大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-6-个人体验及推荐

前文回顾

  1. 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介
  2. 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-1-Rancher+K3s
  3. 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-2-HashiCorp 解决方案 Nomad
  4. 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-3-Portainer
  5. 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-4-Kubeedge
  6. 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-5-总结

📚️Reference:
IoT 边缘计算系列文章

概述

在前文，我列出以下几种解决方案：

  • Rancher + K3s
  • HashiCorp 解决方案 --- Nomad + Docker
  • Portainer + Docker
  • Kubeedge

其中，Rancher + K3s 是基于且兼容 K8s 的解决方案；Kubeedge 是构建于 K8s 之上的，但是核心的 Kubeedge 架构是完全另外一套体系；而 Hashicorp 解决方案和 Portainer 解决方案可以说是和 K8s 没有关系，主要是基于 Docker 等容器的。而且也可以基于其他的驱动（如 podman 等等）

笔者基于边缘架构主要为：单片 arm 开发板的情况，对以上的各个方案进行了深入的体验。

在深入体验另外 2 个容器平台：hashicorp nomad 和 portainer 时，明显感触到：相比 k8s k3s，这 2 个更适合物联网场景。(本章先抛开 KubeEdge 不谈，KubeEdge 我个人认为是适合更复杂的、和业务耦合更深或者需要调度边缘 AI 的高级边缘计算体系。)

K8s 不适合物联网，原因有：

  • 资源占用高，
  • 对网络要求高
  • 网络模型复杂。

K3s 只是（部分）解决了资源占用的问题，但是后两个问题仍然存在。

📝Notes

K3s 是完全兼容 K8s 的发行版，从 1.23 之后，随着 K8s 功能的增加，K3s 也变得越来越重。
根据 K3s 安装要求:

  • 对于 arm64 设备，操作系统必须使用 4k 页面大小；
  • CPU/内存 最低是 1 核 512MB 内存，推荐是 2 核 1G; 但是实际应用场景中，要求会更高，一般内存都是 2G 起步。
  • 更要命的是对存储的要求，K3s 默认启动需要的 K8s 镜像，差不多就需要占用 4-6 G 的空间，如果运行 etcd, 那么 SD 卡这种边缘场景常见的存储是无法满足的。
    关于网络模型，近期 K3s 也添加了和 tailscale 整合 的功能以进一步简化网络模型。但是 K8s 自带的 主机网络/Service IP/Cluster IP 是绕不过去的。

这两个，相比 k3s 都更轻量。而且对网络要求不高，甚至所有设备可以只用一套 server 端管理。

网络模型也很简单，主机网络就行。

此外，这两个针对物联网场景还有特殊优化，如 网络单向联通；边缘端断线情况下优化；支持管理非 docker 资源等等。

Rancher + K3s 模型在边缘存在的问题

在实际应用中，Rancher + K3s 的边缘部署架构如下：

Rancher + K3s 边缘架构

Rancher + K3s 落地案例

落地案例更明显：

  • 1 套：“云”中部署一套 Rancher 集群，Rancher 负责管理下属所有的“边”中的 K3s 集群，Rancher 集群中同时可以部署云端的业务应用，负责和边缘侧业务系统同步， 以及下发数据或指令。
  • N 套："边" 设备中安装 K3s，K3s 中部署“边”的业务应用，供“端”连接使用。🐾这里一个"边"就是需要一套 K3s 集群的，也就是说既有 K3s Worker, 也有 K3s Master.
  • “端”作为业务应用的最边缘端，通过网络连接“边”，完成业务组网，形成以“边”为中心的业务应用。

这样的架构在实际应用中，存在什么问题呢？

"边"端存储容量

很多边端设备只有 8G 存储，除去系统和一些必要的软件包，空间就剩 4 - 6 G 了，而且 K8s 是对存储空间有强制 GC 的。那么极端情况下，可能 K3s master 都 pull 不下来完整的镜像包，导致系统报错，K3s 启动失败。

"边"端存储性能不足

"边"端存储主要是 SD 卡或 emmc 存储，如果下边挂载较多 K3s worker. K3s Master 还面临存储性能 IO 不足的情况。

"边"端 K3s Master 和 Worker 对网络要求高

由于 K3s 是完全兼容 K8s 的，而 K8s 的 watch-list 机制是为稳定的数据中心场景设计的。在边端，也对网络要求很高。但是这在边端是不可能的情况，在实践中，边端出现：

  • Master 和 Worker 长时间不通
  • Master 和 Worker 时不时不通
  • Worker 长时间离线
  • DNS 网络异常
  • Master 能连 Worker, Worker 连不到 Master
  • Master 不能连 Worker, Worker 能连 Master
  • Master 和 Worker 间带宽很小
  • Master 和 Worker IP 地址变动
  • ...

各种各样网络不稳定的情况太常见了，以上任何一种情况，都可能导致 K3s worker 上应用异常、K3s master 异常甚至整个 K3s 边端集群异常。

这一点是基于 K8s 的边缘架构存在的最大问题

"云"端和"边"端对网络要求也高 异常后无法自愈

"云"端和"边"端是通过 Rancher 的 Agent 来连接的，走的是 websocket 协议。

但是实际应用中，还是发现"云"端和"边"端对网络要求也高，"云"端要管理"边"端，是有大量的数据要实时同步的，网络出现异常后，也会导致"边"端离线，无法自愈重连。

"边"端自愈能力差

因为"边"端复杂的网络情况与 K8s 架构的不相容，导致实际应用中，"边"端自愈能力很差。

在"边"端异常的情况下，十有八九都是需要人工登录边端处置恢复的。

"边"端对 CPU 和 内存资源要求也高

"边"端是一套完整的 K8s 集群，那么这些服务都是需要启动的：

  • etcd 或 K3s kine + sqlite
  • k8s api server
  • k8s scheduler
  • k8s 各种 controller
  • CRI: 容器运行时 containerd
  • CNI: 网络插件
  • CSI: 至少也是 local-path pod
  • CoreDNS
  • Metrics Server
  • Ingress: Traefik
  • kubelet
  • kubeproxy

除了这些 pod, 还需要主机级别的服务：

  • IPTables 或 nftables
  • Netfilter
  • Overlay fs
  • ...

这么一大堆 Pod 和服务都要启动，对边缘端的 CPU 和 内存资源也是巨大的消耗。

"边"端网络模型复杂

还是 K8s 带来的问题，"边"端是一套完整的 K8s/k3s 集群，那么"边"端网络模型自然包括：

  • Host Network
  • Service Network
  • Cluster Network
  • DNS

要实现 K8s CNI 模型，又会引入 overlay 网络。

甚至为了实现"云" "边" "端" 的联通，可能还需要引入：

  • 隧道网络
  • 边缘网关网络
  • ...

进一步提升了网络的复杂性！

导致出现问题非常难以处理，简单问题复杂化。

小结

Rancher + K3s, 在边缘计算场景下的网络拓扑架构是：

  • 1 套：“云”中部署一套 Rancher 集群，Rancher 负责管理下属所有的“边”中的 K3s 集群，Rancher 集群中同时可以部署云端的业务应用，负责和边缘侧业务系统同步， 以及下发数据或指令。
  • N 套："边" 设备中安装 K3s，K3s 中部署“边”的业务应用，供“端”连接使用。🐾这里一个"边"就是需要一套 K3s 集群的，也就是说既有 K3s Worker, 也有 K3s Master.
  • “端”作为业务应用的最边缘端，通过网络连接“边”，完成业务组网，形成以“边”为中心的业务应用。

K3s 是基于 K8s 的兼容实现，同时因为网络拓扑架构，导致这种架构存在以下问题：

  • "边"端存储容量不足
  • "边"端存储性能不足
  • "边"端无法满足 K3s Master 和 Worker 对网络的高要求
  • "云"端和"边"端对网络要求也过高 异常后无法自愈
  • "边"端自愈能力差
  • "边"端对 CPU 和 内存资源要求也高
  • "边"端网络模型复杂

而且每个问题几乎无解。

边缘计算场景对容器编排的需求

结合上述场景，我理解的边缘计算场景对容器编排的需求：

  • "边"端最好一个 agent, 不要引入过多其他镜像资源，也不要引入过多其他组件
  • 资源占用轻量，agent CPU 内存 存储都消耗极少
  • 最好统一"云"端管理，"边"端不需要再有一个消耗资源的管理端
  • 弱网环境适应性强
  • 自愈能力强
  • 不要额外再引入其他网络模型，最好能直接基于主机网络运行，也不强依赖 DNS

那么基于 Docker 的边缘容器集群管理方案：

  • HashiCorp Nomad
  • Portainer

就表现地更有优势。

Portainer 边缘计算

Portainer 架构

对于 Edge, Portainer 有专门优化，可以参考左侧的 Edge 架构。

  • "云"端负责管理，portainer server 位于云端
  • "边"端都是 Edge Agent
  • "云" "边"不需要双向通信，而是"边"端通过直连或隧道定期去 Server 端 pull 信息

以上是针对网络模型的优化，使其更适合边缘计算的场景。

另外，Poratiner 的 Agent 非常轻量级，只使用大约 10MB 的内存，而且边缘端就只需要部署这一个 Agent, 这就是为什么它也可以在硬件资源有限的边缘设备上运行。唯一的依赖就是边缘端需要安装有 Docker.

开源版边缘功能

  • Edge Agent 默认网络策略：pull
  • Edge Compute 相关模块和菜单：
    • Edge Groups: 将一组边缘设备/环境通过静态/动态的方式归为一个 Edge Group, 方便批量管理
    • Edge Stacks: 类似 Docker Compose 的概念，可以将一套边缘服务批量推向一个或所有的 Edge Group
    • Edge Jobs: 类似 crontab 的功能，在边缘端批量运行 job.
  • 边缘应急特性支持：
    • Interl OpenAMT
    • FDO
  • 管理边缘端 OS 层文件系统（通过 docker linux socket 实现）

通过这些功能，Portainer 可以：

  • 边缘端通过 pull 心跳在复杂网络条件下保持与 Portainer Server 的联通和受管
  • 通过 Edge Compute 的 Edge Groups/Edge Stacks/Edge Jobs 模块，实现对边缘端的批量服务部署和 job 部署

但是开源版相比商业版，阉割的功能较多，比如开源版无法实现一键批量 onboarding 等重要边缘功能。

商业版额外功能

  • 一键 onboaring: 边缘设备一键批量安装
  • 安全通信：在复杂网络条件下，离线条件下，实现基于隧道的连接。
  • Edge Devices: 边缘设备管理
  • Waiting Room: 等候室，有选择地连接请求接入 server 端的边缘设备

小结

个人认为，相比 Rancher + k3s 的方案，portainer 的边缘计算解决方案有以下突出优势：

  • 资源占用少
  • 网络模型针对边缘网络优化

更详细来说，这些功能特性相比 Rancher + K3s 的更适合边缘场景：

  • "云"端 Server, "边"端只有 Agent
  • Edge Agent 轻量，运行内存 10MB 左右
  • Edge Agent pull 模型，针对边缘网络适应性强
  • 没有引入其他网络模型，也不强依赖 DNS

但是，开源版 portainer 也存在明显的功能缺失，最主要的功能缺失是：

  • 一键 onboaring: 边缘设备一键批量安装

的功能。

HashiCorp Nomad 边缘计算

Nomad 边缘参考架构

HashiCorp Nomad 自 1.3 版本以来，针对边缘端增加了很多实用功能：

  • 1.3 引入：Nomad 原生服务发现（简单场景下不再需要 Consul 组件）
  • 1.4 引入：
    • 健康检查
    • Nomad Variables（简单场景下不再需要 Vault 组件）
  • 1.5 引入：
    • 节点动态元数据，更方便 Node 动态管理
  • 1.6 引入：
    • Node Pool 节点池概念，更方便节点批量管理

使得其在边缘端，不再需要依赖：

  • Cosul
  • Vault

这 2 个组件，仅通过 Nomad Agent 就可以实现边缘端的：

  • 容器编排管理
  • 基本服务发现和管理
  • 变量参数/环境变量/配置管理

等功能。

与 Portainer 类似，其在边缘端也只有一个 Edge Agent. 内存占用也仅为 20-40 MB 左右。

Nomad 支持地理上遥远的客户端，这意味着 Nomad 服务器集群不需要在客户端附近运行。(K8s 就做不到这样。)

此外，断开连接的客户端的 allocations （分配） 可以正常重新连接，处理边缘设备遇到网络延迟或临时连接丢失的情况。

这里特别提到 Nomad 的 2 个参数：

max_client_disconnect

如果不设置此属性，Nomad 将运行其默认行为：当 Nomad 客户机的心跳失败时，Nomad 将把该客户机标记为停机 (down)，并把 allocations 分配标记为丢失 (lost)。Nomad 将自动在另一个客户端上安排新的分配。但是，如果关闭的客户端重新连接到服务器，它将关闭其现有的分配。这是次优的，因为 Nomad 将停止在重新连接的客户端上运行分配，只是为了放置相同的分配。(K8s 的行为也是，且只能是这样。)

对于许多边缘工作负载，特别是具有高延迟或不稳定网络连接的工作负载，这是破坏性的，因为断开连接的客户端并不一定意味着客户端关闭。Allocations 可以继续在临时断开连接的客户端上运行。对于这些情况，就需要设置 max_client_disconnect 属性，以正常处理断开连接的客户端分配。

如果设置了 max_client_disconnect ，当客户端断开连接时，Nomad 仍将在另一个客户端上安排分配。但是，当客户端重新连接时：

  • Nomad 将重新连接的客户端标记为就绪 (ready)。
  • 如果有多个作业版本，Nomad 将选择最新的作业版本并停止所有其他分配。
  • 如果 Nomad 将丢失的分配重新调度到新客户端，并且新客户端具有更高的节点等级，则 Nomad 将继续新客户端中的分配并停止所有其他客户端。
  • 如果新客户端具有更差的节点排名或存在平局，则 Nomad 将恢复重新连接的客户端上的分配并停止所有其他客户端。

这是具有高延迟或不稳定网络连接的边缘工作负载的首选行为，尤其是在断开分配是有状态的情况下。

举例来说：

在某一个边缘设备中运行有 1 个 web 服务，此时，边缘设备与 （边缘容器管理的） Server 端断开连接

  • 在 K8s 中，就是 Node Unknown 或 NotReady 的状态，会认为 web 服务已宕机，会在另外一台边缘设备中启动 web 服务；在恢复连接后，发现最新的实例是在另一台边缘设备中，那么前一台设备的服务会被关闭。对于使用该 web 的用户来说，可能就是在边缘设备重新连接到 （边缘容器管理的） Server 端后发现 web 服务异常（被管理端关闭）
  • 在启用该参数的 Nomad 中，Node 会是 lost 状态，分配的服务会是 Unknown 状态。会在另外一台边缘设备中启动 web 服务；在恢复连接后，发现 web 服务正常运行，关闭后启动的 web 服务。对于使用该 web 的用户来说，体验是一直没有中断的。

Template change_mode

另外还有一个参数，是 Template 块下的 change_mode

将 Template 节 change_mode 设置为 noop。默认情况下， change_mode 设置为 restart ，如果您的客户端无法连接到 Nomad 服务器，这将导致任务失败。由于 Nomad 在边缘数据中心上调度此作业，因此如果边缘客户端与 Nomad 服务器断开连接（从而断开服务发现），则服务将使用先前的模板配置。

小结

个人认为，相比 Rancher + k3s 的方案，HashiCorp Nomad 的边缘计算解决方案有以下突出优势：

  • 资源占用少 - 边缘只有 Nomad Agent
  • 管理端和 Agent 端可以物理距离很远 - 天南地北的所有边缘设备可以通过一个云端中心来管理
  • 相关参数针对边缘网络优化 - 如 max_client_disconnect

更详细来说，这些功能特性相比 Rancher + K3s 的更适合边缘场景：

  • "云"端 Server, "边"端只有 Agent
  • Nomad Agent 轻量，运行内存 20-40MB 左右
  • Nomad Agent 与 Server 心跳检测是基于 pull 模型，针对边缘网络适应性强
  • 专为边缘设计的 max_client_disconnect 参数
  • 没有引入其他网络模型，也不强依赖 DNS

另外，相比开源版 portainer, Nomad 还有一重优势，即：

  • 一键 onboaring: 边缘设备一键批量安装甚至是预安装

得益于 Nomad 的良好架构，其天生是为大规模容器编排而设计的，可以做到使用 Terraform 或 Ansible 一键批量部署，甚至是预安装（烧录）. 典型如 Nomad Agent 配置，统一如下：

data_dir  = "/opt/nomad/data"
bind_addr = "0.0.0.0"

client {
  enabled = true
  servers = ["<nomad_server_ip_list>"]
}

总结

在 IoT 边缘容器集群管理领域，基于 K8s 的解决方案（包括 Rancher + K3s) 明显不太适应，笔者体验 2 年左右坑太多了，主要原因是：

  • 资源消耗高
  • 网络条件要求高
  • 网络模型复杂
  • 自愈能力差
  • 引入了过多额外组件

但是，HashiCorp Nomad，Portainer 相比 k8s k3s, 在物联网/边缘计算领域是更有优势的。值得一试。因为它们：

  • 轻量：只有一个 Agent 且内存占用极低
  • 针对边缘网络做了特殊优化
  • 没有引入复杂网络模型（如 Service Network, Pod Network, Overlay Network..., 主要依赖 Host Network, 容器端口映射，顶多多一个 bridge 网络）, 不依赖 DNS
  • 自愈能力强
  • 没有引入了过多额外组件，就多了一个 Agent

我个人更推荐使用 Nomad (小规模/家庭场景可以使用 Portainer).

以上.

如果您有更好的经验, 欢迎交流探讨~

三人行, 必有我师; 知识共享, 天下为公. 本文由东风微鸣技术博客 EWhisper.cn 编写.

posted @ 2023-08-27 15:37  东风微鸣  阅读(709)  评论(0)  编辑  收藏  举报