Hướng dẫn sử dụng Helmfile: Quản lý triển khai ứng dụng Kubernetes theo kiểu khai báo và thực hành GitOps
1. Tổng quan về dự án Helmfile và giá trị cốt lõi
Nếu bạn đã làm việc lâu dài trong hệ sinh thái Kubernetes, chắc hẳn bạn đã từng trải qua những khó khăn khi quản lý hàng chục hoặc hàng trăm bản phát hành Helm (Helm Release), đặc biệt là khi phải quản lý trên nhiều môi trường (phát triển, thử nghiệm, sản xuất). Việc quản lý các tệp values.yaml ...
Đăng vào ngày 29 tháng 9 lúc 10:19
Quản lý cấu hình với ConfigMap và Secret: Tính năng cập nhật nóng không đồng nghĩa với việc thay đổi tùy tiện
Quản lý cấu hình với ConfigMap và Secret: Tính năng cập nhật nóng không đồng nghĩa với việc thay đổi tùy tiện
Kubernetes giúp quản lý cấu hình trở nên dễ dàng hơn, khi ConfigMap và Secret được cập nhật, dịch vụ có thể đọc lại cấu hình mới. Tuy nhiên, sự thuận tiện không có nghĩa là có thể thay đổi một cách tùy tiện. Trong hệ thống AI backend, c ...
Đăng vào ngày 26 tháng 9 lúc 08:46
Hướng dẫn Quản Lý Triển Khai Ứng Dụng Container Sử dụng Crossplane Helm Provider
Crossplane là một lớp trừu tượng nguồn mở giúp quản lý tài nguyên đa đám mây, hỗ trợ môi trường đa cloud và hybrid cloud. Crossplane Helm Provider là thành phần quan trọng trong hệ sinh thái Crossplane, cung cấp khả năng triển khai Helm Chart dựa trên Kubernetes, cho phép bạn quản lý triển khai ứng dụng phức tạp một cách khai báo.
Các Chức Năng ...
Đăng vào ngày 24 tháng 9 lúc 14:42
Cấu hình mạng Calico và nút Worker cho Kubernetes HA
Giới thiệu
Bài viết này trình bày cách cấu hình mạng Calico và cài đặt các nút Worker để xây dựng một cụm Kubernetes cao cấp sử dụng kubeadm. Chúng ta sẽ tìm hiểu về kiến trúc mạng, thiết lập BGP, quản lý nút Worker và chiến lược điều độ Pod.
Kiến trúc mạng Calico cao cấp
Mạng Calico hỗ trợ ba chế độ chính:
IPIP (cross-subnet): Tăng thêm ~10% ...
Đăng vào ngày 24 tháng 9 lúc 13:28
Giải pháp thu thập nhật ký nhẹ nhẹ Loki
Hiểu rõ mức độ nhẹ nhõm của hệ thống
Thông tin tài liệu chính thức: https://grafana.com/docs/loki/latest/
Giới thiệu
Grafana Loki là công cụ tổng hợp nhật ký, đóng vai trò cốt lõi trong bộ công cụ quan sát hoàn chỉnh.
Loki là kho lưu trữ dữ liệu tối ưu hóa cho việc lưu trữ dữ liệu nhật ký. Việc chỉ số hóa dữ liệu nhật ký theo nhãn giúp Loki khá ...
Đăng vào ngày 24 tháng 9 lúc 01:29
Hiển thị dữ liệu từ Prometheus trong Kubernetes
Thiết lập giám sát với Prometheus và Grafana trên Kubernetes
Để theo dõi hiệu năng hệ thống và trạng thái các tài nguyên trong cụm Kubernetes, ta có thể triển khai bộ công cụ giám sát gồm Prometheus và Grafana. Dưới đây là cách cấu hình và triển khai các thành phần này.
1. Triển khai Grafana qua file YAML
Dưới đây là định nghĩa deployment ch ...
Đăng vào ngày 16 tháng 9 lúc 16:50
Kubernetes Network Policies và Bảo Mật Mạng
Môi trường thử nghiệm
Cài đặt môi trường cơ bản
Tạo các namespace và pod để kiểm tra:
[root@master01 networktest]# vi namespace-test-01.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: test-ns-01
labels:
environment: test-ns-01
[root@master01 networktest]# vi namespace-test-02.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: ...
Đăng vào ngày 13 tháng 9 lúc 11:44
Đánh giá và tối ưu hiệu suất cụm Pulsar
Giới thiệu
Trong thời gian gần đây, tôi đang thực hiện công việc liên quan đến quản lý hệ thống MQ (Pulsar), bao gồm một phần là nâng cấp hàng loạt các chức năng liên quan đến hàng đợi tin nhắn như:
Tạo tự động một cụm kiểm tra.
Chạy một số bài kiểm thử để kiểm tra các chức năng mà chúng ta sử dụng trên môi trường sản xuất, đồng thời tạo báo c ...
Đăng vào ngày 8 tháng 9 lúc 02:12
Theo dõi Calico bằng Prometheus-Operator
Link bài viết gốc: https://fuckcloudnative.io/posts/monitoring-calico-with-prometheus-operator/
Thành phần cốt lõi nhất trong hệ thống Calico là Felix, chịu trách nhiệm cấu hình bảng định tuyến và các quy tắc ACL để đảm bảo kết nối mạng cho các endpoint trên máy chủ này hoạt động bình thường. Ngoài ra, Felix còn thu thập dữ liệu về trạng thái m ...
Đăng vào ngày 8 tháng 9 lúc 01:44
Tối ưu hóa hiệu năng huấn luyện mô hình AI gấp 7 lần với JuiceFS
Dữ liệu quy mô lớn và chất lượng cao là nền tảng của các mô hình AI xuất sắc. Việc lưu trữ, quản lý các tập dữ liệu này cũng như nâng cao hiệu suất I/O trong quá trình huấn luyện luôn là mối quan tâm hàng đầu của các kỹ sư nền tảng AI và nhà khoa học dữ liệu. Dù là huấn luyện đơn máy hay phân tán, tốc độ I/O đều ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả ...
Đăng vào ngày 4 tháng 9 lúc 04:47