Azure Fundamentals · 课时

Azure Kubernetes 概念

Q: 「Azure Kubernetes 概念」这节课中我会学到什么？

复习 Kubernetes 的核心构造——Pod、部署、服务和命名空间——并了解 AKS 如何代表您管理控制平面。 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Azure Fundamentals，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

复习 Kubernetes 的核心构造——Pod、部署、服务和命名空间——并了解 AKS 如何代表您管理控制平面。

Azure Kubernetes 概念 是 CoddyKit 上的免费 Azure Fundamentals 课时。这是第 3 节课，共 4 节。你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。这是 Azure Fundamentals 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Azure Fundamentals 课程共包含 4 节课。

什么是 Kubernetes？

Kubernetes（K8s）是一个开源容器编排平台，最初由 Google 开发。它可以自动完成容器化应用的部署、扩展和管理。您不必手动运行容器，而是通过 YAML 清单声明应用的期望状态，Kubernetes 会持续使实际状态与期望状态保持一致，包括重启失败的容器、将工作负载调度到运行状况良好的节点上，以及扩展副本数量。

集群架构：控制平面和节点

Kubernetes 集群由控制平面和工作节点组成。控制平面包含 API 服务器（所有 kubectl 命令的入口）、etcd（分布式状态存储）、调度器（将 Pod 分配给节点）和控制器管理器（维护期望状态）。工作节点运行 kubelet（节点代理）、kube-proxy（网络规则）和容器运行时（containerd）。在 AKS 中，Microsoft 管理控制平面，您只需管理工作节点。

# Kubernetes control plane components
# kube-apiserver    - REST API for all cluster operations
# etcd              - Distributed key-value store (cluster state)
# kube-scheduler    - Assigns pending pods to nodes
# kube-controller-manager  - Runs reconciliation controllers

# Worker node components
# kubelet           - Node agent, ensures containers run
# kube-proxy        - Network routing for services
# containerd        - Container runtime (runs containers)

Pod：最小可部署单元

Pod 是 Kubernetes 中最小的可部署单元。一个 Pod 封装一个或多个容器，这些容器共享网络命名空间（同一个 IP 地址）、存储卷和生命周期。Pod 内的容器通过 localhost 相互通信。Pod 是临时的——发生故障时，Kubernetes 会用具有不同 IP 地址的新 Pod 替换它。您很少会直接创建 Pod，而是创建管理 Pod 的更高层资源。

# Simple pod manifest
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp-pod
  labels:
    app: myapp
spec:
  containers:
  - name: myapp
    image: mycontainerregistry.azurecr.io/myapp:v1.0
    ports:
    - containerPort: 80
    resources:
      requests:
        cpu: '100m'
        memory: '128Mi'
      limits:
        cpu: '500m'
        memory: '512Mi'

Deployment：管理 ReplicaSet

Deployment 是在 Kubernetes 中运行无状态应用的标准方式。它会创建并管理一个ReplicaSet，以维持所需数量的相同 Pod 副本。Deployment 支持滚动更新——逐步用新 Pod 替换旧 Pod——以及回滚到以前的版本。您只需描述期望的 Pod 模板和副本数量，其余工作由 Kubernetes 处理。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1       # Create 1 extra pod during update
      maxUnavailable: 0 # Never reduce below desired count
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: mycontainerregistry.azurecr.io/myapp:v1.0
        ports:
        - containerPort: 80

Service：稳定的网络端点

由于 Pod 是临时的，且其 IP 地址会发生变化，因此 Service 提供稳定的网络端点，将流量负载均衡到匹配的 Pod。Service 使用标签选择器查找 Pod。Service 类型包括：ClusterIP（仅限内部访问，默认类型）、NodePort（在每个节点上公开一个端口）、LoadBalancer（使用公共 IP 配置 Azure Load Balancer）以及 ExternalName（指向外部服务的 DNS 别名）。

# Service exposing myapp pods externally
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myapp-svc
spec:
  type: LoadBalancer  # Creates Azure Load Balancer
  selector:
    app: myapp        # Routes traffic to pods with this label
  ports:
  - port: 80          # Service port
    targetPort: 80    # Pod/container port

# After creation, check the EXTERNAL-IP (Azure LB public IP)
# kubectl get service myapp-svc

用于多租户的命名空间

命名空间可以将单个 Kubernetes 集群划分为多个虚拟集群。不同命名空间中的资源按名称隔离——您可以同时在 development 和 production 命名空间中各创建一个名为 myapp 的 Deployment。命名空间是向团队或环境应用 RBAC、资源配额和网络策略的主要单位。默认命名空间包括 default、kube-system 和 kube-public。

# Create a namespace for the dev team
kubectl create namespace dev-team

# Deploy into a specific namespace
kubectl apply -f deployment.yaml --namespace dev-team

# List all resources in a namespace
kubectl get all --namespace dev-team

# Set default namespace for current context
kubectl config set-context --current --namespace dev-team

ConfigMaps 和 Secrets

ConfigMaps 将非敏感配置数据存储为键值对或文件，并将其作为环境变量或卷挂载注入 Pod。Secrets 存储敏感数据（密码、令牌），并以 Base64 编码（默认情况下并未加密；如需静态数据的真正加密，请使用 Azure Key Vault Provider for Secrets Store CSI Driver）。二者都限定在命名空间范围内，并在 Pod 规范中通过名称引用。

# Create a ConfigMap from literal values
kubectl create configmap app-config \
  --from-literal=APP_ENV=production \
  --from-literal=LOG_LEVEL=info

# Create a Secret
kubectl create secret generic db-secret \
  --from-literal=DB_PASSWORD='super-secret'

# Reference in a pod spec
# env:
# - name: APP_ENV
#   valueFrom:
#     configMapKeyRef:
#       name: app-config
#       key: APP_ENV
# - name: DB_PASSWORD
#   valueFrom:
#     secretKeyRef:
#       name: db-secret
#       key: DB_PASSWORD

Azure 上的持久卷

有状态应用需要一种生命周期长于单个 Pod 的存储。Kubernetes 使用 PersistentVolumes (PVs) 和 PersistentVolumeClaims (PVCs)，将存储与 Pod 生命周期解耦。在 AKS 中，内置的 Azure Disk 和 Azure Files 存储类会在创建 PVC 时自动配置托管磁盘和文件共享。Azure Disk 用于单个 Pod 访问；Azure Files 支持多个 Pod 同时读写。

# PersistentVolumeClaim using Azure Disk
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: my-disk-pvc
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteOnce   # Single-node read/write (Azure Disk)
  storageClassName: managed-csi
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi

# Mount in a pod
# volumes:
# - name: data
#   persistentVolumeClaim:
#     claimName: my-disk-pvc
# volumeMounts:
# - name: data
#   mountPath: /data

Horizontal Pod Autoscaler

Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 会根据观测到的 CPU/内存利用率或自定义指标，自动调整 Deployment 中的 Pod 副本数量。HPA 控制器每 15 秒查询一次指标服务器，并增加或减少副本数量，使利用率保持在接近目标值的水平。您可以设置最小和最大副本数作为限制，防止扩展失控。

# Create an HPA targeting 50% CPU utilisation
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: myapp-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: myapp
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 20
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50

运行状况检查：Liveness 和 Readiness 探针

Kubernetes 使用探针监控容器运行状况。livenessProbe 检查容器是否仍在运行；如果检查失败，Kubernetes 会重启容器。readinessProbe 检查容器是否已准备好提供流量；如果检查失败，Pod 会从 Service 的负载均衡中移除，但不会重启。startupProbe 会在应用完成初始化之前延迟其他探针，从而避免应用启动缓慢时被过早重启。

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 80
  initialDelaySeconds: 15
  periodSeconds: 20
  failureThreshold: 3

readinessProbe:
  httpGet:
    path: /ready
    port: 80
  initialDelaySeconds: 5
  periodSeconds: 10
  failureThreshold: 3

startupProbe:
  httpGet:
    path: /startup
    port: 80
  failureThreshold: 30
  periodSeconds: 10  # Allow 300s for slow startup

资源请求和限制

Kubernetes 中的每个容器都应声明资源请求（调度器使用的最低保证分配量）和限制（允许的最大值，超过后容器会受到限流或被终止）。CPU 请求以毫核（m）为单位，1000m = 1 个 CPU 核心。准确设置请求和限制，可以避免嘈杂邻居问题，并帮助调度器在不过度分配资源的情况下，将 Pod 高效地安排到节点上。

resources:
  requests:
    cpu: '250m'      # 0.25 CPU core guaranteed
    memory: '256Mi'  # 256 MiB guaranteed
  limits:
    cpu: '1'         # Max 1 CPU core
    memory: '512Mi'  # Max 512 MiB (OOMKilled if exceeded)

快速检查

测试您对本课 Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) 概念的理解。

课程回顾

在本课中，您学习了：容器组是共享网络和存储的最小可部署单元；部署负责管理支持滚动更新的无状态副本集；服务提供稳定的终结点，在临时容器组之间进行流量负载均衡。接下来，我们将学习如何在 AKS 上部署工作负载。

常见问题解答

「Azure Kubernetes 概念」课时是免费的吗？

是的 — 「Azure Kubernetes 概念」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 Azure Fundamentals 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 Azure Fundamentals 课程共包含 4 节课。

「Azure Kubernetes 概念」这节课中我会学到什么？

复习 Kubernetes 的核心构造——Pod、部署、服务和命名空间——并了解 AKS 如何代表您管理控制平面。你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Azure Fundamentals，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 Azure Fundamentals 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Azure Fundamentals 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。这是第 3 节课，共 4 节。

「Azure Kubernetes 概念」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 Azure Fundamentals 课中编写并运行代码吗？

能。每节 Azure Fundamentals 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

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