随着Kubernetes的遍地开花,Kubernetes的优势可以说是深入人心,很多企业也是利用Kubernetes,来实现更高效的交付和更好地提高我们的资源使用率,推动标准化,适应云原生。
软件环境:Jenkins + Kubernetes + Git + Maven + Harbor
GitOps 是 Weaveworks 提出的一种持续交付方式,它的核心思想是将应用系统的声明性基础架构 和应用程序存放在 Git 版本库中。将 Git 作为交付流水线的核心,每个开发人员都可以提交拉取请求 (Pull Request)并使用 Git 来加速和简化 Kubernetes 的应用程序部署和运维任务。通过使用像 Git 这样的简单工具,开发人员可以更高效地将注意力集中在创建新功能而不是运维相关任务上(例如,应用系统安装、配置、迁移等)。
Jenkins采用war包的方式部署,需要用到tomcat环境,自行参考博文,进行部署;
在K8S环境通过helm部署了Jenkins(namespace为helm-jenkins),用于日常Java项目构建:
目前我厂 Jenkins CI 采用的是 Master-Slave 架构, Master 和 Slave 都是物理机搭建。主要用于跑单测,集成测试等。由于早期没有专人来管理 Jenkins ,随着业务的发展 Jenkins Job 越来越多,也带来了如下问题:
既然這次是參加 DevOps 組別,勢必要與 DevOps 做個完美的結合。我們在過去的二十幾天內,一起探討了 k8s 的概念、各種不同的物件以及欣賞了各種不同的應用。最終,當然是希望將 k8s 套用到日常運作的系統內。在 GCP 中建立 k8s 叢集 已經介紹過如何在 GCP 平台上建立 k8s 叢集,因此利用這最後的時間,我們就以 GCP 當作例子示範來欣賞一下如何建立一條自動部署的 Pipeline。
应对敏捷开发的需求,对CI(持续集成))/CD(持续交付)的提出了更高的标准,今天来讨论下,如何基于开源组件(gitlab/jenkins/harbor/kubernetes)使用CI/CD,赋能团队的开发、运维。
利用Rancher对K8S系统进行统一化部署维护和管理,解决K8S平台使用门槛高的问题。同时利用K8S系统统一管理底层硬件系统,提供容器环境;使得微服务开发者无需关注底层硬件,只需在平台上注册发布应用。同时K8S具有自动维护,自动修复的特性,可以实现高度自动化运维,极大减轻了微服务发布者的运维压力。同时系统支持多种更新方式,利用ServiceMesh网络架构,轻松实现蓝绿发布,滚动发布和灰度发布;帮助位服务开发者轻松实现业务迭代。
a、在实际生产环境中,由于某些历史原因我们或许不能完美的实现所谓的一切皆“云原生”,例如有传统的jenkins和执行专有任务的slave节点
本文节选自第⑦期DevOps训练营 , 对于训练营的同学实践此文档依赖于基础环境配置文档, 运行K8s集群并配置NFS存储。实际上只要有个K8s集群并安装好Ingress、配置好持久化存储并部署好ArgoCD就可以实践了。
CI的英文名称是Continuous Integration,中文翻译为:持续集成。
分布式服务的部署是一个复杂的流程,当容器应用存在几十甚至上百的时候,用手动的方式部署显然难度过高,借助Kubernetes容器编排引擎,可以快速的实现自动部署,扩展,升级等一系列复杂步骤。
3. Jenkins pipeline基础知识:见 链接jenkinspipeline
在上周日我们举办了V咖分享会第二十一期的分享,这是分享是这次由钱琪老师给大家分享的“基于k8s的CI流程”,传授她在实现项目持续集成与持续交付过程中实践经验的。现在就由芒果为大家整理这次分享会的知识,本次整理内容包含我们的V咖钱琪老师的分享内容,部分提问及回复。想要提问或者观看完整问题解答的小伙伴,请积极参与到我们分享会中来,我们的分享会每两周就有一次哟~
在前面众多微信的分享系列中,对k8s的体系构成,各个概念的定义,各组件的作用等都已介绍多次,此处就不再重复这些内容。在这篇文章中,主要和大家分享一些我们平安证券在容器云时代的一些CI/CD(持续集成/交付)的积累和经验。 平安证券成立于1991年,在近30年的时间内,积累了很多不同的IT应用,公司上下一直在紧跟IT前沿应用,践行科技赋能。
本篇在 《上篇:带你手工体验从写代码、编译、打包镜像、部署到K8S的全过程》 的基础上,将手动的过程通过jenkins工具将其改造成自动化。
基于AWS EKS的K8S实践系列文章是基于企业级的实战文章,一些设置信息需要根据公司自身要求进行设置,如果大家有问题讨论或咨询可以加我微信(公众号后台回复 程序员修炼笔记 可获取联系方式)。
软件行业正迅速看到使用容器作为一种为应用程序开发人员促进开发,部署和环境编排的方法的价值。这是因为容器可有效管理环境差异,提高可伸缩性并提供可预测性,以支持新功能的持续交付(CD)。除了技术优势外,容器还被证明可以大大降低复杂环境的成本模型。
k8s_host=192.168.214.50 #定义k8s_host变量,此ip为k8s管理机
https://mp.weixin.qq.com/s/LbHI2tHi_eOkuSgSROh3ng
基于kubernetes容器化技术架构能够带来诸多好处,诸如,弹性伸缩,自动修复等,在比如蓝绿部署,灰度发布等。近几年容器化技术飞速发展,了解服务网格 的人可能会发现,新兴技术 istio 等service mesh技术没有容器化的技术环境根本就没法实践。本篇博文不是详细介绍容器技术的,而是具体的实践。此篇博文分为两个阶段,分别是ci,cd。包含三部分内容,分别是jenkins,docker,k8s的脚本浅析。
在docker运行java(jar包)程序,就要把程序打包成docker镜像,可以先理解为镜像就是jar包 ;
前置说明: k8s_host=192.168.214.50 //定义k8s_host变量,此ip为k8s管理机 yaml_host=192.168.214.100:9999 //相关服务的配置存放机 step1.登录100 jenkins 的机器 【有初始化的相关脚本的机器,且与k8s机器互相免密访问】 step2.初始化项目的信息 进入到/opt/scripts -->#sh init-yaml.sh test backends [root@localhost scripts]# more init-yaml.sh #!/bin/bash ns=$1 //命名空间 app=$2 //对应的服务名称 yaml=/opt/scripts/yaml //定义一个目录变更 mkdir -p $yaml/$ns/$app/properties //创建目录 touch $yaml/$ns/$app/deploy.yaml //创建文件 cat $yaml/_/deploy_template.yaml | sed "s/_NAMESPACE_/$ns/g" | sed "s/_APPNAME_/$app/g" > $yaml/$ns/$app/deploy_template.yaml //先替换再生成一个新的deployment 的yaml文件 cat $yaml/_/svc.yaml | sed "s/_NAMESPACE_/$ns/g" | sed "s/_APPNAME_/$app/g" > $yaml/$ns/$app/svc.yaml //先替换再生成一个新的service 的yaml 文件 tree $yaml/$ns/$app //以树结构输出出来 step3.初始化service 信息 进入到/opt/scripts -->#sh init-service.sh test backends [root@localhost scripts]# more init-service.sh #!/bin/bash ns=$1 //命名空间 app=$2 //对应的服务名称 kubectl='kubectl --kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.kubeconfig' //定义了一个kubectl命令变更 ssh root@192.168.214.50 "$kubectl apply -f http://192.168.214.100:9999/$ns/$app/svc.yaml" //跳转到50这台k8s的管理机上,为服务生成service服务代理 ''' k8s分配给Service一个固定IP,这是一个虚拟IP(也称为ClusterIP),并不是一个真实存在的IP,而是由k8s虚拟出来的。虚拟IP的范围通过k8s API Server的启动参数 --service-cluster-ip-range=19.254.0.0/16配置; 虚拟IP属于k8s内部的虚拟网络,外部是寻址不到的。在k8s系统中,实际上是由k8s Proxy组件负责实现虚拟IP路由和转发的,所以k8s Node中都必须运行了k8s Proxy,从而在容器覆盖网络之上又实现了k8s层级的虚拟转发网络。 ''' step4.调整配置信息: [root@localhost backend]# pwd /opt/scripts/yaml/test/backends [root@localhost backends]# tree . ├── deploy_template.yaml ├── deploy.yaml ├── properties │ ├── logback.xml │ └── sysconfigs │ └── zk.properties └── svc.yaml 2 directories, 5 files #cd /opt/script/yaml/test/backends 配置文件pro and svc.yaml→ 从原机器/opt/data/msgback-release/ROOT/WEB-INF/classes 拷贝此目录下的内容到/opt/scripts/yaml/test/backends 此目录下来,修改zk 配置地址信息 修改在svc.yaml 此文件中修改配置的端口信息 step5.Jenkins调用k8s做服务部署到K8s集群中去 jenkins_job: 编译代码并生成镜像,且上传到镜像仓库
本技术方案为基于 kubernetes (下文简称 K8S )为核心的持续部署(下文简称CD)方案,可以满足开发方的程序级日志查看分析,运维方的快速扩容与日常运维分析,并且可以保证用户的服务体验。并且整套放在可以在资源利用率上进一步提升,在不降低服务可靠性的前提下降低资源使用成本。
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通常运维人员在接到代码(新项目)上线的任务前都要做大量的准备工作,包括:物理主机、虚拟机、代码运行环境、数据库安装配置、各种帐号创建,、运行后期的系统监控、应用的日志收集,性能优化等一系列的工作。
从常规分布式架构系统来说,划分出十来个独立的微服务模块是很常见的,然后不同的开发人员分工几个服务块,负责日常开发和维护,微服务之间会出现版本差异也是自然的。例如用户服务需要开发版本为7.0,其他服务可能高于这个版本或者低于这个版本,所以对服务发布这块做持续集成就很有必要。
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ServiceAccount它代表一个应用程序或者组件,并具有访问集群中Kubernetes API的令牌
最近我们构建和部署服务的方式与原来相比简直就是突飞猛进,像那种笨拙的、单一的、用于构建单体式应用程序的方式已经是过去式了。我们努力了这么久,终于达到了现在的效果。现在的应用为了提供更好的拓展性和可维护性,都会去拆解成各种相互依赖小、解耦性强的微服务,这些服务有各自的依赖和进度。如果你想去构建你所负责的服务,那么从一开始,就应该使用 CI/CD 的方式;当然,如果你走上了这条路, Jenkins 就是你的良师益友。
3.springboot&springcloud的内容,毕竟他们都是线下流行的跟微服务密切相关的,犹豫跟微服务相关的很多,初学者很容易混乱,让老铁在大脑中对springboot和springcloud有个关键的认识,知道它的使命是什么,它的核心内容,以及它们在微服务中扮演什么角色。
首先明确软件版本,我这里使用的是 Jenkinsver.2.121.3 ,这个版本比较老,其上安装 Kubernetes 插件所使用 kubectl 版本也比较老,无法使用 Kustomize 的 yaml 文件需要的 apiVersion:apps/v1 ,直接使用生成 deploy.yaml 文件会报错,所以这里选择了自己构建一个包含 kubectl 和 kustomize 的镜像,在镜像中使用 Kustomize 生成所需 yaml 文件并在 Kubernetes 上部署。
软件环境:Jenkins + Kubernetes + Gitlab + Harbor+helm
由于资源紧张,Jenkins+harbor合并为一台了。实际上,应该是要单独部署的。
日常开发中,相信大家已经做了很多的自动化运维环境,用的最多的想必就是利用Jenkins实现代码提交到自动化测试再到自动化打包,部署全流水线 Jenkins在devops担任了很重要的角色,但是另一方面相信目前大家的代码版本管理大多都是交给git来管理,在企业私有部署的大背景下,Gitlab由于丰富的插件和细粒度更高的权限控制被大家所采用。 如果只是把Gitlab作为代码版本管理,那就大大浪费他的附加价值,在Gitlab中自带CICD功能,此功能就可完全代替Jenkins,这样一来,我们就不必维护多套系统,简化开发到运维的复杂度 实践 由于gitlab资源消耗严重,本地没有搭建,所以使用gitlab官方
-参考:https://github.com/jenkinsci/kubernetes
可以参考我之前的文档:https://cloud.tencent.com/developer/article/1902519
创建 pv/pvc 对象,这里我们要注意 nfs 提供给 jenkins 的存储目录的权限问题,否则服务因为权限无法写入数据:
本文从实践角度介绍如何结合我们常用的 Gitlab 与 Jenkins,通过 K8s 来实现项目的自动化部署,示例将包括基于 SpringBoot 的服务端项目与基于 Vue.js 的 Web 项目。
讲师 | 林栗 编辑 | 黄晓轩 讲师简介 林栗 Micro Focus DevOps工程师 擅长组织级持续集成架构设计与实施,专注于软件配置管理、DevOps 领域十余年,对 CMMI、Agile 与 DevOps 有切肤之体会与感人之经验,依然乐此不疲的自我迭代中。 前言 我今天跟大家分享的话题是:利用 Jenkins Pipline 来编排 DevOps 工具链,把我们的产品部署到任何地方。主要内容分成三块: 第一个我会简单介绍一下我们公司的敏捷和 DevOps 转型; 第二个简单介绍一下
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。
kubernetes —— 工业级的容器编排平台,简称K8S(“k-s之间有8个字母),因为有了这个编排工具之后,不仅在给运维大大提升了运维的效率,也给应用稳定性提供了有力的保障。解决了出现容器时 、容器 网络 及运维管理成本。
IDE一般指集成开发环境(Integrated Development Environment)
随时 Docker 的普及,云原生时代已经到来,开发工程师对应用环境的掌控力进一步加强,运维成本进一步降低。DevOps 采用 Docker 更是如虎添翼,持续集成更快更灵活,部署更简单。本课程主要讲解 Docker 服务器架构和技术要点,以及实战使用 Jenkins 构建 Docker。
本文是《K8S环境的Jenkin性能问题处理》的续篇,上一篇解决了Jenkins集群中的Master节点的性能问题,但是真正执行任务的并非Master节点,而是为每个任务临时创建的Pod,这些Pod的性能问题决定着任务的快慢甚至成败;
现有混合云平台的场景下,即有线下和线上的环境,又有测试与正式的场景,而且结合了Docker,导致打包内容有所区分,且服务的发布流程复杂起来,手工打包需要在编译阶段就要根据环境到处更改配置,因此纯手工发布增加了实施的难度,需要一个统一的适应各种环境部署的方案。
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