用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack

时间：2021-09-16 15:31:47

为展现 Kolla 的真正实力，我在阿里云使用 Ansible 自动创建 10 台虚机，部署一套多节点高可用 OpenStack 集群！

前言

上次 Kolla 已经表示了要打 10 个的愿望，这次我们就满足它。

通过本期内容，你将看到：

  • 如何使用阿里云云命令行（Cloud Shell）
  • 如何使用 Ansible 创建阿里云资源
  • Kolla 多节点部署配置说明
  • OpenStack 高可用架构

本期内容仍然是干货满满，写文章，调脚本，剪视频，不但花时间，还要在 阿里云 花钱租云服务器，真的费了不少精力，所以如果本文对你有所帮助，请务必点赞支持！谢谢。

操作过程仍可在 B站观看视频

准备工作

使用 Cloud Shell

一次性创建 10 台虚机，从界面一个个的点就太无聊了。所以我们要想办法让这个过程自动化地完成。

第一个念头就是用 Python 去调用 API，于是直奔 开发者工具 页面而去，却发现阿里云提供了网页版的命令行工具：Cloud Shell，使用起来更加方便。

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack

启动 Cloud Shell 会自动为你创建一个虚机，里面不但内置了连接阿里云的 CLI 工具，而且因为是登录后启动，它自动把认证也处理了。也就是说我们直接就可以开始使用了，非常方便。

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack

具体请参考官方文档：什么是云命令行？

不仅如此，为了让大家更好地掌握这些工具的用法，还提供了交互式的 实验教程，花上几分钟，也许再花上几分钱，就能上手实验。

在实验了 使用 Ansible 管理云资源 这个教程之后，决定就采用这个方法了。

CloudShell 的操作内容较多，单独录了一期 视频介绍。

准备容器镜像

这次部署多节点，比前几次只部署 All-In-One 节点新增了 Cinder 存储服务，所以把要用到的镜像都提前构建好。

关于 Kolla 构建 Docker 镜像的过程以后再详述。

容器镜像仍然使用阿里云的容器镜像服务，保存在 华东2（上海） 地区。

值得注意的是，上一期内容中我在 华东1（杭州） 地区测试，跨地区从公网地址拉取镜像，速度也还不错。但是本次测试只在部署节点分配了公网 IP，其余节点都不会分配公网 IP，也就没法访问公网资源了。

一个解决办法是只在 华东2（上海） 地区测试，这样可以配置私网地址。这样限制较大。

另一个比较通用的办法是先在部署节点上搭建一个私有的 registry 作为中转，就和使用 davycloud-openstack-stein.iso 安装的 Deploy Node 一样。

最终采取的是把 registry 配置成 PROXY 模式，这样就不用事先把镜像 push 到 registry 中了。

# deploy.yml 中的内容

    - name: Start docker registry

      docker_container:

        name: registry

        restart_policy: always

        image: registry:2

        ports:

          - 4000:5000

        volumes:

          - registry:/var/lib/registry

        env:

          REGISTRY_PROXY_REMOTEURL: "https://registry.cn-shanghai.aliyuncs.com"

编写 Ansible 剧本

参考上面的教程完成。

为方便使用，脚本放在了 阿里云 Code 上：仓库地址

目标说明

Kolla 角色说明

Kolla 在部署 OpenStack 阶段，按职责分为 5 种角色：

  1. control，控制节点
  2. network，网络节点
  3. compute，计算节点
  4. storage，存储节点
  5. monitoring，监控节点（本次未涉及）

实际 1 个节点可以有 1 个或多个角色。比如，All-In-One 安装时，一个节点就充当了所有角色。

实际这里的角色对应的是 Ansible 中的主机分组概念。

节点上最终会安装哪些服务（也就是启动哪些容器），最终由启用的各个功能模块综合决定而成。例如，如果启用了 cinder，则 cinder-api 服务会安装在所有的 control 控制节点上，而 cinder-volume 服务会安装在所有的 storage 存储节点上。

除此之外，还需要：

  • 1 个部署节点，即安装 Kolla-Ansible 的节点
  • 1 个 docker 容器镜像的 registry

在我提供的 ISO 光盘里，系统安装时选择了 Deploy Node 就会自动安装这些。

如果是平常部署，任选一个机器充当部署节点即可，部署节点本身也可以是控制或计算或存储。

这次在阿里云上，我们单独创建一个虚机来当部署节点。

多节点角色分配

10 个节点的角色分配情况：

  • 控制节点的数量需要是奇数，设置为 3 个
  • 网络节点是安装 Neutron agent 的地方，如果启用了 haproxy / keepalived，浮动 IP 也是在这些节点上启动，本次设置为 2 个
  • 存储节点我们本次需要安装 Ceph，默认至少需要 3 个节点
  • 计算节点是最终启动虚机的地方，正常环境下应该是数量最多的，测试只需要 2 个就够了

注意： 阿里云上的虚机不支持 keepalived，所以这次无法启用 haproxy。

创建资源

本节操作在 Cloud Shell 中进行。

下载项目文件

进入云命令行后直接运行：

git clone https://code.aliyun.com/davycloud/kolla-openstack.git

cd kolla-openstack/ansible

配置资源

配置信息都在 kolla-openstack/ansible/group_vars/all 文件中，根据情况修改即可。

默认配置会创建 11 台抢占式实例，对应上面的规划：

  • master： 1 台，用来安装 kolla-ansible，部署环境
  • control： 3 台，用来部署 OpenStack 的控制节点
  • network： 2 台，用来部署 OpenStack 的网络节点
  • storage： 3 台，用来部署 OpenStack 的存储节点
  • compute： 2 台，用来部署 OpenStack 的计算节点

创建资源

执行创建资源的剧本：

cd ~/kolla-openstack/ansible

ansible-playbook create.yml

检查资源创建情况

剧本完成后可以在页面上看到资源的创建情况。

同时 ~/kolla-openstack/ansible 目录下会生成一个 hosts 文件，记录所有创建的实例的私网地址和 hostname.

注意： 我本意是将此 hosts 文件直接复制到部署节点的 /etc/hosts.

但是这里遇到了阿里云 ansible 模块的一个 bug. 其影响就是没有办法在批量创建实例时按序生成 hostname，例如：control01, control02, control03.

所以 hosts 文件中同类型主机名都是一样的，需要在后面手动修改。

配置 Kolla-Ansible 部署节点

在虚机资源创建完成后，首先需要配置的是部署节点。它是这批虚机中唯一默认创建了公有 IP 的，所以可以直接在 Cloud Shell 中操作。其它节点只有私有网络，必须通过它来操作。

动态 inventory

因为每次创建虚机的时候 IP 地址都是不确定的，不可能提前写在 Ansible 的剧本中。而每次如果手动去修改编辑主机信息，又很不方便。

所以 Ansible 中有一个动态 inventory 的功能，通过调用脚本来动态获取主机信息。

阿里云把这个动态 inventory 脚本也为我们写好了。这个脚本所在项目开源托管在 GitHub 中，下载地址 时不时的无法访问，我就一并放在了自己的这个项目中，也就是 ~/kolla-openstack/ansible/alicloud.py 这个脚本，同时运行它需要一个配置文件，就是和它同目录的 alicloud.ini

目前这个动态 Inventory 还在被官方集成的过程中，需要先手动安装依赖：

pip install ansible_alicloud_module_utils

执行 deploy.yml 剧本

这样，我们每次就无需修改代码，直接运行下面的剧本就可以了：

chmod +x ~/kolla-openstack/ansible/alicloud.py

ansible-playbook -i ~/kolla-openstack/ansible/alicloud.py deploy.yml -u root -k

执行命令后提示输入密码： Test12345

密码是在 ~/kolla-openstack/ansible/group_vars/all 中设置

该剧本会完成以下任务：

  • 安装 Ansible 和 Kolla-Ansible
  • 启动 registry 并设置镜像源
  • 生成 SSH 密钥
  • 拷贝 Kolla-Ansible 的配置文件到 /root 目录
  • 执行 kolla-genpwd

执行完此步骤后，我们仍然需要和以前一样通过 SSH 登录到部署节点，完成后续的 OpenStack 安装任务。

虽然我们可以在 Cloud Shell 中远程操作部署节点来执行部署任务，但是基于下面原因：

  1. 整个部署比较耗时，这个临时虚机并不稳定
  2. 多节点部署也是比较灵活的，有些配置不可避免需要根据情况设置，再套一层 ansible 没必要
  3. 即使针对一种场景写 ansible 剧本调试都要花时间，意味着多花租服务器的钱…

因此后面的操作将继续手动执行

执行成功后，在 /root 目录下会有以下文件:

all-in-one       # 本次用不上

bootstrap.yml    # 用来初始化其它节点的 Ansible 剧本

hosts            # 创建资源时生成的 hosts 文件

multinode        # Kolla-Ansible 多节点的 Inventroy 文件

修改 hosts 文件

编辑 hosts 文件，把其中的 hostname 按照主机的角色进行修改：

172.16.1.31  control01

172.16.1.32  control02

172.16.1.33  control03

172.16.1.34  network01

172.16.1.35  network02

...

把 hosts 内容复制到 /etc/hosts 中:

cat hosts >> /etc/hosts

配置 multinode

编辑 multinode 文件，把其中的 hostname 按照主机的角色分组进行填写：

[control]

control01

control02

control03

[network]

network01

network02

[compute]

compute01

compute02

compute03

[monitoring]

#monitoring01 # 暂不支持

[storage]

storage01

storage02

storage03

# 这下面的所有内容都不要动了！！

使用 Kolla-Ansible 安装多节点环境

以下的操作都是在部署节点上执行

下发 SSH 公钥

为了方便 Ansible 无密码方式连接各个节点，需要先把部署节点的 SSH 公钥下发到各个节点。

因为节点数量不多，而且密码都是固定的，所以这里用 sshpass 手动执行完成:

sshpass -p Test12345 ssh-copy-id control01

sshpass -p Test12345 ssh-copy-id control02

...

sshpass -p Test12345 ssh-copy-id storage03

使用 Ansible 命令测试各节点的连通情况:

ansible -i multinode -m ping  all

所有节点都应该能正常回应。

执行 bootstrap.yml 剧本

通过 ansible-playbook 命令执行 bootstrap.yml 剧本：

ansible-playbook -i multinode  bootstrap.yml

该剧本会初始化各个节点，为它们安装上 docker 等必需软件，详情可以查看剧本的内容。

配置 /etc/kolla/globals.yml

需要修改的配置项如下：

# Valid option is Docker repository tag

#openstack_release: ""

openstack_release: "train"

#kolla_internal_vip_address: "10.10.10.254"

kolla_internal_vip_address: "172.16.1.33"

docker_registry: "172.16.1.30:4000"

docker_namespace: "davycloud"

#docker_registry_insecure: "yes"

# 不启用 HAProxy

enable_haproxy: "no"

# 启用 ceph

enable_ceph: "yes"

# 启用 cinder

enable_cinder: "yes"

需要注意的地方：

  • kolla_internal_vip_address 必须填写部署节点真实的私网地址
  • docker_registry 必须配置为部署节点的 IP:4000
  • 不启用 haproxy，必须要先取消注释，然后修改为 "no"

配置 Ceph-OSD 磁盘

注意！警告！ 下面的命令会清除所有数据，请谨慎操作！

参考文档，配置 Ceph-OSD 的存储为 Bluestore

查看存储节点的盘：

# ansible -i multinode "storage*" -a "lsblk"

假设 所有存储节点的盘都是 vdb

# ansible -i multinode "storage*" -a "parted /dev/vdb -s -- mklabel gpt mkpart KOLLA_CEPH_OSD_BOOTSTRAP_BS 1 -1"

# ansible -i multinode "storage*" -a "parted /dev/vdb print"

绑定弹性网卡

在创建资源的时候为网络节点额外创建了 1 块弹性网卡，不知道何故并没有绑定到实例上。需要在阿里云的页面上把两个弹性网卡绑定到网络节点实例上。

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack

开始部署

整体的部署流程和命令和部署单节点是一样的，唯一需要增加的地方是加一个 -i 选项，指定 inventory 文件，也就是 multinode 这个文件。

拉取镜像

kolla-ansible -i multinode pull

因为这次节点数量比较多，所以镜像拉取耗时会稍微长一点，可以耐心等待。

不同角色的节点拉取的镜像是不一样的，可以在部署节点另开一个 SSH 会话，用下面的命令查看：

ansible -i multinode all -a "docker images"

部署命令 3 连

在部署节点依次执行下面 3 个命令即可：

kolla-ansible -i multinode prechecks

kolla-ansible -i multinode deploy

kolla-ansible -i multinode post-deploy

高可用架构

正常情况下的高可用架构会在网络节点安装 HAProxy 和 Keepalived，这次演示并没有。

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack

API

OpenStack 所有模块的 API 服务都是无状态的，所以横向扩展搭配负载均衡即可实现高可用。

由于 Kolla-Ansible 中启用负载均衡（HAProxy）的前提是要启用 Keepalived，但是阿里云又不支持，所以这次实验其实 API 的负载均衡并没有起效果，API 地址固定访问了指定的第 1 个控制节点地址。

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack

实际上，我们可以另外启动一个外网浮动 IP，把这个浮动 IP 绑定到任意一个控制节点上，然后访问 API，都是可以正常提供服务的。

此外阿里云提供了现成的负载均衡服务，这里应该可以直接对接阿里云的负载均衡产品，不过并无必要，这次就不尝试了。

网络服务

网络节点的高可用实际情况比较复杂，这里不展开讨论了。简单展示一下网络服务：

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack

块存储服务

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack

MariaDB 集群

数据库采用的是 MariaDB Galera Cluster 集群方案，登录后可以查看：

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack

RabbitMQ

RabbitMQ 的集群状态可以通过管理页面查看，不过要正常访问，需要做以下操作：

  • 在阿里云的安全组中把 15672 端口放开
  • 进入 rabbitmq 容器为 openstack 用户授权

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack

访问 http://<控制节点外网IP>:15672 进入 RabbitMQ 管理页面:

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack

Ceph

Ceph 本身就是分布式的，这里就不赘述了。

用Kolla在阿里云部署10节点高可用OpenStack

记得释放实例！

别忘了最重要的事情，测试完成后别忘了去释放实例，以免一直扣费。

抢占式实例是保证实例有一个小时的稳定使用，不代表一个小时之后就会回收。如果供应比较大的情况下，系统可能会长期不回收你的实例，那就要一直扣费了！

记得释放实例！

记得释放实例！

记得释放实例！

在 Cloud Shell 中一键清理本次实验创建的资源：

cd ~/kolla-openstack/ansible

ansible-playbook destroy.yml

清理资源也可以通过网页完成，最后务必检查清理结果，以避免资源没有释放导致扣费。

注意，本次实验还有云盘需要释放！！

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