轻量化部署裁剪方案验证¶

考虑到在某些场景下，对于云端软件部署资源要求较苛刻，特别是在军工场景，故本文介绍基于 DCE 5.0 社区版部署轻量化裁剪方案和验证流程，旨在满足客户场景部署轻量化需求。

本次裁剪方案分为四个阶段逐步缩容验证，详情如下：

验证环境¶

• 操作系统：Kylin Linux Advanced Server V10 (Halberd) for ARM
• CPU: 10C
• 内存: 17Gi

安装组件及资源统计¶

DCE 5.0 安装组件及裁剪方案及分阶段裁剪思路如下：

组件轻量化裁剪 Phase1 全貌：

优化措施¶

1. Insight 在保证监控能力正常的前提下，可以停止以下 Pod:

   Pod name	Mem Size
   insight-agent-fluent-bit-5x2rn	99.62 MiB
   insight-agent-otel-kubernetes-collector-69f67cc745-xt5hj	74.94 MiB
   insight-agent-tailing-sidecar-operator-6f85f7bb75-67xc8	46.81 MiB
   insight-elastic-alert-64bbb468dc-l4mk5	30.38 MiB
   insight-jaeger-collector-5cd5b94dcc-mwgcl	32.50 MiB
   insight-jaeger-query-5495c59bbd-fk287	28.88 MiB
   insight-opentelemetry-collector-5d47dd6c6b-nk54t	62.12 MiB
   可优化内存	375.25 MiB

2. 通过脚本 clean_istio_proxy.sh 移除 Istio 边车

3. 关闭火种 kind-cluster 以及 elasticsearch 组件

   1. 安装器部署之前，manifest.yaml disable elasticSearch 组件

      [不可行] insight-server 强依赖 es

   2. 安装器部署完后，关闭 kind-cluster 容器

      [可行] 镜像拉取策略存在隐患，需调整为 IfNotPresent

4. Global 中部署 registry，通过 kangaroo 纳管 [可行]

5. 部署 mysql 单实例，容器管理外接 mysql 实例 [可行]

阶段优化¶

Phase1 优化

Phase1 裁剪 infrastructure & components 非必须组件。

1. 火种内资源占用

   

2. Global + kind 火种资源占用

   

   

按脚本统计，内存总消耗：13.6 GiB

可裁剪组件理论内存消耗统计：

若不装此四类组件，内存消耗预计 7.36 GiB，但前期做过社区版裁剪，即不带此四类组件，8G 内存勉强运行，但不稳定。

Phase2 优化

Phase2 mysql 由双实例整合为单实例，同时裁剪优化 insight 部分组件。

Phase3 优化

优化项：移除 ES（副本 = 0），依据 issue 2268

Phase4 优化

结论¶

此轻量化方案是通过在充足内存下的完整 K8s + dce5 社区版，不断裁剪缩容而成的静置状态，从统计内存数值来看，内存刚好能满足。

在实际真实场景下，基于 8Gi 内存环境，按序安装（自适应裁剪），但因尾部涉及手动执行脚本， 会导致触发 deploy 滚动更新，临时内存需求激增，另操作系统本身也会占用一部分动态内存资源；

故综合情况下，实际上 8G 内存环境中运行 DCE5 轻量化裁剪环境，资源依然不足；

即 安装状态所需内存 != 静置状态内存

以 Phase 4 为最终裁剪目标来看，至少需要 10G+ 内存。 以 Phase 3 为最终裁剪目标来看（包含可观测性组件），至少需要 12G+ 内存。

如何通过安装器实现部署轻量化，参见安装器轻量化部署方案。

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