近年来，企业和开发者开始采用应用程序现代化的理念，具体做法是将应用程序迁移到云端，应用容器化方法，使用无服务器架构，而最重要的是将他们的整体式应用程序分解为微服务。由于 Kubernetes 能够在一组机器上运行和协调容器化服务，因此在其中发挥了重要作用。
我们先来看看 K8s 原生 workload 的发布方式。这里假设我们需要部署一个应用，包括 foo、bar 两个容器在 Pod 中。其中，foo 容器第一次部署时用的镜像版本是 v1，我们需要将其升级为 v2 版本镜像，该怎么做呢？
本文是一篇 kubernetes（下文用 k8s 代替）的入门文章，将会涉及 k8s 的架构、集群搭建、一个 Redis 的例子，以及如何使用 operator-sdk 开发 operator 的教程。在文章过程中，会穿插引出 Pod、Deployment、StatefulSet 等 k8s 的概念，这些概念通过例子引出来，更容易理解和实践。文章参考了很多博客以及资料，放在最后参考资料部分。
伴随着人工智能时代的来临，越来越多的业务场景需要我们利用 AI 技术去支持，而机器学习则是目前人工智能方向最重要的子领域之一。各种机器学习模型构建的过程可以抽象概括为：收集数据和数据预处理、特征工程、模型调优和效果评估以及模型部署，整个过程如图 1 所示。
此文章适合没有任何 Kubernetes/容器/Docker 经验的同学 — 在不久的将来，你不懂如何操作 Kubernetes 接口，就等于现在的你不懂最普通的 Linux 命令。
伴随着人工智能时代的来临，越来越多的业务场景需要我们利用 AI 技术去支持，而机器学习则是目前人工智能方向最重要的子领域之一。各种机器学习模型构建的过程可以抽象概括为：收集数据和数据预处理、特征工程、模型调优和效果评估以及模型部署，整个过程如图 1 所示。在企业级应用场景中，通常在数据预处理和特征工程中会涉及海量数据的收集处理。因此，在大规模模型的处理和运算过程中，如何高效利用海量数据、批量生成机器学习模型就是一个关键问题。
云原生里有一个非常关键的项目，就是Kubernetes。Kubernetes的发展非常迅速，它是整个云原生体系发展的基石。今天我们来观察Kubernetes项目的发展特点，首先，Kubernetes无处不在，无论是在云上，还是用户自建的数据中心里，甚至一些我们想象不到的场景里，都有Kubernetes的存在。
Docker 虽好用，但面对强大的集群，成千上万的容器，突然感觉不香了。这时候就需要我们的主角 Kubernetes 上场了，先来了解一下 Kubernetes 的基本概念，后面再介绍实践，由浅入深步步为营。
阿里巴巴十多年的双十一，锤炼出来了一套业界领先的高可用技术，有一些已经商业化（云产品 PTS、AHAS），也有的开源了如：Sentinel、ChaosBlade。我们这一系列的高可用章节也主要介绍这方面的内容。今天介绍熔断部分，即开源产品 Sentinel 的核心能力。
HPA全称是 Horizontal Pod Autoscaler，也就是对k8s的workload的副本数进行自动水平扩缩容（scale）机制，也是k8s里使用需求最广泛的一种Autoscaler机制，在开始详细介绍HPA之前，先简单梳理下k8s autoscale的整个大背景。
pv controller是 kcm 的组件之一，它负责处理集群中的pvc/pv对象，对pvc/pv 对象进行状态转换。
阿里云容器服务团队结合多年 Kubernetes 产品与客户支持经验，对 Kube-scheduler 进行了大量优化和扩展，逐步使其在不同场景下依然能稳定、高效地调度各种类型的复杂工作负载。《进击的 Kubernetes 调度系统》系列文章将把我们的经验、技术思考和实现细节全面地展现给 Kubernetes 用户和开发者，期望帮助大家更好地了解 Kubernetes 调度系统的强大能力和未来发展方向。
介绍以下几个方面：容器编排、Kubernetes适用条件、Kubernetes设计原理和体系结构以及Kubernetes支持的不同运行时环境。读者将熟悉开源仓库的整体结构，并为解决其余问题打好基础。
笔者今年（公元 2020 年）9 月从端侧开发转到后台开发，第一个系统开发任务就强依赖了 K8S，加之项目任务重、排期紧，必须马上对 K8S 有概念上的了解。然而，很多所谓“K8S 入门\概念”的文章看的一头雾水，对于大部分新手来说并不友好。经历了几天痛苦地学习之后，回顾来看，**K8S 根本不复杂。**于是，决心有了这一系列的文章：一方面希望对新手同学有帮助；另一方面，以文会友，希望能够有机会交流讨论技术。
Cloud 2.0 和 OAM Kubernetes 核心依赖库应用容器技术自诞生开始，就以“彻底改变了软件打包与分发方式”的魅力迅速征服了几乎所有的云厂商与数据中心。 不过，软件打包与分发方式的革新，并没有能够让软件本身的定义与描述发生本质的变化，基于 K8s 的应用管理体验，也没有让业务研发与运维的工作变得更简单。
容器化是一个逐步推进的过程，不是一蹴而就的。肯定是有一部分业务部署在 Kubernetes 中，有一部分业务还是部署在裸机或者虚拟机上。那么我们如何从 Kubernetes 集群外去访问 Kubernetes 集群里面的服务呢？或者说，我们如何将 Kubernetes 集群内的服务暴露到 Kubernetes 集群外？
Kubernetes 集群中，业务通常采用 Deployment + LoadBalancer 类型 Service 的方式对外提供服务，其典型部署架构如图 1 所示。这种架构部署和运维都十分简单方便，但是在应用更新或者升级时可能会存在服务中断，引发线上问题。今天我们来详细分析下这种架构为何在更新应用时会发生服务中断以及如何避免服务中断。
今天给大家带来我们在 Kubernetes Service 上的一些优化实践，这是一个网络相关的话题。首先，介绍Kubernetes的Service机制。
可以说，以 Kubernetes 为代表的容器技术正成为云计算新界面。容器提供了应用分发和交付标准，将应用与底层运行环境进行解耦。Kubernetes 作为资源调度和编排的标准，屏蔽底层架构差异性，帮助应用平滑运行在不同基础设施上。CNCF Kubernetes 的一致性认证，进一步确保不同云厂商 Kubernetes 实现的兼容性，这也让更多的企业愿意采用容器技术来构建云时代的应用基础设施。
因为Kubernetes的一切都是基于分布式的，那么，要想搭建Kubernetes就需要准备多台服务器主机，因为条件有限，这里我采用搭建多台虚拟机系统的方式进行，所以需要将虚拟机和镜像系统准备好。
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