Kubernetes开源书 - 周立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 如果Node的⽹络未正确配置,则为 True ,否则为 False node taints)的Pod可被调度到该Node。 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-p 。 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。 Kubernetes调度程序可确保Node上的所有pod都有⾜够的资源。它会检查节点上容器的请求总和不⼤于Node容量。它 包括由0 码力 | 135 页 | 21.02 MB | 1 年前3
⾸云容器产品Kubernetes操作指南持 创建⽂件存储 NAS 选择⽂件存储NAS后,选择右上的新建按钮可以创建⼀块新的NAS存储 存储管理 1.简介 2. 操作说明 13 在新⻚⾯中,依次选择可⽤区,输⼊名称,选择类型和容量,最后单击确定 在该⻚⾯,可以看到所配置的存储的价格 可以⽤去的选择要和容器集群所在区域⼀致,不同区域的集群和存储间不能挂载和访问 创建挂载点 新创建的NAS盘,需要挂载后才能使⽤ 在挂载 ⽬录即为NAS盘的所有内容,此时可以做任意操作 使⽤后,执⾏下述命令即可卸载本次挂载: sudo umount /nas NAS盘扩容 在⽂件存储NAS⻚⾯点击扩容,即可对该盘进⾏在线扩容 在新⻚⾯中,选择容量并确定即可完成扩容 ⽬前只⽀持扩容操作,不可缩容 15 卸载NAS盘 对于已挂载的NAS盘,可以从集群中卸载,卸载后的NAS盘可以挂在到同⼀区域下的其他集群使⽤ NAS盘⼀旦卸载,会导致该 path:NAS盘对应的远端挂在⽬录,默认为 /nfsshare mode: pv使⽤⽂件夹的mode,⼀般选择 755 或 777 存储卷名称:配置该存储类的名称,当创建pvc时,需要引⽤该名称 容量:所要创建存储卷的⼤⼩,单位GB 访问模式:ReadWirteMany:可以多个节点同时读写,ReadWriteOnce:仅单个节点读写 标签:可以添加⾃定义的标签 查看存储卷详情 点击单个0 码力 | 94 页 | 9.98 MB | 1 年前3
Serverless Kubernetes - 理想,现实和未来-张维Serverless:关注应用而非基础设施 敏捷开发 极致弹性 成本优化 • 无需购买和安装机器 • 无需管理服务器 • 无需升级和更新OS • 快速部署和更新应用 • 快速发布 • “无限”容量 • 秒级弹性 • 更好的扩展性 • 更好的灵活性 • 按需创建 • 无资源闲置 Serverless容器 敏捷开发 极致弹性 成本优化 容器 Build once, Run anywhere Serverless AI Serverless 大数据计算 CI/CD • 30s 500pod • 非预期突发流量 • 适用电商、在线教育等行业 • Spark/Presto • 高弹性低成本 • 免容量规划 • Jenkins/Gitlab-Runner • 低成本 • 强隔离 • 免运维 • 高弹性 • 低成本 Serverless Kubernetes - 在Kubernetes中使用Serverless容器 Container Kernel containerd ACK on ECI • ECS + ECI混合部署:将long run应用运行在ECS上, 弹性和任务应用运行在ECI上。 • “无限”容量 • 极致弹性 • ECI 和 ECS Pod之间 互联互通(支持ClusterIP) ACK 集群 Pod Pod ECS Pod Pod Pod Pod ECI ECI ECI0 码力 | 20 页 | 2.27 MB | 1 年前3
Serverless Kubernetes - KubeConapplication • 容量规划:节点数量选择和扩容 • 规格实例选择、配置安全组 • 配置复杂的管理工具 • 配置网络 • 操作系统选择 • 系统软件升级、安全补丁更新 • 系统监控和长期维护 极致弹性 Scale your pods elastically • 直接基于pod扩容,而不是node,不再受限于node数量 • 无需预留计算容量 Pod Pod0 码力 | 16 页 | 4.25 MB | 1 年前3
QCon北京2017/支撑海量业务的互联网架构/知乎基于 Kubernetes 的 Kafka 平台探索和实践Topic 等级,影响重要业务 • 业务与 Kafka 深度耦合 多 Kafka 集群⽅方式 根据 Topic 类型划分集群 同⼀一类型 Topic 的集群细分 • Topic 服务等级、容量量和规模划分 资源规划 多变需求引发集群规模增⻓长 • Broker, Topic 规模 服务器器资源利利⽤用率 • 单机运⾏行行多 Broker ⽅方式 多集群问题 磁盘是不不得不不考虑的问题 ReplicationController 监听 Kubernetes 状态更更新磁盘信息 本地磁盘管理理 Kubernetes node 部署 Agent • 监控服务器器存储状态 • 磁盘容量量资源回收 • 磁盘故障处理理 容器器挂载磁盘⽬目录的软连接 本地⽬目录设计 磁盘容错 • 磁盘故障不不可避免 • 快速恢复 服务器器预留留备⽤用磁盘 单盘故障启⽤用备⽤用盘 容错0 码力 | 34 页 | 2.64 MB | 1 年前3
k8s操作手册 2.3#此PV的名称 labels: pvlab: pvlab-nfs-share1 spec: capacity: #此PV的容量 storage: 10Gi volumeMode: Filesystem #卷模型,指定此卷是文件系统还是裸格式的块 设备,默认为文件系统 accessModes: #此PV的名称 labels: pvlab: pvlab-rbd-image-test1 spec: capacity: #此PV的容量 storage: 10Gi accessModes: #访问模式 - ReadWriteOnce #此PV的名称 labels: pvlab: pvlab-local-dir1 spec: capacity: #此PV的容量 storage: 10Gi volumeMode: Filesystem #卷模型,指定此卷是文件系统还是裸格式的块 设备,默认为文件系统 accessModes:0 码力 | 126 页 | 4.33 MB | 1 年前3
4-2-如何用OpenStack和K8s快速搭建一个容器和虚拟机组合服务的云平台-王昕Ø异步多主多活情况下会出现数据 不一致 Ø同步多活情况下容易出现死锁 Ø解决方案 Ø改成同步一主两备模式 Kubernetes的PVC绑定问题 Ø问题 ØPVC每次申请PV都会占用所有 PV容量 Ø解决方案 Ø对Kubernetes的PV起初理解偏 差,PVC的设计就是占用整个PV Ø要对每个用户PVC单独开辟PV Magnum创建baymodel失败 Ø 问题 ØBaymodel中所使用的镜像没有os-0 码力 | 38 页 | 3.55 MB | 1 年前3
Alluxio 助力 Kubernetes, 加速云端深度学习Alluxio读取的数据块优先保存到本地,但是当本地空间不足时, 不会驱逐本地数据块而是将读取数据缓存到邻近节点 alluxio.worker.tieredstore.level0.dirs.quota 100GB 缓存存储的容量上限。 alluxio.worker.tieredstore.level0.watermark.high.rat io 0.99 后台驱逐任务启动条件,本例子中条件本地空间超过100 x 0.99=99GiB触发驱逐0 码力 | 22 页 | 11.79 MB | 1 年前3
Kubernetes全栈容器技术剖析节约成本 530 万 中移动咕互娱运维平台承担所有业务APP用户鉴权、计费前端和广告推送,高峰并发请求25000次/秒、1.2亿次/小时。 客户问题: •资源利用率低:虚拟化模式弹性能力差,平台容量按最高业务峰值设计(300VM,4C8G),日常负荷下平台利用率<30%(一半时间利用 率<10%),造成资源极大浪费 •升级耗时长、易出错:APP迭代需求快,如新游戏上线、特性增强等,每周2~0 码力 | 26 页 | 3.29 MB | 1 年前3
云计算白皮书机制”、华为云的“确定性运维”、腾讯云的“混沌蓝军机 制”。二是可观测性成系统“中枢神经”。可观测性提供了实时监测 和系统分析的能力,完善的系统可观测性相当于人体的“神经系统”, 感知系统状态、定位系统故障,协助进行容量治理及性能调优,并 通过建立基线模型和监测系统的行为模式,来检测和预测异常情况, 实现自动化运维和自愈能力。三是机器学习与人工智能提升稳定性 保障的建设成效。人工智能和机器学习技术将在系统稳定性保障技0 码力 | 47 页 | 1.22 MB | 1 年前3
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