概述
容器技术是最近几年非常热门的技术，它似乎就是为云端的应用量身定制的，所以它也被贴上了云原生应用 (Cloud Native Application) 技术的标签。目前最为流行的容器管理调度平台是 Kubernetes (缩写为 K8s)，是 Google 为支持大批量容器而开发的企业级运行平台，可以支持负载均衡、高可靠等生产级功能。VMware 在 VMworld 2017 上也宣布了跟 Pivotal、Google 合作开发的 VMware Pivotal Container Service，这是一个商用的 K8s 平台，简称 PKS (中间的K代表 Kubernetes)。
现在专门为 VMware 用户写了这篇文章，利用你所熟悉的 vSphere 平台来跟 K8s 作一个类比，从而帮助你快速了解 K8s。
Kubernetes 和 vSphere 的总体架构对比
vSphere 平台和 Kubernetes 的总体对比
那么到底什么是 Kubernetes 呢? 简单来说，K8s 和容器的关系就相当于vSphere和虚机的关系。在 VMware 发展早期的时候，那时候只有 VMware Workstation，后来出现了基于vCenter 和ESXi 的VI/vSphere 体系架构，从而使虚拟化步入了数据中心。同样的，容器一开始的时候只有一个简单的容器引擎 Docker，K8s 的出现为容器提供了一个生产级的运行环境。把 vSphere 和 K8s 平台肩并肩放在一起比较的话，你会发现它们的概念有很多类似之处，这可以帮助我们很快地理解 K8s 技术的各种细节。
虚拟化技术和容器技术演进的对比
系统架构
就像 vSphere 平台上的 vCenter 和 ESXi 主机， K8s 平台上也有对应的概念：Master 和节点 (node)， Master 起到的作用就跟 vCenter 一样，对整个 K8s 集群进行管理，它也是工作负载管理 API 的访问入口。跟 ESXi 主机对应的就是K8s节点，节点是 K8s 集群中的计算资源，容器就是运行在节点上，节点可以是虚机或者物理服务器。K8s 也有一个类似于 vCenter DB 的数据库 “etcd”，它以的“键-值”方式存储了整个集群的配置和状态。
跟 vSphere 不同的是，K8s Master上也能运行容器负载，当然 vCenter Server 上是不运行虚机的。虽然 K8s Master 也是一种计算资源，但是一般只在上面运行系统管理相关的容器应用，普通的应用负载不应该放在 Master 上。
vSphere 有GUI 管理界面 Web Client 和命令行管理接口 vCLI 和 Power CLI，K8s 也提供了GUI 界面或命令行来管理 K8s 集群。下面截屏是使用命令 “kubectl.exe” 来管理K8s 集群的例子，我们可以看到这个集群有一个 Master (vkubemaster007) 和4个节点 (vkubemode017~18)，K8s 的版本是v1.6.5，节点上的操作系统是Ubuntu 16.04。
截屏：K8s 的命令行管理界面
工作负载
vSphere 中的工作负载调度单位是虚机， K8s 中的调度单位是Pod；一台ESXi 主机上可以运行多个虚机，一个 K8s 节点上也可以运行多个 Pod，每个 Pod 都有一个独立的 IP 地址来跟其他的 Pod 相通讯。在vSphere 环境中，应用运行在虚机的操作系统中，K8s 平台上应用运行在容器里；一个虚机中只能运行一个操作系统实例，而一个 Pod 中可以运行多个容器实例。K8s 会考虑到 Pod 的关联性而把 Pod 中的容器实例运行在同一个节点上，从而让他们共享同一个运行环境；一般是把一个应用和它相关的辅助模块设计在同一个 Pod 中，然后作为一个整体来进行调度运行。
系统管理
我们使用 Web Client 来管理 vSphere 集群，K8s 也有一个图形化的管理界面Dashboard，同 Web Client 一样，这也是一个基于 Web 的应用。Dashboard 的功能也变得越来越强大，它可以实现大部分的 K8s 集群管理功能，而不用输入很长的 kubectl 命令。
系统配置
K8s 可以通过一个YAML (Yet Another Markup Language) 文件来定义和描述 K8s 集群的配置和状态，然后就可以基于该文件创建整个 K8s 集群，K8s 会尽力地保持集群运行在指定的状态。例如，如果你指定了某一个 Pod 要有4个副本，K8s 就会监控所有这些 Pod 的运行，如果有任何一个 Pod 工作异常的话，它就会设法修复这个状态，实在不行的话就另启一个 Pod 副本。
要理解 YAML 配置文件的话，你可以把它对应为虚机的 .VMX 文件，或是 Virtual Appliance 的 .OVF 文件。当然，YAML 配置文件在 K8s 中不仅用于定义集群，也用于定义其他的组件，如： 副本集合、服务、部署等。
虚拟集群
vSphere 中为了管理资源的分配专门有一个“资源池 (Resource Pool)”的概念，就像是在物理集群中划分出了一些小的虚拟集群，vSphere 利用资源池来控制资源的分配。K8s 也有类似的概念叫“namespaces”，namespace 的主要用途是创建多租户环境，也可以在上面指定资源配额 (Resource Quota) 。
资源管理
vSphere 需要指定每一个 Resource Pool 的资源分配限额，K8s 可以在 namespace 上设置资源配额 (Resource Quotas) 来控制资源分配，这是在 YAML 配置文件中定义的。
工作负载标记
这在 vSphere 和 K8s 中几乎是完全一致的，vSphere 使用 tag 标签来标识虚机，而 K8s 使用标签 (label) 来标识容器。所不同的是，K8s 中标签是必须的，而不是可选的。
计算冗余
vSphere 中有 Fault Tolerance 技术来提供计算资源的冗余，受保护的虚机运行在一台服务器上，另一台服务器上有一个从被保护虚机复制而来的影子 (Shadow)，FT 技术通过 Lockstep 来同步主虚机和影子虚机之间的数据和状态。正常情况下影子虚机是不工作的，当主服务器宕机时，影子虚机立刻被激活成主虚机，并继续主虚机工作；这时 vSphere 会设法在集群中找到另一台合适的服务器，在上面从新的主虚机复制出新的影子虚机，以继续对主虚机进行保护。
K8s 中也有相应的资源冗余机制，ReplicaSets 用于指定一个 Pod 需要运行的实例数量，K8s 会自动维持实例的数量，任何一个实例由于故障原因宕掉了，K8s 马上会自动启动一个新的实例补上。当然两者基本的工作原理是不一样的，K8s 中的所有实例正常情况都是在工作的，在多个实例间均衡工作负载，而不存在主备的概念，这是由云原生应用的本质所决定的。
负载均衡
vSphere 并不内置有负载均衡功能，一般是通过虚拟的 (如NSX) 或物理的 (如F5) 负载均衡器来把服务请求平均分配给多台虚机。负载均衡也有多种配置模式，以单肩模式 (one-armed) 为例，我们把网络流量东西向地均衡分配给虚机。
K8s 中也有类似的概念“Service”，是一组一起协作的 Pod，每个 Pod 都被定义了一个标签选择器 (label selector)。K8s Service 也有多种配置模式，例如“ClusterIP“模式，每个 Service 都被分配了一个外部可见的静态 IP 地址和 DNS 域名以便于被访问到，负载流量以轮循 (round-robin) 的方式分配给每一个 Pod。其他的模式如 “NodePort” ，以不同端口访问节点的流量会被映射到不同的 Pod；当然也可以配成 “LoadBalancer” 模式来使用外部的负载均衡器。
K8s 还有另外一种非常重要的负载均衡机制 “Ingress Controller”，一个 ingress-controller 以 Pod 的形式存在，并且分配有一个外部可见的 IP 地址，该 IP 地址对应着一个含有通配符的 DNS 记录，ingress-controller 根据预先设定的规则来把流量分配给不同的 Pod。例如下图中的 IP 地址 192.168.100.244 对应 DNS 域名 sphinx-v*.esxcloud.net，访问sphinx-v1.esxcloud.net 的流量会被重定向给 “sphinx-svc-1”，而访问sphinx-v2.esxcloud.net 的流量被重定向给 “sphinx-svc2”。
存储与网络
当谈到Kubernetes时，存储和网络是很多主题。在简介博客文章中几乎不可能简短地谈论这两个主题，但是您可以确定，我很快将针对每个主题的不同概念和选项撰写详细博客。现在，让我们快速检查一下网络堆栈在Kubernetes中是如何工作的，因为我们将在下一部分中对其进行依赖。
Kubernetes具有不同的网络“插件”，您可以使用它们来设置节点和Pod网络。常见的插件之一是“ kubenet”，它目前在诸如Google Cloud Provider（GCP）和Amazon Web Services之类的巨型云上使用。我将在此处简要介绍GCP实施，然后再向您展示一个实际示例，以便您自己在Google容器引擎（GKE）上进行研究。
乍一看这可能有点太多，但是希望您能够在本博文结束时理解所有内容。首先，我们看到这里有两个Kubernetes节点：节点1和节点（m）。每个节点都像任何Linux机器一样具有eth0接口，并且该接口具有指向外部世界的IP地址-在我们的示例中为子网10.140.0.0/24。上游L3设备充当我们路由流量的默认网关。这可能是您数据中心中的L3交换机，也可能是公共云（如GCP）中的VPC路由器，我们将在后面看到。到目前为止，一切都很好？
接下来，我们在节点内部看到一个cbr0 桥接口。该接口具有IP子网的默认网关-如果是节点1，则为10.40.1.0/24。该子网由Kubernetes分配给每个节点。后者通常有一个/ 24子网，但是在NSX-T的情况下，您可以控制它，正如我们在以后的文章中将看到的那样。目前，该子网是我们将为其分配Pod的IP地址的子网。节点1内的任何Pod将从该子网范围获得IP地址-在本例中，Pod 1的IP地址为10.40.1.10。但是请注意，此容器内有两个嵌套容器。请记住，吊舱可以运行一个或多个在功能方面紧密耦合在一起的容器。这就是我们在这里看到的。容器1侦听端口80，而容器2侦听端口90。两个容器共享相同的IP地址10.40.1.10。但他们不拥有该网络名称空间。好了，那么谁拥有这个网络堆栈呢？实际上，这是一个特殊的容器，我们称之为“暂停容器”。您在图中将其视为该容器与外部世界的接口。它拥有此网络堆栈，包括IP地址10.40.1.10，并且，当然，它使用端口80将流量转发到容器1，使用端口90将流量转发到容器2。
现在您应该问，流量如何转发到外部世界？您会看到我们在此处启用了标准Linux IP转发，以将流量从cbr0转发到eth0。很好，但是L3设备如何知道如何将其转发到目的地？在此特定示例中，我们这里没有动态路由来通告此网络。因此，这就是为什么我们需要在该L3设备上拥有某种“静态路由”，才能知道为了到达子网10.40.1.0/24，您的入口点是节点1的外部IP（10.140.0.11） ，并且为了到达子网10.40.2.0/24，您的下一个希望是IP地址为10.140.0.12的节点（m）。
很好，但是您必须考虑这是管理网络的不切实际的方法。当您随着集群扩展时，这将是网络管理员维护所有这些路由的绝对噩梦。没错，这就是为什么我们需要Kuberentes中诸如CNI（容器网络插件）之类的解决方案来使用联网机制来为您管理此解决方案的原因。NSX-T是其中一种针对网络和安全堆栈具有强大设计的解决方案。
记住，我们在这里检查的是kubenet插件，而不是CNI。前者是GKE所使用的，并且它们执行此操作的方式非常吸引人，因为它在其云上是完全可编程和自动化的。这些子网分配和关联的路由将由GCP为您处理，我们将在下一部分中看到。
