项目管理更便捷，资源利用率提升，KubeSphere帮助恰合达实现云原生转型

作者：肖念康，东莞怡合达智能制造供应链资深 Java 开发工程师，主要负责公司内部 DevOps、代码托管平台、任务需求管理平台的研发及其他项目的管理，云原生的研究与开发工作。

公司简介

怡合达致力于自动化零部件研发、生产和销售，提供 FA 工厂自动化零部件一站式供应，怡合达深耕自动化设备行业，基于应用场景对自动化设备零部件进行标准化设计和分类选型，通过标准设定、产品开发、供应链管理、平台化运营，以信息和数字化为驱动，为自动化设备行业提供高品质、低成本、短交期的自动化零部件产品。

技术现状

在使用 Kubernetes 之前，公司一直是采用超融合传统虚拟机的方式来部署上线项目，这就导致公司资源浪费非常严重，每年单单在服务器的开销就大大增加。

项目在上线的过程中出错的几率非常大，并且难以排查，没有一套规范的流程，需要开发人员手动部署，导致人员消耗非常严重。

团队规模

目前公司拥有 3000+ 的员工，其中研发团队（运维，开发，测试，产品等）超过 300 人，在苏州，湖北都有研发团队。

背景介绍

目前行业正在向自动化、云原生靠近，传统的 互联网 模式已经无法满足大公司的业务需求了，为了让开发人员将更多的精力放在业务上，自动化部署、项目的全方位监控就变得越来越重要。

目前公司云原生是刚刚起步，很多东西需要去探索发现，所以技术上有很多欠缺，需要非常细致的理解各个组件的运行原理和模式。

拥抱云原生就意味着公司的 IT 层面将上升一个等级，原有的项目治理将完全摒弃，将会以一套全新的方式来全方位地治理项目，使用 Kubernetes 和容器化技术将减少服务的运维成本和项目的容错成本，为客户带来的使用体验也将提升一个层次。

选型说明

1、工具选型的过程

在使用青云 科技 的 KubeSphere 之前，我们也使用了很多其他的项目，如 KubeOperator，DaoCloud，Choerodon 等。但是在使用过程中发现，其他工具的功能并不是很完善，遇到问题很难排查，社区也不是很活跃，这就导致我们的使用成本和维护成本大大增加。

2、选择 KubeSphere 的原因

我通过博客和论坛发现了 KubeSphere，Issue 的提出与解决非常的完善和及时。KubeSphere 官网有很多案例与讲解，社区活跃度非常高。这不正是我想要的吗？

经过实践使用 KubeSphere 搭建的集群更加稳定，资源管控更加便捷，与同类云原生产品相比，KubeSphere 几乎实现了我们在生产环境会用到的所有功能。

于是我们就开始在测试环境搭建并使用，随后慢慢地向生产环境迁移。目前我们公司有三分一的项目已经迁移到 KubeSphere 平台上，并且回收了之前的旧服务器，大大提高了资源使用率。

实践过程

1、基础设施与部署架构

Kubernetes 与 KubeSphere 的搭建也非常简单，根据官方文档先下载 KubeKey， 使用 KubeKey 搭建就可以了。

目前我们使用私有环境来搭建 Kubernetes 与 KubeSphere，因为是在我们内部使用，所以不考虑在云上进行搭建。

基础服务器采用的是 Linux Centos 7，内核版本是 5.6。

在搭建 Kubernetes 集群时，我选择使用 Keepalived 和 HAproxy 创建高可用 Kubernetes 集群[1]，其中包括两个负载均衡入口。

然后是 3 个 Master 节点，3 个 Worker 节点，一个 Etcd 集群，因为是多集群，我会为公司每个项目创建一个集群，所有我们单个集群分配的资源不是很多，当资源不够使用时需要进行申请。

2、平台的存储与网络

平台的持久化存储我们使用的是第三方杉岩，这就需要对方来提供存储卷和创建存储系统空间，所以在这里就不做过多介绍。大家也可以使用开源的存储插件来做，KubeSphere 文档[2]中提到了很多开源存储插件，使用起来也非常的方便。

在集群内部我们采用的是 Calico CNI 插件负责集群的内部通讯，当我们的服务部署至 Kubernetes 集群时会产生一个内部访问地址，这个地址在我们集群内是可以 ping 通和访问的，但外部无法访问。

所以在外部网络通讯方面我做了两套方案：

考虑到我们之前的项目使用 APISIX 作为网关路由，所以我们就在集群内搭建了 APISIX：

搭建方式也非常简单，创建一个 APISIX 模板，再创建一个应用就可以了：

创建完成之后集群内的项目就可以使用 APISIX 了，将 APISIX 开启对外访问，作为集群的唯一入口，接下来在服务中创建路由，就会在 APISIX 中自动生成一条路由规则与上游服务：

第二种方案则是使用负载均衡器 OpenELB，OpenELB 官方提供了三种模式，我们选用的是 Layer2 模式，因为 BGP 和 VIP 需要机器的支持，就暂时没有搭建，后续会考虑改用另外两种模式对外访问。

安装和使用也很方便，可以直接在 KubeSphere 应用商店中选择安装，也可以在集群中通过 yaml 进行安装：

但是需要注意的是，通过应用商店进行安装一定要注意集群的内存空间是否充足，否则会导致集群监控组件异常。

安装完成之后，我们只需要开启 strictARP: true，并设置 EIP 池就可以了，然后我们在部署服务时加上注解：

annotations:  lb.kubesphere.io/v1alpha1: openelb  protocol.openelb.kubesphere.io/v1alpha1: layer2  eip.openelb.kubesphere.io/v1alpha2: eip-layer2-pool

将 type 改为：LoadBalance，就会在我们的 IP 池中获取一个对外访问的 IP 分配给服务进行对外访问了。

3、日志与监控

我们搭建了一套 EFK 的日志系统，通过 Filebeat 收集服务端的数据，再通过 Kafka 发送到 es 中，然后通过 Kibana 查询日志数据，另外我们增加了一套 SkyWalking，它会给我们生成一个链路 ID，这样我们就可以根据这个链路 ID 直接查找当前请求下的所有日志。

在监控方面除了 KubeSphere 自带的监控之外，我们还用了一套外部的监控系统：

主机层面：Prometheus + General

服务层面：SkyWalking

包括服状态的监控以及所有的告警

4、CI/CD

我们开启了 KubeSphere 的 DevOps 模块，里面集成了 Jenkins，流水线的构建，实现了项目从拉取代码，质量检查到项目部署一键化的流程。

在 DevOps 模块中用的是自定义 GitLab 仓库，如果是自己实践的话可以去 KubeSphere 应用商店中下载使用，在这里我就介绍一下自定义实现。

首先需要打开 KubeSphere 自带的 Jenkins，进入页面创建一个 GitLab 的凭证，然后在系统配置自定义 GitLab 的地址。

这里的凭据就是我们刚刚创建的 GitLab 凭据，地址就直接填自己仓库的地址，然后就可以在 KubeSphere 中看到刚刚填写的地址了。

我是根据官方文档[3]创建的流水线，其中有些地方需要自己指定。

在 Jenkins 中是提供一个 Maven，在这里我需要改成自定义的 Maven，不然项目构建的时候会失败，我们只需要在 configMap 中修改 setting.xml 文件就可以了。

镜像仓库用的是自定义 Harbor 仓库，要在 Harbor 中先创建存放镜像的地址，然后创建权限，在 KubeSphere 中添加凭证就可以使用了。

在使用流水线之前一定要把 GitLab、Kubernetes、镜像仓库的凭证建好，后面直接使用就可以了。

一些前置的条件配置好之后就可以直接去创建流水线了。

运行后可以看到运行记录。

流水线跑完之后就可以在项目中看到之前部署的项目了。

包括服务和容器组，在里面就可以对项目进行管理了，包括负载均衡，网关，路由，扩容等一些操作。

使用效果

在使用 KubeSphere 之后，我们所有的项目都集中在一起了，管理起来方便很多，服务器的资源也很大程度的减少，在资金方面节省了很多。

项目上线现在只需要创建执行流水线就可以了，再根据定时任务定时执行，并且项目可以自动增加副本，项目启动失败会自动回滚到之前的版本。

在业务方面，接口的请求时间降低了，用户的使用体验也增加了不少，出现 bug 能够快速的定位并解决问题。

未来规划

未来我们将把公司内部系统与 KubeSphere 完全打通，成立云原生小组来负责云原生的研发工作。

公司的服务器资源将完全回收，将会以集群分配的方式管理项目，之后会自研一些插件和组件使用并进行开源。

对于 KubeSphere，我们也有一些建议：

希望文档能够在详细一点，有一些插件的文档说明只是大概的介绍了一下。

监控面板不是很细致，需要使用自定义的监控面板进行使用。

目前发现告警通知方面只能在通知聚到中配置钉钉一个地址，希望的是在每一个项目中都能够配置通知地址，这样每一个钉钉告警通知群就能够做到互不干扰。

希望 KubeSphere 未来会发展的越来越好！