应用往往需要获取所运行环境的一些信息,包括应用自身以及集群中其他组件的信息.Kubernetes可以通过环境变量以及DNS进行服务发现,但其他信息如何处理呢?下面将介绍特定pod和容器元数据如何被传递到容器,了解在容器中运行的应用如何便捷地与Kubernetes API服务器进行交互,从而获取在集群中部署资源的信息,并且进一步了解如何创建和修改这些资源. 1.通过Downward API传递元数据 Kubernetes可以环境变量或者configMap和secret卷向应用传递配置数据.这对于p…

Downward API 我们已经了解到,使用ConfigMap和Secret向应用传递配置数据,这对于运行前预设的数据是可行的.但是对于那些不能预先知道的,就需要使用Downward API. Downward API允许我们通过环境变量或者卷的方式向应用传递元数据.可传递的数据包括:Pod的IP.名称.标签.注解.所在命令空间.运行的节点名称.运行所属的ServiceAccountName,每个容器请求的CPU和内存使用量以及限制. 通过环境变量暴露元数据 env.valueFrom下引用P…

对于某些需要调度之后才能知道的数据,比如 pod 的 ip,主机名,或者 pod 自身的名称等等,k8s 依旧很贴心的提供了 Downward API 的方式来获取此类数据,并且可以通过环境变量或者文件(downwardApi卷中)来传递 pod 的元数据. 可以传递的容器数据包括如下: pod的名称,IP,所在命名空间,运行节点的名称,运行所归属的服务账户名称 每个容器请求的 CPU 和内存的使用量 每个容器可以使用的 CPU 和内存的限制 pod 的标签 pod 的注解 通过环境变量暴露元数…

在这篇文章中,让我们讨论一下Kubernetes中的元数据(Metadata),以及如何利用它来监控系统的性能. 元数据(Metadata) 是一个较为高大上的词.它的含义是"用来描述其他数据的数据".尽管这个解释好像并没有解释到位,但实际上,元数据对容器环境来说特别的有用.当你面对一个复杂系统的时候,假如你能获取到它的元数据的话,并对加以归类并整理,能有助于直达问题核心.更快地解决问题. 在Kubernetes环境中,元数据 不仅是一个在众多服务.机器.可用区和(在未来)云平台之间组…

原文:https://blog.markvincze.com/troubleshooting-high-memory-usage-with-asp-net-core-on-kubernetes/ ps:我不是死板翻译原文的,尽量的通俗一点,如有不对欢迎指出,谢谢哈. 在生产环境中,我们把asp.net core api应用通过Kubernetes 部署在了Google Cloud (GCE—Google Container Engine).我们发现大多数的组件(core应用)的内存使用率都不合理…

在WCF开发概述中讲解了手工方式的WCF应用,其实实际开发中使用更多的使用配置方式和元数据来实现WCF,下面我们来看一个具体的Demo,这个例子和WCF开发概述中使用的是同一个例子,只是实现方式不同,然后来再来讲解. Demo 首先在Host项目中添加一个App.config文件,可以参照下图方式: 添加后工程如下: App.config代码 <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <configuratio…

在Rancher 2.3之前,Rancher的新版本总是随着Kubernetes的新版本一起发布,如果你想要使用最新版本的Kubernetes,那么你需要先升级Rancher才能使用.Rancher 2.3改变了这一模式--现在,可以为可用的Kubernetes版本更新元数据存储,从而使Rancher服务器的升级过程与Kubernetes集群的升级过程解耦. Kubernetes 版本控制 关于发行版的版本控制在Kubernetes文档中已经有详细的介绍,值得一提的是,每个Kubernetes的…

第一部分:开始 1         ETL入门 1.1   OLTP和数据仓库对比 1.2   ETL是什么 1.2.1          ETL解决方案的演化过程 1.2.2          ETL基本构成 1.3   ETL.ELT和EII 1.3.1          ETL 1.3.2          EII:虚拟数据整合 1.4   数据整合面临的挑战 1.4.1          方法论:敏捷BI 1.4.2          ETL设计 1.4.3          获取数据…

pandas是一个用于进行python科学计算的常用库,包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在Python中处理数据非常快速和简单.pandas建造在NumPy之上,它使得以NumPy为中心的应用很容易使用. pandas为数据提供了一些解决方案: 支持自动或明确的数据对齐的带有标签轴的数据结构.这可以防止由数据不对齐引起的常见错误,并可以处理不同来源的不同索引数据. 整合的时间序列功能. 以相同的数据结构来处理时间序列和非时间序列. 支持传递元数据(坐标轴标签)的算术运算和缩减. 灵活处理丢失…

视图层之路由配置系统(views) URL配置(URLconf)就像Django 所支撑网站的目录.它的本质是URL与要为该URL调用的视图函数之间的映射表:你就是以这种方式告诉Django,对于这个URL调用这段代码,对于那个URL调用那段代码. ''' urlpatterns = [ url(正则表达式, views视图函数,参数,别名),] 参数说明: 一个正则表达式字符串 一个可调用对象,通常为一个视图函数或一个指定视图函数路径的字符串 可选的要传递给视图函数的默认参数(字典形式) 一个…