node1 Ready <none> 12d v1.18.2 /arch=amd64,/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node1,kubernetes.io/os=linux,num=1,type=test1 node2 Ready <none> 12d v1.18.2 /arch=amd64,/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node2,kubernetes.io/os=linux,nu...
(一)Kubernetes环境搭建方式 1、minikube minikube可以在本地运行Kubernetes的工具,minikube可以在个人计算机(包括Windows,macOS和Linux PC)上运行一个单节点Kubernetes集群,以便可以试用Kubernetes或进行日常开发工作 Hello Minikube | Kubernetes 2、kind Kind和minikube类似的工具,让你在本地计算机上运行Kubernetes,此工具需要...
1. 安装必要的包 首先,我们需要安装Python的Kubernetes客户端库: pip install kubernetes pip install openshift # 可选,用于OpenShift集群 2. 配置文件准备 import os from kubernetes import client, config # 加载kubeconfig配置 config.load_kube_config() Python Kubernetes客户端介绍 1. 主要模块说明 from kuber...
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_...
要在Kubernetes (k8s) 中使用Python创建一个Pod,你可以使用Kubernetes Python客户端库(通常称为kubernetes或kubernetes-client)。以下是一个简单的步骤和示例代码,说明如何使用Python在Kubernetes集群中创建一个Pod。 步骤 两种方式 在pycharm中创建pod 添加k8s模块 ...
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
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: ...
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 ...
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。
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 ...