Blazor k8s

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使用C# Blazor 编写的kubernetes管理工具，集成了ChatGPT类大模型，用简单易用的操作界面，提升k8s管理效率。 尤其适合新手入门使用，提供多种便捷功能方便初学者掌握k8s知识。

• 多彩直观显示k8s资源
• Yaml定义字段按树形展开分析，自带文档，且有可使用大模型进行翻译。再也不用担心记不住定义了。
• 详细的k8s资源字段解释，再也不用担心不知道这个字段有几个选项、都是什么意思了。可链接访问官方文档。
• 官方示例集成，以目录树的形式呈现k8s官方示例，可以随时浏览参考，复制字段了。
• 支持高效编辑资源Yaml，在一个页面内可以一边写yaml字段，一边查字段定义了。
• 支持Pod页面关联显示对应的Service、Ingress，支持Service、Ingress页面展示后端Pod。
• 大模型生成yaml、大模型问题分析、大模型安全检测。
• 支持对话式k8s功能操作，如请检查default命名空间下的pod运行状态等语义化命令。
• 资源用量动态展示（需安装metric server），支持统计数据详情查看。
• 页面功能集成kubectl describe、kubectl explain、kubectl top等高频命令，使用界面点击即可查看。
• 集群页面增加巡检功能，对主要资源对象的常见错误进行巡检，并给出巡检结果明细列表。
• 支持中文、英文以及法语、德语、意大利语、俄语、西班牙语、法语、日语、韩语等12国语言。
• 支持通过拓扑图直观展示workload资源之间的关系以及状态

☀️ 授权协议

k8s 集群安装

使用KinD、MiniKube 安装一个小型k8s集群

KinD方式

• 创建 KinD Kubernetes 集群

brew install kind

• 创建新的 Kubernetes 集群：

kind create cluster --name k8sgpt-demo

将blazorK8s 部署到集群中体验

安装脚本

kubectl apply -f https://gitee.com/weibaohui/blazork8s/raw/main/deploy/deployment.yaml

• 访问： 默认使用了nodePort开放，请访问31999端口。或自行配置Ingress http://NodePortIP:31999

使用docker启动镜像进行体验

启动服务

使用docker-desktop需要自行处理apiserver的访问域名地址，请确保在docker内可访问

X86架构环境

docker run -it --rm    -v ~/.kube/:/root/.kube/ -p 4000:8080 ghcr.io/weibaohui/blazork8s:0.2.0

ARM Run (Mac M1/2/3等ARM架构)

docker run -it --rm    -v ~/.kube/:/root/.kube/ -p 4000:8080 ghcr.io/weibaohui/blazork8s:0.2.0-arm

• 访问：http://IP:4000 (!不要使用 127.0.0.1/localhost!)

源码 DEBUG 调试

 git clone git@github.com:weibaohui/blazork8s.git
 cd blazork8s/BlazorApp
 dotnet watch run

界面语言配置

界面默认显示为中文。如需默认显示其他语言，请修改源码BlazorApp目录下的appsettings.json或镜像/app/appsettings.json

 "SimpleI18n": {
    "LocaleFilesPath": "wwwroot/lang",
    "DefaultCultureName": "LANGUAGE"
  }

LANGUAGE可选值包括

{
  "en-US": "English",
  "zh-CN": "中文(Chinese)",
  "es": "Español (Spanish)",
  "ru": "Русский (Russian)",
  "pt-br": "Português (Portuguese)",
  "pl": "Polski (Polish)",
  "ko": "한국어 (Korean)",
  "ja": "日本語 (Japanese)",
  "fr": "Français (French)",
  "de": "Deutsch (German)",
  "hi": "ह\u093fन\u094dद\u0940 (Hindi)",
  "it": "Italiano (Italian)"
}

大模型 配置

• √ 月之暗面 MoonShot AI
• √ Ollama
• √ 谷歌 Gemini
• √ 阿里云通义千问
• √ 科大讯飞星火大模型
• √ OpenAI
• √ One-API

修改源码BlazorApp目录下的appsettings.json 或镜像/app/目录下的appsettings.json

   "AI": {
    "Enable": true, //enabled
    "Select": "OpenAI" //choose a model from below
  },
  "OpenAI": {
    "Token": "sk-xxx",
    "Model": "gpt-3.5-turbo",
    "BaseUrl": "https://api.openai.com/v1"
  },
  "GeminiAI": {
    "APIKey": "AIxxxxxxx7dd3494880a7920axxxxxxxxx",
    "Model": "gemini-pro"
  }

大模型应用效果

DocTree树状展开yaml定义，再也不用担心记不住定义了

字段含义解释

点击资源详情页面上，字段前面的问号

• 使用kubectl 获取k8s解释
• 使用配置的AI大模型，进行智能解释，效果如下：
  
  

生成部署yaml

智能分析

在每一个资源上面都增加了智能分析、安全分析两个按钮。

资源拓扑展示

• Node
• Pod
• Deployment
• StatefulSet
• ReplicaSet
• CronJob
• Ingress
• Service/Endpoints
• PersistentVolumeClaim
• NetworkPolicy
• HorizontalPodAutoscaler
  
  

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