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本文深度剖析Kubernetes与微服务的融合架构，通过真实案例揭示关键问题与解决方案。某电商因JVM与K8s内存模型不匹配导致雪崩事故，损失惨重。文章从四大维度展开：1）调度协同，强调Pod作为原子单元及资源配置陷阱；2）三层弹性体系（HPA/VPA/Cluster Autoscaler）及自定义指标实践；3）三类健康探针的精准分工与配置模板；4）应用感知与平台感知的协同方案。特别指出JVM在容
安装完成后修改配置文件（/usr/lib/systemd/system/cri-docker.service），在 “ExecStart=/usr/bin/cri-dockerd --container-runtime-endpoint fd://” 这一行增加 “–pod-infra-container-image=registry.aliyuncs.com/google_containers/
GPU 硬件升级的加速效果显著。从单卡的算力看，pascal 架构为代表的 P100 一秒钟只能处理 300 张图片，而 volta 架构的 v100一秒钟可以处理 1200 张图片，提升了 4 倍。分布式训练的也是有效加速的方式。从单卡 P100 到分布式 32 卡 v100，可以看到训练速度提升了 300 倍。1. 模拟数据训练速度而从训练时间来看，同样的数据，同样的训练目标，单卡 P100
KubeVela 孵化于 OAM 模型，专注于帮助企业构建统一的应用交付和管理能力，为业务开发者屏蔽底层基础设施复杂度，提供灵活的扩展能力，并提供开箱即用的微服务容器管理、云资源管理、版本化和灰度发布、扩缩容、可观测性、资源依赖编排和数据传递、多集群、CI 对接、GitOps 等特性。随着万物互联场景的逐渐普及，边缘设备的算力也不断增强，如何借助云计算的优势满足复杂多样化的边缘应用场景，让云原生技
nvidia.com/mig-1g.5gb: "1" # 精确请求一个 1g.5gb 规格的 MIG 实例。aliyun.com/gpu-mem: "4" # 请求 4GiB 的显存配额和相应的算力时间片。nvidia.com/gpu: "1" # < 请求 1 个 GPU。下面我们看看在不同的技术方案下，nvidia.com/gpu: "1" # < 限制也必须是 1。nvidia.com/mi
k8s:根据CPU利用率实现pod的弹性伸缩一、概念1. 弹性伸缩的作用：让集群的配置可以根据计算需求，自动增加或者自动减少。在服务器访问量突然增多，算力吃紧的情况下增加节点配置数量，直到访问量下降，计算后减少节点数，保证业务平稳健康运行。2. k8s中如何实现弹性伸缩：弹性伸缩主要针对资源不足情况，k8s平台中资源主要为node和pod两个维度。pod是如何实现弹性伸缩的？通过 HPAHoriz
原因说明表面成功，底层断裂文件都生成了，但 kubelet 因参数缺失“视而不见”配置分散关键参数分布在 3+ 个文件中，一处不一致即失败日志误导只说“waiting”，不报错，难以定位依赖隐式契约kubeadm 假设 kubelet 会自动加载 manifests，但需显式参数支持💡 你的成功，源于不满足于“表面现象”，而是通过ps aux直击进程真实状态，亲手重建了 kubelet 与 ku
1、如何查看版本2、YAML格式语法3、案列中如何认识 资源清单编写4、k8sport nodeporttagetportcontainerPort昨天5、如何快速编写 yaml文件。
按照本指南操作，即使是非技术背景的管理者也能独立完成国产化容器平台的落地。接下来，通过 Rainbond 图形化界面，无需编写代码即可将企业应用轻松迁移至 Rainbond。原创作者: rainbond转载于: https://www.cnblogs.com/rainbond/p/18904881。
在上篇《国产化信创开源云原生平台》文章中，我们介绍了 Rainbond 作为可能是国内首个开源国产化信创平台，在支持国产化和信创方面的能力，并简要介绍了如何在国产化信创环境中在线部署 Kubernetes 和 Rainbond。然而，对于大多数国产化信创环境，如银行、政府等机构，离线部署的需求更为普遍。值得注意的是，Rainbond 官网文档目前仅提供了在已有 Kubernetes 环境中离线..
在上篇《国产化信创开源云原生平台》文章中，我们介绍了 Rainbond 作为可能是国内首个开源国产化信创平台，在支持国产化和信创方面的能力，并简要介绍了如何在国产化信创环境中在线部署 Kubernetes 和 Rainbond。然而，对于大多数国产化信创环境，如银行、政府等机构，离线部署的需求更为普遍。值得注意的是，R...
银河麒麟作为国家核高基专项的重要成果，国防版凭借其卓越的安全性和可靠性，已成为军工领域的首选操作系统。之前我们在适配麒麟V4国防版的过程中已发现诸多安全性要求，而麒麟V10国防版在安全防护等级上又达到了更高的级别。本文将主要演示离线部署，因为军工项目基本不会出现联网场景。即使在线，也可以按离线方式部署，且离线部署由于有私有仓库，不会存在镜像获取不到和丢失情况。
虚拟机CPU内存操作系统Kubernetesk8s master华为鲲鹏 920（64 核）64GB1.25k8s node1华为鲲鹏 920（64 核）64GB1.25k8s node2华为鲲鹏 920（64 核）64GB1.25华为鲲鹏 920（64 核）64GBcontainerd 兼容 docker 容器，所以与 iManager 官网部署流场区别不太，主要有两点要注意：k8s 所有节点都
按照本指南操作，即使是非技术背景的管理者也能独立完成国产化容器平台的落地。接下来，通过 Rainbond 图形化界面，无需编写代码即可将企业应用轻松迁移至 Rainbond。
介于V4优秀的LuBan架构，核心组件非常少，资源占用也显著降低，同时带来众多功能和便利性。：使用海光3350/兆芯开先KX-5000芯片，麒麟V10 SP3操作系统，以及Containerd 1.7.13、Kubernetes v1.31.8、KubeSphere v4.1.3等软件版本。原创编写，详细记录了从环境准备到平台验证的完整流程，为信创环境下的Kubernetes与KubeSphere
文章探讨了当前云原生开发中的效率痛点，指出提升研发效率的关键在于优化开发者体验（DX）。作者认为，现代工具链迫使开发者处理过多基础设施细节，导致环境配置、工具切换和认知负担等问题严重拖慢开发节奏。为此，Sealos平台提出云端开发解决方案：通过统一抽象应用模型、提供预配置开发环境、无缝对接VSCode编辑器，以及自动化部署流程，实现从编码到上线仅需3分钟的极简体验。文章强调，真正的研发效率提升需要
目标命令/方法查看 API 版本创建资源查看 Pod查看 Service生成 YAML查帮助kubectl explain 资源字段。
众所周知，当前对于深度学习的研究十分火热，如果想要取得好的效果，除了数据和算法两个要素外，强大的算力也是必不可少的。但由于目前主流的 NVIDIA GPU 比较昂贵，并且一般情况下独占卡的模式会对 GPU 这种宝贵的计算资源造成浪费，即不同用户对模型的理解深度不同，导致申请了独立的卡却没有把资源用满。因此，为了解决上述问题，通过 GPU 共享的虚拟化技术来提高资源利用率也逐渐成为当下的研究热点。
本文将以教育AI系统为场景，手把手教你用实现多租户弹性资源分配。我们会覆盖从资源模型设计到K8s落地实现如何为不同租户（学校）设计合理的资源配额？如何用K8s隔离不同租户的资源，避免互相干扰？如何实现peak时段自动扩容、低谷时段自动缩容？如何将请求正确路由到对应的租户服务？HPA默认支持CPU、内存等内置指标，但教育AI系统中可能需要用自定义指标（如作业批改请求QPS、推理延迟）实现更精准的弹性
本质：是 k8s 集群中预先创建的存储资源，由运维人员配置，属于集群级资源（不隶属于任何 Namespace）。作用：将底层存储（如本地磁盘、NFS、Ceph、云厂商的云盘等）抽象成 k8s 可管理的资源对象，提供标准化的存储接口。关键属性存储类型（storageClassName）：用于和 PVC 绑定的核心标识，支持动态供应存储。容量（capacity）：声明存储的大小，如10Gi。访问模式（
在大模型与深度学习应用爆发的背景下，GPU 不再是实验室的加速卡，而是核心计算力。在这一趋势下，传统 GPU 云架构渐显短板：虚机绑定 GPU 粒度粗、资源浪费大与 Kubernetes 原生生态割裂弹性调度与混合负载调度能力不足为了让 GPU 资源真正成为云原生的平台级计算资源，我们在自主设计并落地了一套，本文将系统性地介绍其设计理念、核心组件与工程实现细节，帮助读者了解如何构建可观测、可调度、
Pod是Kubernetes中最小的可部署和管理单元。一个Pod包含一个或多个紧密相关的容器（可以把Pod看作一个逻辑上的容器组），这些容器共享：Container RuntimekubeletScheduleretcdAPI ServerUser(kubectl)Container RuntimekubeletScheduleretcdAPI ServerUser(kubectl)#mermai
在使用异构计算服务的场景中，“计算资源过剩”问题十分普遍。以云游戏为例，企业通常仅需要一颗物理GPU几分之一的计算能力即可流畅完成图形或视觉计算。针对这类对算力需求较少的应用场景，轻量型...
蓝耘元生代平台通过ComfyUI工作流+企业级技术文档+行业领先算力的三位一体架构，正在重塑AI开发的效率边界。其核心价值不仅在于技术创新，更在于构建了一个开放、协作的生态系统，让开发者从繁琐的基础设施中解放出来，专注于创意与业务落地。随着元宇宙与AIGC的爆发，蓝耘元生代将成为连接技术理想与产业现实的桥梁，推动AI开发进入“全民算力”的新纪元。
Kubernetes资源YAML配置文件遵循统一结构，包含必填字段apiVersion（指定API组/版本）、kind（资源类型）、metadata（资源元数据）和spec（定义期望状态）。不同资源类型的spec结构各异，但顶层框架保持一致，包括自定义资源(CRD)。status字段由系统自动维护。可通过kubectl explain或导出现有资源查看具体结构。该标准化设计体现了Kubernete
2025年Kubernetes已进入成熟稳定期，核心API几乎不再变动，升级风险显著降低。平台工程从过度封装转向简化，更多企业采用托管服务。在AI领域，K8s主要承担资源管理和作业调度角色，而非解决核心算力问题。多集群成为常态，治理工具趋于标准化。YAML问题未被彻底解决但被接受，团队更注重API边界控制。Kubernetes已从创新平台转变为基础设施，强调稳定性而非功能突破，完成了从"
本文探讨了在不修改业务层Nginx配置的情况下，如何通过Envoy劫持业务流量。文章分析了两种解决方案：1) 通过hostAliases修改域名映射，将流量指向Envoy；2) 使用iptables规则拦截特定流量并重定向到Envoy。重点阐述了iptables方案的具体实现，包括规则配置、用户隔离等细节，并提出了通过initContainers自动配置iptables的工程方案。文章指出该方法实
摘要：Open-Local云原生本地存储解决方案 Open-Local是阿里云开源的Kubernetes本地存储管理系统，旨在解决云原生环境下有状态应用对高性能存储的需求。该系统通过LVM和裸设备两种方式管理本地磁盘，提供动态分配、扩容、快照等企业级存储功能。Open-Local包含四大组件：调度扩展器(Scheduler-Extender)、CSI插件、节点代理(Agent)和控制管理器(Con
SSL Passthrough 是TCP 层透传，依赖SSL/TLS 握手阶段的 SNI 字段（携带 Ingress 配置的host域名）触发，与 HTTP 层的 Host 头无关。直接访问节点 IP（172.16.80.16）时，SNI 携带 IP 而非配置域名，导致透传失效，请求被 Ingress Controller 自身处理。注解仅用于非透传场景（Ingress Controller 解密
在 Kubernetes 中，Deployment是一种声明式的 API 资源，它允许开发者描述应用的期望状态，并且 Kubernetes 会确保这个期望状态得以实现。一个Deployment可以管理多个副本的 Pod，提供高可用性、负载均衡和滚动更新等功能。"Deployment does not have minimum availability" 错误通常是因为Deployment中定义的
本文系统阐述端到端测试中构建可靠用户旅程验证体系的方法。核心要点包括：1）用户旅程验证的重要性，能识别跨模块缺陷、提升用户体验和测试效率；2）关键实施策略，如需求分析、自动化框架设计（推荐Cypress/Selenium）、持续集成和监控优化；3）成功案例显示AI工具和模块化设计可显著提升验证可靠性。文章指出未来趋势将向AI驱动测试和无代码工具发展，强调持续学习新技术对测试质量提升的关键作用。
很久之前就想写这个教程，但怕过于简单，而且站内leaflow教程挺多的，但是今天又看见群内有佬友部署openlist遇到权限的问题，所以写下了这个话题。-----------------------------手动分割线-------------------------------------如下图，先创建一个存储卷，存储不贵，设大一点也没关系（这个存储卷我后来扩容了，所以和后面挂载图中的128M
《Kurator：下一代分布式应用分发平台的核心理念与技术突破》 本文探讨了在混合多云和边缘计算时代，传统应用分发模式面临的四大核心痛点：工具链碎片化、环境一致性危机、网络传输瓶颈和运维能见度缺失。Kurator作为新一代分布式应用分发平台，通过三大核心理念实现技术突破：1）统一抽象，通过Distribution CRD封装应用分发全流程；2）智能P2P调度，利用Dragonfly等技术实现高效协
在云原生时代，IaaS、PaaS、Serverless 各种名词层出不穷，很多开发者只会用却不懂背后的架构演进。本文拒绝枯燥的概念堆砌，通过“租房”、“点餐”等通俗易懂的生活案例，结合高清架构图，带你一文彻底搞懂从 Docker 到 K8s 的底层逻辑与选型策略。面试、架构选型必读！
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