目前在 OpenStack 上部署 Kubernetes 有多种方式，本文会先简要描述每种方案，再使用图标进行简单的对比，并尝试给出个人认为的较优方案。
由于数据隐私和网络安全的考虑，大多数toB场景的客户需要私有化应用交付，也就是需要交付到客户的环境里，这样的客户有政府、金融、军工、公安、大型企业、特色行业等，这些私有化场景限制很多，如何提高私有化应用交付的效率是个难题，本文将介绍，私有化应用交付有哪些技术？他们都各自有什么特点？私有化应用交付的发展历程。
爱可生研发团队成员，负责数据库管理平台相关项目的开发和故障排查，好奇 MySQL 技术原理及各类数据库实现方案。
当前，业界主要有以下主要几种 Service Mesh 框架，下面进行详细的说明及对比。
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本文主要讲解了从第一代微服务架构，到以springcloud为代表的第二代微服务架构，再到k8s为代表的容器技术服务架构的演进过程。
2018年，工信部启动了国家创新发展工程，建设工业大数据中心。中国移动在该项目中承担了边缘协同和数据采集相关功能的研发。
在整个微服务架构中，API网关充当着非常重要的一环，它不仅要负责外部所有的流量接入，同时还要在网关入口处根据不同类型请求提供流量控制、日志收集、性能分析、速率限制、熔断、重试等细粒度的控制行为。API网关一方面将外部访问与微服务进行了隔离，保障了后台微服务的安全，另一方面也节省了后端服务的开发成本，有益于进行应用层面的扩展。与此同时，API网关也应具备解决外界访问带来的安全问题，例如TLS加密、数据丢失、跨域访问、认证授权、访问控制等。本文尝试分析目前主流的云原生微服务API网关成熟度以及各自具备的安全功能，并比较各自带来的优劣，尤其在安全层面上，开源软件都做了哪些工作，是否全面，若不全面我们又该如何弥补。
10月25日，第一届中国云计算基础架构开发者大会在长沙召开，星环科技与众多国内外厂商共同就“云原生”、“安全与容错”和“管理与优化”等云计算领域话题进行了深入交流和探讨。星环科技容器云研发工程师关于"基于Kubernetes的复杂工作负载混合调度器思考与实践"相关内容进行了分享，本文是对会议上内容的整理。
Kubernetes v1.15引入了对卷克隆的alpha支持。该特性允许使用Kubernetes API使用用户命名空间中现有卷的内容创建新卷。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下云原生网关 Traefik 核心技术之一-Traefik CRD。
作为全球领先的开源分布式 MQTT Broker，EMQX 在 5.0 版本中引入了 MQTT over QUIC，将 MQTT 协议的优势与 QUIC 的特性相结合。通过充分利用 QUIC 协议低连接开销和多路复用的特点，MQTT over QUIC 为弱网络环境和不规则网络中的用户提供了一种非常有前景的解决方案。它能够应对诸如在山区或隧道等恶劣环境中运行的网联车辆等物联网场景中的连接中断和连接建立缓慢等问题。云原生技术的发展，让越来越多的用户选择在 Kubernetes 上部署 EMQX 集群，享受快速创建和便捷管理的优势。本文将介绍如何在 Kubernetes 上部署 EMQX 集群并开启 MQTT over QUIC 功能。
Nacos是以服务为主要服务对象的中间件，Nacos支持所有主流的服务发现、配置和管理。
工作中需要向外部提供一些诸如MySQL、Redis、MongoDB、Kafka之类的基础PaaS服务。以前每做一个PaaS都要自己去实现工作节点管理、实例调度、实例运维、实例监控等功能模块，实在是太累。这次花了些时间想了下，感觉基于Kubernetes做这个会简单很多。下面概要性地梳理下基于Kubernetes构建基础PaaS服务的过程。
随着组织内部越来越多地使用Kubernetes，对应用程序和工程师进行Kubernetes访问的需求也在增长.由于始终使用整个物理Kubernetes集群既不可行也不具有成本效益，因此Kubernetes的虚拟化是显而易见的解决方案.
译自：How we improved third-party availability and latency with Nginx in Kubernetes
本文范围: Prometheus-Operator & kube-prometheus 安装；以及在解决使用ServiceMonitor时遇到的坑。
当今Cloud Native概念流行，对于容器、服务、节点以及集群的监控变得越来越重要。Prometheus 作为 Kubernetes 监控的事实标准，有着强大的功能和良好的生态。但是它不支持分布式，不支持数据导入、导出，不支持通过 API 修改监控目标和报警规则，所以在使用它时，通常需要写脚本和代码来简化操作。
Linux 利用 Cgroup 实现了对容器的资源限制，但在容器内部依然缺省挂载了宿主机上的 procfs 的 /proc 目录，其包含如：meminfo、cpuinfo、stat、uptime 等资源信息。一些监控工具如 free、top 或 业务应用还依赖上述文件内容获取资源配置和使用情况。当它们在容器中运行时，就会把宿主机的资源状态读取出来，导致资源设置不对。
GPU是一种用于矩阵计算的PCIe设备，一般用于解码、渲染和科学计算等并行计算场景，不同场景对GPU使用方式不同，使用的加速库也各不相同，本文提到的GPU虚拟化主要针对科学计算场景，使用的加速库为nvidia cuda。
AiSuite 是 NAVER 开发者所使用的人工智能平台，它支持 NAVER 的各种服务的开发和运维。
作为新一代微服务架构体系，Service Mesh 技术有效地解决了 Spring Cloud 微服务架构和服务治理过程中的痛点问题，一经推出便引起了很大的反响。近一年来，伴随着云原生的热火朝天，Service Mesh 被推向了巅峰，从陌生走向大家的视界，甚至一些初创企业都想从中获得第一桶金。对于初创企业或全新产品，选择 Service Mesh 变得相对轻松很多，毕竟不存在迁移的问题。但对于大部分企业或成熟的产品体系，这样大的架构转型就变得很难以实施，需要多加权衡利弊，面对 Service Mesh 带来的好处，不得不迫使向它靠拢。
作者：Eyal Bukchin (MetalBear) 译者：Michael Yao (DaoCloud)
分布式关注的是服务分开部署，也就是如何将单一服务部署，变为多服务部署（垂直+水平拆分）。 微服务关注的是服务拆分力度，即：一个服务要拆分到多大的维度合适
Kubernetes 已经成为云原生的标准，并且能够在任何基础设施上提供一致的云上体验。我们经常能够看到“容器 + Kubernetes”的组合在 DevOps 发挥 10X 效率，最近也有越来越多 Kubernetes 运行在数据中心外（边缘）的需求。
Kubernetes在容器编排市场中占主导地位，通常用于托管微服务。但是，微服务的每个实例都会生成大量日志事件，这些日志事件很快就会变得难以管理。更糟糕的是，当出现问题时，由于服务间的复杂交互以及不可预知的故障模式，很难找到根本原因。
小米的弹性调度平台（Ocean）以及容器平台主要基于开源容器自动化管理平台kubernetes（简称k8s）来提供服务，完善的监控系统提高容器服务的质量的前提。不同于传统物理主机，每个容器相当于一个主机，导致一台物理主机上的系统指标数量成本增长，总的监控指标规模相当庞大（经线上统计，每node指标达到10000+）。此外，为了避免重复造轮，需要最大限度的利用公司的监控报警系统，需要把k8s的监控和报警融入其中。在小米现有的基础设施之上，落地该监控，是一个不小的挑战。
以下是 Cloudera Data Science Workbench 的一些常见问题。
EDAS支持语言Java，C++，PHP。EDAS支持Idea，Eclipse；Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理，不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架，能构建高可用的分布式系统，考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网（轻量配置中心）。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置，优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能，可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口，需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的，可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址}；通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS)，调用链查询(可查看慢业务和出错业务)，调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能，但目前只有短信与邮件通知的方式，报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型：中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上，仅允许部署单独一个应用)，Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例)，所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况，对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态，对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器，容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延，容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理，包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数，Tomcat参数，可对应用的实例分组(可按分组部署应用，添加实例到分组)，可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群：Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息，应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组（group、DataId、Content）组成。 EDAS 提供主子账号体系，付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源，所有权限)，但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建，子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权，EDAS授权(两种方式互斥，有了RAM授权，那么就不能在EDAS中授权)，主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB（Server Load Balancer）、专有网络VPC（Virtual Private Cloud）这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生，如果无客户访问网站，
Amazon Web Services (AWS) 是亚马逊公司旗下云计算服务平台，为全世界范围内的客户提供云解决方案。AWS面向用户提供包括弹性计算、存储、数据库、应用程序在内的一整套云计算服务，帮助企业降低IT投入成本和维护成本。
最近正在抽时间编写k8s的相关教程，很是费时，等相关内容初步完成后，再和大家分享。对于k8s，还是上云更为简单、稳定并且节省成本，因此我们需要对主流云服务的容器服务进行了解，以便更好地应用于生产。
在介绍 Nebula Operator 之前，让我们先来了解下什么是 Operator。
微服务架构已经是一个很通用的系统架构，常见的技术栈如下图所示，这张架构图基本涵括了当前微服务体系下的各种技术栈，可能不同的技术栈有不同的开源实现。
Helm是Kubernetes的包管理器。借助Helm，您可以非常方便地将应用程序，工具和数据库（如MongoDB，PostgreSQL，WordPress和Apache Spark）部署到您自己的Kubernetes集群中。以下简要介绍如何将Helm用于IBM Cloud Container服务。
Cortex作为一款为生产Web服务的工具，能够和AWS服务结合起来，重点解决jupyter notebook到生产的缺乏基础框架的问题。
由于在内部使用MPLS-VPN，因此Tungsten Fabric中的virtual-network可以扩展到其它Tungsten Fabric集群。
我们都知道 Kubernetes 是一个容器编排平台，可以用来管理我们的容器集群。但是如果我们只是作为学习来使用的话，Kubernetes 未免有些太重了，有些人的本机估计都没有办法来运行完整的 3 实例(一个 master，两个 agent)的集群环境。虽然网上也有使用 vagrant 和 machine 的部署方式，但是使用和配置还是比较复杂的。而 k3s 就是为了解决上述问题，应运而生的。
本文介绍了如何使用Helm将应用程序部署到IBM Cloud上的Kubernetes集群中。首先介绍了Helm的作用和如何使用Helm部署应用程序，然后详细说明了如何在IBM Cloud上使用Helm部署MongoDB。最后，提供了如何获取IP地址和端口的示例。
Kubefed（Federation v2）即 Kubernetes 联邦，是目前社区正在难产的多集群解决方案，目前的版本是 0.1.0，如果考虑到 Federation v1 的话，Kubefed 也算是有个出师未捷身先死的大兄弟了。
目前创建K8S集群的安装程序最受欢迎的有Kops，Kubespray，kubeadm，rancher，以及个人提供的脚本集等。 Kops和Kubespary在国外用的比较多，没有处理中国的网络问题，没法使用。 kubeadm是Kubernetes官方提供的k8s部署工具，不过不支持HA，且支持的docker版本、K8S版本也有限，因此无法作为生产级安装程序。 Rancher2016年的新起之秀，可以做到极简快速部署管理Docker，并支持多种编排方式：Cattle、Kubernetes、Mesos、Swa
很早以前就听说过redis社区推崇一种哨兵模式的高可用集群部署模式，今天花时间研究了一下，正好记录下来。
最近因为工作需要，需要找一个功能完善的云原生应用平台，经过自己筛选和朋友推荐，剩下 KubeSphere和Rainbond ，这两个产品都是基于 Kubernetes 之上构建的云原生应用平台，功能都非常强大，但产品定位和功能侧重不同，本文将介绍我在选型过程中从各维度对比两款产品的过程记录。
在安装 Kube-OVN 时可以开启 mirror 选项，会自动在每个节点创建 mirror0 网卡，该网卡复制了该节点上所有的容器网络流量。可以通过监控 mirror0 网卡来获取该节点所有容器网络流量信息，便于之后审计，流量回放等功能实现。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 前两天Fayson介绍过《CDH5.15和CM5.15的新功能》，与CDH5.15同时发布的还有CDSW1.4，以下我们具体看看CDSW1.4的新功能。 1.CDSW1.4的新功能 ---- 1.模型和实验 - CDSW1.4优化了模型开发到投产的过程。现在，你可以使用CDSW在统一的工作流里创建，训练和部
roc，腾讯高级工程师，Kubernetes Contributor，热爱开源，专注云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践，为客户业务保驾护航。
最近因为工作需要，需要找一个功能完善的云原生应用平台，经过自己筛选和朋友推荐，剩下 KubeSphere 和 Rainbond，这两个产品都是基于 Kubernetes 之上构建的云原生应用平台，功能都非常强大，但产品定位和功能侧重不同，本文将介绍我在选型过程中从各维度对比两款产品的过程记录。
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