Khi bạn bắt đầu với containerization, một thiết lập Docker Engine đơn giản là quá đủ. Nhưng một khi bạn bắt đầu lưu trữ nhiều dịch vụ và ứng dụng hơn trên phần cứng tại nhà, bạn sẽ gặp khó khăn trong việc theo dõi mọi thứ. Tình hình trở nên phức tạp hơn nữa nếu bạn cố gắng quản lý các ứng dụng được container hóa trên nhiều hệ thống trong home lab của mình. May mắn thay, Kubernetes có thể xử lý các tác vụ tẻ nhạt liên quan đến việc cấp phát container. Tuy nhiên, với đường cong học tập khá dốc của Kubernetes, bạn có thể tự hỏi liệu có đáng để sử dụng công cụ này trong home lab của mình hay không. Câu trả lời ngắn gọn là… có. Đúng vậy, có phần đúng.
Kubernetes là gì?
Kubernetes không giống Docker
Thường được sử dụng trong các môi trường sản xuất chuyên sâu, Kubernetes là một công cụ điều phối container được thiết kế để hoạt động với nhiều máy chủ. Nói một cách đơn giản hơn, bạn có thể coi Kubernetes (hay K8s, theo cách cộng đồng gọi) là một nền tảng quản lý container, đảm nhiệm mọi thứ từ triển khai container đến cấp phát tài nguyên cho nó và đảm bảo nó vẫn hoạt động trong trường hợp máy chủ chạy nó gặp sự cố.
Kubernetes thực hiện các hoạt động quản lý của mình bằng cách sử dụng các Pod. Mỗi Pod bao bọc một container (hoặc một nhóm container, nếu bạn làm việc với các ứng dụng được liên kết chặt chẽ) và chịu trách nhiệm cung cấp địa chỉ IP, tài nguyên lưu trữ, cũng như các quy định về mở rộng quy mô cho các dịch vụ được container hóa. Các Pod này có thể được nhân rộng trên các Node, là các máy trạm (hoặc máy ảo) thuộc cụm K8s của bạn. Trong trường hợp Pod của bạn ngừng hoạt động, Kubernetes sẽ kéo một bản sao của Pod (gọi là ReplicaSet) để đảm bảo các container bên trong Pod bị lỗi tiếp tục chạy.
Nếu bạn đang thắc mắc Docker phù hợp như thế nào vào phương trình K8s, thì nó là công cụ runtime phổ biến nhất để thực thi các container của bạn. Trong khi đó, Kubernetes chịu trách nhiệm quản lý, mở rộng quy mô và tự động hóa các container này trên nhiều máy chủ. Điều thú vị là Docker không phải là lựa chọn duy nhất, vì bạn có thể dễ dàng sử dụng Podman hoặc Containerd làm nền tảng runtime container.
Màn hình Docker Desktop đang chạy trên hệ điều hành Windows 11, minh họa giao diện quản lý container phổ biến.
Lý do nên chạy Kubernetes trong Home Lab của bạn?
Tự động hóa container… đổi lấy hàng giờ học K8s
Mặc dù những người dùng home lab thường chạy các container bên trong một máy ảo duy nhất hoặc trực tiếp trên nền tảng ảo hóa của họ, nhưng có một số lợi ích khi sử dụng Kubernetes trong môi trường tự lưu trữ thông thường. Nếu bạn cần hỗ trợ tính sẵn sàng cao (high-availability) cho các dịch vụ thiết yếu của mình, khả năng tự phục hồi của ReplicaSets trong Kubernetes có thể rất hữu ích, đặc biệt nếu bạn có nhiều Node trong cụm K8s của mình. Trong khi đó, khía cạnh mở rộng quy mô (scaling) của Kubernetes có một tiện ích riêng biệt trong lĩnh vực home lab, vì nó hữu ích hơn trong các máy chủ định hướng sản xuất, nơi bạn có thể cần tính đến các đợt tăng tải đột ngột cho các ứng dụng được container hóa của mình.
Đối với những người đam mê máy tính đang tìm kiếm sự nghiệp trong lĩnh vực DevOps và/hoặc quản trị hệ thống (sysadmin), Kubernetes chắc chắn đáng để tìm hiểu. Với việc bạn có thể triển khai một cụm K8s trên Raspberry Pi, bạn không cần phải bỏ ra hàng ngàn đô la cho phần cứng hoặc hóa đơn tiền điện chỉ để có được một môi trường học Kubernetes tốt. K8s không chỉ cung cấp kinh nghiệm thực tế cần thiết về tự động hóa container, giám sát và mở rộng quy mô, mà bạn còn có thể sử dụng nó để trau dồi kỹ năng viết script YAML và JSON của mình. Hơn nữa, bạn có thể sử dụng nó cùng với các công cụ cấp độ công nghiệp khác như Ansible và GitLab CI/CD để biến home lab thông thường của bạn thành một môi trường chuyên sâu sản xuất.
Liệu máy chủ Kubernetes có phải là quá mức cần thiết cho Home Lab?
Mặc dù tôi tự nhận mình là một người học Kubernetes nhiệt tình, tôi phải thừa nhận rằng nó hơi quá mức cần thiết đối với home lab thông thường. Nếu khối lượng công việc chính của bạn liên quan đến việc thử các bản phân phối Linux và lưu trữ một vài container, không có nhiều lý do để dành hàng giờ làm quen với các lệnh Kubernetes và cú pháp YAML/JSON. Tương tự, đối với những người dùng đang chạy các máy chủ YunoHost hoặc UmbrelOS đơn giản, không có nhiều lý do để đi sâu vào “lỗ thỏ” K8s.
Giao diện MicroK8s Dashboard đang hoạt động trên hệ điều hành Ubuntu, hiển thị các tài nguyên và trạng thái của cụm Kubernetes.
Nhưng một lần nữa, toàn bộ mục đích tồn tại của home lab là bạn có thể thử nghiệm với phần cứng cấp máy chủ và các tiện ích phần mềm cấp độ sản xuất, mặc dù nó quá phức tạp đối với các máy chủ gia đình thông thường. Tôi vẫn khuyên bạn nên thử Kubernetes, đặc biệt nếu bạn là người thích học hỏi các công cụ mới.
Kết luận
Kubernetes mang lại khả năng tự động hóa, tính sẵn sàng cao và khả năng mở rộng mạnh mẽ cho việc quản lý container, những lợi ích rõ rệt so với một thiết lập Docker Engine đơn lẻ. Mặc dù công cụ này có thể là quá mức cần thiết đối với người dùng home lab chỉ chạy các ứng dụng đơn giản, nó lại là một nền tảng học tập vô giá cho những ai muốn phát triển sự nghiệp trong DevOps hoặc quản trị hệ thống, cung cấp kinh nghiệm thực tế với các công nghệ tiên tiến.
Docker Desktop đang chạy bên trong một máy ảo Debian trên nền tảng Proxmox, thể hiện khả năng ảo hóa lồng ghép trong home lab.
Với khả năng triển khai trên các thiết bị chi phí thấp như Raspberry Pi, rào cản gia nhập trở nên thấp hơn bao giờ hết. Vậy, bạn có sẵn sàng dành thời gian để khám phá sức mạnh của Kubernetes trong môi trường home lab của mình không? Hãy chia sẻ suy nghĩ và kinh nghiệm của bạn về việc sử dụng Kubernetes tại nhà trong phần bình luận bên dưới!
