Argo

在Kubernetes中有几种不同的方式发布应用，所以为了让应用在升级期间依然平稳提供服务，选择一个正确的发布策略就非常重要了。选择正确的部署策略是要依赖于我们的业务需求的，下面我们列出了一些可能会使用到的策略： 重建(recreate)：停止旧版本部署新版本 （k8s内部支持） 滚动更新(rolling-update)：一个接一个地以滚动更新方式发布新版本 （k8s内部支持） 蓝绿(blue/green)：新版本与旧版本一起存在，然后切换流量 （k8s内部支持比较繁琐，argo（改动yml），不用太大改动） 金丝雀(canary)：将新版本面向一部分用户发布，然后继续全量发布 （k8s内部支持比较繁琐，argo（改动yml），不用太大改动） A/B测(a/b testing)：以精确的方式（HTTP 头、cookie、权重等）向部分用户发布新版本。A/B测实际上是一种基于数据统计做出业务决策的技术。在 Kubernetes 中并不原生支持，需要额外的一些高级组件来完成改设置（比如Istio、Linkerd、Traefik、或者自定义 Nginx/Haproxy 等） AB测试 (所有的请求必须走代理网关进行流量拦截，进行转发来实现AB测试 参考： ingress-nginx实现灰度发布 ) 改动点： 滚动更新(rolling-update)：yml配置下ok 蓝绿(blue

在刚刚结束的CLOUD NATIVE+ OPEN SOURCE Virtual Summit China 2020上，由华为云云原生团队主导的容器批量计算项目Volcano正式发布1.0版本，标志着Volcano项目已经开始走向成熟与稳定。 Volcano项目介绍 Volcano是基于Kubernetes的云原生批量计算引擎，基于华为云在AI、大数据领域的深厚业务积累，补齐了Kubernetes在面向AI、大数据、高性能计算等批量计算任务调度、编排等场景下的短板，向下支持鲲鹏、昇腾、X86等多元算力，向上使能TensorFlow、Spark、华为MindSpore等主流行业计算框架，让数据科学家和算法工程师充分享受到云原生技术所带来的高效计算与极致体验。 Volcano架构示意图 随着Kubernetes作为AI、大数据和高性能批量计算的下一代基础设施的趋势逐渐清晰，越来越多的企业对Kubernetes在深度学习、科学计算、高性能渲染等方面提出了更高的要求。 然而Kubernetes作为普适的容器化解决方案，仍与业务诉求存在一定差距，主要体现在： K8s的原生调度功能无法满足计算要求 K8s作业管理能力无法满足AI训练的复杂诉求 数据管理方面，缺少计算侧数据缓存能力，数据位置感知等功能 资源管理方面缺少分时共享，利用率低 硬件异构能力弱 Volcano的诞生正是基于这些痛点，在调度

昨日，亚马逊宣布收购自动驾驶创业公司 Zoox。自动驾驶领域迎来洗牌？ 机器之心报道，参与：魔王、亚洲。 5 月份，亚马逊收购 Zoox 的消息就已传得沸沸扬扬。昨日，这笔交易最终落定，根据 The Information 和金融时报消息， 此次交易的金额逾 12 亿美元 。 作为一家成立于 2014 年的自动驾驶明星初创公司，这个价格令无数人唏嘘。 要知道，Zoox 创业期间已筹集了近 10 亿美元的资金，在 2018 年的估值就达到 32 亿美金，投资方包括 Grok Ventures、Aid Partners，腾讯与 IDG 也曾参与投资。 根据亚马逊的公告，Zoox 将继续作为独立业务存在，现任首席执行官 Aicha Evans 以及 CTO 和联合创始人 Jesse Levinson 继续担任职务，他们的整体使命也将保持不变。 这是亚马逊目前对自动驾驶技术的最大投资。去年二月，无人驾驶汽车创业公司 Aurora 获得了 5.3 亿美元的 B 轮投资，亚马逊参与了此次投资。2012 年 3 月，亚马逊以 7.75 亿美元收购了仓储机器人创业公司 Kiva Systems。 有趣的是，在消息公布之后，特斯拉老板 Elon Musk 公开在推特上嘲讽贝索斯为 copycat（山寨、跟屁虫）。 看来，继航空领域之后，马斯克与贝索斯在自动驾驶领域的斗争也即将搬上台面。 Zoox

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 这就是飞轮转动起来的「恐怖」速度？ 去年12月发布L4级完全无人驾驶技术MSD (Momenta Self Driving)实车路测视频后，Momenta今天正式对外披露内部L4最新进展和推进时间表： 2024年，解决L4无人车「行驶千亿公里，解决百万问题」难题，在苏州规模化部署Robotaxi，车端100%去安全员，实现单车盈利；随后，Momenta 将快速进行多地的Robotaxi大规模落地。 对于行业中的大多数玩家来说，怎么迈过数据门槛、实现Robotaxi大规模落地且盈利仍旧是头疼且棘手的问题。 现在Momenta直接拿出了清晰的推进路线图，不得不令人侧目。 Momenta凭什么？ 在6月30日CEO曹旭东的分享中，给出了答案：「飞轮式」L4，以及为什么： 与同行业路线相比，「飞轮式」L4的优势在于厚积薄发，通过量产数据、数据驱动的算法、闭环自动化的前期大量积累，可短时间、大幅度提升研发效率， 跨数量级降低规模化L4的总成本。 而且飞轮的能量，在Momenta研发L4技术的过程中，已经得到了充分的展现： 从2019年中开始重点投入L4研发，只用常规团队1/10的规模（50人左右的团队），半年内做到了城区开放道路行驶过程中的全程无接管，而且还包含如临时施工、多种

argo是云原生计算基金会的孵化项目 https://www.cncf.io/projects/ 。 Argo专为容器而设计，没有传统VM和基于服务器的环境的开销和限制， 是一个基于kubernetes的CI/CD工具 目前CI(持续集成)方面还不完善，未提供 event triggers （ https://github.com/argoproj/argo/blob/master/examples/README.md#continuous-integration-example ），可以看下另一个云原生的CI/CD工具 tekton 更多介绍参考官网 https://github.com/argoproj/argo 安装argo controller，以官方最新为准 https://github.com/argoproj/argo/releases kubectl create namespace argo kubectl apply -n argo -f https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo/v2.10.0-rc4/manifests/install.yaml 安装argo linux/mac客服端（可不安装，使用UI操作） # Download the binary curl -sLO https://github

argo-cd基于Kubernetes的声明式持续部署 什么是argo-cd？ Argo CD是一个基于Kubernetes的声明式GitOps持续交付工具。 为什么CD ? 应用程序定义、配置和环境应该是声明性的，并且应该是版本控制的。应用程序部署和生命周期管理应该是自动化的、可审计的、易于理解的。 argo-cd功能 将应用程序自动部署到指定的目标环境 支持多种配置管理/模板工具(Kustomize、Helm、Ksonnet、Jsonnet、plain-YAML) 能够管理和部署到多个集群 SSO集成(OIDC, OAuth2, LDAP, SAML 2.0, GitHub, GitLab, Microsoft, LinkedIn) 授权的多租户和RBAC策略 回滚/回滚到Git存储库中提交的任何应用程序配置 应用程序资源的健康状态分析 自动配置漂移检测和显示 将应用程序自动或手动同步到所需的状态 Web UI，提供应用程序活动的实时视图 用于自动化和CI集成的CLI Webhook集成(GitHub, BitBucket, GitLab) 用于自动化的访问令牌 PreSync、Sync、PostSync钩子支持复杂的应用程序发布(例如，blue/green & canary升级) 应用程序事件和API调用的审计跟踪 Prometheus指标 在Git中重写ksonnet

Argo是一个开源原生容器工作流引擎用于在Kubernetes上开发和运行应用程序。Argo Workflow流程引擎，可以编排容器流程来执行业务逻辑，在20年4月8日进入CNCF孵化器组。 而KubeFlow的Pipeline子项目，由Google开源，其全面依赖Argo作为底层实现，并增强持久层来补充流程管理能力，同时通过Python-SDK来简化流程的编写。 一. Argo流程引擎 Argo的步骤间可以传递信息，即下一步（容器）可以获取上一步（容器）的结果。结果传递有2种： 1. 文件：上一步容器新生成的文件，会直接出现在下一步容器里面。 2. 信息：上一步的执行结果信息（如某文件内容），下一步也可以拿到。 下面我们就来解读一下，Argo怎么实现“信息”在容器间的传递的，以及它和其他的流程引擎实现传递的区别。 1.1文件怎么从上一个容器跑到下一个容器里的？ Argo流程，可以指定2个步骤之间，传递结果文件（Artifact）。即假设流程为：A->B，那么A容器跑完，B容器可以取得上一个容器的输出文件。 如下：A容器生成一个 /tmp/hello_world.txt 文件，Argo将这个文件，放到了B容器里面，并重命名为 /tmp/message文件。 注意：流程上的每个步骤，都对应执行一个容器。 在A跑完后容器就退出了，然后才跑的B（这时候已经没有A容器在运行了）。

Bootstrap 风格下拉框 Bootstrap 风格页面中Select在不同的浏览器下呈现各有不同，但是相同的一点是非常的丑陋，由于表单录入、数据展示时下拉框经常与文本框一同使用，下拉框在form-control样式下与文本框宽度不一致，使用起来非常的别扭，本人利用文本框改造了一个下拉框样式使用起来非常方便与美观，与文本框一起使用非常完美。 在线演示 单页面演示： http://longbowenterprise.gitee.io/longbow-select/ 项目内演示： http://argo.zylweb.cn/ (本项目为开源后台管理框架 [ BootstrapAdmin ]) 快速开始 组件依赖 jQuery bootstrap font-awesome CSS <link href= "https://cdn.bootcss.com/twitter-bootstrap/4.3.1/css/bootstrap.min.css" > <link href= "https://cdn.bootcss.com/font-awesome/5.7.2/css/all.min.css" > <link href= "./disk/longbow-select.css" > 将引入样式表的 <link> 标签复制并粘贴到 <head> 中，并放在所有其他样式表之前。 JS

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 作者 | 贤维 阿里巴巴高级技术专家 导读 ：Serverless Kubernetes 是阿里云容器服务团队对未来 Kubernetes 演进方向的一种探索，通过对 Kubernetes 做减法，降低运维管理负担，简化集群管理，让 Kubernetes 从复杂到简单。 背景 Kubernetes 作为通用的容器编排系统，承载了广泛的应用和场景，包括 CI／CD，数据计算，在线应用，AI 等，然而由于其通用性和复杂性，管理一个 Kubernetes 集群对于很多用户而言还是充满挑战的，主要体现在： 学习成本高； 集群运维管理成本高，包括节点管理、容量规划，以及各种节点异常问题的定位； 计算成本在很多场景中没有达到最优，比如对于一个定时运行 Jobs 的集群，长期持有资源池对于用户来说是浪费的行为，资源利用率不高。 对 Kubernetes 集群做减法 无节点管理 我们相信未来用户会更加关注应用的开发，而不是基础设施的维护。体现在 Kubernetes 集群中，我们希望用户能够关注在 pod/service/ingress/job 等应用编排语义上，对底层 node 则可以减少关注。 无需管理节点也可以显著降低集群的运维管理成本，经统计 Kubernetes 常见的异常问题中大多数与节点相关，比如 Node

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> ARGO移动云矿一家专注于加密的公司。Argo本周在伦敦证券交易所上市，融资2500万英镑（约3200万美元），总估值约6100万美元。 从历史上来看，整个行业的超级神话。 目前Argo公司已经在加拿大第二大城市温哥华建立了一个大型矿场。现在他们计划在冰岛和中国再开设两个矿场，以享受低温环境和廉价电力。 1、2009年的 BTC 2、2011年的 LTC 3、2013年的 XRP 4、2015年的 ETH 5、2017年的 EOS 6、2019年的 Argo ** 如果当年你错过了比特币，那不是你的错毕竟区块链概念刚具雏形，如果今年你再错过Argo你可能就真要后悔了！ ** 接下来说一下argo注册教程和攻略，以及argo移动云矿怎么玩。 注册地址http://www.argomining.cn/mobile/register.php?yaoqing_ma=KAJVDL 或者直接扫码 argo注册教程 点击此处添加图片说明文字 1.纯零撸 注册 即赠送3M矿机 但是由于平台是100USDT提现，也就是700元提现，所以零撸的难度很大，需要坚持很长一段时间，利用赠送矿机挖的矿去交易中心购买矿机，也就是复投。 2.发圈加零撸： 每三天发一次朋友圈，晚上发，第二天早上提交了，有7块钱奖励，一个月70