【亲测免费】 Kubernetes the Hard Way 教程
2026-01-18 09:24:43作者:韦蓉瑛
项目介绍
Kubernetes the Hard Way 是一个由 Google 的工程师 Kelsey Hightower 提供的教程,旨在指导开发者从零开始手动部署 Kubernetes 集群,不使用任何自动化工具,如 kubeadm 或 Terraform。这一过程强调对 Kubernetes 核心概念的理解以及手动配置每个组件,适合那些希望深入学习 Kubernetes 工作原理的高级用户或系统管理员。
项目快速启动
准备工作
在开始之前,请确保你已经安装了 gcloud SDK、kubectl、并配置好了一个可用的 GCP 账户。接下来,我们将逐步搭建基础环境:
# 安装 gcloud SDK(假设已安装)
# 设置 Google Cloud SDK
gcloud init
# 创建一个新的 GCP 项目
gcloud projects create [你的项目名称]
# 设置默认项目
gcloud config set project [你的项目名称]
# 创建计算实例模板(以下命令仅为示意,需按实际指南操作)
# 注意:具体步骤需要参照官方仓库中的详细指令
部署集群
- 创建工作节点:遵循仓库中“Creating Worker Instances”部分的指示来创建多个 VM 实例。
- 配置 Master 节点:在主节点上安装必要软件,配置 Kubernetes 组件。
- 节点认证和通信设置:处理证书、kubeconfig 文件以保证各个组件间的安全通信。
- 启动 Kubernetes 组件:手工启动 API Server、Controller Manager、Scheduler 等核心服务。
# 示例:仅示意性代码,非实际执行命令
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl
验证集群状态
最后,通过运行以下命令验证 Kubernetes 集群是否正确建立:
kubectl get nodes
应用案例和最佳实践
在成功部署 Kubernetes 集群后,你可以探索部署 Docker 映像、使用 Deployment、Service 来管理应用等场景。最佳实践包括使用命名空间进行资源隔离、利用滚动更新减少停机时间、以及实施资源限制确保集群稳定性。
- 示例应用部署
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: myapp-deployment
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: myapp
template:
metadata:
labels:
app: myapp
spec:
containers:
- name: myapp-container
image: myregistry/myapp:v1
使用 kubectl apply -f deployment.yaml 来部署应用。
典型生态项目
Kubernetes 生态繁盛,其中一些典型的生态系统项目包括:
- Helm: 用于 Kubernetes 的包管理器,使应用部署更简单。
- Fluentd 和 Elasticsearch: 日志收集和分析的理想组合。
- Prometheus: 动态的服务监控解决方案。
- Istio: 提供服务网格功能,包括流量管理、安全性和遥测。
- Jenkins X: 为 Kubernetes 设计的持续交付平台。
这些项目通常通过 Helm 图表来简化在 Kubernetes 上的安装和管理。
请注意,以上快速启动步骤为简化版本,具体部署还需参考原仓库中的详细文档。通过这个过程,你将深入理解 Kubernetes 的架构和运作机制,为管理和运维复杂应用奠定坚实的基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust098- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
28
16
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
568
98
暂无描述
Dockerfile
709
4.51 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
958
955
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.61 K
942
Ascend Extension for PyTorch
Python
572
694
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
413
339
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.42 K
116
暂无简介
Dart
951
235
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
2