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6.2. Cluster Operator のデプロイ

Cluster Operator は、OpenShift クラスター内で Kafka クラスターのデプロイおよび管理を行います。

Cluster Operator の稼働中に、Kafka リソースの更新に対する監視が開始されます。

デフォルトでは、Cluster Operator の単一のレプリカがデプロイされます。リーダーの選択でレプリカを追加し、中断が発生した場合に追加の Cluster Operator がスタンバイ状態になるようにすることができます。詳細は、「リーダーの選択による複数の Cluster Operator レプリカの実行」 を参照してください。

6.2.1. Cluster Operator が監視する namespace の指定
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Cluster Operator は、Kafka リソースがデプロイされている namespace の更新を監視します。Cluster Operator をデプロイするときは、OpenShift クラスター内で監視する namespace を指定します。次の namespace を指定できます。

選択した複数の namespace を監視すると、処理オーバーヘッドが増加するため、パフォーマンスに最も大きな影響を与えます。namespace の監視のパフォーマンスを最適化するには、通常、単一の namespace を監視するか、クラスター全体を監視することが推奨されます。単一の namespace を監視すると、namespace 固有のリソースを集中的に監視することができますが、すべての namespace を監視すると、すべての namespace にわたるクラスターのリソースの包括的なビューが提供されます。

Cluster Operator では、以下のリソースの変更が監視されます。

  • Kafka クラスターの Kafka。
  • Kafka Connect クラスターの KafkaConnect。
  • Kafka Connect クラスターでコネクターを作成および管理するための KafkaConnector。
  • Kafka MirrorMaker インスタンスの KafkaMirrorMaker。
  • KafkaMirrorMaker2 (Kafka MirrorMaker 2 インスタンスの場合)。
  • Kafka Bridge インスタンスの KafkaBridge。
  • Cruise Control の最適化リクエストの KafkaRebalance。

OpenShift クラスターでこれらのリソースの 1 つが作成されると、Operator がクラスターの詳細をリソースから取得します。さらに、Deployment、Pod、Service、および ConfigMap などの必要な OpenShift リソースが作成され、リソースの新しいクラスターの作成が開始されます。

Kafka リソースが更新されるたびに、リソースのクラスターを設定する OpenShift リソースで該当する更新が Operator によって実行されます。

リソースは、パッチを適用するか削除してから、再作成して、目的とするクラスターの状態を、リソースのクラスターに反映させます。この操作は、サービスの中断を引き起こすローリング更新の原因となる可能性があります。

リソースが削除されると、Operator によってクラスターがアンデプロイされ、関連する OpenShift リソースがすべて削除されます。

注記

Cluster Operator は OpenShift クラスター内の 1 つ、複数、またはすべての namespace を監視できますが、Topic Operator と User Operator は単一の namespace 内の KafkaTopic リソースと KafkaUser リソースを監視します。詳細は、「OpenShift namespace 内の Streams for Apache Kafka リソースの監視」 を参照してください。

6.2.2. 単一の namespace を監視対象とする Cluster Operator のデプロイメント
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この手順では、OpenShift クラスターの単一の namespace で Streams for Apache Kafka リソースを監視するように Cluster Operator をデプロイする方法を説明します。

前提条件

  • CustomResourceDefinition および RBAC (ClusterRole および RoleBinding) リソースを作成および管理する権限を持つアカウント。

手順

  1. Cluster Operator がインストールされる namespace を使用するように、Streams for Apache Kafka インストールファイルを編集します。

    たとえば、この手順では Cluster Operator は my-cluster-operator-namespace という namespace にインストールされます。

    Linux の場合は、以下を使用します。 

    sed -i 's/namespace: .*/namespace: my-cluster-operator-namespace/' install/cluster-operator/*RoleBinding*.yaml
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

    MacOS の場合は、以下を使用します。 

    sed -i '' 's/namespace: .*/namespace: my-cluster-operator-namespace/' install/cluster-operator/*RoleBinding*.yaml
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

  2. Cluster Operator をデプロイします。 

    oc create -f install/cluster-operator -n my-cluster-operator-namespace
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

  3. デプロイメントのステータスを確認します。 

    oc get deployments -n my-cluster-operator-namespace
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

    デプロイメント名と準備状態が表示されている出力

    NAME                      READY  UP-TO-DATE  AVAILABLE
strimzi-cluster-operator  1/1    1           1
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

    READY は、Ready/expected 状態のレプリカ数を表示します。AVAILABLE 出力に 1 が表示されれば、デプロイメントは成功しています。

6.2.3. 複数の namespace を監視対象とする Cluster Operator のデプロイメント
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この手順では、OpenShift クラスターの複数の namespace にまたがって Streams for Apache Kafka リソースを監視するように Cluster Operator をデプロイする方法を説明します。

前提条件

  • CustomResourceDefinition および RBAC (ClusterRole および RoleBinding) リソースを作成および管理する権限を持つアカウント。

手順

  1. Cluster Operator がインストールされる namespace を使用するように、Streams for Apache Kafka インストールファイルを編集します。

    たとえば、この手順では Cluster Operator は my-cluster-operator-namespace という namespace にインストールされます。

    Linux の場合は、以下を使用します。 

    sed -i 's/namespace: .*/namespace: my-cluster-operator-namespace/' install/cluster-operator/*RoleBinding*.yaml
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

    MacOS の場合は、以下を使用します。 

    sed -i '' 's/namespace: .*/namespace: my-cluster-operator-namespace/' install/cluster-operator/*RoleBinding*.yaml
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

  2. install/cluster-operator/060-Deployment-strimzi-cluster-operator.yaml ファイルを編集し、Cluster Operator が監視するすべての namespace のリストを STRIMZI_NAMESPACE 環境変数に追加します。

    たとえば、この手順では Cluster Operator は watched-namespace-1、watched-namespace-2、および watched-namespace-3 という namespace を監視します。 

    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
spec:
  # ...
  template:
    spec:
      serviceAccountName: strimzi-cluster-operator
      containers:
      - name: strimzi-cluster-operator
        image: registry.redhat.io/amq-streams/strimzi-rhel9-operator:2.7.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        env:
        - name: STRIMZI_NAMESPACE
          value: watched-namespace-1,watched-namespace-2,watched-namespace-3
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  3. リストした各 namespace に RoleBindings をインストールします。

    この例では、コマンドの watched-namespace を前述のステップでリストした namespace に置き換えます。watched-namespace-1、watched-namespace-2、および watched-namespace-3 にも、繰り返し同様の操作を実行します。 

    oc create -f install/cluster-operator/020-RoleBinding-strimzi-cluster-operator.yaml -n <watched_namespace>
oc create -f install/cluster-operator/023-RoleBinding-strimzi-cluster-operator.yaml -n <watched_namespace>
oc create -f install/cluster-operator/031-RoleBinding-strimzi-cluster-operator-entity-operator-delegation.yaml -n <watched_namespace>
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  4. Cluster Operator をデプロイします。 

    oc create -f install/cluster-operator -n my-cluster-operator-namespace
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  5. デプロイメントのステータスを確認します。 

    oc get deployments -n my-cluster-operator-namespace
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

    デプロイメント名と準備状態が表示されている出力

    NAME                      READY  UP-TO-DATE  AVAILABLE
strimzi-cluster-operator  1/1    1           1
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

    READY は、Ready/expected 状態のレプリカ数を表示します。AVAILABLE 出力に 1 が表示されれば、デプロイメントは成功しています。

6.2.4. すべての namespace を対象とする Cluster Operator のデプロイメント
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この手順では、OpenShift クラスターのすべての namespace にまたがって Streams for Apache Kafka リソースを監視するように Cluster Operator をデプロイする方法を説明します。

このモードで実行している場合、Cluster Operator は、新規作成された namespace でクラスターを自動的に管理します。

前提条件

  • CustomResourceDefinition および RBAC (ClusterRole および RoleBinding) リソースを作成および管理する権限を持つアカウント。

手順

  1. Cluster Operator がインストールされる namespace を使用するように、Streams for Apache Kafka インストールファイルを編集します。

    たとえば、この手順では Cluster Operator は my-cluster-operator-namespace という namespace にインストールされます。

    Linux の場合は、以下を使用します。 

    sed -i 's/namespace: .*/namespace: my-cluster-operator-namespace/' install/cluster-operator/*RoleBinding*.yaml
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

    MacOS の場合は、以下を使用します。 

    sed -i '' 's/namespace: .*/namespace: my-cluster-operator-namespace/' install/cluster-operator/*RoleBinding*.yaml
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  2. install/cluster-operator/060-Deployment-strimzi-cluster-operator.yaml ファイルを編集し、STRIMZI_NAMESPACE 環境変数の値を * に設定します。 

    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
spec:
  # ...
  template:
    spec:
      # ...
      serviceAccountName: strimzi-cluster-operator
      containers:
      - name: strimzi-cluster-operator
        image: registry.redhat.io/amq-streams/strimzi-rhel9-operator:2.7.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        env:
        - name: STRIMZI_NAMESPACE
          value: "*"
        # ...
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  3. クラスター全体ですべての namespace にアクセスできる権限を Cluster Operator に付与する ClusterRoleBindings を作成します。 

    oc create clusterrolebinding strimzi-cluster-operator-namespaced --clusterrole=strimzi-cluster-operator-namespaced --serviceaccount my-cluster-operator-namespace:strimzi-cluster-operator
oc create clusterrolebinding strimzi-cluster-operator-watched --clusterrole=strimzi-cluster-operator-watched --serviceaccount my-cluster-operator-namespace:strimzi-cluster-operator
oc create clusterrolebinding strimzi-cluster-operator-entity-operator-delegation --clusterrole=strimzi-entity-operator --serviceaccount my-cluster-operator-namespace:strimzi-cluster-operator
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

  4. Cluster Operator を OpenShift クラスターにデプロイします。 

    oc create -f install/cluster-operator -n my-cluster-operator-namespace
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  5. デプロイメントのステータスを確認します。 

    oc get deployments -n my-cluster-operator-namespace
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    デプロイメント名と準備状態が表示されている出力

    NAME                      READY  UP-TO-DATE  AVAILABLE
strimzi-cluster-operator  1/1    1           1
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

    READY は、Ready/expected 状態のレプリカ数を表示します。AVAILABLE 出力に 1 が表示されれば、デプロイメントは成功しています。

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