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Bitnami的KubeRay Helm chart,用于简化其在Kubernetes上的部署与管理。
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kuberay 镜像详细说明

kuberay 使用指南

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kuberay 官方文档

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***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 Bitnami Secure Images 公告。

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 Bitnami Prometheus Helm Chart 或 Bitnami Kube Prometheus Helm Chart。

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 bitnami/common):

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 GitHub。

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labring/kuberay
by labring
暂无描述
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上次更新:1 年前

用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

oldzhang的头像

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

查看全部问题→

轩辕镜像下载加速使用手册

探索更多轩辕镜像的使用方法,找到最适合您系统的配置方式

登录仓库拉取

通过 Docker 登录认证访问私有仓库

Linux

在 Linux 系统配置镜像加速服务

Windows/Mac

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Docker Compose

Docker Compose 项目配置加速

K8s Containerd

Kubernetes 集群配置 Containerd

宝塔面板

在宝塔面板一键配置镜像加速

群晖

Synology 群晖 NAS 配置加速

飞牛

飞牛 fnOS 系统配置镜像加速

极空间

极空间 NAS 系统配置加速服务

爱快路由

爱快 iKuai 路由系统配置加速

绿联

绿联 NAS 系统配置镜像加速

威联通

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