在Kubernetes的工作节点之间共享存储/卷？

Question

是否有可能在Kubernetes的不同工作程序节点中存在的应用程序的两个Pod /实例之间共享一个集中式存储/卷？

所以解释一下我的情况：

• 我有一个带有2个工作节点的Kubernetes集群。在每一个中，我都有1个正在运行的App X实例。这意味着我有两个App X实例完全同时运行。

• 这两个实例都订阅了具有两个分区的topicX主题，它们是Apache Kafka中名为groupX的使用者组的一部分。

据我了解，消息负载将在分区之间分配，但在消费者组中的消费者之间也会分配。到目前为止一切顺利，对吗？

所以对我的问题：

• 在我的整个解决方案中，我有一个按国家和ID唯一约束的层次结构划分。国家和ID的每种组合都有一个pickle模型（python机器学习模型），该模型存储在应用程序访问的目录中。对于一个国家/地区和ID的每种组合，我每分钟都会收到一条消息。

• 目前，我有2个国家/地区，因此，为了能够进行适当的扩展，我想在两个应用X实例之间分配负载，每个实例处理自己的国家/地区。

• 问题在于，使用Kafka可以在不同实例之间平衡消息，并且在不知道消息属于哪个国家的情况下访问每个实例中的pickle文件时，我必须在两个实例中存储pickle文件。

有办法解决吗？我宁愿使设置尽可能简单，以便于扩展和稍后添加第三，第四和第五个国家。

请记住，这是解释问题的过于简化的方法。实际上，实例数要多得多。

Answer 1

是。如果您查看此表，则可能有任何PV（物理卷）支持的内容ReadWriteMany都将帮助您为Kafka工人完成相同的数据存储。因此，这些总结如下：

• Azure文件
• 头文件
• Glusterfs
• 兆字节
• NFS
• VsphereVolume-（在吊舱并置时有效）
• Portworx卷

我认为，NFS是最容易实现的。请注意，Azurefile，Quobyte和Portworx是付费解决方案。