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Persistencia de datos en Kubernetes con Clústeres de macrodatos de SQL Server

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Se aplica a: SQL Server 2019 (15.x)

Importante

El complemento Clústeres de macrodatos de Microsoft SQL Server 2019 se va a retirar. La compatibilidad con Clústeres de macrodatos de SQL Server 2019 finalizará el 28 de febrero de 2025. Todos los usuarios existentes de SQL Server 2019 con Software Assurance serán totalmente compatibles con la plataforma, y el software se seguirá conservando a través de actualizaciones acumulativas de SQL Server hasta ese momento. Para más información, consulte la entrada de blog sobre el anuncio y Opciones de macrodatos en la plataforma Microsoft SQL Server.

Los volúmenes persistentes proporcionan un modelo de complemento para el almacenamiento en Kubernetes. En este modelo, la forma en que se proporciona el almacenamiento depende de cómo se use. Por lo tanto, puede usar su propio almacenamiento con alta disponibilidad y conectarlo al clúster de macrodatos de SQL Server. Aunque Kubernetes admite distintos tipos de soluciones de almacenamiento, como discos o archivos de Azure, Network File System (NFS) y almacenamiento local, los clústeres de macrodatos solo se admiten en configuraciones de prueba. Para más información, consulte Notas de la versión de la plataforma Clústeres de macrodatos de SQL Server 2019.

Importante

Si va a implementar el clúster de macrodatos en Azure con uno de los servicios de Kubernetes administrados (AKS o ARO), tenga en cuenta que existen limitaciones que puede que deba adaptar en función de los requisitos de la carga de trabajo de la aplicación. Por ejemplo, los volúmenes que usan discos administrados de Azure no son recursos con redundancia de zona actualmente. Los volúmenes no se pueden conectar entre zonas y deben estar ubicados en la misma zona que el nodo concreto que hospeda al pod de destino. En este caso concreto, es posible que quiera usar soluciones de alta disponibilidad adicionales que estén disponibles con los Clústeres de macrodatos de SQL Server. Haga clic aquí para conocer más detalles sobre las zonas de disponibilidad y el servicio Azure Kubernetes.

Configurar volúmenes persistentes

Un clúster de macrodatos de SQL Server consume estos volúmenes persistentes mediante clases de almacenamiento. Puede crear distintas clases de almacenamiento para diferentes tipos de almacenamiento y especificarlos todos en el momento de la implementación del clúster de macrodatos. Puede configurar la clase de almacenamiento y el tamaño de la reclamación de volumen persistente que se usará para cada finalidad específica en el nivel de grupo. Un clúster de macrodatos de SQL Server crea reclamaciones de volúmenes persistentes con el nombre de la clase de almacenamiento especificado para cada componente que necesite volúmenes persistentes. Después, monta el volumen (o los volúmenes) persistente correspondiente en el pod.

Estos son algunos aspectos importantes que se deben tener en cuenta al planear la configuración de almacenamiento de un clúster de macrodatos:

  • Para que una implementación de clúster de macrodatos sea correcta, asegúrese de que hay disponible el número necesario de volúmenes persistentes. Si va a implementar en un clúster de Azure Kubernetes Service (AKS) y usa una clase de almacenamiento integrada (default o managed-premium), esta clase admite el aprovisionamiento dinámico de volúmenes persistentes. Por lo tanto, no es necesario crear los volúmenes persistentes previamente, pero deberá asegurarse de que los nodos de trabajo disponibles en el clúster de AKS pueden asociar tantos discos como volúmenes persistentes sean necesarios para la implementación. En función del tamaño de máquina virtual especificado para los nodos de trabajo, cada nodo podrá asociar un número determinado de discos. En un clúster de tamaño predeterminado (sin alta disponibilidad), se requiere un mínimo de 24 discos. Si va a habilitar la alta disponibilidad o a escalar verticalmente un grupo, asegúrese de que haya como mínimo dos volúmenes persistentes por cada réplica de más, con independencia del recurso que se esté escalando verticalmente.

  • Si el aprovisionador de almacenamiento de la clase de almacenamiento que está proporcionando en la configuración no admite el aprovisionamiento dinámico, habrá que crear los volúmenes persistentes previamente. Por ejemplo, el aprovisionador local-storage no permite el aprovisionamiento dinámico. Vea este script de ejemplo para obtener instrucciones cómo llevar esto a cabo en un clúster de Kubernetes implementado con kubeadm.

  • Al implementar un clúster de macrodatos, puede configurar la misma clase de almacenamiento para que la usen todos los componentes del clúster, pero como procedimiento recomendado en una implementación de producción, varios componentes requerirán distintas configuraciones de almacenamiento para acomodar diversas cargas de trabajo en términos de tamaño o rendimiento. Puede sobrescribir la configuración de almacenamiento predeterminada especificada en el controlador para cada uno de los grupos de almacenamiento, conjuntos de datos e instancias maestras de SQL Server. En este artículo se facilitan ejemplos de cómo hacerlo.

  • Al calcular los requisitos de tamaño del bloque de almacenamiento, debe tener en cuenta el factor de replicación con el que se configura HDFS. El factor de replicación se puede configurar en el momento de la implementación en el archivo de configuración de implementación del clúster. El valor predeterminado para los perfiles de desarrollo y pruebas (es decir, aks-dev-test o kubeadm-dev-test) es 2. En el caso de los perfiles recomendados para las implementaciones de producción (es decir, kubeadm-prod) el valor predeterminado es 3. El procedimiento recomendado consiste en configurar la implementación de producción de un clúster de macrodatos con un factor de replicación de al menos 3 para HDFS. El valor del factor de replicación afectará al número de instancias del bloque de almacenamiento: como mínimo, debe implementar tantas instancias del bloque de almacenamiento como el valor del factor de replicación. Además, debe ajustar el tamaño del almacenamiento en consecuencia, y la cuenta de los datos que se replican en HDFS tantas veces como el valor del factor de replicación. Puede encontrar más información sobre la replicación de datos en HDFS aquí.

  • A partir de la versión 2019 CU1 de SQL Server, los clústeres de macrodatos no habilitan una experiencia para actualizar la opción de configuración de almacenamiento posterior a la implementación. Esta limitación le impide usar las operaciones de los clústeres de macrodatos para modificar el tamaño de la demanda de volumen persistente de cada instancia o escalar un grupo tras la implementación. Por lo tanto, es muy importante que planee el diseño del almacenamiento antes de implementar un clúster de macrodatos. Sin embargo, puede expandir el tamaño del volumen persistente directamente con las API de Kubernetes. En este caso, los metadatos del clúster de macrodatos no se actualizarán y verá incoherencias con respecto a los tamaños de volumen en los metadatos del clúster de configuración.

  • Al implementar en Kubernetes como aplicaciones en contenedor y usar características como conjuntos con estado y almacenamiento persistente, Kubernetes garantiza que los pods se van a reiniciar en caso de haya problemas de estado y, asimismo, que van a estar asociados al mismo almacenamiento persistente. Con todo, si se produce un error de nodo y el pod debe reiniciarse en otro nodo, existe un mayor riesgo de que no esté disponible si el almacenamiento es local para el nodo con el error. Para reducir este riesgo, debe configurar más redundancia y habilitar características de alta disponibilidad, o bien usar almacenamiento con redundancia remota. Aquí se muestra información general de las opciones de almacenamiento de diversos componentes en los clústeres de macrodatos:

Recursos Tipo de almacenamiento de datos Tipo de almacenamiento de registros Notas
Instancia maestra de SQL Server Almacenamiento local (réplicas>= 3) o con redundancia remota (réplica=1) Almacenamiento local Implementación basada en conjuntos con estado donde la adherencia de los pods a los nodos garantizará que se reinician y que los errores transitorios no van a provocar pérdidas de datos.
Grupo de proceso Almacenamiento local Almacenamiento local No se almacenan datos de usuario.
Grupo de datos Almacenamiento con redundancia local o remota Almacenamiento local Use el almacenamiento con redundancia remota si el grupo de datos no se puede volver a generar desde otros orígenes de datos.
Grupo de almacenamiento (HDFS) Almacenamiento con redundancia local o remota Almacenamiento local La replicación de HDFS está habilitada.
Grupo de Spark Almacenamiento local Almacenamiento local No se almacenan datos de usuario.
Control (controldb, metricsdb, logsdb) Almacenamiento con redundancia remota Almacenamiento local Fundamental para usar la redundancia de nivel de almacenamiento para metadatos del clústeres de macrodatos.

Importante

Asegúrese de que los componentes relacionados con el control están en un dispositivo con almacenamiento con redundancia remota. El pod controldb-0 hospeda una instancia de SQL Server con bases de datos que almacenan todos los metadatos relativos a los estados de servicio de los clústeres, diversas configuraciones y otra información pertinente. Si esta instancia deja de estar disponible, habrá problemas de estado con otros servicios dependientes del clúster.

Configurar las opciones de almacenamiento del clúster de macrodatos

De forma similar a otras personalizaciones, puede especificar opciones de configuración de almacenamiento en los archivos de configuración del clúster en el momento de la implementación para cada grupo en el archivo de configuración bdc.json y, para los servicios de control, en el archivo control.json. Si no hay ninguna opción de configuración de almacenamiento en las especificaciones del grupo, se usará la configuración de almacenamiento de control en todos los demás componentes, incluida la instancia maestra de SQL Server (recurso master), HDFS (recurso storage-0) y los componentes del grupo de datos. El ejemplo de código siguiente representa la sección de configuración de almacenamiento que puede incluir en las especificaciones:

    "storage": 
    {
      "data": {
        "className": "default",
        "accessMode": "ReadWriteOnce",
        "size": "15Gi"
      },
      "logs": {
        "className": "default",
        "accessMode": "ReadWriteOnce",
        "size": "10Gi"
    }

La implementación del clúster de macrodatos usa el almacenamiento persistente para almacenar datos, metadatos y registros para distintos componentes. Puede personalizar el tamaño de las reclamaciones de volúmenes persistentes creadas como parte de la implementación. El procedimiento recomendado es usar clases de almacenamiento con una directiva de reclamación de Conservar.

Advertencia

La ejecución sin almacenamiento persistente puede funcionar en un entorno de prueba, pero daría como resultado un clúster no funcional. Al reiniciarse el pod, los metadatos del clúster o los datos de usuario se pierden de forma permanente. No se recomienda ejecutar con esta configuración.

En la sección Configurar el almacenamiento, se proporcionan más ejemplos de cómo configurar el almacenamiento para su implementación del clúster de macrodatos de SQL Server.

Clases de almacenamiento de AKS

AKS viene con dos clases de almacenamiento integradas (default y managed-premium), además del aprovisionador dinámico de estas. Puede especificar una de estas, o bien puede crear su propia clase de almacenamiento para implementar el clúster de macrodatos con el almacenamiento persistente habilitado. En el archivo de configuración del clúster integrado para AKS (aks-dev-test) se incluyen de forma predeterminada configuraciones de almacenamiento persistente que usan la clase de almacenamiento default.

Advertencia

Los volúmenes persistentes creados con las clases de almacenamiento integradas default y managed-premium tienen una directiva de reclamación de tipo Eliminar. Por lo tanto, al eliminar el clúster de macrodatos de SQL Server, también se eliminarán las reclamaciones de volúmenes persistentes, así como los volúmenes persistentes. Puede crear clases de almacenamiento personalizadas mediante el aprovisionador azure-disk con una directiva de reclamación de tipo Retain, como se explica en los conceptos de almacenamiento.

Clases de almacenamiento de clústeres kubeadm

Los clústeres de Kubernetes implementados mediante kubeadm carecen de una clase de almacenamiento integrada. Debe crear sus propias clases de almacenamiento y volúmenes persistentes mediante almacenamiento local o su aprovisionador de almacenamiento preferido. En ese caso, establezca el elemento className en la clase de almacenamiento que haya configurado.

Importante

En los archivos de configuración de implementación integrados de kubeadm (kubeadm-dev-test y kubeadm-prod), no se especifica ningún nombre de clase de almacenamiento para el almacenamiento de datos o de registros. Antes de la implementación, tendrá que personalizar el archivo de configuración y establecer el valor de className. De lo contrario, se producirá un error en las validaciones anteriores a la implementación. La implementación también tiene un paso de validación que comprueba si existe la clase de almacenamiento, pero no para los volúmenes persistentes necesarios. Asegúrese de crear volúmenes suficientes, según la escala del clúster. Como tamaño mínimo predeterminado de clúster (escala predeterminada, sin alta disponibilidad), se deben crear al menos 24 volúmenes persistentes. Para ver un ejemplo de cómo crear volúmenes persistentes mediante un aprovisionador local, consulte Configuración de Kubernetes con kubeadm.

Personalizar las configuraciones de almacenamiento para cada grupo

Para todas las personalizaciones, primero tiene que crear una copia del archivo de configuración integrado que quiera usar. Por ejemplo, el siguiente comando crea una copia de los archivos de configuración de implementación de aks-dev-test en un subdirectorio denominado custom:

azdata bdc config init --source aks-dev-test --target custom

Este proceso crea dos archivos, bdc.json y control.json, que puede personalizar manualmente o mediante el comando azdata bdc config. Puede usar una combinación de las bibliotecas jsonpath y jsonpatch para proporcionar formas de editar los archivos de configuración.

Configurar el nombre de la clase de almacenamiento o el tamaño de las reclamaciones

De forma predeterminada, el tamaño de las reclamaciones de volúmenes persistentes aprovisionadas para cada pod en el clúster es de 10 GB. Puede actualizar este valor para adaptarse a las cargas de trabajo que ejecute en un archivo de configuración personalizado antes de la implementación del clúster.

En el siguiente ejemplo se actualiza a 32 GB el tamaño de las reclamaciones de volúmenes persistentes en control.json. Si no se reemplaza en el nivel de grupo, esta opción se aplicará en todos los grupos.

azdata bdc config replace --config-file custom/control.json --json-values "$.spec.storage.data.size=100Gi"

En el siguiente ejemplo se muestra cómo modificar la clase de almacenamiento del archivo control.json:

azdata bdc config replace --config-file custom/control.json --json-values "$.spec.storage.data.className=<yourStorageClassName>"

También tiene la opción de editar de forma manual el archivo de configuración personalizado o usar una revisión de JSON que cambia la clase de almacenamiento para el grupo de almacenamiento, como en el ejemplo siguiente:

{
  "patch": [
    {
      "op": "replace",
      "path": "$.spec.resources.storage-0.spec",
      "value": {
        "type":"Storage",
        "replicas":2,
        "storage":{
            "data":{
                    "size": "100Gi",
                    "className": "myStorageClass",
                    "accessMode":"ReadWriteOnce"
                    },
            "logs":{
                    "size":"32Gi",
                    "className":"myStorageClass",
                    "accessMode":"ReadWriteOnce"
                    }
                }
            }
        }
    ]
}

Aplique el archivo de revisión. Use el comando azdata bdc config patch para aplicar los cambios al archivo de revisión .json. En el siguiente ejemplo, el archivo patch.json se aplica a un archivo de configuración de implementación de destino, custom.json:

azdata bdc config patch --config-file custom/bdc.json --patch-file ./patch.json

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