Acesta este un ghid pas cu pas despre configurarea Kubernetes pe Scaleway bare-metal ARM și x86-64. Motivul principal pentru care am lucrat la acest proiect este că am vrut să automatizez crearea de medii de testare pentru OpenFaaS și Weave Net pe ARM. Căutam o soluție ieftină pentru a rula teste de integrare și după ce am încercat mai mulți furnizori de cloud, m-am stabilit pe Scaleway. Scaleway este un furnizor francez de cloud care oferă servere ARM și x86-64 bare-metal la prețuri accesibile. Folosind furnizorul Terraform Scaleway împreună cu kubeadm, puteți avea un cluster Kubernetes complet funcțional în zece minute
Configurare inițială
Clonează depozitul și instalează dependențele:
$ git clone httpsgithub.com/stefanprodan/k8s-scw-baremetal.git $ cd k8s-scw-baremetal $ terraform init
Rețineți că veți avea nevoie de Terraform v0.10 sau mai recent pentru a rula acest proiect
Înainte de a rula proiectul, va trebui să creați un token de acces pentru ca Terraform să se conecteze la API-ul Scaleway. Folosind simbolul și cheia de acces, creați două variabile de mediu:
$ export SCALEWAY_ORGANIZATIONACCESS-KEY>"$ export SCALEWAY_TOKENACCESS-TOKEN>"Utilizare
Creați un cluster Kubernetes bare-metal ARMv7 cu un master și două noduri:
$ terraform workspace new arm $ terraform apply \ -var region=par1 \ -var arch=arm \ -var server_type=C1 \ -var nodes=2 \ -var weave_passwd=ChangeMe \ -var k8s_version=stable-1.9 \ -var docker_version =17.03.0~ce-0~ubuntu-xenial
Aceasta va face următoarele:
- rezervă IP-uri publice pentru fiecare server
- furnizează trei servere bare-metal cu Ubuntu 16.04.1 LTS
- se conectează la serverul principal prin SSH și instalează pachetele Docker CE și kubeadm armhf apt
- rulează kubeadm init pe serverul master și configurează kubectl
- descarcă fișierul de configurare admin kubectl pe mașina dvs. locală și înlocuiește IP-ul privat cu cel public
- creează un secret Kubernetes cu parola Weave Net
- instalează Weave Net cu suprapunere criptată
- instalează suplimente de cluster (tabloul de bord Kubernetes, serverul de metrici și Heapster)
- pornește nodurile de lucru în paralel și instalează Docker CE și kubeadm
- se alătură nodurilor de lucru din cluster folosind jetonul kubeadm obținut de la master
Creșteți prin creșterea numărului de noduri:
$ terraform aplica -var noduri=3
Demolați întreaga infrastructură cu:
terraform-forță
Creați un cluster Kubernetes bare-metal AMD64 cu un master și un nod:
$ terraform workspace new amd64 $ terraform apply \ -var region=par1 \ -var arch=x86_64 \ -var server_type=C2S \ -var nodes=1 \ -var weave_passwd=ChangeMe \ -var k8s_version=stable-1.9 \ -var docker_version =17.03.0~ce-0~ubuntu-xenial
Telecomandă
După aplicarea planului Terraform, veți vedea mai multe variabile de ieșire, cum ar fi IP-ul public principal, comanda kubeadmn join și configurația curentă de administrare a spațiului de lucru
Pentru a alerga
comenzile kubectl împotriva clusterului Scaleway pe care le puteți utiliza
Variabila de ieșire kubectl_config:
Verificați dacă Heapster funcționează:
$ kubectl --kubeconfig terraform output kubectl_config) noduri de top NUME CPU(nuclee) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY% arm-master-1 655m 16% 873Mi 45% arm-node-1 147m 3% 618Mi 32% arm-node- 2 101 m 2% 584 mil 30%
The
Formatul fișierului de configurare kubectl este
.conf as in
arm.conf or
amd64.conf
In order to access the dashboard youâÂÂll need to find its cluster IP:
$ kubectl --kubeconfig terraform output kubectl_config) \ -n kube-system get svc --selector=k8s-app=kubernetes-dashboard NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE kubernetes-dashboard ClusterIP 10.107.37.220 80/TCP 6m
Open a SSH tunnel:
ssh -L 8888::80 [email protected]
Now you can access the dashboard on your computer at
httplocalhost:8888
Expose services outside the cluster
Since weâÂÂre running on bare-metal and Scaleway doesnâÂÂt offer a load balancer, the easiest way to expose applications outside of Kubernetes is using a NodePort service
LetâÂÂs deploy the podinfo app in the default namespace. Podinfo has a multi-arch Docker image and it will work on arm, arm64 or amd64
Create the podinfo nodeport service:
$ kubectl --kubeconfig terraform output kubectl_config) \ apply -f httpsraw.githubusercontent.com/stefanprodan/k8s-podinfo/master/deploy/auto-scaling/podinfo-svc-nodeport.yaml service "podinfo-nodeport" created
Create the podinfo deployment:
$ kubectl --kubeconfig terraform output kubectl_config) \ apply -f httpsraw.githubusercontent.com/stefanprodan/k8s-podinfo/master/deploy/auto-scaling/podinfo-dep.yaml deployment "podinfo" created
Inspect the podinfo service to obtain the port number:
$ kubectl --kubeconfig terraform output kubectl_config) \ get svc --selector=app=podinfo NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE podinfo-nodeport NodePort 10.104.132.14 9898:31190/TCP 3m
You can access podinfo at
httpMASTER_PUBLIC_IP>:31190 or using curl:
$ curl httpterraform output k8s_master_public_ip):31190 runtime: arch: arm max_procs: "4" num_cpu: "4" num_goroutine: "12" os: linux version: go1.9.2 labels: app: podinfo pod-template-hash: "1847780700" annotations: kubernetes.io/config.seen: 2018-01-08T00:39:45.580597397Z kubernetes.io/config.source: api environment: HOME: /root HOSTNAME: podinfo-5d8ccd4c44-zrczc KUBERNETES_PORT: tcp10.96.0.1:443 KUBERNETES_PORT_443_TCP: tcp10.96.0.1:443 KUBERNETES_PORT_443_TCP_ADDR: 10.96.0.1 KUBERNETES_PORT_443_TCP_PORT: "443" KUBERNETES_PORT_443_TCP_PROTO: tcp KUBERNETES_SERVICE_HOST: 10.96.0.1 KUBERNETES_SERVICE_PORT: "443" KUBERNETES_SERVICE_PORT_HTTPS: "443" PATH: /usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin externalIP: IPv4: 163.172.139.112
OpenFaaS
You can deploy OpenFaaS on Kubernetes with Helm or by using the YAML files form the faas-netes repository
Clone the faas-netes repo:
git clone httpsgithub.com/openfaas/faas-netes cd faas-netes
Deploy OpenFaaS for ARM:
$ kubectl --kubeconfig terraform output kubectl_config) \ apply -f ./namespaces.ymlyaml_armhf
Deploy OpenFaaS for AMD64:
$ kubectl --kubeconfig terraform output kubectl_config) \ apply -f ./namespaces.ymlyaml
You can access the OpenFaaS gateway at
httpMASTER_PUBLIC_IP>:31112
Horizontal Pod Autoscaling
Starting from Kubernetes 1.9
kube-controller-manager is configured by default with
horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients
In order to use HPA we need to install the metrics server to enable the new metrics API used by HPA v2
Both Heapster and the metrics server have been deployed from Terraform
when the master node was provisioned
The metric server collects resource usage data from each node using Kubelet Summary API. Check if the metrics server is running:
$ kubectl --kubeconfig terraform output kubectl_config) \ get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes" | jq
{ "kind": "NodeMetricsList", "apiVersion": "metrics.k8s.io/v1beta1", "metadata": { "selfLink": "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes" }, "items": [ { "metadata": { "name": "arm-master-1", "selfLink": "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/arm-master-1", "creationTimestamp": "2018-01-08T15:17:09Z" }, "timestamp": "2018-01-08T15:17:00Z", "window": "1m0s", "usage": { "cpu": "384m", "memory": "935792Ki" } }, { "metadata": { "name": "arm-node-1", "selfLink": "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/arm-node-1", "creationTimestamp": "2018-01-08T15:17:09Z" }, "timestamp": "2018-01-08T15:17:00Z", "window": "1m0s", "usage": { "cpu": "130m", "memory": "649020Ki" } }, { "metadata": { "name": "arm-node-2", "selfLink": "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/arm-node-2", "creationTimestamp": "2018-01-08T15:17:09Z" }, "timestamp": "2018-01-08T15:17:00Z", "window": "1m0s", "usage": { "cpu": "120m", "memory": "614180Ki" } } ] }
LetâÂÂs define a HPA that will maintain a minimum of two replicas and will scale up to ten if the CPU average is over 80% or if the memory goes over 200Mi
apiVersion: autoscaling/v2beta1 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: podinfo spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1beta1 kind: Deployment name: podinfo minReplicas: 2 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu targetAverageUtilization: 80 - type: Resource resource: name: memory targetAverageValue: 200Mi
Apply the podinfo HPA:
$ kubectl --kubeconfig terraform output kubectl_config) \ apply -f httpsraw.githubusercontent.com/stefanprodan/k8s-podinfo/master/deploy/auto-scaling/podinfo-hpa.yaml horizontalpodautoscaler "podinfo" created
After a couple of seconds the HPA controller will contact the metrics server and will fetch the CPU and memory usage:
$ kubectl --kubeconfig terraform output kubectl_config) get hpa NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE podinfo Deployment/podinfo 2826240 / 200Mi, 15% / 80% 2 10 2 5m
In order to increase the CPU usage we could run a load test with hey:
#install hey go get -u github.com/rakyll/hey #do 10K requests rate limited at 20 QPS hey -n 10000 -q 10 -c 5 httpterraform output k8s_master_public_ip):31190
You can monitor the autoscaler events with:
$ kubectl --kubeconfig terraform output kubectl_config) describe hpa Events: Type Reason Age From MessageNormal SuccessfulRescale 7m horizontal-pod-autoscaler New size: 4; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target Normal SuccessfulRescale 3m horizontal-pod-autoscaler New size: 8; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target
After the load tests finishes the autoscaler will remove replicas until the deployment reaches the initial replica count:
Events: Type Reason Age From MessageNormal SuccessfulRescale 20m horizontal-pod-autoscaler New size: 4; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target Normal SuccessfulRescale 16m horizontal-pod-autoscaler New size: 8; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target Normal SuccessfulRescale 12m horizontal-pod-autoscaler New size: 10; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target Normal SuccessfulRescale 6m horizontal-pod-autoscaler New size: 2; reason: All metrics below target
Conclusions
Thanks to kubeadm and Terraform, bootstrapping a Kubernetes cluster on bare-metal can be done with a single command and it takes just ten minutes to have a fully functional setup. If you have any suggestion on improving this guide please submit an issue or PR on GitHub at stefanprodan/k8s-scw-baremetal. Contributions are more than welcome!
Stefan Prodan
