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K8s网络模型
每个Pod自己看到的自己的ip和其他Pod看到的一致 k8s网络模型设计基础原则:每个Pod都拥有一个独立的 IP地址，而且 假定所有 Pod 都在一个可以直接连通的、扁平的网络空间中 。 由于 Kubemetes 的网络模型假设 Pod 之间访问时使用的是对方 Pod 的实际地址，所以一个 Pod 内部的应用程序看到的自己的 IP 地址和端口与集群内其他 Pod 看到的一样。 其实是使用Docker的一种网络模型：–net=container container模式指定新创建的Docker容器和已经存在的一个容器共享一个网络命名空间，而不是和宿主机共享。 eth0. 3.2 不同Node中的Pod之间通信 k8s网络模型需要每个pod必须通过ip地址可以进行访问，每个pod的ip地址总是对网络中的其他pod可见，并且每个pod看待自己的ip与别的pod看待的是一样的 它是一种 overlay 技术，通过三层的网络来搭建虚拟的二层网络，其帧格式： ?
4.2K24发布于 2019-04-18 - 来自专栏csico
K8s网络模型
Docker网络模型 容器 容器不是模拟一个完整的操作系统，而是对进程进行隔离，对容器里的进程来说它接触到的各种资源都是独享的，比虚拟机启动快、占用资源少。 K8s网络模型 K8s术语 K8S 是一个用于容器集群的分布式系统架构。 首先，它是基于容器技术，容器是和虚拟机并列的一种虚拟化技术，相比虚拟机来说，容器更加轻量，资源利用率更高，更适合于云原生应用。 K8s网络 K8s网络包括CNI、Service、Ingress、DNS 在K8s网络模型中，每个节点上的容器都有自己独立的IP段，节点之间的IP段不能重复，而节点也需要具备路由能力，使从本节点Pod里出来的流量可以根据目的 K8s主机内网络模型 K8s采用的是veth pair+bridge的模式，veth pair将容器与主机的网络协议栈连接起来，可以使pod之间通信。
2.5K32发布于 2021-09-02 - 来自专栏二哥聊云原生
扁平-K8s网络模型漫谈
今天聊聊K8s的网络模型。 网络是K8s的核心部分，但想要理解它是如何工作的却有点难度。 K8s定义了一个网络模型，目的是给Pod，service等使用者提供一个简单、一致的网络视图和使用体验，对它们屏蔽宿主机环境的网络拓扑的同时，也屏蔽网络模型实现上的细节。 本文尝试从K8s网络模型角度，以鸟瞰视角瞧瞧K8s典型的各种网络通信方案。既然是鸟瞰图，就不要在乎细节。多年搬砖、掉坑、爬坑的经验告诉我，无论是游历一个新地方还是学一个新东西，首要的是抓大放小。 K8s网络模型 简单来说，Kubernetes引入的网络模型提出了下列基本要求。只要满足了这些要求，即可成为一个K8s网络方案供应商。 可以看到K8s网络模型只是要求了容器间可以直接用IP地址自由地通信，但并没有强制要求Pod IP在K8s网络边界之外也可以路由。是的，K8s说"我只要扁平，剩下的我不管"。
2.6K40编辑于 2021-12-06 - 来自专栏只为你下
036.集群网络-K8S网络模型及Linux基础网络
一 Kubernetes网络模型概述 1.1 Kubernetes网络模型 二 Docker网络基础 2.1 网络命名空间 2.2 按照这个网络原则抽象出来的为每个Pod都设置一个IP地址的模型也被称作IP-per-Pod模型。 回到顶部 二 Docker网络基础 Docker本身的技术依赖于近年来Linux内核虚拟化技术的发展，所以Docker对Linux内核的特性有很强的依赖。 Docker通常使用到的与Linux网络有关的主要技术有：网络命名空间（Network Namespace）、Veth设备对、网桥、ipatables和路由。 整个挂接点技术叫作Netfilter和iptables。
97000发布于 2020-03-22 - 来自专栏木二天空
036.集群网络-K8S网络模型及Linux基础网络
一 Kubernetes网络模型概述 1.1 Kubernetes网络模型 Kubernetes网络模型设计的一个基础原则是：每个Pod都拥有一个独立的IP地址，并假定所有Pod都在一个可以直接连通的、 按照这个网络原则抽象出来的为每个Pod都设置一个IP地址的模型也被称作IP-per-Pod模型。 二 Docker网络基础 Docker本身的技术依赖于近年来Linux内核虚拟化技术的发展，所以Docker对Linux内核的特性有很强的依赖。 Docker通常使用到的与Linux网络有关的主要技术有：网络命名空间（Network Namespace）、Veth设备对、网桥、ipatables和路由。 整个挂接点技术叫作Netfilter和iptables。
1.3K30发布于 2020-03-24 - 来自专栏JavaEdge
k8s基础网络Cluster Network模型
集群是通过 desktop k8s集群创建的 创建两个 pod 查看 刚才创建的 nginx-pod的 ip 进入 busybox并查看网络 在 busybox 中ping得通nginx-pod 可在k8s 节点上任一 pod 里 ping 通其它 pod。 原理模型如下：
32410发布于 2021-02-23 - 来自专栏容器云实践
k8s网络模型与集群通信
在k8s中，我们的应用会以pod的形式被调度到各个node节点上，在设计集群如何处理容器之间的网络时是一个不小的挑战，今天我们会从pod（应用）通信来展开关于k8s网络的讨论。 小作文包含如下内容： k8s网络模型与实现方案 pod内容器通信 pod与pod通信 pod与service通信 外网与service通信 k8s网络模型与实现方案 k8s集群中的每一个Pod（最小调度单位 如下图，从表面上来看两个容器在docker网络与k8s网络中与client通信形式。 ip-per-pod k8s是一套庞大的分布式系统，为了保持核心功能的精简（模块化）以及适应不同业务用户的网络环境，k8s通过CNI(Container Network Interface)即容器网络接口集成各种网络方案 这些网络方案必须符合k8s网络模型要求： 节点上的 Pod 可以不通过 NAT 和其他任何节点上的 Pod 通信 节点上的代理（比如：系统守护进程、kubelet）可以和节点上的所有Pod通信 备注：仅针对那些支持
71320发布于 2021-11-18 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
浅谈 K8s 网络模型CNI协议
K8s 网络模型采用 CNI(Container Network Interface, 容器网络接口) 协议，只要提供一个标准的接口，就能为同样满足该协议的所有容器平台提供网络功能。 从网络模型说起 容器的网络技术日新月异，经过多年发展，业界逐渐聚焦到 Docker 的 CNM(Container Network Model, 容器网络模型) 和 CoreOS 的 CNI(Container Endpoint：用于将容器内的 Sandbox 与外部网络相连的网络接口。可以使用 veth pair、Open vSwitch 的内部 port 等技术进行实现。 可以通过 Linux bridge、VLAN 等技术进行实现。一个 Network 包含多个 Endpoint。 2.2 CNI 模型 CNI 是由 CoreOS 提出的一个容器网络规范。 K8s 网络模型采用 CNI(Container Network Interface, 容器网络接口) 协议，只要提供一个标准的接口，就能为同样满足该协议的所有容器平台提供网络功能。
3K31发布于 2021-12-02 - 来自专栏IT大咖说
K8S高级网络实战——CNI能否解决k8s网络模型缺陷
内容来源：2018 年 1 月 10 日，灵雀云k8s首席专家刘梦馨在“云原生技术沙龙－北京站”进行《K8s高级网络实践》演讲分享。 阅读字数：2418 | 7分钟阅读 摘要 CNI 作为 CNCF 的项目提供了构建容器网络的接口和类库，可以方便 kubernetes 扩展使用不同的网络模型，这次会介绍一下 CNI 的工作方式以及如何进行开发 Kubernetes的网络模型 Pod IP Kubernetes的网络模型主要分为三层。第一层是Pod的多个容器之间的互通，这层实现起来比较简单，因为所有的容器都共享一个网卡，所以可以直接通信。 Kubernetes网络模型的缺陷 动态IP or 固定IP 过去Kubernetes网络模型的动态IP模式是我们在与客户交流过程中遇到的最大难题，一般很难有客户能够接受非固定IP的形式，大多是强烈要求采用固定 因此完全的IP随机分配对他们来说在理念上就是一个有很大的冲击，除此之外很多的传统工作也离不开基于IP的技术，比如基于IP的监控、安全策略。
89100发布于 2018-08-08 - 来自专栏程序编程之旅
JavaScript---网络编程(8)-DHTML技术演示(1)
DHTML技术使用的基本思路： 1. 用标签封装数据—html范畴 2. 定义样式—css范畴 3. 明确事件源、事件和要处理的节点—dom范畴 4. /title> <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-<em>8</em>"> <script type="text " content="text/html; charset=UTF-<em>8</em>"> <style type="text/css"> .max{ color:#808080 ---新闻字体3--换套装</title> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-<em>8</em>" /> content="text/html; charset=utf-8" /> <style type="text/css"> /*老版本的IE支持，新版本不支持了
1.1K10发布于 2021-01-21 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
矿山电子封条 yolov8网络模型
矿山电子封条通过python+yolov8网络模型智能视频识别等技术，矿山电子封条yolov8网络模型智能分析异常情况。 按照模型结构设计、Loss 计算、训练数据增强、训练策略和模型推理过程共 5 个部分详细介绍 YOLOv8 目标检测的各种改进，实例分割部分暂时不进行描述。 YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。 和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求Backbone:骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
44400编辑于 2023-05-19 - 来自专栏CV学习史
后台开发-核心技术与应用实践--网络模型与网络调试
网络 IO 模型 IO 有两种操作，同步 IO 和 异步 IO。同步 IO 指的是，必须等待 IO 操作完成后，控制权才返回给用户进程。 4种网络 IO 模型 为了解决网络 IO 中的问题，学者们提出了4种网络 IO 模型： 阻塞 IO 模型 非阻塞 IO 模型 多路 IO 复用模型 异步 IO 模型 在Linux下，默认情况下所有的 socket 但是，“线程池”和“连接池”技术也只是在一定程度上缓解了频繁调用 IO 接口带来的资源占用。这时可以用非阻 塞模型来尝试解决这个问题。 相比其他模型，使用 select() 的事件驱动模型只用单线程（进程）执行，占用资源少，不消耗太多 CPU 资源，同时能够为多客户端提供服务。 如果试图建立一个简单的事件驱动的服务器程序，这个模型有一定的参考价值。 异步 IO 模型 异步 IO 模型的流程如图所示： ? 各个 IO 模型的比较如图所示： ?
86630发布于 2021-04-15 - 来自专栏大数据文摘
AI = 神经网络？这8个技术就不是！
大数据文摘作品 编译：傅一洋、丁慧、Aileen AI热潮中，有关神经网络的声音最大。然而，AI远远不止如此。 目前在AI技术领域中，投入资金最多的当属对神经网络的研究了。 在众人眼中，神经网络技术貌似就是“程序构造的大脑”（虽然比喻很不准确）。 神经网络的概念早在20世纪40年代就被提出，但直到现在，人们对于神经元及大脑的工作方式仍然知之甚少，最近几年，科研界关于神经网络技术创新的呼声越来越强，渴望重启神经网络的热潮…… 其实，除了神经网络以外 举个简单的例子：比如“顾名思义，章鱼有8条腿”这句话经过提取后，就变成了这个样子：{“章鱼”：{“腿的数目”：8}}。 诸如Recognant这样的公司，在应用神经网络的同时，也同样在应用文章中这些相对冷门的技术，毕竟相比于神经网络硬件系统， 这些软件技术的优势就在于，能针对不同情况进行随时的调整和开发，而无需花费额外的成本
49820发布于 2018-05-23 - 来自专栏全栈程序员必看
googlenet网络模型简介_网络参考模型
跟VGG不同的是，GoogleNet做了更大胆的网络上的尝试而不是像VGG继承了Lenet以及AlexNet的一些框架，该模型虽然有22层，但大小却比AlexNet和VGG都小很多，性能优越。 深度学习以及神经网络快速发展，人们容易通过更高性能的硬件，更庞大的带标签数据和更深更宽的网络模型等手段来获得更好的预测识别效果，但是这一策略带来了两个重要的缺陷。 （1）更深更宽的网络模型会产生巨量参数，从而容易出现过拟合现象。 （2）网络规模加大会极大增加计算量，消耗更多的计算资源。 二、Inception 结构 2.1 Inception模型 A Inception结构的主要思想是找出如何让已有的稠密组件接近与覆盖卷积视觉网络中的最佳局部稀疏结构。 ＧoogLeNet 网络结构如下图所示： GoogLeNet网络模型参数变化如下图所示： 总体结构： （1）包括Inception模块的所有卷积，都用了修正线性单元（ReLU）；
1.1K10编辑于 2022-09-21 - 来自专栏机器之心
百度NLP | 神经网络模型压缩技术
因此，我们引入了 Log 域量化、多层次乘积量化和多种子随机哈希等模型压缩算法，经实践验证压缩率可以达到 1/8。并且这些方法具有很好的通用性，可以借鉴到各种神经网络应用场景。 Log 域量化压缩十分有效，其优点在于：在量化位数为 8 的情况下能够做到无损压缩，这意味着深度神经网络模型的 embedding 空间被量化成只有28=256 个离散值；而原模型无需重训。 在百度搜索的深度神经网络语义模型应用中，我们通过多层次乘积量化实现了 1/8 无损压缩，并且原始模型无需重训，使用方便。 多种子随机哈希压缩 到目前为止，多层次乘积量化能够实现 1/8 无损压缩。 百度NLP专栏扩展阅读： 百度NLP | 神经网络语义匹配技术 百度NLP | 智能写作机器人：不抢人类饭碗，我们只想人机协作 百度NLP | 自动写诗 PK 古代诗人：百度「为你写诗」技术深度揭秘 独家对话百度副总裁王海峰：NLP 的路还很长 「百度NLP」专栏主要关注百度自然语言处理技术发展进程，报道前沿资讯和动态，分享技术专家的行业解读与深度思考。
1.5K50发布于 2018-05-08 - 来自专栏C++
【Linux网络】NAT技术、DNS系统、五种IO模型
1、NAT NAT （网络地址转换）技术主要解决 IPv4 地址不够用的问题，是路由器的一个重要功能。 3、内网穿透 | 原理： 内网穿透的工作原理主要基于 NAT 技术的逆过程。NAT技术将内部网络的私有IP地址转换为外部网络的公网IP地址，实现内部网络与外部网络的通信。 | 应用： 远程办公：员工可以在家中或其他远程地点通过内网穿透技术访问公司内部网络中的资源和服务，实现远程办公。 家庭网络访问：用户可以通过内网穿透技术访问家庭网络中的NAS设备、智能家居设备等，实现远程管理和控制。 API服务访问：开发者可以将内部网络中的API服务通过内网穿透技术暴露到公网上，供外部用户访问和使用。
62210编辑于 2025-03-09 - 来自专栏PaddlePaddle
【AI核心技术】课程四：多层感知机网络模型
UAI与PaddlePaddle联合推出的【AI核心技术掌握】系列课程持续更新中！ 今天的视频是多层感知机网络模型，本次视频虽然较为基础，但是仍然值得仔细观看~ （友情提示：手机横屏看更舒服！） ? 视频关键点提示 00:15 连接主义学派发展 1:00 多层感知机 3:31 激活函数 7:12 多层感知机 9:24 学习的可能性 11:44 深度学习的三种学习分类（模型+算法）
30210发布于 2018-07-26 - 来自专栏智能大数据分析
【现代深度学习技术】循环神经网络01：序列模型
深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。 深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。 一、统计工具 处理序列数据需要统计工具和新的深度神经网络架构。为了简单起见，我们以图1所示的股票价格（富时100指数）为例。 当下获得的最直接的好处就是参数的数量总是不变的，至少在 t > \tau 时如此，这就使我们能够训练一个上面提及的深度网络。 隐马尔可夫模型中的动态规划超出了本节的范围（我们将在双向循环神经网络再次遇到），而动态规划这些计算工具已经在控制算法和强化学习算法广泛使用。
29610编辑于 2025-04-08 - 来自专栏PaddlePaddle
【AI核心技术】课程十四：循环网络模型-课程导引
UAI与PaddlePaddle联合推出的【AI核心技术掌握】系列课程持续更新中！ 今天的视频是循环网络模型-课程导引，21min带你迅速入门循环网络模型~ （友情提示：手机横屏看更舒服！） ? 视频关键点提示（数字为时间节点） 0:22 循环神经网络概念 3:01 循环神经网络简史 5:15 循环神经网络热度 6:10 代表性循环神经网络 7:59 常用循环网络模式 11:02 RNN简介
41020发布于 2018-07-26 - 来自专栏北漂的我
RockyLinux 8 网络设置
使用 nmcli 重新加载网络配置 nmcli c reload
4.1K20编辑于 2022-05-06
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