设置 Kubernetes 集群
在这个模块,您将设置一个安装了 Istio 的 Kubernetes 集群,和一个整个教程要用到的命名空间。
确保您有 Kubernetes 集群的访问权限。 您可以使用 Google Kubernetes Engine 或 IBM Cloud Kubernetes Service。
生成一个环境变量用于存储运行教程指令要用到的命名空间的名字。 可以用任何名字,比如
tutorial
。$ export NAMESPACE=tutorial
创建命名空间:
$ kubectl create namespace $NAMESPACE
使用
kubectl
命令为这些通用 Istio 服务创建一个 Kubernetes Ingress 资源。在教程目前这个阶段要熟悉这些服务并不是必须的。kubectl
命令可以接收一个行内配置去为每个服务创建 Ingress 资源:$ kubectl apply -f - <<EOF apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Ingress metadata: name: istio-system namespace: istio-system spec: rules: - host: my-istio-dashboard.io http: paths: - path: / backend: serviceName: grafana servicePort: 3000 - host: my-istio-tracing.io http: paths: - path: / backend: serviceName: tracing servicePort: 9411 - host: my-istio-logs-database.io http: paths: - path: / backend: serviceName: prometheus servicePort: 9090 - host: my-kiali.io http: paths: - path: / backend: serviceName: kiali servicePort: 20001 EOF
创建一个角色为
istio-system
命名空间提供读权限。要在下面的步骤中限制参与者的权限,这个角色是必须要有的。$ kubectl apply -f - <<EOF kind: Role apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1 metadata: name: istio-system-access namespace: istio-system rules: - apiGroups: ["", "extensions", "apps"] resources: ["*"] verbs: ["get", "list"] EOF
为每个参与者创建服务账号:
$ kubectl apply -f - <<EOF apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: ${NAMESPACE}-user namespace: $NAMESPACE EOF
限制每个参与者的权限。在教程中,参与者只需要在他们自己的命名空间中创建资源以及从
istio-system
命名空间中读取资源。 即使使用您自己的集群,这也是一个好的实践,它可以避免影响您集群中的其他命名空间。创建一个角色为每个参与者的命名空间提供读写权限。为每个参与者赋予这个角色,以及读取
istio-system
资源的角色:$ kubectl apply -f - <<EOF kind: Role apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1 metadata: name: ${NAMESPACE}-access namespace: $NAMESPACE rules: - apiGroups: ["", "extensions", "apps", "networking.k8s.io", "networking.istio.io", "authentication.istio.io", "rbac.istio.io", "config.istio.io"] resources: ["*"] verbs: ["*"] --- kind: RoleBinding apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1 metadata: name: ${NAMESPACE}-access namespace: $NAMESPACE subjects: - kind: ServiceAccount name: ${NAMESPACE}-user namespace: $NAMESPACE roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: Role name: ${NAMESPACE}-access --- kind: RoleBinding apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1 metadata: name: ${NAMESPACE}-istio-system-access namespace: istio-system subjects: - kind: ServiceAccount name: ${NAMESPACE}-user namespace: $NAMESPACE roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: Role name: istio-system-access EOF
每个参与者需要使用他们自己的 Kubernetes 配置文件。这个配置文件指明了集群的详细信息,服务账号,证书和参与者的命名空间。
kubectl
命令使用这个配置文件在集群上操作。为每个参与者创建 Kubernetes 配置文件:
$ cat <<EOF > ./${NAMESPACE}-user-config.yaml apiVersion: v1 kind: Config preferences: {} clusters: - cluster: certificate-authority-data: $(kubectl get secret $(kubectl get sa ${NAMESPACE}-user -n $NAMESPACE -o jsonpath={.secrets..name}) -n $NAMESPACE -o jsonpath='{.data.ca\.crt}') server: $(kubectl config view -o jsonpath="{.clusters[?(.name==\"$(kubectl config view -o jsonpath="{.contexts[?(.name==\"$(kubectl config current-context)\")].context.cluster}")\")].cluster.server}") name: ${NAMESPACE}-cluster users: - name: ${NAMESPACE}-user user: as-user-extra: {} client-key-data: $(kubectl get secret $(kubectl get sa ${NAMESPACE}-user -n $NAMESPACE -o jsonpath={.secrets..name}) -n $NAMESPACE -o jsonpath='{.data.ca\.crt}') token: $(kubectl get secret $(kubectl get sa ${NAMESPACE}-user -n $NAMESPACE -o jsonpath={.secrets..name}) -n $NAMESPACE -o jsonpath={.data.token} | base64 --decode) contexts: - context: cluster: ${NAMESPACE}-cluster namespace: ${NAMESPACE} user: ${NAMESPACE}-user name: ${NAMESPACE} current-context: ${NAMESPACE} EOF
为
${NAMESPACE}-user-config.yaml
配置文件设置环境变量KUBECONFIG
:$ export KUBECONFIG=./${NAMESPACE}-user-config.yaml
打印当前命名空间以确认配置文件已生效:
$ kubectl config view -o jsonpath="{.contexts[?(@.name==\"$(kubectl config current-context)\")].context.namespace}" tutorial
在输出中可以看到命名空间的名字。
如果您为自己设置好了集群,复制前面步骤中提到的
${NAMESPACE}-user-config.yaml
文件到您的本地机器,${NAMESPACE}
就是前面步骤中的命名空间。比如,tutorial-user-config.yaml
。 教程中您将会再次用到这个文件。如果您是讲师,则将生成的配置文件发送给每个学员。学员必须将该配置文件复制到自己本地的计算机。
恭喜, 您为您的教程设置好了集群!
您已经准备好设置本地机器了。