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基于阿里云组件指标的容器水平伸缩
前置条件: 1、阿里云ack集群 2、已配置安装好ingress的日志 参考链接: https://help.aliyun.com/document_detail/151555.html 操作: 以n
基于Prometheus指标对k8s集群的容器水平伸缩
前面分别对基于云原生k8s自身的hpa和基于阿里云ack集群上的hpa进行了讲解,但同时也有以自身的不足: 1、k8s原生的hpa只能满足硬件资源的需求,并不能对于业务的一些指标做很多的扩容。 2、阿
科普:一文细说蓝绿发布、AB测试、金丝雀发布(灰度发布)
随着微服务架构的普及,线上服务越来越多,随之而来的就是产品迭代的频率越来越快,部署越来越频繁;而同时要求服务上线速度也要快速提升。然后鱼与熊掌不可兼得,有上线、有部署,就有风险,有风险,就对业务有影响
基于hostpath的k8s pod日志持久化
前置条件: 考虑到pod的多副本,但同时需要将日志集中收集起来,所以采用hostpath的方式将同一个服务的多pod的日志持久化到一起,日志穿插性的写在一个文件中。 由于pod重启会打散分配到不同节点
ks8的数据管理---动态配置StorageClass
1、背景 PV是运维人员来创建的,开发操作PVC,可是大规模集群中可能会有很多PV,如果这些PV都需要运维手动来处理这也是一件很繁琐的事情,所以就有了动态供给概念,也就是Dynamic Provisi
通过Prometheus-Operator实现对k8s集群的监控
特此说明:本篇时基于prometheus-operator官网提供的kube-prometheus原生包进行部署的,由于我的k8s集群为1.18.0版本,考虑到对原生的兼容性,发现官方从release
基于SkyWalking实现对k8s集群中微服务的链路追踪分析
背景需求: 由于我司之前的服务都是部署在ECS中,对于java微服务的实时链路分析是基于skytwalking agent来做监控的,但是目前已经将ECS上的微服务容器化到k8s集群了,所以也需要该工
k8s之StatefulSet详解
本篇是基于k8s-v1.15.0版本。 1、介绍 $(podname).(headless server name) FQDN:$(podname).(headless server name).na