负载均衡,英文:Load Balance,其含义是请求分发到多个粒度单元上进行执行操作,例如各种服务器、应用服务、中台服务、数据服务等,从而达到共同完成某项任务的目的。为了拓宽网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络请求处理能力、提高网络的灵活性和高可用性,负载均衡是一种廉价、有效、透明的方法,它为服务的高并发做了一次缓冲,让单个服务的压力瞬间减少,实现了服务的高可用,避免服务因为压力而面临宕机的危险。
kubeadm 是官方社区推出的一个用于快速部署 kubernetes 集群的工具,这个工具 能通过两条指令完成一个 kubernetes 集群的部署:
应用状态简单理解就是一个程序运行所需要的数据。比如一个程序的运行需要一些配置,可以通过修改配置来改变程序的运行结果,这个配置就是该程序的一个状态。再比如一个程序需要持久化一些数据到数据库,文件或者其他形式的存储中,这个持久化就是该程序的一个状态。从这点来说,基本上所有应用都是有状态。程序的运行离不开数据,数据不对或缺失容易造成程序运行的崩溃。
去年初我开始系统学习 K8S,就想能生成一个集群环境。查看了一下官方文档,步骤很多。网上的一些资源已经过期或者不可用,再加上各种资源的变更和国内不可访问。
kube-proxy是Kubernetes的核心组件,部署在每个Node节点上,它是实现Kubernetes Service的通信与负载均衡机制的重要组件;kube-proxy负责为Pod创建代理服务,从apiserver获取所有server信息,并根据server信息创建代理服务,实现server到Pod的请求路由和转发,从而实现K8s层级的虚拟转发网络。
事故的发生是量的积累的结果,任何事情都没有表面看起来那么简单,在软件运行的过程中,随着用户量的增加,不考虑高可用,迟早有一天会发生故障,不得事先考虑高可用设计,而高可用是一门庞大的学问。
何为“后渗透”?就是获取到受害者服务器的权限后,再继续对受害者服务器进行长期攻击或者信息获取的一种持续性手段。常见的手段有,后门、影子账户、会话劫持等等。
k8s 我们已经从 NameSpace、Pod、PodController到Volumn都介绍过了,相信看完的小伙伴们也会很有收获的~那么今天我们继续来到k8s的课堂,这节我们将要来说下 k8S 搭建完服务后如何访问!
前言 本文仅代表作者魏新宇的个人观点;在书写过程中,笔者与同事郭跃军进行了技术讨论,大有裨益,在此表示感谢! 一、K8S vs OCP, 网络端口访问方式 我在上一篇文章《深度理解:Openshif
在k8s中,pod是应用程序的载体,我们可以通过pod的ip来访问应用程序,但是pod的ip地址不是固定的,这也就意味着不方便直接采用pod的ip对服务进行访问。
点击上方“腾讯云TStack”关注我们 获取最in云端资讯和海量技术干货 本文作者 / 机智的小熊 爱思考的程序员 专注于架构、开发、运维等领域的深入研究 笑谈架构设计 事故的发生是量的积累的结果,任何事情都没有表面看起来那么简单,在软件运行的过程中,随着用户量的增加,不考虑高可用,迟早有一天会发生故障,不得事先考虑高可用设计,而高可用是一门庞大的学问 你想知道我在设计一个高可用系统会考虑哪些内容吗?在架构设计的过程中 考虑方案选型会带来哪些坑,最差的情况下需要考虑故障发生的紧急解决方案 需
Service 是 k8s 网络部分的核心概念,在 k8s 中,Service 主要担任了四层负载均衡的职责。本文从负载均衡、外网访问、DNS 服务的搭建及 Ingress 七层路由机制等方面,讲解 k8s 的网络相关原理。
k8s网络模型设计基础原则:每个Pod都拥有一个独立的 IP地址,而且 假定所有 Pod 都在一个可以直接连通的、扁平的网络空间中 。 所以不管它们是否运行在同 一 个 Node (宿主机)中,都要求它们可以直接通过对方的 IP 进行访问。设计这个原则的原因 是,用户不需要额外考虑如何建立 Pod 之间的连接,也不需要考虑将容器端口映射到主机端口等问题。
通常web应用获取用户客户端的真实ip一个很常见的需求,例如将用户真实ip取到之后对用户做白名单访问限制、将用户ip记录到数据库日志中对用户的操作做审计等等
k8s的网络模型假定了所有的Pod都在一个可以直接连通的扁平的网络空间中, 这在GCE(Google Compute Engine)里面是线程的网络模型, Kubernetes假定这个网络已经存在. 而在私有云里搭建Kubernetes集群, 就不能假定这个网络已经存在了. 我们需要自己实现这个网络假设, 将不同节点上的Docker容器之间的互相访问先打通, 然后运行Kubernetes.
"你到底在说什么啊,我K8s的ecs节点要访问clb的地址不通和本地网卡有什么关系..." 气愤语气都从电话那头传了过来,这时电话两端都沉默了。过了好一会传来地铁小姐姐甜美的播报声打断了刚刚的沉寂「乘坐地铁必须全程佩戴口罩,下一站西湖文化广场...」。
在之前文章中我们介绍了基于iptable方式实现的k8s集群中cluster ip类型和node port类型service的负载均衡。其本质上是当网络数据包从pod的network namespace中通过linux veth pair设备进入到host宿主中的network namespace时,经过iptable一系列的NAT转换,把service的cluster ip和端口DNAT成pod的ip和端口。同时leverage linux iptable的random模块,实现了对pod的负载均衡,然后再交由host对目标pod的路由策略来实现将数据包发往pod。当然,这一切都是在linux内核空间实现的,和应用程序的用户空间没有关系。在这里我们主要介绍基于ipvs的cluster ip类型service的实现原理。如果对于ipvs不熟悉的同学可以浏览一下网站http://www.linuxvirtualserver.org/,大名鼎鼎的LVS负载均衡就是基于ipvs来实现的。
OpenShift的OVS网络组件有三种模式:ovs-subnet、ovs-multitenant、ovs-networkpolicy。
远程桌面对了解内网渗透的人来说可能再熟悉不过了。在渗透测试中,拿下一台主机后有时候会选择开 3389 进远程桌面查看一下对方主机内有无一些有价值的东西可以利用。但是远程桌面的利用不仅如此,本节我们便来初步汇总一下远程桌面在内网渗透中的各种利用姿势。
环境:内网服务器k8s上部署了服务端、openresty前端,通过公网服务器转发到内网的nginx对应端口。
Kubernetes Pod 是有生命周期的,它们可以被创建,也可以被销毁,然而一旦被销毁生命就永远结束。 通过 ReplicationController 能够动态地创建和销毁 Pod(例如,需要进行扩缩容,或者执行)。 每个 滚动升级 Pod 都会获取它自己的 IP 地址,即使这些 IP 地址不总是稳定可依赖的。 这会导致一个问题:在 Kubernetes 集群中,如果一组 Pod(称为 backend)为其它 Pod (称为 frontend)提供服务,那么那些 frontend 该如何发现,并连接到这组 Pod 中的哪些 backend 呢?
k8s高可用架构解析,高可用Kubernetes集群规划,设置静态ip,请参考上一篇文章
截止昨天已经对前端和后端应用进行容器化部署,并顺利实现前后端交互。那么如果像此类前后端项目越来越多的时候,不好管理该怎么办,相信大家已经知道了,就是利用容器编排平台,目前主流的K8s,高扩展性、高性能都是其特点。那么我们现在开发完成完成后如何部署到k8s集群中,今天来研究一番。
kubernetes 中使用 Traefik ingress 的 TraefikService 实现加权轮询、灰度发布、流量复制、会话保持(粘性会话)等功能
Kubernetes中的Service是一种网络抽象,用于将一组Pod暴露给其他组件,例如其他Pod或外部用户。Service可以作为一个负载均衡器,为一组Pod提供单一的IP地址和DNS名称,并通过选择器来将流量路由到这些Pod。
本来生活网(benlai.com)是一家生鲜电商平台,公司很早就停止了烧钱模式,开始追求盈利。既然要把利润最大化,那就要开源节流,作为技术可以在省钱的方面想想办法。我们的生产环境是由 IDC 机房的 100 多台物理机所组成,占用率高达 95%,闲置资源比较多,于是我们考虑借助 k8s 来重构我们的基础设施,提高我们资源的利用率。
VIP(虚拟IP)不要和公司内网IP重复,首先去ping一下,不通才可用。VIP需要和主机在同一个局域网内
自从7月份发布Kubernetes 1.3以来,用户已经能够在其集群中定义和实施网络策略。这些策略是防火墙规则,用于指定允许流入和流出的数据类型。如果需要,Kubernetes可以阻止所有未明确允许的流量。本文针对K8s的网络策略进行介绍并对网络性能进行测试。 网络策略 K8s的网络策略应用于通过常用标签标识的pod组。然后,可以使用标签来模拟传统的分段网络,这些网络通常用于在多层应用程序中隔离层:例如,您可以通过特定的“段”标签来标识前端和后端pod。策略控制这些段之间的流量,甚至控制来自外部源的流量。
今天我们来聊一个有意思的话题:当我们向一个K8s service发起请求后,这个请求是如何到达这个服务背后的Pod上的?
声明: 如果您有更好的技术与作者分享,或者商业合作; 请访问作者个人网站 http://www.esqabc.com/view/message.html 留言给作者。 如果该案例触犯您的专利,请在这里:http://www.esqabc.com/view/message.html 留言给作者说明原由 作者一经查实,马上删除。
今天开始来分享Service 的基础知识,后续我们可以慢慢打磨,分享 Service 的进阶知识和原理
上一篇文章中我们介绍了pod与主机互通及pod访问外网的原理,在这一章我们将介绍pod与pod的相互访问以及外部服务访问pod的方式,由此引出k8s的service的几种类型、使用场景和相关的实现原理。
音视频服务器要解决的核心问题是一样的,因此无论哪个公司的服务,都不会从0开始码代码,都会基于开源项目改。那么从开源到能提供商业服务,到底有哪些路要走? 个人介绍 大家好,我是杨成立(忘篱),目前在阿里云负责RTC的传输网络,之前在蓝汛CDN负责直播的传输网络,这十年左右一直在做视频的后端服务,也是开源视频服务器SRS的作者,SRS目前是全球Top1的开源视频服务器。 后端服务都架构在云上,CDN的趋势也是边缘云,这是因为云计算成为各种服务的基础设施,当然也包括视频的后端服务。开发者可以便捷的直接使用云厂
音视频服务器要解决的核心问题是一样的,因此无论哪个公司的服务,都不会从0开始码代码,都会基于开源项目改。那么从开源到能提供商业服务,到底有哪些路要走?本次LiveVideoStackCon 2021 上海站中,我们邀请到了阿里云RTC传输网络负责人杨成立(忘篱)为我们从边缘云原生的角度详细解析RTC服务架构的演进。
traefik 的路由规则就可以实现 4 层和 7 层的基本负载均衡操作,使用 IngressRoute IngressRouteTCP IngressRouteUDP 资源即可。但是如果想要实现 加权轮询、流量复制 等高级操作,traefik抽象出了一个 TraefikService 资源。此时整体流量走向为:外部流量先通过 entryPoints 端口进入 traefik,然后由 IngressRoute/IngressRouteTCP/IngressRouteUDP 匹配后进入 TraefikService,在 TraefikService 这一层实现加权轮循和流量复制,最后将请求转发至kubernetes的service。
简单来说K8s提供了service对象来访问pod。我们在《k8s网络模型与集群通信》中也说过k8s集群中的每一个Pod(最小调度单位)都有自己的IP地址,都有IP了访问起来还不简单?
示例集群有三个主节点,以及一个虚拟 IP 地址。本示例中的虚拟 IP 地址也可称为“浮动 IP 地址”。这意味着在节点故障的情况下,该 IP 地址可在节点之间漂移,从而实现高可用。
远程桌面在内网渗透中可以说是再常见不过了,在渗透测试中,拿下一台主机后有时候会选择开 3389 进远程桌面查看一下对方主机内有无一些有价值的东西可以利用。对远程桌面的利用姿势有很多,本篇文章中我们来学习一下 RDP 会话劫持的相关利用姿势。
Service是k8s的核心,通过创建Service,可以为一组具有相同功能的容器应用提供一个统一的入口地址,并将请求进行负载分发到各个容器应用上。
共有9台服务器,2台为lvs-keepalived集群,3台control plane集群,3台work集群,1台client。
是故不应取法,不应取非法。以是义故,如来常说:汝等比丘,知我说法,如筏喻者,法尚应舍何况非法。 ----------《金刚经》
这期为什么会写这个主题呢?因为 K8s 里面的 IP 类型实在是太多了,多到让你在使用的时候晕头转向。这次我们借助一个(虚拟的)例子来看看使用 K8s 的时候,会涉及到哪些类型的 IP 地址。
此前我们部门已经完成了业务上云的目标,而随着业务请求量的激增,上云应用系统也面临着一些复杂的故障和挑战。
应用搭建完成后,我们就要让其可以通过外部进行访问,而部分应用(如MySQL、Redis等)可能需要集群内部其它服务访问,这时候我们就需要引入k8s的服务Service资源来解决。
在讨论Kubernetes网络之前,让我们先来看一下Docker网络。Docker采用插件化的网络模式,默认提供bridge、host、none、overlay、maclan和Network plugins这几种网络模式,运行容器时可以通过–network参数设置具体使用那一种模式。
Kubeadm 是一个工具,它提供了 kubeadm init 以及 kubeadm join 这两个命令作为快速创建 kubernetes 集群的最佳实践.
一. k8s介绍 1. 是什么 kubernetes:古希腊“舵手”的意思(指引鲸鱼-docker) Production-Grade Container Orchestration:生产级别的容器编排系统 is an open-source system for automating deployment, scaling, and management of containerized applications:用于自动部署,扩展和管理容器化应用程序的开源系统 2. 发展历程 google内部使用十年之
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