在Kubernetes中将单片应用程序转换为微服务实现

这是可能的,事实上,这些工具很容易在kubernetes中部署。首先,您需要在Kubernetes基础知识方面获得一些专业知识,特别是在 statefulsets 和 persistent volumes 因为Kafka和Ignite是有状态的组件。

要在kubernetes中部署kafka集群,请遵循此存储库中的说明: https://github.com/Yolean/kubernetes-kafka

还有其他的选择,但这是我在生产环境中测试过的唯一一个。

我没有点火的经验,这个 docs 提供逐步指导。也许其他人可以共享其他资源。

关于python,只需像其他任何python应用程序一样将ML模型固定。在 official docker image for Python 你会找到一个基本的dockerfile。将Docker映像推送到注册表后,只需创建一个描述 deployment 并应用于Kubernetes。

作为最后一步的备选方案,您可以使用 Draft 对python代码进行Dockerize和部署。

祝你好运!

您可以在上使用bitnami/kafka docker hub 如果需要预构建图像,请从Bitnami获取。

使用gcloud命令将图像导出到容器注册表。 gcloud docker--push[图像容器注册表路径] 使用部署映像 UI 或 gcloud command

暴露端口2181 9092-9099或在Kubernetes上部署后在拉出来的图像中暴露的端口。

这是 link 在Google Compute上的Ignite图像中,您只需将其部署在Kubernetes引擎上,并公开相应的端口即可。

对于python,您只需按照ignacio的建议使用dockerfile构建您的python应用程序。