伴随业务的飞速发展，字节跳动内部 Kubernetes 集群的数量也不断壮大，集群数量超过 500，应用的副本数从 0 到 20000 不等，其中最大的某个应用体量超过 100W core。 早期出于隔离和安全的考虑，字节各个业务线独占集群，这些独占的集群带来造成资源孤岛，最终影响资源的弹性效率。这首先体现在各个业务线需要维护独立的 buffer；其次业务和集群深度绑定，业务感知大量的集群，并在集群之间为应用人肉分配资源，SRE 在运营资源上也需要深度感知业务和集群，最终导致资源在各个业务线之间的周转慢、自动化效率低以及部署率不够理想。因此我们需要引入联邦，解耦应用和集群的绑定关系，将各个业务线的资源并池，减少 buffer，提升资源的自动化效率。 随着多云、混合云愈发成为业内主流形态，且 Kubernetes 成为云原生的操作系统，并就各类基础设施进一步抽象和规范，为应用提供更加统一的标准接口。在此基础上，我们期望引入联邦作为分布式云场景下的云原生系统底座，面向应用提供统一的平台入口，提升应用跨集群分发的能力，做好应用跨集群的分发调度，管理好多个云云原生场景下的基础设施。
Kubernetes（K8s）的复杂性和缺乏内部技能成为挑战。许多开发人员和运维团队对 K8s 相对陌生，需要学习新术语、工作流程和工具等。K8s 的离散部分要求具备广泛的专业知识，考虑到启动 K8s 集群需要了解和配置多个组件。此外，生态系统本身也在不断快速增长和发展。故障的诊断需要深入的技术和专业知识，这通常保存在少数有经验的工程师的头脑中。让我们探索新的创新方式，帮助克服技能差距问题。
随着人工智能的热潮，你可能已经遇到了数百种可以帮助你轻松解决问题的基于 AI 的工具。无论是使用 AI 进行 SEO 优化还是可以通过一句话生成图像的工具，这些天围绕着 AI 的创新都很多。 现在，作为一个 DevOps 爱好者，我在使用 Kubernetes 时遇到了数百个问题和错误，如果你是 DevOps 的初学者或经验丰富的人，你也一定遇到过不同种类的问题。 如果我告诉你有一种工具可以帮助你扫描 Kubernetes 集群，搜索常见问题和问题，并基于编码化的 SRE 经验和 AI 提供准确的错误诊断，你会怎么想？ 让我向你介绍 K8sGPT。
Spark 是一个开源的数据处理框架，能快速处理大量数据的转换。其高性能来自Spark的分布式框架，通常一个任务会被平均分配，跨机器集群工作。但Spark本身并不管理这些计算机，他需要一个集群的管理器来管理集群。Spark定义了需要执行的任务，而管理器决定了任务将如何被分配被执行，由此可见其重要性。这个管理器需要负责任务的接收、资源的调度和分配、任务的启动、TaskTrack监控等。 传统上，我们会选择Hadoop YARN来作为资源调度管理器，并且使用spark-submit提交任务。但随着云计算的推广与容器的流行，因其需要依赖于HDFS的本地环境，YARN的部署方式显得捉襟见肘。在技术的递进下，从Spark3.3.1开始正式推出了Kubernetes的资源管理方式，其设计框架与云计算紧密结合，将Spark应用从本地HDFS集群中解耦合，赋予其更多的灵活性。
K8s 通过 Ingress / Gateway API 将网关标准化，逐步将安全网关、流量网关、微服务网关内聚，解决从单体到微服务到云原生多层网关的复杂度，合久必分，分久必合，多层网关已成过去，网关多合一成潮流，成为 K8s 开发者和微服务开发者共同关心的话题。
Mirantis[1] 是 Docker 和 Kubernetes 的开发公司，发布了其轻量级开源 Kubernetes 发行版 k0s[2] 的最新版本。新版本与全新的 Kubernetes 1.27 版本兼容，并带来了各种其他改进和错误修复。
本文介绍了如何将 OpenTelemetry 与 Kubernetes 配合使用。OpenTelemetry 可以作为 Prometheus 的替代品，也可以将数据导出到各种后端，包括 Prometheus。OpenTelemetry Operator 负责部署和管理 OpenTelemetry Collector，该组件是收集、处理和导出遥测数据的中央组件。OpenTelemetry 日志提供了一种标准化的方式来收集、处理和分析分布式系统中的日志。此外，本文还介绍了 OpenTelemetry 的下一步计划，包括 Web 服务器的自动化仪器化、OpenTelemetry Profile 和 Open Agent Management Protocol。
本文介绍了将 DevOps 和 Kubernetes 视为图形的方法，以提高效率和弹性。通过将 Kubernetes 部署中的不同组件建模为图中的节点，组织可以更好地了解不同组件的交互方式以及一个区域的更改如何影响整个系统。这可以帮助组织采取更为主动、战略性的 DevOps 方法，而不仅仅是在问题出现时做出反应。 Kubernetes 可以跨多个主机部署应用程序，同时让团队将它们作为单个逻辑单元进行管理。它抽象了底层基础架构，并提供了一个用于与集群交互的统一 API，以及用于简化工作流程的自动化。它是现代开发实践的完美系统。 但在这些以云为先的生态系统中确保效率和弹性并不容易。微服务架构使得无法跟上正在不断发生的所有软件和基础架构变化。这个问题只会因分裂的监视和可观测工具以及团队和个人之间的隔离信息而变得更加严重。 为了跟上，组织必须以一种新的方式考虑 DevOps 和 Kubernetes - 作为一个图形。
本文介绍了 API 网关、Kubernetes 网关和服务网格的综合指南。API 网关和 Kubernetes 网关解决了边缘问题和 API 抽象化，而服务网格解决了服务之间的通信挑战。文章还介绍了如何在不同的网关中配置金丝雀部署，并讨论了 Kubernetes Gateway API 的发展和服务网格接口（SMI）规范。最后，文章提供了一些关于何时使用哪种网关的建议。
本文介绍了 Kubernetes 网关 API，该 API 旨在提供一种在 Kubernetes 中管理网关和负载均衡器的标准方法。文章解释了 Kubernetes 网关 API 的核心组件和概念，并且详细介绍了如何使用网关 API 来配置和管理网关和负载均衡器。文章还介绍了一些常见的网关实现，例如 Istio 和 Contour，以及如何使用它们与 Kubernetes 网关 API 进行集成。最后，文章还讨论了 Kubernetes 网关 API 的未来发展方向。
