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Articles in kubernetes
Part 8 of the Kubernetes Autoscaling series: Complete guide to securing autoscaling infrastructure with RBAC, policy enforcement, compliance frameworks (PCI-DSS, HIPAA, SOC2), multi-tenancy patterns, audit logging, and governance best practices for enterprise Kubernetes.
Part 7 of the Kubernetes Autoscaling series: Real-world production incidents, debugging workflows, common failure scenarios, and hard-learned lessons from operating autoscaling at scale. Battle-tested troubleshooting guides and postmortem analysis.
Part 6 of the Kubernetes Autoscaling series: Advanced autoscaling patterns for stateful applications, multi-cluster deployments, cost optimization strategies, batch job scaling, and emerging technologies. Real-world architectures and production-grade implementations.
Part 5 of the Kubernetes Autoscaling series: Deep dive into Vertical Pod Autoscaler (VPA), resource right-sizing strategies, combining VPA with HPA, and production-grade resource optimization techniques for cost-effective Kubernetes operations.
Part 4 of the Kubernetes Autoscaling series: Complete guide to monitoring EKS autoscaling with Prometheus and Grafana. Includes CDK setup, alerting rules, custom dashboards, and threshold tuning strategies for production-grade observability.
Part 3 of the Kubernetes Autoscaling series: Hands-on tutorial demonstrating Horizontal Pod Autoscaler with a real Apache-PHP application. Includes complete AWS CDK infrastructure code, Kubernetes manifests, load testing, and step-by-step deployment guide.
Part 2 of the Kubernetes Autoscaling series: Comprehensive guide to cluster-level autoscaling covering Cluster Autoscaler, Karpenter, cloud provider-specific solutions (EKS, GKE, AKS), and emerging technologies for intelligent node provisioning and cost optimization.
Part 1 of the Kubernetes Autoscaling series: Deep dive into Horizontal Pod Autoscaler (HPA) approaches, comparing resource-based, custom metrics, external metrics, and event-driven autoscaling with KEDA. Learn when to use each approach with real-world examples and production best practices.
🎯 前言 經過前兩篇的學習，我們已經掌握了 Kubernetes 的基礎概念與核心資源操作。本文將深入探討進階功能與生產環境實踐，幫助你構建企業級的容器平台。 本文重點： 自動擴展（HPA/VPA/CA） RBAC 權限管理 Network Policy 網路策略 Helm 套件管理 監控與告警系統 日誌收集方案 CI/CD 整合 生產環境最佳實踐 ⚡ 自動擴展機制 擴展類型對照 graph TB A[Kubernetes 自動擴展] --> B[HPA<br/>水平 Pod 擴展] A --> C[VPA<br/>垂直 Pod 擴展] A --> D[CA<br/>叢集自動擴展] B --> B1[根據 CPU/記憶體<br/>自動調整 Pod 數量] C --> C1[根據資源使用<br/>調整 Pod 資源限制] D --> D1[根據負載<br/>自動增減節點] style A fill:#326ce5 style B fill:#4ecdc4 style C fill:#feca57 style D fill:#ff6b6b HPA (Horizontal Pod Autoscaler) 基於 CPU 的 HPA：
🎯 前言 在上一篇文章中，我們了解了 Kubernetes 的基礎概念與架構。本文將深入探討核心資源對象的實務操作，透過大量範例與表格說明，幫助你全面掌握 K8s 的日常操作。 本文重點： kubectl 指令完全指南 Pod 深度解析與操作 Workload 資源管理 Service 與網路配置 Ingress 路由管理 儲存資源操作 配置管理實戰 🔧 kubectl 指令完全指南 kubectl 指令結構 1kubectl [command] [TYPE] [NAME] [flags] 範例： 1kubectl get pods nginx-pod -o yaml 2# ↑ ↑ ↑ ↑ 3# 指令 類型 名稱 選項 基本指令分類 graph TB A[kubectl 指令] --> B[基礎操作] A --> C[部署管理] A --> D[除錯診斷] A --> E[叢集管理] A --> F[設定管理] B --> B1[get, describe<br/>logs, exec] C --> C1[create, apply<br/>delete, scale] D --> D1[logs, exec<br/>port-forward, top] E --> E1[cluster-info<br/>api-resources<br/>api-versions] F --> F1[config<br/>auth] style A fill:#326ce5 style B fill:#4ecdc4 style C fill:#feca57 style D fill:#ff6b6b style E fill:#a8e6cf style F fill:#ffb3ba kubectl 常用指令速查表 基礎操作指令 指令 用途 範例 get 列出資源 kubectl get pods describe 查看詳細資訊 kubectl describe pod nginx create 創建資源 kubectl create deployment nginx --image=nginx apply 應用配置 kubectl apply -f deployment.
🎯 前言 Kubernetes（常簡稱為 K8s）是目前最流行的容器編排平台，已成為雲原生應用的事實標準。本系列文章將全面介紹 Kubernetes 的核心概念、實務操作與生產部署。 本系列文章規劃： 第一篇（本文）：Kubernetes 基礎概念與架構 第二篇：核心資源與實務操作 第三篇：進階功能與生產實踐 📚 什麼是 Kubernetes？ 核心定義 Kubernetes 是一個開源的容器編排平台，用於自動化部署、擴展和管理容器化應用程式。它最初由 Google 設計，現在由 Cloud Native Computing Foundation（CNCF）維護。 graph TB A[Kubernetes] --> B[容器編排] A --> C[自動化部署] A --> D[服務發現] A --> E[負載均衡] A --> F[自動擴展] A --> G[自我修復] B --> B1[管理數千個容器] C --> C1[滾動更新<br/>零停機部署] D --> D1[DNS 與服務註冊] E --> E1[流量分發<br/>健康檢查] F --> F1[水平/垂直擴展<br/>自動調度] G --> G1[故障恢復<br/>重啟容器] style A fill:#326ce5 style B fill:#4ecdc4 style C fill:#feca57 style D fill:#ff6b6b style E fill:#a8e6cf style F fill:#ffb3ba style G fill:#bae1ff Kubernetes 解決的問題 挑戰 傳統方式 Kubernetes 解決方案 容器管理 手動管理每個容器 聲明式配置，自動管理 服務發現 硬編碼 IP 位址 內建 DNS 與服務發現 負載均衡 外部負載均衡器 內建 Service 負載均衡 擴展性 手動添加實例 自動水平擴展（HPA） 故障恢復 人工介入 自我修復，自動重啟 更新部署 停機維護 滾動更新，零停機 資源利用 低效分配 智慧調度，資源優化 配置管理 散落各處 統一的 ConfigMap/Secret 🔄 為什麼需要 Kubernetes？ 容器化的演進 graph LR A[單體應用<br/>Monolithic] --> B[容器化應用<br/>Containerized] B --> C[容器編排<br/>Orchestrated] C --> D[雲原生<br/>Cloud Native] A1[難以擴展<br/>部署緩慢] --> A B1[可移植<br/>環境一致] --> B C1[自動化<br/>高可用] --> C D1[微服務<br/>彈性伸縮] --> D style A fill:#ff6b6b style B fill:#feca57 style C fill:#4ecdc4 style D fill:#a8e6cf Docker vs Kubernetes graph TB subgraph "Docker 生態" D1[Docker Engine] D2[容器運行] D3[映像管理] D4[Docker Compose<br/>單機編排] end subgraph "Kubernetes 生態" K1[容器編排] K2[叢集管理] K3[服務發現] K4[負載均衡] K5[自動擴展] K6[自我修復] K7[配置管理] K8[儲存編排] end D1 -.