概述 Kubernetes 是从 v1.6 开始实验性地支持 Nvidia GPU 的资源调度的。而在 v1.9 开始对 AMD GPU 也开始支持了。现在 v1.13 对 GPU 的支持模式，是从 v1.8 开始通过 Device Plugin 来实现的。 鉴于 Kubernetes 支持越来

概述 https://github.com/google/cadvisor cAdvisor 是一个开源的分析容器资源使用率和性能特性的代理工具，支持 Docker 容器。cAdvisor 的代码实际上已经被集成到 Kubernetes 的代码中，自动查找所有在节

概述 针对 Kubernetes 1.8 在人工智能和深度学习领域，算法工程师对 GPU 的使用越来越多，因此用户也希望通过 Kubernetes 来为模型训练任务申请 GPU 资源。 Kubernetes 支持 GPU 有几个前提条件。

概述 本文主要介绍一下 Kubernetes 的 RBAC 体系。 RBAC介绍 在 Kubernetes 中，授权有: ABAC（基于属性的访问控制） RBAC（基于角色的访问控制） Webhook、No

概述 在实际的生产场景中，存在某些业务因为原来的工程架构问题，导致无法完全运行在 Kubernetes 集群中，部分或者全部组件经常性需要部署到集群外面，有时候一个

概述 https://zhangchenchen.github.io/2017/11/17/kubernetes-integrate-with-ceph/ Kubernetes中的存储方案 对于有状态服务，存储是一个至关重要的问题。k8s提供了非常丰富的组件来支持存储，这里大致列一下： volume: 就是