在 k8s 上部署高可用的 service mesh 监控 pctang@caicloud.io 唐鹏程 才云科技TOC Solving issues in a new way Monitoring your service mesh Old-school monitoringPrometheus + Kubernetes ● A time series based monitoring monitoring system. ● Borgmon for mere mortals. ● Seamless integration with kubernetes at infrastructure and app level. ● Key - value data model with powerful PromQL. ● Emerging open source community.Prometheus caching is necessary.Deploy on kubernetes - Prom + Sidecar ● https://github.com/improbable-eng/thanos/tree/master/ kube/manifests ● Run as statefulset in a kubernetes cluster. ● Sidecar and prometheus

《Deepseek R1 本地部署完全⼿册》 版权归：HomeBrew Ai Club 作者wechat：samirtan 版本：V2.0 更新⽇期：2025年2⽉8⽇ ⼀、简介 Deepseek R1 是⽀持复杂推理、多模态处理、技术⽂档⽣成的⾼性能通⽤⼤语⾔模型。本⼿册 为技术团队提供完整的本地部署指南，涵盖硬件配置、国产芯⽚适配、量化⽅案、云端替代⽅ 端替代⽅ 案及完整671B MoE模型的Ollama部署⽅法。 核⼼提示： 个⼈⽤户：不建议部署32B及以上模型，硬件成本极⾼且运维复杂。 企业⽤户：需专业团队⽀持，部署前需评估ROI（投资回报率）。 ⼆、本地部署核⼼配置要求 1. 模型参数与硬件对应表 模型参 数 Windows 配置要求 Mac 配置要求 适⽤场景 1.5B - RAM: 4GB - GPU: 集成显卡/现代CPU 24GB - GPU: RTX 3090（24GB VRAM） - 存储: 20GB - 内存: 32GB（M3 Max） - 存储: 20GB 复杂推理、技术⽂档⽣ 成 32B+ 企业级部署（需多卡并联） 暂不⽀持 科研计算、⼤规模数据 处理 2. 算⼒需求分析 模型 参数规 模 计算精 度 最低显存需 求 最低算⼒需求 DeepSeek-R1 (671B) 671B

Best practices for building Kubernetes Operators Patryk WasielewskiAbout me ● DevOps Consultant at Amazon Web Services (AWS) ● 6 years professional experience as DevOps / SRE / Developer ● Cloud-native json-patch/merge-patch support ○ Finalizers ○ Built-in Authz/AuthnControllers https://able8.medium.com/kubernetes-controllers-overview-b6ec086c1fbControllers ● Controller tracks at least one resource type ● backup, failover, recovery, etc.), for a software running within the Kubernetes cluster, https://www.cncf.io/blog/2022/06/15/kubernetes-operators-what-are-they-some-examples/Framework - Kubebuilder/Operator-sdkCapability

破解 Kubernetes 应用开发困局 实时热加载和一键 Debug 2021.08.05 王炜 2 腾讯云 CODING DevOps 高级架构师 CNCF 大使 Nocalhost 项目负责人 自我介绍 1. K8s 环境开发困局 2. 主流云原生开发方式 3. 热加载原理 4. 开发和调试演示 5. 开源共建 目录 K8s 环境开发困局 01 开发举步维艰 微服务-Docker 微服务越来越多，运行环境变复杂。服务依赖、打包、运行、迁移越来越难。 Docker 提供镜像打包的解决方案。 Docker-Kubernetes K8s 环境的开发困局 容器越来越多，服务编排、发现、稳定性监控、自愈等成为新的挑战。 Kubernetes 提供容器编排的解决方案。 6 面向运维 •开发难 概念繁多，声明式定义学习成本高。 •调试难 无法像本地一样调试，开发效率低。

{...} ⚠️ Owns + SetControllerReference 配合，保证收到所有事件 实战：build an operator from scratch 实验描述： Kubernetes 中有一个支持用 Cron 表达式运行定时任务的对象叫 CronJob，本次实验会用 Kubebuilder 构建一个 Operator，重新实现 CronJob 的 功能（实验链接）。本次实验目标：

1 Kubernetes容器应用基于Istio的灰度发布实践 张超盟 @ Huawei Cloud BU 2018.08.25 Service Mesh Meetup #3 深圳站2 Agenda • Istio & Kubernetes • Istio & Kubernetes上的灰度发布3 An open platform to connect, manage, and secure 通信基础 服务发现 负载均衡 熔断容错 动态路由 … for (封装++) { 应用侵入--； 治理位置--； }6 微服务角度看Istio: 服务网格 服务网格控制面7 从基础设施(Kubernetes)看Istio: 服务访问 Node svca svcc svcb.n s svcc.ns svcb svcd svce svce.n s svcd.n s svcd.n Backend Pod2 Labels:app=svcb Port:9379 svca8 基础设施(Kubernetes)看Istio: 能力增强 服务部署运 维 服务治理 • 调用链追踪 • 动态路由 • 熔断限流 • 负载均衡 • 服务发现 • 扩缩容 • 运维 • 部署 Kubernetes Istio9 Istio治理的不只是微服务，只要有访问的服务，都可以被治理。10 Istio关键能力

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 Cloud / AWS / Google cloud Laf Function as service Databases Management Other Applications Kubernetes User APP User APP User APP Application manager KB controller Mysql/pgsql/mongo CNI CRI CSI ·· ·· 打包 监控 系统 日至 系统 数据库 消息队列 对象存储 计算 储存 网络 kubernetes SaaS服务 30min 1人 一键打包 整体交付 一次建构 到处运行 使用sealos 技术实现 行业 痛点 在公网不可信的环境中提供多 租户共享一个kubernetes集群 的能力， ，如etcd存储， k8s apiserver，对象存储，数 据库等 技术

新增服务模版，自动生成deployment K8S多环境二期优化实战 • 一套代码，支持多种环境 • 物理隔离的多环境 • 共享资源的多环境 收益总结 • 降低服务器使用成本40% • 运维100%自动化 • 多云部署，高可用 P-1 为什么要做多云多K8S多环境 ‣ 标准的dev test pre prod环境 ‣ 存在的问题 • 标准的四套环境 DEV TEST PRE PROD • 标准的CICD流程 如何确保环境间资源互不影响 ‣ 一期方案存在的问题与挑战 ‣ 如何实现线下多环境 • 一键拉起环境 注意点 • 数据建设依赖于规划 • 数据如何切分 原理 • 所有镜像自动生成 • 一键master镜像部署 1. 注册中心 2. Mysql Redis ES 3. 全链路微服务 4. 自动数据同步 • 一期多环境平台架构图 CDN / LB / WAF / NG K8S集群 namespace1 … jenkins 用户中心数据库 API网关数据库 应用中心数据库 基础服务数据库 基础服务数据库 … … … • 多环境资源互不影响 微服务 • 全链路服务全部属 • 注册中心独立部署 流量隔离 • 多域名，泛域名解析匹配 数据 • 全量同步线上脱敏数据 • Mysql redis ES 全搭建 • 数据全部物理隔离 发布平台 • 按需分支发布 • 多环境完全并行 •

期 · 上 海 站 杨可奥 Chaos Mesh核心开发者 Chaos Mesh 让应用与混沌在 Kubernetes 上共舞 演讲人：杨可奥 PingCAP 云 原 生 社 区 M e e t u p 第 一 期 · 上 海 站 目录 一、混沌工程的动机 二、Kubernetes 上的混沌工程方案 —— Chaos Mesh 三、Chaos Mesh 的结构，以 NetworkChaos 要求运行时注入和恢复 4. 和内核打交道通常都是困难的! Kubernetes 上的混沌工程方案 Chaos Mesh Cloud Native ● 在 Kubernetes 上运行，被测对象也运行在 Kubernetes 上 ● 测试的最小单元是 Pod 或 Container ● 使用 Helm 一键部署 友善的接口 ● 实验是作为 Kubernetes Custom Resource 管理的 插件 使用方案 ● 在生产环境中使用 ! ○ 限制爆炸半径 ● 在测试环境、测试集群中使用 " ● 在 CI 中使用 ○ 使用预先定义的 Github Actions ○ 使用 Kubernetes Client 创建实验 Chaos Mesh 的结构 以 NetworkChaos 为例 ● Controller 向 chaos-daemon 发送请求 ● [Pod network