Hat OpenShift Data Foundation 4.12 规划部署 部署 Red Hat OpenShift Data Foundation 4.12 时的重要注意事项 Last Updated: 2024-01-26 Red Hat OpenShift Data Foundation 4.12 规划部署 部署 Red Hat OpenShift Data Foundation the OpenStack community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 有关规划 Red Hat OpenShift Data Foundation 部署时的重要注意事项，请参阅本文档。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 18 19 22 23 24 24 28 28 28 30 31 33 目 目录 录 1 Red Hat OpenShift Data Foundation 4.12 规 规划部署 划部署 2 使开源包含更多 红帽致力于替换我们的代码、文档和 Web 属性中存在问题的语言。我们从这四个术语开始：master、 slave、黑名单和白名单。由于此项工作十分艰巨，这些更

Reloads 的优化 第 第 9 章 章 扩 扩展集群指 展集群指标 标 9.1. 概述 9.2. 针对 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 的建议 9.3. 集群指标的容量规划 9.4. 扩展 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 指标 POD 9.4.1. 先决条件 9.4.2. 扩展 Cassandra 组件 第 第 10 章 章 扩 扩展 展 OPERATOR 10.1. 概述 10.2. 针对 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 的建议 10.3. CLUSTER MONITORING OPERATOR 的容量规划 10.3.1. 实验室环境 10.3.2. 先决条件 第 第 11 章 章 测试 测试每个集群的最大 每个集群的最大值 值 11.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM PLATFORM 测试的集群最大限制 11.2.1. 路由最大限制 11.3. 测试 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 集群最大值的环境和配置 11.4. 规划环境以延长集群最大值 11.5. 规划环境符合应用程序要求 第 第 12 章 章 使用 使用 CLUSTER LOADER 12.1. CLUSTER LOADER 执行的操作 12.2. 安装 CLUSTER

1.0 外卖订单智能调度要解决的核心问题 7 调度系统算法 1 2 3 4 5 路线规划 • 动态规划最优配送路线，且合理 并单，以最低的配送成本最大化 满足用户配送体验。 • 考虑用户期望时间的TSP问题 • 构建模型综合评估用户体验与配 送成本打分 • 采用动态规划和模拟退火算法等 算法，求得最优路线 1 8 时间预估 用户下单 开始配送 骑士到店 骑士取餐 在供需失衡之时，实施最有 效的调控手段 5 总结—外卖订单智能调度要解决的核心问题 借助机器学习与深度学习实现，骑士到店时 间、等餐时间、骑士到用户时间、交付用户 时间等配送全流程节点时间预估 动态规划最优配送路线，且合理并单，以最 低的配送成本最大化满足用户配送体验。 建立配送成本及用户体验的评估模型，并基于多 场景多维度权衡骑士和待分配订单匹配程度 依据评价模型得出的订单和骑士匹配程 度，全局最优进行整体调度分配 19 实时获取调度监控指标 及时预警引入人工干预 2 仿真系统—未来效果仿真预测 订单 在岗骑 士数量 调度 算法 餐厅出餐 时间 骑士 速度 等待用 户时长 骑士路线/ 任务规划 精准模拟实际订单分布情况 有效评估调度算法的改进效果 3 20 寻宝系统—线下优化运营优化指导 21 精细化优化商户配送范围 精细化分析商户到每 个POI用户配送成本及 收益，指导商户配送

它能够在任何基础设施和任意环境中提供一致、稳定的体验，支持异构云、边 缘云和多云编排。 DCE 5.0 集成了最新的服务网格和微服务技术，能够跟踪每 一个流量的生发始终， 帮助您洞察集群、节点、应用和服务的详细指标，并通 过动态仪表盘和拓扑大图可视化掌握应用健康状态。 DCE 5.0 原生支持 DevOps 开发运维模式，可以实现应用交付的全流程标准化 和自动化，并集成各类精选数据库和中间件，使运维治理更加高效。各个产品 涉及的模块：全局管理、容器管理、微服务治理、服务网格、可观测性、应用工作 台、云原生网络、云原生存储 可观测性 基于日志、链路、指标、eBPF 等技术手段，全面采集服务数据，深入获取请求链路信 息，动态观测、多维度掌控集群、节点、应用和服务的实时变化，通过统一控制面实 现所有集群及负载观测数据的查询，引入拓扑分析技术可视化掌握应用健康状态，实 现秒级故障定位。 涉及的模块：全局管理、容器管理、可观测性、云原生网络、云原生存储 务需 求，打造完整的解决方案体系。 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储 应用交付 通过一致性可推广的应用交付流程实现自助式上云，支持柔性租户体系，动态适配用 户组织架构规划和实时资源分配，基于云原生化的 CI/CD 流水线，集成丰富的工具链 并支持流水线高效并发执行流转，自动化完成应用的构建、部署，创新性引入 Gitops、渐进式交付能力体系，实现应用更精细的管理运维。

并可能导致数据丢失。 同样，OpenShift Container Platform 不支持在数据存储间有选择地迁移 VMDK、使用数据存储集群进行 虚拟机置备、动态或静态置备 PV，或使用作为数据存储集群一部分的数据存储进行 PV 的动态或静态置 备。 集群资源 当部署使用安装程序置备的基础架构的 OpenShift Container Platform 集群时，安装程序必须能够在 vCenter 并可能导致数据丢失。 同样，OpenShift Container Platform 不支持在数据存储间有选择地迁移 VMDK、使用数据存储集群进行 虚拟机置备、动态或静态置备 PV，或使用作为数据存储集群一部分的数据存储进行 PV 的动态或静态置 备。 集群资源 当部署使用安装程序置备的基础架构的 OpenShift Container Platform 集群时，安装程序必须能够在 vCenter compute.hyperthread ing 是否在计算机器上启用或禁用并发多线 程或超线程。默认情况下，启用并发多 线程以提高机器内核的性能。 重要 重要 如果禁用并发多线程， 请确保在容量规划时考 虑到机器性能可能会显 著降低的问题。 Enabled 或 Disabled compute.name 使用 compute 时需要此值。机器池的 名称。 worker 第 第 1 章 章

hyperthread ing 是否在计算机器上启用或禁用并发多线 程或超 超线 线程 程。默认情况下，启用并发多 线程以提高机器内核的性能。 重要 重要 如果禁用并发多线程， 请确保在容量规划时考 虑到机器性能可能会显 著降低的问题。 Enabled 或 Disabled compute.name 使用 compute 时需要此值。机器池的 名称。 worker 第 第 4 章 章 reading 是否在 control plane 机器上启用或禁用 并发多线程或超 超线 线程 程。默认情况下，启 用并发多线程以提高机器内核的性能。 重要 重要 如果禁用并发多线程， 请确保在容量规划时考 虑到机器性能可能会显 著降低的问题。 Enabled 或 Disabled controlPlane.name 使用 controlPlane 时需要。机器池的 名称。 master controlPlane Container Platform 4.7 安装 安装 110 credentialsMode Cloud Credential Operator（CCO）模 式。如果没有指定任何模式，CCO 会 动态地尝试决定提供的凭证的功能，在 支持多个模式的平台上使用 mint 模 式。 注意 注意 不是所有 CCO 模式都 支持所有云供应商。如 需有关 CCO 模式的更 多信息，请参阅 Cluster

hyperthrea ding 是否在计算机器上启用或禁用并发多线 程或超 超线 线程 程。默认情况下，启用并发多 线程以提高机器内核的性能。 重要 重要 如果禁用并发多线程， 请确保在容量规划时考 虑到机器性能可能会显 著降低的问题。 Enabled 或 Disabled compute.name 使用 compute 时需要此值。机器池的 名称。 worker compute.platform hreading 是否在 control plane 机器上启用或禁用 并发多线程或超 超线 线程 程。默认情况下，启 用并发多线程以提高机器内核的性能。 重要 重要 如果禁用并发多线程， 请确保在容量规划时考 虑到机器性能可能会显 著降低的问题。 Enabled 或 Disabled controlPlane.name 使用 controlPlane 时需要。机器池的 名称。 master controlPlane control plane 机器数量。 唯一支持的值是 3，它是默认值。 credentialsMode Cloud Credential Operator（CCO）模 式。如果没有指定任何模式，CCO 会 动态地尝试决定提供的凭证的功能，在 支持多个模式的平台上使用 mint 模式。 注意 注意 不是所有 CCO 模式都 支持所有云供应商。如 需有关 CCO 模式的更 多信息，请参阅 Cluster Operator

章 章 根据 根据对 对象限制 象限制规 规划您的 划您的环 环境 境 8.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 为主发行版本测试了集群最大值 8.2. 测试集群最大值的 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 环境和配置 8.3. 如何根据经过测试的集群限制规划您的环境 8.4. 如何根据应用程序要求规划您的环境 第 第 9 章 章 优 优化存 化存储 单元(SLC)固态驱动器(SSD)（它为每个内存单元提供 1 位），这是可靠的，非常适合于写密集型工作负 载。 注意 注意 影响 etcd 上的负载的因素包括静态因素，如节点和 pod 的数量，以及动态因素，包括因 为 pod 自动扩展、pod 重启、作业执行和其他与工作负载相关的事件，以及其他与负载相 关的事件。要准确调整 etcd 设置的大小，您必须分析工作负载的特定要求。考虑影响 etcd 负载的节点、pod LinuxONE 上的 z/VM 和 Red Hat Enterprise Linux (RHEL) KVM 安装。 2.1. 管理 CPU 过量使用 在高度虚拟化的 IBM Z 环境中，您必须仔细规划基础架构的设置和大小。虚拟化最重要的功能之一是能够 进行资源过量使用，从而将更多资源分配给虚拟机，而不是在管理程序级别实际可用。这主要依赖于具体 的工作负载，并没有适用于所有环境的“黄金法则”。 根据您的设置，在设计

chart 图表，海图 ①k8s对系统要求 linux内核在3.10及以上，服务器规格2核cpu，2G内存及以上，可以装在虚拟机 里，也可以装在实体机上 ②规划主机名及ip k8s的服务器使用固定ip地址，配置主机名，要求能解析相应的主机名（master 结点）到对应的ip地址，可以使用内网集群的dns服务器或写入/etc/hosts文件 里。如： 主机名 com 10.99.1.53 k8s-node01.cof-lee.com 10.99.1.61 k8s-node02.cof-lee.com 10.99.1.62 规划Pod网络： 10.244.0.0/16 规划Service网络： 10.7.0.0/16 # pod网络和service网络都要求为16位的地址块，且不能与环境中其他网络地址 段冲突 # hostnamectl set-hostname github.io/scripts/kube-flannel-v0.13.0.yml # vi kube-flannel.yml #将里面的net-conf.json下面的Network网段改为规划的pod网段 #默认使用的docker镜像是quay.io/coreos/的仓库，可改为自己集群的docker仓库 保存，退出 # kubectl apply -f kube-flannel.yml

的所有功能：反向代理、负载均衡 • 动态上游、动态 SSL 证书、动态限流限速 • 主动/被动健康检查、服务熔断 不同的云原生下的新功能 • 对接 Prometheus、Zipkin、Skywalking • gRPC 代理和协议转换（REST <=> gRPC） • 身份认证：OpenID Relying Party、OP（Auth0、okta…） • 高性能、无状态、随意扩容和缩容 • 动态配置，不用 reload 6.7 亿美元收购 NGINX Apache APISIX 简介 关于 Apache APISIX • 天然的云原生 API 网关 • 中国最快毕业的 Apache 顶级项目 • 全动态：路由、SSL 证书、上游、插件… • 40 多个插件，覆盖：身份认证、安全、日志、可观测性… Apache APISIX 设计思路 • API 网关的数据面和控制面分离 • 通过插件机制来方便二次开发和运维 APISIX • 增加 AI 平面（AP），接入层本身没有价值，分析流动的数据并反哺业务，才有价值 • 低代码：整个过程不希望增加学习成本和使用成本 Apache APISIX 的开源和社区规划 最省心的 Apache 孵化器项目 • 最快毕业的 Apache 中国项目 • 来自 Apache 孵化器主席和 Apache APISIX champion 的评价 • 每个月一个版本，雷打不动，让社区和用户保持习惯和预期