如何條列出單一 Namespace 內的 Kubernetes 計算資源?

最近這一個月出了一些事,導致太久沒寫廢文。最近有個需求需要逆向研究出 Red Hat OpenShift 4 原生安裝後,它預設安裝一堆的 Namespace (在 OpenShift 稱作 Project,但在這邊可以視為一樣),各自的 CPU / Memory / Storage 資源消耗多少,身為一位計算資源精算師,所以就有了下面這篇的紀錄

本月無心力,無梗圖呈現

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Kubernetes 部署在虛機好還是裸機好?

這幾週常被問到一個問題

以技術觀點來看,請問容器 (Container) 或者是容器平台 (Kubernetes) 比較適合部署在虛擬環境 (VM) 中還是裸機環境中 (Bare Metal)?

其實這個問題在十年前虛擬機技術剛出來的時候,也蠻多人做過架構及性能比較,時光快轉到現在的年代,來到容器的世代,相同的問題也被拿出來討論,本篇就是要特別講述一下關於這些架構上的比較分析、使用影響及建議採用的策略作法建議,這篇會採用比較中立的角度闡述,如果有觀點太偏頗的地方,可以私下跟我說及提供修改建議

不免俗的我還是要來講一下本次新發現,三個感覺不會同框的公司 Microsoft + Red Hat + HPE 一起出了本架構書 HPE Reference Architecture for delivering insight across all your data with Microsoft SQL Server 2019 Big Data Clusters 我覺得實在太玄了 XD 分享給大家

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