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当活动结束后，HPA 又会自动减少 Pod 的数量，节省资源。其核心组件有 kube-apiserver（提供 RESTful API 接口，是集群的统一入口）、etcd（分布式键值存储，用于存储集群的配置信息）、kube-scheduler（负责容器的调度，根据容器的资源需求和节点的资源状况，将容器调度到合适的节点上）、kube-controller-manager（包含多个控制器进程，如节点控
写到这感觉我对k8s的理解也仅仅是理论上的，因为说实话，没怎么手写过创建资源的yml文件，我做的知识点归纳也很少涉及yml文件的编写。因为内容有很多，而且里面的字段也没有很熟悉。但是yml文件容易看懂，毕竟是声明式的。但是想要记住，就不是一件那么容易的事情了。或许后面我可以将k8s资源的yml文件的字段进行总结，现在的话加快进度将各种k8s的资源等内容总结完，将整体框架构建出来。
Kubernetes架构包含Master组件（API服务、etcd、调度器等）、Node节点（kubelet、kube-proxy等）和Cloud扩展模块。集群创建需先配置节点环境，包括关闭swap分区（避免磁盘I/O影响性能）和加载br_netfilter模块（确保节点内Pod通信）。关键组件kubeadm用于集群初始化，kubectl管理集群，kubelet维护节点容器生命周期。整个部署过程涉
最近为某客户搭建内网的信创环境下的x8s集群，走了一些弯路，客户提供的环境完全与互联网分离，通过yum、apt这些直接拉依赖就别想了，用的操作系统和cpu都是国产版本，好在仍然是x86的，不是其他架构，这里把完整搭建过程记录一下。
传统部署的“午夜惊魂”与容器化救赎凌晨两点，刺耳的电话铃声撕裂了夜的宁静。“王工，生产环境订单服务挂了！客户无法支付！”运维小明的声音带着颤抖。我跌跌撞撞冲到电脑前，发现测试环境跑得好好的服务，在生产服务器上因JDK版本冲突轰然倒塌——这已是本月第三次环境不一致引发的故障。：服务器配置的“雪花效应”（每台环境都独一无二）、依赖冲突的“俄罗斯轮盘赌”、扩缩容的“龟速响应”... 这些问题在微服务架构
今天就来跟大家分享一下，我是怎么用DeepSeek-R1搭建了一套真正实用的智能病历分析系统。这套系统现在已经在一家医院试运行了，医生们的反馈出奇的好。
本文将介绍如何在 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 的基础上，扩展支持对话交互。
本文摘要： Kubernetes网络通信主要通过CNI插件（如Flannel、Calico）实现，支持Pod间、节点间及外网通信。Flannel采用VXLAN隧道技术实现跨节点通信，Calico基于纯三层路由提供高效转发。调度机制方面，Kubernetes通过默认调度器或自定义调度器将Pod分配到合适节点，支持nodeName、nodeSelector、亲和性/反亲和性（affinity/anti
在 metallb + cilium 下：👉readiness 失败 → Pod 被摘出 Endpoints → 新连接不再分配 → 旧连接因 conntrack 映射仍然存活。这就是为什么你看到 “Pod Unavailable + 新建连接失败 + 旧连接还能继续” 的根本原因。要不要我给你画一张“连接追踪 vs readiness 流程图”，展示新旧连接在 metallb+cilium 路
readiness 探针失败 = 对外不可用（摘流），但不会触发 Failover。Patroni 健康探测正常 = Leader 锁还在，所以不会切换。二者解耦，导致现象：Pod Unavailable，但集群没切换。要不要我帮你画一个流程图（K8s readiness → Pod status → Service endpoints → Client 请求 → Patroni 判定），直观展示
AI模型服务在Kubernetes上部署时，常常遇到"刚启动就503"的问题。这是因为K8s默认认为容器启动即可接收流量，而AI服务需要加载大模型，导致未就绪时就被分配请求。解决方案是配置就绪探针(ReadinessProbe)，通过特定接口检查模型是否加载完成。关键配置包括initialDelaySeconds预留加载时间、periodSeconds设置检查频率等。建议AI服
Calico 仅依赖三层路由可达。Calico 较少的依赖性使它能适配所有 VM、Container、白盒或者混合环境场景。
RAGFlow k8s部署详细过程,大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
“我们有超过500家供应商，每月产生的数据量超过2TB，涉及23个评估维度，而我们的团队仍在使用Excel进行分析…” 这是我在一次企业架构研讨会上听到的真实困境。在当今全球化供应链环境中，企业面临着前所未有的供应商管理挑战：数据量大、评估维度多、决策速度要求高、风险管控难度大。传统供应商评估方法存在三大痛点：某 Fortune 500制造企业曾因未能及时发现关键供应商的财务风险，导致生产线中断两
Kubernetes创建Pod流程：用户通过kubectl提交请求→apiserver认证并存储到etcd→Controller-Manager处理依赖关系→Scheduler分配节点→kubelet创建网络、容器和存储→Pod启动完成。Pod重启策略包括Always（默认）、OnFailure和Never三种，不同控制器对重启策略有限制要求，如RC/DaemonSet必须使用Always，Job
临时容器与其他容器的不同之处在于，它们缺少对资源或执行的保证，并且永远不会自动重启，因此不适用于构建应用程序。临时容器使用与常规容器相同的 Container.Spec字段进行描述，但许多字段是不允许使用的。临时容器没有端口配置，因此像 ports，livenessProbe，readinessProbe 这样的字段是不允许的。Pod 资源分配是不可变的，因此 resources 配置是不允许的。
spec.restartPolicy| string| 定义Pod的重启策略，默认值为Always.(1)Always: Pod-旦终止运行，无论容器是如何终止的，kubelet服务都将重启它(2)OnFailure: 只有Pod以非零退出码终止时，kubelet才会重启该容器。在linux内核里面，网络设备进行转发的依据，来自FDB的转发数据库，这个flannel.1网桥对应的FDB信息，是由f
policyTypes 字段表示给定的策略是应用于进入所选 Pod 的入站流量还是来自所选 Pod 的出站流量，或两者兼有。apiVersion: 必须字段,不同版本可能group和version有所差别,通过explain命令可以查看当前k8s版本支持的apiVersion,如下图所示,我的k8s版本是1.28,所以他的networkpolicy 接口的apiVersion应该是 network
上面介绍的PV和PVC模式都是需要先创建好PV，然后定义好PVC和pv进行一对一的Bond，但是如果PVC请求成千上万，那么就需要创建成千上万的PV，对于运维人员来说维护成本很高，Kubernetes提供一种自动创建PV的机制，叫，它的作用就是创建PV的模板。k8s集群管理员通过创建storageclass可以动态生成一个存储卷pv供k8s pvc使用。每个StorageClass都包含字段pro
官网：https://kubernetes.io/zh-cn/docs/tasks/configure-pod-container/configure-liveness-readiness-startup-probes/探针（Probe）用于检测 Pod 中容器的健康状态和生命周期管理。探针可以帮助 Kubernetes确保应用程序在运行中的健康状态，并在需要时采取适当的动作（如重启容器、将流量切
微擎面板基于K3s构建的云原生控制面板与阿里开源的Higress网关深度整合，形成新一代云原生管理方案。文章解析了Higress在性能（较Nginx提升90%）、扩展性（Wasm插件机制）和稳定性（经阿里生产验证）方面的技术优势，以及微擎"站点+子应用"架构实现的精细化路由管理。双方融合后支持多维度灰度发布、可视化流量治理和微前端插件扩展，通过McpBridge代理和CDN集成
MindX DL（昇腾深度学习组件）是支持 Atlas 800 训练服务器、Atlas 800 推理服务器的深度学习组件参考设计，提供昇腾 AI 处理器资源管理和监控、昇腾 AI ...
docker，k8s
有了开源模型，企业可以在安全的云环境中托管模型，从而降低数据泄露的风险。最重要的是，你可以完全透明地了解模型的内部工作，这有助于用户与人工智能系统建立更多的信任关系。涵盖那些高级的Kubernetes主题的讨论超出了本文的范围，也偏离了我们在这里试图实现的目标。因此，为了避开CUDA的死亡陷阱，许多公司已经创建了解决方案，可以在支持GPU的同时轻松地将模型容器化封装。这是用于配置任务的。在这篇文章
对于我们这种个人开发者来说，囊中羞涩，不愿意花费这笔钱。企业版还得联系商务，提供企业相关信息，特别麻烦。
这种情况是没有权限写入，用 pvc 没有这个问题，直接挂载 hostpath 就会有权限问题，因为 es 这个容器不是使用 root 运行的进程，而是用的 uid:1000 这个用户来运行的。为了测试使用，我也没有用 pvc 来管理数据，而是选择了 hostpath，那么为了重启也可以正常访问数据，需要将 es 固定在一个节点上。解决方法是：使用 init container 来修复目录权限 ，i
生产环境dify是部署在k8s里面的，MCP应用虽然在ECS的docker中运行，没法做到统一管理，所以需要部署在k8s里面才行。
Kubernetes 的调度器负责将 Pod 分配到合适的节点上运行。默认情况下，Kubernetes 使用一种简单的调度算法，即“Least Requested Priority”（最小请求优先级）。该算法根据节点的 CPU 和内存使用率来决定哪个节点更适合运行新的 Pod。除了默认调度器外，Kubernetes 还支持自定义调度器。自定义调度器允许用户编写自己的调度逻辑，以满足特定的工作负载需
1. 集群部署架构2. 配置基础环境2.1 系统配置主机名iptables防火墙内核参数及资源限制策略配置2.2 安装docker在master、etcd、node节点安装docker，安装及配置参考2.5.1.12.3 安装ansible在部署主机安装ansible，以master1 为部署主机为例root@master1:~# apt install python3-pip gitroot@m
一个基于 MCP（Model Control Protocol）的 Kubernetes 服务器，支持通过 MCP 工具与 Kubernetes 集群进行交互。
摘要：本文探讨了模型无关元学习（MAML）在提升AIAgent快速适应能力中的应用。通过元学习技术，AIAgent能够利用少量数据快速适应新任务，相比传统方法显著提升效率。文章介绍了MAML算法的实现原理，并提供了强化学习中的代码示例。研究表明，元学习在自动驾驶、游戏AI等领域具有广泛应用价值，能够有效解决训练效率、任务多样性等挑战。通过自适应算法和知识蒸馏等优化策略，可进一步提升AIAgent在
打开，修改（用户需要配置的参数）和（Operator需要维护的状态）。SpecModelName：模型名称（如“recommendation-model”）；Image：模型镜像（如“tensorflow/serving:latest”或自定义镜像）；Resources：资源需求（CPU、内存、GPU）；Replicas：副本数；Port：模型服务端口（如TensorFlow Serving的85
主要是介绍了 Kubernetes 云原生相关技术在，大模型研发流程里面应用。探讨云原生和大模型的关系。然后提供了一份单机版本的 Kubernetes 的搭建示例，调度 GPU 资源
Kubernetes持久化存储是确保数据在Pod生命周期外仍可保留的关键技术。文章详细介绍了Kubernetes中的多种存储方案：包括临时存储emptyDir、节点级存储hostPath、网络共享存储NFS，以及更高级的PersistentVolume(PV)和PersistentVolumeClaim(PVC)机制。重点讲解了StorageClass实现PV动态供给的原理，通过NFS Provi
# K8s 中 Node、Pod、容器、镜像的关系## 一图看懂（层级与共享）```Cluster└─ Node（物理机/虚机）├─ kubelet + 容器运行时（containerd / CRI-O）└─ Pod（调度最小单位，可有多个）├─ [基础设施容器 pause：承载 Pod 的网络/IPC 命名空间]├─ 共享网络栈（同一 Pod 内容器共享同一 IP、localhost）├─ 共享
2、pvc和pv绑定，如果使用默认的回收策略retain，那么删除pvc之后，pv会处于released状态，我们想要继续使用这个pv，需要手动删除pv，kubectl delete pv pv_name，删除pv，不会删除pv里的数据，当我们重新创建pvc时还会和这个最匹配的pv绑定，数据还是原来数据，不会丢失。当删除pvc的时候，pv仍然存在，处于released状态，但是它不能被其他pvc绑
技术分享是在【Rancher官方微信技术交流群】里以图文直播+QA实时互动的方式，邀请国内已落地经验的公司或团队负责人分享生产落地的最佳实践。记得添加微信小助手（微信号：rancher2）入群，实时参与分享与互动噢~目前，技术分享已经举办了36期，输出了许多各行各业落地实践的优质案例。部分往期技术分享新东方的负载均衡架构探索和实践iHealth基于Docker的...
摘取官网:概述 | KubernetesKubernetes 这个名字源于希腊语，意为舵手或飞行员。k8s 这个缩写是因为 k 和 s 之间有八个字符的关系。Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目。Kubernetes 建立在Google 大规模运行生产工作负载十几年经验的基础上， 结合了社区中最优秀的想法和实践。Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台，用于
纯三层的转发，中间没有任何的NAT和overlay，转发效率最好。Calico 仅依赖三层路由可达。Calico 较少的依赖性使它能适配所有 VM、Container、白盒或者混合环境场景。
在Kubernetes中，可以通过指定volume来挂载数据卷。volume可以是emptyDir、hostPath、configMap、secret等类型，其中hostPath可以将主机上的一个目录挂载到容器中。
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