Centos9网卡配置
Centos9 网卡配置文件已修改，如下 1234567891011121314151617181920212223242526[root@bogon ~]# cat /etc/NetworkManager/system-connections/ens18.nmconnection [connection]id=ens18uuid=8d1ece55-d999-3c97-866b-d2e23832a324type=ethernetautoconnect-priority=-999interface-name=ens18permissions=timestamp=1639473429[ethernet]mac-address-blacklist=[ipv4]address1=192.168.1.92/24,192.168.1.1dns=8.8.8.8;dns-search=method=manual[ipv6]addr-gen-mode=eui64dns-search=method=auto[proxy][root@bogon ~]# 命令语法： # nmcli...
Docker容器中使用GPU
背景 容器封装了应用程序的依赖项，以提供可重复和可靠的应用程序和服务执行，而无需整个虚拟机的开销。如果您曾经花了一天的时间为一个科学或 深度学习 应用程序提供一个包含大量软件包的服务器，或者已经花费数周的时间来确保您的应用程序可以在多个 linux 环境中构建和部署，那么 Docker 容器非常值得您花费时间。 安装添加docker源 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778[root@localhost ~]# sudo yum-config-manager --add-repo=https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repoLoaded plugins: fastestmirror, langpacksadding repo from:...
Kubernetes（k8s）集群安装JupyterHub以及Lab
背景 JupyterHub 为用户组带来了笔记本的强大功能。它使用户能够访问计算环境和资源，而不会给用户带来安装和维护任务的负担。用户——包括学生、研究人员和数据科学家——可以在他们自己的工作空间中完成他们的工作，共享资源可以由系统管理员有效管理。 JupyterHub 在云端或您自己的硬件上运行，可以为世界上的任何用户提供预先配置的数据科学环境。它是可定制和可扩展的，适用于小型和大型团队、学术课程和大型基础设施。 第一步、参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1902519 创建动态挂载存储 第二步、安装helm 12345root@hello:~# curl https://baltocdn.com/helm/signing.asc | sudo apt-key add -root@hello:~# sudo apt-get install apt-transport-https --yesroot@hello:~# echo "deb...
kubernetes核心实战（九） --- Ingress
14、Ingress 检查是否有安装12345678910[root@k8s-master-node1 ~/yaml/test]# kubectl get pod,svc -n ingress-nginxNAME READY STATUS RESTARTS AGEpod/ingress-nginx-admission-create--1-74mtg 0/1 Completed 0 172mpod/ingress-nginx-admission-patch--1-5qrct 0/1 Completed 0 172mpod/ingress-nginx-controller-f97bd58b5-vr8c2 1/1 Running 0 172mNAME TYPE CLUSTER-IP...
kubernetes核心实战（八）--- service
13、service四层网络负载 创建1234567891011121314151617181920212223242526272829303132[root@k8s-master-node1 ~/yaml/test]# [root@k8s-master-node1 ~/yaml/test]# vim my-app.yaml[root@k8s-master-node1 ~/yaml/test]# cat my-app.yamlapiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: labels: app: my-dep name: my-depspec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: my-dep template: metadata: labels: app: my-dep spec: containers: - image: nginx name:...
在Kubernetes（k8s）中使用GPU
介绍 Kubernetes 支持对节点上的 AMD 和 NVIDIA GPU （图形处理单元）进行管理，目前处于实验状态。 修改docker配置文件 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233root@hello:~# cat /etc/docker/daemon.json{ "default-runtime": "nvidia", "runtimes": { "nvidia": { "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } }, "data-root": "/var/lib/docker", ...
kubernetes核心实战（五）--- StatefulSets
7、StatefulSetsStatefulSet 是用来管理有状态应用的工作负载 API 对象。 StatefulSet 用来管理 Deployment 和扩展一组 Pod，并且能为这些 Pod 提供序号和唯一性保证。 和 Deployment 相同的是，StatefulSet 管理了基于相同容器定义的一组 Pod。但和 Deployment 不同的是，StatefulSet 为它们的每个 Pod 维护了一个固定的 ID。这些 Pod 是基于相同的声明来创建的，但是不能相互替换：无论怎么调度，每个 Pod 都有一个永久不变的 ID。 StatefulSet 和其他控制器使用相同的工作模式。你在 StatefulSet 对象 中定义你期望的状态，然后 StatefulSet 的 控制器 就会通过各种更新来达到那种你想要的状态。 使用 StatefulSetsStatefulSets 对于需要满足以下一个或多个需求的应用程序很有价值： 稳定的、唯一的网络标识符。稳定的、持久的存储。有序的、优雅的部署和缩放。有序的、自动的滚动更新。在上面，稳定意味着 Pod...
kubernetes核心实战（七）--- job、CronJob、Secret
10、job任务 使用perl，做pi的圆周率计算12345678910111213141516171819[root@k8s-master-node1 ~/yaml/test]# vim job.yaml [root@k8s-master-node1 ~/yaml/test]# cat job.yaml apiVersion: batch/v1kind: Jobmetadata: name: pispec: template: spec: containers: - name: pi image: perl command: ["perl", "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"] restartPolicy: Never backoffLimit: 4[root@k8s-master-node1 ~/yaml/test]# [root@k8s-master-node1...
kubernetes核心实战（三）--- ReplicationController
5、ReplicationControllerReplicationController 确保在任何时候都有特定数量的 Pod 副本处于运行状态。换句话说，ReplicationController 确保一个 Pod 或一组同类的 Pod 总是可用的。 ReplicationController 如何工作当 Pod 数量过多时，ReplicationController 会终止多余的 Pod。当 Pod 数量太少时，ReplicationController 将会启动新的 Pod。与手动创建的 Pod 不同，由 ReplicationController 创建的 Pod 在失败、被删除或被终止时会被自动替换。例如，在中断性维护（如内核升级）之后，你的 Pod 会在节点上重新创建。因此，即使你的应用程序只需要一个 Pod，你也应该使用 ReplicationController 创建 Pod。ReplicationController 类似于进程管理器，但是 ReplicationController 不是监控单个节点上的单个进程，而是监控跨多个节点的多个...
kubernetes核心实战（二）---Pod+ReplicaSet
3、podPod 是可以在 Kubernetes 中创建和管理的、最小的可部署的计算单元。 Pod （就像在鲸鱼荚或者豌豆荚中）是一组（一个或多个） 容器；这些容器共享存储、网络、以及怎样运行这些容器的声明。Pod 中的内容总是并置（colocated）的并且一同调度，在共享的上下文中运行。Pod 所建模的是特定于应用的“逻辑主机”，其中包含一个或多个应用容器， 这些容器是相对紧密的耦合在一起的。在非云环境中，在相同的物理机或虚拟机上运行的应用类似于 在同一逻辑主机上运行的云应用。 除了应用容器，Pod 还可以包含在 Pod 启动期间运行的 Init 容器。你也可以在集群中支持临时性容器 的情况外，为调试的目的注入临时性容器。 使用 Pod通常你不需要直接创建 Pod，甚至单实例 Pod。相反，你会使用诸如 Deployment 或 Job 这类工作负载资源 来创建 Pod。如果 Pod 需要跟踪状态， 可以考虑 StatefulSet 资源。 Kubernetes 集群中的 Pod 主要有两种用法： 运行单个容器的 Pod。”每个 Pod 一个容器”模型是最常见的...
