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什么是 Karmada？
Karmada 是 CNCF 的云原生我的项目，次要的能力是纳管多个 Kubernetes 集群，以及基于原生的 Kubernetes 的资源对象，将其下发到多个集群。对于一些有计算资源需要的 Deployment，Job 等 workload 具体正本数调度能力，让不同的 workload 依照一些的策略运行在不同的集群上。以此来达到多云散发的能力的这么一个我的项目。
Karmada 和 Kubernetes 的关系：首先 Karmada 自身须要运行在 Kubernetes 集群中，这样的 Kubernetes 集群，咱们称作为 Host Cluster (宿主集群)，次要是用来运行 Karmada 管制立体的组件，其中蕴含 Karmada 的 etcd，karmada-api server，karmada-controller manager，Kubernetes controller manager，karmada-scheduler，karmada-webhook，karmada-scheduler-estimator 等管制面的组件。还有一种集群是负责真正运行工作负载的集群，对于这种集群，咱们称之为 Workload Cluster。在 Workload Cluster 集群中，会真正运行业务的容器、一些 Kubernetes 的资源对象、存储、网络、dns 等，同时对于 pull 模式的部署形式，还会运行 Karmada 的 agent 组件，用于和管制面组件通信，实现工作负载的下发能力。
装置部署
Kind 创立集群
本次试验环境应用 Kind 创立集群，因而须要提前装置好 Kind。请自行搜寻装置。
咱们间接应用 Karmada 为咱们提供的脚本部署集群。
Kind 配置文件
kind: Cluster
apiVersion: kind.x-k8s.io/v1alpha4
networking:
apiServerAddress: "10.115.92.94"
apiServerPort: 6443
kubeProxyMode: "ipvs"
nodes:
- role: worker
extraPortMappings:
- containerPort: 32443
hostPort: 5443
listenAddress: "0.0.0.0"
protocol: tcp
- role: control-plane若需执行下面的 kind 配置文件，依照上面步骤进行批改。
# 1. vim 关上创立集群的脚本
vim hack/create-cluster.sh
# 2. 搜寻 kind create cluster，找到对应行，批改 --config 参数为你保留的配置文件地址即可。开始部署。
# 下载 karmada 代码
git clone https://github.com/karmada-io/karmada.git
# 进入 karmada 中
cd karmada
# 执行创立集群的脚本
hack/create-cluster.sh host $HOME/.kube/host.config
# host 集群名称
# $HOME/.kube/host.config 配置文件地位 部署 Karmada
装置 Karmada 1.1.0，依据理论状况替换对应的版本号。
kubectl karmada init \
--crds https://github.com/karmada-io/karmada/releases/download/v1.1.0/crds.tar.gz \
--cert-external-ip=10.115.92.94 \
--kubeconfig=$HOME/.kube/host.config \
--etcd-image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/etcd:3.4.13-0 \
--karmada-apiserver-image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver:v1.21.7 \
--karmada-kube-controller-manager-image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-controller-manager:v1.21.7- –crds：指定 crds 压缩包，也能够间接下载下来换成本地门路。
- —cert-external-ip：须要内部拜访的时候，将本机 IP 地址退出证书中，容许可拜访。
- –kubeconfig：集群的连贯文件。
- –etcd-image：指定 etcd 镜像地址，默认是 k8s.gcr.io 地址的镜像，国内拜访异样。
- –karmada-apiserver-image：指定 Kubernetes apiserver 镜像地址，默认是 k8s.gcr.io 地址的镜像，国内拜访异样。
- –karmada-kube-controller-manager-image：指定 Kubernetes controller manager 镜像地址，默认是 k8s.gcr.io 地址的镜像，国内拜访异样。
看到以下内容示意你曾经胜利的将 karmada 部署到了，你刚创立 K8S 集群上。
I0324 07:01:19.715559 124376 check.go:49] pod: karmada-aggregated-apiserver-77bf74f4d6-wb46z is ready. status: Running
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Karmada is installed successfully.kubectl master 命令别名
karmada 部署实现后，你间接执行 kubectl get cluster 发现没有找到对应 crd 资源，那是因为 karmada apiserver 的配置文件没有找对。
因而咱们来配置一个命令别名不便咱们后续应用。
alias kmc="kubectl --kubeconfig=/etc/karmada/karmada-apiserver.config"
# --kubeconfig：Karmada apiserver 默认的配置文件门路，若有变动，请批改。上面咱们就能够应用这个命令来查问 Karmada 对应的 crd 列表了。
[root@karmada karmada]# kmc get crds
NAME CREATED AT
clusteroverridepolicies.policy.karmada.io 2022-03-23T22:59:58Z
clusterpropagationpolicies.policy.karmada.io 2022-03-23T22:59:58Z
clusterresourcebindings.work.karmada.io 2022-03-23T22:59:58Z
federatedresourcequotas.policy.karmada.io 2022-03-23T22:59:58Z
multiclusteringresses.networking.karmada.io 2022-03-23T22:59:58Z
overridepolicies.policy.karmada.io 2022-03-23T22:59:58Z
propagationpolicies.policy.karmada.io 2022-03-23T22:59:58Z
resourcebindings.work.karmada.io 2022-03-23T22:59:58Z
resourceinterpreterwebhookconfigurations.config.karmada.io 2022-03-23T22:59:58Z
serviceexports.multicluster.x-k8s.io 2022-03-23T22:59:58Z
serviceimports.multicluster.x-k8s.io 2022-03-23T22:59:58Z
works.work.karmada.io 2022-03-23T22:59:59Z现有集群退出到 Karmada
karmadactl 命令，我没有找到现成的二进制文件，通过源码自行编译了一个。
在源码我的项目根门路下执行一下命令即可。
make karmadactl执行上面命令将集群退出到 Karmada 中。
karmadactl join karmada-member1 --kubeconfig=/etc/karmada/karmada-apiserver.config --cluster-kubeconfig=/root/.kube/host.config --cluster-context=kind-karmada-member1- –kubeconfig：Karmada apiserver 配置文件。
- –cluster-kubeconfig：须要注册到 Karmada 中的集群。
- –cluster-context：若是配置文件中有多个集群信息，则须要指定 context 名称。
输入上面后果，则示意集群曾经顺利退出了。
[root@karmada karmada]# kmc get cluster
NAME VERSION MODE READY AGE
karmada-member1 v1.23.4 Push True 3h46m本文为原创文章，未经受权禁止转载本站文章。
原文出处：兰玉磊的集体博客
原文链接：https://www.fdevops.com/2022/…
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