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Kubernetes实用案例:Kubernetes Cookbook.zip

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简介:
《Kubernetes Cookbook》是一本实践指南,提供了大量解决实际问题的食谱,帮助读者掌握Kubernetes容器编排技术。该书通过具体示例和场景展示如何高效部署、管理和扩展应用服务。 Kubernetes经典实例:《Kubernetes Cookbook》中、英文版高清打包合集。

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  • KubernetesKubernetes Cookbook.zip
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    《Kubernetes Cookbook》是一本实践指南,提供了大量解决实际问题的食谱,帮助读者掌握Kubernetes容器编排技术。该书通过具体示例和场景展示如何高效部署、管理和扩展应用服务。 Kubernetes经典实例:《Kubernetes Cookbook》中、英文版高清打包合集。
  • Kubernetes详解手册
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    《Kubernetes实战案例详解手册》深入浅出地讲解了如何使用Kubernetes管理容器化应用,涵盖部署、扩展和服务发现等核心概念,并通过丰富的真实场景案例帮助读者掌握Kubernetes的实际操作技巧。 Kubernetes(简称k8s)是一种由Google开发并开源的容器编排系统,用于自动化容器的部署、扩展及管理操作。本手册旨在通过深入浅出的方式介绍k8s在实际应用中的各项操作与最佳实践,帮助读者全面掌握从理论到实践的核心概念和技术。 1. **基础集群环境搭建**:学习Kubernetes之前需要先建立一个Kubernetes集群。这通常涉及安装主节点和工作节点、配置网络插件以及设置安全策略等步骤。常见的方法包括使用Minikube(适用于本地单机)或kubeadm(适合多节点部署)。此外,云服务提供商如AWS、Azure及GCP还提供了预设的Kubernetes解决方案,例如EKS、AKS和GKE,简化了集群创建过程。 2. **运行机制与术语**:掌握Kubernetes的核心概念是理解其工作原理的关键。这些核心概念包括Pods(最小可调度单元)、Services(定义访问方式并提供负载均衡),Deployment及ReplicaSet确保应用副本数量恒定,以及ConfigMaps用于存储非敏感配置信息。 3. **部署Web服务**:在Kubernetes中部署Web应用程序通常涉及创建一个Deployment来指定应用版本和实例数,并通过Service公开其外部接口。使用Label和Selector将Service与相应的Pod关联起来实现流量路由;另外还可以利用Ingress资源定义从外界到内部Services的访问规则。 4. **运维示例**:Kubernetes的日常运维包括资源配置管理、日志收集分析、性能监控及故障排查等工作内容。常用工具有kubectl命令行工具,Helm用于应用包管理,Prometheus结合Grafana进行集群监控;Fluentd或ELK Stack(Elasticsearch, Logstash和Kibana)则可用于日志处理。 5. **持续集成与部署(CICD)**:借助于Kubernetes强大的CICD功能,可以使用Jenkins、GitLab CI/CD及Spinnaker等工具链实现自动化构建-测试-发布流程。这有助于加速软件交付周期和提高开发效率。 6. **容器监控与报警**:确保集群稳定性和性能是运维的重要环节之一。Prometheus结合Grafana展示各种指标图表,Alertmanager负责设置警报规则并在阈值触发时发送通知;Node Exporter用于收集节点级别的数据信息,Kubernetes Metrics Server提供资源使用情况报告;Jaeger或Zipkin则可以实现分布式追踪。 7. **实战案例**:本手册还包含了一系列实际应用场景介绍,例如微服务架构中的服务发现机制、滚动更新策略、蓝绿部署模式、故障恢复演练及优化资源配置等。这些示例旨在帮助读者在工作中解决常见问题并提升对Kubernetes的使用技巧。 通过《k8s实战案例详解手册》,不仅能够理解其基础理论框架,还能掌握如何将其应用于实际场景中以实现高效可靠的云原生应用管理。
  • kubernetes-django示
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    本项目提供了一个基于Kubernetes的Django应用程序部署示例,展示了如何在容器化环境中高效地运行和管理Python Web应用。 kubernetes-django-demo 是一个项目示例,展示了如何在 Kubernetes 集群中部署基于 Django 的应用程序。Django 是用 Python 编写的高级 Web 框架,它鼓励快速开发并支持实用主义设计。Kubernetes(简称 K8s)是谷歌开源的容器编排系统,用于自动化容器化应用的部署、扩展和管理。 kubernetes-django-demo 项目可能包含了所有必要的组件和配置文件,以便用户能够学习如何在 Kubernetes 上运行 Django 应用。这通常包括 Dockerfile(用于构建 Django 应用的定制 Docker 映像),Django 项目的源代码,以及 Kubernetes 的配置文件,如 deployment.yaml、service.yaml 等。 **Django 知识点:** 1. **Django 框架**: Django 提供了 ORM(对象关系映射)、模板系统、表单处理和内置的身份验证系统等特性,使得开发者可以快速地开发出复杂的 Web 应用。 2. **Django 项目结构**:通常包含 settings.py(应用设置)、urls.py(URL 路由)、views.py(视图函数)和 models.py(数据模型)等关键文件。 3. **数据库集成**: Django 使用 SQLite、MySQL 或 PostgreSQL 等多种数据库,可以通过 settings.py 进行配置。 4. **Dockerfile**:将 Django 应用打包为 Docker 映像,通常包括安装 Python、获取项目源码、安装依赖项、设置环境变量和暴露端口等步骤。 **Kubernetes 知识点:** 1. **Pod**: Kubernetes 的基本执行单元,它可以包含一个或多个容器,如 Django 应用及其依赖的数据库。 2. **Deployment**: 定义应用的副本数,并负责创建和更新 Pod 以确保应用的可用性和一致性。 3. **Service** : 提供对 Pod 的稳定访问,通过标签选择器匹配相应的 Pod 并定义了网络规则和服务发现方式。 4. **Ingress**: 处理外部到集群内部服务的网络流量,可以配置路由规则实现负载均衡和 SSL 终止。 5. **ConfigMap 和 Secret** : 用来存储并注入应用的配置信息和敏感数据,避免硬编码在应用中。 6. **Volume**: 持久化存储,在 Pod 生命周期内保存数据即使 Pod 重启也不会丢失。 **Kubernetes 部署 Django 应用流程:** 1. **构建 Docker 映像** : 使用 Dockerfile 将 Django 应用打包成 Docker 映像,并推送到 Docker 注册表。 2. **编写 Kubernetes 配置文件**: 创建 deployment.yaml 和 service.yaml 文件,定义应用的部署策略和服务访问方式。 3. **部署应用** : 使用 `kubectl apply -f` 命令将配置文件应用到 Kubernetes 集群中。 4. **测试与扩展** : 通过 Kubernetes 的滚动更新功能升级应用或调整 Deployment 的副本数进行水平扩展。 这个示例项目为学习者提供了实际操作的平台,让他们了解如何将 Python 的 Django 项目与 Kubernetes 结合实现云原生应用部署和管理。通过研究此项目不仅能深化对 Django 开发的理解还能掌握 Kubernetes 在微服务架构中的实践技巧。
  • Spring Cloud Deployer Kubernetes:基于Kubernetes的部署方...
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    Spring Cloud Deployer Kubernetes提供了一套在Kubernetes平台上部署和管理Spring Cloud应用的解决方案。它使得开发者能够充分利用Kubernetes的强大功能来实现微服务架构的应用程序自动化部署、扩展与管理,从而提高开发效率并增强系统稳定性。 Spring Cloud Deployer Kubernetes 用于将长期流式应用程序和短期任务部署到Kubernetes平台。以下是兼容性列表: - **Kubernetes版本**:1.11、1.12、1.13、1.14、1.15、1.16、1.17、1.18 - **Spring Cloud Data Flow 版本** - 2.x: ✓✓✓✕✕✕✕✕ - 2.0.x: ✓✓✓✕✕✕✕✕ - 2.1.x: ✓✓✓✕✕✕✕✕ - 2.2.x: ✕✗✗✓✓✗✗✗ - 2.3.x: ✕✗✗✓✓✓✓✓ - 2.4.x: ✕✗✗✓✓✓✓✓ - 2.5.x: ✕✗✗✓✓✓✓✓ - **掌握情况**:✕✕✕✕✕ ✓✓✓
  • 基于Kubernetes、Docker和Jenkins的DevOps
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    本案例展示了如何利用Kubernetes进行容器编排,结合Docker构建轻量级可移植的软件包,并通过Jenkins实现自动化持续集成与部署,以提升开发效率和系统稳定性。 之前在自己的项目开发中搭建了一个CI/CD环境,在资源有限的服务器上部署了Jenkins、Docker Registry以及Docker。后来接触到了Kubernetes,就在原有的基础上加入了Kubernetes组件。实际上就是在服务器上拉取镜像并运行Docker容器。
  • Kubernetes IPv6: 仅IPv6设置Kubernetes集群
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    本文将介绍如何使用纯IPv6地址来配置和运行一个安全、高效的Kubernetes集群,适用于希望摆脱IPv4限制的用户。 仅使用IPv6配置Kubernetes集群可以在基础设施部署方面提供比双栈更简单的管理和维护方式,并可通过前端反向代理或内容分发网络(CDN)为IPv4用户提供访问服务。在Ubuntu 20.04上安装只支持IPv6的Kubernetes时,需要注意要确保DNS64 + NAT64可用,因为一些资源如Docker注册表和GitHub目前仅提供IPv4。 以下是主要步骤: 1. 设置容器运行环境(例如使用Docker CE)。 2. 安装Kubernetes组件。 3. 配置Kubernetes控制平面。 4. 部署容器网络接口(CNI)插件。 5. 添加路由配置以确保网络连通性。 6. 设置管理组件。 在设置过程中,我发现Docker CE是最容易操作的选项。首先,需要启用IPv6转换功能。
  • Kubernetes-MLOps教程:利Python、Docker和Kubernetes
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    本教程旨在教授如何使用Python、Docker及Kubernetes构建高效MLOps流程,适合机器学习工程师深入理解自动化模型部署与管理。 在Kubernetes上部署机器学习模型是一种常见的做法,用于将训练好的ML模型(例如使用Python的SciKit Learn或Keras软件包创建的模型)发布到生产环境中,并准备提供新数据的预测服务。通常,这些模型会被封装成RESTful API微服务并从容器中托管。随后可以将其部署在云平台上以确保持续可用性,包括容错、自动扩展、负载均衡和滚动更新等特性。 具体配置细节会根据所选的目标云提供商而有所不同。例如,在Amazon Web Services上的部署流程与拓扑结构可能不同于Microsoft Azure的相应设置,后者又与其他平台有所区别。
  • Kubernetes CKA 真题及答
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    本书籍提供了详细的CKA考试真题及其解答,旨在帮助备考者深入了解Kubernetes技术细节和实践应用,是准备认证考试的理想参考。 权威的CKA资料能够帮助你轻松应对考试,并且掌握这套题后,通过率可以达到90%以上。如果有任何疑问,请留言,我会在下一个文档中为大家答疑解惑。
  • Ansible构建Kubernetes HA集群(HA-Kubernetes-Ansible).zip
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    本资源提供了一份详细指南,用于使用Ansible自动化工具搭建高可用性的Kubernetes集群。通过该指南和配套脚本,用户能够轻松配置并管理企业级容器编排环境。 HA-kubernetes-ansible 使用 Ansible playbook 可以在最新版本的裸机服务器上创建一个高度可用的 Kubernetes 集群。此 playbook 要求使用 Ansible 版本 2.4。该手册包含八个部分,详细介绍了如何利用 Ansible 实现这一目标。
  • Kubernetes使指南
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    《Kubernetes使用指南》是一本全面介绍如何利用Kubernetes高效管理容器化应用程序的实用手册,适合初学者和进阶用户参考。 本段落主要介绍了Kubernetes的原理、组成、安装、部署以及应用等方面的内容。