自我介绍

10分钟内启动5万pod，具体讲下怎么做到的？etcd哪些参数需要调整的？etcd的核心参数？#

要在 10 分钟内启动 5 万个 Pod，Kubernetes 需要在 控制平面（etcd、API Server、Scheduler、Controller Manager） 和 计算节点（kubelet、CRI、CNI） 方面进行优化，以确保集群能高效并发处理大量 Pod 启动请求。

1. 关键优化点#

（1）etcd 调优#

etcd 是 Kubernetes 的核心存储组件，API Server 通过 etcd 进行读写操作，因此 etcd 性能直接影响 Pod 启动速度。

调整 etcd 关键参数#

etcd 其他优化#

• 升级 etcd 到 v3.5 及以上（新版本吞吐更高）。
• 使用 NVMe SSD 磁盘，避免 etcd IO 瓶颈。
• 部署 3-5 个 etcd 实例，提高可用性和负载能力。

（2）API Server 调优#

API Server 是集群的核心网关，接收 kubectl 及内部组件（如 Scheduler）的请求，并与 etcd 交互。

调整 API Server 关键参数#

API Server 其他优化#

• 部署多个 API Server（3-5 个），并使用负载均衡（如 Nginx）均衡流量。

（3）Scheduler & Controller Manager 调优#

调度器和控制器负责决定 Pod 的分配和状态维护，优化这些组件可以加快 Pod 启动速度。

Scheduler 参数#

Controller Manager 参数#

附加优化#

• 运行多个 Scheduler 副本，提高并行度。

（4）Kubelet & 计算节点优化#

每个计算节点上的 kubelet 负责运行 Pod，因此需要确保 kubelet 能高效处理大量 Pod。

调整 Kubelet 关键参数#

容器运行时（CRI）优化#

• 使用 containerd 代替 docker，提升容器启动速度。

• 预拉取镜像

  ：

  kubeadm config images pull

CNI 网络优化#

• 使用 IPVS 代替 iptables

  ，提高 Service 负载均衡性能：

  kube-proxy --proxy-mode=ipvs

• 使用高性能 CNI（如 Calico、Cilium），避免网络瓶颈。

2. 10 分钟内启动 5 万个 Pod 的实现#

（1）高效调度#

• 多个 Scheduler 并行调度（如 3 个实例）。
• 使用 Pod Affinity 预分配 Pod 位置，减少调度压力。

（2）批量创建#

• 使用 kubectl apply -f 并行创建 Pod

  ：

  seq 1 50000 | xargs -P 100 -I {} kubectl apply -f pod.yaml

  其中

  -P 100

  表示并发 100 进程，提高吞吐量。

（3）预拉取镜像#

• 在所有节点上预拉取 Pod 需要的镜像

  ：

  kubectl get nodes -o name | xargs -I {} kubectl label {} preload=true

（4）Node 并行扩容#

• 使用 Cluster Autoscaler 动态扩展计算节点

  ，避免 Node 资源不足：

  kubectl scale node --replicas=100

3. 关键结果#

• etcd 读写吞吐量提升 5-10 倍，优化 max-txn-ops、snapshot-count、heartbeat-interval。
• API Server 处理能力提升 10 倍，优化 max-requests-inflight、kube-api-qps。
• Scheduler、Controller Manager 并行处理，加快 Pod 调度和状态更新。
• Kubelet 扩展并行处理能力，优化 max-pods、serialize-image-pulls。

💡 最终目标： 10 分钟 5 万 Pod = 每秒 83 Pod ✅ 通过上述优化 完全可行 🚀

既然你是 二进制部署的 Kubernetes，没有使用 kubeadm，那么 Cluster Autoscaler 无法直接扩展计算节点。你需要 手动或自动编写脚本来加入新节点，并 动态更新 kube-apiserver 和 etcd 以适应扩展后的规模。

1. 二进制 Kubernetes 动态扩展计算节点方案#

在二进制部署的 Kubernetes 中，要扩展节点，需要 手动添加新节点，并确保：

1. 新节点安装必要的组件：kubelet、kube-proxy、containerd（或 docker）。
2. 新节点加入现有的 etcd 集群（如果你使用了独立 etcd）。
3. 配置 kube-apiserver 使其能发现新节点。
4. 自动更新 kube-scheduler、controller-manager、etcd 等组件的负载能力。

2. 扩展步骤#

(1) 新节点安装 Kubernetes 组件#

在新节点上安装 二进制 Kubernetes 组件：

# 下载 Kubernetes 二进制文件
wget https://dl.k8s.io/v1.27.0/kubernetes-server-linux-amd64.tar.gz
tar -xzvf kubernetes-server-linux-amd64.tar.gz
cd kubernetes/server/bin/

# 复制二进制文件到 /usr/local/bin/
sudo cp kubelet kube-proxy /usr/local/bin/
sudo chmod +x /usr/local/bin/kubelet /usr/local/bin/kube-proxy

(2) 新节点安装容器运行时#

安装 containerd 或 docker：

# 安装 containerd
wget https://github.com/containerd/containerd/releases/download/v1.7.0/containerd-1.7.0-linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf containerd-1.7.0-linux-amd64.tar.gz

# 启动 containerd
systemctl start containerd
systemctl enable containerd

(3) 复制 kubelet 证书和配置#

从 已有的 Master 节点 复制 证书和 kubeconfig 文件 到新节点：

scp root@master:/etc/kubernetes/kubelet.conf /etc/kubernetes/kubelet.conf
scp root@master:/etc/kubernetes/pki/ca.crt /etc/kubernetes/pki/ca.crt

(4) 让新节点加入 etcd#

如果你使用了独立 etcd 集群，需要让新节点加入 etcd：

ETCDCTL_API=3 etcdctl --endpoints=https://127.0.0.1:2379 \
  --cacert=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt \
  --cert=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.crt \
  --key=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.key \
  member add node-new-name --peer-urls=https://<new-node-ip>:2380

然后，在 新节点 启动 etcd：

etcd --name node-new-name \
  --initial-advertise-peer-urls https://<new-node-ip>:2380 \
  --listen-peer-urls https://<new-node-ip>:2380 \
  --listen-client-urls https://<new-node-ip>:2379 \
  --advertise-client-urls https://<new-node-ip>:2379

(5) 启动 kubelet#

在新节点上 创建 systemd 服务，启动 kubelet：

cat <<EOF | sudo tee /etc/systemd/system/kubelet.service
[Unit]
Description=Kubernetes Kubelet
After=network.target

[Service]
ExecStart=/usr/local/bin/kubelet \
  --kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.conf \
  --container-runtime=remote \
  --runtime-request-timeout=15m \
  --fail-swap-on=false \
  --pod-manifest-path=/etc/kubernetes/manifests
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

systemctl daemon-reload
systemctl enable kubelet
systemctl start kubelet

(6) 启动 kube-proxy#

新节点上配置 kube-proxy：

cat <<EOF | sudo tee /etc/kubernetes/kube-proxy.conf
apiVersion: kubeproxy.config.k8s.io/v1alpha1
kind: KubeProxyConfiguration
mode: iptables
clientConnection:
  kubeconfig: "/etc/kubernetes/kube-proxy.kubeconfig"
EOF

/usr/local/bin/kube-proxy --config=/etc/kubernetes/kube-proxy.conf

(7) 在 apiserver 配置新节点#

在 Master 节点，检查 apiserver 是否发现新节点：

kubectl get nodes

如果新节点没有自动加入：

kubectl label node <new-node> node-role.kubernetes.io/worker=
kubectl uncordon <new-node>

3. etcd 需要调整的参数#

当 Pod 数量达到 5 万+ 时，etcd 可能会成为瓶颈。建议调整以下参数：

(1) --quota-backend-bytes#

• 默认值：2 GiB

• 建议：8~16 GiB（增大 etcd 存储大小，防止 etcd database size exceeded quota 错误）

• 配置：

  etcd --quota-backend-bytes=8589934592

(2) --snapshot-count#

• 默认值：100000

• 建议：500000

• 影响：调整 etcd 触发快照的频率，避免磁盘 IO 过载。

• 配置：

  etcd --snapshot-count=500000

(3) --max-txn-ops#

• 默认值：128

• 建议：1024

• 影响：增大单个事务的操作数，避免高并发时 etcd 变慢。

• 配置：

  etcd --max-txn-ops=1024

(4) --max-request-bytes#

• 默认值：1.5 MB

• 建议：16 MB

• 影响：允许 更大的 API 请求，提高吞吐量。

• 配置：

  etcd --max-request-bytes=16777216

4. 总结#

如果你要 快速扩展 5 万 Pod，建议： ✅ 批量执行 Ansible 自动扩展新节点 ✅ 调整 etcd 以支持高负载 ✅ 定期清理 etcd 的过期数据

这样，Kubernetes 集群可以 在 10 分钟内扩展 5 万 Pod，并保持稳定运行 🚀

有遇到哪些问题？哪些参数有哪些影响？有遇到调完不生效？哪些参数有哪些影响？#

在二进制部署的 Kubernetes 集群 10 分钟内扩展 5 万 Pod 时，可能会遇到多个问题，特别是在 etcd、kube-apiserver、kube-controller-manager 和 kubelet 的性能优化方面。

1. 可能遇到的问题#

(1) etcd 性能瓶颈#

当 Pod 数量迅速增加时，etcd 的 读写性能 和 存储限制 可能会成为瓶颈，导致：

• 节点无法正常注册
• Pod 创建缓慢
• etcd 报错 database size exceeded quota
• 高 CPU/内存使用，etcd 进程 OOM

解决方案#

调整 etcd 参数 来优化性能：

可能遇到的问题：即使修改了 etcd 参数，--auto-compaction-retention=1h 可能不会立即生效，需要 手动触发清理：

ETCDCTL_API=3 etcdctl compact <revision>
ETCDCTL_API=3 etcdctl defrag

(2) kube-apiserver 响应变慢#

kube-apiserver 需要 处理 5 万个 Pod 的请求，可能会遇到：

• API 响应慢，kubectl get pods 卡顿
• 请求超时，控制平面负载过高
• kube-apiserver 高 CPU，导致调度变慢

解决方案#

调整 kube-apiserver 参数：

可能遇到的问题：

• 修改 --max-requests-inflight 可能无效，需同时修改 --max-mutating-requests-inflight（默认 200，建议 1000）。

(3) kube-controller-manager 负载过高#

当 5 万个 Pod 需要调度 时，kube-controller-manager 可能会遇到：

• 大量 Pod 创建失败
• Pod 反复调度，导致 Pending 状态卡住
• 控制器进程 CPU 飙升

解决方案#

调整 kube-controller-manager 参数：

可能遇到的问题：

• 调优后不生效？

  可能是

  kube-controller-manager

  进程没有重启，检查：

  ps aux | grep kube-controller-manager

(4) kube-scheduler 调度变慢#

当 Pod 数量过多 时，kube-scheduler 可能会：

• CPU 占用高，调度 Pod 变慢
• 部分 Pod 一直 Pending
• 节点资源利用率不均衡

解决方案#

调整 kube-scheduler 参数：

可能遇到的问题：

• --percentage-of-nodes-to-score 过低会影响调度公平性，建议 50~80 之间。

(5) kubelet 性能问题#

每个节点可能运行 500~1000 个 Pod，kubelet 可能会遇到：

• 节点 CPU 100%，影响 Pod 启动速度
• Pod 状态更新卡住，导致 CrashLoopBackOff
• Pod 频繁被驱逐（Evicted）

解决方案#

调整 kubelet 参数：

可能遇到的问题：

• Pod 频繁被驱逐？ 可能是 --eviction-hard 过于严格，需调整。

6. 总结#

你可以尝试 逐步调整参数，然后使用以下方式验证：

kubectl get nodes
kubectl get pods --all-namespaces
kubectl top nodes
kubectl top pods

如果参数 修改后无效，建议 重启对应组件，或者检查日志：

journalctl -u etcd -f
journalctl -u kubelet -f
journalctl -u kube-apiserver -f

你在实际部署时遇到哪些具体问题？可以进一步优化🚀

哪块是核心做的？#

在 10 分钟内启动 5 万个 Pod 的过程中，核心优化点主要集中在 etcd、kube-apiserver、kube-scheduler 及 kubelet。如果要归纳出最关键的部分，主要有以下几个方面：

1. etcd 优化（最核心部分）#

etcd 是 Kubernetes 的数据库，存储所有状态信息。 若 etcd 处理不过来，整个集群都会卡死。

关键优化#

1. 提升 etcd 读写性能：

   • --quota-backend-bytes=8589934592（8GB），提高数据库存储上限
   • --max-txn-ops=1024，提高单事务操作数
   • --max-request-bytes=16777216（16MB），增大单请求大小，减少拆分

2. 定期清理无效数据：

   • --auto-compaction-retention=1h，防止数据膨胀影响性能

   • 手动触发：

     ETCDCTL_API=3 etcdctl compact $(ETCDCTL_API=3 etcdctl get --keys-only --prefix --limit=1 | head -n1)
     ETCDCTL_API=3 etcdctl defrag

3. 分布式负载均衡（如果是 HA 模式）

   • 确保

     kube-apiserver

     连接多个 etcd 节点，防止请求集中到某个节点：

     --etcd-servers=https://etcd-1:2379,https://etcd-2:2379,https://etcd-3:2379

etcd 直接决定了 Kubernetes 扩展能力，是最核心的优化点🚀。

2. kube-apiserver 优化（高并发支撑）#

API Server 负责与 etcd 交互，如果请求被堵塞，所有组件都会受影响。

关键优化#

1. 提高 API Server 并发请求能力

   --max-requests-inflight=2000
   --max-mutating-requests-inflight=1000
   --default-not-ready-toleration-seconds=60

2. 分摊 etcd 负载

   --etcd-servers-overrides=/registry/leases=https://etcd-2:2379

3. 提升 API 速率限制

   --target-ram-mb=4096

apiserver 影响调度和状态更新，优化后能让 pod 快速进入 Running 状态。

3. kube-scheduler（加快调度速度）#

调度器负责决定 Pod 运行在哪个 Node，如果调度慢，会导致 Pod 长时间 Pending。

关键优化#

1. 减少调度开销

   --percentage-of-nodes-to-score=50

2. 提高 API 交互速率

   --kube-api-qps=100 --kube-api-burst=200

3. 开启 PodAffinityNamespaceSelector，提高亲和性调度效率

   --feature-gates=PodAffinityNamespaceSelector=true

优化调度后，可以让 Pod 在 5~10 秒内完成调度。

4. kubelet（节点承载能力）#

每个 kubelet 需要管理大量 Pod，如果优化不到位，节点会崩溃或者 OOM。

关键优化#

1. 增加单节点 Pod 数量

   --max-pods=1100

2. 提高 API 请求速率

   --kube-api-qps=100 --kube-api-burst=200

3. 优化驱逐策略，减少不必要的 Evicted

   --eviction-hard=memory.available<500Mi

kubelet 优化后，每个节点可以稳定运行 1000+ Pod，不会崩溃。

总结：核心优化顺序#

1️⃣ etcd（数据库） → 提高存储、清理垃圾数据，确保高吞吐 2️⃣ kube-apiserver（API 网关） → 允许更高并发，提升 API 速率 3️⃣ kube-scheduler（调度器） → 加快 Pod 分配速度 4️⃣ kubelet（节点代理） → 提高单节点承载能力，防止 OOM

这 4 部分优化后，可以在 10 分钟内稳定启动 5 万 Pod 🚀！ 你在实际优化中遇到了哪些问题？

双中心 双平面建设？F5 haproxy在流量分发的具体分工？#

双中心双平面架构 主要用于 跨数据中心的高可用 Kubernetes（或 OpenStack）集群，通常分为 控制平面（Control Plane） 和 数据平面（Data Plane），结合 F5 与 HAProxy 进行流量分发，确保集群高可用和负载均衡。

1. 双中心双平面架构概述#

双中心：两个数据中心（DC1 + DC2），实现异地灾备、业务容灾。 双平面：

• 控制平面（Control Plane） → 运行 etcd、kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler。
• 数据平面（Data Plane） → 运行 kubelet、kube-proxy、Ingress Controller 等，调度 Pod 和应用。

架构示意#

+------------------------------------------------------+
|            ┌──────────────┐                         |
|            │  F5 VIP (L4) │                         |
|            └──────┬───────┘                         |
|                   │                                 |
|         +---------▼--------+                        |
|         | HAProxy (L7)     |                        |
|         +---------┬--------+                        |
|                   │                                 |
|     ┌─────────────▼───────────────┐                |
|     │    Kubernetes Control Plane  │                |
|     ├──────────────────────────────┤                |
|     │ etcd + kube-apiserver + scheduler + controller │  (跨中心部署) |
|     └──────────────────────────────┘                |
|                   │                                 |
|     ┌─────────────▼───────────────┐                |
|     │     Kubernetes Data Plane    │                |
|     ├──────────────────────────────┤                |
|     │ Worker Nodes + Ingress + Pods │  (跨中心部署) |
|     └──────────────────────────────┘                |
+------------------------------------------------------+

2. F5 与 HAProxy 的分工#

在 双中心双平面架构 中，F5 和 HAProxy 主要负责 流量分发 和 负载均衡，具体分工如下：

🔹 F5（L4 负载均衡器）#

✅ 作用：

• 负责 L4 负载均衡（TCP/UDP），主要在 数据链路层 进行流量调度。
• 对 HAProxy 进行流量转发，F5 作为 VIP（虚拟 IP），将流量分发到 跨数据中心的 HAProxy。
• 健康检查，如果某个数据中心失效，F5 可自动切换流量到另一中心。

✅ 配置方式（示例）：

tmsh create ltm virtual kube_vip destination 192.168.1.100:6443 \
  pool kube_apiserver_pool profiles add { tcp } persist none
tmsh create ltm pool kube_apiserver_pool members add { 192.168.1.101:6443 192.168.2.102:6443 }

📌 说明：

• 192.168.1.100:6443 是 Kubernetes kube-apiserver 的 VIP 地址。
• 192.168.1.101、192.168.2.102 是不同数据中心的 API Server。

🔹 HAProxy（L7 负载均衡）#

✅ 作用：

• 负责 L7 负载均衡（HTTP/HTTPS），主要处理 Ingress、Web 业务流量。
• 反向代理 kube-apiserver，提供 API 访问的负载均衡。
• 与 Kubernetes Ingress Controller 配合，为应用提供流量调度。

✅ 配置方式（示例）：

frontend k8s_api
    bind *:6443
    mode tcp
    default_backend k8s_control_plane

backend k8s_control_plane
    balance roundrobin
    server apiserver1 192.168.1.101:6443 check
    server apiserver2 192.168.2.102:6443 check

📌 说明：

• HAProxy 监听 6443 端口，代理 kube-apiserver，提供 API 访问负载均衡。
• HAProxy 可以跨数据中心负载均衡，实现 高可用 API 访问。

3. 关键优化#

1️⃣ F5 采用 L4 转发，降低延迟，提升吞吐量。 2️⃣ HAProxy 采用 L7 代理，提高流量调度的灵活性。 3️⃣ etcd 采用 Raft 共识协议，部署在两个数据中心，实现数据一致性。 4️⃣ Ingress Controller（如 Nginx-Ingress 或 Traefik）结合 HAProxy 提供 L7 负载均衡。 5️⃣ NodePort/LoadBalancer Service 结合 F5 实现跨数据中心的 Pod 访问。

总结#

在 双中心双平面 部署下，F5 提供 L4 负载均衡，HAProxy 提供 L7 代理，etcd 负责一致性存储，Ingress Controller 处理业务流量，最终实现高可用 Kubernetes 集群。

你在具体部署中有哪些遇到的挑战？

F5 VIP 在 5 个 Master 节点上的负载均衡和故障转移#

在 Kubernetes 高可用（HA）集群 中，如果 5 个 master 节点挂载了 F5 VIP（虚拟 IP），F5 具有以下 两大核心功能：

1️⃣ 流量负载均衡（Load Balancing）：将 kube-apiserver 的流量 均衡分发 到多个 master 节点。 2️⃣ 故障转移（Failover）：如果某个 master 节点故障，F5 会自动 剔除故障节点，将流量切换到其他可用 master。

1. F5 VIP 的流量负载均衡#

✅ 作用：

• F5 监听 kube-apiserver（6443 端口），并将请求 负载均衡 到 5 个 Master。
• 支持 L4（TCP 负载均衡） 或 L7（HTTP 负载均衡），一般 kube-apiserver 走 L4 模式。
• 采用 轮询（Round Robin）、最小连接（Least Connection） 等策略分发流量。

✅ 负载均衡策略： 常见的 F5 负载均衡算法：

• Round Robin（轮询，默认）：每个 kube-apiserver 节点轮流接收流量。
• Least Connections（最小连接）：优先将请求分配给负载较低的 kube-apiserver。
• Source IP Hash（源 IP 哈希）：相同客户端 IP 的流量总是转发到同一个 kube-apiserver。
• Active-Standby（主备模式）：主节点故障后才切换到备用节点（不建议）。

2. F5 VIP 的故障转移（Failover）#

✅ 作用：

• F5 会持续 健康检查（Health Check） kube-apiserver，如果检测到某个 master 宕机，就会自动剔除该节点。
• 剔除后，F5 仍然可以将流量转发到剩余的健康 master 节点，确保 API Server 高可用。
• 当故障的 master 恢复，F5 自动重新加入它。

✅ 健康检查配置： F5 需要对 kube-apiserver 进行 L4 TCP 或 L7 HTTPS 健康检查：

tmsh create ltm monitor https kube_apiserver_monitor \
  send "GET /healthz HTTP/1.1\r\nHost: localhost\r\n\r\n" \
  recv "ok" \
  timeout 5 \
  interval 3

📌 解释：

• GET /healthz：请求 kube-apiserver 的健康检查端点。
• recv "ok"：如果返回 ok，表示 apiserver 运行正常。
• timeout 5：超时时间 5 秒，超时视为故障。
• interval 3：每 3 秒检查一次。

3. F5 VIP 的高可用方案#

F5 VIP 本身也需要高可用，可以采用 双 F5（Active-Standby） 或者 BGP Anycast：

1. 双 F5（Active-Standby 模式）
   • F5-A（主）+ F5-B（备），通过 VRRP 共享 VIP，主 F5 故障后 VIP 自动漂移到备用 F5。
2. BGP Anycast（多 VIP 模式）
   • 在 BGP 环境下，多个 F5 设备同时广播 VIP，最近的 F5 处理流量，具备更好的高可用性和性能。

4. 配置示例#

F5 负载均衡 kube-apiserver 配置#

tmsh create ltm virtual kube_apiserver_vip destination 10.1.1.100:6443 \
  pool kube_apiserver_pool profiles add { tcp } persist none
tmsh create ltm pool kube_apiserver_pool members add { \
  10.1.1.1:6443 \
  10.1.1.2:6443 \
  10.1.1.3:6443 \
  10.1.1.4:6443 \
  10.1.1.5:6443 \
}

📌 解释：

• 10.1.1.100:6443 是 VIP 地址，所有 kube-apiserver 访问都走这个 IP。
• 10.1.1.1-10.1.1.5 是 master 节点的 kube-apiserver 地址，F5 负责负载均衡。

5. 总结#

在 5 个 Master 节点挂载 F5 VIP 的场景下，F5 可以提供流量均衡 + 故障切换，确保 Kubernetes 高可用。

你在实际部署中，有遇到 F5 配置不生效或者 apiserver 访问异常的问题吗？

F5的vip 后面挂5个master，master节点宕机如何做到无感切换？#

F5 VIP 后挂 5 个 Master，Master 宕机如何做到无感切换？#

当 F5 VIP 后挂载 5 个 Kubernetes Master，需要做到 无感切换，关键在于 健康检查（Health Check）+ 负载均衡（Load Balancing）+ 连接会话保持（Session Persistence）。

1. 实现无感切换的核心机制#

要实现 Master 宕机时无感切换，需要 F5 进行健康检查，并在 kube-apiserver 故障时 自动剔除失效 Master，让流量继续正常访问可用的 kube-apiserver 实例。

✅ 核心机制#

2. 配置 F5 VIP 无感切换#

1️⃣ 健康检查：自动剔除故障 Master#

F5 需要定期检测 kube-apiserver 的健康状态，检测方式包括：

• L4 TCP 检测（快速剔除故障节点）
• L7 HTTPS 健康检查（检测 kube-apiserver 返回 200 OK）

📌 F5 L4 TCP 健康检查（适用于高性能场景）

tmsh create ltm monitor tcp kube_apiserver_monitor interval 3 timeout 5

• interval 3：每 3 秒 进行一次健康检查
• timeout 5：超过 5 秒无响应，视为 apiserver 故障
• 适用于 L4 负载均衡模式

📌 F5 L7 HTTPS 健康检查（适用于更精确检测）

tmsh create ltm monitor https kube_apiserver_monitor \
  send "GET /healthz HTTP/1.1\r\nHost: localhost\r\n\r\n" \
  recv "ok" \
  timeout 5 \
  interval 3

• GET /healthz：请求 apiserver 的健康检查接口
• recv "ok"：如果返回 ok，则表示 apiserver 正常
• 适用于 L7 负载均衡模式

📌 绑定健康检查到 Pool

tmsh modify ltm pool kube_apiserver_pool monitor kube_apiserver_monitor

🎯 作用：如果某个 Master 宕机，F5 在 3~5 秒内剔除该 Master，并将流量自动转发到剩余可用的 Master，确保无感切换。

2️⃣ F5 负载均衡策略#

📌 L4 负载均衡（推荐）

tmsh create ltm virtual kube_apiserver_vip destination 10.1.1.100:6443 \
  pool kube_apiserver_pool profiles add { tcp } persist none

📌 L7 负载均衡

tmsh create ltm virtual kube_apiserver_vip destination 10.1.1.100:6443 \
  pool kube_apiserver_pool profiles add { http } persist source_addr

• L4 负载均衡（TCP 直通）：适用于 kube-apiserver
• L7 负载均衡（HTTP 代理模式）：适用于需要 HTTP 处理的场景
• 轮询（Round Robin）或 最小连接（Least Connections）：选择最优策略
• 会话保持（source_addr）：确保相同客户端连接到同一个 Master

3️⃣ 会话保持（Session Persistence）#

为了避免 kubectl 连接不同 apiserver 导致频繁认证，可以开启 客户端 IP 绑定：

tmsh modify ltm pool kube_apiserver_pool load-balancing-mode least-connections
tmsh modify ltm virtual kube_apiserver_vip persist add { source_addr }

📌 作用：

• 让相同 kubectl 客户端保持连接到同一个 apiserver，避免频繁断开重连
• 但如果 apiserver 故障，F5 会自动切换到新的 apiserver

3. F5 无感切换测试#

📌 测试 Master 宕机时是否无感切换

kubectl get nodes
# 停止其中一个 master
systemctl stop kube-apiserver

📌 检查 F5 是否自动剔除故障 Master

tmsh show ltm pool kube_apiserver_pool

📌 重新启动 Master

systemctl start kube-apiserver

🎯 目标：宕机 Master 被自动剔除后，流量仍然正常分发给可用 Master，确保 Kubernetes API 不中断。

4. 总结#

最终效果：Master 宕机时 3~5 秒内自动剔除，流量继续无感切换到其他 Master，Kubernetes API 无中断运行。

🎯 你在实际 F5 + Master 的 HA 方案中遇到过哪些问题？比如切换时卡顿、健康检查误判等？#

这块的工作是啥？#

内网环境，两个算力中心，跨地域，异地多活，双中心，故障切换，做高可用架构？#

在 内网环境，两个算力中心（跨地域），要做到 异地多活 和 双中心高可用架构，需要解决以下核心问题：

1. 跨地域高可用：如何保证两个数据中心能够同时对外提供服务，并在一个中心故障时无缝切换？
2. 数据一致性与同步：如何确保 etcd、数据库、存储 的一致性，避免数据分裂或丢失？
3. 流量调度：如何通过 F5、BGP、DNS、GSLB 等手段，在数据中心故障时实现快速切换？
4. 故障恢复机制：如何自动检测故障并进行恢复，确保业务持续可用？

1. 架构设计#

🔹 双中心架构模式#

两个 算力中心，均可对外提供服务，且支持故障自动切换：

• 主-主模式（Active-Active，异地多活）
  • 应用层负载均衡：F5 / Nginx / LVS
  • 流量调度：GSLB / Anycast DNS / BGP
  • 数据一致性：MySQL 多主模式、TiDB / CockroachDB / PostgreSQL-XL
  • 存储同步：Ceph / DRBD / MinIO / GlusterFS
  • Kubernetes 双集群互联：Cluster Mesh / Federation
• 主-备模式（Active-Standby）
  • 一个中心处理业务，另一个中心待命，当主中心故障时切换到备中心
  • 数据库、存储、缓存 需要异步同步数据
  • 适用于 强一致性 业务（如银行、金融系统）

2. 关键技术点#

🔸 (1) 跨地域流量调度#

目标：双中心都可对外提供服务，并在一个故障时，用户能无感切换到另一个中心

📌 方案示例：F5 GTM + LTM

1. F5 GTM（DNS 解析） 解析 VIP，指向两个数据中心
2. F5 LTM（负载均衡） 负责中心内部的流量分发
3. 健康检查（Monitor），发现故障时，F5 自动切换流量到可用中心

🔸 (2) Kubernetes 双中心高可用#

✅ 方案 1：K8s Federation（联邦集群）#

• 一个控制平面管理两个 Kubernetes 集群
• 适用于 应用级多活，弱一致性场景
• 可用 kubefed 自动在两个中心部署相同应用
• 缺点：etcd 依赖单个中心，不适合强一致性业务

✅ 方案 2：独立 Kubernetes + Istio Multi-Cluster#

• 每个中心运行独立 Kubernetes
• 通过 Istio / Cilium Cluster Mesh 让两个集群互通
• 适合微服务架构，支持异地流量调度
• 缺点：应用需要适配 Istio

✅ 方案 3：跨地域 etcd 高可用#

etcd 本身不适合跨地域部署，但可以用 etcd Proxy 或 Raft Learner 解决：

• 使用 etcd Learner：只让一个中心有写权限，另一个中心作为只读副本
• 使用 etcd Proxy：本地读，远程写，提升跨中心一致性
• 数据库层采用 TiDB、CockroachDB、PostgreSQL-XL，避免 etcd 成为瓶颈

📌 示例：etcd 跨中心部署

etcd --initial-cluster=node1=http://dc1:2380,node2=http://dc2:2380

目标：即使一个数据中心故障，etcd 仍然可用，Kubernetes 继续工作

🔸 (3) 数据一致性方案#

目标：双中心的数据保持一致，防止数据丢失

📌 示例：MySQL Galera Cluster（双中心部署）

SET wsrep_on=1;
INSERT INTO users VALUES (1, "Alice"); -- 两个中心自动同步

• Galera Cluster 实现双中心同步写入，主-主架构
• 优点：即使一个中心宕机，数据仍然一致
• 适合场景：订单、用户数据、账务数据等

🔸 (4) 故障切换机制#

目标：某个中心宕机时，秒级检测并自动切换

📌 1️⃣ 监控故障

• Prometheus + Alertmanager 监控 Kubernetes、数据库、存储
• F5 健康检查 发现故障时，自动切换 VIP
• Keepalived / Pacemaker 进行 VIP 流量漂移

📌 2️⃣ 自动切换

• F5 GTM：自动切换 DNS 解析

• BGP 线路调整：让流量自动切到备用中心

• MySQL 主备切换

  ：

  mysql> STOP SLAVE; RESET SLAVE;
  mysql> CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='new-primary';

📌 3️⃣ 故障恢复

• K8s 控制平面自动恢复
• 自动扩容（Cluster Autoscaler），根据业务流量调整节点
• 异地存储恢复（MinIO / Ceph）

3. 方案总结#

🎯 你现在的双中心方案是主-主还是主-备？有遇到数据同步或流量调度的问题吗？

prometheus的oom的问题，怎么解决的？#

Prometheus OOM（Out Of Memory）问题通常发生在以下场景：

1. 存储压力：Prometheus 数据量过大，存储的 TSDB（时序数据库）文件超过内存处理能力。
2. 查询压力：复杂查询（如大范围的时间序列查询）占用过多内存。
3. 高并发拉取：Prometheus 同时接收大量指标数据（尤其是多目标监控）导致内存不足。
4. 数据压缩效率差：大量不必要的数据保存在内存中，导致内存泄漏或资源紧张。

要解决这些问题，可以从 内存优化、存储优化 和 查询优化 方面入手。

1. 增加 Prometheus 内存限制#

你可以通过调整 Prometheus 的内存限制，给 Prometheus 足够的内存来处理大量的数据或查询请求。

示例：#

在 Prometheus 的配置文件中，增加 --storage.tsdb.retention.time 和 --storage.tsdb.max-block-duration，限制数据存储时间，减少内存占用：

prometheus \
  --storage.tsdb.retention.time=15d \
  --storage.tsdb.max-block-duration=2h

• --storage.tsdb.retention.time：控制数据保留的时间，减少长时间的数据保留。
• --storage.tsdb.max-block-duration：设置每个数据块的最大持续时间，优化存储块的生成。

2. 增加 Prometheus 的 JVM Heap 内存限制#

如果你使用了 Prometheus 的 JVM 组件（比如与 JVM Exporter 一起使用），可以增加其堆内存限制。

export PROMETHEUS_OPTS="-Xmx4g"

• -Xmx4g：设置最大堆内存为 4 GB。

3. 调整 scrape_interval 和 scrape_timeout#

Prometheus 会定期从各个节点拉取指标数据。如果 scrape_interval 设置得太小，Prometheus 会频繁拉取数据，导致内存和 CPU 负载增加。

调整 scrape_interval：#

global:
  scrape_interval: 30s  # 设置较大的间隔
  scrape_timeout: 10s

• 增大 scrape_interval：减少指标采集频率，减轻内存压力。

4. 分区存储（Sharding）#

• 如果你的 Prometheus 实例存储的数据量过大，可以使用 分布式 Prometheus 存储方案，例如通过 Thanos 或 Cortex 将 Prometheus 数据拆分到多个存储实例中。
• 这些工具可以将数据分散到多个 Prometheus 实例中，从而降低单个实例的内存压力。

5. 限制存储数据量#

限制存储的时间范围和存储的数据种类，减少 Prometheus 的数据负载：

• 使用 --storage.tsdb.retention 设定时间范围。
• 定期清理过时或不再需要的指标。

6. Prometheus 高并发查询优化#

在处理高并发的查询时，可以采取以下措施：

• 加速查询：避免在高并发下执行资源消耗大的查询。

• 调整查询时的资源使用

  ：配置

  --query.max-concurrency

  来限制并发查询数：

  prometheus --query.max-concurrency=20

• 分步执行查询：将复杂的查询分成多步，避免一次性消耗过多内存。

7. 优化告警规则#

过多或过于复杂的告警规则也可能导致 Prometheus 负载过大，从而引发 OOM。简化告警规则，避免不必要的计算。

8. 使用外部存储#

对于长时间存储的指标数据，可以考虑使用外部 TSDB 存储系统，如 Thanos、Cortex 等，代替 Prometheus 自身的 TSDB，这样可以减少 Prometheus 的存储压力，防止 OOM。

9. Prometheus 分片#

可以使用 Prometheus Operator 或 Thanos 进行 Prometheus 实例的分片（Sharding）。通过将不同的 Prometheus 实例用于不同的服务或区域来分散数据负载。

10. 提升硬件资源#

如果内存优化手段有限，也可以通过提升 Prometheus 的硬件资源（例如增加内存、升级 CPU）来解决 OOM 问题。

总结#

1. 限制存储时间和数据量：配置 --storage.tsdb.retention.time 和 --storage.tsdb.max-block-duration。
2. 增加内存限制：通过调整 Prometheus 的内存分配来缓解内存压力。
3. 优化查询频率与告警规则：减少复杂查询和告警规则带来的资源消耗。
4. 分布式部署：通过 Thanos 或 Cortex 进行数据分片和存储，减轻单实例的压力。

🎯 如果有遇到内存不足的问题，建议从内存配置、查询频率优化和分布式存储方面入手进行调整。

二线工作的挑战是什么？#

二线工作，通常是指在技术支持、运维或客户服务等领域中，处理比一线（如前端客服或初级技术支持）更复杂、技术含量更高的任务。在二线工作中，面临的挑战主要体现在以下几个方面：

1. 技术复杂性和多样性#

• 复杂问题排查：二线支持需要处理比一线更复杂的问题，通常涉及深入的技术排查和系统故障分析。例如，系统崩溃、性能瓶颈、网络问题等。
• 知识广度：二线支持通常涉及多个技术领域，如操作系统、网络、数据库、云计算、容器化技术等，要求支持人员有较广泛的知识储备。
• 跨系统协作：问题的根源可能不仅限于某一系统，二线需要跨多个系统、应用及服务进行调查和排查，解决跨部门、跨技术栈的问题。

2. 高压和响应速度#

• 时间压力：虽然二线通常会比一线有更多时间去解决问题，但在紧急故障或者高优先级问题中，二线依然要快速响应并解决问题。
• 客户/业务方的期望：高优先级问题通常需要在短时间内解决，否则会对业务运作产生影响。因此，二线工作需要快速找到问题的根本原因并提供解决方案。

3. 故障排查和定位难度#

• 复杂的环境：现代应用系统通常是高度复杂的，涉及微服务、容器化、分布式存储等多种技术栈，排查时可能需要在多层次的架构中查找故障根源。
• 多因素交织：故障的原因往往是多方面的，如硬件、网络、配置、应用代码等因素交织，排查起来更为复杂。
• 无图形界面的诊断：在二线支持中，问题诊断往往需要依靠命令行、日志分析、网络抓包等手段，这些操作不如图形化界面直观，增加了排查的难度。

4. 协调与沟通能力#

• 与一线的沟通：二线往往需要与一线支持人员协作，理解他们已收集的信息并提出更精确的排查方向。
• 与开发/运维团队的沟通：对于涉及代码或部署层面的故障，二线支持需要与开发人员或运维团队进行有效沟通，以协调解决方案。
• 客户沟通：有时二线支持需要与最终用户或客户直接沟通，特别是在处理影响业务的紧急问题时，需要具备良好的沟通技巧，向客户解释问题的原因、解决进度及预期时间。

5. 保持持续学习与技能提升#

• 技术更新迅速：随着技术的快速发展，二线支持人员需要不断学习新的技术和工具，如容器、Kubernetes、微服务架构等，以保持对新技术的敏感性并能够快速适应。
• 处理未知问题：在快速发展的技术环境中，二线支持人员常常会遇到新的、前所未见的问题，这要求他们具备较强的学习和适应能力。

6. 压力管理与情绪管理#

• 高压环境：在业务高峰期或故障频发时，二线支持人员常常面临较大的工作压力。压力管理和情绪控制能力非常重要，避免因为压力过大影响工作表现和决策质量。
• 长时间高负荷：二线支持可能需要长时间保持高度集中的注意力，尤其在处理紧急问题时，持续工作可能导致疲劳，需要合理的工作时间安排。

7. 文档化与知识共享#

• 知识积累和共享：二线支持人员需要积累解决问题的经验，并将其文档化，便于后续问题的快速处理。管理和共享这些文档可以提升团队的工作效率和问题响应速度。
• 避免重复劳动：有效的知识库和问题追踪系统可以帮助避免重复解决相同问题，节省时间和资源。

8. 对整体架构的深刻理解#

• 整体系统把控：二线支持人员需要对整个系统架构有较深的理解，包括各个模块之间的依赖关系、数据流向等。这要求不仅了解具体的故障点，还要理解系统是如何协同工作的。
• 防范潜在问题：除了处理当前的问题，二线支持人员还需要进行预防性维护，发现潜在的故障风险并提前处理。

总结#

二线工作的核心挑战在于 技术复杂性、高效的故障排查、快速响应、高压工作环境以及 跨部门协作。为了应对这些挑战，二线支持人员需要具备广泛的技术背景、较强的排查能力、出色的沟通能力和较强的抗压能力。同时，二线人员还需要不断学习新技术，并能够将解决方案文档化以提高效率。

项目前期的交付做的事情？#

项目前期的交付通常包括一系列的规划、准备和实施步骤，确保项目能够顺利开始并在预期的时间内完成。具体来说，前期交付主要包括以下几个方面：

1. 需求分析与确认#

• 与客户沟通：与客户或项目相关方进行深入沟通，确认项目的目标、范围、需求和关键性能指标（KPI）。这是确保后续工作顺利进行的基础。
• 需求文档的整理：根据沟通结果，整理详细的需求文档，确保所有相关方对需求和预期成果有明确的一致认知。

2. 项目规划#

• 时间规划：明确项目的关键时间节点、里程碑以及最终交付时间，制定详细的进度计划。
• 资源规划：评估并规划项目所需的资源，包括人力、技术、设备、预算等。确保在项目实施过程中能够获得充足的支持。
• 风险评估：识别项目潜在的风险，并制定相应的风险管理措施。这可能包括技术风险、时间延迟、预算超支等。

3. 团队组建与角色分配#

• 组建项目团队：根据项目的规模和复杂性，组建适当的项目团队，包括项目经理、技术专家、开发人员、运维人员等。
• 角色和责任划分：确保每个团队成员都明确自己的角色和责任，以确保项目能够高效运作。

4. 技术选型与架构设计#

• 技术选型：根据项目需求选择合适的技术栈，例如编程语言、框架、数据库、中间件、云平台等。对于一些技术难题，可能需要进行一些技术调研。
• 架构设计：根据项目需求和规模设计合适的技术架构。例如，对于云计算项目，需要设计多云或混合云架构；对于大规模分布式应用，需要考虑高可用性和负载均衡等。
• 性能和安全要求：确保技术架构能够满足项目的性能需求和安全标准。

5. 资源准备与环境搭建#

• 基础设施搭建：根据需求，搭建所需的开发、测试和生产环境。可能需要配置虚拟化平台、云基础设施、容器化环境等。
• 版本控制与开发工具链配置：设置合适的开发和运维工具链，如 Git、CI/CD 工具、项目管理工具等，以提高开发效率和项目透明度。

6. 文档与沟通#

• 项目文档化：确保项目的每个阶段都能够得到文档记录，主要包括需求文档、设计文档、进度报告等。这些文档为后期实施和交付提供了参考。
• 定期沟通：与项目团队、客户以及其他相关方进行定期沟通，更新项目进展，并根据反馈及时调整项目计划。

7. 测试与验证#

• 需求验证：确保项目的需求在实施前已经过验证，避免后期需求变动过大。
• 原型或概念验证（POC）：对于一些技术上较为复杂的部分，可能会在前期进行原型开发或者概念验证，验证技术的可行性。

8. 项目交接与前期验收#

• 交接文档：确保项目的相关文档、资料、代码等能够顺利交接给后续的实施和运维团队。
• 客户验收：项目在前期阶段可能需要进行阶段性的验收，确认是否满足客户的需求、是否符合质量标准。

9. 初步的培训与支持#

• 团队培训：在项目实施之前，确保团队成员熟悉项目的技术架构和工作流程，提升工作效率。
• 客户培训：如果项目涉及到客户使用的技术或系统，需要进行初步的培训，确保客户能够顺利使用系统。

10. 调整与优化#

• 需求调整：根据客户的反馈或市场环境的变化，及时调整需求，确保项目目标和实施方案保持一致。
• 技术优化：在初步交付后，可能会进行技术优化，提升系统的性能、可用性和安全性。

总结： 项目前期交付的关键任务是确保项目在实施之前各个方面都已经做好了充分的准备，包括需求确认、项目规划、资源准备、技术架构设计以及团队培训等。这些任务不仅有助于确保项目按计划执行，也有助于在项目实施过程中及时应对问题和风险，最终达到顺利交付的目标。

交付和客户和打交道吗？#

是的，项目的交付阶段通常需要与客户进行密切的沟通和合作。作为交付负责人或团队成员，与客户的互动至关重要，确保项目按时、按质交付，并满足客户的需求。具体来说，交付与客户的互动通常包括以下几个方面：

1. 需求确认与管理#

• 在项目开始阶段，团队会与客户沟通，确认具体的需求，确保项目方向和目标明确。
• 在项目过程中，需求可能会发生变化。与客户保持持续沟通，及时确认和调整需求，避免出现偏差。

2. 定期汇报与沟通#

• 进度汇报：定期向客户汇报项目进展、关键节点的完成情况，确保客户了解项目状态，并提供反馈。
• 问题沟通：在项目实施过程中，若遇到技术、资源或进度上的问题，及时与客户沟通，协商解决方案，确保问题得到有效解决。

3. 验收与反馈#

• 阶段性验收：项目的不同阶段（如需求分析、设计、开发、测试等）可能需要客户进行验收。确保客户对项目的各个阶段满意。
• 最终验收：项目完成后，客户通常需要对最终交付的成果进行验收。此时，客户将确认项目是否按预期交付，是否符合质量标准，是否满足其需求。
• 客户反馈：客户可能会提供反馈或建议，项目团队需要根据这些反馈进行调整或优化。

4. 培训与支持#

• 培训客户：如果项目涉及到客户需要使用的系统或工具，通常会提供相关的培训，确保客户能够顺利操作系统，理解其功能。
• 支持与维护：交付后，项目团队需要与客户保持联系，提供技术支持和后续维护服务。处理客户在使用过程中遇到的问题。

5. 交接与文档#

• 在项目交付时，需要将相关的文档、代码、配置文件等交接给客户或客户的运营团队，确保项目的后期维护和管理能够顺利进行。
• 同时，客户可能会要求项目的相关文档（如技术文档、操作手册、用户指南等），以便他们在后期使用和管理项目成果。

6. 客户满意度#

• 评估客户满意度：项目交付后，可以通过客户调查或定期回访来了解客户对项目的满意度，收集改进意见。
• 长期合作：保持与客户的良好关系，积累项目经验，为未来的合作和潜在机会打下基础。

7. 风险管理与应对#

• 客户对交付的期望可能会带来额外的压力，项目团队需要灵活应对各种风险和挑战，及时调整计划，保证项目交付顺利。
• 客户的需求变化和突发问题也可能对交付进度造成影响，需要保持灵活性和及时响应。

总结： 项目交付不仅仅是交付成果，还包括与客户的持续沟通、协调和反馈处理。通过与客户建立良好的沟通和合作关系，确保项目能够按时、按质交付，并在交付后获得客户的认可和满意。同时，交付过程中还需要灵活应对客户需求的变化和项目实施中的各种问题。

碰到难搞的客户怎么办？#

遇到难搞的客户时，确实可能会增加工作的复杂性和压力。处理这些情况时，关键是保持冷静、专业和灵活。以下是一些常见的应对策略：

1. 保持冷静和专业#

• 控制情绪：无论客户的态度如何，都需要保持冷静，不被情绪化的反馈所影响。尤其是在面对抱怨或不满时，保持专业的态度可以帮助缓解紧张氛围。
• 耐心倾听：有时候客户的抱怨只是想被听到和理解。主动倾听客户的需求和问题，表现出对他们关切的重视。

2. 了解客户的需求和期望#

• 透彻了解需求：有时候客户的“不合理”需求可能是由于误解或沟通不清导致的。通过详细的需求分析和沟通，确保你对客户的真正需求有深刻理解。
• 明确期望：确保客户的期望合理且可以实现。在项目初期，就要与客户明确交付的时间、成本、质量等关键指标，避免后续出现不符合期望的情况。

3. 清晰沟通#

• 沟通透明：与客户保持清晰的沟通，确保双方对进展、问题和解决方案的理解一致。避免信息的遗漏和误解。
• 及时反馈：在客户提出问题或需求时，要尽可能及时回应。即使没有立刻的解决方案，也要给客户一个明确的反馈，告知他们问题正在被处理。

4. 设定合理的边界#

• 避免过度承诺：面对难搞的客户时，有时他们会提出过高的要求或超出项目范围的需求。在这种情况下，重要的是设定清晰的边界，不做过度承诺。明确告知哪些是可以做的，哪些是不在范围内的。
• 说明限制：如果客户的要求超出了技术或资源的限制，可以通过清晰的解释帮助客户理解当前情况。例如，技术上不可行的事情可以用技术限制或现有资源的短缺来说明。

5. 解决问题的态度#

• 寻找折中方案：对于难搞的客户，提供一些折中的解决方案有时能缓解紧张局势。即使不能完全满足客户的要求，寻找一个双方都能接受的平衡点是非常重要的。
• 快速解决问题：当客户提出问题时，快速响应并解决问题，可以增强客户的信任和满意度。积极主动的解决问题往往比消极回避更能获得客户的认同。

6. 有效管理客户的期望#

• 教育客户：有时候，客户对产品或服务的理解可能不够深入。在这种情况下，教育客户并让他们了解实际可行的解决方案和技术限制是非常重要的。
• 定期跟踪和更新：通过定期与客户沟通，确保他们了解项目的进展、解决方案的执行情况以及任何可能的变更。这能帮助客户调整期望，减少误解和不满。

7. 保持灵活性和适应性#

• 适应客户的风格：每个客户的需求和沟通方式都有所不同。作为交付人员，需要灵活调整自己的工作方式，以适应不同客户的沟通风格和需求变化。
• 调整策略：面对一些特别难搞的客户，可能需要调整自己的工作策略。比如在与他们的互动中，可能需要更频繁地更新进度，或者在沟通时更加明确和坚定。

8. 寻求高层支持#

• 如果情况严重，客户的要求超过了你的处理能力，或者出现了极端的情况，不妨寻求上级领导或客户经理的支持。高层可能能帮助解决一些更复杂的问题，或者提供额外的资源来缓解冲突。

9. 强化客户关系管理#

• 长期关系维护：有时候，难搞的客户并非因为当前的问题，而是由于缺乏信任或历史上的矛盾。通过定期的关系维护和沟通，逐步建立良好的客户关系，可能会改善客户的态度。
• 积极倾听与反馈：鼓励客户提出反馈并对其反馈做出改进。通过这种互动，客户会感受到重视，进而改善对项目的态度。

10. 总结教训#

• 反思和总结：每一次与难搞客户的互动，都是一个学习的机会。事后可以进行总结，思考哪些地方做得好，哪些地方可以改进。这个过程有助于提高你处理类似问题的能力和技巧。

总结： 遇到难搞的客户时，保持冷静和专业是解决问题的前提。通过有效的沟通、灵活的解决方案、设定合理的边界、管理客户期望，可以将这些挑战转化为推动项目成功的机会。在最坏的情况下，通过寻求团队的支持和反馈，可以确保项目顺利交付，同时改善客户关系。

AI的运维经验？#

AI的运维（AI Operations，简称AIOps）与传统的运维工作有一些相似之处，但在处理复杂性、自动化和实时分析等方面有更多的要求。AI运维不仅仅是基础设施的监控和管理，还包括对机器学习模型、数据流、自动化系统和 AI 服务的健康监控、故障排除和优化。下面是一些关键点，帮助理解AI运维的经验：

1. AI服务和模型的监控#

• 实时监控：与传统运维不同，AI运维需要实时监控模型的性能，包括延迟、吞吐量、错误率、准确度等指标。系统可能运行机器学习模型、深度学习模型、推荐算法等，实时监控能够确保模型在生产环境中的稳定性。
• 自动化报警：通过自动化报警机制，可以及时发现模型性能的下降或异常，帮助运维团队尽早发现问题并采取应对措施。
• 日志和指标收集：与 Prometheus、Grafana 等监控工具结合，收集和分析 AI 服务的指标、日志和事件数据，帮助发现性能瓶颈或潜在的故障点。

2. 数据流管理和处理#

• 数据源的监控：AI 模型的准确性和性能依赖于输入数据的质量，因此需要监控和确保数据流的正确性。这包括数据采集、预处理、清洗等环节。
• 数据质量管理：例如，检查数据是否存在偏差或缺失值，以避免训练数据影响模型的表现。数据的实时监控和自动化清洗会大大减少人工干预。
• 数据版本管理：随着模型训练、优化和发布，数据会不断变化，因此需要确保数据的版本管理和追踪，以便准确重现问题和模型的训练过程。

3. AI 模型的生命周期管理#

• 模型部署：AI 模型从训练到生产环境的部署是一个重要环节，运维需要确保模型的可扩展性、可用性和容错能力。在多版本模型环境下，模型的灰度发布、回滚等操作尤为重要。
• 自动化训练与更新：AI模型往往需要定期更新，因此自动化训练、模型验证和部署过程可以减少人工干预，确保模型的及时更新。
• 模型性能回滚：当发现模型在生产环境中出现性能衰退或异常时，需要能够快速回滚到旧版本模型。这也需要在 CI/CD 流程中有对应的机制。

4. 自动化与智能运维#

• 自动化故障检测与修复：基于 AI 监控的故障自动化修复可以减少人工干预，例如当发现某个模型或服务异常时，系统可以自动进行重启、资源扩展或动态调整参数。
• AIOps 平台：AIOps 是基于 AI 的运维系统，能够通过机器学习模型自动分析日志、指标和事件，发现潜在问题，提供自动化建议或直接采取行动（例如自动扩容、流量分配等）。这对 AI 服务的高效运维至关重要。

5. 资源调度与管理#

• GPU/TPU 管理：对于 AI 服务，尤其是深度学习训练和推理，硬件资源（如 GPU 或 TPU）的管理非常重要。运维需要确保计算资源的合理分配、负载均衡以及资源的弹性伸缩。
• 容器化与 Kubernetes：许多 AI 服务和模型部署使用容器化技术，Kubernetes 是最常用的容器编排平台。运维需要了解如何管理和扩展 AI 服务的容器集群，包括利用 Kubernetes 的自动扩展功能（Horizontal Pod Autoscaler、Vertical Pod Autoscaler）来优化 AI 任务的调度。

6. 故障排查与调优#

• 性能瓶颈分析：在 AI 运维中，经常需要面对性能瓶颈，例如训练时间过长、推理延迟过高等。运维需要进行深度的性能调优，从硬件资源、算法优化、模型精度和代码执行等多个维度入手。
• 算法调优：AI 运维中，运维团队通常需要通过对模型的训练过程进行分析来优化算法。例如，通过调整超参数、选择合适的训练算法、优化数据管道等，提升模型的表现。

7. 安全与合规#

• 数据隐私保护：对于 AI 服务，数据隐私和安全性是非常重要的。需要对数据传输和存储进行加密保护，避免泄露敏感信息。
• 模型安全：AI 模型本身也需要进行安全监控。防止模型遭到对抗性攻击、数据泄露、模型篡改等风险。
• 合规性检查：确保 AI 运维符合行业的合规要求，如 GDPR 等法规，特别是在涉及敏感数据的处理时。

8. AI 运维工具链#

• Prometheus + Grafana：用于监控 AI 服务和模型的运行状态，收集指标和日志信息，绘制实时图表。
• ELK Stack：用于收集、存储和分析日志信息，帮助在出现问题时快速定位原因。
• Kubeflow：用于 Kubernetes 上的 AI 模型管理，包括模型的训练、部署、版本控制等。
• TensorFlow Serving, Triton Inference Server：用于 AI 模型的高效推理服务，支持动态负载均衡和优化。
• AIOps 平台：如 Moogsoft、Splunk、Dynatrace，基于 AI 技术对运维数据进行分析，帮助自动化问题诊断和修复。

9. 弹性与高可用性设计#

• 多副本部署：对于 AI 服务，要考虑到高可用性，通常需要通过多副本部署（如在多个节点上部署多个实例），确保服务在某个节点故障时能自动切换到其他节点。
• 容灾恢复：确保 AI 服务具备灾难恢复能力，能够应对数据丢失、硬件故障等紧急情况，保持业务连续性。

10. AI 运维的挑战#

• 模型的漂移：随着时间的推移，AI 模型的表现可能会逐渐下降（模型漂移）。需要持续监控模型的性能，并在必要时进行再训练和更新。
• 数据变化：AI 系统高度依赖数据的质量和一致性。数据来源、格式和内容的变化会影响模型的性能，要求运维团队不断调整数据管道。
• 跨团队协作：AI 运维不仅是技术问题，还涉及数据科学家、开发人员和运维人员的密切协作，沟通和协调能力是关键。

总结：AI 运维不仅是基础设施的管理，还包括对 AI 服务、模型、数据流和自动化系统的综合管理。通过合理的监控、日志管理、自动化工具、资源管理等方式，能够提高 AI 系统的稳定性、性能和可靠性。

找的工作的预期？云平台的运维吗？#

如果你在找工作的过程中，期望从事云平台运维的工作，以下是一些可能的工作预期，以及在云平台运维角色中通常需要的技能和职责：

1. 岗位职责#

• 云平台的搭建与管理：包括公有云（如 AWS、Azure、Google Cloud）和私有云平台（如 OpenStack、Kubernetes）相关基础设施的部署、管理与优化。
• 云资源管理：负责云计算资源（如虚拟机、容器、存储、网络等）的配置、调度与优化，确保资源的合理分配和高效利用。
• 自动化运维：使用 Ansible、Terraform 等工具进行云资源的自动化部署、配置管理、监控与故障修复等操作。
• 监控和报警：通过 Prometheus、Grafana、ELK Stack 等监控系统实时监控云平台的性能，设置报警规则，确保系统的健康运行。
• 容器化与微服务管理：使用 Kubernetes、Docker 等容器化技术管理云平台上的应用和服务，确保它们的高可用性、弹性伸缩和故障恢复。
• 故障排查与性能优化：遇到问题时，快速定位故障源并进行修复，优化云平台的性能和可靠性。
• 安全性和合规性：确保云平台的安全性，包括身份认证、权限控制、数据加密、备份和灾难恢复等，遵守相关的行业合规要求。

2. 技术要求#

• 云计算平台：熟悉主流云平台（AWS、Azure、Google Cloud），了解其各项服务（如计算、存储、网络、数据库、容器服务等）的使用。
• 容器和编排工具：精通 Docker、Kubernetes 等容器技术，能够部署和管理容器化应用，配置自动化伸缩、负载均衡等功能。
• 基础设施自动化：熟练使用配置管理工具（如 Ansible、SaltStack、Puppet），基础设施即代码（IaC）工具（如 Terraform、CloudFormation）进行云资源的自动化管理。
• 监控与日志分析：能够使用 Prometheus、Grafana、ELK Stack 等工具进行云平台和应用的实时监控与日志分析，及时响应故障和优化平台。
• 高可用与灾难恢复：熟悉高可用架构设计，能够配置多区域/多可用区部署、自动化备份、灾难恢复等。
• 网络和安全：了解云平台的网络配置、VPN、负载均衡、身份验证等安全措施，确保平台安全。
• DevOps 文化：有 DevOps 思维，能够与开发团队紧密合作，推动持续集成、持续交付（CI/CD）等自动化流程。

3. 软技能#

• 沟通与协作能力：云平台运维往往涉及与多个团队（如开发、产品、网络等）协作，因此良好的沟通能力和团队合作能力非常重要。
• 问题解决能力：在面对复杂的系统故障时，需要有较强的分析和排查能力，能够快速定位问题并采取有效的解决措施。
• 学习能力：云平台和 DevOps 工具的不断发展，需要持续学习和跟进行业最新技术，保持自己的技术水平。

4. 工作预期#

• 挑战性：云平台运维工作通常涉及复杂的系统架构和多种技术，可能会面临高可用性要求和大规模系统的性能优化挑战。
• 成长机会：如果你对云计算、容器化和自动化运维等领域有兴趣，云平台运维工作是一个非常有前景的岗位，可以为你提供丰富的学习和成长机会。
• 团队协作与跨部门合作：你将有机会与多个技术团队合作，理解和优化云平台中的各项服务，提升自己的跨部门协作能力。
• 工作稳定性和需求量：随着企业对云服务的依赖逐渐增加，云平台运维岗位的需求也在不断增长，尤其是在使用多云和混合云架构的企业中，工作需求相对稳定。

5. 职业发展方向#

• 云架构师：通过积累丰富的云平台经验，可以进一步发展为云架构师，负责设计和优化整个云平台的架构。
• DevOps 工程师/负责人：与开发和运维的紧密合作，推动持续集成、持续交付（CI/CD）等流程，优化开发、测试、部署的效率。
• SRE（Site Reliability Engineer）：专注于通过自动化提高系统的可用性、可靠性和效率，保障云平台的健康运行。

总结来说，如果你希望从事云平台运维工作，预计将涉及到多个技术领域的知识，如云平台管理、自动化运维、容器化技术、监控与日志分析等，并且会面对高可用性、故障恢复和性能优化等挑战。这个岗位不仅具有挑战性，也提供了丰富的成长空间和职业发展机会。如果你有相关的技能背景和经验，云平台运维将是一个充满机会的领域。

有offer了吗？#

未来职业规划？#

未来的职业规划可以基于个人兴趣、现有技能、行业趋势以及长远的职业目标来制定。根据你的背景（DevOps经验、云平台运维、容器化、Kubernetes等技能），我可以提供以下几个方向来帮助你规划未来的职业路径：

1. 向云架构师发展#

• 发展方向：云架构师专注于设计和实施企业的云计算解决方案，包括选择合适的云服务、设计高可用、高弹性、可扩展的云架构，确保业务需求与技术架构的平衡。
• 所需技能：深入理解多云、混合云、微服务架构、容器编排（Kubernetes）、云服务（AWS、Azure、Google Cloud等），架构设计能力、自动化、DevOps等技术。
• 职业前景：随着企业向云计算迁移，云架构师的需求大幅增加，尤其是在提供云平台优化、成本控制和性能提升方面。这个角色不仅具有高薪前景，而且能够为企业的技术战略方向提供支持。

2. 成为高级SRE（Site Reliability Engineer）#

• 发展方向：SRE专注于提高系统的可靠性、可扩展性和效率，尤其是在云原生架构和微服务环境下。你会涉及到如何通过自动化解决复杂的运维问题，以及如何设计高可用、自动化的系统。
• 所需技能：熟悉监控和自动化工具（Prometheus、Grafana、ELK Stack）、CI/CD工具链、Kubernetes容器化技术、云平台（AWS、GCP、Azure等）以及故障应对与调优能力。
• 职业前景：SRE在大规模生产环境下至关重要，尤其是对需要保持高可用性和可靠性的企业。作为SRE，除了技术能力，还需要具备很强的问题分析、沟通与协作能力。

3. 转向AI/ML运维工程师#

• 发展方向：随着AI和机器学习在运维领域的逐渐应用，AI/ML运维工程师正逐步成为热门职业。你的任务是通过机器学习算法优化系统性能，自动化故障检测与预防，并进行数据驱动的决策。
• 所需技能：AI/ML基础（TensorFlow、PyTorch等）、运维工具（Prometheus、Grafana、ELK等），以及数据分析与自动化能力。
• 职业前景：AI/ML正在迅速改变运维领域。越来越多的企业开始在系统运维中使用智能化运维工具，能够结合AI/ML的技术将是未来运维岗位中的一大亮点。

4. 深入发展DevOps/自动化运维专家#

• 发展方向：DevOps工程师致力于自动化开发和运维流程，推动持续集成、持续交付（CI/CD），以及高效的运维工具链管理。通过自动化工具（如Ansible、Terraform等）提升开发、测试、生产环境的部署效率。
• 所需技能：深度理解CI/CD工具、配置管理工具（如Ansible、Chef）、自动化测试和构建工具、容器编排（如Kubernetes）等技术，精通云平台及容器化的部署和管理。
• 职业前景：随着企业对DevOps流程和自动化的需求不断增加，DevOps工程师将继续受到市场青睐。未来有可能成为团队的DevOps负责人或CTO等领导岗位。

5. 跨领域发展产品经理（技术背景）#

• 发展方向：具备DevOps、云平台、容器化等技术背景的产品经理能够理解技术团队的需求，并帮助推动技术产品的实现与创新。作为技术产品经理，你将负责产品的规划、实施、迭代，关注市场趋势和技术创新。
• 所需技能：产品管理、市场调研、项目管理、跨部门沟通能力，结合技术背景的需求分析和产品开发能力。
• 职业前景：随着技术在产品领域的深入，具备技术背景的产品经理在科技公司特别是技术导向的公司中需求量大。你将能够在技术与业务之间架起一座桥梁。

6. 继续深化技术领域，成为领域专家#

• 发展方向：作为一个技术专家，你可以专注于某一领域，成为深度技术的专家。例如，深入Kubernetes、容器化、云原生技术，或者成为企业级存储、网络、高可用、灾难恢复等领域的专家。
• 所需技能：深度理解某一领域的技术，持续学习，参与开源项目或发表技术文章，保持对行业前沿的敏感度。
• 职业前景：领域专家通常是公司或行业内的技术权威，能够提供极具价值的技术咨询和解决方案。这个方向适合那些对某一技术有极高热情并希望深入钻研的人员。

7. 云平台运维顾问#

• 发展方向：如果你积累了丰富的云平台运维经验，可以向顾问方向发展。为不同的企业提供定制化的云运维解决方案，帮助他们选择合适的云平台和工具，设计高可用、高效能的架构，并优化现有系统。
• 所需技能：云平台架构设计、故障诊断、成本优化、安全管理、灾难恢复等。
• 职业前景：作为顾问，你可以选择独立工作或加入咨询公司。这个岗位在大公司和跨国企业中需求较大，特别是在云计算和云原生技术日益普及的背景下。

职业规划的小建议：#

1. 持续学习和提升：随着技术更新迭代，保持对新技术的学习非常重要。可以通过参加培训课程、技术会议、在线学习平台等渠道保持更新。
2. 积累项目经验：无论是在现有岗位上，还是通过副业、开源项目等途径，积累更多的项目经验，这些经验将为你的职业规划提供坚实的基础。
3. 与业界同行建立联系：通过社区活动、行业会议、技术博客等途径，扩大自己的人脉圈和行业影响力。
4. 设定清晰的短期与长期目标：明确自己未来几年希望达成的目标（例如：成为某个领域的专家、晋升为管理岗位等），并有针对性地积累相关经验和技能。

基于你的技术背景和经验，你的未来发展前景广阔，可以选择深入某个技术领域，或者向更高层次的管理、架构方向发展。

最近在学什么东西？具体学的东西？#

有运维相关的东西吗？#

玩过什么大模型？有什么效果？#

ai对运维有什么影响？考虑？#

AI（人工智能）对运维（Ops，Operations）带来了显著的影响，它正在逐步改变传统运维的方式，使得运维工作更加高效、智能和自动化。以下是AI在运维领域的几大主要影响和需要考虑的方面：

1. 自动化与智能化#

• 故障检测与响应：AI能够通过分析大量的系统日志、指标数据，自动识别潜在的故障或异常情况。例如，通过机器学习模型分析历史数据，AI可以预测系统故障的概率，并提前发出预警，从而帮助运维团队提前做出响应，减少系统停机时间。
• 自动化修复：AI可以通过自动化脚本或智能化的决策系统，在系统出现问题时自动执行修复操作。比如，当某个服务出现故障时，AI可以根据预设的规则或历史数据自动重启服务、恢复系统，甚至在必要时进行资源扩展。

2. 优化资源管理与调度#

• 动态资源调整：AI可以根据负载预测、应用需求、硬件资源使用等多种因素，自动进行资源调度。AI可以实时分析系统负载情况，并通过自动扩缩容、调整计算资源来确保服务的高效运行。
• 容量规划与成本优化：AI能够帮助运维团队更好地进行容量规划，预测未来的资源需求，避免过度或不足配置。通过优化云资源的使用，AI还能够帮助降低运维成本。

3. 智能日志分析与事件关联#

• 日志数据分析：传统的运维依赖人工分析大量的日志文件，这既耗时又容易出错。AI可以通过自然语言处理（NLP）、机器学习等技术，自动分析日志数据，识别出潜在的错误和异常，并将相关的日志事件进行关联，快速定位问题。
• 事件优先级排序：AI可以根据事件的严重程度、历史数据以及业务影响等因素，自动对事件进行优先级排序，帮助运维人员快速应对最关键的问题。

4. 增强的安全性#

• 异常检测与入侵检测：AI能够通过分析系统、网络和应用层的数据，发现潜在的安全威胁。例如，通过行为分析模型（Behavioral Analysis），AI可以检测到不正常的用户行为或系统操作，从而识别出潜在的入侵行为或恶意攻击。
• 自动化安全响应：AI能够基于威胁情报和历史数据，自动执行防护措施，如阻止恶意IP、禁用受感染账户、修补漏洞等。

5. 预测与故障预防#

• 故障预测：通过深度学习和数据分析，AI可以基于系统的历史运行数据进行模式识别，预测未来可能发生的故障或性能瓶颈。例如，AI可以检测到设备老化或负载异常，提前预测硬件故障或服务性能下降。
• 优化维护计划：AI不仅可以提前预测系统故障，还可以帮助优化维护和更新计划，通过计算最优的维护时间窗、自动化的软件版本更新等，最大程度减少对业务的影响。

6. AI运维工具和平台的出现#

• 自动化运维平台：目前市场上已经出现了多种AI驱动的运维平台，这些平台利用AI技术对系统进行全生命周期管理。例如，通过AI运维平台可以实现自动化故障排查、智能化资源分配、自动化报告生成等功能。
• AI助力的监控系统：结合AI的监控系统可以自动识别异常模式、预测系统瓶颈，并提供智能分析和决策支持。比如，在Prometheus和Grafana等监控工具的基础上加入AI，能够实现智能报警和自动化修复。

7. 增强的决策支持#

• 数据驱动的决策：AI可以帮助运维团队从海量的监控数据、日志数据、事件数据中提取有价值的信息，为运维决策提供支持。通过智能分析，AI可以给出具体的改进建议，如优化配置、调整策略等。
• 自动化报告与分析：AI可以根据系统状态、运维数据生成自动化的报告，并通过图形化的界面提供直观的运维分析，帮助管理层做出更快速、准确的决策。

8. 提高运维效率#

• 减少人工干预：AI可以承担很多重复、繁琐的工作，如监控、日志分析、故障排查等，减少了运维人员的工作压力，运维人员可以将精力集中在更具挑战性的任务上。
• 智能助手和聊天机器人：AI可以通过虚拟助手或聊天机器人，提供24/7的运维支持，快速响应并解答常见的运维问题，进一步提高运维效率。

9. AI在多云/混合云运维中的作用#

• 跨云管理：AI可以帮助运维团队更好地管理多云或混合云环境中的资源。通过集中监控、自动化配置和跨平台优化，AI能够在多个云平台间提供一致的运维体验。
• 多云优化与资源调度：AI能够帮助跨云平台的资源分配与调度，以确保每个云环境的资源在合理范围内使用，并避免资源浪费。

需要考虑的方面#

1. 数据质量与采集：AI的运作依赖于大量高质量的数据。运维系统需要精确地采集数据，并确保数据的完整性和准确性。
2. 模型的训练与更新：AI模型需要通过历史数据进行训练，同时定期更新和优化，确保能够应对新出现的故障模式和异常情况。
3. 安全性与隐私问题：AI系统在自动化运维过程中需要访问大量的敏感数据，因此需要确保数据的安全性和合规性。
4. 技术与人才要求：运维团队需要掌握AI和机器学习的基础知识，并能够有效地将其应用到运维工作中。这对运维团队的技术能力提出了更高的要求。
5. 部署和运维成本：AI驱动的自动化运维可能需要额外的基础设施和计算资源，因此需要在实际应用时平衡成本和效益。

总结#

AI在运维领域的应用，可以帮助提高故障预测能力、资源优化、自动化修复、智能化监控等多个方面，极大地提升运维效率和质量。随着AI技术的发展和成熟，未来的运维工作将更加智能、自动化，从而解放运维人员的时间和精力，提升业务的可靠性和稳定性。同时，运维团队需要不断更新技术知识，掌握AI和机器学习技能，才能更好地适应这一变革。

反问？

 运维团队几个人？管理规模怎样的？#

日常工作？管理体系？文化氛围#

绩效考核之前做吗?#

汇报三级，周报一次#

出差频率？#

全国各地，一次出差多久？#

上架部署，标注化产品，很少有项目式的#