Veeam 术语表
什么是 Kubernetes？

什么是 Kubernetes？

Kubernetes（通常缩写为 K8s）是一个开源平台，可自动部署、扩展和管理容器化应用程序。它已成为编排和管理容器化工作负载的实际标准。设想这样一个世界，您可以轻松地部署、管理和扩展您的应用程序，而无需费心处理底层基础架构。这就是 Kubernetes 的强大之处。

许多组织使用 Kubernetes 进行大规模部署。只需点击几下鼠标（或以编程方式）即可启动和关闭容器或 Pod 的这种强大功能和灵活性是无价的。但是，备份容器化应用程序及其数据可能是一项复杂的任务。

Veeam 的 Kubernetes 原生备份和还原解决方案可化解资源分配、备份和恢复等管理难题。借助该工具，您不仅可以无缝部署和扩展应用程序，而且还可以确保应用程序始终得到备份且易于恢复。

将可靠的数据保护解决方案集成到您的战略中可以避免灾难性的数据丢失，并大幅简化容器管理。通过使用 Kubernetes 原生备份工具，您可以有效保护工作负载并提供流畅的容器化体验。您的工作负载始终受到保护。

定义 Kubernetes 关键概念

要充分掌握 Kubernetes 的强大功能，我们必须首先了解构成该平台的关键概念和组件。在本质上，Kubernetes 的核心功能是管理容器——轻量级、可移植的单元，用于打包应用程序及其依赖项。与虚拟机等传统虚拟化方法相比，容器具有多项优势。

要理解 Kubernetes 中的容器化，深入研究关键概念至关重要。充分掌握容器化对于理解 Kubernetes 至关重要，因为它是 Kubernetes 运行的基础。以下是一些词汇表术语，可帮助巩固容器化的一些关键概念。

容器：容器允许将应用程序和依赖项捆绑在一起，从而确保跨不同环境的一致部署和操作。与传统虚拟机相比，它们具有更高的流动性和资源效率。
Pod：Pod 是 Kubernetes 中的基础构建块，包含一个或多个容器，并共享存储和网络资源。Pod 有助于对应用程序进行水平扩展、无缝更新和负载均衡。
节点：它们充当运行容器和 Pod 的物理或虚拟工作机器，为应用程序正常运行提供必要的资源。
服务：服务将不同 Pod 之间或与外部客户端的通信抽象化，从而在 Pod 缩放或迁移的情况下实现对应用程序的稳定访问。
部署：这有助于管理应用程序的所需状态，自动执行更新和扩展，同时确保零停机时间并保持冗余。
虚拟化：这是指资源（如硬件、存储和网络设备）的抽象化，从而创建多个可以并发使用的虚拟实例。

了解容器化中使用的概念和语言（尤其是在使用 Kubernetes 时）对于有效管理和部署应用程序至关重要。熟悉这些概念将为将 Kubernetes 成功集成到您的基础架构中铺平道路。

Kubernetes 的工作原理是什么？

Kubernetes 通过采用由控制平面和工作节点组成的集群架构来运行。控制平面节点通过编排容器化应用程序的部署、扩展和维护来管理整个集群。另一方面，工作节点运行实际的容器和 Pod，确保应用程序正常运行。

在 Kubernetes 集群中，控制平面节点不断与工作节点通信，以保持应用程序的所需状态。这涉及调度 Pod、管理部署和扩展资源等任务。Kubernetes 持续监控节点和 Pod 的健康和状态，保证高可用性和容错能力。

容器化生态系统非常庞大，Kubernetes 也同样庞大。要了解它，需要深入了解其底层技术，并探索其管理方式。

底层技术

Kubernetes 基于多项关键技术构建，这些技术使其能够高效编排和管理容器化应用程序。这包括负责在 Docker 或 containerd 等工作节点上运行和管理容器的容器化软件。Kubernetes 库中的一些其他工具包括：

Kube-apiserver：这是公开 Kubernetes API 的主要控制平面组件，允许用户和其他组件与集群进行交互。
Kube-controller-manager：这将运行负责管理群集整体状态的控制器进程，包括复制所需状态、处理节点故障和管理终端。
kube 调度程序：该工具负责根据资源可用性、约束和策略将 Pod 分配给工作节点。
kube-proxy：这是一个网络代理，在每个工作节点上运行，确保将请求正确路由到相应的容器，并跨节点维护网络规则。

另一个关键元素，也是 Kubernetes 容错不可或缺的元素，是 etcd。此工具保存整个集群的配置数据和状态信息。 

Kubernetes 设置和管理

设置 Kubernetes 集群涉及使用物理硬件、虚拟机或基于云的基础架构来预配和设置控制平面和工作节点。该流程的大部分内容与设置多台服务器或一个数据中心并无二致。它需要使用扁平网络结构或叠加网络在节点之间建立网络通信，以支持多主机容器网络。

但是，在控制平面和工作节点上，它确实都需要上述 Kubernetes 组件形式的一些额外工具和配置。最后，它还涉及通过控制平面节点创建集群，并将工作节点添加到该集群。

管理是通过利用 HTTP 请求的 RESTful API 来进行的。这将启用编程交互，并允许进行部署创建和资源查询。Kubectl 和 Kubernetes 仪表板等工具提供了监控集群的方法，同时使用 API 来控制管理。

Kubernetes 生态系统

Kubernetes 生态系统非常广泛，包含众多工具、平台和集成，它们协同工作以最大限度地发挥平台的功能。Kubernetes 的最大优势之一就是具有过多的可用工具，包括用于包管理的 Helm、用于监控的 Prometheus，以及 Veeam 自己的原生备份和安全解决方案。

Kubernetes 的优势

除了 Evosystem 之外，Kubernetes 在简化容器管理和增强应用程序性能方面还有很多其他优势。首先，Kubernetes 使混合云部署变得更加容易。通过容器化，应用程序及其依赖项被打包在一起，从而确保了跨不同平台的兼容性和一致性。这意味着组织可以跨各种环境和平台轻松部署应用程序。

这种兼容性还使得 Kubernetes 具有无缝可扩展性。它可根据需要自动添加或删除资源，无需手动维护即可保持最佳性能。其他一些好处包括以下各项。

高可用性：通过持续监控节点和 Pod 的运行状况，Kubernetes 可确保应用程序始终可访问。如果发生故障，Kubernetes 可以自动将受影响的 Pod 重新调度到正常运行的节点上，从而最大限度地减少停机时间并保持应用程序性能。
容错：Kubernetes 的自我修复能力有助于提高其容错能力。如果 Pod 或节点发生故障，Kubernetes 可以重新分配工作负载和资源，以保持应用程序的可用性。
成本效益：Kubernetes 通过容器化最大限度地提高资源利用率，从而降低了基础架构成本。它支持有效分配资源，消除过度配置的需要，从而节省成本。

Kubernetes 容器化通过提供跨平台的一致环境来简化数据备份和恢复过程。通过此一致性，可以更轻松地实施数据保护解决方案，例如 Veeam 的 Kubernetes 原生备份，从而按照 3-2-1-0 原则确保高可用性和可靠恢复。

Kubernetes 与 Docker

虽然 Kubernetes 和 Docker 都迎合了容器化的需求，但它们有着不同的目的。Docker 是用于创建、部署和管理容器的平台，而 Kubernetes 是用于大规模管理容器化应用程序的编排平台。从本质上讲，Docker 为容器创建提供构建块，而 Kubernetes 则管理这些容器。

您可能出于几个原因选择 Docker。 

在隔离环境中进行开发和测试：Docker 允许您为每个应用程序组件创建隔离的容器，使开发人员能够独立工作并最大限度地减少冲突。这简化了开发和测试过程，确保每个组件在集成之前都能正常运行。
部署具有有限扩展要求的应用程序：对于不需要大量扩展的简单应用程序，Docker 的原生功能可能就足够了。该平台支持轻松部署和管理容器，无需额外的协调工具。
轻量级 CI/CD 解决方案：Docker 的简化特性使其成为持续集成和交付管道的绝佳选择。容器易于快速构建、测试和部署，可确保快速迭代并将版本之间的停机时间降至最低。

相反，您可以选择 Kubernetes 来实现这些目的。

跨多个环境管理复杂的应用程序：Kubernetes 提供了强大的编排功能，可简化跨不同环境（例如暂存、生产和各种云提供商）部署和管理复杂应用程序的过程。
根据波动的工作负载动态扩展应用程序： Kubernetes 的自动扩展功能可以根据工作负载需求调整运行容器的数量，确保最佳的资源使用和成本效益。此功能对于遇到可变负载模式或流量突然高峰的应用程序至关重要。
确保高可用性和容错能力：Kubernetes 可自动检测容器故障并重新分配工作负载，以保持应用程序可用性。此外，它还可以通过重新启动故障容器进行自我修复，从而最大限度地减少人工干预的需要并减少停机时间。

在 Kubernetes 和 Docker 之间进行选择取决于您的具体需求。Docker 对于基本的容器化解决方案可能就足够了。但是，如果您需要跨不同环境管理和扩展复杂的容器化应用程序，Kubernetes 是理想的选择。

Kubernetes 用例

Kubernetes 为各种用例提供了一款多功能且强大的解决方案，证明了其在各个行业和应用程序中的价值。从部署 Web 应用程序到管理大数据处理任务，Kubernetes 始终如一地提供效率和可靠性，同时适应不断发展的技术环境。

Web 应用部署

Kubernetes 在部署 Web 应用程序方面表现出色，因为它能够简化管理、扩展和更新容器化应用。通过使用 Kubernetes，您可以轻松扩展 Web 应用以适应流量波动，在不停机的情况下推出更新，并从故障中快速恢复。

例如，电子商务网站可以依靠 Kubernetes 来管理其微服务架构，即使在黑色星期五或网络星期一销售活动等高流量时期也能确保流畅的用户体验。借助 Kubernetes，电子商务平台可以根据需求自动扩展，并确保即使遇到用户请求激增的情况，网站仍然能够保持响应和可用。

大数据处理

在大数据和商业智能领域，Kubernetes 通过根据需求高效管理和扩展资源来展示其强大实力。通过在 Kubernetes 上部署数据密集型应用程序，例如 Apache Spark 或 Hadoop，组织可以优化资源利用率、降低基础架构成本并确保无缝、高效的数据处理管道。

例如，一家金融服务公司可以利用 Kubernetes 的强大功能来编排其数据分析基础架构。这使企业能够实时处理大量交易和客户数据，提供有价值的见解并优化决策。Kubernetes 可确保动态配置所需的计算资源，并可随着数据处理工作负载的增加进行横向扩展，从而实现最佳的性能和成本管理。

物联网

物联网应用程序通常涉及协调大量设备和处理大量数据，这使得 Kubernetes 成为该领域的宝贵工具。Kubernetes 的可扩展性和适应性有助于为 IoT 应用程序优化资源分配和高可用性，从而简化其部署和管理。

智慧城市项目可以使用 Kubernetes 来监督其物联网基础设施，聚合来自各种传感器和设备的数据，以优化交通模式、能源消耗和公共安全措施。通过管理各种微服务和分布式数据处理组件的部署，Kubernetes 实现了智慧城市解决方案的无缝集成，从而确保了高效的数据处理和实时分析。

机器学习和人工智能

Kubernetes 有能力处理机器学习和人工智能工作负载。ML 和 AI 应用程序通常需要大量计算资源，并且通常涉及复杂的分布式架构。Kubernetes 可以通过编排容器化的 ML 和 AI 元素来管理这些工作负载，从而确保高效的资源分配和流畅的应用程序性能。

例如，医疗机构可以利用 Kubernetes 来管理其基于 AI 的诊断工具。这将使该组织能够更有效地分析医学图像和患者数据，从而实现更准确的诊断并改善患者的治疗效果。借助 Kubernetes，医疗保健提供商可以维护 AI 工作负载所需的复杂基础架构，并随着医学图像和患者数据数量的增加自动扩展资源以保持一致的性能。