亚马逊AWS官方博客
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立足 AWS 对 Kubernetes 进行成本优化
通过自动扩缩集群中节点及Pod,正确调整分配给Pod中容器的资源的大小,缩减业务时段以外的部署规模,并将大部分Pod转移至竞价实例,能够为Kubernetes集群节省超过80%的EC2实例成本。这四种重要的方式,均来自AWS良好架构构架中成本优化支柱原则所提到的最佳实践。事实也再次证明,这些建议确实能够帮助客户以更节省和更高效地方式在EKS中运行Kubernetes工作负载。
AWS 容器服务的安全实践
AWS容器服务的安全实践。
使用 Amazon SageMaker Operator 简化 Kubernetes 上的机器学习推理
创建一个可靠、高效的机器学习推理服务需要做很多的投入。拿一个基于 XGBoost 模型的服务来说,开发人员需要创建一个完善的应用程序,例如通过 Flask 来加载模型,然后运行终端节点。创建这个应用程序,开发人员需要考虑队列管理、无故障部署以及重新加载新训练的模型等等事宜。应用开发好后被打包成容器镜像,然后推送到镜像仓库。Kubernetes 从镜像仓库拉取该镜像在集群上进行部署,部署好后才可以对外提供服务。这些步骤需要您的数据科学家从事与提高模型准确性无关的任务,或引进devops工程师来做这些工作。这些过程加到开发计划中,必然会需要更多的时间进行服务迭代。
隆重推出 Amazon SageMaker Operators for Kubernetes
AWS 很高兴地宣布正式推出 Amazon SageMaker Operators for Kubernetes。这项新功使得开发人员和数据科学家能更轻松地使用 Kubernetes 在 Amazon SageMaker 中训练、调优和部署机器学习 (ML) 模型。您可以在 Kubernetes 集群上安装这些operartors,以使用 Kubernetes API 和Kubernetes命令行工具(例如 kubectl)在集群创建 原生的Amazon SageMaker 任务。有关更多信息,请参阅白皮书 – 使用 Amazon SageMaker 和 Kubernetes 进行机器学习。
使用 Amazon VPC CNI 插件搭建自定义网络环境的 Kubernetes 集群
在本文中,我们通过一步步的引导,搭建起了自定义网络环境的Kubernetes集群,实现了同一K8S集群在多VPC内的部署,让Pod间通信可以跨子网,跨VPC,主机与Pod分属不同子网和安全组的灵活配置。
在 AWS 中国区搭建基于 Kubernetes 的动态扩展的 TiDB 集群
TiDB 是 PingCAP 公司设计的开源分布式 HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) 数据库,结合了传统的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性。TiDB 兼容 MySQL,支持无限的水平扩展,具备强一致性和高可用性。TiDB 的目标是为 OLTP (Online Transactional Processing) 和 OLAP (Online Analytical Processing) 场景提供一站式的解决方案。 基于Kubernetes环境搭建TiDB具有易部署易调整、弹性、高可用等特点,越来越多的客户采用这种方式进行研发测试环境的TiDB集群搭建。
将 AWS IAM Authenticator 部署到 kops
本博文是将 Heptio Authenticator 部署到 kops 的更新版本。Heptio Authenticator 已捐赠给 Kubernetes 特殊兴趣组 (SIG) AWS,以支持用户针对相关项目开展协作。现在,您可以使用 kops 原语在创建集群时自动部署 Authenticator,而无需进行手动配置。本博文描述了这一更新、更简单的流程。
在 Amazon EKS 上使用 Open Policy Agent
文章将介绍如何将 OPA 部署到 Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (EKS) 集群中并实施检查,仅允许存在来自您自己的 Amazon Elastic Container Registry (ECR) 或 EKS ECR 存储库的映像。