GIT 团队维护同一份github repo,你们是工作流是怎么样的? 一般采用类似Feature Branch Workflow的流程: 12345678910git clone <repo_url>git checkout -b <new_branch_name># 在分支上开发git add .git commit -m "Commit message&q

服务类型总结计算（Compute）:Amazon EC2（Elastic Compute Cloud） spot: 使用aws上未被使用的计算资源,随时可能被终止,适用于批处理,科学计算等,价格按供需变化 预留: 预定计算资源(一般是1年或3年),折扣比按需大 按需: 按小时或秒收费 节省计划: 在一定时间内(一般是一年或三年)使用一定量的计算资源,换取比按需更低的价格 集群放置组: 在单可用区

动态绑定属性和方法python是一种动态语言,而动态语言的类的属性和方法可以动态绑定 123456789101112131415161718# 比如有这么一个类class Student(object): pass# 动态绑定属性s = Student()s.name = 'Peter'print(s.name)# 动态绑定方法def set_age(self, age)

中文文档 原理 Ansible的名字来自小说<安德的游戏>是一个跨越时空的通讯工具 Ansible本质上只是一个框架,用python开发,实际通过它的库实现功能,其中有三个关键库: Paramiko: Python对ssh的实现 PyYaml: 解析和生成yaml jinjia2: 用于模板的生成，在使用 template 模块自动生成文件时特别有用 特性: 基于python

重要组件控制平面: apiserver: 集群的API入口,所有内部通信都通过apiserver,集群控制面前端. etcd: 分布式键值存储,存储集群配置,状态等数据,是整个集群的最终数据源. scheduler: 负责调度决策,分配pod到相应的node上. controller manager: 负责管理控制器(deployment,daemonset,stateful等等). 工作平面:

外部Prometheus 关于prometheus监控k8s集群的方案可以看看: prometheus-book 这篇文章 以上两篇参考都是将prometheus部署在集群内为前提,本文是将Prometheus部署在集群外部,主要参考了: 这篇博客 和ChatGPT-4 kube-state-metrics 用于生成关于 Kubernetes 对象状态的广泛指标。它从 Kubernete

K8S运维记录以下管理k8s集群会用到或者我觉得可能会用到的东西. 证书管理CA: 根证书颁发机构 通过kubeadm管理,目录路径: /etc/kubernetes/pki 1234567891011121314151617181920212223├── apiserver.crt├── apiserver-etcd-client.crt├── apiserver-etcd-client.key

Background 随着k8s的更新迭代以及centos 7的退出,所以总结这一篇新文章,记录k8s集群的在rocky9上的部署和使用. 除了kubeadm管理的组件: api-server secheduler controller-manager etcd kube-proxy 还包括: Calico(CNI) Helm metrics-server ingress-nginx 这些

概述分布式流处理平台，它提供了一种高吞吐量、可持久化的消息传递系统.kafka本身没有管理配置和注册功能,所以kafka集群强依赖zookeeper,用于存储meta数据以及选举. Kafka 的设计目标是提供高吞吐量和分布式处理能力,而不是保证消息的顺序,很多时候消息的顺序问题要在消费者上进行处理. kafka增加和减少服务器都会在Zookeeper节点上触发相应2的事件kafka系统会捕获这

本文记录一些关于terraform的语法,只记录一下我认为有必要记录的东西,本文绝大部分来自教程: https://lonegunmanb.github.io/introduction-terraform/ 数据类型原始类型 string number bool 复杂类型 list(type): 下标从0开始,list(number)/list(string)/list(bool),用于声