Argo CD Operator 使用教程
项目介绍
Argo CD Operator 是一个用于管理 Argo CD 集群的 Kubernetes 操作器。它旨在自动化 Argo CD 的整个生命周期管理,包括安装、升级、备份和恢复等任务。此外,该操作器还通过配置 Prometheus 来聚合、可视化和暴露 Argo CD 已经导出的指标,从而提供对 Argo CD 环境的深入洞察。
项目快速启动
安装 Argo CD Operator
首先,确保你已经安装了 Kubernetes 集群,并配置好了 kubectl 工具。然后,按照以下步骤安装 Argo CD Operator:
# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/iam-veeramalla/argocd-operator.git
cd argocd-operator
# 安装 Operator
kubectl apply -f deploy/operator.yaml
# 验证安装
kubectl get pods -n argocd-operator-system
部署 Argo CD 实例
# 创建 Argo CD 实例
kubectl apply -f deploy/crds/argoproj.io_v1alpha1_argocd_cr.yaml
# 验证 Argo CD 实例
kubectl get pods -n argocd
应用案例和最佳实践
案例一:多环境部署
在多环境部署中,Argo CD Operator 可以帮助你自动化不同环境的 Argo CD 实例管理。例如,你可以在开发、测试和生产环境中分别部署不同的 Argo CD 实例,并通过 Operator 统一管理它们的配置和升级。
案例二:持续交付流水线
结合 Argo CD 和 Argo Workflow,你可以构建一个完整的持续交付流水线。Argo CD 负责应用的部署和状态管理,而 Argo Workflow 则负责编排复杂的 CI/CD 流程。
典型生态项目
Prometheus
Prometheus 是一个开源的监控系统和时间序列数据库,Argo CD Operator 通过配置 Prometheus 来聚合和暴露 Argo CD 的指标,从而提供对 Argo CD 环境的深入洞察。
Istio
Istio 是一个开源的服务网格,可以与 Argo CD 结合使用,提供更强大的流量管理和安全功能。通过 Argo CD Operator,你可以自动化 Istio 的部署和管理。
Helm
Helm 是 Kubernetes 的包管理器,可以与 Argo CD 结合使用,简化应用的部署和管理。通过 Argo CD Operator,你可以自动化 Helm 图表的部署和管理。
通过以上内容,你可以快速了解和使用 Argo CD Operator,并结合典型生态项目构建强大的 Kubernetes 应用管理平台。
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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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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