ghorn 12. 監控及作業管理 能夠由單一中央位置監控Kubernetes部署狀態，是非常寶貴的功能。企業可利用各 種有效的監控解決方案，輕鬆追蹤資源使用率、應用程式效能及瓶頸，藉此主動管理 及最佳化Kubernetes叢集。 這三種Kubernetes發行版本開箱後都能立即提供強大的監控及作業管理功能。 OpenShift包含預先設定的Prometheus監控堆疊，並搭配使用Grafana儀表板。同樣 地，Rancher使用者只要在Rancher UI按一下，就能啟動Prometheus及Grafana。 最後，Canonical Kubernetes出貨時隨附一組標準化的開放原始碼記錄彙總及系統 監控儀表板，其中使用Prometheus、Grafana、Elasticsearch及Nagios 等解決方案。 5 13.多雲部署 現代企業很少只仰賴單一雲端平台，一般都會尋求採用多雲策略，依據本身需求 Openshift CNCF符合性 生命週期作業 高可用性 叢集升級 支援生命週期 邊緣支援 單節點版本 – 託管Kubernetes方案 – 容器執行階段即登錄檔 聯網 儲存 監控及作業管理 多元部署 原生AWS/GCP/Azure 整合 原生Openstack/VMware 整合 裸機部署及自動化 GPGPU支援加速工作負載 安全性 支援的架構 價格 $ $$$$$

什麼是 Kubernetes Day 2 • 速度和敏捷性的顯著提高，從每月部 署轉變為每日部署。 • 但是應用程序的生命週期不會在部署 時結束。任何應用程序最長的生命週 期階段是需要對其進行監控、升級和 保護的生產階段。 • Kubernetes Day 2 Operation 對於 Kubernetes 的持續成功至關重要， 但在急於部署時可能會被忽略。 7 Click to edit • Kubernetes-native monitoring and logging for security and availability • 中央管理面板必須包含強大的雲原 生環境監控功能 • Resource utilization tools • Kubernetes Day2 管理運營必須包 括幫助公司了解其成本、優化資源 利用率並最終降低總體成本的工具。 Click Click to edit Master title style 29 “ 開始考慮 Day2 Operation 永遠不會太早。組織在設計和實施階段 做出的選擇在 Day2 會產生巨大的影響。 監控工具和集中控制應在部署應用程序之前就該就位，而且為應用 程序開發人員建立正確的流程可以減少開發摩擦同時還可以簡化未 來的營運。 29 Click to edit Master title style

Node。 在 Master 上 執 行 etcd、 API Server、Controller Manager 和 Scheduler 四個元件，其中後三個元件構成了 Kubernetes 的管控中心，負責對叢集中所有資源進行調度和協作。在每個 Node 上 執行 Kubelet、Proxy 和 Docker Daemon 三個元件，負責對本節點上的 Pod 的生命 週期進行管理，以及實現 式，便於維運人員查看叢集的運行狀態。Grafana 的網頁為 http://grafana.org。 整體架構如圖 5.2 所示。 取得 Node 清單 圖 5.2 Heapster 叢集監控系統架構圖 在 Kubernetes 的目前版本中，Heapster、InfluxDB 和 Grafana 均以 Pod 的形式啟動 和運行。 在啟動這些 Pod 之前，首先需要為 Heapster

(DMD) https://udd.debian.org/dmd.cgi Debian 套件打包教學指南 53 / 90 使用 Debian Bug 追蹤系統 (BTS) ▶ 使用特有的方法來管控缺陷 ▶ 使用 Web 的介面來查看缺陷 ▶ 使用 Email 的介面來處理缺陷 ▶ 加入缺陷的資訊: ▶ 寫電子郵件到 123456@bugs.debian.org (若要包含submitter https://wiki.debian.org/HowtoUseBTS Debian 套件打包教學指南 55 / 90 More interested in Ubuntu? ▶ Ubuntu 主要管控和 Debian 的差異 ▶ 不針對於特定套件, 而是和 Debian team 協同合作 ▶ 一般來說會建議新套件要先上傳到 Debian https://wiki.ubuntu.com/Ubu

com 多雲一體就是現在: Google Cloud 的 Kubernetes 混合雲戰略 分散一切 的世界即將來臨 #容器化 / #分散式 / #微服務 #混合雲 / #新世代開發監控工具 # Cloud Native 使命 Meet customers where they are and partner with them in their transformation

大概就是 4,000 - 4,500 個 Node JobTracker 是架構瓶頸，Concurrent Task 大概是 40,000 上下 HDFS 只能有一個 Namespace，沒辦法分開管控 /sales、/accounting、... 只能執行 MapReduce Job ... 弱弱的問一下：台灣有多少企業 Cluster 有這麼大？Task 有這麼 多？ 11 / 74 我們對

並在其子項呼叫相同的方法。在有參照迴圈的情況下，這會引發恐慌，其中的 thread 'main' 會 因 'already borrowed: BorrowMutError' 而恐慌。 22.4 練習：衛生統計資料 您正在實作健康監控系統，因此須追蹤使用者的健康統計資料。 You'll start with a stubbed function in an impl block as well as a User struct definition send 和 recv 的管道。對於有 IO 和大量 CPU 處 理工作的複雜應用程式，這相當便利。 • 之所以較適合使用 async 管道，是因為這類管道能與其他 future 管道結合，進而建立複雜的控 制流程。 331 第 64 部分 Future 控制流程 Future 可以合併，產生並行運算流程圖。我們已介紹過工作，工作的功能類似於獨立的執行作業執行緒。 • 會合 • 選取 64.1

效率評估方法主要分為兩種：實際測試、理論估算。 2.1.1 實際測試 假設我們現在有演算法 A 和演算法 B ，它們都能解決同一問題，現在需要對比這兩個演算法的效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況，但也存在較大的侷限性。 一方面，難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高， 那麼它就更適合在多核

效率評估方法主要分為兩種：實際測試、理論估算。 2.1.1 實際測試 假設我們現在有演算法 A 和演算法 B ，它們都能解決同一問題，現在需要對比這兩個演算法的效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況，但也存在較大的侷限性。 一方面，難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高， 那麼它就更適合在多核

效率評估方法主要分為兩種：實際測試、理論估算。 2.1.1 實際測試 假設我們現在有演算法 A 和演算法 B ，它們都能解決同一問題，現在需要對比這兩個演算法的效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況，但也存在較大的侷限性。 一方面，難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高， 那麼它就更適合在多核