Kubernetes Autoscaler 项目教程
2024-09-14 16:01:36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
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134