kubectl scale命令用于程序在负载加重或缩小时进行pod扩容或缩小,我们通过一些实际例子来观察scale命令到底能达到什么效果. 命令行创建一个deployment: kubectl run jerry-nginx --image=nginx:1.12.2 kubectl get deploy查看刚刚创建的deployment: 自动被deployment创建的pod: kubectl get pod: 使用下列命令查看生成的deployment明细: kubectl get depl

HPA简介 HAP,全称 Horizontal Pod Autoscaler, 可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController.Deployment 和 ReplicaSet 中的 Pod 数量. 除了 CPU 利用率,也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动扩缩. Pod 自动扩缩不适用于无法扩缩的对象,比如 DaemonSet. Pod 水平自动扩缩特性由 Kubernetes API 资源和控制器实现.资源决定了控制器的行为. 控制器会周期性的调整副

代码: # -*- coding: utf-8 -*- import random import gym import numpy as np from collections import deque from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam from keras.utils.vis_utils import plot_model EP

[一]在要生成代码的项目模块的pom.xml文件中添加maven插件 <!--mybatis代码生成器--> <plugin> <groupId>org.mybatis.generator</groupId> <artifactId>mybatis-generator-maven-plugin</artifactId> <version>1.3.2</version> <dependencies>

原文链接:https://dzone.com/articles/spring-boot-autoscaler 作者:Piotr Mińkowski 译者:helloworldtang 自动伸缩是每个人都想要的,尤其是在微服务领域.让我们看看如何在基于Spring Boot的应用程序中实现. 我们决定使用 Kubernetes. PivotalCloudFoundry或 HashiCorp's Nomad等工具的一个更重要的原因是为了让系统可以自动伸缩.当然,这些工具也提供了许多其他有用的功能,在

 WindowsAzure平台提供的主要优点之一是能够在有需要时快速缩放云中的应用程序以响应波动.去年7月以前,您必须编写自定义脚本或使用其他工具(如Wasabi或MetricsHub)来启用自动伸缩.去年6月底//Build期间,ScottGuthrie宣布自动伸缩功能可在本地平台上使用(也在此文章中进行了总结).这意味着在最常见的方案中,您不再需要亲自托管 Wasabi.从那时起,直接在 Windows Azure门户中通过配置规则来缩放应用程序变得更加简单.只需转到适用于云服务或 VM

 去年10月,我们发布了若干针对 WindowsAzure平台的更新,其中一项更新是添加了基于日期的自动伸缩调度支持(在不同的日期设置不同的规则). 在这篇博客文章中,我们将了解自动伸缩的概念,并了解如何为您的网站配置自动伸缩功能以节省您的运营成本. 注意:自动伸缩功能当时处于预览状态,仅可用于测试目的.所有预览版功能均没有 SLA,您可通过论坛获取支持. Windows Azure自动伸缩是什么? 假设您运行的是一个售花网站,那么可以想见,在母亲节和情人节等节日期间您的网站流量将大大增加.

谷歌重磅开源强化学习框架Dopamine吊打OpenAI 近日OpenAI在Dota 2上的表现,让强化学习又火了一把,但是 OpenAI 的强化学习训练环境 OpenAI Gym 却屡遭抱怨,比如不太稳定.更新不够及时等.今日,谷歌推出了一款全新的开源强化学习框架 Dopamine,该框架基于 TensorFlow,主打灵活性.稳定性.复现性,能够提供快速的基准测试. 配套开源的还包括一个专用于视频游戏训练结果的平台,以及四种不同的机器学习模型:DQN.C51.简化版的 Rainbow 智能体

使用 Kubernetes 的客户能够迅速响应终端用户的请求,交付软件也比以往更快.但是,当你的服务增长速度比预期更快时,计算资源不够时,该怎么处理呢? 此时可以很自豪地说: Kubernetes 1.3 提供了一个解决方案:自动伸缩( auto-scaling ).搭建在 Google 计算引擎( GCE )和 Google 容器引擎( GKE )(以及即将用于 AWS )上, Kubernetes 会在必要时自动扩容你的集群,并在不需要时缩容,以便为你省下一笔费用. Part 1 :自动伸缩

上一篇文章 在Kubernetes上运行SAP UI5应用(上),我介绍了如何在Docker里运行一个简单的SAP UI5应用,并且已经成功地将一个包含了这个UI5应用的docker镜像上传到Docker hub上. 这篇文章作为这个主题的下半部分,将会介绍如何在Kubernetes里运行这个docker镜像. 文章目录 Kubernetes里的两个重要概念:pod和deployment Kubernetes保证应用程序高可用性和伸缩性的一些体验 Kubernetes滚动升级(Rolling U

Kubernetes 是来自 Google 云平台的开源容器集群管理系统.基于 Docker 构建一个容器的调度服务.该系统可以自动在一个容器集群中选择一个工作容器供使用.其核心概念是 Container Pod. 首先,为什么要用Kubernetes? 使用一个工具先要梳理下使用这个工具的目标,我们不是为了工具而用工具.   Kubernetes的目标用一张被很多人引用过的图来说明最好: Kubernetes 的目标是让你可以像管理牲畜一样管理你的服务,而不是像宠物一样,同时提高资源的利用率,

ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法     ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法ReLeQ: An Automatic Reinforcement Learning Approach for Deep Quantization of Neural Networks 量化作为压缩的一种重要手段被广泛应用,而位宽和准确率的矛盾也始终存在.目前解决的方法有如CLIP-Q中的贝叶斯优化器,确定位宽.另一个问题是量化值的选取,在LQ-Net中采取了交替训练的方式. 如果将量化

在运维中,虽然能预先知道负载何时会飙升,或者如果负载的变化是较长时间内逐渐发生的,手动扩容也是可以接受的,但指望靠人工干预来处理突发而不可预测的流量增长,仍然不够理想. 幸运的是,Kubernetes可以监控pod,并在检测到CPU使用率或其他度量增长时自动对它们扩容.如果Kubernetes运行在云端基础架构之上,它甚至能在现有节点无法承载更多pod之时自动新建更多节点.本章将会解释如何让Kubernetes进行pod与节点级别的自动伸缩. Kubernetes的自动伸缩特性在1.6与1.7版

Pod 是在 Kubernetes 体系中,承载用户业务负载的一种资源.Pod 们运行的好坏,是用户们最为关心的事情.在业务流量高峰时,手动快速扩展 Pod 的实例数量,算是玩转 Kubernetes 的基本操作.实际上这个操作还可以更加自动化,运维人员可以事先设置好规则,让 Pod 实例的数量,在指定情况下自动的调整实例的数量,这一操作依靠 Horizontal Pod Autoscaler 来实现. 场景描述 如果企业应用的最终用户是人,那么它的访问压力情况,都会有潮汐特征.好比一款供企业内

一.自动伸缩 1.启动 [root@k8s-master ~]# kubectl autoscale deployment nginx-deployment --max=8 --min=2 --cpu-percent=80 deployment "nginx-deployment" autoscaled 2.查看创建 [root@k8s-master ~]# kubectl get all NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE de

目录 问题 解决方法 模型选择 框架构建 Sigcomm'18 AuTO: Scaling Deep Reinforcement Learning for Datacenter-Scale Automatic Traffic Optimization 问题 主要问题:流量算法的配置周期长,人工配置难且繁复.人工配置的时间成本大,人为错误导致的性能降低. 要计算MLFQ的阈值参数是很麻烦的事情,先前有人构建了一个数学模型来优化这个阈值,在几个星期或者几个月更新一次阈值,更新周期过长. 可以使用DR

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到目前为止Kubernetes对基于cpu使用率的水平pod自动伸缩支持比较良好,但根据自定义metrics的HPA支持并不完善,并且使用起来也不方便. 下面介绍一个基于Prometheus和Alertmanager实现Kubernetes Pod 自动伸缩的方案,该方案支持任意自定义metrics.思路比较简单:由Prometheus负责收集需要的性能指标(如:当前链接的并发数,当前cpu的使用率等),根据定义好的告警规则生成告警事件,然后将告警事件传递给Alertmanager,由alert

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前言 排错的过程是痛苦的也是有趣的. 运维乃至IT,排错能力是拉开人与人之间的重要差距. 本篇会记录我的排错之旅. 由来 现如今我司所有业务都运行在阿里云托管kubernetes环境上,因为前端需要对外访问,所以需要对外域名,考虑申请https证书过于麻烦,所以希望借助免费的工具自动生成tls证书. 借鉴于网上或者阿里云的相关文档是存在大坑的,我认为有必要写一篇无坑版的利用cert-manager自动签发TLS证书. 思路 cert-manager是Kubernetes上一个管理SSL证书的插件

https://k8smeetup.github.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/ Horizontal Pod Autoscaling可以根据CPU利用率自动伸缩一个Replication Controller.Deployment 或者Replica Set中的Pod数量. Horizontal Pod Autoscaler需要使用Heapster所收集到的 度量数据,请确保Heapster