Kubernetes基础介绍 综合产品支持部——李树兵 2 www.h3c.com Confidential 秘密 22 Kubernetes基础架构介绍 01 03 Kubernetes常见命令介绍 02 Kubernetes基本概念和术语介绍 04 Kubernetes技术在H3Cloud OS中的应用介绍 3 www.h3c.com Confidential 秘密 33 Kubernetes基础架构介绍 Kubernetes基础架构介绍 01 03 02 Kubernetes基本概念和术语介绍 04 Kubernetes技术在H3Cloud OS中的应用介绍 Kubernetes常见命令介绍 4 www.h3c.com Confidential 秘密 44 Kubernetes基础结构介绍 Kubernetes（来自希腊语，意为“舵手”或者“飞行员”又称为k8s），它是谷歌开源的容器集群管理系统，是谷歌多年大规模 16版本。（https://github.com/kubernetes/kubernetes） Kubernetes 的目标旨在消除编排物理/虚拟计算，网络和存储基础设施的负担，并使应用程序运营商和开发人员完全将重点放 在以容器为中心的业务上进行自助运营。Kubernetes 也提供稳定、兼容的基础（平台），用于构建定制化的workflows 和更 高级的自动化任务。Kubernetes 具备完善的集群管理能力，包括多层次的安全

Kubernetes 与 AI 相结合架构、 落地解析（从 0 到 1 赵慧智 技术总监 （才云科技 Kubernetes 介绍 Kubernetes 使用 Kubernetes 部署与企业对接 AI 技术介绍 AI 云平台介绍及构成 AI 与 Kubernetes 融合与架构解析 • 是一套集自动部署，弹性扩容，并且基于容器的集群管理工 具。 • 快速部署应用程序 https://docs.docker.com/engine/admin/resource_constraints/ Kubernetes 架构 Kubernetes 基本概念 - Node 一个 Node 是一个 Kubernetes 众多集群中的一个工作节点，一 个 Node 可以是一台物理服务器或者虚拟机。一个 Node 的作 用是用来运行 pods 的环境，并且被 Master 组件所管理。一个 Docker/rkt • kubelet • kube-proxy Kubernetes 基本概念 - Master Master 节点是 Kubernetes 环境中的管理节点，负责整个集群 的资源管理／分配，容器编排。一个 Master 节点包含如下组件： • kube-controller-manager • kube-apiserver • kube-scheduler

仍处于快速发展期，预计 2025 年我国云计算整体市场规模将超万亿 元。 三是云计算产业环境日益激烈，新一轮竞争全面开启。全球各 国将云计算看作抢占新一轮科技革命制高点的关键环节。云计算巨 头厂商在全球化布局基础上，纷纷调整发展重心，并聚焦热点区域、 热点领域和热点方向，试图在市场上抢得先机。 四是云计算技术不断推陈出新，助力产业高质量发展。随着上 云进程持续加深，企业需求逐步向用云转移，效率、性能、安全等 . 30 四、云计算加速催生算力服务新范式..................................................................... 32 （一）架构方面，云计算支撑算力服务以数据为中心.................................. 32 （二）功能方面，云计算持续驱动算力服务创新发展................... 图 6 2022 年中国公有云 IaaS 厂商市场占比..........................................................15 图 7 应用现代化架构图...........................................................................................16 表 目

⽂文件系统缓存 Kafka ⽇日志落盘 集群概览 如何调度 Kafka 容器器 磁盘是容器器的调度单元 ⽬目标 • Broker 在节点分散 • 节点存储使⽤用均匀 磁盘调度⽅方法 根据服务器器磁盘状态计算分数，分数⾼高者被调度 • 集群 Broker 在节点部署情况 • 服务器器可⽤用磁盘情况 如果创建红⾊色集群则服务器器 C 最优 如果创建蓝⾊色集群则服务器器 A 最优 服务器器上线注册磁盘信息 服务器器上线注册磁盘信息 etcd 保存的磁盘信息 • 主机信息，⽐比如 node • 状态 : unused , used，cleaning • 其他信息，例例如集群信息 磁盘调度器器 按照调度算法选择节点 创建 ReplicationController 监听 Kubernetes 状态更更新磁盘信息 本地磁盘管理理 Kubernetes node 部署 Agent • 监控服务器器存储状态

04-K8s组件 05-Kubernetes API 06-理解K8s对象 07-Name 08-Namespace 09-Label和Selector 10-Annotation 11-K8s架构及基本概念 12-Master与Node的通信 13-Node 14-Pod 15-Replica Set 16-Deployment 17-StatefulSet 18-Daemon 它们⽐VM更容易构建，并且由于它们与 底层基础架构和宿主机⽂件系统解耦了，可实现跨云、跨操作系统的移植。 由于容器⼩⽽快，因此可在每个容器镜像中包装⼀个应⽤程序。这种⼀对⼀的应⽤到镜像关系解锁了容器的全部优势。 使⽤容器，可以在构建/发布期间（⽽⾮部署期间）创建不可变的容器镜像，因为每个应⽤程序⽆需与其余的应⽤程序 栈组合，也⽆需与⽣产基础架构环境结合。 在构建/发布期间⽣成容器镜像使得从开发到⽣产都能够保持⼀致的环境。 在构建/发布期间⽣成容器镜像使得从开发到⽣产都能够保持⼀致的环境。 同样，容器⽐虚拟机更加透明、便于监控和管理——特别是当容器进程的⽣命周期由基础架构管理⽽⾮容器内隐藏的进 程监控程序管理时。 最后，通过在每个容器中使⽤单个应⽤程序的⽅式，管理容器⽆异于管理应⽤程序的部署。 容器好处概要： 灵活的应⽤创建和部署 ：与VM映像相⽐，容器镜像的创建更加容易、有效率。 持续开发，集成和部署 ：通过快速轻松的回滚（由于镜像的不可

衡量仍然难以捉摸。 本期主题 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 7 众多大语言模型 大语言模型（LLMs）为现今人工智能的许多重要突破奠定了基础。目前的应用多使用类似聊天的界面进行交 互，例如 ChatGPT 或 Google Bard。生态中的主要竞争者（例如 OpenAI 的 ChatGPT，Google Bard，Meta 的 LLaMA for Comments（RFC）是一种正式文档，其包含与上下文相关的设计和架构思想，以促进团队协作和 决策。几乎所有数字原生和快速扩张的组织都使用 RFCs 来记录围绕设计、架构、技术和团队协作方式的决策。 成熟的组织已经在自治团队中，特别是在跨团队相关的决策中使用 RFCs 来推动更好的沟通和协作。它通常被 用作架构决策记录的审查和批准过程。即让受决策影响的人有机会在决策获得批准之前，参与讨论并提供意见， 这一个透明的协作过程。快节奏的环境往往会导致设计决策的推理过程丢失，从而让负责实施决策的团队感到 困惑。RFCs 提供了一个决策审计记录，有利于未来的团队成员查看，与此同时记录了组织技术和业务的演进过 程。RFCs 可以成为促进演化架构的宝贵工具。不过，为了获得最佳效果，我们建议组织采用轻量级的 RFCs 方 法。如果不限定范围并明确要点，这些文件往往会随着时间的推移而变得越来越长，类似于传统的解决方案架 构文件一样最终被归档和遗忘。

DaoCloud Enterprise 5.0（DCE 5.0）是一款高性能、可扩展的云原生操作系统。 它能够在任何基础设施和任意环境中提供一致、稳定的体验，支持异构云、边 缘云和多云编排。 DCE 5.0 集成了最新的服务网格和微服务技术，能够跟踪每 一个流量的生发始终， 帮助您洞察集群、节点、应用和服务的详细指标，并通 过动态仪表盘和拓扑大图可视化掌握应用健康状态。 DCE 5.0 原生支持 DevOps 支持多云和混合云的统一集中管理，提供跨云资源检索及跨云的应用部署、发布和运 维能力，实现多云应用高效管控，提供基于集群资源的应用弹性扩缩，实现全局负载 均衡，具备故障恢复能力，有效解决多云应用灾备问题，助力企业构建多云、混合云 的数字基础设施。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储、信创异构 中间件服务 专为有状态应用设计的云原生本地存储能力，满足中间件高 I/O 的存储需求，提升运 维管理效率。 理、服务网格、可观测性、应用工作 台、云原生网络、云原生存储 可观测性 基于日志、链路、指标、eBPF 等技术手段，全面采集服务数据，深入获取请求链路信 息，动态观测、多维度掌控集群、节点、应用和服务的实时变化，通过统一控制面实 现所有集群及负载观测数据的查询，引入拓扑分析技术可视化掌握应用健康状态，实 现秒级故障定位。 涉及的模块：全局管理、容器管理、可观测性、云原生网络、云原生存储

OpenSDS社区Memeber� ➔ OpenStack社区数据保护项⽬目联合发起⼈人� Outline� ➔ 边缘计算 & 应⽤用场景 & ⾯面临的挑战� ➔ Why KubeEdge & 基础架构 & 设备管理理 & 实战� ➔ 后续规划 & 社区贡献 & 技术交流� 边缘计算� 云计算是集中化的，离终端设备（如摄像头、传感器器等）和⽤用户较远，对于实时性要求⾼高的计算需求，把计算放在云上会引起较⻓长的⽹网络延 时、⽹网络拥塞、服务质量量下降等问题。⽽而终端设备通常计算能⼒力力不不⾜足，⽆无法与云端相⽐比。在此情况下，边缘计算应运⽽而⽣生，将云端计算能⼒力力 延伸到靠近终端设备的边缘节点，就近提供服务。边缘计算不不是云计算的替代品，边缘计算减轻了了云计算架构的计算负担，是其补充和延伸。 云边协同才能够最⼤大程度的发挥作⽤用。连上云的边才有强⼤大的能⼒力力和灵活性。连上边的云才有数据引流上云和应⽤用服务落地点。� 边缘计算——快速发展的四⼤大因素� 协同：AI/安全等业务在云和边的智能协同、弹性迁移。� ➔ ⽹网络：云和边缘之间的⽹网络可靠性和带宽限制。� ➔ 管理理：边缘节点的资源管理理与边缘应⽤用⽣生命周期管理理。� ➔ 扩展：⾼高度分布和⼤大规模的可扩展性。� ➔ 异构：边缘侧异构AI硬件接⼊入。� Why KubeEdge� KubeEdge通过更更优的架构和技术实现，完美应对边缘计算遇到的挑战：� ➔ 通过将AI能⼒力力、⼤大数据能⼒力力等延伸到

Native）正在吞噬世界 云原⽣生的三个维度 企业本地部署 公有云 + 物理理资源 虚拟化资源 容器器化资源 瀑布模型 敏敏捷开发 DevOps 统⼀一架构 多层级架构 微服务架构 1. 基础设施 2. 开发模式 3. 应⽤用架构 vs. 云原⽣生能⼒力力建设的两个选择 ALL IN ONE 解耦⽅方式 采纳⼀一站式 PaaS 平台，⽐比如 OpenShift 容器器平台、DevOps、微服务：三者分开建设 容器器平台、DevOps、微服务：三者分开建设 企业的云原⽣生之旅 集群 规划、部署和运营 1 多集群 统⼀一管理理 2 基于 K8S 的 PaaS 服务 3 微服务架构 4 DevOps 5 - 规划、部署和运营⽣生产级别的 Kubernetes 集群是企业踏上云原⽣生之旅的第⼀一步 - ？ Kubernetes 集群规划、部署和运营中所⾯面临的问题 Day0 规划 开源许可协议 (github.com/kubeoperator)； • 通过云原⽣生计算基⾦金金会（CNCF）的 Kubernetes 软件⼀一致性认证。 KubeOperator 的整体架构 KubeOperator NFS / vSAN / Ceph 等 Flannel / Calico / NSX-T 等 负载均衡 / CoreDNS 等 物理理机 / vSphere /