Deployment
-
Kubernetes Headless Service:深度解析其应用场景与配置实践
在Kubernetes(K8s)生态中,Service是实现应用服务发现和负载均衡的核心抽象。我们通常使用的ClusterIP Service通过一个虚拟IP为一组Pod提供稳定的访问入口,并由kube-proxy进行透明的负载均衡。然而...
0 67 0 0 0 Kubernetes服务发现 -
Kubernetes上百个深度学习模型的高效生命周期管理实践
将深度学习模型从物理机迁移到Kubernetes集群,以解决资源碎片化和部署效率低下,这无疑是一个正确的战略方向。然而,正如您团队目前所面临的,如何高效管理上百个、由不同团队开发、采用不同框架的模型生命周期,确实是对CI/CD流程和自动化...
-
手把手教你!Kubernetes 集群监控告警系统搭建:Prometheus + Grafana 实践指南
作为一名 SRE,集群的稳定运行是我的首要职责。Kubernetes 已经成为容器编排的事实标准,但如何有效地监控和告警 Kubernetes 集群的状态,仍然是一个具有挑战性的问题。今天,我将分享我如何使用 Prometheus 和 G...
-
gRPC新手入门与实践:Protobuf定义、代码生成及Spring Cloud/K8s集成简化指南
gRPC作为高性能、多语言的RPC框架,在微服务架构中越来越受欢迎。然而,对于初次接触的团队来说,其入门门槛确实可能比RESTful服务高一些,尤其是在Protobuf的定义、代码生成以及与现有Spring Cloud或Kubernete...
-
深入剖析:Service Mesh如何实现基于流量的灰度发布?
在微服务架构日益普及的今天,如何安全、高效地发布新版本服务,是每个技术团队都面临的挑战。传统的蓝绿部署或金丝雀发布虽然有效,但在面对复杂的服务依赖和快速迭代的业务需求时,往往显得力不从心。Service Mesh,作为一种基础设施层,通过...
-
为智能产品保驾护航:构建可伸缩、敏捷的机器学习模型部署策略
我们公司计划明年推出一款全新的智能产品,其中包含大量机器学习模型。如何在保证这些模型快速上线的同时,确保在高流量高峰期也能稳定可靠地提供服务,并且对新模型的迭代保持友好,这确实是我们面临的一大挑战。传统的部署方式在弹性伸缩和模型版本管理上...
-
eBPF实战:Kubernetes网络流量监控与大规模数据处理最佳实践
在云原生时代,Kubernetes 已成为容器编排的事实标准。然而,随着集群规模的扩大和应用复杂度的提升,网络流量的监控和分析变得越来越重要。传统的网络监控方案往往存在性能瓶颈或侵入性问题。eBPF(extended Berkeley P...
-
Kubernetes安全加固实战:如何构建坚不可摧的容器堡垒?
Kubernetes安全加固实战:如何构建坚不可摧的容器堡垒? 作为一名SRE,每天面对着复杂的Kubernetes集群,安全问题始终是我心中悬着的一块石头。容器安全事件频发,从供应链投毒到运行时漏洞,每一次都让我如履薄冰。今天,我就...
-
L2 Bridge, Transparent, and NAT Networks: A Comprehensive Guide for IT Architects and System Administrators
L2 Bridge, Transparent, and NAT Networks: Unveiling the Optimal Choice for Your Application Scenarios Hey, tech buddi...
-
深入解析:如何为Serverless Framework插件编写单元测试与集成测试
深入解析:如何为Serverless Framework插件编写单元测试与集成测试 在Serverless架构中,插件(Plugin)是扩展功能的核心组件之一。无论是自定义的功能扩展,还是对现有服务的优化,插件的质量直接影响着整个Se...
-
告别“假死”:构建智能鲁棒的服务健康检查机制
在复杂的分布式系统中,服务健康监控是保障系统稳定运行的关键一环。然而,我们常常面临这样的困境:监控系统频繁发出“服务假死”告警,但实际上服务只是短暂的网络抖动或负载高峰,并未真正宕机。这种“狼来了”式的误报不仅消耗了宝贵的人力资源进行无效...
-
Prometheus与Grafana:K8s HPA、VPA及Pod资源监控与优化实战
在Kubernetes集群中,高效地管理Pod的资源使用和实现智能的自动扩缩容(HPA - Horizontal Pod Autoscaler, VPA - Vertical Pod Autoscaler)是确保应用性能和控制成本的关键。...
-
架构师实践:Kubernetes“零侵入”APM注入与多厂商兼容的可观测平台
Kubernetes环境下构建“零侵入”APM可观测平台:架构师的挑战与实践 作为技术架构师,在设计下一代云原生可观测性平台时,一个核心且普遍的挑战是如何在不给开发团队增加额外负担的前提下,确保所有应用都能被有效、自动化地监控。特别是...
-
告别手工部署噩梦:构建动态、可视化、统一的测试环境部署流程
在现代软件开发中,面对日益复杂的测试环境配置,许多团队都遭遇了类似的问题:部署流程高度依赖人工判断,导致效率低下、错误频发。从预发布环境到日常开发测试,再到特定项目的沙盒环境,每种环境都需要不同的部署脚本或参数,这不仅增加了操作难度,也埋...
-
Kubernetes Pod 生命周期详解:从创建到销毁,状态跃迁与重启机制
Kubernetes 中,Pod 是最小的可部署单元,理解 Pod 的生命周期对于有效地管理和维护应用至关重要。一个 Pod 从被创建到最终被销毁,会经历一系列状态,并且在特定情况下会被重新启动。本文将深入探讨 Pod 的生命周期,帮助你...
-
Kubernetes Operator 实战:自动化部署和管理有状态应用
Kubernetes Operator 实战:自动化部署和管理有状态应用 在云原生时代,Kubernetes (K8s) 已成为容器编排的事实标准。然而,对于复杂的有状态应用(如数据库、消息队列等),仅仅依靠 Kubernetes 内...
-
Kubernetes成本优化与精细化归因:告别“盲花钱”,向管理层提交有理有据的降本报告
随着Kubernetes集群规模的日益庞大,云账单“水涨船高”是许多技术团队面临的普遍困境。尤其是当管理层要求提交详细的成本削减报告时,仅仅依靠 kubectl top 来粗略查看资源使用,根本无法满足精细化归因和有效优化的需求。这不仅让...
-
AI视觉检测:多模型推理服务异构集成与高效管理实践
在现代AI视觉检测系统中,集成来自不同供应商的深度学习模型已成为常态。然而,这些模型通常是“黑盒”,高度依赖特定框架(如TensorFlow、PyTorch)且拥有各自复杂的依赖关系,给在统一生产线上高效、稳定地运行和管理带来巨大挑战。如...
-
高可用部署下Prometheus数据持久化和容灾策略:避免数据丢失的实践指南
在高可用架构中,监控系统至关重要,而Prometheus作为一款流行的开源监控系统,其数据的持久化和容灾策略直接关系到系统的稳定性和可靠性。如果Prometheus的数据丢失,我们将无法及时了解系统状态,从而导致故障排查困难,甚至引发更大...
-
Kubernetes环境下配置数据分布式缓存方案对比与实践
在微服务架构日益普及的今天,配置数据的管理与分发成为了一个核心挑战。尤其是在Kubernetes(K8s)这样的容器编排环境中,如何高效、可靠地为大量Pod提供“读多写少”的配置数据,同时确保数据最终一致性并避免单点故障,是架构师和开发者...