摘要：在Karmada最新版本v1.3中，跨集群故障迁移特性支持优雅故障迁移，确保迁移过程足够平滑。本文分享自华为云社区《Karmada跨集群优雅故障迁移特性解析》，作者：Karmada社区。在多云多集群应用场景中，为了提高业务的高可用性，用户的工作负载可能会被部署在多个集群中。然而当某个集群发生故障时，为保证业务的可用性与连续性，用户希望故障集群上的工作负载被自动的迁移到其他条件适合的集群中去，从而达成故障迁移的目的。Karmada在v1.0版本发布之前便已支持跨集群故障迁移能力，经历过社区多个版本的开发迭代，跨集群故障迁移能力不断完善。在Karmada最新版本v1.3（https://gi
摘要：在Karmada最新版本v1.3中，跨集群故障迁移特性支持优雅故障迁移，确保迁移过程足够平滑。本文分享自华为云社区《Karmada跨集群优雅故障迁移特性解析》，作者：Karmada社区。在多云多集群应用场景中，为了提高业务的高可用性，用户的工作负载可能会被部署在多个集群中。然而当某个集群发生故障时，为保证业务的可用性与连续性，用户希望故障集群上的工作负载被自动的迁移到其他条件适合的集群中去，从而达成故障迁移的目的。Karmada在v1.0版本发布之前便已支持跨集群故障迁移能力，经历过社区多个版本的开发迭代，跨集群故障迁移能力不断完善。在Karmada最新版本v1.3（https://gi
摘要：在本文中，我们将介绍用于测试的相关指标，如何进行大规模测试，以及我们如何实现大规模的集群接入。本文分享自华为云社区《突破100倍集群规模！Karmada大规模测试报告发布》，作者：华为云云原生团队。摘要随着云原生技术在越来越多的企业和组织中的大规模落地，如何高效、可靠地管理大规模资源池以应对不断增长的业务挑战成为了当下云原生技术的关键挑战。在过去的很长一段时间内，不同厂商尝试通过定制Kubernetes原生组件的方式扩展单集群的规模，这在提高规模的同时也引入了复杂的单集群运维、不清晰的集群升级路径等问题。而多集群技术能在不侵入修改Kubernetes单集群的基础上横向扩展资源池的规模，在
摘要：在本文中，我们将介绍用于测试的相关指标，如何进行大规模测试，以及我们如何实现大规模的集群接入。本文分享自华为云社区《突破100倍集群规模！Karmada大规模测试报告发布》，作者：华为云云原生团队。摘要随着云原生技术在越来越多的企业和组织中的大规模落地，如何高效、可靠地管理大规模资源池以应对不断增长的业务挑战成为了当下云原生技术的关键挑战。在过去的很长一段时间内，不同厂商尝试通过定制Kubernetes原生组件的方式扩展单集群的规模，这在提高规模的同时也引入了复杂的单集群运维、不清晰的集群升级路径等问题。而多集群技术能在不侵入修改Kubernetes单集群的基础上横向扩展资源池的规模，在
摘要：CNCFKarmada社区CloudNativeDaysChina2022南京站成功举办。本文分享自华为云社区《Karmada多云多集群生产实践专场圆满落幕|CloudNativeDaysChina2022南京站》，作者：云容器大未来。12月3日，CNCFKarmada社区CloudNativeDaysChina2022南京站成功举办。CloudNativeDaysChina是CNCF与华为云联合发起的云原生技术交流活动，专注技术探讨和趋势挖掘。2022南京站线下专场聚焦云原生多云多集群生产实践，华为云、vivo互联网、中国移动云、飓风引擎、DaoCloud、浙大SEL实验室等行业专家现
摘要：CNCFKarmada社区CloudNativeDaysChina2022南京站成功举办。本文分享自华为云社区《Karmada多云多集群生产实践专场圆满落幕|CloudNativeDaysChina2022南京站》，作者：云容器大未来。12月3日，CNCFKarmada社区CloudNativeDaysChina2022南京站成功举办。CloudNativeDaysChina是CNCF与华为云联合发起的云原生技术交流活动，专注技术探讨和趋势挖掘。2022南京站线下专场聚焦云原生多云多集群生产实践，华为云、vivo互联网、中国移动云、飓风引擎、DaoCloud、浙大SEL实验室等行业专家现
作者|vivo互联网服务器团队-ZhangRongKarmada作为开源的云原生多云容器编排项目，吸引了众多企业共同参与项目开发，并运行于生产环境中。同时多云也逐步成为数据中心建设的基础架构，多区域容灾与多活、大规模多集群管理、跨云弹性与迁移等场景推动云原生多云相关技术的快速发展。一、 背景随着vivo业务不断迁移到k8s上，集群规模和集群的数量快速增长，运维难度也急剧增加。为了构建多集群技术，我们也自研了多集群管理，但无法解决我们遇到的更多的问题。后来开始对社区相关项目做了细致的调研和测试，我们最终选择了Karmada。主要原因如下：具备对多套K8s集群的统一管理能力，业务通过服务维度去管理
作者|vivo互联网服务器团队-ZhangRongKarmada作为开源的云原生多云容器编排项目，吸引了众多企业共同参与项目开发，并运行于生产环境中。同时多云也逐步成为数据中心建设的基础架构，多区域容灾与多活、大规模多集群管理、跨云弹性与迁移等场景推动云原生多云相关技术的快速发展。一、 背景随着vivo业务不断迁移到k8s上，集群规模和集群的数量快速增长，运维难度也急剧增加。为了构建多集群技术，我们也自研了多集群管理，但无法解决我们遇到的更多的问题。后来开始对社区相关项目做了细致的调研和测试，我们最终选择了Karmada。主要原因如下：具备对多套K8s集群的统一管理能力，业务通过服务维度去管理
