Probius+Kubernetes任务系统如虎添翼
Probius是一款自定义任务引擎，可以灵活方便的处理日常运维中的各种任务，我们所有的CI/CD任务都通过Probius来完成的，这篇文章Probius：一个功能强大的自定义任务系统对其有详细的介绍，之前通过Probius更新Kubernetes的Deployment是通过脚本的方式来完成的，脚本大概像这样
if [ $# != 2 ];then
echo "USAGE: $0 PROJ ENVT"
exit 1
fi
PROJ=$1
ENVT=$2
BASE_DIR=/home/data/probius/${PROJ}/${ENVT}
DOCKER_DIR=${BASE_DIR}/docker
IMAGE_NAME=`cat ${BASE_DIR}/cache/image.txt`
if [ ${ENVT} == "qa" ];then
ENVT='trunk'
elif [ ${ENVT} == "qa2" ];then
ENVT='trunk2'
fi
cd ${DOCKER_DIR} &&\
export KUBECONFIG=/root/.kube/config &&\
kubectl set image deployment/${ENVT}-${PROJ} ${ENVT}-${PROJ}=${IMAGE_NAME} -n ${ENVT} &&\
exit 0 ||\
exit 1
直接通过kubectl命令来更新，这就需要在Probius服务器上安装kubectl并打通整个集群，这种方式仅是能用但不够优雅，并且对于开发测试环境，在部署完成后有查看日志及登录系统排错的需求，这就需要借助Kubernetes-Dashboard来完成，多个系统相互关联跳转增加了使用成本，同时Dashboard的权限也不好控制，所以我就考虑是否可以让Kubernetes以插件的形式集成进Probius系统，用户在Probius系统内完成部署，同时也可以在Probius系统查看Kubernetes的相关信息甚至通过WebSSH登陆，彻底抛弃掉Kubernetes的Dashboard，看上去很完美，正好最近打算升级下Kubernetes集群版本，于是就趁此机会花了几天时间来实现了
Kubernetes子任务
首先在命令和脚本之外添加了Kubernetes类型的子任务，部署任务只需要关联这个Kubernetes类型的子任务就可以实现Deployment的更新
这个子任务的目的主要是为了替换上边的脚本，通过Kubernetes的Python客户端来实现对Deployment的更新，有了这个子任务我们就不需要在Probius服务器上安装kubectl服务来运行kubectl命令了，整个部署流程能够正常跑通
Kubernetes管理
但在部署之前我们需要先新建相关服务，以一个全新的环境为例，需要先创建Kubernetes的namespace，然后在namespace下创建deployment、service、ingress，我们的namespace是根据环境来划分了，例如dev环境的所有容器都跑在名为dev的namespace下
Namespace创建完成后，可以点击进入查看Namespace下的deployment、service、ingress、configmap
当前还没有具体deployment/service/ingress，接下来就创建，每个项目都会有deployment、service和ingress，并且他们之间是相互关联的，新建项目的同时就把这些服务给一并创建了是个不错的选择，为此写了个KubeProject服务，在这里可以定义项目的名称、环境、镜像、域名、配置以及关联的configmap
选择保存仅会保存填写的表单信息到数据库，选择保存并创建K8S环境就可以在保存表单信息到数据库的同时创建Kubernetes的deployment、service和ingress了，保存并更新Deployment会在Deployment配置有变化的情况下使用，例如新的资源限制或是configmap绑定
当资源创建成功后我们就可以在namespace下看到相应资源了
我们最为关注的deployment信息也可以通过点击deployment的名字或是在KubProject里点击项目的名字进入，进入之后可以查看deployment下的pod列表，通过webssh进入pod内部，也可以查看每个pod的日志，甚至可以对deployment进行scale伸缩或是重建
WebSSH很好用，想要实现的可以看看这篇文章：Django实现WebSSH操作Kubernetes Pod
至此可以摆脱Kubernetes-dashboard了
后记
我们使用Kubernetes有超过4年的时间，借助于Kubernetes不仅提高了资源利用率，更是优化了整个运维的工作流程，受益颇多
留个截图纪念下这战功赫赫的集群吧，虽然你已老去，但是你把我带进了Kubernetes的大门，从此打开了另一个世界