Power-x86 Kubernetes Cluster
Overview
쿠버네티스 클러스터를 고객 요건에 따라 x86과 Power가 혼합된 멀티클라우드로 구성해야 될 때도 있습니다. 본 포스팅에서는 이런 구성이 과연 가능한지 검증하고, 또 구성 과정이 x86 기반 인프라와 비교하여 무엇이 달라지는지 살펴보고자 합니다.
이런 목적을 가지고 이기종간의 쿠버네티스 클러스터 구성과, pod scheduling을 통해 특정 노드에 pod을 배포하는 방법에 대해서 다루겠습니다.
Background++
구글도 인정한 Power9의 가치 : What’s New at GCP: IBM Power Systems Service, Premium Support, Kubernetes Engine Benchmark“For organizations using a hybrid cloud strategy, especially, IBM Power Systems are an important tool,” Google said. “Because of their performance and ability to support mission critical workloads”
Prerequisites
해당 포스팅의 클러스터 환경은 다음과 같습니다.
Master
os: CentOS v7.7
arch: x86_64
Worker1
os: CentOS v7.7
arch: x86_64
Worker2
os: RHEL v8.1
arch: ppc64le
Creating Cluster
이기종 간의 클러스터 구성에 있어서 기존방법과의 차이는 없습니다.
다음 링크의 step을 따라서 구성해주시면 됩니다.
Install Kubernetes on CentOS/RHEL - Steps
워커노드가 될 Power노드에 다른x86노드와 같이 kubelet, kubectl, kubeadm등 kubernetes를 실행시키는데 필수요소들을 설치해주면 됩니다.(step-3.8 참조)
kubeadm join~ 을 통해 아주 간단히 클러스터를 구성할 수 있습니다.(step-3.10 참조)
테스트할 앱은 오픈소스 ngnix에 포함되어 있는 index.html에 “TEST PAGE!” 문자열을 추가하여 아래 화면과 같이 보이도록 수정한 것입니다.
아래 Managing Cluster 챕터에서 이 앱을 제작하고, worker노드중 Power노드를 지정하여 배포해보겠습니다.
Managing Cluster
x86과 Power를 혼합해서 클러스터를 구성하였기 때문에, 해당 worker 노드에서 실행되는 pod는 개발노드와 architecture가 일치하여야 합니다.
따라서 마스터에서 pod을 배포할 때, 타겟하는 worker 노드의 아키텍처가 무엇인지를 지정하여 배포해야합니다.
이번챕터에서 실습할 내용을 그림으로 나타내면 다음과 같습니다.
- Power 개발 서버에서 Power용 docker 이미지를 캡처한 뒤, 그 이미지를 docker에 push
- 클러스터의 워커노드 중, Power노드에 pod을 배포
1. ppc64le용 이미지 제작 & Docker push
기존 Power 서버에서 운영되는 서비스들은 변경없이 현재의 런타임 이미지를 그대로 쿠버네티스 환경으로 이식할 가능성이 높습니다.
이런 관점에서, 실습에서 사용할 이미지는 Linux 서버 통째로 Dockerizing하기에서 만든 ppc64le용 이미지입니다.
(ubuntu베이스에 nginx서비스를 올린 이미지)
링크를 따라 이미지를 빌드하고, docker 에 push해주시기 바랍니다.
$ sudo docker push kongru/dockerize:base
2. Power 노드에 pod 배포
현재 클러스터의 워커노드는 x86과 Power가 혼합된 멀티 클러스터입니다.
때문에 위에서 만든 이미지(ppc64le)를 배포하려면 워커노드 중 Power노드를 특정지어 배포해주어야 합니다.
이 때 특정 노드에 pod을 배포하는 기능을 pod scheduling이라고 합니다.
쿠버네티스의 pod scheduling에는 두가지 방법이 있는데 그 중 해당 실습에서는 node Affinity를 사용하여 scheduling해보겠습니다.
2.1 node labeling
먼저 각 노드를 식별하기위해 label을 붙여줍니다.
# kubectl label nodes <node-name> <label-key>=<label-value>
$ kubectl label nodes kube-n01 arch=x86
$ kubectl label nodes p1220-kvm1 arch=ppc64le
label 붙은것 확인 :
$ kubectl get nodes --show-labels
label의 삭제는 “-“로 가능합니다.
$ kubectl label nodes <node-name> <label-key>-
2.2 node Affinity
nodeSelector대비 더 Rich한 표현식으로 노드를 선택하는 방법입니다.
k8s는Affinity를 권장하고 있으며,nodeSelector는node affinity로 훗날 대체될 예정이라고 합니다.
총 4가지 옵션으로 표현식을 만들 수 있습니다.
required: 조건을 반드시 충족해야함preferred: 조건을 충족할 수 있으면 하고 아니면 다른곳에 배포IgnoredDuringExecution: Runtime에 Node label이 바뀌어도 무시RequiredDuringExecution: Runtime에 Node label이 바뀌어서는 안되며 조건에 충족해야함
아래와 같이 총 4가지 표현식을 사용할 수 있습니다.
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
requiredDuringSchedulingRequiredDuringExecution
preferredDuringSchedulingRequiredDuringExecution
또한 다음 operator를 사용해서 key:value간의 관계를 폭넓게 다룰 수 있습니다.
사용가능한 operator의 종류
- In
- NotIn
- Exists
- DoesNotExist
- Gt
- Lt
NotIn과DoesNotExist는 Node에 pod을 배포하지 못하게 하는antiAffinity와 같은 역할을 합니다.
위의 표현식을 참고하여 yaml파일을 작성해줍니다.
# ubuntu-nginx.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: ubuntu-nginx
labels:
app: ubuntu-nginx
spec:
selector:
matchLabels:
app: ubuntu-nginx
template:
metadata:
labels:
app: ubuntu-nginx
spec:
containers:
- name: ubuntu-nginx
image: kongru/dockerize:base
ports:
- containerPort: 80
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: arch
operator: In
values:
- ppc64le
pod을 배포합니다.
$ kubectl apply -f ubuntu-nginx.yaml
pod의 세부사항을 살펴보면 원하는 노드에 올라간 것을 확인할 수 있습니다.
$ kubectl describe pod ubuntu-nginx-....
제대로 pod이 작동하는지 확인해보겠습니다.
pod의 서비스를 오픈해줍니다.
$ kubectl expose pod ubuntu-nginx-....
서비스가 오픈되었으면 svc의 타입을 NodePort로 변경:
(참고링크 : service type 변경 방법)
ip:port로 접근해보면 다음과 같이 페이지를 확인할 수 있습니다.
참고 :
원래 NodePort로 서비스를 오픈하게 되면 클러스터 내의 모든 ip로 접근이 가능하지만, NodeSelector로 특정 노드를 지정한 경우에는 해당 노드의 ip로만 접근이 가능합니다.
한줄정리
- 이기종간의 쿠버네티스 클러스터 구성은 가능하다 (쉽다)
Affinity: 배포시, 원하는 노드를 지정해주는 방식. 다양한 operator와 표현식으로 상세한 조건식 표현이 가능- 이기종간 클러스터 구성과 Pod Scheduling을 통해 좀 더 유연한 클러스터 운영을 기대할 수 있음
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