基于 AI 的智能算力分配方法

2.3 关键技术点

三、实践应用

3.1 环境准备

① 安装 Docker：

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

# 验证安装
docker --version
docker run hello-world

② 安装 Kubernetes：

# 安装 kubeadm、kubelet、kubectl
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl
curl -fsSL https://pkgs.k8s.io/core:/stable:/v1.28/deb/Release.key | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/kubernetes-apt-keyring.gpg
echo 'deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/kubernetes-apt-keyring.gpg] https://pkgs.k8s.io/core:/stable:/v1.28/deb/ /' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl
sudo systemctl enable kubelet

3.2 基础示例

示例一：Docker 容器部署

# 1. 拉取镜像
docker pull nginx:latest
# 2. 运行容器
docker run -d --name web-server -p 8080:80 nginx
# 3. 查看容器状态
docker ps
# 4. 查看容器日志
docker logs web-server
# 5. 进入容器
docker exec -it web-server /bin/bash
# 6. 停止和删除容器
docker stop web-server
docker rm web-server

示例二：Kubernetes 部署应用

# 1. 创建命名空间
kubectl create namespace myapp
# 2. 部署应用
kubectl apply -f deployment.yaml -n myapp
# 3. 查看部署状态
kubectl get deployments -n myapp
kubectl get pods -n myapp
# 4. 扩容应用
kubectl scale deployment myapp --replicas=5 -n myapp
# 5. 查看服务
kubectl get services -n myapp
# 6. 查看日志
kubectl logs -f deployment/myapp -n myapp

3.3 进阶示例

# 完整的云原生应用部署配置
# ConfigMap 配置
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: app-config
data:
  database_url: "postgresql://postgres:5432/mydb"
  redis_url: "redis://redis:6379"
---
# Deployment 部署
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: cloud-native-app
spec:
  replicas: 3
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 0
  selector:
    matchLabels:
      app: cloud-native-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: cloud-native-app
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: myapp:v1.0
        ports:
        - containerPort: 8080
        envFrom:
        - configMapRef:
            name: app-config
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /ready
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 5
        resources:
          requests:
            memory: "256Mi"
            cpu: "200m"
          limits:
            memory: "512Mi"
            cpu: "500m"
---
# Service 服务
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: app-service
spec:
  selector:
    app: cloud-native-app
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
  type: ClusterIP
---
# Ingress 入口
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: app-ingress
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules:
  - host: myapp.example.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: app-service
            port:
              number: 80

四、常见问题与解决方案

4.1 环境配置问题

⚠️ 问题一：Docker 启动失败

现象：

Job for docker.service failed because the control process exited with error code.

解决方案：

# 检查 Docker 服务状态
sudo systemctl status docker
# 查看详细日志
sudo journalctl -u docker.service
# 重新启动 Docker
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
# 检查 Docker 配置
cat /etc/docker/daemon.json

⚠️ 问题二：Kubernetes 节点 NotReady

现象：

kubectl get nodes
NAME      STATUS   ROLES           AGE   VERSION
master    NotReady control-plane  1h    v1.28.0

解决方案：

# 检查节点状态
kubectl describe node master
# 检查网络插件
kubectl get pods -n kube-system
# 安装网络插件（如 Calico）
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/projectcalico/calico/v3.26.0/manifests/calico.yaml
# 检查 kubelet 状态
sudo systemctl status kubelet

4.2 运行时问题

⚠️ 问题三：Pod 启动失败

现象：

kubectl get pods
NAME    READY   STATUS             RESTARTS   AGE
myapp   0/1     ImagePullBackOff   0          5m

解决方案：

# 查看 Pod 详情
kubectl describe pod myapp
# 查看 Pod 事件
kubectl get events --field-selector involvedObject.name=myapp
# 检查镜像是否存在
docker pull myapp:v1.0
# 检查镜像仓库凭证
kubectl get secrets
# 创建镜像拉取凭证
kubectl create secret docker-registry regcred \
  --docker-server=<registry> \
  --docker-username=<user> \
  --docker-password=<password>

⚠️ 问题四：服务无法访问

现象：Service 创建成功但无法访问

解决方案：

# 检查 Service 端点
kubectl get endpoints myapp-service
# 检查 Pod 标签
kubectl get pods --show-labels
# 检查 Service 选择器
kubectl describe service myapp-service
# 测试服务连通性
kubectl run test --image=busybox --rm -it -- wget -qO- myapp-service:80

五、最佳实践

5.1 架构设计规范

✅ 推荐做法：

# 1. 资源限制设置
resources:
  requests:
    memory: "128Mi"
    cpu: "100m"
  limits:
    memory: "256Mi"
    cpu: "200m"
# 2. 健康检查配置
livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 30
  periodSeconds: 10
readinessProbe:
  httpGet:
    path: /ready
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 5
  periodSeconds: 5
# 3. 安全上下文
securityContext:
  runAsNonRoot: true
  runAsUser: 1000
  readOnlyRootFilesystem: true

5.2 性能优化技巧

5.3 安全注意事项

⚠️ 安全检查清单：

• 启用 RBAC 权限控制
• 使用 NetworkPolicy 网络策略
• 配置 Pod 安全策略
• 启用镜像扫描
• 定期更新基础镜像

六、本章小结

6.1 核心要点回顾

✅ 要点一：理解基于 AI 的智能算力分配方法的核心概念和原理 ✅ 要点二：掌握基本的实现方法和代码示例 ✅ 要点三：了解常见问题及解决方案 ✅ 要点四：学会最佳实践和性能优化技巧

6.2 实践建议

6.3 与下一章的衔接

本章我们学习了基于 AI 的智能算力分配方法。后续将继续深入理解云原生与 AI 基础设施的技术体系。