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Kubernetes存储原理

导语: Docker容器的设计原理是当容器消融时,容器内的存储也随之消失,但是实际情况中有很多是需要进行持久化的存储的,所以也很有必要进行Kubernetes持久化存储的概念说明。 Kubernetes存储组成 1.本地化的存储 2.网络化的存储 3.其他特殊存储 本地化的存储 ①EmptyDir,EmptyDir是一个空目录,其的生命周期和所属的Pod是完全一致的。EmptyDir的用处是可以在同一 Pod 内的不同容器之间共享工作过程中产生的文件。缺省情况下,EmptyDir 是使用主机磁盘进行存储的,也可以设置emptyDir.medium 字段的值为Memory,来提高运行速度,但是这种设置,对该卷的占用会消耗容器的内存份额。 ②HostPath,HostPath存储会把宿主机上的指定卷加载到容器之中,如果Pod发生跨主机的重建,其内容就难保证了。一般是用于本地化的日志存储。 网络化的存储 Kubernetes网络存储是学习的重点,Kubernetes支持为数众多的云提供商和网络存储方案。各种支持的方式不尽相同,例如 GlusterFS 需要创建 Endpoint,Ceph/N...

Kubeflow实战系列: 利用TFJob运行分布式TensorFlow

介绍 本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用TfJob运行分布式模型训练。 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 TensorFlow分布式训练和Kubernetes TensorFlow作为现在最为流行的深度学习代码库,在数据科学家中间非常流行,特别是可以明显加速训练效率的分布式训练更是杀手级的特性。但是如何真正部署和运行大规模的分布式模型训练,却成了新的挑战。 实际分布式TensorFLow的使用者需要关心3件事情。 寻找足够运行训练的资源,通常一个分布式训练需要若干数量的worker(运算服务器)和p

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