前段时间看了马哥的k8s新书,最后几章讲了下EFK,尝试部署了下,很多问题, 这里改进下,写个笔记记录下吧. 准备工作 所有组件都通过helm3部署,选添加几个仓库. helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami helm repo add fluent https://fluent.github.io/helm-charts 存储用的nfs的sc,自行解决. 三个4G内存工作节点的k8s集群. 部署es 其中动态pv, pro

作为k8s现在主流的一种包部署方式,尽管不用,也需要进行一些了解.因为,它确实太流行了. 这一套太极拳打下来,感觉helm这种部署,目前还不太适合于我们公司的应用场景.它更适合需要手工编程各种yaml文件,使用模板减少工作量和出错. 而我们已实现了web方式的yaml文件编辑,使用Helm意义不大,只能起到优化yaml存储的作用,但同时会使我们的配置文件深度依赖helm. 一,Helm用途 Helm把Kubernetes资源(比如deployments.services或 ingress等) 打

helm官方建议使用tls,首先生成证书. openssl genrsa -out ca.key.pem openssl req -key ca.key.pem -new -x509 -days -sha256 -out ca.cert.pem -extensions v3_ca -batch openssl genrsa -out tiller.key.pem openssl genrsa -out helm.key.pem openssl req -key tiller.key.pem -n

配置和安装 EFK 官方文件目录:cluster/addons/fluentd-elasticsearch $ ls *.yaml es-controller.yaml es-service.yaml fluentd-es-ds.yaml kibana-controller.yaml kibana-service.yaml efk-rbac.yaml 同样EFK服务也需要一个efk-rbac.yaml文件,配置serviceaccount为efk. 已经修改好的 yaml 文件见:EFK 配置

本节内容: EFK介绍 安装配置EFK 配置efk-rbac.yaml文件 配置 es-controller.yaml 配置 es-service.yaml 配置 fluentd-es-ds.yaml 配置 kibana-controller.yaml 配置 kibana-service.yaml 给 Node 设置标签 执行定义文件 检查执行结果 访问 kibana 一.EFK介绍 Logstash(或者Fluentd)负责收集日志 Elasticsearch存储日志并提供搜索 Kibana负

目录 利用Helm简化Kubernetes应用部署  Helm基础  安装Helm  使用Visual Studio 2019为Helm编写一个简单的应用    利用Helm简化Kubernetes应用部署 Helm是Kubernetes生态系统中的一个软件包管理工具,有点类似于Linux操作系统里面的“apt-get”和“yum”.结合上一节内容,对Kubernetes集群进行部署应用时,我们面临了以下问题: 如何管理.编辑和更新这些这些分散的 Kubernetes 应用配置文件. 如何把一套

Kubernetes Dashboard 是 k8s集群的一个 WEB UI管理工具,代码托管在 github 上,地址:https://github.com/kubernetes/dashboard 创建tls secret 通过https进行访问必需要使用证书和密钥,在Kubernetes中可以通过配置一个加密凭证(TLS secret)来提供. 这里只是拿来自己使用,创建一个自己签名的证书. openssl req -x509 -nodes -days 3650 -newkey rsa:2

helm 组件配置在 192.168.0.1 192.168.0.2 192.168.0.3 app 用户下操作tar xvf helm-v2.14.3-linux-amd64.tar.gzsudo cp linux-amd64/helm tiller /usr/local/binsudo yum install -y socatsudo yum install -y *rhsm*sudo yum –y install bridge*sudo nohup /usr/local/bintiller

Helm V2 迁移到 V3 版本 -- :: Mr-Liuqx 阅读数 63更多 分类专栏: kubernetes 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_34857250/article/details/100917486 helm3 发布了 应该学习一下的 不过自己不会写helm文件呢.   文章目录 安装 Helm V3 HELM-2TO3 插件 确认是否安装成功

一.使用服务介绍 存储: 阿里云NAS k8s网络插件: calico k8s版本: 1.15.2 二.helm安装 https://www.cnblogs.com/zhangb8042/p/10205551.html 三.安装gitlab(名字命名为mygitlab) 1.下载gitlab的helm的配置清单 helm fetch stable/gitlab-ce .tgz cd gitlab-ce 2.修改values.yaml配置清单中的存储内容(不修改存储.提前创建好pv也行,node节

1.概述 我们一般是在k8s里面部署一些简单的应用,比如用deployment,daemonset,statefuleset的方式来部署应用,但是如果要部署一些复杂的应用,那么整个配置的编写.部署的过程就会变的更加的复杂,那么helm这个工具就可以来帮助解决这个复杂应用的部署问题. helm可以类比与linux环境下yum部署应用的方式,只需要执行几条命令,就可以将应用需要的配置.依赖都部署到环境中.同样,helm也是通过几条简单的命令,将某个应用需要的配置.依赖都部署到了k8s集群上. 本文档

使用 chart 部署 skywalking 本文主要讲述的是如何使用 Helm Charts 将 SkyWalking 部署到 Kubernetes 集群中,相关文档可以参考skywalking-kubernetes和 backend-k8s 文档 . 目前推荐的四种方式: 使用 helm 2 提供的 helm serve 启动本地 helm repo 使用本地 chart 文件部署 使用 harbor 提供的 repo 功能 直接从官方 repo 进行部署 注意:目前 skywalking

背景 WHAT(做什么) Advanced Horizontal Pod Autoscaler(简称:AHPA)是kubernetes中HPA的功能增强. 在兼容原生HPA功能基础上,增加预测.执行模式配置.缩容控制等功能.用户可以使用AdvancedHorizontalPodAutoscaler对支持scale功能的对象(例如Deployment等)进行弹性伸缩. WHY(为什么做) HPA在使用方面存在不便之处: 扩缩模式不灵活:创建HPA后,资源真实扩缩后方可验证可用性 扩缩控制存在一定风

介绍这个概念前,需要提前知道存储卷pv/pvc之类的概念. 之前的文章有关于EFK日志系统的介绍,里面的环境是测试环境,完全按照教程一步步的操作,甚至注释掉了持久化存储,当真正线上部署时,又抓虾,打开持久化之后,发现里面用的存储方式是stroragecalss,动态生成nfs的pv进行空间分配. 接着就开始这篇文章写作 1:nfs系统创建,因已有该环境,而且就是简单搭建一个nfs,步骤不再描述 2:参考之前的pv/pvc教程文章,验证nfs是否正常,懒得验证 3:运行nfs-client-pro

NVIDIA Jarvis:一个GPU加速对话人工智能应用的框架 Introducing NVIDIA Jarvis: A Framework for GPU-Accelerated Conversational AI Applications 实时会话人工智能是一项复杂而富有挑战性的任务.为了允许与最终用户进行实时.自然的交互,模型需要在300毫秒内完成计算.自然的相互作用具有挑战性,需要多模态的感觉整合.模型管道也很复杂,需要跨多个服务进行协调: 自动语音识别(ASR) 自然语言理解(NLU

gitlab构建CI/CD 准备 docker部署gitlab 使用二进制部署gitlab-runner gitlab-runner注册 配置Variables 简单先来个测试 开始构建 遇到的报错 gitlab构建CI/CD 准备 docker部署gitlab 通过docker-compose启动gitlab version: '3' services: gitlab: image: 'gitlab/gitlab-ce:latest' restart: always hostname: '1.

公众号:黑客下午茶 授权策略 Linkerd 的新服务器授权策略(server authorization policy)功能使您可以细粒度控制允许哪些服务相互通信.这些策略直接建立在 Linkerd 的自动 mTLS 功能提供的安全服务身份上.与 Linkerd 的设计原则保持一致,授权策略以可组合的 Kubernetes 原生方式表达,这种方式只需最少的配置,就可表达广泛的行为. https://linkerd.io/2.11/features/automatic-mtls 为此,Linke

Redis Cluster 部署 使用 Bitnami helm chart 在 K8S redis 命名空间中一键部署 Redis cluster . helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami helm install -n redis staging bitnami/redis-cluster 查看随机生成的 Redis 密码 记住 helm chart deployment 将为 Redis cluster 生成一个随

目录 EFK日志系统 一,EFK日志系统简介: 二,EFK系统部署 1,EFK系统部署方式 2,基于Helm方式部署EFK EFK日志系统 一,EFK日志系统简介: 关于系统日志收集处理方案,其实有很多种,因为之前使用ES比较多,所以也认为ELK是一个不错的解决方案,ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana)来管理日志. Kubernetes 也要实现在整个集群级别收集和聚合日志,以便用户可以从单个仪表板监控整个集群,其常用的架构形式之一 一种流行的开源解决方案

注:高版本(14以上)docker执行login命令,默认使用https,且harbor必须使用域名,只是用ip访问是不行的. 假设使用的网址是:www.harbor.mobi,本机ip是192.168.75.100 因为这个网址是虚拟的,所以需要在本机hosts文件中添加 echo "192.168.75.100 www.harbor.mobi" >> /etc/hosts 修改harbor.yml配置文件 只是用https访问,关闭http访问 #set hostnam