3 种扩展 Kubernetes 能力的方式

作者: Paul Brown 译者: geekpi

| 2018-03-27 10:41:52   评论: 0

Google 的工程总监 Chen Goldberg 在最近的奥斯汀 KubeCon 和 CloudNativeCon上说,Kubernetes 的扩展能力是它的秘密武器。

在建立帮助工程师提高工作效率的工具的竞赛中,Goldberg 谈到他曾经领导过一个开发这样一个平台的团队。尽管平台最初有用,但它无法扩展,并且修改也很困难。

幸运的是,Goldberg 说,Kubernetes 没有这些问题。首先,Kubernetes 是一个自我修复系统,因为它使用的控制器实现了“ 协调环 Reconciliation Loop ”。在协调环中,控制器观察系统的当前状态并将其与所需状态进行比较。一旦它确定了这两个状态之间的差异,它就会努力实现所需的状态。这使得 Kubernetes 非常适合动态环境。

3 种扩展 Kubernetes 的方式

Goldberg 然后解释说,要建立控制器,你需要资源,也就是说,你需要扩展 Kubernetes。有三种方法可以做到这一点,从最灵活(但也更困难)到最简单的依次是:使用 Kube 聚合器、使用 API​​ 服务器构建器或创建 自定义资源定义 Custom Resource Definition (CRD)。

后者甚至可以使用极少的代码来扩展 Kubernetes 的功能。为了演示它是如何完成的,Goggle 软件工程师 Anthony Yeh 上台展示了为 Kubernetes 添加一个状态集。 (状态集对象用于管理有状态应用,即需要存储应用状态的程序,跟踪例如用户身份及其个人设置。)使用 catset,在一个 100 行 JavaScript 的文件中实现的 CRD,Yeh 展示了如何将状态集添加到 Kubernetes 部署中。之前的扩展不是 CRD,需要 24 个文件和 3000 多行代码。

为解决 CRD 可靠性问题,Goldberg 表示,Kubernetes 已经启动了一项认证计划,允许公司在 Kubernetes 社区注册和认证其扩展。在一个月内,已有 30 多家公司报名参加该计划。

Goldberg 继续解释 Kubernetes 的可扩展性如何成为今年 KubeCon 的热门话题,以及 Google 和 IBM 如何构建一个使用 CRD 管理和保护微服务的平台。或者一些开发人员如何将机器学习带入 Kubernetes,另外展示开放服务代理以及在混合设置上的服务消费。

Goldberg 总结说,可扩展性是种增能。而且,Kubernetes 的可扩展性使其成为开发者的通用平台,并且易于使用,这使得他们可以运行任何应用程序。

你可以在下面观看整个视频:



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