OpenShift Container Platform 4.14 存储 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 Last Updated: 2024-02-17 OpenShift Container Platform 4.14 存储 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 法律通告 法律通告 Copyright © 2023 All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了使用不同存储后端配置持久性卷以及通过 pod 管理动态分配存储的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . PLATFORM 存 存储 储概述 概述 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 存储的常见术语表 1.2. 存储类型 1.3. CONTAINER STORAGE INTERFACE (CSI) 1.4. 动态置备 第 第 2 章 章 了解 了解临时 临时存 存储 储 2.1. 概述 2.2. 临时存储的类型 2.3. 临时存储管理 2.4. 监控临时存储 第 第 3

OpenShift Container Platform 4.8 存储 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 Last Updated: 2023-06-12 OpenShift Container Platform 4.8 存储 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 法律通告 法律通告 Copyright © 2023 All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了使用不同存储后端配置持久性卷以及通过 pod 管理动态分配存储的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . PLATFORM 存 存储 储概述 概述 1.1. MODULES/OPENSHIFT-STORAGE-COMMON-TERMS.ADOC 1.2. 存储类型 1.3. CONTAINER STORAGE INTERFACE (CSI) 1.4. 动态置备 第 第 2 章 章 了解 了解临时 临时存 存储 储 2.1. 概述 2.2. 临时存储的类型 2.3. 临时存储管理 2.4. 监控临时存储

Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com Ozone：Hadoop 原生分布式对象存储 Hadoop 社区推出了新一代分布式Key-value对象存储系统 Ozone，同时提供对象和文件访问的接 口，从构架上解决了长久以来困扰HDFS的小文件问题。本文作为Ozone系列文章的第一篇，抛个 砖，介绍Ozone的产生背景，主要架构和功能。 砖，介绍Ozone的产生背景，主要架构和功能。 如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoop 背景 HDFS是业界默认的大数据存储系统，在业界的大数据集群中有非常广泛的使用。HDFS集群有着 很高的稳定性，得益于它较简单的构架，集群也很容易扩展。业界包含几千个数据节点，保存上 百PB数据的集群也不鲜见。 HDFS通过把文件系统元数据全部加载到Name 有非常多的小文件，HDFS的元数据访问性能会受到影响。虽然可以通过各种Federation技术来扩 展集群的节点规模， 但单个HDFS集群仍然没法很好的解决小文件的限制。 基于这些背景，Hadoop 社区推出了新的分布式存储系统 Ozone，从构架上解决这个问题。 Ozone的设计原则 Ozone 由一群对大规模Hadoop集群有着丰富运维和管理经验的工程师和构架师设计和实现。他 们对大数据有深刻的洞察力，清楚的了

KubeBrain 字节跳动高性能 K8s 元信息存储 许辰 字节跳动资深研发工程师 许 辰 字节跳动基础架构工程师  本科和硕士毕业于北京大学计算机系  负责大规模 Kubernetes 系统的构建和优化  KubeBrain/ KubeGateway/ KubeZoo 等多个项目的发起人 • 背景介绍 • 设计思路 • 性能优化 • 落地效果 • 未来演进 背景 背景 • Kubernetes 规模增大 10 倍以上  公司业务快速发展  存储、大数据、机器学习等场景云原生化 • 新场景对 Kubernetes 性能要求更高  离线场景，Pod 生命周期短、变更频率高 如何扩展 Kubernetes 集群 单个集群规模垂直扩展 多个集群横向扩展  降低运维管理成本  减少资源碎片  提高资源利用率 Kubernetes 的架构特点 中心化架构 所有组件通过 apisever 交互 随着规模增大存储系统成为瓶颈 etcd 存在性能问题 apiserver etcd K8s 各组件 apiserver 元信息存储 etcd etcd 存在的问题 自研元信息存储 调优 etcd 参数 按照对象拆分 etcd 设计新的元信息存储 … 如何解决存储瓶颈？ KubeBrain 1. 大脑 2. 谐音科比 Kobe

内存 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 517 12.4.3 存储器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 518 12.4.4 CPU 多机训练 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 545 12.7.4 键值存储 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 547 13 计算机视觉 549 图1 中用不同的颜色呈现： 目录 3 图1: 全书结构 • 第一部分包括基础知识和预备知识。1节 提供深度学习的入门课程。然后在 2节 中，我们将快速介绍实 践深度学习所需的前提条件，例如如何存储和处理数据，以及如何应用基于线性代数、微积分和概率基 本概念的各种数值运算。3节 和 4节 涵盖了深度学习的最基本概念和技术，例如线性回归、多层感知机 和正则化。 • 接下来的五章集中讨论现代深度学习技术。5节

的数 字图片识别为例，如图 3.1 所示，需要收集较多的由真人书写的 0~9 的数字图片，为了便 于存储和计算，通常把收集的原始图片缩放到某个固定的大小(Size 或 Shape)，比如 224 个 像素的行和 224 个像素的列(224 × 224)，或者 96 个像素的行和 96 个像素的列(96 × 96)， 图片样本将作为输入数据 x。同时，还需要给每一张图片标注一个标签(Label)信息，它将 格、粗细等丰富的样式，使得数据集的分布与真实的手写数字图片的分布尽可能地接近， 从而保证了模型的泛化能力。 图 3.2 MNIST 数据集样例图片 现在来讨论图片的表示方法。一张图片包含了ℎ行(Height/Row)，?列(Width/Column)， 每个位置保存了像素(Pixel)值，像素值一般使用 0~255 的整形数值来表达颜色强度信息， 例如 0 表示强度最低，255 表示强度最高。如果是彩色图片，则每个像素点包含了 1]形状的张量)。图 3.3 演示 了内容为 8 的数字图片的矩阵内容，可以看到，图片中黑色的像素用 0 表示，灰度信息用 0~255 表示，图片中越白的像素点，对应矩阵位置中数值也就越大。 28行28列 图 3.3 图片的表示示意图① ① 素材来自 https://towardsdatascience.com/how-to-teach-a-computer-to-see-with-

提供详细的指标、强大的验证、访问 Grafana 以及与分布式追踪平台的强大集成。 Prometheus - Red Hat OpenShift Service Mesh 使用 Prometheus 来存储来自服务的遥测信 息。Kiali 依靠 Prometheus 获取指标数据、健康状况和网格拓扑。 Jaeger - Red Hat OpenShift Service Mesh 支持分布式追踪平台。Jaeger 基于微服务的分布式系统并进行故障排除。 Elasticsearch - Elasticsearch 是一个开源、分布式、基于 JSON 的搜索和分析引擎。分布式追踪 平台使用 Elasticsearch 进行持久性存储。 Grafana - Grafana 为网格管理员提供用于 Istio 数据的高级查询和指标分析和仪表板。另 外，Grafana 可以用来分析服务网格指标。 以下 Istio 集成与 Red Hat SERVICE MESH 2.X 29 Kiali 应用程序 （后端）- 该组件运行在容器应用程序平台中，并与服务网格组件进行通讯，检索 和处理数据，并将这些数据提供给控制台。Kiali 应用程序不需要存储。当在集群中部署应用程序 时，配置在 ConfigMaps 和 secret 中设置。 Kiali 控制台 (前端) – Kiali 控制台是一个 Web 应用程序。Kiali 应用程序为 Kiali

Operator（CCO） 将云供应商凭证作为自定义资源定义 (CRD) 进行管理。 配置映射 配置映射 配置映射提供将配置数据注入 pod 的方法。您可以在类型为 ConfigMap 的卷中引用存储在配置映射 中的数据。在 pod 中运行的应用程序可以使用这个数据。 containers 包括软件及其所有依赖项的轻量级和可执行镜像。由于容器虚拟化操作系统，因此您可以在数据中 心、公有云或私有云或本地主机中运行容器。 自定 自定义资 义资源 源 (CR) CR 是 Kubernetes API 的扩展。 group 组是一组用户。组可用于一次性向多个用户授予权限。 HTPasswd htpasswd 更新存储 HTTP 用户验证的用户名和密码的文件。 Keystone Keystone 是一个 Red Hat OpenStack Platform (RHOSP)项目，提供身份、令牌、目录和策略服务。 为一个 OAuth 客户端。 有范围令牌：有范围令牌是一种令牌，指定只能执行特定操作的特定用户。您可以创建有范围令 牌，将某些权限委派给其他用户或服务帐户。 同步 LDAP 组： 您可以通过将 存储在 LDAP 服务器中的组与 OpenShift Container Platform 用 户组同步，以从一个单一的地方管理用户组。 第 第 1 章 章 身份 身份验证 验证和授 和授权 权概述 概述

配置监控堆栈 2.5. 可配置的监控组件 2.6. 使用节点选择器移动监控组件 2.7. 为监控组件分配容忍（TOLERATIONS） 2.8. 配置专用服务监控器 2.9. 配置持久性存储 2.10. 配置远程写入存储 2.11. 控制用户定义的项目中未绑定指标属性的影响 第 第 3 章 章 配置外部 配置外部 ALERTMANAGER 实 实例 例 3.1. 在时间序列和警报中附加额外标签 3 配置映射 配置映射提供将配置数据注入 pod 的方法。您可以在类型为 ConfigMap 的卷中引用存储在配置映射 OpenShift Container Platform 4.10 监 监控 控 8 配置映射提供将配置数据注入 pod 的方法。您可以在类型为 ConfigMap 的卷中引用存储在配置映射 中的数据。在 pod 中运行的应用程序可以使用这个数据。 Container 容器是 自定义资 义资源 源 (CR) CR 是 Kubernetes API 的扩展。您可以创建自定义资源。 etcd etcd 是 OpenShift Container Platform 的键值存储，它存储所有资源对象的状态。 Fluentd Fluentd 从节点收集日志并将其传送到 Elasticsearch。 Kubelets 在节点上运行并读取容器清单。确保定义的容器已启动且正在运行。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3. 配置日志存储 4.4. 配置日志可视化工具 4.5. 配置 OPENSHIFT LOGGING 存储 4.6. 为 OPENSHIFT LOGGING 组件配置 CPU 和内存限值 4.7. 使用容忍度来控制 OPENSHIFT LOGGING POD 记录 8.1. 解析 JSON 日志 8.2. 为 ELASTICSEARCH 配置 JSON 日志数据 8.3. 将 JSON 日志转发到 ELASTICSEARCH 日志存储 第 第 9 章 章 收集并存 收集并存储 储 KUBERNETES 事件 事件 9.1. 部署和配置事件路由器 第 第 10 章 章 更新 更新 OPENSHIFT LOGGING 10.1. 从 OPENSHIFT LOGGING/ELASTICSEARCH 节点仪表板上的图表 第 第 12 章 章 日志故障排除 日志故障排除 12.1. 查看 OPENSHIFT LOGGING 状态 12.2. 查看 ELASTICSEARCH 日志存储的状态 79 93 95 95 97 101 105 108 110 110 112 112 113 116 116 120 121 122 122 123 123 124