Alaz 项目下载与安装教程
2024-12-08 11:15:11作者:廉彬冶Miranda
1. 项目介绍
Alaz 是一个开源的 eBPF 代理,由 Anteon 开发,用于 Kubernetes 的可观测性。它能够无需代码 instrumentation、sidecars 或服务重启,就能检查和收集 Kubernetes 服务的流量。Alaz 能创建服务地图,帮助识别高延迟、5xx HTTP 状态码、空闲/僵尸服务等问题。此外,Alaz 还能追踪并显示集群实例的 CPU、内存、磁盘和网络使用情况。
2. 项目下载位置
项目托管在 GitHub 上,下载地址为:Alaz GitHub 仓库。
3. 项目安装环境配置
在开始安装前,请确保您的系统满足以下环境要求:
- Kubernetes 集群
- Helm 或 kubectl 工具
- Anteon Cloud 账户或 Anteon Self-Hosted 已安装
以下是环境配置的示例图片:
# 示例图片:Kubernetes 集群状态

# 示例图片:Helm 或 kubectl 工具安装

# 示例图片:Anteon Cloud 账户注册

注意:上述图片路径需替换为实际的图片文件路径。
4. 项目安装方式
使用 kubectl
- 登录 Anteon Cloud,获取 Monitoring ID 和相关指令。
- 替换
<MONITORING_ID>为您从 Anteon Cloud 获得的 Monitoring ID。 - 运行以下命令:
MONITORING_ID=XXXXX
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/getanteon/alaz/master/resources/alaz.yaml -o alaz.yaml
sed -i"" -e "s/<MONITORING_ID>/$MONITORING_ID/g" alaz.yaml
kubectl create namespace anteon
kubectl apply -f alaz.yaml
使用 Helm
- 登录 Anteon Cloud,获取 Monitoring ID 和相关指令。
- 替换
<MONITORING_ID>为您从 Anteon Cloud 获得的 Monitoring ID。 - 运行以下命令:
MONITORING_ID=XXXXX
helm repo add anteon https://getanteon.github.io/anteon-helm-charts/
helm repo update
kubectl create namespace anteon
helm upgrade --install --namespace anteon alaz anteon/alaz --set monitoringID=$MONITORING_ID
5. 项目处理脚本
Alaz 项目作为 DaemonSet 在 Kubernetes 集群中运行,以下是项目的主要处理脚本:
# 示例:Alaz DaemonSet 配置
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: alaz
namespace: anteon
spec:
selector:
matchLabels:
name: alaz
template:
metadata:
labels:
name: alaz
spec:
containers:
- name: alaz
image: getanteon/alaz:latest
# ... 其他配置 ...
通过以上步骤,您可以成功下载并安装 Alaz 项目。更多详细信息,请参考官方文档和教程。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137