作者:Michelle Au(谷歌),Matt Schallert(Uber),Celina Ward(Uber)
在本教程中,您将学习如何创建与 Longhorn 卷对应的持久卷 (PV) 和持久卷声明 (PVC) 的 Kubernetes 持久存储资源。您将使用 kubectl 为使用 Longhorn 存储类(storage class)的工作负载动态配置存储。
接下来还会逐步完善本教程,比如Helm、ELK、Windows Server容器等等。
一个优秀的云原生应用程序设计应该声明它需要正确操作的任何特定资源。Kubernetes使用这些需求来做出最有效的决策,以确保应用程序的最大性能和可用性。
Kubernetes 是一套功能强大的工具,可用于管理自动可扩展、高可用性的分布式云原生应用程序,但很多人都会犯一些常见错误。
Kubernetes(K8s)是一个开源的容器编排平台,用于自动化容器的部署、扩展和管理。尽管它是一个健壮的系统,但在使用中不可避免的会遇到一些故障。这些问题大致可以分为以下几类:
之前在中通负责过缓存平台的建设工作,当时的缓存系统使用搜狐 TV 开源的 CacheCloud 缓存服务平台进行托管,但随着公司业务发展,随着而来的是资源隔离、集群访问权限粒度、资源不均衡、仅支持 Redis 类型的集群等问题,为了解决公司当下使用缓存的痛点,当时决定构建下一代缓存服务平台,它是基于 Kubernetes Operator 自动化部署与运维的思想,当时还写下了一篇文章:「中通缓存服务平台基于 Kubernetes Operator 的服务化实践」。
唐聪,腾讯云资深工程师,极客时间专栏《etcd实战课》作者,etcd活跃贡献者,主要负责腾讯云大规模K8s/etcd平台、有状态服务容器化、在离线混部等产品研发设计工作。 背景 随着 Kubernetes 成为云原生的最热门的解决方案,越来越多的传统服务从虚拟机、物理机迁移到 Kubernetes,各云厂商如腾讯自研上云也主推业务通过Kubernetes来部署服务,享受 Kubernetes 带来的弹性扩缩容、高可用、自动化调度、多平台支持等益处。然而,目前大部分基于 Kubernetes 的部署的服务都是
MongoDB是NoSQL排名第一的数据库,Docker是最流行的容器引擎,Kubernetes是谷歌开源的容器编排工具!Kubernetes和Docker使MongoDB的开发运维部署变得更加简单和强大。
本文基于 kubernetes v1.19 文档,并主要关注 2019 年 以及之后(v1.14-v1.19)出现或者变化状态(比如 alpha -> beta)的特性 容器与工作负载 容器引擎 cri-containerd 已经成熟,在主流的云厂商新建 k8s 集群时大都(如google clout、腾讯云、阿里云)提供了基于 containerd 的创建选项 (另一个选项为 docker)。关于 docker 和 containterd 的关系和区别可以参考这篇文章 docker 推荐安装 19.03.
Kubernetes的设计使得单个Kubernetes集群可以跨多个故障区域multiple failure zones运行,通常这些区域(zones )位于称为区域(region)的逻辑分组中。主要的云提供商将一个区域定义为一组故障区域 failure zones(也称为可用性区域availability zones),这些区域提供一组一致的功能:在一个区域内,每个区域提供相同的api和服务。
实际生产环境中,为了稳定和高可用,运维团队一般不会把 MySQL 数据库部署在 Kubernetes 集群中,一般是用云厂商的数据库或者自己在高性能机器(如裸金属服务器)上搭建。
TL;DR: 在创建Kubernetes集群时,您可能首先要问的一个问题是:“我应该使用哪种类型的工作节点,以及应该有多少个?”
Kubernetes 是一个可以移植、可扩展的开源平台,使用声明式的配置并依据配置信息自动地执行容器化应用程序的管理。在所有的容器编排工具中(类似的还有 docker swarm / mesos等),Kubernetes 的生态系统更大、增长更快,有更多的支持、服务和工具可供用户选择。
Kubernetes是容器集群管理系统,是一个开源的平台,可以实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护等功能。通过Kubernetes你可以:
Kubernetes 持续发展,提供可以显著增强集群性能、效率和安全性的新功能和优化。对于高级工程师,掌握这些优化可以带来更强大、更可扩展且更具成本效益的部署。以下是 18 个高级 Kubernetes 节点优化的精选列表,按其在 2024 年的预期实用性和受欢迎程度排序。
Docker 中也有一个 volume 的概念,尽管它稍微宽松一些,管理也很少。在 Docker 中,卷就像是磁盘或是另一个容器中的一个目录。它的生命周期不受管理,直到最近才有了 local-disk-backed 卷。Docker 现在提供了卷驱动程序,但是功能还非常有限(例如Docker1.7只允许每个容器使用一个卷驱动,并且无法给卷传递参数)。
Kubernetes的存储(Storage)和持久化(Persistence)能力指Kubernetes可以管理和使用各种类型的存储资源,以及确保数据在容器或Pod重启后仍然可用的能力。
傍晚时分,你坐在屋檐下,看着天慢慢地黑下去,心里寂寞而凄凉,感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人,但我害怕这样生活下去,衰老下去。在我看来,这是比死亡更可怕的事。--------王小波
Longhorn 是用于 Kubernetes 的轻量级、可靠且功能强大的分布式块存储系统。
我们迎来了Kubernetes1.19,这是2020年发布的第二个版本,也是迄今为止最长的发布周期,总共持续了20周。它包括33个增强功能:12个增强功能达到稳定版,18个增强处在beta版,还有13个是alpha版。
上一篇简单介绍了一下k8s是什么以及如何使用kubeadm快捷安装,今儿来聊一下k8s的几个基础概念及术语。k8s中的资源都可以使用yaml文件进行描述。(文章内容来源于《kubernetes权威指南 第四版》)
Kubernetes 每天可以生成数百万个新指标。监控集群健康状况最具挑战性的方面之一是筛选哪些指标是重要的,需要收集和关注。
Longhorn 设计有两层:数据平面(data plane)和控制平面(control plane)。Longhorn Engine 是存储控制器对应数据平面,Longhorn Manager 对应控制平面。
本文章将以 QA 方式记录在使用 TKE 产品过程中的可能会遇到的常见问题解答,将不定期更新。
用三篇文章学习容器编排系统存储方面的知识点。今天这节课,我们先来探讨下 Kubernetes 的存储设计理念。
TiDB Operator 是 TiDB 在 Kubernetes 平台上的自动化部署运维工具。目前,TiDB Operator 已正式开源(pingcap/tidb-operator)。借助 TiDB Operator,TiDB 可以无缝运行在公有云厂商提供的 Kubernetes 平台上,让 TiDB 成为真正的 Cloud-Native 数据库。
StatefulSet 用来管理某 Pod 集合的部署和扩缩, 并为这些 Pod 提供持久存储和持久标识符。和 Deployment 类似, StatefulSet 管理基于相同容器规约的一组 Pod。但和 Deployment 不同的是, StatefulSet 为它们的每个 Pod 维护了一个有粘性的 ID。这些 Pod 是基于相同的规约来创建的, 但是不能相互替换:无论怎么调度,每个 Pod 都有一个永久不变的 ID。
在我们多年使用kubernetes的经验中,我们有幸看到了很多集群(在GCP,AWS和Azure上都是托管的和非托管的),并且我们看到一些错误在不断重复。
Master指的是集群控制节点,在每个Kubernetes集群里都需要有一个Master来负责整个集群的管理和控制,基本上Kubernetes的所有控制命令都发给它,它负责具体的执行过程,我们后面执行的所有命令基本都是在Master上运行的
在Kubernetes集群中,Pod是所有业务类型的基础,它是一个或多个容器的组合。这些容器共享存储、网络和命名空间,以及如何运行的规范。在Pod中,所有容器都被同一安排和调度,并运行在共享的上下文中。对于具体应用而言,Pod是它们的逻辑主机,Pod包含业务相关的多个应用容器。Kubernetes不只是支持Docker容器,它也支持其他容器。Pod 的上下文可以理解成多个linux命名空间的联合:
https://blog.csdn.net/hguisu/category_9999400.html
本节目标: 要求会画bolg系统和kubernetes系统的架构图, 并且知道架构每一部分的作用.
Kubernetes 中使用节点的本地存储资源有 emptyDir、hostPath、Local PV 等几种方式。这之中,emptyDir 无法持久化数据,hostPath 方式需要手动管理卷的生命周期,运维压力大。因此在某些场景下,如果用户出于性能和运维成本考虑需要使用本地存储,Local PV 似乎是唯一选择。
PS:(梳理概念)pod里面包括N个容器,service里面包括pod,Deployment可能包括service或者是pod。
作者:xixie,腾讯 IEG 后台开发工程师 这篇文章,你要翻很久,建议收藏。 Kubernetes,简称 K8s,是用 8 代替 8 个字符“ubernete”而成的缩写。是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用。k8s 作为学习云原生的入门技术,熟练运用 k8s 就相当于打开了云原生的大门。本文通过笔者阅读书籍整理完成,希望能帮助想学习云原生、以及正在学习云原生的童鞋快速掌握核心要点。学习 k8s 和大家学习 linux 差不多,看似复杂,但掌握了日常熟悉的指令和运行机理就能愉快
类似于轻量级的沙箱,Docker利用容器来运行和隔离应用。容器是从镜像创建的应用运行实例,可以将其启动、开始、停止、删除,但是所有的容器是相互隔离的,互不可见的,这就提供了一个实体机可以安装多个容器,且很轻量级相对于虚拟机。
0. 前言 最近在学习张磊老师的 深入剖析Kubernetes 系列课程,最近学到了 Kubernetes 容器持久化存储部分 现对这一部分的相关学习和体会做一下整理,内容参考 深入剖析Kubernetes 原文,仅作为自己后续回顾方便 希望详细了解的同学可以移步至原文支持一下原作者 参考原文:深入剖析Kubernetes 1. PV、PVC、StorageClass 关系梳理 1.1 相关概念 Volume:其实就是将一个宿主机上的目录,跟一个容器里的目录绑定挂载在了一起 持久化 Volume:指的就是
核心组件组成: kubectl: 客户端命令行工具,将接受的命令格式化后发送给kube-apiserver,作为整个系统的操作入口。 kube-apiserver: 提供了资源操作的唯一入口,并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制;这是kubernetes API,作为集群的统一入口,各组件协调者,以HTTPAPI提供接口服务,所有对象资源的增删改查和监听操作都交给APIServer处理后再提交给Etcd存储。 kube-scheduler: 资源调度,按照预定的调度策略将Pod调度到相应的机器上;它负责节点资源管理,接受来自kube-apiserver创建Pods任务,并分配到某个节点。它会根据调度算法为新创建的Pod选择一个Node节点。 kube-controller-manager: 负责维护集群的状态,比如故障检测、自动扩展、滚动更新等;它用来执行整个系统中的后台任务,包括节点状态状况、Pod个数、Pods和Service的关联等, 一个资源对应一个控制器,而ControllerManager就是负责管理这些控制器的。 etcd: 集群的主数据库,保存了整个集群的状态; etcd负责节点间的服务发现和配置共享。etcd分布式键值存储系统, 用于保持集群状态,比如Pod、Service等对象信息。 kubelet: 负责维护容器的生命周期,负责管理pods和它们上面的容器,images镜像、volumes、etc。同时也负责Volume(CVI)和网络(CNI)的管理;kubelet运行在每个计算节点上,作为agent,接受分配该节点的Pods任务及管理容器,周期性获取容器状态,反馈给kube-apiserver; kubelet是Master在Node节点上的Agent,管理本机运行容器的生命周期,比如创建容器、Pod挂载数据卷、下载secret、获取容器和节点状态等工作。kubelet将每个Pod转换成一组容器。 container runtime: 负责镜像管理以及Pod和容器的真正运行(CRI); kube-proxy: 负责为Service提供cluster内部的服务发现和负载均衡;它运行在每个计算节点上,负责Pod网络代理。定时从etcd获取到service信息来做相应的策略。它在Node节点上实现Pod网络代理,维护网络规则和四层负载均衡工作。 docker或rocket(rkt): 运行容器。 其中: master组件包括: kube-apiserver, kube-controller-manager, kube-scheduler; Node组件包括: kubelet, kube-proxy, docker或rocket(rkt); 第三方服务:etcd
docker和k8s是云原生时代两颗璀璨的明珠,分别对应了云计算中的两大核心功能:虚拟化和调度。资源的虚拟化为调度提供了前提,而调度则增加了系统了灵活性和资源的利用率。
A.0/1 nodes are available: 1 node(s) had taints that the pod didn't tolerate.
李剑,携程CIS资深软件工程师。加入携程之前主要从事音视频流媒体的开发,目前主要负责Redis和Mysql容器化和服务化的研发。
在 PayPal,我们最近开始试水 Kubernetes。我们大部分的工作负载都运行在 Apache Mesos 上,而作为迁移的一部分,我们需要从性能方面了解下运行 Kubernetes 集群以及 PayPal 特有的控制平面。其中最主要的是了解平台的可扩展性,以及通过调整集群找出可以改进的地方。
PV 的全称是:PersistentVolume(持久化卷),是对底层共享存储的一种抽象,PV 由管理员进行创建和配置,是一个全局资源,包含存储的类型,存储的大小和访问模式等。它和具体的底层的共享存储技术的实现方式有关,比如 Ceph、GlusterFS、NFS、hostPath 等,都是通过插件机制完成与共享存储的对接。
入门Kubernetes目前两周时间,对k8s有了一个基础模糊的认识,了解它之后就会觉得这是一门真正高端的技术。
Master是集群的控制节点,每个K8s集群里需要有一个Master节点来负责整个集群的管理和控制。基本上k8s的所有控制命令都发给它,它来负责整个具体的执行过程。Master节点通常占据一个独立的服务器(高可用部署建议3台服务器)。
k8s为每个pod分配了唯一的IP地址,一个pod里的多个容器共享pod IP。 pod其实有两种类型:普通的pod和静态pod,后者比较特殊,它并不存放在etcd存储中,而是存放在某个具体的Node上的一个具体文件中,并且只在此Node上启动运行。而普通的pod一旦被创建,就会被放入etcd中存储。随后被master调度到某个具体的Node上并进行绑定,随后该pod被对应的Node上的kubelet进程实例化成一组相关的docker容器并启动起来。 每个pod都可以对其使用的服务器上的计算资源设置限额,当前可以设置限额的源有CPU和memory两种。其中CPU的资源单位为CPU的数量。 一般而言,一个CPU的配额已经算是相当大的一个资源配额,所以在k8s中,通常以千分之一的CPU配额为最小单位,以m来表示,通常一个容器的CPU配额为100-300m,即占用0.1-0.3个CPU。这个配额是个绝对值,不是占比。 在k8s中,一个计算资源进行配额限定需要设定两个参数: requests,资源的最小申请量,系统必须满足要求 limits,资源最大允许使用的量。
etcd 是 CoreOS 团队发起的开源项目,是一个管理配置信息和服务发现(service discovery)的项目,它的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库,基于 Go 语言实现。
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