开发者学堂课程【Kubernetes 云原生管理实践：Kubernetes 应用管理领域总揽和入门实践】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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快速学习 Kubernetes 应用管理领域总揽和入门实践
内容介绍：
一、创立 OAM 的背景和原因
二、OAM 基本概念
三、部署 OAM 应用
一、创立 OAM 的背景和原因
1、OAM ：自包含、关注点分离的云原生应用定义
（1）构建以应用为中心的 Kubernetes
k8s 统一了底层基础设施 (Compute, Network, Storage), 但是在应用层上没有进一步往上抽象。大家在 K8s上主要以使用单个 workload 为主。一旦能力多了，整个管理和扩展的难度会增大，且用户体验也不够友好。
2、尝试往应用层做抽象，做统一的云原生应用管理架构。
云原生应用管理架构的领域建模：
• Clean architecture :可扩展、易标准化的架构
•越往里，依赖越低，抽象程度越高，接口设计越稳定
•核心层为通用的应用模型 (OAM)→ PaaS 平台基础能力→用户展示和体验层
3、什么是 OAM ？为什么要用 OAM ？
ubernetes 目前主要价值在于统一了基础设施层，但是在应用层上并没有进一步抽象。大家在 Kubernetes 上主要还是使用单个 workload 为主，一旦能力多了，整个管理和扩展的难度就会增大，并且用户体验也不够友好。为了解决这些问题，尝试往应用层上做抽象，做统一的云原生应用管理架构。有了这个目标，这一层云原生应用管理架构又该怎样建模？可以借鉴微服务领域建模的思想，分享一篇叫做 Clean architecture 领域建模的文章。
这篇文章最核心的思想表达了这样一个观点，一个好的架构设计，关键在于把不容易变换的接口单独分层和抽象出来。越是不容易变化的，在模型里就越靠近或成为内核。一个内核依赖程度越低，抽象程度越高，可重用和标准化能力随之越强。
4、设计一个 Paas 层架构模型也是同样的道理。
最内层的核心是一个通用的应用模型，他有一些特征，比如自包含、关注点分离、结构化组合等。往外一层是 Paas 平台的基础能力，比如 Kubernetes 原生的或自定义的资源、外部的云资源、应用的生命周期管理等等。最外层是用户的展示和体验层，包括 IaC 工具，接下来要讲的 CUE 也是属于这一部分的内容。以及 CLI/UI 工具，类似于 Docker Compose 的定义文件、Source Image 工具等。
二、OAM 基本概念
1、OAM 基本概念
• WorkloadDefinition:cloneset workload definition
• TraitDefinition:ingress trait definition
• Component
• ApplicationConfiguration
•自包含：所有服务组件和运维能力都在一个定义里。
•结构化: traits attached to components, 避免了 label selector 号等关联资源的方式,让用户使用更简单,体验也更友好。
2、OAM 里面有一个目录 Definition 的概念，目前用户 workload 在 Kubernetes 上，它会定义成 CRD，而目录 definition 是帮助 CRD 外再加一些 OAM 本身的概念，比如说子资源的信息等等内容在里面。
3、trait 是一个作用在目录上的运维能力，trait definition 跟目录 definition 类似，是运维能力定义成一个 CRD。trait definition 包住 CRD 外加一些 OAM 本身的概念，比如说下图中的 appliesto 。
表达可作用于的 workload 类型，还有表达自动填写 workload 信息的字段。
4、这里有很多 Componet，这些之后会谈到他都是研发来定义的，每一个 component 代表的是一个微服务的组件。一个 component 是对 workload 实例的一层分装，帮助他来表达其他的内容，比如说 Paramittens。
5、Application configuration 是运维侧给 Components 加上运维能力或者最终部署物。直接来看例子。
在这个例子可以看到 Application configuration 是自包含的。所有需要的内容，比如需要多少组件、运维能力都包含在一个含义里面，也就是最终的 Application Configuration。同时它也是结构化的，他的traits和运维能力会 attach 到 component 上，避免了 label selector 等离散的绑定方式，使用户体验更简单也更友好。
三、部署 OAM 应用
1、在 demo 里面，将通过 OAM 来部署一个应用。Demo 会依赖 KinD，在本地通过 doc 来运行 Kubernetes 的一种方式。我写了一个 README 来说明有一个样例来给大家展示如何去部署 OAM 应用。首先进到 OAM 目录下。
README 是刚才读的内容，复制 bash create-cluster.sh，接下来创建一个 cluster，一边创建一边可以看cluster做了什么。
他是创建一个 kind cluster，这个 kind cluster有一些本地的 pormetic，本地 pormetic 可以让本地通过 ingress 直接访问里面的服务。kind cluster已经创建完毕。
oam git:(master) bash create-cluster. sh
Creating cluster"kind"...
√Ensuring node image(kindest/node:v1.18.2)
√Preparing nodes
√writing configuration
√Starting control-plane
√Installing CNI
√Installing StorageClass
Set kubectl context to"kind-kind"
You can now use your cluster with:
kubectl cluster-info--context kind-kind
Not sure what to do next? Check out https://kind.sigs.kess.io/docs/user/quick-start/
oam git:(master)
2、接下来把 ingress control 的
kubectl apply-f https://raw.githubusercontent.com/
kubernetes/ingress-ngins/master/deploy/static/provider/kind/deploy.yaml
在 kind cluster 安装。安装完成如下图
3、在本地构建一个 flask app。复制
docker build-t flash-sample:v1.
kind load docker-image flask-sample:vl
看一下 dockerfile 里面引用 nginx-flask 的 python，并且把本地的 flash app 的代码复制进去。
FROM tiango lo/uwsgi-nginx-flask-python3.8
COPY ./app/app
Flash app 很简单，他直接返回 hello world。
4、第二个命令 kind load 虽然在本地构建了一个 image，
kind load docker-image flask-sample:vl
但是并没有 posh 到远端，而 kind load 可以直接把 image load 到本地 kind 的集群里，这样里面的 kind 部署 deporment 也能直接识别里面的 image，不需要从远端在部一遍。Image 已经 build 完成。
5、接下来这一步将会把 OAM 运行起来
kubectl create namespace oam-system
helm repo add crossplane-master https://charts.
crossplane.io/master/
helm install oam-namespace oam-system crossplane-master/
oam-kubernetes-runtime—devel
通过 helm 的方式来安装，把 crossplain 的 master 作为一个 vipor 加进来，基于 vipor 有一个 OAM Kubernetes runtime，并且把 runtime 装到 oam-system namespace 上面。现在 namespace 下面已经有 oam-system，里面runtine 也被部署起来了。
6、接下来部署应用。
Kubec apply -f config /
这个应用里面有 definition 的文件，这个 definition 的文件就是定义了需要部署 load 和 trait 都有哪些？还有一些 compote 文件，就是刚刚 flask app 作为一个 Component 部署进去了。
最后就是 component，component 也给他打上了 trait，包括 service 的能力和 ingress 的能力，也就是给它加上了一个访问的运维能力。
7、ingress 绑定了本地的 pod，可以直接从 local host 上访问。访问成功会显示
oam git：（master）curl http：//localhost/
Hello World from Flask%
这样这个 demo 就完成了。最后需要把他清理掉。
Kubectl delete -f config/
Kind delete cluster
