推荐:Lokomotive - 极简、安全的上游Kubernetes发行版
2024-05-20 15:27:13作者:薛曦旖Francesca
请注意:此项目已经结束,进一步的Lokomotive开发已暂停。
尽管如此,Lokomotive在其活动期间展示了极简主义和安全性的强大结合,对那些寻求无干扰的Kubernetes体验的开发者来说,这是一个值得回顾的项目。
项目介绍
Lokomotive是一款开源的Kubernetes发行版,它的目标是提供纯粹的上游Kubernetes,强调易用性和安全性。借助Lokomotive,你可以创建一个完全自托管的集群,并附带了一些为生产环境而设计的关键功能组件。

如图所示,通过lokoctl cluster apply --confirm命令,可以轻松地部署和管理Lokomotive集群。
项目技术分析
Lokomotive采用的技术栈包括:
- Kubernetes 1.19:来自kubernetes-incubator/bootkube的上游版本,确保了与最新标准的一致性。
- 完全自托管:包括自托管的kubelet,保证集群的稳定性。
- 单或多主节点架构:适应不同规模和需求的部署场景。
- Calico网络:提供了高效且灵活的网络解决方案。
- 内置etcd集群(带有TLS):保障数据安全。
- RBAC启用:增强集群权限管理。
- 网络策略支持:增强了网络安全控制。
项目及技术应用场景
Lokomotive适用于以下场合:
- 开发和测试环境:对于需要快速搭建并易于管理的Kubernetes环境,Lokomotive是一个理想的选择。
- 生产环境:其默认的安全配置和自我修复能力使其适合在严苛的生产环境中运行。
- 云和边缘计算:支持Equinix Metal、AWS和裸机平台,适应多样化的工作负载需求。
项目特点
- 最小化堆栈:Lokomotive的核心理念是简洁,避免不必要的复杂性。
- 自我更新:整个集群,包括kubelet,都可进行自我更新,保持最新的安全补丁和特性。
- 社区驱动:虽然项目已停止,但过去的贡献者和代码库仍然可供参考和学习。
- 认证:遵循CNCF标准,是经过认证的Kubernetes项目。
使用Lokomotive的步骤
- 参考Lokomotive官方文档安装
lokoctl工具。 - 选择适用于你的平台的快速启动指南,例如:Equinix Metal,AWS或Bare metal。
总的来说,尽管Lokomotive项目已经结束,它的设计理念和实现方式仍能启发我们构建更简单、更可靠的Kubernetes环境。如果你正在寻找一个轻量级、高度可控的Kubernetes解决方案,不妨回顾一下Lokomotive的历史贡献。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
659
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
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
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146