16、Kubernetes服务工具与节点特性选择全解析

Kubernetes服务工具与节点特性选择全解析

Kubernetes服务工具概述

Kubernetes提供了多种工具,用于创建、发现、连接和暴露多个服务,以满足超出单个容器承载能力的需求,这些工具的主要功能如下:
- 内部服务 :可连接各种不同语言编写、具有不同发布计划或需要独立扩展的工作负载。内部服务可以通过私有集群IP暴露,以便集群内的其他服务调用。
- 服务发现 :Kubernetes提供了两种形式的服务发现机制,即环境变量和DNS,用于查找这些内部服务的IP地址。
- Ingress :可使用单个IP将多个内部服务暴露到互联网,通过路径和/或主机名进行路由。Ingress是一种“L7” HTTP负载均衡器,还可以处理HTTPS连接和TLS终止。在负载均衡器层执行TLS终止,可以节省应用程序的配置工作并减少CPU开销。

节点特性选择的重要性

在云计算环境中,即使使用抽象的平台来处理底层计算资源的供应,我们仍然可能关心实际运行工作负载的服务器特性。不同的计算节点具有不同的硬件和操作属性,例如CPU架构(x86或Arm)、操作系统(Linux或Windows)、是否配备GPU等。此外,节点还可以采用不同的供应模式,如低价格的Spot模式,但可能会导致工作负载中断。因此,节点特性选择对于优化资源利用、满足特定工作负载需求以及避免单点故障至关重要。

节点特性选择的方法
节点选择器(Node Selectors)

在Kubernetes中,节点特性通过节点标签进行区分。

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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