Kubernetes實戰(zhàn)

定　價：￥99.00

作　者：	[美] Brendan Burns，Eddie Villalba Dave Strebel 著，陳亮王磊張揚譯
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	云計算與虛擬化技術(shù)叢書
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111672128	出版時間：	2021-02-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	263	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書適合哪些人來讀？ l這本書并不是Kubernetes的入門介紹，它的目的不是告訴讀者Kubernetes是什么，而是怎么使用Kubernetes，尤其是如何結(jié)合持續(xù)交付和DevOps實踐來使用Kubernetes。 l想要深入了解如何在Kubernetes上部署特定應用程序和工作負載的人。 l面向已經(jīng)熟悉Kubernetes 的基本概念，想進一步學習通用的最佳實踐的讀者。本書與市面上其他講解Kubernetes的書籍有何不同？本書并非局限于Kubernetes本身的諸多最佳實踐，更多的是從實際場景出發(fā)，詳細介紹如何在Kubernetes上構(gòu)建應用，包括開發(fā)者工作流、鏡像分發(fā)、持續(xù)部署、網(wǎng)絡安全、運維監(jiān)控等應用交付和運維全生命周期的方方面面，甚至還包括很多Kubernetes生態(tài)圈中的優(yōu)秀工具與發(fā)展趨勢，以幫助我們更好地管理集群。無論你是Kubernetes的初學者還是經(jīng)驗豐富的工程師，相信都能從本書中找到一些解決實際問題的靈感。如何閱讀使用？即使在第1章，對于一個簡單的博客應用，作者也沒有僅僅以使其能夠啟動運行作為目標，而是引出了制成品版本回溯、應用與配置分離、配置即代碼等持續(xù)交付和DevOps的最佳實踐在Kubernetes中的落地方式。如果讀者已經(jīng)在其他平臺有這些實踐的實施經(jīng)驗，那么本書是一本極具針對性的工具書，比起從網(wǎng)絡各處質(zhì)量參差不齊的資料中自行篩選和識別要高效得多。也正是因為這樣的寫作理念，本書的最佳實踐才不容易過時。

作者簡介

　　Brendan Burns，微軟Azure的杰出工程師，也是Kubernetes開源項目的聯(lián)合創(chuàng)始人，現(xiàn)為微軟副總裁，從事云應用的開發(fā)工作已有十多年。 Eddie Villalba，微軟商業(yè)軟件工程部門的軟件工程師，專注于開源云和Kubernetes。他幫助過許多用戶將Kubernetes 用于應用程序。 Dave Strebel，微軟Azure的全球云原生架構(gòu)師，專注于開源云和Kubernetes。他深度參與了Kubernetes開源項目，為Kubernetes發(fā)布團隊提供幫助并領導SIG-Azure工作組。 Lachlan Evenson，微軟Azure的容器計算團隊的首席開發(fā)經(jīng)理，他通過動手實操教學和會議演講幫助許多人去了解Kubernetes。譯者簡介陳亮前ThoughtWorks 高級咨詢師、資深Tech Lead、全棧工程師。十年以上軟件開發(fā)經(jīng)驗，領導過眾多國內(nèi)外高端定制項目交付，覆蓋通信、互聯(lián)網(wǎng)、房地產(chǎn)、汽車、制造等行業(yè)。曾為多家大型企業(yè)提供Cloud Native、質(zhì)量內(nèi)建、DDD等相關(guān)咨詢與培訓服務，對于敏捷開發(fā)管理、敏捷工程實踐、DevOps流程與技術(shù)、DDD、微服務架構(gòu)有著豐富經(jīng)驗。王磊資深技術(shù)咨詢師。十年以上軟件開發(fā)經(jīng)驗，覆蓋金融、通信、互聯(lián)網(wǎng)、汽車等行業(yè)。帶隊交付了多個國內(nèi)外項目，對于微服務架構(gòu)、DDD、敏捷工程實踐、DevOps流程與技術(shù)、分布式開發(fā)、數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu)、開發(fā)有著豐富經(jīng)驗。張揚ThoughtWorks 資深 DevOps 咨詢師，十余年 IT 行業(yè)工作經(jīng)驗，曾任職 IBM， DaoCloud 等企業(yè)。近幾年主要圍繞企業(yè) DevOps 轉(zhuǎn)型和云原生相關(guān)技術(shù)咨詢、方案設計和實施交付等工作。熱衷技術(shù)交流和分享，中國 DevOps 社區(qū)核心組織者，社區(qū)文化的忠實擁躉。

圖書目錄

目錄
前言1
第1章搭建一個基本服務7
1.1 應用程序概覽7
1.2 配置文件管理7
1.3 使用Deployment創(chuàng)建多副本服務9
1.4 為HTTP流量配置外部Ingress12
1.5 使用ConfigMap配置應用程序13
1.6 使用Secret管理認證15
1.7 部署簡單的有狀態(tài)數(shù)據(jù)庫18
1.8 使用服務創(chuàng)建TCP負載均衡器21
1.9 使用Ingress將流量路由到靜態(tài)文件服務器22
1.10 使用Helm參數(shù)化應用程序24
1.11 部署服務的最佳實踐26
1.12 小結(jié)27
第2章開發(fā)者工作流29
2.1 目的29
2.2 搭建開發(fā)集群30
2.3 為多個開發(fā)者搭建共享集群31
2.4 啟動開發(fā)者工作流38
2.5 環(huán)境初始化38
2.6 啟動開發(fā)39
2.7 啟動測試與調(diào)試40
2.8 搭建開發(fā)環(huán)境的最佳實踐40
2.9 小結(jié)41
第3章監(jiān)控與日志43
3.1 指標與日志43
3.2 監(jiān)控技術(shù)43
3.3 監(jiān)控模式44
3.4 Kubernetes指標概述45
3.5 應該監(jiān)控什么指標48
3.6 監(jiān)控工具49
3.7 使用Prometheus監(jiān)控Kubernetes51
3.8 日志概述55
3.9 日志工具57
3.10 使用EFK記錄日志58
3.11 告警60
3.12 監(jiān)控、日志及告警的最佳實踐62
3.13 小結(jié)63
第4章配置、機密以及RBAC65
4.1 通過ConfigMap和Secret配置應用65
4.2 ConfigMap和Secret API的最佳實踐67
4.3 RBAC73
4.4 小結(jié)78
第5章持續(xù)集成、測試和部署79
5.1 版本控制80
5.2 持續(xù)集成80
5.3 測試81
5.4 鏡像構(gòu)建81
5.5 為鏡像標記標簽82
5.6 持續(xù)部署83
5.7 部署策略84
5.8 生產(chǎn)環(huán)境中的測試88
5.9 搭建流水線并進行混沌試驗89
5.10 CI/CD的最佳實踐94
5.11 小結(jié)95
第6章版本控制、發(fā)布和部署97
6.1 版本控制97
6.2 發(fā)布98
6.3 部署99
6.4 綜合示例100
6.5 小結(jié)104
第7章全球化應用的分發(fā)和預演105
7.1 鏡像的分發(fā)106
7.2 參數(shù)化部署107
7.3 全球流量負載均衡107
7.4 可靠的全球化部署108
7.5 如何應對出現(xiàn)的問題113
7.6 全球化部署的最佳實踐114
7.7 小結(jié)115
第8章資源管理117
8.1 Kubernetes Scheduler117
8.2 高級調(diào)度技術(shù)119
8.3 Pod資源管理122
8.4 資源管理的最佳實踐136
8.5 小結(jié)136
第9章網(wǎng)絡、網(wǎng)絡安全與服務網(wǎng)格137
9.1 Kubernetes的網(wǎng)絡原則137
9.2 網(wǎng)絡插件139
9.3 Kubernetes中的服務142
9.4 網(wǎng)絡安全策略149
9.5 服務網(wǎng)格153
9.6 小結(jié)155
第10章 Pod和容器安全157
10.1 PodSecurityPolicy API157
10.2 工作負載隔離和RuntimeClass170
10.3 其他Pod和容器安全注意事項172
10.4 小結(jié)173
第11章集群的策略和治理175
11.1 為什么策略和治理很重要175
11.2 這里所說的策略有何不同175
11.3 云原生策略引擎176
11.4 Gatekeeper簡介176
11.5 審計181
11.6 策略和治理的最佳實踐183
11.7 小結(jié)184
第12章多集群管理185
12.1 為什么需要多集群185
12.2 多集群設計的考量187
12.3 多集群部署管理189
12.4 GitOps集群管理方式191
12.5 多集群管理工具194
12.6 Kubernetes Federation194
12.7 多集群管理的最佳實踐197
12.8 小結(jié)198
第13章集成外部服務和 Kubernetes199
13.1 將外部服務導入Kubernetes199
13.2 將Kubernetes服務導出到外部203
13.3 在Kubernetes之間共享服務207
13.4 第三方工具207
13.5 連接集群和外部服務的最佳實踐208
13.6 小結(jié)208
第14章在Kubernetes上運行機器學習工作負載209
14.1 為什么Kubernetes非常適合機器學習209
14.2 機器學習工作流210
14.3 Kubernetes集群管理員與機器學習211
14.4 數(shù)據(jù)科學家關(guān)心的事218
14.5 在Kubernetes上運行機器學習工作負載的最佳實踐219
14.6 小結(jié)220
第15章在Kubernetes上構(gòu)建高層應用的模式221
15.1 開發(fā)高層抽象的方法221
15.2 擴展Kubernetes222
15.3 構(gòu)建平臺時的設計考量224
15.4 構(gòu)建應用平臺的最佳實踐226
15.5 小結(jié)227
第16章管理狀態(tài)和有狀態(tài)應用229
16.1 卷和卷掛載230
16.2 Kubernetes存儲231
16.3 有狀態(tài)應用235
16.4 小結(jié)240
第17章準入控制和授權(quán)241
17.1 準入控制241
17.2 授權(quán)248
17.3 小結(jié)251
第18章總結(jié)253