docker和k8s的关系

Posted 2023-04-19

Kubernetes（k8s）是Google开源的容器集群管理系统（谷歌内部:Borg），它主要用于 容器编排 启动容器、自动化部署、扩展和管理容器应用和回收容器。k8s的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，k8s提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。

用kubernetes去管理Docker集群，既可以将Docker看成Kubernetes内部使用的低级别组件；另外，kubernetes不仅仅支持Docker还支持Rocket，这是另一种容器技术。

扩展资料：

从背景上说，Kubernetes是由Google与RedHat公司共同主导的开源“容器编排”项目，它起源于Google公司的Borg系统。

所以它在超大规模集群管理方面的经验要明显优于其他容器编排技术，加上Kubernetes在社区管理方面的民主化，使得它很快打败了Docker公司推出的容器编排解决方案(Compose+Swarm)，从而成为了容器编排领域事实上的标准。

而在功能上Kubernetes是一种综合的基于容器构建分布式系统的基础架构环境，它不仅能够实现基本的拉取用户镜像、运行容器，还可以提供路由网关、水平扩展、监控、备份、灾难恢复等一系列运维能力。

参考技术A

Kubernetes（k8s）是Google开源的容器集群管理系统（谷歌内部:Borg），它主要用于 容器编排 启动容器、自动化部署、扩展和管理容器应用和回收容器。k8s的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，k8s提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。

用kubernetes去管理Docker集群，既可以将Docker看成Kubernetes内部使用的低级别组件；另外，kubernetes不仅仅支持Docker还支持Rocket，这是另一种容器技术。

扩展资料：

从背景上说，Kubernetes是由Google与RedHat公司共同主导的开源“容器编排”项目，它起源于Google公司的Borg系统。

所以它在超大规模集群管理方面的经验要明显优于其他容器编排技术，加上Kubernetes在社区管理方面的民主化，使得它很快打败了Docker公司推出的容器编排解决方案(Compose+Swarm)，从而成为了容器编排领域事实上的标准。

而在功能上Kubernetes是一种综合的基于容器构建分布式系统的基础架构环境，它不仅能够实现基本的拉取用户镜像、运行容器，还可以提供路由网关、水平扩展、监控、备份、灾难恢复等一系列运维能力。

参考技术B

K8s学习有一个前提条件，需要先掌握docker，如果你没有docker基础的话，那还不能学习 K8s k8s它底层的部署容器的那么容器本来就是docker。

官方解释是：

Kubernetes
is an open source system for managing containerized applications across
multiple hosts. It provides basic mechanisms for deployment,
maintenance, and scaling of applications.
用于自动部署、扩展和管理“容器化（containerized）应用程序”的开源系统。

意思就是：K8S是负责自动化运维管理多个Docker程序的集群！

所以学习Kubernetes之前还是很有必要先学Docker的，你自己也可以先去网上，比如B站去看看相关视频课程了解一下。

参考技术C 两者的关系非常清楚，而且有很大的不同哦。 参考技术D 我感觉这个关系是非常大的，一个是八岁，一个是大12

R中的多变量K-S检验

【中文标题】R中的多变量K-S检验

【英文标题】：Multivariate K-S test in R

【发布时间】：2015-10-12 08:13:10

【问题描述】：

因此，我们可以运行 K-S 测试来评估 dtwo 数据集的分布是否存在差异，如 here 所述。

让我们获取以下数据

set.seed(123)
N <- 1000
var1 <- runif(N, min=0, max=0.5)
var2 <- runif(N, min=0.3, max=0.7)
var3 <- rbinom(n=N, size=1, prob = 0.45)

df <- data.frame(var1, var2, var3)

然后我们可以根据 var3 结果分开

df.1 <- subset(df, var3 == 1)
df.2 <- subset(df, var3 == 0)

现在我们可以运行 Kolmogorov-Smirnov 检验来检验每个单独变量的分布差异。

ks.test(jitter(df.1$var1), jitter(df.2$var1))
ks.test(jitter(df.1$var2), jitter(df.2$var2))

不出所料，我们没有发现差异，可以假设不同的数据集来自相同的分布。这可以通过以下方式可视化：

plot(ecdf(df.1$var1), col=2)
lines(ecdf(df.2$var1))

plot(ecdf(df.1$var2), col=3)
lines(ecdf(df.2$var2), col=4)

但是现在我们想考虑var3==0 和var3==1 之间的分布是否在我们同时考虑var1 和var2 时不同。 当我们有多个预测变量时，是否有一个 R 包可以运行这样的测试

here提出了类似的问题，但没有得到任何答复

似乎有一些文献： Example 1 Example 2

但似乎没有任何东西与 R 相关

【问题讨论】：

这个问题似乎是题外话，因为它是关于统计的，而不是真正的特定编程问题。也许最好在Cross Validated

上问这个问题

【参考方案1】：

Peacock, J. A. (1983) 中讨论了二维 KS 检验。天文学中的二维拟合优度检验。皇家天文学会月报，202(3)，615–627。 https://doi.org/10.1093/mnras/202.3.615

有一个实现，https://cran.r-project.org/web/packages/Peacock.test/