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  • 标题:基于Kubernetes的容器云平台实战
  • 作者:陆平左奇付光张晗
  • 出版社:机械工业出版社
  • 关键词:Kubernetes,k8s,容器云,实战
  • 类别:1
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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
  1.4.1 Docker架构
  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
  3.1.1 Dockerfile的作用
  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
  3.2.1 从镜像仓库下载镜像
  3.2.2 将本地镜像上传到镜像仓库
  3.2.3 查看本地镜像
  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
  3.2.7 删除本地镜像
 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 操作系统基础镜像制作
  3.4.1 操作系统版本选择
  3.4.2 操作系统参数调整
  3.4.3 确定基础rpm包范围
  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 Docker Registry
  4.1.1 Docker Hub
  4.1.2 第三方公共仓库
  4.1.3 建立私有镜像仓库
 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
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 Kubernetes架构及组件
  7.1.1 Master节点
  7.1.2 Node节点
  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
 7.2 Kubernetes部署方案总结
第8章 Pod相关核心技术
 8.1 Pod
  8.1.1 Pod定义文件详解
  8.1.2 基本操作
  8.1.3 Pod与容器
  8.1.4 镜像
  8.1.5 其他设置
  8.1.6 Pod调度
  8.1.7 Pod生命周期
 8.2 Label
 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
 8.4 Horizontal Pod Autoscaler
 8.5 Deployment
 8.6 Job
 8.7 StatefulSet
  8.7.1 使用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
  11.3.1 为什么需要灵活存储组件
  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
  14.5.2 yaml文件准备
  14.5.3 执行命令安装TensorFlow
第15章 Spark on Kubernetes
 15.1 Spark系统概述
  15.1.1 Spark简介
  15.1.2 Spark与Hadoop差异
  15.1.3 功能模块
  15.1.4 功能关系
 15.2 基于容器技术的Spark部署
  15.2.1 基于容器技术部署Spark的优势
  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
 15.3 Spark集群安装
  15.3.1 制作Spark镜像
  15.3.2 yaml文件准备
  15.3.3 执行命令安装Spark
第16章 金融容器云平台总体设计方案
 16.1 金融行业为什么需要容器云平台
 16.2 容器及编排技术选型
  16.2.1 容器选型
  16.2.2 编排引擎选型
 16.3 架构设计
  16.3.1 系统架构
  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
  16.4.1 网络
  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
  17.3.1 版本管理
  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
第18章 微服务
 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
  18.4.1 服务注册
  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