试验 Azure DevOps 随着 Azure DevOps 生态系统的不断发展，我们的团队正在更多的使用它，并取得了成功。这些服务包含一组托管服务，包括托管 Git 代码仓库、构建和部署流水线、自动化测试工具、待办工作管理工具和构件仓库。我们已经看到我们的团队在使用该平台时获得了良好的体验，这意味着 Azure DevOps正在走向成熟。我们特别喜欢它的灵活性；它甚至允许用户使用来自不同供应商的服务。例如，你可以在使用 Azure DevOps的流水线服务的同时也使用一个外部 Git 数据仓库。我们的团
Lida Li, June Liu, Rodrigo Menezes, Suli Xu, Harry Zhang, Roberto Rodriguez Alcala | Pinterest 软件工程师，云管理平台
“The more things change; the more things stay the same.”
平台工程是用来设计、构建工具链和工作流的方法，软件工程师团队在这些工具和流程的帮助下，获得自助服务的能力。这些工具和流程被称为内部开发平台，经常会被简称为平台。平台团队的目标是提高开发生产力、加快发布节奏、提高应用稳定性、降低安全及合规风险，以及降低成本。
随着对应用为先的云服务采用愈发广泛，应用与云服务的融合程度也到了前所未有的深度。应用程序和云运行时的边界从虚拟机转移到了容器和函数中。集成边界从仅使用数据库和消息代理访问，转换成应用程序的机械部分在云中的混合运行。在这些因素影响下的架构中，应用程序与“云绑定”，应用逻辑与管理责任转移至云服务中，允许开发者专注于业务逻辑。
6 月份，Gartner 发布了其 2024 年的网站可靠性工程 (SRE) 炒作周期，预测企业在制定网站可靠性决策时可采用的上升、下降和达到顶峰的趋势。AWS、Google、Microsoft、Red Hat 和 Firefly 等公司正在跨越多个领域和类别（包括人工智能，其正处于顶峰时期）推动 SRE 和平台工程领域的可能性的界限。
Apache EventMesh (Incubating) 是一个用于解耦应用和后端中间件层的动态云原生事件驱动架构基础设施。它支持广泛的用例，包括复杂的混合云、使用了不同技术栈的分布式架构。
原文：https://devops.com/the-argo-project-making-gitops-practical/
Monokle使用普适实用的安全策略，迅速轻松地支撑起您的团队工作，并配备可扩展的高级功能，随着业务发展成长。
OpenShift 3以后, 架构完全基于K8S进行了重构, 但是又有一些差异. 今天, 我们就深入研究一下.
翻译自 ‘Running Service’ Blueprint for a Kubernetes Developer Portal 。
在这篇博客中，我将讨论如何通过专注于 Kubernetes 的 API 来释放其潜力，同时尽量避免可能遇到的复杂性。了解如何以及是否可以让 Kubernetes 为您发挥作用。
ARMO 公司在 KubeCon 北美 2023 上发布了 Kubescape 3.0。
上篇文章，我们讲到容器引擎Docker与Podman，关于K8S弃用Docker的根本原因在于容器运行时接口CRI，Kubelet 之前使用的是一个命名为 dockershim 的模块，用以实现对 Docker 的 CRI 支持。具体，可参考上篇文章：容器引擎Docker与Podman解析。本文主要针对CRI进行简要解析，以使得大家能够更深入了解K8S底层运行机制，以便能够更好地掌握容器生态技能。
作者：Jon Friesen、Nick Tate 和 Cody Baker，DigitalOcean
本文通过部署一个基于Dubbo的微服务项目——Q云书城（QCBM）（图1-1），介绍如何在多环境下部署微服务持续交付项目。通过使用Zadig持续部署工具，展示多环境配置、微服务构建、工作流交付及运行时管理的完整过程，提供一种多环境下持续集成、持续交付及云原生微服务管理能力的解决方案。（图1-2）
文摘 微服务与部署在中间件平台(esb、应用服务器)上的传统服务有何不同?什么是微服务体系结构模式，它解决了什么问题?本文将讨论所有这些重要的主题，并描述如何管理、管理和扩展微服务。 Microser
本文译自 The Evolution of Distributed Systems on Kubernetes[1]。作者 Bilgin Ibryam，译者张晓辉。
作者 | Serdar Yegulalp 来源 | 搜狐 糖豆贴心提醒，本文阅读时间6分钟，文末有秘密！ 机器学习令人无比神往，但从事这个工作的人可能并不这么想。 机器学习的工作内容往往复杂枯燥又
译自 The Pillars of Platform Engineering: Part 4 — Connectivity
机器学习现在被成千上万的企业所使用。它的无处不在有助于推动越来越难以预测的创新，并为企业的产品和服务构建智能体验。虽然机器学习随处可见，但它在实际实施时也带来了许多挑战。其中一个挑战是能够快速、可靠地从开发机器学习模型的实验阶段过渡到生产阶段，在生产阶段可以为模型提供服务，从而为业务带来价值。
这篇文章我看了之后非常想翻译，为什么呢？一方面我也在学习 Envoy，并且在公司的实际项目中使用 Envoy，另一方面，我确实也在设计一个控制管理端来统一管控多个集群的所有流量，没错我说的是所有的流量管控。目前这个管理系统在内部已经在逐步使用起来了。所以翻译这篇文章，即学习 Envoy 技术，也是想做一个参考，印证我的想法是不是 OK 的，取长补短。
随着 Kubernetes 在应用开发中的日益普及，高效的本地开发工具需求变得至关重要。在过去几年中，用于开发人员与 Kubernetes 协作的工具得到了改进。这些工具帮助开发人员简化工作流程，加速迭代周期，并创建真实的开发环境。本文将全面分析和比较六种流行的现代 Kubernetes 本地开发工具。通过阅读本文，您将获得足够的信息，从而做出明智的选择，并提升 Kubernetes 开发体验。
Kubernetes1.24版本发布时，正式宣布弃用Dockershim，转向Containerd作为默认的容器运行环境。Kubernetes以CRI(Container Runtime Interface)容器运行时接口制定接入准则，用户可以使用Containerd、CRI-O、CRI- Dockerd及其他容器运行时作为Kubernetes的容器引擎。
如何加固 Kubernetes 集群、增强事件响应能力以及实施纵深防御措施？在此处了解。
基于 Lyft 的 Flyte Kubernetes 调度器，FlyteInteractive 连接到 Kubernetes pod 内的 VSCode Server，以访问集群上的资源和大规模数据。
iti就可以查询当前流程执行到哪里了，当前用户需要办理什么任务，activiti帮我们管理执行操作
了解成功测试自动化策略的六个具体需求，以及依赖 CI/CD 工具如何让你陷入永无止境的测试泥潭。
随着应用程序的演进，其数据库模式也在变化。将数据库模式更改自动部署的做法随着现代 DevOps 原则的发展演变成所谓的数据库迁移。
描述: GitHub 操作是一个持续集成和持续交付（CI/CD）平台，可用于自动执行生成、测试和部署管道。Github 您可以创建工作流来构建和测试对存储库的每个拉取请求，或将合并的拉取请求部署到生产环境。
到目前为止，DevOps在IT界已经得到了很好的理解，但是并不是完美的。假设已经在一个项目的现代应用程序交付中实现了所有DevOps工程实践。到达了开发管道的末端，但是一个渗透测试团队(内部或外部)发现了一个安全缺陷，并提出了一个报告。现在必须重新启动所有流程，并要求开发人员修复缺陷。
对那些曾经使用更传统方式构建应用的开发者来说，转向容器化微服务不是一个容易的转变。当开发者设计分布式应用时，微服务应用也正是分布式的，其中有许多新的概念和细节需要他们去考虑和熟悉。将容器和Kubernetes搅合在一起，为何许多开发者要费力去适应这个新世界也就很明显了。开发者想要关注业务逻辑的开发，并非处理微服务所在的执行环境的必要代码。API一直是连接服务的高效方式，对于Kubernetes（K8s）上的微服务也依然如此。在这篇文章中，我们将阐述为什么API-First（译者注：指API先行，首先考虑API）这种在Kubernetes上构建微服务的方法可以使您从中受益。在我们深入研究之前，让我们快速回顾一下API-First的含义，以及K8s服务常引用的一个概念。
为了实现这一点，在这里，我们将介绍一个下一代服务流量网关 - Easegress 该软件是用Go编写的开源软件（Apache 2.0 许可证），采用Go编程语言，天然具备在高并发场景下提供高性能服务的能力。
The business world communicates, thrives and operates in the form of data. 商业世界以数据的形式进行通信、繁荣和运营。 The new life essence that connects tomorrow with today must be masterfully kept in motion. 连接明天和今天的新生命精华必须巧妙地保持运动。 This is where state-of-the-art workflow management provides a helping hand. 这就是最先进的工作流程管理提供帮助的地方。 Digital processes are executed, various systems are orchestrated and data processing is automated. 执行数字流程，协调各种系统，实现数据处理自动化。 In this article, we will show you how all this can be done comfortably with the open-source workflow management platform Apache Airflow. 在本文中，我们将向您展示如何使用开源工作流管理平台Apache Airflow轻松完成所有这些操作。 Here you will find important functionalities, components and the most important terms explained for a trouble-free start. 在这里，您将找到重要的功能、组件和最重要的术语，以实现无故障启动。
平台工程专注于通过创建和维护称为平台的内部软件产品来赋能开发人员和组织。在本博客中，我们将探讨平台是什么、它们为何重要，并揭示创建和维护架构良好的平台的最佳实践。
在容器的早期时代（其实更像是4年前），Docker是容器游戏中唯一的玩家。但现在情况已经不一样了，Docker不再是唯一的一个，而只是其中一个容器引擎而已。Docker允许我们构建、运行、拉、推或检查容器镜像，然而对于每一项任务，都有其他的替代工具，甚至可能比Docker做得还要好。所以，让我们探索一下，然后再卸载（只是可能），直至完全忘记Docker……
Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态，其服务、支持和工具的使用范围相当广泛。
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时，必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面，我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
Kubernetes作为分布式容器编排及管理系统，本身采用了微服务的架构设计思想和理念。
容器，以及Docker和Kubernetes之类的容器技术已经日益成为许多开发人员工具包中常见的工具。容器化的核心目标是提供一种更好的方式，以可预测和便于管理的方式在不同的环境中创建、打包以及部署软件。
Kubernetes 的安全工具多得很，有不同的功能、范围以及授权方式。因此我们建立了这个 Kubernetes 安全工具列表，其中有来自不同厂商的开源项目和商业平台，读者可以根据兴趣和需要进行了解和选择。
现在，当你与企业开发团队交谈时，他们很有可能正在将应用程序迁移到云中，或者正在构建云原生应用程序。虽然在云中运行这些应用程序有很多方法，但Kubernetes经常是首选平台。它提供了一个功能强大的容器编排平台，为应用程序的发展提供了足够的增长空间。
使用 Celery 为高 RPS 数据处理引擎构建复杂工作流的分步指南，从设计到实现，再到 Kubernetes 中的新生产。
在过去一两年里，以GPT和Diffusion model为代表的大语言模型和生成式AI，将人们对AI的期待推向了一个新高峰，并吸引了千行百业尝试在业务中利用大模型。
定义：容器镜像是一个只读的模板，包含了运行应用程序所需的所有代码、运行时库、环境变量和配置文件等。它是一个特殊的文件系统，用于提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件，并包含了一些为运行时准备的一些配置参数 作用： 在制作镜像时 ， 常常用到的就是Docker技术 。制作成的镜像使得应用程序及其依赖项可以在不同的环境中进行部署和运行， 无需担心环境问题而导致的问题。 它是创建容器的起点，通过在镜像上添加一个可写层，容器可以在镜像的基础上进行变化，而不会影响到原始镜像 ， 其实对于相关的配置文件在现网中不是打包到镜像中的，而是通过环境变量的方式读取的， 这就是在可写层执行的一个实例。
（本文作者刘念系原 VMware 中国研发云原生实验室工程师，Harbor等云原生开源项目贡献者。）
容器——包含整个运行时环境的轻量级安装包——已经解决了可移植性、兼容性和快速、受控部署的解决方案。容器包括一个应用程序、依赖项、库和其他二进制文件以及运行它们所需的配置文件。
云原生技术使我们能够在大规模下运行越来越大、越来越复杂的系统。容器确保了部署单元被整洁地封装并且在不同的运行时之间保持一致。Kubernetes 帮助确保这些容器在不同负载下都是健康和可用的。监控组件为系统的性能和行为提供了惊人的可见性。
Dapr 的统一 API 和模式，包括跨语言和框架的工作流，解放了开发者面对碎片化技术的困扰。
Datainsight 是基于kubeflow二次开发的项目。是一个专用于k8s上具备可移植性与可扩展性的机器学习工具包。目标：
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