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]该系统由Google设计并捐赠给Cloud Native Computing Foundation(今属Linux基金会)来使用。

Kubernetes
首次发布2014年6月7日,​10年前​(2014-06-07[1]
当前版本1.25.3[2](2022年10月13日,​2年前​(2022-10-13
源代码库 编辑维基数据链接
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

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Google Container Engine演示稿

Kubernetes(在希腊语意为“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] 该系统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]并将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私有云产品,[15],精灵云的EcOS[16],KubeSphere[17],以及 VMware的PKS等等。

而现今信息界常见的缩写手法“K8s”则是将“ubernete”八个字母缩写为“8”而来。

设计

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Kubernetes在设计结构上定义了一系列的构建模块,其目的是为了提供一个可以共同提供部署、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上运行的容器来使用。[18]

Kubernetes的基本调度单元称为“pod”。通过该种抽象类别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,这样可以保证它们运行在同一主机节点上,并且可以共享资源。[18]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,而避免了发生冲突的问题。[19] 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。[20]。pod可以通过Kubernetes API手动管理,也可以委托给控制器来实现自动管理。[18]

标签和选择器

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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。[18]

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。[21]

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:[22]

tier=back-end AND release_track=canary

控制器

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控制器是通过管理一组pod来实现来将实际集群状态转移到所需集群状态的对帐循环机制[23]。一种控制器指的是一组具有相同特征的“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况下,它还可以用于处理创建替换pod。[23]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)上运行的单个pod,和用于运行pod的“作业控制器”。[24] 控制器管理的pod组由作为控制器定义的部分的标签选择器来确定。[22]

服务

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Kubernetes服务本质是一组协同工作的pod,类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。[18]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,并且以轮循调度英语Round-robin DNS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)。[19] 默认情况下,服务任务会暴露在集群中(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,服务任务也可以暴露在集群外部(例如,从客户端访问前端pod)。[25]

建构

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Kubernetes architecture diagram

Kubernetes遵循主从式架构设计。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。[18][26]

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[26]的多个主节点上运行。是Kubernetes控制平面的各种组件如下:

etcd页面存档备份,存于互联网档案馆 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-值数据存储组件。该组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。[26]

API服务器

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API服务器是一个关键组件 并使用 Kubernetes APIJSON over HTTP来提供了Kubernetes的内部和外部接口。[18][27] 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,存于互联网档案馆),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

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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”相匹配以维持系统的稳定和可靠。 [28]

控制器管理

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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。该控制器可与API服务器进行通信以在需要时创建,更新和删除他们管理的资源(pod,服务端点等)[27]

Kubernetes 节点

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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

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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)。[18][29]

Kubelet会监视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会传递消息至中继主机。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。[来源请求]

容器

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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

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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。[18]根据传入请求的IP和端口,该组件会将流量转发到指定的合适的容器中。

cAdvisor

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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组件。

参见

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参考文献

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  1. ^ First GitHub commit for Kubernetes. github.com. 2014-06-07 [2017-06-17]. (原始内容存档于2017-03-01). 
  2. ^ GitHub Releases page. github.com. 2022-10-13 [2022-10-13]. (原始内容存档于2017-03-01). 
  3. ^ kubernetes/kubernetes. GitHub. [2017-03-28]. (原始内容存档于2017-04-21) (英语). 
  4. ^ What is Kubernetes?. Kubernetes. [2017-03-31]. (原始内容存档于2019-05-30). 
  5. ^ Google Made Its Secret Blueprint Public to Boost Its Cloud. [2016-06-27]. (原始内容存档于2016-07-01) (美国英语). 
  6. ^ Google Open Sources Its Secret Weapon in Cloud Computing. 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. Large-scale cluster management at Google with Borg. 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). 
  8. ^ Borg, Omega, and Kubernetes - ACM Queue. queue.acm.org. [2016-06-27]. (原始内容存档于2016-07-09). 
  9. ^ Early Stage Startup Heptio Aims to Make Kubernetes Friendly. [2016-12-06]. [失效链接]
  10. ^ As Kubernetes Hits 1.0, Google Donates Technology To Newly Formed Cloud Native Computing Foundation. TechCrunch. [24 September 2015]. (原始内容存档于2020-11-17). 
  11. ^ Cloud Native Computing Foundation. [2017-06-17]. (原始内容存档于2017-07-03). 
  12. ^ Deploy and Manage Kubernetes Clusters | Rancher Labs. Rancher Labs. [2017-04-15]. (原始内容存档于2017-04-16) (美国英语). 
  13. ^ OpenShift v3 Platform Combines Docker, Kubernetes. blog.openshift.com. [14 August 2014]. (原始内容存档于2015-07-06). 
  14. ^ Why Red Hat Chose Kubernetes for OpenShift. blog.openshift.com. [7 November 2016]. (原始内容存档于2017-02-21). 
  15. ^ IBM Spectrum Conductor for Containers. ibm.com/developerWorks. [2017-05-19]. (原始内容存档于2021-01-28) (美国英语). 
  16. ^ Ghostcloud Enterprise Container OS. www.ghostcloud.cn. [2019-07-24]. (原始内容存档于2020-11-27) (美国英语). 
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  26. ^ 26.0 26.1 26.2 Kubernetes Infrastructure. OpenShift Community Documentation. OpenShift. [24 September 2015]. (原始内容存档于2015-07-06). 
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  28. ^ The Three Pillars of Kubernetes Container Orchestration - Rancher Labs. rancher.com. 18 May 2017 [22 May 2017]. (原始内容存档于2017-06-24). 
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外部链接

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