minikube 是一个工具, 能让你在本地运行 Kubernetes。 minikube 在你本地的个人计算机(包括 Windows、macOS 和 Linux PC)运行一个单节点的 Kubernetes 集群,以便你来尝试 Kubernetes 或者开展每天的开发工作。
我们知道 Prometheus 是一套开源的系统监控、报警、时间序列数据库的组合,而 Prometheus Operator 是 CoreOS 开源的一套用于管理在 Kubernetes 集群上的 Prometheus 控制器,它是为了简化在 Kubernetes 上部署、管理和运行 Prometheus 和 Alertmanager 集群。
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上一篇文章 初试 Netflix 开源持续云交付平台 Spinnaker 中,我安装的是 Development Spinnaker,安装过程比较繁琐,而且没有跟 Kubernetes 集群集成起来,只能演示其部署管理功能中的 Pipeline 功能,而 Spinnaker 的另一个核心内容集群管理功能没法操作。本次我将实际操作演示如何在 Kubernetes 集群中安装 Spinnaker,后续演示如何使用 Spinnaker 执行 deploy 和 scale 一个应用到 Kubernetes 集群中。本次演示环境,我是在本机 MAC OS 上操作,以下是安装的软件及版本:
minikube 是一个虚拟机,启动后会在内部自动创建一个 k8s 集群。minikube 是 k8s 的 node。
最近,有人问我 NodePort,LoadBalancer 和 Ingress 之间的区别是什么。 它们是将外部流量引入群集的不同方式,并且实现方式不一样。 我们来看看它们是如何工作的,以及什么时候该用哪种。
Istio作为service mesh控制面的实施标准,先部署起来。然而会有一个坑要注意,否则无法访问到页面。这个坑是个示例的bug,已被人提了issue,我也被坑了一把。
因为iptables的netfilter的低性能,Kubernetes的kube-proxy组件一直被诟病,Cilium和Calico都全面实现 kube-proxy 的功能,包括ClusterIP, NodePort, ExternalIPs 和 LoadBalancer,可以完全取代它的位置,同时提供更好的性能。
Kubernetes(简称K8S,K和S之间有8个字母)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。
今天这篇文章里我们来讲一下Kubernetes里的Service对象。其实前面的文章《Kubernetes初体验--部署运行Go项目》里我们已经与Service有过一次短暂接触了,在那篇文章里我说用Deployment对象部署完应用后还需要向外界暴露入口才能通过HTTP访问到Kubernetes集群里的应用Pod,当时使用的是这样一条命令,其实就是创建的Service对象:
选自GitHub 机器之心编译 Kubeflow 是谷歌发布的一个机器学习工具库,致力于使运行在 Kubernetes 上的机器学习变的更轻松、便捷和可扩展;Kubeflow 的目标不是重建其他服务,而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。 Kubeflow 项目旨在使 Kubernetes 上的机器学习变的轻松、便捷、可扩展,其目标不是重建其他服务,而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。该库包含包含的清单用于创建: 用于创建和管理交互式 Jupyter notebook 的 Ju
在本文中,您将学习如何将三个简单的Java服务部署到Kubernetes(通过新的Docker for Mac / Windows集成在本地运行),并通过Kubernetes-native Ambassador API Gateway向前端用户公开前端服务。所以,抓住你选择的含咖啡因的饮料,在你的终端前舒服一点!
使用minikube部署k8s非常简单,执行minikube start就可以完成k8s部署,执行minikube delete就可以卸载掉k8s。当然要实现如此快速的部署/卸载k8s操作,是有一些前提工作需要准备的,如果部署机器存在代理,则还需要踩一些坑。
本次演示环境,我是在本机 MAC OS 以及虚拟机 Linux Centos7 上操作,以下是安装的软件及版本:
Kubernetes 是一个软件系统,使你在数以万计的电脑节点上运行软件时就像 所有节点是以单个大节点一样, 它将底层基础设施抽象,这样做同时简化了应用开发、部署,以及对开发和运维团队的管理。
一旦运行了 Kubernetes 集群,就可以在其上部署容器化应用程序。为此,您需要创建 Kubernetes Deployment 配置。Deployment 指挥 Kubernetes 如何创建和更新应用程序的实例。创建 Deployment 后,Kubernetes master 将应用程序实例调度到集群中的各个节点上。
打开 https://github.com/kubernetes/minikube/releases/tag/v1.19.0 下载最新版本的二进制软件包(deb、rpm包),再使用 apt 或 yum 安装。
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如何使用Kubectl创建和启动部署、复制控制器,并通过服务公开它们,而不需要编写yaml定义。快速地将容器启动到集群中。
Kubernetes 中 Service 是 将运行在一个或一组 [Pod]上的网络应用程序公开为网络服务的方法。
本文会在window环境下,构建一套基于k8s的istio环境,并且通过skaffold完成镜像的构建和项目部署到集群环境。其实对于实验环境有限的朋友们,完全可以在某里云上,按量付费搞3台”突发性能实例“,玩一晚,也就是杯咖啡钱。
本文是 Kubernetes 中数据包的生命周期系列文章的第 3 部分。我们将讨论 Kubernetes 的 kube-proxy 组件如何使用 iptables 来控制流量。了解 kube-proxy 在 Kubernetes 环境中的作用以及它如何使用 iptables 来控制流量非常重要。
上一篇文章 初试 Kubernetes 集群中使用 Helm 搭建 Spinnaker 平台 中,我们演示了如何在 Kubernetes 集群中通过 Helm 安装 Spinnaker,接下来我们使用该环境,来演示一下 Spinnaker 集群管理功能,如何使用 Spinnaker 执行 deploy 和 scale 一个应用到 Kubernetes 集群中。本次演示环境,我是在本机 MAC OS 上操作,以下是安装的软件及版本:
在本文的第一部分中,我们将讨论设置适合 Knative 0.6.0 版的开发环境。第二部分介绍第一个 serverless 微服务的部署。使用 Knative 创建 serverless 应用程序的基本要求是对 Kubernetes 的扎实知识。如果你没有经验,则应该学习官方的基本 Kubernetes 教程[1]。
完整的 Kubernetes 集群往往非常复杂,需要较高的资源,往往我们在开发期间需要一个完整的 Kubernetes 来运行我们的应用,但是并不要求达到生产级别的集群,本文我们将探讨几种本地轻松配置 Kubernetes 集群的方法。
Kubernetes 是 Google 团队发起并维护的基于 Docker 的开源容器集群管理系统,它不仅支持常见的云平台,而且支持内部数据中心。它的目标是管理跨多个主机的容器,提供基本的部署,维护以及运用伸缩,主要实现语言为 Go 语言。
最近,很多人问我 NodePorts,LoadBalancer和 Ingress 之间的区别是什么?它们是将外部流量引入集群的不同方式,而且它们的运行形式各不相同。接下来,请你跟我一起,来看看他们是如何工作的,以及它们各自的适用情况。
作为一个服务网格系统,Istio 为服务间通信提供稳定性、透明性和安全性方面的保障。不论集群内外的服务,只要其访问目标是网格内的服务,就都会被 Istio 所拦截并进行处理。
我们生产k8s对外暴露服务有多种方式,其中一种使用external-ips clusterip service ClusterIP Service方式对外暴露服务,kube-proxy使用iptables mode。这样external ips可以指定固定几台worker节点的IP地址(worker节点服务已经被驱逐,作为流量转发节点不作为计算节点),并作为lvs vip下的rs来负载均衡。根据vip:port来访问服务,并且根据port不同来区分业务。相比于NodePort Service那样可以通过所有worker节点的node_ip:port来访问更高效,也更容易落地生产。但是,traffic packet是怎么根据集群外worker节点的node_ip:port或者集群内cluster_ip:port访问方式找到pod ip的?
了解如何将 Podman 与 Kubernetes 集成以增强容器管理并提高部署效率
通过之前的文章 初试 Kubernetes 集群中使用 Helm 搭建 Spinnaker 平台 ,我们已经演示了如何通过 Helm 安装 Spinnaker 平台到本地 Kubernetes 集群中。本次演示环境,我依旧是在本机 MAC OS 上操作,以下是安装的软件及版本:
之前我们在文章《使用KubeFATE快速部署联邦学习实验开发环境(一)》、《使用KubeFATE快速部署联邦学习实验开发环境(二)》和《使用FATE进行图片识别的深度神经网络联邦学习》中介绍过如何使用 KubeFATE 部署一个基于 Docker Compose 的 FA TE 联邦学习集群,以便于快速尝试体验联邦学习。但随着联邦学习的正式投入使用,训练集、模型都会逐渐变大。在生产环境里,我们会遇到以下问题:
企业中使用 Kubernetes 构建云原生联邦学习平台是最佳的选择,本文详细解析了 KubeFATE 的技术要点。作者:马陈龙,VMware 中国研发中心云原生实验室工程师,KubeFATE 开源项目维护者。
Kubernetes是一个可扩展的,用于容器化应用程序编排,管理的平台。由Google于2014年基于其大规模生产实践经验而开源出来的。Kubernetes目前在容器编排领域已经成为事实上的标准,社区也非常活跃。
上篇懒得写了索性转载了一篇nginx-ingress的,本篇我们来看神器Traefik,我个人是比较看好和偏向与Traefik的,它轻便易用而且还有界面。
本教程介绍如何构建和部署使用Kubernetes和一个简单的,多层次的Web应用程序Guestbook。
官方文档:https://kubernetes.io/zh/docs/setup/
简单服务路由,将 Node 的入站流量从 80 端口转发到服务 blog-anoyi, 查看 ingress 规则:
Hello folks! 今天我们介绍一下基于 Helm 快速部署安装 Prometheus Stack 的文章,在本文中,我们将讨论 Prometheus 和 Grafana,以及如何使用 Helm 图表为任何 Kubernetes 集群设置监控。我们还将学习如何将 Prometheus 和 Grafana 连接在一起,并在 Grafana 上设置一个基本的仪表板来监控 Kubernetes 集群上的资源。
在Kubernetes中创建一个Deployment 部署就会在Node上创建一个Pod,Pod是Kubernetes中对于一组容器以及与容器相关的资源的集合。Pod中的容器会共享IP和端口资源。
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Pod 生命周期不等于应用的生命周期,Pod 创建和销毁会导致它的 ip 地址发生变化
大家好,我是山月,这是我最近新开的专栏:「前端部署系列」。包括 Docker、CICD 等内容,大纲图示如下
ReplicaSet确保任何时间都有指定数量的Pod副本在运行。通常用来保证给定数量的、完全相同的Pod的可用性。建议使用Deployment来管理ReplicaSet,而不是直接使用ReplicaSet。
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