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阿里巴巴的 Kubernetes 应用管理实践经验与教训

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【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 作者 | 孙健波（天元）阿里巴巴技术专家导读：本文整理自孙健波在 ArchSummit 大会 2019 北京站演讲稿记录。首先介绍了阿里巴巴基于 Kubernetes 项目进行大规模应用实践过程中遇到的问题；随后会逐一介绍解决这些问题的现有实践及其本身存在的局限性；最后会介绍阿里巴巴目前正在进行的尝试和社区在这一领域的发展方向。如今，阿里巴巴内部维护了数十个大规模的 K8s 集群，其中最大的集群约 1 万个节点，每个集群会服务上万个应用；在阿里云的 Kubernetes 服务 ACK 上，我们还维护了上万个用户的 K8s 集群。我们在一定程度上解决了规模和稳定性问题之后，发现其实在 K8s 上管理应用还有很大的挑战等着我们。应用管理的两大难题今天我们主要讨论这两个方面的挑战：对应用研发而言，K8s API 针对简单应用过于复杂，针对复杂应用难以上手；对应用运维而言，K8s 的扩展能力难以管理；K8s 原生的 API 没有对云资源全部涵盖。总体而言，我们面临的挑战就是：如何基于 K8s 提供真正意义上的应用管理平台，让研发和运维只需关注到应用本身。研发对应用管理的诉求 K8s all in one 的 YAML 文件让我们来看一下这样一个 K8s 的 yaml 文件，这个 yaml

Make this process more processor intensive and less memory intensive

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问题 This question is a follow-up to Count days per year. I did what Dirk suggested with a huge data.frame. My commands look like this: dateSeq <- function(df) { res <- seq(as.Date(df["begin"]), as.Date(df["end"]), by = "1 day") format(res, "%Y") } dataFrame$seq <- apply(dataFrame, 1, dateSeq) dataFrame_years <- do.call("c", dataFrame[["seq"]]) rm(dataFrame) gc() gc() dataFrame_tab <- table(dataFrame_years) Now, these commands fill up my 8 GB Ram and 2 GB swap space. In the mean time my processor

Kubernetes为什么使用静态调度

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　　Kubernetes为什么使用静态调度　　　　静态调度，是指根据容器请求的资源进行装箱调度，而不考虑节点的实际负载。静态调度最大的优点就是调度简单高效、集群资源管理方便，最大的缺点也很明显，就是不管节点实际负载，极容易导致集群负载不高。　　　　Kubernetes为什么会使用静态调度呢？因为要做好通用的动态调度几乎是不可能的，对，是通用的动态调度很难都满足不同企业不同业务的诉求，结果可能适得其反。那是不是我们就没必要去往动态调度做技术尝试呢？未必！平台根据托管的业务属性，可以适当的通过scheduler extender的方式扩展Kubernetes Scheduler来做一定权重的动态调度决策。　　　　集群资源构成　　　　以cpu资源为例，一个大规模Kubernetes集群的资源组成结构大致如下：　　　　由以下几部分组成：　　　　每个节点的预留资源，对应kubelet的system-reserved, kube-reserved, eviction-hard配置的资源之和，Kubernetes计算Node的Allocatable资源时会减去这部分预留资源。　　　　目前我们集群的平均资源碎片大概在5%~10%左右，根据不同规格的CVM机型略有不同。这些资源碎片分散在集群中的各个节点，以1c1g, 2c2g, 3cxg为主

vs2019离线下载安装包

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官方的离线安装说明--> 点击打开 1.下载 vs2019引导程序，选择你所需的版本下载，我选择了企业版 vs_enterprise__184447765.1558180718.exe 2.设置命令参数（命令参数说明），启动vs2019引导程序下载命令如下： <vs引导程序exe> --layout <离线安装包下载的路径> --add <功能模块> --lang <语言> --layout：指定用于创建脱机安装缓存的目录，也就离线安装包下载的路径 --add：要添加的一个或多个工作负载或组件 ID。指定多个工作负载和组件时，必须对每项重复运行 --add 命令行开关。如果没有该参数，表示全功能安装。 Visual Studio 工作负荷和组件 ID --> Visual Studio Enterprise 2019 组件目录 Visual Studio 核心编辑器（Visual Studio Community 2017 随附） ID： Microsoft.VisualStudio.Workload.CoreEditor 说明： Visual Studio 核心 shell 体验，包括语法感知代码编辑、源代码管理和工作项管理。 Azure 开发 ID： Microsoft.VisualStudio.Workload.Azure 说明：用于开发云应用、创建资源以及生成包括