这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的第2天
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部署WordPress应用：怎样安装docker
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容器的定义 容器必须要有一个基础设施物理机，只有一个操作系统。
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Kubernetes简介
- 为什么要用kubernetes？因为kubernetes依赖于宿主机去生存，方便管理。应用数量巨大，脚本之间很难管理。kubernetes能够解决这些问题
- 如何进行编排操作系统
-Kubernetes 的特点：便携，可拓展，开源
目的：管理容器应用和服务
作用：声明式配置和自动化
如何在kubernetes里面部署wordpress应用？
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pod -
deployment/StatefulSet -
Volume（写死在pod里，没有办法进行一些自动化的管理/PVC（进行封装，持久化存储的声明）/PV（映射到一个主机的空间，由管理员和kubernetes自动创建）/StorageClass（一个类的存储，没有的话需要管理员） -
Node（携带机器资源）
pod是最小单位，作为容器应用，完全同质，需要用户去创建还有PVC，storage class动态创建一个pv，代表了一个存储介质和存储空间。deployment是一组pod的抽象。
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kubernetes的设计准则 线下兼容
代码开源
控制闭环
简单到复杂简单借口方便使用
模块化：组件，接口，插件
kubernetes管理调度原则
Kubernetes 的调度器在为 pod 选择运行节点的时候，只会考虑到调度那个时间点集群的状态，经过一系列的算法选择一个当时最合适的节点。但是集群的状态是不断变化的，用户创建的 pod 也是动态的，随着时间变化，原来调度到某个节点上的 pod 现在看来可能有更好的节点可以选择。比如考虑到下面这些情况：
- 调度 pod 的条件已经不再满足，比如节点的 taints 和 labels 发生了变化
- 新节点加入了集群。如果默认配置了把 pod 打散，那么应该有一些 pod 最好运行在新节点上
- 节点的使用率不均匀。调度后，有些节点的分配率和使用率比较高，另外一些比较低
- 节点上有资源碎片。有些节点调度之后还剩余部分资源，但是又低于任何 pod 的请求资源；或者 memory 资源已经用完，但是 CPU 还有挺多没有使用。
K8S控制架构 ERCD：持久化数据中心，维护集群中所有数据的有序性和一致性，时间机制同步数据变更
APIserver：所有组件收敛的入口，对所有组件提供API接口，负责admission，鉴权能力等功能，提供后端ETCD数据Cacher降低ETCD压力，结合ETCD，提供List-Watch机制
Controller-Manager：提供一系列控制器，负责维护各种对象的生命周期，比如：Node controller，PV controller，deployment controller
Scheduler：负责应用实例的调度，把Pod绑定到合适的Node。
Kubelet：基于Pod声明，真正开始启动容器，负责容器生命周期维护
Kube-proxy： 网络代理，负责维护节点网络规则，接管Pod出入流量。
Kubernetes 核心通信机制-List-Watch
- 资源分配：存储卷---Pod/PVC --mounter/volume manager(kubelet) --- PV controller Provisionner/Attach controller(controller manager)
-Kubenetes 的局限性
非原生资源的精细化管理能力
动态资源介入，管理能力
调度功能和性能
调度质量
个人思考与总结
本节课深入学习了Kubernetes资源管理及调度的理论知识，了解了Kubernetes的基础架构，对企业的大数据中心基础架构有了更深入的了解，深入了解了大数据建设中心的集群架构。可以看到Kubernetes资源调度没有完美的方法，资源管理调度，应用优先级，监控等跟很多因素相关，只有根据各种可能的问题提出一些针对性的解决方案，因为集群资源的使用不是静态的，而是随着时间不断变化的。
