K8S Operator部署及自定义详解
Kubernetes Operator是什么
K8S Operator这个东西不好解释，这么说吧，比如有一个应用程序，并且想要将其部署到 k8s 上，并且希望能够实现自动化运维和可扩展性，那么就可以考虑使用 K8S Operator 的框架，将应用程序的管理逻辑抽象为 k8s 资源，并编写自定义 Operator 来管理和运维该应用程序。
还是有点懵？我举个例子：有一个基于 Kafka 的消息队列应用程序，想将其部署到 k8s 并实现自动化运维和可扩展性，就可以使用 Kubernetes Operator 的框架来管理和运维该应用程序了。
如果还是有疑问，更多详情可参考官方文档：kubernetes.io/zh-cn/docs/…
分析之前部署过的Prometheus Operator
- 查看Api Resources，发现prometheus被定义为了 Kubernetes API 中的一个自定义资源：
[root@k8s-a-master prometheus-operator]# kubectl api-resources | grep prometheus prometheusagents promagent monitoring.coreos.com/v1alpha1 true PrometheusAgent prometheuses prom monitoring.coreos.com/v1 true Prometheus prometheusrules promrule monitoring.coreos.com/v1 true PrometheusRule [root@k8s-a-master prometheus-operator]#
- 查看用于定义 Prometheus 实例的自定义资源类型：
[root@k8s-a-master prometheus-operator]# kubectl get prometheus NAME VERSION DESIRED READY RECONCILED AVAILABLE AGE prometheus 3 3 True True 54s
下面的yaml文件是我之前用来创建prometheus实例的，通过它可以自动创建、更新和删除 Prometheus 实例：
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
name: prometheus
spec:
serviceAccountName: prometheus
replicas: 3
alerting:
alertmanagers:
- namespace: default
name: alertmanager-example
port: web
serviceMonitorSelector:
matchLabels:
team: frontend
podMonitorSelector:
matchLabels:
team: frontend
resources:
requests:
memory: 400Mi
enableAdminAPI: false
ruleSelector:
matchLabels:
role: alert-rules
prometheus: example
ruleNamespaceSelector: {}上面yaml中 “kind: Prometheus” 是 Prometheus Operator 用于创建 Prometheus 实例的 Kubernetes 自定义资源类型之一。
- 接下来看看带3个副本的prometheus pod：
[root@k8s-a-master prometheus-operator]# kubectl get pod NAME READY STATUS RESTARTS AGE prometheus-prometheus-0 2/2 Running 0 22s prometheus-prometheus-1 2/2 Running 0 22s prometheus-prometheus-2 2/2 Running 0 22s
- 小总结
通过简单分析已经很清楚了，Prometheus Operator 是一个 Kubernetes 控制器，它负责监视 Kubernetes API 中的 Prometheus 资源（包括 kind: Prometheus）的变化，并根据资源定义来管理 Prometheus 实例。Prometheus Operator 可以根据 Prometheus 自定义资源中定义的规则来创建、更新和删除 Prometheus 实例，并且支持自动发现和配置 Prometheus 监控对象，如 Kubernetes Service、Pod 等。
因此，可以将 Prometheus Operator 看作是一种控制器，它通过管理 Kubernetes API 中的 Prometheus 自定义资源，来实现Prometheus 实例的自动化部署和管理。
关于开发自定义的Operator
我很想分享一个开发自定义Operator的案例，但我现在能力有限，不能很快的给大家分享。当然了，我也在不断的摸索、学习。争取下次分享出来。
如果想要开发自己的 Operator，这个事情还是有一定难度的，至少需要做好以下技能的储备：
- Kubernetes基础：了解 K8S 的基本概念，包括 Pod、Service、Deployment、StatefulSet、DaemonSet 等等。
- Go语言：Operator SDK 基于 Go 编写，因此需要掌握 Go
- Operator SDK：Operator SDK 是开发 K8S Operator 的开发工具，需要掌握其使用方法。（这一块我自己还是没有去看的，需要抽个时间好好看看）
- Kubernetes API：需要了解 K8S API 的使用方式，可以通过 K8S Go client 来与 K8S API 交互。（关于API的使用套路，前面有分享过，可以翻阅。）
关于提到Go语言，其实我一直都在建议运维工程师要把Go学好，如果想要在云原生运维领域深扎、做到高级，不懂Go是不行的，这就是我为什么会偶尔都要分享一下Go的知识。
以上就是K8S Operator部署及自定义详解的详细内容，更多关于K8S Operator部署的资料请关注脚本之家其它相关文章！
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