梳理运维同学的职业发展设计的技术栈路线，共勉

谈到 GPU （Graphics Processing Unit，图形显示卡）大多数人想到的是游戏、图形渲染等这些词汇，图形处理确实是 GPU 的一大应用场景。然而人们也早已关注到它在通用计算上的巨大潜力，并提出了 GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units, 图形处理器上的通用计算) 概念。到随着大数据处理、深度学习

探讨kafka的监控数据采集方式以及需要关注的核心指标，便于日常生产进行监控和巡检。

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SRE（Site Reliability Engineering，站点可靠性/稳定性工程师），与普通的开发工程师（Dev）不同，也与传统的运维工程师（Ops）不同，SRE更接近是两者的结合，也就是2008年末提出的一个概念：DevOps，这个概念最近也越来越流行起来。SRE模型是Google对Dev+Ops模型的一种实践和拓展（可以参考《Google运维解密》一书），SRE这个概念我比较喜欢，因为

日常工作中，遇到日常工作使用的小技巧，便于生产环境进行生产debug和排障，现进行整理和梳理，便于梳理和沉淀。1. k8s常用技巧1.1 pod一启动就crash，来不及定位相关的日志，该如何debug？1.2 pod内部没有安装tcpdump，该如何抓包？2. linux常用技巧2.1 服务出现性能问题，怀疑到系统调用，该如何继续定位？2.2 ping一个域名有延迟，该如何定位哪个环节慢？2.3

kube-scheduler 是 kubernetes 的核心组件之一，主要负责整个集群资源的调度功能，根据特定的调度算法和策略，将 Pod 调度到最优的工作节点上面去，从而更加合理、更加充分的利用集群的资源，这也是我们选择使用 kubernetes 一个非常重要的理由。如果一门新的技术不能帮助企业节约成本、提供效率，我相信是很难推进的。

ETCD是常见的K8S分布式数据库。在生产过程中，偶尔会发现etcd节点异常或者集群异常。本文档作为etcd单异常节点的恢复办法

探讨kafka的系统架构以及以及整体常用的命令和系统分析，本文主要探讨高可用版本的kafka集群，并基于日常工作中的沉淀进行思考和整理。更多关于分布式系统的架构思考请参考文档[关于常见分布式组件高可用设计原理的理解和思考](https://blog.csDN.net/weixin_43845924/article/details/135713107)

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