knative 部署函数原理
时间: 2023-05-25 11:01:28 浏览: 52
Knative 是一个 Kubernetes 原生的平台,它提供了一个构建、部署和管理 Serverless 工作负载的标准 Kubernetes API 和控制器。 在 Knative 中,函数是一个可调用的组件,它会自动扩展以处理工作负载。 这些函数被打包为容器映像并在 Kubernetes 中部署。 Knative 控制器管理这些映像,并根据工作负载规模变化来自动扩展它们。 当没有客户端请求时,函数将自动收缩回来以减少资源消耗。
相关问题
knative部署函数案例
A:Knative是一个开源项目,它构建在Kubernetes之上,为开发人员提供了一个抽象层,用于构建、部署和管理现代服务器less应用程序。
要使用Knative部署函数,需要在Kubernetes上安装Knative,然后创建一个函数服务,该服务将自动扩展和缩放,以适应负载变化。以下是一个简单的Knative函数部署案例:
1. 在Kubernetes上安装Knative:
- 基于Istio的安装:
```
gcloud components install kubectl
gcloud components install knative
kubectl apply --filename https://github.com/knative/serving/releases/download/v0.18.0/serving-crds.yaml
kubectl apply --filename https://github.com/knative/serving/releases/download/v0.18.0/serving-core.yaml
```
- 基于Contour的安装:
```
gcloud components install kubectl
gcloud components install knative
kubectl apply --selector knative.dev/crd-install=true \
--filename https://storage.googleapis.com/knative-nightly/serving/latest/serving-crds.yaml
kubectl apply --selector knative.dev/crd-install=true \
--filename https://storage.googleapis.com/knative-nightly/serving/latest/serving-core.yaml
kubectl apply --filename https://storage.googleapis.com/knative-nightly/serving/latest/serving-contour.yaml
```
更多关于 Knative 版本文档中的信息。
2. 使用函数源构建函数服务:
- 将代码推送到GitHub存储库。
- 在Knative Console中创建一个新的函数服务:
```
apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
name: <SERVICE_NAME>
spec:
template:
metadata:
name: <SERVICE_NAME>-<BUILD_ID>
spec:
serviceAccountName: build-bot
containers:
- image: gcr.io/knative-samples/helloworld-go
env:
- name: TARGET
value: "Go Sample v1"
```
- 提交代码后,Knative将自动构建并部署新版本的函数服务。
3. 使用HTTP触发器测试函数服务:
- 确认刚刚构建的服务已经在Knative中运行。
- 创建一个HTTP触发器来触发该服务:
```
apiVersion: eventing.knative.dev/v1
kind: Trigger
metadata:
name: <TRIGGER_NAME>
spec:
broker:
name: default
filter: {}
subscriber:
ref:
apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
name: <SERVICE_NAME>
port: 80
```
- 使用curl测试触发器:
```
curl http://<TRIGGER_URL> --header "Host: <SERVICE_NAME>.default.example.com"
```
4. 函数服务自动扩展和缩放:
- 如果负载增加,Knative将自动扩展函数服务实例以满足新请求。
- 如果负载下降,Knative将自动收缩函数服务实例,以减少资源使用。
通过Knative的自动扩展和缩放机制,可以轻松构建高效的服务器less应用程序,无需手动管理扩展和收缩。
softmax函数原理
softmax函数是一种常用的激活函数,主要用于多分类问题中。它将一个实数向量转换为概率分布,使得每个元素的取值范围在0到1之间,并且所有元素的和为1。
softmax函数的原理如下:
给定一个实数向量x = [x1, x2, ..., xn],softmax函数的计算公式如下:
softmax(x) = [e^x1 / (e^x1 + e^x2 + ... + e^xn), e^x2 / (e^x1 + e^x2 + ... + e^xn), ..., e^xn / (e^x1 + e^x2 + ... + e^xn)]
其中,e表示自然对数的底数,即欧拉数。softmax函数首先对向量中的每个元素进行指数运算,然后将指数结果归一化,得到每个元素的概率值。
softmax函数的特点是能够将输入向量映射到一个概率分布上,使得概率最大的元素对应的类别被选中。因此,在多分类问题中,可以使用softmax函数作为输出层的激活函数,帮助模型输出每个类别的概率。