Kubernetes 提供彈性的擴充套件機制，以適應不同工作負載。手動擴充套件可透過 kubectl scale 調整副本數量，而自動擴充套件則仰賴 HPA 根據 CPU 使用率等指標動態調整。HPA 的設定包含最小、最大副本數以及目標 CPU 使用率，並可透過 kubectl describe 和 edit 進行監控和更新。Helm 作為 Kubernetes 的套件管理器，簡化了應用程式佈署，尤其在多雲環境中，更能確保佈署的一致性和版本控制。此外，Ingress Controller 和負載平衡是流量管理的關鍵，確保流量有效分配至後端服務，提升應用程式效能和可靠性。
Kubernetes 叢集的擴充套件與自動擴充套件管理
在管理容器化應用程式時，Kubernetes 提供了一個可擴充套件的基礎架構，能夠根據不同的工作負載需求調整佈署的副本數量。這個調整副本數量的過程稱為擴充套件。在 Kubernetes 中，擴充套件可以手動進行，也可以自動化。自動擴充套件是根據工作負載指標（如 CPU 使用率）調整副本數量。
為什麼需要自動擴充套件？
自動擴充套件是 Kubernetes 中的一個重要功能，因為它有助於最佳化資源利用率，同時保持應用程式的效能。當工作負載增加時，自動擴充套件會增加副本數量以處理增加的負載。相反，當工作負載減少時，自動擴充套件會減少副本數量，以避免資源浪費。這種自動化過程相比手動擴充套件節省了時間和精力，並確保應用程式始終以最佳狀態執行。
手動擴充套件
擴充套件佈署
要手動擴充套件佈署，可以使用 kubectl scale 命令更改副本數量：
kubectl scale deployment <deployment-name> --replicas=<number-of-replicas>
請將 <deployment-name> 替換為您的佈署名稱，將 <number-of-replicas> 替換為所需的副本數量。
驗證擴充套件結果
檢查更新後的 Pod 數量：
kubectl get pods -l app=<deployment-name>
請將 <deployment-name> 替換為您的佈署名稱。
自動擴充套件
建立 HPA 資源
要啟用自動擴充套件，需要使用 Kubernetes 的水平 Pod 自動擴充套件器（HPA）。HPA 根據觀察到的 CPU 使用率或其他自定義指標調整副本數量。
建立 HPA 資源的命令如下：
kubectl autoscale deployment <deployment-name> --min=<min-replicas> --max=<max-replicas> --cpu-percent=<target-cpu-utilization>
請將 <deployment-name> 替換為您的佈署名稱，<min-replicas> 為最小副本數量，<max-replicas> 為最大副本數量，<target-cpu-utilization> 為目標 CPU 使用率百分比。
範例：建立 HPA
例如，要為名為 my-nodejs-app 的佈署建立 HPA，最小副本數量為 3，最大副本數量為 10，目標 CPU 使用率為 50%，請執行：
kubectl autoscale deployment my-nodejs-app --min=3 --max=10 --cpu-percent=50
驗證 HPA
檢查已建立的 HPA 資源：
kubectl get hpa
您應該會看到 HPA 資源及其目標 CPU 使用率和目前的副本數量。
監控 HPA
要檢視有關 HPA 的詳細資訊，請執行：
kubectl describe hpa <hpa-name>
請將 <hpa-name> 替換為您的 HPA 資源名稱，通常與佈署名稱相同。
更新 HPA
要更新 HPA 組態，例如更改目標 CPU 使用率或最小/最大副本數量，請使用 kubectl edit 命令：
kubectl edit hpa <hpa-name>
請將 <hpa-name> 替換為您的 HPA 資源名稱。
這將在預設文字編輯器中開啟 HPA 資源組態。進行必要的更改並儲存檔案。
刪除 HPA
要刪除 HPA 並停用自動擴充套件，請執行：
kubectl delete hpa <hpa-name>
請將 <hpa-name> 替換為您的 HPA 資源名稱。
Helm 套件管理器簡介
Helm 是 Kubernetes 的套件管理器，它簡化了在 Kubernetes 叢集上佈署、管理和擴充套件應用程式的過程。它透過使用稱為「charts」的套件格式來簡化定義、安裝和升級 Kubernetes 資源的過程。Chart 是一組描述相關 Kubernetes 資源的檔案集合。
在多雲 Kubernetes 環境中，應用程式和服務通常需要在不同的雲供應商（如 AWS、Azure、GCP 或本地資料中心）上佈署和管理。這增加了應用程式管理的複雜性，因為每個雲供應商都有自己的工具、API 和組態。
Helm 的優勢
Helm 在多雲 Kubernetes 環境中扮演著關鍵角色，它提供了一種一致的方式來管理跨不同雲供應商的應用程式。它具有以下優勢：
- 簡化佈署：Helm charts 將在 Kubernetes 上佈署應用程式的複雜性封裝起來，允許您使用單一命令佈署預先組態的應用程式。
- 一致性：Helm 透過抽象化不同雲供應商之間的 API、工具和組態差異，確保在不同雲供應商之間保持一致的佈署。這意味著您可以使用相同的 Helm chart 在任何 Kubernetes 叢集上佈署應用程式，而無需考慮雲供應商。
- 版本控制和回復：Helm 允許您對應用程式佈署進行版本控制，使得在需要時升級或回復到先前的版本變得容易。
- 重用和分享：Helm charts 可以輕鬆分享和重用，使您能夠利用社群的最佳實踐和預先構建的組態。
- 自定義：Helm charts 高度可自定義，允許您根據特定需求組態應用程式佈署。
- 生態系統整合：Helm 與 Kubernetes 生態系統中的其他工具（如持續整合和持續佈署（CI/CD）管道、監控工具和安全解決方案）整合，促進無縫佈署和管理。
總之，Helm 是管理多雲 Kubernetes 環境中的應用程式的重要工具。它簡化了佈署和管理，提供跨不同雲供應商的一致性，並提供了許多其他好處，使其成為 Kubernetes 生態系統中不可或缺的一部分。
Helm Chart 詳細解說
Chart 結構
一個典型的 Helm Chart 由以下檔案和目錄組成：
my-chart/
├── Chart.yaml
├── templates/
│ ├── deployment.yaml
│ ├── service.yaml
│ └── ingress.yaml
└── values.yaml
Chart.yaml：包含 Chart 的中繼資料，如名稱、版本和描述。templates/：存放 Kubernetes 資源的範本檔案，如 Deployment、Service 和 Ingress。values.yaml：定義 Chart 的預設值，可以在安裝或升級時被覆寫。
安裝和升級 Chart
要安裝一個 Chart，可以使用 helm install 命令：
helm install my-release my-chart/
這將在 Kubernetes 叢集中安裝 my-chart Chart，並建立一個名為 my-release 的發行版。
要升級一個已安裝的 Chart，可以使用 helm upgrade 命令：
helm upgrade my-release my-chart/
這將升級 my-release 發行版到最新的 Chart 版本。
自定義 Chart 值
要自定義 Chart 的值，可以在安裝或升級時使用 --set 或 --values 選項：
helm install my-release my-chart/ --set image.tag=v1.0.0
或者：
helm install my-release my-chart/ -f my-values.yaml
這將覆寫 values.yaml 中的預設值，使用自定義的值進行安裝或升級。
在多雲 Kubernetes 環境中安裝和組態 Helm
在多雲 Kubernetes 環境中佈署應用程式可能是一項複雜的任務，但透過使用正確的工具和遵循正確的步驟，可以使其變得更加容易。其中一個這樣的工具是 Helm，它是一個流行的 Kubernetes 包管理器，可以簡化應用程式的佈署和管理。在本文中，我們將介紹在多雲 Kubernetes 環境中安裝和設定 Helm 所需的步驟。
安裝 Helm CLI
使用 Helm 的第一步是在本地機器上安裝 Helm CLI。您可以透過存取官方的 Helm GitHub 儲存函式庫並下載適合您作業系統的版本來完成此操作。下載 Helm CLI 後，請按照 README 檔案中提供的安裝說明進行操作。
設定 Kubernetes 叢集
要在多雲 Kubernetes 環境中使用 Helm，您需要存取在不同雲提供商上執行的多個 Kubernetes 叢集。確保您擁有所需的憑據，例如 kubeconfig 檔案或 API 金鑰，以便存取和管理這些叢集。您可以使用像 kubectl 這樣的工具來驗證您對叢集的存取。
組態上下文
一旦您存取了 Kubernetes 叢集，請確保您的本地 Kubernetes 組態具有為多雲環境中的每個叢集設定的上下文。這通常儲存在 ~/.kube/config 中。您可以使用 kubectl config use-context <context-name> 在不同的叢集之間切換。
安裝和組態雲提供商特定的元件
一些雲提供商可能需要為其特定的儲存、網路或其他服務安裝額外的元件或組態。確保這些元件在您的 Kubernetes 叢集中正確安裝和組態。這可能包括組態雲提供商的容器網路介面（CNI）、入口控制器、儲存類別等。
建立 Helm 圖表
要使用 Helm 佈署您的應用程式，您需要 Helm 圖表。您可以從頭開始建立自己的圖表，也可以自定義來自社群儲存函式庫（如 Helm Hub）的現有圖表。確保您的圖表在不同的雲提供商之間具有相容性。
內容解密：
建立 Helm 圖表需要了解您的應用程式需求和 Kubernetes 環境。圖表應該包含必要的組態和資源定義，以確保應用程式的正確佈署。
設定持續整合和持續佈署
組態 CI/CD 管道以自動化應用程式在多雲 Kubernetes 環境中的佈署和管理。這可以涉及像 Jenkins、GitLab CI/CD 或 GitHub Actions 這樣的工具。確保您的管道使用 Helm 將應用程式佈署到適當的 Kubernetes 叢集。
監控和日誌記錄
設定監控和日誌記錄解決方案，以收集和匯總來自多雲 Kubernetes 環境的資料。像 Prometheus 用於監控，以及 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana（EFK）用於日誌記錄，可以幫助您深入瞭解您的應用程式在不同雲提供商上的效能。
安全
確保您的多雲 Kubernetes 環境遵循最佳安全實踐，例如網路分段、根據角色的存取控制（RBAC）和資料在靜止和傳輸中的加密。
入口控制器和負載平衡
Kubernetes 是一個流行的容器協調平台，需要有效的流量管理以實作最佳效能。為此，使用了兩個關鍵元件： ● 入口控制器，和 ● 負載平衡
入口控制器作為進入應用程式的入口點，並管理請求到其各自服務的路由。負載平衡確保流量均勻分佈在可用的服務之間，從而防止任何一個服務被過多的流量壓垮。這兩個元件對於在 Kubernetes 環境中有效管理進入應用程式的流量至關重要。
入口控制器
入口控制器是一個 Kubernetes 元件，它監視 API 伺服器的入口資源並處理在這些資源中定義的規則。它負責管理對叢集中執行的服務的外部存取，通常透過啟用 HTTP 和 HTTPS 路由。
在多雲 Kubernetes 環境中，入口控制器有助於為管理不同雲提供商上的應用程式的外部存取提供一致的介面。這種一致性允許您定義一次路由規則，入口控制器將為特定的雲提供商調整這些規則。
有多個入口控制器可用，每個都有其自己的功能和組態。一些流行的入口控制器包括： ● NGINX 入口控制器：一個根據 NGINX 網路伺服器和反向代理的廣泛使用的入口控制器。它提供了強大的功能、高效能和龐大的社群。
內容解密：
選擇正確的入口控制器取決於您的特定需求和環境。NGINX 入口控制器是一個流行的選擇，因為它的強大功能和高效能。
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
name: example-ingress
spec:
rules:
- host: example.com
http:
paths:
- path: /
pathType: Prefix
backend:
service:
name: example-service
port:
number: 80
內容解密：
此 ingress 資源定義了一個簡單的路由規則，將 example.com 的流量路由到 example-service 的 80 埠。這種組態使得外部流量可以進入叢集並到達指定的服務。Ingress 控制器的作用是根據此類別規則來管理外部存取。
此圖示呈現了 ingress 控制器的基本工作原理： 圖表翻譯： 此圖示展示了客戶端透過 Ingress Controller 存取後端服務的流程。首先，客戶端傳送 HTTP/HTTPS 請求到 Ingress Controller，然後 Ingress Controller 根據預先設定的路由規則將請求轉發到相應的 Service（如 Service A 或 Service B）。每個 Service 再將請求負載平衡到其後端的 Pod（如 Pod A1、Pod A2）。這樣，Ingress Controller 有效地管理了外部流量並將其分配到叢集內部的不同服務。
多雲Kubernetes環境的流量管理與監控
在多雲Kubernetes環境中，Ingress Controller和Load Balancing是確保應用程式高效運作的關鍵元件。它們負責管理進入叢集的流量，並將請求分配到後端服務。
Ingress Controller的選項
有多種Ingress Controller可供選擇，每種都有其特點和優勢：
- HAProxy Ingress Controller：根據HAProxy負載平衡器，以其高效能和可靠性著稱，適合大規模佈署和高流量環境。
- Traefik：現代、動態且功能豐富的Ingress Controller和反向代理，設計易於組態，支援自動發現服務，適合微服務和容器化環境。
- AWS ALB Ingress Controller：針對AWS Application Load Balancer（ALB）的Kubernetes原生Ingress Controller，允許利用AWS特定功能並與其他AWS服務（如WAF和Shield）整合。
- GKE Ingress Controller：由Google Kubernetes Engine（GKE）內建和管理，使用Google Cloud Load Balancer來管理對服務的外部存取。
負載平衡的實作
負載平衡是將網路流量分配到多個伺服器上，以確保沒有單一伺服器被過載。在Kubernetes中，可以在不同層級實作負載平衡：
- 服務層級：Kubernetes使用Service資源和LoadBalancer型別提供內建的負載平衡支援。雲端提供商會組態雲端特定的負載平衡器，將流量分配到支援Service的Pod。
- Ingress層級：Ingress Controller通常與雲端提供商特定的負載平衡器整合，根據Ingress規則將流量分配到後端服務。
- 多雲環境的負載平衡解決方案可能因雲端提供商和Ingress Controller而異。選項包括雲端提供商特定的負載平衡器和跨雲負載平衡解決方案，如F5 BIG-IP、Avi Networks（VMware NSX Advanced Load Balancer）和Citrix ADC。
使用Plantuml圖表呈現負載平衡架構
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title Kubernetes 叢集擴充套件與自動擴充套件管理
package "Kubernetes Cluster" {
package "Control Plane" {
component [API Server] as api
component [Controller Manager] as cm
component [Scheduler] as sched
database [etcd] as etcd
}
package "Worker Nodes" {
component [Kubelet] as kubelet
component [Kube-proxy] as proxy
package "Pods" {
component [Container 1] as c1
component [Container 2] as c2
}
}
}
api --> etcd : 儲存狀態
api --> cm : 控制迴圈
api --> sched : 調度決策
api --> kubelet : 指令下達
kubelet --> c1
kubelet --> c2
proxy --> c1 : 網路代理
proxy --> c2
note right of api
核心 API 入口
所有操作經由此處
end note
@enduml
圖表翻譯： 此圖示呈現了負載平衡的基本架構。客戶端的請求首先到達負載平衡器，然後由負載平衡器將請求分配到多個後端伺服器進行處理，最終由這些伺服器處理請求並提供後端服務。
監控與日誌
在多雲Kubernetes環境中，監控和日誌對於確保應用程式的效能、可靠性和安全性至關重要。這些實踐幫助識別問題、診斷問題並最佳化資源使用。
監控
監控涉及從叢集、節點和應用程式收集指標和效能資料。這有助於：
- 瞭解叢集和應用程式的健康狀態和效能。
- 識別效能瓶頸、資源限制和其他問題。
- 檢測和解決安全性和合規性問題。
- 就擴充套件和最佳化基礎設施做出明智的決定。
日誌
日誌關注收集和分析由叢集、節點、應用程式和其他Kubernetes元件產生的日誌。日誌幫助：
- 除錯和排除應用程式問題和錯誤。
- 監控使用者活動並檢測安全事件。
- 符合監管和稽核要求。
- 瞭解應用程式和基礎設施行為以進行最佳化。
監控與日誌工具
有多種開源工具可用於多雲Kubernetes環境中的監控和日誌，包括：
- Prometheus：廣泛使用的監控系統，收集和儲存來自Kubernetes叢集的時間序列指標。與Kubernetes整合並支援查詢、警示和使用Grafana進行儀錶板展示。
- Grafana：流行的視覺化和分析平台，可以與Prometheus和其他資料來源整合，建立可自定義的互動式儀錶板，用於監控Kubernetes叢集和應用程式。
- Fluentd：靈活且可擴充套件的日誌收集和轉發系統，可以從Kubernetes叢集中的各種來源聚合日誌並將其轉發到不同的儲存和分析系統。可以與Elasticsearch和Kibana一起使用，建立全面的日誌解決方案。
- Elasticsearch和Kibana：Elasticsearch是一個強大的搜尋和分析引擎，Kibana是一個視覺化工具，與Elasticsearch一起使用。它們共同構成了流行的ELK堆積疊（Elasticsearch、Logstash和Kibana），用於日誌聚合、儲存和分析。
- Jaeger：分散式追蹤系統，幫助監控和排除在複雜分散式系統（如在Kubernetes上執行的微服務）中的事務。它提供端對端延遲追蹤、依賴分析以及效能最佳化。
這些工具可以單獨或組合使用，為多雲Kubernetes環境建立全面的監控和日誌解決方案。
程式碼範例：使用Prometheus監控Kubernetes叢集
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
name: example-prometheus
spec:
replicas: 2
serviceAccountName: prometheus
serviceMonitorSelector:
matchLabels:
team: frontend
resources:
requests:
memory: 400Mi
內容解密：
此YAML檔案定義了一個Prometheus資源，用於在Kubernetes叢集中佈署Prometheus監控系統。主要組態包括：
replicas: 2：設定Prometheus的副本數量為2，提供高用性。serviceAccountName: prometheus：指定Prometheus使用的服務帳戶，用於授權存取Kubernetes資源。serviceMonitorSelector：透過標籤選擇器匹配需要監控的ServiceMonitor資源，這裡選擇了帶有team: frontend標籤的ServiceMonitor。resources.requests.memory: 400Mi：為Prometheus Pod請求400MiB的記憶體資源，確保有足夠的資源執行。
透過這種組態，Prometheus可以有效地收集叢集中符合條件的服務指標，為監控和分析提供資料支援。