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基于BCC GR1实例部署 Elastic Stack
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简介

百度智能云正式发布了新型BCC实例产品 GR1。不同于其他云服务器，GR1所搭载的Ampere® Altra® 云原生处理器基于Arm指令集架构，采用单线程内核设计，云实例的每一个vCPU都是独立的物理核，独享ALU（逻辑计算单元），缓存等关键物理资源，可以实现稳定可预测的性能。

目前GR1实例已经已支持CentOS7.9、CentOS7.6、Ubuntu22.04、Ubuntu20.04等常用Linux公共镜像。GR1实例产品主要面向常见的云原生应用负载，如开源数据库、Java应用程序、视频编解码、AI推理（数据治理）、大数据分析、DevOps、Web服务应用等。为了让客户更轻松地部署云原生的工作负载，作为百度智能云容器化工作负载的关键基础设施Cloud Container Engine(CCE) 目前已提供对GR1实例的支持。

在本示例中，我们将演示如何在基于百度智能云GR1实例的 CCE集群上部署 ELK 软件栈，以从 Kubernetes 集群内的 Pod 收集日志。

传统的ELK软件栈由Elasticsearch, Logstash, 和Kibana组成。从2015年起，轻量级的数据传输器Beats家族开始非正式的成为ELK中的一个组件。 ELK 软件栈为开发人员提供了端到端的能力来聚合应用程序和系统日志、分析这些日志以及可视化洞察以进行监控、故障排除和分析。

准备工作

在开始前, 我们假设您已做了如下准备 o 您已经有一个百度智能云账户 o 您的百度智能云账户具有创建Arm Kubernetes CCE容器引擎的权限。 o 您本地操作终端已安装kubectl工具。

如果上列准备已经就绪，我们就可以进行下个步骤 —— 在部署ELK之前，先创建基于百度GR1实例的Arm架构容器引擎。

首先创建基于GR1的容器引擎

除了在 BCC上发布 Arm 实例外，百度智能云还提供使用基于 Ampere Altra 的 GR1 实例在 CCE上运行容器化的Arm 工作负载。数个百度智能云地区和可用区现在可使用于基于 GR1实例创建 的CCE集群：北京（D区域, E区域）， 广州（C区域）和苏州（D区域）。

在本文中，我们将在百度智能云的北京可用区D创建一个由3个master节点，以及3个worker节点组成的集群。 首先，从控制台进入CCE容器引擎服务页面，点击“创建集群”按钮：

baiduGR1(1).png

在集群创建导览页面中，选择创建 Arm Kubernetes集群。

BaiduGR1(2).png

按集群创建向导选择3副本Master配置：

BaiduGR1(3).png

并添加3台GR1.c4m16实例作为Master节点：

BaiduGr1(4).png

类似的，在添加Worker节点的步骤中，选择添加3台GR1.c8m32实例作为Worker节点：

BaiduGR1(5).png

点击确认完成，CCE开始启动集群创建。整个过程需要数分钟时间。 待集群状态变成运行中后，即可下载集群凭证：

BaiduGR1(6).png

将下载后的凭证存放在kubectl 的默认配置路径：

$ mv kubectl.conf ~/.kube/config

使用kubectl查询集群状态，当集群的Master和worker节点都显示Ready状态时，说明您的Arm 集群已经准备就绪，并且可以通过kubectl进行管理：

$ kubectl get nodes
NAME            STATUS   ROLES    AGE    VERSION
192.168.64.10   Ready    master   1d1h   v1.20.8
192.168.64.11   Ready    <none>   1d1h   v1.20.8
192.168.64.12   Ready    <none>   1d1h   v1.20.8
192.168.64.13   Ready    <none>   1d1h   v1.20.8
192.168.64.8    Ready    master   1d1h   v1.20.8
192.168.64.9    Ready    master   1d1h   v1.20.8

开始部署ELK!

预拉取容器镜像

为了加速部署过程中容器镜像拉取的速度，我们先通过镜像的容器仓库将部署过程中使用到的容器镜像拉取到Worker节点上并重新打上tag：

$ docker pull ampdemo/eck-operator:2.4.0
$ docker tag ampdemo/eck-operator:2.4.0 docker.elastic.co/eck/eck-operator:2.4.0
$ docker pull ampdemo/elasticsearch:8.4.1
$ docker tag ampdemo/elasticsearch:8.4.1 docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.4.1
$ docker pull ampdemo/filebeat:8.4.1
$ docker tag ampdemo/filebeat:8.4.1 docker.elastic.co/beats/filebeat:8.4.1
$ docker pull ampdemo/kibana:8.4.1
$ docker tag ampdemo/kibana:8.4.1 docker.elastic.co/kibana/kibana:8.4.1
Operator 的部署

从Elastic网站下载定制并安装资源定义和RBAC规则：

$ kubectl create -f https://download.elastic.co/downloads/eck/2.4.0/crds.yaml
$ kubectl apply -f https://download.elastic.co/downloads/eck/2.4.0/operator.yaml

稍等片刻后可以看到elastic-operator Pod 已经拉起并进入运行状态：

$ kubectl get pods -n elastic-system
NAME                 READY   STATUS    RESTARTS      AGE
elastic-operator-0   1/1     Running   0                      2m
创建持久卷

在本例中，ELK集群将会申请1GiB的持久卷空间用作数据存储。因此，我们制备了20G的持久卷供ELK集群及将来的扩容使用。

$ cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: elasticsearch-data
  namespace: default
spec:
  capacity:
    storage: 20Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Delete
  local:
    path: /mnt/es_pv
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: kubernetes.io/hostname
          operator: In
          values:
          - 192.168.64.11
          - 192.168.64.12
          - 192.168.64.13
EOF

检查持久卷已成功创建：

$ kubectl get pv
NAME                 CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS      CLAIM   STORAGECLASS   REASON   AGE
elasticsearch-data   20Gi       RWO                              Delete           Available                                                                        5s
Elasticsearch 节点的部署

当Operator和持久卷已经就绪，我们可以通过如下命令开始Elasticsearch的部署：

$ cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: elasticsearch.k8s.elastic.co/v1
kind: Elasticsearch
metadata:
  name: quickstart
spec:
  version: 8.4.1
  nodeSets:
  - name: default
    count: 1
    config:
      node.store.allow_mmap: false
EOF

Elasticsearch节点会在数分钟内进入green和Ready状态：

$ kubectl get elasticsearch
NAME          HEALTH    NODES     VERSION   PHASE         AGE
quickstart    green           1                8.4.1         Ready         1m
Filebeat 的部署

当提到ELK，被广泛熟知的是Elasticsearch, Logstash 和Kibana的集合。Beat 是ELK家族的新成员，它是一个轻量级的开源数据传送器。在本范例中，我们将使用filebeat来收集每个Kubernetes节点上的容器日志。执行如下命令将Filebeat以DaemonSet部署在每台节点，并将日志以数据流的形式送往Elasticsearch：

$ cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: beat.k8s.elastic.co/v1beta1
kind: Beat
metadata:
  name: quickstart
spec:
  type: filebeat
  version: 8.4.1
  elasticsearchRef:
    name: quickstart
  config:
    filebeat.inputs:
    - type: container
      paths:
      - /var/log/containers/*.log
  daemonSet:
    podTemplate:
      spec:
        dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet
        hostNetwork: true
        securityContext:
          runAsUser: 0
        containers:
        - name: filebeat
          volumeMounts:
          - name: varlogcontainers
            mountPath: /var/log/containers
          - name: varlogpods
            mountPath: /var/log/pods
          - name: varlibdockercontainers
            mountPath: /var/lib/docker/containers
          - name: homedockercontainers
            mountPath: /home
        volumes:
        - name: varlogcontainers
          hostPath:
            path: /var/log/containers
        - name: varlogpods
          hostPath:
            path: /var/log/pods
        - name: varlibdockercontainers
          hostPath:
            path: /var/lib/docker/containers
        - name: homedockercontainers
          hostPath:
            path: /home
EOF

同样的, 稍作等待beat 将进入green 的健康状态:

$ kubectl get beat
NAME                  HEALTH   AVAILABLE   EXPECTED   TYPE       VERSION   AGE
quickstart            green           3                   3                  filebeat   8.4.1     2m
Kibana 的部署

在完成Elasticsearch的部署后，我们需要Kibana来搜索，观察和分析数据。使用如下命令部署与当前Elasticsearch集群关联的Kibana实例：

$ cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: kibana.k8s.elastic.co/v1
kind: Kibana
metadata:
  name: quickstart
spec:
  version: 8.4.1
  count: 1
  elasticsearchRef:
    name: quickstart
EOF

等待数分钟后，Kibana进入green健康状态：

$ kubectl get kibana
NAME         HEALTH   NODES   VERSION   AGE
quickstart   green    1       8.4.1     2m

分配一个公网IP以便从集群外访问Kibana：

$ kubectl expose deployment quickstart-kb \
    --type=LoadBalancer \
    --port 5601 \
--target-port 5601
service/quickstart-kb exposed

CCE将会准备一个LoadBalancer服务对象并将Kubernetes集群外部的访问重定向到后端Kibana的Pod：

$ kubectl get services
NAME                          TYPE           CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP                 PORT(S)          AGE
kubernetes                    ClusterIP      10.255.0.1       <none>                      443/TCP          1d3h
quickstart-es-default         ClusterIP      None             <none>                      9200/TCP         12h
quickstart-es-http            ClusterIP      10.255.177.25    <none>                      9200/TCP         12h
quickstart-es-internal-http   ClusterIP      10.255.156.180   <none>                      9200/TCP         12h
quickstart-es-transport       ClusterIP      None             <none>                      9300/TCP         12h
quickstart-kb                 LoadBalancer   10.255.223.4     120.48.90.143,192.168.0.3   5601:32716/TCP   12h
quickstart-kb-http            ClusterIP      10.255.55.93     <none>                      5601/TCP         12h

在本示例中，公网IP 120.48.90.143被分配给了Kibana实例。

Kibana 登录密码可通过如下命令获取：

$ kubectl get secret quickstart-es-elastic-user -o=jsonpath='{.data.elastic}' | base64 --decode; echo

搭配用户名 elastic, 我们可以通过https://<EXTERNAL_IP>:5601 来尝试访问Kibana, 登录后在主页点击 “Explore on my own”.

BaiduGR1(7).png

在Discover中选择“Create data view”，并在弹出窗口中给数据视图命名，如“bcc-eck-tutorial”，并在“filebeat-8.4.1”数据流中导入索引模式。

BaiduGR1(8).png

最终，我们可以在Kibana中查看Kubernetes 集群每个节点上Pod的日志。

BaiduGR1(9).png

正如本示例所展示的，来自于CNCF Cloud Native的主流云原生项目如Elastic等，已提供对Arm64架构的支持。用户可以在基于Ampere Altra处理器的Arm64实例上感受到顺畅的部署体验。敬请访问Ampere Blog 进一步了解Ampere Altra处理家族的强大之处。

References:
  1. https://www.elastic.co/what-is/elk-stack
  2. https://www.elastic.co/guide/en/cloud-on-k8s/current/index.html
Created At : April 11th 2023, 8:09:22 pm
Last Updated At : April 11th 2023, 8:42:20 pm
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