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云原生生态周报 Vol. 12:K8s 1.16 API 重大变更

  • 2019-07-30
  • 本文字数:1891 字

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云原生生态周报 Vol. 12:K8s 1.16 API 重大变更

前言

《云原生生态周报》由阿里云容器平台联合蚂蚁金服共同发布,每周一期。众多一线社区专家与您一起“跟踪动态,读懂社区”,分享云原生社区项目进展、活动发布、精选博客等信息。以下是第十二期云原生生态周报的内容。

业界要闻

1 K8s 1.16 将废弃一系列旧的 API 版本:影响面涉及 NetworkPolicy、PodSecurityPolicy、DaemonSet, Deployment, StatefulSet, and ReplicaSet 和 Ingress。请各位 K8s 用户和开发者关注。相关 API 都是进行了迁移如下:


  • NetworkPolicy: 在 v1.16 中不再使用 extensions/v1beta1

  • 迁移到networking.k8s.io/v1 API,自 v1.8 之后可用,存量数据可以通过新的 API 获取和更新

  • PodSecurityPolicy:在 v1.16 不再使用 extensions/v1beta1

  • 迁移到 policy/v1beta1 API,自 v1.10 之后可用,存量数据可以通过新的 API 获取和更新

  • Deamon Set、Deployment、StatefulSet 和 ReplicaSet:从 v1.16 开始将不再通过 extension/v1beta1、apps/v1beta1、或者 apps/v1beta2 提供

  • 迁移到 apps/v1 API,自 v1.9 已经可用,存量数据可以通过新的 API 获取和更新

  • Ingress:从 v1.18 开始不再通过 extensions/v1beta1 提供

  • 迁移到networking.k8s.io/v1 API,存量数据可以通过新的 API 获取和更新

  • 详细信息:https://kubernetes.io/blog/2019/07/18/api-deprecations-in-1-16/


2 Prometheus 持续备受瞩目,多家云厂商推出托管或集成服务。作为 CNCF 下的另一个成功项目,Prometheus 已经在被微软 Azure 上与 Azure Monitor 进行集成,现已进入预览阶段。 上个月,阿里云推出了托管版的Prometheus监控产品,支持白屏化安装 exporter,开箱即用的监控大盘,开源组件全兼容,无需运维基础能力免费使用。此外,阿里云也推出了开源增强的Prometheus解决方案,在采集指标丰富度、采集指标准确性等方面做了增强,支持使用阿里云 TSDB 时序数据库做数据的持久化与高可用,可以简单方便的通过 Helm Chart 进行一键安装管理。

上游重要进展

1 Kubernetes 设计增强提议(KEP)


  • IPv6 支持进入Beta阶段

  • Cloud Provider Label 准备GA目前的 cloud provider label 都是 beta,计划去掉并修改


2 knative 项目


  • 计划 8 月 6 日发布 Serving 0.8,相关的 issue 主要是可用性和稳定性的改善

  • 增强直接从 source 消费 event 的易用性,确定了扩展 Knative CLI 的场景以及需要修改事件使用模型

开源项目推荐

1 kopf:一个面向 Python 用户的 Kubernetes Operator Framework。它提供了一组简洁的原语,使得用户可以用简单的 Python 代码来快速实现一个 Operator,并且通过这些原语屏蔽掉 Operator 的技术细节,专注在 Operator 里面的运维逻辑上。

本周阅读推荐

  1. Best Practices: Benchmarking Service Mesh Performance》,文章介绍对 Service Mesh 性能(Istio)进行 Benchamark 的最佳实践。

  2. 451 Research的Cloud Price Index》,第三方机构推出商业调研报告,针对全球不同区域的公有云和私有云价格提供了其分析和洞察。

  3. Cloud-Native CI/CD with OpenShift Pipelines》,介绍了在 OpenShift 4.1 中发布的 OpenShift Pipelines 开发者预览版(developer preview),OpenShift Pipelines 这是 OpenShift 对 Tekton 项目的集成实践。

  4. Avoid time-of-measurement bias with Prometheus》,我们目前有很多工具(例如 Prometheus)来监控我们一个 Server 的性能,但是很多情况下,一个 Server 的服务是由后面的很多 worker 以异步的方式提供的,在实践中经常发生的情况是尽管我们由各种各样的 Metrics,但是我们还是不知道那些异步提供服务的 worker 究竟在做什么,而这经常导致我们(尽管手头一堆工具)不能快速定位问题。这篇博客通过一个经典案例描述了其中的痛点和实践办法,同时介绍了开源工具:https://github.com/lawrencejones/prometheus-client-tracer-ruby


本周报由阿里巴巴容器平台联合蚂蚁金服共同发布


本文作者:源三、临石、张磊、莫源


责任编辑:木环



前期周报回顾

云原生生态周报 Vol. 11 | K8s 1.16 早知道


云原生生态周报 Vol. 10 | 数据库能否运行在 K8s 当中?


云原生生态周报 Vol. 9 | K8s 1.15 后的性能提升


云原生生态周报 Vol. 8 | Gartner 发布云原生趋势


云原生生态周报 Vol. 7 | Docker 再爆 CVE


云原生生态周报 Vol. 6:KubeCon EU 亮点汇总


云原生生态周报 Vol. 5: etcd 性能知多少


云原生生态周报 Vol.4:Twitter 从 Mesos 全面转向 Kubernetes


云原生生态周报 Vol. 3:Docker Hub 遭入侵,Java 8 开始提供良好的容器支持


云原生生态周报 Vol. 2:Godaddy 开源 KES、CNCF 提供免费云原生课程


云原生生态周报 Vol. 1:Google 发布 Cloud Run,开源项目 Kubecost 让 K8s 花费一目了然


2019-07-30 09:464146

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