K8s ResourceQuota
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了K8s ResourceQuota相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A ResourceQuota和LimitRange类似，都是用于限制namespace中资源的使用量。但是他们又有很大区别。ResourceQuota用于限制某个namespace下某种类型资源的总数量，也可以限制某个资源对象消耗的计算资源的总量。LimitRange限制的则是container/pod和PVC级别的资源消耗。默认来说k8s集群已经启用了ResourceQuota。ResourceQuota的生效范围是它所在namespace。
和LimitRange一样，ResourceQuota只在资源创建时检查是否超出配额，对于已经存在的资源，ResourceQuota不会干预。
ResourceQuota支持如下的计算资源配额(统计所有非terminated状态的pod)：
ResourceQuota支持如下的存储资源配额：
k8s 1.9之后增加了如下的限制对象数量的配置。格式如下：
k8s支持的对象数量配额限制的种类如下：
注意：k8s 1.15版本新增了任意资源的配额限制。举例说明，如果我们需要限制来自example.com API group的名字为widgets的资源，写法如下所示：
k8s 1.9之前（现在可以可用）可以使用的对象数量配额如下所示：
ResourceQuota可以给出配置，单独限制如下4种状态的pod：
其中，BestEffort范围可以配置pods数量限制。
其他3个可以配置：
Pod可以指定一个PriorityClassName。ResourceQuota可以包含一个scopeSelector，如果一个pod的PriorityClassName能够被某个ResourceQuota的scopeSelector匹配，那么这个ResourceQuota对这个pod生效。
一个例子如下：
首先创建一组ResourceQuota：
这里创建了3个ResourceQuota，分别对high，medium，low三个PriorityClass生效。
接下来创建一个pod：
这个pod关联的priorityClass为high，相应的pods-high这个ResourceQuota对这个pod生效。
scopeSelector可用的operator有：
可以看到ResourceQuota名称，资源类型，已用的资源数和可用的上限数。
一个样板ResourceQuota描述文件的例子如下：
下面举例说明这种场景。比如说对于 cluster-services 这个priority class而言，只有某个namespace中配置了匹配这个priority class的ResourceQuota，才能创建带有该priority class的pod。否则此类pod不允许被创建。
配置方法如下：
创建一个AdmissionConfiguration，如下所示。
然后在需要使用这个priority class的namespace中创建ResourceQuota，需要包含下方所示配置：
此时，该namespace就可以允许创建priority class为 cluster-services 的pod了。
3.5 样本分布K-S检验 ——python实战
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import tensorflow as tf
print("TensorFlow version:", tf以上是关于K8s ResourceQuota的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章