Kubernetes

Kubernetes(常简称为K8s)是用于自动部署、扩展和管理「容器化(containerized)应用程序」的开源系统。[3]該系統由Google设计并捐赠给Cloud Native Computing Foundation(今属Linux基金会)来使用。

Kubernetes
初始版本2014年6月7日2014-06-07[1]
穩定版本
1.20.0[2]
(2020年12月8日2020-12-08
源代码库
编程语言Go
操作系统跨平台
类型集群管理
许可协议Apache许可证 2.0
网站kubernetes.io

它旨在提供“跨主机集群的自动部署、扩展以及运行应用程序容器的平台”。[4] 它支持一系列容器工具, 包括Docker等。

历史

Google Container Engine簡報

Kubernetes(在希腊语意為“舵手”或“驾驶员”)由Joe Beda、Brendan Burns和Craig McLuckie创立,[5]并由其他谷歌工程师,包括Brian Grant和Tim Hockin等进行加盟创作,并由谷歌在2014年首次对外宣布 。[6] 該系統的开发和设计都深受谷歌的Borg系统[7][8]的影响,其许多顶级贡献者之前也是Borg系统的开发者。在谷歌内部,Kubernetes的原始代号曾经是Seven,即星际迷航中的Borg(博格人)。[9]Kubernetes标识中舵轮有七个轮辐就是对该项目代号的致意。

Kubernetes v1.0于2015年7月21日发布。[10] 随着v1.0版本发布,谷歌与Linux 基金会合作组建了Cloud Native Computing Foundation(CNCF)[11]并將Kubernetes作为种子技术来提供。

Rancher Labs在其Rancher容器管理平台中包含了Kubernetes的发布版。[12]Kubernetes也在很多其他公司的产品中被使用,例如Red HatOpenShift[13][14] CoreOS的Tectonic, IBM的IBM私有雲产品,[15],精灵云的EcOS[16],以及 VMware的PKS等等。

而現今資訊界常見的縮寫手法「K8s」則是將“ubernete”八個字母縮寫為“8”而來。

设计

Kubernetes在設計結構上定义了一系列的构建模块,其目的是為了提供一個可以共同提供部署、维护和扩展应用程序的机制。组成Kubernetes的组件设计概念为松耦合和可扩展的,这样可以使之满足多种不同的工作负载。可扩展性在很大程度上由Kubernetes API提供,此API主要被作为扩展的内部组件以及Kubernetes上运行的容器來使用。[17]

Pod

Kubernetes的基本调度单元称为“pod”。通過該種抽象類別可以把更高级别的抽象内容增加到容器化组件。一个pod一般包含一个或多个容器,这样可以保证它们一直位于主机上,并且可以共享资源。[17]Kubernetes中的每个pod都被分配一个唯一的(在集群内的)IP地址这样就可以允许应用程序使用同一端口,而避免了發生冲突的問題。[18] Pod可以定义一个卷,例如本地磁盘目录或网络磁盘,并将其暴露在pod中的一个容器之中。[19]。pod可以通过Kubernetes API手动管理,也可以委托给控制器来實現自動管理。[17]

标签和选择器

Kubernetes使客户端(用户或内部组件)将称为“标签”的键值对附加到系统中的任何API对象,如pod和节点。相应地,“标签选择器”是针对匹配对象的标签的查询方法。[17]

标签和选择器是Kubernetes中的主要分组机制,用于确定操作适用的组件。[20]

例如,如果应用程序的Pods具有系统的标签 tier (比如"front-end"、"back-end") 和一个 release_track (比如"canary"、"production"),那么对所有"back-end" 和 "canary" 节点的操作可以使用如下所示的标签选择器:[21]

tier=back-end AND release_track=canary

控制器

控制器是通过管理一组pod来实现來将实际集群状态转移到所需集群状态的对帐循环機制[22]。一种控制器指的是一組具有相同特徵的“复制控制器”,控制器通过在集群中运行指定数量的pod副本来处理复制和缩放。在基础节点出现故障的情況下,它还可以用於处理创建替换pod。[22]其它控制器也是核心Kubernetes系统的一部分,包括“DaemonSet控制器”为每台机器(或机器的一些子集)上运行的單個pod,和用于运行pod的“作业控制器”。[23] 控制器管理的pod組由作为控制器定义的部分的标签选择器來确定。[21]

服务

Kubernetes服务本質是一组协同工作的pod,類同多层架构应用中的一层。构成服务的pod组通过标签选择器来定义。[17]Kubernetes通过给服务分配静态IP地址和域名来提供服务发现机制,并且以轮循调度的方式将流量负载均衡到能与选择器匹配的pod的IP地址的网络连接上(即使是故障导致pod从一台机器移动到另一台机器)。[18] 默认情况下,服务任務会暴露在集群中(例如,多个后端pod可能被分组成一个服务,前端pod的请求在它们之间负载平衡);除此以外,服务任務也可以暴露在集群外部(例如,从客户端访问前端pod)。[24]

建构

Kubernetes architecture diagram

Kubernetes遵循主從式架構設計。Kubernetes的组件可以分为管理单个的 node 组件和控制平面部分的组件。[17][25]

Kubernetes Master是集群的主要控制单元,其用于管理其工作负载并指导整个系统的通信。Kubernetes控制平面由各自的进程组成,每个组件都可以在单个主节点上运行,也可以在支持高可用性集群[25]的多个主节点上运行。是Kubernetes控制平面的各种組件如下:

etcd

etcd 页面存档备份,存于 是由CoreOS开发,用于可靠地存储集群的配置数据的一种持久性,轻量型的,分布式的键-值数据存储組件。該組件可表示在任何给定时间点处的集群的整体状态。其他组件在注意到存储的变化之后,会变成相应的状态。[25]

API服务器

API服务器是一个关键组件 并使用 Kubernetes APIJSON over HTTP來提供了Kubernetes的内部和外部接口。[17][26] API服务器处理和验证 REST请求并更新 API 对象的状态etcd 页面存档备份,存于,从而允许客户端在Worker节点之间配置工作负载和容器。

调度器

T调度程序是可插拔式组件,其基于资源可用性来选择未调度的pod(由调度程序管理的基本实体)应该运行哪个节点。调度程序跟踪每个节点上的资源利用率,以确保工作负载不会超过可用资源。为此,调度程序必须知道资源需求,资源可用性以及各种其他用户提供的约束和策略指令,例如服务质量,亲和力/反关联性要求,数据位置等。实质上,调度程序的作用是将资源“供应”与工作负载“需求”相匹配以維持系統的穩定和可靠。 [27]

控制器管理

控制器管理器是核心Kubernetes控制器,其包括DaemonSet控制器和复制控制器等。該控制器可与API服务器進行通信以在需要時创建,更新和删除他们管理的资源(pod,服务端点等)[26]

Kubernetes 节点

Node也称为Worker或Minion,是部署容器(工作负载)的单机器(或虚拟机)。集群中的每个节点都必须具备容器的运行环境(runtime) ——比如 Docker,以及下面提到的其他组件,以便与这些容器的网络配置进行通信。

Kubelet

Kubelet负责每个节点的运行状态(即确保节点上的所有容器都正常运行)。它按照控制面板的指示来处理启动,停止和维护应用程序容器(按组织到pod中)。[17][28]

Kubelet會监视pod的状态,如果不处于所需状态,则pod将被重新部署到同一个节点。节点状态每隔几秒就會傳遞消息至中继主机。主控器检测到节点故障后,复制控制器将观察此状态更改,并在其他健康节点上启动pod。

容器

容器从属于pod。在运行应用、库及其依赖的微服务中,容器是最低层级的。通过绑定一个外部IP,容器可以被外网访问。

Kube代理

Kube代理是网络代理负载均衡的实现,支持服务抽象以及其他网络操作。[17]根据传入请求的IP和端口,該組件會将流量转发到指定的合适的容器中。

cAdvisor

cAdvisor 是监视和收集例如每个节点上的容器的CPU,内存,文件和网络使用情况等的资源使用情况和性能指标的代理組件。

参考文献

  1. . github.com. 2014-06-07 [2017-06-17]. (原始内容存档于2017-03-01).
  2. . github.com. 2020-12-08 [2020-12-08]. (原始内容存档于2017-03-01).
  3. . GitHub. [2017-03-28]. (原始内容存档于2017-04-21) (英语).
  4. . Kubernetes. [2017-03-31]. (原始内容存档于2019-05-30).
  5. . [2016-06-27]. (原始内容存档于2016-07-01) (美国英语).
  6. . Wired. [24 September 2015]. (原始内容存档于2015-09-10).
  7. Abhishek Verma; Luis Pedrosa; Madhukar R. Korupolu; David Oppenheimer; Eric Tune; John Wilkes. . Proceedings of the European Conference on Computer Systems (EuroSys). April 21–24, 2015 [2017-06-17]. (原始内容存档于2017-07-27).
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  13. . blog.openshift.com. [14 August 2014]. (原始内容存档于2015-07-06).
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  18. Langemak, Jon. . Das Blinken Lichten. 2015-02-11 [2015-11-02]. (原始内容存档于2015-10-25).
  19. Strachan, James. . Medium (publishing platform). 2015-05-21 [2015-11-02]. (原始内容存档于2015-09-07).
  20. Surana, Ramit. . LinkedIn. 2015-09-16 [2015-11-02].
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  24. Langemak, Jon. . Das Blinken Lichten. 2015-02-15 [2015-11-02]. (原始内容存档于2015-10-26).
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  26. Marhubi, Kamal. . kamalmarhubi.com. 2015-09-26 [2015-11-02]. (原始内容存档于2015-10-29).
  27. . rancher.com. 18 May 2017 [22 May 2017]. (原始内容存档于2017-06-24).
  28. Marhubi, Kamal. . kamalmarhubi.com. 2015-08-27 [2015-11-02]. (原始内容存档于2015-11-13).

外部链接

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