随着IT架构从集中式架构发展到分布式微服务架构，大家在享受微服务带来的独立部署、水平扩展的好处的同时，也不得不面对开发运维更加复杂的现实。当前发展的方向是通过虚拟化基础设施来解决分布式架构问题，让业务开发人员只需要关注业务逻辑。Kubernetes为代表的容器编排框架是把大型软件系统运行所依赖的集群环境也进行了虚拟化，令集群得以实现跨数据中心的绿色部署，并能够根据实际情况自动扩缩，被认为是云原生时代的操作系统和基础设施，也是CNCF的第一个开源项目。
容器本质是一项隔离技术，很好的解决了他的前任 - 虚拟化未解决的问题：运行环境启动速度慢、资源利用率低，而容器技术的两个核心概念，Namespace 和 Cgroup，恰到好处的解决了这两个难题。Namespace 作为看起来是隔离的技术，替代了 Hypervise 和 GuestOS，在原本在两个 OS 上的运行环境演进成一个，运行环境更加轻量化、启动快，Cgroup 则被作为用起来是隔离的技术，限制了一个进程只能消耗整台机器的部分 CPU 和内存。
KubeVela 是一个简单易用且高度可扩展的应用交付和管理平台，基于 Kubernetes 与 OAM 技术构建。其核心功能是让开发人员方便快捷地在 Kubernetes 上定义与交付现代微服务应用，而无需了解任何 Kubernetes 本身相关的细节。
当前，云原生技术以容器技术为基础，通过标准可扩展的调度、网络、存储、容器运行时接口来提供基础设施。同时，通过标准可扩展的声明式资源和控制器来提供运维能力，两层标准化推动了开发与运维关注点分离，各领域进一步提升规模化和专业化，达到成本、效率、稳定性的全面优化。 在这样的大技术背景下，越来越多的公司引入了云原生技术来开发、运维业务应用。正因为云原生技术带来了越发纷繁复杂的可能性，业务应用出现了微服务众多、多语言开发、多通信协议的鲜明特征。同时，云原生技术本身将复杂度下移，给可观测性带来了更多挑战：
我们知道Kubernetes在容器编排市场中占据了主导地位，用户基数呈逐年上升的趋势。K8s提供了强大的运维部署、弹性伸缩、故障恢复能力，极大地便利了分布式系统的开发和管理，但是随之而来的安全问题却也比较突出。
在云原生场景下，为了使CPU利用率更高，以及各容器之间不会由于激烈竞争而引起性能下降，容器的资源分配需要更精细化。
K8s社区主要通过Extender Resource和Device Plugin方式给为用户提供GPU物理资源支持。 每个GPU厂商都会实现自己的Device Plugin Agent，Agent在底层节点层会将物理卡扫描上报到集群。用户用拓展资源方式在Pod创建时指定需要物理卡的数量，Device Plugin在每个Kubelet节点上做启动，并且调用各个GPU厂商的设备工具，将设备卡资源扫描上报。
In this article, you will learn how to recreate the Kubernetes RBAC authorization model from scratch and practice the relationships between Roles, ClusterRoles, ServiceAccounts, RoleBindings and ClusterRoleBindings.
k8s原生调度器默认资源平衡是根据Node节点的空闲request来实现的，但是我们配置Pod request预设值时基本是虚拟机的思想，会比实际程序使用值偏大并且和实际偏差较大，造成Node的request已分配比和资源实际利用率(水位)偏差较大，如下图所示。如果集群规模较大或集群运行时间较长，每个节点中request分配虽然接近，但是节点间资源水位相差很大。负载很高的主机其上的业务存在运行不稳定，同时负载很低的主机资源被大量浪费，哈啰自研的基于水位平衡的调度器主要就是为了解决这个问题。
本文将从一个普通开发者的角度去探索Kubernetes，从应用部署方式的演变方式说起，再到搭建一个简易的K8s集群，去了解它的资源管理方式，然后再去实战。当对K8s有了一定了解后，再将其中的核心组件的原理进行剖析，从而深入理解Kubernetes的原理与架构。相信可以在读完本文后对Kubernetes有一个初步认识。
