背景
多集群主要应用在如下场景：
1.产品本身需要多集群能力。产品的管控需要部署在 K8s 集群内，同时，该产品还需要提供 K8s 集群给用户使用，从故障隔离、稳定性、安全多重角度考虑，容器服务的管控和业务应该分别部署在不同的集群内；
2.用户在使用 K8s 的时候，也希望具备生产多套集群供不同业务使用，从而进行资源隔离、故障隔离；
3.同一用户可能需要多种类型集群的能力，以边缘计算 IOT 为例，它需要一个定制的边缘 K8s 集群，如果按照普通的独立 K8s 集群来创建，一方面会存在资源浪费，另一方面独立的集群为用户增加了运维的成本。
我们总结了运维 K8s 集群的难点，可以分为两部分：
难点 1：运维 K8s 集群的管控面
如何支持用户一键弹出新的 Kubernetes 集群？
如何升级多个 K8s 集群的版本，当社区重大 CVE 发现时，是否要一个个升级集群？
如何自动修复多个 K8s 集群运行时发生的故障？
如何对集群的 etcd 进行维护，包括升级、备份、恢复、节点迁移？
难点 2：运维 Worker 节点
如何快速扩缩容 Worker 节点？同时需要确保每个节点的 on-host 软件（例如 docker、kubelet 等无法被 K8s 托管的组件）版本、配置和其他节点拉齐。
如何升级若干 Worker 节点上的 on-host 软件？如何灰度发布 Worker 节点上的软件包？
如何自动修复若干 Worker 节点可能出现的 on-host 软件故障？比如要是 docker/kubelet 发生 panic，我们是否能自动化的处理？
K8s 作为一个复杂的自动化运维系统，支撑了上层业务的发布、升级、生命周期管理，但 K8s 本身的运维在业内却往往还是由一个工作流（ansible、argo 等）来执行。这个过程的自动化程度不高，需要运维人员具备比较专业的 K8s 知识。而当需要运维多套 K8s 集群后，运维成本在理想情况下也会线性上升，在专有云场景下成本还会被再次放大。
阿里内部很早就遇到了运维大量 K8s 集群的难题，我们摒弃了传统工作流的模式，探索另外一条路径：使用 K8s 管理 K8s，CNCF 的文章《Demystifying Kubernetes as a Service – How Alibaba Cloud Manages 10,000s of Kubernetes Clusters》介绍了阿里巴巴在大规模 K8s 集群管理上的探索与经验。
当然，专有云场景和阿里巴巴内部场景还是有较大不同，阿里集团内使用 Kube-On-Kube 技术主要看重它的规模效应，可以使用一个元 K8s 集群来管理成百上千的业务 K8s 集群，而专有云场景的规模效应小，专有云主要看重的是Kube-On-Kube 技术自动化运维 K8s 集群和兼容多种 K8s 集群的能力，在提高稳定性的同时丰富了用户的使用场景。
K8s 声明式运维哲学：用 K8s 管理 K8s
K8s 的声明式 API 颠覆了传统的过程式运维模式，声明式 API 对应的是面向终态的运维模式：使用者将在 Spec 里定义自己所期望的状态，K8s 的 Controller 会进行一系列操作帮助使用者达到期望状态，只要不满足要求，Controller 会一直尝试。
对于 Deployment 等 K8s 原生资源，由 K8s 的 Controller 负责终态维护，而对于用户自定义的资源，例如一个 Cluster，K8s 提供了强大易用的 CRD+Operator 机制，只需要简单几步就可以实现自定义的面向终态运维：
1.定义自己的资源类型（CRD），实现自己的 Operator，Operator 中包含了自定义 Controller；
2.用户只需要提交自己的 CR，表现形式为一个 yaml 或者 json；
3.Operator 监听到 CR 的变化，Controller 开始执行对应的运维逻辑；
4.在运行过程中，当终态不满足要求时，Operator 也能够监听到变化，并做出相应的恢复操作。
Operator 是用代码运维应用最好的实践之一。当然，这只是一个框架，它节省了使用者的一些重复性劳动，如事件监听机制、RESTful API 监听，但核心的运维逻辑，还是需要 case by case 由使用者编写。
云原生的 KOK 架构
Kube-On-Kube 不是新概念，业内已有很多优秀的解决方案：
蚂蚁
社区项目
但是以上方案对公有云基础设施有较强依赖，专有云的特殊性让我们要考虑：
足够轻量化用户才会买单，客户通常很排斥独占的管理节点开销；
不依赖公有云和阿里集团内部的差异性基础设施；
采用云原生架构。
在考虑到这 3 个因素后，我们设计出更为通用的 KOK 方案：
名词解释：
Meta Cluster：元集群，即 Kube-On-Kube 的下层 Kube；
Production Cluster：业务集群，即 Kube-On-Kube 的上层 Kube；
etcd cluster：由运行在元集群中的 etcd operator 创建和维护的 etcd 集群，可以每个业务集群独占一个 etcd，或者多个业务集群共享；
PC-master-pod：业务集群管控 pod，实际上是 apiserver/scheduler/controller-manager 这 3 种 pod，由运行在元集群的 Cluster Operator 维护；
PC-nodes：业务集群的 Node 节点，由 Machine Operator 负责初始化并加入到业务集群，由 Machine Operator 维护；
etcd Operator
etcd Operator 负责 etcd 集群的创建、销毁、升级、故障恢复等，还提供了 etcd 集群的状态监控，包括集群健康状态、member 健康状态、存储数据量等。
阿里云-云原生应用平台-SRE 团队对开源版 etcd Operator 进行了改进，增强了运维功能和稳定性，该 Operator 负责阿里内部大量 etcd 集群的运维管理，运行稳定，久经考验。
Cluster Operator
Cluster Operator 负责业务集群 K8s 管控组件（Apiserver、Controller Manager、Scheduler）的创建、维护，以及相应的证书生成、kubeconfig 生成。
我们和蚂蚁集团-PaaS 引擎与专有云产品团队共建了 Cluster Operator，具备自定义渲染、版本溯源、动态增加可支持版本等能力。
业务集群的 K8s 管控组件部署在元集群，从元集群的视角看就是一堆普通的 Resource，包括 Deployment、Secret、Pod、PVC 等，因此，业务集群不具备 Master 节点的概念：
kube-apiserver：由 1 个 Deployment +1 个 Service 组成。kube-apiserver 本身无状态，Deployment 可以满足要求，同时，Apiserver 需要对接 etcd Operator 拉起的 etcd cluster；Service 用于对业务集群其他组件以及对外暴露 Apiserver 的服务，此处我们考虑了，如果用户环境具备 LoadBalancer Service 的能力，建议优先使用 LoadBalancer 暴露 Apiserver，如果没有此能力，我们也提供了 NodePort 的暴露形态；
kube-controller-manager：1 个 Deployment，无状态应用；
kube-scheduler：1 个 Deployment 即可，无状态应用；
但是，只部署以上 3 个组件还不能提供一个可用 K8s，我们还需要满足以下场景：
1.一个可用的业务 K8s 除了 etcd、3 大件之外，还需要部署 coredns、kube-proxy 或者其他任意组件；
2.部分组件需要和 etcd、3 大件一样的部署在元集群，例如 Machine Operator 是拉起节点的组件，它必须在业务集群有节点之前就能运作，所以它不能部署在业务集群；
3.组件版本的升级。
因此，为了应对扩展性要求，我们设计了 addons 热插拔能力，只需一条命令即可导入所有 Addon 组件；同时 addons 支持动态渲染能力，可自定义 addons 的配置项，细节不再赘述。
Machine Operator
Machine Operator 负责对节点做必要的初始化操作，然后创建节点的 docker、k8s、NVIDIA 等组件并维护其终态；最后，将节点加入业务集群。
我们采用了阿里云-云原生应用平台-Serverless 节点管理团队维护的 KubeNode 组件，该 Operator 负责集团内节点的上下线，实现了一个面向终态的运维框架，可以针对不同 Arch 或者不同 OS 定制运维 CRD，比较适合在环境多变的专有云环境使用。
KubeNode 简而言之实现了一个面向终态的运维框架，它主要包含 Component+Machine 两个概念。
1.使用者按模板提供运维脚本，生成 Component CR；
2.如果要上线节点，就生成一个 Machine CR，Machine CR 里会指定需要部署哪些 Component；
3.KubeNode 监听到 Machine CR，会到对应节点进行运维操作。
这种设计理论上可以针对不同 Arch 或者不同 OS 可以在不改动 Operator 源码的前提下进行扩展，灵活度很高。同时，我们也在探索如何结合 IaaS provider，最终实现 RunAnyWhere 的目标。
多集群方案成本对比
在使用自动化工具（也是一个云原生的 Operator，后续会有文章介绍）串接上述流程后，我们可以将一个集群的生产时间压缩到分钟级。
下图列举了平铺式多集群解决方案（直接部署多套）和 KOK 多集群解决方案的成本分析：
| 平铺式多集群解决方案 | KOK多集群解决方案 | |
|---|---|---|
| 交付成本 | TKG | TG+tG*(K-1) |
| 升级成本 | UGP*K | UGP+uGP*(K-1) |
| 用户使用成本 | T*K | t*K |
其中，T 为单个 K8s 集群部署时间，t 为单个业务集群的部署时间，K 为集群数，G 为局点数，U 为升级元集群时间，u 为升级业务集群时间，P 为升级次数。
从我们的实践经验得到，正常情况下，T、U 为约为 1 小时，t、u 约为 10 分钟，我们预计：
交付多集群（集群数为 3）时间将由 > 3小时降为 <1 小时；
升级 1 套集群的时间将由 >1 小时降为 10 分钟；
用户自建 1 套新集群的时间开销将由 >2 小时降为 10 分钟。
总结
平铺式多集群势必带来运维复杂度的线性上升，难以维护；而 KOK 多集群将 K8s 集群本身视为一个 K8s 资源，利用 K8s 强大的 CRD+Operator 能力，将 K8s 的运维本身也从传统的过程式升级为声明式，对 K8s 集群的运维复杂度实行了降维打击。
与此同时，本文介绍的多集群设计方案，在借鉴阿里巴巴集团内多年运维经验的基础上，采用云原生的架构，摆脱了对差异性基础设施的依赖，实现了 RunAnyWhere。使用者只需要提供普通的 IaaS 设施，就可以享受到易用、稳定、轻量的 K8s 多集群能力。
本文转自<阿里巴巴云原生技术圈>——阿里巴巴云原生小助手
