目录2.3删除Pod强制删除参数说明2.4修改Pod（1）命令式创建的Pod①kubectlrun命令创建Pod②kubectlcreate命令创建Pod示例（2）声明式创建的Pod示例关联博客2.3删除Pod怎么定义Pod就怎么删除。kubectldeletepodpod4#或kubectldelete-fvmware-nginx.yaml强制删除kubectldeletepodvmware-nginx--force参数说明kubectldelete：删除命令关键字。pod：指定资源类型Pod。vmware-nginx：准备删除的Pod名。–force：表示强制删除。2.4修改Podkube
目录2.3删除Pod强制删除参数说明2.4修改Pod（1）命令式创建的Pod①kubectlrun命令创建Pod②kubectlcreate命令创建Pod示例（2）声明式创建的Pod示例关联博客2.3删除Pod怎么定义Pod就怎么删除。kubectldeletepodpod4#或kubectldelete-fvmware-nginx.yaml强制删除kubectldeletepodvmware-nginx--force参数说明kubectldelete：删除命令关键字。pod：指定资源类型Pod。vmware-nginx：准备删除的Pod名。–force：表示强制删除。2.4修改Podkube
一、kubernetes简介kubernetes的本质是一组服务器集群。它可以在每个节点上运行特定的程序，来对节点中的容器进行管理。目的是为了实现资源管理的自动化。主要功能如下：1、自我修复：一旦某个容器崩溃，会秒级启动一个新容器2、弹性伸缩：可以根据业务需要，自动对集群中的容器数量进行伸缩调整3、服务发现：服务可以通过自动发现的形式找到它所依赖的服务4、负载均衡：如果一个服务启动了多个容器，能够自动的实现负载均衡5、版本回退：如果发现新发布的程序版本有问题，可以立即回退到旧版本6、存储编排：可以根据容器自身的需求自动创建存储卷二、kubernetes组件一个kubernetes集群主要是由控
一、kubernetes简介kubernetes的本质是一组服务器集群。它可以在每个节点上运行特定的程序，来对节点中的容器进行管理。目的是为了实现资源管理的自动化。主要功能如下：1、自我修复：一旦某个容器崩溃，会秒级启动一个新容器2、弹性伸缩：可以根据业务需要，自动对集群中的容器数量进行伸缩调整3、服务发现：服务可以通过自动发现的形式找到它所依赖的服务4、负载均衡：如果一个服务启动了多个容器，能够自动的实现负载均衡5、版本回退：如果发现新发布的程序版本有问题，可以立即回退到旧版本6、存储编排：可以根据容器自身的需求自动创建存储卷二、kubernetes组件一个kubernetes集群主要是由控
该篇文章已经被专栏《从零开始学k8s》收录上一篇文章：Kubernetes核心技术Service实战点击跳转kube-proxy组件详解kube-proxy组件介绍kube-proxy三种工作模式1、Userspace方式：2、iptables方式：3、ipvs方式：kube-proxy生成的iptables规则分析1、service的type类型是ClusterIp，iptables规则分析2、service的type类型是nodePort，iptables规则分析写在最后kube-proxy组件介绍Kubernetesservice只是把应用对外提供服务的方式做了抽象，真正的应用跑在Pod
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文章目录一、概述1.1什么是Kubernetes1.2Kubernetes为什么需要安全1.2.1权限问题1.2.2网络问题1.2.3控制面1.2.4镜像安全问题1.3Kubernetes安全秘籍简介1.3.1配置Kubernetes对象的RBAC1.3.2使用安全的容器基础映像1.3.3配置Kubernetes的网络和策略1.3.4使用Kubernetes安全扫描器进行安全审计二、配置Kubernetes集群2.1Minikube安装2.1.1Minikube的安装步骤：2.2配置KubernetesRBAC2.2.1KubernetesRBAC的配置步骤：2.3配置网络策略2.3.1网络策
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作者徐蓓，腾讯云容器技术专家，腾讯云异构计算容器负责人，多年云计算一线架构设计与研发经验，长期深耕Kubernetes、在离线混部与GPU容器化领域，KubernetesKEPMemoryQoS作者，Kubernetes积极贡献者。当前存在问题GPU具备大量核心和高速内存，擅长并行计算，非常适合训练和运行机器学习模型。由于近几年AI技术愈发成熟，落地场景越来越多，对GPU的需求呈井喷趋势。而在资源管理调度平台上，Kubernetes已成为事实标准。所以很多客户选择在Kubernetes中使用GPU运行AI计算任务。Kubernetes提供deviceplugin机制，可以让节点发现和上报设备资
作者徐蓓，腾讯云容器技术专家，腾讯云异构计算容器负责人，多年云计算一线架构设计与研发经验，长期深耕Kubernetes、在离线混部与GPU容器化领域，KubernetesKEPMemoryQoS作者，Kubernetes积极贡献者。当前存在问题GPU具备大量核心和高速内存，擅长并行计算，非常适合训练和运行机器学习模型。由于近几年AI技术愈发成熟，落地场景越来越多，对GPU的需求呈井喷趋势。而在资源管理调度平台上，Kubernetes已成为事实标准。所以很多客户选择在Kubernetes中使用GPU运行AI计算任务。Kubernetes提供deviceplugin机制，可以让节点发现和上报设备资
