在本篇博客中，我们将深入解析 Kubernetes 的架构，重点关注主节点、工作节点和容器运行时这三个关键组件。通过深入了解这些组件的作用和相互关系，读者将能够更好地理解 Kubernetes 的工作原理和核心功能。
Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台，用于管理容器化工作负载和服务，有助于声明式配置和自动化，它拥有庞大且快速发展的生态系统，Kubernetes 服务、支持和工具随处可见。
本文最初发表于 eficode 的博客站点，经原作者 Michael Vittrup Larsen 和 eficode 官方授权，由 InfoQ 中文站翻译分享。
过去几年来，运行容器化应用程序的流行度呈爆炸式增长，这已经不是什么秘密了。能够通过代码提供应用程序的依赖项来迭代和发布应用程序是一个巨大的胜利。Gartner表示，到2022年，“超过75%的全球组织将在生产中运行容器化应用程序”。
今天我要和大家探讨一个备受关注的话题：为什么在大数据服务上使用 Kubernetes（简称 K8s）？Kubernetes 是一个用于自动化容器化应用程序部署、扩展和管理的开源平台，而大数据服务通常包括庞大的数据集和复杂的计算工作负载，这两者似乎并不直接相关。那么，为什么越来越多的组织选择在大数据领域使用 Kubernetes 呢？接下来，我们将深入探讨这个问题，并提供一些实际示例。
虽然 Docker 已经很强大了，但是在实际使用上还是有诸多不便，比如集群管理、资源调度、文件管理等等。那么在这样一个百花齐放的容器时代涌现出了很多解决方案，比如 Mesos、Swarm、Kubernetes 等等，其中谷歌开源的 Kubernetes 是作为老大哥的存在。
例如，如果在物理服务器上运行多个应用程序，则可能会出现一个应用程序占用大部分资源的情况， 结果可能导致其他应用程序的性能下降。 一种解决方案是在不同的物理服务器上运行每个应用程序，但是由于资源利用不足而无法扩展， 并且维护许多物理服务器的成本很高。
从架构上讲，Kubernetes 的节点分为了两个部分：管理节点和工作节点。管理节点上运行的是控制平面组件，而工作节点上运行的是业务服务。
按官网的说法就是Kubernetes是用于自动部署，扩展和管理容器化应用程序的开源系统。 它将组成应用程序的容器组合成逻辑单元，以便于管理和服务发现。Kubernetes 源自Google 15 年生产环境的运维经验，同时凝聚了社区的最佳创意和实践。
Kubernetes 是一种开源容器管理工具，可自动执行容器部署、容器扩展、解缩放和容器负载均衡（也称为容器编排工具）。它是用Golang编写的，拥有庞大的社区，因为它最初由Google开发，后来捐赠给CNCF（云原生计算基金会）。Kubernetes 可以将“n”个容器分组到一个逻辑单元中，以便轻松管理和部署它们。它与所有云供应商（即公共云、混合云和本地云供应商）完美配合。
Volcano是一个Kubernetes原生批处理调度系统。这个开源项目针对计算密集型工作负载进行了优化，在人工智能、大数据、基因组学和渲染等领域特别有用。这些领域的主流计算框架可以很容易地连接到Volcano，以集成高性能作业调度、异构芯片管理和作业管理。
Kubernetes 早已成为容器编排引擎的事实标准，而随着 Kubernetes 环境的复杂性持续增长，成本也在不断攀升。CNCF 发布的调查报告《Kubernetes 的 FinOps》显示，68%的受访者表示 Kubernetes 开销正在上涨，并且一半的人所在的组织经历了每年超过20%的开销增长。
Kubernetes（通常简称为K8s）是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源容器编排平台。它提供了一种便捷的方式来管理容器，使得在一个集群中运行、调度和扩展应用程序变得更加简单。
我们需要一些自动化的措施，包括自动调度、配置、监管和故障处理。这正是Kubernetes用武之地
Kubernetes 架构是一个比较典型的二层架构和 server-client 架构。Master 作为中央的管控节点，会去与 Node 进行一个连接。
我们将评估这种系统的期望特性。在此基础上，我们将尝试比较目前使用的两个最流行的容器编排系统Apache Mesos和Kubernetes。
在容器中运行工作负载的吸引力是直观的，这样做有很多原因。将流程及其依赖项发送到能够直接运行的包中，可以减少组织通信和操作的摩擦。与虚拟机相比，容器的大小、简单性和减少的开销是一个令人信服的理由。
Serverless 是一种云原生开发模型，可使开发人员专注构建和运行应用，而无需管理服务器。简单来说 Serverless 就是让你不与或少与运行应用程序所需的服务器和基础设施进行交互，当今天我们提到 "serverless" 这个词的时候通常它可以指 CaaS 和 FaaS 这两种服务。
Kubernetes 是一个可扩展的开源平台（Google 在 2014 年开源），用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。名称 Kubernetes 源于希腊语，意为“舵手”或“飞行员”，通常简称为k8s。
Kubernetes简称k8s（也缩写为kube），一个开源的用于自动化部署容器化（主要针对Docker，其它如katacontainers和rkt也支持）应用程序系统，通过分组容器（容器组被命名为Pod，Pod也是Kubernetes的最小调度单元）来调度和管理容器，官方网站：https://kubernetes.io/，本文大量参考了官方的https://kubernetes.io/docs/concepts/、https://kubernetes.io/zh/（官方中文）等。
petecheslock在 Twitter 上表达了对无处不在的 Kubernetes 的批评观点：
Kubernetes是Google开源的一个容器编排引擎，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效。它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理。在生产环境中部署一个应用程序时，通常要部署该应用的多个实例以便对应用请求进行负载均衡。
作者 Todd Neal (AWS), Matthias Bertschy (ARMO), Sergey Kanzhelev (Google), Gunju Kim (NAVER), Shannon Kularathna (Google)
Kubernetes一直是当今业界的流行语，也是最好的编排工具。它吸引了许多想要提升自己职业生涯的经验丰富的专业人士。HuaWei，Pokemon，Box，eBay，Ing，Yahoo Japan，SAP，纽约时报，Open AI，Sound Cloud等跨国公司也使用Kubernetes。我相信你已经知道这些事实，这也是促使你打开这个Kubernetes面试问题文章原因。
拥有 GPU 工作节点对于提高 AI/ML 工作负载的效率至关重要。同时，采用托管的 Kubernetes 方式也会给 GPU 加速带来独特的好处。
容器化部署方式产生的问题及解决方案 • 容器化部署方式带来了很多的便利，但是也会带来一些问题，比如： • 一旦容器故障停机了，怎么让另外一个容器立刻启动去替补停机的容器。 • 当并发访问量变大的时候，怎么做到横向扩展容器数量。 • …… • 这些容器管理的问题统称为容器编排问题，为了解决这些容器编排问题，就产生了一些容器编排的软件： • Swarm：Docker自己的容器编排工具。 • Mesos：Apache的一个资源统一管控的工具，需要和Marathon结合。 • Kubernetes：Google开源的容器编排工具。
调试Kubernetes应用程序通常是一个痛苦的过程，充满未知和不可预知的副作用。当你的Kubernetes集群没有自我愈合时会发生什么？错误配置的资源限制如何影响应用程序在生产环境中运行？如果不遵循一些基本原则，处理这些问题通常会使调试Kubernetes成为一个非常困难的过程。
Kubernetes[1]，又称为 k8s（首字母为 k、首字母与尾字母之间有 8 个字符、尾字母为 s，所以简称 k8s）或者简称为 "kube" ，是一种可自动实施 Linux 容器[2]操作的开源平台。它可以帮助用户省去应用容器化过程的许多手动部署和扩展操作。也就是说，您可以将运行 Linux 容器的多组主机聚集在一起，由 Kubernetes 帮助您轻松高效地管理这些集群。而且，这些集群可跨公共云[3]、私有云[4]或混合云[5]部署主机。Kubernetes 是理想的托管平台。
以下是由「Kubernetes patterns」一书综合而成的初学者必须知道的十大设计模式。熟悉这些模式将帮助您理解基本的Kubernetes概念，从而在讨论和设计基于Kubernetes的应用程序时帮助到您。
尽管复杂，Kubernetes 仍然是目前最流行的编排器，但 HashiCorp 在 Nomad 上的成功也表明，Kubernetes 的替代方案还有发展空间。
Docker镜像文件部署，复杂度虽然降低了，但以容器格式运行的应用程序间的协同却成了一个新的亟待解决的问题，这种需求在微服务架构中表现得尤为明显。结果，以Kubernetes为代表的容器编排系统应需而生。
Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态，其服务、支持和工具的使用范围相当广泛。
本文试图清晰地阐述 Kubernetes 策略管理的必要性以及在工作负载安全和自动化方面的作用。另外还会讲述 Kubernetes 策略的适用场景以及实现原理。
描述:Docker是一个开放源代码软件项目（开源的应用容器引擎），让应用程序部署在软件货柜下的工作可以自动化进行，借此在Linux操作系统上，提供一个额外的软件抽象层，以及操作系统层虚拟化的自动管理机制。
Kubernetes 一直是当今业界的流行语，也是最好的编排工具。它吸引了许多想要提升自己职业生涯的经验丰富的专业人士。
Kubernetes 里的 Master 指的是集群的控制节点，负责整个集群的管理和控制。 在 Master 上运行中以下关键进程：
如果将服务器应用程序通过容器移动到云平台中，则需要进行一些容器编排，Kubernetes在此将发挥重要作用。
这是有关 Kubernetes 的两部分系列中的第一篇。第一部分是一个答案：影响Kubernetes设计的关键思想是什么？Kubernetes会将它与其他平台区分开来吗？第二部分是关于二阶效应的：行业如何响应通用控制平面？我们的工具、实践及平台将来会是什么样？
Kubernetes 也称为 K8s，是用于自动部署、扩缩和管理容器化应用程序的开源系统。Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态，其服务、支持和工具的使用范围相当广泛。Kubernetes 这个名字源于希腊语，意为“舵手”或“飞行员”。k8s 这个缩写是因为 k 和 s 之间有八个字符的关系。Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目。Kubernetes 建立在 Google 大规模运行生产工作负载十几年经验的基础上， 结合了社区中最优秀的想法和实践。
Kubernetes，又称为 k8s（首字母为 k、首字母与尾字母之间有 8 个字符、尾字母为 s，所以简称 k8s）或者简称为 "kube" ，是一种可自动实施 Linux 容器操作的开源平台。它可以帮助用户省去应用容器化过程的许多手动部署和扩展操作。也就是说，您可以将运行 Linux 容器的多组主机聚集在一起，由 Kubernetes 帮助您轻松高效地管理这些集群。而且，这些集群可跨公共云、私有云或混合云部署主机。Kubernetes 是理想的托管平台。
在过去的几年间，社区意识到在容器中运行有状态工作负载的价值，而且像 Kubernetes 这样的编排器引入了必要的特性。
Server Kubernetes API Server是Kubernetes的核心组件之一，它是所有控制平面组件和工作节点组件之间的中心组件。它负责暴露Kubernetes的API，管理资源对象的状态以及接受和处理来自其他组件和外部用户的请求。
翻译自 Setting Kubernetes Standards with Platform Engineering 。
在我们管理庞大的 Kubernetes Cluster 的过程中，随着业务量的急剧增长，我们面临着一系列的挑战。为了更好地推动我们的平台发展，我们必须进行大量的性能测试，尝试大规模启用和扩展我们的服务实例。这种不断变化和扩展的需求，使得我们无法准确预测未来所需的计算资源的数量，这无疑增加了我们的运维难度。
DevOps从提出到现在，已经走过了一段很长的路。包括Docker和Kubernetes在内的多种平台也已经帮助企业用前所未有的速度实现了软件应用的交付。同时，随着应用的容器化构建和发布比率不断上升，作为事实上的容器编排工具，Kubernetes在企业用户中备受欢迎和广泛认可。
Kubernetes 的采用不断增长，使组织能够自动化容器化应用程序的部署、管理和扩展。与此同时，DevOps、平台工程和开发团队正在更密切地关注其工作负载的可靠性、安全性和成本效率。Fairwinds 通过分析超过 100,000 个 Kubernetes 工作负载，于 2022 年创建了 Kubernetes 基准报告。目标是帮助组织了解他们的容器配置、需要改进的共同领域，并与同行相比检查他们的结果。2023 年的报告分析了超过 150,000 个工作负载，并将数据与前一年进行比较，以分析情况发生了怎样的变化。在 2024 年 Kubernetes 基准报告中，Fairwinds 分析了超过 330,000 个工作负载，审查了来自数百个组织的数据。最新报告显示，Kubernetes 用户显着提高了工作负载效率和可靠性，但仍有改进的地方。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
