容器化数据中心可扩展性：实现弹性和无限增长 (容器化应用)

文章编号：25233 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-05-26 14:34:25 / 浏览：次

简介

在当今数字化时代，数据中心已成为企业运营的关键基础设施。随着企业对数据和计算能力需求的不断增长，数据中心的可扩展性变得至关重要。容器化技术通过虚拟化应用程序和基础设施，为数据中心提供了前所未有的可扩展性和灵活性。

容器化的优势

容器化技术提供了许多优势，包括：

隔离：容器将应用程序及其依赖项与其他应用程序和操作系统隔离，从而提高了安全性、可靠性和可移植性。
轻量级：容器比虚拟机更轻量级，消耗的资源更少，从而提高了效率和降低了成本。
可移植性：容器可以在不同的平台和环境中轻松部署和迁移，从而提高了灵活性。
自动化：容器使用编排工具和自动化流程进行管理，这可以简化运维任务并提高效率。

容器化数据中心的可扩展性

容器化技术为数据中心的可扩展性提供了以下好处：

弹性：容器可以根据需求快速启动和停止，从而实现动态容量管理。这使得数据中心可以根据工作负载的波动进行扩展和缩减。
无限增长：容器可以通过水平扩展轻松添加，从而允许数据中心根据需要无限增长。这消除了传统数据中心中的容量瓶颈。
资源优化：容器可以优化资源利用，因为它们可以根据工作负载的需求动态分配 CPU、内存和其他资源。
简化运维：容器化简化了运维任务，例如部署、更新和故障

2022年Kubernetes的5个趋势

Kubernetes在成长，使用它的团队也在成长。早期采用者现在已经进入了自己的领域，能够基于经验和云原生生态系统的增长，以新的方式扩展Kubernetes的核心功能。

《财富》100强公司加速使用Kubernetes作为其更广泛的混合云/多云基础设施的平台，这反映了推动Kubernetes在各行业采用率飙升的大趋势。

5个主要趋势

另一个大趋势是：许多公司仍在起步。而在他们的云之旅的任何阶段，大多数IT领导者都希望在生产中运行更多的容器化应用程序——Kubernetes是这样做的常见选择。

“Gartner预测，到2022年，超过75%的全球组织将在生产中运行容器化应用程序，而2020年这一比例还不到30%。”红帽产品战略高级总监Brian Gracely说。

这与红帽《2021企业开源状态》报告一致，其中72%的IT领导者表示他们预期在组织中越来越多地使用容器。他们还几乎普遍（85%）认为Kubernetes是云原生应用程序策略的关键。

这对Kubernetes的功能、用例、技能和其他领域产生了级联效应。“和任何新技术一样，存在技术成熟和用户学习曲线，”Gracely说。

成为一切的平台？

Kubernetes与容器齐头并进。这一点2022年也不会改变。2022年及以后将继续发展的是团队使用基于Kubernetes的平台管理的应用程序类型。

Gracely说：“在早期，用户通常在内部构建自己的Kubernetes平台，并部署一组更简化的应用程序。但随着Kubernetes的稳定，使用模式已经明显成熟。”

例如，在Kubernetes上运行的大多数早期应用程序都是无状态的——但曾经的认为Kubernetes对有状态不友好的观点在今天已经站不住脚了。

“各种各样的应用程序在容器中运行，但我们开始看到更多的组织将其任务关键型、有状态的应用程序带到Kubernetes。数据库、事件驱动消息传递和任务关键型应用程序都有望迁移到Kubernetes，以利用它为所有应用程序带来的可扩展性、安全性和可移植性。”

Kubernetes已经准备好不“仅仅”成为一个容器编排工具，但Kubernetes控制平面正在成为多云和混合云操作的主干。

Drobisewski还希望更多经验丰富的团队以新的方式延长Kubernetes的成熟度，包括Kubernetes Operator。

Drobisewski说：“组织将开始DevOps旅程的下一步，并利用Kubernetes operator框架。我们将看到在Kubernetes之上构建的许多自助服务功能的扩展超越了资源调配和生命周期管理的基本自动化，成为其服务的全自动试点模式，实现了深入的数据驱动洞察，推动事件的自动修复和自愈能力，从而允许服务可根据工作负载的需要进行动态调整。”

和AI/ML成为明星组合

Kubernetes的成熟度和处理日益复杂用例的能力可能在AI和机器学习中最为明显。Kubernetes正在成为为生产中的人工智能和机器学习（AI/ML）工作负载提供服务的首选。

这是一对强大的组合，将在未来几年产生巨大的业务影响。

“在Kubernetes上运行的所有应用程序中，有一个突出的领域是AI/ML。随着数据科学在几乎每一家公司中都扮演着关键角色，改进和增强多种应用程序的能力也在增长。从改善客户互动到利用数据做出更好的决策，再到为自动驾驶车辆建模，AI/ML几乎影响着现代商业的方方面面。”

正如容器化，AI/ML的巨大潜力也需要一个坚实的IT基础来实现，需要一种有效的方式来管理生产中的一切。

“Kubernetes为AI/ML带来了完美的平台功能——可伸缩性、对GPU的访问、工作负载可移植性等。我们已经开始看到组织在Kubernetes上使用AI/ML做了大量工作，我们预计下一代应用程序将彻底改变行业。”

3.唯一比Kubernetes更热的东西是Kubernetes人才

在可预见的未来，对Kubernetes技能——以及一般的云原生功能——的需求将会白热化。

“在Kubernetes和云原生采用上没有放缓的迹象。”Linux基金会培训和认证SVP和GM Clyde Seepersad说，“我希望看到更多的组织继续向云移动，并增加对微服务、无服务器和其他云原生技术的使用。最重要的是，我希望更多的组织将认识到Kubernetes、Linux和DevOps之间的重要相互作用。”

是的，我们将在未来一年听到更多关于缺乏可用的、负担得起的Kubernetes人才的消息。各种组织将进行更协调一致的创造性努力，以建立Kubernetes能力和相关技能。

4.商业和托管服务将蓬勃发展

商业Kubernetes平台，如红帽的OpenShift，建立在开源项目之上，已经成为企业Kubernetes采用和使用的支柱。Gracely说，随着越来越多的早期采用者的成功故事被讲述，其他组织自然会寻求类似的业务成果。但随后他们又遇到了第三个问题——并不是每个公司都有建立运行自己平台所需内部能力的愿望或资金。

“他们通常不想投资于管理和维护Kubernetes的运维技能。这就是托管Kubernetes云服务的使用迅速扩展的地方，例如OpenShift Delicated、Red Hat OpenShift（ROSA）on AWS和Microsoft Azure Red Hat OpenShift（ARO）。”

在公共云中运行的托管Kubernetes服务的增长，以及在任何云中运行的商业平台，包括自己的数据中心，意味着每个人都有一个选择，包括不希望或不需要建立一个强大的内部团队来管理一切的组织。

Kubecost联合创始人Rob Faraj，预计会出现一种独立但相关的趋势，这种趋势既会影响云原生人才，也会影响商业和托管服务的增长：供应商和内部平台团队将优先考虑使开发人员能够更轻松地使用Kubernetes的功能，而无需解决更复杂的问题。

Faraj说：“组织需要尽一切可能去竞争以吸引开发者，而公司能够提供的关于Kubernetes的开发者体验管理可以——并且将越来越多地——成为一个关键的差异化因素。我认为，到2022年，我们将看到对简化基础设施扩展和围绕Kubernetes管理创建更利于开发的流程的巨大需求。”

社区将继续优先重视安全

Kubernetes内置了重要的安全功能，只要你正确调整设置。其蓬勃发展的生态系统也高度重视平台的安全性——上有29种不同的安全应用程序，可见一斑。

2022年，企业将使用可用的工具和服务来强化其云和云原生安全战略。红帽的云和DevSecOps策略总监Kirsten Newcomer预测，我们将看到组织在部署时对应用程序进行筛选的方式发生变化。

总的来说，预计整个社区都会继续投资Kubernetes安全性，特别是在简化（而不是降低）团队安全性以及通过将其嵌入到他们用来管理集群的工具中来减少预算。

“Kubernetes发行版将开始直接添加更多安全功能。这将有助于增强发行版的整体安全性，并有助于降低保护Kubernetes部署的成本。”

原文链接：

什么是K8S？

k8s是什么?

Kubernetes 是一个可移植的，可扩展的开源容器编排平台，用于管理容器化的工作负载和服务，方便了声明式配置和自动化。它拥有一个庞大且快速增长的生态系统。Kubernetes 的服务，支持和工具广泛可用。

为什么现在流行使用容器?

早期: 在物理服务器上面部署应用程序存在资源分配问题,因为其不能在物理服务器中的应用程序定义资源边界,导致应用程序资源利用不足而无法扩展.

后来: 为了解决该问题,引入了虚拟化技术, 虚拟化技术是指允许你在单个物理服务器的 CPU 上运行多个虚拟机,可以让多个应用程序在虚拟机之间进行隔离,具有一定的安全性, 每一个虚拟机就是一台完整的计算机, 在虚拟化硬件之上运行所有组件.

现在: 多数在物理服务器上面部署应用程序都是采kubectl用容器的方式,容器类似于虚拟机,它们都具有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等, 且由于它们与基础架构分离，因此可以跨云和 OS 发行版本进行移植。基于此特点被企业大范围使用.

为什么需要使用k8s容器?

若出现这样一个环境: 在生产环境中如果一个容器发生故障,则我们需要手动去启动另外一个容器,这样的操作是对我们的管理员来说是不太方便的, 若一个容器出现故障,另一个容器可以自动启动容器接管故障的容器,这样是最好的.

k8s就可以实现该效果,Kubernetes 提供了一个可弹性运行分布式系统的框架。 Kubernetes 会满足你的扩展要求、故障转移、部署模式等。

k8s功能: 服务发现和负载均衡, 存储编排, 自动部署和回滚, 自动完成装箱计算, 自我修复, 密钥与配置管理

名词解释

Secret有三种类型：

k8s的组成

k8s是由组件,API,对象等组成.

包含所有相互关联组件的 Kubernetes 集群图如下:

组件

Kubernetes 控制面的核心是 API 服务器。 API 服务器负责提供 HTTP API，以供用户、集群中的不同部分和集群外部组件相互通信。

对象

Kubernetes对象是Kubernetes系统中的持久实体。Kubernetes使用这些实体来表示集群的状态.

具体来说，他们可以描述：

Kubernetes 架构

Kubernetes 架构由节点,控制面到节点通信, 控制器, 云控制器管理器组成.

master 流程图

节点

节点可以是一个虚拟机或者物理机器，取决于所在的集群配置。每个节点包含运行 Pods 所需的服务，这些 Pods 由控制面负责管理.

节点上的组件包括 kubelet、容器运行时以及 kube-proxy。

节点状态

可以使用 kubectl 来查看节点状态和其他细节信息：

kubectl describe node <�节点名称>

一个节点包含以下信息:

控制面到节点通信

控制器

在 Kubernetes 中，控制器通过监控集群的公共状态，并致力于将当前状态转变为期望的状态。

举个例子: 当前室内温度为20度, 我们通过调节遥控器,使其温度上升至24度, 这20度到24度的变化即为让其从当前状态接近期望状态。

控制器模式分为直接控制和通过API服务器来控制.

云控制器管理器

云控制器管理器是指嵌入特定云的控制逻辑的控制平面组件。云控制器管理器允许您链接聚合到云提供商的应用编程接口中，并分离出相互作用的组件与您的集群交互的组件。

云控制器管理器中的控制器包括：

Kubernetes 安全性

云原生安全

云原生安全4个C: 云(Cloud)、集群(Cluster)、容器(Container)和代码(Code)

云原生安全模型的每一层都是基于下一个最外层，代码层受益于强大的基础安全层（云、集群、容器）。我们无法通过在代码层解决安全问题来为基础层中糟糕的安全标准提供保护。

基础设施安全

Kubetnetes 基础架构关注领域

建议

通过网络访问 API 服务（控制平面)

所有对 Kubernetes 控制平面的访问不允许在 Internet 上公开，同时应由网络访问控制列表控制，该列表包含管理集群所需的 IP 地址集。

通过网络访问 Node（节点)

节点应配置为仅能从控制平面上通过指定端口来接受（通过网络访问控制列表）连接，以及接受 NodePort 和 LoadBalancer 类型的 Kubernetes 服务连接。如果可能的话，这些节点不应完全暴露在公共互联网上。

Kubernetes 云访问提供商的 API

每个云提供商都需要向 Kubernetes 控制平面和节点授予不同的权限集。为集群提供云提供商访问权限时，最好遵循对需要管理的资源的最小特权原则。Kops 文档提供有关 IAM 策略和角色的信息。

访问 etcd

对 etcd（Kubernetes 的数据存储）的访问应仅限于控制平面。根据配置情况，你应该尝试通过 TLS 来使用 etcd。更多信息可以在 etcd 文档中找到。

etcd 加密

在所有可能的情况下，最好对所有驱动器进行静态数据加密，但是由于 etcd 拥有整个集群的状态（包括机密信息），因此其磁盘更应该进行静态数据加密。

集群组件安全

容器安全

代码安全

Kubernetes架构常见问题

Kubernetes ATTACK 矩阵

信息泄露

云账号AK泄露

API凭证（即阿里云AccessKey）是用户访问内部资源最重要的身份凭证。用户调用API时的通信加密和身份认证会使用API凭证.

API凭证是云上用户调用云服务API、访问云上资源的唯一身份凭证。

API凭证相当于登录密码，用于程序方式调用云服务API.

k8s configfile泄露

kubeconfig文件所在的位置:

$HOME//config

Kubeconfig文件包含有关Kubernetes集群的详细信息，包括它们的位置和凭据。

云厂商会给用户提供该文件,以便于用户可以通过kubectl对集群进行管理. 如果攻击者能够访问到此文件（如办公网员工机器入侵、泄露到Github的代码等），就可以直接通过API Server接管K8s集群，带来风险隐患。

Master节点SSH登录泄露

常见的容器集群管理方式是通过登录Master节点或运维跳板机，然后再通过kubectl命令工具来控制k8s。

云服务器提供了通过ssh登陆的形式进行登陆master节点.

若Master节点SSH连接地址泄露,攻击者可对ssh登陆进行爆破,从而登陆上ssh,控制集群.

容器组件未鉴权服务

Kubernetes架构下常见的开放服务指纹如下:

注:前六个重点关注: 一旦被控制可以直接获取相应容器、相应节点、集群权限的服务

了解各个组件被攻击时所造成的影响

组件分工图:

假如用户想在集群里面新建一个容器集合单元, 流程如下:

攻击apiserver

apiserver介绍:在Kubernetes中,对于未鉴权对apiserver, 能访问到 apiserver 一般情况下就能获取了集群的权限.

在攻击者眼中Kubernetes APIServer

默认情况下apiserver都有鉴权:

未鉴权配置如下:

对于这类的未鉴权的设置来说，访问到 apiserver 一般情况下就获取了集群的权限：

如何通过apiserver来进行渗透,可参考:攻击kubelet

每一个Node节点都有一个kubelet(每个节点上运行的代理)服务，kubelet监听了，，等端口。

端口,是kubelet与apiserver进行通信对主要端口, 通过该端口,kubelet可以知道当前应该处理的任务.该端口在最新版Kubernetes是有鉴权的, 但在开启了接受匿名请求的情况下，不带鉴权信息的请求也可以使用提供的能力, 在Kubernetes早期,很多挖矿木马基于该端口进行传播.

在配置文件中,若进行如下配置,则可能存在未授权访问漏洞.

/var/bin/kubulet/config/yaml

若端口存在未授权访问漏洞,我们可以直接访问/pods进行查看

根据在pods中获取的信息,我们可以在容器中执行命令

curl -Gks{namespace}/{podname}/{containername} \-d input=1 -d output=1 -d tty=1 \-d command=whoami

上述命令得到websocket地址，连接websocket得到命令结果：

使用wscat工具连接websocket

wscat -c “{websocket}” --no-check

即可得到我们执行命令的结果.

获取token

/var/run/secrets//serviceaccount

然后即可访问kube-api server,获取集群权限

curl -ks -H Authorization: Bearer \ ttps://master:6443/api/v1/namespaces/{namespace}/secrets

攻击kubelet总体步骤如下:

攻击dashboard

dashboard登陆链接如下:

界面如下:

dashboard是Kubernetes官方推出的控制Kubernetes的图形化界面.在Kubernetes配置不当导致dashboard未授权访问漏洞的情况下，通过dashboard我们可以控制整个集群。

默认情况下, dashboard是需要进行鉴权操作的,当用户开启了enable-skip-login时可以在登录界面点击Skip跳过登录进入dashboard.

通过skip登陆的dashboard默认是没有操作集群的权限,因为Kubernetes使用RBAC(Role-based access control)机制进行身份认证和权限管理，不同的serviceaccount拥有不同的集群权限。

但有些开发者为了方便或者在测试环境中会为Kubernetes-dashboard绑定cluster-admin这个ClusterRole（cluster-admin拥有管理集群的最高权限）.

为Kubernetes-dashboard绑定cluster-admin 设置如下:

后通过skip登陆dashboard便有了管理集群的权限.

创建Pod控制node节点,该pod主要是将宿主机根目录挂载到容器tmp目录下。

新建一个Pod如下:

通过该容器的tmp目录管理node节点的文件

攻击etcd

Kubernetes默认使用了etcd v3来存储数据, 若能naetcd对内暴露2379端口，本地127.0.0.1可免认证访问. 其他地址要带—endpoint参数和cert进行认证。

未授权访问流程:

攻击docker remote api(Docker daemon公网暴露)

2375是docker远程操控的默认端口，通过这个端口可以直接对远程的docker 守护进程进行操作。Docker 守护进程默认监听2375端口且未鉴权.

当机器以方式启动daemon时，可以在外部机器对该机器的docker daemon进行直接操作：

docker daemon -H=0.0.0.0:2375

之后依次执行systemctl daemon-reload、systemctl RESTart docker

外部主机使用即可操作暴露2375端口的主机.

因此当你有访问到目标Docker API 的网络能力或主机能力的时候，你就拥有了控制当前服务器的能力。我们可以利用Docker API在远程主机上创建一个特权容器，并且挂载主机根目录到容器.

检测目标是否存在docker api未授权访问漏洞的方式也很简单，访问路径是否含有ContainersRunning、DockerRootDir等关键字。

攻击kubectl proxy

二次开发所产生的问题

管理Kubernetes无论是使用 kubectl 或 Kubernetes dashboard 的UI功能，其实都是间接在和 APIServer 做交互.

如果有需求对k8s进行二次开发的话,大部分的开发功能请求了 APIServer 的 Rest API 从而使功能实现的。

例如:

DELETE类似于这样去调用apiserver, 攻击者若修改namespace、pod和容器名, 那么即可造成越权.
推荐工具

Kube-Hunter扫描漏洞

kube-hunter是一款用于寻找Kubernetes集群中的安全漏洞扫描器

下载地址:强推)

CDK是一款为容器环境定制的渗透测试工具，在已攻陷的容器内部提供零依赖的常用命令及PoC/EXP。集成Docker/K8s场景特有的逃逸、横向移动、持久化利用方式，插件化管理。

下载地址:参考链接

Docker+ Kubernetes已成为云计算的主流（二十六）

主流云服务容器服务介绍

Docker+ Kubernetes已成为云计算的主流

亚马逊AWS

Amazon Web Services (AWS) 是亚马逊公司旗下云计算服务平台，为全世界范围内的客户提供云解决方案。AWS面向用户提供包括弹性计算、存储、数据库、应用程序在内的一整套云计算服务，帮助企业降低IT投入成本和维护成本。

那么如何在AWS上运行Docker呢？AWS 同时为 Docker 开源解决方案和商业解决方案提供支持，并且可通过多种方式在 AWS 上运行容器：

微软Azure

Microsoft Azure 是一个开放而灵活的企业级云计算平台。通过 IaaS + PaaS 帮助用户加快发展步伐，提高工作效率并节省运营成本。

Azure是一种灵活和支持互操作的平台，它可以被用来创建云中运行的应用或者通过基于云的特性来加强现有应用。它开放式的架构给开发者提供了Web应用、互联设备的应用、个人电脑、服务器、或者提供最优在线复杂解决方案的选择。

在容器这块，Azure同样的提供了众多解决方案：

下面我们侧重介绍下以下服务：

阿里云

阿里云（）创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。2017年1月阿里云成为奥运会全球指定云服务商。2017年8月阿里巴巴财报数据显示，阿里云付费云计算用户超过100万。阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。阿里云在全球18个地域开放了49个可用区，为全球数十亿用户提供可靠的计算支持。此外，阿里云为全球客户部署200多个飞天数据中心，通过底层统一的飞天操作系统，为客户提供全球独有的混合云体验。

飞天（Apsara）是由阿里云自主研发、服务全球的超大规模通用计算操作系统。它可以将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机，以在线公共服务的方式为社会提供计算能力。从PC互联网到移动互联网到万物互联网，互联网成为世界新的基础设施。飞天希望解决人类计算的规模、效率和安全问题。飞天的革命性在于将云计算的三个方向整合起来：提供足够强大的计算能力，提供通用的计算能力，提供普惠的计算能力。飞天诞生于2009年2月，目前为全球200多个国家和地区的创新创业企业、政府、机构等提供服务。

同样，阿里云对容器也提供了友好的支持：

容器服务提供高性能可伸缩的容器应用管理服务，支持用Docker和Kubernetes进行容器化应用的生命周期管理，提供多种应用发布方式和持续交付能力并支持微服务架构。容器服务简化了容器管理集群的搭建工作，整合了阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力，打造云端最佳容器运行环境。

容器服务 Kubernetes 版（简称 ACK）提供高性能可伸缩的容器应用管理能力，支持企业级 Kubernetes 容器化应用的全生命周期管理。容器服务 Kubernetes 版简化集群的搭建和扩容等工作，整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力，打造云端最佳的 Kubernetes 容器化应用运行环境。

阿里云弹性容器实例（Elastic Container Instance）是 Serverless 和容器化的弹性计算服务。用户无需管理底层 ECS 服务器，只需要提供打包好的镜像，即可运行容器，并仅为容器实际运行消耗的资源付费。

容器镜像服务（Container Registry）提供安全的镜像托管能力，稳定的国内外镜像构建服务，便捷的镜像授权功能，方便用户进行镜像全生命周期管理。容器镜像服务简化了Registry的搭建运维工作，支持多地域的镜像托管，并联合容器服务等云产品，为用户打造云上使用Docker的一体化体验。

腾讯云

腾讯云为腾讯倾力打造的云计算品牌，以卓越科技能力助力各行各业数字化转型，为全球客户提供领先的云计算、大数据、人工智能服务，以及定制化行业解决方案。其基于QQ、微信、腾讯游戏等海量业务的技术锤炼，从基础架构到精细化运营，从平台实力到生态能力建设，腾讯云将之整合并面向市场，使之能够为企业和创业者提供集云计算、云数据、云运营于一体的云端服务体验。

在容器这块，腾讯云提供了如下解决方案：

腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine ，TKE）基于原生 kubernetes 提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。腾讯云容器服务完全兼容原生 kubernetes API ，扩展了腾讯云的 CBS、CLB 等 kubernetes 插件，为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，解决用户开发、测试及运维过程的环境一致性问题，提高了大规模容器集群管理的便捷性，帮助用户降低成本，提高效率。容器服务提供免费使用，涉及的其他云产品另外单独计费。

容器实例服务（Container Instance Service , CIS）可以帮用户在云上快捷、灵活的部署容器，让用户专注于构建程序和使用容器而非管理设备上。无需预购 CVM（云服务器），就可以在几秒内启动一批容器来执行任务。同时，开发者也可以通过 kubernetes API 把已有kubernetes 集群的 pod 调度到 CIS 上以处理突增业务。CIS 根据实际使用的资源计费，可以帮用户节约计算成本。使用 CIS 可以极大降低用户部署容器的门槛，降低用户执行 batch 型任务或处理业务突增的成本。

从上面主流的云服务中我们可以看到，没有哪家云厂商不支持Docker，同样的，也没有哪家云厂商不支持Kubernetes！也就是说，Docker+ Kubernetes已经成为云计算的主流！

什么是Kubernetes（k8s）

Kubernetes（简称k8s）诞生于谷歌，是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，k8s的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，其提供了应用部署、规划、更新、维护的机制。

k8s主要有以下特点：

支持公有云，私有云，混合云，多重云（multi-cloud）。可以将容器化的工作负载从本地开发计算机无缝移动到生产环境。在本地基础结构以及公共云和混合云中，在不同环境中协调容器，保持一致性。

支持模块化，插件化，可挂载，可组合。并且k8s的扩展和插件在社区开发者和各大公司的支持下高速增长，用户可以充分利用这些社区产品/服务以添加各种功能。

支持自动部署，自动重启，自动复制，自动伸缩/扩展，并且可以定义复杂的容器化应用程序并将其部署在服务器群集甚至多个群集上——因为k8s会根据所需状态优化资源。通过内置的自动缩放器，k8s可轻松地水平缩放应用程序，同时自动监视和维护容器的正常运行。

Kubernetes正在塑造应用程序开发和管理的未来

她衔着金钥匙出生，一诞生就广受欢迎，更是在2017，其打败了所有的竞争对手，赢得了云计算的战争——主流的云厂商基本上都纷纷放弃了自己造“轮子”的举动，终止了各自的容器编排工具，加盟了k8s阵营，其中包括Red Hat、微软、IBM、阿里、腾讯、华为和甲骨文等。

k8s像风暴一样席卷了应用开发领域，并且已成为云原生应用程序（架构、组件、部署和管理方式）的事实标准，大量的开发者和企业正在使用k8s创建由微服务和无服务器功能组成的现代架构。

Docker+ Kubernetes已成为云计算的主流

容器是现代软件交付的未来，而Kubernetes是编排容器的最佳方案（事实上的标准）。

Docker 和Kubernetes相辅相成，联手打下了云计算的“万里江山”。Docker 为打包和分发容器化应用程序提供了一个开放的标准，而 Kubernetes 则协调和管理通过 Docker 创建的分布式容器化应用程序。换句话说，Kubernetes 提供了部署和运行通过Docker生成的应用程序所需的基础结构。

在主流的云服务，基于Docker+k8s的新型PaaS平台具有敏捷部署、弹性伸缩、灵活调度、故障自动恢复等优势，充分满足业务扩展中的资源支持，因此在短短两年之内，便从Docker Swarm、Cloud Foundry Diego、Kontena、Apache Mesos、Amazon ECS…等大量对手中脱颖而出，拿下了皇冠。

k8s和Docker的胜利意味着这是有史以来第一次，无论使用哪一种云平台，研发人员都可以拥有完全相同的计算环境。

玄武架构有哪些特点？

一种基于容器化技术的云原生架构。根据查询网络文库可知，玄武架构一种基于容器化技术的云原生架构，它可以提高应用程序的可靠性、可扩展性和安全性。玄武架构的实现需要使用容器化技术、微服务架构和自动化工具等。通过玄武架构，企业可以更加灵活地部署和管理应用程序，从而提高IT效率和业务价值。玄武架构是由华为公司提出的，旨在解决传统IT架构的问题，如高成本、低效率、难以扩展等。玄武架构的核心理念是“一切皆容器”，它将应用程序和基础设施分离，使应用程序可以更加灵活地部署和管理。玄武架构有三个基本原则如下：1.容器化是玄武架构的基石，它将应用程序打包成一个独立的可执行单元，包含应用程序及其所有依赖项。容器化技术可以实现快速部署、可移植性和高效管理。 2.微服务是指将一个大型应用程序拆分成多个小型服务，每个服务都独立运行，可以独立扩展和更新。 3.自动化是指将应用程序的部署、配置、监控和运维等过程自动化，减少人工干预，提高效率和可靠性。

用于管理容器化应用和服务常用的平台是

用于管理容器化应用和服务常用的平台是Kubernetes与OpenShift。

1、Kubernetes

kubernetes，简称K8s，是用8代替名字中间的8个字符“ubernete”而成的缩写。是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效（powerful），Kubernetes提供了应用部署，规划，更新，维护的一种机制。

2、OpenShift

OpenShift是红帽的云开发平台即服务（PaaS）。自由和开放源码的云计算平台使开发人员能够创建、测试和运行他们的应用程序，并且可以把它们部署到云中。OpenShift广泛支持多种编程语言和框架，另外它还提供了多种集成开发工具如Eclipse integration，JBoss Developer Studio和Jenkins等。OpenShift基于一个开源生态系统为移动应用，数据库服务等，提供支持。

Kubernetes与OpenShift的产品特点

1、Kubernetes

可移植：支持公有云，私有云，混合云，多重云（multi-cloud）。

可扩展：模块化，插件化，可挂载，可组合。

自动化：自动部署，自动重启，自动复制，自动伸缩/扩展。

2、OpenShift

采用图形化方式：易用的Web管理界面，在Docker易用性的基础上，再一次降低了使用容器技术部署容器应用的难度。

支持多种调度器：通过环境模板，很容易地创建和部署Cattle、Swarm、K8S、Mesos容器集群管理调度平台。

管理主机集群：管理对象是多台主机的集群，而不仅仅是单台容器主机，创建和管理几台、几十台应用服务器集群，只需要Ctrl+C、Ctrl+V，复制粘贴就解决了。

内置应用商店：使用其中的WordPress模板，创建一个WordPress博客系统，只需点点鼠标，部署难度不高于申请一个免费的电子邮箱！

资源弹性分配：内置应用负载均衡器，“服务”最小只需1个容器实例，当负载不够/或过剩时，只需点点鼠标，增加/减少“服务”中容器的实例数，即可解决问题，应用系统具有天生的弹性扩容能力。

如何使用 Dock 接口来提高系统的效率？
如何通过Dock接口提升系统的效率：一个全面指南
Docker，这个开源的容器化平台，正以惊人的效率优化着我们的应用程序部署和管理。借助其独特的技术，让应用程序及其依赖在独立、隔离的环境中运行，下面我们将深入探讨如何利用Dock的接口，让系统运行得更加高效。

一、Dock接口策略与应用

1. Dockerfile：作为Docker的灵魂文件，Dockerfile通过定义镜像构建过程，包括软件安装和环境变量设置，大幅提升了构建速度和效率。通过编写精巧的Dockerfile，你可以轻松创建和管理镜像，从而实现工作流程的加速。

2. Docker Compose：这个强大的工具为多容器应用管理提供了便利。借助Docker Compose，你可以简单管理容器间的依赖，实现资源分配和部署的无缝整合。

3. 容器化应用： Docker让你的应用和所有依赖打包成一个独立的容器，这意味着部署和扩展变得既快速又灵活，提升了系统的可维护性和可扩展性。

二、优化资源分配与效率提升

4. 镜像优化：通过优化镜像大小，减少构建和传输时间，比如使用多阶段构建，清理冗余文件和压缩，让系统的响应更快。

5. 缓存机制： Docker的智能缓存机制能加速构建，避免重复劳动，显著提高效率。

6. 监控与日志管理：实时监控和管理容器性能，及时发现问题，确保系统的稳定性和可靠性。

7. 数据卷：通过数据卷，解决了数据持久化问题，实现共享和备份，强化了系统的可靠性和可维护性。

8. 资源限制与优化： Docker提供对CPU、内存、IO和存储的精确控制，确保资源公平分配，避免性能瓶颈。

三、负载均衡与内核优化

9. 负载均衡：使用Swarm或Kubernetes等工具，实现动态负载分配，保持系统负载均衡。

10. 内核参数优化：调整宿主机内核参数，如内存分配和网络设置，进一步提升系统性能。

避免资源过度占用

11. CPU和内存限制：通过设置--cpus和--memory参数，明确限制容器的资源使用，确保公平分配。

12. IO和存储限制：通过IO限制参数和数据卷，有效控制存储使用，避免资源浪费。

总结来说，Docker通过提供容器化、隔离性和自动化部署，显著提高了系统的效率。通过合理利用资源限制、负载均衡和内核优化，我们能够确保系统在高效率的同时保持稳定和可靠。在每个容器与宿主机资源之间找到平衡，确保每个组件都能顺畅运行，从而打造一个高效、灵活且稳定的系统环境。

如何实现Docker应用的自定义弹性伸缩

简介现在有很多客户很关心应用的自动弹性伸缩，有些客户也有自己的监控框架，并希望能跟阿里云容器服务进行集成。阿里云容器服务提供了服务弹性伸缩触发器，并能够跟监控框架集成来实现自定义的服务自动弹性伸缩。阿里云容器服务会自动采集容器的监控数据，并可以通过集成将监控数据发送到三方的监控框架中。有了监控数据，我们可以在监控框架中定义自己的报警规则，当指标发生报警的时候调用阿里云容器服务提供的触发器来进行容器的扩容或者缩容。下面用Influxdb，Kapacitor来介绍怎样通过触发器跟监控框架集成实现自定义弹性伸缩。生成服务的Scaling触发器在阿里云容器服务的应用列表中，点击要进行自动扩容控制的应用，进入后点击“创建触发器”然后选择“资源伸缩”，并选择要伸缩的服务名生成的触发器如下：调用sale out的时候需要添加参数&type=scale_out&step=2.部署Influxdb及监控包括监控时序数据库Influxdb, 监控报警框架Kapacitor，及界面展现Grafana. 我们可以用一个模板来部署：version: 2services:influxdb:image: influxdb:0.13ports: - 8083:8083 - 8086:8086container_name: : grafana:image: grafana/grafana:3.0.3-ports:- 3000:3000links:- influxdbkapacitor:image: kapacitor:0.13ports:- 9092:9092volumes:- /etc/acs/:/etc/acs/environment:- KAPACITOR_INFLUXDB_0_URLS_0=command: kapacitord -config /etc/kapacitor/模板中通过标签“ ”来指定将阿里云容器服务中的监控数据发送到Influxdb.在阿里云容器服务中增加一个模板，并通过模板创建应用：部署好的应用：配置Kapacitor报警规则创建报警规则文件。在 Kapacitor中配置报警规则，并当报警是调用扩容触发器URL.通过Web远程终端或者Docker Exec进入Kapacitor容器, 增加报警规则，比如我们对CPU指标设置报警规则，创建/etc/acs/文件，内容如下：stream // Select just the cpu measurement from our example AND ==xxxxx AND usage_percent > 70)( yYWRhODQwMDJhNjRmNWVhZjcxZjU1ZTllfG5naW54LWRlZmF1bHR8cmVkZXBsb3l8MThtZHFxbXJkNXJ kaHw=&secret=xxx&&type=scale_out&step=1)(/tmp/) 这里对监控的CPU指标docker_container_cpu按集群及服务进行聚合然后判断当usage_percent>70的时候进行服务扩容。类似，我们也可以增加一个缩容的报警规则。定义报警规则并启用在Kapacitor容器中执行如下命令定义并启用报警规则。 kapacitor define cpu_alert -type stream-tick cpu_ -dbrp ;kapacitor enable cpu_alert这样当CPU的使用率超过70%的时候，会自动调用扩容触发器进行容器的扩容。

我们是否应该将数据库也容器化？
Docker不适合部署数据库的7大原因
1、数据安全问题

不要将数据储存在容器中，这也是 Docker 官方容器使用技巧中的一条。容器随时可以停止、或者删除。当容器被rm掉，容器里的数据将会丢失。为了避免数据丢失，用户可以使用数据卷挂载来存储数据。但是容器的 Volumes 设计是围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，数据安全缺乏保证。如果容器突然崩溃，数据库未正常关闭，可能会损坏数据。另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。

即使你要把 Docker 数据放在主机来存储，它依然不能保证不丢数据。Docker volumes 的设计围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，但它仍然缺乏保证。

使用当前的存储驱动程序，Docker 仍然存在不可靠的风险。如果容器崩溃并数据库未正确关闭，则可能会损坏数据。

2、性能问题

大家都知道，MySQL 属于关系型数据库，对IO要求较高。当一台物理机跑多个时，IO就会累加，导致IO瓶颈，大大降低 MySQL 的读写性能。

在一次Docker应用的十大难点专场上，某国有银行的一位架构师也曾提出过：“数据库的性能瓶颈一般出现在IO上面，如果按 Docker 的思路，那么多个docker最终IO请求又会出现在存储上面。现在互联网的数据库多是share nothing的架构，可能这也是不考虑迁移到 Docker 的一个因素吧”。

针对性能问题有些同学可能也有相对应的方案来解决：

(1)数据库程序与数据分离

如果使用Docker 跑 MySQL，数据库程序与数据需要进行分离，将数据存放到共享存储，程序放到容器里。如果容器有异常或 MySQL 服务异常，自动启动一个全新的容器。另外，建议不要把数据存放到宿主机里，宿主机和容器共享卷组，对宿主机损坏的影响比较大。

(2)跑轻量级或分布式数据库

Docker 里部署轻量级或分布式数据库，Docker 本身就推荐服务挂掉，自动启动新容器，而不是继续重启容器服务。

(3)合理布局应用

对于IO要求比较高的应用或者服务，将数据库部署在物理机或者KVM中比较合适。目前TX云的TDSQL和阿里的Oceanbase都是直接部署在物理机器，而非Docker 。

3、网络问题

要理解 Docker 网络，您必须对网络虚拟化有深入的了解。也必须准备应付好意外情况。你可能需要在没有支持或没有额外工具的情况下，进行 bug 修复。

我们知道：数据库需要专用的和持久的吞吐量，以实现更高的负载。我们还知道容器是虚拟机管理程序和主机虚拟机背后的一个隔离层。然而网络对于数据库复制是至关重要的，其中需要主从数据库间 24/7 的稳定连接。未解决的 Docker 网络问题在1.9版本依然没有得到解决。

把这些问题放在一起，容器化使数据库容器很难管理。我知道你是一个顶级的工程师，什么问题都可以得到解决。但是，你需要花多少时间解决 Docker 网络问题？将数据库放在专用环境不会更好吗？节省时间来专注于真正重要的业务目标。

4、状态

在 Docker 中打包无状态服务是很酷的，可以实现编排容器并解决单点故障问题。但是数据库呢？将数据库放在同一个环境中，它将会是有状态的，并使系统故障的范围更大。下次您的应用程序实例或应用程序崩溃，可能会影响数据库。

**知识点：**在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，而不是数据库。

Docker 快速扩展的一个重要特征就是无状态，具有数据状态的都不适合直接放在 Docker 里面，如果 Docker 中安装数据库，存储服务需要单独提供。

目前，TX云的TDSQL(金融分布式数据库)和阿里云的Oceanbase(分布式数据库系统)都直接运行中在物理机器上，并非使用便于管理的 Docker 上。

5、资源隔离

资源隔离方面，Docker 确实不如虚拟机KVM，Docker是利用Cgroup实现资源限制的，只能限制资源消耗的最大值，而不能隔绝其他程序占用自己的资源。如果其他应用过渡占用物理机资源，将会影响容器里 MySQL 的读写效率。

需要的隔离级别越多，获得的资源开销就越多。相比专用环境而言，容易水平伸缩是Docker的一大优势。然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。

我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？

6、云平台的不适用性

大部分人通过共有云开始项目。云简化了虚拟机操作和替换的复杂性，因此不需要在夜间或周末没有人工作时间来测试新的硬件环境。当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？

这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。

7、运行数据库的环境需求

常看到 DBMS 容器和其他服务运行在同一主机上。然而这些服务对硬件要求是非常不同的。

数据库（特别是关系型数据库）对 IO 的要求较高。一般数据库引擎为了避免并发资源竞争而使用专用环境。如果将你的数据库放在容器中，那么将浪费你的项目的资源。因为你需要为该实例配置大量额外的资源。在公有云，当你需要 34G 内存时，你启动的实例却必须开 64G 内存。在实践中，这些资源并未完全使用。

怎么解决？您可以分层设计，并使用固定资源来启动不同层次的多个实例。水平伸缩总是比垂直伸缩更好。

总结

针对上面问题是不是说数据库一定不要部署在容器里吗？

答案是：并不是

我们可以把数据丢失不敏感的业务（搜索、埋点）就可以数据化，利用数据库分片来来增加实例数，从而增加吞吐量。

docker适合跑轻量级或分布式数据库，当docker服务挂掉，会自动启动新容器，而不是继续重启容器服务。

数据库利用中间件和容器化系统能够自动伸缩、容灾、切换、自带多个节点，也是可以进行容器化的。

见仁见智，一般不推荐用容器做状态或持久化的东西，因为无法保证数据安全。当然，你如果是类似于一主多从，并对数据一致性没有变态的要求，那用容器跑几个只读从库也没啥不可以

网络弹性技术包括哪些?

1. 自动扩展和缩减

网络弹性技术使得网络系统能够根据负载变化，自动地增加或减少资源。当需求激增时，系统可以自动扩展，分配更多的计算、存储和网络资源，以应对用户或服务的需求；反之，当需求减少时，系统能够自动缩减资源，降低成本。

2. 负载均衡

负载均衡技术可以确保系统中的各个节点或服务在处理请求时，负载分配均匀。当某个节点负载过重时，负载均衡技术可以将请求自动转发到其他空闲节点，以保持系统的稳定性和高效性。

3. 弹性存储

弹性存储技术可以根据需求动态调整存储容量。在传统存储系统中，容量的扩展通常需要停机维护，而弹性存储技术可以实现在线扩容，无需中断服务。

4. 容器化和微服务

采用容器化和微服务架构可以提高系统的弹性。容器技术（如Docker、Kubernetes）可以实现快速部署、启动和停止，而微服务架构将整个应用拆分成多个小服务，各个服务之间相互独立，能够独立扩展，提高了系统的灵活性和弹性。

5. 自动化运维

自动化运维工具可以实现对网络、服务器、存储等资源的自动监控和管理。当系统出现异常或负载过高时，自动化运维工具可以自动进行故障检测、恢复和资源调整，提高了系统的稳定性和可用性。

6. 灾备和容灾

网络弹性技术还包括了灾备和容灾策略。通过将数据和服务备份到不同地点的服务器上，可以在主服务器发生故障时，快速切换到备份服务器，保障系统的连续性。

7. 智能优化和预测

利用人工智能和机器学习技术，网络系统可以对历史数据进行分析和预测，根据用户行为和需求，预测未来的负载情况，从而提前做好资源的调整和优化。

nas docker 有什么用

NAS Docker可以帮助您在网络存储（NAS）设备上部署和运行容器化应用程序，从而实现更快的应用程序部署，更容易的管理和更高的可用性。拓展：NAS Docker可以提供在网络存储设备上部署容器化应用程序的便利，使您能够轻松地将应用程序部署至多台服务器。此外，NAS Docker还可以提供高性能存储，让您能够有效地管理和优化存储资源，并且支持多种文件系统，以实现更好的可扩展性和可靠性。