Kind是什么? k8s集群的组成比较复杂,如果纯手工部署的话易出错且时间成本高.而本文介绍的Kind工具,能够快速的建立起可用的k8s集群,降低初学者的学习门槛. Kind是Kubernetes In Docker的缩写,顾名思义,看起来是把k8s放到docker的意思.没错,kind创建k8s集群的基本原理就是:提前准备好k8s节点的镜像,通过docker启动容器,来模拟k8s的节点,从而组成完整的k8s集群.需要注意,kind创建的集群仅可用于开发.学习.测试等,不能用于生产环境. kin

k8s实验操作记录文档,仅供学习参考! 文档以实验操作的过程及内容为主进行记录,涉及少量的介绍性文字(来自网络开源). 仅汇总主题所有链接,详细内容查看需要切换到相关链接.https://github.com/swbook/k8s-center/blob/main/README.md <从k8s到PaaS:k8s-01-架构与规划> https://www.yuque.com/docs/share/c14386b5-a6a2-46b8-a417-70174452c718?# <从k8s到

1. 自己kubeadm搭建的一套k8s系统 然后进行做实验 发现了几个问题 jenkins 创建 salves的时候总是有问题.  提示注册不上 然后 我修改了下yaml文件 暴露端口 50000 提示不支持的端口范围 端口仅支持 30000-32567 左右的几个端口 百度了下 来修改端口的范围 发现 有几个不一样的地方 我的是通过 docker化方式部署的 没有配置文件 只有yaml文件 简单参考了下 方法为: 找到 kubeadm 创建的默认文件位置 cd /etc/kubernetes

k8s实验 labs.play-with-k8s.com特色 这玩意允许你用github或dockerhub去登录 这玩意登录后倒计时,给你4h实践 这玩意用kubeadm来部署(让你用weave网络) 这玩意提供5台centos7(7.4.1708) 内核4.x(4.4.0-101-generic) docker17(17.09.0-ce) 这玩意资源配置每台4核32G lab地址 https://labs.play-with-k8s.com 搭建kubeam5节点集群 按照提示搞吧 让你用k

使用 minikube 在本地搭建 k8s 已经比以前要简单很多了.本文,我们通过简短的三分钟来重现一下在本地搭建 k8s 实验环境的步骤. Newbe.Claptrap 是一个用于轻松应对并发问题的分布式开发框架.如果您是首次阅读本系列文章.建议可以先从本文末尾的入门文章开始了解. 下载 Minikube 首先,你可能会考虑从官网下载 minikube 然后进行安装,但是这样实际上可以预知的是,在后续的使用中你可能会到由于网络的特殊性,无法正常地启动. 因此,需要使用一些特殊的办法来解决这个问

摘要:本文从单机真机运营的历史讲起,逐步介绍虚拟化.容器化.Docker.Kubernetes.ServiceMesh的发展历程.并重点介绍了容器化阶段之后,各项重点技术的安装.使用.运维知识.可以说一文讲清楚服务器端运维的热点技术. 序 文章的名字起的有点纠结,实际上这是一篇真正从基础开始讲解,并试图串联起来现有一些流行技术的入门文章. 目前的企业级运营市场,很有点早几年前端工程师所面临的那样的窘境.一方面大量令人兴奋的新技术新方案层出不穷:另外一方面运维人员也往往陷入了选择困局,艰于决策也疲

文章目录 (一)安装前准备 (二)master安装 1.安装组件 2.排错 (三)node安装 1.安装组件 2.加入master 3.排错 (四)网络安装 (五)dashboard安装 (一)安装前准备 由于我是在笔记本虚拟机中安装,笔记本性能有限,所以这里就只安装一个node和一个master.准备工作如下,部署好两个虚拟机,都安装好centos7.4系统和docker. – ip docker 系统 master 192.168.226.140 1.13.1 centos7.4 node

2019 年 6 月 24 日,KubeCon + CloudNativeCon 第二次在中国举办.此次大会阿里共有 26 个技术演讲入选,并有两场沙龙活动,阿里云专家也与技术极客们也再次相聚.KubeCon第一天,阿里云的十二位技术专家为开发者们奉上了一期全天专场动手实践沙龙. 开发者们对容器网络.容器日志进行了深入而全面的学习,体验了丰富的云原生产品能力:也围绕阿里云ACK尝试诸多有趣场景: 基于Knative的人脸识别应用搭建, 体验生产级别的Serverless应用最佳体验:在工作流引擎

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在Kubernetes中,调度是指将Pod放置到合适的Node上,然后对应的Node上的Kubelet才能够运行这些pod.调度器通过Kubernetes的监测机制来发现集群中新创建且尚未被调度的Node上的Pod.K8s中默认的调度器是kube-scheduler, 当然,也可以自行实现一个自定义的调度器. 配合之前针对Node的静态超卖与动态超卖,需要更符合项目实际的调度器.在开始之前,先来看几个相关的概念: 驱逐: kubelet监控集群节点的CPU, 内存,磁盘空间和文件系统的inode

Step 1:创建PV ============================================ apiVersion: v1kind: PersistentVolumemetadata: name: webspec: capacity: storage: 50Gi accessModes: - ReadWriteMany nfs: path: /data server: 192.168.188.110 Step 2:创建PVC =========================

k8s集群以及一些扩展插件已经安装完毕,本篇文章介绍一下如何在k8s集群上快速部署guestbook应用. •实验环境为集群:master(1)+node(4),详细内容参考<k8s入门系列之集群安装篇> •guestbook应用示例介绍:应用包含2部分:web前端和redis(1主2从),用户通过web前端提交数据,写入到redis-master上,然后通过读取同步到redis-slave上的数据展示给用户. 提示:所有的定义文件都存放在master端,所有的操作也都是在master端操作.

DNS (domain name system),提供域名解析服务,解决了难于记忆的IP地址问题,以更人性可读可记忆可标识的方式映射对应IP地址. Cluster DNS扩展插件用于支持k8s集群系统中各服务之间发现与调用. 组件: •SkyDNS 提供DNS解析服务 •Etcd 存储DNS信息 •Kube2sky 监听kubernetes,当有Service创建时,生成相应的记录到SkyDNS. 本文章的实验环境与<k8s入门系列之集群安装篇>介绍中一致.master(1) + node(4

Redis读写分离作为存储 PHP网页作为前端 github地址 https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/release-1.1/examples/guestbook/README.md Create guest book sample on k8s 1. 创建Redis写端RC yaml apiVersion: v1 kind: ReplicationController metadata: name: redis-master labels

引子 在此前的一篇文章中,我介绍了如何在本地docker环境中运行ASP.NET Core跨平台应用程序(http://www.cnblogs.com/chenxizhang/p/7148657.html),看起来非常不错,不是吗?那么,如果我们希望真正在实际的生产环境去部署和运行这个应用程序,应该怎么做呢? 通常来说,有两种方案可以选择 1. 在目标运行环境(可以是本地的服务器,也可以是云端)申请虚拟机,然后启用docker运行这些应用程序,所有的细节都可以(也必须)由你自己控制. 2. 使用

1.前言 在当下微服务架构盛行的时代,用户希望应用程序时时刻刻都是可用,为了满足不断变化的新业务,需要不断升级更新应用程序,有时可能需要频繁的发布版本.实现"零停机"."零感知"的持续集成(Continuous Integration)和持续交付/部署(Continuous Delivery)应用程序,一直都是软件升级换代不得不面对的一个难题和痛点,也是一种追求的理想方式,也是DevOps诞生的目的. 2.滚动发布 把一次完整的发布过程,合理地分成多个批次,每次发布

Production-Grade Container Orchestration - Automated container deployment, scaling, and management. 生产级别的容器编排系统--自动化的容器部署.扩展和管理. 1. 引言 由于最近在学习微服务,所以就基于之前docker的基础上把玩一下k8s(Kubernetes),以了解基本概念和核心功能. 2. What's k8s? k8s涉及到很多基本概念,可以看十分钟带你理解Kubernetes核心概念快

1 简介 直接上干货 public class DispatcherServlet extends HttpServlet { private Properties contextConfigProperties = new Properties(); private List<String> classNames = new ArrayList<>(); private Map<String, Object> ioc = new HashMap<String,

deployment 我们已经知道k8s是通过各种controller来管理pod的生命周期.为了满足不同业务场景,k8s开发了Deployment.ReplicaSet.DaemonSet.StatefuleSet.Job 等多种 Controller.我们首先学习最常用的 Deployment. 运行一个deployment [root@ken ~]# kubectl run httpd-ken1--generator=run-pod/v1 --image=httpd --replicas=

通过helm在k8s上部署kafka.zookeeper 通过helm方法安装 k8s上安装kafka,可以使用helm,将kafka作为一个应用安装.当然这首先要你的k8s支持使用helm安装.helm的介绍和参考见:https://yq.aliyun.com/articles/159601 helm仓库地址https://github.com/helm/charts    通过阿里仓库安装kafka helm repo add incubator https://aliacs-app-cat

前提条件:已经部署好ceph集群 本次实验由于环境有限,ceph集群是部署在k8s的master节点上的 一.创建ceph存储池 在ceph集群的mon节点上执行以下命令: ceph osd pool create k8s-volumes 64 64 查看下副本数 [root@master ceph]# ceph osd pool get k8s-volumes size size: pg的设置参照以下公式: Total PGs = ((Total_number_of_OSD * ) / max