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【云原生】容器编排K8S
开发者学习 kubernetes 可以使用的环境有几种： 使用云厂商提供的套装 在云主机上自己安装和配置 在开发者主机上安装和配置 从成本上来说，在开发者主机上安装和配置是比较方便的。 user: kind-hello-k8s name: kind-hello-k8s - context: cluster: kind-test user: kind-test 集群，例如这里有两个kind创建的集群：kind-hello-k8s 和 kind-test 以及一个 minikube 创建的集群minikube context 列出了每个 k8s 集群对应的上下文信息 Pod是 K8s 的最小可部署单元。 worker 两种节点 我们也掌握了安装 k8s 的概念 kubectl 可以用来和 k8s 集群通讯，是 k8s 的命令行客户端 使用 minikube/kind 可以创建学习环境 k8s 集群 使用
1.1K30编辑于 2022-11-28 - 来自专栏云计算与大数据
云原生｜K8S 网络篇
worker node and list the interfaces using, ip route and filter interface matching the pod IP. root@k8s-node calixxxxxxxxx -w /opt/capture.pcap & https://iximiuz.com/en/posts/container-learning-path/ https://learnk8s.io
51030编辑于 2023-03-18 - 来自专栏Java升级打怪进阶之路
【云原生】K8S包管理（helm）
例如 centos 上有 yum 例如 ubuntu 上有 apt-get Mac系统上有包管理软件: 例如 brew Windows 上也有可用的包管理软件: 例如 scoop 例如 choco 云原生的事实标准平台 k8s 上也可以安装各种组件和服务。 而 helm 就是 k8s 的包管理软件，用来给 k8s 平台安装各种组件包或者服务包。 在不同平台上，通过对应平台的包管理软件，可以快速安装 helm 客户端命令。 /chart/hello-py/ --generate-name 检测下 k8s 的 deployment 和 sevice: 端口转发： 访问服务： helm 可以规范化k8s helm 通过chart依赖来解决所部署的k8s应用之间的依赖。 本文内容到此结束了， 如有收获欢迎点赞收藏关注✔️，您的鼓励是我最大的动力。 如有错误❌疑问欢迎各位大佬指出。
91520编辑于 2022-11-28 - 来自专栏DevOps
GPU：腾讯云GPU云服务器简介
腾讯云GPU云服务器实例 GPU 云服务器提供如下实例类型：计算型 GT4、GN6、GN6S、GN7、GN8、GN10X、GN10Xp、推理型 GI3X 和渲染型 GN7vw， 用户可通过综合了解实例配置与价格来购买符合实际需要的 腾讯云GPU云服务器最新活动信息 目前腾讯云有GPU云服务器特惠活动，优惠覆盖按量计费及包年包月， GPU云服务器特惠：www.tengxunyun8.com/url/gputh.html 具体优惠内容如下 元/时起； GN8 机型：NVIDIA P40 GPU，3.07元/时起。 2、包年包月最新优惠 GN8 机型：NVIDIA P40 GPU，6核56G + 1颗P40，798.75元/1年； GN6S 机型：NVIDIA P4 GPU，4核20G + 1颗P4，1426.25 元/1年； GN7 机型：NVIDIA T4 GPU，8核32G + 1颗T4，1776.25元/1年； 腾讯云GPU云服务器价格表 一、计算型 GT4 二、计算型 GN10X/GN10Xp 三、计算型
25K10编辑于 2024-03-29 - 来自专栏运维开发故事
【K8S专栏】什么是云原生？
什么是云原生？ 我相信大部分人都听过云原生，但是要你说出一个所以然，却不知道怎么开口，我也是一样。 我不知道云原生到底是什么，从字面来看：云原生就是为云而生。云是什么？ 不知道你有没有发现，云原生其实是云计算发展历程中的一种产物。 云原生不是一个新的概念，它是云计算发展的过程中对理念的更新和延申。 在云原生时代，希望让应用更有弹性、容错性、可观测性，让应用更容易部署、管理编写、编排等，希望开发者能够更好的利用云的资源、产品以及交付能力。 下边大致梳理云原生的发展历程。 云原生全景图（?https://github.com/cncf/landscape）： 核心理念 云原生技术有助于企业在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中构建和运行可弹性扩展的应用。 ，而且以云原生理念而诞生的技术也越来越多，最终云原生究竟如何定义现在也未可知，咱们只有拭目以待。
1.6K20编辑于 2022-09-15 - 来自专栏Hamlk
GPU云体验
GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是提供 GPU 算力的弹性计算服务，具有超强的并行计算能力，作为 IaaS 层的尖兵利器，服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景 腾讯云随时提供触手可得的算力，有效缓解您的计算压力，提升业务效率与竞争力。 GPU在我日常不怎么使用的上，但有时候又有修复视频的需求，自己的电脑没有强大的GPU在腾讯云领到一台GPU服务器那么就要试试视频修复运行的怎么样了 这次服务器是有显卡的，N卡P40，算力还行，毕竟企业级显卡嘛 在此附上Windows版驱动安装教程 GPU基础环境部署操作： https://doc.weixin.qq.com/doc/w3_AIgA4QYkACkWEoXrDAlTPqe0Lr69g GPU GRID 驱动安装： 下载 GRID 11 驱动，驱动下载链接 执行exe文件安装 GRID 11 版本的 GPU 驱动； 桌面右键 -> NVIDIA 控制面板 -> 许可 -> 管理许可证 -> 如下图填写
5.9K30编辑于 2022-05-04 - 来自专栏亨利笔记
没错，AI原生云GPU算力圈的super爱豆就是他
相关信息： 招聘云原生开发工程师 2021智能云边开源峰会：云原生、人工智能和边缘计算 Bitfusion 如何在 vSphere 中使用 PVRDMA 功能？ 需求和痛点 AI与云“搭配”已经成为行业共识，AI算力的硬件表现为GPU物理卡资源，云原生基础设施的表现为Kubernetes编排系统以及所承载的业务pod，Kubernetes云原生编排软件已经成为事实上部署和管理 在云原生AI平台深度融合模式呼之欲出之际，AI算力与云原生基础设施的生产资料关系仍制肘着AI原生云生产力的发展。 云原生AI融合平台方案 为解决原生云上使用AI算力的挑战，重构AI算力与云原生基础设施之间的新型生产关系，加速AI算力在云原生基础设施之间的广泛流动，业界开始探索GPU资源池方案，并涌现出许多创新的项目 池化共享使用，但为提供更好地融合体验，bitfusion没有止步于此，针对k8s云原生平台开发了device plugin和webhook，device plugin和webhook分别内置在独立的 Docker
2.6K40编辑于 2023-04-04 - 来自专栏云技术+云运维
云原生与云原生应用概念解析
什么是云原生？ 云原生（Cloud Native）是由 Pivotal 的Matt Stine在2013年提出的一个概念，是他多年的架构和咨询总结出来的一个思想的集合。 云原生应用 云原生应用是天然适合云特点的应用，云原生应用系统需要与操作系统等基础设施分离，不应该依赖Linux或Windows等底层平台，或依赖某个云平台。 CNCF给出了云原生应用的三大特征： 容器化封装：以容器为基础，提高整体开发水平，形成代码和组件重用，简化云原生应用程序的维护。 云原生应用和本地部署应用程序之间的差异 云原生应用程序开发采用与传统企业应用程序完全不同的体系结构。 可更新 云原生应用程序始终是最新的，云原生应用始终可用。 本地部署应用程序需要更新，并且通常由供应商按订阅提供，并且在安装更新时需要停机。 弹性 云原生应用程序通过在峰值期间增加的资源来利用云的弹性。
3.8K34发布于 2019-10-29 - 来自专栏架构驿站
K8sGPT，基于 AI 的云原生终极工具
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下云原生生态排障大杀器-基于AI 的云原生终极工具：“K8sGPT”。 from k8sgpt-ai/k8sgpt /opt/homebrew/Cellar/k8sgpt/0.3.0: 6 files, 55.5MB, built in 3 seconds ==> Running [leonli@leonLab ~ ] % /opt/homebrew/Cellar/k8sgpt/0.3.0/bin/k8sgpt version k8sgpt version 0.3.0 OK release k8sgpt/k8sgpt-operator -n k8sgpt-operator-system --create-namespace 接下来，我们再简要介绍一下运行示例，具体如下所示 安装完成后，我们可以查看当前 K8sGPT 组件的版本，具体如下所示： [leonli@leonLab ~ ] % /opt/homebrew/Cellar/k8sgpt/0.3.0/bin/k8sgpt
5.5K60编辑于 2023-05-22 - 来自专栏腾讯云原生团队
今晚8点直播 | TKEStack 腾讯云原生开源实践之路
高级软件开发工程师和产品经理，11年工作年限，负责腾讯 TKEStack 开源容器云平台项目。 有丰富的云产品开发和项目管理经验，对开源和云原生有极大的热情，致力于打造面向离线和在线业务多维异构的一站式通用基础架构平台。 曾参加Kubecon China 2020，腾讯Techo开发者大会，腾讯云合作伙伴大会等并做演讲。 ? 腾讯云容器产品中心高级产品经理，负责容器私有云开源、商业化相关产品工作。 全程参与了腾讯云TKEStack产品的开源工作，对开源产品设计、持续投入、商业化结合等内容均较为了解。 也曾作为容器产品架构师参与多个容器私有云项目专项培训与交流，并参与华东游戏行业容器专项沙龙、Harbor技术沙龙深圳站等多个容器相关专项交流活动并作主题分享。
1K42发布于 2020-10-27 - 来自专栏【云原生】
【云原生、k8s】基于Helm管理Kubernetes应用
k8s-node01 192.168.100.133 k8s-node02 EOF 图片 [root@localhost ~]# hostname k8s-node01 [root@k8s-node01 安装工具，使所有的组件都会以容器的方式运行 kubectl：客户端连接K8S API工具 kubelet：运行在node节点，用来启动容器的工具 2、配置阿里云yum源 使用 YUM 方式安装 Kubernetes 阿里云仓库（https://kubernetes.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/charts） 官方仓库（https://hub.kubeapps.com/charts/incubator [root@k8s-master tomcat]# helm ls [root@k8s-master tomcat]# kubectl get pod 图片 [root@k8s-master tomcat [root@k8s-master tomcat]# kubectl get pod [root@k8s-master tomcat]# helm ls 图片 回滚 [root@k8s-master tomcat
1.5K82编辑于 2023-08-18 - 来自专栏沃趣科技
云原生RDS在k8s中的实现
我们了解到CIO眼里最重要的规划之一，就是如何根据企业自身的业务特点打造合适的私有云平台，来适应日新月异的应用场景变化，快速推出满足市场需求的应用。 近些年云计算最火的领域围绕PaaS层级，向下PaaS平台能部署标准云计算IaaS资源或者自建机房的基础硬件建设，向上利用PaaS微服务架构特点快速构建SaaS应用。 而基于容器编排技术的Kubernetes，已然成为业界事实标准，容器化，云原生一跃成为近几年云计算领域最火的关键字，是企业数字化转型过程中的重要技术选型环节。 ? 如何利用K8S平台特性，运行有状态的RDS服务？ 利用Operator构建数据库业务应用 通过上文我们已知如何解决容器RDS资源配置一致、数据一致和访问入口一致，看起来似乎已经满足容器化云平台建设的需求，但是很遗憾k8s只认得自身的资源类型，比如pod
4K20发布于 2019-07-02 - 来自专栏希里安
云原生模块开发-k8s节点信息获取
昨天分享了有关k8s管理平台的知识，基础的功能大同小异，关键在于适用于不同的业务，开发对应的功能。 今天再说说cops平台的开发进度，昨天做了导航菜单，今天就该把集群节点信息的展示功能做出来，先看看效果： 前端页面展示： 后端接口返回数据： 其实就是之前我们说的用表格展示获取的后端数据，这个数据来源于k8s 这里从全流程梳理下： 前端引入表格组件，再调用后端的接口，后端程序调用K8s集群的api，获得集群相关信息，然后返回给前端，前端渲染即可。 再来看看后端api的开发： 1、和k8s集群建立连接 2、获取集群信息 3、返回数据 以下是示例代码： package main import ( "context" "fmt" "log" " k8s.io/client-go/kubernetes" "k8s.io/client-go/rest" "k8s.io/client-go/tools/clientcmd" ) func main
56230编辑于 2023-10-30 - 来自专栏云计算与大数据
云原生｜k8s api-server代码了解
= nil { return err } return prepared.Run(stopCh) } /Users/heidsoft/go/src/k8s.io/kubernetes/
42320编辑于 2023-03-18 - 来自专栏皮振伟的专栏
LLM分布式推理终极方案——以GPU为中心的云原生架构
2010-2020年：Docker与K8s引领的无状态成熟时代。 伴随云原生生态持续完善，无状态架构的支撑体系愈发健全，以K8s（ Kubernetes）为代表的无状态服务框架展现出显著优势：通过DNS/IP实现服务发现与负载均衡，支持手动或自动水平扩缩容，具备灵活的存储编排能力 基于这一前提，我们研发了GD2FS（GPU Direct Distributed File System）——该系统深度融合GPU加速与高速网络能力，支持GPU直连远程直接内存访问（GPU Direct 显式KV缓存（Explicit KV Cache）的核心收益包括： 适配K8S：结合GD2FS可无缝接K8S系统，充分复用K8S的各项核心能力，在大规模部署场景中，能够显著提升集群整体计算资源的平均利用率 该机制可显著降低GPU因等待I/O操作产生的空闲延迟，提升GPU资源利用率。 副本数量动态可调：可根据会话内容的热门程度，动态调整KV缓存的存储副本数量。
41810编辑于 2026-05-26 - 来自专栏全栈程序员必看
【云原生 • Kubernetes】搭建 k8s 集群(Kubeadm 方式)
---- 一、k8s 集群平台规划 k8s 集群可以有两种规划方式，单master集群 和 多master集群。 1. 三、k8s 集群搭建(Kubeadm 方式) Kubeadm 是 k8s 的部署工具，它提供了 kubeadm init 和 kubeadm join，专用于快速部署 k8s 集群，它能通过两条指令完成一个 详情参见： 【云原生 • Docker】docker 环境搭建、docker与容器常用指令大全 安装 Docker 后，之后的操作均需在 docker 服务开启的前提下进行 systemctl start 查看提示信息，看到 initialized successfully 说明我们 master 节点上的 k8s 集群已经搭建成功； 7. 8. 部署 CNI 网络插件 在上述操作完成后，各个工作节点已经加入了集群，但是它们的状态都是 NoReady，这是由于无它们无法跨主机通信的原因。
5.6K20编辑于 2022-11-04 - 来自专栏Lansonli技术博客
【云原生 | Kubernetes篇】Kubernetes（k8s）网络（十）
Kubernetes（k8s）网络Kubernetes 网络解决四方面的问题：一个 Pod 中的容器之间通过本地回路（loopback）通信。 集群网络在不同 pod 之间提供通信。 一、k8s网络架构图1、架构图2、访问流程二、网络连通原理1、Container To Containerip netns add ns1 #添加网络名称空间 ls /var/run/netns #
774101编辑于 2022-06-13 - 来自专栏Bypass
《云原生安全攻防》-- 云原生攻防矩阵
在本节课程中，我们将开始学习如何从攻击者的角度思考，一起探讨常见的容器和K8s攻击手法，包含以下两个主要内容： 云原生环境的攻击路径: 了解云原生环境的整体攻击流程。 云原生攻防矩阵: 云原生环境攻击路径的全景视图，清晰每一步采取的攻击技术。 集群控制：攻击者获取对整个K8s集群的控制权，对云原生环境进行控制或破坏，可能包括修改配置、窃取敏感数据、拒绝服务攻击等。 针对云原生环境的攻击技术，与传统的基于Windows和Linux的通用攻击技术有很大的不同，在这里，我们梳理了一个针对容器和K8s常见攻击技术的云原生攻防矩阵。 视频版：《云原生安全攻防》--云原生攻防矩阵
77511编辑于 2024-04-16 - 来自专栏全栈学习专栏
云原生系列三：K8s应用安全加固技术
今天叶秋学长带领大家学习云原生系列三：10大K8s应用安全加固技术~ 本文译自 Top 10 Kubernetes Application Security Hardening Techniques 作者：Rory McCune 编辑将应用部署到K8s集群时，开发者面临的主要挑战是如何管理安全风险。快速解决此问题的一个好方法是在开发过程中对应用清单进行安全加固。 但是，在K8s下运行时，该过滤器在默认情况下是禁用的。因此，确保重新启用过滤器是对工作负载清单的重要补充。 总结创建一个安全的K8s环境有很多方面，从控制平面到集群上运行的应用程序。 主动加固用于部署工作负载的K8s清单是这一过程的重要组成部分，如果在开发生命周期的早期完成，可以显著提高安全性并降低漏洞风险。
5.2K21编辑于 2022-08-05 - 来自专栏顾宇的研习笔记
云原生 DevOps
而率先完成 DevOps 转型 的企业在进行 云原生 应用改造和技术革新过程中也面临着同样的问题。 这就对 DevOps 在云原生环境下的应用提出了新的课题和实践诉求，我们如何在云原生的环境下实践 DevOps 以达到更有生产力的表现？ 本文将结合最新一期的技术雷达，试图勾画出 DevOps 在云原生的环境下的特性、未来的趋势以及相应的实践。 背景：不断蔓延的云环境复杂性 本期技术雷达主题之一是：不断蔓延的云环境复杂性。 但在云原生的场景下，我们无需去构造工具链，因为工具链本身是为最佳实践服务的。我们只需要根据自己的实践选择对应的服务就可以了，不光包含云平台自身的，也包括外部的。 在云原生的场景下，全球的竞争加速了技术实践的淘汰，有生命力的工具和服务在市场上生存了下来。并和它们所服务的客户一起创造了更加有生命力的技术实践。
1.7K10发布于 2018-08-17
腾讯云开发者
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