kubeasz部署k8s

使用kubeasz安装高可用集群 致力于提供快速部署高可用k8s集群的工具,基于二进制方式部署和利用ansible-playbook实现自动化;既提供一键安装脚本, 也可以根据安装指南分步执行安装各个组件。 阅读详情

发布一个k8s部署视频:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/26967

课程内容:各种k8s部署方式。包括minikube部署,kubeadm部署,kubeasz部署,rancher部署,k3s部署。包括开发测试环境部署k8s,和生产环境部署k8s。

第三个视频发布:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27574

详细介绍helm命令,学习helm chart语法,编写helm chart。深入分析各项目源码,学习编写helm插件

第四个课程发布:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/28488

本课程将详细介绍k8s所有命令,以及命令的go源码分析,学习知其然,知其所以然

————————————————

1部署

1.0)集群规划

hostnamectl set-hostname master01

hostnamectl set-hostname master02

hostnamectl set-hostname node01

hostnamectl set-hostname node02

 

vi /etc/hosts

192.168.198.154 master01

192.168.198.155 master02

192.168.198.156 node01

192.168.198.157 node02

scp /etc/hosts

scp /etc/hosts root@master02:/etc/hosts

scp /etc/hosts root@node01:/etc/hosts

scp /etc/hosts root@node02:/etc/hosts

 

ssh-keygen -t rsa

ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@master01

ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@master02

ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@node01

ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@node02

 

1.1)阿里云epel源

wget http://mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repo

mv epel-7.repo /etc/yum.repo.d/

1.2)安装python pip

yum install -y python-pip python3 python-netaddr

pip install pip --upgrade -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

pip install ansible==2.6.12 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

 

1.3到https://github.com/easzlab/kubeasz/releases

下载最新版

wget https://github.com/easzlab/kubeasz/archive/2.1.0.tar.gz

tar zvxf 2.1.0.tar.gz

cd kubeasz-2.1.0

1.4下载镜像

./tools/easzup -D

1.5配置example/hosts.multi-node

cp example/hosts.multi-node /etc/ansible/hosts

1.6安装

ansible-playbook -v 90.setup.yml

 

2删除node

easzctl del-node 192.168.198.157

3新增node

easzctl add-node 192.168.198.157

4新增 master

easzctl add-master 192.168.198.155

5删除master

easzctl del-master 192.168.198.155

6备份集群

ansible-playbook -v 23.backup.yml

7恢复集群

ansible-playbook -v 24.restore.yml

8停止集群

ansible-playbook -v 92.stop.yml

9启动集群

ansible-playbook -v 91.start.yml

10清除集群

ansible-playbook -v 99.clean.yml

11删除etcd节点---------------

easzctl del-etcd 192.168.198.156

12添加etcd节点

easzctl add-etcd 192.168.198.156

官方脚本有问题需要修改

a)/etc/ansible/tools/easzctl

ansible-playbook $BASEPATH/tools/01.addetcd.yml -e NODE_TO_ADD=$1 -e NEW_NODE_NAME=$NAME || { sed -i "/$1 NODE_NAME=$NAME/d" $BASEPATH/hosts; return 2; }

增加-e NEW_NODE_NAME=$NAME

b)01.addetcd.yml

# add new-etcd node, one at a time

- hosts: localhost

 

shell: "ETCDCTL_API=3 {{ bin_dir }}/etcdctl member add {{ NEW_NODE_NAME }} --peer-urls=https://{{ NODE_TO_ADD }}:2380"

 

13改变网络

编辑/etc/ansible/hosts网络变量

ansible-playbook -v tools/change_k8s_network.yml

 

14升级集群

快速k8s版本升级

快速升级是指只升级k8s版本,比较常见如Bug修复 重要特性发布时使用。

 

升级前对 etcd数据做备份,在任意 etcd节点上执行:

# snapshot备份

$ ETCDCTL_API=3 etcdctl snapshot save backup.db

# 查看备份

$ ETCDCTL_API=3 etcdctl --write-out=table snapshot status backup.db

 

首先去官网release下载待升级的k8s版本,例如https://dl.k8s.io/v1.17.0/kubernetes-server-linux-amd64.tar.gz

解压下载的tar.gz文件,找到如下kube*开头的二进制,复制替换ansible控制端目录/etc/ansible/bin对应文件

kube-apiserver

kube-controller-manager

kubectl

kubelet

kube-proxy

kube-scheduler

在ansible控制端执行ansible-playbook -t upgrade_k8s 22.upgrade.yml即可完成k8s 升级,不会中断业务应用

如果使用 easzctl 命令行,可按如下执行:

 

首先确认待升级的集群(如果有多集群的话) easzctl checkout <cluster_name>

执行升级 easzctl upgrade

 

 

升级 etcd: ansible-playbook -t upgrade_etcd 02.etcd.yml,注意:etcd 版本只能升级不能降低!

ansible-playbook -t upgrade_docker 03.docker.yml

 

Kubernetes(k8s)集群部署(kubeasz安装脚本) 然后根据提示配置’/etc/kubeasz/clusters/k8s-01/hosts’ 和 ‘/etc/kubeasz/clusters/k8s-01/config.yml’:根据前面节点规划修改hosts 文件和其他集群层面的主要配置选项;以下为快速体验k8s集群的测试、开发环境–单节点部署(aio),国内环境下比官方的minikube方便、简单很多。开始安装 如果你对集群安装流程不熟悉,请阅读项目首页 安装步骤 讲解后分步安装,并对 每步都进行验证。在ansible控制端配置免密码登录。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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