如何部署Ubuntu20.04 + k8s 1.21.0開發環境

這篇文章主要為大家展示了“如何部署Ubuntu20.04 + k8s 1.21.0開發環境”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“如何部署Ubuntu20.04 + k8s 1.21.0開發環境”這篇文章吧。

Kubeflow 部署（使用 kfctl_k8s_istio）

安裝 Kubeflow的一些指南（使用 kfctl_k8s_istio 配置部署到已有的Kubernetes集群中）。該配置清單創建Kubeflow的核心部件部署，但不包括外部依賴，可以根據您的環境需要進行優化。KubeFlow 1.2.0部署到Ubuntu20.04和k8s 1.21.0，其它平臺可能有些變化。

該Kubeflow deployment要求 StorageClass 支持 dynamic volume provisioner。確認缺省的StorageClass的 provisioner 域的設置。如果換沒有 provisioner, 確保配置了 volume provisioning，按照下面的描述在 Kubernetes cluster 進行設置（參考 below）。

使用 kfctl_k8s_istio.v1.2.0.yaml 配置安裝，需要考慮下面的選項：

• Disabling istio installation - 如果 Kubernetes cluster 已有 Istio 安裝，可以選擇不安裝Istio，通過一移除配置文件kfctl_k8s_istio.v1.0.2.yaml中的 istio-crds 和 istio-install 參數。

準備環境

下載 kfctl 的 Kubeflow CLI 工具，然后手動設置環境變量：

• 下載kfctl v1.2.0 發布版本，到 Kubeflow releases page。

wget https://github.com/kubeflow/kfctl/releases/download/v1.2.0/kfctl_v1.2.0-0-gbc038f9_linux.tar.gz

tar -vxf kfctl_v1.2.0-0-gbc038f9_linux.tar.gz

sudo cp kfctl /usr/bin/

• 創建環境變量，簡化部署過程：

# The following command is optional. It adds the kfctl binary to your path.# If you don't add kfctl to your path, you must use the full path# each time you run kfctl.# Use only alphanumeric characters or - in the directory name.export PATH=$PATH:"<path-to-kfctl>"##實際如下：##export PATH=$PATH:"/home/supermap/openthings/kubeflow"# Set KF_NAME to the name of your Kubeflow deployment. You also use this# value as directory name when creating your configuration directory.# For example, your deployment name can be 'my-kubeflow' or 'kf-test'.export KF_NAME=<your choice of name for the Kubeflow deployment>##實際如下：##export KF_NAME="kubeflow"# Set the path to the base directory where you want to store one or more # Kubeflow deployments. For example, /opt/.# Then set the Kubeflow application directory for this deployment.export BASE_DIR=<path to a base directory>export KF_DIR=${BASE_DIR}/${KF_NAME}##實際如下：##export BASE_DIR="/home/supermap/openthings/"##export KF_DIR=${BASE_DIR}/${KF_NAME}# Set the configuration file to use when deploying Kubeflow.# The following configuration installs Istio by default. Comment out # the Istio components in the config file to skip Istio installation. # See https://github.com/kubeflow/kubeflow/pull/3663export CONFIG_URI="https://raw.githubusercontent.com/kubeflow/manifests/v1.2-branch/kfdef/kfctl_k8s_istio.v1.2.0.yaml"##實際如下：##export CONFIG_URI=${BASE_DIR}/${KF_NAME}/kfctl_k8s_istio.v1.2.0.yaml

注意:

• ${KF_NAME} -  Kubeflow 部署的名稱。如果要定制部署的 deployment name，通過該參數指定。例如, my-kubeflow 或 kf-test。該 KF_NAME 必須小寫字母或者 ‘-', 開始和結束必須為字母。該變量不能超過 25 個字符。只能包含名稱，不能包含目錄路徑。同時將作為創建目錄的名稱，用于保存 Kubeflow configurations，即Kubeflow application directory。

• ${KF_DIR} -  Kubeflow application directory的全路徑。

• ${CONFIG_URI} -該 GitHub address，位于 https://raw.githubusercontent.com/kubeflow/manifests/v1.2-branch/kfdef/kfctl_k8s_istio.v1.2.0.yaml。當運行kfctl apply 或 kfctl build (see the next step), kfctl 創建一個 YAML 文件的本地版本，可以進一步定制化。

??注意：

• 運行kfctl build或apply -V -f xxx時，出現manifest下載不成功，可以將其下載下來，然后修改kfctl_k8s_istio.v1.2.0.yaml的下面內容，將manifest指向本地路徑。如下：

  repos:
  - name: manifests
    uri: /home/supermap/openthings/kubeflow/v1.2.0.tar.gz
  version: v1.2-branch

設置和部署 Kubeflow

使用缺省設置來設置和部署 Kubeflow using the default settings，運行 kfctl apply 如下：

mkdir -p ${KF_DIR}
cd ${KF_DIR}
kfctl apply -V -f ${CONFIG_URI}

檢查 resources deployed in namespace kubeflow:

kubectl -n kubeflow get all

可選，設置以后部署的配置參數：

在部署 Kubeflow時，如果需要定制安裝參數，可以編輯該配置文件，然后運行 Kubeflow的部署命令即可：

1. 運行 kfctl build 命令設置安裝參數：

   mkdir -p ${KF_DIR}
   cd ${KF_DIR}
   kfctl build -V -f ${CONFIG_URI}

   
   

2. 編輯配置文件，描述如上 customizing your Kubeflow deployment。

3. 設置環境變量指向本地的配置文件：

   export CONFIG_FILE=${KF_DIR}/kfctl_k8s_istio.v1.2.0.yaml

   
   

4. 運行 kfctl apply 目錄實施 Kubeflow 部署：

   kfctl apply -V -f ${CONFIG_FILE}

   
   

出現錯誤：

2021/04/28 10:24:44 absolute path error in '/home/supermap/openthings/kubeflow/.cache/manifests/namespaces/base' : evalsymlink failure on '/home/supermap/openthings/kubeflow/.cache/manifests/namespaces/base' : lstat /home/supermap/openthings/kubeflow/.cache/manifests/namespaces: no such file or directory
ERRO[0000] Error evaluating kustomization manifest for namespaces: accumulating resources: accumulating resources from '../../.cache/manifests/namespaces/base': open /home/supermap/openthings/kubeflow/.cache/manifests/namespaces/base: no such file or directory  filename="kustomize/kustomize.go:155"
Error: failed to apply:  (kubeflow.error): Code 500 with message: kfApp Apply failed for kustomize:  (kubeflow.error): Code 500 with message: error evaluating kustomization manifest for namespaces: accumulating resources: accumulating resources from '../../.cache/manifests/namespaces/base': open /home/supermap/openthings/kubeflow/.cache/manifests/namespaces/base: no such file or directory

• 查看.cache目錄，發現manifest位于 ~/openthings/kubeflow/.cache/manifests/manifests-1.2.0 目錄下，而不是上面的manifests目錄。

• 將manifests-1.2.0下的所有文件移到上一級即manifest目錄下，再次運行kfctl apply。如下：

cd manifests-1.2.0
mv -r * ../

• 但是運行kfctl apply發現會將.cache目錄刪除，導致上面的復制方法失效。

• 直接修改配置文件，修改所有自定義資源的路徑，改完后的配置文件如下：

apiVersion: kfdef.apps.kubeflow.org/v1
kind: KfDef
metadata:
  creationTimestamp: null
  namespace: kubeflow
spec:
  applications:
  - kustomizeConfig:
      repoRef:
        name: manifests
        path: manifests-1.2.0/namespaces/base
    name: namespaces
  - kustomizeConfig:
      repoRef:
        name: manifests
        path: manifests-1.2.0/application/v3
    name: application
  - kustomizeConfig:
      repoRef:
        name: manifests
        path: manifests-1.2.0/stacks/kubernetes/application/istio-1-3-1-stack
    name: istio-stack
  - kustomizeConfig:
      repoRef:
        name: manifests
        path: manifests-1.2.0/stacks/kubernetes/application/cluster-local-gateway-1-3-1
    name: cluster-local-gateway
  - kustomizeConfig:
      repoRef:
        name: manifests
        path: manifests-1.2.0/istio/istio/base
    name: istio
  - kustomizeConfig:
      repoRef:
        name: manifests
        path: manifests-1.2.0/stacks/kubernetes/application/cert-manager-crds
    name: cert-manager-crds
  - kustomizeConfig:
      repoRef:
        name: manifests
        path: manifests-1.2.0/stacks/kubernetes/application/cert-manager-kube-system-resources
    name: cert-manager-kube-system-resources
  - kustomizeConfig:
      repoRef:
        name: manifests
        path: manifests-1.2.0/stacks/kubernetes/application/add-anonymous-user-filter
    name: add-anonymous-user-filter
  - kustomizeConfig:
      repoRef:
        name: manifests
        path: manifests-1.2.0/metacontroller/base
    name: metacontroller
  - kustomizeConfig:
      repoRef:
        name: manifests
        path: manifests-1.2.0/admission-webhook/bootstrap/overlays/application
    name: bootstrap
  - kustomizeConfig:
      repoRef:
        name: manifests
        path: manifests-1.2.0/stacks/kubernetes/application/spark-operator
    name: spark-operator
  - kustomizeConfig:
      repoRef:
        name: manifests
        path: manifests-1.2.0/stacks/kubernetes
    name: kubeflow-apps
  - kustomizeConfig:
      repoRef:
        name: manifests
        path: manifests-1.2.0/knative/installs/generic
    name: knative
  - kustomizeConfig:
      repoRef:
        name: manifests
        path: manifests-1.2.0/kfserving/installs/generic
    name: kfserving
  - kustomizeConfig:
      repoRef:
        name: manifests
        path: manifests-1.2.0/stacks/kubernetes/application/spartakus
    name: spartakus
  repos:
  - name: manifests
    uri: /home/supermap/openthings/kubeflow/v1.2.0.tar.gz
  version: v1.2-branch
status: {}

• 刪除kustomize目錄，重新運行kfctl build和kfctl apply.

KubeFlow的鏡像較多，完全啟動需要比較長的時間，需要耐心等待。

過段時間看，有些pod已經啟動起來了，主界面已經可以訪問了。

查看狀態，有些鏡像和服務有問題，包括鏡像下載、存儲卷設置等，留待后續解決。

(base) supermap@xriver02:~$ kubectl get pod -n kubeflow
NAME                                                     READY   STATUS             RESTARTS   AGE
admission-webhook-bootstrap-stateful-set-0               0/1     ImagePullBackOff   0          36h
admission-webhook-deployment-5cd7dc96f5-l9rxl            1/1     Running            0          36h
application-controller-stateful-set-0                    0/1     ImagePullBackOff   0          36h
argo-ui-657cf69ff5-kn966                                 1/1     Running            0          36h
cache-deployer-deployment-5f4979f45-q6psq                1/2     ImagePullBackOff   0          36h
cache-server-7859fd67f5-kx8zm                            0/2     Init:0/1           0          36h
centraldashboard-86744cbb7b-44rbc                        1/1     Running            0          36h
jupyter-web-app-deployment-8486d5ffff-9czzl              1/1     Running            0          36h
katib-controller-7fcc95676b-tsbzx                        1/1     Running            1          36h
katib-db-manager-67867f5498-jzrgh                        0/1     Running            442        36h
katib-mysql-6b5d848bf5-gs95h                             0/1     Pending            0          36h
katib-ui-65dc4cf6f5-pqj5p                                1/1     Running            0          36h
kfserving-controller-manager-0                           1/2     ImagePullBackOff   0          36h
kubeflow-pipelines-profile-controller-797fb44db9-vznlv   1/1     Running            0          36h
metacontroller-0                                         1/1     Running            0          36h
metadata-db-c65f4bc75-m2ggv                              0/1     Pending            0          36h
metadata-envoy-deployment-67bd5954c-jl7pn                1/1     Running            0          36h
metadata-grpc-deployment-577c67c96f-29dwx                0/1     CrashLoopBackOff   433        36h
metadata-writer-756dbdd478-tlrpw                         2/2     Running            325        36h
minio-54d995c97b-jrmqq                                   0/1     Pending            0          36h
ml-pipeline-8d6749d9c-drv2h                              1/2     CrashLoopBackOff   662        36h
ml-pipeline-persistenceagent-d984c9585-mhstn             2/2     Running            0          36h
ml-pipeline-scheduledworkflow-5ccf4c9fcc-wqg4d           2/2     Running            0          36h
ml-pipeline-ui-8ccbf585c-77krb                           2/2     Running            0          36h
ml-pipeline-viewer-crd-56c68f6c85-bssgc                  1/2     ImagePullBackOff   0          36h
ml-pipeline-visualizationserver-7446b96877-ffs7b         2/2     Running            0          36h
mpi-operator-d5bfb8489-75m6b                             1/1     Running            0          36h
mxnet-operator-7576d697d6-jwks8                          1/1     Running            0          36h
mysql-74f8f99bc8-ndzqg                                   0/2     Pending            0          36h
notebook-controller-deployment-dd4c74b47-k9fng           0/1     ImagePullBackOff   0          36h
profiles-deployment-65f54cb5c4-9xtws                     0/2     ImagePullBackOff   0          36h
pytorch-operator-847c8d55d8-x6l4t                        0/1     ImagePullBackOff   0          36h
seldon-controller-manager-6bf8b45656-d7rvf               1/1     Running            0          36h
spark-operatorsparkoperator-fdfbfd99-cst9l               0/1     ImagePullBackOff   0          36h
spartakus-volunteer-558f8bfd47-tcvpn                     1/1     Running            0          36h
tf-job-operator-58477797f8-wr79t                         1/1     Running            0          36h
workflow-controller-64fd7cffc5-m6gkc                     1/1     Running            0          36h

訪問 Kubeflow 用戶界面 (UI)

Kubeflow 部署完成后，Kubeflow Dashboard 的訪問通過服務 istio-ingressgateway 來獲取。loadbalancer在環境中不可用，NodePort 或 Port forwarding 可以用于訪問 Kubeflow Dashboard，參考 Ingress Gateway guide 或者：

• 為私有Kubernetes集群創建LoadBalancer服務

• Kubernetes dashboard 通過 Ingress 提供HTTPS訪問

• Kubernetes負載均衡器-Nginx ingress安裝

刪除 Kubeflow

運行下面的命令刪除部署并回收資源：

cd ${KF_DIR}# If you want to delete all the resources, run:kfctl delete -f ${CONFIG_FILE}

理解部署過程

 kfctl 部署過程包含下面幾個命令：

• kfctl build - (可選) 創建配置文件，只在需要自行修改配置參數時才需要在 kfctl apply之前運行 kfctl build。

• kfctl apply - 創建或更新資源。

• kfctl delete - 刪除資源。

應用的布局

您的 Kubeflow 應用目錄 ${KF_DIR} 包含下面的文件和目錄：

• ${CONFIG_FILE} 是一個 YAML 文件定義了kubeflow部署的參數：

• 該文件是 GitHub-based configuration YAML 文件的副本，位于： https://raw.githubusercontent.com/kubeflow/manifests/v1.0-branch/kfdef/kfctl_k8s_istio.v1.0.2.yaml，如果不能成功部署，需要先上github將其下載保存，然后修改URI指向到本地文件。

• 當運行 kfctl apply 或 kfctl build，kfctl 創建配置文件的本地副本 ${CONFIG_FILE}, 然后可以對其編輯、客制化。

• kustomize 是一個目錄，包含 Kubeflow applications應用的定制化包。參考： how Kubeflow uses kustomize。

• 該目錄在運行 kfctl build 或 kfctl apply時創建出來。

• 可以通過修改目錄中的manifests來定制 Kubernetes resources ，然后重新運行 kfctl apply 進行部署和更新。

建議將${KF_DIR} 目錄中的內容納入版本管理系統。

Provisioning of Persistent Volumes in Kubernetes

如果已經有 dynamic volume provisioner，可以跳過本步驟

問題解決

Persistent Volume Claims 處于 Pending 狀態

檢查PersistentVolumeClaims 是否 Bound 到 PersistentVolumes，如下：

kubectl -n kubeflow get pvc

如果PersistentVolumeClaims (PVCs) 在 Pending 狀態，部署后沒有bound 到 PersistentVolumes (PVs)，就需要手動為每一個PVC創建PV，或者安裝 dynamic volume provisioning 來按需創建PVs ，以及刪除存在的PVCs然后重新部署 Kubeflow。

以上是“如何部署Ubuntu20.04 + k8s 1.21.0開發環境”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！