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开始之前
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简介
- 2
目标受众与课程要求
自动扩展部署和有状态集
- 1
简介
- 2
创建一个集群
- 3
安装指标服务器
- 4
观察 Metrics Server 数据
- 5
开始使用自动扩缩Pod
- 6
根据资源利用率自动扩展Pod
- 7
在部署（Deployments）或有状态集（StatefulSets）中指定副本数
- 8
复习并测试这些概念
自动扩展 Kubernetes 集群节点
- 1
简介
- 2
创建一个集群
- 3
设置集群自动伸缩
- 4
扩展集群
- 5
缩小集群
- 6
我们能否过度扩展，或者缩减到零个节点？
- 7
GKE、EKS 和 AKS 中的集群自动扩缩容对比
- 8
复习并测试这些概念
收集和查询指标以及发送告警
- 1
简介
- 2
创建一个集群
- 3
选择用于存储和查询指标以及告警的工具
- 4
安装 Prometheus 并查看导出器
- 5
观察绿色警报的实际应用
- 6
红色警报的实战应用
- 7
我们应该使用哪些指标类型？
- 8
对延迟相关问题进行告警
- 9
针对流量相关问题的告警
- 10
对错误相关问题进行告警
- 11
针对饱和相关问题的告警
- 12
饱和相关问题：测量内存使用情况
- 13
对无法调度或失败的Pod进行告警
- 14
升级旧的 Pod
- 15
测量容器的内存和CPU使用情况
- 16
比较实际资源使用情况与定义的请求
- 17
比较实际资源使用情况与定义的限制
- 18
复习并测试这些概念
通过指标和告警发现的调试问题
- 1
简介
- 2
创建集群
- 3
面对灾难
- 4
使用埋点指标获取更详细的指标
- 5
使用内部指标来排查潜在问题
- 6
复习并测试这些概念
使用自定义指标扩展 HorizontalPodAutoscaler
- 1
简介
- 2
创建集群
- 3
使用 HorizontalPodAutoscaler 而不依赖指标适配器
- 4
探索 Prometheus 适配器
- 5
通过 Exporters 拉取自定义指标创建 HPA
- 6
通过采集的指标创建 HPA（checkpoint）
- 7
将指标服务器数据与自定义指标结合
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HorizontalPodAutoscaler 完整事件流程
- 9
抵达涅槃
- 10
复习并测试这些概念
可视化指标与告警
- 1
简介
- 2
创建一个集群
- 3
我们应该使用哪些工具来制作仪表板？
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安装与设置 Grafana
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导入和自定义预设仪表板
- 6
创建自定义仪表板
- 7
创建信号量仪表板
- 8
更适合大屏幕的仪表板
- 9
Prometheus 和图形告警，Grafana 通知，信号灯
- 10
复习并测试这些概念
收集与查询日志
- 1
简介
- 2
创建一个集群
- 3
通过 kubectl 探索日志
- 4
选择集中式日志解决方案
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探索日志收集与传输
- 6
通过 Papertrail 探索集中式日志管理
- 7
将 GCP Stackdriver 与 GKE 集群结合使用
- 8
将 AWS CloudWatch 与 EKS 集群结合使用
- 9
将 Azure Log Analytics 与 AKS 集群结合使用
- 10
探索集中式日志记录
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改用 Elasticsearch 存储指标
- 12
集中式日志记录应具备哪些功能？
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复习并测试这些概念
结论
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我们做了什么？
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