作者：vivo 互联网服务器团队-Zhang Rong

Karmada作为开源的云原生多云容器编排项目，吸引了众多企业共同参与项目开发，并运行于生产环境中。同时多云也逐步成为数据中心建设的基础架构，多区域容灾与多活、大规模多集群管理、跨云弹性与迁移等场景推动云原生多云相关技术的快速发展。

随着vivo业务不断迁移到k8s上，集群规模和集群的数量快速增长，运维难度也急剧增加。为了构建多集群技术，我们也自研了多集群管理，但无法解决我们遇到的更多的问题。后来开始对社区相关项目做了细致的调研和测试，我们最终选择了Karmada。

主要原因如下：

具备对多套K8s集群的统一管理能力，业务通过服务维度去管理资源，降低容器平台的管理难度。

跨集群的弹性伸缩和调度能力，实现跨集群的资源合理利用，从而提升资源利用率并节约成本。

Karmada完全使用了K8s原生的API，改造成本低。

容灾，Karmada控制平面与member集群解藕，集群异常时支持资源重新分配。

可扩展性，如可以添加自研的调度插件和添加自研Openkruise解释器插件等。

在我们探索怎么使用Karmada的同时，我们也遇到了Karmada自身运维的问题。

社区部署工具较多，需要用户自己选择。当前用户部署方式如下：

Karmadactl
Karmada charts
二进制部署
hack目录下脚本

对于上面的几种工具，在Karmada的社区开展了报告。

主要总结如下：

社区部署工具较多，需要用户自己选择。
部署脚本也存在缺陷，需要用户自己解决，github上关于这方面的提问较多。
黑屏化操作，没有提供k8s api操作，用户难以产品化，我们主要期望对接我们的容器平台，实现可视化安装。
缺少CI测试和部署工具的发布计划。
etcd集群缺少生产环境的关键功能点，如etcd的高可用、定期备份和恢复。
需要安装很多依赖插件，涉及到Karmada控制平面、Karmada的host集群和member集群。
缺少一键部署和配置繁琐等痛点。

针对以上问题，本文将分享Karmada-Operator的vivo实践，包括Operator的方案选择、API、架构设计和CI构建等。

二、Karmada-Operator的落地实践

2.1 Operator SDK介绍

Operator Framework 是一个开源工具包，用于以有效、自动化且可扩展的方式管理 Kubernetes 原生应用程序，即 Operator。Operator 利用 Kubernetes 的可扩展性来展现云服务的自动化优势，如置备、扩展以及备份和恢复，同时能够在 Kubernetes 可运行的任何地方运行。

Operator 有助于简化对 Kubernetes 上的复杂、有状态的应用程序的管理。然而，现在编写 Operator 并不容易，会面临一些挑战，如使用低级别 API、编写样板文件以及缺乏模块化功能（这会导致重复工作）。

Operator SDK 是一个框架，通过提供以下内容来降低 Operator 的编写难度：

高级 API 和抽象，用于更直观地编写操作逻辑
支架和代码生成工具，用于快速引导新项目
扩展项，覆盖常见的 Operator 用例

多云容器编排 Karmada-Operator 实践

如上图所示，operator sdk可以基于helm、ansilbe和go构建operator，我们需根据当前的情况选择我们合适的operator框架。

2.2 方案选择

方案一：golang 开发Operator

方案二：ansible开发Operator

方案三：golang和ansible混合开发Operator

根据Karmada的实际生产部署调研情况和vivo自身的实践，可以总结如下：

要支持在K8s集群和不依赖K8s集群二进制部署。
支持外部独立的etcd集群部署或者对接已有的etcd集群。
Karmada集群具备迁移能力，如机房裁撤和机器故障等，就需要etcd集群管理有备份和恢复能力，如根据etcd备份数据快速在其它机房恢复集群。
需要支持第三方的vip给Karmada-apiserver提供负载均衡，目前vivo都是基于外部vip，并提供了域名。没有使用K8s的service给Karmada-apiserver提供负载均衡。
Karmada控制平面一键部署和member集群的自动化注册和注销。也需要获取member集群的kubeconfig，pull模式也需要在member集群部署Karmada-agent。
Karmada集群的addons插件安装，如istio、anp、第三方的crd等安装，需要在Karmada的控制平面、host主机集群，甚至需要在member集群上进行配置。
提供api能力，实现可视化部署。
针对Karmada单个组件的单独升级和全量升级。
支持在offline和离线模式。

面对Karmada如此复杂的条件限制，我们再来分析下上面3个方案谁可能比较合适。

方案一，基于go开发的Operator，比较适合基于K8s集群的有状态服务管理，如etcd，数据库等，比较成熟的有etcd-Operator。Karmada涉及到不依赖K8s集群二进制部署、外部etcd、member集群的注册、注销和插件安装，不能很好的支持或者需要增加开发量。

方案二，基于ansible开发的Operator，既可以基于K8s集群的对状态服务管理，也可以脱离K8s集群对如不依赖K8s集群二进制部署、外部etcd、member集群的注册、注销和插件安装。这里主要通过ansible 的ssh登录能力和K8s模块管理，通过调研我们也发现90%以上的用户可以提供ssh登录。

方案三，基于go+ansible的混合的Operator，读者可以阅读vivo开发的Kubernetes-Operator，就是基于这种方案。方案三具备方案二的所有能力，因为底层都是通过ansible去执行。

首先我们排除了方案一，对于方案二和方案三，本人也纠结了很长是时间，最终我们选择了方案二。主要原因如下：

Operator SDK ansible已具备了和Operator SDK go相等的能力，并提供K8s、K8s_status模块、相似的webhook功能去对k8s的资源管理，以及reconciliation的能力。
符合目前Karmada实际生产部署的需求。
简单易学，只要知道ansbile的jinja模版、和K8s相同的yaml文件。你只需要编写ansible task，开箱即用，reconciliation由Operator SDK 解决。
对于常用ansible的人比较友好，不需要写golang代码。
扩展能力强，用户可自定义插件。管理端也支持local、ssh、zeromq三种方式连接。local模式可以直接对接K8s接口，ssh模式可以登录执行脚本。可以很好的混合使用，解决我们当前的需求。
Karmada运维操作相对K8s要简单，不需要复杂的crd定义，ansible需要解析少量vars去执行playbook就行。golang+ansible模式比较适合复杂CRD定义和业务逻辑复杂的系统。

2.3 API设计

如上图所示，我们只需要执行Operator-SDK create api命令，就可以创建 KarmadaDeployment的CRD，然后就可以定义KarmadaDeployment的API。在watches.yaml里实现Reconcile的业务逻辑。

这里主要定义KarmadaDeployment、EtcdBackup和EtcdRestore个资源，分别用于Karmada的部署，和etcd的数据备份和恢复。ansible Operator会根据spec里定义解析成ansible的vars。status将通过 ansible runner 输出为用户自定义的状态。也可以通过ansible的k8s_status更新KarmadaDeployment的状态。当前主要考虑的是在K8s运行Karmada，后面会添加二进制部署模式，当前的CR没有涉及。

2.4 架构设计

如图所示Karmada Operator提供了容器化和二进制集群部署设计，其中Karmada的容器化部署不需要执行ssh登录，只需通过K8s和k8s_status就可以完成karmada控制面的管控。Karmada的二进制部署主要通过ssh登录完成Karmada控制平面的管控。member集群的join和unjoin需要提前提供member集群的kubeconfig文件，也可以设置member的登录权限操作，需要在CR里定义member集群的用户和密钥。

执行流程如下。

用户通过KarmadaDeployment定义Karmada操作
Karmada Operator感知KarmadaDeployment的CR变化，开始进入控制器逻辑
根据用户的定义，选择是容器化部署或者二进制部署，开始执行安装、扩所容和备份等操作
执行join/unjoin操作，将member集群注册到Karmada集群或者注销member集群

2.5 Karmada控制平面管理

如上图所示，主要是karmada控制平面生命周期管理，对比当前社区的部署工具我们如下优化：

标准化证书管理，主要是用openssl生成证书。其中etcd和Karmada证书单独分开维护，和k8s集群证书命名相同，方便接入我们的监控。
Karmada-apiserver支持外部负载均衡，不限于当前的k8s service提供的负载均衡。
更灵活的升级策略，支持单独组件升级和全量升级。
更丰富的全局变量定义，计划支持组件配置变更等。

2.6 etcd集群管理

etcd集群是Karmada的元数据集群,生产中需要保证etcd集群高可用和故障恢复等。如上图展示了etcd集群必要的生产要素，如自动扩缩容、升级、备份和etcd集群的故障恢复。自研了基于ansible的library, 实现etcd集群管理能力如下：

添加member到存在的etcd集群。
etcd集群删除member。
etcd集群的备份，比如支持cephfs的数据备份。
etcd集群故障恢复。
etcd集群健康状态查询。

这里定义了etcdBackup和etcdRestore的CR，没有合并到KarmadaDeployment里。主要考虑到etcd集群本身操作的安全性和简化KarmadaDeployment的ansible任务。其中etcdRestore功能，可以根据etcd集群备份数据，实现导入到新的etcd集群，从而恢复Karmada集群所有的业务状态。当前主要场景如下：

Karmada集群所在的机房裁撤，需要备份etcd数据，迁移到新的Karmada集群。
期望通过Karmada-Operator管理Karmada集群，只需备份etcd数据，实现etcdRestore功能即可。
Karmada集群故障，可以通过etcd备份数据，结合etcdRestroe实现故障恢复。

2.7 member集群管理

member集群的生命周期管理主要有注册和注销，上图是执行的流程。为了处理member集群的注册和注销，这里会动态的生成inventory。Ansible Inventory 是包含静态 Inventory 和动态 Inventory 两部分的，静态 Inventory 指的是在文件中指定的主机和组，动态 Inventory 指通过外部脚本获取主机列表，并按照 ansible 所要求的格式返回给 ansilbe 命令的。

这里Karmada-Operator基于k8s的CR实现了动态inventory plugins，主要通过解析KarmadaDeployment的members定义去动态的生成inventory。这里添加了add-member和del-member 2个角色， add-member里集群会被注册到Karmada控制平面，del-member里的集群会被从Karmada控制平面注销，这样就可以并发的注册和注销多个member集群。同时也可以提供ssh登录模式，方便后期扩展。

三、Karmada-Operator的CI介绍

为了更好的提高开发人员的体验，计划提供Karmada-Operator的CI构建能力。这里在K8s集群里部署github的self-hosted Runner和kubevirt。

用户在github上提交PR
触发github Actions，我们在self-hosted里定义的流程
执行语法和单元测试
通过kubevirt创建vm
在多个vm里部署1个host和2个member集群
部署Karmada和添加member集群
执行Karmada e2e和bookfinfo案例测试

计划添加的CI矩阵测试如下：

语法测试：

ansible-lint

shellcheck

yamllint

syntax-check

pep8

集群部署测试：

Karmadactl、charts、yaml和二进制部署和所有配置项安装测试

join/ unjoin member 集群

升级Karmada

etcd集群的备份和恢复

功能测试：

Karmada e2e测试

创建bookinfo案例

性能测试：

我们主要通过kubemark组件模拟了多个2000节点的member集群进行了性能测试，其中一个测试案例是集群故障转移，结论是4w个无状态pod能够在15分钟完成故障迁移，有机会可以分享我们的性能测试。

四、总结

通过社区的调研和vivo的实践，最终确定了Karmada-Operator方案设计。Karmada-Operator具有高度可扩展性、可靠性、更直观地编写操作逻辑和开箱即用等特点，我们相信通过这种高度可扩展的声明式、自我修复云原生系统管理Karmada，为我们全面切换到Karmada去管理业务提供了强有力可靠保障。

基于ansible的operator也存在如下缺点。第一点没有提供webhook的能力，需要自己添加或者在ansible的task添加相关的校验；第二点是自动生成了通用的CRD模版，没有详细可定义的脚手架工具去自动生成CRD。

当前Karmada-operator还在初始阶段，提供了方案和部分实践，具体功能还需不断的完善和改进。具体可以查看vivo的项目规划。

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