CN115202674A - 基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法,属于计算机软件kubernetes运维管理的技术领域,本发明要解决的技术问题为如何实现快速安装部署本地卷到kubernetes集群中,同时便于运维管理维护,保证存储性能,减少接入云平台的门槛,提高服务产品性能,采用的技术方案为:该方法具体如下:本地卷磁盘挂载目录创建,并通过Ansible进行管理;将本地卷依赖的本地磁盘和目录通过Ansible脚本初始化,通过Ansible命令触发执行对应的Ansible脚本,实现本地卷磁盘的自动化部署安装;本地卷自动化部署过程中,由Helm的chart包进行部署管理,本地卷的部署文件按照Helm的chart包开发规范进行开发;利用Helm的部署模板,实现快速的定制化开发。
Description
技术领域
本发明涉及计算机软件kubernetes运维管理的技术领域,具体地说是一种基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法。
背景技术
Helm是目前Kubernetes服务编排领域的唯一开源子项目,作为Kubernetes应用的一个包管理工具。Helm通过软件打包的形式,支持发布的版本管理和控制,很大程度上简化了Kubernetes应用部署和管理的复杂性。
近年来,云计算技术飞速发展,面对各式各样的云解决方案,大都普遍采用开源***kubernetes用于自动部署,扩展和管理容器化应用程序。大部分的kubernetes集群是部署在虚拟化环境中的云虚拟机上,通常云厂商会提供自己云存储服务,用于为kubernetes集群提供存储。对于一款云平台产品,面对云厂商多种多样持久化存储方案,对于底层kubernetes集群搭建,增加了许多存储接入成本和困难,需要进行各种适配测试工作。通常基于云服务器ECS搭建的虚机集群,其存储磁盘本身为远程数据卷,如果再单独搭建远程存储,无疑会导致存储性能下降,如在基于ceph创建的openstack虚机上搭建新的ceph等分布式存储服务,会导致存储性能降低的问题,影响平台产品正常运行和用户使用体验。对于平台产品如何兼容各种云解决方案,实现便捷部署,提高存储性能,保障用户体验,成为众多开发者的必须面临的难题。
Kubernetes提供的制备器中本地卷可以解决对于高I/O且存储性能要求高的场景下服务对于存储的要求,相对于手动配置本地卷,对于一个平台产品来说,工作量大,配置复杂,不方便记录和维护管理。
发明内容
本发明的技术任务是提供一种基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法,来解决如何实现快速安装部署本地卷到kubernetes集群中,同时便于运维管理维护,保证存储性能,减少接入云平台的门槛,提高服务产品性能的问题。
本发明的技术任务是按以下方式实现的,一种基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法,该方法具体如下:
本地卷磁盘挂载目录创建,并通过Ansible进行管理;
将本地卷依赖的本地磁盘和目录通过Ansible脚本初始化,通过Ansible命令触发执行对应的Ansible脚本,实现本地卷磁盘的自动化部署安装;
本地卷自动化部署过程中,由Helm的chart包进行部署管理,本地卷的部署文件按照Helm的chart包开发规范进行开发;
利用Helm的部署模板,实现快速的定制化开发。
作为优选,本地卷的chart部署模板包括configMap模板、本地卷存储StorageClass模板、本地卷模板及磁盘目录初始化job模板。
更优地,定制configMap模板具体如下:
(1)、定制挂载自定义参数configMap:参数文件values.yaml是整个Helmchart包模板的参数配置文具,本地卷创建服务的磁盘和目录的自定义信息,并将规定的格式配置到values.yaml文件中,用于Helm模板引用参数,将values中的参数通过Helm模板语法提取到configMap中;
(2)、定制Ansible解析集群主机信息configMap:configmap的作用是定义python脚本用于解析kubernetes集群主机的hosts信息文件,生成Ansible管理主机信息的配置文件inventory;
(3)、定制Ansible任务模板configMap:在configMap中定义磁盘目录创建的Ansible脚本,并引用(1)中的定制挂载自定义参数configMap生成参数文件;
(4)、定制Ansible执行命令configMap:将定义ansible任务执行的命令定义为shell脚本,用于Helm的job模板引用;再执行时,引用(2)的定制Ansible解析集群主机信息configMap和(3)中的定制Ansible任务模板configMap生成的文件,进而形成完整的ansible任务。
更优地,创建本地卷存储的storageClass模板具体如下:
StorageClass为延迟绑定PV与PVC的对应关系,指定WaitForFirstConsumer模式将延迟PersistentVolume的绑定和制备,直到使用该PersistentVolumeClaim的服务Pod被创建;
PersistentVolume根据服务Pod调度约束指定的拓扑来选择或制备;
PVC和PV通过指定相同StorageClass绑定到一起。
更优地,部署本地卷模板具体如下:
Chart中定制各个服务需要的本地卷模板,Helm读取values.yaml中的定义的所有本地卷参数信息;部署时,动态生成根据本地卷模板定义的本地卷,本地卷模板中定义各个服务的label标签,服务的pod通过标签选择器匹配label绑定对应的pv,来关联相应的存储磁盘或目录,为平台产品中的服务提供对应的存储,创建的pv会自动关联本地磁盘目录,pv创建完成的状态是available,当pod创建时会自动通过pvc关联pv,进而实现本地卷本地盘存储的部署安装。
更优地,通过磁盘目录初始化job模板进行磁盘初始化具体如下:
对于磁盘或目录的初始化创建,通过设置kubernetes的job来实现,job中应用Ansible的docker镜像,在Ansible镜像的容器中来执行configMap模板中的脚本;
Helm运行chart时,将configmap里的配置文件挂载到job任务的容器中;
根据configMap文件中的配置,Ansible连接控制kubernetes集群的虚机,通过脚本筛选过滤需要执行磁盘及目录的初始化任务的主机节点,并在需要执行的节点完成磁盘及目录初始化的任务,而不需要人工到虚机环境中进行磁盘的初始化;
通过Helm命令查看是否部署成功,并检查执行job任务pod中的日志,进而实现排查每台虚机是否正确的进行了磁盘初始化,便于排查错误和运维管理。
一种电子设备,包括:存储器和至少一个处理器;
其中,所述存储器上存储有计算机程序;
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序,使得所述至少一个处理器执行如上述的基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法。
一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序可被处理器执行以实现如上述的基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法。
本发明的基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法具有以下优点:
(一)本发明实现快速安装部署本地卷到kubernetes集群中,便于运维管理维护,保证存储性能,减少接入云平台的门槛,提高服务产品性能;
(二)本发明部署的Helm Chart包定制,定制不同服务需要的本地盘存储Persistent Volume;k8s集群主机上的本地盘资源初始化任务,主要解决了***应用需要在不同节点上存储数据,而且对I/O的需求较高的服务场景下,动态分配持久化存储的问题;
(三)本发明的本地卷Helm部署管理,提高资源分配管理利用效率,解决本地卷自动化部署等问题;
(四)本发明完成了本地卷的自动化部署,与Ansible的结合,加强自动化安装部署的灵活性,同时支持helm版本管理和自定义参数配置;
(五)本发明明显提高了本地卷部署效率和运维管理,降低了部署成本,实现快速部署;本地化存储降低了平台产品的对接成本,增强平台产品的稳定性,保障了服务产品的可用性;
(六)本发明由Helm、Ansible、和Python来组织部署,能够有效管理kubernetes集群中的本地卷,快速高效的安装部署,提高存储性能,提供了从自动化部署运维、存储资源分配、版本管理的解决方案;
(七)本发明的架构具有快速安装部署,易管理的特点,支持众多基于kubernetes的云平台环境本地卷部署;
(八)本发明结合Helm和Ansible,提供可编程的灵活配置部署,同时能够对存储资源自定义方式的分配管理。
附图说明
下面结合附图对本发明进一步说明。
附图1为基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法的示意图。
具体实施方式
参照说明书附图和具体实施例对本发明的基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法作以下详细地说明。
实施例1:
如附图1所示,本实施例提供了一种基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法,该方法具体如下:
S1、本地卷磁盘挂载目录创建,并通过Ansible进行管理;
S2、将本地卷依赖的本地磁盘和目录通过Ansible脚本初始化,通过Ansible命令触发执行对应的Ansible脚本,实现本地卷磁盘的自动化部署安装;
S3、本地卷自动化部署过程中,由Helm的chart包进行部署管理,本地卷的部署文件按照Helm的chart包开发规范进行开发;
S4、利用Helm的部署模板,实现快速的定制化开发。
本实施例的整体安装部署采用Helm进行编排,Helm作为Kubernetes应用的一个包管理工具。Helm通过软件打包的形式,支持发布的版本管理和控制,很大程度上简化了Kubernetes应用部署和管理的复杂性。Helm使用的包格式称为chart。chart就是一个描述Kubernetes相关资源的文件集合。本地卷磁盘挂载目录创建通过Ansible进行管理。Ansible作为自动化工具,具有以下优势:简单,是一种高级的脚本类语言,而非标准语言;不需要安装agent,分为管理节点和远程被管节点通过SSH认证;可用范围广,包括各种操作***、虚拟化、云上环境等。
本实施例中的本地卷的chart部署模板包括configMap模板、本地卷存储StorageClass模板、本地卷模板及磁盘目录初始化job模板。
本实施例中的定制configMap模板具体如下:
(1)、定制挂载自定义参数configMap:参数文件values.yaml是整个Helmchart包模板的参数配置文具,本地卷创建服务的磁盘和目录的自定义信息,并将规定的格式配置到values.yaml文件中,用于Helm模板引用参数,将values中的参数通过Helm模板语法提取到configMap中;
(2)、定制Ansible解析集群主机信息configMap:configmap的作用是定义python脚本用于解析kubernetes集群主机的hosts信息文件,生成Ansible管理主机信息的配置文件inventory;
(3)、定制Ansible任务模板configMap:在configMap中定义磁盘目录创建的Ansible脚本,并引用(1)中的定制挂载自定义参数configMap生成参数文件;
(4)、定制Ansible执行命令configMap:将定义ansible任务执行的命令定义为shell脚本,用于Helm的job模板引用;再执行时,引用(2)的定制Ansible解析集群主机信息configMap和(3)中的定制Ansible任务模板configMap生成的文件,进而形成完整的ansible任务。
本实施例中的创建本地卷存储的storageClass模板具体如下:
(一)、StorageClass为延迟绑定PV与PVC的对应关系,指定WaitForFirstConsumer模式将延迟PersistentVolume的绑定和制备,直到使用该PersistentVolumeClaim的服务Pod被创建;
(二)、PersistentVolume根据服务Pod调度约束指定的拓扑来选择或制备;
(三)、PVC和PV通过指定相同StorageClass绑定到一起。
本实施例中的部署本地卷模板具体如下:
Chart中定制各个服务需要的本地卷模板,Helm读取values.yaml中的定义的所有本地卷参数信息;部署时,动态生成根据本地卷模板定义的本地卷,本地卷模板中定义各个服务的label标签,服务的pod通过标签选择器匹配label绑定对应的pv,来关联相应的存储磁盘或目录,为平台产品中的服务提供对应的存储,创建的pv会自动关联本地磁盘目录,pv创建完成的状态是available,当pod创建时会自动通过pvc关联pv,进而实现本地卷本地盘存储的部署安装。
本地卷是为kubernetes集群pod提供一种静态创建的持久化存储(PersistentVolume),是集群中的一块存储,可以由管理员事先供应,采用静态供应。本地卷所代表的是某个被挂载的本地存储设备,例如磁盘、分区或者目录。本地卷只能静态创建,本地卷能够以持久和可移植的方式使用,而无需手动将Pod调度到节点。***通过查看PersistentVolume的节点亲和性配置,就能了解卷的节点约束,本地卷是基于kubernetes的具有强大的跨平台兼容性。通常云环境中的虚机是基于ceph存储的openstack虚机,如果在这种环境中搭建分布式存储服务,严重影响存储性能,影响服务运行,通过部署本地卷可以规避这种问题,因为本地卷是直接使用的本地盘进行存储,可以保证存储性能。
本实施例中的通过磁盘目录初始化job模板进行磁盘初始化具体如下:
①、对于磁盘或目录的初始化创建,通过设置kubernetes的job来实现,job中应用Ansible的docker镜像,在Ansible镜像的容器中来执行configMap模板中的脚本;
②、Helm运行chart时,将configmap里的配置文件挂载到job任务的容器中;
③、根据configMap文件中的配置,Ansible连接控制kubernetes集群的虚机,通过脚本筛选过滤需要执行磁盘及目录的初始化任务的主机节点,并在需要执行的节点完成磁盘及目录初始化的任务,而不需要人工到虚机环境中进行磁盘的初始化;
④、通过Helm命令查看是否部署成功,并检查执行job任务pod中的日志,进而实现排查每台虚机是否正确的进行了磁盘初始化,便于排查错误和运维管理。
这样就形成了以Helm为部署管理工具,通过Ansible、Python等技术来实现本地磁盘、目录的自动初始化,自定义配置化服务产品的pv模板来适用不同云平台环境的平台产品部署模式,排除了云平台存储环境对于存储要求的限制,自动化分配存储pv,提高部署效率,方便版本管理。
实施例2:
本发明实施例还提供了一种电子设备,包括:存储器和处理器;
其中,存储器存储计算机执行指令;
处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令,使得处理器执行本发明任一实施例中的基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法。
处理器可以是中央处理单元(CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通过处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可用于储存计算机程序和/或模块,处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现电子设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序等;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外,存储器还可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,只能存储卡(SMC),安全数字(SD)卡,闪存卡、至少一个磁盘存储期间、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
实施例3:
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其中存储有多条指令,指令由处理器加载,使处理器执行本发明任一实施例中的基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法。具体地,可以提供配有存储介质的***或者装置,在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码,且使该***或者装置的计算机(或CPU或MPU)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。
在这种情况下,从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能,因此程序代码和存储程序代码的存储介质构成了本发明的一部分。
用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RYM、DVD-RW、DVD+RW)、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地,可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。
此外,应该清楚的是,不仅可以通过执行计算机所读出的程序代码,而且可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作***等来完成部分或者全部的实际操作,从而实现上述实施例中任意一项实施例的功能。
此外,可以理解的是,将由存储介质读出的程序代码写到***计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展单元中设置的存储器中,随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展单元上的CPU等来执行部分和全部实际操作,从而实现上述实施例中任一实施例的功能。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (8)
1.一种基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法,其特征在于,该方法具体如下:
本地卷磁盘挂载目录创建,并通过Ansible进行管理;
将本地卷依赖的本地磁盘和目录通过Ansible脚本初始化,通过Ansible命令触发执行对应的Ansible脚本,实现本地卷磁盘的自动化部署安装;
本地卷自动化部署过程中,由Helm的chart包进行部署管理,本地卷的部署文件按照Helm的chart包开发规范进行开发;
利用Helm的部署模板,实现快速的定制化开发。
2.根据权利要求1所述的基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法,其特征在于,本地卷的chart部署模板包括configMap模板、本地卷存储StorageClass模板、本地卷模板及磁盘目录初始化job模板。
3.根据权利要求2所述的基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法,其特征在于,定制configMap模板具体如下:
(1)、定制挂载自定义参数configMap:参数文件values.yaml是整个Helm chart包模板的参数配置文具,本地卷创建服务的磁盘和目录的自定义信息,并将规定的格式配置到values.yaml文件中,用于Helm模板引用参数,将values中的参数通过Helm模板语法提取到configMap中;
(2)、定制Ansible解析集群主机信息configMap:configmap的作用是定义python脚本用于解析kubernetes集群主机的hosts信息文件,生成Ansible管理主机信息的配置文件inventory;
(3)、定制Ansible任务模板configMap:在configMap中定义磁盘目录创建的Ansible脚本,并引用(1)中的定制挂载自定义参数configMap生成参数文件;
(4)、定制Ansible执行命令configMap:将定义ansible任务执行的命令定义为shell脚本,用于Helm的job模板引用;再执行时,引用(2)的定制Ansible解析集群主机信息configMap和(3)中的定制Ansible任务模板configMap生成的文件,进而形成完整的ansible任务。
4.根据权利要求2所述的基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法,其特征在于,创建本地卷存储的storageClass模板具体如下:
StorageClass为延迟绑定PV与PVC的对应关系,指定WaitForFirstConsumer模式将延迟PersistentVolume的绑定和制备,直到使用该PersistentVolumeClaim的服务Pod被创建;
PersistentVolume根据服务Pod调度约束指定的拓扑来选择或制备;
PVC和PV通过指定相同StorageClass绑定到一起。
5.根据权利要求2所述的基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法,其特征在于,部署本地卷模板具体如下:
Chart中定制各个服务需要的本地卷模板,Helm读取values.yaml中的定义的所有本地卷参数信息;部署时,动态生成根据本地卷模板定义的本地卷,本地卷模板中定义各个服务的label标签,服务的pod通过标签选择器匹配label绑定对应的pv,来关联相应的存储磁盘或目录,为平台产品中的服务提供对应的存储,创建的pv会自动关联本地磁盘目录,pv创建完成的状态是available,当pod创建时会自动通过pvc关联pv,进而实现本地卷本地盘存储的部署安装。
6.根据权利要求2所述的基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法,其特征在于,通过磁盘目录初始化job模板进行磁盘初始化具体如下:
对于磁盘或目录的初始化创建,通过设置kubernetes的job来实现,job中应用Ansible的docker镜像,在Ansible镜像的容器中来执行configMap模板中的脚本;
Helm运行chart时,将configmap里的配置文件挂载到job任务的容器中;
根据configMap文件中的配置,Ansible连接控制kubernetes集群的虚机,通过脚本筛选过滤需要执行磁盘及目录的初始化任务的主机节点,并在需要执行的节点完成磁盘及目录初始化的任务;
通过Helm命令查看是否部署成功,并检查执行job任务pod中的日志,进而实现排查每台虚机是否正确的进行了磁盘初始化。
7.一种电子设备,其特征在于,包括:存储器和至少一个处理器;
其中,所述存储器上存储有计算机程序;
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序,使得所述至少一个处理器执行如权利要求1至6任一项所述的基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序可被处理器执行以实现如权利要求1至6中任一项所述的基于Helm的kubernetes集群中本地卷自动化部署方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN117407008A (zh) * | 2023-12-14 | 2024-01-16 | 之江实验室 | 一种面向微小型数据中心的***组件集群部署方法及装置 |
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- 2022-06-28 CN CN202210739382.4A patent/CN115202674A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN117407008A (zh) * | 2023-12-14 | 2024-01-16 | 之江实验室 | 一种面向微小型数据中心的***组件集群部署方法及装置 |
CN117407008B (zh) * | 2023-12-14 | 2024-04-19 | 之江实验室 | 一种面向微小型数据中心的***组件集群部署方法及装置 |
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