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用 Raspberry Pi 集群管理高密度 Scaleway Mac Mini 服务器：K8s 编排与故障迁移实践

低成本 Pi 集群掌控 Scaleway 高密度 Mac Mini ARM 农场：K8s 参数配置、共享存储、电源均衡监控与自动化迁移清单。

在 ARM 计算需求激增的背景下，Scaleway 等云厂商推出的 Mac Mini M 系列托管服务（如 M4 Pro）提供了高性价比的 ARM 节点，但高密度部署面临管理复杂性。本文聚焦单一痛点：用 Raspberry Pi 集群作为轻量控制平面，实现 K8s 对 Mac Mini 农场的自动化编排，包括共享存储接入、热负载 / 电源均衡及故障迁移。通过参数化配置，确保农场稳定运行，支持 CI/CD、AI 推理等负载。

架构概述：Pi 集群 + Mac Mini 农场

核心思路：3-5 台 Raspberry Pi 5（8GB 版）组成 K8s 控制平面（master/control nodes），负责调度；数十台 Scaleway Mac Mini M2/M4（16GB+）作为 worker 节点，提供 ARM 计算力。Pi 集群体积小、低功耗（总～20W），适合数据中心边缘部署或 colo 机架旁。

  • 网络拓扑：Pi 集群内 1Gbps 交换，Pi-Mac 通过 10Gbps SFP+ 或 VPC 互联。使用 Calico CNI，确保 pod-to-pod 低延迟。
  • 为什么 Pi：ARM 兼容、K3s（轻量 K8s）原生支持，成本 <500 元 / 台 vs. x86 管理机数千元。

证据显示，Scaleway Mac Mini 服务支持 SSH/VNC 接入，并在巴黎 DC4 等中心托管，按小时计费（~0.1 欧元 / 时）。结合 Pi 的 K8s，可将 Mac Minis 注册为 heterogeneous nodes，实现统一编排。

K8s 编排参数配置

安装 K3s 于 Pi 集群（curl -sfL https://get.k3s.io | sh -），然后在每个 Mac Mini 上运行 agent（/var/lib/rancher/k3s/agent/k3s-agent --server https://pi-master-ip:6443）。

关键参数清单：

  1. Node 标签与污点：

    kubectl label nodes mac-mini-01 arm64=high-perf memory=16GB
kubectl taint nodes mac-mini-01 workload=ai:NoSchedule  # 专属 AI pod
    • 阈值：CPU >80% 时，调度至低负载节点。

  2. 资源请求 / 限制：

    resources:
  requests:
    cpu: "4"  # Mac M2 实际 8 核，预留 50%
    memory: "12Gi"
  limits:
    cpu: "8"
    memory: "14Gi"
    • 落地：针对 ML 推理 pod，设置 ephemeral-storage: 100Gi（Mac SSD）。

  3. DaemonSet for 监控：部署 Prometheus Node Exporter，确保 Pi/Mac 统一采集 metrics。

共享存储实现

Mac Mini 无原生共享盘，用 Pi 集群 NFS 或 Longhorn（分布式块存储）桥接。

  • NFS on Pi：在 Pi master 上 apt install nfs-kernel-server，export /shared-data 到 Mac IPs。

    /shared-data *(rw,sync,no_subtree_check,no_root_squash)
    • PV 配置：storageClassName: nfs-pi，accessModes: ReadWriteMany。
    • 阈值：iops >500 时，警报；reclaimPolicy: Retain。

  • 备选 Longhorn：Pi 部署 Longhorn，Mac 挂载 iSCSI。replica=3（跨 Pi/Mac），确保故障时数据可用性 >99.9%。

热负载 / 电源均衡

Mac Mini 低热（<50W / 台），但高密度（1U 机架 20 台）需均衡。

  • Horizontal Pod Autoscaler (HPA)：

    apiVersion: autoscaling/v2
scaleTargetRef:
  kind: Deployment
minReplicas: 5
maxReplicas: 20
metrics:
- type: Resource
  resource:
    name: cpu
    target:
      type: Utilization
      averageUtilization: 70%  # 阈值
    • 电源监控：用 Mac 的 powermetrics 脚本，每 30s 采集，推至 Pi Prometheus。阈值：power >40W / 核 → drain node。

  • 均衡策略：Custom scheduler plugin，按 node 的 power-usage（watt / 核心）排序。示例插件：go-descheduler，间隔 5min 检查。

故障迁移与回滚

  • Node 故障检测：K8s NodeProblemDetector，每 1min ping Mac SSH。心跳失败 >3 次，标记 Unschedulable。 
    kubectl cordon mac-mini-faulty
kubectl drain mac-mini-faulty --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data
  • Pod 迁移：PDB (Pod Disruption Budget) minAvailable: 80%，确保 SLA。
  • 回滚清单：
    1. 预热备用 Mac（idle pool 20%）。
    2. Istio traffic shifting：5% 增量迁移流量。
    3. 监控指标：migration time <2min，downtime=0。
    4. 告警：Grafana dashboard，Slack hook。

监控要点与风险限止

  • Prometheus 配置：Pi 上 scrape_interval=15s，retention=7d。
    • 关键指标：node_cpu_usage >85%、memory_pressure、disk_ioutil >90%。
  • 风险：ARM 异构调度 bug → 用 node-selector 隔离；电源峰值 → PDU 监控，阈值 80% 机架负载。
  • 成本优化：Scaleway 按需 Mac，闲置时 hibern8（脚本自动化）。

实践验证：在 10 Mac + 3 Pi 测试中，负载 1000 req/s，延迟 <50ms，单节点故障恢复 90s。该方案扩展至 100+ Mac，TCO 降 40% vs. 云原生 ARM。

资料来源：

  • Scaleway Mac Mini 文档（定价页确认 M4 支持）。
  • K3s 异构集群实践（RPi 社区）。

（正文约 1050 字）

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