Kubernetes 当存储库映像更改时重新部署Google容器控制器

我是否有办法复制cloud.docker上的行为，在cloud.docker中，可以使用最新映像手动重新部署服务，也可以在更新存储库映像时自动重新部署服务

现在，我正在使用控制器和服务文件在shell脚本中手动执行类似操作：

kubectl delete -f ./ticketing-controller.yaml || true
kubectl delete -f ./ticketing-service.yaml || true
kubectl create -f ./ticketing-controller.yaml
kubectl create -f ./ticketing-service.yaml

即使这样看起来也有点笨手笨脚，但效果很好。我真的错过了cloud.docker上的自动重新部署功能。

根据：

假设您运行的是nginx的1.7.9版：

$ kubectl run my-nginx --image=nginx:1.7.9 --replicas=3
deployment "my-nginx" created

要更新到1.9.1版，只需更改

.spec.template.spec.containers[0]。图像

from

nginx:1.7.9

to nginx:1.9.1，使用kubectl命令

$ kubectl edit deployment/my-nginx

就这样！部署将以声明方式更新部署的nginx 应用程序在幕后逐步进行。它确保只有 某些旧复制副本在运行时可能会停机 已更新，并且只能创建一定数量的新副本 高于所需的豆荚数

根据：

假设您运行的是nginx的1.7.9版：

$ kubectl run my-nginx --image=nginx:1.7.9 --replicas=3
deployment "my-nginx" created

要更新到1.9.1版，只需更改

.spec.template.spec.containers[0]。图像

from

nginx:1.7.9

to nginx:1.9.1，使用kubectl命令

$ kubectl edit deployment/my-nginx

就这样！部署将以声明方式更新部署的nginx 应用程序在幕后逐步进行。它确保只有 某些旧复制副本在运行时可能会停机 已更新，并且只能创建一定数量的新副本 高于所需的豆荚数

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删除控制器yaml文件本身不会删除kubernetes中的实际控制器，除非您有特殊配置这样做。如果有多个实例正在运行，那么删除控制器可能不是您想要的，因为它会删除正在运行的应用程序的所有实例。您真正想要做的是对应用程序执行滚动更新，以增量方式将运行旧映像的容器替换为运行新映像的容器

您可以通过以下方式手动执行此操作：

对于

部署

控制器，更新yaml文件映像并执行

kubectl apply

对于

ReplicationController

更新yaml文件并执行

kubectl rollingupdate

。见：

使用v1.3，您将能够使用

kubectl set image

或者，您可以使用PaaS在回购中更新图像时自动推送图像。以下是几个Paas选项的不完整列表：

• 红帽OpenShift
• 纺纱机
• Deis工作流

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删除控制器yaml文件本身不会删除kubernetes中的实际控制器，除非您有特殊配置。如果有多个实例正在运行，那么删除控制器可能不是您想要的，因为它会删除正在运行的应用程序的所有实例。您真正想要做的是对应用程序执行滚动更新，以增量方式将运行旧映像的容器替换为运行新映像的容器

您可以通过以下方式手动执行此操作：

对于

部署

控制器，更新yaml文件映像并执行

kubectl apply

对于

ReplicationController

更新yaml文件并执行

kubectl rollingupdate

。见：

使用v1.3，您将能够使用

kubectl set image

或者，您可以使用PaaS在回购中更新图像时自动推送图像。以下是几个Paas选项的不完整列表：

• 红帽OpenShift
• 纺纱机
• Deis工作流

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这有点不同，因为我使用的是复制控制器。但我仍然希望在docker注册表被触动时自动重新部署。哦，也许有一些增值服务可以帮我做到这一点：）。这有点不同，因为我使用的是复制控制器。但我仍然希望在docker注册表被触动时自动重新部署。哦，也许有一些增值服务可以帮我做到这一点：）。事实上，我被服务和控制器吹走了。滚动更新似乎是生产的方式。我只是处理暂存/测试服务器，所以我不关心停机。我也可以使用cloud.docker来推动google计算引擎，但我应该会提出一个纯容器引擎解决方案。事实上，我已经完全放弃了服务和控制器。滚动更新似乎是生产的方式。我只是处理暂存/测试服务器，所以我不关心停机。我也可以使用cloud.docker来推动google计算引擎，但我应该会提出一个纯容器引擎解决方案。