GitLab是一个全球知名的一体化DevOps平台，很多人都通过私有化部署GitLab来进行源代码托管。极狐GitLab是GitLab在中国的发行版，专门为中国程序员服务。可以一键式部署极狐GitLab。资料Kubernetes高级配置添加额外主机别名Pod的DNS配置极狐GitLabRunner的Kubernetes执行器Docker执行器通过特权模式使用Docker-in-Docker极狐GitLabCI/CDServices说明极狐GitLabRunner注册到极狐GitLab的操作请参见上面章节中的 CentOS安装GitLabRunner，只需要将流水线的执行器设置成kubernet
文章目录目标1.深入理解k8s各大资源对象及最佳实践2.熟练运用k8s各项调度策略3.掌握k8s网络原理及应用4.数量掌握pod控制器及运用场景5.熟练掌握k8s微服务DevOps实战一、核心概念1.认识k8s1.1什么是k8s1.2k8s解决了什么问题1.3企业容器调度平台1.3.1apachemesos1.3.2dockerswarm1.3.3k8s2.集群架构与组件2.1组件2.1.1控制面板：5个（master节点上）2.1.2节点组件:至少3个（slave节点上）2.1.3附加组件：6个2.2分层架构2.2.1生态系统（怎么调用）2.2.2接口层2.2.3管理层2.2.4应用层2.2
一、Ingress介绍Ingress是Kubernetes中负责将外部请求引导到集群内部服务的机制，通过将服务映射到集群外的URL，实现服务的外部可访问性。Ingress支持配置集群内的Service，使其可以通过外部URL访问，同时提供流量负载均衡和基于域名的虚拟主机等功能。简单理解Ingress就是将原本需要手动修改Nginx配置、配置域名与服务映射的繁琐步骤，抽象成一个Ingress对象。通过使用YAML文件创建和更新Ingress对象，我们不再需要手动操作Nginx配置文件，而是通过更方便的方式管理域名与服务的关系。然而，这引发了一个问题：“Nginx应该如何处理这些变化？”这时候，I
本文转载自微信公众号「DCOS」，作者zouyee。转载本文请联系DCOS公众号。一、退出码历史退出码的历史可以追溯到Unix操作系统的早期。在Unix系统中，进程退出码是进程终止时向其父进程传递的一个整数值，用于表示进程的终止状态。这个整数值通常在0到255之间，其中0表示进程成功终止，其他值通常用来表示不同的错误或异常情况。进程退出码最初被设计用于提供一种简单的机制，使父进程能够了解子进程的执行结果。这使得父进程能够根据子进程的退出码来采取适当的行动，比如处理错误情况或继续执行其他操作。在Unix系统中，特定的退出码值通常具有特定的含义，例如：0：表示成功执行，没有错误。1：通常表示通用的
你是一个程序员，你用代码写了一个博客应用服务，并将它部署在了云平台上。但应用服务太过受欢迎，访问量太大，经常会挂。图片所以你用了一些工具自动重启挂掉的应用服务，并且将应用服务部署在了好几个服务器上，总算抗住了。k8s控制平面和Node的关系后来你又上线了商城应用服务和语音应用服务，随着应用服务变多，需求也千奇百怪。有的应用服务不希望被外网访问到，有的部署的时候要求内存得大于xxGB才能正常跑。你每次都需要登录到各个服务器上，执行手动操作更新。不仅容易出错，还贼浪费时间。原本就没时间找女朋友的你，现在哭得更大声了。那么问题就来了，有没有一个办法，可以解决上面的问题？当然有，没有什么是加一个中间层
网络策略（NetworkPolicy）是Kubernetes中的一种资源对象，用于定义和控制Pod之间的网络通信规则。它允许您在Kubernetes集群中定义详细的网络规则，以控制哪些Pod可以相互通信，以及允许或禁止的流量。网络策略提供了一种实现细粒度网络访问控制的方式，帮助管理员和开发者确保集群中的网络通信符合特定的安全性和策略需求。一、Pod隔离的两种类型Pod有两种隔离：出口隔离入口隔离它们涉及到可以建立哪些连接。这里的“隔离”不是绝对的，而是意味着“有一些限制”。另外的，“非隔离方向”意味着在所述方向上没有限制。这两种隔离（或不隔离）是独立声明的，并且都与从一个Pod到另一个Pod的
译者|李睿审校|重楼在当今快节奏的技术和市场环境中，高效地部署人工智能（AI）/机器学习（ML）应用程序至关重要。Kubernetes是一个强大的开源平台，已经成为管理和扩展容器化应用程序的领先解决方案，确保它们在各种环境中无缝运行。在本指南中，将引导开发人员逐步完成在Kubernetes上部署任何AI/ML应用程序的过程。从容器化应用程序到设置Kubernetes集群，再到部署AI/ML应用程序，涵盖了所有内容。为什么在Kubernetes上部署生成式人工智能应用程序?在Kubernetes上部署AI/ML应用程序为管理复杂的AI/ML工作负载提供了一个强大的解决方案。其主要优点之一是可扩展
↑↑↑↑接上一篇继续部署↑↑↑↑之前已经完成了单master节点的部署，现在需要完成多master节点以及实现k8s集群的高可用一、完成master02节点的初始化操作二、在master01节点基础上，完成master02节点部署步骤一：准备好master节点所需要的文件etcd数据库所需要的ssl证书、master01节点的kubernetes安装目录（二进制文件、组件与apiserver通信的集群引导文件、启动参数配置文件）、kubectl与apiserver通信的集群引导文件、各组件被systemd管理的service文件##etcd目录只要ssl就可以，kubernetes安装目录传输
https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/e2e-tests.md#testing-against-local-clusters我一直在遵循上述指南，但是我一直遇到此错误：2017/07/1209:53:58util.go:131:Step'./cluster/kubectl.shversion--match-server-version=false'finishedin20.604745ms2017/07/1209:53:58util.go:129:Running:./hack/e2e-int
在上一章进行了node加入masterLinux：kubernetes（k8s）node节点加入master主节点（3）-CSDN博客https://blog.csdn.net/w14768855/article/details/136420447?spm=1001.2014.3001.5501但是他们显示还是没准备好看一下主节点信息看一下他的状态啥的都没问题再去看一下pods可以看到前两个Pending，这个就是因为网络引起的原因 安装CNI（calico）mkdir/opt/k8s&&cd/opt/k8scurlhttps://calico-v3-25.netlify.app/archiv
