Fluent Operator 使用指南
2024-09-26 03:08:34作者:裘旻烁
1. 目录结构及介绍
Fluent Operator 是一个用于在 Kubernetes 环境中管理 Fluent Bit 和 Fluentd 的工具,它的项目结构设计严谨,便于维护和扩展。以下是其主要的目录结构及其简要介绍:
- `charts` : 包含Helm图表,用于部署Fluent Operator。
- `cmd` : 启动脚本及相关命令处理逻辑所在位置。
- `conf` : 配置模板或示例配置文件存放之处。
- `controllers` : 核心业务逻辑控制器,包括对CRDs的操作等。
- `docs` : 项目文档和说明,帮助开发者和使用者理解项目。
- `hack` : 工具脚本或者辅助开发的快捷脚本。
- `manifests` : 部署资源清单文件,如Kubernetes YAML文件。
- `pkg` : 包含不同功能的软件包,比如CRD处理、控制器逻辑等。
- `test` : 单元测试和集成测试相关代码。
- `.gitignore`, `LICENSE`, `Makefile`, `README.md`, `RELEASE.md`, `VERSION` : 项目通用文件,包括Git忽略规则、许可证、构建文件、项目阅读文件、发布注释和版本号。
每个模块都扮演着关键角色,保证了Fluent Operator能够高效管理和配置日志处理流程。
## 2. 项目的启动文件介绍
Fluent Operator没有一个单一的“启动文件”以传统意义的方式存在,而是通过Kubernetes的CRDs(Custom Resource Definitions)以及对应的控制器来工作。部署通常通过应用Kubernetes的YAML配置文件或者使用Helm图表完成。具体到如何“启动”,可以参考以下两个主要方式:
- **通过YAML部署**:
```bash
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/fluent/fluent-operator/release-3.1/manifests/setup/setup.yaml
```
- **使用Helm安装**:
```bash
helm install fluent-operator charts/fluent-operator/ --create-namespace -n fluent
```
这些命令不是直接操作某个启动文件,而是向Kubernetes集群中部署必要的资源来运行Fluent Operator。
## 3. 项目的配置文件介绍
Fluent Operator的配置管理高度依赖于Kubernetes的CRDs。配置主要通过以下几个关键对象进行定义和控制:
- **FluentBit**, **ClusterFluentBitConfig**, **FluentBitConfig**, 等:用来定义Fluent Bit的配置,包括选择输入、过滤器、输出插件等,并动态生成Secret存储配置,供Fluent Bit Pod使用。
- **Fluentd**, **FluentdConfig**, **ClusterFluentdConfig**: 服务于Fluentd的类似配置机制,允许用户设置Fluentd的StatefulSet配置,并通过标签选择器动态组合配置。
配置变更不需要重启Pod,Fluent Operator通过监控这些CRDs的变化,自动更新配置,这适用于Fluent Bit的Dynamic Reloading特性。
总结来说,Fluent Operator的配置并不体现在单个文件上,而是分布式的,通过Kubernetes API管理和应用,这体现了云原生环境下配置管理的最佳实践。用户需通过创建或修改特定的CRDs来定制化Fluent Bit和Fluentd的行为和配置。
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
325
2.75 K
deepin linux kernel
C
24
7
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
368
3.1 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
161
181
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
248
87
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
475
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
125
853
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
311
🎉 (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
1.08 K
617
暂无简介
Dart
611
137