k8s快速入门教程-----2 深入理解Pod

Kubernetes网络三部曲之一~Pod网络 前言 K8s是一个强大的平台,但它的网络比较复杂,涉及很多概念,例如Pod网络,Service网络,Cluster IPs,NodePort,LoadBalancer和Ingress等等,这么多概念足以让新手望而生畏。但是,只有深入理解K8s网络,才能为理解和用好K8s打下坚实基础。为了帮助大家理解,模仿TCP/IP协议栈,我把K8s的网络分解为四个抽象层,从0到3,除了第0层,每一层都是构建于前... 阅读详情

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Pod 是可以在 Kubernetes 中创建和管理的、最小的可部署的计算单元。
Pod 是一组(一个或多个) 容器; 这些容器共享存储、网络、以及怎样运行这些容器的声明。 Pod 中的内容总是并置(colocated)的并且一同调度,在共享的上下文中运行。 Pod 所建模的是特定于应用的 “逻辑主机”,其中包含一个或多个应用容器, 这些容器相对紧密地耦合在一起。 在非云环境中,在相同的物理机或虚拟机上运行的应用类似于在同一逻辑主机上运行的云应用。
除了应用容器,Pod 还可以包含在 Pod 启动期间运行的 Init 容器。 你也可以在集群中支持临时性容器 的情况下,为调试的目的注入临时性容器。

2.1 什么是 Pod?

Pod 的共享上下文包括一组 Linux 名字空间和可能一些其他的隔离方面, 即用来隔离 Docker 容器的技术。 在 Pod 的上下文中,每个独立的应用可能会进一步实施隔离。
就 Docker 概念的术语而言,Pod 类似于共享名字空间和文件系统卷的一组 Docker 容器。

2.2 使用 Pod

2.2.1 一个实例熟悉Pod

下面是一个 Pod 示例,它由一个运行镜像 nginx:1.14.2 的容器组成。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.14.2
    ports:
    - containerPort: 80

要创建上面显示的 Pod,请运行以下命令:

kubectl apply -f simple-pod.yaml

上一节我们是用命令创建一个pod,通常K8S更提倡用yaml编写各种资源的构建。Pod 通常不是直接创建的,而是使用工作负载资源(控制器)创建的。 一个pod有2种,一种是静态pod,一种是工作负载资源创建的pod。

2.2.2 Pod 怎样管理多个容器

Pod 被设计成支持形成内聚服务单元的多个协作过程(形式为容器)。 Pod 中的容器被自动安排到集群中的同一物理机或虚拟机上,并可以一起进行调度。 容器之间可以共享资源和依赖、彼此通信、协调何时以及何种方式终止自身。
例如,你可能有一个容器,为共享卷中的文件提供 Web 服务器支持,以及一个单独的 “边车 (sidercar)” 容器负责从远端更新这些文件,如下图所示:
在这里插入图片描述

有些 Pod 具有 Init 容器和 应用容器。 Init 容器会在启动应用容器之前运行并完成。
Pod 天生地为其成员容器提供了两种共享资源:网络和存储。
一个pod示例,配置多容器,验证网络及存储共享:

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: kubcc5
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    volumeMounts:
    - mountPath: /home
      name: kubcc5file
  - name: redis
    image: redis
    volumeMounts:
    - mountPath: /home
      name: kubcc5file
  volumes:
  - hostPath:
      path: /home/kubcc5
    name: kubcc5file

共享/home/kubcc5内容,共享生成的Pod的IP地址。
相关视频: https://www.ixigua.com/7139089112140775949?logTag=37e3cb390f782a41f68d
https://www.ixigua.com/7139089450013098504?logTag=afeddc5818e7a0fd55ba

2.3. CKA题目分析

2.3.1 多容器Pod

pod可以拥有一个以上的容器,下面是一个Pod运行多个容器的例子,也是CKA考试的题目之一。
题目内容:创建一个名为kucc4 的pod, 在pod里面分别为以下每个images单独运行一个app container (可能会有1-4个images) : nginx + redis + memcached

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: kubcc4
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
  - name: redis
    image: redis
  - name: memcached
    image: memcached

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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