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云原生生态周报 Vol. 12 | K8s 1.16 API 严重变动

此外,阿里云也推出了开源增强的Prometheus解决方案,在采集指标丰富度、采集指标准确性等方面做了增强,支持使用阿里云TSDB时序数据库做数据的持久化与高可用,可以简单方便的通过Helm Chart进行一…

业界要闻

1 K8s 1.16 将烧毁一系列旧的 API 版本:影响面触及 NetworkPolicy、PodSecurityPolicy、DaemonSet, Deployment, StatefulSet, and ReplicaSet和Ingress。请列位K8s用户和开发者关注。相干API都是举行了迁徙以下:

  • NetworkPolicy: 在v1.16中不再运用extensions/v1beta1
  • 迁徙到networking.k8s.io/v1 API,自v1.8以后可用,存量数据能够经由过程新的API猎取和更新
  • PodSecurityPolicy:在v1.16不再运用extensions/v1beta1
  • 迁徙到policy/v1beta1 API,自v1.10以后可用,存量数据能够经由过程新的API猎取和更新
  • Deamon Set、Deployment、StatefulSet和ReplicaSet:从v1.16最先将不再经由过程extension/v1beta1、apps/v1beta1、或许apps/v1beta2供应
  • 迁徙到apps/v1 API,自v1.9已可用,存量数据能够经由过程新的API猎取和更新
  • Ingress:从v1.18最先不再经由过程extensions/v1beta1供应
  • 迁徙到networking.k8s.io/v1 API,存量数据能够经由过程新的API猎取和更新
  • 详细信息:https://kubernetes.io/blog/2019/07/18/api-deprecations-in-1-16/

2 Prometheus 延续备受瞩目,多家云厂商推出托管或集成效劳。作为CNCF下的另一个胜利项目,Prometheus已在被微软Azure上与Azure Monitor举行集成,现已进入预览阶段。 上个月,阿里云推出了托管版的Prometheus监控产物,支撑白屏化装置exporter,开箱即用的监控大盘,开源组件全兼容,无需运维基本才能免费运用。另外,阿里云也推出了开源加强的Prometheus解决方案,在收集目标雄厚度、收集目标准确性等方面做了加强,支撑运用阿里云TSDB时序数据库做数据的耐久化与高可用,能够简朴轻易的经由过程Helm Chart举行一键装置治理。

上游主要希望

1 Kubernetes 设想加强发起(KEP)

  • IPv6支撑进入Beta阶段
  • Cloud Provider Label预备GA现在的cloud provider label都是beta,设计去掉并修正

2 knative项目

  • 设计8月6日宣布Serving 0.8,相干的issue主如果可用性和稳固性的改良
  • 加强直接从source消耗event的易用性,肯定了扩大Knative CLI的场景以及须要修正事宜运用模子

开源项目引荐

1 kopf:一个面向 Python 用户的 Kubernetes Operator Framework。它供应了一组简约的原语,使得用户能够用简朴的 Python 代码来疾速完成一个 Operator,而且经由过程这些原语屏蔽掉 Operator 的技术细节,专注在Operator 内里的运维逻辑上。

本周浏览引荐

  1. 《Best Practices: Benchmarking Service Mesh Performance》,文章引见对Service Mesh机能(Istio)举行Benchamark的最好实践。
  2. 《451 Research的Cloud Price Index》,第三方机构推出贸易调研报告,针对环球差别地区的公有云和私有云价钱供应了其剖析和洞察。
  3. 《Cloud-Native CI/CD with OpenShift Pipelines》,引见了在OpenShift 4.1中宣布的OpenShift Pipelines开发者预览版(developer preview),OpenShift Pipelines这是OpenShift对Tekton项目的集成实践。
  4. 《Avoid time-of-measurement bias with Prometheus》,我们现在有许多东西(比方Prometheus)来监控我们一个Server的机能,然则许多状况下,一个Server的效劳是由背面的许多worker以异步的体式款式供应的,在实践中常常发作的状况是只管我们由林林总总的Metrics,然则我们照样不知道那些异步供应效劳的worker终究在做什么,而这常常致使我们(只管手头一堆东西)不能疾速定位题目。这篇博客经由过程一个典范案例形貌了个中的痛点和实践方法,同时引见了开源东西:https://github.com/lawrencejones/prometheus-client-tracer-ruby

本周报由阿里巴巴容器平台团结蚂蚁金服配合宣布

本文作者:有坤、有济、伯苗、元毅、源三、临石、张磊、莫源

责任编辑:木环

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