具体描述
Kubernetes is the operating system of the cloud-native world, providing a reliable and scalable platform for running containerized workloads. This book shows developers and operations staff how to apply industry-standard DevOps practices to Kubernetes in a cloud-native context. You’ll learn all about the Kubernetes ecosystem and discover battle-tested solutions to everyday problems.
In this friendly, pragmatic book, cloud experts John Arundel and Justin Domingus show you what Kubernetes can do—and what you can do with it. You’ll build, step by step, an example cloud-native application and its supporting infrastructure, along with a development environment and continuous deployment pipeline that you can use for your own applications.
•Understand containers and Kubernetes from first principles—no experience necessary
•Run your own clusters or choose a managed Kubernetes service from Amazon, Google, and others
•Design your own cloud-native services and infrastructure
•Use Kubernetes to manage resource usage and the container lifecycle
•Optimize clusters for cost, performance, resilience, capacity, and scalability
•Learn the best tools for developing, testing, and deploying your applications
•Apply the latest industry practices for observability and monitoring
•Secure your containers and clusters in production
•Adopt DevOps principles to help make your development teams lean, fast, and effective
作者简介
John Arundel is a consultant with thirty years experience in the computer industry. He is the author of several technical books, and works with many companies around the world consulting on Kubernetes, Puppet, scalability, reliability, and performance.
Justin Domingus is a senior IT and devops engineer who specializes in Kubernetes and cloud operations.
目录信息
Foreword by Ihor Dvoretskyi. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xxi
Preface. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xxiii
1. Revolution in the Cloud. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
The Creation of the Cloud 2
Buying Time 3
Infrastructure as a Service 3
The Dawn of DevOps 3
Nobody Understands DevOps 5
The Business Advantage 5
Infrastructure as Code 6
Learning Together 6
The Coming of Containers 7
The State of the Art 7
Thinking Inside the Box 8
Putting Software in Containers 8
Plug and Play Applications 9
Conducting the Container Orchestra 10
Kubernetes 11
From Borg to Kubernetes 11
What Makes Kubernetes So Valuable? 11
Will Kubernetes Disappear? 13
Kubernetes Doesn’t Do It All 13
Cloud Native 14
The Future of Operations 16
Distributed DevOps 17
Some Things Will Remain Centralized 17
Developer Productivity Engineering 17
You Are the Future 18
Summary 19
2. First Steps with Kubernetes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
Running Your First Container 21
Installing Docker Desktop 22
What Is Docker? 22
Running a Container Image 22
The Demo Application 23
Looking at the Source Code 23
Introducing Go 24
How the Demo App Works 24
Building a Container 25
Understanding Dockerfiles 25
Minimal Container Images 26
Running docker image build 26
Naming Your Images 27
Port Forwarding 27
Container Registries 28
Authenticating to the Registry 28
Naming and Pushing Your Image 28
Running Your Image 29
Hello, Kubernetes 29
Running the Demo App 30
If the Container Doesn’t Start 30
Minikube 31
Summary 31
3. Getting Kubernetes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
Cluster Architecture 33
The Control Plane 34
Node Components 35
High Availability 35
The Costs of Self-Hosting Kubernetes 37
It’s More Work Than You Think 37
It’s Not Just About the Initial Setup 38
Tools Don’t Do All the Work for You 39
Kubernetes Is Hard 39
Administration Overhead 39
Start with Managed Services 40
Managed Kubernetes Services 41
Google Kubernetes Engine (GKE) 41
Cluster Autoscaling 42
Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (EKS) 42
Azure Kubernetes Service (AKS) 43
OpenShift 43
IBM Cloud Kubernetes Service 43
Heptio Kubernetes Subscription (HKS) 43
Turnkey Kubernetes Solutions 44
Stackpoint 44
Containership Kubernetes Engine (CKE) 44
Kubernetes Installers 44
kops 45
Kubespray 45
TK8 45
Kubernetes The Hard Way 45
kubeadm 46
Tarmak 46
Rancher Kubernetes Engine (RKE) 46
Puppet Kubernetes Module 46
Kubeformation 46
Buy or Build: Our Recommendations 47
Run Less Software 47
Use Managed Kubernetes if You Can 48
But What About Vendor Lock-in? 48
Use Standard Kubernetes Self-Hosting Tools if You Must 49
When Your Choices Are Limited 49
Bare-Metal and On-Prem 49
Clusterless Container Services 50
Amazon Fargate 50
Azure Container Instances (ACI) 51
Summary 51
4. Working with Kubernetes Objects. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
Deployments 53
Supervising and Scheduling 54
Restarting Containers 54
Querying Deployments 55
Pods 55
ReplicaSets 56
Maintaining Desired State 57
The Kubernetes Scheduler 58
Resource Manifests in YAML Format 59
Resources Are Data 59
Deployment Manifests 59
Using kubectl apply 60
Service Resources 60
Querying the Cluster with kubectl 63
Taking Resources to the Next Level 64
Helm: A Kubernetes Package Manager 64
Installing Helm 65
Installing a Helm Chart 65
Charts, Repositories, and Releases 66
Listing Helm Releases 67
Summary 67
5. Managing Resources. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
Understanding Resources 69
Resource Units 70
Resource Requests 70
Resource Limits 71
Keep Your Containers Small 72
Managing the Container Life Cycle 72
Liveness Probes 72
Probe Delay and Frequency 73
Other Types of Probes 73
gRPC Probes 74
Readiness Probes 74
File-Based Readiness Probes 75
minReadySeconds 75
Pod Disruption Budgets 76
Using Namespaces 77
Working with Namespaces 78
What Namespaces Should I Use? 78
Service Addresses 79
Resource Quotas 79
Default Resource Requests and Limits 80
Optimizing Cluster Costs 81
Optimizing Deployments 82
Optimizing Pods 83
Vertical Pod Autoscaler 84
Optimizing Nodes 84
Optimizing Storage 85
Cleaning Up Unused Resources 86
Checking Spare Capacity 88
Using Reserved Instances 88
Using Preemptible (Spot) Instances 89
Keeping Your Workloads Balanced 91
Summary 92
6. Operating Clusters. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
Cluster Sizing and Scaling 95
Capacity Planning 96
Nodes and Instances 98
Scaling the Cluster 101
Conformance Checking 102
CNCF Certification 103
Conformance Testing with Sonobuoy 104
Validation and Auditing 105
K8Guard 106
Copper 106
kube-bench 107
Kubernetes Audit Logging 107
Chaos Testing 107
Only Production Is Production 108
chaoskube 108
kube-monkey 109
PowerfulSeal 109
Summary 110
7. Kubernetes Power Tools. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
Mastering kubectl 111
Shell Aliases 111
Using Short Flags 112
Abbreviating Resource Types 112
Auto-Completing kubectl Commands 113
Getting Help 113
Getting Help on Kubernetes Resources 114
Showing More Detailed Output 114
Working with JSON Data and jq 114
Watching Objects 115
Describing Objects 116
Working with Resources 116
Imperative kubectl Commands 116
When Not to Use Imperative Commands 117
Generating Resource Manifests 118
Exporting Resources 118
Diffing Resources 119
Working with Containers 119
Viewing a Container’s Logs 119
Attaching to a Container 121
Watching Kubernetes Resources with kubespy 121
Forwarding a Container Port 121
Executing Commands on Containers 122
Running Containers for Troubleshooting 122
Using BusyBox Commands 124
Adding BusyBox to Your Containers 124
Installing Programs on a Container 125
Live Debugging with kubesquash 125
Contexts and Namespaces 126
kubectx and kubens 128
kube-ps1 128
Kubernetes Shells and Tools 129
kube-shell 129
Click 129
kubed-sh 130
Stern 130
Building Your Own Kubernetes Tools 130
Summary 131
8. Running Containers. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
Containers and Pods 133
What Is a Container? 134
What Belongs in a Container? 135
What Belongs in a Pod? 136
Container Manifests 136
Image Identifiers 137
The latest Tag 138
Container Digests 138
Base Image Tags 139
Ports 139
Resource Requests and Limits 139
Image Pull Policy 140
Environment Variables 140
Container Security 141
Running Containers as a Non-Root User 142
Blocking Root Containers 142
Setting a Read-Only Filesystem 143
Disabling Privilege Escalation 143
Capabilities 144
Pod Security Contexts 145
Pod Security Policies 145
Pod Service Accounts 146
Volumes 147
emptyDir Volumes 147
Persistent Volumes 148
Restart Policies 149
Image Pull Secrets 149
Summary 150
9. Managing Pods. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
Labels 153
What Are Labels? 153
Selectors 154
More Advanced Selectors 155
Other Uses for Labels 156
Labels and Annotations 156
Node Affinities 157
Hard Affinities 158
Soft Affinities 158
Pod Affinities and Anti-Affinities 159
Keeping Pods Together 159
Keeping Pods Apart 160
Soft Anti-Affinities 161
When to Use Pod Affinities 161
Taints and Tolerations 162
Pod Controllers 163
DaemonSets 164
StatefulSets 165
Jobs 166
Cronjobs 167
Horizontal Pod Autoscalers 167
PodPresets 169
Operators and Custom Resource Definitions (CRDs) 170
Ingress Resources 171
Ingress Rules 172
Terminating TLS with Ingress 172
Ingress Controllers 173
Istio 174
Envoy 175
Summary 175
10. Configuration and Secrets. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
ConfigMaps 179
Creating ConfigMaps 180
Setting Environment Variables from ConfigMaps 181
Setting the Whole Environment from a ConfigMap 183
Using Environment Variables in Command Arguments 184
Creating Config Files from ConfigMaps 184
Updating Pods on a Config Change 186
Kubernetes Secrets 187
Using Secrets as Environment Variables 187
Writing Secrets to Files 188
Reading Secrets 189
Access to Secrets 190
Encryption at Rest 190
Keeping Secrets 191
Secrets Management Strategies 191
Encrypt Secrets in Version Control 191
Store Secrets Remotely 192
Use a Dedicated Secrets Management Tool 193
Recommendations 193
Encrypting Secrets with Sops 194
Introducing Sops 194
Encrypting a File with Sops 195
Using a KMS Backend 196
Summary 197
11. Security and Backups. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
Access Control and Permissions 199
Managing Access by Cluster 199
Introducing Role-Based Access Control (RBAC) 200
Understanding Roles 201
Binding Roles to Users 201
What Roles Do I Need? 202
Guard Access to Cluster-Admin 202
Applications and Deployment 203
RBAC Troubleshooting 204
Security Scanning 204
Clair 204
Aqua 205
Anchore Engine 205
Backups 206
Do I Need to Back Up Kubernetes? 206
Backing Up etcd 206
Backing Up Resource State 207
Backing Up Cluster State 207
Large and Small Disasters 208
Velero 208
Monitoring Cluster Status 211
kubectl 211
CPU and Memory Utilization 213
Cloud Provider Console 213
Kubernetes Dashboard 214
Weave Scope 216
kube-ops-view 216
node-problem-detector 216
Further Reading 217
Summary 217
12. Deploying Kubernetes Applications. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219
Building Manifests with Helm 219
What’s Inside a Helm Chart? 220
Helm Templates 221
Interpolating Variables 222
Quoting Values in Templates 223
Specifying Dependencies 223
Deploying Helm Charts 223
Setting Variables 223
Specifying Values in a Helm Release 224
Updating an App with Helm 225
Rolling Back to Previous Versions 225
Creating a Helm Chart Repo 226
Managing Helm Chart Secrets with Sops 226
Managing Multiple Charts with Helmfile 228
What’s in a Helmfile? 228
Chart Metadata 229
Applying the Helmfile 230
Advanced Manifest Management Tools 231
ksonnet 231
Kapitan 232
kustomize 233
kompose 233
Ansible 234
kubeval 234
Summary 235
13. Development Workflow. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237
Development Tools 237
Skaffold 237
Draft 238
Telepresence 238
Knative 238
Deployment Strategies 239
Rolling Updates 239
Recreate 240
maxSurge and maxUnavailable 240
Blue/Green Deployments 241
Rainbow Deployments 242
Canary Deployments 242
Handling Migrations with Helm 243
Helm Hooks 243
Handling Failed Hooks 244
Other Hooks 244
Chaining Hooks 244
Summary 245
14. Continuous Deployment in Kubernetes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247
What Is Continuous Deployment? 247
Which CD Tool Should I Use? 248
Jenkins 248
Drone 249
Google Cloud Build 249
Concourse 249
Spinnaker 249
GitLab CI 250
Codefresh 250
Azure Pipelines 250
CD Components 250
Docker Hub 250
Gitkube 250
Flux 251
Keel 251
A CD Pipeline with Cloud Build 251
Setting Up Google Cloud and GKE 251
Forking the Demo Repository 252
Introducing Cloud Build 252
Building the Test Container 252
Running the Tests 253
Building the Application Container 253
Validating the Kubernetes Manifests 254
Publishing the Image 254
Git SHA Tags 254
Creating the First Build Trigger 255
Testing the Trigger 255
Deploying from a CD Pipeline 257
Creating a Deploy Trigger 259
Optimizing Your Build Pipeline 259
Adapting the Example Pipeline 260
Summary 260
15. Observability and Monitoring. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263
What Is Observability? 263
What Is Monitoring? 263
Black-Box Monitoring 263
What Does “Up” Mean? 265
Logging 266
Introducing Metrics 268
Tracing 269
Observability 270
The Observability Pipeline 271
Monitoring in Kubernetes 272
External Black-Box Checks 272
Internal Health Checks 274
Summary 276
16. Metrics in Kubernetes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
What Are Metrics, Really? 277
Time Series Data 278
Counters and Gauges 278
What Can Metrics Tell Us? 279
Choosing Good Metrics 279
Services: The RED Pattern 280
Resources: The USE Pattern 281
Business Metrics 282
Kubernetes Metrics 283
Analyzing Metrics 286
What’s Wrong with a Simple Average? 287
Means, Medians, and Outliers 287
Discovering Percentiles 288
Applying Percentiles to Metrics Data 288
We Usually Want to Know the Worst 290
Beyond Percentiles 290
Graphing Metrics with Dashboards 291
Use a Standard Layout for All Services 291
Build an Information Radiator with Master Dashboards 292
Dashboard Things That Break 293
Alerting on Metrics 295
What’s Wrong with Alerts? 295
On-call Should Not Be Hell 296
Urgent, Important, and Actionable Alerts 296
Track Your Alerts, Out-of-Hours Pages, and Wake-ups 297
Metrics Tools and Services 298
Prometheus 298
Google Stackdriver 300
AWS Cloudwatch 301
Azure Monitor 301
Datadog 301
New Relic 302
Summary 303
Afterword. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305
Index. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 307
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
《Cloud Native DevOps with Kubernetes》这本书,简直是为我这样的技术开发者量身打造的。我一直在寻找一种方法,能够将DevOps的核心理念——自动化、持续集成、持续交付,与当前最流行的容器编排平台Kubernetes完美结合,从而构建更高效、更可靠的云原生应用。这本书恰恰提供了这样一个全面的解决方案,让我受益匪浅。 开篇部分,作者对Kubernetes的架构和核心概念进行了深入浅出的剖析。我之前对Kubernetes的理解,更多停留在Pod、Deployment、Service这些基本的资源对象上,但这本书详细讲解了Kubernetes的控制平面(apiserver, etcd, controller-manager, scheduler)和节点组件(kubelet, kube-proxy, container runtime),以及它们是如何协同工作的。特别是关于Kubernetes的声明式API和控制器模式的介绍,让我理解了Kubernetes是如何通过持续地观察实际状态与期望状态的差异,并自动进行调整来维持系统稳定性的。这对于理解Kubernetes的“自愈”能力至关重要。 我特别赞赏的是,本书并没有仅仅停留在Kubernetes本身,而是将其与DevOps的整个生命周期紧密地联系起来。在CI/CD(持续集成/持续交付)部分,作者展示了如何利用Kubernetes来构建一个完整的自动化流水线。从代码提交到自动化构建、测试、镜像打包,再到最终部署到Kubernetes集群,每一个环节都给出了详细的配置和实现思路。书中对GitOps理念的阐述,让我深刻理解了如何通过Git作为唯一的真相来源,实现对Kubernetes集群的可视化、版本化和自动化管理,这极大地简化了部署流程,并提高了部署的可靠性。 在自动化运维方面,这本书同样提供了丰富的实践指导。作者深入探讨了Kubernetes的可观测性(Observability),包括日志聚合、Metrics收集和分布式追踪。通过介绍Prometheus、Grafana、ELK Stack以及Istio等工具在Kubernetes中的集成和应用,我学会了如何有效地监控应用程序的健康状况,识别性能瓶颈,以及在出现故障时快速定位问题。书中关于Kubernetes的弹性伸缩(HPA/VPA)、滚动更新和回滚策略的讲解,更是为我实现高可用、高可靠的系统提供了坚实的基础。 这本书的语言风格非常平实易懂,同时又不失技术深度。作者在讲解每个概念时,都会结合实际的用例和代码示例,这让我能够轻松地将书中的知识应用到自己的工作中。例如,在介绍Kubernetes的网络策略时,作者通过具体的YAML配置,演示了如何限制Pod之间的通信,从而增强系统的安全性。这种“即学即用”的学习体验,是我在阅读其他技术书籍时很少获得的。 此外,书中对Kubernetes的安全实践、资源管理和故障排查也进行了详细的阐述。这些内容对于在生产环境中稳定运行Kubernetes集群至关重要。我学会了如何通过RBAC(Role-Based Access Control)来精细化地管理用户权限,如何使用Resource Quotas和Limit Ranges来限制资源的滥用,以及如何利用Kubernetes的日志和事件来排查各种常见的故障。 总而言之,《Cloud Native DevOps with Kubernetes》是一本非常全面的、实用的技术指南。它不仅让我深入理解了Kubernetes的工作原理,更重要的是,它教会了我如何将DevOps的理念落地,如何利用Kubernetes构建高效、可靠的云原生应用。这本书是我在云原生DevOps领域的宝贵财富,强烈推荐给所有对这个领域感兴趣的技术人员。
《Cloud Native DevOps with Kubernetes》这本书,可以说是一次对我技术认知体系的系统性重塑。长期以来,我一直深陷于如何在复杂的云原生环境中,有效地实践DevOps的理念,尤其是如何将持续集成、持续交付和自动化运维真正落地。这本书就像一位经验丰富的老兵,带领我一步步揭开了云原生DevOps的神秘面纱,并提供了清晰、可行的操作路径。 我对Kubernetes的理解,最初是停留在“一个强大的容器编排工具”这个层面上,但这本书将Kubernetes置于DevOps的整个生命周期中进行审视,让我看到了它真正的价值。作者在Kubernetes核心概念的阐述上,非常注重理论与实践的结合。他不仅详细解释了Pod、Deployment、Service、Ingress等核心资源对象的作用,还深入剖析了Kubernetes的控制平面和工作节点组件的协同机制。我尤其对Pod的生命周期管理、容器间的通信(CNI)、以及Kubernetes的声明式API和控制器模式的讲解印象深刻,这让我对Kubernetes的“自愈”和“自动化”能力有了更深刻的理解。 本书的CI/CD部分,更是让我受益匪浅。我过去在构建CI/CD流水线时,常常面临环境不一致、部署复杂、版本管理混乱等问题。这本书提供了基于Kubernetes的CI/CD解决方案,例如利用Jenkins X、Tekton、Argo CD等工具,将构建、测试、部署的全流程自动化。特别是关于GitOps的详细介绍,让我明白了如何通过Git作为唯一的真相来源,实现对Kubernetes集群状态的可视化、版本化和自动化管理。这不仅大大提升了部署的效率和可靠性,也为团队成员之间的协作带来了极大的便利。 在自动化运维层面,这本书同样提供了极具价值的内容。我学习了如何利用Kubernetes的可观测性(Observability)来全面监控应用的运行状态,包括如何集成Prometheus和Grafana进行Metrics收集和可视化,如何利用ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana)实现日志的集中管理和分析,以及如何通过Istio等服务网格实现分布式追踪。这些工具的整合,让我能够更有效地识别性能瓶颈,快速定位和解决故障。 此外,书中关于Kubernetes安全实践的讲解,也为我构建安全的云原生环境提供了重要的指导。我学会了如何通过RBAC(Role-Based Access Control)来精细化地管理用户权限,如何配置Network Policies来限制Pod间的通信,以及如何安全地管理Secrets。这些内容对于保障生产环境的稳定性和安全性至关重要。 最让我感到欣喜的是,本书中的所有技术讲解都辅以大量的代码示例和配置文件。这些示例不仅结构清晰,而且可以直接在自己的环境中进行测试和修改。这种“即学即用”的学习方式,极大地加速了我的学习进程,让我能够快速将书中的知识转化为实际生产力。 总的来说,《Cloud Native DevOps with Kubernetes》是一本集理论深度和实践指导于一体的优秀技术书籍。它系统地阐述了云原生DevOps的核心理念和落地方法,为我提供了一套完整的解决方案。无论你是想入门Kubernetes,还是想在Kubernetes环境中深化DevOps实践,这本书都将是你不可或缺的参考。
这本《Cloud Native DevOps with Kubernetes》简直是我近期技术阅读生涯中的一盏明灯,彻底颠覆了我对云原生和DevOps实践的认知。一直以来,我对Kubernetes的了解更多停留在概念层面,知道它是一个强大的容器编排平台,但如何将其融入实际的DevOps流程,实现持续集成、持续交付、自动化运维,却始终感到一丝模糊。这本书就像一位经验丰富的引路人,一步步地将我从迷雾中拉了出来。 开篇的Kubernetes核心概念解析就做到了极其深入浅出的地步,我之前阅读的很多Kubernetes资料,要么过于理论化,要么就是零散的API介绍,而这本书则巧妙地将Kubernetes的组件、网络模型、存储卷、部署策略等关键要素,串联成一个有机的整体。作者并没有止步于“是什么”,而是深入探讨了“为什么”和“怎么做”。例如,在讲解Pod的生命周期时,作者详细阐述了Init Container、Sidecar Container的实际应用场景,以及它们如何协同工作,解决了我在实际项目中遇到的进程管理和日志收集难题。 接着,作者将DevOps的理念与Kubernetes紧密结合,展示了如何利用Kubernetes构建一套高效的CI/CD流水线。我最受启发的是关于GitOps的部分,作者通过实际的Kubernetes YAML文件和Git repository的交互示例,清晰地展示了如何通过Git作为唯一的真相来源,实现对Kubernetes集群的 declarativeside 变更管理。这不仅大大提升了部署的可靠性和可重复性,也为我们团队的协作提供了坚实的基础。 另外,书中关于Kubernetes的可观测性(Observability)部分更是我翘首以盼的内容。日志聚合、Metrics收集、分布式Tracing,这些都是构建健壮的云原生应用必不可少的部分。作者不仅介绍了Prometheus、Grafana、ELK Stack等主流工具在Kubernetes中的部署和集成方法,还深入探讨了如何利用这些工具来监控应用的健康状况,识别性能瓶颈,以及在出现问题时快速定位和解决。我尤其欣赏作者在讲解Metrics时,不仅给出了具体的Prometheus配置示例,还详细解释了如何编写自定义的Exporter来暴露应用的业务指标,这为我理解和实践应用性能监控提供了宝贵的指导。 在自动化运维方面,这本书也提供了不少实用的技巧。比如,如何利用Kubernetes的Operator模式来简化复杂有状态应用的部署和管理,如何通过Horizontal Pod Autoscaler (HPA)和Vertical Pod Autoscaler (VPA)实现资源的弹性伸缩,以及如何利用Kubernetes的Job和CronJob来自动化执行周期性任务。这些内容对于我这样希望将运维工作推向自动化、减少人工干预的开发者来说,无疑是雪中送炭。 这本书的结构也安排得非常合理,从基础概念到进阶实践,层层递进,不会让人感到信息过载。作者的语言风格亲切而专业,充满了实战经验的分享,读起来就像是与一位资深技术专家进行面对面交流。即便在阅读过程中遇到一些不理解的地方,书中提供的代码示例和参考链接也能帮助我快速找到答案。 总而言之,《Cloud Native DevOps with Kubernetes》不仅仅是一本书,更是一份实践指南。它帮助我系统地理解了云原生和DevOps的结合,为我提供了落地实施的具体方法和工具。这本书对于任何希望在云原生时代提升DevOps能力的技术人员都具有极高的参考价值,强烈推荐!
这本书《Cloud Native DevOps with Kubernetes》的阅读体验,就像是经历了一场从迷茫到清晰的技术之旅。我一直对“云原生”这个概念有所耳闻,也知道Kubernetes是其中的核心技术,但如何在实际工作中将DevOps的理念与Kubernetes的强大功能相结合,实现高效、可靠的软件交付和运维,一直是我心中的一个难题。这本书的出现,就像一位经验丰富的向导,带领我一步步解开了这个谜团。 首先,作者对Kubernetes核心概念的阐释,远超我之前的任何一次学习经历。他并没有简单地罗列Kubernetes的各种资源对象,而是深入地剖析了这些对象之间的关系,以及它们如何协同工作来构建一个弹性的、自愈的分布式系统。我印象特别深刻的是关于Kubernetes网络模型(CNI)的讲解,作者详细介绍了不同的CNI插件,以及它们在pod间通信、网络策略和IP地址管理方面的作用,这让我对Kubernetes的网络架构有了更深刻的理解,也解决了我在跨namespace通信时遇到的诸多困惑。 紧接着,书中关于CI/CD流水线在Kubernetes上的实现,让我茅塞顿开。我之前尝试过搭建CI/CD,但往往因为环境的不一致、部署的复杂性而碰壁。这本书提供的基于Kubernetes的CI/CD架构,利用了诸如Jenkins X、Argo CD等工具,将构建、测试、部署的整个流程自动化,并且能够很好地与Kubernetes的声明式API集成。作者通过详实的示例,演示了如何配置Pipeline、定义Deployment、Service等资源,并将其自动化地部署到Kubernetes集群中。这种“代码即基础设施”的理念,让我看到了DevOps实践的新高度。 在自动化运维方面,本书的价值同样不可估量。作者详细介绍了如何利用Kubernetes的扩展性,例如Admission Controllers和Webhooks,来强制执行安全策略和合规性要求。同时,对于资源管理和成本优化,书中也提供了不少实用的建议,例如如何使用Resource Quotas和Limit Ranges来控制资源的使用,以及如何利用Horizontal Pod Autoscaler (HPA)和Cluster Autoscaler来根据负载自动调整资源。这些内容对于我这样需要管理大规模Kubernetes集群的运维人员来说,简直是宝藏。 书中对可观测性(Observability)的讲解也十分到位。在分布式系统中,日志、指标和追踪是必不可少的。作者不仅介绍了如何集成Prometheus、Grafana进行Metrics的收集和可视化,还深入讲解了ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana)在Kubernetes中的应用,以及如何利用Istio等服务网格来实现分布式追踪。这些工具和方法的整合,让我能够清晰地了解应用的运行状态,快速诊断问题,并持续优化性能。 这本书最大的特点在于其高度的实践性。书中提供的所有概念和技术,都辅以可以直接复制和修改的代码示例,这大大缩短了我从理论到实践的学习周期。我能够直接套用书中的配置,并在自己的环境中进行验证和调整,这种学习方式效率极高。 总的来说,《Cloud Native DevOps with Kubernetes》是一本不可多得的优秀技术书籍。它系统地梳理了云原生和DevOps之间的联系,并提供了可操作的解决方案。无论你是刚刚接触Kubernetes,还是已经在Kubernetes环境中摸索了一段时间,这本书都能为你带来新的启发和深入的理解。
《Cloud Native DevOps with Kubernetes》这本书,简直是我近期在技术实践中遇到的“及时雨”。我一直以来都希望能够系统地学习如何在现代云原生架构中,将DevOps的精髓——自动化、持续交付、协作——与Kubernetes这个强大的容器编排平台相结合。这本书恰恰满足了我对这一主题的深度探索需求,并提供了非常具体的实践指导。 在Kubernetes核心概念的阐述上,作者做到了既全面又深入。我不再仅仅将Kubernetes视为一个简单的工具,而是开始理解其背后的设计哲学,比如声明式API、控制器模式以及强大的自愈能力。书中对于Pod、Deployment、StatefulSet、Service、Ingress等核心资源对象的详细解释,以及它们在实际应用中的使用场景,让我对如何构建和管理云原生应用有了更清晰的认识。特别是关于Kubernetes网络模型(CNI)的讲解,让我理解了Pod间通信的实现机制,以及如何通过Network Policies来增强集群的安全性。 本书在CI/CD(持续集成/持续交付)流水线的构建方面,给我带来了革命性的启发。我过去在实现CI/CD时,常常会遇到环境不一致、部署流程繁琐、回滚困难等痛点。这本书提供了一套基于Kubernetes的CI/CD解决方案,通过集成诸如Tekton、Argo CD等现代化工具,将代码提交、自动化构建、测试、镜像打包、部署、甚至自动回滚等整个生命周期都实现了自动化。书中对GitOps理念的详尽阐述,更是让我看到了如何以Git作为唯一的真相来源,来管理Kubernetes集群的声明式配置,这无疑是提升部署可靠性和效率的关键。 在自动化运维领域,本书的内容同样让我受益匪浅。我学习了如何构建强大的可观测性(Observability)体系,包括如何利用Prometheus和Grafana进行Metrics的收集和可视化,如何使用ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana)实现日志的集中管理和分析,以及如何通过Istio等服务网格实现分布式追踪。这些工具的整合,让我能够更全面地掌握应用程序的运行状态,快速定位和解决潜在的性能瓶颈,并优化用户体验。 此外,书中关于Kubernetes的安全实践,也为我构建安全可靠的云原生环境提供了重要的指导。我学会了如何利用RBAC(Role-Based Access Control)来精细化地管理用户权限,如何配置Pod Security Policies来限制容器的行为,以及如何安全地管理Secrets。这些内容对于保障生产环境的稳定性和安全性至关重要。 让我感到特别欣慰的是,本书提供了大量的代码示例和配置文件。这些示例不仅结构清晰,而且可以直接在自己的环境中进行测试和修改。这种“即学即用”的学习方式,极大地加速了我的学习进程,让我能够快速将书中的知识转化为实际生产力,解决工作中遇到的实际问题。 总而言之,《Cloud Native DevOps with Kubernetes》是一本集理论深度和实践指导于一体的优秀技术书籍。它系统地阐述了云原生DevOps的核心理念和落地方法,为我提供了一套完整的解决方案。无论你是想入门Kubernetes,还是想在Kubernetes环境中深化DevOps实践,这本书都将是你不可或缺的参考。
《Cloud Native DevOps with Kubernetes》这本书,简直是我最近一次高质量的技术阅读体验。我一直以来都希望能够系统地学习如何在现代云原生架构中,将DevOps的精髓——自动化、持续交付、协作——与Kubernetes这个强大的容器编排平台相结合。这本书恰恰满足了我对这一主题的深度探索需求,并提供了非常具体的实践指导。 在Kubernetes核心概念的阐述上,作者做到了既全面又深入。我不再仅仅将Kubernetes视为一个简单的工具,而是开始理解其背后的设计哲学,比如声明式API、控制器模式以及强大的自愈能力。书中对于Pod、Deployment、StatefulSet、Service、Ingress等核心资源对象的详细解释,以及它们在实际应用中的使用场景,让我对如何构建和管理云原生应用有了更清晰的认识。特别是关于Kubernetes网络模型(CNI)的讲解,让我理解了Pod间通信的实现机制,以及如何通过Network Policies来增强集群的安全性。 本书在CI/CD(持续集成/持续交付)流水线的构建方面,给我带来了革命性的启发。我过去在实现CI/CD时,常常会遇到环境不一致、部署流程繁琐、回滚困难等痛点。这本书提供了一套基于Kubernetes的CI/CD解决方案,通过集成诸如Tekton、Argo CD等现代化工具,将代码提交、自动化构建、测试、镜像打包、部署、甚至自动回滚等整个生命周期都实现了自动化。书中对GitOps理念的详尽阐述,更是让我看到了如何以Git作为唯一的真相来源,来管理Kubernetes集群的声明式配置,这无疑是提升部署可靠性和效率的关键。 在自动化运维领域,本书的内容同样让我受益匪浅。我学习了如何构建强大的可观测性(Observability)体系,包括如何利用Prometheus和Grafana进行Metrics的收集和可视化,如何使用ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana)实现日志的集中管理和分析,以及如何通过Istio等服务网格实现分布式追踪。这些工具的整合,让我能够更全面地掌握应用程序的运行状态,快速定位和解决潜在的性能瓶颈,并优化用户体验。 此外,书中关于Kubernetes的安全实践,也为我构建安全可靠的云原生环境提供了重要的指导。我学会了如何利用RBAC(Role-Based Access Control)来精细化地管理用户权限,如何配置Pod Security Policies来限制容器的行为,以及如何安全地管理Secrets。这些内容对于保障生产环境的稳定性和安全性至关重要。 让我感到特别欣慰的是,本书提供了大量的代码示例和配置文件。这些示例不仅结构清晰,而且可以直接在自己的环境中进行测试和修改。这种“即学即用”的学习方式,极大地加速了我的学习进程,让我能够快速将书中的知识转化为实际生产力,解决工作中遇到的实际问题。 总而言之,《Cloud Native DevOps with Kubernetes》是一本集理论深度和实践指导于一体的优秀技术书籍。它系统地阐述了云原生DevOps的核心理念和落地方法,为我提供了一套完整的解决方案。无论你是想入门Kubernetes,还是想在Kubernetes环境中深化DevOps实践,这本书都将是你不可或缺的参考。
《Cloud Native DevOps with Kubernetes》这本书,简直是我最近在技术实践中遇到的“及时雨”。我一直在探索如何将DevOps的精髓——敏捷、自动化、协作,与Kubernetes这个强大的云原生平台进行深度融合,从而提升软件交付的效率和质量。这本书不仅提供了理论上的指导,更重要的是,它以极其详实和可操作的方式,展示了如何将这些理念付诸实践。 首先,作者在Kubernetes基础概念的阐述上,做到了极致的清晰和深入。不同于很多泛泛而谈的介绍,这本书从Kubernetes的架构设计、核心组件(如apiserver、etcd、controller-manager、scheduler),到各个工作节点上的组件(kubelet、kube-proxy、container runtime),都进行了细致的讲解。我尤其欣赏作者对Kubernetes声明式API和控制器模式的解释,这让我真正理解了Kubernetes是如何通过一个不断循环的控制回路来维护集群状态的,也让我明白了为什么Kubernetes能够如此强大地实现自动化运维。 这本书最令我眼前一亮的部分,是它将DevOps的CI/CD流程与Kubernetes进行了完美的结合。作者详细地展示了如何构建一个端到端的CI/CD流水线,从源代码管理、自动化构建、单元测试、镜像打包,到最终的部署和验证,每一个环节都给出了具体的工具选型和配置方法。书中对GitOps理念的深入讲解,以及如何利用Argo CD或Flux等工具实现GitOps的落地,更是让我看到了自动化部署和版本管理的全新视角。这种将Git作为唯一真相来源的管理方式,不仅极大地提高了部署的可靠性,也为团队协作提供了清晰的流程。 在自动化运维这一块,本书的内容同样是干货满满。作者详细介绍了Kubernetes的可观测性(Observability),包括如何集成Prometheus进行Metrics收集、Grafana进行可视化展示,以及如何利用ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana)实现日志的集中管理和分析。此外,对于分布式追踪,书中也提供了基于Istio等服务网格的解决方案,这对于排查微服务之间的复杂依赖问题至关重要。通过这些工具和方法,我学会了如何全面地监控应用的运行状态,快速定位和解决潜在的性能问题。 书中还深入探讨了Kubernetes的安全实践,例如如何利用RBAC(Role-Based Access Control)实现精细化的权限管理,如何配置Pod Security Policies来限制容器的行为,以及如何进行Secrets管理来保护敏感信息。这些内容对于构建安全可靠的云原生环境至关重要。此外,关于资源管理(Resource Quotas, Limit Ranges)和弹性伸缩(HPA, VPA)的讲解,也为我提供了优化资源利用率和应对业务负载变化的宝贵经验。 让我特别受用的是,书中所有的概念讲解都辅以大量的代码示例和配置文件。这些示例不仅易于理解,而且可以直接在自己的环境中进行测试和修改,大大缩短了学习和实践的周期。我能够根据书中的指导,快速搭建起自己的CI/CD流水线,并实现自动化部署。 总而言之,《Cloud Native DevOps with Kubernetes》是一本真正具有实践指导意义的技术书籍。它系统地梳理了云原生DevOps的关键要素,并提供了可行的解决方案。对于任何希望在云原生时代提升DevOps能力的开发者、运维工程师或技术架构师来说,这本书都绝对是不可错过的。
《Cloud Native DevOps with Kubernetes》这本书,可以说是为我这个在云原生领域摸索多年的开发者,提供了一幅清晰的路线图。一直以来,我都对DevOps的自动化、敏捷、协作理念非常认同,但如何在Kubernetes这样复杂而强大的平台之上,将这些理念真正落地,实现高效、可靠的软件交付和运维,是我一直在思考和实践的难题。这本书以其深度和广度,解答了我心中的诸多疑惑。 首先,书中对Kubernetes核心概念的讲解,堪称是深入浅出、面面俱到。作者并没有简单地堆砌术语,而是从Kubernetes的架构设计、组件交互,到各个资源对象的生命周期管理,都进行了细致的剖析。我尤其喜欢作者对Kubernetes声明式API和控制器模式的讲解,这让我真正理解了Kubernetes是如何通过不断地观察实际状态和期望状态之间的差异,并自动进行调整来维持系统稳定性的。理解了这一点,也就为后续的自动化运维打下了坚实的基础。 本书在CI/CD(持续集成/持续交付)部分的论述,更是让我眼前一亮。我曾经在搭建CI/CD流水线时,遇到过环境配置复杂、部署流程混乱等各种问题。这本书提供了基于Kubernetes的CI/CD解决方案,通过集成Jenkins X、Argo CD等工具,将代码提交、自动化构建、测试、镜像打包、部署等整个流程实现了高度自动化。特别是关于GitOps理念的详细阐述,以及如何将其应用于Kubernetes的管理,让我看到了通过Git来管理基础设施的新范式,这极大地提升了部署的透明度、可追溯性和可靠性。 在自动化运维方面,本书的内容同样让我感到收获颇丰。我学习了如何利用Kubernetes的可观测性(Observability)来全面监控应用程序的运行状况。作者详细介绍了如何集成Prometheus和Grafana进行Metrics的收集和可视化,如何利用ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana)实现日志的集中管理和分析,以及如何通过Istio等服务网格实现分布式追踪。这些工具和方法的整合,为我提供了一个强大的能力,能够快速定位和解决生产环境中的各种问题,并持续优化系统性能。 书中还深入探讨了Kubernetes的安全实践,例如如何利用RBAC(Role-Based Access Control)来精细化地管理用户权限,如何配置Network Policies来限制Pod间的通信,以及如何安全地管理Secrets。这些内容对于构建安全可靠的云原生环境至关重要。此外,关于资源管理(Resource Quotas, Limit Ranges)和弹性伸缩(HPA, VPA)的讲解,也为我提供了优化资源利用率和应对业务负载变化的宝贵经验。 让我特别满意的是,书中提供了大量的代码示例和配置文件,这些示例不仅结构清晰,而且可以直接在自己的环境中进行测试和修改。这种“即学即用”的学习方式,极大地加速了我的学习进程,让我能够快速将书中的知识转化为实际生产力。 总而言之,《Cloud Native DevOps with Kubernetes》是一本集理论深度和实践指导于一体的优秀技术书籍。它系统地阐述了云原生DevOps的核心理念和落地方法,为我提供了一套完整的解决方案。对于任何希望在云原生时代提升DevOps能力的开发者、运维工程师或技术架构师来说,这本书都绝对是不可错过的。
《Cloud Native DevOps with Kubernetes》这本书,对我来说,就像是为我量身打造的一份云原生DevOps实践指南。我一直致力于将DevOps的“自动化、协作、持续改进”的核心理念,与Kubernetes这个强大的容器编排平台相结合,以期打造更高效、更可靠的软件交付流程。这本书不仅深入浅出地讲解了Kubernetes的核心概念,更重要的是,它将DevOps的实践与Kubernetes的强大功能进行了完美的融合。 书中对Kubernetes基础架构的讲解,让我对这个复杂系统有了前所未有的清晰认知。作者细致地剖析了Kubernetes的控制平面(apiserver, etcd, controller-manager, scheduler)和工作节点组件(kubelet, kube-proxy, container runtime)是如何协同工作的,让我理解了Kubernetes的声明式API和控制器模式是实现其强大自动化能力的关键。我特别欣赏书中对Pod生命周期管理、容器间通信(CNI)以及Kubernetes网络策略的深入讲解,这为我解决实际网络问题提供了宝贵的思路。 这本书在CI/CD(持续集成/持续交付)流水线的构建方面,更是给我带来了巨大的启发。我过去在实现CI/CD时,常常会遇到环境配置复杂、部署流程繁琐、版本管理混乱等痛点。本书提供了一套基于Kubernetes的CI/CD解决方案,通过集成诸如Tekton、Argo CD等现代化工具,将代码提交、自动化构建、测试、镜像打包、部署、甚至自动回滚等整个生命周期都实现了自动化。书中对GitOps理念的详尽阐述,更是让我看到了如何以Git作为唯一的真相来源,来管理Kubernetes集群的声明式配置,这无疑是提升部署可靠性和效率的关键。 在自动化运维层面,本书的内容同样让我受益匪浅。我学习了如何构建强大的可观测性(Observability)体系,包括如何利用Prometheus和Grafana进行Metrics的收集和可视化,如何使用ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana)实现日志的集中管理和分析,以及如何通过Istio等服务网格实现分布式追踪。这些工具的整合,让我能够更全面地掌握应用程序的运行状态,快速定位和解决潜在的性能瓶颈,并优化用户体验。 此外,书中关于Kubernetes的安全实践,也为我构建安全可靠的云原生环境提供了重要的指导。我学会了如何利用RBAC(Role-Based Access Control)来精细化地管理用户权限,如何配置Pod Security Policies来限制容器的行为,以及如何安全地管理Secrets。这些内容对于保障生产环境的稳定性和安全性至关重要。 让我感到特别欣慰的是,本书提供了大量的代码示例和配置文件。这些示例不仅结构清晰,而且可以直接在自己的环境中进行测试和修改。这种“即学即用”的学习方式,极大地加速了我的学习进程,让我能够快速将书中的知识转化为实际生产力,解决工作中遇到的实际问题。 总而言之,《Cloud Native DevOps with Kubernetes》是一本集理论深度和实践指导于一体的优秀技术书籍。它系统地阐述了云原生DevOps的核心理念和落地方法,为我提供了一套完整的解决方案。无论你是想入门Kubernetes,还是想在Kubernetes环境中深化DevOps实践,这本书都将是你不可或缺的参考。
《Cloud Native DevOps with Kubernetes》这本书,简直是我近期在技术实践中遇到的“及时雨”。我一直以来都希望能够系统地学习如何在现代云原生架构中,将DevOps的精髓——自动化、持续交付、协作——与Kubernetes这个强大的容器编排平台相结合。这本书恰恰满足了我对这一主题的深度探索需求,并提供了非常具体的实践指导。 在Kubernetes核心概念的阐述上,作者做到了既全面又深入。我不再仅仅将Kubernetes视为一个简单的工具,而是开始理解其背后的设计哲学,比如声明式API、控制器模式以及强大的自愈能力。书中对于Pod、Deployment、StatefulSet、Service、Ingress等核心资源对象的详细解释,以及它们在实际应用中的使用场景,让我对如何构建和管理云原生应用有了更清晰的认识。特别是关于Kubernetes网络模型(CNI)的讲解,让我理解了Pod间通信的实现机制,以及如何通过Network Policies来增强集群的安全性。 本书在CI/CD(持续集成/持续交付)流水线的构建方面,给我带来了革命性的启发。我过去在实现CI/CD时,常常会遇到环境不一致、部署流程繁琐、回滚困难等痛点。这本书提供了一套基于Kubernetes的CI/CD解决方案,通过集成诸如Tekton、Argo CD等现代化工具,将代码提交、自动化构建、测试、镜像打包、部署、甚至自动回滚等整个生命周期都实现了自动化。书中对GitOps理念的详尽阐述,更是让我看到了如何以Git作为唯一的真相来源,来管理Kubernetes集群的声明式配置,这无疑是提升部署可靠性和效率的关键。 在自动化运维领域,本书的内容同样让我受益匪浅。我学习了如何构建强大的可观测性(Observability)体系,包括如何利用Prometheus和Grafana进行Metrics的收集和可视化,如何使用ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana)实现日志的集中管理和分析,以及如何通过Istio等服务网格实现分布式追踪。这些工具的整合,让我能够更全面地掌握应用程序的运行状态,快速定位和解决潜在的性能瓶颈,并优化用户体验。 此外,书中关于Kubernetes的安全实践,也为我构建安全可靠的云原生环境提供了重要的指导。我学会了如何利用RBAC(Role-Based Access Control)来精细化地管理用户权限,如何配置Pod Security Policies来限制容器的行为,以及如何安全地管理Secrets。这些内容对于保障生产环境的稳定性和安全性至关重要。 让我感到特别欣慰的是,本书提供了大量的代码示例和配置文件。这些示例不仅结构清晰,而且可以直接在自己的环境中进行测试和修改。这种“即学即用”的学习方式,极大地加速了我的学习进程,让我能够快速将书中的知识转化为实际生产力,解决工作中遇到的实际问题。 总而言之,《Cloud Native DevOps with Kubernetes》是一本集理论深度和实践指导于一体的优秀技术书籍。它系统地阐述了云原生DevOps的核心理念和落地方法,为我提供了一套完整的解决方案。无论你是想入门Kubernetes,还是想在Kubernetes环境中深化DevOps实践,这本书都将是你不可或缺的参考。
中间几章快速看过,总体上把k8s生态都简单的讲了下
中间几章快速看过,总体上把k8s生态都简单的讲了下
从使用者的角度去讲解k8s重要的概念,并介绍各个阶段、概念所需的工具链,适合快速理解k8s的整体面貌
虽然内容比较新,但是也会过期。不过读一下各章节的小结,对后续的决策可能会有些帮助。对服务采用requests, errors, and duration (RED监控模式).,对资源采用utilization, saturation, and errors (USE模式监控)。
从使用者的角度去讲解k8s重要的概念,并介绍各个阶段、概念所需的工具链,适合快速理解k8s的整体面貌