个人名片：对人间的热爱与歌颂，可抵岁月冗长?Github??‍?：念舒_C.yingCSDN主页✏️：念舒_C.ying个人博客?：念舒_C.yingKubernetesIPVS和IPTABLES什么是IPVSIPVSvsIPTABLESIPVS对IPTABLES的依赖1.kube-proxy以--masquerade-all=true启动2.在kube-proxy启动时指定集群CIDR3.loadBalancer类型的服务4.NodePort类型的服务5.指定externalIP的服务Kubernetes使用IPVS安装IPVSCentOSUbuntu什么是IPVSIPVS（IPVirtua

近日Grafana官网发表了一篇博客介绍了2022年比较有意思、脑洞大开的一些Grafana使用案例，比如监控特斯拉Model3的充电状态、OTA更新状况等等。海事技术供应商RoyalIHC利用Grafana展示客户船队的关键性能指标，例如燃料消耗、服务时间、大气状况和报警状态。丹麦的Energinet公司利用Grafana的地理地图监控面板帮助客户定位电缆故障。还有很多有趣的使用案例我就不一一列举了，大家可以阅读原文：Grafanadashboardsin2022:Memorableusecasesoftheyear。文章推荐人类、机器人与KubernetesMicroByre是一家同时使用

近日Grafana官网发表了一篇博客介绍了2022年比较有意思、脑洞大开的一些Grafana使用案例，比如监控特斯拉Model3的充电状态、OTA更新状况等等。海事技术供应商RoyalIHC利用Grafana展示客户船队的关键性能指标，例如燃料消耗、服务时间、大气状况和报警状态。丹麦的Energinet公司利用Grafana的地理地图监控面板帮助客户定位电缆故障。还有很多有趣的使用案例我就不一一列举了，大家可以阅读原文：Grafanadashboardsin2022:Memorableusecasesoftheyear。文章推荐人类、机器人与KubernetesMicroByre是一家同时使用

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

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

‍作者：张凯前言云原生（CloudNative）[1]是云计算领域过去5年发展最快、关注度最高的方向之一。CNCF（CloudNativeComputingFoundation，云原生计算基金会）2021年度调查报告[2]显示，全球已经有超过680万的云原生技术开发者。同一时期，人工智能AI领域也在“深度学习算法+GPU大算力+海量数据”的推动下持续蓬勃发展。有趣的是，云原生技术和AI，尤其是深度学习，出现了很多关联。大量AI算法工程师都在使用云原生容器技术调试、运行深度学习AI任务。很多企业的AI应用和AI系统，都构建在容器集群上。为了帮助用户更容易、更高效地在基于容器环境构建AI系统，提高

‍作者：张凯前言云原生（CloudNative）[1]是云计算领域过去5年发展最快、关注度最高的方向之一。CNCF（CloudNativeComputingFoundation，云原生计算基金会）2021年度调查报告[2]显示，全球已经有超过680万的云原生技术开发者。同一时期，人工智能AI领域也在“深度学习算法+GPU大算力+海量数据”的推动下持续蓬勃发展。有趣的是，云原生技术和AI，尤其是深度学习，出现了很多关联。大量AI算法工程师都在使用云原生容器技术调试、运行深度学习AI任务。很多企业的AI应用和AI系统，都构建在容器集群上。为了帮助用户更容易、更高效地在基于容器环境构建AI系统，提高

作用：存储不加密数据到etcd，让Pod以变量或者Volume挂载到容器中场景：配置文件创建配置文件redis.propertiesredis.host=127.0.0.1redis.port=6379redis.password=123456创建ConfigMap#根据redis.properties创建redis-config[root@k8smaster~]#kubectlcreateconfigmapredis-config--from-file=redis.properties#查看configmap[root@k8smaster~]#kubectlgetcm#查看redis-con

无状态和有状态无状态Deployment认为Pod都是一样的。javademo1-6fb64c4664-dj4dh、javademo1-6fb64c4664-dj54s它们的内容是一样的。没有顺序要求，先启第一个还是启第二个无所谓不用考虑在哪个node上运行随意进行伸缩和扩展有状态无状态的因素都要考虑到让每个pod独立，保持pod启动顺序和唯一性唯一的网络标识符，持久存储有些，比如MySQL主从，先启主，再启从部署有状态应用无头的Service,ClusterIP:noneSatefulSet部署无状态应用Deployment和Statefulset区别：有身份的（唯一标识的）根据主机名+一定

什么是controller实际存在的，管理和运行容器的对象Pod和Controller关系Pod是通过Controller实现应用的运维，比如伸缩、滚动升级等等Pod和Controller之间通过label标签建立关系Deployment控制器应用场景场景：Web服务、微服务部署无状态应用管理Pod和ReplicaSet部署、滚动升级等功能yaml文件字段说明Kubernetes(K8S)yaml介绍Deployment控制器应用部署通过matchLabels和labels进行匹配导出yaml文件kubectlcreate编辑yaml文件进行部署，kubectlapply-f对外发布，kube