边缘计算k8s集群SuperEdge初体验
前言
手上一直都有一堆的学生主机，各种各样渠道途径拿来的机器。
一直管理里面都比较蛋疼，甚至也不太记得住它们在哪是什么IP，管理起来很是头疼。
有阵子空闲的时候想折腾了一下边缘计算集群方案。
希望能把它们管理起来，做一个通用的计算方案。
问过dalao，给我推荐k3s。
K3s | 轻量级Kubernetes | 物联网及边缘计算K8S解决方案 | Rancher
www.rancher.cn
道理上是挺好的，不过....
看到Rancher是又惊又喜啊。
17年在http://ruff.io搞事的时候，集群方案就用的rancher，好用是好用，事多是真事多。
体验了一下，节点组装成集群的时候要做的事情有点多，而且还有自己管理master，用了一下就放弃了。
后来在某鱼
@白小鱼
的某次交流中，也看到kubeEdge这一套方案。
https://kubeedge.io/zh/
kubeedge.io
本着玩死机器不偿命的主题，肯定是拥抱它啊。
然后....
又浪费了我一个周末。
评价：一个照着官网文档跑不好的东西，不值得我花时间。jpg
不许gang，再问就是我菜。
PS：后来看到是华为捐出来的，就更加不想折腾了。
再后来，看到一直在用的某云出了边缘计算集群公测。
好家伙，master节点不用我给，直接加自己的机器到上面作为node节点。
完整的k8s集群方案，和平时用的普通集群基本没有区别。
完美，这就是我要的方案。
集群配置基本就是页面上点点点就完事了。
kubectl的配置看下官方或者某云教程都OK。
https://kubernetes.io/docs/tasks/tools/install-kubectl/
集群访问凭证也可以在这边直接下载到本地后设置。
添加节点的方式比较无脑。
edgectl下载到本地之后，执行一下./edgectl --help看看
root@nucubuntu:~# ./edgectl --help
Usage:
edgectl command [flags]
Available Commands:
check Check the edge node if to be add to clusters
install Install components to edge node
clear Clear edge node and recovery as usual
Flags:
-h, --help Help for edgectl
OK。
直接安装。
pc-name 取一个自己喜欢的名字，小写+横线+数字组合都Ok，不能用下划线
./edgectl install -n pc-name
等它跑完之后，成功看到Successfull之类的就完事了。
安装完之后，在某云集群的节点管理就能看到这台机器了。
也可以直接通过kubectl查看机器信息。
➜ ~ kc get node
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
aliyun-changan Ready
aliyun-huang Ready
nuc-vm-ubuntu Ready
➜ ~ kc describe node nuc-vm-ubuntu
Name: nuc-vm-ubuntu
Roles:
Labels: beta.kubernetes.io/arch=amd64
beta.kubernetes.io/os=linux
kubernetes.io/arch=amd64
kubernetes.io/hostname=nuc-vm-ubuntu
kubernetes.io/os=linux
region=cn
Annotations: flannel.alpha.coreos.com/backend-data: {"VtepMAC":"72:83:61:5b:7c:b7"}
flannel.alpha.coreos.com/backend-type: vxlan
flannel.alpha.coreos.com/kube-subnet-manager: true
flannel.alpha.coreos.com/public-ip: 10.0.2.15
node.alpha.kubernetes.io/ttl: 0
nodeunhealth: yes
volumes.kubernetes.io/controller-managed-attach-detach: true
CreationTimestamp: Tue, 29 Dec 2020 11:00:29 +0800
Taints:
Unschedulable: false
Lease:
HolderIdentity: nuc-vm-ubuntu
AcquireTime:
RenewTime: Thu, 21 Jan 2021 22:45:23 +0800
Conditions:
Type Status LastHeartbeatTime LastTransitionTime Reason Message
NetworkUnavailable False Mon, 18 Jan 2021 10:05:43 +0800 Mon, 18 Jan 2021 10:05:43 +0800 FlannelIsUp Flannel is running on this node
MemoryPressure False Thu, 21 Jan 2021 22:42:47 +0800 Wed, 20 Jan 2021 17:07:46 +0800 KubeletHasSufficientMemory kubelet has sufficient memory available
DiskPressure False Thu, 21 Jan 2021 22:42:47 +0800 Wed, 20 Jan 2021 17:07:46 +0800 KubeletHasNoDiskPressure kubelet has no disk pressure
PIDPressure False Thu, 21 Jan 2021 22:42:47 +0800 Wed, 20 Jan 2021 17:07:46 +0800 KubeletHasSufficientPID kubelet has sufficient PID available
Ready True Thu, 21 Jan 2021 22:42:47 +0800 Wed, 20 Jan 2021 17:07:46 +0800 KubeletReady kubelet is posting ready status. AppArmor enabled
Addresses:
InternalIP: 10.0.2.15
Hostname: nuc-vm-ubuntu
Capacity:
cpu: 2
ephemeral-storage: 19475088Ki
hugepages-2Mi: 0
memory: 8054976Ki
pods: 127
Allocatable:
cpu: 1940m
ephemeral-storage: 17948241072
hugepages-2Mi: 0
memory: 7788736Ki
pods: 127
System Info:
Machine ID: 8056248ceff544a3972666b79b1f3fb6
System UUID: 0d728d29-d62c-e948-a3b9-01ee8625bfe3
Boot ID: 7bddb25d-d02c-4341-9db4-ef3840795e3d
Kernel Version: 5.4.0-62-generic
OS Image: Ubuntu 20.04.1 LTS
Operating System: linux
Architecture: amd64
Container Runtime Version: docker://18.6.3
Kubelet Version: v1.18.2
Kube-Proxy Version: v1.18.2
PodCIDR: 172.16.1.0/24
PodCIDRs: 172.16.1.0/24
Non-terminated Pods: (18 in total)
Namespace Name CPU Requests CPU Limits Memory Requests Memory Limits AGE
default crawl-douban-edge-1611231000-mmbmk 10m (0%) 200m (10%) 64Mi (0%) 256Mi (3%) 155m
kube-system application-grid-wrapper-dqrgd 10m (0%) 50m (2%) 20Mi (0%) 100Mi (1%) 23d
kube-system coredns-lf2fr 50m (2%) 50m (2%) 70Mi (0%) 170Mi (2%) 6d22h
kube-system edge-health-cvzg4 10m (0%) 50m (2%) 20Mi (0%) 100Mi (1%) 23d
kube-system flannel-7zw8b 50m (2%) 100m (5%) 50Mi (0%) 200Mi (2%) 23d
kube-system kube-proxy-gnmpv 10m (0%) 50m (2%) 50Mi (0%) 100Mi (1%) 23d
kube-system proxy-edge-4lkrk 0 (0%) 0 (0%) 0 (0%) 0 (0%) 23d
Allocated resources:
(Total limits may be over 100 percent, i.e., overcommitted.)
Resource Requests Limits
cpu 240m (12%) 2500m (128%)
memory 1490Mi (19%) 5790Mi (76%)
ephemeral-storage 0 (0%) 0 (0%)
hugepages-2Mi 0 (0%) 0 (0%)
Events:
➜ ~ kc top node
NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%
aliyun-changan 29m 3% 679Mi 43%
aliyun-huang 48m 5% 1137Mi 65%
nuc-vm-ubuntu 509m 26% 1869Mi 24%
最后基本像正常使用一个k8s集群就完事了。
