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K8S做为当前最流行的容器编排平台，提供了平台级别的弹性伸缩以及故障自愈等解决方案。K8S集群基于C/S架构，由Master统一控制管理集群资源与负载均衡。Pod是K8S调度的最小单元，我们要掌握集群资源管理与调度就要从Pod调度与管理开始。

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笔者最近在整理K8S入门的基础知识点，本篇做为“从应用开发角度认识K8S”的姐妹篇，从资源管理角度重新认识了K8S。K8S平台的用户一般分为应用开发和集群管理员。集群管理员在掌握K8S的时候，更多时候要从集群层面，资源层面，性能层面多维度认识K8S，这时就需要我们掌握和了解最基本的Pod调度与资源管理，存储与网络资源以及服务与流量管理等知识点。

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数据是所有人工智能技术的核心。实际上，数据是一切与智能有关的核心。人工智能学习的方式是通过体验情境，然后模拟人类在头脑中做出的决定。人类和人工智能的区别是人工智能可以更快地完成此任务。

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良好的短期规划应该在生活、成长、绩效和晋升之间取得平衡。大部分公司都会制定一个考核周期——少则一个月，多则一年。所以不妨以考核周期作为短期学习规划周期。本质上，规划是一个多目标优化问题，它有一系列的理论方案，这里不一一细说。基于相关理论，我给出一个简单易行的方案：

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致力于在技术上有所成就的工程师，都梦想有朝一日成为技术高手。但技术高手的标准却存在很大的争议。这是一个有着悠久历史的误解：以某种技术的掌握作为技术高手的评判标准。我经常碰到这样一些情景：因为掌握了某些技术，比如Spring、Kafka、Elasticsearch等，一些工程师就自封为高手。有些工程师非常仰慕别的团队，原因竟是那个团队使用了某种技术。

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第一类常见的问题是沟通的可靠性。从可靠性的角度来讲，沟通分为TCP模式和UDP模式。TCP模式的形象表述是：我知道你知道。UDP模式的形象表述是：希望你知道。TCP模式当然比较可靠，不过成本比较高，UDP模式成本低，但是不可靠。在沟通可靠性方面，常见错误有如下两种：

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在线运维本质上是一个强化学习的过程。很多能力都可以通过看书、查资料来完成，但在线运维能力往往需要大量的实践来提升。

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这些应用都是围绕具体业务进行构建，可以独立部署、独立迭代，也可能根据业务负载独立的水平扩展。微服务思想以及相关的技术为IT架构的发展带来了一系列深刻的变革。

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1 . 开通ARMS服务：登录阿里云控制台后，打开ARMS产品主页，按照提示开通“应用实时监控服务试用版”，开通服务后会获得15天的免费产品试用。

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回到应用列表视图，我们能查看到这些应用的整理健康状态，最先应该关注的是应用的状态列，如果亮红灯，说明系统已经诊断到某个应用存在明显的健康问题，这个时候我们可以点击红灯图标，让ARMS生成一份应用诊断报告。