大规模 K8s 集群管理经验分享 · 中篇
🔥【高手问答第 271 期 -- 聊聊大规模 K8s 集群管理】之经验分享·上篇获得了同学们的广泛关注,在技术同学的努力下,经验分享·中篇也来和大家见面啦!一起来看看吧~
Q1:如何合理优化每一个容器的大小和资源利用,提高性价比?
A1:监控,监控,还是监控,不断去审视容器的资源分配量跟实际使用量,看看配置的是否合理。
Q2:用 kubeadm 装集群会给后期运维增加困难吗?我记得前两年官方不建议在生产环境用 kubeadm 装,但是现在文档中已经写了生产也可以用 kubeadm,这能不能理解成已经成熟了?
A2:我们在最开始做 K8s 的时候也是“kubeadm 不建议”的年代,因为我们是自己写了一套部署工具,这个工具后面也会开源出来,可以关注一下 Erda 项目, 开源后我们会把代码放进去。 题外话,不管使用什么工具,可能都需要对工具具体做了什么有一个比较深入的了解,这样后面遇到问题也就有思路去解决了👌。
Erda 开源地址:
https://github.com/erda-project/erda
Q3:如何看待中间件比如 mysql / redis / mq / kafka 等 K8s 化,但是性能不足的问题?
A3:我们目前已经将所有的中间件都容器化,通过 K8s 进行部署。现在也正在优化部署模式,会更多考虑用 operator 的方式进行改进,可以帮助解决更多的运维问题。 具体的性能问题,还是得先分析下,是因为磁盘,还是 CPU、内存,抑或是其他的因素。
Q4:我看了 Erda 的官网和平台,和阿里云、腾讯云、华为云等等大工厂差不多,为啥还要重复造轮子,做 K8s 的云服务,这样不是很冲突内卷吗?想问下贵公司的 K8s 平台比阿里云强在哪里?
A4:你认真看过我们的官网的话,应该就能看出我们不是一个简单的 K8s 平台。我们整个平台由 4 大子产品组成:云管平台、DevOps 平台、微服务治理平台、快数据平台。业界有很多对标的产品,每家都有自己的理念。我们的目标是帮助客户屏蔽各种技术细节快速上手,解决业务问题,让客户专注于自己的业务实现。 其他的很多平台,会需要客户学习 K8s 等技术,甚至要配备一些云原生专家才行,这就有一定的差异。
Q5:请问对于单服务多节点运行的集群,贵团队有什么好的方案做日志归并吗?还是通过网络共享形式?
A5:可以将所有日志中心化存储,基于服务名进行检索。常见的 ELK 方案也能支持,可以参考下😄。
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