在k8S中,网络模型概念是什么?

简介: 在k8S中,网络模型概念是什么?

在 Kubernetes(k8s)中,网络模型是集群内容器间以及容器与外部世界通信的基础架构。Kubernetes 网络模型的核心目标是在多个节点上的容器之间创建一个扁平、统一且可预测的网络空间,确保任意两个 Pod(Pod 是 k8s 中运行容器的基本单元)能够直接通过各自的 IP 地址相互通信,无需任何 NAT(网络地址转换)。

以下是 Kubernetes 网络模型的关键概念:

  1. 每个 Pod 都有一个独立的 IP 地址
    Kubernetes 确保每个 Pod 被分配一个唯一的 IP 地址,这个地址在整个集群内部可见,并且可以从任何其他 Pod 或者从集群外部直接访问。
  2. 扁平网络
    所有 Pod 不论它们实际运行在哪台宿主机上,都处于同一个逻辑子网中,形成一个扁平的网络平面。这意味着 Pod 间的通信就像它们在同一物理网络中的主机一样简单。
  3. 跨主机通信
    Kubernetes 的网络插件需要提供跨越不同节点间 Pod 的连通性,确保即便 Pod 分布在不同的物理或虚拟机器上,它们之间的网络流量仍然可以无障碍地传输。
  4. 服务发现和负载均衡
    Kubernetes 提供了 Service 对象作为抽象层,它为一组具有相同功能的 Pod 提供了一个固定的 IP 地址和 DNS 名称,实现内部的服务发现和负载均衡。
  5. 网络策略
    Kubernetes 网络策略允许管理员定义网络规则来控制进出 Pod 的流量,以增强安全性。
  6. 网络插件集成
    实现上述功能通常需要借助于第三方网络插件(如 Calico、Flannel、Weave Net、Cilium 等),这些插件通过 CNI(Container Network Interface)规范与 Kubernetes 集成。

综上所述,Kubernetes 网络模型旨在构建一个灵活、安全且可管理的网络环境,使得分布式应用程序可以在容器化环境中无缝协作并对外提供服务。

相关实践学习
深入解析Docker容器化技术
Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。Docker是世界领先的软件容器平台。开发人员利用Docker可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。运维人员利用Docker可以在隔离容器中并行运行和管理应用,获得更好的计算密度。企业利用Docker可以构建敏捷的软件交付管道,以更快的速度、更高的安全性和可靠的信誉为Linux和Windows Server应用发布新功能。 在本套课程中,我们将全面的讲解Docker技术栈,从环境安装到容器、镜像操作以及生产环境如何部署开发的微服务应用。本课程由黑马程序员提供。     相关的阿里云产品:容器服务 ACK 容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/kubernetes
相关文章
|
7月前
|
网络协议 算法 Java
基于Reactor模型的高性能网络库之Tcpserver组件-上层调度器
TcpServer 是一个用于管理 TCP 连接的类,包含成员变量如事件循环(EventLoop)、连接池(ConnectionMap)和回调函数等。其主要功能包括监听新连接、设置线程池、启动服务器及处理连接事件。通过 Acceptor 接收新连接,并使用轮询算法将连接分配给子事件循环(subloop)进行读写操作。调用链从 start() 开始,经由线程池启动和 Acceptor 监听,最终由 TcpConnection 管理具体连接的事件处理。
253 2
|
7月前
基于Reactor模型的高性能网络库之Tcpconnection组件
TcpConnection 由 subLoop 管理 connfd,负责处理具体连接。它封装了连接套接字,通过 Channel 监听可读、可写、关闭、错误等
203 1
|
7月前
|
JSON 监控 网络协议
干货分享“对接的 API 总是不稳定,网络分层模型” 看电商 API 故障的本质
本文从 OSI 七层网络模型出发,深入剖析电商 API 不稳定的根本原因,涵盖物理层到应用层的典型故障与解决方案,结合阿里、京东等大厂架构,详解如何构建高稳定性的电商 API 通信体系。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
深度学习实战指南:从神经网络基础到模型优化的完整攻略
🌟 蒋星熠Jaxonic,AI探索者。深耕深度学习,从神经网络到Transformer,用代码践行智能革命。分享实战经验,助你构建CV、NLP模型,共赴二进制星辰大海。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)
368 2
|
5月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法
【CPOBP-NSWOA】基于豪冠猪优化BP神经网络模型的多目标鲸鱼寻优算法研究(Matlab代码实现)
【CPOBP-NSWOA】基于豪冠猪优化BP神经网络模型的多目标鲸鱼寻优算法研究(Matlab代码实现)
132 8
|
6月前
|
算法 安全 网络安全
【多智能体系统】遭受DoS攻击的网络物理多智能体系统的弹性模型预测控制MPC研究(Simulink仿真实现)
【多智能体系统】遭受DoS攻击的网络物理多智能体系统的弹性模型预测控制MPC研究(Simulink仿真实现)
271 0
|
4月前
|
人工智能 算法 调度
阿里云ACK托管集群Pro版共享GPU调度操作指南
本文介绍在阿里云ACK托管集群Pro版中,如何通过共享GPU调度实现显存与算力的精细化分配,涵盖前提条件、使用限制、节点池配置及任务部署全流程,提升GPU资源利用率,适用于AI训练与推理场景。
403 1
|
4月前
|
弹性计算 监控 调度
ACK One 注册集群云端节点池升级:IDC 集群一键接入云端 GPU 算力,接入效率提升 80%
ACK One注册集群节点池实现“一键接入”,免去手动编写脚本与GPU驱动安装,支持自动扩缩容与多场景调度,大幅提升K8s集群管理效率。
290 89
|
9月前
|
资源调度 Kubernetes 调度
从单集群到多集群的快速无损转型:ACK One 多集群应用分发
ACK One 的多集群应用分发,可以最小成本地结合您已有的单集群 CD 系统,无需对原先应用资源 YAML 进行修改,即可快速构建成多集群的 CD 系统,并同时获得强大的多集群资源调度和分发的能力。
410 9

推荐镜像

更多