试想一下，如果有一个项目有50 个微服务，每个微服务都有service、deployment、ingress、pvc等 yaml 文件，算下来大概有 200 个文件，然后这个项目需要基于k8s进行私有化交付，如果是你会怎么快速部署应用？
在这篇文章中，我们将深入研究 Kubernetes 部署概念和一些常见策略，了解每种策略的优缺点。合适的部署策略使我们能够在发布应用程序时最大限度地减少停机时间、增强客户体验并提高可靠性。
在pring Boot工程中介绍了如何使用Prometheus监控Spring Boot提供的默认指标，这篇介绍如何自定义业务指标，并使用Prometheus进行监控并报警，同时在 Grafana 进行展现
在之前几篇文中，主要讲解了如何使用监控系统资源并进行告警，这节主要分享下，如何在业务系统中使用Prometheus来监控业务系统指标，业务系统使用Spring Boot构建。
如果有一种技术可以监控和采集任何应用信息，支持任何语言，并且应用完全无感知，零侵入，想想是不是很激动，那么这个技术是什么呢？就是eBPF，它应该是最近一两年非常热门的技术名词，我相信你或多或少都看到过，但可能不知道它能做什么，今天我们来讲讲这个革命性的技术eBPF，以及它在可观测领域的应用eBPF是什么？
在我们访问k8s中的pod服务时，一般通过node port映射pod端口进行访问，还有一种是通过ingress或者istio通过域名方式来访问，虽然两种方式能满足我们需求，但是如果针对临时访问，配置起来还是有点复杂和耗时，那么我们就可以使用 `kubectl port-forward`来满足我们需求
在上篇主要介绍了从零开始：使用Prometheus与Grafana搭建监控系统，我们了解了Prometheus采集数据主要是采用Pull模式，即主动拉取模式，这种方式虽然简单，但是有一定限制，比如服务器A部署在边缘端与Prometheus部署在云端，两者网络不通，因此不能采用Pull模式 那么如何获取服务器 A 的指标？答案就是采用`Pushgateway`，这里Pushgateway充当了一个桥接的作用，把Pushgateway服务暴漏一个公网地址，然后服务器 A 与Prometheus都能连接即可。服务器 把数据 Push到Pushgateway，然后 Prometheus 去 Pushgateway 上定时 pull数据即可。
Prometheus是一款开源的监控系统，主要用于收集、存储和查询时间序列数据，以便于对系统进行监控和分析，下面就Prometheus基于本地环境进行监控报警进行讲解
Kubernetes 是最流行的容器编排和部署平台。它的强大功能特性，可以保障在生产中可靠地运行容器化应用程序。 然而，有灵活性的同时也带来了复杂性，在本文中，我们将探讨许多团队遇到的 10个常见 Kubernetes 陷阱。能够识别并避免这些挑战将提高应用程序的可扩展性、可靠性和安全性，同时让你更好地控制集群及其部署。
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