Kubernetes 调用 GPU解析
Kubernetes (K8s) 支持调用GPU以利用其统一调度和分配集群资源的能力，管理异构计算，如加速部署、提高资源使用率和保证资源独享。通过容器化和设备隔离，K8s确保GPU高效、安全地被应用使用。要调用GPU，需安装NVIDIA GPU驱动、CUDA工具包和Device Plugin，然后在Pod配置中指定GPU需求。安装步骤包括：确保GPU节点、安装GPU驱动和NVIDIA容器运行时、创建GPU资源要求的Pod并部署到集群。
linux服务器木马排查
【4月更文挑战第18天】该文提供了服务木马排查的六个步骤：1) 检查系统日志，观察异常IP并用SSH防护，限制22端口和root用户；2) 查看系统用户，找寻异常或新创建的UID/GID为0的用户；3) 检查UID为0的进程和隐藏进程，防止恶意活动；4) 搜索异常大文件和具有特殊权限的文件；5) 检验系统计划任务的完整性；6) 使用rkhunter和chkrootkit检测rootkit。关键在于识别入侵点并采取相应措施。
Kubernetes 集群的持续性能优化实践
【4月更文挑战第26天】
在动态且不断增长的云计算环境中，维护高性能的 Kubernetes 集群是一个挑战。本文将探讨一系列实用的策略和工具，旨在帮助运维专家监控、分析和优化 Kubernetes 集群的性能。我们将讨论资源分配的最佳实践，包括 CPU 和内存管理，以及集群规模调整的策略。此外，文中还将介绍延迟和吞吐量的重要性，并提供日志和监控工具的使用技巧，以实现持续改进的目标。