发布 Vol. 云原生生态周报 27 3 Helm (发布招聘信息免费的网站)

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前言

《云原生生态周报》由阿里云容器平台联合蚂蚁金服共同发布,每周一期。众多一线社区专家与您一起“跟踪动态,读懂社区”,分享云原生社区项目进展、活动发布、精选博客等信息。以下是第二十七期云原生生态周报的内容。

业界要闻

1.Helm 3 发布

美国时间 11 月 13 日,Helm 团队发布 Helm 3 第一个稳定版本。Helm 3 以 Helm 2 的核心特性为基础,改进了 chart 存储库、版本管理、安全性和 chart 库。在这个版本中,Helm 维护者整合了来自社区的反馈和请求,以更好地满足 Kubernetes 用户和广泛的云原生生态系统的需求。附:博客地址。

2.Github Octoverse 报告发布

报告显示,JavaScript 依然是最受欢迎的语言,Python 反超 Java 成为第二名,Kubernetes 进入最受欢迎的开源项目 Top10。

3.KubeCon + CloudNativeCon 北美地区会议召开

KubeCon + CloudNativeCon North America 2019 将在下周(11 月 18 日 - 11 月 21 日)在 San Diego 召开。

4.CNCF 发布 Prometheus 项目发展报告

这是继 Kubernetes 和 Envoy 之后,发布的第三份关于 CNCF 毕业项目的报告。本报告试图客观地评估 Prometheus 项目的状态,以及 CNCF 如何影响 Prometheus 项目的进展和成长。

5.Kubernetes release 1.17

Kubernetes release 1.17 将于周四(11 月 14 日)code freeze。

上游重要进展

Kubernetes Feature

权衡使用 CacheObject 的开销,当 watcher 的数量大于 3 的情况下才使用,小幅度提升 watcher 性能。

当存在 encoding error 时需要及时关闭 watcher,防止出现 goroutine 泄漏。

Kubelet 增加了一个 kubelet_preemptions 的 Metric 去记录 Pod 因缺少资源而被 evict 的次数,短时间内大量的 evict 可以反映出 scheduler 或者 controller 上可能有 BUG。

Kubelet 增加一个 Histogram Metric 记录集群中所有 Kubelet 的证书过期时间。

增加 scheduler priority ReadyPodPriority ,适用于例如新加入的集群的 node,会在短时间内被调度大量的 pod,同时启动多个 pod 可能造成压力过大的情况。

用来追踪一个 Object 在不同 Kubernetes 组件中的整个生命周期。

Istio 和 Envoy 当前支持两种主要的解析形式,用于对服务的流量进行负载均衡:基于 IP 的终端列表(EDS)和基于 IP 的主机列表(STRICT_DNS),由 Envoy 在运行时解析。

社区在讨论支持新的用例,要求可以使用混合解析模型:服务既可以包含基于 IP 地址的终端,也可以包含需要进行 DNS 解析的主机名。满足这个需求的方法之一是在 Envoy 中引入 Aggregate Cluster 的概念,Aggregate Cluster 包含 EDS cluster 和 STRICT_DNS cluster,当 EDS cluster 失败时,回退到 STRICT_DNS cluster。

计划以增量方式来推进 Istiod 合并部署控制平面的方案,建议的合并顺序是:Sidecar injector,Galley,Citadel。Istiod 计划在 1.5 版本中提供并作为默认安装方式,现有客户可以逐渐将组件迁移到 Istiod。

这个 Proposal 提出通过将每个虚拟机注册为 ExternalInstance(视为非托管 Pod),在 VM 和服务之间添加一个间接层,从而改善 Mesh 的扩展。这将解耦网格中的 VM 成员资格与路由和服务命名事项。

发起 Knative eventing 组件 serverless 化的讨论。当前 consumer service 可通过 knative-serving 部署,具备 autoscale 的能力。但是 Knative eventing 本身组件(sources, channels, brokers, …) 不具备 scale 能力。

开源项目推荐

云原生 Java 应用框架,精简了 OpenJDK 的 HotSpot 和 GraalVM,启动速度快,RSS memory 开销小。

serverless 机器学习 model serving 框架。

利用 eBPF 的容器 tracing 工具,可以收集容器中进程调用的 syscall 等。

NexClipper

是一种快速简单的 Kubernetes 解决方案。

本周阅读推荐

1.《Kubernetes Scheduler 101》

系统化介绍 Kubernetes 中 Pod 调度的过程以及 Scheduler 组件的工作原理。

2.《Building a Large-scale Distributed Storage System Based on Raft》

介绍了 TiDB 如何基于 raft 构建大型存储系统,解决分片、扩展性、一致性、可用性等问题。

3.《AutoTiKV:基于机器学习的数据库调优》

利用自动超参搜索对 TiKV 及其底层的 RocksDB 进行参数搜索和调节。

4.《Primier:What is Container Security?》

本文主要介绍了应该使用哪些最佳安全实践,来保证容器和平台在安全的环境下运行。

5.《Knative Serving 健康检查机制分析》

本文从 Knative 的健康检查的角度来分析 Serverless 模式和传统的模式的不同,介绍 Knative 针对 Serverless 场景的独特考虑。

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