基于Kubernetes的持续交付平台

基于Kubernetes的持续交付平台

如今实现持续集成、持续交付的全部软件均可以在Kubernetes上面运行，经过容器化能够快速部署持续交付平台，大幅度加快软件的开发过程、加强软件团队协做能力、下降软件开发成本。

Kubernetes的可迁移性和可伸缩性让开发软件变得容易，部署过程变得快捷，能够快速部署而且根据须要扩展到数十倍的规模，让数百人的软件研发管理变得垂手可得，大规模集群的开发、测试、管理和运维难度大幅度下降，私有云和公有云能够实现衔接而无需重复投资。

• 推荐参考《Cloud Native DevOps》（编写中，2019年出版）
  • https://cloudnativedevopsblog.com/posts/2018-06-14-its-official/
  • https://github.com/cloudnativedevops/blog
  • https://github.com/cloudnativedevops/demo

本文包括存储系统、代码托管、持续构建、镜像仓库、配置管理、应用管理以及机器学习、服务网格的相关资源。

 

持续交付软件技术栈

• Kubernetes存储系统
  • 云原生存储Rook部署，http://www.javashuo.com/article/p-thjmmhue-mr.html
  • NFS Server的Helm部署，http://www.javashuo.com/article/p-yubpkszi-mq.html
• Kubernetes代码仓库-GitLab的Helm部署，http://www.javashuo.com/article/p-remikwvd-ee.html
• Kubernetes持续交付-Jenkins X的Helm部署，http://www.javashuo.com/article/p-aefsyzco-ea.html
• Kubernetes镜像仓库-Harbor的Helm部署，http://www.javashuo.com/article/p-virjusnl-dz.html
• Kubernetes配置管理-Helm及其仓库管理，http://www.javashuo.com/article/p-blstqlzm-dh.html
• Kubernetes应用管理-Ksonnect使用教程，http://www.javashuo.com/article/p-vbthnzft-nt.html
• Kubernetes机器学习-Kubeflow使用指南，http://www.javashuo.com/article/p-nppedcay-hp.html
• Kubernetes并行计算-Spark原生支持，http://www.javashuo.com/article/p-enlscitb-dx.html
• Kubernetes服务网格：
  • Service Mesh-Istio安装与使用，http://www.javashuo.com/article/p-etzboqpx-cz.html
  • Service Mesh-Linkerd安装与使用，http://www.javashuo.com/article/p-thcoxxgb-dg.html

Kubenrnetes集群安装参考

• kubeadm安装Kubernetes实践记录，http://www.javashuo.com/article/p-rqehlpup-bz.html
• Kubernetes加入新节点，经验总结，http://www.javashuo.com/article/p-rgeikibn-ek.html
• Kubernetes v1.10.x HA 全手动安装教程，http://www.javashuo.com/article/p-wfpihfpm-dt.html
• 使用kubeadm建立Kubernetes集群，http://www.javashuo.com/article/p-youxcash-dm.html
• Kubernetes部署与应用解决方案大全，http://www.javashuo.com/article/p-zbkqmxgg-cz.html
• Kubernetes运行监控-使用Helm快速部署Pormetheus和Grafana
  • http://www.javashuo.com/article/p-udvmvitt-gr.html

Kubenrnetes网络部署参考

• calico在docker上的部署及验证，http://www.javashuo.com/article/p-zzkpntwt-dc.html
• 容器SDN技术与微服务架构实践，http://www.javashuo.com/article/p-faauvliw-ct.html
• 基于Kubeadm的Flannel分析，http://www.javashuo.com/article/p-wdpwzohm-ey.html
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