Kubernetes的主要目的是通过复杂的负载均衡和资源分配功能跨服务器集群托管应用程序。即使某些服务器出现故障,也可以确保应用程序平稳运行。因此在生产部署中,必须为Kubernetes配置多个服务器。
MicroK8s 是 CNCF 认证的 Kubernetes 发行版,由 Ubuntu 背后的商业公司 Canonical 开发和维护。它和完整版的 Kubernetes 一样支持高可用特性(HA),支持快速组建 K8s 集群。适合用于边缘计算、IoT、以及使用 KubeFlow 的 MLOps 机器学习场景。
《研发工程师玩转Kubernetes》将立足于实操,试图由浅入深探索Kubernetes世界。于是在技术选型和内容上也将由易到难,由简单到复杂。 为了降低进入的门槛,我们前期将不考虑多实例(机器)的部署,而采用单机部署。这样可以更加贴近研发人员的工作,并和运维工作拉开一定的距离,以方便研发人员学习和理解。
不ready的话,大概率是pause镜像拉取不到,使用pullk8s来修正一下,稍微改动下
OpenEBS 由 CloudByte 研发,这是一家专业做容器化存储的公司,OpenEBS 是其一款开源产品,CloudByte 将其在企业级容器存储的经验付诸到该项目中。这个项目的愿景也很简单,就是让需要持久化存储的工作负载中的存储服务能够直接集成在环境中,存储服务可以自动管理,将存储的细节隐藏起来,就像存储系统是另一套基础架构一样。
我们已经知道,Kubernetes 是基于容器的应用程序的首选编排平台,可以自动部署和扩展这些应用程序,并简化维护操作。但是,Kubernetes也有其自身的复杂性挑战。那么,企业如何利用容器化来解决物联网的复杂性,而不会最终导致Kubernetes更加复杂呢?
microk8s不通过虚拟机但与主机隔离方式,快速轻巧安装Kubernetes。通过在单个快照包中打包Kubernetes,Docker.io,iptables和CNI的所有上游二进制文件来实现此隔离。 snap包是一个应用程序容器 - 您可以将其想象为Docker容器的轻量级版本。它使用了许多相同的底层技术进行隔离,而没有网络隔离的所有开销。最终结果是一种超越任何一个发行版的包格式,因为快照可以安装在大多数Linux操作系统上,同时还利用原子更新,升级失败回滚以及来自用户主机的软件限制级别等功能。
在之前的系列中,我们都是在单Node上“玩转”kubernetes,熟悉了它很多指令和特性。从本节开始,我们开始探索多Worker Node的相关特性。
Kubernetes[1] 是用于自动部署,扩展和管理容器化应用程序的开源系统。本文将介绍如何快速开始 K8s 的使用。
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本文我们从讨论架构类型开始,然后开始介绍工具,比如为什么在这一步需要这个工具。然后来到 Devtron 部分配置,将部署一个 NodeJS 应用程序,以便能够看到 Devtron 如何使我们的工作更轻松。
Mac用户可使用MicroK8s运行Kubernetes环境进而开发、测试应用。通过下面的步骤可轻松搭建此环境。
Docker在 2021 年 8 月 31 日更新和扩展产品订阅,企业需要许可证才能使用,条款的生效日期是 2021 年 8 月 31 日,对于那些需要付费订阅才能使用 Docker Desktop 的人来说,有一个宽限期直到 2022 年 1 月 31 日。具体可以在此处阅读更多相关信息[1]
Kubernetes clusters host containerised applications in a reliable and scalable way. Having DevOps in mind, Kubernetes makes maintenance tasks such as upgrades dead simple.
踏上穿越 Kubernetes 宇宙的征程?准备好探索 K0s、K3s、microk8s 和 minikube 的多样风景吧 - 每个都有其独特的魅力和能力。
在服务器安装完 Ubuntu 20.04 之后,打开终端的 motd (message of the day) 中,会看到这段话:
2018年爱飞狗第一个版本上线,运营到2019年中关闭。爬虫以及数据一直没有中断,只是不想去做产品维护了而已。2020年底,自己重新将这个产品定位为自己的一个技术实践的产物,作为一个试验田,实验新的想法、新的工具。好在云厂商大量的推出廉价的服务器资源,我购买了2台4核8G内存的云服务器,使得爱飞狗重新起航有了新的基础。
题图摄于旧金山Ghirardelli广场 近期文章: VMware招聘机器学习和云原生开发工程师 Harbor 2.0的飞跃: OCI 兼容的制品仓库 运维 Harbor 镜像仓库的法宝:Operator KubeFATE: 用云原生技术赋能联邦学习 (转发 VMware 中国研发中心系列文章,本文作者系 VMware 边缘计算实验室主任) Kubernetes是起源于Google、在最近三五年里大热的容器编排工具。战胜了其他竞争对手之后,Kubernetes现在毋庸置疑地在云计算环境中占据垄断地位。在
KubeArmor是一个支持容器的运行时安全实施系统,它可以从系统级别限制容器的行为(如进程执行、文件访问、网络操作和资源利用率)。
他开始自学Vue3并使用SpringBoot3完成了一个前后端分离的Web应用系统,并打算将其用Docker容器化后用K8s上云。
由于dashboard是在kube-system的namespace中,我们可以使用下面指令查看它服务的地址。
微信关注了很多的技术公众号,早上醒来看各位大佬分析的文章是个人的习惯。虽然忘了很多公众号是怎么关注的了......早上偶然看到一篇分享文章:当前 Kubernetes 发行版比较,忍不住想要吐槽一把。这写的是啥玩意?也好意思分享?
这几节我们都是使用microk8s学习kubernetes,于是镜像库我们也是使用它的插件——registry。
本篇文章介绍一个小巧的 SSL 证书生成工具,考虑到跨平台运行,我将它构建成了 Docker 工具镜像,镜像尺寸只有 3MB 左右,还没有一张手机拍出来的照片大,应该算比较轻量了。
本篇是系列中的第六篇内容,继续聊聊如何把一个简化过的私有云环境部署在笔记本里,以满足低成本、低功耗、低延时的实验环境。
依据微服务理念,我们希望每个独立的功能由一个服务支持。比如有两个接口:http://www.xxx.com/plus和http://www.xxx.com/minus,前者由一个叫plus-service的服务支持,后者由一个叫minus-service的服务支持。这样就需要一个路由层,在前方将/plus请求路由到plus-service;将/minus路由到minus-service。本文介绍的ingress就可以起到路由的作用。
By HKL, on Sunday 2020-06-07 21:32, tagged: 🏷️Blog 🏷️Operating
你可能需要一个快速启动和销毁的 k8s 集群;你可能在资源受限的环境中运行 k8s 集群;你可能是一个完全的初学者,觉得搭建完整的 k8s 套件太难。那么这篇短文可能可以帮到你。
在 通过 Vagrant 一键初始化 K8S 集群 之后,发现 VirtualBox 只支持 X86 芯片,对 Apple M1 不支持。加之 CentOS 的支持也将近尾声。而我在捣鼓 Provisioner 脚本的时候总要花大量的时间测试 CentOS 的兼容性,很耗时间。
其实,严格说来,容器编排Kubernetes,简称K8S,是CNCF(云原生计算基金会)的最核心的项目。几乎其它所有技术都是建立在K8S基础之上,丰富与扩展K8S的能力。
kubernetes 从一发布开始其学习门槛就比较高,首先就是部署难,用户要想学习 kubernetes 必须要过部署这一关,社区也推出了多个部署工具帮助简化集群的部署,社区中推出的部署工具主要目标有两大类,部署测试环境与生产环境,本节主要讲述测试环境的部署,目前社区已经有多套部署方案了:
【直播视频回放】 https://v.qq.com/x/page/o3137w1nh3x.html
之前使用multipass装ubuntu,然后再用microk8s搭建k8s,这会直接用orbstack及kind在本地搭建k8s及istio
最近一段时间以来,边缘计算和容器正变得越来越流行,为我们日常生活中与数据处理相关的各种挑战提供了创新的解决方案。现在,这些技术已经渗透到了用途广泛的设备中,包括汽车、电话,甚至冰箱,为各种使用场景释放了新的可能性,使我们能够更有效地解决数据处理方面的挑战。在本文中,我们将探讨边缘计算和容器的结合点,这些技术的重要性以及与之相关的挑战。
在一个Pod中,可以有多个容器,比如一个主要业务容器和若干辅助业务容器。如果辅助业务容器内程序有问题,导致占用了大量的CPU资源,进而影响了主要业务容器的执行效率,那就需要进行干涉了。本节我们将使用“资源配额”来限制容器的CPU使用。
反正不花白不花,于是我又花了11块大洋买了俩月的服务器,送给了朋友,顺便写下了这篇教程。
近年来,边缘计算和容器越来越受欢迎,为我们日常生活中与数据处理相关的各种挑战提供了创新的解决方案。这些技术现在已经渗透到各种设备中,包括我们的汽车、手机甚至冰箱,为用例打开了新的可能性,使我们能够更有效地应对数据处理挑战。在本文中,我们将探讨边缘计算和容器的交集、它们的重要性以及与之相关的挑战。
Kubernetes从2014年正是发布到现在已经快10个年头了,已经成为容器编排的领导者,而基于Kubernetes的开源项目,各个ICT公司都开启了自己的发行版本,这些版本通常针对不同的使用场景和需求进行了特定的优化,旨在简化Kubernetes的安装、配置和管理过程,以下是一些主要的Kubernetes发行版本:
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
随着业务的快速发展,技术部门的组织架构在横向及纵向不断扩大和调整,与此同时,企业的生产资料:应用系统,也变得越来越庞大。为了让应用系统适配企业组织架构的调整,梳理组织架构对于应用权责的边界,大部分组织会选择使用 “微服务” 架构来对应用系统进行横向拆分,使得应用系统的维护边界适配组织架构的权责边界。
在《研发工程师玩转Kubernetes——使用污点(taint)驱逐Pod》中我们提到亲和性(affinity)中的requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution,它可以定向调度Pod。本节我们将使用相关特性完成定向调度的介绍。
在《研发工程师玩转Kubernetes——多Worker Node部署》中,我们创建了Master Node: UbunutA,以及四个Worker Node:UbunutB、UbunutC、UbunutD和UbunutE。本节我们将使用Deployment创建只含有一个nginx的Pod,然后关掉它所在的主机以模拟Node失效,观察kubernetes在这种情况下的表现。
在《研发工程师玩转Kubernetes——使用污点(taint)驱逐Pod》、《研发工程师玩转Kubernetes——使用Node特性定向调度Pod》和《研发工程师玩转Kubernetes——Node亲和性requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution几种边界实验》中,我们介绍了Node的亲和性。后面几节我们将介绍Pod的亲和性和反亲和性。 Pod的亲和性和反亲和性通过Pod的标签来识别,而不是通过Node的标签。比如标题中“利用Pod反亲和性控制一个Node上只能有一个Pod”可以翻译成:只能将Pod调度到不存在该Pod标签的Node上。
这个时代真正关注的是在同一时间跨多个环境,管理多集群、多发行版的 Kubernetes。
在《研发工程师玩转Kubernetes——Node失效后恢复的实验》中,有一次Pod被分配到Master Node——UbuntuA上。进一步的实验需要我们关闭其所在的Node,而Master Node又不能关闭,否则我们将无法对Kubernetes进行操作。这个时候我只能使用Pod调度技法来将其从Master Node上驱逐。
本文我们将介绍如何在 Windows10 下使用 WSL2 和 KinD 来搭建一套 Kubernetes 集群。在过去几年,Kubernetes 已经成为了容器编排领域事实上的标准。虽然现在已经有各种各样的 Kubernetes 发行版本和安装程序来部署 Kubernetes 环境了,除了云环境或者裸机环境下面之外,我们仍然需要在本地部署和运行 Kubernetes 集群,特别是对于相关的开发人员。
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