k8s灰度发布方案 蓝绿部署和灰度发布区别？
蓝绿部署和灰度发布区别？
1. 蓝/绿部署]蓝/绿部署：部署旧版本，然后进行测试。
确认OK后，将流量切换到新版本，然后同时将旧版本升级到新版本。
特点：蓝绿部署无需停机，风险小。
2. 【灰度发布】灰度发布：指能够在黑白之间平滑过渡的发布方式。
AB测试是一种灰度发布方法。部分用户继续使用a，部分用户开始使用B，如果用户对B没有异议，则逐步扩大范围，将所有用户移动到B，灰度发布可以保证整个系统的稳定性，在初始灰度时可以发现并调整问题，保证其影响。
k8s为什么那么难部署？
K8s部署并不是特别难，但是如果你想学习，建议你先通读一下整体知识！另外，可以参考我自己的相关脚本，头条搜索“非常友好的kubernetes集群部署脚本”，使用该脚本部署k8s会非常快！部署的困难主要是由于缺乏网络环境，导致各种插件超时。我想敦促受试者更加耐心，k8s本身有很多概念。学习的重点是理解各种专业概念，能够在日常工作中及时处理问题。
构建有状态应用，K8S究竟准备好了吗？
从最初的版本到现在，k8s已经更新并迭代到v1.18。在v1.18中，增强了38项功能，其中15项功能已经稳定，11项功能是beta，12项功能是alpha。目前，我们已经将测试集群升级到v1.18版本，并开始测试其新引入的windowscsi等功能。
目前，我们已经在k8s集群中部署了elasticsearch集群、MySQL集群、redis集群、mongodb副本集、rabbit MQ等应用，并在集群中稳定运行了至少一年。它们中的大多数已经通过了数百万数据的生产环境测试。从目前的实践来看，k8s的有状态部署已经达到可用状态。当然，这与部署方式有很大关系。必须配置数据持久性并设置关联性。
mesos、k8s和spark之间的联系和区别是什么？
mesos和k8s之间存在一种关系。简而言之，它们之间存在一种竞争关系。它们用于容器编排，是容器技术的关键组件。Mesos比k8s更早问世，曾在市场上大受欢迎。不过，在谷歌的支持下，k8s很快超越了mesos，击败了docker自己的swarm。如今，k8s已成为集装箱布局的事实标准。
Spark是大数据领域的软件。它最初是作为Hadoop的竞争对手出现的，现在已经与Hadoop集成。它与mesos和k8s没有直接关系，如果你不得不说是的话，它们都是开源软件。
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