往期回顾：云端技术驾驭DAY01——云计算底层技术奥秘、云服务器磁盘技术、虚拟化管理、公有云概述云端技术驾驭DAY02——华为云管理、云主机管理、跳板机配置、制作私有镜像模板云端技术驾驭DAY03——云主机网站部署、web集群部署、Elasticsearch安装云端技术驾驭DAY04——Logstash安装部署及插件模块云端技术驾驭DAY06——容器技术概述、镜像与容器管理、定制简单镜像、容器内安装部署服务云端技术驾驭DAY07——Dockerfile详解、容器镜像制作、私有仓库云端技术驾驭DAY08——部署容器服务、Compose微服务管理、harbor仓库部署及管理云端技术驾驭DAY09—
pod运行一段时间后，内存持续增长，甚至oom的情况.动机容器化过程中，我们经常会发现kubernetes集群内pod的内存使用率会不停持续增长，加多少内存吃多少内存，如果对cgroup内存的构成不是很清楚的情况下，单纯看监控看不出什么问题。经过一番查阅，目前总结出大致有2种导致这种情况的场景。内存泄露io缓存案例分析我们先从内存泄露分析，刚好手头有个pod也是这种情况。内存泄露进入对应的pod内部。我们先看看它用了多少内存，prometheus也是取这个值做为容器的内存使用率的。#cat/sys/fs/cgroup/memory/memory.usage_in_bytes4192538624
痛点在接触k8s一段时间以后.有个问题一直困扰着我.线上日志是用graylog工具聚合的.但是存在延时15分钟的问题.为了提高效率.想直接用kubectl命令行查看pod的日志.然而线上分灰度与正式环境且一个服务会有多个pod实例运行.那么请求进来了应该查看哪个pod的日志呢?思考过程1.查看单个pod日志查看一个pod日志的方法我知道:kubectllogs[-f][-nnamspace]pod还有一种方式是进入pod后查看应用内部的日志:kubectlexec-it[-nnamespace]podbash2.查看多个pod的日志那么,如果想查看多个pod中的日志呢?google一番,找到了
据我了解，我正在使用GKE，众所周知，KubernetesMaster由Google管理，试图找到一种方法来进入SSH并进行一些更改，但没有运气，无论如何，我试图使用基于Kubernetes角色的访问控制和静态令牌文件为了做到这一点，需要使用-token-auth-file=somefile选项启动API服务器（又称Master）知道该怎么做吗？看答案您将无法将该命令行参数添加到KubernetesMasterApiserver，因为正如您指出的那样，它由Google管理。坚持使用RBAC！
背景Kubernetes是一个强大的平台，用于自动化部署、扩展和操作容器中的应用程序。有时，您可能会遇到节点处于非就绪状态（“NotReady”）。本文将指导您逐步解决这些问题。当Kubernetes中的一个节点处于不可用状态时，需要立即排查。可以按照以下步骤来确定根本原因。检查节点的状态首先，您需要确认节点确实处于“未就绪”状态。使用以下命令列出所有节点的状态：kubectlgetnodes您将看到类似于这样的输出：NAMESTATUSROLESAGEVERSIONnode-1Ready30dv1.25.1node-2NotReady25dv1.25.1node-3Ready28dv1.25
Hellofolks，我是Luga，今天我们继续来聊一下云原生生态领域相关的技术-云原生网关Traefik，本文将继续聚焦在针对Kubernetes入口网络体系技术进行剖析，使得大家能够了解为什么常见的入口访问以及如何更好地对利用其进行应用及市场开发。一、关于Kubernetes入口网络的一点简要解析众所周知，Kubernetes作为领先的容器编排平台，为构建和管理分布式应用提供了强大的功能。然而，在不同的业务场景下，对网络的需求也存在着差异。为了满足这些差异化的需求，我们需要创建不同的KubernetesCluster网络模式，以提供定制化的网络解决方案。通常情况下，Kubernetes中的
在Kubernetes中，Pod的状态可以反映其当前的生命周期状态、是否正常运行或遇到了某些状况。以下是一些Pod常见的非故障状态：Running：这是Pod最常见的非故障状态，表示Pod已经成功调度到了一个节点上，并且其中所有的容器都已经被成功创建，至少有一个容器正在运行。Succeeded：这个状态通常用于Job类型的Pod，它表示Pod中的所有容器都已经成功运行并终止，且不会再重启。这是任务完成后的正常状态。Ready：严格来说，Ready不是一个Pod的状态，而是Pod中每个容器的状态。当容器通过了就绪探针（readinessprobe）的检查，并且准备好接收流量时，它会被标记为Rea
一、构建基础镜像dockerbuild-f/u01/isi/DockerFile.-tthinking_code.com/xhh/crawler_base_image:v1.0.2dockerpushthinking_code.com/xhh/crawler_base_image:v1.0.2二、K8s运行Pod三、DockerFile文件#基于镜像基础FROMpython:3.7#设置代码文件夹工作目录/appWORKDIR/app#复制当前代码文件到容器中/appADD./app#安装常用命令RUNapt-getupdate&&apt-getinstall-y\coreutils\vim\
概述Kubernetes的核心优势在于其能够提供一个可扩展、灵活且高度可配置的平台，使得应用程序的部署、扩展和管理变得前所未有的简单。通用计算能力方面的应用已经相对成熟，云原生化的应用程序、数据库和其他服务可以轻松部署在Kubernetes环境中，实现高可用性和弹性。然而，当涉及到异构计算资源时，情形便开始变得复杂。异构计算资源如GPU、FPGA和NPU，虽然能够提供巨大的计算优势，尤其是在处理特定类型的计算密集型任务时，但它们的集成和管理却不像通用计算资源那样简单。由于硬件供应商提供的驱动和管理工具差异较大，Kubernetes在统一调度和编排这些资源方面还存在一些局限性。这不仅影响了资源的
本期作者前言云原生时代下，Kubernetes已成为容器技术的事实标准， 使得基础设施领域应用下自动化运维管理与编排成为可能。对于无状态服务而言， 业界早已落地数套成熟且较完美的解决方案。可对于有状态的服务， 方案的复杂度就以几何倍数增长， 例如分布式应用多个实例间的依赖关系(主从/主备)，数据库应用的实例依赖本地盘中存储的数据(实例被干掉， 丢失实例与本地盘中数据的关联关系也会导致实例重建失败)。多种原因导致有状态的应用一度成为了容器技术圈子的禁忌话题， 直到目前， 有状态的服务是否适合放置在容器中并交由K8s编排托管(例如生产环境的数据库)的话题依然争论不止。本文基于Elasticsear
