容器服务Kubernetes版集群文件的相关内容

阿里云文档 2025-03-13

如何使用Fluid加速边缘节点访问OSS文件

Fluid是一个开源的Kubernetes原生的分布式数据集编排和加速引擎，主要服务于云原生场景下的数据密集型应用，如大数据应用、AI应用等。在边缘场景中，借助Fluid的数据集加速引擎，可以显著提升边缘节点访问OSS文件的速度。本文介绍如何在ACK Edge集群中使用Fluid数据加速功能。

阿里云文档 2025-01-13

使用EFC加速NAS或CPFS文件访问

Fluid是一个开源的Kubernetes原生的分布式数据集编排和加速引擎，主要服务于云原生场景下的数据密集型应用。Fluid支持管理和调度EFCRuntime，实现数据集的可见性、弹性伸缩和数据访问加速等能力。本文介绍如何使用Fluid EFCRuntime加速NAS或CPFS文件访问。

阿里云文档 2024-10-18

Fluid是一个开源的Kubernetes原生的分布式数据集编排和加速引擎，主要服务于云原生场景下的数据密集型应用，例如大数据应用、AI应用等。JindoRuntime来源于阿里云EMR团队JindoFS，是基于C++实现的支撑Dataset数据管理和缓存的执行引擎，支持OSS对象存储。Fluid通过管理和调度JindoRuntime实现数据集的可见性、弹性伸缩和数据迁移。本文介绍如何在注册集群中...

阿里云文档 2024-10-16

如何使用Argo Workflow安全高效管理文件

工作流集群是一个全托管的Argo服务，专注于高效安全的文件管理，并提供了一些增强功能。它在批处理、数据处理和持续集成等场景中比标准的Argo Workflows更具优势。本文将介绍工作流集群如何实现高效安全的文件管理。

文章 2024-08-28 来自：开发者社区

k8s集群yaml文件方式迁移

一、安装依赖工具实际就是导出数据为json，通过jq删除一些不需要的字段，然后再通过yq转换为yaml格式(不安装直接使用json格式也可以安装，这里主要为例方便查看)，这么麻烦主要是不知道导出yaml文件时如何过滤一些不需要的字段，如果哪位知道可以指教一下。 ...

阿里云文档 2024-08-26

如何使用Argo Workflow安全高效管理文件

问答 2024-02-15 来自：开发者社区

CSI Plugin这边正在自建k8s集群，其中使用了官方文档提供的yaml文件自行部署，帮忙看看？

CSI Plugin这边正在自建k8s集群，其中使用了官方文档提供的yaml文件自行部署CSI-Provisioner组件，组件部署之后，挂载alicloud-disk-essd类型的云盘一直无法挂载，显示pending，事件日志则显示：failed to provision volume with StorageClass "alicloud-disk-essd": error generat....

问答 2023-07-19 来自：开发者社区

我在k8s 1.27 部署集群，nacos 的yaml 文件也没修改过但启动一直就只有一个什么原因？

我在k8s 1.27 部署集群，nacos 的yaml 文件也没修改过。但是启动起来咋一直就只有一个节点在线啊，什么原因？现在很奇怪的是，nacos pod 之间的8848 都启动的，但是pod之间无法访问，可以ping。。我试了访问其他的pod没问题的，就nacos pod之间 telnet ip 端口不行啊。随便关闭一个在线的，另外两个离线的能正常上线提供服务。nacos-cluster.l....

文章 2023-02-26 来自：开发者社区

shell 脚本实现 k8s 集群环境下指定 ns 资源的 yaml 文件备份

需求说明在基于 k8s 平台的容器化部署环境中，有时候需要快速的实现部署文件的迁移备份，当 k8s 平台部署一个 app 时，都会相应的产生一堆 yaml 文件，如果 yaml 文件数量较少，我们可以人工手动的方式进行拷贝，但是当 yaml 文件数量多，并且该 k8s 平台部署了多个 app 时，如果在采用人工手动的方式实现这些 yaml 文件的拷贝，可想而知这个工作量是相当多且繁琐的，而这些机....

文章 2022-11-29 来自：开发者社区

K8S集群-(YAML.YML)文件详解

k8s平台是GO语言开发的支持yaml和json相比之下yaml语言比json更加简单，格式也没有那个细致，方便编辑和记忆一.deployment.yaml文件详解（集群pod管理，自动伸缩相关）apiVersion: extensions/v1beta1 #接口版本 #查看api接口命令kubectl api-version kind: Deployment ...