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    Alibaba Cloud Service Mesh:Gérer les applications multi-clusters avec ASM et Karmada

    Centre de documentation

    Alibaba Cloud Service Mesh:Gérer les applications multi-clusters avec ASM et Karmada

    Dernière mise à jour :Aug 11, 2026

    Service Mesh (ASM) s'intègre à Karmada (Kubernetes Armada) pour déployer et exécuter des applications cloud-native sur plusieurs clusters Kubernetes sans modifier le code de l'application. Karmada offre une automatisation plug-and-play pour la gestion des applications multi-clusters dans les environnements cloud-native, avec des fonctionnalités clés telles que la gestion centralisée du multicloud, la haute disponibilité, la reprise après incident et l'ordonnancement du trafic. Cette rubrique explique comment utiliser ASM et Karmada pour gérer des applications multi-clusters.

    Informations générales

    Karmada utilise les API natives de Kubernetes pour définir des modèles de ressources fédérées, ce qui facilite l'intégration avec les outils Kubernetes existants. Karmada propose également une API PropagationPolicy autonome pour définir les exigences d'ordonnancement multi-clusters.

    • Il prend en charge un mécanisme de mappage de politique 1:N, ce qui évite de spécifier des contraintes d'ordonnancement à chaque création d'une application fédérée.

    • Lorsque vous utilisez les politiques par défaut, vous pouvez interagir directement avec l'API Kubernetes.

    Modes de cluster

    Karmada peut gérer les clusters membres selon deux modes : push et pull. La principale différence entre les modes push et pull réside dans la manière dont les clusters membres sont accessibles lors du déploiement des manifestes.

    Mode Push

    Le plan de contrôle Karmada accède directement au kube-apiserver d'un cluster membre pour obtenir l'état du cluster et déployer les manifestes.

    Mode Pull

    Le plan de contrôle Karmada n'accède pas directement aux clusters membres. Il délègue les requêtes à un composant agent nommé karmada-agent.

    Chaque karmada-agent dessert un seul cluster et assume les responsabilités suivantes :

    • Enregistre le cluster auprès de Karmada (crée un objet Cluster).

    • Maintient et signale l'état du cluster à Karmada (met à jour le statut de l'objet Cluster).

    • Surveille les manifestes depuis l'espace d'exécution Karmada (un namespace au format karmada-es-<nom du cluster>) et les applique au cluster qu'il dessert.

    Composants clés

    Le plan de contrôle Karmada comprend les composants suivants :

    • Karmada API Server

    • Karmada Controller Manager

    • Karmada Scheduler

    etcd stocke les objets API Karmada. L'API Server fournit le point de terminaison REST pour tous les autres composants. Le Karmada Controller Manager agit sur les objets API que vous créez via le serveur d'API.

    image

    Prérequis

    • Vous disposez de deux clusters ACK (nommés member1 et member2 dans cet exemple) dans le même virtual private cloud (VPC). Pour plus d'informations, consultez la rubrique Créer un cluster ACK managé.

      Remarque

      • Cette rubrique utilise deux clusters dans le même VPC à titre d'exemple. Si vos clusters se trouvent dans des VPC différents, vous devez configurer la connectivité réseau entre les VPC.

      • Nous vous recommandons d'utiliser un groupe de sécurité de type entreprise lors de la création des clusters.

    • Vous avez créé une instance ASM (nommée mesh1 dans cet exemple) et configuré une politique d'injection de sidecar pour le namespace default. Pour plus d'informations, consultez les rubriques Créer une instance ASM et Configurer une politique d'injection de sidecar.

    • Vous avez déployé une instance de cluster principal Karmada (nommée karmada-master dans cet exemple) et ajouté les deux clusters ACK (member1 et member2) en tant que clusters membres. Pour plus d'informations, consultez la page Installation de Karmada.

    • Vous avez ajouté les deux clusters à l'instance ASM (mesh1) et créé une passerelle d'entrée serverless. Pour plus d'informations, consultez la rubrique Ajouter des clusters à une instance ASM et créer une passerelle d'entrée serverless.

    Étape 1 : Déployer les applications avec Karmada

    Cette rubrique utilise l'application exemple Bookinfo, suivant un processus similaire à celui décrit dans la rubrique Utiliser une passerelle serverless ASM pour l'entrée multi-clusters. Toutefois, au lieu de déployer manuellement différentes versions de reviews sur des clusters distincts, cette rubrique montre comment obtenir le même résultat en créant une PropagationPolicy Karmada dans le cluster karmada-master.

    1. Créez un fichier nommé bookinfo-karmada.yaml avec le contenu suivant.

      Afficher le contenu YAML

      # Details service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: details
  labels:
    app: details
    service: details
spec:
  ports:
  - port: 9080
    name: http
  selector:
    app: details
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: bookinfo-details
  labels:
    account: details
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: details-v1
  labels:
    app: details
    version: v1
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: details
      version: v1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: details
        version: v1
    spec:
      serviceAccountName: bookinfo-details
      containers:
      - name: details
        image: registry-cn-hangzhou.ack.aliyuncs.com/ack-demo/examples-bookinfo-details-v1:1.19.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 9080
---
# Ratings service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: ratings
  labels:
    app: ratings
    service: ratings
spec:
  ports:
  - port: 9080
    name: http
  selector:
    app: ratings
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: bookinfo-ratings
  labels:
    account: ratings
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ratings-v1
  labels:
    app: ratings
    version: v1
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: ratings
      version: v1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: ratings
        version: v1
    spec:
      serviceAccountName: bookinfo-ratings
      containers:
      - name: ratings
        image: registry-cn-hangzhou.ack.aliyuncs.com/ack-demo/examples-bookinfo-ratings-v1:1.19.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 9080
---
# Reviews service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: reviews
  labels:
    app: reviews
    service: reviews
spec:
  ports:
  - port: 9080
    name: http
  selector:
    app: reviews
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: bookinfo-reviews
  labels:
    account: reviews
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: reviews-v1
  labels:
    app: reviews
    version: v1
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: reviews
      version: v1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: reviews
        version: v1
    spec:
      serviceAccountName: bookinfo-reviews
      containers:
      - name: reviews
        image: registry-cn-hangzhou.ack.aliyuncs.com/ack-demo/examples-bookinfo-reviews-v1:1.19.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 9080
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: reviews-v2
  labels:
    app: reviews
    version: v2
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: reviews
      version: v2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: reviews
        version: v2
    spec:
      serviceAccountName: bookinfo-reviews
      containers:
      - name: reviews
        image: registry-cn-hangzhou.ack.aliyuncs.com/ack-demo/examples-bookinfo-reviews-v2:1.19.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 9080
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: reviews-v3
  labels:
    app: reviews
    version: v3
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: reviews
      version: v3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: reviews
        version: v3
    spec:
      serviceAccountName: bookinfo-reviews
      containers:
      - name: reviews
        image: registry-cn-hangzhou.ack.aliyuncs.com/ack-demo/examples-bookinfo-reviews-v3:1.19.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 9080
---
# Productpage services
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: productpage
  labels:
    app: productpage
    service: productpage
spec:
  ports:
  - port: 9080
    name: http
  selector:
    app: productpage
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: bookinfo-productpage
  labels:
    account: productpage
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: productpage-v1
  labels:
    app: productpage
    version: v1
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: productpage
      version: v1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: productpage
        version: v1
    spec:
      serviceAccountName: bookinfo-productpage
      containers:
      - name: productpage
        image: registry-cn-hangzhou.ack.aliyuncs.com/ack-demo/examples-bookinfo-productpage-v1:1.19.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 9080
        volumeMounts:
        - name: tmp
          mountPath: /tmp
        securityContext:
          runAsUser: 1000
      volumes:
      - name: tmp
        emptyDir: {}
---

    2. Exécutez la commande suivante pour déployer l'application Bookinfo dans le cluster principal Karmada :

      kubectl --kubeconfig /etc/karmada/karmada-apiserver.config apply -f bookinfo-karmada.yaml
      Remarque

      Par défaut, le fichier kubeconfig du cluster principal Karmada est enregistré sous /etc/karmada/karmada-apiserver.config. Si vous avez choisi un autre chemin d'installation, remplacez le chemin après --kubeconfig par le chemin correct.

    3. Créez un fichier nommé propagation.yaml avec le contenu suivant.

      apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1
kind: PropagationPolicy
metadata:
  name: service-propagation
spec:
  resourceSelectors:
    - apiVersion: v1
      kind: Service
      name: productpage
    - apiVersion: v1
      kind: Service
      name: details
    - apiVersion: v1
      kind: Service
      name: reviews
    - apiVersion: v1
      kind: Service
      name: ratings
  placement:
    clusterAffinity:
      clusterNames:
        - member1
        - member2
---
apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1
kind: PropagationPolicy
metadata:
  name: produtpage-propagation
spec:
  resourceSelectors:
    - apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      name: productpage-v1
    - apiVersion: v1
      kind: ServiceAccount
      name: bookinfo-productpage
  placement:
    clusterAffinity:
      clusterNames:
        - member1
---
apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1
kind: PropagationPolicy
metadata:
  name: details-propagation
spec:
  resourceSelectors:
    - apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      name: details-v1
    - apiVersion: v1
      kind: ServiceAccount
      name: bookinfo-details
  placement:
    clusterAffinity:
      clusterNames:
        - member2
---
apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1
kind: PropagationPolicy
metadata:
  name: reviews-propagation
spec:
  resourceSelectors:
    - apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      name: reviews-v1
    - apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      name: reviews-v2
    - apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      name: reviews-v3
    - apiVersion: v1
      kind: ServiceAccount
      name: bookinfo-reviews
  placement:
    clusterAffinity:
      clusterNames:
        - member1
        - member2
---
apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1
kind: PropagationPolicy
metadata:
  name: ratings-propagation
spec:
  resourceSelectors:
    - apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      name: ratings-v1
    - apiVersion: v1
      kind: ServiceAccount
      name: bookinfo-ratings
  placement:
    clusterAffinity:
      exclude:
        - member1

      Le champ .spec.placement.clusterAffinity d'une PropagationPolicy définit les contraintes d'ordonnancement pour un cluster spécifique. Sans ces contraintes, tout cluster peut être candidat à l'ordonnancement.

      Vous pouvez configurer les quatre champs suivants :

      |
      **Paramètre**
      |
      **Description**
      | | --- | --- | |
      labelSelector
      |
      Filtre permettant de sélectionner les clusters membres en fonction de leurs libellés. Si ce champ n'est pas vide, seuls les clusters correspondant au filtre sont sélectionnés.
      | |
      fieldSelector
      |
      Filtre permettant de sélectionner les clusters membres en fonction de leurs champs. Si ce champ n'est pas vide, seuls les clusters correspondant au filtre sont sélectionnés.
      | |
      clusterNames
      |
      Liste des noms de clusters à inclure explicitement dans la sélection.
      | |
      exclude
      |
      Liste des noms de clusters à exclure explicitement de la sélection.La documentation officielle mentionne le champ sous le nom `ExcludeClusters`, mais la configuration réelle utilise `exclude`.
      |

      Cet exemple utilise uniquement les champs clusterNames et exclude. Pour plus d'informations sur le champ .spec.placement.clusterAffinity, consultez la section Propagation des ressources dans la documentation Karmada.





















    4. Exécutez la commande suivante pour déployer la PropagationPolicy :

      kubectl --kubeconfig /etc/karmada/karmada-apiserver.config apply -f propagation.yaml

    5. Utilisez les fichiers kubeconfig des clusters member1 et member2 pour afficher les Deployments dans chaque cluster.

      1. member1

        kubectl --kubeconfig member1 get deployment

        Sortie attendue :

        NAME             READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
productpage-v1   1/1     1            1           12m
reviews-v1       1/1     1            1           12m
reviews-v2       1/1     1            1           12m
reviews-v3       1/1     1            1           12m

      2. member2

        kubectl --kubeconfig member2 get deployment

        Sortie attendue :

        NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
details-v1   1/1     1            1           16m
ratings-v1   1/1     1            1           16m
reviews-v1   1/1     1            1           16m
reviews-v2   1/1     1            1           16m
reviews-v3   1/1     1            1           16m

    Étape 2 : Ajouter un VirtualService et une Gateway

    1. Dans le namespace default, créez un VirtualService nommé bookinfo avec le contenu suivant. Pour plus d'informations, consultez la rubrique Gérer les VirtualServices.

      apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: bookinfo
spec:
  hosts:
  - "*"
  gateways:
  - bookinfo-gateway
  http:
  - match:
    - uri:
        exact: /productpage
    - uri:
        prefix: /static
    - uri:
        exact: /login
    - uri:
        exact: /logout
    - uri:
        prefix: /api/v1/products
    route:
    - destination:
        host: productpage
        port:
          number: 9080

    2. Dans le namespace default, créez une Gateway nommée bookinfo-gateway avec le contenu suivant. Pour plus d'informations, consultez la rubrique Gérer les Gateways.

      apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: Gateway
metadata:
  name: bookinfo-gateway
spec:
  selector:
    istio: ingressgateway # use istio default controller
  servers:
  - port:
      number: 80
      name: http
      protocol: HTTP
    hosts:
    - "*"

    Étape 3 : Vérifier l'accès

    1. Obtenez l'adresse IP de la passerelle d'entrée. Pour plus d'informations, consultez la rubrique Obtenir l'adresse IP d'une passerelle d'entrée.

    2. Dans votre navigateur, saisissez http://{IP_address_of_the_serverless_ingress_gateway}/productpage et actualisez la page plusieurs fois. La page alterne entre les trois versions du service reviews, le trafic étant réparti de manière relativement uniforme. Bien que reviews-v3 se trouve dans un cluster différent de certains autres services, il fonctionne comme prévu.

      La page reviews-v3 affiche des étoiles rouges dans la section « Book Reviews » et indique Reviews served by: reviews-v3-xxx en bas, ce qui permet d'identifier la version actuelle du service.

      La page reviews-v2 affiche des étoiles noires dans la section « Book Reviews » et indique Reviews served by: reviews-v2-xxx en bas.

      La page reviews-v1 affiche uniquement le texte des avis sans notation par étoiles et indique l'instance de service, par exemple reviews-v1-586d96b89c-6v5p8, en bas.