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每个 Controller 的逻辑：
for {
获取资源期望状态
获取资源当前状态
改变：当前状态 -> 期望状态
}
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组件：ControllerManager
集群内各种资源 controller 的核心管理者
针对每一种具体的资源，都有相应的 Controller
保证其下管理的每个 Controller 所对应的资源始终处于“期望状态”。
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组件：Scheduler
通过 API Server 的 Watch 接口监听新建 Pod 副本信息，并通过调度算法为该 Pod 选择一个最合适的 Node
支持自定义调度算法 provider
默认调度算法内置预选策略和优选策略，决策考量资源需求、服务质量、软硬件约束、亲缘性、数据局部性等指标参数
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组件：API Server
集群控制的唯一入口，是提供 Kubernetes 集群控制 RESTful API 的核心组件
集群内各个组件之间数据交互和通信的中枢
提供集群控制的安全机制（身份认证、授权以及 admission control)
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Kubernetes 集群大脑，控制平面：
所有集群的控制命令都传递给 Master 组件并在其上执行
每个 Kubernetes 集群至少有一套 Master 组件（当前默认：一个）
每套 master 组件包括三个核心组件（apiserver，scheduler 和 controller-manager）以及集群数据配置中心 etcd
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Master组件：集群大脑
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Kubernetes 架构全图
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课程安排
应用部署运行模式变迁：从物理单机、虚拟化（容器化）到云原生
Kubernetes：面向云原生应用的新“云平台”
Kubernetes 集群初体验
Kubernetes 架构
Kubernetes 的基础概念
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Kubernetes 与云原生
2018 年初，CNCF 宣布 Kubernetes 正式毕业
Kubernetes 的最终使命是成为新一代应用上云的首选平台，为广大开发者开启云原生应用的大门
Kubernetes 将和人工智能、区块链等热门技术一起支撑起互联网应用的未来
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Kubernetes 成长历程
2014年，Kubernetes 正式由 Google 开源
2015年，谷歌将 Kubernetes 捐赠给 Linux 基金会下属的云原生计算基金会－CNCF
2017年，Kubernetes 战胜 Swarm 和 Mesos，成为容器管理与调度编排领域的首选平台和事实标准
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Kubernetes：以 Google Borg 为原型
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提供简单且一致的容器化应用部署、伸缩和管理机制
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Pod生命周期
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示例图说明
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课程的大纲
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