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| 书名： | 基于Kubernetes的容器云平台实战|8052036 |
| 图书定价： | 69元 |
| 图书作者： | 陆平 左奇 付光 张晗 |
| 出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版日期： | 2018/9/7 0:00:00 |
| ISBN号： | 9787111608141 |
| 开本： | 16开 |
| 页数： | 296 |
| 版次： | 1-1 |
| 作者简介 |
| 陆平 左奇 付光 张晗 等编著： |
| 内容简介 |
| 从PaaS平台建设和运维的角度去理解、分析和解决问题，囊括了Docker入门、Kubernetes技术架构及核心原理、网络及存储方案、行业实践指南、PaaS生态链以及发展趋势等方面的内容，图文并茂、内容丰富、由浅入深、讲解全面，具有很强的可借鉴性。 |
| 目录 |
序 前言 第1章 Docker简介 1 1.1 什么是Docker 1 1.2 为什么要用Docker 3 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Docker 18 1.5.3 CentOS中自动化安装Docker 19 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 Registry 52 4.1.1 Docker Hub 52 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 Harbor 54 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GPU 63 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Kubernetes 69 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 Pod 81 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 Label 92 8.3 Replication Controller和Replica Set 93 8.3.1 RC定义文件详解 93 8.3.2 RC与Pod的关联——Label 95 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 Set 100 8.4 Horizontal Pod Autoscaler 101 8.5 Deployment 102 8.6 Job 105 8.7 StatefulSet 106 8.7.1 使用StatefulSet 106 8.7.2 扩容/缩容StatefulSet 108 8.8 ConfigMap 110 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 Service 114 9.1 容器及Pod间通信 115 9.2 kube-proxy 117 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 ClusterIP 122 9.5.2 NodePort 123 9.5.3 LoadBalancer 125 9.5.4 Ingress 125 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CSI 149 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 Control 152 12.4 Service Account 154 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 Kubernetes 182 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GPU 184 14.3.1 使用方法 184 14.3.2 多种型号的GPU 186 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TensorFlow 190 第15章 Spark on Kubernetes 191 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Spark 196 第16章 金融容器云平台总体设计方案 197... |
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