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图文并茂!带你深度解析Kubernetes
2022-07-11 17:15:00

来源公众号:腾讯云开发者 / 原文链接


导语 | 在云原生技术发展的浪潮之中,Kubernetes作为容器编排领域的事实标准和云原生领域的关键项目,其诞生与完善有着对应的技术历史背景,了解这个过程,对于系统的理解Kubernetes的核心思想、架构设计、实现原理等会很有帮助。


在云原生技术发展的浪潮之中,Kubernetes伴随着容器技术的发展,成为了目前云时代的操作系统。Kubernetes作为容器编排领域的事实标准和云原生领域的关键项目,已经是云原生时代工程师需要理解与实践的核心技术。


但技术的发展从来都不是一蹴而就,Kubernetes的诞生与完善也有其对应的技术历史背景,了解其诞生与发展的过程,对于更加系统的理解其核心思想、架构设计、实现原理等内容会大有帮助。因此,本文从Kubernetes的诞生背景与Why Kubernetes两个方面,来完成对Kubernetes的概述。


一、Kubernetes诞生背景


如果要了解Kubernetes的诞生,就绕不开整个云计算的发展历程。了解了云计算的发展的过程,就会明白,Kubernetes是云计算发展到一定程度的必然产物。


(一)云计算发展历程


云计算发展历程的时间轴如下图所示,从物理机过渡到传统的IaaS阶段,进而发展为早期的PaaS,直至发展到如今的基于Kubernetes架构的新兴PaaS平台。



用户使用资源的形态也由早期的物理机过渡到虚拟机,再进化到目前更轻量的Docker容器。本质上云计算实现的关键突破就在于资源使用方式的改变,其初解决的核心的问题就是应用的托管即应用部署与管理问题



(二)早期物理机时代


云计算之前,开发者如需部署管理服务,需要根据需求,进行配置、管理与运维物理机。整体上维护困难,成本高昂,重复劳动,风险随机。以至于当年流传着运维的传统艺能:上线拜祖,如下图所示:



在那个时代,应用部署与管理面临着以下诸多问题:


  • 硬件、机房等维护成本高。各个团队独立搭建机群、运维机器。


  • 应用部署、迁移、修复困难。缺少统一的部署发布平台;面对突发情况,缺少自动化工具,排查解决问题依赖人工,低效且成本巨大。


  • 资源利用率低。物理机的平均资源率不到10%,有的甚至在5%左右,造成了资源的巨大浪费。


  • 应用隔离性差。多业务混部在一台机器时,会产生干扰。例如:当某一应用资源使用率突然提升,会抢占其他应用的可用资源。



(三)IaaS平台


Infrastructure as a service (IaaS) 基础设施即服务,用户可以按需去申请基础设施资源(包括:计算、存储、网络)。


IaaS商业化道路上的一个标志性事件:2006年AWS推出了EC2(亚马逊弹性云端运算),其基于Xen虚拟化技术,用户可以在web界面上配置、获取虚拟机资源,部署应用。通过规模化来降低边际成本。


  • 虚拟化技术


IaaS的底层核心技术是虚拟化技术。虚拟化技术是一种资源关联技术,是将计算机的各种实体资源,如服务器、网络、存储等,进行抽象、整合、管理与再分配的一种技术。常用的一种方案是基于虚拟机(Hypervisor-based)的虚拟化实现。其通过一个软件层的封装,提供和物理硬件相同的输入输出表现,实现了操作系统和计算机硬件的解耦,将OS和计算机从一对一转变为多对多(实际上是一对多)的关系。该软件层称为虚拟机管理器(VMM/Hypervisor),它分为两大类:裸金属架构、宿主机架构。


裸金属架构:VMM直接安装和运行在物理机上;VMM自带虚拟内核的管理和使用底层的硬件资源。业界的Xen、VMWare ESX都是裸金属架构。


宿主机架构:物理机上首先会装一个操作系统,VMM安装和运行在操作系统上;在VMM再去装其他虚拟机操作系统,依赖操作系统对硬件设备的支持与资源的管理。这种架构的好处是,VMM会变非常简单,因为可以基于操作系统去管理系统资源,VMM只需要做额外的虚拟化工作。Oracle VirtualBox,VMWare Workstation、KVM都是这种架构,宿主机架构是目前虚拟化技术的主流架构。


下图中,对比了物理机架构与宿主机虚拟化架构的区别。



虚拟化架构有如下的优势:


  • 封装应用技术栈。虚拟化镜像中可以预装一些通用的软件与库,来减少应用对通用软件与库的依赖。


  • 提高底层资源的隔离性。硬件层面做了隔离,虚拟机之间互不干扰。


  • 动态调整机器、资源配置。虚拟化的配置可以动态升降配,用户可以按自己的需求调整。


  • 提高资源利用率。资源使用率从平均不到10%提高到了15%左右。



  • OpenStack


当物理机转变为虚拟机之后,如何对多台虚拟机的资源进行管理与调度,成为了一个新的问题。


OpenStack给出了解决方案,它是一个开源的分布式的平台,能够统一管理多个服务器,按用户需求进行分配与调度虚拟机。其本质上是一组分配、管理虚拟机的自动化工具脚本


目前,OpenStack已经发展成了IaaS的主流解决方案,即:OpenStack as IaaS。目前主流IaaS云服务厂商底层都是利用OpenStack技术。



IaaS平台一定程度上提升了物理机的资源利用率,由物理机时代的低于10%,提升到了15%。但虚拟机对资源利用率的提升仍存在一定的局限性,其相对笨重,启动慢,自身消耗大(其完整运行了一套操作系统),自身加载就要消耗几百兆的内存资源。此外,虚拟机可以预装一些软件,一定程度简化了应用程序的依赖安装。但应用程序的部署与打包,仍然需要开发人员各自解决,仍未高效的完成应用部署与分发。



(四)PaaS平台


Platform-as-a-Service (PaaS)平台即服务。PaaS提供了包括服务器、存储空间和网络等基础结构,但它并未包括中间件、开发工具、数据库管理系统等。PaaS旨在支持应用程序的完整生命周期:生成、部署、管理和更新,提供应用的托管能力


在IaaS阶段,服务厂商只提供虚拟机,虚拟机之上的软件栈都由用户管理,包括操作系统、持久化层、中间层、用户程序。在IaaS层面用户只是减少了关心底层硬件,而PaaS层面希望能够进一步解放用户,让用户真正只需关注应用本身



  • PaaS主要功能


目前一个成熟的PaaS平台应具备的主要功能,如下图所示:



早期PaaS平台,更多关注运行时环境与依赖服务,而目前的PaaS平台新增大量的支持服务,包括:认证授权、系统日志、应用监控等,以上都是应用开发的常见需求。原则上:共用内容就应该抽象出统一通用的组件,由框架和平台来实现。让用户只关心逻辑或应用本身,避免重复造轮子。


  • PaaS早期代表Cloud Foundry


PaaS在成熟之前也经历了几个阶段,而PaaS早期的代表就不得不提Cloud Foundry。Cloud Foundry由VMWare开发,是款开源PaaS平台(2011年)。支持多种框架、语言、运行时环境、云平台及应用服务,使开发人员能够快速进行应用的部署,无需担心任何基础架构的问题。


它主要功能包括以下:


  • 应用打包、分发部署


  • 以容器的方式运行应用


  • 均衡负载


  • 服务监控、异常重启


Cloud Foundry的出现,其描绘了PaaS平台的初步形态,推动了PaaS的发展,具有划时代的意义。


但其终并未成为PaaS主流,是因为其存在一个核心不足:它只对应用和配置进行了打包,而没有打包整体依赖(所谓的整体依赖包括:中间环境、操作系统文件)。所以它的包在跨平台运行时,会出现运行失败的现象。这个问题非常致命。


而且,早期Cloud Foundry主要是针对单一Web应用的管理,对分布式应用所需的各项能力均未涉及,例如:服务发现、弹性扩缩等。



(五)Docker


Docker公司的前身是dotCloud,它是2010年成立,提供Paas服务的平台。但当时Cloud Foundry做的相对完善和开放,2012年底dotClound濒临倒闭,创始人决定把内部的打包平台开源出去。因此,2013年3月dotCloud公司在github平台上开源了其内部的容器项目Docker。Github开源之后,受到了业界的热烈追捧,从而Docker大火。公司后来也改名为Docker。


Docker的成功,主要是通过镜像完美解决了开发、测试、生产环境不一致的问题。它的口号是:Build、Shipand Run any App、Anywhere,即一处构建,到处运行。


Docker的核心技术有三个:NameSpaces做视图隔离、Cgroups做资源限制,UnionFS联合文件系统,统一mount。通俗理解:NameSpaces、Cgroups通给进程设置属性,实现进程的隔离与限制,UnionFS给进程构造文件系统。这三项技术均有linux内核提供,Docker本身并没有创造新的技术。


但是Docker创造性的通过镜像整体打包了应用的依赖环境,包括:操作系统文件、中间依赖层、APP。


  • 整体打包之后,镜像变大,又该如何优化?


Docker通过镜像分层复用的方式进行了优化。共用只读层,节省存储空间,提高镜像推送、拉取效率,镜像的操作是增量式。


  • 当分层之后,在宿主机上如何合并多个层?


利用UnionFS实现合并,多个只读层加一个可写层mount成一个目录。并且上面的层会覆盖下面的层,当对底层的只读层修改时会采用写时复制策略(copy-on-write)。写时复制的含义:当另一个层次需要写入该文件时(在构建镜像或运行容器时),该文件会被复制到该读写层并被修改。该机制大大减少了容器的启动时间(启动时新建的可写层只有很少的文件写入),但容器运行后每次次修改的文件都需要先将整个文件复制到container layer中。



如下图所示,Docker相比于虚拟机操作系统级的资源隔离,实现了进程级资源隔离,极大提升了资源利用率。具备以下特点:


  • 进程级隔离,更轻量


  • 更低消耗系统资源


  • 更快速启动


  • 更快交付与部署




(六)容器编排


当Docker解决了应用打包的问题后,PaaS上应用大规模部署与管理的问题愈发突出。此时,业内明白:容器本身没有“价值”,有价值的是容器编排


容器编排(Orchestration):对Docker及容器进行更更灵活的管理,按照用户的意愿和整个系统的规则,完全自动化的处理好容器之间的各种关系(对象之间的关系远重要于对象本身)。


容器技术做为底层基础技术,只能用来创建和启动容器的小工具,终只能充当平台项目的“幕后英雄”。用户终部署的还是他们的网站、服务、数据库,甚至是云计算业务。这就需要一个真正的PaaS平台,让用户把自己的容器应用部署在此之上。


在以上的历史背景之下,2014年左右,Docker、Mesos、Google相继发布自己的PaaS平台,容器编排之争正式开始。


Docker发布了Swarm平台,Swarm擅长跟Docker生态无缝集成,docker用户可以低成本过渡。其大亮点是使用Docker项目原有的容器管理API来完成集群管理。例如:单机Docker项目: docker run “我的容器”。集群Docker项目:docker run-H“我的Swarm集群API地址” “我的容器”。


Mesos平台,擅长大规模集群的调度与管理。它是Apache基金会下的一个开源集群管理器,初是由Berkeley分校开发的。它为应用程序提供了跨集群的资源管理和调度API。之后转向支持PaaS业务,推出了Marathon项目。它是一个高度成熟的PaaS项目,旨在让用户便捷管理一个数万级别的物理机集群,可使用容器在这个集群里自由部署应用。


Google推出的是Kubernetes平台,整个系统的前身是Borg系统,Kubernetes平台是Google在容器化基础设施领域十多年来实践经验的沉淀与升华。



经过近3年的角逐,容器编排之争的胜利者是Kubernetes。


  • 2017年9月,Mesos宣布支持Kubernetes。


  • 2017年10月,Docker官方支持Kubernetes。


  • 2018年3月,Kubernetes正式从CNCF毕业,开始一统江湖。(所谓毕业是指这个产品可以直接使用在生产环境)


  • 目前,Kubernetes已经成为容器编排领域的事实标准。


Kubernetes,读者一定会有一个疑问:为什么后是Kubernetes


每个人对这个问题,都有一些自己的理解,本文从技术方面对该问题进行了阐述。



二、Why Kubernetes


Kubernetes源于希腊语,意为“舵手”。k8s缩写是因为k和s之间有八个字符的原因。它是google在2015开源的容器调度编排的平台。它是建立在Google大规模运行生产工作负载(Borg系统)十几年经验的基础上, 结合了社区中的想法和实践,已经成为了目前容器编排的事实标准。


其实看到Docker和Kubernetes的Logo,就可以很快明白Kubernetes的作用。Docker的Logo是一条鲸鱼船,运载着许多封装好的集装箱(container),代表着一次打包到处运行的意图。而Kubernetes的Logo就是这条船的方向舵



对于Why Kubernetes?很多人都有自己的理解,接下来笔者从技术的角度,阐述一下自己的观点。Kubernetes技术上的成功,个人认为核心在于三个关键点:


  • 成熟的技术前身


  • 的框架架构


  • 良好的核心设计


(一)Kubernetes前身


Kubernetes的基础特性,并不是几个工程师突然“拍脑袋”想出来的东西,而是 Google 公司在容器化基础设施领域多年来实践经验的沉淀与升华。这个实践与升华的过程,就是Kubernetes的前身是Borg系统。


Borg系统一直以来都被誉为Google内部强大的“秘密武器”,是Google整个基础设施的核心依赖。很多应用框架已经运行在Borg上多年,其中包括了内部的MapReduce、GFS、BigTable、Megastore等,上层应用程序更是有这些耳熟能详的产品:Gmail、Google Docs、Google Search等。



其架构图如下所示:



架构分析:


  • 集群分为Master节点与Worker节点。


  • Master节点由多台机器构成,一主多备。


  • BorgMaster由主进程和scheduler进程组成,主进程处理clientRpc请求,scheduler负责调度tasks。


  • Borglet是Worker节点上的代理进程,用于启停tasks。


根据2015年4月google发布的Large-scale clustermanagement at Google with Borg,与其2020年7月发布的Borg: the nextgeneration,两篇论文中的数据表明:Borg系统通过对在线任务与离线任务进行混合部署,可以节约20%-30%的资源,极大提高了资源利用率。下表是2011年与2019年的Borg集群,与2015年AWS、Facebool、Twitter数据中心资源利用率的对比图。



对于成熟高效的Borg系统,继承者Kubernetes从中获得了宝贵的经验:


  • Pods。Pod是Kubernetes中调度的单位。它是一个或多个容器在其中运行的资源封装。保证属于同一 Pod的容器可以一起调度到同一台计算机上,并且可以通过本地卷共享状态。Borg有一个类似的抽象,称为alloc(“资源分配”的缩写)。


  • Service。Kubernetes使用服务抽象支持命名和负载均衡:带名字的服务,会映射到由标签选择器定义的一组动态Pod集。集群中的任何容器都可以使用服务名访问服务。


  • Labels。通过使用标签组织Pod,Kubernetes比Borg支持更灵活的集合,标签是用户附加到Pod(实际上是系统中的任何对象)的任意键值对。


  • Ip-per-Pod。Borg容器只能共享主机网络,必须将端口作为调度的资源。在Kubernetes中IP是以Pod为单位分配的,一个Pod内部的所有容器共享一个网络堆栈。



(二)Kubernetes架构


  • 整体架构


Kubernets整体架构,如下所示:



整个系统由控制面(Master)与数据面(Worker Node)组成。Master核心组件:


  • API Server。集群控制的入口,它是各个组件通信的中心枢纽。


  • controller-mananger。负责编排,用于调节系统状态。内置了多种控制器(DeploymentController、- ServiceController、NodeController、HPAController等)是Kubernetes维护业务和集群状态的核心组件。


  • scheduler。集群的调度器,它负责在Kubernetes集群中为Pod资源对象找到合适节点并使其在该节点上运行。


  • etcd。用于存储Kubernetes集群的数据与状态信息。


Kubernetes架构具备高可用:一方面Master节点高可用;另一方面所部署的业务也是高可用的。系统高可用的核心在于冗余部署,当某一个节点或程序出现异常时,其他节点或程序能分担或替换工作。Master节点高可用,主要由以下几个方面的设计实现:


  • Master由多台服务器构成。


  • API Server多实例同时工作,负载均衡。


  • etcd多节点,一主多从。


  • controller-manager与scheduler抢主实现。


Work Node节点由以下组件组成:


  • kubelet:负责Pod对应容器的创建、启停等任务,是部署在Node上的一个agent。


  • kube-proxy:实现Service通信与负载均衡机制。


  • 容器运行时(如Docker):负责本机的容器创建和管理。



  • API Server中心枢纽


Kubernetes中API Server的核心功能是提供Kubernetes各类资源对象(如Pod、RC、Service等)的增、删、改、查及Watch等HTTP REST接口,成为集群内各个功能模块之间数据交互和通信的中心枢纽,是整个系统的数据总线和数据中心。除此之外,它还是集群管理的API入口,提供了完备的集群安全机制。API Server是由多实例同时工作,各个组件通过负载均衡连到具体的API Server实例上。


如下所示,各组件与API Server通信时,采用List-Watch机制,通过API server获取etcd配置与状态信息,进而触发行为。以下图为例是kubectl创建一个deployment时,各个组件与API Server的流程交互。



Api Server的作用:


  • 集群控制、访问的入口,统一的认证、流量控制、鉴权等。


  • ectd数据的缓存层,请求不会轻易穿透到etcd。


  • 集群中各个模块的中心枢纽,各个模块之间解耦。


  • 便于模块插件的扩展(其他模块List、Watch、Update ApiServer即可实现扩展功能)。



(三)Kubernetes核心设计


Kubernetes取的巨大的成功,与它良好的核心设计紧密相关。笔者认为Kubernetes有三大核心设计:


  • 编排抽象。容器平台核心点不在于创建和调度容器,而是在上层架构抽象出各种对象,便于去统一管理。Kubernetes创造性的抽象出了各个编排的关系,例如亲密关系(Pod对象)、访问关系(Service对象)等。


  • 声明式API。声明式API是整个系统自动化的核心要点,kubernetes提供了以声明式API的方式将抽象对外暴露,同时也便于了用户管理对象。


  • 开放插件。支持系统资源插件化(比如计算、存储、网络);同时也支持用户自定义CRD和开发Operator。



  • Pod对象


Kubernetes在对象抽象方面,核心创新在于Pod对象的设计。容器设计本身是一种“单进程”模型。该表述不是指容器里只能启动一个进程,而是指容器无法管理多个进程。只有容器内PID=1的进程生命周期才受到容器管理(该进程退出后,容器也会退出),其他进程都是PID=1的进程的子进程。根据容器设计模式,传统架构中多个紧密配合的业务进程(例如业务进程与日志收集进程,业务进程与业务网络代理进程)应该部署成多个容器。但这些容器之间存在亲密的关系,需要一起调度和直接共享某些资源(网络和存储)。


Kubernetes抽象出一个Pod对象,是一组(一个或多个)容器, 这些容器共享存储、网络等, 这些容器是相对紧密的耦合在一起的。Pod是Kubernetes内创建和管理的小可调度单元,调度过程是按Pod整体所需资源一起进行调度的。Pod本身只是逻辑上的概念,在容器管理这层并不认识Pod对象。


Pod的实现需要使用一个中间容器(Infra容器),在这个Pod中,Infra容器永远是个被创建的容器,用户定义的其他容器通过Join Network Namespace的方式与Infra容器关联在一起。抽象一个中间容器的原因在于各个业务容器是对等的,其启动没有严格的先后顺序,需借助中间容器实现共享网络和存储的目的。



其中,Node、Pod与容器三者关系,如下图所示。Node表示一台机器,可调度多个Pod,而一个Pod内又能包含多个容器。



至此,再来通过Kubernetes中各个对象的关联关系来更为深刻的理解Pod的意义。下图可以看出,Pod其实是整个编排过程中操作的核心,很多对象直接或间接的同Pod相关联。



  • Service对象


Kubernetes编排抽象的另一个核心对象是Service对象,它统一的解决了集群内服务发现与负载均衡。Service是对一组提供相同功能的Pod的抽象,为其提供了一个统一的入口。Service通过标签选择服务后端,匹配标签的Pod IP和端口列表组成endpoints,由kube-proxy负责将请求负载到相关的endpoints。


下图是kube-proxy通过iptables模式来实现Service的过程,Service对象有一个虚拟clusterIP,集群内请求访问clusterIP时,会由iptables规则负载均衡到后端endpoints。



  • 声明式API


Declarative(声明式设计)指的是一种软件设计理念和编程方式,描述了目标状态,由工具自行判断当前状态并执行相关操作至目标状态。声明式强调What,目标是什么。而Imperative(命令式)需要用户描述一系列详细指令来达到期望的目标状态。命令式强调How,具体如何做。


下图描绘了一个场景:目标副本数为3。对于声明式而言,用户设定目标为3,系统获取当前副本数为2,系统判定当前值与目标值的差为1,便自行加1,终实现副本数为3的目标状态。而对于命令式,需用户判断当前副本数为2,用户给出指令副本+1,系统接收用户指令,执行副本数+1操作,终系统副本数为3。



kubernetes的一大核心设计就是采用了声明式API,利用该设计思想有效的实现了系统的自动化运行。Kubernetes声明式API指定了集群期望的运行状态,集群控制器会通过List&Watch机制来获取当前状态,并根据当前状态自动执行相应的操作至目标状态。



Kubernetes中,用户通过提交定义好的API对象来声明期望状态,系统允许有多个API写端,以PATCH方式对API对象进行修改。Kubectl工具支持三种对象管理方式:命令式命令行、命令式对象配置(yaml)、声明式对象配置(yaml)。举例如下:命令式命令行:


kubectl run nginx –image nginx


命令式对象配置:


kubectl createf nginx.yamlkubectl replacef nginx.yaml


以上先kubectl create再kubectl replace的操作,与命令式命令行不存在本质区别。只是把具体命令写入yaml配置文件中而已。声明式对象配置:


kubectl applyf nginx.yaml


Kubernetes推荐使用:声明式对象配置(YAML)。kubectl replace执行过程是通过新的YAML文件中的API对象来替换原有的API对象,而Kubectl apply执行了一个对原有API对象的PATCH操作。除此之外,YAML配置文件用于Kubernetes对象的定义,还会有以下收益:


  • 便捷性:不必添加大量的参数到命令行中执行命令。


  • 灵活性:YAML可以创建比命令行更加复杂的结构。


  • 可维护性:YAML文件可以通过源头控制,跟踪每次操作;并且对象配置可以存储在源控制系统中(比如Git);对象配置同时也提供了用于创建对象的模板。



  • 开放插件


Kubernetes的设计初衷就是支持可插拔的架构,解决PaaS平台使用不方便、不易扩展等问题。为了便于系统的扩展,Kubernetes中开放了以下接口可对系统资源(计算、网络、存储)插件进行扩展,可分别对接不同的后端来实现自己的业务逻辑。


CRI(Container Runtime Interface):容器运行时接口,提供计算资源。CRI接口设计的一个重要原则是只关注接口本身,而不关心具体实现,kubelet就只需要跟这个接口打交道。而作为具体的容器项目,比如Docker、rkt、containerd、kata container它们就只需要自己提供一个该接口的实现,然后对kubelet暴露出gRPC服务即可。简单来说,CRI主要作用就是实现了kubelet和容器运行时之间的解耦。

CNI(Container Network Interface):容器网络接口,提供网络资源。跨主机容器间的网络互通已经成为基本要求,K8S网络模型要求所有容器都可以直接使用IP地址与其他容器通信,而无需使用NAT;所有宿主机都可以直接使用IP地址与所有容器通信,而无需使用NAT。反之亦然。容器自己的IP地址,和别人(宿主机或者容器)看到的地址是完全一样的。K8S提供了一个插件规范,称为容器网络接口(CNI),只要满足K8S的基本需求,第三方厂商可以随意使用自己的网络栈,通过使用overlay网络来支持多子网或者一些个性化使用场景,所以出现很多的CNI插件被添加到Kubernetes集群中。


CSI(Container Storage Interface):容器存储接口,提供存储资源。K8S将存储体系抽象出了外部存储组件接口,第三方存储厂商可以发布和部署公开的存储插件,而无需接触Kubernetes核心代码,同时为Kubernetes用户提供了更多的存储选项。例如:AWS、NFS、Ceph。



Kubernetes除了对系统资源可插件扩展外,也可以自定义CRD(Custom Resource Definition)来扩展API对象,同时也支持编写Operator对CRD进行控制。例如:对于一些有状态应用(etcd),可以定义新的CRD对象,并编写特定的Operator(本质上是新的controller)去实现控制逻辑。


Kubernetes的调度器Scheduler也是可以扩展的,可以部署自定义的调度器,在整个集群中还可以同时运行多个调度器实例,通过 pod.Spec.schedulerName 来选择具体指定调度器(默认使用内置的调度器)。




三、小结


根据以上两个章节的阐述,对于文章开头的经典问题:如何才能有效的部署与管理应用?到Kubernets大放异彩的今天,已经给出了答案:


  • 应用部署与管理的问题,利用Docker+Kubernetes的方式已经完美解决。


  • Kubernetes的强大功能还进一步提供了:均衡负载、服务发现、弹性扩缩、自动修复等分布式应用管理的能力。


感谢Kubernetes,将开发、运维人员从繁重的应用部署与管理工作中解放出来。到目前为止,Kubernetes已经成为了容器编排的事实标准,是新一代的基于容器技术的PaaS平台的重要底层框架。


Kubernetes的成熟,拉开了轰轰烈烈的云原生技术发展的大幕!


参考资料:

1.Kubernetes 文档

2.Kubernetes权威指南 第五版

3.深入剖析 Kubernetes-张磊

4.Docker与k8s的前世今生

5.https://draveness.me/understanding-kubernetes/


 作者简介


尹飞

腾讯后台开发工程师

腾讯后台开发工程师,专注于后台游戏开发,擅长分布式开发,有丰富的C++、Lua、Go语言使用经验。



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唠唠云原生
创建时间:2020-05-11 11:26:03
云原生是一种构建和运行应用程序的方法,是一套技术体系和方法论。云原生(CloudNative)是一个组合词,Cloud+Native。 Cloud表示应用程序位于云中,而不是传统的数据中心;Native表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境,原生为云而设计,在云上以佳姿势运行,充分利用和发挥云平台的弹性+分布式优势。
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