一、RBAC概述1，k8s集群的交互逻辑（简单了解） 我们通过k8s各组件架构，知道各个组件之间是使用https进行数据加密及交互的，那么同理，我们作为“使用”k8s的各种资源的使用者，也是通过https进行数据加密的； k8s通过我们家目录下的证书来判断我们是谁？通过证书内容来认定我们的权限；用户证书的位置[root@k8s231~]#ll-a.kube/config -rw-------1rootroot5634Jan 119:40.kube/config2，k8s的安全架构（简单了解）3，RBAC用户授权的逻辑（重要）用户/主题Topic 1,User 2,Ser
目录涉及内容:一、CICD服务器环境搭建1、docker环境安装（1）、拉取镜像，启动并设置开机自启（2）、配置docker加速器2、安装并配置GitLab（1）、创建共享卷目录（2）、创建gitlab容器(3)、关闭容器修改配置文件（4）、修改完配置文件之后。直接启动容器（5）、相关的git命令（针对已存在的文件夹）3、安装配置远程镜像仓库harbor（1）、首先需要设置selinux、防火墙（2）、安装并启动docker并安装docker-compose，关于docker-compose，这里不用了解太多，一个轻量的docker编排工具（3）、解压harbor安装包：harbor-offl
K8S部署攻略此教程以一主二从为例，需要三台服务器。主机最低需求： 4核CPU，4GB内存，硬盘：20GBx2(需保留一个未分区的磁盘)从机最低需求： 4核CPU，8GB内存，硬盘：20GBx2(需保留一个未分区的磁盘) 软件版本：Ubuntu：22.04Kubesphere：3.4.1Docker：20.10.24K8s：1.23.17Rook：1.13.6 前置要求：集群中的所有机器的网络彼此均能相互连接（公网和内网都可以）。节点之中不可以有重复的主机名、MAC地址或product_uuid。 1. 配置Cgroup驱动sudomkdir-p/etc/dockersudotee/etc/d
Kubeadm部署K8s集群规划：Master节点规划:Node节点规划:安装要求在开始之前，部署Kubernetes集群机器需要满足以下几个条件：操作系统CentOS7.x-86_x64硬件配置：2GB或更多RAM，2个CPU或更多CPU，硬盘30GB或更多集群中所有机器之间网络互通可以访问外网，需要拉取镜像禁止swap分区此实验机器规划如下:k8s-master42.51.227.113Centos7.x-X86_64k8s-node142.51.227.114Centos7.x-X86_64k8s-node242.51.227.115Centos7.x-X86_64k8s-node342
🏆作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。🏆多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。🎉欢迎👍点赞✍评论⭐收藏RabbitMQ/Kubernetes知识专栏学习Docker知识云集访问地址备注Docker知识点(1)https://blog.csdn.net/m0_50308467/article/details/134693497Docker专栏Kubernetes知识点(1)https://blog.csdn.net/m0_50308467/article/details/134693653Kubernetes专栏Kubernetes
目录一、Redis模式二、Redis主从复制2.1主从复制概述2.2主从复制2.3Redis主从复制过程2.4搭建Redis主从复制2.4-1环境部署2.4-2安装Redis2.4-3修改Redis配置文件（Master节点操作）2.4-4修改Redis配置文件（Slave节点操作）2.4-5验证主从效果三、Redis哨兵模式3.1哨兵模式的作用3.2故障转移机制3.3主节点的选举3.4搭建Redis哨兵模式3.4-1验证主从效果修改Redis哨兵模式的配置文件（所有节点操作）3.4-2启动哨兵模式3.4-3查看哨兵信息3.4-4故障模拟四、Redis群集模式4.1集群的作用4.2Redis集
概述Kubernetes的核心优势在于其能够提供一个可扩展、灵活且高度可配置的平台，使得应用程序的部署、扩展和管理变得前所未有的简单。通用计算能力方面的应用已经相对成熟，云原生化的应用程序、数据库和其他服务可以轻松部署在Kubernetes环境中，实现高可用性和弹性。然而，当涉及到异构计算资源时，情形便开始变得复杂。异构计算资源如GPU、FPGA和NPU，虽然能够提供巨大的计算优势，尤其是在处理特定类型的计算密集型任务时，但它们的集成和管理却不像通用计算资源那样简单。由于硬件供应商提供的驱动和管理工具差异较大，Kubernetes在统一调度和编排这些资源方面还存在一些局限性。这不仅影响了资源的
刚刚，芯片创业公司Cerebras宣布了该公司历史上最重要的消息，「我们发布了世界上最快的芯片，该芯片拥有高达4万亿个晶体管。」一直以来，Cerebras一直在往「大」的芯片方面发展，此前他们发布的晶圆级引擎（WaferScaleEngine，WSE-1）面积比iPad还大。第二代WSE-2虽然在面积上没有变化，但却拥有惊人的2.6万亿个晶体管以及85万个AI优化的内核。而现在推出的WSE-3包含4万亿个晶体管，在相同的功耗和价格下，WSE-3的性能是之前记录保持者WSE-2的两倍。此次发布的WSE-3是专为训练业界最大的AI模型而打造的，基于5纳米、4万亿晶体管的WSE-3将为Cerebra
Meta日前推出两个功能强大的GPU集群，用于支持下一代生成式AI模型的训练，包括即将推出的Llama3。据悉，这两个数据中心的GPU数量均高达24,576块，专为支持比之前发布的更大、更复杂的生成式AI模型而构建。作为一种流行的开源算法模型，Meta的Llama能与OpenAI的GPT和Google的Gemini相媲美。Meta刷新AI集群规模 极客网了解到，这两个GPU集群都采用了英伟达当前功能最强大的H100GPU，并且比Meta之前推出的大型集群规模要大得多。此前Meta的集群约有16,000块NvidiaA100GPU。据报道，Meta为此抢购了数千块英伟达最新推出的GPU。调研机构
目录一、硬件准备（虚拟主机）二、环境准备1、所有机器关闭防火墙2、所有机器关闭selinux3、所有机器关闭swap4、所有机器上添加主机名与ip的对应关系5、在所有主机上将桥接的ipv4流量传递到iptables的链三、为所有节点安装docker四、集群部署1、为所有节点修改仓库，安装kubeadm、kubelet、kubectl2、修改docker的配置（所有节点）3、部署master节点（主节点k8s-master）（1）、遇到报错：（2）、解决办法：4、按照指示执行：5、查看kubelet.service状态6、查看节点状态为notready7、安装网络插件，官方文档：https://
