2016-05-05 1 views
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Beim Versuch, Kubernetes auf AWS zu installieren, bin ich auf zwei Hauptmethoden gestoßen.Was ist die bevorzugte Methode zur Installation von Kubernetes in AWS, wenn die Größenanpassung des Clusters ein Problem darstellt?

Die erste ist die Verwendung der Bereitstellungsskripts, die mit Kubernetes geliefert werden, um einen Kubernetes-Cluster in AWS zu erstellen. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, das auf CoreOS basierende Tool kube-aws zum Ausführen eines Clusters zu verwenden.

Was sind die wichtigsten Vor- und Nachteile der beiden Ansätze?

Ich konnte jedoch nicht verstehen, wie man einen bestehenden Live-Cluster ohne Ausfallzeiten in einem der beiden Systeme ändern kann.

Gibt es eine Möglichkeit, einen skalierbaren Kubernetes-Cluster mithilfe von Tools oder Skripts in AWS bereitzustellen? Oder ist es sogar möglich, die Größe eines Live-Clusters zu ändern? Wenn ja, wie können wir das tun, ohne ein Werkzeug oder ein Skript zu verwenden (vorausgesetzt, es ist keines verfügbar).

Antwort

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Das Werkzeug kube-aws verwendet eine Autoscaling-Gruppe für die Arbeitsmaschinen. Sie können die Größe basierend auf CloudWatch-Messwerten wie CPU/RAM ändern, obwohl dies nicht standardmäßig eingerichtet ist. Um es manuell nach oben oder unten zu skalieren, können Sie die AWS-Konsole verwenden.

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Ist es nicht das gleiche mit dem Standard Kubernetes installieren? Ich denke, wenn der Master auf diesem stirbt, wird Autoscaling nicht helfen. – chbh

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Korrekt, die aktuelle Version von kube-aws verwendet nur einen einzigen Master, aber das war nicht der Bereich der Frage. Es gibt eine offene Problemverfolgung, die funktioniert: https://github.com/coreos/coreos-kubernetes/issues/90. – Rob

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Danke. Welche weiteren Vorteile bietet die Verwendung von kube-aws auf CoreOS gegenüber der standardmäßigen Kubernetes-Installation? – chbh

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kube-aws setzt sowohl Arbeiter als auch Controller in ihrer eigenen ASG ein. Jeder kann skaliert werden, indem einfach die gewünschte Min/Max auf der ASG geändert wird. kube-aws unterstützt jetzt Multi-Master.