VMware Tanzu Educates 培训平台基于 Carvel 的安装指南
前言
VMware Tanzu Educates 培训平台是一个基于 Kubernetes 的现代化教学平台,专为技术培训和教育场景设计。本文将详细介绍如何使用 Carvel 工具集中的 kapp-controller 在现有 Kubernetes 集群上安装 Educates 平台。
Carvel 工具集简介
Carvel 是一套专为 Kubernetes 设计的工具集合,提供了一系列用于包管理和应用部署的解决方案。虽然安装 Educates 平台并不强制要求本地安装 Carvel 工具,但了解这些工具可以帮助您更好地管理 Kubernetes 应用。
准备工作
1. 确认 kapp-controller 状态
Educates 平台需要 Kubernetes 集群中预先安装 kapp-controller。如果您使用的是 Tanzu Kubernetes Grid (TKG) 或 Tanzu Mission Control (TMC) 创建的集群,kapp-controller 通常已经预装。
如需手动安装,执行以下命令:
kubectl apply -f https://github.com/vmware-tanzu/carvel-kapp-controller/releases/latest/download/release.yml
安装步骤
2. 创建安装服务账户
Educates 平台需要较高的权限来创建各种 Kubernetes 资源,因此需要创建具有 cluster-admin 权限的服务账户:
kubectl apply -f https://github.com/educates/educates-training-platform/releases/latest/download/educates-installer-app-rbac.yaml
此命令会创建:
- 名为
educates-installer
的命名空间 - 具有必要权限的服务账户
3. 准备配置文件
创建一个包含 Educates 平台配置的 config.yaml
文件,然后将其存储为 Kubernetes Secret:
kubectl create secret generic educates-installer -n educates-installer --from-file config.yaml --save-config
4. 安装 Educates 平台
执行以下命令安装最新版 Educates:
kubectl apply -f https://github.com/educates/educates-training-platform/releases/latest/download/educates-installer-app.yaml
后期维护
5. 更新配置
如需更新配置,修改 config.yaml
后执行:
kubectl create secret generic educates-installer -n educates-installer --from-file config.yaml --dry-run=client -o yaml | kubectl apply -f -
6. 强制配置同步
使用 Carvel 的 kctrl 工具强制同步配置:
kctrl app kick -a installer.educates.dev -n educates-installer -y
注意:配置变更通常只影响新创建的培训门户,不影响已存在的环境。
卸载指南
7. 完全卸载 Educates
删除 Educates 平台及其相关资源:
kubectl delete -n educates-installer app/installer.educates.dev
8. 清理残留资源
手动清理命名空间和集群角色绑定:
kubectl delete namespace/educates-installer
kubectl delete clusterrolebinding/educates-installer
最佳实践建议
-
版本控制:建议在生产环境中使用特定版本而非最新版,以确保稳定性。
-
权限管理:虽然 Educates 需要 cluster-admin 权限,但在实际生产环境中应考虑更细粒度的权限控制。
-
配置备份:定期备份您的 config.yaml 文件,以便在需要时可以快速恢复。
-
监控:安装后建议设置对 educates-installer 命名空间的监控,及时发现潜在问题。
通过以上步骤,您应该能够顺利完成 VMware Tanzu Educates 培训平台的安装和基础配置。如需更高级的配置选项,建议参考官方文档中的详细配置参数说明。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++095AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









