Kubernetes集群搭建起来后，一直跑得很稳定。之前的关注点更多集中在安装、配置、组件调试方面，一些细枝末节被忽略了。Pod中时区的设置就是其中之一。今天腾出功夫打算解决一下这个问题。 一、问题现象 在我的Kubernetes 1.3.7集群的Master Node上，我们执行： # date Mon Feb 20 11:49:20 CST 2017 之后，在该Node上随意找到一个Pod中的Container，通过docker exec切入到容器内执行： ...
所有涉及到存储的地方都是极易出现“坑”的地方，Kubernetes也不例外。 一、问题起因 问题始于昨天升级一个stateful service的操作。该service下的Pod挂载了使用ceph RBD提供的一个Persistent Volume。该Pod是用普通deployment部署的，并没有使用处于alpha状态的PetSet。改动仅仅是image的版本发生了变化。我执行的操作如下： ...
在移动互联网时代，消费者的消费行为已经“全天候化”，为此，商家的业务系统也要保持7×24小时不间断地提供服务以满足消费者的需求。很难想像如今还会有以“中断业务”为前提的服务系统更新升级。如果微信官方发布公告说：每周六晚23:00~次日凌晨2:00进行例行系统升级，不能提供服务，作为用户的你会怎么想、怎么做呢？因此，各个平台在最初设计时就要考虑到服务的更新升级问题，部署在Kubernetes集群中的Service也不例外。 ...
当前手上有两个Kubernetes cluster，一个是采用kube-up.sh安装的k8s 1.3.7版本，另外一个则是采用kubeadm安装的k8s 1.5.1版本。由于1.3.7版本安装在前，并且目前它也是承载了我们PaaS平台的环境，因此对于这个版本的Kubernetes安装环境、配置操作、日志查看、集群操作等相对较为熟悉。而Kubeadm安装的1.5.1版本K8s集群在组件部署、配置、日志等诸多方面与1.3.7版本有了较大差异。刚上手的时候，你会发现你原来所熟知的1.3.7的东西都不在原先的位置上了。估计很多和我一样，采用kubeadm将集群升级到1.5.1版本的朋友们都会遇到这类问题，于是这里打算对Kubeadm方式安装的Kubernetes集群进行一些小小的探索，把一些变动较大的点列出来，供大家参考。 一、环境 这里使用的依然是文章《使用Kubeadm安装Kubernetes》中安装完毕的Kubernetes 1.5.1集群环境，底层是阿里云ECS，操作系统是Ubuntu 16.04.1。网络用的是weave network。 ...
默认安装后的Kubernetes dashboard如下图所示，是无法图形化展现集群度量指标信息的： 图形化展示度量指标的实现需要集成k8s的另外一个Addons组件：Heapster。 Heapster原生支持K8s(v1.0.6及以后版本)和CoreOS，并且支持多种存储后端，比如：InfluxDB、ElasticSearch、Kafka等，这个风格和k8s的确很像：功能先不管完善与否，先让自己在各个平台能用起来再说^0^。这里我们使用的数据存储后端是InfluxDB。 ...
第一次利用kube-up.sh脚本方式安装Kubernetes 1.3.7集群时，我就已经顺利地将kubernetes dashboard addon安装ok了。至今在这个环境下运行十分稳定。但是毕竟是一个试验环境，有些配置是无法满足生产环境要求的，比如：安全问题。今天有时间对Dashboard的配置进行一些调整，顺带将之前Dashboard插件的安装和配置过程也记录下来，供大家参考。 ...
第一次采用kube-up.sh脚本方式安装的Kubernetes cluster目前运行良好，master node上的组件状态也始终是“没毛病”： # kubectl get cs NAME STATUS MESSAGE ERROR controller-manager Healthy ok scheduler Healthy ok etcd-0 Healthy {"health": "true"} 不过在第二次尝试用kubeadm安装和初始化Kubernetes cluster时遇到的各种网络问题还是让我“心有余悸”。于是趁上个周末，对Kubernetes的网络原理进行了一些针对性的学习。这里把对Kubernetes网络的理解记录一下和大家一起分享。 ...
由于2016年年中调换工作的原因，对容器网络的研究中断过一段时间。随着当前项目对Kubernetes应用的深入，我感觉之前对于容器网络的粗浅理解已经不够了，容器网络成了摆在前面的“一道坎”。继续深入理解K8s网络、容器网络已经势在必行。而这篇文章就算是一个重新开始，也是对之前浅表理解的一个补充。 我还是先从Docker容器网络入手，虽然Docker与Kubernetes采用了不同的网络模型：K8s是Container Network Interface, CNI模型，而Docker则采用的是Container Network Model, CNM模型。而要了解Docker容器网络，理解Linux Network Namespace是不可或缺的。在本文中我们将尝试理解Linux Network Namespace及相关Linux内核网络设备的概念，并手工模拟Docker容器网络模型的部分实现，包括单机容器网络中的容器与主机连通、容器间连通以及端口映射等。 ...
每到年终岁尾，历史上受到过中国文化影响的国家和地区都有评选当年年度汉字的传统，比如：2016年马来西亚年度汉字为“贪”，鬼子国日本年度汉字为“金”，中国台湾地区年度汉字为“苦”，而大陆地区的年度汉字据说是“规”。其实每个人心中都有一个自己的年度汉字，2016年，我个人的年度汉字为“变”。 ...
在《当Docker遇到systemd》一文中，我提到过这两天儿一直在做的一个task：使用kubeadm在Ubuntu 16.04上安装部署Kubernetes的最新发布版本-k8s 1.5.1。 年中，Docker宣布在Docker engine中集成swarmkit工具包，这一announcement在轻量级容器界引发轩然大波。毕竟开发者是懒惰的^0^，有了docker swarmkit，驱动developer去安装其他容器编排工具的动力在哪里呢？即便docker engine还不是当年那个被人们高频使用的IE浏览器。作为针对Docker公司这一市场行为的回应，容器集群管理和服务编排领先者Kubernetes在三个月后发布了Kubernetes1.4.0版本。在这个版本中K8s新增了kubeadm工具。kubeadm的使用方式有点像集成在docker engine中的swarm kit工具，旨在改善开发者在安装、调试和使用k8s时的体验，降低安装和使用门槛。理论上通过两个命令：init和join即可搭建出一套完整的Kubernetes cluster。 ...