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Q&A

Q1：基于K8S的在线集群实现离线任务的混合部署，有什么心得吗？

A： 目前我们线上的转码job就是部署在在线集群，由于离线任务用到的cpu比较多，部署的时候需要通过affinity策略设置pod强制分散在各个物理机，不过最重要还是要看整个集群的监控大盘，根据负载设置离线任务的资源。

Q2：老师这边用的是什么监控？做了什么改进吗？

A： 我们这边是自研的监控，监控核心是tsdb，我们这边自研了一个分布式的tsdb，性能非常强大，每秒支撑上千万的metrics入库，所以我们现在是每秒采集一次监控指标，相比于普遍的30秒采集一次，我们在分析性能峰刺的问题有更多数据可以参考。

Q3：自研监控和Prometheus相比，对于监控是怎么取舍的？

A：我们这边的tsdb是监控Prometueus的接口，能够充分利用Prometheus的开源生态，相当于是分布式版本的Prometheus。

Q4：存储的伸缩性是怎么处理的？

A： 这里不知道是指哪个伸缩性哈，我理解的有两个：

• 存储集群的伸缩性：有存储集群本身的扩缩容机制保证；

• 存储卷的伸缩性，csi提供了expand接口，可以通过这次接口实现对卷的扩缩容。

Q5：K8S每次更新pod版本判断服务ready有什么好的方法吗？

A： 我们这边是写了个controller watch了K8S pod的事件，通过事件判断pod是否ready。

Q6：除了通过storageclass、pv/pvc对接存储外，有尝试过把ceph、hdfs等存储集群自身也部署到容器集群内吗？

A： 有的，我们目前有部分存量数据用了ceph，storageclass、pv、pvc这三个是K8S对于整个分布式存储的抽象，想要灵活高效的使用存储都避不开这三个，此外 K8S 还提供了flexvolume，这个是以二进制的形式扩展到 K8S 里面的，比较简单，没有controller做中控，对动态扩容、快照之类的功能支持的比较弱。

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