Rancher

Kubernetes正在不断加快在云原生环境的应用，但如何以统一、安全的方式对运行于任何地方的Kubernetes集群进行管理面临着挑战，而有效的管理工具能够大大降低管理的难度。 K9s k9s是基于终端的资源仪表板。它只有一个命令行界面。无论在Kubernetes仪表板Web UI上做什么，都可以在终端使用K9s仪表板工具进行相同的操作。k9s持续关注Kubernetes集群，并提供命令以使用集群上定义的资源。 K9s的功能包括集群的实时跟踪，使用K9s皮肤自定义视图，通过Kubernetes资源轻松遍历，向下通过选项以检查集群资源问题，提供扩展的插件来创建你自己的命令。 Rancher Rancher是开源容器管理平台，任何企业都可以轻松采用Kubernetes。可以部署和管理在谷歌云GKE，AWS EKS，Azure AKS中运行的托管Kubernetes集群，也可以仅在选择的虚拟机或裸机基础架构上部署Kubernetes。 Rancher简化了管理员的操作，主要功能包括监控集群的运行状况，设置警报和通知，启用集中式日志记录，定义和应用全局安全策略，建立身份验证并执行后台策略，管理和扩展基础架构等。 随着企业中Kubernetes的采用速度，Rancher让用户可以直接访问Kubernetes API和CLI。Rancher的新智能界面简化了应用程序管理

Kubernetes，作为Google在2014年发布的一个开源项目。这是一个自动化部署、伸缩和操作应用程序容器的开源平台，可以做到快速提供给基础架构以真正的以容器为中心的开发环境。毕竟在云原生风靡的今天，容器将成为最重要的计算资源形式。 过去一年，要论Kubernetes的技术发展咋样？ 可能成熟与稳定二词最能概括。 其中值得提及的一点，越来越多的重量级玩家开始入局云原生市场。 再也不是热衷于技术创新的初创型公司扎推聚集的时代。 关于这种格局变化，Rancher想必记忆犹新。 Rancher Labs由CloudStack之父梁胜创建，一直以来都算是最先扎入该领域的“排头兵”。 其旗舰产品Rancher，作为一个开源的企业级Kubernetes管理平台，率先实现了Kubernetes集群在混合云+本地数据中心的集中部署与管理，并已于2020年2月完成了中国本土化和国产化。 对此，Rancher中国 CTO 江鹏感同身受，2017-2018年，那时更多的云服务厂商将容器视为自身服务的一种，但并不是最核心的那一个。 但如今，各家参与者都会将以容器为代表的云原生服务提升到核心服务的范畴。 当然，这种变化还集中表现在参与者在认可云原生领域或者技术栈的同时，更多思考业务“落地”的问题。 例如应用的运行、微服务的治理甚至是Kubernetes集群的管理与安全，还包括与新技术AI的结合等。

本文转自 Rancher Labs Kubernetes可以帮助管理部署在Pod中的上百个容器的生命周期。它是高度分布式的并且各个部分是动态的。一个已经实现的Kubernetes环境通常涉及带有集群和节点的几个系统，这些系统托管着几百个容器，而这些容器不断地基于工作负载启动、毁灭。 当在Kubernetes中处理大量的容器化应用和工作负载时，主动进行监控和调试错误十分重要。在容器、节点或集群级别，这些错误都能在容器中看到。Kubernetes的日志机制是一个十分重要的组件，可以用来管理和监控服务以及基础设施。在Kubernetes中，日志可以让你跟踪错误甚至可以调整托管应用程序的容器的性能。 配置stdout（标准输出）和stderr（标准错误）数据流 图片来源：kubernetes.io 第一步是理解日志是如何生成的。通过Kubernetes，日志会被发送到两个数据流——stdout和stderr。这些数据流将写入JSON文件，并且此过程由Kubernetes内部处理。你可以配置将哪个日志发送到哪个数据流中。而一个最佳实践的建议是将所有应用程序日志都发送到stdout并且所有错误日志都发送到stderr。 决定是否使用Sidecar模型 Kubernetes建议使用sidecar容器来收集日志。在这一方法中，每个应用程序容器将有一个邻近的“streaming容器”

k3s介绍 K3S是一个轻量级的K8S集群，它是Rancher Lab开发的一个新的产品, 目的是在资源有限的设备上面跑K8S。它的最大特点就是小，二进制包只有40MB，只需要512MB的内存就能跑起来。K3S目的是在一些资源受限的设备上面把Kubernetes跑起来，主要的应用场景包括Edge，IoT，CI和ARM等等，至于为什么叫K3S呢，官方就一句话: k3s - 5 less than k8s 官方访问地址： https://k3s.io/ 安装方式 k3s的相关衍生安装工具很多在，比如k3d(类似kind), k3s-ansible, k3sup和官方k3s-install.sh等，每个工具都有其特殊用途 k3d k3d 是一个dind模式安装k3s，创建快速，演示： k3d create --image registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/k8ops/k3s:v1.17.3-k3s1 --publish 80:80 --server-arg --no-deploy --server-arg traefik --name istio-test k3d stop --name istio-test k3d start --name istio-test export KUBECONFIG=$(k3d get-kubeconfig --name

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

许多企业使用Kubernetes来快速发布新功能并提高服务的可靠性。Rancher使团队能够减少管理其云原生工作负载的操作成本——但获得这些环境的持续可见性可能是一个挑战。 在这篇文章中，我们将探讨如何利用Rancher内置支持的Prometheus和Grafana快速开始监控编排工作负载。然后，我们将向你展示如何将Datadog与Rancher集成，通过丰富的可视化、算法告警和其他功能，帮助你获得对这些临时环境更深入的可见性。 Kubernetes监控所面临的挑战 Kubernetes集群本质上是复杂和动态的。容器以极快的速度启动和关闭：在对数千家组织的超过15亿个容器进行调查时，Datadog发现，编排容器的周转速度（一天）是未编排容器的两倍（两天）。 在这种快节奏的环境中，监控你的应用程序和基础设施比以往任何时候都重要。Rancher内置支持开源监控工具（如Prometheus和Grafana），允许你从Kubernetes集群中跟踪基本的健康和资源指标。 Prometheus按照预设的时间间隔从Kubernetes集群收集指标。虽然Prometheus没有可视化选项，但你可以使用Grafana内置的仪表板来显示健康和资源指标的总体情况，例如你的pods的CPU使用情况。 然而，一些开源解决方案并不是为了监控大型、动态Kubernetes集群而设计的。此外

k8s多集群配置管理平台 临时集群特性 模拟生产环境 整体环境说明 内网：10.17.1.44 [root@localhost account-server]# kubectl get nodes NAME STATUS ROLES AGE VERSION localhost Ready master 25h v1.17.5 [root@localhost account-server]# kubectl get pods -A NAMESPACE NAME READY STATUS RESTARTS AGE cattle-system cattle-cluster-agent-689f8dcc64-7slpk 1/1 Running 0 78m cattle-system cattle-node-agent-7lndv 1/1 Running 0 78m ingress-nginx nginx-ingress-controller-74879f74c6-jdzx9 1/1 Running 0 24h kong ingress-kong-d7b5d68f4-j6tsx 2/2 Running 2 25h kube-system calico-kube-controllers-69cb4d4df7-447m5 1/1 Running 0 25h kube-system calico

version: '3' services: rancher: image: rancher/rancher restart: always user: root ports: - 8002:80 - 4443:443 volumes: - /opt/rancher/rancher/:/var/lib/rancher/ - /opt/rancher/rancher/log/:/var/log/auditlog/ environment: - CATTLE_SYSTEM_CATALOG=bundled - AUDIT_LEVEL=3 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/yvanwang/blog/4277920

在 此前的文章 中，我已经向你介绍了Kubeflow，这是一个为团队设置的机器学习平台，需要构建机器学习流水线。 在本文中，我们将了解如何采用现有的机器学习详细并将其变成Kubeflow的机器学习流水线，进而可以部署在Kubernetes上。在进行本次练习的时候，请考虑你该如何将现有的机器学习项目转换到Kubeflow上。 我将使用Fashion MNIST作为例子，因为在本次练习中模型的复杂性并不是我们需要解决的主要目标。对于这一简单的例子，我将流水线分为3个阶段： Git clone代码库 下载并重新处理训练和测试数据 训练评估 当然，你可以根据自己的用例将流水线以任意形式拆分，并且可以随意扩展流水线。 获取代码 你可以从Github上获取代码： % git clone https://github.com/benjamintanweihao/kubeflow-mnist.git 以下是我们用来创建流水线的完整清单。实际上，你的代码很可能跨多个库和文件。在我们的例子中，我们将代码分为两个脚本， preprocessing.py 和 train.py 。 from tensorflow import keras import argparse import os import pickle def preprocess(data_dir: str): fashion_mnist

导读：Gartner预测，到2024年，成熟的经济体中采用云原生应用程序和基础架构将使容器管理的使用率超过75％的大型企业，而2020年还不到35％。 7月8日，全球最大的独立开源公司SUSE获得收购Rancher Labs的最终审批。Rancher总部位于加利福尼亚州库比蒂诺，是一家私有开源公司，提供市场领先的Kubernetes管理平台。 “对于我们的行业来说，这是一个令人难以置信的时刻，因为两位开源领导者正在联合起来。SUSE首席执行官Melissa Di Donato表示，企业Linux，边缘计算和AI领域的领导者与企业Kubernetes管理领域的领导者的合并将扰乱市场，帮助客户加速其数字化转型过程。“只有SUSE和Rancher的结合才能拥有全球支持的，包括云原生技术在内的100％真正开放源代码产品组合的深度，以帮助我们的客户从边缘到核心再到云整个业务无缝创新。” 为客户和合作伙伴释放云原生潜力 随着IT领导者越来越多地寻求利用云来创新和推动数字化转型，Kubernetes已迅速成为IT战略的核心支柱。Gartner预测，到2024年，成熟的经济体中越来越多的采用云原生应用程序和基础架构将使容器管理的使用率增加到超过75％的大型企业（而2020年不到35％）。 SUSE是企业Linux，边缘计算和AI领域的领导者