在 Proxmox 上建立 K3s：CT vs VM 與叢集架構概念
在 Proxmox VE 上建置 K3s 叢集之前，有幾個底層概念值得先釐清，包括容器與虛擬機的取捨，以及 Kubernetes 本身的節點架構。
CT vs VM：選哪個跑 K3s？
在 Proxmox VE 中建立 K3s 節點時，底層架構的選擇會影響資源消耗與設定難度。
| 項目 | VM（虛擬機） | CT（LXC 系統容器） |
|---|---|---|
| 核心 | 獨立核心，完全隔離 | 與宿主機共用核心 |
| 資源消耗 | 高 | 極低 |
| K3s 相容性 | 開箱即用，幾乎無阻 | 需手動開啟 Nesting 等權限 |
| 適合情境 | 資源充足、求穩定 | 資源受限、求輕量 |
VM 擁有完整作業系統與獨立核心，安裝 K3s 最為順暢，但對資源的消耗也更大。
CT 與宿主機共用核心，啟動快、幾乎不耗損額外效能，但 PVE 預設有嚴格的安全限制。K3s 運作時需要建立子容器並控制底層網路，在 CT 中安裝必須手動開啟巢狀虛擬化（Nesting）等權限，否則服務會無法啟動。
Master 與 Worker 的角色分工
在 K3s（K8s）的分散式架構中，每台機器被賦予不同的角色：
Master Node（控制節點）
- 整個叢集的大腦，不負責執行使用者的應用程式
- 接收開發者指令（如 YAML 部署檔）、監控叢集健康狀態、記錄資料
- 根據資源狀況，決定將任務指派給哪台 Worker
Worker Node（工作節點）
- 實際執行運算任務的伺服器
- 聽從 Master 的調度，在自己的環境內建立並運行 Pod
- 定期向 Master 回報自身的健康與資源狀態
Cluster、Node、Pod 的層次關係
三者構成 Kubernetes 由大到小的基礎架構：
Cluster（叢集） 最大單位。由一個或多個 Master Node 加上多個 Worker Node 組成的運算池，對外表現得像一台超級電腦。
Node（節點） 叢集中的實體機器或虛擬機器（在 Proxmox 環境中，就是一台台 CT）。分為 Master 與 Worker 兩種角色，負責提供 CPU 與記憶體等硬體資源。
Pod（最小部署單元） Kubernetes 最小的運作單位，存在於 Worker Node 內部。Pod 就像一個虛擬小房間，裝載著一個或多個緊密關聯的容器（如 Docker）。K8s 的自動修復機制，就是透過「殺掉壞掉的 Pod、在健康的 Node 上重建新 Pod」來達成高可用性。