作者：Stephen Thorn
翻译：刘玲玲
原文：https://www.percona.com/blog/2020/10/08/the-criticality-of-a-kubernetes-operator-for-databases/
一些刚接触 Kubernetes 的公司尝试使用传统环境中运行数据库的方法在 Kubernetes 中运行数据库。但是，不建议这样做。因为这可能会导致数据丢失，并且也不建议这样管理生产工作负载。为什么这样做很危险？又如何解决这个问题？
适合 Kubernetes 的工作负载
在考虑将数据库迁移到 Kubernetes 之前，请确保应用程序的其余部分是云原生的，并可以使用 Kubernetes。如果您已经开始对数据库进行垂直弹性伸缩和水平弹性伸缩，并需要编排数据库来控制成本，将其迁移至 Kubernetes 上就是个不错的选择。
将数据库工作负载转移到 Kubernetes 上有两个理想的使用场景：微服务和统一抽象层。
庞大的单一数据集可能会阻碍发挥 Kubernetes 的一些优点：自修复和高可用性。这可能是一个问题，因为在加入数据库集群时，需要耗费时间将数据物理传输到新 Pod 实例上。如果数据集太大，由于物理限制，这个过程会很慢，并影响性能和数据库的可用性。而微服务就非常合适，因为它的数据集相对较小，使得 Kubernetes 能很好地进行自动化处理。
希望充分利用云原生应用程序和数据库的公司也非常适合 Kubernetes。如果想利用统一抽象层在任何地方部署和运行数据库，Kubernetes 是一个很好的选择。可以将数据库移动到任何运行着 Kubernetes 的地方。
我们对大型非分片数据集以及 Kubernetes 在处理这些数据集时的局限性进行了讨论，但我们还应该看看什么样的工作负载更适合传统平台。对吞吐量比较敏感的应用程序在 Kubernetes 上表现可能没有那么好，或者不是很划算。Kubernetes 基本是为容器编排而设计的，而不是为需要极低延迟的高性能数据库而设计的。也许这能够实现，但代价是什么呢？对于高性能的分布式数据库也同样如此。
如何看待 Pod？
Pets 和 Cattle 是 DevOps 中的一对概念。Pets 表示在出现问题时需要关注单个服务器的部署方式，Cattle 表示在出现问题时用副本替换服务器的能力。在 Kubernetes 的运作方式中，当出现应用程序无法控制的因素时，可以在任何时候销毁、创建或移动 Pod。Kubernetes 使用一个调度程序（scheduler），它可以销毁和重建 Pod，以满足您的 Kubernetes 集群配置需求。
这对于无状态应用程序非常有用，因为应用程序中的任何失败都将导致包含应用程序的 Pod 被销毁和重新创建，而不需要人工交互，并极大地加快了问题的解决。这对于数据库来说并不理想，因为我们不希望数据库突然停止工作，并造成数据丢失或损坏。Kubernetes 可以使用 StatefulSet 提供持久标识符来帮助解决这个问题。这有利于管理有状态工作负载，但是要如何发挥高可用性和利用 Kubernetes 的自动化优势呢？
如何看待数据库？
从设计上讲，数据库需要保持其身份、信息，最重要的是，数据在任何时候都是安全和可访问的。数据库是应用程序的支柱，因为它们是应用程序正常运行所依赖的真实数据来源。数据库操作中的任何错误都将迅速导致应用程序无法运行。简单来说，数据库很重要。
我们如何在 Kubernetes 中安全地运行数据库，并确保数据库部署是高可用的？
通过使用 StatefulSet 和持久卷（Persistent Volume），可以保持数据的完整性，但是我们还需要另外的工具来承担数据库管理任务，例如确保故障转移、恢复数据库成员、重新加入高可用架构以及其他特定技术功能。幸运的是，Kubernetes 是可扩展的，并且拥有 Operator，用于自动执行管理服务的关键任务。
自动化，自动化，自动化
我们了解了在 Kubernetes 中安全运行数据库的复杂性，以及一些用来帮助弥合自动化和传统人工在功能之间差距的概念。在一些数据库 Operator 的帮助下，我们可以按照预期的方式安全地运行数据库。这些 Operator 能够将一些通常由数据库管理员完成的任务自动化执行，例如：
- 自动部署，严格的一致性，无单点故障
- 自动伸缩，通过更改 size 参数添加或删除集群或 ReplicaSet 成员
- 自动备份和恢复
- 自动修复，从单个集群或 ReplicaSet 成员的故障中自动恢复
- 自动管理密码轮换系统用户
- 简化更新
总结
由于运行数据库环境的复杂性和对高可用的要求，以及动态 Kubernetes 环境带来的风险，强烈建议在 Kubernetes 中部署数据库时，使用 Operator 来实现。
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