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Cloudflare-Accel

基于 Cloudflare Workers 的 GitHub 和 Docker 加速服务，自动生成加速链接与命令。

转载自：https://github.com/fscarmen2/Cloudflare-Accel/tree/main

daocker搭建私有dns服务器

前置量：需要docker环境，版本无要求

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## 创建持久化存放文件的目录
mkdir -p /container-data/bind
## 使用容器创建应用
docker run --net=host --name bind -d --restart=always --publish 53:53/tcp --publish 53:53/udp --publish 10000:10000/tcp --volume /container-data/bind:/data sameersbn/bind:9.16.1-20200524

注意：私有dns部署的话用以下命令可以使用，但是该dns服务器只能解析记录的域名，没有记录的域名无法解析。原因是，容器内的网络默认是桥接的docker0的网卡，在容器内是无法访问公网的，所以就算配置了转发，也无法进行解析。

umami 是什么

Umami是一个现代的分析平台，旨在帮助用户轻松收集、分析和理解网站数据，以便专注于增长。以下是关于Umami的详细介绍：

核心功能

• 流量分析：能够深入了解网站流量，快速查看所有关键指标，从而优化网站以实现增长。
• 访客分析：提供访客的详细信息，包括他们的地理位置和使用的设备类型，帮助更好地了解目标受众。
• 自定义事件跟踪：不仅可以跟踪页面浏览量，还能捕获网站上的任何事件，如按钮点击和表单提交，为用户提供更全面的行为数据。
• 强大的过滤功能：通过易于应用的过滤器，可以深入分析数据，根据浏览器、操作系统、国家等任何指标对用户进行细分，以便更精准地定位目标群体。
• 实时数据查看：能够实时查看当前网站流量，看到访客正在访问的确切页面，及时了解网站的实时动态。
• 趋势检测：通过比较不同时间段的数据，发现流量的关键趋势，轻松衡量营销活动的成功与否。

产品分析

1panel/openresty编译添加geoip2模块支持

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基于1panel/openresty:1.21.4.3-3-3-focal镜像二次编译添加geoip2模块支持

GPU加速云原生应用,开启高性能计算新纪元

GPU与Kubernetes的组合,正开启云计算一个崭新的高性能计算时代。

结合Kubernetes弹性调度与GPU强大算力,各类人工智能、科学计算等工作负载,将迎来前所未有的性能提升、资源效率和故障容错能力。让我们一起乘坐这辆高速计算之车,开启云原生应用的新纪元!

Kubernetes Service与Ingress

srevice概念

kubernetes Pod是短暂的，它们会被创建，也会死掉，并且是不可被复活的。

ReplicationControllers动态的创建和销毁Pods(比如规模扩大或者缩小，或者执行动态更新)。每个Pod都有自己的IP，这些IP随着时间的变换，也不能持续依赖，这样就引发一个问题：如果一些Pods（后台、后端）提供了一些功能共其他Pod使用（前台），再Kubernetes集群中是如何让这些前台能够持续的追踪到这些后台的。

Kubernetes 控制器

控制器类型

• ReplicaSet（RS）：代用户创建指定数量的pod副本数量，确保pod副本数量符合预期状态，并且支持滚动式自动扩容和缩容功能。

安装要求

安装概要：

1、准备节点和私有镜像仓库

2、同步镜像到私有镜像仓库

3、部署k8s集群

4、安装rancher

操作系统 和 容器运行时 要求

• rancher可以兼容当前任何流行的Linux发行版。
• 对于需要运行k3s或RKE Kubernetes 集群的节点需要使用 Docker。对于RancherD 安装来说，不需要Docker。
• rancher需要安装在支持的k8s版本上。参考 Support matrix | SUSE 了解rancher版本支持哪些Kubernetes版本。
• 为了防止客户端和服务端之间因为时间不同步而发生的证书验证错误，建议安装NTP来同步时钟
• 一些Linux发行版的默认防火墙规则可能会屏蔽掉Helm的通信。建议直接关闭防火墙，如需开启，可以尝试参考 防火墙放行端口 进行开放端口。

RKE要求

RKE可以兼容所有Docker版本。RKE 版本与 Kubernetes版本相关。

Kubernetes Pod资源管理

Pod基本概念

• 最小部署单元
• 一组容器的集合
• 一个Pod中的容器共享网络命名空间
• Pod是短暂的

Pod是一个或多个容器；同一个Pod中的容器共享存储、网络、以及怎样运行这些容器的生命。Pod中的内容总是并置在一起的，接受统一调度，在共享的上下文（包括一组命名空间，控制组等）中运行。