容器服务Kubernetes版

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Spark in action on Kubernetes - Playground搭建与架构浅析
前言Spark是非常流行的大数据处理引擎,数据科学家们使用Spark以及相关生态的大数据套件完成了大量又丰富场景的数据分析与挖掘。Spark目前已经逐渐成为了业界在数据处理领域的行业标准。但是Spark本身的设计更偏向使用静态的资源管理,虽然Spark也支持了类似Yarn等动态的资源管理器,但是这些资源管理并不是面向动态的云基础设施而设计的,在速度、成本、效率等领域缺乏解决方案。
容器网络Calico进阶实践 | 褚向阳
作者分享作为使用者看到的 Calico 的变化(包括组件、文档和 calicoctl );Demo 一些简单的例子,会和 MacVLAN 做一下对比说明原理;总结下适合 Calico 的使用场景。
阿里云Kubernetes Service Mesh实践进行时(1): Istio初体验
本篇文章是系列中的第一篇,主要讲述利用阿里云Kubernetes容器服务,快速搭建一套用于连接、管理以及安全化微服务的开放平台Istio,为应用引入和配置多个相关服务。
Kubeflow实战系列:阿里云上使用JupyterHub
介绍 本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用Jupyter Hub。 背景介绍 时间过得真快,李世乭和AlphaGo的人机对弈已经是两年前的事情。在过去的两年中,人工智能开始从学术界向工业界转型,基于人工智能技术的产品化落地和工业界方案的探索正如火如荼的进行。
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Spark in action on Kubernetes - Spark Operator的原理解析
在上篇文章中,向大家介绍了如何使用Spark Operator在kubernetes集群上面提交一个计算作业。今天我们会继续使用上篇文章中搭建的Playgroud进行调试与解析,帮助大家更深入的理解Spark Operator的工作原理。
Kubernates集群入门(1)
一、K8s安装准备 1.至少两台主机,一台作为master,一台作为node。两台主机需要关闭防火墙。 #centos6 service stop firewalld && service disable firewalld #centos7 systemctl stop iptables && systemctl disable iptables; 2.
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来自: 云原生
给容器服务的Kubernetes集群部署network policy支持
随着使用容器部署微服务的流行,容器平台上的服务间有复杂的调用关系。kubernetes为了满足服务间调用的访问控制,在1.3的版本中便引入了Network Policy,通过它可以实现通过标签方便的去定义访问的策略 。
(Kubernetes)k8s和docker的关系
Kubernetes 是一个自动化部署、伸缩和操作应用程序容器的开源平台。 使用 Kubernetes,你可以快速、高效地满足用户以下的需求: 快速精准地部署应用程序 即时伸缩你的应用程序 无缝展现新特征 限制硬件用量仅为所需资源 我们的目标是培育一个工具和组件的生态系统,以减缓在公有云或私有云中运行的程序的压力。
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来自: 云原生
像Google一样构建机器学习系统3 - 利用MPIJob运行ResNet101
从上篇文章中,我们可以看到如何通过Kubeflow Pipeline运行单节点任务机器学习工作流,在本文中,我们会介绍如何使用Pipeline运行分布式MPI任务,该MPI任务运行模型ResNet101的测试。
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