批量迁移

场景

假设用户安装了一个 Kubernetes 单集群，该集群已经部署了很多资源。

用户希望通过 Karmada 将单集群扩展成多集群，并将已部署的资源从原集群迁移到 Karmada。 用户要求已经存在的 Pod 在迁移过程中不受影响，或者说相关容器不会重新启动。

那么，如何实现资源的平滑迁移呢？

批量迁移 - 图1

推荐的迁移方式

如果用户只需迁移个别资源，参考 promote-legacy-workload 逐个资源迁移即可。

如果用户想批量迁移资源，建议您首先通过几个 PropagationPolicy 以资源为粒度接管所有资源， 然后，如果您还有其他以应用为粒度的分发需求，则可以应用更高优先级的 PropagationPolicy 来抢占它们。

那么，如何以资源为粒度接管所有资源？你可以按如下操作：

批量迁移 - 图2

步骤一

由于现有资源将由 Karmada 接管，因此不再需要将相关的YAML配置应用于成员集群。 也就是说，您可以停止相应的操作或流水线。

步骤二

将所有资源的 YAML 配置应用到 Karmada 控制面, 作为 Karmada 的 ResourceTemplate。

步骤三

编写 PropagationPolicy, 并将其应用到 Karmada 控制面。 您需要注意以下两个字段：

  • spec.conflictResolution: Overwrite：该字段的值必须是 Overwrite。
  • spec.resourceSelectors：指定哪些资源需要被迁移。

这里提供两个例子：

示例 1. 迁移所有的 Deployment

如果您希望把所有的 Deployment 从 member1 集群迁移到 Karmada，你需要应用以下配置:

  1. apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1
  2. kind: PropagationPolicy
  3. metadata:
  4.   name: deployments-pp
  5. spec:
  6.   conflictResolution: Overwrite
  7.   placement:
  8.     clusterAffinity:
  9.       clusterNames:
  10.       - member1
  11.   priority: 0
  12.   resourceSelectors:
  13.   - apiVersion: apps/v1
  14.     kind: Deployment
  15.   schedulerName: default-scheduler

示例 2. 迁移所有的 Service

如果您希望把所有的 Service 从 member1 集群迁移到 Karmada，你需要应用以下配置:

  1. apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1
  2. kind: PropagationPolicy
  3. metadata:
  4.   name: services-pp
  5. spec:
  6.   conflictResolution: Overwrite
  7.   placement:
  8.     clusterAffinity:
  9.       clusterNames:
  10.         - member1
  11.   priority: 0
  12.   resourceSelectors:
  13.     - apiVersion: v1
  14.       kind: Service
  15.   schedulerName: default-scheduler

步骤四

余下的迁移操作将由Karmada自动完成。

PropagationPolicy 抢占及 Demo

在此基础上，如果您还有以应用为粒度的分发需求，则可以应用更高优先级的 PropagationPolicy 来抢占上文提及的用于迁移的 Policy。 详细的 Demo 可以参考教程：平滑迁移