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本篇博文介绍了如何在 Kubernetes 集群中使用 GPU 资源，以及如何设置共享 Nvidia GPU 的详细步骤。

依照本文操作你将完成如下内容：

• Nvidia 和 CUDA 驱动安装
• Nvidia Container Runtime 的配置
• Kubernetes 通过 GPU plugin 实现 GPU 调度支持
• Kubernetes 开启共享 Nvidia GPU 资源配置

随着时间的推移，Prometheus 中存储的指标数量越来越多，查询的频率也越来越高。随着越来越多的仪表板被添加到 Grafana，我开始遇到 Grafana 无法按时呈现图形和 Prometheus 查询超时的情况，尤其在长时间聚合大量指标时这种现象更为严重。

本文用到了 Prometheus Recording Rule 实现对高维度指标查询的 PromQL 语句的性能优化，提高查询效率。

现在安装 Kubernetes 集群已经变得越来越简单了，Kubernetes in Docker（KinD）这个工具就可以通过创建容器来作为 Kubernetes 的节点，我们只需要在机器上安装 Docker 就可以使用，它允许我们在很短的时间内就启动一个多节点的集群，而不依赖任何其他工具或云服务商。

本文将介绍 Kind 中 extra-port-mappings，kubernetes-version，image-registry，api-server-acl 等基本配置。 并带有一个 kubesphere 部署示例，还演示了在不删除 Kind 集群的情况下的暂停和重启，以及 Kind 开启 IPVS 导致相关错误的排查记录。

External-DNS 简化了 DNS 记录的管理，它通过监视 Kubernetes 资源，并利用外部 DNS 提供商来配置相应的 DNS 记录。

本文介绍如何部署 External-DNS ，并通过示例验证其功能特性。

Cert-Manager 是 Kubernetes 上的全能证书管理工具，本文将介绍如何使用 Cert-Manager 的 ACME Issuer 进行申请免费证书并为证书自动续期。

Kubernetes 于 2014 年夏季登陆 GitHub ，2015 年夏季推出 Kubernetes 的第一个 1.0 版本，其发展速度和进步在许多人的脑海中仍然记忆犹新。

像任何应用基础设施一样，workloads 的操作开始在 Kubernetes 上变得越来越重要。所以 Kubernetes 提出了 resources 的概念，通常由基于 YAML 的 manifests 来描述各种各样的 workloads，如 deployment.yaml。

随着需要部署的 manifests 数量和需要维护的 Kubernetes 集群数量的双重增加，我们需要更高效的 manifests 管理方式，以便在 cluster-to-cluster 之间获得更容易的部署，和更灵活的配置。

本文将介绍如何使用 Heml 和 Kustomize 来对 Kubernetes 生态系统内的对象进行声明式配置和包管理。

集群内的应用有时候需要调用外部的服务，我们知道集群内部服务调用都是通过 Service 互相访问，那么针对外部的服务是否也可以保持统一使用 Service 呢？

答案是肯定的，通过 Service 访问外部服务，除了方式统一以外，还能带来其他好处。如应用配置统一，可以通过 Service 映射保持两边配置统一，实现不同环境的应用通过相同 Service Name 访问不同的外部数据库。

如图 test-1 和 test-2 两个空间为两个不同的业务环境，通过服务映射，不同空间相同的 Service 访问到对应外部不同环境的数据库：

另外，还可以保证最小化变更，如果外部数据库 IP 之类的变动，只需要修改 Service 对应映射即可，服务本身配置无需变动。