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文檔簡介
1、 企業(yè)云技術(shù)中臺建設方案 【導讀】本方案是“2020容器云職業(yè)技能大賽”團隊比賽季軍作品。以OpenShift Container Platform(簡稱OCP)為底座,OCP以Docker技術(shù)和kubernetes框架為基礎,在此之上擴展提供了軟件定義網(wǎng)絡、軟件定義存儲、基于角色的權(quán)限訪問管理、企業(yè)級鏡像倉庫、統(tǒng)一入口路由、持續(xù)集成流程(s2i/jenkins)、統(tǒng)一管理控制臺、監(jiān)控日志等功能,形成了覆蓋整個軟件生命周期的解決方案。1 平臺整體概要企業(yè)云計算架構(gòu)演進歷程推進企業(yè)向共享架構(gòu)轉(zhuǎn)型的邏輯架構(gòu)2 平臺整體概要2.1 集群部署方案本次設計交付的容器云平臺包括兩個環(huán)境:開發(fā)測試環(huán)境、生產(chǎn)
2、環(huán)境,兩個OCP環(huán)境中的Master、Router、EFK、Metrics以高可用方式部署:開發(fā)環(huán)境節(jié)點分master(管理節(jié)點),infra(基礎設施節(jié)點),node(計算節(jié)點),配套設施節(jié)點。(1)mater節(jié)點部署在內(nèi)網(wǎng)環(huán)境,master計算資源需根據(jù)業(yè)務需求進行評估,master節(jié)點上至少應滿足每管理1000個pod資源配置需要增加1VCPU 和1.5G 內(nèi)存.(2)infra節(jié)點在內(nèi)網(wǎng)環(huán)境和DMZ區(qū)分別部署節(jié)點,對于暴露外網(wǎng)的服務,走dmz節(jié)點通信(3)鏡像倉庫節(jié)點,統(tǒng)一采用高可用方案部署harbor鏡像倉庫,可同時作為外部ing下倉庫和集群內(nèi)部鏡像倉庫使用(4)日志節(jié)點,因日志節(jié)點
3、存儲io較大,單獨部署3節(jié)點用于日志,并且存儲采用本地存儲,提高io性能(5)Yum服務器:為便于OCP集群離線部署,在內(nèi)網(wǎng)環(huán)境中設置Yum服務器,以http協(xié)議提供服務;(6)在OCP中部署Jenkins服務,來支持CI/CD pipeline落地;(7)計算資源配置規(guī)范2.2 集群網(wǎng)絡設計方案2.2.1 負載均衡設計通過F5設備實現(xiàn)負載均衡,使用該方式的有開發(fā)測試環(huán)境Router、DMZ區(qū)開發(fā)測試環(huán)境Router、生產(chǎn)環(huán)境Router、DMZ區(qū)生產(chǎn)環(huán)境Router。F5負載均衡策略采用輪詢(Round Robin)策略或最小連接數(shù)策略,需提供http協(xié)議和https協(xié)議透傳,開放80/44
4、3端口轉(zhuǎn)發(fā)。2.2.2 操作系統(tǒng)網(wǎng)絡配置每個計算節(jié)點配置兩個萬兆網(wǎng)卡,分別用于業(yè)務流量和nas存儲流量。完成操作系統(tǒng)網(wǎng)卡IP、網(wǎng)關(guān)、DNS的配置,進行測試與網(wǎng)關(guān)連通性,再進行節(jié)點互通測試。2.2.3 SDN網(wǎng)絡規(guī)劃OCP集群節(jié)點規(guī)模規(guī)劃:2.3 存儲設計方案2.3.1 存儲方式:(1)容器云平臺自身存儲主要考慮數(shù)據(jù)讀寫的性能和數(shù)據(jù)安全,比如etcd,日志中心。綜合考慮,采用本地存儲提供最可靠的性能,同時etcd,日志中心等以分布式架構(gòu)設計,采用=3副本,異步同步策略(2)應用數(shù)據(jù)持久化存儲采用ceph分部署存儲架構(gòu),生產(chǎn)環(huán)境掛載ceph存儲,默認采用3副本,根據(jù)業(yè)務需求分別提供塊存儲、對象存儲
5、、文件存儲接口,RWX類型優(yōu)先選擇掛載NFS文件存儲,RWO類型優(yōu)先選擇采用塊存儲,接口類型包括iscsi,rbd,對于存儲大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),優(yōu)先選擇對象存儲接口(3)鏡像存儲,鏡像模塊采用高可用部署方案,存儲采用NFS文件存儲共享方式。2.3.2 存儲介質(zhì)存儲介質(zhì)分容量型和性能型兩種需求。容量型存儲特點大容量,高性價比。介質(zhì)采用混合盤。性能規(guī)格:10ms時延,IOPS最大15k(4K隨機讀寫)。適合對時延要求不高的計算型業(yè)務。性能型存儲特點低時延,高吞吐。介質(zhì)采用SSD,性能規(guī)格:毫秒級時延,IOPS大于30K(4k隨機讀寫),適合對時延響應要求高的業(yè)務。2.3.3 存儲容量開發(fā)測試環(huán)境:
6、生產(chǎn)環(huán)境:2.3.4 存儲容量數(shù)據(jù)備份內(nèi)容包括容器配置文件,持久化數(shù)據(jù),鏡像文件備份,備份設備統(tǒng)一采用NBU專業(yè)備份設備。備份計劃如下2.4 監(jiān)控與日志運維設計2.4.1 監(jiān)控組件監(jiān)控分別基礎設施級監(jiān)控、容器云集群級監(jiān)控、應用級監(jiān)控。(1)基礎設施監(jiān)控采用H3C企業(yè)級監(jiān)控組件ucenter,監(jiān)控內(nèi)容包括底層存儲硬件運行狀態(tài),存儲網(wǎng)絡時延,服務器硬件運行狀態(tài),操作系統(tǒng)cpu,內(nèi)存使用情況,網(wǎng)絡,IAAS集群運行狀況的監(jiān)控。(2)容器云集群監(jiān)控采用prometheus+grafana監(jiān)控組合,prometheus負責監(jiān)控容器云集群狀態(tài),容器的內(nèi)存,CPU,網(wǎng)絡IO,磁盤IO等監(jiān)控,通過cAdvis
7、or可以直接獲取容器基礎監(jiān)控數(shù)據(jù),通過ocp集群自帶的監(jiān)控組件(如下圖)kube-state-metrics可以直接獲取K8S的資源對象和對應監(jiān)控數(shù)據(jù),因此我們在每個K8S集群上默認部署prometheus實現(xiàn)這部分監(jiān)控采集,然后通過grafana調(diào)用prometheus API來獲取數(shù)據(jù),用于可視化展示,同時通過Alertmanager組件設置告警信息的發(fā)送。(3)應用級監(jiān)控采用skyworking開源工具,包括對應用系統(tǒng)的指標監(jiān)控,分布式追蹤,分布式系統(tǒng)性能診斷。2.4.2 日志組件采用EFK日志組合,Elasticsearch+Fluentd+Kibana的簡稱。ES負責數(shù)據(jù)的存儲和索引
8、,F(xiàn)luentd負責數(shù)據(jù)的調(diào)整、過濾、傳輸,Kibana負責數(shù)據(jù)的展示。Fluentd以DaemonSet方式部署,將收集宿主機中的docker和OCP日志,并發(fā)送到ES。OCP集群內(nèi)的每個結(jié)點都會啟動一個Fluentd容器。ES用于日志存儲,會部署在計算結(jié)點,同時部署3個ES節(jié)點集群,并配置成data replicas=2,實現(xiàn)高可用。Kibana用于日志前臺展現(xiàn),部署在計算結(jié)點,同時配置成replicas=2,實現(xiàn)高可用。2.5 多云管理設計2.5.1 跨地區(qū)多云設計對于跨地區(qū)(200KM)廠區(qū)設計方案,主要考慮網(wǎng)絡延時,為保障業(yè)務穩(wěn)定性,采用多集群部署(1)業(yè)務代碼的構(gòu)建在中心區(qū)完成,并
9、通過中心區(qū)的鏡像倉庫同步到近場集群(邊緣集群)的鏡像倉庫,以便邊緣節(jié)點可以就近拉取鏡像。(2)由于有多個邊緣云,所以會有應用同時部署到多個邊緣云的需求,可以通過云平臺完成多集群同時部署、管理的需求,也可以基于流水線監(jiān)聽 鏡像同步后的事件,來觸發(fā)新版本應用的自動部署上線。2.5.2 聯(lián)邦集群對于網(wǎng)絡延時較小的環(huán)境,根據(jù)大型制造業(yè)跨廠區(qū)業(yè)務特性,利用聯(lián)邦集群實現(xiàn)多云管理。通過OpenShift內(nèi)置的Kubefed Operator,在OpenShift之上運行聯(lián)邦集群。在Kubefed中通過Controller Manager維護聯(lián)邦集群中每個Kubernetes集群成員的資源狀態(tài)。3 平臺應用交
10、付3.1 平臺應用運營設計方案業(yè)務需求:作為業(yè)務部門,綜合著眼關(guān)注業(yè)務進度,不關(guān)注需求之外的其它交付內(nèi)容解決方案:作為制造業(yè),貫穿生產(chǎn)全過程的各個環(huán)節(jié),都依賴于信息化系統(tǒng)的有力支撐,而這些系統(tǒng)或者業(yè)務模塊,即具有獨立性,又具有前后連貫性。跟隨生產(chǎn)需要,流程不斷優(yōu)化,各業(yè)務之間協(xié)作關(guān)系也在動態(tài)調(diào)整,新的業(yè)務加進來,廢棄的業(yè)務逐漸被替代。為了適應業(yè)務快速開發(fā)、交付,各服務之間通力協(xié)作。我們將整個生產(chǎn)服務系統(tǒng)進行業(yè)務劃分,分為基礎類服務,各業(yè)務服務(如訂單、排班,物料采購等等)?;A服務提供基礎的權(quán)限認證,統(tǒng)一網(wǎng)關(guān),注冊中心,配置中心,監(jiān)控中心,日志中心,調(diào)度中心,為業(yè)務服務提供微服務(spring
11、 cloud)運行環(huán)境,各業(yè)務服務作為核心業(yè)務,以微服務方式、具有獨立的數(shù)據(jù)庫作為服務支撐,注冊到統(tǒng)一注冊中心,通過統(tǒng)一網(wǎng)關(guān)進行訪問,各服務之間通過統(tǒng)一網(wǎng)關(guān)進行調(diào)用協(xié)同,以實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息傳遞。平臺應用運營設計分別包括項目需求分析、持續(xù)集成和交付、連續(xù)性服務運營、運維監(jiān)控和分析等環(huán)節(jié),流程圖如下:3.2 項目需求分析3.2.1 原始需求管理原始需求管理流程業(yè)務用戶,是需求的來源方,不同類型的業(yè)務用戶,往往關(guān)注的問題和需求是不同的,建議對用戶及性能分類,例如S類用戶(strategy)、M類用戶(management)、O類用戶(operation);不同的業(yè)務用戶,其需求的不同決定了對接需求的IT
12、人員所需要具備的能力也要不同,例如對接S類、M類、O類的IT人員角色與能力是不同的。用戶所提的需求,可以從兩個維度進行分類:1、需求所關(guān)注的問題分類(體驗型、流程型、功能型);2、是否屬于現(xiàn)有信息化系統(tǒng)所支撐范疇?;谠夹枨笮畔⑹占?,記錄收集和澄清的需求所友信息需要業(yè)務用戶和IT人員都認可。需求管理的三個粒度層次:Epic:史詩,指公司的關(guān)鍵舉措,可以是重大的業(yè)務舉措。Epic的粒度比較大,需要分解為Feature,并通過Feature繼續(xù)分解細化為User Story來完成最終的開發(fā)和交付。Feature:特性,代表可以給客戶帶來價值的產(chǎn)品功能或特性。User story:用戶故事,是從
13、用戶角度對產(chǎn)品需求的詳細描述,更小粒度的功能。由Feature分解而成。3.2.2 項目需求管理業(yè)務系統(tǒng)項目以微服務的方式進行快速迭代交付,針對項目的需求分析處理要求快速迭代,并能夠打通工具鏈,減少人的依賴因素,確保過程質(zhì)量,提高部署效率。海信需求分析采用confluence統(tǒng)一管理。按照項目劃分項目空間,進行需求編寫、評審、基線。然后將需求進行用戶故事拆分,并與jira工具打通,將需求拆分的用戶故事分配到jira項目空間下,分配到人。用以跟蹤需求的開發(fā)完成進度。如果需求有所變更,需要進行需求變更處理。將過程數(shù)據(jù)在線上呈現(xiàn),為度量做數(shù)據(jù)支撐。3.3 DevOps流程與角色設計概念階段-需求收集
14、分析流程概念階段-產(chǎn)品立項評審會流程迭代0階段-系統(tǒng)總體架構(gòu)設計流程1.迭代需求分析階段-迭代需求收集流程1.迭代需求分析階段-迭代需求列表輸出1.迭代需求分析階段-用戶故事編寫流程2.迭代應用設計階段-原型設計和評審流程3.開發(fā)-4.測試-5.發(fā)布-持續(xù)交付概念流程3.4-開發(fā)和SIT測試流程4.UAT測試流程4.預投產(chǎn)測試流程4.測試-缺陷管理流程5.發(fā)布-版本發(fā)布評審流程5.生產(chǎn)部署上線流程6.回顧-迭代回顧會議流程3.4 持續(xù)集成與交付3.4.1 jenkinsCI/CD采用ocp集群自帶的jenkins解決方案。為保障用戶交付的便利性,我們針對每個業(yè)務服務提供了流水線,從代碼檢查,單
15、元測試,編譯構(gòu)建,鏡像構(gòu)建,到觸發(fā)鏡像部署,通過流水線,一鍵完成,實現(xiàn)從代碼到運行鏡像的UAT環(huán)境的持續(xù)化交付。同時,我們充分利用Http協(xié)議,請求-響應的特點,我們充分利用ocp平臺,graceterminate的特征,合理設置服務參數(shù),保障服務可以平滑切換升級,用戶無感知。當UAT測試驗證一切ok后,我們將鏡像直接交付生產(chǎn),從而保證交付都是可靠的??紤]到開發(fā)過程中需要重復驗證功能,我們采納了基于配置驅(qū)動的開發(fā)模式,我們將服務運行配置與統(tǒng)一配置中心相結(jié)合,使得用戶可以通過配置中心實時調(diào)整配置,靈活控制新功能是否上線,是否只在部分服務上線。這給開發(fā)團隊帶來極大的靈活性,來方便應對功能完善及新功
16、能上線。3.4.2 高并發(fā)設計業(yè)務需求:高并發(fā)設計解決方案:在公司生產(chǎn)、營銷系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)都是按照一定順序流轉(zhuǎn)并處理。有的系統(tǒng)需要高并發(fā)設計,有的系統(tǒng)對并發(fā)性,處理實時性要求較低。為保障各系統(tǒng)解耦,并讓不同處理能力的系統(tǒng)能夠合理匹配,正常運行。每個業(yè)務系統(tǒng)內(nèi)入口,盡量提供異步能力,提供了消息隊列機制,具體表現(xiàn)為業(yè)務系統(tǒng)api接收請求,將請求消息,送入消息隊列,并立即響應。業(yè)務系統(tǒng)內(nèi)存處理系統(tǒng),根據(jù)處理能力要求,啟動多服務,高并發(fā)消費消息處理,處理結(jié)果異步調(diào)用方。對于不能異步調(diào)用的服務,保障不存在gridlock問題,使之能夠通過擴展服務擴展服務并發(fā)能力,結(jié)合skywalking監(jiān)控流量及響應時間
17、分布,合理調(diào)整服務副本數(shù)。在每個服務內(nèi),對于讀多寫少的場景,我們充分利用緩存來加速請求的響應時間,以提高并發(fā)能力,同時降低對于數(shù)據(jù)庫的負載壓力。而對于幾乎不變化的產(chǎn)品、配件等型號及參數(shù)等產(chǎn)品庫信息,為了提高查詢效率,我們采用的是NoSQL方案,通過ES來實現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢服務。3.5 連續(xù)性運營3.5.1 應用服務擴縮容以微服務架構(gòu)部署的容器應用,在單個實例對業(yè)務的支撐能力不足時,應通過水平擴展的方式進行多實例部署,以支撐更多的業(yè)務請求。同時,為了減少系統(tǒng)資源的浪費,在業(yè)務量減少時,也應減少應用的實例數(shù)量,釋放出系統(tǒng)資源以供其他系統(tǒng)使用。(1)自動擴縮容基于CPU使用率的自動擴縮容可應用于CPU密集型的應用程序,在CPU使用率提高時能夠通過水平擴展來完成更多的計算工作。基于自定義業(yè)務指標的自動擴縮容可用于需要根據(jù)業(yè)務指標完成自動擴縮容
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