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云原生K8s配置热更新：Apollo配置中心实现零中断的秘诀
在云原生环境下，服务动态伸缩和频繁发布是常态，如何高效进行配置管理和热更新，同时避免服务重启带来的中断，是许多团队面临的挑战。您提出希望找到一个能与K8s动态调度机制无缝衔接的配置中心方案，这是一个非常核心且关键的需求。 传统的配置管...
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除了高层指标，CI/CD流水线优化还能看哪些细节数据？
咱们团队在做CI/CD实践时，可能经常会关注一些高层指标，比如部署频率、变更前置时间、平均恢复时间（MTTR）和变更失败率。这些当然很重要，它们是衡量DevOps成熟度的“四大关键指标”。但如果想真正深入优化流水线，找到那些“卡脖子”的环...
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混沌工程实验收尾：怎么科学评估效果和量化韧性提升？
嘿，大家好！搞完一轮混沌工程实验，是不是感觉像是做了一场精彩的“破坏性测试”？但实验之后最关键的一步，就是怎么“科学地”评估和量化我们到底提升了多少韧性，或者有没有发现新的“地雷”。我来分享一些自己的经验和心得。 为什么科学评估这么...
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系统太“稳定”？别急，你的混沌工程实验可能需要这样优化！
最近看到有朋友说，团队尝试了混沌工程实验，但结果不尽如人意，要么故障注入不进去，要么系统“稳如老狗”，什么问题也发现不了。这确实是很多初次尝试混沌工程的团队会遇到的情况，别担心，这不是你家系统太完美，很可能是我们的实验设计还有提升空间。 ...
