前言

Kubernetes 是雲原生技術 (cloud-native technologies)，也是雲原生計算 (Cloud Native Computing) 重要的技術之一，而且在使用 Kubernetes 時，應用的硬體資源通常也比較好。然而， 容器 (Container) 技術的崛起，也帶動了邊緣運算 (Edge computing) 導入 Container 技術的風潮。

邊緣運算顧名思義就是將應用程式等服務運算，由網路中心節點，移往網路邏輯上的邊緣節點來處理。也就是從網路中心節點處理大型服務來分解，切割成更小、更容易管理的部份，分散到邊緣節點去處理。可以想像，如果網路中心節點的角色如同總經理，邊緣節點的角色如同部門經理，而終端裝置的角色如同基層員工。在這架構下，想當然耳就是個分散式架構，而邊緣節點因為更接近於終端裝置，因此可以加快資料的處理與傳送速度，減少延遲。如同基層員工直經回報部門經理，而重要的資訊，部門經理再回報給總經理一樣。也因此在邊緣運算的應用中一直都有重要的應用場景在，例如大家常聽到的 IoT。

當邊緣運算節點硬體效能越來越強，能做的事情當然也就可以越來越多，即便是個嵌入式主機板，也是可以跑很多應用程式的 Container 的。然而有了越來越多的容器，當然也需要厲害的 Container 管理工具。

K3s 就是在這需求下誕生的產品。

K3s 介紹

K3s 是由 Rancher Labs 推出的 輕量化 Kubernetes 開源專案，也是 CNCF 官方認證的 Kubernetes 發布版本。而且是以產品設計出發的，讓管理者在設備資源有限的環境下，仍然可以良好的運作 Kubernetes，並管理 containers。因此，在這優勢下，K3s 可以很好的應用在 Edge, IoT, CI, ARM 等情境、環境下。
它所需的系統資源並不多:

• 在 Server 端： 只需要 512 MB
• 在 Node 端：只需要 75MB
• Disk 大小只需 200MB
  而且可以用在 x86_64, ARMv7, ARM64 等平台架構。

K3s 架構

K3s 是將 Kubernetes 的元件 (包含 kube-apiserver, kube-controller-manager, kube-scheduler, kubelet, kube-proxy) 打包在一起，並以 server 和 angent 的 model 形式呈現。
因此 K3s 的架構可以看到如下， 如圖所示，可以到有 Server 與 Angent。

• Server: (Kubernetes 管理元件 + SQLite + Tunnel Proxy)
  • API Server: 來提供 API 的，並且會將資料存到資料庫(預設使用 SQLite)。
  • SQLite: 是存放 Cluster status 資料的地方。同時也有支援 etcd, Mysql, Postgres (v0.9.1 ref: server-options K3S_STORAGE_ENDPOINT)
  • Scheduler: 和 Kubernetes 一樣有選 Node run pod 的功能。
  • Controller Manager: 算是 K3s 的後端程式，是處理 Kubernetes resource 的 controller manager。
• Angent: (Kubernetes data plan 元件 + Tunnel Proxy)
  • Kube-proxy: 就是做 forwrading 用的。
  • Flannel: Pod 溝通用的網路。
  • Kubelet: 啟動 container 用。
• Tunnel Proxy of Server & Angent:
  • 在 Server 的 pkg/daemons/control/tunnel.go 程式中會看到 setupTunnel，而在程式中也會看到 setupProxyDialer ，所以可想而知，在 Server 端，會有 Tunnel 和 Proxy 的功能。
  • 而在在圖中，可以看到 Angent 的 kubelet 會傳資料給 Tunnel Proxy ，那是怎麼傳的？在 v0.9.1/pkg/agent/tunnel/tunnel.go#L168 我們也看到其實 angent 程式也是透過 wss 協定方式進行資料傳輸和 Server 端溝通，因此這樣就可以串起來說，Server 和 Angent 之間是怎麼溝通了。

結語

今天從雲原生技術談到邊緣運算，但基於可以利用邊緣運算來導入持續交付模式，來建構與執行容器化的應用程式，進而產生 K3s。我們今日了解 K3s 的應用場景，並解了解 K3s 的架構。明日會來手動嘗試 K3s 的部署。

Reference

• https://k3s.io/
• https://rancher.com/docs/k3s/latest/en/