Dipl. Informatiker/in HF Fachrichtung Systemtechnik
Cloud Infrastrukturaufbau mit Kubernetes
Aufbau und Betrieb eines Clusters aufgebaut auf mehrere Raspberry Pis
Die Diplomarbeit handelt von der Konfiguration eines Clusters mit Kubernetes und er Implementierung der hochverfügbaren Pods um die hohe Verfügbarkeit bei einem Ausfall eines Raspberry Pis zu messen und
zu analysieren.
Die Diplomarbeit beinhaltet die Projektidee, Aufbau und Umsetzung eines alternativen Infrastruktur Server für die Firma Optiswiss AG. Das Ziel soll es sein, der IT-Abteilung, eine betriebswirtschaftliche alternative aufzuzeigen. Die Firma produziert fast 24 / 7 Brillengläser für fast ganz Europa und muss immer eine hohe Verfügbarkeit der jetzigen Software, die genutzt wird, gewährleistet werden. Das ein Server ausfällt oder nicht mehr von dem Anwender nutzbar ist oder nicht erreichbar, bedeutet dies einen Millionen Verlust für die Firma.
Das Ziel der Diplomarbeit soll es sein, den Aufbau eines Clusters basierend auf Kubernetes aufzubauen und in Betrieb zu nehmen. Die Konfigurationen des Servers lassen sich auf die Anwender spezifischen Bedürfnisse einrichten.
Kubernetes ist eine Open-Source-Plattform für die Verwaltung von Container-Workloads. Sie wurde entwickelt, um Automatisierung und Skalierbarkeit für Anwendungen zu bieten, bei denen viele Container-Instanzen auf Servern bereitgestellt werden müssen. Kubernetes ist ein wesentlicher Bestandteil der modernen Anwendungsentwicklung, -bereitstellung und -verwaltung. Für viele Unternehmen, darunter Google, Facebook, Netflix und viele andere, ist Kubernetes zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Softwareentwicklungs- und Betriebsabläufe geworden.
Es gibt für Kubernetes Umgebungen viele verschieden Monitoring Applikationen die als Dashboard genutzt werden können, unter anderem prometheus oder grafana, ich habe mich für Lens Desktop Applikation entschieden, ergänzend mit grafana. Die Monitoring Programme zeigen bei der kleinsten Änderung, sei es Netzwerk-Ausfall oder Pods -Ausfall, die Änderung auf und loggen dies dann. Grafische Visualisierung unterstützten das Ganze um die CPU oder RAM Last auf zu zeigen.