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基于Kubernetes的容器云平台实战
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第20章 Serverless

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2022-01-24 22:40:22
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  • 序
  • 前言
  • 第1章 Docker简介
    • 1.1 什么是Docker
    • 1.2 为什么要用Docker
    • 1.3 Docker基本概念
      • 1.3.1 镜像
      • 1.3.2 容器
      • 1.3.3 镜像仓库
    • 1.4 Docker架构及原理
      • 1.4.2 Docker原理
      • 1.4.3 容器网络
      • 1.4.4 容器存储
    • 1.5 Docker安装
      • 1.5.1 手动安装模式
      • 1.5.2 Ubuntu中自动化安装Docker
      • 1.5.3 CentOS中自动化安装Docker
  • 第2章 容器引擎
    • 2.1 容器引擎实现原理
    • 2.2 容器生命周期管理
    • 2.3 容器状态管理
    • 2.4 访问运行状态容器
    • 2.5 访问容器内容
  • 第3章 镜像管理
    • 3.1 Dockerfile及镜像制作
      • 3.1.2 Dockerfile文件构成
      • 3.1.3 常用命令集
      • 3.1.4 构建镜像
    • 3.2 镜像基本操作
      • 3.2.2 将本地镜像上传到镜像仓库
      • 3.2.4 导出和导入本地镜像
      • 3.2.5 构建镜像
      • 3.2.6 修改本地镜像标识
    • 3.3 Dockerfile优化
      • 3.3.1 Dockerfile检查项
      • 3.3.2 Dockerfile优化实例
    • 3.3.3 检查及优化工具
      • 3.4.1 操作系统版本选择
      • 3.4.2 操作系统参数调整
      • 3.4.4 确定常用命令范围
      • 3.4.5 操作系统镜像制作过程
      • 3.4.6 系统资源限制配置说明
    • 3.5 容器镜像安全加固
      • 3.5.1 容器安全加固规范
      • 3.5.2 安全检查工具
  • 第4章 镜像仓库管理
    • 4.1.1 Docker Hub
    • 4.1.2 第三方公共仓库
    • 4.2 Harbor
      • 4.2.1 Harbor架构
      • 4.2.2 Harbor的镜像同步机制
      • 4.2.3 Harbor用户认证
      • 4.2.4 Harbor容器镜像安全扫描
      • 4.2.5 Harbor部署实战
    • 4.1.3 建立私有镜像仓库
  • 第5章 Docker相关部署实践
    • 5.1 MySQL Docker部署实践
      • 5.1.1 MySQL简介
      • 5.1.2 MySQL为什么要容器化部署
      • 5.1.3 MySQL容器化操作实践
    • 5.2 Docker支持GPU实践
      • 5.2.1 GPU简介
      • 5.2.2 CPU与GPU的对比
      • 5.2.3 通过nvidia-docker使用GPU
  • 第6章 Kubernetes简介
    • 6.1 PaaS简介
      • 6.1.1 传统PaaS系统
      • 6.1.2 基于Docker的新型PaaS平台
    • 6.2 为什么需要Kubernetes
    • 6.3 Kubernetes的由来
      • 6.3.1 Kubernetes的特点
      • 6.3.2 Kubernetes的历史
    • 6.4 Kubernetes核心概念
  • 第7章 Kubernetes架构和部署
    • 7.1.1 Master节点
    • 7.1.2 Node节点
    • 7.2 Kubernetes部署方案总结
    • 7.1.3 调度控制原理
    • 7.1.4 集群功能模块间的通信
    • 7.1.5 Kubernetes高可用方案
  • 第8章 Pod相关核心技术
    • 8.1.1 Pod定义文件详解
    • 8.1.2 基本操作
    • 8.2 Label
    • 8.1.3 Pod与容器
    • 8.3 Replication Controller和Replica Set
      • 8.3.1 RC定义文件详解
      • 8.3.2 RC与Pod的关联——Label
      • 8.3.3 弹性伸缩
      • 8.3.4 滚动升级
      • 8.3.5 新一代副本控制器Replica Set
    • 8.1.4 镜像
    • 8.4 Horizontal Pod Autoscaler
    • 8.1.5 其他设置
    • 8.5 Deployment
    • 8.1.6 Pod调度
    • 8.6 Job
    • 8.1.7 Pod生命周期
    • 8.7 StatefulSet
      • 8.7.2 扩容/缩容StatefulSet
    • 8.8 ConfigMap
    • 8.9 健康检查
      • 8.9.1 流程健康检查
      • 8.9.2 应用健康检查
  • 第9章 Kubernetes Service
    • 9.1 容器及Pod间通信
    • 9.2 kube-proxy
    • 9.3 DNS服务发现机制
    • 9.4 Headless服务
    • 9.5 Kubernetes服务
      • 9.5.1 ClusterIP
      • 9.5.2 NodePort
      • 9.5.3 LoadBalancer
      • 9.5.4 Ingress
    • 9.6 网络策略
    • 9.7 完整的Kubernetes服务发布实践
      • 9.7.1 各Kubernetes集群LoadBalancer服务发布
      • 9.7.2 Ingress服务发布
      • 9.7.3 服务发现
  • 第10章 Kubernetes网络
    • 10.1 单主机Docker网络通信
      • 10.1.1 Host模式
      • 10.1.2 Container模式
      • 10.1.3 None模式
      • 10.1.4 Bridge模式
      • 10.1.5 基础网络模型的优缺点分析
    • 10.2 跨主机Docker网络通信
      • 10.2.1 Flannel网络方案
      • 10.2.2 Calico网络方案
      • 10.2.3 利用Kuryr整合OpenStack与Kubernetes网络
      • 10.2.4 网络方案对比分析
  • 第11章 Kubernetes存储
    • 11.1 存储使用场景
    • 11.2 文件存储的几种形式
    • 11.3 Flex Volume存储管理方案
      • 11.3.2 如何实现灵活存储组件
    • 11.4 标准化容器存储接口CSI
  • 第12章 安全及多租户配额管理
    • 12.1 API服务器认证
    • 12.2 API服务器授权
    • 12.3 Admission Control
    • 12.4 Service Account
    • 12.5 配额管理
      • 12.5.1 资源请求与限制
      • 12.5.2 全局默认配额
      • 12.5.3 多租户资源配额管理
  • 第13章 Kubernetes运维管理
    • 13.1 Kubernetes日志管理
      • 13.1.1 日志概述
      • 13.1.2 ELK日志管理方案实践
    • 13.2 Kubernetes监控管理
      • 13.2.1 监控概述
      • 13.2.2 监控方案实践
  • 第14章 TensorFlow on Kubernetes
    • 14.1 TensorFlow简介
    • 14.2 在Kubernetes上部署TensorFlow的价值
    • 14.3 Kubernetes如何支持GPU
      • 14.3.1 使用方法
      • 14.3.2 多种型号的GPU
      • 14.3.3 使用CUDA库
    • 14.4 TensorFlow on Kubernetes架构
    • 14.5 TensorFlow部署实践
      • 14.5.1 下载镜像
      • 14.5.3 执行命令安装TensorFlow
  • 第15章 Spark on Kubernetes
    • 15.1.2 Spark与Hadoop差异
    • 15.2 基于容器技术的Spark部署
      • 15.2.2 针对大数据应用：容器的计算性能优化方向
      • 15.2.3 针对大数据应用：容器的网络性能优化方向
      • 15.2.4 针对大数据应用：容器的弹性&扩容
    • 15.1.3 功能模块
    • 15.3 Spark集群安装
      • 15.3.1 制作Spark镜像
      • 15.3.2 yaml文件准备
    • 15.1.4 功能关系
  • 15.3.3 执行命令安装Spark
    • 16.2 容器及编排技术选型
      • 16.2.2 编排引擎选型
    • 16.3 架构设计
      • 16.3.2 逻辑架构
      • 16.3.3 数据架构
      • 16.3.4 技术架构
      • 16.3.5 部署架构
    • 16.4 关键模块方案设计
      • 16.4.2 存储
      • 16.4.3 日志
      • 16.4.4 监控
      • 16.4.5 配置中心
      • 16.4.6 安全管理
      • 16.4.7 管理门户
      • 16.4.8 微服务网关
      • 16.4.9 DevOps
      • 16.4.10 可视化编排及自动化部署
      • 16.4.11 多租户
    • 16.5 传统应用迁移注意事项
  • 第17章 DevOps
    • 17.1 用Docker实现DevOps的优势
    • 17.2 基于Docker实现DevOps
    • 17.3 基于容器的持续集成流程设计
      • 17.3.2 流水线
    • 17.4 工具链
      • 17.4.1 项目管理
      • 17.4.2 需求管理
      • 17.4.3 代码托管
      • 17.4.4 持续集成
      • 17.4.5 测试
  • 17.4.6 自动化部署
    • 18.1 微服务架构的优点
    • 18.2 微服务架构概念模型
    • 18.3 微服务网关
    • 18.4 服务注册与发现
      • 18.4.2 服务发现
      • 18.4.3 服务注册发现方案对比
    • 18.5 进程间通信
      • 18.5.1 Rest
      • 18.5.2 Thrift
      • 18.5.3 消息队列
    • 18.6 微服务应用性能监控
      • 18.6.1 开源方案
      • 18.6.2 听云商业化方案
    • 18.7 微服务框架
  • 第19章 Spring Cloud
    • 19.1 Spring Boot
      • 19.1.1 为什么要使用Spring Boot
      • 19.1.2 快速入门
      • 19.1.3 Spring Boot的优缺点总结
    • 19.2 Spring Cloud
      • 19.2.1 核心成员
      • 19.2.2 Spring Cloud的优缺点分析
      • 19.2.3 与Spring Boot之间的关系
    • 19.3 Spring Cloud与Kubernetes融合实践
      • 19.3.1 API网关
      • 19.3.2 服务注册发现
      • 19.3.3 客户端负载均衡
      • 19.3.4 断路器
      • 19.3.5 监控
      • 19.3.6 配置管理
      • 19.3.7 消息总线
      • 19.3.8 链路跟踪
    • 19.4 Spring Cloud特点总结
  • 第20章 Serverless
    • 20.1 Serverless发展史简介
    • 20.2 Serverless的工作原理
      • 20.2.1 Serverless的定义
      • 20.2.2 Serverless的特点
      • 20.2.3 Serverless的分类
      • 20.2.4 Serverless设计的优势
      • 20.2.5 Serverless设计的局限性
      • 20.2.6 Serverless与相关概念间的关系
    • 20.3 Serverless平台选型
    • 20.4 Serverless适用场景
    • 20.5 对比分析
  • 第21章 Service Mesh
    • 21.1 服务网格的由来
      • 21.1.1 分布式架构对服务网络的要求
      • 21.1.2 向Service Mesh演进
      • 21.1.3 Service Mesh的定义
    • 21.2 Linkerd
    • 21.3 Istio
      • 21.3.1 Istio架构
      • 21.3.2 设计目标
      • 21.3.3 流量管理
      • 21.3.4 Pilot
      • 21.3.5 请求路由
      • 21.3.6 发现和负载均衡
      • 21.3.7 处理故障
      • 21.3.8 故障注入
      • 21.3.9 规则配置
    • 21.4 Service Mesh发展展望
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