Khi bạn bắt đầu với container hóa, một thiết lập Docker Engine đơn giản là quá đủ để khởi đầu. Tuy nhiên, khi số lượng dịch vụ và ứng dụng bạn tự host trên phần cứng tại nhà tăng lên, việc theo dõi mọi thứ sẽ trở nên khó khăn. Tình hình còn phức tạp hơn nếu bạn cố gắng quản lý các ứng dụng container hóa trên nhiều hệ thống khác nhau trong phòng lab cá nhân (home lab) của mình.
May mắn thay, Kubernetes có thể xử lý các tác vụ tẻ nhạt liên quan đến việc cấp phát và quản lý container. Mặc dù Kubernetes có một đường cong học tập khá dốc, khiến 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. Hoặc có thể nói là “tùy vào nhu cầu”.
Docker Desktop chạy trên Windows 11
Kubernetes là gì? Sức mạnh của hệ thống điều phối container
Không phải Docker, mà là hơn thế nữa
Thông thường, Kubernetes được sử dụng trong các môi trường sản xuất quy mô lớn, 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, như cách cộng đồng thường gọi) là một nền tảng quản lý container chịu trách nhiệm mọi thứ, từ việc triển khai một container, phân bổ tài nguyên cho nó, đến đảm bảo nó vẫn hoạt động trong trường hợp máy chủ đang chạy nó bị lỗi.
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 đang làm việc với các ứng dụng liên kết chặt chẽ) và chịu trách nhiệm cung cấp địa chỉ IP, tài nguyên lưu trữ, cũng như các quy định mở rộng quy mô cho các dịch vụ được container hóa. Các Pod này có thể được sao chép trên các Node, là các máy trạm (hoặc máy ảo) thuộc cụm K8s của bạn. Trong trường hợp Pod của bạn bị lỗi, Kubernetes sẽ kéo một bản sao của Pod đó (gọi là ReplicaSet) để đảm bảo các container bên trong Pod bị lỗi vẫn tiếp tục chạy.
Nếu bạn đang thắc mắc Docker phù hợp như thế nào trong 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, bạn hoàn toàn có thể sử dụng Podman hoặc Containerd làm nền tảng runtime cho container.
Tại sao nên triển khai Kubernetes trong home lab?
Tự động hóa container, đổi lấy giờ học K8s
Mặc dù những người đam mê home lab thường chạy các container bên trong một máy ảo duy nhất hoặc trực tiếp trên nền tảng ảo hóa của họ, nhưng vẫn có một số lợi ích nhất định khi sử dụng Kubernetes trong môi trường tự host 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 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 phải tính đến sự gia tăng đột ngột về tải cho các ứng dụng 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 rất đáng để tìm hiểu. Với việc bạn có thể triển khai một cụm K8s trên các thiết bị Raspberry Pi, bạn không cần phải chi hàng nghìn đô la cho phần cứng hoặc hóa đơn tiền điện chỉ để có một môi trường học Kubernetes đủ 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 lập trình YAML và JSON của mình. Hơn nữa, bạn có thể sử dụng nó kết hợp với các công cụ cấp công nghiệp khác như Ansible và GitLab CI/CD để biến home lab thông thường của bạn thành một môi trường chuyên nghiệp, sẵn sàng cho sản xuất.
Kubernetes có phải là “quá mức cần thiết” cho home lab?
Bảng điều khiển MicroK8s trên Ubuntu
Mặc dù tôi tự nhận mình là một người học Kubernetes nhiệt tình, nhưng 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 chỉ bao gồm thử nghiệm các bản phân phối Linux và chạy một vài container đơn giản, thì 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 đang chạy các máy chủ YunoHost hoặc UmbrelOS đơn giản, không có nhiều lý do để đào sâu vào “hố thỏ” K8s.
Nhưng suy cho cùng, 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, ngay cả khi chúng quá phức tạp đối với các máy chủ gia đình thông thường. Tôi vẫn khuyến khích bạn nên thử Kubernetes một lần, đặc biệt nếu bạn là người thích học hỏi các công cụ mới.
Chạy Docker Desktop bên trong máy ảo Debian trên máy chủ Proxmox
Kết luận
Kubernetes là một công cụ điều phối container mạnh mẽ, mang lại khả năng tự động hóa, mở rộng quy mô và tính sẵn sàng cao cho các ứng dụng của bạn. Đối với một home lab, K8s có thể là một tài sản quý giá nếu bạn có nhu cầu cao về tính sẵn sàng cho các dịch vụ cốt lõi hoặc muốn nâng cao kỹ năng chuyên môn trong lĩnh vực DevOps/sysadmin. Nó cung cấp một môi trường học tập thực tế và hiệu quả, giúp bạn làm quen với các công cụ cấp doanh nghiệp mà không cần đầu tư quá lớn vào phần cứng.
Tuy nhiên, nếu bạn chỉ cần chạy một vài container đơn giản hoặc mới bắt đầu khám phá thế giới tự host, Kubernetes có thể là quá mức cần thiết và đòi hỏi một lượng lớn thời gian học tập ban đầu. Điều quan trọng là phải cân nhắc mục tiêu của bạn: bạn muốn có một hệ thống mạnh mẽ và linh hoạt hay chỉ cần một giải pháp đơn giản để chạy các dịch vụ cơ bản? Dù sao đi nữa, tinh thần của home lab chính là thử nghiệm và học hỏi, vì vậy nếu bạn có sự tò mò, đừng ngần ngại cho Kubernetes một cơ hội.
Bạn nghĩ sao về việc triển khai Kubernetes trong home lab? Hãy để lại bình luận bên dưới để chia sẻ quan điểm của bạn nhé!