k8s集群所需的服務器數量

一、基礎介紹

k8s，即Kubernetes，是由Google打造的基於容器化技術（Docker）的開源平台，用於自動化部署、擴展和管理容器化應用程序。k8s具有良好的自調節、自治理、自癒合機制，能在分布式環境下快速而穩定地運行。

在部署k8s集群時，會有不同的硬件資源需求。在本文中，我們將重點關注需要幾台服務器可以部署一個k8s集群的問題。

二、最少所需服務器數量

一般而言，至少應該有三台服務器來部署一個k8s集群。這三台服務器包括一個主控節點和兩個工作節點，它們的職責如下：

• 主控節點（Master Node）：用於部署etcd（分布式鍵值存儲），API Server（k8s集群控制器），Controller Manager（控制管理器），Scheduler（調度器）等組件。
• 工作節點（Worker Node）：用於運行k8s工作負載（Pod）。每個Worker Node上至少有一個kubelet和kube-proxy進程，還可能有其他特定的容器運行環境組件（例如Docker）。

從上述結構可以看出，每個k8s集群都至少需要三台服務器。當然，實際需要幾台服務器還取決於集群規模、負載大小、節點類型等多個因素。

三、部署規模的影響

1. 部署在單節點上

在實驗室或個人電腦上，可以將k8s部署在單節點上，其中這個節點既充當了Master Node的角色，也充當了Worker Node的角色。可以在Docker容器的基礎上安裝k8s，代碼如下：

$ curl -sfL https://get.k8s.io | bash

這個方法可行且方便，但這樣部署的k8s沒有高可用性（HA）和容錯性（Fault Tolerant）等能力。

2. 小規模部署

在小規模的生產環境中（例如開發或測試環境），推薦使用一台Master Node和兩台Worker Node的部署方式。這樣可以實現高可用性和容錯性，其中，Master Node上使用Replication Controller（RC）和etcd可以將API服務器和數據節點做成高可用性集群。

3. 大規模部署

在大規模環境中，需要根據特定的部署方案進行設計。主要需要考慮的因素包括：

• 每個節點能夠承受的負載大小
• 節點和分區的關係
• 可靠性和高可用性
• 磁盤存儲、網絡和內存帶寬等資源的使用情況

四、其他因素的影響

1. 節點類型

節點類型可以分為Master Node和Worker Node。這兩種節點的配置和用途有區別，Master Node屬於平面節點（Control Plane Nodes），負責維護整個系統的狀態，每個對象都具有唯一的標識符，並在管理時根據這些標識符進行處理。Worker Node也稱工作節點，用於運行集群中的容器負載。

2. 預算

服務器數量和預算之間存在一定的關係。因為如果需要部署更多的服務器，就需要更多的預算來購買服務器、存儲和網絡設備。另外，還需要考慮部署、維護和監控服務器的費用等。

3. 部署所需的技術水平

k8s是一個開源的容器平台，但它需要高超的技術水平才能部署和維護。因此，在部署k8s前，需要先了解所需的技術、網絡和存儲知識。如果團隊中沒有足夠的技能或精力來做這些工作，可以考慮使用雲平台（例如AWS，Azure）來大大降低維護成本。