小编Vow*_*eee的帖子

需要了解为什么 Pod 会自动挂载服务帐户机密。

如果我们禁用服务帐户的自动挂载，这是否会影响我们的应用程序的任何操作，该应用程序已经在 pod 规范部分指定了服务帐户，但服务帐户的自动挂载未禁用。

希望了解 kubenetes 使用 3 种类型的探针（启动、就绪和运行）检查 pod 的顺序。

如何正确理解或设计这3种探头以用于正常应用？如果启动探针有错误的条目，发生冲突或破坏应用程序的可能性有多大

与状态文件有何terraform plan关系。destroy

当 Terraform 执行时plan，

• 它如何知道清单文件中的所需状态与 azure 门户中资源的当前状态相同？是直接使用azurerm api检查还是参考状态文件？

• 如果它引用状态文件，那么 terraform 计划如何在第一次计划时得到验证，而它还没有状态文件（因为它只是一个terraform apply会生成状态文件的文件？

• 其次，该terraform destroy命令是否引用了我们的清单文件（所需的配置文件），或者只是用当前状态（Azure 门户中的资源实际状态）验证状态文件

我想知道 AKS 节点考虑保留内存的因素以及它如何计算可分配内存。

在我的集群中，我们有多个节点（2 个 CPU、7 GB RAM）。

我观察到所有节点（18+）仅显示 7 GB 中的 4 GB 可分配内存。因此，我们的集群具有用于新部署的资源连接。因此我们必须相应地增加节点数量以满足资源需求。

正如我在下面评论的那样进行了更新 ，添加了下面的 kubectl 顶部节点命令。这里很奇怪的是节点消耗百分比怎么会超过100%。

NAME                                CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%
aks-nodepool1-xxxxxxxxx-vmssxxxx00   265m         13%    2429Mi          53%
aks-nodepool1-xxxxxxxxx-vmssxxxx01   239m         12%    3283Mi          71%
aks-nodepool1-xxxxxxxxx-vmssxxxx0g   465m         24%    4987Mi          109%
aks-nodepool2-xxxxxxxxx-vmssxxxx8i   64m          3%     3085Mi          67%
aks-nodepool2-xxxxxxxxx-vmssxxxx8p   114m         6%     5320Mi          116%
aks-nodepool2-xxxxxxxxx-vmssxxxx9n   105m         5%     2715Mi          59%
aks-nodepool2-xxxxxxxxx-vmssxxxxaa   134m         7%     5216Mi          114%
aks-nodepool2-xxxxxxxxx-vmssxxxxat   179m         9%     5498Mi          120%
aks-nodepool2-xxxxxxxxx-vmssxxxxaz   141m         7%     4769Mi          104%
aks-nodepool2-xxxxxxxxx-vmssxxxxb0   72m          3%     1972Mi          43%
aks-nodepool2-xxxxxxxxx-vmssxxxxb1   133m         7%     3684Mi          80%
aks-nodepool2-xxxxxxxxx-vmssxxxxb3 …

我们有 AKS 并使用来自我们的私有 acr 和 dockerhub 映像的映像。可以看到应用于订阅的默认安全策略，以及为可信图像提供高安全漏洞建议。检查后注意到允许容器图像正则表达式指向默认正则表达式 ^(.+){0}$。

这将是此警报的原因？我们如何通过修改正则表达式来确保某些 acr 和 docker hub 镜像的安全

最近，我们在 AKS 集群中遇到了一些问题，即节点内存随着 pod 内存请求较高（请求 2Gi、内存 2Gi）而增加，从而增加了节点数量。因此，为了减少节点数量，我们将请求内存减少到 256MI 并限制为相同值 (2GB)。之后我们注意到集群中出现了一些奇怪的行为。

1. 请求的百分比和我们的资源限制存在很大差异。
   更清楚地说，限制值显示为实际值的 602% 和 478%，并且请求百分比之间存在很大差异。保持 request 和 limit 之间的差异是正常的还是无害的？

 Resource                       Requests      Limits
  --------                       --------      ------
  cpu                            1895m (99%)   11450m (602%)
  memory                         3971Mi (86%)  21830Mi (478%)
  ephemeral-storage              0 (0%)        0 (0%)
  hugepages-1Gi                  0 (0%)        0 (0%)
  hugepages-2Mi                  0 (0%)        0 (0%)
  attachable-volumes-azure-disk  0             0

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

2. 我们注意到我们的节点消耗的内存显示超过 100%，这是一个奇怪的行为，节点如何消耗比实际更多的内存。

NAME                                CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%
aks-nodepoolx-xxxxxxxx-vmss00000x   151m         7%     5318Mi          116%

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

NAME                                    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
mymobile-mobile-xxxxx-ddvd6   2/2     Running   0          151m
myappsvc-xxxxxxxxxx-2t6gz     2/2     Running   0          5h3m …

在azuredevops yaml管道中，我们可以嵌套forloop吗？或多个for循环。

我的要求是通过映射的变量值迭代管道，这应该跨环境完成。

例如：在我的 ADO 存储库中，每个应用程序有 10 个文件夹，每个应用程序中每个环境有 4 个不同的变量模板文件，即“vars-development.yaml、vars-staging.yaml、vars-prod.yaml、vars-dr” .yaml”

我需要的是在每个环境特定变量模板中，我需要有不同的警报规则输入（每个环境会有多个警报）。变量.development.yaml

variables:
  alert1:
     environment: development
     subscription: 'mysubscription'
     resourceGroup: myrg
     AlertRuleName: myalertrule
     query:myquery
     timeWindowInMinutes: 1    
     severity: 1
     operator: GreaterThanOrEqual
     threshold: 20
     
  alert2:
     environment: development
     subscription: 'mysubscription'
     resourceGroup: myrg
     AlertRuleName: myalertrule
     query:myquery
     timeWindowInMinutes: 1    
     severity: 1
     operator: GreaterThanOrEqual
     threshold: 20
     autoMitigate: false
     
etc.............

  alertn: 

azure-pipeline.yaml

name: $(Build.SourceBranchName)-$(Build.BuildId)
trigger: none

parameters:
- name: appname
  type: string
  values:
    - app1
    - app2
    - app3
    - app4
    - app5
    - app5
stages:
  - template: …