Google Cloud Operations for Kubernetes Engine (GKE) 教程
项目介绍
GoogleCloudPlatform/k8s-stackdriver 是一个集成 Google Cloud Operations(前身为 Stackdriver)的强大工具集,专为 GKE 用户设计。该仓库包含了用于在 GKE 集群中预安装的工具源码,旨在加强 Kubernetes 环境下的监控与日志管理能力。通过此项目,用户能够无缝接入 Google 的高级监视和日志解决方案,从而更深入地了解其集群状态。
项目快速启动
要快速启用 Google Cloud Operations 监控与日志功能在您的 GKE 集群上,您首先需要确保您的环境已经配置了必要的权限和服务账号。这里我们简化流程,提供基础步骤:
步骤 1: 创建服务账号
确保你有一个 GCP 项目,并创建一个具有以下角色的服务账号以访问 Stackdriver 功能:
NO_SERVICE_KEY=1 NAMESPACE=logging \
gcp-create-service-account "fluent-bit-logging" \
roles/logging.logWriter roles/monitoring.viewer roles/monitoring.metricWriter
这一步可能会涉及到手动操作或脚本执行,具体依据实际的部署指南调整。
步骤 2: 部署至 GKE
虽然具体的部署细节可能涉及多个组件(如自定义指标适配器、日志收集等),这里简化说明。通常,您将利用 Helm 或直接使用 kubectl 应用相关资源文件。示例命令假设您已经有了相应yaml配置文件:
kubectl apply -f path/to/deployment资源配置文件.yaml
请替换 path/to/deployment资源配置文件.yaml 为实际的配置文件路径。
应用案例和最佳实践
-
日志集成: 使用 Fluentd 或 Fluent Bit 配合 GKE,收集容器日志并自动发送到 Stackdriver,实现统一的日志管理和分析。
-
性能监控: 集成 Prometheus 到 Stackdriver 适应器,可以监控自定义指标,帮助识别应用性能瓶颈。
-
自定义指标: 利用
custom-metrics-stackdriver-adapter来采集和上报自定义 Kubernetes 指标到 Stackdriver,以便进行更精细的监控。
最佳实践
- 服务账户限制: 确保服务账户权限最小化,只赋予必需的角色。
- 日志保留策略: 设置合理的日志存储期限以平衡成本与需求。
- 定期审计监控配置: 确保监控覆盖全面,及时更新以匹配变化的应用架构。
典型生态项目
- Fluent Bit Stackdriver 插件: pingcap/k8s-fluent-bit-stackdriver 提供了一个使用 Fluent Bit 替代默认 Fluentd 的例子,来收集并发送日志到 Stackdriver,提供了更灵活的日志处理选项。
通过这些步骤和指导,您可以有效集成 Google Cloud Operations,提升对 GKE 集群的观察力,确保应用的稳定性和可维护性。
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
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