【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题(夯实理论基础)(二十五)

本文主要是介绍【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题(夯实理论基础)(二十五),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

  本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主

《python零基础入门》:python零基础入门学习

《python运维脚本》: python运维脚本实践

《shell》:shell学习

《terraform》持续更新中:terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战

《k8》从问题中去学习k8s

《docker学习》暂未更新

《ceph学习》ceph日常问题解决分享

《日志收集》ELK+各种中间件

《运维日常》运维日常

《linux》运维面试100问

《DBA》db的介绍使用(mysql、redis、mongodb...)

思考一下问题:

93、考虑一家拥有分布式系统的跨国公司,拥有大量数据
中心,虚拟机和许多从事各种任务的员工。您认为这样 公
司如何以与Kubernetes一致的方式管理所有任务?

参考答案:

对于一家拥有大量数据中心和虚拟机的跨国公司,使用Kubernetes可以有效地管理其分布式系统中的各种任务。Kubernetes是一个开源的容器编排平台,它可以自动化容器的部署、扩展和管理。以下是一些关键步骤和策略,帮助这样的公司以与Kubernetes一致的方式管理其任务:### 1. **统一的集群管理**- **集群联邦(Federation)**:使用Kubernetes Federation可以管理多个集群,这对于跨多个地理位置分布的数据中心特别有用。集群联邦允许统一管理多个集群的资源,如部署和服务,确保所有地区都有一致的配置和自动化的跨集群资源同步。- **集中监控和日志**:部署集中的监控和日志系统(如Prometheus和ELK Stack),以收集和分析来自所有集群的性能指标和日志数据,帮助监控系统的健康状况并快速响应问题。### 2. **自动化部署与扩展**- **CI/CD集成**:整合持续集成(CI)和持续部署(CD)工具(如Jenkins, GitLab CI/CD),自动化代码的构建、测试和部署过程。Kubernetes与这些工具的集成可以实现应用的快速迭代和部署。- **自动扩展**:利用Kubernetes的Horizontal Pod Autoscaler自动根据负载增减Pod数量,确保应用性能和响应速度。### 3. **资源优化与管理**- **资源配额和限制**:通过设定Namespace资源配额,管理每个项目或部门的资源使用,防止资源滥用影响整个系统的稳定性。- **高可用性和容错**:设计多副本和多区域部署策略,提高系统的可用性和抵抗单点故障的能力。### 4. **安全策略与合规性**- **角色基础的访问控制(RBAC)**:配置RBAC,根据用户的角色限制访问Kubernetes资源,确保只有授权用户才能操作特定资源。- **网络策略**:实施网络策略来控制Pod之间的通信,防止未授权的网络访问。### 5. **数据管理和灾难恢复**- **持久化存储**:使用Persistent Volumes (PVs) 和 Persistent Volume Claims (PVCs)为应用提供持久化存储,确保数据的安全和持久性。- **备份和灾难恢复**:定期备份Kubernetes集群的数据和配置,制定灾难恢复计划以减少数据丢失和服务中断的风险。### 6. **多租户架构**- **使用命名空间隔离资源**:为不同的团队或项目设置独立的命名空间,实现资源和权限的隔离,提高安全性。通过这些策略,Kubernetes不仅能帮助公司有效管理和自动化其分布式系统中的任务,还能提高系统的可靠性、可扩展性和安全性。这对于需要在全球范围内统一管理大量数据中心和虚拟机的公司尤其重要。

 

这篇关于【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题(夯实理论基础)(二十五)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1139120

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

好题——hdu2522(小数问题:求1/n的第一个循环节)

好喜欢这题,第一次做小数问题,一开始真心没思路,然后参考了网上的一些资料。 知识点***********************************无限不循环小数即无理数,不能写作两整数之比*****************************(一开始没想到,小学没学好) 此题1/n肯定是一个有限循环小数,了解这些后就能做此题了。 按照除法的机制,用一个函数表示出来就可以了,代码如下

hdu1043(八数码问题,广搜 + hash(实现状态压缩) )

利用康拓展开将一个排列映射成一个自然数,然后就变成了普通的广搜题。 #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<ctype.h>#inclu

2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题

题库来源:安全生产模拟考试一点通公众号小程序 2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题是由安全生产模拟考试一点通提供,流动式起重机司机证模拟考试题库是根据流动式起重机司机最新版教材,流动式起重机司机大纲整理而成(含2024年流动式起重机司机证模拟考试题库及流动式起重机司机理论考试试题参考答案和部分工种参考解析),掌握本资料和学校方法,考试容易。流动式起重机司机考试技

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

购买磨轮平衡机时应该注意什么问题和技巧

在购买磨轮平衡机时,您应该注意以下几个关键点: 平衡精度 平衡精度是衡量平衡机性能的核心指标,直接影响到不平衡量的检测与校准的准确性,从而决定磨轮的振动和噪声水平。高精度的平衡机能显著减少振动和噪声,提高磨削加工的精度。 转速范围 宽广的转速范围意味着平衡机能够处理更多种类的磨轮,适应不同的工作条件和规格要求。 振动监测能力 振动监测能力是评估平衡机性能的重要因素。通过传感器实时监

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss