Proxmox VEとStarWind Virtual SANの使用で、2ノードで高可用性(HA)クラスタを構築可能


Proxmox Virtual Environment (VE) は、迷えるVMwareユーザにとって最適な選択肢の1つです。ここでは、2つのストレージノードのみを使用して、StarWind Virtual SAN (VSAN) を使用して高可用性 Proxmox VE クラスターを構築する方法を紹介します。

ソリューションの図解

最終的なソリューションは次のようになります。

Proxmox VEのインストール

Proxmox VEのインストールは非常に簡単で、その方法については多数のリソースがあります。詳細はそちらを参照してください。

Proxmox クラスタの作成

クラスタは、デプロイ後に他の設定を行う前に作成する必要があります。Proxmox VE は、仮想マシンがすでに実行されている場合、クラスタにノードを追加することができないためです。作成手順は簡単で、次の 3 つのステップで構成されます。

1. ノードの 1 つにクラスタを作成します。

2. クラスタに参加するために必要な情報を入手する。

3. 2番目のノードでクラスタを結合します。

Proxmox クラスタ構成と StarWind VSAN 展開

クラスタが作成されたので、Proxmox VE 構成、StarWind VSAN 展開、クラスタへの高可用性共有ストレージの提供を続けます。次に、以下の作業を行います。

1. クラスタ・クォーラム用に QDevice を構成

2. ホスト上のストレージネットワークの設定

3. StarWind VSAN CVMをディプロイ

4. StarWind VSAN CVMでHAネットワークを設定する

5. StarWind VSAN CVMでストレージプールを作成する

6. HA LUNの作成

7. HA LUNをProxmoxノードに接続する

8. HA iSCSI上にLVMを作成

9. Proxmox クラスタに LVM を追加する

10. 結果として、両方のホストにリアルタイムで複製された「ha-storage」という名前の共有ストレージが完成

VMをデプロイし、Proxmox HAを有効にする

これでクラスタは本番環境での使用準備が整いました。これから数台のLinuxマシンをデプロイします。共有ストレージを仮想ディスクの配置場所として使用する必要があることにご注意ください。この場合は「ha-storage」です。「prod-vm」という名前の4つのVMを作成し、ノード間で分割しました。

ノードの障害をシミュレーションしても、VMが共有の高可用性ストレージ上にあるにもかかわらず、フェイルオーバーは発生しません。VMの高可用性を可能にするために、Proxmox Clusterで最終的な構成を行う必要があります。[Datacenter] > [HA] です。本番VMのみを追加し、StarWind VSAN VMは追加しません。最終的な構成は次のようになります。

フェイルオーバーのテスト

最後に、ノードが故障した場合の動作をテストします。DELL iDRAC (IPMI) を使用して、Proxmox ノードの 1 つを無粋にパワーオフし、ハードウェアの故障をシミュレートします。ノードの故障から約 60 秒後に VM の起動が開始され、4 つの VM のすべてでフェイルオーバーが正常に完了しました。コンソールコマンド「pvecm status」を使用してクラスタの健全性も確認します。1つのノードのみが稼働中であることを示していますが、QDevice によりクラスターの定足数は維持されています。

StarWind VSANは、障害が発生したノードの復旧後にストレージを自動的に再同期します。

結論

すべてが順調に動作完了。vSphereほど簡単ではありませんが、最終的な結果は、同じハードウェア仕様でVMware vSphereをセットアップするよりもさらに効率的で軽量な、軽量かつ超効率的な2(または3)ノードの高可用性HCIクラスタです。

関連トピックス

Proxmox VEとStarWind Virtual SANの使用で、2ノードで高可用性(HA)クラスタを構築可能 への1件のコメント

  1. climb のコメント:

    ▶Proxmox Virtual Environment(VE): オープンソース仮想化の詳細な概要:
    https://www.climb.co.jp/blog_vmware/cloud-8575

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です

 

このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください