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Kubernetes 集群日志管理 - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(180)

Kubernetes 开发了一个 Elasticsearch 附加组件来实现集群的日志管理。这是一个 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana 的组合。Elasticsearch 是一个搜索引擎,负责存储日志并提供查询接口;Fluentd 负责从 Kubernetes 搜集日志并发送给 Elasticsearch;Kibana 提供了一个 Web GUI,用户可以浏览和搜索存储在 Elasticsearch 中的日志。 部署 Elasticsearch 附加组件本身会作为 Kubernetes 的应用在集群里运行,其 YAML 配置文件可从https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch获取。 可将这些 YAML 文件下载到本地目录,比如addons,通过kubectl apply -f addons/部署。 这里有一点需要注意:后面我们会通过 NodePort 访问 Kibana,需要注释掉kibana-deployment.yaml中...

Kubeflow实战系列:阿里云上小试TFJob

介绍 本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow方案, 本文介绍如何使用TfJob运行模型训练。 第一篇:阿里云上使用JupyterHub 第二篇:阿里云上小试TFJob 第三篇:利用TFJob运行分布式TensorFlow 第四篇:利用TFJob导出分布式TensorFlow模型 第五篇:利用TensorFlow Serving进行模型预测 TFJob简介 模型训练是机器学习最主要的实践场景,尤其以使用机器学习框架TensorFlow进行模型训练最为流行,但是随着机器学习的平台由单机变成集群,这个问题变得复杂了。GPU的调度和绑定,涉及到分布式训练的编排和集群规约属性的配置(cluster spec)也成了数据科学家们巨大的负担。 为了解决这一问题,一个新的资源类型TFJob,即TensorFlow Job被定义出来了。通过这个资源类

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