【架构实战】多集群管理架构设计(Karmada/Fleet)

简介: 多集群管理核心要点:Karmada:K8s原生,K8s SIG项目Fleet:Rancher生态,简洁跨集群调度:统一管理灾备:故障转移

一、多集群管理 概述

多 集群管理 是云原生扩展的关键:

使用场景:

  • 多地域部署
  • 多环境隔离
  • 灾备恢复
  • 混合云

二、Karmada 架构

1. 架构图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Karmada API Server                      │
└─────────────────────────────┬───────────────────────────────┘
                              │
┌─────────────────────────────┼───────────────────────────────┐
│                    Karmada Controller                        │
│  ┌────────────┐  ┌────────────┐  ┌────────────┐            │
│  │   Push    │  │   Pull    │  │  Policy    │            │
│  │ Controller│  │ Controller│  │ Controller│            │
│  └────────────┘  └────────────┘  └────────────┘            │
└─────────────────────────────┬───────────────────────────────┘
                              │
┌─────────────────────────────┼───────────────────────────────┐
│              Member Clusters                                  │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐    │
│  │ Cluster1 │  │ Cluster2 │  │ Cluster3 │  │ Cluster4 │    │
│  │ (北京)   │  │  (上海)  │  │  (广州)  │  │  (深圳)  │    │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

2. 安装Karmada

# 安装Karmada
kubectl rollout status deployment/karmada-apiserver -n karmada-system
kubectl rollout status deployment/karmada-controller-manager -n karmada-system

# 添加集群
kubectl get clusters

3. 跨集群调度

apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1
kind: PropagationPolicy
metadata:
  name: myapp-propagation
spec:
  resourceSelectors:
    - apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      namespace: default
      name: myapp
  placement:
    clusterAffinity:
      clusterNames:
        - cluster-beijing
        - cluster-shanghai
    replicaScheduling:
      replicaSchedulingType: Divided
      weightPreference:
        staticWeightList:
          - clusterName: cluster-beijing
            weight: 1
          - clusterName: cluster-shanghai
            weight: 1

三、Rancher Fleet架构

1. 架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Fleet Manager                           │
│  ┌────────────┐  ┌────────────┐  ┌────────────┐            │
│  │  GitRepo   │  │  Cluster  │  │  Bundle    │            │
│  │  Watcher   │  │  Manager  │  │  Deployer  │            │
│  └────────────┘  └────────────┘  └────────────┘            │
└─────────────────────────────┬───────────────────────────────┘
                              │
┌─────────────────────────────┼───────────────────────────────┐
│              Registered Clusters                             │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐                   │
│  │   RKE1   │  │  RKE2   │  │  K3s    │                   │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

2. 配置 示例

apiVersion: fleet.cattle.io/v1alpha1
kind: GitRepo
metadata:
  name: myapp
  namespace: fleet-default
spec:
  repo: https://github.com/myorg/myapp
  branch: main
  paths:
    - /deploy
  targets:
    - name: prod
      clusterSelector:
        matchLabels:
          env: prod

四、多集群 策略

1. 流量分发

apiVersion: networking.karmada.io/v1alpha1
kind: MultiClusterIngress
metadata:
  name: myapp-ingress
spec:
  ingressClassName: nginx
  rules:
    - host: myapp.example.com
      http:
        paths:
          - path: /
            pathType: Prefix
            backend:
              service:
                name: myapp
                port:
                  number: 80
  gateways:
    - clusterNames:
        - cluster-beijing
        - cluster-shanghai

2. 灾难恢复

apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1
kind: ClusterPropagationPolicy
metadata:
  name: critical-app
spec:
  resourceSelectors:
    - apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      name: critical-app
  placement:
    clusterAffinity:
      clusterNames:
        - primary-cluster
    failover:
      applicationFailover: true
      gracePeriodSeconds: 10

五、总结

多集群管理核心要点:

  • Karmada:K8s原生,K8s SIG项目
  • Fleet:Rancher生态,简洁
  • 跨集群调度:统一管理
  • 灾备:故障转移

个人观点,仅供参考

目录
相关文章
|
6月前
|
存储 JSON Kubernetes
【架构实战】Kubernetes日志收集:EFK/Loki架构
Kubernetes日志是排查问题的关键: 日志类型: 容器日志(stdout/stderr) 宿主机日志 应用日志 K8s组件日志
279 0
|
6月前
|
边缘计算 缓存 安全
AIWCLOUD:高防免备案CDN,大陆节点免备、免实。
本文介绍一种“大陆节点免备案、免实名”的高防CDN方案:通过整合非经营性IDC带宽、传输层协议伪装(如端口复用、流量特征抹平),结合硬件指纹零信任准入、边缘动态缓存与TLS加速,实现合规、隐匿、高性能的大陆访问加速。
468 4
|
6月前
|
存储 人工智能 缓存
2026阿里云服务器热门实例选购指南:经济型/通用算力型/计算型/通用型/内存型对比与选择参考
2026年阿里云ECS活动中,相同配置往往有多款实例可选,本文详细解析了经济型e、通用算力型u1/u2i/u2a、第九代计算型c9i/通用型g9i/内存型r9i等主流规格。经济型e实例(99元/年起)为共享型,适合个人博客、轻量Web应用等入门场景;通用算力型系列(u1实例199元/年起)属企业级独享实例,适配中小型数据库、OA系统等通用业务;第九代实例基于CIPU架构,算力最高提升25%,专为高性能计算、大数据、AI训练等专业场景设计。选购时应按需匹配:轻量需求选经济型e,企业通用业务选u1/u2i,高性能场景选c9i/g9i/r9i,并善用活动优惠与权益券实现成本最优。
|
6月前
|
存储 算法 数据库
《OpenClaw Active Memory的高阶使用指南》
本文针对传统智能体被动记忆系统存在的信息缺失、响应延迟、需手动触发等核心痛点,深入解析OpenClaw Active Memory插件的革命性设计理念。文章从底层架构切入,拆解其预加载上下文机制与原生三层记忆体系的协同逻辑,详细阐述插件安装配置、自动记忆提取、结构化记忆管理、多工作区隔离及团队共享记忆等全流程实战技巧,分析记忆过载、信息污染等常见使用误区与系统局限性,探讨长期使用下智能体行为的渐进式进化规律,为开发者提供可直接落地的高阶使用指南与深度技术思考。
363 0
|
6月前
|
人工智能 自然语言处理 测试技术
《现有Python脚本快速封装OpenClaw Skill指南》
本文针对开发者硬盘中大量闲置Python脚本调用繁琐、复用受限的普遍问题,深入解析OpenClaw Skill体系的底层运行逻辑,澄清“需重写代码”的常见认知误区。文章详细阐述无侵入式封装的完整三步流程,涵盖脚本最小化预处理、语义化描述文件编写、全场景本地验证的关键细节,拆解单一职责、业务逻辑分离等核心设计原则,分享状态保持、多轮对话支持及跨Skill协同的进阶技巧,为开发者提供可直接落地的实战指南,揭示Skill体系重构代码复用方式的深层意义与生态价值。
342 0
|
流计算
泡泡龙游戏开发实战教程(3):泡泡如何发射,反弹,移动,停靠
泡泡龙游戏开发实战教程(3):泡泡如何发射,反弹,移动,停靠
546 0
|
缓存 Kubernetes API
Kubernetes Operator 开发教程
# 1. 概述 我们将 CRD, Controller, Webhook 三者合起来叫 Operator。一个 Operator 工程一般必须包含 CRD 和 Controller,Admission 是可选的。如果说 Kubernetes 是 "操作系统" 的话,Operator 是 Kubernetes 的第一层应用,它部署在 Kubernetes 里,使用 Kubernetes "扩展资源
11948 1
Kubernetes Operator 开发教程
|
存储 开发工具 Docker
Docker数据目录迁移解决方案
在docker的使用中随着下载镜像越来越多,构建镜像、运行容器越来越多, 数据目录必然会逐渐增大;当所有docker镜像、容器对磁盘的使用达到上限时,就需要对数据目录进行迁移。
14844 1
|
8月前
|
运维 Kubernetes Linux
零基础用AI管理k8s集群:OpenClaw(Clawdbot)保姆级部署(阿里云/Win11/Mac/Linux)+K8s技能集成+FAQ
在AIOps领域,自动化集群管理是核心痛点——传统运维依赖手动执行kubectl命令、排查网络与权限问题,效率低下且易出错。2026年,开源AI代理框架OpenClaw(Clawdbot)凭借Kubernetes Skills的集成能力,实现了“自然语言驱动k8s集群管理”,无需复杂脚本,仅需口语化指令即可完成健康巡检、资源交付、故障排查等运维工作。
1301 5
|
6月前
|
运维 持续交付 API
【架构实战】GitOps持续交付架构(ArgoCD/Flux)
单一事实来源:Git仓库 自动同步:声明式配置 ArgoCD:功能丰富,有UI Flux:轻量,CLI友好
270 3