多雲一體就是現在: GOOGLE CLOUD 的 KUBERNETES 混合雲戰略 安玟宇 Wayne An Customer Engineer, Google Cloud WayneAn@google.com 安玟宇 Wayne An Customer Engineer, Google Cloud WayneAn@google.com 多雲一體就是現在: Google Cloud Cloud 的 Kubernetes 混合雲戰略 分散一切 的世界即將來臨 #容器化 / #分散式 / #微服務 #混合雲 / #新世代開發監控工具 # Cloud Native 使命 Meet customers where they are and partner with them in their transformation to cloud native Rigid 涵蓋Web/App/DB皆有多 樣化代管服務可以組合出 最適架構 自動化部署 與開放平台以及開發環境 整合，加速應用上線 Google Cloud Taiwan 優勢 Google Infrastructure event driven functions web apps & APIs orchestrate containers infrastructure 使用多層次的架構重塑雲端佈署 應用佈建於

GitOps 部署 周育緯 1 About me •III DevOps contributor •8 年 System, DevOps 與 Backend 開發與 維護經驗 •資展國際、工研院: Kubernetes, DevOps 講師 2 GitOps •雲原生 Continuous Deployment •所有部署都使用聲明式(declarative)腳本 •所有部署環境yaml皆存放至Git repostiroy來進行觸發 •需確保環境與Git上的腳本為一致 4 GitOps優點 •可以經由git commit history來紀錄環境從 部署至今所有狀態 5 你有遇到過 •一個App deployment yaml檔該如何部署 出多套環境給不同情境(e.g. dev, staging, testing, pre-prod, prod)嗎？ •如果各個環境有需要設定不同的參數呢？ •一份deployment yaml在用sed replace嗎? •容易出錯 •把他打包成Helm chart嗎？在帶入variable 嗎？ •複雜度過高 7 Kustomize •讓無模板的yaml可以支援多種用途 •CNCF special interest groups (SIGs) 贊助 •Kubernetes 1.14版開始支援 8 Sample Repoitory •https://github

Kubernetes、Red Hat Openshift及SUSE Rancher都已獲得CNCF認證。 2. 生命週期作業 開始踏上Kubernetes的旅程時，如果沒有思考要如何長期維護叢集，很容易就會 在開發和部署期間遭遇困難。許多以Kubernetes為中心的解決方案，雖然處理了 Kubernetes生命週期的初期階段，也就是第0天和第1天，但真正的挑戰要到第2 天才開始。 就第2天作業而言，Canonical 生命週期自動化。不過OpenShift運算子大多設計為隔離作業，而Canonical Kubernetes運算子則可共同組合，提供高度複雜的應用程式及服務。Canonical Kubernetes是以Juju部署，設計時將運算子列入考量，因此能夠更輕鬆解決維護和 升級等長期挑戰。 Rancher支援上游運算子，但無法在開箱後立即提供與Canonical Kubernetes或 OpenShift相同程度的生命週期自動化。 此能夠完全升級叢集， 同時確保不會影響在叢集執行的工作負載。 2 5. 支援生命週期 有時候企業無法跟上最新的上游Kubernetes版本，未能完全保持最新狀態。為了 確保Kubernetes部署維持安全，必須瞭解廠商支援各個版本的時間長度。 OpenShift支援最新的3個次要Kubernetes版本，支援各個版本的時間總計9個月。 在前3個月期間，特定版本會獲得「完整支援」，緊急修復一旦可用就會發行提供，

EE 領域有十多 年的講師教學經驗，熟悉 SOAP/RESTful Services、Design Patterns、EJB/JPA 等 Java EE 規 格，Struts/Spring/Hibernate 等 Open Source Framework，與 JBoss AS、 GlassFish 等 Application Server。 自認為會的技術不多，但是學不會的 也不多，最擅長把老闆交代的工作， 也不多，最擅長把老闆交代的工作， 以及找不到老師教的技術，想辦法變 成自己的專長。 目前負責 Java 與 .NET 雲端運算相 關技術的推廣，主要包括 Hadoop Platform 與 NoSQL 等 Big Data 相關 應用，Google App Engine、Microsoft Azure 與 CloudBees 等雲端平台的運 用，以及 Android、Windows Phone 等 Smart Phone 的應用程式開發。 Task 給 TT 3. TT 執行 Task 4. TT 向 JT 回報 Hadoop 1.x 架構 - MapReduce (MRv1) 只有一個 JobTracker (Master)，可是要管理多個 TaskTracker (Slave)！ 10 / 74 Hadoop 1.x 架構與限制 比較基本的模組： Hadoop HDFS (Storage) Hadoop MapReduce (Computing

Kubernetes Day 2 • 速度和敏捷性的顯著提高，從每月部 署轉變為每日部署。 • 但是應用程序的生命週期不會在部署 時結束。任何應用程序最長的生命週 期階段是需要對其進行監控、升級和 保護的生產階段。 • Kubernetes Day 2 Operation 對於 Kubernetes 的持續成功至關重要， 但在急於部署時可能會被忽略。 7 Click to edit Master title Kubernetes 和容器。 • Kubernetes-native monitoring and logging for security and availability • 中央管理面板必須包含強大的雲原 生環境監控功能 • Resource utilization tools • Kubernetes Day2 管理運營必須包 括幫助公司了解其成本、優化資源 利用率並最終降低總體成本的工具。 Click to edit Master title style 14 GitOps 與資安合規守門員一拍即合 14 iThome SRE 2022 - 結合 IaC 與 PaC 提供企業上雲與應用部署（K8S）的資安偵測與修補 Click to edit Master title style 15 GitOps 的好朋友 – xxxOperator • Operator 的目標是將 operation

Kubernetes 對公有雲所帶來的改變與挑戰 Tom Lee 雲端解決方案架構師 合作夥伴暨商務事業群 台灣微軟 Policy Routing Telemetry 智慧端點卻連接著笨管線 Smart endpoints, dumb pipes 過去 25 年都是如此運作 服務數量越來越多，端點越來越多，該如何管理 ? 服務網格 Service Mesh 更聰明的管線 … 眾多服務網格方案

. 192 34.1.4 AIDL 伺服器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 34.1.5 部署 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 34.1.6 AIDL 用戶端 . . . 269 53.5.1 Bitflags . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269 53.5.2 多個暫存器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270 53.5.3 驅動程式 . . . . . . 62 練習 317 62.1 哲學家就餐問題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317 62.2 多執行緒連結檢查器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318 62.3 並行：上午練習 . . . . .

Google 嚴格保密十幾年的秘密武器——Borg 的開源 專案版本。Borg 是 Google 久負盛名的一個內部使用的大規模叢集管理系統，它基 於容器技術，目的是實現資源管理的自動化，以及跨多個資料中心的資源利用率最 大化。十幾年來，Google 一直透過 Borg 系統管理著數量龐大的叢集式應用系統。 由於 Google 員工都簽署了保密協議，即便離職也不能洩露 Borg 的內部設計，所 一經開源就一鳴驚人，並迅速席捲了容器技術領域。 1-9 1.3 從一個不簡單的 Hello World 範例說起 瀏覽器訪問 讀 寫 虛擬機 Kubernetes 服務 圖 1.3 Kubernetes 部署架構圖 1.3.1 建立 redis-master Pod 及服務 我們可以先定義 Service，然後再定義一個 RC 來建立和控制相對應的 Pod，或者先 定義 RC 來建立 Pod，然後定義與其關聯的 系統的核心元件，它們共同構成 Kubernetes 系統的框 架和運算模型。透過對它們進行靈活組合，使用者就可快速、方便地對容器叢集進 行配置、建置和管理。 除了以上核心元件，在 Kubernetes 系統中還有許多可供配置的資源物件，例如 LimitRange、ResourceQuota。另外，一些系統內部使用的物件 Binding、Event 等 請參考 Kubernetes 的 API 說明文件。 1

作者：靳宇棟（@krahets） 程式碼審閱：宮蘭景（@Gonglja） Release 1.2.0 2024‑12‑06 序 兩年前，我在力扣上分享了“劍指 Offer”系列題解，受到了許多讀者的鼓勵與支持。在與讀者交流期間，我 最常被問到的一個問題是“如何入門演算法”。漸漸地，我對這個問題產生了濃厚的興趣。 兩眼一抹黑地刷題似乎是最受歡迎的方法，簡單、直接且有效。然而刷題就如同玩“踩地雷”遊戲，自學能 ”從這個意義上看，這本 書並非完全“免費”。為了不辜負你為本書所付出的寶貴“注意力”，我會竭盡所能，投入最大的“注意力” 來完成本書的創作。 本人自知學疏才淺，書中內容雖然已經過一段時間的打磨，但一定仍有許多錯誤，懇請各位老師與同學批評 指正。 本書中的程式碼附有可一鍵執行的原始檔，託管於 github.com/krahets/hello‑algo 倉庫。 動畫在 PDF 內的展示效果有限，可訪問 www 從巧奪天工的匠人 技藝、到解放生產力的工業產品、再到宇宙運行的科學規律，幾乎每一件平凡或令人驚嘆的事物背後，都隱 藏著精妙的演算法思想。 同樣，資料結構無處不在：大到社會網絡，小到地鐵路線，許多系統都可以建模為“圖”；大到一個國家，小 到一個家庭，社會的主要組織形式呈現出“樹”的特徵；冬天的衣服就像“堆疊”，最先穿上的最後才能脫下； 羽毛球筒則如同“佇列”，一端放入、一端取出；字典就像一個“雜湊表”，能夠快速查找目標詞條。

C# 語言版 作者：靳宇棟（@krahets） 程式碼審閱：@hpstory Release 1.2.0 2024‑12‑06 序 兩年前，我在力扣上分享了“劍指 Offer”系列題解，受到了許多讀者的鼓勵與支持。在與讀者交流期間，我 最常被問到的一個問題是“如何入門演算法”。漸漸地，我對這個問題產生了濃厚的興趣。 兩眼一抹黑地刷題似乎是最受歡迎的方法，簡單、直接且有效。然而刷題就如同玩“踩地雷”遊戲，自學能 ”從這個意義上看，這本 書並非完全“免費”。為了不辜負你為本書所付出的寶貴“注意力”，我會竭盡所能，投入最大的“注意力” 來完成本書的創作。 本人自知學疏才淺，書中內容雖然已經過一段時間的打磨，但一定仍有許多錯誤，懇請各位老師與同學批評 指正。 本書中的程式碼附有可一鍵執行的原始檔，託管於 github.com/krahets/hello‑algo 倉庫。 動畫在 PDF 內的展示效果有限，可訪問 www 從巧奪天工的匠人 技藝、到解放生產力的工業產品、再到宇宙運行的科學規律，幾乎每一件平凡或令人驚嘆的事物背後，都隱 藏著精妙的演算法思想。 同樣，資料結構無處不在：大到社會網絡，小到地鐵路線，許多系統都可以建模為“圖”；大到一個國家，小 到一個家庭，社會的主要組織形式呈現出“樹”的特徵；冬天的衣服就像“堆疊”，最先穿上的最後才能脫下； 羽毛球筒則如同“佇列”，一端放入、一端取出；字典就像一個“雜湊表”，能夠快速查找目標詞條。