CN111309401A - 一种在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法，具体包括以下步骤：S1、Kubernetes组件默认支持部署在AMD64的架构上，S2、根据部署在Kubernetes集群中服务要适配的CPU架构，分别制作ARM64的容器镜像和AMD64的容器镜像，S3、容器云平台按照指定的格式对服务器镜像的命名进行定制化，S4、根据镜像名称与适配的CPU架构种类，创建Docker manifest文件，并将Docker manifest文件推送到容器云平台集成的容器镜像仓库中，S5、通过容器云平台镜像管理功能，对多CPU架构容器镜像管理，本发明涉及网络管理技术领域。该在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法，可实现通过改进，来满足日常使用的要求，达到支持在Kubernetes集群中管理多种CPU架构主机的效果，从而实现在对应的主机上运行相应CPU架构的Linux容器。
Description
技术领域
本发明涉及网络管理技术领域，具体为一种在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法。
背景技术
Kubernetes是一款可自动化管理Linux 容器的开源平台。它可以帮助用户省去应用容器化过程的许多手动部署和扩展操作，提高服务管理效率。也就是说，用户可以将运行Linux 容器的多组主机聚集在一起，由 Kubernetes 帮助实现轻松高效地管理这些集群的效果。而且，这些集群可管理跨公有云、私有云、混合云上部署的主机。当Kubernetes集群管理的多台主机并进行容器编排时，可以实现更加充分地利用硬件，最大程度获取运行企业应用所需的资源的效果。由于Kubernetes需要管理日益复杂的主机环境，特别是国产芯片在服务器领域越来越广泛的使用后，使得Kubernetes在日常的管理主机的过程中，需要同时管理多种不同CPU架构的主机。需要满足主机管理的场景包括：单独管理AMD64 CPU架构主机、单独管理ARM64 CPU架构主机、混合管理AMD64与ARM64 CPU架构的主机。由于当前Kubernetes管理的主机大部分都是AMD64 CPU架构的主机，并且Kubernetes官方提供的部署方案也是基于X86的主机。
但是随着国产芯片与国产服务器进一步的推广，需要逐步替换原有Kubernetes管理的X86主机，并将运行在X86主机上的Linux容器重新打包迁移到新的CPU架构主机之上，因此，原生的Kubernetes提供的集群主机管理方案并不能满足日常使用的要求，需要进行改进，以支持在Kubernetes集群中管理多种CPU架构的主机的效果，并在对应的主机上运行相应CPU架构的Linux容器。
发明内容
（一）解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法，解决了现有原生的Kubernetes提供的集群主机管理方案并不能满足日常使用的要求，需要进行改进，以支持在Kubernetes集群中管理多种CPU架构的主机的效果，并在对应的主机上运行相应CPU架构Linux容器的问题。
（二）技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法，首先基于Kubernetes集群实现多CPU架构服务的部署的效果时，需要明确集群中需要支持的CPU架构的类别，以Kubernetes需要支持管理AMD64与ARM64 CPU架构的主机为例，介绍在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法，并按以下的步骤进行操作：
S1、Kubernetes组件默认支持部署在AMD64的架构上，因此Kubernetes集群中的主节点使用AMD64 CPU架构的主机，从节点支持同时使用AMD64与ARM64 CPU架构的主机，对于ARM64类型的从节点来说，需要重新编译运行在其上的系统组件与容器镜像，当ARM64类型从节点启动后，为该类从节点打上ARCH=ARM64的Node Label；
S2、根据部署在Kubernetes集群中服务要适配的CPU架构，分别制作ARM64的容器镜像和AMD64的容器镜像，制作镜像时，在容器镜像中安装的可执行文件也需要编译成对应CPU架构的格式；
S3、容器云平台按照指定的格式对服务器镜像的命名进行定制化，需要在容器镜像名称上加上对应CPU架构的标识，比如：IMAGE_NAME-arm64:TAG、IMAGE_NAME-amd64:TAG；
S4、根据镜像名称与适配的CPU架构种类，创建Docker manifest文件，并将Dockermanifest文件推送到容器云平台集成的容器镜像仓库中，需要创建的manifest包括：名称不带架构信息文件和带架构信息文件；
S5、通过容器云平台镜像管理功能，对多CPU架构容器镜像管理，支持对指定CPU架构的容器镜像进行更新删除操作。
优选的，所述步骤S1中从Kubernetes集群层面看来，AMD64与ARM64从节点没有任何的差异，因此能够从管理层面区分底层主机CPU架构的差异。
优选的，所述步骤S2中对于ARM64的容器镜像来说，通过云平台生成镜像时，需要基于ARM64类型的基础容器镜像来生成。
优选的，所述步骤S2中对于AMD64的容器镜像，需要基于AMD64的基础容器镜像来生成。
优选的，所述步骤S2生成AMD64和ARM64镜像时，为实现从节点根据相同的镜像名称下载容器镜像时，能够根据对应主机CPU架构下载对应CPU架构的容器镜像，比如：Deployment配置文件中指定服务使用镜像library/nginx:1.12.5，副本数为2，一个Pod调度到ARM64的主机之上，一个Pod调度到AMD64的主机之上，对应主机在下载镜像时，能够根据相同的镜像名称下载当前主机CPU架构的容器镜像。
优选的，所述步骤S4中以nginx:1.12.5镜像为例，同时创建nginx:1.12.5、nginx-arm64:1.12.5、nginx-amd64:1.12.5这三个manifest文件，并推送到容器镜像仓库中，当使用nginx:1.12.5镜像启动Pod时，设置Pod下载镜像策略为Always，此时会根据主机CPU架构信息从容器镜像仓库中下载对应的服务镜像，但下载的容器镜像名称还是为nginx:1.12.5。
优选的，所述步骤S5中通过容器云平台管理多个CPU架构的容器镜像包括：更新配制和删除容器镜像。
（三）有益效果
本发明提供了一种在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法。与现有技术相比具备以下有益效果：
（1）、该在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法，可实现通过在Kubernetes中运行多CPU架构Linux容器时，需要确定Kubernetes集群需要管理主机的CPU架构种类，因为需要按照运行主机的CPU架构类型，重新编译集群中运行的系统组件，其中Kubernetes主节点运行在X86机器之上，需要编译Kubernetes从节点上运行的组件，包括：Docker、Kubelet、Kube-proxy和CNI插件，当将目标CPU架构的节点加入到Kubernetes集群时，使用系统服务的可执行文件进行部署服务，或者直接通过容器镜像封装该服务，并通过Pod的方式完成服务的部署，当完成目标CPU架构的主机服务部署后，可在Kubernetes集群中发现该新增的主机，为了明确区分对应节点CPU架构的类型，需要通过Kubernetes中的Node-Label的方式，为节点打上标识该节点CPU类型的标签，可实现通过改进，来满足日常使用的要求，很好的达到了支持在Kubernetes集群中管理多种CPU架构主机的效果，从而实现在对应的主机上运行相应CPU架构的Linux容器。
（2）、该在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法，可实现通过在Kubernetes集群中，使用Deployment资源来部署服务，Kubernetes集群会根据Deployment中的配置，生成Pod资源，并将Pod调度到最优的节点之上运行，Pod是由Kubernetes创建或部署的最小的基本单位，封装一个服务容器或多个服务容器，当Pod调度到主机上运行时，需要根据Pod运行主机的CPU架构的差异，下载主机对应CPU架构的容器镜像，由于Deployment中指定的镜像名称是固定的，无法根据Pod运行节点的CPU架构不同而设置不同的镜像名称，因此，在运行Pod的主机上的Kubelet服务下载镜像时，在获取相同的Pod容器镜像名称后，能够根据主机CPU架构的信息，从容器镜像仓库中下载对应CPU架构的容器镜像。
附图说明
图1为本发明的工作流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例提供一种技术方案：一种在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法，首先基于Kubernetes集群实现多CPU架构服务的部署的效果时，需要明确集群中需要支持的CPU架构的类别，以Kubernetes需要支持管理AMD64与ARM64 CPU架构的主机为例，介绍在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法，并按以下的步骤进行操作：
S1、Kubernetes组件默认支持部署在AMD64的架构上，因此Kubernetes集群中的主节点使用AMD64 CPU架构的主机，从节点支持同时使用AMD64与ARM64 CPU架构的主机，对于ARM64类型的从节点来说，需要重新编译运行在其上的系统组件与容器镜像，当ARM64类型从节点启动后，为该类从节点打上ARCH=ARM64的Node Label，从Kubernetes集群层面看来，AMD64与ARM64从节点没有任何的差异，因此能够从管理层面区分底层主机CPU架构的差异；
S2、根据部署在Kubernetes集群中服务要适配的CPU架构，分别制作ARM64的容器镜像和AMD64的容器镜像，制作镜像时，在容器镜像中安装的可执行文件也需要编译成对应CPU架构的格式，对于ARM64的容器镜像来说，通过云平台生成镜像时，需要基于ARM64类型的基础容器镜像来生成，并且对于AMD64的容器镜像，需要基于AMD64的基础容器镜像来生成，在生成AMD64和ARM64镜像时，为实现从节点根据相同的镜像名称下载容器镜像时，能够根据对应主机CPU架构下载对应CPU架构的容器镜像，比如：Deployment配置文件中指定服务使用镜像library/nginx:1.12.5，副本数为2，一个Pod调度到ARM64的主机之上，一个Pod调度到AMD64的主机之上，对应主机在下载镜像时，能够根据相同的镜像名称下载当前主机CPU架构的容器镜像；
S3、容器云平台按照指定的格式对服务器镜像的命名进行定制化，需要在容器镜像名称上加上对应CPU架构的标识，比如：IMAGE_NAME-arm64:TAG、IMAGE_NAME-amd64:TAG；
S4、根据镜像名称与适配的CPU架构种类，创建Docker manifest文件，并将Dockermanifest文件推送到容器云平台集成的容器镜像仓库中，需要创建的manifest包括：名称不带架构信息文件和带架构信息文件，以nginx:1.12.5镜像为例，同时创建nginx:1.12.5、nginx-arm64:1.12.5、nginx-amd64:1.12.5这三个manifest文件，并推送到容器镜像仓库中，当使用nginx:1.12.5镜像启动Pod时，设置Pod下载镜像策略为Always，此时会根据主机CPU架构信息从容器镜像仓库中下载对应的服务镜像，但下载的容器镜像名称还是为nginx:1.12.5；
S5、通过容器云平台镜像管理功能，对多CPU架构容器镜像管理，支持对指定CPU架构的容器镜像进行更新删除操作，通过容器云平台管理多个CPU架构的容器镜像包括：更新配制和删除容器镜像。
综上，本发明可实现通过在Kubernetes中运行多CPU架构Linux容器时，需要确定Kubernetes集群需要管理主机的CPU架构种类，因为需要按照运行主机的CPU架构类型，重新编译集群中运行的系统组件，其中Kubernetes主节点运行在X86机器之上，需要编译Kubernetes从节点上运行的组件，包括：Docker、Kubelet、Kube-proxy和CNI插件，当将目标CPU架构的节点加入到Kubernetes集群时，使用系统服务的可执行文件进行部署服务，或者直接通过容器镜像封装该服务，并通过Pod的方式完成服务的部署，当完成目标CPU架构的主机服务部署后，可在Kubernetes集群中发现该新增的主机，为了明确区分对应节点CPU架构的类型，需要通过Kubernetes中的Node-Label的方式，为节点打上标识该节点CPU类型的标签，可实现通过改进，来满足日常使用的要求，很好的达到了支持在Kubernetes集群中管理多种CPU架构主机的效果，从而实现在对应的主机上运行相应CPU架构的Linux容器。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
S1、Kubernetes组件默认支持部署在AMD64的架构上，因此Kubernetes集群中的主节点使用AMD64 CPU架构的主机，从节点支持同时使用AMD64与ARM64 CPU架构的主机，对于ARM64类型的从节点来说，需要重新编译运行在其上的系统组件与容器镜像，当ARM64类型从节点启动后，为该类从节点打上ARCH=ARM64的Node Label；
S2、根据部署在Kubernetes集群中服务要适配的CPU架构，分别制作ARM64的容器镜像和AMD64的容器镜像，制作镜像时，在容器镜像中安装的可执行文件也需要编译成对应CPU架构的格式；
S3、容器云平台按照指定的格式对服务器镜像的命名进行定制化，需要在容器镜像名称上加上对应CPU架构的标识；
S4、根据镜像名称与适配的CPU架构种类，创建Docker manifest文件，并将Dockermanifest文件推送到容器云平台集成的容器镜像仓库中，需要创建的manifest包括：名称不带架构信息文件和带架构信息文件；
S5、通过容器云平台镜像管理功能，对多CPU架构容器镜像管理，支持对指定CPU架构的容器镜像进行更新删除操作。
2.根据权利要求1所述的一种在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法，其特征在于：所述步骤S1中从Kubernetes集群层面看来，AMD64与ARM64从节点没有任何的差异，因此能够从管理层面区分底层主机CPU架构的差异。
3.根据权利要求1所述的一种在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法，其特征在于：所述步骤S2中对于ARM64的容器镜像来说，通过云平台生成镜像时，需要基于ARM64类型的基础容器镜像来生成。
4.根据权利要求1所述的一种在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法，其特征在于：所述步骤S2中对于AMD64的容器镜像，需要基于AMD64的基础容器镜像来生成。
5.根据权利要求1所述的一种在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法，其特征在于：所述步骤S2生成AMD64和ARM64镜像时，为实现从节点根据相同的镜像名称下载容器镜像时，能够根据对应主机CPU架构下载对应CPU架构的容器镜像，比如：Deployment配置文件中指定服务使用镜像library/nginx:1.12.5，副本数为2，一个Pod调度到ARM64的主机之上，一个Pod调度到AMD64的主机之上，对应主机在下载镜像时，能够根据相同的镜像名称下载当前主机CPU架构的容器镜像。
6.根据权利要求1所述的一种在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法，其特征在于：所述步骤S4中以nginx:1.12.5镜像为例，同时创建nginx:1.12.5、nginx-arm64:1.12.5、nginx-amd64:1.12.5这三个manifest文件，并推送到容器镜像仓库中，当使用nginx:1.12.5镜像启动Pod时，设置Pod下载镜像策略为Always，此时会根据主机CPU架构信息从容器镜像仓库中下载对应的服务镜像，但下载的容器镜像名称还是为nginx:1.12.5。
7.根据权利要求1所述的一种在Kubernetes中运行多CPU架构服务的方法，其特征在于：所述步骤S5中通过容器云平台管理多个CPU架构的容器镜像包括：更新配制和删除容器镜像。
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