Rancher 2.9.3中Terraform部署AWS集群的典型问题解析
2025-05-08 22:11:47作者:廉彬冶Miranda
在Rancher 2.9.3版本中,用户通过Terraform部署AWS下游集群时可能会遇到一个典型问题:集群状态卡在"Non-ready bootstrap machine(s)"阶段。这个现象主要发生在使用Terraform自动化部署的场景中,而通过Rancher UI手动部署却能正常工作。
问题现象深度分析
当用户使用Terraform配置部署一个5节点集群(3个控制平面+etcd节点,2个工作节点)时,虽然网络配置(VPC和安全组)已经正确设置,但非引导节点和工作节点无法正常启动。具体表现为:
- rancher-system-agent日志显示计划(plan)无法正常下发到工作节点
- cattle-cluster-agent由于没有可用工作节点而无法运行helm-operation pods
- capi-controller-manager日志显示等待基础设施提供商报告机器状态
值得注意的是,虽然节点在Kubernetes中显示为Ready状态,但实际上集群部署流程并未完成。
根本原因定位
经过深入排查,发现问题根源在于Terraform配置中的machine_selector_config字段。在Rancher 2.9.3版本中,以下配置会导致部署流程异常:
machine_selector_config {
config = jsonencode({ cloud-provider-name = "aws" })
}
这个配置在Rancher 2.8.5版本中可以正常工作,但在2.9.3版本中会干扰集群的初始化过程。
解决方案
解决此问题的方法很简单:从Terraform配置中移除上述machine_selector_config块。修改后的配置应该专注于定义机器池和基本参数,而不需要显式指定云提供商名称。
经验总结
- 版本兼容性:Rancher不同版本对Terraform配置的解析可能存在差异,升级时需特别注意
- 配置精简:在不确定配置项作用时,尽量保持配置最小化
- 日志分析:当遇到类似问题时,应重点检查rancher-system-agent和capi-controller-manager的日志
- 渐进式部署:建议先测试单节点集群配置,验证通过后再扩展为多节点集群
这个问题展示了基础设施即代码(IaC)实践中版本管理的重要性,也提醒我们在自动化部署过程中需要关注组件的版本兼容性。通过理解这个问题的解决过程,用户可以更好地掌握Rancher与Terraform集成的核心要点。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
407
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
673
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
658
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868