10 Mejores Prácticas para Gestionar Kubernetes a Gran Escala

A medida que las organizaciones utilizan microservicios y arquitecturas nativas de la nube, Kubernetes se está convirtiendo en la norma para la orquestación de contenedores. Por mucho que Kubernetes simplifique el despliegue y la gestión de contenedores, las cargas de trabajo a gran escala hacen que la vida sea compleja y se necesitan prácticas robustas.

En este artículo, cubriré estrategias técnicas y mejores prácticas para la gestión de cargas de trabajo a gran escala en Kubernetes.

Conociendo los Desafíos en la Escalabilidad de Kubernetes

Escalar en Kubernetes implica superar obstáculos como:

• Programación de recursos del clúster. Uso optimizado de CPU, memoria y disco a través de los nodos.
• Complejidad de red. Comunicaciones consistentes de servicio a servicio en grandes entornos distribuidos.
• Fallos y escalabilidad. Manejo de la disponibilidad durante fallos y en escenarios de escalado hacia fuera/hacia dentro.
• Costos operativos. Eliminación de operaciones repetitivas como escalado, monitoreo y balanceo de cargas.
• Seguridad a gran escala. Controles de acceso basados en roles (RBAC), secretos y políticas de red en grandes clústeres.

En este artículo, analizaré ejemplos de cómo superar tales obstáculos con una combinación de capacidades nativas de Kubernetes y herramientas complementarias.

Capacidades y Herramientas

1. Programación Eficiente de Recursos del Clúster

El rendimiento a escala está determinado directamente por la distribución de recursos a escala. Existen diversas capacidades en Kubernetes para el uso optimizado de recursos:

Solicitudes y Límites

Declarar solicitudes y límites de CPU y memoria provocará una distribución justa de recursos y no permitirá que vecinos ruidosos consuman todos los recursos.

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"

Mejores prácticas:

• Usar cuotas para hacer cumplir a nivel de espacio de nombres.
• Analizar periódicamente el uso con kubectl top y realizar los ajustes necesarios a los límites.

Escalador Automático de Clúster

El escalador ajusta dinámicamente el número de nodos de su clúster según la demanda de carga de trabajo.

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

Mejores prácticas:

• Etiquetar adecuadamente las operaciones de su escalador para sus nodos.
• Monitorizar el comportamiento de escalado para evitar la sobreaprovisionamiento.

2. Escalado Automático de Pods Horizontal y Vertical

El Escalador Automático de Pods Horizontal (HPA) y el Escalador Automático de Pods Vertical (VPA) son capacidades de escalado automático nativas en Kubernetes, pero las mallas de servicios como Istio y Linkerd facilitan y simplifican las comunicaciones entre servicios, haciéndolas más fáciles y eficientes.

Escalador Automático de Pods Horizontal (HPA)

El HPA escala réplicas de pods según la CPU, la memoria o métricas personalizadas.

Ejemplo: Uso de CPU para el escalado automático

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 escala una solicitud de tiempo de ejecución y límites de un pod.

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

3. Optimización de la Red a Escala

Malla de Servicios

Las mallas de servicios como Istio y Linkerd simplifican las comunicaciones entre servicios y las hacen más eficientes a través de la abstracción de cargas de servicio, reintentos y preocupaciones de cifrado.

Ejemplo: Istio VirtualService para dirigir el tráfico

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

Políticas de Red

Utilice políticas de red para restringir el tráfico entre pods para una seguridad mejorada.

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. Mejora de la Observabilidad

La observabilidad es crucial para controlar Kubernetes a un nivel superior. Utilice herramientas como Prometheus, Grafana y Jaeger para métricas, registros y trazas.

Métricas de Prometheus

Utilice anotaciones de Prometheus para recolectar métricas de pods.

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. Construyendo Resiliencia

Presupuestos de Disrupción de Pods (PDB)

Utilice PDBs para mantener una disponibilidad mínima de pods durante el mantenimiento y las actualizaciones.

apiVersion: policy/v1

kind: PodDisruptionBudget

metadata:

  name: pdb-example

spec:

  minAvailable: 2

  selector:

    matchLabels:

      app: web-app

Actualizaciones Graduales

Implemente actualizaciones en fases de manera que no causen ningún tiempo de inactividad.

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

kubectl rollout status deployment/web-app

6. Asegurando Kubernetes a Escala

Configuración de RBAC

Utilice RBAC para restringir los privilegios del usuario y la aplicación.

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1

kind: Role

metadata:

  namespace: default

  name: pod-reader

rules:

  - apiGroups: [""]

    resources: ["pods"]

    verbs: ["get", "list", "watch"]

Administración de Secretos

Utilice Kubernetes Secrets para la gestión segura de información sensible. Utilice Kubernetes Secrets para administrar información sensible de forma segura.

apiVersion: v1

kind: Secret

metadata:

  name: db-credentials

type: Opaque

data:

  username: dXNlcg==

  password: cGFzc3dvcmQ=

7. GitOps para la Automatización

Utilice GitOps con herramientas como ArgoCD y Flux. Versione y almacene manifiestos de Kubernetes en repositorios Git y sincronícelos automáticamente con los clústeres.

8. Pruebas a Escala

Simule cargas de trabajo a gran escala con herramientas como K6 y Locust. Verifique la configuración, asignaciones de recursos y escalabilidad en entornos de pruebas.

9. Manejo de Almacenamiento a Escala

Provisión Dinámica de Volúmenes Persistentes

El almacenamiento para aplicaciones se provisiona dinámicamente con automatización.

apiVersion: storage.k8s.io/v1

kind: StorageClass

metadata:

  name: fast-storage

provisioner: kubernetes.io/aws-ebs

parameters:

  type: gp2

  fsType: ext4

10. Optimización de los Pipelines CI/CD para Kubernetes

Construir y Publicar una Imagen de Docker

Agilice la creación y publicación de imágenes de contenedores con herramientas CI/CD como Jenkins, GitHub Actions y GitLab CI.

Conclusión

Para escalar Kubernetes, es necesario combinar un uso eficiente de recursos, automatización, observabilidad y procesos de seguridad sólidos. Al aprovechar al máximo las capacidades nativas de Kubernetes y combinarlas con herramientas complementarias, sus cargas de trabajo pueden ser de alto rendimiento, seguras y resilientes en cualquier escala.