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本文将带您了解如何在 Amazon EKS 集群上对 Node 节点进行系统和 k8s 资源预留，并通过实验进行部署和验证。实验部分将在 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 中创建 Amazon EKS 集群，通过配置 kubelet 启动参数来实现预留系统资源，并进行验证。

演示如何在中国区搭建一个私有的Amazon EKS集群，并利用Http代理的方式让Worker Node可以访问互联网。

本文会通过实践的方式来详细解释EKS支持的几种身份认证方式，希望能够帮助读者深入的理解底层的原理，对之后的使用及维护提供一个参考。

使用 IP 模式的 ELB 会有效提升 EKS 的网络性能，但会因为 targets initial 带来更新时的服务中断。本文会介绍如何使用 Readiness Gate 解决这个问题。

Kubernetes 容器编排系统为管理分布式环境中的应用程序提供了大量资源。其中许多应用程序都需要一个安全、持久和高性能的可搜索存储系统来存储其数据。开发人员希望专注于不断改进其应用程序，而不必担心其数据库的运行功能。他们还需要一种直接从 Kubernetes 连接和管理数据库的方法。

本文将以常用的工具Kubeadm，自建一套Kubernetes 1.19.2集群，通过flannel网络，在Ubuntu 18.04服务器上设置一个Kubernetes集群，其中包含2个工作节点和1个主节点，并介绍如何使用EBS和EFS持久性存储。

在这个博客里我们会对Kubernetes和Amazon EKS的版本支持进行介绍，并探讨可能的两种版本升级策略以及如何对EKS进行版本升级
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JSON Web Token（JWT）是目前最流行的跨域认证解决方案，本文主要介绍了如何使用ALB或Api Gateway为EKS集群配置JWT。

在使用SageMaker Operator提交任务的时候，往往会涉及到使用的算法和数据来自本地，本文介绍了如何利用SageMaker Operator的参数定义，能够让线上的SageMaker训练任务使用到本地的代码及数据。

要保证Spark工作负载的良好运行，我们必须在计算、网络与存储资源的I/O中做出权衡与优化。客户永远希望以最佳性能与最低成本的前提下运行此类工作负载。为了满足需求，Kubernetes提供多种调整选项，而本文涵盖了其中几项值得关注的优化技巧。希望大家能够由此得到启发，灵活运用最佳实践以改善Spark性能。如果大家还有更多意见或者建议，也请在eks-spark-benchmark GitHub repo上创建问题留下您的反馈。