探针支持市面上大多数的编程语言，探针的安装（通常被称为插桩，Instrumentation）分为手动和自动两种方式。手动插桩：指开发者直接在其应用程序代码中显式地添加遥测数据收集的代码，需要手动完成

的很大区别，能力不再是通过应用程序中加入库的方式提供，而是通过应用附近的边车（sidecar）运行时提供（sidecar

Up》[6]参考源码：`pkg/cri/server/sandbox_run.go:61`[7]`pkg/cri/server/sandbox_run.go:422`[8]创建其他容器接下来就是创建

操作，成为附加（attachment）。容器网络配置的操作，需要一个或多个插件的共同操作来完成，因此插件有一定的执行顺序。比如前面的示例配置中，要先创建接口，才能对接口进行调优。拿

定义了一种简单、一致的网络模型，基于扁平网络结构的设计，无需将主机端口与网络端口进行映射便可以进行高效地通讯，也无需其他组件进行转发。该模型也使应用程序很容易从虚拟机或者主机物理机迁移到

）。后面几种资源还会分命名空间，比如是请求发起方（Gateway、服务消费方）或者请求接收方（服务提供方）的命名空间。resource-level这些资源的影响范围各有不同，我们暂且称为粒度，比如

https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/release-1.24/pkg/kubelet/server/server.go#L463[6]

种方式来实现，有兴趣的同学可以了解一下。总结还是那句话，最终会使用何种方式，都为时尚早。但已知的是，目前社区也意识到服务网格是实现上的分裂，而未来服务网格的标准有可能全部或者部分以

仓库[1]：https://github.com/flomesh-io/demo-policy-as-code。

这个三个文件也需要在工作中不断的演进，起初项目较少（十几个）的时候我们基础团队还可以去各个代码仓库去维护升级。随着项目爆发式的增长，维护的成本越来越高。我们对

译者点评：最近听了很多资深的人士关于开源，以及商业化的分析。开源与商业化，听起来就是一对矛盾的所在，似乎大家都在尝试做其二者的平衡。是先有开源，还是先有商业化？俗话说“谈钱不伤感情”，近几年背靠开源的创业公司如雨后春笋般涌现，即使是开发人员也是需要生活的。容器神话

sha256:42b13f5924a01128aac0d6e7b2487af990bc82701f233c8a6a4790187ea064af4.

分析•入口控制器集成：NGINX、ALB•服务网格集成：Istio、Linkerd、SMI•指标提供者集成：Prometheus、Wavefront、Kayenta、Web、Kubernetes

js来写规则的想法油然而生。今天就一起试试这个思路。果然，不试不知道，一试发现太多的惊喜～Pipy不止于“代理”，更有很多可以适用的场景：

https://thenewstack.io/open-policy-agent-the-top-5-kubernetes-admission-control-policies/[2]

确实可以，但是这样策略和逻辑都会耦合在一起，当策略需要调整的时候需要修改代码重新发布。而

基于事件模型的设计，提供了强大的灵活性。允许我们在“规则”中使用不同过滤器针对不同的事件，对请求和响应的信息进行处理。

启动kubefwd后，在本地就能像在Kubernetes集群中一样使用service名字与端口访问对应的应用程序。

生命周期事件（ContainerStarted、ContainerDied、ContainerRemoved、ContainerChanged）生成器。其维护着

200,300,400,500,1000,2000,5000,10000,30000,60000,

https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/reserve-compute-resources/#node-allocatable[7]

•流（Stream）•管道（Pipeline）•模块（Module）•会话（Session）•上下文（Context）

（恐怖）等东西。然而，随着微服务和云原生开发的兴起，对服务进行编目和索引各种实时服务元数据的能力对于推动开发者自动化是至关重要的。这可以包括使用服务目录来了解所有权来处理事件管理、管理

为什么说起服务网格，这幅图大家肯定不会陌生。这就是服务网格的网络，也是网格架构的终极形态。那在迁移到网格架构之前，我们的系统是什么样的？我们的系统在演进的过程中，不可避免的会遇到各种

cache.MetaNamespaceIndexFunc}//staging/src/k8s.io/client-go/tools/cache/shared_informer.go//

中。计算期望的副本数对每个指标进行计算，都会得到建议的副本数，然后最大的那个就是最终的期望副本数。//pkg/controller/podautoscaler/horizontal.gofunc

持续监控wait_file直到有内容写入.回头看上面容器配置:容器的entrypoint启动进程监控到/tekton/downward/ready文件的创建,

然后在target/classes/META-INF/dekorate目录下可以找到kubernetes.json和kubernetes.yml两个文件.kubernetes.yml的内容: