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。
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。
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如何设置 Kubernetes 资源限制
Kubernetes 作为当下最流行的的容器集群管理平台，需要统筹集群整体的资源使用情况，将合适的资源分配给pod容器使用，既要保证充分利用资源，提高资源利用率，又要保证重要容器在运行周期内能够分配到足够的资源稳定运行。
开源工具GPU Sharing：支持Kubernetes集群细粒度
问题背景
全球主要的容器集群服务厂商的Kubernetes服务都提供了Nvidia GPU容器调度能力，但是通常都是将一个GPU卡分配给一个容器。这可以实现比较好的隔离性，确保使用GPU的应用不会被其他应用影响；对于深度学习模型训练的场景非常适合，但是如果对于模型开发和模型预测的场景就会比较浪费。
如何在Kubernetes集群动态使用 NAS 持久卷
介绍：
本文介绍的动态生成NAS存储卷的方案：在一个已有文件系统上，自动生成一个目录，这个目录定义为目标存储卷；
镜像地址：registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/alicloud-nas-controller:v1.11.5.4-433631d-aliyun
默认生成资源：生成的PV名字为：pvc-${pvc-uid}生成目录的名字：namespace-pvcname-pvname
可以再pvc的annotations中如下声明，自定义名字：生成的pv、目录名字为下面定义的名字。
