使用Helm部署Studio

本文介绍如何在Kubernetes中使用Helm部署并启动Studio。

前提条件

安装Studio前，用户需要安装以下软件并确保安装版本的正确性：

软件版本要求
Kubernetes>= 1.14
Helm>= 3.2.0

安装

  1. 克隆Studio的源代码到主机。

    1. $ git clone https://github.com/vesoft-inc/nebula-studio.git

  2. 进入nebula-studio目录。

    1. $ cd nebula-studio

  3. 更新并安装Nebula Graph Studio chart，命名为my-studio。

    1. $ helm upgrade --install my-studio --set service.type=NodePort --set service.port={30070} deployment/helm

  4. 启动成功后，在浏览器地址栏输入http://{address-of-node}:{30070}/。 如果在浏览器窗口中能看到以下登录界面，表示已经成功部署并启动 Studio。

    Nebula Graph Studio 登录界面

卸载

  1. $ helm uninstall my-studio

后续操作

进入Studio登录界面后，用户需要连接Nebula Graph。详细信息，参考连接数据库。

Nebula Graph Studio chart配置参数说明

参数默认值描述
replicaCount0Deployment的副本数。
image.httpGateway.namevesoft/nebula-http-gatewaynebula-http-gateway镜像的仓库地址。
image.nebulaStudio.namevesoft/nebula-graph-studionebula-graph-studio镜像的仓库地址。
image.nginx.namenginxnginx镜像的仓库地址。
image.httpGateway.versionv2.1.1nebula-http-gateway的版本。
image.nebulaStudio.versionv3.1.0nebula-graph-studio的版本。
image.nginx.versionalpinenginx的版本。
service.typeClusterIP服务类型，必须为NodePort，ClusterIP或LoadBalancer其中之一。
service.port7001nebula-graph-studio中web服务的端口。
resources.httpGateway{}nebula-http-gateway的资源限制/请求。
resources.nebulaStudio{}nebula-studio的资源限制/请求。
resources.nginx{}nginx的资源限制/请求。
persistent.storageClassName“”storageClass名称，如果不指定就使用默认值。
persistent.size5Gi存储盘大小。

最后更新: November 2, 2021