red88的博客

本文详细介绍了机器学习模型从开发到部署的完整流程。通过使用MLflow进行模型跟踪与实验管理，结合scikit-learn构建葡萄酒质量预测模型，并利用Seldon Core在Kubernetes集群中实现生产级部署。文章涵盖了环境配置、模型训练、性能评估、工件记录及服务发布等关键步骤，展示了MLflow与Seldon Core在实际场景中的无缝集成，为数据科学家和工程师提供了端到端的AI开发实践指南。

本文介绍了基于Kubernetes搭建数据平台并实现机器学习自动化的完整实践过程。涵盖集群环境配置、数据收集（通过树莓派MQTT传感器）、ETL处理（使用Apache NiFi和Python CronJob）、模型开发与管理（集成MLflow进行跟踪与存储）、GPU支持的Jupyter环境构建，以及模型服务部署（Seldon Core）。平台整合了多种开源工具，实现了从数据采集到模型上线的端到端自动化流程，展示了Kubernetes在AI/ML工程化中的强大能力。

本文详细介绍了如何构建一个跨区域的混合云Kubernetes集群，涵盖在Hetzner、Digital Ocean和本地实验室环境中部署工作节点、GPU服务器及Raspberry Pi设备的全过程。通过k3s轻量级Kubernetes发行版和Kilo基于WireGuard的Pod网络方案，实现了多区域节点的安全互联与统一调度。文章还展示了节点角色配置、应用部署验证流程，并分析了该架构在机器学习、分布式计算等场景的应用优势，最后提出了监控、自动伸缩和安全加固等优化建议，为构建高效、灵活的混合云AI平台提供了完

本文介绍了基于Kubernetes搭建区块链与人工智能机器学习（AIML）平台的完整方案。通过OpenFaaS实现与私有以太坊区块链的交互，并构建Serverless函数提供公共API；利用k3s在混合云环境中搭建八节点Kubernetes集群，整合Raspberry Pi、GPU工作站和公有云服务器，实现从传感器数据采集、存储、模型训练到云端推理的全流程管理。结合Kilo VPN保障跨网络通信安全，Cloudflare进行DNS配置，最终形成一个统一、灵活、可扩展且安全的综合性技术平台，适用于复杂分布式A

本文详细介绍了如何在Kubernetes集群中搭建一个以太坊私有区块链网络，涵盖Bootnode Registrar服务、Ethstats监控、Geth矿工与交易节点的配置与部署。同时，提供了通过Geth控制台和Jupyter Notebook与区块链交互的方法，包括账户管理、交易创建与发送、区块查询等操作，适用于智能合约开发与区块链实验场景。

本文介绍了基于Kubernetes平台的数据处理、分析与区块链环境搭建。通过JupyterHub结合Elasticsearch实现数据查询与可视化，并利用NiPyApi编程控制Apache NiFi构建自动化数据流。同时，详细展示了在Kubernetes中搭建私有以太坊网络的过程，包括引导节点和注册服务的配置。整体方案为数据科学家和开发者提供了高效、可扩展的技术架构，适用于数据分析、ETL流程管理和区块链应用开发等场景。

本文详细介绍了基于Kubernetes的容器化工作负载管理与数据处理实践，重点探讨了OpenFaaS和Apache NiFi在ETL数据管道中的应用。通过部署OpenFaaS实现函数即服务，结合NiFi进行可视化数据摄取与转换，构建从Twitter数据提取、情感分析到Elasticsearch存储的完整流程。文章还深入分析了各组件的优势与挑战，提供了优化建议，并展望了人工智能、无服务器架构和绿色计算等未来发展趋势，为构建高效、灵活的数据处理系统提供了全面的技术参考。

本文详细介绍了基于Kubernetes构建现代数据平台的实践方法，涵盖Apache Hive、Presto、OpenFaaS和Apache NiFi等核心技术的应用。通过部署Hive进行元数据管理，利用Presto实现多数据源的高效SQL查询，并结合OpenFaaS与NiFi完成数据路由、转换及Serverless扩展功能。同时，集成Jupyter Notebook与Elasticsearch实现数据分析与可视化。文章还展示了从Twitter数据采集到情感分析的完整ETL流程，并展望了未来在实时处理、机器学

本文深入探讨了Apache Hive从容器化到Kubernetes部署的完整流程，涵盖环境搭建、配置优化、本地测试及云端集成。通过实际操作步骤与代码示例，展示了如何将Hive集成至现代云原生平台，并分析其在数据仓库中的优势、常见问题解决方案及未来发展趋势，为大数据处理提供高效可行的技术路径。

本文探讨了构建现代数据平台的关键技术，重点分析了数据湖与数据仓库的架构差异与协同关系。通过结合Serverless无服务器计算、MinIO对象存储以及Kubernetes容器编排能力，提出了一套可扩展的数据平台解决方案。文章详细介绍了在Kubernetes中部署MySQL、Cassandra和Hive等核心数据组件的操作步骤，并利用Presto实现统一数据查询与管理。该平台支持从原始数据摄取到结构化分析的全流程，为商业智能、机器学习和数据驱动决策提供坚实基础。

本文详细介绍了基于Kubernetes与MinIO的数据处理实践，涵盖MinIO配置与事件通知、Kafka与MQTT消息集成、测试数据生成、Go语言容器化应用开发及Kubernetes作业的程序化部署。通过Jupyter Notebook实现事件监听与自动化任务调度，展示了云原生环境下高效、可扩展的数据处理流程，并提供了性能优化、常见问题解决及未来扩展方向的建议。

本文探讨了如何将 Kubernetes 与大数据技术融合，构建高效、可扩展的数据平台。通过集成 JupyterLab、Kafka、Elasticsearch、Mosquitto MQTT 等组件，并基于 MinIO 实现兼容 S3 的数据湖，实现了从数据采集、存储、事件处理到分析的全流程管理。文章详细介绍了各组件的部署与配置、MinIO 集群的高可用设计、事件通知机制及实际数据处理示例，展示了在 Kubernetes 上统一管理数据生态的技术优势，为机器学习与企业级数据平台建设提供了实践路径。

本文详细介绍了如何搭建和配置一个功能强大的数据平台，涵盖Elasticsearch、Logstash、Kibana、Keycloak、JupyterHub和JupyterLab等核心组件。通过Kubernetes和Helm部署，实现了数据收集、处理、可视化、身份认证及多用户数据科学环境的集成。文章提供了完整的配置步骤、组件交互流程、常见问题解决方法、性能优化建议和安全注意事项，帮助用户构建高效、安全的数据实验室环境。

本文深入探讨了数据平台中的核心组件，包括Kafka与Mosquitto在消息队列中的应用、Elasticsearch与Logstash在数据索引和分析中的作用。通过实际部署步骤和架构设计，展示了从物联网设备数据采集到实时处理、存储、可视化及数据科学应用的完整流程。文章还提供了常见问题解决方案与未来技术发展趋势，为构建高效、可扩展的数据处理平台提供了全面指导。

本文详细介绍了在Kubernetes集群上搭建数据平台开发环境的全过程，涵盖从MQTT网络接入、Zookeeper集群配置到Apache Kafka部署与测试的各个环节。通过创建命名空间、配置TLS安全认证、设置基本认证机制，并结合StatefulSet实现高可用的消息系统，构建了一个适用于开发和数据科学活动的小规模实时数据处理平台。文章还提供了完整的YAML配置示例、测试流程及管理工具介绍，最后总结了配置要点、注意事项与后续优化方向，为构建可扩展、易管理的数据基础设施提供了实用指南。

本文介绍了在Kubernetes环境中通过GitLab CI实现Jupyter Notebook镜像的CI/CD流程，涵盖私有镜像拉取、命名空间配置、Pod运行与端口转发等手动测试步骤，并展示了如何通过GitOps理念推动自动化构建。同时探讨了数据处理在现代软件平台中的核心作用，分析了物联网、机器学习和区块链的技术数据需求，阐述了Kubernetes中StatefulSets对有状态应用的支持，以及基于Kafka和MQTT的实时数据架构设计与应用场景。

本文详细介绍了在数据科学环境下如何将Kubernetes集群与GitLab CI集成，涵盖集群配置、依赖项启用、自定义JupyterLab镜像创建、本地测试、自动化构建流程及容器安全最佳实践。通过GitLab CI与Kaniko实现镜像的自动构建与推送，并推荐了相关学习资源，帮助数据科学家高效、安全地开发和部署机器学习应用。

本文详细介绍了Kubernetes开发环境的搭建与CI/CD集成实践，涵盖TLS/HTTPS配置（通过Cert Manager和Let's Encrypt）、基于Rook Ceph的持久化存储方案（包括块存储和共享文件系统）、使用kube-prometheus实现集群监控，并深入探讨了CI/CD流程在机器学习与数据科学领域的应用。同时，文章还展示了如何将GitLab与Kubernetes集群集成，配置RBAC权限及组级访问控制，构建安全高效的云原生开发运维平台。

本文详细介绍了搭建 Kubernetes 开发集群的全流程，涵盖节点准备、WireGuard VPN 加密通信、Docker 容器运行时安装、kubeadm 初始化主节点、Weave Net Pod 网络配置、工作节点加入、DNS 与远程访问设置，并进一步扩展至 Ingress Nginx、Cert Manager 实现 HTTPS、Prometheus 和 Grafana 监控日志体系、NFS 持久化存储配置，以及基于 Argo CD 的 GitOps 自动化部署方案。同时提供了完整的流程图、操作命令和最

本文详细介绍了如何在单节点K3s集群上搭建GitLab，涵盖Cert Manager与Let's Encrypt的安装配置、GitLab各组件部署（命名空间、服务、ConfigMap、Ingress等），并提供开发环境的搭建指南，包括自定义Kubernetes集群的构建与服务器设置。通过该方案，可实现安全、可移植、供应商中立的开发环境，适用于软件集成、测试与持续部署。

本文详细探讨了如何基于Kubernetes搭建一个云原生且供应商中立的开发平台。通过结合k3s轻量级Kubernetes发行版与开源DevOps平台GitLab，实现高效、可移植的开发运维流程。文章涵盖了冗余架构设计、存储与镜像管理、CI/CD自动化、安全配置、监控日志等核心环节，并展望了在边缘计算、AI/ML及多云混合云环境中的拓展应用，提供了从部署到优化的完整实践指南。

本文深入解析了软件平台的核心组件与云原生基础设施，涵盖网络接入管理、数据管理、指标处理和API协议等关键部分。通过引入Kubernetes、Prometheus、Grafana等主流技术，构建可移植、弹性扩展且自动化程度高的云原生架构。文章结合Netflix和混合云实际案例，阐述了云原生在高可用性与多云部署中的优势，并详细介绍了Kubernetes集群搭建、监控系统集成及API开发部署流程。最后展望了无服务器计算融合、AI集成及安全合规等未来趋势，全面呈现云原生与DevOps驱动下的现代软件平台演进方向。

本文探讨了物联网、区块链与机器学习三大核心技术在平台中的融合应用。通过Kubernetes实现物联网的数据摄取、边缘网关和操作系统管理，利用私有区块链保障交易安全与可追溯性，并结合机器学习技术进行数据分析与智能决策。平台核心组件包括配置、入口、数据管理、指标、API和协议，协同支撑技术集成。文章还分析了该平台在提升效率、增强安全性及推动创新应用方面的价值，并展望了其向智能化、高效化和安全化发展的趋势。

本文探讨了以 Kubernetes 为核心的云原生软件平台如何驱动企业级技术创新。文章分析了行业趋势中 Kubernetes 的崛起，阐述了软件应用与软件平台的区别，并深入介绍了基于 Kubernetes 构建的平台在依赖管理、网络通信、数据处理和功能扩展方面的优势。平台采用开源、云原生和供应商无关的设计理念，整合物联网、机器学习和区块链等前沿技术，通过强大的数据层（Elasticsearch、Kafka、Prometheus）和灵活的应用层实现数据驱动的智能服务。结合容器编排与无服务器架构，该平台具备高可