k8s优化-k8s优化有哪些

K8s发布1.31版,完成150万行代码瘦身,还换了新Logo

1、Kubernetes（K8s）31版本正式发布，完成150万行代码瘦身并更换新Logo，标志着其核心代码完全实现厂商中立，为多云与混合云环境发展奠定基础。

跑AI大模型的K8s与普通K8s有什么不同?

1、跑AI大模型的K8s与普通K8s在计算、存储、网络和调度方面存在显著差异，针对AI的特定需求进行优化。计算方面，K8s默认资源管理主要针对CPU和内存，但在AI集群中，GPU等异构资源的高效调度和管理成为关键。K8s通过Device-plugin插件体系，允许用户自定义实现对于GPU等特殊资源的管理，实现更精准的资源分配和复用。

2、跨云资源组织：不同云厂商的硬件规格（如GPU型号、网络带宽）存在差异，K8s通过抽象层统一资源描述，实现跨云任务自动分配，避免资源闲置。

3、相似点容器化与自动化：两者均支持将应用程序打包为Linux容器，并自动化管理容器及其所在机器的生命周期。集群管理：均提供集群部署与管理功能，支持多节点协同工作。不同点 设计与规模Twine：专为管理地理区域内百万级机器设计，覆盖多个数据中心。通过单一控制平面实现跨集群透明调度，优化资源分配。

4、K8S专家：你是一个K8S和容器专家，精通K8S、docker、Istio以及其他周边工具的开发、使用和运维，并且善于向别人讲解相关知识，请你完成我交给你的任务。

5、七层通用技术架构（工程实践视角）该架构将AI系统类比为摩天大楼，强调层级递进与支撑体系：基础设施层：提供算力与数据传输基础，包含GPU/TPU集群、分布式存储、高速网络（如InfiniBand）及容器编排（K8s）等组件，支撑大规模模型训练。

6、以K8s开源参与掌握技术标准，同时借助腾讯内部结构性改革释放协同效应。这一战略既避免了与头部厂商的同质化竞争，又通过开放合作降低了技术风险，为其在公有云市场实现“弯道超车”提供了可能。未来，若能持续深化这两大方向，腾讯云有望从“中国第三”晋升为全球云计算领域的重要一极。

Kubernetes:如何改善大型DDS系统中的软件交付

1、在大型DDS系统中，可通过利用Kubernetes的容器编排能力、适配其网络模型、结合DDS特性优化服务发现，并针对有状态应用改进自我修复机制，来改善软件交付效率与可靠性。 以下是具体措施： 利用容器化与编排简化部署流程容器化DDS应用：将DDS应用程序及其依赖项打包为Docker容器，确保环境一致性，避免因依赖冲突导致的部署失败。

2、答案：持续集成（Continuous Integration，CI）是一种软件开发实践，要求开发者频繁地将代码提交到版本控制系统中，并通过自动化构建和测试流程来验证代码更改的正确性。CI 的目标是尽早发现代码中的问题，并促进团队之间的协作和沟通。

3、华为云则通过开放API接口和云原生技术，支持软通动力在客户项目中实现更高效的部署。例如，双方合作开发了基于华为云Kubernetes引擎的CI/CD流水线，使某金融企业的软件交付周期从2周缩短至3天。

4、使用CI工具（如Jenkins、Travis CI）自动构建、测试和打包服务代码。确保每次代码更改都能触发构建和测试，并根据结果提供反馈。持续交付（CD）：使用CD工具（如Kubernetes、Docker）将已构建的容器化服务部署到生产环境。实现自动化部署管道，包括测试、审批和部署步骤。

5、建立可量化的指标来评估软件交付过程和系统运行状态。如部署频率、变更失败率、故障恢复时间等。通过持续监测和分析这些指标，及时发现问题并进行优化改进。共享：团队成员之间共享知识、信息和工具。开发人员了解运维需求，运维人员熟悉开发流程。共同分享最佳实践和经验教训，促进团队能力提升。

6、简介：Microtica是DevOps自动化工具，覆盖从创建云基础设施到使用Kubernetes交付应用程序和服务的整个软件交付过程。开箱即用组件提供可重用代码片段，无需额外编码即可搭建底层架构。通过微服务生成器自动化创建微服务，已集成的预上线Kubernetes和本地Kubernetes仪表板可创建可伸缩的应用程序。

当大数据平台遇上K8s会发生什么?

架构冲突：原有大数据体系有自身的分布式管理和内部工作通讯机制，与K8s体系存在架构冲突。例如K8s对有状态服务的支持不完善，可供选择的方案不多。技术栈使用：现有大数据组件对于K8s原生技术栈的使用存在挑战。

综上所述，大厂使用K8s的方式灵活多样，这些应用方式不仅提高了大厂的业务灵活性和可扩展性，还降低了生产风险，推动了技术的持续创新和发展。

技术背景与演进方向当前大数据领域正从传统 Hadoop 架构向云原生转型，核心趋势是存储与计算分离。以 Spark 为例，云下环境通常依赖 Hadoop Yarn 调度，而云上环境需充分利用公共云的弹性资源、运维管控和存储服务。Spark on Kubernetes 的实践逐渐成熟，但面临性能调优、异构机型支持、动态资源分配等挑战。

用户可以设置告警规则，当大数据集群或服务出现异常时，系统会自动发送告警信息。支持查看活跃告警、历史告警和告警规则等信息。日志管理：用户可以查看大数据集群和服务的日志信息，帮助用户快速定位问题。总结 AllData数据中台升级发布支持K8S数据平台0版本，为用户提供了更加高效、可扩展的大数据解决方案。