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使用Argo CD自动化Kubernetes多集群配置

你可以设置一个Git repo,并将各种集群连接到它,它们将以GitOps的方式标准化配置,并防止漂移。这对于在不同托管位置管理成百上千个集群的大型企业尤其重要。 ?...Argo UI 从命令行,你可以端口转发到argo-server服务。...提示:默认情况下,你用admin和argocd server pod的全名登录: ? 复制argocd-server-XXXXXXX作为默认密码 ?...对于工程团队发布的每个应用程序,他们可以在部署清单中编辑Docker镜像版本,为更改创建一个pull request,并且你有内置的手动判断和职责分离。...清理 如果你使用了脚本和/或仓库,请不要忘记清理和删除你的资源,以避免不必要的账单。最简单的方法是使用下面的命令(或你的项目)删除集群。

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仅需60秒,使用k3s创建一个多节点K8S集群!

需要手动下载与加载kubectl配置文件(这个操作尽管很简单,但手动还是略微麻烦) 这是一项托管服务,因此我没有对集群的完全访问权限。...所以,我的脚本仅需下载并执行它即可。 将一切都连接起来 我们通过使用轻量的OS镜像来在30秒之内启动虚拟机。我们使用了k3s,可以让我们在20秒之内运行Kubernetes。...为了完成这一操作,我们准备了一个Bash脚本: GCloud命令以部署虚拟机 在主节点下载并执行k3s安装程序 获取由k3s生成的token,它可用于给集群添加节点 在worker节点上下载并执行k3s...因此,我们可以通过GCloud命令获取IP地址,然后安装k3s时,将其作为参数的值传递。如果k3s部署在所有节点上,并且worker节点已在master节点上正确注册,那么集群就已经准备就绪。...正如你所见,这个解决方案没有什么特别之处,只有几个GCloud和curl命令粘贴在一个bash脚本中。但这可以很快完成工作。 [在这里插入图片描述] 下一步是?

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GCloud的设计目的

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。...服务器端对于游戏数据存取和持久化:游戏数据绝大多数都能通过固定的索引获取,因此采用Map接口就能满足需求。同时还可以根据数据特征做记录的缓存以及设定持久化策略。...在加入新的机器和进程时,最好是无需人为操作,就能为系统扩容——简单来说就是“容灾”和“扩容”的问题。...如果进程缺失数据,直接从持久化设备读取一次即可。 一些和玩家相关的变化很快,但不重要的数据,如玩家位置、HP等,可以设定成缓存读操作和写操作。如果数据丢失,从最近一次持久化的版本读取即可。...这样如果进程丢失了缓存数据,直接从持久化恢复即可。 一些数据需要在多个进程间共享,比如组队列表,直接设置成不缓存,利用后端的持久化设备的能力进行处理。

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GCP 上的人工智能实用指南:第三、四部分

gcloud CLI 和自定义 Python 代码可用于获取训练作业的状态。...假设除了scores下面的输出键之外,您还希望获取堆层用于调试或其他目的。 在这种情况下,只需添加带有池密钥和适当值的附加张量即可。...由于摘要是由训练程序写入云存储位置的,因此 TensorBoard 可以从中读取内容,而无需手动复制事件文件。...无需大量设置即可使用该服务,因此,一旦为项目和用户帐户启用了该服务,就可以轻松无缝地开始使用它。 强大的 API 层使您可以轻松以安全的方式与第三方应用集成。...翻译 API:这是一种便捷的服务,无需设置转换规则即可使用。 该 API 允许根据预先训练并不断发展的模型在各种语言之间进行翻译。

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超适合小项目的 K8S 部署策略

手动运行命令?(如果以 nohup 的方式在后台运行二进制文件这可能不是最好的选择,但去配置路由服务,是否还需要学习 systemd?) 如何通过不同域名或 HTTP 路径运行多个应用程序?...使用 Kubernetes,你可以完全可以在 Kubernetes 中配置服务,无需 SSH 到服务器。...安装完成后,你可以通过运行以下命令进行设置: gcloud auth login 你还需安装 Docker,将其连接到 GCR 上,方便你进行容器推送: gcloud auth configure-docker...gcloud components install kubectl gcloud config set project PROJECT_ID gcloud config set compute/zone...连接 DNS 我们需要 A 为集群的节点设置 3 条 DNS 记录: ? 然后添加一个 CNAME 条目以指向那些 A 记录。

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(译)GKE 中配置 Pod 的垂直伸缩

,设置缺省的 compute region: gcloud config set compute/region [COMPUTE_REGION] 更新 gcloud 到最新版本: gcloud components...update 为集群启用 Pod 的垂直自动伸缩功能 可以使用下面的命令创建包含 Pod 垂直自动伸缩功能的新集群: gcloud beta container clusters create [CLUSTER_NAME...如果要给现有集群启用 Pod 垂直自动伸缩功能,可以用下列命令: cloud beta container clusters update [CLUSTER-NAME] \ --enable-vertical-pod-autoscaling...获取资源推荐 下面的练习中会创建一个 VerticalPodAutoscaler,其中的 updateMode 设置为 Off。...获取一个新 Pod 的信息: kubectl get pod [POD_NAME] --output yaml 输出内容中,会看到 VerticalPodAutoscaler 提高了内存和 CPU 的设置

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oss-fuzz-gen:一款基于LLM的模糊测试对象生成与评估框架

: git clone https://github.com/google/oss-fuzz-gen.git 然后使用下列命令创建一个虚拟环境,激活环境后使用pip命令和项目提供的requirements.txt...然后完成GCP身份认证: gcloud auth login gcloud auth application-default login gcloud auth application-default...VERTEX_AI_LOCATIONS=us-west1,us-west4,us-east4,us-central1,northamerica-northeast1 OpenAI OpenAI的使用需要一个API密钥,获取到之后需要在一个环境变量中设置...: export OPENAI_API_KEY='' 工具执行 下列命令可以生成并评估一个模糊测试对象,然后执行基准测试: ....执行完成后,直接访问http://localhost: 即可查看。 许可证协议 本项目的开发与发布遵循Apache-2.0开源许可证协议。

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第二届游戏运营技术论坛——云时代的游戏运营之道

会上,陈桂新详细讲解了Gcloud的特点及优势,它满足手游、页游、端游等所有游戏的资源需求,现已支撑50款以上的游戏,可用性高达99.95%。...GCloud部署在国内网络最优质的IDC机房,且成本低于同配置的云虚机。确切的说,它完全是为游戏的需求而定制,先评估需求再上线资源。...还具有高性能、成熟稳定,拥有很大的设备与IDC后备资源,以及所有业务共享资源池,能够有效的控制成本。...在推送技术上,信鸽支持与十亿级智能终端的稳定长连接,可以识别不同的网络环境定制通讯协议,以定制最优化的心跳包,同时支持单台设备多应用单通道,以节省用户的电量和流量。...而XEN虚拟化底层,实现了针对XEN的VMM的热补丁机制,针对母机内核故障打补丁,机器再也无需重启。

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Kubernetes 1.24:gRPC 容器探针功能进入 Beta 阶段

现在,你可以为 gRPC 应用程序配置启动、活动和就绪探针,而无需暴露任何 HTTP 端点,也不需要可执行文件。Kubernetes 可以通过 gRPC 原生连接到你的工作负载并查询其状态。...在添加 gRPC 探针支持之前,Kubernetes 已经允许你通过从容器镜像内部运行可执行文件、发出 HTTP 请求或检查 TCP 连接是否成功来检查健康状况。...当 pod 在最大资源下运行并且在实例化新进程时遇到困难时,它还会使检查变得不那么明智。 尽管有一些限制。因为为探针配置客户端证书很难,所以不支持需要客户端身份验证的服务。...在 GKE 上使用以下命令(注意,版本是 1.23,并且指定了 enable-kubernetes-alpha)。...gcloud container clusters create test-grpc \ --enable-kubernetes-alpha \ --no-enable-autorepair

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TensorFlow:使用Cloud TPU在30分钟内训练出实时移动对象检测器

对于本教程中的许多命令,我们将使用Google Cloud gcloud CLI,并和Cloud Storage gsutil CLI一起与我们的GCS存储桶交互。...首先,使用以下命令获取服务帐户的名称: curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ https://...要启动训练,请运行以下gcloud命令gcloud ml-engine jobs submit training `whoami`_object_detection_`date +%s` \ --job-dir...然后,要获取冻结图,请使用以下命令从models/research目录运行脚本export_tflite_ssd_graph.py: python object_detection/export_tflite_ssd_graph.py...\ --std_values = 128 \ --change_concat_input_ranges = false \ --allow_custom_ops 调整每张图像到300x300之后,这个命令获取

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