
本文讨论了在 Kubernetes 故障排除中的两种路径:一种是增强操作员的分析工作,通过自动化和简化对故障排除知识的访问来提供帮助;另一种是将操作员从故障排除中排除,通过使用 AI/ML 模型和可观测性数据来自动化故障修复。同时强调了数据的重要性,以及继续共享故障排除经验和建立对可观测性的一致认识的必要性。
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在 2017 年的容器编排大战中,Docker 公司失败后沉寂了几年,但近年来又开始频繁行动,例如腾退开源组织账号,支持 WebAssembly 等。本文将回顾 Docker 公司发展过程中的四个重大举措,这些措施深深地影响了 Docker 公司的发展,也对 Docker 甚至 Kubernetes 社区产生了深远的影响。
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