WordPress 简介 WordPress 是使⽤ PHP 语⾔开发的内容管理系统软件，⽤户可以在⽀持 PHP 和 MySQL 数据库的服务器上使⽤⾃⼰的博客，⼀个完整的 WordPress 应⽤程序包括以下 Kubernetes 对象。 ⽬的 演示如何在 KubeSphere 中创建应⽤程序（以 WordPress 为例）并在集群外访问它。任务 1：创建密钥创建 MySQL 密钥 环境变量 W
### Kubernetes GPU搭建教程
欢迎小伙伴来到Kubernetes GPU搭建教程！在本篇文章中，我将向你展示如何在Kubernetes集群中搭建GPU支持，让你的应用程序可以利用GPU加速运算。
#### 步骤概览
在开始之前，让我们先来看一下整个搭建流程的步骤。可以通过以下表格来了解每个步骤需要做什么。
| 步骤 | 描述 |
K8S搭建GPU集群
作为一名经验丰富的开发者，我将向你详细介绍如何使用Kubernetes（K8S）搭建GPU集群。在开始之前，让我们先了解一下整个过程的流程，并提供每个步骤所需的代码示例。下面是此过程的步骤概述：
步骤 | 说明
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1. | 配置机器上的GPU环境
2. | 安装所需的软件和工具
3. | 配置Kubernetes集群环境
4. |
在开始之前，部署Kubernetes集群机器需要满足以下几个条件：1、一台或多台机器（≥3奇数个），操作系统CentOS7.x（最好是不低于4.4的内核版本）,因为CentOS 7.x 系统自带的3.10.x内核存在一些Bugs，导致运行的Docker，Kubernetes不稳定2、硬件配置：至少2GB内存或更多RAM，至少2个CPU或更多CPU，至少硬盘30GB或更多3、集群中所有机器之间网络
目标部署一个多集群的共享的istio服务网格部署一套基于grpc的服务对grpc服务进行流量管理架构图如下前提条件两个或多个kubernetes集群，版本为1.14,1.15,1.16,1.17有k8s管理员权限两个k8s集群(分别称为主集群prod和私有集群private)，以下简称prod,private注意：主集群prod必须要能访问私有集群private的Kubernetes API Se
在K8S中，K8S将所有的操作对象都当做资源来进行管理，K8S为我们提供了一个叫APIserver的组件，这个组件提供了一系列的RESTful风格的接口，通过这些接口就可以实现对资源的增删改查等操作。而所谓的资源配置清单就是我们用来创建和管理资源的配置文件。在了解资源配置清单前，我们需要先了解一下K8S中有哪些资源。一、资源类型1、工作负载型资源这些资源就是K8S中承载具体的工作的一些资源，常见的
KubernetesKubernetes是一个完备的分布式系统支撑平台，具有完备的集群管理能力，多扩多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和发现机制、內建智能负载均衡器、强大的故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容能力、可扩展的资源自动调度机制以及多粒度的资源配额管理能力。Kubernetes优势:原生的资源隔离集群化自动化管理计算资源(CPU/GPU)自动调度对多
在CentOS上搭建Kubernetes集群并测试GPU加速是一个相对复杂的过程，但只要按照正确的步骤进行，就可以成功完成。在这篇文章中，我将向你展示如何在CentOS上搭建Kubernetes测试GPU。
### 流程步骤
以下是搭建Kubernetes测试GPU的整个流程：
| 步骤 | 描述
目录一、环境配置1、关闭防火墙2、 关闭selinux3、关闭swap（k8s禁止虚拟内存以提高性能）4、配置host5、设置网桥参数6、更新时间二、docker安装1、更新yum源 #可选2、安装docker3、配置开机自启4、docker查看命令三、k8s安装1、添加k8s的阿里云YUM源2、安装 kubeadm，kubelet 和 kubectl3、开
# 实现K8S GPU加速教程
## 简介
在使用Kubernetes（K8S）进行容器编排时，有时候我们需要利用GPU来加速计算任务。本文将介绍如何在K8S集群中实现GPU加速，帮助刚入行的小白快速上手。
## 流程概述
下面是实现K8S GPU加速的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------- |
| 1 | 安装NVIDIA GPU驱动 |
| 2 | 部署
如何在GPU上运行K8S
随着机器学习和深度学习等计算密集型工作负载的增加，GPU在计算领域扮演着越来越重要的角色。Kubernetes（K8S）是一个用于管理容器化应用程序的开源平台，那么如何在GPU上运行K8S呢？下面我们将逐步介绍这个过程。
步骤|操作
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1|安装NVIDIA GPU驱动
2|安装CUDA Toolkit
3|安装Docker和nvidia-docker2
作者 | 车漾 阿里巴巴高级技术专家需求来源经过近几年的发展，AI 有了许许多多的落地场景，包括智能客服、人脸识别、机器翻译、以图搜图等功能。其实机器学习或者说是人工智能，并不是什么新鲜的概念。而这次热潮的背后，云计算的普及以及算力的巨大提升，才是真正将人工智能从象牙塔带到工业界的一个重要推手。与之相对应的，从 2016 年开始，Kubernetes 社区就不断收到来自不同渠
k8s kubelet device-plugins场景：对于云的用户来说，在 GPU 的支持上，他们最基本的诉求其实非常简单：我只要在 Pod 的 YAML 里面，声明某容器需要的 GPU 个数，那么 Kubernetes 为我创建的容器里就应该出现对应的 GPU 设备，以及它对应的驱动目录。以 NVIDIA 的 GPU 设备为例，上面的需求就意味着当用户的容器被创建之后，这个容器里必须出现如下
前言前两天闹得沸沸扬扬的事件不知道大家有没有听说，Google 竟然将 Docker 踢出了 Kubernetes 的群聊，不带它玩了。。。具体的解释请看《听说 K8s 要甩了 Docker 了》，我这里简单描述下，Kubernetes 是通过 CRI 来对接容器运行时的，而 Docker 本身是没有实现 CRI 的，所以 Kubernetes 内置了一个
requests与limitsapiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod1
spec:
containers:
- image: xxx
resources:
requests:
cpu: 200m
memory: 10Mi
limits:
cpu: 500m
一、概述搭建k8s集群时，需要访问google，下载相关镜像以及安装软件，非常麻烦。正好阿里云提供了k8s的更新源，国内用户就可以直接使用了。二、环境介绍操作系统主机名IP地址功能配置ubuntu-16.04.5-server-amd64k8s-master192.168.91.128主节点2核4Gubuntu-16.04.5-server-amd64k8s-node1192.168.91.129
2016 年，随着 AlphaGo 的走红和 TensorFlow 项目的异军突起，一场名为 AI 的技术革命迅速从学术界蔓延到了工业界，所谓的 AI 元年，就此拉开帷幕。当然，机器学习或者说人工智能，并不是什么新鲜的概念。而这次热潮的背后，云计算服务的普及与成熟，以及算力的巨大提升，其实正是将人工智能从象牙塔带到工业界的一个重要推手。而与之相对应的，从 2016 年开始，Kubernetes 社
k8s架构图：前言：本文以两台机器为例，叙述k8s的安装部署过程，1台机器为master节点，另一台为node节点，master节点不参与部署业务pod。服务器操作系统为Ubuntu18.04 Server0X00 部署前置操作以下为Master节点和Node节点均需执行的部署前置操作1.安装Docker此处需要注意安装的Docker版本是否被k8s支持，比如k8s V1.20最高只支持Docke
K8S介绍与特性Kubernetes概念
Kubernets是Google开源的一个容器编排引擎，它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理。在生产环境中部署一个应用程序时，通常要部署该应用的多个实例以便对应用请求进行负载均衡。K8S概述
K8S是谷歌在2014年开源的容器化集群管理系统使用K8S进行容器化应用部署使用K8S利于容器扩展K8S目标实施让部署容器化应用更加简洁和高效K
SonarQube 是一种主流的代码质量持续检测工具。您可以将其用于代码库的静态和动态分析。SonarQube 集成到 KubeSphere 流水线后，如果在运行的流水线中检测到问题，您可以直接在仪表板上查看常见代码问题，例如 Bug 和漏洞。准备工作您需要先开启KubeSphere的DevOps系统。以 admin 身份登录控制台，点击左上角的平台管理，选择集群管理。点击自定义资源 CRD，在搜
