Kuboard 有效降低 Kubernetes 学习门槛

Kubernetes 学习门槛在哪儿

学习 Kubernetes 之前,必须具备的知识储备:

  • Linux 基础
  • 网络基础
  • 容器技术,例如 https://www.docker.com/

学习 Kubernetes 的过程中可能碰到的难关:

  • 理解 Kubenetes 为了实现容器编排而提出的各种抽象概念以及他们之间的关系:容器组(Pod)、存储卷(Volume)、存储卷声明(PVC)、Ingress、Service 等
  • 安装及配置 Kubernetes 环境
  • 编写和维护 Kubernetes Yaml 文件
  • 熟悉 kubectl 命令行工具中常用的 10 多个命令

降低 Kubernetes 学习门槛

学习路线

单纯地按章节学习 Linux 基础知识、网络知识、容器技术等,每一块儿的基础入门书籍就有几百页之多。作者认为,最好的学习方法是在实践中学习,碰到问题时去寻求答案,解决问题后去反思总结。这种学习方法趣味性强,得来的知识也最为牢靠,如果选对了方向,所学知识通常也是工作中实用性最高的知识。读了100页 K8S 文档,也不如安装一遍 K8S

Kuboard 为初学者学习 Kubernetes 时设计了如下学习路径:

  • 跟随文档 安装 Kubernetes 单Master节点 快速安装一个可以练习使用的 Kubernetes 环境,(初学者也许要花费2小时或更多)
  • 跟随文档 安装 Kuboard (5分钟)
  • 使用 Kuboard 工作负载编辑器 创建 busybox (10分钟)
  • 尝试 Kuboard 设计的其他 example 使用 Kuboard

进阶路线:

  • 在 Kubernetes 中部署 Spring Cloud 微服务应用

快速入门

​ 在向 Kubernetes 集群部署应用时,开发者或者运维团队必须花大量的时间去理解 Kubernetes 中各种对象的概念,并编写 Yaml 文件去描述 Kubernetes 对象以及他们之间的关系,然而,不同的人因为经验、视角的不同,对Kubernetes 中各对象之间关系的理解并不完全一致,也因此产生了一系列问题:

  • 由于理解的不到位,刚入门Kubernetes的技术人员在使用 Kubernetes 部署应用时经常性地受挫;
  • 由于理解方式的不一致,不同技术人员编写的 yaml 文件结构各不一样,降低了部署在后期的可维护性;
  • 由于部署数量的增加,导致 YAML 文件的数量和代码行数不断增长;

​ Kubernetes 官方提供的 Kubernetes Dashboard 充分意识到了 Kubernete 对象类型在种类上的多样性以及关系上的复杂性,到目前为止并没有在全功能 Dashboard 上做出过多努力,尤其是没有付出过多努力去打造工作负载的 UI 编辑器。在 Kubernetes Dashboard 中,如果想要对 Service、Deployment、StatefulSet、ConfigMap 等各种 Kubernetes 对象执行新增或者变更操作时,您必须编写 YAML 文件。从这个意义上来讲,截止到作者写这篇文章的时间点,Kubernetes 的官方 Dashboard 仍然是一个 “只读” 型 Dashboard,几乎所有的运维操作仍然需要技术人员去编写和维护冗长的 YAML 文件,并通过 kubectl 命令来完成。

​ 由于 Kubernetes YAML 文件复杂性,以及开发/运维团队在多环境复制(开发环境、测试环境、准上线环境、生产环境等)方面的普遍需求,Kubernetes 社区提出了各种各样的解决方案,例如 kustomize / helm chart 等,这些解决方案在解决一个问题的同时,又在另一方面增加了复杂度,为 Kubernetes 爱好者增加了新的学习门槛。

入门利器

为了降低 Kubernetes 的学习难度和使用难度,Kuboard 对 Kubernetes 中管理的各种对象做了一个梳理,并以此为基础,设计了 Kuboard 工作负载编辑器。

Kuboard 工作负载编辑器以下图的方式理解和管理 Kubernetes 对象。

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上图中各概念与 Kuboard 工作负载编辑器界面的映射关系如下:

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1. 基本信息

基本信息对应到 Kubernetes 的 Workload Controller,当前 Kuboard 工作负载编辑器已经支持了使用频率最高的几类 Workload Controller :

  • Deployment
  • StatefulSet
  • DaemonSet

Kuboard 将陆续支持其他低频使用的 Controller: Garbage Collection, TTL Controller, Jobs, Cron Job。

Kubernetes Workload Controller 主要用于:

  • 根据容器组模板的定义,创建和管理多个容器组
  • 处理容器组的复制和上线
  • 在集群范围内提供自修复能力

例如:Workload Controller 起初在节点 A 上创建并运行了一个容器组 pod_a,当节点 A 出现故障不能正常工作时,Workload Controller 可以自动地在其他可用的节点上运行一个完全相同的容器组实例 pod_a' 以替代 pod_a。

不同类型的 Workload Controller 在处理容器组时,会有各自不同的行为。

请参考 https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/pod-overview/#pods-and-controllers

基本信息编辑器的界面如下图所示:

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字段名称 字段描述
服务类型 即工作负载类型,
当前支持: Deployment、StatefulSet、DaemonSet
服务分层 决定了 Kuboard 将该工作负载展示在哪一个分层,同时,也确定了该工作负载名称的前缀,可选项有:
  • 展现层 web、网关层 gateway、服务层 svc、持久层 db、中间件层 cloud、监控层 monitor;
  • 默认层当前不可选择 |
    | 标签 | 用于确定 Service 的 labelSelector、Controller 的 labels、容器组的 labels |
    | 服务描述 | 展示在 Kuboard 界面上的一段描述信息 |
    | 副本数量 | 对于 Deployment 和 StatefulSet 可以填写,决定了该控制器应该维持的容器组副本的数量 |

2. 数据卷

​ 容器每次启动时,从镜像中初始化所有文件,后续对文件系统的修改、新增、删除操作的结果都是不能持久化的。当容器崩溃时, kubelet 重启该容器,但是原容器已经做的修改将丢失,因为每次启动容器,都是从镜像中初始化;此外,多个容器运行在同一个容器组中时,通常伴随着在不同容器之间共享文件的需求。

​ Kubernetes的抽象出了数据卷 Volume 的概念,以解决上述的问题。

Kuboard 目前支持如下类型的数据卷:

  • NFS
  • 存储卷声明
  • emptyDir
  • 配置 ConfigMap
  • Secrets

Kubernetes 支持的数据卷类型,请参考:https://kubernetes.io/docs/concepts/storage/volumes/#types-of-volumes

Kuboard 认为当前支持的数据卷类型已经满足绝大多数应用场景,目前正在添加对更多类型数据卷的支持。

​ 容器组中的不同容器都可以通过挂载点引用该容器组加载的数据卷。Kuboard 工作负载编辑中,使用如下界面定义数据卷:

image-20190722182005060
字段名称 说明
数据卷名称 如图中的 example-dataempty-dir
数据卷类型
数据卷详细信息 不同类型的数据卷需要填写的信息不尽相同,例如

存储卷声明,需要选择事先已经在名称空间中创建好的存储卷声明
NFS,需要填写 NFS Server 的地址,以及 NFS Path |

3. 身份信息

身份信息区域主要为容器组定义两类信息:

  • imagePullSecrets,容器组调用镜像仓库接口抓取镜像时所使用的用户名密码。如果您使用了私有镜像仓库,您需要在此指定镜像仓库的用户名密码;如果您使用 docker 公共仓库,则无需填写 imagePullSecrets
  • ServiceAccount,容器组调用 kubernetes apiserver 时,所使用的身份信息

Kuboard 工作负载编辑器中关于身份信息的编辑界面如下所示:

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4. 容器

容器是我们真正应用程序镜像被加载和运行的地方,按照 Kubernetes 的设计,一个容器组 Pod 中可以包含多个容器 Container,这些容器被分为两类:

  • 初始化容器
    • 初始化容器总是执行后结束执行
    • 初始化容器按其定义的顺序执行,前一个初始化容器执行结束后,才开始后一个初始化容器的执行
    • 只有初始化容器执行成功后,容器组才启动工作容器
    • 请参考 https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/init-containers/
  • 工作容器
    • 容器组可以包含一个或多个工作容器
    • https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/pod-overview

Kuborad中,定义容器的界面如下图所示:

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image.png

5. 访问方式

​ 访问方式,即 Kubernetes Service。

请参考: https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/

​ Kuboard 中,支持 ClusterIP(集群内访问) 以及 NodePort(VPC 内访问) 两种 Service 访问方式,您也可以不为该工作负载定义 Service 访问方式。访问方式的界面如下所示:

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6. 互联网入口

​ 互联网入口,即 Kubernetes Ingress。

请参考: https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/ingress/

​ Kuboard 并不限定您使用何种类型的 Ingress Controller, 但是 安装 Kubernetes 用于测试 文档中,推荐使用的 Ingress Controller 是 Nginx-Ingress。

​ 在您使用 Nginx-Ingress 的情况下,要想确保您能按照互联网入口中定义的域名访问您的服务,请确保以下两点:

  • 域名解析指向 Kubernetes 集群中 Worker 节点对应的负载均衡的 IP 地址
    • 如果是测试环境,也可以只指向其中一台 Worker 节点的 IP 地址
  • 通过该域名,可以访问 Worker 节点的 80 端口
    • 如果您启用了 HTTPS,请同时确保通过该域名可以访问 Worker 节点的 443 端口

​ Kuboard 中,定义互联网入口的界面如下所示:

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