本文整理自灵雀云的专家工程师刘梦馨，在《蓝鲸 X DeepFlow 可观测性 Meetup》 中的分享实录，从一个毫无头绪的 K8s DNS 故障出发，分享问题的排查思路，详解排查过程中遇到的 DNS 服务、Alpine 镜像、业务代码逻辑、CNI 插件等各个层面的异常现象。整个排查过程基于 DeepFlow 的持续观测能力，实现了对故障现场的高清还原。刘老师同时也从资深用户的角度，对 DeepFlow Dashboard 提出了宝贵的易用性改善建议。
Kubernetes 的新 sidecar container 特性允许用户在规范中定义辅助容器的行为，以帮助配置、网络、日志和度量收集等方面。这个新功能旨在为多容器 pod 中的 sidecar 容器提供更精细的粒度，使其能够比 initContainer 更好地反映 sidecar 的特定要求，简化常见用法模式并为未来开辟了一些有趣的设计空间。
Kubernetes 作为一项核心技术已成为现代应用程序架构的基础，越来越多的企业使用其作为容器编排系统。Kubernetes 集群经历了 从单 Kubernetes 集群到多 Kubernetes 集群、从多 Kubernetes 集群到 Kubernetes 多集群的演进[1]，集群的展现形式不断发生着变化。 为此，Kubernetes 多集群 SIG 提出了 KEP-1645: Multi-Cluster Services API[2]（以下简称 MCS API）应对 Kubernetes 多集群带来的挑战，详细内容可以看之前的介绍：认识一下 Kubernetes 多集群服务 API[3] ，这篇要介绍的是多集群服务 DNS。
在过去的文章中，我们曾 追踪过 Kubernetes 中的网络数据包[1]，这篇文章将追踪 Kubernetes 中的 DNS 查询。 让我们以在 Pod 中解析 Service 完全限定域名（FQDN） foo.bar.svc.cluster.local 为例。 在开始之前，先回顾下 DNS 的解析流程。
Pod 作为 K8s 中一等公民，其承载了最核心的 Container(s) 的运行。同时，Pod 也是 K8s 中资源调度的最小单位，因此熟悉其初始化过程（包括网络、存储、运行时等）将会使我们更加深入理解 K8s 的容器编排原理，以期更好的服务各类业务。
这篇文章介绍了 Kubernetes 网络策略的概念、作用和使用方法。Kubernetes 网络策略可以让你配置和执行一套规则，来控制集群内部的流量。它们可以提高安全性、符合合规性和简化故障排除。文章分析了网络策略的不同组成部分，包括选择器、入口规则和出口规则，并给出了不同的策略示例和最佳实践。文章的目标是让读者对使用 Kubernetes 网络策略来保护和管理流量有一个坚实的理解。
今年，Kube-OVN 社区联合OSCHINA、云原生社区共同发起了《2022-2023容器网络使用情况调研》，得到了大批K8s/容器网络技术人员的关注。 本调研旨在更加直观地了解各行业企业容器网络的使用现状，以及Kube-OVN在社区用户中的使用情况，以便更全面地评估容器网络发展方向，更有针对性地规划Kube-OVN社区的发展路径。 为期一个月的调研已圆满结束，我们共收到来自互联网、金融、运营商、交通、制造、教育、医疗等行业容器网络从业者的累计288份有效问卷。本报告将深入剖析问卷中的第一手数据，为持续关注容器网络方案的伙伴们提供参考。
伴随业务的飞速发展，字节跳动内部 Kubernetes 集群的数量也不断壮大，集群数量超过 500，应用的副本数从 0 到 20000 不等，其中最大的某个应用体量超过 100W core。 早期出于隔离和安全的考虑，字节各个业务线独占集群，这些独占的集群带来造成资源孤岛，最终影响资源的弹性效率。这首先体现在各个业务线需要维护独立的 buffer；其次业务和集群深度绑定，业务感知大量的集群，并在集群之间为应用人肉分配资源，SRE 在运营资源上也需要深度感知业务和集群，最终导致资源在各个业务线之间的周转慢、自动化效率低以及部署率不够理想。因此我们需要引入联邦，解耦应用和集群的绑定关系，将各个业务线的资源并池，减少 buffer，提升资源的自动化效率。 随着多云、混合云愈发成为业内主流形态，且 Kubernetes 成为云原生的操作系统，并就各类基础设施进一步抽象和规范，为应用提供更加统一的标准接口。在此基础上，我们期望引入联邦作为分布式云场景下的云原生系统底座，面向应用提供统一的平台入口，提升应用跨集群分发的能力，做好应用跨集群的分发调度，管理好多个云云原生场景下的基础设施。
Kubernetes（K8s）的复杂性和缺乏内部技能成为挑战。许多开发人员和运维团队对 K8s 相对陌生，需要学习新术语、工作流程和工具等。K8s 的离散部分要求具备广泛的专业知识，考虑到启动 K8s 集群需要了解和配置多个组件。此外，生态系统本身也在不断快速增长和发展。故障的诊断需要深入的技术和专业知识，这通常保存在少数有经验的工程师的头脑中。让我们探索新的创新方式，帮助克服技能差距问题。
随着人工智能的热潮，你可能已经遇到了数百种可以帮助你轻松解决问题的基于 AI 的工具。无论是使用 AI 进行 SEO 优化还是可以通过一句话生成图像的工具，这些天围绕着 AI 的创新都很多。 现在，作为一个 DevOps 爱好者，我在使用 Kubernetes 时遇到了数百个问题和错误，如果你是 DevOps 的初学者或经验丰富的人，你也一定遇到过不同种类的问题。 如果我告诉你有一种工具可以帮助你扫描 Kubernetes 集群，搜索常见问题和问题，并基于编码化的 SRE 经验和 AI 提供准确的错误诊断，你会怎么想？ 让我向你介绍 K8sGPT。
