10 лучших практик по управлению Kubernetes в масштабах

По мере того как организации используют микросервисы и облачные архитектуры, Kubernetes становится стандартом для оркестрации контейнеров. Несмотря на то, что Kubernetes упрощает развертывание и управление контейнерами, рабочие нагрузки в масштабе делают жизнь сложной, и необходимы надежные практики. 

В этой статье я расскажу о технических стратегиях и лучших практиках управления рабочими нагрузками в масштабе в Kubernetes.

Знание вызовов при масштабировании Kubernetes

Масштабирование в Kubernetes предполагает преодоление препятствий, таких как:

• Планирование ресурсов кластера. Оптимизированное использование CPU, памяти и диска на узлах.
• Сложность сети. Согласованные коммуникации между сервисами в больших распределенных средах.
• Отказоустойчивость и масштабируемость. Обеспечение доступности во время сбоев и в случае масштабирования/сжатия.
• Операционные накладные расходы. Исключение повторяющихся операций, таких как масштабирование, мониторинг и балансировка нагрузки.
• Безопасность в масштабе. Управление доступом на основе ролей (RBAC), секреты и сетевые политики в больших кластерах.

В этой статье я рассмотрю примеры преодоления таких препятствий с помощью сочетания возможностей Kubernetes и дополнительных инструментов.

Возможности и инструменты

1. Эффективное планирование ресурсов кластера

Производительность на масштабе определяется напрямую распределением ресурсов на масштабе. В Kubernetes есть ряд возможностей для оптимального использования ресурсов:

Запросы и Лимиты

Определение запросов и лимитов по CPU и памяти обеспечит справедливое распределение ресурсов и не позволит “шумным” соседям потреблять все ресурсы.

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"

Лучшие практики:

• Используйте квоты для контроля на уровне пространства имен.
• Периодически анализируйте использование с помощью kubectl top и вносите необходимые изменения в лимиты.

Cluster Autoscaler

Автомасштабирование масштабирует количество узлов кластера динамически в соответствии с потребностями рабочей нагрузки.

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

Лучшие практики:

• Меткируйте ваши операции автомасштабирования соответственно для ваших узлов.
• Мониторинг поведения масштабирования для предотвращения избыточной выделенности ресурсов.

2. Горизонтальное и Вертикальное автомасштабирование Pod

Горизонтальный автомасштабировщик Pod (HPA) и Вертикальный автомасштабировщик Pod (VPA) возможности автомасштабирования являются встроенными в Kubernetes, но сервисные сети, такие как Istio и Linkerd, делают и упрощают взаимосвязь между сервисами более легкой и эффективной.

Горизонтальный автомасштабировщик Pod (HPA)

HPA масштабирует реплики подов в соответствии с CPU, памятью или пользовательскими метриками.

Пример: использование CPU для автомасштабирования.

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

Вертикальный автомасштабировщик Pod (VPA)

Вертикальный автомасштабировщик Pod масштабирует запросы и лимиты выполнения pod.

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

3. Оптимизация сети на масштабе

Service Mesh

Сервисные сети, такие как Istio и Linkerd, упрощают взаимодействие между сервисами, абстрагируя нагрузку сервисов, повторные попытки и вопросы шифрования.

Пример: Istio VirtualService для маршрутизации трафика

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

Политики сети

Используйте сетевые политики для ограничения трафика между pod для повышения безопасности.

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. Улучшение наблюдаемости

Наблюдаемость критична для управления Kubernetes на более высоком уровне. Используйте инструменты, такие как Prometheus, Grafana и Jaeger, для сбора метрик, журналов и трассировки.

Метрики Prometheus

Используйте аннотации Prometheus для сбора метрик 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. Построение устойчивости

Бюджеты отказоустойчивости Pod (PDB)

Используйте PDB для поддержания минимальной доступности pod во время обслуживания и обновлений.

apiVersion: policy/v1

kind: PodDisruptionBudget

metadata:

  name: pdb-example

spec:

  minAvailable: 2

  selector:

    matchLabels:

      app: web-app

Плавные обновления

Проводите обновления поэтапно таким образом, чтобы не вызвать простоев.

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

kubectl rollout status deployment/web-app

6. Обеспечение безопасности Kubernetes на масштабе

Настройка RBAC

Используйте RBAC для ограничения привилегий пользователя и приложения.

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1

kind: Role

metadata:

  namespace: default

  name: pod-reader

rules:

  - apiGroups: [""]

    resources: ["pods"]

    verbs: ["get", "list", "watch"]

Управление секретами

Используйте секреты Kubernetes для безопасного управления чувствительной информацией. Используйте секреты Kubernetes для безопасного управления чувствительной информацией.

apiVersion: v1

kind: Secret

metadata:

  name: db-credentials

type: Opaque

data:

  username: dXNlcg==

  password: cGFzc3dvcmQ=

7. GitOps для автоматизации

Используйте GitOps с инструментами, такими как ArgoCD и Flux. Версионируйте и храните манифесты Kubernetes в репозиториях Git и автоматически синхронизируйте кластеры с ними.

8. Тестирование в масштабе

Моделируйте высоконагруженные рабочие нагрузки с помощью инструментов, таких как K6 и Locust. Проверяйте конфигурацию, назначения ресурсов и масштабирование в тестовых средах.

9. Работа с хранилищем в масштабе

Динамическое выделение постоянного объема

Хранилище для приложений выделяется динамически с помощью автоматизации.

apiVersion: storage.k8s.io/v1

kind: StorageClass

metadata:

  name: fast-storage

provisioner: kubernetes.io/aws-ebs

parameters:

  type: gp2

  fsType: ext4

10. Оптимизация конвейеров CI/CD для Kubernetes

Сборка и отправка образа Docker

Упрощение создания и публикации контейнерных образов с помощью инструментов CI/CD, таких как Jenkins, GitHub Actions и GitLab CI.

Заключение

Для масштабирования Kubernetes необходимо эффективное использование ресурсов, автоматизация, наблюдаемость и надежные процессы безопасности. Полное использование возможностей Kubernetes в сочетании с дополнительными инструментами позволит ваши нагрузки работать с высокой производительностью, быть безопасными и устойчивыми на любом масштабе.