资料内容：
一、Kubernetes 初相识
在云原生技术蓬勃发展的当下，Kubernetes 已然成为容器编排领域的中流砥柱，是实现云原生架构的
核心枢纽。它就像一个智能的交通指挥官，在复杂的云环境中，有条不紊地调度着众多 “容器车辆”
，确保应用顺畅运行。无论是小型创业公司的创新产品，还是大型企业的核心业务系统，Kubernetes
都能为其赋能，开启高效、智能的云原生之旅。
Kubernetes 具备强大的自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的能力，这使得它在诸多场景中都能
大显身手。例如在微服务架构里，一个大型应用被拆分成多个小型的、独立的微服务，每个微服务都
可以被容器化，Kubernetes 能够轻松管理这些数量众多的微服务容器，实现它们的自动化部署、扩展
以及彼此之间的通信协调，保障整个微服务架构的稳定运行。在持续集成与持续交付（CI/CD）流程
中，结合 Jenkins、GitLab CI/CD 等工具，Kubernetes 可以构建起高效的 CI/CD 流水线，实现代码的
快速部署与迭代，让开发团队能够更加敏捷地响应业务需求。在大数据与人工智能领域，Kubernetes
可以根据不同任务的资源需求，智能地管理和调度计算资源，提高任务的执行效率，比如在训练深度
学习模型时，合理分配 GPU 等计算资源，加速模型训练进程 。
二、搭建前奏曲：环境准备
2.1 服务器规划与选型
在搭建 Kubernetes 集群时，服务器的规划与选型至关重要，它如同为高楼大厦打下坚实的地基。对于
硬件配置，一般来说，每个节点至少需要 2GB 的内存和 2 个 CPU 核心 ，以确保能稳定运行容器及相关
服务。同时，硬盘建议预留 30GB 以上的空间，用于存储操作系统、容器镜像以及相关数据。若集群
要处理大规模的业务流量，如电商平台在促销活动期间，对内存和 CPU 的需求会大幅增加，此时就需
要配备更高性能的服务器，像拥有 16GB 及以上内存、8 核及以上 CPU 的服务器，才能保障集群在高
并发情况下稳定运行。
服务器数量的确定也需综合考量业务规模和预期的扩展需求。若只是用于测试或小型项目，一个
Master 节点搭配一两个 Worker 节点即可满足需求，如小型创业公司的初期业务验证阶段。但对于大
型企业的核心业务系统，如大型金融机构的在线交易系统，可能需要多个 Master 节点来实现高可用性
，防止单点故障，同时配备大量的 Worker 节点来处理海量的交易请求，可能会有数十甚至上百个
Worker 节点 。
2.2 软件环境搭
建操作系统的选择会影响到整个集群的稳定性和性能。
Ubuntu 和 CentOS 是搭建 Kubernetes 集群时
常用的操作系统。Ubuntu 基于 Debian，具有良好的稳定性和安全性，社区资源丰富，对 Kubernetes
相关工具和组件的支持也较为出色，适合追求易用性和丰富社区支持的用户 。CentOS 基于 Red Hat
Enterprise Linux（RHEL），以其高度的稳定性和安全性著称，与 Kubernetes 的兼容性良好，在企业
级应用中广泛使用。
