Высокодоступный и масштабируемый Elasticsearch в Kubernetes

в 8:27, , рубрики: devops, elasticsearch, HA, kibana, kubernetes, Блог компании Southbridge, Серверное администрирование, системное программирование

image
В предыдущем посте мы масштабировали набор реплик MongoDB и познакомились со StatefulSet. Сейчас мы займемся оркестрацией кластера высокой доступности Elasticsearch (с другими мастер-нодами, нодами данных и клиентскими нодами) и задействуем ES-HQ и Kibana.

Вам понадобятся:

  1. Базовое представление об Elasticsearch, его типах нод и их ролях.
  2. Работающий кластер Kubernetes как минимум с тремя нодами (не меньше четырех ядер, 4 ГБ).
  3. Умение работать с Kibana.

Архитектура развертывания

image
● Поды на нодах данных Elasticsearch развертываются как StatefulSet с headless сервисом, чтобы у нас были стабильные идентификаторы сети.
● Поды на мастернодах Elasticsearch развертываются как ReplicaSet с headless-сервисом. Это нужно для автообнаружения.
● Поды на клиентских нодах Elasticsearch развертываются как ReplicaSet с внутренним сервисом, чтобы можно было отправлять запросы на чтение/запись к нодам данных.
● Поды Kibana и ElasticHQ развертываются как ReplicaSet с сервисами, которые доступны за пределами кластера Kubernetes, но при этом находятся внутри подсети (не открываются наружу без необходимости).
● HPA (Horizonal Pod Autoscaler) развертывается для клиентских нод и отвечает за горизонтальное автомасштабирование при высокой нагрузке.
"Не забудьте настроить для среды:

  1. Переменную ES_JAVA_OPTS.
  2. Переменную CLUSTER_NAME.
  3. Переменную NUMBER_OF_MASTERS для деплоя мастеров, чтобы избежать ситуации split-brain. Если у нас 3 мастера, указываем 2.
  4. Правила anti-affinity для схожих подов, чтобы гарантировать высокую надежность, если отвалится рабочая нода.
    "
    Развернем-ка эти сервисы в кластере GKE.

kind: Namespace
metadata:
  name: elasticsearch
---
apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: es-master
  namespace: elasticsearch
  labels:
    component: elasticsearch
    role: master
spec:
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        component: elasticsearch
        role: master
    spec:
      affinity:
        podAntiAffinity:
          preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - weight: 100
            podAffinityTerm:
              labelSelector:
                matchExpressions:
                - key: role
                  operator: In
                  values:
                  - master
              topologyKey: kubernetes.io/hostname
      initContainers:
      - name: init-sysctl
        image: busybox:1.27.2
        command:
        - sysctl
        - -w
        - vm.max_map_count=262144
        securityContext:
          privileged: true
      containers:
      - name: es-master
        image: quay.io/pires/docker-elasticsearch-kubernetes:6.2.4
        env:
        - name: NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        - name: NODE_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: CLUSTER_NAME
          value: my-es
        - name: NUMBER_OF_MASTERS
          value: "2"
        - name: NODE_MASTER
          value: "true"
        - name: NODE_INGEST
          value: "false"
        - name: NODE_DATA
          value: "false"
        - name: HTTP_ENABLE
          value: "false"
        - name: ES_JAVA_OPTS
          value: -Xms256m -Xmx256m
        - name: PROCESSORS
          valueFrom:
            resourceFieldRef:
              resource: limits.cpu
        resources:
          limits:
            cpu: 2
        ports:
        - containerPort: 9300
          name: transport
        volumeMounts:
        - name: storage
          mountPath: /data
      volumes:
          - emptyDir:
              medium: ""
            name: "storage"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: elasticsearch-discovery
  namespace: elasticsearch
  labels:
    component: elasticsearch
    role: master
spec:
  selector:
    component: elasticsearch
    role: master
  ports:
  - name: transport
    port: 9300
    protocol: TCP
  clusterIP: None

view rawes-master.yml hosted with love by GitHub

(Деплой и headless-сервис для мастер-нод)

root$ kubectl -n elasticsearch get all
NAME               DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deploy/es-master   3         3         3            3           32s
NAME                      DESIRED   CURRENT   READY     AGE
rs/es-master-594b58b86c   3         3         3         31s
NAME                            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
po/es-master-594b58b86c-9jkj2   1/1       Running   0          31s
po/es-master-594b58b86c-bj7g7   1/1       Running   0          31s
po/es-master-594b58b86c-lfpps   1/1       Running   0          31s
NAME                          TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
svc/elasticsearch-discovery   ClusterIP   None         <none>        9300/TCP   31s

Интересно изучить логи подов на мастер-нодах и посмотреть, как выбирается среди них мастер сейчас и как это будет потом, когда мы добавим новые ноды данных и клиентские ноды.

root$ kubectl -n elasticsearch logs -f po/es-master-594b58b86c-9jkj2 | grep ClusterApplierService
[2018-10-21T07:41:54,958][INFO ][o.e.c.s.ClusterApplierService] [es-master-594b58b86c-9jkj2] detected_master {es-master-594b58b86c-bj7g7}{1aFT97hQQ7yiaBc2CYShBA}{Q3QzlaG3QGazOwtUl7N75Q}{10.9.126.87}{10.9.126.87:9300}, added {{es-master-594b58b86c-lfpps}{wZQmXr5fSfWisCpOHBhaMg}{50jGPeKLSpO9RU_HhnVJCA}{10.9.124.81}{10.9.124.81:9300},{es-master-594b58b86c-bj7g7}{1aFT97hQQ7yiaBc2CYShBA}{Q3QzlaG3QGazOwtUl7N75Q}{10.9.126.87}{10.9.126.87:9300},}, reason: apply cluster state (from master [master {es-master-594b58b86c-bj7g7}{1aFT97hQQ7yiaBc2CYShBA}{Q3QzlaG3QGazOwtUl7N75Q}{10.9.126.87}{10.9.126.87:9300} committed version [3]])

Здесь видно, что под es-master с именем es-master-594b58b86c-bj7g7 выбран мастером, а остальные два пода добавлены к нему и друг к другу.

headless сервис elasticsearch-discovery по умолчанию устанавливается в образе Docker как переменная среды и служит для обнаружения в нодах. Эту настройку при желании можно заменить.

Точно так же мы развертываем ноды данных и клиентские ноды. Конфигурации смотрите ниже.

Деплой нод данных:

kind: Namespace
metadata:
  name: elasticsearch
---
apiVersion: storage.k8s.io/v1beta1
kind: StorageClass
metadata:
  name: fast
provisioner: kubernetes.io/gce-pd
parameters:
  type: pd-ssd
  fsType: xfs
allowVolumeExpansion: true
---
apiVersion: apps/v1beta1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: es-data
  namespace: elasticsearch
  labels:
    component: elasticsearch
    role: data
spec:
  serviceName: elasticsearch-data
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        component: elasticsearch
        role: data
    spec:
      affinity:
        podAntiAffinity:
          preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - weight: 100
            podAffinityTerm:
              labelSelector:
                matchExpressions:
                - key: role
                  operator: In
                  values:
                  - data
              topologyKey: kubernetes.io/hostname
      initContainers:
      - name: init-sysctl
        image: busybox:1.27.2
        command:
        - sysctl
        - -w
        - vm.max_map_count=262144
        securityContext:
          privileged: true
      containers:
      - name: es-data
        image: quay.io/pires/docker-elasticsearch-kubernetes:6.2.4
        env:
        - name: NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        - name: NODE_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: CLUSTER_NAME
          value: my-es
        - name: NODE_MASTER
          value: "false"
        - name: NODE_INGEST
          value: "false"
        - name: HTTP_ENABLE
          value: "false"
        - name: ES_JAVA_OPTS
          value: -Xms256m -Xmx256m
        - name: PROCESSORS
          valueFrom:
            resourceFieldRef:
              resource: limits.cpu
        resources:
          limits:
            cpu: 2
        ports:
        - containerPort: 9300
          name: transport
        volumeMounts:
        - name: storage
          mountPath: /data
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: storage
      annotations:
        volume.beta.kubernetes.io/storage-class: "fast"
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      storageClassName: fast
      resources:
        requests:
          storage: 10Gi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: elasticsearch-data
  namespace: elasticsearch
  labels:
    component: elasticsearch
    role: data
spec:
  ports:
  - port: 9300
    name: transport
  clusterIP: None
  selector:
    component: elasticsearch
    role: data

view rawes-data.yml hosted with love by GitHub

(StatefulSet и headless сервис для нод данных)

headless сервис на нодах данных выдает нодам стабильные идентификаторы сети и помогает передавать данные между нодами.

Важно отформатировать постоянный том, прежде чем привязывать его к поду. Просто укажите тип тома, когда создаете класс хранилища. Еще можно задать параметр, разрешающий автомтическое расширение тома. Подробности читайте здесь.

parameters:  
  type: pd-ssd  
  fsType: xfs
allowVolumeExpansion: true
...

Деплой клиентских нод:

kind: Namespace
metadata:
  name: elasticsearch
---
apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: es-client
  namespace: elasticsearch
  labels:
    component: elasticsearch
    role: client
spec:
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        component: elasticsearch
        role: client
    spec:
      affinity:
        podAntiAffinity:
          preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - weight: 100
            podAffinityTerm:
              labelSelector:
                matchExpressions:
                - key: role
                  operator: In
                  values:
                  - client
              topologyKey: kubernetes.io/hostname
      initContainers:
      - name: init-sysctl
        image: busybox:1.27.2
        command:
        - sysctl
        - -w
        - vm.max_map_count=262144
        securityContext:
          privileged: true
      containers:
      - name: es-client
        image: quay.io/pires/docker-elasticsearch-kubernetes:6.2.4
        env:
        - name: NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        - name: NODE_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: CLUSTER_NAME
          value: my-es
        - name: NODE_MASTER
          value: "false"
        - name: NODE_DATA
          value: "false"
        - name: HTTP_ENABLE
          value: "true"
        - name: ES_JAVA_OPTS
          value: -Xms256m -Xmx256m
        - name: NETWORK_HOST
          value: _site_,_lo_
        - name: PROCESSORS
          valueFrom:
            resourceFieldRef:
              resource: limits.cpu
        resources:
          limits:
            cpu: 1
        ports:
        - containerPort: 9200
          name: http
        - containerPort: 9300
          name: transport
        volumeMounts:
        - name: storage
          mountPath: /data
      volumes:
          - emptyDir:
              medium: ""
            name: storage
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: elasticsearch
  namespace: elasticsearch
  annotations: 
    cloud.google.com/load-balancer-type: Internal
  labels:
    component: elasticsearch
    role: client
spec:
  selector:
    component: elasticsearch
    role: client
  ports:
  - name: http
    port: 9200
  type: LoadBalancer
view rawes-client.yml hosted with love by GitHub

(Деплой и внешний сервис для клиентских нод)

Развернутый здесь сервис открывает доступ к кластеру ES снаружи кластера Kubernetes, но все равно находится внутри подсети. За это отвечает аннотация cloud.google.com/load-balancer-type: Internal.

Но если приложение, которое обращается к кластеру ES для чтения и записи, развернуть внутри кластера, то доступ к сервису ElasticSearch можно получить по адресу http://elasticsearch.elasticsearch:9200.

Когда вы развернете ноды данных и клиентские ноды, они добавятся в кластер автоматически. (Ищите мастер-под в логах)

root$ kubectl -n elasticsearch get pods -l role=data
NAME        READY     STATUS    RESTARTS   AGE
es-data-0   1/1       Running   0          48s
es-data-1   1/1       Running   0          28s
--------------------------------------------------------------------
root$ kubectl apply -f es-client.yml 
root$ kubectl -n elasticsearch get pods -l role=client
NAME                         READY     STATUS    RESTARTS   AGE
es-client-69b84b46d8-kr7j4   1/1       Running   0          47s
es-client-69b84b46d8-v5pj2   1/1       Running   0          47s
--------------------------------------------------------------------
root$ kubectl -n elasticsearch get all
NAME               DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deploy/es-client   2         2         2            2           1m
deploy/es-master   3         3         3            3           9m
NAME                      DESIRED   CURRENT   READY     AGE
rs/es-client-69b84b46d8   2         2         2         1m
rs/es-master-594b58b86c   3         3         3         9m
NAME                   DESIRED   CURRENT   AGE
statefulsets/es-data   2         2         3m
NAME                            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
po/es-client-69b84b46d8-kr7j4   1/1       Running   0          1m
po/es-client-69b84b46d8-v5pj2   1/1       Running   0          1m
po/es-data-0                    1/1       Running   0          3m
po/es-data-1                    1/1       Running   0          3m
po/es-master-594b58b86c-9jkj2   1/1       Running   0          9m
po/es-master-594b58b86c-bj7g7   1/1       Running   0          9m
po/es-master-594b58b86c-lfpps   1/1       Running   0          9m
NAME                          TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
svc/elasticsearch             LoadBalancer   10.9.121.160 10.9.120.8     9200:32310/TCP   1m
svc/elasticsearch-data        ClusterIP   None           <none>        9300/TCP         3m
svc/elasticsearch-discovery   ClusterIP   None           <none>        9300/TCP         9m
--------------------------------------------------------------------
#Check logs of es-master leader pod
root$ kubectl -n elasticsearch logs po/es-master-594b58b86c-bj7g7 | grep ClusterApplierService
[2018-10-21T07:41:53,731][INFO ][o.e.c.s.ClusterApplierService] [es-master-594b58b86c-bj7g7] new_master {es-master-594b58b86c-bj7g7}{1aFT97hQQ7yiaBc2CYShBA}{Q3QzlaG3QGazOwtUl7N75Q}{10.9.126.87}{10.9.126.87:9300}, added {{es-master-594b58b86c-lfpps}{wZQmXr5fSfWisCpOHBhaMg}{50jGPeKLSpO9RU_HhnVJCA}{10.9.124.81}{10.9.124.81:9300},}, reason: apply cluster state (from master [master {es-master-594b58b86c-bj7g7}{1aFT97hQQ7yiaBc2CYShBA}{Q3QzlaG3QGazOwtUl7N75Q}{10.9.126.87}{10.9.126.87:9300} committed version [1] source [zen-disco-elected-as-master ([1] nodes joined)[{es-master-594b58b86c-lfpps}{wZQmXr5fSfWisCpOHBhaMg}{50jGPeKLSpO9RU_HhnVJCA}{10.9.124.81}{10.9.124.81:9300}]]])
[2018-10-21T07:41:55,162][INFO ][o.e.c.s.ClusterApplierService] [es-master-594b58b86c-bj7g7] added {{es-master-594b58b86c-9jkj2}{x9Prp1VbTq6_kALQVNwIWg}{7NHUSVpuS0mFDTXzAeKRcg}{10.9.125.81}{10.9.125.81:9300},}, reason: apply cluster state (from master [master {es-master-594b58b86c-bj7g7}{1aFT97hQQ7yiaBc2CYShBA}{Q3QzlaG3QGazOwtUl7N75Q}{10.9.126.87}{10.9.126.87:9300} committed version [3] source [zen-disco-node-join[{es-master-594b58b86c-9jkj2}{x9Prp1VbTq6_kALQVNwIWg}{7NHUSVpuS0mFDTXzAeKRcg}{10.9.125.81}{10.9.125.81:9300}]]])
[2018-10-21T07:48:02,485][INFO ][o.e.c.s.ClusterApplierService] [es-master-594b58b86c-bj7g7] added {{es-data-0}{SAOhUiLiRkazskZ_TC6EBQ}{qirmfVJBTjSBQtHZnz-QZw}{10.9.126.88}{10.9.126.88:9300},}, reason: apply cluster state (from master [master {es-master-594b58b86c-bj7g7}{1aFT97hQQ7yiaBc2CYShBA}{Q3QzlaG3QGazOwtUl7N75Q}{10.9.126.87}{10.9.126.87:9300} committed version [4] source [zen-disco-node-join[{es-data-0}{SAOhUiLiRkazskZ_TC6EBQ}{qirmfVJBTjSBQtHZnz-QZw}{10.9.126.88}{10.9.126.88:9300}]]])
[2018-10-21T07:48:21,984][INFO ][o.e.c.s.ClusterApplierService] [es-master-594b58b86c-bj7g7] added {{es-data-1}{fiv5Wh29TRWGPumm5ypJfA}{EXqKGSzIQquRyWRzxIOWhQ}{10.9.125.82}{10.9.125.82:9300},}, reason: apply cluster state (from master [master {es-master-594b58b86c-bj7g7}{1aFT97hQQ7yiaBc2CYShBA}{Q3QzlaG3QGazOwtUl7N75Q}{10.9.126.87}{10.9.126.87:9300} committed version [5] source [zen-disco-node-join[{es-data-1}{fiv5Wh29TRWGPumm5ypJfA}{EXqKGSzIQquRyWRzxIOWhQ}{10.9.125.82}{10.9.125.82:9300}]]])
[2018-10-21T07:50:51,245][INFO ][o.e.c.s.ClusterApplierService] [es-master-594b58b86c-bj7g7] added {{es-client-69b84b46d8-v5pj2}{MMjA_tlTS7ux-UW44i0osg}{rOE4nB_jSmaIQVDZCjP8Rg}{10.9.125.83}{10.9.125.83:9300},}, reason: apply cluster state (from master [master {es-master-594b58b86c-bj7g7}{1aFT97hQQ7yiaBc2CYShBA}{Q3QzlaG3QGazOwtUl7N75Q}{10.9.126.87}{10.9.126.87:9300} committed version [6] source [zen-disco-node-join[{es-client-69b84b46d8-v5pj2}{MMjA_tlTS7ux-UW44i0osg}{rOE4nB_jSmaIQVDZCjP8Rg}{10.9.125.83}{10.9.125.83:9300}]]])
[2018-10-21T07:50:58,964][INFO ][o.e.c.s.ClusterApplierService] [es-master-594b58b86c-bj7g7] added {{es-client-69b84b46d8-kr7j4}{gGC7F4diRWy2oM1TLTvNsg}{IgI6g3iZT5Sa0HsFVMpvvw}{10.9.124.82}{10.9.124.82:9300},}, reason: apply cluster state (from master [master {es-master-594b58b86c-bj7g7}{1aFT97hQQ7yiaBc2CYShBA}{Q3QzlaG3QGazOwtUl7N75Q}{10.9.126.87}{10.9.126.87:9300} committed version [7] source [zen-disco-node-join[{es-client-69b84b46d8-kr7j4}{gGC7F4diRWy2oM1TLTvNsg}{IgI6g3iZT5Sa0HsFVMpvvw}{10.9.124.82}{10.9.124.82:9300}]]])

В логах главного мастер-пода хорошо видно, когда каждая нода добавляется в кластер. Это полезно знать при отладке.

Мы развернули все компоненты, и теперь нужно проверить:

1) Деплой Elasticsearch из кластера Kubernetes с помощью контейнера Ubuntu.

root$ kubectl run my-shell --rm -i --tty --image ubuntu -- bash
root@my-shell-68974bb7f7-pj9x6:/# curl http://elasticsearch.elasticsearch:9200/_cluster/health?pretty
{
"cluster_name" : "my-es",
"status" : "green",
"timed_out" : false,
"number_of_nodes" : 7,
"number_of_data_nodes" : 2,
"active_primary_shards" : 0,
"active_shards" : 0,
"relocating_shards" : 0,
"initializing_shards" : 0,
"unassigned_shards" : 0,
"delayed_unassigned_shards" : 0,
"number_of_pending_tasks" : 0,
"number_of_in_flight_fetch" : 0,
"task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
"active_shards_percent_as_number" : 100.0
}

2) Деплой Elasticsearch снаружи кластера по IP внутреннего балансировщика GCP (в нашем случае — 10.9.120.8).

root$ curl http://10.9.120.8:9200/_cluster/health?pretty
{
"cluster_name" : "my-es",
"status" : "green",
"timed_out" : false,
"number_of_nodes" : 7,
"number_of_data_nodes" : 2,
"active_primary_shards" : 0,
"active_shards" : 0,
"relocating_shards" : 0,
"initializing_shards" : 0,
"unassigned_shards" : 0,
"delayed_unassigned_shards" : 0,
"number_of_pending_tasks" : 0,
"number_of_in_flight_fetch" : 0,
"task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
"active_shards_percent_as_number" : 100.0
}

3) Правила anti-affinity для подов ES.

root$ kubectl -n elasticsearch get pods -o wide 
NAME                         READY     STATUS    RESTARTS   AGE       IP            NODE
es-client-69b84b46d8-kr7j4   1/1       Running   0          10m       10.8.14.52   gke-cluster1-pool1-d2ef2b34-t6h9
es-client-69b84b46d8-v5pj2   1/1       Running   0          10m       10.8.15.53   gke-cluster1-pool1-42b4fbc4-cncn
es-data-0                    1/1       Running   0          12m       10.8.16.58   gke-cluster1-pool1-4cfd808c-kpx1
es-data-1                    1/1       Running   0          12m       10.8.15.52   gke-cluster1-pool1-42b4fbc4-cncn
es-master-594b58b86c-9jkj2   1/1       Running   0          18m       10.8.15.51   gke-cluster1-pool1-42b4fbc4-cncn
es-master-594b58b86c-bj7g7   1/1       Running   0          18m       10.8.16.57   gke-cluster1-pool1-4cfd808c-kpx1
es-master-594b58b86c-lfpps   1/1       Running   0          18m       10.8.14.51   gke-cluster1-pool1-d2ef2b34-t6h9

Заметьте — у нас нет двух похожих подов на одной ноде, так что мы обеспечили высокую надежность при отказе ноды.

Масштабирование

Мы можем развернуть сервисы автомасштабирования для клиентских нод в зависимости от лимита ЦП. Пример HPA для клиентской ноды:

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: es-client
  namespace: elasticsearch
spec:
  maxReplicas: 5
  minReplicas: 2
  scaleTargetRef:
    apiVersion: extensions/v1beta1
    kind: Deployment
    name: es-client
targetCPUUtilizationPercentage: 80

Автомасштабирование добавляет поды на клиентской ноде в кластер, и это видно в логах любого пода на мастер-ноде.

Что касается подов на нодах данных, нужно просто увеличить число реплик на панели управления Kubernetes или в консоли GKE. Созданная нода данных сама добавится в кластер и начнет реплицировать данные с других нод.

Подам на мастер-нодах автомасштабирование не нужно — они хранят только данные о состоянии кластера. Но если вы собираетесь добавлять ноды данных, следите, чтобы число мастер-нод в кластере было нечетным, и не забывайте менять для среды переменную NUMBER_OF_MASTERS.

Деплой Kibana и ES-HQ

Kibana и ES-HQ

Kibana — это простой инструмент для визуализации данных ES, а ES-HQ помогает администрировать и мониторить кластер Elasticsearch. При деплое Kibana и ES-HQ помните, что:
● Мы передаем образу Docker имя кластера ES как переменную среды.
● Сервис для доступа к деплою Kibana/ES-HQ остается внутри компании, то есть общедоступный IP не создается. Мы используем внутренний балансировщик нагрузки GCP.

Деплой Kibana

kind: Namespace
metadata:
  name: elasticsearch
---
apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: es-kibana
  namespace: elasticsearch
  labels:
    component: elasticsearch
    role: kibana
spec:
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        component: elasticsearch
        role: kibana
    spec:
      containers:
      - name: es-kibana
        image: docker.elastic.co/kibana/kibana-oss:6.2.2
        env:
        - name: CLUSTER_NAME
          value: my-es
        - name: ELASTICSEARCH_URL
          value: http://elasticsearch:9200
        resources:
          limits:
            cpu: 0.5
        ports:
        - containerPort: 5601
          name: http
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: kibana
  annotations:
    cloud.google.com/load-balancer-type: "Internal"
  namespace: elasticsearch
  labels:
    component: elasticsearch
    role: kibana
spec:
  selector:
    component: elasticsearch
    role: kibana
  ports:
  - name: http
    port: 80
    targetPort: 5601
    protocol: TCP
  type: LoadBalancer
view rawes-kibana.yml hosted with love by GitHub

(Деплой и сервис Kibana)

Деплой ES-HQ

kind: Namespace
metadata:
  name: elasticsearch
---
apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: es-hq
  namespace: elasticsearch
  labels:
    component: elasticsearch
    role: hq
spec:
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        component: elasticsearch
        role: hq
    spec:
      containers:
      - name: es-hq
        image: elastichq/elasticsearch-hq:release-v3.4.0
        env:
        - name: HQ_DEFAULT_URL
          value: http://elasticsearch:9200
        resources:
          limits:
            cpu: 0.5
        ports:
        - containerPort: 5000
          name: http
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: hq
  annotations:
    cloud.google.com/load-balancer-type: "Internal"
  namespace: elasticsearch
  labels:
    component: elasticsearch
    role: hq
spec:
  selector:
    component: elasticsearch
    role: hq
  ports:
  - name: http
    port: 80
    targetPort: 5000
    protocol: TCP
  type: LoadBalancer
view rawes-hq.yml hosted with love by GitHub

(Деплой и сервис ES-HQ)

К обоим сервисам мы обращаемся через созданный внутренний балансировщик.

root$ kubectl -n elasticsearch get svc -l role=kibana
NAME      TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
kibana    LoadBalancer   10.9.121.246   10.9.120.10   80:31400/TCP   1m
root$ kubectl -n elasticsearch get svc -l role=hq
NAME      TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
hq        LoadBalancer   10.9.121.150   10.9.120.9    80:31499/TCP   1m

http://<External-Ip-Kibana-Service>/app/kibana#/home?_g=()

Высокодоступный и масштабируемый Elasticsearch в Kubernetes - 3

(Панель управления Kibana)

http://<External-Ip-ES-Hq-Service>/#!/clusters/my-es

Высокодоступный и масштабируемый Elasticsearch в Kubernetes - 4

(Панель управления ElasticHQ для мониторинга и управления кластером)

ES — это одна из самых популярных распределенных систем поиска и анализа, а в Kubernetes она решает ключевые проблемы машстабирования и высокой доступности. К тому же новые кластеры ES в Kubernetes развертываются моментально.

Автор: nAbdullin

Источник

* - обязательные к заполнению поля

Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js