基于Kubernetes的容器云平台实战

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编辑推荐

涵盖Docker到Kubernetes的原理、关键技术和应用。

内容简介

本书从PaaS平台建设和运维的角度去理解、分析和解决问题,囊括了Docker入门、Kubernetes技术架构及核心原理、网络及存储方案、行业实践指南、PaaS生态链以及发展趋势等方面的内容。

作者简介

作者陆平,博士,高级工程师,中兴通讯云计算及政企业务产品总经理,主要从事云计算、大数据、增强现实、基于多媒体服务技术等方面的研究,是中国计算机协会CCF会员、服务计算专委、CCF大数据专家委员会委员、中国电子学会云计算专家委员会专家委员、江苏省云计算工程技术中心主任、江苏省大数据存储及应用重点实验室主任,主持和参与了国家科技重大专项、国家科技支撑计划、863专项、发改委企业专项、江苏省科技成果转化项目等多项省部级科研课题,获得过多项省部级科技进步奖,拥有20多项发明专利。撰写了《物联网能力开放与应用》和《云计算中的大数据技术与应用》等著作,在国内外知名刊物上发表过多篇论文。

章节目录

版权信息

前言

第1章 Docker简介

1.1 什么是Docker

1.2 为什么要用Docker

1.3 Docker基本概念

1.3.1 镜像

1.3.2 容器

1.3.3 镜像仓库

1.4 Docker架构及原理

1.4.1 Docker架构

1.4.2 Docker原理

1.4.3 容器网络

1.4.4 容器存储

1.5 Docker安装

1.5.1 手动安装模式

1.5.2 Ubuntu中自动化安装Docker

1.5.3 CentOS中自动化安装Docker

第2章 容器引擎

2.1 容器引擎实现原理

2.2 容器生命周期管理

2.3 容器状态管理

2.4 访问运行状态容器

2.5 访问容器内容

第3章 镜像管理

3.1 Dockerfile及镜像制作

3.1.1 Dockerfile的作用

3.1.2 Dockerfile文件构成

3.1.3 常用命令集

3.1.4 构建镜像

3.2 镜像基本操作

3.2.1 从镜像仓库下载镜像

3.2.2 将本地镜像上传到镜像仓库

3.2.3 查看本地镜像

3.2.4 导出和导入本地镜像

3.2.5 构建镜像

3.2.6 修改本地镜像标识

3.2.7 删除本地镜像

3.3 Dockerfile优化

3.3.1 Dockerfile检查项

3.3.2 Dockerfile优化实例

3.3.3 检查及优化工具

3.4 操作系统基础镜像制作

3.4.1 操作系统版本选择

3.4.2 操作系统参数调整

3.4.3 确定基础rpm包范围

3.4.4 确定常用命令范围

3.4.5 操作系统镜像制作过程

3.4.6 系统资源限制配置说明

3.5 容器镜像安全加固

3.5.1 容器安全加固规范

3.5.2 安全检查工具

第4章 镜像仓库管理

4.1 Docker Registry

4.1.1 Docker Hub

4.1.2 第三方公共仓库

4.1.3 建立私有镜像仓库

4.2 Harbor

4.2.1 Harbor架构

4.2.2 Harbor的镜像同步机制

4.2.3 Harbor用户认证

4.2.4 Harbor容器镜像安全扫描

4.2.5 Harbor部署实战

第5章 Docker相关部署实践

5.1 MySQL Docker部署实践

5.1.1 MySQL简介

5.1.2 MySQL为什么要容器化部署

5.1.3 MySQL容器化操作实践

5.2 Docker支持GPU实践

5.2.1 GPU简介

5.2.2 CPU与GPU的对比

5.2.3 通过nvidia-docker使用GPU

第6章 Kubernetes简介

6.1 PaaS简介

6.1.1 传统PaaS系统

6.1.2 基于Docker的新型PaaS平台

6.2 为什么需要Kubernetes

6.3 Kubernetes的由来

6.3.1 Kubernetes的特点

6.3.2 Kubernetes的历史

6.4 Kubernetes核心概念

第7章 Kubernetes架构和部署

7.1 Kubernetes架构及组件

7.1.1 Master节点

7.1.2 Node节点

7.1.3 调度控制原理

7.1.4 集群功能模块间的通信

7.1.5 Kubernetes高可用方案

7.2 Kubernetes部署方案总结

第8章 Pod相关核心技术

8.1 Pod

8.1.1 Pod定义文件详解

8.1.2 基本操作

8.1.3 Pod与容器

8.1.4 镜像

8.1.5 其他设置

8.1.6 Pod调度

8.1.7 Pod生命周期

8.2 Label

8.3 Replication Controller和Replica Set

8.3.1 RC定义文件详解

8.3.2 RC与Pod的关联 ——Label

8.3.3 弹性伸缩

8.3.4 滚动升级

8.3.5 新一代副本控制器Replica Set

8.4 Horizontal Pod Autoscaler

8.5 Deployment

8.6 Job

8.7 StatefulSet

8.7.1 使用StatefulSet

8.7.2 扩容/缩容StatefulSet

8.8 ConfigMap

8.9 健康检查

8.9.1 流程健康检查

8.9.2 应用健康检查

第9章 Kubernetes Service

9.1 容器及Pod间通信

9.2 kube-proxy

9.3 DNS服务发现机制

9.4 Headless服务

9.5 Kubernetes服务

9.5.1 ClusterIP

9.5.2 NodePort

9.5.3 LoadBalancer

9.5.4 Ingress

9.6 网络策略

9.7 完整的Kubernetes服务发布实践

9.7.1 各Kubernetes集群LoadBalancer服务发布

9.7.2 Ingress服务发布

9.7.3 服务发现

第10章 Kubernetes网络

10.1 单主机Docker网络通信

10.1.1 Host模式

10.1.2 Container模式

10.1.3 None模式

10.1.4 Bridge模式

10.1.5 基础网络模型的优缺点分析

10.2 跨主机Docker网络通信

10.2.1 Flannel网络方案

10.2.2 Calico网络方案

10.2.3 利用Kuryr整合OpenStack与Kubernetes网络

10.2.4 网络方案对比分析

第11章 Kubernetes存储

11.1 存储使用场景

11.2 文件存储的几种形式

11.3 Flex Volume存储管理方案

11.3.1 为什么需要灵活存储组件

11.3.2 如何实现灵活存储组件

11.4 标准化容器存储接口CSI

第12章 安全及多租户配额管理

12.1 API服务器认证

12.2 API服务器授权

12.3 Admission Control

12.4 Service Account

12.5 配额管理

12.5.1 资源请求与限制

12.5.2 全局默认配额

12.5.3 多租户资源配额管理

第13章 Kubernetes运维管理

13.1 Kubernetes日志管理

13.1.1 日志概述

13.1.2 ELK日志管理方案实践

13.2 Kubernetes监控管理

13.2.1 监控概述

13.2.2 监控方案实践

第14章 TensorFlow on Kubernetes

14.1 TensorFlow简介

14.2 在Kubernetes上部署TensorFlow的价值

14.3 Kubernetes如何支持GPU

14.3.1 使用方法

14.3.2 多种型号的GPU

14.3.3 使用CUDA库

14.4 TensorFlow on Kubernetes架构

14.5 TensorFlow部署实践

14.5.1 下载镜像

14.5.2 yaml文件准备

14.5.3 执行命令安装TensorFlow

第15章 Spark on Kubernetes

15.1 Spark系统概述

15.1.1 Spark简介

15.1.2 Spark与Hadoop差异

15.1.3 功能模块

15.1.4 功能关系

15.2 基于容器技术的Spark部署

15.2.1 基于容器技术部署Spark的优势

15.2.2 针对大数据应用:容器的计算性能优化方向

15.2.3 针对大数据应用:容器的网络性能优化方向

15.2.4 针对大数据应用:容器的弹性&扩容

15.3 Spark集群安装

15.3.1 制作Spark镜像

15.3.2 yaml文件准备

15.3.3 执行命令安装Spark

第16章 金融容器云平台总体设计方案

16.1 金融行业为什么需要容器云平台

16.2 容器及编排技术选型

16.2.1 容器选型

16.2.2 编排引擎选型

16.3 架构设计

16.3.1 系统架构

16.3.2 逻辑架构

16.3.3 数据架构

16.3.4 技术架构

16.3.5 部署架构

16.4 关键模块方案设计

16.4.1 网络

16.4.2 存储

16.4.3 日志

16.4.4 监控

16.4.5 配置中心

16.4.6 安全管理

16.4.7 管理门户

16.4.8 微服务网关

16.4.9 DevOps

16.4.10 可视化编排及自动化部署

16.4.11 多租户

16.5 传统应用迁移注意事项

第17章 DevOps

17.1 用Docker实现DevOps的优势

17.2 基于Docker实现DevOps

17.3 基于容器的持续集成流程设计

17.3.1 版本管理

17.3.2 流水线

17.4 工具链

17.4.1 项目管理

17.4.2 需求管理

17.4.3 代码托管

17.4.4 持续集成

17.4.5 测试

17.4.6 自动化部署

第18章 微服务

18.1 微服务架构的优点

18.2 微服务架构概念模型

18.3 微服务网关

18.4 服务注册与发现

18.4.1 服务注册

18.4.2 服务发现

18.4.3 服务注册发现方案对比

18.5 进程间通信

18.5.1 Rest

18.5.2 Thrift

18.5.3 消息队列

18.6 微服务应用性能监控

18.6.1 开源方案

18.6.2 听云商业化方案

18.7 微服务框架

第19章 Spring Cloud

19.1 Spring Boot

19.1.1 为什么要使用Spring Boot

19.1.2 快速入门

19.1.3 Spring Boot的优缺点总结

19.2 Spring Cloud

19.2.1 核心成员

19.2.2 Spring Cloud的优缺点分析

19.2.3 与Spring Boot之间的关系

19.3 Spring Cloud与Kubernetes融合实践

19.3.1 API网关

19.3.2 服务注册发现

19.3.3 客户端负载均衡

19.3.4 断路器

19.3.5 监控

19.3.6 配置管理

19.3.7 消息总线

19.3.8 链路跟踪

19.4 Spring Cloud特点总结

第20章 Serverless

20.1 Serverless发展史简介

20.2 Serverless的工作原理

20.2.1 Serverless的定义

20.2.2 Serverless的特点

20.2.3 Serverless的分类

20.2.4 Serverless设计的优势

20.2.5 Serverless设计的局限性

20.2.6 Serverless与相关概念间的关系

20.3 Serverless平台选型

20.4 Serverless适用场景

20.5 对比分析

第21章 Service Mesh

21.1 服务网格的由来

21.1.1 分布式架构对服务网络的要求

21.1.2 向Service Mesh演进

21.1.3 Service Mesh的定义

21.2 Linkerd

21.3 Istio

21.3.1 Istio架构

21.3.2 设计目标

21.3.3 流量管理

21.3.4 Pilot

21.3.5 请求路由

21.3.6 发现和负载均衡

21.3.7 处理故障

21.3.8 故障注入

21.3.9 规则配置

21.4 Service Mesh发展展望

基于Kubernetes的容器云平台实战是2018年由机械工业出版社华章分社出版,作者陆平。

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