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go - 在 Kubernetes/Google Container Engine (GKE) 上使用 Stackdriver API 进行日志记录

我有一个利用GoogleCloudLoggingAPI的go应用程序。相关代码与其文档中的示例相同:https://github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples/blob/master/logging/logging_quickstart/main.go在检查它与minikube一起工作后(我的有效负载出现在我的日志查看器的Global类别中),我将应用程序部署到GoogleContainerEngine(GKE)上。一旦部署到那里,我就再也看不到应用程序通过日志记录API发送的日志。写入std的日志出现在GKE容器类别中,但没有我使用AP

go - 在 Kubernetes/Google Container Engine (GKE) 上使用 Stackdriver API 进行日志记录

我有一个利用GoogleCloudLoggingAPI的go应用程序。相关代码与其文档中的示例相同:https://github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples/blob/master/logging/logging_quickstart/main.go在检查它与minikube一起工作后(我的有效负载出现在我的日志查看器的Global类别中),我将应用程序部署到GoogleContainerEngine(GKE)上。一旦部署到那里,我就再也看不到应用程序通过日志记录API发送的日志。写入std的日志出现在GKE容器类别中,但没有我使用AP

es索引分片重新分配cluster.routing.allocation

Index-levelshardallocationfiltering|ElasticsearchGuide[master]|Elasticindex.routing.allocation.include.{attribute}Assigntheindextoanodewhose {attribute} hasatleastoneofthecomma-separatedvalues.index.routing.allocation.require.{attribute}Assigntheindextoanodewhose {attribute} has all ofthecomma-separ

Redis集群(Cluster)

Redis集群集群解决的问题代理主机和无中心化集群Redis集群的特点Redis集群环境搭建slots(插槽)在集群中录入值查询集群中的值故障恢复Redis集群的优缺点集群解决的问题服务器的容量不足或者进行并发写操作的用户过多等情况下可以使用多台Redis集群的方式缓解压力。注:(高并发的写操作,如果是一主多从模式主服务器承受的压力会很大,因此引入集群)代理主机和无中心化集群以电商项目的用户、订单、商品三个模块来演示代理主机和无中心化集群。如下图:用户信息、订单信息、商品信息分别使用三台Redis服务器存储。这样一来,相应的操作就会去请求相应的Redis服务器。问题:客户端通过何种方式知道需要

Redis集群(Cluster)

Redis集群集群解决的问题代理主机和无中心化集群Redis集群的特点Redis集群环境搭建slots(插槽)在集群中录入值查询集群中的值故障恢复Redis集群的优缺点集群解决的问题服务器的容量不足或者进行并发写操作的用户过多等情况下可以使用多台Redis集群的方式缓解压力。注:(高并发的写操作,如果是一主多从模式主服务器承受的压力会很大,因此引入集群)代理主机和无中心化集群以电商项目的用户、订单、商品三个模块来演示代理主机和无中心化集群。如下图:用户信息、订单信息、商品信息分别使用三台Redis服务器存储。这样一来,相应的操作就会去请求相应的Redis服务器。问题:客户端通过何种方式知道需要

ES节点磁盘水位线cluster.routing.allocation.disk.watermark

为了控制es节点磁盘写入大小,es设置了水位线这一参数,具体有两个:cluster.routing.allocation.disk.watermark.low (Dynamic)Controlsthelowwatermarkfordiskusage.Itdefaultsto 85%,meaningthatElasticsearchwillnotallocateshardstonodesthathavemorethan85%diskused.Itcanalternativelybesettoaratiovalue,e.g., 0.85.Itcanalsobesettoanabsolutebyte

go - 在 sarama-cluster 中模拟 NewConsumer

有没有办法在不设置实际代理的情况下测试/模拟sarama-cluster的NewConsumer函数?我在这里缺少什么?我要测试的代码:importcluster"github.com/bsm/sarama-cluster"funcinitSaramaConsumer()(*cluster.Consumer,error){brokers:=[]string{"some_url:port"}groups:="some_group"topics:=[]string{"some_topic"}config:=cluster.NewConfig()saramaConsumer,err:=clu

go - 在 sarama-cluster 中模拟 NewConsumer

有没有办法在不设置实际代理的情况下测试/模拟sarama-cluster的NewConsumer函数?我在这里缺少什么?我要测试的代码:importcluster"github.com/bsm/sarama-cluster"funcinitSaramaConsumer()(*cluster.Consumer,error){brokers:=[]string{"some_url:port"}groups:="some_group"topics:=[]string{"some_topic"}config:=cluster.NewConfig()saramaConsumer,err:=clu

K8s in Action 阅读笔记——【13】Securing cluster nodes and the network

K8sinAction阅读笔记——【13】Securingclusternodesandthenetwork13.1Usingthehostnode’snamespacesinapodPod中的容器通常在不同的Linux名称空间下运行,这使得它们的进程与其他容器或节点默认名称空间下运行的进程隔离开来。例如,我们学习到每个Pod都拥有自己的IP和端口空间,因为它使用其自己的网络名称空间。同样,每个Pod也拥有自己的进程树,因为它有自己的PID名称空间,并且它还使用自己的IPC名称空间,只允许在同一Pod中的进程通过IPC(Inter-ProcessCommunication)机制相互通信。13.

【论文复现】——FEC: Fast Euclidean Clustering for Point Cloud Segmentation

目录一、算法原理1、论文概述2、实现流程3、参考文献二、代码实现三、结果展示四、实验数据一、算法原理1、论文概述  从点云数据进行分割在许多应用中都是必不可少的,例如遥感、移动机器人或自动驾驶汽车。然而,三维距离传感器捕获的点云通常是稀疏和非结构化的,这对有效的分割提出了挑战。缺少计算量小的点云实例分割的快速解决方案。为此,提出了一种新的快速欧氏聚类(FEC)算法,该算法在现有聚类算法的基础上应用一种点聚类算法,避免了不断遍历每一个点。2、实现流程  首先将点云中所有点Pi\mathbf{P}_i