內容簡介

在本書中，四位在分布式繫統、企業應用開發和開源領域有著豐富經驗的 Kubernetes 專家將會對如何使用 Kubernetes 容器編排繫統構建應用進行全程指導。本書內容豐富，涵蓋開發人員的工作流程、監控和度量指標、配置管理、持續集成和測試、版本控制與發布、應用程序的全球化部署、資源管理、網絡、Pod安全、集群策略與治理、多集群管理、外部服務集成、機器學習、如何在Kubernetes上構建更高層次的平臺、狀態管理和有狀態應用程序、許可控制與授權等，是一本非常全面的實踐指南。

  目錄

  前言1
*1章 搭建一個基本服務7
1.1 應用程序概覽7
1.2 配置文件管理7
1.3 使用Deployment創建多副本服務9
1.4 為HTTP流量配置外部Ingress12
1.5 使用ConfigMap配置應用程序13
1.6 使用Secret管理認證15
1.7 部署簡單的有狀態數據庫18
1.8 使用服務創建TCP負載均衡器21
1.9 使用Ingress將流量路由到靜態文件服務器22
1.10 使用Helm參數化應用程序24
1.11 部署服務的*佳實踐26
1.12 小結27
*2章 *發者工作流29
2.1 目的29
2.2 搭建開發集群30
2.3 為多個*發者搭建共享集群31
2.4 啟動*發者工作流38
2.5 環境初始化38
2.6 啟動開發39
2.7 啟動測試與調試40
2.8 搭建開發環境的*佳實踐40
2.9 小結41
第3章 監控與日志43
3.1 指標與日志43
3.2 監控技術43
3.3 監控模式44
3.4 Kubernetes指標概述45
3.5 應該監控什麼指標48
3.6 監控工具49
3.7 使用Prometheus監控Kubernetes51
3.8 日志概述55
3.9 日志工具57
3.10 使用EFK記錄日志58
3.11 告警60
3.12 監控、日志及告警的*佳實踐62
3.13 小結63
第4章 配置、機密以及RBAC65
4.1 通過ConfigMap和Secret配置應用65
4.2 ConfigMap和Secret API的*佳實踐67
4.3 RBAC73
4.4 小結78
第5章 持續集成、測試和部署79
5.1 版本控制80
5.2 持續集成80
5.3 測試81
5.4 鏡像構建81
5.5 為鏡像標記標簽82
5.6 持續部署83
5.7 部署策略84
5.8 生產環境中的測試88
5.9 搭建流水線並進行混沌試驗89
5.10 CI/CD的*佳實踐94
5.11 小結95
第6章 版本控制、發布和部署97
6.1 版本控制97
6.2 發布98
6.3 部署99
6.4 綜合示例100
6.5 小結104
第7章 全球化應用的分發和預演105
7.1 鏡像的分發106
7.2 參數化部署107
7.3 全球流量負載均衡107
7.4 可靠的全球化部署108
7.5 如何應對出現的問題113
7.6 全球化部署的*佳實踐114
7.7 小結115
第8章 資源管理117
8.1 Kubernetes Scheduler117
8.2 *級調度技術119
8.3 Pod資源管理122
8.4 資源管理的*佳實踐136
8.5 小結136
第9章 網絡、網絡安全與服務網格137
9.1 Kubernetes的網絡原則137
9.2 網絡插件139
9.3 Kubernetes中的服務142
9.4 網絡安全策略149
9.5 服務網格153
9.6 小結155
*10章 Pod和容器安全157
10.1 PodSecurityPolicy API157
10.2 工作負載隔離和RuntimeClass170
10.3 其他Pod和容器安全注意事項172
10.4 小結173
*11章 集群的策略和治理175
11.1 為什麼策略和治理很重要175
11.2 這裡所說的策略有何不同175
11.3 雲原生策略引擎176
11.4 Gatekeeper簡介176
11.5 審計181
11.6 策略和治理的*佳實踐183
11.7 小結184
*12章 多集群管理185
12.1 為什麼需要多集群185
12.2 多集群設計的考量187
12.3 多集群部署管理189
12.4 GitOps集群管理方式191
12.5 多集群管理工具194
12.6 Kubernetes Federation194
12.7 多集群管理的*佳實踐197
12.8 小結198
*13章 集成外部服務和 Kubernetes199
13.1 將外部服務導入Kubernetes199
13.2 將Kubernetes服務導出到外部203
13.3 在Kubernetes之間共享服務207
13.4 第三方工具207
13.5 連接集群和外部服務的*佳實踐208
13.6 小結208
*14章 在Kubernetes上運行機器學習工作負載209
14.1 為什麼Kubernetes非常適合機器學習209
14.2 機器學習工作流210
14.3 Kubernetes集群管理員與機器學習211
14.4 數據科學家關心的事218
14.5 在Kubernetes上運行機器學習工作負載的*佳實踐219
14.6 小結220
*15章 在Kubernetes上構建高層應用的模式221
15.1 開發高層抽像的方法221
15.2 擴展Kubernetes222
15.3 構建平臺時的設計考量224
15.4 構建應用平臺的*佳實踐226
15.5 小結227
*16章 管理狀態和有狀態應用229
16.1 卷和卷掛載230
16.2 Kubernetes存儲231
16.3 有狀態應用235
16.4 小結240
*17章 準入控制和授權241
17.1 準入控制241
17.2 授權248
17.3 小結251
*18章 總結253