发布于2026-08-19 阅读(0)
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随着业务升级改造与软件产品专案的增多,常规的物理机和虚拟机方式逐渐暴露出一些问题:
在竞争日益激烈和不断变化的市场环境下,公司需要在产品上不停的迭代开发,来满足业务的需求,快速进行响应变化,所以解决上述问题变得愈发迫切。
我们对两款开源产品展开了调研。经全面评估与细致比较,最终选定了KubeSphere。它的定位是聚焦应用的容器平台,界面简洁易用,在一定程度上减轻了学习负担,同时集成了原生Istio等功能,更契合开发人员的使用习惯。
加快开发对应用需求的响应,快速交付价值,快速响应变化。敏捷开发是用短的迭代周期来适应更快的变化,而且保持增量的持续改进的过程,Kubernetes + Docker 是 Dev 和 Ops 融合的一个桥梁,反过来说,敏捷开发与自动化运维,推动企业 DevOps 落地,提供端对端的从需求分析到部署监控的全流程开发运维一体化。

KubeSphere 的搭建也非常简单,通过 KubeAdmin 安装 Kubernetes,然后用 KubeSphere 官网推荐的方式安装 KubeSphere。私有内部云平台环境来搭建 Kubernetes 与 KubeSphere。基础服务器采用的是 Linux Centos 7,内核版本是 5.6。
在搭建 Kubernetes 集群时,我们选择使用 Keepalived 和 HAproxy 创建高可用 Kubernetes 集群 master,其中包括负载均衡入口。
部署参考图:


目前我们主要对接的是 Ceph 的分布式存储,服务于各种持久化服务,比如我们会做一些 Harbor 的镜像,主要是 Rabbitmq、Redis、MySQL 等,生产环境主要是一些无状态的开发的服务,比如 Springboot、SpringCloud 开发的微服务,还有 Python 服务。Python 服务主要是用来做 AI 模型的简单分析。

同时也用 NFS 存储做一些有状态的数据备份和日志备份文件的存储。
网络选择了 Calico 这种纯三层的 BGP 的网络。
我们采用了 ELK 采集各种基础服务和业务服务的 log,并进行日志报警监控。

我们使用 Prometheus+grafana,进行 OS、K8s 系统组件和 Pod 服务的采集和监控。


同时,我们使用 SkyWalking 来监控服务的 API 全链路性能。
我们使用的 KubeSphere 的 DevOps模块,里面集成了 Jenkins,流水线的构建,实现了项目从拉取代码,质量检查到项目部署一键化的流程,在 DevOps 模块中用的是自定义 GitLab 仓库。
参考图形如下:


我们目前管理了 Redis、RabbitMQ 和 Elasticsearch 等集群。
[0,N) 范围内的唯一序号。KubeSphere 是一个非常流行的容器编排工具,它可以帮助用户管理和部署容器化应用程序。使用 KubeSphere 可以提高应用程序的可靠性、可扩展性和安全性。
未来,我们有计划进一步优化基础设施环境,提升DevOps全流程效率,将自动化测试流程纳入其中。我们会持续关注新技术趋势,如服务网格、服务治理等,并紧跟最佳实践,依据业务需求适时进行升级与优化。同时,我们也会不断加强团队培训,提升技术能力,以更好地支撑公司业务发展。
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