智慧工廠的容器雲實踐-知識星球

隨著國家對智慧製造的大力推進，傳統工業領域也在加快資訊化轉型。中鋁視拓致力於有色金屬領域的工業網際網路平臺的研發。本文和大家一起討論在傳統工業領域中，基於Kubernetes的容器雲如何幫助企業提高資訊化效率。

現狀

中鋁是一家從事有色金屬領域相關的企業，主要從事礦產資源開發、有色金屬冶煉加工、相關貿易及工程技術服務等。除了本身工業領域的相關技術以外，也需要資訊化系統的輔助。典型的場景就是工廠的生產管控系統和計量系統。

不同的工廠規模不一樣，導致在資訊化投入的力度上也不一樣，所以現場的IT 資產的情況也不一樣。有的工廠盈利不錯，資訊化水平會相對高一些，有獨立的機房，有IaaS相關的基礎設施，有較為完善的IT系統，有的工廠盈利不行，資訊化水平就低一些，可能就只有老舊的幾臺低配伺服器來執行所有的IT系統，系統也是比較傳統的C/S的.NET 應用。

一般工廠基於安全考慮，機房不會直接和網際網路通訊，因此主流的線上安裝的形式不適合現場的情況。針對這種情況，我們基於Ansible開發了一整套的全容器化離線安裝工具，並以此為基礎，提供了版本的概念，規範部署和升級。Kubernetes的基礎概念之前的很多分享都已經提到了，我就不再贅述。我更多的是分享一下，我們在易用性上所作的一些工作。

Ansible 部署

基於Ansible的部署這個本身沒有太多別的東西，就是按照Ansible的規範，把Kubernetes相應的元件分門別類的放好。在技術選型上，我們也基本是跟著主流走，這個看Ansible的role就能看出來。網路元件採用的是Calico，日誌體系採用的是典型的ELK，監控體系採用的是Prometheus，分散式儲存採用的是Gluster。

在Kubernetes的版本上，我們經歷了1.8、1.10、1.14三個大版本，目前是使用的1.14.0版本。主要看中CSI 1.0和Windows節點的能力。

在整體的部署上，採用全容器化的離線部署方式，這樣能極大的降低部署過程中的複雜度，也方便日後的升級。對於一個典型的組網結構來說，我們採用3個管理節點和3個儲存節點，計算節點則根據實際需求去進行分配。當然也有一些極端場景下，只提供3臺甚至是隻有1臺虛擬機器，指令碼本身也是適配的，不需要做額外的改動。

面向業務人員的開發運維平臺

這裡主要介紹一下gpass這個模組。

cs-cloud，開發運維平臺
ELK，日誌體系，採集平臺所有的日誌，包括業務容器、平臺容器、節點產生的日誌
Monitor，監控體系，根據Prometheus採集的度量資料，進行監控和告警

cs-cloud是我們封裝的面向開發人員和工廠資訊科工作人員的開發運維平臺，主要分三個模組：

auth，使用者體系模組
ccapi，後端服務模組
dashboard，前端服務模組

我們主要做了這些工作：

封裝了Kubernetes的Java SDK，方便開發
整合了平臺所使用的各種元件，提供統一的訪問UI
遮蔽了部分Kubernetes的底層概念，方便開發人員理解

透過使用我們提供的平臺，開發人員可以很方便的部署出自己開發的服務，不需要瞭解底層的技術細節。

左上方是環境選擇選單，使用者登入之後，只會看到和自己相關的環境，這個就是對標的namespace。

右上方是當前環境下的一些公共內容，這裡比Kubernetes多出來的就是應用商店。

對於使用者來說，他主要關心自己部署的服務。平臺中的服務是Kubernetes中多個概念的綜合體，包含了deployment、service等概念。我們增加了一個服務組的邏輯概念，來方便用於對關聯度較高的服務進行分組，方便展示和檢視。

在部署一個新的服務的時候，我們提供了一個綜合性的標簽頁，在大部分情況下，能夠滿足部署一個新服務所需的功能。這樣使用者不需要去關心Kubernetes底層的那些概念，更多的是關心服務本身，降低了上手難度。

對於之前提到的應用商店，是我們對一些使用頻率較高的公共服務做的一些封裝，尤其是一些配置項較多，或者有相互關聯的服務，方便部署。主要涉及的是Spring Cloud相關的服務。

因為一些遺留原因，部分服務會使用到Spring Cloud作為微服務框架進行開發。所以我們提供了一個全套的Spring Cloud應用，包括Config、Zuul、Oauth2、Eureka、Hystrix Dashboard，一鍵部署出整套環境。

DevOps 實踐

為了方便管理程式碼到部署的整個生命週期，我們基於Jenkins構建了整個DevOps流水線。

在構建方式上，沒有採用傳統的每個專案單獨構建的形式，而是根據專案型別的不同，透過一個公共專案進行構建。

以Java 型別為例：

專案根據實際情況填寫引數就可以了，當然為了簡化，也可以直接克隆一份，把引數固化。

質量分析目前是採用的SonarQube，除了對每次的構建進行分析，我們還專門對每次程式碼提交進行了自動觸發質量分析，只要專案提交了程式碼，GitLab就會透過webhook通知Jenkins，對專案進行程式碼質量分析，並將分析結果通知給專案開發人員。

截止到目前是已經分析了8108次，質量部門會根據這個分析結果，對專案質量提出一些要求，從一定程度上提高專案程式碼質量。

最後，看一下我們最新上線的一個智慧工廠案例，採用的是3個管理節點，3個儲存節點，10個計算節點的配置。

這是節點的情況。

這是其中部分服務的部署情況。

Q&A;

Q：您認為未來工業PaaS雲平臺的發展前景和發展樣式有哪些？

A：工業場景本身是千差萬別的，石油、金屬、製造業等等，都有自己各自的需求，目前來看的話，主要還是要先完成資訊化改造，然後才能以此為基礎去做後續的比如工藝最佳化等等。後續應該會公有雲、私有雲並存，大集團型公司走私有雲樣式，中小型公司走公有雲樣式。

Q：Kubernetes的線上熱升級容易做嗎，請問是不是踩過很多坑呢？

A：目前對於Kubernetes的熱升級，主要是大版本變動會帶來一些配置上的改動，因為全部容器化，所以升級本身不複雜。

Q：現在生產服務的規模多大，服務數量，流水線是每個專案型別一個公共構建專案嗎？針對多分支構建如何快速持續整合？針對服務的特殊化需求比如Pipeline的某個stage要跳過怎麼辦，每個專案一個標準的Jenkinsfile嗎？

A：服務數量根據不同的專案規模，各有不同，智慧工廠專案本身是一個很龐大的專案，下麵會分很多的子專案，目前來看，一般的子專案服務數量是在50個以內。目前我們還沒考慮多分支情況，因為專案不像自己運維的產品，不會存在頻繁的更新，我們是按版本形式去走，所有的提交最後都要彙總到主幹分支後，再打包發到現場。目前還沒有跳過stage的需求。

Q：請問Jenkins webhook那些構建引數如何傳入GitLab觸發？

A：webhook的觸發和介面引數會有一些區別，我們在指令碼裡面做了處理。

Q：離線部署，是不是透過打出映象壓縮包，然後帶著映象包到現場部署的容器雲平臺上，上傳部署的方式？

A：是在家裡打出映象壓縮包，然後到現場解壓出來，根據映象型別進行處理，比如一些基礎映象，會直接上傳到節點，業務的映象會在部署完成後上傳到Harbor，然後節點從Harbor去拉取。

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智慧工廠的容器雲實踐

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