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containerd 现在很多人说起容器都会说到docker，docker凭借镜像（images）快捷的部署，占领了极大的技术市场，docker公司将自己的核心依赖 Contanerd 捐给了 CNCF，这个就是contanerd的由来，containerd 在kubernetes在 v1.24之后的版本作为底层核心进行使用。
Containerd架构 可以看到 Containerd 仍然采用标准的 C/S 架构，服务端通过 GRPC 协议提供稳定的 API，客户端通过调用服务端的 API 进行高级的操作。 为了解耦，Containerd 将不同的职责划分给不同的组件，每个组件就相当于一个子系统（subsystem）。连接不同子系统的组件被称为模块。 总体上 Containerd 被划分为两个子系统：
Bundle : 在 Containerd 中，Bundle 包含了配置、元数据和根文件系统数据，你可以理解为容器的文件系统。而 Bundle 子系统允许用户从镜像中提取和打包 Bundles。 Runtime : Runtime 子系统用来执行 Bundles，比如创建容器。 其中，每一个子系统的行为都由一个或多个模块协作完成（架构图中的 Core 部分）。每一种类型的模块都以插件的形式集成到 Containerd 中，而且插件之间是相互依赖的。例如，上图中的每一个长虚线的方框都表示一种类型的插件，包括 Service Plugin、Metadata Plugin、GC Plugin、Runtime Plugin 等，其中 Service Plugin 又会依赖 Metadata Plugin、GC Plugin 和 Runtime Plugin。每一个小方框都表示一个细分的插件，例如 Metadata Plugin 依赖 Containers Plugin、Content Plugin 等。 总之，万物皆插件，插件就是模块，模块就是插件。
常用插件 Content Plugin : 提供对镜像中可寻址内容的访问，所有不可变的内容都被存储在这里。 Snapshot Plugin : 用来管理容器镜像的文件系统快照。镜像中的每一个 layer 都会被解压成文件系统快照，类似于 Docker 中的 graphdriver。 Metrics : 暴露各个组件的监控指标。 安装 卸载docker 首先要保证环境干净整洁，如果你有安装docker服务，需要先卸载docker，如果没有安装可以跳过
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背景 什么是 CI/CD 可观察性，我们如何为更多可观察的管道铺平道路？可观察性不仅仅是观察错误或监控基本健康信号。相反，它会更深入，以便您可以了解系统内行为背后的“原因”。
CI/CD 可观察性在其中发挥着关键作用。这是关于深入了解持续集成和部署系统的整个管道——查看每个代码签入、每个测试、每个构建和每个部署。当您组合所有这些数据时，您可以全面了解整个软件交付过程，揭示效率领域、瓶颈和潜在故障点。
CI/CD 可观察性是可观察性的一个子集，专注于软件开发生命周期。它有助于以多种方式确保流程可靠、相关且易于理解：
积极主动解决问题。没有可观察性，我们只能对问题做出反应。有了它，我们可以在问题升级之前预见并解决问题，从而节省时间和资源。 更好的决策。通过了解 CI/CD 流程的细节，团队可以在资源分配、流程变更和工具采用方面做出更明智的决策。 建立信心。通过对 CI/CD 管道的清晰洞察，开发人员、测试人员和运营团队可以对他们发布的软件更有信心。它减少了“对部署的恐惧”并培育了持续改进的文化。 问责制和透明度。可观察性确保 CI/CD 流程的每一步都是可追溯的。这意味着，如果出现问题，可以追溯到其源头，促进问责并帮助解决根本原因，而不仅仅是解决症状。 问题 CI/CD 系统并非没有自身的挑战。破坏 CI/CD 管道平稳运行的常见问题是不稳定、性能下降和配置错误。
Flakiness 片状 片状测试是 CI/CD 方程中不可预测的变量。当测试在代码没有任何更改的情况下产生不同的结果（通过或失败）时，该测试被认为是“不稳定的”。出现片状现象通常有以下几个原因：
外部依赖和环境问题。如果这些依赖项不能始终可用，则依赖于外部服务、数据库或特定环境设置的测试可能会产生不可预测的结果。如果环境设置不正确或意外拆除，也可能会发生这种情况。从本质上讲，先前测试的残留或外部服务的不可用可能会扭曲结果，使其不可靠。 比赛条件。当系统的行为依赖于不可控事件的顺序或时间时，就会出现这种情况。特别是在异步操作中，如果管理不当，事件序列的不可预测性可能会导致偶发故障。 Performance regression 性能回归 随着 CI/CD 流程的发展并变得更加复杂，系统性能可能会开始下降。这种回归可能不会立即显现出来，但长期的累积效应可能会阻碍 CI/CD 管道的效率。以下是常见的原因：
测试执行效率低下。某些测试可能会运行比必要的时间更长的时间，这可能是因为冗余操作、设置的等待时间太长或查询效率低下。这在集成和端到端测试中尤其明显。 代码和测试膨胀。当我们添加更多功能和测试而不解决技术债务或进行优化时，我们的构建时间可能会增加。有些测试从添加之日起可能会很慢。如果不解决这些问题，整个构建和测试过程可能会比需要的时间更长。 Misconfigurations 配置错误 即使是最深思熟虑的管道也可能因配置错误而失败。这可能导致：
次优测试计划。 CI/CD 管道遵循一条关键路径，其中每个步骤都依赖于前一个步骤。如果步骤未设置为按正确的顺序执行或正在等待非依赖项，则可能会导致效率低下。 次优容量规划。未配置足够的资源或对所需工作负载规划不当可能会导致管道出现瓶颈。如果 CI/CD 流程在关键阶段没有必要的能力，则可能会减慢整个工作流程或导致中断和故障。 DORA 指标 Deployment frequency 部署频率 (DF)：组织成功发布到生产环境的频率 Mean Lead time for changes 变更平均前置时间 (MLT)：从代码提交到代码在生产中运行所需的时间 Mean time to recover 平均恢复时间 (MTTR)：发生服务事件或缺陷后恢复服务需要多长时间 Change failure rate 变更失败率 (CFR)：导致失败的变更百分比 优化 CI/CD 可观察性 目前GraCIe 是 Grafana 正在使用的应用程序插件，旨在为用户提供一种简单的方法来了解他们的 CI/CD 系统。它非常适合评估构建性能、识别测试结果中的不一致以及分析构建输出。该应用程序简化了这些流程，旨在轻松提供有关管道的见解。
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