青云QingCloud
作者青云QingCloud2021-08-09 14:17
技术经理, 北京青云科技股份有限公司

运营商业务系统基于 KubeSphere 的容器化实践

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本篇文章是 KubeSphere 2020 年度 Meetup 上讲师宋磊分享内容整理而成。

大家好,我是宋磊,在运营商的一个科技子公司任职,主要做大数据业务。我主要负责公司的 IaaS 层和 PaaS 层的建设和运营的工作,涉及到两个层面。因为 Kubernetes 是一个非常全面的技术体系,并不是我们部署了一个集群把业务放上去就能开箱即用,涉及到很多方面,比如服务器、网络、存储,还有一系列的工具链的支持,我们才能真正的去投产,所以我们团队是比较适合做这件事的。

业务类型和实践架构

我们目前有三种类型的业务:

1.接口的服务,容量占比是比较大的一块

2.APP 的应用

3.外部的应用系统,主要做智慧政务、智慧生态、智慧城市、智慧旅游等业务

这三个类型的业务,整体的 TPS 的峰值大约在 2500,平均在 1500 左右。

我们整体的集群规模:我们所有的集群都是以物理服务器进行部署的,生产集群有 50 个物理节点,测试的集群有 20——30 个节点,整体的 Kubernetes 集群的规模不到 100 个物理节点。

上面这张图是我们 Kubernetes 的实践。

IaaS 层:

数据中心物理层的网络是 SDN 加 VXLAN 的架构,后续对于网络插件的选型是有考虑的。

存储这一块我们主要是对接 Ceph,我们有一个比较大的 Ceph 集群,大概有 50 个物理节点,其中对接层不单单跑了 KubeSphere 的这些业务,还跑了一些 OpenStack 的虚拟机。我们在 Ceph 上面做了一些数据的分层,闪存盘(存放集群元数据)和 SATA 盘(存放真正的数据),也做了一些数据的热度分层,然后以 KubeSphere 为中心的容器集群周边做了很多对接的工具链。这其中的一些工具链不是容器化的,而是外链的,比如说 CMDB 配置管理,Prometheus 的监控,Skywalking 主要做微服务的全链路监控,还有一些日志的采集分析,主要还是以 ELK 的工具链为主,也是在 KubeSphere 集群之外的,DevOps 这层是基于 Jenkins 的 pipeline 去做的。

然后流量入口这一块,因为我们所有的业务类型都是互联网性质的,所以我们在互联网区域有一个整体的 Nginx 的集群,主要做业务的路由分发和流量的集中控制。

存储和网络的选型与实践

网络

上文已经提到我们的物理网络已经是 SDN 加 VXLAN 的大二层的租户性质,所以对于 KubeSphere 的网络插件的选型,目前主要就两种——Calico 和 Flannel。

Flannel 本身就是基于 VXLAN的,如果选择它的话,相当于我们两个层面——物理网络和 Kubernetes 网络都是 VXLAN,这就涉及到两次层面的封包和解包的问题,对性能还是有一定的影响的,所以我们最终还是选择了 Calico 这种纯三层的 BGP 的网络,然后做网络的插件。

存储

目前我们主要对接的是 Ceph 的块存储,服务于一些有状态的服务,比如我们会做一些 helm 的镜像,主要是 Zookeeper、Redis、MySQL。但是这些有状态的服务主要是在测试集群,给开发测试人员使用的。生产环境主要是一些无状态的服务,比如分布式框架的 Java微服务应用,还有 Python 和 go。go 主要是用来做区块链,因为现在区块链跟 K8s 结合是非常有必要的业务类型。

但是 RBD 块存储有局限性,我们很多业务需要多个 Pod 或者多个容器共同读写某一块存储,但块存储是实现不了的,后续我们还会有对象存储和网络存储(NFS)的对接。

DevOps 和日志采集的实践

CI/CD 这块,底层是 Jenkins,没有集成到 KubeSphere 里,因为我们之前有一个 Jenkins 的 Master 和 Slave 的架构的平台,基于 pipeline,镜像直接打到 Kubernetes 集群,做自动化的 CD。

日志采集相对来说会麻烦一点,目前对接的 ELK 的工具链,底层主要是采集三种类型的日志,宿主机日志、Pod 业务日志和 Kubernetes 组件相关的日志。宿主机和 Kubernetes 组件日志都是基于宿主机采集。

Pod 业务日志的采集,主要有两种方式:

  1. 在 Pod 里加一个 Sidecar 的容器
  2. 在一个业务容器里起两个服务,前台服务是 Java 的微服务,后台是采集的 Filebeat 的 agent,然后将采集agent直接打到镜像里运行

ELK 的工具链是比较成熟的工具链了,可以参见上图。

灰度发布

我们是以两种形式来进行灰度发布。

  1. 针对小版本迭代
    基于权重,通过 Kubernetes 控制器的副本特性来做灰度发布。一个业务中有多个副本,先灰度发布一两个,没有问题就继续灰度发布,如果有问题就回退。这种方式是比较常规的。
  2. 针对大版本迭代
    使用业务灰度方式。针对用户的 HTTP 请求的头部以及 body 里用户的 ID,通过 Nginx 和 lua 脚本,分发到不同的版本上面去。

服务治理

我们对于服务治理这块后续可能会有一些需求,目前没有一种特别好的实践方式。

目前来说我们对于微服务治理都是基于辅助的手段,比如全链路监控,日志的指标,来做微服务的流量控制和垄断。后续我们想往服务网格上探索,把流量的监测和控制放在平台层,开发只需要专注于业务的逻辑,目前还没有比较好的落地方案。

关于 KubeSphere

KubeSphere (https://kubesphere.io)是在 Kubernetes 之上构建的 开源容器混合云 ,提供全栈的 IT 自动化运维的能力,简化企业的 DevOps 工作流。

KubeSphere 已被 Aqara 智能家居、杭州数跑科技、本来生活、新浪、华夏银行、四川航空、国药集团、微众银行、紫金保险、中通、 中国人保寿险、中国太平保险、 中移金科、Radore、ZaloPay 等海内外数千家企业采用。KubeSphere 提供了开发者友好的向导式操作界面和丰富的企业级功能,包括 多云与多集群管理、Kubernetes 资源管理、DevOps (CI/CD)、应用生命周期管理、微服务治理 (Service Mesh)、多租户管理、监控日志、告警通知、审计事件、存储与网络管理、GPU support 等功能,帮助企业快速构建一个强大和功能丰富的容器云平台。

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