13、在谷歌云平台上使用Kubernetes

在谷歌云平台上使用Kubernetes

一、谷歌云平台与Kubernetes概述

谷歌云平台是一个公共云计算平台,提供数据库服务和基础设施,可在托管虚拟机上托管应用程序和网站。其服务可分为计算、存储和数据库、网络、大数据和机器学习等类别。对于使用Kubernetes而言,计算服务类别最为重要,其中包括用于在谷歌基础设施上的虚拟机上运行大规模工作负载的计算引擎、用于开发可扩展Web和移动应用的应用引擎,以及用于在谷歌基础设施上的Kubernetes上运行Docker容器的容器引擎。

谷歌容器引擎是基于Kubernetes的Docker容器集群管理器,无需安装Kubernetes,它预装了Docker,并为谷歌云平台提供内置支持,是一种集成的IaaS和PaaS服务,可作为亚马逊网络服务(AWS)的替代方案。

二、使用Kubernetes的前期准备

要在谷歌云平台上创建Kubernetes集群并部署应用程序,需按以下步骤设置环境:
1. 安装SSH :为谷歌云平台安装SSH,这是唯一的前提条件。
2. 创建计费账户 :在https://console.cloud.google.com/billing 创建新的计费账户,在使用计算引擎API之前,需为项目启用计费。
3. 创建项目
- 导航到谷歌云平台控制台(https://console.cloud.google.com/start )。
- 选择项目下拉菜单,点击“创建项目”。
- 在新项目对话框中,指定项目名称(如Kube - GCE

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
谷歌云容器是一种基于容器技术的云服务,允许用户在谷歌云平台上构建、部署和管理容器化应用程序。容器作为轻量级的虚拟化技术,能够将应用程序及其依赖打包运行,确保应用在不同环境中的一致性。谷歌云容器服务(如 Google Kubernetes Engine, GKE)进一步提供了对容器编排的支持,使得用户可以高效地管理大规模的容器集群。 ### 容器部署与管理 谷歌云容器服务提供了一个便捷的平台,让用户可以轻松地使用容器容器编排技术。例如,在 Google Kubernetes Engine 中,用户可以通过创建 Kubernetes 集群来部署容器化应用。创建集群的过程简单直观,用户只需在谷歌云控制台中选择区域、集群名称等参数,即可完成集群的创建,随后即可部署应用程序[^4]。 一旦集群创建完成,用户可以使用 Kubernetes 的 API 或命令行工具 `kubectl` 来管理容器化应用。例如,可以通过编写 YAML 文件定义 Deployment、Service、Pod 等资源对象,从而实现容器的自动化部署和扩展。 以下是一个使用 Kubernetes 创建 Deployment 的 YAML 示例: ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx-deployment spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.14.2 ports: - containerPort: 80 ``` 该 Deployment 定义了运行三个 Nginx 容器副本,并监听 80 端口。通过这种方式,用户可以在 GKE 上轻松部署和管理容器化服务。 ### 无服务器容器部署 除了使用 Kubernetes 管理容器集群,谷歌云还提供了 Cloud Run 服务,它是一个无服务器计算平台,允许用户运行容器化应用程序,而无需管理底层基础设施。Cloud Run 适合快速部署和自动扩展的应用场景。例如,用户可以直接使用现有的容器镜像部署一个简单的“你好世界”应用程序: - 在 Cloud Run 控制台中创建服务 - 输入服务名称并选择区域 - 在“容器镜像 URL”字段中输入 `us.gcr.io/cloudrun/hello` - 允许未经认证的调用 - 点击“创建”按钮启动部署流程[^2] Cloud Run 会自动处理容器的部署、扩展和负载均衡,非常适合需要快速上线的轻量级服务。 ### 自动化与集成 谷歌云容器服务还支持与 CI/CD 工具链的集成,使得开发团队可以实现持续集成与持续交付。例如,用户可以使用 Cloud Build 或第三方工具(如 Jenkins、GitLab CI)自动化构建、测试和部署流程。通过将应用程序打包为容器镜像,开发人员可以在不同环境中快速部署更新,确保代码变更能够高效、可靠地交付到生产环境。 此外,GKE 还支持自动扩展功能,可以根据工作负载动态调整资源,确保应用程序在流量波动时依然保持高性能。同时,它集成了负载均衡功能,能够将流量分配到多个容器实例,从而提高应用程序的可用性和容错能力。 ### 混合与多云部署 谷歌云容器服务还支持混合云和多云部署。例如,通过 Anthos 解决方案,用户可以在本地数据中心和多个云平台之间统一管理容器化应用。这种灵活性使得企业能够在不同环境中统一运维策略,同时避免供应商锁定问题。 ---
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