集群管理

随着应用程序开发向基于容器的方向发展，编排和管理资源的需求变得越来越重要。Kubernetes是一个开源的、功能强大的容器编排系统，用于管理容器化应用和服务，它提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制，让部署容器化的应用更加简单并且高效（powerful）。

kubernetes集群又称环境，而云容器引擎（Cloud Container Engine，以下简称CCE）是一种托管的Kubernetes产品/服务，可进一步简化基于容器的应用程序部署和管理，您可以在CCE中方便的创建Kubernetes集群、部署您的容器化应用，以及方便的管理和维护。

优势

传统的应用部署方式是通过插件或脚本来安装应用。这样做的缺点是应用的运行、配置、管理、所有生存周期将与当前操作系统绑定，这样做并不利于应用的升级更新/回滚等操作，当然也可以通过创建虚拟机的方式来实现某些功能，但是虚拟机非常重，并不利于可移植性。

新的方式是通过部署容器方式实现，每个容器之间互相隔离，每个容器有自己的文件系统，容器之间进程不会相互影响，能区分计算资源。相对于虚拟机，容器能快速部署，由于容器与底层设施、机器文件系统解耦的，所以它能在不同云、不同版本操作系统间进行迁移。

容器占用资源少、部署快，每个应用可以被打包成一个容器镜像，每个应用与容器间成一对一关系也使容器有更大优势，使用容器可以在build或release的阶段，为应用创建容器镜像，因为每个应用不需要与其余的应用堆栈组合，也不依赖于生产环境基础结构，这使得从研发到测试、生产能提供一致环境。类似地，容器比虚拟机轻量、更“透明”，这更便于监控和管理。

容器运行所需云资源的集合，包含了若干云服务器节点（物理服务器或者虚拟机）、负载均衡、虚拟私有云等资源，您可以在集群中运行您的应用程序。在CCE中，我们可以创建若干集群，每个集群可以创建多个容器，每个容器里面运行一个应用实例，然后通过内置的负载均衡策略，实现对这一组应用实例的管理、发现、访问，而这些细节都不需要运维人员去进行复杂的手工配置和处理。

架构

CCE采用兼容标准的Kubernetes集群，Kubernetes集群属于主从分布式架构，主要由Master和Worker Node组成，以及包括客户端命令行工具kubectl和其它附加项。因此，在CCE集群中至少包含一个Master和多个Worker Node，这些Worker Node称为工作节点，这些节点都运行在Kubernetes集群编排系统中。

下图简要介绍了CCE集群的架构：

• Master：管控集群的管理面节点，提供Kubernetes核心服务和应用程序工作负载的业务流程，对集群进行调度管理。Master Node由API Server、Scheduler、Cluster State Store和Controller-Manager Server所组成。

• Node：业务运行的工作节点，用于运行应用程序的容器工作负载。Worker Node包含kubelet、kube proxy和Container Runtime。

• kubectl：用于通过命令行与API Server进行交互，而对Kubernetes进行操作，实现在集群中进行各种资源的增删改查等操作。

• replication Controller：副本控制器，用于伸缩副本数量。

• Pod：实例（Pod）是 Kubernetes 部署应用或服务的最小的基本单位。一个Pod 封装多个应用容器（也可以只有一个容器）、存储资源、一个独立的网络 IP 以及管理控制容器运行方式的策略选项。

• Container：容器。一个通过 Docker 镜像创建的运行实例，一个节点可运行多个容器。容器的实质是进程，但与直接在宿主执行的进程不同，容器进程运行于属于自己的独立的命名空间。

• Label：标签。其实就一对 key/value ，被关联到对象上，比如Pod,标签的使用我们倾向于能够标示对象的特殊特点，并且对用户而言是有意义的，但是标签对内核系统是没有直接意义的。

• Service：服务，将运行在一组 Pods 上的应用程序公开为网络服务的抽象方法。

类型

支持如下两种类型的集群创建，以满足您多种业务需求

• 公有集群：部署在公网中的Kubernetes集群，现包括Ucloud和华为的集群两种。

• 私有集群：自建的集群。

  注意：公有集群部署在公网中，请随时注意您的集群的安全性。

展示

名词说明

• 名称：Kubernetes的别名、展示在头部集群列表中。

• 描述：集群的说明

• 启用：启用状态必须为已启用，控制台才能对当前环境进行操作。

• 状态：环境的状态为分为：可用、停用和删除

• Node节点：当前环境下的所有Node节点数量

• CPU：当前环境下所有节点的CPU总量

• 内存：当前环境下所有节点的内存总量