2024

October 23, 2024
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瞭解 Kubernetes 中的日誌記錄 - 從容器到節點

日誌記錄是監控和維護應用程式的重要組成部分，尤其是在像 Kubernetes 這樣複雜的環境中。日誌能夠提供應用程式行為的寶貴見解，有助於識別錯誤、性能問題和安全威脅。然而，由於 Kubernetes 平台的動態和分散式特性，日誌記錄面臨著諸多挑戰。本篇文章將解釋 Kubernetes 中日誌的來源、日誌收集器的重要性，並比較 Fluentd、Fluent Bit 和 AWS CloudWatch Container Insights 等流行的日誌記錄解決方案。

Kubernetes 中的日誌從哪裡來？

在 Kubernetes 中，日誌產生於多個層次，包括：

容器: 每個 Kubernetes pod 中的容器都會生成自己的日誌，這些日誌寫入到容器的標準輸出 (stdout) 和標準錯誤 (stderr) 中。容器執行環境（如 Docker 或 containerd）負責管理這些日誌。
Pod: Pod 可以包含多個容器，因此會聚合來自所有容器的日誌。然而，Kubernetes 並不會自動儲存或轉發 pod 的日誌。這些日誌是臨時的，通常會在 pod 終止或重啟時消失。
節點: 每個 Kubernetes 節點都有一個日誌代理，負責收集該節點上運行的所有 pod 的日誌。這些日誌儲存在節點本地，但與 pod 日誌類似，如果節點故障或被替換，這些日誌也可能丟失。

為什麼不直接使用 AWS CloudWatch 來處理 EKS 的日誌？

AWS CloudWatch 是一款功能強大的工具，用於在 AWS 環境（包括 Elastic Kubernetes Service，簡稱 EKS）中進行監控和日誌記錄。雖然在 EKS 上使用 CloudWatch 似乎很方便，但在處理全面的日誌收集和處理需求時，它有一定的限制。

AWS CloudWatch 在 Kubernetes 日誌記錄中的局限性：

靈活性不足: CloudWatch 對於簡單的集中式日誌記錄非常有用，但在管理複雜的 Kubernetes 環境時可能缺乏所需的靈活性。它不原生支持高級的日誌解析、豐富化或過濾，這些功能在實際應用中經常需要。
成本管理: CloudWatch 的定價基於日誌的攝取量和儲存量。在 Kubernetes 環境中，日誌量可能呈指數級增長，這可能導致成本出乎意料地高昂，並且缺乏對數據保留和處理的足夠控制。
多集群聚合: Kubernetes 通常運行於多個集群之上。CloudWatch 沒有為跨集群日誌聚合設計原生支持，這可能使得獲得統一的日誌視圖變得困難。

鑑於這些挑戰，許多團隊選擇使用專門的日誌收集器來更好地控制其日誌基礎架構。

日誌收集器的必要性

日誌收集器是一種專門設計用於聚合、處理和轉發來自 Kubernetes 基礎設施中不同部分的日誌的工具。相比完全依賴 CloudWatch，日誌收集器能夠讓你：

高效處理日誌: 實時過濾和轉換日誌，只將必要的信息轉發至 CloudWatch 或其他日誌後端。
增強日誌豐富化: 通過添加 pod 標籤、命名空間或節點名稱等額外元數據來豐富日誌，讓日誌分析和搜尋變得更加容易。
優化成本: 通過過濾掉不相關的日誌來減少發送至 CloudWatch 的日誌量，從而降低成本。
集中聚合: 從多個集群收集日誌，實現更好的環境觀察能力。

流行日誌收集器的比較：Fluentd、Fluent Bit 和 AWS CloudWatch Container Insights

以下是幾款 Kubernetes 日誌記錄工具的優劣比較：

Fluentd

概述: Fluentd 是一款全功能的開源數據收集器，旨在統一日誌數據。它提供了多種插件來與 Elasticsearch、S3 和 CloudWatch 等系統集成。
優點:
擁有超過 500 個插件，功能非常強大。
支持高級日誌處理、過濾和轉換。
適用於大型、複雜的環境，特別是需要大量日誌處理的場景。
缺點:
資源消耗較大，因為其功能更為全面。
配置和調整可能比較複雜。
適用場景: 適用於需要複雜日誌管理和高級處理的大型 Kubernetes 集群。

Fluent Bit

概述: Fluent Bit 是 Fluentd 生態系統的一部分，是一個輕量級且快速的日誌處理和轉發工具。它與 Fluentd 功能相似，但資源佔用更低，適用於資源有限的環境。
優點:
輕量且快速，非常適合資源有限的環境。
支持與 AWS 服務集成的多種插件。
配置簡單，操作門檻低。
缺點:
與 Fluentd 相比，進階處理能力有限。
功能不如 Fluentd 豐富，因此可能無法滿足複雜的日誌處理需求。
適用場景: 適合輕量級日誌需求的場景，例如資源受限的 Kubernetes 集群或邊緣設備。

AWS CloudWatch Container Insights

概述: AWS CloudWatch Container Insights 是 AWS 提供的一項管理服務，用於從 EKS 上的容器化應用收集、聚合和可視化日誌及指標。
優點:
與 AWS 服務無縫集成，無需額外配置。
提供內建的 Kubernetes 日誌及指標可視化功能。
簡化了 AWS 原生 Kubernetes 環境的日誌收集。
缺點:
與 Fluentd 和 Fluent Bit 相比，定制性和靈活性不足。
隨著日誌量增加，成本可能變得高昂。
主要針對 AWS，缺乏多雲或本地部署的集成選項。
適用場景: 適用於完全依賴 AWS 生態系統的團隊，或者需要最少配置的托管日誌服務。

結論

在 Kubernetes 中進行日誌記錄不僅僅是捕獲容器輸出，還需要協調來自平台多層的日誌。AWS CloudWatch 能夠處理基本日誌記錄，但若要最大化日誌的價值，同時控制成本，通常需要專門的日誌收集器。Fluentd、Fluent Bit 和 AWS CloudWatch Container Insights 根據環境的規模和複雜性提供不同的優勢：

Fluentd: 適用於需要廣泛日誌處理和集成的複雜環境。
Fluent Bit: 適合資源受限的集群或需要高效日誌記錄的小型環境。
AWS CloudWatch Container Insights: 適合希望最小化配置的 AWS 原生集成團隊。

選擇正確的日誌收集策略，可以確保 Kubernetes 集群的更佳可觀察性和性能，同時控制成本。

October 22, 2024
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Mastering Long-Term Thinking - How to Build a Resilient and Innovative Organization

In a remote mountain in West Texas, a unique project is taking shape. A clock, known as the 10,000-Year Clock, is being built to last and tick for 10,000 years. Its century hand moves once every 100 years, and its cuckoo emerges once every millennium. The clock is a symbol of long-term thinking, highlighting the value of considering the future—both in business and in life.

The commitment to long-term thinking is critical to success in many areas. When organizations focus only on short-term results, they often find themselves competing in crowded spaces. But extending the time horizon allows for innovation, growth, and endeavors that short-term thinking could never support.

The 10,000-Year Vision Applied to the Digital Era

So, how does this principle of long-term thinking apply to the digital era? In today's fast-paced world, many organizations struggle to balance speed with sustainability. Digital strategies are often focused on quick wins, but a different approach is needed: thinking long-term, even in a rapidly changing environment. Key elements to avoid stagnation include customer obsession, skepticism about proxies, adopting external trends, and making high-velocity decisions. These essentials aren’t tied to financial or market goals—they are cultural elements that leaders can control.

This approach defends against becoming what some call a "Day 2" company—a company that is slow, reactive, and focused more on maintaining the status quo than on innovating. Organizations need to be cautious not to let processes dominate outcomes. Instead, they should constantly ask, "Do we own the process, or does the process own us?"

Innovation through Trial and Error

Innovation is born from a culture of "forward failure"—the idea that failure is a necessary step toward success. Many successful projects began as small experiments, nurtured over time, driven by a set of guiding principles. These principles create a framework for a culture that embraces trial and error. High-judgment failure—where an initiative was worth trying but didn’t work—should lead to learning and adapting. The cycle of failure, learning, and trying again drives the most important successes.

This iterative process allows organizations to build momentum and discover what works. It’s about selecting people who are dissatisfied with the status quo, people who notice small inefficiencies and want to fix them. Innovation, in this context, is not about avoiding failure but learning from it and moving forward with greater insight.

Avoiding Bureaucracy and Embracing Speed

One of the biggest threats to innovation is bureaucracy. Bureaucracy slows down decision-making and stifles creativity. High-performing individuals often hate bureaucracy, while underperformers tend to hide behind it, creating the kind of friction that slows progress. Strong processes with measurable outcomes can help eliminate bureaucracy, exposing underperformers and allowing top talent to excel.

Recognizing bureaucracy isn’t always easy. It often manifests when rules can’t be explained, when they don’t benefit the customer, or when there is no clear path for resolving issues. When these symptoms arise, bureaucracy is likely creeping in. High standards and attention to detail are essential to avoiding this pitfall, ensuring that processes serve the business rather than becoming burdensome.

Conclusion: The Key to Long-Term Success

The philosophy is clear: long-term thinking, a culture of innovation, and a resistance to bureaucracy are essential to staying competitive in the digital age. Whether you’re running a small startup or a global enterprise, these principles can help build a resilient organization that thrives on change and embraces the future. By focusing on long-term goals, fostering a culture of experimentation, and eliminating unnecessary bureaucracy, you can set the stage for sustained success, just like the 10,000-Year Clock—built to last.

October 22, 2024
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即席溝通技巧大揭秘

嘿大家！歡迎返嚟我嘅頻道。今日我哋會傾下個大家都會遇到但唔係成日講嘅話題——即席溝通。無論喺問答環節、工面試，定係平時嘅閒聊，都要快啲諗到嘢同清楚表達自己嘅諗法，其實真係幾難㗎。

好彩有 Matt Abrahams 嘅書《Think Faster, Talk Smarter: How to Speak Successfully When You're Put on the Spot》講解咗一個突破性嘅六步方法，可以幫我哋提升即席演講嘅技巧。噉而家就等我哋一齊分解下佢呢個方法，等你可以更有信心應對任何突如其來嘅演講情況。

第一步就係管理焦慮啦。焦慮係一個大障礙，會阻止我哋發揮全部潛力。Abrahams 建議咗幾種技巧可以幫你平靜心情，唔論係深呼吸練習定係想像積極結果，呢啲方法都可以幫助你冷靜應對意外發生嘅演講機會。

第二步係專注於相關性。要時刻記住對聽眾最重要嘅內容。通過了解同解決佢哋嘅需求同情感，你可以令個內容更加吸引同難忘。記住，唔係淨係講咗啲咩，而係點樣令聽眾產生共鳴。

第三步就好關鍵——用結構化嘅框架。Abrahams 建議即使喺即興演講中，都要有效組織自己嘅諗法。好似「問題－解決－好處」或者「過去－現在－未來」呢啲框架，都可以提供一個連貫同引人入勝嘅敘述，確保你嘅信息即使喺高壓情況下都可以清晰而有影響力。

接住就係講練習啦。係呀，為即席情況做準備聽落好似有啲搞笑，但係練習高壓場景可以顯著提高實際表現。通過參加模擬面試、角色扮演同其他挑戰性嘅演講練習，你可以培養喺壓力下保持冷靜同表達清晰嘅心理靈活性。

總括黎講，Abrahams 嘅方法係教我哋唔單止要諗得快，仲要講得聰明。通過管理焦慮、專注相關性、利用結構化框架同勤奮練習，我哋可以用全新嘅自信同效率應對即席演講嘅挑戰。

所以，等我哋將啲以前令人畏懼嘅即席時刻，變成以清晰和有影響力嘅溝通嘅機會。成功喺即席演講中表現唔單單係一種技能，而係一種超能力。等我哋好好利用佢。

多謝收睇！如果你覺得呢個視頻有幫助，唔好唔記得俾個Like、留言同埋訂閱。好似以前咁，保持練習同保持自信。下條片見啦！

October 22, 2024
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掌握長期思維：如何打造具有韌性與創新精神的組織

在美國德克薩斯州西部的偏遠山區，一個獨特的項目正在成形。一座名為「一萬年鐘」的時鐘正被建造，設計目標是能持續運行並計時一萬年。這座時鐘的世紀指針每百年移動一次，而千年鳥則每千年出現一次。這座時鐘象徵著長期思維，強調在商業與生活中考慮未來的價值。

對於長期思維的承諾在許多領域都是成功的關鍵。當組織僅關注短期結果時，往往會發現自己在擁擠的市場中競爭。但延長時間視野則可以帶來創新、增長以及短期思維所無法支持的努力。

一萬年願景在數位時代的應用

那麼，長期思維的原則如何應用於數位時代呢？在當今這個節奏快速的世界中，許多組織都在努力平衡速度與可持續性。數位策略往往著眼於快速成果，但一種不同的方式是必要的：在快速變化的環境中思考長遠。避免停滯的關鍵元素包括：以客戶為中心、對代理指標保持懷疑、採納外部趨勢，以及進行高速度決策。這些要素並不依附於財務或市場目標，而是領導者可以掌控的文化層面。

這種方法能防止組織淪為所謂的「第二天公司」——一個遲鈍、被動，並且更關注維持現狀而非創新的公司。組織需要謹慎，不能讓流程凌駕於結果之上。相反地，他們應該不斷問自己：「我們是擁有流程，還是被流程所掌控？」

通過試驗與錯誤實現創新

創新的誕生源於一種「向前失敗」的文化——失敗是通往成功的必要步驟。許多成功的項目始於小型實驗，在時間的滋養下成長，由一套指導原則驅動。這些原則為一種接受試驗與錯誤的文化建立了框架。高判斷力失敗——即值得嘗試但未成功的倡議——應引導出學習與調整。這種失敗、學習與再嘗試的循環推動了最重要的成功。

這種迭代過程使組織能夠建立動能並發現有效的方法。它關乎選擇那些對現狀不滿意的人——那些注意到小問題並希望改進的人。在這種語境中，創新不是關於避免失敗，而是從中學習，並以更深刻的洞察力前進。

避免官僚主義並擁抱速度

創新的最大威脅之一是官僚主義。官僚主義會拖慢決策過程並扼殺創造力。高績效個體通常討厭官僚主義，而低績效者則傾向於躲在其中，造成減緩進展的摩擦。透過具有可衡量結果的強大流程可以幫助消除官僚主義，暴露低績效者，並讓頂尖人才得以發揮。

認識到官僚主義並不總是容易的。它往往表現在規則無法解釋、規則不利於客戶，或問題解決路徑不明確時。當這些症狀出現時，官僚主義很可能正在滲入。高標準與對細節的關注是避免這種陷阱的關鍵，確保流程為業務服務，而非成為負擔。

結論：長期成功的關鍵

理念非常清楚：長期思維、創新文化，以及抵制官僚主義是保持競爭力的必要條件。無論您經營的是一家小型初創公司還是全球企業，這些原則都有助於打造一個在變化中茁壯成長並擁抱未來的韌性組織。通過專注於長期目標、培養實驗文化以及消除不必要的官僚主義，您可以為持續的成功奠定基礎，就像一萬年鐘一樣——為長久而建。

October 21, 2024
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數字革命：成功之道

歡迎嚟到今日嘅深入探索，我哋會探討2023年日本最受注目嘅商業書——安藤耕太嘅《數值化之鬼》。喺數碼轉型重塑各行各業嘅世界中，掌握數字思維係關鍵。請繼續睇住，等我哋揭示點解利用數字力量可以幫你喺個人同職業人生中成功。

大家好！我係Victor，今日我哋會深入探討安藤耕太嘅《數值化之鬼》。呢本書係將數字意識融入我哋日常生活嘅智慧寶庫。咁我哋開始啦！

首先，我哋講吓咩係數字意識。通常，我哋會依賴情感或者直覺嚟決定。雖然咁唔一定係錯，但係嗰啲成功嘅人多數用數字角度嚟諗嘢嘅。數字意識係成功嘅基石。佢可以幫我哋做客觀嘅自我評估，同埋促進持續改進嘅文化。

諗吓，如果你想改善健康，但係唔記住稱重或者測量進展，咪好難成功囉。呢個原則同樣適用於我哋嘅職業目標。通過用數字衡量我哋嘅進展，我哋可以識別改善嘅地方，然後制定有效嘅數據驅動策略。

接住嚟，我哋講吓決策喇。喺呢個數碼時代，知情嘅數據驅動決策係非常重要嘅。數字可以幫我哋減少主觀判斷嘅風險，從而導致更精確同可靠嘅結果。數據為基礎嘅方法確保我哋嘅策略唔止係雄心勃勃，而且係基於現實。

而家，講吓關鍵績效指標（KPI）。呢啲係關鍵導航工具，幫我哋專注喺最重要嘅目標。不過，避免叫住俾過多嘅KPI淹死。專注喺幾個關鍵指標，以避免管理不善同分心。

但係要提醒一下，當我哋沉浸喺數字中時，必須警惕誤解。唔單只要睇數字，而係要了解推動呢啲數字嘅變量同因素。過分簡化數據可能導致錯誤結論同誤導嘅決策。

雖然數字係非常重要，但定性見解提供咗數字無法單獨提供嘅深度同背景。透過平衡定量數據同定性見解，我哋可以獲得全面嘅理解，避免純機械嘅管理方法。

《數值化之鬼》充滿實際步驟同現實案例，幫助我哋將數字思維無縫地融入日常生活。採用呢種平衡方法，我哋可以確保決策過程係數據知情同背景扎實，從而實現可持續嘅增長同成功。

總結一下，要喺今日複雜嘅世界中茁壯成長，就要擁抱數字嘅力量，同時認識到佢哋嘅局限。培養數字意識，做出數據驅動嘅決策，專注於關鍵KPI，理解數據背後嘅背景，並平衡定量同定性見解。咁樣做，我哋就可以解鎖個人同職業成長嘅新高度。

多謝睇我哋嘅片！如果你覺得呢條片有幫助，記得點贊、訂閱同埋開通知鈴鐺，咁就可以收到更多有見地嘅內容啦。下次見！

October 20, 2024
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如何喺生活中實踐自我照顧

歡迎返嚟我哋嘅頻道，我哋喺度講改變人生嘅書同埋幫助我哋成長、成為最好嘅自己嘅理念。今日，我好興奮同大家分享幾個來自梅洛迪·貝蒂嗰本重要著作《每一天練習照顧自己 - 當我哋為自己負起責任就能真真正正放手做自己》裏面嘅轉變性見解。呢本書強調咗一個基本真理：通往真正自由同真我嘅道路係由自我照顧同個人責任所鋪就嘅。

咁，我哋開始喇！

「貝蒂傳達最有力嘅信息之一係放低依戀嘅重要性。我哋好容易陷入試圖控制其他人，搵外部認同嘅陷阱。貝蒂鼓勵我哋放低呢啲依戀，專注喺自己身上。」

「通過咁做，我哋可以解脫出嚟，再無需同唔必要嘅期望同依賴糾纏。當我哋開始為自己而活，我哋會發現前所未有嘅自由同真我感。」

「貝蒂仲講咗另一個重要嘅方面，就係點樣唔好陷入受害者心態。我哋每個人喺某啲時候都會覺得自己係環境嘅受害者。但認識到自己嘅力量同自主權係至關重要嘅。」

「當我哋唔再將自己睇作受害者，我哋就可以掌控自己嘅生活。我哋無法總係控制發生嘅事，但我哋可以控制我哋嘅反應同決定。呢種觀點嘅轉變係無比強大且解放嘅。」

「自我照顧仲包括培養自愛。貝蒂教我哋愛自己唔係一種自私嘅行為。相反，佢係健康關係同充實生活嘅基礎。」

「當我哋欣賞同重視自己，我哋嘅標準會更高，並吸引更多有意義嘅關係。記住，自愛係真正幸福同福祉嘅基石。」

「為自己嘅幸福負起責任嘅一部分包括設定個人目標。貝蒂建議我哋追求與自己真實渴望相呼應嘅目標，而唔係嗰啲由社會壓力強加嘅目標。」

「通過咁做，我哋踏上咗反映自己價值觀同激情嘅真實旅程，喺我哋嘅生活中促進更強嘅目的感同滿意度。」

「最後，建設性咁處理情緒係至關重要嘅。好似憤怒、失望同恐懼呢啲情緒係好自然嘅，但健康咁處理佢哋係關鍵。」

「貝蒂強調以健康嘅方式理解同表達我哋嘅情緒。呢個唔止防止咗內部衝突，仲增強咗我哋嘅情緒韌性同清晰度。」

「通過放低依戀，避免受害者心態，培養自愛，設定個人目標，並建設性咁處理情緒，我哋可以發展更健康嘅關係，找到內心嘅平靜，並真實咁生活。」

「所以，等我哋每日都當係一個機會去照顧自己、為自己嘅福祉負責任、並擁抱做真正嘅自己。通過咁做，我哋唔止改變咗自己嘅生活，仲激勵咗周圍嘅人。」

「多謝今日嘅加入。記住，你嘅自我照顧同真我嘅旅程從而家開始。如果你鍾意呢條影片，唔好唔記得幫手讚好、訂閱，仲有撳埋鈴鐺圖標以獲取更多改變人生嘅見解。下次見！」

October 19, 2024
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轉變生產力心態：如何用快樂催化高效生活

"大家好，歡迎返嚟[頻道名稱]。喺呢度呢，我哋會搵啲最新最掂嘅策略，幫你最大化生產力，同埋過上最好嘅生活。今日呢，我有一個好興奮嘅主題同大家分享——啲真係可以改變我哋對生產力同成功諗法嘅革命性見解。

呢啲見解嚟自阿里·阿布達爾嘅開創性著作《高效原力 - 用愉悅心態激發生產力做更多重要嘅事》。呢本書挑戰咗傳統講法，話唔係淨係做苦工同死捱就會成功。相反，它介紹咗一個全新嘅視角，話快樂先至係激發生產力嘅核心。有冇引起你嘅興趣？我打賭你一定有興趣啦。咁我哋一齊深入探討吓啦！

喺阿里·阿布達爾消息嘅核心，就係積極心態嘅變革力量。想像一下，一個世界，我哋嘅成功唔係靠毅力，而係由快樂推動嘅。借助神經科學同心理學嘅研究，阿布達爾展示咗一種愉快心態點樣實際上可以創造出一個激勵同生產力嘅良性循環。呢個唔係話努力唔重要，而係將努力變得更加持久同圓滿。

阿布達爾嘅書提出咗一個清晰嘅三步方法，幫助我哋利用呢個原則。呢度係簡要概述：

第一步就係通過快樂喚醒持續嘅動力。我哋點樣可以令工作變得有趣？阿布達爾介紹咗遊戲化概念——將任務變成遊戲，使佢哋變得更加投入同有趣。你要對自己嘅任務負責，從中搵到滿足感。建立積極嘅工作關係都可以大大提升你日常嘅動力。

依家，就係時候克服拖延同其他生產力障礙。呢一步涉及打破無益嘅習慣，並用真正有效嘅日常活動來取代佢哋。克服常見嘅恐懼，創建一個清晰、實際嘅路線圖，令你前進嘅道路看起來冇咁令人生畏。

最後，要保持高能量水平，識別同解決倦怠問題至關重要。阿布達爾談咗唔同類型嘅倦怠，並提供咗保持清新同充滿活力嘅策略。他強調心理同身體健康對於維持長期生產力有幾咁重要。

呢本書真正咁犀利嘅地方就係，阿布達爾提供咗54種實用方法，呢啲方法建立喺科學研究嘅基礎上。呢啲可操作策略幫你將呢三個步驟融入日常生活，使看似不可逾越嘅任務變得更加可控同有趣。

想像一下，從一天開始時識別你真正鍾意嘅任務，並將佢哋同唔太鍾意嘅任務混合喺埋一齊，創造一種保持高能量嘅節奏。或者每日結束時反思你嘅成就，並為第二日計劃小小嘅“勝利”。呢啲簡單但有效嘅技巧可以保持你嘅動力同活力。

總之，《高效原力》的精髓在於轉變我哋對生產力嘅心態。通過擁抱快樂作為動力嘅催化劑，同採用呢啲扎實嘅策略，我哋可以在唔犧牲自己健康嘅情況下，取得驚人嘅成果。記住，我哋有力量創造一個圓滿且高效嘅生活——唔係通過無休止嘅辛勞，而係通過一種充滿快樂同活力嘅日常努力。

多謝大家嘅時間! 如果你覺得呢啲見解有價值，記得幫我撳個"讚"同訂閱我哋嘅頻道，仲要撳埋個小鈴鐺，咁你就唔會錯過我哋嘅任何未來內容。當然，記得喺下面留言，分享你對用快樂推動生產力嘅諗法。下次見，繼續追尋平衡同高效嘅生活啦!"

October 18, 2024
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Understanding Kubernetes Autoscaling - Speed and Traffic Capacity

Autoscaling is a powerful feature in Kubernetes that ensures your applications scale dynamically to handle increasing or decreasing traffic. However, one common question is: How fast can Kubernetes scale out, and how much traffic can it handle?

Two Levels of Horizontal Scaling

In Kubernetes, autoscaling operates on two levels: Pod-level autoscaling and Node-level autoscaling.

1. Pod-level Autoscaling (Horizontal Pod Autoscaler - HPA)

The Horizontal Pod Autoscaler (HPA) monitors the resource usage of your pods, such as CPU or memory, and automatically scales the number of replicas up or down based on demand. Here's what you need to know:

Scaling Speed: Pod-level autoscaling is generally fast, typically scaling out in less than a minute depending on how the cluster is configured. However, certain configurations can make scaling even faster:
PriorityClass: Pods can have different priorities based on their importance. Critical pods with higher priority can be scheduled faster during scaling events. This ensures that important workloads are prioritized when resources are constrained.
Pinned and Pre-scaled HPA: You can configure the HPA to pre-scale pods if you anticipate spikes in traffic. This allows the system to respond quicker to traffic surges without waiting for resource thresholds to be breached.
Traffic Capacity: The amount of traffic your pods can handle depends on the resource allocation (e.g., CPU, memory) for each pod. If each pod can handle a fixed number of requests per second, scaling out additional pods ensures that the overall system can manage larger traffic loads. By carefully configuring pod resource limits and HPA thresholds, you can optimize the system to balance resource efficiency and traffic capacity.

2. Node-level Autoscaling (Cluster Autoscaler or Karpenter)

When scaling pods isn't enough, Kubernetes can also scale nodes (virtual machines) in the cluster to accommodate more pods.

Scaling Speed: Scaling nodes can take longer than scaling pods because it involves provisioning new instances from your cloud provider (AWS, GCP, etc.). Typically, scaling out nodes can take a few minutes, depending on the cloud provider's infrastructure and the size of the instance. To optimize node-level scaling:
Karpenter: A newer alternative to Cluster Autoscaler, Karpenter optimizes node scaling by efficiently provisioning nodes with the exact resources required. It is often faster than the traditional autoscaler and can bring up nodes in seconds.
Over-provisioning: To mitigate the time it takes to scale nodes, you can "over-provision" nodes. This means keeping a small buffer of idle nodes that are ready to handle a sudden surge in traffic. This approach ensures that your system can scale instantly without waiting for new nodes to spin up.
Traffic Capacity: At the node level, the capacity to handle traffic is related to how many pods can be scheduled on the available nodes. By scaling out nodes, you increase the cluster's total resource pool, allowing for more pods and thus more traffic handling capability.

Conclusion

Kubernetes autoscaling is highly dynamic, with two distinct layers working together to ensure your application scales as needed.

Pod-level scaling is rapid, generally happening in less than a minute, especially when pre-scaled or with proper PriorityClass settings.
Node-level scaling may take a few minutes, but tools like Karpenter and over-provisioning can help speed up the process.

By effectively managing both pod and node autoscaling, you can ensure that your application can handle large traffic surges while maintaining efficiency.

October 18, 2024
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金融投機的歷史及其教訓

嗨，大家好！歡迎回嚟我哋嘅頻道！今日，我哋會深入探討一個好刺激同埋對我哋財務健康非常重要嘅話題。冇錯，我哋會講金融投機——佢嘅歷史、影響，仲有點解理解佢對我哋所有人咁重要。我哋會從愛德華·錢斯勒嗰本令人眼界大開嘅書《魔鬼接住落後者：金融投機的歷史》入面攞啲見解。

多謝你哋收睇！金融投機唔係新鮮事；佢同市場一樣咁古老。愛德華·錢斯勒嗰本精彩著作帶我哋穿越時間，探索從古至今投機呢個過山車之旅。

你可能會問，到底咩係金融投機？簡單嚟講，就係投資者買資產唔係因為佢基本價值，而係因為佢哋相信將來可以用更高嘅價錢賣出。聽落好簡單，係咪？但其實佢嘅影響可以好深遠，有時仲會好災難性。

試諗下17世紀30年代嘅荷蘭，當時好出名嘅鬱金香狂熱……鬱金香價格飛漲到天文數字，之後暴跌，搞到經濟混亂。再快進一個世紀，我哋遇到咗南海泡沫。投資者被承諾巨額利潤，結果財富喺南海公司入面幾乎一夜之間化為烏有。

呢啲歷史例子生動地體現咗錢斯勒嘅關鍵觀點：投機並唔係現代現象——佢深深植根於金融市場嘅歷史中。

依家，睇返啲貼近我哋嘅例子。記唔記得1990年代末嘅網絡泡沫？受技術樂觀情緒同埋對錯失良機嘅恐懼推動，無數投資者將資金投入互聯網股票，幾乎唔顧實際盈利能力。當泡沫破裂時，數萬億美元隨之蒸發，再次提醒我哋投機狂潮嘅危險性。

錢斯勒喺呢度嘅信息非常明確："啲人如果唔記得過去，注定要重蹈覆轍。"呢啲投機過度並唔係異常現象。佢哋係由人類心理同市場動態推動嘅金融市場中反复出現嘅事件。

咁，我哋可以學到啲咩？監管者、市場參與者同政策制定者應該高度警惕非理性繁榮同羊群行為嘅跡象。通過設計周到嘅框架同實施有效嘅監管，我哋可以減輕呢啲投機泡沫嘅風險。

呢個關乎平衡——冇錯，投機可以推動創新同增長，但如果唔加控制，可以導致金融動盪。

隨住我哋前進，讓我哋以對過去嘅了解裝備自己，並採取負責任嘅未來態度。愛德華·錢斯勒引人入勝嘅書提醒我哋：雖然我哋可能無法阻止投機泡沫，但我哋可以管理其影響。

總結一下，金融投機係一把雙刃劍——既可以係進步嘅引擎，也可以係動盪嘅來源。《魔鬼接住落後者》入面嘅歷史就係呢種雙重性嘅有力見證。我哋應該汲取呢啲教訓並採取平衡嘅觀點，時刻警惕投機過度嘅潛在風險。

多謝收睇！如果你覺得呢個視頻有啟發性，請你按讚同訂閱我哋，獲取更多有關財務同歷史嘅深入探討。喺下面嘅評論區分享你嘅諗法——投機泡沫點樣影響咗你嘅財務決策？下次再見！

October 18, 2024
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擴展速度：Pod 層級的自動擴展通常非常快速，一般在 不到一分鐘 內完成，具體取決於集群的配置。不過，某些配置可以使擴展更快：
PriorityClass：Pods 可以根據其重要性設置不同的優先級。具有較高優先級的關鍵 Pods 在擴展事件中可以更快被調度，確保重要的工作負載在資源受限時被優先處理。
固定和預擴展 HPA：如果預計流量會激增，可以將 HPA 配置為預先擴展 Pods，這樣系統可以更快響應流量高峰，而不需要等待資源閾值被觸發。
流量容量：Pods 能夠處理的流量取決於每個 Pod 的資源分配（例如 CPU、記憶體）。如果每個 Pod 可以處理固定數量的每秒請求，通過擴展 Pods 的數量可以確保整體系統能處理更大的流量負載。通過精心配置 Pod 的資源限制和 HPA 閾值，可以優化系統以平衡資源效率與流量容量。

2. 節點層級的自動擴展 (Cluster Autoscaler 或 Karpenter)

當擴展 Pods 不足以應對需求時，Kubernetes 還可以擴展集群中的節點（虛擬機器）來容納更多的 Pods。

擴展速度：節點的擴展比 Pods 擴展耗時更久，因為它需要從雲服務商（AWS、GCP 等）調用新實例。通常，節點擴展需要 幾分鐘 時間，具體取決於雲服務商的基礎設施和實例的大小。為了優化節點層級的擴展，可以採取以下措施：
Karpenter：作為 Cluster Autoscaler 的新替代方案，Karpenter 通過高效地配置所需資源來優化節點擴展。它通常比傳統的自動擴展器更快，能在幾秒內啟動節點。
過量配置：為了減少擴展節點所需的時間，可以採取「過量配置」的方式，即保持一小部分閒置節點，以隨時應對流量激增。這種方式確保系統可以立即擴展，而無需等待新節點啟動。
流量容量：在節點層級，流量處理能力與可安排 Pods 的節點數量有關。通過擴展節點，可以增加整個集群的資源池總量，從而容納更多的 Pods，並提升流量處理能力。

結論

Kubernetes 的自動擴展非常動態，兩個層次協同工作以確保應用程序按需擴展。

Pod 層級的擴展 速度快，通常在不到一分鐘內完成，尤其是在預先擴展或使用適當 PriorityClass 設置時。
節點層級的擴展 可能需要幾分鐘，但工具如 Karpenter 和過量配置可以幫助加速這一過程。

通過有效地管理 Pod 和節點的自動擴展，您可以確保應用程序在處理大流量高峰時仍能保持高效運行。