君逍遥o

K8S集群是基于原生的Kubernetes进行安装和适配，并整合了虚拟化、网络、存储等能力，包括本地仓库Harbor、集群用户界面的Dashboard、关系型数据库MySQL、列式数据库HBase、分布式的实时文件存储、搜错引擎Elasticsearch等。为客户提供高可靠、高性能、高度可扩展的容器管理服务。

kubeadm 是 Kubernetes 官方提供的用于快速安部署 Kubernetes 集群的工具，伴随 Kubernetes 每个版本的发布都会同步更新，kubeadm 会对集群配置方面的一些实践做调整，通过kubeadm 可以学习到 Kubernetes 官方在集群配置上一些新的最佳实践。

Helm(基于Go开发)是一个Kubernetes.的包管理工具，就像Linux下的包管理器，如yum/apt-get等一样，Helm可以很方便的将之前打包好的yaml文件部署到kubernetes上。

弹性伸缩是指根据用户的业务需求和策略，自动的调整“弹性资源”的管理服务。通过弹性伸缩功能，用户可设置定时、周期或实时监控策略，动态的增加或减少“弹性资源”，并自动完成实例配置，保证业务平稳健康的运行。

generic:通用类型，通常用于存储密码数据。 tls:仅用于存储私钥和证书。 docker-registry:用于保存docker仓库的认证信息。

Configmap是K8S中的资源对象，主要用于保存非机密性的配置(配置文件)，Configmap中的数据可以用key/value键值对的形式保存，也可通过文件的形式保存。

DaemonSet,控制器能够确保K8S集群中所有的节点都运行一个相同的 Pod，当向K8S集群增加Node节点时，新增加的Node节点上也会自动创建一个应用的Pod副本，当Node节点从集群移除时,这些Pod也会自动删除,删除Daemonset也会删除它们创建的Pod。

无状态服务? RC/RS、Deployment、DaemonSet都是管理无状态的服务，它们所管理的Pod的IP、名字，启停顺序等都是随机的。个体对整体无影响，所有 pod都是共用一个数据卷的，部署的tomcat就是无状态的服务，tomcat被删除，在启动一个新的tomcat，加入到集群即可，跟tomcat的名字无关。

Job用于负责批处理任务，即仅执行一次的任务（例如数据库迁移，批处理脚本等），它保证批处理任务的一个或多个Pod成功运行到结束（与Linux基础中的at命令相似）。

K8S集群中部署的应用都是以Pod形式运行的，例如我们部署的MySQL、Redis等数据库，这些应用需要对产生（数据库）的数据做好备份。因为Pod是有生命周期的，如果 Pod不挂载数据卷，那么Pod被删除或重启后时数据会随之丢失，如果想要长久的保留这些数据就需要用到Pod数据持久化存储。

Pod是k8s中的最小调度单元，k8s首先会通过定义一个Pod的资源，然后在 Pod里面运行容器，容器的运行需要指定一个镜像，这样就可以用来运行具体的应用服务。

主要用于资源的匹配，只有符合条件的资源才会被调用或使用，可以使用该方式对集群中的各类资源进行匹配 就是对标签进行筛选匹配

Namespace资源限制

容器资源创建完成，就需要完成发布工作，确保 Pod 能够对外提供服务，保证客户端能够正常访问，使用kubectl expose命令可以实现该目的。

部署Dashboard UI

伴随Kubernetes每个版本的发布都会同步更新， kubeadm会对集群配置方面的一些实践做调整，通过实验kubeadm可以学习到Kubernetes官方在集群配置上一些新的最佳实践。

Kubernetes包含多种类型的资源对象: Pod、Replication Controller、Service、 Deployment、Job、DaemonSet等。

Kubernetes是由 Google在2014年6月(谷歌云计算专家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer)在旧金山的发布会为这款新的开源工具揭牌。）开源的容器编排调度引擎，使用Go 语言开进行发，源于谷歌内部 Brog引擎(谷歌内部使用的大规模集群管理系统)。由于Kubernetes的K和s间有8个字母，因此国内行业人员简称为K8s。2015年7月Kubernetes v1.o正式发布，截止到目前最新稳定版本是V1.24.x（大约每100天更新一次）。Kubernetes拥有一个庞大且快速增长的生态系统

公有云&华为云 CCE集群操作

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容器云应用部署：基于 Kubernetes 构建 CICD

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当你在 Kubernetes 集群中部署业务时，可以利用 Kubernetes 原生提供的灰度发布的方式去上线业务。这种方式是通过在旧版本和新版本的服务之间，定义一个差异化的 Label，根据不同版本之间的公共 Label 负载流量到后端 Pod，最终实现根据 Pod 的副本数控制流量的百分比。

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