文章目录01引言02Deployment的升级2.1升级方式2.1setimage命令2.2edit命令2.2查看过程2.3升级原理03Deployment的回滚3.1回滚方式04其它4.1暂停和恢复Deployment的部署操作4.2其他管理对象的更新策略4.2.1DaemonSet的更新策略4.2.2StatefulSet的更新策略05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）》的读书笔记当集群中的某个服务需要升级时，我们需要停止目前与该服务相关的所有pod，然后下载新版本镜像并创建新的pod。如果集群规模比较大，则这个

Kubernetes~k8s从入门到入坑。文章目录Kubernetes~k8s从入门到入坑。1.Kubernetes介绍。1.1应用部署方式演变。1.2kubernetes简介。1.3kubernetes组件。1.4kubernetes概念。2.kubernetes集群环境搭建。2.1前置知识点。2.2kubeadm部署方式介绍。2.3安装要求。2.4最终目标。2.5准备环境。2.6环境初始化。2.6.1检查操作系统的版本。2.6.2主机名解析。2.6.3时间同步。2.6.4禁用iptables和firewalld服务。2.6.5禁用selinux。2.6.6禁用swap分区。2.6.7修改l

主要参考了  这篇博客 的流程，但是期间还是遇到不少问题首先pytorch的安装，除了pytorch还有torchvisiontorchaudio，对版本的匹配要求高，可以先试试pytorch首页的安装方式，如果不行，就去该网址去安装老版本https://pytorch.org/get-started/previous-versions/去英伟达开发者网站查阅显卡驱动对应CUDAtoolkit版本 并下载https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive安装pytorch过程中，可以添加清华源condaconfig--addchannelshtt

1.安装前置条件在开始之前，部署Kubernetes集群机器需要满足以下几个条件：一台或多台机器【本人是三个，一个master，两个node】，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及以上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 此处提供了安装虚拟机的一篇教程安装参考链接https://www.runoob.com/w3cnote/vmware-install-centos7.html注：以下命令有的是需要在不同的机器去执行，有的是在所有的机器执行，请注意区分2、安装之后系统的前置要求2.1关闭防火

1、简介这里就不赘述，想要了解的朋友直接去这里深入了解什么是K8S。2、环境要求2台以上机器，操作系统CentOS7.7-64位系统硬件配置：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3、部署准备（我这里是使用虚拟机，可以买云服务器）2台centos服务器（Vmware安装的）。不会安装的可以看搭建CentOS7.9版本系统及网络配置kubernetes1.20.9版本，Docker19.03.19版本所有节点上安装Docker和kubeadm，kubelet部署容器网络插件(我这里使用的是calico)4

Windows下Anaconda4.9.2+PycharmCommunity+CUDA10.1+CUdnn7.6.5.32+PyTorch1.7.1环境配置一、搭建anaconda安装Anaconda主要是搭建python的虚拟环境，之后我们进行yolov7的detect和train都会在终端进行安装环境包：链接：https://pan.baidu.com/s/1GYOa9JfRMsz8rL12ptBLOA?pwd=1234提取码：1234安装步骤：C盘空间不足，可以保存到其他盘：这里只选第二个，第一个环境配置等安装完，手动配置。手动配置环境变量：path下，输入以下内容不能出错：E:\too

目录一、Ingress和IngressController概述1.1 回顾下service四层代理1.2 Ingress 介绍1.3  IngressController介绍1.4  Ingress和IngressController总结1.5  使用IngressController代理k8s内部pod的流程二、创建两个ingress-controller高可用的pod 三、通过keepalived+nginx实现ingress-nginx-controller高可用3.1安装 nginx主备3.2 修改nginx配置文件3.3 keepalive配置3.4启动服务3.5 测试keepliv

前言YOLO系列在目标检测领域可谓名声赫赫，其性能表现不俗，如今其已经更新到了YOLOV7版本，今天便来一睹其风采。博主之前只是对YOLO算法的原理一知半解，并未实验，因此并不熟练，因此，借此机会来进行实验以为日后的论文撰写做好准备。看一下YOLOV7X的网络结构：源码与环境首先是去下载源码：https://gitcode.net/mirrors/bubbliiiing/yolov7-pytorch?utm_source=csdn_github_accelerator在readme中，有着相关介绍一级一些步骤，下载完成后我们打开项目，博主使用的是pycharm,在requirement.txt

当用户提交删除请求之后，系统就会进行强制删除操作的宽限期倒计时，并将TERM信息发送给pod对象的每个容器中的主进程。宽限期倒计时结束后，这些进程将收到强制终止的KILL信号，pod对象随即也将由apiserver删除，如果在等待进程终止的过程中，kubelet或容器管理器发生了重启，那么终止操作会重新获得一个满额的删除宽限期并重新执行删除操作。一个典型的pod对象终止流程具体如下：1.用户发送删除pod对象的命令2.api服务器中的pod对象会随着时间的推移而更新，在宽限期内（默认30s），pod被视为dead3.将pod标记为terminating状态4.与第三步同时运行，kubelet在

k8s为pod进行cpu绑核以进一步提高性能场景：在k8s中，对于游戏训练等任务场景下，游戏worker模拟真实玩家时，性能对cpu依赖程度很高，此时如果对pod进行cpu绑核能够一定程度上再提高性能配置步骤1、驱逐节点:kubectldrain2、停止kubelet:systemctlstopkubelet3、修改kubelet参数:–cpu-manager-policy=“static”4、删除旧的CPU管理器状态文件:rmvar/lib/kubelet/cpu_manager_state5、启动kubeletsystemctlstartkubelet对需要更改其CPU管理器策略的每个节点