19-Kubenetes简介

时间 2021-07-14 标签 Kubernetes docker swarm docker

Kubenetes简介

Kubernetes单词起源于希腊语, 是「舵手」或者「领航员」的意思，是“管理者”和“控制论”的根源。 K8s是把用8代替8个字符“ubernete”而成的缩写。

1. Docker Swarm 和 k8s的前世今生

可以很明确的说先有的k8s，后有的docker swarm。

容器编排工具Kubernetes诞生，并迅速得到Google和RedHat的支持。2014年7月，Docker收购Orchard Labs，由此Docker公司开始涉足容器编排领域，Orchard Labs这家2013年由两位牛逼的年轻人创建的公司，有一个当时非常著名的容器编排工具fig，而这个fig就是docker-compose的前身。Docker Compose虽然能编排多容器的APP，但是却不能实现在多个机器上进行容器的创建和管理。所以此时Docker公司和Kubernetes并未开始正面竞争和冲突。
10月17日，Docker公司在其丹麦哥本哈根举行的 DockerCon 大会上宣布，将扩大其Docker平台并拥抱支持Kubernetes。显然，在容器编排领域的战火已然分出结果，尘埃落定，Kubernetes得到了包括Google、Huawei、Microsoft、IBM、AWS、Rancher、Redhat、CoreOS等容器玩家的一致认可。
Docker容器不关心用户使用哪种编排框架，它的工作是让用户轻松地选择最喜欢的编排框架，无论Kubernetes、Mesos、Docker Swarm还是其他。这个选择在价值上无关紧要，真正的价值在于平台，那才是钱。因此，将Kubernetes与Docker容器进行比较是没有意义的，Docker的真正的竞争对手是VMWare、CloudFoundry等平台。

Kubernetes和docker swarm的Google Trends如下：

2. docker Swarm回顾

docker Swarm分为Manager节点和Worker节点，Manager具备管理功能，维持这个cls的状态，提供对外的接口，可以通过manager部署我们的application，部署service，部署stack。

3. Kubennetes介绍

相比docker Swarm来说manager等于master，worker等于node节点。

3.1 k8s的master节点

master节点主要是k8s的一个大脑，k8s集群的管理节点，负责管理集群，提供集群的资源数据访问入口。拥有Etcd存储服务，运行Api Server进程，Controller Manager服务进程及Scheduler服务进程，关联工作节点Node。Kubernetes API server提供HTTP Rest接口的关键服务进程，是Kubernetes里所有资源的增、删、改、查等操作的唯一入口。也是集群控制的入口进程；Kubernetes Controller Manager是Kubernetes所有资源对象的自动化控制中心；Kubernetes Schedule是负责资源调度（Pod调度）的进程。

3.2 k8s的node节点

Node是Kubernetes集群架构中运行Pod的服务节点（亦叫agent或minion）。Node是Kubernetes集群操作的单元，用来承载被分配Pod的运行，是Pod运行的宿主机。关联Master管理节点，拥有名称和IP、系统资源信息。运行docker eninge服务，守护进程kunelet及负载均衡器kube-proxy。

Pod是k8s中容器调度的最小单位，是具有相同namespace的container的组合，可能是一个或多个container。这里的namespace包含的所有的namespace，比如usernamespace、networknamespace等。

Node节点主要部件：

Docker Engine（Docker）：Docker引擎，负责本机容器的创建和管理工作；
kubelet：负责对Pod对于的容器管理，如容器创建、volume、network等；
kube-proxy：实现Kubernetes Service的通信与负载均衡机制的重要组件；
Fluentd：负责日志的采集、存储、查询等。
Node节点可以在运行期间动态增加到Kubernetes集群中，默认情况下，kubelet会向master注册自己，这也是Kubernetes推荐的Node管理方式，kubelet进程会定时向Master汇报自身情报，如操作系统、Docker版本、CPU和内存，以及有哪些Pod在运行等等，这样Master可以获知每个Node节点的资源使用情况，实现高效均衡的资源调度策略。