pod内部修改confiap？ pod配置文件？

最好的kubernetes客户端java库fabric8io,快来自定义你的操作

1、创建客户端是使用此库的基础步骤。最简单的方式是使用默认配置，从目录~/.kube/config中读取配置文件。如果需要修改配置，可以通过系统属性和环境变量进行调整，或者通过JAVA来自定义配置。使用fabric8io/Kubernetes-client进行资源操作非常灵活。

2、本文将深入探讨 Kubernetes 领域下广泛使用的开源 Java 客户端工具 fabric8io/kubernetes-client。

3、Zero是一个高性能、快速构建的Python微服务框架，支持RPC和Pub/Sub接口。其特性包括使用zeromq实现快速通信、支持消息通信和异步操作。Nameko Nameko采用异步通信方式构建微服务，基于RabbitMQ作为消息中间件，简单易用。

CS1.6如何设置自己的config?

1、在cstrike_schinese文件夹中，存在一个userconfig或者config文件，可以通过记事本双击打开或在控制台输入相关命令进行参数设置。调整参数以优化游戏体验，例如rate、cl_updaterate、cl_cmdrate等参数需根据网络情况自行调整。建议调整fps_max参数至100以上，以弥补默认值70带来的帧数限制。

2、请在控制台，或者Config文件中，添加如下命令：rate 20000 cl_updaterate 101 cl_cmdrate 101 fps_max 101 前三个参数请根据自己的网络情况自行调节，此提供的参数是LAN比赛设置。最后fps_max参数一定要调整到100以上。CS默认的fps_max是70，所以即使所以硬件达到要求，FPS仍然不能达到99/100。

3、游戏内配置文件设置：CS6的配置文件通常为config.cfg，位于游戏安装目录下的特定文件夹内。在此文件中，玩家可以调整多项参数，如屏幕显示设置、音效设置以及鼠标和键盘的响应设置。修改后，保存并重新进入游戏，即可生效。

K8S集群下的GPU调度

1、首先，Kubernetes本身支持设备插件（Device Plugin）功能，这使得pod能够访问如GPU等特殊硬件资源。借助这一特性，K8S用户能更灵活地利用集群中的GPU资源。为了确保正确识别服务器上的GPU型号，用户可以在系统中查看硬件信息。

2、在k8s集群中，通过扩展资源的方式将GPU注册到节点信息中。调度器根据这些扩展资源信息分配资源，实现多个POD共享使用同一张显卡。GPU隔离技术：显存隔离：将GPU的显存资源进行隔离，确保不同任务之间不会相互干扰。算力隔离：将GPU的计算能力进行隔离，保证每个任务都能获得所需的计算能力。

3、要在k8s集群中实现GPU共享调度，即多个Pod共享使用同一张显卡，需要集群拥有细粒度分配GPU资源的机制，将整卡的资源拆分成多份，并分配给Pod。要做到这一点，一般是通过扩展资源的方式将GPU注册到节点信息中，调度器根据这些扩展资源信息分配资源，达到共享调度的目的。

4、鉴于资源和成本的限制，可以采用配备入门级 GPU 显卡的虚拟机作为集群的 Worker 节点。使用 KubeKey 扩容 GPU Worker 节点：修改集群配置文件：在 Control 节点上，修改集群配置文件以包含新增的 GPU Worker 节点信息。使用 KubeKey 增加节点：执行命令，将新增的 Worker 节点加入集群。