【云原生 | 从零开始学Kubernetes】一、kubernetes到底是个啥

本文涉及的产品
传统型负载均衡 CLB,每月750个小时 15LCU
应用型负载均衡 ALB,每月750个小时 15LCU
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,317元额度 多规格
简介: 该篇作为k8s的开篇之作,并没有立马去做集群,而是先引入概念,以慢学习的方式来了解k8s,不然学完了有的东西都看不懂那太可惜了。下一章就会实际部署集群!

部署发展历程


我们的项目部署也在经历下面的这样一个历程


传统部署 -> 虚拟化部署时代 -> 容器部署时代


·传统部署时代:早期,组织在物理服务器上运行应用程序。无法为物理服务器中的应用程序定义资源边界,这会导致资源分配问题。如果在物理服务器上运行多个程序,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。有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,并且组织维护许多物理服务器的成本很高。


·虚拟化部署时代:作为解决方案,引入了虚拟化功能,它允许在单个物理服务器的CPU上运行多个虚拟机(VM)。虚拟化功能允许应用程序在VM之间隔离,并提供安全级别,因为一个应用程序的信息不能被另一应用程序自由地访问。虚拟化可以轻松地添加或更新应用程序、降低硬件成本等等,所以虚拟化可以更好地利用物理服务器中的资源,并可以实现更好的可伸缩性。每个VM是一台完整的计算机,在虚拟化硬件之上运行所有组件,包括其自己的操作系统。


·容器部署时代:容器类似于VM,但是它们具有轻量级的隔离属性,可以在应用程序之间共享操作系统(OS),不需要虚拟硬件,因此,容器被认为是轻量级的。容器与VM类似,具有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等。由于它们与基础架构分离,因此可以跨云和OS分发进行移植。


容器因具有许多优势而变得流行起来。下面列出了容器的一些好处:


·敏捷的创建和部署:与使用VM镜像相比,提高了容器镜像创建的简便性和效率。


·持续开发、集成和部署:通过简单的回滚(由于镜像不可变性),提供可靠且频繁的容器镜像构建和部署。


·开发与运维的分离:在构建/时而不是在部署时创建应用程序容器镜像,将应用程序与基础架构分离。


·可观察性:不仅可以显示操作系统级别的信息和指标,还可以显示应用程序的运行状况和其他指标信号。


·云和操作系统分发的可移植性:可在Ubuntu、RHEL、RHEL、CoreOS、本地、Google Kubernetes Engine和其它任何其它地方运行。


·以应用程序为中心的管理:提高抽象级别,从在虚拟硬件上运行OS到使用逻辑资源在OS上运行应用程序。


·分布式、弹性的微服务:应用程序被分解成较小的独立部分,并且可以动态部署和管理-而不是在一台大型单机上器体运行。


·资源隔离:可预测的应用程序性能。


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结合使用


Kubernetes:Google开源的的容器编排工具


kubernetes的出世


11.png


kubernetes,简称K8s,因为k和s之间有八个字母,所以被称作k8s。是一个开源的,基于go语言开发, 容器集群管理系统/容器编排平台。主要用于自动化部署、扩展和管理容器应用, 提供了资源调度、部署管理、服务发现、扩容缩容、监控等一整套功能,Kubernetes目标是让部署容器化应用简单高效


传统的应用部署方式是通过插件或脚本来安装应用。这样做的缺点是应用的运行、配置、管理、所有生存周期将与当前操作系统绑定,这样做并不利于应用的升级更新/回滚等操作,当然也可以通过创建虚拟机的方式来实现某些功能,但是虚拟机非常重,并不利于可移植性。


新的方式是通过部署容器方式实现,每个容器之间互相隔离,每个容器有自己的文件系统,容器之间进程不会相互影响,能区分计算资源。相对于虚拟机,容器能快速部署。


Kubernetes 是一个轻便的和可扩展的开源平台,用于管理容器化应用和服务。通过Kubernetes 能够进行应用的自动化部署和扩缩容。在Kubernetes 中,会将组成应用的容器组合成一个逻辑单元以更易管理和发现。


Kubernetes 积累了作为Google 生产环境运行工作负载15 年的经验,并吸收了来自于社区的最佳想法和实践。


·K8s是谷歌在2014年发布的容器化集群管理系统


·使用k8s进行容器化应用部署


·使用k8s利于应用扩展


·k8s目标实施让部署容器化应用更加简洁和高效


K8S功能


1、数据卷


Pod中容器间共享数据, 可以使用数据卷,Pod是K8s部署的最小单元。


2、应用程序健康检查


容器内服务可能由于进程堵塞无法处理请求,可以设置监控检查策略保证可用性当所部署的Node节点有问题时,会对容器进行重新部署和重新调度,并且当容未通过监控检查时,会关闭此容器直到容器正常运行时,才会对外提供服务处理请求可以设置监控检查策略保证可用。


3、复制应用程序实例


控制器维护着Pod副本数量,保证一个Pod或一组同类的Pod数量始终可用


4、弹性伸缩


通过命令,用户UI 界面或基于CPU 等资源使用情况,对应用容器进行规模扩大或规模剪裁


当我们有大量的请求来临时,我们可以增加副本数量,从而达到水平扩展的效果


5、服务发现


使用环境变量或DNS服务插件保证容器中程序发现Pod入口访问地址,用户不需使用额外的服务发现机制,就能够基于Kubernetes 自身能力实现服务发现和负载均衡


对外提供统一的入口,让它来做节点的调度和负载均衡, 相当于微服务里面的网关?


6、负载均衡


一组Pod副本分配一个私有的集群IP地址,负载均衡转发请求到后端容器。在集群内部其他Pod可通过这个ClusterIP访问应用


7、滚动更新


更新服务不中断、一次更新一个Pod,而不是同时删除整个服务,并且可以根据应用的变化对应用容器运行的应用,进行一次性或批量式更新。


添加应用的时候,不是加进去就马上可以进行使用,而是需要判断这个添加进去的应用是否能够正常使用


8、服务编排


通过文件描述部署服务, 使得应用程序部署变得更高效,自动实现存储系统挂载及应用,特别对有状态应用实现数据持久化非常重要。存储系统可以来自于本地目录、网络存储(NFS、Gluster、Ceph 等)、公共云存储服务


9、资源监控


Node节点组件集成cAdvisor资源收集工具,可通过Heapster汇总整个集群节点资源数据,然后存储到InfluxDB时序数据库,再由Grafana展示。


10、提供认证和授权


支持角色访问控制(RBAC)认证授权等策略,在不需要重新构建镜像的情况下,可以部署和更新密钥和应用配置,类似热部署。


Kubernetes架构


一、Master组件


1、Kube-apiserver


Kubernetes API, 集群的统一入口,各组件协调者, 以HTTP API接口服务所有对象的管理及监听操作都交给APIServer处理后再提交给Etcd存储


2、Kube-controller-manager


处理集群中常规后台任务,一个资源对应一个控制器, 而ControllerManager就是负责管理这些控制器的


3、Kube-scheduler


根据调度算法为新建的Pod选择Node节点


二、Node组件


1、Kubelet


Kubelet是Master在Node节点上的agent, 管理本机运行容器的生命周期. 比如创建容器、Pod挂载数据卷、下载secret, 获取容器和节点状态等工作。kublet将每个Pod转换成一组容器


2、Kube-proxy


在Node节点实现Pod网络代理, 维护网络规则和四层负载均衡工作


3、docker Engine


运行容器


三、Etcd


分布式键值存储系统. 用于保存集群状态信息;比如Pod, service等对象信息


完整架构图如下:


12.png


K8S核心概念


1、Pod


Pod是最小部署单元


一个Pod可以放一个容器、也可以放多个容器


通常一个Pod对应一个容器


2、Deployment


定义一组Pod副本数目,版本等


通过控制器【Controller】维持Pod数目【自动回复失败的Pod】

通过控制器以指定的策略控制版本【滚动升级、回滚等】


3、Service


Service一个应用服务抽象, 定义了Pod逻辑集合和访问这个Pod集合的策略


Service代理Pod集合对外表现是为一个访问入口, 分配一个集群Ip地址, 来自这个IP的请求将负载均衡转发后端Pod中的容器


Service通过Lable Selector选择一组Pod提供服务


4、volume


卷,实现持久存储、数据共享


声明在Pod容器中可访问的文件目录


可以被挂载到Pod中一个或多个容器指定路径下


支持多种后端存储抽象【本地存储、分布式存储、云存储】


5、Namespace


命名空间将对象逻辑上分配到不同的Namespace,可以是不同的项目、用户等区分管理,并设定控制策略,从而实现多租户。


命名空间也称为虚拟集群


一个集群内部的逻辑隔离机制【鉴权、资源】


每个资源都属于一个namespace


同一个namespace所有资源不能重复


不同namespace可以资源名重复


6、Label


标签用于区分对象(Pod, service等), 键值对存在;


每个对象可以有多个标签, 通过标签关联对象


7、Controller


Replicaset


简称RS


确保任何给定时间指定的Pod副本数量


StatefulSet


StatefulSet适合持久性的应用程序, 有唯一的网络标识符(IP), 持久存储、有序的部署、扩展、删除和滚动更新


DaemonSet


DaemonSet确保所有节点运行同一个Pod。当节点加入Kubernetes集群中, Pod会被调度到该节点上运行, 当节点从集群中移除时,DaemonSet会被删除。删除DaemonSet会清理它所有创建的Pod


Job


一次性任务, 运行完成后Pod销毁, 不再重新启动新容器。还可以任务定时运行


8、API


我们通过Kubernetes的API来操作整个集群


同时我们可以通过 kubectl 、ui、curl 最终发送 http + json/yaml 方式的请求给API Server,然后控制整个K8S集群,K8S中所有的资源对象都可以采用 yaml 或 json 格式的文件定义或描述


13.png


kubernetes部署流程


1.通过Kubectl提交一个创建RC(Replication Controller)的请求,该请求通过APlserver写入etcd


2.Controller Manager通过API Server的监听资源变化的接口监听到此RC事件


3.分析之后,发现当前集群中还没有它所对应的Pod实例


4.于是根据RC里的Pod模板定义一个生成Pod对象,通过APIServer写入etcd


5.此事件被Scheduler发现,它立即执行执行一个复杂的调度流程,为这个新的Pod选定一个落户的Node,然后通过API Server讲这一结果写入etcd中


6.目标Node上运行的Kubelet进程通过APiserver监测到这个"新生的Pod.并按照它的定义,启动该Pod并任劳任怨地负责它的下半生,直到Pod的生命结束


7.随后,我们通过Kubectl提交一个新的映射到该Pod的Service的创建请求


8.ControllerManager通过Label标签查询到关联的Pod实例,然后生成Service的Endpoints信息,并通过APIServer写入到etod中,


9.接下来,所有Node上运行的Proxy进程通过APIServer查询并监听Service对象与其对应的Endponts信息,建立一个软件方式的负载均衡器来实现Service访问到后端Pod的流量转发功能

相关实践学习
通过Ingress进行灰度发布
本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
目录
相关文章
|
5天前
|
Kubernetes 安全 Serverless
Kubernetes云原生问题之在Serverless Container中,Pod运行如何解决
Kubernetes云原生问题之在Serverless Container中,Pod运行如何解决
35 5
|
5天前
|
Kubernetes Cloud Native 安全
Kubernetes云原生问题之GKE Autopilot 与现有 Kubernetes 生态的兼容度如何解决
Kubernetes云原生问题之GKE Autopilot 与现有 Kubernetes 生态的兼容度如何解决
23 4
|
12天前
|
Kubernetes 监控 Cloud Native
eBPF技术大揭秘:一张全景图彻底改变Kubernetes问题排查,助你成为云原生时代的超级英雄!
【8月更文挑战第8天】在云原生时代,Kubernetes作为容器编排的标准,其问题排查变得日益复杂。eBPF技术无需改动内核即可编写高效、安全的内核程序,实现系统细粒度观测与控制。近期发布的基于eBPF的Kubernetes问题排查全景图,展示了如何利用eBPF监控资源使用、网络性能及调度策略等,例如通过eBPF程序监控CPU使用率。此全景图有助于快速定位如高CPU使用率等问题所在Pod,进而优化配置或调整调度。
38 8
|
5天前
|
Kubernetes Cloud Native API
Kubernetes云原生问题之Kubernetes帮助业务应用较少关注底层基础设施差异如何解决
Kubernetes云原生问题之Kubernetes帮助业务应用较少关注底层基础设施差异如何解决
20 1
|
12天前
|
运维 Kubernetes Cloud Native
OpenKruise:云原生应用自动化的超级引擎,让Kubernetes焕发超能力!
【8月更文挑战第8天】在现代云计算中,云原生应用借助Kubernetes实现了标准化部署。OpenKruise作为扩展工具库,增强了Kubernetes的功能,提供自动化管理复杂应用的能力。通过兼容的控制器、CRDs及Operator模式,OpenKruise简化了应用操作。用户可通过Helm安装,并利用如CloneSet等功能高效复制与管理Pods,从而专注于业务开发而非运维细节,提升云原生应用的灵活性与效率。
34 6
|
5天前
|
运维 Kubernetes Cloud Native
Kubernetes云原生问题之GKE Autopilot 进行扩容和缩容如何解决
Kubernetes云原生问题之GKE Autopilot 进行扩容和缩容如何解决
25 0
|
5天前
|
运维 Kubernetes Cloud Native
Kubernetes云原生问题之在托管Kubernetes服务中云服务商和用户的运维责任划分如何解决
Kubernetes云原生问题之在托管Kubernetes服务中云服务商和用户的运维责任划分如何解决
20 0
|
7天前
|
Kubernetes Cloud Native 持续交付
云原生技术浪潮下的微服务架构实践
在数字化转型的今天,云原生技术成为推动企业IT革新的关键力量。本文将通过浅显易懂的语言和实际案例,带领读者了解云原生的核心概念、微服务架构的设计原则以及如何在云平台上高效部署和管理微服务。我们将从基础概念出发,逐步深入到微服务的生命周期管理,探讨如何在云原生生态中实现快速迭代和持续交付。无论你是云原生技术的初学者,还是希望深化理解的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的指导和思考。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 Cloud Native
云原生架构下的高性能计算解决方案:利用分布式计算资源加速机器学习训练
【8月更文第19天】随着大数据和人工智能技术的发展,机器学习模型的训练数据量和复杂度都在迅速增长。传统的单机训练方式已经无法满足日益增长的计算需求。云原生架构为高性能计算提供了新的可能性,通过利用分布式计算资源,可以在短时间内完成大规模数据集的训练任务。本文将探讨如何在云原生环境下搭建高性能计算平台,并展示如何使用 PyTorch 和 TensorFlow 这样的流行框架进行分布式训练。
6 2
|
1天前
|
Cloud Native API 云计算
云原生架构:企业数字化转型的催化剂
【8月更文挑战第18天】在数字化浪潮不断推进的今天,云原生技术已成为推动企业IT转型的核心力量。通过深入探讨云原生架构的基本原理、优势以及实施策略,本文旨在为企业提供一个清晰的云原生应用路线图,帮助它们在竞争激烈的市场环境中获得灵活性和创新能力。文章将详细阐述云原生如何助力企业实现资源的最优配置,加速产品上市时间,并提高系统的可维护性和扩展性。

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多