准备工作
- 硬件
- 软件
  - 基础配置
数据库配置
- Docker
- 数据库
  - PostgreSQL
  - MySQL
部署 K3S 管理集群
- 主机名
- K3S 核心安装
安装 Rancher 集群管理工具和 Harbor Registry 仓库
部署 K3S 业务集群
- 所有的 Master 和 Worker 都加入业务集群
- (部署/更新) Harbor hub CA 证书到所有的 Master 和 Worker
  - (手动操作)导出 Harbor hub HTTPS 证书
  - (自动部署)Harbor Hub CA 证书
    - 新建一个 Secret
    - 新建一个 DaemonSet
基于 K3S 部署业务应用(边缘计算框架)
总结

准备工作

硬件

主 K3S Master 节点：3台, master101, master102, master103
业务 K3S Master 节点：3台，master151, master152, master153
Worker 节点：N台，随意, worker01, worker02, ...

软件

基础配置

操作系统：Ubuntu Server 22.04
最小化安装系统，包含：openssh-server, iputils-ping, net-tools, vim

PRETTY_NAME="Ubuntu 22.04.5 LTS"
NAME="Ubuntu"
VERSION_ID="22.04"
VERSION="22.04.5 LTS (Jammy Jellyfish)"

管理集群

主机名	IP	其他
database	192.168.198.100	数据库+NFS存储，如有需要做 HA
master101	192.168.198.101	管理 K3S master
master102	192.168.198.102	管理 K3S master
master103	192.168.198.103	管理 K3S master

业务集群

主机名	IP	其他
master151	192.168.123.151	业务 K3S master + worker
master152	192.168.123.152	业务 K3S master + worker
master153	192.168.123.153	业务 K3S master + worker
worker161	192.168.123.161	业务 worker
worker162	192.168.123.162	业务 worker

数据库配置

Docker

准备 docker 环境

curl -fsSL https://get.docker.com | sh -

验证 docker

docker images
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID   CREATED   SIZE

设置一个 Registry 镜像

cat /etc/docker/daemon.json
{
  "insecure-registries" : [ "0.0.0.0/0" ],
  "registry-mirrors": [ "https://xxx.mirror.swr.myhuaweicloud.com" ]
}

重启 docker
```
systemctl restart docker 
```

数据库

PostgreSQL

创建 compose.yml

services:
postgres:
  image: postgres:alpine
  container_name: postgres
  restart: unless-stopped
  environment:
    POSTGRES_USER: k3s
    POSTGRES_PASSWORD: talent
    POSTGRES_DB: k3s
  ports:
    - "5432:5432" 
  volumes:
    - ./data:/var/lib/postgresql/data
    - ./init-db.sh:/docker-entrypoint-initdb.d/init-db.sh

创建脚本 init-db.sh

#!/bin/bash
set -e
psql -v ON_ERROR_STOP=1 --username "$POSTGRES_USER" --dbname=postgres <<-EOSQL
  CREATE DATABASE harbor;
EOSQL

启动 PostgreSQL 数据库容器
```
docker compose up -d
```

验证数据库

docker exec -it postgres psql -U k3s -c '\l'
                                               List of databases
 Name    | Owner | Encoding | Locale Provider |  Collate   |   Ctype    | Locale | ICU Rules | Access privileges 
-----------+-------+----------+-----------------+------------+------------+--------+-----------+-------------------
harbor    | k3s   | UTF8     | libc            | en_US.utf8 | en_US.utf8 |        |           | 
k3s       | k3s   | UTF8     | libc            | en_US.utf8 | en_US.utf8 |        |           | 
...
(5 rows)

MySQL

因为 Rancher 只支持 MySQL 不支持 PostgreSQL

创建 compose.yml

services:
mysql:
  image: mysql:latest
  container_name: mysql
  restart: unless-stopped
  environment:
    MYSQL_ROOT_PASSWORD: talent
    MYSQL_DATABASE: rancher
    MYSQL_USER: rancher
    MYSQL_PASSWORD: talent
  ports:
    - "3306:3306"
  volumes:
    - ./data:/var/lib/mysql             
    - ./init:/docker-entrypoint-initdb.d

创建脚本 init/permissions.sql

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'rancher'@'%' IDENTIFIED BY 'talent';
FLUSH PRIVILEGES;

启动 MySQL 数据库容器
```
docker compose up -d
```

验证数据库

docker exec -it mysql mysql -u rancher -p'talent' -e "SHOW DATABASES;"
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| rancher            |
+--------------------+

部署 K3S `管理集群`

本章节内容在管理 K3S 主机 上执行

主机名

所有的 Master 配置相同的 /etc/hosts

127.0.0.1 localhost
127.0.1.1 master101 # CHAMGEME
192.168.198.100      database
192.168.198.101      master101
192.168.198.102      master102
192.168.198.103      master103

K3S 核心安装

自动安装(`推荐`)

可以连接互联网的情况下
默认安装最新版本，这里是: v1.30.5+k3s1，注意：k3s:talent 是你自己的数据库用户名密码，使用一样的 token

curl -sfL https://get.k3s.io | sh -s - server \
--datastore-endpoint="postgres://k3s:talent@database:5432/k3s?sslmode=disable" --token K10c71232f051944de58ab058871ac7a85b42cbdee5c6df94deb6bb493c79b15a92::server:3d6c2d90cec2e63db66bde0e6f24013d

验证安装

kubectl get nodes
NAME        STATUS   ROLES                  AGE   VERSION
master101   Ready    control-plane,master   43s   v1.30.5+k3s1

其他 Master 安装方式一样。在任何一台 Master 上确认安装完成

kubectl get nodes 
NAME        STATUS   ROLES                  AGE    VERSION
master101   Ready    control-plane,master   117s   v1.30.5+k3s1
master102   Ready    control-plane,master   118s   v1.30.5+k3s1
master103   Ready    control-plane,master   29s    v1.30.5+k3s1

手动二进制文件安装(`不推荐`)

下载二进制文件

wget https://github.com/k3s-io/k3s/releases/download/vX.X.X/k3s -O /usr/local/bin/k3s
chmod +x /usr/local/bin/k3s

初始化
```
k3s server --cluster-init
```

设置自启动脚本
所有 Master 机器上一样的配置

cat <<EOF | sudo tee /etc/systemd/system/k3s.service
[Unit]
Description=Lightweight Kubernetes
Documentation=https://k3s.io
After=network.target
[Service]
ExecStart=/usr/local/bin/k3s server --datastore-endpoint="postgres://k3s:talent@database:5432/k3s?sslmode=disable" --token K10c71232f051944de58ab058871ac7a85b42cbdee5c6df94deb6bb493c79b15a92::server:3d6c2d90cec2e63db66bde0e6f24013d
Restart=always
RestartSec=5s
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

更新自启动设置

systemctl daemon-reload
systemctl enable k3s
systemctl start k3s

查看集群状态
任何一台 Master 都可以

/usr/local/bin/k3s kubectl get nodes

结果

NAME        STATUS   ROLES                  AGE   VERSION
master101   Ready    control-plane,master   10m   v1.30.4+k3s1
master102   Ready    control-plane,master   10m   v1.30.4+k3s1
master103   Ready    control-plane,master   81s   v1.30.4+k3s1

Master / Worker 手动加入(`如有必要`)

获取集群 token

cat /var/lib/rancher/k3s/server/node-token

Master 直接加入集群（不建议）
```
k3s server --server https://master101:6443 --token <token>
```
或修改 /etc/systemd/system/k3s.service

Worker加入（可选）
替换<node-token> 为你的token

cat <<EOF | sudo tee /etc/systemd/system/k3s-agent.service
[Unit]
Description=Lightweight Kubernetes
Documentation=https://k3s.io
After=network.target
[Service]
ExecStart=/usr/local/bin/k3s agent --server https://master101:6443 --token <node-token>
Restart=always
RestartSec=5s
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

更新自启动设置

systemctl daemon-reload
systemctl enable k3s-agent
systemctl start k3s-agent

不管怎么操作，基础三个主机的 K3S 集群要跑起来，保证基础工作完成。

安装 Rancher 集群管理工具和 Harbor Registry 仓库

准备工作

安装 Kubernetes 包管理工具 Helm

选择一个 Master 或全部 Master，安装 Helm

curl -fsSL  https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/main/scripts/get-helm-3 | bash -

设置环境变量
加入到 /etc/profile 自启动

echo "export KUBECONFIG=/etc/rancher/k3s/k3s.yaml" >> /etc/profile && source /etc/profile

安装证书管理器 cert-manager

helm 脚本安装

kubectl apply -f https://github.com/cert-manager/cert-manager/releases/download/v1.15.3/cert-manager.crds.yaml
helm repo add jetstack https://charts.jetstack.io
helm repo update
helm install cert-manager jetstack/cert-manager --namespace cert-manager \
--create-namespace --version v1.15.3

验证安装成功

kubectl get pods --namespace cert-manager
NAME                                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
cert-manager-9647b459d-9jwpj               1/1     Running   0          2m47s
cert-manager-cainjector-5d8798687c-66r95   1/1     Running   0          2m47s
cert-manager-webhook-c77744d75-k22h5       1/1     Running   0          2m47s

设置自签名 Issuer
创建 issuer-cert.yaml, 这里创建两个： rancher.yiqisoft.com hub.yiqisoft.com, 后面访问集群业务就是通过域名来通信

apiVersion: cert-manager.io/v1
kind: ClusterIssuer
metadata:
name: selfsigned-issuer
spec:
selfSigned: {}
---
apiVersion: cert-manager.io/v1
kind: Certificate
metadata:
name: rancher-cert
namespace: cattle-system
spec:
secretName: rancher-cert-secret
issuerRef:
  name: selfsigned-issuer
  kind: ClusterIssuer
commonName: rancher.yiqisoft.com
duration:  315360000s
renewBefore: 240h
dnsNames:
  - rancher.yiqisoft.com
---
apiVersion: cert-manager.io/v1
kind: Certificate
metadata:
name: hub-cert
namespace: harbor
spec:
secretName: hub-cert-secret
issuerRef:
  name: selfsigned-issuer
  kind: ClusterIssuer
commonName: hub.yiqisoft.com
duration:  315360000s
renewBefore: 240h
dnsNames:
  - hub.yiqisoft.com

安装自定义 Certificate
先创建两个 namespace，再安装脚本

kubectl create namespace harbor
kubectl create namespace cattle-system
kubectl apply -f issuer-cert.yaml

结果输出

clusterissuer.cert-manager.io/selfsigned-issuer created
certificate.cert-manager.io/rancher-cert created
certificate.cert-manager.io/hub-cert created

安装 Rancher

增加 Rancher Helm 仓库

helm repo add rancher-latest https://releases.rancher.com/server-charts/latest
helm repo update

安装 Rancher
这个过程比较漫长，需要从互联网下载

helm install rancher rancher-latest/rancher \
--namespace cattle-system \
--set hostname=rancher.yiqisoft.com \
--set replicas=3 \
--set extraEnv[0].name=CATTLE_DATABASE_ENDPOINT \
--set extraEnv[0].value=database:3306 \
--set extraEnv[1].name=CATTLE_DATABASE_USER \
--set extraEnv[1].value=rancher \
--set extraEnv[2].name=CATTLE_DATABASE_PASSWORD \
--set extraEnv[2].value=talent \
--set extraEnv[3].name=CATTLE_DATABASE_NAME \
--set extraEnv[3].value=rancher

验证安装成功

kubectl get pods --namespace cattle-system

结果

NAME                               READY   STATUS    RESTARTS     AGE
rancher-567cc5c6ff-bzx42           1/1     Running   0            65m
rancher-567cc5c6ff-mgvns           1/1     Running   0            86m
rancher-567cc5c6ff-rbgjn           1/1     Running   0            86m
rancher-webhook-77b49b9ff9-mp2dm   1/1     Running   0            142m

安装 Harbor

Harbor 作为内部 docker hub 使用

使用 Ceph（推荐）

准备一个 Ceph 集群用于存储（这里省略）。

使用 NFS

简单实用，但是效率不高，安全性一般。

在一个文件服务器上部署 NFS，这里用 database 主机

apt update
apt install nfs-kernel-server -y
mkdir -p /opt/nfs_share
chown nobody:nogroup /opt/nfs_share
chmod 777 /opt/nfs_share
echo "/opt/nfs_share *(rw,sync,no_subtree_check)" >> /etc/exports
exportfs -ra
systemctl restart nfs-kernel-server

部署 pv 和 pvc

编辑 pv-pvc.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: nfs-pv
spec:
capacity:
  storage: 30Gi
accessModes:
  - ReadWriteMany
nfs:
  path: /opt/nfs_share
  server: database
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: nfs-pvc
spec:
accessModes:
  - ReadWriteMany
resources:
  requests:
    storage: 10Gi
volumeName: nfs-pv
storageClassName: ""

应用到 namespace harbor

kubectl apply -f pv-pvc.yaml -n harbor

结果

persistentvolume/nfs-pv created
persistentvolumeclaim/nfs-pvc created

查看结果，nfs-pvc 必须是 Bound

kubectl get pvc -n harbor

结果

NAME      STATUS   VOLUME   CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   VOLUMEATTRIBUTESCLASS   AGE
nfs-pvc   Bound    nfs-pv   30Gi       RWX                           <unset>                 92s

查看 nfs-pv 必须是 Bound

kubectl get pv -n harbor

结果

NAME     CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS   CLAIM            STORAGECLASS   VOLUMEATTRIBUTESCLASS   REASON   AGE
nfs-pv   30Gi       RWX            Retain           Bound    harbor/nfs-pvc                  <unset>                          97s

部署 Harbor Helm

安装 NFS 依赖
所有的 Master 上需要安装 nfs-common，并验证（可选），可以访问 /tmp/nfs 目录
```
apt install nfs-common -y
mkdir /tmp/nfs
mount -t nfs database:/opt/nfs_share /tmp/nfs
ll /tmp/nfs
```

增加 Harbor Helm 仓库

helm repo add harbor https://helm.goharbor.io
helm repo update

导出默认 values，修改

helm show values harbor/harbor > harbor-values.yml
# 内容修改如下
expose:
ingress:
  hosts:
    core: hub.yiqisoft.cn
externalURL: https://hub.yiqisoft.cn
persistentVolumeClaim:
  registry:/exter
    existingClaim: "nfs-pvc"
    storageClass: "-"
database:
type: external
external:
  host: "192.168.198.100"
  port: "5432"
  username: "k3s"
  password: "talent"
  coreDatabase: "harbor"
harborAdminPassword: "Harbor12345"

安装 Harbor，需要通过互联网下载所有的镜像，时间根据网络带宽决定
```
helm install harbor harbor/harbor -f harbor-values.yml -n harbor
```

确认 Harbor 是否安装成功

kubectl get pods -n harbor

都显示 READY 即可

NAME                               READY   STATUS    RESTARTS      AGE
harbor-core-666cf84bc6-vq8mp       1/1     Running   0             85s
harbor-jobservice-c68bc669-6twbp   1/1     Running   0             85s
harbor-portal-d6c99f896-cq9fx      1/1     Running   0             85s
harbor-redis-0                     1/1     Running   0             84s
harbor-registry-5984c768c8-4xnrg   2/2     Running   0             84s
harbor-trivy-0                     1/1     Running   0             84s

验证 Harbor 工作状态

curl -k https://hub.yiqisoft.com/v2/ -u admin:Harbor12345

提示 {} 证明成功

{}

以下在 database 主机上运行

docker login hub.yiqisoft.com -u admin -p Harbor12345

登录成功

Login Succeeded

上传已经存在的 PostgreSQL image 测试

docker tag postgres:alpine hub.yiqisoft.com/library/postgres:alpine
docker push hub.yiqisoft.com/library/postgres:alpine

结果显示

The push refers to repository [hub.yiqisoft.com/library/postgres]
284f9fec9bcb: Pushed 
07188499987f: Pushed 
...
63ca1fbb43ae: Pushed 
alpine: digest: sha256:f0407919d966a86e9***c81641801e43c29b size: 2402

`批量上传`所需 image 到 Harbor

在准备好 docker image 的机器上运行

导出需要的 image

docker images --format "{{.Repository}}:{{.Tag}}" |grep yiqisoft.com > images.txt

新建 /etc/docker/daemon.json，跳过安全证书
```
{
  "insecure-registries" : [ "0.0.0.0/0" ]
}
```
重启 docker
```
systemctl restart docker 
```

新建一个脚本 push-images.sh

#!/bin/bash
# Check if the correct number of arguments is provided
if [ $# -ne 1 ]; then
echo "Usage: $0 <path_to_images_file>"
exit 1
fi
# Assign the first argument to the file variable
file=$1
# Check if the file exists
if [ ! -f "$file" ]; then
echo "File not found: $file"
exit 1
fi
while read image; do
echo "Pushing image: $image"
docker push $image
if [ $? -eq 0 ]; then
  echo "Successfully pushed $image"
else
  echo "Failed to push $image"
fi
done < "$file"

docker login hub.yiqisoft.com -u admin -p Harbor12345
bash push-images.sh images.txt

查看 Harbor Registry 仓库结果

curl -k https://hub.yiqisoft.com/v2/_catalog -u admin:Harbor12345 |json_pp

结果显示

{
 "repositories" : [
    "edgexfoundry/app-service-gateway",
    "edgexfoundry/consul",
    "edgexfoundry/core-command",
    "edgexfoundry/core-common-config-bootstrapper",
    "edgexfoundry/core-data",
    "edgexfoundry/core-metadata",
    "edgexfoundry/device-modbus",
    "edgexfoundry/device-onvif-camera",
    "edgexfoundry/device-openvino-face-recognition",
    "edgexfoundry/device-openvino-object-detection",
    "edgexfoundry/edgex-ui",
    "edgexfoundry/redis",
    "edgexfoundry/support-notifications",
    "edgexfoundry/support-scheduler",
    "library/hello-world",
    "library/postgres",
    "rancher/system-agent",
    "yiqisoft/media_server",
    "yiqisoft/model_server",
    "yiqisoft/nginx",
    "yiqisoft/nvr"
 ]
}

部署 K3S `业务集群`

以下操作注意：全部在新建的业务集群中操作

所有的 Master 和 Worker 都加入业务集群

Rancher 中创建一个新的集群

Rancher UI 操作（省略）, Cluster Name: yiqisoft, Kubernetes Version: 1.30.4+k3s1

Master 加入集群(`初始化业务集群`)

通过新集群的 Registration 加入，可以自定义一个 namespace。需要几个 Master 根据自己业务需要来定。

导入 hub CA

echo | openssl s_client -showcerts -connect hub.yiqisoft.com:443 2>/dev/null | \
openssl x509 -outform PEM > /etc/ssl/certs/hub.yiqisoft.com.crt

分别在 master151-master153 主机上执行，主机名不能重复

curl --insecure -fL https://rancher.yiqisoft.com/system-agent-install.sh | \
sudo  sh -s - --server https://rancher.yiqisoft.com --label 'cattle.io/os=linux' \
--token xft4fsrjgkn4rzqxrgrb4mztkcxtz4nhpwm58t84q54lvpsscdgd72 \
--ca-checksum 30d78ad0ece6355c40a4b3764ba02dfc96388a9c20f6b4e2bffb131cf7402c1f \
--etcd --controlplane --worker

查看业务集群 node

kubectl get nodes

确认 Master 都在线

NAME        STATUS   ROLES                              AGE     VERSION
master151   Ready    control-plane,etcd,master,worker   32m     v1.30.4+k3s1
master152   Ready    control-plane,etcd,master,worker   3h39m   v1.30.4+k3s1
master153   Ready    control-plane,etcd,master,worker   23m     v1.30.4+k3s1

Worker 加入业务集群

首先通过 curl 直接输出 hub 证书到主机证书目录
containerd 拉取 image 时需要信任此证书 CA

echo | openssl s_client -showcerts -connect hub.yiqisoft.com:443 2>/dev/null | \
openssl x509 -outform PEM > /etc/ssl/certs/hub.yiqisoft.com.crt

需要等 Master 加入成功后（至少一个成功注册），Worker 主机再次通过 Registration 加入，只需要选择 Worker 即可，需要定义一个 namespace label，比如： namespace=worker01，以后可单独部署到独立应用 到 namespace 作为隔离使用。

在所有业务 Worker 上执行，同样注意主机名不能重复

curl --insecure -fL https://rancher.yiqisoft.com/system-agent-install.sh | \
sudo  sh -s - \
--server https://rancher.yiqisoft.com \
--label 'cattle.io/os=linux' \
--token xft4fsrjgkn4rzqxrgrb4mztkcxtz4nhpwm58t84q54lvpsscdgd72 \
--ca-checksum 30d78ad0ece6355c40a4b3764ba02dfc96388a9c20f6b4e2bffb131cf7402c1f \
--worker \
--label namespace=worker161

验证 Worker 节点

kubectl get nodes -A

结果正常

NAME        STATUS   ROLES                              AGE     VERSION
master151   Ready    control-plane,etcd,master,worker   74m     v1.30.4+k3s1
master152   Ready    control-plane,etcd,master,worker   4h21m   v1.30.4+k3s1
master153   Ready    control-plane,etcd,master,worker   65m     v1.30.4+k3s1
worker161   Ready    worker                             25m     v1.30.4+k3s1

(`部署/更新`) Harbor hub CA 证书到所有的 Master 和 Worker

(`手动操作`)导出 Harbor hub HTTPS 证书

增加自签名证书到 ca-certificates
所有的 Master 和 Worker 上执行（不太可行）

echo | openssl s_client -showcerts -connect hub.yiqisoft.com:443 2>/dev/null | \
openssl x509 -outform PEM > /etc/ssl/certs/hub.yiqisoft.com.crt

(`自动部署`)Harbor Hub CA 证书

新建一个 Secret

在业务集群中，把 Harbor 证书导入集群 kube-system

kubectl create secret generic hub-ca --from-file=ca.crt=/hub.yiqisoft.com.crt -n kube-system

查看

kubectl get secret -A |grep hub-ca

结果

NAMESPACE    NAME    TYPE               DATA   AGE
kube-system  hub-ca  kubernetes.io/tls  2      101m

新建一个 DaemonSet

新建一个部署文件: ca-distributor.yaml，用于分发 hub 的证书，非常重要，否则无法从私有 Registry 拉取镜像。

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: ca-distributor
namespace: kube-system
spec:
selector:
  matchLabels:
    name: ca-distributor
template:
  metadata:
    labels:
      name: ca-distributor
  spec:
    containers:
    - name: ca-distributor
      image: busybox:latest
      command:
      - /bin/sh
      - -c
      - "cp /etc/ca-certificates/tls.crt /etc/ssl/certs/hub.yiqisoft.cn.crt && echo 'Certificate Updated' && sleep 3600"
      volumeMounts:
      - name: ca-cert
        mountPath: /etc/ca-certificates
      - name: ssl-certs
        mountPath: /etc/ssl/certs
    volumes:
    - name: ca-cert
      secret:
        secretName: hub-ca
    - name: ssl-certs
      hostPath:
        path: /etc/ssl/certs
        type: Directory
    restartPolicy: Always

部署 yaml
```
kubectl apply -f ca-distributor.yaml
```

验证结果,确保所有的节点都执行成功。

kubectl get pods -A  |grep ca-distributor
kube-system     ca-distributor-ckhgh  1/1     Running     0  100s
kube-system     ca-distributor-hqzwt  1/1     Running     0  101s
kube-system     ca-distributor-lj72n. 1/1     Running     0  101s
kube-system     ca-distributor-mpp7m  1/1     Running     0  101s

在 Worker 上拉取镜像 image

k3s ctr i pull hub.yiqisoft.com/library/hello-world:latest

验证结果

hub.yiqisoft.cn/library/hello-world:latest:  resolved       |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++| 
manifest-sha256:d37ada95d47ad12224c205a938129df7a3e52345828b4fa27b03a98825d1e2e7: done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++| 
config-sha256:d2c94e258dcb3c5ac2798d32e1249e42ef01cba4841c2234249495f87264ac5a:   done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++| 
layer-sha256:c1ec31eb59444d78df06a974d155e597c894ab4cda84f08294145e845394988e:    done           |++++++++++++++++++++++++++++++++++++++| 
elapsed: 0.6 s total:  524.0  (871.0 B/s)                                       
unpacking linux/amd64 sha256:d37ada95d47ad12224c205a938129df7a3e52345828b4fa27b03a98825d1e2e7...
done: 54.873311ms

基于 K3S 部署业务应用(`边缘计算框架`)

以下所有部署都是通过 Helm Chart 工具进行，需要自行编写。

EdgeX Foundry Base

部署基本框架结果

kubectl get pods -n worker161
NAME                                          READY   STATUS    RESTARTS    AGE
edgex-core-command-tspw7                      1/1     Running   0           5m41s
edgex-core-common-config-bootstrapper-92q25   1/1     Running   0           5m25s
edgex-core-consul-8lqxz                       1/1     Running   0           6m4s
edgex-core-data-nv26d                         1/1     Running   0           6m23s
edgex-core-metadata-l6c49                     1/1     Running   0           5m3s
edgex-device-onvif-camera-5tt4w               1/1     Running   0           3m26s
edgex-mqtt-broker-j2jdr                       1/1     Running   0           81s
edgex-redis-rf4v7                             1/1     Running   0           4m50s
edgex-support-notifications-ws6l5             1/1     Running   0           4m28s
edgex-support-scheduler-drx2p                 1/1     Running   0           3m56s
edgex-ui-v55vm                                1/1     Running   0           3m45s

部署辅助应用：流媒体，推理服务器，NVR

部署辅助应用
业务 pod 之间有依赖关系，需等待其他 pod 起来才能工作，会不断的重试

kubectl get pods -n worker161 |grep -v edgex

结果

NAME                   READY   STATUS      RESTARTS        AGE
media-server-wtjxk     1/1     Running     1 (5m29s ago)   13m
model-server-9fpb2     1/1     Running     0               89s
nvr-gqlst              1/1     Running     2 (5m29s ago)   11m

部署 OpenVINO AI 应用

部署基于 OpenVINO 推理框架的 AI 应用 pod

kubectl get pods -n worker161 |grep openvino

结果

NAME                                           READY   STATUS    RESTARTS    AGE
edgex-device-openvino-face-recognition-bgch4   1/1     Running   0           5m43s
edgex-device-openvino-object-detection-tbvwk   1/1     Running   0           7m21s

总结

2024-10-08T03:19:07.png

通过本部署方案，可以管理基于 EdgeX 的边缘计算方案，EdgeX 具备边缘自治，即使脱离 K3S 集群，也照样能正常工作。
同时，此方案可以管理成千上万个边缘设备，之间互不干扰，适合大型项目部署。
云端配置相对较为复杂，但是边缘端就轻松很多，只需要手动注册到 K3S 集群，其他都可以通过 K8S API 进行部署和管理。
对比 K8S 而言，K3S 非常适合在边缘端工作，占用资源少，管理较为方便。
其实，最终结果就是：K3S 适合管理边缘容器分发。

标签 K3S 下的文章

K3S 私有化部署方案实践

准备工作

硬件

软件

基础配置

数据库配置

Docker

数据库

PostgreSQL

MySQL

部署 K3S 管理集群

主机名

K3S 核心安装

自动安装(推荐)

手动二进制文件安装(不推荐)

Master / Worker 手动加入(如有必要)

安装 Rancher 集群管理工具和 Harbor Registry 仓库

准备工作

安装 Kubernetes 包管理工具 Helm

安装证书管理器 cert-manager

安装 Rancher

安装 Harbor

使用 Ceph（推荐）

使用 NFS

部署 pv 和 pvc

部署 Harbor Helm

批量上传所需 image 到 Harbor

部署 K3S 业务集群

所有的 Master 和 Worker 都加入业务集群

Rancher 中创建一个新的集群

Master 加入集群(初始化业务集群)

Worker 加入业务集群

(部署/更新) Harbor hub CA 证书到所有的 Master 和 Worker

(手动操作)导出 Harbor hub HTTPS 证书

(自动部署)Harbor Hub CA 证书

新建一个 Secret

新建一个 DaemonSet

基于 K3S 部署业务应用(边缘计算框架)

EdgeX Foundry Base

部署辅助应用：流媒体，推理服务器，NVR

部署 OpenVINO AI 应用

总结

最新文章

分类

部署 K3S `管理集群`

自动安装(`推荐`)

手动二进制文件安装(`不推荐`)

Master / Worker 手动加入(`如有必要`)

`批量上传`所需 image 到 Harbor

部署 K3S `业务集群`

Master 加入集群(`初始化业务集群`)

(`部署/更新`) Harbor hub CA 证书到所有的 Master 和 Worker

(`手动操作`)导出 Harbor hub HTTPS 证书

(`自动部署`)Harbor Hub CA 证书

基于 K3S 部署业务应用(`边缘计算框架`)