[发明专利]一种单K8S集群在大规模边缘节点场景下的部署调优方法

说明书

本发明涉及操作系统性能优化技术领域，具体为一种单K8S集群在大规模边缘节点场景下的部署调优方法，包括以下步骤：准备物理机，配置物理机的bios参数；部署centos操作系统；规划cpu隔离；搭建etcd集群；部署k8s集群；部署cloudcore边缘节点控制平面；部署cmk组件，对容器进行核心绑定；按实际需求纳管边缘节点；有益效果为：本发明提出的单K8S集群在大规模边缘节点场景下的部署调优方法，通过该方部署的集群能够稳定支持100000边缘节点同时在线，并且管理超过1000000的pod。

技术领域

本发明涉及操作系统性能优化技术领域，具体为一种单K8S集群在大规模边缘节点场景下的部署调优方法。

背景技术

随着工业互联网、5G领域的高速发展，边缘计算也受到了空前的关注。由于物联网设备本身存在类型繁杂和数量众多的特点，物联网设备接入的数量级增加的同时，给集群本身的可靠性和性能带来了挑战。

现有技术中，KubeEdge是面向边缘计算场景、专为边云协同设计的边缘计算框架。在Kubernetes原生的容器编排调度能力之上，实现了云边之间的应用协同、资源协同、数据协同和设备协同等能力，完整打通了边缘计算中云、边、设备协同的场景；KubeEdge架构主要包含云边端三部分，云上是统一的控制面，包含原生的Kubernetes管理组件以及CloudCore组件。CloudCore负责监听云端资源的变化，提供可靠和高效的云边消息同步。边侧主要是EdgeCore组件，包含Edged、MetaManager、EdgeHub等模块，通过接收云端的消息，负责边缘节点容器的生命周期管理。端侧主要是device mapper和eventBus，负责端侧设备的接入。KubeEdge以Kubernetes管控面作为底座，通过将节点拉远的方式，扩展了边云之间的应用协同、资源协同、数据协同和设备协同等能力。

但是，Kubernetes社区官方支持的规模是5000个节点和150000个Pod，在边缘计算的场景，这种规模是远远不够的。大规模边缘设备的接入，对边缘计算平台的可扩展性和集中管理的需求将会增加。因此我们需要优化集群的架构和性能，突破原生Kubernetes的管理规模，从而支撑更大规模的边缘节点接入。

发明内容

本发明的目的在于提供一种单K8S集群在大规模边缘节点场景下的部署调优方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种单K8S集群在大规模边缘节点场景下的部署调优方法，所述部署调优方法包括以下步骤：

准备物理机，配置物理机的bios参数；

部署centos操作系统；

规划cpu隔离；

搭建etcd集群；

部署k8s集群；

部署cloudcore边缘节点控制平面；

部署cmk组件，对容器进行核心绑定；

按实际需求纳管边缘节点。

优选的，centos操作系统版本为CentOS 7.9 64bit3.10.0-1160.15.2.el7.x86_64，安装tuned-adm性能优化套件，并按照networklatency模式优化操作系统网络性能。

优选的，规划cpu隔离时，在master节点，scheduler、controller-manager每个组件占用的cpu不能少于2core，api-server占用的cpu核心数不能低于4个，Worker节点中，cloudcore配置的cpu核心数不应少于4。

优选的，搭建etcd集群时，为etcd集群配置ssd后端存储，存储空间大小为300GB。