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因此，我们从头构建了一个控制平面。这虽然有一定用处，但实现起来也颇具挑战？然而，我们真正想要构建的是一个能够实际运行容器化应用程序的、功能完备的多节点集群。控制平面本身只是“大脑”；我们需要“肌肉”（即工作节点）来执行实际的工作负载。
在设置控制节点时，配置控制平面要求我们逐行手动配置种子虚拟机的每一个细节。虽然这对于理解各个组件至关重要，但如果尝试对 10 个、50 个或 100 个工作节点重复这些步骤，很快就会变成一场噩梦。本系列文章的这一部分旨在通过基于预配置机器创建“黄金镜像”来实现流程的可扩展性，从而使我们能够快速部署相同的工作节点，并将其高效地加入到现有集群中。
创建黄金镜像
这里的核心原则是停止进行重复的手动配置。在设置控制节点时，我们已经花费时间将操作系统调整到最佳状态。还记得那些步骤吗？我们加载了 overlay 和 br_netfilter 内核模块，调整了 iptables 的网络桥接设置，并且关键的是，完全禁用了交换空间，因为否则 Kubelet 将无法运行。我们还安装了 containerd 并将其配置为使用 systemd 作为 cgroup 驱动程序。
这一整套先决条件、操作系统配置以及必要的 Kubernetes 二进制文件（kubeadm、kubelet、kubectl）现在都已完美地集成到我们的 k8s-seed 虚拟机中。黄金镜像 simply 是该完美设置的冻结且随时可用的快照。我们无需在每个新节点上重复这些步骤，而是使用此镜像作为模板，快速启动任意数量的相同工作节点。这将我们从基于手动配置的流程转变为基于镜像的自动化部署流程，这是迈向真正的云原生基础设施的基础步骤。
第一步：泛化种子实例
在将 k8s-seed 虚拟机用作模板之前，我们需要对其进行“封装”。每台运行中的 Linux 机器都有唯一的标识符——机器 ID 和特定的网络日志。如果我们在多个节点间复制这些标识符，Kubernetes 控制平面将会混淆，因为它会看到多个具有相同身份的机器。我们需要清除这些唯一细节，以便当新虚拟机从镜像启动时，能够生成其自身全新的身份和网络配置。
- 通过 SSH 连接到种子机器：
gcloud compute ssh k8s-seed --zone=us-central1-a
2. 清理唯一标识符： 运行以下命令以移除机器 ID 并重置 cloud-init 日志。这确保了当新虚拟机从此镜像启动时，它们会生成自己全新的身份。
sudo cloud-init clean --seed --logs --machine-id
exit
3. 停止实例： 回到本地机器，停止虚拟机，以便我们可以对其磁盘进行快照。
gcloud compute instances stop k8s-seed --zone=us-central1-a
第二步：创建自定义镜像
在种子机器准备就绪并停止后，我们现在从该磁盘创建一个 Google Compute Engine 镜像。此镜像 k8s-node-image-v1 将服
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