Senjata muktamad untuk penyahpepijatan Kubernetes: K8sGPT
Dengan pembangunan berterusan teknologi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, perusahaan dan organisasi telah mula meneroka secara aktif strategi inovatif untuk menggunakan teknologi ini untuk meningkatkan daya saing.
K8sGPT[2] ialah salah satu alat yang paling berkuasa dalam bidang ini. Ia adalah model GPT berdasarkan k8s, yang menggabungkan kelebihan orkestrasi k8s dengan keupayaan pemprosesan bahasa semula jadi yang sangat baik bagi model GPT. Apa itu K8sGPT , mendiagnosis dan mengklasifikasikan kelompok kubernetes masalah, yang mengintegrasikan pengalaman SRE ke dalam enjin analitiknya untuk memberikan maklumat yang paling relevan. Melalui aplikasi teknologi kecerdasan buatan, K8sgpt terus memperkaya kandungannya dan membantu pengguna menyelesaikan masalah dengan lebih cepat dan tepat.
Untuk apa K8sGPT digunakan?
CNCF sedang menjalankan penilaian awal mengenainya, yang menggalakkan kemajuan dan menunjukkan dedikasi untuk mencipta alatan yang memenuhi keperluan pengguna Kubernetes. . Cadangan mudah untuk difahami
Semakan CVE Keselamatan: Sambungkan ke pengimbas seperti Trivy dan isu triage
Berikut ialah beberapa penganalisis terbina dalam:
PodAnalyzer: Alat ini meneliti tetapan pod, mencari isu yang berpotensi yang boleh membawa kepada isu yang rumit, seperti kegagalan pod atau terlalu komited terhadap sumber.
PVCAnalyzer: Alat ini mengkaji konfigurasi Persistent Volume Claim (PVC), mencari sebarang perbezaan yang boleh menyebabkan kehilangan data atau cabaran berkaitan storan lain.
ServiceAnalyzer: Alat ini menyiasat tetapan perkhidmatan, mencari sebarang kemungkinan isu yang boleh menyebabkan gangguan perkhidmatan atau kemerosotan prestasi.
DeploymentAnalyzer: Alat ini memeriksa konfigurasi Deployment untuk mengenal pasti sebarang isu yang mungkin membawa kepada penggunaan sumber yang tidak cekap.
Bagaimana cara memasang K8sGPT?
(1) Prasyarat:
Pastikan k8sgpt dipasang dengan betul
Kluster K8s sedia dibuat
API kunci lalai yang disediakan oleh OpenAI
API sebagai pembekal AI Pasang K8sGPT menggunakan arahan berikut:$ brew install k8sgpt
$ curl -LO https://github.com/k8sgpt-ai/k8sgpt/releases/download/v0.2.7/k8sgpt_amd64.rpm$ sudo rpm -ivh -i k8sgpt_amd64.rpmPreparing...################################# [100%]Updating / installing... 1:k8sgpt-0:0.2.7-1 ################################# [100%]
- Pemasangan berasaskan DEB:
$ curl -LO https://github.com/k8sgpt-ai/k8sgpt/releases/download/v0.2.7/k8sgpt_amd64.deb$ sudo dpkg -i k8sgpt_amd64.deb
Salin selepas log masuk- Pemasangan berasaskan APK:
- Reee yang disahkan:
- ( 2) Sediakan pengesahan
- Nota: Dengan mengandaikan anda sudah mempunyai kunci API OpenAI
$ curl -LO https://github.com/k8sgpt-ai/k8sgpt/releases/download/v0.2.7/k8sgpt_amd64.apk$ apk add k8sgpt_amd64.apk
Bagaimana untuk menggunakan K8sGPT?
$ k8sgpt versionk8sgpt version 0.2.7
$ k8sgpt authUsing openai as backend AI providerEnter openai Key: New provider addedkey added
parameter
tanpa nama :
$ k8sgptKubernetes debugging powered by AIUsage:k8sgpt [command]Available Commands:analyze This command will find problems within your Kubernetes clusterauthAuthenticate with your chosen backendcompletionGenerate the autocompletion script for the specified shellfilters Manage filters for analyzing Kubernetes resourcesgenerateGenerate Key for your chosen backend (opens browser)helpHelp about any commandintegration Intergrate another tool into K8sGPTserve Runs k8sgpt as a serverversion Print the version number of k8sgptFlags:--config stringconfig file (default is $HOME/.k8sgpt.yaml)-h, --help help for k8sgpt--kubeconfig stringPath to a kubeconfig. Only required if out-of-cluster. (default "/mnt/efs/data/home/txu/.kube/config")--kubecontext string Kubernetes context to use. Only required if out-of-cluster.Use "k8sgpt [command] --help" for more information about a command.
$ k8sgpt analyze --explain
Atas ialah kandungan terperinci Senjata muktamad untuk penyahpepijatan Kubernetes: K8sGPT. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Jenis data DateTime digunakan untuk menyimpan maklumat tarikh dan masa ketepatan tinggi, dari 0001-01-01 00:00:00 hingga 9999-12-31 23: 59: 59.99999999, dan sintetik adalah. Fungsi penukaran zon, tetapi perlu menyedari isu -isu yang berpotensi apabila menukarkan ketepatan, pelbagai dan zon masa.

Redis Kegigihan akan mengambil ingatan tambahan, RDB sementara meningkatkan penggunaan memori apabila menjana snapshot, dan AOF terus mengambil ingatan apabila memasuki log. Faktor yang mempengaruhi termasuk jumlah data, dasar kegigihan dan konfigurasi REDIS. Untuk mengurangkan kesan, anda boleh mengkonfigurasi dasar snapshot RDB, mengoptimumkan konfigurasi AOF, menaik taraf perkakasan dan memantau penggunaan memori. Selain itu, adalah penting untuk mencari keseimbangan antara prestasi dan keselamatan data.

Pemecahan ingatan redis merujuk kepada kewujudan kawasan bebas kecil dalam ingatan yang diperuntukkan yang tidak dapat ditugaskan semula. Strategi mengatasi termasuk: Mulakan semula Redis: Kosongkan memori sepenuhnya, tetapi perkhidmatan mengganggu. Mengoptimumkan struktur data: Gunakan struktur yang lebih sesuai untuk Redis untuk mengurangkan bilangan peruntukan dan siaran memori. Laraskan parameter konfigurasi: Gunakan dasar untuk menghapuskan pasangan nilai kunci yang paling kurang baru-baru ini. Gunakan mekanisme kegigihan: sandarkan data secara teratur dan mulakan semula redis untuk membersihkan serpihan. Pantau penggunaan memori: Cari masalah tepat pada masanya dan ambil langkah.

Cara Membersihkan Semua Data Redis: Redis 2.8 dan kemudian: Perintah Flushall memadam semua pasangan nilai utama. Redis 2.6 dan lebih awal: Gunakan perintah DEL untuk memadam kekunci satu demi satu atau gunakan klien Redis untuk memadam kaedah. Alternatif: Mulakan semula perkhidmatan Redis (gunakan dengan berhati -hati), atau gunakan klien Redis (seperti Flushall () atau Flushdb ()).

Kunci strategi pertahanan keselamatan phpmyadmin adalah: 1. Gunakan versi terkini Phpmyadmin dan kerap mengemas kini PHP dan MySQL; 2. Mengawal hak akses, penggunaan. Htaccess atau kawalan akses pelayan web; 3. Dayakan kata laluan yang kuat dan pengesahan dua faktor; 4. Menyokong pangkalan data secara teratur; 5. Berhati -hati semak fail konfigurasi untuk mengelakkan mendedahkan maklumat sensitif; 6. Gunakan Firewall Aplikasi Web (WAF); 7. Menjalankan audit keselamatan. Langkah-langkah ini secara berkesan dapat mengurangkan risiko keselamatan yang disebabkan oleh phpmyadmin disebabkan oleh konfigurasi yang tidak betul, versi yang lebih lama atau risiko keselamatan alam sekitar, dan memastikan keselamatan pangkalan data.

Redis boleh dimulakan semula dalam dua cara: memulakan semula lancar dan memulakan semula keras. Lancar semula tanpa mengganggu perkhidmatan, membolehkan pelanggan meneruskan operasi; Mulakan semula keras menamatkan proses dengan segera, menyebabkan pelanggan memutuskan dan kehilangan data. Adalah disyorkan untuk menggunakan restart yang lancar dalam kebanyakan kes, hanya jika anda perlu menetapkan kesilapan yang serius atau membersihkan data anda.

REDIS Restart tidak membersihkan data kerana Redis menyimpan data dalam memori dan memuat data dari storan berterusan seperti RDB atau AOF. Terdapat dua jenis penyimpanan berterusan: RDB dan AOF, yang memastikan data tidak hilang selepas dimulakan semula. Di samping itu, Redis mempunyai perlindungan lain seperti pilihan snapshot, replikasi dan sentinel untuk mengelakkan kehilangan data. Walau bagaimanapun, dalam kes -kes yang jarang berlaku, seperti rasuah penyimpanan yang berterusan atau penamatan tidak sengaja, ia boleh menyebabkan kehilangan data.

Untuk membuat jadual data menggunakan phpmyadmin, langkah -langkah berikut adalah penting: Sambungkan ke pangkalan data dan klik tab baru. Namakan jadual dan pilih enjin penyimpanan (disyorkan innoDB). Tambah butiran lajur dengan mengklik butang Tambah Lajur, termasuk nama lajur, jenis data, sama ada untuk membenarkan nilai null, dan sifat lain. Pilih satu atau lebih lajur sebagai kunci utama. Klik butang Simpan untuk membuat jadual dan lajur.
