Kubernetes 集群部署

Kubernetes 是一个基于容器技术的分布式架构的解决方案，是云原生容器集群管理系统，提供服务发现与负载均衡、存储编排、自动部署和回滚、资源管理、自动恢复以及密钥和配置管理。Paddle Serving 支持 Kubenetes 集群部署方案，为企业级用户提供集群部署示例。

部署方案

为了解决 Pod 迁移、Node Pod 端口、域名动态分配等问题，选择使用 Ingress 解决方案，对外提供可访问的 URL、负载均衡、SSL、基于名称的虚拟主机等功能。在众多 Ingress 插件中选用 Kong 作为微服务的 API 网关，因其具备以下优势：

拥有丰富的微服务功能，如 API认证、鉴权、DDos保护和灰度部署等
提供一些 API、服务的定义，可抽象成 Kubernetes 的 CRD，通过 Kubernetes Ingress 配置实现同步状态到 Kong 集群
集群配置信息存储在 postgres 数据库，配置信息实现全局节点共享和实时同步
有成熟的第三方管理 UI，实现可视化管理 Kong 配置

Paddle Serving 的 Kubernetes 集群部署方案设计如下图所示，用户流量通过 Kong Ingress 转发到 Kubernetes 集群。Kubernetes 集群负责管理 Service 和 Pod 实例。

部署步骤

一. 准备环境

推荐购买并使用百度智能云 CCE 集群，提供完整的部署环境。如自行安装 Kubenetes 集群，请参考教程。

此外，还需要准备一个用于 Kubenetes 集群部署的镜像仓库，通常与云服务提供商绑定，如果使用百度智能云的CCE集群，可以参照百度智能云 CCR 镜像仓库使用方式。当然 Docker Hub 也可以作为镜像仓库，但下载速度慢，集群扩容时间较长。

在 Kubenetes 集群中运行下面命令，安装网关工具 Kong

kubectl apply -f https://bit.ly/kong-ingress-dbless

**二. 安装 Kubernetes ** kubernetes 集群环境安装和启动步骤如下，并使用 kubectl 命令与通过它与 Kubernetes 进行交互和管理。

// close OS firewall
systemctl disable firewarlld
systemctl stop firewarlld
 
// install etcd & kubernetes
yum install -y etcd kubernetes
 
// start etcd & kubernetes
systemctl start etcd
systemctl start docker
systemctl start kube-apiserver
systemctl start kube-controller-manager
systemctl start kube-scheduler
systemctl start kubelet
systemctl start kube-proxy

二. 制作镜像

首先，可直接使用 Paddle Serving 提供的镜像作为 Base 制作业务镜像，或者重新制作镜像。Paddle Serving 提供以下3种镜像，区别如下：

开发镜像：安装多种开发工具，可用于调试和编译代码，镜像体积较大。
运行镜像：安装运行 Serving 的必备工具，经过裁剪后镜像体积较小，适合在存储受限场景使用
Java 镜像：为 Java SDK 提供基础环境，包括 JRE、JDK 和 Maven
XPU 镜像：为 Arm 或异构硬件（百度昆仑、海光DCU）环境部署

完整镜像列表，请参考 DOCKER 开发镜像列表

制作镜像的整体步骤如下，这里选定 Serving 运行镜像，相比于开发镜像体积更小，镜像内已安装相关的依赖和 Serving wheel 包。 1.选定运行镜像：registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:0.8.3-cuda10.1-cudnn7-runtime 2.运行镜像并拷贝模型和服务代码到镜像中，当你需要部署外部其他模型时，更换模型和代码即可。 3.制作并上传新镜像

假定已完成上述3个前置运行镜像并拷贝模型到镜像中，看具体操作。

# Run docker
nvidia-docker run --rm -dit --name pipeline_serving_demo registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:0.8.0-cuda10.1-cudnn7-runtime bash

# Enter your serving repo, and download OCR models
cd /home/work/Serving/examples/Pipeline/PaddleOCR/ocr

python3 -m paddle_serving_app.package --get_model ocr_rec
tar -xzvf ocr_rec.tar.gz
python3 -m paddle_serving_app.package --get_model ocr_det
tar -xzvf ocr_det.tar.gz
cd ..

# Copy OCR directory to your docker
docker cp ocr pipeline_serving_demo:/home/

# Commit and push it
docker commit pipeline_serving_demo registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:k8s_ocr_pipeline_0.8.3_post101
docker push registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:k8s_ocr_pipeline_0.8.3_post101

最终，你完成了业务镜像制作环节。通过拉取制作的镜像，创建Docker示例后，在/home路径下验证模型目录，通过以下命令验证 Wheel 包安装。

pip3.7 list | grep paddle

输出显示已安装3个 Serving Wheel 包和1个 Paddle Wheel 包。

paddle-serving-app        0.8.3
paddle-serving-client     0.8.3
paddle-serving-server-gpu 0.8.3.post101
paddlepaddle-gpu          2.2.2.post101

三. 集群部署

Serving/tools/generate_k8s_yamls.sh 会生成 Kubernetes 部署配置。以 OCR 为例，运行以下命令生成 Kubernetes 集群配置。

sh tools/generate_k8s_yamls.sh  --app_name ocr --image_name registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:k8s_ocr_pipeline_0.8.3_post101 --workdir /home/ocr --command "python3.7 web_service.py" --port 9999

生成信息如下：

named arg: app_name: ocr
named arg: image_name: registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:k8s_ocr_pipeline_0.8.3_post101
named arg: workdir: /home/ocr
named arg: command: python3.7 web_service.py
named arg: port: 9999
check k8s_serving.yaml and k8s_ingress.yaml please.

运行命令后，生成2个 yaml 文件，分别是 k8s_serving.yaml 和 k8s_ingress.yaml。执行以下命令启动 Kubernetes 集群和 Ingress 网关。

kubectl create -f k8s_serving.yaml
kubectl create -f k8s_ingress.yaml

Kubernetes 下常用命令

命令	说明
kubectl create -f xxx.yaml	使用 xxx.yml 创建资源对象
kubectl apply -f xxx.yaml	使用 xxx.yml 更新资源对象
kubectl delete po mysql	删除名为 mysql 的 pods
kubectl get all --all-namespace	查询所有资源信息
kubectl get po	查询所有 pods
kubectl get namespace	查询所有命名空间
kubectl get rc	查询所有
kubectl get services	查询所有 services
kubectl get node	查询所有 node 节点
kubectl get deploy	查询集群部署状态

按下面4个步骤查询集群状态并进入 Pod 容器:

最终通过输入以下命令检验集群部署状态：

kubectl get deploy

部署状态如下：

NAME   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
ocr    1/1     1            1           10m

查询全部 Pod 信息运行命令：

kubectl get pods

查询 Pod 信息如下：

NAME                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
ocr-c5bd77d49-mfh72        1/1     Running   0          10m
uci-5bc7d545f5-zfn65       1/1     Running   0          52d

进入 Pod container 运行命令：

kubectl exec -ti ocr-c5bd77d49-mfh72 -n bash

查询集群服务状态：

kubectl get service --all-namespaces

集群部署状态如下：

NAMESPACE     NAME                      TYPE           CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)                    AGE
default       bert                      ClusterIP      172.16.86.12     <none>        9292/TCP                   20m
default       kubernetes                ClusterIP      172.16.0.1       <none>        443/TCP                    28d
default       ocr                       ClusterIP      172.16.152.43    <none>        9999/TCP                   50m
kong          kong-proxy                LoadBalancer   172.16.88.132    <pending>     80:8893/TCP,443:8805/TCP   25d
kong          kong-validation-webhook   ClusterIP      172.16.38.100    <none>        443/TCP                    25d
kube-system   heapster                  ClusterIP      172.16.240.64    <none>        80/TCP                     28d
kube-system   kube-dns                  ClusterIP      172.16.0.10      <none>        53/UDP,53/TCP,9153/TCP     28d
kube-system   metrics-server            ClusterIP      172.16.34.157    <none>        443/TCP                    28d

根据 kong-proxy 的 CLUSTER-IP 和端口信息，访问 URL: http://172.16.88.132:80/ocr/prediction 查询 OCR 服务。

四.更新镜像

假定更新了文件或数据，重新生成 k8s_serving.yaml 和 k8s_ingress.yaml。

sh tools/generate_k8s_yamls.sh  --app_name ocr --image_name registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:k8s_ocr_pipeline_0.8.3_post101 --workdir /home/ocr --command "python3.7 web_service.py" --port 9999

更新配置，并重启Pod

kubectl apply -f k8s_serving.yaml
kubectl apply -f k8s_ingress.yaml

# 查找 ocr 的 pod name
kubectl get pods

# 更新 pod
kubectl exec -it ocr-c5bd77d49-s8jwh -n default -- /bin/sh

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