在单个 Ingress Controller 上并行运行多个应用程序（例如 JupyterLab/Elyra + Kubeflow Pipelines UI）答案

【问题标题】：Running multiple applications parallel on single Ingress Controller (e.g. JupyterLab/Elyra + Kubeflow Pipelines UI)在单个 Ingress Controller 上并行运行多个应用程序（例如 JupyterLab/Elyra + Kubeflow Pipelines UI）
【发布时间】：2021-07-08 15:06:47
【问题描述】：

我已经在 KIND（Kubernetes In Docker）集群上并行安装了 Elyra（它是 JupyerLab + 一些以 AI 为中心的扩展，包括用于创建 Kubeflow Pipelines 的可视化编辑器）和 KubeFlow Pipelines。

首先，我按照here 的文档安装了 Kubeflow 管道

导出 PIPELINE_VERSION=1.4.1
kubectl apply -k "github.com/kubeflow/pipelines/manifests/kustomize/cluster-scoped-resources?ref=$PIPELINE_VERSION"
kubectl 等待 --for 条件=建立 --timeout=60s crd/applications.app.k8s.io
kubectl apply -k "github.com/kubeflow/pipelines/manifests/kustomize/env/platform-agnostic-pns?ref=$PIPELINE_VERSION"

然后，我已经按照 here 的文档安装了 NGINX 入口控制器

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/ingress-nginx/master/deploy/static/provider/kind/deploy.yaml

最后，我使用以下steps 安装了 Elyra/JupyterLab

所以我需要的所有 UI 都已经创建了相应的服务：

k 获取 svc
名称类型集群 IP 外部 IP 端口年龄
elyra-ai 节点端口 10.96.84.31 8888:32111/TCP 94m
Kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 443/TCP 105m

k get svc -n kubeflow |grep ml-pipeline-ui
ml-pipeline-ui ClusterIP 10.96.132.233 80/TCP 105m

因此，我创建了一个 ingress.yaml 来启用 JupyterLab/Elyra 的访问权限。

如您所见，我添加了许多路径条目，例如 login、elyra、git、lsp、lab、kernelspecs、static...

所以现在我被困在二维中了。

我不想为我正在安装的每个 JupyterLab 扩展添加路径条目
我找不到让 Kubeflow Pipelines UI 也可以从集群外部访问的方法

虽然 Elyra 管道编辑器可以通过 ClusterIP 访问 Kubeflow Pipelines Endpoint，但也可以访问 Kubeflow Pipelines UI...

【问题讨论】：

标签： jupyter-lab nginx-ingress kubeflow kubeflow-pipelines elyra

【解决方案1】：

最简单的方法是使用虚拟主机。因此，在 DNS 或 /etc/hosts 文件中添加例如：

127.0.0.1 elyra.local.host
127.0.0.1 kubeflow.local.host

那么这两个service.yaml就变得直截了当，对于Elyra/JupyteLab：

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: elyra-ingress
spec:
  rules:
  - host: "elyra.local.host"
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: elyra-ai
            port:
              number: 8888

对于 Kubeflow 管道：

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: kfp-ingress
spec:
  rules:
  - host: "kubeflow.local.host"
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: ml-pipeline-ui
            port:
              number: 80

【讨论】：