3.2. 安装 Migration Toolkit for Applications Operator 和用户界面


您可以在 Red Hat OpenShift 版本 4.15-4.17 上安装 Migration Toolkit for Applications (MTA)和用户界面。

先决条件

  • 4 个 vCPU、8 GB RAM 和 40 GB 持久性存储。
  • 在版本 4.15-4.17 上,任何 Red Hat OpenShift 的任何云服务或自托管版本。
  • 您必须以具有 cluster-admin 权限的用户身份登录。

如需更多信息,请参阅 OpenShift Operator 生命周期

流程

  1. 在 Red Hat OpenShift Web 控制台中,点 Operators OperatorHub
  2. 使用 Filter by keyword 字段搜索 MTA
  3. Migration Toolkit for Applications Operator,然后点 Install
  4. Install Operator 页面中,点 Install
  5. Operators Installed Operators 来验证 MTA Operator 是否出现在 openshift-mta 项目中,状态为 Succeeded
  6. MTA Operator。
  7. Provided APIs 下,找到 Tackle,然后点 Create Instance

    Create Tackle 窗口在 Form 视图中打开。

  8. 查看自定义资源(CR)设置。默认的选择应该可以被接受,但请确保检查系统对存储、内存和内核的要求。
  9. 要直接使用 YAML 文件,点 YAML 视图并查看 YAML 文件的 spec 部分中列出的 CR 设置。

    这个表中列出了最常用的 CR 设置:

    表 3.2. Tackle CR 设置
    Namedefault描述

    cache_data_volume_size

    100Gi

    为缓存卷请求的大小;当 rwx_supported=false 时会被忽略

    cache_storage_class

    默认存储类

    用于缓存卷的存储类 ; 当 rwx_supported=false 时会被忽略

    feature_auth_required

    true

    用于指明是否需要 keycloak 授权(单用户/"noauth")的标记

    feature_isolate_namespace

    true

    指定是否启用使用网络策略进行命名空间隔离的标志

    hub_database_volume_size

    10Gi

    为 Hub 数据库卷请求的大小

    hub_bucket_volume_size

    100Gi

    为 Hub 存储桶卷请求的大小

    hub_bucket_storage_class

    默认存储类

    用于存储桶卷的存储类

    keycloak_database_data_volume_size

    1Gi

    为 Keycloak 数据库卷请求的大小

    keycloak_sso_req_passwd_update

    true

    如果标志设为 true,则需要用户在第一次登录后更新其密码。

    pathfinder_database_data_volume_size

    1Gi

    为 Pathfinder 数据库卷请求的大小

    maven_data_volume_size

    100Gi

    为 Maven m2 缓存卷请求的大小;在 MTA 6.0.1 中弃用

    rwx_storage_class

    不适用

    为 Tackle RWX 卷请求的存储类;在 MTA 6.0.1 中弃用

    rwx_supported

    true

    指明集群存储是否支持 RWX 模式的标记

    rwo_storage_class

    不适用

    为 Tackle RW0 卷请求的存储类

    rhsso_external_access

    False

    指明是否创建了专用路由来访问 MTA 受管 RHSSO 实例的标志

    analyzer_container_limits_cpu

    1

    允许 pod 使用的最大 CPU 数量

    analyzer_container_limits_memory

    4Gi

    pod 允许使用的最大内存量。如果 pod 显示 OOMKilled 错误,您可以提高这个限制。

    analyzer_container_requests_cpu

    1

    pod 需要运行的最小 CPU 数量

    analyzer_container_requests_memory

    4Gi

    pod 运行所需的最小内存量

    ui_container_limits_cpu

    500m

    UI pod 资源允许使用的最大 CPU 数量

    ui_container_limits_memory

    800Mi

    UI pod 资源允许使用的最大内存量。如果 pod 显示 OOMKilled 错误,您可以提高这个限制。

    ui_container_requests_cpu

    100m

    UI pod 资源需要运行的最小 CPU 数量

    ui_container_requests_memory

    350Mi

    UI pod 资源需要运行的最小内存量

    provider_java_container_limits_cpu

    1

    允许 Java 供应商资源使用的最大 CPU 数量

    provider_java_container_limits_memory

    2Gi

    允许 Java 供应商资源使用的最大内存量。如果 pod 显示 OOMKilled 错误,您可以提高这个限制。

    provider_java_container_requests_cpu

    1

    Java 供应商资源需要运行的最小 CPU 数量

    provider_java_container_requests_memory

    2Gi

    Java 供应商资源需要运行的最小内存量

    YAML 文件示例

    kind: Tackle
    apiVersion: tackle.konveyor.io/v1alpha1
    metadata:
      name: mta
      namespace: openshift-mta
    spec:
      hub_bucket_volume_size: "25Gi"
      maven_data_volume_size: "25Gi"
      rwx_supported: "false"

  10. 如果需要,编辑 CR 设置,然后点 Create
  11. 管理视图中,点 Workloads Pods 来验证 MTA Pod 是否正在运行。
  12. 使用 OpenShift 中的 mta-ui 应用公开的路由,从浏览器访问用户界面。
  13. 使用以下凭证登录:

    • 用户名 :admin
    • 密码 : Passw0rd!
  14. 出现提示时,创建新密码。

3.2.1. 驱除阈值

每个节点分配有一定数量的内存。一些内存是为系统服务保留的。其余内存用于运行 pod。如果 pod 使用超过其分配的内存量,则会触发内存不足事件,并且节点会终止并带有 OOMKilled 错误。

要防止内存不足事件和保护节点,请使用 -eviction-hard 设置。此设置指定节点驱除 pod 的内存可用性阈值。设置的值可以是 absolute 或一个百分比。

节点内存分配设置示例

  • 节点容量: 32Gi
  • --system-reserved 设置: 3Gi
  • --eviction-hard 设置 :100Mi

此节点上运行 pod 的内存量为 28.9 GB。这个数量是通过从节点整体容量中减去 system-reservedeviction-hard 值来计算的。如果内存用量超过这个数量,节点将开始驱除 pod。

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