点击控制台 删除集群 进⼊集群⻚⾯ -> 选择要删除集群，点击更多 -> 点击删除 6 仔细阅读提示后，点击确认执⾏删除 ⾸云⽀持 集群节点的⼿动管理，包括节点的增加、删除和设置节点是否可调度操作 需通过⾸云集群管理⻚⾯进⾏上述操作 添加master节点 进⼊集群⻚⾯ -> 选择需要操作的集群 -> 点击集群扩容 节点管理 1.简介 2.使⽤须知 3.操作说明 7 核对集群ID 点击删除后，仔细阅读提示后，没问题点击确认执⾏删除操作 进⼊节点查看⻚⾯ -> 选择对应集群，删除节点状态由删除中 -> 节点消失代表删除成功 11 设置节点调度 进⼊节点查看⻚⾯ -> 选择对应集群 -> 选择要设置的节点 -> 设置是否可调度 仔细阅读提示，没问题后点击确认 12 进⼊节点查看⻚⾯ -> 选择对应集群 -> 查看设置是否成功 ⾸云提供了NAS⽂件存储服务，并且针对Kube 更新Pod的过程中Pod总数超过Pod期望副本 数的百分⽐上限 27 可选：Pod标签和注解。设置容器组的标签和注解。可⽤于Pod的调度设置。 可选：调度设置（亲和性调度依赖节点和 Pod 标签，您可使⽤内置的标签进⾏调度；也可预先 为节点、Pod 配置相关的标签） 节点亲和性。通过已有节点 Node 的标签（键）、操作符和标签值（值）进⾏设置。 必须满⾜，即硬约束，⼀定要满⾜，对应

01-什么是Kubernetes 5 资源隔离：可预测的应⽤程序性能。 资源利⽤：效率⾼，密度⾼。 为什么我需要Kubernetes，它能⼲啥？ 最基本的功能：Kubernetes可在物理机或虚拟机集群上调度和运⾏应⽤容器。然⽽，Kubernetes还允许开发⼈员将物理 机以及虚拟机 “从主机为中⼼的基础设施转移到以容器为中⼼的基础设施”，从⽽提供容器固有的全部优势。 Kubernetes提供了构建以容器为中⼼的开发环境的基础架构。 群（1.11.2） 14 K8s组件 本⽂概述了Kubernetes集群中所需的各种组件。 Master组件 Master组件提供K8s集群的控制⾯板。Master对集群进⾏全局决策（例如调度），以及检测和响应集群事件（例如：当 replication controller所设置的 replicas 不够时，启动⼀个新的Pod）。 Master可在集群中的任意节点上运⾏。然⽽，简单 probes）。 在必要时创建mirror pod ，从⽽将pod的状态报告回系统的其余部分。 将节点的状态报告回系统的其余部分。 kube-proxy kube-proxy 在主机上维护⽹络规则并执⾏连接转发，从⽽来实现Kubernetes服务抽象。 docker 04-K8s组件 16 docker ⽤于运⾏容器。 rkt rkt 是⼀个Docker的替代品，⽀持在实验中运⾏容器

bridge.bridge-nf-call-arptables = 1 net.ipv4.ip_forward = 1 EOF #前3行表示bridge设备在二层转发时也去调用iptables配置的三层规则（包含 conntrack） # sysctl -p #加载配置 ⑧防火墙放行端口 TCP: 6443，2379，2380，10250~10252，30000~32767 cgroupdriver=systemd" ] } # mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d # docker info ★docker会修改防火墙规则，导致pod网络不通 # vi /usr/lib/systemd/system/docker.service #在[Service]下的ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// ★默认还加了DOCKER-USER这个forward链，默认全部return，导致不通，也得 放开，具体得看下iptables规则），以下操作目的为 在系统启动后等待60秒待 k8s把iptables规则设置完毕再在以下几个chain里放通所有流量，如果对防火墙 有自定义规则或对安全性要求较高场景无需配置以下这段，防火墙相关操作自 行按需处理！ # cat >> /etc/rc.d/rc.local

态兼容适配中解放出来，实现混合异构集群的灵活调度，保证信创应用运行环境的稳 定高可靠，助力信创进程进一步提速。 涉及的模块：全局管理、容器管理、集群生命周期管理](community/kubean.md)、信创 中间件、云原生网络、云原生存储 云边协同 将云原生能力延伸至边缘，采用边缘集群、边缘节点模式，将数据中心算力下移，端 设备算力上移，统一管控和调度离散、异构的计算资源，解决在海量边、端设备上统 策略管理 支持以命名空间或集群粒度制定网络策略、配额策略、资源限制策略、灾备策 略、安全策略。 ➢ 网络策略，支持以命名空间或集群粒度制定网络策略，限定容器组与网络平上网络” 实体“通信规则。 ➢ 配额策略，支持以命名空间或集群粒度设定配额策略，限制集群内的命名空间的资源 使用。 ➢ 资源限制策略，支持以命名空间或集群粒度设定资源限制策略，约束对应命名空间内 应用对资源的使用。 支持单条日志的上下文查询 ➢ 以集群为维度生成服务拓扑，查看服务间调用关系 ➢ 侵入式链路采集，支持查询服务的实时 RPS、错误率、时延等关键指标 ➢ 提供开源的聚合链路查询 ➢ 提供开箱即用的告警规则 ➢ 支持自定义指标、日志等告警 ➢ 支持灵活的配置告警级别、阈值、通知对象等 ➢ 提供邮箱、企业微信、钉钉、Webhook 等多种通知方式 ➢ 持久化存储指标、日志、链路数据

•曾凡松（逐灵），当前主要负责 k8s 在阿里巴巴场景中的规模化落地，将 k8s 应用于阿里最核心的业务，帮助客 户以云原生的方式管理应用并获得效率、 稳定性及成本的改善。 •汪萌海（木苏），经历了阿里巴巴集团 集群调度从自研 sigma 系统迁移到 k8s 体系的过程，目前主要负责解决阿 里巴巴集团在大规模场景下使用 k8s 碰到的稳定性、容器编排质量和性能问 题。❖ 阿里巴巴容器的发展历程 ❖ 基于 k8s 初步探索 使用容器的方式替换传统使用 VM 部署应用的，基于 lxc 自研 了 t4 容器并构建了 AI 集团管理 系统 2017 统一资源池 构建了 Sigma 调度系统，收敛了 众多运维平台之下的资源调度系 统，并构建了集团统一资源池， 在此基础上发展出弹性、混部等 技术成果，大幅降低了数据中心 的资源成本 2019 全面拥抱云原生 阿里业务全面上云，运维体系全 面拥抱云原生，基于 平台，包括 AliSwarm，Zeus， Hippo 等，极大地降低了业务运 维的成本 2018 转型 kubernetes 从自研的 Sigma 调度转型到 k8s 体系，初步尝试面向终态的运维 体系，通过 k8s 的方式将 Sigma 调度能力提供给客户为什么 k8s 在阿里能成功 繁荣的社区和生态系统 Available to customers on/under cloud, within/outside

的资源自动调度 机制、多粒度的资源配额管理能力。 Kubernetes 还提供完善的管理工具，涵盖开发、部署测试、运维监控等各个环节。 5 www.h3c.com Confidential 秘密 55 Kubernetes基础结构介绍 Kubernetes特性： 自动装箱：构建于容器之上，基于资源依赖和其他约束自动完成容器部署。 自我修复：容器故障后自动重启、节点故障后重新调度容器，以及容器自我修复机制。 节点控制器、副本控制器、端点控制器及服务账号 和令牌控制器。负责维护集群的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等。 Scheduler调度器（kube-scheduler）：负责资源调度（Pod调度）的进程，相当于“调度室”。按照预定的调度策略 将Pod调度到相应的机器上 etcd：集群的数据存储，他存储着集群中所有的资源对象。数据存储采用的是键值对存储。保存了整个集群的状态。 11 www e节点的资源使用情况合理的进行调度。如果Node节点在 指定时间不上报，那么Master就会认为它“失联”，标记成“Not Ready”状态。 Node节点上运行一组关键进程： kubelet：主节点代理，负责Pod对应的容器的创建启停等任务，同时与Master节点密切协作，实现集群管理的基本功 能。 kube-proxy：它负责节点的网络，在主机上维护网络规则并执行连接转发。它还负责对正在服务的pods进行负载平衡。

按照应用使用资源付费 - 无需管理服务器节点 容器调度与编排 经典Kubernetes容器服务 - 按照集群节点数量付费 ECS Pod Pod Pod Pod ECS Pod Pod Pod Pod ECS Pod Pod Pod Pod 经典Kubernetes集群 容器调度与编排 Pod Pod Pod Pod Serverless Kubernetes集群 Serverless Kubernetes vs. 传统Kubernetes集群 Kubernetes + Serverless addon混合集群 容器调度与编排 Pod Pod Pod … Elastic Container Instance (ECI) Pod Pod Node-2 Pod Pod Node-1 agent Container Container Kernel Containerd 创建/删除Pod 上报Pod状态 Pod状态逼近 创建/删除SLB 节点绑定、路由规则变更 创建/删除DNS Entry 与云平台深度集成 ECI Viking agent Pod Container Container Containerd 用户VPC

monoliths-to-microservices 微服务拆分原则 DevOps 服务框架 Dubbo 可观测性 混沌工程 服务治理 Spring Cloud 多语言微服务 API管理 服务压测 分布式事务 分布式调度 API网关 服务注册发现 负载均衡 服务配置 无损下线 服务容错 服务路由 服务鉴权 限流降级 服务元数据 服务测试 服务mock 持续集成 IDE插件 应用监控 链路追踪 日志管理 同城/异地容灾，业务多活 • 微服务需要更安全、更可信 成本 稳定 效率 • 白天流量高峰期发布 • 云边端一体化开发部署联调 • 服务治理体系强依赖SDK升级 • K8s下应用IP的不确定、导致服务治理规则的失效 • 应用迁移上云成本很高 • 极致、灵活的弹性 微服务在云原生下的挑战 后端服务BaaS化 DB，MQ, Redis, 注册中心、配置中心、服务治理中心 服务治理下沉、透明化 Java 限流降级 • 同AZ优先路由 • 就近容灾路由 高可用 • 服务鉴权 • 漏洞防护 服务治理的区分 服务治理中心 提供者 消费者 Agent Agent 用户 配置中心 治理规则 Dev-Sec-Ops 无损下线 离群实例摘除 标签路由 服务鉴权 链路跟踪 金丝雀发布 API管理 服务测试 限流降级 故障注入 • 业务无侵入、无感知 • 0升级成本 • 全面兼容开源

部署⻛险，快速反馈 运营统计 全链路指标统计，为持续改进提 供数据⽀撑 学习培训 保障平台使⽤效果，快速实践落 地 DEVOPS⼯具 DEVOPS体系构成 企业级DEVOPS全景图 调度 ⺴络 存储 K8S 基础设施 租户管理与申请 ⼈员初始化 ⾓⾊权限职责 企业场景建设 配额管理 应⽤⺫录 DevOps⼯具链 其他⼯ 具 DevOps ⼯具 初始化 ⼈员⾓⾊权限 ⼀键同步镜像到⽣产环境 同步镜像 部署⽣产 带来的提升 过程中能⼒提升 通过瑞道平台进⾏需求到上线运维的管理，打通了需 求与开发，开发与测试，测试与运维之间的壁垒，提 供了⼤量业界经过⼤量验证的规则规范，增加了⼤量 ⾃动化⼯具协助开发⼈员，测试⼈员与运维⼈员完成 相应⼯作，极⼤提升了⼯作效率。 需求有效管理 增加交付频率 降低交付⻛险 识别过程资源浪费 加速需求响应时间 团队效率的整体提升

厂商均在金融领域有落地实践，通过灵活调度云资源，保障多样化 金融业务在云上平滑运行；中国电子云、天翼云、移动云、联通云、 华为云等厂商均在政务领域有落地实践，利用一云多芯技术打造具 有安全性和高效性的政务云平台。同时，一云多芯已逐渐完成从底 层硬件至上层云原生应用的多芯全栈式适配兼容。作为 IT 产业发展 承上启下的关键环节，一云多芯不仅可以对底层各种异构资源统一 调度，还可以实现对上层应用和软件的适配操作，同时保证云平台 调度，还可以实现对上层应用和软件的适配操作，同时保证云平台 性能高效稳定。硬件芯片方面，通过屏蔽底层芯片差异实现资源池 化，从而满足对各种芯片的统一调度，这不仅包含对飞腾、鲲鹏、 龙芯、海光等芯片兼容，还包含不同指令集架构的 CPU，以及除 CPU 以外的专有芯片的兼容，如 GPU、DPU 等。软件应用方面，一云多 芯能够适配各种操作系统、虚拟机、容器数据库、中间件等，同时 还能够支撑虚拟化和云原生应用形态。性能调优方面，一云多芯可 时在 数据处理方面，模型训练涉及 PB 级的存储数据集、中间结果和训练 好的模型参数等，且数据类型各异，也需要云计算平台提供的存储 方案，实现复杂数据的统一调度和处理。计算芯片多样化、异构数 据复杂化也加速云计算向能够一体化调度、处理计算、网络、存储 资源的操作系统方向演进。 向上来看，数字应用呈现出分布式、多模态、超大量级的特点。 以 ChatGPT 为例，ChatGPT 的模型参数已达千亿，且模型训练数据