本节我们将安装和部署 Helm 客户端和 Tiller 服务器. Helm 客户端 通常,我们将 Helm 客户端安装在能够执行 kubectl 命令的节点上,只需要下面一条命令: curl https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/helm/master/scripts/get | bash 执行 helm version 验证. 目前只能查看到客户端的版本,服务器还没有安装. helm 有很多子命令和参数,为了提高使用命令行的效率,通常建议安装

前言 玩K8S也有一段时间了,借助云服务提供商的K8S控制台,已经可以很方便的快速部署应用至K8S.通过简单的点击,可以一次性帮忙创建K8S 对象:Deployment.Service.Ingress.ConfigMap等.但是当服务的规模上来后,这种方式就有点捉襟见肘.尤其是需要同时更新多个关联服务时,就需要一个一个的去更改,就有点不太方便.为了解决这个问题,最近上手实操了一下Helm,发现生产力大大提升. Helm 简介 Helm 是一个为K8S打造的包管理器.通过Helm可以方便管理Kub

关于helm部署服务 在Kubernetes上进行容器化部署时,使用helm可以简化操作,以部署Jenkins为例,只需要以下命令即可完成部署: helm install --namespace helm-jenkins --name my-jenkins stable/jenkins 注意:关于helm部署的体验Jenkins的详情,请参考<> 面临的问题 上述命令部署的Jenkins服务,参数都是默认的,例如CPU和内存,如果您已装了metrics-server,用命令kubectl to

Kubernetes K8S之Helm部署.使用.常见操作与示例 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.112 10.0.0.112 Helm是什么

helm部署Filebeat + ELK 系统架构图: 1) 多个Filebeat在各个Node进行日志采集,然后上传至Logstash 2) 多个Logstash节点并行(负载均衡,不作为集群),对日志记录进行过滤处理,然后上传至Elasticsearch集群 3) 多个Elasticsearch构成集群服务,提供日志的索引和存储能力 4) Kibana负责对Elasticsearch中的日志数据进行检索.分析 1. Elasticsearch部署 官方chart地址:https://gith

一 Helm概述 1.1 Helm介绍 Helm 是 Kubernetes 的软件包管理工具.包管理器类似 Ubuntu 中使用的apt.Centos中使用的yum 或者Python中的 pip 一样,能快速查找.下载和安装软件包.通常每个包称为一个Chart,一个Chart是一个目录(一般情况下会将目录进行打包压缩,形成name-version.tgz格式的单一文件,方便传输和存储). Helm 由客户端组件 helm 和服务端组件 Tiller 组成, 能够将一组K8S资源打包统一管理, 是

如果您的kubernetes已有了helm,那么部署mysql的步骤可以进一步简化,那些原先需要自己动手配置的deployment和service都已集成在chart中,今天就来实战通过helm部署mysql,并且将之前遇到的问题抛出来给大家参考: 环境信息 硬件:三台CentOS 7.7服务器 kubernetes:1.15 helm:2.16.1 mysql: 关于helm kubernetes环境helm的部署和基本操作请参考<> 下载chart包 执行helm search mysql

Kubernetes K8S之通过helm部署metrics-server与 Horizontal Pod Autoscaling (HPA)详解 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 CentOS7.7

一.前言 上一篇部署了一个最基础的helloworld应用,创建了两个容器和一个network,还算应付得过来. 如果该应用继续引入mysql.redis.job等若干服务,到时候发布一次得工作量之大就可想而知了,这时候就需要用到Docker Compose. Docker Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具.使用Compose,可以使用YAML文件来配置应用程序的服务,然后使用一条命令就可以从配置中创建并启动所有服务. Docker Compose概述及命令使用

一个容器多个进程:在Docker的镜像编译脚本Dockerfile中带起多个进程,如下可以在contivNet.sh中启动多个进程 FROM 10.37.210.125:5001/suning/centos7/ovs-2.6.4:1 COPY ./bin /contiv/bin/ COPY ./scripts /contiv/scripts/ ENTRYPOINT ["/contiv/scripts/contivNet.sh"] 一个pod多个容器,可以在yaml文件中如下设置,在co

测试springboot多个数据源配置时,需要安装多个mysql容器,由于资源限制,当前只有一台虚拟机,如果在一台机器上安装多个mysql实例,是可以的,但步骤比较繁琐,使用docker来安装MySQL容器,非常简单,只需要简单几步,对于测试非常方便 dcker部署多个mysql容器 1.下载mysql镜像,这里下载5.7.23版本 docker pull mysql: 2.启动一个mysql容器 docker run --name db001 -p : -e MYSQL_ROOT_PASSWO

1 前言 Helm是优秀的基于Kubernetes的包管理器.利用Helm,可以快速安装常用的Kubernetes应用,可以针对同一个应用快速部署多套环境,还可以实现运维人员与开发人员的职责分离.现在让我们安装并体现一下,如何通过Helm安装MongoDB吧. Kubernetes环境搭建可参考:Mac上使用Docker Desktop启动Kubernetes,踩坑后终于搞掂 2 Helm相关概念 包管理是一种复用理念,Helm与Kubernetes的关系,就像是yum与CentOS,pip于p

5.1 Istio Chart概述 Helm是目前Istio官方推荐的安装方式.还可以对输入值进行一些调整,完成对Istio的部分配置工作.Istio Chart是一个总分结构,其分级结构和设计结构是一致的. 5.1.1  Chart.yaml 包含版本号.名称.关键字等元数据信息. 5.1.2 values-*.yaml 提供Istio在各种场景下关键字配置范本,可以作为Helm的输入文件,来对Istio进行典型定制.对Istio的定制可以从对这些输入文件的改写开始,改写完后使用 helm t

如何快速且简单的部署 通过helm可以快速且简单的部署多种应用,关于helm的安装和使用请参考 环境信息 本次实战的环境信息如下: kubernetes集群:三台CentOS7.7服务器 kubernetes版本:1.15.3 helm版本:2.16.1 jenkins版本: 准备工作 除了提前准备好kubernetes环境,还需要做好以下准备工作: 准备好helm,您可以参考<> 准备好NFS服务,这样就算jenkins的pod被销毁重建,也不会丢失数据,NFS服务的搭建,您可以参考<

Helm 基本概念 Helm 可以理解为 Kubernetes 的包管理工具,可以方便地发现.共享和使用为Kubernetes构建的应用,它包含几个基本概念 Chart:一个 Helm 包,其中包含了运行一个应用所需要的镜像.依赖和资源定义等,还可能包含 Kubernetes 集群中的服务定义,类似 Homebrew 中的 formula,APT 的 dpkg 或者 Yum 的 rpm 文件, Release: 在 Kubernetes 集群上运行的 Chart 的一个实例.在同一个集群上,一个

介绍 Redis Sentinel集群是由若干Sentinel节点组成的分布式集群,可以实现故障发现.故障自动转移.配置中心和客户端通知. 如下图: Redis Sentinel 故障转移过程: 从这张图中我们能看到主节点挂掉了,原先的主从复制也断开了,客户端和损坏的主节点也断开了.从节点被提升为新的主节点,其它从节点开始和新的主节点建立复制关系.客户端通过新的主节点继续进行交互.Sentinel 会持续监控已经挂掉了主节点,待它恢复后,集群会调整为下面这张图. 一.部署redis哨兵集群 官方

一.安装Helm helm教程以及安装可以参考这篇文章 二.Heml说明 常见的helm模板如下 myapp - chart 包目录名 ├── charts - 依赖的子包目录,里面可以包含多个依赖的chart包 ├── Chart.yaml - chart定义,可以定义chart的名字,版本号信息. ├── templates - k8s配置模版目录, 我们编写的k8s配置都在这个目录, 除了NOTES.txt和下划线开头命名的文件,其他文件可以随意命名. │ ├── deployment.y

前段时间看了马哥的k8s新书,最后几章讲了下EFK,尝试部署了下,很多问题, 这里改进下,写个笔记记录下吧. 准备工作 所有组件都通过helm3部署,选添加几个仓库. helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami helm repo add fluent https://fluent.github.io/helm-charts 存储用的nfs的sc,自行解决. 三个4G内存工作节点的k8s集群. 部署es 其中动态pv, pro

概念 Kubernetes,也称为K8s,生产级别的容器编排系统,是一个用于自动化部署.扩展和管理容器化应用程序的开源系统.K8s是一个go语言开发,docker也是go语言开发,可见go语言的是未来的趋势:从公有云Iaas.Paas.Saas的云计算时代开始,到Docker Swarm用于容器化集群和Apache Mesos为分布式资源管理框架,Kubernetes最终打败其他容器化编排技术成为主流引领者. kubeadm部署 部署规划 服务器最低配置要求: 2core .2G. 50G,由于

转自:http://www.oschina.net/translate/docker-lightweight-linux-containers-consistent-development-and-deployment 英文原文:Docker: Lightweight Linux Containers for Consistent Development and Deployment 使用Docker容器——轻量灵活的VM同类,来接管“依赖地狱”.学习Docker是如何基于LXC技术,通过把应用

路遥知马力.日久见人心.恩. 该坚持的还是要坚持. 今天看到一个迅雷的师弟去了阿里,祝福他,哎,尽管老是被人家捧着叫大牛.我说不定通过不了人家的面试呢.哎,心有惭愧. 本文为本人原创,转载请表明来源:http://blog.csdn.net/minimicall 我们在阿里云上部署Docker服务系列教程已经到了第7节, 须要回想的同学能够翻看我的博客. 今天,我们学习一下怎么将docker里面的容器连接起来. 比如我是一个web服务.我须要用到mysql服务,假设它们属于不同的容器内,假设连接