云原生周刊：Artifact Hub 成为 CNCF 孵化项目｜2024.9.23

开源项目推荐

Coroot

Coroot 是一个开源监控工具，旨在为云原生应用提供可观察性。它通过整合指标、日志和追踪信息，专注于提供应用性能的洞察。

DirectPV

DirectPV 是一个开源项目，旨在为 Kubernetes 工作负载提供高效的直接卷访问。它通过允许应用绕过容器运行时，直接访问持久卷，从而优化存储性能。

kured

Kured（Kubernetes REboot Daemon）是一个 Kubernetes 守护集，能够在底层操作系统的包管理系统指示需要时安全地自动重启节点。

netshoot

Netshoot 是一个用于网络故障排查的开源容器，提供了丰富的网络工具集，方便在 Kubernetes 或 Docker 环境中进行网络诊断。

文章推荐

系统调试的艺术——解码 CPU 利用率

这篇文章探讨了系统调试的艺术，特别是如何解码 CPU 利用率。以下是主要内容总结：

1. CPU 利用率的意义：文章强调了理解 CPU 利用率对识别性能瓶颈的重要性，过高或过低的利用率都可能影响系统性能。

2. 常见的 CPU 问题：作者列举了几种常见的 CPU 利用率问题，例如过载、资源竞争和非优化代码，指出它们如何影响系统稳定性。

3. 调试方法：

   • 监控工具：介绍了多种监控工具，如 top、htop 和 perf，帮助用户实时分析 CPU 使用情况。
   • 分析堆栈：通过分析堆栈跟踪，识别出高 CPU 消耗的具体函数或代码路径。
   • 性能测试：建议进行性能测试和基准测试，以便在负载下评估系统表现。

4. 最佳实践：提供了一些调试最佳实践，包括定期监控、性能基线的建立以及在代码层面进行优化。

总体来说，文章强调了系统调试中对 CPU 利用率的深入理解，以及使用合适的工具和方法进行有效问题排查的重要性。

Kubernetes 细粒度水平 Pod 自动扩缩与容器资源指标

这篇文章讨论了在 Kubernetes 中使用容器资源指标进行细粒度水平 Pod 自动扩缩（HPA）。以下是主要内容总结：

1. HPA 简介：介绍了 HPA 如何根据资源指标自动调整 Pod 数量，提高应用响应能力和效率。

2. 标准 HPA 的挑战：指出传统 HPA 的局限性，通常依赖集群级别的指标，可能导致资源分配不够有效。

3. 细粒度自动扩缩：作者提出使用容器级别的指标，以便进行更精确的扩缩决策，从而更好地处理具有不同资源需求的工作负载。

4. 实施细节：描述了细粒度 HPA 的设置过程，包括配置步骤和所需的自定义指标。

5. 优势：文章强调了这种方法在提升性能、减少资源浪费和改善应用管理方面的关键优势。

总体而言，文章倡导采用细粒度自动扩缩来增强 Kubernetes 部署的效果。

云原生动态

Artifact Hub 成为 CNCF 孵化项目

CNCF 技术监督委员会（TOC）已投票决定将 Artifact Hub 接纳为 CNCF 孵化项目。

Artifact Hub 是一个基于网络的应用程序，旨在查找、安装和发布云原生包及配置。使用通用搜索引擎查找有用的云原生工件（如 Helm 图表）可能比较困难。Artifact Hub 通过提供定向搜索，使查找工件变得更加简单。

Volcano v1.10.0 版本正式发布！

北京时间 2024 年 9 月 19 日，Volcano 社区 v1.10.0 版本正式发布（Branch：release-1.10），此次版本增加了以下新特性：

• 新增队列优先级设置策略
• 支持细粒度的 GPU 资源共享与回收
• 支持 Pod Scheduling Readiness 调度
• 支持 Sidecar container 调度
• 增强 vcctl 命令行工具功能
• Volcano 支持 Kubernetes v1.30
• 增强 Volcano 安全性
• 优化 Volcano 性能
• 提升 GPU 监控功能
• 优化 helm chart 包安装升级流程

CRI-O 1.31 发布

CRI-O v1.31.0 已正式发布！这个全新版本包含了大量令人兴奋的新特性、错误修复和小的增强功能。

新特性：

• 将 OCI 运行时 crun 作为新的默认运行时，替代 runc
• 支持细粒度的 SupplementalGroups
• 对 Kubernetes 镜像卷源 alpha 特性的支持
• 支持 sigstore
• ······

OpenMetrics 归档并合并至 Prometheus

OpenMetrics 项目已被归档，并与 Prometheus 合并。此决定旨在简化工作流程，并增强 Prometheus 生态系统的兼容性。合并后，能够更好地集成指标标准，简化不同系统间指标的使用，从而确保监控和可观察性方面采用更统一的方法。

本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！