云原生节点管理最佳实践白皮书.pdf
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1、引言背景介绍随着云计算和云原生技术的广泛应用,越来越多的应用程序在诞生初期就成为云的原著民。在云原生的浪潮下,Kubernetes 集群在规模和数量上快速增长,进而使得在大规模集群中,节点管理的重要性日益突出。在这样的环境下,高效的节点管理成为确保集群稳定性、性能优化和资源利用率最大化的关键因素。计算节点作为云原生架构的关键组成部分,节点的管理直接影响着整个云原生应用的成本和稳定性。然而,现有的基础架构管理方法更偏向于传统的虚拟机管理理念,缺乏对工作负载的深度感知,无法适应大规模集群的节点管理要求。面对大规模的节点管理的场景,越来越多的人愿意尝试云原生式的节点管理模式。云原生节点管理是基于云原
2、生理念,使用专为此目的设计的操作系统底座ContainerOS 和配套基础设施,提供的一种有效的节点管理方案。这种新的管理方案旨在优化云上环境的大规模节点的管理成本,并同时提供更佳的弹性、灵活性、稳定性和安全性。节点管理现状和面临的挑战计算节点是云原生架构的基石,承载着工作负载和集群核心组件,对整个系统的可用性和性能至关重要。有效的节点管理能够确保节点的稳定性、弹性和安全性。在云原生环境下,传统的节点管理方式面临着以下挑战。挑战 1:大规模节点的自动化部署和扩容Kubernetes 提供了弹性的部署环境,可以迅速扩展 Pod 副本以适应业务压力的迅速增长。为此,在 Kubernetes 集群中
3、需要预留一定的计算资源来支持Pod 的横向扩展,这预留的标准就是集群预警水位。预警水位的高低直接影响了集群使用成本,如果水位过低,就会因为机器的闲置而导致资源的浪费。在云上环境中,依托于云厂商云主机(如阿里云 ECS 等)的弹性,使得 Kubernetes 集群可以采用较高的预警水位,在业务高峰期提前扩容 Kubernetes 节点以支持更多的工作负载。但是,Kubernetes 节点的扩容过程往往需要花费数分钟的时间,大规模的节点扩容甚至可能需要十几分钟,时间敏感的业务可能会因瞬时容量不足导致业务损失。挑战 2:节点状态的实时监控和故障恢复当集群的规模足够庞大时,集群中节点在运行过程中出现故
4、障会成为常态,例如网络抖动、异常重启、底层硬件故障等。而且,对于分布式系统来说,由于爆炸半径各有大小,如何实时监控节点状态,快速响应故障情况以避免故障扩大,成为新的挑战。同时,节点监控本身也需要消耗资源,例如 cgroup 的采集、proc 系统的采集等。在密集部署工作负载的情况下,这种资源消耗会更加严重。如何以更低的成本监控节点的健康状况成为高密度容器部署所需要考虑的首要因素之一。挑战 3:大规模节点的运维自动化在大规模集群中,即使是常规的运维操作也会变得充满变数,包括操作系统的升级、安全补丁的应用、软件包的管理、kubelet 或 containerd 的自定义配置等。为了保证将集群内的所
5、有节点安全、平稳地更新到一致的状态,不仅需要具备大规模节点变更的能力,还需要具备变更操作的审计和回滚能力。在运维操作中,若由于错误而导致节点状态不一致,即部分节点的配置与预期不符,甚至同时存在多个版本的节点,不仅会大幅增加下次运维操作失败的风险,还可能使得相同的业务副本在部分节点上出现非预期行为,进而引入业务的稳定性风险。本白皮书的目的和范围本白皮书的目的是探索和总结云原生节点管理的新范式,重点介绍面向云原生场景设计和优化的 ContainerOS 及其在云原生节点管理中的关键角色。我们将深入了解 ContainerOS 及其配套基础设施的能力和特点,阐述为大规模集群管理场景进行的优化和云原生
6、节点管理方案。本白皮书的范围将涵盖云原生节点管理的核心概念和关键技术,并结合行业最佳实践,提供降低节点管理成本,提高稳定性和安全性的可行方案和具体建议。我们希望通过本白皮书,引起读者对云原生节点管理的关注,并为他们提供全面的理解和应用指南。目录页一、云原生节点管理概述.71.云原生节点管理的定义.72.理解 Kubernetes 节点管理成本.83.降低节点管理成本的重要性.10二、ContainerOS 概述.121.传统操作系统在云原生场景面临的问题.122.ContainerOS 的设计原则.133.ContainerOS 在云原生节点管理中的角色.14三、ContainerOS 特性介
7、绍.171.专注于容器化应用.172.安全提升.183.原子升级与镜像版本化.19四、节点的生命周期.221.千节点扩容的弹性.222.节点运维监控工具.233.节点声明式配置.254.节点故障自愈.28五、阿里云最佳实践和客户案例.311.在阿里云容器服务中使用 ContainerOS 实现极速扩容.312.ContainerOS 助力阿里云 ECI 极致弹性.343.蚂蚁安全科技镜像加速实践.35六、尾声.391.云原生节点管理的基本逻辑.392.未来节点管理的发展趋势.39云原生节点管理概述Overview Of The Cloud Native NodeManagement一、云原生节
8、点管理概述7一、云原生节点管理概述Kubernetes 是开源的容器编排平台,用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。Kubernetes 的基本架构由几个核心组件组成。首先是控制平面,它是集群的控制中心,负责管理整个集群的状态和配置。控制平面包括三个组件:API Server 提供集群的 API 接口,Scheduler 负责调度工作负载到合适的节点上运行,Controller Manager 处理集群中的各种控制器任务。其次是 Worker 节点,它是集群中的工作节点,负责运行和管理容器化应用程序。Worker节点核心包括两个组件:Kubelet 是节点上的代理服务,与 Master 节
9、点通信并管理容器的生命周期,Container Runtime 负责运行容器。1.云原生节点管理的定义Worker 节点(简称节点)是构建云原生应用平台的基础,承载着管理容器生命周期和物理资源的重要任务。通常情况下,节点有以下具体的职责:一、云原生节点管理概述8提供容器运行环境:节点使用容器运行时来处理容器的创建、启动、停止和销毁。通过全生命周期管理,使容器能够始终保持在期望状态。合理分配资源:节点负责为工作负载分配所需的运行资源。包括计算资源(如 CPU 和内存)、持久化存储和网络资源等。通过合理的资源分配,节点不仅能够满足容器的运行需求,更能保证不同容器间的资源隔离。提供高可用和故障恢复:
10、节点应具备基本的高可用和故障恢复能力,在可预料的异常发生时,主动干预使工作负载向期望状态靠拢,以提供基础的稳定性和可靠性。但同时,节点也存在局限性,一方面单节点无法解决非预期的错误,比如容器运行时的异常,节点的恢复手段十分有限。并且由于缺乏全局视角,在集群容量不足时,因单节点的故障导致整个集群的雪崩也时有发生。另一方面,由于宿主节点自身的管理并没有被Kubernetes 集群标准化,随着集群规模变得庞大时,千奇百怪的手动运维操作,极易使得集群中节点的配置存在差异,加剧环境腐化。云原生节点管理是指在云上环境中,利用云的弹性、可用性和计量计费等特点,最大化发挥节点的自管理能力,并通过集群化手段弥补
11、单一节点的局限性,构建成本可控、易于管理、敏捷、安全和高可用的集群基础设施。通过云原生节点管理实践,可以有效的进行大规模集群的管理,满足不同工作负载的需求,并确保整个集群的稳定运行。这种管理实践对于构建可靠、可扩展的云原生应用平台至关重要。2.理解 Kubernetes 节点管理成本Kubernetes 是业界云原生应用平台的事实标准,同时也是一个复杂的分布式系统。Kubernetes 的创建者之一,Heptio(VMware)的 Joe Beda 曾表示:Kubernetes 是一个复杂的系统,它带来了很多新的抽象,但这并不适合所有问题。我确定,很多人通过更简单的工具实现 Kubernete
12、s 的功能。和其他所有的具备生命周期的软件系统一样,集群并不是一成不变的,而是根据业务实际需求动态的调整。无论是在集群内增减部署集,还是根据实际情况对集群节点进行扩缩容。day2 运维操作使得集群的整体状态一直处于变化中。一、云原生节点管理概述9作为分布式系统,Kubernetes 也天然具备了分布式系统的复杂性和风险,而环境动态变化引入的不一致问题,加剧了故障的可能性和排查难度。所以,随着集群规模的增加,集群的可用性反而会下降,节点管理成本也会不可避免的上升。所幸 Kubernetes 的使用和运维可以利用系统化和工程化的手段降低复杂度,并提高整体可用性和降低管理成本。但首先我们需要理解什么
13、是节点管理成本,节点管理成本主要涉及硬件成本和运维成本两部分。硬件成本是指集群所管理的资源成本。在提高部署集规模的同时,对计算资源的需求也会相应增加,为了满足负载需求,需要考虑节点的计算能力、存储空间和网络带宽是否足够,这给容量规划带来了较大的挑战。合理的容量规划可以避免因硬件资源不足而导致的性能问题和系统崩溃,而不合理的容量规划会导致大量资源闲置,产生资源浪费。运维成本是指在日常的部署和节点运维中,需要投入的资源和人力。一方面,需要确保工作负载符合预期,另一方面,也需要保持节点配置和状态一致,以避免环境腐化。无论是操作系统和集群版本的升级操作,还是系统或容器运行时的配置和调优,大规模的节点管
14、理是一个复杂的任务。需要时刻保持正确且最终一致的部署形态和环境配置,否则很容易造成应用行为异常或引入稳定性风险。一、云原生节点管理概述10更多的节点数量,也意味着更大的节点故障可能性。当节点发生故障时,需要及时发现并采取相应的措施来恢复服务。这包括诊断故障原因、迁移工作负载以及修复或替换故障节点等。故障处理的复杂性随着节点数目的增加而增高,需要投入更多的时间和人力来保证集群的稳定性。3.降低节点管理成本的重要性降低节点管理成本在构建可持续发展的云原生应用平台中十分重要。在云上环境中,我们可以利用云的标准化和弹性等特点,以通过系统化手段降低集群整体复杂度的方式,获得更可控的管理成本和更稳健的应用
15、平台。采用云原生节点管理实践,可以获得以下益处。节约计算资源成本:充分利用云上环境的极致弹性特点,对集群内的资源使用状况动态感知,可以根据实际需求进行峰时扩容,低谷时缩容,避免资源浪费。这种灵活的资源调配方式可以有效降低计算资源的开销,降低硬件成本。提高运维效率:通过大规模自动化和面向终态的配置能力,减少部署和配置的复杂性。自动化的节点管理流程可以减少人工操作的错误和时间消耗,提高运维效率,降低节点运维成本和故障风险,使运维人员能够更专注于核心业务,提高整体运维人效。提高可用性和安全性:一致的执行环境可以大大降低应用程序出现异常的可能性。通过节点实时监控和节点自愈能力,可以及时发现并解决节点故
16、障,确保应用程序的稳定运行,减少业务中断和损失。一、云原生节点管理概述11ContainerOS 概述Overview Of ContainerOS二、ContainerOS 概述12二、ContainerOS 概述云原生节点管理是以云原生理念为基础的实践方法论,主要目标是在满足日常运维需求的同时,有效应地应对大规模集群节点管理的挑战。而操作系统作为节点底座,是云原生节点管理的重要组成部分。1.传统操作系统在云原生场景面临的问题Linux 内核诞生至今已三十余年,催生出众多的 Linux 发行版与繁荣的生态。为了适应各种使用场景和各式各样的软硬件环境,传统的 Linux 发行版提供了复杂而完备
17、的功能,包括硬件驱动、软件包、系统库和系统服务等。然而随着容器技术的出现,业务逐渐容器化,业务的运行依赖已经通过容器镜像实现了自包含。这意味着底层操作系统只需要支持容器运行时即可,不再需要提供大量的额外功能。在云环境中,云厂商的虚拟化技术使得硬件资源的管理变得简单,不再需要操作系统内核提供过多的硬件支持。因此,传统的 Linux 发行版在云原生场景下存在如下问题。问题一:体积臃肿面向通用场景的传统操作系统发行版内置了过多容器场景不会使用的软件包和系统库,提供的多余功能不仅导致镜像体积增大,还会占用多余的 CPU 和内存资源。此外,这些多余的系统服务和软件包还可能引入额外的安全风险,因为它们可能
18、存在未修复的 CVE 漏洞。问题二:版本零散传统操作系统以软件包为粒度进行系统的管理,一个操作系统镜像的版本等同于里面所有软件包版本的合集。管理员对操作系统的管理需要细化到每一个软件包的版本,管理复杂度高,随着集群规模的增加,运维工作量往往成倍增加。二、ContainerOS 概述13问题三:运维方式落后集群内网络、存储、常规系统资源(如 CPU、内存)都可以通过 Kubernetes 进行管理,唯独操作系统自身是独立于集群的控制平面的,对操作系统的运维大多通过 ssh 直接登录系统进行操作,即我们常说的黑屏运维。运维粒度为单机,运维效率低、难以追溯且容易出错,大规模集群环境下极易导致集群内各
19、个节点状态不一致的情况。而且操作系统自身的状态很难被 Kubernetes 感知并进行协同。2.ContainerOS 的设计原则为了应对上述一系列问题,同时给云原生用户带来更好的体验,专为容器负载而设计的容器优化操作系统应运而生,也就是我们通称的 ContainerOS。顾名思义,ContainerOS 聚焦在云上容器场景的功能与业务需求,这样得以摒弃传统操作系统大而全的设计理念和历史包袱。基于如下一些原则,我们设计了一款 ContainerOS。原则一:小型化与极速弹性因为 ContainerOS 并不存在通用操作系统的负担,可以专门为容器场景优化,包括容器网络性能优化,资源监控和控制能力
20、优化等,配合更精简的系统设计,用以满足大规模集群中业务 Pod 极速伸缩的诉求。原则二:安全增强容器化技术使得应用的运行依赖通过容器镜像实现自包含,这样对底层操作系统的依赖减少。基于此前提,我们可以通过一些相对“激进”的手段来确保操作系统自身的状态处于预期的状态。比如,将根文件系统设计为只读以防非法程序或逃逸容器篡改底层操作系统、受控的运维通道、默认启用 SELinux 强制访问控制等手段,尽可能避免相对开放的云计算平台带来的安全风险。原则三:镜像原子更新与版本化管理二、ContainerOS 概述14像管理 GIT 代码仓一样管理整个操作系统,任何文件的变更可被记录成为一个新的版本,版本变更
21、过程可记录、可追溯、可回滚。原则四:云原生场景开箱即用默认提供云原生场景必备组件,整个系统无需过多配置,用户仅需要关注自身的业务部署情况。3.ContainerOS 在云原生节点管理中的角色云原生节点管理提供了集群侧管理和节点侧管理两个维度的理论实践和工具集。这些工具和 ContainerOS 一起构成了可开箱即用的基础设施,帮助用户更好地理解和掌握云原生节点管理的最佳实践。1)节点侧管理节点侧管理的实现主要基于 ContainerOS 以及其内置组件。ContainerOS 为容器化业务进行了内核级的优化,促进容器化业务更快更平稳地运行。同时操作系统层面提供 API 支持以整个镜像为粒度的原
22、子升级能力和类似于容器镜像的分层更新能力。分层变更是一种基于声明式规则的动态变更机制,它可以动态地变更操作二、ContainerOS 概述15系统、Kubelet 和容器运行时的版本和配置。这种变更方式采用叠加层的方式进行,可以支持变更回滚和历史版本回溯。操作系统原子升级能力提供了内核版本和系统软件包的升级能力。ContainerOS 支持新旧两个系统版本同时存在,这意味着节点可以在运行期间准备新版本的操作系统,只需一次重启操作,就能完成系统和软件包的升级,大大减少停机时间。同时支持版本快速回退,符合云原生场景下常用的 RollUp&RollBack 的灰度发布、回滚运维动作。2)集群侧管理在
23、集群侧,多个控制器通过声明式配置的方式相互协作,完成集群内节点的全生命周期管理。Autoscaler 提供了基于规则的集群扩缩容能力。它根据预设的规则灵活地控制集群的节点数量,以满足不同的业务需求。无论是在业务高峰期还是低谷期,Autoscaler 都可以自动增加或减少节点,提高资源利用率,减少运维工作量,并保持集群的稳定运行。Machine Operator 支持统筹编排节点任务,基于 ContainerOS 的原子 API 和云平台的能力,对集群内节点统一管理,包括操作系统变更、核心组件升级等。Machine Operator使用声明式管理,通过定义节点期望版本和状态,支持全自动的分批操作
24、。从而保证集群的一致性和稳定性。Configuration Operator 实现了对操作系统、Kubelet 和容器运行时配置的统一管理。不仅可以基于声明式配置对节点分批修改,也支持配置的版本管理,使得配置变更可追溯、可回滚。声明式和自动化的批量节点操作,减少了中间状态,提高了集群的运维效率,保证了集群节点的一致性、安全性和稳定性。二、ContainerOS 概述16ContainerOS 特性介绍Introduction to ContainerOS Features三、ContainerOS 特性介绍17三、ContainerOS 特性介绍操作系统作为软件与硬件之间的桥梁,一直扮演着重要
25、的作用。尽管随着云原生相关基础设施、应用服务的蓬勃发展,操作系统的概念逐渐被弱化,但它仍然就像空气和水,在整个云原生架构中处于不可或缺的位置。ContainerOS 从一开始的设计上,便是聚焦在容器场景,旨在给容器提供稳定、安全、高效的运行环境。我们不仅从操作节点侧提供各种优化措施和流程,来简化和规范应用操作与部署的方式,更是结合 Kubernetes 控制平面,提供大规模集群下节点管理的最佳实践。1.专注于容器化应用ContainerOS 默认集成 Docker、containerd、Kubernetes 等常规云原生组件,同时最小化运行环境。内核层面,云厂商的虚拟化技术使得云主机内的硬件变
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