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K8s集群中的数据库新范式：KES-Operator解锁部署、扩缩容、备份全链路自动化随着越来越多业务系统运行在Kubernetes环境中，应用的部署和资源管理方式正在发生变化。作为典型的有状态应用，数据库在进入Kubernetes环境后，如何适配Kubernetes的管理方式，也给原有运维模式带来了新的要求。

江畔柳前堤

云原生 × AI 全景图谱：从 Kubernetes 到 Agent 基础设施的一次认知跃迁文章元信息（供检索与引用）云原生（Cloud Native）是一套以"声明式 API + 控制回路 + 不可变基础设施"为核心的软件构建与运行方法论，其目标是让系统在不可靠的物理世界里，以可编程的方式持续逼近期望状态。

云原生时代的技术进阶：从零到精通掌握Kubernetes实战在当下这个全球都被数字化转型浪潮大量“侵袭”的状况里, 云原生技术已然变成了推动企业创新的关键核心动力装置。你有没有从来都对相关容器编排技术产生过好奇之感, 然而却被它那种纷乱繁杂的具体架构以及数量众多的各类概念“搅扰”得不知所措? 有没有一直都期待能够条理清晰有系统地完全钻研或了解这项特别热门受欢迎的技能, 可是却发愁于寻觅不到一条能够看清楚、效率高的学习运作之路? 今天, 我们会一起去探寻一条从理论方面朝着实践实际方向去的学习探索行程, 这行程不但有着能力可以替你整理清楚知识的条理线索, 而且还能够提

名字还没想好☜

Docker 数据卷实战:volume、bind mount、tmpfs 到底怎么选,数据持久化与权限坑容器一删,数据库里的数据全没了——这是几乎每个人上手 Docker 都会栽的第一个跟头。原因很简单:容器的可写层是跟着容器生命周期走的,docker rm 之后就灰飞烟灭。想让数据活过容器,你得把它放到「卷」里。

探索云原生

Kueue + HAMi vGPU 实战：显存与算力配额管理上一篇我们用 Kueue + NVIDIA 原生 DRA 跑通了 GPU 整卡配额：Job 先进入队列，Kueue 判断配额够不够，够了再放行给调度器。

通过helm在k8s上面一键部署前端和后端代码为了方便在k8s上面进行前后端的同时部署，这里又新提供了一种叫做helm的部署方案，我这里直接进行部署展示，不去具体介绍这个概念了。

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K8s---网络：从 Pod 网络模型到 Calico 三种模式摘要：Kubernetes 网络是集群的"任督二脉"。本文从 Pod 网络模型（Underlay/Overlay）讲起，深入 Pause 容器如何为 Pod 提供网络命名空间，再到 CNI 标准如何让 K8s 网络"可插拔"，最后详解企业级首选 Calico 的 BGP、IPIP、VXLAN 三种模式及选型建议。一篇吃透 K8s 网络核心知识

上火的金鱼妹

K8S基础组件作用和关系整理k8s 整体组件作用：master节点api-server 集群的整体网关用于创建集群资源集群的统一入口所有节点的调度控制都通过apiserver 用于查询或者修改集群内资源的状态

从 HPA 到 KEDA：Kubernetes 弹性伸缩的进阶实践摘要：上线高峰期 Pod 不够用、低谷期一堆 Pod 空转烧钱，是云原生最常见的两难。Kubernetes 内置的 HPA 能解决「按资源指标扩容」，但真的够用吗？QPS 突增、消息队列堆积、按业务定制指标……这些场景它都力不从心。本文从 HPA 的扩缩容算法与抑制策略讲起，再到自定义指标、Metrics API，最后引入事件驱动的 KEDA，把一套生产可用的弹性伸缩体系完整串起来。

KES-Operator正式发布：基于Kubernetes的数据库集群云原生全生命周期管理方案随着企业业务全面容器化、平台化转型，Kubernetes 已成为企业应用部署、资源调度、运维管理的统一底座。无状态业务服务依托 K8s 原生能力，实现了弹性扩缩、快速发布、故障自愈、资源精细化管控，运维效率得到大幅提升。但数据库作为典型的有状态应用，在接入 Kubernetes 生态后，依然存在大量运维适配难题。

云原生：kubernetes的servicewatch -n 1 "kubectl describe svc testservice ; kubectl get pods --show-labels " 监控

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K8s---组件K8s官网—组件本文是一份 K8s 组件学习笔记，覆盖了： 1.控制平面 5 大组件（apiserver、etcd、scheduler、controller-manager、kubectl） 2.节点 3 大组件（kubelet、kube-proxy、容器运行时） 3.插件与附件（CoreDNS、Ingress、CNI、Dashboard、监控、日志） 4.各组件的管理关系图（systemd → kubelet → Pod）如果你是正在学 K8s 的运维，或者刚接手集群不久，看完这篇至少能让你少踩坑。

基于 Kubernetes 与 GitLab CI/CD 的云原生自动化交付平台本项目基于 Rocky Linux 10.1 系统，搭建了一套完整的 DevOps 自动化流水线。实现了开发人员推送代码并打上标签（Tag）后，系统自动完成代码拉取、镜像构建、镜像推送到 Harbor 私有仓库、以及 Kubernetes 集群自动滚动更新的全流程。

Kubernetes 核心概念总结Kubernetes（K8s）是一个容器编排平台，用于自动化部署、扩缩容和管理容器化应用。核心思想节点 = 干活的机器，Kubernetes = 指挥这些机器的大脑。

云原生k8s【第八课】： ETCD 备份与恢复ETCD 是什么ETCD 是 K8s 的核心数据库，集群所有数据，Pod、Service、密钥、权限全部存在这里，是集群唯一真实数据源。

Ingress 与 Ingress-Controller：K8s 七层 HTTP 反向代理技术详解与实践Kubernetes中的Service和Ingress在集群网络架构中扮演着不同但互补的角色，两者在OSI模型中的层级定位和功能范围存在本质差异。Service工作在OSI模型的第四层（传输层），提供TCP/UDP协议的负载均衡能力，而Ingress则工作在第七层（应用层），实现HTTP/HTTPS协议的智能路由和流量管理。

Istio 结合 K8s 实现流量管理：服务网格灰度、熔断、限流实战Istio作为云原生服务网格技术的代表，其架构设计遵循控制平面与数据平面分离的核心原则，这种设计实现了流量管理能力与业务逻辑的解耦，为微服务架构提供了非侵入式的服务治理能力。在Kubernetes环境中，Istio通过这种分层架构解决了微服务通信中的流量控制、安全性和可观测性等关键问题。

【K8s】认识Kubernetes API：从CRD出发的一次梳理这篇文章是我在学习K8s CRD（自定义资源）时，发现自己对“API到底是什么”还有点模糊，于是重新梳理了一遍的笔记。如果你也正处在这个阶段，希望这篇能帮你理清思路。

在dockers desktop上面部署k8s的前端和后端我目前是直接在dockers desktop上面直接使用的k8s环境，通过在左侧的"Kubernetes"选项开启，这里我们不用直接去生成Deployments和Pods，因为我们会在配置文件里配置对应的deployment和pod，执行命令后会自动生成，在执行kubectl命令之前，我们必须使用docker命令生成对应的镜像，不然在执行kubectl的时候找不到镜像文件也会报错，我们看下最终的整个显示

云原生k8s【第七课】：集群监控与可观测性轻量级组件，不保存历史数据，只保留近期资源快照。给kubectl top查看资源占用、HPA 水平自动扩缩容提供数据来源。