Serverless Kubernetes 入门:对 Kubernetes 做减法

Stella981
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作者 | 贤维  阿里巴巴高级技术专家

导读:Serverless Kubernetes 是阿里云容器服务团队对未来 Kubernetes 演进方向的一种探索,通过对 Kubernetes 做减法,降低运维管理负担,简化集群管理,让 Kubernetes 从复杂到简单。

背景

Kubernetes 作为通用的容器编排系统,承载了广泛的应用和场景,包括 CI/CD,数据计算,在线应用,AI 等,然而由于其通用性和复杂性,管理一个 Kubernetes 集群对于很多用户而言还是充满挑战的,主要体现在:

  • 学习成本高;
  • 集群运维管理成本高,包括节点管理、容量规划,以及各种节点异常问题的定位;
  • 计算成本在很多场景中没有达到最优,比如对于一个定时运行 Jobs 的集群,长期持有资源池对于用户来说是浪费的行为,资源利用率不高。

对 Kubernetes 集群做减法

无节点管理

我们相信未来用户会更加关注应用的开发,而不是基础设施的维护。体现在 Kubernetes 集群中,我们希望用户能够关注在 pod/service/ingress/job 等应用编排语义上,对底层 node 则可以减少关注。

无需管理节点也可以显著降低集群的运维管理成本,经统计 Kubernetes 常见的异常问题中大多数与节点相关,比如 Node NotReady 问题,也无需担忧 Node 的安全问题,以及基础系统软件的升级和维护。

在 ASK 集群中,我们使用虚拟节点 virtual-kubelet 代替 ecs 节点,虚拟节点的容量可以认为是“无限大”,用户不需要为集群的容量担忧,无需预先做容量规划。

Serverless Kubernetes 入门:对 Kubernetes 做减法

无 Master 管理

和 ACK 托管版一样,ASK 的 Master(apiserver, ccm, kcm 等)资源被容器服务平台托管,用户无需管理这些核心组件的升级和运维,也不用付出成本。

极简的 K8s 基础运行环境

除了无需管理节点和 Master 外,我们还对 Kubernetes 集群管理做了大量简化,包括默认托管很多 addon,用户无需再管理一些基础的 addon,也不需要为这些 addon 付费。依赖阿里云原生的网络和存储等能力,以及独特的托管架构设计,我们提供了极度简化但功能完备的 Kubernetes 基础运行环境。

功能

ACK

ASK

存储

需要部署 aliyun-disk-controller/flexvolume

无需部署(正在支持中)

CNI 网络

需要部署 terway/flannel daemonset

无需部署,基于 vpc 网络通信

coredns 服务发现

需要部署 2 个 coredns 副本

无需部署,基于 privatezone 访问

kube-proxy

需要部署 kube-proxy daemonset

无需部署,基于 privatezone 访问

Ingress

需要部署 nginx-ingress-controller

无需部署,基于 SLB 七层转发

免密拉取 ACR 镜像

需要部署 acr-credential-helper

无需部署,默认支持

sls 日志收集

需要部署 logtail daemonset

无需部署,默认支持

metrics 统计

需要部署 metrics-server

无需部署,开箱即用

挂载 eip

需要部署 terway

无需部署,使用 annotaion 指定

云盘随 pod 创建挂载

依赖 aliyun-disk-controller

无需部署,默认支持

弹性伸缩

需要部署 cluster-autoscaler

无需部署

GPU 插件

需要部署 Nivida-docker

无需部署,开箱即用

综上可以看到,ACK 集群至少需要 2 台 ecs 机器以运行这些基本的 Addon,而 ASK 集群把这些基础 Addon 化为无形,可以达到 0 成本创建一个开箱可用的 Kubernetes 集群。

简化弹性伸缩

因为无需管理节点和容量规划,因此当集群需要扩容时也就不需要考虑节点层面的扩容,只需要关注 pod 的扩容,
这对于扩容的速度和效率都是极大的提升,目前一些客户指定使用 ASK/ECI 的方式来快速应对业务流量高峰。

当前 ASK/ECI 支持 30s 完全启动 500 个 pod(至 Running 状态),单个 pod 启动可以达到 10s 以内。

更低成本

除去 ASK 集群本身的低成本创建外,pod 的按需使用也让很多场景下资源利用率达到最优。对于很多 Jobs 或者数据计算场景而言,用户并不需要长期维护一个固定的资源池,这时 ASK/ECI 可以很好的支持这些诉求。

经验证,当 pod 一天中运行时间少于 16 个小时,则 ASK/ECI 的方式相比保有 ecs 资源池更节省经济成本。

ECI:快速交付容器资源的弹性计算服务

谈起 ASK,一定会谈到 ASK 的资源底座 ECI。ECI 是阿里云基于 ECS IaaS 资源池提供的稳定、高效、高弹性容器实例服务。ECI 让容器成为了公有云的第一等公民,用户无需购买和管理 ecs 就可以直接部署容器应用,这种简化的容器实例产品形态和 ASK 形成了一个完美的组合。

用户可以直接使用 ECI Open API 创建容器实例资源,但在容器场景中用户普遍需要一个编排系统,来负责容器的调度、高可用编排等能力,而 ASK 正是这样的 Kubernetes 编排层。

对于 ASK 而言,ECI 让 ASK 容器服务免去了搭建后台计算资源池的必要,更不用为底层计算资源池的容量而担忧。基于 ECI 就意味着基于整个阿里云 IaaS 规模化资源池,天然拥有了库存和弹性优势(比如可以通过 Annotation 的方式指定底层 eci 对应的 ecs 规格,大部分 ecs 规格都可以在 ASK 中使用,满足多种计算场景的需求)。另外 ECI 和 ECS 复用资源池意味着我们可以最大化释放规模化红利,给用户提供更低成本的计算服务。

容器生态支持

ASK 对 Kubernetes 容器生态提供了完善的支持,目前已有大量客户使用 ASK 来支撑如下各种场景:

  • CI/CD:gitlab-runner,jenkins/jenkins-x
  • 数据计算:spark/spark-operator,flink,presto,argo
  • AI:tensorflow/arena
  • ServiceMesh: istio,knative
  • 测试:locust,selenium

ASK 集群不支持 Helm v2,近期 ACK/ASK 会发布 Helm v3 的支持,之后用户可以非常方便的在 ASK 集群中部署 Charts。

更多 ASK 参考文档

阿里巴巴云原生关注微服务、Serverless、容器、Service Mesh 等技术领域、聚焦云原生流行技术趋势、云原生大规模的落地实践,做最懂云原生开发者的技术圈。”

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