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                基于DPU的云原生裸金屬服務(wù)快速部署及存儲解決方案

                中科馭數 ? 來(lái)源:中科馭數 ? 作者:中科馭數 ? 2024-06-14 11:21 ? 次閱讀

                1. 背景介紹

                1.1. 業(yè)務(wù)背景

                在云原生技術(shù)迅速發(fā)展的當下,容器技術(shù)因其輕量級、可移植性和快速部署的特性而成為應用部署的主流選擇,但裸金屬服務(wù)器依然有其獨特的價(jià)值和應用場(chǎng)景,是云原生架構中不可或缺的一部分。

                裸金屬服務(wù)器是一種高級的云計算解決方案,它成功地融合了傳統云主機的靈活性、便捷性與物理服務(wù)器的強大性能與獨立性。作為一類(lèi)特別設計的計算類(lèi)云服務(wù),裸金屬服務(wù)器直接向用戶(hù)提供了云端部署的專(zhuān)屬物理服務(wù)器,這意味著(zhù)客戶(hù)不再需要與其他租戶(hù)共享硬件資源,從而確保了資源的獨占性、性能的最優(yōu)化以及數據的最高級別安全。

                這種服務(wù)模式特別適合那些運行核心數據庫系統、承載關(guān)鍵業(yè)務(wù)應用、實(shí)施大規模高性能計算項目或處理海量大數據分析的任務(wù)。裸金屬服務(wù)器以其強大的計算能力,能夠高效處理復雜的計算密集型作業(yè),同時(shí)保證了低延遲和高吞吐量,是驅動(dòng)企業(yè)數字化轉型和創(chuàng )新業(yè)務(wù)場(chǎng)景的重要基石。

                1.2. 問(wèn)題與挑戰

                傳統的裸金屬服務(wù)通常采用Openstack Ironic架構,并通過(guò)PXE和TFTP實(shí)現安裝引導流程,服務(wù)器的本地盤(pán)作為裸金屬服務(wù)器的存儲資源。這種方式導致了用戶(hù)體驗差、靈活性不足等諸多問(wèn)題,難以滿(mǎn)足用戶(hù)越來(lái)越高的業(yè)務(wù)和技術(shù)需求。

                Ironic 采用本地物理盤(pán)進(jìn)行啟動(dòng)時(shí),首先將遠程鏡像下載并寫(xiě)入到本地物理盤(pán)中,然后再從本地盤(pán)啟動(dòng)進(jìn)入系統。流程如下:

                wKgZomZrsmqAFWW1AACgZfBe1f0711.png

                可以看到,其重點(diǎn)是通過(guò) PXE 啟動(dòng)一個(gè)小系統(在內存中運行),這個(gè)小系統中運行了 Ironic 定制的 ironic-python-agent(簡(jiǎn)稱(chēng) IPA),IPA 負責從 Glance 下載真正的用戶(hù)鏡像,并寫(xiě)入到本地磁盤(pán)上。

                物理服務(wù)器支持基于云盤(pán)的無(wú)盤(pán)啟動(dòng)方式,Ironic 也支持無(wú)盤(pán)啟動(dòng),但目前支持的協(xié)議有限,僅支持 iSCSI Boot,且仍然依賴(lài)PXE。

                目前在云原生生態(tài)中,提供裸金屬服務(wù)的開(kāi)源組件只有 metal3(或稱(chēng)Metal Kubed),但我們對其調研后發(fā)現,metal3只是抽象了裸金屬的一個(gè)生命周期狀態(tài)機,但裸金屬本身的網(wǎng)絡(luò )、存儲、鏡像管理等都依賴(lài)外部實(shí)現,而且目前僅有基于 Ironic 的實(shí)現。因此,相關(guān)的方案架構和 Ironic 沒(méi)有區別。

                因此,我們總結裸金屬服務(wù)器部署和存儲的關(guān)鍵痛點(diǎn):

                • 部署周期長(cháng):傳統裸金屬服務(wù)采用PXE+TFTP技術(shù)安裝引導,部署時(shí)間長(cháng)(約20分鐘),主要耗時(shí)在三個(gè)環(huán)節:(1)兩次啟動(dòng),(2)鏡像下載,(3)鏡像寫(xiě)入本地盤(pán)。這導致了業(yè)務(wù)彈性不足和效率低下,最終用戶(hù)體驗較差。
                • 存儲能力弱:服務(wù)器本地盤(pán)作為系統盤(pán),無(wú)法實(shí)現靈活擴容、整機克隆和冷遷移等操作;數據保存在本地,如果掛載云存儲則需要侵入用戶(hù)鏡像,且云存儲客戶(hù)端運行于 Host,消耗計算資源,影響運維效率和使用體驗。
                • 在云原生生態(tài)下無(wú)解決方案:目前在Kubenetes架構下,無(wú)法支持裸金屬服務(wù),不能以云原生統一的方式實(shí)現裸金屬服務(wù)器的創(chuàng )建、刪除、重啟等操作,導致管理效率低下,服務(wù)器資源利用率低。

                2. 方案介紹

                2.1. 整體架構

                為了解決傳統裸金屬服務(wù)方案的問(wèn)題,中科馭數基于DPU開(kāi)發(fā)了全新的云原生裸金屬服務(wù)解決方案,整體架構圖如下:

                wKgZomZrsp6AIkUoAAHvvYeU9bU680.png

                在本方案中,DPU支持裸金屬服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò )和存儲資源虛擬化,使得物理服務(wù)器能夠像虛擬機一樣靈活配置,動(dòng)態(tài)添加或刪除網(wǎng)卡、硬盤(pán)等資源。這為裸金屬服務(wù)器提供了類(lèi)似云服務(wù)的彈性,同時(shí)保持了物理機級別的性能。另外,DPU能夠管理遠程存儲資源,如云盤(pán),使得裸金屬服務(wù)器可以使用云存儲服務(wù),同時(shí)通過(guò)DPU加速存儲I/O,提高讀寫(xiě)性能,使得云盤(pán)接近本地存儲的體驗。

                我們定義了一類(lèi)名為 BareMetalMachine 的 CRD 資源來(lái)管理裸金屬實(shí)例,并自研了相關(guān)的 Kubenetes組件管理裸金屬的生命周期,包含以下關(guān)鍵組件:

                bmctl:類(lèi)似于 kubectl 的一個(gè)便于操作裸金屬的命令行工具。

                bm-controller:裸金屬核心控制器,工作在 master 節點(diǎn)。負責裸金屬對象生命周期的管理,通過(guò) BMC 來(lái)操作裸金屬服務(wù)器的電源(開(kāi)關(guān)機、重啟等)狀態(tài)。

                bm-api:作為K8s APIServer 的擴展,封裝裸金屬的 api 接口,實(shí)現 console、重啟等功能。

                bm-handler:作為DaemonSet 部署在 DPU Soc 上,負責該DPU上裸金屬的管理。

                ycloud-cni:為裸金屬提供虛擬網(wǎng)卡配置功能,調用 OVS 進(jìn)行配置。

                ycloud-csi:為裸金屬提供云盤(pán)掛載功能,最終通過(guò)SPDK 進(jìn)行配置,SPDK 通過(guò) PCIe給裸金屬模擬磁盤(pán)。是一個(gè)框架,對接到外部或開(kāi)源的 CSI Driver。

                以上組件均為自研,完全基于云原生生態(tài),在用戶(hù)平面實(shí)現和Kubevirt虛機類(lèi)似的管理操作,填補了云原生生態(tài)中管理裸金屬服務(wù)的空白。

                2.2. 方案描述

                在基于DPU的裸金屬服務(wù)方案下,實(shí)現了裸金屬的部署啟動(dòng)、云盤(pán)熱插拔、熱擴容、cloudinit、冷遷移、快照恢復及克隆等常用功能,以下對主要部分做詳細描述,并和傳統 Ironic 方案進(jìn)行部分對比。

                2.2.1.基于DPU的無(wú)盤(pán)啟動(dòng)方案

                在基于 DPU 的方案中,我們采用直接掛載云盤(pán)系統的方式,不使用本地盤(pán),過(guò)程如下:

                wKgaomZrsqmAfKKsAACx5xIMa7c110.png

                bm-controller 根據裸金屬資源描述,創(chuàng )建系統盤(pán)對應的 PVC,指定從原始鏡像所在的PVC 進(jìn)行克隆。

                ycloud-csi 監聽(tīng)到 PVC 創(chuàng )建后,調用后端存儲以快照方式克隆原始鏡像卷,創(chuàng )建新的鏡像卷。遠程存儲卷拷貝的時(shí)候采用的是快照方式(COW),并不是完整拷貝,速度很快,一般在數秒內完成。

                鏡像卷創(chuàng )建完成后,ycloud-csi 將其映射到DPU,調用 SPDK 進(jìn)行配置,給Host 側掛載對應的系統盤(pán)。

                系統盤(pán)掛載完成后,bm-controller 通過(guò) BMC重啟裸金屬節點(diǎn),此時(shí)BIOS 能掃描到系統盤(pán),啟動(dòng)進(jìn)入系統,裸金屬啟動(dòng)完成。

                與Ironic 方案相比,沒(méi)有 PXE 過(guò)程,也只需啟動(dòng)一次。

                2.2.2.存儲對接

                Ironic 存儲對接方案:

                Ironic 的存儲對接在 Host 側,Host 網(wǎng)絡(luò )需和存儲網(wǎng)絡(luò )連通,且Host 中如安裝相關(guān)組件,如下圖:

                wKgZomZrsriAFtijAACk-__Jopo070.png

                為了完成云盤(pán)的掛載/卸載,Host 中需要安裝一個(gè) ironic-agent 及相應存儲客戶(hù)端,ironic-agent調用存儲客戶(hù)端完成云盤(pán)的掛載/卸載操作。Ironic 的 StorageDriver 會(huì )配置好存儲服務(wù)端,并調用 ironic-agent 完成云盤(pán)的操作。

                基于DPU的存儲對接方案:

                在基于DPU 的方案中,存儲對接在DPU 側,如下圖所示:

                wKgZomZrssaAJr0HAAEiWQDWUPA653.png

                裸金屬上看到的盤(pán),是DPU 上的 SPDK 通過(guò) PCIe 模擬的設備。存儲網(wǎng)絡(luò )也是由 OVS 連接的和配置的。為了便于系統組件通過(guò)統一的框架屏蔽存儲的細節,我們開(kāi)發(fā)了ycloud-csi 這個(gè)基于 DPU的通用框架,可以和多種外部 CSI Driver進(jìn)行對接。ycloud-csi 和 API Server 通信,監聽(tīng) PVC 的更新,通過(guò) CSI Driver 調用后端存儲,并調用 SPDK 給Host 配置相應的模擬盤(pán)。

                與 Ironic 方案相比,存儲相關(guān)組件全部下沉到了DPU側,存儲網(wǎng)絡(luò )也統一通過(guò) DPU 側OVS 對外連接,Host側屏蔽了網(wǎng)絡(luò )細節。

                2.2.3.硬盤(pán)熱插拔

                如Ironic存儲對接方案中所示,Ironic 中的 StorageDriver 調用 Host 中的 ironic-agent 完成硬盤(pán)熱插拔,用戶(hù)鏡像需安裝相關(guān)依賴(lài)。

                在基于 DPU 的方案中,由于裸金屬上的盤(pán)是 DPU 通過(guò)PCIe 模擬的,因此,通過(guò)動(dòng)態(tài)調整 DPU 上的 SPDK 配置,即可實(shí)現硬盤(pán)的熱插拔。

                2.2.4.硬盤(pán)熱擴容

                Ironic 中,支持云盤(pán)熱擴容,在 Cinder 中調整存儲卷的大小后,刷新客戶(hù)端即可。

                在基于 DPU 的方案中,ycloud-csi 調用存儲完成后端存儲卷的擴容,然后通過(guò) SPDK 支持 bdev 的熱擴容,并通過(guò)PCIe 通知到 Host側。

                3. 方案測試結果

                3.1. K8s上裸金屬創(chuàng )建及管理

                與其他K8s 資源的創(chuàng )建類(lèi)似,裸金屬的通過(guò)一個(gè)yaml描述進(jìn)行創(chuàng )建,類(lèi)似以下命令:

                kubectl apply -f bm-xxx.yaml

                (由于描述yaml較長(cháng),這里不貼出)

                創(chuàng )建后,可通過(guò) kubectl 命令查看:

                wKgaomZrsteAA8TaAADq0tp-P_E205.png

                可以看到bm-01、bm-02及 bm-node3三個(gè)裸金屬實(shí)例,均為 Running 狀態(tài)。

                我們提供了類(lèi)似 kubectl 的一個(gè) bmctl 命令行工具,方便進(jìn)行管理維護。通過(guò)該命令,可以方便的進(jìn)行開(kāi)關(guān)機、重啟、硬盤(pán)插拔、網(wǎng)卡插拔等操作:

                wKgZomZrst6Ae2HGAAJegwH4FnQ704.png

                3.2. 部署啟動(dòng)時(shí)間

                我們定義裸金屬的部署啟動(dòng)時(shí)間為:下發(fā)創(chuàng )建裸金屬實(shí)例的命令,到裸金屬實(shí)例網(wǎng)絡(luò ) IP 可以ping 通的時(shí)間。

                在聯(lián)創(chuàng )萬(wàn)通 LCWT R7220 服務(wù)器上,鏡像 OS 為 Ubuntu 22.04 Server,內核版本為 5.15.0-106-generic 時(shí)測得的啟動(dòng)時(shí)間:

                wKgZomZrsuaAOUFMAAH6LGdzx1A752.png

                從創(chuàng )建到可ping 通共耗時(shí) 153 秒(2min33s)。

                基于DPU的裸金屬服務(wù)方案啟動(dòng)時(shí)間在 2-3min 內,具體耗時(shí)取決于服務(wù)器類(lèi)型和鏡像版本。相比之下,我們測試傳統 Ironic 本地盤(pán)方式在 20min 以上。

                3.3. CPU消耗

                在裸金屬實(shí)例上對多塊盤(pán)同時(shí)執行 fio 測試,查看 CPU 消耗,可以看到,由于存儲組件全部卸載到了DPU側,Host幾乎沒(méi)有 CPU 消耗(fio 和 top 進(jìn)程除外):

                wKgaomZrsu2AGBzqAATxYxwvJFU109.png

                相比之下,若 Host 直接運行 Ceph RBD客戶(hù)端連接存儲,fio 讀寫(xiě)時(shí),通過(guò)Top可看到 RBD 內核進(jìn)程:

                wKgaomZrsvKACtDEAANeaB-3vs4906.png

                將以上Ceph RBD 內核進(jìn)程的消耗CPU 百分百相加,可以看到,fio讀寫(xiě)時(shí)消耗CPU為235.2%,超過(guò)200%(即2個(gè)物理Core),在更多的盤(pán)讀寫(xiě)時(shí),會(huì )消耗更多CPU:

                wKgaomZrsviAaJjEAAByJlHIYLs608.png

                3.4. 硬盤(pán)熱插拔

                本測試為在不關(guān)機重啟的情況下插拔云盤(pán),測試結果顯示可正常操作。

                拔盤(pán)前:

                wKgaomZrsv-AHLBhAAEkEQCUm44262.png

                拔盤(pán)后:

                wKgaomZrswSAZ0TzAAEmmZr01B4844.png

                插入新盤(pán)后:

                wKgZomZrswuAX8AhAAFFVpsNOsA516.png

                3.5. 硬盤(pán)熱擴容

                熱擴容測試時(shí),使用 fio 對目標盤(pán)進(jìn)行讀寫(xiě),擴容過(guò)程中fio 的數據操作不受影響。

                擴容前:

                wKgZomZrsxaANCtPAABmNroFoCI941.png

                擴容后:

                wKgaomZrsyOAWKmgAABkS9BYaNY483.png

                4. 總結

                4.1. 方案優(yōu)勢

                本方案創(chuàng )新性地在云原生架構框架下融入裸金屬服務(wù),依托自研的Kubenetes插件,巧妙運用DPU技術(shù),實(shí)現系統盤(pán)與數據盤(pán)的云端托管,顯著(zhù)優(yōu)化資源配置與管理效能。其核心優(yōu)勢概覽如下:

                ?填補空白,引領(lǐng)創(chuàng )新:鑒于目前云原生生態(tài)系統中缺乏成熟的開(kāi)源裸金屬服務(wù)解決方案,本方案的成功實(shí)施不僅填補了這一市場(chǎng)和技術(shù)空白,更為行業(yè)樹(shù)立了新的標桿,推動(dòng)了云原生技術(shù)的深入發(fā)展與應用。

                ?加速部署,效率飛躍:依托DPU驅動(dòng)的云盤(pán)啟動(dòng)機制,與傳統的本地盤(pán)啟動(dòng)方式相比,本方案極大提升了裸金屬服務(wù)器的交付速度,部署時(shí)間從20分鐘銳減至大約2分鐘,顯著(zhù)增強了業(yè)務(wù)敏捷性。

                ?深度整合,簡(jiǎn)化管理:通過(guò)DPU掛載云盤(pán),將裸金屬服務(wù)器的控制面與數據面下沉至DPU層面,無(wú)需依賴(lài)用戶(hù)自定義鏡像,且存儲客戶(hù)端功能與用戶(hù)系統完全隔離,確保了環(huán)境的純凈與管理的便捷。

                ?強化安全,隱匿復雜性:該方案有效屏蔽存儲網(wǎng)絡(luò )架構及后端存儲細節,既增強了存儲層面的安全防御能力,又簡(jiǎn)化了運維視圖,提升了整體系統的安全性和可維護性。

                ?資源優(yōu)化,專(zhuān)注業(yè)務(wù):通過(guò)將存儲功能外移到DPU,徹底釋放了裸金屬服務(wù)器本身的資源約束,確保所有服務(wù)器資源都能集中服務(wù)于業(yè)務(wù)需求,極大提升了資源的有效利用率。

                ?性能卓越,逼近本地:充分利用DPU提供的硬件加速能力,本方案中的云盤(pán)性能逼近甚至達到本地硬盤(pán)水平,確保了數據訪(fǎng)問(wèn)的高速度與低延遲,滿(mǎn)足了高性能計算與大數據處理的嚴苛要求。

                綜上所述,本方案憑借其在部署效率、資源管理、安全性能、資源優(yōu)化及技術(shù)創(chuàng )新方面的顯著(zhù)優(yōu)勢,為云原生環(huán)境下的裸金屬服務(wù)應用開(kāi)辟了新的路徑,展現了強大的競爭力和前瞻視野。

                4.2. 未來(lái)與展望

                隨著(zhù)企業(yè)對高性能計算、數據安全及業(yè)務(wù)敏捷性的需求日益增長(cháng),本方案將進(jìn)一步整合云原生架構的靈活性與物理服務(wù)器的性能優(yōu)勢,助力客戶(hù)在激烈的市場(chǎng)競爭中脫穎而出??蛻?hù)將享受到更短的業(yè)務(wù)上線(xiàn)時(shí)間、更低的總體擁有成本(TCO)、更強的數據安全性和定制化的高性能計算環(huán)境,從而加速數字化轉型,推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng )新與發(fā)展。

                伴隨云原生技術(shù)的普及與深化,裸金屬服務(wù)作為關(guān)鍵基礎設施之一,其市場(chǎng)需求將持續攀升,特別是在金融、電信、醫療、大數據分析和AI訓練等對計算性能和數據隔離有著(zhù)極高要求的行業(yè)。本方案以其獨特的技術(shù)優(yōu)勢,有望成為行業(yè)標準,吸引更廣泛的客戶(hù)群體,推動(dòng)整個(gè)云服務(wù)市場(chǎng)的多元化與高端化發(fā)展。

                本方案來(lái)自于中科馭數軟件研發(fā)團隊,團隊核心由一群在云計算、數據中心架構、高性能計算領(lǐng)域深耕多年的業(yè)界資深架構師和技術(shù)專(zhuān)家組成,不僅擁有豐富的實(shí)戰經(jīng)驗,還對行業(yè)趨勢具備敏銳的洞察力,該團隊致力于探索、設計、開(kāi)發(fā)、推廣可落地的高性能云計算解決方案,幫助最終客戶(hù)加速數字化轉型,提升業(yè)務(wù)效能,同時(shí)降低運營(yíng)成本。

                審核編輯 黃宇

                聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀(guān)點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習之用,如有內容侵權或者其他違規問(wèn)題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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