NAME STATUS ROLES AGE VERSION LABELS master Ready master 12d v1.18.2 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=master,kubernetes.io/os=linux,node-role.kubernetes.io/master= node1 Ready <none> 12d v1.18.2 beta.kubernetes.io/arc...
如果您在本地运行 Kubernetes,确保您的 Kubeconfig 文件配置正确,以便 Python 客户端能够正确连接到 Kubernetes 集群。 2. Python 客户端连接 Kubernetes 集群 在获取 Deployment 之前,我们需要先连接到 Kubernetes 集群。可以使用 Kubernetes Python 客户端的config模块进行连接: fromkubernetesimportclient,config# 加载Kube...
首先，我们需要安装必要的库。使用pip命令安装kubernetes库：pip install kubernetes安装完成后，在Python脚本中导入相关模块并配置与Kubernetes集群的连接。如下所示：from kubernetes import client, config# 加载Kubernetes配置文件，默认会加载当前用户目录下的.kube/config文件# 如果是在集群内部运行，可以使用config.load_...
运行以下命令在 Kubernetes 集群上部署清单文件: kubectl create -f kube-find-deployment.yml 部署完成后,可以使用以下命令验证容器组和服务: kubectl get services 输出如图 3 所示: 图3: Kubernetes 服务它会列出集群上运行的所有服务。注意查找服务的外部 IP,使用 curl 调用此服务: ...
Kubernetes Python Client 一、概述 Kubernetes官方维护的Python客户端client-python, 地址:https://github.com/kubernetes-client/python 安装模块 pip3installkubernetes 环境说明 操作系统:centos 7.6 k8s版本:1.18.1 ip地址:192.168.31.74 主机名:k8s-master
在Kubernetes Python客户端中,config.kube_config.load_kube_config()和config.load_kube_config()都用于加载Kubernetes集群的配置信息,但有细微的区别: config.kube_config.load_kube_config()是从kube_config模块中直接调用load_kube_config()函数。这种方式可以显式地指定加载配置信息的模块,提供了更清晰的命名空间...
在Kubernetes 上使用 Flask 搭建 Python 微服务 本系列的第 10 部分演示了如何将用户管理系统的查找服务作为 Python 微服务部署在 Kubernetes 上。 微服务遵循领域驱动设计(DDD),与开发平台无关。Python 微服务也不例外。Python3 的面向对象特性使得按照 DDD 对服务进行建模变得更加容易。
https://github.com/kubernetes-client/python/blob/master/kubernetes/docs/CoreV1Api.md 具体使用的时候,需要先复制k8s的配置文件: cp ~/.kube/config kubeconfig.yaml 配置文件里面包含了具体的认证信息。 然后是简单的例子: #使用 from kubernetes import client, config ...
对于目标云提供商来说,它可以在本地运行,甚至可以在你的笔记本电脑上运行,而这一切所需的只是运行 Kubernetes 的虚拟机集群,即 Kubernetes 集群。 这篇博客适合与GitHub 存储库中的代码一起阅读,其中包含 Python 模块、Docker 配置文件和 Kubernetes 指令,用于演示如何使用 Docker 和 Kubernetes 将简单的 Python ML ...
我们将使用两种不同的方法演示 ML 模型部署:使用 Docker 和 Kubernetes 的第一原则方法;然后使用 Seldon Core Kubernetes 本机框架来简化 ML 服务的部署。前者将有助于理解后者,后者构成一个强大的框架,用于部署和监视许多复杂的 ML 模型管道的性能。 使用Flask 和 Docker 容器化一个简单的 ML 模型评分服务器 ...