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Kubernetes-基于资源配额(ResourceQuota)进行资源管理

1、资源配额概述 当存在多个用户或团队共享数目国定的集群时,就需要考虑如果有人使用的资源可能会超出应有的份额带来的问题,资源配额(ResourceQuota)就是用来帮助集群管理员解决上述问题的工具。在Kubernetes集群中通过 ResourceQuota 对象定义每个命名空间(namespace)的资源配额,从而实现资源消耗总量的限制。 资源配额有两个作用:1)可以按类型限制命名空间(namespace)下所创建对象的数量;2)限制所消耗计算资源的总量。 资源配额的工作方式如下: 不同的团队在不同的命名空间下工作。 目前这是是非必须的,后续计划通过ACL (Access Control List 访问控制列表) 使其变为强制性的。 集群管理员为每个命名空间创建一个或多个资源配额对象。 用户在命名空间下创建资源 (pods、 services等),同时配额系统会跟踪使用情况,来确保其不超过 资源配额中定义的硬性资源限额。 如果资源的创建或更新违反了配额约束,则请求会失败,并返回 HTTP状态码 403 FORBIDDEN ,以及说明违反配额 约束的信息。 如果命名空间下的计算资源 ...

深度学习框架TensorFlow在Kubernetes上的实践

什么是深度学习? 深度学习这个名词听了很多次,它到底是什么东西,它背后的技术其实起源于神经网络。神经网络最早受到人类大脑工作原理的启发,我们知道人的大脑是很复杂的结构,它可以被分为很多区域,比如听觉中心、视觉中心,我在读研究中心的时候,做视频有计算机视觉研究室,做语言有语言所,语音有语音所,不同的功能在学科划分中已经分开了,这个和我们人类对大脑理解多多少少有一些关系。之后科学家发现人类大脑是一个通用的计算模型。 科学家做了这样一个实验,把小白鼠的听觉中心的神经和耳朵通路剪断,视觉输入接到听觉中心上,过了几个月,小白鼠可以通过听觉中心处理视觉信号。这就说明人类大脑工作原理是一样的,神经元工作原理一样,只是需要经过不断的训练。基于这样的假设,神经学家做了这样的尝试,希望给盲人能够带来重新看到世界的希望,他们相当于是把电极接到舌头上,通过摄像机把不同的像素传到舌头上,使得盲人有可能通过舌头看到世界。对人类神经工作原理的进一步理解让我们看到深度学习有望成为一种通用的学习模型。 上图给出了神经网络的大致结构。图中左侧是人类的神经元,右侧是神经网络的神经元。神经网络的神经元最早受到了人类神经元结构...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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