您可以使用kube-up或kube-down脚本为Google Compute Engine复制Kubernetes masters 。本文档介绍了如何使用kube-up / down脚本来管理高可用性(HA) masters,以及如何实现HA masters以与GCE一起使用。
在未部署统一身份管理系统时,管理员需要分别在每一台主机上为对应的系统管理员创建、维护账号和密码,无法进行统一的管理。当主机数量增加到一定程度后,也将难以进行有效的安全管理,对账号密码泄露等问题难以进行控制。统一身份认证系统可以帮助我们解决这一问题。Windows环境下可以使用域账号进行身份管理,而在Linux环境下,FreeIPA可以快速、便捷的将linux系统接入,进行统一的身份认证和权限管理。
选自RARE Technologies 作者:Shiva Manne 机器之心编译 参与:Panda 做深度学习开发和实验既可以选择自己搭建硬件平台(参阅《深度 | 从硬件配置到软件安装,一台深度学习机器的配备指南》),也可以向 GPU 提供商购买使用服务。本文介绍了 RARE Technologies 的 Shiva Manne 对几个主要 GPU 平台的评测结果,希望能为想要选择最适合自己的平台的企业或开发者提供帮助。 我们最近发表了使用 word2vec 的大规模机器学习基准评测文章,参阅:https
我正在分享在Kubernetes(1.12)中使用CoreDNS(1.2.5)运行的一些测试结果,以便为将CoreDNS调整到您的集群提供一些参考点。除了在默认配置中测试CoreDNS之外,我还测试了CoreDNS并启用了可选的autopath插件。autopath插件是一种优化,有助于透明地缓解由于Kubernetes臭名昭着的ndots:5问题而导致的Pod性能损失。这些测试在启用autopath时量化了内存/性能交易。
Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统。前几天写的 分布式服务框架的4项特性 中提到一个良好的分布式服务框架需要实现
谷歌的技术基础设施共同构建了搜索、邮件(Gmail)、照片等普通用户系统和G Suite 、谷歌云存储平台等企业系统,是谷歌数据中心的关键,是整个谷歌网络服务赖以存在的安全基础。 FreeBuf在原文基础上,针对谷歌技术基础设施的安全设计作了简要分析与介绍,这些技术基础设施为谷歌全球信息系统提供了一系列安全防护,它们包括运行安全服务、终端用户数据安全存储、服务安全通信、用户安全通信和运维安全管理等。 在介绍中,我们将围绕谷歌数据中心的物理安全、整体软硬件基础安全、技术限制和操作的运维安全进行逐层描述。
【新智元导读】英特尔与英伟达在数据中心市场激烈竞争:截止 4 月 30 日,英伟达的收入同比增长了 48%,达到 19.4 亿美元;但数据表明,英特尔不仅没有失去数据中心市场,地位反而更加稳固。另一方面,在个人训练深度学习模型时,也会在云端 CPU 和 GPU 间做出选择。前苹果工程师 Max Woolf 做了测评——由于谷歌云平台的收费规则,在有些情况下,使用 CPU 比 GPU 在经济上更划算。 英特尔和英伟达正在新的市场——蒸蒸日上的数据中心上展开竞争,而其中核心的部分自然是人工智能(AI)。截止 4
【编者按】Nifty运营网站已经有很长一段时间,而在基于HTML5的WYSIWYG网页制作平台推出后,用户在该公司建立的网站已超过5400万个,同时其中大部分网站的日PV都不到100。鉴于每个网页的PV都很低,因此传统的缓存策略并不适用。然而即使是这样,该公司也只使用了4个 Web Server就完成了这些工作。近日,Wix首席后端工程师Aviran Mordo在“Wix Architecture at Scale”的演讲中分享了他们的策略,下面我们一起看High Scalability创始人Todd Ho
GCE的性能和特性不断增加,但是真正部署其产品的公司很少,而且基本都是一些初创公司。其他公有云产品如AWS、微软的Windows Azure、IBM等都有很多知名的大公司客户,即使是稍小点的公有云公司Virtustream背后也有诸如英特尔、百盛餐饮等巨头们的支持,现在谷歌如果想在公有云领域一展拳脚,就该加快脚步了。下面看Venturebeat.的Jordan Novet给我们带来的精彩解读。 以下为译文: 每个星期,谷歌总是宣称其蓬勃发展的公有云服务GCE又增加了新的特性,例如,上个月谷歌称
谷歌(Google)正在向云服务开发者披露其分布式基础设施内“跳动的心脏”。 该公司周三宣布,开发者利用谷歌IaaS平台Google Compute Engine(GCE)的us-central1-b和europe-west1-a区,现在可以直接在谷歌的网络虚拟化技术Andromeda之上运行他们的应用程序。 “Andromeda是一个基于软件定义网络(SDN)的底层,用于我们的网络虚拟化的努力,”谷歌著名工程师Amin Vahdat在周三的一篇博客文章中解释。“是用于提供、配置和管理虚拟网络和
题图摄于加州蒙特雷港口 注:微信公众号不按照时间排序,请关注公众号“亨利笔记”,并加星标以置顶,以免错过更新。 (本文原文来自CNCF博客,作者为 Harbor 开源项目维护者邹佳,略有删改。) Harbor 云原生制品仓库是首个中国原创的 CNCF 毕业级开源项目,在国内用户的生产系统中的使用率高达47%。Harbor 项目在6月正式发布了 Operator 1.0.0,对广大用户运维 Harbor 系统是一大福音。 Operator 是打包、部署和管理 Kubernetes 应用程序的一种方法。应用
本篇我们来看下K8S中的存储资源管理,说到K8S的存储资源管理分为几个概念:Vloume、PV、PVC等,本篇我们主要侧重于PV和PVC。
说明:Google Compute Engine创建的VM实例(以下简称GCE)默认ssh key登陆并禁用了root。开启会降低登陆安全性
Kubernetes 正迅速成为在分布式系统中部署工作负载的事实标准。在这篇文章中,我将通过揭示其底层的设计原则,帮助您更深入地了解 Kubernetes。
0. 前言 最近在学习张磊老师的 深入剖析Kubernetes 系列课程,最近学到了 Kubernetes 容器持久化存储部分 现对这一部分的相关学习和体会做一下整理,内容参考 深入剖析Kubernetes 原文,仅作为自己后续回顾方便 希望详细了解的同学可以移步至原文支持一下原作者 参考原文:深入剖析Kubernetes 1. PV、PVC、StorageClass 关系梳理 1.1 相关概念 Volume:其实就是将一个宿主机上的目录,跟一个容器里的目录绑定挂载在了一起 持久化 Volume:指的就是
elasticsearch-7.0.1/server/src/main/java/org/elasticsearch/plugins/DiscoveryPlugin.java
kubectl控制Kubernetes集群管理器,使用Kubernetes命令行工具kubectl在Kubernetes上部署和管理应用程序。使用kubectl,您可以检查群集资源; 创建,删除和更新组件; 看看你的新集群; 并提出示例应用程序。
Kubernetes 利用外部存储驱动提供出来的存储卷一般来说都是持久化的,它的生命周期可以完全独立于 Pod,(特定情况下)也可以和第一个用到该卷的 Pod(后绑定模式)有着宽松的耦合关系。在 Kubernetes 中使用 PVC 和 PV 对象完成了存储卷的申请和供给机制。起初,容器存储接口(CSI)支持的存储卷只能用于 PVC/PV 的场合。
从架构上讲,Kubernetes 的节点分为了两个部分:管理节点和工作节点。管理节点上运行的是控制平面组件,而工作节点上运行的是业务服务。
选自Minimaxir 作者:Max Woolf 机器之心编译 参与:乾树、李泽南 越来越多的开发者正在使用云服务来训练和运行模型,然而目前看来这种做法的成本较高。不过相比云 GPU 而言,动态分配的云 CPU 就便宜很多了。前苹果员工 Max Woolf 最近测试了云 CPU 阵列在执行 TensorFlow 任务时的效率,并得到了令人满意的结果。利用价格差使用云 CPU 代替 GPU 可以为我们节约不少使用成本。 我一直在使用 Keras 和 TensorFlow 开展一些个人深度学习项目。但是,使用
说明:之前看到有人问了下Caddy怎么申请Let’s Encrypt泛域名SSL证书,就翻了下官方文档了解下,发现比用Nginx申请的过程简单很多,这里就发下方法。如果有人需要Nginx申请的方法,可以看下博主很久前发过的Nginx申请教程→传送门。
Service是Kubernetes的核心概念,通过创建Service,可以为一组具有相同功能的容器应用提供一个统一的入口地址,并且将请求负载分发到后端的各个容器应用上。
Docker 中也有一个 volume 的概念,尽管它稍微宽松一些,管理也很少。在 Docker 中,卷就像是磁盘或是另一个容器中的一个目录。它的生命周期不受管理,直到最近才有了 local-disk-backed 卷。Docker 现在提供了卷驱动程序,但是功能还非常有限(例如Docker1.7只允许每个容器使用一个卷驱动,并且无法给卷传递参数)。
作者:Deep Debroy [Docker],Jing Xu[谷歌],Krishnakumar R(KK)[微软]
在 gRPC-Go 中,RPC 以阻塞/同步模式运行,这意味着 RPC 调用等待服务器响应,并且将返回响应或错误。
原文地址:Building a Virtual World Worthy of Sci-Fi: Designing a global metaverse 原文作者:Reto Meier 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.com/xitu/gold-m… 译者:LeeSniper 校对者:IllllllIIl、Wangalan30 在 Build Out 系列的第二集里面,Colt McAnlis 和 Reto Meier 接受了设计一个全球虚拟世界的挑战。 看一看下面的视频,看看他们想
很多人分不清 SecurityContext 和 PodSecurityPolicy 这两个关键字的差别,其实很简单:
随着云环境的日益普及,越来越多的企业正在摆脱本地 IT 解决方案,并逐步依赖云环境,在选择云服务时,我们经常会看到IaaS、PaaS、SaaS等术语,那么这三个术语分别是什么意思?如何选择?三者有什么区别呢?
node-problem-detector的作用是收集k8s集群管理中节点问题,并将其报告给apiserver。它是在每个节点上运行的守护程序。node-problem-detector可以作为DaemonSet运行,也可以独立运行。当前,GCE集群中默认开启此扩展。 项目地址: https://github.com/kubernetes/node-problem-detector
总结:两种启动方式都加了--web.enable-lifecycle 称为远程热加载配置文件,在修改了prometheus.yml后可以直接远程刷新配置。刷新命令为:curl -XPOST http://localhost:9090/-/reload 根据自己的服务启动端口以及ip进行相应修改。
Prometheus(普罗米修斯)是一套最初在SoundCloud上构建的开源监视和告警系统 。
PersistentVolume(PV)用于为用户和管理员提供如何提供和消费存储的API,PV由管理员在集群中提供的存储。它就像Node一样是集群中的一种资源。PersistentVolume 也是和存储卷一样的一种插件,但其有着自己独立的生命周期。PersistentVolumeClaim (PVC)是用户对存储的请求,类似于Pod消费Node资源,PVC消费PV资源。Pod能够请求特定的资源(CPU和内存),声明请求特定的存储大小和访问模式。PV是一个系统的资源,因此没有所属的命名空间。
可以使用kubectl、客户端库方式对REST API的访问,Kubernetes的普通账户和Service帐户都可以实现授权访问API。API的请求会经过多个阶段的访问控制才会被接受处理,其中包含认证、授权以及准入控制(Admission Control)等。如下图所示:
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/gwZtzuw1QXRIDApSPaIDag
Saferwall是一款开源的恶意软件分析平台,该工具旨在给安全社区提供以下内容:
/usr/local/kubernetes/examples/volumes/nfs
1、访问服务器的http://192.168.110.133:8080/ui地址,如下所示:
在从物理机部署向容器化部署的过程中,基于目前主流容器编排的k8s系统管理下,传统监控系统无法满足对容器和容器集群以及容器内的服务进行监控的需求。
自 Kubernetes v1.14 引入容器存储接口(Container Storage Interface, CSI)的工作达到 alpha 阶段后,自 v1.17 起,Kubernetes 树内存储插件(in-tree storage plugin)向 CSI 的迁移基础设施已步入 beta 阶段。 自那时起,Kubernetes 存储特别兴趣组(special interest groups, SIG)及其他 Kubernetes 特别兴趣组就在努力确保这一功能的稳定性和兼容性,为正式发布做准备。 本文旨在介绍该功能的最新开发进展,以及 Kubernetes v1.17 到 v1.23 之间的变化。此外,我还将介绍每个存储插件的 CSI 迁移功能达到正式发布阶段的未来路线图。
Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升,现在它已经成为了第一名。但排在前四名的语言 Python、C、Java 和 C++都拥有广大的用户群体,并且他们的用户总量也十分相近。实际上,Diakopoulos 在对公司招聘所要求的基本语言分析中,C 语言的需求甚至还要在 Python 之前。 下面是日常Python在公司的一些基础应用: 1、验证算法:就是对公司一些常见设计算法或者公式的验证,公式代码化。 2、快速开发:这个大家应该都比较熟悉,快速开发,就是用成熟框架,更少的代码来开发网站,Py
K8S的存储系统从基础到高级又大致分为三个层次:普通Volume,Persistent Volume 和动态存储供应。
Kubernetes 1.2增加了在多个故障区域中运行单个集群的支持(GCE称它们为“区域”,AWS称它们为“可用区域”,在这里我们将它们称为“区域”)。这是更广泛的集群联合功能的轻量级版本(以前被昵称为“ Ubernetes”)。完全集群联盟允许组合运行在不同区域或云提供商(或本地数据中心)中的各个Kubernetes集群。但是,许多用户只是想在其单个云提供商的多个区域中运行一个更可用的Kubernetes集群,而这正是1.2中的多区域支持所允许的(这以前被称为“ Ubernetes Lite”)。
编辑手记:安全永远是第一重要的问题,无论是在本地还是在云端。 我们的安全团队的宗旨在于保护用户的数据。当我们开始实施将数据迁移到云Google的云服务的基础设施上时,我们一直在思考,如何在迁移的整个过程中保障数据的安全。考虑的方面主要包含以下几点: 当我们向Google表示了信任,选择他们作为我们数据保管人,他们是否有足够的成熟的安全控制措施,不会对我们的服务增加风险? GCP是否给予我们跟现有环境相当或更好的安全控制,以便我们用来保护客户数据? 与供应商建立信任 我们有一个内部供应商审核流程,包括我们的
网络安全领域在攻和防对抗规模群体已经成熟,但是两端从业者对于安全原理掌握程度参差不齐,中间鸿沟般的差距构成了漏洞研究领域的主战场。笔者“三省吾身”,在工作中会犯错误把一些加密、认证、鉴权的概念和实现方案搞混,尤其是加解密涉及算法和公私钥机制的概念不深入细节。
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PV是对底层网络共享存储的抽象,将共享存储定义为一种“资源”,比如Node也是容器应用可以消费的资源。PV由管理员创建和配置,与共享存储的具体实现直接相关。
Kubernetes v1.11 中,持久卷扩容能力升级为 Beta 阶段。这个功能让用户可以轻松的通过编辑 PVC 对象的方式修改现有卷的容量。没有这一功能之前,要对卷容量进行修改,需要要和存储后端进行手工交互,或者对 PV 以及 PVC 进行删除重建操作。持久卷不支持缩容操作。
摘自:InforQ 微信号:inforqchina Google最近发布了一篇名为“Google使用Borg进行大规模集群的管理”的论文,披露了这个在过去极少提及的技术的细节。 Borg是一个集群管理器,它负责对来自于几千个应用程序所提交的job进行接收、调试、启动、停止、重启和监控,这些job将用于不同的服务,运行在不同数量的集群中,每个集群各自都可包含最多几万台服务器。Borg的目的是让开发者能够不必操心资源管理的问题,让他们专注于自己的工作,并且做到跨多个数据中心的资源利用率最大化。下面这张图表描述
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