Kubespray 集群安裝
Kubespray 是 Kubernetes incubator 中的项目,目标是提供 Production Ready Kubernetes 部署方案,该项目基础是通过 Ansible Playbook 来定义系统与 Kubernetes 集群部署的任务,具有以下几个特点:
- 可以部署在 AWS, GCE, Azure, OpenStack 以及裸机上.
- 部署 High Available Kubernetes 集群.
- 可组合性 (Composable),可自行选择 Network Plugin (flannel, calico, canal, weave) 来部署.
- 支持多种 Linux distributions(CoreOS, Debian Jessie, Ubuntu 16.04, CentOS/RHEL7).
本篇将说明如何通过 Kubespray 部署 Kubernetes 至裸机节点,安装版本如下所示:
- Kubernetes v1.7.3
- Etcd v3.2.4
- Flannel v0.8.0
- Docker v17.04.0-ce
节点资讯
本次安装测试环境的作业系统采用 Ubuntu 16.04 Server
,其他细节内容如下:
IP Address | Role | CPU | Memory |
---|---|---|---|
192.168.121.179 | master1 + deploy | 2 | 4G |
192.168.121.106 | node1 | 2 | 4G |
192.168.121.197 | node2 | 2 | 4G |
192.168.121.123 | node3 | 2 | 4G |
这边 master 为主要控制节点,node 为工作节点。
预先准备资讯
- 所有节点的网路之间可以互相通信。
部署节点 (这边为 master1)
对其他节点不需要 SSH 密码即可登入。- 所有节点都拥有 Sudoer 权限,并且不需要输入密码。
- 所有节点需要安装
Python
。 所有节点需要设定
/etc/hosts
解析到所有主机。修改所有节点的
/etc/resolv.conf
$ echo "nameserver 8.8.8.8" | sudo tee /etc/resolv.conf
部署节点 (这边为 master1)
安装 Ansible >= 2.3.0。
Ubuntu 16.04 安装 Ansible:
$ sudo sed -i 's/us.archive.ubuntu.com/tw.archive.ubuntu.com/g' /etc/apt/sources.list
$ sudo apt-get install -y software-properties-common
$ sudo apt-add-repository -y ppa:ansible/ansible
$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y ansible git cowsay python-pip python-netaddr libssl-dev
安装 Kubespray 与准备部署资讯
首先通过 pypi 安装 kubespray-cli,虽然官方说已经改成 Go 语言版本的工具,但是根本没在更新,所以目前暂时用 pypi 版本:
$ sudo pip install -U kubespray
安裝完成後,新增配置檔 ~/.kubespray.yml
,並加入以下內容:
$ cat <<EOF> ~/.kubespray.yml
kubespray_git_repo: "https://github.com/kubernetes-incubator/kubespray.git"
# Logging options
loglevel: "info"
EOF
接着用 kubespray cli 来产生 inventory 文件:
$ kubespray prepare --masters master1 --etcds master1 --nodes node1 node2 node3
在 inventory.cfg,添加部分內容:
$ vim ~/.kubespray/inventory/inventory.cfg
[all]
master1 ansible_host=192.168.121.179 ansible_user=root ip=192.168.121.179
node1 ansible_host=192.168.121.106 ansible_user=root ip=192.168.121.106
node2 ansible_host=192.168.121.197 ansible_user=root ip=192.168.121.197
node3 ansible_host=192.168.121.123 ansible_user=root ip=192.168.121.123
[kube-master]
master1
[kube-node]
node1
node2
node3
[etcd]
master1
[k8s-cluster:children]
kube-node
kube-master
也可以自己新建
inventory
来描述部署节点。
完成后通过以下指令进行部署 Kubernetes 集群:
$ time kubespray deploy --verbose -u root -k .ssh/id_rsa -n flannel
Run kubernetes cluster deployment with the above command ? [Y/n]y
...
master1 : ok=368 changed=89 unreachable=0 failed=0
node1 : ok=305 changed=73 unreachable=0 failed=0
node2 : ok=276 changed=62 unreachable=0 failed=0
node3 : ok=276 changed=62 unreachable=0 failed=0
Kubernetes deployed successfully
其中
-n
为部署的网络插件类型,目前支持 calico、flannel、weave 与 canal。
验证集群
当 Ansible 运行完成后,若没发生错误就可以开始进行操作 Kubernetes,如取得版本资讯:
$ kubectl version
Client Version: version.Info{Major:"1", Minor:"6", GitVersion:"v1.7.3+coreos.0", GitCommit:"9212f77ed8c169a0afa02e58dce87913c6387b3e", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2017-04-04T00:32:53Z", GoVersion:"go1.8.3", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}
Server Version: version.Info{Major:"1", Minor:"6", GitVersion:"v1.7.3+coreos.0", GitCommit:"9212f77ed8c169a0afa02e58dce87913c6387b3e", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2017-04-04T00:32:53Z", GoVersion:"go1.8.3", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}
取得当前集群节点状态:
$ kubectl get node
NAME STATUS AGE VERSION
master1 Ready,SchedulingDisabled 11m v1.7.3+coreos.0
node1 Ready 11m v1.7.3+coreos.0
node2 Ready 11m v1.7.3+coreos.0
node3 Ready 11m v1.7.3+coreos.
查看当前集群 Pod 状态:
$ kubectl get po -n kube-system
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
dnsmasq-975202658-6jj3n 1/1 Running 0 14m
dnsmasq-975202658-h4rn9 1/1 Running 0 14m
dnsmasq-autoscaler-2349860636-kfpx0 1/1 Running 0 14m
flannel-master1 1/1 Running 1 14m
flannel-node1 1/1 Running 1 14m
flannel-node2 1/1 Running 1 14m
flannel-node3 1/1 Running 1 14m
kube-apiserver-master1 1/1 Running 0 15m
kube-controller-manager-master1 1/1 Running 0 15m
kube-proxy-master1 1/1 Running 1 14m
kube-proxy-node1 1/1 Running 1 14m
kube-proxy-node2 1/1 Running 1 14m
kube-proxy-node3 1/1 Running 1 14m
kube-scheduler-master1 1/1 Running 0 15m
kubedns-1519522227-thmrh 3/3 Running 0 14m
kubedns-autoscaler-2999057513-tx14j 1/1 Running 0 14m
nginx-proxy-node1 1/1 Running 1 14m
nginx-proxy-node2 1/1 Running 1 14m
nginx-proxy-node3 1/1 Running 1 14m