10、Kubernetes 健康检查与应用更新策略全解析

Kubernetes 健康检查与应用更新策略全解析

1. 健康检查的重要性与实现方式

在 Kubernetes 中,健康检查是保障应用稳定运行的关键。通过合理设置健康检查,Kubernetes 能够获取所需信号,及时重启出现故障或无响应的容器。健康检查主要分为存活探针(Liveness probes)和就绪探针(Readiness probes)。

存活探针用于判断应用是否需要重启。若容器长时间未就绪,存活检查最终失败,容器将获得重启机会。例如,若容器在启动后 5 分钟内仍未就绪,存活检查失败,容器会被重启。另一种实现方式是对存活和就绪探针使用相同的就绪端点,但设置不同的容忍度,如就绪检查在 30 秒后失败,而存活检查在 5 分钟后失败。

就绪探针则决定哪些副本可以接收流量,这在应用更新时尤为重要,可防止丢包。

Kubernetes 提供了多种健康检查的实现方式:
- HTTP :适用于提供 HTTP 服务的容器,服务暴露一个端点(如 /healthz),HTTP 200 响应表示成功,其他响应或超时表示失败。
- TCP :推荐用于非 HTTP 的基于 TCP 的服务,如 SMTP 服务。若能打开连接,则探针成功。示例配置如下:

readinessProbe:
  initialDelaySeconds: 15
  periodSeconds: 30
  tcpSocket:
    port: 25
  successThreshold: 1
  failureThreshold: 1
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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