Để tạo ứng dụng cho việc triển khai Kubernetes, trước tiên chúng ta cần tạo ứng dụng trên Docker. Điều này có thể được thực hiện theo hai cách –
- Bằng cách tải xuống
- Từ tệp Docker
Bằng cách tải xuống
Hình ảnh hiện có có thể được tải xuống từ trung tâm Docker và có thể được lưu trữ trên sổ đăng ký Docker cục bộ. Để làm điều đó, hãy chạy lệnh kéo Docker .
$ docker pull --help
Usage: docker pull [OPTIONS] NAME[:TAG|@DIGEST]
Pull an image or a repository from the registry
-a, --all-tags = false Download all tagged images in the repository
--help = false Print usage
Sau đây sẽ là đầu ra của đoạn mã trên.
Ảnh chụp màn hình ở trên hiển thị một tập hợp các hình ảnh được lưu trữ trong sổ đăng ký Docker cục bộ của chúng tôi.
Nếu chúng ta muốn xây dựng một vùng chứa từ hình ảnh chứa một ứng dụng để kiểm tra, chúng ta có thể thực hiện bằng cách sử dụng lệnh Docker run.
$ docker run –i –t unbunt /bin/bash
Từ tệp Docker
Để tạo một ứng dụng từ tệp Docker, trước tiên chúng ta cần tạo một tệp Docker. Sau đây là một ví dụ về tệp Jenkins Docker.
FROM ubuntu:14.04
MAINTAINER vipinkumarmishra@virtusapolaris.com
ENV REFRESHED_AT 2017-01-15
RUN apt-get update -qq && apt-get install -qqy curl
RUN curl https://get.docker.io/gpg | apt-key add -
RUN echo deb http://get.docker.io/ubuntu docker main > /etc/apt/
sources.list.d/docker.list
RUN apt-get update -qq && apt-get install -qqy iptables ca-
certificates lxc openjdk-6-jdk git-core lxc-docker
ENV JENKINS_HOME /opt/jenkins/data
ENV JENKINS_MIRROR http://mirrors.jenkins-ci.org
RUN mkdir -p $JENKINS_HOME/plugins
RUN curl -sf -o /opt/jenkins/jenkins.war -L $JENKINS_MIRROR/war-
stable/latest/jenkins.war
RUN for plugin in chucknorris greenballs scm-api git-client git
ws-cleanup ;\
do curl -sf -o $JENKINS_HOME/plugins/${plugin}.hpi \
-L $JENKINS_MIRROR/plugins/${plugin}/latest/${plugin}.hpi
; done
ADD ./dockerjenkins.sh /usr/local/bin/dockerjenkins.sh
RUN chmod +x /usr/local/bin/dockerjenkins.sh
VOLUME /var/lib/docker
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT [ "/usr/local/bin/dockerjenkins.sh" ]
Khi tệp ở trên được tạo, hãy lưu nó với tên Dockerfile và cd vào đường dẫn tệp. Sau đó, chạy lệnh sau.
$ sudo docker build -t jamtur01/Jenkins .
Sau khi hình ảnh được tạo, chúng tôi có thể kiểm tra xem hình ảnh có hoạt động tốt hay không và có thể chuyển đổi thành vùng chứa.
$ docker run –i –t jamtur01/Jenkins /bin/bash
Kubernetes – Triển khai ứng dụng
Triển khai là một phương pháp chuyển đổi hình ảnh sang vùng chứa và sau đó phân bổ những hình ảnh đó vào các nhóm trong cụm Kubernetes. Điều này cũng giúp thiết lập cụm ứng dụng bao gồm triển khai dịch vụ, nhóm, bộ điều khiển nhân rộng và tập hợp bản sao. Cụm có thể được thiết lập theo cách mà các ứng dụng được triển khai trên nhóm có thể giao tiếp với nhau.
Trong thiết lập này, chúng tôi có thể có cài đặt cân bằng tải trên đầu một ứng dụng chuyển hướng lưu lượng truy cập đến một nhóm các nhóm và sau đó chúng giao tiếp với các nhóm phụ trợ. Giao tiếp giữa các nhóm xảy ra thông qua đối tượng dịch vụ được tích hợp trong Kubernetes.
Tệp Yaml của Trình cân bằng tải Ngnix
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: oppv-dev-nginx
labels:
k8s-app: omni-ppv-api
spec:
type: NodePort
ports:
- port: 8080
nodePort: 31999
name: omninginx
selector:
k8s-app: appname
component: nginx
env: dev
Ngnix Replication Controller Yaml
apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
name: appname
spec:
replicas: replica_count
template:
metadata:
name: appname
labels:
k8s-app: appname
component: nginx
env: env_name
spec:
nodeSelector:
resource-group: oppv
containers:
- name: appname
image: IMAGE_TEMPLATE
imagePullPolicy: Always
ports:
- containerPort: 8080
resources:
requests:
memory: "request_mem"
cpu: "request_cpu"
limits:
memory: "limit_mem"
cpu: "limit_cpu"
env:
- name: BACKEND_HOST
value: oppv-env_name-node:3000
Tệp Yaml của Dịch vụ Frontend
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: appname
labels:
k8s-app: appname
spec:
type: NodePort
ports:
- name: http
port: 3000
protocol: TCP
targetPort: 3000
selector:
k8s-app: appname
component: nodejs
env: dev
Trình điều khiển bản sao Frontend Tệp Yaml
apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
name: Frontend
spec:
replicas: 3
template:
metadata:
name: frontend
labels:
k8s-app: Frontend
component: nodejs
env: Dev
spec:
nodeSelector:
resource-group: oppv
containers:
- name: appname
image: IMAGE_TEMPLATE
imagePullPolicy: Always
ports:
- containerPort: 3000
resources:
requests:
memory: "request_mem"
cpu: "limit_cpu"
limits:
memory: "limit_mem"
cpu: "limit_cpu"
env:
- name: ENV
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: appname
key: config-env
Dịch vụ phụ trợ Tệp Yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: backend
labels:
k8s-app: backend
spec:
type: NodePort
ports:
- name: http
port: 9010
protocol: TCP
targetPort: 9000
selector:
k8s-app: appname
component: play
env: dev
Bộ điều khiển nhân bản sao lưu Tệp Yaml
apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
name: backend
spec:
replicas: 3
template:
metadata:
name: backend
labels:
k8s-app: beckend
component: play
env: dev
spec:
nodeSelector:
resource-group: oppv
containers:
- name: appname
image: IMAGE_TEMPLATE
imagePullPolicy: Always
ports:
- containerPort: 9000
command: [ "./docker-entrypoint.sh" ]
resources:
requests:
memory: "request_mem"
cpu: "request_cpu"
limits:
memory: "limit_mem"
cpu: "limit_cpu"
volumeMounts:
- name: config-volume
mountPath: /app/vipin/play/conf
volumes:
- name: config-volume
configMap:
name: appname