Kubernetes API развиваются и периодически обновляются. Когда готов улучшенный API на замену старому, старый удаляют. См. политику Kubernetes по удалению API.

Скоро будет удалено несколько API. Это беты, которые еще можно использовать в текущих версиях Kubernetes, но они уже deprecated. Им на смену придут обновленные стабильные версии API ("GA", General availability).

В Kubernetes 1.22 (релиз ожидается в августе 2021 года) будет удалено несколько deprecated API. На странице релиза Kubernetes 1.22 можно посмотреть его график.

Павел Селиванов почти 3 года прожил на Балканах. Сначала в Черногории, потом в Сербии. Мы побеседовали с Павлом, и он рассказал о жизни в Европе, черногорских квартирах и сербской кухне, а еще почему баня с пельменями — это вам не СПА с равиоли.

Фото Cenk Batuhan Özaltun, Unsplash.com

Обзор

• Облачные платформы должны предоставлять современным распределённым приложениям возможности, связанные с управлением жизненным циклом, взаимодействием, привязками и состояниями.
• Kubernetes хорошо поддерживает управление жизненным циклом, но для остального использует другие платформы с помощью концепции sidecar-контейнеров и операторов.
• В будущем распределённые системы на базе Kubernetes будут состоять из нескольких сред выполнения, где бизнес-логика будет ядром приложения, и «меха»-компоненты (прим. переводчика: «меха» — сокращение от mechanics) в виде сайдкаров будут предлагать большие возможности в виде распределённых примитивов «из коробки».
• Такая разделённая меха-архитекура связывает элементы бизнес-логики и улучшает операции второго дня, вроде патчинга, апгрейдов и долгосрочной поддержки.

На конференции QCon в марте я рассказывал об эволюции распределённых систем в Kubernetes. Главный вопрос: что будет после микросервисов? У вас наверняка есть мнение на этот счет. У меня оно тоже есть. В конце вы узнаете, что я думаю. Но для начала давайте обсудим потребности распределённых систем. Как эти потребности развиваются с годами, начиная с монолитных приложений до Kubernetes и таких новых проектов, как Dapr, Istio, Knative, и как они меняют наши методы работы с распределёнными системами. Попробуем сделать несколько прогнозов на будущее.

• Что такое service mesh,
• Когда внедрять,
• Альтернативы Istio,
• Почему Envoy используется в service mesh, а не Nginx.

Ещё в 2020 в Southbridge не было специалиста по подбору персонала, а большинство наших инженеров устроились на работу без видеоинтервью. Мы даже не знали, как они выглядят.
Эта статья про то, как ищем новых инженеров сейчас, какие шаги нужно будет пройти после отклика на вакансию и на что обратить внимание на каждом из этих этапов.

Фото с сайта Unsplash.com

В Kubernetes не так-то просто что-то удалить — вы уверены, что удалили объект, но оказывается, что он все еще присутствует в кластере. Вы, конечно, можете выполнять команду kubectl delete в повседневных операциях и надеяться на лучшее, но знание принципов работы delete команд в Kubernetes поможет вам понять, почему некоторые объекты остаются после удаления.

В этой статье мы рассмотрим:

• Какие свойства ресурса влияют на удаление.
• Как финализаторы и ссылки на родителя-владельца управляют удалением объектов.
• Как можно использовать propagationPolicy, чтобы изменить порядок удаления.
• Как работает удаление, с примерами.

«Я как-то видел, когда в команду разработки закинули задачу распилить монолит. И всё. Люди должны были работать в два раза больше – это ужасно».

Фото с сайта Unsplash.com

Успешные постмортемы без поиска виноватых помогают учиться на инцидентах, чтобы не допускать подобных ошибок в будущем.

Постмортем — это сам и процесс, и его результат, то есть документ, где вы описываете инцидент, его разрешение и меры, которые можно принять, чтобы такого больше не повторилось.

Правильный подход к Progressive Delivery

Команда Argo с гордостью представляет Argo Rollouts v1.0! Узнайте, зачем был запущен этот проект и как мы работали над ним. Инструкции по установке см. на странице релизов.

Фото с сайта linkerd.io

Пару лет назад ребята из Kinvolk сравнили производительность Linkerd и Istio и узнали, что Linkerd значительно быстрее и меньше Istio везде, кроме одной области. Linkerd использовала больше процессорных ресурсов в плоскости данных (data plane). Недавно мы повторили эти эксперименты с последними версиями обеих service mesh. Как показывают результаты, Linkerd не только по-прежнему заметно быстрее Istio, но и использует на порядок меньше ресурсов памяти и процессора в плоскости данных (data plane). Причем это происходит, даже если число запросов в секунду в три с лишним раза больше, чем в бенчмарке Kinvolk. Вы легко можете это повторить.

А теперь подробности.

Время от времени нам нужно обмениваться с клиентами и коллегами паролями, фрагментами кода или логами. О сервисах для одноразовых url, с помощью которых можно передавать пароли, уже много писали на Хабре, например, здесь и вот тут. Мы тоже когда-то использовали Pastebin, но потом создали свой сервис xPaste. Сегодня рассказываем, зачем он нам, и делимся исходниками.

Фото Brian McGowan, Unsplash.com

Мы использовали Istio в продакшене почти два года, но больше не хотим. Я расскажу, чем мы недовольны и как выбрали другую service mesh.

В DataStax работают над созданием производительной модели данных для Apache Cassandra. В чём заключается эта работа и как её делать правильно, на конференции Cassandra Day Russia 2021 рассказал Артём Чеботко, Solutions Architect в DataStax.

Речь пойдет о разработке производительной модели данных для Apache Cassandra. Над этой задачей я долгое время работаю в DataStax. Есть довольно большое количество проектов и use cases, в которых нужна была производительная модель данных. Мы поговорим о методологии и как это сделать правильно.
Начнем с более простых вещей. Обсудим, как Cassandra хранит данные, чтобы понимать, на что нужно особенно обращать внимание. Потом обсудим методологию. Здесь также есть 3 примера, о которых я хотел бы поговорить. Они разные, в них есть разные оптимизации, которые можно обсудить.

«Как быстро мы упремся в сетевой канал, который использует Kafka — через года два или раньше?»

Фото Carles Rabada, Unsplash.com

Мы заскейлили кластер Kubernetes до 7500 нод, создав масштабируемую архитектуру для крупных моделей, вроде GPT-3, CLIP и DALL·E, и для небольших итеративных исследований, например, законов масштабирования для нейронных моделей языка. Кластер Kubernetes такого размера — редкость, и действовать нужно осторожно, зато мы получили простую инфраструктуру, в которой специалисты по машинному обучению работают быстрее и могут масштабироваться без изменения кода.

• потеря контроля над Facebook,
• внезапный наплыв трафика в пятницу вечером,
• грант от Microsoft Azure, переезд между облаками и сложности трансформации.

Кому подойдёт курс

• Администраторам, готовым приобрести практический опыт использования Kubernetes.
• Инженерам, оптимизирующим затраты на рутинные задачи по разворачиванию и поддержке кластеров Kubernetes.
• Разработчикам, желающим получать контейнерную инфраструктуру быстрее.

Фото: Jukan Tateisi | Unsplash

В этой статье мы подробно рассмотрим, как создать собственный оператор Kubernetes с нуля. Операторы — это такие программные расширения, которые используют кастомные ресурсы (kind), чтобы управлять приложениями. Подробности читайте в официальной документации.

Возьмем самый простой пример — приложение HelloApp. Чтобы задеплоить HelloApp, создадим ресурс Kubernetes.