Resource-Requests und -Limits habe ich in meinem Lab lange so gesetzt, wie man es eben macht: ein paar Werte aus dem Bauch, 100m/128Mi als Reflex, und dann nie wieder angefasst. Auf einer dicken Cloud ist das egal. Auf vier RK1-Boards mit endlichem ARM-Speicher ist es das nicht: Setze ich zu hoch, verschenke ich Kapazität, die kein anderer Pod mehr bekommt, weil der Scheduler den Request reserviert, nicht den Verbrauch. Setze ich zu niedrig, holt mir der OOM-Killer nachts einen Pod ab oder die CPU wird in den Boden gethrottlet. Beides hatte ich. Was mir fehlte, war kein Gefühl, sondern eine Zahl.

In nahezu jedem Beitrag taucht es beiläufig auf: storageClass: ceph-block, eine RWO-PVC, ein copyMethod: Snapshot. Erklärt habe ich diese Schicht nie — dabei funktioniert ohne sie nichts. Das hier ist das Fundament: Rook -Ceph, das die NVMe-SSDs der Turing-Pi-/RK1-Boards zu einem fehlertoleranten Speicher zusammenfasst.

Jedes Lab braucht ein Stück Blech, auf dem es steht. Bei mir ist das ein Turing Pi -Board — ein Mini-ITX-Träger für vier Compute-Module, den ich seinerzeit in der Kickstarter-Kampagne mitfinanziert habe. Die Idee, einen kleinen, lautlosen und stromsparenden Cluster aus austauschbaren Knoten in einem einzigen Gehäuse zu betreiben, hat mich sofort überzeugt. Diese Geschichte handelt davon, wie aus der ersten, etwas naiven Bestückung über ein paar Umwege die heutige Basis von hydra wurde.