Kubernetes平台教程

让我们看看一些指明方向的 Kubernetes 设计原则。 原则 1：利用计算、网络和存储作为商品 API 云计算成功的关键之一是将计算、网络和存储作为我们可以通过简单 API 提供的资源的商品化。考虑以下 AWS 服务样本： 

KUBERNETES弃用的DOCKER ??? 不要惊慌。 这是我每天都会收到的最常见问题之一： “我是否应该停止使用Docker，因为它已经被Kubernetes弃用了？” 简短的回答：不。docker的主要功能是创建Image和容器。Kubernetes的主要功能是协调容器。

本文是SpringBoot + DDD + Apache Kafka实现最终一致性的教程与源码的运维DevOps部分：如本文第一部分所述，对于一个现代由多个微服

上周，RedMonk的行业分析师和朋友（特别是James Governor）写了一篇博客文章，详细介绍了Spotify对Backstage的使用， Backstage是

由中央高智能部门协调和控制软件的大批量发布经常会失败，其原因是由于数学NP问题以及人类之间的弱相互影响。大多数公司以某种命令和控制方法开始软件版本发布，这是一种中央智能组织推动和控制工作流程，批量大小为N的发布策略是问题所在。 首先是数学上行不通，像很多问题一样，我们

自从出现第一个“基础结构即代码”工具以来，人们就意识到对版本进行环境定义的版本控制和自动执行更改是很有意义的。您可以说那些早期的先驱者正在使用Git进行操作。或者，您可以将其称为GitOps。就像敏捷，DevOps或云原生一样，经常有人可能会问：“我们真的需要另一个营销流行语吗？作为

容器将应用程序及其所有依赖项打包，以使其可以在不同的计算环境中移植。容器为在物理或虚拟基础架构上更高效地运行云本机应用程序提供了灵活性。它允许根据需求的高峰来扩展或缩减应用程序实例。Kubernetes是使用最广泛的容器编排工具之一。管理单个容器很容易，但是管理分布在多个主机上的数百

容器化和 Kubernetes 为计算世界带来了一种新的一致性范式，可以提高工程团队的速度和敏捷性。由通用声明性语言提供的用于描述应用程序和操作任务的融合使 Kubernetes 成为运行分布式工作负载的流行平台。 尽管拥有 Kubernetes 的所有好处，但拥有良好的CI/CD

我们使用的主要容器技术是 Kubernetes、containerd 和 Cilium。我们在多个云提供商中运行了数十个不同规模的 Kubernetes 集群——我们最大的集群包含 4,000 多个节点——我们依靠内部开发的工具来管理和协调多个集群上的部署。— Laurent Ber

随着微服务的兴起和远离单体架构的转变，IT 和DevOps团队专注于将基础设施中的所有内容整合到越来越小的平台和技术中。大胆的愿景是，每个人都将在同一个“上帝平台”上，拥有一个管理平面、一个数据平面和一个简单的参考点。Kubernetes、云原生和微服务将成为实现这一愿景的载体。每个人都会在

Kubernetes是集群，所需的一切都包含在该集群中。在其中，您会发现两种类型的节点：

在编写任何代码之前如果要为Kubernetes集群选择最佳设置怎么办？我构建了一个集群计算器，以帮助您选择群集大小和最佳实例，这篇文章会告诉您在下面之间如何平衡： -成本（已用与浪费） -调整交付周期 -过多设置 事实证明Kubernetes中的许多

今天，如果你正在运行Kubernetes，你知道，安全是不是“内置”。为了确保您的集群，您必须在额外的控制配置，添加或建立。有些是Kubernetes的一部分，是基于角色的访问控制（RBAC），但其他的最佳实践包括指定受信任的存储库已知良好的容器中，然后在运行时扫描工具层次感为好。但

在默认设置下，扩展 Kubernetes 集群中的 pod 和节点可能需要几分钟时间。了解如何调整集群节点的大小、配置水平和集群自动缩放器以及过度配置集群以加快扩展速度。内容：

在 Kubernetes 上实现更快的启动、更小的内存占用运行无服务器函数。由于运行数千个应用程序 pod 的费用以及使用更少的工作节点和其他资源来节省成本，在

对于每个使用Kubernetes的开发人员和DevOps工程师来说， 调试容器化的工作负载和Pod都是日常工作。通常很简单，kubectl logs或者kubectl describe pod足以找到某些问题的根源，但是有些问题很难找到。在这些情况下，您可能会尝试使用，