OpenShift 雲原生架構 -- 原理與實踐

山金孝

雲計算技術專家、架構師，雲TVP、阿里雲MVP。
現就職於招商局集團數字化中心，曾就職於招商銀行、IBM和中國移動。
開源技術愛好者，雲計算推廣、佈道與實踐者，較早接觸OpenStack和OpenShift的一線技術專
目前致力於開源雲原生技術的研究、推廣與實踐工作。
作為由傳統IT架構轉型為雲計算領域的技術專家，當前正致力於推動企業的智能化和數字化轉型。

著有《OpenStack高可用集》（上、下冊）、《企業私有云建設指南》等雲計算書籍，
譯有《精通OpenStack》和《機器學習即服務》等書，在外核心期刊發表過多篇CVPR論文。
另外，他還是IBM認證高級技術專家、DB2高級DBA，Oracle認證OCP及Red Hat認證系統工程師，
維護有“OpenShift開源社區”微信公眾號。

潘曉華

資深DevOps實踐專家、運維專家，現為興業數金雲原生技術專家，曾為招銀雲創容器雲平台與DevOps負責人。
近10年IT從業經驗，具有豐富的項目實施、應用架構設計與研發經驗。
多年來深耕敏捷IT和DevOps領域，是開源社區的積極參與者、貢獻者，
以及國內較早接觸OpenShift的一線技術專家，通過技術博客“潘曉華Michael”，
積極推動了OpenShift在國內的應用和實踐落地。

劉世民

雲計算技術專家，現為易航科技雲服務事業部總經理。
十幾年IT從業經驗，曾先後就職於華為、IBM和EMC，擔任過雲計算創業公司CTO。
雲計算技術愛好者、實踐者和推廣者，樂於總結和分享，維護有“世民談雲計算”技術和微信公眾號。

目錄
前言
第1章PaaS賦能雲原生時代數字化轉型
1.1 PaaS重塑雲計算時代
1.1.1 PaaS統一云計算架構
1.1.2 PaaS構建雲計算未來
1.1.3 PaaS賦能微服務架構
1.1.4 PaaS加速DevOps實踐
1.1.5 PaaS構築雲原生時代
1.2 PaaS賦能企業數字化轉型
1.2.1數字化轉型的本質
1.2.2 PaaS賦能企業中台
1.2.3 PaaS助力數字化轉型
1.3企業級PaaS平台OpenShift介紹
1.3.1 OpenShift及其發展簡史
1.3.2 OpenShift與雲原生架構
1.3.3 OpenShift與Kubernetes
1.4本章小結
第2章OpenShift架構設計與原理
2.1 OpenShift總體架構
2.1.1 OpenShift設計哲學
2.1.2 OpenShift核心組件
2.1.3 OpenShift核心概念
2.1.4 OpenShift部署架構
2.2 OpenShift網絡之SDN
2.2.1 OpenShift SDN網絡配置
2.2.2 OpenShift Node節點上的SDN
2.2.3 OpenShift SDN網絡隔離
2.2.4 OpenShift典型網絡訪問場景
2.3 OpenShift網絡之路由器
2.3.1從集群外訪問OpenShift中的服務
2.3.2 OpenShift HAProxy路由器介紹
2.3.3 OpenShift路由規則介紹
2.3.4 OpenShift路由服務高可用
2.4 OpenShift網絡之DNS
2.4.1 OpenShift Pod內部DNS配置
2.4.2 OpenShift Node節點DNS配置
2.4.3 OpenShift集群內DNS查詢流程
2.5 OpenShift存儲
2.5.1 Docker卷
2.5.2 OpenShift存儲卷
2.5.3 OpenShift持久化卷
2.5.4靜態創建持久化卷
2.5.5動態創建持久化卷
2.6 OpenShift權限控制
2.6.1 OpenShift權限概述
2.6.2 OpenShift權限認證
2.6.3 OpenShift基於角色的權限訪問控制
2.6.4 OpenShift安全上下文約束
2.7 OpenShift服務目錄
2.7.1 OpenShift服務目錄概述
2.7.2 OpenShift服務目錄概念理解
2.7. 3 OpenShift服務目錄使用介紹
2.8本章小結

第3章OpenShift集群部署與運維
3.1 OpenShift集群規劃與部署準備
3.1.1集群軟件版本規劃
3.1.2集群規模與資源需求
3.1.3集群高可用架構設計
3.1. 4集群主機環境需求
3.1.5集群主機系統準備
3.2 OpenShift開發測試環境快速部署
3.2.1 OpenShift容器與二進制方式快速啟動
3.2.2 OpenShift自定義腳本一鍵自動部署
3.2.3 OpenShift開發測試環境Minishift
3.3 OpenShift集群生產環境自動部署
3.3.1 OpenShift集群部署介紹
3.3.2 OpenShift集群自動部署配置
3.3.3 OpenShift集群在線自動部署
3.3.4 OpenShift集群離線自動部署
3.4 OpenShift集群運維與管理
3.4.1 OpenShift集群擴容
3.4.2 OpenShift集群升級
3.4.3 OpenShift集群備份
3.4 .4 OpenShift集群恢復
3.5本章小結

第4章OpenShift雲原生應用構建與部署
4.1 OpenShift應用構建與部署概述
4.1.1 OpenShift應用構建介紹
4.1.2 OpenShift鏡像流介紹
4.1.3 OpenShift應用部署介紹
4.2 OpenShift應用構建
4.2.1 BuildConfig資源對象
4.2.2 Docker構建
4.2.3源代碼構建
4.2.4 jenkinsPipeline構建
4.3 OpenShift應用部署
4.3.1 DeploymentConfig資源對象
4.3.2 Rolling與Recreate部署
4.4 OpenShift資源模板
4.4.1 OpenShift資源模板介紹
4.4.2 OpenShift資源模板製作與應用實踐
4.5本章小結

第5章OpenShift雲原生DevOps構建
5.1 DevOps發展簡介
5.1.1 DevOps發展背景介紹
5.1.2 DevOps流水線介紹
5.2 Jenkins持續集成
5.2.1 OpenShift雲原生部署Jenkins
5.2.2 Jenkins OpenShift插件應用介紹
5.3 GitLab代碼倉庫
5.3.1 OpenShift雲原生部署GitLab
5.3.2 Jenkins與GitLab在OpenShift上的集成
5.4 SonarQube代碼掃描
5.4.1 OpenShift雲原生部署SonarQube
5.4.2 Jenkins與SonarQube在OpenShift上的集成
5.5 Nexus製品庫
5.5.1 OpenShift雲原生部署Nexus
5.5.2 Jenkins與Nexus在OpenShift上的集成
5.6構建JeeSite應用DevOps流水線實戰
5.7本章小結

第6章Service Mesh及其在OpenShift上的實踐
6.1傳統微服務架構
6.1.1微服務與SOA
6.1.2 Spring Cloud框架
6.1.3 Dubbo框架
6.1.4微服務現狀分析
6.2雲原生微服務架構
6.2.1 Service Mesh
6.2.2 Linkerd
6.2.3 Enovy
6.2.4 Istio
6.2.5 Docker、Kubernetes與Istio
6.3 Istio在OpenShift上的實現
6.3.1 OpenShift集群快速部署與實現
6.3.2 OpenShift上部署Istio集群
6.3.3 OpenShift上部署Istio微服務310
6.4 基於OpenShift的Istio功能驗證與測試314
6.4.1 微服務監控與跟踪314
6.4.2 微服務流量控制320
6.4.3 微服務故障注入328
6.4.4 微服務請求熔斷332
6.4.5 微服務Egress路由338
6.4.6 微服務可視化340
6.5 本章小結345

7章Serverless及其在OpenShift上的實踐346
7.1 軟件架構演變歷史346
7.1.1 單體架構346
7.1.2 SOA架構347
7.1.3 微服務架構348
7.1.4 Serverless架構349
7.2 深入認識Serverless架構350
7.2.1 Serverless與雲原生350
7.2.2 Serverless與微服務352
7.2.3 Serverless與PaaS 353
7.2.4 Serverless與FaaS 354
7.3 Serverless發展現狀355
7.3.1 AWS Lambda 355
7.3.2 OpenWhisk 357
7.3.3 OpenFaaS 361
7.3.4 Kubeless 362
7.3.5 Serverless現狀分析363
7.4 Serverless統一平台Knative 364
7.4.1 構建系統Build 366
7.4.2 服務系統Serving 368
7.4.3 事件系統Eventing 373
7.5 基於OpenShift的Knative實現378
7.5.1 部署OpenShift 378
7.5.2 部署Istio 380
7.5.3 部署Knative Serving 380
7.5.4 部署Serverless應用382
7.6 Knative應用驗證與測試384
7.6.1 事件驅動384
7.6.2 自動伸縮386
7.7 本章小結395

8章Spark數據科學及其在OpenShift上的實踐396
8.1 Spark計算框架介紹396
8.1.1 Spark組件397
8.1.2 Spark的優勢和特性398
8.2 Spark與數據科學399
8.3 Spark on K8S介紹401
8.4 Spark數據科學在OpenShift上的實現406
8.4.1 數據科學項目Radanalyticsio介紹406
8.4.2 Spark集在OpenShift上的生命週期管理408
8.4.3 Spark應用在OpenShift上的自動部署實現417
8.5 Spark數據科學之雲原生自然語言處理424
8.5.1 自然語言處理與Word2vec 424
8.5.2 自然語言處理開源項目Ophicleide 425
8.5.3 自然語言處理雲原生部署實現425
8.5.4 自然語言處理應用驗證與測試433
8.6 Spark數據科學之雲原生推薦引擎436
8.6.1 推薦引擎介紹436
8.6.2 推薦引擎開源項目Jiminy 437
8.6.3 推薦引擎雲原生部署與實現438
8.6.4 推薦引擎應用驗證與測試443
8.7 本章小結445