10 Meilleures pratiques pour gérer Kubernetes à grande échelle

À mesure que les organisations adoptent des microservices et des architectures cloud-native, Kubernetes devient la norme pour l’orchestration de conteneurs. Autant Kubernetes simplifie le déploiement et la gestion des conteneurs, autant les charges de travail à grande échelle rendent la vie complexe, et des pratiques robustes sont nécessaires.

Dans cet article, je vais aborder des stratégies techniques et des meilleures pratiques pour la gestion des charges de travail à grande échelle dans Kubernetes.

Connaître les défis de mise à l’échelle de Kubernetes

La mise à l’échelle dans Kubernetes implique de surmonter des obstacles tels que :

• Planification des ressources du cluster. Utilisation optimisée du CPU, de la mémoire et du disque à travers les nœuds.
• Complexité réseau. Communications constantes entre services dans de grands environnements distribués.
• Défaillance et évolutivité. Gestion de la disponibilité pendant les pannes et lors d’un scénario d’extension/réduction.
• Charges opérationnelles. Élimination des opérations répétitives telles que l’extension, la surveillance et l’équilibrage des charges.
• Sécurité à grande échelle. Contrôles d’accès basés sur les rôles (RBAC), secrets et politiques réseau dans de grands clusters.

Dans cet article, je vais passer en revue des exemples de contournement de tels obstacles grâce à une combinaison de capacités natives de Kubernetes et d’outils complémentaires.

Capacités et outils

1. Planification efficace des ressources du cluster

Les performances à grande échelle sont directement déterminées par la distribution des ressources à grande échelle. Il existe une variété de fonctionnalités dans Kubernetes pour une utilisation optimisée des ressources :

Demandes et Limites

Déclarer les demandes et limites de CPU et de mémoire permettra une distribution équitable des ressources et ne permettra pas à des voisins bruyants de consommer toutes les ressources.

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"

Meilleures pratiques :

• Utiliser des quotas pour l’application au niveau de l’espace de noms.
• Analyser périodiquement l’utilisation avec kubectl top et apporter les ajustements nécessaires aux limites.

Cluster Autoscaler

L’autoscaler ajuste dynamiquement le nombre de nœuds de votre cluster selon la demande de charge de travail.

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

Meilleures pratiques :

• Étiqueter correctement vos opérations d’autoscaling pour vos nœuds.
• Surveiller le comportement de mise à l’échelle pour éviter la surapprovisionnement.

2. Mise à l’échelle horizontale et verticale des pods

Le Pod Autoscaler Horizontal (HPA) et le Pod Autoscaler Vertical (VPA) offrent des capacités d’autoscaling natives dans Kubernetes, mais des maillages de services comme Istio et Linkerd facilitent et simplifient les communications entre services, les rendant plus efficaces.

Pod Autoscaler Horizontal (HPA)

Le HPA ajuste les répliques de pods en fonction de l’utilisation du CPU, de la mémoire ou de mesures personnalisées.

Exemple : Utilisation du CPU pour l’autoscaling

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)

Le Vertical Pod Autoscaler (VPA) ajuste la demande et la limite d’exécution d’un pod.

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

3. Optimisation du Réseau à Grande Échelle

Service Mesh

Les maillages de services comme Istio et Linkerd simplifient les communications inter-services en abstrayant les charges de service, les réessais et les préoccupations liées à l’encryption.

Exemple : Istio VirtualService pour le routage du trafic

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

Politiques Réseau

Utilisez des politiques réseau pour restreindre le trafic entre les pods afin d’améliorer la sécurité.

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. Amélioration de l’Observabilité

L’observabilité est essentielle pour contrôler Kubernetes à un niveau plus élevé. Utilisez des outils comme Prometheus, Grafana et Jaeger pour les métriques, les journaux et la traçabilité.

Métriques Prometheus

Utilisez les annotations Prometheus pour récupérer les métriques des 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. Renforcer la Résilience

Budgets de Perturbation des Pods (PDB)

Utilisez les PDB pour maintenir une disponibilité minimale des pods pendant la maintenance et les mises à jour.

apiVersion: policy/v1

kind: PodDisruptionBudget

metadata:

  name: pdb-example

spec:

  minAvailable: 2

  selector:

    matchLabels:

      app: web-app

Mises à Jour Progressives

Déployez les mises à jour par phases de manière à ne causer aucun temps d’arrêt.

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

kubectl rollout status deployment/web-app

6. Sécurisation de Kubernetes à Grande Échelle

Configuration RBAC

Utilisez RBAC pour limiter les privilèges de l’utilisateur et de l’application.

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1

kind: Role

metadata:

  namespace: default

  name: pod-reader

rules:

  - apiGroups: [""]

    resources: ["pods"]

    verbs: ["get", "list", "watch"]

Gestion des Secrets

Utilisez les Secrets Kubernetes pour la gestion sécurisée des informations sensibles. Utilisez les Secrets Kubernetes pour gérer les informations sensibles de manière sécurisée.

apiVersion: v1

kind: Secret

metadata:

  name: db-credentials

type: Opaque

data:

  username: dXNlcg==

  password: cGFzc3dvcmQ=

7. GitOps pour l’Automatisation

Utilisez GitOps avec des outils tels que ArgoCD et Flux. Versionnez et stockez les manifestes Kubernetes dans des dépôts Git et synchronisez automatiquement les clusters avec eux.

8. Test à l’échelle

Simulez des charges de travail à grande échelle avec des outils tels que K6 et Locust. Vérifiez la configuration, les affectations de ressources et l’adaptation à l’échelle dans les environnements de test.

9. Gestion du Stockage à l’Échelle

Approvisionnement Dynamique de Volumes Persistants

Le stockage des applications est provisionné de manière dynamique avec une automatisation.

apiVersion: storage.k8s.io/v1

kind: StorageClass

metadata:

  name: fast-storage

provisioner: kubernetes.io/aws-ebs

parameters:

  type: gp2

  fsType: ext4

10. Optimisation des Pipelines CI/CD pour Kubernetes

Construisez et Poussez une Image Docker

Facilitez la création et la publication d’images de conteneurs avec des outils CI/CD tels que Jenkins, GitHub Actions et GitLab CI.

Conclusion

Pour mettre à l’échelle Kubernetes, il est nécessaire de combiner une utilisation efficace des ressources, l’automatisation, l’observabilité et des processus de sécurité solides. En tirant pleinement parti des capacités natives de Kubernetes et en les combinant avec des outils complémentaires, vos charges de travail peuvent être performantes, sécurisées et résilientes à n’importe quelle échelle.