iT邦幫忙

第 12 屆 iThome 鐵人賽

DAY 1
0
DevOps

Kubernetes X DevOps X 從零開始導入工具 X 需求分析*從底層開始研究到懷疑人生的體悟*系列 第 1

Day 1 - 需不需要 Kubernetes,這是個好問題XD,從需求量化分析,根據數據做科學決策

本文同步刊登於個人技術部落格,有興趣關注更多 Kubernetes、DevOps 相關資源的讀者,請務必追蹤從零開始的軟體工程師之旅,喜歡的話幫我按讚分享、歡迎留言、或是許願想要看的文章。

如果有技術問題也可透過粉絲專頁 討論,技術方面諮詢免錢、需要動手做另計 XD。

曬貓


去年(11屆)去年鐵人賽提供了許多工具的導入與實作分享,舊文請見其實我真的沒想過只是把服務丟上 kubernetes 就有這麼多問題只好來參加30天分享那些年我怎麼在 kubernetes 上踩雷各項服務

向各位讀者推廣新的工具的用意,是希望透過新的工具,改善開發流程,進而提升團隊生產力,讓大家最終可以躺著上班(?)同時公司賺大錢。

工具與技術棧的導入評估,實務上其實很複雜。新的工具層出不窮,導入前,要如何判斷新工具適不適合團隊文化與產品特性呢?

「為什麼要導入使用 Kubernetes 呢?」
「因為潮」
(設計對白 XD)

「四處跟風,別人用什麼我們就跟著用」,盲目的追求耗費太多成本又缺乏成效。僵化守舊,成為「新的技術不學不用不知道,叫我技術鐵公雞」。

好或不好,我們要有方法量化,理性的判斷。如同這本好書網站可靠性工程|Google的系統管理之道

Site Reliability Engineering

量化是科學化決策的基石:

  • 風險精算,進行風險控管
  • 架構精算,提供架構優化方向
  • 服務品質與成本衡量,找到合適的 SLA
  • 計算工作流程成本,提供優化方向

iThome 鐵人賽,說實在文章趕不完,只能開個入門範例,提供一個思考的框架:

  • 回歸需求本身,需求夠明確清楚
  • 對不同的解決方案,有足夠的理解
  • 量化成本,科學決策

30 天文章,希望能給大家一點發想。希望最終有一天都能夠明確的回答:

「自從用了 XXX 後,我的服務比以前好了八十七趴了呢!!」


題目大綱 (隨參賽過程動態調整,需望不要腰斬或富堅XD)

  • Day 1 - 需不需要 Kubernetes,從需求量化分析,根據數據做出決策
  • Day 2 - 好文翻譯分享 Borg, Omega, Kubernetes - Google 容器化開發十年經驗,Kubernetes 的前日今生
  • Day ? - 公有雲省錢大作戰 - 我這邊有一批便宜的好 VM 打三折賣你,Preemptible / Spot Instance 先占虛擬機實戰分享
    • 需求假設、釐清需求,並且精準計價
    • 精準計價使用先占虛擬機的節省成本
    • 先占虛擬機的規格、額外限制
    • 額外限制造成的額外技術成本
    • 實務經驗分享:API server
    • 實務經驗:從使用隨選虛擬機,移轉到先占虛擬機,公司實際導入經驗
    • 實務經驗:Elasticsearch HA、cluster、role management、sharding
    • 實務經驗分享:其他分散式資料庫,也許是 Cassandra 或是耐用打不死又高效能的小強資料庫 cockroachDB
  • 大家都來用 Terraform,Infrastructure as Code
    • 簡介
    • 導入,整合 Git-flow 的工作流程,可以 Review 的標準化架構
    • 公司導入堅苦談
    • 解答粉專私訊問題與觀眾發問
  • 總結

下一篇
Day 2 - Borg Omega and Kubernetes,Kubernetes 的前日今生,與 Google 十餘年的容器化技術
系列文
Kubernetes X DevOps X 從零開始導入工具 X 需求分析*從底層開始研究到懷疑人生的體悟*30

尚未有邦友留言

立即登入留言