如何為貴企業選擇合適的Kubernetes發行版本 2022年7月 執行摘要 採用容器優先方法的企業，將能享有無可比擬的機會，協助提升效率及資源使用 率、加強安全性、導入自動化及加速創新；因此Gartner預測將有75%的全球組 織，在2022年之前於正式作業執行容器化應用程式，而這樣的數據並不會讓人 感到驚訝。1 Kubernetes已經成為管理容器化工作負載和服務的頂尖開放原始碼平台，不過 Kubernetes 6個月，版本會獲得「維護 支援」，在此期間非緊急修復由Red Hat全權決定是否提供。 Rancher支援N-1至N-4的最新Kubernetes版本(按照Rancher管理伺服器版本，一 年兩次)。每個次要Rancher管理伺服器版本會維護15個月，之後只會提供安全性 更新。由於Kubernetes版本支援與Rancher版本時程綁定，因此可能會限制彈性， 亦即不一定會支援最新的上游Kubernetes版本。 方式大致相同，不過只有在特定硬體才能支援私有雲和裸機部署。Rancher目前 並沒有提供完全託管的Kubernetes服務。 9. 容器執行階段及登錄檔 容器執行階段負責在Kubernetes叢集的基礎節點建立、啟動及管理低階容器，因此 成為任何Kubernetes部署的核心元件，必須安裝在叢集之中的每個節點。針對容器 執行階段評估Kubernetes發行版本時，其中的差異因素在於每個發行版本支援的執 行 階 段 選 項 廣

首先，它是一個全新的基於容器技術的分散式架構解決方案。這個方案雖然還很 新，但它是 Google 十幾年來大規模應用容器技術的經驗累積和演進的一個重要成 果。確切地說，Kubernetes 是 Google 嚴格保密十幾年的秘密武器——Borg 的開源 專案版本。Borg 是 Google 久負盛名的一個內部使用的大規模叢集管理系統，它基 於容器技術，目的是實現資源管理的自動化，以及跨多個資料中心的資源利用率最 料中心的資源利用率最 大化。十幾年來，Google 一直透過 Borg 系統管理著數量龐大的叢集式應用系統。 由於 Google 員工都簽署了保密協議，即便離職也不能洩露 Borg 的內部設計，所 以外界一直無法瞭解它的相關資訊。直到 2015 年 4 月，傳聞許久的 Borg 論文伴 隨著 Kubernetes 的發布宣傳被 Google 首度公開，大家才得以瞭解它的更多內幕。 正因站在 正因站在 Borg 這個前輩的肩膀上，吸取了 Borg 過去十年間的經驗與教訓，所以 Kubernetes 一經開源就一鳴驚人，並迅速席捲了容器技術領域。 1-9 1.3 從一個不簡單的 Hello World 範例說起 瀏覽器訪問 讀 寫 虛擬機 Kubernetes 服務 圖 1.3 Kubernetes 部署架構圖 1.3.1 建立 redis-master Pod 及服務

Engineer, Google Cloud WayneAn@google.com 多雲一體就是現在: Google Cloud 的 Kubernetes 混合雲戰略 分散一切 的世界即將來臨 #容器化 / #分散式 / #微服務 #混合雲 / #新世代開發監控工具 # Cloud Native 使命 Meet customers where they are and partner with (GCF) App Engine 以原始碼為基礎佈署 Kubernetes Engine 以容器為基礎佈 隨選生成的K8S叢集 Compute Engine 隨選生成的虛擬機 IaaS and PaaS at Scale Google App Engine #全代管服務 #以容器為基礎 #適合Web應用 #適合Api #全自動擴展+強大的負載平衡 #整合能同步擴展的NoSQL #整合能同步擴展的NoSQL DB Kubernetes ● Kubernetes 是用於自動部署，擴展和管理容器化應用 程序的開源系統 ○ 根據資源需求和其他約束自動放置容器 ○ 自我修復，重新啟動失敗的容器 ○ 橫向縮放，自動調整應用程序副本數 ○ 自動部署和回滾，逐漸部署對應用程序或其配置的更改， 在出現 問題時恢復更改 Google Kubernetes Engine ● Google Kubernetes

r n e t e s 的 挑 戰 8 Click to edit Master title style 9 Kubernetes Day2 Ops 要作那些事? • 集群標準化和生命週期管理 • 安全訪問和環境隔離 • 維運可觀察性和流程透通性 • 治理與合規 • 持續第三方元件整合和維護 9 Ref. Use Platform Engineering to Implement concerns • 應用程序開發人員應該能夠盡可能地 自助服務，依靠一小群平台工程師來 管理底層操作系統。 • Centralized policy controls • 運營團隊需要一種集中控制集群和工 作負載策略的方法，以確保根據組織 圍繞安全性、合規性和其他最佳實踐 的策略配置 Kubernetes 和容器。 • Kubernetes-native monitoring and logging logging for security and availability • 中央管理面板必須包含強大的雲原 生環境監控功能 • Resource utilization tools • Kubernetes Day2 管理運營必須包 括幫助公司了解其成本、優化資源 利用率並最終降低總體成本的工具。 Click to edit Master title style 13 GitOps

訪問記憶體中的資料。 圖 3‑2 記憶體條、記憶體空間、記憶體位址 Tip 值得說明的是，將記憶體比作 Excel 表格是一個簡化的類比，實際記憶體的工作機制比較複雜，涉及 位址空間、記憶體管理、快取機制、虛擬記憶體和物理記憶體等概念。 記憶體是所有程式的共享資源，當某塊記憶體被某個程式佔用時，則通常無法被其他程式同時使用了。因此 在資料結構與演算法的設計中，記憶體資源是一個重要的考慮 啟新的網頁，瀏覽器就會對上一個網頁執 行入堆疊，這樣我們就可以通過後退操作回到上一個網頁。後退操作實際上是在執行出堆疊。如果要同 時支持後退和前進，那麼需要兩個堆疊來配合實現。 ‧ 程式記憶體管理。每次呼叫函式時，系統都會在堆疊頂新增一個堆疊幀，用於記錄函式的上下文資訊。 在遞迴函式中，向下遞推階段會不斷執行入堆疊操作，而向上回溯階段則會不斷執行出堆疊操作。 5.2 佇列 佇列（que 中彈出最近的操作，並將其壓入堆疊 B 。 3. 當用戶執行“反撤銷”時，從堆疊 B 中彈出最近的操作，並將其壓入堆疊 A 。 113 第 6 章 雜湊表 Abstract 在計算機世界中，雜湊表如同一位聰慧的圖書管理員。 他知道如何計算索書號，從而可以快速找到目標圖書。 第 6 章 雜湊表 www.hello‑algo.com 114 6.1 雜湊表 雜湊表（hash table），又稱散列表，它透過建立鍵

訪問記憶體中的資料。 圖 3‑2 記憶體條、記憶體空間、記憶體位址 Tip 值得說明的是，將記憶體比作 Excel 表格是一個簡化的類比，實際記憶體的工作機制比較複雜，涉及 位址空間、記憶體管理、快取機制、虛擬記憶體和物理記憶體等概念。 記憶體是所有程式的共享資源，當某塊記憶體被某個程式佔用時，則通常無法被其他程式同時使用了。因此 在資料結構與演算法的設計中，記憶體資源是一個重要的考慮 啟新的網頁，瀏覽器就會對上一個網頁執 行入堆疊，這樣我們就可以通過後退操作回到上一個網頁。後退操作實際上是在執行出堆疊。如果要同 時支持後退和前進，那麼需要兩個堆疊來配合實現。 ‧ 程式記憶體管理。每次呼叫函式時，系統都會在堆疊頂新增一個堆疊幀，用於記錄函式的上下文資訊。 在遞迴函式中，向下遞推階段會不斷執行入堆疊操作，而向上回溯階段則會不斷執行出堆疊操作。 5.2 佇列 佇列（que 中彈出最近的操作，並將其壓入堆疊 B 。 3. 當用戶執行“反撤銷”時，從堆疊 B 中彈出最近的操作，並將其壓入堆疊 A 。 113 第 6 章 雜湊表 Abstract 在計算機世界中，雜湊表如同一位聰慧的圖書管理員。 他知道如何計算索書號，從而可以快速找到目標圖書。 第 6 章 雜湊表 www.hello‑algo.com 114 6.1 雜湊表 雜湊表（hash table），又稱散列表，它透過建立鍵

訪問記憶體中的資料。 圖 3‑2 記憶體條、記憶體空間、記憶體位址 Tip 值得說明的是，將記憶體比作 Excel 表格是一個簡化的類比，實際記憶體的工作機制比較複雜，涉及 位址空間、記憶體管理、快取機制、虛擬記憶體和物理記憶體等概念。 記憶體是所有程式的共享資源，當某塊記憶體被某個程式佔用時，則通常無法被其他程式同時使用了。因此 在資料結構與演算法的設計中，記憶體資源是一個重要的考慮 啟新的網頁，瀏覽器就會對上一個網頁執 行入堆疊，這樣我們就可以通過後退操作回到上一個網頁。後退操作實際上是在執行出堆疊。如果要同 時支持後退和前進，那麼需要兩個堆疊來配合實現。 ‧ 程式記憶體管理。每次呼叫函式時，系統都會在堆疊頂新增一個堆疊幀，用於記錄函式的上下文資訊。 在遞迴函式中，向下遞推階段會不斷執行入堆疊操作，而向上回溯階段則會不斷執行出堆疊操作。 5.2 佇列 佇列（que 中彈出最近的操作，並將其壓入堆疊 B 。 3. 當用戶執行“反撤銷”時，從堆疊 B 中彈出最近的操作，並將其壓入堆疊 A 。 112 第 6 章 雜湊表 Abstract 在計算機世界中，雜湊表如同一位聰慧的圖書管理員。 他知道如何計算索書號，從而可以快速找到目標圖書。 第 6 章 雜湊表 www.hello‑algo.com 113 6.1 雜湊表 雜湊表（hash table），又稱散列表，它透過建立鍵

訪問記憶體中的資料。 圖 3‑2 記憶體條、記憶體空間、記憶體位址 Tip 值得說明的是，將記憶體比作 Excel 表格是一個簡化的類比，實際記憶體的工作機制比較複雜，涉及 位址空間、記憶體管理、快取機制、虛擬記憶體和物理記憶體等概念。 記憶體是所有程式的共享資源，當某塊記憶體被某個程式佔用時，則通常無法被其他程式同時使用了。因此 在資料結構與演算法的設計中，記憶體資源是一個重要的考慮 啟新的網頁，瀏覽器就會對上一個網頁執 行入堆疊，這樣我們就可以通過後退操作回到上一個網頁。後退操作實際上是在執行出堆疊。如果要同 時支持後退和前進，那麼需要兩個堆疊來配合實現。 ‧ 程式記憶體管理。每次呼叫函式時，系統都會在堆疊頂新增一個堆疊幀，用於記錄函式的上下文資訊。 在遞迴函式中，向下遞推階段會不斷執行入堆疊操作，而向上回溯階段則會不斷執行出堆疊操作。 第 5 章 堆疊與佇列 www 中彈出最近的操作，並將其壓入堆疊 B 。 3. 當用戶執行“反撤銷”時，從堆疊 B 中彈出最近的操作，並將其壓入堆疊 A 。 112 第 6 章 雜湊表 Abstract 在計算機世界中，雜湊表如同一位聰慧的圖書管理員。 他知道如何計算索書號，從而可以快速找到目標圖書。 第 6 章 雜湊表 www.hello‑algo.com 113 6.1 雜湊表 雜湊表（hash table），又稱散列表，它透過建立鍵

訪問記憶體中的資料。 圖 3‑2 記憶體條、記憶體空間、記憶體位址 Tip 值得說明的是，將記憶體比作 Excel 表格是一個簡化的類比，實際記憶體的工作機制比較複雜，涉及 位址空間、記憶體管理、快取機制、虛擬記憶體和物理記憶體等概念。 記憶體是所有程式的共享資源，當某塊記憶體被某個程式佔用時，則通常無法被其他程式同時使用了。因此 在資料結構與演算法的設計中，記憶體資源是一個重要的考慮 行入堆疊，這樣我們就可以通過後退操作回到上一個網頁。後退操作實際上是在執行出堆疊。如果要同 第 5 章 堆疊與佇列 www.hello‑algo.com 96 時支持後退和前進，那麼需要兩個堆疊來配合實現。 ‧ 程式記憶體管理。每次呼叫函式時，系統都會在堆疊頂新增一個堆疊幀，用於記錄函式的上下文資訊。 在遞迴函式中，向下遞推階段會不斷執行入堆疊操作，而向上回溯階段則會不斷執行出堆疊操作。 5.2 佇列 佇列（que 中彈出最近的操作，並將其壓入堆疊 B 。 3. 當用戶執行“反撤銷”時，從堆疊 B 中彈出最近的操作，並將其壓入堆疊 A 。 112 第 6 章 雜湊表 Abstract 在計算機世界中，雜湊表如同一位聰慧的圖書管理員。 他知道如何計算索書號，從而可以快速找到目標圖書。 第 6 章 雜湊表 www.hello‑algo.com 113 6.1 雜湊表 雜湊表（hash table），又稱散列表，它透過建立鍵

訪問記憶體中的資料。 圖 3‑2 記憶體條、記憶體空間、記憶體位址 Tip 值得說明的是，將記憶體比作 Excel 表格是一個簡化的類比，實際記憶體的工作機制比較複雜，涉及 位址空間、記憶體管理、快取機制、虛擬記憶體和物理記憶體等概念。 記憶體是所有程式的共享資源，當某塊記憶體被某個程式佔用時，則通常無法被其他程式同時使用了。因此 在資料結構與演算法的設計中，記憶體資源是一個重要的考慮 啟新的網頁，瀏覽器就會對上一個網頁執 行入堆疊，這樣我們就可以通過後退操作回到上一個網頁。後退操作實際上是在執行出堆疊。如果要同 時支持後退和前進，那麼需要兩個堆疊來配合實現。 ‧ 程式記憶體管理。每次呼叫函式時，系統都會在堆疊頂新增一個堆疊幀，用於記錄函式的上下文資訊。 在遞迴函式中，向下遞推階段會不斷執行入堆疊操作，而向上回溯階段則會不斷執行出堆疊操作。 第 5 章 堆疊與佇列 www 中彈出最近的操作，並將其壓入堆疊 B 。 3. 當用戶執行“反撤銷”時，從堆疊 B 中彈出最近的操作，並將其壓入堆疊 A 。 112 第 6 章 雜湊表 Abstract 在計算機世界中，雜湊表如同一位聰慧的圖書管理員。 他知道如何計算索書號，從而可以快速找到目標圖書。 第 6 章 雜湊表 www.hello‑algo.com 113 6.1 雜湊表 雜湊表（hash table），又稱散列表，它透過建立鍵