kubernetes组件，kubernetes包含几个组件

大家好，关于kubernetes组件很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于kubernetes包含几个组件的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！

k3s集群是什么意思

K3s是一个完全兼容的轻量级Kubernetes发行版。

具有以下增强功能：打包为单个二进制文件；基于sqlite3作为默认存储机制的轻量级存储后端。etcd3、MySQL、Postgres也仍然可用；包裹在简单的启动器中，可以处理很多复杂的TLS和选项；默认情况下使用轻量级环境的合理默认值进行保护；添加了简单但强大的“内置电池”功能，例如：本地存储提供程序、服务负载均衡器、Helm控制器和Traefik入口控制器；所有Kubernetes控制平面组件的操作都封装在单个二进制文件和进程中。这允许K3s自动化和管理复杂的集群操作，例如分发证书；外部依赖被最小化（只需要一个现代内核和cgroup挂载）

minikube如何搭建

1.minikube的搭建相对简单。2.首先，你需要安装一个虚拟机管理软件，比如VirtualBox或者VMware。然后，根据你的操作系统下载并安装minikube的二进制文件。接着，在命令行中运行minikubestart命令，它会自动下载和安装所需的Kubernetes组件，并启动一个单节点的Kubernetes集群。3.搭建好minikube后，你可以使用kubectl命令行工具来与集群进行交互，例如创建和管理容器、部署应用程序等。另外，你还可以通过minikubedashboard命令来打开一个Web界面，方便地查看和管理集群的状态和资源。除了使用minikube搭建本地的Kubernetes集群，你还可以考虑使用云服务提供商（如AWS、Azure、GoogleCloud等）提供的托管Kubernetes服务，它们可以帮助你更方便地搭建和管理Kubernetes集群，并提供更多的功能和扩展性。同时，你还可以深入学习Kubernetes的各种特性和用法，了解如何在集群中部署和管理容器化应用程序，以及如何进行负载均衡、自动伸缩等操作，从而更好地利用Kubernetes来构建和管理分布式系统。

云原生时代KubeSphere容器平台如何助力企业数字化转型

Kubernetes最开始是由谷歌开源的虚拟化平台或是支撑云原生的基础设施平台。它源于谷歌内部的一套基础设施borg，里面耦合了很多谷歌自己的业务逻辑。谷歌把它的共性拆出来，开源成Kubernetes。谷歌把它贡献给CNCF基金会，现在很多国际、国内的企业都在致力于推进Kubernetes的演进、迭代，包括我们熟知的微软、IBM，包括青云都是这个社区主要的贡献者。

目前不管是物理机还是云平台，只要用户的业务构建于Kubernetes、以容器化的方式交付，就可以跑在不同的平台之上。这意味着你没有被任何服务商锁定，你的业务可以很好的跨基础设施做应用迁移。但目前Kubernetes只提供了资源运行的最基础平台，你可以把它理解为毛坯房，没有家具和家电，只能保证企业最基础的应用，后续的使用会变得非常复杂。过高的学习使用成本，正在阻滞着Kubernetes的企业应用普及。

注意到这些企业的需求，于是青云打造了云原生专业平台——KubeSphere，并且将代码在GitHub上开源。

KubeSphere的设计开发理念在于平台归平台，应用归应用。通过青云专业的产品设计师优化，让Kubernetes实现“开箱即用”。

社区用户把KubeSphere称为云原生全家桶，因为KubeSphere提供了很多可选的功能组件，用户可以在使用过程中，根据自己的业务需求有选择性的使用这些组件。简单罗列了一下：

一、即点即用的DevOps，面向开发测试人员，覆盖了开发测试全链条的发布。从提交代码、构建应用、应用发布到测试环境、测试通过发布到准生态环境及生产环境，这一套流程在KubeSphere平台上可通过可视化界面进行统一的管理。

二、灵活可选的微服务框架，现在Java系比较主流的SpringCloud、Dubbo；CNCF现在主推的Istio，Istio是由谷歌、IBM和Lyft三家公司主导的开源项目。不管是传统微服务框架还是主流的云原生微服务框架，在KubeSphere平台上都可以得到很好的支持。

三、应用跨平台一键部署。这是得益于容器、Kubernetes的特性，天然地在KubeSphere产品里支持。

此外，青云把自身擅长的技术同时输出到这个平台，青云有自己的SDN、SDS产品，包括QingCloud云平台，都可以跟KubeSphere很好的整合。这个整合并不是强绑定的关系，KubeSphere既可以安装在青云之上，也可以安装在其他云平台、物理机或者VMware之上。如果你目前正在使用青云其他产品，在KubeSphere上也有与之对接的接口，可以保证这些产品之间很好的整合。

目前，通过社区用户和商业用户的反馈，青云KubeSphere的监控功能可以满足从资源视角、应用视角，运维应用需求。另外在合规方面，可以从产品控制层面满足，像银行、保险公司部署安装KubeSphere时在审计上的要求。

为什么KubeSphere可以开箱即用？于爽用一个工具箱举例进行了更形象的说明。

“大家对开箱即用的理解是不同的，左边是一个很酷很漂亮的工具箱，如果你是物业人员，修水电、水管、电线，所有工具都可以在工具箱里拿到。但其实工具箱里的所有东西都是琐碎的，你需要了解水电的细节，才能很好地修理它。工具箱不是打开后就能很好地使用，你需要具备基础的使用知识。

在云原生的势头之下，我们希望KubeSphere可以开箱即用、运维友好，把所有后端的技术细节屏蔽掉，尽我们最大的可能帮助用户节省所有的学习成本，用户可以迅速上手，提升用户的效率。这需要我们对用户行为习惯有很多的分析。

KubeSphere的产品目标是“聚焦业务应用”，所有的功能体验都是围绕应用设计的。因此，青云在产品开发之前都会跟社区用户、现有的企业用户进行调研，他们现在的使用模式是怎样的，期待的模式是怎样的，汇聚并梳理所有的需求，提炼并最终展示在KubeSphere平台上，形成很好的用户体验。

KubeSphere，是在Kubernetes之上构建的分布式操作系统，是用于数据中心的、可插拔的企业级多租户容器平台。为什么说它是分布式操作系统？大家知道Linux内核是Linux操作系统最核心的软件或者平台，但是没有人直接使用Linux内核，大家使用的是基于Linux内核开发的操作系统，比如红帽等。Kubernetes是分布式操作系统内核，那么KubeSphere就是面向终端用户的分布式操作系统。它并不是给个人用户用的，而是服务于企业，不管是中小企业还是大型企业组织。

KubeSphere的很多功能是可插拔的，因为企业的诉求是多种多样的，用户需要什么，直接打开，就可以很好地在平台上无缝的使用。在企业里这个平台肯定是多租户的，因此需要有相应的租户管理体系支撑这个平台。

apiserver的qps是多少

很难准确给出apiserver的qps值，因为它受多个因素影响，如服务器性能、网络状况、请求负载等等。

不过一般来说，apiserver的qps是比较高的。

1.apiserver是Kubernetes的核心组件之一，主要用于处理API请求和管理集群状态。

因为Kubernetes是一个高度动态的容器编排平台，所以apiserver需要快速响应大量的API请求，以确保集群正常运行。

2.apiserver会进行优化，如使用缓存、并发处理等技术手段，以提高性能和吞吐量。

因此，它能够处理较高的并发请求，qps值一般会在数百到数千的范围内，具体取决于集群规模和配置。

3.当然，如果使用一些优化手段，如负载均衡、水平扩展等，还可以进一步提高apiserver的qps，以满足更高的工作负载需求。

所以，apiserver的qps值是比较高的，但具体数值还是需要根据实际情况和配置来确定。

如何让Kubernetes集群生产可用

这个问题太宽泛，提供几个关注点供参考。

1，保证集群的高可用，组件的多机互备，基础服务线上多副本。

2，组件选择：一个完备的生产环境，组件版本必须稳定，且需要搭配配套的监控，管理，域名解析，cni等组件。

3，机器资源配置：要求根据物理机的情况，对kubernetes内资源进行合理的配置，如挂在路径的磁盘空间是否充足，如何配置pod的cpu，mem才能最大限度利用机器资源。部分基础组件和服务需要占用大量的内存和磁盘，是否应单独部署等。

项目为什么用docker

项目为什么要用docker，需要了解docker的优势，结合项目的实际情况来决定是否需要使用docker，千万不能“为了使用而使用”或者“跟风使用docker”。

和传统的虚拟机相比，docker具有所用的资源更少、性能更高、隔离级别更高、安全性方面也更强等特点，让我们看看下面几个场景，估计你会有更深的体会。

01.移植性更强

相信开发人员都会遇到这样的问题：代码在本地跑的好好的，但是一发布到测试环境怎么就有问题了呢？

通常我们的的代码包需要依赖于环境中的很多因素，比如配置文件、依赖库、中间件的配置等等，其中一项有问题可能都会导致我们代码出现问题；对于开发人员来说，最希望的就是我们的代码能够一次创建，在任意地方都能运行。

而使用docker之后，可以实现开发、测试、运维环境的标准化，镜像文件直接做为交付物，避免了因为环境不同导致的各种问题。

02.更容易扩展

docker容器可以在任意平台运行，不管是物理机还是虚拟机，不管是公有云还是私有云，甚至是个人电脑，所以我们的项目容易做迁移和扩展。

比如我们应用部署了两台机器，当我们想再扩展第三台机器的时候，我们需要先搭建好代码运行所需的环境，尽管虚拟机也有一些快速copy的技术，但是这个过程依然是很慢的，而且有些环境配置还容易出错，而有了docker，只需要构建镜像然后运行即可，非常方便快速。

因为docker快速的构建方式，也让我们的项目可以实现自动且快速的扩容和缩容。

03.更加轻量

在docker出现之前，通常会采用物理机上部署多台虚拟机，每个应用都部署在一个虚拟机中；但是虚拟机非常的重，虚拟机的构建速度通常都是按照分钟计算，占用的资源比较多。

而docker的速度很快，秒级，并且使用的资源更少，性能更高；同样一个物理机器，docker运行的镜像数量远多于虚拟机的数量。

docker的优点这么多，那是不是用了docker之后，我们的交付速度更快了呢？

我见过一个项目，他们号称已经微服务化了，当然他们确实也做到了：把一个项目拆成了数个服务，每个服务在生产环境上部署了多套，算下来就是N*M个应用包（七八十个），都做了容器化...

但是他们依然是人肉运维，也是就是他们每次提测和上线需要手动部署，没有自动化测试和发布；

生产环境发生问题的时候，需要手动去拿日志跟踪问题，开发和运维依然是两个团队，甚至是所属两个不同的部门，沟通的成本很高；

他们虽然实现了容器化，但其实并没有实现快速交付，甚至比传统的方式更慢了。

所以，不要为了docker而docker；如果你们的项目环境配置复杂，每来一个新人配置环境都需要一两天；每次提测和上线，经常问题都是运行环境的问题；开发人员的开发环境不统一；开发能力强，运维能力弱的时候，甚至公司比较穷，想实现资源使用的最大化，都可以考虑使用docker，不过像要做微服务化+容器化，当容器集群规模比较大的时候，还需要工具做容器的自动化管理和编排，自动化测试及部署等等。

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