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AWS EKS 集群存储初始化配置
华为云 CCE 集群存储初始化配置
Azure AKS 集群存储初始化配置
Google GKE 集群存储初始化配置

如何操作

导入集群的网络配置
获取导入集群信息
信任不安全的镜像仓库
从自定义命名的网卡采集网络数据
创建本地集群
托管控制平面
集群节点规划
etcd 加密

如何操作

为内置镜像仓库添加外部访问地址
选择容器运行时
使用 Manager 策略优化 Pod 性能
更新公共仓库凭证

备份与恢复

概览
安装
备份仓库

备份管理

ETCD 备份
创建应用备份计划
钩子

恢复管理

运行应用恢复任务
镜像仓库替换

网络

操作指南

配置域名
创建证书
配置服务
配置 Ingresses
配置子网
配置 MetalLB
配置 GatewayAPI Gateway
配置 GatewayAPI 路由
配置 ALB
配置 NodeLocal DNSCache
配置 CoreDNS

实用指南

Ingress-Nginx 任务
Envoy Gateway 任务
软数据中心 LB 方案(Alpha)

Kube OVN

了解 Kube-OVN CNI
准备 Kube-OVN Underlay 物理网络
Underlay 和 Overlay 子网的自动互联
集群互联(Alpha)
配置 Egress Gateway
配置 IPPool
配置 Kube-OVN 网络以支持 Pod 多网卡(Alpha)
配置 Endpoint Health Checker

alb

Tasks for ALB

故障排除

如何解决 ARM 环境下的节点间通信问题?
查找错误原因

存储

介绍

核心概念

核心概念
Persistent Volume
访问模式和卷模式

操作指南

创建 CephFS 文件存储类型存储类
创建 CephRBD 块存储类
创建 TopoLVM 本地存储类
创建 NFS 共享存储类
部署 Volume Snapshot 组件
创建 PV
Creating PVCs
使用卷快照

实用指南

通用临时卷
使用 emptyDir
使用本地卷配置持久存储
使用 NFS 配置持久存储
第三方存储能力注解指南

故障排除

从 PVC 扩容失败中恢复

对象存储

介绍
核心概念
安装

操作指南

为 Ceph RGW 创建 BucketClass
为 MinIO 创建 BucketClass
创建 Bucket Request

实用指南

使用 CephObjectStoreUser(Ceph 驱动)控制 COSI 桶的访问权限和配额
机器配置

可扩展性与性能

评估业务集群资源
磁盘配置
评估 Global Cluster 的资源
提升大规模 Kubernetes 集群的稳定性

存储

Ceph 分布式存储

介绍

安装

创建标准型集群
创建 Stretch 类型集群
架构

核心概念

核心概念

操作指南

访问存储服务
存储池管理
节点特定组件部署
添加设备/设备类
监控与告警

实用指南

配置专用集群用于分布式存储
清理分布式存储

灾难恢复

文件存储灾备
块存储灾难恢复
对象存储灾备
更新优化参数
创建 Ceph 对象存储用户
设置存储池配额

MinIO 对象存储

介绍
安装
架构

核心概念

核心概念

操作指南

添加存储池
Monitoring & Alerts

实用指南

数据灾难恢复

TopoLVM 本地存储

介绍
安装

操作指南

设备管理
监控与告警

实用指南

使用 Velero 备份和恢复 TopoLVM 文件系统 PVC
配置条带逻辑卷

网络

概览

网络操作器

MetalLB Operator
Ingress Nginx Operator
Envoy Gateway Operator

ALB Operator

了解 ALB
Auth
为 ALB 部署高可用 VIP
在 ALB 中绑定网卡
ALB 性能选择的决策依据
ALB 中的负载均衡会话亲和策略
L4/L7 超时
HTTP 重定向
CORS
Header Modification
URL 重写
ModSecurity
OTel
TCP/HTTP Keepalive
ALB 与 Ingress-NGINX 注解兼容性
ALB 监控

网络安全

理解网络策略 API
管理员网络策略
网络策略

Ingress 和负载均衡

使用 Envoy Gateway 实现 Ingress 和负载均衡
网络可观测性

安全

Alauda Container Security

安全与合规

合规性

介绍
安装 Alauda Container Platform Compliance with Kyverno

使用指南

私有镜像仓库访问配置
镜像签名验证策略
使用 Secrets 的镜像签名验证策略
镜像仓库验证策略
容器逃逸防护策略
Security Context Enforcement Policy
网络安全策略
Volume Security Policy

API Refiner

介绍
安装 Alauda Container Platform API Refiner
关于 Alauda Container Platform Compliance Service

用户与角色

用户

介绍

操作指南

管理用户角色
创建用户
用户管理

组

介绍

操作指南

管理用户组角色
创建本地用户组
管理本地用户组成员

角色

介绍

操作指南

创建 Kubernetes 角色
RBAC 重构后的角色管理

IDP

介绍

操作指南

LDAP 管理
OIDC 管理

故障排除

删除用户

用户策略

介绍

多租户(项目)

介绍

操作指南

创建项目
管理项目配额
管理项目
管理项目集群
管理项目成员

审计

介绍

遥测

安装

证书

自动化 Kubernetes 证书轮换
cert-manager
OLM 证书
证书监控
轮换平台访问地址的 TLS 证书

虚拟化

虚拟化

概览

介绍
安装

镜像

介绍

操作指南

添加虚拟机镜像
更新/删除虚拟机镜像
更新/删除镜像凭据

实用指南

使用 KubeVirt 基于 ISO 创建 Windows 镜像
使用 KubeVirt 基于 ISO 创建 Linux 镜像
导出虚拟机镜像
权限

虚拟机

介绍

操作指南

创建虚拟机/虚拟机组
虚拟机批量操作
使用 VNC 登录虚拟机
管理密钥对
管理虚拟机
监控与告警
虚拟机快速定位

实用指南

配置 USB 主机直通
虚拟机热迁移
虚拟机恢复
在 KubeVirt 上克隆虚拟机
物理 GPU 直通环境准备
配置虚拟机高可用性
从现有虚拟机创建虚拟机模板

故障排除

Pod 迁移及虚拟机节点异常关闭恢复
热迁移错误信息及解决方案

网络

介绍

操作指南

配置网络

实用指南

通过网络策略控制虚拟机网络请求
配置 SR-IOV
配置虚拟机使用网络绑定模式以支持 IPv6

存储

介绍

操作指南

管理虚拟磁盘

备份与恢复

介绍

操作指南

使用快照
使用 Velero

开发人员

快速开始

Creating a simple application via image

构建应用

Build application architecture

核心概念

应用类型
Custom Applications
工作负载类型
理解参数
理解环境变量
理解启动命令
资源单位说明

命名空间

创建命名空间
导入 Namespace
资源配额
Limit Range
Pod Security Policies
UID/GID 分配
超售比
管理 Namespace 成员
更新命名空间
删除/移除命名空间

创建应用

Creating applications from Image
Creating applications from Chart
通过 YAML 创建应用
Creating applications from Code
Creating applications from Operator Backed
Creating applications by using CLI

应用的操作与维护

Application Rollout

安装 Alauda Container Platform Argo Rollouts
Application Blue Green Deployment
Application Canary Deployment
状态描述

KEDA(Kubernetes Event-driven Autoscaling)

KEDA 概览
Installing KEDA

实用指南

Integrating ACP Monitoring with Prometheus Plugin
在 KEDA 中暂停自动扩缩容
配置 HPA
启动和停止原生应用
配置 VerticalPodAutoscaler (VPA)
配置 CronHPA
更新原生应用
导出应用
更新和删除 Chart 应用
应用版本管理
删除原生应用
处理资源耗尽错误
健康检查

计算组件

Deployments
DaemonSets
StatefulSets
CronJobs
Jobs
Pods
Containers
使用 Helm Chart

配置

Configuring ConfigMap
Configuring Secrets

应用可观测

监控面板
Logs
Events

实用指南

设置定时任务触发规则
添加ImagePullSecrets到ServiceAccount

镜像

镜像概述

实用指南

Creating images
Managing images

镜像仓库

介绍

安装

通过 YAML 安装
通过 Web UI 安装

实用指南

Common CLI Command Operations
Using Alauda Container Platform Registry in Kubernetes Clusters

Source to Image

概览

介绍
架构
发版日志
生命周期策略

安装

Installing Alauda Container Platform Builds

升级

升级 Alauda Container Platform Builds

操作指南

Managing applications created from Code

实用指南

Creating an application from Code

节点隔离策略

介绍
架构

核心概念

Core Concepts

操作指南

创建节点隔离策略
权限
常见问题

Alauda Container Platform GitOps

关于 Alauda Container Platform GitOps

扩展

概览
Operator
集群插件
图表仓库
上架软件包

可观测性

概览

监控

介绍
安装

架构

Monitoring Module Architecture
Monitoring Component Selection Guide
监控组件容量规划
核心概念

操作指南

指标管理
告警管理
通知管理
监控面板管理
探针管理

实用指南

Prometheus 监控数据的备份与恢复
VictoriaMetrics 监控数据的备份与恢复
从自定义命名的网络接口采集网络数据

分布式追踪

介绍
安装
架构
核心概念

操作指南

Query Tracing
查询 Trace 日志

实用指南

Java 应用中追踪的非侵入式集成
业务日志与 TraceID 关联

故障排除

无法查询到所需的Tracing
不完整的追踪数据

日志

关于 Logging Service

事件

介绍
Events

检查

介绍
架构

操作指南

Inspection
Component Health Status

硬件加速器

关于 Alauda Build of Hami
关于 Alauda Build 的 NVIDIA GPU 设备插件

Alauda 服务网格

Service Mesh 1.x
Service Mesh 2.x

Alauda AI

关于 Alauda AI

Alauda DevOps

关于 Alauda DevOps

Alauda 成本管理

关于 Alauda 成本管理

Alauda 原生应用服务

概览

介绍
架构
安装
升级

Alauda Database Service for MySQL

About Alauda Database Service for MySQL-MGR
About Alauda Database Service for MySQL-PXC

Alauda Cache Service for Redis OSS

About Alauda Cache Service for Redis OSS

Alauda Streaming Service for Kafka

About Alauda Streaming Service for Kafka

Alauda Streaming Service for RabbitMQ

About Alauda Streaming Service for RabbitMQ

Alauda support for PostgreSQL

About Alauda support for PostgreSQL

运维管理

介绍

参数模板管理

介绍

操作指南

参数模板管理

备份管理

介绍

操作指南

外部 S3 存储
备份管理

检查管理

介绍

操作指南

创建巡检任务
Exec Inspection Task
更新和删除巡检任务

实用指南

如何设置巡检调度?

检查优化建议

MySQL

MySQL IO 负载优化
MySQL 内存使用优化
MySQL 存储空间优化
MySQL 活跃线程数优化
MySQL 行锁优化

Redis

Redis BigKey
Redis 中的高 CPU 使用率
Redis 中的高内存使用率

Kafka

Kafka 中的高 CPU 利用率
Kafka Rebalance 优化
Kafka 内存使用优化
Kafka 存储空间优化

RabbitMQ

RabbitMQ Mnesia 数据库异常处理

告警管理

介绍

操作指南

与平台能力的关系

升级管理

介绍

操作指南

实例升级

API 参考

概览

介绍
Kubernetes API 使用指南

Advanced APIs

Alert APIs

AlertHistories [v1]
AlertHistoryMessages [v1]
AlertStatus [v2]
SilenceStatus [v2]

Event APIs

Search

GitOps APIs

Core
Application
ApplicationSet

Log APIs

Aggregation
Archive
Context
Search

Monitoring APIs

Indicators [monitoring.alauda.io/v1beta1]
Metrics [monitoring.alauda.io/v1beta1]
Variables [monitoring.alauda.io/v1beta1]

Kubernetes APIs

Alert APIs

AlertTemplate [alerttemplates.aiops.alauda.io/v1beta1]
PrometheusRule [prometheusrules.monitoring.coreos.com/v1]

AutoScaling APIs

HorizontalPodAutoscaler [autoscaling/v2]

Configuration APIs

ConfigMap [v1]
Secret [v1]

Inspection APIs

Inspection [inspections.ait.alauda.io/v1alpha1]

MachineConfiguration APIs

MachineConfig [machineconfiguration.alauda.io/v1alpha1]
MachineConfigPool [machineconfiguration.alauda.io/v1alpha1]
MachineConfiguration [machineconfiguration.alauda.io/v1alpha1]

ModulePlugin APIs

ModuleConfig [moduleconfigs.cluster.alauda.io/v1alpha1]
ModuleInfo [moduleinfoes.cluster.alauda.io/v1alpha1]
ModulePlugin [moduleplugins.cluster.alauda.io/v1alpha1]

Namespace APIs

LimitRange [v1]
Namespace [v1]
ResourceQuota [v1]

Networking APIs

HTTPRoute [httproutes.gateway.networking.k8s.io/v1]
Service [v1]
VpcEgressGateway [vpc-egress-gateways.kubeovn.io/v1]
Vpc [vpcs.kubeovn.io/v1]

Notification APIs

Notification [notifications.ait.alauda.io/v1beta1]
NotificationGroup [notificationgroups.ait.alauda.io/v1beta1]
NotificationTemplate [notificationtemplates.ait.alauda.io/v1beta1]

Operator APIs

Operator [operators.operators.coreos.com/v1]

Workload APIs

Cronjob [batch/v1]
DameonSet [apps/v1]
Deployment [apps/v1]
Job [batch/v1]
Pod [v1]
Replicaset [apps/v1]
ReplicationController [v1]
Statefulset [apps/v1]
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#核心概念

#目录

#Telemetry

Telemetry 指系统及其行为发出的数据,包括 traces、metrics 和 logs。

#OpenTelemetry

OpenTelemetry 是一个可观测性框架和工具包,旨在创建和管理诸如traces、metrics和logs等 telemetry 数据。重要的是,OpenTelemetry 是供应商无关的,这意味着它可以与各种可观测性后端协同工作,包括开源工具如Jaeger和Prometheus,以及商业产品。

#Span

Span 是分布式追踪的基本构建块,表示一个具体的操作或工作单元。每个 span 记录请求中的具体动作,帮助我们了解操作执行过程中发生的细节。

一个 span 包含名称、时间相关数据、结构化日志消息以及其他元数据(attributes),这些共同描绘了操作的完整图景。

#Trace

Trace 记录请求(无论是来自原生应用还是终端用户)在多服务架构(如微服务和无服务器应用)中的传播路径。

一个 trace 由一个或多个 spans 组成。第一个 span 被称为根 span,代表请求从开始到结束的整个生命周期。根 span 之下的子 spans 提供了关于请求过程(或构成请求的各个步骤)的更详细上下文信息。

没有 traces,识别分布式系统中性能问题的根本原因将非常困难。traces 通过拆解请求在系统中的流动,使调试和理解分布式系统变得更加容易。

#Instrumentation

为了实现可观测性,系统需要进行Instrumentation:即系统组件代码必须发出traces、metrics和logs。

使用 OpenTelemetry,你可以通过两种主要方式对代码进行 instrumentation:

  1. 基于代码的解决方案:使用官方提供的大多数语言的 API 和 SDK
  2. 零代码 instrumentation 解决方案

基于代码的解决方案能够从应用内部提供更深入和更丰富的 telemetry 数据。你可以使用 OpenTelemetry API 在应用中生成 telemetry 数据,这是对零代码 instrumentation 解决方案生成的 telemetry 数据的重要补充。

零代码 instrumentation 解决方案非常适合快速入门或当你无法修改需要采集 telemetry 数据的应用时使用。它们可以通过你使用的库或运行时环境提供丰富的 telemetry 数据。另一种理解方式是,它们提供关于应用边界(Edges)上发生事件的信息。

这两种解决方案可以同时使用。

#OpenTelemetry Collector

OpenTelemetry Collector 是一个供应商无关的智能体,能够接收、处理和导出 telemetry 数据。它支持接收多种格式的 telemetry 数据(如 OTLP、Jaeger、Prometheus 以及许多商业/专有工具),并将数据发送到一个或多个后端。同时,它还支持在导出前对 telemetry 数据进行处理和过滤。

更多信息请参见 Collector。

#Jaeger

Jaeger 是一个开源的分布式追踪系统。它旨在监控和诊断基于微服务架构的复杂分布式系统,帮助开发者可视化请求 traces、分析性能瓶颈和排查异常。Jaeger 兼容 OpenTracing 标准(现为 OpenTelemetry 的一部分),支持多种编程语言和存储后端,是云原生领域的重要可观测性工具。