当今时代下,高性能网络的需求日益增加,在图形渲染被独立成GPU、神经网络计算被独立成NPU后,网络数据的加速也被提上日程,将网络数据处理转移到DPU上,成为了业内共识。
这篇文章,趁着我手里刚好有几张DPU,我们就一起来看一下,DPU如何像GPU、NPU一样,帮助加速云原生容器网络。
什么都搞,不再专注网络了
当今时代下,高性能网络的需求日益增加,在图形渲染被独立成GPU、神经网络计算被独立成NPU后,网络数据的加速也被提上日程,将网络数据处理转移到DPU上,成为了业内共识。
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2022年了,开发需要各种应用时,不用再像以前那样挨个手工安装一整天了,直接上K8S就好啦~
这次,博主我上了一套3节点的集群,其中包含1个Master、2个Worker,前端选择了开源的KubeSphere,网络组件选择了性能好、又能起BGP的Cilium。由于本次部署是作为日常开发环境,操作上少了一些合规的考虑,仅供尝鲜和入门使用,生产环境部署需再细致研究。
众所周知,Linux下有多种类型的namespace,它们共同实现了容器这一最终形态,进而向上交付出了Kubernetes这样一个精品。那么当Kubernetes运行在Windows上时,它所依靠的技术发生了什么变化?作为一个f**k Windows的忠实用户来说,起初看到Windows还能Kubernetes,让我大跌眼镜,甚至一度觉得这很不Kubernetes,毕竟以往Windows的稳定性、系统设计等已经给我留下了深刻的、极差的印象。这篇文章,我们一块来看看Windows,到底是怎么Hold住Kubernetes的,真的能好好Hold住吗?