Deployment介绍 为了更好地解决服务编排的问题,k8s在V1.2版本开始,引入了deployment控制器,值得一提的是,这种控制器并不直接管理pod, 而是通过管理replicaset来间接管理pod,即:deployment管理replicaset,replicaset管理pod.所以deployment比replicaset的功能更强大. deployment的主要功能有下面几个: 支持replicaset的所有功能 支持发布的停止.继续 支持版本的滚动更新和版本回退 deploy

kompose 是一个不错的快速转换docker-compose 文件为k8s 部署yaml文件的工具,使用次工具我们 可以将简单的docker-compose文件,转换为复杂的yaml文件,对于使用者来说可以减少yaml的错误, 同时可以实现docker-compose 向k8s 的快速迁移 简单docker-compose 文件 version: '3' services: gogs-service: image: gogs/gogs restart: always ports: - "10

k8s之yaml文件详解 目录 k8s之yaml文件详解 1. k8s支持的文件格式 2. YAML语言格式 3. 查看api资源版本标签 4. 编写nginx-test.yaml资源配置清单 4.1 编写资源配置清单 4.2 创建资源对象 4.3 查看创建的pod资源 5. 创建service服务对外提供访问并测试 5.1 编写nginx-svc-test.yaml 5.2 创建资源对象 5.3 查看创建的service 5.4 访问测试 6. 详解k8s中的port 7. 试运行生成yaml

如果要把训练好的模型拿来测试新的图片,那必须得要一个deploy.prototxt文件,这个文件实际上和test.prototxt文件差不多,只是头尾不相同而也.deploy文件没有第一层数据输入层,也没有最后的Accuracy层,但最后多了一个Softmax概率层. 这里我们采用代码的方式来自动生成该文件,以mnist为例. deploy.py # -*- coding: utf-8 -*- from caffe import layers as L,params as P,to_proto

如果要把训练好的模型拿来测试新的图片,那必须得要一个deploy.prototxt文件,这个文件实际上和test.prototxt文件差不多,只是头尾不相同而也.deploy文件没有第一层数据输入层,也没有最后的Accuracy层,但最后多了一个Softmax概率层. 这里我们采用代码的方式来自动生成该文件,以mnist为例. deploy.py # -*- coding: utf-8 -*- from caffe import layers as L,params as P,to_proto

目录 1. k8s的yaml文件到底有多复杂 2. 基于图形化的方式自动生成yaml 2.1 k8s图形化管理工具Ratel安装 2.2 使用Ratel创建生成yaml文件 2.2.1 基本配置 2.2.2 亲和力配置 2.2.3 存储配置 2.2.4 容器配置 2.2.4 初始化容器配置 2.2.5 Service和Ingress配置 2.2.6 创建资源或生成yaml文件 3. 其他资源文件自动生成 1. k8s的yaml文件到底有多复杂 Kubernetes创建.更新.删除资源等操作时均可

k8s之yaml文件书写格式 1 # yaml格式的pod定义文件完整内容: 2 apiVersion: v1 #必选,版本号,例如v1 3 kind: Pod #必选,Pod 4 metadata: #必选,元数据 5 name: string #必选,Pod名称 6 namespace: string #必选,Pod所属的命名空间 7 labels: #自定义标签 8 - name: string #自定义标签名字 9 annotations: #自定义注释列表 10 - name: str

k8s容器拷贝文件到本地 kubectl cp qzcsbj/order-b477c8947-tr8rz:/tmp/jstack.txt /root/test/jstack.txt 本地文件拷贝到k8s容器 tar cf - data.txt | kubectl exec -i -n qzcsbj order-b477c8947-tr8rz -- tar xf - -C /root/     以上,-n qzcsbj,表示指定namespace       bak:https://www.cnb

认识yml文件 yaml文件语法 大小写敏感 使用缩进表示层级关系 缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格. 缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可 # 表示注释,从这个字符一直到行尾,都会被解析器忽略. apiVersion: extensions/v1beta1 # 当前配置格式的版本 kind: Deployment # 要创建的资源的类型 metadata: # 资源的元素据 name: nginx1 spec: # 资源的说明书 replicas: 2 # 副本数量 t

上一章我们通过kubectl run简单运行了一个.netcore网站,但实际的开发中,我们都是通过yaml来实现的. 1.编写yaml文件 关于yaml文件的格式在此就不多描述了,不熟悉的可以去网上搜一下示例. apiVersion: apps/v1beta2 #指定版本,支持的版本可以通过kubectl api-versions查询 kind: Deployment #指定类型,这一次我们要创建一个Deployment metadata: #元数据 name: cys-netcore #de

kubernetes yaml格式的Pod配置文件 # yaml格式的pod定义文件完整内容: apiVersion: v1 #必选,版本号,例如v1 kind: Pod #必选,Pod metadata: #必选,元数据 name: string #必选,Pod名称 namespace: string #必选,Pod所属的命名空间 labels: #自定义标签 - name: string #自定义标签名字 annotations: #自定义注释列表 - name: string spec:

在没有pod 的yaml文件时,强制重启某个pod kubectl get pod PODNAME -n NAMESPACE -o yaml | kubectl replace --force -f - 来源 :https://www.jianshu.com/p/baa6b11062de

apiVersion: apps/v1 #与k8s集群版本有关,使用 kubectl api-versions 即可查看当前集群支持的版本 kind: Deployment #该配置的类型,我们使用的是 Deployment metadata: #译名为元数据,即 Deployment 的一些基本属性和信息 name: nginx-deployment #Deployment 的名称 labels: #标签,可以灵活定位一个或多个资源,其中key和value均可自定义,可以定义多组,目前不需要理

kubectl run 创建并运行一个或多个容器镜像. 创建一个deployment 或job 来管理容器. kubectl run 语法: $ run NAME --image=image [--env="key=value"] [--port=port] [--replicas=replicas] [--dry-run=bool] [--overrides=inline-json] [--command] -- [COMMAND] [args...] 运行一个deployment:

apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: namespace: labels:spec: replicas: #设置Deployment的副本数量 selector: matchLabels: #设置匹配标签的POD来创建deployment实例 lable_name: label template: #设置Pod模板 metadata: name: labels: lable_name: label #需要和

本文参考博文 (1)介绍 *_train_test.prototxt文件与 *_deploy.prototxt文件的不同:http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/49472901 (2)生成deploy文件的Python代码:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5685818.html *_train_test.prototxt文件 这是训练与测试网络配置文件 *_deploy.prototxt文

重要概念 1. cluster cluster是 计算.存储和网络资源的集合,k8s利用这些资源运行各种基于容器的应用. 2.master master是cluster的大脑,他的主要职责是调度,即决定将应用放在那里运行.master运行linux操作系统,可以是物理机或者虚拟机.为了实现高可用,可以运行多个master. 3.node node的职责是运行容器应用.node由master管理,node负责监控并汇报容器的状态,同时根据master的要求管理容器的生命周期.node运行在linu

资源指标:metrucs-server 自定义指标:prometheus, k8s-prometheus-adapter(转换prometheus数据的格式) 新一代架构: 核心指标流水线:由kubelet.metrics-server以及由API server提供的api组成:CPU累积使用率.内存实时使用率. Pod的资源占用率及容器的磁盘占用率: 监控流水线:用于从系统收集各种指标数据并提供终端用户.存储系统以及HPA,它们包含核心指标及许多非核心指 标.非核心指标本身不能被k8s所解析,

K8S的网络模型 我们从底层网络来看,分为三个层面.首先是Pod之间的多个容器的网络互通.我们知道,K8S的Pod可以由多个容器组成,这个层面网络互通是比较简单的,因为所有的容器都是共享一个网卡,可以直接通信. 第二个,一台虚拟机上多个容器之间的网络是如何通信的.这块儿其实也比较好解决,例如Docker会搭一个网桥,让上面所有的东西.网卡接到网桥上,他们之间的网络就可以互通.Docker默认服务会创建一个Docker0的网桥,其它主流的像Calico.Flannel的模式也是类似的.这种方式的实

0.目录 整体架构目录:ASP.NET Core分布式项目实战-目录 k8s架构目录:Kubernetes(k8s)集群部署(k8s企业级Docker容器集群管理)系列目录 此文阅读目录: 1.闲聊 2.部署流程介绍 3.部署Harbor仓库 4.jenkins-slave镜像搭建 5.部署jenkins 6.jenkins+gitlab挂钩 7.k8s部署asp.net core项目 一.闲聊 现在基本上是隔几天写一篇文章,还是不够勤奋,努力把自己打造成勤奋的人,把工作上面所用到的技术点分享给

1.基本概念 本次部署使用的是CoreOS的prometheus-operator. 本次部署包含监控etcd集群. 本次部署适用于二进制和kubeadm安装方式. 本次部署适用于k8s v1.10版本以上,其他版本自行测试. 项目地址:https://github.com/coreos/prometheus-operator/tree/master/contrib/kube-prometheus 使用Helm安装:https://github.com/helm/charts/tree/mast