【题目3】HPA管理--创建HPA规则[0.5分] 默认情况下HPA是无法调整伸缩灵敏度的，但不同的业务场景对伸缩灵敏度的要求不一样。要求在default命名空间下使用nginx镜像创建一个名为web的deployment，自定义HPA的伸缩灵敏度，为该deployment创建一个名为web的HPA，扩容时立即新增当前9倍数量的副本数，时间窗口为5s，伸缩范围为1--1000。例如一开始只有1个Pod，当CPU使用率超过80%时，Pod数量变化趋势为：1 → 10 → 100 → 1000。 完成后提交master节点的IP地址、用户名和密码到答题框。

要创建一个名为web的deployment，并自定义HPA的伸缩灵敏度，您可以按照以下步骤操作：

1. 使用以下命令在default命名空间下创建一个名为web的deployment：

kubectl create deployment web --image=nginx

2. 创建HPA规则，使用以下命令：

kubectl autoscale deployment web --cpu-percent=80 --min=1 --max=1000 --scale-up-delay-seconds=5

这将创建一个名为web的HPA，在CPU使用率超过80%时进行扩容，扩容时立即新增当前9倍数量的副本数，时间窗口为5秒，伸缩范围为1-1000。

3. 提交master节点的IP地址、用户名和密码到答题框。

请注意，上述步骤假设您已经正确配置了Kubernetes集群，并具有足够的权限执行这些操作。

相关问题

如何删除自定义HPA的伸缩灵敏度

要删除自定义HPA的伸缩灵敏度，可以执行以下步骤：

1. 通过kubectl命令获取自定义HPA的名称：

kubectl get hpa

2. 使用kubectl命令编辑HPA：

kubectl edit hpa <hpa-name>

3. 找到spec.scaleTargetRef.minReplicas和spec.scaleTargetRef.maxReplicas字段，并将它们的值更改为所需的值。

4. 保存并退出编辑器。

5. 通过kubectl命令检查HPA的更改是否生效：

kubectl describe hpa <hpa-name>

6. 如果需要，可以使用kubectl delete命令删除HPA：

kubectl delete hpa <hpa-name>

请注意，删除HPA将导致Kubernetes不再自动调整Pod的数量。因此，在删除HPA之前，请确保您已经采取了其他适当的措施来确保集群的稳定性。

优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

1. 首先，可以将多个导入语句合并为一行，以提高代码的可读性。例如：

import xarray as xr, netCDF4 as nc, pandas as pd, numpy as np, datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.mpl.ticker as cticker, cartopy.crs as ccrs, cartopy.feature as cfeature

2. 可以在代码中删除不必要的变量，例如 `ds` 和 `ds_temp` 都是指向同一个文件的数据集，因此只需要保留一个即可。

3. 对于数据集的区域提取和高度插值操作，可以将它们合并成一个链式操作，以减少代码行数。例如：

south_asia = ds.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)).t.interp(level=200)
indian_ocean = ds.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)).t.interp(level=200)

4. 对于计算平均值的操作，可以使用 `reduce` 函数，以减少代码行数。例如：

TTP, TTIO = np.array([south_asia_400hpa, indian_ocean_400hpa]).reduce(lambda x, y: x.mean(dim=('latitude', 'longitude')), axis=0)
TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))

5. 可以将一些常量定义为全局变量或者类变量，以方便后续使用。例如：

LEVEL = 400
SLICE_LATITUDE = slice(38, 28)
SLICE_LONGITUDE = slice(75, 103)
SLICE_IO_LATITUDE = slice(5, -15)
SLICE_IO_LONGITUDE = slice(60, 100)
TITLE = 'Temperature anomaly at {}hPa over South Asia and the Indian Ocean'.format(LEVEL)

6. 可以将绘图的代码封装为一个函数，以提高代码的可读性和复用性。例如：

def plot_temperature_anomaly(TTP, TTIO, TTP_200hpa, TTIO_200hpa, tlup):
    fig = plt.figure(figsize=[10, 8])
    ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
    
    ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree())
    ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5)
    ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray')
    ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white')
    
    im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both')
    
    cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8)
    cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)')
    
    ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree())
    ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree())
    lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter()
    lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter()
    ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)
    ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)
    
    plt.title(TITLE)
    plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300)
    plt.show()

7. 最后，可以将所有操作封装为一个函数，以方便调用。例如：

def calculate_and_plot_temperature_anomaly(filename):
    ds = xr.open_dataset(filename)
    
    south_asia = ds.sel(latitude=SLICE_LATITUDE, longitude=SLICE_LONGITUDE).t.interp(level=LEVEL)
    indian_ocean = ds.sel(latitude=SLICE_IO_LATITUDE, longitude=SLICE_IO_LONGITUDE).t.interp(level=LEVEL)
    south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200)
    indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200)
    
    TTP, TTIO = np.array([south_asia, indian_ocean]).reduce(lambda x, y: x.mean(dim=('latitude', 'longitude')), axis=0)
    TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))
    TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))
    
    tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815)
    
    plot_temperature_anomaly(TTP, TTIO, TTP_200hpa, TTIO_200hpa, tlup)

这样，我们就可以通过调用 `calculate_and_plot_temperature_anomaly(filename)` 函数来计算和绘制温度距平图了。