tensile-kube的特点是什么

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tensile-kube 名称由来

tensile名为可扩展的，可延伸的，同时tensile中也包含了tencent 和 tenc的意思。

tensile-kube 诞生背景

腾讯游戏Tenc(容器)计算平台线上有数十个K8s集群，这些集群都存在一些碎片资源，无法得到有效利用。常见的场景是：一个作业需要N个资源，但是现有集群A、B、C等所剩资源都不满足N，而集群A，B，C资源总和又能满足N。此外，我们还有另一种场景：业务有一种类型的业务需要同时发布到多个集群。

其实，业界很早就有类似的需求，也诞生出了Federation等方案，但是这些对于现有的K8s 会有较大的改造成本，同时增加了很多繁杂的CRD。因而，我们自主研发了更轻量的基于virtual-kubelet的解决方案tensile-kube。

https://github.com/kubernetes-sigs/kubefed

virtual-kubelet（VK）简介

VK是用微软开源的一个基础库，其实现通常叫做provider, 早期的VK中包含了各种provider, 目前VK社区已经将其独立出来，分为：virtual-kubelet、node-cli和provider。virtual-kubelet提供了一种抽象能力，通过实现provider，用户就实现了一个虚拟的K8s节点，用户的Pod可以调度到该节点。virtual-kubelet的核心功能是Node和Pod的生命周期管控。

tensile-kube 架构

tensile-kube核心组件为4个：

  • virtual-node

    基于virtual-kubelet实现的了K8s provider功能，同时增加了多个controller，用于同步ConfigMap、Sercret、Service等资源。

  • webhook

    对Pod中可能对上层集群调度产生干扰的字段进行转换，将其写入annotation中，virtual-node在创建Pod时再将其恢复，避免影响用户期望的调度结果。

  • descheduler

    用于避免资源碎片带来的影响，这个组件我们基于社区的descheduler进行了二次开发，使之更适用于这个场景。

  • multi-scheduler

    主要用于连接下层集群的API Server, 避免资源碎片的影响，在调度时判断virtual-node的资源是否足够。（图中未画出来，multi-scheduler会比较重，不是特别推荐使用；如果要使用，需将上层集群kube-scheduler替换成multi-scheduler。）

tensile-kube 特点

  • 对原生K8s集群无侵入

    tensile-kube中，通过virtual-node建立上下层集群之间的连接，上层的Pod通过调度器调度到virtual-node，随后将Pod同步到下层集群创建，整个方案对于K8s无侵入。

  • K8s上层平台改造成本低

    在上层的K8s平台看来，通过tensile-kube连接的集群就是一个大集群，可以完全屏蔽区别，所以对于平台来说，也几乎是不需要改造的。

  • 基于原生virtual-kubelet开发

    tensile-kube基于原生virtual-kubelet打造，没有过多额外的依赖，同时又保持原生virtual-kubelet的诸多功能，后续更新升级方便。

这些使得tensile-kube可以方便的实现多个集群的调度管理，且适用于大多数场景。

tensile-kube 主要能力

  • 集群碎片资源整合

    对于离线集群来说，或多或少存在资源碎片。通过tensile-kube，可以将这写碎片合成一个大的资源池，将闲置的资源充分利用起来。

  • 服务多集群调度

    结合Affinity等，可以实现，Pod的多集群调度。对于1.16及以上集群还可以基于TopologySpreadConstraint实现更细粒度的跨级群调度。

  • 服务跨集群通信

    tensile-kube原生提供通过Service进行跨集群通信的能力。但是前提是：需要不通集群之间的网络通过Pod IP可以互通，如：私有集群共用一个flannel等。

  • 便捷化运维集群

    当我们进行单个集群升级、变更时，往往需要通知业务迁移、集群屏蔽调度等，在tensile-kube的支持，我们只需要将virtual-node 设置为不可能调度。

  • 原生kubectl能力

    tensile kubectl支持原生kubectl所有操作，包括：kuebctl logs和kubectl exec。这对于运维人员去管理对于下层集群上的pod会十分方便，没有额外的学习成本。

其余可能的适用场合

  • 边缘计算

  • 混合云

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