- 在云原生技术席卷企业级应用的今天，Apache Flink作为实时流处理的标杆框架，与Kubernetes的深度结合已成为构建弹性、高效数据管道的核心选择。Flink凭借其低延迟、高吞吐的流处理能力，配合Kubernetes的容器编排优势，能完美应对现代数据密集型场景的挑战。本文将从基础原理出发，逐步解析如何在Kubernetes上实现Flink的云原生部署，让开发者既能快速上手，又能规避常... 在云原生技术席卷企业级应用的今天，Apache Flink作为实时流处理的标杆框架，与Kubernetes的深度结合已成为构建弹性、高效数据管道的核心选择。Flink凭借其低延迟、高吞吐的流处理能力，配合Kubernetes的容器编排优势，能完美应对现代数据密集型场景的挑战。本文将从基础原理出发，逐步解析如何在Kubernetes上实现Flink的云原生部署，让开发者既能快速上手，又能规避常...
- Karmada 是开放的多云多集群容器编排引擎，旨在帮助用户在多云环境下部署和运维业务应用。凭借兼容 Kubernetes 原生 API 的能力，Karmada 可以平滑迁移单集群工作负载，并且仍可保持与 Kubernetes 周边生态工具链协同。本系列文章将介绍Karmada的使用教程，本文介绍如何通过 Workload Rebalancer 触发重调度。 Karmada 是开放的多云多集群容器编排引擎，旨在帮助用户在多云环境下部署和运维业务应用。凭借兼容 Kubernetes 原生 API 的能力，Karmada 可以平滑迁移单集群工作负载，并且仍可保持与 Kubernetes 周边生态工具链协同。本系列文章将介绍Karmada的使用教程，本文介绍如何通过 Workload Rebalancer 触发重调度。
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- 一、背景业务发布特性版本时，想让一小部分用户使用新版本，又不想一次性量发布引起超预期范围的用户影响，从而引入灰度发布的功能。可以降低风险、提供稳定性和优化用户体验。 二、简介Kruise Rollouts 是一个 Bypass(旁路) 组件，提供 高级渐进式交付功能 。支持金丝雀、蓝绿、多批次和A/B测试交付模式，同时它兼容 Gateway API 和各种Ingress 实现。丰富的发布策... 一、背景业务发布特性版本时，想让一小部分用户使用新版本，又不想一次性量发布引起超预期范围的用户影响，从而引入灰度发布的功能。可以降低风险、提供稳定性和优化用户体验。 二、简介Kruise Rollouts 是一个 Bypass(旁路) 组件，提供 高级渐进式交付功能 。支持金丝雀、蓝绿、多批次和A/B测试交付模式，同时它兼容 Gateway API 和各种Ingress 实现。丰富的发布策...
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- 一、背景云原生应用弹性伸缩的演进与挑战随着云原生技术的快速发展，Kubernetes已成为容器编排领域的事实标准。然而，在现代应用架构中，传统基于资源指标的弹性伸缩机制逐渐暴露出其局限性，无法充分满足事件驱动型工作负载的弹性需求。 事件驱动架构的兴起现代应用架构正朝着微服务和事件驱动方向演进，产生了全新的弹性伸缩需求，这些应用通常依赖于各种事件源，如消息队列（Kafka、RabbitMQ）... 一、背景云原生应用弹性伸缩的演进与挑战随着云原生技术的快速发展，Kubernetes已成为容器编排领域的事实标准。然而，在现代应用架构中，传统基于资源指标的弹性伸缩机制逐渐暴露出其局限性，无法充分满足事件驱动型工作负载的弹性需求。 事件驱动架构的兴起现代应用架构正朝着微服务和事件驱动方向演进，产生了全新的弹性伸缩需求，这些应用通常依赖于各种事件源，如消息队列（Kafka、RabbitMQ）...
- 一、背景在现代的微服务架构中，应用的负载往往具有突发性和不可预测性。传统的基于 CPU 或内存的弹性伸缩策略，在应对突发的应用层流量（如大量 HTTP 请求）时，可能会因为响应不够及时而导致服务延迟增加甚至不可用。为了更精准、快速地响应业务负载变化，我们需要一种更细粒度的弹性伸缩策略。华为云的弹性负载均衡器（ELB）会实时上报其四层查询速率（QPS）到云监控服务（Cloud Eye）。KE... 一、背景在现代的微服务架构中，应用的负载往往具有突发性和不可预测性。传统的基于 CPU 或内存的弹性伸缩策略，在应对突发的应用层流量（如大量 HTTP 请求）时，可能会因为响应不够及时而导致服务延迟增加甚至不可用。为了更精准、快速地响应业务负载变化，我们需要一种更细粒度的弹性伸缩策略。华为云的弹性负载均衡器（ELB）会实时上报其四层查询速率（QPS）到云监控服务（Cloud Eye）。KE...
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- 一、方案概述 1. 方案目标基于 Kubernetes（K8s）Deployment 的事件触发机制，通过 KEDA（Kubernetes Event-driven Autoscaling）实现事件驱动型弹性伸缩，解决传统 HPA 依赖指标阈值（如 CPU / 内存使用率）的局限性，支持基于 Deployment 相关事件（如 Pod 就绪状态变更、镜像更新、配置变更等）动态调整 Pod ... 一、方案概述 1. 方案目标基于 Kubernetes（K8s）Deployment 的事件触发机制，通过 KEDA（Kubernetes Event-driven Autoscaling）实现事件驱动型弹性伸缩，解决传统 HPA 依赖指标阈值（如 CPU / 内存使用率）的局限性，支持基于 Deployment 相关事件（如 Pod 就绪状态变更、镜像更新、配置变更等）动态调整 Pod ...
- 一、Keda概念KEDA （Kubernetes Event Driven Autoscaler）是一个基于 Kubernetes 的事件驱动的自动缩放器软件。KEDA可以根据需要处理的事件数量来驱动 Kubernetes 中任何容器进行扩展。使用 KEDA，可以明确映射到想要使用事件驱动的应用程序，而其他应用程序继续运行。从而使得 KEDA 能够与任意 Kubernetes 上的应用程序... 一、Keda概念KEDA （Kubernetes Event Driven Autoscaler）是一个基于 Kubernetes 的事件驱动的自动缩放器软件。KEDA可以根据需要处理的事件数量来驱动 Kubernetes 中任何容器进行扩展。使用 KEDA，可以明确映射到想要使用事件驱动的应用程序，而其他应用程序继续运行。从而使得 KEDA 能够与任意 Kubernetes 上的应用程序...
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- Karmada 是开放的多云多集群容器编排引擎，旨在帮助用户在多云环境下部署和运维业务应用。凭借兼容 Kubernetes 原生 API 的能力，Karmada 可以平滑迁移单集群工作负载，并且仍可保持与 Kubernetes 周边生态工具链协同。本系列文章将介绍 Karmada 的使用教程，本文介绍如何通过 Karmada 分发 Deployment。 Karmada 是开放的多云多集群容器编排引擎，旨在帮助用户在多云环境下部署和运维业务应用。凭借兼容 Kubernetes 原生 API 的能力，Karmada 可以平滑迁移单集群工作负载，并且仍可保持与 Kubernetes 周边生态工具链协同。本系列文章将介绍 Karmada 的使用教程，本文介绍如何通过 Karmada 分发 Deployment。
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