24年 第二部分（题目整理）
容器云
一.容器云环境搭建
部署容器云平台
使用OpenStack私有云平台创建两台云主机，云主机类型使用4vCPU/12G/100G类型，分别作为Kubernetes集群的Master节点和node节点，然后完成Kubernetes集群的部署，并完成Istio服务网格、KubeVirt虚拟化和Harbor镜像仓库的部署。
二.容器云服务运维
容器化部署MariaDB
编写Dockerfile文件构建mysql镜像，要求基于centos完成MariaDB数据库的安装与配置，并设置服务开 机自启。
编写Dockerfile构建镜像explorer-mysql:v1.0，要求使用centos7.9.2009镜像作为基础镜像，完成 MariaDB数据库的安装，设置root用户的密码为root，并设置MariaDB数据库开机自启。
容器化部署Redis
编写Dockerfile文件构建redis镜像，要求基于centos完成Redis服务的安装和配置，并设置服务开机自 启。
编写Dockerfile构建镜像explorer-redis:v1.0，要求使用centos7.9.2009镜像作为基础镜像，完成Redis 服务的安装，修改其配置文件关闭保护模式，并设置Redis服务开机自启。
容器化部署Nginx
编写Dockerfile文件构建nginx镜像，要求基于centos完成Nginx服务的安装和配置，并设置服务开机自 启。
编写Dockerfile构建镜像explorer-nginx:v1.0，要求使用centos7.9.2009镜像作为基础镜像，完成Nginx 服务的安装，并设置Nginx服务开机自启。
容器化部署Explorer
编写Dockerfile文件构建explorer镜像，要求基于centos完成PHP和HTTP环境的安装和配置，并设置服 务开机自启。
编写Dockerfile构建镜像explorer-server:v1.0，要求使用centos7.9.2009镜像作为基础镜像，完成HTTP 和PHP服务的安装，然后将kodexplorer4.37.zip解压到/var/www/html目录下，修改HTTP服务的监听地 址为本机，并设置HTTP服务开机自启。
编排部署Explorer资源管理系统
编写docker-compose.yaml文件，要求使用镜像mysql、 redis、 nginx和explorer完成Explorer管理系统 的编排部署。
编写docker-compose.yaml完成Explorer资源管理系统的部署，要求定义mysql、 redis、 nginx和 explore共四个Service，分别使用镜像explorer-redis:v1.0、explorer-mysql:v1.0、explorer-nginx:v1.0、explorer-server:v1.0，并将explorer的80端口映射到宿主机的8090端口。
容器化部署Node-Exporter
编写Dockerfile文件构建exporter镜像，要求基于centos完成Node-Exporter服务的安装与配置，并设置服务开机自启。 编写Dockerfile构建monitor-exporter:v1.0镜像，具体要求如下：（需要用到的软件包：Monitor.tar.gz） （1）基础镜像：centos:centos7.9.2009； （2）使用二进制包node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz安装node-exporter服务； （3）声明端口：9100； （4）设置服务开机自启。
容器化部署Alertmanager
编写Dockerfile文件构建alert镜像，要求基于centos：latest完成Alertmanager服务的安装与配置，并设置服务开机自启。 编写Dockerfile构建monitor-alert:v1.0镜像，具体要求如下：（需要用到的软件包：Monitor.tar.gz） （1）基础镜像：centos:centos7.9.2009； （2）使用二进制包alertmanager-0.19.0.linux-amd64.tar.gz安装Alertmanager服务； （3）声明端口：9093、9094； （4）设置服务开机自启。
容器化部署Grafana
编写Dockerfile文件构建grafana镜像，要求基于centos完成Grafana服务的安装与配置，并设置服务开机自启。 编写Dockerfile构建monitor-grafana:v1.0镜像，具体要求如下：（需要用到的软件包：Monitor.tar.gz） （1）基础镜像：centos:centos7.9.2009； （2）使用二进制包grafana-6.4.1.linux-amd64.tar.gz安装grafana服务； （3）声明端口：3000； （4）设置nacos服务开机自启。 完成后提交master节点的IP地址、用户名和密码到答题框。
容器化部署Prometheus
编写Dockerfile文件构建prometheus镜像，要求基于centos完成Promethues服务的安装与配置，并设置服务开机自启。 编写Dockerfile构建monitor-prometheus:v1.0镜像，具体要求如下：（需要用到的软件包：Monitor.tar.gz） （1）基础镜像：centos:centos7.9.2009； （2）使用二进制包prometheus-2.13.0.linux-amd64.tar.gz安装promethues服务； （3）编辑/data/prometheus/prometheus.yml文件，创建3个任务模板：prometheus、node和alertmanager，并将该文件拷贝到/data/prometheus/目录下； （4）声明端口：9090； （5）设置服务开机自启。
编排部署监控系统
编写docker-compose.yaml文件，使用镜像exporter、alert、grafana和prometheus完成监控系统的编排部署。 编写docker-compose.yaml文件，具体要求如下： （1）容器1名称：monitor-node；镜像：monitor-exporter:v1.0；端口映射：9100:9100； （2）容器2名称：monitor- alertmanager；镜像：monitor-alert:v1.0；端口映射：9093:9093、9094:9094； （3）容器3名称：monitor-grafana；镜像：monitor-grafana:v1.0；端口映射：3000:3000； （4）容器4名称：monitor-prometheus；镜像：monitor-prometheus:v1.0；端口映射：9090:9090。 完成后编排部署监控系统，将Prometheus设置为Grafana的数据源，并命名为Prometheus。
部署GitLab
将GitLab部署到Kubernetes集群中，设置GitLab服务root用户的密码，使用Service暴露服务，并将提供 的项目包导入到GitLab中。
在Kubernetes集群中新建命名空间gitlab-ci，将GitLab部署到该命名空间下， Deployment和Service名
称均为gitlab，以NodePort方式将80端口对外暴露为30880，设置GitLab服务root用户的密码为 admin@123，将项目包demo-2048.tar.gz导入到GitLab中并命名为demo-2048。（需要用到的软件包： CICD- Runner.tar.gz）
部署GitLab Runner
将GitLab Runner部署到Kubernetes集群中，为GitLab Runner创建持久化构建缓存目录以加速构建速 度，并将其注册到GitLab中。
将GitLab Runner部署到gitlab-ci命名空间下， Release名称为gitlab-runner，为GitLab Runner创建持久 化构建缓存目录/home/gitlab-runner/ci-build-cache以加速构建速度，并将其注册到GitLab中。（需要用到的软件包： CICD- Runner.tar.gz）
部署GitLab Agent
将Kubernetes集群添加到GitLab项目中指定名称和命名空间。
将Kubernetes集群添加到demo-2048项目中，并命名为kubernetes-agent，项目命名空间选择gitlab- ci。
（需要用到的软件包： CICD- Runner.tar.gz）
构建CI/CD
编写流水线脚本触发自动构建，要求基于GitLab项目完成代码的编译、镜像的构建与推送，并自动发布 应用到Kubernetes集群中。
编写流水线脚本.gitlab-ci.yml触发自动构建，具体要求如下：
（1）基于镜像maven:3.6-jdk-8构建项目的drone分支；
（2）构建镜像的名称： demo:latest；
（3）将镜像推送到Harbor仓库demo项目中；
（4）将demo-2048应用自动发布到Kubernetes集群gitlab-ci命名空间下。
（需要用到的软件包： CICD- Runner.tar.gz）
部署GitLab
将GitLab部署到Kubernetes集群中，设置GitLab服务root用户的密码，使用Service暴露服务，并将提供的项目包导入到GitLab中。 在Kubernetes集群中新建命名空间gitlab-ci，将GitLab部署到该命名空间下，Deployment和Service名称均为gitlab，以NodePort方式将80端口对外暴露为30880，设置GitLab服务root用户的密码为admin@123，将项目包demo-2048.tar.gz导入到GitLab中并命名为demo-2048。
（需要用到的软件包：CICD-Runners-demo2048.tar.gz）
部署 GitLab Runner
将 GitLab Runner 部署到 Kubernetes 集群中，为 GitLab Runner 创建持久化构建缓存 目录以加速构建速度，并将其注册到 GitLab 中。 将 GitLab Runner 部署到 gitlab-ci 命名空间下，Release 名称为 gitlab-runner，为 GitLab Runner 创建持久化构建缓存目录/home/gitlab-runner/ci-build-cache 以加速构 建速度，并将其注册到 GitLab 中。
（需要用到的软件包：CICD-Runner-demo2048.tar.gz）
部署 GitLab Agent
将 Kubernetes 集群添加到 GitLab 项目中指定名称和命名空间。 将 Kubernetes 集群添加到 demo-2048 项目中，并命名为 kubernetes-agent，项目命名 空间选择 gitlab-ci。
构建 CI/CD
编写流水线脚本触发自动构建，要求基于 GitLab 项目完成代码的编译、镜像的构建与 推送，并自动发布应用到 Kubernetes 集群中。 编写流水线脚本.gitlab-ci.yml 触发自动构建，具体要求如下： （1）基于镜像 maven:3.6-jdk-8 构建项目的 drone 分支； （2）构建镜像的名称：demo:latest； （3）将镜像推送到 Harbor 仓库 demo 项目中； （4）将 demo-2048 应用自动发布到 Kubernetes 集群 gitlab-ci 命名空间下。
服务网格：创建VirtualService
将Bookinfo应用部署到default命名空间下，为Bookinfo应用创建一个名为reviews的VirtualService，要 求来自名为Jason的用户的所有流量将被路由到reviews服务的v2版本。（需要用到的软件包： ServiceMesh.tar.gz）
服务网格： Sidecar管理
在default命名空间下部署Bookinfo应用。创建exam命名空间，并声明一个Sidecar配置，允许向指定命 名空间的公共服务输出流量。为所有指定标签的Pod声明一个Sidecar配置，接收和转发指定的流量。
在prod-us1命名空间中声明一个名为exam的Sidecar配置，允许向prod-us1、 prod-apis和istio-system 命名空间的公共服务输出流量。
KubeVirt运维：创建VMI
使用提供的镜像在default命名空间下创建一台VMI，名称为exam ，指定VMI的内存、 CPU、网卡和磁盘 等配置，并开启Sidecar注入。
将提供的镜像cirros-0.5.2-x86_64-disk.img转换为docker镜像cirros:v1.0，然后使用镜像cirros:v1.0镜像 在default命名空间下创建一台vmi，名称为vmi-cirros，内存为1024M。
KubeVirt运维：创建VM
使用云端镜像在default命名空间下创建一台VM，名称为exam ，指定VM的内存、 CPU、运行策略、启动 参数等配置。
使用镜像fedora-virt:v1.0在default命名空间下创建一台VM，名称为vm-fedora，内存为1G，运行策略 为Always，出初始化fedora用户的密码为fedora。
三.容器云开发
管理Deployment服务
自定义调度器
Python运维开发： Pod资源的Restful APIs HTTP服务封装
Python运维开发： Service资源的Restful APIs HTTP服务封装
管理 service 资源
Kubernetes Python 运维脚本开发，使用 Restful APIs 方式管理 service 服务。使用已经部署完成的 Kubernetes 两节点云平台，在 Master 节点安装 Python 3.7.3 的运行环境与依赖库。 使用 python request 库和 Kubernetes Restful APIs，在/root 目录下，创建api_manager_service.py 文件，要求编写 python 代码，代码实现以下任务： （1）首先查询查询服务 service，如果 service 名称“nginx-svc”已经存在，先删除。 （2）如果不存在“nginx-svc”，则使用 service.yaml 文件创建服务。 （3）创建完成后，查询该服务的信息，查询的 body 部分以 json 格式的文件输出到当前目录下的 service_api_dev.json 文件中。 （4）然后使用 service_update.yaml 更新服务端口。 （5）完成更新后，查询该服务的信息，信息通过控制台输出，并通过 json 格式追加到 service_api_dev.json 文件后。
管理 Pod 服务
Kubernetes Python 运维脚本开发-使用 SDK 方式管理 Pod 服务。 使用已经部署完成的 Kubernetes 两节点云平台，在 Master 节点安装 Python 3.7.3 的 运行环境与依赖库。 使用 Kubernetes python SDK 的“kubernetes”Python 库，在/root 目录下，创建 sdk_manager_deployment.py 文件，要求编写 python 代码，代码实现以下任务： （1）首先使用 nginx-deployment.yaml 文件创建 deployment 资源。 （2）创建完成后，查询该服务的信息，查询的 body 部分通过控制台输出，并以 json格式的文件输出到当前目录下的 deployment_sdk_dev.json 文件中。