k8s(3)

简介: k8s(3)

kubectl指令合集

安装

下载vim
yum -y install vim
更新时间
yum -y install ntpdate
ntpdate ntpl.aliyun.com
查看是否启动
systemctl status ntpdate
关闭防火墙
关闭开机自启
systemctl stop firewalld.service
systemctl disable firewalld.service
kubectl apply -f yaml
kubectl get nodes -o wide
kubectl get pods --all-namespaces -o wide

操控k8s的cluster的命令

minikube version
minikube start
kubectl version
kubectl cluster-info
kubectl get nodes

整合

常用命令缩写

名称

缩写

Kind

namespaces

ns

Namespace

nodes

no

Node

pods

po

Pod

services

svc

Service

deployments

deploy

Deployment

replicasets

rs

ReplicaSet

statefulsets

sts

StatefulSet

管理对象

  • 命令行指令

例如,使用kubectl命令来创建和管理 Kubernetes 对象。

命令行就好比口头传达,简单、快速、高效。

但它功能有限,不适合复杂场景,操作不容易追溯,多用于开发和调试。

kubernetes使用yaml文件来描述 Kubernetes 对象。

声明式配置就好比申请表,学习难度大且配置麻烦。

好处是操作留痕,适合操作复杂的对象,多用于生产。

指令

kubectl run mynginx --image=nginx
#在容器中执行,exit退出
kubectl exec mynginx -it -- /bin/bash
# -it 交互模式 
# --rm 退出后删除容器,多用于执行一次性任务或使用客户端
kubectl run mynginx --image=nginx -it --rm -- /bin/bash 
#更新容器镜像
kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.23
#将副本数量调整为5
kubectl scale deployment/nginx-deployment --replicas=5
# 描述
kubectl describe pod mynginx
# 查看Pod的运行日志
kubectl logs mynginx
# create
Deployment(部署)与ReplicaSet(副本集)
#创建deployment,部署3个运行nginx的Pod
kubectl create deployment nginx-deployment --image=nginx:1.22 --replicas=3
# get
-owide   查看IP和运行节点信息
--watch  动态查看
# 查看大部分内容-pod,service,deploy,rs
kubectl get all
# 查看Pod
kubectl get pod
# 查看pod的labels
kubectl get pod --show-labels
# 查看符合labels条件的pod
kubectl get pod -l app=nginx,environment=text
#查看service
kubectl get service
#查看deployment
kubectl get deploy
#查看replicaSet
kubectl get rs 
# delete
# 删除pod
kubectl delete pod mynginx
# 强制删除pod
kubectl delete pod mynginx --force
# 删除ReplicaSet
kubectl delete rs nginx-deploy-855866bb46
# 删除deployment
kubectl delete deploy nginx-deployment
# 自动缩放
kubectl autoscale deployment/nginx-auto --min=3 --max=10 --cpu-percent=75 
# 查看自动缩放
kubectl get hpa
# 删除自动缩放
kubectl delete hpa nginx-deployment
# 版本更新
#滚动更新
kubectl rollout status deployment/nginx-deployment
# 查看历史版本
kubectl rollout history deployment/nginx-deployment
# 查看指定版本的信息
kubectl rollout history deployment/nginx-deployment --revision=2
# 回滚到历史版本
kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment --to-revision=2

删除

如果有deployment,那么光删除pod,他会自动生成,需要先删除depolyment,然后删除pod,一般删除depolyment,相关的信息都会删除。

相关实践学习
通过Ingress进行灰度发布
本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
目录
相关文章
|
3天前
|
人工智能 自然语言处理 Shell
深度评测 | 仅用3分钟,百炼调用满血版 Deepseek-r1 API,百万Token免费用,简直不要太爽。
仅用3分钟,百炼调用满血版Deepseek-r1 API,享受百万免费Token。阿里云提供零门槛、快速部署的解决方案,支持云控制台和Cloud Shell两种方式,操作简便。Deepseek-r1满血版在推理能力上表现出色,尤其擅长数学、代码和自然语言处理任务,使用过程中无卡顿,体验丝滑。结合Chatbox工具,用户可轻松掌控模型,提升工作效率。阿里云大模型服务平台百炼不仅速度快,还确保数据安全,值得信赖。
157353 24
深度评测 | 仅用3分钟,百炼调用满血版 Deepseek-r1 API,百万Token免费用,简直不要太爽。
|
5天前
|
人工智能 API 网络安全
用DeepSeek,就在阿里云!四种方式助您快速使用 DeepSeek-R1 满血版!更有内部实战指导!
DeepSeek自发布以来,凭借卓越的技术性能和开源策略迅速吸引了全球关注。DeepSeek-R1作为系列中的佼佼者,在多个基准测试中超越现有顶尖模型,展现了强大的推理能力。然而,由于其爆火及受到黑客攻击,官网使用受限,影响用户体验。为解决这一问题,阿里云提供了多种解决方案。
16987 37
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
PAI Model Gallery 支持云上一键部署 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 系列模型
DeepSeek 系列模型以其卓越性能在全球范围内备受瞩目,多次评测中表现优异,性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型(如OpenAI的GPT-4、Claude-3.5-Sonnet等)。企业用户和开发者可使用 PAI 平台一键部署 DeepSeek 系列模型,实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。
|
5天前
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
本地部署DeepSeek模型
要在本地部署DeepSeek模型,需准备Linux(推荐Ubuntu 20.04+)或兼容的Windows/macOS环境,配备NVIDIA GPU(建议RTX 3060+)。安装Python 3.8+、PyTorch/TensorFlow等依赖,并通过官方渠道下载模型文件。配置模型后,编写推理脚本进行测试,可选使用FastAPI服务化部署或Docker容器化。注意资源监控和许可协议。
1310 8
|
13天前
|
人工智能 搜索推荐 Docker
手把手教你使用 Ollama 和 LobeChat 快速本地部署 DeepSeek R1 模型,创建个性化 AI 助手
DeepSeek R1 + LobeChat + Ollama:快速本地部署模型,创建个性化 AI 助手
3416 117
手把手教你使用 Ollama 和 LobeChat 快速本地部署 DeepSeek R1 模型,创建个性化 AI 助手
|
8天前
|
人工智能 自然语言处理 API
DeepSeek全尺寸模型上线阿里云百炼!
阿里云百炼平台近日上线了DeepSeek-V3、DeepSeek-R1及其蒸馏版本等六款全尺寸AI模型,参数量达671B,提供高达100万免费tokens。这些模型在数学、代码、自然语言推理等任务上表现出色,支持灵活调用和经济高效的解决方案,助力开发者和企业加速创新与数字化转型。示例代码展示了如何通过API使用DeepSeek-R1模型进行推理,用户可轻松获取思考过程和最终答案。
|
5天前
|
人工智能 自然语言处理 程序员
如何在通义灵码里用上DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 满血版671B模型?
除了 AI 程序员的重磅上线外,近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能,目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型,用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件,在输入框里选择模型,即可轻松切换模型。
934 14
|
12天前
|
API 开发工具 Python
阿里云PAI部署DeepSeek及调用
本文介绍如何在阿里云PAI EAS上部署DeepSeek模型,涵盖7B模型的部署、SDK和API调用。7B模型只需一张A10显卡,部署时间约10分钟。文章详细展示了模型信息查看、在线调试及通过OpenAI SDK和Python Requests进行调用的步骤,并附有测试结果和参考文档链接。
1938 9
阿里云PAI部署DeepSeek及调用
|
9天前
|
人工智能 数据可视化 Linux
【保姆级教程】3步搞定DeepSeek本地部署
DeepSeek在2025年春节期间突然爆火出圈。在目前DeepSeek的网站中,极不稳定,总是服务器繁忙,这时候本地部署就可以有效规避问题。本文以最浅显易懂的方式带读者一起完成DeepSeek-r1大模型的本地部署。
|
12天前
|
缓存 自然语言处理 安全
快速调用 Deepseek API!【超详细教程】
Deepseek 强大的功能,在本教程中,将指导您如何获取 DeepSeek API 密钥,并演示如何使用该密钥调用 DeepSeek API 以进行调试。

热门文章

最新文章