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2024年03月20日 10:30:02
前期的安装(自动化安装、手动安装、脚本自动化安装、ansible安装、离线安装)耗费了1个多月的时间,包括后来出现的一些环境网络等问题一直导致pod重启,差不过耗费了两个多月的时间。
1.k8s的基础就是镜像,Docker学习也有半个月时间,这个没啥难度,看看资料,做做练习也就掌握了;只有具体封装镜像时需要考虑什么挂载、拆分几个镜像、启动检测这些。
2.k8s这么复杂,光安装就够搞的了。前期的安装(自动化安装、手动安装、脚本自动化安装、ansible安装、离线安装)耗费了1个多月的时间,包括后来出现的一些环境网络等问题一直导致pod重启,差不过耗费了两个多月的时间。网络的问题,sandboxrestart;一直重启,换成实体机后好用,之前用的openstack虚拟机;————后也没有解决掉这个问题,估计是网络不稳定造成的;
3.然后开始学习kubectl命令(这个感觉无非就是get、describe、logs,然后看看控件的状态什么的)、k8s的一些基本组件(pod、svc、deployment、daemonset、statefulset、headlessService、rc、kube-proxy、rbac等)前前后后反正也花了1个月时间来懂这些原理;这些东西一定要弄明白到底是什么,特别是新版本的rbac的权限问题,否则后期会越来越迷茫的;k8s复杂就在它的体系架构上,把它弄懂了,其实就理解了大半。
4.之后找了案例,当然也是开源的--搜狐的domeos工程,研究了该开源工程的源码,调研了它们自带的一些小米open-监控插件、webssh等一系列插件等;调研这个开源工程应该也用了差不多两个月时间;使用springboot开发,连接k8s环境,编排一些基本的应用部署与监控等;
5.之后想要对日志和监控进行调优,调研了一些开源产品,比如一些业界常用的efk日志插件、Prometheus与heaspter监控组件、habor镜像仓库,花费了差不多也有1个多月的时间;
6.后来就上了编排,使用到了helm这一编排工具,根据hadoop的过程改造我们公司的一个mpp产品;然后使用web一键式部署;这也花了一个多月时间左右;包括调研Hadoop:扩容、亲和性、带状态应用部署等等、数据除问题。
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k8s和OpenStack都是用于管理和编排容器和虚拟机的平台,但它们的设计理念、架构和功能有所不同,适用于不同的应用场景。
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