Kubernetes Heapster 项目教程
2024-09-27 13:48:09作者:宣利权Counsellor
1. 项目的目录结构及介绍
Heapster 是一个用于 Kubernetes 集群的资源使用分析和监控工具。以下是 Heapster 项目的目录结构及其介绍:
heapster/
├── Godeps/
├── common/
├── deploy/
├── docs/
├── events/
├── grafana/
├── hooks/
├── influxdb/
├── integration/
├── metrics/
├── vendor/
├── version/
├── .gitignore
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── Makefile
├── OWNERS
├── README.md
└── code-of-conduct.md
目录介绍
- Godeps/: 包含项目依赖的 Go 包管理文件。
- common/: 包含项目通用的代码和工具。
- deploy/: 包含 Heapster 的部署文件,如 Kubernetes 的 YAML 文件。
- docs/: 包含项目的文档,如用户指南、API 文档等。
- events/: 处理 Kubernetes 事件的代码。
- grafana/: 包含与 Grafana 集成的相关代码和配置。
- hooks/: 包含 Git 钩子脚本。
- influxdb/: 包含与 InfluxDB 集成的相关代码和配置。
- integration/: 包含集成测试的代码。
- metrics/: 处理和收集 Kubernetes 集群的指标数据。
- vendor/: 包含项目的第三方依赖包。
- version/: 包含版本管理的相关代码。
- .gitignore: Git 忽略文件列表。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
- LICENSE: 项目许可证。
- Makefile: 项目构建和测试的 Makefile。
- OWNERS: 项目维护者列表。
- README.md: 项目介绍和使用指南。
- code-of-conduct.md: 项目行为准则。
2. 项目的启动文件介绍
Heapster 的启动文件主要是 heapster 二进制文件,它负责启动 Heapster 服务并开始收集和处理 Kubernetes 集群的资源使用数据。
启动命令
./heapster --source=kubernetes:https://<KUBERNETES_MASTER_IP>:443 --sink=influxdb:http://<INFLUXDB_IP>:8086
参数说明
--source: 指定 Kubernetes 集群的 API 地址。--sink: 指定数据存储后端,如 InfluxDB。
3. 项目的配置文件介绍
Heapster 的配置文件通常是通过命令行参数传递的,但也可以通过配置文件进行配置。以下是一些常见的配置项:
配置文件示例
apiVersion: v1
kind: Config
clusters:
- name: heapster
cluster:
server: https://<KUBERNETES_MASTER_IP>:443
contexts:
- name: heapster
context:
cluster: heapster
user: heapster
current-context: heapster
users:
- name: heapster
user:
token: <YOUR_TOKEN>
配置项说明
- apiVersion: Kubernetes API 版本。
- kind: 配置文件类型,这里是
Config。 - clusters: 定义 Kubernetes 集群的连接信息。
- contexts: 定义上下文,用于切换不同的集群和用户。
- current-context: 当前使用的上下文。
- users: 定义用户认证信息。
通过这些配置,Heapster 可以连接到 Kubernetes 集群并开始收集和处理资源使用数据。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
62
20
暂无简介
Dart
654
149
🎉 (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
1.17 K
641
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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++
656
291
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
864
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
857