基于K8S的容器云平台如何部署微服务？
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同时可以通过标签的方式来管理计算节点，在不同的计算节点划分为不同的可用区或组。在部署应用时，使用节点选择器将应用部署至带有指定标签的目标计算节点上。为了保证高可用，标签组合的目标计算节点数要大于1。这样可以避免一台目标节点宕机后，调度器还能找到满足条件的计算节点进行容器部署。 -应用高可用 基于软件（HAproxy）负载均衡服务，容器服务弹性伸缩时无需人工对负载均衡设备进行配置干预，即可保证容器化应用的持续、正常访问；可通过图形界面自定义负载均衡会话保持策略。 由于平台内部通过软件定义网络为每个应用容器分配了IP地址，而此地址是内网地址，因此外部客户无法直接访问到该地址，所以平台使用路由器转发外部的流量到集群内部具体的应用容器上，如果应用有多个容器实例，路由器也可实现负载均衡的功能。路由器会动态的检测平台的元数据仓库，当有新的应用部署或者应用实例发生变化时，路由器会自动根据变化更新路由信息，从而实现动态负载均衡的能力。
简单一点来说，就是内部服务的动态发现、负载均衡、高可用和外部访问的路由； 通过service，解耦动态变化的IP地址，POD可以随意关停，IP可以任意变，只要DNS正常，服务访问不受影响，但是这里面你的随时保证有个可用的POD,这个时候你就得需要LB了，或者说LB干的就是这个事情。 内部服务之间访问通过service解决了，那么外部访问集群内服务，则通过router即是解决，外网访问要不要负载均衡，大规模高并发情况下是肯定的，当然，外部负载均衡通常需要用户自己搞定了，F5或者开源的HAproxy都行！ Q5: 多租户在kubernets/openshift的实现和管理？ A5: 租户是指多组不同的应用或者用户同时运行在一个基础资源池之上，实现软件、硬件资源的共享，为了安全需求，平台需要提供资源隔离的能力。 在OCP中，project是一个进行租户隔离的概念，它来源于kubernetes的namespace，并对其进行了功能的扩展。利用Project，OCP平台从多个层面提供了多租户的支持。 1. 权限控制。通过OCP平台细粒度的权限管理机制，管理员可以对不同的用户和组设置不同project的权限，不同用户登录以后只能操作和管理特定的project 2. 网络隔离。OCP平台使用openvswitch来管理内部的容器网络，提供两种类型的网络模式，一种是集群范围内互通的平面网络，另一种是project级别隔离的网络。每个project都有一个虚拟网络ID（VNID），不同VNID的流量被openvswitch自动隔离。所以不同项目之间的服务在网络层不能互通。 3. Router隔离。Router是OCP平台一个重要软件资源，它提供了外部请求导入OCP集群内部的能力。OCP提供了Router分组的功能，不同的project可以使用独立的Router，不互相干扰，这样就避免了由于某些应用流量过大时对其他应用造成干扰。 物理资源池隔离。在多租户的环境中，为了提高资源的利用率一般情况下物理资源池是共享的，但是有些用户也会提供独占资源池的需求。针对这种类型的需求，OCP平台利用nodeSelector的功能可以将基础设施资源池划分给特定的project独享，实现从物理层面的隔离。 openshift里面对多租户问题有比较好的解决方案，openshift默认使用OVS来实现SDN，高级安装里面默认使用ovs-subnet SDN插件，网络实现类似于flat网络，因此要实现多租户可以在安装过程中设置参数： os_sdn_network_plugin_name='redhat/openshift-ovs-multitenant' 这样openshift将使用ovs-multitenant多租户插件，实现租户之间的安全隔离，另外，在openshift的多租户和容器中心化日志实现中，每个租户都只能查看属于自己项目的日志，这个确实有亮点的！ 除了OVS插件，openshift是完全支持CNI标准的，因此，是要是符合CNI标准的三方SDN插件，都是可以在openshift中使用的，目前支持的SDN插件有： 1、Cisco Contiv； 2、Juniper Contrail； 3、Nokia Nuage； 4、Tigera Calico ； 5、VMware NSX-T ； 另外，openshift是支持部署在物理机、虚拟机、公有云和私有云上的，可能有些用户会利用已有的公有云或私有云来部署。这个时候，如果使用OVS插件，你OpenShift中的SDN可能出现overlay on overlay的情况，此借助三方SDN插件是个不错的选择，比如flannel+hostgw在性能上肯定就优于默认的ovs-multitenant。 Q6: elasticsearch在K8S中部署？ A6 不论是IaaS还是PaaS，手工部署ELK都是不推荐的，通过ansible可以自动实现，至于如何实现，可以参考redhat文档： https://docs.openshift.org/3.9/install_config/aggregate_logging.html 至于说分布式存储、本地存储还是集中存储，这个没有既定答案，都是可以参考行业实现，比如Redhat就是参考对象 不建议elasticsearch采用分布式存储，日志亮大情况下如果是分布式存储es写会是瓶颈。 根据你的描述，应该是有两个方面的问题： 1）es的后端存储的选择 2）Pod的创建 问题一： 分布式，本地，集中存储不管是在传统环境，还是在容器的环境中，都有使用。目前对于数据库应用，我们看到还是传统存储-集中存储，占了绝大多数的市场。 分布式存储，随着云计算的兴起，诞生的一种存储架构。它的优势很明显，无中心节点，弹性伸缩，适合云应用，等等。传统的厂商，netapp，emc，ibm，hp都有分布式存储，都是基于其传统的技术；新兴的开源分布式存储ceph，已经成为分布式存储的领军技术，有redhat，suse，xsky，联想，华三等。 分布式存储的劣势主要是，还处于发展阶段，技术有待成熟，有待市场的接受。 本地存储，一般使用的应该比较少。主要是数据复制同步方面的问题。 集中存储，目前用的最多的，不管是FCSAN还是IPSAN，其稳定性和安全性都是能够满足要求的。但是，在性价比，可扩展性方面都存在很大的问题。 问题二： K8S的所有的流程都不是手动完成的，都是基于自动化完成。可以使用chef/ansible/puppt等工具完成。 Q7: K8S集群中的各受管节点以及其中的容器如何做监控？ A7: kubernetes已成为各大公司亲睐的容器编排工具，各种私有云公有云平台基于它构建，其监控解决方案目前有三种： （1）heapster+influxDB （2）heapster+hawkular （3）prometheus （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
