AWS Load Balancer Controller安装与配置指南
2024-09-26 09:02:12作者:鲍丁臣Ursa
1. 项目目录结构及介绍
aws-load-balancer-controller 是一个专为 Kubernetes 集群设计的控制器,用于管理 AWS 的弹性负载均衡器。它的源代码和资源分布在以下主要目录中:
api: 包含自定义资源定义相关的 API 定义。config: 配置模板或配置相关设置的存放地。controllers: 核心控制器逻辑实现的目录,每个子目录代表特定类型的控制器逻辑。docs: 文档资料,包括用户指南和架构说明等。hack: 用于辅助开发流程的脚本或工具集合。helm/aws-load-balancer-controller: Helm 图表,用于简化部署过程。mocks: 用于模拟测试的类库。pkg: 包含服务核心功能包,如客户端、CRD处理逻辑等。scripts: 启动脚本和其他自动化脚本。test: 单元测试和集成测试代码。webhooks: 用于处理Webhook请求的代码,常用于资源验证。
每个模块都针对性地服务于管理ELB的功能,确保与Kubernetes资源(如Ingress和服务)的无缝对接。
2. 项目的启动文件介绍
启动这个控制器通常不直接通过访问项目内的某个单一“启动文件”来进行,而是采用Kubernetes方式或者Helm来部署。如果要手动控制或调试,可以参考helm/aws-load-balancer-controller中的Chart.yaml和values.yaml文件了解其预设配置项,但这不是直接启动的文件。实际部署时,对于开发者或管理员来说,更常见的是执行Helm命令或直接应用Kubernetes YAML配置。
使用Helm安装示例
helm repo add aws-load-balancer-controller https://aws.github.io/aws-load-balancer-controller/helm/
helm upgrade --install aws-load-balancer-controller aws-load-balancer-controller --namespace kube-system
3. 项目的配置文件介绍
配置主要通过Helm Chart的values.yaml文件或直接在Kubernetes的yaml配置文件中指定。以下是配置的一些关键部分:
-
Global Settings:
serviceAccount.create: 是否创建服务账户。serviceAccount.name: 要使用的服务账户名称。
-
Controller Configuration:
featureGates: 开启或关闭特定特性。image.repository: 控制器镜像仓库地址。image.tag: 需要部署的版本标签。
-
Webhook Configurations:
webhook.configuracion.service.name: Webhook服务名。webhook.configurarion.service.port: Webhook服务端口。
-
Elastic Load Balancer Settings:
- 这里会根据你的需求调整如何创建ALB或NLB,例如安全组设置、标签等。
部署时,可以根据具体需求对这些配置进行定制。重要的是理解每个配置项的意义并根据自己的集群环境合理配置,以达到最佳的运行效果。
为了正式部署,推荐查阅官方文档,特别是针对 Helm 或 Kubernetes 手动部署的详细步骤,以及每一项配置的具体含义和建议值。
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
暂无简介
Dart
650
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
211
221
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
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
319
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
486
🎉 (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
640
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
136
874
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
216