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,能在分散式環境下快速而穩定地運行。
在部署k8s集群時,會有不同的硬體資源需求。在本文中,我們將重點關注需要幾台伺服器可以部署一個k8s集群的問題。
二、最少所需伺服器數量
一般而言,至少應該有三台伺服器來部署一個k8s集群。這三台伺服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(分散式鍵值存儲),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伺服器。當然,實際需要幾台伺服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伺服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
- 磁碟存儲、網路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
伺服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伺服器,就需要更多的預算來購買伺服器、存儲和網路設備。另外,還需要考慮部署、維護和監控伺服器的費用等。
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、網路和存儲知識。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。
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