可以⽤去的选择要和容器集群所在区域⼀致，不同区域的集群和存储间不能挂载和访问 创建挂载点 新创建的NAS盘，需要挂载后才能使⽤ 在挂载窗⼝中，请选择需要挂载的集群，此处的集群仅显示和该NAS所在区域相同的容 器集群 挂载成功后，会显示私⽹IP 挂载过程可能⽤时较⻓，3-5分钟 14 挂载NAS盘到本地机器 对于已经挂载好的NAS盘，该集群内的任何⼀台计算资源（master和worker）均可访 ssh登录任意⼀台集群 创建⼀个新的⽬录： mkdir ~/nas 挂载NAS盘到本地： sudo mount -v -t nfs -o "vers=4,noresvport" 挂载点的私⽹ IP>:/nfsshare ~/nas 挂载后，/nas ⽬录即为NAS盘的所有内容，此时可以做任意操作 使⽤后，执⾏下述命令即可卸载本次挂载： sudo umount /nas NAS盘扩容 在 在⽂件存储NAS⻚⾯点击扩容，即可对该盘进⾏在线扩容 在新⻚⾯中，选择容量并确定即可完成扩容 ⽬前只⽀持扩容操作，不可缩容 15 卸载NAS盘 对于已挂载的NAS盘，可以从集群中卸载，卸载后的NAS盘可以挂在到同⼀区域下的其他集群使⽤ NAS盘⼀旦卸载，会导致该集群内所有依赖该存储的POD的PV皆不可⽤，请谨慎操作 卸载需要邮箱验证 删除NAS盘 16 对于已经卸载的NAS盘，可以永久删除

<挂载情况，如果有swap挂载，则需要去/etc/fstab里 取消挂载 # vi /etc/fstab # swapoff -a #取消所有swap挂载 ⑥NTP服务需要开启，使用集群内的ntp server，确保集群时间的一致性 # yum install set-�mezone Asia/Shanghai #设置时区 # systemctl restart chronyd # chronyc sources -v ⑦设置网络参数 #首先加载模块 # cat > /etc/modules-load.d/br_ne�ilter.conf <参数值及新增最后5行） # kubeadm config images list --config /etc/kubeadm-init.yaml #查看需要的镜 像 cof-lee

作业CI（持续集成），如有需要，一样可以实现容器故障后修复。 Kubernetes特点： 可移植: 支持公有云，私有云，混合云，多重云（multi-cloud） 可扩展: 模块化, 插件化, 可挂载, 可组合 自动化: 自动部署，自动重启，自动复制，自动伸缩/扩展 6 www.h3c.com Confidential 秘密 66 Kubernetes基础结构介绍 Kubernetes架构： 引入这种方式的原因： 1. 一组容器运行的pod中，很难对整体进行判断，引入pasue作为根容器， 以他的状态代表整个容器组的状态。 2. pod中多个容器共享pasue容器的IP，共享pause容器挂载的volume。 这样简化了密切相连的容器之间的通信，也解决了他们之间文件共享的问题。 k8s为每一个pod都分配唯一的IP地址，称之为pod ip，一个pod中的多个容器共享 pod ip地址。 cpu的单位为core的数量， 是一个绝对值而不是相对值。k8s中是以千分之一为最小单位，一般一个pod 设置为100m到300m，也是就是0.1-0.3个cpu。内存是以MB为单位 k8s设置2个参数： requests:该资源的最小申请量，系统必须满足的要求 limits：该资源的最大允许使用的量，不能被突破，当容器试图使用超过这个 量的资源时，有可能会被k8s kill并重启。 14 www

containerPort: 80 使⽤该 .yaml ⽂件创建Deployment的⼀种⽅法是在 kubectl 命令⾏界⾯中使⽤ kubectl create 命令，将 .yaml ⽂件 作为参数传递。 例如： $ kubectl create -f docs/user-guide/nginx-deployment.yaml --record 将会输出类似如下的内容： deployment customerB),environment!=qa 。 API LIST与WATCH过滤 09-Label和Selector 27 LIST和WATCH操作可指定Label选择器，这样就可以使⽤查询参数过滤返回的对象集。两种requirement都是允许的 （在这⾥表示，它们将显示在URL查询字符串中）： equality-based requirement： ?labelSelector= Addresses（地址） 这些字段的⽤法取决于你云提供商或裸机的配置。 HostName：Node内核报告的hostname。可通过kubelet的 --hostname-override 参数配置。 ExternalIP：通常是可外部路由的Node IP（可从群集外部获得）。 InternalIP：通常只能在集群内进⾏路由的Node IP。 Phase（阶段） 已弃⽤，Node phase不再使⽤。

Proto的管理 • 错误码管理 • 调试gRPC • 调试信息 • 错误定位 • 展示各种组件gRPC、HTTP、MySQL、Redis、Kafka调试信息 • 六元组（配置名、请求URL、请求参数、响应数据、耗时时间、执行行号） • 响应数据结构是否正确 • 响应是否有错误 微服务的开发阶段 • 遵循Fail Fast理念，核心错误尽早panic • Panic的错误码，组件、配置名、错误信息 map，挂载到pod • 应用 • 一行代码kubectl apply -f deployment.yaml • 拉取镜像、启动服务、探活、滚动更新等功能 微服务的启动阶段 启动参数 加载配置 探活 滚动更新 微服务的启动阶段 启动参数 加载配置 探活 滚动更新 软链接：filepath.EvalSymlinks(fp.path) 微服务的启动阶段 启动参数 加载配置

领域。 10. 检索增强生成 试验 检索增强生成（RAG） 是一种结合预训练参数和非参数记忆的文本生成技术。它使你能够通过你的领域内特有 的包含上下文的知识，来强化预训练模型中的现有知识。使用 RAG，你会先从非参数记忆中去检索相关文档集 （一般是通过在向量数据库中的相似性搜索），再使用 LLM 中的参数记忆生成与检索出的文档一致的输出。我们 发现 RAG 对各种需要大量知识的 NLP macOS 上替代 Docker Desktop 的首选方案。我们持续在几个项目中使用它来提供 Docker 容器运行时的 Lima VM，在 macOS 上配置 Docker CLI，并处理端口转发和挂载卷。Colima 可以配置 为使用 containerd 作为其运行时，这也是大多数托管的 Kubernetes 服务上的运行时，可以提高重要的开发到 生产环境的一致性。 25. CloudEvents Web 的界面提供对 OpenAI 的 GPT-4、GPT-35-Turbo 和嵌入模型的访问。这些模型可以适应如内容生成、汇总、语义搜索和自然语言到代码 的转换的任务，也可以通过少量学习和超参数的定制进行微调。与 OpenAI 自己的 API 相比，Azure OpenAI 服 务受益于 Azure 企业级的安全性和合规性，同时也在更多的区域可用，哪怕每个较大的地理区域的可用性是有 限的。

内存、CPU、⽹网络和存储 调度 Kafka 容器器 内存 CPU 和⽹网络 内存 和 CPU • 依照集群类型测试基准数据 容器器⽹网络 • 容器器采⽤用独⽴立的内⽹网 IP ⽅方案 存储 容器器挂载服务本地⽬目录 Kafka ⾼高性能 • ⽂文件系统缓存 Kafka ⽇日志落盘 集群概览 如何调度 Kafka 容器器 磁盘是容器器的调度单元 ⽬目标 • Broker 在节点分散 监听 Kubernetes 状态更更新磁盘信息 本地磁盘管理理 Kubernetes node 部署 Agent • 监控服务器器存储状态 • 磁盘容量量资源回收 • 磁盘故障处理理 容器器挂载磁盘⽬目录的软连接 本地⽬目录设计 磁盘容错 • 磁盘故障不不可避免 • 快速恢复 服务器器预留留备⽤用磁盘 单盘故障启⽤用备⽤用盘 容错 主机容错 • 优化磁盘调度算法 • 运⽤用

部分分配给单个VM。 NVIDIA GRID 在硬件层面实现GPU虚拟化，每个容器可以绑定一个虚拟GPU NVIDIA Docker 通过将GPU设备及运行时的库转为volume挂载到容器中实现了容 器与驱动的解耦。但是一个GPU设备仅能挂载到一个容器中，不 支持容器间共享GPU设备 ConvGPU 仅支持内存资源的共享且仅处理单个GPU 容器使用GPU的问题： • 需要特定的硬件设备 • 不支持容器共享

node pod * app-log log* daemonsets filebeat 容器启动挂载宿主/data/all-log到容器/data/all-log 容器启动时创建namespace和pod-name 创建软连接到logs目录 daemonset在每一个k8s-node节点启动 挂载/data/all-log目录 实时扫描发现新目录日志 logstash通过不同的消费groupid来消费同一

Telepresence 工作负载声明了 env、configmap、secret、volume 等，很难在本地复制 出完全一致的环境。 环境差异 即便是能够将远端的 env、configmap 挂载到本地，也难以屏蔽跨平台之间 的差异。 跨平台差异 全量代理的方式会使得网络拓扑产生变化，导致内网、公网访问无法达到预期。 网络限制 Telepresence 局限性 （官网推荐的开发方式）