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...

通过一个好的调度器， 实现负载感知调度，pod间软性反亲和调度，这样负载就会尽可能分散均匀。容器集群扩容，主要是根据在线服务的需求扩容，在线低谷期或者闲置的资源才出让给大数据作业使用。...

建议采用BGP underlay网络，支持大规模集群，性能和物理网卡相当，因为没有隧道，都是走路由。

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...

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...