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Kubernetes容器云平臺建設(shè)實(shí)踐

原創(chuàng)
云計(jì)算
本文從Kubernetes的網(wǎng)絡(luò)、存儲、集群管理和監(jiān)控與運(yùn)維幾個(gè)方面來分享下我們?nèi)萜髟破脚_建設(shè)走過的歷程,希望給大家一些思考和啟發(fā)。

【51CTO.com原創(chuàng)稿件】Kubernetes是Google開源的一個(gè)容器編排引擎,它支持自動化部署、大規(guī)模可伸縮、應(yīng)用容器化管理。伴隨著云原生技術(shù)的迅速崛起,如今Kubernetes 事實(shí)上已經(jīng)成為應(yīng)用容器化平臺的標(biāo)準(zhǔn),越來越受到企業(yè)的青睞,在生產(chǎn)中也應(yīng)用的越來越廣泛。

我們的容器平臺建設(shè)從2016年開始,大致經(jīng)歷了探索預(yù)研、體系建設(shè)和平臺落地這樣三個(gè)階段。

下面就從Kubernetes的網(wǎng)絡(luò)、存儲、集群管理和監(jiān)控與運(yùn)維幾個(gè)方面來分享下我們?nèi)萜髟破脚_建設(shè)走過的歷程,希望給大家一些思考和啟發(fā)。

一、kubernetes網(wǎng)絡(luò) 

容器網(wǎng)絡(luò)發(fā)展到現(xiàn)在,已經(jīng)是雙雄會的格局。雙雄會其實(shí)指的就是Docker的CNM和Google、CoreOS、Kuberenetes主導(dǎo)的CNI。首先明確一點(diǎn),CNM和CNI并不是網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn),他們是網(wǎng)絡(luò)規(guī)范和網(wǎng)絡(luò)體系,從研發(fā)的角度他們就是一堆接口,你底層是用Flannel也好、用Calico也好,他們并不關(guān)心,CNM和CNI關(guān)心的是網(wǎng)絡(luò)管理的問題。 

網(wǎng)絡(luò)需求調(diào)研發(fā)現(xiàn),業(yè)務(wù)部門主要關(guān)注以下幾點(diǎn):1、容器網(wǎng)絡(luò)與物理網(wǎng)絡(luò)打通2、速度越快越好3、改動越少越好4、盡可能少的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。 

容器的網(wǎng)絡(luò)方案大體可分為協(xié)議棧層級、穿越形態(tài)、隔離方式這三種形式。 


協(xié)議層級:二層比較好理解,在以前傳統(tǒng)的機(jī)房或虛擬化場景中比較常見,就是基于橋接的 ARP+MAC 學(xué)習(xí),它最大的缺陷是廣播。因?yàn)槎拥膹V播,會限制節(jié)點(diǎn)的量級;三層(純路由轉(zhuǎn)發(fā)),協(xié)議棧三層一般基于 BGP,自主學(xué)習(xí)整個(gè)機(jī)房的路由狀態(tài)。它最大的優(yōu)點(diǎn)是它的 IP 穿透性,也就是說只要是基于這個(gè) IP 的網(wǎng)絡(luò),那此網(wǎng)絡(luò)就可以去穿越。顯而易見,它的規(guī)模是非常有優(yōu)勢,且具有良好的量級擴(kuò)展性。

但在實(shí)際部署過程中,因?yàn)槠髽I(yè)的網(wǎng)絡(luò)大多受控。比如,有的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的 BGP 是基于安全考慮不給開發(fā)者用或者說企業(yè)網(wǎng)絡(luò)本身不是 BGP,那這種情況下你就受限了;協(xié)議棧二層加三層,它的優(yōu)點(diǎn)是能夠解決純二層的規(guī)模性問題,又能解決純?nèi)龑拥母鞣N限制問題,特別是在云化 VPC 場景下可以利用 VPC 的跨節(jié)點(diǎn)三層轉(zhuǎn)發(fā)能力。所以,如今你看到的實(shí)際部署 Kubernetes 的網(wǎng)絡(luò)方案中,二層加三層也比較多。 
穿越形態(tài):

這個(gè)與實(shí)際部署環(huán)境十分相關(guān)。穿越形態(tài)分為兩種:Underlay、Overlay。

Underlay:在一個(gè)較好的一個(gè)可控的網(wǎng)絡(luò)場景下,我們一般利用 Underlay。可以這樣通俗的理解,無論下面是裸機(jī)還是虛擬機(jī),只要整個(gè)網(wǎng)絡(luò)(物理+虛擬)可控,整個(gè)容器的網(wǎng)絡(luò)便可直接穿過去 ,這就是 Underlay。

Overlay:Overlay 在云化場景比較常見。Overlay 下面是受控的 VPC 網(wǎng)絡(luò),當(dāng)出現(xiàn)不屬于 VPC 管轄范圍中的 IP 或者 MAC,VPC 將不允許此 IP/MAC 穿越。出現(xiàn)這種情況時(shí),我們可利用 Overlay 方式來做。 
Overlay網(wǎng)絡(luò)使物理網(wǎng)絡(luò)虛擬化、資源池化,是實(shí)現(xiàn)云網(wǎng)融合的關(guān)鍵。把Overlay網(wǎng)絡(luò)和SDN技術(shù)結(jié)合使用,把SDN控制器作為Overlay網(wǎng)絡(luò)控制平面的控制器,這種方式更容易把使網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算組件整合,是網(wǎng)絡(luò)向云平臺服務(wù)轉(zhuǎn)變的理想選擇。

隔離方式:

隔離方式通常分為VLAN和VXLAN 兩種:

VLAN:VLAN 機(jī)房中使用偏多,但實(shí)際上存在一個(gè)問題。就是它總的租戶數(shù)量受限。眾所周知,VLAN 具有數(shù)量限制。

VXLAN:VXLAN 是現(xiàn)今較為主流的一種隔離方式。因?yàn)樗囊?guī)模性較好較大,且它基于 IP 穿越方式較好。 
我們從協(xié)議棧層級、穿越形態(tài)和隔離方式對Kubernetes幾個(gè)常見的網(wǎng)絡(luò)組件(Calico、contiv、flannel、Openshift SDN、自定義路由)在傳統(tǒng)機(jī)房網(wǎng)絡(luò)以及云化VPC網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景下做一個(gè)分析,用連線圖來表述它們之前的關(guān)系。

首先無論是傳統(tǒng)機(jī)房網(wǎng)絡(luò)還是云化 VPC 網(wǎng)絡(luò),我們可以看到 Overlay 方案是通用的,它在云化場景里可能用的更多一些,因?yàn)樗泻芎玫拇┰叫浴?/p>

在上圖中,紅線實(shí)線指向傳統(tǒng)機(jī)房網(wǎng)絡(luò),這里重點(diǎn)說明下。Underlay + 三層的方案,是傳統(tǒng)機(jī)房網(wǎng)絡(luò)非常流行的方案,同時(shí)它的性能非常可觀,場景應(yīng)用偏多。Underlay+二層+三層的方案,在云化 VPC 場景(特別是公有云)也是比較主流的一個(gè)方案,借助 VPC 的自定義路由完成轉(zhuǎn)發(fā)。

綠色虛線指向云化VPC網(wǎng)絡(luò), Underlay+三層網(wǎng)絡(luò)在云化 VPC 場景下,也是可以受限使用。受限使用顧名思義,可以使用但不是每個(gè)供應(yīng)商都讓你用,因?yàn)槊恳粋€(gè)云廠商對他自己網(wǎng)絡(luò)保護(hù)的定義不一樣。比如像 Calico 方案,它的 BGP 在 AWS 中就容易做,但在 Azure 中就不允許,因?yàn)?Azure 的 VPC 本身是不允許不受它管控范圍的 IP 通過。

黃色實(shí)線指向云化VPC網(wǎng)絡(luò),Overlay+二層或三層在云化場景中比較常見。Overlay 下面是受控的 VPC 網(wǎng)絡(luò),管控會比較方便。

當(dāng)然云化VPC場景下也存在一些問題,如下圖所示。

多租戶之間的網(wǎng)絡(luò)隔離問題

K8s從1.3版引入網(wǎng)絡(luò)策略機(jī)制,通過網(wǎng)絡(luò)策略可實(shí)現(xiàn)POD之間的入站和出站訪問策略。

網(wǎng)絡(luò)策略可應(yīng)用于通過常用標(biāo)簽標(biāo)識的pod組,然后使用標(biāo)簽來模擬傳統(tǒng)的分段網(wǎng)絡(luò),可以通過特定的“段”標(biāo)簽來標(biāo)識前端和后端pod。策略控制這些段之間的流量,甚至控制來自外部源的流量。但并非所有的網(wǎng)絡(luò)后端都支持策略,比如 flannel。現(xiàn)在很多廠商在這方面加強(qiáng)了研究,也有很多新的解決方案,就不一一列舉了。

集群邊界Ingress的管理

Ingress 是在Kubernetes 1.2版本才出現(xiàn)的,容器應(yīng)用默認(rèn)以Service的形式提供服務(wù),但Service僅作用于集群內(nèi)部,通過Ingress將Service暴露出去才能為集群外的客戶端提供服務(wù)。

下面對常見的Ingress Controller做一個(gè)對比,見下表:

二、Kubernetes的存儲

K8s最初用于管理無狀態(tài)的服務(wù),但隨著越來越多的應(yīng)用遷移到K8s平臺,管理存儲資源成為一個(gè)非常重要的功能。

Kubernetes中對于存儲的使用主要集中在以下幾個(gè)方面:

服務(wù)的基本配置文件讀取、密碼密鑰管理等;服務(wù)的存儲狀態(tài)、數(shù)據(jù)存取等;不同服務(wù)或應(yīng)用程序間共享數(shù)據(jù)。大致有以下幾個(gè)場景:


Kubernete存儲在設(shè)計(jì)的時(shí)候遵循著Kubernetes的一貫哲學(xué),即聲明式(Declarative)架構(gòu)。同時(shí)為了盡可能多地兼容各種存儲平臺,Kubernetes以in-tree plugin的形式來對接不同的存儲系統(tǒng),滿足用戶可以根據(jù)自己業(yè)務(wù)的需要使用這些插件給容器提供存儲服務(wù)。同時(shí)兼容用戶使用FlexVolume和CSI定制化插件。相比較于Docker Volume,支持的存儲功能更加豐富和多樣。

Kubernete存儲插件解析:

1、in-tree plugin:存儲代碼與K8s緊密集成,耦合性太強(qiáng)

2、FlexVolume:存儲插件安裝在宿主機(jī)上,需要宿主機(jī)的root權(quán)限

3、CSI規(guī)范:將存儲代碼與K8s完全解耦(1.10版本及以上,使用CSI attacher使用0.2.0版本)

csi規(guī)范極大地方便了插件的開發(fā)、維護(hù)和集成,具有很好的發(fā)展前景。

Kubernetes使用兩種資源管理存儲:

PersistentVolume(簡稱PV):由管理員添加的一個(gè)存儲的描述,是一個(gè)全局資源,包含存儲的類型,存儲的大小和訪問模式等。它的生命周期獨(dú)立于Pod,例如當(dāng)使用它的Pod銷毀時(shí)對PV沒有影響。

PersistentVolumeClaim(簡稱PVC):是Namespace里的資源,描述對PV的一個(gè)請求。請求信息包含存儲大小,訪問模式等。

PV可以看作可用的存儲資源,PVC則是對存儲資源的需求,PVC會根據(jù)Pod的要求去自動綁定合適的PV給Pod使用。PV和PVC的相互關(guān)系遵循下圖所示的生命周期。

PV模式有靜態(tài)和動態(tài),靜態(tài)PV模式管理NFS、FC、ISCSI,動態(tài)PV模式管理glusterfs、Cinder、Ceph RBD、Vsphere、ScaleIO、AWS、Azure等。靜態(tài)的需要管理員創(chuàng)建和管理PV,而動態(tài)的則由系統(tǒng)自動生成PV并綁定PVC。

下面再簡單補(bǔ)充下Kubernetes中的鏡像管理,生產(chǎn)中都會有很多不同版本不同應(yīng)用的鏡像,對鏡像的管理也是比較重要的環(huán)節(jié)。

鏡像的多租戶權(quán)限管理:

1、不同租戶的鏡像應(yīng)相互隔離

2、不同的租戶對鏡像擁有不同的權(quán)限,例如讀寫、只讀、上傳、下載權(quán)限

3、鏡像庫提供鏡像的查詢、更新和刪除等功能

對于跨地域多數(shù)據(jù)中心的鏡像管理,鏡像庫的遠(yuǎn)程復(fù)制管理需要注意:

1、在多數(shù)據(jù)中心或跨地域多站點(diǎn)的環(huán)境下,為了提高多地區(qū)鏡像的下載效率,至少需要兩級鏡像庫的設(shè)置:總鏡像庫和子鏡像庫

2、鏡像庫之間的準(zhǔn)實(shí)時(shí)增量同步

三、Kubernetes集群管理

在生產(chǎn)系統(tǒng)中,Kubernetes多集群的管理主要涉及:

1、服務(wù)運(yùn)維

2、集中配置

3、擴(kuò)容升級

4、資源配額

首先說說多集群的調(diào)度管理

1、Kubernetes中的調(diào)度策略可以大致分為兩種,一種是全局的調(diào)度策略,另一種是運(yùn)行時(shí)調(diào)度策略。

2、NODE的隔離與恢復(fù);NODE的擴(kuò)容;Pod動態(tài)擴(kuò)容和縮放。

3、親和性可以實(shí)現(xiàn)就近部署,增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)能力實(shí)現(xiàn)通信上的就近路由,減少網(wǎng)絡(luò)的損耗。反親和性主要是出于高可靠性考慮,盡量分散實(shí)例。

4、 微服務(wù)依賴,定義啟動順序

5、跨部門應(yīng)用不混部

6、api網(wǎng)關(guān)以及GPU節(jié)點(diǎn)應(yīng)用獨(dú)占

多集群管理中的應(yīng)用彈性伸縮管理:

1、手工擴(kuò)縮容:預(yù)先知道業(yè)務(wù)量的變化情況

2、基于CPU使用率的自動擴(kuò)縮容:v1.1版引入控制器HPA,POD必須設(shè)置CPU資源使用率請求

3、基于自定義業(yè)務(wù)指標(biāo)的自動擴(kuò)縮容:v1.7版對HPA重新設(shè)計(jì),增加了組件,被稱為HPA v2

在實(shí)際應(yīng)用中,HPA還有很多不完善的地方,很多廠商都用自己的監(jiān)控體系來實(shí)現(xiàn)對業(yè)務(wù)指標(biāo)的監(jiān)控并實(shí)現(xiàn)自動擴(kuò)容

Kubernetes多集群的調(diào)優(yōu):

主要有三個(gè)難點(diǎn)

第一是如何分配資源,當(dāng)用戶選擇多集群部署后,系統(tǒng)根據(jù)每個(gè)集群的資源用量,決定每個(gè)集群分配的容器數(shù)量,并且保證每個(gè)集群至少有一個(gè)容器。集群自動伸縮時(shí),也會按照此比例創(chuàng)建和回收容器。

第二是故障遷移,集群控制器主要是為了解決多集群的自動伸縮和集群故障時(shí)的容器遷移,控制器定時(shí)檢測集群的多個(gè)節(jié)點(diǎn),如果多次失敗后將觸發(fā)集群容器遷移的操作,保障服務(wù)可靠運(yùn)行。

第三是網(wǎng)絡(luò)和存儲的互連,由于跨機(jī)房的網(wǎng)絡(luò)需要互連,我們采用vxlan的網(wǎng)絡(luò)方案實(shí)現(xiàn),存儲也是通過專線互連。容器的鏡像倉庫采用Harbor,多集群之間設(shè)置同步策略,并且在每個(gè)集群都設(shè)置各自的域名解析,分別解析到不同的鏡像倉庫。

K8s集群的Master節(jié)點(diǎn)高可用實(shí)現(xiàn),我們知道Kubernetes集群的核心是其master node,但目前默認(rèn)情況下master node只有一個(gè),一旦master node出現(xiàn)問題,Kubernetes集群將陷入“癱瘓”,對集群的管理、Pod的調(diào)度等均將無法實(shí)施。所以后面出現(xiàn)了一主多從的架構(gòu),包括master node、etcd等都可設(shè)計(jì)高可用的架構(gòu)。

Federation 集群聯(lián)邦架構(gòu)

在云計(jì)算環(huán)境中,服務(wù)的作用距離范圍從近到遠(yuǎn)一般可以有:同主機(jī)(Host,Node)、跨主機(jī)同可用區(qū)(Available Zone)、跨可用區(qū)同地區(qū)(Region)、跨地區(qū)同服務(wù)商(Cloud Service Provider)、跨云平臺。K8s的設(shè)計(jì)定位是單一集群在同一個(gè)地域內(nèi),因?yàn)橥粋€(gè)地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)性能才能滿足K8s的調(diào)度和計(jì)算存儲連接要求。而集群聯(lián)邦(Federation)就是為提供跨Region跨服務(wù)商K8s集群服務(wù)而設(shè)計(jì)的,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)高可用。

Federation 在1.3版引入,集群聯(lián)邦federation/v1beta1 API擴(kuò)展基于DNS服務(wù)發(fā)現(xiàn)的功能。利用DNS,讓POD可以跨集群、透明的解析服務(wù)。

1.6版支持級聯(lián)刪除聯(lián)邦資源,1.8版宣稱支持5000節(jié)點(diǎn)集群,集群聯(lián)邦V2

目前存在的問題:

1、網(wǎng)絡(luò)帶寬和成本的增加

2、削弱了多集群之間的隔離性

3、成熟度不足,在生產(chǎn)中還沒有正式的應(yīng)用

四、kubernetes的監(jiān)控與運(yùn)維

對于一個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)而言,常見的監(jiān)控維度包括:資源監(jiān)控和應(yīng)用監(jiān)控。資源監(jiān)控是指節(jié)點(diǎn)、應(yīng)用的資源使用情況,在容器場景中就延伸為節(jié)點(diǎn)的資源利用率、集群的資源利用率、Pod的資源利用率等。應(yīng)用監(jiān)控指的是應(yīng)用內(nèi)部指標(biāo)的監(jiān)控,例如我們會將應(yīng)用在線人數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì),并通過端口進(jìn)行暴露來實(shí)現(xiàn)應(yīng)用業(yè)務(wù)級別的監(jiān)控與告警。那么在Kubernetes中,監(jiān)控對象會細(xì)化為哪些實(shí)體呢?

系統(tǒng)組件

Kubernetes集群中內(nèi)置的組件,包括apiserver、controller-manager、etcd等等。

靜態(tài)資源實(shí)體

主要指節(jié)點(diǎn)的資源狀態(tài)、內(nèi)核事件等等

動態(tài)資源實(shí)體

主要指Kubernetes中抽象工作負(fù)載的實(shí)體,例如Deployment、DaemonSet、Pod等等。

自定義應(yīng)用

主要指需要應(yīng)用內(nèi)部需要定制化的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)以及監(jiān)控指標(biāo)。

不同容器云監(jiān)控方案的對比:

Prometheus監(jiān)控:

主要注意兩點(diǎn):

  • 查詢api的封裝
  • 配置文件的下發(fā)

運(yùn)維的思考---開發(fā)與運(yùn)維的一體化

運(yùn)維的思考---高可用問題

  • Ocp平臺:

1、負(fù)載均衡Router高可用集群: 2個(gè)節(jié)點(diǎn)

2、EFK高可用集群: 3個(gè)ES節(jié)點(diǎn)+n個(gè)F節(jié)點(diǎn)

3、鏡像倉庫高可用集群: 2個(gè)鏡像倉庫

  • 微服務(wù)架構(gòu):

1、注冊中心高可用集群(Eureka): 3個(gè)

2、配置中心高可用集群: 3個(gè)

3、網(wǎng)關(guān)高可用集群: 2個(gè)

4、關(guān)鍵微服務(wù)均是高可用集群

運(yùn)維的思考---高并發(fā)問題

  • Ocp平臺:

1、對后端微服務(wù)(Pod)配置彈性擴(kuò)容, K8的彈性伸縮擴(kuò)容以及Docker容器的秒級啟動可以支撐用戶量的持續(xù)增長;

2、提前預(yù)留20%的資源, 當(dāng)高并發(fā)情況發(fā)生時(shí), 可以緊急擴(kuò)充資源。

  • 微服務(wù)架構(gòu):

1、調(diào)大關(guān)鍵鏈路微服務(wù)的熔斷線程數(shù): 提升主要業(yè)務(wù)的并發(fā)響應(yīng)能力。

2、對非關(guān)鍵鏈路微服務(wù)通過熔斷限流進(jìn)行降級處理甚至關(guān)閉非關(guān)鍵鏈路的微服務(wù)。

3、熔斷機(jī)制:提升容器云高并發(fā)場景下的容錯(cuò)能力,防止故障級聯(lián)以及微服務(wù)的雪崩效應(yīng),提升系統(tǒng)的可用性。

  • 中間件:

1、除了正在使用的集群外, 提前增加冷備的集群。

2、當(dāng)高并發(fā)場景即將發(fā)生時(shí), 可以緊急水平擴(kuò)展。

最后,容器云之路總結(jié)

1、業(yè)務(wù)層面:因大型企業(yè)對業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性和連續(xù)性有比較高的要求,故容器化的演進(jìn)路徑必然是從邊緣業(yè)務(wù)到核心業(yè)務(wù),從簡單應(yīng)用到復(fù)雜應(yīng)用,具體到業(yè)務(wù),首先可以考慮在Web前端進(jìn)行容器化遷移,最后動后端業(yè)務(wù)。

2、技術(shù)層面:目前原生Docker在服務(wù)發(fā)現(xiàn)、負(fù)載均衡、容器生命周期管理、容器間網(wǎng)絡(luò)、存儲等方面還存在諸多的不足,許多第三方廠家提供的開源解決方案和商業(yè)化版本,各具特色,難分高下。用戶無論選擇何種產(chǎn)品,可靠性、靈活性是需要慎重考慮的2個(gè)重要因素。

3、兼顧成本效益:綜合考慮容器化付出的成本代價(jià)與未來收益之間的平衡。

4、考慮現(xiàn)有硬件的負(fù)載能力,容器化并非包治百病的良藥,某些對并發(fā)吞吐量要求更高的業(yè)務(wù),直接運(yùn)行在裸機(jī)上,通過系統(tǒng)調(diào)優(yōu)提高性能,容器化未必是最好的選擇。

5、持續(xù)更新,時(shí)刻提醒自己持續(xù)學(xué)習(xí),擁抱變化,這樣才能看到平臺的不足,不斷迭代出更好的產(chǎn)品。

在生產(chǎn)實(shí)踐中,只有夯實(shí)基礎(chǔ)不斷去完善基于容器云平臺的產(chǎn)品和建設(shè)生態(tài)體系,才能掌控未來決勝千里!

【51CTO原創(chuàng)稿件,合作站點(diǎn)轉(zhuǎn)載請注明原文作者和出處為51CTO.com】

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 51CTO
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