Ищу совет, можно ли запустить K8s master + node на 2G x86_64 box? Atomic PI основан на X86 и имеет 2G, хотя и дешевый. Если мне нужны платы 4G или 8G, такие как LattePanda Alpha или Udoo X86, они будут стоить почти в 10 раз дороже.
1) Итак, первый вопрос, можно ли построить кластер, и он будет работать без каких-либо дополнительных модулей / сервисов на 2G-трех устройствах?
2) Какой будет примерный объем оставшейся оперативной памяти? Так что я смогу запустить какой-нибудь сервис для демонстрации / обучения, чтобы увидеть, как работают входящие потоки, встроенный балансировщик нагрузки, диспетчер сертификатов или подобные вещи.
3) Подходит ли вообще Atomic PI? Некоторые спецификации здесь: четырехъядерный процессор Intel Atom x5-Z8350 с 2 МБ кэш-памяти 1,92 ГГц, SD-карта 16 ГБ, 2 ГБ DDR3L-1600, архитектура x86 64 бит, работает под управлением Ubuntu 18.04 x86_64
4) Есть ли способы компенсировать использование памяти (например, исключить панель управления и т. Д.)? Как насчет того, чтобы запустить кубелет с --fail-swap-on=false и без указания ограничений памяти для моих контейнеров приложений. Цель - использовать подкачку, потому что меня не интересует производительность в этом проекте.
Предпочтительно 3 платы в качестве мастеров и узлов.
Спасибо
Если посмотреть на требования к памяти, 2 ГБ может быть недостаточно для его работы.
Минимально необходимая память и процессор (количество ядер)
- Минимальная необходимая память для главного узла составляет 2 ГБ, а для рабочего узла требуется минимум 1 ГБ.
- Главному узлу требуется не менее 1,5, а рабочему узлу - не менее 0,7 ядра.
Однако есть и другие решения, которые могут вас заинтересовать, например, облегченные решения Kubernetes:
k3s - это облегченный дистрибутив Kubernetes размером менее 40 МБ. Его очень легко установить, требуется всего 512 МБ ОЗУ. Он отлично работает с чем-то небольшим, например Rasppberry, но также и с некоторыми более крупными серверами.
Альтернативный вариант:
Это аналогично и имеет небольшой размер диска и памяти. Базовая установка содержит минимум компонентов, но вы можете настроить ее, используя Дополнения например, приборная панель, fluentd, ingress или helm.