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为了在内网上使用Kubernetes,有时候因为网络原因,需要离线进行部署。 裸机安装 我这里使用Ubuntu进行试验,需要解决几个问题: Ubuntu的离线安装。下载,安装时选择不联网可以正常完成,没有问题。
Collecting logs for multi kubernetes clusters with EFK 在有多个集群的情况下,一个集群就搭建一套日志收集分析服务实在太浪费。因此可以尝试只跑一套Elasticsearch和Kibana实例,然后让各个集群中的日志收集器向Elasticsearch发送日志,。
Kubernetes解决的另外一个痛点就是服务发现,服务发现机制和容器开放访问都是通过Service来实现的,把Deployment和Service关联起来只需要Label标签相同就可以关联起来形成负载均衡,基于kuberneres的DNS服务我们只需要访问Service的名字就能以负载的方式访问到各个容器 Kubernetes官方文档:https://kubernetes.
在容器服务的客户群中,一个经常被问起的问题就是如何处理服务间依赖。本文介绍了常见的解决方法来实现服务的依赖检查,还进一步用示例展示了如何利用init container, liveness/readiness探针等技术实现服务健康检查,依赖检查等等功能。
kubernetes+docker监控 Docker的监控原则:根据docker官方声明,一个容器不建议跑多个进程,所以不建议在容器中使用agent进行监控(zabbix等),agent应该运行在宿主机,通过cgroup或是docker api获取监控数据。
HPA Controller 介绍 关于Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler(简称HPA)的概念和使用介绍,请参考以下官方文档链接,在这里我不再赘述。 https://kubernetes.
安装minikube/kubectl k8s本地和服务器使用时大多数的问题都是由于访问不了google导致的,所以在出现这类错误的时候首先就是考虑国内有没有镜像,其次再考虑自己搭建一个可以访问的镜像 其次官方给出了一些常见的错误及解决办法: troubleshooting-kubeadm 由于是我.
1. 设置系统参数 – 允许路由转发,不对bridge的数据进行处理 net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables=1 net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1 net.ipv4.ip_forward=1 vm.swappiness=0 2. 设置iptables的FORWARD链,Docker从1.13版本开始调整了默认的防火墙规则,禁用了iptables filter表中FOWARD链,这样会引起Kubernetes集群中跨Node的Pod无法通信。
为啥要把参考文档写在前面呢,因为这几篇文档都说了不少关于k8s里面的容器的资源请求和限制的事儿,但还是没完全讲透,今天就试着讲清楚些,并进行吐槽。本文很长,不耐烦的可以直接看最后一节总结。 1. Pod资源控制的来源,调度时和运行时 apiVersion: v1 kind: Pod metadat.
Kubernetes的安装部署是难中之难,每个版本安装方式都略有区别。笔者一直想找一种支持多平台 、相对简单 、适用于生产环境 的部署方案。经过一段时间的调研,有如下几种解决方案进入笔者视野: 部署方案 优点 缺点 Kubeadm 官方出品 部署较麻烦、不够透明 Kubespray 官方出品、部署.
部署架构 概要部署架构 kubernetes高可用的核心架构是master的高可用,kubectl、客户端以及nodes访问load balancer实现高可用。返回目录 详细部署架构 kubernetes组件说明 kube-apiserver:集群核心,集群API接口、集群各个组件通信的中枢;集.
Kubernetes中有各种各样的组件,对于容器来说Kubernetes最小的单元是由Pod进行组成的,但是我们在使用过程中经常会使用到Deployment来部署我们的应用,其中究竟区别在哪里,我们今天就来一同探索 Kubernetes官方文档:https://kubernetes.
k8s架构 Kubernetes最初源于谷歌内部的Borg,提供了面向应用的容器集群部署和管理系统。Kubernetes借鉴了Borg的设计理念,比如Pod、Service、Labels和单Pod单IP等。
基本概念 Kubernetes根据Pod中Containers Resource的request和limit的值来定义Pod的QoS Class。其中,指定容器request,代表系统确保能够提供的资源下限值。
kube-proxy & service必要说明 说到kube-proxy,就不得不提到k8s中service,下面对它们两做简单说明: kube-proxy其实就是管理service的访问入口,包括集群内Pod到Service的访问和集群外访问service。
最近的Austin OpenStack峰会上,参会者中对容器感兴趣的人数之多,让我印象深刻。几乎所有跟容器相关的会议现在都意识到了它的优点。通过将应用程序容器化,就能够将主机操作系统虚拟化。这也就意味着,你可以在主机操作系统中为每个容器创建隔离环境,比如文件系统,网络堆栈和进程空间,令容器之间互相可见。
Kubernetes & Docker监控之最后一章,前三篇如下: 1、kubernetes+docker监控之简介 2、 kubernetes+docker监控之Docker监控——cadvisor 3、 Docker监控——Cadvisor+InfluxDB+Grafana搭建过程 1)、.
Kubernetes节点加入,经验总结 kubeadm安装Kubernetes,实践记录。 参考:https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1628082 Kubernetes主控节点建立后(方法参见上面的链接),就可以随时添加更多的工作节点进去构建更大的集群(minikube设计为单机开发使用,不能添加工作节点),容器实例可以在所有符合条件的node上调度运行,这是Kubernetes最为强大的功能。
commit: d577db99873cbf04b8e17b78f17ec8f3a27eca30 Date: Fri Apr 10 23:45:36 2015 -0700 ##0.命令行和依赖的基础知识 Synopsis Perform a rolling update of the given ReplicationController.
apiserver是整个kubernetes的核心模块,做的事情多,代码量也较大。市面上已经有不少apiserver代码解读的文章了,但问题在于,由于k8s的代码变化很快,想写一篇长久能用的未必能做到。
1. 前言 kubernetes 默认会将容器的stdout和stderr录入node(minion)的/var/log/containers目录下,而kubernetes 组件的日志默认放置在/var/log目录下。
本文是《Docker自建虚拟机实验环境及基础入门》一文的续篇,从上文实验环境下继续操作。 Kubernetes节点分为Master和Minion两种类型,Master节点只需一个,Minion节点可以有多个,组成集群。
对一个公司来说安全也是最为重要的因为可能一旦出现安全问题可能这个公司就完了,所以对密码管理是一个长久不变的话题,Kubernetes对密码管理提供了Secret组件进行管理,最终映射成环境变量,文件等方式提供使用,统一进行了管理更换方便,并且开发人员并不需要关心密码降低了密码的受众范围从而保障了安全.
架构 优点 外部依赖少,性能优秀,部署方便 完善的数据模型,丰富的插件集成 提供强大的查询语言 模块构成 Server:核心服务模块,采样并存储时间序列数据(默认管理面板端口9090) Retrieval 采样模块 Storage 存储模块 PromQL 查询模块 PushGateway(可选组件):数据网关代理模块,采样数据临时存储,与server通信 Export:数据导出模块,导出服务监控数据。
1. 简介 redhat 在今年9月份发布了k8s 和 etcd 的yum 源(redhat 7),我们下面都是基于redhat 7操作系统以yum来构建k8s集群,你也可以到github 下载kubernetes 进行安装部署 下面是k8s集群架构 kubernetes 架构 2.
RancherVM是一个开源的、轻量化的虚拟机管理工具,让用户能够和运行Docker容器一样,打包和运行虚拟机。 RancherVM项目自几年前推出以来,得到了大量用户的积极反馈。用户也在过去几年时间里为Rancher Labs工程团队提出了不少极有价值的意见与建议,尤其是对节点集群上的虚拟机的管理这一方面的需求。
介绍 kubeadm一共提供了5个子命令: kubeadm init kubeadm join kubeadm token kubeadm reset kubeadm version 这个可以在k8s v1.
1.物理环境 两台CentOS7机器,地址为192.168.0.51和192.168.0.61 1.1 机器信息 192.168.0.51 Master/etcd 192.168.0.61 Node 2. 部署主机 2.1 部署etcd yum -y install etcd yum安装的etcd默认配置文件在/etc/etcd/etcd.conf。
默认情况下,pod运行没有任何CPU和内存的限制,这意味着系统中的pod可以尽可能多的消耗CPU和内存在pod执行的节点。 基于多种原因,用户可能希望对系统中的单个pod的资源使用量进行限制。 例如: 集群中的每个节点都有2GB内存。
本文由Rancher Labs CEO及联合创始人梁胜博士写于前往参加DockerCon之前。从各家容器编排方案均很不成熟的初期,到三足鼎立的编排之战,到如今k8s似已全面胜利,作为整个发展历程的参与者与见证者,回顾这几年容器领域发展和Rancher的发展与选择,梁胜博士分享了他的一些看法。
Kubernetes如今风靡一时,所有主要的云服务提供商都将其作为部署云原生应用的解决方案。Kubernetes有哪些显著的特性和工具优势,让企业开始接受它?本文作者给出了系统的梳理。 “Action without orchestration is burn out; orchestration w/o action is management.” 没有编排的行动是完蛋的,没有行动的编排是管理,行动加上编排是领导。
一、kubernetes设计理念与分布式系统 API设计原则: 对于云计算系统,系统API实际上处于系统设计的统领地位,K8S集群系统每支持一项新功能,引入一项新技术,一定会新引入对应的API对象,支持对该功能的管理操作。
1. Kubernetes介绍 基本概念和术语 - Node Node(节点),是k8s集群中相对于master而言的工作主机(物理机或虚拟机),在每个Node上运行 用于启动和管理pod的服务(kubelet),并能够被maste管理。
k8s节点介绍 master:主要负责管理k8s的所有node etcd:保存了整个集群的状态 apiserver:提供了资源操作的唯一入口,并且提供认证、授权、访问控制、api注册和发现等机制 scheduler负责资源的调度,按照预定的调度策略将pod调度到相应的机器上 controller manager负责维护集群的状态,比如故障检测,自动扩展,滚动更新等 node:主要执行容器实例的节点,可视为工作节点。
Cloud部门Cloud Foundry方向首席架构师)的一篇技术博客。在这篇博客中,Simon分享了将Cloud Foundry与Kubernetes结合的多种技术选型的探索历程,包括可行性分析、最佳实践、经验总结和价值意义等话题,旨在最大程度上利用和发挥两者的优势,并提升开发者体验。
本文由3月7日晚李平辉,Rancher Labs 研发工程师所做的技术分享整理而成。 李平辉熟悉应用容器化解决方案设计和实施,熟悉持续集成方案,关注并参与K8S生态的发展,负责Rancher中国区持续集成服务研发。
在搭建上还不如用100分钟去研究怎么使用 什么是kubekit Kubekit是一个部署工具包,它为kubernetes提供离线安装解决方案。您可以使用它将Kubernetes部署到OFFLINE生产环境。
遇到的问题: 使用Deployment创建的Pod是无状态的,当挂在Volume之后,如果该Pod挂了,Replication Controller会再run一个来保证可用性,但是由于是无状态的,Pod挂了的时候与之前的Volume的关系就已经断开了,新起来的Pod无法找到之前的Pod。
第一章 k8s入门(简单的Java web项目) 环境: VMware Workstation在本机虚拟一个64位的Centos7虚拟机 环境准备 关闭防火墙 systemctl disable firewalld systemctl stop firewalld 安装etcd和Kuber.
构建小的镜像 通过下面两种方式可以减小构建镜像大小: Small Base Images:有些base镜像有非常齐全的工具链,考虑考虑是否需要这些工具链,还是只需要精简镜像版镜像并补充所需的工具 Builder Pattern:对于一些go、c语言项目,使用docker提供的builder pat.
Deployment管理Pods和ReplicaSets,提供声明式更新。和老的ReplicationController(命令式管理)对应,发展趋势是取代老的,所以后面也不会起文章单独讨论ReplicationController了。
Kubernetes允许用户随处部署云原生应用程序,并以其偏好的方式对加以管理。 正如大多数现代软件开发人员通过实践所证明,容器技术确实能够为用户在物理及虚拟基础设施之上运行云原生应用程序提供更为理想的灵活性。
前言 Kubernetes集群中,如果没有存储,所有pod中应用产生的数据都是临时的,pod挂掉,被rc重新拉起之后,以前产生的数据就丢掉了,这对有些场景是不可接受的,此时,外部存储就显得尤为重要。 这里重点介绍两个API资源: PersistentVolume(PV):集群中的一块网络存储,是集群中的资源,可类比集群中的Node资源; PersistentVolumeClaim(PVC) : 用户对存储的需求,可类比pod,pod消费node资源,PVC就消费PV资源。
存在的问题。你需要精心准备比Dockerfiles更多的东西来将其应用于生产——管理所有容器的容器编排系统。 问题 让我们来看一个相对简单的应用程序,一个使用PHP和MySQL的、数据库驱动的Web应用程序。
干货教程!教你如何在K8S上实现根据CPU等实际使用量与用户的期望值进行比对,实现部署的自动扩展和缩减! 介 绍 Kubernetes有一个强大的功能,它能在运行的服务上进行编码并配置弹性伸缩。如果没有弹性伸缩功能,就很难适应部署的扩展和满足SLAs。
自从7月份发布Kubernetes 1.3以来,用户已经能够在其集群中定义和实施网络策略。这些策略是防火墙规则,用于指定允许流入和流出的数据类型。如果需要,Kubernetes可以阻止所有未明确允许的流量。
调度流程 调度器就是一个独立的进程,负责不断从apiserver拉取还没有被调度的pod,以及可调度的node列表,通过一些列算法筛选,选出一个node并与该pod绑定,将绑定的结果写回apiserver 调度算法 下面讲解基于k8s v1.6.6的源码 算法需要经过两个阶段,分别是过滤和打分,首先过滤掉一部分,保证剩余的节点都是可调度的,接着在打分阶段选出最高分节点,该节点就是scheduler的输出节点。
目前kubernetes 已经发展到1.5的时代,但在这之前学习和使用kubernetes还是走了不少弯路,第一个问题就是安装,也许你会说安装很简单。照着官网或网上抄一篇就可以装上了…… 而我们使用kubernetes是1.1和1.2版本的时候,那时候最权威的文档应该就是kubernetes.io官网文档……,然而我们在官网进行问题检索的时候会出现(这张图来源网络) 这张图已经很明说明问题了……由于安装过程中的存在的问题,造成之后在使用过程中的一系列问题…… 随着kubernetes的发展(目前已经到达1.5 beta版),和之前相比官方文档也已经更加完善。
作为时下最火热的热点词汇:Kubernetes,其拥有成熟的社区,大公司的背景等等获得了大部分人的认可,很多公司都在准备启用Kubernetes,但是你的企业真的准备好了去采用Kubernetes这项技术吗? 数人云今天给大家分享的本篇文章将从源头——容器入手,逐步分析选择Kubernetes所需要的思考及准备。
Swarm、Mesos、和Kubernetes都为各种规模的企业提供了全面的支持,如何选择是好? API 目前找到符合企业自身需求的调度框架比较困难,Docker Swarm、Mesos、Kubernetes三大巨头之间最大的区别在可扩展性方面,Swarm的 Zero To Dev 快速设置功能拥有巨大的优势,Docker API的灵活性让它易于集成,并允许使用其他工具,如定制脚本或编写的自定义接口以及复杂的调度。