因此,我有一个项目,我已经部署在GKE和我试图使CI/CD从github行动。因此,我添加了工作流文件,其中包含
name: Build and Deploy to GKE
on:
push:
branches:
- main
env:
PROJECT_ID: ${{ secrets.GKE_PROJECT }}
GKE_CLUSTER: ${{ secrets.GKE_CLUSTER }} # Add your cluster name here.
GKE_ZONE: ${{ secrets.GKE_ZONE }} # Add your cl
我已经在一个测试帐户上安装了gke并配置了cli。
kuebctl get pods
正在发出以下警告。
W0916 17:23:58.063534 67381 gcp.go:119] WARNING: the gcp auth plugin is deprecated in v1.22+, unavailable in v1.26+; use gcloud instead.
To learn more, consult https://cloud.google.com/blog/products/containers-kubernetes/kubectl-auth-changes-in
我已经创建了一个github工作流来部署到GCP。但是,当要将坞映像推到GCP时,我得到了这个错误。
...
346fddbbb0ff: Waiting
a6fc7a8843ca: Waiting
unauthorized: You don't have the needed permissions to perform this operation, and you may have invalid credentials. To authenticate your request, follow the steps in: https://cloud.google.com/cont
几周来,我一直在阅读ML在生产中的不同方法。我决定测试Kubeflow,并决定在GCP上测试它。我开始使用Kubeflow官方网站(这里是https://www.kubeflow.org/docs/gke/)上的guiidline在GCP上部署kubeflow。我遇到了很多问题,很难解决。我开始寻找一种更好的方法,我注意到GCP AI platform现在只需几个简单的步骤就可以部署Kubeflow管道。(https://cloud.google.com/ai-platform/pipelines/docs/connecting-with-sdk.) 在轻松设置之后,我几乎没有什么疑问和疑虑
这让我发疯了,我已经试着让它工作了3天了:我正在尝试将kubernetes部署连接到GCP中的Cloud数据库。
以下是我迄今所做的工作:
deploymentCreated deploymentBound 将设置为充当GKE服务帐户中的侧服务器,并将其附加到我的GCP服务帐户中,服务帐户被编辑到服务帐户(据我所知)是所有者权限。
然而,我在GKE中运行的部署仍然是:
the default Compute Engine service account is not configured with sufficient permissions to access the Cloud SQL A