Fix typo (#418)
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dd4031be7e
commit
064e630d1c
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@ -129,7 +129,7 @@ Kubernetes 并不直接对外提供业务能力,而是作为应用运行的底
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- Service Mesh 解决服务间的流量治理,最小的治理单元是 Service(可以类比为 Kubernetes 中 Service 资源);
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- 而 Serviceless 是更高一层的抽象,最小的治理单元是 APP;
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越向上层就越不关心应用的底层实现,到了 Serverless 开发者只需要关心代码逻辑,其他的一起都是配置,因此 Google 联合 Pivotal 等其他公司于2018年7月创建了 [knative](https://github.com/knative) 这个基于 Kubernetes 和 Istio 的 Serverless 的开源项目。
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越向上层就越不关心应用的底层实现,到了 Serverless 开发者只需要关心代码逻辑,其他的一切都是配置,因此 Google 联合 Pivotal 等其他公司于2018年7月创建了 [knative](https://github.com/knative) 这个基于 Kubernetes 和 Istio 的 Serverless 的开源项目。
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## 出版物
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@ -68,7 +68,7 @@ Kubernetes细化的应用程序的分解粒度,同时将服务发现、配置
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5. 使用Deployment history来回滚到历史版本。
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6. 使用ConfigMap和Secret来存储配置。
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7. 在Pod里增加Readiness和Liveness探针。
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8. 给Pod这只CPU和内存资源限额。
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8. 给Pod设置CPU和内存资源限额。
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9. 定义多个namespace来限制默认service范围的可视性。
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10. 配置HPA来动态扩展无状态工作负载。
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@ -16,7 +16,7 @@
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## Side-effect
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1. 首先kubernetes本身就提供了数据持久化的解决方案statefulset,不过需要用到公有云的存储货其他分布式存储,这一点在我们的私有云环境里被否定了。
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1. 首先kubernetes本身就提供了数据持久化的解决方案statefulset,不过需要用到公有云的存储或其他分布式存储,这一点在我们的私有云环境里被否定了。
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2. 需要管理主机的label,增加运维复杂度,但是具体问题具体对待
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3. 必须保证应用启动顺序,需要先启动logstash
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4. 为主机打label使用nodeSelector的方式限制了资源调度的范围
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@ -18,7 +18,7 @@
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| 配置和秘钥管理 | 配额管理 |
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| / | 协议转换(REST、gRPC) |
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以上是容器编排中缺少的服务级别的能力,当让类似Kubernetes这样的容器编排系统中也有服务管理的能力,如Ingress Controller,但是它仅仅负责集群内的服务对外暴露的反向代理,每个Ingress Controller的能力受限于Kubernetes的编程模型。对服务进行管理还可以通过例如Kong、基于云的负载均衡器、API Gateway和API管理来实现,在没有Service Mesh的时候还需要如[Finagle](https://finagle.github.io/blog/)、[Hystrix](https://github.com/Netflix/Hystrix)、[Ribbon](https://github.com/Netflix/ribbon)客户端库的加持。
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以上是容器编排中缺少的服务级别的能力,当然类似Kubernetes这样的容器编排系统中也有服务管理的能力,如Ingress Controller,但是它仅仅负责集群内的服务对外暴露的反向代理,每个Ingress Controller的能力受限于Kubernetes的编程模型。对服务进行管理还可以通过例如Kong、基于云的负载均衡器、API Gateway和API管理来实现,在没有Service Mesh的时候还需要如[Finagle](https://finagle.github.io/blog/)、[Hystrix](https://github.com/Netflix/Hystrix)、[Ribbon](https://github.com/Netflix/ribbon)客户端库的加持。
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下图是一个使用**客户端库**将应用与服务治理紧耦合的示意图。
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@ -77,7 +77,7 @@ Service Mesh中服务是一等公民,它提供L5的网络流量管理,并提
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**延迟和故障注入**
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这个功能对于荣宰容灾和故障演练特别有用。通过人为的向系统中注入故障,如HTTP 500错误,通过分析分布式应用的行为,检验系统的健壮性。
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这个功能对于容灾和故障演练特别有用。通过人为的向系统中注入故障,如HTTP 500错误,通过分析分布式应用的行为,检验系统的健壮性。
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### 在L5解耦
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Reference in New Issue