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在上篇博文《Kubernetes 入门学习》中提到了Katacoda实验环境可以进一步熟悉K8S的使用，具体网址是：
https://www.katacoda.com/courses/kubernetes/
最近花了一些时间完成这些实验场景，一共有17个实验场景，每个场景大概10分钟左右，经过这些实验，对K8S就有一个大体的了解。这些场景包含这些内容：
- 启动单个节点群集
了解如何启动包含DNS和Kube UI的单节点Minikube群集
- 使用Kubeadm启动多节点群集
使用Kubeadm引导Kubernetes集群
- 使用Kubectl部署容器
了解如何使用Kubectl启动容器并使其可访问
- 使用YAML部署容器
了解如何使用YAML定义来部署容器
- 部署留言簿Web应用程序示例
本场景教您如何使用Kubernetes部署Guestbook示例
- 网络介绍
了解可用的不同网络方法
- 创建入口路由
了解如何定义基于主机和路径的Ingress路由
- 生存和准备健康检查
了解如何使用Liveness和Readiness探针确保容器健康
- 开始使用CRI-O和Kubeadm
了解如何部署基于CRI-O的Kubeadm群集
- 在Kubernetes上运行状态服务
了解如何在Kubernetes上运行有状态服务
- 使用Kubernetes管理秘密和密码
了解Kubernetes如何帮助确保机密
- 用Kompose部署Docker Compose文件
了解如何使用Kompose部署现有的Docker Compose定义
- 从源代码部署到Kubernetes
如何在Kubernetes中从源代码获取正在运行的服务
- Helm包管理器
使用Kubernetes的Helm Package Manager来部署Redis
- Helm（经典）包管理器
使用Kubernetes的Helm（经典）包管理器来部署Redis
- 在Kubernetes上安装Weave Scope
了解如何在Kubernetes上运行Weave Scope
- Kubeless入门
了解如何使用Kubeless将无服务器功能部署到Kubernetes
17个实验涵盖了k8s的安装配置和使用，另外，对于实际使用很有帮助的Helm可以实现标准化模块化功能组件（比如web服务、mariadb、redis等等）的自动化部署，包括自动化的镜像下载并根据dockerfile制作自己的镜像、上传镜像、自动配置标准化k8s的yaml部署配置文件。还有一个是k8s可视化组件Weave Scope，可以实现对整个k8s集群的web图形界面管理，更加直观方便的管理维护k8s集群。
经过实验，个人感觉k8s真的做到了上层应用和基础架构脱离，原来需要考虑的平台差异、基础架构、双机冗余、容量扩展、软件版本升级等等一系列很费人力和时间的事情，在k8s里面全部被非常非常简单的得到了解决。
k8s是基于容器管理docker，node节点类似于openstack的计算节点使用docker来完成对容器的承载，master类似于openstack的controller节点完成对node的管理以及对pod的调度、自动化健康监测、node节点资源的监控，以及其他自动化的pod副本部署或者迁移。
k8s的主要管理命令是kubectl，可以完成大部分的k8s的管理任务，从概念上来说，如果要学习k8s，一定要先熟悉docker的使用，kubectl对pod的相关管理命令的结构和docker非常类似。
开发人员使用k8s还是有一些复杂，如果需要平滑高效的使用k8s，应该还是需要使用Helm，Helm实现了大部分应用的标准模块化，比如web应用，各类中间件应用，各类开源版的数据应用，但是需要解决网络速度的问题，因为所有的应用都是由容器实现，一般容器文件都比较大，因此，后续使用需要考虑提前准备本地镜像。
平时k8s本身的监控和维护，可以通过部署Weave Scope 来完成。
对于k8s的应用场景，非常适用于应用复杂、软件应用版本变动频繁、资源使用变化大的互联网企业，对于中小规模的IT系统，个人觉得还是有一些小材大用。另外，也可以考虑直接使用红帽的k8s商业版Openshift，就不用自己部署k8s平台，直接使用即可。
个人觉得，对于k8s，应该要看做一个革命性的产品，因为它真正做到了上层应用于下层基础架构解耦合，如果一个公司使用k8s架构，应用程序的维护就是一个个容器的维护和流动，可以放在本地物理机上的k8s平台，也可以直接流动到公有云，并且自动化程度足够高，可以极大解放维护人员，使维护人员将更多的精力放到平台架构方面方面。
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