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基于KubeSphere 在生产环境的开发与部署实践是怎样的，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
中通物流是国内业务规模较大，第一方阵中发展较快的快递企业。2019年，中通各类系统产生的数据流以亿计，各类物理机和虚拟机成千上万，在线微服务更是数不胜数。如此庞大的管理，使得中通业务发展不可持续，因此着手云化改造。在改造过程中，中通选择了 KubeSphere 来作为中通容器管理平台 ZKE 的建设方案。
首先，我介绍一下我们中通的业务现状。
上图是我们 2019 年的数据情况，当我们开始改造时，各类系统产生的数据流以亿计，各类物理机和虚拟机更是成千上万，在线微服务更是数不胜数。截止到 2020 年第三季度，中通快递的市场份额已扩大至 20.8%，基本上是行业领先。这么庞大的管理，随着中通业务的发展基本上是不可持续了，所以我们亟需改造。
2019 年我们面临的困难大致有以下五点：
1.同项目多版本多环境需求
我们项目在迭代时，在同一个项目它已经有 N 多个版本在推进。如果仍以虚机的方式来响应资源，已经跟不上需求了。
2.项目迭代速度要求快速初始化环境需求
我们的版本迭代速度非常快，快到甚至是一周一迭代。
3.资源申请麻烦，环境初始化复杂
2019 年时，我们申请资源的方式还比较传统，走工单，搞环境初始化的交付。所以测试人员在测试时非常痛苦，要先申请资源，测试完后还要释放。
4.现有虚机资源利用率低，僵尸机多
有的资源随着人员的变动或者岗位的变动，变成了僵尸机，数量非常多，尤其是在开发测试环境。
5.横向扩展差
我们在“618”或者“双11”的时候，资源是非常稀缺的，特别是关键核心的服务，之前的做法是提前准备好资源，“618”或者“双11”结束之后，我们再把资源回收。这其实是一个非常落后的方式。
通过调查，我们认为云化改造可以分为三步：云机房、云就绪和云原生。
当时我们的微服务做的比较靠前，用了 Dubbo 框架，微服务改造已经完成，但方式非常传统，是通过虚机的方式发动。而 Salt 在大量并发的时候有很多问题。所以通过评估，我们亟需对 IaaS 和容器进行改造。
因为我们介入的时候，中通整个业务的开发已经非常多、非常庞大了。我们有一个非常成熟的 DevOps 团队，把发布的 CI/CD 的需求做得非常完善。所以我们介入的话只能做 IaaS 和 Kubernetes 的建设。
在选型的时候，我们首先接触的就是 KubeSphere。当时我通过检索发现了 KubeSphere，然后进行试用，发现界面和体验等方面都非常棒。试用一周之后，我们就决定，使用 KubeSphere 作为中通容器管理平台 ZKE 的建设方案。我印象中我们当时从 KubeSphere 2.0 版本就开始采用了。同时，在 KubeSphere 的影响之下，我们很快就跟青云达成合作协议，直接使用青云的私有云产品来建设中通物流的 IaaS，而 KubeSphere 作为上层的容器 PaaS 平台承载微服务运行。
基于当时的现状，我们梳理了整个建设的方向。如下图所示，我们会以容器管理平台 KubeSphere 为基础来运行无状态服务，以及可视化管理 Kubernetes 和基础设施资源。而 IaaS 这一块会提供一些有状态的服务，比如中间件。
下面这张图相信大家非常熟悉。前面三部分我们应用的效果都非常棒，暂时不作过多介绍，我还是着重讲一下微服务这部分。我们当时试用了 Istio，发现比较重，而且改造的代价比较大。因为我们的微服务本身做的就比较靠前了，所以这块我们暂时没有应用，后续可能会在 Java 的项目上尝试一下。
选型完成后，我们开始建设。面临的第一个问题就非常棘手：我们到底是建一个多租户大集群，还是建多个单租户的小集群，把它切分开来。
与 KubeSphere 团队沟通协作，并充分评估了我们公司的需求之后，决定暂时采取多个小集群的方式，以业务场景（比如中台业务、扫描业务）或者资源应用（比如大数据、边缘的）来进行切分。我们会切成多个小集群，以上面的 DevOps 平台做 CI/CD。KubeSphere 的容器管理平台主要是做一个容器的支撑，在终端就能很好地让用户查看日志、部署、重构等等。
当时我们基于多集群设计，以 KubeSphere 2.0 为蓝图作改造。在开发、测试和生产者三个环境中切，我们在每一个集群里都部署一套 KubeSphere，当然有一些公共的组件我们会拆出来，比如监控、日志这些。
我们整合的时候，KubeSphere 团队给了我们非常多的帮助，由于 KubeSphere 2.0 版本只支持 LDAP 对接的方式，而对接 OAuth 的计划放在 3.0 版本里，后来 KubeSphere 团队帮我们整合到 2.0，单独打了一个分支。因为我们公司内部的 OAuth 认证还有自定义的参数，我们开发改造后，通过扫码认证的方式很快就整合进来了。
下面介绍一下我们在 2019 年夏天到 2020 年 10 月，我们根据自身的业务场景与 KubeSphere 融合所做的定制化开发。
我们通过超分比的方式，只要你设置好 Limit，我们很快就能把你的 Requset 算好，给你整合进来。目前生产的话，CPU是 10，内存大概是 1.5。
目前我们的使用还是比较初级，只是把使用情况测出来，做 GPU 集群单独的监控数据的展示。
我们使用 KubeSphere，其实对水平伸缩的期望是非常高的。KubeSphere 的资源配置里有水平伸缩，所以我们把水平伸缩这一块单独抽出来设置。水平伸缩的设置配合超分设置，就可以很好地把超分比测出来。
很多核心业务已经通过 HPA 的方式，通过 KubeSphere 的界面设置，最终也获得了很好的效果，现在基本不需要运维干预了。特别是有应急场景的需求，比如上游 MQ 消费积压了，需要我们立马扩副本，这样我们可以非常快地响应。
在极端情况下可能要批量重启大量 Deployments，我们单独把这个抽出来做了一个小模块，通过 KubeSphere 平台一键设置，某个项目（NameSpace）下的 Deployment 或者是集群马上可以重启，可以得到很快的响应。
在容器亲和性这一块，我们主要做了软性的反亲和。因为我们有些应用它的资源使用可能是相斥的，比如都是 CPU 资源使用型的，我们简单改造了一下，加了一些亲和性的设置。
在调度策略方面，因为涉及到比较敏感的后台数据，我们本来打算通过Yaml的方式来做。但是后面还是决定通过 KubeSphere 的高级设置页面来实现。我们简单加了一些页面的元素，把指定主机、指定主机组、独占主机的功能，通过表行的形式去配置。我们现在用得特别好的是指定主机组和独占主机这两个功能。
简单介绍下独占主机的应用。我们的核心业务在晚上到凌晨六点左右，由于这个时间段服务是比较空闲的，所以用来跑大数据应用非常合适。我们通过独占主机的方式把它空出来，防止它跑满整个集群，所以只是挂了某些点。
KubeSphere 是有独立网关的概念的，每一个项目下都有一个单独的网关。独立网关满足了我们的生产需求（因为希望生产走独立网关的方式），但在开发测试有一个泛网关的需求，因为我们希望更快响应服务。所以我们做了一个泛网关，起了一个独立网关，所有开发、测试、域名通过泛域名的方式直接进来。这一块配置好，通过 KubeSphere 界面简单编排一下，基本上我们的服务就直接可以访问。
我们一开始是采用官方的方式，也就是通过 Fluent-Bit 的方式收集日志。但后来发现随着业务量上线越来越多，Fluent-Bit 也会经常挂掉。出现这种情况的原因，可能是我们在资源优化方面有缺陷，也可能是整个参数没有调好。所以我们决定启用 Sidecar 的方式来进行日志收集。Java 的服务都会单独起一个 Sidecar，通过 Logkit 这种小的 Agent，把它的日志推到 ElasticSearch 这种中心。在开发测试环境，我们还会用 Fluen-agent 的方式来收集日志。另外有一些生产场景，一定要保证日志的完整性，所以我们会将日志进一步进行磁盘的持久化。通过如下图中所示的四个方式，来收集全部的容器日志。
我们直接拿了阿里云开源的 Kube-eventer 进行改造。KubeSphere 这一块我们加了事件跟踪可以配置，可以发到我们的钉钉群。尤其在生产上是比较关注业务的变动的，都可以通过定制化配到钉钉群里面。
接下来我们可能批量推生产，我们也提了一些想法，想跟社区交流一下。
在 KubeSphere 控制台界面是以表行的形式去看我们的微服务等，但我们不知道它们之间的关系，希望通过这种图形化的方式把它展现出来，把它关键的指标——事件、日志、异常情况等直观地呈现出来，以便于我们可视化的运营。目前我们正在规划，明年应该会单独做。
我们想表达的是，无论任何人，包括运维、开发，只要拿到这张图就能知道我们服务的架构是什么样的，目前依赖于哪些中间件、哪些数据库，以及服务目前的状况，比如哪些服务宕了，或者哪些服务目前会有隐藏性的问题。
第二张图我们起的名字叫全域 PODS。在 KubeSphere 官方这边应该叫热力图。我们希望从整个集群的视角上，能够看到目前所有的 PODS 现状，包括它的颜色变化和资源状态。
边缘计算这部分的规划，由我的同事王文虎为大家分享。
针对边缘计算与容器的结合，我们通过调研，最终选择了 KubeEdge，中通适合边缘计算落地的场景包括：
中转快件扫描数据上传。各个中转中心快件数据扫描后，首先经过各中转中心部署的服务进行第一次处理，然后把处理过的数据上传到数据中心。各个中转中心部署的服务现在是通过自动化脚本远程发布，目前中通所有中转中心将近 100 个，每次发布需要 5 个人/天。如果通过边缘管理方案，可以大幅度减少人力发布和运维成本，另外可以结合 Kubernetes 社区推荐的 Operator 开发模式来灵活定制发布策略。
操作工暴力分拣自动识别。中通为了降低快件破损率，在各中转中心及其网点流水线安置摄像头扫描操作工日常操作，扫描到的数据会传到本地的 GPU 盒子进行图片处理，处理完的数据传到数据中心。当前 GPU 盒子内的应用发布为手动登录发布，效率非常低；盒子经常还会出现失联，发现该问题时可能已经过了很长时间。通过 KubeEdge 边缘方案也可以解决当前发布与节点监控问题。
各中心智慧园区项目落地。该项目也正在公司落地，后续也会有很多边缘场景可以借助容器技术解决当前痛点。
关于基于KubeSphere 在生产环境的开发与部署实践是怎样的问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。
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