云原生实践总结
👉 作为一名SRE,在运维云原生过程中的实践总结、沉淀,以便自己回顾和他人查阅,希望能帮助你在云原生领域的平稳落地。
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企业落地云原生的目的
一句话概括:在保证稳定性的前提下,降本增效
目标拆解:
- 建设高可用性:基础组件(Master三大件/Etcd等)高可用、多机房、多集群、Pod 高可用
- 持续进行风险治理:耦合度、故障发现、容量、容灾、变更及可运维性、安全性
- 建设可观测性:Metrics、Logging、Tracing、Events、Chaos、Dashboard、Inspection
- 故障演练:Apiserver 高可用故障演练、Etcd 高可用故障演练、双机房切换故障演练
- 预案建设:Etcd 备份恢复、Velero 备份恢复、Master 节点紧急扩容、Etcd 节点紧急扩容、多集群故障迁移
- 性能/容量评估:物理机性能压测、Master 组件性能压测、Etcd 性能压测、应用性能压测
- K8s 调度能力增强:预选、优选、重调度(使资源分配均匀、提高装箱率、提高资源使用率)
- 持续进行应用容量治理:横向缩容(降副本数)、纵向缩容(降规格 CPU/MEM)
- 自动化运维平台(面向开发):容器生命周期管理、Ingress 生命周期管理、HPA 生命周期管理、扩缩容&升降配、容器资源预留、Java Dump & GCLog、屏蔽/恢复告警
- 发布系统(面向开发):Java/Nodejs/静态资源模版、自定义镜像、自定义模版、滚动发布、灰度发布、启动日志查看
- 堡垒机(面向开发):Web 终端、文件管理、日志审计
- SRE 平台(面向运维):集群安装、集群扩缩容、集群升级、插件安装、Ingress 节点扩缩容、Web Kubectl、集群自动化巡检、多集群迁移
总结为下图,拿走不谢😏
实践中使用到的 CNCF Landscape 项目
按用途和熟悉度分类:
|
深度使用 |
轻度使用或测试环境试用 |
准备使用 |
| 调度与编排 |
Kubernetes、KEDA |
|
Karmada、Volcano |
| 协调与服务发现 |
etcd、CoreDNS |
|
|
| 应用程序定义与镜像构建 |
|
Helm、KubeVirt、Operator Framework |
|
| 持续集成与交付 |
Argo |
|
OpenKruise |
| Service Mesh |
|
Istio |
|
| 云原生网络 |
Calico |
Cilium |
|
| 云原生存储 |
|
Rook、Longhorn |
|
| 可观测性 |
Prometheus、VictoriaMetrics、Fluentd、Grafana、Chaosblade |
|
OpenTelemetry |
| 容器运行时 |
Docker |
containerd |
|
| 镜像仓库 |
JFrog Artifactory |
Harbor |
Dragonfly |
实践中遇到的问题&故障
🤔 问题 :
- 如何提高资源可见性?容器内 top free 命令看到的是宿主机资源使用情况
- 应用从 KVM 迁移到 容器 后,资源利用率为何发生变化?有增高的,有降低的
- 新增 Ingress 后导致 RedirectUri 不一致?
- 自动注入service变量导致 Nodejs 负载变高?
- grpc 应用负载均衡问题,使用 service 和 Ingress 无效?
🤔 故障:
文章更新预告
根据本期文章总结,后续会先更新以下文章,文章预告:
保障稳定性:
- 🚩 既要稳也要省,容器资源该怎么分配(Qos 设置篇)?
- 🚩 巧用
shell-operator 为核心应用自动注入 pdb
- 🚩 建设 Pod 高可用性(优先级、Qos、打散、hpa、无损发布、pdb)
- 🚩 风险治理篇琐碎整理(临时存储限制、告警与 AppID 负责人如何关联、审计日志重要性、Node 资源预留)
- 🚩 Etcd 物理备份 + Velero 逻辑备份 & 恢复详解
- 🚩 物理机性能压测方法详解(附 Github 源码)
节约成本:
- 🚩 Keda-hpa-exporter 开发设计(附 Github 源码)
提高效率
- 🚩 Jumpserver 二开实现容器 Web 终端、文件管理、日志审计(附 Github 源码)
CNCF 项目使用介绍
问题故障汇总
参考链接:
CLOUD NATIVE LANDSCAPE https://cncf.landscape2.io/?group=projects-and-products
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