问题一: 在rancher的ui上,不能创建k8s的master节点的高可用集群.创建k8s集群,添加节点的时候,可以添加多个master,但是多个master又没有高可用,只要其中一个出问题了,那么整个集群就垮了.本想着自己来改配置,但是集群是使用docker启动组件,配置复杂繁琐,不太懂rancher组织集群的原理,个人能力有限等原因,只好找寻其他解决方案. 解决方法:在多个master情况下,其中一个master节点出毛病了,只需要在rancherUI上删掉这个节点就行了(以前不太了解,m

作者 王孝威,FinOps 认证从业者,腾讯云容器服务产品经理,热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式,为客户极致降本增效服务. 余宇飞,FinOps 认证从业者,腾讯云专家工程师,从事云原生可观测性.资源管理.降本增效产品的开发. 资源利用率为何都如此之低? 虽然 Kubernetes 可以有效的提升业务编排能力和资源利用率,但如果没有额外的能力支撑,提升的能力十分有限,根据 TKE 团队之前统计的数据: Kubernetes 降本增效标准指南| 容器化计算资源利用率现象剖析,

在K8s中定义Pod中运行容器有两个维度的限制: 1. 资源需求:即运行Pod的节点必须满足运行Pod的最基本需求才能运行Pod. 如: Pod运行至少需要2G内存,1核CPU    2. 资源限额:即运行Pod期间,可能内存使用量会增加,那最多能使用多少内存,这就是资源限额. # kubectl describe node node1.zcf.com ....................... Allocated resources: (Total limits may be over p

作者:詹雪娇,腾讯云容器产品经理,目前主要负责腾讯云集群运维中心的产品工作. 张鹏,腾讯云容器产品工程师,拥有多年云原生项目开发落地经验.目前主要负责腾讯云TKE集群和运维中心开发工作. 引言 降本增效从云计算发展至今一直都是企业上云最核心的关注点,无论是在线业务还是大数据.AI业务,都非常依赖算力的消耗,成本问题都是企业上云进行决策的核心因素. 从云计算本身来看,单纯把业务从 IDC 搬迁上云不修改任何业务架构,提高计算资源利用率需要非常大的运维成本和人力成本投入到改造业务适配弹性伸缩和业务可

背景 公有云的发展为业务的稳定性.可拓展性.便利性带来了极大帮助.这种用租代替买.并且提供完善的技术支持和保障的服务,理应为业务带来降本增效的效果.但实际上业务上云并不意味着成本一定较少,还需适配云上业务的应用开发.架构设计.管理运维.合理使用等多方面解决方案,才能真正助力业务的降本增效.在<Kubernetes 降本增效标准指南>系列 的上一篇文章<容器化计算资源利用率现象剖析>中可看到,IDC 上云后资源利用率提高有限,即使已经容器化,节点的平均利用率依旧仅在 13% 左右,资

作者 吕亚霖,作业帮基础架构 - 架构研发团队负责人.负责技术中台和基础架构工作.在作业帮期间主导了云原生架构演进.推动实施容器化改造.服务治理.GO 微服务框架.DevOps 的落地实践. 别路,作业帮基础架构-高级研发工程师,在作业帮期间,负责多云 K8s 集群建设.K8s 组件研发.Linux 内核优化调优相关工作. 背景 作业帮在云原生容器化改造的过程中,随着集群规模越来越大.业务混合部署的场景越来越复杂,面临的集群问题也越来越多,走到了 Kubernetes 及容器化的深水区, 尤其是

k8s之资源限制以及探针检查 一.资源限制 1. 资源限制的使用 当定义Pod时可以选择性地为每个容器设定所需要的资源数量.最常见的可设定资源是CPU和内存大小,以及其他类型的资源. 2. reuqest资源(请求)和limit资源(约束) 当为Pod中的容器指定了request资源时,调度器就使用该信息来决定将Pod调度到哪个节点上.当还为容器指定了limit资源时,kubelet就会确保运行的容器不会使用超出所设的limit资源量.kubelet还会为容器预留所设的request资源量,供该

Hadoop系统提供了MapReduce计算框架的开源实现,像Yahoo!.Facebook.淘宝.中移动.百度.腾讯等公司都在借助 Hadoop进行海量数据处理.Hadoop系统性能不仅取决于任务调度器的分配策略,还受到分配后实际任务执行效率的影响,任务执行常常涉及读取.排序.归并.压缩.写入等具体阶段. HCE计算框架是一个开源项目,旨在通过优化任务执行的各个阶段,提升整个Hadoop系统的效率.与Hadoop Java框架相比,基于HCE框架的MapReduce任务最高可以节省超过30%的

阿里妹导读:为了保证系统的在线交易服务顺利运转,最初几年,阿里都是在双11大促来临之前大量采购机器储备计算资源,导致了双11之后资源大量闲置点现象.是否能把计算任务与在线服务进行混合部署,在现有弹性资源基础上提升集群资源利用率,降低双11资源新增成本? 今天,阿里测试开发专家何颖,将为你深入介绍阿里容器调度系统Sigma仿真平台Cerebro. Sigma 是阿⾥巴巴全集团范围的 Pouch 容器调度系统.2017年是 Sigma 正式上线以来第⼀次参与双11,在双11期间成功⽀撑了全集团所有容

目前创建K8S集群的安装程序最受欢迎的有Kops,Kubespray,kubeadm,rancher,以及个人提供的脚本集等. Kops和Kubespary在国外用的比较多,没有处理中国的网络问题,没法使用. kubeadm是Kubernetes官方提供的k8s部署工具,不过不支持HA,且支持的docker版本.K8S版本也有限,因此无法作为生产级安装程序. Rancher2016年的新起之秀,可以做到极简快速部署管理Docker,并支持多种编排方式:Cattle.Kubernetes.Meso

Pod pod在之前说过,pod是kubernetes集群中是最小的调度单元,pod中可以运行多个容器,而node又可以包含多个pod,关系如下图: 在对pod的用法进行说明之前,有必要先对docker容器进行说明 在使用docker时,可以使用docker run命令创建一个容器,而在kubernetes集群中对长时间运行容器的要求是: 主程序需要一直在前台执行 如果我们创建的docker镜像的启动命令是后台执行程序,例如Linux脚本: nohup ./start.sh & 那么kubele

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com,源码版本是1.19 又是一个周末,可以愉快的坐下来静静的品味一段源码,这一篇涉及到资源的回收,工作量是很大的,篇幅会比较长,我们可以看到k8s在资源不够时会怎么做的,k8s在回收资源的时候有哪些考虑,我们的pod为什么会无端端的被干掉等等. limit&request 在k8s中,CPU和内存的资源主要是通过这limit&request来进行限制的,在yaml文件中的定义如下:

Kubernetes的资源控制器Job和CronJob详解与示例 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.112 10.0.0.112 什么是控制器

k8s控制器资源   Pod pod在之前说过,pod是kubernetes集群中是最小的调度单元,pod中可以运行多个容器,而node又可以包含多个pod,关系如下图: 在对pod的用法进行说明之前,有必要先对docker容器进行说明 在使用docker时,可以使用docker run命令创建一个容器,而在kubernetes集群中对长时间运行容器的要求是: 主程序需要一直在前台执行 如果我们创建的docker镜像的启动命令是后台执行程序,例如Linux脚本: nohup ./start.sh

上一篇,我们介绍了如何使用Elastic Job实现定时任务.解决了使用@Scheduled来实现时候存在的竞争问题,同时也实现了定时任务的高可用执行. 然而,还有一类问题是我们在做定时任务时候容易出现的,就是任务执行速度时间过长:同时,为了实现定时任务的高可用,还启动了很多任务实例,但每个任务执行时候就一个实例在跑,资源利用率不高. 所以,接下来我们就来继续介绍,使用Elastic Job的分片配置,来为任务执行加加速,资源利用抬抬高的目标! 动手试试 建议直接下载文末仓库中的chapter7

目录 1. k8s核心资源之Pod 1.1 什么是Pod? 1.2 Pod如何管理多个容器? 1.3 Pod网络 1.4 Pod存储 1.5 Pod工作方式 1.5.1 自主式Pod 1.5.2 控制器管理的Pod 1.6 创建Pod流程 2.如何编写资源清单YAML文件? 1. k8s核心资源之Pod 1.1 什么是Pod? 官方文档:https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/ Pod是Kubernetes中的最小调度单元,k8s是通

作者 郭云龙,腾讯云高级工程师,目前就职于 CSIG 云产品三部-AI 应用产品中心,现负责中心后台业务框架开发. 导语 为了满足 AI 能力在公有云 SaaS 场景下,服务和模型需要快速迭代交付的需求,保障服务在不稳定高并发时的高成功率,以及进一步提升资源利用率,AI 应用产品中心进行了一系列的调研与实践,本篇将重点介绍团队在容器化方面的实践经验. 背景和问题 公有云 AI SaaS 产品(如人脸融合)的一般服务流程为:C 端或 B 端客户通过采集设备采集图像.音视频等,经由云 API 等接入

最近接了一个任务,就是测试公司服务器的资源利用率,这样对每种业务平时所占资源有了大体的了解,进而为下一步的虚拟化做准备.找了很多开源的工具,但都不理想,有的安装很复杂,需要联网(而我们的服务器很多都不能够联网):有的分析出的数据还需要自己汇总.统计等.最后找到了nmon,无需安装.支持绝大多数Linux发现版本.监测数据自动形成.nmon文档..nmom文档自动生成如表等等.利器啊~ 1.下载nmon_linux_more_14g.tar.gz,下载完成之后,我们可以看到nmon支持一下Linu

使用 Ansible 统计服务器资源利用率: 3 条 shell 脚本实现统计: CPU 利用率统计: top -bn1 | grep load | awk '{printf "CPU Load: %.2f\n", $(NF-2)}' 内存利用率统计: free -m | awk 'NR==2{printf "Memory Usage: %s/%sMB (%.2f%%)\n", $3,$2,$3*100/$2 }' 磁盘利用率统计(列出每块磁盘利用率): df -h

4.3.资源控制器 4.3.1.概念 Kubernetes中内建了很多种controller(控制器),这些相当于一个状态机,用来控制Pod的具体状态和行为. 4.3.2.分类 ReplicationController&ReplicaSet ReplicationController(RC)用来确保容器应用的副本数始终保持在用户定义的副本数量,即如果有容器异常退出,会自动创建新的Pod来替代:而如果异常多出来的容器也会自动回收: 在新的Kubernetes中建议使用ReplicaSet来取代R

Kubernetes的资源控制器StatefulSet详解与示例 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.112 10.0.0.112 什么是控制器