10 Migliori Pratiche per Gestire Kubernetes su Grande Scala

Mentre le organizzazioni utilizzano microservizi e architetture cloud-native, Kubernetes sta diventando la norma per l’orchestrazione dei container. Per quanto Kubernetes semplifichi il rilascio e la gestione dei container, i carichi di lavoro su larga scala rendono la vita complessa e pratiche robuste sono necessarie.

In questo articolo, tratterò le strategie tecniche e le migliori pratiche per la gestione dei carichi di lavoro su larga scala in Kubernetes.

Conoscere le sfide nel ridimensionare Kubernetes

Scalare in Kubernetes comporta superare ostacoli come:

• Pianificazione delle risorse del cluster. Utilizzo ottimizzato di CPU, memoria e disco su nodi.
• Complessità della rete. Comunicazioni consistenti da servizio a servizio in ambienti distribuiti e di grandi dimensioni.
• Fallimento e scalabilità. Gestione della disponibilità durante i guasti e durante uno scenario di scalabilità.
• Oneri operativi. Rimozione di operazioni ripetitive come scalabilità, monitoraggio e bilanciamento dei carichi.
• Sicurezza su larga scala. Controlli di accesso basati sui ruoli (RBAC), segreti e politiche di rete in cluster di grandi dimensioni.

In questo articolo, illustrerò esempi di come superare tali ostacoli con una combinazione delle capacità native di Kubernetes e strumenti complementari.

Capacità e Strumenti

1. Pianificazione efficiente delle risorse del cluster

Le prestazioni su larga scala sono determinate direttamente dalla distribuzione delle risorse su larga scala. Esistono diverse capacità in Kubernetes per un utilizzo ottimizzato delle risorse:

Richieste e Limiti

Declarare richieste e limiti di CPU e memoria garantirà una distribuzione equa delle risorse e non permetterà ai vicini rumorosi di consumare tutte le risorse.

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"

Pratiche consigliate:

• Utilizzare i limiti per l’applicazione a livello di namespace.
• Analizzare periodicamente l’utilizzo con kubectl top e apportare eventuali modifiche necessarie ai limiti.

Cluster Autoscaler

Il cluster autoscaler scala dinamicamente il numero di nodi del tuo cluster in base alla domanda di lavoro.

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

Pratiche consigliate:

• Etichettare correttamente le operazioni dell’autoscaler per i tuoi nodi.
• Monitorare il comportamento di scalabilità per evitare sovradimensionamenti.

2. Autoscaling Orizzontale e Verticale dei Pod

Horizontal Pod Autoscaler (HPA) e Vertical Pod Autoscaler (VPA) sono capacità di autoscaling native in Kubernetes, ma i service mesh come Istio e Linkerd rendono e semplificano le comunicazioni tra servizi più facili ed efficienti.

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

HPA scala le repliche dei pod in base a CPU, memoria o metriche personalizzate.

Esempio: utilizzo della CPU per 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)

Vertical Pod Autoscaler scala una richiesta di runtime e un limite di un pod.

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

3. Ottimizzazione della rete su larga scala

Service Mesh

I service mesh come Istio e Linkerd semplificano e migliorano le comunicazioni tra i servizi attraverso l’astrazione dei carichi di servizio, dei ritentativi e delle preoccupazioni legate alla crittografia.

Esempio: Istio VirtualService per instradare il traffico

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

Policy di rete

Utilizzare le policy di rete per limitare il traffico tra i pod per una maggiore sicurezza.

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. Miglioramento dell’osservabilità

L’osservabilità è fondamentale per controllare Kubernetes a un livello più ampio. Utilizzare strumenti come Prometheus, Grafana e Jaeger per metriche, log e tracciamento.

Metriche di Prometheus

Utilizzare le annotazioni di Prometheus per raccogliere le metriche del pod.

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. Costruzione di resilienza

Budget di interruzioni dei pod (PDB)

Utilizzare i PDB per mantenere una disponibilità minima dei pod durante la manutenzione e gli aggiornamenti.

apiVersion: policy/v1

kind: PodDisruptionBudget

metadata:

  name: pdb-example

spec:

  minAvailable: 2

  selector:

    matchLabels:

      app: web-app

Aggiornamenti progressivi

Rilasciare gli aggiornamenti in fasi in modo da non causare alcun downtime.

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

kubectl rollout status deployment/web-app

6. Sicurezza di Kubernetes su larga scala

Configurazione RBAC

Utilizzare RBAC per limitare i privilegi dell’utente e dell’applicazione.

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1

kind: Role

metadata:

  namespace: default

  name: pod-reader

rules:

  - apiGroups: [""]

    resources: ["pods"]

    verbs: ["get", "list", "watch"]

Gestione delle credenziali

Utilizzare i Kubernetes Secrets per la gestione sicura delle informazioni sensibili. Utilizzare i Kubernetes Secrets per gestire in modo sicuro le informazioni sensibili.

apiVersion: v1

kind: Secret

metadata:

  name: db-credentials

type: Opaque

data:

  username: dXNlcg==

  password: cGFzc3dvcmQ=

7. GitOps per l’Automazione

Utilizzare GitOps con strumenti come ArgoCD e Flux. Versionare e archiviare i manifest di Kubernetes nei repository Git e sincronizzare automaticamente i cluster con essi.

8. Testing su larga scala

Simulare carichi di lavoro ad alta scala con strumenti come K6 e Locust. Verificare la configurazione, l’assegnazione delle risorse e il dimensionamento negli ambienti di testing.

9. Gestione dello storage su larga scala

Provisioning dinamico dei volumi persistenti

Lo storage per le applicazioni viene provisionato dinamicamente con l’automazione.

apiVersion: storage.k8s.io/v1

kind: StorageClass

metadata:

  name: fast-storage

provisioner: kubernetes.io/aws-ebs

parameters:

  type: gp2

  fsType: ext4

10. Ottimizzazione delle pipeline CI/CD per Kubernetes

Costruire e Pubblicare un’Immagine Docker

Rendere più efficiente la creazione e la pubblicazione delle immagini dei container con strumenti CI/CD come Jenkins, GitHub Actions e GitLab CI.

Conclusioni

Per scalare Kubernetes, è necessario combinare un uso efficiente delle risorse, automazione, osservabilità e processi di sicurezza robusti. Sfruttando appieno le capacità native di Kubernetes e combinandole con strumenti complementari, i carichi di lavoro possono essere ad alte prestazioni, sicuri e resilienti a qualsiasi scala.