部署應用到 Kubernetes

課程概述

容器映像已經做好，接下來怎麼讓它跑起來、接到流量，更新時又不把網站弄斷？這篇從建立 GKE 叢集開始，依序建立 Deployment 和 Service，再試一次滾動更新與回滾。官方課程的 Lab 則是 Docker 入門、GKE 快速入門，以及用 kubectl 建立 Pod、Service 與 Deployment；滾動更新與回滾的實作在下一門課 Manage Kubernetes in Google Cloud 的 Lab，本文先帶過。

你將學到

• 建立與配置 GKE 叢集
• 使用 kubectl 管理工作負載
• 建立 Deployment 與 Service
• 實作滾動更新與回滾
• 理解 Pod、Node、Cluster 的關係

核心概念

Kubernetes 核心元件

Cluster（叢集）
  ├── Control Plane（控制面）— API Server、Scheduler、etcd
  └── Node Pool（節點池）
        └── Node（節點）
              └── Pod（容器組）
                    └── Container（容器）

常用 kubectl 指令

# 建立 GKE 叢集
gcloud container clusters create my-cluster \
  --zone us-central1-a --num-nodes 3

# 取得叢集認證
gcloud container clusters get-credentials my-cluster --zone us-central1-a

# 部署應用
kubectl create deployment nginx --image=nginx:latest

# 暴露服務
kubectl expose deployment nginx --type=LoadBalancer --port=80

# 擴展副本數
kubectl scale deployment nginx --replicas=3

# 查看 Pod 狀態
kubectl get pods -o wide

# 滾動更新
kubectl set image deployment/nginx nginx=nginx:1.25

# 回滾
kubectl rollout undo deployment/nginx

%%{init: {"flowchart": {"curve": "linear", "nodeSpacing": 24, "rankSpacing": 32}}}%%
flowchart TD
  SYMPTOM["先用 get pods／svc／endpointslices<br/>界定症狀與影響範圍"] --> STATE{"目前最明顯的症狀？"}
  STATE -->|"Pod Pending"| PENDING["describe Pod 與 Events<br/>查資源、配額、Taint 與 Node"]
  STATE -->|"CrashLoopBackOff"| CRASH["logs --previous ＋ describe<br/>查命令、設定、Secret 與 OOM"]
  STATE -->|"Running 但 NotReady"| READY["檢查 Readiness Probe<br/>路徑、Port 與依賴服務"]
  STATE -->|"Service 沒有流量"| ROUTE["核對 Selector、EndpointSlice、<br/>port／targetPort 與 Load Balancer"]

Deployment YAML 範例

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: web-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: web
  template:
    metadata:
      labels:
        app: web
    spec:
      containers:
        - name: web
          image: us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT/repo/app:v1
          ports:
            - containerPort: 8080
          resources:
            requests:
              cpu: '250m'
              memory: '128Mi'

實作重點

• GKE Autopilot 代管節點，適合想先專注在工作負載的團隊；建立前仍要確認計費方式
• Standard 模式保留更多節點設定空間，適合需要自行控制節點的情況
• 使用 Standard 建立叢集時，依應用的資源需求選機型，不要直接套用範例規格
• Pod 起不來時，用 kubectl describe pod 來查問題出在哪

Skill Badge 指引

Lab 連結：Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud（原名 Deploy to Kubernetes in Google Cloud）— 完成此 lab 可獲得 Skill Badge

延伸學習

• 本系列下一課：管理 Kubernetes 叢集
• PCA 認證相關：運算服務選擇