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最近我们在琢磨一个新功能 。
极客时间上有很多实战的课程 ， 其实都是需要练习的 ， 学了 Python ， 可以做一个爬虫实战项目 。 学了算法 ， 可以即时练习 ， 刷题做作业 。 看了大数据处理 ， 我也希望构建一个数据平台跑跑数据看看结果 。 学了 Linux 性能优化 ， 能不能有个集群让我耍耍 ， 各种参数跑一边试试……
学完之后 ， 唯有动手实践 ， 东西才能成为自己的 。 以前这些事都得用户自己搭环境 ， 或者去线上找环境 ， 环境和课程大概率对不上 ， 我们希望把这个功能搬到线上来做 ， 作为整个产品的附加服务 。
这事做起来并没有那么容易 ， 即便是算法练习 ， 也需要考虑输入输出 ， 编译和执行环境 ， 系统安全等等 。 最终我们会选择使用 k8s 来进行调度 。 为了环境的隔离性和安全性 ， 我们会让服务跑在容器里 。 为了最大化的节约成本 ， 动态且弹性的扩容和缩容 ， 初步想法是 ， 用户请求时即时的唤起一个 Pod 来处理 ， 处理完成回传结果后即时销毁 。
这种有点像 Serverless 和 容器的两种技术的混合应用 ， 也就是之前流行过的一个概念 ， 叫做弹性容器 。
目前产品还在构建中 ， 看起来是一个长期的事情 。 我们做这个产品 ， 其实很大程序借助了我们自己做的课程《深入剖析 Kubernetes》 ， 也就是 k8s 。
k8s 目前差不多是工业标准了 ， 大厂基本都在用 。 比如阿里 ， 基本所有业务都跑在云上 ， 其中有一半已迁移到自己定制 Kubernetes 集群上 。 据说 ， 今年计划完成 100% 基于 k8s 集群的业务部署 。 而服务网格这块儿 ， 在阿里的一些部门（比如蚂蚁金服） ， 已经有线上业务在用了 。
不过呢 ， 容器技术本身偏向运维 ， namespace 资源隔离、cgroups 资源限制等概念 ， 对开发者来说 ， 理解起来比较困难 。 这几年 ， 在跟一些朋友探讨 k8s 落地时 ， 也有一些问题被反反复复地提及 ， 比如：

1、为什么容器里只能跑“一个进程”？
2、原先一直用的某个 JVM 参数 ， 在容器里就不好使了？
3、为什么 kubernetes 不能固定 IP 地址？容器网络连不通 ， 该如何 debug？
4、k8s 中 statefulSet 和 operator 到底什么区别？pv 和 pvc 又该怎么用？

这些问题的答案和原理并不复杂 。 但对初学者来说 ， 很难用一两句话就解释清楚 。 因为容器技术涉及操作系统、网络、存储、调度、分布式原理等等方方面面的知识 ， 是个名副其实的全栈技术 。

而其技术体系里那些“牵一发而动全身”的主线 ， 比如 Linux 进程模型对容器本身的重要意义 ， “控制器”模式对整个 k8s 项目提纲挈领的作用等等 ， 并不会详细展现在 docker 或 kubernetes 官方文档中 ， 但偏偏就是它们 ， 才是掌握容器技术体系的精髓所在
。

所以在 2018 年 ， 我们找到了 k8s 社区维护者张磊 ， 来极客时间开设了专栏《深入剖析 Kubernetes》 ， 上线后好评不断 ， 目前已经突破了
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我们团队也在反复学习这门课程 。

专栏作者张磊是 Kubernetes 社区维护者 ， 目前就职阿里 ， 他也是 Kubernetes 容器运行和集群调度等多个核心特性的作者之一 ， 他长期专注于容器集群管理和云计算数据中心这一块 ， 曾任职于浙江大学计算机与软件研究所 ， Hyper/Kata 虚拟化容器团队 ， 微软研究院（Microsoft Research） ， 连续三次被微软授予该领域 MVP 。


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