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【云原生】k8s组件&架构介绍与K8s最新版部署

   个人主页:征服bug-CSDN博客kubernetes专栏:kubernetes_征服bug的博客-CSDN博客 目录1集群组件1.1控制平面组件(ControlPlaneComponents)1.2Node组件1.3插件(Addons)2集群架构详细3集群搭建[重点]3.1minikube3.2裸机安装集群组件核心概念集群安装1集群组件集群cluster:将同一个软件服务多个节点组织到一起共同为系统提供服务过程称之为该软件的集群。redis集群、es集群、mongo等。k8s集群:多个节点:3个节点角色:1.master节点/controlplane控制节点2.worknode:工作节

k8s日志收集组件 Grafana loki --- 快速安装

grafana提供了基于loki的完整安装模式,可基于helm3实现在k8s上完整部署。具体安装与快速使用方式如下所示。上手指南添加loki-stack仓库helmrepoaddgrafanahttps://grafana.github.io/helm-charts创建lokinamespacekubectlcreatenamespaceloki部署lokistackhelminstallhomelab-lokigrafana/loki-stack--setgrafana.enabled=true--setprometheus.enabled=true--setprometheus.alert

k8s集群pod中文件导出到本地

首先在k8s集群中先找到pod主机; 确定pod容器主机ip为192.168.1.113;等到113主机查看dockerps;发现113上没有docker命令;rpm-qa|grepcontain;top;ps aux|grepdocker;查询主机上实现docker的方式;  crictlps;查询pod容器; 容器中没有tar命令的话可以尝试:在主机上crictl cp 容器ID:路径  容器中存在tar命令可以使用kubectl cp;成功把文件从pod中现在到本地,需要导出到终端后续可以采用sftp\xftp的方式;   

Host/ KVM/ Docker/ K8s/ OpenStack/ Mesos简单介绍和区别

Host/KVM/Docker/Kubernetes/OpenStack和Mesos的简单介绍:-Host:Host是指物理服务器或虚拟机主机,它们可以运行多个虚拟机或容器来提供计算和存储资源。Host是云计算和容器化技术中的基本组成部分。-KVM:KVM是一种开源虚拟化技术,它可以将一台物理服务器虚拟化为多个虚拟机,每个虚拟机可以运行不同的操作系统和应用程序。KVM可以提供虚拟化的计算和存储资源,并保证安全隔离。-Docker:Docker是一种轻量级容器技术,它可以将应用程序和依赖项打包在一个容器中,并运行在任何支持Docker的环境中。Docker可以提供快速部署和移植应用程序的能力。-

k8s 基于MutatingWebhookConfiguration实现node超卖和sidecar注入

k8s基于MutatingWebhookConfiguration实现node超卖和sidecar注入源码在:https://github.com/Seaiii/MutatingWebhook我写了几个脚本,可以直接运行。一、MutatingWebhookConfiguration原理MutatingWebhookConfiguration是Kubernetes中的一种资源对象,用于配置MutatingAdmissionWebhook。MutatingAdmissionWebhook是一种Kubernetes的扩展机制,用于在对象被持久化到etcd存储之前,对其进行动态修改或补充。Mutati

跑AI大模型的K8s与普通K8s有什么不同?

本文分享自华为云社区《跑AI大模型的K8s与普通K8s有什么不同?》,作者:tsjsdbd。得益于AI开始火的时候,云原生体系已经普及,所以当前绝大多数的AI底层都是基于Kubernetes集群进行的资源管理(不像大数据,早期大量使用Yarn进行资源管理,在云原生普及后,还得面临SparkonK8s这种云原生改造)。都知道云原生已经是Kubernetes的天下了,各大领域(大数据、互联网,基因、制药、时空、遥感、金融、游戏等)早已纷纷采纳。那在面对大模型AI火热的当下,咱们从程序员三大件“计算、存储、网络”出发,一起看看这种跑大模型AI的K8s与普通的K8s有什么区别?有哪些底层就可以构筑AI

【云原生】K8S二进制搭建二:部署CNI网络组件

目录一、K8S提供三大接口1.1容器运行时接口CRI1.2云原生网络接口CNI1.3云原生存储接口CSI二、Flannel网络插件2.1K8S中Pod网络通信2.2OverlayNetwork2.3VXLAN2.4Flannel三、Flanneludp模式的工作原理3.1ETCD之Flannel提供说明四、vxlan模式4.1Flannelvxlan模式的工作原理五、部署flannel5.1node01节点上操作5.2在master01节点上操作六、Calico6.1K8s组网方案对比6.2Calico工作原理6.3部署Calico一、K8S提供三大接口1.1容器运行时接口CRI解决了什么问题

k8s与Pod日志采集

Kubernetes(k8s)是一个开源的容器编排系统,用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。在k8s中,Pod是最小的可部署单元,它可以包含一个或多个容器,并共享存储和网络资源。在这种环境下,日志采集是非常重要的,因为它可以帮助我们理解应用程序的运行状况,快速诊断问题和调试应用程序。下面是关于k8s与Pod日志采集的底层结构设计、工作原理、使用场景和实际应用方式的详细说明:底层结构设计在k8s中,每个Pod都有自己的文件系统和日志文件。可以使用kubectllogs命令直接查看Pod的标准输出和标准错误日志。但是,随着应用程序的规模和复杂性增加,直接查看Pod日志会变得非常困难。因此,我

K8s集群gpu支持(直通和vgpu)

1.gpu直通方式1-1v1.8之前的老版本:基于nvidia-docker实现(基本不用了,了解)前期准备:1、nvidiadriver2、cuda3、nvidia-dockerK8s启动pod时指定参数,即可使用gpu(1)alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu指定调用nvidiagpu的数量(2)为了能让GPU容器运行起来,需要将Nvidia驱动和CUDA库文件指定到容器中。这里需要使用hostPath,您只需要将hostPath指定到/var/lib/nvidia-docker/volumes/nvidia_driver/384.98即可,并不需要指定多个bin和

k8s教程(Volume篇)-PVC详解

文章目录01引言02PVC详解2.1参数配置2.1.1资源请求(Resources)2.1.2访问模式(AccessModes)2.1.3存储卷模式(VolumeModes)2.1.4PV选择条件(Selector)2.1.5存储类别(Class)03Pod使用PVC3.1举例3.1.1举例:默认模式(Filesystem)3.1.2举例:存储卷模式为块设备(Block)04文末01引言声明:本文为《Kubernetes权威指南:从Docker到Kubernetes实践全接触(第5版)》的读书笔记在上一篇博客《k8s教程(Volume篇)-PV详解》,我们了解了持久卷的工作原理,本文继续深入学