
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
节点池(node pool)是集群中具有相同配置的节点实例子集,而整个集群可包含多个节点池及异构节点/配置。Pipeline平台可管理Kubernetes集群中的多个节点池,每个节点池具有不同配置(如本地SSD、Spot实例、GPU等)。
Nodepool Labels Operator用于监控节点事件,捕捉节点加入集群的时机。它通过自定义资源(Custom Resource)跟踪节点池节点的期望标签列表(每个节点池对应一个CR)。Pipeline平台创建并更新这些CR,Operator负责将CR中定义的标签应用到对应节点池的所有节点,并维护标签的一致性。
NodePoolLabelSet CR定义节点池的期望标签列表。node.banzaicloud.io/nodepool: <节点池名称>标签识别节点所属节点池。agent: <节点池名称>cloud.google.com/gke-nodepool: <节点池名称>nodepool.banzaicloud.io/managed-labels跟踪管理的标签,自动移除CR中不再存在的标签。适用于需要管理多个异构节点池的Kubernetes集群,例如:
通过Helm安装:
bashhelm repo add banzai-stable http://kubernetes-charts.banzaicloud.com/branch/master helm install banzai-stable/nodepool-labels-operator
创建NodePoolLabelSet自定义资源,定义节点池的期望标签:
bashcat <<EOF | kubectl create -f - apiVersion: labels.banzaicloud.io/v1alpha1 kind: NodePoolLabelSet metadata: name: test-pool-2 # 节点池名称,需与节点池标签匹配 spec: labels: environment: "testing" # 环境标签 team: "rnd" # 团队标签 EOF
查看节点标签是否已应用:
bashkubectl describe node <节点名称>
预期输出示例:
Name: gke-standard-cluster-1-test-pool-2-1be3b06d-42wd Roles: <none> Labels: environment=testing team=rnd Annotations: nodepool.banzaicloud.io/managed-labels: ["environment","team"]
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