应对突发流量，如何快速为自建 K8s 添加云上弹性能力

news2024/11/29 5:37:35

作者：庄宇

以 Kubernetes 为代表的容器技术带来的是一种应用交付模式的变革，其正迅速成为全世界数据中心的统一 API。

为了保证业务持续稳定、用户访问不中断，高可用、高弹性等能力是应用架构设计不变的追求，多集群架构天然具备这样的能力。而只有在 Kubernetes 这层统一且标准的 API 之下，多集群和混合云的能力才开始真正体现价值。

在前一篇文章《选对方法，K8s 多集群管理没那么难》中，我们着重介绍了阿里云分布式云容器平台 ACK One 注册集群的应用场景、架构实现、安全加固，以及在他云 K8s 集群和 IDC 自建 K8s 集群中使用阿里云容器服务 ACK 的强大可观测性能力，实现云上云下 K8s 集群的统一运维管理。

本文中，我们重点介绍 ACK One 注册集群的另一个重要使用场景–云上弹性。

云上弹性能力典型应用场景和优势

ACK One 注册集群的云上弹性能力针对的场景：

1. 业务快速增长： 在本地 IDC 中部署的 K8s 集群，往往受到 IDC 计算资源的限制无法及时扩容，计算资源的采购部署上线往往周期较长，无法承担业务流量的快速增长。

2. 业务周期性增长或突发增长： 本地 IDC 中的计算资源数量相对固定，无法应对业务周期性高峰，或者突发业务流量的增长。

解决以上场景的根本是计算资源弹性能力，可以跟随业务流量的变化，弹性扩大或者缩小计算资源，满足业务需求的同时也保证了成本的平衡。

ACK One 注册集群云上弹性架构如下图所示：

在这里插入图片描述

通过 ACK One 注册集群，本地 IDC 中的 K8s 集群可以弹性扩容阿里云 ECS 节点池，利用阿里云容器服务的极致弹性能力，扩容应对业务流量增长，缩容实现成本节约。尤其针对 AI 场景，通过 ACK One 注册集群，可以将云上 GPU 机器接入 IDC 中的 K8s 集群。

为本地 IDC K8s 集群添加阿里云 GPU 算力的最佳实践

1. 创建 ACK One 注册集群

访问 ACK One 控制台注册集群用页面，我们已经创建了注册集群 “ACKOneRegisterCluster1” 并接入了本地 IDC 中的 K8s 集群。参见：《选对方法，K8s 多集群管理没那么难》

ACK One 控制台注册集群用页面：

https://account.aliyun.com/login/login.htm?oauth_callback=https%3A%2F%2Fcs.console.aliyun.com%2Fone

在这里插入图片描述

接入后，可以通过 ACK One 控制台查看本地 IDC K8s 集群，目前只有一个 master 节点。

在这里插入图片描述

2. 创建 GPU 节点池并手动扩容创建 1 个 GPU 节点

在注册集群中创建节点池 GPU-P100，将云上 GPU 机器加入 IDC 中 K8s 集群。

在这里插入图片描述

在 IDC K8s 集群中执行 kubectl 查看节点信息。

kubectl get node
NAME                           STATUS   ROLES    AGE     VERSION
cn-zhangjiakou.172.16.217.xx   Ready    <none>   5m35s   v1.20.9    // 云上GPU机器
iz8vb1xtnuu0ne6b58hvx0z        Ready    master   20h     v1.20.9    // IDC机器

k describe node cn-zhangjiakou.172.16.217.xx
Name:               cn-zhangjiakou.172.16.217.xx
Roles:              <none>
Labels:             aliyun.accelerator/nvidia_count=1             //nvidia labels
                    aliyun.accelerator/nvidia_mem=16280MiB        //nvidia labels 
                    aliyun.accelerator/nvidia_name=Tesla-P100-PCIE-16GB  //nvidia labels
                    beta.kubernetes.io/arch=amd64
                    beta.kubernetes.io/os=linux
                    kubernetes.io/arch=amd64
                    kubernetes.io/hostname=cn-zhangjiakou.172.16.217.xx
                    kubernetes.io/os=linux
Capacity:
  cpu:                4
  ephemeral-storage:  123722704Ki
  hugepages-1Gi:      0
  hugepages-2Mi:      0
  memory:             30568556Ki
  nvidia.com/gpu:     1              //nvidia gpu
  pods:               110
Allocatable:
  cpu:                4
  ephemeral-storage:  114022843818
  hugepages-1Gi:      0
  hugepages-2Mi:      0
  memory:             30466156Ki
  nvidia.com/gpu:     1              //nvidia gpu
  pods:               110
System Info:
  OS Image:                   Alibaba Cloud Linux (Aliyun Linux) 2.1903 LTS (Hunting Beagle)
  Operating System:           linux
  Architecture:               amd64
  Container Runtime Version:  docker://19.3.13
  Kubelet Version:            v1.20.9
  Kube-Proxy Version:         v1.20.9
......

3. 运行 GPU 任务测试

在 IDC 中 K8s 集群中提交 GPU 测试任务，运行结果成功。

> cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
 name: gpu-pod
spec:
  restartPolicy: Never
  containers:
    - name: cuda-container
      image: acr-multiple-clusters-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ack-multiple-clusters/cuda10.2-vectoradd
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1 # requesting 1 GPU
EOF

> kubectl logs gpu-pod
[Vector addition of 50000 elements]
Copy input data from the host memory to the CUDA device
CUDA kernel launch with 196 blocks of 256 threads
Copy output data from the CUDA device to the host memory
Test PASSED
Done

多级弹性调度策略，自定义弹性资源优先级

自定义弹性资源优先级调度是阿里云提供的弹性调度策略。您可以在应用发布或扩容过程中，自定义资源策略（ResourcePolicy），设置应用实例 Pod 被调度到不同类型节点资源的顺序。同时在缩容过程中按照原调度顺序逆序缩容。

通过上面的演示，我们可以通过 ACK One 注册集群，使用云上 ECS 资源创建节点池，并添加到 IDC 集群中。您可以为节点池或者节点打标（label），并通过设置 Pod 的节点亲 “affinity” 或者 “nodeSelector" 的方式，为 Pod 选择是在 IDC 本地节点中运行，还是在云上 ECS 节点用运行。这种方式需要修改应用 pod 的配置，如果生产系统有较多的应用需要处理，则需要编写调度规则，适合自定义调度的场景，例如：特定 CUDA 版本的 GPU 训练任务调度到云上特定的 GPU ECS 实例上。

为了简化 IDC 中 K8s 集群使用云上 ECS 资源，ACK One 注册集群提供多级弹性调度功能，通过安装 ack-co-scheduler 组件，您可以定义 ResourcePolicy CR 对象，使用多级弹性调度功能。

ResourcePolicy CR 是命名空间资源，重要参数解析：

selector：声明 ResourcePolicy 作用于同一命名空间下 label 上打了 key1=value1 的 Pod。
strategy：调度策略选择，目前只支持 prefer。
units：用户自定义的调度单元。应用扩容时，将按照 units 下资源的顺序选择资源运行；应用缩容时，将按照逆序进行缩容。
resource：弹性资源的类型，目前支持 idc、ecs 和 eci 三种类型。
nodeSelector：用 node 的 label 标识该调度单元下的节点，只对 ecs 资源生效。
max：在该组资源最多部署多少个实例。

ResourcePolicy 支持以下场景：

场景 1：优先使用 IDC 中集群资源，再使用云上 ECS 资源

apiVersion: scheduling.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: ResourcePolicy
metadata:
 name: cost-balance-policy
spec:
  selector:
    app: nginx           // 选择应用Pod
  strategy: prefer
  units:
  - resource: idc        //优先使用idc指定使用IDC中节点资源
  - resource: ecs        //当idc节点资源不足时，使用云上ECS，可以通过nodeSelector选择节点
    nodeSelector:
      alibabacloud.com/nodepool-id=np7b30xxx

场景 2：混合使用 IDC 资源和云上 ECS 资源

apiVersion: scheduling.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: ResourcePolicy
metadata:
 name: load-balance-policy
spec:
  selector:
    app: nginx
  strategy: prefer
  units:
  - resource: idc
    max: 2             //在idc节点中最多启动2个应用实例
  - resource: ecs
    nodeSelector:
      alibabacloud.com/nodepool-id=np7b30xxx
    max: 4             //在ecs节点池中最多启动4个应用实例