0Pricing
Docker & Kubernetes for Developers · Урок

Автоматизированные развёртывания с непрерывной доставкой Kubernetes

Настройте конвейеры непрерывной доставки для автоматического развёртывания новых версий приложений в кластерах Kubernetes.

«Автоматизированные развёртывания с непрерывной доставкой Kubernetes» — бесплатный урок Docker & Kubernetes for Developers на CoddyKit. Это урок 2 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Docker & Kubernetes for Developers, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Docker & Kubernetes for Developers содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

What is Continuous Deployment?

After building and testing your code, the next step is getting it to users. Continuous Deployment (CD) automates this entire process, from code commit to production deployment, without human intervention.

It's the natural evolution of Continuous Integration (CI), where every successful build that passes all tests is automatically released.

Benefits of Automated K8s CD

Manually deploying to Kubernetes can be complex and error-prone. Automating deployments brings significant advantages:

  • Speed: New features reach users faster.
  • Consistency: Deployments are identical every time.
  • Reliability: Reduces human errors in complex K8s operations.
  • Scalability: Manages deployments across many services and clusters.

A Typical K8s CD Workflow

A basic Continuous Deployment pipeline for Kubernetes usually follows these stages:

  1. Code Commit: Developer pushes code to Git.
  2. CI (Build & Test): Automated build, tests run, Docker image created.
  3. Image Push: New Docker image pushed to a container registry (e.g., Docker Hub).
  4. K8s Manifest Update: Deployment manifest updated with the new image tag.
  5. Apply to Cluster: The updated manifest is applied to the Kubernetes cluster.

How Kubernetes Updates Work

In Kubernetes, you update an application by changing its Deployment manifest. The most common change is updating the Docker image tag to a newer version.

Kubernetes then intelligently manages the transition from the old version to the new one, ensuring your application remains available.

Deployment Manifest Update

Here's a simplified Kubernetes Deployment manifest. To update your application, you simply change the image tag (e.g., from v1.0.0 to v1.0.1) and apply the updated manifest.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
      - name: my-app-container
        image: myregistry/my-app:v1.0.0 # Change this tag!
        ports:
        - containerPort: 80

Zero-Downtime Rolling Updates

Kubernetes uses a rolling update strategy by default. When you update a Deployment, it:

  • Gradually replaces old Pods with new ones.
  • Ensures a minimum number of Pods are always running.
  • Avoids downtime by not taking all old Pods down simultaneously.

This ensures a smooth transition to your new application version.

Health Checks for Reliability

For automated deployments, liveness and readiness probes are crucial:

  • Liveness Probe: Tells Kubernetes if your application is still running. If it fails, Kubernetes restarts the Pod.
  • Readiness Probe: Tells Kubernetes if your application is ready to serve traffic. New Pods won't receive traffic until this probe passes.

These prevent unhealthy versions from taking user requests.

Dealing with Failed Deployments

Even with automation, issues can arise. Kubernetes tracks deployment history, allowing for easy rollbacks:

  • If a new version is buggy, you can quickly revert to a previous, stable version.
  • The command kubectl rollout undo deployment/my-app-deployment can revert to the last successful deployment.

This capability is a safety net for CD.

Popular CD Tools Integration

Many CI/CD tools can automate Kubernetes deployments. They often integrate by:

  • Running kubectl commands in pipeline scripts.
  • Using Kubernetes APIs directly.

Examples include Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions, and CircleCI. These tools orchestrate the steps from image build to K8s deployment.

Deployment Update Quiz

You've pushed a new Docker image of your application to your registry. What is the most common and direct way to trigger an update for an existing Kubernetes Deployment to use this new image?

CD to Kubernetes: Recap

In this lesson, we explored Continuous Deployment (CD) for Kubernetes. You learned:

  • CD automates application releases.
  • How K8s manages updates using rolling updates.
  • The importance of probes and rollbacks.
  • How CI/CD tools integrate with Kubernetes for automation.

Next, we'll dive deeper into GitOps, a powerful methodology for K8s CD.

Часто задаваемые вопросы

Урок «Автоматизированные развёртывания с непрерывной доставкой Kubernetes» бесплатный?

Да — полный текст урока «Автоматизированные развёртывания с непрерывной доставкой Kubernetes» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Docker & Kubernetes for Developers, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Docker & Kubernetes for Developers содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Автоматизированные развёртывания с непрерывной доставкой Kubernetes»?

Настройте конвейеры непрерывной доставки для автоматического развёртывания новых версий приложений в кластерах Kubernetes. Ты практикуешь Docker & Kubernetes for Developers с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать Docker & Kubernetes for Developers?

Предыдущий опыт не требуется. Docker & Kubernetes for Developers на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 2 из 4.

Сколько времени занимает урок «Автоматизированные развёртывания с непрерывной доставкой Kubernetes»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке Docker & Kubernetes for Developers?

Да. Каждый урок Docker & Kubernetes for Developers включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Интеграция Docker в конвейеры непрерывной интеграции
  2. Автоматизированные развёртывания с непрерывной доставкой Kubernetes
  3. Введение в GitOps с Kubernetes
  4. Управление манифестами Kubernetes с помощью чартов Helm
← Назад к Docker & Kubernetes for Developers