容器这么傲娇,全靠K8S撑腰!

2020年10月20日 236点热度 0人点赞 0条评论

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这是第12篇神扯:扯扯容器、Docker、K8S们的相爱相杀


容器、Docker、K8S、云原生,这些热词都是啥,他们彼此有啥联系,今天我们简单直白一点,来个你问我答。


图片 容器是什么?和虚拟化到底有啥不一样。


在很久以前,服务器小哥哥都是直接扛活,就像胸口碎大石!
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一个服务器,对应一个操作系统,这种玩法,实在是太浪费了,明明可以拼颜值,现在却来碎大石,简直是暴殄天物。

于是乎,虚拟化技术容器技术被开发出来,目的就是让服务器小哥哥人尽其才、物尽其用。

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看图一目了然:容器撇掉了臃肿的操作系统,只需把基础的库文件打包带走就可以了,所以身轻如燕。

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一台物理机通常能支持成百上千的容器,而且创建和释放的速度都是秒级的,甩了虚拟机好几条街。
正因为这样,容器才成了当红炸子鸡,大部分云原生架构,都是以容器为算力单元的。

图片 容器就是Docker吗?

Docker≠容器,Docker只是众多容器引擎之一。

容器引擎主要负责两件事:
第一,负责容器的整个生命周期管理,从生到死。

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第二、负责本地容器镜像的构建和管理。同时配合镜像仓库,完成海量镜像的存储和管理。

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早在Docker出现之前,容器就已经存在了,但Docker公司生逢其时,推动了容器的大发展,结果,很多人就把Docker跟容器划了等号。
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时至今日,已经有n多容器引擎,开始挑战Docker的王者地位,也正因为如此,Docker公司走下了神坛。


图片 既然有了容器引擎,还要K8S作甚?

随着容器的火爆,利用容器架构来搭建业务系统的人越来越多。可是,大家在实操中发现,像Docker之类的容器引擎,折腾少量容器还行。
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但如今的云原生应用、机器学习任务或者大数据分析业务,动辄就要使用成百上千的容器。要管理这么多容器,Docker们就力不从心了。

江山代有才人出,各领风骚三五年,有需求就有改变,于是乎,市场上就出现了一批容器编排工具,典型的是Swarm、Mesos和K8S。
经过几年大浪淘沙,K8S“击败”Swarm和Mesos,几乎成了当前容器编排的事实标准。

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K8S最初是由Google开发的,后来捐赠给了CNCF(云原生计算基金会,隶属Linux基金会)。

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K8S的全名是kubernetes,读作“库伯耐踢死”,很多国人既拼不对也写不对,而K和S之间有8个字母,索性就简单一点,叫“开八司”了。
K8S是个杂技高手,最擅长的就是“搬箱子”,盘各种容器玩。

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K8S的大致架构,就像上面。Master节点,用来放“脑子”,“腿脚”搭在工作节点上“搬砖”,工作节点就是实际业务容器的存放地。

单个容器或多个关系密切的容器,被编成一组,称为pod。K8S就是以pod为单位进行编排操作。

同时,K8S还要和其它相关软件配合,来完成联网、存储、安全等功能。

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诞生六年来,K8S一路高歌,成为容器编排和调度领域的No.1。但需要注意的是,K8S和Docker们不是替代关系,而是配合关系。
K8S仍然会使用Docker之类的容器引擎(Docker、Containerd、RKT、CRI-O等),来对容器进行生命周期管理。

图片 K8S既然那么猛,直接拿来用不香吗?

这样做,看起来没毛病,K8S是开源软件,社区版K8S也很完美。
你可以在网上找到各种安装指导文档,然后从github轻松找到最新的版本,然后一步一步搭建集群。
只是安装过程漫长而痛苦,毕竟搭建集群不是我们的目的,我们的目的是利用集群来干活。

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搭一个K8S学习环境倒也罢了,权当练手涨经验。可当我们要搭建生产环境的时候,事情就变得不一样了。

这时候,为了保证集群的可靠性,我们可能要跨多个可用区来部署K8S集群。对于大多数人来说,这个工作不太好玩。

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不止搭建集群过程很复杂,后期还要面对更繁琐的K8S控制平面维护工作:版本升级、安全管控、数据备份等等。
所以,面对生产级别的业务,大家往往喜欢选择Turnkey(一站式)的商用方案,而不是自己慢慢鼓捣,老牛拉破车。


图片 云上一站式K8S方案,到底哪家强?

目前,各大云服务商几乎都推出了Turnkey方案,帮助用户快速搭建K8S集群。
到底哪家强呢?王婆卖瓜,自卖自夸,似乎没有定论。
但是有个数据很有参考意义,根据咨询机构「Nucleus Research」的数据,所有云中K8S的工作负载,竟然有82%都是运行在AWS上的。

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so,我们差不多可以这样说,云上K8S,还是AWS最强!
AWS提供了一个神器,叫做Amazon EKS,可以快速帮我们搭建高可用的云上托管K8S服务。

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图片 Amazon EKS 到底牛在哪儿?

作为一个从来没摸过K8S的生手,我用了不到10分钟,就创建了一个横跨3个可用区的生产级集群,实在太魔幻了。
整个过程,只需要区区两步↓

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在添加工作节点的时候,可以选择各种EC2实例,AWS准备了丰富的实例类型,满足不同的容器用途。
当然,还可以选择新酷的Fargate工作节点,这是一种Serverless的方式,说白了,你不需要去考虑什么实例呀、服务器呀,直接按需使用容器即可,要多少有多少,计费精确到容器,而非主机。
集群创建完成后,我们就可采用自己习惯的工具,比如kubectl,像使用标准K8S集群一样,进行各种业务部署的操作了。

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除了简单、易用、生产级高可用以外,Amazon EKS与社区版的K8S是保持同步的,原生体验完全一致,可以使用社区所有插件和工具…
so,不需要额外的学习成本,也不用担心锁定,轻松迁移。

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作为云上K8S大户,AWS也充分发扬开源精神,源于社区、反哺社区,不断为K8S项目做贡献,推动K8S的改进。

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AWS为EKS提供了多达270种节点,可以满足所有工作负载和业务需求,并提供为EKS定制优化的操作系统镜像,高效、安全、开源。

同时,EKS还与AWS其他服务无缝集成,诸如负载均衡、弹性伸缩、身份认证、存储、安全、监控、日志,用户不需要苦逼滴自己造轮子,站在AWS肩膀上就行。

更令人心动的是,不止于EKS,围绕容器、K8S、微服务这些云原生的关键技术,AWS提供了一揽子解决方案。

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随着云计算进入深水区,云原生的理念越来越深入人心,利用AWS的「容器全家桶」,用户可以轻松搭建各种高可用「云原生」服务,把上云的价值最大化。


最后,为大家送上价值1000元的「Amazon 现代应用开发大礼包」,扫码或者阅读原文均可领取。
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root

这个人很懒,什么都没留下

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