当前位置: 首页 > news >正文

Karmada核心概念

  以下内容为翻译,原文地址 Karmada 是什么? | karmada

一、Karmada核心概念

  一)什么是Karmada

  1、Karmada:开放,多云,多集群Kubernetes业务流程

  Karmada (Kubernetes Armada)是一个Kubernetes管理系统,使您能够跨多个Kubernetes集群和云运行您的云原生应用程序,而无需更改应用程序。通过使用Kubernetes原生api并提供高级调度功能,Karmada实现了真正开放的多云Kubernetes。

  Karmada旨在为多云和混合云场景下的多集群应用程序管理提供交钥匙自动化,具有集中式多云管理、高可用性、故障恢复和流量调度等关键功能。

  Karmada是云原生计算基金会(CNCF)的一个沙盒项目。

  2、为什么使用Karmada
  • 兼容k8s 原生API
    • 零变化升级,从单点变集群
    • 无缝衔接已有的k8s工具链
  • 开箱即用
    • 内置场景策略集,包括:双活、异地容灾、两地三中心等
    • 跨集群应用程序在多集群上自动伸缩、故障转移和负载均衡
  • 避免供应商锁定
    • 与主流云提供商集成
    • 自动分配,跨集群迁移
    • 不受专有供应商业务流程的约束
  • 集中式管理
    • 不确定位置的集群管理
    • 支持公有云、预置或边缘的集群
  • 高效的多集群调度策略
    • 集群亲和性,多集群分裂/再平衡
    • 多维HA:区域/AZ/集群/提供商
  • 开放和中性
    • 由互联网、金融、制造、电信、云等厂商联合发起
    • 使用CNCF实现开放治理的目标

  注意:本项目是Kubernetes Federation v1和v2的延续。一些基本概念继承自这两个版本。

  二)概念

  1、资源模板

  Karmada为联邦资源模板使用了Kubernetes Native API定义,使其易于与Kubernetes已经采用的现有工具集成。

  2、传播策略

  Karmada提供了一个独立的传播(放置)策略API来定义多集群调度和传播需求。

  • 支持1:n映射策略:工作负载。用户不需要在每次创建联邦应用程序时都指明调度约束。
  • 使用默认策略,用户可以直接与Kubernetes API交互。
  3、差异化策略

  Karmada提供了一个独立的差异化策略API,用于专门化集群相关配置的自动化。例如:

  • 基于成员集群区域差异化图像前缀。
  • 根据您的云提供商差异化StorageClass。

  下图显示了如何将Karmada资源传播到成员集群。

  

  三)架构

  1、Karmada整体架构

  

   2、Karmada 控制平面由以下组件组成
  • Karmada API Server
  • Karmada Controller Manager
  • Karmada Scheduler

  ETCD存储karmada API对象,API服务器是所有其他组件通信的REST端点,karmada控制器管理器根据您通过API服务器创建的API对象执行操作。

  Karmada控制器管理器运行各种控制器,这些控制器监视Karmada对象,然后与底层集群的API服务器通信,以创建常规的Kubernetes资源

  1. Cluster Controller:将kubernetes集群附加到Karmada,通过创建集群对象来管理集群的生命周期。
  2. Policy Controller:监视PropagationPolicy对象。当添加一个PropagationPolicy对象时,控制器将选择一组与resourceSelector匹配的资源,并为每个资源对象创建ResourceBinding。
  3. 绑定控制器:监视ResourceBinding对象,并创建与每个集群对应的Work对象,其中包含单个资源清单。
  4. 执行控制器:监视工作对象。创建Work对象时,控制器将资源分配给成员集群

相关文章:

Karmada核心概念

以下内容为翻译,原文地址 Karmada 是什么? | karmada 一、Karmada核心概念 一)什么是Karmada 1、Karmada:开放,多云,多集群Kubernetes业务流程 Karmada (Kubernetes Armada)是一个Kubernetes管理系统&…...

Rust 与生成式 AI:从语言选择到开发工具的演进

在现代软件开发领域,Rust 语言正在逐步崭露头角,尤其是在高性能和可靠性要求较高的应用场景。与此同时,生成式 AI 的崛起正在重新塑造开发者的工作方式,从代码生成到智能调试,生成式 AI 的应用正成为提升开发效率和质量…...

Python爬虫高效数据爬取方法

大家好!今天我们来聊聊Python爬虫中那些既简洁又高效的数据爬取方法。作为一名爬虫工程师,我们总是希望用最少的代码完成最多的工作。下面我ll分享一些在使用requests库进行网络爬虫时常用且高效的函数和方法。 1. requests.get() - 简单而强大 requests.get()是我们最常用的…...

C语言之扫雷小游戏(完整代码版)

说起扫雷游戏,这应该是很多人童年的回忆吧,中小学电脑课最常玩的必有扫雷游戏,那么大家知道它是如何开发出来的吗,扫雷游戏背后的原理是什么呢?今天就让我们一探究竟! 扫雷游戏介绍 如下图,简…...

Spring WebFlux 响应式概述(1)

1、响应式编程概述 1.1、响应式编程介绍 1.1.1、为什么需要响应式 传统的命令式编程在面对当前的需求时的一些限制。在应用负载较高时,要求应用需要有更高的可用性,并提供低的延迟时间。 1、Thread per Request 模型 比如使用Servlet开发的单体应用&a…...

Unity游戏通用框架——事件的订阅和发布(观察者模式)

在游戏开发的基本思想中,逻辑与表现的分离极为重要,相互之间并不关心具体实现,只注册对应的事件,有事件发生时才调用相应的函数 事件管理器 using System.Collections; using System.Collections.Generic;public class event_ma…...

将 Ubuntu 系统中的 **swap** 空间从 2GB 扩展到 16GB

要将 Ubuntu 系统中的 swap 空间从 2GB 扩展到 16GB,可以按照以下步骤操作: 1. 关闭现有 Swap 文件 首先需要禁用当前的 swap 文件,以便重新调整其大小。 sudo swapoff -a2. 删除旧的 Swap 文件 假设当前的 swap 文件位于 /swapfile&…...

流程图 LogicFlow

流程图 LogicFlow 官方文档&#xff1a;https://site.logic-flow.cn/tutorial/get-started <script setup> import { onMounted, ref } from vue import { forEach, map, has } from lodash-es import LogicFlow, { ElementState, LogicFlowUtil } from logicflow/core …...

Mac通过键盘选取内容

问题&#xff1a; 我们在使用键盘的时候经常懒得动手去拿鼠标了&#xff0c;并且熟练使用键盘可以提高我们的工作效率&#xff0c;比如在我们需要复制内容的时候&#xff0c;可以仅仅通过键盘来选取想要的内容&#xff1b; 解决&#xff1a; 将鼠标光标移动到想要选取的内容…...

如何通过OpenCV实现图像融合拼接?

图像拼接的意义 2024年了&#xff0c;谈论图像拼接&#xff0c;不算新事物&#xff0c;我们这里探讨图像拼接&#xff0c;主要探讨图像拼接的意义、难点和大概的实现思路。图像拼接可以突破设备视野限制&#xff0c;通过拼接低分辨率图像获得高分辨率图像。 扩展视野&#xff…...

Qt5.14.2 安装详细教程(图文版)

Qt 是一个跨平台的 C 应用程序开发框架&#xff0c;主要用于开发图形用户界面&#xff08;GUI&#xff09;程序&#xff0c;但也支持非 GUI 程序的开发。Qt 提供了丰富的功能库和工具&#xff0c;使开发者能够在不同平台上编写、编译和运行应用程序&#xff0c;而无需修改代码。…...

深圳市步步精科技有限公司荣获发明专利,彰显技术研发实力

2024年8月13日&#xff0c;深圳市步步精科技有限公司&#xff08;BBJconn&#xff09;正式获得了其新开发的防水连接器专利&#xff0c;授权公告号为CN 118352837 B。这项技术的突破标志着公司在连接器领域的持续创新&#xff0c;进一步巩固了其行业领先地位。 专利技术概述 此…...

std::function的概念和使用方法

一、概念 std::function是 C 标准库中的一个模板类&#xff0c;定义在<functional>头文件中。它是一种通用的多态函数包装器&#xff0c;其实例能够对任何可调用对象进行存储、复制和调用操作&#xff0c;这些可调用对象包括普通函数、函数指针、成员函数指针、函数对象…...

OpenAI的Swarm是一个实验性质的多智能体编排框架

先上文档&#xff0c;然后解释&#xff0c;然后是代码 OpenAI的Swarm是一个实验性质的多智能体编排框架&#xff0c;旨在简化多智能体系统的构建、编排和部署。以下是对Swarm的详细介绍&#xff1a; 一、核心概念和特点 智能体&#xff08;Agent&#xff09;&#xff1a; Swar…...

简易STL实现 | Map 的实现

提供了键值对的存储机制&#xff0c;处理 具有唯一键的关联数据 1、特性 键值对存储&#xff1a;std::map 通过键值对的形式 存储数据&#xff0c;其中每个键 都是唯一的&#xff0c;并且 与一个值相关联 自动排序&#xff1a;std::map 内部 使用一种平衡二叉搜索树&#xf…...

`concurrent.futures` 是 Python 标准库中的一个模块

先来看文档 concurrent.futures 是 Python 标准库中的一个模块&#xff0c;它提供了一个高级接口来异步执行代码&#xff0c;使用线程或进程池来并行运行任务。这个模块提供了两种主要的池类型&#xff1a;ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor&#xff0c;以及一个通用的…...

PicoQuant GmbH公司Dr. Christian Oelsner到访东隆科技

昨日&#xff0c;德国PicoQuant公司的光谱和显微应用和市场专家Dr.Christian Oelsner莅临武汉东隆科技有限公司。会议上Dr. Christian Oelsner就荧光寿命光谱和显微技术的最新研究和应用进行了深入的交流与探讨。此次访问不仅加强了两家公司在高科技领域的合作关系&#xff0c;…...

leetcode128最长连续序列 golang版

题目描述 题目&#xff1a;给定一个未排序的整数数组 nums 找出数字连续的最长序列&#xff0c;不要求序列 元素在原数组中连续 的长度 请你设计并实现时间复杂度为On的算法解决此问题 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;nums [100,4,200,1,3,2] 输出&#xff1a;4 解释&…...

【OpenCV】(六)—— 阈值处理

阈值处理&#xff08;Thresholding&#xff09;用于将灰度图像转换为二值图像。通过设定一个或多个阈值&#xff0c;可以将图像中的像素分为不同的类别&#xff0c;通常用于分割前景和背景、简化图像、去除噪声等任务。OpenCV 提供了多种阈值处理方法&#xff0c;下面介绍基本阈…...

重学SpringBoot3-集成Redis(九)之共享Session

更多SpringBoot3内容请关注我的专栏&#xff1a;《SpringBoot3》 期待您的点赞&#x1f44d;收藏⭐评论✍ 重学SpringBoot3-集成Redis&#xff08;九&#xff09;之共享Session 1. 为什么需要 Session 共享2. Spring Session 和 Redis 的集成2.1. 引入依赖2.2. 配置 Redis 连接…...

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…...

内存分配函数malloc kmalloc vmalloc

内存分配函数malloc kmalloc vmalloc malloc实现步骤: 1)请求大小调整:首先,malloc 需要调整用户请求的大小,以适应内部数据结构(例如,可能需要存储额外的元数据)。通常,这包括对齐调整,确保分配的内存地址满足特定硬件要求(如对齐到8字节或16字节边界)。 2)空闲…...

iOS 26 携众系统重磅更新,但“苹果智能”仍与国行无缘

美国西海岸的夏天&#xff0c;再次被苹果点燃。一年一度的全球开发者大会 WWDC25 如期而至&#xff0c;这不仅是开发者的盛宴&#xff0c;更是全球数亿苹果用户翘首以盼的科技春晚。今年&#xff0c;苹果依旧为我们带来了全家桶式的系统更新&#xff0c;包括 iOS 26、iPadOS 26…...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合

强化学习&#xff08;Reinforcement Learning, RL&#xff09;是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程&#xff0c;然后使用强化学习的Actor-Critic机制&#xff08;中文译作“知行互动”机制&#xff09;&#xff0c;逐步迭代求解…...

逻辑回归:给不确定性划界的分类大师

想象你是一名医生。面对患者的检查报告&#xff08;肿瘤大小、血液指标&#xff09;&#xff0c;你需要做出一个**决定性判断**&#xff1a;恶性还是良性&#xff1f;这种“非黑即白”的抉择&#xff0c;正是**逻辑回归&#xff08;Logistic Regression&#xff09;** 的战场&a…...

将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?

Otsu 是一种自动阈值化方法&#xff0c;用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理&#xff0c;能够自动确定一个阈值&#xff0c;将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...

智能仓储的未来:自动化、AI与数据分析如何重塑物流中心

当仓库学会“思考”&#xff0c;物流的终极形态正在诞生 想象这样的场景&#xff1a; 凌晨3点&#xff0c;某物流中心灯火通明却空无一人。AGV机器人集群根据实时订单动态规划路径&#xff1b;AI视觉系统在0.1秒内扫描包裹信息&#xff1b;数字孪生平台正模拟次日峰值流量压力…...

C++八股 —— 单例模式

文章目录 1. 基本概念2. 设计要点3. 实现方式4. 详解懒汉模式 1. 基本概念 线程安全&#xff08;Thread Safety&#xff09; 线程安全是指在多线程环境下&#xff0c;某个函数、类或代码片段能够被多个线程同时调用时&#xff0c;仍能保证数据的一致性和逻辑的正确性&#xf…...

Yolov8 目标检测蒸馏学习记录

yolov8系列模型蒸馏基本流程&#xff0c;代码下载&#xff1a;这里本人提交了一个demo:djdll/Yolov8_Distillation: Yolov8轻量化_蒸馏代码实现 在轻量化模型设计中&#xff0c;**知识蒸馏&#xff08;Knowledge Distillation&#xff09;**被广泛应用&#xff0c;作为提升模型…...

系统掌握PyTorch:图解张量、Autograd、DataLoader、nn.Module与实战模型

本文较长&#xff0c;建议点赞收藏&#xff0c;以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料&#xff0c;尽在聚客AI学院。 本文通过代码驱动的方式&#xff0c;系统讲解PyTorch核心概念和实战技巧&#xff0c;涵盖张量操作、自动微分、数据加载、模型构建和训练全流程&#…...