在各种云环境里折腾Kubernetes，聊聊那些实用又靠谱的操作经验

在各种云环境里折腾Kubernetes，聊聊那些实用又靠谱的操作经验

这些年我在AWS、阿里云、腾讯云这些主流云平台上都部署和管理过Kubernetes集群，踩过不少坑，也积累了一些感觉比较实在的经验，这里就直接聊聊,不绕弯子。

别急着自己从零搭建，除非有特殊需求。 早期我为了“学习”和“控制”，在云虚拟机上用kubeadm一步步搭集群，光是高可用控制面就折腾好几天，后来发现，各大云厂商的托管Kubernetes服务（如AWS EKS、阿里云ACK、腾讯云TKE）是更靠谱的起点，它们帮你管理控制面（Master节点），省去了升级、备份、高可用维护这些繁琐且责任重大的工作，根据CNCF 2023年度调查报告，使用托管服务的用户比例持续增长，这反映了市场的选择，把精力放在应用部署和业务本身，而不是维护基础设施上,更划算。

给节点打标签，但别走火入魔。 给工作节点打上合适的标签（Label），比如disk=ssd、gpu=true、zone=zone-a，然后让应用通过节点选择器（nodeSelector）调度到合适机器上，这非常实用，但一开始我犯了个错误：标签体系设计得太复杂，后期自己都忘了哪个标签是干嘛的，经验是：标签要精简、有统一规划，并且做好文档记录（哪怕只是团队内部的一个表格），一个实用的技巧是，利用云平台提供的默认标签，比如区域、实例类型,这些对于实现跨可用区部署或确保应用运行在特定机型上很有帮助。

网络和存储是云上Kubernetes的“深水区”，要借助云平台能力。 在云环境里，尽量不要自己从头去配置复杂的覆盖网络（Overlay Network），直接采用与云平台深度集成的CNI插件（如AWS的VPC CNI、阿里云的Terway），可以让Pod获得与云服务器同等的网络性能和安全性（Pod IP直接是VPC IP），排查网络问题也简单很多，存储也是同理，直接使用云平台提供的块存储服务（如AWS EBS、阿里云云盘）作为持久卷（Persistent Volume）的后端，管理快照、扩容都方便，可靠性也由云平台保障，根据《Kubernetes in Action》中的建议,紧密集成云平台的原生服务往往是更稳定和高效的选择。

一定要重视配置管理，尤其是Secret。 把数据库密码、API密钥等敏感信息直接写在YAML文件或镜像里是绝对的大忌，Kubernetes的Secret资源虽然基础，但一定要用起来，更靠谱的做法是结合云平台的密钥管理服务（如AWS Secrets Manager、阿里云KMS），通过专门的驱动（如Secrets Store CSI Driver）动态地将密钥注入到Pod中，这样密钥本身不落地在etcd里（或者etcd里存储的是加密后的密文），安全性大大提升，这是一个容易被初学者忽略,但极其重要的实践。

监控和日志必须“云地结合”。 Kubernetes本身有丰富的监控指标（Metrics）和事件（Events），但光靠这些不够，云平台提供的监控服务（如云监控）能够从基础设施层面（如云服务器负载、磁盘IO）提供更底层的视角，两者结合才能快速定位问题，比如一个Pod响应慢，可能是应用问题（看应用日志和Pod指标），也可能是所在节点的云磁盘达到了IOPS上限（看云监控报警），日志收集也一样，使用Fluent Bit等工具将容器日志对接到云日志服务（如AWS CloudWatch Logs、阿里云SLS），进行集中存储和分析,比登录到单个节点上去查文件要高效得多。

成本控制意识要贯穿始终。 在云上，资源即成本，最容易浪费钱的地方就是“忘记删除”不用的资源：测试用的集群、临时扩容的节点、负载均衡器、云磁盘，第一，给所有资源打上标签（Tag），标明所属项目、环境和创建者，这是做成本分摊和清理的基础，第二，善用集群自动伸缩（Cluster Autoscaler）和Pod水平自动伸缩（HPA），让资源用量跟随业务负载自动调整，避免在低峰期也为大量闲置节点付费，第三，对于开发测试环境，制定严格的资源回收策略,比如周末自动缩容甚至暂停集群。

在云上玩Kubernetes，核心思路是“站在巨人的肩膀上”：最大化利用云平台提供的托管、集成服务来降低运维复杂性，同时将Kubernetes强大的编排能力聚焦于自己的业务应用，保持配置简洁明了，紧密关注安全性和成本，这样折腾起来才会更顺心,也更靠谱。