Apache OpenWhisk部署中ElasticSearch与Scheduler服务配置问题解析
部署环境准备
在Apache OpenWhisk的部署过程中,使用Ansible进行自动化部署是最常见的方式之一。当在Ubuntu 18.04系统上执行ansible-playbook -i environments/local openwhisk.yml命令时,可能会遇到控制器(Controller)和调度器(Scheduler)服务启动失败的问题。
典型错误现象
部署过程中常见的错误主要包括两类:
-
控制器服务预热失败:表现为HTTP 404错误,提示请求的资源不存在,具体是
/api/v1/namespaces/_/actions/invokerHealthTestAction0端点无法访问。 -
调度器服务启动失败:表现为连接被拒绝,调度器的健康检查端点
/ping无法响应,同时调度器容器日志中会显示ElasticSearch相关的配置错误。
问题根源分析
这些问题的根本原因在于OpenWhisk的默认配置与实际的部署环境不匹配:
-
ElasticSearch激活存储配置缺失:OpenWhisk默认配置了ElasticSearch作为激活存储后端,但部署时没有提供必要的ElasticSearch连接参数,导致调度器服务启动失败。
-
服务依赖关系:调度器服务依赖于控制器服务的正常运行,而控制器服务又依赖于数据库服务的正确配置,形成了一个复杂的依赖链。
解决方案
方案一:配置ElasticSearch
如果确实需要使用ElasticSearch作为激活存储,需要在Ansible的配置文件中添加以下参数:
db_activation_backend: ElasticSearch
elastic_cluster_name: <集群名称>
elastic_protocol: <协议类型>
elastic_index_pattern: <索引模式>
elastic_base_volume: <数据卷目录>
elastic_username: <用户名>
elastic_password: <密码>
这些配置项需要根据实际的ElasticSearch集群情况进行设置。
方案二:使用替代方案
如果不需要ElasticSearch功能,可以采用以下替代方案:
-
修改参考配置:在
common/scala/src/main/resources/reference.conf文件中,将ElasticSearchDurationCheckerProvider替换为NoopDurationCheckerProvider。 -
确保正确实现:注意不要混淆
NoopDurationCheckerProvider和NoopDurationChecker,错误的实现会导致类型转换异常。 -
验证服务状态:修改配置后,应该能够看到调度器服务正常启动,Ansible部署过程顺利完成。
部署后验证
成功部署后,需要注意以下几点:
-
CLI配置:使用
wsk命令行工具时,正确的API端点应该是https://localhost,而不是standalone模式下的端口。 -
HTTPS支持:由于默认使用自签名证书,需要添加
-i参数忽略证书验证:wsk list -i。 -
服务检查:可以通过
docker ps命令确认所有容器都正常运行,包括CouchDB、Kafka、Zookeeper、etcd等依赖服务。
经验总结
-
配置一致性:确保所有服务的配置参数一致,特别是数据库后端的选择和相关参数。
-
日志分析:遇到问题时,首先查看相关容器的日志,通常能快速定位问题原因。
-
依赖管理:理解OpenWhisk各组件之间的依赖关系,有助于快速排查部署问题。
-
环境隔离:建议在干净的测试环境中进行部署验证,避免已有服务造成端口冲突等问题。
通过以上分析和解决方案,可以顺利完成Apache OpenWhisk的部署工作,为后续的函数计算服务开发和测试奠定基础。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0125
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00