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來噢來噢，昨天直播做的Oreo冰淇淋成果發表。
冷凍了一個晚上，第二天就是仿冰炫風的Oreo冰淇淋，如果還想更像冰炫風，可以在冰淇淋冷凍後，用調理機打鬆，再把碎Oreo加進去，就更像啦！
另外，我的心得是，食譜的版本要加鮮奶，才會讓冰淇淋口味更好，全用鮮奶油會稍嫌太膩，有買Bonne萬用食物調理機的朋友，有空可以試試看，很好玩耶，還沒買有想買的，價格真的超誇張的優惠，明天晚上結團呦！
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本篇文章是個經驗分享系列文，作者探討 Kubernetes 內 15 種不被建議的部署策略與模式。
作者之前曾經撰寫過 Contianer 架構底下的部署模式探討，而本系列文(三篇)則是著重於如何將這些 containers 透過 Kubernetes 給部署到生產環境，總共會探討十五種不推薦的模式，接下來的三篇文章將會介紹各五種不好的模式。
Using containers with the latest tag in Kubernetes deployments
任何 container 的 image 都不應該使用 latest，因為 latest 本身沒有任何意義，這會使得維運人員沒有辦法掌握到底當前部署的版本是什麼，更嚴重的情況適當 latest 搭配 PullPolicy:Always 時會產生更為嚴重的問題。因為 Always 的策略導致每次 Pod 部署時都會重新抓取 image，所以一個 deployment 中，多個使用 latest tag 的 Pod 但是其實使用的 image hash 是不同的。
作者認為比較好的做法有
1. 所有 container image 都是不可修改的，一旦建立就禁止覆蓋，有任何改動就進版
2. 部署用的 image tag 使用有意義的版本名稱
補充: 實際上 pull image 也可以使用 sha256，譬如 "docker pull hwchiu/kubectl-tools@sha256:acfb56059e6d60bf4a57946663d16dda89e12bfb1f8d7556f277e2818680e4c8"
Baking the configuration inside container images
任何 contaienr image 建置的時候應該都要往通用的方向去設計，而不是參雜各種設定在裡面。著名的 12-factor app 裡面也有提到類似個概念，建置好的 image 應該要可以 build once, run everywhere，動態的方式傳入不同的設定檔案，而不是把任何跟環境有關的資訊都寫死
舉例來說，如果 image 內包含了下列設定(舉例，包含不限於)
1. 任何 IP 地址
2. 任何帳號密碼
3. 任何寫死的 URL
作者認為比較好的做法有
1. 透過動態載入的方式來設定運行時的設定，譬如Kubernetes configmaps, Hashicorp Consul, Apache Zookeeper 等
2. 根據不同程式語言與框架甚至可以做到不需要重啟容器就可以載入新的設定
Coupling applications with Kubernetes features/services for no reason
作者認為除了很明確專門針對 Kubernetes 使用，或是用來控制 Kubernetes 的應用程式外，大部分的 應用程式包裝成 Container 時就不應該假設只能運行在 Kubernetes 內。作者列舉了幾個常見的使用範例，譬如
1. 從 K8s label/annotation 取得資訊
2. 查詢當前 Pod 運行的資訊
3. 呼叫其他 Kubernetes 服務(舉例，假設環境已經存在 Vault，因此直接呼叫 vault API 來取得資訊)
作者認為這類型的綁定都會使得該應用程式無法於沒有 Kubernetes 的環境運行，譬如就沒有辦法使用 Docker-compose 來進行本地開發與測試，這樣就沒有辦法滿足 12-factor 中的精神。
對於大部分的應用程式測試，除非其中有任何依賴性的服務是跟外部 Kubernetes 綁定，否則這些測試應該都要可以用 docker-compose 來叫起整個服務進行測試與處理。
服務需要使用的資訊應該是運行期間透過設定檔案，環境變數等塞入到 Container 內，這樣也呼應上述的不要將與環境有關的任何資訊都放入 image 內。
Mixing application deployment with infrastructure deployment (e.g. having
Terraform deploying apps with the Helm provider)
作者認為近年來伴隨者 IaC 概念的熱門，愈來愈多的團隊透過 Terraform/Pulumi 這類型的工具來部署架構，作者認為將部署架構與部署應用程式放到相同一個 Pipeline 則是一個非常不好的做法。
將基礎架構與應用程式同時放在相同 pipeline 可以降低彼此傳遞資訊的困難性，能夠一次部署就搞定全部，然而這種架構帶來的壞處有
1. 通常應用程式改動的頻率是遠大於基礎架構的改變，因此兩者綁在一起會浪費許多時間在架構上
假如部署基礎架構需要 25 分鐘而應用
https://codefresh.io/kubernete.../kubernetes-antipatterns-1/
今天這篇文章要跟大家介紹的是 kubectl 一個好用的 plguin, flame，這個名稱就是大家所熟悉的火焰圖，所以長話短多。 kubectl flame 用來幫助維運人員針對任何已經運行的 Container 透過不同的 proflier 來進行效能分析，並且畫出相對應的火焰圖供研究。
對於維運人員來，透過 profiling 分析程式碼中存在的效能瓶頸是個非常常見的行為，有效的工具能夠幫助開發人員更快速的找到效能瓶頸並加以修正，而火焰圖則是一個非常知名的視覺化方式，將這些 profiling 的結果透過 stack 的方式顯示出來，讓開發人員一目了然地找到痛點。
雖然 profiling 聽起來如此強大，但是要於 Kubernetes 中針對運行的應用程式進行效能分析並不是如此簡單，主要是 profiling 通常會伴隨兩個條件
1. 程式碼需要修改，加入相對應的參數或是函數才能夠正確地將 function symbol 給顯示出來
2. 針對正式生產環境的除錯同時也會帶來效能影響的取捨，為了分析應用程式的效能意味者 profiler 必須要針對應用程式進行取樣與分析，這些都會帶整體效能上的影響。
更重要的事，如果今天要對一個已經運行的應用程式加上 profiling 需要的修改與參數，代表整個 Pod 會需要重啟來部署新版本的 Container Image。這類型的重啟可能會導致效能問題消失，整個除錯過程變得非常困難。
Kubectl flame 透過部署一個全新的 Container 到目標 Container 所在的節點上，同時透過 PIDNamespace 與 MountFilesystem 等方式來達到透過外部應用程式來幫忙進行 profiling，不過要注意的是不同的 profilter 所支援的程式語言不同。
有興趣的可以參考下列文章，甚至可以使用 pyroscope 這套 continuous profiling platform 來達成長時間的效能分析。
https://medium.com/swlh/introducing-kubectl-flame-effortless-profiling-on-kubernetes-4b80fc181852
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EP. 60 【來錄不明】長度取決於速度 台北→台中
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這次的在外面錄PODCAST的單元【來錄不明】，是第二次挑戰POD車錄音！我們要從台北開車到台中找我們的PODCASTER好朋友【紐約沒有斑馬】囉！這次的節目長度取決於Matt的速度，我們將在車內閒聊，聊聊有關長途旅行還有在台灣開車所遇到的鳥事；如果你也是在台灣的開車族，有過長途旅行開車，都歡迎在留言區與我們分享你任何的有趣經驗唷！
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EP. 48 台北直直撞 大安到大直
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誰說PODCAST一定要在錄音室？這次的單元【來錄不明】將帶著大家來到戶外，探索新大陸，整個城市都是你的錄音室！
這集節目我們又做了不同嘗試，在汽車內拿著麥克風從臺北市的大安一路講到大直；這次來聊聊有關駕訓班和過去在城市中開車的特別經驗。歡迎大家也跟我們分享你在學開車時有哪些有趣經驗，或是開車時遇到哪些特別的狀況吧！
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