Salut, tout le monde.
Et bienvenue à nouveau.
Dans la vidéo précédente, nous avons eu une excellente introduction au moteur d'orchestration de conteneurs.
Nous avons déjà discuté du fait qu'il existe plusieurs moteurs d'orchestration.
Vous avez donc Docker swarm, Apache missiles, Kubernetes et bien d'autres.
Kubernetes est de loin l'un des moteurs d'orchestration de conteneurs les plus populaires.
La vidéo d'aujourd'hui présente une introduction de haut niveau à Kubernetes, suivie de quelques courtes
démonstrations.
Kubernetes est un moteur d'orchestration de conteneurs open source, développé par Google.
Kubernetes a donc été entièrement développé et maintenu par Google, avant d'être confié à la
C and ZF, la Cloud Native Computing Foundation, qui le gère actuellement.
Kubernetes est donc également appelé k8s en abrégé.
Donc la raison pour laquelle vous avez k8s est qu'entre K et entre S, vous avez huit caractères ici.
Et c'est la raison pour laquelle on l'appelle le K.
Elle parle maintenant de l'architecture du Kubernetes.
Vous avez un maître Kubernetes ici et vous avez les nœuds de travail.
Les nœuds de travail sont donc essentiellement les serveurs physiques ou les machines virtuelles sur lesquels les conteneurs
sont exécutés.
Et le maître Kubernetes est celui qui va gérer les conteneurs.
Ainsi, le maître Kubernetes recevra essentiellement les commandes des utilisateurs.
Maintenant, la question est de savoir comment il va recevoir les commandes.
Il peut donc recevoir les commandes via l'API, il peut les recevoir via le CLI, et il peut aussi les recevoir via l'interface utilisateur.
Vous disposez donc des API CLA et GI par lesquelles les utilisateurs pourront envoyer les commandes au maître Kubernetes
et ce dernier traitera les éléments mentionnés dans les commandes.
Comprenons cela à l'aide d'une simple analogie.
Disons que vous avez une commande appelée "Je veux lancer l'application A".
Donc c'est la commande que vous donnez à Kubernetes, master.
Maintenant, le maître Kubernetes va vérifier le nombre de nœuds qu'il possède.
Il y a donc actuellement trois nœuds associés au maître Kubernetes.
Donc, il va aller de l'avant et lancer l'application dans l'un des nœuds.
Il existe plusieurs algorithmes sur la base desquels un nœud spécifique est sélectionné. Ce n'est donc
pas comme si le nœud A avait actuellement 100 % de la charge du CPU.
Ainsi, dans ce cas, Kubernetes master n'enverra pas vraiment l'application à Node one.
Il l'envoie au nœud qui a le plus de ressources disponibles.
Il y a donc beaucoup de choses qui se passent en coulisses, mais pour l'instant nous n'avons qu'une
vue d'ensemble de haut niveau ici.
Très bien.
Donc, actuellement, vous avez la commande qui a été fournie par l'utilisateur, Kubernetes est maître, il l'a
prise et a lancé le conteneur dans l'un des nœuds de travail.
Maintenant, disons que pour une raison quelconque, ce nœud de travail a cessé de fonctionner.
Il peut y avoir une raison pour laquelle le serveur a cessé de fonctionner : problème d'alimentation, de connectivité
réseau, de noyau, etc.
Désormais, une fois que ce nœud ouvrier aura cessé de fonctionner, le maître Kubernetes le détectera automatiquement.
Il détecte donc automatiquement que le nœud de travail ne fonctionne pas vraiment bien et il fait migrer le conteneur vers
un autre nœud de travail en fonctionnement.
C'est ce que l'on appelle aussi la déclaration d'intention.
Il s'agit donc d'une vue d'ensemble de haut niveau de la déclaration d'intention.
Ainsi, l'enregistrement de l'intention est généralement donné par l'utilisateur, qui déclare que je veux lancer une application dans un conteneur.
Voici donc le conteneur de l'application.
En tant qu'utilisateur, je dis à l'OC Kubernetes que je veux lancer le conteneur d'applications, et c'est tout.
Maintenant, je n'ai plus rien à faire.
Kubernetes se chargera à la fois du lancement du conteneur et de sa gestion à long terme.
Donc, comme nous le disions, il ne s'agit pas seulement de lancer le conteneur une seule fois.
Il s'agit également du bilan de santé.
Kubernetes master ne peut pas seulement détecter que le nœud est en panne, il peut aussi détecter si l'application ne fonctionne pas correctement.
Et si le conteneur d'applications ne fonctionne pas correctement, il peut automatiquement redémarrer le conteneur d'applications.
Il peut migrer automatiquement le conteneur d'applications vers différents nœuds de travail et autres.
Il y a donc beaucoup de choses qui se passent dans les coulisses.
Dans la vidéo d'aujourd'hui, nous nous sommes donc concentrés sur l'introduction.
Il ne s'agit donc que d'une vue d'ensemble de haut niveau sur la façon dont les choses fonctionnent.
Passons donc rapidement à la démo pour mieux comprendre.
Donc je suis dans ma classe et faisons rapidement un cube.
Obtenir des noeuds.
Et actuellement vous voyez que j'ai un noeud qui est disponible.
Lors de la phase d'architecture, nous avons discuté du fait que vous aviez un maître Kubernetes et plusieurs
nœuds de travail.
Les nœuds de travail sont donc essentiellement là où les conteneurs sont déployés.
Ainsi, les nœuds ouvriers peuvent être au nombre de un, de 100 ou même de 1000.
Donc ça dépend vraiment.
Ainsi, pour notre démonstration, nous avons un nœud de travail, qui est actuellement disponible.
Maintenant, dans la diapositive suivante, nous avons discuté de l'enregistrement de l'intention, où par l'un des moyens,
il peut être clair API, nous avons fourni un enregistrement de l'intention.
Donc l'enregistrement de l'intention était que je veux lancer un conteneur, alors essayons-le.
Donc je vais dire que ça va fonctionner, je vais l'appeler moteur X et je vais le lancer depuis l'image du moteur X.
Maintenant, vous n'avez pas besoin de vous soucier de ce que sont ces commandes pour le moment.
Nous en parlerons en détail dans la prochaine vidéo.
Cette vidéo a pour but de vous donner un aperçu de Kubernetes.
Donc, une fois que vous exécutez ceci, il dit que le moteur de déploiement est créé.
Et maintenant si tu fais un cube, il y aura des ports.
Vous verrez que vous avez un pod qui est actuellement en phase de création.
Alors, que s'est-il passé exactement ?
Nous avons dit à Kubernetes que nous voulons lancer un conteneur depuis l'image du moteur X.
C'est donc la partie que nous avions faite, et qui a été fournie au maître Kubernetes.
Maintenant, le maître Kubernetes examinera les nœuds de travail et lancera ce pod spécifique dans l'un des
nœuds de travail.
Vous pouvez donc vous référer au pod comme à un conteneur pour commencer.
Kubernetes a donc lancé le conteneur dans l'un des nœuds de travail.
Donc maintenant si vous rafraîchissez, vous verrez que le statut de cette carte est en cours d'exécution.
Donc maintenant ce pod est en cours d'exécution dans mon serveur où nous exécutons les commandes CLI.
Donc si je fais une pièce Docker sur le moteur X, en fait, laissez-moi copier ce nom.
Vous verrez que vous avez un conteneur de moteur qui fonctionne.
Alors maintenant, faisons une chose.
Arrêtons ce conteneur et voyons ce qui se passe exactement.
Donc je vais dire, Docker, arrête.
Suivi par le conteneur.
Et maintenant si vous faites un morceau de Docker, vous devriez voir que le premier conteneur que nous avions arrêté,
il n'est plus présent ici.
Maintenant, je me penche sur l'architecture.
Donc ce que nous avions fait, nous avons dit au Kubernetes de lancer un conteneur à partir de l'image du moteur X.
Kubernetes est allé de l'avant et a créé le conteneur.
Donc maintenant ce que nous avons fait, au lieu de supprimer le nœud, ce que nous avons fait, nous avons manuellement arrêté le conteneur.
Ou vous pouvez dire que nous avons tué le conteneur.
Ainsi, Kubernetes sera en mesure de détecter que ce conteneur ne fonctionne plus et il pourra le démarrer automatiquement
ou démarrer automatiquement un nouveau conteneur dans un nœud complètement différent.
Donc si vous voulez voir à nouveau, faisons un morceau de Docker et vous verrez qu'un conteneur supplémentaire a été lancé.
Donc ce conteneur a été lancé avant 53 secondes.
C'est donc l'une des grandes caractéristiques d'un moteur orchestrateur typique, qui est Kubernetes dans notre cas.
J'espère donc qu'à un haut niveau, vous avez tous compris ce qu'est Kubernetes.
Maintenant, encore une fois, ce n'est qu'un des exemples que nous avons pris.
Kubernetes possède de nombreuses fonctionnalités, et nous en discuterons au fur et à mesure de notre progression dans
le cours.
Maintenant, avant de conclure cette vidéo, je voulais juste vous montrer une dernière chose.
Nous avons donc discuté du fait qu'il y avait trois façons de fournir des commandes à Kubernetes.
Maître, vous avez l'API, vous avez la ClA, et vous avez l'interface utilisateur.
Ainsi, la commande CTL que nous avons exécutée dans cette démo était un exemple de CLI.
Vous disposez également de la fonction d'interface utilisateur.
Si vous voulez voir à quoi ressemble exactement Java, voici le tableau de bord de l'interface utilisateur de Kubernetes.
Donc actuellement, si vous voyez ici dans les noeuds, il montre qu'il y a un noeud de travail qui est
disponible.
Il vous montre également les spécifications relatives au processeur et à la mémoire de ce nœud de travail spécifique.
En plus de cela, il peut également vous montrer diverses informations sur les conteneurs actuels
qui exécutent les ensembles de démons, les déploiements, etc. C'est donc une excellente IG qui est disponible et qui aide vraiment
à comprendre les choses plus rapidement, car l'interface utilisateur est toujours le moyen le plus rapide de démontrer les choses.
Voici donc l'IG.
Nous avons également examiné le CLI et il est certain que vous pouvez même fournir des commandes via l'API.
Voilà pour l'aperçu général de Kubernetes.
Encore une fois, nous avons eu un aperçu de très haut niveau dans la vidéo d'aujourd'hui.
J'espère que vous avez compris ce qu'est Kubernetes et ce qu'il peut faire.
Dans les prochaines vidéos, nous allons entrer dans le détail de Kubernetes, et nous allons examiner de nombreuses
fonctionnalités offertes par le moteur d'orchestration de Kubernetes.
C'est ainsi que se termine cette vidéo.
J'espère que cette vidéo a été instructive pour vous, et j'ai hâte de vous voir dans la prochaine vidéo.