{"id":38075,"date":"2019-10-31T22:21:32","date_gmt":"2019-10-31T19:21:32","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/kak-blagodarya-kubernetes-i-avtomatizatsii-migrirovat-v-oblako-za-dva-chasa\/"},"modified":"2019-10-31T22:21:32","modified_gmt":"2019-10-31T19:21:32","slug":"kak-blagodarya-kubernetes-i-avtomatizatsii-migrirovat-v-oblako-za-dva-chasa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/kak-blagodarya-kubernetes-i-avtomatizatsii-migrirovat-v-oblako-za-dva-chasa","title":{"rendered":"Wie Sie dank Kubernetes und Automatisierung in zwei Stunden in die Cloud migrieren","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Wie
\n
\nDie Firma \u201eURUS\u201c hat Kubernetes in verschiedenen Formaten getestet: von der selbstst\u00e4ndigen Bereitstellung auf Bare Metal \u00fcber Google Cloud bis zur Migration ihrer Plattform in die Mail.ru Cloud Solutions (MCS). Igor Shishkin,t3ran<\/a><\/noindex>, Senior Systemadministrator bei \u201eURUS\u201c, berichtet, wie sie einen neuen Cloud-Anbieter ausgew\u00e4hlt haben und wie es ihnen gelungen ist, innerhalb von nur zwei Stunden zu migrieren.
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Was macht \u201eURUS\u201c? <\/h2>\n

\nEs gibt viele M\u00f6glichkeiten, die Qualit\u00e4t des st\u00e4dtischen Umfelds zu verbessern, und eine davon besteht darin, es umweltfreundlicher zu gestalten. Genau daran arbeitet die Firma \u201eURUS \u2013 Intelligente digitale Dienste\u201c. Hier werden L\u00f6sungen entwickelt, die Unternehmen helfen, wichtige \u00f6kologische Kennzahlen zu \u00fcberwachen und negative Auswirkungen auf die Umwelt zu reduzieren. Sensoren sammeln Daten \u00fcber die Luftzusammensetzung, den L\u00e4rmpegel und andere Parameter und senden diese dann an die zentrale Plattform \u201eURUS \u2013 Ecomon\u201c zur Analyse und Erstellung von Empfehlungen. <\/p>\n

Wie funktioniert \u201eURUS\u201c intern?<\/h2>\n

\nEin typischer Kunde von \u00abURUS\u00bb ist ein Unternehmen, das in einem Wohngebiet oder in dessen N\u00e4he angesiedelt ist. Das kann eine Fabrik, ein Hafen, ein Bahndepot oder ein anderer Standort sein. Wenn unser Kunde bereits eine Warnung erhalten hat, wegen Umweltverschmutzung bestraft wurde oder selbst den L\u00e4rm reduzieren und sch\u00e4dliche Emissionen verringern m\u00f6chte, kommt er zu uns \u2013 und wir bieten ihm bereits eine L\u00f6sung f\u00fcr das Umweltmonitoring an.<\/p>\n

\"Wie
\nIm Monitoring-Diagramm der H2S-Konzentration sind regelm\u00e4\u00dfige n\u00e4chtliche Emissionen des benachbarten Unternehmens sichtbar.<\/i><\/p>\n

Die Ger\u00e4te, die wir bei \u00abURUS\u00bb verwenden, sind mit mehreren Sensoren ausgestattet, die Informationen \u00fcber den Gehalt bestimmter Gase, den Ger\u00e4uschpegel und andere Daten zur Bewertung der Umweltbedingungen sammeln. Die genaue Anzahl der Sensoren wird immer durch die spezifische Aufgabe bestimmt.<\/p>\n

\"Wie
\nJe nach Art der Messungen k\u00f6nnen Ger\u00e4te mit Sensoren an W\u00e4nden von Geb\u00e4uden, an Masten und an anderen beliebigen Orten platziert werden. Jedes dieser Ger\u00e4te sammelt Informationen, b\u00fcndelt sie und sendet sie an das Empfangs-Gateway. Dort speichern wir die Daten langfristig und bereiten sie f\u00fcr die anschlie\u00dfende Analyse vor. Ein einfaches Beispiel f\u00fcr das, was wir nach der Analyse erhalten, ist der Luftqualit\u00e4tsindex, auch bekannt als AQI.<\/p>\n

Parallel dazu laufen viele andere Dienste auf unserer Plattform, die \u00fcberwiegend unterst\u00fctzender Natur sind. Beispielsweise sendet der Benachrichtigungsdienst unseren Kunden Mitteilungen, wenn eines der \u00fcberwachten Parameter (zum Beispiel der CO2-Gehalt) den zul\u00e4ssigen Wert \u00fcberschreitet.<\/p>\n

Wie wir Daten speichern. Die Geschichte mit Kubernetes auf Bare Metal<\/h2>\n

\nIm Projekt zur Ekomonitoring \"URUS\" gibt es mehrere Datenspeicher. In einem von ihnen speichern wir rohe Daten \u2013 die Informationen, die wir direkt von den Ger\u00e4ten erhalten haben. Dieser Speicher funktioniert wie ein \"magnetisches\" Band, \u00e4hnlich wie bei alten Kassetten, mit einer Historie aller Messwerte. Der zweite Speichertyp wird f\u00fcr aufbereitete Daten verwendet \u2013 Informationen von Ger\u00e4ten, angereichert mit Metadaten \u00fcber die Beziehungen zwischen den Sensoren und den Messwerten selbst, Zugeh\u00f6rigkeit zu Organisationen, Standorten usw. Diese Informationen erm\u00f6glichen es, die zeitliche Entwicklung bestimmter Werte zu bewerten. Den \"rohen\" Datenspeicher nutzen wir zudem als Backup und zur Wiederherstellung der aufbereiteten Daten, falls dies erforderlich wird.<\/p>\n

Als wir vor einigen Jahren nach einer L\u00f6sung f\u00fcr unser Speicherproblem suchten, standen uns zwei Plattformen zur Auswahl: Kubernetes und OpenStack. Da OpenStack jedoch recht umfangreich wirkt (sehen Sie sich nur seine Architektur an, um das zu best\u00e4tigen), entschieden wir uns f\u00fcr Kubernetes. Ein weiteres Argument f\u00fcr die Wahl war das relativ einfache Management \u00fcber Programmierung sowie die M\u00f6glichkeit, selbst physische Knoten flexibler nach Ressourcen aufzuteilen. <\/p>\n

Parallel zur Einarbeitung in Kubernetes haben wir auch die Datenspeicherl\u00f6sungen untersucht. W\u00e4hrend wir unsere Speicherl\u00f6sungen in Kubernetes auf unserer eigenen Hardware betrieben, haben wir hervorragende Expertise gesammelt. Alles, was wir damals hatten, lief auf Kubernetes: Stateful-Storage, ein \u00dcberwachungssystem, und CI\/CD. Kubernetes wurde f\u00fcr uns zur All-in-One-Plattform. <\/p>\n

Wir wollten jedoch mit Kubernetes als Service arbeiten, anstatt uns mit dessen Wartung und Entwicklung zu besch\u00e4ftigen. Au\u00dferdem gefiel uns nicht, wie viel es kostete, dies auf Bare Metal zu betreiben, w\u00e4hrend wir st\u00e4ndig Entwicklert\u00e4tigkeiten ben\u00f6tigten! Eine der ersten Aufgaben bestand darin, die Kubernetes Ingress-Controller in die Netzwerkstruktur unserer Organisation zu integrieren. Dies ist eine komplexe Aufgabe, besonders wenn man bedenkt, dass zu diesem Zeitpunkt nichts f\u00fcr die softwarebasierte Verwaltung von Ressourcen wie DNS-Eintr\u00e4gen oder Zuweisungen vorbereitet war. IP-Adressen<\/a>Sp\u00e4ter begannen wir, mit externem Datenspeicher zu experimentieren. Wir kamen zwar nicht zur Implementierung des PVC-Controllers, aber es wurde bereits klar, dass dies ein erheblicher Arbeitsaufwand ist, f\u00fcr den wir spezielle Fachkr\u00e4fte einsetzen m\u00fcssen.<\/p>\n

Der \u00dcbergang zu Google Cloud Platform ist eine vor\u00fcbergehende L\u00f6sung.<\/h2>\n

\nWir haben erkannt, dass es so nicht weitergehen kann, und haben unsere Daten von Bare Metal auf die Google Cloud Platform migriert. Tats\u00e4chlich gab es damals f\u00fcr russische Unternehmen nicht viele interessante Optionen: Neben Google Cloud Platform bot nur Amazon einen \u00e4hnlichen Service an. Wir entschieden uns jedoch f\u00fcr die L\u00f6sung von Google, da sie uns wirtschaftlich g\u00fcnstiger erschien und n\u00e4her an Upstream lag. Ganz zu schweigen davon, dass Google selbst eine Art PoC Kubernetes in der Produktion ist.<\/p>\n

Das erste ernsthafte Problem tauchte parallel zum Wachstum unserer Kundenbasis auf. Als wir die Notwendigkeit hatten, pers\u00f6nliche Daten zu speichern, standen wir vor der Wahl: entweder arbeiten wir mit Google und verletzen russische Gesetze, oder wir suchen nach Alternativen in Russland. Die Wahl war insgesamt vorhersehbar. \ud83d\ude42<\/p>\n

Wie wir den idealen Cloud-Service sahen<\/h2>\n

\nZu Beginn unserer Suche wussten wir bereits, was wir von unserem zuk\u00fcnftigen Cloud-Anbieter erwarten wollten. Welchen Service suchten wir:<\/p>\n