Das Projekt lernkube erlaubt es flexible Lernumgebungen für Lehrende und Lernende aufzubauen. Dazu werden Virtuelle Maschinen (VM) mit einer Kubernetes Umgebung verwendet.
Kubernetes hat im letzten Jahr eine massive Verbreitung erfahren und wird von der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) unterstützt. Die CNCF dient als herstellerneutrales Zuhause für viele der am schnellsten wachsenden Projekte auf GitHub, einschließlich Kubernetes, Prometheus und Envoy, und fördert die Zusammenarbeit zwischen den führenden Entwicklern, Endbenutzern und Anbietern der Branche.
Mit einer Kubernetes Umgebung können die Lernenden, nur mit einem Browser, auf eine Vielzahl von Applikationen zugreifen. Dazu greifen sie auf sogenannte YAML-Dateien zu, welche zum Start der Applikationen dienen. Die YAML Dateien referenzieren wieder Docker Images, welche die eigentlichen Applikationen beinhalten.
Neben der Lernumgebung stellt lernkube, in weiteren Projekten ganze Umgebungen zur Verfügung, z.B.:
- MySQL Umgebung mit Bereitstellung von Testdaten und Graphischer Oberfläche
- Interaktives Lernen mit Jupyter/BeakerX
- Beispiele zum Internet der Dinge
- OS Ticket - Helpdesk Applikation
- Beispiele zu Big Data
- DevOps Umgebung für Planung, Continuous Integration und Delivery
- Microservice Beispiele mit REST, Messaging, ESI (Edge Side Include)
- Business Process Model and Notation (BPMN, deutsch Geschäftsprozessmodell und -notation)
Dazu wird ein normaler PC mit min. 8 GB RAM und 40 GB freier HD benötigt. Die Installation geht von einem Windows 10 PC aus. Auf Linux/Mac entfällt Git/Bash bzw. wird nur Git benötigt. Statt kubeXX.bat kann . ./kubeenv verwendet werden.
Installiert Git/Bash, Vagrant und VirtualBox.
Startet die Git/Bash Console und Erstellt die Kubernetes VM mittels:
git clone https://github.com/mc-b/lernkube
cd lernkube
vagrant up
Öffnet die Interaktive Lernumgebung mittels http://localhost:32188, wechselt in das Verzeichnis work und wählt ein Notebook (ipynp Dateien) an.
Die VM kann mittels vagrant suspend angehalten, mittels vagrant up wieder gestartet und mittels vagrant destroy -f gelöscht werden.
Das Dashboard, von Kubernetes, kann mittels der Datei dashboard.bat angezeigt werden. Beim Logindialog muss der am Schluss der Installation angezeigten Token angegeben werden. Falls dieser nicht mehr Verfügbar ist, kann er mittels: kubectl -n kube-system describe secret $(kubectl -n kube-system get secret | grep kubernetes-dashboard-token | awk ' { print $1 }' ) | grep token: Abgefragt werden.
Nach dem Anklicken von kubeps.bat (PowerShell) oder kubesh.bat (Git/Bash) können neue Applikationen und Services mittels kubectl create -f YAML-Datei erzeugt und deren Oberfläche mittels startsvc <service> angewählt werden. Siehe auch Beispiele oben.
Weave Scope ist ein Werkzeug zur grafischen Visualisierung Ihrer Container, Pods, Dienste usw. Die Weave Scope Oberfläche, kann in der Shell, mittels weave gestartet werden.
Die Installation kann auf einen Windows, Mac- oder Linux Computer erfolgen. Je nach Installationsart, Standalone, Mehrere VM, Cluster etc. ergeben sich andere Anforderungen.
Deshalb sind die nachfolgenden Beschreibungen als Empfehlungen zu sehen.
Alle Installationen basieren auf Änderungen in der config.yaml Datei in diesem Verzeichnis.
Der Ablauf der Installation lässt sich wie folgt Zusammenfassen:
- Installation VM mit Linux/Ubuntu 16.x
- Feintuning docker Daemon, Erstellung Server Zertifikat für Remote Zugriff (
.docker) - Installation Kubernetes, nur Programme.
- Initialisierung Kubernetes Master, Erstellung Server Zertifikat für Remote Zugriff (
.kube/config) - Installation Kubernetes Add-ons wie Dashboard, Weave, Ingress
- Klonen der Repositories laut Eintrag in
config.yaml -> addons: -> git:und Ausführen vonscripts/install.shpro geklontes Repository - Download Client Programme wie
docker.exe,kubectl.exeund Erstellung der Scriptdateien zum Setzen der Umgebungsvariablen (z.B.DOCKER_HOST) und Start PowerShell oder Git/Bash - Joinen der Worker Nodes
- Aufräumen u.a. Umount /vagrant Verzeichnis aus Sicherheitsgründen
Für Details siehe Vagrantfile und Verzeichnis scripts.
Bei Problemen bei der Installation siehe FAQ.
Alternativ kann Docker for Windows/Mac oder Minikube verwendet werden. Diese Umgebungen sind aber nicht Cluster fähig und erfordern Feintuning.
Oder die gleiche Umgebung wie mit lernkube auf den Cloud Plattformen von Amazon und Microsoft eingerichtet werden.
- Amazon AWS Cloud - hat noch Probleme mit Datenspeicherung und LoadBalancer.
- Microsoft Azure Cloud
- NFS - statt /data auf VM
Es wird pro Lehrende eine VM zur selbstständigen Verfügung eingerichtet. Die VM's werden Zentral in einem Rechenzentrum betrieben werden, die Lehrenden greifen mittels Windows PC auf die einzelnen VM zu.
Voraussetzungen
Genügend GB RAM für alle VM's, z.B. können bei einem 32 GB RAM System ca. 7 VM's à 4 GB RAM eingerichtet werden.
Konfiguration
Siehe Datei multi-master.yaml.
Die wichtigsten Konfigurationen:
master:
count: 5
...
use_dhcp: true
Es werden 5 VM's erzeugt. Die VM beziehen die IP-Adresse automatisch von einem DHCP-Server.
Nach der Installation stehen die Verzeichnisse master-01 bis master-05 zur Verfügung. Diese Verzeichnisse sind auf die jeweiligen Client PC zu kopieren. Z.B. Lernender A bekommt master-01 zugewiesen. Dazu kopiert es das Verzeichnis master-01 auf seinen PC und startet mittels kubeps.bat eine PowerShell und kann dann mittels kubectl create -f YAML-Datei weitere Applikationen starten. Analog wie in Quick Start beschrieben. Die Kommunikation lokaler PC mit der VM erfolgt verschlüsselt, die Keys stehen in den Verzeichnissen .kube und .docker.
Alternativ können auch fixe IP-Adressen für die VM's verwendet werden. Dazu ist die config.yaml wie folgt zu ändern:
use_dhcp: false
ip:
master: 192.168.178.200
Konfiguration ohne DHCP und unter ip: -> master: steht die Erste IP-Adresse ab wo aufgezählt wird.
Bei einem Cluster wird ein Kubernetes Master und mehrere Worker erzeugt. Diese Umgebung eignet sich zur Demonstration einer Verteilten Umgebung.
Soll ein Cluster auf mehreren physikalischen Maschinen aufgesetzt werden, siehe Projekt lernmaas.
Voraussetzungen
Genügend GB RAM für alle VM's, z.B. können bei einem 32 GB RAM System ca. 7 VM's à 4 GB RAM eingerichtet werden.
Konfiguration
Siehe Datei cluster-large.yaml oder cluster-small.yaml.
Die wichtigsten Konfigurationen:
master:
count: 1
cpus: 2
memory: 5120
worker:
count: 2
Es wird ein Master und zwei Worker Nodes erstellt. Der Master und die Worker Nodes werden während der Installation automatisch miteinnander gejoint.
use_dhcp: true
ip:
master: 192.168.178.200
worker: 192.168.178.201
net:
network_type: public_network
Am einfachsten ist es, DHCP mit der Einstellung public_network zu verwenden. Dann wird für den Master und die Worker Nodes einen dynamische IP-Adresse vergeben.
Die Einstellungen ip in config.yaml werden ignoriert.
Es wird ein eigenständiger Server mit Linux eingerichtet. Auf diesem wird anschliessend mehrere VM's oder ein Kubernetes Cluster erstellt.
Voraussetzungen
Einen oder mehrere Standard PC mit ca. 32 GB RAM und 256 GB HD.
Grundinstallation
Ubuntu 16.x Server installieren.
Weitere Software als root mit dem Script installvv.sh installieren.
git clone https://github.com/mc-b/lernkube
cd lernkube
sudo bash -x scripts/installvv.sh
Nach der Grundinstallation kann können [mehrere VM's] oder ein Cluster auf dem Dedicated-Server eingerichtet werden.
Verwendete Produkte
- VirtualBox - die Virtualisierungs Umgebung
- Vagrant - Automatisierungs Lösung für VM aus dem Bereich Infrastructure as Code.
Links