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雲原生生態週報 Vol. 46:Dragonfly 晉升成為 CNCF 孵化項目


前言

《雲原生生態週報》由阿里雲容器平台聯合螞蟻金服共同發布,每週一期。眾多一線社區專家與您一起“跟踪動態,讀懂社區”,分享雲原生社區項目進展、活動發布、精選博客等信息。以下是第四十六期雲原生生態週報的內容。

業界要聞

1.Dragonfly 晉升成為 CNCF 孵化項目

4 月 9 日,由雲原生計算基金會(CNCF)技術監督委員會投票,Dragonfly 正式晉升為 CNCF 孵化級別的託管項目。

2.SIG Cloud Provider Alibaba 網研會第 2 期

4 月 16 日(週四) 19:00 將舉辦 SIG Cloud Provider Alibaba 網研會第 2 期,本次網研會為自辦直播,直播主要有兩種形式:視頻直播+文字直播。視頻直播將在雲棲社區、開發者社區、開發者釘群進行,文字直播將聯合 DockOne 社區在 10+ 微信群內進行文字直播。

3.TiDB 4.0 發布

4 月 8 號是 PingCAP 成立五週年的日子,其開發團隊也在當天發布了具有里程碑意義的 TiDB 4.0 首個 RC 版本。

上游重要進展

1.Fix client watch reestablishment handling of client-side timeouts

解決了當客戶端的 watch 發生超時,會重新 list 全量資源,而非重建連接的 bug。

2.Make PodInfo (a v1.Pod wrapper) a first class type in scheduler framework

通過一系列 PR 將 PodInfo 升級為 scheduler 框架的一等對象,這樣可以提高性能和可觀測性。

3.preserve integers decoding raw JSON values

解決了在擁有 scale subresource 的 CRD 中,關於 replicas 字段默認值的一個 bug。

4.Add etcd WithRequireLeader option to API watches

在 api watches 中添加 etcd WithRequireLeader 選項。如果沒有該選項的話,當 etcd 集群選舉失敗的話,在 apiserver 中面向 etcd 的 watches 會永遠 hang 住。

5.Add GRPC probe

改 KEP 提議使用 GRPC 作為探活協議,因為 grpc 提供了官方的健康檢查方法。

開源項目推薦

1.corefile-migration

不同版本的 CoreDNS 所支持的 Corefile 可能會有所不同,該項目可以幫助開發者遷移 corefile 的版本。既可以採用二進制的方式使用,也可以作為三方庫引入。

2.script

該項目為 Go 語言三方庫,主要提供類似於 shell 腳本中命令類似的函數。

3.KPT

簡單來說是基於 Kustomize 做的一款類似 helm template 的工具,包含了參數設置、打包、管道式串行渲染、自定義函數(鏡像)渲染等眾多功能。與 OAM 天然互補,兩者均是為了 Infrastructure as Data 理念的直接產物,kpt 是 Data 的操縱工具,而 OAM 是 Data 的格式。 kpt 可以作為應用產出 終態 OAM yaml 前的參數渲染、打包、分發命令行工具,更深的可以結合 GitOps 模式使用。

4.krustlet

krustlet 為使用 rust 語言編寫的 kubelet 項目。

本週閱讀推薦

1.《專訪 OAM 和 DAPR 創始人白海石:一位 33 年資深程序員的樸素想法》

OAM 與 DAPR 的宗旨是要為開發者,特別是企業級的開發者,在設計和實施分佈式系統時能夠更簡單更高效。他們位於分佈式系統中的兩個不同層面:OAM 在部署態,用來描述應用程序整體的拓撲結構以及部署交付過程;而DAPR 則工作在開發態,使得開發者可以通過簡單標準化的方式發現和調用外部的資源。本文中白海石對兩者進行了更豐富的闡述,同時也對未來的分佈式應用形態進行了展望。

2.《3 個減小 Docker 鏡像的簡單技巧》

文章借助詳盡的用例介紹了 3 個減少 Docker 鏡像體積的技巧。

3.《阿里雲容器服務團隊實踐——Alluxio 優化數倍提升雲上 K8s 深度學習訓練性能》

Alluxio 是一個以內存為中心的分佈式存儲系統。在本文中,作者總結了 Alluxio 在高性能分佈式深度學習模型訓練場景中落地的挑戰點,以及優化雲上模型訓練性能的實踐。進一步地,作者介紹瞭如何從多個層面提升 AlluxioFUSE 在高並發讀場景下性能優化的經驗。最後,作者實現的基於 Alluxio 優化的分佈式模型訓練方案,並在 4 機 8 卡的 ResNet50 場景下進行了性能驗證,取得了很好的效果。

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本文轉載自阿里巴巴雲原生微信公眾號(ID:Alicloudnative)。