文章目录1、Metrics-Server的部署1.1 Metrics-server部署步骤1.2 APIService Service Pod kubelet关系2、Metrics-Server部署常见问题解决2.1 错误12.2 报错22.3 报错3:3、Dashboard部署（可视化webUI）3.1 介绍3.2 部署步骤3.3 图形化操作界面测试4、Horizontal Pod Autos
k8s资源限制以及探针检查一、资源限制1.1 资源限制的使用1.2 reuqest资源（请求）和limit资源（约束）1.3 Pod和容器的资源请求和限制1.4 官方文档示例1.5 资源限制实操1.5.1编写yaml资源配置清单1.5.2 释放内存（node节点，以node01为例）1.5.3 创建资源1.5.4 跟踪查看pod状态1.5.5 查看容器日志1.5.6 删除pod1.5.7 修改y
1 背景Nvidia GPU得益于在深度学习领域强大的计算能力，使其在数据中心常年处于绝对的统治地位。尽管借助GPU虚拟化实现多任务混布，提高了GPU的利用率，缓解了长尾效应，但是GPU利用率的绝对值还是不高，长尾现象依然存在。网卡池化、存储池化、内存池化、CPU池化等一系列相近基础设施领域的技术演进，让大家对GPU池化也产生了一些想法。面对依赖PCIe和NVLink实现小范围连接的GPU机器，人
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2023-08-03 14:52:02
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本文导读一、集群资源监控概述1. 集群监控2. Pod 监控二、监控平台搭建所需组件概述三、搭建监控平台1. 部署 Prometheus2. 部署 Grafana3. 打开 Grafana，添加数据源和显示模板 一、集群资源监控概述Kubernetes 集群对资源的监控指标主要有集群监控和 Pod 监控两大部分。1. 集群监控即对 k8s 集群本身的监控，主要监控以下内容。
节点资源利用率：集群
目录 1、资源指标和资源监控2、Weave Scope监控集群（1）Weave Scope部署（2）使用 Scope（3）拓扑结构（4）实时资源监控（5）在线操作（6）强大的搜索功能2、核心指标监控之metrics-server 1、资源指标和资源监控一个集群系统管理离不开监控，同样的Kubernetes也需要根据数据指标来采集相关数据，从而完成对集群系统的监控状况进行监测。这些指标总体上分
k8s容器资源限制资源限制的实现资源的两种限制类型资源类型单位演示环境Memory内存限制CPU限制LimitRange为namespace设置资源限制ResourceQuota为namespace设置资源配额 资源限制的实现Kubernetes对资源的限制实际上是通过cgroup来控制的，cgroup是容器的一组用来控制内核如何运行进程的相关属性集合。针对内存、CPU和各种设备都有对应的cgr
apiserver提供了restful风格的编程接口，其管理的资源时k8s api中的端点，用于存储某种api对象的集合，例如，内置pod资源是包含了所有pod对象的集合。资源对象是用于表现集群状态的实体，常用于描述应于哪个节点进行容器化应用、需要为其配置什么资源以及应用程序的管理策略等。一、pod资源对象pod资源对象是一种集合了一到多个应用容器、存储资源、专用IP及支撑容器运行的其他选项的逻辑
线程池是一个非常重要的知识点，也是池化技术的一个典型应用，相信很多人都有使用线程池的经历，但是对于线程池的实现原理大家都了解吗？本篇文章我们将深入线程池源码来一探究竟。线程池的起源背景： 随着计算机硬件的升级换代，使我们的软件具备多线程执行任务的能力。当我们在进行多线程编程时，就需要创建线程，如果说程序并发很高的话，我们会创建大量的线程，而每个线程执行一个时间很短的任务就结束了，这样频繁创建线程，
池化技术 - 简单点来说，就是提前保存大量的资源，以备不时之需，O(∩_∩)O，对于线程，内存，oracle的连接对象等等，这些都是资源，程序中当你创建一个线程或者在堆上申请一块内存时，都涉及到很多系统调用，也是非常消耗CPU的，如果你的程序需要很多类似的工作线程或者需要频繁的申请释放小块内存，如果没有在这方面进行优化，那很有可能这部分代码将会成为影响你整个程序性能的瓶颈。池化技术主要有线程池，
在当今医疗行业信息化建设中，为实现生产的统一管理标准、资源的标准化分配池，需要实现对基础资源池的统一管理和动态分配需求，将整个运算池和存储池打通，根据业务优先级进行资源分配。此举可以降低医院资源成本、优化数据中心空间及功率的使用效率，同时也可以降低运维的复杂性，系统平台需要满足对应用系统统一管理和支撑的需要。提供基础支撑服务、安全保障服务、运行管理服务。在上述信息化建设思想下，虚拟化资源池采用超融
5.4 健壮Paas 对于健壮的paas则有更多的要求，还是秉承前面一个章节阐述的业务系统的架构要求，看看对于paas平台有那些要求：1、应用托管和自动部署IaaS
层是应用到物理服务器的解耦，而在
PaaS
层是应用和中间件资源池的解耦。要进行自动部署则开发的应用必须符合
PaaS&n
1. IBM1) IBM EnsemblesEnsembles是一组采用虚拟化技术实现的资源池，主要包括计算资源池——服务器Ensemble，网络资源池——网络Ensembles和存储资源池——存储Ensembles。虚拟化技术隐藏了底层的技术细节，提供了
# Kubernetes GPU池化实现流程
## 概述
在使用Kubernetes进行容器编排时，我们有时候需要使用到GPU资源来加速我们的应用程序。为了更好地管理和分配这些GPU资源，可以使用Kubernetes GPU池化的技术。本文将介绍如何实现Kubernetes GPU池化，并向你展示每一步的具体操作和代码。
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
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大家将要读到的是如何使用VMware技术完成一个自动化/流程化（企业内部流程）的虚拟机资源池，这一方案是已经在大型金融企业管理了数千台虚拟机的实际方案。在大多数做云的甲方企业或乙方集成商看来，这就是云计算了，对此，个人稍有保留意见，容后写务虚文章时再聊。本文适合有系统运维经验的系统管理员使用，如果实施过程中有不清楚的地方，欢迎Email。个人不喜欢截图，因为读起来太费劲，能看懂图的人
现在我们得到了一个可用的虚拟机资源池，但是还有对于企业内部运营模式，还有几个关键特征没有实现：流程化、自动化、可计量。现在提供的是我自己写的虚拟机资源池管理工具，个人认为对于企业来讲，这些工具比那些IaaS系统靠谱多了，一个基本的道理是：如果你的企业只有几千台或者一万台虚拟机，用一个庞大的商业或开源系统去做统计分析，还不如用Excel，主数据只有几千条的系统，存在的意义实在不大。这里面的东西都是个
在Power小型机虚拟化中部署Oracle数据库RAC集群，通常一台物理机上运行的Oracle数据库分区数量都比物理机会大大增加，将会面临几个问题，一是不同RAC集群节点间的心跳交互数据流量会叠加，二是主机CPU、内存的资源较其他分区消耗更大，三是对不同业务类型分区在同一台物理机上的分布，导致对存储IOPS和吞吐量要求大大提高，同一存储路径难以同时满足两种需求。1.1.RAC集群心跳设计Oracl
海量数据正以前所未有的增长趋势冲击着整个数据中心行业，数据中心建设者们不得不以一种新的思考方式去重新审视IT系统架构。服务器作为数据中心的核心部件之一，为了适应未来大规模业务增长的需求，也需要对其架构进行优化和重构。服务器的硬件重构关乎大规模数据中心的效率和成本问题，目标是降低服务器硬件购置成本、提高服务器硬件资源的利用率、降低服务器运维成本，降低综合TCO。腾讯作为服务器"天蝎标准"的引领者，一
作者 | .NY&XX责编 | 唐小引前言大多数底层平台必须支撑上层的多种服务，如媒体流服务、深度学习计算框架等，如果采用传统的基于 MapReduce 分布式计算框架必将带来扩展性差、资源利用率低、无法支持多种框架的问题。上层的每个服务组件的实现均是一个分布式子系统，如果单独实现，必然造成各组件之间完全孤立维护与管理。设计思路为了解决这个问题，解决方案则是考虑将各个服务组件的资源管理与作
1、什么是云计算定义：集中可以利用的资源，对外提供服务。 2、云计算特点特点：（1）按需自助服务 （2）广泛的网络接入。电脑端、手机端等都可接入，只要有网络就可以。 （3）资源池化。 如何理解资源池化？ 如上图。假设公司购买了3台物理服务器，配置都是8C16G。公司运行着很多系统，如果单独部署，
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2023-08-21 20:21:20
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跟池化层，一般情况下，池化层的作用一般情况下就是下采样与像素迁移不变性。根据步长区分，池化可以分为重叠池化与区域池化，图示如下：上面的池化都是使用窗口内的最大值，因此又称为最大值池化，除了最大值池化，还有均值池化可以使用，关于最大值池化与均值池化的计算方式图示如下：图1这个时候很多人会讨论，均值池化与最大值池化哪种方式最好的问题，其实我只要给大家看一张图，大家就会马上明白，所谓最好是个
