作者|段超 来源|尔达 Erda 公众号 背景 我们是一家做商业软件的公司,从一开始我们就把软件交付流程做的非常标准且简单,所有的软件都是基于我们的企业数字化平台 Erda(现已开源)来交付,底层基于 Kubernetes,为企业提供 DevOps.微服务治理.多云管理以及快数据管理等云厂商无绑定的 IT 服务. ​ 随着我们服务的客户数量越来越多,如今我们管理着相当规模数量的 Kubernetes 集群,集群的稳定性决定了服务质量以及对外口碑,很长一段时间内我们在这件事情上都显得很被动,经常会…

背景 通常而言,集群的稳定性决定了一个平台的服务质量以及对外口碑,当一个平台管理了相当规模数量的 Kubernetes 集群之后,在稳定性这件事上也许会"稍显被动". 我们可能经常会遇到这样的场景:客户一个电话,火急火燎地说业务出现问题了,你们平台快帮忙查询一下是不是哪里出了问题呀?技术同学连忙放下手头工作,上去一通操作加安抚客户--看似专业且厉害,急用户之所急,细想之后实则无章无法,一地鸡毛. 通常我们依赖监控系统来提前发现问题,但是监控数据作为一个正向链路,很难覆盖到所有场景,经常…

11 月 23 日,Erda 与 OSCHINA 社区联手发起了[高手问答第 271 期 -- 聊聊大规模 K8s 集群管理],目前问答活动已持续一周,由 Erda SRE 团队负责人骆冰利为大家解答,以下是本次活动的部分问题整理合集,其他问题也将于近期整理后发布,敬请期待! Q1:K8s 上面部署不通的应用对于存储有不同的要求,有的要高吞吐,有的是要低响应.大规模 K8s 部署的时候是怎么协调这种存储差异的问题?还是说需要根据不同的场景,运维不同的存储服务?又或者说尽量存储使用解决方案? A1…

原文链接:一流铲屎官二流程序员[浅谈大规模k8s集群关于events的那些坑] 背景 随着k8s集群规模的增加,集群内的object数量也与日俱增,那么events的数量也会伴随其大量增加,那么当用户请求这些events的时候apiserver的负载压力就会增加,很可能造成apiserver处理请求延迟,首先需要分析一下请求events的几种方式: 1.用户通过kubectl list events 2.kubernetes-dashboard list events 3.admin用户直接在集…

作者 | 蚂蚁金服技术专家 沧漠 关注『阿里巴巴云原生』公众号,回复关键词"1024",可获取本文 PPT. 前言 Kubernetes 以其超前的设计理念和优秀的技术架构,在容器编排领域拔得头筹.越来越多的公司开始在生产环境部署实践 Kubernetes,在阿里巴巴和蚂蚁金服 Kubernetes 已被大规模用于生产环境.Kubernetes 的出现使得广大开发同学也能运维复杂的分布式系统,它大幅降低了容器化应用部署的门槛,但运维和管理一个生产级的高可用 Kubernetes 集群仍…

Prometheus 简介 Prometheus是SoundCloud开源的一款开源软件.它的实现参考了Google内部的监控实现,与源自Google的Kubernetes结合起来非常合适.另外相比influxdb的方案,性能更加突出,而且还内置了报警功能.它针对大规模的集群环境设计了拉取式的数据采集方式,你只需要在你的应用里面实现一个metrics接口,然后把这个接口告诉Prometheus就可以完成数据采集了. 安装Prometheus 首先我们使用ConfigMap的形式来设置Promet…

背景与挑战 随着腾讯自研上云及公有云用户的迅速增长,一方面,腾讯云容器服务TKE服务数量和核数大幅增长, 另一方面我们提供的容器服务类型(TKE托管及独立集群.EKS弹性集群.edge边缘计算集群.mesh服务网格.serverless knative)也越来越丰富.各类容器服务类型背后的核心都是K8s,K8s核心的存储etcd又统一由我们基于K8s构建的etcd平台进行管理.基于它我们目前管理了千级etcd集群,背后支撑了万级K8s集群. 在万级K8s集群规模下的我们如何高效保障etcd集群的…

1背景与挑战随着腾讯自研上云及公有云用户的迅速增长,一方面,腾讯云容器服务TKE服务数量和核数大幅增长, 另一方面我们提供的容器服务类型(TKE托管及独立集群.EKS弹性集群.edge边缘计算集群.mesh服务网格.serverless knative)也越来越丰富.各类容器服务类型背后的核心都是K8s,K8s核心的存储etcd又统一由我们基于K8s构建的etcd平台进行管理.基于它我们目前管理了千级etcd集群,背后支撑了万级K8s集群.在万级K8s集群规模下的我们如何高效保障etcd集群的稳…

k8s集群Job Pod 容器可能因为多种原因失效,想要更加稳定的使用Job负载,有哪些需要注意的地方? 面试官:"计数性Job默认完成模式是什么?Indexed模式如何发布自定义索引呢?" 面试官:"k8s的Job Pod 中的容器可能因为多种不同原因失效,想要更加稳定的使用Job负载,有哪些可以注意的地方?" 面试官:"为什么k8s建议在调试 Job 时将 `restartPolicy` 设置为 "Never"?" 面试官…

一.背景: 随着互联网的发展.互联网用户的增加,互联网中的数据也急剧膨胀.每天产生的数据量数以万计,本地文件系统和单机CPU已无法满足存储和计算要求.Hadoop分布式文件系统(HDFS)是海量数据存储的重要技术,它将数据存储在多个从节点上,对这些节点的硬件资源进行统一管理与分配,并向客户端提供文件系统访问接口,解决了本地文件系统在文件大小.文件数量.打开文件数目等的限制问题.海量数据存储系统的数据都是通过分布式文件系统存储在各个节点上.通过分布式文件系统,海量数据存储系统可以可靠地存储PB级以…