MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

deploy-to-kubernetes

pjt222
Обновлено Yesterday
2 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Дизайнaidata

О программе

Этот навык развертывает приложения в кластерах Kubernetes с использованием манифестов kubectl и Helm-чартов, реализуя производственные функции, такие как проверки работоспособности, ограничения ресурсов и rolling updates. Используйте его при развертывании в EKS/GKE/AKS, миграции с Docker Compose или настройке мультисредовых развертываний с обновлениями без простоя.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/deploy-to-kubernetes

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

部至 Kubernetes

部容器化應用至 Kubernetes,具產級配:健檢、資源理、自動出。

用時

  • 部新應用至 Kubernetes 集群(EKS、GKE、AKS、自宿)
  • 由 Docker Compose 或傳統 VM 遷至容器編排
  • 行零停機滾動更與回滾
  • 於 Kubernetes 中理應用配與秘密
  • 立多環境部署(dev、staging、production)
  • 建可復用之 Helm chart 供應用分發

  • 必要:Kubernetes 集群訪(kubectl cluster-info
  • 必要:容器鏡已推至庫(Docker Hub、ECR、GCR、Harbor)
  • 必要:應用所需(端口、環境變量、卷)
  • 可選:HTTPS 入口之 TLS 證
  • 可選:持久存需(StatefulSets、PVCs)
  • 可選:Helm CLI 供 chart 部

詳見 Extended Examples 全備之配文件與模板。

第一步:建命名空間與資源配額

將應用分命名空間,加資源限與 RBAC。

# Create namespace
kubectl create namespace myapp-prod

# Apply resource quota
cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: compute-quota
  namespace: myapp-prod
spec:
  hard:
    requests.cpu: "10"
    requests.memory: "20Gi"
    limits.cpu: "20"
    limits.memory: "40Gi"
    persistentvolumeclaims: "5"
    services.loadbalancers: "2"
---
apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: default-limits
  namespace: myapp-prod
spec:
  limits:
  - default:
      cpu: "500m"
      memory: "512Mi"
    defaultRequest:
      cpu: "100m"
      memory: "128Mi"
    type: Container
EOF

# Create service account
cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: myapp
  namespace: myapp-prod
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  name: myapp-role
  namespace: myapp-prod
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["configmaps", "secrets"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: myapp-rolebinding
  namespace: myapp-prod
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: myapp
  namespace: myapp-prod
roleRef:
  kind: Role
  name: myapp-role
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
EOF

# Verify namespace setup
kubectl get resourcequota -n myapp-prod
kubectl get limitrange -n myapp-prod
kubectl get sa -n myapp-prod

得: 命名空間已建,含資源配額限算與存。LimitRange 設默認 CPU/內存之請求與限。ServiceAccount 以最小權 RBAC 配。

敗則: 若配額錯,以 kubectl describe nodes 驗集群足資源。若 RBAC 錯,以 kubectl auth can-i create role --namespace myapp-prod 察 cluster-admin 權。於拒之資源用 kubectl describe 察配額/限違。

第二步:配應用秘密與 ConfigMap

以 ConfigMap 與 Secret 外化配與敏感數據。

# Create ConfigMap from literal values
kubectl create configmap myapp-config \
  --namespace=myapp-prod \
  --from-literal=LOG_LEVEL=info \
  --from-literal=API_TIMEOUT=30s \
  --from-literal=FEATURE_FLAGS='{"newUI":true,"betaAPI":false}'

# Create ConfigMap from file
cat > app.properties <<EOF
database.pool.size=20
cache.ttl=3600
retry.attempts=3
EOF

kubectl create configmap myapp-properties \
  --namespace=myapp-prod \
  --from-file=app.properties

# Create Secret for database credentials
kubectl create secret generic myapp-db-secret \
  --namespace=myapp-prod \
  --from-literal=username=appuser \
  --from-literal=password='sup3rs3cr3t!' \
  --from-literal=connection-string='postgresql://db.example.com:5432/myapp'

# Create TLS secret for ingress
kubectl create secret tls myapp-tls \
  --namespace=myapp-prod \
  --cert=path/to/tls.crt \
  --key=path/to/tls.key

# Verify secrets/configmaps
kubectl get configmap -n myapp-prod
kubectl get secret -n myapp-prod
kubectl describe configmap myapp-config -n myapp-prod

複雜配宜用 YAML manifest:

# configmap.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: myapp-config
  namespace: myapp-prod
data:
  nginx.conf: |
    server {
      listen 8080;
      location / {
        proxy_pass http://backend:3000;
        proxy_set_header Host $host;
      }
    }
  app-config.json: |
    {
      "logLevel": "info",
      "features": {
        "authentication": true,
        "metrics": true
      }
    }
---
# secret.yaml
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: myapp-secret
  namespace: myapp-prod
type: Opaque
stringData:  # Automatically base64 encoded
  api-key: "sk-1234567890abcdef"
  jwt-secret: "my-jwt-signing-key"

得: ConfigMap 存非敏之配,Secret 存憑證/鑰。值於 Pod 經環境變量或卷掛可達。TLS 秘密格式合 Ingress 資源。

敗則: 編碼問題宜於 YAML 用 stringDatadata。TLS 秘密錯以 openssl x509 -in tls.crt -text -noout 驗格式。訪問問題察 ServiceAccount 之 RBAC。察解碼秘密:kubectl get secret myapp-secret -o jsonpath='{.data.api-key}' | base64 -d

第三步:建 Deployment 具健檢與資源限

以產級配部應用,含探針與資源理。

# deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp
  namespace: myapp-prod
  labels:
    app: myapp
    version: v1.0.0
spec:
  replicas: 3
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 0  # Zero-downtime updates
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
        version: v1.0.0
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"
        prometheus.io/port: "8080"
        prometheus.io/path: "/metrics"
    spec:
      serviceAccountName: myapp
      securityContext:
        runAsNonRoot: true
        runAsUser: 1000
        fsGroup: 1000
      containers:
      - name: myapp
        image: myregistry.io/myapp:v1.0.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - name: http
          containerPort: 8080
          protocol: TCP
        env:
        - name: LOG_LEVEL
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: myapp-config
              key: LOG_LEVEL
        - name: DB_USERNAME
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: myapp-db-secret
              key: username
        - name: DB_PASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: myapp-db-secret
              key: password
        - name: POD_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: POD_NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        resources:
          requests:
            cpu: 250m
            memory: 256Mi
          limits:
            cpu: 500m
            memory: 512Mi
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /healthz
            port: http
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
          timeoutSeconds: 5
          failureThreshold: 3
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /ready
            port: http
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 5
          timeoutSeconds: 3
          failureThreshold: 2
        startupProbe:
          httpGet:
            path: /healthz
            port: http
          initialDelaySeconds: 0
          periodSeconds: 10
          timeoutSeconds: 3
          failureThreshold: 30  # 5 minutes for slow startup
        volumeMounts:
        - name: config
          mountPath: /etc/myapp
          readOnly: true
        - name: cache
          mountPath: /var/cache/myapp
      volumes:
      - name: config
        configMap:
          name: myapp-properties
      - name: cache
        emptyDir: {}
      imagePullSecrets:
      - name: registry-credentials

施並察部署:

# Apply deployment
kubectl apply -f deployment.yaml

# Watch rollout status
kubectl rollout status deployment/myapp -n myapp-prod

# Check pod status
kubectl get pods -n myapp-prod -l app=myapp

# View pod logs
kubectl logs -n myapp-prod -l app=myapp --tail=50 -f

# Describe deployment for events
kubectl describe deployment myapp -n myapp-prod

# Check resource usage
kubectl top pods -n myapp-prod -l app=myapp

得: 部署以滾動更新策略建三副本。Pod 過備探後始受流量。存探重啟不健 Pod。資源請求/限防 OOM 殺。日誌示應用成啟。

敗則: ImagePullBackOff 驗鏡像存且 imagePullSecret 有效(kubectl get secret registry-credentials -o yaml)。CrashLoopBackOff 察日誌(kubectl logs pod-name --previous)。探針敗以 kubectl port-forwardcurl localhost:8080/healthz 手測端。OOMKilled 增內存限或查漏。

第四步:以 Service 與負載均衡曝應用

建 Service 資源以內外曝應用。

# service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myapp
  namespace: myapp-prod
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

施並測服務:

# Apply services
kubectl apply -f service.yaml

# Get service details
kubectl get svc -n myapp-prod

# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

得: LoadBalancer Service 預備外 LB 附公 IP/主機名。ClusterIP Service 供穩內 DNS。端點列示健 Pod IP。curl 請求以期應成。

敗則: LoadBalancer 待中察雲商集成與配額。無端點以 kubectl get pods --show-labels 驗 Pod 標合 Service 選擇器。連拒驗 targetPort 合容器端口。kubectl port-forward 繞 Service 層以調試。

第五步:配水平 Pod 自動擴縮

依 CPU/內存或自定度行自動擴縮。

# hpa.yaml
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: myapp-hpa
  namespace: myapp-prod
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

若未有 metrics-server 則裝之:

# Install metrics-server
kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

# Verify metrics-server
kubectl get deployment metrics-server -n kube-system
kubectl top nodes
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

得: HPA 察 CPU/內存度。越閾則副本擴至 maxReplicas。載減則漸縮(穩窗防抖)。以 kubectl top 可見度。

敗則: 度「未知」驗 metrics-server 行且 Pod 有資源請求。無擴以 kubectl top pods 察當前用超目。抖增 stabilizationWindowSeconds。擴慢減 scaleUp 政策之 periodSeconds。

第六步:以 Helm Chart 封應用

建可復用之 Helm chart 供多環境部。

# Create Helm chart structure
helm create myapp-chart
cd myapp-chart

# Edit Chart.yaml
cat > Chart.yaml <<EOF
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

得: Helm chart 以模板化值封諸 Kubernetes 資源。乾運示渲染之 manifest。裝以正序部所有資源。升執滾動更。回滾返前版。

敗則: 模板錯行 helm template . 不裝而本地渲染。依賴問題行 helm dependency update。覆值敗驗 values.yaml 中 YAML 路存。以 helm get manifest myapp -n myapp-prod 察實部資源。

  • Pod 於 Running 狀,諸容器皆備
  • 備探過後 Pod 始加 Service 端點
  • 存探自重啟不健容器
  • 資源請求與限防 OOM 殺與節超承
  • Secret 與 ConfigMap 正掛,值合期
  • Service 經 DNS(cluster.local)於他 Pod 解
  • LoadBalancer/Ingress 自外網可達
  • HPA 載下擴副本,閒則縮
  • 滾動更零停機完成
  • 日誌經 kubectl logs 或中央日誌收且可訪

  • 無備探:Pod 未全啟即受流量。恒行備探驗應用依賴。

  • 啟時不足:速存探殺慢啟應用。用 startupProbe 附寬之 failureThreshold 供初始化。

  • 無資源限:Pod 耗無限 CPU/內存致節不穩。恒設請求與限。

  • 硬編配:manifest 中環境特定值阻復用。用 ConfigMap、Secret、Helm 值。

  • 默服務帳號:Pod 有不必要之集群權。建專 ServiceAccount 附最小 RBAC。

  • 無滾動更策:部署同重建諸 Pod 致停機。用 RollingUpdate 附 maxUnavailable: 0。

  • 秘密入版控:敏數據入 Git。用 sealed-secrets、external-secrets-operator 或 vault。

  • 無 PDB:集群維護排節破服。建 PodDisruptionBudget 保最小可用副本。

Related Skills

  • setup-docker-compose - Kubernetes 前之容器編排基
  • containerize-mcp-server - 建部署之容器鏡
  • write-helm-chart - 進階 Helm chart 開發
  • manage-kubernetes-secrets - SealedSecrets 與 external-secrets-operator
  • configure-ingress-networking - NGINX Ingress 與 cert-manager 設
  • implement-gitops-workflow - ArgoCD/Flux 供聲明式部署
  • setup-container-registry - 鏡像庫集成

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/wenyan/skills/deploy-to-kubernetes
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

executing-plans

Дизайн

Используйте навык executing-plans, когда у вас есть полный план реализации для выполнения контролируемыми партиями с контрольными точками проверки. Он загружает и критически анализирует план, затем выполняет задачи небольшими партиями (по умолчанию 3 задачи), сообщая о прогрессе между каждой партией для проверки архитектором. Это обеспечивает систематическую реализацию со встроенными контрольными точками проверки качества.

Просмотреть навык

requesting-code-review

Дизайн

Этот навык запускает суб-агента для ревью кода, который анализирует изменения в коде на соответствие требованиям перед дальнейшими действиями. Его следует использовать после завершения задач, реализации крупных функций или перед слиянием с основной веткой. Ревью помогает выявить проблемы на ранней стадии, сравнивая текущую реализацию с исходным планом.

Просмотреть навык

connect-mcp-server

Дизайн

Этот навык предоставляет разработчикам подробное руководство по подключению серверов MCP к Claude Code с использованием транспортов HTTP, stdio или SSE. Он охватывает установку, конфигурацию, аутентификацию и безопасность для интеграции внешних сервисов, таких как GitHub, Notion и пользовательские API. Используйте его при настройке интеграций MCP, конфигурации внешних инструментов или работе с Model Context Protocol от Claude.

Просмотреть навык

web-cli-teleport

Дизайн

Этот навык помогает разработчикам выбирать между веб-интерфейсом Claude Code и CLI на основе анализа задачи, а также обеспечивает бесшовное перемещение сессий между этими средами. Он оптимизирует рабочий процесс, управляя состоянием и контекстом сессии при переключении между веб-интерфейсом, CLI или мобильным приложением. Используйте его для сложных проектов, требующих различных инструментов на разных этапах работы.

Просмотреть навык