這篇文章主要講解了“如何理解Kubernetns容器與VM的編排”,文中的講解內(nèi)容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“如何理解Kubernetns容器與VM的編排”吧!
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我在開發(fā)集群中使用Ubuntu 20.04和兩個裸機服務器。盡管我在“第1步”中對如何創(chuàng)建類似的開發(fā)集群進行了解釋,但是如果您已經(jīng)選擇了其他Kubernetes或OpenShift環(huán)境,則可以安全地跳過它。
要求:
至少一臺具有2個CPU,4GB Ram和20GB存儲空間的主機
kubectl命令行實用程序
SSH客戶端
步驟1:建立集群
在開始創(chuàng)建集群之前,讓我們對主機進行初始化配置以適合Kubernetes。查看這個官方的教程(https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/install-kubeadm/)并準備您的主機。
讓我們創(chuàng)建一個Kubernetes集群
sudo kubeadm init --pod-network-cidr=192.168.0.0/16
執(zhí)行以下命令來配置kubectl:
mkdir -p $HOME/.kube sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
移除master上的污點,以便您可以在其上調(diào)度pod。
kubectl taint nodes --all node-role.kubernetes.io/master-
它應該返回以下內(nèi)容:
node/<your-hostname> untainted
步驟2:安裝Calico
使用清單安裝Calico
kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/manifests/calico.yaml
步驟3:安裝KubeVirt
使用namespace,我們可以將資源隔離到邏輯模塊中,并且可以更輕松地管理它們。
kubectl create namespace kubevirt
建議使用支持硬件虛擬化的主機,以確保您的主機能夠使用virt-host-validate二進制文件。
virt-host-validate qemu QEMU: Checking for hardware virtualization :PASS
如果主機缺少此命令,則可以使用發(fā)行版軟件包管理器進行安裝,也可以使用來檢查kvm文件夾是否可用 ls /dev/kvm。
默認情況下,KubeVirt嘗試利用硬件仿真。但是,此功能并非在所有環(huán)境中都可用,在這種情況下,您可以使用以下方式啟用軟件仿真:
kubectl create configmap -n kubevirt kubevirt-config \ --from-literal debug.useEmulation=true
應用這些清單并運行KubeVirt operator以自動安裝所有必需的資源。
kubectl apply -f https://github.com/kubevirt/kubevirt/releases/download/v0.38.1/kubevirt-operator.yaml kubectl apply -f https://github.com/kubevirt/kubevirt/releases/download/v0.38.1/kubevirt-cr.yaml
啟用遷移功能。(該功能依賴于存儲)
kubectl create configmap -n kubevirt kubevirt-config --from-literal feature-gates="LiveMigration"
啟用VNC代理功能組件。
kubectl apply -f kubevirt/vnc.yaml
您可以使用此命令檢查KubeVirt的安裝進度。
kubectl -n kubevirt wait kv kubevirt --for condition=Available
首先,我們創(chuàng)建一個namespace來隔離此演示的資源。
kubectl create namespace kv-policy-demo
現(xiàn)在,使用虛擬機實例(VMI)定制資源,我們可以創(chuàng)建與Kubernetes完全集成的VM。
kubectl create -f - <<EOF apiVersion: kubevirt.io/v1alpha3 kind: VirtualMachineInstance metadata: name: vmi-cirros namespace: kv-policy-demo labels: special: l-vmi-cirros spec: domain: devices: disks: - disk: bus: virtio name: containerdisk resources: requests: memory: 64M volumes: - name: containerdisk containerDisk: image: kubevirt/cirros-registry-disk-demo:latest EOF
請注意,如果您使用的是軟件仿真,則啟動虛擬機可能會非常慢,并且完成IP地址分配可能需要5到6分鐘的時間。
kubectl create -f - <<EOF apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: vmi-cirros-ssh-svc namespace: kv-policy-demo spec: ports: - name: crrios-ssh-svc nodePort: 30000 port: 27017 protocol: TCP targetPort: 22 selector: special: l-vmi-cirros type: NodePort EOF
通過使用您節(jié)點的IP地址通過服務節(jié)點端口進行訪問,確認我們可以使用SSH訪問VM 。默認密碼是gocubsgo。
ssh cirros@10.1.2.3 -p 30000
通過從新的虛擬機ping google來確認虛擬機可以訪問外界。
ping www.google.com -c 5
步驟5:添加網(wǎng)絡安全性
應用以下策略在其namespace中隔離VM。這將僅將允許入向為SSH的協(xié)議,并且阻止所有出現(xiàn)的流量VM。(取決于您的VM,您將需要其他策略,但是此簡單策略對本教程很有用。)
kubectl create -f - <<EOF apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: NetworkPolicy metadata: name: only-allow-ingress-ssh-to-vm namespace: kv-policy-demo spec: podSelector: matchLabels: special: l-vmi-cirros policyTypes: - Ingress - Egress ingress: - from: ports: - port: 22 EOF
SSH進入虛擬機,然后嘗試再次ping google。
您將無法執(zhí)行此操作,因為該策略將阻止所有從Pod發(fā)起的與外界的通信。這非常強大–您可以使用與保護Pod相同的范例來保護VM!
步驟6:訪問虛擬機
現(xiàn)在我們已經(jīng)為基于Kubernetes的VM管理設置了Kubevirt,現(xiàn)在讓我們訪問我們的VM。
使用NodePort服務和弱密碼在外部公開VM時要小心
串行控制臺僅可通過kubectl virt插件使用
SSH以root用戶身份登錄
通過virt:
SSH訪問:
kubectl virt expose vmi test-vm --port=22 --name=test-vm-ssh --type=NodePort
串行控制臺:
virtctl console test-vm
不通過virt:
apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: test-vm-ssh namespace: default spec: ports: - name: test-vm-ssh protocol: TCP port: 22 targetPort: 22 selector: kubevirt.io/name: test-vm type: NodePort
使用VNC:
如果尚未啟用VNC
kubectl apply -f kubevirt/vnc/vnc.yaml
查找VNC服務節(jié)點端口
在以下位置訪問VM
http://NODE_IP:NODEPORT/?namespace=VM_NAMESPACE
僅顯示namespace VM_NAMESPACE下的VM。選擇所需虛擬機所在的namespace。
步驟7:測試CDI
在應用之前,請確保填寫DataVolume/VM清單中的所有變量以適合您的環(huán)境
嘗試創(chuàng)建一個DataVolume
kubectl apply -f datavolume/datavolume-cirros.yaml kubectl apply -f datavolume/datavolume-ubuntu.yaml kubectl get datavolumes
在VM清單中即時使用DataVolume
kubectl apply -f vm/CDI-PVC.yaml
步驟8:清理
要清除本指南中使用的namespace和VM,可以運行以下命令
kubectl delete namespace kv-policy-demo
其他:故障排除
確保Kubernetes有足夠的備用CPU/RAM來部署您請求的VM
確保硬件虛擬化受支持并且可用,或者ConfigMap中存在軟件虛擬化標志
更改標志需要重新啟動部署
確保服務選擇器正確定位到VM Pod
檢查Docker MTU和CNI插件MTU是否適合您的網(wǎng)絡
使用kubectl virt console $VM_NAME_HERE以確保虛擬機已啟動
部署Prometheus Operator
一旦準備好了k8s集群,就是部署Prometheus Operator。原因是KubeVirt CR安裝在群集上時將檢測ServiceMonitor CR是否已存在。如果是這樣,那么它將創(chuàng)建ServiceMonitors,這些ServiceMonitors被配置為可立即監(jiān)控所有KubeVirt組件(virt-controller,virt-api和virt-handler)。
盡管本文中沒有介紹監(jiān)控KubeVirt本身,但是還是在部署KubeVirt之前先部署Prometheus Operator。
要部署Prometheus Operator,您需要首先創(chuàng)建其namespace,例如monitoring:
kubectl create ns monitoring
然后在新的namespace中部署operator:
helm fetch stable/prometheus-operator tar xzf prometheus-operator*.tgz cd prometheus-operator/ && helm install -n monitoring -f values.yaml kubevirt-prometheus stable/prometheus-operator
部署完所有內(nèi)容后,您可以刪除helm下載的所有內(nèi)容:
cd .. rm -rf prometheus-operator*
要記住的一件事是我們在此處添加的版本名稱:kubevirt-prometheus。ServiceMonitor稍后聲明我們時將使用版本名稱。
部署具有持久性存儲的VirtualMachine
現(xiàn)在,我們已經(jīng)準備好所需要的一切。下面讓我們配置虛擬機。
我們將從CDI的DataVolume(https://github.com/kubevirt/containerized-data-importer/blob/master/doc/datavolumes.md)資源PersistenVolume開始。由于我沒有動態(tài)存儲提供程序,因此我將創(chuàng)建2個PV,引用將聲明它們的PVC。注意每個PV的claimRef。
apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: example-volume spec: storageClassName: "" claimRef: namespace: default name: cirros-dv accessModes: - ReadWriteOnce capacity: storage: 2Gi hostPath: path: /data/example-volume/ --- apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: example-volume-scratch spec: storageClassName: "" claimRef: namespace: default name: cirros-dv-scratch accessModes: - ReadWriteOnce capacity: storage: 2Gi hostPath: path: /data/example-volume-scratch/
有了永久性存儲后,我們可以使用以下清單創(chuàng)建虛擬機:
apiVersion: kubevirt.io/v1alpha3 kind: VirtualMachine metadata: name: monitorable-vm spec: running: true template: metadata: name: monitorable-vm labels: prometheus.kubevirt.io: "node-exporter" spec: domain: resources: requests: memory: 1024Mi devices: disks: - disk: bus: virtio name: my-data-volume volumes: - dataVolume: name: cirros-dv name: my-data-volume dataVolumeTemplates: - metadata: name: "cirros-dv" spec: source: http: url: "https://download.cirros-cloud.net/0.4.0/cirros-0.4.0-x86_64-disk.img" pvc: storageClassName: "" accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: "2Gi"
注意,KubeVirt的VirtualMachine資源有一個VirtualMachine模板和一個dataVolumeTemplate。在VirtualMachine模板上,重要的是要注意我們已將VM命名為VM monitorable-vm,以后將使用該名稱連接到其控制臺virtctl。我們添加的標簽prometheus.kubevirt.io: "node-exporter"也很重要,因為在VM內(nèi)部安裝與配置node-exporter時將會使用到它。
在dataVolumeTemplate上,需要注意的是,我們將PVC命名為cirros-dv,DataVolume資源將用它創(chuàng)建2個PVC,cirros-dv和cirros-dv-scratch。注意,cirros-dv和cirros-dv-scratch是PersistentVolume清單上引用的名稱。名稱必須匹配才能工作。
在VM內(nèi)安裝node-exporter
一旦VirtualMachineInstance運行,我們就可以使用virtctl console monitorable vm連接到它的控制臺。如果需要用戶和密碼,請?zhí)峁┫鄳膽{據(jù)。如果您使用的是本指南中的同一磁盤映像,則用戶和密碼分別為cirros和gocubsgo
以下腳本將安裝node-exporter并將虛擬機配置為在啟動時候自啟:
curl -LO -k https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.0.1/node_exporter-1.0.1.linux-amd64.tar.gz gunzip -c node_exporter-1.0.1.linux-amd64.tar.gz | tar xopf - ./node_exporter-1.0.1.linux-amd64/node_exporter & sudo /bin/sh -c 'cat > /etc/rc.local <<EOF #!/bin/sh echo "Starting up node_exporter at :9100!" /home/cirros/node_exporter-1.0.1.linux-amd64/node_exporter 2>&1 > /dev/null & EOF' sudo chmod +x /etc/rc.local
PS:如果您使用其他基礎映像,請配置node-exporter以在啟動時相應地啟動
配置Prometheus抓取VM的node-exporter
配置Prometheus來抓取node-exporter非常簡單。我們需要做的就是創(chuàng)建一個新的Service和一個ServiceMonitor:
apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: monitorable-vm-node-exporter labels: prometheus.kubevirt.io: "node-exporter" spec: ports: - name: metrics port: 9100 targetPort: 9100 protocol: TCP selector: prometheus.kubevirt.io: "node-exporter" --- apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: ServiceMonitor metadata: name: kubevirt-node-exporters-servicemonitor namespace: monitoring labels: prometheus.kubevirt.io: "node-exporter" release: monitoring spec: namespaceSelector: any: true selector: matchLabels: prometheus.kubevirt.io: "node-exporter" endpoints: - port: metrics interval: 15s
讓我們分解一下,以確保我們正確設置了所有內(nèi)容。從Service開始:
spec: ports: - name: metrics port: 9100 targetPort: 9100 protocol: TCP selector: prometheus.kubevirt.io: "node-exporter"
在規(guī)范中,我們正在創(chuàng)建一個名為metrics的新端口,該端口將重定向到每個標記為prometheus.kubevirt.io: "node-exporter",此處為端口9100,這是node_exporter的默認端口號。
apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: monitorable-vm-node-exporter labels: prometheus.kubevirt.io: "node-exporter"
我們還在為服務本身貼上標簽prometheus.kubevirt.io: "node-exporter",將由ServiceMonitor對象使用?,F(xiàn)在讓我們看看我們的ServiceMonitor規(guī)范:
spec: namespaceSelector: any: true selector: matchLabels: prometheus.kubevirt.io: "node-exporter" endpoints: - port: metrics interval: 15s
由于我們的ServiceMonitor將部署在monitoring namespace中,而我們的服務則在default namespace中,因此我們需要設置namespaceSelector.any=true。
我們還告訴ServiceMonitor,Prometheus需要從標記為prometheus.kubevirt.io: "node-exporter"以及哪些端口被命名為metrics。幸運的是,我們的service就是這么做的!
最后一件要注意的事。Prometheus配置可以設置為監(jiān)視多個ServiceMonitors。我們可以通過以下命令查看prometheus正在監(jiān)視的服務:
# Look for Service Monitor Selector kubectl describe -n monitoring prometheuses.monitoring.coreos.com monitoring-prometheus-oper-prometheus
確保我們的ServiceMonitor具有Prometheus的Service Monitor Selector的所有標簽。一個常見的選擇器是我們在部署helm的prometheus時設置的版本名稱!
您可以通過端口轉(zhuǎn)發(fā)Prometheus Web UI并執(zhí)行一些PromQL來進行快速測試:
kubectl port-forward -n monitoring prometheus-monitoring-prometheus-oper-prometheus-0 9090:9090
為確保一切正常,請訪問localhost:9090/graph并執(zhí)行PromQL up{pod=~"virt-launcher.*"}。Prometheus應該返回從monitorable-vm的node-exporter收集的數(shù)據(jù)。
您可以試用virtctl,停止和啟動VM,以查看指標的行為。您會注意到,使用停止VM時virtctl stop monitorable-vm,VirtualMachineInstance被殺死,因此它也是Pod。這將導致我們的服務無法找到pod的端點,然后將其從Prometheus的目標中刪除。
由于這種行為,下面的告警規(guī)則將無法正常工作,因為我們的目標實際上已經(jīng)消失了,而不是降級了。
- alert: KubeVirtVMDown expr: up{pod=~"virt-launcher.*"} == 0 for: 1m labels: severity: warning annotations: summary: KubeVirt VM {{ $labels.pod }} is down.
但是,如果VM在不停止的情況下連續(xù)崩潰,則pod不會被殺死,并且仍將監(jiān)視目標。node-exporter永遠不會啟動或?qū)⑴cVM一起不斷關閉,因此這樣的警報可能會起作用:
- alert: KubeVirtVMCrashing expr: up{pod=~"virt-launcher.*"} == 0 for: 5m labels: severity: critical annotations: summary: KubeVirt VM {{ $labels.pod }} is constantly crashing before node-exporter starts at boot.
感謝各位的閱讀,以上就是“如何理解Kubernetns容器與VM的編排”的內(nèi)容了,經(jīng)過本文的學習后,相信大家對如何理解Kubernetns容器與VM的編排這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián),小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!
本文題目:如何理解Kubernetns容器與VM的編排
文章鏈接:http://aaarwkj.com/article36/jpohsg.html
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