- 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，本文介绍如何使用资源指标跨集群弹性扩缩容。 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，本文介绍如何使用资源指标跨集群弹性扩缩容。
- 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...
- 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，本文介绍如何通过使用 Karmada-search 来体验多集群检索。 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，本文介绍如何通过使用 Karmada-search 来体验多集群检索。
- 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 CRD。 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 CRD。
- 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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- 一、背景痛点：在对 Secret、ConfigMap 等 namespace-scoped 资源进行跨 namespace 分发及同步的场景中，原生 kubernetes 目前只支持用户 one-by-one 地进行手动分发与同步，十分地不方便。典型案例：SidecarSet 的 imagePullSecrets 全局预热 ，业务 NS 数量多，SidecarSet 又要拉取私有镜像时，不... 一、背景痛点：在对 Secret、ConfigMap 等 namespace-scoped 资源进行跨 namespace 分发及同步的场景中，原生 kubernetes 目前只支持用户 one-by-one 地进行手动分发与同步，十分地不方便。典型案例：SidecarSet 的 imagePullSecrets 全局预热 ，业务 NS 数量多，SidecarSet 又要拉取私有镜像时，不...
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- 一、背景随着企业数字化转型进程加快，日志数据在运维监控和数据分析中的重要性日益凸显，部分用户在使用K8S过程中，存在日志采集不全面、数据处理效率低、无法关联上下文分析能力弱，本方案基于 Fluent-bit+Kafka+Logstash+Elasticsearch+Kibana，解决云原生环境下日志采集不全、高并发丢包、格式混乱问题，实现容器日志统一采集、流量削峰、标准化处理，支撑故障快速... 一、背景随着企业数字化转型进程加快，日志数据在运维监控和数据分析中的重要性日益凸显，部分用户在使用K8S过程中，存在日志采集不全面、数据处理效率低、无法关联上下文分析能力弱，本方案基于 Fluent-bit+Kafka+Logstash+Elasticsearch+Kibana，解决云原生环境下日志采集不全、高并发丢包、格式混乱问题，实现容器日志统一采集、流量削峰、标准化处理，支撑故障快速...
- 1 简介本文AI 原生应用架构成熟度的演进 ，AI 原生应用架构的成熟度评估是其从概念验证走向规模化、产业化应用的关键衡量标尺。本框架将 AI 原生应用架构的成熟度划分为四个连续演进、特征鲜明的等级：概念验证级（M1）、早期商用级（M2）、成熟应用级（M3）和完全成熟级（M4）。该分级体系旨在系统性地评估应用在技术实现、业务融合、价值创造及安全治理等方面的综合能力水平，为开发者和企业提供清... 1 简介本文AI 原生应用架构成熟度的演进 ，AI 原生应用架构的成熟度评估是其从概念验证走向规模化、产业化应用的关键衡量标尺。本框架将 AI 原生应用架构的成熟度划分为四个连续演进、特征鲜明的等级：概念验证级（M1）、早期商用级（M2）、成熟应用级（M3）和完全成熟级（M4）。该分级体系旨在系统性地评估应用在技术实现、业务融合、价值创造及安全治理等方面的综合能力水平，为开发者和企业提供清...
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