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NS域名；这样Pod之间就可以互相访问，达到实例间发现和访问的效果。 Headless Service使用场景 当某个工作负载的多个Pod之间没有任何区别时，可以使用普通Service，利用集群kube-proxy实现Service的负载均衡，例如常见的无状态应用Nginx。 但
使用ASM实现灰度发布和蓝绿发布 应用服务网格（Application Service Mesh，简称ASM）是基于开源Istio推出的服务网格平台，它深度、无缝对接了企业级Kubernetes集群服务云容器引擎（CCE），在易用性、可靠性、可视化等方面进行了一系列增强，可为客户提供开箱即用的上手体验。
使用HPA+CA实现工作负载和节点联动弹性伸缩 应用场景 企业应用的流量大小不是每时每刻都一样，有高峰，有低谷，如果每时每刻都要保持能够扛住高峰流量的机器数目，那么成本会很高。通常解决这个问题的办法就是根据流量大小或资源占用率自动调节机器的数量，也就是弹性伸缩。 当使用Pod/容
升级实例过程中实现业务不中断 应用场景 在Kubernetes集群中，应用通常采用Deployment + LoadBalancer类型Service的方式对外提供访问。应用更新或升级时，Deployment会创建新的Pod并逐步替换旧的Pod，这个过程中可能会导致服务中断。 解决方案
查看。 图1 告警中心架构 告警中心 基于AOM服务的告警能力实现，提供集群内的告警快速检索、告警快速配置的能力。用户可以通过告警中心一键配置常用的告警规则。 AOM服务 华为云应用运维管理服务，是云上应用的一站式立体化运维管理平台，是云上监控、告警的基础。 SMN服务 华为云的
通过配置kubeconfig文件实现集群权限精细化管理 问题场景 CCE默认的给用户的kubeconfig文件为cluster-admin角色的用户，相当于root权限，对于一些用户来说权限太大，不方便精细化管理。 目标 对集群资源进行精细化管理，让特定用户只能拥有部分权限（如：增、查、改）。
在CCE中实现应用高可用部署 基本原则 在CCE中，容器部署要实现高可用，可参考如下几点： 集群选择3个控制节点的高可用模式。 创建节点选择在不同的可用区，在多个可用区（AZ）多个节点的情况下，根据自身业务需求合理的配置自定义调度策略，可达到资源分配的最大化。 创建多个节点池，不
使用Argo CD实现持续交付 应用现状 ArgoCD是用于Kubernetes的声明型GitOps持续交付（CD）工具。ArgoCD以Git为核心，支持声明式定义各类对象，通过ArgoCD可以实现应用快速发布到Kubernetes中，并且能够根据版本标识快速跟踪和多集群部署功能，实现多个集群之间同一应用部署问题。
使用Service实现简单的灰度发布和蓝绿发布 CCE实现灰度发布通常需要向集群额外部署其他开源工具，例如Nginx Ingress，或将业务部署至服务网格，利用服务网格的能力实现。这些方案均有一些难度，如果您的灰度发布需求比较简单，且不希望引入过多的插件或复杂的用法，则可以参考
使用Nginx Ingress实现灰度发布和蓝绿发布 本文将介绍使用Nginx Ingress实现灰度发布和蓝绿发布的应用场景、用法详解及实践步骤。 应用场景 使用Nginx Ingress实现灰度发布适用场景主要取决于业务流量切分的策略，目前Nginx Ingress支持基于H
创建节点时使用OBS桶实现自定义脚本注入 应用现状 对于需要在节点上提前安装一些工具或者做用户自定义的安全加固等操作时，需要在创建节点的时候注入一些脚本。CCE创建节点提供了Kubernetes安装前和安装后两处注入脚本的功能。但是使用通常碰到如下限制： 注入脚本的字符有限。 各
CCE集群实现访问跨VPC网络通信 使用场景 由于不同VPC之间网络不通，CCE集群无法跨VPC进行网络通信，您可以通过对等连接连通两个不同网段的VPC，实现本VPC下的集群访问另一个VPC下的集群或其他服务。 图1 网络示意 为实现跨VPC访问，不同网络模型的集群需要打通的网段不同。假设集群本端VPC网段为172
通过负载均衡配置实现会话保持 概念 会话保持可以确保用户在访问应用时的连续性和一致性。如果在客户端和服务器之间部署了负载均衡设备，很有可能这多个连接会被转发至不同的服务器进行处理。开启会话保持后，负载均衡会把来自同一客户端的访问请求持续分发到同一台后端云服务器上进行处理。 例如在
使用延迟绑定的云硬盘（csi-disk-topology）实现跨AZ调度 应用现状 云硬盘使用在使用时无法实现跨AZ挂载，即AZ1的云硬盘无法挂载到AZ2的节点上。有状态工作负载调度时，如果使用csi-disk存储类，会立即创建PVC和PV（创建PV会同时创建云硬盘），然后PVC
使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准， 越来越多的应用选择向Kubernetes迁移。人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务，开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台，充分利用
调节实例数量存在伸缩不及时的问题，难以达到最佳的效果。 如果该应用使用Nginx Ingress实现对外的流量路由转发，您可以使用nginx_ingress_controller_requests的指标为应用配置HPA策略，可以实现随着流量的变化动态调整Pod实例数的功能，优化资源利用率。
调度策略：通过配置亲和与反亲和规则，可实现灵活的工作负载调度，支持负载亲和与节点亲和。 负载亲和：提供常用的负载亲和策略，快速实现负载亲和部署。 不配置：不设置负载亲和策略。 优先多可用区部署：通过设置Pod间反亲和（podAntiAffinity）实现，优先将工作负载的Pod调度到不同可用区的节点上。
填写需要操作污点的“键”和“值”，选择污点的效果，单击“确定”。 图1 添加污点 污点添加成功后，再次进入该界面，在节点数据下可查看到已经添加的污点。 通过kubectl命令管理污点 节点污点是与“效果”相关联的键值对。以下是可用的效果： NoSchedule：不能容忍此污点的 Pod
使用Jenkins和Gitlab实现多集群隔离的DevOps流程 方案概述 资源规划 实施步骤 父主题： DevOps
使用VPC和云专线实现容器与IDC之间的网络通信 使用场景 借助VPC和云专线，在VPC网络模型的集群中实现集群容器网段（172.56.0.0/16）与IDC网段（10.1.123.0/24）的相互通信。 图1 网络示意 表1 地址信息 网络 网段 用户侧IDC网络 10.1.123
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