在Kubernetes集群中使用GPU资源对于很多需要大量计算资源的应用程序来说是非常重要的。本文将介绍如何在Kubernetes中设置GPU资源限制,以便在集群中合理管理GPU资源的分配。首先,让我们来了解一下整个过程的步骤: | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 配置Kubernetes集群中的节点以支持GPU资源 | | 2 | 部署支持GPU资源的Device
原创 2024-04-07 10:34:26
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Kubernetes (K8S) 是一种流行的容器编排工具,可以轻松管理容器化应用程序的部署和扩展。在一些场景下,我们可能需要限制 GPU 资源的使用,以确保资源的合理分配。在本文中,我将向您介绍如何在 Kubernetes 中限制 GPU 资源的使用。 步骤概览: | 步骤 | 操作 | |------|--------------------------
原创 2024-04-15 14:32:17
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目录 一、资源限制1、概念1.2、Pod和容器的资源请求和限制1.3、CPU资源单位1.4、内存资源单位1.5、CPU和内存的Requests和Limits的特点1.6、案例二、pod 的两种使用方式三、pod 资源共享四、底层容器Pause1、pause 共享资源1.1、网络1.2、存储1.3、小结2、Pause主要功能3、Pod 与 Pause 结构的设计初衷五、Pod容器的分类1、
0、k8s安装、docker安装1、重置和清除旧工程:每个节点主机都要运行kubeadm reset iptables -F && iptables -t nat -F && iptables -t mangle -F && iptables -X2、部署新的k8s项目:只在主节点运行,apiserver-advertise-address填写主节点
文章目录【K8S资源限制以及探针检查资源限制资源限制的使用reuqest资源(请求)和limit资源(约束)Pod和容器的资源请求和限制官方文档示例资源限制实操编写yaml资源配置清单释放内存(node节点,以node01为例)创建资源跟踪查看pod状态查看容器日志修改yaml配置资源清单,提高mysql资源限制再次创建资源跟踪查看pod状态查看pod详细信息健康检查健康检查的定义探针的三种规
转载 2024-08-09 06:59:10
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本章节主要介绍yaml语法和kubernetes的资源管理方式资源管理介绍在kubernetes中,所有的内容都抽象为资源,用户需要通过操作资源来管理kubernetes。 kubernetes的本质上就是一个集群系统,用户可以在集群中部署各种服务,所谓的部署服务,其实就是在kubernetes集群中运行一个个的容器,并将指定的程序跑在容器中。 kubernetes的最小管理单元是pod而不是容器
转载 2024-05-15 16:44:40
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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
转载 2024-04-17 14:21:24
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PV 的生命周期 PV 生命周期总共四个阶段 :Available(可用)—— 可用状态,尚未被 PVC 绑定。Bound(已绑定)—— 绑定状态,已经与某个 PVC 绑定。Released(已释放)—— 与之绑定的 PVC 已经被删除,但资源尚未被集群回收。Failed(失败)—— 当删除 PVC 清理资源,自动回收卷时失败,所以处于故障状态。 命令行会显示绑定到 PV 的 PVC 的
在Kubernetes(简称K8S)中,如何实现GPU资源限制是一个很重要的问题,尤其是对于需要大量计算资源的深度学习、机器学习等任务来说。在本文中,我将向你介绍如何在Kubernetes中实现对GPU资源限制,以及如何为初入行的小白开发者提供指导。 首先,让我们了解一下整个过程的流程,可以用以下表格展示: | 步骤 | 操作 | | :--: | :--: | | 1 | 在Kub
原创 2024-03-15 11:25:16
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K8S GPU限制实现流程 --- ### **步骤概述:** 在Kubernetes集群中实现对GPU资源限制,需要通过Node的资源管理器(如Kubelet)和Pod的配置来完成。下面是具体步骤的概述: | 步骤序号 | 步骤名称 | 操作说明 | |----
原创 2024-03-07 14:11:33
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注:以下只是在yaml文件中进行资源限制的一个片段,并不是完整的yaml文件1、针对Pod的资源限制//cgroup-pod.yamlspec:containers:-name:xxximage:xxxports:-protocol:TCPcontainerPort:80resources:limits://硬限制cpu:"4"memory:2Girequests://运行pod时请求的资源数量c
原创 2020-09-13 22:51:05
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K8s资源限制(Kubernetes Resource Limits) 随着云原生技术的流行,Kubernetes(K8s)作为容器编排平台的领导者,得到了广泛的应用。在使用Kubernetes管理应用程序时,资源限制是一个非常重要的概念。通过为Pod、容器或命名空间设置资源限制,可以确保应用程序在资源利用率和性能方面得到有效的管理和控制。 在本篇文章中,我将向您介绍如何在Kubernetes
原创 2024-04-19 10:45:56
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注:以下只是在yaml文件中进行资源限制的一个片段,并不是完整的yaml文件,仅是自己的一个随笔。1、针对pod的资源限制:[root@masterlimit]#vimcgroup-pod.yamlspec:containers:-name:xxximage:xxxports:-protocol:TCPcontainerPort:80resources:limits:#硬限制cpu:"4"memo
原创 2019-11-26 21:15:34
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K8S资源限制是 Kubernetes 中非常重要的一项功能,可以帮助我们更有效地管理集群中各个应用程序的资源使用情况,防止某个应用程序占用过多资源导致其他应用程序无法正常运行。在本文中,我将向你介绍如何在 K8S 中实现资源限制。 整个过程可以分为以下几个步骤: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 创建一个 Deployment | | 2 | 为 Deplo
原创 2024-03-12 12:02:33
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# 实现K8S GPU资源管理 为了在Kubernetes集群中有效地管理GPU资源,我们需要配置相应的资源调度器和设备插件。通过以下步骤,我们可以实现K8S GPU资源管理: | 步骤 | 操作 | | ------ | ------ | | 1 | 安装支持GPU的节点操作系统 | | 2 | 安装NVIDIA GPU驱动和CUDA | | 3 | 安装Docker或其他容器运行时 |
原创 2024-03-18 13:32:08
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requests与limitsapiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod1 spec: containers: - image: xxx resources: requests: cpu: 200m memory: 10Mi limits: cpu: 500m
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
转载 2024-08-15 09:05:32
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目录1 资源管理介绍2 YAML语言介绍3 资源管理方式3.1 命令式对象管理3.2 命令式对象配置3.3 声明式对象配置1 资源管理介绍在kubernetes中,所有的内容都抽象为资源,用户需要通过操作资源来管理kubernetes。kubernetes的本质上就是一个集群系统,用户可以在集群中部署各种服务,所谓的部署服务,其实就是在kubernetes集群中运行一个个的容器,并将指定的程序跑在
转载 2024-05-09 22:52:23
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文章目录一、资源限制1. 资源限制的使用2. reuqest资源(请求)和limit资源(约束)3. 官网示例4. Pod和容器的资源请求和限制5. 资源类型6. CPU资源单位7. 内存资源单位8. 官方文档示例9. 资源限制实操9.1 编写yaml资源配置清单9.2 释放内存(node节点,以node01为例)9.2.1 查看内存9.2.2 手动释放缓存9.3 创建资源9.4 跟踪查看pod
转载 2024-05-14 12:11:30
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场景需求最近新到货一台GPU服务器,系统是Ubuntu20.04,需要在服务器中搭建个K8S集群来做一些容器相关的业务场景,虽然他的CPU配置蛮高,但是它的GPU也不能浪费,因此本文就记录下利用起他GPU的全流程。nvidia-dockernvidia-docker是英伟达出品的一款产品,我相信能找到我这篇藏在犄角旮旯里的破文章的人,肯定已经了解了他和docker之间的异同,这里提供个传送门知道英
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