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关于Kubernetes规划的灵魂n问-阿里云开发者社区

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关于Kubernetes规划的灵魂n问

简介: Kubernetes已经成为企业新一代云IT架构的重要基础设施,但是在企业部署和运维Kubernetes集群的过程中,依然充满了复杂性和困扰。我们对客户在规划集群过程中经常会遇见的问题,进行一些分析解答。试图缓解大家的“选择恐惧症”。

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如何选择Worker节点实例规格?

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  1. 选择裸金属服务器的最主要原因(超过55%)是:传统虚拟化技术I/O损耗较大;对于I/O密集型应用,裸金属相比传统虚拟机有更好的性能表现
  2. 此外近36%的客户认为:裸金属服务器可以降低成本。大多数企业在初始阶段采用将容器运行在虚拟机的方案,但是当大规模生产部署的时候,客户希望直接运行在裸金属服务器上来减少虚拟化技术的license成本(这也常被戏称为“VMWare税”)。
  3. 还有近30%的客户因为在物理机上部署有更少的额外资源开销(如虚拟化管理、虚拟机操作系统等);还有近24%的客户选择的原因是:可以有更高的部署密度,从而降低基础设施成本。
  4. 超过28%的客户认为,在物理机上可以更加灵活地选择网络、存储等设备和软件应用生态。

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    • 基于阿里云智能神龙芯片和全新的轻量化VMM,将大量传统虚拟化功能卸载到专用硬件上,大大降低了虚拟化的性能开销,同时用户几乎可以获得所有的宿主机CPU和内存资源,提高整机和大规格实例的各项能力,尤其是I/O性能有了大幅度提升。
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    • 使用最新一代Intel Cascade Lake CPU, 突发主频提升至3.2GHz, 各场景E2E性能大幅提升,并在深度学习的多种场景有数倍的提升。
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    • 针对软硬件优化以及更加实施更细致的QoS手段,给企业级客户的负载提供更稳定可预期的性能。

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ECS实例类型 六代裸金属实例 六代虚拟机实例
CPU 目前包含80/104两种规格 2~104
CPU与内存配比 1:1.8 ~ 1:7.4 1:2 ~ 1:8
虚拟化资源开销 没有 极小
GPU支持 是 (部分型号) 是 (部分型号)
支持Intel SGX 是 (部分型号)
支持安全沙箱容器(如KataContainer, 阿里云安全沙箱容器等)
支持License绑定硬件 是 (DDH支持)
支持热迁移 否 (支持宕机迁移)

yibaneryanjianyi:

  • 对性能极其敏感的应用,如高性能计算,裸金属实例是较好的选择。
  • 如果需要Intel SGX,或者安全沙箱等技术,裸金属实例是不二选择。
  • 六代虚拟机实例基于神龙架构,I/O性能有了显著提升,同时有更加丰富的规格配置,可以针对自身应用需求灵活选择,降低资源成本。
  • 虚拟机实例支持热迁移,可以有效降低运维成本。

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较少的大规格实例 较多的小规格实例 备注
节点管理开销 较低 较高
操作系统额外开销 较低 较高
节点部署密度 较高 较低
节点调度复杂性(如NUMA) 较高 较低 部署密度增加之后,需要更加合理的资源调度来保障应用SLA
节点稳定性 较低 较高 随着部署密度增加,节点自身的稳定性也会随之下降
节点失效爆炸半径 较大 较小 一个大规格实例失效,会影响更多的应用容器。也需要预留更多的资源进行宕机迁移。
Master组件压力 较小 较大 Worker节点数量是影响Master节点容量规划和稳定性的因素之一。K8s 1.13版本引入的NodeLease功能让节点数量对master组件的压力降低很多。

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如何容器运行时?

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  • 利用Terway CNI网络插件,网络性能无损。
  • 利用DeviceMapper构建了⾼速、稳定的容器 Graph Driver
  • 优化 FlexVolume 和 CSI Plugin,把 mount bind 的动作下沉到沙箱容器内,从而避开了 9pfs 带来的性能损耗。

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如何规划容器集群?

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  • 一个大一统的的平台,支持多种应用负载、环境和多租户隔离
  • 或者,一组以应用为中心的小集群,支持不同应用和环境的生命周期管理。

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  • 开发、测试环境使用不同的集群
  • 不同的部门使用不同的集群进行隔离
  • 不同的应用使用不同的集群
  • 不同版本的K8s集群

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单一大集群 多个应用为中心集群
爆炸半径
硬多租(安全、资源强隔离) 复杂 简单
混合调度多种类型资源 (GPU等 ) 复杂 简单
集群管理复杂性 较低 较高(自建)/较低(采用托管K8s服务)
集群生命周期的灵活性 困难 简单(不同集群可以有不同的版本和伸缩策略)
规模化引入的复杂性 复杂 简单

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  • 数据平面:可以通过PSP (PodSecurityPolicy) 或者安全沙箱容器,提升容器的隔离性;利用 Network Policy 提升应用之间网络隔离性;可以通过将nodes和namespace绑定在一起,来提升namespace之间资源的隔离。
  • 控制平面:Kubernetes的控制平面包括master组件API Server, Scheduler, etcd等,系统addon如CoreDNS, Ingress Controller等,以及用户的扩展,如3方的CRD (Customer Resource Definition) controller。这些组件大多不具备良好的租户之间的安全、资源和故障隔离能力。一个错误的CRD contoller实现有可能打挂一个集群的API Server。

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  • 对于跨地域(region)场景,采用多集群策略,K8s集群不应跨地域。我们可以利用CEN将不同地域的VPC打通。
  • 对于强隔离场景,采用多集群策略,不同安全域的应用部署在不同的集群上。
  • 对于应用隔离场景,比如SaaS化应用,可以采用单集群方式支持多租,并加强安全隔离。
  • 对于多个大规模应用,可以采用多集群策略,比如,在线应用、AI训练、实时计算等可以运行在不同的K8s集群之上,一方面可以控制集群规模,一方面可以针对应用负载选择合适的节点规格和调度策略。
    • 由于有VPC中节点、网络资源的限制,我们可以甚至将不同的K8s集群分别部署在不同的VPC,利用CEN实现网络打通,这部分需要对网络进行前期规划。

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  • 利用 构建集群联邦,ACK对集群联邦的支持可以参考
  • 利用统一的配置管理中心,比如GitOps方式来管理和运维应用

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  • 首先它按照容器应用实际消耗的资源付费,而不是按照预留的节点资源付费
  • 对用户而言没有节点的概念,零维护
  • 所有资源按需创建,无需任何容量规划。

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在ASK中,应用运行在弹性容器实例 - ECI (Elastic Container Instance)中,ECI基于轻量虚拟机提供的沙箱环境实现应用安全隔离,并且完全兼容Kubernetes Pod语义。在ASK中我们通过对Kubernetes做减法,将复杂性下沉到基础设施,极大降低了运维管理负担,提升用户体验,让Kubernetes更简单,让开发者更加专注于应用自身370试机号后面出什么除了无需管理节点和Master外,我们将DNS, Ingress等能力通过阿里云产品的原生能力来实现,提供了极简但功能完备的Kubernetes应用运行环境。

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  • 应对突发流量:ECI基于面向容器的轻量安全沙箱,可以实现30s 500Pod的弹性伸缩能力,可以轻松应对突发的业务流量,在面对不确定的业务流量时,可以简化弹性配置。
  • 批量数据处理:我们可以实现Serverless Spark/Presto这样的计算任务, 按需为计算任务分配计算资源。
  • 安全隔离:有些业务应用需要运行3方不可信应用,比如一个AI算法模型,ECI本身利用安全沙箱进行隔离,我们可以利用ECI隔离运行相关应用。

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总结

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