使用Fabric进行代码的自动化部署 #coding=utf-8 from fabric.api import local, abort, settings, env, cd, run from fabric.colors...push origin dev") print green("****代码上传成功") def deploy_at_server(): print green("****ssh到服务器进行下列操作...local_unit_test() print green("****单元测试完成，开始上传代码") upload_code() deploy_at_server() fabric可以将自动化部署或者多机操作的命令固化到一个脚本里...,从而减少手动的操作。...上面是今天第一次接触这东西后写的，确实很实用。运行fab deploy就行了。
Kubernetes自动弹性伸缩可以根据业务流量，自动增加或减少服务。这一功能在实际的业务场景中十分重要。在本文中，我们将了解Kubernetes如何针对应用产生的自定义指标实现自动伸缩。 ?...为什么需要自定义指标？ 应用程序的CPU或RAM的消耗并不一定能够正确表明是否需要进行扩展。例如，如果你有一个消息队列consumer，它每秒可以处理500条消息而不会导致崩溃。...同样，可能有一些应用的其他指标更有意义。这些可以使用Kubernetes中的自定义指标进行定义。 ?...Demo：Kubernetes自动伸缩 我们将演示如何使用自定义指标自动伸缩应用程序，并且借助Prometheus和Prometheus adapter。...Kubernetes自动伸缩实践 一旦你根据下文中的步骤进行，指标值会不断增加。
通常的做法是对从外部来源（例如来自 Web 或移动客户端）接收到的请求进行负载平衡。但是，在应用程序的不同服务或层之间使用负载平衡器也可以提高弹性和灵活性。...根据应用程序的类型和流量配置文件，这些技术可以为您的应用程序的某些部分提供效率。 配置自动缩放 自动缩放可帮助您自动缩放应用消耗的计算资源。通常，当超出某些指标或满足条件时会发生自动缩放。...这些服务通常提供配置选项来限制或影响自动缩放行为，但通常，大部分自动缩放行为对操作员是隐藏的。 Compute Engine 和 GKE 提供了更多选项来控制扩展行为。...您可以设置缩放行为的最小和最大限制，并且可以定义具有多个信号的自动缩放策略来处理不同的场景。与 GKE 一样，您可以配置集群自动扩缩器以根据工作负载或 pod 指标或集群外部指标添加或删除节点。...有关自动化部署的示例，请参阅使用 Spinnaker 在 GKE 上自动化 Canary 分析。
您将安装提供核心指标的度量服务器附加组件， 然后您将使用一个演示应用程序来展示基于CPU和内存使用的pod自动伸缩。在指南的第二部分， 您将部署Prometheus和一个自定义API服务器。...GKE 1.9附带了预先安装的指标服务器。 在kube-system命名空间总部署metrics-server kubectl create -f ....基于CPU和内存使用的自动缩放 你将使用一个基于golang的小程序测试hpa. 部署podinfo到默认命名空间 kubectl create -f ....基于自定义指标的自动扩容 创建podinfo nodeport服务并在default命名空间中部署： kubectl create -f ./podinfo/podinfo-svc.yaml,....在这种方式中，HPA防止快速执行并保留了指标生效时间 总结 不是所有的系统都可以依靠CPU/内存使用指标单独满足SLA，大多数Web和移动后端需要以每秒请求处理任何突发流量进行自动缩放。
但是我偶然了解到全球最大的同性交友网站丢出了一个重磅炸弹-Github Actions，我发现利用此功能可以完美解决 Hexo 静态博客自动部署的问题，并且免费版每月赠送2000分钟的时长，完美！ ...本篇博文就来浅谈一下 Github Actions 的原理，以及使用他简单实现 Hexo 静态博客的自动部署(即每次我们 push 源代码后，自动生成静态文件，并上传到我们的仓库或者云存储中；Github...，方便我们自动部署。...修改 config.yml 大部分人之前应该都是在本地进行博客编写，所以连接 Github 的方式应该都是使用的 ssh，那么前面我们为了方便后续自动部署，需要把 config.yml 文件中的 deploy...如果有使用腾讯云 cos 桶托管博客，可能需要设置 CDN 缓存刷新，详细可参考文章COS桶托管Hexo。另外从本文开始，本站后续所有内容均为自动部署哦…此次分享就到这啦，干饭去！
一些托管 Kubernetes 产品（如 Google 的 GKE ）已经提供了这种自动扩展功能，使得自动缩放变得更加容易和无缝。...自动缩放器定义为 Kubernetes API 资源和控制器，其使用指标服务器 API 定期扫描 Pod 的指标，例如平均 CPU 利用率、平均内存利用率或其他自定义指标，然后根据预设的目标值增加或减少副本数...在 Pod 弹性中，我们可以根据 Pod 的资源利用率、自定义指标等指标来自动调整 Pod 的数量，以满足应用程序的需求。...例如，通过水平 Pod 自动扩展器（HPA）可以根据 CPU 利用率或其他自定义指标来动态地调整 Pod 的数量。...因此，当我们扩展自动缩放组中的实例并使用 CPU 和网络利用率等指标时，我们通常可能会得到不一致的指标。为了解决这个问题，Cluster Autoscaler (CA) 是必不可少的工具。
K8s Pod 自动缩放策略 当我们首次设置系统时，我们尝试使用各种 Kubernetes Pod 自动缩放策略。...Pod 自动缩放要求设置节点自动缩放，使用诸如 Karpenter、Keda 或 Cluster Autoscaler 的框架。 Pod 自动缩放可以在垂直、水平或基于请求数量的基础上发生。...使用传统的基于 Kubernetes 的自动缩放，零缩放是不可能的，因为副本的最小数量为1。[1] 您可以通过将部署中的副本数量设置为零来解决此问题，但这不是理想的解决方案。...然后，我们尝试了 Knative，它实现了另一种称为基于请求的自动缩放的形式： 基于请求的自动缩放。自动缩放是基于正在进行的请求数量。这些数据在一个移动窗口中捕获，副本的数量相应增加。...还有一个自 k8s 1.16 开始提供的实验性 feature gate，称为 HPAScaleToZero。当您启用它时，还必须使用与部署的 pod 无关的外部指标来调整部署的规模。
渐进式交付是持续交付的下一步， 它将新版本部署到用户的一个子集，并在将其滚动到全部用户之前对其正确性和性能进行评估， 如果不匹配某些关键指标，则进行回滚。 ?...Shipper shipper 是来自 booking.com 的一个项目， 它对 Kubernetes 进行了扩展，添加了复杂的部署策略和多集群编排（文档）。...它支持从一个集群到多个集群的部署，允许多区域部署。 Shipper 通过一个 shipperctl 命令行进行安装。它增加不同集群的配置文件来进行管理。请注意这个与 GKE 上下文相关的问题。...Istio 的项目， 该项目使用 Prometheus 的指标进行自动化金丝雀发布和回滚。...自动部署 否，操作者必须手动完成这些步骤 是，每分钟增加 10% 的流量，可配置的 自动回滚 否，操作者必须发现错误并手动完成这些步骤 是，基于 Prometheus 指标 必需品 无 Istio，Prometheus
这听起来像梦想成真，所以我在一个非常简单的项目上进行了测试。在此测试中，Zebrium能够自动检测到网络超时的问题。我没有为此建立任何规则，也没有手动监视系统。...收集到的日志，会自动根据不同的已知日志格式进行解析/结构化，并且用户还可以提供自定义的日志模式。...自定义解析需要在日志传送器(log shipper)中完成，Sematext仅在服务器端解析Syslog和JSON。 跟踪功能较弱，尽管他们计划进行改进。...Cloud Logging与GKE紧密集成，默认情况下会添加到你创建的每个GKE群集中。你的日志存储在Logging的数据存储中，并为搜索和可视化编制索引。...AirWatch，Deliveroo，9GAG等许多知名品牌都在使用CloudWatch。 优点： 专为监视AWS资源而设计。 具有指标爆发性属性 详细的监视和自动缩放组。
除了CPU利用率，也可以基于其他应程序提供的 自定义度量指标 来执行自动扩缩。 生产环境中，许多应用程序的使用情况会出现波动，这意味着实时添加或删除pod副本会带来更好的成本收益。...使用自定义指标：HPA 扩展决策的另一个来源是自定义指标。HPA 支持两种类型的自定义指标：pod 指标和对象指标。确保使用正确的目标类型。你还可以使用来自第三方监控系统的外部指标。 ? 2....Pod垂直自动扩缩 (VPA) Vertical Pod Autoscaler(VPA)，即垂直 Pod 自动扩缩容，它根据容器资源使用率自动设置 CPU 和 内存 的requests，从而允许在节点上进行适当的调度...VPA 最佳实践 避免在Kubernetes的1.11版本之前使用。 使用updateMode:Off运行 VPA，以了解你要自动缩放的pod的资源使用情况。...集群自动扩缩器最佳实践 部署 Cluster Autoscaler 时，要与之相匹配的Kubernetes版本一起使用。（兼容性列表）。
向 Kubernetes转变的这股潮流，很大程度上简化了容器化应用程序的部署、扩展和管理，并实现了自动化，为传统的单体式系统提供了胜于传统管理协议的众多优势。...对于使用托管Kubernetes服务（比如GKE、EKS或AKS）的用户而言，由相应的云提供商管理主节点安全，并为集群实施各种默认安全设置。...最后，如果需要额外的安全保证，可以配置自定义的RuntimeClass，以便充分利用硬件虚拟化（如gVisor或Kata）。在节点层面定义RuntimeClass，并在pod定义部分指定它。...下一步，使用开源工具（如Trivy、Clair或Anchore）或者商用工具扫描所有镜像，以查找漏洞。一些工具还允许对镜像进行签名和验证签名，以确保容器在构建和上传过程中未被篡改。...最后，将Kubernetes API审计日志与现有日志聚合和警报工具整合起来，以监控集群中的所有活动。这包括API请求历史记录、性能指标、部署、资源消耗、操作系统调用和网络流量。
本文详细介绍了迪士尼API服务团队如何实现Kinesis数据流的自动缩放功能，保证流量高峰时的数据传输效率，并有效降低成本。本文来自迪士尼技术博客。...自动缩放堆栈 在大量使用期间缩放Kinesis流及其相关资源，在非高峰时段缩小。 Kinesis流 已处理数据的主要目标。此数据可以驱动实时处理或存储以进行批量分析。...扩展架构 为了跟踪何时进行扩展，Lambda将在成功调用时向CloudWatch报告两个自定义指标（OpenShards和ConcurrencyLimit）。这些自定义指标将允许我们监控扩展行为。...最后，我们可以使用Grafana将我们报告的自定义指标与并发日志处理器Lambda的平均数量进行可视化。...这证实了我们正在自动扩展Kinesis流！ 结论 我们已经成功开发了一个解决方案架构，其中包含两个可重复使用的CloudFormation模板，可以单独部署或者联合部署。
Kubernetes虽然提供了一个容器调度平台，但是在预设的情况，Kubernetes只能根据CPU等系统指标进行扩缩容，而无视来自Azure、AWS、GCP、Redis和Kafka等大量外部指标，这代表系统响应事件的时间...，就能进行自动扩展部署。...另外，用户现在可以在ScaledObject和ScaledJob上，设定多个触发器，并根据例如Kafka和Prometheus等不同的触发器，自动缩放工作负载，KEDA会从扩展器中，挑选像是目标副本数等最大的值...最后，KEDA 2.0还加入新的Metrics API扩展器，能够自动缩放通过REST API提供的指标，让用户不需要建构自己的扩展器，这项新功能可以根据环境中可用的指标标准来源，诸如内部API或是微软...Dynamics CRM API等，来自动化缩放决策。
使用你选择的应用程序管理工具进行规模化编排，并通过标准API端点进行连接。...虽然你不需要学习使用GKE，但是如果你了解其基础知识，则会对你的使用有所帮助。...CircleCI通过使CI过程更快，更简单，提高了IT团队的工作效率。它快速集成并允许你在注册后立即构建和部署。通过SSH进行手动调试，并在开始项目时同时动态缩放容器的数量。...Travis CI还能够通过管理部署和通知来自动化项目开发的其他部分。 工具链接：https://travis-ci.org/ 使用成本：免费 16. CodeShip ?...Wercker与Kubernetes进行本地集成，可以自动执行部署工作流程，使您可以专注于构建应用程序。
客户使用GKE控制平面来管理在谷歌的云、内部数据中心和其他云平台上运行的分布式基础设施。...JFrog作为全球首个支持混合云环境的多语言制品管理平台，为Google Anthos平台提供安全的，自动化，高性能的容器应用镜像管理中心，为GKE用户提供一致性的镜像管理体验。...JFrog与Anthos的CloudDevops方案 22222.png 在这种混合架构中，来自不同产品团队的开发人员可以在Google Cloud Platform上构建其应用程序，并使用测试数据对其进行验证...4 CI Server使用并维护Artifactory元数据，以通过GKE自动部署构建的映像以测试群集。...3 GKE将构建容器镜像部署到K8s集群中的节点。 4当其已知漏洞的数据库更新时，Xray会扫描生成的图像。如果发现已经部署的映像具有新发现的漏洞，及时通知到相关人员进行升级或安全维护。
将分享一些关于应用程序自动缩放的见解，并谈到使用 K8s 自动缩放器时面临的一些现实挑战。 缩放是一种配置应用程序的过程，它可以根据负载的变化进行不同的资源发放。...HPA 基于 CPU、内存或任何外部指标源执行自动缩放。 虽然表面上 HPA 似乎是完美的，但有一些挑战限制了它在现代应用中的使用。 让我们了解一下 K8s HPA 的不足之处？...如何使用KEDA？我是否必须编写很多配置才能使其工作？ 答案是——不是这样的。 KEDA 为缩放器指标和资源自动缩放逻辑之间的所有类型的映射提供单个 CRD 。...让我们以使用 Prometheus 作为扩展部署的度量源为例。 Prometheus 已成为存储 Kubernetes 指标的标准。...它解决了 K8s HPA 无法解决的现代世界应用程序自动扩展问题。 它通过提供编写自定义事件源的能力来提供可扩展性。 KEDA 可以根据工作负载从 0 到 1 进行扩展，从而优化基础架构成本。
它提供简化的基于容器的应用程序开发和部署，支持Kubernetes，Mesospere DC / OS或Swarm编排。 使用你选择的应用程序管理工具进行规模化编排，并通过标准API端点进行连接。...虽然你不需要学习使用GKE，但是如果你了解其基础知识，则会对你的使用有所帮助。...CircleCI通过使CI过程更快，更简单，提高了IT团队的工作效率。它快速集成并允许你在注册后立即构建和部署。通过SSH进行手动调试，并在开始项目时同时动态缩放容器的数量。...Travis CI还能够通过管理部署和通知来自动化项目开发的其他部分。 工具链接：https://travis-ci.org/ 使用成本：免费 16. CodeShip ?...Wercker与Kubernetes进行本地集成，可以自动执行部署工作流程，使您可以专注于构建应用程序。
在目前的 Kubernetes 环境中，水平 Pod 自动缩放器（HPA）仅对基于资源的指标作出反应，例如 CPU 或内存使用情况，或者自定义指标。...无论我们使用的是 Jenkins、GitLab、Prometheus 还是其他 DevOps 工具，KEDA 可以与之进行集成，使得 Autoscaling 成为整个开发和部署流程的一部分。...作为 Kubernetes 的事件驱动 Autoscaling 工具，KEDA 可以根据应用程序的事件源来自动调整 Pod 的数量。...在部署 KEDA 后，缩放器将会像一个哨兵一样，持续监视事件源，并在发生任何触发事件时将指标传递给指标适配器。...3、更易于使用：KEDA 的配置更简单，减少了用户在使用 Kubernetes 自定义指标时面临的典型障碍。 以上为 KEDA 的相关解析，更多内容可参考后续文章所述，谢谢！
它的主要重点是隐藏这种部署的潜在复杂性，这样用户只需要关注与ML相关的部分。它支持许多高级功能，如自动缩放、零缩放、金丝雀部署、自动请求批处理，以及许多流行的现成ML框架。...KServe 由于部署需要简单的资源定义，KServe可以很好地与现有的两个DevOps流水线进行集成以进行部署（无论是直接来自Kubernetes清单、Helm chart还是其他）。...自动缩放功能 部署的模型不仅应该满足业务需求，包括预测的质量，还应该满足吞吐量。服务解决方案应该允许模型在流量峰值时放大，在流量恢复正常时缩小。...Seldon Core 由于Seldon Core是Kubernetes原生的，因此可以使用标准的水平Pod自动缩放器，其中包含CPU和内存利用率等指标。...如果需要使用基于事件的指标，则需要额外安装KEDA并与之集成。通过与KEDA集成，可以通过KEDA本机事件源缩放到零。HTTP scale to zero还需要KEDA的其他附加组件。
工具介绍 Kube-Bench是一款针对Kubernete的安全检测工具，从本质上来说，Kube-Bench是一个基于Go开发的应用程序，它可以帮助研究人员对部署的Kubernete进行安全检测，安全检测原则遵循...将根据目标设备上运行的Kubernete版本来确定要运行的测试集，但请注意，Kube-Bench不会自动检测OpenShift和GKE。...“/opt/kube-bench/cfg/”下的默认配置，你还可以通过加载自定义的配置文件来使用它们： docker run --pid=host -v /etc:/etc:ro -v /var:/var...Kube-Bench将会根据检测到的节点类型以及Kubernete运行的集群版本来自动选择使用哪一个“controls”。...比如说，我们可以使用Kube-Bench对一个master执行版本自动检测： kube-bench master 或者，使用Kube-Bench针对Kubernete v1.13执行worker节点测试
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