Serverless Kubernetes 快速入门指南
5月，阿里云宣布推出Serverless Kubernetes服务。开发者可在5秒内创建集群、30秒部署应用上线。用户无需管理集群基础设施，根据应用实际消耗资源按量付费；用户可以直接使用K8S API或命令行来管理容器应用，容器应用可以与VPC中现有应用和阿里云能力无缝集成。
超大规模商用 K8s 场景下，阿里巴巴如何动态解决容器资源的按需分配问题？
作者 | 张晓宇（衷源） 阿里云容器平台技术专家
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导读：资源利用率一直是很多平台管理和研发人员关心的话题。本文作者通过阿里巴巴容器平台团队在这一领域的工作实践，整理出了一套资源利用提升的方案，希望能够带给大家带来一些讨论和思考。
从 SOA 到微服务，企业分布式应用架构在云原生时代如何重塑？
阿里妹导读：从十余年前的各种分布式系统研发到现在的容器云，从支撑原有业务到孵化各个新业务，企业的发展离不开统一的、与时俱进的技术架构。本篇文章从企业分布式应用架构层面介绍了云原生计算架构带来的变化，希望能够帮助更多企业的 IT 转型，利用云计算技术推动其成为市场竞争中的敏捷力量。
Prometheus 对比 Zabbix
比较一番下来，我的建议是，如果是刚刚要上监控系统的话，不用犹豫了，Prometheus 准没错。
但如果已经对传统监控系统有技术积累的话，还是要谨慎考虑：如果监控的是物理机，用 Zabbix 没毛病，或者是环境变动不会很频繁的情况下，Zabbix 也会比 Prometheus 好使；但如果是云环境的话，除非是 Zabbix 玩的非常溜，可以做各种定制，那还是 Prometheus 吧，毕竟人家就是干这个的。
阿里云上弹性伸缩kubernetes集群 - autoscaler
阿里云Kubernetes服务简化了K8S集群的创建、升级和手动扩缩容。然而使用Kubernetes集群经常问到的一个问题是，我应该保持多大的节点规模来满足应用需求呢？ Autoscaler的出现解决了这个问题，它可以自动的根据部署的应用所请求的资源量来动态的伸缩集群。
Spark in action on Kubernetes - Playground搭建与架构浅析
### 前言
Spark是非常流行的大数据处理引擎，数据科学家们使用Spark以及相关生态的大数据套件完成了大量又丰富场景的数据分析与挖掘。Spark目前已经逐渐成为了业界在数据处理领域的行业标准。但是Spark本身的设计更偏向使用静态的资源管理，虽然Spark也支持了类似Yarn等动态的资源管理器，但是这些资源管理并不是面向动态的云基础设施而设计的，在速度、成本、效率等领域缺乏解决方案
