首先附上K8S版本及Ingress版本对照Ingress介绍NotePort：该方式的缺点是会占用很多集群机器的端口，当集群服务变多时，这个缺点就愈发的明显(srevice变多，需要的端口就需要多)LoadBalancer：该方式的缺点是每个service都需要一个外部负载均衡设备的支持才可以基于这种现状，k8s提供了ingress资源对象。ingress只需要一个NodePort/一个负载均衡设备就可以满足暴露多个service的需求实际上Ingress相当于一个7层的负载均衡器（在生产环境中常用的Ingress有Treafik、Nginx、HAProxy、Istio等），是k8s对反向代理
作者：老Z，云原生爱好者，目前专注于云原生运维，KubeSphereAmbassador。前言知识点定级：入门级RabbitMQ单节点安装部署RabbitMQ集群安装部署GitOps运维思想演示服务器配置主机名IPCPU内存系统盘数据盘用途zdeops-master192.168.9.92440200Ansible运维控制节点ks-k8s-master-0192.168.9.9141640200+200KubeSphere/k8s-master/k8s-worker/Cephks-k8s-master-1192.168.9.9241640200+200KubeSphere/k8s-master
1，查看镜像kubectl-nxxxgetpods|grepRunning|awk'{print$1}'|xargs-r-I'{}'kubectl-nxxxgetpods{}-o=jsonpath='{.status.containerStatuses[0].image}{"\n"}'|sort2，去重查看kubectl-nnamespacegetpods-ojsonpath='{.items[*].spec.containers[*].image}'|tr'''\n'|sort|uniq3， 同时显示pod名称和镜像kubectlgetpods-nnamespace-o=jsonpath='
【云原生之kubernetes】在k8s集群中安装和配置MetricsServer一、MetricsServer介绍1.1MetricsServer简介1.2MetricsServer功能1.3MetricsServer兼容性要求二、本次实践介绍2.1本次实践简介2.2本次环境规划三、检查k8s环境3.1检查工作节点状态3.2检查系统pod状态四、下载MetricsServer软件包4.1创建下载目录
文章目录深入Kubernetes（k8s）概念一、基础概念理解二、kubernetesObjects（k8s对象）
目录环境准备1、k8s集群2、harbor远程仓库部署前后端分离项目生成vue镜像（所有子节点都需要操作）1、将前端vue项目打包得到dist.zip2、创建nginx的配置文件default.conf3、创建Dockerfile文件4、生成vue镜像5、打标签6、推到harbor仓库7、查看生成的镜像生成jar包镜像（所有子节点都需要操作）1、获得jar包2、创建Dockerfile3、生成jar包镜像4、打标签5、推到harbor仓库6、查看生成的镜像k8s容器部署前后端项目（主节点操作）1、选择合适位置创建java-vue.yaml文件2、查看pod3、查看deployment4、查看s
在上文K8sDocker实践一中我们已经基于K8s实现了最简部署，下面我们对K8s进行深入学习。Kubernetes中文文档kubenetes架构和组件分为Master和node节点，master是调度分配任务的，node实际接受master调度进行工作的，master运行的apiserver接口用户的管理命令，所有服务都是通过apiserver通讯的。核心组件：节点组件功能MasterApiServer提供了HTTPRest接口的关键服务进程，是Kubernetes里所有资源的增、删、改、查等操作Masterscheduler负责资源调度，按照预定的调度策略将POD调度到相应的机器上Mast
一、本人电脑的一些配置（1）win11系统（win10应该也可以，但没试过）（2）保证cpu虚拟化开启（3）主机要留有一定的内存满足以上即可安装dockerdesktop版本二、安装dockerdesktop（1）获取DockerDesktop并安装DownloadForWindows（使用了WSL2技术，直接可以在windows上运行，不需要额外的虚拟化环境）（2）开始安装，按照安装向导走（过程可能有点长），安装成功打开看看。这个样子就对了！（3）登录你的docker账号。（如果没有，建议去注册--signup一个，别把密码忘了。。）（4）打开你的powershell，输入以下命令，看看安装
所需机器主机名地址角色配置k8s-master192.168.231.134主节点2核4G,centos7k8s-node1192.168.231.135工作节点2核4G,centos7k8s-node2192.168.231.136工作节点2核4G,centos7主节点CPU核数必须是≥2核且内存要求必须≥2G，否则k8s无法启动1.集群环境部署【三台机器都需要做的操作】1.关闭防火墙与selinux2.时间同步yum-yinstallntpdatentpdatentp.aliyun.com3.配置静态ip4.本地域名解析cat>>/etc/hosts2.集群下载docker配置阿里云Doc
前言微服务架构的出现，拆分了庞大的单体应用，让业务之间的开发与协作变得更加灵活。当面临业务流量增加的场景时，往往需要对一些应用组件进行扩容。K8S在应用层面提供了HPA，围绕HPA开源社区延伸出了KEDA这样的弹性组件，为微服务应用以业务指标执行弹性策略提供了实现的可能性。但HPA正常工作的一个大前提是需要保证集群资源充足，为此用户必须提前对集群扩容或时常保持集群资源冗余。对于集群资源弹性这一命题，K8S社区给出了ClusterAutoscaler（CA）和VirtualKubelet（VK）两种解决方案。本文围绕着微服务应用的形态与特点，剖析了CA与VK各自适用的场景，并总结了微服务架构下应
