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在多云、多集群成为企业IT基础设施新常态的今天，Karmada、Istio、Prometheus等组件的碎片化管理让运维效率大打折扣。Kurator作为华为云开源的分布式云原生套件，通过统一控制平面整合主流云原生工具，让跨云、跨边集群管理变得简单高效。本文将从环境准备到核心功能实操，带你完整掌握Kurator的使用流程。

一、前置知识与环境准备

1.1 Kurator核心定位

Kurator是业界首个分布式云原生开源套件，核心价值是将分散的云原生组件（Karmada、KubeEdge、Istio等）整合为开箱即用的统一平台，提供集群生命周期管理、跨集群应用分发、统一流量治理、全局监控等能力，彻底解决多云管理的配置碎片化、协同困难等痛点。

1.2 环境要求

• 操作系统：Linux（推荐Ubuntu 20.04+）或macOS
• 硬件配置：控制平面节点≥4核8G内存，工作节点≥2核4G内存
• 依赖工具：
  • Kubernetes集群（版本1.20+，需提前部署完成）
  • kubectl（已配置管理集群权限）
  • Helm 3.5+
  • Docker或containerd（容器运行时）
• 网络要求：控制平面与成员集群间开放6443（K8s API）、8080（Kurator Agent）端口

二、Kurator安装部署

2.1 安装Kurator CLI

CLI是Kurator的核心操作工具，推荐通过Release包快速安装（适配大多数场景）：

# 下载最新版本（以v0.6.0为例，可替换为最新版本）curl-LO https://github.com/kurator-dev/kurator/releases/download/v0.6.0/kurator-0.6.0-linux-amd64.tar.gz# 解压并部署到系统路径sudotar-zxvf kurator-0.6.0-linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/bin/# 验证安装（显示版本信息即成功）kurator version

2.2 部署Kurator控制平面

控制平面包含集群管理、应用分发等核心控制器，通过Helm一键部署：

# 添加Kurator Helm仓库helm repoaddkurator https://kurator.io/helm helm repo update# 安装控制平面（默认部署在kurator-system命名空间）helminstallkurator kurator/kurator --namespace kurator-system --create-namespace# 验证部署状态（所有Pod均为Running状态即可）kubectl get pods -n kurator-system

2.3 源码构建安装（可选，适合定制化场景）

若需二次开发或定制功能，可通过源码编译安装：

# 克隆源码仓库gitclone https://github.com/kurator-dev/kurator.gitcdkurator# 编译生成可执行文件makekurator# 部署到系统路径sudomv./out/linux-amd64/kurator /usr/local/bin/

三、核心功能实操

3.1 集群纳管：统一管理异构集群

Kurator支持纳管现有K8s集群（公有云、私有云、边缘集群均可），步骤如下：

3.1.1 存储集群kubeconfig

将待纳管集群的kubeconfig存储为Secret：

# 假设待纳管集群kubeconfig文件为member-cluster-configkubectl create secret generic member-cluster-secret -n default\--from-file=kubeconfig=member-cluster-config

3.1.2 声明式纳管集群

创建AttachedCluster资源，完成集群注册：

# attached-cluster.yamlapiVersion:cluster.kurator.dev/v1alpha1kind:AttachedClustermetadata:name:member-cluster-01namespace:defaultspec:kubeconfig:name:member-cluster-secret# 关联上述创建的Secretkey:kubeconfig

执行应用命令：

kubectl apply -f attached-cluster.yaml# 验证纳管状态（STATUS为Ready即成功）kubectl get attachedclusters -n default

3.2 Fleet管理：将多集群抽象为逻辑单元

Fleet是Kurator的核心抽象，可将多个集群编组为统一管理单元，简化批量操作：

# fleet.yamlapiVersion:fleet.kurator.dev/v1alpha1kind:Fleetmetadata:name:global-fleetnamespace:defaultspec:# 关联已纳管的集群clusters:-name:member-cluster-01namespace:default# 可添加更多集群...

执行应用命令并验证：

kubectl apply -f fleet.yaml kubectl get fleet -n default

3.3 统一应用分发：GitOps跨集群部署

通过Application资源，实现一次配置、多集群同步部署，支持GitOps模式：

# app-distribution.yamlapiVersion:apps.kurator.dev/v1alpha1kind:Applicationmetadata:name:podinfo-demonamespace:defaultspec:source:gitRepository:# 从Git仓库拉取应用配置url:https://github.com/stefanprodan/podinforef:branch:masterinterval:3m0s# 定期同步间隔syncPolicies:-destination:fleet:global-fleet# 分发到上述创建的Fleetkustomization:path:./deploy/webapp# Git仓库中应用配置路径prune:true# 自动清理已删除的资源interval:5m0s# 同步检查间隔

执行应用命令并验证：

kubectl apply -f app-distribution.yaml# 查看应用分发状态kubectl get applications -n default

3.4 统一监控配置：多集群指标聚合

Kurator集成Prometheus+Thanos+Grafana，实现多集群监控统一视图：

# monitoring.yamlapiVersion:monitoring.kurator.dev/v1alpha1kind:Monitoringmetadata:name:global-monitoringnamespace:defaultspec:fleet:global-fleet# 监控目标Fleetprometheus:retention:15d# 数据保留时间grafana:enabled:true# 启用Grafana可视化thanos:objectStorage:# 配置对象存储（示例使用本地存储，生产环境推荐S3/OSS）local:path:/data/thanos

执行应用命令并访问Grafana：

kubectl apply -f monitoring.yaml# 暴露Grafana服务（或通过Ingress配置访问）kubectl port-forward svc/global-monitoring-grafana -n default3000:80

浏览器访问http://localhost:3000，默认账号密码可通过Secret查询。

四、常见问题与解决方案

4.1 镜像拉取失败

• 问题原因：海外镜像仓库（gcr.io/quay.io）网络访问受限
• 解决方案：配置镜像仓库代理，修改containerd配置文件（/etc/containerd/config.toml），添加镜像镜像规则

4.2 集群纳管超时

• 问题现象：AttachedCluster状态长期处于Pending
• 解决方案：
  1. 检查控制平面与成员集群网络连通性（telnet 成员集群IP 6443）
  2. 验证Secret中的kubeconfig权限（需cluster-admin权限）
  3. 检查成员集群K8s版本是否符合要求（≥1.20）

4.3 应用分发失败

• 问题原因：Git仓库访问失败或配置路径错误
• 解决方案：
  1. 验证控制平面节点能否访问Git仓库
  2. 检查kustomization.path是否与Git仓库目录结构一致
  3. 查看应用事件日志：kubectl describe application podinfo-demo -n default

五、进阶方向与总结

Kurator的核心优势在于“集成而非替代”，通过高层抽象屏蔽底层组件复杂性。除基础功能外，还可探索这些进阶场景：

• 跨集群流量治理：集成Istio实现多集群服务网格
• 统一策略管理：通过Kyverno配置多集群安全策略
• 集群备份恢复：基于Velero实现跨集群资源备份