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建设网站就选用什么样的公司58同城西安网站建设

建设网站就选用什么样的公司,58同城西安网站建设,校园网页设计模板,wordpress删除rss简介#xff1a; 在正文开始之前#xff0c;我们先回顾一下单元化部署的概念和设计理念。在边缘计算场景下#xff0c;计算节点具有很明显的地域分布属性#xff0c;相同的应用可能需要部署在不同地域下的计算节点上。 作者 | 张杰#xff08;冰羽#xff09; 来源 | 阿里…简介 在正文开始之前我们先回顾一下单元化部署的概念和设计理念。在边缘计算场景下计算节点具有很明显的地域分布属性相同的应用可能需要部署在不同地域下的计算节点上。 作者 | 张杰冰羽 来源 | 阿里巴巴云原生公众号 背景 在正文开始之前我们先回顾一下单元化部署的概念和设计理念。在边缘计算场景下计算节点具有很明显的地域分布属性相同的应用可能需要部署在不同地域下的计算节点上。以 Deployment 为例如下图所示传统的做法是先将相同地域的计算节点设置成相同的标签然后创建多个 Deployment不同 Deployment 通过 NodeSelectors 选定不同的标签从而实现将相同的应用部署到不同地域的需求。 但是随着地域分布越来越多使得运维变得越来越复杂具体表现在以下几个方面 当镜像版本升级需要修改大量相关的 Deployment 的镜像版本配置。需要自定义 Deployment 的命名规范来表明相同的应用。缺少一个更高的视角对这些 Deployment 进行统一管理和运维。运维的复杂性随着应用和地域分布增多出现线性增长。 基于以上需求和问题openyurt 的 yurt-app-manager 组件提供的单元化部署UnitedDeployment通过更上层次的抽象对这些子的 Deployment 进行统一管理自动创建/更新/删除从而大幅简化了运维复杂度的问题。 yurt-app-manager 组件 https://github.com/openyurtio/yurt-app-manager 如下图所示 单元化部署UnitedDeployment对这些 Workload 进行了更高层次的抽象UnitedDeployment 包含两个主要配置WorkloadTemplate 和 Pools。workloadTemplate 格式可以是Deployment 也可以是Statefulset。Pools 是一个列表每个列表都有一个 Pool 的配置每个 Pool 都有它的 name、replicas 和 nodeSelector 配置。通过 nodeSelector 可以选择一组机器 因此在边缘场景下 Pool 我们可以简单的认为它代表了某个地域下的一组机器。使用WorkloadTemplate  Pools 的定义我们可以很容易的将一个 Deployment 或者 Statefulset 应用分发到不同的地域中去。 下面是一个具体的 UnitedDeployment 例子 apiVersion: apps.openyurt.io/v1alpha1 kind: UnitedDeployment metadata:name: testnamespace: default spec:selector:matchLabels:app: testworkloadTemplate:deploymentTemplate:metadata:labels:app: testspec:selector:matchLabels:app: testtemplate:metadata:labels:app: testspec:containers:- image: nginx:1.18.0imagePullPolicy: Alwaysname: nginxtopology:pools:- name: beijingnodeSelectorTerm:matchExpressions:- key: apps.openyurt.io/nodepooloperator: Invalues:- beijingreplicas: 1- name: hangzhounodeSelectorTerm:matchExpressions:- key: apps.openyurt.io/nodepooloperator: Invalues:- hangzhoureplicas: 2 UnitedDeployment 控制器的具体逻辑如下 用户定义了一个 UnitedDeployment CR , CR 里定义了一个 DeploymentTemplate 和两个 Pool。 其中 DeploymentTemplate 格式为一个 Deployment 格式定义本例子中使用的 Image 为 nginx:1.18.0。Pool1 的 name 为 beijing, replicas1nodeSelector 为 apps.openyurt.io/nodepoolbeijing。代表 UnitedDeployment 控制器将要创建一个子的 Deploymentreplicas 为 1nodeSelector 为 apps.openyurt.io/nodepoolbeijing其他的配置继承自 DeploymentTemplate 配置。Pool2 的 name 为 hangzhou,replicas2, nodeSelector 为 apps.openyurt.io/nodepoolhangzhou代表 UnitedDeployment 控制器将要创建一个子的 Deploymentreplicas 为 2nodeSelector 为 apps.openyurt.io/nodepoolhangzhou其他的配置继承自 DeploymentTemplate 配置。 UnitedDeployment 控制器检测到 name 为 test 的 UnitedDeployment CR 实例被创建后会首先根据 DeploymentTemplate 里的配置生成一个 Deployment 的模板对象根据 Pool1 和 Pool2 的配置和 Deployment 的模板对象分别生成 name 前缀为 test-hangzhou- 和 test-beijing- 的两个 deployment 资源对象这两个 Deployment 资源对象有自己的 nodeselector 和 replica 配置。这样通过使用 workloadTemplatePools 的形式可以将 workload 分发到不同的地域而无需用户维护大量的 Deployment 资源。 UnitedDeployment 所解决的问题 UnitedDeployment 通过一个单元化部署实例就可以自动维护多个 Deployment 或者 Statefulset 资源每个 Deployment 或者 Statefulset 资源都遵循统一的命名规范。同时还能实现 Name、NodeSelectors 和 Replicas 等的差异化配置。能极大地简化用户在边缘场景下的运维复杂度。 新的需求 UnitedDeployment 能满足用户的大部分需求但是在我们进行推广和客户落地以及在与社区同学讨论的过程中逐渐发现在一些特殊场景下UnitedDeployment 提供的功能还显得有点不足例如如下场景 应用镜像升级时候用户计划先在在某个节点池中做验证如果验证成功再在所有节点池中全量更新发布。为了加快镜像拉取速度用户可能在不同节点池中搭建自己的私有镜像仓库因此同一个应用在每个节点池下的镜像名会不一样。不同的节点池下服务器数量规格以及业务访问压力不一致因此同一个应用在不同节点池下 pod 的 cpu内存等配置会不一样。同一个应用在不同节点池下可能会使用不同的 configmap 资源。 这些需求促使了 UnitedDeployment 需要提供针对每个 Pool 做一些个性化配置的功能允许用户根据不同节点池下的实际情况做一些个性化的配置比如镜像、pod 的 request 和 limit 等等。为了最大化的提供灵活性经过讨论我们决定在 Pool 里增加 Patch 的字段允许用户自定义 Patch 内容但是需要遵循Kubernetes 的 strategic merge patch规范其行为与我们常用的 kubectl patch 有点类似。 pool 里新增 patch示例如下 pools:- name: beijingnodeSelectorTerm:matchExpressions:- key: apps.openyurt.io/nodepooloperator: Invalues:- beijingreplicas: 1 patch:spec:template:spec:containers:- image: nginx:1.19.3name: nginx patch 里定义的内容需要遵循Kubernetes 的 strategic merge patch 规范 如果用过 kubectl patch 的同学就很容易的知道 patch 内容如何书写具体可以参照使用 kubectl patch 更新 Kubernetest api 对象。 接下来我们演示一下 UnitedDeployment patch 的使用。 特性演示 1. 环境准备 提供一个 K8s 集群或者 OpenYurt 集群集群里至少 2 台节点。一台节点 label 为apps.openyurt.io/nodepoolbeiing, 另一台节点 label 为apps.openyurt.io/nodepoolhangzhou。集群里需要安装 yurt-app-manager 组件。 yurt-app-manager 组件 https://github.com/openyurtio/yurt-app-manager 2. 创建 UnitedDeployment 实例 cat EOF | kubectl apply -f -apiVersion: apps.openyurt.io/v1alpha1 kind: UnitedDeployment metadata:name: testnamespace: default spec:selector:matchLabels:app: testworkloadTemplate:deploymentTemplate:metadata:labels:app: testspec:selector:matchLabels:app: testtemplate:metadata:labels:app: testspec:containers:- image: nginx:1.18.0imagePullPolicy: Alwaysname: nginxtopology:pools:- name: beijingnodeSelectorTerm:matchExpressions:- key: apps.openyurt.io/nodepooloperator: Invalues:- beijingreplicas: 1- name: hangzhounodeSelectorTerm:matchExpressions:- key: apps.openyurt.io/nodepooloperator: Invalues:- hangzhoureplicas: 2 EOF 实例中 workloadTemplate 使用了 Deployment 模板 其中 name 为 nginx 的镜像为 nginx:1.18.0。同时拓扑里定义了两个 poolbeijing 和 hangzhoureplicas 数目分别为 1 和 2。 3. 查看 UnitedDeployment 创建的 Deployment # kubectl get deployments NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE test-beijing-rk8g8 1/1 1 1 6m4s test-hangzhou-kfhvj 2/2 2 2 6m4s 可以看到 yurt-app-manager 控制器创建了两个 Deployment分布对应 beijing 和 hangzhou 的 poolDeployment 的命名规范以 {UnitedDeployment name}-{pool name} 为前缀。查看这两个 Deployment 配置我们可以发现Replicas 和 Nodeselector 继承了对应的每个 Pool 的配置而其他的配置则继承了 workloadTemplate 模板的配置。 4. 查看对应创建的 Pod # kubectl get pod NAME READY STATUS RESTARTS AGE test-beijing-rk8g8-5df688fbc5-ssffj 1/1 Running 0 3m36s test-hangzhou-kfhvj-86d7c64899-2fqdj 1/1 Running 0 3m36s test-hangzhou-kfhvj-86d7c64899-8vxqk 1/1 Running 0 3m36s 可以看到创建了 1 个 name 前缀为 test-beijing 的 pod2 个 name 前缀为 test-hangzhou 的 pod。 5. 使用 patch 能力做差异化配置 使用 kubectl edit ud test  命令为 beijing 的 pool 增加 patch 字段patch 里的内容是修改 name 为 nginx 的 container 镜像版本为nginx:1.19.3。 格式如下 - name: beijingnodeSelectorTerm:matchExpressions:- key: apps.openyurt.io/nodepooloperator: Invalues:- beijingreplicas: 1patch:spec:template:spec:containers:- image: nginx:1.19.3name: nginx 6. 查看 Deploy 实例配置 重新查看前缀为 test-beijing 的 Deployment可以看到 container 的镜像配置已经变成了 1.19.3。 kubectl get deployments test-beijing-rk8g8 -o yaml 总结 通过 UnitedDeployment 的 workloadTemplate Pools 的形式可以将 workload 通过继承的模板的方式快速分发到不同的地域。在加上 Pool 的 patch 能力在继承模板的配置的同时还能提供更灵活的差异化配置基本上已经可以满足大部分客户在边缘场景下特殊的需求。 原文链接 本文为阿里云原创内容未经允许不得转载。
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