Karmada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。
Kubernetes（k8s） 凭借着其优良的架构，灵活的扩展能力，丰富的应用编排模型，成为了容器编排领域的事实标准。越来越多的企业拥抱这一趋势，选择 k8s 作为容器化应用的基础设施，逐渐将自己的核心服务迁移到 k8s 之上。
随着vivo业务迁移到K8s的增长，我们需要将K8s部署到多个数据中心。如何高效、可靠的在数据中心管理多个大规模的K8s集群是我们面临的关键挑战。kubernetes的节点需要对OS、Docker、etcd、K8s、CNI和网络插件的安装和配置，维护这些依赖关系繁琐又容易出错。
因为这个系列的主要是想讲怎么在 K8S 上运行 HS，所以篇3讲述的就是这个，假设你已经有一个 K8S 集群，一个 build 好的 image，本文只是将 HS 运行在 K8S 上，关于日志和其他配置的最佳实践，本文不提供参考。
上一篇我们讲述了使用Kubectl管理k8s集群，那么接下来，我们将使用kubeadm来启动k8s集群。
通过Rancher一键部署k8s服务 地址: https://rancher.com/quick-start/ 命令 sudo docker run --privileged -d --restart=unless-stopped -p 80:80 -p 443:443 rancher/rancher 然后访问你的docker机器的IP地址就可以看到一个叫local的k8s环境，不过不知道是不是我操作不对,我不能使用这个集群 点击添加集群,自定义一通默认到最后给你一个docker命令执行后我们就又得到
一个可靠的分布式、线性扩容、 性能高效的图数据库。NebulaGraph 提供了线性扩容的能力，支持快照方式实现数据恢复功能。在查询语言方面，开发团队完全自研开发查询语言——nGQL，兼容 OpenCypher，让 Neo4j 的用户可无缝衔接使用 NebulaGraph。
注意：此方案为非实时同步方案，但借助 MinIO 客户端的数据同步功能，应该也是可以做到实时同步迁移。
k8s 也是逐步发展过来的，来看看以前和现在支持的 node 数 和 pod 数对比
KubeEdge即Kube+Edge，顾名思义就是依托K8s的容器编排能力和调度能力，实现云边协同、计算下沉、海量设备的平滑接入。本篇文章将从KubeEdge架构设计理念、KubeEdge代码目录概览、KubeEdge集群部署三方面带大家认识KubeEdge。
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。
概念:把一个大型的单个应用程序和服务拆分为数个甚至数十个的支持微服务，这些应用可独立地进行开发、管理和迭代
它是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，确切地说，Kubernetes是谷歌严格保密十几年的秘密武器Borg的一个开源版本。Borg是谷歌内部使用的大规模集群管理系统，它基于容器技术，目的是实现资源管理的自动化，以及跨多个数据中心的资源利用率的最大化。
7月17日，在Cloud Native Days China云原生多云多集群专场，华为云原生开源负责人王泽锋发表了《Karmada: 云原生多云容器编排平台》主题演讲，分享了在云原生多云多集群方面的思考与实践。
在业务使用Kubernetes进行编排管理时，针对业务的南北流量的接入，在Kuberentes中通常有几种方案，本文就接入的方案进行简单介绍。
看到很多部署 prometheus 到 k8s 集群的教程，发现都是非常麻烦的各种配置，懒人的我就想整个一键部署的，开箱即用的，既然有了 helm 那肯定只要一个 charts 就可以搞定了吧，想着就是这样，所以在网上找来找去，终于被我发现了。下面记录一下使用过程，方便以后进行部署。
现在公司里的项目部署方式都改成使用 k8s 部署，我想尝试用 k8s 部署自己的后端服务，所以就选择了腾讯云的 tke 容器服务产品部署自己的后端服务，特此记录一下。
在当 xxl-job 遇上 docker → 它晕了，我也乱了！，有两个场景没给大家演示，先补上
本文共涉及3台Ubuntu机器，1台RKE部署机器（192.168.3.161），2台Kubernetes集群机器（3.162和3.163）。
行吧！咱们要做就做到底，把K8S部署、升级、扩容这块的脚本一气写完，之前波哥出的k8s集群部署脚本都是指定版本的。我写的哪个版本，就只能部署这个版本，但是k8s版本更新是在是太快了。所以这样部署脚本是不科学的。所以波哥修改了之前的脚本，做了一个通用版本的，以后只要添上的要不是部署的版本号，直接执行脚本就可以了。该脚本我已经投入到了公司环境进行使用。
备注：kubernetes使用的是“声明式模型”，即需要用户“描述”和“声明”其所希望实现的系统最终状态，kubernetes会努力帮你实现这个状态，模型的声明是通过编写yml文件来体现。
最新版高可用安装：https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/high-availability/
当我们的应用架构从传统应用过渡到云原生应用的时候，会发现应用架构的复杂性大大提升了，原来的传统应用组件少，部署简单，我们往往可以在本地开发完一个传统应用后，把它丢到服务器上就能跑起来。而对于云原生应用来说，应用被拆分成一个一个粒度更小的微服务，各个服务之间有着错综复杂的关系，从而让开发环境的搭建和服务的调试变得异常困难。
今天来个快餐，不涉及K8S理论知识。主要介绍一下使用Rancher来部署、管理K8S集群，真的很香！
7月17日，在Cloud Native Days China云原生多云多集群专场，eBay软件工程师陈佑雄发表了《eBay基于Istio的应用网关的探索和实践》主题演讲，分享了eBay在多集群，多环境，大规模的场景下，Istio落地实践的探索和实践。
k8s集群部署详见：Centos7.6部署k8s(v1.14.2)集群 k8s学习资料详见：基本概念、kubectl命令和资料分享 k8s高可用集群部署详见：Centos7.6部署k8s v1.16.4高可用集群(主备模式) k8s集群高可用部署详见：lvs+keepalived部署k8s v1.16.4高可用集群
在本文中，您将学习如何在多集群环境中使用 Devtron 在 K8S 上进行应用开发。
你可能需要一个快速启动和销毁的 k8s 集群；你可能在资源受限的环境中运行 k8s 集群；你可能是一个完全的初学者，觉得搭建完整的 k8s 套件太难。那么这篇短文可能可以帮到你。
边缘计算平台，旨在将边缘端靠近数据源的计算单元纳入到中心云，实现集中管理，将云服务部署其上，及时响应终端请求。然而，成千上万的边缘节点散布于各地，例如银行网点、车载节点、加油站等基于一些边缘设备管理场景，服务器分散在不同城市，无法统一管理，为了优化集群部署以及统一管理，特探索边缘计算场景方案。
KubeSphere v3.0.0进行了重大升级，其中多集群管理功能是重要更新之一。
本文是通过ansible-playbook的roles功能实现二进制批量自动安装部署Kubernetes集群服务。本想做成离线版本，但由于coredns,ingress,dashboard插件需要拉取镜像，（这里把flannel做成非容器安装版）如需容器版去https://github.com/flannel-io/flannel中获取yaml文件
当今的 Kubernetes 炙手可热，用户们寻求更多的方式和流程来进行 Kubernetes 集群上的应用部署。kubectl 已经成为底层工具，用户需要更易用的流程。Draft、Gitkube、Helm、Ksonnet、MetaParticle 以及 Skaffold 都是用来帮助开发人员在 Kubernetes 上进行应用构建和部署的工具。
本来生活网（benlai.com）是一家生鲜电商平台，公司很早就停止了烧钱模式，开始追求盈利。既然要把利润最大化，那就要开源节流，作为技术可以在省钱的方面想想办法。我们的生产环境是由 IDC 机房的 100 多台物理机所组成，占用率高达 95%，闲置资源比较多，于是我们考虑借助 k8s 来重构我们的基础设施，提高我们资源的利用率。
上一篇《K8S集群部署》中搭建好了一个最小化的K8S集群，这一篇我们来部署一个ASP.NET Core WebAPI项目来介绍一下整个部署过程的运行机制，然后部署一下Dashboard，完成可视化管理。本篇已加入了《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》，更多内容请到索引中查看。
Kubernetes集群部署需要安装的组件东西很多，过程复杂，对服务器环境要求很苛刻，最好是能连外网的环境下安装，有些组件还需要连google服务器下载，这一点一般很难满足，因此最好是能提前下载好准备的就尽量下载好。
kind（KubernetesINDocker）是一个基于docker构建Kubernetes集群的工具，非常适合用来在本地搭建基于Kubernetes的开发/测试环境。
kubernetes 虽然具有故障自愈和容错能力，但某些组件的异常会导致整个集群不可用，生产环境中将其部署为高可用还是非常有必要的，本文会介绍如何构建一个高可用的 Kubernetes 集群。kuber-controller-manager 和 kube-scheduler 的高可用官方已经实现了，都是通过 etcd 全局锁进行选举实现的，etcd 是一个分布式，强一致的（满足 CAP 的 CP）KV 存储系统，其天然具备高可用。而 apiserver 作为整个系统的核心，所有对数据的修改操作都是通过 apiserver 间接操作 etcd 的，所以 apiserver 的高可用实现是比较关键的。
近日，由 TiDB 社区重磅策划的「能量钛」圆桌论坛活动圆满落幕。本次论坛特邀云原生社区创始人宋净超老师担任主持，与来自支流科技、360、58 集团、汽车之家、PingCAP 的五位资深技术大咖，围绕 “当数据库遇上 Kubernetes” 主题，探讨了他们对数据库容器化部署及运维的实践与思考。
近期工作中出现了一个问题：某个旧服务中用到了redis，但是在前期项目容器化改造部署阶段研发同事并没有说明需要用到redis，直至部署生产prod环境出现问题。 那么疑问来了，为什么在qa环境没有问题呢？经沟通排查发现，源码中也就是qa环境连接的是一个古老的虚拟机运行的redis，所以自然研发测试环境都没问题，至于为什么会连接到这个地址，不得而知！
从服务的能力上看，可以进行分层管控，只是其中有相当一部分服务层，改动更新的频率很低，所以感知也不明显；
kai 开 gong 工 da 大 ji 吉 新年新气象，更要1G棒 2020年没写完的代码，现在还有思路吗？ 2021年开始使用云原生技术了吗？ 一开工就遇到各种头痛的问题，“开工大吉”要演变为”开工大战“？ 别急别急，小编已为你整理好 50+篇云原生技术干货包及3w多字的《云原生路线图手册》和云原生最佳实践案例 。 开工大吉，干了这碗“陈酿”精华的技术干货，2021快人一步！ K8s 性能优化实践系列 万级 K8s 集群背后 etcd 稳定性及性能优化实践 如何根据不同业务场景调节 HPA 扩缩容灵敏
现如今最热门的服务器端技术是什么？答案大概就是云原生！KubeSphere 作为一个以 Kubernetes 为内核的云原生分布式操作系统，也是这如火如荼的云原生热潮中的一份子。KubeSphere 持续秉承 100% 开源的承诺，借助于开源社区的力量，迅速走向全球。
今天的主题：kubernetes 概念篇，通过一些示例，学习 kubernetes（k8s） 的一些核心概念。
kubernetes（简称k8s）是一种用于在一组主机上运行和协同容器化应用程序的管理平台，皆在提供高可用、高扩展性和可预测性的方式来管理容器应用的生命周期。通过k8s，用户可以定义程序运行方式、部署升级策略、动态伸缩容，使得用户以一种更灵活可靠的方式来管理应用程序。
吕亚霖，作业帮基础架构 - 架构研发团队负责人。负责技术中台和基础架构工作。在作业帮期间主导了云原生架构演进、推动实施容器化改造、服务治理、GO 微服务框架、DevOps 的落地实践。 别路，作业帮基础架构-高级研发工程师，在作业帮期间，负责多云 K8s 集群建设、K8s 组件研发、Linux 内核优化调优相关工作。 背景 作业帮在云原生容器化改造的过程中，随着集群规模越来越大、业务混合部署的场景越来越复杂，面临的集群问题也越来越多，走到了 Kubernetes 及容器化的深水区， 尤其是在上万个 Cr
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