8S有⼀一套完整的权限系统，但如何处理理User与权限的绑定？ • 对于多集群，如何实现User跨集群的管理理？ 基于RBAC实现账号管理理隔离 Think in Cloud . 北北京 基于RBAC实现账号管理理隔离 • 选择Token认证⽅方式 BGP 路路由协议宣告给接⼊入交换机 P o d 返 回 的 包 ， 会 先 回 给 S e r v i c e Gateway，由于做了了SNAT，基于连接 追踪（conntrack），再返回给请求的 客户端。 每个接⼊入交换机下，选择两台节点作为Service Gateway，作为集群外部访问Service的⽹网关 Kube-proxy负责将发往 Service IP 的流量量转 发到对应的Pod。启动时将 ⾸首先在k8s中注册CRD • Operator 于 API server 交互，Watch 全部的 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

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 微服务治理 提供非侵入式流量治理 涉及的模块：全局管理、容器管理、微服务治理、服务网格、可观测性、应用工作 台、云原生网络、云原生存储 可观测性 基于日志、链路、指标、eBPF 等技术手段，全面采集服务数据，深入获取请求链路信 息，动态观测、多维度掌控集群、节点、应用和服务的实时变化，通过统一控制面实 现所有集群及负载观测数据的查询，引入拓扑分析技术可视化掌握应用健康状态，实 现秒级故障定位。 涉及的模块：全局 多命名空间的网关实例进行管 理，支持网关实例的全生命周期管理。 ➢ API 策略管理：通过图形化界面进行 API 的增删改查，配置 API 策略，例如负载均 衡、路径改写、超时配置、重试机制、请求头/响应头重写、WebSocket、本地限流、 健康检查等，同时保障原生 API 的能力不受影响。 ➢ 插件管理：提供丰富的插件功能，支持安全、流量管控、缓存等插件，支持一键开启/ 停用插件。

、监控、管理和升级，提供 A/B test 和滚动升级。 模型服务 实现对 GPU 集群资源进行管理，根 据用户作业请求自动分配和回收 GPU 资源。 GPU 集群管理 对接存储系统，管理数据集；提供 notebook 交互式代码开发和调试工 具；管理数据预处理批作业。 模型开发 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 海尔工业互联网 – 才云数据解决方案 海尔工业互联网 –