k8s登陆pod22端口,k8s pod ip会变吗
原标题:k8s登陆pod22端口,k8s pod ip会变吗
导读:
内网k8s机群pod如何上网内网K8s机群中的Pod上网可以通过配置Kubernetes的Service和Endpoints、使用HostNetwork、NodePort或E...
内网k8s机群Pod如何上网
内网K8s机群中的pod上网可以通过配置Kubernetes的Service和Endpoints、使用Hostnetwork、NodePort或ExternalIPs等方式实现。
若办公网络至交换机间有多个网关,需在这些网关上设置合适的路由。至此,基本打通了外部直接访问POD IP的能力。然而,Cluster IP访问存在限制,通常Calico并未广播service IP。可通过检查交换机接收到的IP段确认。解决方案是打开相关设置。为了在无需记忆IP的情况下访问服务,将K8s内部dns暴露出来。
Flannel VXLAN模式在K8s中的实现原理主要包括以下几点:CNI接口规范:Flannel通过CNI接口规范为每个Pod分配独立的IP地址,从而解决了跨节点网络的路由问题。Pod网络连接:在K8s集群中,Pod通过veth设备与主机网络命名空间连接,形成虚拟网络接口对。这些veth设备进一步通过网桥cni0进行路由转发,实现Pod间的通信。
部署Calico:使用Calico v8版本,并遵循官方部署指南进行安装。安装multuscni:基于v2版本进行安装。修改配置文件:确保/ETC/cni/net.d/00multus.conf中netcalico网络配置正确。网络定制:使用NetworkAttachmentDefinition方式配置netcalico,并基于node节点上的自定义配置文件实现网络定制。
K8S学习指南(22)-k8s核心对象Endpoint
1、K8s核心对象Endpoint学习指南:Endpoint概念 定义:Endpoint是kubernetes中连接Service和后端Pod的关键核心对象,它提供服务的抽象,并动态管理集群中服务的网络终端。 作用:Endpoint集合了服务后端真实运行Pod的地址与端口,是Service的实现。
2、在Kubernetes(K8s)中,Endpoint是连接Service和后端Pod的关键核心对象。它提供服务的抽象,动态管理集群中服务的网络终端。本文将深入探讨Endpoint概念、作用及使用方法,并通过实例帮助读者理解。Endpoint代表Service后端的IP地址和端口号集合,用于引导流量从Service到实际运行应用的Pod。
3、Service在K8s中是一种抽象概念,它定义了一个Pod群体的逻辑集合,并为这组Pod提供了一个稳定且可访问的端点。这个端点可以是集群内部的虚拟IP地址或DNS名称,使得其他应用或服务能方便地访问这组Pod,实现服务发现与负载均衡。
4、K8s核心对象Service的学习指南如下:Service的概念:定义:Service在K8s中是一种抽象概念,它定义了一个Pod群体的逻辑集合,并为这组Pod提供了一个稳定且可访问的端点。功能:提供服务发现与负载均衡的功能,使得其他应用或服务能方便地访问这组Pod。
K8S部署Kafka界面管理工具(kafkamanager)
1、在K8S中部署Kafka界面管理工具的步骤如下:准备kafkamanager镜像:下载kafkamanager的压缩包。
2、接下来,进行kafka-manager的Pod创建。通过Kubernetes的命令行工具或配置文件,创建并确认Pod的运行状态。最后,要访问kafka-manager,可以利用K8S的NodePort功能。通过Kubernetes集群中的某个节点的指定端口,输入用户名admin和默认密码AdMin@123,即可登录并开始管理你的Kafka集群。
3、在K8S环境中快速部署Kafka并确保外部可访问的步骤如下:前置准备:确保K8S集群、Helm包管理器、NFS存储系统以及StorageClass准备就绪。配置Kafka:找到configurationOverrides部分,移除相关注释,并确认网络访问设置,确保Kafka可以从外部访问。
4、在构建DevOps CI/CD流程时,遵循以下关键点: **标准pipelien script**:确保编写符合行业标准的pipelien script。 **k8s配置**:正确配置Service以实现应用间通信,使用NodePort类型。 **微服务部署**:确保k8s ingress配置支持https,自动将HTTP跳转至HTTPS。
5、构建K8s集群:使用多台虚拟机构建K8s集群,并确保每台虚拟机具备足够的内存。部署日志存储与分析系统:如Elasticsearch和Kibana,用于存储和可视化日志数据。部署日志收集工具:如Fluentd或Filebeat,用于从Pod中收集日志并发送到Elasticsearch。