Helm

发布一个k8s部署视频：https://edu.csdn.net/course/detail/26967 课程内容：各种k8s部署方式。包括minikube部署，kubeadm部署，kubeasz部署，rancher部署，k3s部署。包括开发测试环境部署k8s，和生产环境部署k8s。 腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/478827?taid=4373109931462251&tuin=ba64518 第二个视频发布 https://edu.csdn.net/course/detail/27109 腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/484107?tuin=ba64518 介绍主要的k8s资源的使用配置和命令。包括configmap，pod，service，replicaset，namespace，deployment，daemonset，ingress，pv，pvc，sc，role，rolebinding，clusterrole，clusterrolebinding，secret，serviceaccount，statefulset，job，cronjob，podDisruptionbudget，podSecurityPolicy,networkPolicy,resourceQuota，limitrange

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1. drone是一款使用 Go 开发的开源的 CI 自动构建平台。原生 Docker 支持，kubernetes也是支持的。drone比argo, tekton更快，更简单，比jenkins更轻量化。drone云原生概念+1，做了很多事不用考虑+1，gitlab/github能看到构建结果+1 环境：kubernetes 1.8+, helm3 参考官方 https://github.com/drone/charts https://docs.drone.io/server/provider/gitlab/ 创建namespace, 添加仓库 kubectl create ns drone helm repo add drone https://charts.drone.io helm repo update 在gitlab中创建一个OAuth应用。Redirect URI是drone的地址并加一个/login，授权两个api, read_user 增加一个文件 drone-server-overrides.yaml 。这里使用的 traefik image: tag: 1.9.0 ingress: enabled: true annotations: traefik.ingress.kubernetes.io/router.tls: "true" traefik.ingress

多集群管理、存储、微服务落地难？还在测试环境中犹豫不决是否该落地生产？ 下周六（5月16日）下午2点， 线上直播技术分享+案例实践 ，由Rancher中国研发总监、资深架构师以及公共安全上市公司辰安科技系统设计师精心呈现，消除你的所有疑惑！还有Rancher实际客户案例分析哟，赶紧报名啦！ 点击文末【阅读原文】，或访问以下链接即可报名： http://z-mz.cn/yh4q Rancher进入中国已经4年，并在今年2月份完成了中国本土化和国产化。作为一款开源的企业级Kubernetes管理平台，我们一直十分关注Rancher社区用户的各种诉求。在我们的技术社区中，我们常常收到这样的抱怨： 从Github上下载资源慢、拉镜像十分耗时、无法使用library和system-library 等。这些大大降低了国内用户的Rancher使用体验。 ksd@Hailong-MacBook-Pro  /tmp  wget https: //github .com/rancher/rke/releases/download/v1. 0 . 8 /rke_linux-amd64 -- 2020 - 05 - 07 10 : 20 : 30 -- https: //github .com/rancher/rke/releases/download/v1. 0 . 8 /rke_linux

1 前言 Helm 是优秀的基于 Kubernetes 的包管理器。利用 Helm ，可以快速安装常用的 Kubernetes 应用，可以针对同一个应用快速部署多套环境，还可以实现运维人员与开发人员的职责分离。现在让我们安装并体现一下，如何通过 Helm 安装 MongoDB 吧。 Kubernetes 环境搭建可参考： Mac上使用Docker Desktop启动Kubernetes，踩坑后终于搞掂 2 Helm相关概念 包管理是一种复用理念， Helm 与 Kubernetes 的关系，就像是 yum 与 CentOS ， pip 于 python ， npm 于 JavaScript 。 Helm 的作用有以下几点： 快速安装常用应用：许多大公司都有 helm 仓库，为我们提供了许多优秀的应用，可以直接拉取安装，如快速部署 Redis 集群、安装 Jenkins 等。 多环境部署：通常我们需要多套环境，如开发环境、测试环境、生产环境等， helm 可以通过 模板+变量 的形式实现快速部署； 运维与开发隔离：运维人员管理 k8s 资源，写部署模板及默认配置；开发人员只需要提供少量配置即可，把精力专注在业务开发上。 在使用 helm 之前，以下概念应该要搞懂： helm 客户端：安装在能连上 kubernetes 集群的机器都行，用于安装、卸载应用等。 tiller ：这是

随着机器学习领域不断发展，对于处理机器学习的团队来说，在1台机器上训练1个模型已经有些难以为继，并且现在业界的共识是机器学习已经不仅仅是简单的模型训练。 在模型训练之前、过程中和之后，需要进行许多活动，对于要生成自己的ML模型的团队来说尤其如此。下图常常被引用来说明此类情况： 对于许多团队来说，将机器学习的模型从研究环境应用到生产环境这一过程困难重重，背负很大的压力。糟糕的是，市面上处理每类问题的工具都数量惊人，而这些海量工具都有望解决你所有的机器学习难题。 但是整个团队学习新工具通常很耗时，并且将这些工具集成到你当前的工作流程中也并不容易。这时，或许可以考虑Kubeflow，这是为需要建立机器学习流水线的团队而打造的一个机器学习平台，它包括许多其他工具，可以用于服务模型和调整超参数。Kubeflow尝试做的是将同类最好用的ML工具整合在一起，并将它们集成到一个平台中。 来源： https://www.kubeflow.org/docs/started/kubeflow-overview/ 顾名思义，Kubeflow应该部署在Kubernetes上，既然你是通过Rancher的平台阅读到这篇文章，那么你大概率已经在某个地方部署了Kubernetes集群。 值得注意的是，Kubeflow中的“flow”并不是表示Tensorflow。Kubeflow也能够与PyTorch一起使用