随着企业对数据搜索和分析需求的增加，高效的搜索引擎解决方案变得越来越重要。Easysearch 作为一款强大的企业级搜索引擎，可以帮助企业快速构建高性能、可扩展的数据检索系统。在云计算的背景下，使用容器化技术来部署和管理这些解决方案已经成为主流选择，而 Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 则提供了一个强大且易于使用的平台来运行容器化的应用程序。
本文旨在探索如何在 AWS EKS 上部署 Easysearch，并通过实践操作展示从集群配置到服务部署的完整过程。通过本文，读者可以了解如何在云环境中快速搭建高效的搜索服务，最大化利用云资源的弹性和可扩展性。
准备工作
准备一个 AWS Global 账户，本文选择东京区域（ap-northeast-1）进行部署。
部署 EKS 集群版本为 1.30，同时需要在 Linux 环境中安装 AWS CLI、Helm、eksctl 和 kubectl 等命令行工具。本文使用 eksctl 管理 EKS 集群，eksctl 是 AWS 官方推出的高效管理 EKS 集群的命令行工具。
本文将使用 EBS-CSI-Driver 作为存储驱动来部署 Easysearch 服务，并通过 AWS LoadBalancer Controller 将 Easysearch Console 服务以 AWS 负载均衡器的方式对外提供服务，连接集群内部的 Easysearch。
命令行工具的安装
安装 AWS CLI：
curl "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip" -o "awscliv2.zip"unzip awscliv2.zip./aws/install -i /usr/local/aws-cli -b /usr/local/binaws --version
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安装 Helm：
curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3 > get_helm.shchmod 700 get_helm.sh./get_helm.sh
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安装 eksctl：
# 对于 ARM 系统，设置 ARCH 为：`arm64`、`armv6` 或 `armv7`ARCH=amd64PLATFORM=$(uname -s)_$ARCH
curl -sLO "https://github.com/eksctl-io/eksctl/releases/latest/download/eksctl_$PLATFORM.tar.gz"
# （可选）验证校验和curl -sL "https://github.com/eksctl-io/eksctl/releases/latest/download/eksctl_checksums.txt" | grep $PLATFORM | sha256sum --check
tar -xzf eksctl_$PLATFORM.tar.gz -C /tmp && rm eksctl_$PLATFORM.tar.gz
sudo mv /tmp/eksctl /usr/local/bin
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安装 kubectl：
curl -O https://s3.us-west-2.amazonaws.com/amazon-eks/1.30.2/2024-07-12/bin/linux/amd64/kubectlchmod +x ./kubectlmkdir -p $HOME/bin && cp ./kubectl $HOME/bin/kubectl && export PATH=$HOME/bin:$PATH
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配置 EKS 集群环境
我们使用 eksctl 创建一个 1.30 版本的集群，这里通过 YAML 模板定义 EKS 集群的 VPC 网络配置，并根据 eksctl 官方文档调整相关字段。将以下模板保存为 my-cluster.yaml 文件：
# 创建一个包含 2 个 m5.2xlarge 实例的节点组apiVersion: eksctl.io/v1alpha5kind: ClusterConfig
metadata: name: LAB-1-30 region: ap-northeast-1
vpc: subnets: private: ap-northeast-1a: { id: subnet-11223344 } ap-northeast-1c: { id: subnet-55667788 } ap-northeast-1d: { id: subnet-99001122 }
nodeGroups: - name: managed-workers-01 labels: { role: workers } instanceType: m5.2xlarge minSize: 2 maxSize: 4 desiredCapacity: 3 privateNetworking: true volumeSize: 30
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通过以下命令创建集群：
eksctl create cluster -f my-cluster.yaml
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集群创建完成后，使用以下命令检查集群是否就绪：
# 更新 kubeconfig 的凭证文件aws eks update-kubeconfig --name LAB-1-30 --region ap-northeast-1kubectl get node[ec2-user@ip-10-0-0-84 ~]$ kubectl get nodeNAME STATUS ROLES AGE VERSIONip-10-0-100-132.ap-northeast-1.compute.internal Ready <none> 16m v1.30.2-eks-1552ad0ip-10-0-101-148.ap-northeast-1.compute.internal Ready <none> 16m v1.30.2-eks-1552ad0
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安装 EBS-CSI-Driver 插件，后续部署时可以指定 StorageClass 来使用亚马逊云的 EBS 块存储服务：
eksctl utils associate-iam-oidc-provider --region=ap-northeast-1 --cluster=LAB-1-30 --approveeksctl create iamserviceaccount \ --name ebs-csi-controller-sa \ --namespace kube-system \ --cluster LAB-1-30 \ --region ap-northeast-1 \ --role-name AmazonEKS_EBS_CSI_DriverRole \ --role-only \ --attach-policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AmazonEBSCSIDriverPolicy \ --approve
eksctl create addon --cluster LAB-1-30 --name aws-ebs-csi-driver --version latest --region ap-northeast-1 \ --service-account-role-arn arn:aws:iam::112233445566:role/AmazonEKS_EBS_CSI_DriverRole --force
[ec2-user@ip-10-0-0-84 ~]$ kubectl get pod -n kube-system | grep -i ebsebs-csi-controller-868598b64f-pwmxq 6/6 Running 0 11mebs-csi-controller-868598b64f-qn2lz 6/6 Running 0 11mebs-csi-node-fplxg 3/3 Running 0 11mebs-csi-node-v6qwj 3/3 Running 0 11m
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安装 AWS LoadBalancer Controller 组件：
eksctl create iamserviceaccount \ --cluster=LAB-1-30 \ --region ap-northeast-1 \ --namespace=kube-system \ --name=aws-load-balancer-controller \ --role-name AmazonEKSLoadBalancerControllerRole_130 \ --attach-policy-arn=arn:aws:iam::112233445566:policy/AWSLoadBalancerControllerIAMPolicy \ --approve
helm repo add eks https://aws.github.io/eks-chartshelm repo update ekswget https://raw.githubusercontent.com/aws/eks-charts/master/stable/aws-load-balancer-controller/crds/crds.yamlkubectl apply -f crds.yaml
helm install aws-load-balancer-controller eks/aws-load-balancer-controller \ -n kube-system \ --set clusterName=LAB-1-30 \ --set serviceAccount.create=false \ --set serviceAccount.name=aws-load-balancer-controller \ --set region=ap-northeast-1
# 验证安装kubectl get deployment -n kube-system aws-load-balancer-controllerNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEaws-load-balancer-controller 2/2 2 2 39s
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至此，我们已经完成了 EKS 集群的配置。
安装 Easysearch 服务
本文中，将通过 AWS LoadBalancer 部署 Console 服务。首先，通过 Helm 将 Console 相关的模板文件拉取到本地，执行以下命令：
helm pull infinilabs/consoletar -zxvf console-0.2.0.tgzcd console
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目录结构如下：
[ec2-user@ip-10-0-0-84 console]$ tree.├── Chart.yaml├── templates│ ├── NOTES.txt│ ├── _helpers.tpl│ ├── hpa.yaml│ ├── ingress.yaml│ ├── service.yaml│ ├── serviceaccount.yaml│ └── statefulset.yaml└── values.yaml
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我们需要修改 service.yaml 和 values.yaml 中的部分配置：
# serivce.yaml# 参考 AWS Load Balancer Controller 的文档，配置负载均衡器面向公网metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-scheme: internet-facing service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-nlb-target-type: instance service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-subnets: subnet-11223344, subnet-55667788, subnet-9911223344
# values.yaml# 使用 GP2 StorageClass，并指定 Service Type 为 LoadBalancerservice: type: LoadBalancerstorageClassName: gp2
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使用 Helm 部署 console 服务：
kubectl create ns Easysearchhelm upgrade --install console . -f values.yaml -n Easysearch
# 检查是否创建了 Service 并获取负载均衡器的 DNS 地址kubectl get svc -n EasysearchNAME TYPE CL
USTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEconsole LoadBalancer 172.20.237.237 k8s-xxxx.elb.ap-northeast-1.amazonaws.com 9000:32190/TCP 6h49m
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接下来是创建 Easysearch 单节点集群服务。创建一个新的 values.yaml 文件并定义使用 GP2 类型的 StorageClass，如下：
cd ~echo 'storageClassName: gp2' > values.yamlcat << EOF | kubectl apply -n Easysearch -f -apiVersion: cert-manager.io/v1kind: Issuermetadata: name: Easysearch-ca-issuerspec: selfSigned: {}---apiVersion: cert-manager.io/v1kind: Certificatemetadata: name: Easysearch-ca-certificatespec: commonName: Easysearch-ca-certificate duration: 87600h0m0s isCA: true issuerRef: kind: Issuer name: Easysearch-ca-issuer privateKey: algorithm: ECDSA size: 256 renewBefore: 2160h0m0s secretName: Easysearch-ca-secretEOFhelm install Easysearch infinilabs/Easysearch -n Easysearch -f values.yaml
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至此，我们已在 AWS EKS 平台上完成了 Easysearch 的部署。可以通过 Kubernetes 中的 Service DNS 地址在 Console 中验证连接到内部的 Easysearch 服务。本文中使用的地址为：Easysearch.Easysearch.svc.cluster.local:9200。
也可以在 Easysearch 的 Pod 中使用命令进行连接验证：
kubectl exec -n Easysearch Easysearch-0 -it -- curl -ku 'admin:admin' https://Easysearch.Easysearch.svc.cluster.local:9200{ "name" : "Easysearch-0", "cluster_name" : "infinilabs", "cluster_uuid" : "fq3r_ZaHSFuZDjDtKyJY_w", "version" : { "distribution" : "Easysearch", "number" : "1.6.0", "distributor" : "INFINI Labs", "build_hash" : "e5d1ff9067b3dd696d52c61fbca1f8daed931fb7", "build_date" : "2023-09-22T00:55:32.292580Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "8.11.2", "minimum_wire_lucene_version" : "7.7.0", "minimum_lucene_index_compatibility_version" : "7.7.0" }, "tagline" : "You Know, For Easy Search!"}
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总结
通过本文的实践操作，我们成功地在 AWS EKS 平台上部署了 Easysearch 服务，验证了其在云环境中的高效运行能力。从 EKS 集群的配置、存储和网络资源的准备，到最终的 Easysearch 部署与测试，整个过程展示了如何利用 AWS 提供的工具和服务，快速构建企业级搜索引擎解决方案。
通过这次部署，我们不仅了解了 Easysearch 在 Kubernetes 环境中的部署方法，还深入体验了 AWS EKS 平台的强大功能。未来，随着企业数据量的不断增长，结合云计算的弹性和容器化技术的优势，将会为企业的数据管理和搜索提供更加高效的解决方案。
参考文档
AWS 命令行界面
Helm
eksctl
Helm Chart 部署 Easysearch
作者：韩旭，亚马逊云技术支持，亚马逊云科技技领云博主，目前专注于云计算开发和大数据领域。
原文：https://blog.csdn.net/weixin_38781498/article/details/141218050
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