Yêu cầu cấu hình phần cứng tối thiểu
Xác định thông số CPU và RAM
Để chạy KubeEdge, Docker Engine, và các mô hình AI cơ bản (như TensorFlow Lite hoặc PyTorch Mobile) đồng thời, node Edge cần tài nguyên đủ mạnh. Chúng ta cần tối thiểu 4 lõi CPU và 8GB RAM để đảm bảo hệ thống không bị nghẽn cổ chai khi xử lý inference.
Cấu hình khuyến nghị:
- CPU: Tối thiểu 4 Cores (x86_64 hoặc ARM64). Ưu tiên CPU có hỗ trợ tập lệnh mở rộng (AVX2, NEON) để tăng tốc AI.
- RAM: Tối thiểu 8GB. 4GB cho hệ điều hành và KubeEdge, 4GB còn lại dành cho container và model AI.
- Disk: Tối thiểu 64GB SSD. SSD là bắt buộc để giảm độ trễ khi đọc cache image và log.
Verify kết quả bằng lệnh sau để kiểm tra tài nguyên hiện có:
nproc && free -h
Kết quả mong đợi: Dòng đầu tiên hiển thị số cores (>= 4), dòng sau hiển thị tổng RAM (>= 8G).
Cài đặt và tối ưu hóa hệ điều hành Ubuntu LTS
Khởi tạo môi trường Ubuntu 22.04 LTS
Ubuntu 22.04 LTS là bản ổn định nhất hiện tại cho Edge, có kernel 5.15+ hỗ trợ tốt các tính năng eBPF. Chúng ta sẽ cập nhật hệ thống và cài đặt các gói cần thiết trước khi vào phần mềm chuyên biệt.
Thực hiện cập nhật nguồn và cài đặt các công cụ hệ thống cơ bản:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl gnupg lsb-release
Kết quả mong đợi: Quá trình chạy thành công không báo lỗi, tất cả gói phần mềm đã ở phiên bản mới nhất.
Tắt Swap để đảm bảo hiệu năng Kubernetes
Kubernetes (và do đó là KubeEdge) hoạt động không ổn định khi Swap được bật, vì nó gây ra độ trễ không dự đoán được (latency spikes) khi trao đổi bộ nhớ, ảnh hưởng nghiêm trọng đến các tác vụ AI real-time.
Thực hiện tắt Swap tạm thời và vĩnh viễn:
sudo swapoff -a
sudo sed -i '/ swap / s/^\(.*\)$/\1#/' /etc/fstab
Kết quả mong đợi: Lệnh free -h sẽ hiển thị cột Swap bằng 0B.
Tối ưu Kernel Parameters cho mạng và AI
Cần điều chỉnh sysctl để tăng giới hạn số lượng file mở và tối ưu hóa bảng chuyển tiếp IP (IP Forwarding), rất quan trọng cho mạng container và eBPF.
Sửa file cấu hình /etc/sysctl.conf:
cat
Kết quả mong đợi: Lệnh sysctl -p chạy thành công, các tham số trên đã được áp dụng vào kernel.
Cấu hình Docker Engine và Kubectl trên Node Edge
Cài đặt Docker Engine phiên bản ổn định
Docker là runtime mặc định cho KubeEdge. Chúng ta sẽ cài đặt phiên bản ổn định (stable) từ repo chính thức của Docker để đảm bảo tương thích với các tính năng mới.
Thêm GPG key và repository Docker:
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
echo \
"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list
Cài đặt Docker Engine:
sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
Kết quả mong đợi: Docker được cài đặt thành công. Kiểm tra bằng lệnh docker version để thấy Client và Server version.
Cấu hình Docker Daemon cho Edge
Node Edge thường chạy trong môi trường mạng không ổn định. Cần cấu hình Docker để sử dụng cgroup v2 (bắt buộc cho Kubernetes 1.24+) và tối ưu log để tránh đầy ổ cứng.
Tạo file cấu hình /etc/docker/daemon.json:
cat
Kết quả mong đợi: Docker khởi động lại thành công. Chạy docker info | grep Cgroup phải trả về "systemd".
Cài đặt Kubectl cho Edge Node
Mặc dù Edge Node không chạy kubelet của Kubernetes chuẩn, chúng ta vẫn cần kubectl để debug, inspect pod, và tương tác với KubeEdge Cloud Core.
Cài đặt kubectl phiên bản tương thích:
curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/$(uname -m)/kubectl"
chmod +x kubectl
sudo mv kubectl /usr/local/bin/
Kết quả mong đợi: Lệnh kubectl version --client trả về phiên bản kubectl hiện tại.
Kiểm tra khả năng hỗ trợ eBPF trên Kernel
Verify cấu hình Kernel cho eBPF
Để triển khai Cilium (bước tiếp theo) và tối ưu mạng, kernel Linux phải được compile với các tùy chọn BPF. Ubuntu 22.04 mặc định đã hỗ trợ khá tốt, nhưng cần kiểm tra để chắc chắn.
Kiểm tra các tùy chọn kernel cần thiết:
grep CONFIG_BPF /boot/config-$(uname -r)
grep CONFIG_CGROUP_BPF /boot/config-$(uname -r)
grep CONFIG_NETFILTER_XT_TARGET_BPF /boot/config-$(uname -r)
Kết quả mong đợi: Tất cả dòng trên phải trả về giá trị "=y". Nếu thấy "=m" hoặc không có dòng nào, eBPF sẽ không hoạt động đúng.
Chạy test eBPF thực tế
Sử dụng công cụ bpftool để kiểm tra khả năng load và chạy chương trình eBPF đơn giản nhất trên hệ thống.
Cài đặt bpftool và chạy test:
sudo apt install -y bpftool
sudo bpftool prog load /usr/lib/bpf/libbpf_test.o /sys/fs/bpf/test bpf_test
Lưu ý: Nếu file libbpf_test.o không tồn tại, hãy dùng lệnh test có sẵn trong kernel:
sudo bpftool map create name test_map key 4 value 4 max_entries 10 type hash
sudo bpftool map delete name test_map
Kết quả mong đợi: Không có lỗi báo "Permission denied" hay "Kernel not supported". Nếu lệnh chạy thành công, hệ thống của bạn đã sẵn sàng cho eBPF.
Tóm tắt trạng thái môi trường
Để xác nhận toàn bộ phần 1 hoàn tất, chạy lệnh tổng hợp dưới đây:
echo "=== System Check ===" && nproc && free -h && echo "=== Docker Status ===" && systemctl is-active docker && echo "=== eBPF Support ===" && grep CONFIG_BPF /boot/config-$(uname -r) | head -1
Kết quả mong đợi: Hiển thị số cores, RAM, trạng thái Docker là "active", và CONFIG_BPF = y.
Điều hướng series:
Mục lục: Series: Xây dựng hệ thống Service Mesh an toàn cho Edge AI với KubeEdge và eBPF
Phần 2: Triển khai nền tảng KubeEdge và thiết lập kết nối Cloud-Edge »