KubernetestとWindows Server Containerでコンテナクラスタ環境を構築する際、コンテナ間ネットワークの構築を自動的に構成する方法について解説します。マネジメントプレーンであるKubernetes、ネットワークのコントロールプレーンの一つであるFlannelと各Windowsノードで実際のルーティング設定を行うCNIについて解説します。さらにWindows Server 1709以降でKubernetes対応したといわれるWindows Containerのネットワーク機能、Host Networking Service (HNS)についても解説します。
gcp ja night #31 での発表資料です。
http://gcpja.connpass.com/event/23874/
[補足記事]
http://qiita.com/na_ga/items/d89b320ba098a0941043
http://qiita.com/na_ga/items/7c3cc3f52dd4068fd319
KubernetestとWindows Server Containerでコンテナクラスタ環境を構築する際、コンテナ間ネットワークの構築を自動的に構成する方法について解説します。マネジメントプレーンであるKubernetes、ネットワークのコントロールプレーンの一つであるFlannelと各Windowsノードで実際のルーティング設定を行うCNIについて解説します。さらにWindows Server 1709以降でKubernetes対応したといわれるWindows Containerのネットワーク機能、Host Networking Service (HNS)についても解説します。
gcp ja night #31 での発表資料です。
http://gcpja.connpass.com/event/23874/
[補足記事]
http://qiita.com/na_ga/items/d89b320ba098a0941043
http://qiita.com/na_ga/items/7c3cc3f52dd4068fd319
PFN福田圭祐による東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」(2022年10月19日)の講義資料です。
・Introduction to Preferred Networks
・Our developments to date
・Our research & platform
・Simulation ✕ AI
PFN Summer Internship 2021 / Kohei Shinohara: Charge Transfer Modeling in Neu...Preferred Networks
The document discusses techniques for modeling charge transfer in neural network potentials (NNPs) for materials simulation. It presents a graph neural network (GNN) baseline architecture called NequIP that predicts short-range atomic energies. Additional techniques are explored to model long-range electrostatic interactions, including adding an electrostatic correction term (Eele) using Ewald summation and using charge equilibration (Qeq) to predict atomic charges. Results show that while Qeq improves charge prediction accuracy, the baseline GNN achieves comparable or better overall accuracy in most datasets tested, possibly because the GNN can already learn electrostatic effects. The document also discusses PyTorch implementations of Ewald summation and Qeq for efficient evaluation.
14. @superbrothers
!
kubelet が OOM メトリクスを開⽰
▶ OOM のメトリクスは kubelet にビルドインされている cAdvisor v0.40.0 で実装され、
kubelet 1.23.0 から使われていたものの、kubelet で利⽤できるようにしていなかった
14
# HELP container_oom_events_total Count of out of memory events observed for the container
# TYPE container_oom_events_total counter
container_oom_events_total{id="testcontainer",image="test",name="test"} 0 1395066363000
15. @superbrothers
!
[KEP 2590][alpha] kubectl でサブリソースをサポート
▶ kubectl の get, patch, edit, replace サブコマンドに --subresource フラグが追加された
▶ このフラグを使⽤することでサブリソースを操作できるようになった
15
# list status subresource for a single pod.
kubectl get pod web-pod-13je7 --subresource status
--subresource='':
If specified, gets the subresource of the requested object. Must be one of [status scale].
This flag is alpha and may change in the future.
defg¶·e:u*%KbO¤QjLMO¨P%Ÿ¸ŽŸ+*>
%%%%%%%%%%%¦jkQP¦@jQKP%]¹º16:ue»¼•½<¾¿45:À