kubernets-dashboard顾名思义是操作面板安装,也就是可视化管理机器,同意我们用镜像结合配置文件部署。

1、下载镜像:

docker pull registry.docker-cn.com/kubernetesdashboarddev/kubernetes-dashboard-amd64:head

如图:

2、新增部署配置文件

需要2个文件。

文件一dashboard.yaml:

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: kubernetes-dashboard
namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
name: kubernetes-dashboard
labels:
k8s-app: kubernetes-dashboard
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: ClusterRole
name: cluster-admin
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: kubernetes-dashboard
namespace: kube-system
---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: kubernetes-dashboard
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: kubernetes-dashboard
kubernetes.io/cluster-service: "true"
addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
spec:
selector:
matchLabels:
k8s-app: kubernetes-dashboard
template:
metadata:
labels:
k8s-app: kubernetes-dashboard
annotations:
scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ''
spec:
serviceAccountName: kubernetes-dashboard
containers:
- name: kubernetes-dashboard
image: registry.docker-cn.com/kubernetesdashboarddev/kubernetes-dashboard-amd64:head
resources:
limits:
cpu: 100m
memory: 300Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 100Mi
ports:
- containerPort:
livenessProbe:
httpGet:
path: /
port:
initialDelaySeconds:
timeoutSeconds:
tolerations:
- key: "CriticalAddonsOnly"
operator: "Exists"

文件二:

dashboard-svc.yaml文件

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: kubernetes-dashboard
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: kubernetes-dashboard
kubernetes.io/cluster-service: "true"
addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
spec:
selector:
k8s-app: kubernetes-dashboard
type: NodePort
ports:
- port:
targetPort:
nodePort:

3、分别执行2个部署文件

kubectl create -f dashboard.yaml
kubectl create -f dashboard-svc.yaml

4、查询服务

跟上一节一样,替换一下 关键字即可。

5、如何访问?

细心的人应该改法我们的yaml文件中有个ports定义,我们定义个nodeport的方式,端口为32017,这样

32017就监听在宿主机了,我们可以使用宿主机ip+32017,也就是10.10.90.105:32017访问了,如图:

此时已经可以使用面板进行管理集群了,只不过面板目前少了不展示node节点的一定负载情况,比如cpu、内存等,我们下一节中可以按照另外一个heapster插件进行展示,下一个教程再见!

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