कुबेरनेट्स वर्कर नोड्स: कई छोटे या कई बड़े?

कुबेरनेट्स क्लस्टर बनाते समय, प्रश्न उठ सकते हैं: कितने वर्कर नोड्स को कॉन्फ़िगर करना है और किस प्रकार का? ऑन-प्रिमाइसेस क्लस्टर के लिए क्या बेहतर है: कई शक्तिशाली सर्वर खरीदें या अपने डेटा सेंटर में एक दर्जन पुरानी मशीनों का उपयोग करें? क्या क्लाउड में आठ सिंगल-कोर या दो क्वाड-कोर इंस्टेंसेस लेना बेहतर है?

इन सवालों के जवाब लेख में हैं. डैनियल वेइबेल, सॉफ्टवेयर इंजीनियर और लर्नक8एस शैक्षिक परियोजना के शिक्षक आदेश के अनुवाद में Mail.ru से Kubernetes aaS.

क्लस्टर क्षमता

सामान्य तौर पर, कुबेरनेट्स क्लस्टर को एक बड़े "सुपरनोड" के रूप में माना जा सकता है। इसकी कुल कंप्यूटिंग शक्ति इसके सभी घटक नोड्स की शक्तियों का योग है।

आपके वांछित क्लस्टर क्षमता लक्ष्य को प्राप्त करने के कई तरीके हैं। उदाहरण के लिए, हमें 8 प्रोसेसर कोर और 32 जीबी रैम की कुल क्षमता वाले क्लस्टर की आवश्यकता है क्योंकि अनुप्रयोगों के एक सेट के लिए बहुत सारे संसाधनों की आवश्यकता होती है। फिर आप 16 जीबी मेमोरी के साथ दो नोड्स या 8 जीबी मेमोरी के साथ चार नोड्स, दो क्वाड-कोर प्रोसेसर या चार डुअल-कोर प्रोसेसर स्थापित कर सकते हैं।

क्लस्टर बनाने के केवल दो संभावित तरीके यहां दिए गए हैं:

दोनों विकल्प समान क्षमता वाले क्लस्टर का निर्माण करते हैं, लेकिन निचले कॉन्फ़िगरेशन में चार छोटे नोड होते हैं और शीर्ष कॉन्फ़िगरेशन में दो बड़े नोड होते हैं।

कौन सा विकल्प बेहतर है?

इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, आइए दोनों विकल्पों के लाभों पर नज़र डालें। हमने उन्हें एक तालिका में संक्षेपित किया है।

कई बड़ी गांठें

कई छोटे नोड

आसान क्लस्टर प्रबंधन (यदि यह ऑन-प्रिमाइसेस है)

सहज ऑटोस्केलिंग

सस्ता (यदि ऑन-प्रिमाइसेस)

कीमत थोड़ी अलग है (क्लाउड में)

संसाधन-गहन अनुप्रयोग चला सकते हैं

पूर्ण प्रतिकृति

संसाधनों का उपयोग अधिक कुशलता से किया जाता है (सिस्टम डेमॉन पर कम ओवरहेड)।
उच्च क्लस्टर दोष सहनशीलता

कृपया ध्यान दें कि हम केवल वर्कर नोड्स के बारे में बात कर रहे हैं। मुख्य नोड्स की संख्या और आकार चुनना एक पूरी तरह से अलग विषय है।

तो आइए तालिका के प्रत्येक बिंदु पर अधिक विस्तार से चर्चा करें।

पहला विकल्प: कई बड़े नोड्स

सबसे चरम विकल्प संपूर्ण क्लस्टर क्षमता के लिए एक वर्कर नोड है। उपरोक्त उदाहरण में, यह 16 सीपीयू कोर और 16 जीबी रैम के साथ एक एकल वर्कर नोड होगा।

पेशेवरों

प्लस नंबर 1. आसान प्रबंधन
पूरे बेड़े की तुलना में कुछ मशीनों का प्रबंधन करना आसान है। अपडेट और फ़िक्सेस को रोल आउट करना तेज़ है और सिंक्रनाइज़ करना आसान है। निरपेक्ष संख्या में विफलताओं की संख्या भी कम है।

कृपया ध्यान दें कि उपरोक्त सभी बातें आपके हार्डवेयर, आपके सर्वर पर लागू होती हैं, न कि क्लाउड इंस्टेंस पर।

बादल में स्थिति अलग है. वहां, प्रबंधन क्लाउड सेवा प्रदाता द्वारा संभाला जाता है। इस प्रकार, क्लाउड में दस नोड्स का प्रबंधन एक नोड के प्रबंधन से बहुत अलग नहीं है।

क्लाउड में पॉड्स के बीच ट्रैफ़िक रूटिंग और लोड वितरण स्वचालित रूप से निष्पादित: इंटरनेट से आने वाले ट्रैफ़िक को मुख्य लोड बैलेंसर पर भेजा जाता है, जो ट्रैफ़िक को किसी एक नोड के पोर्ट पर अग्रेषित करता है (नोडपोर्ट सेवा प्रत्येक क्लस्टर नोड में पोर्ट को 30000-32767 की सीमा में सेट करती है)। क्यूब-प्रॉक्सी द्वारा निर्धारित नियम ट्रैफ़िक को नोड से पॉड तक पुनर्निर्देशित करते हैं। दो नोड्स पर दस पॉड्स के लिए यह कैसा दिखता है:

प्रो #2: प्रति नोड कम लागत
एक शक्तिशाली कार अधिक महंगी है, लेकिन कीमत में वृद्धि आवश्यक रूप से रैखिक नहीं है। दूसरे शब्दों में, 10 जीबी मेमोरी वाला एक दस-कोर सर्वर आमतौर पर समान मात्रा में मेमोरी वाले दस सिंगल-कोर सर्वर से सस्ता होता है।

लेकिन ध्यान दें कि यह नियम आमतौर पर क्लाउड सेवाओं में काम नहीं करता है। सभी प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं की वर्तमान मूल्य निर्धारण योजनाओं में, कीमतें क्षमता के साथ रैखिक रूप से बढ़ती हैं।

इस प्रकार, क्लाउड में आप आमतौर पर अधिक शक्तिशाली सर्वर पर बचत नहीं कर सकते।

प्रो #3: आप संसाधन-गहन एप्लिकेशन चला सकते हैं
कुछ अनुप्रयोगों को क्लस्टर में शक्तिशाली सर्वर की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, यदि किसी मशीन लर्निंग सिस्टम को 8 जीबी मेमोरी की आवश्यकता होती है, तो आप इसे 1 जीबी नोड्स पर नहीं चला पाएंगे, बल्कि केवल कम से कम एक बड़े वर्कर नोड के साथ चला पाएंगे।

विपक्ष

नुकसान नंबर 1. प्रति नोड कई पॉड्स
यदि समान कार्य कम नोड्स पर किया जाता है, तो उनमें से प्रत्येक में स्वाभाविक रूप से अधिक पॉड होंगे।

यह एक समस्या हो सकती है.

इसका कारण यह है कि प्रत्येक मॉड्यूल कंटेनर रनटाइम (जैसे डॉकर) के साथ-साथ क्यूबलेट और सीएडवाइजर में कुछ ओवरहेड पेश करता है।

उदाहरण के लिए, एक क्यूबलेट नियमित रूप से जीवित रहने के लिए नोड पर सभी कंटेनरों की जांच करता है - जितने अधिक कंटेनर होंगे, क्यूबलेट को उतना ही अधिक काम करना होगा।

CAAdvisor एक नोड पर सभी कंटेनरों के लिए संसाधन उपयोग के आँकड़े एकत्र करता है, और क्यूबलेट नियमित रूप से इस जानकारी पर सवाल उठाता है और इसे एक एपीआई के माध्यम से प्रदान करता है। फिर, अधिक कंटेनरों का मतलब cAdvisor और kubelet दोनों के लिए अधिक काम है।

यदि मॉड्यूल की संख्या बढ़ती है, तो यह सिस्टम को धीमा कर सकता है और इसकी विश्वसनीयता को भी कम कर सकता है।

कुबेरनेट्स भंडार में कुछ शिकायत कीवह नोड रेडी/नॉटरेडी स्थितियों के बीच कूदता है क्योंकि नोड पर सभी कंटेनरों की नियमित क्यूबलेट जांच में बहुत अधिक समय लगता है।
इस कारण से Kubernetes प्रति नोड 110 से अधिक पॉड नहीं रखने की अनुशंसा करता है. नोड के प्रदर्शन के आधार पर, आप प्रति नोड अधिक पॉड चला सकते हैं, लेकिन यह अनुमान लगाना कठिन है कि क्या समस्याएं होंगी या सब कुछ ठीक काम करेगा। यह पहले से ही काम का परीक्षण करने लायक है।

नुकसान नंबर 2. प्रतिकृति पर सीमा
बहुत कम नोड अनुप्रयोग प्रतिकृति की प्रभावी सीमा को सीमित करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास पांच प्रतिकृतियों के साथ उच्च उपलब्धता वाला एप्लिकेशन है लेकिन केवल दो नोड्स हैं, तो एप्लिकेशन की प्रतिकृति की प्रभावी डिग्री कम होकर दो हो जाती है।

पांच प्रतिकृतियां केवल दो नोड्स में वितरित की जा सकती हैं, और यदि उनमें से एक विफल हो जाता है, तो यह एक साथ कई प्रतिकृतियां हटा देगा।

यदि आपके पास पाँच या अधिक नोड हैं, तो प्रत्येक प्रतिकृति एक अलग नोड पर चलेगी, और एक नोड की विफलता अधिकतम एक प्रतिकृति को हटा देगी।

इस प्रकार, उच्च उपलब्धता आवश्यकताओं के लिए क्लस्टर में एक निश्चित न्यूनतम संख्या में नोड्स की आवश्यकता हो सकती है।

नुकसान नंबर 3. असफलता के बुरे परिणाम
कम संख्या में नोड्स के साथ, प्रत्येक विफलता के अधिक गंभीर परिणाम होते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास केवल दो नोड हैं और उनमें से एक विफल हो जाता है, तो आपके आधे मॉड्यूल तुरंत गायब हो जाते हैं।

बेशक, कुबेरनेट्स कार्यभार को विफल नोड से अन्य पर स्थानांतरित कर देगा। लेकिन अगर उनमें से कुछ हैं, तो पर्याप्त खाली क्षमता नहीं हो सकती है। परिणामस्वरूप, आपके कुछ एप्लिकेशन तब तक अनुपलब्ध रहेंगे जब तक आप विफल नोड को सामने नहीं लाते।

इस प्रकार, जितने अधिक नोड होंगे, हार्डवेयर विफलताओं का प्रभाव उतना ही कम होगा।

नुकसान #4: अधिक ऑटोस्केलिंग चरण
कुबेरनेट्स में क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए क्लस्टर ऑटो-स्केलिंग सिस्टम है, जो आपको अपनी वर्तमान जरूरतों के आधार पर स्वचालित रूप से नोड्स जोड़ने या हटाने की अनुमति देता है। बड़े नोड्स के साथ, ऑटोस्केलिंग अधिक अचानक और भद्दी हो जाती है। उदाहरण के लिए, दो नोड्स पर, एक अतिरिक्त नोड जोड़ने से क्लस्टर क्षमता तुरंत 50% बढ़ जाएगी। और आपको उन संसाधनों के लिए भुगतान करना होगा, भले ही आपको उनकी आवश्यकता न हो।

इस प्रकार, यदि आप स्वचालित क्लस्टर स्केलिंग का उपयोग करने की योजना बनाते हैं, तो नोड्स जितने छोटे होंगे, आपको उतनी अधिक लचीली और लागत प्रभावी स्केलिंग मिलेगी।

अब आइए बड़ी संख्या में छोटे नोड्स के फायदे और नुकसान पर नजर डालें।

दूसरा विकल्प: कई छोटे नोड

इस दृष्टिकोण के लाभ अनिवार्य रूप से कई बड़े नोड्स वाले विपरीत विकल्प के नुकसान से उत्पन्न होते हैं।

पेशेवरों

प्रो #1: विफलता का कम प्रभाव
जितने अधिक नोड्स, प्रत्येक नोड पर उतने ही कम पॉड्स। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास प्रति दस नोड पर एक सौ मॉड्यूल हैं, तो प्रत्येक नोड में औसतन दस मॉड्यूल होंगे।

इस तरह, यदि कोई एक नोड विफल हो जाता है, तो आप कार्यभार का केवल 10% खो देते हैं। संभावना है कि केवल थोड़ी संख्या में प्रतिकृतियां प्रभावित होंगी और समग्र एप्लिकेशन चालू रहेगा।

इसके अतिरिक्त, शेष नोड्स के पास विफल नोड के कार्यभार को संभालने के लिए पर्याप्त मुक्त संसाधन होने की संभावना है, इसलिए कुबेरनेट्स पॉड्स को स्वतंत्र रूप से पुनर्निर्धारित कर सकते हैं और आपके एप्लिकेशन अपेक्षाकृत जल्दी कार्यात्मक स्थिति में वापस आ जाएंगे।

प्रो #2: अच्छी प्रतिकृति
यदि पर्याप्त नोड हैं, तो कुबेरनेट्स अनुसूचक सभी प्रतिकृतियों के लिए अलग-अलग नोड निर्दिष्ट कर सकता है। इस तरह, यदि कोई नोड विफल हो जाता है, तो केवल एक प्रतिकृति प्रभावित होगी और एप्लिकेशन उपलब्ध रहेगा।

विपक्ष

नुकसान नंबर 1. नियंत्रण करना मुश्किल
बड़ी संख्या में नोड्स को प्रबंधित करना अधिक कठिन होता है। उदाहरण के लिए, प्रत्येक कुबेरनेट्स नोड को अन्य सभी के साथ संचार करना होगा, अर्थात, कनेक्शन की संख्या चतुष्कोणीय रूप से बढ़ती है, और इन सभी कनेक्शनों को ट्रैक करने की आवश्यकता होती है।

Kubernetes नियंत्रक प्रबंधक में नोड नियंत्रक नियमित रूप से स्वास्थ्य की जांच करने के लिए क्लस्टर में सभी नोड्स के माध्यम से चलता है - जितने अधिक नोड्स, नियंत्रक पर उतना अधिक भार।

Etcd डेटाबेस पर लोड भी बढ़ रहा है - प्रत्येक क्यूबलेट और क्यूब-प्रॉक्सी कॉल चौकीदार आदि के लिए (एपीआई के माध्यम से), जिस पर आदि को ऑब्जेक्ट अपडेट प्रसारित करना चाहिए।

सामान्य तौर पर, प्रत्येक वर्कर नोड मास्टर नोड्स के सिस्टम घटकों पर अतिरिक्त भार डालता है।

कुबेरनेट्स आधिकारिक तौर पर क्लस्टर का समर्थन करता है नोड्स की संख्या 5000 तक. हालाँकि, व्यवहार में पहले से ही 500 नोड्स हैं गैर-मामूली समस्याएं पैदा कर सकता है.

बड़ी संख्या में वर्कर नोड्स को प्रबंधित करने के लिए, आपको अधिक शक्तिशाली मास्टर नोड्स चुनना चाहिए। उदाहरण के लिए, क्यूब-अप स्वचालित रूप से इंस्टॉल हो जाता है वर्कर नोड्स की संख्या के आधार पर मास्टर नोड के लिए सही वीएम आकार। अर्थात्, जितने अधिक वर्कर नोड होंगे, मास्टर नोड उतना ही अधिक उत्पादक होना चाहिए।

इन विशिष्ट समस्याओं को हल करने के लिए विशेष विकास किए गए हैं, जैसे वर्चुअल क्यूबलेट. यह प्रणाली आपको प्रतिबंधों को दरकिनार करने और बड़ी संख्या में कार्यकर्ता नोड्स के साथ क्लस्टर बनाने की अनुमति देती है।

नुकसान #2: अधिक ओवरहेड लागत।
प्रत्येक वर्कर नोड पर, कुबेरनेट्स सिस्टम डेमॉन का एक सेट चलाता है - इनमें कंटेनर रनटाइम (जैसे डॉकर), क्यूब-प्रॉक्सी और क्यूबलेट, जिसमें cAdvisor शामिल है। साथ में वे एक निश्चित निश्चित मात्रा में संसाधनों का उपभोग करते हैं।

यदि आपके पास कई छोटे नोड हैं, तो प्रत्येक नोड पर इस ओवरहेड का अनुपात बड़ा है। उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि एक ही नोड पर सभी सिस्टम डेमॉन एक साथ 0,1 सीपीयू कोर और 0,1 जीबी मेमोरी का उपयोग करते हैं। यदि आपके पास 10 जीबी मेमोरी वाला एक दस-कोर नोड है, तो डेमॉन क्लस्टर क्षमता का 1% उपभोग करते हैं। दूसरी ओर, 1 जीबी मेमोरी वाले दस सिंगल-कोर नोड्स पर, डेमॉन क्लस्टर क्षमता का 10% लेगा।

इस प्रकार, जितने कम नोड होंगे, बुनियादी ढांचे का उपयोग उतनी ही अधिक कुशलता से किया जाएगा।

नुकसान नंबर 3. संसाधनों का अकुशल उपयोग
छोटे नोड्स पर, ऐसा हो सकता है कि शेष संसाधन भाग किसी भी कार्यभार को सौंपने के लिए बहुत छोटे हों, इसलिए वे अप्रयुक्त रह जाते हैं।

उदाहरण के लिए, प्रत्येक पॉड को 0,75 जीबी मेमोरी की आवश्यकता होती है। यदि आपके पास दस नोड हैं, जिनमें से प्रत्येक में 1 जीबी मेमोरी है, तो आप दस पॉड चला सकते हैं, प्रत्येक नोड में 0,25 जीबी अप्रयुक्त मेमोरी छोड़ सकते हैं।

इसका मतलब है कि पूरे क्लस्टर की 25% मेमोरी बर्बाद हो गई है।

10 जीबी मेमोरी वाले बड़े नोड पर, आप इनमें से 13 मॉड्यूल चला सकते हैं - और 0,25 जीबी का केवल एक अप्रयुक्त टुकड़ा होगा।

इस स्थिति में, केवल 2,5% मेमोरी बर्बाद होती है।

इस प्रकार, बड़े नोड्स पर संसाधनों का अधिक इष्टतम उपयोग किया जाता है।

कुछ बड़ी गांठें या कई छोटी गांठें?

तो, कौन सा बेहतर है: एक क्लस्टर में कुछ बड़े नोड्स या कई छोटे? हमेशा की तरह, कोई स्पष्ट उत्तर नहीं है। बहुत कुछ आवेदन के प्रकार पर निर्भर करता है।

उदाहरण के लिए, यदि किसी एप्लिकेशन को 10 जीबी मेमोरी की आवश्यकता है, तो बड़े नोड्स एक स्पष्ट विकल्प हैं। और यदि एप्लिकेशन को उच्च उपलब्धता के लिए दस गुना प्रतिकृति की आवश्यकता होती है, तो केवल दो नोड्स पर प्रतिकृतियां रखने का जोखिम शायद ही इसके लायक है - क्लस्टर में कम से कम दस नोड्स होने चाहिए।

मध्यवर्ती स्थितियों में, प्रत्येक विकल्प के फायदे और नुकसान के आधार पर चुनाव करें। शायद कुछ तर्क दूसरों की तुलना में आपकी स्थिति के लिए अधिक प्रासंगिक हैं।

और सभी नोड्स को एक ही आकार का बनाना बिल्कुल भी आवश्यक नहीं है। आपको पहले एक ही आकार के नोड्स के साथ प्रयोग करने, फिर उनमें एक अलग आकार के नोड्स जोड़ने, उन्हें एक क्लस्टर में संयोजित करने से कोई नहीं रोकता है। कुबेरनेट्स क्लस्टर में वर्कर नोड्स पूरी तरह से विषम हो सकते हैं। तो आप दोनों दृष्टिकोणों के लाभों को संयोजित करने का प्रयास कर सकते हैं।

कोई एक नुस्खा नहीं है, और प्रत्येक स्थिति की अपनी बारीकियां होती हैं, और केवल उत्पादन ही सच्चाई दिखाएगा।

अनुवाद क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म टीम द्वारा तैयार किया गया Mail.ru क्लाउड सॉल्यूशंस.

कुबेरनेट्स के बारे में अधिक जानकारी: क्लस्टरों के प्रबंधन और तैनाती के लिए 25 उपयोगी उपकरण.

स्रोत: www.habr.com