K8s和docker的区别

Kubernetes (K8s) 是一个谷歌开源工具,它可以让你管理 Docker 容器。

由于在生产中经常有大量的容器在运行,因此,Kubernetes 使编排这些容器成为可能。

Docker - 相较于虚拟机的优势,以及为什么要使用docker

docker,是一种最新的容器化技术,是一种高效的,占资源比传统虚拟机技术少的虚拟技术。

一般比如部署一个深度学习算法的流程如下:

我用Ubuntu 16.04环境,然后tensorflow 1.13.0,或者还有其他包 等依赖做了个人群密度估计的模型,在我本地环境训练评估测试通过,我现在要部署到 客户机的win10系统,用其他的方式是 比如在 客户机重新安装各种依赖,可能会因为某个最新的第三方库在win10根本就没有,那这种方式就会导致任务失败,这样,采用 docker去部署 该模型,就有了它的优势。

流程:我先在客户机安装docker环境,然后从 官方镜像或者其他最近的源 拉一个 Ubuntu16.04的通用镜像,我在本地打包好

官方镜像缺少的所有东西,然后传过去,安装,即可。

如果要配置的客户机过多,就可以利用 google出品的 K8s 配合部署即可。

 

几个系统课程:

Docker应用与实战_共39课时-51CTO学院
https://edu.51cto.com/course/18073.html

Docker快速入门视频课程(通俗易懂)_共23课时-51CTO学院
https://edu.51cto.com/course/14479.html

Kubernetes/K8s入门与进阶实战_共69课时-51CTO学院
https://edu.51cto.com/course/12537.html

末尾,提供一种未来更好的技术

### 构建任务失败解决方案 当遇到 `Execution failed for task ':app:shrinkReleaseRes'` 错误时,这通常意味着资源压缩过程中出现了问题。此错误可能由多种原因引起,包括但不限于配置不正确、依赖冲突或特定于项目的其他因素。 #### 可能的原因分析 1. **ProGuard 或 R8 配置不当** ProGuard R8 是用于优化混淆代码以及减少 APK 大小的工具。如果这些工具的配置存在问题,可能会导致资源无法正常处理[^1]。 2. **重复资源** 如果项目中有多个模块定义了相同的资源名称,可能导致冲突并引发该错误。检查是否存在重名的 drawable、string 等资源文件[^2]。 3. **第三方库兼容性** 某些第三方库可能与当前使用的 Gradle 插件版本或其他库存在兼容性问题,从而影响到资源打包过程中的行为[^3]。 4. **Gradle 缓存问题** 有时旧缓存数据会干扰新编译的结果,尝试清理本地仓库重新同步项目可以帮助排除此类潜在障碍[^4]。 #### 推荐的操作方法 为了有效解决问题,建议按照以下步骤逐一排查: ```bash # 清理项目构建目录 ./gradlew clean # 删除 .gradle 文件夹下的所有内容以清除缓存 rm -rf ~/.gradle/caches/ ``` 调整 `build.gradle` 中的相关设置也是一个重要环节: ```groovy android { ... buildTypes { release { minifyEnabled true // 是否启用代码缩减 shrinkResources true // 是否开启资源压缩 proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro' // 尝试禁用 shrinkResources 来测试是否为资源压缩引起的错误 // shrinkResources false } } } ``` 此外,在 `proguard-rules.pro` 文件内添加必要的保留规则,防止关键类被意外移除: ```text -keep class com.example.yourpackage.** { *; } # 替换为你自己的包路径 -dontwarn androidx.**,com.google.** # 忽略警告信息 ``` 最后,确保所使用的 Android Studio 版本是最新的稳定版,并且已经应用了所有的补丁更新。
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