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使用开源Breeze工具部署Kubernetes 1.12.1高可用集群

Breeze项目是深圳睿云智合所开源的Kubernetes图形化部署工具,大大简化了Kubernetes部署的步骤,其最大亮点在于支持全离线环境的部署,且不需要翻墙获取Google的相应资源包,尤其适合某些不便访问互联网的服务器场景。(项目地址 https://github.com/wise2c-devops/breeze )

Breeze开源工具由以下子项目构成:

playbook(breeze) 该项目由不同的ansible playbook构成,分别是docker、etcd、registry、kubernetes
yum-repo 该项目用于为安装过程中提供离线的yum repo源,包含了docker、kubelet、kubectl、kubeadm、kubernetes-cni、docker-compose等rpm包库,除此之外我们还包括了可能会用到的ceph及nfs相关rpm
deploy-ui 用户前端UI,采用vue.js框架实现
pagoda 实现了对ansible脚本调用的API集
kubeadm-version 输出kubernetes组件镜像版本信息
haproxy 用于安装负载均衡的镜像及启动脚本
keepalived 为负载均衡实现统一入口虚IP的组件镜像及启动脚本

Breeze软件架构简图:

用户通过Breeze工具,只需要一台安装有Docker及docker-compose命令的服务器,连接互联网下载一个对应Kubernetes版本的docker-compose.yaml文件即可将部署程序运行出来,对部署机而已,只需能有普通访问互联网的能力即可,无需翻墙,因为我们已经将所有Kubernetes所需要的docker镜像以及rpm包内置于docker image里了。
如果需要离线安装,也是极其容易的,只需要将docker-compose.yaml文件里涉及的docker镜像保存下来,到了无网环境预先使用docker load命令载入,再运行docker-compose up -d命令即可无网运行部署程序。所有被部署的集群角色服务器,完全无需连入互联网。
该项目开源,用户可以很方便的fork到自己的git账号结合travis自动构建出任意Kubernetes版本的安装工具。

在我们的实验环境中准备了六台服务器,配置与角色如下(如果需要增加Minion/Worker节点请自行准备即可):
-w783

步骤:

一、准备部署主机(deploy / 192.168.9.10)

(1)以标准Minimal方式安装CentOS 7.5 (1804) x64之后,登录shell环境,执行以下命令开放防火墙:

setenforce 0

sed –follow-symlinks -i “s/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g” /etc/selinux/config

firewall-cmd –set-default-zone=trusted

firewall-cmd –complete-reload

(2)安装docker-compose命令

curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.21.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m) -o /usr/local/bin/docker-compose chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

(3)安装docker

yum install docker

(4)建立部署主机到其它所有服务器的ssh免密登录途径

a) 生成秘钥,执行:

ssh-keygen

b) 针对目标服务器做ssh免密登录,依次执行:

ssh-copy-id 192.168.9.11ssh-copy-id 192.168.9.12ssh-copy-id 192.168.9.13ssh-copy-id 192.168.9.14ssh-copy-id 192.168.9.20

二、获取针对K8S某个具体版本的Breeze资源文件并启动部署工具,例如此次实验针对刚刚发布的K8S v1.12.1

curl -L https://raw.githubusercontent.com/wise2ck8s/breeze/v1.12.1/docker-compose.yml -o docker-compose.ymldocker-compose up -d

三、访问部署工具的浏览器页面(部署机IP及端口88),开始部署工作

http://192.168.9.10:88

(1)点击开始按钮后,点击+图标开始添加一个集群:


(2)点击该集群图标进入添加主机界面:

点击右上角“添加主机按钮”:

反复依次添加完整个集群的5台服务器:


点击下一步进行服务组件定义

(3)点击右上角“添加组件”按钮添加服务组件,选择docker,因为所有主机都需要安装,因此无需选择服务器:



再添加镜像仓库组件


备注:registry entry point默认就填写Harbor服务器的IP地址,有些环节可能使用域名则填写域名

继续添加etcd组件,这里我们将其合并部署于k8s master节点,也可以挑选单独的主机进行部署:



最后添加k8s组件,这里分为master和minion nodes:

备注:这里kubernetes entry point是为了HA场景,比如此次试验我们在每一个k8s master节点同时各部署了haproxy和keepalived组件,其产生的虚IP是192.168.9.30,端口是6444,那么我们在这里应该填写为192.168.9.30:6444,如果您只安装一个master,那么可以填写为master的入口,例如192.168.9.11:6443

设置完成的界面如下:

如果要实现高可用HA架构,请提前在部署机准备好以下资源包,详情请参阅:

https://github.com/wise2ck8s/haproxy-k8s

https://github.com/wise2ck8s/keepalived-k8s

(1)haproxy-k8s镜像与启动脚本

(2)keepalived-k8s镜像与启动脚本

在部署机上下载两个镜像:

docker pull wise2c/haproxy-k8s

docker pull wise2c/keepalived-k8s

保存镜像包:

docker save wise2c/haproxy-k8s wise2c/keepalived-k8s -o /root/k8s-ha.tar

拷贝镜像包至所有master节点:

scp /root/k8s-ha.tar 192.168.9.11:/root/

scp /root/k8s-ha.tar 192.168.9.12:/root/

scp /root/k8s-ha.tar 192.168.9.13:/root/

下载启动脚本

curl -L /root/start-haproxy.sh https://raw.githubusercontent.com/wise2ck8s/haproxy-k8s/master/start-haproxy.sh

注意修改上述脚本中的IP地址与您实际场景一致:

MasterIP1=192.168.9.11

MasterIP2=192.168.9.12

MasterIP3=192.168.9.13

curl -L /root/start-keepalived.sh https://raw.githubusercontent.com/wise2ck8s/keepalived-k8s/master/start-keepalived.sh

注意修改上述脚本中的VIP地址和网卡名与您实际场景一致:

VIRTUAL_IP=192.168.9.30

INTERFACE=ens33

拷贝脚本至所有master节点:

chmod +x /root/start-haproxy.sh /root/start-keepalived.sh

scp –p /root/start-haproxy.sh 192.168.9.11:/root/

scp –p /root/start-haproxy.sh 192.168.9.12:/root/

scp –p /root/start-haproxy.sh 192.168.9.13:/root/

scp –p /root/start-keepalived.sh 192.168.9.11:/root/

scp –p /root/start-keepalived.sh 192.168.9.12:/root/

scp –p /root/start-keepalived.sh 192.168.9.13:/root/

四、点击下一步,执行部署流程:


在接下来的部署过程中,屏幕会有日志及图标颜色的动态变化:


当你看见Docker图标颜色变为绿色的时候,表示所有节点的docker已经能正常运行,此时可以不等后续部署过程结束,立刻去所有k8s master节点进行HA组件的启用:

docker load -i /root/k8s-ha.tar

/root/start-haproxy.sh

/root/start-keepalived.sh

然后耐心等待最后部署界面所有组件颜色变为绿色即可结束K8S高可用集群的部署工作。

验证:

注:本文转自https://www.kubernetes.org.cn/4623.html

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