手段：在线离线集群做合并。 问题：容器只能管理CPU和内存，不能对网络和磁盘IO做 管理，导致在线应用受离线业务影响。 一次现网事故 一个用户需求 可靠 设计目标 ◼在某个cgroup网络繁忙时，能保证其设定配额不会被其他cgroup挤占 ◼在某个cgroup没有用满其配额时，其他cgroup可以自动使用其空闲的部分带宽 ◼在多个cgroup分享其他cgroup的空闲带宽时，优先级高的优先； 优先级相同 时， 时， 配额大的占用多，配额小的占用少 ◼尽量减少为了流控而主动丢包 下图是两个进程都拼命争抢网络带宽时的效果。两个进程的 带宽和时延都得不到任何程度的保证。 ◼队列： 不增加队列， 对每个报文直接在正常代码路径上进行决策 ◼Cgroup区分(标记)： 在正常处理流程中，报文查找到目标socket结构之 后，根据socket的owner process来确定cgroup ◼报文决策： 令牌桶 通过将GPU设备及运行时的库转为volume挂载到容器中实现了容 器与驱动的解耦。但是一个GPU设备仅能挂载到一个容器中，不 支持容器间共享GPU设备 ConvGPU 仅支持内存资源的共享且仅处理单个GPU 容器使用GPU的问题： • 需要特定的硬件设备 • 不支持容器共享 • 仅支持内存资源虚拟化 • 仅支持单个GPU卡 采用Device Plugin： • GPU资源的发现 • 为任务分配相应的硬件 资源及配置容器运行时环境

低时延：为满⾜足低时延的要求，需要在离业务现场最近的边缘构建解决⽅方案，减少业务处理理时延。� ➔ 海海量量数据：物联⽹网时代边缘数据爆炸性增⻓长，难以直接回传⾄至云端且成本⾼高昂，数据在本地进⾏行行分析和过滤，节省⽹网络带宽。� ➔ 隐私安全：数据涉及到企业⽣生产和经营活动安全，在边缘处理理企业保密信息和个⼈人隐私。� ➔ 本地⾃自治：不不依赖云端的离线处理理能⼒力力和⾃自我恢复能⼒力力。� 低时延 海海量量数据 数据接⼊入� 边缘计算⾯面临的挑战� 当前的边缘计算领域主要⾯面临以下五个挑战：� ➔ 协同：AI/安全等业务在云和边的智能协同、弹性迁移。� ➔ ⽹网络：云和边缘之间的⽹网络可靠性和带宽限制。� ➔ 管理理：边缘节点的资源管理理与边缘应⽤用⽣生命周期管理理。� ➔ 扩展：⾼高度分布和⼤大规模的可扩展性。� ➔ 异构：边缘侧异构AI硬件接⼊入。� Why KubeEdge� 云上服务的数据协同、任务协同、管理理协同、安全协同诉求。� ➔ 通过数据本地化处理理、边缘节点离线⾃自治，解决了了云和边缘之间的⽹网络可靠性和带宽限制的问题。� ➔ 通过⼤大幅优化边缘组件的资源占⽤用(⼆二进制⼤大⼩小约46MB，运⾏行行时内存占⽤用约10MB)，解决了了边缘资源的约束问题。� ➔ 通过在云边之间构建的双向多路路复⽤用⽹网络通道，解决了了从云端管理理⾼高度分布的海海量量节点和设备难的问题。�

tcalico-ipip>flannel_host-gw>calico-bgp>host 带宽：host>calico-bgp>flannel_host-gw>flannel-vxlan>calico-ipip host:指物理机直连网络 calico-bgp:二层bgp模式，自动学习路由 300 400 500 600 700 800 900 1000 host calico-bgp flannel_host-gw flannel-vxlan calico-ipip 带宽（MB/s） 467 148 147 125 99 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 flannel-vxlan flannel_host-gw 通过grafna连接不 同的数据源展示不 同的监控界面 方案1 方案2 kube-apiserver Metrics-Server metrics-server通过对 api重定向缓存监控进 入内存 pull opentsdb remote_storage_ adapter test-1 test-2 test-3 dev-1 dev-2 dev-3 dev-mysql-1

舵手，领航员 helm 舵轮，驾驶盘 chart 图表，海图 ①k8s对系统要求 linux内核在3.10及以上，服务器规格2核cpu，2G内存及以上，可以装在虚拟机 里，也可以装在实体机上 ②规划主机名及ip k8s的服务器使用固定ip地址，配置主机名，要求能解析相应的主机名（master 结点）到对应的ip地址，可以使用内网集群 #本node结点上的pod网段 #由上面的路由表可得知，各k8s服务器上的pod容器并不是在同一个二层广播域 里，虽然底层是vxlan隧道，所有的pod处于一个overlay网络里，但为了避免二 层的广播流量占用大量的网络带宽，所以k8s把pod网段进一步细分了，各服务 器占一个子网段，然后各pod子网之间是走路由转发的，路由下一跳为flannel.1 设备，它再进行vxlan封装。 ★veth-pair虚拟网络接口 LimitRange资源在每个命名空间中为每个容器/pod指定最小及最大计算资源/内 存使用量限制，任何违反LimitRange定义的资源使用最大用量的请求都将被直接 拒绝 LimitRange对pod和容器的资源限制为cpu和内存使用量 LimitRange对PVC的资源限制为存储空间的使用量 资源限额只对新创建的资源生效，对于已经存在的对象不产生任何限制 limitrange和resourcequota都是有命名空间之分的

承担云计算服务管理和加速的关键处理器；云豹智能发布云霄 DPU，提出可编程通用 DPU 框架理念，并落地多个应用场景；中科 驭数发布 DPU 芯片 K2，能够实现 1.2 微秒低时延和最高 200G 网络 带宽。 以计算为中心向以数据为中心这一过渡变化，促使算力服务形 成全新架构，体现在三个方面：一是调度对象方面，面向任务的调 度逐渐取代面向资源的调度，用户的计算需求将贯穿算力服务始终； 二是能力

；如果节点不健康且不接受Pod，则 为 False ，如果node controller与Node失联40秒以上，则为“ Unknown MemoryPressure 如果node的内存存在压⼒，则为 True ——即node内存容量低；否则为 False DiskPressure 如果磁盘存在压⼒，则为 True ——即磁盘容量低；否则为 False NetworkUnavailable 请注意，由于延迟时间⼩，通常少于1秒，在观察condition和产⽣污点的时间段内，启⽤此功能可能会稍微增加成功调 度但被kubelet拒绝的Pod的数量。 Capacity（容量） 描述Node上可⽤的资源：CPU、内存，以及可调度到该Node的最⼤Pod数。 Info（信息） 关于Node的⼀般信息，如内核版本、Kubernetes版本（kubelet和kube-proxy版本）、Docker版本（如果使⽤了Docker Controller创建的Pod会绕过Kubernetes调度程序，并且不遵循节点上的unschedulable属性。 因为，我们假设daemon进程属于机器，即使在准备重启时正被耗尽。 Node容量 Node的容量（CPU数量和内存⼤⼩）是Node对象的⼀部分。 通常来说，Node在创建Node对象时注册⾃身，并报告其 容量。如果您正在进⾏ manual node administration ，则需要在添加Node时设置Node容量。

最⼩申请：为该应⽤所需最⼩资源额度，包括 CPU 和内存两种资源。该资源由容器独占，以 防资源不⾜⽽被其他服务或进程争占资源，导致应⽤不可⽤。其中，CPU 资源的单位为 Core（即⼀个核）、内存的单位为 MiB。 最⼤申请：可指定该应⽤所能使⽤的最⼤资源额度，包括 CPU 和内存两种资源，防⽌占⽤过 多资源。其中，CPU 资源的单位为 Core（即⼀个核）、内存的单位为 MiB。 Init Container：勾选该项，表示创建⼀个 进⾏⾼级设置。 可选：⽔平伸缩。您可勾选是否开启⽔平伸缩，为了满⾜应⽤在不同负载下的需求，容器服务 ⽀持容器组（Pod）的弹性伸缩，即根据容器 CPU 和内存资源占⽤情况⾃动调整容器副本数 量。 指标：可选 CPU 使⽤量和内存使⽤量，需要和设置的所需资源类型相同。 触发条件：资源使⽤率的百分⽐，超过设置的Pod request值，容器开始扩容。 最⼤副本数：该 Deployment 最⼩申请：为该应⽤所需最⼩资源额度，包括 CPU 和内存两种资源。该资源由容器独占，以 防资源不⾜⽽被其他服务或进程争占资源，导致应⽤不可⽤。其中，CPU 资源的单位为 Core（即⼀个核）、内存的单位为 MiB。 最⼤申请：可指定该应⽤所能使⽤的最⼤资源额度，包括 CPU 和内存两种资源，防⽌占⽤过 多资源。其中，CPU 资源的单位为 Core（即⼀个核）、内存的单位为 MiB。 Init Container：勾选该项，表示创建⼀个

Kubernetes 集群资源管理理和调度 容器器技术提供资源隔离 应⽤用程序管理理 Kafka on Kubernetes 设计 Kafka 容器器 • 内存、CPU、⽹网络和存储 调度 Kafka 容器器 内存 CPU 和⽹网络 内存 和 CPU • 依照集群类型测试基准数据 容器器⽹网络 • 容器器采⽤用独⽴立的内⽹网 IP ⽅方案 存储 容器器挂载服务本地⽬目录 Kafka 保证重要 Topic ⾼高可⽤用 • 客户端与服务器器注册联动 指标维度 举例例 Kubernetes 3 容器器内存、CPU、运⾏行行状态 Broker 14 消息量量，JVM, Leader分布，磁盘消耗 Topic 13 消息量量，消费延迟 主机 4 内存、⽹网络、CPU、磁盘 客户端 2 ⽣生产或消费 Topic 消息量量 监控 业务解耦 容器器⽇日志通过本地代理理收集

• 高性能 存储层 - 数据格式 etcd KubeBrain 能否使用类似的格式？ 1. 否 2. 底层存储引擎全局有序，有写热点那问题 Etcd 以 Revision 为 Key 内存 Btree 索引维护 key 和 revision 的映射关系 存储层 - 数据格式 KubeBrain 逻辑层 逻辑层 – 写 逻辑层 – Watch（1） Watch 机制本质上是一个消息队列系统 一定有一个单点对消息进行排序 采用主从架构 逻辑层 – Watch（2） 一主多从 1. 仅主节点负责写入和事件生成 2. 从节点只读 逻辑层 – Watch（3） • Master 内存中保留最近写入的 事件 • 写入滑动窗口记录并发写操作的 结果 • 消费滑动窗口中的数据实现有序 的 Event 推送 • 当前消费的最大位置为 Brain 层 的 Committed 读 Unary -> Stream 代替分页，降低延迟 内存高效复用，避免 OOM 读优化 - 2 多分片并发读 通过并发，大大减少读时延 读优化 - 3 读写分离 follower 可以无限扩展，没有 raft 同步问题 读写之间无相互影响 读优化 - 4 Count 优化 基于周期性 Compact 统计，存在内存 降低时延，减轻存储压力 Watch 优化 - 1 写性能提升带来直接收益

8.2 8.4 8.6 8.8 9 100 300 500 内存占用率对比 裸金属容器进程内存 虚机容器进程内存 对比结论： 在同等压力下裸金属容器的响应时延减少1 倍，裸金属容器应用的吞吐量相对于虚机 容器吞吐量增长1倍，但是cpu资源的占用 却只多出60%左右，同时裸金属容器的进 程占用的内存减少10%。 11 国内首发Windows容器服务：帮助企业实现海量Windows应用轻松容器 dows Server在x86伺服器中的市占率高达6成。 CCE推出基于Kubernetes的Windows Server容器管理服务 • 完美兼容Kubernetes能力，支持容器CPU/内存资源编排，无状态/ 有状态应用模型等能力； • 可纳管最新的Windows 1709系统，支持启动Windows Native容 器。 12 CCE支持GPU异构计算能力，帮助企业高效灵活应用深度学习服务