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(1).生产级实践

可以直接用于生产，中间件版本可以根据各自情况更改。

目录	地址	备注
apollo配置中心	https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/product/standard/apollo-pro	apollo1.4.0版本。
apollo配置中心，支持skywalking链路探针	https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/product/standard/apollo-skywalking-pro	apollo1.4.0版本, skywalking6.4.0版本。
rocketmq消息队列中间件	https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/product/standard/rocketmq-pro/rocketmq-ms-cluster-pro	rocketmq4.3.2版本。
elasticsearch搜索中间件	https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/product/standard/elasticsearch-pro	elasticsearch6.3.2版本。
skywalking链路追踪中间件	https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/product/standard/skywalking-pro	skywalking6.4.0版本。
grafana/prometheus监控	https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/product/standard/grafana-prometheus-pro	grafana6.4.2, prometheus2.13.0
python-rocketmq-exporter监控, python版本	https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/product/standard/grafana-prometheus-pro/exporter-mq-rocketmq	使用python开发的exporter,主要监控消息堆积数，精确到进程粒度。不建议使用，建议使用下方的go版本。
go-rocketmq-exporter监控, go版本	https://github.com/hepyu/RocketmqExporter	使用go开发的exporter,主要监控消息堆积数，精确到进程粒度。
kube-prometheus	https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/product/standard/kube-prometheus-pro/kube-prometheus-pro-0.3.0	做了一些生产级改造，版本为release-0.3.0

(2).相对有价值的研究性实战

目录	地址	备注
redis-cluster容器化	https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/yaml/min-cluster-allinone/redis-cluster-min	redis5.0.x版本。
dubbo-admin容器化	https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/yaml/min-cluster-allinone/dubbo-admin

(3).工程目的

提供生产级实践；

提供一个低成本容器化所有组件的最佳实践，方便大家学习/研究;

Directory	Description	备注
helm	提供helm方式的容器化，步骤及注意事项。
helm/min-cluster-allinone	用最小资源使用helm方式将大部分基础组件容器化。	最小资源要求是8核32G，需要留足够的内存给os和demo。
other	备份性质目录，没有实际意义。
wayne	使用cicd进行最小资源条件下的容器化，目前暂停，意义不大。
yaml	提供yaml方式的容器化，步骤及注意事项。
yaml/min-cluster-allinone	用最小资源使用helm方式将大部分基础组件容器化，适当修改可直接用于生产环境。	最小资源要求是8核32G，需要留足够的内存给os和demo。
product/standard	重点/持续维护目录，提供笔者生产实践中的容器化yaml配置文件；使用者需要注意的是要调整资源声明，由于笔者也会使用此目录下文件在私服搭建，而由于私服资源有限，会调整资源到最小比例，对于request/limit会提供两组配置，一组是最小配置，一组是生产环境笔者的实践配置，github中的配置文件会注释掉实践配置，开启最小配置。