文章目录Kubernetes多云的实现1.前言1.1Kubernetes多云的现实需求2.Kubernetes多云的架构设计2.1跨云Kubernetes的挑战2.1.1不同云厂商的接口不兼容2.1.2多云环境中的安全问题2.1.3跨云环境中的网络问题2.2Kubernetes多云的架构设计2.2.1统一网络管理2.2.2使用虚拟私有云2.2.3负载平衡2.2.4使用缓存网络2.2.1云提供商接口层的设计2.2.1.1接口适配器设计2.2.1.2自定义云API包装器2.2.2Kubernetes控制面的设计2.2.2.1跨云控制面管理器2.2.2.2Kubernetes群集之间的多云连接2.2
Kubernetes官网；kubesphere官网 不论是Kubernetes官网还是找的其它部署步骤，基本都是推荐搭建集群的方式，是为了实现高可用.....等等，这样一来至少需要两台或三台的服务器来搭建，这样对我们的成本也是非常大的，所以我就尝试了用一台机器来部署，下面是具体的流程； 一、Kubernetes搭建 1、环境准备Centos7操作系统（2核+5G内存+50G空间）因为还要安装kubesphere管理工具，所以内存和空间尽量要大一点2、安装方式k8s的常用安装方式有两种（本文是通过kubeadm的方式）：方式优势缺点kubeadm简单、快速无法更好的理解k8s各个
作者：马伟，青云科技容器顾问，云原生爱好者，目前专注于云原生技术，云原生领域技术栈涉及Kubernetes、KubeSphere、KubeKey等。边缘计算在广泛制造业、工业、零售和金融等行业，随着云原生应用的兴起，不可变基础设施和快速的应用交付等特性很适用于边缘计算场景。因此在Kubernetes上使用边缘计算框架是近年很火热的一个方向。本篇会介绍下边缘计算的场景和架构，并以一个Demo示例展示如何运行一个边缘应用到边缘节点上。边缘计算痛点和场景首先，边缘计算是云计算的延伸，云计算按需和资源池化的特性可以满足资源利用率的提升和计算资源的集中供给，但边缘测的应用场景决定不可能什么应用都丢到数据
前言metricsserver为Kubernetes自动伸缩提供一个容器资源度量源。metrics-server从kubelet中获取资源指标，并通过MetricsAPI在KubernetesAPI服务器中公开它们，以供HPA和VPA使用。之前已经用k8s的二进制文件搭建了一套集群环境，搭建步骤见：二进制部署k8s集群-基于containerd。现需要在这个集群环境内部署Metrics-Server，用于配置应用自动伸缩。集群环境：主机：Debian11Kubernetes版本：1.26.6步骤获取yaml文件。wgethttps://github.com/kubernetes-sigs/me
Kubernetes概述使用kubeadm快速部署一个k8s集群Kubernetes高可用集群二进制部署（一）主机准备和负载均衡器安装Kubernetes高可用集群二进制部署（二）ETCD集群部署Kubernetes高可用集群二进制部署（三）部署api-serverKubernetes高可用集群二进制部署（四）部署kubectl和kube-controller-manager、kube-schedulerKubernetes高可用集群二进制部署（五）kubelet、kube-proxy、Calico、CoreDNSKubernetes高可用集群二进制部署（六）Kubernetes集群节点添加1
简介与总结前两篇关于HPA的文章，我们了解到HPA的实现原理，通过对服务CPU的metrics的监控实现了Deployment的弹性伸缩，我们本篇文章来实现基于事件驱动的HPA，基于事件可以让HPA更“理解”业务，实现更加基于业务的弹性伸缩。接下来就让我们一探究竟吧~KEDA是什么？KEDA（KubernetesEvent-drivenAutoscaling）是云原生计算基金会孵化项目，是一个Kubernetes基于事件驱动的自动缩放器。借助KEDA，可以根据需要处理的事件数量来驱动Kubernetes中任何容器的扩展。KEDA是一个单一用途的轻量级组件，可以部署到任何Kubernetes集群
关于PolarisPolaris是一款针对Kubernetes的开源安全策略引擎，可以帮助广大研究人员通过验证和修复Kubernetes的资源配置，来审查Kubernetes集群是否遵循了最佳安全实践。当前版本的Polaris包含了30多种内置的配置策略，并且能够使用JSON Schema构建自定义策略。如果你通过命令行或Webhook运行Polaris的话，Polaris则可以根据策略标准自动修复问题。工具特性Polaris支持下列三种运行模式：1、仪表盘模式：根据“策略即代码”来验证Kubernetes资源安全态势；2、准入控制器模式：自动拒绝或修改不符合组织策略的工作负载；3、命令行工具
前面我们介绍了如何通过OpenTelemetryCollector来收集Kubernetes集群的指标数据，接下来我们再来了解下如何收集集群的日志记录数据。安装Loki首先我们需要部署Loki来收集日志数据，同样我们这里使用HelmChart来快速部署，不过需要注意同样不需要部署任何日志采集器，因为我们将使用OpenTelemetryCollector来收集日志数据，然后再将其发送到Loki中。$helmrepoaddgrafanahttps://grafana.github.io/helm-chart$helmrepoupdate我们这里创建一个 loki-values.yaml 文件来配置
文章目录1详解docker,踏入容器大门1.1引言1.2初始docker1.3docker安装1.4docker卸载1.5docker核心概念和底层原理1.5.1核心概念1.5.2docker底层原理1.6细说docker镜像1.6.1镜像的常用命令1.7docker容器1.8docker容器数据卷1.8.1直接命令添加1.8.2Dockerfile添加1.8.3数据卷容器的继承1.9dockerfile解析1.9.1dockerfile基础知识1.9.2docker执行dockerfile的大致流程1.9.3dockerfile、docker镜像、docker容器1.9.4dockerfil
今天，Kubernetes仍然是开发人员最需要的容器。Kubernets最初由Google工程师开发，作为跨本地、公共云、私有云或混合云托管的首选解决方案享誉全球。来自Statista的报告显示，公共云中的Kubernetes市场份额在过去一年中上升了近30%。并且在拥有超过1000名员工的大型科技企业中，Kubernets的采用率也在一年中至少上升了20%。然而，尽管Kubernets越来越受欢迎，但其中仍存在一些挑战，使得DevOps团队很难在使用K8s构建云原生应用程序的过程中发挥它的全部优势。对于DevOps团队而言，应用Kubernets时应关注哪些问题呢？1、可观测性是关键Kube
