k3s入门与实战---适配边缘计算场景的轻量级的k8s(一)

一、k3s介绍

1.1 什么是k3s?

k3s 是经过 CNCF 认证的由 Rancher 公司开发维护的一个轻量级的 Kubernetes 发行版，内核机制还是和 k8s 一样，但是剔除了很多外部依赖以及 K8s 的 alpha、beta 特性，同时改变了部署方式和运行方式，目的是轻量化K8s，简单来说，K3s 就是阉割版 K8s，消耗资源极少。它主要用于边缘计算、物联网等场景。

K3s 具有以下特点：

　　1、安装简单，占用资源少，只需要 512M 内存就可以运行起来；

　　2、apiserver 、schedule 等组件全部简化，并以进程的形式运行在节点上，把程序都打包为单个二进制文件，每个程序只需要占用 100M 内存；

　　3、使用基于 sqlite3 的轻量级存储后端作为默认存储机制。同时支持使用 etcd3、MySQL 和 PostgreSQL 作为存储机制；

　　4、默认使用 local-path-provisioner 提供本地存储卷；

　　5、默认安装了 Helm controller 和 Traefik Ingress controller；

　　6、所有 Kubernetes control-plane 组件的操作都封装在单个二进制文件和进程中，使 K3s 具有自动化和管理包括证书分发在内的复杂集群操作的能力。

　　7、减少外部依赖，操作系统只需要安装较新的内核（centos7.6 就可以，不需要升级内核）以及支持 cgroup 即可，k3s 安装包已经包含了 containerd、Flannel、CoreDNS，非常方便地一键式安装，不需要额外安装 Docker、Flannel 等组件。

1.1.1 CNCF介绍

CNCF介绍：CNCF，英文全称为 Cloud Native Computing Foundation，中文译为“云原生计算基金会”。成立于 2015 年 12 月 11 日。

CNCF 托管的项目：

　　– kubernetes ： 容器编排系统，可以跨主机管理容器化应用；

　　– Prometheus ：开源的监控系统，专注于时间序列数据，主要用于对 k8s 和容器进行监控；

　　– CoreDNS：k8s 中的 DNS 服务器；

　　– containerd：将容器运行时及其管理功能从 Docker Daemon 剥离的镜像管理和容器执行技术；

　　– Fluentd：日志收集组件；

　　– Linkerd：为微服务提供可靠性支持、自动化负载均衡、服务发现和运行时可恢复性的开源“服务网 格”项目；

　　– gRPC：现代化高性能开源远程调用框架；

　　– rkt：帮助开发者打包应用和依赖包，简化搭环境等部署工作，提高容器安全性和易用性的容器引 擎。

1.1.2 什么是发行版

我们经常听说 linux 发行版，那什么是 linux 发行版？

Linux 发行版与 Windows 或 Mac OS（操作系统）一样，Linux 由多种类型组成，称为分发,每个发行版都 很相似，但是不完全一样。一般情况下，Linux 发行版是各种应用程序（软件）的集合，从而来适应使用目的，除了在服务器上安装之外，其他还要提前设置，以便可以立即进行实际使用。

Linux 发行版主要有 Debian 类型、Slackware 系列、Red Hat

1.Debian 类型： Debian 类型是高度发达的，但是 Debian 门槛比较高，对用户比较友好的，Debian 拥有出色的性能，可用于嵌入式设备等众多应用。此外，它已经发展成为一种流行的 Linux 发行版，名为 Ubuntu。

2.Slackware 系列： Slackware 管理方法比其他线路更复杂，对于初学者来说相对困难，这是因为项强调稳定性和安全性的发展政策，并且没有优先考虑易用性。经过验证后是否有透露软件的立场，Slackware 著名的发行版包括 openSUSE，Plamo Linux 和 Puppy Linux。

3.Red Hat： 目前 Red Hat 大致分为两类，第一个是红帽企业 Linux（RHEL），有些服务是要收费的。另一种是名为 Fedora（Fedora）的免费发行版

4、Centos CentOS 是 Linux 发行版之一，它是来自于 Red Hat Enterprise Linux 依照开放源代码规定释出的源代码所编译而成。由于出自同样的源代码，因此有些要求高度稳定性的服务器以 CentOS 替代商业版的 Red Hat Enterprise Linux 使用。

1.1.3 边缘计算介绍

边缘计算也称为边缘处理，是一种将服务器放置在本地设备附近的网络技术，解决数据传输的延迟问题。这样的处理方式是在传感器附近或者设备产生数据的位置进行的，因此称之为边缘。“边缘”特指 计算资源在地理分布上更加靠近设备，而远离云数据中心的资源节点。

典型的边缘计算分为物联网（例如：智慧城市，智能家居，大型商店等）和非物联网（例如：游戏，CDN 等）场景。

边缘计算应用场景：

在城市路面检测中，在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息，检测空气质量+、光照强度、噪音水 平等环境数据，当路灯发生故障时能够及时反馈至维护人员。

在智能交通中，边缘服务器上通过运行智能交通控制系统来实时获取和分析数据，根据实时路况来控制交通信息灯，以减轻路面车辆拥堵等。

在无人驾驶中，如果将传感器数据上传到云计算中心将会增加实时处理难度，并且受到网络制约，因此无人驾驶主要依赖车内计算单元来识别交通信号和障碍物，并且规划路径

1.1.4 边缘计算应用场景

《福布斯》技术委员会的 12 位成员研究了一些企业的用例，在这些用例中，都使用了边缘计算：

应用一：改进医疗设备性能和数据管理

在医疗场景下，边缘计算主要帮助医疗保健体系的 IT 基础架构，具体来说，是防止医疗设备管理的应用程序发生延迟。在边缘计算的支持下，无需构建集中的数据中心，可对关键数据进行本地化，在安全性、响应速度和有效性上有更佳表现。

应用二：本地零售的实时数据分析

边缘计算的主要目的，是让运算尽可能接近数据源。在零售场景中，以往企业都是将各分支的数据汇总到中心位置进行分析，再进行决策和行动。而通过边缘计算，零售店铺可以在本地就进行数据处理和优化，这样组织的行动反馈就能更快更及时。

应用三：消费者数据隐私

处理高度敏感的消费者数据的公司发现，由于数据泄漏成本高昂，云计算很危险。因此，许多这类公司正在将边缘计算用于处理消费者数据，因为它为他们提供了更多的安全和控制选择。这可能会使企业工作流程复杂化，但它可以带来好处，特别是在医疗数据公司中。- Sean Byrnes, Outlier

应用四：物联网

物联网是企业为获得更好的数据、客户体验、现场营销和更智能的流程而实施的智能的重大转变。边缘计算使网络的运行水平能够为物联网提供高性能。接近实时的速度意味着用户体验可以非常出色，并且可以为企业带来更好、更有效的运营。-Frank Cittadino, QOS Networks

应用五：视频监控和分析

视频监控已经部署在边缘，以及视频分析。视频产生的数据是所有其他来源数据总和的 10 倍。这是一个很好的例子，说明您需要在数据中心之外开始处理的数据类型，以最大限度地减少通过网络移动和存储 的数据量。此外，它还允许企业对可操作的数据做出实时决策- Bill Galloway，Pivot3 Inc.

应用六：工业操作

工厂车间处理等工业操作需要海量数据的快速响应。这些数据中的大部分被丢弃，但能够通过检测边缘 数据中的异常来使工厂操作员能够及时对工厂车间的问题做出反应。这样可以间接减少停机从而提高生产率。- Randal Kenworthy，Cognizant

应用七：智能建筑

随着我们的会议室和设施变得越来越智能化，将会有一种把所有东西都放到云端的诱惑。考虑到安全性和稳定性，在站点上托管数据将会有一些好处。我们已经看到了基于云的照明在网络中断时可能会令人 沮丧的问题，而工作场所的可靠性甚至更重要。 Luke Wallace, Bottle Rocket

应用八：无人驾驶汽车

汽车行业已投入数十亿资金开发边缘计算技术。为了安全运行，这些车辆需要收集和分析有关其周围环境，方向和天气状况的大量数据，以及与道路上的其他车辆进行通信。- Arnie Gordon，Arlyn Scales

应用九：机顶盒

Edge AI 可以在机顶盒设备上运行一个低占用空间的智能引擎，可以实时分析数据，对 AI 进行编码，在 本地解决问题并向上游服务器提供智能反馈。与基本自动化（边缘机器人流程自动化机器人）相结合， AI 引擎可以自我修复并在本地解决许多问题。- Ankur Garg，Hotify Inc.

1.2 为什么叫k3s？

我们希望安装的 Kubernetes 在内存占用方面只是原来一半的大小。Kubernetes 是一个 10 个字母的单 词，简写为 k8s，所以， Kubernetes 一半大的东西就是有 5 个字母的单词，简写为 K3S。K3S 没有全称，也没有官方的发音。

K3s 适用于以下场景： 1、边缘计算-Edge 2、物联网-IoT 3、CI：持续集成 4、Development：开发 5、ARM 6、嵌入 K8s

由于运行 K3s 所需的资源相对较少，所以 K3s 也适用于开发和测试场景。在这些场景中，如果开发或测试人员需要对某些功能进行验证，或对某些问题进行重现，那么使用 K3s 不仅能够缩短启动集群的时间，还能够减少集群需要消耗的资源。与此同时，Rancher 中国团队推出了一款针对 K3s 的效率提升工 具：AutoK3s。只需要输入一行命令，即可快速创建 K3s 集群并添加指定数量的 master 节点和 worker 节点。

问题 1：什么是 ARM

ARM64 和 ARMv7 都支持二进制文件和多源镜像。k3s 在小到树莓派或大到 AWS a1.4xlarge 32GiB 服务器的环境中均能出色工作。

1.3 k3s架构

1.3.1 单节点的k3s架构

k3s server 节点是运行 k3s server 命令的机器（裸机或者虚拟机），而 k3s Agent 节点是运行 k3s agent 命令的机器。

单点架构只有一个控制节点（在 K3s 里叫做 server node，相当于 K8s 的 master node），而且 K3s 的 数据存储使用 sqlite 并内置在了控制节点上

在这种配置中，每个 agent 节点都注册到同一个 server 节点。K3s 用户可以通过调用 server 节点上 的 K3s API 来操作 Kubernetes 资源。

1.3.2 高可用k3s架构

虽然单节点 k3s 集群可以满足各种用例，但对于 Kubernetes control-plane 的正常运行至关重要的环境，可以在高可用配置中运行 K3s。一个高可用 K3s 集群由以下几个部分组成：

　　1、K3s Server 节点：两个或者更多的 server 节点将为 Kubernetes API 提供服务并运行其他 control-plane 服务

　　2、外部数据库：外部数据存储（与单节点 k3s 设置中使用的嵌入式 SQLite 数据存储相反）

1.3.3 边缘计算应用案例分析

背景：

在进行信息化、智能化改造的过程中，首先第一步，就是要获取底层系统的全方位的数据。因此需要部署大量的边缘设备来采集数据、分析数据，通过这些数据进行建模，大量的边缘设备一般离散的分布在不同机房、厂区、甚至是不同的地理区域。

需 求：

运维角度来讲：

　　1、管理这些边缘设备，保持边缘设备上运行的服务的高可用性；

　　2、快速的上线、升级；

　　3、配置的快速更改与应用

二、k3s和k8s如何选择

K8s 和 k3s 各有优劣。若是你要进行大型的集群部署，建议你选择使用 K8s；若是你处于边缘计算等小型 部署的场景或仅仅须要部署一些非核心集群进行开发/测试，那么选择 k3s 则是性价比更高的选择。

　　云计算场景用 k8s

　　边缘计算场景用 k3s

k3s 和 k8s 具体有多大的差别？

　　在实际的应用部署中，几乎没有任何差异，至少到目前为止，我所遇到的场景，k8s 能满足的，k3s 也能满足，相信，通过不断的迭代，k3s 在未来会更完善边缘场景。

能直接学习 k3s 吗？

　　: k3s 的所有操作跟 k8s 无区别，但是学习还是以 k8s 为主，之后再扩展 k3s

三、安装k3s集群

https://www.cnblogs.com/yangmeichong/p/16659326.html