10 שיטות מומלצות לניהול Kubernetes בסקאלה

כשהארגונים משתמשים במיקרו-שירותים ובארכיטקטורות מבוססות ענן, קוברנטיס הופך לנורמה עבור ניהול קונטיינרים. למרות שקוברנטיס מפשט את ההשקה והניהול של קונטיינרים, העומסים בהיקפים גדולים מקנים חיים מורכבים, ונדרשות פרקטיקות חזקות.

במאמר זה, אני אעסוק באסטרטגיות טכניות ובפרקטיקות הטובות ביותר לניהול עומסים בהיקף גדול בקוברנטיס.

הכרת אתגרים בהגדלת קוברנטיס

הרחבה בקוברנטיס מחייבת התמודדות עם מכשולים כמו:

• תזמון משאבי קלאסטר. שימוש אופטימלי במעבד, זיכרון ודיסק על פני צמתים.
• מורכבות רשת. תקשורת עקבית בין שירותים בסביבות גדולות ומפוזרות.
• שגיאות והגדלה. טיפול בזמינות במהלך תקלות ובמהלך תרחיש הגדלה/הקטנה.
• עומסים תפעוליים. הסרת פעולות חוזרות כמו הגדלה, ניטור ואיזון עומסים.
• אבטחה בהיקף גדול. בקרות גישה מבוססות תפקידים (RBAC), סודות, ומדיניות רשת בקלאסטרים גדולים.

במאמר זה, אני אעבור על דוגמאות להתמודדות עם מכשולים כאלה בשילוב עם יכולות קוברנטיס מקוריות וכלים משלימים.

יכולות וכלים

1. תזמון יעיל של משאבי קלאסטר

הביצועים בקנה מידה גדול נקבעים ישירות על ידי תפלות המשאבים בקנה מידה גדול. ישנן מגוון יכולות ב־Kubernetes לשיפור השימוש במשאבים:

בקשות ומגבלות

הכרזה על בקשות ומגבלות של CPU וזיכרון תגרום להפצת המשאבים בצורה הוגנת ולא תאפשר לשכנים מפריעים לצרוך את כל המשאבים.

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"

שיטות מומלצות:

• השתמשו במנה כדי לאכוף ברמת המרחב.
• נתחו באופן תקופתי את השימוש באמצעות kubectl top ובצעו שינויים דרושים למגבלות.

סקיילר אוטומטי לקבוצה

הסקיילר אוטומטית מגדיל את מספר הצמתים בקבוצת הקלטות שלכם לפי דרישת העבודה.

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

שיטות מומלצות:

• תייגו את פעולות הסקיילר שלכם בצורה מתאימה עבור הצמתים שלכם.
• ניטור התנהגות הסקיילר כדי למנוע תחושת יתר-הספק.

2. סקיילר פודים אופקי ואנכי

סקיילר פודים אופקי (HPA) וסקיילר פודים אנכי (VPA) יכולות הסקיילינג אוטומטי קיימות ב־Kubernetes באופן טבעי, אך רשתות שירות כמו Istio ו־Linkerd מקלות ומפשטות את התקשורת בין שירותים ועושות אותה יעילה יותר.

סקיילר פודים אופקי (HPA)

HPA מגדיל כפיליות של פודים לפי שימוש ב־CPU, זיכרון או מדדים מותאמים אישית.

דוגמה: שימוש ב־CPU לצורך מידול אוטומטי

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

סולם הגדלת הקופסה האנכית (VPA)

סולם הגדלת הקופסה האנכית מתאים את בקשת השירות והמגבלה בפוד.

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

3. אופטימיזציה של הרשת בסקאלה

שטח שירות

קרום שירותים כמו Istio ו־Linkerd מקלים ומפשירים את התקשורת בין שירותים והופכים אותה ליותר יעילה דרך הפשטת העומסים של השירות, ניסיונות מחדש וחששות בנושא ההצפה.

דוגמה: Istio VirtualService לניתוב תעבורה

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

מדיניות רשת

השתמשו במדיניות רשת כדי להגביל את התעבורה בין הפודים לבטיחות מוגברת.

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. שיפור רמות התפקוד

רמות התפקוד חיוניות לשליטה בקוברנטיס ברמה גדולה יותר. השתמשו בכלים כמו Prometheus, Grafana, ו־Jaeger למדדים, לוגים, ולעקיפה.

מדדי Prometheus

השתמשו בהערות של Prometheus לקריאת מדדי הפוד.

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. בניית עמידות

תקציבי הפיזור של הפודים (PDB)

השתמשו ב־PDBs לשמירה על זמינות מינימלית של הפודים במהלך תחזוקה ושדרוגים.

apiVersion: policy/v1

kind: PodDisruptionBudget

metadata:

  name: pdb-example

spec:

  minAvailable: 2

  selector:

    matchLabels:

      app: web-app

עדכונים מתמדים

שחררו עדכונים בשלבים בדרך שאינה גורמת לזמן מנוחה.

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

kubectl rollout status deployment/web-app

6. מאבטחים את הקוברנטיס בסקאלה

הגדרת RBAC

השתמשו ב־RBAC להגבלת הזכויות של המשתמש והיישום.

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1

kind: Role

metadata:

  namespace: default

  name: pod-reader

rules:

  - apiGroups: [""]

    resources: ["pods"]

    verbs: ["get", "list", "watch"]

ניהול סודות

השתמש ב-Kubernetes Secrets לניהול מאובטח של מידע רגיש. השתמש ב-Kubernetes Secrets כדי לנהל מידע רגיש בצורה מאובטחת.

apiVersion: v1

kind: Secret

metadata:

  name: db-credentials

type: Opaque

data:

  username: dXNlcg==

  password: cGFzc3dvcmQ=

7. GitOps לאוטומציה

השתמש ב-GitOps עם כלים כגון ArgoCD ו-Flux. גרסה ואחסון של manifest של Kubernetes במאגרי Git וסנכרן אוטומטית את הקבוצות איתם.

8. בדיקות בקנה מידה

עקוף עומסי עבודה בקנה מידה עם כלים כגון K6 ו-Locust. אמת הגדרה, הקצאת משאבים והתגמול בסביבות בדיקה.

9. טיפול באחסון בקנה מידה

ספק אחסון נצחי דינמי

האחסון עבור היישומים מאושר באופן דינמי עם אוטומציה.

apiVersion: storage.k8s.io/v1

kind: StorageClass

metadata:

  name: fast-storage

provisioner: kubernetes.io/aws-ebs

parameters:

  type: gp2

  fsType: ext4

10. מיטוב צינורות CI/CD עבור Kubernetes

בנה והעבר תמונת Docker

פשוט את יצירת ופרסום תמונות מיכולת עם כלים CI/CD כגון Jenkins, פעולות GitHub, ו-GitLab CI.

מסקנה

על מנת להתכפיל את Kubernetes, עליך להשתמש בשילוב של שימוש יעיל במשאבים, אוטומציה, יכולת לצפות, ותהליכי אבטחה חזקים. על ידי השימוש המלא ביכולות הטבעיות של Kubernetes ובשילובם עם כלים נלווים, עבודתך יכולה להיות בעלת ביצועים גבוהים, בטוחה, ועמידה בכל קנה מידה.