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240千字
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2018-09-01
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主编推荐语
涵盖Docker到Kubernetes的原理、关键技术和应用。
内容简介
本书从PaaS平台建设和运维的角度去理解、分析和解决问题，囊括了Docker入门、Kubernetes技术架构及核心原理、网络及存储方案、行业实践指南、PaaS生态链以及发展趋势等方面的内容。
目录
- 版权信息
- 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
- 1.4.1 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
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本书适用于希望学习和使用 Kubernetes 以及正在寻找管理数据中心解决方案的软件工程师、测试工程师、运维工程师和软件架构师，同时本书还可作为 Docker+Kubernetes 的高级延伸教材，用于搭建基于 Kubernetes 的各类平台，实践 DevOps、微服务、Serverless、Spring Cloud 等。我相信通过阅读本书，读者将全面认识容器云平台，并全面掌握容器云整体技术。
出版方
机械工业出版社有限公司
机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。
