基于 ACK Fluid 的混合云优化数据访问（二）：搭建弹性计算实例与第三方存储的桥梁

Posted on by hackdl
尊嘟假嘟，成都程序员也 996 吗？

前文回顾：

本系列将介绍如何基于 ACK Fluid 支持和优化混合云的数据访问场景，相关文章请参考：《基于 ACK Fluid 的混合云优化数据访问（一）：场景与架构》

在前文《基于 ACK Fluid 的混合云优化数据访问（一）：场景与架构》中，重点介绍 ACK Fluid 支持混合云数据访问适用的不同应用场景和架构实现。在本文中会重点介绍如何通过 ACK Fluid 实现公共云的弹性计算实例访问云下存储系统的能力。

概述

ACK（阿里云容器服务 Kubernetes）即开即用的弹性能力可以很好做自建IDC的弹性能力补充。特别是随着 AIGC 的流行，算力推动创新的理念深入人心，许多原本抵制计算上云的客户也开始在评估公共云。他们通常会选择使用 ECI（弹性计算实例）作为技术验证的第一步。但是，如何将自建存储与云上弹性资源对接，特别是 ECI 资源对接，就成了混合云客户使用阿里云的门槛。比如，用户想快速比较通过云上 ASK 和云下自建机房运行训练任务的成本，传统的做法需要把数据搬到云上，这就会涉及数据隐私问题，还有迁移的时间和金钱成本，无法做快速验证。甚至有些客户短期内无法通过内部安全评审，导致整个创新节奏受到严重的影响。

可以看到许多企业的数据都是存在线下，并且使用的存储类型多样，包括各种开源存储（Ceph，lustrure，JuiceFS，CubeFS）和自建存储。在使用公共云计算资源的时候，也存在挑战：

  • 数据迁云安全性和成本评估时间长：对于数据迁移到云存储上，需要安全和存储团队的长时间评估，这会延缓整个上云过程。
  • 数据访问适配性差：比如公共云对于弹性计算实例（ECI）支持的分布式存储类型有限（比如 NAS，OSS，CPFS），但是对于第三方存储缺乏支持。
  • 接入云平台周期长和难度高：需要开发和维护云原生兼容的 CSI 插件，一方面需要相关的专家和开发适配工程量，同时要维护版本的升级，同时支持的场景有限。比如自建 CSI 无法适配弹性计算实例（ECI）。
  • 缺乏可信透明的数据接入方式：如何在 Serverless 容器的黑盒系统访问数据过程中规避泄露，如何确保数据在传输、访问过程中安全，透明，可靠。
  • 避免业务修改的需求：如何确保业务用户不感知基础设施层面的差异，避免对现有应用本身进行任何修改。

ACK Fluid 通过提供 ThinRuntime 扩展机制支持将基于 FUSE 实现第三方存储客户端以容器化的方式接入 Kubernete服务器托管网s 中，可以支持阿里云上标准 Kubernetes，边缘 Kubernetes，Serverless Kubernetes 多种形态。

  1. 简单的开发接入模式，易扩展：基于 ThinRuntime 方案，只需要了解 Dockerfile 构建就可以完成，一般开发工作 2-3 小时左右，从而显著降低了接入第三方存储的工作成本。同时基于开源 Fluid 标准对于 ThinRuntime 提供了完整的支持，只要满足开源要求就可以适配。
  2. 安全可控的数据访问：以容器化的方式支持自定义方式实现数据访问。整个数据访问过程云平台无侵入，无需提供实现细节。
  3. 无降低改造适配的成本：只需要在 PVC 中添加特定 label 即可，满足了业务用户无需感知基础设施层面的差异的需求，能将存储适配时间缩短为原计划的十分之一。
  4. 存储客户端的自适应部署：Fluid 同时支持 CSI 和 FUSE Sidecar 两种客户端部署模式，根据所在运行平台选择合适的部署模式，将 PVC 协议转换成 Sidecar 模式，无需最终用户感知。
  5. 增强可观测性和可控制性：第三方存储客户端只需要实现自身的容器化，就可以转化为 Fluid 管理的 Pod，无缝接入 Kubernetes 体系，并获得可观测性和计算资源可控制性。

总结：ACK Fluid 为云上计算访问云下数据提供了扩展性好，安全可控，低适配成本和与云平台实现无关的好处，应用案例参见小米[1]。

演示

以开源 MinIO 为例，展示如何通过 Fluid 将第三方存储接入阿里云弹性计算资源（ECI）。

1. 前提条件

  • 已创建 ACK Pro 版集群，且集群版本为 1.18 及以上。具体操作，请参见创建 ACK Pro 版集群[2]。
  • 已安装云原生 AI 套件并部署 ack-fluid 组件。重要：若您已安装开源 Fluid，请卸载后再部署 ack-fluid 组件。
  • 未安装云原生 AI 套件：安装时开启Fluid 数据加速。具体操作，请参见安装云原生 AI 套件[3]。
  • 已安装云原生 AI 套件：在容器服务管理控制台的云原生 AI 套件页面部署ack-fluid。
  • 已部署 ACK 虚拟节点（Virtual Node）。具体操作，请参见通过部署 ACK 虚拟节点组件创建 ECI Pod[4]。
  • 已通过 kubectl 连接 ACK 集群。具体操作，请参见通过 kubectl 工具连接集群[5]。

2. 准备MinIO环境

部署 Minio 存储到 ACK 集群中。

如下 YAML 文件 minio.yaml：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: minio
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
    - port: 9000
      targetPort: 9000
      protocol: TCP
  selector:
    app: minio
---
apiVersion: apps/v1 #  for k8s versions before 1.9.0 use apps/v1beta2  and before 1.8.0 use extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  # This name uniquely identifies the Deployment
  name: minio
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: minio
  strategy:
    type: Recreate
  template:
    metadata:
      labels:
        # Label is used as selector in the service.
        app: minio
    spec:
      containers:
      - name: minio
        # Pulls the default Minio image from Docker Hub
        image: bitnami/minio
        env:
        # Minio access key and secret key
        - name: MINIO_ROOT_USER
          value: "minioadmin"
        - name: MINIO_ROOT_PASSWORD
          value: "minioadmin"
        - name: MINIO_DEFAULT_BUCKETS
          value: "my-first-bucket:public"
        ports:
        - containerPort: 9000
          hostPort: 9000

部署上述资源到 ACK 集群：

$ kubectl create -f minio.yaml

部署成功后，ACK 集群内的其他 Pod 即可通过http://minio:9000的Minio API 端点访问 Minio 存储系统中的数据。上述 YAML 配置中，我们设置 Minio 的用户名与密码均为 minioadmin，并在启动 Minio 存储时默认创建一个名为 my-first-bucket 的存储桶，在接下来的示例中，我们将会访问 my-first-bucket 这个存储桶中的数据。在执行以下步骤前，首先执行以下命令，在 my-first-bucket 中存储示例文件：

$ kubectl exec -it minio-69c555f4cf-np59j -- bash -c "echo fluid-minio-test > testfile"

$ kubectl exec -it minio-69c555f4cf-np59j -- bash -c "mc cp ./testfile local/my-first-bucket/" 

$ kubectl exec -it  minio-69c555f4cf-np59j -- bash -c "mc cat local/my-first-bucket/testfile"
fluid-minio-test

3. 集群管理员将 MinIO 接入 Fluid 的开发和部署过程

作为一个 MinIO 存储管理员，接入 Fluid 的工作主要是三个步骤，以下调试过程可以在开源 Kubernetes 中完成：

  1. 开发和构建 MinIO 容器镜像
  2. 开发和部署 MinIO 的 RuntimeProfile
  3. 创建访问 MinIO 的 Fluid 数据集，并且生成对应的数据卷

3.1. 容器镜像的开发和构建

Fluid 将会把 ThinRuntime 中 FUSE 所需的运行参数、Dataset 中描述数据路径的挂载点等参数传入到 ThinRuntime FUSE Pod 容器中。在容器内部，需要执行参数解析脚本，并将解析完的运行时参数传递给 FUSE 客户端程序，由客户端程序完成 Fuse 文件系统在容器内的挂载。

因此，使用 ThinRuntime CRD 描述存储系统时，需要使用特制的容器镜像，镜像中需要包括以下两个程序：

  • FUSE 客户端程序
  • FUSE 客户端程序所需的运行时参数解析脚本

对于 FUSE 客户端程序，在本示例中选择 S3 协议兼容的 goofys 客户端连接并挂载 minio 存储系统。

对于运行时所需的参数解析脚本，定义如下 python 脚本 fluid-config-parse.py：

import json

with open("/etc/fluid/config.json", "r") as f:
    lines = f.readlines()

rawStr = lines[0]
print(rawStr)


script = """
#!/bin/sh
set -ex
export AWS_ACCESS_KEY_ID=`cat $akId`
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=`cat $akSecret`

mkdir -p $targetPath

exec goofys -f --endpoint "$url" "$bucket" $targetPath
"""

obj = json.loads(rawStr)

with open("mount-minio.sh", "w") as f:
    f.write("targetPath="%s"n" % obj['targetPath'])
    f.write("url="%s"n" % obj['mounts'][0]['options']['minio-url'])
    if obj['mounts'][0]['mountPoint'].startswith("minio://"):
      f.write("bucket="%s"n" % obj['mounts'][0]['mountPoint'][len("minio://"):])
    else:
      f.write("bucket="%s"n" % obj['mounts'][0]['mountPoint'])
    f.write("akId="%s"n" % obj['mounts'][0]['options']['minio-access-key'])
    f.write("akSecret="%s"n" % obj['mounts'][0]['options']['minio-access-secret'])

    f.write(script)

上述 python 脚本按以下步骤执行：

  1. 读取 /etc/fluid/config.json 文件中的 json 字符串，Fluid 会将 Fuse 客户端挂载所需的参数存储并挂载到 Fuse 容器的 /etc/fluid/config.json 文件。
  2. 解析 json 字符串，从中提取 Fuse 客户端挂载所需的参数。例如，上述示例中的 url、bucket、minio-access-key、minio-a服务器托管网ccess-secret 等参数。
  3. 提取出所需参数后，输出挂载脚本到文件 mount-minio.sh。

⚠️注意：在 Fluid 中，/etc/fluid/config.json 文件中仅会提供各个加密参数具体值的存储路径，因此需要参数解析脚本额外执行文件读取操作（例如：上述示例中的 “export AWS_ACCESS_KEY_ID=`cat $akId`”）。

接着，使用如下 Dockerfile 制作镜像，这里我们直接选择包含 goofys 客户端程序的镜像（i.e. cloudposse/goofys）作为 Dockerfile 的基镜像：

FROM cloudposse/goofys

RUN apk add python3 bash

COPY ./fluid-config-parse.py /fluid-config-parse.py

使用以下命令构建并推送镜像到镜像仓库：

$ IMG_REPO=

$ docker build -t $IMG_REPO/fluid-minio-goofys:demo .

$ docker push $IMG_REPO/fluid-minio-goofys:demo

3.2. 开发和部署 MinIO 的 ThinRuntimeProfile

在创建 Fluid Dataset 和 ThinRuntime 挂载 Minio 存储系统前，首先需要开发 ThinRuntimeProfile CR 资源。ThinRuntimeProfile 是一种 Kubernetes 集群级别的 Fluid CRD 资源，它描述了一类需要与 Fluid 对接的存储系统的基础配置（例如：容器、计算资源描述信息等）。集群管理员需提前在集群中定义若干 ThinRuntimeProfile CR 资源，在这之后，集群用户需要显示声明引用一个 ThinRuntimeProfile CR 来创建 ThinRuntime，从而完成对应存储系统的挂载。

以下为 MinIO 存储系统的 ThinRuntimeProfile CR 示例（profile.yaml）:

apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: ThinRuntimeProfile
metadata:
  name: minio
spec:
  fileSystemType: fuse
  fuse:
    image: $IMG_REPO/fluid-minio-goofys
    imageTag: demo
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    command:
    - sh
    - -c
    - "python3 /fluid-config-parse.py && chmod u+x ./mount-minio.sh && ./mount-minio.sh"

在上述 CR 示例中：

  • fileSystemType 描述了 ThinRuntime FUSE 所挂载的文件系统类型 (fsType)。需要根据使用的存储系统 Fuse 客户端程序填写，例如，goofys 挂载的挂载点 fsType为fuse，s3fs 挂载的挂载点 fsType 为 fuse.s3fs）
  • fuse 描述了 ThinRuntime FUSE 的容器信息，包括镜像信息 (image、imageTag、imagePullPolicy) 以及容器启动命令 (command) 等。

创建 ThinRuntimeProfile CR minio 并且部署到 ACK 集群。

3.3. 创建 Dataset 和 ThinRuntime CR 来挂载访问 Minio 存储系统中的数据。

创建访问 minio 所需的凭证 Secret：

$ kubectl create secret generic minio-secret                                                                                    
  --from-literal=minio-access-key=minioadmin  
  --from-literal=minio-access-secret=minioadmin

创建 Dataset 和 ThinRuntime CR 的示例（dataset.yaml），目的是生成用户可用的存储数据卷：

apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: Dataset
metadata:
  name: minio-demo
spec:
  mounts:
  - mountPoint: minio://my-first-bucket   # minio://
    name: minio
    options:
      minio-url: http://minio:9000  # minio service :
    encryptOptions:
      - name: minio-access-key
        valueFrom:
          secretKeyRef:
            name: minio-secret
            key: minio-access-key
      - name: minio-access-secret
        valueFrom:
          secretKeyRef:
            name: minio-secret
            key: minio-access-secret
---
apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: ThinRuntime
metadata:
  name: minio-demo
spec:
  profileName: minio
  • Dataset.spec.mounts[*].mountPoint 指定所需访问的数据桶 (e.g. my-frist-bucket)
  • Dataset.spec.mounts[*].options.minio-url 指定 minio 在集群可访问的 URL（e.g.http://minio:9000）
  • ThinRuntime.spec.profileName 指定已创建的 ThinRuntimeProfile（e.g. minio-profile）

创建 Dataset 和 ThinRuntime CR：

$ kubectl create -f dataset.yaml

检查 Dataset 状态，一段时间后，可发现 Dataset 和 Phase 状态变为 Bound，Dataset 可正常挂载使用：

$ kubectl get dataset minio-demo
NAME         UFS TOTAL SIZE   CACHED   CACHE CAPACITY   CACHED PERCENTAGE   PHASE   AGE
minio-demo                    N/A      N/A              N/A                 Bound   2m18s

4. 最终用户使用 ECI（弹性容器实例）直接通过 PVC（数据卷申请）直接访问 MinIO

对于最终用户来说，访问 MinIO 的过程是非常简单的。以下为示例 Pod Spec 的 YAML 文件（pod.yaml），用户只需要使用和 Dataset 同名的 PVC：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-minio
  labels:
    alibabacloud.com/fluid-sidecar-target: eci
    alibabacloud.com/eci: "true"
spec:
  restartPolicy: Never
  containers:
    - name: app
      image: nginx:latest
      command: ["bash"]
      args:
      - -c
      - ls -lh /data && cat /data/testfile && sleep 180
      volumeMounts:
        - mountPath: /data
          name: data-vol
  volumes:
    - name: data-vol
      persistentVolumeClaim:
        claimName: minio-demo
  • http://alibabacloud.com/fluid-sidecar-target=eci标识了需要启用 ACK Fluid 对于 ECI 的特定支持
  • http://alibabacloud.com/eci表示在 ACK 中调度到 ECI 对应的虚拟节点

创建数据访问Pod：

$ kubectl create -f pod.yaml

查看数据访问 Pod 结果：

$ kubectl logs test-minio -c app
total 512
-rw-r--r-- 1 root root 6 Aug 15 12:32 testfile
fluid-minio-test

可以看到，Pod test-minio 可正常访问 Minio 存储系统中的数据。

5. 环境清理

$ kubectl delete -f pod.yaml
$ kubectl delete -f dataset.yaml
$ kubectl delete -f profile.yaml
$ kubectl delete -f minio.yaml

⚠️注意

本示例用于展示整个数据接入流程，相关的 MinIO 环境配置仅作为演示目的。

相关链接：

[1] 小米

https://www.infoq.cn/article/kco7hi5TcVE08ySwNIw7

[2] 创建 ACK Pro 版集群

https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-managed-and-ack-dedicated/user-guide/create-an-ack-managed-cluster-2#task-skz-qwk-qfb

[3] 安装云原生 AI 套件

https://help.aliyun.com/zh/ack/cloud-native-ai-suite/user-guide/deploy-the-cloud-native-ai-suite#task-2038811

[4] 通过部署 ACK 虚拟节点组件创建 ECI Pod

https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-managed-and-ack-dedicated/user-guide/deploy-the-virtual-node-controller-and-use-it-to-create-elastic-container-instance-based-pods#task-1443354

[5] 通过 kubectl 工具连接集群

https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-managed-and-ack-dedicated/user-guide/obtain-the-kubeconfig-file-of-a-cluster-and-use-kubectl-to-connect-to-the-cluster#task-ubf-lhg-vdb

作者：车漾

点击立即免费试用云产品 开启云上实践之旅！

原文链接

本文为阿里云原创内容，未经允许不得转载。

服务器托管，北京服务器托管，服务器租用 http://www.fwqtg.net

服务器托管，北京服务器托管，服务器租用，机房机柜带宽租用

服务器托管

咨询：董先生

电话13051898268 QQ/微信93663045！

上一篇:
下一篇: