【腾讯云 Finops Crane 集训营】深入了解 Crane 开源项目，集训营实验操作指南，体验过程总结

news2024/11/20 1:21:55

前言

最近有幸参与了腾讯云举办的Finops Crane的集训营。在这个过程中，老师认真指导，让我受益非浅，也让我真正理解了这一产品所带来的意义。

在听了老师们的介绍和讲解后，我马不停蹄地开始了自己摸索。首先是跟着视频和官方教程在本地安装了一遍Crane，体验了一下整个安装使用教程。

随后又查看官方的文档和源码。在本地搭建了一个前端开发环境，并链接上了线上的demo环境。并顺利给官方提了几个Issues和PR。

下面就来整理，分享一下我的操作和感悟，希望能够帮助到其他同学。

出现的背景

在分享安装和使用流程之前，我们先来了解一下FinOps的出现的背景。

云原生基金会在2021年的调查中，发现云原生的部署率已经达到了历史性新高。96%的组织已经在使用Kubernetes，但在使用过程中，存在着严重的资源浪费。据Flexera 在2022年的云计算市场发展状态报告中提到，在很多使用Kubernetes的组织中32%的云支出被浪费。随着云原生的技术普及，成本管理成了一个迫在眉睫的问题。该问题主要表现在以下四个方面：

  • 去中心化
    随着以Kubernetes为核心的云原生应用的蓬勃发展，传统的集中式财务预算和IT管理模式在向以业务为导向的分布式决策转型
  • 不断上涨
    CNCF 调查显示，随着业务的快速发展，企业的云费用以24%的年增长率快速增加。
  • 动态变化
    云原生的动态环境和弹性功能导致云费用随着业务负载不断变化
  • 浪费严重
    业务上云后缺乏资源优化意识，依然以传统资源配置思维管理资源，浪费严重。

有问题就会有解决方案，而FinOps概念的提出正是为了解决这一问题。

FinOps概念

FinOps是一种将财务管理(Finance)与云操作(Ops)相结合的模式，旨在优化云计算支出并提高业务绩效。

云计算是一种流量密集型的技术，意味着云成本管理在很大程度上取决于如何优化云资源消耗，并根据需要提高或降低开支。FinOps通过建立流程、原则和工具来实现这一目标，可以帮助企业更好地理解和控制云成本，同时保持效率和创新。

FinOps的关键原则是建立透明度并将云成本降低到最小水平。为了实现这一点，需要结合使用财务、技术和业务信息，以确定最佳的资源使用方式。同时，需要确定哪些资源实际上为贡献产生了价值，并分配成本以实现真正的透明度和可控性。
总之，FinOps作为一种模式结合了财务和技术的因素，可以帮助企业实现优化云支出和提高业务绩效的目标。

FinOps定义了一系列云财务管理规则和最佳实践，通过助力工程和财务团队、技术和业务团队彼此合作，进行数据驱动的成本决策，使组织能够获得最大收益。
通过下面的结构图，我们可以清晰地认识到FinOps有哪些角色，以及需要的能力。
在这里插入图片描述

Crane 项目介绍

基于以上 FinOps的原则和能力标准，腾讯云推出了Crane开源项目，主打智能调度，助力成本优化。是一个基于 FinOps 的云资源分析与成本优化平台。它的愿景是在保证客户应用运行质量的前提下实现极致的降本。

项目开源地址：https://github.com/gocrane/crane
官方网站：https://gocrane.io/
在官网上有很多中文文档，包括从安装，使用，优化，最佳实践，以及QA。这是了解该平台最好的地方。
以下是该项目的架构图
在这里插入图片描述
根据官方提供的项目架构图，我们可以看到Crane提供了二级调度，第一级为应用画像和作业调度，二级调度为节点级的精细化调度和稳定性保证。

  • Craned
    Craned 是 Crane 的最核心组件，它管理了 CRDs 的生命周期以及API。Craned 通过 Deployment 方式部署且由两个容器组成：Craned与Dashboard

  • Fadvisor
    Fadvisor 提供一组 Exporter 计算集群云资源的计费和账单数据并存储到你的监控系统，比如 Prometheus。Fadvisor 通过 Cloud Provider 支持了多云计费的 API。

  • Metric Adapter
    Metric Adapter 实现了一个 Custom Metric Apiserver. Metric Adapter 读取 CRDs 信息并提供基于 Custom/External Metric API 的 HPA Metric 的数据。

  • Crane Agent
    Crane Agent 通过 DaemonSet 部署在集群的节点上。

在监控方面使用了Prometheus与Grafana。Crane的一些图表就是直接使用的Grafana配置的。

在成本的可视化和优化评估

  • 提供一组 Exporter 计算集群云资源的计费和账单数据并存储到你的监控系统，比如 Prometheus。
  • 多维度的成本洞察，优化评估。通过 Cloud Provider 支持多云计费。

安装使用

在最近的腾讯云 Finops Crane 集训营，官方一共举办了两次直播，CSDN的回放地址分别是：

4月27号 Finops Crane 开源项目经验分享
https://live.csdn.net/room/csdnnews/CPEN2JKh

5月7号 14:00 腾讯云 Finops Crane开发者集训营
https://live.csdn.net/room/csdnnews/83xhNo4C

我是跟着第二次直播体验整个安装，使用流程的。
在安装Crane之前需要预安装一下软件，清单如下

  • 安装 kubectl
  • 安装 Helm
  • 安装 kind
  • 安装 Docker

安装以上的软件清单后，执行下面的命令，安装相关组件
curl -sf https://raw.githubusercontent.com/gocrane/crane/main/hack/local-env-setup.sh | sh -
包括 创建kind集群，使用helm安装Prometheus ，使helm安装 Grafana ，最后安装
crane和fadvisor 组件。
由于脚本里已经使用kind命令，所以要想使用minikube 或者已经存在的其他 Kubernetes集群，是需要修改脚本的。

由于整个安装过程会下载很多个镜像，所有网络不好的同学会感觉很漫长。

运行完成后，还需要登上5分钟左右，等待Pod启动。

在所有Pod启动后，执行以下命令可以访问Crane Dashboard

# 不加这一句会出现8080端口被拒绝的提示
export KUBECONFIG=${HOME}/.kube/config_crane

kubectl -n crane-system port-forward service/craned 9090:9090

访问 http://127.0.0.1:9090/ 就可以看到 Crane Dashboard 如下图：

# 安装 Metrics Server：
kubectl apply -f installation/components.yaml

# 用以下命令启动一个 Deployment 用 hpa-example 镜像运行一个容器， 然后将其暴露为一个 服务（Service）：
kubectl apply -f installation/php-apache.yaml
kubectl apply -f installation/nginx-deployment.yaml

# 创建 EffectiveHPA
kubectl apply -f installation/effective-hpa.yaml

新开一个终端窗口

# 如果你是新创建请配置环境变量 
export KUBECONFIG=${HOME}/.kube/config_crane

# 不可以关闭 以便负载生成继续，你可以继续执行其余步骤
kubectl run -i --tty load-generator --rm --image=busybox:1.28 --restart=Never -- /bin/sh -c "while sleep 0.01; do wget -q -O- http://php-apache; done"

再次新开一个终端窗口

export KUBECONFIG=${HOME}/.kube/config_crane

kubectl get hpa ehpa-php-apache --watch

随着请求增多，CPU利用率会不断提升，可以看到 EffectiveHPA 会自动扩容实例。

最后的运行的终端 及效果图如下：
四个终端打印
在这里插入图片描述

Crane Dashboard

在这里插入图片描述
随着系统的运行，crane根据当前的情况，给使用者生成一些推荐规则，资源推荐。其背后是 Fadvisor组件 成本模型提供了一个方法来估计和分析每个容器,pod 或其他资源在 Kubernetes 中的资源价格。

前端技术分析

以上是所有的安装及使用教程。下面来看一下如何在本地搭建一个Crane的前端开发环境，并调试一些代码。
使用git工具将项目源码下载到本地。
git clone https://github.com/gocrane/crane.git
在官方的指导文档中，如果要在本地搭建开发环境，你需要在根目录执行 make

但是这一命令需要很多前提，你需要安装go，nodejs，如果是windows系统，还要让你的电脑支持make命令。
但你是想要直接搭建一个前端开发环境，大可不必那么麻烦，下面我就来告诉怎么来操作

克隆项目到本地后，进入pkg/web目录。该目录就是前端目录。你可以在该项目下，看到一个packgage.json文件。该文件标明了前端项目所依赖的包。
正如你所见，前端项目的主要技术栈是 react与腾讯的前端框架tdesign
在这里插入图片描述

在pkg/web目录下执行 npm install 来安装依赖。
安装后，修改vite.config.js ，这是一个项目配置文件，定义了本地运行时，需要链接的后代服务地址。
将server proxy修改为如下

proxy: {
   '/api': {
     // 用于开发环境下的转发请求
     // 更多请参考：https://vitejs.dev/config/#server-proxy
     // Set to your craned address
     target: 'http://dashboard.gocrane.io/',
     changeOrigin: true,
   },
   '/grafana': {
     // Set to your craned address
     target: 'http://dashboard.gocrane.io/',
     changeOrigin: true,
   },
 },

这样配置的后，请求的以/api 和/grafana开头的接口 都会被转发到http://dashboard.gocrane.io/ 这个地址。该地址就是 官方提供的无需登陆的demo地址。这也算取一个巧。

修改配置文件后，你需要运行npm run dev 命令。来启动本地服务，当然该命令还是在web目录下执行。
接着浏览器就会自动打开项目访问地址 http://localhost:3003/

这个时候你会发现还是会有很多接口报错。通过仔细的排查和分析，我发现哪些报错的地址都是 直连的 http://dashboard.gocrane.io/ 地址。而这个地址就是我们选中的一个集群地址。 接口直接访问了该地址，导致跨域问题，其实走到这一步我是很诧异的，如果crane要直连集群接口地址的话，那就必须设置跨域。或者部署到同一个域名下。 在本地开发环境，其实也很好解决这一问题，直接修改访问地址，去掉域名。通
过api转发，代理到真正的接口地址。
修改方式如下：
在这里插入图片描述
移除${args.craneUrl} 即可。 修改后就可以看到无错的dashboard
在这里插入图片描述
在搭建了本地的开发环境后，给官方一共提交了6个issues，详情可以点击该链接查看
在这里插入图片描述
合并了两个PR
在这里插入图片描述

开发体验

总体来讲Crane的开发体验还是不错的，前端使用TS来规范了接口的出参和入参，一眼就能看出数据类型。
使用i18next来支持国际化。但在代码格式校验，虽然集成了，但却没有用起来，代码里也有一些声明了很多无用的变量。毕竟是腾讯云主导的第一个国内基于云原生技术的成本优化项目。

总结

在整个实验过程中，Crane的官方人员还是比较耐心的指导，由于官方使用的Mac系统撰写的教程，在Windows平台上有些许差异，这些问题官方也都耐心的解决了。

利用Crane提供的成本模型能够很好地对集群资源进行成本分析，在分析的基础上也能够给出合理化的推荐规则，并且利用数据可视化，能够清晰看到成本改变的下降的趋势，非常直观。但就目前来说项目未对接更多的云厂商的计费API，比如AWS，阿里云，华为云。另外如果推荐规则能够直接在平台上运行就更好了，目前还需要复制命令，到集群中运行。
目前社区还在热烈招募贡献者，各位读者可以积极参与进来。
最后祝愿Crane越来越好。

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