Kubernetes 项目教程
1. 项目介绍
Kubernetes(简称 K8s)是一个开源的容器编排系统,用于自动化软件部署、扩展和管理。它最初由 Google 设计,现在由云原生计算基金会(CNCF)维护。Kubernetes 的核心功能包括容器的自动部署、扩展、负载均衡、自我修复和滚动更新等。
Kubernetes 的主要特点包括:
- 自动化部署和扩展:自动管理容器的生命周期,包括部署、扩展和更新。
- 服务发现和负载均衡:通过服务抽象层,自动分配流量到多个容器实例。
- 存储编排:支持多种存储解决方案,自动挂载到容器中。
- 自我修复:自动重启失败的容器,替换和重新调度容器。
- 密钥和配置管理:管理敏感信息和应用配置,而不需要重新构建镜像。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,确保你已经安装了以下工具:
- Docker
- kubectl(Kubernetes 命令行工具)
- Minikube(用于本地运行 Kubernetes 集群)
2.2 安装 Minikube
Minikube 是一个工具,可以在本地轻松运行 Kubernetes 集群。以下是安装步骤:
# 安装 Minikube
curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube
# 启动 Minikube 集群
minikube start
2.3 部署第一个应用
以下是一个简单的示例,展示如何使用 Kubernetes 部署一个 Nginx 应用:
# 创建一个 Nginx 部署
kubectl create deployment nginx --image=nginx
# 暴露服务
kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80
# 获取服务 URL
minikube service nginx --url
2.4 验证部署
通过浏览器访问上面获取的 URL,你应该能够看到 Nginx 的欢迎页面。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 微服务架构
Kubernetes 非常适合用于微服务架构。通过将应用拆分为多个独立的微服务,每个微服务可以独立部署和扩展。Kubernetes 的服务发现和负载均衡功能可以确保微服务之间的通信高效可靠。
3.2 CI/CD 集成
Kubernetes 可以与 CI/CD 工具(如 Jenkins、GitLab CI)无缝集成,实现持续集成和持续部署。通过 Kubernetes 的滚动更新功能,可以实现零停机部署。
3.3 存储管理
Kubernetes 支持多种存储解决方案,包括本地存储、网络存储(如 NFS、Ceph)和云存储(如 AWS EBS、GCP Persistent Disk)。通过 PersistentVolume 和 PersistentVolumeClaim,可以轻松管理应用的持久化存储需求。
4. 典型生态项目
4.1 Helm
Helm 是 Kubernetes 的包管理工具,类似于 Linux 系统中的 apt 或 yum。Helm 可以帮助你管理和部署复杂的 Kubernetes 应用,通过 Helm Chart 可以轻松定义、安装和升级应用。
4.2 Istio
Istio 是一个服务网格,提供流量管理、策略执行和遥测收集等功能。Istio 可以与 Kubernetes 无缝集成,提供更强大的服务治理能力。
4.3 Prometheus
Prometheus 是一个开源的监控和报警工具,特别适合用于 Kubernetes 集群的监控。Prometheus 可以收集 Kubernetes 集群中各个组件的指标,并通过 Grafana 进行可视化展示。
4.4 Fluentd
Fluentd 是一个开源的数据收集器,用于统一日志管理。Fluentd 可以与 Kubernetes 集成,收集集群中各个容器的日志,并将其发送到后端存储(如 Elasticsearch)进行分析。
通过以上模块的介绍,你应该对 Kubernetes 有了一个全面的了解,并能够开始使用它来管理和部署你的应用。
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