如果你不知道从何下手,那么在 Kubernetes 中排查故障可能会是一项艰难的任务。文本以超详细的图解说明了如何对 Kubernetes Deployment 进行故障排查,相信会对你有启发。
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。
在《Docker容器技术》章节就有简单介绍Kuberntes,它是谷歌开源的容器容器集群管理系统,是谷歌内部容器管理系统Borg的开源版本。
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。
官方定义k8s能够对容器化软件进行部署管理,在不停机的前提下提供简单快速的发布和更新方式。换句话说,如果项目需要多机器节点的微服务架构,并且采用Docker image(镜像)进行容器化部署,那么k8s可以帮助我们屏蔽掉集群的复杂性,自动选择最优资源分配方式进行部署。在此基础上,k8s还提供简单的多实例部署及更新方案,仅需几个操作命令就可以轻松实现。
在本文我们(Flant)将介绍简化 Kubernetes Operator 创建的方法,并展示如何使用 shell-operator 轻松实现自己的 Operator。本文基于我们在 KubeCon Europe 2020上的最新演讲,这是此演讲的完整视频[1]
在本文我们将介绍简化 Kubernetes Operator 创建的方法,并展示如何使用 shell-operator 轻松实现自己的 Operator。本文基于我们在 KubeCon Europe 2020上的最新演讲,这是此演讲的完整视频[1]
在某些技术领域,Kubernetes 被认为是一个不必要的复杂时间浪费,初创公司应该避免使用。使用 Kubernetes 和一个小团队被视为过度工程的标志。
官方文档:https://kubernetes.io/zh/docs/setup/
本文将提供 Kubernetes 的简化视图,从高处观察其中的重要组件,以及他们的关联。
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。
随着Kubernetes作为托管基于微服务的进程的方法的兴起,数据存储一直是一个问题。储存在哪里。我们有多大的容量。以及我们如何计划检索它。这些问题的答案似乎就是两个简单的词:persistent storage(持久存储)。
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 大规模使用过的都说简单,没有用过清一色的都是使用复杂、概念晦涩难懂,因此即使是那些具有一定服务器端知识的人也可能会感到困惑。让我在这里尝试一些不同的东西。与其解释一个不熟悉的问题(如何在 Kubernetes 中运行 Web 服务?)和另一个(你只需要一个清单,三个 sidecar 和一堆 gobbledygook),我将尝试揭示 Kubernetes 技术发展趋势。
在本教程中,您将使用Ansible和Kubeadm从头开始设置Kubernetes集群,然后给它部署一个容器化的Nginx程序。
1、简述ETCD及其特点? etcd是一个分布式的、高可用的、一致的key-value存储数据库,基于Go语言实现,主要用于共享配置和服务发现。 特点: 完全复制:集群中的每个节点都可以使用完整的存档
在JAVA开发中使用 docker run命令配合上自建的Docker仓库可以很容易部署JAVA服务,但是使用Docker部署应用会有几个问题:
假设您希望部署一个简单的Hello World应用程序,则该应用程序的YAML应该类似于以下内容:
编排和管理层是 CNCF 云原生全景图的第三层。在使用这一层的工具之前,工程师大概已经按照安全合规标准自动配置了基础设施,并为应用程序设置了运行时(运行时层)。现在,他们必须弄清楚如何将所有应用程序组件作为整体来编排和管理。这些组件必须相互识别以进行通信,并通过协调实现共同的目标。编排和管理层的工具可实现自动化和弹性伸缩,基于此云原生应用程序天然具有可扩展性。
调度器的核心目标是: 将 workload bind 到 resource【workload --bind--> resource】,结合各类信息,将这一目标做到最优。
我们在请求API Server的时候,会经历哪些步骤呢?总得来说,有如下步骤:
Kubernetes是用于管理容器化应用程序集群的工具。在计算机领域中,此过程通常称为编排。
Pod 是一组互相协作的容器,是我们可以在 Kubernetes 中创建和管理的最小可部署单元。同一个 pod 内的容器共享网络和存储,并且作为一个整体被寻址和调度。当我们在 Kubernetes 中创建一个 pod 会创建 pod 内的所有容器,并且将容器的所有资源都被分配到一个节点上。
Kubernetes是一个容器编排系统,可以大规模管理容器。Kubernetes最初由谷歌根据其在生产中运行容器的经验开发而成,是一个开源的,并由世界各地的社区积极开发。
Kubernetes是一个容器编排系统,可以大规模管理容器。Kubernetes最初由谷歌根据其在生产中运行容器的经验开发而成,是一个开源的,并由世界各地的社区积极开发。Kubeadm自动安装和配置Kubernetes组件,例如API服务器,Controller Manager和Kube DNS。但是,它不会创建用户或处理操作系统级依赖关系及其配置的安装。对于这些初步任务,可以使用Ansible或SaltStack等配置管理工具。使用这些工具可以更轻松地创建其他集群或重新创建现有集群,并且不易出错。
Kubernetes Scheduler是负责Pod调度的重要功能模块,Kubernetes Scheduler在整个系统中承担了“承上启下”的重要功能,“承上”是指它负责接收Controller Manager创建的新Pod,为其调度至目标Node;“启下”是指调度完成后,目标Node上的kubelet服务进程接管后继工作,负责Pod接下来生命周期。
在前面以Docker项目为例,一步步剖析了Linux容器的具体实现方式。 通过这些应该明白:一个“容器”,实际上是一个由Linux Namespace、Linux Cgroups和rootfs三种技术构建出来的进程的隔离环境。
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PersistentVolume (PV) 是由管理员设置的存储,它是群集的一部分。就像节点是集群中的资源一样,PV 也是集群中的资源。 PV 是Volume 之类的卷插件,但具有独立于使用 PV 的 Pod 的生命周期。此 API 对象包含存储实现的细节,即 NFS、iSCSI 或特定于云供应商的存储系统。
Docker 是 Kubernetes Pod 中最常用的容器运行时,但 Pod 也能支持其他的容器运行,比如 rkt、podman等。
K8S是分布式系统里面的操作系统,Pod更像是操作系统里面的进程组,如此以来当一个Pod想要运行的时候,就必须要依赖于K8S的调度策略来完成这些Pod的调度。
当你部署完 Kubernetes, 即拥有了一个完整的集群。本文档概述了交付正常运行的 Kubernetes 集群所需的各种组件。这张图表展示了包含所有相互关联组件的 Kubernetes 集群。
之前我曾经提到了一系列关于服务网格的内容。然而,我意识到有些同学可能对Kubernetes的了解相对较少,更不用说应用服务网格这个概念了。因此,今天我决定带着大家快速理解Kubernetes中的一些专有名词,以便在短时间内入门,并减少学习的时间。我将在接下来的5分钟内为你介绍这些名词,希望你能从中获得一些收获。如果你觉得有所帮助,请给个赞来鼓励我吧!你的支持是我前进的动力~
在Kubernetes中,服务是一个核心概念。在本文中,将介绍如何调试K8S服务,这些服务是由多个Pod组成的工作负载的抽象接口(主机+端口)。
基于角色的访问控制(RBAC)是一种基于个人用户的角色来管理对计算机或网络资源的访问的方法。
配置和安装 dashboard 官方文件目录:kubernetes/cluster/addons/dashboard 我们需要使用的yaml文件 $ ls *.yaml dashboard-controller.yaml dashboard-service.yaml dashboard-rbac.yaml 已经修改好的 yaml 文件见:dashboard 由于 kube-apiserver 启用了 RBAC 授权,而官方源码目录的 dashboard-controller.yaml 没有定义授权的 Se
一个 Kubernetes 集群由一组被称作节点的机器组成。这些节点上运行 Kubernetes 所管理的容器化应用。集群具有至少一个工作节点。
[TOC] Kubernetes 学习路径 0x00 简要介绍 简要介绍 发展历史 公有云类型说明 基础设施及服务 (IaaS) 平台及服务(PaaS) 软件即服务(SaaS) 部署时代变迁 传统部署时代 (早期传统IT企业、单机部署、资源利用率较低) 虚拟化部署时代 (近现代IT企业使用较多) 容器化部署时代 (现代企业从传统企业向数据信息化建设转型) 资源管理器对比 Apache MESO
etcd 是一个快速、分布式、一致的键值存储,用作持久存储 Kubernetes 对象数据(如 pod、replication controllers, secrets, services 等)的后备存储。实际上,etcd 是 Kubernetes 存储集群状态和元数据的唯一地方。唯一直接与 etcd 对话的组件是 Kubernetes API Server。所有其他组件通过 API Server 间接读取和写入数据到 etcd。
在研究 Prometheus 时,了解到它的本地存储存在的一些缺陷,以及 ClickHouse 的适用场景和优势。而业内也确实存在 Prometheus 存储方案采用 ClickHouse 的情况,所以对这点做了一个简单的调研。k8s 基于监控的自动扩容,目前了解到的方案主要是基于 Prometheus,所以深入了解 k8s 架构和 Prometheus 的相关技术与方案是目前在进行中的技术储备。
[TOC] Kubernetes 学习路径 0x00 简要介绍 简要介绍 发展历史 公有云类型说明 基础设施及服务 (IaaS) 平台及服务(PaaS) 软件即服务(SaaS) 部署时代变迁 传统部署时代 (早期传统IT企业、单机部署、资源利用率较低) 虚拟化部署时代 (近现代IT企业使用较多) 容器化部署时代 (现代企业从传统企业向数据信息化建设转型) 资源管理器对比 Apache MES
这篇文章参考自《Kubernete权威指南》,对其中的相关章节做了一些总结,从下面十个点对pod进行深入讲解,也会有些配置的实例,希望对大家学习kubernetes带来些许帮助。
Kubernetes (通常称为 K8s) 是用于自动部署、扩展和管理容器化(containerized)应用程序的开源系统,是 Google 内部工具 Borg 的“开源版”。
Deployment是 Kubernetes 中用于处理无状态服务的资源,而StatefulSet是用于支持有状态服务的资源,这两种不同的资源从状态的角度对服务进行了划分,而 DaemonSet 从不同的维度解决了集群中的问题 — 如何同时在集群中的所有节点上提供基础服务和守护进程。
上一篇文章中,我们详细介绍了 Kubernetes 中的作业副本控制器 Deployment:
在Kubernetes中,PV(Persistent Volume)是一种抽象层,它将底层的存储系统与Kubernetes中的Pod解耦。这允许管理员将PV设置为动态或静态,并在Pod启动或停止时自动或手动分配和释放。而PVC(Persistent Volume Claim)则是Pod对存储的声明,它请求Kubernetes提供特定类型和大小的存储卷。在Kubernetes中,PVC通过绑定到PV来实现对存储卷的访问。
首先要安装运行时,将程序发布包复制到计算机并启动服务。对于java,每个服务实例作为JVM进程运行。
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