ref: https://loft.sh/blog/the-cost-of-managed-kubernetes-a-comparison/
本篇文章探討不同 Cloud Provider kubernetes 服務的差異,作者列舉了四個常見的 kubernetes 服務,包含 GKE, EKS, AKS 以及 DOKS。
這四個 kubernetes 服務所部署的 Kubernetes 叢集都有獲得 CNCF Kubernetes Certification 的認證,不同 Cloud Provider 都有自己的優缺點。
使用 Kubernetes 服務帶來的好處就是使用者通常不太需要去擔心如何處理
1. Kubernetes 核心元件之間的 Certificate (API Server, Controller, Scheduler, Kubelet ...etc)
2. 動態調整 Kubernetes 節點
3. 相較於單純靠社群, Cloud Provider 可以提供更快速且更好的支援(畢竟有付錢給對方)
因此該文章接下來就會針對這四個 Kubernetes 服務來探討一下彼此的差異。
註: 有興趣的話都可以用 Sonobuoy 這個開源專案來檢測自己維護的 Kubernetes 叢集,通過測試就可以把測試報告送到 GitHub 開 Issue 申請認證
GKE
1. Kubernetes 正式公開後一個月就 GKE 就出現了 (08/2015), 是最早的 Kubernetes 服務
2. GKE 會使用 gVisor 專注於安全層級的容器隔離技術來部署服務。
3. 有機會使用針對 Container 最佳化的 OS,有些 cloud provider 只能使用 Ubuntu image 之類的。
4. 服務出現問題時,可以啟動 auto-repair 來修復叢集,一種典型作法就是將一直回報為 NotReady 的 k8s 節點給重建
5. GKE 提供自動升級 Kubernetes 版本的功能,如果不想要的話記得要去關閉這個功能,否則自動升級是有可能讓某些應用程式無法正常運作的。
6. 使用 GKE 的話,要付每小時 $0.1 美元的管理費。如果使用 on-prem 的解決方案 (Anthos) 的話就可以免去這些管理費。
EKS
1. 06/2018 創立
2. 可以使用 Ubuntu Image 或是 AWS 針對 EKS 最佳化的 EKS AMI 來獲得更好的效能。
3. EKS 沒有提供自動升級 Kubernetes 版本的功能,官方有提供大量詳細的文件介紹如何手動升級 Kubernetes 版本
4. 沒有類似 auto-repair 的機制去幫忙監控與修復出問題的 k8s node,因此 EKS 使用者需要自己去監控與維護這些節點。
5. EKS 也是每小時 $0.10 的管理費用。 AWS Outposts/EKS Anywhere 這些 2021 啟動的專案讓你有機會將 EKS 部署到 on-prem 的環境中。
AKS
1. 06/2018 創立
2. AKS 沒有提供任何最佳化的 OS,你只能使用常見的那些 OS image 作為你的 k8s 節點
3. 預設情況不會自動升級 kubernetes 版本,不過 AKS 提供選項去開啟自動升級。Cluster 有四種不同策略(none,patch,stable,rapid)來自動更新你的 k8s 叢集。
4. AKS 預設不會啟動 auto-repair 功能。對於一直持續回報 NotReady 的節點, AKS 會先重起該節點,如果問題無法解決就會砍掉重建節點。
5. AKS 不收管理費
6. Azure 沒有特別提供一個供 on-prem 的 AKS 解決方案,不過透過 ARC 是有機會於 on-prem 的環境運行 AKS.
DOKS(DigitalOcean)
1. 05/2019 創立
2. 有提供 kubernetes 版本自動更新功能,但是只有針對 patch 版本的變化
3. 沒有 auto-repair 的功能
4. 文章撰寫的當下, DOKS 沒有任何文件說明如何於 on-prem 的環境運行 DOKS
5. 不收管理費
6. 相對其他三家來說,底層架構相對便宜,一個 DOKS 最低可以低到每個月 $10 美元。
價錢比較:
1. 假設需要創建一個擁有 20 節點並且有 80vCPU, 320GB RAM 的叢集 (GKE 因為每個節點都是 15GB,所以最後只能湊到 300GB)
2. 每個月為單位去計算價格,AKS/EKS/GKE 都使用其提供的價格計算機來粗估, DOKS 需要手動計算。
3. 價錢評比
a. AKS: $3416
b. EKS: $2928
c. DOKS: $2400
d. GKE: $1747
對文章有興趣的別忘了參閱全文
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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本文延續前篇效能校正的經驗談,上篇文章探討了關於應用程式本身可以最佳化的部分,包含了應用程式以及框架兩個部分。本篇文章將繼續剩下最佳化步驟的探討。
Speculative Execution Mitigations
接下來探討這個最佳化步驟對於效能有顯著的提升,但是本身卻是一個非常具有爭議性的步驟,因為其涉及到整個系統的安全性問題。
如果大家對前幾年非常著名的安全性漏洞 Spectre/Meltdown 還有印象的話,本次這個最佳化要做的就是關閉這類型安全性漏洞的處理方法。
標題的名稱 Speculative Execution Migitations 主要跟這漏洞的執行概念與 Pipeline 有關,有興趣理解這兩種漏洞的可以自行研究。
作者提到,大部分情況下這類型的防護能力都應該打開,不應該關閉。不過作者認為開關與否應該是一個可以討論的空間,特別是如果已經確認某些特別情境下,關閉防護能力帶來的效能如果更好,其實也是一個可以考慮的方向。
舉例來說,假設今天你運行了基於 Linux 使用者權限控管與 namespaces 等機制來建立安全防護的多使用者系統,那這類型的防護能力就不能關閉,必須要打開來防護確保整體的 Security Boundary 是完整的。 但是如果今天透過 AWS EC2 運行一個單純的 API Server,假設整個機器不會運行任何不被信任的程式碼,同時使用 AWS Nitro Enclaves 來保護任何的機密資訊,那這種情況下是否有機會可以關閉這類型的檢查?
作者根據 AWS 對於安全性的一系列說明認為 AWS 本身針對記憶體的部分有很強烈的保護,包含使用者之間沒有辦法存取 Hyperviosr 或是彼此 instance 的 Memory。
總之針對這個議題,有很多的空間去討論是否要關閉,以下就單純針對關閉防護能力帶來的效能提升。
作者總共關閉針對四種攻擊相關的處理能力,分別是
Spectre V1 + SWAPGS
Spectre V2
Spectre V3/Meltdown
MDS/Zombieload, TSX Anynchronous Abort
與此同時也保留剩下四個,如 iTLB multihit, SRBDS 等
這種設定下,整體的運作效能再次提升了 28% 左右,從 347k req/s 提升到 446k req/s。
註: 任何安全性的問題都不要盲從亂遵循,都一定要評估判斷過
Syscall Auditing/Blocking
大部分的情況下,Linux/Docker 處理關於系統呼叫 Auditing/Blocking 兩方面所帶來的效能影響幾乎微乎其微,不過當系統每秒執行數百萬個系統呼叫時,這些額外的效能負擔則不能忽視,如果仔細觀看前述的火焰圖的話就會發線 audit/seccomp 等數量也不少。
Linux Kernel Audit 子系統提供了一個機制來收集與紀錄任何跟安全性有關的事件,譬如存取敏感的機密檔案或是呼叫系統呼叫。透過這些內容可以幫助使用者去除錯任何不被預期的行為。
Audit 子系統於 Amazon Linux2 的環境下預設是開啟,但是本身並沒有被設定會去紀錄系統呼叫的資訊。
即使 Audit 子系統沒有真的去紀錄系統呼叫的資訊,該子系統還是會對每次的系統呼叫產生一點點的額外處理,所以作者透過 auditctl -a never,task 這個方式來將整體關閉。
註: 根據 Redhat bugzilla issue #1117953, Fedora 預設是關閉這個行為的
Docker/Container 透過一連串 Linux Kernel 的機制來隔離與控管 Container 的執行權限,譬如 namespace, Linux capabilities., cgroups 以及 seccomp。
Seccomp 則是用來限制這些 Container 能夠執行的系統呼叫類型
大部分的容器化應用程式即使沒有開啟 Seccomp 都能夠順利的執行,執行 docker 的時候可以透過 --security-opt seccomp=unconfined 這些參數告訴系統運行 Container 的時候不要套用任何 seccomp 的 profile.
將這兩個機制關閉後,系統帶來的效能提升了 11%,從 446k req/s 提升到 495k req/s。
從火焰圖來看,關閉這兩個設定後,syscall_trace_enter 以及 syscall_slow_exit_work 這兩個系統呼叫也從火焰圖中消失,此外作者發現 Amazon Linux2 預設似乎沒有啟動 Apparmor 的防護,因為不論有沒有關閉效能都沒有特別影響。
Disabling iptables/netfilter
再來的最佳化則是跟網路有關,大名鼎鼎的 netfilter 子系統,其中非常著名的應用 iptables 可以提供如防火牆與 NAT 相關功能。根據前述的火焰圖可以觀察到,netfilter 的進入 function nf_hook_slow 佔據了大概 18% 的時間。
將 iptables 關閉相較於安全性來說比較沒有爭議,反而是功能面會不會有應用程式因為 iptables 關閉而不能使用。預設情況下 docker 會透過 iptables 來執行 SNAT與 DNAT(有-p的話)。
作者認為現在環境大部分都將 Firewall 的功能移到外部 Cloud 來處理,譬如 AWS Security Group 了,所以 Firewall 的需求已經減少,至於 SNAT/DNAT 這類型的處理可以讓容器與節點共享網路來處理,也就是運行的時候給予 “–network=host” 的模式來避免需要 SNAT/DNAT 的情境。
作者透過修改腳本讓開機不會去預設載入相關的 Kernel Module 來達到移除的效果,測試起來整體的效能提升了 22%,從 495k req/s 提升到 603k req/s
註: 這個議題需要想清楚是否真的不需要,否則可能很多應用都會壞掉
作者還特別測試了一下如果使用 iptables 的下一代框架 nftables 的效能,發現 nftables 的效能好非常多。載入 nftables 的kernel module 並且沒有規則的情況下,效能幾乎不被影響(iptables 則相反,沒有規則也是會影響速度)。作者認為採用 nftables 似乎是個更好的選擇,能夠有效能的提升同時也保有能力的處理。
不過 nftables 的支援相較於 iptables 來說還是比較差,不論是從 OS 本身的支援到相關第三方工具的支援都還沒有這麼完善。就作者目前的認知, Debian 10, Fedora 32 以及 RHEL 8 都已經轉換到使用 nftables 做為預設的處理機制,同時使用 iptables-nft 這一個中介層的轉換者,讓所有 user-space 的規則都會偷偷的轉換為底層的 nftables。
Ubuntu 似乎要到 20.04/20.10 的正式版本才有嘗試轉移到的動作,而 Amazon Linux 2 依然使用 iptables 來處理封包。
下篇文章會繼續從剩下的五個最佳化策略繼續介紹
https://talawah.io/blog/extreme-http-performance-tuning-one-point-two-million/
ubuntu server功能 在 Facebook 的最佳貼文
#新聞稿
重點就是
Parallels Desktop 16.5 for Mac 支援M1晶片了!
用戶只要擁有 Parallels Desktop 16 for Mac 授權,便可免費升級至 Parallels Desktop 16.5,而且無需支付額外費用。
================
Parallels Desktop 16.5 for Mac 支援 M1 和 Intel 晶片;
在 Mac 電腦以原生速度執行 Windows 10,享受深受數百萬人喜愛的
流暢體驗
Parallels Access 和 Parallels Toolbox 應用程式均為 M1 Mac 電腦提供原生支援
台北訊 – 2021 年 4 月 15 日 –
Parallels ® 是跨平台解決方案的全球領導者,今日隆重推出眾所期待的Parallels Desktop 16.5 for Mac (parallels.com/desktop),無論是配備 Apple M1 或 Intel 晶片的 Mac電腦都能獲得完整的全球領導品牌原生支援。在 Apple M1 Mac 電腦上體驗 Windows 10 ARM Insider Preview 及其應用程式 2 。M1 晶片的卓越效能為個人電腦提供全球最快的整合式圖像處理、革命性能源效率,更以配合 macOS Big Sur 3 使用為設計宗旨,Parallels Desktop 16.5 提供流暢的使用體驗,也因此成為在 Mac 上執行 Windows 的最新標準。Parallels Desktop 16.5 也針對最受歡迎的 ARM Linux發行版提供 M1 支援。免費隨附於 Parallels Desktop 訂閱的獨立 Parallels Access(parallels.com/access) 以及剛經過重新設計及簡化的 Parallels Toolbox (parallels.com/toolbox) 應用程式現已提供 M1 Mac 電腦的原生支援。
Parallels 工程和支援資深副總裁 Nick Dobrovolskiy 表示:「Apple 的 M1 晶片對於 Mac 用戶來說是一項重大突破。所幸有 Rosetta 技術,大多數 Mac 應用程式的轉換過程都相當順利。不過虛擬機器卻是例外,正因如此,Parallels 的工程師針對配備 M1 晶片的 Mac 電腦引入了原生虛擬化支援。這種做法讓我們的用戶能享受在 Mac 上執行 Windows 的最佳體驗。」
已有超過 100,000 位 M1 Mac 用戶測試過 Parallels Desktop 16.5 for M1 Mac 的技術預覽版,並執行Microsoft 的 Windows 10 on ARM Insider Preview 以及成千上萬個以 Intel 為基礎的 Windows 應用程式,包括 Microsoft Office for Windows、Microsoft Visual Studio、SQL Server、Microsoft PowerBI 和MetaTrader。
Dobrovolskiy 說:「我們收到用戶的熱情回應,表示 Parallels Desktop 16 for M1 Mac 技術預覽版和
Windows 10 on ARM Insider Preview,以及 x86 應用程式和遊戲,包括《Rocket League》、《Among Us》、《The Elder Scrolls V: Skyrim》、《Sam & Max Save the World》等等都獲得優異效能。測試人員喜愛 Parallels Desktop 簡單易用的功能,以及 Windows 和 macOS Big Sur 之間的流暢整合,能讓他們提升生產力。」
觀看影片了解如何在 M1 Mac 上的 Parallels Desktop 16.5 中安裝虛擬機器: www.parallels.com/VMonM1Mac 。
Parallels Desktop 16.5 for Mac 的虛擬化做法能讓用戶從 Apple M1 晶片提升的效能中獲益,讓應用程式執行速度更快、效率更高。效能方面的觀察結果包括:
減少高達 250% 的能源耗用:與 2020 年以 Intel 為基礎的 MacBook Air 電腦相比,在配備Apple M1 晶片的 Mac 電腦上,Parallels Desktop 16.5 的能源耗用減少 2.5 倍 4 。
DirectX 11 效能提升高達 60%:與以 Intel 為基礎的 MacBook Pro (配備 Radeon Pro 555X GPU) 相比,在 M1 Mac 電腦上執行 Parallels Desktop 16.5 ,DirectX 11 的效能最高可提升
60% 5 。
虛擬機器效能提升高達 30%:與以 Intel 為基礎的 MacBook Pro (配備 Intel Core i9 處理器) 執行 Windows 10 VM 相比,在 M1 Mac 電腦的 Parallels Desktop 16.5 上執行 Windows 10 on ARM Insider Preview 虛擬機器 (VM) 最高可提升效能達 30% 6 。
美國新墨西哥州阿爾伯克基的 Daniel Dudley 表示:「我是一位數學老師,由於我使用的幾個軟體應用程式不再支援 M1 Mac,所以我在 M1 Mac Mini 上安裝了 Parallels Desktop 16.5 for Mac 和Windows 10 on ARM Insider Preview,在 M1 Mac 的 Parallels Desktop 16.5 執行 Windows 的體驗非常良好,是我用過最快的 Windows 版本!」
Parallels Desktop 16.5 for Mac 也支援 M1 Mac 上的客體作業系統 (OS),包括 Linux 發行版 Ubuntu 20.04、Kali Linux 2021.1、Debian 10.7 及 Fedora Workstation 33-1.2。
英國的 Darren Paxton 說:「我超愛在 M1 Mac 的 Parallels Desktop 16.5 中執行 Linux 環境,效能真的非常驚人。」
Parallels Desktop 16 for Mac 的所有出色功能都已針對 Apple M1 晶片而重新設計,包括:
連貫模式:可在 Mac 上以有如原生 Mac 應用程式的方式執行 Windows 應用程式,不必管理兩個獨立桌面或重新啟動。
共用設定檔:與虛擬機器共用 Mac 桌面、圖片、文件和其他資料夾,以便輕鬆存取。
Touch Bar 控制項: 在虛擬機器中快速存取應用程式,以及自訂 Touch Bar 快捷鍵以顯示您最常用的應用程式和指令。
Mac 鍵盤配置: 輕鬆自訂鍵盤功能表和快捷鍵,獲得更加個人化的體驗。
包括數百種其他 Parallels Desktop 功能,可協助用戶輕鬆提升生產力。
Parallels 希望在今年稍後於 Parallels Desktop 新增在虛擬機器中使用 macOS Big Sur 這項功能的支援。
您可在這篇新聞稿了解適用於以 Intel 為基礎的 Mac 電腦的 Parallels Desktop 16 各種主要功能。以Intel 為基礎的 Parallels Desktop for Mac 客戶可執行超過 50 種支援的客體 OS,包括數個 Windows版本、macOS、OS X、Linux,以及 Android OS 和其他數十種作業系統。
銷售方式和定價
所有 Parallels Desktop 16.5 版本的更新都支援 M1 和 Intel 版的 Mac 電腦 (Standard Edition、ProEdition 和 Business Edition)。您可在網上 (parallels.com/desktop) 購買各種版本 (提供為期 14 天的完整功能免費試用版),也可在全球各地的零售店或網上商店購買。Parallels Desktop 訂閱免費隨附Parallels Access 以及剛經過重新設計和簡化的 Parallels Toolbox for Mac and Windows 的並行訂閱,您可單獨於 parallels.com 免費試用及訂閱。
用戶只要擁有 Parallels Desktop 16 for Mac 授權,便可免費升級至 Parallels Desktop 16.5,而且無需支付額外費用。此外,每年全新完整版本 Parallels Desktop for Mac 推出時,訂閱的用戶也可免費升級,以確保支援最新的 OS、硬體,以及 Parallels Desktop 的創新功能。」如要在 Apple M1 Mac 電腦的 Parallels Desktop 16.5 執行 VM,您需要有以 ARM 為基礎的作業系統(OS)。在 Parallels Desktop 虛擬機器安裝客體作業系統的客戶有責任遵守各 OS 的終端用戶授權合約(EULA)。
建議零售價 (RRP)
Parallels Desktop 16.5 for Mac
將 Parallels Desktop 14 或 15 升級至永久授權 –$49.99美金
新訂閱 – 每年 $79.99美金
新版永久授權 – $99.99美金
Parallels Desktop for Mac Pro Edition
從任何版本升級至永久授權 – 每年 $49.99美金
新訂閱 – 每年 $99.99美金
Parallels Desktop for Mac Business Edition
每年$99.99美金
附註說明:
1. 在 Mac 上以原生速度執行 Windows 視硬體設定而定。Parallels Desktop for Mac 擁有超過七百萬名客戶。
2. 如要在 Apple M1 Mac 電腦的 Parallels Desktop 16.5 執行 VM,您需要有以 ARM 為基礎的作業系統 (OS)。在 Parallels Desktop
虛擬機器安裝客體作業系統的客戶有責任遵守各 OS 的終端用戶授權合約 (EULA)。
3. Apple M1 的晶片效能、能源效率和資料來自https://www.apple.com/mac/m1/。
4. 效能測量由 Parallels 針對執行 Windows 10 的 Mac 電腦耗電量進行。測試是以預發行版本的 Parallels Desktop 16.5 在配備 Apple M1 晶片和 16GB RAM 的 MacBook Air 10,1 以及配備 Intel Core i5-8210Y 和 8GB RAM 的 MacBook Air 8,2 上進行。此效能將根據使用情況、系統設定和其他因素而有所不同。
5. 效能測量由 Parallels 針對 DirectX 11 API 執行 Unigine Valley Benchmark 並比較每部電腦五次重複測試的平均分數進行。測試是以預發行版本的 Parallels Desktop 16.5 在配備 Apple M1 晶片和 16GB RAM 的 MacBook Pro 17,1 以及配備 Intel Core i9-
8950HK、16GB RAM 和 Radeon Pro 555X GPU 的 MacBook Pro 15,1 上進行。此效能將根據使用情況、系統設定和其他因素而
有所不同。
6. 效能測量由 Parallels 執行 Geekbench 5 Benchmark 並比較每部電腦五次重複測試的平均分數來進行。測試是以預發行版本的
Parallels Desktop 16.5 在配備 Apple M1 晶片和 16GB RAM 的 MacBook Pro 17,1 以及配備 Intel Core i9-8950HK、32GB RAM 和
Radeon Pro Vega 20 GPU 的 MacBook Pro 15,3 上進行。此效能將根據使用情況、系統設定和其他因素而有所不同。
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