包邮Kubernetes云原生与容器编排实战

本书特色

娓娓道来企业级云原生实践之道，抽丝剥茧Kubernetes核心技能

全面覆盖：逐一介绍云原生应用、网络存储、安全与监控等关键技术

全景解析：深度分析Kubernetes架构及关键特性

案例驱动：通过真实案例阐述从容器管理到集群维护的编排方法

应用转化：将丰富的实战经验转化为开发利器

内容简介

本书对镜像和容器、Kubernetes 概念、 工作负载、 云原生应用、 网络和存储、 监控与日志、 安全、 多集群和虚拟机管理、 批量调度、 控制器和调度器剖析、Kubernetes 二次开发和调试、Kubernetes 集群维护等相关内容进行了详细的分析和介绍, 对 Kubernetes 1 .22 及以后版本的关键功能特性、Kubernetes 的架构和原理的核心功能作了阐释。

作者将丰富的实战经验融于系统的理论之中, 书稿结构清晰, 语言流畅, 精彩纷呈。

本书适合云原生与容器化技术初学者、 有一定经验的开发者及其相关运维人员、 企业架构师和技术负责人、 技术顾问和咨询师、 计算机相关专业的学生和研究人员参考和使用。

前言

2023 年很火的技术莫过ChatGpt(Chat Generative Pretrained Transformer) 了, 虽然它只是一种人工智能语言模型, 没有生命和意
识, 但它可为大家提供各种语言方面的帮助和问题解答, 为我们带来了诸多便利。
快速提供相对准确的信息:ChatGPT 可以通过自然语言与人进行交流, 能够迅速地回答各种问题, 并提供相对准确或创造性的信息和解答。
帮助大家学习:ChatGPT 可作为一种智能教育辅助工具, 帮助我们学习各种知识和技能。
改善人际沟通:ChatGPT 可作为一种智能社交辅助工具, 使得人与人之间更好地沟通和交流。
提高工作效率:ChatGPT 可作为一种智能工作辅助工具, 帮助大家更快地完成各种任务。<p> 2023 年很火的技术莫过ChatGpt(Chat Generative Pretrained Transformer) 了, 虽然它只是一种人工智能语言模型, 没有生命和意</p> <p>识, 但它可为大家提供各种语言方面的帮助和问题解答, 为我们带来了诸多便利。</p> <ul> <li>快速提供相对准确的信息:ChatGPT 可以通过自然语言与人进行交流, 能够迅速地回答各种问题, 并提供相对准确或创造性的信息和解答。</li> <li>帮助大家学习:ChatGPT 可作为一种智能教育辅助工具, 帮助我们学习各种知识和技能。</li> <li>改善人际沟通:ChatGPT 可作为一种智能社交辅助工具, 使得人与人之间更好地沟通和交流。</li> <li>提高工作效率:ChatGPT 可作为一种智能工作辅助工具, 帮助大家更快地完成各种任务。</li> </ul> <p>总的来说,ChatGPT 的开发是 OpenAI 公司在自然语言处理领域的重要突破, 同时也为人工智能技术的应用带来了新的可能性。值得一提的是, OpenAI 使用了 Kubernetes 来管理其云端基础架构, 于2016 年开始在 AWS 上运行 Kubernetes, 并于 2017 年初迁移到 Azure。 OpenAI 还将 Kubernetes 用作批处 理 调 度 系 统, 动 态 扩 展 和 缩 减 其 集 群, 同 时 依 靠 Kubernetes 一 致 的API, 可以非常轻松地在集群之间移植其研究实验。 基础架构主管 ChristopherBerner说: “我们的一位研究人员正在研究一个新的分布式训练系统, 他能够在两三天内运行他的实验。 在一两周内, 他将其扩展到数百个 GPU。 以前, 这很可能就需要几个月的工作。”</p> <p>下面是 OpenAI 如何使用 Kubernetes 的一些具体应用。</p> <ul> <li>在 Kubernetes 上管理计算资源: OpenAI 使用 Kubernetes 来管理其云端基础架构中的计算资源, 包括虚拟机和容器等。</li> </ul> <p>Kubernetes 允许 OpenAI 快速调度和部署计算资源, 以满足其人工智能算法的需求。</p> <ul> <li>通过 Kubernetes 运行 TensorFlow: OpenAI 是 TensorFlow 的核心贡献者, 因此他们使用 Kubernetes 来管理 TensorFlow 集群。</li> </ul> <p>Kubernetes 提供了可靠的容器编排机制, 可以保证 TensorFlow 集群在运行时的稳定性和高可用性。</p> <ul> <li>与 Kubernetes 集成的数据存储系统: OpenAI 使用 Kubernetes 与其他数据存储系统集成, 以帮助其存储和管理巨量的数据集。</li> </ul> <p>Kubernetes 提供了灵活的存储插件机制, 可以轻松地集成各种数据存储系统, 如 Ceph、NFS 等。</p> <ul> <li>在 Kubernetes 上 部 署 Jupyter Notebook: OpenAI 也 使 用 Kubernetes 部 署Jupyter Notebook, 为 其 科 学 家 和 工 程</li> </ul> <p>师 提 供 了 一 个 交 互 式 的 工 作 环 境。Kubernetes 提供了灵活的服务发现和负载均衡机制, 可以轻松地管理和扩展Jupyter Notebook 集群。无独有偶, 由于 Kubernetes 强大的可扩展性、 灵活性和可靠性,Kubernetes 不仅可以应用于人工智能和机器学习, 还可以应用于其他众多领域, 包括但不限于以下几方面。</p> <ul> <li>云计算: Kubernetes 可在公共云、 私有云或混合云环境中管理和部署容器化应用程序, 实现高可用性、 弹性伸缩和自动化管理等</li> </ul> <p>功能。</p> <ul> <li>微服务架构: Kubernetes 可帮助企业将应用程序拆分成多个微服务, 实现更灵活、 可伸缩、 可维护的应用程序架构。</li> <li>大数据处理: Kubernetes 可管理和部署大规模的数据处理应用程序, 如 ApacheHadoop、Apache Spark 等, 提供高效、 可扩展和可</li> </ul> <p>靠的数据处理能力。</p> <ul> <li>互联网应用程序: Kubernetes 可管理和部署各种类型的互联网应用程序, 如Web 应用程序、 移动应用程序等。</li> </ul> <p>综上所述,Kubernetes 作为一种开源的容器编排系统, 是未来云计算和应用程序管理的重要发展趋势, 它可以应用于不同的领域和场景。 它为企业提供了一种高效、 可扩展和可靠的容器化应用程序管理和部署方案, 可帮助企业更好地应对业务发展的挑战。</p> <p>让我们一步步“实战”容器编排吧。</p> <p>在本书的撰写过程中, 得到了许多人的支持和帮助。 首先, 衷心感谢我的父母, 他们的鼓励始终是我追求进步的动力源泉。 也特别感谢我的姐姐和妻子, 他们的理解与支持让我能够在工作和生活中保持平衡、 坚定前行。 此外, 诚挚感谢北京航空航天大学出版社的大力支持, 使得我的书稿得以出版。</p> <p>                                                                                                                                           编  者</p>