Docker从入门到实践-Kubernetes-开源容器编排引擎-简介

作者: yeasy

项目简介

简介 - 图1 Kubernetes 是 Google 团队发起的开源项目,它的目标是管理跨多个主机的容器,提供基本的部署,维护以及应用伸缩,主要实现语言为 Go 语言。Kubernetes 是:

  • 易学:轻量级,简单,容易理解
  • 便携:支持公有云,私有云,混合云,以及多种云平台
  • 可拓展:模块化,可插拔,支持钩子,可任意组合
  • 自修复:自动重调度,自动重启,自动复制 Kubernetes 构建于 Google 数十年经验,一大半来源于 Google 生产环境规模的经验。结合了社区最佳的想法和实践。

在分布式系统中,部署,调度,伸缩一直是最为重要的也最为基础的功能。Kubernetes 就是希望解决这一序列问题的。 Kubernetes 目前在GitHub进行维护。 Kubernetes 能够运行在任何地方!

虽然 Kubernetes 最初是为 GCE 定制的,但是在后续版本中陆续增加了其他云平台的支持,以及本地数据中心的支持。

文章列表

更多推荐

更多
  • AWS自动化机器学习-十一、MLSDLC 的持续集成、部署和训练 技术要求,编纂持续集成阶段,管理持续部署阶段,管理持续训练,延伸,构建集成工件,构建测试工件,构建生产工件,自动化持续集成流程,回顾构建阶段,回顾测试阶段,审查部署和维护阶段,回顾应用用户体验,创建新的鲍鱼调查数据,回顾持续训练流程,清
    Apache CN

  • AWS自动化机器学习-六、使用 AWS 步骤函数自动化机器学习过程 技术要求,介绍 AWS 步骤功能,使用 Step 函数 Data Science SDK for CI/CD,建立 CI/CD 渠道资源,创建状态机,解决状态机的复杂性,更新开发环境,创建管道工件库,构建管道应用构件,部署 CI/CD
    Apache CN

  • AWS自动化机器学习-第三部分:优化以源代码为中心的自动化机器学习方法 本节将向您介绍整体 CI/CD 流程的局限性,以及如何将 ML 从业者的角色进一步整合到管道构建流程中。本节还将介绍这种角色集成如何简化自动化过程,并通过向您介绍 AWS Step 函数向您展示一种优化的方法。本节包括以下章节:
    Apache CN

  • AWS自动化机器学习-一、AWS 上的自动化机器学习入门 技术要求,洗钱流程概述,洗钱过程的复杂性,端到端 ML 流程示例,AWS 如何使 ML 开发和部署过程更容易自动化,介绍 ACME 渔业物流,ML 的情况,从数据中获得洞察力,建立正确的模型,训练模型,评估训练好的模型,探索可能的后续步
    Apache CN

  • AWS自动化机器学习-二、使用 SageMaker 自动驾驶器自动化机器学习模型开发 技术要求,介绍 AWS AI 和 ML 前景,SageMaker 自动驾驶器概述,利用 SageMaker 自动驾驶器克服自动化挑战,使用 SageMaker SDK 自动化 ML 实验,SageMaker Studio 入门,准备实验
    Apache CN

  • AWS自动化机器学习-四、机器学习的持续集成和持续交(CI/CD) 四、机器学习的持续集成和持续交CI/CD技术要求,介绍 CI/CD 方法,通过 CI/CD 实现 ML 自动化,在 AWS 上创建 CI/CD 管道,介绍 CI/CD 的 CI 部分,介绍 CI/CD 的 CD 部分,结束循环,采取以部
    Apache CN

  • AWS自动化机器学习-九、使用 Amazon Managed Workflows 为 Apache AirFlow 构建 ML 工作流 技术要求,开发以数据为中心的工作流程,创建合成鲍鱼调查数据,执行以数据为中心的工作流程,构建和单元测试数据 ETL 工件,构建气流 DAG,清理, 在前面的年龄计算器示例中,我们了解了如何通过 ML 从业者和开发人员团队之间的跨职能
    Apache CN

  • AWS自动化机器学习-七、使用 AWS 步骤函数构建 ML 工作流 技术要求,构建状态机工作流,执行集成测试,监控管道进度,设置服务权限,创建 ML 工作流程, 在本章中,我们将从第六章中的 [处继续,使用 AWS 步骤函数自动化机器学习过程。您将从那一章中回忆起,我们正在努力实现的主要目标是简化
    Apache CN

  • AWS自动化机器学习-八、使用 Apache Airflow 实现机器学习过程的自动化 技术要求,介绍阿帕奇气流,介绍亚马逊 MWAA,利用气流处理鲍鱼数据集,配置 MWAA 系统的先决条件,配置 MWAA 环境, 当建立一个 ML 模型时,有一个所有 ML 从业者都知道的基本原则;也就是说,最大似然模型只有在数据被训练时
    Apache CN

  • AWS自动化机器学习-五、自动化 ML 模型的持续部署 技术要求,部署 CI/CD 管道,构建 ML 模型工件,执行自动化 ML 模型部署,整理管道结构,创建 CDK 应用,部署管道应用,查看建模文件,审查申请文件,查看模型服务文件,查看容器构建文件,提交 ML 工件,清理, 在 [第 4
    Apache CN

  • 近期文章

    更多
    文章目录

      推荐作者

      更多