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优秀Kubernetes工具的最终指南 (优秀库)

admin1个月前 (04-16)数码23

引言

Kubernetes 是用于管理容器化应用程序编排的领先平台。它提供了出色的功能,例如自动扩展、自动修复和负载平衡,这些功能使其成为软件工程师的首选解决方案。Kubernetes 的管理可能是一项艰巨的任务。 为了解决这一挑战,已经开发了各种 Kubernetes 工具来帮助自动化流程并优化部署和工作流。本文探讨了各种 Kubernetes 监控和部署工具,包括专有的和开源的,以帮助您最大限度地利用软件开发项目。

Kubernetes 监控工具

(1) Kubernetes 成本管理工具

Kubernetes
工具 价格 功能
KubeCost 免费(开源)
  • 提供成本消耗的实时报告。
  • 考虑云服务器上的外部支出。
  • 提供提高性价比的见解。
KubernetesOpexAnalytics 免费(开源)
  • 跟踪 Kubernetes 使用的资源。
  • 提供每小时、每天和每月的趋势。
  • 突出显示未被应用程序工作负载利用的容量。
Pluto 免费(开源)
  • 自动查找受影响的 Kubernetes 版本。
  • 将过时的 API 标记为已弃用或已删除。

(2) Kubernetes 部署工具

工具 价格 功能
Loft 免费和付费级别
  • 为 Kubernetes 设置自助服务虚拟环境。
  • 管理跨 Kubernetes 环境的访问控制、安全性和隔离。
  • 监视未使用的资源并使其休眠,以节省成本。
Minikube 免费(开源)
  • 创建本地 Kubernetes 集群。
  • 提供负载平衡器、仪表板和 Nvidia GPU 支持等特性。
Kubesray 免费(开源)
  • 在各种云平台和裸机服务器上部署 Kubernetes 集群。
  • 使用 Ansible Playbook 和脚本进行自动化。
  • 支持跨多个平台的高可用性集群。
Okteto 免费(开源)
  • 提供预配置的开发环境。
  • 自动将本地更改反映到云服务器上。
  • 加速 Kubernetes 开发工作流。
Flagger 免费(开源)
  • 促进 Kubernetes 应用程序的逐步发布。
  • 在初始部署成功后完成发布。
  • 允许安全回滚到稳定版本。

结论

通过使用 Kubernetes 监控和部署工具,您可以自动化流程,最大限度地提高可视性和控制力,并优化 Kubernetes 环境。这些工具提供广泛的功能,包括成本管理、自动修复、安全特性和部署自动化。通过利用本文所讨论的工具,您可以简化 Kubernetes 的管理,提高您的 DevOps 流程的效率。

如何学习kubernetes,学习kubernetes需要代码基础吗?

一:学习kubernetes

kubernetes,又称K8s,是用8代替8个字符“ubernete”而成的缩写。是用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用,它支持可移植,可扩展,自动化的容器化管理,这样一个复杂的东西,学习起来也复杂,我认为学习kubernetes需要三个步骤,一了解它,二动手操作它,三学习思考它的用处,其一了解它,Kubernetes 提供了构建开源平台的基础,同时保留了用户的选择和灵活性。kubernetes可以服务发现和负载均衡,存储编排,自动部署和回滚,这是kubernetes的优点所在,所以我们要了解kubernetes的整个技术前景,其二学习 Kubernetes 技术,动手实践是非常关键的,要学会深入研究kubernetes技术细节,最后要学会思考总结这些技术细节后面的本质,要学会通过表面看本质。

二:基于 Kubernetes 的基础设施即代码

“基础设施即代码”指的是,使用代码来解释说明kubernetes基础设施的安装和配置过程,包括日常使用的数据,也都由代码来描述,也就是说享受以代码基础的版本管理和自动化执行等能力,这就是“基础措施即代码”的意思,因此学习kubernetes是需要代码基础的,这个无可厚非。

kubernetes的出现,体现出现代人们在不断更新换代新技术,试图用科技方便我们的生活。

Kubernetes——Pod控制器详解

Pod是kubernetes的最小管理单元,在kubernetes中,按照pod的创建方式可以将其分为两类:

Pod控制器是管理pod的中间层,使用Pod控制器之后,只需要告诉Pod控制器,想要多少个什么样的Pod就可以了,它会创建出满足条件的Pod并确保每一个Pod资源处于用户期望的目标状态。如果Pod资源在运行中出现故障,它会基于指定策略重新编排Pod。

在kubernetes中,有很多类型的pod控制器,每种都有自己的适合的场景,常见的有下面这些:

ReplicaSet的主要作用是 保证一定数量的pod正常运行 ,它会持续监听这些Pod的运行状态,一旦Pod发生故障,就会重启或重建。同时它还支持对pod数量的扩缩容和镜像版本的升降级。

在这里面,需要新了解的配置项就是 spec 下面几个选项:

创建文件,内容如下:

为了更好的解决服务编排的问题,kubernetes在V1.2版本开始,引入了Deployment控制器。值得一提的是,这种控制器并不直接管理pod,而是通过管理ReplicaSet来简介管理Pod,即:Deployment管理ReplicaSet,ReplicaSet管理Pod。所以Deployment比ReplicaSet功能更加强大。

创建,内容如下:

deployment支持两种更新策略: 重建更新 和 滚动更新 ,可以通过 strategy 指定策略类型,支持两个属性:

滚动更新的过程:

镜像更新中rs的变化:

deployment支持版本升级过程中的暂停、继续功能以及版本回退等诸多功能,下面具体来看.

kubectl rollout: 版本升级相关功能,支持下面的选项:

Deployment控制器支持控制更新过程中的控制,如“暂停(pause)”或“继续(resume)”更新操作。

比如有一批新的Pod资源创建完成后立即暂停更新过程,此时,仅存在一部分新版本的应用,主体部分还是旧的版本。然后,再筛选一小部分的用户请求路由到新版本的Pod应用,继续观察能否稳定地按期望的方式运行。确定没问题之后再继续完成余下的Pod资源滚动更新,否则立即回滚更新操作。这就是所谓的金丝雀发布。

删除Deployment

在上面,我们已经可以实现通过手工执行 kubectl scale 命令实现Pod扩容或缩容,但是这显然不符合Kubernetes的定位目标——自动化、智能化。 Kubernetes期望可以实现通过监测Pod的使用情况,实现pod数量的自动调整,于是就产生了Horizontal Pod Autoscaler(HPA)这种控制器。

HPA可以获取每个Pod利用率,然后和HPA中定义的指标进行对比,同时计算出需要伸缩的具体值,最后实现Pod的数量的调整。其实HPA与之前的Deployment一样,也属于一种Kubernetes资源对象,它通过追踪分析RC控制的所有目标Pod的负载变化情况,来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数,这是HPA的实现原理。

接下来,我们来做一个实验

metrics-server可以用来收集集群中的资源使用情况

为了操作简单,直接使用命令

创建

使用压测工具对service地址 192.168.109.100 进行压测,然后通过控制台查看hpa和pod的变化

hpa变化

deployment变化

pod变化

DaemonSet类型的控制器可以保证在集群中的每一台(或指定)节点上都运行一个副本。一般适用于日志收集、节点监控等场景。也就是说,如果一个Pod提供的功能是节点级别的(每个节点都需要且只需要一个),那么这类Pod就适合使用DaemonSet类型的控制器创建。

DaemonSet控制器的特点:

下面先来看下DaemonSet的资源清单文件

创建,内容如下:

Job,主要用于负责 批量处理(一次要处理指定数量任务) 短暂的 一次性(每个任务仅运行一次就结束) 任务。Job特点如下:

Job的资源清单文件:

创建,内容如下:

CronJob控制器以Job控制器资源为其管控对象,并借助它管理pod资源对象,Job控制器定义的作业任务在其控制器资源创建之后便会立即执行,但CronJob可以以类似于Linux操作系统的周期性任务作业计划的方式控制其运行 时间点 及 重复运行 的方式。也就是说, CronJob可以在特定的时间点(反复的)去运行job任务 。

CronJob的资源清单文件:

需要重点解释的几个选项: schedule: cron表达式,用于指定任务的执行时间

创建,内容如下:

参考:

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标签: Kubernetes

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