随着业务需求的快速发展，“动态”特性仿佛就成了技术解决业务刚需的必要条件。
Kubernetes通过其强大的基础对象和平台的动态特性，从运维侧对产品的稳定性和扩展性保驾护航！
作为资深的互联网从业者，我对于运维人员一直强调的一点就是：运维人员必须投身到发布环节中，充分了解业务，才能产生价值！
这里的业务，我把它分为两块来看：
一方面，你需要去充分了解所辖项目组的业务代码和研发人员共同owner。而不是说，我交付给你服务器，后面的事情我就不管了，这是万万不可的。原因如下：
①你完全脱离了业务：
你并不知道这个项目组的业务今天上了什么新功能、这个新功能如何回归、如何测试，新代码的配置存在于哪个git仓库的哪个项目的哪个目录中，对其配置的正确性你也就无从检查了？(如运维类配置、业务字段的配置等等)
②对于线上问题的定位会很欠缺：
比如当我们的一个pc端应用的搜索功能出现问题时，你能否第一时间怀疑到相关的微服务程序？而不是等着研发人员走过来和你说：“帮我查看一下某几台上面xx程序的日志呢？”
另一方面，就是需要充分了解整个上线流程。比如：大版本如何定义、hotfix流程怎么走、rollback流程怎么走、如何定义紧急两字、什么时候做Code Freeze（代码冻结）、谁来做？等等
只有当你切身地投入其中，才能发现、提出和改善业务流转中的问题，这样你的价值也就得以体现！这也就是容器化解决的根本难题。
2. Kubernetes架构
如果把容器化比作集装箱，其作用是打包程序所依赖的相关插件和库文件。
那么，Kubernetes就好比是一个设施丰富且完善的船坞码头，它复杂管理这些集装箱，如何“堆放”才能更合理、更有效，这就是它需要考虑和做的事情。
接下来，我们直接来看一下Kubernetes的部署架构
首先引入大家眼帘的是一张关于Kubernetes的组件架构图，这是我从官网摘录下来的。
如图，我们可以粗略观察发现，Kubernetes分为Master端和Nodes端，以及一个外接的cloud端。
他们工作逻辑和内部组件，你可以参考下面的文字描述：
Master节点
又称为控制平面：control plane。包括kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager和etcd四个组件。
①kube-apiserver：
是一个将kubernetes控制平面中的API暴露出来的API服务，用于接收用户端的操作请求，这服务是kubernetes控制平面的前端。
它是无状态应用，用户可以运行多个kube-apiserver组件的实例，用于平衡实例的请求流量。
②kube-scheduler：
用于watch监听apiserver的资源变动（增删改查），并调度至合适的后端node节点，从而来创建pod资源。
③kube-controller-manager：
每个控制器都是独立的二进制进程，包括：Node Controller、Replication Controller、Endpoints Controller和Service Account & Token Controllers。
④etcd：
高可用、KV结构的kubernetes的后端数据存储组件。
⑤cloud-controller-manager：
是kubernetes与云厂商提供的服务能力对接的关键组件。又称为kubernetes cloudprovider。
Node节点
又称为数据平面：data plane。包括kubelet、kube-proxy和Container Runtime三个组件。
①kubelet：
运行在集群每个节点的客户端，需要确保相关容器运行在pod中；通过PodSpecs标签，描述容器的运行状态。
②kube-proxy：
是一个运行在集群每个节点的网络代理组件。
③Container Runtime：
支持运行容器底层环境的软件；
支持：Docker, containerd, cri-o, rktlet 等
cloud端
①cloud：
作为集群外部的附加能力，通过与cloud-controller-manager组件对接，扩展kuberntes集群于云上动态扩展的特性
Addons(附加组件)
使用Kubernetes resources增加集群功能，如DNS、Web UI (Dashboard)、Container Resource Monitoring、Cluster-level Logging等等
3. 工作流程概述
Master
用户通过（API、WebUI、CLI）向APIserver发送请求，kube-scheduler组件监听APIserver的资源变动，同时从Node节点中选取最合适的Node节点开始调度，并把调度结果保存至Etcd中。
Node
kubelet也会监听APIserver的资源变动，并在符合的Node上通过kubelet调用相关的docker引擎进行后续打包和构建操作。
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