在你的每个节点上，遵循安装DockerEngine指南为你的Linux发行版安装Docker。按照源代码仓库中的说明安装cri-dockerd。对于cri-dockerd，默认情况下，CRI套接字是/run/cri-dockerd.sockhttps://docs.docker.com/engine/install/#serverhttps://kubernetes.io/zh-cn/blog/2022/02/17/dockershim-faq/https://github.com/Mirantis/cri-dockerdhttps://kubernetes.io/zh-cn/docs/set

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一、说明本文介绍基于Kubernetes(k8s)环境集成阿里云私有镜像仓库来部署一套Dubbo+Nacos的微服务系统，并使用KubernetesDNS以及port-forward的方式来打通网络访问。k8s环境搭建参考文章《基于minikube快速搭建kubernetes单节点环境》中在阿里云镜像仓库构建的镜像来进行部署。基于《基于jib-maven-plugin快速构建微服务docker镜像》中在阿里云镜像仓库构建的镜像来进行部署。 二、部署MySQL创建配置文件mysql-local.yaml内容如下：apiVersion:v1kind:ReplicationControllermet

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?️URL:https://www.kubecost.com/?Description:Kubeccost为使用Kubernetes的团队提供实时成本可视化和洞察，帮助您持续降低云成本。昨天浏览Kubectl插件的时候发现了Kubecost，一看惊为天人啊，这个功能对于运营团队和PM团队领导来说太重要了。直接把监控数据换算成钱，而且明确告诉你钱花在哪个namespace、哪个应用、哪个标签、哪个deployment下，明确告诉你那些钱花得值、哪些钱浪费了，有哪些办法可以减少浪费…真的都是实打实的「降本」功能。下面详细介绍一下。亮点：监控和降低云成本Kubeccost为使用Kubernetes的

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这里以NvidiaGPU设备如何在Kubernetes中管理调度为例研究，工作流程分为以下两个方面：如何在容器中使用GPUKubernetes如何调度GPU容器中使用GPU想要在容器中的应用可以操作GPU，需要实两个目标：容器中可以查看GPU设备容器中运行的应用，可以通过Nvidia驱动操作GPU显卡在应用程序中使用GPU，由于需要安装nvidiadriver，Docker引擎并没有原生支持。因此也就无法直接在容器中访问GPU资源。为了解决容器中无法访问GPU资源的问题，有以下方案：1、无nvidia-docker在早期的时候，没有nvidia-docker，可以通过在容器内再部署一遍nvid

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一、概述最近ChatGPT和其公司OpenAI特别火：ChatGPT3,ChatGPT3.5,NewBing,ChatGPT4...怀着学习的心态，这几天访问了OpenAI的博客,上边关于AI的内容，确实隔行如隔山，完全看不明白。?但是翻看过程中，惊喜发现有2篇与Kubernetes使用相关的文章：2018年1月：ScalingKubernetesto2,500nodes(openai.com)2021年1月：ScalingKubernetesto7,500nodes(openai.com)这不碰到老本行了嘛，学习下~以下为读后笔记，也加入了自己的思考：针对OpenAI现状，如何进一步优化监控

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