Kubernetes Autoscaler 项目教程
2024-09-14 12:03:07作者:平淮齐Percy
1. 项目目录结构及介绍
Kubernetes Autoscaler 项目的目录结构如下:
kubernetes/autoscaler/
├── addon-resizer/
├── balancer/
├── builder/
├── charts/
├── cluster-autoscaler/
├── hack/
├── multidimensional-pod-autoscaler/
├── vertical-pod-autoscaler/
├── .gitignore
├── pre-commit-config.yaml
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── OWNERS
├── README.md
├── SECURITY_CONTACTS
└── code-of-conduct.md
目录结构介绍
- addon-resizer/: 包含 Addon Resizer 组件的代码,用于根据集群节点数量调整部署的资源请求。
- balancer/: 包含负载均衡相关的代码。
- builder/: 包含构建工具和脚本的代码。
- charts/: 包含 Helm charts,用于部署 Kubernetes Autoscaler 组件。
- cluster-autoscaler/: 包含 Cluster Autoscaler 组件的代码,用于自动调整 Kubernetes 集群的大小。
- hack/: 包含开发和测试相关的脚本。
- multidimensional-pod-autoscaler/: 包含多维度 Pod 自动伸缩组件的代码。
- vertical-pod-autoscaler/: 包含 Vertical Pod Autoscaler 组件的代码,用于自动调整 Pod 的 CPU 和内存请求。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- pre-commit-config.yaml: 预提交钩子配置文件。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
- LICENSE: 项目许可证。
- OWNERS: 项目维护者列表。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- SECURITY_CONTACTS: 安全联系人信息。
- code-of-conduct.md: 行为准则。
2. 项目启动文件介绍
Kubernetes Autoscaler 项目的启动文件主要位于 cluster-autoscaler/
目录下。以下是一些关键的启动文件:
- cluster-autoscaler/main.go: 这是 Cluster Autoscaler 的主入口文件,负责启动和初始化 Cluster Autoscaler 组件。
- vertical-pod-autoscaler/main.go: 这是 Vertical Pod Autoscaler 的主入口文件,负责启动和初始化 Vertical Pod Autoscaler 组件。
- addon-resizer/main.go: 这是 Addon Resizer 的主入口文件,负责启动和初始化 Addon Resizer 组件。
启动文件介绍
- main.go: 这些文件是各个组件的启动入口,包含了初始化逻辑、配置加载、依赖注入等。通过这些文件,可以启动相应的自动伸缩组件。
3. 项目配置文件介绍
Kubernetes Autoscaler 项目的配置文件主要位于各个组件的 config/
目录下。以下是一些关键的配置文件:
- cluster-autoscaler/config/config.yaml: Cluster Autoscaler 的配置文件,包含集群自动伸缩的参数配置。
- vertical-pod-autoscaler/config/config.yaml: Vertical Pod Autoscaler 的配置文件,包含 Pod 资源自动调整的参数配置。
- addon-resizer/config/config.yaml: Addon Resizer 的配置文件,包含部署资源自动调整的参数配置。
配置文件介绍
- config.yaml: 这些配置文件包含了各个组件的运行参数,如自动伸缩的策略、资源请求的调整规则等。通过修改这些配置文件,可以定制化各个组件的行为。
总结
Kubernetes Autoscaler 项目是一个用于自动调整 Kubernetes 集群和 Pod 资源的工具集。通过了解项目的目录结构、启动文件和配置文件,可以更好地理解和使用这些自动伸缩组件。
登录后查看全文
热门项目推荐
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0265cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
1 freeCodeCamp音乐播放器项目中的函数调用问题解析2 freeCodeCamp论坛排行榜项目中的错误日志规范要求3 freeCodeCamp猫照片应用教程中的HTML注释测试问题分析4 freeCodeCamp JavaScript高阶函数中的对象引用陷阱解析5 freeCodeCamp全栈开发课程中React实验项目的分类修正6 freeCodeCamp课程视频测验中的Tab键导航问题解析7 freeCodeCamp全栈开发课程中React组件导出方式的衔接问题分析8 freeCodeCamp英语课程视频测验选项与提示不匹配问题分析9 freeCodeCamp课程页面空白问题的技术分析与解决方案10 freeCodeCamp博客页面工作坊中的断言方法优化建议
最新内容推荐
项目优选
收起

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K

deepin linux kernel
C
22
6

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
8
0

React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273

🎉 (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
923
551

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
421
392

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64

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
344
1.3 K

Elasticsearch
国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8