Replication Controller简称RC，它能够保证Pod持续运行，并且在任何时候都有指定数量的Pod副本，在此基础上提供一些高级特性，其主要的功能如下：
可以配置 VerticalPodAutoscaler CRD来对容器的CPU以及内存需求进行分析和调整。
最近我们构建和部署服务的方式与原来相比简直就是突飞猛进，像那种笨拙的、单一的、用于构建单体式应用程序的方式已经是过去式了。我们努力了这么久，终于达到了现在的效果。现在的应用为了提供更好的拓展性和可维护性，都会去拆解成各种相互依赖小、解耦性强的微服务，这些服务有各自的依赖和进度。如果你想去构建你所负责的服务，那么从一开始，就应该使用 CI/CD 的方式；当然，如果你走上了这条路， Jenkins 就是你的良师益友。
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
app版本1，只会更新app版本1下的资源版本线 程序更新只走程序版本线，例如 2.0.0.0 的程序版本检查更新时，服务器将返回 3.0.0.0 的可选更新 资源更新只走所在程序版本下的资源线，例如 2.1.0.0 的资源版本检查更新时，服务器将返回 2.3.0.0 的强制更新，而不会返回 3.X 的版本，尽管 3.X 的版本比 2.1.0.0 高
最近在准备 CKA 考试，所以需要搭建一个 Kubernetes 集群来方便练习．GCP 平台新用户注册送 300 刀体验金，所以就想到用 kubeadm 在 GCP 弄个练练手，既方便又省钱．
7月30日，由腾讯IEG互动娱乐运营部主办，腾讯大讲堂、互动娱乐事业群办公室、CSDN协办的第二届游戏运营技术论坛于上海浦东喜来登由由酒店隆重举行，腾讯大讲堂全程进行了视频直播，下面大讲堂将与大家一起来回顾本届大会嘉宾的关键内容。 更详细的大会技术干货文章，请留意大讲堂下周专题报道。 如何将云的理念落地到游戏领域来？如何提升游戏运营的质量和效率？怎样降低运营成本？这是游戏行业进入新一轮发展期，又恰逢云计算兴起，做为游戏人要追寻的问题。本届游戏运营技术论坛以“云时代的游戏运营”为主题，请来腾讯游戏、盛大游戏、
在AI辅助编程飞速发展的时代，健全的DevOps实践显得尤为重要。本博客将演示如何在构建和增强CI/CD流水线中高效利用AI，并强调虽然AI带来重大进步，但人的专业知识仍不可替代。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
管理Kubernetes集群在保持一致的可用性和对故障的韧性方面存在困难。虽然使用副本可以确保存在多个应用程序实例，但并不能保证应用程序运行时的不间断。
在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件，并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署。作者首先介绍了Google Cloud Platform的特点和优势，然后详细讲解了如何利用TensorFlow和Keras在Google Cloud Platform上部署和训练深度学习模型。作者还通过一个实际的案例演示了如何使用Google Cloud Platform进行训练和部署深度学习模型，并分享了在使用过程中需要注意的一些重要细节。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署，包括TensorFlow、Keras、PyTorch等框架的使用。作者通过在Google Cloud Platform中创建项目、配置训练环境、使用Cloud Storage上传数据集、使用TensorFlow训练模型、将模型部署到Cloud Machine Learning Engine中等一系列操作，展示了如何使用Google Cloud Platform进行高效的深度学习训练和部署。
在很多歌迷眼里，尤其是喜欢乡村音乐的人，“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson，同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表，于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用，可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
Spoon是Kettle的集成开发环境（IDE）。它基于SWT提供了图形化的用户接口，主要用于ETL的设计。 在Kettle安装目录下，有启动Spoon的脚本。如Windows下的Spoon.bat，类UNIX下的spoon.sh。Windows用户还可以通过执行Kettle.exe启动Spoon。Spoon的屏幕截图如图1所示。
提高游戏服务器端逻辑的开发效率 游戏服务器端有三个常用的典型功能，几乎每个游戏都要反复实现的。而这几个功能，都会符合一些最佳建模和最佳实践： 客户端拉取服务器数据：有命令模式和RPC这两中常见的建模。
最初于2018年11月17日在Medium发布。自此以来，该帖子已更新，可以使用最新版本的JHipster（6.3.0）和Istio（1.3.0）。
Kubernetes 是一个由主节点和工作节点组成的容器编排工具。它只允许通过作为控制平面核心组件的 API 服务器进行通信。API 服务器公开了一个 HTTP REST API，允许内部组件（如用户和集群）和外部组件之间的通信。
以上表格列出了每个Pod的命名空间、名称、状态、重启次数和CPU使用率，按照CPU使用率从低到高进行排序。
我们将为搜索工程师介绍在Kubernetes（k8s）上运行Solr的基础知识。 具体来说，我们涵盖以下主题：
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Kubernetes容器日志收集「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
2.容器不是虚拟化：运行在Docker容器中的程序接口和主机的Linux内核直接打交道，可以帮助使用已经内置到操作系统中的容器技术
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说docker列出镜像[docker中文手册],希望能够帮助大家进步!!!
本文向您介绍两种访问谷歌Gemini语言模型的途径:Vertex AI和Google AI Studio，并详细阐述每种方法的使用入门指南。
日志从传统方式演进到容器方式的过程就不详细讲了，可以参考一下这篇文章Docker日志收集最佳实践，由于容器的漂移、自动伸缩等特性，日志收集也就必须使用新的方式来实现，Kubernetes官方给出的方式基本是这三种：原生方式、DaemonSet方式和Sidecar方式。
关注容器圈的朋友一定会注意到最近一年的高频词：Service Mesh。这么绕口的词，到底是什么意思？引用一篇文章里对其的解释：
镜像是用来创建Docker容器的。一个镜像可以包含一个完整的操作系统环境和用户需要的其他应用程序，在Docker Hub里面有大量现成的镜像提供下载，Docker的镜像是只读的，一个镜像可以创建多个容器。
在 k8s 中，我们会轻轻松松的部署几十上百个微服务，这些微服务的版本，副本数的不同进而会带出更多的 pod
将机器学习（ML）模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开，这些微服务从 Docker 容器中托管，例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型，这些模型可以提供对新数据的预测。然后，可以将它们部署到云环境中，以处理维护连续可用性所需的所有事情，例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
最近，我一直在Kubernetes上进行各种测试和部署。因此，我不得不一次又一次创建和销毁Kubernetes集群，有的时候甚至在一个小时内执行好几次。但由于我需要测试的某个事项需要一个全新的集群，所以简单地删除所有的pod、service、deployment等，来让集群变得“像新的一样”并没有任何作用。
这篇客座文章由StackRox技术人员Viswajith Venugopal撰写，最初发布在Stackrox上。
您还可以为 kubectl 使用一个速记别名，该别名也可以与 completion 一起使用：
墨墨导读：本文描述如何在Oracle Cloud中创建并访问容器服务。为了简单，所有的操作都是针对root隔离区。
Google 在 Cloud Next’19 上发布了基于 Docker 容器的的 Serverless 新方案。目前可以肯定的是，这是 Serverless 的重要进步——在 Cloud Run 上进行部署比在 Kubernetes 上运行容器简单多了。而且和 Lambda 不同，这一方案没有语言绑定的问题。
Kubernetes 的稳健性、可靠性使它成为现阶段最流行的云原生技术之一，但也有不少用户反映， Kubernetes 技术学习起来十分复杂，只适用于大集群且成本较高。这篇文章将打破你的观念，教你在小型项目中部署 Kubernetes 集群。
Docker是一种开源的应用容器引擎，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker的核心概念包括镜像（Image）、容器（Container）和仓库（Repository）。
要以特定格式将详细信息输出到终端窗口，可以将 -o 或 --output 参数添加到支持的 kubectl 命令
来源：Google 作者：文强 【新智元导读】还愁用不起GPU？今天谷歌宣布云端可抢占GPU大幅降价，P100的价格每小时0.43美元，换算成人民币只需2.77元。 不是每个人工作的时候都需要GPU
随着软件供应链攻击的增加，保护我们的软件供应链变得更加重要。此外，在过去几年中，容器的采用也有所增加。有鉴于此，对容器镜像进行签名以帮助防止供应链攻击的需求日益增长。此外，我们今天使用的大多数容器，即使我们在生产环境中使用它们，也容易受到供应链攻击。在传统的 CI/CD 工作流中，我们构建镜像并将其推入注册中心。供应链安全的一个重要部分是我们构建的镜像的完整性，这意味着我们必须确保我们构建的镜像没有被篡改，这意味着保证我们从注册中心中提取的镜像与我们将要部署到生产系统中的镜像相同。证明镜像没有被篡改的最简单和最好的方法之一（多亏了 Sigstore）是在构建之后立即签名，并在允许它们部署到生产系统之前验证它。这就是 Cosign 和 Kyverno 发挥作用的地方。
客座文章最初由DoiT International高级云架构师Mike Sparr在DoiT博客上发布
如果有一天觉得手痒，可以使用如下命令删除helm仓库。不用担心什么可怕后果，更不要大声尖叫。这里并不是真实删除仓库，只是删除指向仓库的链接而已。如果后悔了，大不了再使用上面的命令添加回来。
上一篇简单介绍了一下k8s是什么以及如何使用kubeadm快捷安装，今儿来聊一下k8s的几个基础概念及术语。k8s中的资源都可以使用yaml文件进行描述。（文章内容来源于《kubernetes权威指南 第四版》）
DaemonSet是Kubernetes中一种特殊的控制器，用于在集群中的每个节点上运行一个Pod。DaemonSet可以用于在所有节点上运行单个Pod或多个Pod。在某些情况下，需要在特定的节点上运行DaemonSet，以便满足特定的要求。
Docker使用Linux桥接，在宿主机虚拟一个Docker容器网桥(docker0),Docker启动一个容器时会根据Docker网桥的网段分配给容器一个IP地址，成为Container-IP，同时Docker’网桥是 每个容器的默认网关。 因为同一宿主机内的容器都接入同一个网桥，这样容器之间就能够通过容器的Container-IP直接通信。
在 Linux 操作系统中，有许多命令可用于管理和查看存储设备。其中，lsblk 和 blkid 是两个常用的命令，用于显示和识别块设备及其相关信息。本文将详细介绍如何使用 lsblk 和 blkid 命令来管理和获取关于块设备的有用信息。
在Docker中Privileged是一种特殊的权限模式，它允许Docker容器在启动时获取到与宿主机相同的权限级别。具体来说，Privileged权限可以让容器拥有以下能力：
使用这些命令时，请记住将<namespace>, <pod-name>, <service-name>, <deployment-name>, <statefulset-name>, <configmap-name>, <secret-name>, <namespace-name>, <pv-name>, <pvc-name>, <node-name>, <network-policy-name>, <resource-quota-name>, <custom-resource-name>, 和替换为你的特定值。
Kubernetes 真正的超级功能之一是其开发者优先的网络模式，它提供了易于使用的功能，如 L3/L4 服务和 L7 入口，将流量引入集群，以及用于隔离多租户工作负载的网络策略。随着越来越多的企业采用 Kubernetes，围绕多云、安全、可视性和可扩展性的新要求，用例的范围也在扩大。此外，服务网格和 serverless 等新技术对 Kubernetes 底层的定制化提出了更多要求。这些新需求都有一些共同点：它们需要一个更加可编程的数据平面，能够在不牺牲性能的情况下执行 Kubernetes 感知的数据包操作。
抑制类名，JAR文件名和传递给该main方法的参数的输出，从而仅生成本地JVM标识符的列表。
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