使用 2G RAM(我的情况是 Atomic PI 板)进行学习/实验时的 Kubernetes 集群体验

使用 2G RAM(我的情况是 Atomic PI 板)进行学习/实验时的 Kubernetes 集群体验

我想问一下是否可以在 2G x86_64 盒子上运行 K8s master + node?Atomic PI 基于 X86,有 2G,价格便宜。如果我想要 4G 或 8G 主板,比如 LattePanda Alpha 或 Udoo X86,它们的价格几乎是 10 倍。

1)因此第一个问题是,是否有可能在2G三个盒子上建立一个集群,并且它可以在没有任何额外pod/服务的情况下工作?

2) 剩余的 RAM 大约是多少?这样我就可以启动一些服务以进行演示/学习,看看入口、内置负载平衡器、证书管理器或类似的东西是如何工作的。

3) Atomic PI 是否完全适用?以下是一些规格:Intel Atom x5-Z8350 四核 CPU,2M 缓存,1.92 Ghz,16G SD 卡,2GB DDR3L-1600,架构 x86 64 位,运行 Ubuntu 18.04 x86_64

4) 有什么方法可以补偿内存使用量(例如排除仪表板等)?启动 kubelet 并为我的应用容器指定无内存限制怎么样?--fail-swap-on=false目的是使用交换,因为我对这个项目的性能不感兴趣。

总共首选 3 个板作为主板和节点。

谢谢

答案1

从内存需求来看,2GB 可能不足以运行它。

所需内存和 CPU(核心)最少

  • 主节点所需内存最小为 2GB,工作节点所需内存最小为 1GB
  • 主节点至少需要 1.5 个核心,而工作节点至少需要 0.7 个核心。

但是,您可能会发现其他解决方案很有趣,例如轻量级的 kubernetes 解决方案:

k3s 是一款轻量级的 Kubernetes 发行版,大小不到 40 MB。它非常容易安装,并且只需要 512 MB 的 RAM。它不仅适用于 Rasppberry 等小型服务器,还适用于一些大型服务器。

替代选项是:

这很相似,磁盘和内存占用较小。基本安装包含最少的组件,但您可以使用以下方式进行调整附加组件例如dashboard、fluentd、ingress或helm。

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