Образ понятие: Образ. Что такое «Образ»? Понятие и определение термина «Образ» – Глоссарий

Когда для параметра serializeImagePulls установлено значение false, kubelet по умолчанию не ограничивает количество максимальное количество изображений, загружаемых одновременно. Если вы хотите ограничить количество параллельных извлечений изображений, вы можете установить поле maxParallelImagePulls в конфигурации кублета. С maxParallelImagePulls , установленным на n , только n изображений могут быть извлечены одновременно, и любое извлечение изображения после n должно будет подождать пока не будет завершено хотя бы одно текущее извлечение изображения.

Ограничение количества параллельных извлечений изображений предотвратит использование извлечения изображений слишком большая пропускная способность сети или дисковый ввод-вывод, когда включено параллельное извлечение образов.

Вы можете установить maxParallelImagePulls на положительное число, которое больше или равно 1. Если вы установите maxParallelImagePulls больше или равно 2, вы должен установить для serializeImagePulls значение false. Кублет не запустится с недопустимым maxParallelImagePulls настройки.

Мультиархитектурные образы с индексами образов

Наряду с предоставлением двоичных образов реестр контейнеров также может служить индекс изображения контейнера. Индекс изображения может указывать на несколько манифестов изображений. для специфичных для архитектуры версий контейнера. Идея состоит в том, что вы можете иметь имя для изображения (например: pause , example/mycontainer , kube-apiserver ) и разрешить различным системам получить правильный двоичный образ для используемой архитектуры машины.

Сам Kubernetes обычно называет образы контейнеров с суффиксом -$(ARCH) . Для отсталых совместимости, сгенерируйте старые образы с суффиксами. Идея состоит в том, чтобы сгенерировать, скажем, pause изображение, в котором есть манифест для всех арок и скажем pause-amd64 , который находится задом наперед совместим со старыми конфигурациями или файлами YAML, в которых изображения могут быть жестко закодированы с помощью суффиксы.

Использование частного реестра

Частным реестрам могут потребоваться ключи для чтения образов из них.
Учетные данные можно предоставить несколькими способами:

• Настройка узлов для аутентификации в частном реестре
  • все модули могут читать любые настроенные частные реестры
  • требуется настройка узла администратором кластера
• Kubelet Cred ential Provider для динамического получения учетных данных для частные реестры
  • kubelet можно настроить для использования плагина exec поставщика учетных данных для соответствующего частного реестра.
• Предварительно загруженные изображения
  • все модули могут использовать любые изображения, кэшированные на узле
  • для настройки требуется root-доступ ко всем узлам
• Специфичные для поставщика или локальные расширения
  • Если вы используете пользовательскую конфигурацию узла, вы (или ваше облачное провайдер) может реализовать ваш механизм аутентификации узла в реестр контейнеров.

Эти опции более подробно описаны ниже.

Настройка узлов для аутентификации в частном реестре

Конкретные инструкции по настройке учетных данных зависят от среды выполнения контейнера и реестра, которые вы используете. решил использовать. Для получения наиболее точной информации следует обратиться к документации по вашему решению.

Пример настройки реестра образов частных контейнеров см. Вытащить образ из частного реестра задача. В этом примере используется частный реестр в Docker Hub.

Поставщик учетных данных Kubelet для получения аутентифицированных образов

Примечание: Этот подход особенно подходит, когда kubelet необходимо динамически получать учетные данные реестра. Чаще всего используется для реестров, предоставляемых облачными провайдерами, где токены аутентификации недолговечны.

Можно настроить kubelet для вызова двоичного файла подключаемого модуля для динамического получения учетных данных реестра для образа контейнера. Это самый надежный и универсальный способ получения учетных данных для частных реестров, но для его включения также требуется конфигурация на уровне kubelet.

Дополнительные сведения см. в разделе Настройка поставщика учетных данных образа kubelet.

Интерпретация config.json

Интерпретация config.json различается между исходным Docker реализация и интерпретация Kubernetes. В Docker ключей авторизации может указывать только корневые URL-адреса, в то время как Kubernetes позволяет использовать общие URL-адреса, а также пути с совпадением префиксов. Это означает, что config.json , подобный этому, действителен:

 {
    "авторизация": {
        "*my-registry.io/images": {
            "Автор": "…"
        }
    }
}
 9'] {диапазон символов} ']'
                класс символов (должен быть непустым)
    c соответствует символу c (c != '*', '?', '\\', '[')
    '\\' c соответствует символу c
диапазон символов:
    c соответствует символу c (c != '\\', '-', ']')
    '\\' c соответствует символу c
    lo '-' hi соответствует символу c для lo <= c <= hi
 

Операции извлечения изображений теперь передают учетные данные в контейнер CRI. время выполнения для каждого допустимого шаблона. Например, следующие имена образов контейнеров будет успешно соответствовать:

• my-registry.io/images
• my-registry.io/images/my-image
• my-registry.io/images/another-image 901 20
• sub.мой-реестр .io/images/my-image
• a.sub.my-registry.io/images/my-image

kubelet последовательно извлекает изображения для каждого найденного удостоверения. Этот означает, что также возможны несколько записей в config.json :

 {
    "авторизация": {
        "my-registry.io/images": {
            "Автор": "…"
        },
        "my-registry.io/images/subpath": {
            "Автор": "…"
        }
    }
}
 

Если сейчас контейнер указывает образ my-registry.io/images/subpath/my-image тянуться, то кубелет попытается скачать их с обоих источники аутентификации в случае сбоя одного из них.

Предварительно загруженные изображения

Примечание: Этот подход подходит, если вы можете контролировать конфигурацию узла. Это не будет надежно работать, если ваш облачный провайдер управляет узлами и заменяет их автоматически.

По умолчанию kubelet пытается получить каждый образ из указанного реестра. Однако, если свойство imagePullPolicy контейнера имеет значение IfNotPresent или Never , затем используется локальный образ (предпочтительно или исключительно соответственно).

Если вы хотите использовать предварительно загруженные образы вместо проверки подлинности реестра, вы должны убедиться, что все узлы в кластере имеют одинаковые предварительно загруженные образы.

Может использоваться для предварительной загрузки определенных изображений для ускорения или в качестве альтернативы аутентификации на частный реестр.

Все модули будут иметь доступ для чтения к любым предварительно загруженным изображениям.

Указание imagePullSecrets в поде

Примечание. Это рекомендуемый подход для запуска контейнеров на основе изображений. в частных реестрах.

Kubernetes поддерживает указание ключей реестра образа контейнера в поде. imagePullSecrets должны находиться в том же пространстве имен, что и модуль. Упомянутый Секреты должны быть типа kubernetes.io/dockercfg или kubernetes.io/dockerconfigjson .

Создание секрета с конфигурацией Docker

Вам необходимо знать имя пользователя, пароль реестра и адрес электронной почты клиента для аутентификации в реестр, а также его имя хоста. Выполните следующую команду, подставив соответствующие значения в верхнем регистре:

 kubectl create secret docker-registry <имя> \
  --docker-server=DOCKER_REGISTRY_SERVER \
  --docker-username=DOCKER_USER \
  --docker-password=DOCKER_PASSWORD \
  --docker-email=DOCKER_EMAIL
 

Если у вас уже есть файл учетных данных Docker, вместо использования вышеуказанного команду, вы можете импортировать файл учетных данных как Kubernetes Секреты.
Создать секрет на основе существующих учетных данных Docker объясняет, как это настроить.

Это особенно полезно, если вы используете несколько частных контейнеров. реестры, поскольку kubectl create secret docker-registry создает секрет, который работает только с одним частным реестром.

Примечание. Поды могут ссылаться на секреты получения изображений только в своем собственном пространстве имен, поэтому этот процесс необходимо выполнить один раз для каждого пространства имен.

Ссылка на imagePullSecrets на Pod

Теперь вы можете создавать модули, которые ссылаются на этот секрет, добавив imagePullSecrets раздел к определению Pod. Каждый элемент в массиве imagePullSecrets может только ссылаться на секрет в том же пространстве имен.

Например:

 cat < pod.yaml
апиВерсия: v1
вид: стручок
метаданные:
  имя: фу
  пространство имен: awesomeapps
спецификация:
  контейнеры:
    - имя: фу
      изображение: janedoe/awesomeapp:v1
  imagePullSecrets:
    - имя: myregistrykey
EOF
кошка <> . /kustomization.yaml
Ресурсы:
- под.ямл
EOF
 

Это необходимо сделать для каждого модуля, использующего частный реестр.

Однако настройку этого поля можно автоматизировать, задав свойство imagePullSecrets в ресурсе ServiceAccount.

Установите флажок Добавить ImagePullSecrets в учетную запись службы для получения подробных инструкций.

Вы можете использовать это в сочетании с .docker/config.json для каждого узла. Полномочия будут объединены.

Варианты использования

Существует ряд решений для настройки частных реестров. Вот некоторые распространенные варианты использования и предлагаемые решения.

1. Кластер работает только с непатентованными образами (например, с открытым исходным кодом). Не нужно скрывать изображения.
   • Использовать общедоступные образы из общедоступного реестра
     • Настройка не требуется.
     • Некоторые облачные провайдеры автоматически кэшируют или зеркалируют общедоступные образы, что улучшает доступность и сокращает время загрузки изображений.
2. Кластер с некоторыми проприетарными образами, которые должны быть скрыты от посторонних лиц, но виден всем пользователям кластера.
   • Использовать размещенный частный реестр
     • На узлах, которым требуется доступ к частному реестру, может потребоваться ручная настройка
   • Или запустить внутренний частный реестр за брандмауэром с открытым доступом для чтения.
     • Настройка Kubernetes не требуется.
   • Используйте службу реестра размещенных образов контейнеров, которая контролирует доступ к образам
     • Это будет лучше работать с автоматическим масштабированием кластера, чем с ручной настройкой узла.
   • Или в кластере, где изменение конфигурации узла неудобно, используйте imagePullSecrets .
3. Кластер с проприетарными образами, некоторые из которых требуют более строгого контроля доступа.
   • Убедитесь, что контроллер допуска AlwaysPullImages активен. В противном случае все модули потенциально имеют доступ ко всем изображениям.
   • Переместите конфиденциальные данные в «секретный» ресурс вместо того, чтобы упаковывать их в изображение.
4. Мультитенантный кластер, в котором каждому арендатору нужен собственный частный реестр.
   • Убедитесь, что контроллер допуска AlwaysPullImages активен. В противном случае все модули всех арендаторов потенциально имеют доступ ко всем изображениям.
   • Запуск частного реестра с обязательной авторизацией.
   • Создать учетные данные реестра для каждого арендатора, поместить в секрет и заполнить секрет для каждого пространство имен арендатора.
   • Арендатор добавляет этот секрет в imagePullSecrets каждого пространства имен.

Если вам нужен доступ к нескольким реестрам, вы можете создать один секрет для каждого реестра.

Устаревший встроенный поставщик учетных данных kubelet

В более старых версиях Kubernetes kubelet имел прямую интеграцию с учетными данными облачного провайдера. Это дало ему возможность динамически получать учетные данные для реестров изображений.

Было три встроенных реализации интеграции поставщика учетных данных kubelet: ACR (реестр контейнеров Azure), ECR (реестр эластичных контейнеров) и GCR (реестр контейнеров Google).

Дополнительные сведения об устаревшем механизме см. в документации к версии Kubernetes, которую вы используете. используют. Kubernetes с версий 1.26 по 1.27 не включает устаревший механизм, поэтому вам нужно либо:

• настроить поставщика учетных данных образа kubelet на каждом узле
• указать учетные данные извлечения образа, используя imagePullSecrets и хотя бы один секрет

Что дальше .

Подушка (вилка PIL) 10.0.0 документация

Переключить боковую панель оглавления

Библиотека изображений Python обрабатывает растровых изображений ; то есть прямоугольники данные пикселей.

Ленты

Изображение может состоять из одной или нескольких полос данных. Библиотека изображений Python позволяет хранить несколько каналов на одном изображении при условии, что все они имеют те же размеры и глубина. Например, изображение PNG может иметь «R», «G», «B», и полосы «А» для значений прозрачности красного, зеленого, синего и альфа-канала. Много операции воздействуют на каждую полосу отдельно, например, гистограммы. Часто бывает полезно думайте о каждом пикселе как о имеющем одно значение на полосу.

Чтобы получить количество и названия каналов на изображении, используйте метод getbands() .

Режимы

Режим изображения представляет собой строку, определяющую тип и глубину пикселя в изображении. изображение. Каждый пиксель использует полный диапазон битовой глубины. Таким образом, 1-битный пиксель имеет диапазон 0-1, 8-битный пиксель имеет диапазон 0-255, 32-знаковый целочисленный пиксель имеет диапазон INT32 и 32-битный пиксель с плавающей запятой имеет диапазон FLOAT32. Текущий выпуск поддерживает следующие стандартные режимы:

• 1 (1-битные пиксели, черно-белые, хранятся по одному пикселю на байт)

• L (8-битные пиксели, оттенки серого)

• P (8-битные пиксели, сопоставленные с любым другим режимом с использованием цветовой палитры)

• RGB (3x8-битных пикселей, истинный цвет)

• RGBA (4x8-битных пикселей, истинный цвет с маской прозрачности)

• CMYK (4x8-битных пикселей, цветоделение)

• YCbCr (пиксели 3x8 бит, формат цветного видео)

• LAB (3x8-битных пикселей, цветовое пространство L*a*b)

• HSV (пиксели 3x8 бит, оттенок, насыщенность, цветовое пространство значений)

• I (32-битные целые числа со знаком)

• F (32-битные пиксели с плавающей запятой)

Pillow также обеспечивает ограниченную поддержку нескольких дополнительных режимов, в том числе:

• LA (L с альфа)

• PA (P с буквой)

• RGBX (настоящий цвет с отступами)

• RGBa (истинный цвет с предварительно умноженной альфа-каналом)

• La (L с предварительно умноженной альфой)

• I;16 (16-разрядное целое число пикселей без знака)

• I;16L (16-битные целые пиксели без знака с прямым порядком байтов)

• I;16B (16-битные целые числа без знака с обратным порядком байтов)

• I;16N (16-битные целые числа без знака с прямым порядком байтов)

• BGR;15 (15-битный инвертированный истинный цвет)

• BGR;16 (16-битный инвертированный истинный цвет)

• BGR;24 (24-битный инвертированный истинный цвет)

Premultiplied alpha - это то, где были значения для каждого другого канала. умножить на альфу. Например, пиксель RGBA размером (10, 20, 30, 127) будет преобразован в пиксель RGBa (5, 10, 15, 127) . Значения R, Каналы G и B уменьшаются вдвое из-за половинной прозрачности альфа-канала. канал.

Помимо этих дополнительных режимов, Pillow еще не поддерживает многоканальность. изображения глубиной более 8 бит на канал.

Pillow также не поддерживает пользовательские режимы; если вам нужно обрабатывать группу комбинации, не перечисленные выше, используют последовательность объектов Image.

Вы можете прочитать режим изображения через режим атрибут. Это строка, содержащая одно из указанных выше значений.

Размер

Вы можете прочитать размер изображения через размер атрибут. Это 2-кортеж, содержащий горизонтальный и вертикальный размер в пикселей.

Система координат

Библиотека изображений Python использует декартову пиксельную систему координат с (0,0) в верхнем левом углу. Обратите внимание, что координаты относятся к подразумеваемому пикселю. углы; центр пикселя, адресованного как (0, 0), на самом деле лежит в (0,5, 0,5).

Координаты обычно передаются в библиотеку в виде двух кортежей (x, y). прямоугольники представлены в виде 4-кортежей (x1, y1, x2, y2) с левым верхним углом первый.

Палитра

Режим палитры ( P ) использует цветовую палитру для определения фактического цвета для каждый пиксель.

Информация

К изображению можно прикрепить вспомогательную информацию с помощью информация атрибут. Это объект словаря.

Как такая информация обрабатывается при загрузке и сохранении файлов изображений, зависит от обработчик формата файла (см. главу о форматах файлов изображений). Большинство обработчики добавляют свойства к информация атрибут, когда загружает изображение, но игнорирует его при сохранении изображений.

Прозрачность

Если изображение не имеет альфа-канала, прозрачность может быть указана в info атрибут с ключом «прозрачность».

В большинстве случаев значение «прозрачности» представляет собой одно целое число, описывающее какое значение пикселя является прозрачным в режиме изображения «1», «L», «I» или «P». Однако изображения PNG могут иметь три значения, по одному для каждого канала в «RGB». изображение режима или может иметь строку байтов для изображения режима «P», чтобы указать альфа-значение для каждого элемента палитры.

Ориентация

Общий элемент атрибута info для JPG и Изображения TIFF — это тег ориентации EXIF. Это инструкция о том, как данные изображения должны быть ориентированы. Например, он может дать указание изображению быть повернуть на 90 градусов или отразить. Чтобы применить эту информацию к изображение, можно использовать exif_transpose() .

Фильтры

Для геометрических операций, которые могут сопоставлять несколько входных пикселей с одним выходным пиксель, библиотека изображений Python обеспечивает различную передискретизацию фильтры .

Повторная выборка.NEAREST

Выберите один ближайший пиксель из входного изображения. Игнорируйте все остальные входные пиксели.

Передискретизация.BOX

Каждый пиксель исходного изображения соответствует одному пикселю исходного изображения. целевое изображение с одинаковым весом. Для масштабирования эквивалентно Resampling.NEAREST . Этот фильтр можно использовать только с resize() и thumbnail() методов.

Новое в версии 3.4.0.

Передискретизация.BILINEAR

Для изменения размера вычислите значение выходного пикселя с помощью линейной интерполяции на всех пикселях, которые могут влиять на выходное значение. Для других преобразований линейная интерполяция в среде 2x2 во входном изображении используется.

Передискретизация.HAMMING

Создает более четкое изображение, чем Resampling. BILINEAR , не имеет вывихи на локальном уровне как с Передискретизация.BOX . Этот фильтр можно использовать только с resize() и thumbnail() методов.

Новое в версии 3.4.0.

Ресэмплинг.BICUBIC

Для изменения размера вычислите значение выходного пикселя с помощью кубической интерполяции на всех пикселях, которые могут влиять на выходное значение. Для других преобразований кубическая интерполяция в среде 4x4 во входном изображении используется.

Ресемплинг.LANCZOS

Рассчитайте значение выходного пикселя с помощью высококачественного фильтра Ланцоша (а truncated sinc) для всех пикселей, которые могут влиять на выходное значение. Этот фильтр можно использовать только с resize() и thumbnail() методов.

Новое в версии 1.1.3.

Сравнительная таблица фильтров

Фильтр	Уменьшение масштаба качество	Масштабирование качество	Производительность
Повторная выборка. 05.08.2023Leave a Comment on Образ понятие: Образ. Что такое «Образ»? Понятие и определение термина «Образ» – ГлоссарийРазное About the Author admin Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт Рубрики Возраст Воспитать Детей Отношения Психология Разное Семья Советы Related Posts Информация для родителей на стенд в детском саду 2 младшая группа: информация для родителей на стенд в детском саду 2 младшая группа » Всё, что нужно для праздника в Центре Праздника. РУ! Шаблоны балеринок для вырезания распечатать трафареты: Шаблон балерины для вырезания из бумаги Визуальный контакт что это: Зрительный контакт в общении Конкуренция в биологии это: Конкуренция — взаимоотношения отрицательного типа — урок. Биология, 11 класс.