分布式服务的部署是一个复杂的流程，当容器应用存在几十甚至上百的时候，用手动的方式部署显然难度过高，借助Kubernetes容器编排引擎，可以快速的实现自动部署，扩展，升级等一系列复杂步骤。
这是来自官方文档的介绍。就我理解而言，polyaxon依靠k8s部署在集群上，可以自主分配需要集群资源，创建简单，可重复，可移植的部署，依靠docker定制运行环境，用于大规模深度学习和机器学习训练。
为了k8s集群能正常运行，需要先完成4项准备工作： 1.关闭防火墙 2.禁用SeLinux 3.关闭Swap 4.安装Docker
Kubernetes简称K8S，是一个开源的分布式的容器编排引擎，用来对容器化应用进行自动化部署和管理。
我们在本系列的第一期就提到过，孙猴子的两个重要技能是召唤分身和筋斗云。虚拟化技术的起源也借鉴了这一思想，用户可以基于虚拟机镜像快速批量启动虚拟机，以及虚拟机迁移，来实现虚拟机的便捷调度。
通过 yaml 或 json 描述 Pod 和其内容器的运行环境以及期望状态，比如一个最简单的 nginx pod 可以定义为：
kubernetes中内建了很多controller（控制器），这些相当于一个状态机，用来控制pod的具体状态和行为。
Docker 是新时代虚拟化，云原生的基础, 尽管有多种容器化的方案，但是 Docker 目前是事实标准
前面我写了关于k8s环境部署的几篇文章，k8s部署还是比较麻烦的，所以是有必要考虑一键部署的方案，这里借助ansible playbook来实现k8s环境的一键部署，实现快速部署的目的。关于k8s传统部署详细过程可以参考以下文章：
本文是通过ansible-playbook的roles功能实现二进制批量自动安装部署Kubernetes集群服务。本想做成离线版本，但由于coredns,ingress,dashboard插件需要拉取镜像，（这里把flannel做成非容器安装版）如需容器版去https://github.com/flannel-io/flannel中获取yaml文件
前面hello world程序中，对于如何访问到服务，有必要了解一下k8s的网络模型，在这之前先介绍docker的网络模型
打开这篇文章的同学，想必对 docker 都不会陌生。docker 是一种虚拟容器技术，它上手比较简单，只需在宿主机上起一个 docker engine，然后就能愉快的玩耍了，如：拉镜像、起容器、挂载数据、映射端口等等。
云 + 社区发布了「2023最后1期话题征文」征文活动，决定参与【年度回顾】选题赛道，本文属于【考试经验分享】
但是组成这么一整套的资源比较大，不利于个人安装学习。所以本文就介绍在只有k8s集群的环境下部署java项目到容器环境中。
写在前面 ---- 随着微服务架构的流行，日志也需要由专门的分布式日志组件来完成这个工作，我们项目使用的是 ExceptionLess 这个组件，它是前后端分离的；这篇文章我们就来实践容器化 ExceptionLess 的前端，并为其包含一个 nginx 的宿主，形成一个能够独立运行的、自包含的环境，这样当我们使用k8s集群的时候，就可以使用这个开箱即用的镜像，任意伸缩，滚动更新，按需扩容等等。 ExceptionLess UI 是使用Angular开发的一个纯前端 Web UI，首先我们需要安装环境(gi
容器服务之所以如此流行，一大优势即来自于运行容器时容器镜像的组织形式。容器通过复用容器镜像的技术，实现在相同节点上多个容器共享一个镜像资源（更细一点说是共享某一个镜像层），避免了每次启动容器时都拷贝、加载镜像文件，这种方式既节省了主机的存储空间，又提高了容器启动效率。
前提是需要一个 k8s 环境，k8s 环境的部署可以参考这篇文章：32 张配图详解 K8S 1.24 高可用部署，保姆级详细版！
Kubernetes 假设 Pod 可与其它 Pod 通信，不管它们在哪个主机上。 Kubernetes 给每一个 Pod 分配一个集群私有 IP 地址，所以没必要在 Pod 与 Pod 之间创建连接或将容器的端口映射到主机端口。 这意味着同一个 Pod 内的所有容器能通过 localhost 上的端口互相连通，集群中的所有 Pod 也不需要通过 NAT 转换就能够互相看到。 本文档的剩余部分详述如何在上述网络模型之上运行可靠的服务。
CLOUD NATIVE LANDSCAPE https://cncf.landscape2.io/?group=projects-and-products
http://toutiao.com/item/6699441606832947723/
k8s系统在设计是遵循c-s架构的，也就是我们图中apiserver与其余组件的交互。在生产中通常会有多个Master以实现K8s系统服务高可用。K8s集群至少有一个工作节点，节点上运行 K8s 所管理的容器化应用。
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；
服务拓扑（Service Topology）可以让一个服务基于集群的 Node 拓扑进行流量路由。 例如，一个服务可以指定流量是被优先路由到一个和客户端在同一个 Node 或者在同一可用区域的端点。
kubernetes 从一发布开始其学习门槛就比较高，首先就是部署难，用户要想学习 kubernetes 必须要过部署这一关，社区也推出了多个部署工具帮助简化集群的部署，社区中推出的部署工具主要目标有两大类，部署测试环境与生产环境，本节主要讲述测试环境的部署，目前社区已经有多套部署方案了：
至此，SpringBoot应用通过K8S官方java客户端，成功获取了自身所在K8S环境的信息，通过前文和本章，咱们对K8S官方java客户端已经有了基本的认识，接下来的实战会开启这个客户端更丰富的能力；
本技术方案为基于 kubernetes (下文简称 K8S )为核心的持续部署(下文简称CD)方案，可以满足开发方的程序级日志查看分析，运维方的快速扩容与日常运维分析，并且可以保证用户的服务体验。并且整套放在可以在资源利用率上进一步提升，在不降低服务可靠性的前提下降低资源使用成本。
本篇就是为了解决上述问题而作，这些问题解决后才能用好探针技术，让它在容器环境带来更大价值；
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》，可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。
不积跬步无以至千里，本人从事Java开发多年，通过记录分享的形式，记录自己从事编程的一些心路历程和技术总结，希望能结交更多志同道合的朋友，个人见识有限，难免会有疏忽和错误之处，还望各位大佬能够指点迷津，感激不尽。 本文整理的Java知识汇总主要包括Java基础、Java进阶、数据库、JVM、消息队列、缓存、微服务与分布式、Java面试系列、高并发、数据结构与算法、计算机网络、开发工具、搜索引擎、大数据、团队管理、运维等。包含一个Java开发工程师所需的绝大多数知识。相信只要勤奋学习，每天进步一点点，各位大佬总有一天会成为飞过沧海横过大洋的海鸥。总结记录的同时，希望大家一起共同进步。
“金三银四”指的是在3月、4月，尤其是3月是应届生求职、也是在职人员跳槽到更满意职位的黄金时期。求职、跳槽，说到底，本质上就是职场人员和工作职位匹配的过程，一个萝卜一个坑，此坑不适合，自有留爷处。
大家好，我们使用k8s已经有一段时间了，早些时间这篇文章的思想和技巧在使用的过程中也逐步被深度验证，主要是经验和坑，包括团队协作、技术落地、公有云的坑，自动化工具、CICD先后等。我觉得有必要更新2.0版本。
为了让应用更适应容器化环境，SpringBoot2.3版本推出了新的探针技术，《掌握SpringBoot-2.3的容器探针》系列旨在与您一起学习和实践这些新技术，分为三个阶段：
最近准备系统地学习一下 k8s，所以第一件事就是搭建环境，本篇文章就来记录一下自己在 CentOS 系统上搭建 k8s 环境的经历。
Helm是k8s的包管理工具，类似Linux系统常用的 apt、yum等包管理工具。
想学K8s，必须得先学会 Docker 吗？这是很多网友在开始琢磨着想要学 K8s 的时候都会冒出来的想法。那么今天我们就跟大家说说这个话题，要回答这个问题，我们需要先搞清楚 Docker 和 K8s 他们的角色是什么，相互之间是什么关系。
就绪探针，用来判断 pod 是否就绪，就绪状态时service才会分发流量给该pod。
本篇文章来自《华为云云原生王者之路训练营》黄金系列课程第3课，由华为云容器批量计算首席架构师马达主讲，介绍云原生技术体系中Kubernetes的相关概念和技术架构。
决定开启一个有意思的系列，就是把CNCF（云原生计算基金会）的graduated（毕业）项目都介绍一下。
当近期的一个App上线后，发现目前的docker实例（应用服务BFF+中台服务+工具服务）已经很多了，而我司目前没有专业的运维人员，发现运维的成本逐渐开始上来，所以容器编排也就需要提上议程。因此我决定开始学习Kubernetes，会将学习当中的过程记录下来，预计会形成一个系列，暂且命名为：ASP.NET Core on K8S，而这个系列会由3个部分组成，且会在不同的时期写完：
他开始自学Vue3并使用SpringBoot3完成了一个前后端分离的Web应用系统，并打算将其用Docker容器化后用K8s上云。
在写“K8s”系列文章的过程中，很多读者留言询问 K8s 弃用 Docker 的事，担心现在学习 Docker 是否还值得，是不是该切换到 containerd 或其他运行时。
当近期的一个App上线后，发现目前的docker实例（应用服务BFF+中台服务+工具服务）已经越来越多了，而我司目前没有专业的运维人员，发现运维的成本逐渐开始上来，所以容器编排也就需要提上议程。因此我决定开始学习Kubernetes，会将学习当中的过程记录下来，预计会形成一个系列，暂且命名为：ASP.NET Core on K8S，而这个系列会由3个部分组成，且会在不同的时期写完：
docker 运行和管理容器，kubelet 通过 Container Runtime Interface (CRI) 与它进行交互。
环境准备（4台主机，Ubuntu16.04+Docker1.12.6 + SSH）：
随着时代的发展和科技的进步，IT 领域也在发生着巨大的改变，来适应这个高速发展的时代。Docker 作为这个时代的产品，降低了开发者对于基础设施的关注以及快速部署的特点，迅速成为了热门，但随着 K8S 的诞生，Docker 的热度逐渐开始下降，但不乏一些企业依然还在使用，这也是我写这篇文章的目的。
Kubernetes 1.20 版本发布了，其中有一项重要变更，就是将对 Docker 的支持声明为了过期，在之后的版本中会直接移除。
在容器中的文件在磁盘上是临时存放的，当容器关闭时这些临时文件也会被一并清除。这给容器中运行的特殊应用程序带来一些问题。
本文从实践角度介绍如何结合我们常用的 Gitlab 与 Jenkins，通过 K8s 来实现项目的自动化部署，示例将包括基于 SpringBoot 的服务端项目与基于 Vue.js 的 Web 项目。
那年公司快速成长，频繁上线新项目，每上线一个项目，就需要新申请一批机器，初始化，部署依赖的服务环境，一个脚本行天下
长久以来，在K8S环境中，都是将docker作为K8S默认的容器运行时，docker和k8s的结合也一直挺顺手的。
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