容器服务Kubernetes版

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使用阿里云CSI Plugin实现LVM数据卷动态扩容
概要 LVM存储类型为本地存储,并非可随着Pod迁移的可插拔的分布式存储方案,如果Pod期望在多个节点上使用相同的lvm卷,则需要在每个节点上都创建相同名字的lvm卷,这样Pod调度的时候可以继续使用相同的lvm卷名进行挂载。
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来自: 云原生
Serverless助力AI计算:阿里云ACK Serverless/ECI发布GPU容器实例
ACK Serverless(Serverless Kubernetes)近期基于ECI(弹性容器实例)正式推出GPU容器实例支持,让用户以serverless的方式快速运行AI计算任务,极大降低AI平台运维的负担,显著提升整体计算效率。
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来自: 云原生
Kubernetes上的服务网格 Istio - 分布式追踪篇
2017年5月,Google、IBM和Lyft发布了开源服务网格框架Istio,提供微服务的连接、管理、监控和安全保护。Istio提供了一个服务间通信的基础设施层,解耦了应用逻辑和服务访问中版本管理、安全防护、故障转移、监控遥测等切面的问题。
Apache Spark 3.0 将内置支持 GPU 调度
如今大数据和机器学习已经有了很大的结合,在机器学习里面,因为计算迭代的时间可能会很长,开发人员一般会选择使用 GPU、FPGA 或 TPU 来加速计算。在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了。
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来自: 云原生
阿里云Kubernetes稳定性最佳实践
Kubernetes很酷,让我们的机器的资源利用率和运维效率都得到了提升。然而,要想用好Kubernetes,还是有些东西要注意的,否则可能会给自己带来一些小麻烦。在生产环境里,如何保证我们的应用能稳定可靠的运行在Kubernetes里呢?这篇文章将分享在阿里云容器服务上使用Kubernetes的一些有用的tips。
阿里云Kubernetes实战1–集群搭建与服务暴露
前言: 考虑到公司持续集成与docker容器技术实施已有一段时间,取得了不错的效果,但对于设备运维、系统隔离、设备利用率和扩展性还有待提升,综合目前比较成熟的微服务技术,打算把现有业务迁移到K8S集群。
Kubeflow 使用指南
Kubeflow(https://github.com/kubeflow)是基于Kubernetes(https://kubernets.io,容器编排与管理服务软件)和TensorFlow(https://tensorflow.org,深度学习库)的机器学习流程工具,使用Ksonnet进行应用包的管理。
实战 Docker+Kubernetes 微服务容器化(二)-微服务带来的问题及解决方案分析
1 微服务架构带来的问题 2 微服务间如何通讯 2.1 从通讯模式角度考虑 2.2 从通讯协议角度考虑 REST API RPC MQ 最常用的就是 RPC 如何选择 RPC 框架 ...
Kubernetes存储原理
Docker容器的设计原理是当容器消融时,容器内的存储也随之消失,但是实际情况中有很多是需要进行持久化的存储的,所以也很有必要进行Kubernetes持久化存储的概念说明。
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