Kubekey 使用普通用户部署 Kubernetes 集群的注意事项
Kubekey 作为一款优秀的 Kubernetes 集群部署工具,在实际生产环境中经常需要以普通用户身份进行部署。本文将详细介绍使用普通用户部署时需要注意的关键配置点,帮助用户避免常见问题。
普通用户部署的核心要求
使用普通用户通过 SSH 方式部署 Kubernetes 集群时,必须确保该用户具备以下条件:
-
SSH 免密登录配置:需要在所有节点间配置 SSH 密钥对,确保部署节点可以无密码访问其他节点。
-
sudo 权限配置:普通用户必须拥有 sudo 权限,且建议配置为免密码 sudo 模式。这是因为 Kubekey 在部署过程中需要执行大量需要 root 权限的操作。
-
正确的配置文件:在集群配置文件中需要明确指定用户名和认证文件路径。
典型配置示例
以下是一个标准的配置文件示例,展示了如何正确配置普通用户部署:
apiVersion: kubekey.kubesphere.io/v1alpha2
kind: Cluster
metadata:
name: sample
spec:
hosts:
- name: node201
address: 192.168.0.201
internalAddress: 192.168.0.201
user: me
authPath: "/home/me/.ssh/id_rsa"
- name: node202
address: 192.168.0.202
internalAddress: 192.168.0.202
user: me
authPath: "/home/me/.ssh/id_rsa"
roleGroups:
etcd:
- node201
control-plane:
- node201
worker:
- node202
常见问题排查
当遇到部署失败时,特别是出现 sudo 密码提示时,应该检查以下方面:
-
sudoers 配置验证:确保在 /etc/sudoers 文件中正确配置了免密码 sudo 权限。可以使用
visudo
命令安全地编辑该文件。 -
SSH 连接测试:手动测试从部署节点到其他节点的 SSH 连接,确认无需密码即可登录。
-
认证文件权限检查:确保认证文件权限设置为 600,其他用户不可读。
-
环境变量传递:Kubekey 使用
sudo -E
来保留环境变量,确保这不会影响 sudo 权限验证。
最佳实践建议
-
为 Kubekey 部署专门创建一个具有 sudo 权限的系统账户,而不是使用个人账户。
-
在测试环境中先验证配置,确认无误后再在生产环境部署。
-
使用 Ansible 等工具预先配置所有节点的 sudo 权限和 SSH 访问,确保基础环境一致。
-
详细记录部署过程中使用的用户权限和配置,便于后续维护和问题排查。
通过遵循以上指导原则,用户可以顺利使用普通用户完成 Kubernetes 集群的部署工作,同时保持系统的安全性和可维护性。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++096AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









