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bitnamicharts

Bitnami的KubeRay Helm chart,用于简化其在Kubernetes上的部署与管理。

下载次数: 0状态:社区镜像维护者:bitnamicharts仓库类型:镜像最近更新:9 个月前
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明

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。

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请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

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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。

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Bitnami KubeRay 文档

镜像概述和主要用途

KubeRay 是一个 Kubernetes Operator,用于通过自定义资源定义(CustomResourceDefinitions)在 Kubernetes 上部署和管理 Ray 应用。Bitnami 提供的此镜像包通过 Helm Chart 简化了 KubeRay 在 Kubernetes 集群中的部署流程,使开发者能够快速搭建和管理 Ray 应用环境。

KubeRay 概述

商标声明:本软件列表由 Bitnami 打包。所提及的相关商标归各自公司所有,使用这些商标并不意味着任何关联或背书。

核心功能和特性

  • Helm 一键部署:通过 Helm Chart 实现 KubeRay 在 Kubernetes 集群上的快速部署和版本管理。
  • 资源配置灵活:支持自定义资源请求(requests)和限制(limits),可通过 resourcesPreset 预设或手动配置适配不同 workload 需求。
  • 监控集成:支持与 Prometheus 集成,通过启用 *.metrics.enabled 暴露指标端点,并可自动配置 ServiceMonitor 以支持 Prometheus Operator。
  • 扩展性强:支持添加额外环境变量(通过 extraEnvVars、extraEnvVarsCM 或 extraEnvVarsSecret)、Sidecar 容器及 Init 容器,满足高级部署需求。
  • Ray 集群自定义:可通过 cluster.head 和 cluster.worker 配置 Ray 集群的 Head 节点和 Worker 节点,支持多 Worker 组规格(cluster.worker.groupSpecs)。
  • Pod 调度优化:支持自定义 Pod 亲和性(affinity)、反亲和性及节点亲和性,或通过预设(podAffinityPreset 等)简化配置。
  • 兼容性适配:支持 OpenShift 环境,通过 global.compatibility.openshift.adaptSecurityContext 自动调整安全上下文。

使用场景和适用范围

适用场景

  • 在 Kubernetes 集群上部署分布式 Ray 应用,如机器学习训练、大规模数据处理、分布式计算任务等。
  • 需要通过自定义资源(CRD)简化 Ray 集群生命周期管理的场景。
  • 开发和测试环境中快速搭建 Ray 应用原型,验证分布式任务逻辑。

适用范围

  • 开发环境:免费版提供非硬化的 Debian 基础镜像,仅包含“latest”标签,适合开发和测试。
  • 生产环境:根据 Bitnami 政策,生产环境建议使用 Bitnami Secure Images,包含硬化容器、CVE 透明度、SBOM 及企业支持(详见下方重要通知)。

⚠️ 重要通知:Bitnami 目录即将变更

自 2025 年 8 月 28 日起,Bitnami 将升级其公共目录,推出新的 Bitnami Secure Images 计划,提供精选的硬化、安全聚焦镜像。过渡详情如下:

  • 首次向社区用户开放安全优化镜像:提供流行容器镜像的安全优化版本。
  • 逐步淘汰非硬化 Debian 镜像:免费层将逐步停止支持非硬化的 Debian 基础镜像,并从公共目录中移除非最新标签。社区用户将仅能访问数量减少的硬化镜像(仅“latest”标签),适用于开发目的。
  • 镜像迁移至“Bitnami Legacy”仓库:自 8 月 28 日起,两周内所有现有容器镜像(包括旧版本标签,如 2.50.0、10.6)将从公共目录(docker.io/bitnami)迁移至“Bitnami Legacy”仓库(docker.io/bitnamilegacy),且不再接收更新。
  • 生产环境建议:对于生产工作负载和长期支持,建议采用 Bitnami Secure Images,包含硬化容器、更小***面、CVE 透明度(通过 VEX/KEV)、SBOM 及企业支持。

这些变更旨在通过推广软件供应链完整性最佳实践和最新部署,提升所有 Bitnami 用户的安全态势。详情参见 https://github.com/bitnami/containers/issues/83267%E3%80%82

详细使用方法和配置说明

前提条件

  • Kubernetes 集群版本 1.23+
  • Helm 版本 3.8.0+

安装步骤

快速开始

console
helm install my-release oci://registry-1.docker.io/bitnamicharts/kuberay

标准安装

使用 Helm 安装 chart,指定发布名称(如 my-release):

console
helm install my-release REGISTRY_NAME/REPOSITORY_NAME/kuberay

注意:需将 REGISTRY_NAME 和 REPOSITORY_NAME 替换为实际的 Helm 仓库地址。例如,Bitnami 仓库需设置 REGISTRY_NAME=registry-1.docker.io 和 REPOSITORY_NAME=bitnamicharts。

配置参数

全局参数

名称描述默认值
global.imageRegistry全局 Docker 镜像仓库""
global.imagePullSecrets全局 Docker 仓库密钥名称数组[]
global.defaultStorageClass持久化卷(Persistent Volume)的全局默认 StorageClass""
global.storageClass已弃用:使用 global.defaultStorageClass 替代""
global.security.allowInsecureImages允许跳过镜像验证false
global.compatibility.openshift.adaptSecurityContext调整 deployment 的 securityContext 以兼容 OpenShift restricted-v2 SCC:移除 runAsUser、runAsGroup 和 fsGroup,由平台使用默认 ID。可选值:auto(自动检测 OpenShift 集群时应用)、force(强制应用)、disabled(禁用)auto

公共参数

名称描述默认值
kubeVersion覆盖 Kubernetes 版本""
apiVersions覆盖 .Capabilities 报告的 Kubernetes API 版本[]
nameOverride部分覆盖 common.names.name 的字符串""
fullnameOverride完全覆盖 common.names.fullname 的字符串""
namespaceOverride完全覆盖 common.names.namespace 的字符串""
commonLabels添加到所有部署对象的标签{}
commonAnnotations添加到所有部署对象的注解{}
clusterDomainKubernetes 集群域名cluster.local
extraDeploy随发布一起部署的额外对象数组[]
diagnosticMode.enabled启用诊断模式(禁用所有探针并覆盖命令)false
diagnosticMode.command覆盖部署中所有容器的命令["sleep"]
diagnosticMode.args覆盖部署中所有容器的参数["infinity"]
rayImage.registryRay 镜像仓库REGISTRY_NAME
rayImage.repositoryRay 镜像仓库路径REPOSITORY_NAME/ray
rayImage.digestRay 镜像摘要(格式:sha256:aa....,设置后将覆盖标签,建议使用不可变标签)""
rayImage.pullPolicyRay 镜像拉取策略IfNotPresent
rayImage.pullSecretsRay 镜像拉取密钥[]
rayImage.debug启用 Ray 镜像调试模式false

Kuberay Operator 参数

名称描述默认值
operator.enabled启用 Kuberay Operatortrue
operator.image.registryKuberay Operator 镜像仓库REGISTRY_NAME
operator.image.repositoryKuberay Operator 镜像仓库路径REPOSITORY_NAME/kuberay-operator
operator.image.digestKuberay Operator 镜像摘要(格式:sha256:aa....,设置后将覆盖标签,建议使用不可变标签)""
operator.image.pullPolicyKuberay Operator 镜像拉取策略IfNotPresent
operator.image.pullSecretsKuberay Operator 镜像拉取密钥[]
operator.image.debug启用 Kuberay Operator 镜像调试模式false
operator.replicaCount部署的 Kuberay Operator 副本数1
operator.containerPorts.metricsKuberay Operator 指标容器端口8080
operator.containerPorts.healthKuberay Operator 健康检查容器端口8082
operator.livenessProbe.enabled启用 Kuberay Operator 容器的存活探针true
operator.livenessProbe.initialDelaySeconds存活探针初始延迟秒数5
operator.livenessProbe.periodSeconds存活探针周期秒数10
operator.livenessProbe.timeoutSeconds存活探针超时秒数5
operator.livenessProbe.failureThreshold存活探针失败阈值5
operator.livenessProbe.successThreshold存活探针成功阈值1
operator.readinessProbe.enabled启用 Kuberay Operator 容器的就绪探针true
operator.readinessProbe.initialDelaySeconds就绪探针初始延迟秒数5
operator.readinessProbe.periodSeconds就绪探针周期秒数10
operator.readinessProbe.timeoutSeconds就绪探针超时秒数5
operator.readinessProbe.failureThreshold就绪探针失败阈值5
operator.readinessProbe.successThreshold就绪探针成功阈值1

高级配置

Prometheus 监控集成

  1. 启用指标:设置 operator.metrics.enabled=true 和 apiserver.metrics.enabled=true 以暴露 Prometheus 指标端点。
  2. ServiceMonitor 配置:若使用 Prometheus Operator,设置 operator.metrics.serviceMonitor.enabled=true 和 apiserver.metrics.serviceMonitor.enabled=true 以自动创建 ServiceMonitor 对象。
  3. 前提条件:需预先安装 Prometheus 或 Prometheus Operator,推荐使用 https://github.com/bitnami/charts/tree/main/bitnami/prometheus 或 https://github.com/bitnami/charts/tree/main/bitnami/kube-prometheus%E3%80%82

资源请求与限制

通过 resources 参数配置容器资源:

yaml
operator:
  resources:
    requests:
      cpu: 100m
      memory: 128Mi
    limits:
      cpu: 500m
      memory: 256Mi

或使用预设资源配置(详见 https://github.com/bitnami/charts/tree/main/bitnami/common#affinities%EF%BC%89%EF%BC%9A

yaml
operator:
  resourcesPreset: medium

额外环境变量

通过 extraEnvVars 添加环境变量:

yaml
operator:
  extraEnvVars:
    - name: LOG_LEVEL
      value: error

或通过 ConfigMap/Secret 注入:

yaml
operator:
  extraEnvVarsCM: my-configmap  # 包含环境变量的 ConfigMap 名称
  extraEnvVarsSecret: my-secret  # 包含环境变量的 Secret 名称

Sidecar 和 Init 容器

添加 Sidecar 容器:

yaml
operator:
  sidecars:
    - name: metrics-exporter
      image: my-exporter:latest
      imagePullPolicy: Always
      ports:
        - name: exporter-port
          containerPort: 9100

添加 Init 容器:

yaml
operator:
  initContainers:
    - name: init-config
      image: busybox:latest
      command: ["sh", "-c", "echo 'init' > /config/init.txt"]
      volumeMounts:
        - name: config-volume
          mountPath: /config

Ray 集群部署

通过 cluster 配置 Ray 集群:

yaml
cluster:
  head:
    replicas: 1
    resources:
      requests:
        cpu: 1
        memory: 2Gi
  worker:
    common:
      resources:
        requests:
          cpu: 500m
          memory: 1Gi
    groupSpecs:
      - replicas: 2
        resources:
          limits:
            cpu: 1
            memory: 2Gi

备份与恢复

使用 Velero 工具备份和恢复 Helm 部署的持久化卷。具体步骤参见 Velero 使用指南。

注:本 chart 的完整 README 因长度限制已截断,完整文档参见 https://github.com/bitnami/charts/blob/main/bitnami/kuberay/README.md%E3%80%82

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 kuberay 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/bitnamicharts/kuberay:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull bitnamicharts/kuberay:<标签>

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