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2025年12月22日 星期一

醫院資訊系統環境中 Prometheus 與 Grafana 監測架構之深度分析與可行性評估報告

醫院資訊系統環境中 Prometheus 與 Grafana 監測架構之深度分析與可行性評估報告

探討觀測技術棧在異質性高、資料交換頻繁且法規嚴格的 HIS 環境中的應用價值

這份深度分析與可行性評估報告旨在探討 PrometheusGrafana 觀測技術棧在異質性高、資料交換頻繁且法規嚴格的醫院資訊系統(HIS)環境中的應用價值與實施架構。

一、 Prometheus:多維度指標採集與醫療資料建模

Prometheus 作為核心引擎,負責從分散的醫療端點收集時間序列資料。其在醫院環境的核心優勢如下:

  • • 多維度標籤系統 (Labels): 醫院 IT 管理人員可透過標籤精細定義監控對象,例如區分「ICU」或「急診室」的伺服器,使複雜的分析查詢能在毫秒內完成。
  • • 醫療應用指標類型:
    • 計數器 (Counter): 統計門診掛號訊息總數或失敗次數。
    • 測量儀 (Gauge): 監控藥房自動化系統的當前佇列長度或主機剩餘記憶體。
    • 直方圖 (Histogram) 與摘要 (Summary): 分析 PACS 影像載入延遲分佈,或評估檢驗報告 API 的回應時效。
  • • 拉取模型 (Pull Model) 的安全性: Prometheus 由伺服器主動抓取數據,對醫院內網安全至關重要。它能簡化防火牆配置,並具備端點健康自動偵測功能(up=0)。









二、 Grafana:臨床洞察的視覺化平台

Grafana 將枯燥的監控數據轉化為直觀的儀表板,為醫院提供統一觀測視窗(Single Pane of Glass)。

功能特性 醫療場景應用描述
跨系統整合 將 HIS 硬體狀態與門診候診人數等業務數據整合在同一螢幕。
動態分析工具 利用變數化查詢切換樓層;註釋功能標記 HIS 更新或斷電事件。
主動告警 當掛號佇列積壓時,透過 Teams/Webhook 即時通知工程師。



三、 針對醫療特有協定的適配性分析

針對醫院特有的傳輸協定,此架構表現出高度的擴展性:

• Mirth Connect 監控 (HL7/FHIR): 監控訊息通道狀態,即時發現訊息堆積是否影響臨床報告呈現。

• PACS/DICOM 效能監測: 追蹤磁碟寫入延遲,並模擬 DICOM C-FIND 請求主動測試服務。

• 基礎設施與網路: SNMP Exporter 將交換器與不斷電系統 (UPS) 資訊轉譯為監控指標。

四、 法規合規與數據安全(HIPAA 視角)

監控系統本身必須符合 HIPAA 對 PHI(受保護健康資訊)的保護要求:

  • 身分認證與 RBAC: 整合醫院 AD/LDAP,確保僅授權人員能查看。
  • 傳輸加密: 強制採用 TLS 1.2+ 加密。
  • 敏感資訊脫敏: 利用 Relabeling 功能自動移除或雜湊處理標籤中的潛在 PHI。

五、 可行性評估與實施效益

  • 提升事故修復效率 (MTTR): 研究顯示平均每週可節省 6 小時以上的分析時間。
  • 資源優化: 協助 CIO 識別資源過剩節點,降低硬體採購成本。
  • 擴展建議: 建議整合 VictoriaMetricsThanos 以實現高壓縮比的長久存儲。

結論與比喻

Prometheus 與 Grafana 的組合已成為醫院 IT 環境監控的黃金標準。

如果 HIS 是醫院的各個科室,Prometheus 就像是一套覆蓋全院的生理監視系統,持續收集所有機器的脈搏與血壓;Grafana 則是護理站的大型監控牆;而 VictoriaMetrics 則像是病歷室,負責將數據長期、高效地封存。




2025年12月15日 星期一

告別昂貴的 VMware vSphere:四大經濟實惠的虛擬化替代方案解析!


告別昂貴的 VMware vSphere:四大經濟實惠的虛擬化替代方案解析!

VMware vSphere 作為伺服器虛擬化市場的領導者,功能強大,但其高昂的授權費用對於許多中小企業或預算有限的組織來說,是沉重的負擔。好消息是,市場上存在多個功能強大且成本效益更高的替代方案。本文將深入探討其中四個主要的選項,幫助您找到最適合的解決方案!


1. 💻 Citrix Hypervisor (原 XenServer)

Citrix Hypervisor 是由 XenServer.com 管理的 Type-1 Hypervisor 產品,它基於開源的 Xen 專案。雖然 Citrix 的 VDI 產品線 (Virtual Apps and Desktops) 與 vSphere 屬於不同領域,但 Citrix 確實擁有自己的核心虛擬化平台。

✨ 核心優勢與功能

  • 基於 Xen: 作為一個成熟的 Type-1 Hypervisor,它直接運行在硬體上,提供卓越的性能。
  • 成本效益: 許多核心功能,例如 Live VM Migration (熱遷移),在免費或開源版本中即可使用,大幅降低了起步成本。
  • Citrix VDI 整合: 對於使用 Citrix Virtual Apps and Desktops 的企業來說,這是最優化的 Hypervisor 平台。

⚠️ 考量點

  • 企業級高可用性 (HA) 或進階管理功能通常需要購買付費版本和支援。
  • 社群支援相較於 VMware 可能較小,但在 VDI 社群中非常活躍。

2. 🍏 Microsoft Hyper-V

如果您已經是 Windows Server 的忠實使用者,那麼 Hyper-V 幾乎是無需考慮的選擇。它作為 Windows Server 作業系統的內建功能或獨立的免費 Hyper-V Server 版本存在。

✨ 核心優勢與功能

  • 授權優勢: 作為 Windows Server 授權的一部分,您無需為 Hypervisor 本身支付額外費用,是成本效益最高的選項之一。
  • 生態系統整合: 與 Microsoft 的企業生態系統(如 Active Directory、System Center、Azure Stack HCI)有深度且無縫的整合。
  • 持續發展: Microsoft 投入大量資源,功能集持續更新和擴展,特別是在與 Azure 混合雲的整合方面。

⚠️ 考量點

  • 雖然 Hypervisor 本身免費,但管理大型叢集所需的 **System Center Virtual Machine Manager (SCVMM)** 可能需要額外授權。
  • 在異質環境(Linux 為主)中的管理體驗可能不如 vSphere。

3. 🐧 Proxmox Virtual Environment (Proxmox VE)

Proxmox VE 是開源社群中聲譽極佳的解決方案,它是一個基於 Debian Linux 的發行版,結合了 KVM (Kernel-based Virtual Machine) 虛擬機器和 LXC 容器技術。

✨ 核心優勢與功能

  • 真正的開源免費: 核心功能完全免費使用,無功能鎖定,若需要商業支援才需購買訂閱。
  • 整合管理介面: 提供一個單一的 Web-based 介面,同時管理 KVM 虛擬機器和 LXC 容器,功能強大且直觀。
  • 企業級功能: 內建高可用性 (HA)、叢集管理、備份和儲存管理功能,功能與 vSphere 相當。

⚠️ 考量點

  • 技術門檻:由於是開源解決方案,部署和維護可能需要一定的 Linux 和虛擬化技術知識。
  • 介面成熟度:雖然 Web 介面功能完善,但使用者體驗可能不如 VMware 成熟。

4. 🚀 Nutanix AHV (Acropolis Hypervisor)

Nutanix 是超融合基礎設施 (HCI) 的市場領導者。AHV 是其內建且專門為 HCI 架構設計的 Type-1 Hypervisor,它與 Nutanix 的儲存和管理平台深度整合。

✨ 核心優勢與功能

  • 架構簡化: 將運算、儲存和虛擬化整合在單一軟體平台中,大幅簡化了資料中心基礎設施的管理。
  • 授權成本低: AHV 本身包含在 Nutanix 平台授權中,無需額外為 Hypervisor 授權付費,降低了總體擁有成本 (TCO)。
  • 高自動化: 專為雲端和 HCI 設計,管理操作高度自動化和簡化。

⚠️ 考量點

  • **平台綁定:** 您必須採用 Nutanix 的整個 HCI 平台,無法獨立購買和使用 AHV。
  • **初始變革:** 採用 HCI 解決方案通常意味著對現有基礎設施架構進行較大的變革。

📝 最終決策指南:選擇您的替代方案

選擇哪一個替代方案,應取決於您的 IT 策略、現有生態系統和技術能力:

  • ✅ **預算極度有限/喜愛開源:** 選擇 **Proxmox VE**。
  • ✅ **Windows Server 環境為主:** 選擇 **Microsoft Hyper-V**。
  • ✅ **已採用或計劃採用 Citrix VDI:** 選擇 **Citrix Hypervisor (XenServer)**。
  • ✅ **追求基礎設施現代化/簡化管理:** 選擇 **Nutanix AHV**。

在做出最終決定前,請務必進行小規模的概念驗證 (PoC),以確保您選擇的方案能完全滿足您的業務需求!

2025年11月14日 星期五

升級你的 AI 對話:用 Markdown 打造超結構化的多維度 Prompt!

🎯 升級你的 AI 對話:用 Markdown 打造超結構化的多維度 Prompt!


💡 痛點分析:為什麼你的 Prompt 總是不夠力?

你是否覺得 AI 給出的答案總是很單一、籠統
這是因為你的提示詞 (Prompt) 缺乏結構化的信號。AI 模型是語言大師,但當資訊混雜時,它無法分辨哪個是重點、哪個是背景

解方: 運用多個 Markdown 格式,為 AI 的思考路徑建立一個清晰的「導航系統」,將單純的文字輸入升級為多維度指令集

📊 Markdown 格式與 AI 思考維度的對應表

Markdown 格式 賦予 AI 的思考維度 實質功能與權重 範例應用
標題 (##, ###) 【層次維度】 定義結構劃分主題/子任務。最高優先級。 ## 任務目標:
粗體 (**...**) 【權重維度】 強調關鍵變量限制條件。AI 必須優先處理。 核心痛點:缺乏專注度
列表 (*, 1.) 【邏輯維度】 設定步驟順序列舉所有選項。要求 AI 逐一擊破。 1. 分析現有數據
引言區塊 (>) 【情境維度】 確立角色定義思考範圍。將 AI 鎖定在特定視角。 > 角色:作為資深產品經理
程式碼區塊 (```) 【格式維度】 強制輸出格式。要求 AI 嚴格按照區塊內的結構呈現結果。 ```json

🛠️ 進階實戰:讓 AI 扮演你的「策略夥伴」

範例 Prompt (給 AI 的指令):

## 🚀 多維度任務:找出 [產品A] 的 Next Step 發展方向

---

> **情境與角色:** 你是一位專注於創新與藍海市場的顧問。請你基於以下資訊,提供三個明確的發展方向。

### **一、現有基礎數據 (Data Context)**

* 核心功能: AI 自動化內容生成。
* 用戶反饋: 對生成速度滿意,但對內容的創意度不滿。
* 市場限制: 高競爭,同類產品已開始降價。

### **二、思考限制與分析要求 (Constraints & Analysis)**

1.  方向一 (保守型): 聚焦於提升用戶留存率 (Retention Rate) 的新功能,必須與社群分享相關。
2.  方向二 (創新性): 必須探索非文字的內容生成 (如:影音或互動式媒體)。
3.  方向三 (藍海型): 結合利基市場,建議一個獨特的垂直應用場景 (e.g., 針對律師或藥師)。

---

⭐ 最終產出要求: 請使用 Markdown 表格 呈現結果。表格包含欄位:[發展方向][核心價值][潛在風險]
        

📈 結論:從「提問者」到「架構師」

當你開始運用 Markdown 格式組合多維度 Prompt 時,你就不再是單純的提問者,而是資訊和思考的架構師。這種結構化輸入能極大地降低 AI 理解的偏差,顯著提升產出的精準度、深度和實用性

🚀 行動呼籲: 試著用 <h2> 定義目標,用 <strong> 鎖定關鍵,用 <blockquote> 鎖定視角,讓你的下一個 AI 產出達到前所未有的水準!

2025年11月13日 星期四

Cisco MR52 (Wi-Fi 6) 與 CW9178 (Wi-Fi 7) 跨樓層部署:干擾分析與最佳化建議

Cisco MR52 (Wi-Fi 6) 與 CW9178 (Wi-Fi 7) 跨樓層部署:干擾分析與最佳化建議

您好,關於在不同樓層部署 Cisco MR52 (Wi-Fi 5/6)Cisco CW9178 (Wi-Fi 7) 是否會互相干擾的問題,總體原則是:干擾會存在,但可控。

現代的 Wi-Fi 標準都包含有避免和減輕干擾的機制,只要規劃得當,兩種設備可以良好共存。

🌟 潛在干擾與緩解因素分析

因素 說明 影響 (對干擾的影響)
頻段重疊 (2.4/5 GHz) MR52 和 CW9178 都支援 2.4 GHz 和 5 GHz。如果在同一頻段使用相同的或重疊的頻道,會產生傳統的同頻干擾 主要干擾源
CW9178 的 6 GHz 頻段 CW9178 支援 6 GHz 頻段,而 MR52 不支援。這是 Wi-Fi 7 的優勢。 緩解因素。使用 6 GHz 頻段時,將與 MR52 **完全隔離**。
隔層部署 樓板和建築結構會對 Wi-Fi 訊號產生顯著的衰減 (Attenuation),自然地減少 AP 之間的訊號重疊。 緩解因素。距離和物理障礙物有助於減輕干擾。
智能射頻優化 Cisco Meraki/Catalyst 系統會自動監測環境,持續調整 AP 的發射功率頻道選擇 緩解因素。系統會嘗試自動解決許多干擾問題。

✅ 最佳部署與頻道規劃建議

為了確保兩台 AP 的最佳性能和最小干擾,有兩個核心策略:自動化利用 6 GHz 頻段

1. 核心策略:利用 Meraki 的自動化 RF 優化功能

  • 強烈建議操作: 除非您有特殊需求,否則將 5 GHz 和 2.4 GHz 的**頻道分配 (Channel Assignment)** 和 **發射功率 (Transmit Power)** 都設置為 **自動 (Auto)**。
  • 優點: Meraki 系統會持續協調 AP 的頻道和功率,確保頻道之間有足夠的分隔,自動降低樓層間的干擾。

2. 利用 CW9178 的 6 GHz 頻段(最佳解決方案)

  • 完全零干擾: 6 GHz 頻段與傳統的 2.4 GHz 和 5 GHz 頻段是物理上分離的。
  • 建議: 確保 CW9178 啟用了 6 GHz 頻段,並將所有支援 Wi-Fi 7/6E 的客戶端連接到此頻段,可以完全避免與 MR52 在低頻段的干擾。

3. 5 GHz 不重疊頻道規劃 (手動參考)

如果您決定手動控制頻道,請在 **5 GHz 頻段**上為兩個 AP 選擇**完全不重疊的頻道組**:

頻道組別 建議 AP / 頻段 範例不重疊頻道 (80 MHz)
低頻段 (UNII-1) CW9178 (樓層 A) CH 36 - 48
中間 DFS 頻段 MR52 (樓層 B) CH 52 - 64 或 CH 100 - 112
高頻段 (UNII-3) 備用組 CH 149 - 161
重要提示:頻道寬度越大 (如 80/160 MHz),速度越快,但可用的不重疊頻道組就越少,干擾的風險也會隨之增加。請謹慎使用大頻道寬度。

2025年10月30日 星期四

GitOps 解決方案深度解析:Argo CD、Flux 與 Terraform 的定位

GitOps 解決方案深度解析:Argo CD、Flux 與 Terraform 的定位

本文整理了關於 Argo CD 和 Flux CD 的比較、Argo CD 的安裝計畫,以及 GitOps 理念在網路設備管理和與 Terraform 整合方面的應用。

一、Argo CD 與 Flux CD 比較

Argo CD 和 Flux 都是 Kubernetes 社群中優秀的 **GitOps Agent**,它們都實作了「拉取式 (Pull-Based)」部署模式。以下是它們的差異:

特性 Argo CD (CNCF 畢業專案) Flux (CNCF 畢業專案)
設計理念/結構 Application Controller 集中管理:專注於應用程式級別的部署和狀態同步。 分散式工具集:由多個專注於不同功能的專門控制器組成(更模組化)。
部署模型 應用程式為中心 (App-centric):每個部署定義為一個 Application 資源。 功能為中心 (Feature-centric):使用 HelmReleaseKustomization 資源來定義部署。
主要介面 優秀的 Web UI:提供功能豐富、視覺化強大的介面。 CLI 為主:主要透過 flux cli 進行管理。
多叢集支援 集中式管理:單一 Argo CD 實例可管理多個外部 K8s 叢集。 分散式管理:通常建議在每個目標叢集上安裝一個 Flux 實例。

選擇建議: Argo CD 更「操作友好」且「集中」;Flux 更「Kubernetes 原生」且「模組化」。

二、Argo CD 導入與測試計畫

以下為採用 Argo CD 的三階段安裝與驗證計畫:

階段一:準備與規劃 (Pre-Installation)

  • **P1 - K8s 環境檢查:** 確認叢集版本和權限。
  • **P2 - Git 儲存庫準備:** 建立配置 YAML 檔的 Git 儲存庫(如:git@github.com/org/k8s-manifests.git)。
  • **P3 - 測試應用程式配置:** 在 Repo 中準備簡單的 YAML 檔案(如:k8s-manifests/guestbook/)。

階段二:安裝與核心配置

# 1. 安裝 Argo CD

kubectl create namespace argocd

kubectl apply -n argocd -f https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo-cd/stable/manifests/install.yaml

# 2. 取得初始密碼

kubectl -n argocd get secret argocd-initial-admin-secret -o jsonpath="{'.data.password'}" | base64 -d; echo

# 3. 啟動 Port Forward 測試存取

kubectl port-forward svc/argocd-server -n argocd 8080:443

階段三:功能驗證與測試

測試項目 目的 預期結果
T1.3 手動同步 驗證部署功能 應用程式狀態變為 SyncedHealthy
T2.2 手動漂移修復 驗證持續協調 (Self-Heal) 手動修改 K8s 資源後,Argo CD 自動偵測並將其修正回 Git 定義的狀態。
T2.3 版本回溯 驗證回溯機制 Git 回溯 Commit 後,Argo CD 自動將 K8s 狀態回溯到舊版本。

三、Argo CD 的部署位置

答案:Argo CD 是安裝在 Kubernetes (K8s) 叢集內部的。

它作為一個控制迴路在叢集內部運行,持續:

  • 監控 Git 儲存庫的期望狀態 (Desired State)
  • 透過 K8s API 讀取叢集的實際狀態 (Live State)
  • 執行協調,確保兩者一致(GitOps 拉取式模式)。

四、Argo CD 的狀態偵測機制

答案:Argo CD 部署後,不會主動偵測現有 K8s 的所有 YAML。它只會根據您給它的配置去工作。

Argo CD 的工作流程是以「**應用程式定義**」為中心:

  1. 您必須建立一個 Application 資源,明確指向一個 Git Repo/Path。
  2. Argo CD 才會開始:讀取 Git (期望狀態) → **查詢 K8s API (實際狀態)** → **比較**並判斷是否需要同步。

所有未被 Argo CD 定義和管理的資源,將不會受到 GitOps 流程的影響。

五、k8s-manifests/guestbook 的意義

這是一個範例路徑結構,結合了兩個概念:

  • k8s-manifests/ 業界常用的資料夾名稱,用於存放 **Kubernetes Manifests**(K8s 資源定義的 YAML 檔)。
  • guestbook 指一個特定的應用程式名稱(通常是 K8s 範例應用程式)。

在 Argo CD 中,這個路徑就是指定:「請將這個資料夾內的所有 YAML 檔案部署到目標叢集,並將這些資源歸類為 guestbook 應用程式。」

六、GitOps 理念與 Cisco 網路設備管理

答案:可以,但不能直接使用 Argo CD。

GitOps 的理念(以 Git 作為唯一事實來源、宣告式、自動協調)完全適用於網路設備,這被稱為 **NetDevOps**。

由於 Cisco 設備不使用 K8s YAML,您需要將 GitOps 理念與專門的 **網路自動化工具** 結合,作為 Argo CD 的替代執行器:

  • 期望狀態: Git Repo 中的 **YAML/Jinja2 模版**。
  • 執行代理: **Ansible** 或 **Terraform**。它們負責讀取模版、生成 Cisco CLI 命令,並透過 SSH/API **推送**到設備。
  • 協調: Ansible 的冪等性 (Idempotency) 機制,確保只應用必要的更改。

七、Terraform 與 Argo CD 的比較與協作

兩者是互補而非競爭的關係,主要區別在於管理的**範圍**和**機制**:

關鍵差異

特性 Terraform Argo CD
核心用途 **基礎設施的供應 (Provisioning)** **應用程式的持續交付 (CD)**
管理範圍 VPC、RDS、S3、**K8s 叢集本身** **K8s 內部的** Deployment、Service、ConfigMap 等
機制 CLI 驅動 (Push-Based) 控制器驅動 (Pull-Based)

最佳協作模式

在 End-to-End GitOps 中,兩者形成清晰的階層:

  1. Terraform (IaC/Provisioning): 負責建立 K8s 叢集、資料庫等底層**基礎設施 (Infrastructure)**,作為部署的「畫布」。
  2. Argo CD (GitOps/Delivery): 安裝在 K8s 叢集內,負責持續管理和部署**應用程式 (Application)** 資源到這個畫布上。
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2025年10月27日 星期一

三大物料清單:SBOM、CBOM 與 AIBOM 及其組成與用途

三大物料清單:SBOM、CBOM 與 AIBOM 及其組成與用途


1. 人工智慧物料清單 (AIBOM)

定義: AI Bill of Materials 用於描述人工智慧生態系統中所有資產的完整清單,涵蓋模型、資料集、訓練流程與治理資訊。

區塊 內容
組成
  • 模型規格: 模型版本、類型、演算法等信息。
  • 訓練資料來源: 資料集來源、許可證、預處理。
  • 模型卡: 預期用途、限制、道德問題、效能衡量和風險緩解措施。
  • 授權資訊: 模型和資料所遵循的相關許可協議。
用途
  • 提供模型大小、訓練資料來源、訓練時間、授權類型、治理指標的透明度與法律聲明等。
  • 評估AI系統面對偏差、風險與法規的韌性。
  • 實現對AI資產與政策的主動治理。
  • 與EU AI Act / NIST AI等未來法規標準對齊。

2. 軟體物料清單 (SBOM)

定義: SBOM 代表 "Software Bill of Materials",為軟體物料清單。

  • 這是一種運用於追蹤和記錄軟體組件及其相關資訊的標準化格式。這些資訊包括軟體的版本、依賴關係、開源軟體組件、授權信息等。
  • 現代運維和軟體很少是從頭開始編寫的。典型的應用程式由預先建置的開源或第三方商業元件組成。
  • 隨著軟體供應鏈攻擊的威脅,這使得 SBOM 成為確保供應鏈安全 (Supply Chain Security) 的關鍵。

3. 加密物料清單 (CBOM)

定義: Cryptography Bill of MaterialsSBOM 的擴展,它更詳細地描述了軟體中的加密元件及其相依性。CBOM的元件包括整個細節中軟體產品使用的加密演算法和函式庫。

區塊 內容
組成
  • 加密演算法
  • 金鑰屬性
  • 憑證與證書
  • 通訊與協定
  • 到期日期及其狀態
用途
  • 提供演算法、金鑰和憑證等加密資產的透明度。
  • 評估針對乘用演算法和量子威脅的彈性。
  • 實現對加密資產和政策的主動管理。
  • 顯示不同加密資產和使用它們的系統之間的依賴關係。
  • 達到與量子密碼標準一致。


中距離航空戦闘戦術部隊(KAMIA HEAVY INDUSTRY)

2025年10月10日 星期五

Kubernetes Configuration Recovery: Retrieving and Cleaning Deployed YAML

Kubernetes Configuration Recovery: Retrieving and Cleaning Deployed YAML

This document outlines the technical facts regarding configuration storage in Kubernetes and provides a reliable method for technical leads to retrieve the current, deployed resource configurations, which closely resemble the original YAML files.

1. Kubernetes Does Not Store the Original YAML File Path

When a user executes kubectl apply -f [yaml file], Kubernetes does not record the actual location of the original file. Instead, it only stores the desired state of the resources, as defined in the YAML, within its internal database, etcd.

2. Obtaining the Resource's Current Configuration from the Cluster

While the original YAML file itself cannot be located within the cluster, the cluster holds the complete current configuration of the deployed resource, which is highly similar to the source file.

Steps to Retrieve the Deployed Resource Configuration:

A. Identify the Resource Name, Type, and Namespace

You must first determine the resource's Kind, Name, and its Namespace (if applicable).

Resource Type Command to List Resources Notes
StorageClass (SC) kubectl get sc Typically cluster-scoped (no specific Namespace).
PersistentVolume (PV) kubectl get pv Cluster-scoped.
PersistentVolumeClaim (PVC) kubectl get pvc --all-namespaces Use -n <namespace> if the Namespace is known. e.g., for Elasticsearch.
Workload (e.g., Elasticsearch) kubectl get statefulset --all-namespaces
kubectl get deployment --all-namespaces
Identify the name (e.g., elasticsearch-master) and its Namespace. (Workloads are usually StatefulSet or Deployment).

B. Export the Resource's YAML Configuration

Once the resource is identified, use kubectl get with the -o yaml flag to export its current configuration.

Resource Type Example Command
StorageClass kubectl get sc <sc-name> -o yaml > storageclass-<sc-name>.yaml
(e.g., kubectl get sc netapp-trident-sc -o yaml > netapp-trident-sc.yaml)
PersistentVolume (PV) kubectl get pv <pv-name> -o yaml > pv-<pv-name>.yaml
PersistentVolumeClaim (PVC) kubectl get pvc <pvc-name> -n <namespace> -o yaml > pvc-<pvc-name>.yaml
Elasticsearch StatefulSet/Deployment # Assuming StatefulSet
kubectl get statefulset <es-statefulset-name> -n <namespace> -o yaml > es-statefulset.yaml

🚨 Critical Note: Cleaning the Exported YAML

The exported YAML files will contain numerous fields automatically added by Kubernetes during runtime. These include: status, creationTimestamp, resourceVersion, uid, and lengthy metadata.annotations (especially kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration).

If a "clean" YAML file is required for subsequent kubectl apply commands or for version control, these system-generated fields must be manually removed or stripped.

  • Priority Fields to Delete (Top-Level): status, metadata.creationTimestamp, metadata.resourceVersion, metadata.uid, metadata.selfLink (if present), and often metadata.generation.
  • For Deployment/StatefulSet, review and clean any unnecessary auto-generated annotations and labels within spec.template.metadata.

C. Using the last-applied-configuration Annotation (If Applicable)

If the initial kubectl apply command was executed without the --save-config=false flag, Kubernetes stores a copy of the successfully applied YAML content in a metadata.annotations field called kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration.

This configuration is typically closer to the original YAML (e.g., it lacks the status block) than the full kubectl get -o yaml output.

You can retrieve this clean configuration using tools like jq or yq:

# Retrieve for a StatefulSet, outputting JSON and piping to jq
kubectl get statefulset <es-statefulset-name> -n <namespace> -o jsonpath='{.metadata.annotations."kubectl\.kubernetes\.io/last-applied-configuration"}' | jq . > clean-es-statefulset.json

# Alternative: Retrieve for a StatefulSet, using yq to output clean YAML (requires yq)
# kubectl get statefulset <es-statefulset-name> -n <namespace> -o yaml | yq '.metadata.annotations."kubectl\.kubernetes\.io/last-applied-configuration"' -r | yq -P > clean-es-statefulset.yaml

Summary for Technical Management

The most robust method to reconstruct the configuration is:

  1. Use kubectl get <resource_type> -n <namespace> -o yaml to export the resource.
  2. Manually clean or use scripting tools to strip the exported YAML of status and system-generated metadata, rendering it a re-applyable configuration file.

Concurrently, the new administration must establish a mandatory process to store all future configuration files in a version control system (e.g., Git) and document the file location corresponding to each deployed resource, preventing recurrence of this "missing file" issue.



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