Kubernetes（简称K8S）是一种开源容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。它允许我们轻松地管理多个容器化应用程序，并根据需要自动进行水平扩展。在构建K8S集群之前，我们首先需要了解K8S集群所需的机器数量。

构建一个可靠和高可用的K8S集群需要考虑一些因素，如节点（Node）的数量和类型、Master节点和Worker节点的分配以及网络和存储等。下面将通过步骤和代码示例来详细介绍如何确定集群所需的机器数量。

步骤一：确定Master节点的数量
在K8S集群中，Master节点是用于控制和管理整个集群的主要组件。通常情况下，一个K8S集群应该包含至少3个Master节点以确保高可用性。这三个Master节点将组成一个Master集群，可以通过选举来选出Leader节点。

步骤二：确定Worker节点的数量
Worker节点是运行容器化应用程序的主机节点。在确定Worker节点的数量时，需要考虑以下因素：
- 应用程序的负载：根据应用程序的负载和预期的并发访问量来确定Worker节点的数量。在测试环境中，可以选择较少的节点数量，而在生产环境中需要考虑更多的节点数量以确保高可用性和性能。
- 故障转移：需要考虑节点故障转移能力。如果当前的Worker节点出现故障，是否有足够的备用节点来继续运行应用程序。
- 扩展性：根据应用程序的扩展需求，预留足够的空间来添加更多的Worker节点。

步骤三：确定ETCD集群的数量
在K8S集群中，ETCD是用于存储集群的状态和元数据的分布式键值存储系统。我们需要为ETCD集群确定适当的数量。通常情况下，一个可靠且高可用的ETCD集群应包含至少3个节点以确保数据的持久性和可用性。

综上所述，我们可以根据以上步骤来确定K8S集群所需的机器数量。以下是一个示例代码，用于计算并打印K8S集群所需的机器数量：

```python
# 确定Master节点的数量
master_nodes = 3

# 确定Worker节点的数量
worker_nodes = 5

# 确定ETCD集群的数量
etcd_nodes = 3

# 计算总的机器数量
total_nodes = master_nodes + worker_nodes + etcd_nodes

# 打印相关信息
print("K8S集群所需的机器数量为：")
print("Master节点数量：", master_nodes)
print("Worker节点数量：", worker_nodes)
print("ETCD集群数量：", etcd_nodes)
print("总机器数量：", total_nodes)
```

以上代码将根据给定的节点数量计算并打印出K8S集群所需的机器数量。通过逐步确定Master节点、Worker节点和ETCD集群的数量，我们可以根据应用程序的需求和整体架构来确认集群所需的机器数量。

希望以上内容能够帮助你对K8S集群所需机器数量有所了解，以便更好地构建和管理K8S集群。如有任何疑问，请随时提问。