OpenShift Container Platform 4.9 节点 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理节点 Last Updated: 2023-08-27 OpenShift Container Platform 4.9 节点 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理节点 Enter your first name here community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文提供有关在集群中配置和管理节点、Pod 和容器的说明。它还提供有关配置 Pod 调度和放置、 使用作业（job）和 DaemonSet 来自动执行操作，以及确保集群保持高效性的其他任务信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 节 节点概述 点概述 1.1. 关于节点 读取操作 管理操作 增强操作 1.2. 关于 POD 读取操作 管理操作 增强操作 1.3. 关于容器 第 第 2 章 章 使用 使用 POD 2.1. 使用 POD

OpenShift Container Platform 4.6 节点 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理节点 Last Updated: 2023-02-27 OpenShift Container Platform 4.6 节点 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理节点 Enter your first name here community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文提供有关在集群中配置和管理节点、Pod 和容器的说明。它还提供有关配置 Pod 调度和放置、 使用作业（job）和 DaemonSet 来自动执行操作，以及确保集群保持高效性的其他任务信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 节 节点概述 点概述 1.1. 关于节点 读取操作 管理操作 功能增强操作 1.2. 关于 POD 读取操作 管理操作 功能增强操作 1.3. 关于容器 第 第 2 章 章 使用 使用 POD 2.1. 使用

Pod 容忍节点异常时间调整 容忍节点异常时间调整 1. 原理说明 原理说明 Kubernetes 集群节点处于异常状态之后需要有⼀个等待时间，才会对节点上的 Pod 进⾏驱逐。那么针对部分关键业务，是否可以调整这个时间，便于在节点发⽣异常时及时将 Pod 驱逐 并在别的健康节点上重建？ 要解决这个问题，我们⾸先要了解 Kubernetes 在节点异常时驱逐 Pod 的机制。 在 Kubernetes gate，节点及其上 Pod 的⽣命周期管理将通过节点的 Condition 和 Taint 来进⾏，Kubernetes 会不断地检查所有节点状态，设置对应的 Condition，根据 Condition 为节点设置对应的 Taint，再根据 Taint 来驱逐节点上的 Pod。 同时在创建 Pod 时会默认为 Pod 添加相应的 tolerationSeconds 参数，指定当节点出现异常（如 Pod 还将在这个节点上运⾏多⻓的时间。 那么，节点发⽣异常到 Pod 被驱逐的时间，就取决于两个参数：1. 节点实际异常到被判断为不健康的时间；2. Pod 对节点不健康的容忍时间。 Kubernetes 集群中默认节点实际异常到被判断为不健康的时间为 40s，Pod 对节点 NotReady 的容忍时间为 5min，也就是说，节点实际异常 5min40s（340s）后，节点上的 Pod 才会

© XXX Page 1 of 30 Curve元数据节点高可用© XXX Page 2 of 30 1. 需求 2. 技术选型 3. etcd clientv3的concurrency介绍 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 3.2 Campaign的流程 3.2.1 代码流程说明 3.2.2 举例说明Campagin流程 3.3 Observe的流程 异常情况4：Etcd集群的follower节点异常 4.2.7 各情况汇总 1. 需求 mds是元数据节点，负责空间分配，集群状态监控，集群节点间的资源均衡等，mds故障可能会导致client端无法写入。 因此，mds需要做高可用。满足多个mds, 但同时只有一个mds节点提供服务，称该提供服务的mds节点为主，等待节点为备；主节点的服务挂掉之后，备节点能启动服务，尽量减小服务中断的时间。 需要解决的问题就是：如何确定主备节点。 需要解决的问题就是：如何确定主备节点。 2. 技术选型 提供配置共享和服务发现的系统比较多，其中最为大家熟知的就是zookeeper和etcd, 考虑当前系统中mds有两个外部依赖模块，一是mysql， 用于存储集群拓扑的相关信息；二是etcd，用于存储文件的元数据信息。而etcd可以用于实现mds高可用，没必要引入其他组件。 使用etcd实现元数据节点的leader主要依赖于它的两个核心机制:

进击的 Traefik 杨川胡（阳明） 知群后台负责人 2019.10.26 Service Mesh Meetup #7 成都站 云原生边缘路由器探秘杨川胡（阳明） 知群后台负责人，原小米视频后台高级研发 ，《Prometheus 深入浅出》作者，「k8s技 术圈」社区作者，现阶段专注于云原生技术 领域，希望成为一个有产品思维的工程师1 Traefik 介绍 2 Traefik Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是什么？ • 云原生的边缘路由器 • 让部署微服务更加便捷而诞生的现 代 HTTP 反向代理、负载均衡工具 • 它支持多种后台 (Docker, Swarm, Kubernetes, M arathon, Mesos, Consul, Etcd, Z ookeeper •其他功能......1 Traefik 介绍 2 Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是一个边缘路由器Traefik 自动服务发现Traefik 2.0 架构 • Providers 用来自动发现平台上的服务 • Entrypoints 监听传入的流量（端口等… ） • Routers 分析请求（host

在网格的边缘试探 企业Istio试水指南 崔秀龙 2019.1.6 Service Mesh Meetup #5 广州站感谢 • 蚂蚁金服 • ServiceMesher 社区 • Istio贡献者们关于我自己 • HPE（前惠普）软件分析师 • 从业第二十个年头，中老年乙方技术人员 • Istio、Kubernetes项目成员 • Istio.io全球贡献第二 • Kubernetes权威指南系列作者之一

深度解析CNCF社区⾸首个基于Kubernetes的边缘计算平台KubeEdge� 向新勇� https://github.com/edisonxiang� Introduce� ➔ 华为开源社区⼯工程师� ➔ KubeEdge社区Member� ➔ Kubernetes社区Member� ➔ OpenSDS社区Memeber� ➔ OpenStack社区数据保护项⽬目联合发起⼈人� OpenStack社区数据保护项⽬目联合发起⼈人� Outline� ➔ 边缘计算 & 应⽤用场景 & ⾯面临的挑战� ➔ Why KubeEdge & 基础架构 & 设备管理理 & 实战� ➔ 后续规划 & 社区贡献 & 技术交流� 边缘计算� 云计算是集中化的，离终端设备（如摄像头、传感器器等）和⽤用户较远，对于实时性要求⾼高的计算需求，把计算放在云上会引起较⻓长的⽹网络延 时、⽹网络拥塞、服务质量量下降等问题 力不不⾜足，⽆无法与云端相⽐比。在此情况下，边缘计算应运⽽而⽣生，将云端计算能⼒力力 延伸到靠近终端设备的边缘节点，就近提供服务。边缘计算不不是云计算的替代品，边缘计算减轻了了云计算架构的计算负担，是其补充和延伸。 云边协同才能够最⼤大程度的发挥作⽤用。连上云的边才有强⼤大的能⼒力力和灵活性。连上边的云才有数据引流上云和应⽤用服务落地点。� 边缘计算——快速发展的四⼤大因素� Gartne

Hat OpenShift GitOps 1.13 基础架构节点上的 GitOps 工作负载 在基础架构节点上运行 GitOps control plane 工作负载 Last Updated: 2024-07-09 Red Hat OpenShift GitOps 1.13 基础架构节点上的 GitOps 工作负载 在基础架构节点上运行 GitOps control plane 工作负载 are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供在 OpenShift GitOps 安装的基础架构节点上运行某些工作负载的说明。它还讨论如何将 默认工作负载移到基础架构节点。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 在基 在基础 础架 架构节 构节点上 点上运 运行 行 GITOPS CONTROL PLANE 工作 工作负载 负载 1.1. 将 GITOPS CONTROL PLANE 工作负载移到基础架构节点 1.2. 将 GITOPS OPERATOR POD 移到基础架构节点 1.3. 其他资源 3 3 4 6 目 目录 录 1 Red Hat

高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-1 远端控制 云端分析系统 设备端 自动化解决用户使用体验问题，计算量属于窄带范畴， 所以计算算力重点在于云端，云端计算体系架构成熟， 成本较低，在业务上本地的设备根据模式信号反馈一些 动作，比如下雨关窗帘，是自动化范畴，上传云端的数 据都是属性数据，比如谁什么时候干了什么，后续云端 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 .. 远端控制 云端分析系统 设备端 (现场)边缘计算BOX 业务场景复杂，对算力、通信要求很高，计算放置于 云端时效性差，另外无法现场就对业务进行处理，比 如计算路口交通事故预警，给予司机及时提示等，所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方，就 是边缘计算的场景，它的价值空间远超AIoT，可以更 大范围为客户赋能，IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能，比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 高算力的场景，需要 实现云边一体纳管， 简化运维，降低成本， 客户专注于业务领域。 • 无论是AIoT还是边缘 计算，核心要素是计 算，计算平台的训练 平台位于云端，而推 理计算位于BOX端，并 且能够适应各类算法 和硬件的要求，形成

. . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 推荐的主机 推荐的主机实 实践 践 1.1. 推荐的节点主机实践 1.2. 创建 KUBELETCONFIG CRD 来编辑 KUBELET 参数 1.3. 修改不可用 WORKER 节点的数量 1.4. CONTROL PLANE 节点大小 1.5. 推荐的 ETCD 实践 1.6. 将 ETCD 移动到不同的磁盘 1.7. 分离 ETCD 1.8. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 基础架构组件 1.9. 移动监控解决方案 1.10. 移动默认 REGISTRY 1.11. 移动路由器 1.12. 基础架构节点大小 1.13. 其他资源 第 第 2 章 章 IBM Z 和 和 LINUXONE 环 环境的推荐主机 境的推荐主机实 实践 践 2.1. 管理 CPU 过量使用 2.2. 禁用透明巨页 2 12.1. 关于裸机主机和节点 12.2. 维护裸机主机 第 第 13 章 章 巨 巨页 页的作用及 的作用及应 应用程序如何使用它 用程序如何使用它们 们 13.1. 巨页的作用 13.2. 应用程序如何使用巨页 13.3. 使用 DOWNWARD API 消耗巨页资源 13.4. 配置巨页 13.5. 禁用透明巨页 第 第 14 章 章 低延 低延迟节 迟节点的 点的 PERFORMANCE