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一篇文章详解所有 Kubernetes 工具（以及它们存在的原因）
Kubernetes 生态系统有其发展脉络。每个工具的存在，都是因为仅靠 Kubernetes 本身还不够。
你使用 kubectl 运行所有操作。每天在 5 个命名空间中执行获取 Pod、描述资源、查看日志、进入容器、删除资源、应用配置等操作多达 50 次。这虽然可行，但过程缓慢且痛苦，尤其是每条命令都要加上 -n 命名空间参数。
于是你使用 K9s 或 Lens。这是一个终端用户界面，可以在一个视图中展示整个集群。它允许你切换命名空间和不同的集群，实时追踪日志，进入 Pod 内部执行命令，并完成所有必要的操作。
你从笔记本电脑上使用 kubectl apply 进行部署。有人直接在集群上修改了部署配置，导致运行中的状态与 Git 仓库中的内容不再一致。这就是配置漂移，它在生产环境出现故障之前一直悄无声息。
于是你使用 ArgoCD。Git 成为唯一的真实来源，每次变更都会自动同步到集群，如果任何人手动修改了部署，ArgoCD 会将其覆盖还原。
你的 Kafka 消费者积压了 20 万条消息，CPU 使用率仅为 5%，水平 Pod 自动伸缩器（HPA）认为没有理由进行扩容。队列持续增长，用户正在等待。
于是你使用 KEDA。它根据队列深度、简单队列服务（SQS）消息数量或普罗米修斯（Prometheus）指标来伸缩 Pod，而不仅仅依赖 CPU。积压的消息得以清除。
在流量高峰期间，水平 Pod 自动伸缩器（HPA）增加了 Pod，但节点已满，新 Pod 处于“待处理”状态。HPA 完成了它的工作，但集群无处安置这些 Pod。
于是你使用 Karpenter。当 Pod 卡在“待处理”状态时，新的节点会在几秒钟内出现，并在负载下降时消失。你只需为实际使用的资源付费。
默认情况下，每个 Pod 都可以与其他任何 Pod 通信。你的支付服务可以访问数据库，内部工具可以访问日志服务，除非你明确阻止，否则没有任何流量被拦截。
于是你使用网络策略。你的数据库只接受来自应用程序的流量，拒绝其他所有流量，从而大幅缩小受损 Pod 的影响范围。
你有 20 个微服务，其中一个开始响应缓慢，重试请求在其他 4 个服务中堆积。级联故障开始了，由于所有流量都是不可见的，你无法看清故障始于何处。
于是你使用服务网格。Istio 或 Linkerd 在每个 Pod 旁边放置一个边车代理，为你提供每个服务之间的双向传输层安全协议（mTLS）、重试机制、熔断功能以及流量指标，而无需修改任何一行应用程序代码。
你的密钥在 Kubernetes 中以 Base64 编码存储，位于 etcd 中，任何拥有 kubectl 访问权限的人都可以读取。你希望将它们存储在 Vault 或亚马逊云科技（AWS）密钥管理器中，但不想重写应用程序来获取它们。
于是你使用密钥存储容器存储接口（CSI）驱动程序。密钥存储在 Vault 或亚马逊云科技（AWS）密钥管理器中，并作为文件直接挂载到你的 Pod 中。密钥永远不会存储在 Kubernetes 中。
一名开发人员发布了一个以 root 用户身份运行的容器，另一名开发人员发布的容器没有设置资源限制，而你总是在事故发生后才发现。每次都如此。
于是你使用 Kyverno。在任何东西进入集群之前，在准入阶段强制执行策略：禁止 root 容器，禁止没有摘要的镜像，禁止没有资源限制的部署。
出问题了。Pod 正在重启，延迟飙升，内存占用不断攀升，但你没有数据，没有历史记录，也无法知道问题何时开始。
于是你使用 Prometheus 和 Grafana。Prometheus 从每个 Pod、节点和组件中抓取指标
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