Kubeflow 使用指南
Kubeflow（https://github.com/kubeflow）是基于Kubernetes（https://kubernets.io，容器编排与管理服务软件）和TensorFlow(https://tensorflow.org，深度学习库)的机器学习流程工具，使用Ksonnet进行应用包的管理。
生产环境 VS 开发环境，关于Kubernetes的四大认识误区
最近我们澄清了一些大家在进行Kubernetes实验的时候所见到的常见的误解。其中最大的一个误解就是：在生产环境中运行Kubernetes和开发测试环境并无两样。
答案：是不一样的。
Avi Network公司的联合创始人兼首席技术官Ranga Rajagopalan认为：“对于Kubernetes，容器和微服务来说，实验环境和生产环境有巨大的不同。
Kubernetes存储原理
Docker容器的设计原理是当容器消融时，容器内的存储也随之消失，但是实际情况中有很多是需要进行持久化的存储的，所以也很有必要进行Kubernetes持久化存储的概念说明。
K8s 学习者绝对不能错过的最全知识图谱（内含 56个知识点链接）
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使用阿里云容器服务Kubernetes实现蓝绿发布功能
背景
在发布应用时，经常需要先上线一个新版本，用较小的流量去测试一下该新版本的可用性。但是Kubernets的ingress resource 并没有实现流量控制与切分的功能，导致针对同一个域名下的路径，只能有一个service来进行服务。