雲原生生態週報 Vol. 12 | K8s 1.16 API 重大變動

本文做者:源3、臨石、張磊、莫源
html

業界要聞

1. K8s 1.16 將廢棄一系列舊的 API 版本

影響面涉及 NetworkPolicy、PodSecurityPolicy、DaemonSet, Deployment, StatefulSet, ReplicaSet 和 Ingress。請各位 K8s 用戶和開發者關注,相關 API 都是進行了以下遷移:git

  • NetworkPolicy: 在 v1.16 中再也不使用 extensions/v1beta1;github

    • 遷移到 networking.k8s.io/v1 API,自 v1.8 以後可用,存量數據能夠經過新的API獲取和更新。
  • PodSecurityPolicy:在 v1.16 再也不使用 extensions/v1beta1;數據庫

    • 遷移到 policy/v1beta1 API,自 v1.10 以後可用,存量數據能夠經過新的 API 獲取和更新。
  • Deamon Set、Deployment、StatefulSet 和 ReplicaSet:從 v1.16 開始將再也不經過 extension/v1beta一、apps/v1beta一、或 apps/v1beta2 提供;api

    • 遷移到 apps/v1 API,自 v1.9 已經可用,存量數據能夠經過新的 API 獲取和更新。
  • Ingress:從 v1.18 開始再也不經過 extensions/v1beta1 提供;ruby

2. Prometheus 持續備受矚目,多家雲廠商推出託管或集成服務

做爲 CNCF 下的另外一個成功項目,Prometheus 已經被在微軟 Azure 上與 Azure Monitor 進行集成,現已進入預覽階段。 上個月,阿里雲推出了託管版的 Prometheus 監控產品,支持白屏化安裝 exporter,開箱即用的監控大盤,開源組件全兼容,無需運維基礎能力無償使用。此外,阿里雲也推出了開源加強的 Prometheus 解決方案,在採集指標豐富度、採集指標準確性等方面作了加強,支持使用阿里雲 TSDB 時序數據庫作數據的持久化與高可用,能夠簡單方便的經過 Helm Chart 進行一鍵安裝管理。app

上游重要進展

Kubernetes 設計加強提議(KEP)

  • IPv6 支持進入 Beta 階段
  • Cloud Provider Label 準備 GA 目前的 cloud provider label 都是 beta,計劃去掉並修改。

Knative 項目

  • 計劃 8 月 6 日發佈 Serving 0.8,相關的 issue 主要是可用性和穩定性的改善;
  • 加強直接從 source 消費 event 的易用性,肯定了擴展 Knative CLI 的場景以及須要修改事件使用模型。

開源項目推薦

kopf

一個面向 Python 用戶的 Kubernetes Operator Framework。它提供了一組簡潔的原語,使得用戶能夠用簡單的 Python 代碼來快速實現一個 Operator,而且經過這些原語屏蔽掉 Operator 的技術細節,專一在 Operator 裏面的運維邏輯上。
運維

本週閱讀推薦

Best Practices: Benchmarking Service Mesh Performance
文章介紹對 Service Mesh 性能(Istio)進行 Benchamark 的最佳實踐。
451 Research 的 Cloud Price Index
第三方機構推出商業調研報告,針對全球不一樣區域的公有云和私有云價格提供了其分析和洞察。
Cloud-Native CI/CD with OpenShift Pipelines
介紹了在 OpenShift 4.1 中發佈的 OpenShift Pipelines 開發者預覽版(developer preview),OpenShift Pipelines 這是 OpenShift 對 Tekton 項目的集成實踐。
Avoid time-of-measurement bias with Prometheus
咱們目前有不少工具(例如 Prometheus)來監控咱們一個 Server 的性能,可是不少狀況下,一個 Server 的服務是由後面的不少 worker 以異步的方式提供的。
在實踐中常常發生的狀況是:儘管咱們由各類各樣的 Metrics,可是咱們仍是不知道那些異步提供服務的 worker 究竟在作什麼,而這常常致使咱們(儘管手頭一堆工具)不能快速定位問題。這篇博客經過一個經典案例描述了其中的痛點和實踐辦法,同時介紹了開源工具:https://github.com/lawrencejones/prometheus-client-tracer-ruby
異步

相關文章
相關標籤/搜索