k8s Rancher/Kubernets

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Rancher/Kubernetes の概要 †

• Rancher (牧場主) は、Kubernetes (k8s) の管理アプリ
  • https://rancher.com/
  • k8s のほとんどの機能を Web GUI から操作できる
  • Rancher 自体も Docker 上で動く
  • Version 1 では、独自の Docker コンテナ管理基盤を持っていたが、Version 2 から k8s の管理に特化 → 'Kubernetes-as-a-Service.'
• Kubernets (k8s)
  • https://kubernetes.io/
  • Docker コンテナのオーケストレーション基盤
  • サービスを実行しているコンテナは、IA サーバのクラスタ上のどっかで動く
  • 外部への公開は、Ingress を通して行う
    • Ingress は、内部的には Nginx の Reverse Proxy
    • Reverse Proxy の物理的な接続先は k8s が勝手に管理してくれる
    • 外部に見せる URL と接続先のサービス (Docker コンテナ) との対応は、k8s に設定する必要がある。この設定は Rancher から行うことができる
• Docker コンテナ永続化領域は、Rancher が "Volume" から切り出す
  • "Volume" には、NFS の他 Amazon EBS、iSCSI などを設定できる

Kubernetesの概要 †

• Kubernetes の設定は、Rancher の Web GUI からできるとしても、Kubernetes の概要を知らないと何を設定していいのかもわからん
• ということで、登場人物だけ整理
  

ハードウェア †

Kubernetes全体の管理 †

アプリコンテナ †

Podの構成 †

• ネットワーク
  • Podに内部ネットワークのIPアドレスが振られる
  • ただしIPアドレスは起動するごとに変わるので、内部ネットワークのIPアドレスはアプリやユーザは使わない
• Podは、Dockerが動いている仮想マシンと考えるとわかりやすい

  +--------------+
  | Pod          |
  |              | 172.17.0.3
  | Nginx(80)----+-8080----
  | Container    |
  |    |         |
  |    | (5432)  |
  | Postgis      |
  | Container    |
  +--------------+

  Port変換で、Container上で動いているアプリが listen している Port を Pod 外に公開する

Service †

• 冗長化

  Replica Set	同一構成のPodの組。並列性能の向上、障害対応のために用いる
  Deployment	本番サービスでは Deployment でアプリを管理。過去の Replica Set をもっていて、Replica Set に対してダウンタイムがないようにバージョンアップやロールバックを行える

• Podへの外部からのアクセスは Service (L4 Switch相当) が振り分ける
  • Pod はそれぞれラベルを持っていて、ラベルに従ってパケットを振り分ける。（そういうふうに Service を設定する)
  • Replica Set 内の Pod はすべて同じラベルを持っていて、Service はそのことを知っているので、負荷分散がおこなわれる
    こんなかんじ

    IN Port	Label
    4848ポートに来たパケットは	"本番環境の管理アプリ" ラベルのPodにルーティング
    8080ポートに来たパケットは	"本番環境" ラベルのPodにルーティング
    14848ポートに来たパケットは	"テスト環境の管理アプリ" ラベルのPodにルーティング
    18080ポートに来たパケットは	"テスト環境" ラベルのPodにルーティング

    • "本番環境"ラベルのPodが3つあったら順繰りに呼ばれる。
    • パケット単位なんでアプリのセッションごとに振り分け先 Pod を固定するなんてことはできない → Ingress を使う

Ingress †

• クラスタ全体の HTTP Reverse Poxy (L7 Switch相当)
• 内部的には、外部からの HTTP Request を受け付けて、Service (Cluster IP Serice) 経由で Pod に HTTP パケットを投げなおしている
• 中身は Nginx

永続化領域 †

• Pod 内で動く Docker Container の データ永続化領域（Volume）をどう確保するか

  PV (Persistent Volume)	Kubernetes 上で動くアプリケーションのデータを格納する領域。まとめて確保して PVC に切り出す
  PVC (Persistent Volume Claim)	Pod が必要とするデータ領域のスペックと容量の要求(Claim)。Claim をもとに自動的に適切な PV が選ばれて PVC のデータ領域が作られる。通常は Volume Container が作られる
  Pod	Pod では、PVC の name とアプリケーションからのマウントポイントを決める

• PVCの例

  apiVersion: v1
  kind: PersistentVolumeClaim
  metadata:
    name: mysql-data
  spec:
    accessModes:
      - ReadWriteMany
    resources:
      requests:
        storage: 8Gi
    storageClassName: ssd
  

• PVの例

  apiVersion: v1
  kind: PersistentVolume
  metadata:
    name: nfs001
  spec:
    capacity:
      storage: 500Gi
    accessModes:
      - ReadWriteMany
    persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle
    storageClassName: ssd
    mountOptions:
      - hard
    nfs:
      path: /opt/nfs
      server: ai-chan.local
  

• accessMode

  ReadWriteOnce?	1つのPodから読み書きできる
  ReadOnlyMany?	複数のPodから読み取りができる
  ReadWriteMany?	複数のPodから読み書きができる

• persistentVolumeReclaimPolicy?

  Retain	PVCが削除されても、データ領域(Volume Container)を残す
  Recycle	PVCが削除されたら、データ領域(Volume Container)の中身を削除する
  Delete	PVCが削除されたら、データ領域(Volume Container)を削除する

• storageClassName?
  • 任意に設定可能。Rancher ではデフォルトで何も登録されていない

今回の実行環境 †

• DeepLearning 計算機調達
• DeepLearning XUbuntuインストール
• DeepLearning nvidia-docker2
• 結局欲しいのは、Computing Node
  • "--runtime=nvidia --shm-size=1g --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864" オプション付きで動かし、GPUを使った計算ができるノード
  • こいつに macOS 上で動く PyCharm? PRO (開発環境) をリモート接続する
• データを格納するために elastic search がほしい
• 計算ノードの Dockerfile 及び Docker image を管理するために Gitlab が必要

Rancherのインストール †

1. Rancher を起動する。

   $ sudo docker run -d --restart=unless-stopped -p 10080:80 -p 10443:443 rancher/rancher:latest

   • 明示的に docker stop されない限り再起動する
   • 公開するIPアドレスは 10080/10433。Kubernetes の Ingress が 80/433 を使うのでずらす
2. https://ai-chan.local:10433 にアクセスする。証明書が (Rancherの) 自己証明書なのでアクセスを許可する必要がある
   
3. adminのパスワードを決める
   
4. Rancherのアドレスは https://ai-chan.local:10433 ですよ
   
   • ちなみに https://ai-chan.local だと *.local はダメだよと怒られる

Kubernetes のインストール †

1. Add Cluster
   
2. 種別は CUSTOM
   
3. 適当にクラスタの名前をつける
   
4. 一台構成なので、etcd Control Worker 全てにチェックをつける。インストールスクリプトが提示されるので、ターミナルで実行する
   
5. Done
   
6. しばらく待ちます
   
7. クラスタができた
   
8. Kubernetes が動いている。ここまで 5 分
   

PV (Persistent Volume) の作成 †

Deep Learning