In den ersten Tagen der COVID-19-Pandemie im Jahr 2020 begann ich mit dem Aufbau eines privaten Kubernetes-Testclusters unter Verwendung von Raspberry Pi-Einplatinencomputern. Mein primäres Ziel war es, tiefere praktische Erfahrungen mit Kubernetes-Orchestrierung, Infrastruktur-Automatisierung und Lastausgleich zu sammeln und gleichzeitig eine kompakte und effiziente Hardware-Plattform zu entwickeln.
Der Cluster besteht aus vier Raspberry Pi Einheiten:
- 3x Raspberry Pi 4 für den Betrieb von Kubernetes Worker Nodes und die Simulation von Lastausgleichsszenarien.
- 1x Raspberry Pi 4 als Bastion-Host und Verwaltungsknoten.
Um die Benutzerfreundlichkeit und das Kabelmanagement zu verbessern, habe ich eine maßgeschneiderte Gehäuselösung entworfen und gebaut. Dieses Gehäuse verfügt über eine verborgene interne Verkabelung, eine aktive Belüftung und eine integrierte LED-Beleuchtung, wodurch die Einrichtung sowohl funktional als auch optisch ansprechend ist. Das saubere Design vereinfacht die Wartung und hebt die interne Struktur des Clusters auf transparente Weise hervor, was auch auf den nebenstehenden Bildern zu sehen ist.
Um die Komplexität absichtlich zu erhöhen und realistischere Randbedingungen zu simulieren, kommuniziert der Cluster intern nur über Wi-Fi, was durch die auffälligen externen Antennen deutlich wird. Diese Design-Entscheidung half mir, die Herausforderungen drahtloser Netzwerke in Container-Orchestrierungsumgebungen besser zu verstehen. Darüber hinaus ist die Hardware-Plattform so konzipiert, dass sie auf bis zu 16 Raspberry Pi-Knoten skalierbar ist, was eine zukünftige Erweiterung und fortgeschrittenere Testszenarien ermöglicht.
Der Software-Stack wurde auf verschiedenen Open-Source-Tools aufgebaut , die auf GitHub gehostet werden, mit einem starken Fokus auf:
- Ansible für die Bereitstellung und das Konfigurationsmanagement.
- K3s als eine leichtgewichtige Kubernetes-Distribution.
- Benutzerdefinierte Bash-Skripte und YAML-Vorlagen für Automatisierung und Experimente.
Obwohl das Hardware-Design vollständig von mir entwickelt wurde, war die Software-Seite des Projekts ein Forschungsprojekt, das mir helfen sollte, Infrastructure-as-Code-Prinzipien und Service-Orchestrierung am Rande zu evaluieren.
Dieses Projekt lieferte eine solide Grundlage für das Verständnis von Kubernetes-Konzepten und half mir, seine Stärken und potenziellen Anwendungsfälle zu erkennen. Aufbauend auf dieser Erfahrung habe ich zwei fortgeschrittene Kubernetes-Workshops besucht, um mein Wissen weiter zu professionalisieren, mit dem klaren Ziel, es in zukünftigen Produktionsumgebungen anzuwenden.