前言

本篇文章作為 Container Runtime Interface 系列文的最後一篇，這次的主題也是延續前兩篇，繼續探討各種不同的 CRI 解決方案。 藉由瞭解這些不同目的需求的解決方案，可以幫助我們去探索對於 kubernetes 的各種應用，畢竟有需求才會有開發，有人遇到了痛點是當前的 kubernetes 沒有辦法解決的，所以才會開始著手開發符合自己需求的方式。 如同最一開始闡述過，透過 Container Runtime Inteface 的架構，可以讓開發者更自由且彈性的去開發與發布這些功能，而不用跟 kubernetes 本身綁定導致開發週期過長。

前兩篇我們探討了兩種 CRI 使用情境

1. 切換不同的 CRI 解決方案，譬如 containerd 與 cri-o, 但是底層都是基於 runc 這個 OCI Runtime 來產生 Container.
2. 為了安全性而誕生的 OCI Runtime, 譬如 gVisor 與 kata container 等。 透過 OCI 的標準架構，開發者與使用者都可以於 containerd 或是 cri-o 中將 runc 切換成這些更加安全的 container。

而今天要探討的則是第三種情形，是真正的 Virtual Machine，目的非常簡單，就是透過 kubernetes 去管理 Virtual Machine，統一透過 Pod/Deployment 等習慣的方式同事去管理 Container 與 Virtual Machine.

不同於 Kata Container 這種基於 Virtual Machine 的 Container 解決方案，本文探討的就是實實在在的 Virtual Machine，一點 Container 的概念都不存在的環境，使用者在建立該資源的時候甚至不是提供 Container Image，而是提供 VM Image 來創立服務。

緣由

如同前篇文中所述， Container 與 Virtual Machine 彼此的比較從來沒有中斷過，然而隨者微服務概念的普及與發展，愈來愈多的使用情境都在嘗試使用容器來管理，在這種前提下，為什麼會有這種純 Virtual Machine 的需求被提出?

如果今天的使用情境都是基於自己公司內部開發，那我覺得通常不會有這個問題，因為不同組別之間可以互相協調，規劃出一個對於開發，維運與測試都接受的模式與架構。

但是有些情況是運行的服務並非自行開發，而是第三方廠商的解決方案，並且將該解決方案給整合到 Virtual Machine 之中。 畢竟 Virtual Machine 發展的時間更久，有很多已經開發許久的軟體都是基於 Virtual Machine 的環境進行設計與使用，同時在販售與合作方面也都是基於 VM Image 的方式在發布，因此這會造成服務提供商的服務部分來自 Container，部分來自 Virtual Machine，那 kubernetes 能不能解決這個問題 ?

事實上就我目前接觸到的所有案例裡面，幾乎全部都跟 Network Function Virtualization(NFV) 有關。隨者 NFV 與 OpenStaack 的發展，很多的廠商開始將自己的服務從軟硬體綁在一起到當純只賣軟體，使用 VM 方式釋出該 VM Image 供他人使用。

對於一般的研究人員或是開發者來說，這個問題更加嚴重，因為支援不足與地位差距，你今天根本沒有辦法要求原開發商將軟體從 VM 轉移到 Container，這種情況下你會覺得很難處理，因為根本沒有辦法運行。

所以就漸漸有不同的方式被提出來解決這個問題，譬如 OpenStack 堆疊在 Kubernetes 上，或是 Kubernetes 堆疊在 OPenStack 上，然後重新開發其他的管理工具同時掌管 Kubernetes 以及 OpenStack。

這樣的架構也許可行，但是卻將複雜度提升到一個難以理解的地方，對於開發者，使用者，維運者都帶來難以除錯與管理的問題，所以問題就退回到，能不能用 kubernetes 直接管理 Virtual Machine?

曾經覺得困難的問題，現在如果瞭解了 CRI 的架構與運作模式，對這個問題似乎就不會覺得太困難了，可以直接打造一個滿足 CRI 介面的程式，背後全部都用 Virtual Machine 去實現。

這個情況下可以完全不需要去管 OCI 標準了，因為我們的目標是純 Virtual Machine，不太需要管 Container。

除了上述的難以容器化的原因外，還有一些原因是打造這種專案的契機

1. 混合作業系統環境的運行環境，對於一個全部都採用 Linux 環境架設的 Kubernetes 叢集，要如何在其中運行一些基於 Windows 環境的服務?
2. 安全性考量，就算有了前幾天關於 gVisror 與 Kata Container 相關的解決方案，也未必能夠說服所有人目前這兩個專案的開發以經處於 Production Ready，所以如果可以繼續研究已經運行長期的 Virtual Machine 環境是再好不過。

這方面我目前知道比較有名的專案為 kubevirt 以及 virtlet，那接下來會針對 virtlet 為主去介紹探討一下這種架構的設計，以及怎麼使用

Virtlet

Introduction

就跟前述的慣例一下，先看一下 官方 GitHub 是如何描述自己這個專案的

Virtlet is a Kubernetes runtime server which allows you to run VM workloads, based on QCOW2 images.

這邊值得注意的是其用的詞是 Kubernetes runtime server, 這邊所指的就是 Container Runtime Interface，該專案本身額外實現了一個全新的應用程式，該應用程式本身支援 CRI 的 gRPC 介面，但是底下實現這些功能時全部都使用基於 QCOW2 Images 格式的 Virtual Machine。

Design

virtlet 開發的初衷並不是要用 VM 取代所有的 Container, 而是希望能夠提供另外一種選擇。為了達成這個目的，則 CRI 的部分勢必要重新撰寫，不能使用原生的 containerd 或是 cri-o。

同時這個全新設計的 CRI處理程式也要能夠根據情況決定使用 Virtual Machine 或是 Container 來創建對應的運算資源。 於是乎， CRI Proxy 這個專案就因應這個需求而生

CRI Proxy

CRI Proxy Server 的功能分成簡單，就是根據條件轉發 CRI 請求到不同的後端，針對 container 的部分，目前支援 dockershim 或是 containerd ，而針對 Virtual Machine 的部分則是 virtlet server 。

本圖節錄自GitHub CRIProxy

CRI Proxy 要用什麼條件來判斷到底該怎麼處理這個請求，這部分就使用上了 kubernetes 本身針對其資源內部提供的標記欄位，也就是所謂的 annotation

對於每個創建的 Pod，只要於 metadata.annotations.kubernetes.io/target-runtime 設定為 virtlet.cloud, 則 CRI Proxy 就會認得這個 Pod 要走 VM 去處理，而非傳統的 Container。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cirros-vm
  annotations:
    kubernetes.io/target-runtime: virtlet.cloud
...

透過這種標記的方式與架構，可以讓使用者方便的去根據需求來決定要使用 VM 還是 Container。

此外 CRI Proxy 會被 kubelet 呼叫，所以本身也是每個節點上都要存在，因此一開始會先用 systemd 的方式在每台節點上都運行安裝，這樣基本的 kubelet 才可以啟動。 接者所有沒有設定的 Pod 就會走 kubelet -> CRI Proxy -> dockershim/containerd 的方式以 Container 被創建出來。

Architecture

除了上述的 CRI Proxy 之外，我們接下來看一下其完整的運作架構。

本圖節錄自 Architecture

當 CRI Proxy 收到創建 VM 的請求後，就會將該 CRI 的請求轉發到後端處理，這個處理的角色就是 Virtlet Container，也是俗稱的 virtlet Manager。

當整個 kubernetes 系統起來後，會透過 daemonset 的方式去部署 virtlet Manager

vagrant@k8s-dev:~$ sudo kubectl -n kube-system get daemonset
NAME         DESIRED   CURRENT   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR   AGE
kube-proxy   3         3         3       3            3           <none>          8h
virtlet      1         1         1       1            1           <none>          8h

vagrant@k8s-dev:~$ sudo kubectl get pods --all-namespaces -l runtime=virtlet
NAMESPACE     NAME            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
kube-system   virtlet-gghd4   3/3     Running   0          8h

然而該 DaemonSet 本身其實也有設定節點的選擇條件，並非所有的節點都會部署，畢竟該節點要有能力產生 VM，目前使用的規則是該節點必須要含有個標籤 extraRuntime: virtlet 即可，值得注意的是其使用的條件是 In, 所以只要含有 virtlet 這個字的節點都會被部署 virtlet Manager。

...
      spec:
        affinity:
          nodeAffinity:
            requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
              nodeSelectorTerms:
              - matchExpressions:
                - key: extraRuntime
                  operator: In
                  values:
                    - virtlet
...

當 virtlet Manager 收到指令後，會透過 libvirt API 的方式進行後續的處理，叫起 vmwrapper 來產生對應的 VM 環境

vmrapper is run by libvirt and wraps the emulator (QEMU/KVM). It requests tap file descriptor from Virtlet, adds command line arguments needed by the emulator to use the tap device and then execs the emulator.

其完整架構非常複雜，其中自行設計了不少元件來處理資源的處理，譬如使用 tapmanager 來處理整個 CNI，這部分幾乎沒有文件，只能依賴閱讀原始碼的方式來理解其實作方法。

vm-pod-lifecycle 這邊描述了關於 Pod 創造與刪除時整體處理流程，非常的長，有興趣的可以自行閱讀。

Installation

官方文件 中有提供兩種安裝方式，一種是使用 kubernetes-dind-cluster 去安裝整個測試環境，另外一種則是按部就班的描述要安裝的所有元件，只是單純測試跟研究的話，我認為選擇第一種會比較方便

我自己的電腦環境是MAC Pro，平常都會透過 Vagrant + VirtualBox 產生一個 Linux 環境來測試，這次就基於這個 Linux 的環境使用 kubernetes-dind-cluster 安裝 kubernetes 並且在裡面使用 virtlet 產生 VM。

架構如下，非常的有趣

1. 先疊一層 VM
2. 裡面創三個 Container, 以這三個 Container 組成一個 Kubernetes Cluster
3. Kubernetes 使用 Virtlet 作為其 CRI 解決方案，最後在裡面產生一個基於 Virtual Machine 的 Pod

Steps

1. 準備好 Ubuntu 環境，下載demo.sh
2. 執行安裝，我自己是沒有遇到任何問題
3. 最後會幫你創建好 VM 並且要你透過 ssh 登入到該 VM, 密碼是 gocubsgo.

可以看到創建出來的 pod, 有特別標注一個 annotations，這樣 CRIProxy 就會根據需求使用 containerd 或是 VM 來創建服務

這時候透過 kubectl get pods -o wide 取得該 Pod 運行的節點位置，並且透過 docker exec -it $name bash 到節點裡面進行觀察

透過觀察真的發現該節點內透過 qemu 創建了一個 VM

除了上述最簡單的範例之外，GitHub 這邊還有提供其他不同的 Yaml, 其中我覺得非常有趣的就是 k8s.yml

可以讓你在 kubernetes 裡面透過 VM 產生另外一個 kubernetes cluster， 我暫時想不到應用情境，但是就是一個很有趣的架構。 節錄一下裡面的內容，可以看到該 VM 起來後會透過 kubeadm 的方式去初始化一個 cluster.

          - path: /usr/local/bin/provision.sh
            permissions: "0755"
            owner: root
            content: |
              #!/bin/bash
              set -u -e
              set -o pipefail
              curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | apt-key add -
              apt-get update
              apt-get install -y docker.io kubelet kubeadm kubectl kubernetes-cni
              sed -i 's/--cluster-dns=10\.96\.0\.10/--cluster-dns=10.97.0.10/' /etc/systemd/system/kubelet.service.d/10-kubeadm.conf
              systemctl daemon-reload
              if [[ $(hostname) =~ -0$ ]]; then
                # master node
                kubeadm init --token adcb82.4eae29627dc4c5a6 --pod-network-cidr=10.200.0.0/16 --service-cidr=10.97.0.0/16 --apiserver-cert-extra-sans=127.0.0.1,localhost
                export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf
                export kubever=$(kubectl version | base64 | tr -d '\n')
                kubectl apply -f "https://cloud.weave.works/k8s/net?k8s-version=$kubever"
                while ! kubectl get pods -n kube-system -l k8s-app=kube-dns|grep ' 1/1'; do
                  sleep 1
                done
                mkdir -p /root/.kube
                chmod 700 /root/.kube
                cp "${KUBECONFIG}" /root/.kube/config
                echo "Master setup complete." >&2
              else
                # worker node
                kubeadm join --token adcb82.4eae29627dc4c5a6 --discovery-token-unsafe-skip-ca-verification k8s-0.k8s:6443
                echo "Node setup complete." >&2
              fi

Summary

Container Runtime Interface(CRI) 的文章到這邊告了一個段落，我個人對於 CRI 這種介面的設計是滿喜歡的，透過介面將實作與主體抽離，能夠讓社群開發者自己開發想要的功能，同時又能夠簡單且順利的與 kubernetes 整合。

也正是因為如此才可以看到各式各樣針對不同議題而努力的專案，每個專案都有自己的特色與優劣，所以對於一個管理者來說，如果能夠理解這些不同的解決方案的優劣之處，不論是基於 CRI 標準的方案，或是更底下相容於 OCI Runtime 的實作，對於未來遇到任何不同的使用情境與問題時，腦中就可以很快的反射出是不是有相關的議題與資源可以去研究，而不會只用一套 docker 打天下。

接下來將針對網路的部分，從 Container Network Interface(CNI) 為出發點介紹其概念與架構，也包含了 ipam 的介紹，讓大家知道到底 IP 是怎麼被分配與指派的，接者也會探討常見的 flannel 其實作概念與運作流程。

參考

• https://github.com/Mirantis/criproxy
• https://github.com/Mirantis/virtlet