kubernetes从诞生开始，就从众多容器调度方案脱颖而出，开源的策略加上社区的推动，如今的kubernetes已经成为了云原生应用基座的事实标准。作为当前使用最为广泛的容器编排工具，kubernetes拥有以下众多优势：
（1）自动化：Kubernetes可以自动处理容器的部署、弹性伸缩、负载均衡等任务，大大减少了运维的工作量;
（2）可伸缩性：Kubernetes支持水平扩展，可以根据需求自动调整应用程序的副本数量，并且能够处理大规模集群中的数千个节点；
（3）高可用性：Kubernetes提供了故障恢复和自愈能力，能够在节点出现故障时重新调度容器，并确保应用程序的高可用性；
（4）灵活性：Kubernetes支持多种容器运行时（如Docker），并且可以与其他技术（如Prometheus、Istio等）进行无缝集成，提供更加灵活的解决方案。
对于中小型公司而言，kubernetes基本可以满足应用容器编排的大多数需求，并且起到降本增效的作用。但是，随着信息技术的不断发展，“数字化”要求越来越高，数据量越来越大，加之“云化”思想的不断深入人心，“云原生”的规模也在不断地增长着。在此情况之下，各大云平台也逐渐出现在众人的视野之中。而在云平台之上，机器节点的数量动辄达到百万规模，但是
kubernetes官方表示单个kubernetes集群能稳定运行的机器节点规模在5K左右，超出规模之后kubernetes的存储系统、pod调度性能、容器请求路由性能等都会受到影响。另外在大规模集群管理上，也会存在很多其他问题，比如多集群管理、多租户、事件异常追踪等。
开源项目KubeWharf就是用来解决管理和使用大规模kubernetes集群面临的各种问题的，接下来和大家分享一下自己对KubeWharf的各个子项目的理解。
1.kubebrain
当k8s集群规模逐渐扩大的时候，k8s默认使用的分布式存储系统etcd是最容易出现性能瓶颈的地方之一，kubebrain项目就是用来解决etcd性能不足这个问题的。
kubebrain架构图如下所示：
底层的Kv Storage目前支持badger和TiKV，如果是较为正式的环境，推荐使用TiKV，存储服务本身具备高可用能力。
kubeBrain本身具有无状态、扩展性、高可用和水平扩展的能力，官方测试结果显示 KubeBrain on TiKV的读写性能是要高于ectd的，并且随着集群的扩展，和集群运行时间的积累，ectd的性能会有一定的减弱，而TiKV通过水平扩容，可以有效的降低性能的减弱，所以在大规模集群模式下，是可以选择kubebrain代替ectd的。
虽然kubebrain支持社区版api-server，但字节官方推荐使用定制的api-server，会有更好的性能表现。
2.kubezoo
kubernetes本身对租户概念的支持是比较差的，社区一般推荐使用namespace做项目隔离，通过权限控制让指定的用户访问指定的namespace，也即指定的用户只能管理指定的项目。此种做法虽然效率高，且方便管理，但是缺乏一定的灵活性，比如不同用户的namespace绝对不能相同，而理论上不同租户是应该可以执行相同操作的，比如创建相同的namespace。 KubeZoo 是轻量级的 Kubernetes 多租户项目，基于协议转换的核心理念在一个物理的 K8S 控制面上虚拟多个控制面， 通过在资源的 name/namespace 等字段上增加租户的唯一标识 ，解决不同租户的同名资源在同一个上游 Kubernetes 集群命名冲突的问题，也即不同租户在同一个k8s集群使用相同名称的namespace，给用户一种一个租户使用整个k8s集群的错觉，更符合产品多租户的概念。
kubezoo的设计概念图如下所示：
不同资源的协议转换：
Namespace Scope Resource
Kubernetes 大概有 40 多种 namespace scope 的资源，比如 deployment / statefulset / pod / configmap 等。 通过在每个资源的 namespace 字段关联租户 信息，从而实现 namespace scope 资源的多租户能力。
Cluster Scope Resource
Kubernetes 大概有 20 多种 cluster scope 的资源，比如 pv / namespace / storageclass 等等。通过在 name 关联租户信息， 从而实现 cluster scope 资源的多租户能力。
Custom Resource
Custom Resource Definition(CRD) 是一种特殊的 cluster scope 资源，其 name 由 group + plural 组成， 我们选择在 group 前缀关联租户信息。
如上几幅图所示，不同的租户在使用k8s集群的时候，都以为自己创建或使用的是一样的资源，但其实经过KubeZoo的协议转换，对k8s集群本身而言，是不同的资源。
另外KubeZoo具有无侵入性，对租户支持声明式的管理等优点，对用户和k8s集群而言，都非常的友好。
3.kubegateway
在面对海量大规模Kubernetes集群时，不同集群的kube-apiserver的流量管理也是一大难题， kube-gateway就是用来解决该问题， kube-gateway为大规模的kubernetes集群提供了稳定且灵活的流量治理方案。
重要名词解释：
| 名词 | 含义 |
|---|---|
| Upstream APIServer | 被 KubeGateway 代理的 APIServer 都被称为 Upstream APIServer |
| Upstream Cluster | 相同的几个 APIServer 组成的 Group 被称为 Upstream Cluster |
| Endpoint | 一个 Upstream APIServer 的地址，格式为 schema://host:port，比如 https://192.168.0.1:6443 |
| impersonate | Kubernetes APIServer 提供的一种特殊机制，允许让某个用户模拟成另外一个用户来进行请求操作 |
架构设计和控制面架构设计：
如上两幅图所示，kube-gateway的设计思想是将不同k8s集群的kube-apiserver分成不同的群组进行管理，在架构设计上，kube-gateway分为两个层面，kube-gateway控制面和代理，控制面本身等同于一个完整kube-apiserver，拥有健全的 Authentication 和 Authorization，并提供了 对 proxy rules 等控制面资源的 CRUD 的操作。代理层则可以经过路由匹配模块，来判断请求应该转发到那些 upstream kube-apiserver，与此同时会对流量进行治理，并传给后端kube-apiserver HTTP2链接。
总的来说，kubegateway是多个k8s集群的kube-apiserver服务的网关，拥有高性能、负载均衡、配置实时生效、降低请求的TCP连接数等优点，既能管理流量还可以有效提高k8s集群性能。
4.kubeadmiral
当需要对多k8s集群，特别是在不同云上环境的k8s集群统一管理的时候，目前用的最多的方案是 Kubernetes Federation v2（联邦集群）， Kubernetes Federation v2 提供了 FederatedDeployment, FederatedReplicaSet, FederatedSecret 等部分资源，还能调整资源的副本数。KubeAdmiral是加强版的Kubernetes Federation v2，拥有更强大的功能。也即kubeadmiral主要作用也是用来管理海量k8s集群的，主要是面对海量k8s集群时，统一创建Deployment、ReplicaSet、有状态Deployment等资源，并调度到指定k8s集群。
相比于Kubernetes Federation v2， KubeAdmiral有以下增强：
- 兼容原生 Kubernetes API；
- 提供更灵活的调度框架，支持丰富的调度分发策略；
- 差异化策略；
- 依赖调度/跟随调度；
- 提供状态收集的框架，提供更灵活的状态收集；
- 大规模实践下的功能和稳定性增强。
在以上优点的加持下，在面对海量k8s集群管理和资源调度时，KubeAdmiral表现力更好。
5.Kelemetry
了解分布式系统服务可观察性的小伙伴都知道，链路监控是服务可观察性不可或缺的一部分。k8s作为一个分布式系统，与传统的基于RPC服务相比，kubernetes的可解释性比较低，事件之间没有明确的因果关系，一个对象的变化还会影响另外一个对象，如果没有链路追踪，排查k8s系统的问题难度是很大的。kelemetry基于OpenTelemetry protocol，采集k8s集群中的 audit logs、 controller events、 custom sources data，存储在Jaeger storage中，并通过Jaeger UI展示。
设计架构图如下所示：
kelemetry相当于给k8s集群添加了全链路监控，k8s集群管理员可以随时查看资源的创建过程，当系统出现问题时，也可以通过查看Jaeger UI展示的数据快速定位问题所在，比如Deployment生成多少个Pod，哪个pod调度卡住了。
6.总结
在海量k8s集群管理方面，kubewharf像一个操作系统一样，控制着大规模集群的方方面面，为大规模云平台的构建提供了各种方案。由于时间关系，只是了解了kubewharf子项目的核心概念，并且只是在测试环境做了粗浅的实践，后续还会基于源码更深入的学习该项目，也相信该项目后续可以越来越好。