Dockerはコンテナ化ツールであり、Kubernetesはコンテナオーケストレーションツールです。 1. Dockerパッケージアプリケーションとその依存関係は、Docker対応環(huán)境で実行できるコンテナに依存します。 2。Kubernetesはこれらのコンテナを管理し、自動(dòng)展開、スケーリング、管理を?qū)g裝し、アプリケーションを効率的に実行します。

導(dǎo)入

DockerとKubernetesという名前を聞いたことがあるかもしれませんが、関係とそれぞれの機(jī)能を知っていますか？ Dockerはコンテナ化ツールであり、Kubernetesはコンテナオーケストレーションツールです。簡(jiǎn)単に言えば、Dockerはアプリケーションのパッケージ化を擔(dān)當(dāng)し、Kubernetesはこれらのパッケージアプリケーションを効率的に実行できるように管理する責(zé)任があります。今日、私たちはこのパンチのペアを深く探り、それらが現(xiàn)代のクラウドネイティブの建築においてどのように重要な役割を果たすかを理解します。この記事を読むと、Dockerを使用してアプリケーションをパッケージ化する方法と、Kubernetesを介してそれらを管理およびスケーリングする方法を?qū)Wびます。

基本的な知識(shí)のレビュー

DockerとKubernetesを理解するには、仮想化技術(shù)とコンテナの概念を簡(jiǎn)単に確認(rèn)する必要があります。仮想化テクノロジーを使用すると、物理サーバーで複數(shù)の仮想マシンを?qū)g行できますが、コンテナテクノロジーはさらに一歩進(jìn)んで、オペレーティングシステムレベルでリソース分離とアプリケーションパッケージを?qū)g裝できます。 Dockerは、このコンテナテクノロジーの代表です。 DockerFileを介してコンテナの構(gòu)造プロセスを定義し、アプリケーションとその依存関係を軽量のポータブルコンテナにパッケージ化できるようにします。

コアコンセプトまたは関數(shù)分析

Docker：コンテナ化ツール

Dockerのコア機(jī)能は、アプリケーションとその依存関係を、Docker対応の環(huán)境で簡(jiǎn)単に実行できるコンテナにパッケージ化することです。これは、開発環(huán)境でコンテナを構(gòu)築し、環(huán)境の違いを心配することなく生産環(huán)境に展開できることを意味します。

たとえば、単純なPythonアプリケーションがあるとしたら、DockerFileを使用してアプリケーションの構(gòu)造プロセスを定義できます。

 Pythonから：3.9-Slim

workdir /app

要件をコピーします。txt。
PIPインストールを?qū)g行します-NO-CACHE-DIR -R Reportion.txt

コピー 。 。

cmd ["python"、 "app.py"]

このDockerFileは、軽量のPythonイメージから始まり、アプリケーションに必要な依存関係をインストールし、アプリケーションコードをコピーし、最後にアプリケーションを?qū)g行します。

Kubernetes：コンテナオーケストレーションツール

Kubernetesは、これらのパッケージ容器を管理する役割であり、クラスターで効率的に実行できるようにします。 Kubernetesは、コンテナの展開、スケーリング、および管理を自動(dòng)化することができ、アプリケーションが需要を変えるためにより柔軟に対応できるようにします。

Kubernetesの実用的な原則は、次のように簡(jiǎn)単に説明できます。アプリケーションとリソースの要件を説明するYAMLファイルを定義し、Kubernetesはこの説明に基づいてコンテナを作成および管理します。例えば：

 Apiversion：Apps/V1
種類：展開
メタデータ：
  名前：my-app
仕様：
  レプリカ：3
  セレクタ：
    マッチラベル：
      アプリ：my-app
  テンプレート：
    メタデータ：
      ラベル：
        アプリ：my-app
    仕様：
      コンテナ：
       - 名前：my-app
        畫像：my-app：v1
        ポート：
        -containerport：80

このYAMLファイルは、My-Appという名前の展開を定義し、3つのコピーを指定し、My-App：V1 Imageを使用します。

使用の例

Dockerの基本的な使用

Dockerを使用したアプリケーションのパッケージは非常に簡(jiǎn)単です。まず、コンテナのビルドプロセスを定義するには、DockerFileを作成する必要があります。次に、 docker buildコマンドを使用して畫像を作成できます。

 docker build -t my -app：v1。

ビルドが完了したら、 docker runコマンドを使用してコンテナを?qū)g行できます。

 docker run -p 8080：80 my -app：v1

Kubernetesの高度な使用

Kubernetesでは、展開を使用してコンテナのライフサイクルを管理できます。たとえば、 kubectl applyコマンドを使用してアプリケーションを展開できます。

 kubectl apply -f deployment.yaml

アプリケーションを拡張する必要がある場(chǎng)合は、YAMLファイルのreplicasフィールドを変更して再申請(qǐng)してください。

 kubectl apply -f deployment.yaml

一般的なエラーとデバッグのヒント

DockerとKubernetesを使用する際に遭遇する可能性のあるいくつかの一般的な問(wèn)題があります。たとえば、Dockerのビルド障害は、DockerFileの構(gòu)文エラー、または依存関係のインストール障害による可能性があります。 Dockerビルドログを表示することで、問(wèn)題をトラブルシューティングできます。

 docker build -t my -app：v1。 - ノーキャッシュ

Kubernetesでは、PODが起動(dòng)に失敗した場(chǎng)合、リソースが不十分または構(gòu)成エラーがあるためである可能性があります。 kubectl describeコマンドを使用して、ポッドの詳細(xì)を表示できます。

 KubectlはPod my-app xxxを説明しています

パフォーマンスの最適化とベストプラクティス

DockerとKubernetesを使用する場(chǎng)合、いくつかのパフォーマンスの最適化と注目に値するベストプラクティスがあります。たとえば、Dockerでは、マルチステージビルドを使用して畫像サイズを削減できます。

 Pythonから：3.9-Slimとしてビルダー

workdir /app

要件をコピーします。txt。
PIPインストールを?qū)g行します-NO-CACHE-DIR -R Reportion.txt

Pythonから：3.9-Slim

workdir /app

コピー -  From = Builder /usr/local/lib/python3.9/site-packages /usr/local/lib/python3.9/site-packages
コピー 。 。

cmd ["python"、 "app.py"]

Kubernetesでは、水平Pod Autoscalerを使用してポッドを自動(dòng)的にスケーリングできます。

 Apiversion：autoscaling/v2beta1
種類：Horizo??ntalPodautoscaler
メタデータ：
  名前：my-app-hpa
仕様：
  scaletargetref：
    Apiversion：Apps/V1
    種類：展開
    名前：my-app
  Minreplicas：1
  MaxReplicas：10
  メトリック：
   - タイプ：リソース
    リソース：
      名前：CPU
      Target AberagleAlization：50

DockerとKubernetesを使用する場(chǎng)合、コードの読みやすさとメンテナンスにも注意を払う必要があります。たとえば、DockerFilesで意味のある注釈を使用して、Kubernetes YAMLファイルでのクリアな命名とタグを使用すると、コードの保守性を向上させることができます。

全體として、DockerとKubernetesは、アプリケーションをより効率的にパッケージ化、展開、管理するのに役立つ最新のクラウドネイティブアーキテクチャの重要なツールです。実際のアプリケーションでは、さまざまな課題に遭遇する可能性がありますが、継続的な學(xué)習(xí)と実踐を通じて、これらのツールをより適切にマスターし、より堅(jiān)牢でスケーラブルなアプリケーションを構(gòu)築できるようになります。

以上がDocker：コンテナ化ツール、Kubernetes：オーケストレーターの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。