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本文目录一览：

• 1、阿里云易立:云原生如何破解企业降本提效难题?
• 2、EP35:什么是Kubernetes?
• 3、算了么算力配置的详细步骤与注意事项
• 4、互联网大厂k8s运维属于核心岗吗
• 5、数字化转型,Prometheus监控K8s资源常用指标
• 6、k8s查看性能

阿里云易立:云原生如何破解企业降本提效难题?

1、技术实践与行业洞察本周阅读推荐：《一图看懂阿里云 @KubeCon 2020》：汇总峰会 27 场演讲精华，覆盖云原生技术趋势与企业实践。《How we migrated Dropbox from Nginx to Envoy》：分析 Dropbox 从 Nginx 迁移至 Envoy 的架构设计、性能优化与挑战。

EP35:什么是Kubernetes?

1、Kubernetes（简称k8s）是一种开源的容器编排系统，用于自动化容器化应用的部署、扩展和管理。设计背景与核心目标Kubernetes的设计灵感源自谷歌内部系统Borg，旨在解决大规模分布式系统中容器化应用的运维难题。其核心目标是通过自动化机制简化容器管理流程，提升资源利用率，并确保应用的高可用性与弹性扩展能力。

算了么算力配置的详细步骤与注意事项

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第二，峰值算力不等于有效算力。芯片实际能发挥多少，取决于算法、内存带宽、系统调度、散热和功耗。行业里确实存在“算力利用率不高”的情况，有的芯片标得很高，但日常行车并没有完全跑满。第三，算法和传感器同样重要。

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互联网大厂k8s运维属于核心岗吗

1、K8s运维在互联网大厂中属于核心岗位服务器K8s集群GPU算力配额，其重要性体现在技术定位、岗位需求及行业趋势三个层面，具体分析如下服务器K8s集群GPU算力配额：技术定位服务器K8s集群GPU算力配额：支撑企业IT系统服务器K8s集群GPU算力配额的核心能力K8s（Kubernetes）作为云原生时代的核心技术，已成为企业基础设施的“操作系统”。

2、聚焦漏洞检测、应急响应和等保合规，是最稳定的方向，岗位流失率低于5%，政企和金融行业需求旺盛。

3、运维工程师是负责保障系统稳定运行、优化系统性能并推动运维自动化的技术岗位，其核心职责涵盖故障处理、监控平台建设、自动化部署、性能优化及文档管理等方面，需具备系统原理、监控工具、分布式技术、编程能力及自动化思维等综合技能。

4、运维支持类部门该部门是驻场服务的基础技术保障核心，涵盖桌面系统运维管理岗（如JK2105岗位）和主机存储管理岗（如JK2120岗位）。其职责包括桌面系统部署、数据备份与恢复、故障快速响应等，需掌握Linux系统管理、数据库（Oracle/MySQL）运维及备份软件（NBU/鼎甲）操作技能。

5、技术方向服务器K8s集群GPU算力配额：以云原生、分布式计算、机器学习引擎为核心，结合金融量化场景需求。招聘岗位及要求 机器学习后台工程师岗位职责：设计开发k8s后端服务，建设与调优机器学习引擎。开发用户机器学习框架与集群接口。

数字化转型,Prometheus监控K8s资源常用指标

1、Prometheus监控K8s资源常用指标主要包括以下几点服务器K8s集群GPU算力配额：节点指标：节点CPU使用率：使用node_cpu_seconds_total指标服务器K8s集群GPU算力配额，统计CPU在各种模式下所花费服务器K8s集群GPU算力配额的时间服务器K8s集群GPU算力配额，代表CPU时间片的累积值。节点内存使用率：虽未给出具体指标名称服务器K8s集群GPU算力配额，但通常需要计算节点内存的使用情况，包括已用内存和总内存的比例等。

2、Prometheus的使用涉及安装部署和PromQL编写，用于监控Kubernetes（K8s）资源时，通常关注节点和容器pod的常用指标。本文将简要介绍Prometheus监控K8s资源时的指标。指标按维度分为节点指标与容器pod指标。

3、总结：K8s通过自动化与智能化管理容器化应用，成为企业数字化转型的关键基础设施。

4、SRE（站点可靠性工程）工作在数字化时代具有重要价值和发展潜力，兼具技术深度与职业前景，但需应对复杂系统挑战。核心价值与职责SRE的核心目标是保障系统高可用性、性能及可扩展性，直接支撑业务连续性。

k8s查看性能

若POD包含多个容器，通过kubectl logs -c 容器名查看特定容器日志。

在调整小猫K8（通常指的是Kubernetes，简称K8s）时，需要考虑多个方面来确保其稳定运行和高效性。以下是一些关键步骤和技巧： **检查集群状态**：首先，使用`kubectl get nodes`和`kubectl get pods --all-namespaces`等命令来查看节点和Pod的状态，确保所有组件都在正常运行。

节点磁盘IO监控：监控磁盘的输入和输出情况，确保磁盘性能正常。容器pod指标：Pod CPU使用率：使用container_cpu_usage_seconds_total指标记录容器累计使用的CPU时间。通过计算容器CPU占用时间，并结合容器CPU配额，可以计算出容器CPU的利用率。

首先，Kubernetes本身支持设备插件（Device Plugin）功能，这使得Pod能够访问如GPU等特殊硬件资源。借助这一特性，K8S用户能更灵活地利用集群中的GPU资源。为了确保正确识别服务器上的GPU型号，用户可以在系统中查看硬件信息。

相关问题补充如何监控K8S集群中Pod的CPU使用率？可通过Prometheus+Grafana搭建监控系统，或直接使用Kubernetes Metrics Server提供的kubectl top命令。调整Pod资源限制后是否需要重启？需要。资源限制（Requests/Limits）是Pod的静态配置，修改后需删除并重新创建Pod（或通过Deployment滚动更新）生效。