认识 Kubernetes：它从哪里来，要解决什么
用最短的篇幅，认识 Kubernetes：它从哪里来，要解决什么
一、前世：从“机器为中心”到“以应用为中心”
- 远古时代（裸机/虚拟机）：应用跑在固定机器上，发版靠脚本+文档，换机器就一堆环境问题。
- 容器崛起（2013 年）：Docker 让“打包一次，到处运行”变容易，但单机容器还不够。
- Google 的经验：Google 在内部用 Borg / Omega 管理千万级任务。2014 年，他们把这类能力以开源形式带给外界——Kubernetes（k8s）。
- 社区与标准化：2015 年捐给 CNCF，之后云厂商与生态工具百花齐放，k8s 成为容器编排的事实标准。
一句话：Docker 解决“一个盒子怎么打包”，Kubernetes 解决“成千上万个盒子怎么可靠地跑起来”。
二、今生：Kubernetes 到底在做什么
Kubernetes 是一个容器编排平台，让你声明“我想要这个应用有 N 个副本、对外暴露服务、需要哪些资源”，它负责把这些要求持续兑现。
它的核心价值可以压缩成 5 个词：
- 调度：把容器自动分配到合适的节点上跑。
- 自愈：实例挂了自动拉起，不用值夜班。
- 扩缩：按负载自动调整副本数，省钱也稳。
- 发布：滚动升级、灰度、回滚，降低发版风险。
- 连接：内置服务发现与负载均衡，让应用彼此“找到对方”。
你提供“期望状态”（YAML/声明式配置），k8s 让“实际状态”追上它；偏了就拉回去。
三、为什么是现在不可或缺的底座
- 多副本 + 高可用：不怕单点故障。
- 跨环境一致：开发机、测试、生产一套定义。
- 资源利用率：在同一集群里装下更多工作负载。
- 生态齐全：监控、日志、服务网格、存储、批处理、AI 工作流……有现成方案。
如果你的系统需要高可用、频繁发版、弹性扩缩、跨团队协作，k8s 的收益很明显。
四、何时不该上 k8s？
- 业务体量小、单体应用：一台/几台服务器 + 简单的 CI/CD 更快。
- 团队暂时缺运维/平台能力：学习曲线陡，容易把时间花在“搭底座”。
- 超轻量或强托管诉求：直接用云厂商的 Serverless（如 Cloud Run、Lambda）可能更省心。
经验法则：当你开始频繁遇到“自动化、可用性、扩缩、隔离与标准化”的痛点，才是引入 k8s 的好时机。
五、把 k8s 想象成一座城市（直觉化理解）
- 集群（Cluster）：整座城市
- 节点（Node）：城市里的楼宇（服务器）
- Pod：一间间办公室（最小运行单元）
- Deployment：运营规则：要开几间办公室、怎么换装修（滚动升级）
- Service / Ingress：门牌号与大门（稳定入口、流量接入）
- ConfigMap / Secret：电力和钥匙（配置/密钥）
- HPA（自动伸缩）：根据客流自动加开/关办公室
六、常见落坑与避坑
- 过度设计：一上来就全家桶（服务网格、复杂 Operator）。先跑起来，再演进。
- 资源没设定：不给 CPU/内存请求与上限，伸缩就失真、节点也容易拥挤。
- 观测缺失：没监控、没日志聚合，排错全靠猜。上 Prometheus/Grafana + 集中日志。
- 数据持久化：有状态服务要先搞清楚存储（PVC/StorageClass/备份）与恢复演练。
- 安全与权限：命名空间隔离、RBAC、镜像签名和漏洞扫描别偷懒。
七、与替代方案怎么选
- Docker Compose / Swarm：轻量，但生态与弹性扩缩有限。
- Nomad：更简洁，功能覆盖不同；生态不如 k8s 广。
- Serverless：无需管集群，但对运行时与网络有约束。
- 托管 k8s（GKE/EKS/AKS/ACK）：减少集群运维成本，是多数团队的折中选项。
选择建议：若你已拥抱容器化、需要多团队协作与弹性，且能承载一点平台投入，选 托管 k8s 往往是最佳性价比。
八、从 0 到 1 的实践最小集（几乎无代码）
- 镜像：把应用容器化（Dockerfile）。
- 集群：托管 k8s 或本地 minikube/kind 演练。
- 部署：最小的 Deployment + Service（只保留必要字段）。
- 发布：学会滚动升级与回滚（
kubectl rollout）。 - 观测：装 metrics-server、集中日志/监控。
- 伸缩：加上 HPA，压测验证“有负载就扩，无负载就缩”。
这五步就是从“能跑”到“能稳”的最短路径。
九、30 秒总结
- Kubernetes 的本质：让海量容器稳定运行并自动化运维。
- 它解决的痛点：调度、自愈、扩缩、发布、连接。
- 何时值得：当你需要高可用、标准化、弹性和生态。
- 怎么落地：托管 k8s + 最小可行的部署与监控，再按需加功能。
附：一页式实践清单（打印可用）
- 选择环境：本地（minikube/kind）/ 云托管（GKE/EKS/AKS/ACK）
- 打包镜像并上传镜像仓库
- 准备最小 Deployment + Service 清单
- 安装 metrics-server（HPA 依赖）
- 配置 CPU/内存 requests & limits
- 开启 HPA（按 CPU 或自定义指标）
- 配置日志与监控（Prometheus/Grafana + 日志收集）
- 演练滚动升级与回滚
- 有状态应用：规划 PVC/备份与恢复流程
- 安全：命名空间隔离、RBAC、镜像签名/扫描