用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack

为展现 Kolla 的真正实力,我在阿里云使用 Ansible 自动创建 10 台虚机,部署一套多节点高可用 OpenStack 集群!

前言

上次 Kolla 已经表示了要打 10 个的愿望,这次我们就满足它。

通过本期内容,你将看到:

  • 如何使用阿里云云命令行(Cloud Shell)
  • 如何使用 Ansible 创建阿里云资源
  • Kolla 多节点部署配置说明
  • OpenStack 高可用架构

本期内容仍然是干货满满,写文章,调脚本,剪视频,不但花时间,还要在 阿里云 花钱租云服务器,真的费了不少精力,所以如果本文对你有所帮助,请务必点赞支持!谢谢。

操作过程仍可在 B站观看视频

准备工作

使用 Cloud Shell

一次性创建 10 台虚机,从界面一个个的点就太无聊了。所以我们要想办法让这个过程自动化地完成。

第一个念头就是用 Python 去调用 API,于是直奔 开发者工具 页面而去,却发现阿里云提供了网页版的命令行工具:Cloud Shell,使用起来更加方便。

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack_第1张图片

启动 Cloud Shell 会自动为你创建一个虚机,里面不但内置了连接阿里云的 CLI 工具,而且因为是登录后启动,它自动把认证也处理了。也就是说我们直接就可以开始使用了,非常方便。

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack_第2张图片

具体请参考官方文档:什么是云命令行?

不仅如此,为了让大家更好地掌握这些工具的用法,还提供了交互式的 实验教程,花上几分钟,也许再花上几分钱,就能上手实验。

在实验了 使用 Ansible 管理云资源 这个教程之后,决定就采用这个方法了。

CloudShell 的操作内容较多,单独录了一期 视频介绍。

准备容器镜像

这次部署多节点,比前几次只部署 All-In-One 节点新增了 Cinder 存储服务,所以把要用到的镜像都提前构建好。

关于 Kolla 构建 Docker 镜像的过程以后再详述。

容器镜像仍然使用阿里云的容器镜像服务,保存在 华东2(上海) 地区。

值得注意的是,上一期内容中我在 华东1(杭州) 地区测试,跨地区从公网地址拉取镜像,速度也还不错。但是本次测试只在部署节点分配了公网 IP,其余节点都不会分配公网 IP,也就没法访问公网资源了。

一个解决办法是只在 华东2(上海) 地区测试,这样可以配置私网地址。这样限制较大。

另一个比较通用的办法是先在部署节点上搭建一个私有的 registry 作为中转,就和使用 davycloud-openstack-stein.iso 安装的 Deploy Node 一样。

最终采取的是把 registry 配置成 PROXY 模式,这样就不用事先把镜像 push 到 registry 中了。

# deploy.yml 中的内容
    - name: Start docker registry
      docker_container:
        name: registry
        restart_policy: always
        image: registry:2
        ports: 
          - 4000:5000
        volumes:
          - registry:/var/lib/registry
        env:
          REGISTRY_PROXY_REMOTEURL: "https://registry.cn-shanghai.aliyuncs.com"

编写 Ansible 剧本

参考上面的教程完成。

为方便使用,脚本放在了 阿里云 Code 上:仓库地址

目标说明

Kolla 角色说明

Kolla 在部署 OpenStack 阶段,按职责分为 5 种角色:

  1. control,控制节点
  2. network,网络节点
  3. compute,计算节点
  4. storage,存储节点
  5. monitoring,监控节点(本次未涉及)

实际 1 个节点可以有 1 个或多个角色。比如,All-In-One 安装时,一个节点就充当了所有角色。

实际这里的角色对应的是 Ansible 中的主机分组概念。

节点上最终会安装哪些服务(也就是启动哪些容器),最终由启用的各个功能模块综合决定而成。例如,如果启用了 cinder,则 cinder-api 服务会安装在所有的 control 控制节点上,而 cinder-volume 服务会安装在所有的 storage 存储节点上。

除此之外,还需要:

  • 1 个部署节点,即安装 Kolla-Ansible 的节点
  • 1 个 docker 容器镜像的 registry

在我提供的 ISO 光盘里,系统安装时选择了 Deploy Node 就会自动安装这些。

如果是平常部署,任选一个机器充当部署节点即可,部署节点本身也可以是控制或计算或存储。

这次在阿里云上,我们单独创建一个虚机来当部署节点。

多节点角色分配

10 个节点的角色分配情况:

  • 控制节点的数量需要是奇数,设置为 3 个
  • 网络节点是安装 Neutron agent 的地方,如果启用了 haproxy / keepalived,浮动 IP 也是在这些节点上启动,本次设置为 2 个
  • 存储节点我们本次需要安装 Ceph,默认至少需要 3 个节点
  • 计算节点是最终启动虚机的地方,正常环境下应该是数量最多的,测试只需要 2 个就够了

注意: 阿里云上的虚机不支持 keepalived,所以这次无法启用 haproxy。

创建资源

本节操作在 Cloud Shell 中进行。

下载项目文件

进入云命令行后直接运行:

git clone https://code.aliyun.com/davycloud/kolla-openstack.git
cd kolla-openstack/ansible

配置资源

配置信息都在 kolla-openstack/ansible/group_vars/all 文件中,根据情况修改即可。

默认配置会创建 11 台抢占式实例,对应上面的规划:

  • master: 1 台,用来安装 kolla-ansible,部署环境
  • control: 3 台,用来部署 OpenStack 的控制节点
  • network: 2 台,用来部署 OpenStack 的网络节点
  • storage: 3 台,用来部署 OpenStack 的存储节点
  • compute: 2 台,用来部署 OpenStack 的计算节点

创建资源

执行创建资源的剧本:

cd ~/kolla-openstack/ansible
ansible-playbook create.yml

检查资源创建情况

剧本完成后可以在页面上看到资源的创建情况。

同时 ~/kolla-openstack/ansible 目录下会生成一个 hosts 文件,记录所有创建的实例的私网地址和 hostname.

注意: 我本意是将此 hosts 文件直接复制到部署节点的 /etc/hosts.

但是这里遇到了阿里云 ansible 模块的一个 bug. 其影响就是没有办法在批量创建实例时按序生成 hostname,例如:control01, control02, control03.

所以 hosts 文件中同类型主机名都是一样的,需要在后面手动修改。

配置 Kolla-Ansible 部署节点

在虚机资源创建完成后,首先需要配置的是部署节点。它是这批虚机中唯一默认创建了公有 IP 的,所以可以直接在 Cloud Shell 中操作。其它节点只有私有网络,必须通过它来操作。

动态 inventory

因为每次创建虚机的时候 IP 地址都是不确定的,不可能提前写在 Ansible 的剧本中。而每次如果手动去修改编辑主机信息,又很不方便。

所以 Ansible 中有一个动态 inventory 的功能,通过调用脚本来动态获取主机信息。

阿里云把这个动态 inventory 脚本也为我们写好了。这个脚本所在项目开源托管在 GitHub 中,下载地址 时不时的无法访问,我就一并放在了自己的这个项目中,也就是 ~/kolla-openstack/ansible/alicloud.py 这个脚本,同时运行它需要一个配置文件,就是和它同目录的 alicloud.ini

目前这个动态 Inventory 还在被官方集成的过程中,需要先手动安装依赖:

pip install ansible_alicloud_module_utils

执行 deploy.yml 剧本

这样,我们每次就无需修改代码,直接运行下面的剧本就可以了:

chmod +x ~/kolla-openstack/ansible/alicloud.py
ansible-playbook -i ~/kolla-openstack/ansible/alicloud.py deploy.yml -u root -k

执行命令后提示输入密码: Test12345

密码是在 ~/kolla-openstack/ansible/group_vars/all 中设置

该剧本会完成以下任务:

  • 安装 Ansible 和 Kolla-Ansible
  • 启动 registry 并设置镜像源
  • 生成 SSH 密钥
  • 拷贝 Kolla-Ansible 的配置文件到 /root 目录
  • 执行 kolla-genpwd

执行完此步骤后,我们仍然需要和以前一样通过 SSH 登录到部署节点,完成后续的 OpenStack 安装任务。

虽然我们可以在 Cloud Shell 中远程操作部署节点来执行部署任务,但是基于下面原因:

  1. 整个部署比较耗时,这个临时虚机并不稳定
  2. 多节点部署也是比较灵活的,有些配置不可避免需要根据情况设置,再套一层 ansible 没必要
  3. 即使针对一种场景写 ansible 剧本调试都要花时间,意味着多花租服务器的钱…

因此后面的操作将继续手动执行

执行成功后,在 /root 目录下会有以下文件:

all-in-one       # 本次用不上
bootstrap.yml    # 用来初始化其它节点的 Ansible 剧本
hosts            # 创建资源时生成的 hosts 文件
multinode        # Kolla-Ansible 多节点的 Inventroy 文件

修改 hosts 文件

编辑 hosts 文件,把其中的 hostname 按照主机的角色进行修改:

172.16.1.31  control01
172.16.1.32  control02
172.16.1.33  control03
172.16.1.34  network01
172.16.1.35  network02
...

hosts 内容复制到 /etc/hosts 中:

cat hosts >> /etc/hosts

配置 multinode

编辑 multinode 文件,把其中的 hostname 按照主机的角色分组进行填写:

[control]
control01
control02
control03

[network]
network01
network02

[compute]
compute01
compute02
compute03

[monitoring]
#monitoring01 # 暂不支持

[storage]
storage01
storage02
storage03

# 这下面的所有内容都不要动了!!

使用 Kolla-Ansible 安装多节点环境

以下的操作都是在部署节点上执行

下发 SSH 公钥

为了方便 Ansible 无密码方式连接各个节点,需要先把部署节点的 SSH 公钥下发到各个节点。

因为节点数量不多,而且密码都是固定的,所以这里用 sshpass 手动执行完成:

sshpass -p Test12345 ssh-copy-id control01
sshpass -p Test12345 ssh-copy-id control02
...
sshpass -p Test12345 ssh-copy-id storage03

使用 Ansible 命令测试各节点的连通情况:

ansible -i multinode -m ping  all

所有节点都应该能正常回应。

执行 bootstrap.yml 剧本

通过 ansible-playbook 命令执行 bootstrap.yml 剧本:

ansible-playbook -i multinode  bootstrap.yml

该剧本会初始化各个节点,为它们安装上 docker 等必需软件,详情可以查看剧本的内容。

配置 /etc/kolla/globals.yml

需要修改的配置项如下:

# Valid option is Docker repository tag
#openstack_release: ""
openstack_release: "train"

#kolla_internal_vip_address: "10.10.10.254"
kolla_internal_vip_address: "172.16.1.33"

docker_registry: "172.16.1.30:4000"
docker_namespace: "davycloud"
#docker_registry_insecure: "yes"

# 不启用 HAProxy
enable_haproxy: "no"

# 启用 ceph
enable_ceph: "yes"

# 启用 cinder
enable_cinder: "yes"

需要注意的地方:

  • kolla_internal_vip_address 必须填写部署节点真实的私网地址
  • docker_registry 必须配置为部署节点的 IP:4000
  • 不启用 haproxy,必须要先取消注释,然后修改为 "no"

配置 Ceph-OSD 磁盘

注意!警告! 下面的命令会清除所有数据,请谨慎操作!

参考文档,配置 Ceph-OSD 的存储为 Bluestore

查看存储节点的盘:

# ansible -i multinode "storage*" -a "lsblk"

假设 所有存储节点的盘都是 vdb

# ansible -i multinode "storage*" -a "parted /dev/vdb -s -- mklabel gpt mkpart KOLLA_CEPH_OSD_BOOTSTRAP_BS 1 -1"

# ansible -i multinode "storage*" -a "parted /dev/vdb print"

绑定弹性网卡

在创建资源的时候为网络节点额外创建了 1 块弹性网卡,不知道何故并没有绑定到实例上。需要在阿里云的页面上把两个弹性网卡绑定到网络节点实例上。

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack_第3张图片

开始部署

整体的部署流程和命令和部署单节点是一样的,唯一需要增加的地方是加一个 -i 选项,指定 inventory 文件,也就是 multinode 这个文件。

拉取镜像

kolla-ansible -i multinode pull

因为这次节点数量比较多,所以镜像拉取耗时会稍微长一点,可以耐心等待。

不同角色的节点拉取的镜像是不一样的,可以在部署节点另开一个 SSH 会话,用下面的命令查看:

ansible -i multinode all -a "docker images"

部署命令 3 连

在部署节点依次执行下面 3 个命令即可:

kolla-ansible -i multinode prechecks
kolla-ansible -i multinode deploy
kolla-ansible -i multinode post-deploy

高可用架构

正常情况下的高可用架构会在网络节点安装 HAProxy 和 Keepalived,这次演示并没有。

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack_第4张图片

API

OpenStack 所有模块的 API 服务都是无状态的,所以横向扩展搭配负载均衡即可实现高可用。

由于 Kolla-Ansible 中启用负载均衡(HAProxy)的前提是要启用 Keepalived,但是阿里云又不支持,所以这次实验其实 API 的负载均衡并没有起效果,API 地址固定访问了指定的第 1 个控制节点地址。

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack_第5张图片

实际上,我们可以另外启动一个外网浮动 IP,把这个浮动 IP 绑定到任意一个控制节点上,然后访问 API,都是可以正常提供服务的。

此外阿里云提供了现成的负载均衡服务,这里应该可以直接对接阿里云的负载均衡产品,不过并无必要,这次就不尝试了。

网络服务

网络节点的高可用实际情况比较复杂,这里不展开讨论了。简单展示一下网络服务:

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack_第6张图片

块存储服务

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack_第7张图片

MariaDB 集群

数据库采用的是 MariaDB Galera Cluster 集群方案,登录后可以查看:

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack_第8张图片

RabbitMQ

RabbitMQ 的集群状态可以通过管理页面查看,不过要正常访问,需要做以下操作:

  • 在阿里云的安全组中把 15672 端口放开
  • 进入 rabbitmq 容器为 openstack 用户授权

RabbitMQ 给 openstack 用户授权

访问 http://<控制节点外网IP>:15672 进入 RabbitMQ 管理页面:

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack_第9张图片

Ceph

Ceph 本身就是分布式的,这里就不赘述了。

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack_第10张图片

记得释放实例!

别忘了最重要的事情,测试完成后别忘了去释放实例,以免一直扣费。

抢占式实例是保证实例有一个小时的稳定使用,不代表一个小时之后就会回收。如果供应比较大的情况下,系统可能会长期不回收你的实例,那就要一直扣费了!

记得释放实例!

记得释放实例!

记得释放实例!

在 Cloud Shell 中一键清理本次实验创建的资源:

cd ~/kolla-openstack/ansible
ansible-playbook destroy.yml

清理资源也可以通过网页完成,最后务必检查清理结果,以避免资源没有释放导致扣费。

注意,本次实验还有云盘需要释放!!


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