10 bewährte Methoden für das Management von Kubernetes im großen Maßstab

Während Organisationen Mikrodienste und cloud-native Architekturen nutzen, wird Kubernetes zur Norm für die Container-Orchestrierung. So sehr Kubernetes das Bereitstellen und Verwalten von Containern vereinfacht, macht die Arbeit im großen Maßstab das Leben komplex, und robuste Praktiken sind notwendig.

In diesem Artikel werde ich technische Strategien und Best Practices für das Management von Workloads im großen Maßstab in Kubernetes behandeln.

Herausforderungen beim Skalieren von Kubernetes kennen

Das Skalieren in Kubernetes umfasst das Überwinden von Hindernissen wie:

• Cluster-Ressourcenplanung. Optimierte CPU-, Speicher- und Festplattennutzung über Knoten hinweg.
• Netzwerkkomplexität. Konsistente Kommunikation zwischen Diensten in großen, verteilten Umgebungen.
• Fehler und Skalierbarkeit. Verfügbarkeit während von Ausfällen und während eines Skalierungs- oder Reduzierungsszenarios sicherstellen.
• Betriebsaufwände. Wiederholende Operationen wie Skalierung, Überwachung und Lastverteilung eliminieren.
• Sicherheit im großen Maßstab. Rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC), Geheimnisse und Netzwerkrichtlinien in großen Clustern.

In diesem Artikel werde ich Beispiele für das Überwinden solcher Hindernisse mit einer Kombination aus nativen Kubernetes-Funktionen und ergänzenden Tools durchgehen.

Funktionen und Werkzeuge

1. Effiziente Planung von Cluster-Ressourcen

Die Leistung im großen Maßstab wird direkt durch die Verteilung von Ressourcen im großen Maßstab bestimmt. Es gibt eine Vielzahl von Funktionen in Kubernetes für die optimierte Nutzung von Ressourcen:

Anfragen und Limits

Die Angabe von CPU- und Speicheranfragen und -limits führt zu einer fairen Verteilung von Ressourcen und verhindert, dass laute Nachbarn alle Ressourcen verbrauchen.

apiVersion: v1

kind: Pod

metadata:

  name: resource-demo

spec:

  containers:

    - name: app

      image: nginx

      resources:

        requests:

          memory: "128Mi"

          cpu: "500m"

        limits:

          memory: "256Mi"

          cpu: "1"

Best Practices:

• Verwenden Sie Quotas zur Durchsetzung auf Namespace-Ebene.
• Analysieren Sie regelmäßig die Nutzung mit kubectl top und nehmen Sie bei Bedarf erforderliche Anpassungen an den Limits vor.

Cluster-Auto-Scaler

Der Auto-Scaler skaliert die Anzahl der Nodes Ihres Clusters dynamisch entsprechend der Arbeitslast.

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes/autoscaler/releases/download/cluster-autoscaler-<version>/cluster-autoscaler.yaml

Best Practices:

• Bezeichnen Sie Ihre Auto-Scaler-Operationen passend für Ihre Nodes.
• Überwachen Sie das Skalierungsverhalten, um Überprovisionierung zu vermeiden.

2. Horizontales und vertikales Pod-Auto-Scaling

Der Horizontale Pod-Auto-Scaler (HPA) und der Vertikale Pod-Auto-Scaler (VPA) Skalierungsfähigkeiten sind nativ in Kubernetes, aber Service-Meshes wie Istio und Linkerd vereinfachen und optimieren die Kommunikation zwischen Diensten.

Horizontaler Pod-Auto-Scaler (HPA)

HPA skaliert Replikate von Pods entsprechend der CPU-, Speicher- oder benutzerdefinierten Metriken.

Beispiel: CPU-Nutzung für die automatische Skalierung

apiVersion: autoscaling/v2

kind: HorizontalPodAutoscaler

metadata:

  name: hpa-example

spec:

  scaleTargetRef:

    apiVersion: apps/v1

    kind: Deployment

    name: web-app

  minReplicas: 2

  maxReplicas: 10

  metrics:

    - type: Resource

      resource:

        name: cpu

        target:

          type: Utilization

          averageUtilization: 50

Vertical Pod Autoscaler (VPA)

Vertical Pod Autoscaler skaliert eine Laufzeit-Anforderung und ein Limit eines Pods.

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes/autoscaler/releases/download/vertical-pod-autoscaler-<version>/vpa.yaml

3. Optimierung des Netzwerks im großen Maßstab

Service Mesh

Service-Meshes wie Istio und Linkerd vereinfachen und optimieren die Kommunikation zwischen Diensten durch die Abstraktion von Dienstlasten, Wiederholungen und Verschlüsselung.

Beispiel: Istio VirtualService zur Weiterleitung von Datenverkehr

apiVersion: networking.istio.io/v1beta1

kind: VirtualService

metadata:

  name: example-route

spec:

  hosts:

    - example.com

  http:

    - route:

        - destination:

            host: service-v1

          weight: 80

        - destination:

            host: service-v2

          weight: 20

Netzwerkrichtlinien

Verwenden Sie Netzwerkrichtlinien, um den Datenverkehr zwischen Pods zur Verbesserung der Sicherheit einzuschränken.

apiVersion: networking.k8s.io/v1

kind: NetworkPolicy

metadata:

  name: restrict-traffic

spec:

  podSelector:

    matchLabels:

      app: web-app

  policyTypes:

    - Ingress

  ingress:

    - from:

        - podSelector:

            matchLabels:

              role: backend

4. Verbesserung der Beobachtbarkeit

Beobachtbarkeit ist entscheidend für die Steuerung von Kubernetes auf hoher Ebene. Verwenden Sie Tools wie Prometheus, Grafana und Jaeger für Metriken, Logs und Tracing.

Prometheus-Metriken

Verwenden Sie Prometheus-Annotationen zum Scraping von Pod-Metriken.

apiVersion: v1

kind: Pod

metadata:

  annotations:

    prometheus.io/scrape: "true"

    prometheus.io/port: "8080"

  labels:

    app: monitored-app

spec:

  containers:

    - name: app

      image: monitored-app:latest

      ports:

        - containerPort: 8080

5. Aufbau von Widerstandsfähigkeit

Pod-Störungsbudgets (PDB)

Verwenden Sie PDBs, um während Wartungs- und Upgradeprozessen eine Mindestverfügbarkeit von Pods zu gewährleisten.

apiVersion: policy/v1

kind: PodDisruptionBudget

metadata:

  name: pdb-example

spec:

  minAvailable: 2

  selector:

    matchLabels:

      app: web-app

Rollende Updates

Führen Sie Updates in Phasen durch, ohne dass es zu Ausfallzeiten kommt.

kubectl set image deployment/web-app web-app=web-app:v2 --record

kubectl rollout status deployment/web-app

6. Sicherung von Kubernetes im großen Maßstab

RBAC-Konfiguration

Verwenden Sie RBAC, um die Berechtigungen des Benutzers und der Anwendung einzuschränken.

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1

kind: Role

metadata:

  namespace: default

  name: pod-reader

rules:

  - apiGroups: [""]

    resources: ["pods"]

    verbs: ["get", "list", "watch"]

Secrets-Verwaltung

Nutzen Sie Kubernetes Secrets zur sicheren Verwaltung sensibler Informationen. Verwenden Sie Kubernetes Secrets, um sensible Informationen sicher zu verwalten.

apiVersion: v1

kind: Secret

metadata:

  name: db-credentials

type: Opaque

data:

  username: dXNlcg==

  password: cGFzc3dvcmQ=

7. GitOps für die Automatisierung

Verwenden Sie GitOps mit Tools wie ArgoCD und Flux. Versionieren und speichern Sie Kubernetes-Manifeste in Git-Repositories und synchronisieren Sie Cluster automatisch mit ihnen.

8. Tests im großen Maßstab

Simulieren Sie hochskalierte Arbeitslasten mit Tools wie K6 und Locust. Überprüfen Sie Konfigurationen, Ressourcenzuweisungen und Skalierung in Testumgebungen.

9. Speicherung im großen Maßstab verarbeiten

Dynamische Bereitstellung persistenter Volumes

Die Speicherung für Anwendungen wird automatisch bereitgestellt.

apiVersion: storage.k8s.io/v1

kind: StorageClass

metadata:

  name: fast-storage

provisioner: kubernetes.io/aws-ebs

parameters:

  type: gp2

  fsType: ext4

10. Optimierung von CI/CD-Pipelines für Kubernetes

Erstellen und Bereitstellen eines Docker-Images.

Optimieren Sie das Erstellen und Veröffentlichen von Container-Images mithilfe von CI/CD-Tools wie Jenkins, GitHub Actions und GitLab CI.

Fazit

Um Kubernetes zu skalieren, müssen effiziente Ressourcennutzung, Automatisierung, Überwachung und starke Sicherheitsprozesse kombiniert werden. Durch die vollständige Nutzung der Kubernetes-eigenen Funktionen und die Kombination mit ergänzenden Tools können Ihre Arbeitslasten bei jeder Skalierung leistungsstark, sicher und widerstandsfähig sein.