K3s v1.32.3 正式发布:K8s 升级 + 多项关键修复,容器管理再升级!
K3s 作为轻量级 Kubernetes 发行版,一直是开发者和运维人员的“心头好”。今天,K3s 正式退出v1.32.3 版本,不仅将 Kubernetes 升级至v1.32.3,还修复了多项关键问题,优化了容器运行时和网络性能!快来一探究竟!
K3s 作为轻量级 Kubernetes 发行版,一直是开发者和运维人员的“心头好”。今天,K3s 正式退出v1.32.3 版本,不仅将 Kubernetes 升级至v1.32.3,还修复了多项关键问题,优化了容器运行时和网络性能!快来一探究竟!
在当今数字化商业的浪潮中,云原生技术已成为企业提升竞争力的关键。对于C#开发者而言,掌握以Docker和Kubernetes(K8s)为核心的云原生开发技能,不仅是迈向高薪的敲门砖,更是满足企业刚需的必备能力。本文将结合电商促销这一常见且极具挑战的业务场景,深
在众多开源项目中,高颜值、功能强大且部署简单的项目往往更能俘获开发者的心。然而,实际部署 Web 应用时,面对数据库、缓存、消息队列等复杂的依赖关系,常常令人头疼。Docker 的开源为我们普及了容器化技术,能够快速打包和部署 Web 应用,让一切变得轻松简单
CKA,全称 Certified Kubernetes Administrator,即认证 Kubernetes 管理员 ,是由云原生计算基金会(Cloud Native Computing Foundation,简称 CNCF)颁发的一项专业认证。CNCF
译自 A New Approach to Two-Site HA Failover With K8s and Kubevirt,作者 Kevin Reeuwijk。
Kubernetes彻底改变了组织在云环境中部署和管理容器化应用程序的方式。然而,虽然Kubernetes使组织能够高效地扩展和管理其云原生应用程序,但它也存在自身的一系列复杂性。
k8s和docker是云原生的核心,也是云技术的重要组成,下面重点谈谈两者的核心区别@mikechen
公有云部署k8s和私有云部署各有优劣,具体选择取决于企业的具体需求和条件。公有云部署k8s以成本效益、可扩展性和内置服务见长,适合快速迭代、弹性扩展且成本敏感的业务。私有云则提供更高的数据安全与合规性,允许定制化控制,适合处理敏感数据或需长期稳定运行的应用,但
随着云原生技术的迅速发展,Kubernetes已成为容器编排领域的事实标准。深入理解K8s核心组件不仅是运维工程师的必备技能,更是架构设计的关键基石。
Linux下开发者习惯在物理机或者虚拟机环境下使用top和free等命令查看机器和进程的内存使用量,近年来越来越多的应用服务完成了微服务容器化改造,过去查看、监控和定位内存使用量的方法似乎时常不太奏效。如果你的应用程序刚刚迁移到K8s中,经常被诸如以下问题所困
K8S是云原生最核心的内容,也是云计算的未来,下满我就全面来详解K8S原理架构@mikechen
云原生时代,作为技术人员,如果不了解 Docker 和 Kubernetes(K8s),那绝对是技术栈上的一个短板。那么,什么是 Docker?什么又是 Kubernetes?它们之间存在怎样的关系? 这篇文章,我将通过理论加代码实战的方式,详细地剖析他们。
sealos是一个开源的Kubernetes高可用集群安装工具,用户只需一条命令即可完成集群的部署,旨在简化kubernetes集群的部署和管理过程。支持特性如下:
云存储部署k8s涉及多个关键工具。基础设施即代码(IaC)工具如Terraform和CloudFormation用于自动化集群部署。容器编排工具如Kubernetes和Helm管理容器化应用。CI/CD工具如Jenkins和GitLabCI/CD实现自动化构建
在人工智能(AI)技术蓬勃发展的当下,Kubernetes(K8s)依然是企业追求敏捷开发的首选工具。以AI领域的先驱OpenAI为例,其底层的核心调度与计算平台正是基于K8s构建的。
AI时代,K8s还是企业敏捷开发的最好选择么?答案是肯定。以生成式AI“鼻祖”OpenAI为例,其底层使用的调度平台、计算平台就是K8s(Kubernetes)。
Docker和Kubernetes(K8s)是容器化技术的两大流行工具。Docker关注构建和打包容器,适用于本地开发和单主机管理;而K8s则提供容器编排和管理平台,适用于多主机或云环境,具备自动化部署、扩展、管理和应用生命周期管理能力,可实现高可用性和自动伸
K8S 的全称为 Kubernetes (K12345678S),PS:“嘛,写全称也太累了吧,写”。不如整个缩写
kubernetes k8s 集群 2024-12-10 17:04 9
导语 Linux下开发者习惯在物理机或者虚拟机环境下使用top和free等命令查看机器和进程的内存使用量,近年来越来越多的应用服务完成了微服务容器化改造,过去查看、监控和定位内存使用量的方法似乎时常不太奏效。如果你的应用程序刚刚迁移到K8s中,经常被诸如以下问
$ kubectl-resource-view -hDisplay Resource (cpu/memory/gpu/podcount) Usage and Request and Limit.The resource command allows you t