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德國鐵路公司

4/16~5/16 精選容器新聞

#GitOps #德國鐵路
德國鐵路公司如何擁抱GitOps,靠單一K8s命名空間結合自動化工具來實現維運免手動

德國鐵路集團旗下DB Systel公司是德鐵集團的IT團隊,負責所有全集團數位轉型和IT戰略。最近在KubeCon歐洲場研討會中,DB Systel雲端首席架構師Schlomo Schapiro首度公開了德鐵集團擁抱GitOps,讓IT戰略更高度自動化的經驗。他強調,走向GitOps是DevOps實踐中自然演化的結果。

為了數位轉型,許多企業將流程自動化列入IT的重要戰略之一,例如想要建立更多標準化流程、減少不必要流程、減少維運和變動的成本、擁抱雲端運算,全面都自動化等。他坦言,但要做到這些目標,實務上有很多挑戰,因為IT需求暴增,所有流程都要整合API、IT複雜的成長超過IT人力的成長,更多IT人力投入業務部門的優化(BizDevOps)、但對IT法遵要求卻越來越多,又要求要善用雲端來創新。「不管IT團隊怎麼努力,似乎永遠都無法跟上需求。」他表示。

對IT部門來說,他指出,IT的期待是,聚焦在產品和服務,打造最好的服務,使用最好的工具,更容易實現法遵,和其他團隊沒有相依性而被拖累。「這不是無解難題,必須同時考量組織面和技術面,將所有的問題,都視為自動化挑戰。」他指出。

德鐵IT整合組織框架和技術框架,以人為核心來聚焦6大目標,簡化政策、法遵可接受的作法、工具標準化、法遵自動化預算、政策程式碼化(Policy as Code)以及免手動維運(Hands-Off Operations)。「這其中最關鍵的IT策略就是免手動維運,」他強調。這一項正是德鐵發展GitOps的核心原則。

為何不講維運自動化而要講免手動維運,他強調,因為這不只是技術議題,而且還是組織文化的議題,就像敏捷不只是工具,也要養成文化面的風氣。許多企業發展各種持續整合、派送自動化,「這只是CI維運,需要結合GitOps,進一步來建免手動維運的文化。」

他指出,免手動維運思維包括了正式環境禁止人工介入,不論開發或維運團隊都預設零產品權限(不能插手線上環境),全力發展自動化(法遵治理、更新升級、復原等都自動化)、測試驅動所有事、工具標準化,「GitOps工具就是為了實現免手動維運。」實務上,德鐵利用K8s來執行各種應用,透過單一K8s命名空間,來管理本地端K8s叢集和雲端基礎架構環境,再搭配ArgoCD、Flux第二版來落實GitOps。

#K8s開發 #除錯工具
K8s應用除錯工具Pixi宣布開源,可快速建立效能追蹤機制

知名美國雲端監控服務商New Relic最近宣布開源釋出了一款K8s應用除錯工具Pixi,採Apache 2.0授權。Pixi提供了一套建立應用程式效能追蹤,監測矩陣、網路層資料蒐集的儀表板工具,也定義了一套自動蒐集各種效能數據的基礎設計,可以完全透過腳本程式來存取所蒐集的各種資料。運作架構上,採取叢集內邊緣運算架構,可將遠端監測所需的各種資料儲存在K8s叢集內而不用回傳來避免遭攔截。主要元件包括了叢集內資料蒐集和查詢引擎Vizier,應用程式和用戶管理後臺Pixie Cloud平臺。

#Anthos #跨雲平臺
GCP混合雲平臺Anthos推出1.7版,終於支援Windows容器也可整合跨公雲日誌

日前GCP推出新版混合雲平臺Anthos 1.7版,主要增加了三大特性,第一是雲端日誌機制Cloud Logging可以支援Anthos on AWS,等於監測矩陣可以跨本地端、GCP環境和AWS環境來追蹤了。另一個新特色是終於支援Windows容器,可派送Windows容器到vSphere環境中。Anthos配置管理機制ACM也支援更多種叢集類型,包括EKS 1.19、AKS 1.19、OpenShift 4.5、KIND 0.10和Rancher 1.2.4的叢集。第三項新特色是工作量身分識別機制(Workload Identity)可以支援本地端部署或AWS環境的工作量識別管理了,可以用來確保在不同混合雲環境中執行服務時,能有適當的權限控管。

#GitOps #OpenShift
瞄準開發部署自動化風潮,紅帽OpenShift正式推出CI整合機制和GitOps功能

最近紅帽宣布旗下企業級K8s平臺OpenShift正式推出CI整合機制OpenShift Pipelines,以及用於應用程式部署與配置自動化的OpenShift GitOps功能。OpenShift Pipelines功能使用了開源的持續派送基礎專案Tekton,可自動派送雲端K8s原生應用,到K8s叢集上的POD環境上部署。因此也可以支援可使用Tekton CLI命令列的IDE開發工具,例如Visual Studio Code和IntelliJ的Tekton外掛。而OpenShift GitOps功能則源自另一個CNCF開源專案Argo CD,可建立一個以Git PR指令來驅動的自動化流程,可跨不同K8s叢集來部署和配置應用程式。

#容器交換 #OCI
OCI容器映像檔分散規格1.0正式出爐,跨平臺交換容器映像檔也有標準作法

容器標準推動組織OCI最近正式宣布,容器分散規格OCI Distribution Specification正式釋出1.0版。這是一個源自Docker Registry HTTP API V2的容器映像檔交換協定,用來規範不同容器儲存庫上推和下拉映象檔的方式。
OCI技術監督委員會主席Phil Estes指出,先前定義的runtime規格界定了容器的定義和執行方式,容器映像檔規格定義了封裝的方式,而現在這個分散規格的訂定,有助於建立一個在各種儲存庫和runtimePhil Estes工具間傳遞容器的標準作法。Docker技術長Justin Cormack更直言這是另一個里程碑的重大進展。

#IaaS #Pulumi
基礎設施即程式碼工具Pulumi大改版,3.0也能原生支援Azure和GCP

基礎設施即程式碼工具Pulumi 3.0帶來非常多的功能更新,包括了正式加入Pulumi自動化API,讓開發者可以在應用程式中嵌入Pulumi功能,而且除了AWS,Pulumi也開始原生支援Azure和Google雲端平臺,在語言的支援上,Pulumi試圖整合多語言元件,讓各種語言的套件能夠互通。開發者可透過自動化API將Pulumi功能,嵌入到自己的應用程式中,因此可以不使用命令列工具或是撰寫腳本來操作CI/CD,改用Pulumi部署引擎,更多元的方式控制工作流程。Pulumi自動化API支援多種語言,包括TypeScript/JavaScript、Python、Go以及C#。

#K8s開發 #OpenShift
為簡化K8s開發,紅帽發布OpenShift開發者沙盒

紅帽推出了一款新開發工具稱為OpenShift開發者沙盒,可以在有預配置開發者工具的多租戶叢集中,提供私密的OpenShift環境,由於基礎設施和工具緊密整合,因此能讓開發人員安全地設計和建構新應用程式、添加新服務,還能從程式碼創建容器或Dockerfiles等。沙盒中的預設工具,包括了一組Helm Chart以及紅帽建置映像檔、s2i建置工具以及CodeReady Workspaces。紅帽也更新了一系列工具,這些更新建立在OpenShift GitOps和OpenShift Pipelines之上,因此IT團隊可以利用GitOps工作流程,來配置叢集和交付應用程式,並完全控制開發團隊的交付工作管線、套件和存取控制。

#生命週期管理 #雲端原生應用
雲端生命周期管理系統Airship大進展,2.0新推更方便的命令列新工具

新版Airship 2.0提供了宣告式的命令列工具Airshipctl,讓用戶組合和調度雲端原生建置模組,來供應或是管理Kubernetes,以及其衍生的軟體堆疊。透過直覺且簡單易用的介面,方便地操作其他開源專案,包括Cluster API、Metal Kubed、Kustomize和kubeadm等。Airshipctl可以從版本化的Git存儲庫,以Kubernetes資源檔案的形式,擷取宣告式意圖,並且透過與Kustomize的整合,Airshipctl能將行動(Action)的任意部分,轉出為文件包。新版能支援各種基礎設施後端和作業系統,從Azure、Google等公有雲,到虛擬機器Openstack,甚至是裸機環境。

#GCP #Azure #AWS
GCP容器相關服務的競爭產品是甚麼?一張表快速比較三大雲端容器服務

GCP、AWS和Azure大比對公有雲的容器相關服務越來越多,種類也很雜,不只是純容器服務,有些列在資安服務,有的則屬於無伺服器服務,不同業者對於類似功能的服務,也各有不同的命名,更難比較同樣功能的服務有何差異,最近Google更新了一份與其他兩家公有雲服務競爭對手的產品對照表,雖然這是Google觀點的產品表,意味著會完整列出GCP自家功能,但不一定會列出對手的服務,對手可能也不見得同意GCP的分類,不過,這倒是一份可以一窺GCP自家產品有哪些競爭服務,可供有意採用的企業產品評估之用,Azure也有類似的產品比較表可參考。整體來看,Google與容器應用相關的服務,近來以容器資安和無伺服器應用類型上的新增服務較多,這也是GCP近來的產品發展重點。

#GPU #GKE
GKE現讓多執行個體共享單一GPU

Google更新其Kubernetes服務GKE,提供多執行個體可共用單一Nvidia GPU的功能。Nvidia A100 GPU最多可以劃分成7個執行個體,每個執行個體都有獨立的高頻寬記憶體、快取和運算核心,每個執行個體可以分配給1個容器,每個A100 GPU最多可以分配7個容器,另外,多執行個體GPU間由於採用硬體隔離來增加了安全性,也替所有GPU上執行的容器提供一致且可預測的QoS。

責任編輯:王宏仁

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