Argo

Permission Manager Permission Manager是一个为Kubernetes RBAC和用户管理提供Web UI的项目，为Kubernetes权限管理提供友好的可视化界面。 安装 从 https://github.com/sighupio/permission-manager/tree/master/deployments/kubernetes 把yaml文件下载下来,如下 [root@qd01-stop-k8s-master001 kubernetes]# ll total 4 -rw-r--r-- 1 root root 2697 Jan 28 11:08 deploy.yml drwxr-xr-x 2 root root 37 Jan 28 11:14 seeds 创建namespace [root@qd01-stop-k8s-master001 kubernetes]# kubectl create namespace permission-manager namespace/permission-manager created 创建秘密并进行相应更新 [rancher@qd01-stop-k8snode011 permission-manager]$ cat secret.yaml --- apiVersion: v1 kind: Secret

使用Argo CD实现Kubeflow的GitOps 原文： https://www.kubeflow.org/docs/use-cases/gitops-for-kubeflow/ 本指南将描述如何使用使用Argo CD实现Kubeflow-面向Kubernetes集群的机器学习框架的GitOps。 1、什么是GitOps? GitOps 持续交付方法论，以 Git为中心，作为单一的源向声明式框架和基础设施交付应用。 Git 仓库定义了应用的状态，通过声明式参数来进行定义。 GitOps工具（ Argo CD）将解决 git repo 定义和实际系统的差异性。 系统作为保障的结果，GitOps 强制实施一种运维模型，使所有的变更都是可观测和校验的，通过 git commits 来完成。该声明参数流水线使开发者不必编写脚本来构建和部署自己的应用。 调试简化为开发者的一个变更日志集合，通过Git commits history可以查看。如果实际系统偏离了原苍鹭指定的状态，GitOps 方法将提供工具来修正实际系统到期望的状态。 最终，一旦新的提交被发现，回滚也变为简单地同步上一次的好的git commit。所有这些好处将会减少开发者的工作量，而以前不得不花费大量的时间来进行部署系统的管理。 另外一种动态维护Kubernetes应用状态的的方法是Operator

↑ 点击上方 “大魏分享” 关注我 阅读提示｜本文大概2000字 阅读需要30分钟 什么是Argo CD？ Argo CD是一个为Kubernetes而生的、遵循声明式GitOps理念的持续部署工具，其优势为： 1、应用定义、配置和环境信息是声明式的，并且可以进行版本控制； 2、应用部署和生命周期管理是全自动化的，是可审计的，清晰易懂； 3、Argo CD是一个独立的部署工具，支持对多个环境、多个Kubernetes集群上的应用进行统一部署和管理。 Argo CD源自哪里？ Argo CD是由Intuit主导的开源项目，是Argo项目集合中的一个，Argo项目集合还包括Argo Workflow、Argo Rollout、Argo Event等项目。4月8日，CNCF技术监督委员会（Technical Oversight Committee，TOC）投票决定接受Argo作为孵化级别的托管项目。 Argo CD与其他CD工具（例如Spinnaker、Tekton、Jenkins X）等的具体对比请参下图： 查看argocd中定义的K8S集群： #argocd cluster list 在将应用程序配置到Argo CD之前，我们需要配置Git存储库，该存储库包含用于部署应用程序的清单将存储库添加到Argo CD： argocd repo add http://gogs

来源| 阿里巴巴云原生公众号 作者 | 邓洪超，阿里云高级技术专家 Ed Lee，Argo 项目创始人 介绍 Argo CD 是为 Kubernetes 提供的 GitOps 持续交付工具。它是 CNCF Argo 项目的一部分，该项目是一组 Kubernetes 原生工具，用于在 Kubernetes 上运行和管理作业和应用程序。 KubeVela 是一个基于 Kubernetes 和 OAM（开放应用程序模型，Open Application Model）的开源应用程序引擎。KubeVela 主要是为平台和运营团队设计的，以便在 Kubernetes 上轻松创建简单但面向开发人员的高度可扩展的抽象。对开发人员（也就是最终用户）隐藏了在 Kubernetes 上配置应用程序清单的很多复杂性，比如伸缩策略、部署策略和入口，但允许平台团队基于组织策略独立定制和控制这些配置。 在这篇博文中，我们将分享基于阿里云的用例，使用 Argo CD 和 KubeVela 构建以开发者为中心的持续应用交付流水线的经验。 以开发者为中心的 GitOps 体验 理想情况下，开发人员希望专注于编写应用程序并将其代码推送到 git 仓库上，而不必担心 CI/CD 流水线以及配置和运行应用程序时的其他操作问题。Kubernetes 上一个非常流行的模式是将应用程序从 git 自动部署到生产环境中。这就是

1 . 概述 攻技者，短之；理论者，长之；践行者，胜之。可以这么说，一座城市的良心就体现在下水道上，不论这座城市有多少高楼大厦，建设得有多么宏伟，只要是下雨天，雨水就变成了城市良心的检验者。如果由城市建设来类比云原生体系的建设，那么云原生的良心又应该是什么？谁是云原生的暴风雨？谁又是云原生良心的检验者？ 云原生带来的业务价值非常多，主要有如下几条： 1）快速迭代：天下武功，唯快不破。我们想要在残酷的市场竞争中争得一席之地，就必须先发制人。云原生的本质就是帮助业务快速迭代，核心要素就是持续交付。 2）安全可靠：云原生通过可观测机制，可以快速让我们从错误中恢复，同时通过逻辑多租和物理多租等多种隔离方式，限制非法使用。 3）弹性扩展：通过将传统的应用改造为云原生应用，做到弹性扩缩容，能够更好地应对流量峰值和低谷，并且达到降本提效的目的。 4）开源共建：云原生通过技术开源能够更好地帮助云厂商打开云的市场，并且吸引更多的开发者共建生态，从一开始就选择了一条“飞轮进化”式的道路，通过技术的易用性和开放性实现快速增长的正向循环，又通过不断壮大的应用实例来推动了企业业务全面上云和自身技术版图的不断完善。 接下来，本文将由浅入深，从云原生的方方面面进行分析，包括基础的概念、常用的技术、一个完整的平台建设体系，让大家对云原生有个初步的了解。 2 . 什么是云原生 2.1 云原生的定义

简介： 云原生技术的发展已经成为不可阻挡的趋势，目前正是云原生技术大幅度运用到商业化产品的最好时机。在技术体系的变革后，必然会迎来业务模式的变革，我们都知道未来会变，如何抓住云原生这个契机，找到属于时代的重要风口呢？ 作者 | 王银利(芸峥) 1 . 概述 攻技者，短之；理论者，长之；践行者，胜之。可以这么说，一座城市的良心就体现在下水道上，不论这座城市有多少高楼大厦，建设得有多么宏伟，只要是下雨天，雨水就变成了城市良心的检验者。如果由城市建设来类比云原生体系的建设，那么云原生的良心又应该是什么？谁是云原生的暴风雨？谁又是云原生良心的检验者？ 云原生带来的业务价值非常多，主要有如下几条： 1）快速迭代：天下武功，唯快不破。我们想要在残酷的市场竞争中争得一席之地，就必须先发制人。云原生的本质就是帮助业务快速迭代，核心要素就是持续交付。 2）安全可靠：云原生通过可观测机制，可以快速让我们从错误中恢复，同时通过逻辑多租和物理多租等多种隔离方式，限制非法使用。 3）弹性扩展：通过将传统的应用改造为云原生应用，做到弹性扩缩容，能够更好地应对流量峰值和低谷，并且达到降本提效的目的。 4）开源共建：云原生通过技术开源能够更好地帮助云厂商打开云的市场，并且吸引更多的开发者共建生态，从一开始就选择了一条“飞轮进化”式的道路，通过技术的易用性和开放性实现快速增长的正向循环

作者 | 悟鹏 引子 性能测试在日常的开发工作中是常规需求，用来摸底服务的性能。 那么如何做性能测试？要么是通过编码的方式完成，写一堆脚本，用完即弃；要么是基于平台，在平台定义的流程中进行。对于后者，通常由于目标场景的复杂性，如部署特定的 workload、观测特定的性能项、网络访问问题等，往往导致性能测试平台要以高成本才能满足不断变化的开发场景的需求。 在云原生的背景下，是否可以更好解决这种问题？ 先看两个 yaml 文件： performance-test.yaml 描述了在 K8s 中的操作流程： 创建测试用的 Namespace 启动针对 Deployment 创建效率和创建成功率的监控 下述动作重复 N 次：① 使用 workload 模板创建 Deployment；② 等待 Deployment 变为 Ready 删除测试用的 Namespace basic-1-pod-deployment.yaml 描述使用的 workload 模板 performance-test.yaml ： apiVersion: aliyun.com/v1alpha1 kind: Beidou metadata: name: performance namespace: beidou spec: steps: - name: "Create Namespace If Not Exits"

　　车载激光雷达从 2010 年开始走入大众视野，最近五年的投资热度持续走高——融资总额超 16 亿美元，超 70 家公司完成融资。随着自动驾驶技术的进步和整个生态的完善，激光雷达作为上游零部件，被给予更多的话语权和关注度。 　　 　　（来源：CB Insights） 　　走过 10 年，挺过“婴儿期”，激光雷达公司初长成。从下图可以看到，5 年前激光雷达公司融资阶段全部是 A 轮，到今天，走到 C 轮的公司占到 50%。 　　早期占比逐渐下降、中后成长期占比逐年加重，证明这个领域的 第一梯队公司开始崭露头角，再入局者面对的技术竞争壁垒和行业进入壁垒会很高 。 　　 　　近五年，每笔投资的规模越来越大，激光雷达领域的公司“越来越贵了”。同时伴随阶段越来越靠后、公司业务越来越成熟的现状，我们是否可以期待，一个领域 10 年成为国际领先、10 年成就一家上市公司的“法则”达成，这个领域的第一股也要来了？ 　　 　　从地域分布来看， 激光雷达初创公司被“三分天下”，美国、中国和以色列三国的企业占了 80% 。美国硅谷和以色列长期是世界科技创新高地，许多技术从 0 到 1 的创新和突破，则是由两个地方的先进人才和公司完成的。 　　Peter Thiel 提出 Breakthrough Innovation 理论（突破性创新），区分了“水平”创新（或者说是从 1 到 N 的创新），另一种则是

xxl-job总体还可以，轻量级，应能满足需求，有几个关键的能力 1、内部多线程，多任务可在单个执行器上并发执行 2、支持简单的任务依赖关系，工作流 3、支持多语言Java、Shell、Python等 4、支持单实例调度（可以解决业务中台多实例部署的分布式锁问题）、分片调度 5、有界面，支持多租户隔离，每个租户管理自己的执行器，互相不影响 6、问题：普通用户没有权限管理自己的执行器，做成多租户模式需要提前向admin申请分配执行器名称 其他的工作流调度系统，Argo、Airflow、ooize、AZKaban、Luigi、elastic-job、quartz等 其中 Argo是K8S生态的工作流调度新秀，功能非常完善，git活跃度非常高 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4332858/blog/4279865