# blazork8s **Repository Path**: lineCodeJm/blazork8s ## Basic Information - **Project Name**: blazork8s - **Description**: 使用C# Blazor 编写的kubernetes管理工具,集成了ChatGPT智能检测能力,用简单易用的操作界面,提升k8s管理效率。 - **Primary Language**: C# - **License**: MIT - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 10 - **Created**: 2024-03-04 - **Last Updated**: 2024-03-04 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README [![Build](https://github.com/weibaohui/blazork8s/actions/workflows/BlazorApp.yml/badge.svg)](https://github.com/weibaohui/blazork8s/actions/workflows/server.yml)

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。 * 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。 * 大模型生成yaml * 大模型问题分析 * 大模型安全检测 * 资源用量动态展示(需安装metric server) * 页面功能集成kubectl Describe、kubectl explain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,并给出明细列表。 ## ☀️ 授权协议 [![BlazorK8s](https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue?style=flat-square)](https://github.com/weibaohui/blazork8s/blob/master/LICENSE) # k8s 集群安装 使用[KinD](https://kind.sigs.k8s.io/docs/user/quick-start/)、[MiniKube](https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/) 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 ```docker 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](http://127.0.0.1:31999) # 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 ```docker docker run -it --rm -v ~/.kube/:/root/.kube/ -p 4000:8080 ghcr.io/weibaohui/blazork8s:0.1.1 ``` * 访问:[web ui](http://127.0.0.1:4000) # 源码 DEBUG 调试 ``` git clone git@github.com:weibaohui/blazork8s.git cd blazork8s/BlazorApp dotnet watch run ``` # 大模型 配置 * √ 阿里云通义千问 * √ 科大讯飞星火大模型 * √ openAI * 未完待续 (百度等模型...) 修改源码BlazorApp目录下的appsettings.json 或镜像/app/目录下的appsettings.json ``` "AI": { "Enable": true, //是否开启 "Select": "QwenAI" //选择哪一个大模型。可选阿里通义千问、科大讯飞星火大模型 }, "QwenAI": { "APIKey": "sk-xxxxxxx7dd3494880a7920axxxxxxxxx", "Prompt": { "error": "简明扼要地用 Kubernetes 专家的身份判断一下这段输出有什么问题,要整齐列出问题对象和可能原因以及操作建议:", "security": "简明扼要地用Kubernetes安全专家的身份判断一下这段输出有什么问题,要整齐列出问题对象和可能原因以及操作建议:" } }, "XunFeiAI": { "APPID": "xxxxxx", "APISecret": "XXXjYzgzY2E0ZTkwxxxxxxYxMDJkYTBl", "APIKey": "xxxxxxx7dd3494880a7920axxxxxxxxx", "Prompt": { "error": "简明扼要地用 Kubernetes 专家的身份判断一下这段输出有什么问题,要整齐列出问题对象和可能原因以及操作建议:", "security": "简明扼要地用Kubernetes安全专家的身份判断一下这段输出有什么问题,要整齐列出问题对象和可能原因以及操作建议:" } }, ``` ## 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
通过提示词获得k8s部署yaml,并执行

### 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。

## 巡检支持资源情况 * Node * Pod * Deployment * StatefulSet * ReplicaSet * CronJob * Ingress * Service/Endpoints * PersistentVolumeClaim * NetworkPolicy * HorizontalPodAutoscaler

## 页面预览 [click me](https://gitee.com/weibaohui/blazork8s/blob/main/docs/ui_gitee.md)