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亲和性反亲和性调度策略
调度策略 匹配标签 操作符 拓扑域支持 调度目标 nodeAffinity 主机 In, NotIn, Exists,DoesNotExist, Gt, Lt 否 指定主机 podAffinity POD In, NotIn, Exists,DoesNotExist 是 POD与指定POD同一拓扑域 podAnitAffinity POD In, NotIn, Exists,DoesNotExist 是 POD与指定POD不在同一拓扑域
94830发布于 2021-02-19 - 来自专栏CSDN搜“看，未来”
亲和性调度
文章目录 简介 nodeAffinity 节点亲和性 podAffinity 亲和性调度实例 互斥性调度实例 简介 前面的 nodeSelector 调度略显生硬，如果场景是：某个 Pod 最好调度到磁盘大的节点上 ，如果暂时没有，小点也行，比方说数据库； 如果场景是：某个 Pod，坚决不能调度到某类节点上，其余无所谓，比如说负载均衡不能调度到不对外开放端口的节点上； 诸如此类… 关于这些，nodeSelector ---- nodeAffinity 节点亲和性 目前有两种亲和性表达： RequiredDuringScheduleIgnoreDuringExecution：调度时要求，执行时忽略。 内置了以下一些常用的默认拓扑域： kubernetes.io/hostname topology.kubernetes.io/region topology.kubernetes.io/zone pod 亲和性的具体做法是通过在 ---- 亲和性调度实例 apiVersion: v1 metadate: name: pod-flag labels: security: "s1" app: "nginx"
68420编辑于 2022-09-27 - 来自专栏腾讯云容器专家服务的专栏
TKE 实践亲和性与反亲和性
比如一组pod需要最终调度到拥有SSD/GPU的硬盘的机器上,或者将两个不同的服务(服务间直接通信比较频繁)的pod 调度到同样的节点上 （比如gitlab.这里就需要 Kubernetes里面的亲和性来解决 ,亲和性分为2类: nodeAffinity 和 podAffinity. nodeSelector 最简单的推荐形式是使用nodeSelector 来满足我们的需求. label 是 kubernetes ---------- Node Affinity nodeAffinity 节点亲和性, 与之相对应的是Anti-Affinity， 这个方式比nodeSelector 更加灵活, 有以下优势: 匹配更多的逻辑组合 kubernetes.io/hostname=10.0.0.9,kubernetes.io/os=linux,zone=bj TKE控制台创建: [nodeaffinity.png] 部署之后pod按照亲和性规则被调度到了 更多文档请参考官方文档 结束 k8s 提供了亲和反亲和性给我们的调度提供了更细粒度的控制.
2.8K111发布于 2020-09-08 - 来自专栏小狼的世界
Kubernetes中的亲和性与反亲和性
截止到Kubernetes 1.11版本，节点亲和性的特性还是Beta阶段。 IgnoreDuringExecution表示如果在Pod运行期间Node的标签发生变化，导致亲和性策略不能满足，则继续运行当前的Pod。 Pod间的亲和性与反亲和性 inter-pod affinity/anti-affinity 这个特性是Kubernetes 1.4后增加的，允许用户通过已经运行的Pod上的标签来决定调度策略，用文字描述就是 原则上topologyKey可以是节点的合法标签，但是有一些约束： 对于亲和性以及RequiredDuringScheduling的反亲和性，topologyKey需要指定 对于RequiredDuringScheduling 参考资料 Kubernetes中的亲和性 Assigning Pods to Nodes
2.4K21发布于 2018-10-11 - 来自专栏SRE云原生实践之路
kubernetesr进阶之pod的亲和性与反亲和性
亲和性与反亲和性（affinity / anti-affinity）特性则极大地扩展了限定的表达方式。 换句话说，节点亲和性规则只在调度该 Pod 时发生作用。 Pod亲和性与反亲和性 Pod之间的亲和性与反亲和性（inter-pod affinity and anti-affinity）可以基于已经运行在节点上的 Pod 的标签（而不是节点的标签）来限定 Pod 更多实用的例子 Pod 亲和性与反亲和性结合高级别控制器（例如 ReplicaSet、StatefulSet、Deployment 等）一起使用时，可以非常实用。 metadata: 这个字段包含有关Deployment对象的元数据信息，例如名称和标签。
72310编辑于 2024-09-06 - 来自专栏飞鸟的专栏
kubernetes亲和性和反亲和性，污点和容忍
在 Kubernetes 中，亲和性和反亲和性可以用来控制 Pod 如何调度到节点上，而污点和容忍则可以用来控制节点是否接受 Pod。 在本文中，我们将介绍 Kubernetes 中亲和性、反亲和性、污点和容忍的概念，并提供一些示例来帮助读者更好地理解这些概念。亲和性和反亲和性亲和性和反亲和性可以用来控制 Pod 如何调度到节点上。 亲和性表示 Pod 要求与特定的节点调度在一起，反亲和性表示 Pod 不希望与特定的节点调度在一起。 反亲和性与亲和性的实现类似，只是条件相反。 在使用亲和性、反亲和性、污点和容忍时需要注意以下几点：亲和性和反亲和性只在节点之间的调度时生效，而不会影响 Pod 内容器之间的调度。
2.2K50编辑于 2023-04-01 - 来自专栏院长运维开发
Node节点亲和性
硬策略: 必须符合要求，不然Pod的状态就一直是Pending requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 软策略: 优先找到符合要求的节点，如果没有，则随机分配节点 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
91420发布于 2020-12-16 - 来自专栏踏歌行的专栏
Kubernetes K8S之affinity亲和性与反亲和性详解与示例 准备事项node硬亲和性示例node软亲和性示例node软硬亲和性联合示例准备事项pod硬亲
Kubernetes K8S之Node节点亲和性与反亲和性以及Pod亲和性与反亲和性详解与示例 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master 而亲和性/反亲和性极大地扩展了可表达的约束类型。关键的增强是： 1、亲和性/反亲和性语言更具表达性。 亲和特性包括两种类型：node节点亲和性/反亲和性 和 pod亲和性/反亲和性。pod亲和性/反亲和性约束针对的是pod标签而不是节点标签。 pod亲和性与反亲和性示例 为了更好的演示Pod亲和性与反亲和性，本次示例我们会将k8s-master节点也加入进来进行演示。 为后续的Pod亲和性与反亲和性测验做基础。
6.2K20发布于 2020-11-12 - 来自专栏开源部署
Kubernetes节点与 Pod 亲和性
Gt：label 的值大于某个值 Lt：label 的值小于某个值 Exists：某个 label 存在 DoesNotExist：某个 label 不存在 二、节点与Pod硬亲和性 values: - node-3 查看下结果： 这个时候可以看到，我们新创建的 Pod 一直处于 Pending 的状态，这是因为我们没有Node-3这个节点，且采用的是硬亲和性策略的原因所导致的 三、节点与Pod软亲和性 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 为了解决上述因为硬亲和性创建Pod不成功的问题，我们通过设置软亲和性策略后再次创建一个 - key: source operator: In values: - zutuanxue_com 四、Pod 亲和性 values: - pod-1 topologyKey: kubernetes.io/hostname 我们来看一下结果： 五、关于亲和性总结
85810编辑于 2022-09-15 - 来自专栏python小分享
数据挖掘|如何利用Python进行商品的亲和性分析
如今这个社会是一个数字社会，在各大领域里面最为显著的应该是数据吧。就目前而言，大数据已经越来越流行了，我们不管在什么领域上都能接触到数据的，并且现在很多企业已经累积了大量的数据。 这边，我选择的是大数据分析！现在让我们进入数据分析的一个环节——数据挖掘。 01 数据挖掘简介 数据挖掘旨在让计算机根据已有数据做出决策。 02 亲和性分析案例 现在让我们用一个例子说明。不知道你逛超市的时候，是否发现超市里面基本上都是按照商品的种类来分区域的，然而有些东西是存在例外的，一件商品的旁边摆放着不一样种类的商品。 这边我想跟你说的是，这种摆放也是有道理的，这个道理是商品之间的亲和性！ sorted_support[index][0] print_rule(premise,conclusion,support,confidence,features) 以上就是我们这次所学的数据挖掘之商品亲和性分析了
51110编辑于 2021-12-31 - 来自专栏院长运维开发
Pod亲和性的软硬策略
硬策略： requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 软策略： preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
1.1K30发布于 2020-12-16 - 来自专栏python3
istio kiali 亲和性调度
一、节点调度 在开始 kiali 亲和性调度之前，先演示一个简单的例子介绍 pod 选择调度到指定 node： 节点打标 使用命令查看当前所有 k8s 节点： [root@k8s-master ~]# ；如今可以网上挂号了，病人也可以挑选中意的医生，这样就有了亲和性，说明社会进步了。 节点亲和性调度（NodeAffinity） 下面的理论可以对照上面的例子。 节点亲和性，也就是 NodeAffinity，用来控制 pod 部署或者不能部署在哪台机器上。 节点亲和性调度策略分为硬策略分为软策略和硬策略两种方式。硬策略是如果没有满足条件的节点，就会不断重试直到条件满足了为止；软策略是如果没有满足条件的节点，pod 就会忽略这条规则，继续完成调度过程。 节点亲和性软硬策略的语法分别介绍如下。
71320发布于 2021-01-27 - 来自专栏实战docker
Kubernetes亲和性学习笔记
，这是一篇笔记性质的博客 kubernetes默认调度器的调度过程： 调度过程如下： 预选（Predicates） 优选（Priorities） 选定（Select） 亲和性一览 这里将亲和性先分类，便于理解 image.png 节点亲和性和pod亲和性的区别 举个例子，假设给小明分配班级（小明是pod，班级是节点） 节点亲和性：直接告诉小明，你去一年级 pod亲和性：从小朋友中找出和小明同年的，找到了小张 ，发现小张是一年级的，于是让小明去一年级 节点亲和性：硬亲和性 requiredDuringSchedulinglgnoredDuringExecution：用于定义节点硬亲和性 nodeSelectorTerm ，pod为Pending状态 在预选阶段，节点硬亲和性被用于预选策略MatchNodeSelector 节点亲和性：软亲和性 特点：条件不满足时也能被调度 示例： apiVersion: apps/ Pod亲和性（podAffinity） 如果需求是：新增的pod要和已经存在pod(假设是A)在同一node上，此时用节点亲和性是无法完成的，因为A可能和节点没啥关系(可能是随机调度的)，此时只能用
61420编辑于 2022-04-13 - 来自专栏运维小路
Kubernetes(k8s)-Pod亲和性(Affinity)和反亲和性(Anti-affinity)
我们上小节介绍了Node亲和性(Affinity)和反亲和性(Anti-affinity)本质上还是属于Node和Pod的之间的调度规则。 或者相反的要求一个控制器下的Pod必须和某个Pod在一起，则可以通过Pod亲和性(Affinity)和反亲和性(Anti-affinity)来解决。 Pod 亲和性 Pod 亲和性用于将新 Pod 安排到与现有 Pod 相近的位置，这些现有 Pod 可能是同一个应用的不同实例或者是相互协作的服务。 Pod 反亲和性 Pod 反亲和性用于将新 Pod 安排到与具有特定标签的现有 Pod 不同的节点上，这有助于实现高可用性和故障隔离。 Node的亲和性主要满足的是Pod和Node匹配关系，而Pod的亲和性主要满足的是Pod和Pod的之间的关系，虽然最后选择的也是用来选择Node。
1.4K10编辑于 2025-02-10 - 来自专栏可以叫我才哥
『数据分析』关于亲和性分析的简单案例讲解
今天我们简单介绍一个关于亲和性分析的案例，作为后续关联规则分析的启蒙。 以下案例来自《Python数据挖掘入门与实践（第二版）》第一章1.3亲和性分析的简单示例。 什么是亲和性分析 亲和性分析是一种用于计算样本相似度的数据挖掘方法，这个相似度可以出现在以下几种场景： 网站的用户，拓展服务项目或者定向投放广告； 销售的商品，推荐电影或其他商品（猜你喜欢）。 亲和性分析 现在我们需要从数据集中计算所有规则（注意：这里的规则我们还是以2个商品为例，不拓展更多组合）。 算法优化 关于亲和性分析，是有一些数据挖掘算法如Apriori算法来处理的，这里也不展开。 置信度前5 以上就是本文关于亲和性分析的基础介绍，案例来源《Python数据挖掘入门与实践（第二版）》第一章1.3亲和性分析的简单示例，并没有做太多的展开介绍。
1.4K20发布于 2021-08-05 - 来自专栏CDA数据分析师
数据挖掘 | 利用Python进行商品的亲和性分析
如今这个社会是一个数字社会，在各大领域里面最为显著的应该是数据吧。就目前而言，大数据已经越来越流行了，我们不管在什么领域上都能接触到数据的，并且现在很多企业已经累积了大量的数据。 这边，我选择的是大数据分析！现在让我们进入数据分析的一个环节——数据挖掘。 数据挖掘简介 数据挖掘旨在让计算机根据已有数据做出决策。决策可以是预测明年的销量，人口的数目，拦截垃圾邮件，检测网站的语言。 选择一个合适的算法才能更好的对数据进行处理；3、优化算法。每种数据挖掘算法都有参数，它们或是算法自身包含的，或是使用者添加的，这些参数会影响算法的具体决策。 亲和性分析案例 现在让我们用一个例子说明。 这边我想跟你说的是，这种摆放也是有道理的，这个道理是商品之间的亲和性！ 以上就是我们这次所学的数据挖掘之商品亲和性分析了。 ?
55530发布于 2021-05-10 - 来自专栏嘿dotNet
Kubernetes 的亲和性污点与容忍
我想把数据库部署到CPU、内存比较好的这几台机；我想把静态承载服务部署到有固态硬盘的机器等；而这些需求，就是我们今天要讲的k8s的调度： 在Kubernetes 中，调度 是指将 Pod 部署到合适的节点 pod反亲和性 节点亲和性功能类似于 nodeSelector 字段，但它的选择表达能力更强，有各种各样的规则，还有软规则。 pod间的亲和反亲和性 前面的节点亲和性是通过pod和节点之间的标签进行匹配，选择的； pod的亲和性和反亲和性调度指：通过已在运行中的pod标签进行选择调度部署的节点； pod的亲和性调度：一个典型的使用场景就是在集群环境是有多数据中心的 ，那一个服务部署已经部署到广东了，那我跟他相关的需要大量通信的其他服务也尽量部署到广东，降低彼此间的通信延迟； pod的反亲和性调度：一个典型的使用场景就是我的服务要尽可能分散到各个数据中心、区域，比如广东 、西安、上海、北京，都要有我的服务，避免某个数据中心故障服务全部宕机； 示例 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: demoapi-net6
1.1K40编辑于 2023-03-23 - 来自专栏院长运维开发
Node节点亲和性---键值运算关系
In：label的值在某个列表中 NotIn：label的值不在某个列表中 Gt：label的值大于某个值 Lt：label的值小于某个值 Exists：某个label存在 DoesNotExist：某个label不存在
66810发布于 2020-12-16 - 来自专栏皮振伟的专栏
redis对cpu亲和性的支持
基于上述原因，作者对redis做了CPU亲和性的系统支持，并合入了upstream。 由于网卡中断都在vCPU0上处理，尽量把redis进程绑定到vCPU0上，可以防止多个CPU之间互相通知和数据拷贝。
1.9K20发布于 2020-05-26 - 来自专栏sunsky
理解 Kubernetes 的亲和性调度
这次给大家介绍下k8s的亲和性调度：nodeSelector、nodeAffinity、podAffinity、Taints以及Tolerations用法。 这就需要用到 Kubernetes 里面的一个概念：亲和性，亲和性主要分为两类：nodeAffinity和podAffinity。 nodeAffinity nodeAffinity就是节点亲和性，相对应的是Anti-Affinity，就是反亲和性，这种方法比上面的nodeSelector更加灵活，它可以进行一些简单的逻辑组合了，不只是简单的相等匹配 192.168.1.172 with-pod-affinity 1/1 Running 0 8m 172.30.95.17 192.168.1.140 亲和性 /反亲和性调度策略比较如下： 调度策略 匹配标签 操作符 拓扑域支持 调度目标 nodeAffinity 主机 In, NotIn, Exists, DoesNotExist, Gt, Lt 否 指定主机
1.5K11发布于 2020-08-20
腾讯云开发者
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