K8s的出现为PaaS行业的发展打了一针兴奋剂,Docker+k8s的技术路线已经成为了容器云的主流.尤其针对大流量,大弹性的应用场景来说,k8s将其从繁杂的运维.部署工作中彻底拯救出来.然而事情往往没有那么简单而美好,当我们使用k8s去管理一些大规模集群的时候,我们会发现有很多问题等待我们解决.比如,当集群中的所有节点同时去镜像仓库拉取镜像的时候,这种大规模并发很有可能阻塞仓库的出口,导致大家的下载速度都慢得难以忍受,这就是k8s镜像分发的阿喀琉斯之踵.虽然可以采取镜像仓库集群化的方法来缓解这

  阿里的Dragonfly p2p 镜像分发已经开源了,同时加入了cncf ,很给力 拉取镜像 docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/alidragonfly/supernode:0.2.0 运行 docker run -d -p 8001:8001 -p 8002:8002 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/alidragonfly/supernode:0.2.0 安装客户端并配置环境变量 mac wge

本博客搭建k8s集群1.12.2版本 1. 准备2台以上最低2核4G的服务器 2. 关闭机器的防火墙 12 systemctl disable firewalldsystemctl stop firewalld 生产环境下建议不要关闭防火墙,只开放k8s所用的端口 3. 配置docker和k8s仓库为阿里云镜像仓库 首先选择一台性能比较好的机器作为主节点 1 wget -O /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo https://mirrors.aliyun.com/do

在上一篇<基本概念快速一览>中,我们把基本的一些概念快速地简单地不求甚解地过了一下,本篇开始我们会将ASP.NET Core WebAPI部署到K8S,从而结束初探的旅程. Section 1 - ASP.NET Core on K8S学习初探(1)K8S单节点环境搭建 Section 2 - ASP.NET Core on K8S学习初探(2)K8S基本概念快速一览 Section 3 - ASP.NET Core on K8S学习初探(3)部署API到K8S 一.准备一个WebAPI 这里

题记:昨晚在一个技术社区直播分享了"利用Azure Functions和k8s构建Serverless计算平台"这一话题.整个分享分为4个部分:Serverless概念的介绍.Azure Functions的简单介绍.k8s和KEDA的介绍和最后的演示. Serverless Serverless其实包含了两种概念:BaaS(Backend as a Service)和FaaS(Function as a Service).这次的分享主要针对的是FaaS概念. FaaS的最大特征就是:

一. 概述 因为学习了 docker 和 k8s ,不管什么项目都想使用容器化部署,一个最主要的原因是,使用容器化部署是真的方便.上一篇文章 [爬虫]从零开始使用 Scrapy 介绍了如何使用 scrapy,如果需要启动或者定时运行 scrapy 项目可以部署如下两个组件: scrapyd:它本质上就是帮我们执行了 scrapy crawl spidername 这个命令来启动 scrapy 项目. spiderkeeper:它是 scrapy 项目的可视化管理工具. scrapyd 源码地址:

概述 使用之前的脚本(env/server.py 得到 env/server:v0.1 镜像, env/worker.py 得到 env/worker:v0.1)得到的镜像,在部署好kubernetes的机器上进行测试.kubernetes-v1.12.2当前只部署在master上,且master的Taint已经被删除!基本的做法是: . 配置一个server-rc.yml, 用于创建server端,全局只配置一个replicas; . 配置一个server-svc.yml, 与server-r

前言:你是否学习使用k8s很久很久了可是对于网络这块仍旧似懂非懂呢? 您是否对网上一堆帖子有如下的抱怨: 打开多个博客,然后发现有区别么? 明显是直译过来的,越看越迷糊 “因为xxx,所以yyy”,......怎么就从xxx到yyy了? 所以,就想用通俗的语言,用一般人类的思维历程将我学到的分享出来,在学习的过程中我我会将我读到了哪些文档一并贴出来,有理解偏差的还请指正,但是基本理论都是经过反复推敲和验证的,得为自己的言行负责呀~ 大纲: 1.概述 1.1Linux的namespace+cgro

前言 这里要说一下Prometheus的检控指标从哪里来,它有3个渠道: 主机监控,也就是部署了Node Exporter组件的主机,它以DaemonSet或者系统进程的形式运行,Prometheus会从这里获取关于宿主机相关的资源指标 从Kubernetes自身组件,比如API Server或者Kubelet的/metrics,可以获取工作队列长度.请求QPS以及kubelet暴露出来的关于POD和容器的相关指标,其中容器的是通过Kubelet内置的cAdvisor服务暴露的,它是监控容器内部

本篇将说明Kubernetes exec API的运作方式,并以简单范例进行开发在前后端上.虽然Kubernetes提供了不同资源的RESTful API来进行CRUD操作,但是部分API并非单纯的回传一个资料,有些是需要透过SPDY或WebSocket建立长连线串流,这种API以exec,attach为主,目标是对一个Pod执行指定指令,或者进入该Pod进行互动等等. Exec API端点 首先了解一下Kubernetes exec API端点,由于Kubernetes官方文件并未提供相关资讯

由于目前工作中不使用docker 时间长了,下一个项目中要使用docker ,记录一下docker的运用 1:docker的部署 yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data  lvm2 yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo yum install docker-ce docker-ce-cli co

使用 K8S 部署服务时,如果指定的镜像地址是内部镜像仓库,那么在下载镜像的时候可能会报权限错误.这是由于在 K8S 中部署服务时,K8S 需要到 Harbor 中进行一次验证,这个验证与节点中使用 docker login 登录 Harbor 是相互独立的.所以为了 K8S 可以验证成功,需要在部署服务的时候指定登录 Harbor 的 secret.例如创建如下 Secret: kubectl create secret docker-registry harbor-secret --name

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 关于GitLab CI 在<体验SpringBoot(2.3)应用制作Docker镜像(官方方案)>一文中,咱们掌握了SpringBoot官方推荐的镜像构建方案,接下来要体验的是GitLab的CI能力,它负责把代码变成私有仓库中的镜像,咱们可以专心编码了: GitLab CI的作用如下图,开

一.Kubernetes概述 Kubernetes ,又称为 k8s(首字母为 k.首字母与尾字母之间有 8 个字符.尾字母为 s,所以简称 k8s)或者简称为 "kube" ,是一个可移植的.可扩展的开源平台,用于管理容器化的工作负载和服务,可促进声明式配置和自动化. Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态系统.Kubernetes 的服务.支持和工具广泛可用. k8s作用: 服务发现和负载均衡 Kubernetes 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址公开容器,如

1. k8s-生产环境部署django项目k8s-dashboard管理系统 gitee地址: https://gitee.com/scajy/django-k8s-dashboard.git 部署架构 nginx 前端web服务,接收到动态请求通过uwsgi模块将请求转发给uwsgi服务器,uwsgi服务器通过django处理完后返回给Nginx,Nginx返回用户浏览器展示. 既然uwsgi是一个可以独立部署的服务器,为什么还用Nginx代理? Nginx作为入口可配置安全策略,并且可以为u

上一篇< 01 | 健康之路 kubernetes(k8s) 实践之路 : 开篇及概况 >我们介绍了我们的大体情况,也算迈出了第一步.今天我们主要介绍下我们生产可用的集群架设方案.涉及了整体拓补图,和我们采用的硬件配置,目前存在的问题等内容. 遵循上一篇提到的系列风格,这边不涉及基础的内容,这些基础的内容大家可以通过官方文档或其它渠道进行补充,主要还是分享实践经验及注意点. 涉及到的内容 LVS HAProxy Harbor Etcd Kubernetes (master.node) 整体拓扑

作者:北京小远 出处:http://www.cnblogs.com/bj-xy/ 参考课程:Kubernetes全栈架构师(电脑端购买优惠) 文档禁止转载,转载需标明出处,否则保留追究法律责任的权利! 目录: 目录 一.集群可用性验证 1.1查看基本组件情况 1.2创建测试pod 1.3 测试连通性 二.参数优化 2.1 容器配置参数优化 2.2 controller-manager配置参数优化 2.3 kubelet配置参数优化 2.4 更改master节点的ROLES 三.设置coredns

自我认为的k8s三大难点:权限验证,覆盖网络,各种证书. 今天就说一下我所理解的权限验证rbac. 咱不说rbac0,rbac1,rbac2,rbac3.咱就说怎么控制权限就行. 一.前言 1,反正RBAC模型是非常牛逼的.现在运用的非常广.官方的解释是(Role-Based Access Control:基于角色的访问控制). 2,简单抽象的概括就是:谁 是否可以对 什么东西 进行 怎么样 的访问操作. 3,这样就组成了访问权限的三个重要的东西:谁    什么东西    怎么样 比如:   

本文介绍在centos7.3使用kubeadm快速离线安装kubernetes 1.10. 采用单master,单node(可以多node),占用资源较少,方便在笔记本或学习环境快速部署,不适用于生产环境. 所需文件百度盘连接 链接:https://pan.baidu.com/s/1iQJpKZ9PdFjhz9yTgl0Wjg 密码:gwmh 1. 环境准备 主机名 IP 配置 master1 192.168.1.181 1C 4G node1 192.168.1.182 2C 6G 准备不低于

Dragonfly 是一个由阿里巴巴开源的云原生镜像分发系统,主要解决以 Kubernetes 为核心的分布式应用编排系统的镜像分发难题.随着企业数字化大潮的席卷,行业应用纷纷朝微服务架构演进,并通过云化平台优化业务管理.Dragonfly 源于阿里巴巴,从实际落地场景出发,前瞻性地解决了云原生镜像分发的__效率.流控与安全__三大难题. Dragonfly 目前承载了阿里全集团 90%以上的文件下载任务.日分发峰值达到 1 亿次,100%成功支撑双十一营销活动数据抵达数万台机器,github