如何加强容器的安全防护措施，确保数据的安全性和隐私性？针对这块我谈谈我的一些看法希望能给你带来参考：除去正常数据安全和隐私性的额保护措施，单说容器的：减少配置不当，例如：开启特权模式（privileged）、挂载Docker Socket逃逸、挂载宿主机procfs逃逸、Docker Remote API未授权访...

1、合理分配资源：通过资源隔离（比如采用K8S不同的namespace并分配不同的租户quota)、优先级和抢占（采用不同的PriorityClass ）、资源限制（不同的limit、request，quota等）手段。2、容器调度：设置专用节点标签，设置pod的亲和与反亲和特性等手段。3、业务增长时，一般需要结合监控（如 Pr...

我觉得需要根据场景，来选择合适的网络插件对容器之间的网络性能和管理非常重要的。容器化中，常见的CNI插件包括Calico、Flannel、Weave和Cilium等，下面简单介绍一下各使用场景：Calico ：提供高性能、可扩展的网络解决方案，支持网络策略和BGP路由。Flannel ：简单易用，适合小规模集...

我觉得主要得需要关注在性能、高可用性、扩展能力、安全性及成本等方面的技术指标，我就简单地说明如下：1、评估在容器化环境下运行大数据作业的性能，包括作业执行时间、资源利用率等。 2、评估容器化大数据平台对于节点故障、容器故障等异常情况的处理能力，包括自动故障转移...

大数据平台容器化的技术路线可以基于不同的容器编排和管理工具，常见的包括K8S、Docker Swarm和Mesos等。现在一般是用K8S了。因为我们主要使用的K8S，我就谈谈K8S的优点吧：1、K8S是目前最流行的容器编排平台，拥有庞大的社区支持和丰富的生态系统，提供了丰富的功能和工具。2、K8...

如果不考虑分布式存储（vSAN）国内的主流虚拟化厂商都可以选择，如果增加分布式存储的选项首选 smartX

在大数据作业容器化部署后，日志收集、监控告警和异常诊断是保障系统稳定性和运行效率的关键环节 。1、确保大数据作业容器中的日志输出符合统一的格式和标准 ，使用日志聚合工具（比如Fluentd、Filebeat）收集大数据作业容器的日志，并发送到公司的统一日志平台进行存储和分析。2...

1、对于部分要求有状态，那么确保有状态服务的数据可靠性和可扩展性，可以使用分布式存储系统 。（比如ceph,hdfs,glusterfs等)2、设计和部署要实现高可用架构，避免单点故障影响系统稳定性。 （比如：多副本部署、负载均衡等）3、要使用自动化工具和监控系统，确保及时发现和解决问题，保...

1、创建网络策略，限制离线任务Pod与在线业务Pod之间的直接通信。这样可以避免离线任务占用在线业务的网络带宽 。2、在物理层面，使用不同的网络接口和交换机配置，将在线业务和离线任务的网络流量隔离 。3、利用虚拟网络技术（如VLAN、VXLAN）在同一物理网络上创建多个逻辑网络，实...

在选择大数据混合部署的容器化技术路线时，完全容器化和部分容器化各有优劣，最终选择取决于具体的业务需求、现有技术栈、团队技能和长远发展规划 ，简单来说就三类：* 现代化需求强烈且具备相应技术能力的企业 ：可以选择完全容器化，使用 Spark on K8S。已有大量 Hadoop 工作负载...