Terraform AWS EKS 模块中自管理节点组加入集群问题解析
在使用 Terraform AWS EKS 模块部署自管理节点组时,许多用户遇到了节点无法加入集群的问题,特别是当使用非 Amazon Linux 2 的 AMI 时。本文将深入分析这一问题的根源,并提供完整的解决方案。
问题现象
用户在使用自管理节点组部署 EKS 集群时,通常会遇到以下症状:
- 节点组创建成功但节点无法加入集群
- CoreDNS 插件状态显示为 "DEGRADED"
- 集群附加组件部署超时
- 控制台显示节点处于 "NotReady" 状态
根本原因分析
经过社区讨论和验证,发现问题主要源于以下几个方面:
-
AMI 类型不匹配:在 Terraform AWS EKS 模块的 20.x 版本中,自管理节点组默认使用
AL2_x86_64作为 AMI 类型,即使指定了不同的平台类型。 -
平台类型与 AMI 类型优先级:模块内部逻辑中,
ami_type参数的优先级高于platform参数,导致即使用户设置了platform = "al2023",实际仍会使用默认的 AL2 类型。 -
用户数据配置:对于非 AL2 的 AMI(如 AL2023 或 Bottlerocket),需要特定的用户数据格式才能正确加入集群。
解决方案
1. 明确指定 AMI 类型
对于不同的操作系统类型,必须显式设置 ami_type 参数:
self_managed_node_groups = {
al2023_node = {
ami_type = "AL2023_x86_64_STANDARD"
# 其他配置...
}
bottlerocket_node = {
ami_type = "BOTTLEROCKET_x86_64"
# 其他配置...
}
custom_node = {
ami_type = "CUSTOM"
ami_id = "ami-1234567890abcdef0"
# 其他配置...
}
}
2. 正确配置用户数据
对于 AL2023 节点,需要使用 nodeadm 格式的用户数据:
cloudinit_pre_nodeadm = [
{
content_type = "application/node.eks.aws"
content = <<-EOT
---
apiVersion: node.eks.aws/v1alpha1
kind: NodeConfig
spec:
cluster: my-cluster
apiServerEndpoint: https://xxxx.yl4.us-west-2.eks.amazonaws.com
certificateAuthority: xxxxx
kubelet:
config:
shutdownGracePeriod: 30s
featureGates:
DisableKubeletCloudCredentialProviders: true
EOT
}
]
3. 安全组配置
确保节点组能够与控制平面通信:
vpc_security_group_ids = [
module.eks.cluster_primary_security_group_id,
module.eks.cluster_security_group_id,
]
最佳实践
-
始终明确指定 AMI 类型:不要依赖默认值,特别是使用非 AL2 的 AMI 时。
-
验证 VPC 配置:确保子网正确配置了标签,且路由表允许节点与控制平面通信。
-
监控节点引导过程:通过 EC2 实例的控制台日志检查节点加入过程中的错误。
-
逐步测试:先部署最小规模的节点组验证配置,再扩展到生产规模。
-
使用最新模块版本:确保使用修复了相关问题的模块版本(20.14.0 或更高)。
自定义 AMI 注意事项
当使用自定义 AMI(如 CIS 加固的 AMI)时,需要额外注意:
- AMI 必须包含必要的 EKS 组件和依赖项
- 可能需要调整用户数据以适应自定义 AMI 的特殊要求
- 确保 AMI 与 EKS 控制平面版本兼容
- 测试 AMI 的所有功能,包括日志收集、监控等
通过遵循这些指导原则,可以避免自管理节点组加入集群时的常见问题,确保 EKS 集群的健康运行。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00