kennylam777

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我的心得是, 大型 instances 的 overhead 比小型的好, 所以如果出現 6 台以上的 static node pool, 就是利用率比較固定的那種, 倒是可以看看擴大一倍實例把 node 數量維持在 3 左右, 而 autoscale 的小型 instances 就分開一個 node pool, 控制突發用量的成本。

還有跨 AZ 的問題, Pod 之間的通訊, 如非必要就留在同一個 zone 內, 也可以省不少。

我的經驗是, 經過快速擴張後, 坐下來研究一下利用率, 最高能省 80%, 但某程度上是因為之前的 devs 不注重成本效益, 當時公司也不差錢啦。
57 天前
回复了 g0python32 创建的主题 程序员 关于 acme.sh 申请的免费证书, renew 的问题
cert-manager +1

我記得 rancher 現在是 k8s 的吧, 你還要考慮的是 ingress 能不能直接跟據 k8s secret 的 public cert 更新而自動載入, Ingress-NGINX Controller for Kubernetes 是可以的

nginx -s reload 是有缺點的, 畢竟你的證書一直增加上去, 就要經常 reload

在 Ingress-NGINX Controller for Kubernetes 就直接用 Lua 動態載入來解決。

k8s 的問題, 還是用 k8s 的方式解決吧。
94 天前
回复了 anything66 创建的主题 香港 香港放开买房了
香港的業主會帶著你的錢, 感謝有人去接盤而不至於全軍覆沒
103 天前
回复了 keepRun 创建的主题 程序员 非运维学习 kubernetes 的重点是什么?
@dcoder 我只想說, 沒必要把 k8s 說到一無是處。我看還是很多團隊在用 k8s 堆 GPU, 因為我也是其中之一。

隨便 Google 一下"gpu cluster management"看到不少方案都是 k8s 的, 這沒有甚麼不好吧。

因為直接在現有 k8s cluster 上堆 GPU node pool, 改動很少但就是可以解決問題, Dev 直接用 CUDA runtime docker image 打包過來就能 Deploy, 也不用花時間自行分配哪台 node 多少 GPU, 需求無論是 1 台 GPU 還是 100 台都是一樣的, 才不會跟你慢慢在查系統驅動配置或對齊 Run-time 的, 直接加一句 "nvidia.com/gpu" , 然後 Failover/Scaling 都依照既有的方法去做, 學過的都會。

k8s 的 CNI 才沒很古老好嗎? SDN 的都有相應 CNI plugin 啊, Multus 用過了嗎? Calico 用過了嗎? SR-IOV 用過了嗎? 哪裡慢了? 哪裡 SDN 不能用了? 就是有 CNI 插件設計才能讓各種專業的網絡方案都套進 k8s 啊。

快速 join cluster 的問題其實要處理的是 VM creation 的時間, 然後是 kubeadm join 前的環境安裝, 如果 kubelet/kubeadm/container engine 等等東西都預先打包準備好, 那不可能要 10 分鐘的, 但是在 Cloud Managed k8s 上能調整的東西不多, 例如有些 Cloud k8s 是在 VM 開機時才用 script 安裝 kubeadm/kubelet/containerd 的, 因為這麼做會比直接用包好的 node images 更乾淨也易於更新。有開機時間追求的話請自建 k8s, 只是大部分公司也沒有那種需要, 也沒能力, 才有 Cloud Managed k8s 產品出現。

DevOps/SRE 弄得好, 其他小問題就可以丟給當值的 Junior ops 處理, 而 Devs 也不必參與突發事件, 最後大家也輕鬆一點才是理想的狀態。
103 天前
回复了 wangbin11 创建的主题 程序员 你们有搞 gpu 算力平台的吗
不如先看看 https://vast.ai

但最少要求是可靠的 Internet, 家中的就算了, 礦場一類的規模還是有機用的
103 天前
回复了 keepRun 创建的主题 程序员 非运维学习 kubernetes 的重点是什么?
@dcoder 你考慮的只是開發的日常, 但是真正有規模的系統, 不是單單講求你個人認為的 building processing 有多快, 重點是你熟識的工具, 還是得讓其他人 reproduce 一次。如果是常用的步驟, Docker 加速的方法多的是, 可能是你家 DevOps 太垃圾。

自己寫 Cluster manager 也笑了, k8s 主要能力是通用度, 不管在哪個 Cloud 都是一樣的作法。而且甚麼自己寫 Cluster manager 的出了 AWS 也是一團廢物, 請問一下的 cluster manager 能處理 BGP 嗎?Layer 2 不通只能用 Layer 3 的網絡上能通嗎? Persistent Volume 當你能調用 EBS 而不是 local storage 好了, 能加上 NFS 嗎? 還有 GPU 需要同時分配 nVidia 及 Intel 的方案也請解決一下, 自己寫 GPU manager 喔?

人家就是有全套的解決方案, 對 scaling 速度有要求的更可以不用 AWS EKS 去玩自建的, 整個 Eco system 就擺著任你用。

不肯合作, 自吹自擂的單打獨鬥派, 任你說得自己的方案多好, 沒人跟你用就是了。
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