Kubernetes 安
-
工业软件中第三方插件的安全隔离与高性能集成策略
在工业软件领域,产品经理们常常面临一个经典的“鱼与熊掌不可兼得”的困境:既要开放兼容第三方插件以丰富生态、满足客户多样化需求,又要确保核心分析软件的数据安全、系统稳定,尤其是在资源受限的边缘设备上,还得兼顾高性能和低资源占用。这确实像搭积...
-
eBPF 赋能 Kubernetes HPA:打造精细化资源弹性伸缩策略
eBPF 赋能 Kubernetes HPA:打造精细化资源弹性伸缩策略 在云原生架构中,Kubernetes 的 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 是一种常用的实现应用弹性伸缩的机制。然而,传统的 HP...
-
在Istio服务网格中,如何通过eBPF技术实现高性能流量镜像与深度生产性能分析?
在云原生时代,服务网格 Istio 已经成为管理微服务流量、增强可观测性与安全性的标配。然而,当涉及到对生产环境进行极致的性能分析,特别是需要深入到网络栈底层,或者追求极低开销的流量捕获时,Istio 内置的流量镜像(Traffic Mi...
-
如何利用Prometheus监控Kubernetes中的API服务性能?
随着云原生架构的发展,Kubernetes已成为许多企业部署和管理容器化应用程序的首选平台。然而,在这样的环境中,有效地监控和优化API服务的性能变得尤为重要。这时,Prometheus作为一个强大的开源监控系统,就显得格外重要。接下来,...
-
构建生产级Kubernetes日志管理系统:选型、实践与避坑指南
在云原生时代,Kubernetes已成为容器编排的事实标准。然而,当应用部署在数百甚至上千个Pod上时,如何高效、可靠地收集、存储和查询日志,成为SRE和DevOps团队面临的巨大挑战。一个成熟的日志管理方案,不仅关乎问题排查的效率,更是...
-
云原生应用如何利用 eBPF 实现容器资源动态调配?这几个技巧要知道
在云原生时代,容器技术已成为应用部署和管理的主流方式。然而,随着业务规模的增长,如何高效地利用集群资源,避免资源浪费和性能瓶颈,成为了云原生平台面临的重要挑战。传统的资源配置方式往往是静态的,难以根据容器的实际负载进行动态调整。这就好比你...
-
Kubernetes网络策略(Network Policy)配置详解:通过podSelector、policyTypes、ingress和egress实现精细化流量控制
在Kubernetes(简称K8s)集群中,网络策略(Network Policy)是一个强大的工具,用于控制Pod与Pod之间的通信。它通过定义一组规则,允许或拒绝特定流量,从而提升集群的安全性和灵活性。本文将深入探讨如何通过 podS...
-
用eBPF给容器监控开挂:性能分析、故障排查,一个都不能少!
容器监控的痛点,你懂的! 在容器化时代,容器监控就像给你的应用装上了一双眼睛,能让你随时掌握它的健康状况。但传统的容器监控方案,总感觉有点“隔靴搔痒”。为啥? 侵入性太强 :有些监控工具需要在容器内部署Agent,这会对应用...
-
Kubernetes上PostgreSQL存储性能优化:从K8s存储到WAL调优
在云原生时代,将PostgreSQL等有状态应用部署到Kubernetes(K8s)已成为主流。然而,如何在K8s环境中确保这些数据库集群的存储性能,往往是SRE和DBA面临的核心挑战之一。PostgreSQL的性能瓶颈,尤其是在高并发读...
-
告别盲人摸象:用 eBPF 精准诊断 Kubernetes 微服务性能瓶颈
Kubernetes 微服务性能诊断:eBPF 如何破局? 当你面对 Kubernetes 集群中成百上千的微服务实例时,性能问题排查就像大海捞针。CPU 占用率异常升高?内存泄漏导致服务崩溃?HTTP 请求延迟飙升?传统的监控手段往...
-
Istio 流量镜像实战:安全高效地复制生产流量到测试环境
在微服务架构中,对生产环境流量进行镜像,复制到测试环境,是一种常见的性能测试和问题排查手段。Istio 作为强大的服务网格,提供了流量镜像(Traffic Mirroring,也称为 Shadowing)功能,允许我们将真实流量复制到镜像...
-
TimescaleDB 性能测试与 HPA 调优实战:从基准测试到负载优化,全面提升性能
你好,我是老码农,一个喜欢折腾数据库的家伙。今天,咱们聊聊 TimescaleDB 的性能测试和 HPA(Horizontal Pod Autoscaler,水平 Pod 自动伸缩)调优。在海量时序数据面前,如何让你的 Timescale...
-
Kubernetes 资源限制:除了 CPU 内存,还能限制什么?
Kubernetes 除了 CPU 和内存,还能限制哪些资源? 在 Kubernetes 中,除了 CPU 和内存,你还可以对以下类型的资源进行限制和监控: GPU (图形处理器): 用于机器学习、深度学习、图形渲染等需...
-
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。...
-
Kubernetes 日志管理终极指南:从收集、存储到分析与可视化
“喂,老哥,最近在搞 K8s 的日志吗?感觉怎么样?” “别提了,一堆容器,日志分散得到处都是,查个问题头都大了!” 相信不少 K8s 用户和运维工程师都遇到过类似的困扰。在传统的单体应用时代,日志通常集中在少数几台服务器上,管理...
-
除了 Envoy,Service Mesh 还有哪些代理选择?优缺点对比分析
在 Service Mesh 的架构中,数据平面(Data Plane)负责处理服务间的实际流量,而代理(Proxy)则是数据平面的核心组件。Envoy 作为 CNCF 的毕业项目,凭借其高性能、可扩展性和广泛的社区支持,成为了 Serv...
-
Kubernetes Service Mesh 部署:避坑指南与最佳实践
在 Kubernetes 中部署 Service Mesh 并非易事,稍有不慎就会踩坑。这里总结了一些我在实践中总结的最佳实践,希望能帮助大家避开弯路。 1. 渐进式采用:不要一口吃个胖子 Service Mesh 的引入会对...
-
在 Kubernetes 上驾驭 MySQL:有状态应用部署与管理实战指南
在云原生时代,Kubernetes (K8s) 已成为容器编排的事实标准。然而,将有状态应用(如 MySQL 数据库)迁移到 K8s 并非易事。与无状态应用不同,有状态应用需要持久化存储、稳定的网络标识以及有序的部署和扩展。本文将深入探讨...
-
云原生配置管理实战:基于 GitOps 与 DevSecOps 的自动化与审计策略
在构建弹性且可审计的云原生应用时,配置管理往往是决定系统稳定性和安全性的关键一环。如果你正在 Kubernetes 上运行服务,遵循 GitOps 模式将配置管理提升到新的高度是最佳实践。这不仅仅是把 YAML 文件存入 Git,而是...
-
基于 CPU 使用率的 Kubernetes HPA 自动伸缩实战:配置、监控与最佳实践
Kubernetes 的 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 能够根据 CPU 使用率等指标自动调整 Pod 的数量,从而应对流量高峰,提高资源利用率。本文将详细介绍如何使用 HPA 基于 CPU 使用率自动伸...