基于Kuberes的容器云平台实战PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

基于Kuberes的容器云平台实战PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 Docker简介1

1.1 什么是Docker1

1.2 为什么要用Docker3

1.3 Docker基本概念4

1.3.1 镜像4

1.3.2 容器6

1.3.3 镜像仓库8

1.4 Docker架构及原理8

1.4.1 Docker架构8

1.4.2 Docker原理11

1.4.3 容器网络15

1.4.4 容器存储16

1.5 Docker安装16

1.5.1 手动安装模式17

1.5.2 Ubuntu中自动化安装Docker18

1.5.3 CentOS中自动化安装Docker19

第2章 容器引擎21

2.1 容器引擎实现原理22

2.2 容器生命周期管理29

2.3 容器状态管理33

2.4 访问运行状态容器35

2.5 访问容器内容36

第3章 镜像管理37

3.1 Dockerfile及镜像制作37

3.1.1 Dockerfile的作用37

3.1.2 Dockerfile文件构成37

3.1.3 常用命令集38

3.1.4 构建镜像38

3.2 镜像基本操作38

3.2.1 从镜像仓库下载镜像38

3.2.2 将本地镜像上传到镜像仓库39

3.2.3 查看本地镜像39

3.2.4 导出和导入本地镜像40

3.2.5 构建镜像41

3.2.6 修改本地镜像标识42

3.2.7 删除本地镜像42

3.3 Dockerfile优化42

3.3.1 Dockerfile检查项42

3.3.2 Dockerfile优化实例43

3.3.3 检查及优化工具44

3.4 操作系统基础镜像制作44

3.4.1 操作系统版本选择45

3.4.2 操作系统参数调整45

3.4.3 确定基础rpm包范围45

3.4.4 确定常用命令范围46

3.4.5 操作系统镜像制作过程48

3.4.6 系统资源限制配置说明49

3.5 容器镜像安全加固49

3.5.1 容器安全加固规范49

3.5.2 安全检查工具51

第4章 镜像仓库管理52

4.1 Docker Registry52

4.1.1 Docker Hub52

4.1.2 第三方公共仓库53

4.1.3 建立私有镜像仓库53

4.2 Harbor54

4.2.1 Harbor架构55

4.2.2 Harbor的镜像同步机制56

4.2.3 Harbor用户认证56

4.2.4 Harbor容器镜像安全扫描57

4.2.5 Harbor部署实战57

第5章 Docker相关部署实践59

5.1 MySQL Docker部署实践59

5.1.1 MySQL简介59

5.1.2 MySQL为什么要容器化部署60

5.1.3 MySQL容器化操作实践60

5.2 Docker支持GPU实践62

5.2.1 GPU简介62

5.2.2 CPU与GPU的对比63

5.2.3 通过nvidia-docker使用GPU63

第6章 Kubernetes简介65

6.1 PaaS简介65

6.1.1 传统PaaS系统65

6.1.2 基于Docker的新型PaaS平台67

6.2 为什么需要Kubernetes69

6.3 Kubernetes的由来69

6.3.1 Kubernetes的特点69

6.3.2 Kubernetes的历史70

6.4 Kubernetes核心概念71

第7章 Kubernetes架构和部署73

7.1 Kubernetes架构及组件73

7.1.1 Master节点73

7.1.2 Node节点75

7.1.3 调度控制原理76

7.1.4 集群功能模块间的通信76

7.1.5 Kubernetes高可用方案77

7.2 Kubernetes部署方案总结77

第8章 Pod相关核心技术81

8.1 Pod81

8.1.1 Pod定义文件详解81

8.1.2 基本操作83

8.1.3 Pod与容器85

8.1.4 镜像86

8.1.5 其他设置86

8.1.6 Pod调度89

8.1.7 Pod生命周期90

8.2 Label92

8.3 Replication Controller和Replica Set93

8.3.1 RC定义文件详解93

8.3.2 RC与Pod的关联——Label95

8.3.3 弹性伸缩97

8.3.4 滚动升级98

8.3.5 新一代副本控制器Replica Set100

8.4 Horizontal Pod Autoscaler101

8.5 Deployment102

8.6 Job105

8.7 StatefulSet106

8.7.1 使用StatefulSet106

8.7.2 扩容/缩容StatefulSet108

8.8 ConfigMap110

8.9 健康检查112

8.9.1 流程健康检查112

8.9.2 应用健康检查112

第9章 Kubernetes Service114

9.1 容器及Pod间通信115

9.2 kube-proxy117

9.3 DNS服务发现机制118

9.4 Headless服务119

9.5 Kubernetes服务120

9.5.1 ClusterIP122

9.5.2 NodePort123

9.5.3 LoadBalancer125

9.5.4 Ingress125

9.6 网络策略127

9.7 完整的Kubernetes服务发布实践128

9.7.1 各Kubernetes集群LoadBalancer服务发布130

9.7.2 Ingress服务发布132

9.7.3 服务发现133

第10章 Kubernetes网络134

10.1 单主机Docker网络通信134

10.1.1 Host模式135

10.1.2 Container模式135

10.1.3 None模式136

10.1.4 Bridge模式136

10.1.5 基础网络模型的优缺点分析137

10.2 跨主机Docker网络通信137

10.2.1 Flannel网络方案139

10.2.2 Calico网络方案140

10.2.3 利用Kuryr整合OpenStack与Kubernetes网络143

10.2.4 网络方案对比分析144

第11章 Kubernetes存储145

11.1 存储使用场景145

11.2 文件存储的几种形式146

11.3 Flex Volume存储管理方案148

11.3.1 为什么需要灵活存储组件148

11.3.2 如何实现灵活存储组件148

11.4 标准化容器存储接口CSI149

第12章 安全及多租户配额管理150

12.1 API服务器认证151

12.2 API服务器授权152

12.3 Admission Control152

12.4 Service Account154

12.5 配额管理155

12.5.1 资源请求与限制155

12.5.2 全局默认配额156

12.5.3 多租户资源配额管理157

第13章 Kubernetes运维管理161

13.1 Kubernetes日志管理161

13.1.1 日志概述161

13.1.2 ELK日志管理方案实践162

13.2 Kubernetes监控管理172

13.2.1 监控概述172

13.2.2 监控方案实践172

第14章 TensorFlow on Kubernetes182

14.1 TensorFlow简介182

14.2 在Kubernetes上部署TensorFlow的价值183

14.3 Kubernetes如何支持GPU184

14.3.1 使用方法184

14.3.2 多种型号的GPU186

14.3.3 使用CUDA库187

14.4 TensorFlow on Kubernetes架构188

14.5 TensorFlow部署实践189

14.5.1 下载镜像189

14.5.2 yaml文件准备189

14.5.3 执行命令安装TensorFlow190

第15章 Spark on Kubernetes191

15.1 Spark系统概述191

15.1.1 Spark简介191

15.1.2 Spark与Hadoop差异191

15.1.3 功能模块192

15.1.4 功能关系192

15.2 基于容器技术的Spark部署193

15.2.1 基于容器技术部署Spark的优势193

15.2.2 针对大数据应用：容器的计算性能优化方向194

15.2.3 针对大数据应用：容器的网络性能优化方向194

15.2.4 针对大数据应用：容器的弹性＆扩容194

15.3 Spark集群安装195

15.3.1 制作Spark镜像195

15.3.2 yaml文件准备195

15.3.3 执行命令安装Spark196

第16章 金融容器云平台总体设计方案197

16.1 金融行业为什么需要容器云平台197

16.2 容器及编排技术选型198

16.2.1 容器选型198

16.2.2 编排引擎选型199

16.3 架构设计199

16.3.1 系统架构199

16.3.2 逻辑架构200

16.3.3 数据架构202

16.3.4 技术架构205

16.3.5 部署架构206

16.4 关键模块方案设计206

16.4.1 网络206

16.4.2 存储207

16.4.3 日志207

16.4.4 监控209

16.4.5 配置中心211

16.4.6 安全管理212

16.4.7 管理门户213

16.4.8 微服务网关214

16.4.9 DevOps215

16.4.10 可视化编排及自动化部署216

16.4.11 多租户216

16.5 传统应用迁移注意事项217

第17章 DevOps219

17.1 用Docker实现DevOps的优势219

17.2 基于Docker实现DevOps220

17.3 基于容器的持续集成流程设计221

17.3.1 版本管理221

17.3.2 流水线221

17.4 工具链222

17.4.1 项目管理222

17.4.2 需求管理222

17.4.3 代码托管222

17.4.4 持续集成223

17.4.5 测试223

17.4.6 自动化部署223

第18章 微服务224

18.1 微服务架构的优点224

18.2 微服务架构概念模型225

18.3 微服务网关226

18.4 服务注册与发现226

18.4.1 服务注册226

18.4.2 服务发现227

18.4.3 服务注册发现方案对比228

18.5 进程间通信228

18.5.1 Rest229

18.5.2 Thrift229

18.5.3 消息队列229

18.6 微服务应用性能监控229

18.6.1 开源方案230

18.6.2 听云商业化方案230

18.7 微服务框架234

第19章 Spring Cloud237

19.1 Spring Boot237

19.1.1 为什么要使用Spring Boot238

19.1.2 快速入门238

19.1.3 Spring Boot的优缺点总结241

19.2 Spring Cloud242

19.2.1 核心成员243

19.2.2 Spring Cloud的优缺点分析246

19.2.3 与Spring Boot之间的关系247

19.3 Spring Cloud与Kubernetes融合实践247

19.3.1 API网关249

19.3.2 服务注册发现250

19.3.3 客户端负载均衡250

19.3.4 断路器251

19.3.5 监控252

19.3.6 配置管理252

19.3.7 消息总线253

19.3.8 链路跟踪254

19.4 Spring Cloud特点总结254

第20章 Serverless256

20.1 Serverless发展史简介256

20.2 Serverless的工作原理257

20.2.1 Serverless的定义258

20.2.2 Serverless的特点259

20.2.3 Serverless的分类259

20.2.4 Serverless设计的优势260

20.2.5 Serverless设计的局限性260

20.2.6 Serverless与相关概念间的关系261

20.3 Serverless平台选型261

20.4 Serverless适用场景262

20.5 对比分析263

第21章 Service Mesh264

21.1 服务网格的由来264

21.1.1 分布式架构对服务网络的要求265

21.1.2 向Service Mesh演进267

21.1.3 Service Mesh的定义268

21.2 Linkerd270

21.3 Istio272

21.3.1 Istio架构273

21.3.2 设计目标275

21.3.3 流量管理276

21.3.4 Pilot276

21.3.5 请求路由277

21.3.6 发现和负载均衡278

21.3.7 处理故障279

21.3.8 故障注入280

21.3.9 规则配置280

21.4 Service Mesh发展展望283