KubeVirt 使用教程
项目介绍
KubeVirt 是一个在 Kubernetes 上运行虚拟机的开源项目。它提供了一个统一的开发平台,允许开发者在 Kubernetes 环境中管理和部署基于虚拟机和容器的工作负载。KubeVirt 通过扩展 Kubernetes API 来定义和管理虚拟机,使得虚拟机可以像容器一样被调度、管理和扩展。
项目快速启动
安装 KubeVirt
首先,确保你已经安装了 Kubernetes 集群。然后,使用以下命令安装 KubeVirt:
export VERSION=$(curl -s https://api.github.com/repos/kubevirt/kubevirt/releases/latest | grep tag_name | cut -d '"' -f 4)
kubectl create -f https://github.com/kubevirt/kubevirt/releases/download/${VERSION}/kubevirt-operator.yaml
kubectl create -f https://github.com/kubevirt/kubevirt/releases/download/${VERSION}/kubevirt-cr.yaml
部署虚拟机
创建一个 YAML 文件 vm.yaml,内容如下:
apiVersion: kubevirt.io/v1alpha3
kind: VirtualMachine
metadata:
name: testvm
spec:
running: false
template:
metadata:
labels:
kubevirt.io/size: small
kubevirt.io/domain: testvm
spec:
domain:
resources:
requests:
memory: 64M
devices:
disks:
- name: containerdisk
disk:
bus: virtio
- name: cloudinitdisk
disk:
bus: virtio
volumes:
- name: containerdisk
containerDisk:
image: kubevirt/cirros-container-disk-demo
- name: cloudinitdisk
cloudInitNoCloud:
userDataBase64: SGkuXG4=
然后,使用以下命令部署虚拟机:
kubectl apply -f vm.yaml
应用案例和最佳实践
案例一:混合工作负载管理
KubeVirt 允许在同一个 Kubernetes 集群中管理容器和虚拟机。例如,一个企业可能有一些旧的应用程序运行在虚拟机上,同时也有新的微服务应用运行在容器中。KubeVirt 提供了一个统一的管理界面,使得这些不同类型的工作负载可以无缝地协同工作。
案例二:开发和测试环境
开发团队可以使用 KubeVirt 快速创建和管理虚拟机,用于开发和测试环境。这不仅提高了开发效率,还确保了开发环境与生产环境的一致性。
典型生态项目
1. Cluster Autoscaler
Cluster Autoscaler 是一个 Kubernetes 项目,用于根据资源需求自动调整集群的大小。KubeVirt 可以与 Cluster Autoscaler 集成,实现虚拟机资源的自动扩展和缩减。
2. Prometheus
Prometheus 是一个开源的监控系统,KubeVirt 提供了 Prometheus 的集成,可以监控虚拟机的性能指标,如 CPU 使用率、内存使用率等。
3. Ansible
Ansible 是一个自动化工具,可以用于管理和配置虚拟机。KubeVirt 提供了 Ansible 模块,使得虚拟机的配置和管理更加自动化和高效。
通过以上内容,你可以快速了解和使用 KubeVirt 项目,并结合实际案例和生态项目,更好地管理和部署你的虚拟机工作负载。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0131
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00