关于程序员:Kind-部署-Karmada-多集群管理

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: ClusterapiVersion: kind.x-k8s.io/v1alpha4networking:  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------------------------------------------------------------------------------------------------------ █████   ████   █████████   ███████████   ██████   ██████   █████████   ██████████     █████████░░███   ███░   ███░░░░░███ ░░███░░░░░███ ░░██████ ██████   ███░░░░░███ ░░███░░░░███   ███░░░░░███ ░███  ███    ░███    ░███  ░███    ░███  ░███░█████░███  ░███    ░███  ░███   ░░███ ░███    ░███ ░███████     ░███████████  ░██████████   ░███░░███ ░███  ░███████████  ░███    ░███ ░███████████ ░███░░███    ░███░░░░░███  ░███░░░░░███  ░███ ░░░  ░███  ░███░░░░░███  ░███    ░███ ░███░░░░░███ ░███ ░░███   ░███    ░███  ░███    ░███  ░███      ░███  ░███    ░███  ░███    ███  ░███    ░███ █████ ░░████ █████   █████ █████   █████ █████     █████ █████   █████ ██████████   █████   █████░░░░░   ░░░░ ░░░░░   ░░░░░ ░░░░░   ░░░░░ ░░░░░     ░░░░░ ░░░░░   ░░░░░ ░░░░░░░░░░   ░░░░░   ░░░░░------------------------------------------------------------------------------------------------------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 crdsNAME                                                         CREATED ATclusteroverridepolicies.policy.karmada.io                    2022-03-23T22:59:58Zclusterpropagationpolicies.policy.karmada.io                 2022-03-23T22:59:58Zclusterresourcebindings.work.karmada.io                      2022-03-23T22:59:58Zfederatedresourcequotas.policy.karmada.io                    2022-03-23T22:59:58Zmulticlusteringresses.networking.karmada.io                  2022-03-23T22:59:58Zoverridepolicies.policy.karmada.io                           2022-03-23T22:59:58Zpropagationpolicies.policy.karmada.io                        2022-03-23T22:59:58Zresourcebindings.work.karmada.io                             2022-03-23T22:59:58Zresourceinterpreterwebhookconfigurations.config.karmada.io   2022-03-23T22:59:58Zserviceexports.multicluster.x-k8s.io                         2022-03-23T22:59:58Zserviceimports.multicluster.x-k8s.io                         2022-03-23T22:59:58Zworks.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 clusterNAME              VERSION   MODE   READY   AGEkarmada-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/...
版权：本文采纳「署名-非商业性应用-雷同形式共享 4.0 国内」常识共享许可协定进行许可。