k8s-stackdriver 项目使用教程
2024-09-27 04:58:52作者:翟江哲Frasier
1. 项目目录结构及介绍
k8s-stackdriver/
├── archived/
│ ├── custom-metrics-stackdriver-adapter/
│ ├── event-exporter/
│ ├── fluentd-gcp-scaler/
│ ├── hack/
│ ├── kubelet-to-gcm/
│ └── prometheus-to-sd/
├── .gitignore
├── .travis.yml
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
└── README.md
目录结构介绍
-
archived/: 包含多个子项目,这些项目是预安装在 Google Kubernetes Engine (GKE) 集群中的工具源码。
- custom-metrics-stackdriver-adapter/: 自定义指标适配器,用于将自定义指标导出到 Stackdriver。
- event-exporter/: 事件导出器,用于将 Kubernetes 事件导出到 Stackdriver。
- fluentd-gcp-scaler/: Fluentd GCP 扩展器,用于扩展 Fluentd 的资源。
- hack/: 包含一些辅助脚本和工具。
- kubelet-to-gcm/: 将 Kubelet 指标导出到 Google Cloud Monitoring (GCM)。
- prometheus-to-sd/: 将 Prometheus 指标导出到 Stackdriver。
-
.gitignore: Git 忽略文件配置。
-
.travis.yml: Travis CI 配置文件。
-
CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
-
LICENSE: 项目许可证,采用 Apache-2.0 许可证。
-
README.md: 项目介绍和使用说明。
2. 项目启动文件介绍
由于 k8s-stackdriver 项目主要包含的是预安装在 GKE 集群中的工具源码,因此没有统一的启动文件。每个子项目都有其独立的启动方式和配置。
例如,prometheus-to-sd 子项目的启动方式可能如下:
./prometheus-to-sd --stackdriver-prefix=custom.googleapis.com --whitelisted-metrics=metric1,metric2 --pod-id=$(POD_ID) --namespace-id=$(NAMESPACE)
3. 项目配置文件介绍
每个子项目都有其独立的配置文件。以下是一些常见的配置文件示例:
prometheus-to-sd 配置示例
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: prometheus-to-sd-config
data:
config.yaml: |
stackdriver-prefix: custom.googleapis.com
whitelisted-metrics: metric1,metric2
event-exporter 配置示例
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: event-exporter-config
data:
config.yaml: |
stackdriver-project-id: your-project-id
log-level: info
fluentd-gcp-scaler 配置示例
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: fluentd-gcp-scaler-config
data:
config.yaml: |
scale-factor: 2
resource-limits:
cpu: "1"
memory: "1Gi"
这些配置文件通常通过 Kubernetes ConfigMap 或 Secret 挂载到容器中,并在启动时加载。
总结
k8s-stackdriver 项目是一个包含多个子项目的集合,每个子项目都有其独立的启动和配置方式。通过了解每个子项目的目录结构和配置文件,可以更好地理解和使用这些工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
314
2.73 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
245
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
Ascend Extension for PyTorch
Python
154
178
暂无简介
Dart
605
136
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
239
84
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.01 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
238
310