博文
如何给 Kubernetes 应用设置 HPA 以及相关参数
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1. 业务背景 当企业达到一定规模时,完全依赖于公有云基础设施,IT 成本会很高。 采购物理机器的成本可以摊薄到未来 3~5 年,之后机器并不会报废,而是会继续超期服役。私有云需要配比一定运维人员、购买专线带宽、机房费用等,IT 服务达到一定规模才能有效降低成

使用 KEDA 自动伸缩 Kubernetes 应用
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1. HPA VS KEDA HPA 也实现了: 自定义指标的弹性 Scale to Zero 这些与 KEDA 相比较,并不算劣势了。 真正的差别在于 HPA 只能利用监控数据进行伸缩,而 KEDA 可以利用更多数据来源进行伸缩,比如队列消息、数据库、Redis 等,当然也包括监控数据。 从 Kubernetes-based Event Driven Autoscaler (KEDA) 项目的名字就可以看出,K

使用 Go 编写 WebAssembly 程序
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1. WebAssembly 简介 跨平台性,可以在任何支持 WebAssembly 的平台上运行,包括 Web 浏览器、服务器、移动设备等 高性能,采用了一种紧凑的二进制格式,可以在浏览器中快速加载和解析,从而提高应用程序的性能 安全性,采用了一种沙箱模型,可以隔离运行在其中的代码,从而保护系统免受恶

Tekton 优化之定制集群调度器
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1. 受限的构建环境无法满足构建需求 Tekton 是基于 Kubernetes 集群的 CICD 引擎,相较于 Jenkins 更加云原生。说人话就是,更好开发插件、更好扩容、更好可观测性、更好玩儿。 由于代码仅能落盘公司内网,导致构建集群仅能部署于办公内网。这导致了很多受限: 硬件资源,没有弹性扩容能力 网

Tekton 优化之无限 IO 能力
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1. 关闭 affinity-assistant 之后 在前面的博文中,我通过关闭 affinity-assistant、使用 NFS 存储,平均每条流水线执行时间节约了近 30 秒。[1] affinity-assistant 的影响 在关闭之前,创建 Pod 的时序图如下: 由于 affinity-assistant 开启,每条流水线绑定在一个节点执行。 在关闭之后,创建 Pod 的时序图如