推荐开源项目:k8s-cleanup —— Kubernetes 集群清理利器
2024-06-02 12:13:56作者:胡唯隽
1、项目介绍
k8s-cleanup 是一个针对 Kubernetes 集群的高效清理工具,它旨在帮助管理员自动化地维护和优化集群资源,确保其高效运行。这个项目包括三个主要的清理功能,分别是通过 DaemonSet 清理退出的容器和无标签的镜像/卷,通过 CronJob 清理旧的副本集、已完成的工作和未回收的被驱逐的Pod,以及清理 etcd 中的空目录。
2、项目技术分析
k8s-cleanup 利用了 Kubernetes 的核心组件如 DaemonSet 和 CronJob,以定时任务的形式进行资源清理。DaemonSet 确保在每个节点上都运行一个副本,负责清理退出的 Docker 容器和无用的镜像与卷,而 CronJob 则按照预定的时间间隔执行周期性清理任务,例如清除超出保留期限的旧资源。此外,该项目还支持自定义清理间隔和资源存活时间,以满足不同场景的需求。
3、项目及技术应用场景
- DevOps 环境:对于持续集成和交付流程,频繁创建和销毁 Pod 可能会导致资源浪费,k8s-cleanup 能帮助您定期清理这些资源,保持集群整洁。
- 测试环境:测试环境中往往有大量的临时资源,如完成的测试作业,使用 k8s-cleanup 可避免资源占用过多,提高资源利用率。
- 生产环境:在生产环境中,保持集群高效运行至关重要,k8s-cleanup 可以防止因为垃圾堆积导致的问题,保证服务稳定性。
4、项目特点
- 自动化清理:通过 Kubernetes 自身的控制器实现自动化清理,无需额外脚本或工具。
- 可配置:允许设置不同的清理间隔(例如 Docker 清理)和资源保留天数(例如副本集),适应不同的策略需求。
- 安全运行:部署在
kube-system命名空间下,并使用 RBAC 进行权限控制,保证操作的安全性。 - 轻量级:仅包含必要的清理任务,对集群的运行影响极小。
要开始使用 k8s-cleanup,只需几步简单的命令即可部署到您的 Kubernetes 集群中:
kubectl --context CONTEXT -n kube-system apply -f rbac.yml
kubectl --context CONTEXT -n kube-system apply -f docker-clean.yml
kubectl --context CONTEXT -n kube-system apply -f k8s-clean.yml
kubectl --context CONTEXT -n kube-system apply -f etcd-empty-dir-cleanup.yml
如果你正在寻找一款能够帮助管理和优化你的 Kubernetes 集群的工具,那么 k8s-cleanup 绝对值得尝试。立即加入,让您的集群运行更加高效、稳定!
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0116
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
763
4.97 K
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++
856
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
677
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler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。
C
455
437
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++
1.07 K
1.09 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
297
116
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220