相当于 kubeadm - 编程之家

如何解决相当于 kubeadm

我有 3 个节点的 kubernetes 集群使用 kubeadm 进行管理。以前我使用 kind 和 minikube。当我想根据 docker 镜像进行部署时，我只需要 make:

kind 加载 docker-image 或者，
minikube 缓存添加到 minikube，

现在，当我想在 kubeadm 中进行部署时，我显然得到了 ImagePullBackOff。问题：是否有等效注释将图像添加到 kubeadm 中而我找不到它，或者完全有其他方法可以解决该问题？

编辑

也许，问题不够清楚，所以我没有删除它，而是尝试添加更多细节。

我有树节点（一个控制平面和两个工作器），每个节点都安装了 docker、kubeadm、kubelet 和 kubectl。我未来集群的一种部署是机器学习模块，所以我需要 tensorflow：

docker pull tensorflow/tensorflow

我使用此图像构建自己的图像：

docker build -t mlimage:cluster -f ml.Dockerfile .

接下来我准备deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
Metadata:
  name: mldeployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: mldeployment
      name: mldeployment
  replicas: 1
  template:
    Metadata:
      labels:
        app: mldeployment
        name: mldeployment
    spec:
      containers:
      - name: mlcontainer
        image: mlimage:cluster
        imagePullPolicy: Never
        ports:
        - name: http
          containerPort: 6060

并创建它：

kubectl create -f mldeployment.yaml

现在，当我输入

kubectl describe pod

mldeployment 中有以下事件：

在 minikube 或 kind 的情况下，只需将图像添加到集群类型中就足够了

minikibe cache add ...

和

kind load docker-image ...

分别。

问题是如何将图像从我的机器添加到集群，以便从 kubeadm 管理它。我认为有类似 minikube 或 kind 的类似方法（无需创建与 docker hub 的任何连接，因为一切都在本地）。

解决方法

您收到 ImagePullBackOff 是因为 kubeadm 可能要检查注册表。

而如果您同时查看命令 minikube cache 和 kind load 用于将本地图像加载到集群中。

据我所知，通过 kubeadm 管理的集群映像应该存储在受信任的注册表中，例如 dockerhub 或云。但是，如果您想在分离的网络中快速解决问题，则有一种可能性：Docker registry。还有一些可以使用的工具，例如Trow 或 simpler solution。我使用了第二种方法，它有效（代码有点旧，因此可能需要进行一些更改，此链接可能会有所帮助：change apiVersion、add label

修改之后，首先创建deployment和daemonSet：

kubectl create -f docker-private-registry.json
kubectl create -f docker-private-registry-proxy.json

将本地主机地址添加到图像：

docker tag image:tag 127.0.0.1:5000/image:tag

检查docker私有注册部署的全名，并转发端口（用确切的部署名称替换x：

kubectl get pod
kubectl port-forward docker-private-registry-deployment-xxxxxxxxx-xxxxx 5000:5000 -n default

打开下一个终端窗口并将镜像推送到私有注册表：

docker push 127.0.0.1:5000/image:tag

最终更改 deployment.yaml 文件容器映像（添加 127.0.0.1:5000/...）并创建部署。

此解决方案非常不安全且易受攻击，因此仅在用于测试和开发目的的分离网络中明智地使用它。