Cloud Native DevOps mit Kubernetes

Name: Cloud Native DevOps mit Kubernetes | Bauen, Deployen und Skalieren moderner Anwendungen in der Cloud
Brand: dpunkt
Price: 31.9 EUR
Availability: OnlineOnly

Bauen, Deployen und Skalieren moderner Anwendungen in der Cloud

John Arundel Justin Domingus(Author)

dpunkt (Publisher)

Published on 18. September 2019

368 pages

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978-3-96088-828-4 (ISBN)

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Content

Cover
Titel
Impressum
Inhaltsverzeichnis
Vorwort
Einleitung
Danksagung
1 Revolution in der Cloud
1.1 Die Entstehung der Cloud
1.1.1 Zeit einkaufen
1.1.2 Infrastructure as a Service
1.2 Der Aufstieg von DevOps
1.2.1 Keiner versteht DevOps
1.2.2 Der Geschäftsvorteil
1.2.3 Infrastruktur als Code
1.2.4 Gemeinsames Lernen
1.3 Das Aufkommen von Containern
1.3.1 State of the Art
1.3.2 Innerhalb der Box denken
1.3.3 Software in Containern verpacken
1.3.4 Plug-and-Play-Anwendungen
1.4 Das Container-Orchester dirigieren
1.5 Kubernetes
1.5.1 Von Borg zu Kubernetes
1.5.2 Was macht Kubernetes so wertvoll?
1.5.3 Wird Kubernetes wieder verschwinden?
1.5.4 Kubernetes kann nicht alles
1.6 Cloud Native
1.7 Die Zukunft von Operations
1.7.1 Verteiltes DevOps
1.7.2 Manches wird zentralisiert bleiben
1.7.3 Developer Productivity Engineering
1.7.4 Sie sind die Zukunft
1.8 Zusammenfassung
2 Erste Schritte mit Kubernetes
2.1 Starten Sie Ihren ersten Container
2.1.1 Docker Desktop installieren
2.1.2 Was ist Docker?
2.1.3 Ein Container-Image starten
2.2 Die Demo-Anwendung
2.2.1 Den Quellcode anschauen
2.2.2 Go?
2.2.3 Wie die Demo-Anwendung funktioniert
2.3 Einen Container bauen
2.3.1 Dockerfiles verstehen
2.3.2 Minimale Container-Images
2.3.3 docker image build ausführen
2.3.4 Ihrem Image einen Namen geben
2.3.5 Port Forwarding
2.4 Container-Registries
2.4.1 Sich an der Registry authentifizieren
2.4.2 Ihr Image benennen und pushen
2.4.3 Ihr Image ausführen
2.5 Hallo Kubernetes
2.5.1 Die Demo-App starten
2.5.2 Wenn der Container nicht startet
2.6 Minikube
2.7 Zusammenfassung
3 Kubernetes-Installationen
3.1 Cluster-Architektur
3.1.1 Die Steuerungsebene
3.1.2 Komponenten auf den Knoten
3.1.3 Hochverfügbarkeit
3.2 Die Kosten eines selbst gehosteten Kubernetes
3.2.1 Es ist mehr, als Sie denken
3.2.2 Es geht nicht nur um das initiale Setup
3.2.3 Tools nehmen Ihnen nicht die ganze Arbeit ab
3.2.4 Kubernetes ist schwer
3.2.5 Administrativer Overhead
3.2.6 Beginnen Sie mit Managed Services
3.3 Managed Kubernetes Services
3.3.1 Google Kubernetes Engine (GKE)
3.3.2 Cluster Autoscaling
3.3.3 Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (EKS)
3.3.4 Azure Kubernetes Service (AKS)
3.3.5 OpenShift
3.3.6 IBM Cloud Kubernetes Service
3.3.7 Heptio Kubernetes Subscription (HKS)
3.4 Turnkey-Kubernetes-Lösungen
3.4.1 Stackpoint
3.4.2 Containership Kubernetes Engine (CKE)
3.5 Kubernetes-Installer
3.5.1 kops
3.5.2 Kubespray
3.5.3 TK8
3.5.4 Kubernetes The Hard Way
3.5.5 kubeadm
3.5.6 Tarmak
3.5.7 Rancher Kubernetes Engine (RKE)
3.5.8 Puppet Kubernetes Module
3.5.9 Kubeformation
3.6 Kaufen oder bauen: Unsere Empfehlungen
3.6.1 Run Less Software
3.6.2 Nutzen Sie Managed Kubernetes, wenn Sie können
3.6.3 Aber was ist mit dem Vendor Lock-In?
3.6.4 Nutzen Sie Self-Hosting-Standard-Tools für Kubernetes, wenn Sie müssen
3.6.5 Wenn Ihre Auswahl begrenzt ist
3.6.6 Bare-Metal und On-Prem
3.7 Clusterless Container Services
3.7.1 Amazon Fargate
3.7.2 Azure Container Instances (ACI)
3.8 Zusammenfassung
4 Mit Kubernetes-Objekten arbeiten
4.1 Deployments
4.1.1 Supervising und Scheduling
4.1.2 Container neu starten
4.1.3 Deployments abfragen
4.2 Pods
4.3 ReplicaSets
4.4 Den gewünschten Status warten
4.5 Der Kubernetes-Scheduler
4.6 Ressourcen-Manifeste im YAML-Format
4.6.1 Ressourcen sind Daten
4.6.2 Deployment-Manifeste
4.6.3 kubectl apply verwenden
4.6.4 Service-Ressourcen
4.6.5 Das Cluster mit kubectl abfragen
4.6.6 Ressourcen noch leistungsfähiger machen
4.7 Helm: Ein Kubernetes-Paketmanager
4.7.1 Helm installieren
4.7.2 Einen Helm-Chart installieren
4.7.3 Charts, Repositories und Releases
4.7.4 Helm-Releases anzeigen
4.8 Zusammenfassung
5 Ressourcen managen
5.1 Ressourcen verstehen
5.1.1 Ressourcen-Einheiten
5.1.2 Ressourcen-Anforderungen
5.1.3 Ressourcen-Grenzen
5.1.4 Halten Sie Ihre Container klein
5.2 Den Lebenszyklus des Containers managen
5.2.1 Liveness-Probe
5.2.2 Verzögerung und Häufigkeit der Probe
5.2.3 Andere Arten von Proben
5.2.4 gRPC-Proben
5.2.5 Readiness-Proben
5.2.6 Dateibasierte Readiness-Proben
5.2.7 minReadySeconds
5.2.8 Pod Disruption Budgets
5.3 Namensräume verwenden
5.3.1 Mit Namensräumen arbeiten
5.3.2 Welchen Namensraum sollte ich verwenden?
5.3.3 Service-Adressen
5.3.4 Resource Quotas
5.3.5 Standards für Ressourcen-Anforderungen und -Grenzen
5.4 Die Kosten von Clustern optimieren
5.4.1 Deployments optimieren
5.4.2 Pods optimieren
5.4.3 Vertical Pod Autoscaler
5.4.4 Knoten optimieren
5.4.5 Storage optimieren
5.4.6 Ungenutzte Ressourcen aufräumen
5.4.7 Freie Kapazitäten prüfen
5.4.8 Reservierte Instanzen nutzen
5.4.9 Präemptive (Spot)-Instanzen verwenden
5.4.10 Sorgen Sie für eine ausgeglichene Verteilung Ihrer Workloads
5.5 Zusammenfassung
6 Cluster betreiben
6.1 Sizing und Skalieren des Clusters
6.1.1 Kapazitätsplanung
6.1.2 Knoten und Instanzen
6.1.3 Das Cluster skalieren
6.2 Konformitäts-Prüfungen
6.2.1 CNCF Certification
6.2.2 Konformitäts-Tests mit Sonobuoy
6.3 Validierung und Auditing
6.3.1 K8Guard
6.3.2 Copper
6.3.3 kube-bench
6.3.4 Kubernetes Audit Logging
6.4 Chaos Testing
6.4.1 Nur Produktion ist Produktion
6.4.2 chaoskube
6.4.3 kube-monkey
6.4.4 PowerfulSeal
6.5 Zusammenfassung
7 Power-Tools für Kubernetes
7.1 Die Arbeit mit kubectl
7.1.1 Shell-Aliasse
7.1.2 Kurze Flags verwenden
7.1.3 Ressourcen-Typen abkürzen
7.1.4 Autovervollständigen von kubectl-Befehlen
7.1.5 Hilfe erhalten
7.1.6 Hilfe zu Kubernetes-Ressourcen erhalten
7.1.7 Detaillertere Ausgaben nutzen
7.1.8 Mit JSON-Daten und jq arbeiten
7.1.9 Objekte beobachten
7.1.10 Objekte beschreiben
7.2 Mit Ressourcen arbeiten
7.2.1 Imperative kubectl-Befehle
7.2.2 Wann Sie keine imperativen Befehle verwenden sollten
7.2.3 Ressourcen-Manifeste generieren
7.2.4 Ressourcen exportieren
7.2.5 Ressourcen diffen
7.3 Mit Containern arbeiten
7.3.1 Die Logs eines Containers anzeigen
7.3.2 Sich mit einem Container verbinden
7.3.3 Kubernetes-Ressourcen mit kubespy beobachten
7.3.4 Einen Container-Port weiterleiten
7.3.5 Befehle in Containern ausführen
7.3.6 Container zur Fehlersuche ausführen
7.3.7 BusyBox-Befehle verwenden
7.3.8 BusyBox zu Ihren Containern hinzufügen
7.3.9 Programme auf einem Container installieren
7.3.10 Live Debugging mit kubesquash
7.4 Kontexte und Namensräume
7.4.1 kubectx und kubens
7.4.2 kube-ps1
7.5 Shells und Tools für Kubernetes
7.5.1 kube-shell
7.5.2 Click
7.5.3 kubed-sh
7.5.4 Stern
7.6 Bauen Sie Ihre eigenen Kubernetes-Tools
7.7 Zusammenfassung
8 Container ausführen
8.1 Container und Pods
8.1.1 Was ist ein Container?
8.1.2 Was gehört in einen Container?
8.1.3 Was gehört in einen Pod?
8.2 Container-Manifeste
8.2.1 Image-Bezeichner
8.2.2 Das Tag »latest«
8.2.3 Container-Digests
8.2.4 Basis-Image-Tags
8.2.5 Ports
8.2.6 Ressourcen-Anforderungen und -Grenzen
8.2.7 Image-Pull-Richtlinie
8.2.8 Umgebungsvariablen
8.3 Sicherheit von Containern
8.3.1 Container als Nicht-Root-Benutzer ausführen
8.3.2 Root-Container blockieren
8.3.3 Ein Read-Only-Dateisystem nutzen
8.3.4 Privilege Escalation deaktivieren
8.3.5 Capabilities
8.3.6 Pod Security Contexts
8.3.7 Pod Security Policies
8.3.8 Pod Service-Accounts
8.4 Volumes
8.4.1 emptyDir-Volumes
8.4.2 Persistente Volumes
8.5 Neustart-Richtlinien
8.6 Image Pull Secrets
8.7 Zusammenfassung
9 Pods managen
9.1 Labels
9.1.1 Was sind Labels?
9.1.2 Selektoren
9.1.3 Komplexere Selektoren
9.1.4 Andere Einsatzzwecke für Labels
9.1.5 Labels und Anmerkungen
9.2 Node Affinities
9.2.1 Hard Affinities
9.2.2 Soft Affinities
9.3 Pod Affinities und Anti-Affinities
9.3.1 Pods zusammenhalten
9.3.2 Pods auseinanderhalten
9.3.3 Soft Anti-Affinities
9.3.4 Wann Sie Pod Affinities verwenden
9.4 Taints und Tolerations
9.5 Pod-Controller
9.5.1 DaemonSets
9.5.2 StatefulSets
9.5.3 Jobs
9.5.4 Cronjobs
9.5.5 Horizontal Pod Autoscaler
9.5.6 PodPresets
9.5.7 Operatoren und Custom Resource Definitions (CRDs)
9.6 Ingress-Ressourcen
9.6.1 Ingress-Regeln
9.6.2 TLS Termination mit Ingress
9.6.3 Ingress-Controller
9.7 Istio
9.8 Envoy
9.9 Zusammenfassung
10 Konfiguration und Secrets
10.1 ConfigMaps
10.1.1 ConfigMaps erstellen
10.1.2 Umgebungsvariablen aus ConfigMaps setzen
10.1.3 Die gesamte Umgebung aus einer ConfigMap erstellen
10.1.4 Umgebungsvariablen in Argumenten für Befehle einsetzen
10.1.5 Konfigurationsdateien aus ConfigMaps erstellen
10.1.6 Pods bei einer Konfigurationsänderung aktualisieren
10.2 Kubernetes-Secrets
10.2.1 Secrets als Umgebungsvariablen verwenden
10.2.2 Secrets in Dateien schreiben
10.2.3 Secrets lesen
10.2.4 Zugriff auf Secrets
10.2.5 Encryption at Rest
10.2.6 Secrets behalten
10.3 Strategien zum Verwalten von Secrets
10.3.1 Secrets in der Versionsverwaltung verschlüsseln
10.3.2 Secrets remote ablegen
10.3.3 Ein dediziertes Secrets-Management-Tool einsetzen
10.3.4 Empfehlungen
10.4 Secrets mit Sops verschlüsseln
10.4.1 Einführung in Sops
10.4.2 Eine Datei mit Sops verschlüsseln
10.4.3 Ein KMS-Backend verwenden
10.5 Zusammenfassung
11 Sicherheit und Backups
11.1 Zugriffskontrolle und Berechtigungen
11.1.1 Den Zugriff vom Cluster abhängig machen
11.1.2 Role-Based Access Control (RBAC)
11.1.3 Rollen
11.1.4 Rollen mit Benutzern verbinden
11.1.5 Welche Rolle benötige ich?
11.1.6 Den Zugriff auf cluster-admin beschränken
11.1.7 Anwendungen und Deployment
11.1.8 Fehlersuche mit RBAC
11.2 Security Scanning
11.2.1 Clair
11.2.2 Aqua
11.2.3 Anchore Engine
11.3 Backups
11.3.1 Muss ich ein Backup von Kubernetes machen?
11.3.2 Backup von etcd
11.3.3 Backup des Ressourcen-Status
11.3.4 Backup des Cluster-Status
11.3.5 Große und kleine Katastrophen
11.3.6 Velero
11.4 Den Cluster-Status monitoren
11.4.1 kubectl
11.4.2 CPU- und Speicherauslastung
11.4.3 Konsole des Cloud-Providers
11.4.4 Kubernetes Dashboard
11.4.5 Weave Scope
11.4.6 kube-ops-view
11.4.7 node-problem-detector
11.5 Weitere Informationen
11.6 Zusammenfassung
12 Kubernetes-Anwendungen deployen
12.1 Manifeste mit Helm bauen
12.1.1 Was befindet sich in einem Helm-Chart?
12.1.2 Helm-Templates
12.1.3 Variablen interpolieren
12.1.4 Template-Werte mit Anführungszeichen versehen
12.1.5 Abhängigkeiten festlegen
12.2 Helm-Charts deployen
12.2.1 Variablen setzen
12.2.2 Werte in einem Helm-Release angeben
12.2.3 Eine Anwendung mit Helm aktualisieren
12.2.4 Zu früheren Versionen zurückrollen
12.2.5 Ein Helm-Chart-Repo erstellen
12.2.6 Helm-Chart-Secrets mit Sops managen
12.3 Mehrere Charts mit Helmfile managen
12.3.1 Was befindet sich in einem Helmfile?
12.3.2 Chart-Metadaten
12.3.3 Das Helmfile anwenden
12.4 Fortgeschrittene Tools zur Manifest-Verwaltung
12.4.1 ksonnet
12.4.2 Kapitan
12.4.3 kustomize
12.4.4 kompose
12.4.5 Ansible
12.4.6 kubeval
12.5 Zusammenfassung
13 Entwicklungs-Workflow
13.1 Entwicklungs-Tools
13.1.1 Skaffold
13.1.2 Draft
13.1.3 Telepresence
13.1.4 Knative
13.2 Deployment-Strategien
13.2.1 Rollierende Updates
13.2.2 Recreate
13.2.3 maxSurge und maxUnavailable
13.2.4 Blue/Green-Deployments
13.2.5 Rainbow-Deployments
13.2.6 Canary-Deployments
13.3 Migration mit Helm
13.3.1 Helm Hooks
13.3.2 Umgang mit fehlgeschlagenen Hooks
13.3.3 Andere Hooks
13.3.4 Hooks verketten
13.4 Zusammenfassung
14 Continuous Deployment in Kubernetes
14.1 Was ist Continuous Deployment?
14.2 Welches CD-Tool soll ich verwenden?
14.2.1 Jenkins
14.2.2 Drone
14.2.3 Google Cloud Build
14.2.4 Concourse
14.2.5 Spinnaker
14.2.6 GitLab CI
14.2.7 Codefresh
14.2.8 Azure Pipelines
14.3 CD-Komponenten
14.3.1 Docker Hub
14.3.2 Gitkube
14.3.3 Flux
14.3.4 Keel
14.4 Eine CD-Pipeline mit Cloud Build
14.4.1 Google Cloud und GKE einrichten
14.4.2 Das Demo-Repository forken
14.4.3 Erste Schritte in Cloud Build
14.4.4 Den Test-Container bauen
14.4.5 Die Tests ausführen
14.4.6 Den Anwendungs-Container bauen
14.4.7 Die Kubernetes-Manifeste überprüfen
14.4.8 Das Image veröffentlichen
14.4.9 Git-SHA-Tags
14.4.10 Den ersten Build-Trigger erstellen
14.4.11 Den Trigger testen
14.4.12 Von einer CD-Pipeline deployen
14.4.13 Einen Deploy-Trigger erstellen
14.4.14 Die Build-Pipeline optimieren
14.4.15 Die Beispiel-Pipeline anpassen
14.5 Zusammenfassung
15 Observability und Monitoring
15.1 Was ist Observability?
15.1.1 Was ist Monitoring?
15.1.2 Black-Box Monitoring
15.1.3 Was heißt »Up«?
15.1.4 Logging
15.1.5 Metriken
15.1.6 Tracing
15.1.7 Observability
15.2 Die Observability-Pipeline
15.3 Monitoring in Kubernetes
15.3.1 Externe Black-Box Checks
15.3.2 Interne Health-Checks
15.4 Zusammenfassung
16 Metriken in Kubernetes
16.1 Was sind Metriken wirklich?
16.1.1 Zeitreihen-Daten
16.1.2 Zähler und Maße
16.1.3 Was können uns Metriken sagen?
16.2 Die Wahl guter Metriken
16.2.1 Services: Das RED-Muster
16.2.2 Ressourcen: Das USE-Muster
16.2.3 Business-Metriken
16.2.4 Kubernetes-Metriken
16.3 Metriken analysieren
16.3.1 Was ist an einem einfachen Durchschnitt falsch?
16.3.2 Mittelwert, Median und Ausreißer
16.3.3 Perzentile
16.3.4 Perzentile auf Metrikdaten anwenden
16.3.5 Meist wollen wir das Schlimmste wissen
16.3.6 Mehr als Perzentile
16.4 Metriken in Dashboards visualisieren
16.4.1 Ein Standard-Layout für alle Services verwenden
16.4.2 Einen Information Radiator mit Master Dashboards bauen
16.4.3 Dashboards mit Fehlerursachen
16.5 Alarme durch Metriken
16.5.1 Was ist falsch an Alarmen?
16.5.2 Bereitschaftsdienst sollte nicht die Hölle sein
16.5.3 Dringende, wichtige und umsetzbare Alarme
16.5.4 Dokumentieren Sie Warnungen und Alarme außerhalb der Bürozeiten und in der Nacht
16.6 Tools und Services für Metriken
16.6.1 Prometheus
16.6.2 Google Stackdriver
16.6.3 AWS Cloudwatch
16.6.4 Azure Monitor
16.6.5 Datadog
16.6.6 New Relic
16.7 Zusammenfassung
17 Nachwort
17.1 Wohin als Nächstes?
17.2 Willkommen an Bord
Fußnoten
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