滚动升级Deployment 现在我们将刚刚保存的yaml文件中的nginx镜像修改为 nginx:1.13.3,然后在spec下面添加滚动升级策略:   1 2 3 4 5 6 7 minReadySeconds: 5 strategy:   # indicate which strategy we want for rolling update   type: RollingUpdate   rollingUpdate:     maxSurge: 1     maxUnavailable:

➠更多技术干货请戳:听云博客 听云线上使用k8s已经有一段时间了,下面对一些听云使用过程中的问题进行一些梳理,包括架构设计,安装部署和后期维护. 目录结构如下: 下面进入正题: 我们以听云系统的一个报表系统为例来详细进行说明: 1.系统架构 该应用属于Java Web报表类应用,部署在Ucloud云上.系统架构如下: 这是典型web应用的系统架构,在听云内部大部分应用都是此形式,对于并发量不高的业务均可参考此文档. 基本规范: 1.configmap用来管理配置文件 2.deployment用来

docker和Jenkins不是什么新东西了,两者结合也不是什么稀奇的事情,也已经有很多Jenkins和docker相结合的文章,此文仅为自己的一点心得实践,如有不对的地方,欢迎大家纠正. 先贴上大致的流程图,逐步说明: 代码-Git: 并没有什么好说明的,就是简单的使用了Git作为版本控制工具而已,通用使用规范不在细说.此步的产出:Git分支特定版本号 Git-自动构建.自动构建-代码包: 做法也很通用了,将project的Git钩子同Jenkins结合,达到特定分支有push时机触发自动构建

目标 在你的环境中创建一个PV 创建一个MySQl的Deployment 在集群中以DNS名称的方式,将MySQL暴露给其他的pod 开始之前 你需要一个Kubernetes集群,一个可以连接到集群的kubectl命令行工具.如果你没有集群,你可以使用Minikube来创建. 我们会创建一个PV(PersistentVolume)用于数据存储.点击这里来查看PV支持的类型,该指导会使用GCEPersistentDisk来演示,但其实任何的PV类型都可以正常工作.GCEPersistentDisk

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,转载请注明作者.原文超链接 ,博主地址:http://www.cnblogs.com/SuperXJ/ 上一章描述了基于spring cloud的微服务实例(实现微服务的自动发现.自动注册.负载均衡等),同时描述了基于jenkins从代码提交后自动化构建并自动化部署微服务容器的例子,但是从上一章不难看出微服务都是直接部署在docker上,实际生产环境微服务数量会非常多,直接用docker部署会非常繁琐不好管理,且容器本身并没有高可用.服务发现.负载均衡和监

系列文章: 1. 手工搭建环境 1. 基础环境准备 准备 3个Ubuntu节点,操作系统版本为 16.04,并做好以下配置: 系统升级 设置 /etc/hosts 文件,保持一致 设置从 0 节点上无密码ssh 其它两个节点 节点名称 IP地址 etcd flanneld K8S docker kub-node-0 172.23.100.4 Y Y master: kubctl kube-apiserver kuber-controller kuber-scheduler Y kub-node-

Kubernetes简介 Kubernetes是Google基于Borg开源的容器编排调度引擎,作为CNCF(Cloud Native Computing Foundation)最重要的组件之一,它的目标不仅仅是一个编排系统,而是提供一个规范,可以让你来描述集群的架构,定义服务的最终状态,Kubernetes可以帮你将系统自动得达到和维持在这个状态. 更直白的说,Kubernetes可以让用户通过编写一个yaml或者json格式的配置文件,也可以是通过工具/代码生成或者是直接请求Kubernet

本文收录在容器技术学习系列文章总目录 1.Pod控制器 1.1 介绍 Pod控制器是用于实现管理pod的中间层,确保pod资源符合预期的状态,pod的资源出现故障时,会尝试 进行重启,当根据重启策略无效,则会重新新建pod的资源. 1.2 pod控制器有多种类型 ReplicationController(RC):RC保证了在所有时间内,都有特定数量的Pod副本正在运行,如果太多了,RC就杀死几个,如果太少了,RC会新建几个 ReplicaSet(RS):代用户创建指定数量的pod副本数量,确保

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=

Deployment 简介 deployment 是用来管理无状态应用的,面向的集群的管理,而不是面向的是一个不可变的个体,举例:有一群鸭子,要吃掉一个,只需要再放一个新的鸭仔就好了,不会影响什么,而有状态的应用,就同时养三条狗一样,而每个狗都是无法代替用新的事物代替的,因为有“感情”这个状态在里面. Deployment 为Pod 和 ReplicaSet 之上,提供了一个声明式定义(declarative)方法,用来替代以前的ReplicationController 来方便的管理应用. 你

一.kubectl的命令参数 1)kubectl 能使用的命令.即查看帮助 [root@k8s6 ~]# kubectl kubectl controls the Kubernetes cluster manager. Find more information at: https://kubernetes.io/docs/reference/kubectl/overview/ Basic Commands (Beginner): create Create a resource from a

利用一个简单的例子来启动一个deployment的Pod控制器 [root@master song]# cat deploy.yml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: myapp-deploy namespace: default spec: replicas: selector: matchLabels: app: myapp release: canary template: metadata: labels: app:

三小时学会Kubernetes:容器编排详细指南 如果谁都可以在三个小时内学会Kubernetes,银行为何要为这么简单的东西付一大笔钱? 如果你心存疑虑,我建议你不妨跟着我试一试!在完成本文的学习后,你就能在Kubernetes集群上运行基于微服务的应用程序.我之所以能保证这一点,是因为我就是这么向客户介绍Kubernetes的. 这份指南与其他文章有何不同之处? 相当多!大多数指南是从Kubernetes概念和kubectl命令这类简单的东西开始的.它们假定读者熟悉应用程序开发.微服务和Do

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官网链接为 https://kubernetes.io/docs/tutorials/kubernetes-basics/ 基础操作环境为minikube 常见基础命令 查看基础的一些信息 # 查看版本 (oracle) ➜ cdss_db git:(dameng) kubectl version Client Version: version.Info{Major:"1", Minor:"10", GitVersion:"v1.10.0", G

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##################    Rancher v2.1.7  +    Kubernetes 1.13.4  ################ #######################    以下为声明  ##################### 此文档是在两台机上进行的实践,kubernetes处于不断开发阶段 不能保证每个步骤都能准确到同步开发进度,所以如果安装部署过程中有问题请尽量google 按照下面步骤能得到什么? 1.两台主机之一会作为Rancher的serve

Kubernetes令部署应用.管理应用变得简单直白,令大多数操作简化为单个API或单个命令行,包括发布新的应用程序,升级.那么为什么我们还需要部署呢? 自动化Deployment和滚动更新程序.相比于kubectl滚动更新,Deployment API更加快速,具有描述性,实现服务端,还有更多的功能(比如,即使是在滚动更新完成之后,你也可以回滚到之前的版本,). Deployment是新一代用于Pod管理的对象,与Replication Controller相比,它提供了更加完善的功能,使用起

Docker Kubernetes  查询字段说明 # 打印受支持的API版本 kubectl api-versions # 扩展 apiextensions.k8s.io/v1beta1 # 注册 apiregistration.k8s.io/v1beta1 # 创建app apps/v1beta1 apps/v1beta2 # 认证 authentication.k8s.io/v1 authentication.k8s.io/v1beta1 # 授权 authorization.k8s.io

online deployable ,install k8s 代码 Kubeflow有三个核心组件 TFJob Operator 和 Controller: 作为Kubernetes的扩展,来简化分布式TensorFlow工作负载的部署. 通过Operator,Kubeflow能够自动化的配置 master服务器,工作服务器和参数化服务器配置. TFJob可用来部署工作负载. OPeratpor $ kubectl describe deploy tf-job-operator-v1alpha2