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Documentation francophone de Kubernetes

1 - Documentation de Kubernetes

Documentation francophone de Kubernetes

1.1 - Versions supportées de la documentation Kubernetes

Ce site contient la documentation de la version actuelle de Kubernetes et les quatre versions précédentes de Kubernetes.

2 - Installation

Panorama de solution Kubernetes

Utilisez cette page pour trouver le type de solution qui correspond le mieux à vos besoins.

Le choix de distribution Kubernetes dépend des ressources dont vous disposez et de la flexibilité dont vous avez besoin. Vous pouvez exécuter Kubernetes presque partout, de votre ordinateur portable aux machines virtuelles d'un fournisseur de cloud jusqu'à un rack de serveurs en bare metal. Vous pouvez également mettre en place un cluster entièrement géré en exécutant une seule commande ou bien créer votre propre cluster personnalisé sur vos serveurs bare-metal.

Solutions locales

La solution locale, installée sur votre machine, est un moyen facile de démarrer avec Kubernetes. Vous pouvez créer et tester des clusters Kubernetes sans vous soucier de la consommation des ressources et des quotas d'un cloud.

Vous devriez choisir une solution locale si vous souhaitez :

  • Essayer ou commencer à apprendre Kubernetes
  • Développer et réaliser des tests sur des clusters locaux

Choisissez une solution locale.

Solutions hébergées

Les solutions hébergées sont un moyen pratique de créer et de maintenir des clusters Kubernetes. Elles permettent de gérer et d'exploiter vos clusters pour que vous n'ayez pas à le faire.

Vous devriez choisir une solution hébergée si vous :

  • Voulez une solution entièrement gérée
  • Voulez vous concentrer sur le développement de vos applications ou services
  • N'avez pas d'équipe de Site Reliability Engineering (SRE) dédiée, mais que vous souhaitez une haute disponibilité.
  • Vous n'avez pas les ressources pour héberger et surveiller vos clusters

Choisissez une solution hébergée.

Solutions cloud clés en main

Ces solutions vous permettent de créer des clusters Kubernetes avec seulement quelques commandes et sont activement développées et bénéficient du soutien actif de la communauté. Elles peuvent également être hébergés sur un ensemble de fournisseurs de Cloud de type IaaS, mais elles offrent plus de liberté et de flexibilité en contrepartie d'un effort à fournir plus important.

Vous devriez choisir une solution cloud clés en main si vous :

  • Voulez plus de contrôle sur vos clusters que ne le permettent les solutions hébergées
  • Voulez réaliser vous même un plus grand nombre d'operations

Choisissez une solution clé en main

Solutions clés en main sur site

Ces solutions vous permettent de créer des clusters Kubernetes sur votre cloud privé, interne et sécurisé, avec seulement quelques commandes.

Vous devriez choisir une solution de cloud clé en main sur site si vous :

  • Souhaitez déployer des clusters sur votre cloud privé
  • Disposez d'une équipe SRE dédiée
  • Avez les ressources pour héberger et surveiller vos clusters

Choisissez une solution clé en main sur site.

Solutions personnalisées

Les solutions personnalisées vous offrent le maximum de liberté sur vos clusters, mais elles nécessitent plus d'expertise. Ces solutions vont du bare-metal aux fournisseurs de cloud sur différents systèmes d'exploitation.

Choisissez une solution personnalisée.

A suivre

Allez à Choisir la bonne solution pour une liste complète de solutions.

2.1 - Environnement d'apprentissage

2.1.1 - Installer Kubernetes avec Minikube

Minikube est un outil facilitant l’exécution locale de Kubernetes. Minikube exécute un cluster Kubernetes à nœud unique dans une machine virtuelle (VM) de votre ordinateur portable pour les utilisateurs qui souhaitent essayer Kubernetes ou le développer au quotidien.

Fonctionnalités de Minikube

Minikube prend en charge les fonctionnalités Kubernetes suivantes:

  • DNS
  • NodePorts
  • ConfigMaps et Secrets
  • Dashboards
  • Container Runtime: Docker, CRI-O, et containerd
  • Activation de la CNI (Container Network Interface)
  • Ingress

Installation

Consultez Installation de Minikube.

Démarrage rapide

Cette brève démonstration vous explique comment démarrer, utiliser et supprimer les minikube localement. Suivez les étapes ci-dessous pour commencer et explorer Minikube.

  1. Lancez Minikube et créez un cluster:

    minikube start
    

    Le résultat est similaire à ceci:

    Starting local Kubernetes cluster...
    Running pre-create checks...
    Creating machine...
    Starting local Kubernetes cluster...
    

    Pour plus d'informations sur le démarrage de votre cluster avec une version spécifique de Kubernetes, une machine virtuelle ou un environnement de conteneur, voir Démarrage d'un cluster.

  2. Vous pouvez maintenant interagir avec votre cluster à l'aide de kubectl. Pour plus d'informations, voir Interagir avec votre cluster.

    Créons un déploiement Kubernetes en utilisant une image existante nommée echoserver, qui est un serveur HTTP, et exposez-la sur le port 8080 à l’aide de --port.

    kubectl create deployment hello-minikube --image=registry.k8s.io/echoserver:1.10
    

    Le résultat est similaire à ceci:

    deployment.apps/hello-minikube created
    
  3. Pour accéder au Deployment hello-minikube, exposez-le comme un Service:

    kubectl expose deployment hello-minikube --type=NodePort --port=8080
    

    L'option --type=NodePort spécifie le type du Service.

    Le résultat est similaire à ceci:

    service/hello-minikube exposed
    
  4. Le Pod hello-minikube est maintenant lancé, mais vous devez attendre que le Pod soit opérationnel avant d'y accéder via le Service.

    Vérifiez si le Pod est opérationnel:

    kubectl get pod
    

    Si la sortie affiche le STATUS comme ContainerCreating, le Pod est toujours en cours de création:

    NAME                              READY     STATUS              RESTARTS   AGE
    hello-minikube-3383150820-vctvh   0/1       ContainerCreating   0          3s
    

    Si la sortie indique le statut STATUS comme Running, le Pod est maintenant opérationnel:

    NAME                              READY     STATUS    RESTARTS   AGE
    hello-minikube-3383150820-vctvh   1/1       Running   0          13s
    
  5. Obtenez l'URL du Service exposé pour afficher les détails du service:

    minikube service hello-minikube --url
    
  6. Pour afficher les détails de votre cluster local, copiez et collez l’URL que vous avez obtenue en tant que sortie dans votre navigateur.

    Le résultat est similaire à ceci:

    Hostname: hello-minikube-7c77b68cff-8wdzq
    
    Pod Information:
        -no pod information available-
    
    Server values:
        server_version=nginx: 1.13.3 - lua: 10008
    
    Request Information:
        client_address=172.17.0.1
        method=GET
        real path=/
        query=
        request_version=1.1
        request_scheme=http
        request_uri=http://192.168.99.100:8080/
    
    Request Headers:
        accept=*/*
        host=192.168.99.100:30674
        user-agent=curl/7.47.0
    
    Request Body:
        -no body in request-
    

    Si vous ne souhaitez plus que le service et le cluster s'exécutent, vous pouvez les supprimer.

  7. Supprimez le Service hello-minikube:

     kubectl delete services hello-minikube
    

    Le résultat est similaire à ceci:

    service "hello-minikube" deleted
    
  8. Supprimez le Deployment hello-minikube:

    kubectl delete deployment hello-minikube
    

    Le résultat est similaire à ceci:

    deployment.extensions "hello-minikube" deleted
    
  9. Arrêtez le cluster de minikube local:

    minikube stop
    

    Le résultat est similaire à ceci:

    Stopping "minikube"...
    "minikube" stopped.
    

    Pour plus d'informations, voir Arrêt d'un cluster.

  10. Supprimez le cluster de minikube local:

    minikube delete
    

    Le résultat est similaire à ceci:

    Deleting "minikube" ...
    The "minikube" cluster has been deleted.
    

    Pour plus d'informations, voir Suppression d'un cluster.

Gérer votre cluster

Démarrer un cluster

La commande minikube start peut être utilisée pour démarrer votre cluster. Cette commande crée et configure une machine virtuelle qui exécute un cluster Kubernetes à un seul nœud. Cette commande configure également kubectl pour communiquer avec ce cluster.

Spécifier la version de Kubernetes

Vous pouvez spécifier la version de Kubernetes pour Minikube à utiliser en ajoutant la chaîne --kubernetes-version à la commande minikube start. Par exemple, pour exécuter la version 1.31.0, procédez comme suit:

minikube start --kubernetes-version v1.31.0

Spécification du pilote de machine virtuelle

Vous pouvez changer le pilote de machine virtuelle en ajoutant l'indicateur --vm-driver=<nom_du_pilote> à minikube start. Par exemple, la commande serait:

minikube start --vm-driver=<nom_du_pilote>

Minikube prend en charge les pilotes suivants:

  • virtualbox
  • vmwarefusion
  • kvm2 (installation du pilote)
  • hyperkit (installation du pilote)
  • hyperv (installation du pilote) Notez que l'adresse IP ci-dessous est dynamique et peut changer. Il peut être récupéré avec minikube ip.
  • vmware (installation du pilote) (VMware unified driver)
  • none (Exécute les composants Kubernetes sur l’hôte et non sur une machine virtuelle. Il n'est pas recommandé d'exécuter le pilote none sur des postes de travail personnels. L'utilisation de ce pilote nécessite Docker (docker installer) et un environnement Linux)

Démarrage d'un cluster sur des exécutions de conteneur alternatives

Vous pouvez démarrer Minikube aux exécutions de conteneurs suivantes.

Pour utiliser containerd en tant que moteur d'exécution du conteneur, exécutez:

minikube start \
    --network-plugin=cni \
    --enable-default-cni \
    --container-runtime=containerd \
    --bootstrapper=kubeadm

Ou vous pouvez utiliser la version étendue:

minikube start \
    --network-plugin=cni \
    --enable-default-cni \
    --extra-config=kubelet.container-runtime=remote \
    --extra-config=kubelet.container-runtime-endpoint=unix:///run/containerd/containerd.sock \
    --extra-config=kubelet.image-service-endpoint=unix:///run/containerd/containerd.sock \
    --bootstrapper=kubeadm

Pour utiliser CRI-O comme environnement d'exécution du conteneur, exécutez:

minikube start \
    --network-plugin=cni \
    --enable-default-cni \
    --container-runtime=cri-o \
    --bootstrapper=kubeadm

Ou vous pouvez utiliser la version étendue:

minikube start \
    --network-plugin=cni \
    --enable-default-cni \
    --extra-config=kubelet.container-runtime=remote \
    --extra-config=kubelet.container-runtime-endpoint=/var/run/crio.sock \
    --extra-config=kubelet.image-service-endpoint=/var/run/crio.sock \
    --bootstrapper=kubeadm

Utiliser des images locales en réutilisant le démon Docker

Lorsque vous utilisez une seule machine virtuelle pour Kubernetes, il est utile de réutiliser le démon Docker intégré de Minikube. La réutilisation du démon intégré signifie que vous n’avez pas besoin de créer un registre Docker sur votre ordinateur hôte et d’y insérer l’image. Au lieu de cela, vous pouvez créer le même démon Docker que Minikube, ce qui accélère les expériences locales.

Pour travailler avec le démon Docker sur votre hôte Mac/Linux, utilisez la commande docker-env dans votre shell:

eval $(minikube docker-env)

Vous pouvez maintenant utiliser Docker sur la ligne de commande de votre ordinateur hôte Mac/Linux pour communiquer avec le démon Docker dans la VM Minikube:

docker ps

Configuration de Kubernetes

Minikube a une fonction de "configurateur" qui permet aux utilisateurs de configurer les composants Kubernetes avec des valeurs arbitraires. Pour utiliser cette fonctionnalité, vous pouvez utiliser l'indicateur --extra-config de la commande minikube start.

Cet indicateur est répété, vous pouvez donc le transmettre plusieurs fois avec plusieurs valeurs différentes pour définir plusieurs options.

Cet indicateur prend une chaîne de la forme composant.key=valeur, où composant est l'une des chaînes de la liste ci-dessous, key est une valeur de la structure de configuration et valeur est la valeur à définir.

Des clés valides peuvent être trouvées en examinant la documentation de Kubernetes composantconfigs pour chaque composant. Voici la documentation pour chaque configuration prise en charge:

Exemples

Pour changer le paramètre MaxPods en 5 sur le Kubelet, passez cet indicateur: --extra-config=kubelet.MaxPods=5.

Cette fonctionnalité prend également en charge les structures imbriquées. Pour modifier le paramètre LeaderElection.LeaderElect sur true sur le planificateur, transmettez cet indicateur: --extra-config=scheduler.LeaderElection.LeaderElect=true.

Pour définir le AuthorizationMode du apiserver sur RBAC, vous pouvez utiliser: --extra-config=apiserver.authorization-mode=RBAC.

Arrêter un cluster

La commande minikube stop peut être utilisée pour arrêter votre cluster. Cette commande arrête la machine virtuelle Minikube, mais conserve tout l'état et les données du cluster. Le redémarrage du cluster le restaurera à son état précédent.

Suppression d'un cluster

La commande minikube delete peut être utilisée pour supprimer votre cluster. Cette commande ferme et supprime la machine virtuelle Minikube. Aucune donnée ou état n'est conservé.

Mise à niveau de minikube

Voir upgrade minikube

Interagir avec votre cluster

Kubectl

La commande minikube start crée un contexte kubectl appelé "minikube". Ce contexte contient la configuration pour communiquer avec votre cluster Minikube.

Minikube définit automatiquement ce contexte par défaut, mais si vous devez y revenir ultérieurement, exécutez:

kubectl config use-context minikube,

Ou passez le contexte sur chaque commande comme ceci: kubectl get pods --context=minikube.

Dashboard

Pour accéder au Kubernetes Dashboard, lancez cette commande dans un shell après avoir lancé Minikube pour obtenir l'adresse:

minikube dashboard

Services

Pour accéder à un service exposé via un port de nœud, exécutez cette commande dans un shell après le démarrage de Minikube pour obtenir l'adresse:

minikube service [-n NAMESPACE] [--url] NAME

La mise en réseau

La machine virtuelle Minikube est exposée au système hôte via une adresse IP routable uniquement depuis le hôte, qui peut être obtenue à l'aide de la commande minikube ip. Tous les services de type NodePort sont accessibles via cette adresse IP, sur le NodePort.

Pour déterminer le NodePort pour votre service, vous pouvez utiliser une commande kubectl comme celle-ci:

kubectl get service $SERVICE --output='jsonpath="{.spec.ports[0].nodePort}"'

Volumes persistants

Minikube supporte les PersistentVolumes de type hostPath. Ces volumes persistants sont mappés vers un répertoire à l'intérieur de la VM Minikube.

La machine virtuelle Minikube démarre dans un fichier tmpfs, de sorte que la plupart des répertoires ne seront pas conservés lors des redémarrages avec (minikube stop). Toutefois, Minikube est configuré pour conserver les fichiers stockés dans les répertoires d’hôte suivants:

  • /data
  • /var/lib/minikube
  • /var/lib/docker

Voici un exemple de configuration PersistentVolume permettant de conserver des données dans le répertoire /data:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv0001
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  capacity:
    storage: 5Gi
  hostPath:
    path: /data/pv0001/

Dossiers hôtes montés

Certains pilotes vont monter un dossier hôte dans la VM afin de pouvoir facilement partager des fichiers entre la VM et l'hôte. Celles-ci ne sont pas configurables pour le moment et diffèrent selon le pilote et le système d'exploitation que vous utilisez.

PiloteOSHostFolderVM
VirtualBoxLinux/home/hosthome
VirtualBoxmacOS/Users/Users
VirtualBoxWindowsC:/Users/c/Users
VMware FusionmacOS/Users/Users
XhyvemacOS/Users/Users

Registres de conteneurs privés

Pour accéder à un registre de conteneurs privé, suivez les étapes de cette page.

Nous vous recommandons d'utiliser ImagePullSecrets, mais si vous souhaitez configurer l'accès sur la VM Minikube, vous pouvez placer le .dockercfg dans le repertoire /home/docker ou le config.json dans le repertoire /home/docker/.docker.

Add-ons

Pour que Minikube puisse démarrer ou redémarrer correctement des addons personnalisés, placez les addons que vous souhaitez lancer avec Minikube dans le répertoire ~/.minikube/addons. Les extensions de ce dossier seront déplacées vers la VM Minikube et lancées à chaque démarrage ou redémarrage de Minikube.

Utilisation de Minikube avec un proxy HTTP

Minikube crée une machine virtuelle qui inclut Kubernetes et un démon Docker. Lorsque Kubernetes tente de planifier des conteneurs à l'aide de Docker, le démon Docker peut nécessiter un accès réseau externe pour extraire les conteneurs.

Si vous êtes derrière un proxy HTTP, vous devrez peut-être fournir à Docker les paramètres de proxy. Pour ce faire, transmettez les variables d’environnement requises en tant qu’indicateurs lors de la création de minikube start.

Par exemple:

minikube start --docker-env http_proxy=http://$YOURPROXY:PORT \
                 --docker-env https_proxy=https://$YOURPROXY:PORT

Si l'adresse de votre machine virtuelle est 192.168.99.100, il est probable que vos paramètres de proxy empêcheront kubectl de l'atteindre directement. Pour contourner la configuration du proxy pour cette adresse IP, vous devez modifier vos paramètres no_proxy. Vous pouvez le faire avec:

export no_proxy=$no_proxy,$(minikube ip)

Problèmes connus

Les fonctionnalités nécessitant plusieurs nœuds ne fonctionneront pas dans Minikube.

Conception

Minikube utilise libmachine pour le provisionnement de machines virtuelles, et kubeadm mettre en service un cluster Kubernetes.

Pour plus d'informations sur Minikube, voir la proposition.

Liens supplémentaires

  • Objectifs et non-objectifs: Pour les objectifs et non-objectifs du projet Minikube, veuillez consulter notre roadmap.
  • Guide de développement: Voir CONTRIBUTING.md pour avoir un aperçu de comment envoyer des pull requests.
  • Construire Minikube: Pour obtenir des instructions sur la création / test de Minikube à partir des sources, voir le guide de build.
  • Ajout d'une nouvelle dépendance: Pour savoir comment ajouter une nouvelle dépendance à Minikube, voir la section guide d'ajout de dépendances.
  • Ajout d'un nouvel addon: Pour savoir comment ajouter un nouvel addon pour Minikube, reportez-vous au Ajout d’un addon.
  • MicroK8s: Les utilisateurs de Linux qui souhaitent éviter d’exécuter une machine virtuelle peuvent envisager MicroK8s.

Communauté

Les contributions, questions et commentaires sont les bienvenus et sont encouragés ! Les développeurs de minikube sont dans le canal #minikube du Slack de Kubernetes (recevoir une invitation ici). Nous avons également la liste de diffusion dev@kubernetes Google Groupes. Si vous publiez sur la liste, veuillez préfixer votre sujet avec "minikube:".

2.2 - Télécharger Kubernetes

Téléchargement Kubernetes release

2.2.1 - Construire une release

Construire une release de la documentation Kubernetes

Vous pouvez soit compiler une version à partir des sources, soit télécharger une version pré-compilée. Si vous ne prévoyez pas de développer Kubernetes nous vous suggérons d'utiliser une version pré-compilée de la version actuelle, que l'on peut trouver dans le répertoire Release Notes.

Le code source de Kubernetes peut être téléchargé sur le repo kubernetes/kubernetes.

Installer à partir des sources

Si vous installez simplement une version à partir des sources, il n'est pas nécessaire de mettre en place un environnement golang complet car tous les builds se font dans un conteneur Docker.

Construire une release est simple.

git clone https://github.com/kubernetes/kubernetes.git
cd kubernetes
make release

Pour plus de détails sur le processus de release, voir le repertoire build dans kubernetes/kubernetes.

2.3 - Environnement de production

2.3.1 - Installer Kubernetes avec les outils de déploiement

2.3.1.1 - Déploiement d'un cluster avec kubeadm

2.3.1.1.1 - Installer kubeadm

Cette page vous apprend comment installer la boîte à outils kubeadm. Pour plus d'informations sur la création d'un cluster avec kubeadm, une fois que vous avez effectué ce processus d'installation, voir la page: Utiliser kubeadm pour créer un cluster.

Pré-requis

  • Une ou plusieurs machines exécutant:
    • Ubuntu 16.04+
    • Debian 9+
    • CentOS 7
    • Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7
    • Fedora 25+
    • HypriotOS v1.0.1+
    • Flatcar Container Linux (testé avec 2512.3.0)
  • 2 Go ou plus de RAM par machine (toute quantité inférieure laissera peu de place à vos applications)
  • 2 processeurs ou plus
  • Connectivité réseau complète entre toutes les machines du cluster (réseau public ou privé)
  • Nom d'hôte, adresse MAC et product_uuid uniques pour chaque nœud. Voir ici pour plus de détails.
  • Certains ports doivent êtres ouverts sur vos machines. Voir ici pour plus de détails.
  • Swap désactivé. Vous devez impérativement désactiver le swap pour que la kubelet fonctionne correctement.

Vérifiez que les adresses MAC et product_uuid sont uniques pour chaque nœud

  • Vous pouvez obtenir l'adresse MAC des interfaces réseau en utilisant la commande ip link ou ifconfig -a
  • Le product_uuid peut être vérifié en utilisant la commande sudo cat /sys/class/dmi/id/product_uuid

Il est très probable que les périphériques matériels aient des adresses uniques, bien que certaines machines virtuelles puissent avoir des valeurs identiques. Kubernetes utilise ces valeurs pour identifier de manière unique les nœuds du cluster. Si ces valeurs ne sont pas uniques à chaque nœud, le processus d'installation peut échouer.

Vérifiez les cartes réseaux

Si vous avez plusieurs cartes réseaux et que vos composants Kubernetes ne sont pas accessibles par la route par défaut, nous vous recommandons d’ajouter une ou plusieurs routes IP afin que les adresses de cluster Kubernetes soient acheminées via la carte approprié.

Permettre à iptables de voir le trafic ponté

Assurez-vous que le module br_netfilter est chargé. Cela peut être fait en exécutant lsmod | grep br_netfilter. Pour le charger explicitement, appelez sudo modprobe br_netfilter.

Pour que les iptables de votre nœud Linux voient correctement le trafic ponté, vous devez vous assurer que net.bridge.bridge-nf-call-iptables est défini sur 1 dans votre configuration sysctl, par ex.

cat <<EOF | sudo tee /etc/sysctl.d/k8s.conf
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
EOF
sudo sysctl --system

Pour plus de détails, veuillez consulter la page Configuration requise pour le plug-in réseau.

Vérifiez les ports requis

nœuds maîtres (masters)

ProtocoleDirectionPlage de PortUtilisé pourUtilisé par
TCPEntrant6443*Kubernetes API serverTous
TCPEntrant2379-2380Etcd server client APIkube-apiserver, etcd
TCPEntrant10250Kubelet APILui-même, Control plane
TCPEntrant10251kube-schedulerLui-même
TCPEntrant10252kube-controller-managerLui-même

nœuds workers

ProtocoleDirectionPlage de PortUtilisé pourUtilisé par
TCPEntrant10250Kubelet APILui-même, Control plane
TCPEntrant30000-32767NodePort Services**Eux-mêmes

** Plage de ports par défaut pour les Services NodePort.

Tous les numéros de port marqués d'un * sont écrasables. Vous devrez donc vous assurer que les ports personnalisés que vous utilisez sont également ouverts.

Bien que les ports etcd soient inclus dans les nœuds masters, vous pouvez également héberger votre propre cluster etcd en externe ou sur des ports personnalisés.

Le plug-in de réseau de pod que vous utilisez (voir ci-dessous) peut également nécessiter certains ports à ouvrir. Étant donné que cela diffère d’un plugin à l’autre, veuillez vous reporter à la documentation des plugins sur le(s) port(s) requis(s).

Installation du runtime

Pour exécuter des conteneurs dans des pods, Kubernetes utilise un container runtime.

Par défaut, Kubernetes utilise le Container Runtime Interface (CRI) pour s'interfacer avec votre environnement d'exécution de conteneur choisi.

Si vous ne spécifiez pas de runtime, kubeadm essaie automatiquement de détecter un Runtime de conteneur en parcourant une liste de sockets de domaine Unix bien connus. Le tableau suivant répertorie les environnements d'exécution des conteneurs et leurs chemins de socket associés:

Les environnements d'exécution des conteneurs et leurs chemins de socket
RuntimeChemin vers le socket de domaine Unix
Docker/var/run/docker.sock
containerd/run/containerd/containerd.sock
CRI-O/var/run/crio/crio.sock

Si Docker et containerd sont détectés, Docker est prioritaire. C'est nécessaire car Docker 18.09 est livré avec containerd et les deux sont détectables même si vous installez Docker. Si deux autres environnements d'exécution ou plus sont détectés, kubeadm se ferme avec une erreur.

Le kubelet s'intègre à Docker via l'implémentation CRI intégrée de dockershim.

Voir runtimes de conteneur pour plus d'informations.

Par défaut, kubeadm utilise Docker comme environnement d'exécution du conteneur. Le kubelet s'intègre à Docker via l'implémentation CRI intégrée de dockershim.

Voir runtimes de conteneur pour plus d'informations.

Installation de kubeadm, des kubelets et de kubectl

Vous installerez ces paquets sur toutes vos machines:

  • kubeadm: la commande pour initialiser le cluster.

  • la kubelet: le composant qui s'exécute sur toutes les machines de votre cluster et fait des actions comme le démarrage des pods et des conteneurs.

  • kubectl: la ligne de commande utilisée pour parler à votre cluster.

kubeadm n'installera pas ni ne gèrera les kubelet ou kubectl pour vous. Vous devez vous assurer qu'ils correspondent à la version du control plane de Kubernetes que vous souhaitez que kubeadm installe pour vous. Si vous ne le faites pas, vous risquez qu'une erreur de version se produise, qui pourrait conduire à un comportement inattendu. Cependant, une version mineure entre les kubelets et le control plane est pris en charge, mais la version de la kubelet ne doit jamais dépasser la version de l'API server. Par exemple, les kubelets exécutant la version 1.7.0 devraient être entièrement compatibles avec un API server en 1.8.0, mais pas l'inverse.

For information about installing kubectl, see Installation et configuration kubectl.

Pour plus d'informations sur les compatibilités de version, voir:

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y apt-transport-https curl
curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
cat <<EOF | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main
EOF
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl
sudo apt-mark hold kubelet kubeadm kubectl

cat <<EOF | sudo tee /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-\$basearch
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://packages.cloud.google.com/yum/doc/rpm-package-key.gpg
exclude=kubelet kubeadm kubectl
EOF

# Mettre SELinux en mode permissif (le désactiver efficacement)
sudo setenforce 0
sudo sed -i 's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=permissive/' /etc/selinux/config

sudo yum install -y kubelet kubeadm kubectl --disableexcludes=kubernetes

sudo systemctl enable --now kubelet

Note:

  • Mettre SELinux en mode permissif en lançant setenforce 0 et sed ... le désactive efficacement. C'est nécessaire pour permettre aux conteneurs d'accéder au système de fichiers hôte, qui est nécessaire par exemple pour les réseaux de pod. Vous devez le faire jusqu'à ce que le support de SELinux soit amélioré dans Kubelet.

  • Vous pouvez laisser SELinux activé si vous savez comment le configurer, mais il peut nécessiter des paramètres qui ne sont pas pris en charge par kubeadm.

Installez les plugins CNI (requis pour la plupart des réseaux de pods) :

CNI_VERSION="v0.8.2"
ARCH="amd64"
sudo mkdir -p /opt/cni/bin
curl -L "https://github.com/containernetworking/plugins/releases/download/${CNI_VERSION}/cni-plugins-linux-${ARCH}-${CNI_VERSION}.tgz" | sudo tar -C /opt/cni/bin -xz

Définissez le répertoire pour télécharger les fichiers de commande

DOWNLOAD_DIR=/usr/local/bin
sudo mkdir -p $DOWNLOAD_DIR

Installez crictl (requis pour Kubeadm / Kubelet Container Runtime Interface (CRI))

CRICTL_VERSION="v1.22.0"
ARCH="amd64"
curl -L "https://github.com/kubernetes-sigs/cri-tools/releases/download/${CRICTL_VERSION}/crictl-${CRICTL_VERSION}-linux-${ARCH}.tar.gz" | sudo tar -C $DOWNLOAD_DIR -xz

Installez kubeadm, kubelet, kubectl et ajoutez un service systemd kubelet:

RELEASE_VERSION="v0.6.0"

RELEASE="$(curl -sSL https://dl.k8s.io/release/stable.txt)"
ARCH="amd64"
cd $DOWNLOAD_DIR
sudo curl -L --remote-name-all https://dl.k8s.io/release/${RELEASE}/bin/linux/${ARCH}/{kubeadm,kubelet,kubectl}
sudo chmod +x {kubeadm,kubelet,kubectl}

curl -sSL "https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/release/${RELEASE_VERSION}/cmd/kubepkg/templates/latest/deb/kubelet/lib/systemd/system/kubelet.service" | sed "s:/usr/bin:${DOWNLOAD_DIR}:g" | sudo tee /etc/systemd/system/kubelet.service
sudo mkdir -p /etc/systemd/system/kubelet.service.d
curl -sSL "https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/release/${RELEASE_VERSION}/cmd/kubepkg/templates/latest/deb/kubeadm/10-kubeadm.conf" | sed "s:/usr/bin:${DOWNLOAD_DIR}:g" | sudo tee /etc/systemd/system/kubelet.service.d/10-kubeadm.conf

Activez et démarrez kubelet :

sudo systemctl enable --now kubelet

Kubelet redémarre maintenant toutes les quelques secondes, car il attend les instructions de kubeadm dans une boucle de crash.

Configurer le driver de cgroup utilisé par la kubelet sur un nœud master

Lorsque vous utilisez Docker, kubeadm détecte automatiquement le pilote ( driver ) de cgroup pour kubelet et le configure dans le fichier /var/lib/kubelet/config.yaml lors de son éxecution.

Si vous utilisez un autre CRI, vous devez passer votre valeur cgroupDriver avec kubeadm init, comme ceci :

apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeletConfiguration
cgroupDriver: <value>

Pour plus de détails, veuillez lire Utilisation de kubeadm init avec un fichier de configuration.

Veuillez noter que vous devez seulement le faire si le driver de cgroupe de votre CRI n'est pas cgroupfs, car c'est déjà la valeur par défaut dans la kubelet.

Il est nécessaire de redémarrer la kubelet:

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart kubelet

La détection automatique du pilote cgroup pour d'autres runtimes de conteneur comme CRI-O et containerd est un travail en cours.

Dépannage

Si vous rencontrez des difficultés avec kubeadm, veuillez consulter notre documentation de dépannage.

A suivre

2.3.1.1.2 - Création d'un Cluster à master unique avec kubeadm

Création d'un Cluster à master unique avec kubeadm

kubeadm vous aide à démarrer un cluster Kubernetes minimum, viable et conforme aux meilleures pratiques. Avec kubeadm, votre cluster doit passer les tests de Conformité Kubernetes. Kubeadm prend également en charge d'autres fonctions du cycle de vie, telles que les mises à niveau, la rétrogradation et la gestion des bootstrap tokens.

Comme vous pouvez installer kubeadm sur différents types de machines (par exemple, un ordinateur portable, un serveur, Raspberry Pi, etc.), il est parfaitement adapté à l'intégration avec des systèmes d'approvisionnement comme Terraform ou Ansible.

La simplicité de kubeadm lui permet d'être utilisé dans une large gamme de cas d'utilisation:

  • Les nouveaux utilisateurs peuvent commencer par kubeadm pour essayer Kubernetes pour la première fois.
  • Les utilisateurs familiarisés avec Kubernetes peuvent créer des clusters avec kubeadm et tester leurs applications.
  • Les projets plus importants peuvent inclure kubeadm en tant que brique de base dans un système plus complexe pouvant également inclure d'autres outils d'installation.

Kubeadm est conçu pour être un moyen simple pour les nouveaux utilisateurs de commencer à essayer Kubernetes, pour la première fois éventuellement. C'est un moyen pour les utilisateurs avancés de tester leur application en même temps qu'un cluster facilement, et aussi être une brique de base dans un autre écosystème et/ou un outil d’installation avec une plus grand portée.

Vous pouvez installer très facilement kubeadm sur des systèmes d'exploitation prenant en charge l'installation des paquets deb ou rpm. Le SIG responsable de kubeadm, SIG Cluster Lifecycle, fournit ces paquets pré-construits pour vous, mais vous pouvez également les construire à partir des sources pour d'autres systèmes d'exploitation.

Maturité de kubeadm

ElémentNiveau de maturité
Command line UXGA
ImplementationGA
Config file APIbeta
CoreDNSGA
kubeadm alpha subcommandsalpha
High availabilityalpha
DynamicKubeletConfigalpha
Self-hostingalpha

Les fonctionnalités globales de kubeadm sont GA. Quelques sous-fonctionnalités, comme la configuration, les API de fichiers sont toujours en cours de développement. L'implémentation de la création du cluster peut changer légèrement au fur et à mesure que l'outil évolue, mais la mise en œuvre globale devrait être assez stable. Toutes les commandes sous kubeadm alpha sont par définition prises en charge au niveau alpha.

Calendrier de support

Les versions de Kubernetes sont généralement prises en charge pendant neuf mois et pendant cette période, une version de correctif peut être publiée à partir de la branche de publication si un bug grave ou un problème de sécurité est trouvé. Voici les dernières versions de Kubernetes et le calendrier de support qui s'applique également à kubeadm.

Version de KubernetesDate de sortie de la versionFin de vie
v1.6.xMars 2017Décembre 2017
v1.7.xJuin 2017Mars 2018
v1.8.xSeptembre 2017Juin 2018
v1.9.xDécembre 2017Septembre 2018
v1.10.xMars 2018Décembre 2018
v1.11.xJuin 2018Mars 2019
v1.12.xSeptembre 2018Juin 2019
v1.13.xDécembre 2018Septembre 2019

Pré-requis

  • Une ou plusieurs machines exécutant un système d'exploitation compatible deb/rpm, par exemple Ubuntu ou CentOS
  • 2 Go ou plus de RAM par machine. Si vous essayez moins cela laissera trop peu de place pour vos applications.
  • 2 processeurs ou plus sur le master
  • Connectivité réseau entre toutes les machines du cluster, qu'il soit public ou privé.

Objectifs

  • Installer un cluster Kubernetes à master unique ou un cluster à haute disponibilité
  • Installez un réseau de pods sur le cluster afin que vos pods puissent se parler

Instructions

Installer kubeadm sur vos hôtes

Voir "Installation de kubeadm".

Initialiser votre master

Le master est la machine sur laquelle s'exécutent les composants du control plane, y compris etcd (la base de données du cluster) et l'API serveur (avec lequel la CLI kubectl communique).

  1. Choisissez un add-on réseau pour les pods et vérifiez s’il nécessite des arguments à passer à l'initialisation de kubeadm. Selon le fournisseur tiers que vous choisissez, vous devrez peut-être définir le --pod-network-cidr sur une valeur spécifique au fournisseur. Voir Installation d'un add-on réseau de pod.
  2. (Facultatif) Sauf indication contraire, kubeadm utilise l'interface réseau associée avec la passerelle par défaut pour annoncer l’IP du master. Pour utiliser une autre interface réseau, spécifiez l'option --apiserver-advertise-address=<ip-address> à kubeadm init. Pour déployer un cluster Kubernetes en utilisant l’adressage IPv6, vous devez spécifier une adresse IPv6, par exemple --apiserver-advertise-address=fd00::101
  3. (Optional) Lancez kubeadm config images pull avant de faire kubeadm init pour vérifier la connectivité aux registres gcr.io.

Maintenant, lancez:

kubeadm init <args>

Plus d'information

Pour plus d'informations sur les arguments de kubeadm init, voir le guide de référence kubeadm.

Pour une liste complète des options de configuration, voir la documentation du fichier de configuration.

Pour personnaliser les composants du control plane, y compris l'affectation facultative d'IPv6 à la sonde liveness, pour les composants du control plane et du serveur etcd, fournissez des arguments supplémentaires à chaque composant, comme indiqué dans les arguments personnalisés.

Pour lancer encore une fois kubeadm init, vous devez d'abord détruire le cluster.

Si vous joignez un nœud avec une architecture différente par rapport à votre cluster, créez un Déploiement ou DaemonSet pour kube-proxy et kube-dns sur le nœud. C’est nécéssaire car les images Docker pour ces composants ne prennent actuellement pas en charge la multi-architecture.

kubeadm init exécute d’abord une série de vérifications préalables pour s’assurer que la machine est prête à exécuter Kubernetes. Ces vérifications préalables exposent des avertissements et se terminent en cas d'erreur. Ensuite kubeadm init télécharge et installe les composants du control plane du cluster. Cela peut prendre plusieurs minutes. l'output devrait ressembler à:

[init] Using Kubernetes version: vX.Y.Z
[preflight] Running pre-flight checks
[preflight] Pulling images required for setting up a Kubernetes cluster
[preflight] This might take a minute or two, depending on the speed of your internet connection
[preflight] You can also perform this action in beforehand using 'kubeadm config images pull'
[kubelet-start] Writing kubelet environment file with flags to file "/var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env"
[kubelet-start] Writing kubelet configuration to file "/var/lib/kubelet/config.yaml"
[kubelet-start] Activating the kubelet service
[certs] Using certificateDir folder "/etc/kubernetes/pki"
[certs] Generating "etcd/ca" certificate and key
[certs] Generating "etcd/server" certificate and key
[certs] etcd/server serving cert is signed for DNS names [kubeadm-master localhost] and IPs [10.138.0.4 127.0.0.1 ::1]
[certs] Generating "etcd/healthcheck-client" certificate and key
[certs] Generating "etcd/peer" certificate and key
[certs] etcd/peer serving cert is signed for DNS names [kubeadm-master localhost] and IPs [10.138.0.4 127.0.0.1 ::1]
[certs] Generating "apiserver-etcd-client" certificate and key
[certs] Generating "ca" certificate and key
[certs] Generating "apiserver" certificate and key
[certs] apiserver serving cert is signed for DNS names [kubeadm-master kubernetes kubernetes.default kubernetes.default.svc kubernetes.default.svc.cluster.local] and IPs [10.96.0.1 10.138.0.4]
[certs] Generating "apiserver-kubelet-client" certificate and key
[certs] Generating "front-proxy-ca" certificate and key
[certs] Generating "front-proxy-client" certificate and key
[certs] Generating "sa" key and public key
[kubeconfig] Using kubeconfig folder "/etc/kubernetes"
[kubeconfig] Writing "admin.conf" kubeconfig file
[kubeconfig] Writing "kubelet.conf" kubeconfig file
[kubeconfig] Writing "controller-manager.conf" kubeconfig file
[kubeconfig] Writing "scheduler.conf" kubeconfig file
[control-plane] Using manifest folder "/etc/kubernetes/manifests"
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-apiserver"
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-controller-manager"
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-scheduler"
[etcd] Creating static Pod manifest for local etcd in "/etc/kubernetes/manifests"
[wait-control-plane] Waiting for the kubelet to boot up the control plane as static Pods from directory "/etc/kubernetes/manifests". This can take up to 4m0s
[apiclient] All control plane components are healthy after 31.501735 seconds
[uploadconfig] storing the configuration used in ConfigMap "kubeadm-config" in the "kube-system" Namespace
[kubelet] Creating a ConfigMap "kubelet-config-X.Y" in namespace kube-system with the configuration for the kubelets in the cluster
[patchnode] Uploading the CRI Socket information "/var/run/dockershim.sock" to the Node API object "kubeadm-master" as an annotation
[mark-control-plane] Marking the node kubeadm-master as control-plane by adding the label "node-role.kubernetes.io/master=''"
[mark-control-plane] Marking the node kubeadm-master as control-plane by adding the taints [node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule]
[bootstrap-token] Using token: <token>
[bootstrap-token] Configuring bootstrap tokens, cluster-info ConfigMap, RBAC Roles
[bootstraptoken] configured RBAC rules to allow Node Bootstrap tokens to post CSRs in order for nodes to get long term certificate credentials
[bootstraptoken] configured RBAC rules to allow the csrapprover controller automatically approve CSRs from a Node Bootstrap Token
[bootstraptoken] configured RBAC rules to allow certificate rotation for all node client certificates in the cluster
[bootstraptoken] creating the "cluster-info" ConfigMap in the "kube-public" namespace
[addons] Applied essential addon: CoreDNS
[addons] Applied essential addon: kube-proxy

Your Kubernetes master has initialized successfully!

To start using your cluster, you need to run the following as a regular user:

  mkdir -p $HOME/.kube
  sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
  sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

You should now deploy a pod network to the cluster.
Run "kubectl apply -f [podnetwork].yaml" with one of the options listed at:
  https://kubernetes.io/fr/docs/concepts/cluster-administration/addons/

You can now join any number of machines by running the following on each node
as root:

  kubeadm join <master-ip>:<master-port> --token <token> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>

Pour que kubectl fonctionne pour votre utilisateur non root, exécutez ces commandes, qui font également partie du resultat de la commande kubeadm init:

mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

Alternativement, si vous êtes root, vous pouvez exécuter:

export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf

Faites un enregistrement du retour de la commande kubeadm join que kubeadm init génère. Vous avez besoin de cette commande pour joindre des noeuds à votre cluster.

Le jeton est utilisé pour l'authentification mutuelle entre le master et les nœuds qui veulent le rejoindre. Le jeton est secret. Gardez-le en sécurité, parce que n'importe qui avec ce jeton peut ajouter des nœuds authentifiés à votre cluster. Ces jetons peuvent être listés, créés et supprimés avec la commande kubeadm token. Voir le Guide de référence kubeadm.

Installation d'un add-on réseau

Vous devez installer un add-on réseau pour pod afin que vos pods puissent communiquer les uns avec les autres.

Le réseau doit être déployé avant toute application. De plus, CoreDNS ne démarrera pas avant l’installation d’un réseau. kubeadm ne prend en charge que les réseaux basés sur un CNI (et ne prend pas en charge kubenet).

Plusieurs projets fournissent des réseaux de pod Kubernetes utilisant CNI, dont certains supportent les network policies. Allez voir la page des add-ons pour une liste complète des add-ons réseau disponibles.

  • Le support IPv6 a été ajouté dans CNI v0.6.0.
  • CNI bridge et local-ipam sont les seuls plug-ins de réseau IPv6 pris en charge dans Kubernetes version 1.9.

Notez que kubeadm configure un cluster sécurisé par défaut et impose l’utilisation de RBAC. Assurez-vous que votre manifeste de réseau prend en charge RBAC.

Veuillez également à ce que votre réseau Pod ne se superpose à aucun des réseaux hôtes, car cela pourrait entraîner des problèmes. Si vous constatez une collision entre le réseau de pod de votre plug-in de réseau et certains de vos réseaux hôtes, vous devriez penser à un remplacement de CIDR approprié et l'utiliser lors de kubeadm init avec --pod-network-cidr et en remplacement du YAML de votre plugin réseau. Vous pouvez installer un add-on réseau de pod avec la commande suivante:

kubectl apply -f <add-on.yaml>

Vous ne pouvez installer qu'un seul réseau de pod par cluster.

Sélectionnez l'un des onglets pour consulter les instructions d'installation du fournisseur de réseau de pods.

Pour plus d'informations sur l'utilisation de Calico, voir Guide de démarrage rapide de Calico sur Kubernetes, Installation de Calico pour les netpols ( network policies ) et le réseau, ainsi que d'autres resources liées à ce sujet.

Pour que Calico fonctionne correctement, vous devez passer --pod-network-cidr = 192.168.0.0 / 16 à kubeadm init ou mettre à jour le fichier calico.yml pour qu'il corresponde à votre réseau de Pod. Notez que Calico fonctionne uniquement sur amd64, arm64, ppc64le et s390x.

kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/v3.8/manifests/calico.yaml

Canal utilise Calico pour les netpols et Flannel pour la mise en réseau. Reportez-vous à la documentation Calico pour obtenir le guide de démarrage officiel.

Pour que Canal fonctionne correctement, --pod-network-cidr = 10.244.0.0 / 16 doit être passé à kubeadm init. Notez que Canal ne fonctionne que sur amd64.

kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/v3.8/manifests/canal.yaml

Pour plus d'informations sur l'utilisation de Cilium avec Kubernetes, voir Guide d'installation de Kubernetes pour Cilium.

Ces commandes déploieront Cilium avec son propre etcd géré par l'opérateur etcd.

Note: Si vous utilisez kubeadm dans un seul noeud, veuillez enlever sa marque (taint) pour que les pods etcd-operator puissent être déployés dans le nœud du control plane.

kubectl taint nodes <node-name> node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule-

Pour déployer Cilium, il vous suffit de lancer:

kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/cilium/cilium/v1.4/examples/kubernetes/1.13/cilium.yaml

Une fois que tous les pods Cilium sont marqués «READY», vous commencez à utiliser votre cluster.

$ kubectl get pods -n kube-system --selector=k8s-app=cilium
NAME           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
cilium-drxkl   1/1     Running   0          18m

Pour que flannel fonctionne correctement, vous devez passer --pod-network-cidr = 10.244.0.0 / 16 à kubeadm init. Paramétrez /proc/sys/net/bridge/bridge-nf-call-iptables à «1» en exécutant sysctl net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1 passez le trafic IPv4 bridged à iptables. Ceci est nécessaire pour que certains plugins CNI fonctionnent, pour plus d'informations allez voir ici.

Notez que flannel fonctionne sur amd64, arm, arm64, ppc64le et s390x sous Linux. Windows (amd64) est annoncé comme supporté dans la v0.11.0 mais son utilisation n’est pas documentée.

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/a70459be0084506e4ec919aa1c114638878db11b/Documentation/kube-flannel.yml

Pour plus d’informations sur flannel, voir le dépôt CoreOS sur GitHub.

Paramétrez /proc/sys/net/bridge/bridge-nf-call-iptables à «1» en exécutant sysctl net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1 Cette commande indiquera de passer le trafic IPv4 bridgé à iptables. Ceci est nécessaire pour que certains plugins CNI fonctionnent, pour plus d'informations s'il vous plaît allez voir ici.

Kube-router s'appuie sur kube-controller-manager pour allouer le pod CIDR aux nœuds. Par conséquent, utilisez kubeadm init avec l'option --pod-network-cidr.

Kube-router fournit un réseau de pod, une stratégie réseau et un proxy de service basé sur un IP Virtual Server (IPVS) / Linux Virtual Server (LVS) hautement performant.

Pour plus d'informations sur la configuration du cluster Kubernetes avec Kube-router à l'aide de kubeadm, veuillez consulter le guide d'installation.

Paramétrez /proc/sys/net/bridge/bridge-nf-call-iptables à 1 en exécutant sysctl net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1 Cette commande indiquera de passer le trafic IPv4 bridged à iptables. Ceci est nécessaire pour que certains plugins CNI fonctionnent, pour plus d'informations veuillez consulter la documentation ici.

Le guide d'installation officiel de Romana est ici.

Romana ne fonctionne que sur amd64.

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/romana/romana/master/containerize/specs/romana-kubeadm.yml

Paramétrez /proc/sys/net/bridge/bridge-nf-call-iptables à «1» en exécutant sysctl net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1 Cette commande indiquera de passer le trafic IPv4 bridged à iptables. Ceci est nécessaire pour que certains plugins CNI fonctionnent, pour plus d'informations s'il vous plaît allez voir ici.

Le guide de configuration officiel de Weave Net est ici.

Weave Net fonctionne sur amd64, arm, arm64 et ppc64le sans aucune action supplémentaire requise. Weave Net paramètre le mode hairpin par défaut. Cela permet aux pods de se connecter via leur adresse IP de service s'ils ne connaissent pas leur Pod IP.

kubectl apply -f "https://cloud.weave.works/k8s/net?k8s-version=$(kubectl version | base64 | tr -d '\n')"

Fournit une solution SDN superposée, offrant un réseau multicouches, un réseau de cloud hybride, prise en charge simultanée des couches superposées, application de la stratégie réseau, isolation du réseau, chaînage de service et équilibrage de charge flexible.

Il existe de nombreuses manières flexibles d’installer JuniperContrail / TungstenFabric CNI.

Veuillez vous référer à ce guide de démarrage rapide: TungstenFabric

Une fois qu'un réseau de pod a été installé, vous pouvez vérifier qu'il fonctionne en vérifiant que le pod CoreDNS est en cours d’exécution dans l'output de kubectl get pods --all-namespaces. Et une fois que le pod CoreDNS est opérationnel, vous pouvez continuer en joignant vos nœuds.

Si votre réseau ne fonctionne pas ou si CoreDNS n'est pas en cours d'exécution, vérifiez notre documentation de dépannage.

Isolation des nœuds du control plane

Par défaut, votre cluster ne déploie pas de pods sur le master pour des raisons de sécurité. Si vous souhaitez pouvoir déployer des pods sur le master, par exemple, pour un cluster Kubernetes mono-machine pour le développement, exécutez:

kubectl taint nodes --all node-role.kubernetes.io/master-

Avec un resultat ressemblant à quelque chose comme:

node "test-01" untainted
taint "node-role.kubernetes.io/master:" not found
taint "node-role.kubernetes.io/master:" not found

Cela supprimera la marque node-role.kubernetes.io/master de tous les nœuds qui l'ont, y compris du nœud master, ce qui signifie que le scheduler sera alors capable de déployer des pods partout.

Faire rejoindre vos nœuds

Les nœuds sont ceux sur lesquels vos workloads (conteneurs, pods, etc.) sont exécutées. Pour ajouter de nouveaux nœuds à votre cluster, procédez comme suit pour chaque machine:

  • SSH vers la machine
  • Devenir root (par exemple, sudo su-)
  • Exécutez la commande qui a été récupérée sur l'output de kubeadm init. Par exemple:
kubeadm join --token <token> <master-ip>:<master-port> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>

Si vous n'avez pas le jeton, vous pouvez l'obtenir en exécutant la commande suivante sur le nœud master:

kubeadm token list

L'output est similaire à ceci:

TOKEN                    TTL  EXPIRES              USAGES           DESCRIPTION            EXTRA GROUPS
8ewj1p.9r9hcjoqgajrj4gi  23h  2018-06-12T02:51:28Z authentication,  The default bootstrap  system:
                                                   signing          token generated by     bootstrappers:
                                                                    'kubeadm init'.        kubeadm:
                                                                                           default-node-token

Par défaut, les jetons expirent après 24 heures. Si vous joignez un nœud au cluster après l’expiration du jeton actuel, vous pouvez créer un nouveau jeton en exécutant la commande suivante sur le nœud maître:

kubeadm token create

L'output est similaire à ceci:

5didvk.d09sbcov8ph2amjw

Si vous n'avez pas la valeur --discovery-token-ca-cert-hash, vous pouvez l'obtenir en exécutant la suite de commande suivante sur le nœud master:

openssl x509 -pubkey -in /etc/kubernetes/pki/ca.crt | openssl rsa -pubin -outform der 2>/dev/null | \
   openssl dgst -sha256 -hex | sed 's/^.* //'

L'output est similaire à ceci:

8cb2de97839780a412b93877f8507ad6c94f73add17d5d7058e91741c9d5ec78

Le resultat devrait ressembler à quelque chose comme:

[preflight] Running pre-flight checks

... (log output of join workflow) ...

Node join complete:
* Certificate signing request sent to master and response
  received.
* Kubelet informed of new secure connection details.

Run 'kubectl get nodes' on the master to see this machine join.

Quelques secondes plus tard, vous remarquerez ce nœud dans l'output de kubectl get node.

(Optionnel) Contrôler votre cluster à partir de machines autres que le master

Afin d'utiliser kubectl sur une autre machine (par exemple, un ordinateur portable) pour communiquer avec votre cluster, vous devez copier le fichier administrateur kubeconfig de votre master sur votre poste de travail comme ceci:

scp root@<master ip>:/etc/kubernetes/admin.conf .
kubectl --kubeconfig ./admin.conf get nodes

(Facultatif) Proxifier l'API Server vers localhost

Si vous souhaitez vous connecter à l'API server à partir de l'éxterieur du cluster, vous pouvez utiliser kubectl proxy:

scp root@<master ip>:/etc/kubernetes/admin.conf .
kubectl --kubeconfig ./admin.conf proxy

Vous pouvez maintenant accéder à l'API server localement à http://localhost:8001/api/v1

Destruction

Pour annuler ce que kubeadm a fait, vous devez d’abord drainer le nœud et assurez-vous que le nœud est vide avant de l'arrêter. En communiquant avec le master en utilisant les informations d'identification appropriées, exécutez:

kubectl drain <node name> --delete-local-data --force --ignore-daemonsets
kubectl delete node <node name>

Ensuite, sur le nœud en cours de suppression, réinitialisez l'état de tout ce qui concerne kubeadm:

kubeadm reset

Le processus de réinitialisation ne réinitialise pas et ne nettoie pas les règles iptables ni les tables IPVS. Si vous souhaitez réinitialiser iptables, vous devez le faire manuellement:

iptables -F && iptables -t nat -F && iptables -t mangle -F && iptables -X

Si vous souhaitez réinitialiser les tables IPVS, vous devez exécuter la commande suivante:

ipvsadm -C

Si vous souhaitez recommencer Il suffit de lancer kubeadm init ou kubeadm join avec les arguments appropriés. Plus d'options et d'informations sur la commande de réinitialisation de kubeadm.

Maintenir un cluster

Vous trouverez des instructions pour la maintenance des clusters kubeadm (mises à niveau, rétrogradation, etc.) ici

Explorer les autres add-ons

Parcourez la liste des add-ons, y compris des outils pour la journalisation, la surveillance, la stratégie réseau, la visualisation et le contrôle de votre cluster Kubernetes.

Et après ?

  • Vérifiez que votre cluster fonctionne correctement avec Sonobuoy
  • En savoir plus sur l'utilisation avancée de kubeadm dans la documentation de référence de kubeadm
  • En savoir plus sur Kubernetes concepts et kubectl.
  • Configurez la rotation des logs. Vous pouvez utiliser logrotate pour cela. Lorsque vous utilisez Docker, vous pouvez spécifier des options de rotation des logs pour le démon Docker, par exemple --log-driver = fichier_json --log-opt = taille_max = 10m --log-opt = fichier_max = 5. Consultez Configurer et dépanner le démon Docker pour plus de détails.

Feedback

Politique de compatibilité de versions

L'outil CLI kubeadm de la version vX.Y peut déployer des clusters avec un control plane de la version vX.Y ou vX. (Y-1). kubeadm CLI vX.Y peut également mettre à niveau un cluster existant créé par kubeadm de la version vX. (Y-1).

Pour cette raison, nous ne pouvons pas voir plus loin, kubeadm CLI vX.Y peut ou pas être en mesure de déployer des clusters vX. (Y + 1).

Exemple: kubeadm v1.8 peut déployer des clusters v1.7 et v1.8 et mettre à niveau des clusters v1.7 créés par kubeadm vers v1.8.

Ces ressources fournissent plus d'informations sur le saut de version pris en charge entre les kubelets et le control plane, ainsi que sur d'autres composants Kubernetes:

kubeadm fonctionne sur plusieurs plates-formes

Les packages et fichiers binaires de kubeadm deb/rpm sont conçus pour amd64, arm (32 bits), arm64, ppc64le et s390x suite à la multiplateforme proposal.

Les images de conteneur multiplatform pour le control plane et les addons sont également pris en charge depuis la v1.12.

Seuls certains fournisseurs de réseau proposent des solutions pour toutes les plateformes. Veuillez consulter la liste des fournisseurs de réseau ci-dessus ou la documentation de chaque fournisseur pour déterminer si le fournisseur prend en charge votre plate-forme.

Limitations

Remarque: kubeadm évolue continuellement et ces limitations seront résolues en temps voulu.

  • Le cluster créé ici a un seul master, avec une seule base de données etcd. Cela signifie que si le master est irrécupérable, votre cluster peut perdre ses données et peut avoir besoin d'être recréé à partir de zéro. L'ajout du support HA (plusieurs serveurs etcd, plusieurs API servers, etc.) à kubeadm est encore en cours de developpement.

   Contournement: régulièrement sauvegarder etcd. le répertoire des données etcd configuré par kubeadm se trouve dans /var/lib/etcd sur le master.

Diagnostic

Si vous rencontrez des difficultés avec kubeadm, veuillez consulter nos troubleshooting docs.

2.3.1.1.3 - Personnalisation de la configuration du control plane avec kubeadm

Personnalisation de la configuration du control plane avec kubeadm
FEATURE STATE: Kubernetes 1.12 [stable]

L'objet ClusterConfiguration de kubeadm expose le champ extraArgs qui peut remplacer les indicateurs par défaut transmis au control plane à des composants tels que l'APIServer, le ControllerManager et le Scheduler. Les composants sont définis à l'aide des champs suivants:

  • apiServer
  • controllerManager
  • scheduler

Le champ extraArgs se compose de paires clé: valeur. Pour remplacer un indicateur pour un composant du control plane:

  1. Ajoutez les champs appropriés à votre configuration.
  2. Ajoutez les indicateurs à remplacer dans le champ.

Pour plus de détails sur chaque champ de la configuration, vous pouvez accéder aux pages de référence de l'API.

Paramètres pour l'API Server

Pour plus de détails, voir la documentation de référence pour kube-apiserver.

Exemple d'utilisation:

apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterConfiguration
kubernetesVersion: v1.13.0
metadata:
  name: 1.13-sample
apiServer:
  extraArgs:
    advertise-address: 192.168.0.103
    anonymous-auth: false
    enable-admission-plugins: AlwaysPullImages,DefaultStorageClass
    audit-log-path: /home/johndoe/audit.log

Paramètres pour le ControllerManager

Pour plus de détails, voir la documentation de référence pour kube-controller-manager.

Exemple d'utilisation:

apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterConfiguration
kubernetesVersion: v1.13.0
metadata:
  name: 1.13-sample
controllerManager:
  extraArgs:
    cluster-signing-key-file: /home/johndoe/keys/ca.key
    bind-address: 0.0.0.0
    deployment-controller-sync-period: 50

Paramètres pour le Scheduler

Pour plus de détails, voir la documentation de référence pour kube-scheduler.

Example usage:

apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterConfiguration
kubernetesVersion: v1.13.0
metadata:
  name: 1.13-sample
scheduler:
  extraArgs:
    bind-address: 0.0.0.0
    config: /home/johndoe/schedconfig.yaml
    kubeconfig: /home/johndoe/kubeconfig.yaml

2.3.1.1.4 - Options pour la topologie en haute disponibilité

Topologie haute-disponibilité Kubernetes

Cette page explique les deux options de configuration de topologie de vos clusters Kubernetes pour la haute disponibilité.

Vous pouvez configurer un cluster en haute disponibilité:

  • Avec des nœuds du control plane empilés, les nœuds etcd étant co-localisés avec des nœuds du control plane
  • Avec des nœuds etcd externes, où etcd s'exécute sur des nœuds distincts du control plane

Vous devez examiner attentivement les avantages et les inconvénients de chaque topologie avant de configurer un cluster en haute disponibilité.

Topologie etcd empilée

Un cluster HA empilé est une topologie réseau où le cluster de stockage de données distribuées est fourni par etcd et est superposé au cluster formé par les noeuds gérés par kubeadm qui exécute les composants du control plane.

Chaque nœud du control plane exécute une instance de kube-apiserver, kube-scheduler et kube-controller-manager. Le kube-apiserver est exposé aux nœuds à l'aide d'un loadbalancer.

Chaque nœud du control plane crée un membre etcd local et ce membre etcd communique uniquement avec le kube-apiserver de ce noeud. Il en va de même pour le kube-controller-manager local et les instances de kube-scheduler.

Cette topologie couple les control planes et les membres etcd sur les mêmes nœuds. C'est plus simple à mettre en place qu'un cluster avec des nœuds etcd externes et plus simple à gérer pour la réplication.

Cependant, un cluster empilé présente un risque d'échec du couplage. Si un noeud tombe en panne, un membre etcd et une instance du control plane sont perdus et la redondance est compromise. Vous pouvez atténuer ce risque en ajoutant plus de nœuds au control plane.

Par conséquent, vous devez exécuter au moins trois nœuds de control plane empilés pour un cluster en haute disponibilité.

C'est la topologie par défaut dans kubeadm. Un membre etcd local est créé automatiquement sur les noeuds du control plane en utilisant kubeadm init et kubeadm join --experimental-control-plane.

Schéma de la Topologie etcd empilée

Topologie etcd externe

Un cluster haute disponibilité avec un etcd externe est une topologie réseau où le cluster de stockage de données distribuées fourni par etcd est externe au cluster formé par les nœuds qui exécutent les composants du control plane.

Comme la topologie etcd empilée, chaque nœud du control plane d'une topologie etcd externe exécute une instance de kube-apiserver, kube-scheduler et kube-controller-manager. Et le kube-apiserver est exposé aux nœuds workers à l’aide d’un load-balancer. Cependant, les membres etcd s'exécutent sur des hôtes distincts et chaque hôte etcd communique avec le kube-apiserver de chaque nœud du control plane.

Cette topologie dissocie le control plane et le membre etcd. Elle fournit donc une configuration HA où perdre une instance de control plane ou un membre etcd a moins d'impact et n'affecte pas la redondance du cluster autant que la topologie HA empilée.

Cependant, cette topologie requiert le double du nombre d'hôtes de la topologie HA integrée. Un minimum de trois machines pour les nœuds du control plane et de trois machines pour les nœuds etcd est requis pour un cluster HA avec cette topologie.

Schéma de la Topologie externe etcd

A suivre

2.3.1.1.5 - Création de clusters hautement disponibles avec kubeadm

Cluster Kubernetes haute-disponibilité kubeadm

Cette page explique deux approches différentes pour configurer un Kubernetes à haute disponibilité. cluster utilisant kubeadm:

  • Avec des nœuds de control plane empilés. Cette approche nécessite moins d'infrastructure. Les membres etcd et les nœuds du control plane sont co-localisés.
  • Avec un cluster etcd externe cette approche nécessite plus d'infrastructure. Les nœuds du control plane et les membres etcd sont séparés.

Avant de poursuivre, vous devez déterminer avec soin quelle approche répond le mieux aux besoins de vos applications et de l'environnement. Cette comparaison décrit les avantages et les inconvénients de chacune.

Vos clusters doivent exécuter Kubernetes version 1.12 ou ultérieure. Vous devriez aussi savoir que la mise en place de clusters HA avec kubeadm est toujours expérimentale et sera simplifiée davantage dans les futures versions. Vous pouvez par exemple rencontrer des problèmes lors de la mise à niveau de vos clusters. Nous vous encourageons à essayer l’une ou l’autre approche et à nous faire part de vos commentaires dans Suivi des problèmes Kubeadm.

Notez que la fonctionnalité alpha HighAvailability est obsolète dans la version 1.12 et supprimée dans la version 1.13

Voir aussi La documentation de mise à niveau HA.

Pré-requis

Pour les deux méthodes, vous avez besoin de cette infrastructure:

  • Trois machines qui répondent aux pré-requis des exigences de kubeadm pour les maîtres (masters)
  • Trois machines qui répondent aux pré-requis des exigences de kubeadm pour les workers
  • Connectivité réseau complète entre toutes les machines du cluster (public ou réseau privé)
  • Privilèges sudo sur toutes les machines
  • Accès SSH d'une machine à tous les nœuds du cluster
  • kubeadm et une kubelet installés sur toutes les machines. kubectl est optionnel.

Pour le cluster etcd externe uniquement, vous avez besoin également de:

  • Trois machines supplémentaires pour les membres etcd

Premières étapes pour les deux méthodes

  • Certains plugins réseau CNI tels que Calico nécessitent un CIDR tel que 192.168.0.0 / 16 et  certains comme Weave n'en ont pas besoin. Voir la Documentation du CNI réseau. Pour ajouter un CIDR de pod, définissez le champ podSubnet: 192.168.0.0 / 16 sous   l'objet networking de ClusterConfiguration.

Créez un load balancer pour kube-apiserver

  1. Créez un load balancer kube-apiserver avec un nom résolu en DNS.

    • Dans un environnement cloud, placez vos nœuds du control plane derrière un load balancer TCP. Ce load balancer distribue le trafic à tous les nœuds du control plane sains dans sa liste. La vérification de la bonne santé d'un apiserver est une vérification TCP sur le port que kube-apiserver écoute (valeur par défaut: 6443).

    • Il n'est pas recommandé d'utiliser une adresse IP directement dans un environnement cloud.

    • Le load balancer doit pouvoir communiquer avec tous les nœuds du control plane sur le port apiserver. Il doit également autoriser le trafic entrant sur son réseau de port d'écoute.

    • HAProxy peut être utilisé comme load balancer.

    • Assurez-vous que l'adresse du load balancer correspond toujours à       l'adresse de ControlPlaneEndpoint de kubeadm.

  2. Ajoutez les premiers nœuds du control plane au load balancer et testez la connexion:

    nc -v LOAD_BALANCER_IP PORT
    
    • Une erreur connection refused est attendue car l'apiserver n'est pas encore en fonctionnement. Cependant, un timeout signifie que le load balancer ne peut pas communiquer avec le nœud du control plane. Si un timeout survient, reconfigurez le load balancer pour communiquer avec le nœud du control plane.
  3. Ajouter les nœuds du control plane restants au groupe cible du load balancer.

Configurer SSH

SSH est requis si vous souhaitez contrôler tous les nœuds à partir d'une seule machine.

  1. Activer ssh-agent sur votre machine ayant accès à tous les autres nœuds du cluster:

    eval $(ssh-agent)
    
  2. Ajoutez votre clé SSH à la session:

    ssh-add ~/.ssh/path_to_private_key
    
  3. SSH entre les nœuds pour vérifier que la connexion fonctionne correctement.

    • Lorsque vous faites un SSH sur un noeud, assurez-vous d’ajouter l’option -A:

      ssh -A 10.0.0.7
      
    • Lorsque vous utilisez sudo sur n’importe quel nœud, veillez à préserver l’environnement afin que le SSH forwarding fonctionne:

      sudo -E -s
      

Control plane empilé et nœuds etcd

Étapes pour le premier nœud du control plane

  1. Sur le premier nœud du control plane, créez un fichier de configuration appelé kubeadm-config.yaml:

    apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta1
    kind: ClusterConfiguration
    kubernetesVersion: stable
    apiServer:
      certSANs:
      - "LOAD_BALANCER_DNS"
    controlPlaneEndpoint: "LOAD_BALANCER_DNS:LOAD_BALANCER_PORT"
    
    • kubernetesVersion doit représenter la version de Kubernetes à utiliser. Cet exemple utilise stable.
    • controlPlaneEndpoint doit correspondre à l'adresse ou au DNS et au port du load balancer.
    • Il est recommandé que les versions de kubeadm, kubelet, kubectl et kubernetes correspondent.
  2. Assurez-vous que le nœud est dans un état sain:

    sudo kubeadm init --config=kubeadm-config.yaml
    

    Vous devriez voir quelque chose comme:

    ...
    

Vous pouvez à présent joindre n'importe quelle machine au cluster en lancant la commande suivante sur chaque nœeud en tant que root:

kubeadm join 192.168.0.200:6443 --token j04n3m.octy8zely83cy2ts --discovery-token-ca-cert-hash    sha256:84938d2a22203a8e56a787ec0c6ddad7bc7dbd52ebabc62fd5f4dbea72b14d1f
```
  1. Copiez ce jeton dans un fichier texte. Vous en aurez besoin plus tard pour joindre d’autres nœuds du control plane au cluster.

  2. Activez l'extension CNI Weave:

    kubectl apply -f "https://cloud.weave.works/k8s/net?k8s-version=$(kubectl version | base64 | tr -d '\n')"
    
  3. Tapez ce qui suit et observez les pods des composants démarrer:

    kubectl get pod -n kube-system -w
    
    • Il est recommandé de ne joindre les nouveaux nœuds du control plane qu'après l'initialisation du premier nœud.
  4. Copiez les fichiers de certificat du premier nœud du control plane dans les autres:

    Dans l'exemple suivant, remplacez CONTROL_PLANE_IPS par les adresses IP des autres nœuds du control plane.

    USER=ubuntu # customizable
    CONTROL_PLANE_IPS="10.0.0.7 10.0.0.8"
    for host in ${CONTROL_PLANE_IPS}; do
        scp /etc/kubernetes/pki/ca.crt "${USER}"@$host:
        scp /etc/kubernetes/pki/ca.key "${USER}"@$host:
        scp /etc/kubernetes/pki/sa.key "${USER}"@$host:
        scp /etc/kubernetes/pki/sa.pub "${USER}"@$host:
        scp /etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.crt "${USER}"@$host:
        scp /etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.key "${USER}"@$host:
        scp /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt "${USER}"@$host:etcd-ca.crt
        scp /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.key "${USER}"@$host:etcd-ca.key
        scp /etc/kubernetes/admin.conf "${USER}"@$host:
    done
    

Étapes pour le reste des nœuds du control plane

  1. Déplacer les fichiers créés à l'étape précédente où scp était utilisé:

    USER=ubuntu # customizable
    mkdir -p /etc/kubernetes/pki/etcd
    mv /home/${USER}/ca.crt /etc/kubernetes/pki/
    mv /home/${USER}/ca.key /etc/kubernetes/pki/
    mv /home/${USER}/sa.pub /etc/kubernetes/pki/
    mv /home/${USER}/sa.key /etc/kubernetes/pki/
    mv /home/${USER}/front-proxy-ca.crt /etc/kubernetes/pki/
    mv /home/${USER}/front-proxy-ca.key /etc/kubernetes/pki/
    mv /home/${USER}/etcd-ca.crt /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt
    mv /home/${USER}/etcd-ca.key /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.key
    mv /home/${USER}/admin.conf /etc/kubernetes/admin.conf
    

    Ce processus écrit tous les fichiers demandés dans le dossier /etc/kubernetes.

  2. Lancez kubeadm join sur ce nœud en utilisant la commande de join qui vous avait été précédemment donnée par kubeadm init sur le premier noeud. Ça devrait ressembler a quelque chose comme ça:

    sudo kubeadm join 192.168.0.200:6443 --token j04n3m.octy8zely83cy2ts --discovery-token-ca-cert-hash sha256:84938d2a22203a8e56a787ec0c6ddad7bc7dbd52ebabc62fd5f4dbea72b14d1f --experimental-control-plane
    
    • Remarquez l'ajout de l'option --experimental-control-plane. Ce paramètre automatise l'adhésion au control plane du cluster.
  3. Tapez ce qui suit et observez les pods des composants démarrer:

    kubectl get pod -n kube-system -w
    
  4. Répétez ces étapes pour le reste des nœuds du control plane.

Noeuds etcd externes

Configurer le cluster etcd

Configurer le premier nœud du control plane

  1. Copiez les fichiers suivants de n’importe quel nœud du cluster etcd vers ce nœud.:

    export CONTROL_PLANE="ubuntu@10.0.0.7"
    +scp /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt "${CONTROL_PLANE}":
    +scp /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.crt "${CONTROL_PLANE}":
    +scp /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.key "${CONTROL_PLANE}":
    
    • Remplacez la valeur de CONTROL_PLANE par l'utilisateur@hostname de cette machine.
  2. Créez un fichier YAML appelé kubeadm-config.yaml avec le contenu suivant:

    apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta1
    kind: ClusterConfiguration
    kubernetesVersion: stable
    apiServer:
      certSANs:
      - "LOAD_BALANCER_DNS"
    controlPlaneEndpoint: "LOAD_BALANCER_DNS:LOAD_BALANCER_PORT"
    etcd:
        external:
            endpoints:
            - https://ETCD_0_IP:2379
            - https://ETCD_1_IP:2379
            - https://ETCD_2_IP:2379
            caFile: /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt
            certFile: /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.crt
            keyFile: /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.key
    
    • La différence entre etcd empilé et externe, c’est que nous utilisons le champ external pour etcd dans la configuration de kubeadm. Dans le cas de la topologie etcd empilée, c'est géré automatiquement.

    • Remplacez les variables suivantes dans le modèle (template) par les valeurs appropriées pour votre cluster:

      • LOAD_BALANCER_DNS
      • LOAD_BALANCER_PORT
      • ETCD_0_IP
      • ETCD_1_IP
      • ETCD_2_IP
  3. Lancez kubeadm init --config kubeadm-config.yaml sur ce nœud.

  4. Ecrivez le résultat de la commande de join dans un fichier texte pour une utilisation ultérieure.

  5. Appliquer le plugin CNI Weave:

    kubectl apply -f "https://cloud.weave.works/k8s/net?k8s-version=$(kubectl version | base64 | tr -d '\n')"
    

Étapes pour le reste des nœuds du control plane

Pour ajouter le reste des nœuds du control plane, suivez ces instructions. Les étapes sont les mêmes que pour la configuration etcd empilée, à l’exception du fait qu'un membre etcd local n'est pas créé.

Pour résumer:

  • Assurez-vous que le premier nœud du control plane soit complètement initialisé.
  • Copier les certificats entre le premier nœud du control plane et les autres nœuds du control plane.
  • Joignez chaque nœud du control plane à l'aide de la commande de join que vous avez enregistrée dans un fichier texte, puis ajoutez l'option --experimental-control-plane.

Tâches courantes après l'amorçage du control plane

Installer un réseau de pod

Suivez ces instructions afin d'installer le réseau de pod. Assurez-vous que cela correspond au pod CIDR que vous avez fourni dans le fichier de configuration principal.

Installer les workers

Chaque nœud worker peut maintenant être joint au cluster avec la commande renvoyée à partir du resultat de n’importe quelle commande kubeadm init. L'option --experimental-control-plane ne doit pas être ajouté aux nœuds workers.

2.3.1.1.6 - Configurer un cluster etcd en haute disponibilité avec kubeadm

Configuration d'un cluster etcd en haute disponibilité avec kubeadm

Par défaut, Kubeadm exécute un cluster etcd mono nœud dans un pod statique géré par la kubelet sur le nœud du plan de contrôle (control plane). Ce n'est pas une configuration haute disponibilité puisque le cluster etcd ne contient qu'un seul membre et ne peut donc supporter qu'aucun membre ne devienne indisponible. Cette page vous accompagne dans le processus de création d'un cluster etcd à trois membres en haute disponibilité, pouvant être utilisé en tant que cluster externe lors de l’utilisation de kubeadm pour configurer un cluster kubernetes.

Pré-requis

  • Trois machines pouvant communiquer entre elles via les ports 2379 et 2380. Cette  methode utilise ces ports par défaut. Cependant, ils sont configurables via  le fichier de configuration kubeadm.
  • Chaque hôte doit avoir docker, kubelet et kubeadm installés.
  • Certains paquets pour copier des fichiers entre les hôtes. Par exemple, ssh et scp.

Mise en place du cluster

L’approche générale consiste à générer tous les certificats sur un nœud et à ne distribuer que les fichiers nécessaires aux autres nœuds.

  1. Configurez la kubelet pour qu'elle soit un gestionnaire de service pour etcd.

    Etant donné qu'etcd a été créé en premier, vous devez remplacer la priorité de service en créant un nouveau fichier unit qui a une priorité plus élevée que le fichier unit de la kubelet fourni par kubeadm.

    cat << EOF > /etc/systemd/system/kubelet.service.d/20-etcd-service-manager.conf
    [Service]
    ExecStart=
    ExecStart=/usr/bin/kubelet --address=127.0.0.1 --pod-manifest-path=/etc/kubernetes/manifests
    Restart=always
    EOF
    
    systemctl daemon-reload
    systemctl restart kubelet
    
  2. Créez des fichiers de configuration pour kubeadm.

    Générez un fichier de configuration kubeadm pour chaque machine qui éxécutera un membre etcd en utilisant le script suivant.

    # Update HOST0, HOST1, and HOST2 with the IPs or resolvable names of your hosts
    export HOST0=10.0.0.6
    export HOST1=10.0.0.7
    export HOST2=10.0.0.8
    
    # Create temp directories to store files that will end up on other hosts.
    mkdir -p /tmp/${HOST0}/ /tmp/${HOST1}/ /tmp/${HOST2}/
    
    ETCDHOSTS=(${HOST0} ${HOST1} ${HOST2})
    NAMES=("infra0" "infra1" "infra2")
    
    for i in "${!ETCDHOSTS[@]}"; do
    HOST=${ETCDHOSTS[$i]}
    NAME=${NAMES[$i]}
    cat << EOF > /tmp/${HOST}/kubeadmcfg.yaml
    apiVersion: "kubeadm.k8s.io/v1beta1"
    kind: ClusterConfiguration
    etcd:
        local:
            serverCertSANs:
            - "${HOST}"
            peerCertSANs:
            - "${HOST}"
            extraArgs:
                initial-cluster: ${NAMES[0]}=https://${ETCDHOSTS[0]}:2380,${NAMES[1]}=https://${ETCDHOSTS[1]}:2380,${NAMES[2]}=https://${ETCDHOSTS[2]}:2380
                initial-cluster-state: new
                name: ${NAME}
                listen-peer-urls: https://${HOST}:2380
                listen-client-urls: https://${HOST}:2379
                advertise-client-urls: https://${HOST}:2379
                initial-advertise-peer-urls: https://${HOST}:2380
    EOF
    done
    
  3. Générer l'autorité de certification

    Si vous avez déjà une autorité de certification, alors la seule action qui est faite copie les fichiers crt et key de la CA dans /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt et /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.key. Une fois ces fichiers copiés,     passez à l'étape suivante, "Créer des certificats pour chaque membre".

    Si vous ne possédez pas déjà de CA, exécutez cette commande sur $HOST0 (où vous avez généré les fichiers de configuration pour kubeadm).

    kubeadm init phase certs etcd-ca
    

    Cela crée deux fichiers

    • /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt
    • /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.key
  4. Créer des certificats pour chaque membre

    kubeadm init phase certs etcd-server --config=/tmp/${HOST2}/kubeadmcfg.yaml
    kubeadm init phase certs etcd-peer --config=/tmp/${HOST2}/kubeadmcfg.yaml
    kubeadm init phase certs etcd-healthcheck-client --config=/tmp/${HOST2}/kubeadmcfg.yaml
    kubeadm init phase certs apiserver-etcd-client --config=/tmp/${HOST2}/kubeadmcfg.yaml
    cp -R /etc/kubernetes/pki /tmp/${HOST2}/
    # cleanup non-reusable certificates
    find /etc/kubernetes/pki -not -name ca.crt -not -name ca.key -type f -delete
    
    kubeadm init phase certs etcd-server --config=/tmp/${HOST1}/kubeadmcfg.yaml
    kubeadm init phase certs etcd-peer --config=/tmp/${HOST1}/kubeadmcfg.yaml
    kubeadm init phase certs etcd-healthcheck-client --config=/tmp/${HOST1}/kubeadmcfg.yaml
    kubeadm init phase certs apiserver-etcd-client --config=/tmp/${HOST1}/kubeadmcfg.yaml
    cp -R /etc/kubernetes/pki /tmp/${HOST1}/
    find /etc/kubernetes/pki -not -name ca.crt -not -name ca.key -type f -delete
    
    kubeadm init phase certs etcd-server --config=/tmp/${HOST0}/kubeadmcfg.yaml
    kubeadm init phase certs etcd-peer --config=/tmp/${HOST0}/kubeadmcfg.yaml
    kubeadm init phase certs etcd-healthcheck-client --config=/tmp/${HOST0}/kubeadmcfg.yaml
    kubeadm init phase certs apiserver-etcd-client --config=/tmp/${HOST0}/kubeadmcfg.yaml
    # No need to move the certs because they are for HOST0
    
    # clean up certs that should not be copied off this host
    find /tmp/${HOST2} -name ca.key -type f -delete
    find /tmp/${HOST1} -name ca.key -type f -delete
    
  5. Copier les certificats et les configurations kubeadm

    Les certificats ont été générés et doivent maintenant être déplacés vers leur hôtes respectifs.

    USER=ubuntu
    HOST=${HOST1}
    scp -r /tmp/${HOST}/* ${USER}@${HOST}:
    ssh ${USER}@${HOST}
    USER@HOST $ sudo -Es
    root@HOST $ chown -R root:root pki
    root@HOST $ mv pki /etc/kubernetes/
    
  6. S'assurer que tous les fichiers attendus existent

    La liste complète des fichiers requis sur $HOST0 est la suivante:

    /tmp/${HOST0}
    └── kubeadmcfg.yaml
    ---
    /etc/kubernetes/pki
    ├── apiserver-etcd-client.crt
    ├── apiserver-etcd-client.key
    └── etcd
        ├── ca.crt
        ├── ca.key
        ├── healthcheck-client.crt
        ├── healthcheck-client.key
        ├── peer.crt
        ├── peer.key
        ├── server.crt
        └── server.key
    

    Sur $HOST1:

    $HOME
    └── kubeadmcfg.yaml
    ---
    /etc/kubernetes/pki
    ├── apiserver-etcd-client.crt
    ├── apiserver-etcd-client.key
    └── etcd
        ├── ca.crt
        ├── healthcheck-client.crt
        ├── healthcheck-client.key
        ├── peer.crt
        ├── peer.key
        ├── server.crt
        └── server.key
    

    Sur $HOST2:

    $HOME
    └── kubeadmcfg.yaml
    ---
    /etc/kubernetes/pki
    ├── apiserver-etcd-client.crt
    ├── apiserver-etcd-client.key
    └── etcd
        ├── ca.crt
        ├── healthcheck-client.crt
        ├── healthcheck-client.key
        ├── peer.crt
        ├── peer.key
        ├── server.crt
        └── server.key
    
  7. Créer les manifestes de pod statiques

    Maintenant que les certificats et les configurations sont en place, il est temps de créer les manifestes. Sur chaque hôte, exécutez la commande kubeadm pour générer un manifeste statique pour etcd.

    root@HOST0 $ kubeadm init phase etcd local --config=/tmp/${HOST0}/kubeadmcfg.yaml
    root@HOST1 $ kubeadm init phase etcd local --config=$HOME/kubeadmcfg.yaml
    root@HOST2 $ kubeadm init phase etcd local --config=$HOME/kubeadmcfg.yaml
    
  8. Facultatif: Vérifiez la santé du cluster

    docker run --rm -it \
    --net host \
    -v /etc/kubernetes:/etc/kubernetes quay.io/coreos/etcd:${ETCD_TAG} etcdctl \
    --cert-file /etc/kubernetes/pki/etcd/peer.crt \
    --key-file /etc/kubernetes/pki/etcd/peer.key \
    --ca-file /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt \
    --endpoints https://${HOST0}:2379 cluster-health
    ...
    cluster is healthy
    
    • Configurez ${ETCD_TAG} avec la version de votre image etcd. Par exemple v3.2.24.
    • Configurez ${HOST0} avec l'adresse IP de l'hôte que vous testez.

A suivre

Une fois que vous avez un cluster de 3 membres etcd qui fonctionne, vous pouvez continuer à configurer un control plane hautement disponible utilisant la méthode etcd externe avec kubeadm.

2.3.1.1.7 - Configuration des kubelet de votre cluster avec kubeadm

Configuration kubelet Kubernetes cluster kubeadm
FEATURE STATE: Kubernetes 1.11 [stable]

Le cycle de vie de l’outil CLI kubeadm est découplé de celui de la kubelet, qui est un démon qui s'éxécute sur chaque noeud du cluster Kubernetes. L'outil CLI de kubeadm est exécuté par l'utilisateur lorsque Kubernetes est initialisé ou mis à niveau, alors que la kubelet est toujours exécutée en arrière-plan.

Comme la kubelet est un démon, elle doit être maintenue par une sorte d'init système ou un gestionnaire de service. Lorsque la kubelet est installée à l'aide de DEB ou de RPM, systemd est configuré pour gérer la kubelet. Vous pouvez utiliser un gestionnaire différent à la place, mais vous devez le configurer manuellement.

Certains détails de configuration de la kubelet doivent être identiques pour toutes les kubelets du cluster, tandis que d’autres aspects de la configuration doivent être définis par nœud, pour tenir compte des différentes caractéristiques d’une machine donnée, telles que le système d’exploitation, le stockage et la mise en réseau. Vous pouvez gérer la configuration manuellement de vos kubelets, mais kubeadm fournit maintenant un type d’API KubeletConfiguration pour la gestion centralisée de vos configurations de kubelets.

Patterns de configuration des Kubelets

Les sections suivantes décrivent les modèles de configuration de kubelet simplifiés en utilisant kubeadm, plutôt que de gérer manuellement la configuration des kubelets pour chaque nœud.

Propagation de la configuration niveau cluster à chaque kubelet

Vous pouvez fournir à la kubelet les valeurs par défaut à utiliser par les commandes kubeadm init et kubeadm join. Des exemples intéressants incluent l’utilisation d’un runtime CRI différent ou la définition du sous-réseau par défaut utilisé par les services.

Si vous souhaitez que vos services utilisent le sous-réseau 10.96.0.0 / 12 par défaut pour les services, vous pouvez passer le paramètre --service-cidr à kubeadm:

kubeadm init --service-cidr 10.96.0.0/12

Les adresses IP virtuelles pour les services sont maintenant attribuées à partir de ce sous-réseau. Vous devez également définir l'adresse DNS utilisée par la kubelet, en utilisant l'option --cluster-dns. Ce paramètre doit être le même pour chaque kubelet sur chaque master et worker du cluster. La kubelet fournit un objet API structuré versionné qui peut configurer la plupart des paramètres dans la kubelet et pousser cette configuration à chaque exécution de la kubelet dans le cluster. Cet objet s'appelle la ComponentConfig de la kubelet. La ComponentConfig permet à l’utilisateur de spécifier des options tels que les adresses IP DNS du cluster exprimées en une liste de valeurs pour une clé formatée en CamelCased, illustrée par l'exemple suivant:

apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeletConfiguration
clusterDNS:
- 10.96.0.10

Pour plus de détails sur ComponentConfig, jetez un œil à cette section.

Fournir des détails de configuration spécifiques à l'instance

Certaines machines nécessitent des configurations de kubelet spécifiques, en raison de la différences de matériel, de système d’exploitation, réseau ou d’autres paramètres spécifiques à l’hôte. La liste suivante fournit quelques exemples.

  • Le chemin d'accès au fichier de résolution DNS, tel que spécifié par l'option de configuration de la kubelet --resolv-conf, peut différer selon les systèmes d'exploitation ou selon que vous utilisez ou non systemd-resolved. Si ce chemin est incorrect, la résolution DNS échouera sur le nœud dont la kubelet est configuré de manière incorrecte.

  • L'objet API de nœud .metadata.name est défini par défaut sur le hostname de la machine, sauf si vous utilisez un fournisseur de cloud. Vous pouvez utiliser l’indicateur --hostname-override pour remplacer le comportement par défaut si vous devez spécifier un nom de nœud différent du hostname de la machine.

  • Actuellement, la kubelet ne peut pas détecter automatiquement le driver cgroup utilisé par le runtime CRI, mais la valeur de --cgroup-driver doit correspondre au driver cgroup utilisé par le runtime CRI pour garantir la santé de la kubelet.

  • En fonction du runtime du CRI utilisé par votre cluster, vous devrez peut-être spécifier des options différentes pour la kubelet. Par exemple, lorsque vous utilisez Docker, vous devez spécifier des options telles que --network-plugin = cni, mais si vous utilisez un environnement d’exécution externe, vous devez spécifier --container-runtime = remote et spécifier le CRI endpoint en utilisant l'option --container-runtime-path-endpoint = <chemin>.

Vous pouvez spécifier ces options en modifiant la configuration d’une kubelet individuelle dans votre gestionnaire de service, tel que systemd.

Configurer les kubelets en utilisant kubeadm

Il est possible de configurer la kubelet que kubeadm va démarrer si un objet API personnalisé KubeletConfiguration est passé en paramètre via un fichier de configuration comme kubeadm ... --config some-config-file.yaml.

En appelant kubeadm config print-default --api-objects KubeletConfiguration vous pouvez voir toutes les valeurs par défaut pour cette structure.

Regardez aussi la référence API pour le composant ComponentConfig des kubelets pour plus d'informations sur les champs individuels.

Workflow lors de l'utilisation de kubeadm init

Lorsque vous appelez kubeadm init, la configuration de la kubelet est organisée sur le disque sur /var/lib/kubelet/config.yaml, et également chargé sur une ConfigMap du cluster. La ConfigMap est nommé kubelet-config-1.X, où .X est la version mineure de la version de Kubernetes que vous êtes en train d'initialiser. Un fichier de configuration de kubelet est également écrit dans /etc/kubernetes/kubelet.conf avec la configuration de base à l'échelle du cluster pour tous les kubelets du cluster. Ce fichier de configuration pointe vers les certificats clients permettant aux kubelets de communiquer avec l'API server. Ceci répond au besoin de propager la configuration niveau cluster à chaque kubelet.

Pour répondre au besoin de fournir des détails de configuration spécifiques à l'instance de kubelet, kubeadm écrit un fichier d'environnement dans /var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env, qui contient une liste d'options à passer à la kubelet quand elle démarre. Les options sont représentées dans le fichier comme ceci:

KUBELET_KUBEADM_ARGS="--flag1=value1 --flag2=value2 ..."

Outre les indicateurs utilisés lors du démarrage de la kubelet, le fichier contient également des informations dynamiques comme des paramètres tels que le driver cgroup et s'il faut utiliser un autre socket de runtime CRI (--cri-socket).

Après avoir rassemblé ces deux fichiers sur le disque, kubeadm tente d’exécuter ces deux commandes, si vous utilisez systemd:

systemctl daemon-reload && systemctl restart kubelet

Si le rechargement et le redémarrage réussissent, le workflow normal de kubeadm init continue.

Workflow en utilisant kubeadm join

Lorsque vous exécutez kubeadm join, kubeadm utilise les informations d'identification du bootstrap token pour faire un bootstrap TLS, qui récupère les informations d’identité nécessaires pour télécharger le kubelet-config-1.X ConfigMap puis l'écrit dans /var/lib/kubelet/config.yaml. Le fichier d’environnement dynamique est généré exactement de la même manière que kubeadm init.

Ensuite, kubeadm exécute les deux commandes suivantes pour charger la nouvelle configuration dans la kubelet:

systemctl daemon-reload && systemctl restart kubelet

Après le chargement de la nouvelle configuration par la kubelet, kubeadm écrit le fichier KubeConfig /etc/kubernetes/bootstrap-kubelet.conf, qui contient un certificat de CA et un jeton Bootstrap. Ceux-ci sont utilisés par la kubelet pour effectuer le TLS Bootstrap et obtenir une information d'identification unique, qui est stocké dans /etc/kubernetes/kubelet.conf. Quand ce fichier est écrit, la kubelet a terminé l'exécution du bootstrap TLS.

Le fichier kubelet généré pour systemd

Le fichier de configuration installé par le package DEB ou RPM de kubeadm est écrit dans /etc/systemd/system/kubelet.service.d/10-kubeadm.conf et est utilisé par systemd.

[Service]
Environment="KUBELET_KUBECONFIG_ARGS=--bootstrap-kubeconfig=/etc/kubernetes/bootstrap-kubelet.conf
--kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.conf"
Environment="KUBELET_CONFIG_ARGS=--config=/var/lib/kubelet/config.yaml"
# This is a file that "kubeadm init" and "kubeadm join" generates at runtime, populating
the KUBELET_KUBEADM_ARGS variable dynamically
EnvironmentFile=-/var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env
# This is a file that the user can use for overrides of the kubelet args as a last resort. Preferably,
# the user should use the .NodeRegistration.KubeletExtraArgs object in the configuration files instead.
# KUBELET_EXTRA_ARGS should be sourced from this file.
EnvironmentFile=-/etc/default/kubelet
ExecStart=
ExecStart=/usr/bin/kubelet $KUBELET_KUBECONFIG_ARGS $KUBELET_CONFIG_ARGS $KUBELET_KUBEADM_ARGS $KUBELET_EXTRA_ARGS

Ce fichier spécifie les emplacements par défaut pour tous les fichiers gérés par kubeadm pour la kubelet.

  • Le fichier KubeConfig à utiliser pour le TLS Bootstrap est /etc/kubernetes/bootstrap-kubelet.conf, mais il n'est utilisé que si /etc/kubernetes/kubelet.conf n'existe pas.
  • Le fichier KubeConfig avec l’identité unique de la kubelet est /etc/kubernetes/kubelet.conf.
  • Le fichier contenant le ComponentConfig de la kubelet est /var/lib/kubelet/config.yaml.
  • Le fichier d'environnement dynamique qui contient KUBELET_KUBEADM_ARGS est sourcé à partir de /var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env.
  • Le fichier qui peut contenir les paramètres surchargés par l'utilisateur avec KUBELET_EXTRA_ARGS provient de /etc/default/kubelet (pour les DEBs), ou /etc/sysconfig/kubelet (pour les RPMs) KUBELET_EXTRA_ARGS est le dernier de la chaîne d'options et a la priorité la plus élevée en cas de conflit de paramètres.

Fichiers binaires de Kubernetes et contenu du package

Les packages DEB et RPM fournis avec les versions de Kubernetes sont les suivants:

Nom du paquetDescription
kubeadmInstalle l'outil CLI /usr/bin/kubeadm et le fichier instantané de kubelet pour la kubelet.
kubeletInstalle /usr/bin/kubelet.
kubectlInstalle /usr/bin/kubectl.
kubernetes-cniInstalle les binaires officiels du CNI dans le repertoire /opt/cni/bin.
cri-toolsInstalle /usr/bin/crictl à partir de https://github.com/kubernetes-incubator/cri-tools.

2.3.1.1.8 - Dépanner kubeadm

Diagnostic pannes kubeadm debug

Comme avec n'importe quel programme, vous pourriez rencontrer une erreur lors de l'installation ou de l'exécution de kubeadm. Cette page répertorie certains scénarios d’échec courants et propose des étapes pouvant vous aider à comprendre et résoudre le problème.

Si votre problème ne figure pas dans la liste ci-dessous, procédez comme suit:

  • Si vous pensez que votre problème est un bug avec kubeadm:

  • Si vous ne savez pas comment fonctionne kubeadm, vous pouvez demander sur Slack dans le canal #kubeadm, ou posez une questions sur StackOverflow. Merci d'ajouter les tags pertinents comme #kubernetes et #kubeadm, ainsi on pourra vous aider.

ebtables ou un exécutable similaire introuvable lors de l'installation

Si vous voyez les warnings suivants lors de l'exécution kubeadm init

[preflight] WARNING: ebtables not found in system path
[preflight] WARNING: ethtool not found in system path

Ensuite, il peut vous manquer ebtables, ethtool ou un exécutable similaire sur votre nœud. Vous pouvez l'installer avec les commandes suivantes:

  • For Ubuntu/Debian users, run apt install ebtables ethtool.
  • For CentOS/Fedora users, run yum install ebtables ethtool.

kubeadm reste bloqué en attente du control plane pendant l'installation

Si vous remarquez que kubeadm init se bloque après la ligne suivante:

[apiclient] Created API client, waiting for the control plane to become ready

Cela peut être causé par un certain nombre de problèmes. Les plus communs sont:

  • problèmes de connexion réseau. Vérifiez que votre machine dispose d'une connectivité réseau complète avant de continuer.

  • la configuration du driver cgroup par défaut pour la kubelet diffère de celle utilisée par Docker.   Vérifiez le fichier journal du système (par exemple, /var/log/message) ou examinez le résultat de journalctl -u kubelet. Si vous voyez quelque chose comme ce qui suit:

    error: failed to run Kubelet: failed to create kubelet:
    misconfiguration: kubelet cgroup driver: "systemd" is different from docker cgroup driver: "cgroupfs"
    

    Il existe deux méthodes courantes pour résoudre le problème du driver cgroup:

  1. Installez à nouveau Docker en suivant les instructions ici.
  2. Changez manuellement la configuration de la kubelet pour correspondre au driver Docker cgroup, vous pouvez vous référer à     Configurez le driver de cgroupe utilisé par la kubelet sur le Nœud Master pour des instruction détaillées.
  • Les conteneurs Docker du control plane sont en crashloop ou suspendus. Vous pouvez le vérifier en lançant docker ps et étudier chaque conteneur en exécutant docker logs.

kubeadm bloque lors de la suppression de conteneurs gérés

Les événements suivants peuvent se produire si Docker s'arrête et ne supprime pas les conteneurs gérés par Kubernetes:

sudo kubeadm reset
[preflight] Running pre-flight checks
[reset] Stopping the kubelet service
[reset] Unmounting mounted directories in "/var/lib/kubelet"
[reset] Removing kubernetes-managed containers
(block)

Une solution possible consiste à redémarrer le service Docker, puis à réexécuter kubeadm reset:

sudo systemctl restart docker.service
sudo kubeadm reset

L'inspection des journaux de Docker peut également être utile:

journalctl -ul docker

Pods dans l'état RunContainerError, CrashLoopBackOff ou Error

Juste après kubeadm init, il ne devrait pas y avoir de pods dans ces états.

  • S'il existe des pods dans l'un de ces états juste après kubeadm init, veuillez ouvrir un issue dans le dépôt de Kubeadm. coredns (ou kube-dns) devrait être dans l'état Pending   jusqu'à ce que vous ayez déployé la solution réseau.
  • Si vous voyez des pods dans les états RunContainerError, CrashLoopBackOff ou Error   après le déploiement de la solution réseau et que rien ne se passe pour coredns (ou kube-dns),   il est très probable que la solution Pod Network que vous avez installée est en quelque sorte endommagée. Vous devrez peut-être lui accorder plus de privilèges RBAC ou utiliser une version plus récente. S'il vous plaît créez une issue dans le dépôt du fournisseur de réseau de Pod.
  • Si vous installez une version de Docker antérieure à 1.12.1, supprimez l'option MountFlags = slave   lors du démarrage de dockerd avec systemd et redémarrez docker. Vous pouvez voir les options de montage dans /usr/lib/systemd/system/docker.service. Les options de montage peuvent interférer avec les volumes montés par Kubernetes et mettre les pods dans l'état CrashLoopBackOff. L'erreur se produit lorsque Kubernetes ne trouve pas les fichiers var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount.

coredns (ou kube-dns) est bloqué dans l'état Pending

Ceci est prévu et fait partie du design. kubeadm est agnostique vis-à-vis du fournisseur de réseau, ainsi l'administrateur devrait installer la solution réseau pod de choix. Vous devez installer un réseau de pods avant que CoreDNS ne soit complètement déployé. D'où l' état Pending avant la mise en place du réseau.

Les services HostPort ne fonctionnent pas

Les fonctionnalités HostPort et HostIP sont disponibles en fonction de votre fournisseur de réseau de pod. Veuillez contacter l’auteur de la solution de réseau de Pod pour savoir si Les fonctionnalités HostPort et HostIP sont disponibles.

Les fournisseurs de CNI Calico, Canal, et Flannel supportent HostPort.

Pour plus d'informations, voir la CNI portmap documentation.

Si votre fournisseur de réseau ne prend pas en charge le plug-in portmap CNI, vous devrez peut-être utiliser le NodePort feature of services ou utiliser HostNetwork=true.

Les pods ne sont pas accessibles via leur IP de service

  • De nombreux add-ons réseau ne permettent pas encore hairpin mode qui permet aux pods d’accéder à eux-mêmes via leur IP de service. Ceci est un problème lié au CNI. S'il vous plaît contacter le fournisseur d'add-on réseau afin d'obtenir des informations en matière de prise en charge du mode hairpin.

  • Si vous utilisez VirtualBox (directement ou via Vagrant), vous devrez vous assurez que hostname -i renvoie une adresse IP routable. Par défaut la première interface est connectée à un réseau d’ hôte uniquement non routable. En contournement vous pouvez modifier /etc/hosts, jetez un œil à ce Vagrantfile par exemple.

Erreurs de certificats TLS

L'erreur suivante indique une possible incompatibilité de certificat.

# kubectl get pods
Unable to connect to the server: x509: certificate signed by unknown authority (possibly because of
"crypto/rsa: verification error" while trying to verify candidate authority certificate "kubernetes")
  • Vérifiez que le fichier $HOME/.kube/config contient un certificat valide, et  re-générer un certificat si nécessaire. Les certificats dans un fichier kubeconfig  sont encodés en base64. La commande base64 -d peut être utilisée pour décoder le certificat  et openssl x509 -text -noout peut être utilisé pour afficher les informations du certificat.

  • Une autre solution consiste à écraser le kubeconfig existant pour l'utilisateur" admin ":

    mv  $HOME/.kube $HOME/.kube.bak
    sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
    sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
    

Carte réseau par défaut lors de l'utilisation de flannel comme réseau de pod dans Vagrant

L'erreur suivante peut indiquer que quelque chose n'allait pas dans le réseau de pod:

Error from server (NotFound): the server could not find the requested resource
  • Si vous utilisez flannel comme réseau de pod dans Vagrant, vous devrez spécifier le nom d'interface par défaut pour flannel.

  Vagrant attribue généralement deux interfaces à tous les ordinateurs virtuels. La première, pour laquel tous les hôtes se voient attribuer l’adresse IP 10.0.2.15, est pour le trafic externe qui est NATé.

  Cela peut entraîner des problèmes avec Flannel, qui utilise par défaut la première interface sur un hôte. Ceci conduit au fait que tous les hôtes pensent qu'ils ont la même adresse IP publique. Pour éviter cela, passez l'option --iface eth1 sur Flannel pour que la deuxième interface soit choisie.

IP non publique utilisée pour les conteneurs

Dans certaines situations, les commandes kubectl logs et kubectl run peuvent renvoyer les erreurs suivantes dans un cluster par ailleurs fonctionnel:

Error from server: Get https://10.19.0.41:10250/containerLogs/default/mysql-ddc65b868-glc5m/mysql:
dial tcp 10.19.0.41:10250: getsockopt: no route to host
  • Cela peut être dû au fait que Kubernetes utilise une adresse IP qui ne peut pas communiquer avec d’autres adresses IP même sous-réseau, éventuellement à cause d'une politique mise en place par le fournisseur de la machine.

  • Digital Ocean attribue une adresse IP publique à eth0 ainsi qu’une adresse privée à utiliser en interne comme IP d'ancrage pour leur fonction IP flottante, mais kubelet choisira cette dernière comme InternalIP du noeud au lieu du public.

    Utilisez ip addr show pour verifier ce scénario au lieu de ifconfig car ifconfig n'affichera pas l'alias de l'adresse IP incriminée. Sinon, une API spécifique à Digital Ocean  permet de rechercher l'adresse IP d'ancrage à partir du droplet:

    curl http://169.254.169.254/metadata/v1/interfaces/public/0/anchor_ipv4/address
    

    La solution consiste à indiquer à la kubelet l'adresse IP à utiliser avec --node-ip. Lors de l'utilisation de Digital Ocean, il peut être public (assigné à eth0) ou privé (assigné à eth1) si vous voulez utiliser le réseau privé optionnel. la la section KubeletExtraArgs de kubeadm NodeRegistrationOptions structure peut être utilisé pour cela.

    Puis redémarrer la kubelet:

    systemctl daemon-reload
    systemctl restart kubelet
    

Les pods coredns sont en état CrashLoopBackOff ou Error

Si vous avez des nœuds qui exécutent SELinux avec une version plus ancienne de Docker, vous risquez de rencontrer un problème ou les pods de coredns ne démarrent pas. Pour résoudre ce problème, vous pouvez essayer l'une des options suivantes:

kubectl -n kube-system get deployment coredns -o yaml | \
  sed 's/allowPrivilegeEscalation: false/allowPrivilegeEscalation: true/g' | \
  kubectl apply -f -

une autre raison pour laquelle CoreDNS peut se retrouver dans l'état CrashLoopBackOff est lorsqu'un Pod de CoreDNS déployé dans Kubernetes détecte une boucle. Un certain nombre de solutions de contournement sont disponibles pour éviter que Kubernetes ne tente de redémarrer le pod CoreDNS chaque fois que CoreDNS détecte une boucle et s'arrête.

Les pods etcd redémarrent continuellement

Si vous rencontrez l'erreur suivante:

rpc error: code = 2 desc = oci runtime error: exec failed: container_linux.go:247: starting container
process caused "process_linux.go:110: decoding init error from pipe caused \"read parent: connection
reset by peer\""

ce problème apparaît si vous exécutez CentOS 7 avec Docker 1.13.1.84. Cette version de Docker peut empêcher la kubelet de s'exécuter dans le conteneur etcd.

Pour contourner le problème, choisissez l'une de ces options.:

  • Revenir à une version antérieure de Docker, telle que la 1.13.1-75:
yum downgrade docker-1.13.1-75.git8633870.el7.centos.x86_64 docker-client-1.13.1-75.git8633870.el7.centos.x86_64 docker-common-1.13.1-75.git8633870.el7.centos.x86_64
  • Installez l'une des versions les plus récentes recommandées, telles que la 18.06:
sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
yum install docker-ce-18.06.1.ce-3.el7.x86_64

2.3.2 - Solutions Cloud clés en main

2.3.3 - Windows dans Kubernetes

2.4 - Solutions Cloud personnalisées

Solutions Cloud personnalisées

2.4.1 - CoreOS sur AWS ou GCE

Installation Kubernetes CoreOS sur AWS GCE

Il existe plusieurs guides permettant d'utiliser Kubernetes avec CoreOS.

Guides officiels CoreOS

Ces guides sont maintenus par CoreOS et déploient Kubernetes à la "façon CoreOS" avec du TLS, le composant complémentaire pour le DNS interne, etc. Ces guides passent les tests de conformité Kubernetes et nous vous recommendons de [les tester vous-même] (https://coreos.com/kubernetes/docs/latest/conformance-tests.html).

  • Multi-noeuds sur AWS

    Guide et outil en ligne de commande pour créer un cluster multi-noeuds sur AWS. CloudFormation est utilisé pour créer un noeud maitre ("master") et plusieurs noeuds de type "worker".

  • Multi-noeuds sur serveurs physiques (Bare Metal)

    Guide et service HTTP / API pour l'initialisation et l'installation d’un cluster à plusieurs nœuds bare metal à partir d'un PXE. Ignition est utilisé pour provisionner un cluster composé d'un master et de plusieurs workers lors du démarrage initial des serveurs.

  • Multi-noeuds sur Vagrant

    Guide pour l'installation d'un cluster multi-noeuds sur Vagrant. L'outil de déploiement permet de configurer indépendemment le nombre de noeuds etcd, masters et workers afin d'obtenir un control plane en haute disponibilité.

  • Noeud unique sur Vagrant

    C'est la façon la plus rapide d'installer un environnement de développement local Kubernetes. Il suffit simplement de git clone, vagrant up puis configurer kubectl.

  • Guide complet pas à pas

    Un guide générique qui permet de déployer un cluster en haute disponibilité (avec du TLS) sur n'importe cloud ou sur du bare metal. Répéter les étapes pour obtenir plus de noeuds master ou worker

Guide de la communauté

Ces guides sont maintenus par des membres de la communauté et couvrent des besoins et cas d'usages spécifiques. Ils proposent différentes manières de configurer Kubernetes sur CoreOS.

Niveau de support

IaaS ProviderConfig. MgmtOSNetworkingDocsConformsSupport Level
GCECoreOSCoreOSflanneldocsCommunity (@pires)
VagrantCoreOSCoreOSflanneldocsCommunity (@pires, @AntonioMeireles)

Pour le niveau de support de toutes les solutions se référer au Tableau des solutions.

2.4.2 - Installer Kubernetes avec Kubespray (on-premises et fournisseurs de cloud)

Installation de Kubernetes avec Kubespray

Cette documentation permet d'installer rapidement un cluster Kubernetes hébergé sur GCE, Azure, Openstack, AWS, vSphere, Oracle Cloud Infrastructure (expérimental) ou sur des serveurs physiques (bare metal) grâce à Kubespray.

Kubespray se base sur des outils de provisioning, des paramètres et playbooks Ansible ainsi que sur des connaissances spécifiques à Kubernetes et l'installation de systèmes d'exploitation afin de fournir:

  • Un cluster en haute disponibilité
  • des composants modulables
  • Le support des principales distributions Linux:
    • Container Linux de CoreOS
    • Debian Jessie, Stretch, Wheezy
    • Ubuntu 16.04, 18.04, 20.04, 22.04
    • CentOS/RHEL 7, 8
    • Fedora/CentOS Atomic
    • openSUSE Leap 42.3/Tumbleweed
  • des tests d'intégration continue

Afin de choisir l'outil le mieux adapté à votre besoin, veuillez lire cette comparaison avec kubeadm et kops.

Créer un cluster

(1/5) Prérequis

Les serveurs doivent être installés en s'assurant des éléments suivants:

  • Ansible v2.11 (ou version plus récente) et python-netaddr installés sur la machine qui exécutera les commandes Ansible
  • Jinja 2.11 (ou version plus récente) est nécessaire pour exécuter les playbooks Ansible
  • Les serveurs cibles doivent avoir accès à Internet afin de télécharger les images Docker. Autrement, une configuration supplémentaire est nécessaire, (se référer à Offline Environment)
  • Les serveurs cibles doivent être configurés afin d'autoriser le transfert IPv4 (IPv4 forwarding)
  • Votre clé ssh doit être copiée sur tous les serveurs faisant partie de votre inventaire Ansible.
  • La configuration du pare-feu n'est pas gérée. Vous devrez vous en charger en utilisant votre méthode habituelle. Afin d'éviter tout problème pendant l'installation nous vous conseillons de le désactiver.
  • Si Kubespray est exécuté avec un utilisateur autre que "root", une méthode d'autorisation appropriée devra être configurée sur les serveurs cibles (exemple: sudo). Il faudra aussi utiliser le paramètre ansible_become ou ajouter --become ou b à la ligne de commande.

Afin de vous aider à préparer votre de votre environnement, Kubespray fournit les outils suivants:

(2/5) Construire un fichier d'inventaire Ansible

Lorsque vos serveurs sont disponibles, créez un fichier d'inventaire Ansible (inventory). Vous pouvez le créer manuellement ou en utilisant un script d'inventaire dynamique. Pour plus d'informations se référer à Building your own inventory.

(3/5) Préparation au déploiement de votre cluster

Kubespray permet de personnaliser de nombreux éléments:

  • Choix du mode: kubeadm ou non-kubeadm
  • Plugins CNI (réseau)
  • Configuration du DNS
  • Choix du control plane: natif/binaire ou dans un conteneur docker/rkt
  • Version de chaque composant
  • "route reflectors" Calico
  • Moteur de conteneur
    • docker
    • rkt
    • cri-o
  • Méthode de génération des certificats (Vault n'étant plus maintenu)

Ces paramètres Kubespray peuvent être définis dans un fichier de variables. Si vous venez juste de commencer à utiliser Kubespray nous vous recommandons d'utiliser les paramètres par défaut pour déployer votre cluster et découvrir Kubernetes

(4/5) Déployer un Cluster

Vous pouvez ensuite lancer le déploiement de votre cluster:

Déploiement du cluster en utilisant l'outil en ligne de commande ansible-playbook.

ansible-playbook -i your/inventory/hosts.ini cluster.yml -b -v \
  --private-key=~/.ssh/private_key

Pour des déploiements plus importants (>100 noeuds) quelques ajustements peuvent être nécessaires afin d'obtenir de meilleurs résultats.

(5/5) Vérifier le déploiement

Kubespray fournit le moyen de vérifier la connectivité inter-pods ainsi que la résolution DNS grâce à Netchecker. Les pods netchecker-agents s'assurent que la résolution DNS (services Kubernetes) ainsi que le ping entre les pods fonctionnent correctement. Ces pods reproduisent un comportement similaire à celui des autres applications et offrent un indicateur de santé du cluster.

Opérations sur le cluster

Kubespray fournit des playbooks supplémentaires qui permettent de gérer votre cluster: scale et upgrade.

Mise à l'échelle du cluster

Vous pouvez ajouter des noeuds à votre cluster en exécutant le playbook scale. Pour plus d'informations se référer à Adding nodes. vous pouvez retirer des noeuds de votre cluster en exécutant le playbook remove-node. Se référer à Remove nodes.

Mise à jour du cluster

Vous pouvez mettre à jour votre cluster en exécutant le playbook upgrade-cluster. Pour plus d'informations se référer à Upgrades.

Nettoyage

Vous pouvez réinitialiser vos noeuds et supprimer tous les composants installés par Kubespray en utilisant le playbook reset.

Retours

A suivre

Jetez un oeil aux travaux prévus sur Kubespray: roadmap.

2.4.3 - Installer Kubernetes sur AWS avec kops

Installation Kubernetes avec kops sur AWS

Cette documentation pour un démarrage rapide montre comment facilement installer un cluster Kubernetes sur AWS. L'outil utilisé est kops.

kops est un système de provisionnement dont les principes sont:

  • Une installation totalement automatisée
  • Utilisation du DNS pour identifier les clusters
  • Auto-guérison: tous les composants tournent dans des groupe de mise à l'échelle automatique (auto-scaling)
  • Support de plusieurs systèmes d'exploitation (Debian, Ubuntu 16.04 supportés, Centos & RHEL, Amazon Linux et CoreOS) - se référer à images.md
  • Haute disponibilité - se référer à high_availability.md
  • Peut provisionner directement, ou générer des manifests terraform - se référer à terraform.md

Si ces principes ne vous conviennent pas, vous préférerez probablement construire votre propre cluster selon votre convenance grâce à kubeadm.

Créer un cluster

(1/5) Installer kops

Pré-requis

Il est nécessaire d'avoir kubectl d'installé pour que kops puisse fonctionner.

Installation

Télécharger kops à partir de la page de releases (Il est aussi facile à construire à partir des sources):

Sur macOS:

Téléchargez la dernière version avec la commande:

curl -LO https://github.com/kubernetes/kops/releases/download/$(curl -s https://api.github.com/repos/kubernetes/kops/releases/latest | grep tag_name | cut -d '"' -f 4)/kops-darwin-amd64

Pour télécharger une version spécifique, remplacez le

$(curl -s https://api.github.com/repos/kubernetes/kops/releases/latest | grep tag_name | cut -d '"' -f 4)

partie de la commande avec la version spécifique.

Par exemple, pour télécharger la version 1.15.0 de kops, tapez:

curl -LO  https://github.com/kubernetes/kops/releases/download/1.15.0/kops-darwin-amd64

Rendre le binaire exécutable kops.

chmod +x kops-darwin-amd64

Déplacez le fichier binaire kops dans votre chemin.

sudo mv kops-darwin-amd64 /usr/local/bin/kops

Vous pouvez également installer kops en utilisant [Homebrew] (https://brew.sh/).

brew update && brew install kops

Sur Linux:

Téléchargez la dernière version avec la commande:

curl -LO https://github.com/kubernetes/kops/releases/download/$(curl -s https://api.github.com/repos/kubernetes/kops/releases/latest | grep tag_name | cut -d '"' -f 4)/kops-linux-amd64

Pour télécharger une version spécifique, remplacez le

$(curl -s https://api.github.com/repos/kubernetes/kops/releases/latest | grep tag_name | cut -d '"' -f 4)

partie de la commande avec la version spécifique.

Par exemple, pour télécharger la version 1.15.0 de kops, tapez:

curl -LO  https://github.com/kubernetes/kops/releases/download/1.15.0/kops-linux-amd64

Rendre le binaire exécutable kops

chmod +x kops-linux-amd64

Déplacez le fichier binaire kops dans votre chemin.

sudo mv kops-linux-amd64 /usr/local/bin/kops

Vous pouvez également installer kops en utilisant [Homebrew] (https://docs.brew.sh/Homebrew-on-Linux).

brew update && brew install kops

(2/5) Créer un domaine route53 pour votre cluster

kops utilise le DNS pour la découverte, que ce soit à l'intérieur du cluster ou pour pouvoir communiquer avec l'API de kubernetes à partir des clients.

Pour kops le nom du cluster doit impérativement être un nom de domaine valide. De cette façon vous ne confondrez pas vos cluster et vous pourrez les partager avec vos collègues sans ambiguïté. Par ailleurs vous pourrez vous y connecter sans avoir à vous rappeler une adresse IP.

Vous pouvez, et vous devriez certainement, utiliser des sous-domaines afin de séparer vos clusters. Dans notre exemple nous utiliserons useast1.dev.example.com. Le point d'accès au serveur API sera donc api.useast1.dev.example.com.

Une zone hébergée Route53 peut servir les sous-domaines. Votre zone hébergée pourrait être useast1.dev.example.com, mais aussi dev.example.com ou même example.com. kops fonctionne avec n'importe lequel d'entre eux, le choix dépend de vos contraintes d'organisation (ex: Vous êtes autorisés à créer des enregistrements dns dans dev.example.com mais pas dans example.com)

Supposons que vous utilisiez dev.example.com comme zone hébergée. Vous créeriez cette zone hébergée en utilisant la méthode normal, ou avec une ligne de commande telle que aws route53 create-hosted-zone --name dev.example.com --caller-reference 1.

Vous devrez ensuite configurer vos enregistrements NS dans le domaine parent afin que vous puissiez résoudre dans ce domaine. Vous créeriez donc des enregistrements NS dans le domaine example.com pour dev. S'il s'agit d'un nom de domaine racine, vous devrez configurer les enregistrements NS chez votre hébergeur de nom de domaine (là où vous avez acheté votre nom de domaine example.com).

Cette étape est délicate, soyez vigilants (c’est la première cause de problèmes !). Vous pouvez vérifier que votre cluster est configuré correctement avec l'outil dig, en exécutant:

dig NS dev.example.com

Vous devriez voir les 4 enregistrements NS attribués à votre zone hébergée sur Route53.

(3/5) Créez un conteneur (bucket) S3 pour stocker l'état de vos clusters.

kops vous permet de gérer vos clusters même lorsque ceux-ci sont déjà installés. Pour ce faire, il est nécessaire de conserver une trace des clusters que vous avez créé, avec leur configuration, les clés qu’ils utilisent, etc. Ces informations sont stockées dans un bucket S3. Les autorisations S3 sont utilisées pour contrôler l'accès au bucket.

Plusieurs clusters peuvent utiliser le même bucket S3 et vous pouvez aussi le partager avec vos collègues qui administrer les mêmes clusters - c'est beaucoup plus facile que de faire circuler des fichiers kubecfg. Cependant quiconque ayant accès au bucket S3 aura un accès complet (permissions élevées) à tous vos clusters. Vous souhaiterez donc limiter l'accès à l'équipe opérationnelle.

Plus généralement, vous auriez un bucket S3 pour chaque équipe ops (et le nom correspondrait souvent au nom de la zone hébergée ci-dessus!)

Dans notre exemple, nous avons choisi dev.example.com comme zone hébergée. Nous allons donc choisir clusters.dev.example.com comm le nom du bucket S3.

  • Exportez AWS_PROFILE (si vous devez sélectionner un profil pour que l'outil en ligne de commande d'AWS fonctionne).

  • Créez le compartiment S3 en utilisant aws s3 mb s3://clusters.dev.example.com

  • Vous pouvez export KOPS_STATE_STORE=s3://clusters.dev.example.com afin que kops utilise cet emplacement par défaut.   Nous vous suggérons de le mettre dans votre profil bash ou similaire.

(4/5) Construisez votre configuration de cluster

Exécutez "kops create cluster" pour créer votre configuration de cluster:

kops create cluster --zones=us-east-1c useast1.dev.example.com

kops créera la configuration pour votre cluster. Notez que cela génère uniquement la configuration, la création des ressources cloud se fait à l'étape suivante avec kops update cluster. Cela vous permettra d'analyser la configuration ou de la modifier avant de l'appliquer.

Voici quelques commandes qui vous permettent de visualiser ou éditer:

  • Listez vos clusters avec: kops get cluster
  • Éditez ce cluster avec: kops edit cluster useast1.dev.example.com
  • Modifiez votre groupe d'instances de nœuds: kops edit ig --name=useast1.dev.example.com nodes
  • Éditez votre groupe d'instances maître (master): kops edit ig --name=useast1.dev.example.com master-us-east-1c

Si vous utilisez kops pour la première fois, prenez quelques minutes pour les essayer! Un groupe d'instances est un ensemble d'instances, qui seront enregistrées en tant que noeuds kubernetes. Sur AWS, cela est implémenté via des groupes de mise à l'échelle automatique (auto-scaling). Vous pouvez avoir plusieurs groupes d'instances, par exemple si vous voulez des nœuds combinant des instances ponctuelles (spot instances) et à la demande, ou éventuellement des instances GPU et non-GPU.

(5/5) Créer le cluster dans AWS

Exécutez "kops update cluster" pour créer votre cluster dans AWS :

kops update cluster useast1.dev.example.com --yes

Cela prend quelques secondes à s'exécuter, et ensuite votre cluster prendra probablement quelques minutes pour être réellement opérationnel. kops update cluster sera l'outil que vous utiliserez à chaque fois que vous modifierez la configuration de votre cluster. Il applique les modifications que vous avez apportées à la configuration sur votre cluster (reconfiguration d'AWS ou de kubernetes au besoin).

Par exemple, après un kops edit ig nodes, puis un kops update cluster --yes pour appliquer votre configuration, parfois, vous devrez également exécuter un kops rolling-update cluster pour déployer la configuration immédiatement.

Sans l'argument --yes, kops update cluster vous montrera un aperçu de ce qu’il va faire. C'est pratique pour les clusters de production !

Explorer d'autres composants additionnels (add-ons)

Reportez-vous à la [liste des add-ons] (/docs/concepts/cluster-administration/addons/) pour explorer d'autres add-ons, y compris des outils de journalisation, de surveillance, de stratégie réseau, de visualisation ou de contrôle de votre cluster Kubernetes.

Nettoyer

  • Pour supprimer votre cluster: kops delete cluster useast1.dev.example.com --yes

Retour d'information

A suivre

3 - Concepts

Concepts Kubernetes

La section Concepts vous aide à mieux comprendre les composants du système Kubernetes et les abstractions que Kubernetes utilise pour représenter votre cluster. Elle vous aide également à mieux comprendre le fonctionnement de Kubernetes en général.

Vue d'ensemble

Pour utiliser Kubernetes, vous utilisez les objets de l'API Kubernetes pour décrire l'état souhaité de votre cluster: quelles applications ou autres processus que vous souhaitez exécuter, quelles images de conteneur elles utilisent, le nombre de réplicas, les ressources réseau et disque que vous mettez à disposition, et plus encore. Vous définissez l'état souhaité en créant des objets à l'aide de l'API Kubernetes, généralement via l'interface en ligne de commande, kubectl. Vous pouvez également utiliser l'API Kubernetes directement pour interagir avec le cluster et définir ou modifier l'état souhaité.

Une fois que vous avez défini l'état souhaité, le plan de contrôle Kubernetes (control plane en anglais) permet de faire en sorte que l'état actuel du cluster corresponde à l'état souhaité. Pour ce faire, Kubernetes effectue automatiquement diverses tâches, telles que le démarrage ou le redémarrage de conteneurs, la mise à jour du nombre de réplicas d'une application donnée, etc. Le control plane Kubernetes comprend un ensemble de processus en cours d'exécution sur votre cluster:

  • Le maître Kubernetes (Kubernetes master en anglais) qui est un ensemble de trois processus qui s'exécutent sur un seul nœud de votre cluster, désigné comme nœud maître (master node en anglais). Ces processus sont: kube-apiserver, kube-controller-manager et kube-scheduler.
  • Chaque nœud non maître de votre cluster exécute deux processus:
    • kubelet, qui communique avec le Kubernetes master.
    • kube-proxy, un proxy réseau reflétant les services réseau Kubernetes sur chaque nœud.

Objets Kubernetes

Kubernetes contient un certain nombre d'abstractions représentant l'état de votre système: applications et processus conteneurisés déployés, leurs ressources réseau et disque associées, ainsi que d'autres informations sur les activités de votre cluster. Ces abstractions sont représentées par des objets de l'API Kubernetes; consultez Vue d'ensemble des objets Kubernetes pour plus d'informations.

Les objets de base de Kubernetes incluent:

En outre, Kubernetes contient un certain nombre d'abstractions de niveau supérieur appelées Contrôleurs. Les contrôleurs s'appuient sur les objets de base et fournissent des fonctionnalités supplémentaires.

Voici quelques exemples:

Kubernetes control plane

Les différentes parties du control plane Kubernetes, telles que les processus Kubernetes master et kubelet, déterminent la manière dont Kubernetes communique avec votre cluster. Le control plane conserve un enregistrement de tous les objets Kubernetes du système et exécute des boucles de contrôle continues pour gérer l'état de ces objets. À tout moment, les boucles de contrôle du control plane répondent aux modifications du cluster et permettent de faire en sorte que l'état réel de tous les objets du système corresponde à l'état souhaité que vous avez fourni.

Par exemple, lorsque vous utilisez l'API Kubernetes pour créer un objet Deployment, vous fournissez un nouvel état souhaité pour le système. Le control plane Kubernetes enregistre la création de cet objet et exécute vos instructions en lançant les applications requises et en les planifiant vers des nœuds de cluster, afin que l'état actuel du cluster corresponde à l'état souhaité.

Kubernetes master

Le Kubernetes master est responsable du maintien de l'état souhaité pour votre cluster. Lorsque vous interagissez avec Kubernetes, par exemple en utilisant l'interface en ligne de commande kubectl, vous communiquez avec le master Kubernetes de votre cluster.

Le "master" fait référence à un ensemble de processus gérant l'état du cluster. En règle générale, tous les processus sont exécutés sur un seul nœud du cluster. Ce nœud est également appelé master. Le master peut également être répliqué pour la disponibilité et la redondance.

Noeuds Kubernetes

Les nœuds d’un cluster sont les machines (serveurs physiques, machines virtuelles, etc.) qui exécutent vos applications et vos workflows. Le master node Kubernetes contrôle chaque noeud; vous interagirez rarement directement avec les nœuds.

Metadonnées des objets Kubernetes

A suivre

Si vous souhaitez écrire une page de concept, consultez Utilisation de modèles de page pour plus d'informations sur le type de page pour la documentation d'un concept.

3.1 - Vue d'ensemble

Kubernetes est une plateforme open source portable et extensible pour gérer les charges de travail et les services conteneurisés, qui facilite à la fois la configuration déclarative et l'automatisation. Il dispose d'un écosystème vaste et en pleine croissance. Les services, le support et les outils Kubernetes sont largement disponibles.

Cette page est une vue d'ensemble de Kubernetes.

Le nom Kubernetes provient du grec, signifiant timonier ou pilote. K8s comme abréviation résulte du comptage des huit lettres entre le "K" et le "s". Google a open-sourcé le projet Kubernetes en 2014. Kubernetes combine plus de 15 ans d'expérience de Google dans l'exécution de charges de travail en production à grande échelle avec les meilleures idées et pratiques de la communauté.

Pourquoi vous avez besoin de Kubernetes et ce qu'il peut faire

Les conteneurs sont un bon moyen de regrouper et d'exécuter vos applications. Dans un environnement de production, vous devez gérer les conteneurs qui exécutent les applications et vous assurer qu'il n'y a pas de temps d'arrêt. Par exemple, si un conteneur tombe en panne, un autre conteneur doit démarrer. Ne serait-il pas plus facile si ce comportement était géré par un système ?

C'est là que Kubernetes vient à la rescousse ! Kubernetes vous fournit un cadre pour exécuter des systèmes distribués de manière résiliente. Il prend en charge la mise à l'échelle et le basculement pour votre application, fournit des modèles de déploiement, et plus encore. Par exemple : Kubernetes peut facilement gérer un déploiement canari pour votre système.

Kubernetes vous fournit :

  • Découverte de services et équilibrage de charge Kubernetes peut exposer un conteneur en utilisant le nom DNS ou en utilisant leur propre adresse IP. Si le trafic vers un conteneur est élevé, Kubernetes est capable d'équilibrer la charge et de distribuer le trafic réseau afin que le déploiement soit stable.
  • Orchestration du stockage Kubernetes vous permet de monter automatiquement un système de stockage de votre choix, tel que des stockages locaux, des fournisseurs de cloud public, et plus encore.
  • Déploiements et retours en arrière automatisés Vous pouvez décrire l'état souhaité pour vos conteneurs déployés en utilisant Kubernetes, et il peut changer l'état actuel pour l'état souhaité à un rythme contrôlé. Par exemple, vous pouvez automatiser Kubernetes pour créer de nouveaux conteneurs pour votre déploiement, supprimer les conteneurs existants et adopter toutes leurs ressources pour le nouveau conteneur.
  • Emballage automatique des conteneurs Vous fournissez à Kubernetes un cluster de nœuds qu'il peut utiliser pour exécuter des tâches conteneurisées. Vous dites à Kubernetes combien de CPU et de mémoire (RAM) chaque conteneur a besoin. Kubernetes peut ajuster les conteneurs sur vos nœuds pour faire le meilleur usage de vos ressources.
  • Auto-guérison Kubernetes redémarre les conteneurs qui échouent, remplace les conteneurs, tue les conteneurs qui ne répondent pas à votre vérification de santé définie par l'utilisateur, et ne les annonce pas aux clients tant qu'ils ne sont pas prêts à servir.
  • Gestion des secrets et de la configuration Kubernetes vous permet de stocker et de gérer des informations sensibles, telles que des mots de passe, des jetons OAuth et des clés SSH. Vous pouvez déployer et mettre à jour des secrets et la configuration de l'application sans reconstruire vos images de conteneur, et sans exposer les secrets dans votre configuration de pile.
  • Exécution par lots En plus des services, Kubernetes peut gérer vos charges de travail par lots et CI, en remplaçant les conteneurs qui échouent, si désiré.
  • Mise à l'échelle horizontale Mettez à l'échelle votre application vers le haut et vers le bas avec une simple commande, avec une interface utilisateur, ou automatiquement en fonction de l'utilisation du CPU.
  • Double pile IPv4/IPv6 Allocation d'adresses IPv4 et IPv6 aux Pods et Services
  • Conçu pour l'extensibilité Ajoutez des fonctionnalités à votre cluster Kubernetes sans changer le code source en amont.

Ce que Kubernetes n'est pas

Kubernetes n'est pas un système PaaS (Platform as a Service) traditionnel et tout compris. Étant donné que Kubernetes fonctionne au niveau des conteneurs plutôt qu'au niveau du matériel, il fournit certaines fonctionnalités généralement applicables communes aux offres PaaS, telles que le déploiement, la mise à l'échelle, l'équilibrage de charge, et permet aux utilisateurs d'intégrer leurs solutions de journalisation, de surveillance et d'alerte. Cependant, Kubernetes n'est pas monolithique, et ces solutions par défaut sont optionnelles et plugables. Kubernetes fournit les blocs de construction pour créer des plateformes de développement, mais préserve le choix et la flexibilité de l'utilisateur là où c'est important.

Kubernetes :

  • Ne limite pas les types d'applications prises en charge. Kubernetes vise à prendre en charge une variété extrêmement diversifiée de charges de travail, y compris les charges de travail sans état, avec état et de traitement de données. Si une application peut fonctionner dans un conteneur, elle devrait bien fonctionner sur Kubernetes.
  • Ne déploie pas de code source et ne construit pas votre application. Les workflows d'intégration continue, de livraison et de déploiement (CI/CD) sont déterminés par les cultures et les préférences des organisations ainsi que par les exigences techniques.
  • Ne fournit pas de services au niveau de l'application, tels que des middleware (par exemple, des bus de messages), des frameworks de traitement de données (par exemple, Spark), des bases de données (par exemple, MySQL), des caches, ni des systèmes de stockage de cluster (par exemple, Ceph) en tant que services intégrés. De tels composants peuvent fonctionner sur Kubernetes, et/ou peuvent être accessibles par des applications fonctionnant sur Kubernetes via des mécanismes portables, tels que le Open Service Broker.
  • Ne dicte pas de solutions de journalisation, de surveillance ou d'alerte. Il fournit certaines intégrations comme preuve de concept, et des mécanismes pour collecter et exporter des métriques.
  • Ne fournit ni n'adopte de langage/système de configuration complet (par exemple, Jsonnet). Il fournit une API déclarative qui peut être ciblée par des formes arbitraires de spécifications déclaratives.
  • Ne fournit ni n'adopte de systèmes complets de configuration, de maintenance, de gestion ou d'auto-guérison des machines.
  • De plus, Kubernetes n'est pas un simple système d'orchestration. En fait, il élimine le besoin d'orchestration. La définition technique de l'orchestration est l'exécution d'un workflow défini : d'abord faire A, puis B, puis C. En revanche, Kubernetes comprend un ensemble de processus de contrôle indépendants et composables qui conduisent continuellement l'état actuel vers l'état souhaité fourni. Peu importe comment vous passez de A à C. Le contrôle centralisé n'est pas non plus requis. Cela se traduit par un système plus facile à utiliser et plus puissant, robuste, résilient et extensible.

Contexte historique de Kubernetes

Jetons un coup d'œil à pourquoi Kubernetes est si utile en remontant dans le temps.

Évolution du déploiement

Ère du déploiement traditionnel :

Au début, les organisations exécutaient des applications sur des serveurs physiques. Il n'y avait aucun moyen de définir des limites de ressources pour les applications dans un serveur physique, et cela causait des problèmes d'allocation de ressources. Par exemple, si plusieurs applications s'exécutent sur un serveur physique, il peut y avoir des instances où une application prendrait la plupart des ressources, et par conséquent, les autres applications sous-performeraient. Une solution à cela serait d'exécuter chaque application sur un serveur physique différent. Mais cela ne se généralisait pas car les ressources étaient sous-utilisées, et il était coûteux pour les organisations de maintenir de nombreux serveurs physiques.

Ère du déploiement virtualisé :

En guise de solution, la virtualisation a été introduite. Elle permet d'exécuter plusieurs machines virtuelles (VM) sur le CPU d'un seul serveur physique. La virtualisation permet aux applications d'être isolées entre les VM et fournit un niveau de sécurité car les informations d'une application ne peuvent pas être librement accessibles par une autre application.

La virtualisation permet une meilleure utilisation des ressources dans un serveur physique et permet une meilleure évolutivité car une application peut être ajoutée ou mise à jour facilement, réduit les coûts matériels, et bien plus encore. Avec la virtualisation, vous pouvez présenter un ensemble de ressources physiques comme un cluster de machines virtuelles jetables.

Chaque VM est une machine complète exécutant tous les composants, y compris son propre système d'exploitation, sur le matériel virtualisé.

Ère du déploiement de conteneurs :

Les conteneurs sont similaires aux VM, mais ils ont des propriétés d'isolation assouplies pour partager le système d'exploitation (OS) entre les applications. Par conséquent, les conteneurs sont considérés comme légers. Similaire à une VM, un conteneur a son propre système de fichiers, part de CPU, mémoire, espace de processus, et plus encore. Comme ils sont découplés de l'infrastructure sous-jacente, ils sont portables à travers les clouds et les distributions OS.

Les conteneurs sont devenus populaires car ils offrent des avantages supplémentaires, tels que :

  • Création et déploiement d'applications agiles : facilité et efficacité accrues de la création d'images de conteneurs par rapport à l'utilisation d'images VM.
  • Développement, intégration et déploiement continus : permet une construction et un déploiement fiables et fréquents d'images de conteneurs avec des retours en arrière rapides et efficaces (en raison de l'immutabilité des images).
  • Séparation des préoccupations Dev et Ops : créer des images de conteneurs d'application au moment de la construction/libération plutôt qu'au moment du déploiement, découplant ainsi les applications de l'infrastructure.
  • Observabilité : non seulement surface les informations et métriques au niveau de l'OS, mais aussi la santé de l'application et d'autres signaux.
  • Cohérence environnementale entre le développement, les tests et la production : fonctionne de la même manière sur un ordinateur portable que dans le cloud.
  • Portabilité des clouds et des distributions OS : fonctionne sur Ubuntu, RHEL, CoreOS, sur site, sur les principaux clouds publics, et partout ailleurs.
  • Gestion centrée sur les applications : élève le niveau d'abstraction de l'exécution d'un OS sur du matériel virtuel à l'exécution d'une application sur un OS utilisant des ressources logiques.
  • Micro-services distribués, élastiques et libérés, faiblement couplés : les applications sont divisées en morceaux plus petits et indépendants et peuvent être déployées et gérées dynamiquement – pas une pile monolithique fonctionnant sur une grande machine à usage unique.
  • Isolation des ressources : performance d'application prévisible.
  • Utilisation des ressources : haute efficacité et densité.

A suivre

3.1.1 - Composants de Kubernetes

Un aperçu des principaux composants qui constituent un cluster Kubernetes.

Cette page fournit un aperçu général des composants essentiels qui constituent un cluster Kubernetes.

Composants de Kubernetes

Les composants d'un cluster Kubernetes

Composants principaux

Un cluster Kubernetes est composé d'un plan de contrôle et d'un ou plusieurs nœuds de travail. Voici un bref aperçu des principaux composants :

Composants du plan de contrôle

Gèrent l'état global du cluster :

kube-apiserver
Le serveur principal qui expose l'API HTTP de Kubernetes
etcd
Un magasin de clés-valeurs cohérent et hautement disponible pour toutes les données du serveur API
kube-scheduler
Recherche les Pods qui ne sont pas encore liés à un nœud et attribue chaque Pod à un nœud approprié.
kube-controller-manager
Exécute des contrôleurs pour mettre en œuvre le comportement de l'API Kubernetes.
cloud-controller-manager (optionnel)
S'intègre aux fournisseurs de cloud sous-jacents.

Composants des nœuds

S'exécutent sur chaque nœud, maintiennent les pods en cours d'exécution et fournissent l'environnement d'exécution Kubernetes :

kubelet
Veille à ce que les Pods s'exécutent, y compris leurs conteneurs.
kube-proxy (optionnel)
Maintient les règles réseau sur les nœuds pour mettre en œuvre les Services.
Runtime de conteneur
Logiciel responsable de l'exécution des conteneurs. Lisez Runtimes de conteneurs pour en savoir plus.

Votre cluster peut nécessiter des logiciels supplémentaires sur chaque nœud ; par exemple, vous pouvez également exécuter systemd sur un nœud Linux pour superviser les composants locaux.

Extensions

Les extensions étendent les fonctionnalités de Kubernetes. Quelques exemples importants incluent :

DNS
Pour la résolution DNS à l'échelle du cluster
Interface utilisateur Web (Tableau de bord)
Pour la gestion du cluster via une interface web
Surveillance des ressources des conteneurs
Pour collecter et stocker les métriques des conteneurs
Journalisation au niveau du cluster
Pour enregistrer les journaux des conteneurs dans un référentiel de journaux centralisé

Flexibilité dans l'architecture

Kubernetes permet une flexibilité dans la façon dont ces composants sont déployés et gérés. L'architecture peut être adaptée à différents besoins, des environnements de développement réduits aux déploiements de production à grande échelle.

Pour plus d'informations détaillées sur chaque composant et les différentes façons de configurer votre architecture de cluster, consultez la page Architecture du cluster.

3.1.2 - Objets dans Kubernetes

Les objets Kubernetes sont des entités persistantes dans le système Kubernetes. Kubernetes utilise ces entités pour représenter l'état de votre cluster. Apprenez le modèle d'objet Kubernetes et comment travailler avec ces objets.

Cette page explique comment les objets Kubernetes sont représentés dans l'API Kubernetes et comment vous pouvez les exprimer au format .yaml.

Comprendre les objets Kubernetes

Les objets Kubernetes sont des entités persistantes dans le système Kubernetes. Kubernetes utilise ces entités pour représenter l'état de votre cluster. Plus précisément, ils peuvent décrire :

  • Les applications conteneurisées en cours d'exécution (et sur quels nœuds)
  • Les ressources disponibles pour ces applications
  • Les politiques régissant le comportement de ces applications, telles que les politiques de redémarrage, de mise à niveau et de tolérance aux pannes

Un objet Kubernetes est un "enregistrement d'intention" - une fois que vous avez créé l'objet, le système Kubernetes travaillera constamment pour s'assurer que l'objet existe. En créant un objet, vous indiquez essentiellement au système Kubernetes à quoi vous voulez que la charge de travail de votre cluster ressemble ; c'est l'état souhaité de votre cluster.

Pour travailler avec les objets Kubernetes - que ce soit pour les créer, les modifier ou les supprimer - vous devrez utiliser l' API Kubernetes. Lorsque vous utilisez l'interface de ligne de commande kubectl, par exemple, l'interface CLI effectue les appels d'API Kubernetes nécessaires pour vous. Vous pouvez également utiliser l'API Kubernetes directement dans vos propres programmes en utilisant l'une des Librairies clientes.

Spécification de l'objet et état

Presque tous les objets Kubernetes incluent deux champs d'objet imbriqués qui régissent la configuration de l'objet : la spec de l'objet et le status de l'objet. Pour les objets qui ont une spec, vous devez la définir lors de la création de l'objet, en fournissant une description des caractéristiques que vous souhaitez que la ressource ait : son état souhaité.

Le status décrit l'état actuel de l'objet, fourni et mis à jour par le système Kubernetes et ses composants. Le plan de contrôle Kubernetes gère continuellement et activement l'état réel de chaque objet pour le faire correspondre à l'état souhaité que vous avez fourni.

Par exemple : dans Kubernetes, un Déploiement est un objet qui peut représenter une application en cours d'exécution sur votre cluster. Lorsque vous créez le Déploiement, vous pouvez définir la spec du Déploiement pour spécifier que vous souhaitez que trois répliques de l'application soient en cours d'exécution. Le système Kubernetes lit la spec du Déploiement et démarre trois instances de votre application souhaitée - mettant à jour le statut pour correspondre à votre spécification. Si l'une de ces instances venait à échouer (un changement d'état), le système Kubernetes réagit à la différence entre la spécification et le statut en effectuant une correction - dans ce cas, en démarrant une instance de remplacement.

Pour plus d'informations sur la spécification de l'objet, l'état et les métadonnées, consultez la Convention de l'API Kubernetes.

Description d'un objet Kubernetes

Lorsque vous créez un objet dans Kubernetes, vous devez fournir la spécification de l'objet qui décrit son état souhaité, ainsi que des informations de base sur l'objet (comme un nom). Lorsque vous utilisez l'API Kubernetes pour créer l'objet (directement ou via kubectl), cette requête API doit inclure ces informations au format JSON dans le corps de la requête. Le plus souvent, vous fournissez les informations à kubectl dans un fichier appelé manifeste. Par convention, les manifestes sont en YAML (vous pouvez également utiliser le format JSON). Des outils tels que kubectl convertissent les informations d'un manifeste en JSON ou dans un autre format de sérialisation pris en charge lors de l'envoi de la requête API via HTTP.

Voici un exemple de manifeste montrant les champs requis et la spécification de l'objet pour un Déploiement Kubernetes :

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 2 # tells deployment to run 2 pods matching the template
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

Une façon de créer un Déploiement en utilisant un fichier manifeste comme celui ci-dessus est d'utiliser la commande kubectl apply dans l'interface de ligne de commande kubectl, en passant le fichier .yaml en argument. Voici un exemple :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/deployment.yaml

La sortie est similaire à ceci :

deployment.apps/nginx-deployment created

Champs requis

Dans le manifeste (fichier YAML ou JSON) de l'objet Kubernetes que vous souhaitez créer, vous devrez définir des valeurs pour les champs suivants :

  • apiVersion - La version de l'API Kubernetes que vous utilisez pour créer cet objet
  • kind - Le type d'objet que vous souhaitez créer
  • metadata - Des données qui aident à identifier de manière unique l'objet, y compris une chaîne name, un UID et éventuellement un namespace facultatif
  • spec - L'état souhaité de l'objet

Le format précis de la spec de l'objet est différent pour chaque objet Kubernetes et contient des champs imbriqués spécifiques à cet objet. La Référence de l'API Kubernetes peut vous aider à trouver le format de spécification pour tous les objets que vous pouvez créer avec Kubernetes.

Par exemple, consultez le champ spec pour la référence de l'API Pod. Pour chaque Pod, le champ .spec spécifie le pod et son état souhaité (comme le nom de l'image du conteneur pour chaque conteneur dans ce pod). Un autre exemple de spécification d'objet est le champ spec pour l'API StatefulSet. Pour StatefulSet, le champ .spec spécifie le StatefulSet et son état souhaité. Dans le .spec d'un StatefulSet se trouve un modèle pour les objets Pod. Ce modèle décrit les Pods que le contrôleur StatefulSet va créer afin de satisfaire la spécification du StatefulSet. Différents types d'objets peuvent également avoir différents .status ; encore une fois, les pages de référence de l'API détailent la structure de ce champ .status et son contenu pour chaque type d'objet différent.

Validation des champs côté serveur

À partir de Kubernetes v1.25, le serveur API offre une validation des champs côté serveur field validation qui détecte les champs non reconnus ou en double dans un objet. Il offre toutes les fonctionnalités de kubectl --validate côté serveur.

L'outil kubectl utilise le drapeau --validate pour définir le niveau de validation des champs. Il accepte les valeurs ignore, warn et strict, tout en acceptant également les valeurs true (équivalent à strict) et false (équivalent à ignore). Le paramètre de validation par défaut pour kubectl est --validate=true.

Strict
Validation stricte des champs, erreurs en cas d'échec de la validation
Warn
La validation des champs est effectuée, mais les erreurs sont exposées sous forme d'avertissements plutôt que de refuser la requête
Ignore
Aucune validation des champs côté serveur n'est effectuée

Lorsque kubectl ne peut pas se connecter à un serveur API prenant en charge la validation des champs, il bascule vers une validation côté client. Les versions de Kubernetes 1.27 et ultérieures offrent toujours une validation des champs ; les versions antérieures de Kubernetes peuvent ne pas l'offrir. Si votre cluster est plus ancien que v1.27, consultez la documentation de votre version de Kubernetes.

A suivre

Si vous débutez avec Kubernetes, lisez-en plus sur les sujets suivants :

La gestion des objets Kubernetes explique comment utiliser kubectl pour gérer les objets. Vous devrez peut-être installer kubectl si vous ne l'avez pas déjà disponible.

Pour en savoir plus sur l'API Kubernetes en général, visitez :

Pour approfondir vos connaissances sur les objets dans Kubernetes, lisez d'autres pages de cette section :

3.1.2.1 - Kubernetes Object Management

L'outil en ligne de commande kubectl prend en charge plusieurs façons différentes de créer et gérer des objets Kubernetes. Ce document donne un aperçu des différentes approches. Consultez le livre Kubectl pour plus de détails sur la gestion des objets avec Kubectl.

Management techniques

Technique de gestionOpère surEnvironnement recommandéOperateurs supportésCourbe d'apprentissage
Commandes impérativesObjets en directProjets de développement1+La plus basse
Configuration impérative d'objetFichiers individuelsProjets de production1Modérée
Configuration déclarative d'objetRépertoires de fichiersProjets de production1+La plus élevée

Commandes impératives

Lors de l'utilisation de commandes impératives, un utilisateur opère directement sur des objets en direct dans un cluster. L'utilisateur fournit les opérations à la commande kubectl en tant qu'arguments ou indicateurs.

C'est la méthode recommandée pour commencer ou exécuter une tâche ponctuelle dans un cluster. Étant donné que cette technique opère directement sur des objets en direct, elle ne fournit aucune historique des configurations précédentes.

Exemples

Exécutez une instance du conteneur nginx en créant un objet Deployment :

kubectl create deployment nginx --image nginx

Compromis

Avantages par rapport à la configuration d'objet :

  • Les commandes sont exprimées par un seul mot d'action.
  • Les commandes ne nécessitent qu'une seule étape pour apporter des modifications au cluster.

Inconvénients par rapport à la configuration d'objet :

  • Les commandes ne s'intègrent pas aux processus de révision des modifications.
  • Les commandes ne fournissent pas de piste d'audit associée aux modifications.
  • Les commandes ne fournissent pas de source d'enregistrement, sauf ce qui est en direct.
  • Les commandes ne fournissent pas de modèle pour créer de nouveaux objets.

Configuration impérative d'objet

Dans la configuration impérative d'objet, la commande kubectl spécifie l'opération (créer, remplacer, etc.), des indicateurs facultatifs et au moins un nom de fichier. Le fichier spécifié doit contenir une définition complète de l'objet au format YAML ou JSON.

Consultez la référence de l'API pour plus de détails sur les définitions d'objets.

Exemples

Créez les objets définis dans un fichier de configuration :

kubectl create -f nginx.yaml

Supprimez les objets définis dans deux fichiers de configuration :

kubectl delete -f nginx.yaml -f redis.yaml

Mettre à jour les objets définis dans un fichier de configuration en écrasant la configuration en direct :

kubectl replace -f nginx.yaml

Compromis

Avantages par rapport aux commandes impératives :

  • La configuration d'objet peut être stockée dans un système de contrôle de source tel que Git.
  • La configuration d'objet peut s'intégrer à des processus tels que la révision des modifications avant la validation et les pistes d'audit.
  • La configuration d'objet fournit un modèle pour créer de nouveaux objets.

Inconvénients par rapport aux commandes impératives :

  • La configuration d'objet nécessite une compréhension de base du schéma de l'objet.
  • La configuration d'objet nécessite une étape supplémentaire consistant à rédiger un fichier YAML.

Avantages par rapport à la configuration d'objet déclarative :

  • Le comportement de la configuration d'objet impérative est plus simple et plus facile à comprendre.
  • À partir de la version 1.5 de Kubernetes, la configuration d'objet impérative est plus mature.

Inconvénients par rapport à la configuration d'objet déclarative :

  • La configuration d'objet impérative fonctionne mieux sur des fichiers, pas sur des répertoires.
  • Les mises à jour des objets en direct doivent être reflétées dans les fichiers de configuration, sinon elles seront perdues lors du prochain remplacement.

Configuration déclarative d'objet

Lors de l'utilisation de la configuration déclarative d'objet, un utilisateur opère sur des fichiers de configuration d'objet stockés localement, mais l'utilisateur ne définit pas les opérations à effectuer sur les fichiers. Les opérations de création, de mise à jour et de suppression sont automatiquement détectées par kubectl pour chaque objet. Cela permet de travailler sur des répertoires, où différentes opérations peuvent être nécessaires pour différents objets.

Exemples

Traitez tous les fichiers de configuration d'objet dans le répertoire configs et créez ou appliquez les modifications aux objets en direct. Vous pouvez d'abord utiliser diff pour voir quelles modifications vont être apportées, puis appliquer les modifications :

kubectl diff -f configs/
kubectl apply -f configs/

Traiter récursivement les répertoires :

kubectl diff -R -f configs/
kubectl apply -R -f configs/

Compromis

Avantages par rapport à la configuration impérative d'objet :

  • Les modifications apportées directement aux objets en direct sont conservées, même si elles ne sont pas fusionnées dans les fichiers de configuration.
  • La configuration déclarative d'objet offre une meilleure prise en charge pour travailler sur des répertoires et détecte automatiquement les types d'opérations (création, patch, suppression) par objet.

Inconvénients par rapport à la configuration impérative d'objet :

  • La configuration déclarative d'objet est plus difficile à déboguer et à comprendre lorsque les résultats sont inattendus.
  • Les mises à jour partielles à l'aide de diffs créent des opérations de fusion et de patch complexes.

A suivre

3.1.2.2 - Noms et identifiants d'objets

Chaque objet dans votre cluster a un Nom qui est unique pour ce type de ressource. Chaque objet Kubernetes a également un UID qui est unique dans l'ensemble de votre cluster.

Par exemple, vous ne pouvez avoir qu'un seul Pod nommé myapp-1234 dans le même namespace, mais vous pouvez avoir un Pod et un Déploiement qui sont chacun nommés myapp-1234.

Pour les attributs fournis par l'utilisateur qui ne sont pas uniques, Kubernetes fournit des labels et des annotations.

Noms

Un texte fourni par le client qui fait référence à un objet dans une URL de ressource, comme /api/v1/pods/some-name.

Seul un objet d'un certain type peut avoir un nom donné à la fois. Cependant, si vous supprimez l'objet, vous pouvez créer un nouvel objet avec le même nom.

Les noms doivent être uniques pour toutes les versions d'API de la même ressource. Les ressources API sont distinguées par leur groupe API, leur type de ressource, leur label (pour les ressources avec label) et leur nom. En d'autres termes, la version de l'API est sans importance dans ce contexte.

Voici quatre types de contraintes de nom couramment utilisées pour les ressources.

Noms de sous-domaine DNS

La plupart des types de ressources nécessitent un nom qui peut être utilisé comme un sous-domaine DNS tel que défini dans RFC 1123. Cela signifie que le nom doit :

  • ne pas contenir plus de 253 caractères
  • contenir uniquement des caractères alphanumériques minuscules, '-' ou '.'
  • commencer par un caractère alphanumérique
  • se terminer par un caractère alphanumérique

Noms de label RFC 1123

Certains types de ressources nécessitent que leurs noms suivent la norme des labels DNS telle que définie dans RFC 1123. Cela signifie que le nom doit :

  • contenir au maximum 63 caractères
  • contenir uniquement des caractères alphanumériques minuscules ou '-'
  • commencer par un caractère alphanumérique
  • se terminer par un caractère alphanumérique

Noms de label RFC 1035

Certains types de ressources nécessitent que leurs noms suivent la norme des labels DNS telle que définie dans RFC 1035. Cela signifie que le nom doit :

  • contenir au maximum 63 caractères
  • contenir uniquement des caractères alphanumériques minuscules ou '-'
  • commencer par un caractère alphabétique
  • se terminer par un caractère alphanumérique

Noms de segment de chemin

Certains types de ressources nécessitent que leurs noms puissent être encodés en toute sécurité en tant que segment de chemin. En d'autres termes, le nom ne peut pas être "." ou ".." et le nom ne peut pas contenir "/" ou "%".

Voici un exemple de manifeste pour un Pod nommé nginx-demo.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-demo
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.14.2
    ports:
    - containerPort: 80

UIDs

Chaîne de caractères générée par les systèmes Kubernetes pour identifier de manière unique les objets.

Chaque objet créé pendant toute la durée de vie d'un cluster Kubernetes possède un UID distinct. Il vise à distinguer les occurrences historiques d'entités similaires.

Les UIDs Kubernetes sont des identifiants universellement uniques (également connus sous le nom d'UUID). Les UUID sont normalisés selon ISO/IEC 9834-8 et ITU-T X.667.

A suivre

3.1.2.3 - Labels et sélecteurs

Les labels sont des paires clé/valeur qui sont attachées aux objets tels que les Pods. Les labels sont destinées à être utilisées pour spécifier des attributs d'identification des objets qui sont significatifs et pertinents pour les utilisateurs, mais n'impliquent pas directement de sémantique au système principal. Les labels peuvent être utilisées pour organiser et sélectionner des sous-ensembles d'objets. Les labels peuvent être attachées aux objets lors de leur création et ultérieurement ajoutées et modifiées à tout moment. Chaque objet peut avoir un ensemble de labels clé/valeur définies. Chaque clé doit être unique pour un objet donné.

"metadata": {
  "labels": {
    "key1" : "value1",
    "key2" : "value2"
  }
}

Les labels permettent des requêtes et des surveillances efficaces et sont idéaux pour une utilisation dans les interfaces utilisateur (UI) et les interfaces en ligne de commande (CLI). Les informations non identifiantes doivent être enregistrées à l'aide des annotations.

Motivation

Les labels permettent aux utilisateurs de mapper leurs propres structures organisationnelles sur les objets système de manière lâchement couplée, sans nécessiter aux clients de stocker ces mappings.

Les déploiements de services et les pipelines de traitement par lots sont souvent des entités multidimensionnelles (par exemple, plusieurs partitions ou déploiements, plusieurs pistes de version, plusieurs niveaux, plusieurs micro-services par niveau). La gestion nécessite souvent des opérations transversales, ce qui rompt l'encapsulation des représentations strictement hiérarchiques, en particulier les hiérarchies rigides déterminées par l'infrastructure plutôt que par les utilisateurs.

Exemples de labels :

  • "release" : "stable", "release" : "canary"
  • "environment" : "dev", "environment" : "qa", "environment" : "production"
  • "tier" : "frontend", "tier" : "backend", "tier" : "cache"
  • "partition" : "customerA", "partition" : "customerB"
  • "track" : "daily", "track" : "weekly"

Voici des exemples de label couramment utilisées; vous êtes libre de développer vos propres conventions. Gardez à l'esprit que la clé du label doit être unique pour un objet donné.

Syntaxe et jeu de caractères

Les labels sont des paires clé/valeur. Les clés de label valides ont deux segments : un préfixe facultatif et un nom, séparés par une barre oblique (/). Le segment du nom est requis et ne doit pas dépasser 63 caractères, en commençant et en terminant par un caractère alphanumérique ([a-z0-9A-Z]) avec des tirets (-), des traits de soulignement (_), des points (.) et des caractères alphanumériques entre eux. Le préfixe est facultatif. S'il est spécifié, le préfixe doit être un sous-domaine DNS : une série de labels DNS séparées par des points (.), ne dépassant pas 253 caractères au total, suivi d'une barre oblique (/).

Si le préfixe est omis, la clé du label est considérée comme privée pour l'utilisateur. Les composants système automatisés (par exemple, kube-scheduler, kube-controller-manager, kube-apiserver, kubectl ou d'autres automatisations tierces) qui ajoutent des labels aux objets des utilisateurs finaux doivent spécifier un préfixe.

Les préfixes kubernetes.io/ et k8s.io/ sont réservés pour les composants principaux de Kubernetes.

Valeur de label valide :

  • doit comporter 63 caractères ou moins (peut être vide),
  • sauf s'il est vide, doit commencer et se terminer par un caractère alphanumérique ([a-z0-9A-Z]),
  • peut contenir des tirets (-), des traits de soulignement (_), des points (.) et des caractères alphanumériques entre eux.

Par exemple, voici un manifeste pour un Pod qui a deux labels environment: production et app: nginx :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: label-demo
  labels:
    environment: production
    app: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.14.2
    ports:
    - containerPort: 80

Sélecteurs de labels

Contrairement aux noms et UIDs, les labels ne garantissent pas l'unicité. En général, nous nous attendons à ce que de nombreux objets portent les mêmes label(s).

Via un sélecteur de label, le client/utilisateur peut identifier un ensemble d'objets. Le sélecteur de label est le principe de regroupement central dans Kubernetes.

L'API prend actuellement en charge deux types de sélecteurs : basés sur l'égalité et basés sur un ensemble. Un sélecteur de label peut être composé de plusieurs exigences séparées par des virgules. Dans le cas de plusieurs exigences, toutes doivent être satisfaites, donc le séparateur de virgule agit comme un opérateur logique ET (&&).

La signification des sélecteurs vides ou non spécifiés dépend du contexte, et les types d'API qui utilisent des sélecteurs doivent documenter leur validité et leur signification.

Exigence basée sur l'égalité

Les exigences basées sur l'égalité ou l'inégalité permettent de filtrer par clés et valeurs de label. Les objets correspondants doivent satisfaire toutes les contraintes de label spécifiées, bien qu'ils puissent également avoir des labels supplémentaires. Trois types d'opérateurs sont admis : =, ==, !=. Les deux premiers représentent l'égalité (et sont synonymes), tandis que le dernier représente l'inégalité. Par exemple :

environment = production
tier != frontend

Le premier sélectionne toutes les ressources avec une clé égale à environment et une valeur égale à production. Le second sélectionne toutes les ressources avec une clé égale à tier et une valeur différente de frontend, ainsi que toutes les ressources sans labels avec la clé tier. On peut filtrer les ressources en production en excluant frontend en utilisant l'opérateur virgule : environment=production,tier!=frontend

Un scénario d'utilisation pour une exigence de label basée sur l'égalité est de spécifier des critères de sélection de nœud pour les Pods. Par exemple, le Pod d'exemple ci-dessous sélectionne les nœuds où le label "accelerator" existe et est définie sur "nvidia-tesla-p100".

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cuda-test
spec:
  containers:
    - name: cuda-test
      image: "registry.k8s.io/cuda-vector-add:v0.1"
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1
  nodeSelector:
    accelerator: nvidia-tesla-p100

Exigence basée sur un ensemble

Les exigences basées sur un ensemble permettent de filtrer les clés en fonction d'un ensemble de valeurs. Trois types d'opérateurs sont pris en charge : in, notin et exists (uniquement l'identifiant de clé). Par exemple :

environment in (production, qa)
tier notin (frontend, backend)
partition
!partition
  • Le premier exemple sélectionne toutes les ressources avec une clé égale à environment et une valeur égale à production ou qa.
  • Le deuxième exemple sélectionne toutes les ressources avec une clé égale à tier et des valeurs autres que frontend et backend, ainsi que toutes les ressources sans labels avec la clé tier.
  • Le troisième exemple sélectionne toutes les ressources incluant un label avec la clé partition; aucune valeur n'est vérifiée.
  • Le quatrième exemple sélectionne toutes les ressources sans un label avec la clé partition; aucune valeur n'est vérifiée.

De même, le séparateur virgule agit comme un opérateur ET. Ainsi, pour filtrer les ressources avec une clé partition (peu importe la valeur) et avec environment différent de qa, vous pouvez utiliser partition,environment notin (qa). Le sélecteur de label basé sur un ensemble est une forme générale d'égalité, car environment=production est équivalent à environment in (production); de même pour != et notin.

Les exigences basées sur un ensemble peuvent être mélangées avec des exigences basées sur l'égalité. Par exemple: partition in (customerA, customerB),environment!=qa.

API

Filtrage LIST et WATCH

Pour les opérations list et watch, vous pouvez spécifier des sélecteurs de labels pour filtrer les ensembles d'objets retournés ; vous spécifiez le filtre à l'aide d'un paramètre de requête. (Pour en savoir plus en détail sur les watches dans Kubernetes, lisez détection efficace des changements). Les deux types d'exigences sont autorisés (présentés ici tels qu'ils apparaîtraient dans une chaîne de requête d'URL) :

  • exigences basées sur l'égalité : ?labelSelector=environment%3Dproduction,tier%3Dfrontend
  • exigences basées sur un ensemble : ?labelSelector=environment+in+%28production%2Cqa%29%2Ctier+in+%28frontend%29

Les deux styles de sélecteurs de labels peuvent être utilisés pour lister ou surveiller des ressources via un client REST. Par exemple, en ciblant apiserver avec kubectl et en utilisant une exigence basée sur l'égalité, on peut écrire :

kubectl get pods -l environment=production,tier=frontend

ou en utilisant des exigences basées sur un ensemble :

kubectl get pods -l 'environment in (production),tier in (frontend)'

Comme déjà mentionné, les exigences basées sur un ensemble sont plus expressives. Par exemple, elles peuvent implémenter l'opérateur OU sur les valeurs :

kubectl get pods -l 'environment in (production, qa)'

ou restreindre la correspondance négative via l'opérateur notin :

kubectl get pods -l 'environment,environment notin (frontend)'

Définir des références dans les objets API

Certains objets Kubernetes, tels que les services et les replicationcontrollers, utilisent également des sélecteurs de labels pour spécifier des ensembles d'autres ressources, telles que les pods.

Service et ReplicationController

L'ensemble des pods ciblés par un service est défini avec un sélecteur de labels. De même, la population de pods qu'un replicationcontroller doit gérer est également définie avec un sélecteur de labels.

Les sélecteurs de labels pour ces deux objets sont définis dans des fichiers json ou yaml en utilisant des maps, et seules les exigences basées sur l'égalité sont prises en charge :

"selector": {
    "component" : "redis",
}

ou

selector:
  component: redis

Ce sélecteur (respectivement au format json ou yaml) est équivalent à component=redis ou component in (redis).

Ressources prenant en charge les exigences basées sur un ensemble

Les nouvelles ressources, telles que Job, Deployment, ReplicaSet et DaemonSet, prennent également en charge les exigences basées sur un ensemble.

selector:
  matchLabels:
    component: redis
  matchExpressions:
    - { key: tier, operator: In, values: [cache] }
    - { key: environment, operator: NotIn, values: [dev] }

matchLabels est une carte de paires {clé, valeur}. Une seule paire {clé, valeur} dans la carte matchLabels est équivalente à un élément de matchExpressions, dont le champ key est "clé", l'opérateur est "In" et le tableau values contient uniquement "valeur". matchExpressions est une liste d'exigences de sélecteur de pod. Les opérateurs valides incluent In, NotIn, Exists et DoesNotExist. Les ensembles de valeurs doivent être non vides dans le cas de In et NotIn. Toutes les exigences, à la fois de matchLabels et de matchExpressions, sont combinées avec un ET -- elles doivent toutes être satisfaites pour correspondre.

Sélection de jeux de nœuds

Un cas d'utilisation pour la sélection basée sur les labels est de restreindre l'ensemble des nœuds sur lesquels un pod peut être planifié. Consultez la documentation sur la sélection de nœuds pour plus d'informations.

Utilisation efficace des labels

Vous pouvez appliquer un seul label à n'importe quelle ressource, mais ce n'est pas toujours la meilleure pratique. Il existe de nombreux scénarios où plusieurs labels doivent être utilisés pour distinguer des ensembles de ressources les uns des autres.

Par exemple, différentes applications utiliseraient des valeurs différentes pour le label app, mais une application multi-niveaux, telle que l'exemple guestbook, aurait également besoin de distinguer chaque niveau. Le frontend pourrait avoir les labels suivants:

labels:
  app: guestbook
  tier: frontend

while the Redis master and replica would have different tier labels, and perhaps even an additional role label:

labels:
  app: guestbook
  tier: backend
  role: master

and

labels:
  app: guestbook
  tier: backend
  role: replica

Les labels permettent de découper les ressources selon n'importe quelle dimension spécifiée par un label :

kubectl apply -f examples/guestbook/all-in-one/guestbook-all-in-one.yaml
kubectl get pods -Lapp -Ltier -Lrole
NAME                           READY  STATUS    RESTARTS   AGE   APP         TIER       ROLE
guestbook-fe-4nlpb             1/1    Running   0          1m    guestbook   frontend   <none>
guestbook-fe-ght6d             1/1    Running   0          1m    guestbook   frontend   <none>
guestbook-fe-jpy62             1/1    Running   0          1m    guestbook   frontend   <none>
guestbook-redis-master-5pg3b   1/1    Running   0          1m    guestbook   backend    master
guestbook-redis-replica-2q2yf  1/1    Running   0          1m    guestbook   backend    replica
guestbook-redis-replica-qgazl  1/1    Running   0          1m    guestbook   backend    replica
my-nginx-divi2                 1/1    Running   0          29m   nginx       <none>     <none>
my-nginx-o0ef1                 1/1    Running   0          29m   nginx       <none>     <none>
kubectl get pods -lapp=guestbook,role=replica
NAME                           READY  STATUS   RESTARTS  AGE
guestbook-redis-replica-2q2yf  1/1    Running  0         3m
guestbook-redis-replica-qgazl  1/1    Running  0         3m

Mise à jour des labels

Parfois, vous souhaiterez renommer les pods existants et d'autres ressources avant de créer de nouvelles ressources. Cela peut être fait avec kubectl label. Par exemple, si vous souhaitez étiqueter tous vos pods NGINX en tant que niveau frontend, exécutez :

kubectl label pods -l app=nginx tier=fe
pod/my-nginx-2035384211-j5fhi labeled
pod/my-nginx-2035384211-u2c7e labeled
pod/my-nginx-2035384211-u3t6x labeled

Ce premier filtre tous les pods avec le label "app=nginx", puis les labels avec "tier=fe". Pour voir les pods que vous avez étiquetés, exécutez :

kubectl get pods -l app=nginx -L tier
NAME                        READY     STATUS    RESTARTS   AGE       TIER
my-nginx-2035384211-j5fhi   1/1       Running   0          23m       fe
my-nginx-2035384211-u2c7e   1/1       Running   0          23m       fe
my-nginx-2035384211-u3t6x   1/1       Running   0          23m       fe

Cela affiche tous les pods "app=nginx", avec une colonne de label supplémentaire pour le niveau des pods (spécifié avec -L ou --label-columns).

Pour plus d'informations, veuillez consulter kubectl label.

A suivre

3.1.2.4 - Namespaces

Dans Kubernetes, les namespaces (espace de nommage en français) fournissent un mécanisme pour isoler des groupes de ressources au sein d'un seul cluster. Les noms des ressources doivent être uniques dans un namespace, mais pas à travers les namespaces. La portée basée sur les namespaces s'applique uniquement aux objets dans les namespaces (par exemple, les déploiements, les services, etc.) et non aux objets à l'échelle du cluster (par exemple, StorageClass, Nodes, PersistentVolumes, etc.).

Quand utiliser plusieurs namespaces

Les Namespaces sont destinés à être utilisés dans des environnements avec de nombreux utilisateurs répartis sur plusieurs équipes ou projets. Pour les clusters avec quelques dizaines d'utilisateurs, vous n'avez pas besoin de créer ou de penser aux namespaces. Commencez à utiliser les namespaces lorsque vous avez besoin des fonctionnalités qu'ils offrent.

Les namespaces fournissent une portée pour les noms. Les noms des ressources doivent être uniques dans un namespace, mais pas à travers les namespaces. Les namespaces ne peuvent pas être imbriqués les uns dans les autres et chaque ressource Kubernetes ne peut être présente que dans un seul namespace.

Les namespaces sont un moyen de diviser les ressources du cluster entre plusieurs utilisateurs (via des quotas de ressources).

Il n'est pas nécessaire d'utiliser plusieurs namespaces pour séparer légèrement différentes ressources, telles que différentes versions du même logiciel : utilisez des labels pour distinguer les ressources dans le même namespace.

namespaces initiaux

Kubernetes démarre avec quatre namespaces initiaux :

default
Kubernetes inclut ce namespace afin que vous puissiez commencer à utiliser votre nouveau cluster sans avoir à créer d'namespace.
kube-node-lease
ce namespace contient des objets Lease associés à chaque nœud. Les leases de nœud permettent au kubelet d'envoyer des contrôles afin que le plan de contrôle puisse détecter une défaillance du nœud.
kube-public
ce namespace est lisible par tous les clients (y compris ceux qui ne sont pas authentifiés). ce namespace est principalement réservé à l'utilisation du cluster, au cas où certaines ressources devraient être visibles et lisibles publiquement dans l'ensemble du cluster. L'aspect public de ce namespace est seulement une convention, pas une exigence.
kube-system
Le namespace pour les objets créés par le système Kubernetes.

Travailler avec les namespaces

La création et la suppression des namespaces sont décrites dans la documentation du guide d'administration pour les namespaces.

Affichage des namespaces

Vous pouvez lister les namespaces actuels dans un cluster en utilisant :

kubectl get namespace
NAME              STATUS   AGE
default           Active   1d
kube-node-lease   Active   1d
kube-public       Active   1d
kube-system       Active   1d

Définir le namespace pour une requête

Pour définir le namespace pour une requête en cours, utilisez le drapeau --namespace.

Par exemple :

kubectl run nginx --image=nginx --namespace=<insérer-nom-du-namespace-ici>
kubectl get pods --namespace=<insérer-nom-du-namespace-ici>

Définir la préférence de namespace

Vous pouvez enregistrer de manière permanente le namespace pour toutes les commandes kubectl ultérieures dans ce contexte.

kubectl config set-context --current --namespace=<insérer-nom-du-namespace-ici>
# Validez-le
kubectl config view --minify | grep namespace:

Namespaces et DNS

Lorsque vous créez un Service, cela crée une entrée DNS correspondante. Cette entrée est de la forme <nom-du-service>.<nom-du-namespace>.svc.cluster.local, ce qui signifie que si un conteneur utilise uniquement <nom-du-service>, il résoudra vers le service qui est local à un namespace. Cela est utile pour utiliser la même configuration à travers plusieurs namespaces tels que Développement, Staging et Production. Si vous souhaitez accéder à travers les namespaces, vous devez utiliser le nom de domaine complet (FQDN).

En conséquence, tous les noms de namespace doivent être valides DNS RFC 1123.

Tous les objets ne sont pas dans un namespace

La plupart des ressources Kubernetes (par exemple, les pods, les services, les contrôleurs de réplication, et autres) se trouvent dans des namespaces. Cependant, les ressources de namespace elles-mêmes ne se trouvent pas dans un namespace. Et les ressources de bas niveau, telles que les nœuds et les persistentVolumes, ne se trouvent dans aucun namespace.

Pour voir quelles ressources Kubernetes se trouvent ou ne se trouvent pas dans un namespace :

# Dans un namespace
kubectl api-resources --namespaced=true

# Pas dans un namespace
kubectl api-resources --namespaced=false

Étiquetage automatique

FEATURE STATE: Kubernetes 1.22 [stable]

Le plan de contrôle de Kubernetes définit un label immuable kubernetes.io/metadata.name sur tous les namespaces. La valeur du label est le nom du namespace.

A suivre

3.1.2.5 - Annotations

Vous pouvez utiliser les annotations Kubernetes pour attacher des métadonnées non identifiantes arbitraires aux objets. Les clients tels que les outils et les bibliothèques peuvent récupérer ces métadonnées.

Attacher des métadonnées aux objets

Vous pouvez utiliser des labels ou des annotations pour attacher des métadonnées aux objets Kubernetes. Les labels peuvent être utilisées pour sélectionner des objets et trouver des collections d'objets qui satisfont certaines conditions. En revanche, les annotations ne sont pas utilisées pour identifier et sélectionner des objets. Les métadonnées dans une annotation peuvent être petites ou grandes, structurées ou non structurées, et peuvent inclure des caractères non autorisés par les labels. Il est possible d'utiliser des labels ainsi que des annotations dans les métadonnées du même objet.

Les annotations, comme les labels, sont des cartes clé/valeur :

"metadata": {
  "annotations": {
    "key1" : "value1",
    "key2" : "value2"
  }
}

Voici quelques exemples d'informations qui pourraient être enregistrées dans les annotations :

  • Champs gérés par une couche de configuration déclarative. Attacher ces champs en tant qu'annotations les distingue des valeurs par défaut définies par les clients ou les serveurs, et des champs générés automatiquement et des champs définis par des systèmes de dimensionnement ou de mise à l'échelle automatique.

  • Informations de build, de version ou d'image comme les horodatages, les identifiants de version, les branches git, les numéros de PR, les hachages d'image et l'adresse du registre.

  • Pointeurs vers des dépôts de journalisation, de surveillance, d'analyse ou d'audit.

  • Informations sur la bibliothèque cliente ou l'outil qui peuvent être utilisées à des fins de débogage : par exemple, nom, version et informations de build.

  • Informations de provenance de l'utilisateur ou de l'outil/système, telles que les URL d'objets connexes provenant d'autres composants de l'écosystème.

  • Métadonnées d'outil de déploiement léger : par exemple, configuration ou points de contrôle.

  • Numéros de téléphone ou de pager des personnes responsables, ou entrées d'annuaire spécifiant où ces informations peuvent être trouvées, comme un site web d'équipe.

  • Directives de l'utilisateur final aux implémentations pour modifier le comportement ou activer des fonctionnalités non standard.

Au lieu d'utiliser des annotations, vous pourriez stocker ce type d'informations dans une base de données ou un annuaire externe, mais cela rendrait beaucoup plus difficile la production de bibliothèques clientes et d'outils partagés pour le déploiement, la gestion, l'introspection, etc.

Syntaxe et jeu de caractères

Les Annotations sont des paires clé/valeur. Les clés d'annotation valides ont deux segments : un préfixe optionnel et un nom, séparés par une barre oblique (/). Le segment de nom est requis et doit comporter 63 caractères ou moins, commencer et se terminer par un caractère alphanumérique ([a-z0-9A-Z]) avec des tirets (-), des underscores (_), des points (.), et des alphanumériques entre. Le préfixe est optionnel. S'il est spécifié, le préfixe doit être un sous-domaine DNS : une série de labels DNS séparées par des points (.), ne dépassant pas 253 caractères au total, suivie d'une barre oblique (/).

Si le préfixe est omis, la clé d'annotation est présumée être privée pour l'utilisateur. Les composants système automatisés (par exemple, kube-scheduler, kube-controller-manager, kube-apiserver, kubectl`, ou autre automatisation tierce) qui ajoutent des annotations aux objets des utilisateurs finaux doivent spécifier un préfixe.

Les préfixes kubernetes.io/ et k8s.io/ sont réservés aux composants de base de Kubernetes.

Par exemple, voici un manifeste pour un Pod qui a l'annotation imageregistry: https://hub.docker.com/ :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: annotations-demo
  annotations:
    imageregistry: "https://hub.docker.com/"
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.14.2
    ports:
    - containerPort: 80

A suivre

3.1.2.6 - Sélecteurs de champs

Les sélecteurs de champs vous permettent de sélectionner des objets Kubernetes en fonction de la valeur d'un ou plusieurs champs de ressources. Voici quelques exemples de requêtes de sélecteurs de champs :

  • metadata.name=my-service
  • metadata.namespace!=default
  • status.phase=Pending

Cette commande kubectl sélectionne tous les Pods pour lesquels la valeur du champ status.phase est Running :

kubectl get pods --field-selector status.phase=Running

Champs pris en charge

Les sélecteurs de champs pris en charge varient en fonction du type de ressource Kubernetes. Tous les types de ressources prennent en charge les champs metadata.name et metadata.namespace. L'utilisation de sélecteurs de champs non pris en charge génère une erreur. Par exemple :

kubectl get ingress --field-selector foo.bar=baz
Erreur du serveur (BadRequest) : Impossible de trouver des "ingresses" correspondant au sélecteur de labels "", au sélecteur de champs "foo.bar=baz" : "foo.bar" n'est pas un sélecteur de champ connu : seuls "metadata.name", "metadata.namespace"

Liste des champs pris en charge

KindChamps
Podspec.nodeName
spec.restartPolicy
spec.schedulerName
spec.serviceAccountName
spec.hostNetwork
status.phase
status.podIP
status.nominatedNodeName
EventinvolvedObject.kind
involvedObject.namespace
involvedObject.name
involvedObject.uid
involvedObject.apiVersion
involvedObject.resourceVersion
involvedObject.fieldPath
reason
reportingComponent
source
type
Secrettype
Namespacestatus.phase
ReplicaSetstatus.replicas
ReplicationControllerstatus.replicas
Jobstatus.successful
Nodespec.unschedulable
CertificateSigningRequestspec.signerName

Opérateurs pris en charge

Vous pouvez utiliser les opérateurs =, == et != avec les sélecteurs de champs (= et == signifient la même chose). Cette commande kubectl, par exemple, sélectionne tous les services Kubernetes qui ne sont pas dans le namespace default :

kubectl get services  --all-namespaces --field-selector metadata.namespace!=default

Sélecteurs enchaînés

Comme pour les labels et autres sélecteurs, les sélecteurs de champs peuvent être enchaînés ensemble sous forme d'une liste séparée par des virgules. Cette commande kubectl sélectionne tous les Pods pour lesquels le champ status.phase n'est pas égal à Running et le champ spec.restartPolicy est égal à Always :

kubectl get pods --field-selector=status.phase!=Running,spec.restartPolicy=Always

Types de ressources multiples

Vous pouvez utiliser des sélecteurs de champs sur plusieurs types de ressources. Cette commande kubectl sélectionne tous les Statefulsets et Services qui ne sont pas dans le namespace default :

kubectl get statefulsets,services --all-namespaces --field-selector metadata.namespace!=default

3.1.2.7 - Finalisateurs

Les finalizers sont des clés des namespaces qui indiquent à Kubernetes d'attendre que certaines conditions soient remplies avant de supprimer complètement les ressources marquées pour la suppression. Les finalizers alertent les contrôleurs pour nettoyer les ressources appartenant à l'objet supprimé.

Lorsque vous demandez à Kubernetes de supprimer un objet qui a des finalizers spécifiés, l'API Kubernetes marque l'objet pour la suppression en remplissant le champ .metadata.deletionTimestamp, et renvoie un code d'état 202 (HTTP "Accepté"). L'objet cible reste dans un état de terminaison pendant que le plan de contrôle, ou d'autres composants, effectuent les actions définies par les finalizers. Une fois ces actions terminées, le contrôleur supprime les finalizers pertinents de l'objet cible. Lorsque le champ metadata.finalizers est vide, Kubernetes considère la suppression comme terminée et supprime l'objet.

Vous pouvez utiliser des finalizers pour contrôler la collecte des déchets des ressources. Par exemple, vous pouvez définir un finalizer pour nettoyer les ressources ou l'infrastructure associée avant que le contrôleur ne supprime la ressource cible.

Vous pouvez utiliser des finalisateurs pour contrôler la collecte des déchets des objets en alertant les contrôleurs d'effectuer des tâches de nettoyage spécifiques avant de supprimer la ressource cible.

Les finalisateurs ne spécifient généralement pas le code à exécuter. Au lieu de cela, ils sont généralement des listes de clés sur une ressource spécifique similaires aux annotations. Kubernetes spécifie automatiquement certains finalisateurs, mais vous pouvez également spécifier les vôtres.

Comment fonctionnent les finalisateurs

Lorsque vous créez une ressource à l'aide d'un fichier de manifeste, vous pouvez spécifier des finalisateurs dans le champ metadata.finalizers. Lorsque vous tentez de supprimer la ressource, le serveur API traitant la demande de suppression remarque les valeurs dans le champ finalizers et effectue les opérations suivantes :

  • Modifie l'objet pour ajouter un champ metadata.deletionTimestamp avec l'heure de début de la suppression.
  • Empêche la suppression de l'objet tant que tous les éléments sont supprimés de son champ metadata.finalizers
  • Renvoie un code d'état 202 (HTTP "Accepté")

Le contrôleur gérant ce finaliseur remarque la mise à jour de l'objet en définissant le metadata.deletionTimestamp, indiquant que la suppression de l'objet a été demandée. Le contrôleur tente ensuite de satisfaire les exigences des finalisateurs spécifiés pour cette ressource. Chaque fois qu'une condition de finaliseur est satisfaite, le contrôleur supprime cette clé du champ finalizers de la ressource. Lorsque le champ finalizers est vidé, un objet avec un champ deletionTimestamp défini est automatiquement supprimé. Vous pouvez également utiliser des finalisateurs pour empêcher la suppression de ressources non gérées.

Un exemple courant de finaliseur est kubernetes.io/pv-protection, qui empêche la suppression accidentelle des objets PersistentVolume. Lorsqu'un objet PersistentVolume est utilisé par un Pod, Kubernetes ajoute le finaliseur pv-protection. Si vous essayez de supprimer le PersistentVolume, il passe à l'état Terminating, mais le contrôleur ne peut pas le supprimer car le finaliseur existe. Lorsque le Pod cesse d'utiliser le PersistentVolume, Kubernetes supprime le finaliseur pv-protection, et le contrôleur supprime le volume.

Références de propriétaire, labels et finalisateurs

Comme les labels, les références de propriétaire décrivent les relations entre les objets dans Kubernetes, mais sont utilisées à une fin différente. Lorsqu'un contrôleur gère des objets comme des Pods, il utilise des labels pour suivre les modifications apportées à des groupes d'objets liés. Par exemple, lorsqu'un Job crée un ou plusieurs Pods, le contrôleur de Job applique des labels à ces pods et suit les modifications apportées à tous les Pods du cluster ayant le même label.

Le contrôleur de Job ajoute également des références de propriétaire à ces Pods, pointant vers le Job qui a créé les Pods. Si vous supprimez le Job pendant que ces Pods sont en cours d'exécution, Kubernetes utilise les références de propriétaire (pas les labels) pour déterminer quels Pods dans le cluster ont besoin d'un nettoyage.

Kubernetes traite également les finalisateurs lorsqu'il identifie des références de propriétaire sur une ressource destinée à la suppression.

Dans certaines situations, les finalisateurs peuvent bloquer la suppression d'objets dépendants, ce qui peut entraîner le maintien de l'objet propriétaire ciblé pendant plus longtemps que prévu sans être entièrement supprimé. Dans ces situations, vous devriez vérifier les finalisateurs et les références de propriétaire sur l'objet propriétaire cible et les objets dépendants pour résoudre le problème.

A suivre

3.1.2.8 - Propriétaires et dépendants

Dans Kubernetes, certains objets sont propriétaires d'autres objets. Par exemple, un ReplicaSet est le propriétaire d'un ensemble de Pods. Ces objets dépendants sont les dépendants de leur propriétaire.

La propriété est différente du mécanisme labels et sélecteurs que certains ressources utilisent également. Par exemple, considérez un Service qui crée des objets EndpointSlice. Le Service utilise des label pour permettre au plan de contrôle de déterminer quels objets EndpointSlice sont utilisés pour ce Service. En plus des labels, chaque EndpointSlice géré au nom d'un Service a une référence de propriétaire. Les références de propriétaire aident différentes parties de Kubernetes à éviter d'interférer avec des objets qu'elles ne contrôlent pas.

Références de propriétaire dans les spécifications d'objet

Les objets dépendants ont un champ metadata.ownerReferences qui référence leur objet propriétaire. Une référence de propriétaire valide est composée du nom de l'objet et d'un UID dans le même namespace que l'objet dépendant. Kubernetes définit automatiquement la valeur de ce champ pour les objets qui sont des dépendants d'autres objets comme ReplicaSets, DaemonSets, Deployments, Jobs et CronJobs, et ReplicationControllers. Vous pouvez également configurer ces relations manuellement en modifiant la valeur de ce champ. Cependant, vous n'avez généralement pas besoin de le faire et pouvez permettre à Kubernetes de gérer automatiquement les relations.

Les objets dépendants ont également un champ ownerReferences.blockOwnerDeletion qui prend une valeur booléenne et contrôle si des dépendants spécifiques peuvent bloquer la suppression de leur objet propriétaire par la collecte des déchets. Kubernetes définit automatiquement ce champ à true si un contrôleur (par exemple, le contrôleur de déploiement) définit la valeur du champ metadata.ownerReferences. Vous pouvez également définir manuellement la valeur du champ blockOwnerDeletion pour contrôler quels dépendants bloquent la collecte des déchets.

Un contrôleur d'admission Kubernetes contrôle l'accès utilisateur pour modifier ce champ pour les ressources dépendantes, en fonction des autorisations de suppression du propriétaire. Ce contrôle empêche les utilisateurs non autorisés de retarder la suppression de l'objet propriétaire.

Propriété et finalisateurs

Lorsque vous demandez à Kubernetes de supprimer une ressource, le serveur API permet au contrôleur de gestion de traiter toutes les règles de finalisation pour la ressource. Les Finalizer empêchent la suppression accidentelle de ressources dont votre cluster peut encore avoir besoin pour fonctionner correctement. Par exemple, si vous essayez de supprimer un PersistentVolume qui est encore utilisé par un Pod, la suppression ne se produit pas immédiatement car le PersistentVolume a le finaliseur kubernetes.io/pv-protection. Au lieu de cela, le volume reste dans l'état Terminating jusqu'à ce que Kubernetes supprime le finaliseur, ce qui se produit uniquement après que le PersistentVolume n'est plus lié à un Pod.

Kubernetes ajoute également des finalisateurs à une ressource propriétaire lorsque vous utilisez soit la suppression en premier plan ou la suppression en cascade des orphelins](/docs/concepts/architecture/garbage-collection/#cascading-deletion). Dans la suppression en premier plan, il ajoute le finaliseur foreground de sorte que le contrôleur doit supprimer les ressources dépendantes qui ont également ownerReferences.blockOwnerDeletion=true avant de supprimer le propriétaire. Si vous spécifiez une politique de suppression des orphelins, Kubernetes ajoute le finaliseur orphan de sorte que le contrôleur ignore les ressources dépendantes après avoir supprimé l'objet propriétaire.

A suivre

3.1.2.9 - labels recommandées

Vous pouvez visualiser et gérer les objets Kubernetes avec plus d'outils que kubectl et le tableau de bord. Un ensemble commun de labels permet aux outils de fonctionner de manière interopérable, en décrivant les objets de manière commune que tous les outils peuvent comprendre.

En plus de prendre en charge les outils, les labels recommandées décrivent les applications de manière à pouvoir être interrogées.

Les métadonnées sont organisées autour du concept d'une application. Kubernetes n'est pas une plateforme en tant que service (PaaS) et n'a pas de notion formelle d'une application. Au lieu de cela, les applications sont informelles et décrites avec des métadonnées. La définition de ce qu'une application contient est vague.

Les labels et annotations partagées ont un préfixe commun : app.kubernetes.io. Les labels sans préfixe sont privées aux utilisateurs. Le préfixe partagé garantit que les labels partagées n'interfèrent pas avec les labels personnalisées des utilisateurs.

labels

Afin de tirer pleinement parti de l'utilisation de ces labels, elles doivent être appliquées à chaque objet de ressource.

CléDescriptionExempleType
app.kubernetes.io/nameLe nom de l'applicationmysqlstring
app.kubernetes.io/instanceUn nom unique identifiant l'instance d'une applicationmysql-abcxyzstring
app.kubernetes.io/versionLa version actuelle de l'application (par exemple, un SemVer 1.0, un hachage de révision, etc.)5.7.21string
app.kubernetes.io/componentLe composant au sein de l'architecturedatabasestring
app.kubernetes.io/part-ofLe nom d'une application de niveau supérieur dont celle-ci fait partiewordpressstring
app.kubernetes.io/managed-byL'outil utilisé pour gérer le fonctionnement d'une applicationHelmstring

Pour illustrer ces labels en action, considérez l'objet StatefulSet suivant :

# Ceci est un extrait
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: mysql
    app.kubernetes.io/instance: mysql-abcxyz
    app.kubernetes.io/version: "5.7.21"
    app.kubernetes.io/component: database
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
    app.kubernetes.io/managed-by: Helm

Applications et instances d'applications

Une application peut être installée une ou plusieurs fois dans un cluster Kubernetes et, dans certains cas, dans le même namespace. Par exemple, WordPress peut être installé plusieurs fois où différents sites Web sont différentes installations de WordPress.

Le nom d'une application et le nom de l'instance sont enregistrés séparément. Par exemple, WordPress a un app.kubernetes.io/name de wordpress tandis qu'il a un nom d'instance, représenté par app.kubernetes.io/instance avec une valeur de wordpress-abcxyz. Cela permet d'identifier l'application et l'instance de l'application. Chaque instance d'une application doit avoir un nom unique.

Exemples

Pour illustrer les différentes façons d'utiliser ces labels, les exemples suivants ont une complexité variable.

Un service simple sans état

Considérez le cas d'un service simple sans état déployé à l'aide d'objets Deployment et Service. Les deux extraits suivants représentent comment les labels pourraient être utilisées dans leur forme la plus simple.

Le Deployment est utilisé pour superviser les pods exécutant l'application elle-même.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: myservice
    app.kubernetes.io/instance: myservice-abcxyz
...

Le Service est utilisé pour exposer l'application.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: myservice
    app.kubernetes.io/instance: myservice-abcxyz
...

Application Web avec une base de données

Considérez une application légèrement plus complexe : une application web (WordPress) utilisant une base de données (MySQL), installée à l'aide de Helm. Les extraits suivants illustrent le début des objets utilisés pour déployer cette application.

Le début du Deployment suivant est utilisé pour WordPress :

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: wordpress
    app.kubernetes.io/instance: wordpress-abcxyz
    app.kubernetes.io/version: "4.9.4"
    app.kubernetes.io/managed-by: Helm
    app.kubernetes.io/component: server
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
...

Le Service est utilisé pour exposer WordPress :

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: wordpress
    app.kubernetes.io/instance: wordpress-abcxyz
    app.kubernetes.io/version: "4.9.4"
    app.kubernetes.io/managed-by: Helm
    app.kubernetes.io/component: server
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
...

MySQL est exposé en tant que StatefulSet avec des métadonnées à la fois pour lui-même et pour l'application plus large à laquelle il appartient :

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: mysql
    app.kubernetes.io/instance: mysql-abcxyz
    app.kubernetes.io/version: "5.7.21"
    app.kubernetes.io/managed-by: Helm
    app.kubernetes.io/component: database
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
...

Le Service est utilisé pour exposer MySQL en tant que partie de WordPress:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: mysql
    app.kubernetes.io/instance: mysql-abcxyz
    app.kubernetes.io/version: "5.7.21"
    app.kubernetes.io/managed-by: Helm
    app.kubernetes.io/component: database
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
...

Avec le StatefulSet MySQL et le Service, vous remarquerez que des informations sur à la fois MySQL et WordPress, l'application plus large, sont incluses.

3.1.3 - L'API Kubernetes

L'API Kubernetes vous permet d'interroger et de manipuler l'état des objets dans Kubernetes. Le cœur du plan de contrôle de Kubernetes est le serveur API et l'API HTTP qu'il expose. Les utilisateurs, les différentes parties de votre cluster et les composants externes communiquent tous entre eux via le serveur API.

Le cœur du plan de contrôle de Kubernetes est le serveur API. Le serveur API expose une API HTTP qui permet aux utilisateurs finaux, aux différentes parties de votre cluster et aux composants externes de communiquer entre eux.

L'API Kubernetes vous permet d'interroger et de manipuler l'état des objets API dans Kubernetes (par exemple : Pods, Namespaces, ConfigMaps et Events).

La plupart des opérations peuvent être effectuées via l'interface de ligne de commande kubectl ou d'autres outils en ligne de commande, tels que kubeadm, qui utilisent à leur tour l'API. Cependant, vous pouvez également accéder à l'API directement en utilisant des appels REST. Kubernetes fournit un ensemble de bibliothèques clientes pour ceux qui souhaitent écrire des applications utilisant l'API Kubernetes.

Chaque cluster Kubernetes publie la spécification des API qu'il sert. Il existe deux mécanismes que Kubernetes utilise pour publier ces spécifications d'API ; les deux sont utiles pour permettre une interopérabilité automatique. Par exemple, l'outil kubectl récupère et met en cache l'API spécification pour activer l'auto-complétion en ligne de commande et d'autres fonctionnalités. Les deux mécanismes pris en charge sont les suivants :

  • L'API Discovery fournit des informations sur les API Kubernetes : noms des API, ressources, versions et opérations prises en charge. Il s'agit d'un terme spécifique à Kubernetes car il s'agit d'une API distincte de l'API OpenAPI de Kubernetes. Il est destiné à être un bref résumé des ressources disponibles et il ne détaille pas le schéma spécifique des ressources. Pour des références sur les schémas de ressources, veuillez vous référer au document OpenAPI.

  • Le document OpenAPI de Kubernetes fournit des schémas (complets) OpenAPI v2.0 et 3.0 pour tous les points d'extrémité de l'API Kubernetes. L'OpenAPI v3 est la méthode préférée pour accéder à l'OpenAPI car il offre une vue plus complète et précise de l'API. Il inclut tous les chemins d'API disponibles, ainsi que toutes les ressources consommées et produites pour chaque opération sur chaque point d'extrémité. Il inclut également les composants d'extensibilité pris en charge par un cluster. Les données sont une spécification complète et sont significativement plus grandes que celles de l'API Discovery.

API Discovery

Kubernetes publie une liste de toutes les versions de groupe et de toutes les ressources prises en charge via l'API Discovery. Cela inclut les éléments suivants pour chaque ressource :

  • Nom
  • Portée du cluster ou du namespace
  • URL de l'endpoint et verbes pris en charge
  • Noms alternatifs
  • Groupe, version, type

L'API est disponible sous forme agrégée et non agrégée. La découverte agrégée propose deux endpoints tandis que la découverte non agrégée propose un endpoint distinct pour chaque version de groupe.

Découverte agrégée

FEATURE STATE: Kubernetes v1.30 [stable] (enabled by default: true)

Kubernetes propose une prise en charge stable de la découverte agrégée, publiant toutes les ressources prises en charge par un cluster via deux endpoints (/api et /apis). En demandant cela, l'endpoint réduit considérablement le nombre de requêtes envoyées pour récupérer les données de découverte du cluster. Vous pouvez accéder aux données en demandant les endpoints respectifs avec un en-tête Accept indiquant la ressource de découverte agrégée : Accept: application/json;v=v2;g=apidiscovery.k8s.io;as=APIGroupDiscoveryList.

Sans indiquer le type de ressource à l'aide de l'en-tête Accept, la réponse par défaut pour les endpoints /api et /apis est un document de découverte non agrégé.

Le document de découverte pour les ressources intégrées peut être trouvé dans le référentiel GitHub de Kubernetes. Ce document GitHub peut être utilisé comme référence pour l'ensemble de base des ressources disponibles si un cluster Kubernetes n'est pas disponible pour la requête.

L'endpoint prend également en charge l'ETag et l'encodage protobuf.

Découverte non agrégée

Sans agrégation de découverte, la découverte est publiée par niveaux, avec les endpoints racine publiant les informations de découverte pour les documents en aval.

Une liste de toutes les versions de groupe prises en charge par un cluster est publiée à les endpoints /api et /apis. Exemple :

{
  "kind": "APIGroupList",
  "apiVersion": "v1",
  "groups": [
    {
      "name": "apiregistration.k8s.io",
      "versions": [
        {
          "groupVersion": "apiregistration.k8s.io/v1",
          "version": "v1"
        }
      ],
      "preferredVersion": {
        "groupVersion": "apiregistration.k8s.io/v1",
        "version": "v1"
      }
    },
    {
      "name": "apps",
      "versions": [
        {
          "groupVersion": "apps/v1",
          "version": "v1"
        }
      ],
      "preferredVersion": {
        "groupVersion": "apps/v1",
        "version": "v1"
      }
    },
    ...
}

Des requêtes supplémentaires sont nécessaires pour obtenir le document de découverte pour chaque version de groupe à /apis/<group>/<version> (par exemple : /apis/rbac.authorization.k8s.io/v1alpha1), qui annonce la liste des ressources servies sous une version de groupe particulière. Ces endpoints sont utilisés par kubectl pour récupérer la liste des ressources prises en charge par un cluster.

Définition de l'interface OpenAPI

Pour plus de détails sur les spécifications OpenAPI, consultez la documentation OpenAPI.

Kubernetes prend en charge à la fois OpenAPI v2.0 et OpenAPI v3.0. OpenAPI v3 est la méthode préférée pour accéder à l'OpenAPI car elle offre une représentation plus complète (sans perte) des ressources Kubernetes. En raison des limitations de la version 2 d'OpenAPI, certains champs sont supprimés de l'OpenAPI publié, y compris mais sans s'y limiter default, nullable, oneOf.

OpenAPI V2

Le serveur API Kubernetes sert une spécification OpenAPI v2 agrégée via l'endpoint /openapi/v2. Vous pouvez demander le format de réponse en utilisant les en-têtes de requête comme suit :

Valeurs valides des en-têtes de requête pour les requêtes OpenAPI v2
En-têteValeurs possiblesNotes
Accept-Encodinggzipne pas fournir cet en-tête est également acceptable
Acceptapplication/com.github.proto-openapi.spec.v2@v1.0+protobufprincipalement pour une utilisation intra-cluster
application/jsonpar défaut
*sert application/json

OpenAPI V3

FEATURE STATE: Kubernetes v1.27 [stable] (enabled by default: true)

Kubernetes prend en charge la publication d'une description de ses API en tant qu'OpenAPI v3.

Un endpoint de découverte /openapi/v3 est fourni pour voir une liste de tous les groupes/versions disponibles. Cet endpoint ne renvoie que du JSON. Ces groupes/versions sont fournis dans le format suivant :

{
    "paths": {
        ...,
        "api/v1": {
            "serverRelativeURL": "/openapi/v3/api/v1?hash=CC0E9BFD992D8C59AEC98A1E2336F899E8318D3CF4C68944C3DEC640AF5AB52D864AC50DAA8D145B3494F75FA3CFF939FCBDDA431DAD3CA79738B297795818CF"
        },
        "apis/admissionregistration.k8s.io/v1": {
            "serverRelativeURL": "/openapi/v3/apis/admissionregistration.k8s.io/v1?hash=E19CC93A116982CE5422FC42B590A8AFAD92CDE9AE4D59B5CAAD568F083AD07946E6CB5817531680BCE6E215C16973CD39003B0425F3477CFD854E89A9DB6597"
        },
        ....
    }
}

Les URLs relatives pointent vers des descriptions OpenAPI immuables, afin d'améliorer la mise en cache côté client. Les en-têtes de mise en cache HTTP appropriés sont également définis par le serveur API à cette fin (Expires à 1 an dans le futur, et Cache-Control à immutable). Lorsqu'une URL obsolète est utilisée, le serveur API renvoie une redirection vers la nouvelle URL.

Le serveur API Kubernetes publie une spécification OpenAPI v3 par version de groupe Kubernetes à l'endpoint /openapi/v3/apis/<group>/<version>?hash=<hash>.

Reportez-vous au tableau ci-dessous pour les en-têtes de requête acceptés.

Valeurs valides des en-têtes de requête pour les requêtes OpenAPI v3
En-têteValeurs possiblesNotes
Accept-Encodinggzipne pas fournir cet en-tête est également acceptable
Acceptapplication/com.github.proto-openapi.spec.v3@v1.0+protobufprincipalement pour une utilisation intra-cluster
application/jsonpar défaut
*sert application/json

Une implémentation en Golang pour récupérer l'OpenAPI V3 est fournie dans le package k8s.io/client-go/openapi3.

Kubernetes 1.31 publie OpenAPI v2.0 et v3.0 ; il n'y a pas de plans pour prendre en charge la version 3.1 dans un avenir proche.

Sérialisation Protobuf

Kubernetes implémente un format de sérialisation alternatif basé sur Protobuf qui est principalement destiné à la communication intra-cluster. Pour plus d'informations sur ce format, consultez la proposition de conception Kubernetes Protobuf serialization et les fichiers de langage de définition d'interface (IDL) pour chaque schéma situés dans les packages Go qui définissent les objets de l'API.

Persistance

Kubernetes stocke l'état sérialisé des objets en les écrivant dans etcd.

Groupes d'API et versioning

Pour faciliter l'élimination de champs ou la restructuration des représentations de ressources, Kubernetes prend en charge plusieurs versions d'API, chacune à un chemin d'API différent, tel que /api/v1 ou /apis/rbac.authorization.k8s.io/v1alpha1.

Le versioning est effectué au niveau de l'API plutôt qu'au niveau de la ressource ou du champ pour garantir que l'API présente une vue claire et cohérente des ressources et du comportement du système, et pour permettre de contrôler l'accès aux API en fin de vie et/ou expérimentales.

Pour faciliter l'évolution et l'extension de son API, Kubernetes implémente des groupes d'API qui peuvent être activés ou désactivés.

Les ressources de l'API sont distinguées par leur groupe d'API, leur type de ressource, leur namepaces (pour les ressources avec namespace) et leur nom. Le serveur API gère la conversion entre les versions d'API de manière transparente : toutes les différentes versions sont en réalité des représentations des mêmes données persistées. Le serveur API peut servir les mêmes données sous plusieurs versions d'API.

Par exemple, supposons qu'il existe deux versions d'API, v1 et v1beta1, pour la même ressource. Si vous avez initialement créé un objet en utilisant la version v1beta1 de son API, vous pouvez ensuite lire, mettre à jour ou supprimer cet objet en utilisant soit la version v1beta1 soit la version v1 de l'API, jusqu'à ce que la version v1beta1 soit dépréciée et supprimée. À ce moment-là, vous pouvez continuer à accéder et à modifier l'objet en utilisant l'API v1.

Changements d'API

Tout système qui réussit doit évoluer et changer à mesure que de nouveaux cas d'utilisation émergent ou que les cas d'utilisation existants changent. Par conséquent, Kubernetes a conçu l'API Kubernetes pour changer et évoluer en permanence. Le projet Kubernetes vise à ne pas rompre la compatibilité avec les clients existants et à maintenir cette compatibilité pendant une certaine période afin que d'autres projets aient l'opportunité de s'adapter.

En général, de nouvelles ressources d'API et de nouveaux champs de ressources peuvent être ajoutés souvent et fréquemment. L'élimination de ressources ou de champs nécessite de suivre la politique de dépréciation de l'API.

Kubernetes s'engage fermement à maintenir la compatibilité avec les API Kubernetes officielles une fois qu'elles atteignent la disponibilité générale (GA), généralement à la version d'API v1. De plus, Kubernetes maintient la compatibilité avec les données persistées via les versions d'API beta des API Kubernetes officielles, et garantit que les données peuvent être converties et accessibles via les versions d'API GA lorsque la fonctionnalité devient stable.

Si vous adoptez une version d'API beta, vous devrez passer à une version d'API beta ou stable ultérieure une fois que l'API aura été promue. Le meilleur moment pour le faire est pendant la période de dépréciation de l'API beta, car les objets sont accessibles simultanément via les deux versions d'API. Une fois que l'API beta a terminé sa The Kubernetes project aims to not break compatibility with existing clients, and to maintain that La compatibilité est un élément essentiel dans l'évolution de l'API Kubernetes. De nouvelles ressources et de nouveaux champs peuvent être ajoutés fréquemment, tandis que la suppression de ressources ou de champs nécessite de suivre la politique de dépréciation de l'API.

Consultez la référence des versions d'API pour plus de détails sur les définitions de niveau de version d'API.

Extension d'API

L'API Kubernetes peut être étendue de deux manières :

  1. Les ressources personnalisées vous permettent de définir de manière déclarative comment le serveur API doit fournir votre API de ressource choisie.
  2. Vous pouvez également étendre l'API Kubernetes en implémentant une couche d'agrégation.

A suivre

3.2 - Architecture du cluster

Les concepts architecturaux derrière Kubernetes.

Un cluster Kubernetes est composé d'un plan de contrôle et d'un ensemble de machines de travail, appelées nœuds, qui exécutent des applications conteneurisées. Chaque cluster a besoin d'au moins un nœud de travail pour exécuter des Pods.

Les nœuds de travail hébergent les Pods qui sont les composants de la charge de travail de l'application. Le plan de contrôle gère les nœuds de travail et les Pods du cluster. Dans les environnements de production, le plan de contrôle s'exécute généralement sur plusieurs ordinateurs et un cluster exécute généralement plusieurs nœuds, offrant une tolérance aux pannes et une haute disponibilité.

Ce document décrit les différents composants nécessaires pour avoir un cluster Kubernetes complet et fonctionnel.

Le plan de contrôle (kube-apiserver, etcd, kube-controller-manager, kube-scheduler) et plusieurs nœuds. Chaque nœud exécute un kubelet et kube-proxy.

Composants du cluster Kubernetes

Remarque : Ce diagramme présente une architecture de référence d'exemple pour un cluster Kubernetes. La répartition réelle des composants peut varier en fonction des configurations et des exigences spécifiques du cluster.

Composants du plan de contrôle

Les composants du plan de contrôle prennent des décisions globales sur le cluster (par exemple, la planification), ainsi que la détection et la réponse aux événements du cluster (par exemple, démarrer un nouveau pod lorsque le champ replicas d'un déploiement n'est pas satisfait).

Les composants du plan de contrôle peuvent s'exécuter sur n'importe quelle machine du cluster. Cependant, pour simplifier, les scripts d'installation démarrent généralement tous les composants du plan de contrôle sur la même machine et n'exécutent pas de conteneurs utilisateur sur cette machine. Consultez Création de clusters hautement disponibles avec kubeadm pour un exemple de configuration du plan de contrôle s'exécutant sur plusieurs machines.

kube-apiserver

Composant sur le master qui expose l'API Kubernetes. Il s'agit du front-end pour le plan de contrôle Kubernetes.

Il est conçu pour une mise à l'échelle horizontale, ce qui veut dire qu'il met à l'échelle en déployant des instances supplémentaires. Voir Construire des Clusters en Haute Disponibilité.

etcd

Base de données clé-valeur consistante et hautement disponible utilisée comme mémoire de sauvegarde pour toutes les données du cluster.

Si votre cluster Kubernetes utilise etcd comme mémoire de sauvegarde, assurez-vous d'avoir un plan de back up pour ces données.

Vous pouvez trouver plus d'informations à propos d'etcd dans la documentation officielle.

kube-scheduler

Composant sur le master qui surveille les pods nouvellement créés qui ne sont pas assignés à un nœud et sélectionne un nœud sur lequel ils vont s'exécuter.

Les facteurs pris en compte pour les décisions de planification (scheduling) comprennent les exigences individuelles et collectives en ressources, les contraintes matérielles/logicielles/politiques, les spécifications d'affinité et d'anti-affinité, la localité des données, les interférences entre charges de travail et les dates limites.

kube-controller-manager

Composant du master qui exécute les contrôleurs.

Logiquement, chaque contrôleur est un processus à part mais, pour réduire la complexité, les contrôleurs sont tous compilés dans un seul binaire et s'exécutent dans un seul processus.

Il existe de nombreux types de contrôleurs différents. Voici quelques exemples :

  • Contrôleur de nœuds : Responsable de la détection et de la réponse lorsque les nœuds tombent en panne.
  • Contrôleur de tâches : Surveille les objets Job qui représentent des tâches ponctuelles, puis crée des Pods pour exécuter ces tâches jusqu'à leur achèvement.
  • Contrôleur EndpointSlice : Remplit les objets EndpointSlice (pour établir un lien entre les Services et les Pods).
  • Contrôleur ServiceAccount : Crée des comptes de service par défaut pour les nouveaux espaces de noms.

Ce qui précède n'est pas une liste exhaustive.

cloud-controller-manager

Le Cloud Controller Manager est une fonctionnalité alpha de la version 1.8. Dans les prochaines versions, il deviendra le moyen privilégié pour l'intégration de Kubernetes à n'importe quel cloud.

Le cloud-controller-manager exécute uniquement des contrôleurs spécifiques à votre fournisseur de cloud. Si vous exécutez Kubernetes sur vos propres serveurs ou dans un environnement d'apprentissage sur votre propre PC, le cluster n'a pas de cloud-controller-manager.

Comme pour kube-controller-manager, cloud-controller-manager combine plusieurs boucles de contrôle logiquement indépendantes en un seul binaire que vous exécutez en tant que processus unique. Vous pouvez mettre à l'échelle horizontalement (exécuter plusieurs copies) pour améliorer les performances ou pour aider à tolérer les pannes.

Les contrôleurs suivants peuvent avoir des dépendances vis-à-vis du fournisseur de cloud :

  • Contrôleur de nœuds : Pour vérifier auprès du fournisseur de cloud si un nœud a été supprimé dans le cloud après avoir cessé de répondre
  • Contrôleur de routage : Pour configurer les routes dans l'infrastructure cloud sous-jacente
  • Contrôleur de service : Pour créer, mettre à jour et supprimer des équilibreurs de charge du fournisseur de cloud

Composants du nœud

Les composants du nœud s'exécutent sur chaque nœud, maintenant les Pods en cours d'exécution et fournissant l'environnement d'exécution Kubernetes.

kubelet

Un agent qui s'exécute sur chaque nœud du cluster. Il s'assure que les conteneurs fonctionnent dans un pod.

Le kubelet prend un ensemble de PodSpecs fournis par divers mécanismes et s'assure du fonctionnement et de la santé des conteneurs décrits dans ces PodSpecs. Le kubelet ne gère que les conteneurs créés par Kubernetes.

kube-proxy (optionnel)

kube-proxy est un proxy réseau qui s'exécute sur chaque nœud du cluster et implémente une partie du concept Kubernetes de Service.

kube-proxy maintient les règles réseau sur les nœuds. Ces règles réseau permettent une communication réseau vers les Pods depuis des sessions réseau à l'intérieur ou à l'extérieur du cluster.

kube-proxy utilise la couche de filtrage de paquets du système d'exploitation s'il y en a une et qu'elle est disponible. Sinon, kube-proxy transmet le trafic lui-même.

Si vous utilisez un plugin réseau qui implémente le transfert de paquets pour les Services par lui-même, et fournissant un comportement équivalent à kube-proxy, alors vous n'avez pas besoin d'exécuter kube-proxy sur les nœuds de votre cluster.

Runtime de conteneur

L'environnement d'exécution de conteneurs est le logiciel responsable de l'exécution des conteneurs.

Kubernetes est compatible avec plusieurs environnements d'exécution de conteneur: Docker, containerd, cri-o, rktlet ainsi que toute implémentation de Kubernetes CRI (Container Runtime Interface).

Add-ons

Les add-ons utilisent des ressources Kubernetes (DaemonSet, Déploiement, etc.) pour implémenter des fonctionnalités de cluster. Étant donné qu'ils fournissent des fonctionnalités au niveau du cluster, les ressources des add-ons appartiennent au namespace kube-system.

Certains add-ons sélectionnés sont décrits ci-dessous ; pour une liste étendue d'add-ons disponibles, veuillez consulter Add-ons.

DNS

Bien que les autres add-ons ne soient pas strictement nécessaires, tous les clusters Kubernetes devraient avoir DNS du cluster, car de nombreux exemples en dépendent.

Le DNS du cluster est un serveur DNS, en plus des autres serveur(s) DNS de votre environnement, qui fournit des enregistrements DNS pour les services Kubernetes.

Les conteneurs démarrés par Kubernetes incluent automatiquement ce serveur DNS dans leurs recherches DNS.

Interface utilisateur Web (Dashboard)

Dashboard est une interface utilisateur basée sur le web, générale, pour les clusters Kubernetes. Il permet aux utilisateurs de gérer et de résoudre les problèmes des applications en cours d'exécution dans le cluster, ainsi que du cluster lui-même.

Surveillance des ressources des conteneurs

Surveillance des ressources des conteneurs enregistre des métriques génériques de séries chronologiques sur les conteneurs dans une base de données centrale et fournit une interface utilisateur pour parcourir ces données.

Journalisation au niveau du cluster

Un mécanisme de journalisation au niveau du cluster est responsable de l'enregistrement des journaux des conteneurs dans un magasin de journaux central avec une interface de recherche/parcours.

Plugins réseau

Les plugins réseau sont des composants logiciels qui implémentent la spécification de l'interface réseau de conteneur (CNI). Ils sont responsables de l'allocation des adresses IP aux pods et de leur permettre de communiquer entre eux au sein du cluster.

Variations de l'architecture

Bien que les composants principaux de Kubernetes restent cohérents, la manière dont ils sont déployés et gérés peut varier. Comprendre ces variations est crucial pour concevoir et maintenir des clusters Kubernetes répondant à des besoins opérationnels spécifiques.

Options de déploiement du plan de contrôle

Les composants du plan de contrôle peuvent être déployés de plusieurs manières :

Déploiement traditionnel
Les composants du plan de contrôle s'exécutent directement sur des machines dédiées ou des machines virtuelles, souvent gérées en tant que services systemd.
Pods statiques
Les composants du plan de contrôle sont déployés en tant que Pods statiques, gérés par le kubelet sur des nœuds spécifiques. Il s'agit d'une approche courante utilisée par des outils tels que kubeadm.
Auto-hébergé
Le plan de contrôle s'exécute en tant que Pods au sein du cluster Kubernetes lui-même, gérés par des déploiements et des StatefulSets ou d'autres primitives Kubernetes.
Services Kubernetes gérés
Les fournisseurs de cloud abstraient souvent le plan de contrôle, en gérant ses composants dans le cadre de leur offre de services.

Considérations pour le placement de la charge de travail

Le placement des charges de travail, y compris les composants du plan de contrôle, peut varier en fonction de la taille du cluster, des exigences de performance et des politiques opérationnelles :

  • Dans les clusters plus petits ou de développement, les composants du plan de contrôle et les charges de travail des utilisateurs peuvent s'exécuter sur les mêmes nœuds.
  • Les clusters de production plus importants dédient souvent des nœuds spécifiques aux composants du plan de contrôle, les séparant des charges de travail des utilisateurs.
  • Certaines organisations exécutent des add-ons critiques ou des outils de surveillance sur les nœuds du plan de contrôle.

Outils de gestion de cluster

Des outils tels que kubeadm, kops et Kubespray offrent différentes approches pour le déploiement et la gestion des clusters, chacun avec sa propre méthode de disposition et de gestion des composants.

La flexibilité de l'architecture de Kubernetes permet aux organisations d'adapter leurs clusters à des besoins spécifiques, en équilibrant des facteurs tels que la complexité opérationnelle, les performances et la charge de gestion.

Personnalisation et extensibilité

L'architecture de Kubernetes permet une personnalisation significative :

  • Des ordonnanceurs personnalisés peuvent être déployés pour travailler aux côtés de l'ordonnanceur Kubernetes par défaut ou pour le remplacer entièrement.
  • Les serveurs API peuvent être étendus avec des CustomResourceDefinitions et une agrégation d'API.
  • Les fournisseurs de cloud peuvent s'intégrer profondément à Kubernetes en utilisant le cloud-controller-manager.

La flexibilité de l'architecture de Kubernetes permet aux organisations d'adapter leurs clusters à des besoins spécifiques, en équilibrant des facteurs tels que la complexité opérationnelle, les performances et la charge de gestion.

A suivre

En savoir plus sur les sujets suivants :

3.2.1 - Noeuds

Kubernetes exécute votre charge de travail en plaçant des conteneurs dans des Pods pour s'exécuter sur des nœuds. Un nœud peut être une machine virtuelle ou physique, selon le cluster. Chaque nœud est géré par le plan de contrôle et contient les services nécessaires pour exécuter Pods.

Typiquement, vous avez plusieurs nœuds dans un cluster ; dans un environnement d'apprentissage ou limité en ressources, vous pourriez n'avoir qu'un seul nœud.

Les composants sur un nœud incluent le kubelet, un runtime de conteneur, et le kube-proxy.

Gestion

Il existe deux principales façons d'ajouter des nœuds au serveur API :

  1. Le kubelet sur un nœud s'enregistre automatiquement auprès du plan de contrôle.
  2. Vous (ou un autre utilisateur humain) ajoutez manuellement un objet Nœud.

Après avoir créé un objet Nœud, ou lorsque le kubelet sur un nœud s'enregistre automatiquement, le plan de contrôle vérifie si le nouvel objet Nœud est valide. Par exemple, si vous essayez de créer un Nœud à partir du manifeste JSON suivant :

{
  "kind": "Node",
  "apiVersion": "v1",
  "metadata": {
    "name": "10.240.79.157",
    "labels": {
      "name": "my-first-k8s-node"
    }
  }
}

Kubernetes crée un objet Nœud en interne (la représentation). Kubernetes vérifie qu'un kubelet s'est enregistré auprès du serveur API correspondant au champ metadata.name du Nœud. Si le nœud est en bonne santé (c'est-à-dire que tous les services nécessaires sont en cours d'exécution), alors il est éligible pour exécuter un Pod. Sinon, ce nœud est ignoré pour toute activité du cluster jusqu'à ce qu'il redevienne en bonne santé.

Le nom d'un objet Nœud doit être un nom de sous-domaine DNS valide.

Unicité du nom du nœud

Le nom identifie un Nœud. Deux Nœuds ne peuvent pas avoir le même nom en même temps. Kubernetes suppose également qu'une ressource avec le même nom est le même objet. Dans le cas d'un Nœud, on suppose implicitement qu'une instance utilisant le même nom aura le même état (par exemple, les paramètres réseau, le contenu du disque racine) et les mêmes attributs tels que les étiquettes du nœud. Cela peut entraîner des incohérences si une instance a été modifiée sans changer son nom. Si le Nœud doit être remplacé ou mis à jour de manière significative, l'objet Nœud existant doit être supprimé du serveur API en premier lieu, puis ré-ajouté après la mise à jour.

Auto-enregistrement des nœuds

Lorsque le drapeau kubelet --register-node est vrai (par défaut), le kubelet tente de s'enregistrer auprès du serveur API. C'est le modèle préféré, utilisé par la plupart des distributions.

Pour l'auto-enregistrement, le kubelet est démarré avec les options suivantes :

  • --kubeconfig - Chemin vers les informations d'identification pour s'authentifier auprès du serveur API.

  • --cloud-provider - Comment communiquer avec un fournisseur de cloud pour lire les métadonnées à son sujet.

  • --register-node - S'enregistrer automatiquement auprès du serveur API.

  • --register-with-taints - Enregistrer le nœud avec la liste donnée de taints (séparées par des virgules <clé>=<valeur>:<effet>).

    Ne fait rien si register-node est faux.

  • --node-ip - Liste facultative de adresses IP séparées par des virgules pour le nœud. Vous ne pouvez spécifier qu'une seule adresse pour chaque famille d'adresses. Par exemple, dans un cluster IPv4 à pile unique, vous définissez cette valeur comme l'adresse IPv4 que le kubelet doit utiliser pour le nœud. Consultez configurer une pile double IPv4/IPv6 pour plus de détails sur l'exécution d'un cluster à double pile.

    Si vous ne fournissez pas cet argument, le kubelet utilise l'adresse IPv4 par défaut du nœud, le cas échéant ; si le nœud n'a pas d'adresses IPv4, alors le kubelet utilise l'adresse IPv6 par défaut du nœud.

  • --node-labels - Étiquettes à ajouter lors de l'enregistrement du nœud dans le cluster (voir les restrictions d'étiquettes appliquées par le plugin d'admission NodeRestriction).

  • --node-status-update-frequency - Spécifie à quelle fréquence le kubelet envoie son état de nœud au serveur API.

Lorsque le mode d'autorisation du nœud et le plugin d'admission NodeRestriction sont activés, les kubelets sont autorisés uniquement à créer/modifier leur propre ressource Nœud.

Administration manuelle des nœuds

Vous pouvez créer et modifier des objets Nœud en utilisant kubectl.

Lorsque vous souhaitez créer manuellement des objets Nœud, définissez le drapeau kubelet --register-node=false.

Vous pouvez modifier des objets Nœud indépendamment du paramètre --register-node. Par exemple, vous pouvez définir des étiquettes sur un Nœud existant ou le marquer comme non planifiable.

Vous pouvez utiliser des étiquettes sur les Nœuds en conjonction avec des sélecteurs de nœuds sur les Pods pour contrôler la planification. Par exemple, vous pouvez restreindre un Pod à s'exécuter uniquement sur un sous-ensemble des nœuds disponibles.

Le marquage d'un nœud comme non planifiable empêche le planificateur de placer de nouveaux pods sur ce Nœud, mais n'affecte pas les Pods existants sur le Nœud. Cela est utile comme étape préparatoire avant un redémarrage du nœud ou une autre opération de maintenance.

Pour marquer un Nœud comme non planifiable, exécutez :

kubectl cordon $NOM_DU_NŒUD

Consultez Évacuation sécurisée d'un nœud pour plus de détails.

État du nœud

L'état d'un Nœud contient les informations suivantes :

Vous pouvez utiliser kubectl pour afficher l'état d'un Nœud et d'autres détails :

kubectl describe node <insérez-le-nom-du-nœud-ici>

Consultez État du nœud pour plus de détails.

Battements de cœur du nœud

Les battements de cœur, envoyés par les nœuds Kubernetes, aident votre cluster à déterminer la disponibilité de chaque nœud et à prendre des mesures en cas de détection de défaillances.

Pour les nœuds, il existe deux formes de battements de cœur :

  • Mises à jour de l'.status d'un Nœud.
  • Objets Lease dans le namespace kube-node-lease. Chaque Nœud a un objet Lease associé.

Contrôleur de nœud

Le contrôleur de nœud est un composant du plan de contrôle Kubernetes qui gère différents aspects des nœuds.

Le contrôleur de nœud a plusieurs rôles dans la vie d'un nœud. Le premier est d'attribuer un bloc CIDR au nœud lors de son enregistrement (si l'attribution CIDR est activée).

Le deuxième est de maintenir à jour la liste interne des nœuds du contrôleur de nœud avec la liste des machines disponibles du fournisseur de cloud. Lorsqu'il s'exécute dans un environnement cloud et chaque fois qu'un nœud est en mauvaise santé, le contrôleur de nœud demande au fournisseur de cloud si la VM pour ce nœud est toujours disponible. Si ce n'est pas le cas, le contrôleur de nœud supprime le nœud de sa liste de nœuds.

Le troisième est de surveiller la santé des nœuds. Le contrôleur de nœud est responsable de :

  • Dans le cas où un nœud devient injoignable, mettre à jour la condition Ready dans le champ .status du Nœud. Dans ce cas, le contrôleur de nœud définit la condition Ready à Unknown.
  • Si un nœud reste injoignable : déclencher l'éviction initiée par l'API pour tous les Pods sur le nœud injoignable. Par défaut, le contrôleur de nœud attend 5 minutes entre le marquage du nœud comme Unknown et la soumission de la première demande d'éviction.

Par défaut, le contrôleur de nœud vérifie l'état de chaque nœud toutes les 5 secondes. Cette période peut être configurée à l'aide du drapeau --node-monitor-period sur le composant kube-controller-manager.

Limites de taux sur l'éviction

Dans la plupart des cas, le contrôleur de nœud limite le taux d'éviction à --node-eviction-rate (par défaut 0,1) par seconde, ce qui signifie qu'il n'évacuera pas les pods de plus d'un nœud toutes les 10 secondes.

Le comportement d'éviction des nœuds change lorsqu'un nœud dans une zone de disponibilité donnée devient en mauvaise santé. Le contrôleur de nœud vérifie quel pourcentage de nœuds dans la zone sont en mauvaise santé (la condition Ready est Unknown ou False) en même temps :

  • Si la fraction de nœuds en mauvaise santé est d'au moins --unhealthy-zone-threshold (par défaut 0,55), alors le taux d'éviction est réduit.
  • Si le cluster est petit (c'est-à-dire qu'il a moins ou égal à --large-cluster-size-threshold nœuds - par défaut 50), alors les évictions sont arrêtées.
  • Sinon, le taux d'éviction est réduit à --secondary-node-eviction-rate (par défaut 0,01) par seconde.

La raison pour laquelle ces politiques sont mises en œuvre par zone de disponibilité est que une zone de disponibilité peut être isolée du plan de contrôle tandis que les autres restent connectées. Si votre cluster ne s'étend pas sur plusieurs zones de disponibilité du fournisseur de cloud, alors le mécanisme d'éviction ne prend pas en compte l'indisponibilité par zone.

Une raison clé de répartir vos nœuds sur plusieurs zones de disponibilité est de permettre le déplacement de la charge de travail vers des zones saines lorsque toute une zone est hors service. Par conséquent, si tous les nœuds d'une zone sont en mauvaise santé, alors le contrôleur de nœud évacue au taux normal de --node-eviction-rate. Le cas particulier est lorsque toutes les zones sont complètement en mauvaise santé (aucun des nœuds du cluster n'est en bonne santé). Dans un tel cas, le contrôleur de nœud suppose qu'il y a un problème de connectivité entre le plan de contrôle et les nœuds, et n'effectue aucune éviction. (S'il y a eu une panne et que certains nœuds réapparaissent, le contrôleur de nœud évacue les pods des nœuds restants qui sont en mauvaise santé ou injoignables).

Le contrôleur de nœud est également responsable de l'éviction des pods s'exécutant sur des nœuds avec des taints NoExecute, sauf si ces pods tolèrent cette taint. Le contrôleur de nœud ajoute également des taints correspondant aux problèmes du nœud, tels que le nœud injoignable ou non prêt. Cela signifie que le planificateur ne placera pas de Pods sur des nœuds en mauvaise santé.

Suivi de la capacité des ressources du nœud

Les objets Nœud suivent des informations sur la capacité des ressources du Nœud : par exemple, la quantité de mémoire disponible et le nombre de CPU. Les nœuds qui s'enregistrent automatiquement rapportent leur capacité lors de l'enregistrement. Si vous les ajoutez manuellement, alors vous devez définir les informations de capacité du nœud lors de son ajout. Les nœuds qui s'enregistrent automatiquement rapportent leur capacité lors de l'enregistrement. Si vous les ajoutez manuellement, alors vous devez définir les informations de capacité du nœud lors de son ajout.

Le planificateur Kubernetes s'assure qu'il y a suffisamment de ressources pour tous les Pods sur un Nœud. Le planificateur vérifie que la somme des demandes des conteneurs sur le nœud n'est pas supérieure à la capacité du nœud. Cette somme de demandes inclut tous les conteneurs gérés par le kubelet, mais exclut tout conteneur démarré directement par le runtime de conteneur, ainsi que tout processus s'exécutant en dehors du contrôle du kubelet.

Topologie du nœud

FEATURE STATE: Kubernetes v1.27 [stable] (enabled by default: true)

Si vous avez activé la fonctionnalité TopologyManager feature gate, alors le kubelet peut utiliser des indications de topologie lors de la prise de décision d'attribution des ressources. Consultez la section Contrôler les stratégies de gestion de la topologie sur un nœud pour plus d'informations.

Gestion de la mémoire swap

FEATURE STATE: Kubernetes v1.30 [beta] (enabled by default: true)

Pour activer la mémoire swap sur un nœud, la fonctionnalité NodeSwap doit être activée sur le kubelet (par défaut, elle est activée), et le drapeau de ligne de commande --fail-swap-on ou le paramètre de configuration failSwapOn setting doit être défini sur false. Pour permettre aux Pods d'utiliser la mémoire swap, swapBehavior ne doit pas être défini sur NoSwap (qui est le comportement par défaut) dans la configuration du kubelet.

Un utilisateur peut également configurer facultativement memorySwap.swapBehavior afin de spécifier comment un nœud utilisera la mémoire swap. Par exemple,

memorySwap:
  swapBehavior: LimitedSwap
  • NoSwap (par défaut) : Les charges de travail Kubernetes n'utiliseront pas la mémoire swap.
  • LimitedSwap : L'utilisation de la mémoire swap par les charges de travail Kubernetes est soumise à des limitations. Seuls les Pods de QoS Burstable sont autorisés à utiliser la mémoire swap.

Si la configuration pour memorySwap n'est pas spécifiée et que la fonctionnalité est activée, par défaut, le kubelet appliquera le même comportement que le paramètre NoSwap.

Avec LimitedSwap, les Pods qui ne relèvent pas de la classification QoS Burstable (c'est-à-dire les Pods QoS BestEffort/Guaranteed) sont interdits d'utiliser la mémoire swap. Pour maintenir les garanties de sécurité et de santé du nœud mentionnées ci-dessus, ces Pods ne sont pas autorisés à utiliser la mémoire swap lorsque LimitedSwap est en vigueur.

Avant de détailler le calcul de la limite d'échange, il est nécessaire de définir les termes suivants :

  • nodeTotalMemory : La quantité totale de mémoire physique disponible sur le nœud.
  • totalPodsSwapAvailable : La quantité totale de mémoire swap sur le nœud disponible pour une utilisation par les Pods (une partie de la mémoire swap peut être réservée à des fins système).
  • containerMemoryRequest : La demande de mémoire du conteneur.

La limitation d'échange est configurée comme suit : (containerMemoryRequest / nodeTotalMemory) * totalPodsSwapAvailable.

Il est important de noter que, pour les conteneurs dans les Pods de QoS Burstable, il est possible de désactiver l'utilisation de l'échange en spécifiant des demandes de mémoire égales aux limites de mémoire. Les conteneurs configurés de cette manière n'auront pas accès à la mémoire swap.

L'échange est pris en charge uniquement avec cgroup v2, cgroup v1 n'est pas pris en charge.

Pour plus d'informations, et pour aider aux tests et fournir des commentaires, veuillez consulter l'article de blog sur Kubernetes 1.28 : NodeSwap passe en version Beta1, KEP-2400 et sa proposition de conception.

A suivre

En savoir plus sur les éléments suivants :

3.2.2 - Communication entre les nœuds et le plan de contrôle

Ce document répertorie les chemins de communication entre le serveur API et le cluster Kubernetes. L'objectif est de permettre aux utilisateurs de personnaliser leur installation pour renforcer la configuration réseau afin que le cluster puisse fonctionner sur un réseau non fiable (ou sur des adresses IP publiques complètement) fournies par un fournisseur de cloud.

Nœud vers le plan de contrôle

Kubernetes utilise un modèle d'API de type "hub-et-spoke". Toutes les utilisations de l'API à partir des nœuds (ou des pods qu'ils exécutent) se terminent au niveau du serveur API. Aucun des autres composants du plan de contrôle n'est conçu pour exposer des services distants. Le serveur API est configuré pour écouter les connexions distantes sur un port HTTPS sécurisé (généralement le port 443) avec une ou plusieurs formes d'authentification client activées. Une ou plusieurs formes d'autorisation devraient être activées, en particulier si les requêtes anonymes ou les jetons de compte de service sont autorisés.

Les nœuds doivent être provisionnés avec le certificat racine public pour le cluster afin qu'ils puissent se connecter de manière sécurisée au serveur API avec des informations d'identification client valides. Une bonne approche consiste à ce que les informations d'identification client fournies au kubelet soient sous la forme d'un certificat client. Consultez l'amorçage TLS du kubelet pour la provision automatisée des certificats client du kubelet.

Les pods qui souhaitent se connecter au serveur API peuvent le faire de manière sécurisée en utilisant un compte de service de sorte que Kubernetes injecte automatiquement le certificat racine public et un jeton d'accès valide dans le pod lors de son instanciation. Le service kubernetes (dans le namespace default) est configuré avec une adresse IP virtuelle qui est redirigée (via kube-proxy) vers le point de terminaison HTTPS du serveur API.

Les composants du plan de contrôle communiquent également avec le serveur API via le port sécurisé.

Par conséquent, le mode de fonctionnement par défaut des connexions des nœuds et des pods exécutés sur les nœuds vers le plan de contrôle est sécurisé par défaut et peut fonctionner sur des réseaux non fiables et/ou publics.

Plan de contrôle vers le nœud

Il existe deux chemins de communication principaux du plan de contrôle (le serveur API) vers les nœuds. Le premier est du serveur API au processus kubelet qui s'exécute sur chaque nœud du cluster. Le deuxième est du serveur API vers n'importe quel nœud, pod ou service via la fonctionnalité de proxy du serveur API.

Serveur API vers kubelet

Les connexions du serveur API au kubelet sont utilisées pour :

  • Récupérer les journaux des pods.
  • Se connecter (généralement via kubectl) aux pods en cours d'exécution.
  • Fournir la fonctionnalité de transfert de port du kubelet.

Ces connexions se terminent au niveau du point de terminaison HTTPS du kubelet. Par défaut, le serveur API ne vérifie pas le certificat de service du kubelet, ce qui rend la connexion vulnérable aux attaques de l'homme du milieu et non sécurisée pour une utilisation sur des réseaux non fiables et/ou publics.

Pour vérifier cette connexion, utilisez le paramètre --kubelet-certificate-authority pour fournir au serveur API un ensemble de certificats racine à utiliser pour vérifier le certificat de service du kubelet.

Si cela n'est pas possible, utilisez le tunnel SSH entre le serveur API et le kubelet si nécessaire pour éviter de se connecter via un réseau non fiable ou public.

Enfin, l'authentification et/ou l'autorisation du kubelet devraient être activées pour sécuriser l'API du kubelet.

Serveur API vers les nœuds, les pods et les services

Les connexions du serveur API vers un nœud, un pod ou un service sont par défaut des connexions HTTP non sécurisées et ne sont donc ni authentifiées ni chiffrées. Elles peuvent être exécutées via une connexion HTTPS sécurisée en préfixant https: au nom du nœud, du pod ou du service dans l'URL de l'API, mais elles ne vérifieront pas le certificat fourni par le point de terminaison HTTPS ni ne fourniront des informations d'identification client. Ainsi, bien que la connexion soit chiffrée, elle ne garantira aucune intégrité. Ces connexions ne sont actuellement pas sûres pour une utilisation sur des réseaux non fiables ou publics.

Tunnels SSH

Kubernetes prend en charge les tunnels SSH pour protéger les chemins de communication du plan de contrôle vers les nœuds. Dans cette configuration, le serveur API initie un tunnel SSH vers chaque nœud du cluster (en se connectant à le serveur SSH qui écoute sur le port 22) et fait passer tout le trafic destiné à un kubelet, un nœud, un pod ou un service à travers le tunnel. Ce tunnel garantit que le trafic n'est pas exposé en dehors du réseau dans lequel les nœuds sont exécutés.

Service Konnectivity

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [beta]

En remplacement des tunnels SSH, le service Konnectivity fournit un proxy de niveau TCP pour la communication entre le plan de contrôle et le cluster. Le service Konnectivity se compose de deux parties : le serveur Konnectivity dans le réseau du plan de contrôle et les agents Konnectivity dans le réseau des nœuds. Les agents Konnectivity initient des connexions vers le serveur Konnectivity et maintiennent les connexions réseau. Après avoir activé le service Konnectivity, tout le trafic du plan de contrôle vers les nœuds passe par ces connexions.

Suivez la tâche du service Konnectivity pour configurer le service Konnectivity dans votre cluster.

A suivre

3.2.3 - Contrôleurs

En robotique et automatisation, une boucle de contrôle est une boucle non terminante qui régule l'état d'un système.

Voici un exemple de boucle de contrôle : un thermostat dans une pièce.

Lorsque vous réglez la température, vous indiquez au thermostat votre état souhaité. La température réelle de la pièce est l' état actuel. Le thermostat agit pour rapprocher l'état actuel de l'état souhaité, en allumant ou éteignant l'équipement.

Boucle de contrôle surveillant l'état partagé du cluster à travers l'apiserver et effectuant des changements en essayant de déplacer l'état actuel vers l'état désiré.

Modèle de contrôleur

Un contrôleur suit au moins un type de ressource Kubernetes. Ces objets ont un champ spec qui représente l'état souhaité. Les contrôleurs de cette ressource sont responsables de rapprocher l'état actuel de cet état souhaité.

Le contrôleur peut effectuer lui-même l'action ; plus couramment, dans Kubernetes, un contrôleur enverra des messages au serveur API qui ont des effets secondaires utiles. Vous verrez des exemples de cela ci-dessous.

Contrôle via le serveur API

Le contrôleur de Job est un exemple de contrôleur intégré à Kubernetes. Les contrôleurs intégrés gèrent l'état en interagissant avec le serveur API du cluster.

Job est une ressource Kubernetes qui exécute un Pod, ou peut-être plusieurs Pods, pour effectuer une tâche, puis s'arrête.

(Une fois planifiés, les objets Pod font partie de l' état souhaité pour un kubelet).

Lorsque le contrôleur de Job voit une nouvelle tâche, il s'assure que, quelque part dans votre cluster, les kubelets sur un ensemble de nœuds exécutent le bon nombre de Pods pour effectuer le travail. Le contrôleur de Job n'exécute aucun Pod ou conteneur lui-même. Au lieu de cela, le contrôleur de Job demande au serveur API de créer ou supprimer des Pods. D'autres composants du plan de contrôle agissent sur les nouvelles informations (il y a de nouveaux Pods à planifier et à exécuter), et finalement le travail est terminé.

Après avoir créé un nouveau Job, l'état souhaité est que ce Job soit terminé. Le contrôleur de Job rapproche l'état actuel de ce Job de votre état souhaité : en créant des Pods qui effectuent le travail que vous avez demandé pour ce Job, de sorte que le Job soit plus proche de l'achèvement.

Les contrôleurs mettent également à jour les objets qui les configurent. Par exemple : une fois le travail terminé pour un Job, le contrôleur de Job met à jour cet objet Job pour le marquer comme Terminé.

(C'est un peu comme certains thermostats éteignent une lumière pour indiquer que votre pièce est maintenant à la température que vous avez réglée).

Contrôle direct

Contrairement à Job, certains contrôleurs doivent apporter des modifications à des éléments en dehors de votre cluster.

Par exemple, si vous utilisez une boucle de contrôle pour vous assurer qu'il y a suffisamment de nœuds dans votre cluster, alors ce contrôleur a besoin de quelque chose en dehors du cluster actuel pour configurer de nouveaux nœuds lorsque cela est nécessaire.

Les contrôleurs qui interagissent avec un état externe trouvent leur état souhaité à partir du serveur API, puis communiquent directement avec un système externe pour rapprocher l'état actuel en ligne.

(Il existe en fait un contrôleur qui met à l'échelle horizontalement les nœuds de votre cluster.)

Le point important ici est que le contrôleur apporte certaines modifications pour atteindre votre état souhaité, puis rapporte l'état actuel à votre serveur API de cluster. D'autres boucles de contrôle peuvent observer ces données rapportées et prendre leurs propres mesures.

Dans l'exemple du thermostat, si la pièce est très froide, un autre contrôleur pourrait également allumer un radiateur de protection contre le gel. Avec les clusters Kubernetes, le plan de contrôle fonctionne indirectement avec des outils de gestion des adresses IP, des services de stockage, des API de fournisseurs de cloud et d'autres services en étendant Kubernetes pour les implémenter.

État souhaité par rapport à l'état actuel

Kubernetes adopte une vision nativement cloud des systèmes et est capable de gérer un changement constant.

Votre cluster peut changer à tout moment à mesure que le travail se déroule et que les boucles de contrôle corrigent automatiquement les défaillances. Cela signifie que, potentiellement, votre cluster n'atteint jamais un état stable.

Tant que les contrôleurs de votre cluster sont en cours d'exécution et capables de effectuer des modifications utiles, il n'importe pas si l'état global est stable ou non.

Conception

En tant que principe de sa conception, Kubernetes utilise de nombreux contrôleurs qui gèrent chacun un aspect particulier de l'état du cluster. Le plus souvent, une boucle de contrôle (contrôleur) utilise un type de ressource comme état souhaité et gère un autre type de ressource pour réaliser cet état souhaité. Par exemple, un contrôleur pour les Jobs suit les objets Job (pour découvrir un nouveau travail) et les objets Pod (pour exécuter les Jobs, puis voir quand le travail est terminé). Dans ce cas, quelque chose d'autre crée les Jobs, tandis que le contrôleur de Job crée les Pods.

Il est utile d'avoir des contrôleurs simples plutôt qu'un ensemble monolithique de boucles de contrôle interconnectées. Les contrôleurs peuvent échouer, c'est pourquoi Kubernetes est conçu pour le permettre.

Modes d'exécution des contrôleurs

Kubernetes est livré avec un ensemble de contrôleurs intégrés qui s'exécutent à l'intérieur du kube-controller-manager. Ces contrôleurs intégrés fournissent des comportements de base importants.

Le contrôleur de Déploiement et le contrôleur de Job sont des exemples de contrôleurs qui font partie de Kubernetes lui-même (contrôleurs "intégrés"). Kubernetes vous permet d'exécuter un plan de contrôle résilient, de sorte que si l'un des contrôleurs intégrés venait à échouer, une autre partie du plan de contrôle prendra en charge le travail.

Vous pouvez trouver des contrôleurs qui s'exécutent en dehors du plan de contrôle pour étendre Kubernetes. Ou, si vous le souhaitez, vous pouvez écrire vous-même un nouveau contrôleur. Vous pouvez exécuter votre propre contrôleur sous la forme d'un ensemble de Pods, ou en dehors de Kubernetes. Ce qui convient le mieux dépendra de ce que ce contrôleur particulier fait.

A suivre

3.2.4 - Lease

Les systèmes distribués ont souvent besoin de Lease, qui fournissent un mécanisme pour verrouiller les ressources partagées et coordonner l'activité entre les membres d'un ensemble. Dans Kubernetes, le concept de bail est représenté par les objets Lease dans le groupe d'API coordination.k8s.io Groupe d'API, qui sont utilisés pour des fonctionnalités critiques du système telles que les battements de cœur des nœuds et l'élection du leader au niveau des composants.

Battements de cœur des nœuds

Kubernetes utilise l'API Lease pour communiquer les battements de cœur des nœuds kubelet au serveur API Kubernetes. Pour chaque Node, il existe un objet Lease avec un nom correspondant dans le namespace kube-node-lease. Sous le capot, chaque battement de cœur kubelet est une demande de mise à jour de cet objet Lease, mettant à jour le champ spec.renewTime pour le bail. Le plan de contrôle Kubernetes utilise le horodatage de ce champ pour déterminer la disponibilité de ce Node.

Consultez Objets de bail de nœud pour plus de détails.

Élection du leader

Kubernetes utilise également des Lease pour s'assurer qu'une seule instance d'un composant est en cours d'exécution à tout moment. Cela est utilisé par les composants du plan de contrôle tels que kube-controller-manager et kube-scheduler dans les configurations HA, où une seule instance du composant doit être en cours d'exécution activement tandis que les autres instances sont en attente.

Lisez élection coordonnée du leader pour en savoir plus sur la façon dont Kubernetes s'appuie sur l'API Lease pour sélectionner quelle instance de composant agit en tant que leader.

Identité du serveur API

FEATURE STATE: Kubernetes v1.26 [beta] (enabled by default: true)

À partir de Kubernetes v1.26, chaque kube-apiserver utilise l'API Lease pour publier son identité au reste du système. Bien que cela ne soit pas particulièrement utile en soi, cela fournit un mécanisme pour les clients afin de découvrir combien d'instances de kube-apiserver opèrent sur le plan de contrôle Kubernetes. L'existence des Lease kube-apiserver permet des fonctionnalités futures qui peuvent nécessiter une coordination entre chaque kube-apiserver.

Vous pouvez inspecter les Lease détenus par chaque kube-apiserver en vérifiant les objets de bail dans le namespace kube-system avec le nom kube-apiserver-<sha256-hash>. Alternativement, vous pouvez utiliser le sélecteur d'étiquettes apiserver.kubernetes.io/identity=kube-apiserver:

kubectl -n kube-system get lease -l apiserver.kubernetes.io/identity=kube-apiserver
NOM                                         HOLDER                                                                           ÂGE
apiserver-07a5ea9b9b072c4a5f3d1c3702        apiserver-07a5ea9b9b072c4a5f3d1c3702_0c8914f7-0f35-440e-8676-7844977d3a05        5m33s
apiserver-7be9e061c59d368b3ddaf1376e        apiserver-7be9e061c59d368b3ddaf1376e_84f2a85d-37c1-4b14-b6b9-603e62e4896f        4m23s
apiserver-1dfef752bcb36637d2763d1868        apiserver-1dfef752bcb36637d2763d1868_c5ffa286-8a9a-45d4-91e7-61118ed58d2e        4m43s

Le hachage SHA256 utilisé dans le nom du bail est basé sur le nom d'hôte du système d'exploitation tel que vu par ce serveur API. Chaque kube-apiserver devrait être configuré pour utiliser un nom d'hôte qui est unique dans le cluster. Les nouvelles instances de kube-apiserver qui utilisent le même nom d'hôte prendront le contrôle des Lease existants en utilisant une nouvelle identité de détenteur, au lieu d'instancier de nouveaux objets de bail. Vous pouvez vérifier le nom d'hôte utilisé par kube-apisever en vérifiant la valeur de l'étiquette kubernetes.io/hostname:

kubectl -n kube-system get lease apiserver-07a5ea9b9b072c4a5f3d1c3702 -o yaml
apiVersion: coordination.k8s.io/v1
kind: Lease
metadata:
  creationTimestamp: "2023-07-02T13:16:48Z"
  labels:
    apiserver.kubernetes.io/identity: kube-apiserver
    kubernetes.io/hostname: master-1
  name: apiserver-07a5ea9b9b072c4a5f3d1c3702
  namespace: kube-system
  resourceVersion: "334899"
  uid: 90870ab5-1ba9-4523-b215-e4d4e662acb1
spec:
  holderIdentity: apiserver-07a5ea9b9b072c4a5f3d1c3702_0c8914f7-0f35-440e-8676-7844977d3a05
  leaseDurationSeconds: 3600
  renewTime: "2023-07-04T21:58:48.065888Z"

Les Lease expirés des kube-apiservers qui n'existent plus sont collectés par les nouveaux kube-apiservers après 1 heure.

Vous pouvez désactiver les Lease d'identité du serveur API en désactivant la fonctionnalité APIServerIdentity feature gate.

Charges de travail

Votre propre charge de travail peut définir son propre usage des Lease. Par exemple, vous pouvez exécuter un contrôleur personnalisé où un membre principal ou leader effectue des opérations que ses pairs ne font pas. Vous définissez un bail afin que les réplicas du contrôleur puissent sélectionner ou élire un leader, en utilisant l'API Kubernetes pour la coordination. Si vous utilisez un bail, il est bon de pratiquer de définir un nom pour le bail qui est clairement lié au produit ou au composant. Par exemple, si vous avez un composant nommé Example Foo, utilisez un bail nommé example-foo.

Si un opérateur de cluster ou un autre utilisateur final peut déployer plusieurs instances d'un composant, sélectionnez un préfixe de nom et choisissez un mécanisme (comme le hachage du nom du déploiement) pour éviter les collisions de noms pour les Lease.

Vous pouvez utiliser une autre approche tant qu'elle atteint le même résultat : les différents produits logiciels ne entrent pas en conflit les uns avec les autres.

3.2.5 - Gestionnaire du contrôleur de cloud

FEATURE STATE: Kubernetes v1.11 [beta]

Les technologies d'infrastructure cloud vous permettent d'exécuter Kubernetes sur des clouds publics, privés et hybrides. Kubernetes croit en une infrastructure automatisée pilotée par API sans couplage étroit entre les composants.

Le gestionnaire du contrôleur de cloud est le Cloud Controller Manager est une fonctionnalité alpha de la version 1.8. Dans les prochaines versions, il deviendra le moyen privilégié pour l'intégration de Kubernetes à n'importe quel cloud.

Kubernetes v1.6 contient un nouveau binaire appelé cloud-controller-manager. Le cloud-controller-manager est un service qui intègre des boucles de contrôle propres au cloud. Ces boucles de contrôle spécifiques au cloud se trouvaient à l'origine dans le kube-controller-manager. Étant donné que les fournisseurs de cloud développent et mettent à jour leurs produits à un rythme différent de celui du projet Kubernetes, l'abstraction du code spécifique au fournisseur, au niveau du binaire cloud-controller-manager, permet aux fournisseurs de cloud d'évoluer indépendamment du code principal de Kubernetes.

Le gestionnaire du contrôleur de cloud est structuré à l'aide d'un mécanisme de plugin qui permet aux différents fournisseurs de cloud d'intégrer leurs plateformes à Kubernetes.

Conception

Composants de Kubernetes

Le gestionnaire du contrôleur de cloud s'exécute dans le plan de contrôle en tant qu'ensemble répliqué de processus (généralement, ce sont des conteneurs dans des Pods). Chaque gestionnaire du contrôleur de cloud implémente plusieurs contrôleurs dans un seul processus.

Fonctions du gestionnaire du contrôleur de cloud

Les contrôleurs à l'intérieur du gestionnaire du contrôleur de cloud comprennent :

Contrôleur de nœud

Le contrôleur de nœud est responsable de la mise à jour des objets Nœud lorsque de nouveaux serveurs sont créés dans votre infrastructure cloud. Le contrôleur de nœud obtient des informations sur les hôtes en cours d'exécution dans votre tenancy avec le fournisseur de cloud. Le contrôleur de nœud effectue les fonctions suivantes :

  1. Mettre à jour un objet Nœud avec l'identifiant unique du serveur obtenu à partir de l'API du fournisseur de cloud.
  2. Annoter et étiqueter l'objet Nœud avec des informations spécifiques au cloud, telles que la région dans laquelle le nœud est déployé et les ressources (CPU, mémoire, etc.) dont il dispose.
  3. Obtenir le nom d'hôte et les adresses réseau du nœud.
  4. Vérifier la santé du nœud. Si un nœud devient non réactif, ce contrôleur vérifie auprès de l'API de votre fournisseur de cloud si le serveur a été désactivé / supprimé / terminé. Si le nœud a été supprimé du cloud, le contrôleur supprime l'objet Nœud de votre cluster Kubernetes.

Certaines implémentations de fournisseurs de cloud divisent cela en un contrôleur de nœud et un contrôleur de cycle de vie de nœud distinct.

Contrôleur de route

Le contrôleur de route est responsable de la configuration des routes dans le cloud de manière appropriée afin que les conteneurs sur différents nœuds de votre cluster Kubernetes puissent communiquer entre eux.

Selon le fournisseur de cloud, le contrôleur de route peut également allouer des blocs d'adresses IP pour le réseau de Pod.

Contrôleur de service

Les services s'intègrent aux composants d'infrastructure cloud tels que les équilibreurs de charge gérés, les adresses IP, le filtrage des paquets réseau et la vérification de l'état de la cible. Le contrôleur de service interagit avec les API de votre fournisseur de cloud pour configurer les équilibreurs de charge et autres composants d'infrastructure lorsque vous déclarez une ressource Service qui les nécessite.

Autorisation

Cette section détaille l'accès requis par le gestionnaire du contrôleur de cloud sur divers objets API pour effectuer ses opérations.

Contrôleur de nœud

Le contrôleur de nœud ne fonctionne qu'avec les objets Nœud. Il nécessite un accès complet pour lire et modifier les objets Nœud.

v1/Node :

  • get
  • list
  • create
  • update
  • patch
  • watch
  • delete

Contrôleur de route

Le contrôleur de route écoute la création d'objets Nœud et configure les routes de manière appropriée. Il nécessite un accès Get aux objets Nœud.

v1/Node :

  • get

Contrôleur de service

Le contrôleur de service surveille les événements de création, de mise à jour et de suppression des objets Service, puis configure les Endpoints pour ces Services de manière appropriée (pour les EndpointSlices, le kube-controller-manager les gère à la demande).

Pour accéder aux Services, il nécessite un accès list et watch. Pour mettre à jour les Services, il nécessite un accès patch et update.

Pour configurer les ressources Endpoints pour les Services, il nécessite un accès create, list, get, watch et update.

v1/Service :

  • list
  • get
  • watch
  • patch
  • update

Autres

La mise en œuvre du cœur du gestionnaire du contrôleur de cloud nécessite un accès pour créer des objets Event et pour assurer un fonctionnement sécurisé, il nécessite un accès pour créer des comptes de service.

v1/Event :

  • create
  • patch
  • update

v1/ServiceAccount :

  • create

Le ClusterRole RBAC pour le gestionnaire du contrôleur de cloud ressemble à ceci :

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: cloud-controller-manager
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - events
  verbs:
  - create
  - patch
  - update
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes
  verbs:
  - '*'
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes/status
  verbs:
  - patch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - services
  verbs:
  - list
  - patch
  - update
  - watch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - serviceaccounts
  verbs:
  - create
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - persistentvolumes
  verbs:
  - get
  - list
  - update
  - watch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - endpoints
  verbs:
  - create
  - get
  - list
  - watch
  - update

A suivre

  • Administration du gestionnaire du contrôleur de cloud contient des instructions sur l'exécution et la gestion du gestionnaire du contrôleur de cloud.

  • Pour mettre à niveau un plan de contrôle haute disponibilité pour utiliser le gestionnaire du contrôleur de cloud, consultez Migrer le plan de contrôle répliqué pour utiliser le gestionnaire du contrôleur de cloud.

  • Vous voulez savoir comment implémenter votre propre gestionnaire du contrôleur de cloud ou étendre un projet existant ?

    • Le gestionnaire du contrôleur de cloud utilise des interfaces Go, en particulier, l'interface CloudProvider définie dans cloud.go de kubernetes/cloud-provider pour permettre l'intégration de toutes les implémentations de cloud.
    • La mise en œuvre des contrôleurs partagés mis en évidence dans ce document (Nœud, Route et Service), ainsi que certaines structures de base avec l'interface cloudprovider partagée, font partie du cœur de Kubernetes. Les implémentations spécifiques aux fournisseurs de cloud se trouvent en dehors du cœur de Kubernetes et implémentent l'interface CloudProvider.
    • Pour plus d'informations sur le développement de plugins, consultez Développement du gestionnaire du contrôleur de cloud.

3.2.6 - À propos de cgroup v2

Sur Linux, les groupes de contrôle limitent les ressources allouées aux processus.

Le kubelet et le runtime de conteneur sous-jacent doivent interagir avec les cgroups pour appliquer la gestion des ressources pour les pods et les conteneurs, ce qui inclut les demandes et les limites de CPU/mémoire pour les charges de travail conteneurisées.

Il existe deux versions de cgroups sur Linux : cgroup v1 et cgroup v2. cgroup v2 est la nouvelle génération de l'API cgroup.

Qu'est-ce que cgroup v2 ?

FEATURE STATE: Kubernetes v1.25 [stable]

cgroup v2 est la prochaine version de l'API cgroup de Linux. cgroup v2 offre un système de contrôle unifié avec des capacités de gestion des ressources améliorées.

cgroup v2 propose plusieurs améliorations par rapport à cgroup v1, telles que :

  • Conception d'une hiérarchie unifiée unique dans l'API
  • Délégation plus sûre des sous-arbres aux conteneurs
  • Nouvelles fonctionnalités telles que Pressure Stall Information
  • Gestion améliorée de l'allocation des ressources et de l'isolation sur plusieurs ressources
    • Comptabilité unifiée pour différents types d'allocations de mémoire (mémoire réseau, mémoire du noyau, etc.)
    • Comptabilité des modifications de ressources non immédiates, telles que les écritures de cache de pages

Certaines fonctionnalités de Kubernetes utilisent exclusivement cgroup v2 pour une gestion des ressources et une isolation améliorées. Par exemple, la fonctionnalité MemoryQoS améliore la QoS de la mémoire et repose sur les primitives cgroup v2.

Utilisation de cgroup v2

La manière recommandée d'utiliser cgroup v2 est d'utiliser une distribution Linux qui active et utilise cgroup v2 par défaut.

Pour vérifier si votre distribution utilise cgroup v2, consultez Identifier la version de cgroup sur les nœuds Linux.

Exigences

cgroup v2 a les exigences suivantes :

  • La distribution OS active cgroup v2
  • La version du noyau Linux est 5.8 ou ultérieure
  • Le runtime de conteneur prend en charge cgroup v2. Par exemple :
  • Le kubelet et le runtime de conteneur sont configurés pour utiliser le driver cgroup systemd

Prise en charge de cgroup v2 par les distributions Linux

Pour une liste des distributions Linux qui utilisent cgroup v2, consultez la documentation cgroup v2

  • Container Optimized OS (depuis M97)
  • Ubuntu (depuis 21.10, 22.04+ recommandé)
  • Debian GNU/Linux (depuis Debian 11 bullseye)
  • Fedora (depuis 31)
  • Arch Linux (depuis avril 2021)
  • RHEL et les distributions similaires à RHEL (depuis 9)

Pour vérifier si votre distribution utilise cgroup v2, consultez la documentation de votre distribution ou suivez les instructions de Identifier la version de cgroup sur les nœuds Linux.

Vous pouvez également activer manuellement cgroup v2 sur votre distribution Linux en modifiant les arguments de démarrage de la ligne de commande du noyau. Si votre distribution utilise GRUB, systemd.unified_cgroup_hierarchy=1 doit être ajouté dans GRUB_CMDLINE_LINUX sous /etc/default/grub, suivi de sudo update-grub. Cependant, l'approche recommandée est d'utiliser une distribution qui active déjà cgroup v2 par défaut.

Migration vers cgroup v2

Pour migrer vers cgroup v2, assurez-vous de respecter les exigences, puis mettez à jour vers une version du noyau qui active cgroup v2 par défaut.

Le kubelet détecte automatiquement si le système d'exploitation utilise cgroup v2 et agit en conséquence, sans nécessiter de configuration supplémentaire.

Il ne devrait pas y avoir de différence perceptible dans l'expérience utilisateur lors du passage à cgroup v2, sauf si les utilisateurs accèdent directement au système de fichiers cgroup soit sur le nœud, soit depuis les conteneurs.

cgroup v2 utilise une API différente de cgroup v1, donc si des applications accèdent directement au système de fichiers cgroup, elles doivent être mises à jour vers des versions plus récentes qui prennent en charge cgroup v2. Par exemple :

  • Certains agents de surveillance et de sécurité tiers peuvent dépendre du système de fichiers cgroup. Mettez à jour ces agents vers des versions qui prennent en charge cgroup v2.
  • Si vous exécutez cAdvisor en tant que DaemonSet autonome pour surveiller les pods et les conteneurs, mettez-le à jour vers la version 0.43.0 ou ultérieure.
  • Si vous déployez des applications Java, préférez utiliser des versions qui prennent en charge pleinement cgroup v2 :
  • Si vous utilisez le package uber-go/automaxprocs, assurez-vous d'utiliser la version v1.5.1 ou supérieure.

Identifier la version de cgroup sur les nœuds Linux

La version de cgroup dépend de la distribution Linux utilisée et de la version de cgroup par défaut configurée sur le système d'exploitation. Pour vérifier quelle version de cgroup votre distribution utilise, exécutez la commande stat -fc %T /sys/fs/cgroup/ sur le nœud :

stat -fc %T /sys/fs/cgroup/

Pour cgroup v2, la sortie est cgroup2fs.

Pour cgroup v1, la sortie est tmpfs.

A suivre

3.2.7 - Interface de Runtime de Conteneur (CRI)

Le CRI (Container Runtime Interface) est une interface de plugin qui permet au kubelet d'utiliser une grande variété de runtimes de conteneurs, sans avoir besoin de recompiler les composants du cluster.

Vous avez besoin d'un runtime de conteneur fonctionnel sur chaque nœud de votre cluster, afin que le kubelet puisse lancer Pods et leurs conteneurs.

L'Interface de Runtime de Conteneur (CRI) est le protocole principal pour la communication entre le kubelet et le Runtime de Conteneur.

L'Interface du Runtime de Conteneur (CRI) de Kubernetes définit le protocole principal gRPC pour la communication entre les composants du nœud kubelet et le runtime de conteneur.

L'API

FEATURE STATE: Kubernetes v1.23 [stable]

Le kubelet agit en tant que client lorsqu'il se connecte au runtime de conteneur via gRPC. Les points de terminaison du service de runtime et d'image doivent être disponibles dans le runtime de conteneur, ce qui peut être configuré séparément dans le kubelet en utilisant les indicateurs de ligne de commande --image-service-endpoint (voir la référence des options du kubelet).

Pour Kubernetes v1.31, le kubelet préfère utiliser CRI v1. Si un runtime de conteneur ne prend pas en charge v1 de CRI, alors le kubelet essaie de négocier toute version plus ancienne prise en charge. Le kubelet de v1.31 peut également négocier CRI v1alpha2, mais cette version est considérée comme obsolète. Si le kubelet ne peut pas négocier une version de CRI prise en charge, le kubelet abandonne et ne s'enregistre pas en tant que nœud.

Mise à niveau

Lors de la mise à niveau de Kubernetes, le kubelet essaie de sélectionner automatiquement la dernière version de CRI lors du redémarrage du composant. Si cela échoue, alors le fallback aura lieu comme mentionné ci-dessus. Si une nouvelle connexion gRPC était nécessaire car le runtime de conteneur a été mis à niveau, alors le runtime de conteneur doit également prendre en charge la version initialement sélectionnée, sinon la reconnexion est censée échouer. Cela nécessite un redémarrage du kubelet.

A suivre

  • En savoir plus sur la définition du protocole CRI ici

3.2.8 - Collecte des déchets

Le Garbage collection est un terme générique désignant les différents mécanismes utilisés par Kubernetes pour nettoyer les ressources du cluster. Cela permet le nettoyage des ressources suivantes :

Propriétaires et dépendants

De nombreux objets dans Kubernetes sont liés les uns aux autres par le biais de références de propriétaire. Les références de propriétaire indiquent au plan de contrôle quels objets dépendent des autres. Kubernetes utilise les références de propriétaire pour permettre au plan de contrôle et aux autres clients de l'API de nettoyer les ressources associées avant de supprimer un objet. Dans la plupart des cas, Kubernetes gère automatiquement les références de propriétaire.

La propriété est différente du mécanisme étiquettes et sélecteurs que certains ressources utilisent également. Par exemple, considérez un Service qui crée des objets EndpointSlice. Le Service utilise des étiquettes pour permettre au plan de contrôle de déterminer quels objets EndpointSlice sont utilisés pour ce Service. En plus des étiquettes, chaque EndpointSlice géré au nom d'un Service a une référence de propriétaire. Les références de propriétaire aident les différentes parties de Kubernetes à éviter d'interférer avec les objets qu'elles ne contrôlent pas.

Suppression en cascade

Kubernetes vérifie et supprime les objets qui n'ont plus de références de propriétaire, comme les pods laissés derrière lors de la suppression d'un ReplicaSet. Lorsque vous supprimez un objet, vous pouvez contrôler si Kubernetes supprime automatiquement les objets dépendants, dans un processus appelé suppression en cascade. Il existe deux types de suppression en cascade, comme suit :

  • Suppression en cascade en premier plan
  • Suppression en cascade en arrière-plan

Vous pouvez également contrôler comment et quand la collecte des déchets supprime les ressources qui ont des références de propriétaire en utilisant les finalizers Kubernetes.

Suppression en cascade en premier plan

Dans la suppression en cascade en premier plan, l'objet propriétaire que vous supprimez entre d'abord dans un état de suppression en cours. Dans cet état, les actions suivantes se produisent sur l'objet propriétaire :

  • Le serveur API Kubernetes définit le champ metadata.deletionTimestamp de l'objet sur l'heure à laquelle l'objet a été marqué pour suppression.
  • Le serveur API Kubernetes définit également le champ metadata.finalizers sur foregroundDeletion.
  • L'objet reste visible via l'API Kubernetes jusqu'à ce que le processus de suppression soit terminé.

Après que l'objet propriétaire entre dans l'état de suppression en cours, le contrôleur supprime les dépendants. Après avoir supprimé tous les objets dépendants, le contrôleur supprime l'objet propriétaire. À ce stade, l'objet n'est plus visible dans l'API Kubernetes.

Pendant la suppression en cascade en premier plan, seuls les dépendants qui bloquent la suppression du propriétaire sont ceux qui ont le champ ownerReference.blockOwnerDeletion=true. Consultez Utiliser la suppression en cascade en premier plan pour en savoir plus.

Suppression en cascade en arrière-plan

Dans la suppression en cascade en arrière-plan, le serveur API Kubernetes supprime immédiatement l'objet propriétaire et le contrôleur nettoie les objets dépendants en arrière-plan. Par défaut, Kubernetes utilise la suppression en cascade en arrière-plan, sauf si vous utilisez manuellement la suppression en premier plan ou choisissez d'abandonner les objets dépendants.

Consultez Utiliser la suppression en cascade en arrière-plan pour en savoir plus.

Dépendants orphelins

Lorsque Kubernetes supprime un objet propriétaire, les dépendants laissés derrière sont appelés objets orphelins. Par défaut, Kubernetes supprime les objets dépendants. Pour apprendre comment outrepasser ce comportement, consultez Supprimer les objets propriétaires et les dépendants orphelins.

Collecte des déchets des conteneurs et des images inutilisés

Le kubelet effectue la collecte des déchets sur les images inutilisées toutes les deux minutes et sur les conteneurs inutilisés toutes les minutes. Vous devez éviter d'utiliser des outils de collecte des déchets externes, car ils peuvent perturber le comportement du kubelet et supprimer des conteneurs qui devraient exister.

Pour configurer les options de collecte des déchets des conteneurs et des images inutilisés, ajustez le kubelet en utilisant un fichier de configuration et modifiez les paramètres liés à la collecte des déchets en utilisant le type de ressource KubeletConfiguration.

Cycle de vie des images de conteneur

Kubernetes gère le cycle de vie de toutes les images via son gestionnaire d'images, qui fait partie du kubelet, en collaboration avec cadvisor. Le kubelet prend en compte les limites d'utilisation du disque suivantes lors de la prise de décision de collecte des déchets :

  • HighThresholdPercent
  • LowThresholdPercent

Une utilisation du disque supérieure à la valeur configurée de HighThresholdPercent déclenche la collecte des déchets, qui supprime les images dans l'ordre en fonction de leur dernière utilisation, en commençant par les plus anciennes en premier. Le kubelet supprime les images jusqu'à ce que l'utilisation du disque atteigne la valeur LowThresholdPercent.

Collecte des déchets pour les images de conteneur inutilisées

FEATURE STATE: Kubernetes v1.30 [beta] (enabled by default: true)

En tant que fonctionnalité bêta, vous pouvez spécifier la durée maximale pendant laquelle une image locale peut rester inutilisée, indépendamment de l'utilisation du disque. Il s'agit d'un paramètre du kubelet que vous configurez pour chaque nœud.

Pour configurer le paramètre, activez la fonctionnalité ImageMaximumGCAge feature gate pour le kubelet, et définissez également une valeur pour le champ imageMaximumGCAge dans le fichier de configuration du kubelet.

La valeur est spécifiée en tant que durée Kubernetes ; Les unités de temps valides pour le champ imageMaximumGCAge dans le fichier de configuration du kubelet sont :

  • "ns" pour les nanosecondes
  • "us" ou "µs" pour les microsecondes
  • "ms" pour les millisecondes
  • "s" pour les secondes
  • "m" pour les minutes
  • "h" pour les heures

Par exemple, vous pouvez définir le champ de configuration sur 12h45m, ce qui signifie 12 heures et 45 minutes.

Collecte des déchets des conteneurs

Le kubelet collecte les conteneurs inutilisés en fonction des variables suivantes, que vous pouvez définir :

  • MinAge : l'âge minimum auquel le kubelet peut collecter les conteneurs. Désactivez en définissant sur 0.
  • MaxPerPodContainer : le nombre maximum de conteneurs inactifs que chaque Pod peut avoir. Désactivez en définissant sur une valeur inférieure à 0.
  • MaxContainers : le nombre maximum de conteneurs inactifs que le cluster peut avoir. Désactivez en définissant sur une valeur inférieure à 0.

En plus de ces variables, le kubelet collecte les conteneurs non identifiés et supprimés, généralement en commençant par les plus anciens.

MaxPerPodContainer et MaxContainers peuvent potentiellement entrer en conflit les uns avec les autres dans des situations où le maintien du nombre maximum de conteneurs par Pod (MaxPerPodContainer) dépasserait le total autorisé de conteneurs inactifs globaux (MaxContainers). Dans cette situation, le kubelet ajuste MaxPerPodContainer pour résoudre le conflit. Le pire des cas serait de réduire MaxPerPodContainer à 1 et d'évacuer les conteneurs les plus anciens. De plus, les conteneurs appartenant à des pods qui ont été supprimés sont supprimés une fois qu'ils sont plus anciens que MinAge.

Configuration de la collecte des déchets

Vous pouvez ajuster la collecte des déchets des ressources en configurant des options spécifiques aux contrôleurs qui gèrent ces ressources. Les pages suivantes vous montrent comment configurer la collecte des déchets :

A suivre

3.2.9 - Proxy de version mixte

FEATURE STATE: Kubernetes v1.28 [alpha] (enabled by default: false)

Kubernetes 1.31 inclut une fonctionnalité alpha qui permet à un Serveur API de faire proxy des demandes de ressources vers d'autres serveurs API pairs. Cela est utile lorsqu'il y a plusieurs serveurs API exécutant différentes versions de Kubernetes dans un même cluster (par exemple, pendant un déploiement à long terme vers une nouvelle version de Kubernetes).

Cela permet aux administrateurs de cluster de configurer des clusters hautement disponibles qui peuvent être mis à niveau plus en toute sécurité, en redirigeant les demandes de ressources (effectuées pendant la mise à niveau) vers le kube-apiserver correct. Ce proxy empêche les utilisateurs de voir des erreurs 404 Not Found inattendues qui découlent du processus de mise à niveau.

Ce mécanisme est appelé le Proxy de Version Mixte.

Activation du Proxy de Version Mixte

Assurez-vous que la fonctionnalité UnknownVersionInteroperabilityProxy feature gate est activée lorsque vous démarrez le Serveur API :

kube-apiserver \
--feature-gates=UnknownVersionInteroperabilityProxy=true \
# arguments de ligne de commande requis pour cette fonctionnalité
--peer-ca-file=<chemin vers le certificat CA de kube-apiserver>
--proxy-client-cert-file=<chemin vers le certificat proxy de l'agrégateur>,
--proxy-client-key-file=<chemin vers la clé proxy de l'agrégateur>,
--requestheader-client-ca-file=<chemin vers le certificat CA de l'agrégateur>,
# requestheader-allowed-names peut être laissé vide pour autoriser n'importe quel nom commun
--requestheader-allowed-names=<noms communs valides pour vérifier le certificat client du proxy>,

# indicateurs facultatifs pour cette fonctionnalité
--peer-advertise-ip=`IP de ce kube-apiserver qui doit être utilisée par les pairs pour faire proxy des demandes`
--peer-advertise-port=`port de ce kube-apiserver qui doit être utilisé par les pairs pour faire proxy des demandes`

# ...et d'autres indicateurs comme d'habitude

Transport et authentification du proxy entre les serveurs API

  • Le kube-apiserver source réutilise les indicateurs d'authentification client du serveur API existant --proxy-client-cert-file et --proxy-client-key-file pour présenter son identité qui sera vérifiée par son pair (le kube-apiserver de destination). Le serveur API de destination vérifie cette connexion pair en fonction de la configuration que vous spécifiez en utilisant l'argument de ligne de commande --requestheader-client-ca-file.

  • Pour authentifier les certificats de service du serveur de destination, vous devez configurer un ensemble de certificats d'autorité de certification en spécifiant l'argument de ligne de commande --peer-ca-file au serveur API source.

Configuration pour la connectivité des serveurs API pairs

Pour définir l'emplacement réseau d'un kube-apiserver que les pairs utiliseront pour faire proxy des demandes, utilisez les arguments de ligne de commande --peer-advertise-ip et --peer-advertise-port pour kube-apiserver ou spécifiez ces champs dans le fichier de configuration du serveur API. Si ces indicateurs ne sont pas spécifiés, les pairs utiliseront la valeur de --advertise-address ou --bind-address comme argument de ligne de commande pour le kube-apiserver. Si ceux-ci ne sont pas définis non plus, l'interface par défaut de l'hôte est utilisée.

Proxy de version mixte

Lorsque vous activez le proxy de version mixte, la couche d'agrégation charge un filtre spécial qui effectue les opérations suivantes :

  • Lorsqu'une demande de ressource atteint un serveur API qui ne peut pas servir cette API (soit parce qu'il s'agit d'une version antérieure à l'introduction de l'API, soit parce que l'API est désactivée sur le serveur API), le serveur API tente d'envoyer la demande à un serveur API pair qui peut servir l'API demandée. Il le fait en identifiant les groupes d'API / versions / ressources que le serveur local ne reconnaît pas, et essaie de faire proxy de ces demandes vers un serveur API pair capable de traiter la demande.
  • Si le serveur API pair ne parvient pas à répondre, le serveur API source répond avec une erreur 503 ("Service Unavailable").

Comment cela fonctionne en interne

Lorsqu'un serveur API reçoit une demande de ressource, il vérifie d'abord quels serveurs API peuvent servir la ressource demandée. Cette vérification se fait en utilisant l'API interne StorageVersion.

  • Si la ressource est connue du serveur API qui a reçu la demande (par exemple, GET /api/v1/pods/quelque-pod), la demande est traitée localement.

  • S'il n'y a pas d'objet StorageVersion interne trouvé pour la ressource demandée (par exemple, GET /my-api/v1/my-resource) et que l'APIService configuré spécifie le proxy vers un serveur API d'extension, ce proxy se fait en suivant le flux habituel flow pour les API d'extension.

  • Si un objet StorageVersion interne valide est trouvé pour la ressource demandée (par exemple, GET /batch/v1/jobs) et que le serveur API qui essaie de traiter la demande (le serveur API de traitement) a l'API batch désactivée, alors le serveur API de traitement récupère les serveurs API pairs qui servent le groupe d'API / version / ressource pertinent (api/v1/batch dans ce cas) en utilisant les informations de l'objet StorageVersion récupéré. Le serveur API de traitement fait ensuite proxy de la demande vers l'un des serveurs kube-apiservers pairs correspondants qui sont conscients de la ressource demandée.

    • S'il n'y a aucun pair connu pour ce groupe d'API / version / ressource, le serveur API de traitement transmet la demande à sa propre chaîne de traitement qui devrait finalement renvoyer une réponse 404 ("Not Found").

    • Si le serveur API de traitement a identifié et sélectionné un serveur API pair, mais que ce pair échoue à répondre (pour des raisons telles que des problèmes de connectivité réseau ou une course de données entre la demande étant reçue et un contrôleur enregistrant les informations du pair dans le plan de contrôle), alors le serveur de traitement API répond avec une erreur 503 ("Service Unavailable").

3.3 - Les conteneurs

Conteneurs Kubernetes

3.3.1 - Images

Images conteneur Kubernetes

Vous créez une image Docker et la poussez dans un registre avant de la référencer depuis un pod Kubernetes.

La propriété image d'un conteneur utilise la même syntaxe que la commande docker, y compris pour les registres privés et les tags.

Mettre à jour des images

La politique de récupération par défaut est IfNotPresent, Kubelet ne récupère alors pas une image si elle est déjà présente sur le nœud. Si vous voulez forcer une récupération à chaque fois, vous pouvez faire une des actions suivantes :

  • définissez imagePullPolicy du conteneur à Always.
  • omettez imagePullPolicy et utilisez :latest comme tag pour l'image à utiliser.
  • omettez imagePullPolicy et le tag de l'image à utiliser.
  • activez l'admission controller AlwaysPullImages.

Notez que vous devez éviter d'utiliser le tag :latest, voir Bonnes pratiques pour la configuration pour plus d'informations.

Créer des images multi-architecture à partir de manifestes

La CLI Docker prend maintenant en charge la commande docker manifest avec des sous-commandes comme create, annotate et push. Ces commandes peuvent être utilisées pour construire et pousser les manifestes. Vous pouvez utiliser docker manifest inspect pour voir le manifeste.

Vous pouvez voir la documentation Docker ici : https://docs.docker.com/edge/engine/reference/commandline/manifest/

Voici comment nous l'utilisons dans notre outil de build: https://cs.k8s.io/?q=docker%20manifest%20(create%7Cpush%7Cannotate)&i=nope&files=&repos=

Ces commandes se basent et sont implémentées purement sur la CLI Docker. Vous devrez soit éditer $HOME/.docker/config.json et définir la clé experimental à enabled ou vous pouvez simplement définir la variable d'environnement DOCKER_CLI_EXPERIMENTAL à enabled lorsque vous appelez les commandes de la CLI.

Si vous avez des problèmes en téléchargeant des manifestes viciés, nettoyez les anciens manifestes dans $HOME/.docker/manifests pour recommencer de zéro.

Pour Kubernetes, nous avons historiquement utilisé des images avec des suffixes -$(ARCH). Pour une rétrocompatibilité, veuillez générer les anciennes images avec des suffixes. Par exemple, l'image pause qui a le manifeste pour toutes les architetures et l'image pause-amd64 qui est rétrocompatible pour d'anciennes configurations ou des fichiers YAML qui auraient codé en dur les images avec des suffixes.

Utiliser un registre privé

Les registres privés peuvent demander des clés pour pouvoir lire leurs images.

Ces certificats peuvent être fournis de différentes manières :

  • En utilisant la Google Container Registry
    • par cluster
    • automatiqueent configuré dans Google Compute Engine ou Google Kubernetes Engine
    • tous les pods peuvent lire le registre privé du projet
  • En utilisant Amazon Elastic Container Registry (ECR)
    • utilise les rôles et politiques IAM pour contrôler l'accès aux dépôts ECR
    • rafraîchit automatiquement les certificats de login ECR
  • En utilisant Oracle Cloud Infrastructure Registry (OCIR)
    • utilise les rôles et politiques IAM pour contrôler l'accès aux dépôts OCIR
  • En utilisant Azure Container Registry (ACR)
  • En utilisant IBM Cloud Container Registry
    • utilise les rôles et politiques IAM pour contrôler l'accès à l'IBM Cloud Container Registry
  • En configurant les nœuds pour s'authentifier auprès d'un registre privé
    • tous les pods peuvent lire les registres privés configurés
    • nécessite la configuration des nœuds par un administrateur du cluster
  • En utilisant des images pré-chargées
    • tous les pods peuvent utiliser toutes les images mises en cache sur un nœud
    • nécessite l'accès root à tous les nœuds pour la mise en place
  • En spécifiant ImagePullSecrets dans un Pod
    • seuls les pods fournissant ses propres clés peuvent accéder au registre privé

Chaque option est décrite plus en détails ci-dessous.

Utiliser la Google Container Registry

Kubernetes prend en charge nativement la Google Container Registry (GCR), lorsqu'il s'exécute dans Google Compute Engine (GCE). Si vous exécutez votre cluster dans GCE ou Google Kubernetes Engine, utilisez simplement le nom complet de l'image (par ex. gcr.io/my_project/image:tag).

Tous les pods dans un cluster auront un accès en lecture aux images dans le registre.

Kubelet va s'authentifier auprès de GCR en utilisant le compte de service Google de l'instance. Le compte de service dans l'instance aura un https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_only, afin qu'il puisse récupérer depuis le GCR du projet mais qu'il ne puisse pas pousser une image.

Utiliser Amazon Elastic Container Registry

Kubernetes prend en charge nativement Amazon Elastic Container Registry, lorsque les nœuds sont des instances de AWS EC2.

Utilisez simplement le nom complet de l'image (par ex. ACCOUNT.dkr.ecr.REGION.amazonaws.com/imagename:tag) dans la définition du Pod.

Tous les utilisateurs du cluster qui peuvent créer des pods auront la possibilité d'exécuter des pods qui utilisent n'importe quelle image du registre ECR.

Kubelet va aller chercher et rafraîchir périodiquement les certificats ECR. Les permissions suivantes sont requises par kubelet :

  • ecr:GetAuthorizationToken
  • ecr:BatchCheckLayerAvailability
  • ecr:GetDownloadUrlForLayer
  • ecr:GetRepositoryPolicy
  • ecr:DescribeRepositories
  • ecr:ListImages
  • ecr:BatchGetImage

Exigences :

  • Vous devez utiliser kubelet version v1.2.0 ou ultérieure. (exécutez par ex. /usr/bin/kubelet --version=true).
  • Si vos nœuds sont dans une région différente de votre registre, vous devez utiliser la version v1.3.0 ou ultérieure.
  • ECR doit être disponible dans votre région.

Dépannage :

  • Vérifiez toutes les exigences ci-dessus.
  • Copiez les certificats de $REGION (par ex. us-west-2) sur votre poste de travail. Connectez-vous en SSH sur l'hôte et exécutez Docker manuellement avec ces certificats. Est-ce que ça marche ?
  • Vérifiez que kubelet s'exécute avec --cloud-provider=aws.
  • Augmentez la verbosité des logs de kubelet à au moins 3 et recherchez dans les logs de kubelet (par exemple avec journalctl -u kubelet) des lignes similaires à :
    • aws_credentials.go:109] unable to get ECR credentials from cache, checking ECR API
    • aws_credentials.go:116] Got ECR credentials from ECR API for <AWS account ID for ECR>.dkr.ecr.<AWS region>.amazonaws.com

Utiliser Azure Container Registry (ACR)

En utilisant Azure Container Registry vous pouvez vous authentifier en utilisant soit un utilisateur admin soit un service principal. Dans les deux cas, l'authentification est faite via l'authentification standard de Docker. Ces instructions assument l'outil en ligne de commande azure-cli.

Vous devez d'abord créer un registre et générer des certificats, la documentation complète pour cela peut être touvée dans la documentation de Azure container registry.

Une fois votre registre de conteneurs créé, vous utiliserez les certificats suivants pour vous connecter :

  • DOCKER_USER : service principal ou utilisateur admin
  • DOCKER_PASSWORD: mot de passe du service principal ou utilisateur admin
  • DOCKER_REGISTRY_SERVER: ${un-nom-de-registre}.azurecr.io
  • DOCKER_EMAIL: ${une-adresse-email}

Une fois que vous avez défini ces variables, vous pouvez configurer un Secret Kubernetes et l'utiliser pour déployer un Pod.

Utiliser IBM Cloud Container Registry

IBM Cloud Container Registry fournit un registre d'images multi-tenant privé que vous pouvez utiliser pour stocker et partager de manière sécurisée vos images. Par défaut, les images de votre registre privé sont scannées par le Vulnerability Advisor intégré pour détecter des failles de sécurité et des vulnérabilités potentielles. Les utilisateurs de votre compte IBM Cloud peuvent accéder à vos images, ou vous pouvez des rôles et politiques IAM pour fournir l'accès aux namespaces de l'IBM Cloud Container Registry.

Pour installer le plugin du CLI de IBM Cloud Container Registry et créer un namespace pour vos images, voir Débuter avec IBM Cloud Container Registry.

Si vous utilisez le même compte et la même région, vous pouvez déployer des images stockées dans IBM Cloud Container Registry vers la namespace default de votre cluster IBM Cloud Kubernetes Service sans configuration supplémentaire, voir Construire des conteneurs à partir d'images. Pour les autres options de configuration, voir Comprendre comment autoriser votre cluster à télécharger des images depuis un registre.

Configurer les nœuds pour s'authentifier auprès d'un registre privé

Docker stocke les clés pour les regisres privés dans le fichier $HOME/.dockercfg ou $HOME/.docker/config.json. Si vous placez le même fichier dans un des chemins de recherche ci-dessous, kubelet l'utilise comme fournisseur de clés lorsque les images sont récupérées.

  • {--root-dir:-/var/lib/kubelet}/config.json
  • {cwd of kubelet}/config.json
  • ${HOME}/.docker/config.json
  • /.docker/config.json
  • {--root-dir:-/var/lib/kubelet}/.dockercfg
  • {cwd of kubelet}/.dockercfg
  • ${HOME}/.dockercfg
  • /.dockercfg

Voici les étapes recommandées pour configurer vos nœuds pour qu'ils utilisent un registre privé. Dans cet exemple, exécutez-les sur votre poste de travail :

  1. Exécutez docker login [server] pour chaque jeu de certificats que vous désirez utiliser. Ceci met à jour $HOME/.docker/config.json.
  2. Examinez $HOME/.docker/config.json dans un éditeur pour vous assurer qu'il contient uniquement les certificats que vous désirez utiliser.
  3. Récupérez la liste de vos nœuds, par exemple :
    • si vous voulez connaître les noms : nodes=$(kubectl get nodes -o jsonpath='{range.items[*].metadata}{.name} {end}')
    • si vous voulez connaître les IPs : nodes=$(kubectl get nodes -o jsonpath='{range .items[*].status.addresses[?(@.type=="ExternalIP")]}{.address} {end}')
  4. Copiez votre fichier .docker/config.json local dans un des chemins de recherche ci-dessus.
    • par exemple : for n in $nodes; do scp ~/.docker/config.json root@$n:/var/lib/kubelet/config.json; done

Vérifiez en créant un pod utilisant une image privée, par ex. :

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-image-privee-1
spec:
  containers:
    - name: utilise-image-privee
      image: $NOM_IMAGE_PRIVEE
      imagePullPolicy: Always
      command: [ "echo", "SUCCESS" ]
EOF
pod/test-image-privee-1 created

Si tout fonctionne, alors, après quelques instants, vous pouvez exécuter :

kubectl logs test-image-privee-1

et voir que la commande affiche :

SUCCESS

Si vous suspectez que la commande a échouée, vous pouvez exécuter :

kubectl describe pods/test-image-privee-1 | grep 'Failed'

En cas d'échec, l'affichage sera similaire à :

  Fri, 26 Jun 2015 15:36:13 -0700    Fri, 26 Jun 2015 15:39:13 -0700    19    {kubelet node-i2hq}    spec.containers{uses-private-image}    failed        Failed to pull image "user/privaterepo:v1": Error: image user/privaterepo:v1 not found

Vous devez vous assurer que tous les nœuds du cluster ont le même fichier .docker/config.json. Dans le cas contraire, les pods vont s'exécuter sur certains nœuds et échouer sur d'autres. Par exemple, si vous utilisez l'autoscaling des nœuds, alors chaque modèle d'instance doit inclure le fichier .docker/config.json ou monter un disque le contenant.

Tous les pods auront un accès en lecture aux images d'un registre privé dès que les clés du registre privé sont ajoutées au fichier .docker/config.json.

Images pré-chargées

Par défaut, kubelet essaiera de récupérer chaque image depuis le registre spécifié. Cependant, si la propriété imagePullPolicy du conteneur est IfNotPresent ou Never, alors une image locale est utilisée (respectivement de préférence ou exclusivement).

Si vous désirez vous reposer sur des images pré-chargées pour éviter l'authentification à un registre, vous devez vous assurer que tous les nœuds du cluster ont les mêmes images pré-chargées.

Ceci peut être utilisé pour pré-charger certaines images pour gagner du temps, ou comme une alternative à l'authentification à un registre privé.

Tous les pods auront un accès en lecture aux images pré-chargées.

Spécifier ImagePullSecrets dans un Pod

Kubernetes permet de spécifier des clés de registre dans un pod.

Créer un Secret avec une config Docker

Exécutez la commande suivante, en substituant les valeurs en majuscule :

kubectl create secret docker-registry <name> --docker-server=SERVEUR_REGISTRE_DOCKER --docker-username=UTILISATEUR_DOCKER --docker-password=MOT_DE_PASSE_DOCKER --docker-email=EMAIL_DOCKER
secret/myregistrykey created.

Si vous avez déjà un fichier de clés Docker, alors, plutôt que d'utiliser la commande ci-dessus, vous pouvez importer le fichier de clés comme un Secret Kubernetes. Créer un Secret basé sur des clés Docker existantes explique comment s'y prendre. Ceci est particulièrement utile si vous utilisez plusieurs registres privés, kubectl create secret docker-registry créant un Secret ne fonctionnant qu'avec un seul registre privé.

Se référer à un imagePullSecrets dans un Pod

Vous pouvez maintenant créer des pods qui référencent ce secret en ajoutant une section imagePullSecrets dans la définition du pod.

cat <<EOF > pod.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: foo
  namespace: awesomeapps
spec:
  containers:
    - name: foo
      image: janedoe/awesomeapp:v1
  imagePullSecrets:
    - name: myregistrykey
EOF

cat <<EOF >> ./kustomization.yaml
resources:
- pod.yaml
EOF

Ceci doit être fait pour chaque pod utilisant un registre privé.

Cependant, la définition de ce champ peut être automatisé en définissant imagePullSecrets dans une ressource serviceAccount. Voyez Ajouter un ImagePullSecrets à un Service Account pour des instructions détaillées.

Vous pouvez utiliser cette méthode en conjonction avec un .docker/config.json par nœud. Les certificats seront alors regroupés. Cette approche fonctionnera dans Google Kubernetes Engine.

Cas d'utilisation

Il y a plusieurs solutions pour configurer des registres privés. Voici quelques cas d'utilisation classiques et des propositions de solutions.

  1. Cluster exécutant uniquement des images non propriétaires (par ex. open-source). Inutile de protéger les images.
    • Utilisez des images publiques dans le Hub Docker.
      • Pas de configuration requise.
      • Dans GCE/Google Kubernetes Engine, un miroir local est automatiquement utilisé pour améliorer la vitesse et la disponibilité.
  2. Cluster exécutant quelques images propriétaires qui doivent être protégées de l'extérieur de l'entreprise, mais visibles pour tous les utilisteurs du cluster.
    • Utilisez un registre Docker hébergé privé.
      • Il peut être hébergé sur le Hub Docker, ou ailleurs.
      • Configurez manuellement .docker/config.json sur caque nœud comme décrit ci-dessus.
    • Ou, utilisez un registre privé interne derrière votre pare-feu avec un accès ouvert en lecture.
      • Aucune configuration Kubernetes n'est nécessaire.
    • Ou, dans GCE/Google Kubernetes Engine, utilisez le Google Container Registry du projet.
      • Cela fonctionnera mieux pour l'autoscaling du cluster que la configuration manuelle des nœuds.
    • Ou, dans un cluster où le changement de la configuration des nœuds est difficile, utilisez imagePullSecrets.
  3. Cluster avec des images propriétaires, dont quelques-unes nécessitent un contrôle d'accès plus strict.
    • Assurez-vous que l'admission controller AlwaysPullImages est actif. Autrement, tous les Pods ont potentiellement accès à toutes les images.
    • Déplacez les données sensibles dans une ressource "Secret", plutôt que de les intégrer dans une image.
  4. Un cluster multi-tenant où chaque tenant doit avoir son propre registre privé.
    • Assurez-vous que l'admission controller AlwaysPullImages est actif. Autrement, tous les Pods ont potentiellement accès à toutes les images.
    • Utilisez un registre privé nécessitant l'autorisation.
    • Générez des certificats de registre pour chaque tenant, placez-les dans des secrets, et placez ces secrets dans les namespaces de chaque tenant. pod - Le tenant ajoute ce secret dans les imagePullSecrets de chaque pod.

Si vous devez accéder à plusieurs registres, vous pouvez créer un secret pour chaque registre. Kubelet va fusionner tous les imagePullSecrets dans un unique .docker/config.json virtuel.

3.3.2 - Classe d'exécution (Runtime Class)

Classe d'execution conteneur pour Kubernetes
FEATURE STATE: Kubernetes v1.12 [alpha]

Cette page décrit la ressource RuntimeClass et le mécanisme de sélection d'exécution (runtime).

Runtime Class

La RuntimeClass est une fonctionnalité alpha permettant de sélectionner la configuration d'exécution du conteneur à utiliser pour exécuter les conteneurs d'un pod.

Installation

En tant que nouvelle fonctionnalité alpha, certaines étapes de configuration supplémentaires doivent être suivies pour utiliser la RuntimeClass:

  1. Activer la fonctionnalité RuntimeClass (sur les apiservers et les kubelets, nécessite la version 1.12+)
  2. Installer la RuntimeClass CRD
  3. Configurer l'implémentation CRI sur les nœuds (dépend du runtime)
  4. Créer les ressources RuntimeClass correspondantes

1. Activer RuntimeClass feature gate (portail de fonctionnalité)

Voir Feature Gates pour une explication sur l'activation des feature gates. La RuntimeClass feature gate doit être activée sur les API servers et les kubelets.

2. Installer la CRD RuntimeClass

La RuntimeClass CustomResourceDefinition (CRD) se trouve dans le répertoire addons du dépôt Git Kubernetes: kubernetes/cluster/addons/runtimeclass/runtimeclass_crd.yaml

Installer la CRD avec kubectl apply -f runtimeclass_crd.yaml.

3. Configurer l'implémentation CRI sur les nœuds

Les configurations à sélectionner avec RuntimeClass dépendent de l'implémentation CRI. Consultez la documentation correspondante pour votre implémentation CRI pour savoir comment le configurer. Comme c'est une fonctionnalité alpha, tous les CRI ne prennent pas encore en charge plusieurs RuntimeClasses.

Les configurations ont un nom RuntimeHandler correspondant , référencé par la RuntimeClass. Le RuntimeHandler doit être un sous-domaine DNS valide selon la norme RFC 1123 (alphanumériques + - et . caractères).

4. Créer les ressources RuntimeClass correspondantes

Les configurations effectuées à l'étape 3 doivent chacune avoir un nom RuntimeHandler associé, qui identifie la configuration. Pour chaque RuntimeHandler (et optionellement les handlers vides ""), créez un objet RuntimeClass correspondant.

La ressource RuntimeClass ne contient actuellement que 2 champs significatifs: le nom RuntimeClass (metadata.name) et le RuntimeHandler (spec.runtimeHandler). la définition de l'objet ressemble à ceci:

apiVersion: node.k8s.io/v1alpha1  # La RuntimeClass est définie dans le groupe d'API node.k8s.io
kind: RuntimeClass
metadata:
  name: myclass  # Le nom avec lequel la RuntimeClass sera référencée
  # La RuntimeClass est une ressource non cantonnées à un namespace
spec:
  runtimeHandler: myconfiguration  # Le nom de la configuration CRI correspondante

Usage

Une fois que les RuntimeClasses sont configurées pour le cluster, leur utilisation est très simple. Spécifiez runtimeClassName dans la spécficiation du pod. Par exemple:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  runtimeClassName: myclass
  # ...

Cela indiquera à la kubelet d'utiliser la RuntimeClass spécifiée pour exécuter ce pod. Si la RuntimeClass n'existe pas, ou si la CRI ne peut pas exécuter le handler correspondant, le pod passera finalement à l'état failed. Recherchez l'événement correspondant pour un message d'erreur.

Si aucun runtimeClassName n'est spécifié, le RuntimeHandler par défault sera utilisé, qui équivaut au comportement lorsque la fonctionnalité RuntimeClass est désactivée.

3.3.3 - L'environnement du conteneur

L'environnement du conteneur Kubernetes

Cette page décrit les ressources disponibles pour les conteneurs dans l'environnement de conteneur.

L'environnement du conteneur

L’environnement Kubernetes conteneur fournit plusieurs ressources importantes aux conteneurs:

  • Un système de fichier, qui est une combinaison d'une image et un ou plusieurs volumes.
  • Informations sur le conteneur lui-même.
  • Informations sur les autres objets du cluster.

Informations sur le conteneur

Le nom d'hôte d'un conteneur est le nom du pod dans lequel le conteneur est en cours d'exécution. Il est disponible via la commande hostname ou gethostname dans libc.

Le nom du pod et le namespace sont disponibles en tant que variables d'environnement via l'API downward.

Les variables d'environnement définies par l'utilisateur à partir de la définition de pod sont également disponibles pour le conteneur, de même que toutes les variables d'environnement spécifiées de manière statique dans l'image Docker.

Informations sur le cluster

Une liste de tous les services en cours d'exécution lors de la création d'un conteneur est disponible pour ce conteneur en tant que variables d'environnement. Ces variables d'environnement correspondent à la syntaxe des liens Docker.

Pour un service nommé foo qui correspond à un conteneur bar, les variables suivantes sont définies:

FOO_SERVICE_HOST=<l'hôte sur lequel le service est exécuté>
FOO_SERVICE_PORT=<le port sur lequel le service fonctionne>

Les services ont des adresses IP dédiées et sont disponibles pour le conteneur avec le DNS, si le module DNS est activé. 

A suivre

3.3.4 - Hooks de cycle de vie de conteneurs

Cette page décrit comment un conteneur pris en charge par kubelet peut utiliser le framework de Hooks de cycle de vie de conteneurs pour exécuter du code déclenché par des événements durant son cycle de vie.

Aperçu

De manière similaire à quantité de frameworks de langages de programmation qui ont des hooks de cycle de vie de composants, comme Angular, Kubernetes fournit aux conteneurs des hooks de cycle de vie. Les hooks permettent à un conteneur d'être au courant d'événements durant son cycle de vie et d'exécuter du code implémenté dans un handler lorsque le hook de cycle de vie correspondant est exécuté.

Hooks de conteneurs

Il existe deux hooks exposés aux conteneurs :

PostStart

Ce hook s'exécute immédiatement après qu'un conteneur soit créé. Cependant, il n'y a aucune garantie que le hook s'exécute avant l'ENTRYPOINT du conteneur. Aucun paramètre n'est passé au handler.

PreStop

Ce hook est appelé immédiatement avant qu'un conteneur se termine, en raison d'un appel à l'API ou d'un événement comme un échec de la liveness probe, un droit de préemption, un conflit de ressources ou autres. Un appel au hook preStop échoue si le conteneur est déjà dans l'état terminé ou complété. Il est bloquant, ce qui veut dire qu'il est synchrone, et doit donc se terminer avant que l'appel pour supprimer le conteneur soit envoyé. Aucun paramètre n'est passé au handler.

Une description plus précise du comportement de l'arrêt peut être trouvé dans Arrêt de Pods.

Implémentation d'un handler de hook

Les conteneurs peuvent accéder à un hook en implémentant et enregistrant un handler pour ce hook. Il existe deux types de handlers de hook pouvant être implémentés pour des conteneurs :

  • Exec - Exécute une commande donnée, comme pre-stop.sh, dans les cgroups et namespaces du conteneur. Les ressources consommées par la commande sont comptabilisées pour le conteneur.
  • HTTP - Exécute une requête HTTP sur un endpoint spécifique du conteneur.

Exécution d'un handler de hook

Lorsqu'un hook de cycle de vie de conteneur est appelé, le système de gestion de Kubernetes exécute le handler dans le conteneur enregistré pour ce hook.

Les appels aux handlers de hook sont synchrones dans le contexte du pod contenant le conteneur. Ceci veut dire que pour un hook PostStart, bien que l'ENTRYPOINT du conteneur et le hook soient lancés de manière asynchrone, si le hook prend trop de temps à s'exécuter ou se bloque, le conteneur ne peut pas atteindre l'état running.

Le comportement est similaire pour un hook PreStop. Si le hook se bloque durant l'exécution, la phase du Pod reste en état Terminating et le hook est tué après terminationGracePeriodSeconds que le pod se termine. Si un hook PostStart ou PreStop échoue, le conteneur est tué.

Les utilisateurs doivent rendre leurs handlers de hook aussi légers que possible. Il existe des cas, cependant, où de longues commandes ont un intérêt, comme pour enregistrer un état avant de stopper un conteneur.

Garanties de déclenchement d'un hook

La politique de déclenchement d'un hook est au moins une fois, ce qui veut dire qu'un hook peut être déclenché plus d'une fois pour un événement donné, comme PostStart ou PreStop. Il appartient à l'implémentation du hook de prendre en compte correctement ce comportement.

En général, un seul déclenchement est fait. Si, par exemple, un récepteur de hook HTTP est hors service et ne peut pas prendre en charge du trafic, il n'y a aucune tentative de renvoi. Dans quelques rares cas, cependant, un double envoi peut se produire. Par exemple, si kubelet redémarre au milieu d'un déclenchement de hook, le hook pourrait être re-déclenché après que kubelet redémarre.

Débugger des handlers de hook

Les logs pour un handler de hook ne sont pas exposés dans les événements du Pod. Si un handler échoue pour une raison particulière, il envoie un événement. Pour PostStart, c'est l'événement FailedPostStartHook et pour PreStop, c'est l'événement FailedPreStopHook. Vous pouvez voir ces événements en exécutant kubectl describe pod <pod_name>. Voici un exemple d'affichage d'événements lors de l'exécution de cette commande :

Events:
  FirstSeen  LastSeen  Count  From                                                   SubObjectPath          Type      Reason               Message
  ---------  --------  -----  ----                                                   -------------          --------  ------               -------
  1m         1m        1      {default-scheduler }                                                          Normal    Scheduled            Successfully assigned test-1730497541-cq1d2 to gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Pulling              pulling image "test:1.0"
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Created              Created container with docker id 5c6a256a2567; Security:[seccomp=unconfined]
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Pulled               Successfully pulled image "test:1.0"
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Started              Started container with docker id 5c6a256a2567
  38s        38s       1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Killing              Killing container with docker id 5c6a256a2567: PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1
  37s        37s       1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Killing              Killing container with docker id 8df9fdfd7054: PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1
  38s        37s       2      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}                         Warning   FailedSync           Error syncing pod, skipping: failed to "StartContainer" for "main" with RunContainerError: "PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1"
  1m         22s       2      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Warning   FailedPostStartHook

A suivre

3.4 - Workloads

Comprendre les Pods, le plus petit objet déployable sur Kubernetes, et les abstractions de haut niveaux vous permettant de les lancer.

Un workload (charge de travail) est une application fonctionnant sur Kubernetes. Que votre workload soit un composant unique ou un agrégat de composants, sur Kubernetes celui-ci fonctionnera dans une série de pods. Dans Kubernetes, un Pod represente un ensemble de conteneur (containers) en fonctionnement sur votre cluster.

Les pods Kubernetes ont un cycle de vie définit (defined lifecycle). Par exemple, quand un pod est en fonction sur votre cluster et qu’une panne critique survient sur le noeud (node) où se situe ce pod, tous les pods du noeud seront en échec. Kubernetes traite ce niveau d’échec comme un état final : Vous devez créer un nouveau Pod pour retrouver l’état initial même si le noeud redevient sain.

Cependant, pour vous simplifier la vie, vous n’avez pas a gérer chaque Pod directement. Vous pouvez utiliser une ressource workload qui gère votre groupe de pods à votre place. Ces ressources configurent des controleurs (controllers) qui s’assurent que le bon nombre et le bon type de pod soit en fonction pour égaler l’état que vous avez spécifié.

Kubernetes fournit plusieurs ressources workload pré-faites :

  • Deployment et ReplicaSet (qui remplacent l’ancienne ressource ReplicationController)). Le Deployment (déploiement) est une bonne approche pour manager une application stateless sur votre cluster, tous les Pods d’un Deployment sont interchangeables et peuvent être remplacés si besoin.
  • Le StatefulSet vous permet de lancer un ou plusieurs Pods en relation qui garde plus ou moins la trace de leurs état. Par exemple si votre workload enregistre des données de façon persistente, vous pouvez lancer un StatefulSet qui fera le lien entre les Pods et un volume persistent (PersistentVolume). Votre code, présent dans les Pods du StatefulSet, peut répliquer des données dans les autres Pods qui sont dans le même StatefulSet, pour améliorer la résilience global.
  • Le DaemonSet permet de définir les Pods qui effectuent des actions sur le noeud local. Ceux-ci peuvent être fondamental aux opérations de votre cluster, comme un outil d’aide réseau, ou peuvent faire part d’un module complémentaire (add-on). Pour chaque nouveau noeud ajouté au cluster, le controle plane organise l'ajout d'un Pod pour ce DaemonSet sur le nouveau noeud.
  • Les Job et CronJob sont des taches lancées jusqu’à accomplissement puis s’arrêtent. Les Jobs réprésentent une tâche ponctuelle, les CronJob sont des tâches récurrentes planifiés.

Dans l’écosystème étendu de Kubernetes, vous pouvez trouver des ressources workload de fournisseurs tiers qui offrent des fonctionnalités supplémentaires. L’utilisation d’un CustomResourceDefinition permet d’ajouter une ressource workload d’un fournisseur tiers si vous souhaitez rajouter une fonctionnalité ou un comportement spécifique qui ne fait pas partie du noyau de Kubernetes. Par exemple, si vous voulez lancer un groupe de Pods pour votre application mais que vous devez arrêter leurs fonctionnement tant qu’ils ne sont pas tous disponibles, alors vous pouvez implémenter ou installer une extension qui permet cette fonctionnalité.

A suivre

Vous pouvez continuer la lecture des ressources, vous pouvez aussi apprendre à connaitre les taches qui leurs sont liées :

Pour en apprendre plus sur les méchanismes de Kubernetes, de séparation du code et de la configuration, allez voir Configuration.

Il y a deux concepts supportés qui fournissent un contexte sur le sujet : comment Kubernetes gère les pods pour les applications :

Une fois que votre application est lancée, vous souhaitez peut etre la rendre disponible sur internet comme un Service ou comme une application web uniquement en utilsant un Ingress.

3.4.1 - Pods

3.4.1.1 - Aperçu du Pod

Pod Concept Kubernetes

Cette page fournit un aperçu du Pod, l'objet déployable le plus petit dans le modèle d'objets Kubernetes.

Comprendre les Pods

Un Pod est l'unité d'exécution de base d'une application Kubernetes--l'unité la plus petite et la plus simple dans le modèle d'objets de Kubernetes--que vous créez ou déployez. Un Pod représente des process en cours d'exécution dans votre cluster.

Un Pod encapsule un conteneur applicatif (ou, dans certains cas, plusieurs conteneurs), des ressources de stockage, une identité réseau (adresse IP) unique, ainsi que des options qui contrôlent comment le ou les conteneurs doivent s'exécuter. Un Pod représente une unité de déploiement : une instance unique d'une application dans Kubernetes, qui peut consister soit en un unique container soit en un petit nombre de conteneurs qui sont étroitement liés et qui partagent des ressources.

Docker est le runtime de conteneurs le plus courant utilisé dans un Pod Kubernetes, mais les Pods prennent également en charge d'autres runtimes de conteneurs.

Les Pods dans un cluster Kubernetes peuvent être utilisés de deux manières différentes :

  • les Pods exécutant un conteneur unique. Le modèle "un-conteneur-par-Pod" est le cas d'utilisation Kubernetes le plus courant ; dans ce cas, vous pouvez voir un Pod comme un wrapper autour d'un conteneur unique, et Kubernetes gère les Pods plutôt que directement les conteneurs.
  • les Pods exécutant plusieurs conteneurs devant travailler ensemble. Un Pod peut encapsuler une application composée de plusieurs conteneurs co-localisés qui sont étroitement liés et qui doivent partager des ressources. Ces conteneurs co-localisés pourraient former une unique unité de service cohésive--un conteneur servant des fichiers d'un volume partagé au public, alors qu'un conteneur "sidecar" séparé rafraîchit ou met à jour ces fichiers. Le Pod enveloppe ensemble ces conteneurs et ressources de stockage en une entité maniable de base.

Chaque Pod est destiné à exécuter une instance unique d'une application donnée. Si vous désirez mettre à l'échelle votre application horizontalement, (pour fournir plus de ressources au global en exécutant plus d'instances), vous devez utiliser plusieurs Pods, un pour chaque instance. Dans Kubernetes, on parle typiquement de réplication. Des Pods répliqués sont en général créés et gérés en tant que groupe par une ressource de charge de travail et son _contrôleur_. Voir Pods et contrôleurs pour plus d'informations.

Comment les Pods gèrent plusieurs conteneurs

Les Pods sont conçus pour supporter plusieurs process coopérants (sous forme de conteneurs) qui forment une unité de service cohésive. Les conteneurs d'un même Pod sont automatiquement co-localisés et co-programmés sur la même machine physique ou virtuelle dans le cluster. Ces conteneurs peuvent partager des ressources et dépendances, communiquer entre eux, et coordonner quand et comment ils sont arrêtés.

Notez que grouper plusieurs conteneurs co-localisés et co-gérés dans un unique Pod est un cas d'utilisation relativement avancé. Vous devez utiliser ce pattern seulement dans des instances spécifiques dans lesquelles vos conteneurs sont étroitement liés. Par exemple, vous pourriez avoir un conteneur qui agit comme un serveur web pour des fichiers contenus dans un volume partagé, et un conteneur "sidecar" séparé qui met à jour ces fichiers depuis une source externe, comme dans le diagramme suivant :

example pod diagram

Certains Pods ont des init containers en plus d'app containers. Les Init containers s'exécutent et terminent avant que les conteneurs d'application soient démarrés.

Les Pods fournissent deux types de ressources partagées pour leurs conteneurs : réseau et stockage.

Réseau

Chaque Pod se voit assigner une adresse IP unique pour chaque famille d'adresses. Tous les conteneurs d'un Pod partagent le même namespace réseau, y compris l'adresse IP et les ports réseau. Les conteneurs à l'intérieur d'un Pod peuvent communiquer entre eux en utilisant localhost. Lorsque les conteneurs dans un Pod communiquent avec des entités en dehors du Pod, ils doivent coordonner comment ils utilisent les ressources réseau partagées (comme les ports).

Stockage

Un Pod peut spécifier un jeu de volumes de stockage partagés. Tous les conteneurs dans le Pod peuvent accéder aux volumes partagés, permettant à ces conteneurs de partager des données. Les volumes permettent aussi les données persistantes d'un Pod de survivre au cas où un des conteneurs doit être redémarré. Voir Volumes pour plus d'informations sur la façon dont Kubernetes implémente le stockage partagé dans un Pod.

Travailler avec des Pods

Vous aurez rarement à créer directement des Pods individuels dans Kubernetes--même des Pods à un seul conteneur. Ceci est dû au fait que les Pods sont conçus comme des entités relativement éphémères et jetables. Lorsqu'un Pod est créé (directement par vous ou indirectement par un _contrôleur_), il est programmé pour s'exécuter sur un dans votre cluster. Le Pod reste sur ce nœud jusqu'à ce que le process se termine, l'objet pod soit supprimé, le pod soit expulsé par manque de ressources, ou le nœud soit en échec.

Les Pods ne se guérissent pas par eux-mêmes. Si un Pod est programmé sur un Nœud qui échoue, ou si l'opération de programmation elle-même échoue, le Pod est supprimé ; de plus, un Pod ne survivra pas à une expulsion due à un manque de ressources ou une mise en maintenance du Nœud. Kubernetes utilise une abstraction de plus haut niveau, appelée un contrôleur, qui s'occupe de gérer les instances de Pods relativement jetables. Ainsi, même s'il est possible d'utiliser des Pods directement, il est beaucoup plus courant dans Kubernetes de gérer vos Pods en utilisant un contrôleur.

Pods et contrôleurs

Vous pouvez utiliser des ressources de charges de travail pour créer et gérer plusieurs Pods pour vous. Un contrôleur pour la ressource gère la réplication, le plan de déploiement et la guérison automatique en cas de problèmes du Pod. Par exemple, si un noeud est en échec, un contrôleur note que les Pods de ce noeud ont arrêté de fonctionner et créent des Pods pour les remplacer. L'ordonnanceur place le Pod de remplacement sur un noeud en fonctionnement.

Voici quelques exemples de ressources de charges de travail qui gèrent un ou plusieurs Pods :

Templates de Pod

Les Templates de Pod sont des spécifications pour créer des Pods, et sont inclus dans les ressources de charges de travail comme les Deployments, les Jobs et les DaemonSets.

Chaque contrôleur pour une ressource de charges de travail utilise le template de pod à l'intérieur de l'objet pour créer les Pods. Le template de pod fait partie de l'état désiré de la ressource de charges de travail que vous avez utilisé pour exécuter votre application.

L'exemple ci-dessous est un manifest pour un Job simple avec un template qui démarre un conteneur. Le conteneur dans ce Pod affiche un message puis se met en pause.

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: hello
spec:
  template:
    # Ceci est un template de pod
    spec:
      containers:
      - name: hello
        image: busybox
        command: ['sh', '-c', 'echo "Hello, Kubernetes!" && sleep 3600']
      restartPolicy: OnFailure
    # Le template de pod se termine ici

Modifier le template de pod ou changer pour un nouvau template de pod n'a pas d'effet sur les pods déjà existants. Les Pods ne reçoivent pas une mise à jour du template directement ; au lieu de cela, un nouveau Pod est créé pour correspondre au nouveau template de pod.

Par exemple, un contrôleur de Deployment s'assure que les Pods en cours d'exécution correspondent au template de pod en cours. Si le template est mis à jour, le contrôleur doit supprimer les pods existants et créer de nouveaux Pods avec le nouveau template. Chaque contrôleur de charges de travail implémente ses propres règles pour gérer les changements du template de Pod.

Sur les noeuds, le kubelet n'observe ou ne gère pas directement les détails concernant les templates de pods et leurs mises à jours ; ces détails sont abstraits. Cette abstraction et cette séparation des préoccupations simplifie la sémantique du système, et rend possible l'extension du comportement du cluster sans changer le code existant.

A suivre

3.4.1.2 - Pods

Les Pods sont les plus petites unités informatiques déployables qui peuvent être créées et gérées dans Kubernetes.

Qu'est-ce qu'un pod ?

Un pod (terme anglo-saxon décrivant un groupe de baleines ou une gousse de pois) est un groupe d'un ou plusieurs conteneurs (comme des conteneurs Docker), ayant du stockage/réseau partagé, et une spécification sur la manière d'exécuter ces conteneurs. Les éléments d'un pod sont toujours co-localisés et co-ordonnancés, et s'exécutent dans un contexte partagé. Un pod modélise un "hôte logique" spécifique à une application - il contient un ou plusieurs conteneurs applicatifs qui sont étroitement liés — dans un monde pré-conteneurs, être exécuté sur la même machine physique ou virtuelle signifierait être exécuté sur le même hôte logique.

Bien que Kubernetes prenne en charge d'autres runtimes de conteneurs que Docker, Docker est le runtime le plus connu, et cela aide à décrire des pods en termes Docker.

Le contexte partagé d'un pod est un ensemble de namespaces Linux, cgroups, et potentiellement d'autres facettes d'isolation - les mêmes choses qui isolent un conteneur Docker. Dans le contexte d'un pod, les applications individuelles peuvent se voir appliquer d'autres sous-isolations.

Les conteneurs d'un pod partagent une adresse IP et un espace de ports, et peuvent communiquer via localhost. Ils peuvent aussi communiquer entre eux en utilisant des communications inter-process standard comme les sémaphores SystemV ou la mémoire partagée POSIX. Les conteneurs appartenant à des pods distincts ont des adresses IP distinctes et ne peuvent pas communiquer par IPC sans configuration spécifique. Ces conteneurs communiquent en général entre eux via les adresses IP de leurs pods.

Les applications à l'intérieur d'un pod ont aussi accès à des volumes partagés, qui sont définis dans le cadre d'un pod et sont mis à disposition pour être montés dans le système de fichiers de chaque application.

En terme de concepts Docker, un pod est modélisé par un groupe de conteneurs Docker ayant des namespaces et des volumes partagés.

Tout comme des conteneurs applicatifs individuels, les pods sont considérés comme des entités relativement éphémères (plutôt que durables). Comme discuté dans Cycle de vie d'un pod, les pods sont créés, des ID uniques (UID) leurs sont assignés, et ils sont ordonnancés sur des nœuds où il restent jusqu'à leur arrêt (selon la politique de redémarrage) ou suppression. Si un nœud meurt, les pods ordonnancés sur ce nœud sont programmés pour être terminés, après un délai d'attente. Un pod donné (défini par un UID) n'est pas "re-ordonnancé" sur un nouveau nœud ; par contre, il peut être remplacé par un pod identique, ayant le même nom si désiré, mais avec un nouvel UID (voir replication controller pour plus de détails).

Lorsque quelque chose, comme un volume, a le même cycle de vie qu'un pod, il existe aussi longtemps que le pod (avec l'UID donné) existe. Si ce pod est supprimé pour une quelconque raison, même si un remplaçant identique est recréé, la chose liée (par ex. le volume) est aussi détruite et créée à nouveau.

pod diagram

Un pod multi-conteneurs contenant un extracteur de fichiers et un serveur web utilisant un volume persistant comme espace de stockage partagé entre les conteneurs.

Intérêts des pods

Gestion

Les pods fournissent une unité de service cohérente afin d'avoir un modèle coopératif entre plusieurs processus. Ils simplifient le déploiement et la gestion d'applications en fournissant une abstraction de plus haut niveau que l'ensemble des applications les constituant. Les pods servent d'unité de déploiement, de mise à l'échelle horizontale, et de réplication. La co-localisation (co-ordonnancement), la fin partagée (par ex. l'arrêt), la réplication coordonnée, le partage de ressources et la gestion des dépendances sont traités automatiquement pour les conteneurs dans un pod.

Partage de ressources et communication

Les pods permettent le partage de ressources et la communication entre ses constituants.

Les applications dans un pod utilisent toutes le même réseau (même adresse IP et espace de ports) et peuvent donc "se trouver" entre elles et communiquer en utilisant localhost. À cause de cela, les applications dans un pod doivent coordonner leurs usages de ports. Chaque pod a une adresse IP dans un réseau plat partagé ayant un accès complet aux autres hôtes et pods à travers le réseau.

Le nom d'hôte est défini avec le nom du pod pour les conteneurs applicatifs à l'intérieur du pod. Plus de détails sur le réseau.

En plus de définir les conteneurs applicatifs s'exécutant dans le pod, le pod spécifie un ensemble de volumes de stockage partagés. Les volumes permettent aux données de survivre aux redémarrages de conteneurs et d'être partagés entre les applications d'un même pod.

Cas d'utilisation de pods

Des pods peuvent être utilisés pour héberger verticalement des piles applicatives intégrées (par ex. LAMP), mais leur principal intérêt est la mise en place de programmes auxiliaires co-localisés et co-gérés, comme :

  • systèmes de gestion de contenu, chargeurs de fichiers et de données, gestionnaires de cache local, etc.
  • sauvegarde de log et checkpoint, compression, rotation, prise d'instantanés, etc.
  • data change watchers, log tailers, adaptateurs de logs et monitoring, éditeurs d'événements, etc.
  • proxies, bridges et adaptateurs
  • contrôleurs, gestionnaires, configurateurs et gestionnaires de mise à jour

Des pods individuels ne sont pas destinés à exécuter plusieurs instances de la même application, en général.

Pour une explication plus détaillée, voir The Distributed System ToolKit: Patterns for Composite Containers.

Alternatives envisagées

Pourquoi ne pas simplement exécuter plusieurs programmes dans un unique conteneur (Docker) ?

  1. Transparence. Rendre les conteneurs à l'intérieur du pod visibles par l'infrastucture permet à l'infrastucture de fournir des services à ces conteneurs, comme la gestion des processus et le monitoring des ressources. Ceci apporte un certain nombre de facilités aux utilisateurs.
  2. Découpler les dépendances logicielles. Les conteneurs individuels peuvent être versionnés, reconstruits et redéployés de manière indépendante. Kubernetes pourrait même un jour prendre en charge la mise à jour à chaud de conteneurs individuels.
  3. Facilité d'utilisation. Les utilisateurs n'ont pas besoin d'exécuter leur propre gestionnaire de processus, de se soucier de la propagation de signaux et de codes de sortie, etc.
  4. Efficacité. L'infrastructure prenant plus de responsabilités, les conteneurs peuvent être plus légers.

Pourquoi ne pas prendre en charge le co-ordonnancement de conteneurs basé sur les affinités ?

Cette approche pourrait fournir la co-localisation, mais ne fournirait pas la plupart des bénéfices des pods, comme le partage de ressources, IPC, la garantie d'une fin partagée et une gestion simplifiée.

Durabilité des pods (ou manque de)

Les pods ne doivent pas être considérés comme des entités durables. Ils ne survivent pas à des erreurs d'ordonnancement, à un nœud en échec ou à d'autres expulsions, suite à un manque de ressources ou une mise en maintenance d'un nœud.

En général, les utilisateurs n'ont pas à créer directement des pods. Ils doivent presque toujours utiliser des contrôleurs, même pour des singletons, comme par exemple des Deployments. Les contrôleurs fournissent l'auto-guérison à l'échelle du cluster, ainsi que la réplication et la gestion des déploiements (rollout). Les contrôleurs comme StatefulSet peuvent aussi prendre en charge des pods avec état (stateful).

L'utilisation d'APIs collectives comme principale primitive exposée à l'utilisateur est courante dans les systèmes d'ordonnancement de clusters, comme Borg, Marathon, Aurora, et Tupperware.

Un Pod est exposé en tant que primitive afin de faciliter :

  • la connexion du scheduler et du contrôleur
  • la possibilité d'opérations au niveau du pod sans besoin de passer par des APIs au niveau du contrôleur
  • le découplage du cycle de fin d'un pod de celui d'un contrôleur, comme pour l'amorçage (bootstrapping)
  • le découplage des contrôleurs et des services — le contrôleur d'endpoints examine uniquement des pods
  • la composition claire des fonctionnalités niveau Kubelet et des fonctionnalités niveau cluster — concrètement, Kubelet est le "contrôleur de pods"
  • les applications hautement disponibles, qui attendront que les pods soient remplacés avant leur arrêt et au moins avant leur suppression, comme dans les cas d'éviction programmée ou de pré-chargement d'image.

Arrêt de pods

Les pods représentant des processus s'exécutant sur des nœuds d'un cluster, il est important de permettre à ces processus de se terminer proprement lorsqu'ils ne sont plus nécessaires (plutôt que d'être violemment tués avec un signal KILL et n'avoir aucune chance de libérer ses ressources). Les utilisateurs doivent pouvoir demander une suppression et savoir quand les processus se terminent, mais aussi être capable de s'assurer que la suppression est réellement effective. Lorsqu'un utilisateur demande la suppression d'un pod, le système enregistre le délai de grâce prévu avant que le pod puisse être tué de force, et qu'un signal TERM soit envoyé au processus principal de chaque conteneur. Une fois la période de grâce expirée, le signal KILL est envoyé à ces processus, et le pod est alors supprimé de l'API server. Si Kubelet ou le gestionnaire de conteneurs est redémarré lors de l'attente de l'arrêt des processus, l'arrêt sera réessayé avec la période de grâce complète.

Un exemple de déroulement :

  1. Un utilisateur envoie une commande pour supprimer un Pod, avec une période de grâce par défaut (30s)
  2. Le Pod dans l'API server est mis à jour avec le temps au delà duquel le Pod est considéré "mort" ainsi que la période de grâce.
  3. Le Pod est affiché comme "Terminating" dans les listes des commandes client
  4. (en même temps que 3) Lorsque Kubelet voit qu'un Pod a été marqué "Terminating", le temps ayant été mis en 2, il commence le processus de suppression du pod.
    1. Si un des conteneurs du Pod a défini un preStop hook, il est exécuté à l'intérieur du conteneur. Si le preStop hook est toujours en cours d'exécution à la fin de la période de grâce, l'étape 2 est invoquée avec une courte (2 secondes) période de grâce supplémentaire une seule fois. Vous devez modifier terminationGracePeriodSeconds si le hook preStop a besoin de plus de temps pour se terminer.
    2. Le signal TERM est envoyé aux conteneurs. Notez que tous les conteneurs du Pod ne recevront pas le signal TERM en même temps et il peut être nécessaire de définir des preStop hook si l'ordre d'arrêt est important.
  5. (en même temps que 3) Le Pod est supprimé des listes d'endpoints des services, et n'est plus considéré comme faisant partie des pods en cours d'exécution pour les contrôleurs de réplication. Les Pods s'arrêtant lentement ne peuvent pas continuer à servir du trafic, les load balancers (comme le service proxy) les supprimant de leurs rotations.
  6. Lorsque la période de grâce expire, les processus s'exécutant toujours dans le Pod sont tués avec SIGKILL.
  7. Kubelet va supprimer le Pod dans l'API server en indiquant une période de grâce de 0 (suppression immédiate). Le Pod disparaît de l'API et n'est plus visible par le client.

Par défaut, toutes les suppressions ont une période de grâce de 30 secondes. La commande kubectl delete prend en charge l'option --grace-period=<secondes> permettant à l'utilisateur de spécifier sa propre valeur. La valeur 0 force la suppression du pod. Avec kubectl version >= 1.5, vous devez spécifier un flag supplémentaire --force avec --grace-period=0 pour pouvoir forcer la suppression.

Suppression forcée de pods

La suppression forcée d'un pod est définie comme la suppression immédiate d'un pod de l'état du cluster et d'etcd. Lorqu'une suppression forcée est effectuée, l'apiserver n'attend pas la confirmation de kubelet que le pod a été terminé sur le nœud sur lequel il s'exécutait. Il supprime le pod de l'API immédiatement pour qu'un nouveau pod puisse être créé avec le même nom. Sur le nœud, les pods devant se terminer immédiatement se verront donner une courte période de grâce avant d'être tués de force.

Les suppressions forcées peuvent être potentiellement dangereuses pour certains pods et doivent être effectuées avec précaution. Dans le cas de pods d'un StatefulSet, veuillez vous référer à la documentation pour supprimer des Pods d'un StatefulSet.

Mode privilégié pour les conteneurs d'un pod

Depuis Kubernetes v1.1, tout conteneur d'un pod peut activer le mode privilégié, en utilisant le flag privileged du SecurityContext de la spec du conteneur. Ceci est utile pour les conteneurs voulant utiliser les capacités de Linux comme manipuler la pile réseau ou accéder aux périphériques. Les processus dans un tel conteneur ont pratiquement les mêmes privilèges que les processus en dehors d'un conteneur. En mode privilégié, il doit être plus facile d'écrire des plugins réseau et volume en tant que pods séparés ne devant pas être compilés dans kubelet.

Si le master exécute Kubernetes v1.1 ou supérieur, et les nœuds exécutent une version antérieure à v1.1, les nouveaux pods privilégiés seront acceptés par l'api-server, mais ne seront pas lancés. Il resteront en état "pending". Si l'utilisateur appelle kubectl describe pod FooPodName, l'utilisateur peut voir la raison pour laquelle le pod est en état "pending". La table d'événements dans la sortie de la commande "describe" indiquera : Error validating pod "FooPodName"."FooPodNamespace" from api, ignoring: spec.containers[0].securityContext.privileged: forbidden '<*>(0xc2089d3248)true'

Si le master exécute une version antérieure à v1.1, les pods privilégiés ne peuvent alors pas être créés. Si l'utilisateur tente de créer un pod ayant un conteneur privilégié, l'utilisateur obtiendra l'erreur suivante : The Pod "FooPodName" is invalid. spec.containers[0].securityContext.privileged: forbidden '<*>(0xc20b222db0)true'

Objet de l'API

Le Pod est une ressource au plus haut niveau dans l'API REST Kubernetes. Plus de détails sur l'objet de l'API peuvent être trouvés à : Objet de l'API Pod.

Lorsque vous créez un manifest pour un objet Pod, soyez certain que le nom spécifié est un nom de sous-domaine DNS valide.

3.4.1.3 - Cycle de vie d'un Pod

Cette page décrit le cycle de vie d'un Pod.

Phase du Pod

Le champ status d'un Pod est un objet PodStatus, contenant un champ phase.

La phase d'un Pod est un résumé simple et de haut niveau de l'étape à laquelle le Pod se trouve dans son cycle de vie. La phase n'est pas faite pour être un cumul complet d'observations de l'état du conteneur ou du Pod, ni pour être une machine à état compréhensible.

Le nombre et la signification des valeurs de phase d'un pod sont soigneusement gardés. Hormis ce qui est documenté ici, rien ne doit être supposé sur des Pods ayant une valeur de phase donnée.

Voici les valeurs possibles pour phase :

ValeurDescription
PendingLe Pod a été accepté par Kubernetes, mais une ou plusieurs images de conteneurs n'ont pas encore été créées. Ceci inclut le temps avant d'être affecté ainsi que le temps à télécharger les images à travers le réseau, ce qui peut prendre un certain temps.
RunningLe pod a été affecté à un nœud et tous les conteneurs ont été créés. Au moins un conteneur est toujours en cours d'exécution, ou est en train de démarrer ou redémarrer.
SucceededTous les conteneurs du pod ont terminé avec succès et ne seront pas redémarrés.
FailedTous les conteneurs d'un pod ont terminé, et au moins un conteneur a terminé en échec : soit le conteneur a terminé avec un status non zéro, soit il a été arrêté par le système.
UnknownPour quelque raison l'état du pod ne peut pas être obtenu, en général en cas d'erreur de communication avec l'hôte du Pod.

Conditions du Pod

Un Pod a un PodStatus, qui contient un tableau de PodConditions à travers lesquelles le Pod est ou non passé. Chaque élément du tableau de PodCondition a six champs possibles :

  • Le champ lastProbeTime fournit un timestamp auquel la condition du Pod a été sondée pour la dernière fois.

  • Le champ lastTransitionTime fournit un timestamp auquel le Pod a changé de statut pour la dernière fois.

  • Le champ message est un message lisible indiquant les détails de la transition.

  • Le champ reason est une raison unique, en un seul mot et en CamelCase de la transition vers la dernière condition.

  • Le champ status est une chaîne de caractères avec les valeurs possibles "True", "False", et "Unknown".

  • Le champ type est une chaîne de caractères ayant une des valeurs suivantes :

    • PodScheduled : le Pod a été affecté à un nœud ;
    • Ready : le Pod est prêt à servir des requêtes et doit être rajouté aux équilibreurs de charge de tous les Services correspondants ;
    • Initialized : tous les init containers ont démarré correctement ;
    • ContainersReady : tous les conteneurs du Pod sont prêts.

Sondes du Conteneur

Une Sonde (Probe) est un diagnostic exécuté périodiquement par kubelet sur un Conteneur. Pour exécuter un diagnostic, kubelet appelle un Handler implémenté par le Conteneur. Il existe trois types de handlers :

  • ExecAction: Exécute la commande spécifiée à l'intérieur du Conteneur. Le diagnostic est considéré réussi si la commande se termine avec un code de retour de 0.

  • TCPSocketAction: Exécute un contrôle TCP sur l'adresse IP du Conteneur et sur un port spécifié. Le diagnostic est considéré réussi si le port est ouvert.

  • HTTPGetAction: Exécute une requête HTTP Get sur l'adresse IP du Conteneur et sur un port et un chemin spécifiés. Le diagnostic est considéré réussi si la réponse a un code de retour supérieur ou égal à 200 et inférieur à 400.

Chaque sonde a un résultat parmi ces trois :

  • Success: Le Conteneur a réussi le diagnostic.
  • Failure: Le Conteneur a échoué au diagnostic.
  • Unknown: L'exécution du diagnostic a échoué, et donc aucune action ne peut être prise.

kubelet peut optionnellement exécuter et réagir à trois types de sondes sur des conteneurs en cours d'exécution :

  • livenessProbe : Indique si le Conteneur est en cours d'exécution. Si la liveness probe échoue, kubelet tue le Conteneur et le Conteneur est soumis à sa politique de redémarrage (restart policy). Si un Conteneur ne fournit pas de liveness probe, l'état par défaut est Success.

  • readinessProbe : Indique si le Conteneur est prêt à servir des requêtes. Si la readiness probe échoue, le contrôleur de points de terminaison (Endpoints) retire l'adresse IP du Pod des points de terminaison de tous les Services correspodant au Pod. L'état par défaut avant le délai initial est Failure. Si le Conteneur ne fournit pas de readiness probe, l'état par défaut est Success.

  • startupProbe: Indique si l'application à l'intérieur du conteneur a démarré. Toutes les autres probes sont désactivées si une starup probe est fournie, jusqu'à ce qu'elle réponde avec succès. Si la startup probe échoue, le kubelet tue le conteneur, et le conteneur est assujetti à sa politique de redémarrage. Si un conteneur ne fournit pas de startup probe, l'état par défaut est Success.

Quand devez-vous utiliser une liveness probe ?

Si le process de votre Conteneur est capable de crasher de lui-même lorsqu'il rencontre un problème ou devient inopérant, vous n'avez pas forcément besoin d'une liveness probe ; kubelet va automatiquement exécuter l'action correcte en accord avec la politique de redémarrage (restartPolicy) du Pod.

Si vous désirez que votre Conteneur soit tué et redémarré si une sonde échoue, alors spécifiez une liveness probe et indiquez une valeur pour restartPolicy à Always ou OnFailure.

Quand devez-vous utiliser une readiness probe ?

FEATURE STATE: Kubernetes v1.0 [stable]

Si vous voulez commencer à envoyer du trafic à un Pod seulement lorsqu'une sonde réussit, spécifiez une readiness probe. Dans ce cas, la readiness probe peut être la même que la liveness probe, mais l'existence de la readiness probe dans la spec veut dire que le Pod va démarrer sans recevoir aucun trafic et va commencer à recevoir du trafic après que la sonde réussisse. Si votre Conteneur doit charger une grande quantité de données, des fichiers de configuration ou exécuter des migrations au démarrage, spécifiez une readiness probe.

Si vous désirez que le Conteneur soit capable de se mettre en maintenance tout seul, vous pouvez spécifier une readiness probe qui vérifie un point de terminaison spécifique au readiness et différent de la liveness probe.

Notez que si vous voulez uniquement être capable de dérouter les requêtes lorsque le Pod est supprimé, vous n'avez pas forcément besoin d'une readiness probe; lors de sa suppression, le Pod se met automatiquement dans un état non prêt, que la readiness probe existe ou non. Le Pod reste dans le statut non prêt le temps que les Conteneurs du Pod s'arrêtent.

Quand devez-vous utiliser une startup probe ?

FEATURE STATE: Kubernetes v1.16 [alpha]

Si votre conteneur démarre habituellement en plus de initialDelaySeconds + failureThreshold × periodSeconds, vous devriez spécifier une startup probe qui vérifie le même point de terminaison que la liveness probe. La valeur par défaut pour periodSeconds est 30s. Vous devriez alors mettre sa valeur failureThreshold suffisamment haute pour permettre au conteneur de démarrer, sans changer les valeurs par défaut de la liveness probe. Ceci aide à se protéger de deadlocks.

Pour plus d'informations sur la manière de mettre en place une liveness, readiness ou startup probe, voir Configurer des Liveness, Readiness et Startup Probes.

Statut d'un Pod et d'un Conteneur

Pour des informations détaillées sur le statut d'un Pod et d'un Conteneur, voir PodStatus et ContainerStatus. Notez que l'information rapportée comme statut d'un Pod dépend du ContainerState actuel.

États d'un Conteneur

Une fois que le Pod est assigné à un nœud par le scheduler, kubelet commence à créer les conteneurs en utilisant le runtime de conteneurs. Il existe trois états possibles pour les conteneurs : en attente (Waiting), en cours d'exécution (Running) et terminé (Terminated). Pour vérifier l'état d'un conteneur, vous pouvez utiliser kubectl describe pod [POD_NAME]. L'état est affiché pour chaque conteneur du Pod.

  • Waiting : état du conteneur par défaut. Si le conteneur n'est pas dans un état Running ou Terminated, il est dans l'état Waiting. Un conteneur dans l'état Waiting exécute les opérations nécessaires, comme télécharger les images, appliquer des Secrets, etc. À côté de cet état, un message et une raison sur l'état sont affichés pour vous fournir plus d'informations.

    ...
      State:          Waiting
       Reason:       ErrImagePull
    ...
    
  • Running : Indique que le conteneur s'exécute sans problème. Le hook postStart (s'il existe) est exécuté avant que le conteneur entre dans l'état Running. Cet état affiche aussi le moment auquel le conteneur est entré dans l'état Running.

    ...
       State:          Running
        Started:      Wed, 30 Jan 2019 16:46:38 +0530
    ...
    
  • Terminated: Indique que le conteneur a terminé son exécution et s'est arrêté. Un conteneur entre dans cet état lorsqu'il s'est exécuté avec succès ou lorsqu'il a échoué pour une raison quelconque. De plus, une raison et un code de retour sont affichés, ainsi que les moments de démarrage et d'arrêt du conteneur. Avant qu'un conteneur entre dans l'état Terminated, le hook preStop est exécuté (s'il existe).

    ...
       State:          Terminated
         Reason:       Completed
         Exit Code:    0
         Started:      Wed, 30 Jan 2019 11:45:26 +0530
         Finished:     Wed, 30 Jan 2019 11:45:26 +0530
     ...
    

Pod readiness

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [stable]

Votre application peut injecter des données dans PodStatus.

Pod readiness. Pour utiliser cette fonctionnalité, remplissez readinessGates dans le PodSpec avec une liste de conditions supplémentaires que le kubelet évalue pour la disponibilité du Pod.

Les Readiness gates sont déterminées par l'état courant des champs status.condition du Pod. Si Kubernetes ne peut pas trouver une telle condition dans le champs status.conditions d'un Pod, the statut de la condition est mise par défaut à "False".

Voici un exemple :

kind: Pod
...
spec:
  readinessGates:
    - conditionType: "www.example.com/feature-1"
status:
  conditions:
    - type: Ready  # une PodCondition intégrée
      status: "False"
      lastProbeTime: null
      lastTransitionTime: 2018-01-01T00:00:00Z
    - type: "www.example.com/feature-1"   # une PodCondition supplémentaire
      status: "False"
      lastProbeTime: null
      lastTransitionTime: 2018-01-01T00:00:00Z
  containerStatuses:
    - containerID: docker://abcd...
      ready: true
...

Les conditions du Pod que vous ajoutez doivent avoir des noms qui sont conformes au format des étiquettes de Kubernetes.

Statut de la disponibilité d'un Pod

La commande kubectl patch ne peut pas patcher le statut d'un objet. Pour renseigner ces status.conditions pour le pod, les applications et operators doivent utiliser l'action PATCH. Vous pouvez utiliser une bibliothèque client Kubernetes pour écrire du code qui renseigne les conditions particulières pour la disponibilité dun Pod.

Pour un Pod utilisant des conditions particulières, ce Pod est considéré prêt seulement lorsque les deux déclarations ci-dessous sont vraies :

  • Tous les conteneurs du Pod sont prêts.
  • Toutes les conditions spécifiées dans ReadinessGates sont True.

Lorsque les conteneurs d'un Pod sont prêts mais qu'au moins une condition particulière est manquante ou False, le kubelet renseigne la condition du Pod à ContainersReady.

Politique de redémarrage

La structure PodSpec a un champ restartPolicy avec comme valeur possible Always, OnFailure et Never. La valeur par défaut est Always. restartPolicy s'applique à tous les Conteneurs du Pod. restartPolicy s'applique seulement aux redémarrages des Conteneurs par kubelet sur le même nœud. Des conteneurs terminés qui sont redémarrés par kubelet sont redémarrés avec un délai exponentiel (10s, 20s, 40s ...) plafonné à cinq minutes, qui est réinitialisé après dix minutes d'exécution normale. Comme discuté dans le document sur les Pods, une fois attaché à un nœud, un Pod ne sera jamais rattaché à un autre nœud.

Durée de vie d'un Pod

En général, les Pods restent jusqu'à ce qu'un humain ou un process de contrôleur les supprime explicitement.

Le plan de contrôle nettoie les Pods terminés (avec une phase à Succeeded ou Failed), lorsque le nombre de Pods excède le seuil configuré (determiné par terminated-pod-gc-threshold dans le kube-controller-manager). Ceci empêche une fuite de ressources lorsque les Pods sont créés et supprimés au fil du temps.

Il y a différents types de ressources pour créer des Pods :

  • Utilisez un Déploiement, ReplicaSet ou StatefulSet pour les Pods qui ne sont pas censés terminer, par exemple des serveurs web.

  • Utilisez un Job pour les Pods qui sont censés se terminer une fois leur tâche accomplie. Les Jobs sont appropriés seulement pour des Pods ayant restartPolicy égal à OnFailure ou Never.

  • Utilisez un DaemonSet pour les Pods qui doivent s'exécuter sur chaque noeud éligible.

Toutes les ressources de charges de travail contiennent une PodSpec. Il est recommandé de créer la ressource de charges de travail appropriée et laisser le contrôleur de la ressource créer les Pods pour vous, plutôt que de créer directement les Pods vous-même.

Si un nœud meurt ou est déconnecté du reste du cluster, Kubernetes applique une politique pour mettre la phase de tous les Pods du nœud perdu à Failed.

Exemples

Exemple avancé de liveness probe

Les Liveness probes sont exécutées par kubelet, toutes les requêtes sont donc faites dans l'espace réseau de kubelet.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    test: liveness
  name: liveness-http
spec:
  containers:
  - args:
    - liveness
    image: registry.k8s.io/e2e-test-images/agnhost:2.40
    livenessProbe:
      httpGet:
        # lorsque "host" n'est pas défini, "PodIP" sera utilisé
        # host: my-host
        # lorsque "scheme" n'est pas défini, "HTTP" sera utilisé. "HTTP" et "HTTPS" sont les seules valeurs possibles
        # scheme: HTTPS
        path: /healthz
        port: 8080
        httpHeaders:
        - name: X-Custom-Header
          value: Awesome
      initialDelaySeconds: 15
      timeoutSeconds: 1
    name: liveness

Exemples d'états

  • Un Pod est en cours d'exécution et a un Conteneur. Le conteneur se termine avec succès.

    • Écriture d'un événement de complétion.
    • Si restartPolicy est :
      • Always : Redémarrage du Conteneur ; la phase du Pod reste à Running.
      • OnFailure : la phase du Pod passe à Succeeded.
      • Never : la phase du Pod passe à Succeeded.
  • Un Pod est en cours d'exécution et a un Conteneur. Le conteneur se termine en erreur.

    • Écriture d'un événement d'échec.
    • Si restartPolicy est :
      • Always : Redémarrage du Conteneur ; la phase du Pod reste à Running.
      • OnFailure : Redémarrage du Conteneur ; la phase du Pod reste à Running.
      • Never : la phase du Pod passe à Failed.
  • Un Pod est en cours d'exécution et a deux Conteneurs. Le conteneur 1 termine en erreur.

    • Écriture d'un événement d'échec.
    • Si restartPolicy est :
      • Always : Redémarrage du Conteneur ; la phase du Pod reste à Running.
      • OnFailure : Redémarrage du Conteneur ; la phase du Pod reste à Running.
      • Never : Le Conteneur n'est pas redémarré ; la phase du Pod reste à Running.
    • Si Container 1 est arrêté, et Conteneur 2 se termine :
      • Écriture d'un événement d'échec.
      • Si restartPolicy est :
        • Always : Redémarrage du Conteneur ; la phase du Pod reste à Running.
        • OnFailure : Redémarrage du Conteneur ; la phase du Pod reste à Running.
        • Never : la phase du Pod passe à Failed.
  • Un Pod est en cours d'exécution et a un Conteneur. Le Conteneur n'a plus assez de mémoire.

    • Le Conteneur se termine en erreur.
    • Écriture d'un événement OOM.
    • Si restartPolicy est :
      • Always : Redémarrage du Conteneur ; la phase du Pod reste à Running.
      • OnFailure : Redémarrage du Conteneur ; la phase du Pod reste à Running.
      • Never : Écriture d'un événement d'erreur ; la phase du Pod passe à Failed.
  • Le Pod est en cours d'exécution, et un disque meurt.

    • Tous les conteneurs sont tués.
    • Écriture d'un événement approprié.
    • La phase du Pod devient Failed.
    • Si le Pod s'exécute sous un contrôleur, le Pod est recréé ailleurs.
  • Le Pod est en cours d'exécution et son nœud est segmenté.

    • Le contrôleur de Nœud attend un certain temps.
    • Le contrôleur de Nœud passe la phase du Pod à Failed.
    • Si le Pod s'exécute sous un contrôleur, le Pod est recréé ailleurs.

A suivre

3.4.1.4 - Contraintes de propagation de topologie pour les Pods

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [beta]

Vous pouvez utiliser des contraintes de propagation de topologie pour contrôler comment les Pods sont propagés à travers votre cluster parmi les domaines de défaillance comme les régions, zones, noeuds et autres domaines de topologie définis par l'utilisateur. Ceci peut aider à mettre en place de la haute disponibilité et à utiliser efficacement les ressources.

Conditions préalables

Autoriser la Feature Gate

La feature gate EvenPodsSpread doit être autorisée pour l'API Server et le scheduler.

Labels de noeuds

Les contraintes de propagation de topologie reposent sur les labels de noeuds pour identifier le ou les domaines de topologie dans lesquels se trouve chacun des noeuds. Par exemple, un noeud pourrait avoir les labels: node=node1,zone=us-east-1a,region=us-east-1

Supposons que vous ayez un cluster de 4 noeuds ayant les labels suivants:

NAME    STATUS   ROLES    AGE     VERSION   LABELS
node1   Ready    <none>   4m26s   v1.16.0   node=node1,zone=zoneA
node2   Ready    <none>   3m58s   v1.16.0   node=node2,zone=zoneA
node3   Ready    <none>   3m17s   v1.16.0   node=node3,zone=zoneB
node4   Ready    <none>   2m43s   v1.16.0   node=node4,zone=zoneB

Une vue logique du cluster est celle-ci :

+---------------+---------------+
|     zoneA     |     zoneB     |
+-------+-------+-------+-------+
| node1 | node2 | node3 | node4 |
+-------+-------+-------+-------+

Plutôt que d'appliquer des labels manuellement, vous pouvez aussi réutiliser les labels réputés qui sont créés et renseignés automatiquement dans la plupart des clusters.

Contraintes de propagation pour les Pods

API

Le champ pod.spec.topologySpreadConstraints est introduit dans 1.16 comme suit :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  topologySpreadConstraints:
    - maxSkew: <integer>
      minDomains: <integer>
      topologyKey: <string>
      whenUnsatisfiable: <string>
      labelSelector: <object>

Vous pouvez définir une ou plusieurs topologySpreadConstraint pour indiquer au kube-scheduler comment placer chaque nouveau Pod par rapport aux Pods déjà existants dans votre cluster. Les champs sont :

  • maxSkew décrit le degré avec lequel les Pods peuvent être inégalement distribués. C'est la différence maximale permise entre le nombre de Pods correspondants entre deux quelconques domaines de topologie d'un type donné. Il doit être supérieur à zéro.
  • topologyKey est la clé des labels de noeuds. Si deux noeuds sont étiquettés avec cette clé et ont des valeurs égales pour ce label, le scheduler considère les deux noeuds dans la même topologie. Le scheduler essaie de placer un nombre équilibré de Pods dans chaque domaine de topologie.
  • whenUnsatisfiable indique comment traiter un Pod qui ne satisfait pas les contraintes de propagation :
    • DoNotSchedule (défaut) indique au scheduler de ne pas le programmer.
    • ScheduleAnyway indique au scheduler de le programmer, tout en priorisant les noeuds minimisant le biais (skew).
  • labelSelector est utilisé pour touver les Pods correspondants. Les Pods correspondants à ce sélecteur de labels sont comptés pour déterminer le nombre de Pods dans leurs domaines de topologie correspodants. Voir Sélecteurs de labels pour plus de détails.

Vous pouvez en savoir plus sur ces champ en exécutant kubectl explain Pod.spec.topologySpreadConstraints.

Exemple : Une TopologySpreadConstraint

Supposons que vous ayez un cluster de 4 noeuds où 3 Pods étiquettés foo:bar sont placés sur node1, node2 et node3 respectivement (P représente un Pod) :

+---------------+---------------+
|     zoneA     |     zoneB     |
+-------+-------+-------+-------+
| node1 | node2 | node3 | node4 |
+-------+-------+-------+-------+
|   P   |   P   |   P   |       |
+-------+-------+-------+-------+

Si nous voulons qu'un nouveau Pod soit uniformément réparti avec les Pods existants à travers les zones, la spec peut être :

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: mypod
  labels:
    foo: bar
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  containers:
  - name: pause
    image: registry.k8s.io/pause:3.1

topologyKey: zone implique que la distribution uniforme sera uniquement appliquée pour les noeuds ayant le label "zone:<any value>" présent. whenUnsatisfiable: DoNotSchedule indique au scheduler de laisser le Pod dans l'état Pending si le Pod entrant ne peut pas satisfaire la contrainte.

Si le scheduler plaçait ce Pod entrant dans "zoneA", la distribution des Pods deviendrait [3, 1], et le biais serait de 2 (3 - 1) - ce qui va à l'encontre de maxSkew: 1. Dans cet exemple, le Pod entrant peut uniquement être placé dans "zoneB":

+---------------+---------------+      +---------------+---------------+
|     zoneA     |     zoneB     |      |     zoneA     |     zoneB     |
+-------+-------+-------+-------+      +-------+-------+-------+-------+
| node1 | node2 | node3 | node4 |  OR  | node1 | node2 | node3 | node4 |
+-------+-------+-------+-------+      +-------+-------+-------+-------+
|   P   |   P   |   P   |   P   |      |   P   |   P   |  P P  |       |
+-------+-------+-------+-------+      +-------+-------+-------+-------+

Vous pouvez ajuster la spec du Pod pour pour répondre à divers types d'exigences :

  • Changez maxSkew pour une valeur plus grande comme "2" pour que le Pod entrant puisse aussi être placé dans la "zoneA".
  • Changez topologyKey pour "node" pour distribuer les Pods uniformément à travers les noeuds et non plus les zones. Dans l'exemple ci-dessus, si maxSkew reste à "1", le Pod entrant peut être uniquement placé dans "node4".
  • Changez whenUnsatisfiable: DoNotSchedule en whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway pour s'assurer que le Pod est toujours programmable (en supposant que les autres APIs de scheduling soient satisfaites). Cependant, il sera de préférence placé dans la topologie de domaine ayant le moins de Pods correspondants. (Prenez note que cette préférence est normalisée conjointement avec d'autres priorités de scheduling interne comme le ratio d'usage de ressources, etc.)

Example: Plusieurs TopologySpreadConstraints

Cela s'appuie sur l'exemple précédent. Supposons que vous ayez un cluster de 4 noeuds où 3 Pods étiquetés foo:bar sont placés sur node1, node2 et node3 respectivement (P représente un Pod):

+---------------+---------------+
|     zoneA     |     zoneB     |
+-------+-------+-------+-------+
| node1 | node2 | node3 | node4 |
+-------+-------+-------+-------+
|   P   |   P   |   P   |       |
+-------+-------+-------+-------+

Vous pouvez utiliser 2 TopologySpreadConstraints pour contrôler la répartition des Pods aussi bien dans les zones que dans les noeuds :

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: mypod
  labels:
    foo: bar
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  - maxSkew: 1
    topologyKey: node
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  containers:
  - name: pause
    image: registry.k8s.io/pause:3.1

Dans ce cas, pour satisfaire la première contrainte, le Pod entrant peut uniquement être placé dans "zoneB" ; alors que pour satisfaire la seconde contrainte, le Pod entrant peut uniquement être placé dans "node4". Le résultat étant l'intersection des résultats des 2 contraintes, l'unique option possible est de placer le Pod entrant dans "node4".

Plusieurs contraintes peuvent entraîner des conflits. Supposons que vous ayez un cluster de 3 noeuds couvrant 2 zones :

+---------------+-------+
|     zoneA     | zoneB |
+-------+-------+-------+
| node1 | node2 | node3 |
+-------+-------+-------+
|  P P  |   P   |  P P  |
+-------+-------+-------+

Si vous appliquez "two-constraints.yaml" à ce cluster, vous noterez que "mypod" reste dans l'état Pending. Cela parce que : pour satisfaire la première contrainte, "mypod" peut uniquement être placé dans "zoneB"; alors que pour satisfaire la seconde contrainte, "mypod" peut uniquement être placé sur "node2". Ainsi, le résultat de l'intersection entre "zoneB" et "node2" ne retourne rien.

Pour surmonter cette situation, vous pouvez soit augmenter maxSkew, soit modifier une des contraintes pour qu'elle utilise whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway.

Conventions

Il existe quelques conventions implicites qu'il est intéressant de noter ici :

  • Seuls le Pods du même espace de noms que le Pod entrant peuvent être des candidats pour la correspondance.

  • Les noeuds sans label topologySpreadConstraints[*].topologyKey seront ignorés. Cela induit que :

    1. les Pods localisés sur ces noeuds n'impactent pas le calcul de maxSkew - dans l'exemple ci-dessus, supposons que "node1" n'a pas de label "zone", alors les 2 Pods ne seront pas comptés, et le Pod entrant sera placé dans "zoneA".
    2. le Pod entrant n'a aucune chance d'être programmé sur ce type de noeuds - dans l'exemple ci-dessus, supposons qu'un "node5" portant un label {zone-typo: zoneC} joigne le cluster ; il sera ignoré, en raison de l'absence de label "zone".
  • Faites attention à ce qui arrive lorsque le topologySpreadConstraints[*].labelSelector du Pod entrant ne correspond pas à ses propres labels. Dans l'exemple ci-dessus, si nous supprimons les labels du Pod entrant, il sera toujours placé dans "zoneB" car les contraintes sont toujours satisfaites. Cependant, après le placement, le degré de déséquilibre du cluster reste inchangé - zoneA contient toujours 2 Pods ayant le label {foo:bar}, et zoneB contient 1 Pod cayant le label {foo:bar}. Si ce n'est pas ce que vous attendez, nous recommandons que topologySpreadConstraints[*].labelSelector du workload corresponde à ses propres labels.

  • Si le Pod entrant a défini spec.nodeSelector ou spec.affinity.nodeAffinity, les noeuds non correspondants seront ignorés.

    Supposons que vous ayez un cluster de 5 noeuds allant de zoneA à zoneC :

    +---------------+---------------+-------+
    |     zoneA     |     zoneB     | zoneC |
    +-------+-------+-------+-------+-------+
    | node1 | node2 | node3 | node4 | node5 |
    +-------+-------+-------+-------+-------+
    |   P   |   P   |   P   |       |       |
    +-------+-------+-------+-------+-------+
    

    et vous savez que "zoneC" doit être exclue. Dans ce cas, vous pouvez écrire le yaml ci-dessous, pour que "mypod" soit placé dans "zoneB" plutôt que dans "zoneC". spec.nodeSelector est pris en compte de la même manière.

    kind: Pod
      apiVersion: v1
      metadata:
        name: mypod
        labels:
          foo: bar
      spec:
        topologySpreadConstraints:
        - maxSkew: 1
          topologyKey: zone
          whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
          labelSelector:
            matchLabels:
              foo: bar
        affinity:
          nodeAffinity:
            requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
              nodeSelectorTerms:
              - matchExpressions:
                - key: zone
                  operator: NotIn
                  values:
                  - zoneC
        containers:
        - name: pause
          image: registry.k8s.io/pause:3.1
      

Contraintes par défaut au niveau du cluster

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [alpha]

Il est possible de définir des contraintes de propagation de topologie par défaut pour un cluster. Les contraintes de propagation de topologie sont appliquées à un Pod si et seulement si :

  • Il ne définit aucune contrainte dans son .spec.topologySpreadConstraints.
  • Il appartient à un service, replication controller, replica set ou stateful set.

Les contraintes par défaut peuvent être définies comme arguments du plugin PodTopologySpread dans un profil de scheduling. Les contraintes sont spécifiées avec la même API ci-dessus, à l'exception que labelSelector doit être vide. Les sélecteurs sont calculés à partir des services, replication controllers, replica sets ou stateful sets auxquels le Pod appartient.

Un exemple de configuration pourrait ressembler à :

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1alpha2
kind: KubeSchedulerConfiguration

profiles:
  - schedulerName: default-scheduler
  - pluginConfig:
      - name: PodTopologySpread
        args:
          defaultConstraints:
            - maxSkew: 1
              topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
              whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway

Comparaison avec PodAffinity/PodAntiAffinity

Dans Kubernetes, les directives relatives aux "Affinités" contrôlent comment les Pods sont programmés - plus regroupés ou plus dispersés.

  • Pour PodAffinity, vous pouvez essayer de regrouper un certain nombre de Pods dans des domaines de topologie qualifiés,
  • Pour PodAntiAffinity, seulement un Pod peut être programmé dans un domaine de topologie unique.

La fonctionnalité "EvenPodsSpread" fournit des options flexibles pour distribuer des Pods uniformément sur différents domaines de topologie - pour mettre en place de la haute disponibilité ou réduire les coûts. Cela peut aussi aider au rolling update des charges de travail et à la mise à l'échelle de réplicas. Voir Motivations pour plus de détails.

Limitations connues

En version 1.18, pour laquelle cette fonctionnalité est en Beta, il y a quelques limitations connues :

  • Réduire un Déploiement peut résulter en une distrubution désiquilibrée des Pods.
  • Les Pods correspondants sur des noeuds taintés sont respectés. Voir Issue 80921

3.4.1.5 - Init Containers

Cette page fournit une vue d'ensemble des conteneurs d'initialisation (init containers) : des conteneurs spécialisés qui s'exécutent avant les conteneurs d'application dans un Pod. Les init containers peuvent contenir des utilitaires ou des scripts d'installation qui ne sont pas présents dans une image d'application.

Vous pouvez spécifier des init containers dans la spécification du Pod à côté du tableau containers (qui décrit les conteneurs d'application)

Comprendre les init containers

Un Pod peut avoir plusieurs conteneurs exécutant des applications mais peut aussi avoir un ou plusieurs init containers, qui sont exécutés avant que les conteneurs d'application ne démarrent.

Les init containers se comportent comme les conteneurs réguliers, avec quelques différences :

  • Les init containers s'exécutent toujours jusqu'à la complétion.
  • Chaque init container doit se terminer avec succès avant que le prochain ne démarre.

Si le init container d'un Pod échoue, Kubernetes redémarre le Pod à répétition jusqu'à ce que le init container se termine avec succès. Cependant, si le Pod a une restartPolicy à "Never", Kubernetes ne redémarre pas le Pod.

Afin de spécifier un init container pour un Pod, il faut ajouter le champ initContainers dans la spécification du Pod, comme un tableau d'objets de type Container, au même niveau que le tableau d'applications containers. Le statut des init containers est retourné dans le champ .status.initContainerStatuses comme un tableau des statuts du conteneur (comparable au champ .status.containerStatuses).

Différences avec les conteneurs réguliers

Les init containers supportent tous les champs et fonctionnalités des conteneurs d'application incluant les limites de ressources, les volumes et les paramètres de sécurité. Cependant, les demandes de ressources pour un init container sont gérées différemment des limites de ressources, tel que documenté dans Ressources.

De plus, les init containers ne supportent pas les readiness probes parce que ces conteneurs s'exécutent jusqu'au bout avant que le Pod soit prêt.

Si l'on spécifie plusieurs init containers pour un Pod, Kubelet exécute chaque init container de manière séquentielle. Chaque init container doit se terminer avec succès avant que le prochain ne puisse s'exécuter. Lorsque tous les init containers se sont exécutés jusqu'au bout, Kubelet initialise les conteneurs d'application pour le Pod et les exécute comme d'habitude.

Utiliser les init containers

Puisque les init containers ont des images séparées des conteneurs d'application, ils apportent certains avantages pour du code de mise en route :

  • Les init containers peuvent contenir des utilitaires ou du code de configuration personnalisé qui ne sont pas présents dans une image d'application. Par exemple, il n'y a pas besoin de faire hériter une image d'une autre (FROM) seulement pour utiliser un outil comme sed, awk, python, ou dig pendant l'installation.
  • Les init containers peuvent exécuter en toute sécurité des utilitaires qui rendraient moins sécurisée une image de conteneur d'application.
  • Les rôles "builder" et "deployer" d'une image d'application peuvent travailler indépendamment sans qu'il n'y ait besoin de créer conjointement une seule image d'application.
  • Les init containers peuvent s'exécuter avec une vue du système de fichiers différente de celle des conteneurs d'application dans le même Pod. Par conséquent, on peut leur donner accès aux Secrets, auxquels les conteneurs d'application n'ont pas accès.
  • Puisque les init containers s'exécutent jusqu'à la complétion avant qu'un conteneur d'application ne démarre, les init containers offrent un mécanisme pour bloquer ou retarder le démarrage d'un conteneur d'application tant qu'un ensemble de préconditions n'est pas respecté. Une fois que les préconditions sont respectées, tous les conteneurs d'application dans un Pod peuvent démarrer en parallèle.

Exemples

Voici plusieurs idées pour utiliser les init containers :

  • Attendre qu'un Service soit créé, en utilisant une commande shell d'une ligne telle que :

    for i in {1..100}; do sleep 1; if nslookup myservice; then exit 0; fi; done; exit 1
    
  • Enregistrer ce Pod à un serveur distant depuis l'API downward avec une commande telle que :

    curl -X POST http://$MANAGEMENT_SERVICE_HOST:$MANAGEMENT_SERVICE_PORT/register -d 'instance=$(<POD_NAME>)&ip=$(<POD_IP>)'
    
  • Attendre un certain temps avant de démarrer le conteneur d'application avec une commande telle que :

    sleep 60
    
  • Cloner un dépôt Git dans un Volume

  • Placer des valeurs dans un fichier de configuration et exécuter un outil de templating pour générer dynamiquement un fichier de configuration pour le conteneur d'application principal. Par exemple, placer la valeur POD_IP dans une configuration et générer le fichier de configuration de l'application principale en utilisant Jinja.

Les init containers en utilisation

Cet exemple définit un simple Pod possédant deux init containers. Le premier attend myservice et le second attend mydb. Une fois que les deux init containers terminent leur exécution, le Pod exécute le conteneur d'application décrit dans sa section spec.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp-pod
  labels:
    app.kubernetes.io/name: MyApp
spec:
  containers:
  - name: myapp-container
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', 'echo "L''app s''exécute!" && sleep 3600']
  initContainers:
  - name: init-myservice
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', "until nslookup myservice.$(cat /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace).svc.cluster.local; do echo en attente de myservice; sleep 2; done"]
  - name: init-mydb
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', "until nslookup mydb.$(cat /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace).svc.cluster.local; do echo en attente de mydb; sleep 2; done"]

Les fichiers YAML suivants résument les services mydb et myservice :

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myservice
spec:
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 9376
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mydb
spec:
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 9377

Vous pouvez démarrer ce Pod en exécutant :

kubectl apply -f myapp.yaml
pod/myapp-pod created

Et vérifier son statut avec :

kubectl get -f myapp.yaml
NAME        READY     STATUS     RESTARTS   AGE
myapp-pod   0/1       Init:0/2   0          6m

ou pour plus de détails :

kubectl describe -f myapp.yaml
Name:          myapp-pod
Namespace:     default
[...]
Labels:        app.kubernetes.io/name=MyApp
Status:        Pending
[...]
Init Containers:
  init-myservice:
[...]
    State:         Running
[...]
  init-mydb:
[...]
    State:         Waiting
      Reason:      PodInitializing
    Ready:         False
[...]
Containers:
  myapp-container:
[...]
    State:         Waiting
      Reason:      PodInitializing
    Ready:         False
[...]
Events:
  FirstSeen    LastSeen    Count    From                      SubObjectPath                           Type          Reason        Message
  ---------    --------    -----    ----                      -------------                           --------      ------        -------
  16s          16s         1        {default-scheduler }                                              Normal        Scheduled     Successfully assigned myapp-pod to 172.17.4.201
  16s          16s         1        {kubelet 172.17.4.201}    spec.initContainers{init-myservice}     Normal        Pulling       pulling image "busybox"
  13s          13s         1        {kubelet 172.17.4.201}    spec.initContainers{init-myservice}     Normal        Pulled        Successfully pulled image "busybox"
  13s          13s         1        {kubelet 172.17.4.201}    spec.initContainers{init-myservice}     Normal        Created       Created container with docker id 5ced34a04634; Security:[seccomp=unconfined]
  13s          13s         1        {kubelet 172.17.4.201}    spec.initContainers{init-myservice}     Normal        Started       Started container with docker id 5ced34a04634

Pour voir les logs des init containers dans ce Pod, exécuter :

kubectl logs myapp-pod -c init-myservice # Inspecter le premier init container
kubectl logs myapp-pod -c init-mydb      # Inspecter le second init container

À ce stade, ces init containers attendent de découvrir les services nommés mydb et myservice.

Voici une configuration que vous pouvez utiliser pour faire apparaître ces Services :

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myservice
spec:
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 9376
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mydb
spec:
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 9377

Pour créer les services mydb et myservice :

kubectl apply -f services.yaml
service/myservice created
service/mydb created

Vous verrez ensuite que ces init containers se terminent et que le Pod myapp-pod évolue vers l'état "Running" (en exécution) :

kubectl get -f myapp.yaml
NAME        READY     STATUS    RESTARTS   AGE
myapp-pod   1/1       Running   0          9m

Cet exemple simple devrait suffire à vous inspirer pour créer vos propres init containers. A suivre contient un lien vers un exemple plus détaillé.

Comportement détaillé

Pendant le démarrage d'un Pod, chaque init container démarre en ordre, après que le réseau et les volumes ont été initialisés. Chaque conteneur doit se terminer avec succès avant que le prochain ne démarre. Si un conteneur n'arrive pas à démarrer à cause d'un problème d'exécution ou se termine avec un échec, il est redémarré selon la restartPolicy du Pod. Toutefois, si la restartPolicy du Pod est configurée à "Always", les init containers utilisent la restartPolicy "OnFailure".

Un Pod ne peut pas être Ready tant que tous les init containers ne se sont pas exécutés avec succès. Les ports d'un init container ne sont pas agrégés sous un Service. Un Pod qui s'initialise est dans l'état Pending mais devrait avoir une condition Initialized configurée à "true".

Si le Pod redémarre ou est redémarré, tous les init containers doivent s'exécuter à nouveau.

Les changements aux spec d'un init containers sont limités au champ image du conteneur. Changer le champ image d'un init container équivaut à redémarrer le Pod.

Puisque les init containers peuvent être redémarrés, réessayés ou ré-exécutés, leur code doit être idempotent. En particulier, le code qui écrit dans des fichiers sur EmptyDirs devrait être préparé à la possibilité qu'un fichier de sortie existe déjà.

Les init containers ont tous les champs d'un conteneur d'application. Cependant, Kubernetes interdit l'utilisation de readinessProbe parce que les init containers ne peuvent pas définir une "readiness" distincte de la complétion. Ceci est appliqué lors de la validation.

L'utilisation de activeDeadlineSeconds sur le Pod et livenessProbe sur le conteneur permet d'empêcher les init containers d'échouer tout le temps. La deadline active inclut les init containers.

Le nom de chaque application et init container dans un Pod doit être unique; une erreur de validation est générée pour tout conteneur partageant un nom avec un autre.

Ressources

Étant donné l'ordonnancement et l'exécution des init containers, les règles suivantes s'appliquent pour l'utilisation des ressources :

  • La plus haute requête ou limite particulière de ressource définie pour tous les init containers est la limite/requête d'initialisation effective
  • La limite/requête effective d'un Pod pour une ressource est la plus haute parmis :
    • la somme de toutes les requêtes/limites des conteneurs d'application pour une ressource
    • la limite/requête d'initialisation effective pour une ressource
  • Le Scheduling est effectué sur la base des requêtes/limites effectives, ce qui signifie que les init containers peuvent réserver des ressources pour l'initialisation qui ne sont pas utilisées durant le cycle de vie du Pod.
  • La QoS (qualité de service) tierce de la QoS tierce effective d'un Pod est la QoS tierce aussi bien pour les init containers que pour les conteneurs d'application.

Les quotas et limites sont appliqués sur la base de la requête/limite effective d'un Pod.

Les groupes de contrôle au niveau du Pod (cgroups) sont basés sur la requête/limite effective de Pod, la même que celle du scheduler.

Raisons du redémarrage d'un Pod

Un Pod peut redémarrer, ce qui cause la ré-exécution des init containers, pour les raisons suivantes :

  • Un utilisateur met à jour les spécifications du Pod, ce qui cause le changement de l'image de l'init container. Tout changement à l'image du init container redémarre le Pod. Les changements au conteneur d'application entraînent seulement le redémarrage du conteneur d'application.
  • Le conteneur d'infrastructure Pod est redémarré. Ceci est peu commun et serait effectué par une personne ayant un accès root aux nœuds.
  • Tous les conteneurs dans un Pod sont terminés tandis que restartPolicy est configurée à "Always", ce qui force le redémarrage, et l'enregistrement de complétion du init container a été perdu à cause d'une opération de garbage collection (récupération de mémoire).

A suivre

3.4.2 - Contrôleurs

3.4.2.1 - ReplicaSet

Un ReplicaSet (ensemble de réplicas en français) a pour but de maintenir un ensemble stable de Pods à un moment donné. Cet objet est souvent utilisé pour garantir la disponibilité d'un certain nombre identique de Pods.

Comment un ReplicaSet fonctionne

Un ReplicaSet est défini avec des champs, incluant un selecteur qui spécifie comment identifier les Pods qu'il peut posséder, un nombre de replicas indiquant le nombre de Pods qu'il doit maintenir et un modèle de Pod spécifiant les données que les nouveaux Pods que le replicatSet va créer jusqu'au nombre de replicas demandé.

Un ReplicaSet va atteindre son objectif en créant et supprimant des Pods pour atteindre le nombre de réplicas désirés. Quand un ReplicaSet a besoin de créer de nouveaux Pods, il utilise alors son Pod template.

Le lien d'un ReplicaSet à ses Pods est fait par le champ metadata.ownerReferences, qui spécifie la ressource de l'objet par lequel il est détenu. Tous les Pods acquis par un ReplicaSet ont leurs propres informations d'identification de leur Replicaset, avec leur propre champ ownerReferences. C'est par ce lien que le ReplicaSet connait l'état des Pods qu'il maintient et agit en fonction de ces derniers.

Un ReplicaSet identifie des nouveaux Pods à acquérir en utilisant son selecteur. Si il y a un Pod qui n'a pas de OwnerReference ou que OwnerReference n'est pas un controller et qu'il correspond à un sélecteur de ReplicaSet, il va immédiatement être acquis par ce ReplicaSet.

Quand utiliser un ReplicaSet ?

Un ReplicaSet garantit qu’un nombre spécifié de réplicas de Pod soient exécutés à un moment donné. Cependant, un Deployment est un concept de plus haut niveau qui gère les ReplicaSets et fournit des mises à jour déclaratives aux Pods ainsi que de nombreuses autres fonctionnalités utiles. Par conséquent, nous vous recommandons d’utiliser des Deployments au lieu d’utiliser directement des ReplicaSets, sauf si vous avez besoin d'une orchestration personnalisée des mises à jour ou si vous n'avez pas besoin de mises à jour.

Cela signifie qu'il est possible que vous n'ayez jamais besoin de manipuler des objets ReplicaSet : utilisez plutôt un déploiement et définissez votre application dans la section spec.

Exemple

apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: frontend
  labels:
    app: guestbook
    tier: frontend
spec:
  # modify replicas according to your case
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      tier: frontend
  template:
    metadata:
      labels:
        tier: frontend
    spec:
      containers:
      - name: php-redis
        image: gcr.io/google_samples/gb-frontend:v3

Enregistrer ce manifeste dans frontend.yaml et le soumettre à un cluster Kubernetes va créer le ReplicaSet défini et les pods qu’il gère.

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/controllers/frontend.yaml

Vous pouvez ensuite récupérer les ReplicaSets actuellement déployés :

kubectl get rs

Et voir le frontend que vous avez créé :

NAME       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
frontend   3         3         3       6s

Vous pouvez également vérifier l'état du ReplicaSet :

kubectl describe rs/frontend

Et vous verrez une sortie similaire à :

Name:		frontend
Namespace:	default
Selector:	tier=frontend,tier in (frontend)
Labels:		app=guestbook
		tier=frontend
Annotations:	<none>
Replicas:	3 current / 3 desired
Pods Status:	3 Running / 0 Waiting / 0 Succeeded / 0 Failed
Pod Template:
  Labels:       app=guestbook
                tier=frontend
  Containers:
   php-redis:
    Image:      gcr.io/google_samples/gb-frontend:v3
    Port:       80/TCP
    Requests:
      cpu:      100m
      memory:   100Mi
    Environment:
      GET_HOSTS_FROM:   dns
    Mounts:             <none>
  Volumes:              <none>
Events:
  FirstSeen    LastSeen    Count    From                SubobjectPath    Type        Reason            Message
  ---------    --------    -----    ----                -------------    --------    ------            -------
  1m           1m          1        {replicaset-controller }             Normal      SuccessfulCreate  Created pod: frontend-qhloh
  1m           1m          1        {replicaset-controller }             Normal      SuccessfulCreate  Created pod: frontend-dnjpy
  1m           1m          1        {replicaset-controller }             Normal      SuccessfulCreate  Created pod: frontend-9si5l

Et enfin, vous pourrez afficher les Pods déployés :

kubectl get Pods

Vous devriez voir des informations sur les Pods avec une sortie similaire à :

NAME             READY     STATUS    RESTARTS   AGE
frontend-9si5l   1/1       Running   0          1m
frontend-dnjpy   1/1       Running   0          1m
frontend-qhloh   1/1       Running   0          1m

Vous pouvez également vérifier que la OwnerReference de ces pods est définie sur le frontend ReplicaSet. Pour ce faire, récupérez le yaml de l’un des pods :

kubectl get pods frontend-9si5l -o yaml

La sortie sera similaire à celle-ci, avec les informations de l'interface ReplicaSet frontend définies dans le champ ownerReferences des métadonnées:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: 2019-01-31T17:20:41Z
  generateName: frontend-
  labels:
    tier: frontend
  name: frontend-9si5l
  namespace: default
  ownerReferences:
  - apiVersion: extensions/v1beta1
    blockOwnerDeletion: true
    controller: true
    kind: ReplicaSet
    name: frontend
    uid: 892a2330-257c-11e9-aecd-025000000001
...

Acquisitions de Pod en dehors du template

Bien que vous puissiez créer des pods manuellement sans problème, il est fortement recommandé de s’assurer que ces pods n'ont pas de labels correspondant au sélecteur de l’un de vos ReplicaSets. Car un ReplicaSet n’est pas limité à posséder les pods spécifiés par son modèle - il peut acquérir d’autres pods de la manière spécifiée dans les sections précédentes.

Prenez l'exemple précédent de ReplicaSet, ainsi que les pods spécifiés dans le manifeste suivant :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod1
  labels:
    tier: frontend
spec:
  containers:
  - name: hello1
    image: gcr.io/google-samples/hello-app:2.0

---

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod2
  labels:
    tier: frontend
spec:
  containers:
  - name: hello2
    image: gcr.io/google-samples/hello-app:1.0

Ces pods n’ayant pas de contrôleur (ni d’objet) en tant que référence propriétaire, ils correspondent au sélecteur de du ReplicaSet frontend, ils seront donc immédiatement acquis par ce ReplicaSet.

Supposons que vous créiez les pods une fois le ReplicaSet frontend déployé et qui a déjà déployé ses replicas de Pods initiaux afin de remplir son exigence de nombre de replicas :

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-rs.yaml

Les nouveaux pods seront acquis par le ReplicaSet, puis immédiatement terminés car le ReplicaSet dépasserait alors le compte désiré.

En récupérant les pods :

kubectl get Pods

La sortie montre que les nouveaux pods sont soit déjà terminés, soit en voie de l'être :

NAME             READY   STATUS        RESTARTS   AGE
frontend-9si5l   1/1     Running       0          1m
frontend-dnjpy   1/1     Running       0          1m
frontend-qhloh   1/1     Running       0          1m
pod2             0/1     Terminating   0          4s

Cependant, si vous créez d'abord les pods :

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-rs.yaml

Et puis créez le ReplicaSet :

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/controllers/frontend.yaml

Vous verrez que le ReplicaSet a acquis les pods et n'a créé que les nouveaux Pods manquants, conformément à ses spécifications, jusqu'au nombre souhaité de Pods. En récupérant les Pods :

kubectl get Pods

La sortie va donner :

NAME             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
frontend-pxj4r   1/1     Running   0          5s
pod1             1/1     Running   0          13s
pod2             1/1     Running   0          13s

De cette manière, un ReplicaSet peut avoir un ensemble de Pods hétérogène.

Écrire un manifest de ReplicaSet

Comme avec tous les autres objets API Kubernetes, un ReplicaSet a besoin des champs apiVersion, kind et metadata. Pour ReplicaSets, l'attribut kind est toujours ReplicaSet.

Dans Kubernetes 1.9, la version de l'API apps/v1 pour le type ReplicaSet est la version actuelle et activée par défaut. La version de l'API apps/v1beta2 est obsolète.

Reportez-vous aux premières lignes de l'exemple frontend.yaml pour obtenir des conseils.

Un ReplicaSet a également besoin de .spec section.

Pod Template

L'attribut .spec.template est un modèle de pod qui requiert d'avoir des labels. Dans notre exemple frontend.yaml, nous avons un label : tier: frontend. Il faut faire attention à ne pas avoir des selecteurs que d'autres controllers utilisent, afin d'éviter que le ReplicaSet n'adopte ce pod.

Pour le champ restart policy, .spec.template.spec.restartPolicy, la seule valeur autorisée est Always, qui est la valeur par défaut.

Sélecteur de Pod

Le champ .spec.selector est un label selector. Tel que discuté précédemment, ce sont les labels utilisés pour identifier les Pods potentiels à acquérir. Dans notre exemple avec frontend.yaml, le sélecteur était :

matchLabels:
	tier: frontend

Dans le ReplicaSet, .spec.template.metadata.labels doit correspondre à spec.selector, ou sinon il sera rejeté par l'API.

Replicas

Vous pouvez spécifier le nombre de pods à exécuter simultanément en définissant .spec.replicas. Le ReplicaSet va créer/supprimer ses pods pour correspondre à ce nombre.

Si vous ne spécifiez pas .spec.replicas, la valeur par défaut est 1.

Travailler avec des ReplicaSets

Suppression d'un ReplicaSet et de ses pods

Pour supprimer un ReplicaSet et tous ses pods, utilisez kubectl delete. The Garbage collector supprime automatiquement tous les pods associés par défaut.

Lors de l’utilisation de l’API REST ou de la bibliothèque client-go, vous devez définir propagationPolicy sur Background ou Foreground dans l'option -d. Par exemple :

kubectl proxy --port=8080
curl -X DELETE  'localhost:8080/apis/extensions/v1beta1/namespaces/default/replicasets/frontend' \
> -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Foreground"}' \
> -H "Content-Type: application/json"

Supprimer juste un ReplicaSet

Vous pouvez supprimer un ReplicaSet sans affecter ses pods à l’aide de kubectl delete avec l'option --cascade=orphan. Lorsque vous utilisez l'API REST ou la bibliothèque client-go, vous devez définir propagationPolicy sur Orphan. Par exemple :

kubectl proxy --port=8080
curl -X DELETE  'localhost:8080/apis/extensions/v1beta1/namespaces/default/replicasets/frontend' \
> -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Orphan"}' \
> -H "Content-Type: application/json"

Une fois l’original supprimé, vous pouvez créer un nouveau ReplicaSet pour le remplacer. Tant que l'ancien et le nouveau .spec.selector sont identiques, le nouveau adoptera les anciens Pods. Cependant, le ReplicaSet ne fera aucun effort pour que les pods existants correspondent à un nouveau Pod template. Pour mettre à jour les Pods à une nouvelle spec de manière contrôlée, utilisez un Deployment, car les ReplicaSets ne supportent pas de rolling update directement.

Isoler les pods d'un ReplicaSet

Vous pouvez supprimer les pods d'un ReplicaSet en modifiant leurs labels. Cette technique peut être utilisée pour enlever les pods pour le débogage, récupération de données, etc. Les pods ainsi supprimés seront automatiquement remplacés (en supposant que le nombre de réplicas n’est pas également modifié).

Scaling d'un ReplicaSet

Un ReplicaSet peut facilement être scalé en mettant simplement à jour le champ .spec.replicas. Le contrôleur ReplicaSet garantit que le nombre souhaité de pods avec un sélecteur de label correspondant soient disponibles et opérationnels.

ReplicaSet en tant que Horizontal Pod Autoscaler Target

Un ReplicaSet peut également être une cible pour Horizontal Pod Autoscalers (HPA). Un ReplicaSet peut être mis à l'échelle automatiquement par un HPA. Voici un exemple HPA qui cible le ReplicaSet que nous avons créé dans l'exemple précédent.

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: frontend-scaler
spec:
  scaleTargetRef:
    kind: ReplicaSet
    name: frontend
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 10
  targetCPUUtilizationPercentage: 50

Enregistrer ce manifeste dans hpa-rs.yaml et le soumettre à un cluster Kubernetes devrait créer le HPA défini qui scale automatiquement le ReplicaSet cible en fonction de l'utilisation du processeur des pods répliqués.

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/hpa-rs.yaml

Vous pouvez aussi utiliser la commande kubectl autoscale pour accomplir la même chose. (et c'est plus facile !)

kubectl autoscale rs frontend --max=10

Alternatives au ReplicaSet

Deployment (recommandé)

Le Deployment est un object qui peut posséder les ReplicaSets et les mettres à jour ainsi que leurs Pods de façon déclarative, côté serveur et avec des rolling updates.

Alors que les ReplicaSets peuvent être utilisés indépendamment, ils sont principalement utilisés aujourd'hui par Deployments comme mécanisme pour orchestrer la création, suppresion et mises à jour des Pods. Lorsque vous utilisez des Deployments, vous n’aurez plus à vous soucier de la gestion des ReplicaSets ainsi créés. Les déploiements possèdent et gèrent leurs ReplicaSets. C'est pourquoi il est recommandé d’utiliser les déploiements lorsque vous voulez des ReplicaSets.

Pods nus

Contrairement au cas où un utilisateur a créé directement des pods, un ReplicaSet remplace les pods supprimés ou terminés pour quelque raison que ce soit, par exemple en cas de défaillance d'un nœud ou de maintenance de nœud perturbateur, telle qu'une mise à jour kernel. Pour cette raison, nous vous recommandons d'utiliser un ReplicaSet même si votre application ne nécessite qu'un seul pod. Pensez-y de la même manière qu’un superviseur de processus, mais il supervise plusieurs pods sur plusieurs nœuds au lieu de processus individuels sur un seul nœud. Un ReplicaSet délègue les redémarrages de conteneurs locaux à un agent du nœud (par exemple, Kubelet ou Docker).

Job

Utilisez un Job au lieu d'un ReplicaSet pour les pods qui doivent se terminer seuls (c'est à dire des batch jobs).

DaemonSet

Utilisez un DaemonSet au lieu d’un ReplicaSet pour les pods qui fournissent une fonction au niveau du noeud, comme le monitoring ou la gestion des logs de ce noeud. Ces pods ont une durée de vie qui est liée durée de vie d’une machine : le pod doit être en cours d’exécution sur la machine avant le démarrage des autres Pods et sont sûrs de se terminer lorsque la machine est prête à être redémarrée/arrêtée.

ReplicationController

Les ReplicaSets sont les successeurs de ReplicationControllers. Les deux servent le même objectif et se comportent de la même manière, à la différence près que ReplicationController ne prend pas en charge les les exigences de sélecteur décrites dans le labels user guide. En tant que tels, les ReplicaSets sont préférés aux ReplicationControllers.

3.4.2.2 - Déploiements

Un Deployment (déploiement en français) fournit des mises à jour déclaratives pour Pods et ReplicaSets.

Vous décrivez un état désiré dans un déploiement et le controlleur déploiement change l'état réel à l'état souhaité à un rythme contrôlé. Vous pouvez définir des Deployments pour créer de nouveaux ReplicaSets, ou pour supprimer des déploiements existants et adopter toutes leurs ressources avec de nouveaux déploiements.

Cas d'utilisation

Voici des cas d'utilisation typiques pour les déploiements:

Création d'un déploiement

Voici un exemple de déploiement. Il crée un ReplicaSet pour faire apparaître trois pods nginx:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.7.9
        ports:
        - containerPort: 80

Dans cet exemple:

  • Un déploiement nommé nginx-deployment est créé, indiqué par le champ .metadata.name.

  • Le déploiement crée trois pods répliqués, indiqués par le champ replicas.

  • Le champ selector définit comment le déploiement trouve les pods à gérer. Dans ce cas, vous sélectionnez simplement un label définie dans le template de pod (app:nginx). Cependant, des règles de sélection plus sophistiquées sont possibles, tant que le modèle de pod satisfait lui-même la règle.

  • Le champ template contient les sous-champs suivants:

    • Les Pods reçoivent le label app:nginx dans le champ labels.
    • La spécification du template de pod dans le champ .template.spec, indique que les pods exécutent un conteneur, nginx, qui utilise l'image nginx Docker Hub à la version 1.7.9.
    • Créez un conteneur et nommez-le nginx en utilisant le champ name.

Suivez les étapes ci-dessous pour créer le déploiement ci-dessus:

Avant de commencer, assurez-vous que votre cluster Kubernetes est opérationnel.

  1. Créez le déploiement en exécutant la commande suivante:

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/nginx-deployment.yaml
    
  2. Exécutez kubectl get deployments pour vérifier si le déploiement a été créé. Si le déploiement est toujours en cours de création, la sortie est similaire à:

    NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
    nginx-deployment   0/3     0            0           1s
    

    Lorsque vous inspectez les déploiements de votre cluster, les champs suivants s'affichent:

    • NAME répertorie les noms des déploiements dans le cluster.
    • DESIRED affiche le nombre souhaité de répliques de l'application, que vous définissez lorsque vous créez le déploiement. C'est l'état désiré.
    • CURRENT affiche le nombre de réplicas en cours d'exécution.
    • UP-TO-DATE affiche le nombre de réplicas qui ont été mises à jour pour atteindre l'état souhaité.
    • AVAILABLE affiche le nombre de réplicas de l'application disponibles pour vos utilisateurs.
    • AGE affiche la durée d'exécution de l'application.

    Notez que le nombre de réplicas souhaitées est de 3 selon le champ .spec.replicas.

  3. Pour voir l'état du déploiement, exécutez:

    kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment
    

    La sortie est similaire à ceci:

    Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
    deployment "nginx-deployment" successfully rolled out
    
  4. Exécutez à nouveau kubectl get deployments quelques secondes plus tard. La sortie est similaire à ceci:

    NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
    nginx-deployment   3/3     3            3           18s
    

    Notez que le déploiement a créé les trois répliques et que toutes les répliques sont à jour (elles contiennent le dernier modèle de pod) et disponibles.

  5. Pour voir le ReplicaSet (rs) créé par le déploiement, exécutez kubectl get rs. La sortie est similaire à ceci:

    NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
    nginx-deployment-75675f5897   3         3         3       18s
    

    Notez que le nom du ReplicaSet est toujours formaté comme: [DEPLOYMENT-NAME]-[RANDOM-STRING]. La chaîne aléatoire est générée aléatoirement et utilise le pod-template-hash comme graine.

  6. Pour voir les labels générées automatiquement pour chaque Pod, exécutez kubectl get pods --show-labels. La sortie est similaire à ceci:

    NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE       LABELS
    nginx-deployment-75675f5897-7ci7o   1/1       Running   0          18s       app=nginx,pod-template-hash=75675f5897
    nginx-deployment-75675f5897-kzszj   1/1       Running   0          18s       app=nginx,pod-template-hash=75675f5897
    nginx-deployment-75675f5897-qqcnn   1/1       Running   0          18s       app=nginx,pod-template-hash=75675f5897
    

Le ReplicaSet créé garantit qu'il y a trois pods nginx.

Étiquette pod-template-hash

Le label pod-template-hash est ajoutée par le contrôleur de déploiement à chaque ReplicaSet créé ou adopté par un déploiement.

Ce label garantit que les ReplicaSets enfants d'un déploiement ne se chevauchent pas. Il est généré en hachant le PodTemplate du ReplicaSet et en utilisant le hachage résultant comme valeur de label qui est ajoutée au sélecteur ReplicaSet, aux labels de template de pod et dans tous les pods existants que le ReplicaSet peut avoir.

Mise à jour d'un déploiement

Suivez les étapes ci-dessous pour mettre à jour votre déploiement:

  1. Mettons à jour les pods nginx pour utiliser l'image nginx: 1.9.1 au lieu de l'image nginx: 1.7.9.

    kubectl --record deployment.apps/nginx-deployment set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1
    

    ou utilisez la commande suivante:

    kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1 --record
    

    La sortie est similaire à ceci:

    deployment.apps/nginx-deployment image updated
    

    Alternativement, vous pouvez éditer le déploiement et changer .spec.template.spec.containers[0].image de nginx: 1.7.9 à nginx: 1.9.1:

    kubectl edit deployment.v1.apps/nginx-deployment
    

    La sortie est similaire à ceci:

    deployment.apps/nginx-deployment edited
    
  2. Pour voir l'état du déploiement, exécutez:

    kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment
    

    La sortie est similaire à ceci:

    Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
    

    ou

    deployment "nginx-deployment" successfully rolled out
    

Obtenez plus de détails sur votre déploiement mis à jour:

  • Une fois le déploiement réussi, vous pouvez afficher le déploiement en exécutant kubectl get deployments. La sortie est similaire à ceci:

    NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
    nginx-deployment   3/3     3            3           36s
    
  • Exécutez kubectl get rs pour voir que le déploiement a mis à jour les pods en créant un nouveau ReplicaSet et en le redimensionnant jusqu'à 3 replicas, ainsi qu'en réduisant l'ancien ReplicaSet à 0 réplicas.

    kubectl get rs
    

    La sortie est similaire à ceci:

    NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
    nginx-deployment-1564180365   3         3         3       6s
    nginx-deployment-2035384211   0         0         0       36s
    
  • L'exécution de kubectl get pods ne devrait désormais afficher que les nouveaux pods:

    kubectl get pods
    

    La sortie est similaire à ceci:

    NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE
    nginx-deployment-1564180365-khku8   1/1       Running   0          14s
    nginx-deployment-1564180365-nacti   1/1       Running   0          14s
    nginx-deployment-1564180365-z9gth   1/1       Running   0          14s
    

    La prochaine fois que vous souhaitez mettre à jour ces pods, il vous suffit de mettre à jour le modèle de pod de déploiement à nouveau.

    Le déploiement garantit que seul un certain nombre de pods sont en panne pendant leur mise à jour. Par défaut, il garantit qu'au moins 75% du nombre souhaité de pods sont en place (25% max indisponible).

    Le déploiement garantit également que seul un certain nombre de pods sont créés au-dessus du nombre souhaité de pods. Par défaut, il garantit qu'au plus 125% du nombre de pods souhaité sont en hausse (surtension maximale de 25%).

    Par exemple, si vous regardez attentivement le déploiement ci-dessus, vous verrez qu'il a d'abord créé un nouveau pod, puis supprimé certains anciens pods et en a créé de nouveaux. Il ne tue pas les anciens Pods tant qu'un nombre suffisant de nouveaux Pods n'est pas apparu, et ne crée pas de nouveaux Pods tant qu'un nombre suffisant de Pods anciens n'a pas été tué. Il s'assure qu'au moins 2 pods sont disponibles et qu'au maximum 4 pods au total sont disponibles.

  • Obtenez les détails de votre déploiement:

    kubectl describe deployments
    

    La sortie est similaire à ceci:

    Name:                   nginx-deployment
    Namespace:              default
    CreationTimestamp:      Thu, 30 Nov 2017 10:56:25 +0000
    Labels:                 app=nginx
    Annotations:            deployment.kubernetes.io/revision=2
    Selector:               app=nginx
    Replicas:               3 desired | 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
    StrategyType:           RollingUpdate
    MinReadySeconds:        0
    RollingUpdateStrategy:  25% max unavailable, 25% max surge
    Pod Template:
        Labels:  app=nginx
        Containers:
        nginx:
            Image:        nginx:1.9.1
            Port:         80/TCP
            Environment:  <none>
            Mounts:       <none>
        Volumes:        <none>
        Conditions:
        Type           Status  Reason
        ----           ------  ------
        Available      True    MinimumReplicasAvailable
        Progressing    True    NewReplicaSetAvailable
        OldReplicaSets:  <none>
        NewReplicaSet:   nginx-deployment-1564180365 (3/3 replicas created)
        Events:
        Type    Reason             Age   From                   Message
        ----    ------             ----  ----                   -------
        Normal  ScalingReplicaSet  2m    deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-2035384211 to 3
        Normal  ScalingReplicaSet  24s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 1
        Normal  ScalingReplicaSet  22s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 2
        Normal  ScalingReplicaSet  22s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 2
        Normal  ScalingReplicaSet  19s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 1
        Normal  ScalingReplicaSet  19s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 3
        Normal  ScalingReplicaSet  14s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 0
    

    Ici, vous voyez que lorsque vous avez créé le déploiement pour la première fois, il a créé un ReplicaSet (nginx-deployment-2035384211) et l'a mis à l'échelle directement jusqu'à 3 réplicas. Lorsque vous avez mis à jour le déploiement, il a créé un nouveau ReplicaSet (nginx-deployment-1564180365) et l'a mis à l'échelle jusqu'à 1, puis a réduit l'ancien ReplicaSet à 2, de sorte qu'au moins 2 pods étaient disponibles et au plus 4 pods ont été créés à chaque fois. Il a ensuite poursuivi la montée en puissance du nouveau et de l'ancien ReplicaSet, avec la même stratégie de mise à jour continue. Enfin, vous aurez 3 réplicas disponibles dans le nouveau ReplicaSet, et l'ancien ReplicaSet est réduit à 0.

Rollover (alias plusieurs mises à jour en vol)

Chaque fois qu'un nouveau déploiement est observé par le contrôleur de déploiement, un ReplicaSet est créé pour afficher les pods souhaités. Si le déploiement est mis à jour, le ReplicaSet existant qui contrôle les pods dont les étiquettes correspondent à .spec.selector mais dont le modèle ne correspond pas à .spec.template est réduit. Finalement, le nouveau ReplicaSet est mis à l'échelle à .spec.replicas et tous les anciens ReplicaSets sont mis à l'échelle à 0.

Si vous mettez à jour un déploiement alors qu'un déploiement existant est en cours, le déploiement crée un nouveau ReplicaSet conformément à la mise à jour et commence à le mettre à l'échelle, et arrête de mettre à jour le ReplicaSet qu'il augmentait précédemment - il l'ajoutera à sa liste de anciens ReplicaSets et commencera à le réduire.

Par exemple, supposons que vous créez un déploiement pour créer 5 répliques de nginx: 1.7.9, puis mettez à jour le déploiement pour créer 5 répliques de nginx: 1.9.1, alors que seulement 3 répliques de nginx:1.7.9 avait été créés. Dans ce cas, le déploiement commence immédiatement à tuer les 3 pods nginx: 1.7.9 qu'il avait créés et commence à créer des pods nginx: 1.9.1. Il n'attend pas que les 5 répliques de nginx: 1.7.9 soient créées avant de changer de cap.

Mises à jour du sélecteur de labels

Il est généralement déconseillé de mettre à jour le sélecteur de labels et il est suggéré de planifier vos sélecteurs à l'avance. Dans tous les cas, si vous devez effectuer une mise à jour du sélecteur de labels, soyez très prudent et assurez-vous d'avoir saisi toutes les implications.

  • Les ajouts de sélecteur nécessitent que les labels de template de pod dans la spécification de déploiement soient également mises à jour avec les nouveaux labels, sinon une erreur de validation est renvoyée. Cette modification ne se chevauche pas, ce qui signifie que le nouveau sélecteur ne sélectionne pas les ReplicaSets et les pods créés avec l'ancien sélecteur, ce qui entraîne la perte de tous les anciens ReplicaSets et la création d'un nouveau ReplicaSet.
  • Les mises à jour du sélecteur modifient la valeur existante dans une clé de sélection - entraînent le même comportement que les ajouts.
  • La suppression de sélecteur supprime une clé existante du sélecteur de déploiement - ne nécessite aucune modification dans les labels du template de pod. Les ReplicaSets existants ne sont pas orphelins et aucun nouveau ReplicaSet n'est créé, mais notez que le label supprimé existe toujours dans tous les Pods et ReplicaSets existants.

Annulation d'un déploiement

Parfois, vous souhaiterez peut-être annuler un déploiement; par exemple, lorsque le déploiement n'est pas stable, comme en cas d'échecs à répétition (CrashLoopBackOff). Par défaut, tout l'historique des déploiements d'un déploiement est conservé dans le système afin que vous puissiez le restaurer à tout moment (vous pouvez le modifier en modifiant la limite de l'historique des révisions).

  • Supposons que vous ayez fait une faute de frappe lors de la mise à jour du déploiement, en mettant le nom de l'image sous la forme nginx:1.91 au lieu de nginx: 1.9.1:

    kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.91 --record=true
    

    La sortie est similaire à ceci:

    deployment.apps/nginx-deployment image updated
    
  • Le déploiement est bloqué. Vous pouvez le vérifier en vérifiant l'état du déploiement:

    kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment
    

    La sortie est similaire à ceci:

    Waiting for rollout to finish: 1 out of 3 new replicas have been updated...
    
  • Appuyez sur Ctrl-C pour arrêter la surveillance d'état de déploiement ci-dessus. Pour plus d'informations sur les déploiements bloqués, en savoir plus ici.

  • Vous voyez que le nombre d'anciens réplicas (nginx-deployment-1564180365 et nginx-deployment-2035384211) est 2, et les nouveaux réplicas (nginx-deployment-3066724191) est 1.

    kubectl get rs
    

    La sortie est similaire à ceci:

    NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
    nginx-deployment-1564180365   3         3         3       25s
    nginx-deployment-2035384211   0         0         0       36s
    nginx-deployment-3066724191   1         1         0       6s
    
  • En regardant les pods créés, vous voyez que 1 pod créé par le nouveau ReplicaSet est coincé dans une boucle pour récupérer son image:

    kubectl get pods
    

    La sortie est similaire à ceci:

    NAME                                READY     STATUS             RESTARTS   AGE
    nginx-deployment-1564180365-70iae   1/1       Running            0          25s
    nginx-deployment-1564180365-jbqqo   1/1       Running            0          25s
    nginx-deployment-1564180365-hysrc   1/1       Running            0          25s
    nginx-deployment-3066724191-08mng   0/1       ImagePullBackOff   0          6s
    
  • Obtenez la description du déploiement:

    kubectl describe deployment
    

    La sortie est similaire à ceci:

    Name:           nginx-deployment
    Namespace:      default
    CreationTimestamp:  Tue, 15 Mar 2016 14:48:04 -0700
    Labels:         app=nginx
    Selector:       app=nginx
    Replicas:       3 desired | 1 updated | 4 total | 3 available | 1 unavailable
    StrategyType:       RollingUpdate
    MinReadySeconds:    0
    RollingUpdateStrategy:  25% max unavailable, 25% max surge
    Pod Template:
      Labels:  app=nginx
      Containers:
       nginx:
        Image:        nginx:1.91
        Port:         80/TCP
        Host Port:    0/TCP
        Environment:  <none>
        Mounts:       <none>
      Volumes:        <none>
    Conditions:
      Type           Status  Reason
      ----           ------  ------
      Available      True    MinimumReplicasAvailable
      Progressing    True    ReplicaSetUpdated
    OldReplicaSets:     nginx-deployment-1564180365 (3/3 replicas created)
    NewReplicaSet:      nginx-deployment-3066724191 (1/1 replicas created)
    Events:
      FirstSeen LastSeen    Count   From                    SubObjectPath   Type        Reason              Message
      --------- --------    -----   ----                    -------------   --------    ------              -------
      1m        1m          1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-2035384211 to 3
      22s       22s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 1
      22s       22s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 2
      22s       22s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 2
      21s       21s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 1
      21s       21s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 3
      13s       13s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 0
      13s       13s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-3066724191 to 1
    

    Pour résoudre ce problème, vous devez revenir à une version précédente de Deployment qui est stable.

Vérification de l'historique de déploiement d'un déploiement

Suivez les étapes ci-dessous pour vérifier l'historique de déploiement:

  1. Tout d'abord, vérifiez les révisions de ce déploiement:

    kubectl rollout history deployment.v1.apps/nginx-deployment
    

    La sortie est similaire à ceci:

    deployments "nginx-deployment"
    REVISION    CHANGE-CAUSE
    1           kubectl apply --filename=https://k8s.io/examples/controllers/nginx-deployment.yaml --record=true
    2           kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1 --record=true
    3           kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.91 --record=true
    

    CHANGE-CAUSE est copié de l'annotation de déploiement kubernetes.io/change-cause dans ses révisions lors de la création. Vous pouvez spécifier le messageCHANGE-CAUSE en:

    • Annoter le déploiement avec kubectl annotate deployment.v1.apps/nginx-deployment kubernetes.io/change-cause="image mis à jour en 1.9.1"
    • Ajoutez le drapeau --record pour enregistrer la commande kubectl qui apporte des modifications à la ressource.
    • Modification manuelle du manifeste de la ressource.
  2. Pour voir les détails de chaque révision, exécutez:

    kubectl rollout history deployment.v1.apps/nginx-deployment --revision=2
    

    La sortie est similaire à ceci:

    deployments "nginx-deployment" revision 2
      Labels:       app=nginx
              pod-template-hash=1159050644
      Annotations:  kubernetes.io/change-cause=kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1 --record=true
      Containers:
       nginx:
        Image:      nginx:1.9.1
        Port:       80/TCP
         QoS Tier:
            cpu:      BestEffort
            memory:   BestEffort
        Environment Variables:      <none>
      No volumes.
    

Revenir à une révision précédente

Suivez les étapes ci-dessous pour restaurer le déploiement de la version actuelle à la version précédente, qui est la version 2.

  1. Vous avez maintenant décidé d'annuler le déploiement actuel et le retour à la révision précédente:

    kubectl rollout undo deployment.v1.apps/nginx-deployment
    

    La sortie est similaire à ceci:

    deployment.apps/nginx-deployment
    

    Alternativement, vous pouvez revenir à une révision spécifique en la spécifiant avec --to-revision:

    kubectl rollout undo deployment.v1.apps/nginx-deployment --to-revision=2
    

    La sortie est similaire à ceci:

    deployment.apps/nginx-deployment
    

    Pour plus de détails sur les commandes liées au déploiement, lisez kubectl rollout.

    Le déploiement est maintenant rétabli à une précédente révision stable. Comme vous pouvez le voir, un événement DeploymentRollback pour revenir à la révision 2 est généré à partir du contrôleur de déploiement.

  2. Vérifiez si la restauration a réussi et que le déploiement s'exécute comme prévu, exécutez:

    kubectl get deployment nginx-deployment
    

    La sortie est similaire à ceci:

    NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
    nginx-deployment   3/3     3            3           30m
    
  3. Obtenez la description du déploiement:

    kubectl describe deployment nginx-deployment
    

    La sortie est similaire à ceci:

    Name:                   nginx-deployment
    Namespace:              default
    CreationTimestamp:      Sun, 02 Sep 2018 18:17:55 -0500
    Labels:                 app=nginx
    Annotations:            deployment.kubernetes.io/revision=4
                            kubernetes.io/change-cause=kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1 --record=true
    Selector:               app=nginx
    Replicas:               3 desired | 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
    StrategyType:           RollingUpdate
    MinReadySeconds:        0
    RollingUpdateStrategy:  25% max unavailable, 25% max surge
    Pod Template:
      Labels:  app=nginx
      Containers:
       nginx:
        Image:        nginx:1.9.1
        Port:         80/TCP
        Host Port:    0/TCP
        Environment:  <none>
        Mounts:       <none>
      Volumes:        <none>
    Conditions:
      Type           Status  Reason
      ----           ------  ------
      Available      True    MinimumReplicasAvailable
      Progressing    True    NewReplicaSetAvailable
    OldReplicaSets:  <none>
    NewReplicaSet:   nginx-deployment-c4747d96c (3/3 replicas created)
    Events:
      Type    Reason              Age   From                   Message
      ----    ------              ----  ----                   -------
      Normal  ScalingReplicaSet   12m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-75675f5897 to 3
      Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-c4747d96c to 1
      Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-75675f5897 to 2
      Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-c4747d96c to 2
      Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-75675f5897 to 1
      Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-c4747d96c to 3
      Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-75675f5897 to 0
      Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-595696685f to 1
      Normal  DeploymentRollback  15s   deployment-controller  Rolled back deployment "nginx-deployment" to revision 2
      Normal  ScalingReplicaSet   15s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-595696685f to 0
    

Mise à l'échelle d'un déploiement

Vous pouvez mettre à l'échelle un déploiement à l'aide de la commande suivante:

kubectl scale deployment.v1.apps/nginx-deployment --replicas=10

La sortie est similaire à ceci:

deployment.apps/nginx-deployment scaled

En supposant que l'horizontal Pod autoscaling est activé dans votre cluster, vous pouvez configurer une mise à l'échelle automatique pour votre déploiement et choisir le nombre minimum et maximum de pods que vous souhaitez exécuter en fonction de l'utilisation du processeur de vos pods existants.

kubectl autoscale deployment.v1.apps/nginx-deployment --min=10 --max=15 --cpu-percent=80

La sortie est similaire à ceci:

deployment.apps/nginx-deployment scaled

Mise à l'échelle proportionnelle

Les déploiements RollingUpdate prennent en charge l'exécution simultanée de plusieurs versions d'une application. Lorsque vous ou un autoscaler mettez à l'échelle un déploiement RollingUpdate qui se trouve au milieu d'un déploiement (en cours ou en pause), le contrôleur de déploiement équilibre les réplicas supplémentaires dans les ReplicaSets actifs existants (ReplicaSets avec pods) afin d'atténuer le risque. Ceci est appelé mise à l'échelle proportionnelle.

Par exemple, vous exécutez un déploiement avec 10 réplicas, maxSurge=3, et maxUnavailable=2.

  • Assurez-vous que les 10 réplicas de votre déploiement sont en cours d'exécution.

    kubectl get deploy
    

    La sortie est similaire à ceci:

    NAME                 DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
    nginx-deployment     10        10        10           10          50s
    
  • Vous effectuez une mise à jour vers une nouvelle image qui s'avère impossible à résoudre depuis l'intérieur du cluster.

    kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:sometag
    

    La sortie est similaire à ceci:

    deployment.apps/nginx-deployment image updated
    
  • La mise à jour de l'image démarre un nouveau déploiement avec ReplicaSet nginx-deployment-1989198191, mais elle est bloquée en raison de l'exigence maxUnavailable que vous avez mentionnée ci-dessus. Découvrez l'état du déploiement:

    kubectl get rs
    

    La sortie est similaire à ceci:

    NAME                          DESIRED   CURRENT   READY     AGE
    nginx-deployment-1989198191   5         5         0         9s
    nginx-deployment-618515232    8         8         8         1m
    
  • Ensuite, une nouvelle demande de mise à l'échelle pour le déploiement arrive. La mise à l'échelle automatique incrémente les réplicas de déploiement à 15. Le contrôleur de déploiement doit décider où ajouter ces 5 nouvelles répliques. Si vous n'utilisiez pas la mise à l'échelle proportionnelle, les 5 seraient ajoutés dans le nouveau ReplicaSet. Avec une mise à l'échelle proportionnelle, vous répartissez les répliques supplémentaires sur tous les ReplicaSets. Des proportions plus importantes vont aux ReplicaSets avec le plus de répliques et des proportions plus faibles vont aux ReplicaSets avec moins de replicas. Tous les restes sont ajoutés au ReplicaSet avec le plus de répliques. Les ReplicaSets avec zéro réplicas ne sont pas mis à l'échelle.

Dans notre exemple ci-dessus, 3 répliques sont ajoutées à l'ancien ReplicaSet et 2 répliques sont ajoutées au nouveau ReplicaSet. Le processus de déploiement devrait éventuellement déplacer toutes les répliques vers le nouveau ReplicaSet, en supposant que les nouvelles répliques deviennent saines. Pour confirmer cela, exécutez:

kubectl get deploy

La sortie est similaire à ceci:

NAME                 DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment     15        18        7            8           7m

Le statut de déploiement confirme la façon dont les réplicas ont été ajoutés à chaque ReplicaSet.

kubectl get rs

La sortie est similaire à ceci:

NAME                          DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-deployment-1989198191   7         7         0         7m
nginx-deployment-618515232    11        11        11        7m

Pause et reprise d'un déploiement

Vous pouvez suspendre un déploiement avant de déclencher une ou plusieurs mises à jour, puis le reprendre. Cela vous permet d'appliquer plusieurs correctifs entre la pause et la reprise sans déclencher de déploiements inutiles.

  • Par exemple, avec un déploiement qui vient d'être créé: Obtenez les détails du déploiement:

    kubectl get deploy
    

    La sortie est similaire à ceci:

    NAME      DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
    nginx     3         3         3            3           1m
    

    Obtenez le statut de déploiement:

    kubectl get rs
    

    La sortie est similaire à ceci:

    NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
    nginx-2142116321   3         3         3         1m
    
  • Mettez le déploiement en pause en exécutant la commande suivante:

    kubectl rollout pause deployment.v1.apps/nginx-deployment
    

    La sortie est similaire à ceci:

    deployment.apps/nginx-deployment paused
    
  • Mettez ensuite à jour l'image du déploiement:

    kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1
    

    La sortie est similaire à ceci:

    deployment.apps/nginx-deployment image updated
    
  • Notez qu'aucun nouveau déploiement n'a commencé:

    kubectl rollout history deployment.v1.apps/nginx-deployment
    

    La sortie est similaire à ceci:

    deployments "nginx"
    REVISION  CHANGE-CAUSE
    1   <none>
    
  • Obtenez l'état de déploiement pour vous assurer que le déploiement est correctement mis à jour:

    kubectl get rs
    

    La sortie est similaire à ceci:

    NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
    nginx-2142116321   3         3         3         2m
    
  • Vous pouvez effectuer autant de mises à jour que vous le souhaitez, par exemple, mettre à jour les ressources qui seront utilisées:

    kubectl set resources deployment.v1.apps/nginx-deployment -c=nginx --limits=cpu=200m,memory=512Mi
    

    La sortie est similaire à ceci:

    deployment.apps/nginx-deployment resource requirements updated
    

    L'état initial du déploiement avant de le suspendre continuera de fonctionner, mais les nouvelles mises à jour du déploiement n'auront aucun effet tant que le déploiement sera suspendu.

  • Finalement, reprenez le déploiement et observez un nouveau ReplicaSet à venir avec toutes les nouvelles mises à jour:

    kubectl rollout resume deployment.v1.apps/nginx-deployment
    

    La sortie est similaire à ceci:

    deployment.apps/nginx-deployment resumed
    
  • Regardez l'état du déploiement jusqu'à ce qu'il soit terminé.

    kubectl get rs -w
    

    La sortie est similaire à ceci:

    NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
    nginx-2142116321   2         2         2         2m
    nginx-3926361531   2         2         0         6s
    nginx-3926361531   2         2         1         18s
    nginx-2142116321   1         2         2         2m
    nginx-2142116321   1         2         2         2m
    nginx-3926361531   3         2         1         18s
    nginx-3926361531   3         2         1         18s
    nginx-2142116321   1         1         1         2m
    nginx-3926361531   3         3         1         18s
    nginx-3926361531   3         3         2         19s
    nginx-2142116321   0         1         1         2m
    nginx-2142116321   0         1         1         2m
    nginx-2142116321   0         0         0         2m
    nginx-3926361531   3         3         3         20s
    
  • Obtenez le statut du dernier déploiement:

    kubectl get rs
    

    La sortie est similaire à ceci:

    NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
    nginx-2142116321   0         0         0         2m
    nginx-3926361531   3         3         3         28s
    

Statut de déploiement

Un déploiement entre dans différents états au cours de son cycle de vie. Il peut être progressant lors du déploiement d'un nouveau ReplicaSet, il peut être effectué, ou il peut ne pas progresser.

Progression du déploiement

Kubernetes marque un déploiement comme progressing lorsqu'une des tâches suivantes est effectuée:

  • Le déploiement crée un nouveau ReplicaSet.
  • Le déploiement augmente son nouveau ReplicaSet.
  • Le déploiement réduit ses anciens ReplicaSet.
  • De nouveaux pods deviennent prêts ou disponibles (prêt pour au moins MinReadySeconds).

Vous pouvez surveiller la progression d'un déploiement à l'aide de kubectl rollout status.

Déploiement effectué

Kubernetes marque un déploiement comme effectué lorsqu'il présente les caractéristiques suivantes:

  • Toutes les répliques associées au déploiement ont été mises à jour vers la dernière version que vous avez spécifiée, ce qui signifie que toutes les mises à jour que vous avez demandées ont été effectuées.
  • Toutes les répliques associées au déploiement sont disponibles.
  • Aucune ancienne réplique pour le déploiement n'est en cours d'exécution.

Vous pouvez vérifier si un déploiement est terminé en utilisant kubectl rollout status. Si le déploiement s'est terminé avec succès, kubectl rollout status renvoie un code de sortie de 0.

kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment

La sortie est similaire à ceci:

Waiting for rollout to finish: 2 of 3 updated replicas are available...
deployment "nginx-deployment" successfully rolled out
$ echo $?
0

Déploiement échoué

Votre déploiement peut rester bloqué en essayant de déployer son nouveau ReplicaSet sans jamais terminer. Cela peut se produire en raison de certains des facteurs suivants:

  • Quota insuffisant
  • Échecs de la sonde de préparation
  • Erreurs d'extraction d'image
  • Permissions insuffisantes
  • Plages limites
  • Mauvaise configuration de l'exécution de l'application

Vous pouvez détecter cette condition en spécifiant un paramètre d'échéance dans votre spécification de déploiement: (.spec.progressDeadlineSeconds). .spec.progressDeadlineSeconds indique le nombre de secondes pendant lesquelles le contrôleur de déploiement attend avant d'indiquer (dans l'état de déploiement) que la progression du déploiement est au point mort.

La commande kubectl suivante définit la spécification avec progressDeadlineSeconds pour que le contrôleur signale l'absence de progression pour un déploiement après 10 minutes:

kubectl patch deployment.v1.apps/nginx-deployment -p '{"spec":{"progressDeadlineSeconds":600}}'

La sortie est similaire à ceci:

deployment.apps/nginx-deployment patched

Une fois le délai dépassé, le contrôleur de déploiement ajoute un DeploymentCondition avec les attributs suivants aux .status.conditions du déploiement:

  • Type=Progressing
  • Status=False
  • Reason=ProgressDeadlineExceeded

Voir les conventions Kubernetes API pour plus d'informations sur les conditions d'état.

Vous pouvez rencontrer des erreurs transitoires avec vos déploiements, soit en raison d'un délai d'attente bas que vous avez défini, soit en raison de tout autre type d'erreur pouvant être traité comme transitoire. Par exemple, supposons que votre quota soit insuffisant. Si vous décrivez le déploiement, vous remarquerez la section suivante:

kubectl describe deployment nginx-deployment

La sortie est similaire à ceci:

<...>
Conditions:
  Type            Status  Reason
  ----            ------  ------
  Available       True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing     True    ReplicaSetUpdated
  ReplicaFailure  True    FailedCreate
<...>

Si vous exécutez kubectl get deployment nginx-deployment -o yaml, l'état de déploiement est similaire à ceci:

status:
  availableReplicas: 2
  conditions:
  - lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:39Z
    lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:39Z
    message: Replica set "nginx-deployment-4262182780" is progressing.
    reason: ReplicaSetUpdated
    status: "True"
    type: Progressing
  - lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:42Z
    lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:42Z
    message: Deployment has minimum availability.
    reason: MinimumReplicasAvailable
    status: "True"
    type: Available
  - lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:39Z
    lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:39Z
    message: 'Error creating: pods "nginx-deployment-4262182780-" is forbidden: exceeded quota:
      object-counts, requested: pods=1, used: pods=3, limited: pods=2'
    reason: FailedCreate
    status: "True"
    type: ReplicaFailure
  observedGeneration: 3
  replicas: 2
  unavailableReplicas: 2

Finalement, une fois la date limite de progression du déploiement dépassée, Kubernetes met à jour le statut et la raison de la condition de progression:

Conditions:
  Type            Status  Reason
  ----            ------  ------
  Available       True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing     False   ProgressDeadlineExceeded
  ReplicaFailure  True    FailedCreate

Vous pouvez résoudre un problème de quota insuffisant en réduisant votre déploiement, en réduisant d'autres contrôleurs que vous exécutez ou en augmentant le quota de votre namespace. Si vous remplissez les conditions de quota et que le contrôleur de déploiement termine ensuite le déploiement de déploiement, vous verrez la mise à jour de l'état du déploiement avec une condition réussie (Status=True et Reason=NewReplicaSetAvailable).

Conditions:
  Type          Status  Reason
  ----          ------  ------
  Available     True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing   True    NewReplicaSetAvailable

Type=Available avec Status=True signifie que votre déploiement a une disponibilité minimale. La disponibilité minimale est dictée par les paramètres spécifiés dans la stratégie de déploiement. Type=Progressing avec Status=True signifie que votre déploiement est soit au milieu d'un déploiement et qu'il progresse ou qu'il a terminé avec succès sa progression et que les nouvelles répliques minimales requises sont disponibles (voir la raison de la condition pour les détails - dans notre cas, Reason=NewReplicaSetAvailable signifie que le déploiement est terminé).

Vous pouvez vérifier si un déploiement n'a pas pu progresser en utilisant kubectl rollout status. kubectl rollout status renvoie un code de sortie différent de zéro si le déploiement a dépassé le délai de progression.

kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment

La sortie est similaire à ceci:

Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
error: deployment "nginx" exceeded its progress deadline
$ echo $?
1

Agir sur un déploiement échoué

Toutes les actions qui s'appliquent à un déploiement complet s'appliquent également à un déploiement ayant échoué. Vous pouvez le mettre à l'échelle à la hausse/baisse, revenir à une révision précédente ou même la suspendre si vous devez appliquer plusieurs réglages dans le modèle de pod de déploiement.

Politique de nettoyage

Vous pouvez définir le champ .spec.revisionHistoryLimit dans un déploiement pour spécifier le nombre d'anciens ReplicaSets pour ce déploiement que vous souhaitez conserver. Le reste sera effacé en arrière-plan. Par défaut, c'est 10.

Déploiement des Canaries

Si vous souhaitez déployer des versions sur un sous-ensemble d'utilisateurs ou de serveurs à l'aide du déploiement, vous pouvez créer plusieurs déploiements, un pour chaque version, en suivant le modèle canari décrit dans gestion des ressources.

Écriture d'une spécification de déploiement

Comme pour toutes les autres configurations Kubernetes, un déploiement a besoin des champs apiVersion, kind et metadata. Pour des informations générales sur l'utilisation des fichiers de configuration, voir déploiement d'applications, configuration des conteneurs, et Utilisation de kubectl pour gérer les ressources.

Un déploiement nécessite également un .spec section.

Pod Template

Les .spec.template et .spec.selector sont les seuls champs obligatoires du .spec.

Le .spec.template est un Pod template. Il a exactement le même schéma qu'un Pod, sauf qu'il est imbriqué et n'a pas de apiVersion ou de kind.

En plus des champs obligatoires pour un pod, un Pod Template dans un déploiement doit spécifier des labels appropriées et une stratégie de redémarrage appropriée. Pour les labels, assurez-vous de ne pas chevaucher l'action d'autres contrôleurs. Voir sélecteur).

Seulement un .spec.template.spec.restartPolicy égal à Always est autorisé, ce qui est la valeur par défaut s'il n'est pas spécifié.

Répliques

.spec.replicas est un champ facultatif qui spécifie le nombre de pods souhaités. Il vaut par défaut 1.

Sélecteur

.spec.selector est un champ obligatoire qui spécifie un sélecteur de labels pour les pods ciblés par ce déploiement.

.spec.selector doit correspondre .spec.template.metadata.labels, ou il sera rejeté par l'API.

Dans la version d'API apps/v1, .spec.selector et .metadata.labels ne sont pas définis par défaut sur .spec.template.metadata.labels s'ils ne sont pas définis. Ils doivent donc être définis explicitement. Notez également que .spec.selector est immuable après la création du déploiement dans apps/v1.

Un déploiement peut mettre fin aux pods dont les étiquettes correspondent au sélecteur si leur modèle est différent de .spec.template ou si le nombre total de ces pods dépasse .spec.replicas. Il fait apparaître de nouveaux pods avec .spec.template si le nombre de pods est inférieur au nombre souhaité.

Si vous avez plusieurs contrôleurs qui ont des sélecteurs qui se chevauchent, les contrôleurs se battront entre eux et ne se comporteront pas correctement.

Stratégie

.spec.strategy spécifie la stratégie utilisée pour remplacer les anciens pods par de nouveaux. .spec.strategy.type peut être "Recreate" ou "RollingUpdate". "RollingUpdate" est la valeur par défaut.

Déploiment Recreate

Tous les pods existants sont tués avant que de nouveaux ne soient créés lorsque .spec.strategy.type==Recreate.

Déploiement de mise à jour continue

Le déploiement met à jour les pods dans une mise à jour continue quand .spec.strategy.type==RollingUpdate. Vous pouvez spécifier maxUnavailable et maxSurge pour contrôler le processus de mise à jour continue.

Max non disponible

.spec.strategy.rollingUpdate.maxUnavailable est un champ facultatif qui spécifie le nombre maximal de pods qui peuvent être indisponibles pendant le processus de mise à jour. La valeur peut être un nombre absolu (par exemple, 5) ou un pourcentage des pods souhaités (par exemple, 10%). Le nombre absolu est calculé à partir du pourcentage en arrondissant vers le bas. La valeur ne peut pas être 0 si .spec.strategy.rollingUpdate.maxSurge est 0. La valeur par défaut est 25%.

Par exemple, lorsque cette valeur est définie sur 30%, l'ancien ReplicaSet peut être réduit à 70% des pods souhaités immédiatement au démarrage de la mise à jour continue. Une fois que les nouveaux pods sont prêts, l'ancien ReplicaSet peut être réduit davantage, suivi d'une augmentation du nouveau ReplicaSet, garantissant que le nombre total de pods disponibles à tout moment pendant la mise à jour est d'au moins 70% des pods souhaités.

Max Surge

.spec.strategy.rollingUpdate.maxSurge est un champ facultatif qui spécifie le nombre maximal de pods pouvant être créés sur le nombre de pods souhaité. La valeur peut être un nombre absolu (par exemple, 5) ou un pourcentage des pods souhaités (par exemple, 10%). La valeur ne peut pas être 0 si MaxUnavailable est 0. Le nombre absolu est calculé à partir du pourcentage en arrondissant. La valeur par défaut est 25%.

Par exemple, lorsque cette valeur est définie sur 30%, le nouveau ReplicaSet peut être mis à l'échelle immédiatement au démarrage de la mise à jour continue, de sorte que le nombre total d'anciens et de nouveaux pods ne dépasse pas 130% des pods souhaités. Une fois que les anciens pods ont été détruits, le nouveau ReplicaSet peut être augmenté davantage, garantissant que le nombre total de pods en cours d'exécution à tout moment pendant la mise à jour est au maximum de 130% des pods souhaités.

Progress Deadline Seconds

.spec.progressDeadlineSeconds est un champ facultatif qui spécifie le nombre de secondes pendant lesquelles vous souhaitez attendre que votre déploiement progresse avant que le système ne signale que le déploiement a échoué - refait surface comme une condition avec Type=Progressing, Status=False et Reason=ProgressDeadlineExceeded dans l'état de la ressource. Le contrôleur de déploiement continuera de réessayer le déploiement. À l'avenir, une fois la restauration automatique implémentée, le contrôleur de déploiement annulera un déploiement dès qu'il observera une telle condition.

S'il est spécifié, ce champ doit être supérieur à .spec.minReadySeconds.

Min Ready Seconds

.spec.minReadySeconds est un champ facultatif qui spécifie le nombre minimum de secondes pendant lequel un pod nouvellement créé doit être prêt sans qu'aucun de ses conteneurs ne plante, pour qu'il soit considéré comme disponible. Cette valeur par défaut est 0 (le pod sera considéré comme disponible dès qu'il sera prêt). Pour en savoir plus sur le moment où un pod est considéré comme prêt, consultez Sondes de conteneur.

Rollback To

Le champ .spec.rollbackTo est obsolète dans les versions d'API extensions/v1beta1 et apps/v1beta1 et n'est plus pris en charge dans les versions d'API commençant par apps/v1beta2. Utilisez, kubectl rollout undo pour Revenir à une révision précédente.

Limite de l'historique des révisions

L'historique de révision d'un déploiement est stocké dans les ReplicaSets qu'il contrôle.

.spec.revisionHistoryLimit est un champ facultatif qui spécifie le nombre d'anciens ReplicaSets à conserver pour permettre la restauration. Ces anciens ReplicaSets consomment des ressources dans etcd et encombrent la sortie de kubectl get rs. La configuration de chaque révision de déploiement est stockée dans ses ReplicaSets; par conséquent, une fois un ancien ReplicaSet supprimé, vous perdez la possibilité de revenir à cette révision du déploiement. Par défaut, 10 anciens ReplicaSets seront conservés, mais sa valeur idéale dépend de la fréquence et de la stabilité des nouveaux déploiements.

Plus précisément, la définition de ce champ à zéro signifie que tous les anciens ReplicaSets avec 0 réplicas seront nettoyés. Dans ce cas, un nouveau panneau déroulant Déploiement ne peut pas être annulé, car son historique de révision est nettoyé.

Paused

.spec.paused est un champ booléen facultatif pour suspendre et reprendre un déploiement. La seule différence entre un déploiement suspendu et un autre qui n'est pas suspendu, c'est que toute modification apportée au PodTemplateSpec du déploiement suspendu ne déclenchera pas de nouveaux déploiements tant qu'il sera suspendu. Un déploiement n'est pas suspendu par défaut lors de sa création.

Alternative aux déploiements

kubectl rolling-update

kubectl rolling-update met à jour les pods et les ReplicationControllers de la même manière. Mais les déploiements sont recommandés, car ils sont déclaratifs, côté serveur et ont des fonctionnalités supplémentaires, telles que la restauration de toute révision précédente même après la mise à jour progressive..

3.4.2.3 - StatefulSets

StatefulSet est l'objet de l'API de charge de travail utilisé pour gérer des applications avec état (stateful).

Gère le déploiement et la mise à l'échelle d'un ensemble de Pods, et fournit des garanties sur l'ordre et l'unicité de ces Pods.

Comme un Déploiement, un StatefulSet gère des Pods qui sont basés sur une même spécification de conteneur. Contrairement à un Deployment, un StatefulSet maintient une identité pour chacun de ces Pods. Ces Pods sont créés à partir de la même spec, mais ne sont pas interchangeables : chacun a un identifiant persistant qu'il garde à travers tous ses re-scheduling.

Si vous voulez utiliser des volumes de stockage pour fournir de la persistance à votre charge de travail, vous pouvez utiliser un StatefulSet comme partie de la solution. Même si des Pods individuels d'un StatefulSet sont susceptibles d'échouer, les identifiants persistants des Pods rendent plus facile de faire correspondre les volumes existants aux nouveaux Pods remplaçant ceux ayant échoué.

Utiliser des StatefulSets

Les StatefulSets sont utiles pour des applications qui nécessitent une ou plusieurs des choses suivantes :

  • Des identifiants réseau stables et uniques.
  • Un stockage persistant stable.
  • Un déploiement et une mise à l'échelle ordonnés et contrôlés.
  • Des mises à jour continues (rolling update) ordonnées et automatisées.

Ci-dessus, stable est synonyme de persistance suite au (re)scheduling de Pods. Si une application ne nécessite aucun identifiant stable ou de déploiement, suppression ou mise à l'échelle stables, vous devriez déployer votre application en utilisant un objet de charge de travail fournissant un ensemble de réplicas sans état (stateless).

Un Deployment ou ReplicaSet peut être mieux adapté pour vos applications sans état.

Limitations

  • Le stockage pour un Pod donné doit être provisionné soit par un approvisionneur de PersistentVolume basé sur un storage class donné, soit pré-provisionné par un admin.
  • Supprimer et/ou réduire l'échelle d'un StatefulSet à zéro ne supprimera pas les volumes associés avec le StatefulSet. Ceci est fait pour garantir la sécurité des données, ce qui a généralement plus de valeur qu'une purge automatique de toutes les ressources relatives à un StatefulSet.
  • Les StatefulSets nécessitent actuellement un Service Headless qui est responsable de l'identité réseau des Pods. Vous êtes responsable de la création de ce Service.
  • Les StatefulSets ne fournissent aucune garantie de la terminaison des pods lorsqu'un StatefulSet est supprimé. Pour avoir une terminaison ordonnée et maîtrisée des pods du StatefulSet, il est possible de réduire l'échelle du StatefulSet à 0 avant de le supprimer.
  • Lors de l'utilisation de Rolling Updates avec la Politique de gestion des Pods par défaut (OrderedReady), il est possible de tomber dans un état indéfini nécessitant une intervention manuelle pour réparer.

Composants

L'exemple ci-dessous décrit les composants d'un StatefulSet.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
  labels:
    app: nginx
spec:
  ports:
  - port: 80
    name: web
  clusterIP: None
  selector:
    app: nginx
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: web
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx # doit correspondre à .spec.template.metadata.labels
  serviceName: "nginx"
  replicas: 3 # est 1 par défaut
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx # doit correspondre à .spec.selector.matchLabels
    spec:
      terminationGracePeriodSeconds: 10
      containers:
      - name: nginx
        image: registry.k8s.io/nginx-slim:0.8
        ports:
        - containerPort: 80
          name: web
        volumeMounts:
        - name: www
          mountPath: /usr/share/nginx/html
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: www
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      storageClassName: "my-storage-class"
      resources:
        requests:
          storage: 1Gi

Dans l'exemple ci-dessus :

  • Un Service Headless, appelé nginx, est utilisé pour contrôler le domaine réseau.
  • Le StatefulSet, appelé web, a une Spec indiquant que 3 réplicas du container nginx seront démarrés dans des Pods.
  • Le volumeClaimTemplates fournira un stockage stable utilisant des PersistentVolumes provisionnés par un approvisionneur de PersistentVolume.

Le nom d'un objet StatefulSet doit être un nom de sous-domaine DNS valide.

Sélecteur de Pod

Vous devez renseigner le champ .spec.selector d'un StatefulSet pour qu'il corresponde aux labels de son .spec.template.metadata.labels. Avant Kubernetes 1.8, le champ .spec.selector était mis par défaut s'il était omis. Pour les versions 1.8 et ultérieures, ne pas spécifier de sélecteur de Pod résulte en une erreur de validation lors de la création du StatefulSet.

Identité du Pod

Les Pods d'un StatefulSet ont une identité unique comprenant un ordinal, une identité réseau stable et un stockage stable. L'identité est accrochée au Pod, indépendamment du noeud sur lequel il est (re)programmé.

Index Ordinal

Pour un StatefulSet avec N réplicas, chaque Pod du StatefulSet se verra assigné un ordinal entier, de 0 à N-1, unique sur l'ensemble des pods.

ID réseau stable

Chaque Pod dans un StatefulSet dérive son nom d'hôte du nom du StatefulSet et de l'ordinal du Pod. Le modèle pour le nom d'hôte généré est $(nom statefulset)-$(ordinal). L'exemple ci-dessus créera trois Pods nommés web-0,web-1,web-2. Un StatefulSet peut utiliser un Service Headless pour contrôler le domaine de ses Pods. Le domaine pris en charge par ce Service prend la forme : $(nom service).$(namespace).svc.cluster.local, où "cluster.local" est le domaine du cluster. Chaque fois qu'un Pod est créé, il obtient un sous-domaine DNS correspondant, prenant la forme : $(nom pod).$(domaine du service gouvernant), où le service gouvernant est défini par le champ serviceName du StatefulSet.

En fonction de la façon dont est configuré le DNS dans votre cluster, vous ne pourrez peut-être pas rechercher immédiatement le nom DNS d'un pod nouvellement exécuté. Ce problème peut se produire lorsque d'autres clients dans le cluster ont déjà envoyé des requêtes pour le nom d'hôte du Pod avant sa création. La mise en cache négative (normale pour le DNS) signifie que les résultats des recherches précédentes ayant échoué sont mémorisés et réutilisés, même après que le Pod ait démarré, pendant au moins quelques secondes.

Si vous avez besoin de découvrir les Pods rapidement après leur création, vous avez plusieurs options :

  • Interrogez directement l'API Kubernetes (par exemple, à l'aide d'un watch) plutôt que de vous fier aux recherches DNS.
  • Réduisez le temps de mise en cache dans votre fournisseur de DNS Kubernetes (cela signifie généralement modifier le ConfigMap de CoreDNS, qui met actuellement en cache pendant 30 secondes).

Comme mentionné dans la section limitations, vous êtes responsable de créer le Service Headless responsable de l'identité réseau des Pods.

Voici quelques exemples de choix pour le domaine du cluster, le nom du service, le nom du StatefulSet et comment cela affecte les noms DNS des pods du StatefulSet.

Domaine ClusterService (ns/nom)StatefulSet (ns/nom)Domaine StatefulSetDNS PodNom d'hôte
cluster.localdefault/nginxdefault/webnginx.default.svc.cluster.localweb-{0..N-1}.nginx.default.svc.cluster.localweb-{0..N-1}
cluster.localfoo/nginxfoo/webnginx.foo.svc.cluster.localweb-{0..N-1}.nginx.foo.svc.cluster.localweb-{0..N-1}
kube.localfoo/nginxfoo/webnginx.foo.svc.kube.localweb-{0..N-1}.nginx.foo.svc.kube.localweb-{0..N-1}

Stockage stable

Kubernetes crée un PersistentVolume pour chaque VolumeClaimTemplate. Dans l'exemple nginx ci-dessus, chaque Pod se verra affecter un unique PersistentVolume avec un StorageClass de my-storage-class et 1 GiB de stockage provisionné. Si aucun StorageClass n'est spécifié, alors le StorageClass par défaut sera utilisé. Lorsqu'un Pod est (re)schedulé sur un noeud, ses volumeMounts montent les PersistentVolumes associés aux
PersistentVolumeClaims. Notez que les PersistentVolumes associés avec les PersistentVolumeClaims des Pods ne sont pas supprimés lorsque les Pods, ou le StatefulSet, sont supprimés. Ceci doit être fait manuellement.

Étiquette du nom de Pod

Lorsque le StatefulSet Contrôleur crée un Pod, il ajoute une étiquette, statefulset.kubernetes.io/pod-name, renseignée avec le nom du Pod. Cette étiquette vous permet d'attacher un Service à un Pod spécifique du StatefulSet.

Garanties de déploiement et de mise à l'échelle

  • Pour un StatefulSet avec N réplicas, lorsque les Pods sont déployés, ils sont créés de manière séquentielle, dans l'ordre {0..N-1}.
  • Lorsque les Pods sont supprimés, ils sont terminés dans l'ordre inverse, {N-1..0}.
  • Avant qu'une opération de mise à l'échelle soit appliquée à un Pod, tous ses prédécesseurs doivent être Running et Ready.
  • Avant qu'un Pod soit terminé, tous ses successeurs doivent être complètement arrêtés.

Le StatefulSet ne devrait pas spécifier un pod.Spec.TerminationGracePeriodSeconds à 0. Cette pratique est dangereuse et fortement déconseillée. Pour plus d'explications, veuillez vous référer à forcer la suppression de Pods de StatefulSet.

Lorsque l'exemple nginx ci-dessus est créé, trois Pods seront déployés dans l'ordre web-0, web-1, web-2. web-1 ne sera pas déployé avant que web-0 soit Running et Ready, et web-2 ne sera pas déployé avant que web-1 soit Running et Ready. Si web-0 venait à échouer, après que web-1 soit Running et Ready, mais avant que web-2 soit lancé, web-2 ne serait pas lancé avant que web-0 soit correctement relancé et redevienne Running et Ready.

Si un utilisateur venait à mettre à l'échelle l'exemple déployé en patchant le StatefulSet pour que replicas=1, web-2 serait terminé en premier. web-1 ne serait pas terminé avant que web-2 ne soit complètement arrêté et supprimé. Si web-0 venait à échouer après que web-2 soit terminé et complètement arrêté, mais avant que web-1 soit terminé, web-1 ne serait pas terminé avant que web-0 soit Running et Ready.

Politiques de gestion d'un Pod

Dans Kubernetes 1.7 et ultérieurs, le StatefulSet vous permet d'assouplir ses garanties d'ordre, tout en préservant ses garanties d'unicité et d'identité via son champ .spec.podManagementPolicy.

Gestion de Pod OrderedReady

La gestion de Pod OrderedReady est la valeur par défaut pour les StatefulSets. Il implémente le comportement décrit ci-dessus.

Gestion de Pod Parallel

La gestion de Pod Parallel indique au contrôleur de StatefulSet de lancer ou terminer tous les Pods en parallèle, et de ne pas attendre que les Pods deviennent Running et Ready ou complètement terminés avant de lancer ou terminer un autre Pod. Cette option affecte seulement le comportement pour les opérations de mise à l'échelle. Les mises à jour ne sont pas affectées.

Stratégies de mise à jour

Dans Kubernetes 1.7 et ultérieurs, le champ .spec.updateStrategy d'un StatefulSet vous permet de configurer et désactiver les rolling updates automatisés pour les conteneurs, étiquettes, requête/limites de ressources, et annotations pour les Pods d'un StatefulSet.

On Delete

La stratégie de mise à jour OnDelete implémente l'ancien comportement (1.6 et précédents). Lorsque .spec.updateStrategy.type d'un StatefulSet est mis à OnDelete, le contrôleur de StatefulSet ne mettra pas à jour automatiquement les Pods dans un StatefulSet. Les utilisateurs doivent supprimer manuellement les Pods pour forcer le contrôleur à créer de nouveaux Pods qui réflètent les modifications faites à un .spec.template d'un StatefulSet.

Rolling Updates

La stratégie de mise à jour RollingUpdate implémente le rolling update automatisé pour les Pods d'un StatefulSet. C'est la stratégie par défaut lorsque .spec.updateStrategy n'est pas spécifié. Lorsqu'un .spec.updateStrategy.type d'un StatefulSet est mis à RollingUpdate, le contrôleur de StatefulSet va supprimer et recréer chaque Pod d'un StatefulSet. Il va procéder dans le même ordre que pour la terminaison d'un Pod (de l'ordinal le plus grand au plus petit), mettant à jour chaque Pod, un seul à la fois. Il va attendre qu'un Pod mis à jour soit Running et Ready avant de mettre à jour son prédécesseur.

Partitions

La stratégie de mise à jour RollingUpdate peut être partitionnée, en spécifiant une .spec.updateStrategy.rollingUpdate.partition. Si une partition est spécifiée, tous les Pods ayant un ordinal plus grand ou égal à la partition seront mis à jour lorsque le .spec.template du StatefulSet sera mis à jour. Tous les Pods ayant un ordinal inférieur à la partition ne sera pas mis à jour, et, même s'ils sont supprimés, ils seront recréés avec l'ancienne version. Si une .spec.updateStrategy.rollingUpdate.partition d'un StatefulSet est plus grand que son .spec.replicas, les mises à jour de son .spec.template ne seront pas propagés à ses Pods. Dans la plupart des cas vous n'aurez pas à utiliser de partition, mais elles sont utiles si vous désirez organiser une mise à jour, déployer une version canari, ou effectuer un déploiement par étapes.

Rollback forcé

En utilisant des Rolling Updates avec la politique de gestion d'un Pod par défaut (OrderedReady), il est possible de se retrouver dans un état inconsistant nécessitant une intervention manuelle pour réparation.

Si vous mettez à jour le template de Pod dans une configuration qui ne devient jamais Running et Ready (par exemple, du fait d'un mauvais binaire ou d'une erreur de configuration au niveau de l'application), le StatefulSet va arrêter le rollout et attendre.

Dans cet état, il n'est pas suffisant de revenir à une bonne configuration du template de Pod. En raison d'une erreur connue, le StatefulSet va continuer à attendre que le Pod en échec Pod devienne Ready (ce qui n'arrive jamais) avant qu'il tente de revenir à la bonne configuration.

Après être revenu au bon template, vous devez aussi supprimer tous les Pods que le StatefulSet avait déjà essayé de démarrer avec la mauvaise configuration. Le StatefulSet va alors commencer à recréer les Pods en utilisant le bon template.

A suivre

3.5 - Services, Equilibreur de charge, et Réseau

Service Reseau Kubernetes

3.5.1 - EndpointSlices

FEATURE STATE: Kubernetes v1.17 [beta]

EndpointSlices offrent une méthode simple pour suivre les Endpoints d'un réseau au sein d'un cluster de Kubernetes. Ils offrent une alternative plus évolutive et extensible aux Endpoints.

Ressource pour EndpointSlice

Dans Kubernetes, un EndpointSlice contient des références à un ensemble de Endpoints. Le controleur d'EndpointSlice crée automatiquement des EndpointSlices pour un Service quand un sélecteur est spécifié. Ces EndpointSlices vont inclure des références à n'importe quels Pods qui correspondent aux selecteurs de Service. EndpointSlices groupent ensemble les Endpoints d'un réseau par combinaisons uniques de Services et de Ports.

Par exemple, voici un échantillon d'une ressource EndpointSlice pour le Kubernetes Service exemple.

apiVersion: discovery.k8s.io/v1beta1
kind: EndpointSlice
metadata:
  name: exemple-abc
  labels:
    kubernetes.io/service-name: exemple
addressType: IPv4
ports:
  - name: http
    protocol: TCP
    port: 80
endpoints:
  - addresses:
      - "10.1.2.3"
    conditions:
      ready: true
    hostname: pod-1
    topology:
      kubernetes.io/hostname: node-1
      topology.kubernetes.io/zone: us-west2-a

Les EndpointSlices gérés par le contrôleur d'EndpointSlice n'auront, par défaut, pas plus de 100 Endpoints chacun. En dessous de cette échelle, EndpointSlices devraient mapper 1:1 les Endpoints et les Services et devraient avoir une performance similaire.

EndpointSlices peuvent agir en tant que source de vérité pour kube-proxy quand il s'agit du routage d'un trafic interne. Lorsqu'ils sont activés, ils devraient offrir une amélioration de performance pour les services qui ont une grand quantité d'Endpoints.

Types d'addresses

Les EndpointSlices supportent 3 types d'addresses :

  • IPv4
  • IPv6
  • FQDN (Fully Qualified Domain Name) - [nom de domaine entièrement qualifié]

Topologie

Chaque Endpoint dans un EndpointSlice peut contenir des informations de topologie pertinentes. Ceci est utilisé pour indiquer où se trouve un Endpoint, qui contient les informations sur le Node, zone et région correspondantes. Lorsque les valeurs sont disponibles, les labels de Topologies suivants seront définis par le contrôleur EndpointSlice:

  • kubernetes.io/hostname - Nom du Node sur lequel l'Endpoint se situe.
  • topology.kubernetes.io/zone - Zone dans laquelle l'Endpoint se situe.
  • topology.kubernetes.io/region - Région dans laquelle l'Endpoint se situe.

Le contrôleur EndpointSlice surveille les Services et les Pods pour assurer que leurs correspondances avec les EndpointSlices sont à jour. Le contrôleur gère les EndpointSlices pour tous les Services qui ont un sélecteur - [référence: sélecteur] - specifié. Celles-ci représenteront les IPs des Pods qui correspondent au sélecteur.

Capacité d'EndpointSlices

Les EndpointSlices sont limités à une capacité de 100 Endpoints chacun, par défaut. Vous pouvez configurer ceci avec l'indicateur --max-endpoints-per-slice kube-controller-manager jusqu'à un maximum de 1000.

Distribution d'EndpointSlices

Chaque EndpointSlice a un ensemble de ports qui s'applique à tous les Endpoints dans la ressource. Lorsque les ports nommés sont utilisés pour un Service, les Pods peuvent se retrouver avec différents ports cibles pour le même port nommé, nécessitant différents EndpointSlices.

Le contrôleur essaie de remplir les EndpointSlices aussi complètement que possible, mais ne les rééquilibre pas activement. La logique du contrôleur est assez simple:

  1. Itérer à travers les EndpointSlices existants, retirer les Endpoints qui ne sont plus voulus et mettre à jour les Endpoints qui ont changé.
  2. Itérer à travers les EndpointSlices qui ont été modifiés dans la première étape et les remplir avec n'importe quel Endpoint nécéssaire.
  3. S'il reste encore des Endpoints nouveaux à ajouter, essayez de les mettre dans une slice qui n'a pas été changée et/ou en créer une nouvelle.

Par-dessus tout, la troisième étape priorise la limitation de mises à jour d'EndpointSlice sur une distribution complètement pleine d'EndpointSlices. Par exemple, s'il y avait 10 nouveaux Endpoints à ajouter et 2 EndpointSlices qui peuvent contenir 5 Endpoints en plus chacun; cette approche créera un nouveau EndpointSlice au lieu de remplir les EndpointSlice existants. C'est à dire, une seule création EndpointSlice est préférable à plusieurs mises à jour d'EndpointSlices.

Avec kube-proxy exécuté sur chaque Node et surveillant EndpointSlices, chaque changement d'un EndpointSlice devient relativement coûteux puisqu'ils seront transmis à chaque Node du cluster. Cette approche vise à limiter le nombre de modifications qui doivent être envoyées à chaque Node, même si ça peut causer plusieurs EndpointSlices non remplis.

En pratique, cette distribution bien peu idéale devrait être rare. La plupart des changements traités par le contrôleur EndpointSlice seront suffisamment petits pour tenir dans un EndpointSlice existant, et sinon, un nouveau EndpointSlice aurait probablement été bientôt nécessaire de toute façon. Les mises à jour continues des déploiements fournissent également une compaction naturelle des EndpointSlices avec tous leurs pods et les Endpoints correspondants qui se feront remplacer.

Motivation

L'API des Endpoints fournit une méthode simple et facile à suivre pour les Endpoints dans Kubernetes. Malheureusement, comme les clusters Kubernetes et Services sont devenus plus grands, les limitations de cette API sont devenues plus visibles. Plus particulièrement, celles-ci comprennent des limitations liées au dimensionnement vers un plus grand nombre d'Endpoints d'un réseau.

Puisque tous les Endpoints d'un réseau pour un Service ont été stockés dans une seule ressource Endpoints, ces ressources pourraient devenir assez lourdes. Cela affecte les performances des composants Kubernetes (notamment le plan de contrôle) et cause une grande quantité de trafic réseau et de traitements lorsque les Endpoints changent. Les EndpointSlices aident à atténuer ces problèmes ainsi qu'à fournir une plate-forme extensible pour des fonctionnalités supplémentaires telles que le routage topologique.

A suivre

3.5.2 - Service

Une manière abstraite d'exposer une application s'exécutant sur un ensemble de Pods en tant que service réseau.

Avec Kubernetes, vous n'avez pas besoin de modifier votre application pour utiliser un mécanisme de découverte de services inconnu. Kubernetes donne aux pods leurs propres adresses IP et un nom DNS unique pour un ensemble de pods, et peut équilibrer la charge entre eux.

Motivation

Les Pods Kubernetes sont mortels. Ils naissent et lorsqu'ils meurent, ils ne ressuscitent pas. Si vous utilisez un Déploiement pour exécuter votre application, il peut créer et détruire dynamiquement des pods.

Chaque pod obtient sa propre adresse IP, mais dans un déploiement, l'ensemble de pods s'exécutant en un instant peut être différent de l'ensemble de pods exécutant cette application un instant plus tard.

Cela conduit à un problème: si un ensemble de pods (appelez-les «backends») fournit des fonctionnalités à d'autres pods (appelez-les «frontends») à l'intérieur de votre cluster, comment les frontends peuvent-ils trouver et suivre l'adresse IP à laquelle se connecter, afin que le frontend puisse utiliser la partie backend de la charge de travail?

C'est là où les Services rentrent en jeu.

La ressource Service

Dans Kubernetes, un service est une abstraction qui définit un ensemble logique de pods et une politique permettant d'y accéder (parfois ce modèle est appelé un micro-service). L'ensemble des pods ciblés par un service est généralement déterminé par un selector (voir ci-dessous pourquoi vous voudrez peut-être un service sans un sélecteur).

Par exemple, considérons un backend de traitement d'image sans état qui s'exécute avec 3 replicas. Ces réplicas sont fongibles et les frontends ne se soucient pas du backend qu'ils utilisent. Bien que les pods réels qui composent l'ensemble backend puissent changer, les clients frontends ne devraient pas avoir besoin de le savoir, pas plus qu'ils ne doivent suivre eux-mêmes l'ensemble des backends.

L'abstraction du service permet ce découplage.

Découverte de services native du cloud

Si vous pouvez utiliser les API Kubernetes pour la découverte de services dans votre application, vous pouvez interroger l'API server pour les Endpoints, qui sont mis à jour chaque fois que l'ensemble des pods d'un service change.

Pour les applications non natives, Kubernetes propose des moyens de placer un port réseau ou un load balancer entre votre application et les modules backend.

Définition d'un service

Un service dans Kubernetes est un objet REST, semblable à un pod. Comme tous les objets REST, vous pouvez effectuer un POST d'une définition de service sur le serveur API pour créer une nouvelle instance.

Par exemple, supposons que vous ayez un ensemble de pods qui écoutent chacun sur le port TCP 9376 et portent une étiquette app.kubernetes.io/name=MyApp:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app.kubernetes.io/name: MyApp
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 9376

Cette spécification crée un nouvel objet Service nommé «my-service», qui cible le port TCP 9376 sur n'importe quel pod avec l'étiquette «app.kubernetes.io/name=MyApp».

Kubernetes attribue à ce service une adresse IP (parfois appelé l'"IP cluster"), qui est utilisé par les proxies Service (voir IP virtuelles et proxy de service).

Le contrôleur de service recherche en continu les pods qui correspondent à son sélecteur, puis POST toutes les mises à jour d'un objet Endpoint également appelé "my-service".

Les définitions de port dans les pods ont des noms, et vous pouvez référencer ces noms dans l'attribut targetPort d'un service. Cela fonctionne même s'il existe un mélange de pods dans le service utilisant un seul nom configuré, avec le même protocole réseau disponible via différents numéros de port. Cela offre beaucoup de flexibilité pour déployer et faire évoluer vos services. Par exemple, vous pouvez modifier les numéros de port que les pods exposent dans la prochaine version de votre logiciel principal, sans casser les clients.

Le protocole par défaut pour les services est TCP; vous pouvez également utiliser tout autre protocole pris en charge.

Comme de nombreux services doivent exposer plus d'un port, Kubernetes prend en charge plusieurs définitions de port sur un objet Service. Chaque définition de port peut avoir le même protocole, ou un autre.

Services sans sélecteurs

Les services abritent le plus souvent l'accès aux pods Kubernetes, mais ils peuvent également abstraire d'autres types de backends. Par exemple:

  • Vous voulez avoir un cluster de base de données externe en production, mais dans votre environnement de test, vous utilisez vos propres bases de données.
  • Vous souhaitez pointer votre service vers un service dans un autre Namespace ou sur un autre cluster.
  • Vous migrez une charge de travail vers Kubernetes. Lors de l'évaluation de l'approche, vous exécutez uniquement une partie de vos backends dans Kubernetes.

Dans n'importe lequel de ces scénarios, vous pouvez définir un service sans un sélecteur de pod. Par exemple:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 9376

Étant donné que ce service n'a pas de sélecteur, l'objet Endpoint correspondant n'est pas créé automatiquement. Vous pouvez mapper manuellement le service à l'adresse réseau et au port où il s'exécute, en ajoutant manuellement un objet Endpoint:

apiVersion: v1
kind: Endpoints
metadata:
  name: my-service
subsets:
  - addresses:
      - ip: 192.0.2.42
    ports:
      - port: 9376

L'accès à un service sans sélecteur fonctionne de la même manière que s'il avait un sélecteur. Dans l'exemple ci-dessus, le trafic est routé vers le Endpoint unique défini dans le YAML: 192.0.2.42:9376 (TCP).

Un service ExternalName est un cas spécial de service qui n'a pas de sélecteurs et utilise des noms DNS à la place. Pour plus d'informations, consultez la section ExternalName plus loin dans ce document.

Endpoint Slices

FEATURE STATE: Kubernetes v1.17 [beta]

Un Endpoint Slices est une ressource API qui peut fournir une alternative plus évolutive au Endpoints. Bien que conceptuellement assez similaire aux Endpoints, les Endpoint Slices permettent la distribution des endpoints réseau sur plusieurs ressources. Par défaut, un Endpoint Slice est considéré comme "plein" une fois qu'il atteint 100 endpoints, au delà, des Endpoint Slices addtionnels seront crées pour stocker tout autre endpoints.

Les Endpoint Slices fournissent des attributs et des fonctionnalités supplémentaires qui sont décrits en détail dans Endpoint Slices.

IP virtuelles et proxy de service

Chaque nœud d'un cluster Kubernetes exécute un kube-proxy. kube-proxy est responsable de l'implémentation d'une forme d'IP virtuelle pour les Services qui ne sont pas de type ExternalName.

Pourquoi ne pas utiliser le DNS round-robin ?

Une question qui apparaît de temps en temps est pourquoi Kubernetes s'appuie sur le proxy pour transférer le trafic entrant vers les backends. Et les autres approches? Par exemple, serait-il possible de configurer des enregistrements DNS qui ont plusieurs valeurs A (ou AAAA pour IPv6), et de s'appuyer sur la résolution de nom à tour de rôle (round-robin)?

Il existe plusieurs raisons d'utiliser le proxy pour les services:

  • Il existe une longue histoire d'implémentations DNS ne respectant pas les TTL d'enregistrement et mettant en cache les résultats des recherches de noms après leur expiration.
  • Certaines applications n'effectuent des recherches DNS qu'une seule fois et mettent en cache les résultats indéfiniment.
  • Même si les applications et les bibliothèques ont fait une bonne résolution, les TTL faibles ou nuls sur les enregistrements DNS pourraient imposer une charge élevée sur DNS qui devient alors difficile à gérer.

User space proxy mode

Dans ce mode, kube-proxy surveille le maître Kubernetes pour l'ajout et la suppression d'objets Service et Endpoint. Pour chaque service, il ouvre un port (choisi au hasard) sur le nœud local. Toutes les connexions à ce "port proxy" sont transmises par proxy à l'un des modules backend du service (comme indiqué via les Endpoints). kube-proxy prend en compte le paramètre SessionAffinity du service pour décider quel pod backend utiliser.

Enfin, le proxy de l'espace utilisateur installe des règles iptables qui capturent le trafic vers le service clusterIP (qui est virtuel) et port. Les règles redirigent ce trafic vers le port proxy qui fait office de proxy pour le Pod de backend.

Par défaut, kube-proxy en mode espace utilisateur choisit un backend via un algorithme round-robin.

Diagramme de vue d'ensemble des services pour le proxy de l'espace utilisateur

iptables proxy mode

Dans ce mode, kube-proxy surveille le plan de contrôle Kubernetes pour l'ajout et la suppression d'objets Service et Endpoint. Pour chaque service, il installe des règles iptables, qui capturent le trafic vers le «clusterIP» et le «port» du service, et redirigent ce trafic vers l'un des ensembles principaux du service. Pour chaque objet Endpoint, il installe des règles iptables qui sélectionnent un Pod de backend.

Par défaut, kube-proxy en mode iptables choisit un backend au hasard.

L'utilisation d'iptables pour gérer le trafic a un coût système inférieur, car le trafic est géré par Linux netfilter sans avoir besoin de basculer entre l'espace utilisateur et l'espace noyau. Cette approche est également susceptible d'être plus fiable.

Si kube-proxy s'exécute en mode iptables et que le premier pod sélectionné ne répond pas, la connexion échoue. C'est différent du mode espace utilisateur: dans ce scénario, kube-proxy détecterait que la connexion au premier pod avait échoué et réessayerait automatiquement avec un pod backend différent.

Vous pouvez utiliser les readiness probes d'un Pod pour vérifier que les pods backend fonctionnent correctement, de sorte que kube-proxy en mode iptables ne voit que les backends testés comme sains. Cela signifie que vous évitez d'envoyer du trafic via kube-proxy vers un pod connu pour avoir échoué.

Diagramme de présentation des services pour le proxy iptables

IPVS proxy mode

FEATURE STATE: Kubernetes v1.11 [stable]

En mode ipvs, kube-proxy surveille les Services et Endpoints Kubernetes. kube-proxy appelle l'interface netlink pour créer les règles IPVS en conséquence et synchronise périodiquement les règles IPVS avec les Services et Endpoints Kubernetes. Cette boucle de contrôle garantit que l'état IPVS correspond à l'état souhaité. Lors de l'accès à un service, IPVS dirige le trafic vers l'un des pods backend.

Le mode proxy IPVS est basé sur des fonctions hooks de netfilter qui est similaire au mode iptables, mais utilise la table de hachage comme structure de données sous-jacente et fonctionne dans l'espace du noyau. Cela signifie que kube-proxy en mode IPVS redirige le trafic avec une latence plus faible que kube-proxy en mode iptables, avec de bien meilleures performances lors de la synchronisation des règles de proxy. Par rapport aux autres modes proxy, le mode IPVS prend également en charge un débit plus élevé de trafic réseau.

IPVS offre plus d'options pour équilibrer le trafic vers les pods d'arrière-plan; ceux-ci sont:

  • rr: round-robin
  • lc: least connection (plus petit nombre de connexions ouvertes)
  • dh: destination hashing
  • sh: source hashing
  • sed: shortest expected delay
  • nq: never queue

Diagramme de vue d'ensemble des services pour le proxy IPVS

Dans ces modèles de proxy, le trafic lié à l'IP: Port du service est dirigé vers un backend approprié sans que les clients ne sachent quoi que ce soit sur Kubernetes, les services ou les pods.

Si vous souhaitez vous assurer que les connexions d'un client particulier sont transmises à chaque fois au même pod, vous pouvez sélectionner l'affinité de session en fonction des adresses IP du client en définissant service.spec.sessionAffinity sur" ClientIP "(la valeur par défaut est" None"). Vous pouvez également définir la durée maximale de session persistante en définissant service.spec.sessionAffinityConfig.clientIP.timeoutSeconds de manière appropriée (la valeur par défaut est 10800, ce qui correspond à 3 heures).

Services multi-ports

Pour certains services, vous devez exposer plusieurs ports. Kubernetes vous permet de configurer plusieurs définitions de port sur un objet Service. Lorsque vous utilisez plusieurs ports pour un service, vous devez donner tous vos noms de ports afin qu'ils ne soient pas ambigus. Par exemple:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app.kubernetes.io/name: MyApp
  ports:
    - name: http
      protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 9376
    - name: https
      protocol: TCP
      port: 443
      targetPort: 9377

Choisir sa propre adresse IP

Vous pouvez spécifier votre propre adresse IP de cluster dans le cadre d'une demande de création de Service. Pour ce faire, définissez le champ .spec.clusterIP. Par exemple, si vous avez déjà une entrée DNS existante que vous souhaitez réutiliser, ou des systèmes existants qui sont configurés pour une adresse IP spécifique et difficiles à reconfigurer.

L'adresse IP que vous choisissez doit être une adresse IPv4 ou IPv6 valide dans la plage CIDR service-cluster-ip-range configurée pour le serveur API. Si vous essayez de créer un service avec une valeur d'adresse de clusterIP non valide, le serveur API retournera un code d'état HTTP 422 pour indiquer qu'il y a un problème.

Découvrir les services

Kubernetes prend en charge 2 modes principaux de recherche d'un service: les variables d'environnement et DNS.

Variables d'environnement

Lorsqu'un pod est exécuté sur un nœud, le kubelet ajoute un ensemble de variables d'environnement pour chaque service actif. Il prend en charge à la fois les variables Docker links (voir makeLinkVariables) et plus simplement les variables {SVCNAME}_SERVICE_HOST et {SVCNAME}_SERVICE_PORT, où le nom du service est en majuscules et les tirets sont convertis en underscore.

Par exemple, le service redis-master qui expose le port TCP 6379 et a reçu l'adresse IP de cluster 10.0.0.11, produit les variables d'environnement suivantes:

REDIS_MASTER_SERVICE_HOST=10.0.0.11
REDIS_MASTER_SERVICE_PORT=6379
REDIS_MASTER_PORT=tcp://10.0.0.11:6379
REDIS_MASTER_PORT_6379_TCP=tcp://10.0.0.11:6379
REDIS_MASTER_PORT_6379_TCP_PROTO=tcp
REDIS_MASTER_PORT_6379_TCP_PORT=6379
REDIS_MASTER_PORT_6379_TCP_ADDR=10.0.0.11

DNS

Vous pouvez (et devriez presque toujours) configurer un service DNS pour votre cluster Kubernetes à l'aide d'un add-on.

Un serveur DNS prenant en charge les clusters, tel que CoreDNS, surveille l'API Kubernetes pour les nouveaux services et crée un ensemble d'enregistrements DNS pour chacun. Si le DNS a été activé dans votre cluster, tous les pods devraient automatiquement être en mesure de résoudre les services par leur nom DNS.

Par exemple, si vous avez un service appelé "my-service" dans un namespace Kubernetes "my-ns", le plan de contrôle et le service DNS agissant ensemble et créent un enregistrement DNS pour "my-service.my-ns". Les Pods dans le Namespace "my-ns" devrait être en mesure de le trouver en faisant simplement une recherche de nom pour my-service ("my-service.my-ns" fonctionnerait également).

Les pods dans d'autres namespaces doivent utiliser le nom de my-service.my-ns. Ces noms seront résolus en IP de cluster attribuée pour le service.

Kubernetes prend également en charge les enregistrements DNS SRV (Service) pour les ports nommés. Si le service "my-service.my-ns" a un port nommé http avec un protocole défini sur TCP, vous pouvez effectuer une requête DNS SRV pour _http._tcp.my-service.my-ns pour découvrir le numéro de port de http, ainsi que l'adresse IP.

Le serveur DNS Kubernetes est le seul moyen d'accéder aux services ExternalName. Vous pouvez trouver plus d'informations sur la résolution de ExternalName dans DNS Pods et Services.

Headless Services

Parfois, vous n'avez pas besoin de load-balancing et d'une seule IP de Service. Dans ce cas, vous pouvez créer ce que l'on appelle des services "headless", en spécifiant explicitement "None" pour l'IP du cluster (.spec.clusterIP).

Vous pouvez utiliser un service headless pour interfacer avec d'autres mécanismes de découverte de service, sans être lié à l'implémentation de Kubernetes.

Pour les services headless, une IP de cluster n'est pas allouée, kube-proxy ne gère pas ces services et aucun load-balancing ou proxy n'est effectué par la plateforme pour eux. La configuration automatique de DNS dépend de la définition ou non de sélecteurs par le service:

Avec sélecteurs

Pour les services headless qui définissent des sélecteurs, le controlleur des Endpoints crée des enregistrements Endpoints dans l'API, et modifie la configuration DNS pour renvoyer des enregistrements (adresses) qui pointent directement vers les Pods visés par le Service.

Sans sélecteurs

Pour les services headless qui ne définissent pas de sélecteurs, le contrôleur des Endpoints ne crée pas d'enregistrements Endpoints. Cependant, le système DNS recherche et configure soit:

  • Enregistrements CNAME pour les services de type ExternalName.
  • Un enregistrement pour tous les «Endpoints» qui partagent un nom avec le Service, pour tous les autres types.

Services de publication (ServiceTypes)

Pour certaines parties de votre application (par exemple, les frontaux), vous souhaiterez peut-être exposer un service sur une adresse IP externe, qui est en dehors de votre cluster.

Les «ServiceTypes» de Kubernetes vous permettent de spécifier le type de service que vous souhaitez. La valeur par défaut est «ClusterIP».

Les valeurs de Type et leurs comportements sont:

  • ClusterIP: Expose le service sur une IP interne au cluster. Le choix de cette valeur rend le service uniquement accessible à partir du cluster. Il s'agit du ServiceType par défaut.
  • NodePort: Expose le service sur l'IP de chaque nœud sur un port statique (le NodePort). Un service ClusterIP, vers lequel le service NodePort est automatiquement créé. Vous pourrez contacter le service NodePort, depuis l'extérieur du cluster, en demandant <NodeIP>: <NodePort>.
  • LoadBalancer: Expose le service en externe à l'aide de l'équilibreur de charge d'un fournisseur de cloud. Les services NodePort et ClusterIP, vers lesquels les itinéraires de l'équilibreur de charge externe, sont automatiquement créés.
  • ExternalName: Mappe le service au contenu du champ externalName (par exemple foo.bar.example.com), en renvoyant un enregistrement CNAME avec sa valeur. Aucun proxy d'aucune sorte n'est mis en place.

Vous pouvez également utiliser Ingress pour exposer votre service. Ingress n'est pas un type de service, mais il sert de point d'entrée pour votre cluster. Il vous permet de consolider vos règles de routage en une seule ressource car il peut exposer plusieurs services sous la même adresse IP.

Type NodePort

Si vous définissez le champ type sur NodePort, le plan de contrôle Kubernetes alloue un port à partir d'une plage spécifiée par l'indicateur --service-node-port-range (par défaut: 30000-32767). Chaque nœud assure le proxy de ce port (le même numéro de port sur chaque nœud) vers votre service. Votre service signale le port alloué dans son champ .spec.ports[*].nodePort.

Si vous souhaitez spécifier une ou des adresses IP particulières pour proxyfier le port, vous pouvez définir l'indicateur --nodeport-addresses dans kube-proxy sur des blocs IP particuliers; cela est pris en charge depuis Kubernetes v1.10. Cet indicateur prend une liste délimitée par des virgules de blocs IP (par exemple 10.0.0.0/8, 192.0.2.0/25) pour spécifier les plages d'adresses IP que kube-proxy doit considérer comme locales pour ce nœud.

Par exemple, si vous démarrez kube-proxy avec l'indicateur --nodeport-addresses=127.0.0.0/8, kube-proxy sélectionne uniquement l'interface de boucle locale pour les services NodePort. La valeur par défaut pour --nodeport-addresses est une liste vide. Cela signifie que kube-proxy doit prendre en compte toutes les interfaces réseau disponibles pour NodePort (qui est également compatible avec les versions antérieures de Kubernetes).

Si vous voulez un numéro de port spécifique, vous pouvez spécifier une valeur dans le champ nodePort. Le plan de contrôle vous attribuera ce port ou signalera l'échec de la transaction API. Cela signifie que vous devez vous occuper vous-même des éventuelles collisions de ports. Vous devez également utiliser un numéro de port valide, celui qui se trouve dans la plage configurée pour l'utilisation de NodePort.

L'utilisation d'un NodePort vous donne la liberté de configurer votre propre solution d'équilibrage de charge, de configurer des environnements qui ne sont pas entièrement pris en charge par Kubernetes, ou même d'exposer directement les adresses IP d'un ou plusieurs nœuds.

Notez que ce service est visible en tant que <NodeIP>: spec.ports[*].nodePort et .spec.clusterIP: spec.ports[*].Port. (Si l'indicateur --nodeport-addresses dans kube-proxy est défini, serait filtré NodeIP(s).)

Type LoadBalancer

Sur les fournisseurs de cloud qui prennent en charge les load balancers externes, la définition du champ type sur LoadBalancer provisionne un load balancer pour votre service. La création réelle du load balancer se produit de manière asynchrone et les informations sur le load balancer provisionné sont publiées dans le champ .status.loadBalancer. Par exemple:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app.kubernetes.io/name: MyApp
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 9376
  clusterIP: 10.0.171.239
  type: LoadBalancer
status:
  loadBalancer:
    ingress:
    - ip: 192.0.2.127

Le trafic provenant du load balancer externe est dirigé vers les Pods backend. Le fournisseur de cloud décide de la répartition de la charge.

Certains fournisseurs de cloud vous permettent de spécifier le loadBalancerIP. Dans ces cas, le load balancer est créé avec le loadBalancerIP spécifié par l'utilisateur. Si le champ loadBalancerIP n'est pas spécifié, le loadBalancer est configuré avec une adresse IP éphémère. Si vous spécifiez un loadBalancerIP mais que votre fournisseur de cloud ne prend pas en charge la fonctionnalité, le champ loadBalancerIP que vous définissez est ignoré.

Load Balancer interne

Dans un environnement mixte, il est parfois nécessaire d'acheminer le trafic des services à l'intérieur du même bloc d'adresse réseau (virtuel).

Dans un environnement DNS à horizon divisé, vous auriez besoin de deux services pour pouvoir acheminer le trafic externe et interne vers vos endpoints.

Vous pouvez y parvenir en ajoutant une des annotations suivantes à un service. L'annotation à ajouter dépend du fournisseur de services cloud que vous utilisez.

Sélectionnez l'un des onglets.

[...]
metadata:
    name: my-service
    annotations:
        networking.gke.io/load-balancer-type: "Internal"
[...]

[...]
metadata:
    name: my-service
    annotations:
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-internal: "true"
[...]

[...]
metadata:
    name: my-service
    annotations:
        service.beta.kubernetes.io/azure-load-balancer-internal: "true"
[...]

[...]
metadata:
    name: my-service
    annotations:
        service.beta.kubernetes.io/openstack-internal-load-balancer: "true"
[...]

[...]
metadata:
    name: my-service
    annotations:
        service.beta.kubernetes.io/cce-load-balancer-internal-vpc: "true"
[...]

[...]
metadata:
  annotations:
    service.kubernetes.io/qcloud-loadbalancer-internal-subnetid: subnet-xxxxx
[...]

Prise en charge TLS sur AWS

Pour une prise en charge partielle de TLS / SSL sur des clusters exécutés sur AWS, vous pouvez ajouter trois annotations à un service LoadBalancer:

metadata:
  name: my-service
  annotations:
    service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-ssl-cert: arn:aws:acm:us-east-1:123456789012:certificate/12345678-1234-1234-1234-123456789012

Le premier spécifie l'ARN du certificat à utiliser. Il peut s'agir soit d'un certificat d'un émetteur tiers qui a été téléchargé sur IAM, soit d'un certificat créé dans AWS Certificate Manager.

metadata:
  name: my-service
  annotations:
    service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-backend-protocol: (https|http|ssl|tcp)

La deuxième annotation spécifie le protocole utilisé par un pod. Pour HTTPS et SSL, l'ELB s'attend à ce que le pod s'authentifie sur la connexion chiffrée, à l'aide d'un certificat.

HTTP et HTTPS sélectionnent le proxy de couche 7: l'ELB met fin à la connexion avec l'utilisateur, analyse les en-têtes et injecte l'en-tête X-Forwarded-For avec l'adresse IP de l'utilisateur (les pods ne voient que l'adresse IP de l'ELB à l'autre extrémité de sa connexion) lors du transfert des demandes.

TCP et SSL sélectionnent le proxy de couche 4: l'ELB transfère le trafic sans modifier les en-têtes.

Dans un environnement à usage mixte où certains ports sont sécurisés et d'autres non chiffrés, vous pouvez utiliser les annotations suivantes:

    metadata:
      name: my-service
      annotations:
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-backend-protocol: http
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-ssl-ports: "443,8443"

Dans l'exemple ci-dessus, si le service contenait trois ports, «80», «443» et «8443», alors «443» et «8443» utiliseraient le certificat SSL, mais «80» serait simplement un proxy HTTP.

A partir de Kubernetes v1.9, vous pouvez utiliser des stratégies SSL AWS prédéfinies avec des écouteurs HTTPS ou SSL pour vos services. Pour voir quelles politiques sont disponibles, vous pouvez utiliser l'outil de ligne de commande aws:

aws elb describe-load-balancer-policies --query 'PolicyDescriptions[].PolicyName'

Vous pouvez ensuite spécifier l'une de ces stratégies à l'aide de l'annotation "service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-ssl-negotiation-policy"; par exemple:

    metadata:
      name: my-service
      annotations:
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-ssl-negotiation-policy: "ELBSecurityPolicy-TLS-1-2-2017-01"

Prise en charge du protocole PROXY sur AWS

Pour activer protocole PROXY prise en charge des clusters exécutés sur AWS, vous pouvez utiliser l'annotation de service suivante:

    metadata:
      name: my-service
      annotations:
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-proxy-protocol: "*"

Depuis la version 1.3.0, l'utilisation de cette annotation s'applique à tous les ports mandatés par l'ELB et ne peut pas être configurée autrement.

Journaux d'accès ELB sur AWS

Il existe plusieurs annotations pour gérer les journaux d'accès aux services ELB sur AWS.

L'annotation service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-enabled contrôle si les journaux d'accès sont activés.

L'annotation service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-emit-interval contrôle l'intervalle en minutes pour la publication des journaux d'accès. Vous pouvez spécifier un intervalle de 5 ou 60 minutes.

L'annotation service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-s3-bucket-name contrôle le nom du bucket Amazon S3 où les journaux d'accès au load balancer sont stockés.

L'annotation service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-s3-bucket-prefix spécifie la hiérarchie logique que vous avez créée pour votre bucket Amazon S3.

    metadata:
      name: my-service
      annotations:
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-enabled: "true"
        # Spécifie si les journaux d'accès sont activés pour le load balancer

        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-emit-interval: "60"
        # L'intervalle de publication des journaux d'accès.
        # Vous pouvez spécifier un intervalle de 5 ou 60 (minutes).

        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-s3-bucket-name: "my-bucket"
        # Le nom du bucket Amazon S3 où les journaux d'accès sont stockés

        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-s3-bucket-prefix: "my-bucket-prefix/prod"
        # La hiérarchie logique que vous avez créée pour votre bucket Amazon S3, par exemple `my-bucket-prefix/prod`

Drainage de connexion sur AWS

Le drainage des connexions pour les ELB classiques peut être géré avec l'annotation service.beta.kubernetes.io / aws-load-balancer-connection-draining-enabled définie sur la valeur true. L'annotation service.beta.kubernetes.io / aws-load-balancer-connection-draining-timeout peut également être utilisée pour définir la durée maximale, en secondes, pour garder les connexions existantes ouvertes avant de désenregistrer les instances.

    metadata:
      name: my-service
      annotations:
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-connection-draining-enabled: "true"
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-connection-draining-timeout: "60"

Autres annotations ELB

Il existe d'autres annotations pour gérer les Elastic Load Balancers décrits ci-dessous.

    metadata:
      name: my-service
      annotations:
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-connection-idle-timeout: "60"
        # Délai, en secondes, pendant lequel la connexion peut être inactive (aucune donnée n'a été envoyée via la connexion) avant d'être fermée par le load balancer

        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-cross-zone-load-balancing-enabled: "true"
        # Spécifie si le load balancing inter-zones est activé pour le load balancer

        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-additional-resource-tags: "environment=prod,owner=devops"
        # Une liste de paires clé-valeur séparées par des virgules qui seront enregistrées en tant que balises supplémentaires dans l'ELB.

        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-healthcheck-healthy-threshold: ""
        # Nombre de contrôles de santé successifs réussis requis pour qu'un backend soit considéré comme sain pour le trafic.
        # La valeur par défaut est 2, doit être comprise entre 2 et 10

        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-healthcheck-unhealthy-threshold: "3"
        # Nombre de contrôles de santé infructueux requis pour qu'un backend soit considéré comme inapte pour le trafic.
        # La valeur par défaut est 6, doit être comprise entre 2 et 10

        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-healthcheck-interval: "20"
        # Intervalle approximatif, en secondes, entre les contrôles d'intégrité d'une instance individuelle.
        # La valeur par défaut est 10, doit être comprise entre 5 et 300

        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-healthcheck-timeout: "5"
        # Durée, en secondes, pendant laquelle aucune réponse ne signifie l'échec d'un contrôle de santé.
        # Cette valeur doit être inférieure à la valeur service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-healthcheck-interval.
        # La valeur par défaut est 5, doit être comprise entre 2 et 60

        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-extra-security-groups: "sg-53fae93f,sg-42efd82e"
        # Une liste de groupes de sécurité supplémentaires à ajouter à l'ELB

Prise en charge du load balancer réseau sur AWS

FEATURE STATE: Kubernetes v1.15 [beta]

Pour utiliser un load balancer réseau sur AWS, utilisez l'annotation service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-type avec la valeur définie sur nlb.

    metadata:
      name: my-service
      annotations:
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-type: "nlb"

Contrairement aux équilibreurs de charge élastiques classiques, les équilibreurs de charge réseau (NLB) transfèrent l'adresse IP du client jusqu'au nœud. Si un service est .spec.externalTrafficPolicy est réglé sur Cluster, l'adresse IP du client n'est pas propagée aux pods finaux.

En définissant .spec.externalTrafficPolicy à Local, les adresses IP des clients sont propagées aux pods finaux, mais cela peut entraîner une répartition inégale du trafic. Les nœuds sans pods pour un service LoadBalancer particulier échoueront au contrôle de santé du groupe cible NLB sur le .spec.healthCheckNodePort attribué automatiquement et ne recevront aucun trafic.

Pour obtenir un trafic uniforme, utilisez un DaemonSet ou spécifiez un pod anti-affinity pour ne pas localiser sur le même noeud.

Vous pouvez également utiliser les services NLB avec l'annotation load balancer internal.

Pour que le trafic client atteigne des instances derrière un NLB, les groupes de sécurité du nœud sont modifiés avec les règles IP suivantes:

RuleProtocolPort(s)IpRange(s)IpRange Description
Health CheckTCPNodePort(s) (.spec.healthCheckNodePort for .spec.externalTrafficPolicy = Local)VPC CIDRkubernetes.io/rule/nlb/health=<loadBalancerName>
Client TrafficTCPNodePort(s).spec.loadBalancerSourceRanges (defaults to 0.0.0.0/0)kubernetes.io/rule/nlb/client=<loadBalancerName>
MTU DiscoveryICMP3,4.spec.loadBalancerSourceRanges (defaults to 0.0.0.0/0)kubernetes.io/rule/nlb/mtu=<loadBalancerName>

Afin de limiter les IP clientes pouvant accéder à l'équilibreur de charge réseau, spécifiez loadBalancerSourceRanges.

spec:
  loadBalancerSourceRanges:
    - "143.231.0.0/16"

Autres annotations CLB sur Tencent Kubernetes Engine (TKE)

Il existe d'autres annotations pour la gestion des équilibreurs de charge cloud sur TKE, comme indiqué ci-dessous.

    metadata:
      name: my-service
      annotations:
        # Lier des load balancers avec des nœuds spécifiques
        service.kubernetes.io/qcloud-loadbalancer-backends-label: key in (value1, value2)

        # ID d'un load balancer existant
        service.kubernetes.io/tke-existed-lbid:lb-6swtxxxx

        # Paramètres personnalisés pour le load balancer (LB), ne prend pas encore en charge la modification du type LB
        service.kubernetes.io/service.extensiveParameters: ""

        # Paramètres personnalisés pour le listener LB
        service.kubernetes.io/service.listenerParameters: ""

        # Spécifie le type de Load balancer;
        # valeurs valides: classic (Classic Cloud Load Balancer) ou application (Application Cloud Load Balancer)
        service.kubernetes.io/loadbalance-type: xxxxx

        # Spécifie la méthode de facturation de la bande passante du réseau public;
        # valid values: TRAFFIC_POSTPAID_BY_HOUR(bill-by-traffic) and BANDWIDTH_POSTPAID_BY_HOUR (bill-by-bandwidth).
        service.kubernetes.io/qcloud-loadbalancer-internet-charge-type: xxxxxx

        # Spécifie la valeur de bande passante (plage de valeurs: [1,2000] Mbps).
        service.kubernetes.io/qcloud-loadbalancer-internet-max-bandwidth-out: "10"

        # Lorsque cette annotation est définie, les équilibreurs de charge n'enregistrent que les nœuds sur lesquels le pod s'exécute, sinon tous les nœuds seront enregistrés.
        service.kubernetes.io/local-svc-only-bind-node-with-pod: true

Type ExternalName

Les services de type ExternalName mappent un service à un nom DNS, et non à un sélecteur standard tel que my-service ou cassandra. Vous spécifiez ces services avec le paramètre spec.externalName.

Cette définition de service, par exemple, mappe le service my-service dans l'espace de noms prod à my.database.example.com:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
  namespace: prod
spec:
  type: ExternalName
  externalName: my.database.example.com

Lors de la recherche de l'hôte my-service.prod.svc.cluster.local, le service DNS du cluster renvoie un enregistrement CNAME avec la valeur my.database.example.com. L'accès à «mon-service» fonctionne de la même manière que les autres services, mais avec la différence cruciale que la redirection se produit au niveau DNS plutôt que via un proxy ou un transfert. Si vous décidez ultérieurement de déplacer votre base de données dans votre cluster, vous pouvez démarrer ses pods, ajouter des sélecteurs ou des Endpoints appropriés et modifier le type du service.

IP externes

S'il existe des adresses IP externes qui acheminent vers un ou plusieurs nœuds de cluster, les services Kubernetes peuvent être exposés sur ces "IP externes". Le trafic qui pénètre dans le cluster avec l'IP externe (en tant qu'IP de destination), sur le port de service, sera routé vers l'un des Endpoints de service. Les externalIPs ne sont pas gérées par Kubernetes et relèvent de la responsabilité de l'administrateur du cluster.

Dans la spécification de service, «externalIPs» peut être spécifié avec n'importe lequel des «ServiceTypes». Dans l'exemple ci-dessous, "my-service" peut être consulté par les clients sur "198.51.100.32:80" (externalIP:port)

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app.kubernetes.io/name: MyApp
  ports:
    - name: http
      protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 9376
  externalIPs:
    - 80.11.12.10

Lacunes

Le proxy fonctionnant dans l'espace utilisateur pour les VIP peut fonctionner à petite ou moyenne échelle, mais montrera ses limites dans de très grands clusters avec des milliers de services. La proposition de conception originale pour les portails a plus de détails à ce sujet.

L'utilisation du proxy de l'espace utilisateur masque l'adresse IP source d'un paquet accédant à un service. Cela rend certains types de filtrage réseau (pare-feu) impossibles. Le mode proxy iptables n'obscurcit pas les adresses IP source dans le cluster, mais il affecte toujours les clients passant par un LoadBalancer ou un NodePort.

Le champ Type est conçu comme une fonctionnalité imbriquée - chaque niveau s'ajoute au précédent. Cela n'est pas strictement requis sur tous les fournisseurs de cloud (par exemple, Google Compute Engine n'a pas besoin d'allouer un NodePort pour faire fonctionner LoadBalancer, mais AWS le fait) mais l'API actuelle le requiert.

Implémentation IP virtuelle

Les informations précédentes devraient être suffisantes pour de nombreuses personnes qui souhaitent simplement utiliser les Services. Cependant, il se passe beaucoup de choses dans les coulisses qui méritent d'être comprises.

Éviter les collisions

L'une des principales philosophies de Kubernetes est que vous ne devez pas être exposé à des situations qui pourraient entraîner l'échec de vos actions sans aucune faute de votre part. Pour la conception de la ressource Service, cela signifie de ne pas vous faire choisir votre propre numéro de port si ce choix pourrait entrer en collision avec le choix de quelqu'un d'autre. C'est un échec d'isolement.

Afin de vous permettre de choisir un numéro de port pour vos Services, nous devons nous assurer qu'aucun deux Services ne peuvent entrer en collision. Kubernetes le fait en attribuant à chaque service sa propre adresse IP.

Pour garantir que chaque service reçoit une adresse IP unique, un allocateur interne met à jour atomiquement une carte d'allocation globale dans etcd avant de créer chaque service. L'objet de mappage doit exister dans le registre pour que les services obtiennent des affectations d'adresse IP, sinon les créations échoueront avec un message indiquant qu'une adresse IP n'a pas pu être allouée.

Dans le plan de contrôle, un contrôleur d'arrière-plan est responsable de la création de cette carte (nécessaire pour prendre en charge la migration à partir d'anciennes versions de Kubernetes qui utilisaient le verrouillage en mémoire). Kubernetes utilise également des contrôleurs pour vérifier les affectations non valides (par exemple en raison d'une intervention de l'administrateur) et pour nettoyer les adresses IP allouées qui ne sont plus utilisées par aucun service.

Service IP addresses

Contrairement aux adresses IP des pods, qui acheminent réellement vers une destination fixe, les adresses IP des services ne sont pas réellement répondues par un seul hôte. Au lieu de cela, kube-proxy utilise iptables (logique de traitement des paquets sous Linux) pour définir les adresses IP virtual qui sont redirigées de manière transparente selon les besoins. Lorsque les clients se connectent au VIP, leur trafic est automatiquement transporté vers un Endpoint approprié. Les variables d'environnement et DNS pour les services sont en fait remplis en termes d'adresse IP virtuelle (et de port) du service.

kube-proxy prend en charge trois modes proxy — espace utilisateur, iptables et IPVS — qui fonctionnent chacun légèrement différemment.

Userspace

À titre d'exemple, considérons l'application de traitement d'image décrite ci-dessus. Lorsque le service backend est créé, le maître Kubernetes attribue une adresse IP virtuelle, par exemple 10.0.0.1. En supposant que le port de service est 1234, le service est observé par toutes les instances kube-proxy dans le cluster. Lorsqu'un proxy voit un nouveau service, il ouvre un nouveau port aléatoire, établit une redirection iptables de l'adresse IP virtuelle vers ce nouveau port et commence à accepter les connexions sur celui-ci.

Lorsqu'un client se connecte à l'adresse IP virtuelle du service, la règle iptables entre en jeu et redirige les paquets vers le propre port du proxy. Le “Service proxy” choisit un backend, et commence le proxy du trafic du client vers le backend.

Cela signifie que les propriétaires de services peuvent choisir le port de leur choix sans risque de collision. Les clients peuvent simplement se connecter à une adresse IP et à un port, sans savoir à quels pods ils accèdent réellement.

iptables

Considérons à nouveau l'application de traitement d'image décrite ci-dessus. Lorsque le service backend est créé, le plan de contrôle Kubernetes attribue une adresse IP virtuelle, par exemple 10.0.0.1. En supposant que le port de service est 1234, le service est observé par toutes les instances de kube-proxy dans le cluster. Lorsqu'un proxy voit un nouveau service, il installe une série de règles iptables qui redirigent de l'adresse IP virtuelle vers des règles par service. Les règles par service sont liées aux règles des Endpoints qui redirigent le trafic (à l'aide du NAT de destination) vers les backends.

Lorsqu'un client se connecte à l'adresse IP virtuelle du service, la règle iptables entre en jeu. Un backend est choisi (soit en fonction de l'affinité de la session, soit au hasard) et les paquets sont redirigés vers le backend. Contrairement au proxy de l'espace utilisateur, les paquets ne sont jamais copiés dans l'espace utilisateur, le proxy de kube n'a pas besoin d'être exécuté pour que l'adresse IP virtuelle fonctionne et les nœuds voient le trafic provenant de l'adresse IP du client non modifiée.

Ce même flux de base s'exécute lorsque le trafic arrive via un port de nœud ou via un load balancer, bien que dans ces cas, l'adresse IP du client soit modifiée.

IPVS

Les opérations iptables ralentissent considérablement dans un cluster à grande échelle, par exemple 10000 services. IPVS est conçu pour l'équilibrage de charge et basé sur des tables de hachage dans le noyau. Ainsi, vous pouvez obtenir une cohérence des performances dans un grand nombre de services à partir d'un kube-proxy basé sur IPVS. De plus, kube-proxy basé sur IPVS a des algorithmes d'équilibrage de charge plus sophistiqués (le moins de connexions, localité, pondéré, persistance).

Objet API

Le service est une ressource de niveau supérieur dans l'API REST Kubernetes. Vous pouvez trouver plus de détails sur l'objet API sur: Service API object.

Protocoles pris en charge

TCP

FEATURE STATE: Kubernetes v1.0 [stable]

Vous pouvez utiliser TCP pour tout type de service, et c'est le protocole réseau par défaut.

UDP

FEATURE STATE: Kubernetes v1.0 [stable]

Vous pouvez utiliser UDP pour la plupart des services. Pour Services de type LoadBalancer, la prise en charge UDP dépend du fournisseur de cloud offrant cette fonctionnalité.

HTTP

FEATURE STATE: Kubernetes v1.1 [stable]

Si votre fournisseur de cloud le prend en charge, vous pouvez utiliser un service dans le mode LoadBalancer pour configurer le proxy inverse HTTP / HTTPS externe, transmis au Endpoints du Service.

Protocole PROXY

FEATURE STATE: Kubernetes v1.1 [stable]

Si votre fournisseur de cloud le prend en charge(eg, AWS), vous pouvez utiliser un service en mode LoadBalancer pour configurer un load balancer en dehors de Kubernetes lui-même, qui transmettra les connexions préfixées par PROXY protocol.

Le load balancer enverra une première série d'octets décrivant la connexion entrante, similaire à cet exemple

PROXY TCP4 192.0.2.202 10.0.42.7 12345 7\r\n

suivi des données du client.

SCTP

FEATURE STATE: Kubernetes v1.12 [alpha]

Kubernetes prend en charge SCTP en tant que valeur de «protocole» dans les définitions de Service, Endpoint, NetworkPolicy et Pod en tant que fonctionnalité alpha. Pour activer cette fonction, l'administrateur du cluster doit activer le flag SCTPSupport sur l'apiserver, par exemple, --feature-gates=SCTPSupport=true,….

When the feature gate is enabled, you can set the protocol field of a Service, Endpoint, NetworkPolicy or Pod to SCTP. Kubernetes sets up the network accordingly for the SCTP associations, just like it does for TCP connections.

Avertissements

Prise en charge des associations SCTP multi-hôtes
Service avec type=LoadBalancer
Windows
Userspace kube-proxy

Futurs développements

À l'avenir, la stratégie de proxy pour les services peut devenir plus nuancée que le simple équilibrage alterné, par exemple master-elected ou sharded. Nous prévoyons également que certains services auront des load balancer «réels», auquel cas l'adresse IP virtuelle y transportera simplement les paquets.

Le projet Kubernetes vise à améliorer la prise en charge des services L7 (HTTP).

Le projet Kubernetes prévoit d'avoir des modes d'entrée plus flexibles pour les services, qui englobent les modes ClusterIP, NodePort et LoadBalancer actuels et plus encore.

A suivre

3.5.3 - DNS pour les services et les pods

DNS services pods Kubernetes

Cette page fournit une vue d'ensemble du support DNS par Kubernetes.

Introduction

Kubernetes planifie un pod et un service DNS sur le cluster et configure les kubelets pour indiquer à chaque conteneur d'utiliser l'adresse IP du service DNS pour résoudre les noms DNS.

Quels composants obtiennent des noms DNS?

Chaque service défini dans le cluster (y compris le serveur DNS lui-même) a un nom DNS. Par défaut, la liste de recherche DNS du client d'un pod inclura le namespace (espace de nommage) du pod et le domaine par défaut du cluster. C'est mieux illustré par un exemple :

Supposons un service nommé foo dans le namespace Kubernetes bar. Un pod en cours d'exécution dans le namespace bar peut rechercher ce service en faisant simplement une requête DNS "foo". Un pod qui tourne dans le namespace quux peut rechercher ce service en effectuant une requête DNS foo.bar.

Les sections suivantes détaillent les types d’enregistrement et la structure supportée par Kubernetes. Toute autre structure ou noms ou requêtes qui fonctionnent sont considérés comme des détails d'implémentation et peuvent changer sans préavis. Pour une spécification plus à jour, voir Découverte des services basée sur le DNS Kubernetes.

Services

Enregistrement A

Les services "normaux" (pas sans en-tête) se voient attribuer un enregistrement DNS A, et ont un nom sous la forme : mon-service.mon-namespace.svc.cluster.local. La résolution de ce nom donne l'adresse ClusterIP du service.

Les Services "Headless" (ou sans en-tête, c'est à dire sans ClusterIP) auront également un enregistrement type A, donc un nom sous la forme : mon-service.mon-namespace.svc.cluster.local. Contrairement aux Services Normaux, cela résout l'ensemble des adresses IP des pods sélectionnés par le Service. On s'attend à ce que les clients consomment l'ensemble ou utilisent le standard de sélection round-robin de l'ensemble.

Enregistrement SRV

Les enregistrements SRV sont créés pour les ports nommés faisant partie des services normaux ou Headless (sans en-tête). Pour chaque port nommé, l'enregistrement SRV aurait la forme _mon-nom-de-port._mon-protocole-de-port.mon-service.mon-namespace.svc.cluster.local. Pour un service régulier, cela se traduit par le numéro de port et le nom de domaine : mon-service.mon-namespace.svc.cluster.local. Pour un service sans en-tête, cela pourrait être résolu en plusieurs réponses, une réponse pour chaque pod lié à ce service et qui contient le numéro de port, ainsi le nom de domaine du pod est sous la forme nom-auto-genere.mon-service.mon-namespace.svc.cluster.local.

Pods

Enregistrement A

Lorsque cette option est activée, un enregistrement DNS A est attribué aux pods sous la forme adresse-ip-du-pod.mon-namespace.pod.cluster.local.

Par exemple, un pod avec l’IP 1.2.3.4 dans le namespace (espace de nommage) default avec un nom DNS de cluster.local aurait une entrée : 1-2-3-4.default.pod.cluster.local.

Nom d'hôte et sous-domaine d'un pod

Actuellement, lorsqu'un pod est créé, son nom d'hôte a la valeur metadata.name du pod.

La spécification du pod a un champ optionnel hostname, qui peut être utilisé pour spécifier la valeur du nom d'hôte du pod. Quand c'est spécifié, ce dernier a la priorité sur le nom du pod. Par exemple, si un pod a un hostname ayant la valeur "mon-hote", son nom d'hôte sera "mon-hote".

La spécification du pod a également un champ optionnel subdomain qui peut être utilisé pour spécifier son sous-domaine. Par exemple, un pod avec une valeur "foo" du champ hostname et une valeur "bar" du champ subdomain, dans le namespace "mon-namespace", aura un nom de domaine (FQDN) "foo.bar.mon-namespace.svc.cluster.local".

Exemple :

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: sous-domaine-par-default
spec:
  selector:
    name: busybox
  clusterIP: None
  ports:
  - name: foo # En vrai, cette définition de port est à titre d'exemple, nous n'avons pas vraiment besoin de ports pour cette application.
    port: 1234
    targetPort: 1234
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: busybox1
  labels:
    name: busybox
spec:
  hostname: busybox-1
  subdomain: sous-domaine-par-default
  containers:
  - image: busybox:1.28
    command:
      - sleep
      - "3600"
    name: busybox
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: busybox2
  labels:
    name: busybox
spec:
  hostname: busybox-2
  subdomain: sous-domaine-par-default
  containers:
  - image: busybox:1.28
    command:
      - sleep
      - "3600"
    name: busybox

Si un service sans en-tête (headless) est dans le même namespace que son pod et avec le même nom que le sous-domaine, le serveur KubeDNS du cluster renvoie également un enregistrement A pour le nom d’hôte (hostname) du pod. Par exemple, si un pod dont le nom d’hôte est " busybox-1" et le sous-domaine est "sous-domaine-par-default", et un service sans en-tête nommé "sous-domaine-par-default" dans le même namespace, le pod verra son propre nom de domaine complet "busybox-1.sous-domaine-par-default.mon-namespace.svc.cluster.local". Le DNS sert un enregistrement A portant ce nom, et pointant vers l'adresse IP du pod. Les deux Pods "busybox1" et " busybox2" peuvent avoir leurs enregistrements A distincts.

L’objet Endpoints peut spécifier le hostname pour n’importe quelle adresse d'endpoint (noeud final), avec son adresse IP.

Politique DNS du Pod

Les stratégies DNS peuvent être définies par pod. Actuellement, Kubernetes supporte des stratégies DNS qui sont spécifiques au pod. Ces politiques sont spécifiées dans le Champ dnsPolicy de la spécification du pod.

  • "Default" : le pod hérite de la configuration de résolution des noms du node (noeud) sur lequel ce même pod est en train de tourner. Voir discussion liée pour plus de détails.
  • "ClusterFirst" : toute requête DNS ne correspondant pas au suffixe du domaine configuré dans le cluster, tel que "www.kubernetes.io", sera transmise au serveur en amont hérité du node (noeud). Les administrateurs du cluster peuvent configurer des serveurs DNS supplémentaires que ce soit des serveurs secondaires (locaux) ou des vrais serveurs récursifs en amont pour faire la résolution.   Voir discussion liée pour plus de détails sur la manière dont les requêtes DNS sont traitées dans ces cas.
  • "ClusterFirstWithHostNet" : pour les pods exécutés avec hostNetwork, vous devez explicitement définir sa politique DNS "ClusterFirstWithHostNet".
  • "None" : une nouvelle valeur optionnelle introduite dans Kubernetes v1.9 (Beta dans v1.10). Elle permet à un pod d’ignorer les configurations DNS de l’environnement Kubernetes. Ainsi, toutes les configurations DNS sont supposées être fournies dans le champ dnsConfig de la spécification du pod.   Voir la sous-section Config DNS ci-dessous.

L’exemple ci-dessous montre un pod avec une stratégie DNS "ClusterFirstWithHostNet" car il a le champ hostNetwork défini à true.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: busybox
  namespace: default
spec:
  containers:
  - image: busybox:1.28
    command:
      - sleep
      - "3600"
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    name: busybox
  restartPolicy: Always
  hostNetwork: true
  dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet

Configuration DNS du pod

Kubernetes v1.9 introduit une fonctionnalité Alpha (version beta de v1.10) qui permet aux utilisateurs d'avoir plus de contrôle sur les paramètres DNS d'un pod. Cette fonctionnalité est activée par défaut dans la version 1.10. Pour activer cette fonctionnalité dans la version 1.9, l'administrateur du cluster doit activer la feature gate (porte de fonctionnalité) CustomPodDNS sur les serveurs apiserver et kubelet, par exemple, "--feature-gates=CustomPodDNS=true,...". Lorsque la fonction est activée, les utilisateurs peuvent mettre le champ dnsPolicy d’un pod à "None" et ils peuvent rajouter un nouveau champ dnsConfig à la spécification du pod.

Le champ dnsConfig est facultatif et peut fonctionner avec toute configuration dnsPolicy. Cependant, quand dnsPolicy du pod est réglé sur "None", le champ dnsConfig doit être explicitement spécifié.

Vous trouverez ci-dessous les propriétés qu'un utilisateur peut spécifier dans le champ dnsConfig:

  • nameservers : liste d'adresses IP qui seront utilisées comme serveurs DNS pour le Pod. Il peut y avoir au plus 3 adresses IP spécifiées. Quand le champ dnsPolicy du Pod est mis à "None", la liste doit contenir au moins une adresse IP, sinon cette propriété est facultative.   Les serveurs listés seront combinés avec les nameservers (serveurs de noms) de base générés à partir de la stratégie DNS spécifiée, tout en supprimant les adresses en double.
  • searches : liste des domaines de recherche DNS pour la recherche du nom d'hôte dans le pod.   Cette propriété est facultative. Si elle est spécifiée, la liste fournie sera fusionnée avec les noms de domaine de recherche de base générés à partir de la stratégie DNS choisie.   Les noms de domaine en double sont supprimés.   Kubernetes permet au plus 6 domaines de recherche.
  • options: une liste optionnelle d'objets où chaque objet peut avoir une propriété name (obligatoire) et une propriété value (facultatif). Le contenu de cette propriété sera fusionné avec les options générées à partir de la stratégie DNS spécifiée.   Les entrées en double sont supprimées.

Voici un exemple de Pod avec des configurations DNS personnalisées :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  namespace: default
  name: exemple-dns
spec:
  containers:
    - name: test
      image: nginx
  dnsPolicy: "None"
  dnsConfig:
    nameservers:
      - 1.2.3.4
    searches:
      - ns1.svc.cluster.local
      - mon.dns.search.suffix
    options:
      - name: ndots
        value: "2"
      - name: edns0

Lorsque le Pod ci-dessus est créé, le conteneur test obtient le contenu suivant dans son fichier /etc/resolv.conf :

nameserver 1.2.3.4
search ns1.svc.cluster.local mon.dns.search.suffix
options ndots:2 edns0

Pour la configuration IPv6, le chemin de recherche et le serveur de noms doivent être configurés comme suit :

$ kubectl exec -it exemple-dns -- cat /etc/resolv.conf
nameserver fd00:79:30::a
search default.svc.cluster.local svc.cluster.local cluster.local
options ndots:5

A suivre

Pour obtenir des recommendations sur l’administration des configurations DNS, consultez Configurer le service DNS

3.5.4 - Ingress

Un Ingress est un objet Kubernetes qui gère l'accès externe aux services dans un cluster, généralement du trafic HTTP.

Un Ingress peut fournir un équilibrage de charge, une terminaison TLS et un hébergement virtuel basé sur un nom.

Terminologie

Par souci de clarté, ce guide définit les termes suivants :

  • Nœud (Node) : une seule machine virtuelle ou physique dans un cluster Kubernetes.
  • Cluster : groupe de nœuds protégés par un pare-feu du trafic provenant d'Internet et constituant les principales ressources de calcul gérées par Kubernetes.
  • Routeur Edge : routeur appliquant la stratégie de pare-feu pour votre cluster. Il peut s’agir d’une passerelle gérée par un fournisseur de cloud ou d’un matériel physique.
  • Réseau de cluster : ensemble de liens, logiques ou physiques, facilitant la communication au sein d'un cluster selon le modèle de réseau Kubernetes.
  • Service : un Kubernetes Service identifiant un ensemble de pods à l'aide de sélecteurs d'étiquettes. Sauf indication contraire, les services sont supposés avoir des adresses IP virtuelles routables uniquement dans le réseau du cluster.

Qu'est-ce qu'un Ingress ?

Ingress (ou une entrée réseau), ajouté à Kubernetes v1.1, expose les routes HTTP et HTTPS de l'extérieur du cluster à des services au sein du cluster. Le routage du trafic est contrôlé par des règles définies sur la ressource Ingress.

    internet
        |
   [ Ingress ]
   --|-----|--
   [ Services ]

Un Ingress peut être configuré pour donner aux services des URLs accessibles de l'extérieur, un équilibrage du trafic de charge externe, la terminaison SSL/TLS et un hébergement virtuel basé sur le nom. Un contrôleur d'Ingress est responsable de l'exécution de l'Ingress, généralement avec un load-balancer (équilibreur de charge), bien qu'il puisse également configurer votre routeur périphérique ou des interfaces supplémentaires pour aider à gérer le trafic.

Un Ingress n'expose pas de ports ni de protocoles arbitraires. Exposer des services autres que HTTP et HTTPS à Internet généralement utilise un service de type Service.Type=NodePort ou Service.Type=LoadBalancer.

Conditions préalables

FEATURE STATE: Kubernetes v1.1 [beta]

Avant de commencer à utiliser un Ingress, vous devez comprendre certaines choses. Un Ingress est une ressource en "version Beta".

GCE/GKE (Google Cloud Engine / Google Kubernetes Engine) déploie un contrôleur d’Ingress sur le master (le maître de kubernetes). Revoir les limitations beta de ce contrôleur si vous utilisez GCE/GKE.

Dans les environnements autres que GCE/GKE, vous devrez peut-être déployer un contrôleur d'Ingress. Il y a un certain nombre de contrôleurs d'Ingress parmi lesquels vous pouvez choisir.

Avant de commencer

Dans l’idéal, tous les contrôleurs d’Ingress devraient correspondre à cette spécification. Cependant le fonctionnement est légèrement différent d'un contrôleur à un autre (en fonction de son implémentation).

La ressource Ingress

Exemple de ressource Ingress minimale :

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: test-ingress
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules:
  - http:
      paths:
      - path: /testpath
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: test
            port:
              number: 80

Comme pour toutes les autres ressources Kubernetes, un Ingress (une entrée) a besoin des champs apiVersion, kind et metadata.  Pour des informations générales sur l'utilisation des fichiers de configuration, voir déployer des applications, configurer des conteneurs, gestion des ressources.  Ingress utilise fréquemment des annotations pour configurer certaines options en fonction du contrôleur Ingress, dont un exemple  est l'annotation rewrite-target.  Différents Ingress controller prennent en charge différentes annotations. Consultez la documentation du contrôleur Ingress de votre choix pour savoir quelles annotations sont prises en charge.

La spécification de la ressource Ingress dispose de toutes les informations nécessaires pour configurer un loadbalancer ou un serveur proxy. Plus important encore, il contient une liste de règles d'appariement de toutes les demandes entrantes. La ressource Ingress ne supporte que les règles pour diriger le trafic HTTP.

Ingress rules

Chaque règle http contient les informations suivantes :

  • Un hôte optionnel. Dans cet exemple, aucun hôte n'est spécifié. La règle s'applique donc à tous les appels entrants.   Le trafic HTTP via l'adresse IP est spécifié. Si un hôte est fourni (par exemple,   foo.bar.com), les règles s’appliquent à cet hôte.
  • une liste de chemins (par exemple, /testpath), chacun étant associé à un backend associé défini par un serviceName et servicePort. L’hôte et le chemin doivent correspondre au contenu d’une demande entrante avant que le load-balancer ne dirige le trafic vers le service référencé.
  • Un backend est une combinaison de noms de services et de ports, comme décrit dans services doc. Les requêtes HTTP (et HTTPS) envoyées à l'Ingress correspondant à l'hôte et au chemin de la règle seront envoyées au backend indiqué.

Un backend par défaut est souvent configuré dans un contrôleur d’Ingress qui traite toutes les demandes qui ne correspondent à aucun chemin dans la spécification.

Backend par défaut

Un Ingress sans règles envoie tout le trafic à un seul backend par défaut. Le backend par défaut est généralement une option de configuration du Contrôleur d'ingress et n'est pas spécifié dans vos ressources Ingress.

Si aucun des hôtes ou chemins ne correspond à la demande HTTP dans les objets Ingress, le trafic est routé vers votre backend par défaut.

Types d'Ingress

Ingress pour service unique

Il existe des concepts Kubernetes qui vous permettent d’exposer un seul service. (voir alternatives). Vous pouvez également le faire avec un Ingress en spécifiant un backend par défaut sans règles.

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: test-ingress
spec:
  defaultBackend:
    service:
      name: testsvc
      port:
        number: 80

Si vous le créez en utilisant kubectl create -f, vous devriez voir :

kubectl get ingress test-ingress
NAME           HOSTS     ADDRESS           PORTS     AGE
test-ingress   *         107.178.254.228   80        59s

107.178.254.228 est l’adresse IP allouée par le contrôleur d’Ingress pour satisfaire cette entrée.

Fanout simple

Une configuration de type fanout achemine le trafic d'une adresse IP unique vers plusieurs services, en se basant sur l'URI HTTP demandée. Une entrée vous permet de garder le nombre de loadbalancers au minimum. Par exemple, une configuration comme :

foo.bar.com -> 178.91.123.132 -> / foo    service1:4200
                                 / bar    service2:8080

ceci nécessitera un Ingress défini comme suit :

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: simple-fanout-example
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules:
  - host: foo.bar.com
    http:
      paths:
      - path: /foo
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: service1
            port:
              number: 4200
      - path: /bar
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: service2
            port:
              number: 8080

Lorsque vous créez l'ingress avec kubectl create -f:

kubectl describe ingress simple-fanout-example
Name:             simple-fanout-example
Namespace:        default
Address:          178.91.123.132
Default backend:  default-http-backend:80 (10.8.2.3:8080)
Rules:
  Host         Path  Backends
  ----         ----  --------
  foo.bar.com
               /foo   service1:4200 (10.8.0.90:4200)
               /bar   service2:8080 (10.8.0.91:8080)
Annotations:
  nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target:  /
Events:
  Type     Reason  Age                From                     Message
  ----     ------  ----               ----                     -------
  Normal   ADD     22s                loadbalancer-controller  default/test

Le contrôleur d’Ingress fournit une implémentation spécifique aux load-balancers qui satisfait l'Ingress, tant que les services (s1, s2) existent. Lorsque cela est fait, vous pouvez voir l’adresse du load-balancer sur le champ d'adresse.

Hébergement virtuel basé sur le nom

Les hôtes virtuels basés sur des noms prennent en charge le routage du trafic HTTP vers plusieurs noms d'hôte basés sur la même adresse IP.

foo.bar.com --|                 |-> foo.bar.com s1:80
              | 178.91.123.132  |
bar.foo.com --|                 |-> bar.foo.com s2:80

L’Ingress suivant indique au load-balancer de router les requêtes en fonction de En-tête du hôte.

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: name-virtual-host-ingress
spec:
  rules:
  - host: foo.bar.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: service1
            port:
              number: 80
  - host: bar.foo.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: service2
            port:
              number: 80

Si vous créez une ressource Ingress sans aucun hôte défini dans les règles, tout trafic Web à destination de l'adresse IP de votre contrôleur d'Ingress peut être mis en correspondance sans qu'un hôte virtuel basé sur le nom ne soit requis. Par exemple, la ressource Ingress suivante acheminera le trafic demandé pour first.bar.com au service1, second.foo.com au service2, et à tout trafic à l'adresse IP sans nom d'hôte défini dans la demande (c'est-à-dire sans en-tête de requête présenté) au service3.

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: name-virtual-host-ingress
spec:
  rules:
  - host: first.bar.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: service1
            port:
              number: 80
  - host: second.foo.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: service2
            port:
              number: 80
  - http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: service3
            port:
              number: 80

TLS

Vous pouvez sécuriser un Ingress en définissant un secret qui contient une clé privée et un certificat TLS. Actuellement, l'Ingress prend seulement en charge l'unique port TLS, 443, et suppose une terminaison TLS. Si la section de configuration TLS dans un Ingress spécifie différents hôtes, ils seront multiplexés sur le même port en fonction du nom d’hôte spécifié via l'extension SNI TLS (à condition que le contrôleur d’Ingress prenne en charge SNI). Le secret de TLS doit contenir les clés tls.crt et tls.key contenant le certificat et clé privée à utiliser pour TLS, par exemple :

apiVersion: v1
data:
  tls.crt: base64 encoded cert
  tls.key: base64 encoded key
kind: Secret
metadata:
  name: testsecret-tls
  namespace: default
type: kubernetes.io/tls

Référencer ce secret dans un Ingress indiquera au contrôleur d'Ingress de sécuriser le canal du client au load-balancer à l'aide de TLS. Vous devez vous assurer que le secret TLS que vous avez créé provenait d'un certificat contenant un Common Name (CN), aussi appelé nom de domaine pleinement qualifié (FQDN), pour https-example.foo.com.

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: tls-example-ingress
spec:
  tls:
  - hosts:
      - https-example.foo.com
    secretName: testsecret-tls
  rules:
  - host: https-example.foo.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: service1
            port:
              number: 80

L'équilibrage de charge

Un contrôleur d’Ingress est démarré avec certains paramètres de politique d’équilibrage de charge qui s'appliquent à toutes les entrées, tels que l'algorithme d'équilibrage de la charge, le régime de pondérations des backends, et d'autres. Les concepts un peu plus avancés d'équilibrage de charge (p. ex. sessions persistantes, pondérations dynamiques) ne sont pas encore exposés pour l'Ingress. Vous pouvez toujours obtenir ces fonctionnalités via le service loadbalancer.

Il est également intéressant de noter que même si les health checks (contrôles de santé) ne sont pas exposés directement via l'Ingress, il existe des concepts parallèles dans Kubernetes, tels que readiness probes qui vous permettent d'obtenir le même résultat final. Veuillez consulter les documents spécifiques au contrôleur pour voir comment il gère les health checks. (nginx,GCE).

Mise à jour d'un Ingress

Pour mettre à jour un Ingress existant afin d'ajouter un nouvel hôte, vous pouvez le mettre à jour en modifiant la ressource :

kubectl describe ingress test
Name:             test
Namespace:        default
Address:          178.91.123.132
Default backend:  default-http-backend:80 (10.8.2.3:8080)
Rules:
  Host         Path  Backends
  ----         ----  --------
  foo.bar.com
               /foo   s1:80 (10.8.0.90:80)
Annotations:
  nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target:  /
Events:
  Type     Reason  Age                From                     Message
  ----     ------  ----               ----                     -------
  Normal   ADD     35s                loadbalancer-controller  default/test
kubectl edit ingress test

Cela devrait faire apparaître un éditeur avec le yaml existant, modifiez-le pour inclure le nouvel hôte :

spec:
  rules:
  - host: foo.bar.com
    http:
      paths:
      - backend:
          service:
            name: s1
            port:
              number: 80
        path: /foo
        pathType: Prefix
  - host: bar.baz.com
    http:
      paths:
      - backend:
          service:
            name: s2
            port:
              number: 80
        path: /foo
        pathType: Prefix
..

L'enregistrement du yaml mettra à jour la ressource dans le serveur d'API, ce qui devrait indiquer au contrôleur d'Ingress de reconfigurer le load-balancer.

kubectl describe ingress test
Name:             test
Namespace:        default
Address:          178.91.123.132
Default backend:  default-http-backend:80 (10.8.2.3:8080)
Rules:
  Host         Path  Backends
  ----         ----  --------
  foo.bar.com
               /foo   s1:80 (10.8.0.90:80)
  bar.baz.com
               /foo   s2:80 (10.8.0.91:80)
Annotations:
  nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target:  /
Events:
  Type     Reason  Age                From                     Message
  ----     ------  ----               ----                     -------
  Normal   ADD     45s                loadbalancer-controller  default/test

Vous pouvez obtenir le même résultat en appelant kubectl replace -f sur un fichier Ingress yaml modifié.

Échec dans les zones de disponibilité

Les techniques permettant de répartir le trafic sur plusieurs domaines de défaillance diffèrent d'un fournisseur de cloud à l'autre. Veuillez consulter la documentation du Contrôleur d'ingress pour plus de détails. Vous pouvez également vous référer à la documentation de la fédération pour plus d'informations sur le déploiement d'Ingress dans un cluster fédéré.

Travail futur

Suivez SIG network (groupe d'intérêt spécial Réseau) pour plus de détails sur l'évolution de l'Ingress et des ressources associées. Vous pouvez également suivre le Dépôt Ingress pour plus de détails sur l'évolution des différents contrôleurs d’Ingress.

Alternatives

Vous pouvez exposer un service de plusieurs manières sans impliquer directement la ressource Ingress :

A suivre

3.6 - Stockage

3.6.1 - Volumes

Les fichiers sur disque dans un conteneur sont éphémères, ce qui présente des problèmes pour des applications non-triviales lorsqu'elles s'exécutent dans des conteneurs. Premièrement, lorsqu'un conteneur plante, kubelet va le redémarrer mais les fichiers seront perdus - le conteneur démarre avec un état propre. Deuxièmement, lorsque plusieurs conteneurs s'exécutent ensemble dans un Pod, il est souvent nécessaire de partager des fichiers entre ces conteneurs. L'abstraction Kubernetes Volume résout ces deux problèmes.

Une connaissance des Pods est suggérée.

Contexte

Docker a également un concept de volumes, bien qu'il soit, dans une certaine mesure, plus relâché et moins géré. Avec Docker, un volume est simplement un dossier sur le disque ou dans un autre conteneur. Les durées de vie ne sont pas gérées et, jusqu'à très récemment, seuls les volumes supportés par un disque local l'étaient. Docker fournit maintenant des pilotes de volume, mais la fonctionnalité est très limitée pour le moment (par exemple, à partir de Docker 1.7, seulement un pilote de volume est autorisé par conteneur et il n'est pas possible de passer des paramètres aux volumes).

Un volume Kubernetes, en revanche, a une durée de vie explicite - la même que le Pod qui l'inclut. Par conséquent, un volume survit aux conteneurs qui s'exécutent à l'intérieur du Pod et les données sont préservées lorsque le conteneur redémarre. Bien sûr, lorsqu'un Pod cesse d'exister, le volume va également cesser d'exister. Peut-être plus important encore, Kubernetes supporte de nombreux types de volumes et un Pod peut en utiliser plusieurs simultanément.

À la base, un volume est juste un dossier, contenant possiblement des données, qui est accessible aux conteneurs dans un Pod. La manière dont ce dossier est créé, le support qui le sauvegarde et son contenu sont déterminés par le type de volume utilisé.

Pour utiliser un volume, un Pod spécifie les volumes à fournir au Pod (le champ .spec.volumes) et où les monter dans les conteneurs (le champ .spec.containers.volumeMounts).

Un processus dans un conteneur a une vue système de fichiers composée de son image et de ses volumes Docker. L'image Docker est à la racine de la hiérarchie du système de fichiers et tous les volumes sont montés sur les chemins spécifiés dans l'image. Les volumes ne peuvent pas être montés sur d'autres volumes ou avoir des liens physiques vers d'autres volumes. Chaque conteneur dans le Pod doit spécifier indépendamment où monter chaque volume.

Types de Volumes

Kubernetes supporte plusieurs types de Volumes:

Toute contribution supplémentaire est la bienvenue.

awsElasticBlockStore

Un type de volume awsElasticBlockStore monte un Volume EBS d'Amazon Web Services (AWS) dans un Pod. À la différence de emptyDir, qui est écrasé lorsqu'un Pod est supprimé, le contenu d'un volume EBS est préservé et le volume est seulement démonté. Cela signifie qu'un volume EBS peut être prérempli avec des données et que les données peuvent être transmises entre les Pods.

Des restrictions existent lorsque l'on utilise un volume awsElasticBlockStore :

  • les nœuds dans lesquels les Pods s'exécutent doivent être des instances AWS EC2
  • ces instances doivent être dans la même région et la même zone de disponibilité que le volume EBS
  • EBS supporte uniquement le montage d'un volume par une seule instance EC2

Création d'un volume EBS

Avant que vous puissiez utiliser un volume EBS dans un Pod, vous devez le créer.

aws ec2 create-volume --availability-zone=eu-west-1a --size=10 --volume-type=gp2

Assurez-vous que la zone correspond à la zone de votre grappe de serveurs (cluster). (Et vérifiez aussi que la taille et le type du volume EBS conviennent à votre utilisation!)

Exemple de configuration AWS EBS

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-ebs
spec:
  containers:
  - image: registry.k8s.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-ebs
      name: test-volume
  volumes:
  - name: test-volume
    # Ce volume AWS EBS doit déjà exister.
    awsElasticBlockStore:
      volumeID: <volume-id>
      fsType: ext4

Migration CSI

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [alpha]

La fonctionnalité de migration CSI pour awsElasticBlockStore, lorsque activée, fixe toutes les opérations de plugin depuis le plugin "in-tree" vers le pilote de l'interface CSI (Container Storage Interface) ebs.csi.aws.com. Afin d'utiliser cette fonctionnalité, le Pilote AWS EBS CSI doit être installé dans le cluster et les fonctionnalités Alpha CSIMigration et CSIMigrationAWS doivent être activées.

azureDisk

Un type de volume azureDisk est utilisé pour monter un disque de données (Data Disk) dans un Pod.

Plus de détails sont disponibles ici.

Migration CSI

FEATURE STATE: Kubernetes v1.15 [alpha]

La fonctionnalité de migration CSI pour azureDisk, lorsque activée, fixe toutes les opérations de plugin depuis le plugin "in-tree" vers le pilote de l'interface CSI (Container Storage Interface) disk.csi.azure.com. Afin d'utiliser cette fonctionnalité, le Pilote Azure Disk CSI doit être installé dans le cluster et les fonctionnalités Alpha CSIMigration et CSIMigrationAzureDisk doivent être activées.

azureFile

Un type de volume azureFile est utilisé pour monter un volume de fichier Microsoft Azure (SMB 2.1 et 3.0) dans un Pod.

Plus de détails sont disponibles ici.

Migration CSI

FEATURE STATE: Kubernetes v1.15 [alpha]

La fonctionnalité de migration CSI pour azureFile, lorsque activée, fixe toutes les opérations de plugin depuis le plugin "in-tree" vers le pilote de l'interface CSI (Container Storage Interface) file.csi.azure.com. Afin d'utiliser cette fonctionnalité, le Pilote Azure File CSI doit être installé dans le cluster et les fonctionnalités Alpha CSIMigration et CSIMigrationAzureFile doivent être activées.

cephfs

Un volume cephfs permet de monter un volume CephFS existant dans un Pod. Contrairement à emptyDir, qui est écrasé quand un Pod est supprimé, le contenu d'un volume cephfs est préservé et le volume est simplement démonté. Cela signifie qu'un volume CephFS peut être prérempli avec des données et ces données peuvent être transmises entre les Pods. CephFS peut être monté plusieurs fois en écriture simultanément.

Voir l'exemple CephFS pour plus de détails.

cinder

cinder est utilisé pour monter un volume Cinder OpenStack dans un Pod.

Exemple de configuration d'un volume Cinder

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-cinder
spec:
  containers:
  - image: registry.k8s.io/test-webserver
    name: test-cinder-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-cinder
      name: test-volume
  volumes:
  - name: test-volume
    # Ce volume OpenStack doit déjà exister.
    cinder:
      volumeID: <volume-id>
      fsType: ext4

Migration CSI

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [alpha]

La fonctionnalité de migration CSI pour Cinder, lorsque activée, fixe toutes les opérations de plugin depuis le plugin "in-tree" vers le pilote de l'interface CSI (Container Storage Interface) cinder.csi.openstack.org. Afin d'utiliser cette fonctionnalité, le Pilote Cinder CSI doit être installé dans le cluster et les fonctionnalités Alpha CSIMigration et CSIMigrationOpenStack doivent être activées.

configMap

La ressource configMap fournit un moyen d'injecter des données de configuration dans les Pods. Les données stockées dans un objet ConfigMap peuvent être référencées dans un volume de type configMap et être ensuite consommées par des applications conteneurisées s'exécutant dans un Pod.

Lorsque l'on référence un objet configMap, on peut simplement fournir son nom dans le volume pour le référencer. On peut également personnaliser le chemin pour utiliser une entrée spécifique dans la ConfigMap. Par exemple, pour monter la ConfigMap log-config sur un Pod appelé configmap-pod, vous pourriez utiliser le YAML suivant :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: configmap-pod
spec:
  containers:
    - name: test
      image: busybox
      volumeMounts:
        - name: config-vol
          mountPath: /etc/config
  volumes:
    - name: config-vol
      configMap:
        name: log-config
        items:
          - key: log_level
            path: log_level

La ConfigMap log-config est montée comme un volume et tout le contenu stocké dans son entrée log_level est monté dans le Pod au chemin "/etc/config/log_level". À noter que ce chemin est dérivé du mountPath du volume et le path est étiqueté avec la clef log_level.

downwardAPI

Un volume downwardAPI est utilisé pour rendre disponibles aux applications les données de l'API Downward. Il monte un dossier et écrit les données demandées dans des fichiers de texte brut.

Voir l'exemple de volume downwardAPI pour plus de détails.

emptyDir

Un volume emptyDir est d'abord créé lorsqu'un Pod est assigné à un nœud et existe aussi longtemps que le Pod s'exécute sur ce nœud. Comme le nom l'indique, le volume est initialement vide. Les conteneurs dans le Pod peuvent tous lire et écrire les mêmes fichiers dans le volume emptyDir, bien que ce volume puisse être monté sur le même ou différents chemins dans chaque conteneur. Lorsqu'un Pod est supprimé d'un nœud pour une raison quelconque, les données dans le emptyDir sont supprimées à jamais.

Des cas d'utilisation pour un emptyDir peuvent être :

  • un espace de travail, par exemple pour un tri fusion sur disque.
  • l'établissement d'un point de reprise d'un long calcul à des fins de récupération des données après un crash.
  • le stockage de fichiers qu'un conteneur de gestion de contenu va chercher pendant qu'un conteneur serveur web expose les données.

Par défaut, les volumes emptyDir sont stockés sur tout médium supporté par le nœud - que ce soit un disque dur, un disque SSD ou un stockage réseau, dépendamment de l'environnement. Cependant, vous pouvez définir le champ emptyDir.medium à "Memory" pour indiquer à Kubernetes de monter un tmpfs (système de fichiers supporté par la RAM) pour vous à la place. Tandis que tmpfs est très rapide, soyez conscient qu'au contraire des disques, un tmpfs est effacé au redémarrage du nœud et tous les fichiers que vous écrivez seront comptabilisés dans la limite de mémoire de votre conteneur.

Exemple de Pod

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pd
spec:
  containers:
  - image: registry.k8s.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /cache
      name: cache-volume
  volumes:
  - name: cache-volume
    emptyDir: {}

fc (fibre channel)

Un volume fc permet à un volume Fibre Channel existant d'être monté dans un Pod. Vous pouvez spécifier une ou plusieurs cibles World Wide Names en utilisant le paramètre targetWWNs dans votre configuration de volume. Si plusieurs WWNs sont spécifiés, targetWWNs s'attend à ce que ces WWNs proviennent de connexions multi-path.

Voir l'exemple FC pour plus de détails.

flocker

Flocker est un gestionnaire de volumes de données en cluster open-source. Il assure la gestion et l'orchestration de volumes de données supportés par divers serveurs de stockage.

Un volume flocker permet de monter un ensemble de données Flocker dans un Pod. Si l'ensemble de données n'existe pas déjà dans Flocker, il doit d'abord être créé avec la CLI Flocker ou en utilisant l'API Flocker. Si l'ensemble de données existe déjà, il sera réattaché par Flocker au nœud sur lequel le Pod est planifié. Cela signifie que les données peuvent être transmises entre les Pods selon les besoins.

Voir l'exemple Flocker pour plus de détails.

gcePersistentDisk

Un volume gcePersistentDisk monte un Disque Persistant Google Compute Engine (GCE) dans un Pod. À la différence d'un emptyDir, qui est écrasé lorsqu'un Pod est supprimé, le contenu d'un disque persistant est préservé et le volume est simplement démonté. Cela signifie qu'un disque persistant peut être prérempli avec des données et que ces données peuvent être transmises entre les Pods.

Des restrictions existent lors de l'utilisation d'un gcePersistentDisk:

  • les nœuds sur lesquels les Pods s'exécutent doivent être des machines virtuelles (VMs) GCE.
  • ces VMs doivent se trouver dans le même projet et la même zone GCE que le disque persistant

Une fonctionnalité des disques persistants est qu'ils peuvent être montés en lecture seule par plusieurs consommateurs simultanément. Cela signifie que vous pouvez préremplir un disque persistant avec votre jeu de données et l'exposer en parallèle à partir d'autant de Pods que nécessaire. Malheureusement, les disques persistants peuvent seulement être montés par un seul consommateur en mode lecture-écriture - les écritures simultanées ne sont pas autorisées.

Utiliser un disque persistant dans un Pod contrôlé par un ReplicationController échouera à moins que le disque persistant soit en lecture seule ou que le nombre de répliques soit de 0 ou 1.

Création d'un disque persistant

Avant de pouvoir utiliser un disque persistant GCE avec un Pod, vous devez le créer.

gcloud compute disks create --size=500GB --zone=us-central1-a my-data-disk

Exemple de Pod

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pd
spec:
  containers:
  - image: registry.k8s.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-pd
      name: test-volume
  volumes:
  - name: test-volume
    # Ce disque persistant GCE doit déjà exister.
    gcePersistentDisk:
      pdName: my-data-disk
      fsType: ext4

Disques persistants régionaux

FEATURE STATE: Kubernetes v1.10 [beta]

La fonctionnalité de disques persistants régionaux (Regional Persistent Disks) permet la création de disques persistants disponibles dans deux zones à l'intérieur d'une même région. Afin d'utiliser cette fonctionnalité, le volume doit être provisionné en tant que PersistentVolume; le référencement du volume directement depuis un Pod n'est pas supporté.

Provisionnement manuel d'un disque persistant régional en tant que PersistentVolume

Le provisionnement dynamique est possible en utilisant une StorageClass pour un disque persistant GCE. Avant de créer un PersistentVolume, vous devez créer le disque persistant :

gcloud beta compute disks create --size=500GB my-data-disk
    --region us-central1
    --replica-zones us-central1-a,us-central1-b

Exemple de spec PersistentVolume :

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: test-volume
  labels:
    failure-domain.beta.kubernetes.io/zone: us-central1-a__us-central1-b
spec:
  capacity:
    storage: 400Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  gcePersistentDisk:
    pdName: my-data-disk
    fsType: ext4

Migration CSI

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [alpha]

La fonctionnalité de migration CSI pour un disque persistant GCE, lorsque activée, fixe toutes les opérations de plugin depuis le plugin "in-tree" vers le pilote de l'interface CSI (Container Storage Interface) pd.csi.storage.gke.io. Afin d'utiliser cette fonctionnalité, le Pilote CSI de disque persistant GCE doit être installé dans le cluster et les fonctionnalités Alpha CSIMigration et CSIMigrationGCE doivent être activées.

gitRepo (obsolète)

Un volume gitRepo est un exemple de ce qui peut être réalisé en tant que plugin de volume. Cela monte un dossier vide et clone un dépôt git à l'intérieur, à la disposition d'un Pod. Dans le futur, de tels volumes pourraient être déplacé vers un modèle encore plus découplé plutôt qu'étendre l'API Kubernetes pour chaque cas d'utilisation.

Voici un exemple d'un volume gitRepo :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: server
spec:
  containers:
  - image: nginx
    name: nginx
    volumeMounts:
    - mountPath: /mypath
      name: git-volume
  volumes:
  - name: git-volume
    gitRepo:
      repository: "git@somewhere:me/my-git-repository.git"
      revision: "22f1d8406d464b0c0874075539c1f2e96c253775"

glusterfs

Un volume glusterfs permet à un volume Glusterfs (un système de fichiers en réseau open source) d'être monté dans un Pod. À la différence d'un emptyDir, qui est écrasé lorsqu'un Pod est supprimé. le contenu d'un volume glusterfs est préservé et le volume est simplement démonté. Cela signifie qu'un volume glusterfs peut être prérempli avec des données et que ces données peuvent être transmises entre les Pods. GlusterFS peut être monté plusieurs fois en écriture simultanément.

Voir l'exemple GlusterFS pour plus de détails.

hostPath

Un volume hostPath monte un fichier ou un dossier depuis le système de fichiers du nœud hôte à l'intérieur d'un Pod. Ce ne sera pas requis pour la plupart des Pods, mais cela offre une puissante solution de secours pour certaines applications.

Par exemple, des utilisations du hostPath peuvent être :

  • exécuter un conteneur qui nécessite l'accès aux éléments internes de Docker; utiliser un hostPath de /var/lib/docker
  • exécuter cAdvisor dans un conteneur; utiliser un hostPath de /sys
  • autoriser un Pod à spécifier si un hostPath donné devrait exister avant la mise en exécution du Pod, s'il devrait être créé et en tant que quoi il devrait exister.

En plus de la propriété requise path, un utilisateur peut optionnellement spécifier un type pour un volume hostPath.

Les valeurs supportées pour le champ type sont les suivantes :

ValeurComportement
Une chaîne de caractères vide (par défaut) sert à la rétrocompatibilité, ce qui signifie qu'aucune vérification ne sera effectuée avant de monter le volume hostPath.
DirectoryOrCreateSi rien n'existe au chemin fourni, un dossier vide y sera créé au besoin avec les permissions définies à 0755, avec le même groupe et la même possession que Kubelet.
DirectoryUn dossier doit exister au chemin fourni
FileOrCreateSi rien n'existe au chemin fourni, un fichier vide y sera créé au besoin avec les permissions définies à 0644, avec le même groupe et la même possession que Kubelet.
FileUn fichier doit exister au chemin fourni
SocketUn socket UNIX doit exister au chemin fourni
CharDeviceUn périphérique en mode caractère doit exister au chemin fourni
BlockDeviceUn périphérique en mode bloc doit exister au chemin fourni

Une attention particulière doit être portée lors de l'utilisation de ce type de volume car :

  • les Pods avec une configuration identique (tels que ceux créés depuis un podTemplate) peuvent se comporter différemment sur des nœuds différents à cause de fichiers différents sur les nœuds.
  • lorsque Kubernetes ajoute une planification tenant compte des ressources, comme prévu, il ne pourra pas prendre en compte les ressources utilisées par un hostPath.
  • les fichiers ou dossiers créés sur les hôtes sous-jacents ne sont accessibles en écriture que par root. Vous devez soit exécuter votre programme en tant que root dans un conteneur privilégié ou modifier les permissions du fichier sur l'hôte pour pouvoir écrire dans un volume hostPath.

Exemple de Pod

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pd
spec:
  containers:
  - image: registry.k8s.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-pd
      name: test-volume
  volumes:
  - name: test-volume
    hostPath:
      # chemin du dossier sur l'hôte
      path: /data
      # ce champ est optionnel
      type: Directory

iscsi

Un volume iscsi permet à un volume existant iSCSI (SCSI over IP) d'être monté dans un Pod. À la différence d'un emptyDir, qui est écrasé lorsqu'un Pod est supprimé, le contenu d'un volume iscsi est préservé et le volume est simplement démonté. Cela signifie qu'un volume iscsi peut être prérempli avec des données que ces données peuvent être transmises entre les Pods.

Une fonctionnalité de iSCSI est qu'il peut être monté en lecture seule par plusieurs consommateurs simultanément. Cela signifie que vous pouvez préremplir un volume avec votre jeu de données et l'exposer en parallèle à partir d'autant de Pods que nécessaire. Malheureusement, les volumes iSCSI peuvent seulement être montés par un seul consommateur en mode lecture-écriture - les écritures simultanées ne sont pas autorisées.

Voir l'exemple iSCSI pour plus de détails.

local

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [stable]

Un volume local représente un périphérique de stockage local monté tels qu'un disque, une partition ou un dossier.

Les volumes locaux peuvent seulement être utilisés comme un PersistentVolume créé statiquement. Le provisionnement dynamique n'est pas encore supporté.

Comparés aux volumes hostPath, les volumes locaux peuvent être utilisés de manière durable et portable sans planifier manuellement des Pods sur les nœuds, puisque le système est conscient des contraintes de nœud du volume en examinant l'affinité de nœud sur le PersistentVolume.

Toutefois, les volumes locaux sont encore sujets à la disponibilité du nœud sous-jacent et ne conviennent pas à toutes les applications. Si un nœud devient "en mauvaise santé" (unhealthy), alors le volume local deviendra également inaccessible et un Pod qui l'utilise ne sera pas en mesure de s'exécuter. Les applications qui utilisent des volumes locaux doivent être en mesure de tolérer cette disponibilité réduite, ainsi que de potentielles pertes de données, dépendamment des caractéristiques de durabilité du disque sous-jacent.

L'exemple suivant traite d'une spec d'un PersistentVolume utilisant un volume local et une nodeAffinity:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: example-pv
spec:
  capacity:
    storage: 100Gi
  # le champ volumeMode requiert l'activation de la "feature gate" Alpha BlockVolume
  volumeMode: Filesystem
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Delete
  storageClassName: local-storage
  local:
    path: /mnt/disks/ssd1
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: kubernetes.io/hostname
          operator: In
          values:
          - example-node

La nodeAffinity d'un PersistentVolume est requise lors de l'utilisation de volumes locaux. Cela permet au planificateur (scheduler) Kubernetes de planifier correctement des Pods utilisant des volumes locaux aux bons nœuds.

Le volumeMode d'un PersistentVolume peut maintenant être configuré à "Block" (au lieu de la valeur par défaut "Filesystem") pour exposer le volume local en tant que périphérique bloc brut (raw block device). Le champ volumeMode requiert l'activation de la "feature gate" Alpha BlockVolume.

Lors de l'utilisation des volumes locaux, il est recommandé de créer une StorageClass avec volumeBindingMode configuré à WaitForFirstConsumer. Voir l'exemple. Retarder la liaison (binding) du volume garantit que la décision de liaison du PersistentVolumeClaim sera également évaluée avec toutes les autres contraintes de nœud que le Pod peut avoir, tels que les exigences en ressources du nœud, les sélecteurs de nœud, leur affinité et leur anti-affinité.

Un provisionneur statique externe peut être exécuté séparément pour une gestion améliorée du cycle de vie du volume local. Noter que ce provisionneur ne supporte pas encore le provisionnement dynamique. Pour un exemple sur la façon d'exécuter un provisionneur externe local, voir le guide utilisateur de provisionneur de volume local.

nfs

Un volume nfs permet à un partage NFS (Network File System) existant d'être monté dans un Pod. À la différence d'un emptyDir, qui est écrasé lorsqu'un Pod est supprimé, le contenu d'un volume nfs est préservé et le volume est simplement démonté. Cela signifie qu'un volume NFS peut être prérempli avec des données et que les données peuvent être transmises entre les Pods. NFS peut être monté plusieurs fois en écriture simultanément.

Voir l'exemple NFS pour plus de détails.

persistentVolumeClaim

Un volume persistentVolumeClaim est utilisé pour monter un PersistentVolume dans un Pod. Les PersistentVolumes sont une manière pour les utilisateurs de "revendiquer" un stockage durable (comme un PersistentDisk GCE ou un volume iSCSI) sans savoir les détails d'un environnement cloud particulier.

Voir l'exemple PersistentVolumes pour plus de détails.

projected

Un volume projected mappe plusieurs sources de volume existantes dans le même dossier.

Actuellement, les types de sources de volume suivantes peuvent être projetés :

Toutes les sources doivent se trouver dans le même namespace que celui du Pod. Pour plus de détails, voir le document de conception tout-en-un .

La projection des jetons de compte de service (service account) est une fonctionnalité introduite dans Kubernetes 1.11 et promue en Beta dans la version 1.12. Pour activer cette fonctionnalité dans la version 1.11, il faut configurer explicitement la "feature gate" TokenRequestProjection à "True".

Exemple d'un Pod avec un secret, une API downward et une configmap.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: volume-test
spec:
  containers:
  - name: container-test
    image: busybox
    volumeMounts:
    - name: all-in-one
      mountPath: "/projected-volume"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: all-in-one
    projected:
      sources:
      - secret:
          name: mysecret
          items:
            - key: username
              path: my-group/my-username
      - downwardAPI:
          items:
            - path: "labels"
              fieldRef:
                fieldPath: metadata.labels
            - path: "cpu_limit"
              resourceFieldRef:
                containerName: container-test
                resource: limits.cpu
      - configMap:
          name: myconfigmap
          items:
            - key: config
              path: my-group/my-config

Exemple d'un Pod avec plusieurs secrets avec une configuration de mode de permission autre que celle par défaut.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: volume-test
spec:
  containers:
  - name: container-test
    image: busybox
    volumeMounts:
    - name: all-in-one
      mountPath: "/projected-volume"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: all-in-one
    projected:
      sources:
      - secret:
          name: mysecret
          items:
            - key: username
              path: my-group/my-username
      - secret:
          name: mysecret2
          items:
            - key: password
              path: my-group/my-password
              mode: 511

Chaque source de volume projeté est listée dans la spec, sous sources. Les paramètres sont à peu près les mêmes avec deux exceptions :

  • Pour les secrets, le champ secretName a été changé par name pour être consistant avec le nommage des ConfigMap.
  • Le defaultMode peut seulement être spécifié au niveau projeté et non pour chaque source de volume. Cependant, tel qu'illustré au-dessus, il est possible de configurer explicitement le mode pour chaque projection individuelle.

Lorsque la fonctionnalité TokenRequestProjection est activée, vous pouvez injecter le jeton pour le service account courant dans un Pod au chemin spécifié. Ci-dessous, un exemple :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: sa-token-test
spec:
  containers:
  - name: container-test
    image: busybox
    volumeMounts:
    - name: token-vol
      mountPath: "/service-account"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: token-vol
    projected:
      sources:
      - serviceAccountToken:
          audience: api
          expirationSeconds: 3600
          path: token

Le pod d'exemple possède un volume projeté contenant le jeton injecté du service account. Ce jeton peut être utilisé par des conteneurs de Pod pour accéder au service d'API Kubernetes API, par exemple. Le champ audience contient l'audience-cible du jeton. Un destinataire du jeton doit s'identifier avec un identificateur spécifié dans l'audience du jeton, sinon il doit rejeter le jeton. Ce champ est facultatif et sa valeur par défaut est l'identifiant du serveur API.

Le champ expirationSeconds est la durée de validité attendue du jeton de service account. Sa valeur par défaut est de 1 heure et doit être au moins de 10 minutes (600 secondes). Un administrateur peut aussi limiter sa valeur maximum en spécifiant l'option --service-account-max-token-expiration pour le serveur API. Le champ path spécifie un chemin relatif au point de montage du volume projeté.

portworxVolume

Un portworxVolume est une couche de stockage bloc élastique qui s'exécute de manière hyperconvergée avec Kubernetes. Portworx donne l'empreinte digitale d'un stockage dans un serveur, tiers basés sur les capacités et agrège la capacité sur plusieurs serveurs. Portworx s'exécute en invité sur des machines virtuelles ou sur des nœuds Linux bare metal.

Un portworxVolume peut être créé dynamiquement à travers Kubernetes ou il peut également être pré-provisionné et référencé à l'intérieur d'un Pod Kubernetes. Voici un exemple de Pod référençant un PortworxVolume pré-provisionné :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-portworx-volume-pod
spec:
  containers:
  - image: registry.k8s.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /mnt
      name: pxvol
  volumes:
  - name: pxvol
    # Ce volume Portworx doit déjà exister.
    portworxVolume:
      volumeID: "pxvol"
      fsType: "<fs-type>"

Plus de détails et d'exemples peuvent être trouvé ici.

quobyte

Un volume quobyte permet à un volume existant Quobyte d'être monté dans un Pod.

Quobyte supporte le Container Storage Interface. CSI est le plugin recommandé pour utiliser les volumes Quobyte volumes dans Kubernetes. Le projet GitHub Quobyte dispose d'instructions pour déployer Quobyte en utilisant CSI, avec des exemples.

rbd

Un volume rbd permet à un volume périphérique bloc Rados (Rados Block Device) d'être monté dans un Pod. À la différence d'un emptyDir, qui est écrasé lorsqu'un Pod est supprimé, le contenu d'un volume rbd est préservé et le volume est simplement démonté. Cela signifie qu'un volume RBD peut être prérempli avec des données et que ces données peuvent être transmises entre les Pods.

Une fonctionnalité de RBD est qu'il peut être monté en lecture seule par plusieurs consommateurs simultanément. Cela signifie que vous pouvez préremplir un volume avec votre jeu de données et l'exposer en parallèle à partir d'autant de Pods que nécessaire. Malheureusement, les volumes RBD peuvent seulement être montés par un seul consommateur en mode lecture-écriture - les écritures simultanées ne sont pas autorisées.

Voir l'exemple RBD pour plus de détails.

scaleIO

ScaleIO est une plateforme de stockage logicielle qui peut utiliser du matériel physique existant pour créer des clusters de stockage bloc partagé en réseau évolutif. Le plugin de volume scaleIO permet aux Pods déployés d'accéder à des volumes ScaleIO existants (ou il peut provisionner dynamiquement de nouveaux volumes pour des revendications de volumes persistants, voir ScaleIO Persistent Volumes).

L'exemple suivant montre une configuration de Pod avec ScaleIO :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-0
spec:
  containers:
  - image: registry.k8s.io/test-webserver
    name: pod-0
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-pd
      name: vol-0
  volumes:
  - name: vol-0
    scaleIO:
      gateway: https://localhost:443/api
      system: scaleio
      protectionDomain: sd0
      storagePool: sp1
      volumeName: vol-0
      secretRef:
        name: sio-secret
      fsType: xfs

Pour plus de détails, consulter les exemples ScaleIO.

secret

Un volume secret est utilisé pour fournir des informations sensibles, comme des mots de passe, aux Pods. Vous pouvez stocker des secrets dans l'API Kubernetes et les monter en tant que fichiers pour être utilisés par les Pods sans les coupler directement avec Kubernetes. Les volumes secret sont supportés par tmpfs (un système de fichiers en RAM) pour qu'ils ne soient jamais écrits sur du stockage non volatil.

Les secrets sont décrits plus en détails ici.

storageOS

Un volume storageos permet à un volume StorageOS existant d'être monté dans un Pod.

StorageOS s'exécute en tant que conteneur dans l'environnement Kubernetes en rendant le stockage local ou attaché accessible depuis n'importe quel nœud dans le cluster Kubernetes. Les données peuvent être répliquées pour se protéger des défaillances de nœuds. Les techniques d'allocation fine et dynamique et de compression peuvent améliorer l'utilisation et réduire les coûts.

À la base, StorageOS fournit un stockage bloc aux conteneurs accessible via un système de fichiers.

Le conteneur StorageOS requiert Linux 64-bit et n'a pas besoin de dépendances supplémentaires. Une licence développeur libre est disponible.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    name: redis
    role: master
  name: test-storageos-redis
spec:
  containers:
    - name: master
      image: kubernetes/redis:v1
      env:
        - name: MASTER
          value: "true"
      ports:
        - containerPort: 6379
      volumeMounts:
        - mountPath: /redis-master-data
          name: redis-data
  volumes:
    - name: redis-data
      storageos:
        # Le volume `redis-vol01` doit déjà exister dans StorageOS, dans le namespace `default`.
        volumeName: redis-vol01
        fsType: ext4

Pour plus d'informations incluant le provisionnement dynamique (Dynamic Provisioning) et les réclamations de volume persistant (Persistent Volume Claims), consulter les exemples StorageOS.

vsphereVolume

Un volume vsphereVolume est utilisé pour monter un volume vSphere VMDK dans un Pod. Le contenu d'un volume est préservé lorsqu'il est démonté. Il supporte les banques de données (datastore) VMFS and VSAN.

Création d'un volume VMDK

Choisir une des méthodes suivantes pour créer un VMDK.

Premièrement, se connecter en ssh dans l'ESX, ensuite, utiliser la commande suivante pour créer un VMDK :

vmkfstools -c 2G /vmfs/volumes/DatastoreName/volumes/myDisk.vmdk

Utiliser la commande suivante pour créer un VMDK:

vmware-vdiskmanager -c -t 0 -s 40GB -a lsilogic myDisk.vmdk

Exemple de configuration vSphere VMDK

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-vmdk
spec:
  containers:
  - image: registry.k8s.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-vmdk
      name: test-volume
  volumes:
  - name: test-volume
    # Ce volume VMDK doit déjà exister.
    vsphereVolume:
      volumePath: "[DatastoreName] volumes/myDisk"
      fsType: ext4

Plus d'exemples sont disponibles ici.

Utilisation de subPath

Parfois, il est utile de partager un volume pour plusieurs utilisations dans un même Pod. La propriété volumeMounts[*].subPath peut être utilisée pour spécifier un sous-chemin à l'intérieur du volume référencé au lieu de sa racine.

Voici un exemple d'un Pod avec une stack LAMP (Linux Apache Mysql PHP) utilisant un unique volume partagé. Le contenu HTML est mappé à son dossier html et les bases de données seront stockées dans son dossier mysql :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-lamp-site
spec:
    containers:
    - name: mysql
      image: mysql
      env:
      - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
        value: "rootpasswd"
      volumeMounts:
      - mountPath: /var/lib/mysql
        name: site-data
        subPath: mysql
    - name: php
      image: php:7.0-apache
      volumeMounts:
      - mountPath: /var/www/html
        name: site-data
        subPath: html
    volumes:
    - name: site-data
      persistentVolumeClaim:
        claimName: my-lamp-site-data

Utilisation d'un subPath avec des variables d'environnement étendues

FEATURE STATE: Kubernetes v1.15 [beta]

Utiliser le champ subPathExpr pour construire des noms de dossier subPath depuis les variables d'environnement de l'API Downward. Avant d'utiliser cette fonctionnalité, vous devez activer la "feature gate" VolumeSubpathEnvExpansion. Les propriétés subPath et subPathExpr sont mutuellement exclusives.

Dans cet exemple, un Pod utilise subPathExpr pour créer un dossier pod1 à l'intérieur du volume hostPath /var/log/pods, en utilisant le nom du pod depuis l'API Downward. Le dossier hôte /var/log/pods/pod1 est monté sur /logs dans le conteneur.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod1
spec:
  containers:
  - name: container1
    env:
    - name: POD_NAME
      valueFrom:
        fieldRef:
          apiVersion: v1
          fieldPath: metadata.name
    image: busybox
    command: [ "sh", "-c", "while [ true ]; do echo 'Hello'; sleep 10; done | tee -a /logs/hello.txt" ]
    volumeMounts:
    - name: workdir1
      mountPath: /logs
      subPathExpr: $(POD_NAME)
  restartPolicy: Never
  volumes:
  - name: workdir1
    hostPath:
      path: /var/log/pods

Ressources

Le support de stockage (Disk, SSD, etc.) d'un volume emptyDir est déterminé par le support du système de fichiers contenant le dossier racine de kubelet (typiquement /var/lib/kubelet). Il n'y a pas de limite sur l'espace qu'un volume emptyDir ou hostPath peut consommer et pas d'isolation entre les conteneurs ou entre les Pods.

Dans le futur, il est prévu que les volumes emptyDir et hostPath soient en mesure de demander une certaine quantité d'espace en utilisant une spécification de ressource et de sélectionner un type de support à utiliser, pour les clusters qui ont plusieurs types de support.

Plugins de volume Out-of-Tree

Les plugins de volume Out-of-tree incluent l'interface CSI (Container Storage Interface) et FlexVolume. Ils permettent aux fournisseurs de stockage de créer des plugins de stockage personnalisés sans les ajouter au dépôt Kubernetes.

Avant l'introduction de l'interface CSI et FlexVolume, tous les plugins de volume (tels que les types de volume listés plus haut) étaient "in-tree", ce qui signifie qu'ils étaient construits, liés, compilés et livrés avec les binaires de base Kubernetes et étendent l'API Kubernetes de base. Cela signifiait que l'ajout d'un nouveau système de stockage à Kubernetes (un plugin de volume) requérait de vérifier le code dans le dépôt de base de Kubernetes.

CSI et FlexVolume permettent à des plugins de volume d'être développés indépendamment de la base de code Kubernetes et déployés (installés) sur des clusters Kubernetes en tant qu'extensions.

Pour les fournisseurs de stockage qui cherchent à créer un plugin de volume "out-of-tree", se référer à cette FAQ.

CSI

L'interface Container Storage Interface (CSI) définit une interface standard pour les systèmes d'orchestration de conteneurs (comme Kubernetes) pour exposer des systèmes de stockage arbitraires aux charges de travail de leurs conteneurs.

Pour plus d'informations, lire la proposition de conception CSI.

Le support CSI a été introduit en alpha à partir de Kubernetes v1.9, a évolué en beta dans Kubernetes v1.10 et est en disponibilité générale (GA) depuis Kubernetes v1.13.

Une fois qu'un pilote de volume CSI compatible est déployé dans un cluster Kubernetes, les utilisateurs peuvent utiliser le type de volume csi pour attacher, monter, etc.., les volumes exposés par le pilote CSI.

Le type de volume csi ne supporte pas de référence directe depuis un Pod et ne peut être référencé seulement dans un Pod que par un objet PersistentVolumeClaim.

Les champs suivants sont disponibles aux administrateurs de stockage pour configurer un volume persistant CSI :

  • driver: Une valeur texte qui spécifie le nom du pilote de volume à utiliser. Cette valeur doit correspondre à la valeur retournée dans le GetPluginInfoResponse par le pilote CSI tel que défini dans la spec CSI. Elle est utilisée par Kubernetes pour identifier le pilote CSI à appeler et par les composants du pilote CSI pour identifier quels objets PV appartiennent au pilote CSI.
  • volumeHandle: Une valeur texte qui identifie le volume de manière unique. Cette valeur doit correspondre à la valeur retournée dans le champ volume.id de CreateVolumeResponse par le pilote CSI tel que défini dans la spec CSI. La valeur est passée en tant que volume_id sur tous les appels au pilote de volume CSI lorsque le volume est référencé.
  • readOnly: Une valeur booléenne optionnelle indiquant si le volume doit être "ControllerPublished" (attaché) en lecture seule. La valeur par défaut est "false". Cette valeur est passées au pilote CSI via le champ readonly dans le ControllerPublishVolumeRequest.
  • fsType: Si le VolumeMode du PV est Filesystem, alors ce champ peut être utilisé pour spécifier le système de fichiers qui devrait être utilisé pour monter le volume. Si le volume n'a pas été formaté et que le formatage est supporté, cette valeur sera utilisée pour formater le volume. Cette valeur est passée au pilote CSI driver via le champ VolumeCapability de ControllerPublishVolumeRequest, NodeStageVolumeRequest, et NodePublishVolumeRequest.
  • volumeAttributes: Un tableau associatif (map) string vers string qui spécifie les propriétés statiques d'un volume. Ce tableau associatif doit correspondre à celui retourné dans le champ volume.attributes du CreateVolumeResponse par le pilote CSI tel que défini dans la spec CSI. Le tableau associatif est passé au pilote CSI via le champ volume_attributes dans la ControllerPublishVolumeRequest, NodeStageV olumeRequest, et NodePublishVolumeRequest.
  • controllerPublishSecretRef: Une référence de l'objet de type secret contenant des informations sensibles à passer au driver CSI pour compléter les appels CSI ControllerPublishVolume et ControllerUnpublishVolume. Ce champ est optionnel et peut être vide si aucun secret n'est requis. Si l'objet secret contient plus qu'un secret, tous les secrets sont passés.
  • nodeStageSecretRef: Une référence à l'objet de type secret contenant des informations sensibles à passer au pilote CSI pour compléter l'appel CSI NodeStageVolume. Ce champ est optionnel et peut être vide si aucun secret n'est requis. Si l'objet secret contient plus qu'un secret, tous les secrets sont passés.
  • nodePublishSecretRef: Une référence vers l'objet de type secret contenant des informations sensibles à passer au pilote CSI pour compléter l'appel CSI NodePublishVolume. Ce champ est optionnel et peut être vide si aucun secret n'est requis. Si l'objet secret contient plus qu'un secret, tous les secrets sont passés.

Support de volume bloc brut CSI

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [beta]

À partir de la version 1.11, CSI a introduit le support des volumes bloc bruts, qui s'appuient sur la fonctionnalité de volume bloc brut introduite dans une version précédente de Kubernetes. Cette fonctionnalité va permettre aux fournisseurs avec des pilotes CSI externes d'implémenter le support pour les volumes bloc bruts dans les charges de travail Kubernetes.

Le support volume bloc CSI est une "feature-gate", mais est activée par défaut. Les deux "feature gates" qui doivent être activées pour cette fonctionnalité sont BlockVolume et CSIBlockVolume.

Apprenez comment configurer votre PV/PVC avec le support de volume bloc brut.

Volumes CSI éphémères

FEATURE STATE: Kubernetes v1.15 [alpha]

Cette fonctionnalité permet aux volumes CSI d'être embarqués directement dans la spécification du Pod au lieu de celle d'un PersistentVolume. Les Volumes spécifiés de cette manière sont éphémères et ne persistent pas lorsque le Pod redémarre.

Exemple :

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: my-csi-app
spec:
  containers:
    - name: my-frontend
      image: busybox
      volumeMounts:
      - mountPath: "/data"
        name: my-csi-inline-vol
      command: [ "sleep", "1000000" ]
  volumes:
    - name: my-csi-inline-vol
      csi:
        driver: inline.storage.kubernetes.io
        volumeAttributes:
              foo: bar

Cette fonctionnalité requiert l'activation de la "feature gate" CSIInlineVolume :

--feature-gates=CSIInlineVolume=true

Les volumes éphémères CSI sont seulement supportés par un sous-ensemble des pilotes CSI. La liste des pilotes CSI est disponible ici.

Ressources pour développeur

Pour plus d'informations sur la manière de développer un pilote CSI, se référer à la documentation kubernetes-csi

Migration de pilotes CSI depuis des plugins "in-tree"

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [alpha]

La fonctionnalité de migration CSI, lorsque activée, dirige les opérations sur les plugins "in-tree" existants vers les plugins CSI correspondants (qui sont sensés être installés et configurés). Cette fonctionnalité implémente la logique de translation nécessaire et les fixations nécessaires pour rerouter les opérations de manière transparente. En conséquence, les opérateurs n'ont pas à effectuer de changements de configuration aux classes de stockage (Storage Classes) existantes, PV ou PVC (référençant aux plugins "in-tree") lors de la transition vers un pilote CSI qui remplace un plugin "in-tree".

Dans l'état alpha, les opérations et fonctionnalités qui sont supportées incluent provisionnement/suppression, attachement/détachement, montage/démontage et le redimensionnement des volumes.

Les plugins "in-tree" qui supportent la migration CSI et qui ont un pilote CSI correspondant implémenté sont listés dans la section "Types de volumes" au-dessus.

FlexVolume

FlexVolume est une interface de plugin "out-of-tree" qui existe dans Kubernetes depuis la version 1.2 (avant CSI). Elle utilise un modèle basé sur exec pour s'interfacer avec les pilotes. Les binaires de pilote FlexVolume doivent être installés dans un chemin de volume de plugin prédéfini sur chaque nœud (et dans certains cas le nœud maître).

Les Pods interagissent avec les pilotes FlexVolume à travers le plugin "in-tree" flexvolume Plus de détails sont disponibles ici.

Propagation de montage

La propagation de montage permet à des volumes partagés montés par un conteneur à d'autres conteneurs dans un même Pod, ou même à d'autres Pods dans le même nœud.

La propagation de montage d'un volume est contrôlée par le champ mountPropagation dans Container.volumeMounts. Ses valeurs sont :

  • None - Ce montage de volume ne recevra aucun montage subséquent qui est monté à ce volume ou n'importe lequel de ses sous-dossiers par l'hôte. De la même manière, aucun montage créé par le conteneur ne sera visible sur l'hôte. C'est le mode par défaut.

    Ce mode équivaut à une propagation de montage private tel que décrit dans la documentation du noyau Linux

  • HostToContainer - Ce montage de volume recevra les montages subséquents qui sont montés sur ce volume ou n'importe lequel de ses sous-dossiers.

    En d'autres termes, si l'hôte monte quoi que ce soit dans le montage de volume, le conteneur va le voir monté à cet endroit.

    De manière similaire, si un Pod avec la propagation de montage Bidirectional vers le même volume y monte quoi que ce soit, le conteneur avec la propagation de montage HostToContainer le verra.

    Ce mode est équivalent à la propagation de montage rslave tel que décrit dans la documentation du noyau Linux

  • Bidirectional - Ce montage de volume se comporte de la même manière que le montage HostToContainer. De plus, tous les montages de volume créés par le conteneur seront propagés à l'hôte et à tous les conteneurs des autres Pods qui utilisent le même volume.

    Un cas d'utilisation typique pour ce mode est un Pod avec un FlexVolume ou un pilote CSI, ou un Pod qui nécessite de monter quelque chose sur l'hôte en utilisant un volume hostPath.

    Ce mode est équivalent à une propagation de montage rshared tel que décrit dans la documentation du noyau Linux

Configuration

Avant que la propagation de montage puisse fonctionner correctement sur certains déploiements (CoreOS, RedHat/Centos, Ubuntu) le partage de montage doit être correctement configuré dans Docker tel qu'illustré ci-dessous :

Modifiez le fichier de service systemd de votre Docker. Configurez votre MountFlags comme suit :

MountFlags=shared

Ou bien retirez MountFlags=slave si présent. Redémarrez ensuite le démon Docker :

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

A suivre

3.6.2 - Volumes persistants

Ce document décrit l'état actuel de PersistentVolumes dans Kubernetes. Une connaissance des volumes est suggérée.

Introduction

La gestion du stockage est un problème distinct de la gestion des instances de calcul. Le sous-système PersistentVolume fournit une API pour les utilisateurs et les administrateurs qui abstrait les détails de la façon dont le stockage est fourni et de la façon dont il est utilisé. Pour ce faire, nous introduisons deux nouvelles ressources API: PersistentVolume et PersistentVolumeClaim.

Un PersistentVolume (PV) est un élément de stockage dans le cluster qui a été provisionné par un administrateur ou provisionné dynamiquement à l'aide de Storage Classes. Il s'agit d'une ressource dans le cluster, tout comme un nœud est une ressource de cluster. Les PV sont des plugins de volume comme Volumes, mais ont un cycle de vie indépendant de tout pod individuel qui utilise le PV. Cet objet API capture les détails de l'implémentation du stockage, que ce soit NFS, iSCSI ou un système de stockage spécifique au fournisseur de cloud.

Un PersistentVolumeClaim (PVC) est une demande de stockage par un utilisateur. Il est similaire à un Pod. Les pods consomment des ressources de noeud et les PVC consomment des ressources PV. Les pods peuvent demander des niveaux spécifiques de ressources (CPU et mémoire). Les PVC peuvent demander une taille et des modes d'accès spécifiques (par exemple, ils peuvent être montés une fois en lecture/écriture ou plusieurs fois en lecture seule).

Alors que les PersistentVolumeClaims permettent à un utilisateur de consommer des ressources de stockage abstraites, il est courant que les utilisateurs aient besoin de PersistentVolumes avec des propriétés et des performances variables pour différents problèmes. Les administrateurs de cluster doivent être en mesure d'offrir une variété de PersistentVolumes qui diffèrent de bien des façons plus que la taille et les modes d'accès, sans exposer les utilisateurs aux détails de la façon dont ces volumes sont mis en œuvre. Pour ces besoins, il existe la ressource StorageClass.

Voir la procédure détaillée avec des exemples.

Cycle de vie d'un PV et d'un PVC

Les PV sont des ressources du cluster. Les PVC sont des demandes pour ces ressources et agissent également comme des contrôles de réclamation pour la ressource. L'interaction entre les PV et les PVC suit ce cycle de vie:

Provisionnement

Les PV peuvent être provisionnés de deux manières: statiquement ou dynamiquement.

Provisionnement statique

Un administrateur de cluster crée un certain nombre de PV. Ils contiennent les détails du stockage réel, qui est disponible pour une utilisation par les utilisateurs du cluster. Ils existent dans l'API Kubernetes et sont disponibles pour la consommation.

Provisionnement dynamique

Lorsqu'aucun des PV statiques créés par l'administrateur ne correspond au PersistentVolumeClaim d'un utilisateur, le cluster peut essayer de provisionner dynamiquement un volume spécialement pour le PVC. Ce provisionnement est basé sur les StorageClasses: le PVC doit demander une storage class et l'administrateur doit avoir créé et configuré cette classe pour que l'approvisionnement dynamique se produise. Les PVC qui demandent la classe "" désactive le provisionnement dynamique pour eux-mêmes.

Pour activer le provisionnement de stockage dynamique basé sur la classe de stockage, l'administrateur de cluster doit activer le DefaultStorageClass dans l'contrôleur d'admission sur le serveur API. Cela peut être fait, par exemple, en veillant à ce que DefaultStorageClass figure parmi la liste de valeurs séparées par des virgules pour l'option --enable-admission-plugins du composant serveur API. Pour plus d'informations sur les options de ligne de commande du serveur API, consultez la documentation kube-apiserver.

Liaison

Un utilisateur crée, ou dans le cas d'un provisionnement dynamique, a déjà créé, un PersistentVolumeClaim avec une quantité spécifique de stockage demandée et avec certains modes d'accès. Une boucle de contrôle dans le maître surveille les nouveaux PVC, trouve un PV correspondant (si possible) et les lie ensemble. Si un PV a été dynamiquement provisionné pour un nouveau PVC, la boucle liera toujours ce PV au PVC. Sinon, l'utilisateur obtiendra toujours au moins ce qu'il a demandé, mais le volume peut être supérieur à ce qui a été demandé. Une fois liées, les liaisons PersistentVolumeClaim sont exclusives, quelle que soit la façon dont elles ont été liées. Une liaison PVC-PV est une relation 1-à-1.

Les PVC resteront non liés indéfiniment s'il n'existe pas de volume correspondant. Le PVC sera lié à mesure que les volumes correspondants deviendront disponibles. Par exemple, un cluster provisionné avec de nombreux PV 50Gi ne correspondrait pas à un PVC demandant 100Gi. Le PVC peut être lié lorsqu'un PV 100Gi est ajouté au cluster.

Utilisation

Les Pods utilisent les PVC comme des volumes. Le cluster inspecte le PVC pour trouver le volume lié et monte ce volume pour un Pod. Pour les volumes qui prennent en charge plusieurs modes d'accès, l'utilisateur spécifie le mode souhaité lors de l'utilisation de leur PVC comme volume dans un Pod.

Une fois qu'un utilisateur a un PVC et que ce PVC est lié, le PV lié appartient à l'utilisateur aussi longtemps qu'il en a besoin. Les utilisateurs planifient des pods et accèdent à leurs PV revendiqués en incluant un persistentVolumeClaim dans le bloc de volumes de leur Pod Voir ci-dessous pour les détails de la syntaxe.

Protection de l'objet de stockage en cours d'utilisation

Le but de la fonction de protection des objets de stockage utilisés est de garantir que les revendications de volume persistantes (PVC) en cours d'utilisation par un Pod et les volumes persistants (PV) liés aux PVC ne sont pas supprimées du système, car cela peut entraîner des pertes de données.

Si un utilisateur supprime un PVC en cours d'utilisation par un pod, le PVC n'est pas supprimé immédiatement. L'élimination du PVC est différée jusqu'à ce que le PVC ne soit plus activement utilisé par les pods. De plus, si un administrateur supprime un PV lié à un PVC, le PV n'est pas supprimé immédiatement. L'élimination du PV est différée jusqu'à ce que le PV ne soit plus lié à un PVC.

Vous pouvez voir qu'un PVC est protégé lorsque son état est Terminating et la liste Finalizers inclus kubernetes.io/pvc-protection:

kubectl describe pvc hostpath
Name:          hostpath
Namespace:     default
StorageClass:  example-hostpath
Status:        Terminating
Volume:
Labels:        <none>
Annotations:   volume.beta.kubernetes.io/storage-class=example-hostpath
               volume.beta.kubernetes.io/storage-provisioner=example.com/hostpath
Finalizers:    [kubernetes.io/pvc-protection]
...

Vous pouvez voir qu'un PV est protégé lorsque son état est Terminating et la liste Finalizers inclus kubernetes.io/pv-protection aussi:

kubectl describe pv task-pv-volume
Name:            task-pv-volume
Labels:          type=local
Annotations:     <none>
Finalizers:      [kubernetes.io/pv-protection]
StorageClass:    standard
Status:          Available
Claim:
Reclaim Policy:  Delete
Access Modes:    RWO
Capacity:        1Gi
Message:
Source:
    Type:          HostPath (bare host directory volume)
    Path:          /tmp/data
    HostPathType:
Events:            <none>

Récupération des volumes

Lorsqu'un utilisateur a terminé avec son volume, il peut supprimer les objets PVC de l'API qui permet la récupération de la ressource. La politique de récupération pour un PersistentVolume indique au cluster ce qu'il doit faire du volume une fois qu'il a été libéré de son PVC. Actuellement, les volumes peuvent être conservés, recyclés ou supprimés.

Volumes conservés

La politique de récupération Retain permet la récupération manuelle de la ressource. Lorsque le PersistentVolumeClaim est supprimé, le PersistentVolume existe toujours et le volume est considéré comme «libéré». Mais il n'est pas encore disponible pour une autre demande car les données du demandeur précédent restent sur le volume. Un administrateur peut récupérer manuellement le volume en procédant comme suit.

  1. Supprimer le PersistentVolume. L'actif de stockage associé dans une infrastructure externe (comme un volume AWS EBS, GCE PD, Azure Disk ou Cinder) existe toujours après la suppression du PV.
  2. Nettoyez manuellement les données sur l'actif de stockage associé en conséquence.
  3. Supprimez manuellement l'actif de stockage associé ou, si vous souhaitez réutiliser le même actif de stockage, créez un nouveau PersistentVolume avec la définition de l'actif de stockage.

Volumes supprimés

Pour les plug-ins de volume qui prennent en charge la stratégie de récupération Delete, la suppression supprime à la fois l'objet PersistentVolume de Kubernetes, ainsi que l'actif de stockage associé dans l'infrastructure externe, tel qu'un volume AWS EBS, GCE PD, Azure Disk ou Cinder. Les volumes qui ont été dynamiquement provisionnés héritent de la politique de récupération de leur StorageClass, qui par défaut est Delete. L'administrateur doit configurer la StorageClass selon les attentes des utilisateurs; sinon, le PV doit être édité ou corrigé après sa création. Voir Modifier la politique de récupération d'un PersistentVolume.

Volumes recyclés

Si elle est prise en charge par le plug-in de volume sous-jacent, la stratégie de récupération Recycle effectue un nettoyage de base (rm -rf /thevolume/*) sur le volume et le rend à nouveau disponible pour une nouvelle demande.

Cependant, un administrateur peut configurer un modèle de module de recyclage personnalisé à l'aide des arguments de ligne de commande du gestionnaire de contrôleur Kubernetes, comme décrit ici. Le modèle de pod de recycleur personnalisé doit contenir une définition de volumes, comme le montre l'exemple ci-dessous:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pv-recycler
  namespace: default
spec:
  restartPolicy: Never
  volumes:
  - name: vol
    hostPath:
      path: /any/path/it/will/be/replaced
  containers:
  - name: pv-recycler
    image: "registry.k8s.io/busybox"
    command: ["/bin/sh", "-c", "test -e /scrub && rm -rf /scrub/..?* /scrub/.[!.]* /scrub/*  && test -z \"$(ls -A /scrub)\" || exit 1"]
    volumeMounts:
    - name: vol
      mountPath: /scrub

Cependant, le chemin particulier spécifié dans la partie volumes du template personnalisé de Pod est remplacée par le chemin particulier du volume qui est recyclé.

Redimensionnement des PVC

FEATURE STATE: Kubernetes v1.24 [stable]

La prise en charge du redimensionnement des PersistentVolumeClaims (PVCs) est désormais activée par défaut. Vous pouvez redimensionner les types de volumes suivants:

  • gcePersistentDisk
  • awsElasticBlockStore
  • Cinder
  • glusterfs
  • rbd
  • Azure File
  • Azure Disk
  • Portworx
  • FlexVolumes
  • CSI

Vous ne pouvez redimensionner un PVC que si le champ allowVolumeExpansion de sa classe de stockage est défini sur true.

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: gluster-vol-default
provisioner: kubernetes.io/glusterfs
parameters:
  resturl: "http://192.168.10.100:8080"
  restuser: ""
  secretNamespace: ""
  secretName: ""
allowVolumeExpansion: true

Pour demander un volume plus important pour un PVC, modifiez l'objet PVC et spécifiez une taille plus grande. Cela déclenche l'expansion du volume qui soutient le PersistentVolume sous-jacent. Un nouveau PersistentVolume n'est jamais créé pour satisfaire la demande. Au lieu de cela, un volume existant est redimensionné.

Redimensionnement de volume CSI

FEATURE STATE: Kubernetes v1.24 [stable]

La prise en charge du redimensionnement des volumes CSI est activée par défaut, mais elle nécessite également un pilote CSI spécifique pour prendre en charge le redimensionnement des volumes. Reportez-vous à la documentation du pilote CSI spécifique pour plus d'informations.

Redimensionner un volume contenant un système de fichiers

Vous ne pouvez redimensionner des volumes contenant un système de fichiers que si le système de fichiers est XFS, Ext3 ou Ext4.

Lorsqu'un volume contient un système de fichiers, le système de fichiers n'est redimensionné que lorsqu'un nouveau pod utilise le PersistentVolumeClaim en mode ReadWrite. L'extension du système de fichiers est effectuée au démarrage d'un pod ou lorsqu'un pod est en cours d'exécution et que le système de fichiers sous-jacent prend en charge le redimensionnement en ligne.

FlexVolumes autorise le redimensionnement si le pilote est défini avec la capacité requiresFSResize sur true. Le FlexVolume peut être redimensionné au redémarrage du pod.

Redimensionnement d'un PersistentVolumeClaim en cours d'utilisation

FEATURE STATE: Kubernetes v1.15 [beta]

Dans ce cas, vous n'avez pas besoin de supprimer et de recréer un pod ou un déploiement qui utilise un PVC existant. Tout PVC en cours d'utilisation devient automatiquement disponible pour son pod dès que son système de fichiers a été étendu. Cette fonctionnalité n'a aucun effet sur les PVC qui ne sont pas utilisés par un pod ou un déploiement. Vous devez créer un pod qui utilise le PVC avant que l'extension puisse se terminer.

Semblable à d'autres types de volume - les volumes FlexVolume peuvent également être étendus lorsqu'ils sont utilisés par un pod.

Types de volumes persistants

Les types PersistentVolume sont implémentés en tant que plugins. Kubernetes prend actuellement en charge les plugins suivants:

  • GCEPersistentDisk
  • AWSElasticBlockStore
  • AzureFile
  • AzureDisk
  • CSI
  • FC (Fibre Channel)
  • FlexVolume
  • Flocker
  • NFS
  • iSCSI
  • RBD (Ceph Block Device)
  • CephFS
  • Cinder (OpenStack block storage)
  • Glusterfs
  • VsphereVolume
  • Quobyte Volumes
  • HostPath (Test de nœud unique uniquement -- le stockage local n'est en aucun cas pris en charge et NE FONCTIONNERA PAS dans un cluster à plusieurs nœuds)
  • Portworx Volumes
  • ScaleIO Volumes
  • StorageOS

Volumes persistants

Chaque PV contient une spécification et un état, qui sont les spécifications et l'état du volume.

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv0003
spec:
  capacity:
    storage: 5Gi
  volumeMode: Filesystem
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle
  storageClassName: slow
  mountOptions:
    - hard
    - nfsvers=4.1
  nfs:
    path: /tmp
    server: 172.17.0.2

Capacité

Généralement, un PV aura une capacité de stockage spécifique. Ceci est réglé en utilisant l'attribut capacity des PV. Voir le Kubernetes modèle de ressource pour comprendre les unités attendues par capacity.

Actuellement, la taille du stockage est la seule ressource qui peut être définie ou demandée. Les futurs attributs peuvent inclure les IOPS, le débit, etc.

Mode volume

FEATURE STATE: Kubernetes v1.13 [beta]

Avant Kubernetes 1.9, tous les plug-ins de volume créaient un système de fichiers sur le volume persistant. Maintenant, vous pouvez définir la valeur de volumeMode sur block pour utiliser un périphérique de bloc brut, ou filesystem pour utiliser un système de fichiers. filesystem est la valeur par défaut si la valeur est omise. Il s'agit d'un paramètre API facultatif.

Modes d'accès

Un PersistentVolume peut être monté sur un hôte de n'importe quelle manière prise en charge par le fournisseur de ressources. Comme indiqué dans le tableau ci-dessous, les fournisseurs auront des capacités différentes et les modes d'accès de chaque PV sont définis sur les modes spécifiques pris en charge par ce volume particulier. Par exemple, NFS peut prendre en charge plusieurs clients en lecture/écriture, mais un PV NFS spécifique peut être exporté sur le serveur en lecture seule. Chaque PV dispose de son propre ensemble de modes d'accès décrivant les capacités spécifiques de ce PV.

Les modes d'accès sont:

  • ReadWriteOnce -- le volume peut être monté en lecture-écriture par un seul nœud
  • ReadOnlyMany -- le volume peut être monté en lecture seule par plusieurs nœuds
  • ReadWriteMany -- le volume peut être monté en lecture-écriture par de nombreux nœuds

Dans la CLI, les modes d'accès sont abrégés comme suit:

  • RWO - ReadWriteOnce
  • ROX - ReadOnlyMany
  • RWX - ReadWriteMany

Important! Un volume ne peut être monté qu'en utilisant un seul mode d'accès à la fois, même s'il prend en charge plusieurs. Par exemple, un GCEPersistentDisk peut être monté en tant que ReadWriteOnce par un seul nœud ou ReadOnlyMany par plusieurs nœuds, mais pas en même temps.

Volume PluginReadWriteOnceReadOnlyManyReadWriteMany
AWSElasticBlockStore--
AzureFile
AzureDisk--
CephFS
Cinder--
CSIdépend du pilotedépend du pilotedépend du pilote
FC-
FlexVolumedépend du pilote
Flocker--
GCEPersistentDisk-
Glusterfs
HostPath--
iSCSI-
Quobyte
NFS
RBD-
VsphereVolume-- (fonctionne lorsque les pods sont colocalisés)
PortworxVolume-
ScaleIO-
StorageOS--

Classe

Un PV peut avoir une classe, qui est spécifiée en définissant l'attribut storageClassName sur le nom d'une StorageClass. Un PV d'une classe particulière ne peut être lié qu'à des PVC demandant cette classe. Un PV sans storageClassName n'a pas de classe et ne peut être lié qu'à des PVC qui ne demandent aucune classe particulière.

Dans le passé, l'annotation volume.beta.kubernetes.io/storage-class a été utilisé à la place de l'attribut storageClassName. Cette annotation fonctionne toujours; cependant, il deviendra complètement obsolète dans une future version de Kubernetes.

Politique de récupération

Les politiques de récupération actuelles sont:

  • Retain -- remise en état manuelle
  • Recycle -- effacement de base (rm -rf /thevolume/*)
  • Delete -- l'élément de stockage associé tel qu'AWS EBS, GCE PD, Azure Disk ou le volume OpenStack Cinder est supprimé

Actuellement, seuls NFS et HostPath prennent en charge le recyclage. Les volumes AWS EBS, GCE PD, Azure Disk et Cinder prennent en charge la suppression.

Options de montage

Un administrateur Kubernetes peut spécifier des options de montage supplémentaires pour quand un PersistentVolume est monté sur un nœud.

Les types de volume suivants prennent en charge les options de montage:

  • AWSElasticBlockStore
  • AzureDisk
  • AzureFile
  • CephFS
  • Cinder (OpenStack block storage)
  • GCEPersistentDisk
  • Glusterfs
  • NFS
  • Quobyte Volumes
  • RBD (Ceph Block Device)
  • StorageOS
  • VsphereVolume
  • iSCSI

Les options de montage ne sont pas validées, donc le montage échouera simplement si l'une n'est pas valide.

Dans le passé, l'annotation volume.beta.kubernetes.io/mount-options était utilisée à la place de l'attribut mountOptions. Cette annotation fonctionne toujours; cependant, elle deviendra complètement obsolète dans une future version de Kubernetes.

Affinité des nœuds

Un PV peut spécifier une affinité de nœud pour définir les contraintes qui limitent les nœuds à partir desquels ce volume est accessible. Les pods qui utilisent un PV seront uniquement planifiés sur les nœuds sélectionnés par l'affinité de nœud.

Phase

Un volume sera dans l'une des phases suivantes:

  • Available -- une ressource libre qui n'est pas encore liée à une demande
  • Bound -- le volume est lié à une demande
  • Released -- la demande a été supprimée, mais la ressource n'est pas encore récupérée par le cluster
  • Failed -- le volume n'a pas réussi sa récupération automatique

Le CLI affichera le nom du PVC lié au PV.

PersistentVolumeClaims

Chaque PVC contient une spécification et un état, qui sont les spécifications et l'état de la réclamation.

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: myclaim
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  volumeMode: Filesystem
  resources:
    requests:
      storage: 8Gi
  storageClassName: slow
  selector:
    matchLabels:
      release: "stable"
    matchExpressions:
      - {key: environment, operator: In, values: [dev]}

Modes d'accès

Les PVC utilisent les mêmes conventions que les volumes lorsque vous demandez un stockage avec des modes d'accès spécifiques.

Modes de volume

Les PVC utilisent la même convention que les volumes pour indiquer la consommation du volume en tant que système de fichiers ou périphérique de bloc.

Ressources

Les PVC, comme les pods, peuvent demander des quantités spécifiques d'une ressource. Dans ce cas, la demande concerne le stockage. Le même modèle de ressource s'applique aux volumes et aux PVC.

Sélecteur

Les PVC peuvent spécifier un sélecteur de labels pour filtrer davantage l'ensemble des volumes. Seuls les volumes dont les étiquettes correspondent au sélecteur peuvent être liés au PVC. Le sélecteur peut comprendre deux champs:

  • matchLabels - le volume doit avoir un label avec cette valeur
  • matchExpressions - une liste des exigences définies en spécifiant la clé, la liste des valeurs et l'opérateur qui relie la clé et les valeurs. Les opérateurs valides incluent In, NotIn, Exists et DoesNotExist.

Toutes les exigences, à la fois de matchLabels et de matchExpressions doivent toutes être satisfaites pour correspondre (application d'un opérateur booléen ET).

Classe

Un PVC peut demander une classe particulière en spécifiant le nom d'une StorageClass en utilisant l'attribut storageClassName. Seuls les PV de la classe demandée, ceux ayant le même storageClassName que le PVC, peuvent être liés au PVC.

Les PVC n'ont pas nécessairement à demander une classe. Un PVC avec son attribut storageClassName égal à "" est toujours interprété comme demandant un PV sans classe, il ne peut donc être lié qu'à des PV sans classe (pas d'annotation ou une annotation égal à ""). Un PVC sans storageClassName n'est pas tout à fait la même et est traité différemment par le cluster, selon que le DefaultStorageClass admission plugin est activé.

  • Si le plug-in d'admission est activé, l'administrateur peut spécifier une valeur par défaut StorageClass. Tous les PVC qui n'ont pas de storageClassName ne peuvent être liés qu'aux PV de cette valeur par défaut. La spécification d'une StorageClass par défaut se fait en définissant l'annotation storageclass.kubernetes.io/is-default-class égal à true dans un objet StorageClass. Si l'administrateur ne spécifie pas de valeur par défaut, le cluster répond à la création de PVC comme si le plug-in d'admission était désactivé. Si plusieurs valeurs par défaut sont spécifiées, le plugin d'admission interdit la création de tous les PVC.
  • Si le plugin d'admission est désactivé, il n'y a aucune notion de défaut StorageClass. Tous les PVC qui n'ont pas storageClassName peut être lié uniquement aux PV qui n'ont pas de classe. Dans ce cas, les PVC qui n'ont pas storageClassName sont traités de la même manière que les PVC qui ont leur storageClassName égal à "".

Selon la méthode d'installation, une StorageClass par défaut peut être déployée sur un cluster Kubernetes par le gestionnaire d'extensions pendant l'installation.

Lorsqu'un PVC spécifie un selector en plus de demander une StorageClass, les exigences sont ET ensemble: seul un PV de la classe demandée et avec les labels demandées peut être lié au PVC.

Dans le passé, l'annotation volume.beta.kubernetes.io/storage-class a été utilisé au lieu de l'attribut storageClassName. Cette annotation fonctionne toujours; cependant, elle ne sera pas pris en charge dans une future version de Kubernetes.

PVC sous forme de volumes

Les pods accèdent au stockage en utilisant le PVC comme volume. Les PVC et les pods qui les utilisent doivent exister dans le même namespace. Le cluster trouve le PVC dans le namespace où se trouve le pod et l'utilise pour obtenir le PersistentVolume visé par le PVC. Le volume est ensuite monté sur l'hôte et dans le pod.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
    - name: myfrontend
      image: nginx
      volumeMounts:
      - mountPath: "/var/www/html"
        name: mypd
  volumes:
    - name: mypd
      persistentVolumeClaim:
        claimName: myclaim

Remarque au sujet des namespaces

Les liaisons PersistentVolumes sont exclusives, et comme les objets PersistentVolumeClaims sont des objets vivant dans un namespace donné, le montage de PVC avec les modes "Many" (ROX, RWX) n'est possible qu'au sein d'un même namespace.

Prise en charge du volume de bloc brut

FEATURE STATE: Kubernetes v1.13 [beta]

Les plug-ins de volume suivants prennent en charge les volumes de blocs bruts, y compris l'approvisionnement dynamique, le cas échéant:

  • AWSElasticBlockStore
  • AzureDisk
  • FC (Fibre Channel)
  • GCEPersistentDisk
  • iSCSI
  • Local volume
  • RBD (Ceph Block Device)
  • VsphereVolume (alpha)

Volumes persistants utilisant un volume de bloc brut

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: block-pv
spec:
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  volumeMode: Block
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  fc:
    targetWWNs: ["50060e801049cfd1"]
    lun: 0
    readOnly: false

Revendication de volume persistant demandant un volume de bloc brut

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: block-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  volumeMode: Block
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi

Spécification de pod ajoutant le chemin du périphérique de bloc brut dans le conteneur

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-with-block-volume
spec:
  containers:
    - name: fc-container
      image: fedora:26
      command: ["/bin/sh", "-c"]
      args: [ "tail -f /dev/null" ]
      volumeDevices:
        - name: data
          devicePath: /dev/xvda
  volumes:
    - name: data
      persistentVolumeClaim:
        claimName: block-pvc

Lier des volumes bloc bruts

Si un utilisateur demande un volume de bloc brut en l'indiquant à l'aide du champ volumeMode dans la spécification PersistentVolumeClaim, les règles de liaison diffèrent légèrement des versions précédentes qui ne considéraient pas ce mode comme faisant partie de la spécification. Voici un tableau des combinaisons possibles que l'utilisateur et l'administrateur peuvent spécifier pour demander un périphérique de bloc brut. Le tableau indique si le volume sera lié ou non compte tenu des combinaisons: Matrice de liaison de volume pour les volumes provisionnés statiquement:

| PV volumeMode | PVC volumeMode | Result | |---------------|-:-:------------|--:------| | unspecified | unspecified | BIND | | unspecified | Block | NO BIND | | unspecified | Filesystem | BIND | | Block | unspecified | NO BIND | | Block | Block | BIND | | Block | Filesystem | NO BIND | | Filesystem | Filesystem | BIND | | Filesystem | Block | NO BIND | | Filesystem | unspecified | BIND |

Snapshot et restauration de volumes

FEATURE STATE: Kubernetes v1.12 [alpha]

La fonction de snapshot de volume a été ajoutée pour prendre en charge uniquement les plug-ins de volume CSI. Pour plus de détails, voir volume snapshots.

Pour activer la prise en charge de la restauration d'un volume à partir d'un snapshot de volume, activez la fonctionnalité VolumeSnapshotDataSource sur l'apiserver et le controller-manager.

Créer du PVC à partir d'un snapshot de volume

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: restore-pvc
spec:
  storageClassName: csi-hostpath-sc
  dataSource:
    name: new-snapshot-test
    kind: VolumeSnapshot
    apiGroup: snapshot.storage.k8s.io
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi

Clonage de volume

FEATURE STATE: Kubernetes v1.16 [beta]

La fonctionnalité de clonage de volume a été ajoutée pour prendre en charge uniquement les plug-ins de volume CSI. Pour plus de détails, voir clonage de volume.

Pour activer la prise en charge du clonage d'un volume à partir d'une source de données PVC, activez la propriété VolumePVCDataSource sur l'apiserver et le controller-manager.

Créer un PVC à partir d'un PVC existant

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: cloned-pvc
spec:
  storageClassName: my-csi-plugin
  dataSource:
    name: existing-src-pvc-name
    kind: PersistentVolumeClaim
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi

Écriture d'une configuration portable

Si vous écrivez des templates de configuration ou des exemples qui s'exécutent sur une large gamme de clusters et nécessitent un stockage persistant, il est recommandé d'utiliser le modèle suivant:

  • Incluez des objets PersistentVolumeClaim dans votre ensemble de config (aux côtés de Deployments, ConfigMaps, etc.).
  • N'incluez pas d'objets PersistentVolume dans la configuration, car l'utilisateur qui instancie la configuration peut ne pas être autorisé à créer des PersistentVolumes.
  • Donnez à l'utilisateur la possibilité de fournir un nom de classe de stockage lors de l'instanciation du template.
    • Si l'utilisateur fournit un nom de classe de stockage, mettez cette valeur dans le champ persistentVolumeClaim.storageClassName. Cela entraînera le PVC pour utiliser la bonne classe de stockage si le cluster a cette StorageClasses activé par l'administrateur.
    • Si l'utilisateur ne fournit pas de nom de classe de stockage, laissez le champ persistentVolumeClaim.storageClassName à zéro. Cela entraînera un PV à être automatiquement provisionné pour l'utilisateur avec la StorageClass par défaut dans le cluster. De nombreux environnements de cluster ont une StorageClass par défaut installée, où les administrateurs peuvent créer leur propre StorageClass par défaut.
  • Dans votre outillage, surveillez les PVCs qui ne sont pas liés après un certain temps et signalez-le à l'utilisateur, car cela peut indiquer que le cluster n'a pas de support de stockage dynamique (auquel cas l'utilisateur doit créer un PV correspondant) ou que le cluster n'a aucun système de stockage (auquel cas l'utilisateur ne peut pas déployer de configuration nécessitant des PVCs).

3.7 - Configuration

3.7.1 - Secrets

Les objets secret de Kubernetes vous permettent de stocker et de gérer des informations sensibles, telles que les mots de passe, les jetons OAuth et les clés ssh. Mettre ces informations dans un secret est plus sûr et plus flexible que de le mettre en dur dans la définition d'un Pod ou dans une container image. Voir Document de conception des secrets pour plus d'informations.

Présentation des secrets

Un secret est un objet qui contient une petite quantité de données sensibles telles qu'un mot de passe, un jeton ou une clé. De telles informations pourraient autrement être placées dans une spécification de pod ou dans une image; le placer dans un objet secret permet de mieux contrôler la façon dont il est utilisé et réduit le risque d'exposition accidentelle.

Les utilisateurs peuvent créer des secrets et le système crée également des secrets.

Pour utiliser un secret, un pod doit référencer le secret. Un secret peut être utilisé avec un pod de deux manières: sous forme de fichiers dans un volume monté sur un ou plusieurs de ses conteneurs, ou utilisé par kubelet lorsque vous récupérez des images pour le pod.

Secrets intégrés

Les comptes de service créent et attachent automatiquement des secrets avec les informations d'identification de l'API

Kubernetes crée automatiquement des secrets qui contiennent des informations d'identification pour accéder à l'API et il modifie automatiquement vos pods pour utiliser ce type de secret.

La création et l'utilisation automatiques des informations d'identification de l'API peuvent être désactivées ou remplacées si vous le souhaitez. Cependant, si tout ce que vous avez à faire est d'accéder en toute sécurité à l'apiserver, il s'agit de la méthode recommandée.

Voir la documentation des Compte de service pour plus d'informations sur le fonctionnement des comptes de service.

Créer vos propres secrets

Créer un secret avec kubectl create secret

Supposons que certains pods doivent accéder à une base de données. Le nom d'utilisateur et le mot de passe que les pods doivent utiliser se trouvent dans les fichiers ./username.txt et ./password.txt sur votre machine locale.

# Create files needed for rest of example.
echo -n 'admin' > ./username.txt
echo -n '1f2d1e2e67df' > ./password.txt

La commande kubectl create secret regroupe ces fichiers dans un secret et crée l'objet sur l'Apiserver.

kubectl create secret generic db-user-pass --from-file=./username.txt --from-file=./password.txt
secret "db-user-pass" created

Vous pouvez vérifier que le secret a été créé comme ceci:

kubectl get secrets
NAME                  TYPE                                  DATA      AGE
db-user-pass          Opaque                                2         51s
kubectl describe secrets/db-user-pass
Name:            db-user-pass
Namespace:       default
Labels:          <none>
Annotations:     <none>

Type:            Opaque

Data
====
password.txt:    12 bytes
username.txt:    5 bytes

Voir décoder un secret pour voir le contenu d'un secret.

Création manuelle d'un secret

Vous pouvez également créer un secret dans un fichier d'abord, au format json ou yaml, puis créer cet objet. Le secret contient deux table de hachage: data et stringData. Le champ data est utilisé pour stocker des données arbitraires, encodées en base64. Le champ stringData est fourni pour plus de commodité et vous permet de fournir des données secrètes sous forme de chaînes non codées.

Par exemple, pour stocker deux chaînes dans un secret à l'aide du champ data, convertissez-les en base64 comme suit:

echo -n 'admin' | base64
YWRtaW4=
echo -n '1f2d1e2e67df' | base64
MWYyZDFlMmU2N2Rm

Écrivez un secret qui ressemble à ceci:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW4=
  password: MWYyZDFlMmU2N2Rm

Maintenant, créez le secret en utilisant kubectl apply:

kubectl apply -f ./secret.yaml
secret "mysecret" created

Pour certains scénarios, vous pouvez utiliser le champ stringData à la place. Ce champ vous permet de mettre une chaîne non codée en base64 directement dans le secret, et la chaîne sera codée pour vous lorsque le secret sera créé ou mis à jour.

Un exemple pratique de cela pourrait être le suivant: vous déployez une application qui utilise un secret pour stocker un fichier de configuration. Vous souhaitez remplir des parties de ce fichier de configuration pendant votre processus de déploiement.

Si votre application utilise le fichier de configuration suivant:

apiUrl: "https://my.api.com/api/v1"
username: "user"
password: "password"

Vous pouvez stocker cela dans un secret en utilisant ce qui suit:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
stringData:
  config.yaml: |-
    apiUrl: "https://my.api.com/api/v1"
    username: {{username}}
    password: {{password}}    

Votre outil de déploiement pourrait alors remplacer les variables de modèle {{username}} et {{password}} avant d'exécuter kubectl apply.

stringData est un champ de commodité en écriture seule. Il n'est jamais affiché lors de la récupération des secrets. Par exemple, si vous exécutez la commande suivante:

kubectl get secret mysecret -o yaml

La sortie sera similaire à:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  creationTimestamp: 2018-11-15T20:40:59Z
  name: mysecret
  namespace: default
  resourceVersion: "7225"
  uid: c280ad2e-e916-11e8-98f2-025000000001
type: Opaque
data:
  config.yaml: YXBpVXJsOiAiaHR0cHM6Ly9teS5hcGkuY29tL2FwaS92MSIKdXNlcm5hbWU6IHt7dXNlcm5hbWV9fQpwYXNzd29yZDoge3twYXNzd29yZH19

Si un champ est spécifié à la fois dans data et stringData, la valeur de stringData est utilisée. Par exemple, la définition de secret suivante:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW4=
stringData:
  username: administrateur

Donnera le secret suivant:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  creationTimestamp: 2018-11-15T20:46:46Z
  name: mysecret
  namespace: default
  resourceVersion: "7579"
  uid: 91460ecb-e917-11e8-98f2-025000000001
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW5pc3RyYXRldXI=

YWRtaW5pc3RyYXRldXI= décode en administrateur.

Les clés de data et stringData doivent être composées de caractères alphanumériques, '-', '_' ou '.'.

Encoding Note: Les valeurs JSON et YAML sérialisées des données secrètes sont codées sous forme de chaînes base64. Les sauts de ligne ne sont pas valides dans ces chaînes et doivent être omis. Lors de l'utilisation de l'utilitaire base64 sur Darwin / macOS, les utilisateurs doivent éviter d'utiliser l'option -b pour diviser les longues lignes. Inversement, les utilisateurs Linux devraient ajouter l'option -w 0 aux commandes base64 ou le pipeline base64 | tr -d '\ n' si l'option -w n'est pas disponible.

Création d'un secret à partir du générateur

Kubectl prend en charge la gestion des objets à l'aide de Kustomize depuis 1.14. Avec cette nouvelle fonctionnalité, vous pouvez également créer un secret à partir de générateurs, puis l'appliquer pour créer l'objet sur l'Apiserver. Les générateurs doivent être spécifiés dans un kustomization.yaml à l'intérieur d'un répertoire.

Par exemple, pour générer un secret à partir des fichiers ./username.txt et ./password.txt

# Create a kustomization.yaml file with SecretGenerator
cat <<EOF >./kustomization.yaml
secretGenerator:
- name: db-user-pass
  files:
  - username.txt
  - password.txt
EOF

Appliquez le répertoire de personnalisation pour créer l'objet secret.

$ kubectl apply -k .
secret/db-user-pass-96mffmfh4k created

Vous pouvez vérifier que le secret a été créé comme ceci:

$ kubectl get secrets
NAME                             TYPE                                  DATA      AGE
db-user-pass-96mffmfh4k          Opaque                                2         51s

$ kubectl describe secrets/db-user-pass-96mffmfh4k
Name:            db-user-pass
Namespace:       default
Labels:          <none>
Annotations:     <none>

Type:            Opaque

Data
====
password.txt:    12 bytes
username.txt:    5 bytes

Par exemple, pour générer un secret à partir des littéraux username=admin et password=secret, vous pouvez spécifier le générateur de secret dans kustomization.yaml comme:

# Create a kustomization.yaml file with SecretGenerator
$ cat <<EOF >./kustomization.yaml
secretGenerator:
- name: db-user-pass
  literals:
  - username=admin
  - password=secret
EOF

Appliquer le repertoire kustomization pour créer l'objet secret.

$ kubectl apply -k .
secret/db-user-pass-dddghtt9b5 created

Décoder un secret

Les secrets peuvent être récupérés via la command kubectl get secret. Par exemple, pour récupérer le secret créé dans la section précédente:

kubectl get secret mysecret -o yaml
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  creationTimestamp: 2016-01-22T18:41:56Z
  name: mysecret
  namespace: default
  resourceVersion: "164619"
  uid: cfee02d6-c137-11e5-8d73-42010af00002
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW4=
  password: MWYyZDFlMmU2N2Rm

Décodez le champ du mot de passe:

echo 'MWYyZDFlMmU2N2Rm' | base64 --decode
1f2d1e2e67df

Modification d'un secret

Un secret existant peut être modifié avec la commande suivante:

kubectl edit secrets mysecret

Cela ouvrira l'éditeur configuré par défaut et permettra de mettre à jour les valeurs secrètes codées en base64 dans le champ data:

# Please edit the object below. Lines beginning with a '#' will be ignored,
# and an empty file will abort the edit. If an error occurs while saving this file will be
# reopened with the relevant failures.
#
apiVersion: v1
data:
  username: YWRtaW4=
  password: MWYyZDFlMmU2N2Rm
kind: Secret
metadata:
  annotations:
    kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: { ... }
  creationTimestamp: 2016-01-22T18:41:56Z
  name: mysecret
  namespace: default
  resourceVersion: "164619"
  uid: cfee02d6-c137-11e5-8d73-42010af00002
type: Opaque

Utiliser les secrets

Les secrets peuvent être montés en tant que volumes de données ou être exposés en tant que variables d'environnement à utiliser par un conteneur dans un Pod. Ils peuvent également être utilisés par d'autres parties du système, sans être directement exposés aux Pods. Par exemple, ils peuvent détenir des informations d'identification que d'autres parties du système doivent utiliser pour interagir avec des systèmes externes en votre nom.

Utilisation de secrets comme fichiers d'un pod

Pour consommer un secret dans un volume dans un pod:

  1. Créez un secret ou utilisez-en un déjà existant. Plusieurs Pods peuvent référencer le même secret.
  2. Modifiez la définition de votre Pod pour ajouter un volume sous .spec.volumes[]. Nommez le volume et ayez un champ .spec.volumes[].secret.secretName égal au nom de l'objet secret.
  3. Ajouter un .spec.containers[].volumeMounts[] à chaque conteneur qui a besoin du secret. Spécifier .spec.containers[].volumeMounts[].readOnly = true et .spec.containers[].volumeMounts[].mountPath à un nom de répertoire inutilisé où vous souhaitez que les secrets apparaissent.
  4. Modifiez votre image et/ou votre ligne de commande pour que le programme recherche les fichiers dans ce répertoire. Chaque clé de la carte secrète data devient le nom de fichier sous mountPath.

Voici un exemple de pod qui monte un secret dans un volume:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
  - name: mypod
    image: redis
    volumeMounts:
    - name: foo
      mountPath: "/etc/foo"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: foo
    secret:
      secretName: mysecret

Chaque secret que vous souhaitez utiliser doit être mentionné dans .spec.volumes.

S'il y a plusieurs conteneurs dans le pod, alors chaque conteneur a besoin de son propre bloc volumeMounts, mais un seul .spec.volumes est nécessaire par secret.

Vous pouvez regrouper de nombreux fichiers en un seul secret ou utiliser de nombreux secrets, selon le cas.

Projection de clés secrètes vers des chemins spécifiques

Nous pouvons également contrôler les chemins dans le volume où les clés secrètes sont projetées. Vous pouvez utiliser le champ .spec.volumes []. Secret.items pour changer le chemin cible de chaque clé:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
  - name: mypod
    image: redis
    volumeMounts:
    - name: foo
      mountPath: "/etc/foo"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: foo
    secret:
      secretName: mysecret
      items:
      - key: username
        path: my-group/my-username

Que se passera-t-il:

  • username est stocké dans le fichier /etc/foo/my-group/my-username au lieu de /etc/foo/username.
  • password n'est pas projeté

Si .spec.volumes[].secret.items est utilisé, seules les clés spécifiées dans items sont projetées. Pour consommer toutes les clés du secret, toutes doivent être répertoriées dans le champ items. Toutes les clés répertoriées doivent exister dans le secret correspondant. Sinon, le volume n'est pas créé.

Autorisations de fichiers secrets

Vous pouvez également spécifier les bits de mode d'autorisation des fichiers contenant les parties d'un secret. Si vous n'en spécifiez pas, 0644 est utilisé par défaut. Vous pouvez spécifier un mode par défaut pour tout le volume secret et remplacer par clé si nécessaire.

Par exemple, vous pouvez spécifier un mode par défaut comme celui-ci:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
  - name: mypod
    image: redis
    volumeMounts:
    - name: foo
      mountPath: "/etc/foo"
  volumes:
  - name: foo
    secret:
      secretName: mysecret
      defaultMode: 256

Ensuite, le secret sera monté sur /etc/foo et tous les fichiers créés par le montage de volume secret auront la permission 0400.

Notez que la spécification JSON ne prend pas en charge la notation octale, utilisez donc la valeur 256 pour les autorisations 0400. Si vous utilisez yaml au lieu de json pour le pod, vous pouvez utiliser la notation octale pour spécifier les autorisations de manière plus naturelle.

Vous pouvez aussi utiliser un mapping, comme dans l'exemple précédent, et spécifier des autorisations différentes pour différents fichiers comme celui-ci:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
  - name: mypod
    image: redis
    volumeMounts:
    - name: foo
      mountPath: "/etc/foo"
  volumes:
  - name: foo
    secret:
      secretName: mysecret
      items:
      - key: username
        path: my-group/my-username
        mode: 511

Dans ce cas, le fichier résultant /etc/foo/my-group/my-username aura la valeur d'autorisation de 0777. En raison des limitations JSON, vous devez spécifier le mode en notation décimale.

Notez que cette valeur d'autorisation peut être affichée en notation décimale si vous la lisez plus tard.

Consommer des valeurs secrètes à partir de volumes

À l'intérieur du conteneur qui monte un volume secret, les clés secrètes apparaissent sous forme de fichiers et les valeurs secrètes sont décodées en base 64 et stockées à l'intérieur de ces fichiers. C'est le résultat des commandes exécutées à l'intérieur du conteneur de l'exemple ci-dessus:

ls /etc/foo/
username
password
cat /etc/foo/username
admin
cat /etc/foo/password
1f2d1e2e67df

Le programme dans un conteneur est responsable de la lecture des secrets des fichiers.

Les secrets montés sont mis à jour automatiquement

Lorsqu'un secret déjà consommé dans un volume est mis à jour, les clés projetées sont finalement mises à jour également. Kubelet vérifie si le secret monté est récent à chaque synchronisation périodique. Cependant, il utilise son cache local pour obtenir la valeur actuelle du Secret. Le type de cache est configurable à l'aide de le champ ConfigMapAndSecretChangeDetectionStrategy dans la structure KubeletConfiguration. Il peut être soit propagé via watch (par défaut), basé sur ttl, ou simplement redirigé toutes les requêtes vers directement kube-apiserver. Par conséquent, le délai total entre le moment où le secret est mis à jour et le moment où de nouvelles clés sont projetées sur le pod peut être aussi long que la période de synchronisation du kubelet + le délai de propagation du cache, où le délai de propagation du cache dépend du type de cache choisi (cela équivaut au delai de propagation du watch, ttl du cache, ou bien zéro).

Utilisation de secrets comme variables d'environnement

Pour utiliser un secret dans une variable d'environnement dans un pod:

  1. Créez un secret ou utilisez-en un déjà existant. Plusieurs pods peuvent référencer le même secret.
  2. Modifiez la définition de votre pod dans chaque conteneur où vous souhaitez utiliser la valeur d'une clé secrète pour ajouter une variable d'environnement pour chaque clé secrète que vous souhaitez consommer. La variable d'environnement qui consomme la clé secrète doit remplir le nom et la clé du secret dans env[].valueFrom.secretKeyRef.
  3. Modifiez votre image et/ou votre ligne de commande pour que le programme recherche des valeurs dans les variables d'environnement spécifiées

Voici un exemple de pod qui utilise des secrets de variables d'environnement:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: secret-env-pod
spec:
  containers:
  - name: mycontainer
    image: redis
    env:
      - name: SECRET_USERNAME
        valueFrom:
          secretKeyRef:
            name: mysecret
            key: username
      - name: SECRET_PASSWORD
        valueFrom:
          secretKeyRef:
            name: mysecret
            key: password
  restartPolicy: Never

Consommation de valeurs secrètes à partir de variables d'environnement

À l'intérieur d'un conteneur qui consomme un secret dans des variables d'environnement, les clés secrètes apparaissent comme des variables d'environnement normales contenant les valeurs décodées en base64 des données secrètes. C'est le résultat des commandes exécutées à l'intérieur du conteneur de l'exemple ci-dessus:

echo $SECRET_USERNAME
admin
echo $SECRET_PASSWORD
1f2d1e2e67df

Utilisation des imagePullSecrets

Un imagePullSecret est un moyen de transmettre un secret qui contient un mot de passe de registre d'images Docker (ou autre) au Kubelet afin qu'il puisse extraire une image privée au nom de votre Pod.

Spécification manuelle d'une imagePullSecret

L'utilisation de imagePullSecrets est décrite dans la documentation des images

Arranging for imagePullSecrets to be Automatically Attached

Vous pouvez créer manuellement un imagePullSecret et le référencer à partir d'un serviceAccount. Tous les pods créés avec ce serviceAccount ou cette valeur par défaut pour utiliser ce serviceAccount, verront leur champ imagePullSecret défini sur celui du compte de service. Voir Ajouter ImagePullSecrets à un compte de service pour une explication détaillée de ce processus.

Montage automatique de secrets créés manuellement

Les secrets créés manuellement (par exemple, un contenant un jeton pour accéder à un compte github) peuvent être automatiquement associés aux pods en fonction de leur compte de service. Voir Injection d'informations dans des pods à l'aide d'un PodPreset pour une explication détaillée de ce processus.

Details

Restrictions

Les sources de volume secrètes sont validées pour garantir que la référence d'objet spécifiée pointe réellement vers un objet de type Secret. Par conséquent, un secret doit être créé avant tous les pods qui en dépendent.

Les objets API secrets résident dans un namespace. Ils ne peuvent être référencés que par des pods dans le même espace de noms.

Les secrets individuels sont limités à 1 Mo de taille. C'est pour décourager la création de très grands secrets qui épuiseraient la mémoire de l'apiserver et du kubelet. Cependant, la création de nombreux petits secrets pourrait également épuiser la mémoire. Des limites plus complètes sur l'utilisation de la mémoire en raison de secrets sont une fonctionnalité prévue.

Kubelet prend uniquement en charge l'utilisation des secrets pour les pods qu'il obtient du serveur API. Cela inclut tous les pods créés à l'aide de kubectl, ou indirectement via un contrôleur de réplication. Il n'inclut pas les pods créés via les drapeaux kubelet --manifest-url, ou --config, ou son API REST (ce ne sont pas des moyens courants de créer des Pods).

Les secrets doivent être créés avant d'être consommés dans les pods en tant que variables d'environnement, sauf s'ils sont marqués comme facultatifs. Les références à des secrets qui n'existent pas empêcheront le pod de démarrer.

Les références via secretKeyRef à des clés qui n'existent pas dans un Secret nommé empêcheront le pod de démarrer.

Les secrets utilisés pour remplir les variables d'environnement via envFrom qui ont des clés considérées comme des noms de variables d'environnement non valides verront ces clés ignorées. Le pod sera autorisé à démarrer. Il y aura un événement dont la raison est InvalidVariableNames et le message contiendra la liste des clés invalides qui ont été ignorées. L'exemple montre un pod qui fait référence au / mysecret par défaut qui contient 2 clés invalides, 1badkey et 2alsobad.

kubectl get events
LASTSEEN   FIRSTSEEN   COUNT     NAME            KIND      SUBOBJECT                         TYPE      REASON
0s         0s          1         dapi-test-pod   Pod                                         Warning   InvalidEnvironmentVariableNames   kubelet, 127.0.0.1      Keys [1badkey, 2alsobad] from the EnvFrom secret default/mysecret were skipped since they are considered invalid environment variable names.

Cycle de vie de l'intéraction Secret et Pod

Lorsqu'un pod est créé via l'API, il n'est pas vérifié s'il existe un secret référencé. Une fois qu'un pod est programmé, le kubelet tentera de récupérer la valeur secrète. Si le secret ne peut pas être récupéré parce qu'il n'existe pas ou en raison d'un manque temporaire de connexion au serveur API, kubelet réessayera périodiquement. Il rapportera un événement sur le pod expliquant la raison pour laquelle il n'a pas encore démarré. Une fois le secret récupéré, le kubelet créera et montera un volume le contenant. Aucun des conteneurs du pod ne démarre tant que tous les volumes du pod ne sont pas montés.

Cas d'utilisation

Cas d'utilisation: pod avec clés SSH

Créez un kustomization.yaml avec un SecretGenerator contenant quelques clés SSH:

kubectl create secret generic ssh-key-secret --from-file=ssh-privatekey=/path/to/.ssh/id_rsa --from-file=ssh-publickey=/path/to/.ssh/id_rsa.pub
secret "ssh-key-secret" created

Nous pouvons maintenant créer un pod qui référence le secret avec la clé SSH et le consomme dans un volume:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: secret-test-pod
  labels:
    name: secret-test
spec:
  volumes:
  - name: secret-volume
    secret:
      secretName: ssh-key-secret
  containers:
  - name: ssh-test-container
    image: mySshImage
    volumeMounts:
    - name: secret-volume
      readOnly: true
      mountPath: "/etc/secret-volume"

Lorsque la commande du conteneur s'exécute, les morceaux de la clé seront disponibles dans:

/etc/secret-volume/ssh-publickey
/etc/secret-volume/ssh-privatekey

Le conteneur est alors libre d'utiliser les données secrètes pour établir une connexion SSH.

Cas d'utilisation: pods avec informations d'identification de prod/test

Faites un fichier kustomization.yaml avec un SecretGenerator.

Cet exemple illustre un Pod qui consomme un secret contenant des informations d'identification de prod et un autre Pod qui consomme un secret avec des informations d'identification d'environnement de test.

kubectl create secret generic prod-db-secret --from-literal=username=produser --from-literal=password=Y4nys7f11
secret "prod-db-secret" created
kubectl create secret generic test-db-secret --from-literal=username=testuser --from-literal=password=iluvtests
secret "test-db-secret" created

Maintenant, faites les pods:

$ cat <<EOF > pod.yaml
apiVersion: v1
kind: List
items:
- kind: Pod
  apiVersion: v1
  metadata:
    name: prod-db-client-pod
    labels:
      name: prod-db-client
  spec:
    volumes:
    - name: secret-volume
      secret:
        secretName: prod-db-secret
    containers:
    - name: db-client-container
      image: myClientImage
      volumeMounts:
      - name: secret-volume
        readOnly: true
        mountPath: "/etc/secret-volume"
- kind: Pod
  apiVersion: v1
  metadata:
    name: test-db-client-pod
    labels:
      name: test-db-client
  spec:
    volumes:
    - name: secret-volume
      secret:
        secretName: test-db-secret
    containers:
    - name: db-client-container
      image: myClientImage
      volumeMounts:
      - name: secret-volume
        readOnly: true
        mountPath: "/etc/secret-volume"
EOF

Ajoutez les pods à la même kustomization.yaml

$ cat <<EOF >> kustomization.yaml
resources:
- pod.yaml
EOF

Appliquez tous ces objets sur l'Apiserver avec

kubectl apply -k .

Les deux conteneurs auront les fichiers suivants présents sur leurs systèmes de fichiers avec les valeurs pour l'environnement de chaque conteneur:

/etc/secret-volume/username
/etc/secret-volume/password

Notez comment les spécifications pour les deux pods ne diffèrent que dans un champ; cela facilite la création de pods avec différentes capacités à partir d'un template de pod commun.

Vous pouvez encore simplifier la spécification du pod de base en utilisant deux comptes de service: un appelé, disons, prod-user avec le secret prod-db-secret, et un appelé, test-user avec le secret test-db-secret. Ensuite, la spécification du pod peut être raccourcie, par exemple:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: prod-db-client-pod
  labels:
    name: prod-db-client
spec:
  serviceAccount: prod-db-client
  containers:
  - name: db-client-container
    image: myClientImage

Cas d'utilisation: Dotfiles dans un volume secret

Afin de masquer des données (c'est-à-dire dans un fichier dont le nom commence par un point), il suffit de faire commencer cette clé par un point. Par exemple, lorsque le secret suivant est monté dans un volume:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: dotfile-secret
data:
  .secret-file: dmFsdWUtMg0KDQo=
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: secret-dotfiles-pod
spec:
  volumes:
  - name: secret-volume
    secret:
      secretName: dotfile-secret
  containers:
  - name: dotfile-test-container
    image: registry.k8s.io/busybox
    command:
    - ls
    - "-l"
    - "/etc/secret-volume"
    volumeMounts:
    - name: secret-volume
      readOnly: true
      mountPath: "/etc/secret-volume"

Le secret-volume contiendra un seul fichier, appelé .secret-file, et le dotfile-test-container aura ce fichier présent au chemin /etc/secret-volume/.secret-file.

Cas d'utilisation: secret visible pour un conteneur dans un pod

Envisagez un programme qui doit gérer les requêtes HTTP, effectuer une logique métier complexe, puis signer certains messages avec un HMAC. Parce qu'il a une logique d'application complexe, il pourrait y avoir un exploit de lecture de fichier à distance inaperçu dans le serveur, qui pourrait exposer la clé privée à un attaquant.

Cela pourrait être divisé en deux processus dans deux conteneurs: un conteneur frontal qui gère l'interaction utilisateur et la logique métier, mais qui ne peut pas voir la clé privée; et un conteneur de signataire qui peut voir la clé privée, et répond aux demandes de signature simples du frontend (par exemple sur le réseau localhost).

Avec cette approche partitionnée, un attaquant doit maintenant inciter le serveur d'applications à faire quelque chose d'assez arbitraire, ce qui peut être plus difficile que de lui faire lire un fichier.

Les meilleures pratiques

Clients qui utilisent l'API secrets

Lors du déploiement d'applications qui interagissent avec l'API secrets, l'accès doit être limité à l'aide de politiques d'autorisation telles que RBAC.

Les secrets contiennent souvent des valeurs qui couvrent un spectre d'importance, dont beaucoup peuvent provoquer des escalades au sein de Kubernetes (par exemple, les jetons de compte de service) et vers les systèmes externes. Même si une application individuelle peut raisonner sur la puissance des secrets avec lesquels elle s'attend à interagir, d'autres applications dans le même namespace peuvent rendre ces hypothèses invalides.

Pour ces raisons, les requêtes watch et list pour les secrets dans un namespace sont des capacités extrêmement puissantes et doivent être évitées, puisque la liste des secrets permet aux clients d'inspecter les valeurs de tous les secrets qui se trouvent dans ce namespace. La capacité à effectuer un watch ou list des secrets dans un cluster doit être réservé uniquement aux composants les plus privilégiés au niveau du système.

Les applications qui ont besoin d'accéder à l'API secrets doivent effectuer des requêtes get sur les secrets dont elles ont besoin. Cela permet aux administrateurs de restreindre l'accès à tous les secrets tout en donnant accès en liste blanche aux instances individuelles dont l'application a besoin.

Pour des performances améliorées sur une boucle get, les clients peuvent concevoir des ressources qui font référence à un secret puis watch la ressource, demandant à nouveau le secret lorsque la ressource change. De plus, un "bulk watch" API laisse les clients watch des ressources individuelles ont également été proposées et seront probablement disponibles dans les prochaines versions de Kubernetes.

Propriétés de sécurité

Protections

Étant donné que les objets secrets peuvent être créés indépendamment des Pods qui les utilisent, il y a moins de risques que le secret soit exposé pendant la création, la visualisation et la modification des Pods. Le système peut également prendre des précautions supplémentaires avec les objets secrets, comme éviter de les écrire sur le disque lorsque cela est possible.

Un secret n'est envoyé à un nœud que si un module sur ce nœud l'exige. Kubelet stocke le secret dans un tmpfs afin que le secret ne soit pas écrit sur le stockage sur disque. Une fois que le pod qui dépend du secret est supprimé, kubelet supprimera également sa copie locale des données secrètes.

Il peut y avoir des secrets pour plusieurs pods sur le même nœud. Cependant, seuls les secrets qu'un pod demande sont potentiellement visibles dans ses conteneurs. Par conséquent, un pod n'a pas accès aux secrets d'un autre pod.

Il peut y avoir plusieurs conteneurs dans un pod. Cependant, chaque conteneur d'un pod doit demander le volume secret dans ses volumesMounts pour qu'il soit visible dans le conteneur. Cela peut être utilisé pour construire des partitions de sécurité au niveau du pod.

Sur la plupart des distributions gérées par le projet Kubernetes, la communication entre l'utilisateur vers l'apiserver et entre l'apiserver et les kubelets est protégée par SSL/TLS. Les secrets sont protégés lorsqu'ils sont transmis sur ces canaux.

FEATURE STATE: Kubernetes v1.13 [beta]

Vous pouvez activer le chiffrement au repos pour les données secrètes, afin que les secrets ne soient pas stockés en clair dans etcd.

Risques

  • Dans le serveur API, les données secrètes sont stockées dans etcd; par conséquent:
    • Les administrateurs doivent activer le chiffrement au repos pour les données du cluster (nécessite la version 1.13 ou ultérieure)
    • Les administrateurs devraient limiter l'accès à etcd aux utilisateurs administrateurs
    • Les administrateurs peuvent vouloir effacer/détruire les disques utilisés par etcd lorsqu'ils ne sont plus utilisés
    • Si vous exécutez etcd dans un cluster, les administrateurs doivent s'assurer d'utiliser SSL/TLS pour la communication peer-to-peer etcd.
  • Si vous configurez le secret via un fichier manifeste (JSON ou YAML) qui a les données secrètes codées en base64, partager ce fichier ou l'archiver dans un dépot de source signifie que le secret est compromis. L'encodage Base64 n'est pas une méthode de chiffrement, il est considéré comme identique au texte brut.
  • Les applications doivent toujours protéger la valeur du secret après l'avoir lu dans le volume, comme ne pas le mettre accidentellement dans un journal ou le transmettre à une partie non fiable.
  • Un utilisateur qui peut créer un pod qui utilise un secret peut également voir la valeur de ce secret. Même si la stratégie apiserver ne permet pas à cet utilisateur de lire l'objet secret, l'utilisateur peut créer un pod qui expose le secret.
  • Actuellement, toute personne disposant des droit root sur n'importe quel nœud peut lire n'importe quel secret depuis l'apiserver, en usurpant l'identité du kubelet. Il est prévu de n'envoyer des secrets qu'aux nœuds qui en ont réellement besoin, pour limiter l'impact d'un exploit root sur un seul nœud.

A suivre

3.8 - Sécurité

3.9 - Politiques

3.10 - Administration d'un cluster

Administration cluster Kubernetes

3.10.1 - Vue d'ensemble de l'administration d'un cluster

Administration cluster Kubernetes

La vue d'ensemble de l'administration d'un cluster est destinée à toute personne créant ou administrant un cluster Kubernetes. Il suppose une certaine familiarité avec les concepts de Kubernetes.

Planifier le déploiement d'un cluster

Voir le guide: choisir la bonne solution pour des exemples de planification, de mise en place et de configuration de clusters Kubernetes. Les solutions répertoriées dans cet article s'appellent des distributions.

Avant de choisir un guide, voici quelques considérations:

  • Voulez-vous simplement essayer Kubernetes sur votre machine ou voulez-vous créer un cluster haute disponibilité à plusieurs nœuds? Choisissez les distributions les mieux adaptées à vos besoins.
  • Si vous recherchez la haute disponibilité, apprenez à configurer des clusters multi zones.
  • Utiliserez-vous un cluster Kubernetes hébergé, comme Google Kubernetes Engine, ou hébergerez-vous votre propre cluster?
  • Votre cluster sera-t-il on-premises, ou sur un cloud (IaaS)? Kubernetes ne prend pas directement en charge les clusters hybrides. Cependant, vous pouvez configurer plusieurs clusters.
  • Si vous configurez Kubernetes on-premises, choisissez le modèle réseau qui vous convient le mieux.
  • Voulez-vous faire tourner Kubernetes sur du bare metal ou sur des machines virtuelles (VMs)?
  • Voulez-vous simplement faire tourner un cluster, ou vous attendez-vous à faire du développement actif sur le code du projet Kubernetes? Dans ce dernier cas, choisissez une distribution activement développée. Certaines distributions n’utilisent que des versions binaires, mais offrent une plus grande variété de choix.
  • Familiarisez-vous avec les composants nécessaires pour faire tourner un cluster.

A noter: Toutes les distributions ne sont pas activement maintenues. Choisissez des distributions qui ont été testées avec une version récente de Kubernetes.

Gérer un cluster

  • Gérer un cluster décrit plusieurs rubriques relatives au cycle de vie d’un cluster: création d’un nouveau cluster, mise à niveau des nœuds maître et des workers de votre cluster, maintenance des nœuds (mises à niveau du noyau, par exemple) et mise à niveau de la version de l’API Kubernetes d’un cluster en cours d’exécution.

  • Apprenez comment gérer les nœuds.

  • Apprenez à configurer et gérer les quotas de ressources pour les clusters partagés.

Sécuriser un cluster

Sécuriser la Kubelet

Services de cluster optionnels

3.10.2 - Certificats

Certifications cluster Kubernetes

Lorsque vous utilisez l'authentification par certificats client, vous pouvez générer des certificats manuellement grâce à easyrsa, openssl ou cfssl.

easyrsa

easyrsa peut générer manuellement des certificats pour votre cluster.

  1. Téléchargez, décompressez et initialisez la version corrigée de easyrsa3.

    curl -LO https://dl.k8s.io/easy-rsa/easy-rsa.tar.gz
    tar xzf easy-rsa.tar.gz
    cd easy-rsa-master/easyrsa3
    ./easyrsa init-pki
    
  2. Générez une CA. (--batch pour le mode automatique. --req-cn CN par défaut à utiliser)

    ./easyrsa --batch "--req-cn=${MASTER_IP}@`date +%s`" build-ca nopass
    
  3. Générer un certificat de serveur et une clé. L' argument --subject-alt-name définit les adresses IP et noms DNS possibles par lesquels l'API serveur peut être atteind. La MASTER_CLUSTER_IP est généralement la première adresse IP du CIDR des services qui est spécifié en tant qu'argument --service-cluster-ip-range pour l'API Server et le composant controller manager. L'argument --days est utilisé pour définir le nombre de jours après lesquels le certificat expire. L’exemple ci-dessous suppose également que vous utilisez cluster.local par défaut comme nom de domaine DNS.

    ./easyrsa --subject-alt-name="IP:${MASTER_IP},"\
    "IP:${MASTER_CLUSTER_IP},"\
    "DNS:kubernetes,"\
    "DNS:kubernetes.default,"\
    "DNS:kubernetes.default.svc,"\
    "DNS:kubernetes.default.svc.cluster,"\
    "DNS:kubernetes.default.svc.cluster.local" \
    --days=10000 \
    build-server-full server nopass
    
  4. Copiez pki/ca.crt, pki/issued/server.crt, et pki/private/server.key dans votre répertoire.

  5. Personnalisez et ajoutez les lignes suivantes aux paramètres de démarrage de l'API Server:

    --client-ca-file=/yourdirectory/ca.crt
    --tls-cert-file=/yourdirectory/server.crt
    --tls-private-key-file=/yourdirectory/server.key
    

openssl

openssl peut générer manuellement des certificats pour votre cluster.

  1. Générez ca.key en 2048bit:

    openssl genrsa -out ca.key 2048
    
  2. A partir de la clé ca.key générez ca.crt (utilisez -days pour définir la durée du certificat):

    openssl req -x509 -new -nodes -key ca.key -subj "/CN=${MASTER_IP}" -days 10000 -out ca.crt
    
  3. Générez server.key en 2048bit:

    openssl genrsa -out server.key 2048
    
  4. Créez un fichier de configuration pour générer une demande de signature de certificat (CSR). Assurez-vous de remplacer les valeurs marquées par des "< >" (par exemple, <MASTER_IP>) avec des valeurs réelles avant de l'enregistrer dans un fichier (par exemple, csr.conf). Notez que la valeur de MASTER_CLUSTER_IP est celle du service Cluster IP pour l' API Server comme décrit dans la sous-section précédente. L’exemple ci-dessous suppose également que vous utilisez cluster.local par défaut comme nom de domaine DNS.

    [ req ]
    default_bits = 2048
    prompt = no
    default_md = sha256
    req_extensions = req_ext
    distinguished_name = dn
    
    [ dn ]
    C = <country>
    ST = <state>
    L = <city>
    O = <organization>
    OU = <organization unit>
    CN = <MASTER_IP>
    
    [ req_ext ]
    subjectAltName = @alt_names
    
    [ alt_names ]
    DNS.1 = kubernetes
    DNS.2 = kubernetes.default
    DNS.3 = kubernetes.default.svc
    DNS.4 = kubernetes.default.svc.cluster
    DNS.5 = kubernetes.default.svc.cluster.local
    IP.1 = <MASTER_IP>
    IP.2 = <MASTER_CLUSTER_IP>
    
    [ v3_ext ]
    authorityKeyIdentifier=keyid,issuer:always
    basicConstraints=CA:FALSE
    keyUsage=keyEncipherment,dataEncipherment
    extendedKeyUsage=serverAuth,clientAuth
    subjectAltName=@alt_names
    
  5. Générez la demande de signature de certificat basée sur le fichier de configuration:

    openssl req -new -key server.key -out server.csr -config csr.conf
    
  6. Générez le certificat de serveur en utilisant ca.key, ca.crt et server.csr:

    openssl x509 -req -in server.csr -CA ca.crt -CAkey ca.key \
    -CAcreateserial -out server.crt -days 10000 \
    -extensions v3_ext -extfile csr.conf -sha256
    
  7. Vérifiez le certificat:

    openssl x509  -noout -text -in ./server.crt
    

Enfin, ajoutez les mêmes paramètres aux paramètres de démarrage de l'API Server.

cfssl

cfssl est un autre outil pour la génération de certificat.

  1. Téléchargez, décompressez et préparez les outils de ligne de commande comme indiqué ci-dessous. Notez que vous devrez peut-être adapter les exemples de commandes en fonction du matériel, de l'architecture et de la version de cfssl que vous utilisez.

    curl -L https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssl_linux-amd64 -o cfssl
    chmod +x cfssl
    curl -L https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssljson_linux-amd64 -o cfssljson
    chmod +x cfssljson
    curl -L https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssl-certinfo_linux-amd64 -o cfssl-certinfo
    chmod +x cfssl-certinfo
    
  2. Créez un répertoire pour contenir les artefacts et initialiser cfssl:

    mkdir cert
    cd cert
    ../cfssl print-defaults config > config.json
    ../cfssl print-defaults csr > csr.json
    
  3. Créez un fichier JSON pour générer le fichier d'autorité de certification, par exemple, ca-config.json:

    {
      "signing": {
        "default": {
          "expiry": "8760h"
        },
        "profiles": {
          "kubernetes": {
            "usages": [
              "signing",
              "key encipherment",
              "server auth",
              "client auth"
            ],
            "expiry": "8760h"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Créez un fichier JSON pour la demande de signature de certificat de l'autorité de certification, par exemple, ca-csr.json. Assurez-vous de remplacer les valeurs marquées par des "< >" par les vraies valeurs que vous voulez utiliser.

    {
      "CN": "kubernetes",
      "key": {
        "algo": "rsa",
        "size": 2048
      },
      "names":[{
        "C": "<country>",
        "ST": "<state>",
        "L": "<city>",
        "O": "<organization>",
        "OU": "<organization unit>"
      }]
    }
    
  5. Générez la clé de CA (ca-key.pem) et le certificat (ca.pem):

    ../cfssl gencert -initca ca-csr.json | ../cfssljson -bare ca
    
  6. Créer un fichier JSON pour générer des clés et des certificats pour l'API Server, par exemple, server-csr.json. Assurez-vous de remplacer les valeurs entre "< >" par les vraies valeurs que vous voulez utiliser. MASTER_CLUSTER_IP est le service Cluster IP de l'API Server, comme décrit dans la sous-section précédente. L’exemple ci-dessous suppose également que vous utilisez cluster.local par défaut comme nom de domaine DNS.

    {
      "CN": "kubernetes",
      "hosts": [
        "127.0.0.1",
        "<MASTER_IP>",
        "<MASTER_CLUSTER_IP>",
        "kubernetes",
        "kubernetes.default",
        "kubernetes.default.svc",
        "kubernetes.default.svc.cluster",
        "kubernetes.default.svc.cluster.local"
      ],
      "key": {
        "algo": "rsa",
        "size": 2048
      },
      "names": [{
        "C": "<country>",
        "ST": "<state>",
        "L": "<city>",
        "O": "<organization>",
        "OU": "<organization unit>"
      }]
    }
    
  7. Générez la clé et le certificat pour l'API Server, qui sont par défaut sauvegardés respectivement dans les fichiers server-key.pem et server.pem:

    ../cfssl gencert -ca=ca.pem -ca-key=ca-key.pem \
    --config=ca-config.json -profile=kubernetes \
    server-csr.json | ../cfssljson -bare server
    

Distribuer un certificat auto-signé

Un client peut refuser de reconnaître un certificat auto-signé comme valide. Pour un déploiement hors production ou pour un déploiement exécuté derrière un pare-feu d'entreprise, vous pouvez distribuer un certificat auto-signé à tous les clients et actualiser la liste locale pour les certificats valides.

Sur chaque client, effectuez les opérations suivantes:

$ sudo cp ca.crt /usr/local/share/ca-certificates/kubernetes.crt
$ sudo update-ca-certificates
Updating certificates in /etc/ssl/certs...
1 added, 0 removed; done.
Running hooks in /etc/ca-certificates/update.d....
done.

API pour les certificats

Vous pouvez utiliser l’API certificates.k8s.io pour faire créer des Certificats x509 à utiliser pour l'authentification, comme documenté ici.

3.10.3 - Architecture de Journalisation d'évènements (logging)

La journalisation des évènements systèmes et d'applications peut aider à comprendre ce qui se passe dans un cluster. Les journaux sont particulièrement utiles pour débogguer les problèmes et surveiller l'activité du cluster. La plupart des applications modernes ont un mécanisme de journalisation d'évènements, et la plupart des environnements d'exécution de conteneurs ont été conçus pour supporter la journalisation des évènements. La méthode de journalisation la plus facile et la plus répandue pour des applications conteneurisées est d'écrire dans les flux de sortie standard et d'erreur (stdout et stderr).

Malgré cela, la fonctionnalité de journalisation fournie nativement par l'environnement d'exécution de conteneurs n'est pas suffisante comme solution complète de journalisation. Quand un conteneur crashe, quand un Pod est expulsé ou quand un nœud disparaît, il est utile de pouvoir accéder au journal d'événements de l'application. C'est pourquoi les journaux doivent avoir leur propre espace de stockage et un cycle de vie indépendamment des nœuds, Pods ou conteneurs. Ce concept est appelé journalisation des évènements au niveau du cluster (cluster-level-logging). Un backend dédié pour stocker, analyser et faire des requêtes est alors nécessaire. Kubernetes n'offre pas nativement de solution de stockage pour les journaux mais il est possible d'intégrer de nombreuses solutions de journalisation d'évènements dans un cluster Kubernetes.

L'architecture de journalisation des évènements au niveau du cluster est décrite en considérant qu'un backend de journalisation est présent à l'intérieur ou à l'extérieur du cluster. Même sans avoir l'intention de journaliser les évènements au niveau du cluster, il est intéressant de savoir comment les journaux sont conservés et gérés au niveau d'un nœud.

Journalisation simple d'évènements dans Kubernetes

Dans cette section, on va utiliser un exemple simple de journalisation d'évènements avec le flux de sortie standard. Cette démonstration utilise un manifeste pour un Pod avec un seul conteneur qui écrit du texte sur le flux de sortie standard toutes les secondes.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args: [/bin/sh, -c,
            'i=0; while true; do echo "$i: $(date)"; i=$((i+1)); sleep 1; done']

Pour lancer ce Pod, utilisez la commande suivante :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/debug/counter-pod.yaml

Le résultat est :

pod/counter created

Pour récupérer les événements du conteneur d'un pod, utilisez la commande kubectl logs de la manière suivante :

kubectl logs counter

Le résultat est :

0: Mon Jan  1 00:00:00 UTC 2001
1: Mon Jan  1 00:00:01 UTC 2001
2: Mon Jan  1 00:00:02 UTC 2001
...

Utilisez kubectl logs pour récupérer les évènements de l'instanciation précédente d'un Pod en utilisant l'option --previous quand par exemple le conteneur a crashé.

Si le Pod a plusieurs conteneurs, il faut spécifier le nom du conteneur dont on veut récupérer le journal d'évènement. Dans notre exemple le conteneur s'appelle count donc vous pouvez utiliser kubectl logs counter count. Plus de détails dans la [documentation de kubectl logs] (/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#logs)

Journalisation d'évènements au niveau du nœud

Journalisation d'évènements au niveau du\nnœud

Tout ce qu'une application conteneurisée écrit sur stdout ou stderr est pris en compte et redirigé par l'environnement d'exécution des conteneurs. Par exemple, Docker redirige ces deux flux vers un driver de journalisation (EN) qui est configuré dans Kubernetes pour écrire dans un fichier au format json.

Par défaut quand un conteneur redémarre, le kubelet ne conserve le journal que du dernier conteneur terminé. Quand un Pod est expulsé d'un nœud, tous ses conteneurs sont aussi expulsés avec leurs journaux d'évènements.

Quand on utilise la journalisation d'évènements au niveau du nœud, il faut prendre garde à mettre en place une politique de rotation des journaux adéquate afin qu'ils n'utilisent pas tout l'espace de stockage du nœud. Kubernetes n'a pas en charge la rotation des journaux, c'est à l'outil de déploiement de le prendre en compte.

Par exemple, dans les clusters Kubernetes déployés avec le script kube-up.sh logrotate est configuré pour s'exécuter toutes les heures. Il est aussi possible de configurer l'environnement d'exécution des conteneurs pour que la rotation des journaux s'exécute automatiquement, e.g. en utilisant le paramètre log-opt de Docker. Dans le script kube-up.sh, c'est cette méthode qui est utilisée pour des images COS sur GCP et sinon c'est la première méthode dans tous les autres cas. Quelle que soit la méthode choisie par kube-up.sh la rotation est configurée par défaut quand la taille d'un journal atteint 10 Mo.

Ce script montre de manière détaillée comment kube-up.sh met en place la journalisation d'évènements pour des images COS sur GCP.

Quand kubectl logs s'exécute comme dans le premier exemple de journalisation simple le kubelet du nœud gère la requête et lit directement depuis le fichier de journal et retourne son contenu dans la réponse.

Journalisation des évènements des composants système

Il y a deux types de composants système selon qu'ils s'exécutent dans un conteneur ou pas.

Par exemple :

  • Le scheduler Kubernetes et kube-proxy s'exécutent dans un conteneur.
  • Kubelet et l'environnement d'exécution de conteneurs, comme par exemple Docker, ne s'exécutent pas dans un conteneur.

Sur les systèmes avec systemd, kubelet et l'environnement d'exécution de conteneurs écrivent dans journald. Si systemd n'est pas présent, ils écrivent dans un fichier .log dans le répertoire /var/log.

Les composants système qui s'exécutent dans un conteneur écrivent toujours dans le répertoire /var/log, en contournant le mécanisme de journalisation par défaut. Ils utilisent la bibliothèque de journalisation klog. Les conventions pour la sévérité des évènements pour ces composants se trouvent dans cette [documentation sur les conventions de journalisation des évènements dans kubernetes] (https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/sig-instrumentation/logging.md).

De la même manière que les journaux des conteneurs, les journaux des composants systèmes doivent avoir une politique de rotation. Dans un cluster créé avec le script kube-up.sh, les journaux ont une rotation journalière ou quand leur taille atteint 100 Mo.

Architecture de journalisation des évènements au niveau du cluster

Kubernetes ne fournit pas de solution native pour la journalisation des évènements au niveau du cluster. Mais il y a différentes approches qui peuvent être considérées :

  • Utiliser un agent de journalisation au niveau du nœud sur chacun des nœuds.
  • Inclure un conteneur side-car pour journaliser les évènements du Pod applicatif.
  • Envoyer les évènements directement a un backend depuis l'application.

Utiliser un agent de journalisation au niveau du nœud

Utiliser un agent de journalisation au niveau du\nnœud

Vous pouvez implémenter une journalisation au niveau du cluster en incluant un agent de journalisation au niveau du nœud sur chacun des nœuds. L'agent de journalisation est un outil dédié qui met à disposition ou envoie les journaux à un backend. Communément l'agent de journalisation est un conteneur qui a accès au répertoire qui contient les journaux des conteneurs applicatifs sur ce nœud.

Comme l'agent de journalisation doit s'exécuter sur chacun des nœuds, on utilise soit un DaemonSet, soit un manifeste de Pod, soit un processus dédié natif sur le nœud. Ces deux dernières options sont obsolètes et fortement découragées.

Utiliser un agent de journalisation au niveau du nœud est l'approche la plus commune et recommandée pour un cluster Kubernetes parce qu'un seul agent par nœud est créé et qu'aucune modification dans l'application n'est nécessaire. Mais cette approche ne fonctionne correctement que pour les flux standards de sortie et d'erreurs des applications.

Kubernetes ne définit pas d'agent de journalisation, mais deux agents de journalisation optionnels sont fournis avec la version de Kubernetes : Stackdriver (EN) pour utiliser sur Google Cloud Platform, et Elasticsearch (EN). Les deux utilisent fluentd avec une configuration spécifique comme agent sur le nœud. Les liens précédents fournissent plus d'informations et les instructions pour les utiliser et configurer.

Inclure un conteneur side-car pour journaliser les évènements du Pod applicatif

Vous pouvez utiliser un conteneur side-car d'une des manières suivantes :

  • Le conteneur side-car diffuse les journaux de l'application sur son propre stdout.
  • Le conteneur side-car exécute un agent de journalisation qui est configuré pour récupérer les journaux du conteneur applicatif.

Conteneur side-car diffusant (Streaming sidecar container)

Conteneur side-car\ndiffusant

Comme le conteneur side-car diffuse les journaux sur ses propres flux stdout et stderr, on peut bénéficier du kubelet et de l'agent de journalisation qui s'exécute déjà sur chaque nœud. Les conteneurs side-car lisent les journaux depuis un fichier, un socket ou bien journald. Chaque conteneur side-car écrit son journal sur son propre flux stdout ou stderr.

Cette méthode permet de séparer les flux de journaux de différentes parties de votre application même si elles ne supportent pas d'écrire sur stdout ou stderr. La logique de rediriger les journaux est minime et le surcoût est non significatif. De plus comme les flux standards stdout et stderr sont gérés par kubelet, les outils natifs comme kubectl logs peuvent être utilisés.

Regardez l'exemple qui suit.

Un Pod exécute un unique conteneur et ce conteneur écrit dans deux fichiers de journaux différents en utilisant deux format différents. Voici le manifeste du Pod :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - >
      i=0;
      while true;
      do
        echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log;
        echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log;
        i=$((i+1));
        sleep 1;
      done      
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  volumes:
  - name: varlog
    emptyDir: {}

Il serait très désordonné d'avoir des évènements avec des formats différents dans le même journal en redirigeant les évènements dans le flux de sortie stdout d'un seul conteneur. Il est plutôt souhaitable d'utiliser deux conteneurs side-car, un pour chaque type de journaux. Chaque conteneur side-car suit un des fichiers et renvoie les évènements sur son propre stdout.

Ci-dessous se trouve le manifeste pour un Pod avec deux conteneurs side-car.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - >
      i=0;
      while true;
      do
        echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log;
        echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log;
        i=$((i+1));
        sleep 1;
      done      
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  - name: count-log-1
    image: busybox
    args: [/bin/sh, -c, 'tail -n+1 -f /var/log/1.log']
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  - name: count-log-2
    image: busybox
    args: [/bin/sh, -c, 'tail -n+1 -f /var/log/2.log']
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  volumes:
  - name: varlog
    emptyDir: {}

Quand ce Pod s'exécute, chaque journal peut être diffusé séparément en utilisant les commandes suivantes :

kubectl logs counter count-log-1
0: Mon Jan  1 00:00:00 UTC 2001
1: Mon Jan  1 00:00:01 UTC 2001
2: Mon Jan  1 00:00:02 UTC 2001
...
kubectl logs counter count-log-2
Mon Jan  1 00:00:00 UTC 2001 INFO 0
Mon Jan  1 00:00:01 UTC 2001 INFO 1
Mon Jan  1 00:00:02 UTC 2001 INFO 2
...

L'agent au niveau du nœud installé dans le cluster récupère les deux flux de journaux sans aucune configuration supplémentaire. Il est possible de configurer l'agent pour qu'il analyse syntaxiquement les évènements en fonction du conteneur source.

Notez que bien que la consommation en CPU et mémoire soit faible ( de l'ordre de quelques milicores pour la CPU et quelques mégaoctets pour la mémoire), ecrire les évènements dans un fichier et les envoyer ensuite dans stdout peut doubler l'espace disque utilisé. Quand une application écrit dans un seul fichier de journal, il est préférable de configurer /dev/stdout comme destination plutôt que d'implémenter un conteneur side-car diffusant.

Les conteneurs side-car peuvent être utilisés pour faire la rotation des journaux quand l'application n'en est pas capable elle-même. Un exemple serait un petit conteneur side-car qui effectuerait cette rotation périodiquement. Toutefois, il est recommandé d'utiliser stdout et stderr directement et de laisser la rotation et les politiques de rétentions au kubelet.

Conteneur side-car avec un agent de journalisation

Conteneur side-car avec un agent de\njournalisation

Quand un agent de journalisation au niveau du nœud n'est pas assez flexible pour votre utilisation, vous pouvez créer un conteneur side-car avec un agent de journalisation séparé que vous avez configuré spécialement pour qu'il s'exécute avec votre application.

Comme exemple, vous pouvez utiliser Stackdriver où fluentd est l'agent de journalisation. Ci-dessous se trouvent deux configurations qui implémentent cette méthode.

Le premier fichier contient un ConfigMap pour configurer fluentd.

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: fluentd-config
data:
  fluentd.conf: |
    <source>
      type tail
      format none
      path /var/log/1.log
      pos_file /var/log/1.log.pos
      tag count.format1
    </source>

    <source>
      type tail
      format none
      path /var/log/2.log
      pos_file /var/log/2.log.pos
      tag count.format2
    </source>

    <match **>
      type google_cloud
    </match>    

Le second fichier est un manifeste pour un Pod avec un conteneur side-car qui exécute fluentd. Le Pod monte un volume où fluentd peut récupérer sa configuration.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - >
      i=0;
      while true;
      do
        echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log;
        echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log;
        i=$((i+1));
        sleep 1;
      done      
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  - name: count-agent
    image: registry.k8s.io/fluentd-gcp:1.30
    env:
    - name: FLUENTD_ARGS
      value: -c /etc/fluentd-config/fluentd.conf
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
    - name: config-volume
      mountPath: /etc/fluentd-config
  volumes:
  - name: varlog
    emptyDir: {}
  - name: config-volume
    configMap:
      name: fluentd-config

Apres quelques minutes, les évènements apparaîtront dans l'interface de Stackdriver.

Ce n'est qu'un exemple et vous pouvez remplacer fluentd par n'importe quel agent de journalisation qui lit depuis n'importe quelle source de votre application.

Envoyer les évènements directement depuis l'application.

Envoyer les évènements directement a un backend depuis\nl'application.

Vous pouvez implémenter la journalisation au niveau cluster en mettant à disposition ou en envoyant les journaux directement depuis chaque application; Toutefois l'implémentation de ce mécanisme de journalisation est hors du cadre de Kubernetes.

3.11 - Extensions Kubernetes

3.11.1 - Extensions de l'API Kubernetes

3.11.2 - Extensions compute, stockage et réseau

4 - Tâches

Cette section de la documentation de Kubernetes contient différentes pages montrant comment effectuer des tâches individuelles. Une page montre comment effectuer qu'une seule chose, généralement en donnant une courte séquence d'étapes.

Si vous souhaitez écrire une nouvelle page, consultez Créer une Pull Request pour la documentation.

4.1 - Outils d'installation

4.1.1 - Installer et configurer kubectl

Installation et configuration de kubectl

L'outil en ligne de commande de kubernetes, kubectl, vous permet d'exécuter des commandes dans les clusters Kubernetes. Vous pouvez utiliser kubectl pour déployer des applications, inspecter et gérer les ressources du cluster et consulter les logs. Pour une liste complète des opérations kubectl, voir Aperçu de kubectl.

Pré-requis

Vous devez utiliser une version de kubectl qui différe seulement d'une version mineure de la version de votre cluster. Par exemple, un client v1.2 doit fonctionner avec un master v1.1, v1.2 et v1.3. L'utilisation de la dernière version de kubectl permet d'éviter des problèmes imprévus.

Installer kubectl sur Linux

Installer le binaire de kubectl avec curl sur Linux

  1. Téléchargez la dernière release avec la commande :

    curl -LO https://dl.k8s.io/release/$(curl -Ls https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl
    

    Pour télécharger une version spécifique, remplacez $(curl -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt) avec la version spécifique.

    Par exemple, pour télécharger la version 1.31.0 sur Linux, tapez :

    curl -LO https://dl.k8s.io/release/v1.31.0/bin/linux/amd64/kubectl
    
  2. Rendez le binaire kubectl exécutable.

    chmod +x ./kubectl
    
  3. Déplacez le binaire dans votre PATH.

    sudo mv ./kubectl /usr/local/bin/kubectl
    
  4. Testez pour vous assurer que la version que vous avez installée est à jour:

    kubectl version --client
    

Installation à l'aide des gestionnaires des paquets natifs


sudo apt-get update && sudo apt-get install -y apt-transport-https
curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
echo "deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubectl

sudo cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://packages.cloud.google.com/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF
sudo yum install -y kubectl

Installation avec des gestionnaires de paquets alternatifs

Si vous êtes sur Ubuntu ou une autre distribution Linux qui supporte le gestionnaire de paquets snap, kubectl est disponible comme application snap.

snap install kubectl --classic

kubectl version --client

Si vous êtes sur Linux et que vous utiliser Homebrew comme gestionnaire de paquets, kubectl est disponible. installation

brew install kubectl

kubectl version --client

Installer kubectl sur macOS

Installer le binaire kubectl avec curl sur macOS

  1. Téléchargez la dernière version:

    curl -LO https://dl.k8s.io/release/$(curl -Ls https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/amd64/kubectl
    

    Pour télécharger une version spécifique, remplacez $(curl -Ls https://dl.k8s.io/release/stable.txt) avec la version spécifique.

    Par exemple, pour télécharger la version 1.31.0 sur macOS, tapez :

    curl -LO https://dl.k8s.io/release/v1.31.0/bin/darwin/amd64/kubectl
    
  2. Rendez le binaire kubectl exécutable.

    chmod +x ./kubectl
    
  3. Déplacez le binaire dans votre PATH.

    sudo mv ./kubectl /usr/local/bin/kubectl
    
  4. Testez pour vous assurer que la version que vous avez installée est à jour:

    kubectl version --client
    

Installer avec Homebrew sur macOS

Si vous êtes sur MacOS et que vous utilisez le gestionnaire de paquets Homebrew, vous pouvez installer kubectl avec Homebrew.

  1. Exécutez la commande d'installation:

    brew install kubectl 
    

    ou

    brew install kubernetes-cli
    
  2. Testez pour vous assurer que la version que vous avez installée est à jour:

    kubectl version --client
    

Installer avec Macports sur macOS

Si vous êtes sur MacOS et que vous utilisez le gestionnaire de paquets Macports, vous pouvez installer kubectl avec Macports.

  1. Exécuter la commande d'installation:

    sudo port selfupdate
    sudo port install kubectl
    
  2. Testez pour vous assurer que la version que vous avez installée est à jour:

    kubectl version --client
    

Installer kubectl sur Windows

Installer le binaire kubectl avec curl sur Windows

  1. Téléchargez la dernière version 1.31.0 depuis ce lien.

    Ou si vous avez curl installé, utilisez cette commande:

    curl -LO https://dl.k8s.io/release/v1.31.0/bin/windows/amd64/kubectl.exe
    

    Pour connaître la dernière version stable (par exemple, en scripting), jetez un coup d'oeil à https://dl.k8s.io/release/stable.txt.

  2. Ajoutez le binaire dans votre PATH.

  3. Testez pour vous assurer que la version que vous avez installée est à jour:

    kubectl version --client
    

Installer avec Powershell de PSGallery

Si vous êtes sous Windows et que vous utilisez le gestionnaire de paquets Powershell Gallery , vous pouvez installer et mettre à jour kubectl avec Powershell.

  1. Exécutez les commandes d'installation (spécifier le DownloadLocation):

    Install-Script -Name install-kubectl -Scope CurrentUser -Force
    install-kubectl.ps1 [-DownloadLocation <path>]
    

    Le programme d'installation creé $HOME/.kube qui est suivie par la création d'un fichier de configuration

  2. Testez pour vous assurer que la version que vous avez installée est à jour:

    kubectl version --client
    

Installer sur Windows avec Chocolatey ou Scoop

Pour installer kubectl sur Windows, vous pouvez utiliser le gestionnaire de paquets Chocolatey ou l'installateur en ligne de commande Scoop.

choco install kubernetes-cli

scoop install kubectl
2. Testez pour vous assurer que la version que vous avez installée est à jour:

```
kubectl version --client
```
  1. Accédez à votre répertoire personnel:

    cd %USERPROFILE%
    
  2. Créez le répertoire .kube:

    mkdir .kube
    
  3. Allez dans le répertoire .kube que vous venez de créer:

    cd .kube
    
  4. Configurez kubectl pour utiliser un remote cluster Kubernetes:

    New-Item config -type file
    

Télécharger en tant qu'élément du SDK Google Cloud

Vous pouvez installer kubectl en tant qu'élément du SDK Google Cloud.

  1. Installer Google Cloud SDK.

  2. Exécutez la commande d'installation kubectl:

    gcloud components install kubectl
    
  3. Testez pour vous assurer que la version que vous avez installée est à jour:

    kubectl version --client
    

Vérification de la configuration de kubectl

Pour permettre à kubectl de trouver et d'accéder à un cluster Kubernetes, il lui faut un fichier kubeconfig, qui est créé automatiquement lorsque vous créez un cluster avec kube-up.sh ou en déployant un cluster Minikube avec succès. Par défaut, la configuration de kubectl est située sous ~/.kube/config.

Vérifiez que kubectl est correctement configuré en obtenant l'état du cluster:

kubectl cluster-info

Si vous voyez une réponse avec une URL, kubectl est correctement configuré pour accéder à votre cluster.

Si vous voyez un message similaire à celui qui suit, kubectl n'est pas configuré correctement ou n'est pas capable de se connecter à un cluster Kubernetes.

The connection to the server <server-name:port> was refused - did you specify the right host or port?

Si par exemple, vous avez l'intention d'exécuter un cluster Kubernetes sur votre machine (localement), vous aurez besoin d'un outil comme Minikube pour être installé en premier et exécuter à nouveau les commandes décrites ci-dessus.

Si kubectl cluster-info retourne la réponse en url mais que vous ne pouvez pas accéder à votre cluster, vous pouvez vérifier s'il est configuré correctement, en utilisant:

kubectl cluster-info dump

Configurations kubectl optionnelles

Activation de l'auto-complétion de shell

kubectl fournit un support d'auto-complétion pour Bash et Zsh, ce qui peut vous éviter beaucoup de temps de saisie.

Vous trouverez ci-dessous les étapes à suivre pour configurer l'auto-complétion pour Bash (y compris la différence entre Linux et MacOS) et Zsh.

Introduction

Le script de complétion kubectl pour Bash peut être généré avec la commande kubectl completion bash. Sourcer le script de completion dans votre shell permet l'auto-complétion de kubectl.

En revanche, le script de complétion dépend de bash-completion, ce qui implique que vous devez d'abord installer ce logiciel (vous pouvez tester si vous avez déjà installé bash-completion en utilisant type _init_completion).

Installer bash-completion

bash-completion est fourni par plusieurs gestionnaires de paquets (voir ici). Vous pouvez l'installer avec apt-get install bash-completion or yum install bash-completion, etc.

Les commandes ci-dessus créent /usr/share/bash-completion/bash_completion, qui est le script principal de bash-completion. En fonction de votre gestionnaire de paquets, vous devez manuellement sourcer ce fichier dans votre ~/.bashrc.

Il vous suffit de recharger votre shell et de lancer type _init_completion. Si la commande réussit, vous êtes déjà configuré, sinon ajoutez le suivant à votre fichier `~/.bashrc' :

source /usr/share/bash-completion/bash_completion

Rechargez votre shell et vérifiez que bash-completion est correctement installé en tapant type _init_completion.

Activer l'auto-complétion de kubectl

Vous devez maintenant vérifier que le script de completion de kubectl est bien sourcé dans toutes vos sessions shell. Il y a deux façons de le faire:

  • Sourcer le script de completion dans votre fichier ~/.bashrc:

    echo 'source <(kubectl completion bash)' >>~/.bashrc
    
  • Ajoutez le script de complétion dans le répertoire /etc/bash_completion.d:

    kubectl completion bash >/etc/bash_completion.d/kubectl
    
  • Si vous avez un alias pour kubectl, vous pouvez étendre la completion de votre shell pour fonctionner avec cet alias:

    echo 'alias k=kubectl' >>~/.bashrc
    echo 'complete -o default -F __start_kubectl k' >>~/.bashrc
    

Les deux approches sont équivalentes. Après avoir rechargé votre shell, l'auto-complétion de kubectl devrait fonctionner.

Introduction

Le script de complétion kubectl pour Bash peut être généré avec la commande kubectl completion bash. Sourcer le script de completion dans votre shell permet l'auto-complétion de kubectl.

En revanche, le script de complétion dépend de bash-completion, ce qui implique que vous devez d'abord installer ce logiciel.

Installer bash-completion

Vous pouvez tester si vous avez déjà installé bash-completion en utilisant type _init_completion. Si il n'est pas installé, vous pouvez installer bash-completion avec Homebrew:

brew install bash-completion@2

Comme indiqué dans la sortie de brew install (section "Caveats"), ajoutez les lignes suivantes à votre fichier ~/.bashrc ou ~/.bash_profile :

export BASH_COMPLETION_COMPAT_DIR="/usr/local/etc/bash_completion.d"
[[ -r "/usr/local/etc/profile.d/bash_completion.sh" ]] && . "/usr/local/etc/profile.d/bash_completion.sh"

Rechargez votre shell et vérifiez que bash-completion v2 est correctement installé avec type _init_completion.

Activer l'auto-complétion de kubectl

Si vous n'avez pas installé via Homebrew, vous devez maintenant vous assurer que le script de complétion kubectl est bien sourcé dans toutes vos sessions shell comme suit:

  • Sourcer le script de completion dans votre fichier ~/.bashrc:

    echo 'source <(kubectl completion bash)' >>~/.bashrc
    
  • Ajoutez le script de complétion dans le répertoire /usr/local/etc/bash_completion.d:

    kubectl completion bash >/usr/local/etc/bash_completion.d/kubectl
    
  • Si vous avez un alias pour kubectl, vous pouvez étendre la completion de votre shell pour fonctionner avec cet alias:

    echo 'alias k=kubectl' >>~/.bashrc
    echo 'complete -o default -F __start_kubectl k' >>~/.bashrc
    

Si vous avez installé kubectl avec Homebrew (comme expliqué ici), alors le script de complétion a été automatiquement installé dans /usr/local/etc/bash_completion.d/kubectl. Dans ce cas, vous n'avez rien à faire.

Après avoir rechargé votre shell, l'auto-complétion de kubectl devrait fonctionner.

Le script de complétion de kubectl pour Zsh peut être généré avec la commande kubectl completion zsh. Sourcer le script de completion dans votre shell permet l'auto-complétion de kubectl.

Pour faire ainsi dans toutes vos sessions shell, ajoutez ce qui suit à votre fichier ~/.zshrc:

source <(kubectl completion zsh)

Si vous avez un alias pour kubectl, vous pouvez étendre la completion de votre shell pour fonctionner avec cet alias:

echo 'alias k=kubectl' >>~/.zshrc
echo 'compdef __start_kubectl k' >>~/.zshrc

Après avoir rechargé votre shell, l'auto-complétion de kubectl devrait fonctionner.

Si vous rencontrez une erreur comme complete:13: command not found: compdef, alors ajoutez ce qui suit au début de votre fichier ~/.zshrc:

autoload -Uz compinit
compinit

A suivre

4.1.2 - Installer Minikube

Cette page vous montre comment installer Minikube, qui est un outil qui fait tourner un cluster Kubernetes à un noeud unique dans une machine virtuelle sur votre machine.

Pré-requis

Pour vérifier si la virtualisation est prise en charge sur Linux, exécutez la commande suivante et vérifiez que la sortie n'est pas vide :

grep -E --color 'vmx|svm' /proc/cpuinfo

Pour vérifier si la virtualisation est prise en charge sur macOS, exécutez la commande suivante sur votre terminal.

sysctl -a | grep -E --color 'machdep.cpu.features|VMX'

Si vous trouvez VMX dans la sortie, la fonction VT-x est supportée sur votre OS.

Pour vérifier si la virtualisation est prise en charge sur Windows 8 et au-delà, exécutez la commande suivante sur votre terminal Windows ou à l'invite de commande.

systeminfo

Si vous obtenez la sortie suivant, la virtualisation est prise en charge sur Windows.

Hyper-V Requirements:     VM Monitor Mode Extensions: Yes
                          Virtualization Enabled In Firmware: Yes
                          Second Level Address Translation: Yes
                          Data Execution Prevention Available: Yes

Si vous voyez la sortie suivante, votre système a déjà un hyperviseur installé et vous pouvez ignorer l'étape suivante.

Configuration requise pour Hyper-V: un hyperviseur a été détecté. Les fonctionnalités requises pour Hyper-V ne seront pas affichées.

Installer Minikube

Installer kubectl

Installez kubectl en suivant les instructions de la section Installer et configurer kubectl.

Installer un hyperviseur

Si vous n'avez pas déjà un hyperviseur installé, installez-le maintenant pour votre système d'exploitation :

KVM, qui utilise également QEMU

VirtualBox

Minikube supporte également une option --vm-driver=none qui exécute les composants Kubernetes sur la machine hôte et pas dans une VM. L'utilisation de ce pilote nécessite Docker et un environnement Linux mais pas un hyperviseur.

Si vous utilisez le pilote none dans Debian ou un dérivé, utilisez les paquets .deb pour Docker plutôt que le package snap, qui ne fonctionne pas avec Minikube. Vous pouvez télécharger les packages .deb depuis Docker.

Minikube prend également en charge un vm-driver=podman similaire au pilote Docker. Podman est exécuté en tant que superutilisateur (utilisateur root), c'est le meilleur moyen de garantir que vos conteneurs ont un accès complet à toutes les fonctionnalités disponibles sur votre système.

Installer Minikube à l'aide d'un package

Il existe des packages * expérimentaux * pour Minikube; vous pouvez trouver des packages Linux (AMD64) depuis la page releases de Minikube sur GitHub.

Utilisez l'outil de package de votre distribution Linux pour installer un package approprié.

Installez Minikube par téléchargement direct

Si vous n'installez pas via un package, vous pouvez télécharger un binaire autonome et l'utiliser.

curl -Lo minikube https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64 \
  && chmod +x minikube

Voici un moyen simple d'ajouter l'exécutable Minikube à votre path :

sudo mkdir -p /usr/local/bin/
sudo install minikube /usr/local/bin/

Installer Minikube en utilisant Homebrew

Une autre alternative, vous pouvez installer Minikube en utilisant Linux [Homebrew] (https://docs.brew.sh/Homebrew-on-Linux) :

brew install minikube

Installer kubectl

Installez kubectl en suivant les instructions de la section Installer et configurer kubectl.

Installer un hyperviseur

Si vous n'avez pas encore installé d'hyperviseur, installez-en un maintenant :

HyperKit

VirtualBox

VMware Fusion

Installer Minikube

La façon la plus simple d'installer Minikube sur macOS est d'utiliser Homebrew:

brew install minikube

Vous pouvez aussi l'installer sur macOS en téléchargeant un binaire statique :

curl -Lo minikube https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-darwin-amd64 \
  && chmod +x minikube

Voici une façon simple d'ajouter l'exécutable de Minikube à votre path :

sudo mv minikube /usr/local/bin

Installer kubectl

Installez kubectl en suivant les instructions de la section Installer et configurer kubectl.

Installer un hyperviseur

Si vous n'avez pas encore installé d'hyperviseur, installez-en un maintenant :

Hyper-V

VirtualBox

Installer Minikube en utilisant Chocolatey

La façon la plus simple d'installer Minikube sur Windows est d'utiliser Chocolatey (exécuté avec les droits administrateur) :

choco install minikube

Une fois l'installation de Minikube terminée, fermez la session CLI en cours et redémarrez. Minikube devrait avoir été ajouté à votre path automatiquement.

Installer Minikube avec Windows Installer

Pour installer manuellement Minikube sur Windows à l'aide de Windows Installer, téléchargez minikube-installer.exe et exécutez l'Installer.

Installer Minikube manuellement

Pour installer Minikube manuellement sur Windows, téléchargez minikube-windows-amd64, renommez-le en minikube.exe, et ajoutez-le à votre path.

Confirmer l'installation

Pour confirmer la réussite de l'installation d'un hyperviseur et d'un mini-cube, vous pouvez exécuter la commande suivante pour démarrer un cluster Kubernetes local :

minikube start --driver=<driver_name>

Une fois minikube start terminé, exécutez la commande ci-dessous pour vérifier l'état du cluster :

minikube status

Si votre cluster est en cours d'exécution, la sortie de minikube status devrait être similaire à :

host: Running
kubelet: Running
apiserver: Running
kubeconfig: Configured

Après avoir vérifié si Minikube fonctionne avec l'hyperviseur choisi, vous pouvez continuer à utiliser Minikube ou arrêter votre cluster. Pour arrêter votre cluster, exécutez :

minikube stop

Tout nettoyer pour recommencer à zéro

Si vous avez déjà installé minikube, exécutez :

minikube start

Si cette commande renvoie une erreur :

machine does not exist

Vous devez supprimer les fichiers de configuration :

rm -rf ~/.minikube

A suivre

4.2 - Administration d'un cluster

4.2.1 - Administration avec kubeadm

4.2.2 - Gestion de la mémoire du CPU et des ressources d'API

4.2.3 - Installation d'un fournisseur de politiques de réseau

4.2.4 - Déclarer une politique réseau (NetworkPolicy)

Ce document vous aide à utiliser l'API NetworkPolicy de Kubernetes pour déclarer des politiques réseau qui gouvernent la communication entre les pods.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Votre serveur Kubernetes doit être au moins à la version v1.8. Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Assurez-vous d'avoir configuré un fournisseur de réseau qui supporte les politiques réseau. De nombreux fournisseurs de réseau prennent en charge les NetworkPolicy, notamment :

Créer un Deployment nginx et l'exposer via un Service

Pour comprendre comment fonctionne les politiques réseau dans Kubernetes, commencez par créer un déploiement nginx.

kubectl create deployment nginx --image=nginx
deployment.apps/nginx created

Exposez le déploiement via un service appelé nginx.

kubectl expose deployment nginx --port=80
service/nginx exposed

Les commandes ci-dessus créent un déploiement avec un Pod nginx et exposent le déploiement via un service nommé nginx. Le Pod et le Deployment nginx se trouvent dans le namespace default.

kubectl get svc,pod
NAME                        CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
service/kubernetes          10.100.0.1    <none>        443/TCP    46m
service/nginx               10.100.0.16   <none>        80/TCP     33s

NAME                        READY         STATUS        RESTARTS   AGE
pod/nginx-701339712-e0qfq   1/1           Running       0          35s

Tester le Service en y accédant depuis un autre Pod

Vous devriez pouvoir accéder au nouveau service nginx depuis d'autres pods. Pour accéder au service nginx depuis un autre pod dans le namespace default, démarrez un conteneur busybox :

kubectl run busybox --rm -ti --image=busybox:1.28 -- /bin/sh

Dans votre shell, exécutez la commande suivante :

wget --spider --timeout=1 nginx
Connecting to nginx (10.100.0.16:80)
remote file exists

Limiter l'accès au Service nginx

Pour limiter l'accès au service nginx afin que seuls les pods avec le label access: true puissent le consulter, créez un objet NetworkPolicy comme suit :

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: access-nginx
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      app: nginx
  ingress:
  - from:
    - podSelector:
        matchLabels:
          access: "true"

Le nom d'un objet NetworkPolicy doit être un nom de sous-domaine DNS valide.

Affecter la politique au Service

Utilisez kubectl pour créer une NetworkPolicy à partir du fichier nginx-policy.yaml ci-dessus :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/service/networking/nginx-policy.yaml
networkpolicy.networking.k8s.io/access-nginx created

Tester l'accès au Service lorsque le label d'accès n'est pas défini

Lorsque vous tentez d'accéder au service nginx depuis un pod sans les bons labels, la requête échoue :

kubectl run busybox --rm -ti --image=busybox:1.28 -- /bin/sh

Dans votre shell, exécutez la commande :

wget --spider --timeout=1 nginx
Connecting to nginx (10.100.0.16:80)
wget: download timed out

Définir le label d'accès et tester à nouveau

Vous pouvez créer un pod avec le bon label pour voir que la requête est autorisée :

kubectl run busybox --rm -ti --labels="access=true" --image=busybox:1.28 -- /bin/sh

Dans votre shell, exécutez la commande :

wget --spider --timeout=1 nginx
Connecting to nginx (10.100.0.16:80)
remote file exists

4.2.5 - Développer un Cloud Controller Manager

FEATURE STATE: Kubernetes v1.11 [beta]
Dans les prochaines versions, Cloud Controller Manager sera le moyen privilégié d’intégrer Kubernetes à n’importe quel cloud. Cela garantira que les fournisseurs de cloud peuvent développer leurs fonctionnalités indépendamment des cycles de publication de Kubernetes.

FEATURE STATE: Kubernetes 1.8 [alpha]

Avant d’expliquer comment créer votre propre gestionnaire de contrôleur de cloud, il est utile d’avoir quelques informations sur son fonctionnement interne. Le cloud controller manager est un code de kube-controller-manager utilisant des interfaces Go pour permettre la mise en œuvre d'implémentations depuis n'importe quel cloud. La plupart des implémentations de contrôleurs génériques seront au cœur du projet, mais elles seront toujours exécutées sur les interfaces de cloud fournies, à condition que l'interface du fournisseur de cloud soit satisfaite.

Pour approfondir un peu les détails de la mise en œuvre, tous les gestionnaires de contrôleurs de nuage vont importer des packages à partir de Kubernetes core, la seule différence étant que chaque projet enregistre son propre fournisseur de nuage en appelant cloudprovider.RegisterCloudProvider où une variable globale des fournisseurs de cloud disponibles est mise à jour.

Développement

Out of Tree

Pour construire un out-of-tree cloud-controller-manager pour votre cloud, suivez ces étapes:

  1. Créez un package Go avec une implémentation satisfaisantcloudprovider.Interface.
  2. Utilisez main.go dans cloud-controller-manager de Kubernetes core en tant que modèle pour votre main.go. Comme mentionné ci-dessus, la seule différence devrait être le package cloud qui sera importé.
  3. Importez votre paquet cloud dans main.go, assurez-vous que votre paquet a un bloc init à exécuter cloudprovider.RegisterCloudProvider.

Utiliser des exemples de fournisseurs de cloud out-of-tree peut être utile. Vous pouvez trouver la liste ici.

In Tree

Pour les cloud in-tree, vous pouvez exécuter le in-tree cloud controller manager comme un Daemonset dans votre cluster. Voir la documentation sur l'exécution d'un cloud controller manager pour plus de détails.

4.2.6 - Kubernetes cloud-controller-manager

FEATURE STATE: Kubernetes v1.31 [beta]

Kubernetes v1.6 a introduit un nouveau binaire appelé cloud-controller-manager. cloud-controller-manager est un démon qui intègre des boucles de contrôle spécifiques au cloud. Ces boucles de contrôle spécifiques au cloud étaient à l’origine dans le binaire kube-controller-manager. Étant donné que les fournisseurs de cloud développent et publient à un rythme différent de celui du projet Kubernetes, fournir une abstraction du code du cloud-controller-manager permet aux fournisseurs de cloud d’évoluer indépendamment du code Kubernetes principal.

Le cloud-controller-manager peut être lié à tout fournisseur de cloud satisfaisant l'interface cloudprovider.Interface. Pour des raisons de retro-compatibilité, le cloud-controller-manager fourni dans le projet de base Kubernetes utilise les mêmes bibliothèques ​​que kube-controller-manager. Les fournisseurs de cloud déjà pris en charge nativement par Kubernetes devraient utiliser le cloud-controller-manager ​disponible ​dans le code de Kubernetes pour effectuer une transition visant à faire sortir cette prise en charge du code de Kubernetes. Dans les futures versions de Kubernetes, tous les cloud-controller-manager seront développés en dehors du projet de base de Kubernetes géré par des sig leads ou des fournisseurs de cloud.

Administration

Pré-requis

Chaque cloud a ses propres exigences pour l'exécution de sa propre intégration, ces exigences sont similaires à celles requises pour l'exécution de kube-controller-manager. En règle générale, vous aurez besoin de:

  • cloud authentification/autorisation: votre cloud peut nécessiter un jeton ou des règles IAM pour permettre l'accès à leurs API
  • kubernetes authentification/autorisation: cloud-controller-manager peut avoir besoin de règles RBAC définies pour parler à l'apiserver kubernetes
  • la haute disponibilité: Comme pour kube-controller-manager, vous pouvez souhaiter une configuration hautement disponible pour le cloud controller mananger en utilisant l'élection de leader (activée par défaut).

Lancer cloud-controller-manager

L'exécution réussie de cloud-controller-manager nécessite certaines modifications de la configuration de votre cluster.

  • kube-apiserver et kube-controller-manager NE DOIVENT PAS spécifier l'option --cloud-provider. Cela garantit qu'il n'exécutera aucune boucle spécifique au cloud qui serait exécutée par le cloud-controller-manager. À l'avenir, cet indicateur sera rendu obsolète et supprimé.
  • kubelet doit s'exécuter avec --cloud-provider=external. C’est pour nous assurer que le kubelet est conscient qu'il doit être initialisé par le cloud-controller-manager avant qu'il ne commence à travailler.

N'oubliez pas que la configuration de votre cluster pour utiliser le cloud-controller-manager changera le comportement de votre cluster de plusieurs façons:

  • Les kubelets lancés avec --cloud-provider=external auront un marquage node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized avec un effet NoSchedule pendant l'initialisation. Cela indique que le nœud nécessite une seconde initialisation à partir d'un contrôleur externe avant de pouvoir planifier un travail. Notez que si le cloud-controller-manager n'est pas disponible, les nouveaux nœuds du cluster ne seront pas valides. Le marquage est important car le planificateur peut nécessiter des informations spécifiques au cloud à propos des nœuds, telles que leur région ou leur type (CPU performant, gpu, mémoire importante, instance ponctuelle, etc.).
  • Les informations relatives aux nœuds s'exécutant dans le cloud ne seront plus récupérées à l'aide de métadonnées locales, mais tous les appels d'API pour récupérer les informations de ces nœuds passeront par le cloud-controller-manager. Cela peut signifier que vous pouvez restreindre l'accès à votre API de cloud sur les kubelets pour une sécurité accrue. Pour les clusters de plus grande taille, vous voudrez peut-être déterminer si le cloud-controller-manager atteindra les limites de requêtes sur les API de votre fournisseur de cloud puisqu'il est désormais responsable de la quasi-totalité des appels d'API vers votre cloud depuis le cluster.

À partir de la version 1.8, le cloud-controller-manager peut implémenter:

  • contrôleur de nœud - responsable de la mise à jour des nœud kubernetes à l’aide des API de cloud et de la suppression des nœud kubernetes supprimés sur votre cloud.
  • contrôleur de service - responsable des loadbalancers sur votre cloud vers des services de type LoadBalancer.
  • contrôleur de route - responsable de la configuration des routes réseau sur votre cloud
  • toute autre fonctionnalité que vous voudriez implémenter si vous exécutez en dehors de l'arborescence de Kubernetes.

Exemples

Si vous utilisez un cloud actuellement pris en charge nativement dans Kubernetes et souhaitez adopter le cloud-controller-manager, reportez-vous à la section cloud-controller-manager dans kubernetes core.

Pour les cloud-controller-manager ne faisant pas partie de Kubernetes, vous pouvez trouver les projets respectifs dans des dépôts maintenus par des fournisseurs de cloud ou des sig leads.

Pour les fournisseurs qui se trouvent déjà dans Kubernetes, vous pouvez exécuter le cloud-controller-manager dans l'arborescence en tant que Daemonset dans votre cluster. Utilisez ce qui suit comme guide:

# Voici un exemple de configuration de cloud-controller-manager en tant que Daemonset dans votre cluster.
# Il suppose que vos masters peuvent executer des pods et ont le role node-role.kubernetes.io/master
# Notez que ce Daemonset ne fonctionnera pas directement pour votre cloud, c’est juste un exemple.

---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: cloud-controller-manager
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: system:cloud-controller-manager
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: cluster-admin
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: cloud-controller-manager
  namespace: kube-system
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  labels:
    k8s-app: cloud-controller-manager
  name: cloud-controller-manager
  namespace: kube-system
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: cloud-controller-manager
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: cloud-controller-manager
    spec:
      serviceAccountName: cloud-controller-manager
      containers:
      - name: cloud-controller-manager
        # pour les fournisseurs in-tree, nous utilisons registry.k8s.io/cloud-controller-manager
        # cela peut être remplacé par n'importe quelle autre image pour les fournisseurs out-of-tree
        image: registry.k8s.io/cloud-controller-manager:v1.8.0
        command:
        - /usr/local/bin/cloud-controller-manager
        - --cloud-provider=<YOUR_CLOUD_PROVIDER>   # Ajoutez votre propre fournisseur de cloud ici!
        - --leader-elect=true
        - --use-service-account-credentials
        # ces drapeaux varient pour chaque fournisseur de cloud
        - --allocate-node-cidrs=true
        - --configure-cloud-routes=true
        - --cluster-cidr=172.17.0.0/16
      tolerations:
      # cela est nécessaire pour que CCM puisse s'initialiser
      - key: node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized
        value: "true"
        effect: NoSchedule
      # le daemonset doit pouvoir être exécuté sur les nœuds master. Le marquage peut varier en fonction de la configuration de votre cluster.
      - key: node-role.kubernetes.io/master
        effect: NoSchedule
      # ceci limite le fonctionnement du CCM sur des nœuds master
      # le sélecteur de nœud peut varier en fonction de la configuration de votre cluster
      nodeSelector:
        node-role.kubernetes.io/master: ""

Limitations

L'exécution du cloud-controller-manager est soumise à quelques limitations. Bien que ces limitations soient levées dans les prochaines versions, il est important que vous connaissiez ces limitations pour les charges de travail de production.

Prise en charge des volumes

Le cloud-controller-manager n'implémente aucun des contrôleurs de volume trouvés dans kube-controller-manager car les intégrations de volume nécessitent également une coordination avec les kubelets. Au fur et à mesure de l'évolution de CSI (interface de stockage de conteneur) et de la prise en charge renforcée des plug-ins de volume flexible, le cloud-controller-manager prendra en charge le support nécessaire afin que les clouds puissent pleinement s'intégrer aux volumes. Pour en savoir plus sur les plug-ins de volume CSI en dehors des sources de Kubernetes consultez ceci.

Charge sur les APIs cloud

Dans l'architecture précédente pour les fournisseurs de cloud, nous utilisions des kubelets utilisant un service de métadonnées local pour extraire des informations sur les nœuds. Avec cette nouvelle architecture, nous comptons désormais entièrement sur les cloud-controller-manager pour extraire les informations de tous les nœuds. Pour les très grand clusters, vous devez envisager les goulots d'étranglement tels que les besoins en ressources et la limitation de la vitesse des APIs de votre fournisseur cloud.

Problème de l'oeuf et de la poule

L'objectif du projet des cloud-controller-manager est de dissocier le développement des fonctionnalités de cloud computing du projet de base Kubernetes. Malheureusement, de nombreux aspects du projet Kubernetes supposent que les fonctionnalités de fournisseur de cloud soient étroitement intégrées au projet. Par conséquent, l'adoption de cette nouvelle architecture peut créer plusieurs situations dans lesquelles une demande d'informations auprès d'un fournisseur de cloud est demandée, mais le cloud-controller-manager peut ne pas être en mesure de renvoyer ces informations sans que la demande d'origine soit complète.

La fonctionnalité d’amorçage TLS dans Kubelet en est un bon exemple. Actuellement, l’amorçage TLS suppose que Kubelet aie la possibilité de demander au fournisseur de cloud (ou à un service de métadonnées local) tous ses types d’adresses (privé, public, etc.), mais le cloud-controller-manager ne peut pas définir les types d’adresse d’un nœud sans être initialisé dans le système. Ce qui nécessite que le kubelet possède des certificats TLS pour communiquer avec l’apiserver.

À mesure que cette initiative évoluera, des modifications seront apportées pour résoudre ces problèmes dans les prochaines versions.

Développer votre propre cloud-controller-manager

Pour créer et développer votre propre cloud-controller-manager, lisez la documentation Développer un cloud-controller-manager.

4.3 - Configuration des Pods et des conteneurs

4.3.1 - Allouer des ressources mémoire aux conteneurs et aux pods

Cette page montre comment assigner une mémoire request et une mémoire limit à un conteneur. Un conteneur est garanti d'avoir autant de mémoire qu'il le demande, mais n'est pas autorisé à consommer plus de mémoire que sa limite.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Chaque nœud de votre cluster doit avoir au moins 300 MiB de mémoire.

Pour quelques étapes de cette page, vous devez lancer [metrics-server] (https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server) dans votre cluster. Si vous avez déjà metrics-server vous pouvez sauter ces étapes.

Si vous utilisez Minikube, exécutez la commande suivante pour activer metrics-server :

minikube addons enable metrics-server

Pour voir si le metrics-server fonctionne, ou un autre fournisseur de l'API des métriques de ressources (metrics.k8s.io), exécutez la commande suivante :

kubectl get apiservices

Si l'API des métriques de ressources est disponible, la sortie inclura une référence à metrics.k8s.io.

NAME
v1beta1.metrics.k8s.io

Créer un namespace

Créez un namespace de manière à ce que les ressources que vous créez dans cet exercice soient isolées du reste de votre cluster.

kubectl create namespace mem-example

Spécifier une demande de mémoire et une limite de mémoire

Pour spécifier une demande de mémoire pour un conteneur, incluez le champ resources:requests. dans le manifeste des ressources du conteneur. Pour spécifier une limite de mémoire, incluez resources:limits.

Dans cet exercice, vous créez un pod qui possède un seul conteneur. Le conteneur dispose d'une demande de mémoire de 100 MiB et une limite de mémoire de 200 MiB. Voici le fichier de configuration pour le Pod :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: memory-demo
  namespace: mem-example
spec:
  containers:
  - name: memory-demo-ctr
    image: polinux/stress
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
      requests:
        memory: "100Mi"
    command: ["stress"]
    args: ["--vm", "1", "--vm-bytes", "150M", "--vm-hang", "1"]

La section args de votre fichier de configuration fournit des arguments pour le conteneur lorsqu'il démarre. Les arguments "--vm-bytes", "150M" indiquent au conteneur d'allouer 150 MiB de mémoire.

Créez le Pod:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/memory-request-limit.yaml --namespace=mem-example

Vérifiez que le Pod fonctionne :

kubectl get pod memory-demo --namespace=mem-example

Consultez des informations détaillées sur le Pod :

kubectl get pod memory-demo --output=yaml --namespace=mem-example

La sortie montre que le conteneur dans le Pod a une demande de mémoire de 100 MiB et une limite de mémoire de 200 MiB.

...
resources:
  limits:
    memory: 200Mi
  requests:
    memory: 100Mi
...

Exécutez kubectl top pour récupérer les métriques du pod :

kubectl top pod memory-demo --namespace=mem-example

La sortie montre que le Pod utilise environ 162.900.000 bytes de mémoire, qui est d'environ 150 MiB. Ce qui est supérieur à la demande de 100 MiB du Pod, mais ne dépassant pas la limite de 200 Mio de Pod.

NAME                        CPU(cores)   MEMORY(bytes)
memory-demo                 <something>  162856960

Supprimez votre Pod :

kubectl delete pod memory-demo --namespace=mem-example

Dépasser la limite de mémoire d'un conteneur

Un conteneur peut dépasser sa demande de mémoire si le nœud dispose de la mémoire disponible. Cependant, un conteneur n'est pas autorisé à utiliser plus que sa limite de mémoire. Si un conteneur alloue plus de mémoire que sa limite, le Conteneur devient un candidat à la terminaison. Si le conteneur continue à consommer de la mémoire au-delà de sa limite, le conteneur est arrêté. Si un conteneur terminé peut être redémarré, le kubelet le redémarre, comme pour tout autre type d'échec d'exécution.

Dans cet exercice, vous créez un Pod qui tente d'allouer plus de mémoire que sa limite. Voici le fichier de configuration d'un Pod qui contient un conteneur avec une demande de mémoire de 50 MiB et une limite de mémoire de 100 MiB :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: memory-demo-2
  namespace: mem-example
spec:
  containers:
  - name: memory-demo-2-ctr
    image: polinux/stress
    resources:
      requests:
        memory: "50Mi"
      limits:
        memory: "100Mi"
    command: ["stress"]
    args: ["--vm", "1", "--vm-bytes", "250M", "--vm-hang", "1"]

Dans la section args du fichier de configuration, vous pouvez voir que le conteneur tentera d'allouer 250 MiB de mémoire, ce qui est bien au-dessus de la limite de 100 MiB.

Créez le Pod :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/memory-request-limit-2.yaml --namespace=mem-example

Consultez des informations détaillées sur le Pod :

kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example

A ce niveau, le conteneur est soit en train de tourner, soit stoppé. Répétez la commande précédente jusqu'à ce que le conteneur soit terminé :

NAME            READY     STATUS      RESTARTS   AGE
memory-demo-2   0/1       OOMKilled   1          24s

Obtenez une vue plus détaillée de l'état du conteneur :

kubectl get pod memory-demo-2 --output=yaml --namespace=mem-example

La sortie indique que le conteneur a été stoppé suite à un manque de mémoire (OOM) :

lastState:
   terminated:
     containerID: docker://65183c1877aaec2e8427bc95609cc52677a454b56fcb24340dbd22917c23b10f
     exitCode: 137
     finishedAt: 2017-06-20T20:52:19Z
     reason: OOMKilled
     startedAt: null

Le conteneur dans cet exercice pourra être redémarré, ainsi le kubelet le redémarre. Répéter cette commande plusieurs fois pour s'assurer que le conteneur est stoppé et redémarré d'une manière répététive :

kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example

La sortie permet de voir que le conteneur est stoppé, redémarré, stoppé à nouveau, redémarré, et ainsi de suite :

kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example
NAME            READY     STATUS      RESTARTS   AGE
memory-demo-2   0/1       OOMKilled   1          37s

kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example
NAME            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
memory-demo-2   1/1       Running   2          40s

Affichez des informations détaillées sur l'historique du Pod :

kubectl describe pod memory-demo-2 --namespace=mem-example

La sortie indique que le conteneur se démarre et échoue continuellement :

... Normal  Created   Created container with id 66a3a20aa7980e61be4922780bf9d24d1a1d8b7395c09861225b0eba1b1f8511
... Warning BackOff   Back-off restarting failed container

Affichez des informations détaillées sur les nœuds de votre cluster :

kubectl describe nodes

La sortie inclut un enregistrement de la mise à mort du conteneur suite à une condition hors mémoire :

Warning OOMKilling Memory cgroup out of memory: Kill process 4481 (stress) score 1994 or sacrifice child

Supprimez votre Pod :

kubectl delete pod memory-demo-2 --namespace=mem-example

Spécifiez une demande de mémoire trop volumineuse pour vos nœuds.

Les demandes de mémoire et les limites sont associées aux conteneurs, mais il est utile de réfléchir avant tout à la capacité de demande et limite mémoire des pods. La demande de mémoire pour le Pod est la somme des demandes de mémoire pour tous ses conteneurs. De même, la mémoire limite pour le Pod est la somme des limites de tous ses Conteneurs.

L'ordonnancement des modules est basé sur les demandes. Un Pod est schedulé pour se lancer sur un Nœud uniquement si le Nœud dispose de suffisamment de mémoire disponible pour répondre à la demande de mémoire du Pod.

Dans cet exercice, vous allez créer un Pod dont la demande de mémoire est si importante qu'elle dépasse la capacité de la mémoire de n'importe quel nœud de votre cluster. Voici le fichier de configuration d'un Pod qui possède un seul conteneur avec une demande de 1000 GiB de mémoire, qui dépasse probablement la capacité de tous les nœuds de votre cluster.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: memory-demo-3
  namespace: mem-example
spec:
  containers:
  - name: memory-demo-3-ctr
    image: polinux/stress
    resources:
      limits:
        memory: "1000Gi"
      requests:
        memory: "1000Gi"
    command: ["stress"]
    args: ["--vm", "1", "--vm-bytes", "150M", "--vm-hang", "1"]

Créez le Pod :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/memory-request-limit-3.yaml --namespace=mem-example

Affichez l'état du Pod :

kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-example

La sortie indique que l'état du Pod est PENDING. En d'autres termes, le Pod n'est pas programmé pour tourner sur aucun Nœud, et il restera indéfiniment dans l'état PENDING :

kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-example
NAME            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
memory-demo-3   0/1       Pending   0          25s

Affichez des informations détaillées sur le Pod, y compris les événements :

kubectl describe pod memory-demo-3 --namespace=mem-example

La sortie indique que le conteneur ne peut pas être planifié par manque de mémoire sur les nœuds :

Events:
  ...  Reason            Message
       ------            -------
  ...  FailedScheduling  No nodes are available that match all of the following predicates:: Insufficient memory (3).

Unités de mémoire

La ressource mémoire est mesurée en bytes. Vous pouvez exprimer la mémoire sous la forme d'un nombre entier simple ou d'un nombre avec l'un de ces suffixes : E, P, T, G, M, K, Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki. Par exemple, les valeurs suivantes représentent approximativement la même valeur :

128974848, 129e6, 129M , 123Mi

Supprimez votre Pod :

kubectl delete pod memory-demo-3 --namespace=mem-example

Si vous ne spécifiez pas de limite de mémoire

Si vous ne spécifiez pas de limite de mémoire pour un conteneur, l'une des situations suivantes s'applique :

  • Le conteneur n'a pas de limite maximale quant à la quantité de mémoire qu'il utilise. Le conteneur pourrait utiliser toute la mémoire disponible sur le nœud où il est en cours d'exécution, ce qui pourrait à son tour invoquer le OOM killer. De plus, dans le cas d'un OOM Kill, un conteneur sans limite de ressources aura plus de chance d'être stoppé.

  • Le conteneur s'exécute dans un namespace qui a une limite de mémoire par défaut, d'ou le conteneur est automatiquement affecté cette limite par defaut. Les administrateurs du cluster peuvent utiliser un LimitRange pour spécifier une valeur par défaut pour la limite de mémoire.

Motivation pour les demandes et les limites de mémoire

En configurant les demandes de mémoire et les limites pour les conteneurs qui s'exécutent dans votre cluster. vous pouvez utiliser efficacement les ressources mémoire disponibles sur les noeuds de votre cluster. En gardant la demande de mémoire d'un Pod basse, vous donnez au Pod une bonne chance d'être schedulé. En ayant une limite de mémoire supérieure à la demande de mémoire, vous accomplissez deux choses :

  • Le Pod peut avoir des éclats d'activités où il fait usage de la mémoire qui se trouve être disponible.
  • La quantité de mémoire qu'un Pod peut utiliser pendant un éclat d'activité est limitée à une quantité raisonnable.

Clean up

Supprimez votre namespace. Ceci va supprimer tous les Pods que vous avez créés dans cet exercice :

kubectl delete namespace mem-example

A suivre

Pour les développeurs d'applications

Pour les administrateurs de cluster

4.3.2 - Allouer des ressources CPU aux conteneurs et aux pods

Cette page montre comment assigner une demande (request en anglais) de CPU et une limite de CPU à un conteneur. Un conteneur est garanti d'avoir autant de CPU qu'il le demande, mais n'est pas autorisé à utiliser plus de CPU que sa limite.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Chaque nœud de votre cluster doit avoir au moins 1 CPU.

Pour certaines des étapes de cette page, vous devez lancer metrics-server dans votre cluster. Si le serveur de métriques est déja lancé, vous pouvez sauter ces étapes.

Si vous utilisez minikube, exécutez la commande suivante pour activer metrics-server :

minikube addons enable metrics-server

Pour voir si metrics-server (ou un autre fournisseur de l'API des métriques de ressources metrics.k8s.io) est lancé, tapez la commande suivante:

kubectl get apiservices

Si l'API de métriques de ressources est disponible, la sortie inclura une référence à metrics.k8s.io.

NAME
v1beta1.metrics.k8s.io

Créer un namespace

Créez un namespace de manière à ce que les ressources que vous créez dans cet exercice soient isolés du reste de votre cluster.

kubectl create namespace cpu-example

Spécifier une demande de CPU et une limite de CPU

Pour spécifier une demande de CPU pour un conteneur, incluez le champ resources:requests. dans le manifeste des ressources du conteneur. Pour spécifier une limite de CPU, incluez resources:limits.

Dans cet exercice, vous allez créer un Pod qui a un seul conteneur. Le conteneur a une demande de 0.5 CPU et une limite de 1 CPU. Voici le fichier de configuration du Pod :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cpu-demo
  namespace: cpu-example
spec:
  containers:
  - name: cpu-demo-ctr
    image: vish/stress
    resources:
      limits:
        cpu: "1"
      requests:
        cpu: "0.5"
    args:
    - -cpus
    - "2"

La section args du fichier de configuration fournit des arguments pour le conteneur lorsqu'il démarre. L'argument -cpus "2" demande au conteneur d'utiliser 2 CPUs.

Créez le Pod:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/cpu-request-limit.yaml --namespace=cpu-example

Vérifiez que le Pod fonctionne :

kubectl get pod cpu-demo --namespace=cpu-example

Consultez des informations détaillées sur le Pod :

kubectl get pod cpu-demo --output=yaml --namespace=cpu-example

La sortie indique que le conteneur dans le Pod a une demande CPU de 500 milliCPU. et une limite de CPU de 1 CPU.

resources:
  limits:
    cpu: "1"
  requests:
    cpu: 500m

Utilisez kubectl top pour récupérer les métriques du Pod :

kubectl top pod cpu-demo --namespace=cpu-example

La sortie montre que le Pod utilise 974 milliCPU, ce qui est légèrement inférieur à la limite de 1 CPU spécifiée dans le fichier de configuration du Pod.

NAME                        CPU(cores)   MEMORY(bytes)
cpu-demo                    974m         <something>

Souvenez-vous qu'en réglant -cpu "2", vous avez configuré le conteneur pour faire en sorte qu'il utilise 2 CPU, mais que le conteneur ne peut utiliser qu'environ 1 CPU. L'utilisation du CPU du conteneur est entravée, car le conteneur tente d'utiliser plus de ressources CPU que sa limite.

Unités de CPU

La ressource CPU est mesurée en unités CPU. Un CPU, à Kubernetes, est équivalent à:

  • 1 AWS vCPU
  • 1 GCP Core
  • 1 Azure vCore
  • 1 Hyperthread sur un serveur physique avec un processeur Intel qui a de l'hyperthreading.

Les valeurs fractionnelles sont autorisées. Un conteneur qui demande 0,5 CPU est garanti deux fois moins CPU par rapport à un conteneur qui demande 1 CPU. Vous pouvez utiliser le suffixe m pour signifier milli. Par exemple 100m CPU, 100 milliCPU, et 0.1 CPU sont tous égaux. Une précision plus fine que 1m n'est pas autorisée.

Le CPU est toujours demandé en tant que quantité absolue, jamais en tant que quantité relative, 0.1 est la même quantité de CPU sur une machine single-core, dual-core ou 48-core.

Supprimez votre pod :

kubectl delete pod cpu-demo --namespace=cpu-example

Spécifier une demande de CPU trop élevée pour vos nœuds.

Les demandes et limites de CPU sont associées aux conteneurs, mais il est utile de réfléchir à la demande et à la limite de CPU d'un pod. La demande de CPU pour un Pod est la somme des demandes de CPU pour tous les conteneurs du Pod. De même, la limite de CPU pour les un Pod est la somme des limites de CPU pour tous les conteneurs du Pod.

L'ordonnancement des pods est basé sur les demandes. Un Pod est prévu pour se lancer sur un Nœud uniquement si le nœud dispose de suffisamment de ressources CPU pour satisfaire la demande de CPU du Pod.

Dans cet exercice, vous allez créer un Pod qui a une demande de CPU si importante qu'elle dépassera la capacité de n'importe quel nœud de votre cluster. Voici le fichier de configuration d'un Pod qui a un seul conteneur. Le conteneur nécessite 100 CPU, ce qui est susceptible de dépasser la capacité de tous les nœuds de votre cluster.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cpu-demo-2
  namespace: cpu-example
spec:
  containers:
  - name: cpu-demo-ctr-2
    image: vish/stress
    resources:
      limits:
        cpu: "100"
      requests:
        cpu: "100"
    args:
    - -cpus
    - "2"

Créez le Pod :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/cpu-request-limit-2.yaml --namespace=cpu-example

Affichez l'état du Pod :

kubectl get pod cpu-demo-2 --namespace=cpu-example

La sortie montre que l'état du Pod est en attente. En d'autres termes, le Pod n'a pas été planifié pour tourner sur n'importe quel Nœud, et il restera à l'état PENDING indéfiniment :

kubectl get pod cpu-demo-2 --namespace=cpu-example
NAME         READY     STATUS    RESTARTS   AGE
cpu-demo-2   0/1       Pending   0          7m

Afficher des informations détaillées sur le Pod, y compris les événements:

kubectl describe pod cpu-demo-2 --namespace=cpu-example

la sortie signale que le conteneur ne peut pas être planifié en raison d'une quantité insuffisante de ressources de CPU sur les Nœuds :

Events:
  Reason			Message
  ------			-------
  FailedScheduling	No nodes are available that match all of the following predicates:: Insufficient cpu (3).

Supprimez votre Pod :

kubectl delete pod cpu-demo-2 --namespace=cpu-example

Si vous ne spécifiez pas de limite CPU

Si vous ne spécifiez pas de limite CPU pour un conteneur, une de ces situations s'applique :

  • Le conteneur n'a pas de limite maximale quant aux ressources CPU qu'il peut utiliser. Le conteneur pourrait utiliser toutes les ressources CPU disponibles sur le nœud où il est lancé.

  • Le conteneur est lancé dans un namespace qui a une limite par défaut de CPU, ainsi le conteneur reçoit automatiquement cette limite par défaut. Les administrateurs du cluster peuvent utiliser un LimitRange pour spécifier une valeur par défaut pour la limite de CPU.

Motivation pour les demandes et les limites du CPU

En configurant les demandes et les limites de CPU des conteneurs qui se lancent sur votre cluster, vous pouvez utiliser efficacement les ressources CPU disponibles sur les Nœuds de votre cluster. En gardant une demande faible de CPU de pod, vous donnez au Pod une bonne chance d'être ordonnancé. En ayant une limite CPU supérieure à la demande de CPU, vous accomplissez deux choses :

  • Le Pod peut avoir des pics d'activité où il utilise les ressources CPU qui sont déjà disponibles.
  • La quantité de ressources CPU qu'un Pod peut utiliser pendant une pic d'activité est limitée à une quantité raisonnable.

Nettoyage

Supprimez votre namespace :

kubectl delete namespace cpu-example

A suivre

Pour les développeurs d'applications

Pour les administrateurs de cluster

4.3.3 - Configurer la qualité de service pour les pods

Cette page montre comment configurer les Pods pour qu'ils soient affectés à des classes particulières de qualité de service (QoS). Kubernetes utilise des classes de QoS pour prendre des décisions concernant l'ordonnancement et les évictions des pods.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Les Classes de QoS

Quand Kubernetes crée un Pod, il affecte une de ces classes QoS au Pod :

  • Guaranteed
  • Burstable
  • BestEffort

Créez un namespace

Créez un namespace de manière à ce que les ressources que vous créez dans cet exercice soient isolées du reste de votre cluster.

kubectl create namespace qos-example

Créez un Pod qui se fait attribuer une classe QoS de Guaranteed

Pour qu'un Pod reçoive une classe de QoS Guaranteed :

  • Chaque conteneur du Pod doit avoir une limite de mémoire et une demande de mémoire, et elles doivent être les mêmes.
  • Chaque conteneur dans le Pod doit avoir une limite CPU et une demande CPU, et ils doivent être les mêmes.

Ci-dessous le fichier de configuration d'un Pod qui a un seul conteneur. Le conteneur dispose d'une limite de mémoire et d'une demande de mémoire, tous deux égaux à 200 MiB. Le conteneur a également une limite CPU et une demande CPU, toutes deux égales à 700 milliCPU :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: qos-demo
  namespace: qos-example
spec:
  containers:
  - name: qos-demo-ctr
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "700m"
      requests:
        memory: "200Mi"
        cpu: "700m"

Créez le Pod :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/qos/qos-pod.yaml --namespace=qos-example

Consultez des informations détaillées sur le Pod :

kubectl get pod qos-demo --namespace=qos-example --output=yaml

Le résultat indique que Kubernetes a donné au pod une classe de qualité de service de type Guaranteed. De plus, il affiche que la demande de mémoire du conteneur du pod correspond à sa limite de mémoire, et que la demande de CPU correspond à sa limite de CPU.

spec:
  containers:
    ...
    resources:
      limits:
        cpu: 700m
        memory: 200Mi
      requests:
        cpu: 700m
        memory: 200Mi
  ...
status:
  qosClass: Guaranteed

Supprimez votre Pod :

kubectl delete pod qos-demo --namespace=qos-example

Créez un Pod qui se fait attribuer une classe QoS de type Burstable

Un Pod reçoit une classe QoS de Burstable si :

  • Le Pod ne répond pas aux critères de la classe QoS Guaranteed.
  • Au moins un conteneur dans le Pod dispose d'une demande de mémoire ou de CPU.

Voici le fichier de configuration d'un pod qui a un seul conteneur. Le conteneur a une limite de mémoire de 200 MiB et une demande de mémoire de 100 MiB.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: qos-demo-2
  namespace: qos-example
spec:
  containers:
  - name: qos-demo-2-ctr
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
      requests:
        memory: "100Mi"

Créez le Pod :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/qos/qos-pod-2.yaml --namespace=qos-example

Consultez des informations détaillées sur le Pod :

kubectl get pod qos-demo-2 --namespace=qos-example --output=yaml

La sortie montre que Kubernetes a accordé au pod une classe QoS de type Burstable.

spec:
  containers:
  - image: nginx
    imagePullPolicy: Always
    name: qos-demo-2-ctr
    resources:
      limits:
        memory: 200Mi
      requests:
        memory: 100Mi
  ...
status:
  qosClass: Burstable

Supprimez votre Pod :

kubectl delete pod qos-demo-2 --namespace=qos-example

Créez un Pod qui se fait attribuer une classe QoS de type BestEffort

Pour qu'un pod puisse avoir la classe QoS de BestEffort, les conteneurs dans le pod ne doivent pas avoir des limites ou des demandes de mémoire ou de CPU.

Voici le fichier de configuration d'un Pod qui a un seul conteneur. Le conteneur n'a pas des limites ou des demandes de mémoire ou de CPU :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: qos-demo-3
  namespace: qos-example
spec:
  containers:
  - name: qos-demo-3-ctr
    image: nginx

Créez le Pod :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/qos/qos-pod-3.yaml --namespace=qos-example

Consultez des informations détaillées sur le Pod :

kubectl get pod qos-demo-3 --namespace=qos-example --output=yaml

Le résultat montre que Kubernetes a accordé au pod une classe QoS de BestEffort.

spec:
  containers:
    ...
    resources: {}
  ...
status:
  qosClass: BestEffort

Supprimez votre Pod :

kubectl delete pod qos-demo-3 --namespace=qos-example

Créez un pod qui contient deux conteneurs

Voici le fichier de configuration d'un Pod qui a deux conteneurs. Un conteneur spécifie une demande de mémoire de 200 MiB. L'autre conteneur ne spécifie aucune demande ou limite.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: qos-demo-4
  namespace: qos-example
spec:
  containers:

  - name: qos-demo-4-ctr-1
    image: nginx
    resources:
      requests:
        memory: "200Mi"

  - name: qos-demo-4-ctr-2
    image: redis

Notez que le pod répond aux critères de la classe QoS Burstable. En d'autres termes, il ne répond pas aux exigences de la classe de qualité de service Guaranteed, et l'un de ses conteneurs dispose d'une demande de mémoire.

Créez le Pod :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/qos/qos-pod-4.yaml --namespace=qos-example

Consultez des informations détaillées sur le Pod :

kubectl get pod qos-demo-4 --namespace=qos-example --output=yaml

Le résultat montre que Kubernetes a accordé au pod une classe QoS de Burstable:

spec:
  containers:
    ...
    name: qos-demo-4-ctr-1
    resources:
      requests:
        memory: 200Mi
    ...
    name: qos-demo-4-ctr-2
    resources: {}
    ...
status:
  qosClass: Burstable

Supprimez votre pod :

kubectl delete pod qos-demo-4 --namespace=qos-example

Nettoyage

Supprimez votre namespace.

kubectl delete namespace qos-example

A suivre

Pour les développeurs d'applications

Pour les administrateurs de cluster

4.3.4 - Affecter des ressources supplémentaires à un conteneur

Cette page montre comment affecter des ressources supplémentaires à un conteneur.

FEATURE STATE: Kubernetes v1.31 [stable]

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Avant de commencer cet exercice, procédez à l'exercice en Annoncer des ressources supplémentaires pour un nœud. Cela configurera l'un de vos nœuds pour qu'il annoncera une ressource dongle.

Affecter une ressource supplémentaire à un Pod

Pour demander une ressource supplémentaire, incluez le champ resources:requests dans votre fichier de manifeste du conteneur. Les ressources supplémentaires sont entièrement qualifiées dans n'importe quel domaine à l'extérieur de *.kubernetes.io/. Les noms de ressources supplémentaires valides ont la forme example.com/fooexample.com est remplacé par le domaine de votre organisation et foo est le nom descriptif de la ressource.

Voici le fichier de configuration d'un Pod qui a un seul conteneur :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: extended-resource-demo
spec:
  containers:
  - name: extended-resource-demo-ctr
    image: nginx
    resources:
      requests:
        example.com/dongle: 3
      limits:
        example.com/dongle: 3

Dans le fichier de configuration, vous pouvez constater que le conteneur demande 3 dongles.

Créez un pod :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/extended-resource-pod.yaml

Vérifiez que le Pod fonctionne :

kubectl get pod extended-resource-demo

Décrivez le Pod :

kubectl describe pod extended-resource-demo

La sortie affiche les demandes des dongles :

Limits:
  example.com/dongle: 3
Requests:
  example.com/dongle: 3

Tentative de création d'un deuxième Pod

Voici le fichier de configuration d'un Pod qui a un seul conteneur. Le conteneur demande deux dongles.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: extended-resource-demo-2
spec:
  containers:
  - name: extended-resource-demo-2-ctr
    image: nginx
    resources:
      requests:
        example.com/dongle: 2
      limits:
        example.com/dongle: 2

Kubernetes ne pourra pas satisfaire la demande de deux dongles, parce que le premier Pod a utilisé trois des quatre dongles disponibles.

Essayez de créer un Pod :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/extended-resource-pod-2.yaml

Décrivez le Pod :

kubectl describe pod extended-resource-demo-2

La sortie montre que le Pod ne peut pas être planifié, du fait qu'il n'y a pas de Nœud qui a 2 dongles disponibles :

Conditions:
  Type    Status
  PodScheduled  False
...
Events:
  ...
  ... Warning   FailedScheduling  pod (extended-resource-demo-2) failed to fit in any node
fit failure summary on nodes : Insufficient example.com/dongle (1)

Affichez l'état du Pod :

kubectl get pod extended-resource-demo-2

La sortie indique que le Pod a été créé, mais pas programmé pour tourner sur un Nœud. Il a le statut Pending :

NAME                       READY     STATUS    RESTARTS   AGE
extended-resource-demo-2   0/1       Pending   0          6m

Nettoyage

Supprimez les Pods que vous avez créés dans cet exercice :

kubectl delete pod extended-resource-demo
kubectl delete pod extended-resource-demo-2

A suivre

Pour les développeurs d'applications

Pour les administrateurs de cluster

4.3.5 - Configurer un pod en utilisant un volume pour le stockage

Cette page montre comment configurer un Pod pour utiliser un Volume pour le stockage.

Le système de fichiers d'un conteneur ne vit que tant que le conteneur vit. Ainsi, quand un conteneur se termine et redémarre, les modifications apportées au système de fichiers sont perdues. Pour un stockage plus consistant et indépendant du conteneur, vous pouvez utiliser un Volume. C'est particulièrement important pour les applications Stateful, telles que les key-value stores (comme par exemple Redis) et les bases de données.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Configurer un volume pour un Pod

Dans cet exercice, vous créez un pod qui contient un seul conteneur. Ce Pod a un Volume de type emptyDir qui dure toute la vie du Pod, même si le conteneur se termine et redémarre. Voici le fichier de configuration du Pod :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: redis
spec:
  containers:
  - name: redis
    image: redis
    volumeMounts:
    - name: redis-storage
      mountPath: /data/redis
  volumes:
  - name: redis-storage
    emptyDir: {}
  1. Créez le Pod :

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/storage/redis.yaml
    
  2. Vérifiez que le conteneur du pod est en cours d'exécution, puis surveillez les modifications apportées au pod :

    kubectl get pod redis --watch
    

    La sortie ressemble à ceci :

    NAME      READY     STATUS    RESTARTS   AGE
    redis     1/1       Running   0          13s
    
  3. Dans un autre terminal, accédez à la console shell du conteneur en cours d'exécution :

    kubectl exec -it redis -- /bin/bash
    
  4. Dans votre shell, allez dans /data/redis, puis créez un fichier :

    root@redis:/data# cd /data/redis/
    root@redis:/data/redis# echo Hello > test-file
    
  5. Dans votre shell, listez les processus en cours d'exécution :

    root@redis:/data/redis# apt-get update
    root@redis:/data/redis# apt-get install procps
    root@redis:/data/redis# ps aux
    

    La sortie ressemble à ceci :

    USER       PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TTY      STAT START   TIME COMMAND
    redis        1  0.1  0.1  33308  3828 ?        Ssl  00:46   0:00 redis-server *:6379
    root        12  0.0  0.0  20228  3020 ?        Ss   00:47   0:00 /bin/bash
    root        15  0.0  0.0  17500  2072 ?        R+   00:48   0:00 ps aux
    
  6. Dans votre shell, arrêtez le processus Redis :

    root@redis:/data/redis# kill <pid>
    

    <pid> est l'ID de processus Redis (PID).

  7. Dans votre terminal initial, surveillez les changements apportés au Pod de Redis. Éventuellement, vous verrez quelque chose comme ça :

    NAME      READY     STATUS     RESTARTS   AGE
    redis     1/1       Running    0          13s
    redis     0/1       Completed  0         6m
    redis     1/1       Running    1         6m
    

A ce stade, le conteneur est terminé et redémarré. C'est dû au fait que le Pod de Redis a une restartPolicy fixé à Always.

  1. Accédez à la console shell du conteneur redémarré :

    kubectl exec -it redis -- /bin/bash
    
  2. Dans votre shell, allez dans /data/redis, et vérifiez que test-file est toujours là.

    root@redis:/data/redis# cd /data/redis/
    root@redis:/data/redis# ls
    test-file
    
  3. Supprimez le pod que vous avez créé pour cet exercice :

    kubectl delete pod redis
    

A suivre

  • Voir Volume.

  • Voir Pod.

  • En plus du stockage sur disque local fourni par emptyDir, Kubernetes supporte de nombreuses solutions de stockage connectées au réseau, y compris PD sur GCE et EBS sur EC2, qui sont préférés pour les données critiques et qui s'occuperont des autres détails tels que le montage et le démontage sur les nœuds. Voir Volumes pour plus de détails.

4.3.6 - Configurer un Pod pour utiliser un stockage de type PersistentVolume

Cette page montre comment configurer un Pod afin qu'il utilise un PersistentVolumeClaim comme système de stockage.

Voici un résumé des étapes:

  1. En tant qu'administrateur d'un cluster, vous créez un PersistentVolume qui pointe vers un système de stockage physique. Vous n'associez le volume avec aucun Pod pour le moment.

  2. En tant que développeur ou utilisateur du cluster, vous créez un PersistentVolumeClaim qui sera automatiquement lié à un PersistentVolume adapté.

  3. Vous créez un Pod qui utilise le PersistentVolumeClaim créé précédemment comme stockage.

Pré-requis

  • Vous devez avoir à disposition un cluster qui n'a qu'un seul noeud, et l'utilitaire en ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous n'avez pas déja de cluster à disposition, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube.

  • Vous pouvez vous familiariser avec la documentation des Persistent Volumes.

Créer un fichier index.html sur votre noeud

Ouvrez une session shell sur le noeud de votre cluster. La facon d'ouvrir la session va dependre de la configuration de votre cluster. Si vous utilisez Minikube, vous pouvez ouvrir une session via la commande minikube ssh.

Via la session sur ce noeud, créez un dossier /mnt/data:

# En supposant que votre noeud utilise `sudo` pour les accès privilégiés
sudo mkdir /mnt/data

Dans le dossier /mnt/data, créez un fichier index.html:

# En supposant toujours que votre noeud utilise `sudo` pour les accès privilégiés
sudo sh -c "echo 'Hello from Kubernetes storage' > /mnt/data/index.html"

Testez que le fichier index.html existe:

cat /mnt/data/index.html

Le résultat de la commande doit être:

Hello from Kubernetes storage

Vous pouvez maintenant fermer l'accès shell à votre Noeud.

Créer un PersistentVolume

Dans cet exercice, vous allez créer un PersistentVolume de type hostpath. Kubernetes prend en charge le type hostPath pour le développement et les tests sur un cluster à noeud unique. Un PersistentVolume de type hostPath utilise un fichier ou un dossier sur le noeud pour simuler un stockage réseau.

Dans un cluster de production, vous n'utiliseriez pas le type hostPath. Plus communément, un administrateur de cluster provisionnerait une ressource réseau comme un disque persistant Google Compute Engine, un partage NFS ou un volume Amazon Elastic Block Store. Les administrateurs de cluster peuvent également utiliser les StorageClasses pour paramétrer du provisioning dynamique.

Voici le fichier de configuration pour le PersistentVolume de type hostPath:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: task-pv-volume
  labels:
    type: local
spec:
  storageClassName: manual
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  hostPath:
    path: "/mnt/data"

Le fichier de configuration spécifie que le chemin du volume sur le noeud est /mnt/data. Il spécifie aussi une taille de 10 gibibytes, ainsi qu'un mode d'accès de type ReadWriteOnce, impliquant que le volume ne peut être monté en lecture et écriture que par un seul noeud. Le fichier définit un nom de StorageClass à manual, ce qui sera utilisé pour attacher un PersistentVolumeClaim à ce PersistentVolume

Créez le PersistentVolume:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/storage/pv-volume.yaml

Affichez les informations du PersistentVolume:

kubectl get pv task-pv-volume

Le résultat affiche que le PersitentVolume a un STATUS de Available. Cela signifie qu'il n'a pas encore été attaché à un PersistentVolumeClaim.

NAME             CAPACITY   ACCESSMODES   RECLAIMPOLICY   STATUS      CLAIM     STORAGECLASS   REASON    AGE
task-pv-volume   10Gi       RWO           Retain          Available             manual                   4s

Créer un PersistentVolumeClaim

La prochaine étape est de créer un PersistentVolumeClaim (demande de stockage). Les Pods utilisent les PersistentVolumeClaims pour demander un accès à du stockage physique. Dans cet exercice, vous créez un PersistentVolumeClaim qui demande un volume d'au moins 3 GB, et qui peut être monté en lecture et écriture sur au moins un noeud.

Voici le fichier de configuration du PersistentVolumeClaim:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: task-pv-claim
spec:
  storageClassName: manual
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 3Gi

Créez le PersistentVolumeClaim:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/storage/pv-claim.yaml

Après avoir créé le PersistentVolumeClaim, le control plane de Kubernetes va chercher un PersistentVolume qui respecte les exigences du PersistentVolumeClaim. Si le control plane trouve un PersistentVolume approprié avec la même StorageClass, il attache la demande au volume.

Affichez à nouveau les informations du PersistentVolume:

kubectl get pv task-pv-volume

Maintenant, le résultat affiche un STATUS à Bound.

NAME             CAPACITY   ACCESSMODES   RECLAIMPOLICY   STATUS    CLAIM                   STORAGECLASS   REASON    AGE
task-pv-volume   10Gi       RWO           Retain          Bound     default/task-pv-claim   manual                   2m

Affichez les informations du PersistentVolumeClaim:

kubectl get pvc task-pv-claim

Le résultat montre que le PersistentVolumeClaim est attaché au PersistentVolume task-pv-volume.

NAME            STATUS    VOLUME           CAPACITY   ACCESSMODES   STORAGECLASS   AGE
task-pv-claim   Bound     task-pv-volume   10Gi       RWO           manual         30s

Créer un Pod

La prochaine étape est de créer un Pod qui utilise le PersistentVolumeClaim comme volume de stockage.

Voici le fichier de configuration du Pod:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: task-pv-pod
spec:
  volumes:
    - name: task-pv-storage
      persistentVolumeClaim:
        claimName: task-pv-claim
  containers:
    - name: task-pv-container
      image: nginx
      ports:
        - containerPort: 80
          name: "http-server"
      volumeMounts:
        - mountPath: "/usr/share/nginx/html"
          name: task-pv-storage


Notez que le fichier de configuration du Pod spécifie un PersistentVolumeClaim et non un PersistentVolume. Du point de vue du Pod, la demande est un volume de stockage.

Créez le Pod:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/storage/pv-pod.yaml

Vérifiez que le container dans le Pod est opérationnel:

kubectl get pod task-pv-pod

Lancez un shell dans le container du Pod:

kubectl exec -it task-pv-pod -- /bin/bash

Depuis le shell, vérifiez que nginx utilise le fichier index.html du volume hostPath:

# Assurez vous de lancer ces 3 commandes dans le shell qui provient de 
# la commande "kubectl exec" exécutée précedemment
apt update
apt install curl
curl http://localhost/

Le résultat doit afficher le texte qui a été écrit auparavant dans le fichier index.html dans le volume hostPath:

Hello from Kubernetes storage

Si vous voyez ce message, vous avez configuré un Pod qui utilise un PersistentVolumeClaim comme stockage avec succès.

Nettoyage

Supprimez le Pod, le PersistentVolumeClaim et le PersistentVolume:

kubectl delete pod task-pv-pod
kubectl delete pvc task-pv-claim
kubectl delete pv task-pv-volume

Si vous n'avez pas déja de session ouverte sur le noeud de votre cluster, ouvrez en un de la même manière que précédemment.

Dans la session shell, supprimez les fichiers et dossiers que vous avez créé:

# En assumant que le noeud utilise "sudo" pour les accès privilégiés
sudo rm /mnt/data/index.html
sudo rmdir /mnt/data

Vous pouvez maintenant arrêter la session shell vers votre noeud.

Monter le même PersistentVolume à deux endroits

Vous pouvez monter plusieurs fois un même PersistentVolume à plusieurs endroits différents dans votre container nginx:


apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test
spec:
  containers:
    - name: test
      image: nginx
      volumeMounts:
        # a mount for site-data
        - name: config
          mountPath: /usr/share/nginx/html
          subPath: html
        # another mount for nginx config
        - name: config
          mountPath: /etc/nginx/nginx.conf
          subPath: nginx.conf
  volumes:
    - name: config
      persistentVolumeClaim:
        claimName: test-nfs-claim
  • /usr/share/nginx/html pour le site statique
  • /etc/nginx/nginx.conf pour la configuration par défaut

Contrôle d'accès

Le stockage configuré avec un ID de groupe (GID) ne permettra l'écriture que par les Pods qui utilisent le même GID.

Les GID manquants ou qui ne correspondent pas entraîneront des erreurs d'autorisation refusée. Pour alléger la coordination avec les utilisateurs, un administrateur peut annoter un PersistentVolume avec un GID. Ensuite, le GID sera automatiquement ajouté à tout pod qui utilise le PersistentVolume.

Utilisez l'annotation pv.beta.kubernetes.io/gid comme ceci:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv1
  annotations:
    pv.beta.kubernetes.io/gid: "1234"

Lorsqu'un Pod attache un PersistentVolume qui a une annotation pour le GID, ce dernier est appliqué à tous les containers du Pod de la même façon que les GID spécifiés dans le contexte de sécurité du Pod. Peu importe s'il provient d'une annotation du PersistentVolume ou de la spécification du Pod, chaque GID sera appliqué au premier process exécuté dans chaque container.

A suivre

Références

4.3.7 - Configurer les comptes de service pour les pods

Un ServiceAccount (compte de service) fournit une identité pour les processus qui s'exécutent dans un Pod.

Ceci est une introduction aux comptes de service pour les utilisateurs. Voir aussi Guide de l'administrateur du cluster des comptes de service.

Lorsque vous (un humain) accédez au cluster (par exemple, en utilisant kubectl), vous êtes authentifié par l'apiserver en tant que compte d'utilisateur particulier (actuellement, il s'agit généralement de l'utilisateur admin, à moins que votre administrateur de cluster n'ait personnalisé votre cluster). Les processus dans les conteneurs dans les Pods peuvent également contacter l'apiserver. Dans ce cas, ils sont authentifiés en tant que compte de service particulier (par exemple, default).

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Utiliser le compte de service par défaut pour accéder au API server.

Si vous obtenez le raw json ou yaml pour un Pod que vous avez créé (par exemple, kubectl get pods/<podname> -o yaml), vous pouvez voir que le champ spec.serviceAccountName a été automatiquement assigné.

Vous pouvez accéder à l'API depuis l'intérieur d'un Pod en utilisant les identifiants de compte de service montés automatiquement, comme décrit dans Accès au cluster. Les permissions API du compte de service dépendent du plugin d'autorisation et de la politique en usage.

Dans la version 1.6+, vous pouvez choisir de ne pas utiliser le montage automatique des identifiants API pour un compte de service en définissant automountServiceAccountToken: false sur le compte de service :

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: build-robot
automountServiceAccountToken: false
...

Dans la version 1.6+, vous pouvez également choisir de ne pas monter automatiquement les identifiants API pour un Pod particulier :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  serviceAccountName: build-robot
  automountServiceAccountToken: false
  ...

La spéc de Pod a prépondérance par rapport au compte de service si les deux spécifient la valeur automountServiceAccountToken.

Utiliser plusieurs comptes de services.

Chaque Namespace possède une ressource ServiceAccount par défaut appelée default. Vous pouvez lister cette ressource et toutes les autres ressources de ServiceAccount dans le Namespace avec cette commande :

kubectl get serviceAccounts

La sortie est comme la suivante :

NAME      SECRETS    AGE
default   1          1d

Vous pouvez créer des objets ServiceAccount supplémentaires comme ceci :

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: build-robot
EOF

Si vous obtenez un dump complet de l'objet compte de service, par exemple :

kubectl get serviceaccounts/build-robot -o yaml

La sortie est comme la suivante :

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  creationTimestamp: 2015-06-16T00:12:59Z
  name: build-robot
  namespace: default
  resourceVersion: "272500"
  selfLink: /api/v1/namespaces/default/serviceaccounts/build-robot
  uid: 721ab723-13bc-11e5-aec2-42010af0021e
secrets:
- name: build-robot-token-bvbk5

vous verrez alors qu'un token a été automatiquement créé et est référencé par le compte de service.

Vous pouvez utiliser des plugins d'autorisation pour définir les permissions sur les comptes de service.

Pour utiliser un compte de service autre que par défaut, il suffit de spécifier le spec.serviceAccountName d'un Pod au nom du compte de service que vous souhaitez utiliser.

Le compte de service doit exister au moment de la création du Pod, sinon il sera rejeté.

Vous ne pouvez pas mettre à jour le compte de service d'un Pod déjà créé.

Vous pouvez supprimer le compte de service de cet exemple comme ceci :

kubectl delete serviceaccount/build-robot

Créez manuellement un API token de compte de service.

Supposons que nous ayons un compte de service existant nommé "build-robot" comme mentionné ci-dessus,et que nous allons créer un nouveau Secret manuellement.

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: build-robot-secret
  annotations:
    kubernetes.io/service-account.name: build-robot
type: kubernetes.io/service-account-token
EOF

Vous pouvez maintenant confirmer que le Secret nouvellement construit est rempli d'un API token pour le compte de service "build-robot".

Tous les tokens pour des comptes de service non-existants seront nettoyés par le contrôleur de token.

kubectl describe secrets/build-robot-secret

La sortie est comme la suivante :

Name:           build-robot-secret
Namespace:      default
Labels:         <none>
Annotations:    kubernetes.io/service-account: name=build-robot
                kubernetes.io/service-account: uid=da68f9c6-9d26-11e7-b84e-002dc52800da

Type:   kubernetes.io/service-account-token

Data
====
ca.crt:         1338 bytes
namespace:      7 bytes
token:          ...

Ajouter ImagePullSecrets à un compte de service

Tout d'abord, créez un imagePullSecret, comme décrit ici. Puis, vérifiez qu'il a été créé. Par exemple :

kubectl get secrets myregistrykey

La sortie est comme la suivante :

NAME             TYPE                              DATA    AGE
myregistrykey    kubernetes.io/.dockerconfigjson   1       1d

Ensuite, modifiez le compte de service par défaut du Namespace pour utiliser ce Secret comme un imagePullSecret.

kubectl patch serviceaccount default -p '{"imagePullSecrets": [{"name": "myregistrykey"}]}'

La version interactive nécessite un traitement manuel :

kubectl get serviceaccounts default -o yaml > ./sa.yaml

La sortie du fichier sa.yaml est similaire à celle-ci :

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  creationTimestamp: 2015-08-07T22:02:39Z
  name: default
  namespace: default
  resourceVersion: "243024"
  selfLink: /api/v1/namespaces/default/serviceaccounts/default
  uid: 052fb0f4-3d50-11e5-b066-42010af0d7b6
secrets:
- name: default-token-uudge

En utilisant l'éditeur de votre choix (par exemple vi), ouvrez le fichier sa.yaml, supprimez la ligne avec la clé resourceVersion, ajoutez les lignes avec imagePullSecrets: et sauvegardez.

La sortie du fichier sa.yaml est similaire à celle-ci :

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  creationTimestamp: 2015-08-07T22:02:39Z
  name: default
  namespace: default
  selfLink: /api/v1/namespaces/default/serviceaccounts/default
  uid: 052fb0f4-3d50-11e5-b066-42010af0d7b6
secrets:
- name: default-token-uudge
imagePullSecrets:
- name: myregistrykey

Enfin, remplacez le compte de service par le nouveau fichier sa.yaml mis à jour.

kubectl replace serviceaccount default -f ./sa.yaml

Maintenant, tous les nouveaux Pods créés dans le Namespace courant auront ceci ajouté à leurs spécifications :

spec:
  imagePullSecrets:
  - name: myregistrykey

Projection du volume des tokens de compte de service

FEATURE STATE: Kubernetes v1.12 [beta]

Kubelet peut également projeter un token de compte de service dans un Pod. Vous pouvez spécifier les propriétés souhaitées du token, telles que l'audience et la durée de validité. Ces propriétés ne sont pas configurables sur le compte de service par défaut. Le token de compte de service devient également invalide par l'API lorsque le Pod ou le ServiceAccount est supprimé

Ce comportement est configuré sur un PodSpec utilisant un type de ProjectedVolume appelé ServiceAccountToken. Pour fournir un Pod avec un token avec une audience de "vault" et une durée de validité de deux heures, vous devriez configurer ce qui suit dans votre PodSpec :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
spec:
  containers:
  - image: nginx
    name: nginx
    volumeMounts:
    - mountPath: /var/run/secrets/tokens
      name: vault-token
  serviceAccountName: build-robot
  volumes:
  - name: vault-token
    projected:
      sources:
      - serviceAccountToken:
          path: vault-token
          expirationSeconds: 7200
          audience: vault

Créez le Pod

kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/pod-projected-svc-token.yaml

Kubelet demandera et stockera le token a la place du Pod, rendra le token disponible pour le Pod à un chemin d'accès configurable, et rafraîchissez le token à l'approche de son expiration. Kubelet fait tourner le token de manière proactive s'il est plus vieux que 80% de son TTL total, ou si le token est plus vieux que 24 heures.

L'application est responsable du rechargement du token lorsque celui ci est renouvelé. Un rechargement périodique (par ex. toutes les 5 minutes) est suffisant pour la plupart des cas d'utilisation.

4.3.8 - Récupération d'une image d'un registre privé

Cette page montre comment créer un Pod qui utilise un Secret pour récupérer une image d'un registre privé.

Pré-requis

  • Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

    Pour consulter la version, entrez kubectl version.

  • Pour faire cet exercice, vous avez besoin d'un Docker ID et un mot de passe.

Connectez-vous à Docker

Sur votre ordinateur, vous devez vous authentifier à un registre afin de récupérer une image privée :

docker login

Une fois que c'est fait, entrez votre nom d'utilisateur et votre mot de passe Docker.

Le processus de connexion crée ou met à jour un fichier config.json qui contient un token d'autorisation.

Consultez le fichier config.json :

cat ~/.docker/config.json

La sortie comporte une section similaire à celle-ci :

{
    "auths": {
        "https://index.docker.io/v1/": {
            "auth": "c3R...zE2"
        }
    }
}

Créez un Secret basé sur les identifiants existants du Docker

Le cluster Kubernetes utilise le type Secret de docker-registry pour s'authentifier avec un registre de conteneurs pour y récupérer une image privée.

Si vous avez déjà lancé docker login, vous pouvez copier ces identifiants dans Kubernetes

kubectl create secret generic regcred \
    --from-file=.dockerconfigjson=<path/to/.docker/config.json> \
    --type=kubernetes.io/dockerconfigjson

Si vous avez besoin de plus de contrôle (par exemple, pour définir un Namespace ou un label sur le nouveau secret), vous pouvez alors personnaliser le secret avant de le stocker. Assurez-vous de :

  • Attribuer la valeur .dockerconfigjson dans le nom de l'élément data
  • Encoder le fichier docker en base64 et colle cette chaîne, non interrompue, comme valeur du champ data[".dockerconfigjson"].
  • Mettre type à kubernetes.io/dockerconfigjson.

Exemple:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: myregistrykey
  namespace: awesomeapps
data:
  .dockerconfigjson: UmVhbGx5IHJlYWxseSByZWVlZWVlZWVlZWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGx5eXl5eXl5eXl5eXl5eXl5eXl5eSBsbGxsbGxsbGxsbGxsbG9vb29vb29vb29vb29vb29vb29vb29vb29vb25ubm5ubm5ubm5ubm5ubm5ubm5ubm5ubmdnZ2dnZ2dnZ2dnZ2dnZ2dnZ2cgYXV0aCBrZXlzCg==
type: kubernetes.io/dockerconfigjson

Si vous obtenez le message d'erreur error: no objects passed to create, cela peut signifier que la chaîne encodée en base64 est invalide. Si vous obtenez un message d'erreur comme Secret "myregistrykey" is invalid: data[.dockerconfigjson]: invalid value ..., cela signifie que la chaîne encodée en base64 a été décodée avec succès, mais n'a pas pu être interprétée comme un fichier .docker/config.json.

Créez un Secret en fournissant les identifiants sur la ligne de commande

Créez ce secret, en le nommant regcred :

kubectl create secret docker-registry regcred --docker-server=<your-registry-server> --docker-username=<your-name> --docker-password=<your-pword> --docker-email=<your-email>

où :

  • <your-registry-server> est votre FQDN de registre de docker privé. (https://index.docker.io/v1/ for DockerHub)
  • <your-name> est votre nom d'utilisateur Docker.
  • <your-pword> est votre mot de passe Docker.
  • <your-email> est votre email Docker.

Vous avez réussi à définir vos identifiants Docker dans le cluster comme un secret appelé regcred.

Inspection du secret regcred

Pour comprendre le contenu du Secret regcred que vous venez de créer, commencez par visualiser le Secret au format YAML :

kubectl get secret regcred --output=yaml

La sortie est similaire à celle-ci :

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  ...
  name: regcred
  ...
data:
  .dockerconfigjson: eyJodHRwczovL2luZGV4L ... J0QUl6RTIifX0=
type: kubernetes.io/dockerconfigjson

La valeur du champ .dockerconfigjson est une représentation en base64 de vos identifiants Docker.

Pour comprendre ce que contient le champ .dockerconfigjson, convertissez les données secrètes en un format lisible :

kubectl get secret regcred --output="jsonpath={.data.\.dockerconfigjson}" | base64 --decode

La sortie est similaire à celle-ci :

{"auths":{"your.private.registry.example.com":{"username":"janedoe","password":"xxxxxxxxxxx","email":"jdoe@example.com","auth":"c3R...zE2"}}}

Pour comprendre ce qui se cache dans le champ `auth', convertissez les données encodées en base64 dans un format lisible :

echo "c3R...zE2" | base64 --decode

La sortie en tant que nom d'utilisateur et mot de passe concaténés avec un :, est similaire à ceci :

janedoe:xxxxxxxxxxx

Remarquez que les données secrètes contiennent le token d'autorisation similaire à votre fichier local ~/.docker/config.json.

Vous avez réussi à définir vos identifiants de Docker comme un Secret appelé regcred dans le cluster.

Créez un Pod qui utilise votre Secret

Voici un fichier de configuration pour un Pod qui a besoin d'accéder à vos identifiants Docker dans regcred :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: private-reg
spec:
  containers:
  - name: private-reg-container
    image: <your-private-image>
  imagePullSecrets:
  - name: regcred

Téléchargez le fichier ci-dessus :

wget -O my-private-reg-pod.yaml https://k8s.io/examples/pods/private-reg-pod.yaml

Dans le fichier my-private-reg-pod.yaml, remplacez <your-private-image> par le chemin d'accès à une image dans un registre privé tel que

your.private.registry.example.com/janedoe/jdoe-private:v1

Pour récupérer l'image du registre privé, Kubernetes a besoin des identifiants. Le champ imagePullSecrets dans le fichier de configuration spécifie que Kubernetes doit obtenir les informations d'identification d'un Secret nommé regcred.

Créez un Pod qui utilise votre secret et vérifiez que le Pod est bien lancé :

kubectl apply -f my-private-reg-pod.yaml
kubectl get pod private-reg

A suivre

4.3.9 - Configurer les Liveness, Readiness et Startup Probes

Cette page montre comment configurer les liveness, readiness et startup probes pour les conteneurs.

Le Kubelet utilise les liveness probes pour détecter quand redémarrer un conteneur. Par exemple, les Liveness probes pourraient attraper un deadlock dans le cas où une application est en cours d'exécution, mais qui est incapable de traiter les requêtes. Le redémarrage d'un conteneur dans un tel état rend l'application plus disponible malgré les bugs.

Le Kubelet utilise readiness probes pour savoir quand un conteneur est prêt à accepter le trafic. Un Pod est considéré comme prêt lorsque tous ses conteneurs sont prêts. Ce signal sert notamment à contrôler les pods qui sont utilisés comme backends pour les Services. Lorsqu'un Pod n'est pas prêt, il est retiré des équilibreurs de charge des Services.

Le Kubelet utilise startup probes pour savoir quand une application d'un conteneur a démarré. Si une telle probe est configurée, elle désactive les contrôles de liveness et readiness jusqu'à cela réussit, en s'assurant que ces probes n'interfèrent pas avec le démarrage de l'application. Cela peut être utilisé dans le cas des liveness checks sur les conteneurs à démarrage lent, en les évitant de se faire tuer par le Kubelet avant qu'ils ne soient opérationnels.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Définir une commande de liveness

De nombreuses applications fonctionnant pour des longues périodes finissent par passer à des états de rupture et ne peuvent pas se rétablir, sauf en étant redémarrées. Kubernetes fournit des liveness probes pour détecter et remédier à ces situations.

Dans cet exercice, vous allez créer un Pod qui exécute un conteneur basé sur l'image registry.k8s.io/busybox. Voici le fichier de configuration pour le Pod :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    test: liveness
  name: liveness-exec
spec:
  containers:
  - name: liveness
    image: registry.k8s.io/busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -f /tmp/healthy; sleep 600
    livenessProbe:
      exec:
        command:
        - cat
        - /tmp/healthy
      initialDelaySeconds: 5
      periodSeconds: 5

Dans le fichier de configuration, vous constatez que le Pod a un seul conteneur. Le champ periodSeconds spécifie que le Kubelet doit effectuer un check de liveness toutes les 5 secondes. Le champ initialDelaySeconds indique au Kubelet qu'il devrait attendre 5 secondes avant d'effectuer la première probe. Pour effectuer une probe, le Kubelet exécute la commande cat /tmp/healthy dans le conteneur. Si la commande réussit, elle renvoie 0, et le Kubelet considère que le conteneur est vivant et en bonne santé. Si la commande renvoie une valeur non nulle, le Kubelet tue le conteneur et le redémarre.

Au démarrage, le conteneur exécute cette commande :

/bin/sh -c "touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -f /tmp/healthy; sleep 600"

Pour les 30 premières secondes de la vie du conteneur, il y a un fichier /tmp/healthy. Donc pendant les 30 premières secondes, la commande cat /tmp/healthy renvoie un code de succès. Après 30 secondes, cat /tmp/healthy renvoie un code d'échec.

Créez le Pod :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/probe/exec-liveness.yaml

Dans les 30 secondes, visualisez les événements du Pod :

kubectl describe pod liveness-exec

La sortie indique qu'aucune liveness probe n'a encore échoué :

FirstSeen    LastSeen    Count   From            SubobjectPath           Type        Reason      Message
--------- --------    -----   ----            -------------           --------    ------      -------
24s       24s     1   {default-scheduler }                    Normal      Scheduled   Successfully assigned liveness-exec to worker0
23s       23s     1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Normal      Pulling     pulling image "registry.k8s.io/busybox"
23s       23s     1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Normal      Pulled      Successfully pulled image "registry.k8s.io/busybox"
23s       23s     1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Normal      Created     Created container with docker id 86849c15382e; Security:[seccomp=unconfined]
23s       23s     1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Normal      Started     Started container with docker id 86849c15382e

Après 35 secondes, visualisez à nouveau les événements du Pod :

kubectl describe pod liveness-exec

Au bas de la sortie, il y a des messages indiquant que les liveness probes ont échoué, et que les conteneurs ont été tués et recréés.

FirstSeen LastSeen    Count   From            SubobjectPath           Type        Reason      Message
--------- --------    -----   ----            -------------           --------    ------      -------
37s       37s     1   {default-scheduler }                    Normal      Scheduled   Successfully assigned liveness-exec to worker0
36s       36s     1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Normal      Pulling     pulling image "registry.k8s.io/busybox"
36s       36s     1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Normal      Pulled      Successfully pulled image "registry.k8s.io/busybox"
36s       36s     1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Normal      Created     Created container with docker id 86849c15382e; Security:[seccomp=unconfined]
36s       36s     1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Normal      Started     Started container with docker id 86849c15382e
2s        2s      1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Warning     Unhealthy   Liveness probe failed: cat: can't open '/tmp/healthy': No such file or directory

Attendez encore 30 secondes et vérifiez que le conteneur a été redémarré :

kubectl get pod liveness-exec

La sortie montre que RESTARTS a été incrémenté :

NAME            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
liveness-exec   1/1       Running   1          1m

Définir une requête HTTP de liveness

Un autre type de liveness probe utilise une requête GET HTTP. Voici la configuration d'un Pod qui fait fonctionner un conteneur basé sur l'image registry.k8s.io/e2e-test-images/agnhost.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    test: liveness
  name: liveness-http
spec:
  containers:
  - name: liveness
    image: registry.k8s.io/e2e-test-images/agnhost:2.40
    args:
    - liveness
    livenessProbe:
      httpGet:
        path: /healthz
        port: 8080
        httpHeaders:
        - name: Custom-Header
          value: Awesome
      initialDelaySeconds: 3
      periodSeconds: 3

Dans le fichier de configuration, vous pouvez voir que le Pod a un seul conteneur. Le champ periodSeconds spécifie que le Kubelet doit effectuer une liveness probe toutes les 3 secondes. Le champ initialDelaySeconds indique au Kubelet qu'il devrait attendre 3 secondes avant d'effectuer la première probe. Pour effectuer une probe, le Kubelet envoie une requête HTTP GET au serveur qui s'exécute dans le conteneur et écoute sur le port 8080. Si le handler du chemin /healthz du serveur renvoie un code de succès, le Kubelet considère que le conteneur est vivant et en bonne santé. Si le handler renvoie un code d'erreur, le Kubelet tue le conteneur et le redémarre.

Tout code supérieur ou égal à 200 et inférieur à 400 indique un succès. Tout autre code indique un échec.

Vous pouvez voir le code source du serveur dans server.go.

Pendant les 10 premières secondes où le conteneur est en vie, le handler /healthz renvoie un statut de 200. Après cela, le handler renvoie un statut de 500.

http.HandleFunc("/healthz", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    duration := time.Now().Sub(started)
    if duration.Seconds() > 10 {
        w.WriteHeader(500)
        w.Write([]byte(fmt.Sprintf("erreur: %v", duration.Seconds())))
    } else {
        w.WriteHeader(200)
        w.Write([]byte("ok"))
    }
})

Le Kubelet commence à effectuer des contrôles de santé 3 secondes après le démarrage du conteneur. Ainsi, les premiers contrôles de santé seront réussis. Mais après 10 secondes, les contrôles de santé échoueront, et le Kubelet tuera et redémarrera le conteneur.

Pour essayer le HTTP liveness check, créez un Pod :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/probe/http-liveness.yaml

Après 10 secondes, visualisez les événements du Pod pour vérifier que les liveness probes ont échoué et le conteneur a été redémarré :

kubectl describe pod liveness-http

Dans les versions antérieures à la v1.13 (y compris la v1.13), au cas où la variable d'environnement http_proxy (ou HTTP_PROXY) est définie sur le noeud où tourne un Pod, le HTTP liveness probe utilise ce proxy. Dans les versions postérieures à la v1.13, les paramètres de la variable d'environnement du HTTP proxy local n'affectent pas le HTTP liveness probe.

Définir une TCP liveness probe

Un troisième type de liveness probe utilise un TCP Socket. Avec cette configuration, le Kubelet tentera d'ouvrir un socket vers votre conteneur sur le port spécifié. S'il arrive à établir une connexion, le conteneur est considéré comme étant en bonne santé, s'il n'y arrive pas, c'est un échec.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: goproxy
  labels:
    app: goproxy
spec:
  containers:
  - name: goproxy
    image: registry.k8s.io/goproxy:0.1
    ports:
    - containerPort: 8080
    readinessProbe:
      tcpSocket:
        port: 8080
      initialDelaySeconds: 5
      periodSeconds: 10
    livenessProbe:
      tcpSocket:
        port: 8080
      initialDelaySeconds: 15
      periodSeconds: 20

Comme vous le voyez, la configuration pour un check TCP est assez similaire à un check HTTP. Cet exemple utilise à la fois des readiness et liveness probes. Le Kubelet transmettra la première readiness probe 5 secondes après le démarrage du conteneur. Il tentera de se connecter au conteneur goproxy sur le port 8080. Si la probe réussit, le conteneur sera marqué comme prêt. Kubelet continuera à effectuer ce check tous les 10 secondes.

En plus de la readiness probe, cette configuration comprend une liveness probe. Le Kubelet effectuera la première liveness probe 15 secondes après que le conteneur démarre. Tout comme la readiness probe, celle-ci tentera de se connecter au conteneur de goproxy sur le port 8080. Si la liveness probe échoue, le conteneur sera redémarré.

Pour essayer la TCP liveness check, créez un Pod :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/probe/tcp-liveness-readiness.yaml

Après 15 secondes, visualisez les événements de Pod pour vérifier les liveness probes :

kubectl describe pod goproxy

Utilisation d'un port nommé

Vous pouvez utiliser un ContainerPort nommé pour les HTTP or TCP liveness probes :

ports:
- name: liveness-port
  containerPort: 8080

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /healthz
    port: liveness-port

Protéger les conteneurs à démarrage lent avec des startup probes

Parfois, vous devez faire face à des applications legacy qui peuvent nécessiter un temps de démarrage supplémentaire lors de leur première initialisation. Dans de telles situations, il peut être compliqué de régler les paramètres de la liveness probe sans compromettant la réponse rapide aux blocages qui ont motivé une telle probe. L'astuce est de configurer une startup probe avec la même commande, HTTP ou TCP check avec un failureThreshold * periodSeconds assez long pour couvrir le pire des scénarios des temps de démarrage.

Ainsi, l'exemple précédent deviendrait :

ports:
- name: liveness-port
  containerPort: 8080

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /healthz
    port: liveness-port
  failureThreshold: 1
  periodSeconds: 10

startupProbe:
  httpGet:
    path: /healthz
    port: liveness-port
  failureThreshold: 30
  periodSeconds: 10

Grâce à la startup probe, l'application aura un maximum de 5 minutes (30 * 10 = 300s) pour terminer son démarrage. Une fois que la startup probe a réussi, la liveness probe prend le relais pour fournir une réponse rapide aux blocages de conteneurs. Si la startup probe ne réussit jamais, le conteneur est tué après 300s puis soumis à la restartPolicy (politique de redémarrage) du Pod.

Définir les readiness probes

Parfois, les applications sont temporairement incapables de servir le trafic. Par exemple, une application peut avoir besoin de charger des larges données ou des fichiers de configuration pendant le démarrage, ou elle peut dépendre de services externes après le démarrage. Dans ces cas, vous ne voulez pas tuer l'application, mais vous ne voulez pas non plus lui envoyer de requêtes. Kubernetes fournit des readiness probes pour détecter et atténuer ces situations. Un pod avec des conteneurs qui signale qu'elle n'est pas prête ne reçoit pas de trafic par les services de Kubernetes.

Readiness probes sont configurées de la même façon que les liveness probes. La seule différence est que vous utilisez le champ readinessProbe au lieu du champ livenessProbe.

readinessProbe:
  exec:
    command:
    - cat
    - /tmp/healthy
  initialDelaySeconds: 5
  periodSeconds: 5

La configuration des readiness probes HTTP et TCP reste également identique à celle des liveness probes.

Les readiness et liveness probes peuvent être utilisées en parallèle pour le même conteneur. L'utilisation des deux peut garantir que le trafic n'atteigne pas un conteneur qui n'est pas prêt et que les conteneurs soient redémarrés en cas de défaillance.

Configurer les Probes

Probes ont un certain nombre de champs qui vous pouvez utiliser pour contrôler plus précisément le comportement de la vivacité et de la disponibilité des probes :

  • initialDelaySeconds: Nombre de secondes après le démarrage du conteneur avant que les liveness et readiness probes ne soient lancées. La valeur par défaut est de 0 seconde. La valeur minimale est 0.
  • periodSeconds: La fréquence (en secondes) à laquelle la probe doit être effectuée. La valeur par défaut est de 10 secondes. La valeur minimale est de 1.
  • timeoutSeconds: Nombre de secondes après lequel la probe time out. Valeur par défaut à 1 seconde. La valeur minimale est de 1.
  • successThreshold: Le minimum de succès consécutifs pour que la probe soit considérée comme réussie après avoir échoué. La valeur par défaut est 1. Doit être 1 pour la liveness probe. La valeur minimale est de 1.
  • failureThreshold: Quand un Pod démarre et que la probe échoue, Kubernetes va tenter failureThreshold fois avant d'abandonner. Abandonner en cas de liveness probe signifie le redémarrage du conteneur. En cas de readiness probe, le Pod sera marqué Unready. La valeur par défaut est 3, la valeur minimum est 1.

HTTP probes ont des champs supplémentaires qui peuvent être définis sur httpGet :

  • host: Nom de l'hôte auquel se connecter, par défaut l'IP du pod. Vous voulez peut être mettre "Host" en httpHeaders à la place.
  • scheme: Schéma à utiliser pour se connecter à l'hôte (HTTP ou HTTPS). La valeur par défaut est HTTP.
  • path: Chemin d'accès sur le serveur HTTP.
  • httpHeaders: En-têtes personnalisés à définir dans la requête. HTTP permet des en-têtes répétés.
  • port: Nom ou numéro du port à accéder sur le conteneur. Le numéro doit être dans un intervalle de 1 à 65535.

Pour une probe HTTP, le Kubelet envoie une requête HTTP au chemin et au port spécifiés pour effectuer la vérification. Le Kubelet envoie la probe à l'adresse IP du Pod, à moins que l'adresse ne soit surchargée par le champ optionnel host dans httpGet. Si Le champ scheme est mis à HTTPS, le Kubelet envoie une requête HTTPS en ignorant la vérification du certificat. Dans la plupart des scénarios, vous ne voulez pas définir le champ host. Voici un scénario où vous le mettriez en place. Supposons que le conteneur écoute sur 127.0.0.1 et que le champ hostNetwork du Pod a la valeur true. Alors host, sous httpGet, devrait être défini à 127.0.0.1. Si votre Pod repose sur des hôtes virtuels, ce qui est probablement plus courant, vous ne devriez pas utiliser host, mais plutôt mettre l'en-tête Host dans httpHeaders.

Le Kubelet fait la connexion de la probe au noeud, pas dans le Pod, ce qui signifie que vous ne pouvez pas utiliser un nom de service dans le paramètre host puisque le Kubelet est incapable pour le résoudre.

A suivre

Référence

4.3.10 - Assigner des pods aux nœuds

Cette page montre comment assigner un Pod à un nœud particulier dans un cluster Kubernetes.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Ajouter un label à un nœud

  1. Listez les nœuds de votre cluster :

    kubectl get nodes
    

    La sortie est la suivante :

    NAME      STATUS    ROLES     AGE     VERSION
    worker0   Ready     <none>    1d      v1.13.0
    worker1   Ready     <none>    1d      v1.13.0
    worker2   Ready     <none>    1d      v1.13.0
    
  2. Choisissez l'un de vos nœuds et ajoutez-y un label :

    kubectl label nodes <your-node-name> disktype=ssd
    

    <your-node-name> est le nom du noeud que vous avez choisi.

  3. Vérifiez que le nœud que vous avez choisi a le label disktype=ssd :

    kubectl get nodes --show-labels
    

    La sortie est la suivante :

    NAME      STATUS    ROLES    AGE     VERSION        LABELS
    worker0   Ready     <none>   1d      v1.13.0        ...,disktype=ssd,kubernetes.io/hostname=worker0
    worker1   Ready     <none>   1d      v1.13.0        ...,kubernetes.io/hostname=worker1
    worker2   Ready     <none>   1d      v1.13.0        ...,kubernetes.io/hostname=worker2
    

    Dans la sortie précédente, vous constatez que le nœud worker0 possède le label disktype=ssd.

Créez un pod qui sera planifié sur un nœud sélectionné.

Le fichier de configuration de pod décrit un pod qui possède un selector de nœud de type disktype:ssd. Cela signifie que le pod sera planifié sur un nœud ayant le label disktype=ssd.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
  labels:
    env: test
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    imagePullPolicy: IfNotPresent
  nodeSelector:
    disktype: ssd
  1. Utilisez le fichier de configuration pour créer un pod qui sera ordonnancé sur votre nœud choisi :

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/pod-nginx.yaml
    
  2. Vérifiez que le pod fonctionne sur le nœud que vous avez choisi :

    kubectl get pods --output=wide
    

    La sortie est la suivante :

    NAME     READY     STATUS    RESTARTS   AGE    IP           NODE
    nginx    1/1       Running   0          13s    10.200.0.4   worker0
    

Créez un pod qui va être planifié sur un nœud spécifique

Vous pouvez également ordonnancer un pod sur un nœud spécifique via le paramètre nodeName.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
spec:
  nodeName: foo-node # schedule pod to specific node
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    imagePullPolicy: IfNotPresent

Utilisez le fichier de configuration pour créer un pod qui sera ordonnancé sur foo-node uniquement.

A suivre

Pour en savoir plus sur labels et selectors.

4.3.11 - Configurer l'initialisation du pod

Cette page montre comment utiliser un Init conteneur pour initialiser un Pod avant de lancer un conteneur d'application.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Créer un Pod qui a un Init Container

Dans cet exercice, vous allez créer un Pod qui a un conteneur d'application et Init conteneur. Le conteneur d'initialisation est achevé avant que le conteneur d'application ne démarre.

Voici le fichier de configuration du Pod :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: init-demo
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    ports:
    - containerPort: 80
    volumeMounts:
    - name: workdir
      mountPath: /usr/share/nginx/html
  # These containers are run during pod initialization
  initContainers:
  - name: install
    image: busybox
    command:
    - wget
    - "-O"
    - "/work-dir/index.html"
    - http://kubernetes.io
    volumeMounts:
    - name: workdir
      mountPath: "/work-dir"
  dnsPolicy: Default
  volumes:
  - name: workdir
    emptyDir: {}

Dans le fichier de configuration, vous pouvez voir que le Pod a un Volume que le conteneur d'initialisation et le conteneur d'application partagent.

Le conteneur d'initialisation monte le volume partagé à /work-dir, et le conteneur d'application monte le volume partagé à /usr/share/nginx/html. Le conteneur d'initialisation exécute la commande suivante puis se termine :

wget -O /work-dir/index.html http://kubernetes.io

Remarquez que le conteneur d'initialisation écrit le fichier index.html dans le répertoire racine du serveur nginx.

Créez le Pod :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/init-containers.yaml

Vérifiez que le conteneur nginx fonctionne :

kubectl get pod init-demo

La sortie montre que le conteneur nginx est en cours d'exécution :

NAME        READY     STATUS    RESTARTS   AGE
init-demo   1/1       Running   0          1m

Entrez dans la console shell du conteneur nginx du Pod init-demo :

kubectl exec -it init-demo -- /bin/bash

Dans votre shell, envoyez une requête GET au serveur nginx :

root@nginx:~# apt-get update
root@nginx:~# apt-get install curl
root@nginx:~# curl localhost

La sortie montre que nginx sert la page web qui a été écrite par le conteneur d'initialisation :

<!Doctype html>
<html id="home">

<head>
...
"url": "http://kubernetes.io/"}</script>
</head>
<body>
  ...
  <p>Kubernetes is open source giving you the freedom to take advantage ...</p>
  ...

A suivre

4.3.12 - Configurer un pod pour utiliser une ConfigMap

Les ConfigMaps vous permettent de découpler les artefacts de configuration du contenu de l'image pour garder les applications conteneurisées portables. Cette page fournit une série d'exemples d'utilisation montrant comment créer des ConfigMaps et configurer des pods à l'aide des données stockées dans des ConfigMaps.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Créer un ConfigMap

Vous pouvez utiliser soit kubectl create configmap ou un générateur ConfigMap dans kustomization.yaml pour créer un ConfigMap. Notez que kubectl prends en charge kustomization.yaml à partir de la version 1.14.

Créer un ConfigMap à l'aide de kubectl create configmap

Utilisez la commande kubectl create configmap pour créer des Configmaps depuis des dossiers, fichiers, ou des valeurs littérales:

kubectl create configmap <map-name> <data-source>

où <map-name> est le nom que vous souhaitez attribuer à ConfigMap et <data-source> est le répertoire, le fichier ou la valeur littérale à partir de laquelle récupérer les données.

La source de données correspond à une paire clé-valeur dans ConfigMap, où

  • clé = le nom du fichier ou la clé que vous avez fournie sur la ligne de commande, et
  • valeur = le contenu du fichier ou la valeur littérale que vous avez fournie sur la ligne de commande.

Vous pouvez utiliser kubectl describe ou kubectl get pour récupérer des informations sur un ConfigMap.

Créer des ConfigMaps à partir de répertoires

Vous pouvez utiliser kubectl create configmap pour créer un ConfigMap à partir de plusieurs fichiers dans le même répertoire.

Par exemple:

# Créez le répertoire local
mkdir -p configure-pod-container/configmap/

# Téléchargez les exemples de fichiers dans le répertoire `configure-pod-container/configmap/`
wget https://kubernetes.io/examples/configmap/game.properties -O configure-pod-container/configmap/game.properties
wget https://kubernetes.io/examples/configmap/ui.properties -O configure-pod-container/configmap/ui.properties

# Créer la configmap
kubectl create configmap game-config --from-file=configure-pod-container/configmap/

combine le contenu du répertoire configure-pod-container/configmap/

game.properties
ui.properties

dans le ConfigMap suivant:

kubectl describe configmaps game-config

où la sortie est similaire à ceci:

Name:           game-config
Namespace:      default
Labels:         <none>
Annotations:    <none>

Data
====
game.properties:        158 bytes
ui.properties:          83 bytes

Les fichiers game.properties et ui.properties dans le répertoire configure-pod-container/configmap/ sont représentés dans la section data de la ConfigMap.

kubectl get configmaps game-config -o yaml

La sortie est similaire à ceci:

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: 2016-02-18T18:52:05Z
  name: game-config
  namespace: default
  resourceVersion: "516"
  uid: b4952dc3-d670-11e5-8cd0-68f728db1985
data:
  game.properties: |
    enemies=aliens
    lives=3
    enemies.cheat=true
    enemies.cheat.level=noGoodRotten
    secret.code.passphrase=UUDDLRLRBABAS
    secret.code.allowed=true
    secret.code.lives=30    
  ui.properties: |
    color.good=purple
    color.bad=yellow
    allow.textmode=true
    how.nice.to.look=fairlyNice    

Créer des ConfigMaps à partir de fichiers

Vous pouvez utiliser kubectl create configmap pour créer un ConfigMap à partir d'un fichier individuel ou de plusieurs fichiers.

Par exemple,

kubectl create configmap game-config-2 --from-file=configure-pod-container/configmap/game.properties

produirait le ConfigMap suivant:

kubectl describe configmaps game-config-2

où la sortie est similaire à ceci:

Name:           game-config-2
Namespace:      default
Labels:         <none>
Annotations:    <none>

Data
====
game.properties:        158 bytes

Vous pouvez passer l'argument --from-file plusieurs fois pour créer un ConfigMap à partir de plusieurs sources de données.

kubectl create configmap game-config-2 --from-file=configure-pod-container/configmap/game.properties --from-file=configure-pod-container/configmap/ui.properties

Décrivez la ConfigMap crée game-config-2:

kubectl describe configmaps game-config-2

La sortie est similaire à ceci:

Name:           game-config-2
Namespace:      default
Labels:         <none>
Annotations:    <none>

Data
====
game.properties:        158 bytes
ui.properties:          83 bytes

Utilisez l'option --from-env-file pour créer un ConfigMap à partir d'un fichier env, par exemple:

# Les fichiers env contiennent une liste de variables d'environnement.
# Ces règles de syntaxe s'appliquent:
#   Chaque ligne d'un fichier env doit être au format VAR=VAL.
#   Les lignes commençant par # (c'est-à-dire les commentaires) sont ignorées.
#   Les lignes vides sont ignorées.
#   Il n'y a pas de traitement spécial des guillemets (c'est-à-dire qu'ils feront partie de la valeur ConfigMap)).

# Téléchargez les exemples de fichiers dans le dossier `configure-pod-container/configmap/`
wget https://kubernetes.io/examples/configmap/game-env-file.properties -O configure-pod-container/configmap/game-env-file.properties

# Le fichier env `game-env-file.properties` ressemble à ceci
cat configure-pod-container/configmap/game-env-file.properties
enemies=aliens
lives=3
allowed="true"

# Ce commentaire et la ligne vide au-dessus sont ignorés
kubectl create configmap game-config-env-file \
       --from-env-file=configure-pod-container/configmap/game-env-file.properties

produirait le ConfigMap suivant:

kubectl get configmap game-config-env-file -o yaml

où la sortie est similaire à ceci:

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: 2017-12-27T18:36:28Z
  name: game-config-env-file
  namespace: default
  resourceVersion: "809965"
  uid: d9d1ca5b-eb34-11e7-887b-42010a8002b8
data:
  allowed: '"true"'
  enemies: aliens
  lives: "3"

Le comportement consistant à passer plusieurs fois --from-env-file est démontré par:

# Téléchargez les exemples de fichiers dans le répertoire `configure-pod-container/configmap/`
wget https://k8s.io/examples/configmap/ui-env-file.properties -O configure-pod-container/configmap/ui-env-file.properties

# Créez le configmap
kubectl create configmap config-multi-env-files \
        --from-env-file=configure-pod-container/configmap/game-env-file.properties \
        --from-env-file=configure-pod-container/configmap/ui-env-file.properties

produirait le ConfigMap suivant:

kubectl get configmap config-multi-env-files -o yaml

où la sortie est similaire à ceci:

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: 2017-12-27T18:38:34Z
  name: config-multi-env-files
  namespace: default
  resourceVersion: "810136"
  uid: 252c4572-eb35-11e7-887b-42010a8002b8
data:
  color: purple
  how: fairlyNice
  textmode: "true"

Définissez la clé à utiliser lors de la création d'un ConfigMap à partir d'un fichier

Vous pouvez définir une clé autre que le nom de fichier à utiliser dans la section data de votre ConfigMap lorsque vous utilisez l'argument --from-file:

kubectl create configmap game-config-3 --from-file=<my-key-name>=<path-to-file>

<my-key-name> est la clé que vous souhaitez utiliser dans la ConfigMap et <path-to-file> est l'emplacement du fichier de source de données que vous souhaitez que la clé représente.

Par exemple:

kubectl create configmap game-config-3 --from-file=game-special-key=configure-pod-container/configmap/game.properties

produirait la ConfigMap suivante:

kubectl get configmaps game-config-3 -o yaml

où la sortie est similaire à ceci:

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: 2016-02-18T18:54:22Z
  name: game-config-3
  namespace: default
  resourceVersion: "530"
  uid: 05f8da22-d671-11e5-8cd0-68f728db1985
data:
  game-special-key: |
    enemies=aliens
    lives=3
    enemies.cheat=true
    enemies.cheat.level=noGoodRotten
    secret.code.passphrase=UUDDLRLRBABAS
    secret.code.allowed=true
    secret.code.lives=30    

Créer des ConfigMaps à partir de valeurs littérales

Vous pouvez utiliser kubectl create configmap avec l'argument --from-literal définir une valeur littérale à partir de la ligne de commande:

kubectl create configmap special-config --from-literal=special.how=very --from-literal=special.type=charm

Vous pouvez transmettre plusieurs paires clé-valeur. Chaque paire fournie sur la ligne de commande est représentée comme une entrée distincte dans la section data de la ConfigMap.

kubectl get configmaps special-config -o yaml

La sortie est similaire à ceci:

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: 2016-02-18T19:14:38Z
  name: special-config
  namespace: default
  resourceVersion: "651"
  uid: dadce046-d673-11e5-8cd0-68f728db1985
data:
  special.how: very
  special.type: charm

Créer un ConfigMap à partir du générateur

kubectl supporte kustomization.yaml depuis 1.14. Vous pouvez également créer un ConfigMap à partir de générateurs, puis l'appliquer pour créer l'objet sur l'Apiserver. Les générateurs doivent être spécifiés dans un kustomization.yaml à l'intérieur d'un répertoire.

Générer des ConfigMaps à partir de fichiers

Par exemple, pour générer un ConfigMap à partir de fichiers configure-pod-container/configmap/game.properties

# Create a kustomization.yaml file with ConfigMapGenerator
cat <<EOF >./kustomization.yaml
configMapGenerator:
- name: game-config-4
  files:
  - configure-pod-container/configmap/game.properties
EOF

Appliquer le dossier kustomization pour créer l'objet ConfigMap.

kubectl apply -k .
configmap/game-config-4-m9dm2f92bt created

Vous pouvez vérifier que le ConfigMap a été créé comme ceci:

kubectl get configmap
NAME                       DATA   AGE
game-config-4-m9dm2f92bt   1      37s


kubectl describe configmaps/game-config-4-m9dm2f92bt
Name:         game-config-4-m9dm2f92bt
Namespace:    default
Labels:       <none>
Annotations:  kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration:
                {"apiVersion":"v1","data":{"game.properties":"enemies=aliens\nlives=3\nenemies.cheat=true\nenemies.cheat.level=noGoodRotten\nsecret.code.p...

Data
====
game.properties:
----
enemies=aliens
lives=3
enemies.cheat=true
enemies.cheat.level=noGoodRotten
secret.code.passphrase=UUDDLRLRBABAS
secret.code.allowed=true
secret.code.lives=30
Events:  <none>

Notez que le nom ConfigMap généré a un suffixe obtenu par hachage de son contenu. Cela garantit qu'un nouveau ConfigMap est généré chaque fois que le contenu est modifié.

Définissez la clé à utiliser lors de la génération d'un ConfigMap à partir d'un fichier

Vous pouvez définir une clé autre que le nom de fichier à utiliser dans le générateur ConfigMap. Par exemple, pour générer un ConfigMap à partir du fichier configure-pod-container/configmap/game.properties avec la clé game-special-key

# Créer un fichier kustomization.yaml avec ConfigMapGenerator
cat <<EOF >./kustomization.yaml
configMapGenerator:
- name: game-config-5
  files:
  - game-special-key=configure-pod-container/configmap/game.properties
EOF

Appliquer le dossier kustomization pour créer l'objet ConfigMap.

kubectl apply -k .
configmap/game-config-5-m67dt67794 created

Générer des ConfigMaps à partir de littéraux

Pour générer un ConfigMap à partir de littéraux special.type=charm et special.how=very, vous pouvez spécifier le générateur ConfigMap dans kustomization.yaml comme

# Create a kustomization.yaml file with ConfigMapGenerator
cat <<EOF >./kustomization.yaml
configMapGenerator:
- name: special-config-2
  literals:
  - special.how=very
  - special.type=charm
EOF

Appliquez le dossier kustomization pour créer l'objet ConfigMap.

kubectl apply -k .
configmap/special-config-2-c92b5mmcf2 created

Définir des variables d'environnement de conteneur à l'aide des données ConfigMap

Définissez une variable d'environnement de conteneur avec les données d'une seule ConfigMap

  1. Définissez une variable d'environnement comme paire clé-valeur dans un ConfigMap:

    kubectl create configmap special-config --from-literal=special.how=very
    
  2. Attribuez la valeur special.how défini dans ConfigMap à la variable d'environnement SPECIAL_LEVEL_KEY dans la spécification du Pod.

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: dapi-test-pod
    spec:
      containers:
        - name: test-container
          image: registry.k8s.io/busybox
          command: [ "/bin/sh", "-c", "env" ]
          env:
            # Définie la variable d'environnement
            - name: SPECIAL_LEVEL_KEY
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  # La ConfigMap contenant la valeur que vous voulez attribuer à SPECIAL_LEVEL_KEY
                  name: special-config
                  # Spécifier la clé associée à la valeur
                  key: special.how
      restartPolicy: Never
    

    Créez le pod:

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-single-configmap-env-variable.yaml

Maintenant, la sortie du Pod comprend une variable d'environnement SPECIAL_LEVEL_KEY=very.

Définir des variables d'environnement de conteneur avec des données de plusieurs ConfigMaps

  • Comme avec l'exemple précédent, créez d'abord les ConfigMaps.

    apiVersion: v1
     kind: ConfigMap
     metadata:
       name: special-config
       namespace: default
     data:
       special.how: very
     ---
     apiVersion: v1
     kind: ConfigMap
     metadata:
       name: env-config
       namespace: default
     data:
       log_level: INFO
     

    Créez le ConfigMap:

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/configmap/configmaps.yaml
  • Définissez les variables d'environnement dans la spécification Pod.

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: dapi-test-pod
    spec:
      containers:
        - name: test-container
          image: registry.k8s.io/busybox
          command: [ "/bin/sh", "-c", "env" ]
          env:
            - name: SPECIAL_LEVEL_KEY
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  name: special-config
                  key: special.how
            - name: LOG_LEVEL
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  name: env-config
                  key: log_level
      restartPolicy: Never
    

    Créez le pod:

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-multiple-configmap-env-variable.yaml

Maintenant, la sortie du Pod comprend des variables d'environnement SPECIAL_LEVEL_KEY=very et LOG_LEVEL=INFO.

Configurer toutes les paires clé-valeur dans un ConfigMap en tant que variables d'environnement de conteneur

  • Créez un ConfigMap contenant plusieurs paires clé-valeur.

    apiVersion: v1
    kind: ConfigMap
    metadata:
      name: special-config
      namespace: default
    data:
      SPECIAL_LEVEL: very
      SPECIAL_TYPE: charm
    

    Créez le ConfigMap:

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/configmap/configmap-multikeys.yaml
  • Utilisez envFrom pour définir toutes les données du ConfigMap en tant que variables d'environnement du conteneur. La clé de ConfigMap devient le nom de la variable d'environnement dans le pod.
apiVersion: v1
 kind: Pod
 metadata:
   name: dapi-test-pod
 spec:
   containers:
     - name: test-container
       image: registry.k8s.io/busybox
       command: [ "/bin/sh", "-c", "env" ]
       envFrom:
       - configMapRef:
           name: special-config
   restartPolicy: Never
 

Créez le pod:

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-configmap-envFrom.yaml

Maintenant, la sortie du Pod comprend les variables d'environnement SPECIAL_LEVEL=very et SPECIAL_TYPE=charm.

Utiliser des variables d'environnement définies par ConfigMap dans les commandes du Pod

Vous pouvez utiliser des variables d'environnement définies par ConfigMap dans la section command de la spécification du Pod en utilisant la syntaxe de substitution Kubernetes $(VAR_NAME).

Par exemple, la spécification de pod suivante

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: dapi-test-pod
spec:
  containers:
    - name: test-container
      image: registry.k8s.io/busybox
      command: [ "/bin/echo", "$(SPECIAL_LEVEL_KEY) $(SPECIAL_TYPE_KEY)" ]
      env:
        - name: SPECIAL_LEVEL_KEY
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: special-config
              key: SPECIAL_LEVEL
        - name: SPECIAL_TYPE_KEY
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: special-config
              key: SPECIAL_TYPE
  restartPolicy: Never

créé en exécutant

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-configmap-env-var-valueFrom.yaml

produit la sortie suivante dans le conteneur test-container:

kubectl logs dapi-test-pod
very charm

Ajouter des données ConfigMap à un volume

Comme expliqué dans Créer des ConfigMaps à partir de fichiers, lorsque vous créez un ConfigMap à l'aide --from-file, le nom de fichier devient une clé stockée dans la section data du ConfigMap. Le contenu du fichier devient la valeur de la clé.

Les exemples de cette section se réfèrent à un ConfigMap nommé special-config, illustré ci-dessous.

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: special-config
  namespace: default
data:
  SPECIAL_LEVEL: very
  SPECIAL_TYPE: charm

Créez le ConfigMap:

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/configmap/configmap-multikeys.yaml

Remplissez un volume avec des données stockées dans un ConfigMap

Ajoutez le nom ConfigMap sous la section volumes de la spécification Pod. Ceci ajoute les données ConfigMap au répertoire spécifié comme volumeMounts.mountPath (dans ce cas, /etc/config). La section command répertorie les fichiers de répertoire dont les noms correspondent aux clés de ConfigMap.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: dapi-test-pod
spec:
  containers:
    - name: test-container
      image: registry.k8s.io/busybox
      command: [ "/bin/sh", "-c", "ls /etc/config/" ]
      volumeMounts:
      - name: config-volume
        mountPath: /etc/config
  volumes:
    - name: config-volume
      configMap:
        # Indiquez le nom de la ConfigMap contenant les fichiers que vous souhaitez ajouter au conteneur
        name: special-config
  restartPolicy: Never

Créez le pod:

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-configmap-volume.yaml

Lorsque le pod s'exécute, la commande ls /etc/config/ produit la sortie ci-dessous:

SPECIAL_LEVEL
SPECIAL_TYPE

Ajouter un configmap à un chemin spécifique dans un volume

Utilisez le champ path pour spécifier le chemin de fichier souhaité pour les éléments de configmap spécifiques. Dans ce cas, le SPECIAL_LEVEL sera monté dans le volume config-volume au chemin /etc/config/keys.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: dapi-test-pod
spec:
  containers:
    - name: test-container
      image: registry.k8s.io/busybox
      command: [ "/bin/sh","-c","cat /etc/config/keys" ]
      volumeMounts:
      - name: config-volume
        mountPath: /etc/config
  volumes:
    - name: config-volume
      configMap:
        name: special-config
        items:
        - key: SPECIAL_LEVEL
          path: keys
  restartPolicy: Never

Créez le Pod :

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-configmap-volume-specific-key.yaml

Lorsque le pod fonctionne, la commande cat /etc/config/keys produit la sortie ci-dessous :

very

Projections de clés pour des chemins et des autorisations de fichiers spécifiques

Vous pouvez projeter des clés vers des chemins spécifiques avec des autorisations spécifiques fichiers par fichiers. Le guide de l'utilisateur Secrets explique la syntaxe.

Les ConfigMaps montées sont mises à jour automatiquement

Lorsqu'une ConfigMap déjà consommée dans un volume est mise à jour, les clés projetées sont éventuellement mises à jour elles aussi. Kubelet vérifie si la ConfigMap montée est fraîche à chaque synchronisation périodique. Cependant, il utilise son cache local basé sur le ttl pour obtenir la valeur actuelle de la ConfigMap. Par conséquent, le délai total entre le moment où la ConfigMap est mise à jour et le moment où les nouvelles clés sont projetées vers le pod peut être aussi long que la période de synchronisation de kubelet (1 minute par défaut) + le ttl du cache ConfigMaps (1 minute par défaut) dans kubelet. Vous pouvez déclencher un rafraîchissement immédiat en mettant à jour l'une des annotations du pod.

Comprendre le lien entre les ConfigMaps et les Pods

La ressource API ConfigMap stocke les données de configuration sous forme de paires clé-valeur. Les données peuvent être consommées dans des pods ou fournir les configurations des composants du système tels que les contrôleurs. ConfigMap est similaire à Secrets, mais fournit un moyen de travailler avec des chaînes de caractères qui ne contiennent pas d'informations sensibles. Les utilisateurs comme les composants du système peuvent stocker des données de configuration dans un ConfigMap.

Le champ data de la ConfigMap contient les données de configuration. Comme le montre l'exemple ci-dessous, cela peut être simple -- comme des propriétés individuelles définies à l'aide de --from-literal -- ou complexe -- comme des fichiers de configuration ou des blobs JSON définis à l'aide de --from-file.

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: 2016-02-18T19:14:38Z
  name: example-config
  namespace: default
data:
  # example of a simple property defined using --from-literal
  example.property.1: hello
  example.property.2: world
  # example of a complex property defined using --from-file
  example.property.file: |-
    property.1=value-1
    property.2=value-2
    property.3=value-3    

Restrictions

  • Vous devez créer un ConfigMap avant de le référencer dans une spécification de Pod (sauf si vous marquez le ConfigMap comme "facultatif"). Si vous faites référence à un ConfigMap qui n'existe pas, le Pod ne démarrera pas. De même, les références à des clés qui n'existent pas dans la ConfigMap empêcheront le pod de démarrer.

  • Si vous utilisez envFrom pour définir des variables d'environnement à partir de ConfigMaps, les clés considérées comme invalides seront ignorées. Le pod sera autorisé à démarrer, mais les noms invalides seront enregistrés dans le journal des événements (InvalidVariableNames). Le message du journal énumère chaque clé sautée. Par exemple :

    kubectl get events
    

    Le résultat est similaire à celui-ci :

    LASTSEEN FIRSTSEEN COUNT NAME          KIND  SUBOBJECT  TYPE      REASON                            SOURCE                MESSAGE
    0s       0s        1     dapi-test-pod Pod              Warning   InvalidEnvironmentVariableNames   {kubelet, 127.0.0.1}  Keys [1badkey, 2alsobad] from the EnvFrom configMap default/myconfig were skipped since they are considered invalid environment variable names.
    
  • Les ConfigMaps résident dans un Namespace. Un ConfigMap ne peut être référencé que par des pods résidant dans le même namespace.

  • Vous ne pouvez pas utiliser des ConfigMaps pour static pods, car le Kubelet ne le supporte pas.

A suivre

4.3.13 - Partager l'espace de nommage des processus entre les conteneurs d'un Pod

FEATURE STATE: Kubernetes v1.17 [stable]

Cette page montre comment configurer le partage de l'espace de noms d'un processus pour un pod. Lorsque le partage de l'espace de noms des processus est activé, les processus d'un conteneur sont visibles pour tous les autres conteneurs de ce pod.

Vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour configurer les conteneurs coopérants, comme un conteneur de sidecar de gestionnaire de journaux, ou pour dépanner les images de conteneurs qui n'incluent pas d'utilitaires de débogage comme un shell.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Votre serveur Kubernetes doit être au moins à la version v1.10. Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Configurer un Pod

Le partage de l'espace de nommage du processus est activé en utilisant le champ shareProcessNamespace de v1.PodSpec. Par exemple:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
spec:
  shareProcessNamespace: true
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
  - name: shell
    image: busybox
    securityContext:
      capabilities:
        add:
        - SYS_PTRACE
    stdin: true
    tty: true
  1. Créez le pod nginx sur votre cluster :

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/share-process-namespace.yaml
    
  2. Attachez-le au conteneur shell et lancez ps :

    kubectl exec -it nginx -c shell -- /bin/sh
    

    Si vous ne verrez pas d'invite de commande, appuyez sur la touche Entrée.

    / # ps ax
    PID   USER     TIME  COMMAND
        1 root      0:00 /pause
        8 root      0:00 nginx: master process nginx -g daemon off;
       14 101       0:00 nginx: worker process
       15 root      0:00 sh
       21 root      0:00 ps ax
    

Vous pouvez signaler les processus dans d'autres conteneurs. Par exemple, envoyez SIGHUP à nginx pour relancer le processus de worker. Cela nécessite la fonctionnalité SYS_PTRACE.

/ # kill -HUP 8
/ # ps ax
PID   USER     TIME  COMMAND
    1 root      0:00 /pause
    8 root      0:00 nginx: master process nginx -g daemon off;
   15 root      0:00 sh
   22 101       0:00 nginx: worker process
   23 root      0:00 ps ax

Il est même possible d'accéder aux autres conteneurs en utilisant le lien /proc/$pid/root.

/ # head /proc/8/root/etc/nginx/nginx.conf

user  nginx;
worker_processes  1;

error_log  /var/log/nginx/error.log warn;
pid        /var/run/nginx.pid;


events {
    worker_connections  1024;

Comprendre le processus de partage de l'espace de nommage

Les pods partagent de nombreuses ressources, il est donc logique qu'elles partagent également un espace de noms des processus. Pour certaines images de conteneur, on peut envisager de les isoler les uns des autres. Il est donc important de comprendre ces différences :

  1. Le processus de conteneur n'a plus de PID 1. Certaines images de conteneurs refusent de démarrer sans PID 1 (par exemple, les conteneurs utilisant systemd) ou exécuter des commandes comme kill -HUP 1 pour signaler le processus du conteneur. Dans les pods avec un espace de noms partagé du processus, kill -HUP 1 signalera la sandbox du pod. (/pause dans l'exemple ci-dessus.)

  2. Les processus sont visibles par les autres conteneurs du pod. Cela inclut tout les informations visibles dans /proc, comme les mots de passe passés en argument ou les variables d'environnement. Celles-ci ne sont protégées que par des permissions Unix régulières.

  3. Les systèmes de fichiers des conteneurs sont visibles par les autres conteneurs du pod à travers le lien /proc/$pid/root. Cela rend le débogage plus facile, mais cela signifie aussi que les secrets du système de fichiers ne sont protégés que par les permissions du système de fichiers.

4.3.14 - Convertir un fichier Docker Compose en ressources Kubernetes

C'est quoi Kompose ? C'est un outil de conversion de tout ce qui compose (notamment Docker Compose) en orchestrateurs de conteneurs (Kubernetes ou OpenShift). Vous trouverez plus d'informations sur le site web de Kompose à http://kompose.io.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Installer Kompose

Nous disposons de plusieurs façons d'installer Kompose. Notre méthode préférée est de télécharger le binaire de la dernière version de GitHub.

Kompose est publié via GitHub sur un cycle de trois semaines, vous pouvez voir toutes les versions actuelles sur la page des releases de Github.

# Linux
curl -L https://github.com/kubernetes/kompose/releases/download/v1.16.0/kompose-linux-amd64 -o kompose

# macOS
curl -L https://github.com/kubernetes/kompose/releases/download/v1.16.0/kompose-darwin-amd64 -o kompose

# Windows
curl -L https://github.com/kubernetes/kompose/releases/download/v1.16.0/kompose-windows-amd64.exe -o kompose.exe

chmod +x kompose
sudo mv ./kompose /usr/local/bin/kompose

Alternativement, vous pouvez télécharger le tarball.

L'installation en utilisant go get extrait de la branche master avec les derniers changements de développement.

go get -u github.com/kubernetes/kompose

Kompose est dans le dépôt CentOS EPEL. Si vous n'avez pas le dépôt EPEL déjà installé et activé, vous pouvez le faire en lançant sudo yum install epel-release

Si vous avez EPEL activé dans votre système, vous pouvez installer Kompose comme n'importe quel autre logiciel.

sudo yum -y install kompose

Kompose est dans les dépôts Fedora 24, 25 et 26. Vous pouvez l'installer comme n'importe quel autre paquetage.

sudo dnf -y install kompose

Sur macOS, vous pouvez installer la dernière version via Homebrew:

brew install kompose

Utiliser Kompose

En quelques étapes, nous vous emmenons de Docker Compose à Kubernetes. Tous dont vous avez besoin est un fichier docker-compose.yml.

  1. Allez dans le répertoire contenant votre fichier docker-compose.yml. Si vous n'en avez pas, faites un test en utilisant celui-ci.

    version: "2"
    
    services:
    
      redis-master:
        image: registry.k8s.io/redis:e2e
        ports:
          - "6379"
    
      redis-slave:
        image: gcr.io/google_samples/gb-redisslave:v3
        ports:
          - "6379"
        environment:
          - GET_HOSTS_FROM=dns
    
      frontend:
        image: gcr.io/google-samples/gb-frontend:v4
        ports:
          - "80:80"
        environment:
          - GET_HOSTS_FROM=dns
        labels:
          kompose.service.type: LoadBalancer
    
  2. Pour convertir le fichier docker-compose.yml en fichiers que vous pouvez utiliser avec kubectl, lancez kompose convert et ensuite kubectl apply -f <output file>.

    $ kompose convert                           
    INFO Kubernetes file "frontend-service.yaml" created         
    INFO Kubernetes file "redis-master-service.yaml" created     
    INFO Kubernetes file "redis-slave-service.yaml" created      
    INFO Kubernetes file "frontend-deployment.yaml" created      
    INFO Kubernetes file "redis-master-deployment.yaml" created  
    INFO Kubernetes file "redis-slave-deployment.yaml" created   
    
    $ kubectl apply -f frontend-service.yaml,redis-master-service.yaml,redis-slave-service.yaml,frontend-deployment.yaml,redis-master-deployment.yaml,redis-slave-deployment.yaml
    service/frontend created
    service/redis-master created
    service/redis-slave created
    deployment.apps/frontend created
    deployment.apps/redis-master created
    deployment.apps/redis-slave created
    

    Vos déploiements fonctionnent sur Kubernetes.

  3. Accédez à votre application.

    Si vous utilisez déjà minikube pour votre processus de développement :

    $ minikube service frontend
    

    Sinon, regardons quelle IP votre service utilise !

    $ kubectl describe svc frontend
    Name:                   frontend
    Namespace:              default
    Labels:                 service=frontend
    Selector:               service=frontend
    Type:                   LoadBalancer
    IP:                     10.0.0.183
    LoadBalancer Ingress:   192.0.2.89
    Port:                   80      80/TCP
    NodePort:               80      31144/TCP
    Endpoints:              172.17.0.4:80
    Session Affinity:       None
    No events.
    

    Si vous utilisez un fournisseur de cloud computing, votre IP sera listée à côté de LoadBalancer Ingress.

    $ curl http://192.0.2.89
    

Guide de l'utilisateur

Kompose supporte deux fournisseurs : OpenShift et Kubernetes. Vous pouvez choisir un fournisseur ciblé en utilisant l'option globale --provider. Si aucun fournisseur n'est spécifié, Kubernetes est défini par défaut.

kompose convert

Kompose prend en charge la conversion des fichiers Docker Compose V1, V2 et V3 en objets Kubernetes et OpenShift.

Kubernetes

$ kompose --file docker-voting.yml convert
WARN Unsupported key networks - ignoring
WARN Unsupported key build - ignoring
INFO Kubernetes file "worker-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "db-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "result-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "vote-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "result-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "vote-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "worker-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "db-deployment.yaml" created

$ ls
db-deployment.yaml  docker-compose.yml         docker-gitlab.yml  redis-deployment.yaml  result-deployment.yaml  vote-deployment.yaml  worker-deployment.yaml
db-svc.yaml         docker-voting.yml          redis-svc.yaml     result-svc.yaml        vote-svc.yaml           worker-svc.yaml

Vous pouvez également fournir plusieurs fichiers de composition du Docker en même temps :

$ kompose -f docker-compose.yml -f docker-guestbook.yml convert
INFO Kubernetes file "frontend-service.yaml" created         
INFO Kubernetes file "mlbparks-service.yaml" created         
INFO Kubernetes file "mongodb-service.yaml" created          
INFO Kubernetes file "redis-master-service.yaml" created     
INFO Kubernetes file "redis-slave-service.yaml" created      
INFO Kubernetes file "frontend-deployment.yaml" created      
INFO Kubernetes file "mlbparks-deployment.yaml" created      
INFO Kubernetes file "mongodb-deployment.yaml" created       
INFO Kubernetes file "mongodb-claim0-persistentvolumeclaim.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-master-deployment.yaml" created  
INFO Kubernetes file "redis-slave-deployment.yaml" created   

$ ls
mlbparks-deployment.yaml  mongodb-service.yaml                       redis-slave-service.jsonmlbparks-service.yaml  
frontend-deployment.yaml  mongodb-claim0-persistentvolumeclaim.yaml  redis-master-service.yaml
frontend-service.yaml     mongodb-deployment.yaml                    redis-slave-deployment.yaml
redis-master-deployment.yaml

Lorsque plusieurs fichiers de docker-compose sont fournis, la configuration est fusionnée. Toute configuration qui est commune sera surchargée par le fichier suivant.

OpenShift

$ kompose --provider openshift --file docker-voting.yml convert
WARN [worker] Service cannot be created because of missing port.
INFO OpenShift file "vote-service.yaml" created             
INFO OpenShift file "db-service.yaml" created               
INFO OpenShift file "redis-service.yaml" created            
INFO OpenShift file "result-service.yaml" created           
INFO OpenShift file "vote-deploymentconfig.yaml" created    
INFO OpenShift file "vote-imagestream.yaml" created         
INFO OpenShift file "worker-deploymentconfig.yaml" created  
INFO OpenShift file "worker-imagestream.yaml" created       
INFO OpenShift file "db-deploymentconfig.yaml" created      
INFO OpenShift file "db-imagestream.yaml" created           
INFO OpenShift file "redis-deploymentconfig.yaml" created   
INFO OpenShift file "redis-imagestream.yaml" created        
INFO OpenShift file "result-deploymentconfig.yaml" created  
INFO OpenShift file "result-imagestream.yaml" created  

Il supporte également la création de buildconfig pour la directive de build dans un service. Par défaut, il utilise le répertoire distant de la branche git courante comme répertoire source, et la branche courante comme branche source pour le build. Vous pouvez spécifier un repo source et une branche différents en utilisant respectivement les options --build-repo et --build-branch.

$ kompose --provider openshift --file buildconfig/docker-compose.yml convert
WARN [foo] Service cannot be created because of missing port.
INFO OpenShift Buildconfig using git@github.com:rtnpro/kompose.git::master as source.
INFO OpenShift file "foo-deploymentconfig.yaml" created     
INFO OpenShift file "foo-imagestream.yaml" created          
INFO OpenShift file "foo-buildconfig.yaml" created

Autres conversions

La transformation par défaut komposer va générer des Déploiements et Services de Kubernetes, au format yaml. Vous avez une autre option pour générer json avec -j. Vous pouvez aussi générer des objets de Replication Controllers, Daemon Sets, ou Helm charts.

$ kompose convert -j
INFO Kubernetes file "redis-svc.json" created
INFO Kubernetes file "web-svc.json" created
INFO Kubernetes file "redis-deployment.json" created
INFO Kubernetes file "web-deployment.json" created

Les fichiers *-deployment.json contiennent les objets Déploiements.

$ kompose convert --replication-controller
INFO Kubernetes file "redis-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "web-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-replicationcontroller.yaml" created
INFO Kubernetes file "web-replicationcontroller.yaml" created

Les fichiers *-replicationcontroller.yaml contiennent les objets du Contrôleur de Réplication. Si vous voulez spécifier des répliques (la valeur par défaut est 1), utilisez l'option --replicas : $ kompose convert --replication-controller --replicas 3

$ kompose convert --daemon-set
INFO Kubernetes file "redis-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "web-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-daemonset.yaml" created
INFO Kubernetes file "web-daemonset.yaml" created

Les fichiers *-daemonset.yaml contiennent les objets du Daemon Set

Si vous voulez générer un Chart à utiliser avec Helm, faites-le simplement :

$ kompose convert -c
INFO Kubernetes file "web-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "web-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-deployment.yaml" created
chart created in "./docker-compose/"

$ tree docker-compose/
docker-compose
├── Chart.yaml
├── README.md
└── templates
    ├── redis-deployment.yaml
    ├── redis-svc.yaml
    ├── web-deployment.yaml
    └── web-svc.yaml

La structure du Chart est destinée à fournir un modèle pour la construction de vos chartes de Helm.

Étiquettes

kompose supporte les étiquettes spécifiques à Kompose dans le fichier docker-compose.yml afin de définir explicitement le comportement d'un service lors de la conversion.

  • Le fichier kompose.service.type définit le type de service à créer.

Par exemple :

version: "2"
services:
  nginx:
    image: nginx
    dockerfile: foobar
    build: ./foobar
    cap_add:
      - ALL
    container_name: foobar
    labels:
      kompose.service.type: nodeport
  • kompose.service.expose définit si le service doit être accessible depuis l'extérieur du cluster ou non. Si la valeur est fixée à "true", le fournisseur définit automatiquement l'extrémité, et pour toute autre valeur, la valeur est définie comme le nom d'hôte. Si plusieurs ports sont définis dans un service, le premier est choisi pour être l'exposé.
    • Pour le fournisseur Kubernetes, une ressource ingress est créée et il est supposé qu'un contrôleur ingress a déjà été configuré.
    • Pour le fournisseur OpenShift, une route est créée.

Par exemple :

version: "2"
services:
  web:
    image: tuna/docker-counter23
    ports:
     - "5000:5000"
    links:
     - redis
    labels:
      kompose.service.expose: "counter.example.com"
  redis:
    image: redis:3.0
    ports:
     - "6379"

Les options actuellement supportées sont :

KeyValue
kompose.service.typenodeport / clusterip / loadbalancer
kompose.service.exposetrue / hostname

Redémarrer

Si vous voulez créer des pods normaux sans contrôleurs, vous pouvez utiliser la construction restart de docker-compose pour définir cela. Suivez le tableau ci-dessous pour voir ce qui se passe avec la valeur de restart.

docker-compose restartobject createdPod restartPolicy
""controller objectAlways
alwayscontroller objectAlways
on-failurePodOnFailure
noPodNever

Par exemple, le service pival deviendra un Pod. Ce conteneur a calculé la valeur de pi.

version: '2'

services:
  pival:
    image: perl
    command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
    restart: "on-failure"

Avertissement concernant les configurations de déploiement

Si le fichier Docker Compose a un volume spécifié pour un service, la stratégie Deployment (Kubernetes) ou DeploymentConfig (OpenShift) est changée en "Recreate" au lieu de "RollingUpdate" (par défaut). Ceci est fait pour éviter que plusieurs instances d'un service n'accèdent à un volume en même temps.

Si le fichier Docker Compose a un nom de service avec _ dedans (par exemple web_service), alors il sera remplacé par - et le nom du service sera renommé en conséquence (par exemple web-service). Kompose fait cela parce que "Kubernetes" n'autorise pas _ dans le nom de l'objet.

Veuillez noter que changer le nom du service peut casser certains fichiers docker-compose.

Versions du Docker Compose

Kompose supporte les versions Docker Compose : 1, 2 et 3. Nous avons un support limité sur les versions 2.1 et 3.2 en raison de leur nature expérimentale.

Une liste complète sur la compatibilité entre les trois versions est donnée dans notre document de conversion incluant une liste de toutes les clés Docker Compose incompatibles.

4.4 - Gérez vos objets Kubernetes

4.5 - Injecter des données dans les applications

Spécifier la configuration et paramètres pour les Pods qui exécutent vos charges de travail.

4.5.1 - Définir une commande et ses arguments pour un Container

Cette page montre comment définir les commandes et arguments d'un container au sein d'un Pod.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Définir une commande et ses arguments à la création d'un Pod

Lorsque vous créez un Pod, il est possible de définir une commande et des arguments pour les containers qui seront exécutés dans votre Pod. Pour définir une commande, ajoutez un champ command dans le fichier de configuration. Pour définir des arguments, ajoutez le champ args dans le fichier de configuration. La commande et les arguments qui sont définis ne peuvent être changés après la création du Pod.

La commande et les arguments que vous définissez dans le fichier de configuration écraseront la commande et les arguments définis par l'image utilisée par le container. Si vous définissez uniquement des arguments, la commande par défaut sera exécutée avec les arguments que vous avez configurés.

Dans cet exercice, vous allez créer un Pod qui exécute un container. Le fichier de configuration pour le Pod défini une commande ainsi que deux arguments:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: command-demo
  labels:
    purpose: demonstrate-command
spec:
  containers:
  - name: command-demo-container
    image: debian
    command: ["printenv"]
    args: ["HOSTNAME", "KUBERNETES_PORT"]
  restartPolicy: OnFailure
  1. Créez un Pod en utilisant le fichier YAML de configuration suivant:

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/commands.yaml
    
  2. Listez les Pods

    kubectl get pods
    

    Le résultat montre que le container exécuté dans le Pod nommé container-demo a complété son exécution.

  3. Pour voir le résultat de la commade exécutée dans le container, on peut afficher les logs pour le Pod:

    kubectl logs command-demo
    

    Le résultat montre les valeurs des variables d'environnement HOSTNAME et KUBERNETES_PORT:

    command-demo
    tcp://10.3.240.1:443
    

Utiliser des variables d'environnement dans les arguments

Dans l'exemple précédent, vous avez défini des arguments en donnant directement les valeurs en format chaîne de caractères. Il est aussi possible de définir des arguments en utilisant des variables d'environnement:

env:
- name: MESSAGE
  value: "hello world"
command: ["/bin/echo"]
args: ["$(MESSAGE)"]

Il est donc possible de définir un argument pour un Pod en utilisant n'importe quelle méthode disponible pour définir des variables d'environnements, ce qui inclut les ConfigMaps et les Secrets.

Exécuter une commande à l'intérieur d'un shell

Dans certains cas, certaines commandes nécéssitent d'être exécutées dans un shell. Par exemple, certaines commandes consistent en une chaîne de commandes, ou un script shell. Pour exécuter une commande dans un shell, il est possible d'envelopper la commande comme ceci:

command: ["/bin/sh"]
args: ["-c", "while true; do echo hello; sleep 10;done"]

A suivre

4.5.2 - Définir des variables d'environnement dépendantes

Cette page montre comment définir des variables d'environnement interdépendantes pour un container dans un Pod Kubernetes.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Définir une variable d'environnement dépendante pour un container

Lorsque vous créez un Pod, vous pouvez configurer des variables d'environnement interdépendantes pour les containers exécutés dans un Pod. Pour définir une variable d'environnement dépendante, vous pouvez utiliser le format $(VAR_NAME) dans le champ value de la spécification env dans le fichier de configuration.

Dans cette exercice, vous allez créer un Pod qui exécute un container. Le fichier de configuration de ce Pod définit des variables d'environnement interdépendantes avec une ré-utilisation entre les différentes variables. Voici le fichier de configuration de ce Pod:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: dependent-envars-demo
spec:
  containers:
    - name: dependent-envars-demo
      args:
        - while true; do echo -en '\n'; printf UNCHANGED_REFERENCE=$UNCHANGED_REFERENCE'\n'; printf SERVICE_ADDRESS=$SERVICE_ADDRESS'\n';printf ESCAPED_REFERENCE=$ESCAPED_REFERENCE'\n'; sleep 30; done;
      command:
        - sh
        - -c
      image: busybox:1.28
      env:
        - name: SERVICE_PORT
          value: "80"
        - name: SERVICE_IP
          value: "172.17.0.1"
        - name: UNCHANGED_REFERENCE
          value: "$(PROTOCOL)://$(SERVICE_IP):$(SERVICE_PORT)"
        - name: PROTOCOL
          value: "https"
        - name: SERVICE_ADDRESS
          value: "$(PROTOCOL)://$(SERVICE_IP):$(SERVICE_PORT)"
        - name: ESCAPED_REFERENCE
          value: "$$(PROTOCOL)://$(SERVICE_IP):$(SERVICE_PORT)"
  1. Créez un Pod en utilisant ce fichier de configuration:

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/inject/dependent-envars.yaml
    
    pod/dependent-envars-demo created
    
  2. Listez le Pod:

    kubectl get pods dependent-envars-demo
    
    NAME                      READY     STATUS    RESTARTS   AGE
    dependent-envars-demo     1/1       Running   0          9s
    
  3. Affichez les logs pour le container exécuté dans votre Pod:

    kubectl logs pod/dependent-envars-demo
    
    
    UNCHANGED_REFERENCE=$(PROTOCOL)://172.17.0.1:80
    SERVICE_ADDRESS=https://172.17.0.1:80
    ESCAPED_REFERENCE=$(PROTOCOL)://172.17.0.1:80
    

Comme montré ci-dessus, vous avez défini une dépendance correcte pour SERVICE_ADDRESS, une dépendance manquante pour UNCHANGED_REFERENCE, et avez ignoré la dépendance pour ESCAPED_REFERENCE.

Lorsqu'une variable d'environnement est déja définie alors qu'elle est référencée par une autre variable, la référence s'effectue correctement, comme dans l'exemple de SERVICE_ADDRESS.

Il est important de noter que l'ordre dans la liste env est important. Une variable d'environnement ne sera pas considérée comme "définie" si elle est spécifiée plus bas dans la liste. C'est pourquoi UNCHANGED_REFERENCE ne résout pas correctement $(PROTOCOL) dans l'exemple précédent.

Lorsque la variable d'environnement n'est pas définie, ou n'inclut qu'une partie des variables, la variable non définie sera traitée comme une chaine de caractères, par exemple UNCHANGED_REFERENCE. Notez que les variables d'environnement malformées n'empêcheront généralement pas le démarrage du conteneur.

La syntaxe $(VAR_NAME) peut être échappée avec un double $, par exemple $$(VAR_NAME). Les références échappées ne sont jamais développées, que la variable référencée soit définie ou non. C'est le cas pour l'exemple ESCAPED_REFERENCE ci-dessus.

A suivre

4.5.3 - Définir des variables d'environnement pour un Container

Cette page montre comment définir des variables d'environnement pour un container au sein d'un Pod Kubernetes.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Définir une variable d'environnement pour un container

Lorsque vous créez un Pod, vous pouvez définir des variables d'environnement pour les containers qui seront exécutés au sein du Pod. Pour les définir, utilisez le champ env ou envFrom dans le fichier de configuration.

Dans cet exercice, vous allez créer un Pod qui exécute un container. Le fichier de configuration pour ce Pod contient une variable d'environnement s'appelant DEMO_GREETING et sa valeur est "Hello from the environment". Voici le fichier de configuration du Pod:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: envar-demo
  labels:
    purpose: demonstrate-envars
spec:
  containers:
  - name: envar-demo-container
    image: gcr.io/google-samples/node-hello:1.0
    env:
    - name: DEMO_GREETING
      value: "Hello from the environment"
    - name: DEMO_FAREWELL
      value: "Such a sweet sorrow"
  1. Créez un Pod à partir de ce fichier:

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/inject/envars.yaml
    
  2. Listez les Pods:

    kubectl get pods -l purpose=demonstrate-envars
    

    Le résultat sera similaire à celui-ci:

    NAME            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
    envar-demo      1/1       Running   0          9s
    
  3. Listez les variables d'environnement au sein du container:

    kubectl exec envar-demo -- printenv
    

    Le résultat sera similaire à celui-ci:

    NODE_VERSION=4.4.2
    EXAMPLE_SERVICE_PORT_8080_TCP_ADDR=10.3.245.237
    HOSTNAME=envar-demo
    ...
    DEMO_GREETING=Hello from the environment
    DEMO_FAREWELL=Such a sweet sorrow
    

Utilisez des variables d'environnement dans la configuration

Les variables d'environnement que vous définissez dans la configuration d'un Pod peuvent être utilisées à d'autres endroits de la configuration, comme par exemple dans les commandes et arguments pour les containers. Dans l'exemple ci-dessous, les variables d'environnement GREETING, HONORIFIC, et NAME ont des valeurs respectives de Warm greetings to, The Most Honorable, et Kubernetes. Ces variables sont ensuites utilisées comme arguments pour le container env-print-demo.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: print-greeting
spec:
  containers:
  - name: env-print-demo
    image: bash
    env:
    - name: GREETING
      value: "Warm greetings to"
    - name: HONORIFIC
      value: "The Most Honorable"
    - name: NAME
      value: "Kubernetes"
    command: ["echo"]
    args: ["$(GREETING) $(HONORIFIC) $(NAME)"]

Une fois le Pod créé, la commande echo Warm greetings to The Most Honorable Kubernetes sera exécutée dans le container.

A suivre

4.5.4 - Exposer les informations du Pod aux containers via les variables d'environnement

Cette page montre comment un Pod peut utiliser des variables d'environnement pour exposer ses propres informations aux containers qu'il exécute via la
downward API. Vous pouvez utiliser des variables d'environnement pour exposer des champs de configuration du Pod, des containers ou les deux.

Dans Kubernetes, il y a deux façons distinctes d'exposer les champs de configuration de Pod et de container à l'intérieur d'un container:

  • Via les variables d'environnement, comme expliqué dans cette tâche,
  • Via un volume

Ensemble, ces deux façons d'exposer des informations du Pod et du container sont appelées la downward API.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Utiliser les champs du Pod comme variables d'environnement

Dans cette partie de l'exercice, vous allez créer un Pod qui a un container, et vous allez projeter les champs d'informations du Pod à l'intérieur du container comme variables d'environnement.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: dapi-envars-fieldref
spec:
  containers:
    - name: test-container
      image: registry.k8s.io/busybox
      command: [ "sh", "-c"]
      args:
      - while true; do
          echo -en '\n';
          printenv MY_NODE_NAME MY_POD_NAME MY_POD_NAMESPACE;
          printenv MY_POD_IP MY_POD_SERVICE_ACCOUNT;
          sleep 10;
        done;
      env:
        - name: MY_NODE_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: spec.nodeName
        - name: MY_POD_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: MY_POD_NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        - name: MY_POD_IP
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: status.podIP
        - name: MY_POD_SERVICE_ACCOUNT
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: spec.serviceAccountName
  restartPolicy: Never

Dans ce fichier de configuration, on trouve cinq variables d'environnement. Le champ env est une liste de variables d'environnement. Le premier élément de la liste spécifie que la valeur de la variable d'environnement MY_NODE_NAME hérite du champ spec.nodeName du Pod. Il en va de même pour les autres variables d'environnement, qui héritent des autres champs du Pod.

Créez le Pod:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/inject/dapi-envars-pod.yaml

Vérifiez que le container dans le Pod fonctionne:

# Si le nouveau Pod n'est pas fonctionnel, re-exécutez cette commande plusieurs fois
kubectl get pods

Affichez les logs du container:

kubectl logs dapi-envars-fieldref

Le résultat doit afficher les valeurs des variables d'environnement choisies:

minikube
dapi-envars-fieldref
default
172.17.0.4
default

Pour comprendre pourquoi ces valeurs apparaissent dans les logs, regardez les champs command et args du fichier de configuration. Lorsque le container s'exécute, il écrit les valeurs de 5 variables d'environnement vers stdout, avec un interval de 10 secondes.

Ensuite, exécutez un shell à l'intérieur du container:

kubectl exec -it dapi-envars-fieldref -- sh

Dans ce shell, listez les variables d'environnement:

# À exécuter à l'intérieur du container
printenv

Le résultat doit montrer que certaines variables d'environnement contiennent les informations du Pod:

MY_POD_SERVICE_ACCOUNT=default
...
MY_POD_NAMESPACE=default
MY_POD_IP=172.17.0.4
...
MY_NODE_NAME=minikube
...
MY_POD_NAME=dapi-envars-fieldref

Utiliser des informations du container comme variables d'environnement

Dans l'exercice précédent, vous avez utilisé les informations du Pod à travers des variables d'environnement. Dans cet exercice, vous allez faire passer des champs appartenant au container qui est exécuté à l'intérieur du Pod.

Voici un fichier de configuration pour un autre Pod qui ne contient qu'un seul container:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: dapi-envars-resourcefieldref
spec:
  containers:
    - name: test-container
      image: registry.k8s.io/busybox:1.24
      command: [ "sh", "-c"]
      args:
      - while true; do
          echo -en '\n';
          printenv MY_CPU_REQUEST MY_CPU_LIMIT;
          printenv MY_MEM_REQUEST MY_MEM_LIMIT;
          sleep 10;
        done;
      resources:
        requests:
          memory: "32Mi"
          cpu: "125m"
        limits:
          memory: "64Mi"
          cpu: "250m"
      env:
        - name: MY_CPU_REQUEST
          valueFrom:
            resourceFieldRef:
              containerName: test-container
              resource: requests.cpu
        - name: MY_CPU_LIMIT
          valueFrom:
            resourceFieldRef:
              containerName: test-container
              resource: limits.cpu
        - name: MY_MEM_REQUEST
          valueFrom:
            resourceFieldRef:
              containerName: test-container
              resource: requests.memory
        - name: MY_MEM_LIMIT
          valueFrom:
            resourceFieldRef:
              containerName: test-container
              resource: limits.memory
  restartPolicy: Never

Dans ce fichier, vous pouvez voir 4 variables d'environnement. Le champ env est une liste de variables d'environnement. Le premier élément de la liste spécifie que la variable d'environnement MY_CPU_REQUEST aura sa valeur à partir du champ requests.cpu du container avec le nom test-container. Il en va de même pour les autres variables d'environnement, qui hériteront des champs du container qui sera exécuté.

Créez le Pod:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/inject/dapi-envars-container.yaml

Vérifiez que le container dans le Pod fonctionne:

# Si le nouveau Pod n'est pas fonctionnel, re-exécutez cette commande plusieurs fois
kubectl get pods

Affichez les logs du container:

kubectl logs dapi-envars-resourcefieldref

Le résultat doit afficher les valeurs des variables selectionnées:

1
1
33554432
67108864

A suivre

En savoir plus sur les pods, les containers et les variables d'environnement avec les documentations de référence:

4.5.5 - Exposer les informations d'un Pod à ses containers à travers des fichiers

Cette page montre comment un Pod peut utiliser un volume en downwardAPI, pour exposer des informations sur lui-même aux containers executés dans ce Pod. Vous pouvez utiliser un volume downwardAPI pour exposer des champs de configuration du Pod, de ses containers ou les deux.

Dans Kubernetes, il y a deux façons distinctes d'exposer les champs de configuration de Pod et de container à l'intérieur d'un container:

Ensemble, ces deux façons d'exposer des informations du Pod et du container sont appelées la downward API.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Stocker des champs d'un Pod

Dans cette partie de l'exercice, vous allez créer un Pod qui a un container, et vous allez projeter les champs d'informations du Pod à l'intérieur du container via des fichiers dans le container. Voici le fichier de configuration du Pod:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: kubernetes-downwardapi-volume-example
  labels:
    zone: us-est-coast
    cluster: test-cluster1
    rack: rack-22
  annotations:
    build: two
    builder: john-doe
spec:
  containers:
    - name: client-container
      image: registry.k8s.io/busybox
      command: ["sh", "-c"]
      args:
      - while true; do
          if [[ -e /etc/podinfo/labels ]]; then
            echo -en '\n\n'; cat /etc/podinfo/labels; fi;
          if [[ -e /etc/podinfo/annotations ]]; then
            echo -en '\n\n'; cat /etc/podinfo/annotations; fi;
          sleep 5;
        done;
      volumeMounts:
        - name: podinfo
          mountPath: /etc/podinfo
  volumes:
    - name: podinfo
      downwardAPI:
        items:
          - path: "labels"
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.labels
          - path: "annotations"
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.annotations

Dans la configuration, on peut voir que le Pod a un volume de type downward API, et que le container monte ce volume sur le chemin /etc/podinfo.

Dans la liste items sous la définition downwardAPI, on peut voir que chaque élément de la liste définit un fichier du volume Downward API. Le premier élément spécifie que le champ metadata.labels doit être exposé dans un fichier appelé labels. Le second élement spécifie que les champs annotations du Pod doivent être stockés dans un fichier appelé annotations.

Créez le Pod:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/inject/dapi-volume.yaml

Vérifiez que le container dans le Pod fonctionne:

kubectl get pods

Affichez les logs du container:

kubectl logs kubernetes-downwardapi-volume-example

Le résultat doit afficher le contenu des fichiers labels et annotations:

cluster="test-cluster1"
rack="rack-22"
zone="us-est-coast"

build="two"
builder="john-doe"

Exécutez un shell à l'intérieur du container de votre Pod:

kubectl exec -it kubernetes-downwardapi-volume-example -- sh

Dans ce shell, affichez le contenu du ficher labels:

/# cat /etc/podinfo/labels

Le résultat doit montrer que tous les labels du Pod ont été écrits dans le fichier labels:

cluster="test-cluster1"
rack="rack-22"
zone="us-est-coast"

Il en va de même pour le fichier annotations:

/# cat /etc/podinfo/annotations

Listez les fichiers présents dans le dossier /etc/podinfo:

/# ls -laR /etc/podinfo

Dans le résultat, vous pouvez voir que les fichiers labels et annotations sont dans un sous-dossier temporaire. Dans cet exemple, ..2982_06_02_21_47_53.299460680. Dans le dossier /etc/podinfo, le dossier ..data est un lien symbolique au dossier temporaire. De plus, dans le dossier /etc/podinfo, les fichiers labels et annotations sont eux aussi des liens symboliques.

drwxr-xr-x  ... Feb 6 21:47 ..2982_06_02_21_47_53.299460680
lrwxrwxrwx  ... Feb 6 21:47 ..data -> ..2982_06_02_21_47_53.299460680
lrwxrwxrwx  ... Feb 6 21:47 annotations -> ..data/annotations
lrwxrwxrwx  ... Feb 6 21:47 labels -> ..data/labels

/etc/..2982_06_02_21_47_53.299460680:
total 8
-rw-r--r--  ... Feb  6 21:47 annotations
-rw-r--r--  ... Feb  6 21:47 labels

L'utilisation de liens symboliques permet une mise à jour atomique des données. Les mises à jour sont écrites dans un nouveau dossier temporaire, puis les liens symboliques sont mis à jour avec rename(2).

Quittez la session shell:

/# exit

Stocker des champs d'un container

Dans l'exercice précedent, vous avez rendu accessible des champs d'un Pod via la Downward API. Dans l'exercice suivant, vous allez faire passer de la même manière des champs qui appartiennent au container, plutôt qu'au Pod. Voici un fichier de configuration pour un Pod qui n'a qu'un seul container:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: kubernetes-downwardapi-volume-example-2
spec:
  containers:
    - name: client-container
      image: registry.k8s.io/busybox:1.24
      command: ["sh", "-c"]
      args:
      - while true; do
          echo -en '\n';
          if [[ -e /etc/podinfo/cpu_limit ]]; then
            echo -en '\n'; cat /etc/podinfo/cpu_limit; fi;
          if [[ -e /etc/podinfo/cpu_request ]]; then
            echo -en '\n'; cat /etc/podinfo/cpu_request; fi;
          if [[ -e /etc/podinfo/mem_limit ]]; then
            echo -en '\n'; cat /etc/podinfo/mem_limit; fi;
          if [[ -e /etc/podinfo/mem_request ]]; then
            echo -en '\n'; cat /etc/podinfo/mem_request; fi;
          sleep 5;
        done;
      resources:
        requests:
          memory: "32Mi"
          cpu: "125m"
        limits:
          memory: "64Mi"
          cpu: "250m"
      volumeMounts:
        - name: podinfo
          mountPath: /etc/podinfo
  volumes:
    - name: podinfo
      downwardAPI:
        items:
          - path: "cpu_limit"
            resourceFieldRef:
              containerName: client-container
              resource: limits.cpu
              divisor: 1m
          - path: "cpu_request"
            resourceFieldRef:
              containerName: client-container
              resource: requests.cpu
              divisor: 1m
          - path: "mem_limit"
            resourceFieldRef:
              containerName: client-container
              resource: limits.memory
              divisor: 1Mi
          - path: "mem_request"
            resourceFieldRef:
              containerName: client-container
              resource: requests.memory
              divisor: 1Mi

Dans cette configuration, on peut voir que le Pod a un volume de type downwardAPI, et que le container monte ce volume sur le chemin /etc/podinfo.

Dans la liste items sous la définition downwardAPI, on peut voir que chaque élément de la liste définit un fichier du volume Downward API.

Le premier élément spécifie que dans le container nommé client-container, la valeur du champ limits.cpu dans un format spécifié par 1m sera exposé dans un fichier appelé cpu_limit. Le champ divisor est optionnel et a une valeur par défaut de 1. Un diviseur de 1 spécifie l'unité coeur pour la ressource cpu, et l'unité bytes pour la ressource memory.

Créez le Pod:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/inject/dapi-volume-resources.yaml

Exécutez un shell à l'intérieur du container de votre Pod:

kubectl exec -it kubernetes-downwardapi-volume-example-2 -- sh

Dans le shell, affichez le contenu du fichier cpu_limit:

# À exécuter à l'intérieur du container
cat /etc/podinfo/cpu_limit

Vous pouvez utiliser des commandes similaires pour afficher les fichiers cpu_request, mem_limit et mem_request.

Projection de champs sur des chemins spécifiques et droits d'accès

Vous pouvez projeter des champs sur des chemins spécifiques, et assigner des permissions pour chacun de ces chemins. Pour plus d'informations, regardez la documentation des Secrets.

A suivre

4.5.6 - Distribuer des données sensibles de manière sécurisée avec les Secrets

Cette page montre comment injecter des données sensibles comme des mots de passe ou des clés de chiffrement dans des Pods.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Encoder vos données en format base64

Supposons que vous avez deux données sensibles: un identifiant my-app et un mot de passe 39528$vdg7Jb. Premièrement, utilisez un outil capable d'encoder vos données dans un format base64. Voici un exemple en utilisant le programme base64:

echo -n 'my-app' | base64
echo -n '39528$vdg7Jb' | base64

Le résultat montre que la représentation base64 de l'utilisateur est bXktYXBw, et que la représentation base64 du mot de passe est Mzk1MjgkdmRnN0pi.

Créer un Secret

Voici un fichier de configuration que vous pouvez utiliser pour créer un Secret qui contiendra votre identifiant et mot de passe:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: test-secret
data:
  username: bXktYXBw
  password: Mzk1MjgkdmRnN0pi
  1. Créez le Secret:

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/inject/secret.yaml
    
  2. Listez les informations du Secret:

    kubectl get secret test-secret
    

    Résultat:

    NAME          TYPE      DATA      AGE
    test-secret   Opaque    2         1m
    
  3. Affichez les informations détaillées du Secret:

    kubectl describe secret test-secret
    

    Résultat:

    Name:       test-secret
    Namespace:  default
    Labels:     <none>
    Annotations:    <none>
    
    Type:   Opaque
    
    Data
    ====
    password:   13 bytes
    username:   7 bytes
    

Créer un Secret en utilisant kubectl

Si vous voulez sauter l'étape d'encodage, vous pouvez créer le même Secret en utilisant la commande kubectl create secret. Par exemple:

kubectl create secret generic test-secret --from-literal='username=my-app' --from-literal='password=39528$vdg7Jb'

Cette approche est plus pratique. La façon de faire plus explicite montrée précédemment permet de démontrer et comprendre le fonctionnement des Secrets.

Créer un Pod qui a accès aux données sensibles à travers un Volume

Voici un fichier de configuration qui permet de créer un Pod:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: secret-test-pod
spec:
  containers:
    - name: test-container
      image: nginx
      volumeMounts:
        # name must match the volume name below
        - name: secret-volume
          mountPath: /etc/secret-volume
          readOnly: true
  # The secret data is exposed to Containers in the Pod through a Volume.
  volumes:
    - name: secret-volume
      secret:
        secretName: test-secret
  1. Créez le Pod:

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/inject/secret-pod.yaml
    
  2. Vérifiez que le Pod est opérationnel:

    kubectl get pod secret-test-pod
    

    Résultat:

    NAME              READY     STATUS    RESTARTS   AGE
    secret-test-pod   1/1       Running   0          42m
    
  3. Exécutez une session shell dans le Container qui est dans votre Pod:

    kubectl exec -i -t secret-test-pod -- /bin/bash
    
  4. Les données sont exposées au container à travers un Volume monté sur /etc/secret-volume.

    Dans votre shell, listez les fichiers du dossier /etc/secret-volume:

    # À exécuter à l'intérieur du container
    ls /etc/secret-volume
    

    Le résultat montre deux fichiers, un pour chaque donnée du Secret:

    password username
    
  5. Toujours dans le shell, affichez le contenu des fichiers username et password:

    # À exécuter à l'intérieur du container
    echo "$( cat /etc/secret-volume/username )"
    echo "$( cat /etc/secret-volume/password )"
    

    Le résultat doit contenir votre identifiant et mot de passe:

    my-app
    39528$vdg7Jb
    

Vous pouvez alors modifier votre image ou votre ligne de commande pour que le programme recherche les fichiers contenus dans le dossier du champ mountPath. Chaque clé du Secret data sera exposée comme un fichier à l'intérieur de ce dossier.

Monter les données du Secret sur des chemins spécifiques

Vous pouvez contrôler les chemins sur lesquels les données des Secrets sont montées. Utilisez le champ .spec.volumes[].secret.items pour changer le chemin cible de chaque donnée:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
  - name: mypod
    image: redis
    volumeMounts:
    - name: foo
      mountPath: "/etc/foo"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: foo
    secret:
      secretName: mysecret
      items:
      - key: username
        path: my-group/my-username

Voici ce qu'il se passe lorsque vous déployez ce Pod:

  • La clé username du Secret mysecret est montée dans le container sur le chemin /etc/foo/my-group/my-username au lieu de /etc/foo/username.
  • La clé password du Secret n'est pas montée dans le container.

Si vous listez de manière explicite les clés en utilisant le champ .spec.volumes[].secret.items, il est important de prendre en considération les points suivants:

  • Seules les clés listées dans le champ items seront montées.
  • Pour monter toutes les clés du Secret, toutes doivent être définies dans le champ items.
  • Toutes les clés définies doivent exister dans le Secret. Sinon, le volume ne sera pas créé.

Appliquer des permissions POSIX aux données

Vous pouvez appliquer des permissions POSIX pour une clé d'un Secret. Si vous n'en configurez pas, les permissions seront par défaut 0644. Vous pouvez aussi définir des permissions pour tout un Secret, et redéfinir les permissions pour chaque clé si nécessaire.

Par exemple, il est possible de définir un mode par défaut:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
  - name: mypod
    image: redis
    volumeMounts:
    - name: foo
      mountPath: "/etc/foo"
  volumes:
  - name: foo
    secret:
      secretName: mysecret
      defaultMode: 0400

Le Secret sera monté sur /etc/foo; tous les fichiers créés par le secret auront des permissions de type 0400.

Définir des variables d'environnement avec des Secrets

Il est possible de monter les données des Secrets comme variables d'environnement dans vos containers.

Si un container consomme déja un Secret en variables d'environnement, la mise à jour de ce Secret ne sera pas répercutée dans le container tant qu'il n'aura pas été redémarré. Il existe cependant des solutions tierces permettant de redémarrer les containers lors d'une mise à jour du Secret.

Définir une variable d'environnement à partir d'un seul Secret

  • Définissez une variable d'environnement et sa valeur à l'intérieur d'un Secret:

    kubectl create secret generic backend-user --from-literal=backend-username='backend-admin'
    
  • Assignez la valeur de backend-username définie dans le Secret à la variable d'environnement SECRET_USERNAME dans la configuration du Pod.

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: env-single-secret
    spec:
      containers:
      - name: envars-test-container
        image: nginx
        env:
        - name: SECRET_USERNAME
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: backend-user
              key: backend-username
    
  • Créez le Pod:

    kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/inject/pod-single-secret-env-variable.yaml
    
  • À l'intérieur d'une session shell, affichez le contenu de la variable d'environnement SECRET_USERNAME:

    kubectl exec -i -t env-single-secret -- /bin/sh -c 'echo $SECRET_USERNAME'
    

    Le résultat est:

    backend-admin
    

Définir des variables d'environnement à partir de plusieurs Secrets

  • Comme précédemment, créez d'abord les Secrets:

    kubectl create secret generic backend-user --from-literal=backend-username='backend-admin'
    kubectl create secret generic db-user --from-literal=db-username='db-admin'
    
  • Définissez les variables d'environnement dans la configuration du Pod.

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: envvars-multiple-secrets
    spec:
      containers:
      - name: envars-test-container
        image: nginx
        env:
        - name: BACKEND_USERNAME
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: backend-user
              key: backend-username
        - name: DB_USERNAME
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: db-user
              key: db-username
    
  • Créez le Pod:

    kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/inject/pod-multiple-secret-env-variable.yaml
    
  • Dans un shell, listez les variables d'environnement du container:

    kubectl exec -i -t envvars-multiple-secrets -- /bin/sh -c 'env | grep _USERNAME'
    

    Le résultat est:

    DB_USERNAME=db-admin
    BACKEND_USERNAME=backend-admin
    

Configurez toutes les paires de clé-valeur d'un Secret comme variables d'environnement

  • Créez un Secret contenant plusieurs paires de clé-valeur:

    kubectl create secret generic test-secret --from-literal=username='my-app' --from-literal=password='39528$vdg7Jb'
    
  • Utilisez envFrom pour définir toutes les données du Secret comme variables d'environnement. Les clés du Secret deviendront les noms des variables d'environnement à l'intérieur du Pod.

    apiVersion: v1
     kind: Pod
     metadata:
       name: envfrom-secret
     spec:
       containers:
       - name: envars-test-container
         image: nginx
         envFrom:
         - secretRef:
             name: test-secret
     
  • Créez le Pod:

    kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/inject/pod-secret-envFrom.yaml
    
  • Dans votre shell, affichez les variables d'environnement username et password:

    kubectl exec -i -t envfrom-secret -- /bin/sh -c 'echo "username: $username\npassword: $password\n"'
    

    Le résultat est:

    username: my-app
    password: 39528$vdg7Jb
    

Références

A suivre

4.6 - Exécution des applications

Exécutez et gérez des applications stateful et stateless.

4.6.1 - Exécuter une application stateless avec un Déploiement

Cette page montre comment exécuter une application en utilisant une resource Deployment (déploiement) dans Kubernetes.

Objectifs

  • Créer un déploiement nginx.
  • Utiliser kubectl pour afficher des informations sur le déploiement.
  • Mettre à jour le déploiement.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Votre serveur Kubernetes doit être au moins à la version v1.9. Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Création et exploration d'un déploiement nginx

Vous pouvez exécuter une application en créant un objet déploiement Kubernetes, et vous pouvez décrire un déploiement dans un fichier YAML. Par exemple, ce fichier YAML décrit un déploiement qui exécute l'image Docker nginx:1.14.2 :

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 2 # tells deployment to run 2 pods matching the template
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80
  1. Créez un déploiement basé sur ce fichier YAML:

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/deployment.yaml
    
  2. Affichez les informations du déploiement:

    kubectl describe deployment nginx-deployment
    

    Le résultat sera similaire à ceci :

    Name:     nginx-deployment
    Namespace:    default
    CreationTimestamp:  Tue, 30 Aug 2016 18:11:37 -0700
    Labels:     app=nginx
    Annotations:    deployment.kubernetes.io/revision=1
    Selector:   app=nginx
    Replicas:   2 desired | 2 updated | 2 total | 2 available | 0 unavailable
    StrategyType:   RollingUpdate
    MinReadySeconds:  0
    RollingUpdateStrategy:  1 max unavailable, 1 max surge
    Pod Template:
      Labels:       app=nginx
      Containers:
        nginx:
        Image:              nginx:1.14.2
        Port:               80/TCP
        Environment:        <none>
        Mounts:             <none>
      Volumes:              <none>
    Conditions:
      Type          Status  Reason
      ----          ------  ------
      Available     True    MinimumReplicasAvailable
      Progressing   True    NewReplicaSetAvailable
    OldReplicaSets:   <none>
    NewReplicaSet:    nginx-deployment-1771418926 (2/2 replicas created)
    No events.
    
  3. Affichez les Pods créés par le déploiement :

    kubectl get pods -l app=nginx
    

    Le résultat sera similaire à ceci :

    NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE
    nginx-deployment-1771418926-7o5ns   1/1       Running   0          16h
    nginx-deployment-1771418926-r18az   1/1       Running   0          16h
    
  4. Affichez les informations d'un Pod :

    kubectl describe pod <pod-name>
    

    est le nom d'un de vos Pods.

Mise à jour du déploiement

Vous pouvez mettre à jour le déploiement en appliquant un nouveau fichier YAML. Ce fichier YAML indique que le déploiement doit être mis à jour pour utiliser nginx 1.16.1.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.16.1 # Update the version of nginx from 1.14.2 to 1.16.1
        ports:
        - containerPort: 80
  1. Appliquez le nouveau fichier YAML :

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/deployment-update.yaml
    
  2. Regardez le déploiement créer de nouveaux pods et supprimer les anciens :

    kubectl get pods -l app=nginx
    

Mise à l'échelle de l'application en augmentant le nombre de réplicas

Vous pouvez augmenter le nombre de pods dans votre déploiement en appliquant un nouveau fichier YAML. Ce fichier YAML définit replicas à 4, ce qui spécifie que le déploiement devrait avoir quatre pods :

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 4 # Update the replicas from 2 to 4
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.16.1
        ports:
        - containerPort: 80
  1. Appliquez le nouveau fichier YAML :

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/deployment-scale.yaml
    
  2. Vérifiez que le déploiement a quatre pods:

    kubectl get pods -l app=nginx
    

    Le résultat sera similaire à ceci :

    NAME                               READY     STATUS    RESTARTS   AGE
    nginx-deployment-148880595-4zdqq   1/1       Running   0          25s
    nginx-deployment-148880595-6zgi1   1/1       Running   0          25s
    nginx-deployment-148880595-fxcez   1/1       Running   0          2m
    nginx-deployment-148880595-rwovn   1/1       Running   0          2m
    

Suppression d'un déploiement

Supprimez le déploiement avec son nom :

kubectl delete deployment nginx-deployment

ReplicationControllers -- méthode obsolète

La méthode préférée pour créer une application répliquée consiste à utiliser un déploiement, qui utilise à son tour un ReplicaSet. Avant que le déploiement et le ReplicaSet ne soient ajoutés à Kubernetes, les applications répliquées étaient configurées à l'aide d'un ReplicationController.

A suivre

4.6.2 - Exécutez une application stateful mono-instance

Cette page montre comment exécuter une application mono-instance, avec gestion d'état (stateful) dans Kubernetes en utilisant un PersistentVolume et un Deployment. L'application utilisée est MySQL.

Objectifs

  • Créer un PersistentVolume en référençant un disque dans votre environnement.
  • Créer un déploiement MySQL.
  • Exposer MySQL à d'autres pods dans le cluster sous un nom DNS connu.

Pré-requis

  • Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

    Pour consulter la version, entrez kubectl version.

  • Vous devez disposer soit d'un fournisseur PersistentVolume dynamique avec une valeur par défaut StorageClass, soit préparer un PersistentVolumes statique pour satisfaire les PersistentVolumeClaims utilisés ici.

Déployer MySQL

Vous pouvez exécuter une application stateful en créant un Deployment Kubernetes et en le connectant à un PersistentVolume existant à l'aide d'un PersistentVolumeClaim. Par exemple, ce fichier YAML décrit un Deployment qui exécute MySQL et référence le PersistentVolumeClaim. Le fichier définit un point de montage pour /var/lib/mysql, puis crée un PersistentVolumeClaim qui réclame un volume de 20G. Cette demande est satisfaite par n'importe quel volume existant qui répond aux exigences, ou par un provisionneur dynamique.

Remarque: le mot de passe MySQL est défini dans le fichier de configuration YAML, ce qui n'est pas sécurisé. Voir les secrets Kubernetes pour une approche sécurisée.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mysql
spec:
  ports:
  - port: 3306
  selector:
    app: mysql
  clusterIP: None
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: mysql
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: mysql
  strategy:
    type: Recreate
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mysql
    spec:
      containers:
      - image: mysql:5.6
        name: mysql
        env:
          # Use secret in real usage
        - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
          value: password
        ports:
        - containerPort: 3306
          name: mysql
        volumeMounts:
        - name: mysql-persistent-storage
          mountPath: /var/lib/mysql
      volumes:
      - name: mysql-persistent-storage
        persistentVolumeClaim:
          claimName: mysql-pv-claim
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: mysql-pv-volume
  labels:
    type: local
spec:
  storageClassName: manual
  capacity:
    storage: 20Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  hostPath:
    path: "/mnt/data"
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: mysql-pv-claim
spec:
  storageClassName: manual
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 20Gi
  1. Déployez le PV et le PVC du fichier YAML:

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/mysql/mysql-pv.yaml
    
  2. Déployez les resources du fichier YAML:

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/mysql/mysql-deployment.yaml
    
  3. Affichez les informations liées au Deployment:

    kubectl describe deployment mysql
    

    Le résultat sera similaire à ceci:

    Name:                 mysql
    Namespace:            default
    CreationTimestamp:    Tue, 01 Nov 2016 11:18:45 -0700
    Labels:               app=mysql
    Annotations:          deployment.kubernetes.io/revision=1
    Selector:             app=mysql
    Replicas:             1 desired | 1 updated | 1 total | 0 available | 1 unavailable
    StrategyType:         Recreate
    MinReadySeconds:      0
    Pod Template:
      Labels:       app=mysql
      Containers:
        mysql:
        Image:      mysql:5.6
        Port:       3306/TCP
        Environment:
          MYSQL_ROOT_PASSWORD:      password
        Mounts:
          /var/lib/mysql from mysql-persistent-storage (rw)
      Volumes:
        mysql-persistent-storage:
        Type:       PersistentVolumeClaim (a reference to a PersistentVolumeClaim in the same namespace)
        ClaimName:  mysql-pv-claim
        ReadOnly:   false
    Conditions:
      Type          Status  Reason
      ----          ------  ------
      Available     False   MinimumReplicasUnavailable
      Progressing   True    ReplicaSetUpdated
    OldReplicaSets:       <none>
    NewReplicaSet:        mysql-63082529 (1/1 replicas created)
    Events:
      FirstSeen    LastSeen    Count    From                SubobjectPath    Type        Reason            Message
      ---------    --------    -----    ----                -------------    --------    ------            -------
      33s          33s         1        {deployment-controller }             Normal      ScalingReplicaSet Scaled up replica set mysql-63082529 to 1
    
  4. Listez les Pods créés par le Deployment:

    kubectl get pods -l app=mysql
    

    Le résultat sera similaire à ceci:

    NAME                   READY     STATUS    RESTARTS   AGE
    mysql-63082529-2z3ki   1/1       Running   0          3m
    
  5. Inspectez le PersistentVolumeClaim:

    kubectl describe pvc mysql-pv-claim
    

    Le résultat sera similaire à ceci:

    Name:         mysql-pv-claim
    Namespace:    default
    StorageClass:
    Status:       Bound
    Volume:       mysql-pv-volume
    Labels:       <none>
    Annotations:    pv.kubernetes.io/bind-completed=yes
                    pv.kubernetes.io/bound-by-controller=yes
    Capacity:     20Gi
    Access Modes: RWO
    Events:       <none>
    

Accès à l'instance MySQL

Le fichier YAML précédent crée un service qui permet à d'autres pods dans le cluster d'accéder à la base de données. L'option clusterIP: None du service permet à son nom DNS de résoudre directement l'adresse IP du pod. C'est optimal lorsque vous n'avez qu'un seul pod derrière un service et que vous n'avez pas l'intention d'augmenter le nombre de pods.

Exécutez un client MySQL pour vous connecter au serveur :

kubectl run -it --rm --image=mysql:5.6 --restart=Never mysql-client -- mysql -h mysql -ppassword

Cette commande crée un nouveau pod dans le cluster exécutant un client MySQL et le connecte au serveur via le Service. Si la connexion réussit, cela signifie que votre base de données MySQL est opérationnelle.

Waiting for pod default/mysql-client-274442439-zyp6i to be running, status is Pending, pod ready: false
If you don't see a command prompt, try pressing enter.

mysql>

Mises à jour

L'image ou toute autre partie du Deployment peut être mise à jour comme d'habitude avec la commande kubectl apply. Voici quelques précautions spécifiques aux applications stateful :

  • Ne pas mettre à l'échelle l'application. Cette configuration est conçue pour des applications à une seule instance seulement. Le PersistentVolume sous-jacent ne peut être monté que sur un Pod. Pour les applications stateful clusterisées, consultez la documentation sur les StatefulSets.
  • Utilisez strategy: type: Recreate dans le fichier de configuration YAML du Deployment. Cela indique à Kubernetes de ne pas utiliser des mises à jour continues. Les mises à jour en roulement ne fonctionneront pas, car vous ne pouvez pas avoir plus d'un Pod en cours d'exécution à la fois. La stratégie Recreate arrêtera le premier pod avant d'en créer un nouveau avec la configuration mise à jour.

Suppression d'un déploiement

Supprimez les ressources déployées avec leur noms:

kubectl delete deployment,svc mysql
kubectl delete pvc mysql-pv-claim
kubectl delete pv mysql-pv-volume

Si vous avez provisionné manuellement un PersistentVolume, vous devrez également le supprimer manuellement, ainsi que libérer la ressource sous-jacente. Si vous avez utilisé un provisionneur dynamique, il supprimera automatiquement le PersistentVolume lorsqu'il verra que vous avez supprimé le PersistentVolumeClaim. Certains provisionneurs dynamiques (comme ceux pour EBS et PD) libèrent également la ressource sous-jacente lors de la suppression du PersistentVolume.

A suivre

4.6.3 - Découverte de l'HorizontalPodAutoscaler

Un HorizontalPodAutoscaler (raccourci en HPA) met à jour automatiquement une ressource de charge de travail (comme un Deployment ou un StatefulSet), dans le but de faire évoluer automatiquement la charge de travail en fonction de la demande.

L'évolutivité horizontale signifie que la réponse à une augmentation de la charge est de déployer plus de Pods. Cela diffère de l'évolutivité verticale, qui pour Kubernetes signifierait attribuer plus de ressources (par exemple : mémoire ou CPU) aux Pods qui sont déjà en cours d'exécution pour la charge de travail.

Si la charge diminue et que le nombre de Pods est supérieur au minimum configuré, le HorizontalPodAutoscaler indique à la ressource de charge de travail (le Deployment, le StatefulSet ou une autre ressource similaire) de réduire son échelle (nombre de réplicas).

Ce document vous guide à travers un exemple d'activation de HorizontalPodAutoscaler pour gérer automatiquement l'échelle d'une application web. Cette charge de travail d'exemple est Apache httpd exécutant du code PHP.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Votre serveur Kubernetes doit être au moins à la version 1.23. Pour consulter la version, entrez kubectl version. Si vous utilisez une version plus ancienne de Kubernetes, consultez la version de la documentation correspondante (voir versions de documentation disponibles).

Pour suivre ce guide, vous devez également utiliser un cluster qui dispose d'un Metrics Server déployé et configuré.

Le Metrics Server Kubernetes collecte les métriques des ressources des kubelets de votre cluster et expose ces métriques via l'API Kubernetes, en utilisant un APIService pour ajouter de nouveaux types de ressources représentant les lectures de métriques.

Pour apprendre comment déployer le Metrics Server, consultez la documentation de metrics-server.

Exécutez et exposez le serveur php-apache

Pour démontrer un HorizontalPodAutoscaler, vous commencerez par démarrer un Deployment qui exécute un conteneur utilisant l'image hpa-example et l'expose en tant que Service en utilisant le manifeste suivant:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: php-apache
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: php-apache
  template:
    metadata:
      labels:
        run: php-apache
    spec:
      containers:
      - name: php-apache
        image: registry.k8s.io/hpa-example
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          limits:
            cpu: 500m
          requests:
            cpu: 200m
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: php-apache
  labels:
    run: php-apache
spec:
  ports:
  - port: 80
  selector:
    run: php-apache

Pour créer les ressources, exécutez la commande suivante:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/php-apache.yaml
deployment.apps/php-apache created
service/php-apache created

Créer le HorizontalPodAutoscaler

Maintenant que le serveur est en cours d'exécution, créez l'autoscaler à l'aide de kubectl. Il existe une sous-commande kubectl autoscale, faisant partie de kubectl, qui vous aide à le faire.

Vous allez bientôt exécuter une commande qui crée un HorizontalPodAutoscaler qui maintient entre 1 et 10 réplicas des Pods contrôlés par le déploiement php-apache que vous avez créé lors de la première étape.

En parlant simplement, le HPA (contrôleur) augmentera ou diminuera le nombre de réplicas (en mettant à jour le déploiement) pour maintenir une utilisation CPU moyenne de 50% sur l'ensemble des Pods.

Ensuite, le déploiement met à jour le ReplicaSet - cela fait partie du fonctionnement de tous les déploiements dans Kubernetes - puis le ReplicaSet ajoute ou supprime des Pods en fonction des modifications apportées à son champ .spec.

Étant donné que chaque pod demande 200 milli-cores via kubectl run, cela signifie une utilisation CPU moyenne de 100 milli-cores. Consultez les détails de l'algorithme pour plus d'informations sur celui-ci.

Créez le HorizontalPodAutoscaler :

kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache autoscaled

Vous pouvez visualiser le statut actuel du nouvel HorizontalPodAutoscaler avec la commande:

# Vous pouvez utiliser "hpa" ou "horizontalpodautoscaler"; les deux appelations fonctionnent.
kubectl get hpa

Le résultat sera similaire à celui-ci:

NAME         REFERENCE                     TARGET    MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache/scale   0% / 50%  1         10        1          18s

(Si vous voyez d'autres HorizontalPodAutoscalers avec des noms différents, cela signifie qu'ils existaient déjà et ce n'est généralement pas un problème).

Veuillez noter que la consommation actuelle de CPU est de 0 % car il n'y a pas de clients envoyant des requêtes au serveur (la colonne TARGET montre la moyenne de tous les Pods contrôlés par le déploiement correspondant).

Augmenter la charge

Ensuite, voyons comment l'autoscaler réagit à une augmentation de la charge.

Pour cela, vous allez démarrer un autre Pod pour agir en tant que client. Le conteneur à l'intérieur du Pod client s'exécute dans une boucle infinie, envoyant des requêtes au service php-apache.

# Exécutez ceci dans un terminal séparé
# pour que la montée en charge s'applique pendant que vous continuez les étapes suivantes
kubectl run -i --tty load-generator --rm --image=busybox:1.28 --restart=Never -- /bin/sh -c "while sleep 0.01; do wget -q -O- http://php-apache; done"

Maintenant exécutez:

# Entrez Ctrl+C pour terminer lorsque c'est ok
kubectl get hpa php-apache --watch

Après environ une minute, vous devriez constater une augmentation de la charge CPU, comme ceci:

NAME         REFERENCE                     TARGET      MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache/scale   305% / 50%  1         10        1          3m

en réponse, une augmentation du nombre de réplicas, comme ceci:

NAME         REFERENCE                     TARGET      MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache/scale   305% / 50%  1         10        7          3m

Dans ce cas, la consommation CPU a atteint 305% de ce qui était demandé. Ainsi, le nombre de réplicas du Deployment a été augmenté à 7:

kubectl get deployment php-apache

Vous devriez voir le nombre de réplicas être égal à la valeur du HorizontalPodAutoscaler:

NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
php-apache   7/7      7           7           19m

Arrêt de la charge

Pour finir cet exemple, nous allons arrêter d'envoyer des requètes.

Dans le terminal utilisé pour créer le Pod qui exécute une image busybox, arrêtez la charge en entrant <Ctrl> +C.

Puis vérifiez le résultat après un temps d'attente:

# entrez Ctrl+C pour arrêter une fois la charge arretée
kubectl get hpa php-apache --watch

Le résultat sera similaire à:

NAME         REFERENCE                     TARGET       MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache/scale   0% / 50%     1         10        1          11m

et le nombre de réplicas du Deployment sera redescendu:

kubectl get deployment php-apache
NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
php-apache   1/1     1            1           27m

Une fois que la consommation CPU atteindra 0, le HPA ajustera automatiquement le nombre de réplicas à 1.

Cette étape peut prendre quelques minutes.

L'auto-ajustement basé sur des métriques multiples ou personnalisées

Vous pouvez ajouter de nouvelles métriques à utiliser pour l'auto-ajustement du Deployment php-apache en utilisant l'api autoscaling/v2.

Pour commencer, récupérez le YAML de votre HorizontalPodAutoscaler en format autoscaling/v2:

kubectl get hpa php-apache -o yaml > /tmp/hpa-v2.yaml

Ouvrez le fichier /tmp/hpa-v2.yaml avec votre éditeur, le YAML devrait ressembler à ceci:

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50
status:
  observedGeneration: 1
  lastScaleTime: <some-time>
  currentReplicas: 1
  desiredReplicas: 1
  currentMetrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      current:
        averageUtilization: 0
        averageValue: 0

Veuillez noter que le champ targetCPUUtilizationPercentage a été remplacé par un tableau appelé metrics. La métrique d'utilisation du CPU est une métrique de ressource, car elle est représentée en pourcentage d'une ressource spécifiée sur les conteneurs de pod. Notez que vous pouvez spécifier d'autres métriques de ressource en plus du CPU. Par défaut, la seule autre métrique de ressource prise en charge est la mémoire. Ces ressources ne changent pas de nom d'un cluster à l'autre et devraient toujours être disponibles tant que l'API metrics.k8s.io est disponible.

Vous pouvez également spécifier des métriques de ressource en termes de valeurs directes, au lieu de pourcentages de la valeur demandée, en utilisant un target.type de AverageValue au lieu de Utilization, et en définissant le champ correspondant target.averageValue au lieu de target.averageUtilization.

Il existe deux autres types de métriques, tous deux considérés comme des métriques personnalisées: les métriques de pod et les métriques d'objet. Ces métriques peuvent avoir des noms spécifiques au cluster et nécessitent une configuration de la surveillance du cluster plus avancée.

Le premier de ces types de métriques alternatives est les métriques de pod. Ces métriques décrivent les pods et sont regroupées en moyenne sur l'ensemble des pods, puis comparées à une valeur cible pour déterminer le nombre de réplicas. Elles fonctionnent de manière similaire aux métriques de ressource, à la différence qu'elles prennent en charge seulement le type de target AverageValue.

Les métriques de pod sont spécifiées à l'aide d'une définition metric comme ceci:

type: Pods
pods:
  metric:
    name: packets-per-second
  target:
    type: AverageValue
    averageValue: 1k

Le deuxième type de métrique alternative est les métriques d'objet. Ces métriques décrivent un objet différent dans le même namespace, au lieu de décrire des Pods. Les métriques ne sont pas nécessairement récupérées à partir de l'objet mais le décrivent. Les métriques d'objet prennent en charge les types de target suivants: Value et AverageValue. Avec Value, la cible est comparée directement à la métrique renvoyée par l'API. Avec AverageValue, la valeur renvoyée par l'API de métriques personnalisées est divisée par le nombre de Pods avant d'être comparée à la cible. L'exemple suivant est la représentation YAML de la métrique requests-per-second.

type: Object
object:
  metric:
    name: requests-per-second
  describedObject:
    apiVersion: networking.k8s.io/v1
    kind: Ingress
    name: main-route
  target:
    type: Value
    value: 2k

Si vous fournissez plusieurs définitions de métriques similaires, le HorizontalPodAutoscaler examinera chaque métrique à tour de rôle. Il calculera les nombres de réplicas proposés pour chaque métrique, puis choisira celle avec le nombre de réplicas le plus élevé. Par exemple, si votre système de surveillance collecte des métriques sur le trafic réseau, vous pouvez mettre à jour la définition ci-dessus en utilisant kubectl edit pour qu'elle ressemble à ceci :

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: packets-per-second
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 1k
  - type: Object
    object:
      metric:
        name: requests-per-second
      describedObject:
        apiVersion: networking.k8s.io/v1
        kind: Ingress
        name: main-route
      target:
        type: Value
        value: 10k
status:
  observedGeneration: 1
  lastScaleTime: <some-time>
  currentReplicas: 1
  desiredReplicas: 1
  currentMetrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
    current:
      averageUtilization: 0
      averageValue: 0
  - type: Object
    object:
      metric:
        name: requests-per-second
      describedObject:
        apiVersion: networking.k8s.io/v1
        kind: Ingress
        name: main-route
      current:
        value: 10k

Ensuite, votre HorizontalPodAutoscaler tentera de s'assurer que chaque pod consomme environ 50% de sa CPU demandée, en traitant 1000 paquets par seconde, et que tous les pods derrière l'Ingress main-route servent un total de 10000 requêtes par seconde.

Auto-ajustement sur des métriques plus spécifiques

De nombreuses chaines de métriques vous permettent de décrire les métriques soit par leur nom, soit par un ensemble de descripteurs supplémentaires appelés labels. Pour tous les types de métriques autres que les ressources (pod, objet et externe, décrits ci-dessous), vous pouvez spécifier un sélecteur de label supplémentaire qui est transmis à votre chaine de métriques. Par exemple, si vous collectez une métrique http_requests avec le label verb, vous pouvez spécifier la définition de métrique suivante pour ne faire varier l'échelle que sur les requêtes de type GET:

type: Object
object:
  metric:
    name: http_requests
    selector: {matchLabels: {verb: GET}}

Ce sélecteur utilise la même syntaxe que les sélecteurs d'étiquettes complets de Kubernetes. La chaine de surveillance détermine comment regrouper plusieurs séries en une seule valeur, si le nom et le sélecteur correspondent à plusieurs séries. Le sélecteur est additif et ne peut pas sélectionner des métriques qui décrivent des objets qui ne sont pas l'objet cible (les pods cibles dans le cas du type Pods, et l'objet décrit dans le cas du type Object).

Auto-ajustement sur des métriques non liées aux objets Kubernetes

Les applications s'exécutant sur Kubernetes peuvent avoir besoin de s'auto-adapter en fonction de métriques qui n'ont pas de relation évidente avec un objet dans le cluster Kubernetes, telles que des métriques décrivant un service hébergé sans corrélation directe avec les namespace Kubernetes. À partir de Kubernetes 1.10, vous pouvez répondre à ce cas d'utilisation avec des métriques externes.

L'utilisation de métriques externes nécessite une connaissance de votre système de surveillance ; la configuration est similaire à celle requise lors de l'utilisation de métriques personnalisées. Les métriques externes vous permettent de mettre à l'échelle automatiquement votre cluster en fonction de n'importe quelle métrique disponible dans votre système de surveillance. Créez un bloc metric avec un name et un selector, comme ci-dessus, et utilisez le type de métrique External au lieu de Object. Si plusieurs séries temporelles correspondent au metricSelector, la somme de leurs valeurs sera utilisée par le HorizontalPodAutoscaler. Les métriques externes prennent en charge les types de cible Value et AverageValue, qui fonctionnent exactement de la même manière que lorsque vous utilisez le type Object.

Par exemple, si votre application traite des tâches à partir d'un service de file de messages hébergé, vous pouvez ajouter la section suivante à votre déclaration de HorizontalPodAutoscaler pour spécifier que vous avez besoin d'un travailleur par tranche de 30 tâches en attente.

- type: External
  external:
    metric:
      name: queue_messages_ready
      selector:
        matchLabels:
          queue: "worker_tasks"
    target:
      type: AverageValue
      averageValue: 30

Lorsque possible, il est préférable d'utiliser les types de cible métrique personnalisés plutôt que des métriques externes, car cela facilite la sécurisation de l'API des métriques personnalisées pour les administrateurs de cluster. L'API des métriques externes permet potentiellement l'accès à n'importe quelle métrique, il est donc nécessaire que les administrateurs de cluster fassent attention lors de son exposition.

Annexe : Conditions d'état du Horizontal Pod Autoscaler

Lorsque vous utilisez la forme autoscaling/v2 du HorizontalPodAutoscaler, vous pourrez voir les conditions d'état définies par Kubernetes sur celui-ci. Ces conditions d'état indiquent s'il est capable de se mettre à l'échelle et s'il est actuellement restreint de quelque manière que ce soit. Les conditions apparaissent dans le champ status.conditions.

Pour voir les conditions affectant un HorizontalPodAutoscaler, nous pouvons utiliser la commande kubectl describe hpa.

kubectl describe hpa cm-test
Name:                           cm-test
Namespace:                      prom
Labels:                         <none>
Annotations:                    <none>
CreationTimestamp:              Fri, 16 Jun 2017 18:09:22 +0000
Reference:                      ReplicationController/cm-test
Metrics:                        ( current / target )
  "http_requests" on pods:      66m / 500m
Min replicas:                   1
Max replicas:                   4
ReplicationController pods:     1 current / 1 desired
Conditions:
  Type                  Status  Reason                  Message
  ----                  ------  ------                  -------
  AbleToScale           True    ReadyForNewScale        the last scale time was sufficiently old as to warrant a new scale
  ScalingActive         True    ValidMetricFound        the HPA was able to successfully calculate a replica count from pods metric http_requests
  ScalingLimited        False   DesiredWithinRange      the desired replica count is within the acceptable range
Events:

Pour ce HorizontalPodAutoscaler, vous pouvez voir plusieurs conditions dans un état sain. La première, AbleToScale, indique si le HPA est capable de récupérer et de mettre à jour les échelles, ainsi que si des conditions liées aux limitations sont susceptibles d'empêcher le redimensionnement. La deuxième, ScalingActive, indique si le HPA est activé (c'est-à-dire que le nombre de réplicas de la cible n'est pas nul) et est capable de calculer les échelles souhaitées. Lorsqu'il est False, cela indique généralement des problèmes de récupération des métriques. Enfin, la dernière condition, ScalingLimited, indique que l'échelle souhaitée a été limitée par le maximum ou le minimum du HorizontalPodAutoscaler. Cela indique que vous souhaiteriez peut-être augmenter ou diminuer les contraintes de nombre de réplicas minimum ou maximum de votre HorizontalPodAutoscaler.

Quantités

Toutes les métriques dans le HorizontalPodAutoscaler et les API de métriques sont spécifiées à l'aide d'une notation spéciale en nombres entiers connue dans Kubernetes sous le nom de quantité. Par exemple, la quantité 10500m serait écrite comme 10.5 en notation décimale. Les API de métriques renvoient des nombres entiers sans suffixe lorsque cela est possible, et renvoient généralement des quantités en milli-unités sinon. Cela signifie que vous pouvez voir la valeur de votre métrique fluctuer entre 1 et 1500m, ou 1 et 1.5 lorsqu'elle est écrite en notation décimale.

Autres scénarios possibles

Création de l'autoscaler de manière déclarative

Au lieu d'utiliser la commande kubectl autoscale pour créer un HorizontalPodAutoscaler de manière impérative, nous pouvons utiliser le manifeste suivant pour le créer de manière déclarative :

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  targetCPUUtilizationPercentage: 50

Ensuite, créez l'autoscaler en exécutant la commande suivante :

kubectl create -f https://k8s.io/examples/application/hpa/php-apache.yaml
horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache created

4.6.4 - Accéder à l'API de Kubernetes depuis un Pod

Ce guide explique comment accéder à l'API de Kubernetes depuis un Pod.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Accéder à l'API depuis un Pod

Lorsque l'on veut accéder à l'API depuis un Pod, localiser et s'authentifier auprès du serveur API se passe différement que dans le cas d'un client externe.

Le moyen le plus simple pour interagir avec l'API Kubernetes depuis un Pod est d'utiliser l'une des librairies clientes officielles. Ces bibliothèques peuvent automatiquement découvrir le serveur API et s'authentifier.

Utilisation des clients officiels

Depuis un Pod, les moyens recommandés pour se connecter à l'API Kubernetes sont:

  • Pour un client Go, utilisez la bibliothèque client officielle Go. La fonction rest.InClusterConfig() gère automatiquement la découverte de l'hôte API et l'authentification. Voir un exemple ici.

  • Pour un client Python, utilisez la bibliothèque client officielle Python. La fonction config.load_incluster_config() gère automatiquement la découverte de l'hôte API et l'authentification. Voir un exemple ici.

  • Il existe d'autres bibliothèques disponibles, vous pouvez vous référer à la page Bibliothèques clientes.

Dans tous les cas, les informations d'identification du compte de service du Pod seront utilisées pour communiquer avec le serveur API.

Accès direct à l'API REST

En s'exécutant dans un Pod, votre conteneur peut créer une URL HTTPS pour le serveur API Kubernetes en récupérant les variables d'environnement KUBERNETES_SERVICE_HOST et KUBERNETES_SERVICE_PORT_HTTPS. L'adresse du serveur API dans le cluster est également publiée dans un Service nommé kubernetes dans le namespace default afin que les pods puissent référencer kubernetes.default.svc comme nom DNS pour le serveur API.

La manière recommandée pour s'authentifier auprès du serveur API est d'utiliser les identifiants d'un compte de service. Par défaut, un Pod est associé à un compte de service, et un identifiant pour ce compte de service est placé dans le système de fichiers de chaque conteneur dans ce Pod, dans /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token.

Si disponible, un lot de certificats est placé dans le système de fichiers de chaque conteneur dans /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt et doit être utilisé pour vérifier le certificat du serveur API.

Enfin, le namespace courant dans lequel est déployé le Pod est placé dans un fichier /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace dans chaque container.

Avec utilisation du proxy kubectl

Si vous souhaitez interroger l'API sans utiliser de bibliothèque client officielle, vous pouvez exécuter kubectl proxy en tant que commande d'un nouveau conteneur sidecar dans le Pod. De cette manière, kubectl proxy s'authentifiera auprès de l'API et l'exposera sur l'interface localhost du Pod, de sorte que les autres conteneurs dans le Pod puissent l'utiliser directement.

Sans utiliser de proxy

Il est possible d'éviter l'utilisation du proxy kubectl en passant directement les informations d'authentification au serveur API. Le certificat interne sécurise la connexion.

# Pointe vers le nom d'hôte interne du serveur API.
APISERVER=https://kubernetes.default.svc

# Chemin du token pour le compte de service
SERVICEACCOUNT=/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount

# Lire le namespace du Pod
NAMESPACE=$(cat ${SERVICEACCOUNT}/namespace)

# Lire le token du compte de service
TOKEN=$(cat ${SERVICEACCOUNT}/token)

# Référence l'authorité de certificat interne 
CACERT=${SERVICEACCOUNT}/ca.crt

# Accéder à l'API avec le token
curl --cacert ${CACERT} --header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" -X GET ${APISERVER}/api

Le résultat sera similaire à:

{
  "kind": "APIVersions",
  "versions": ["v1"],
  "serverAddressByClientCIDRs": [
    {
      "clientCIDR": "0.0.0.0/0",
      "serverAddress": "10.0.1.149:443"
    }
  ]
}

4.7 - Exécution des jobs

4.8 - Accès aux applications dans un cluster

4.8.1 - Tableau de bord (Dashboard)

Le tableau de bord (Dashboard) est une interface web pour Kubernetes. Vous pouvez utiliser ce tableau de bord pour déployer des applications conteneurisées dans un cluster Kubernetes, dépanner votre application conteneurisée et gérer les ressources du cluster. Vous pouvez utiliser le tableau de bord pour obtenir une vue d'ensemble des applications en cours d'exécution dans votre cluster, ainsi que pour créer ou modifier des ressources Kubernetes individuelles. (comme des Deployments, Jobs, DaemonSets, etc). Par exemple, vous pouvez redimensionner un Deployment, lancer une mise à jour progressive, recréer un pod ou déployez de nouvelles applications à l'aide d'un assistant de déploiement.

Le tableau de bord fournit également des informations sur l'état des ressources Kubernetes de votre cluster et sur les erreurs éventuelles.

Tableau de bord Kubernetes

Déploiement du tableau de bord

L'interface utilisateur du tableau de bord n'est pas déployée par défaut. Pour le déployer, exécutez la commande suivante:

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/master/charts/recommended.yaml

Accès à l'interface utilisateur du tableau de bord

Pour protéger vos données dans le cluster, le tableau de bord se déploie avec une configuration RBAC minimale par défaut. Actuellement, le tableau de bord prend uniquement en charge la connexion avec un jeton de support. Pour créer un jeton pour cette démo, vous pouvez suivre notre guide sur créer un exemple d'utilisateur.

Proxy en ligne de commande

Vous pouvez accéder au tableau de bord à l'aide de l'outil en ligne de commande kubectl en exécutant la commande suivante:

kubectl proxy

Kubectl mettra le tableau de bord à disposition à l'adresse suivante: http://localhost:8001/api/v1/namespaces/kubernetes-dashboard/services/https:kubernetes-dashboard:/proxy/.

Vous ne pouvez accéder à l'interface utilisateur que depuis la machine sur laquelle la commande est exécutée. Voir kubectl proxy --help pour plus d'options.

Page de bienvenue

Lorsque vous accédez au tableau de bord sur un cluster vide, la page d'accueil s'affiche. Cette page contient un lien vers ce document ainsi qu'un bouton pour déployer votre première application. De plus, vous pouvez voir quelles applications système sont exécutées par défaut dans le namespace kubernetes-dashboard de votre cluster, par exemple le tableau de bord lui-même.

Page d'accueil du tableau de bord Kubernetes

Déploiement d'applications conteneurisées

Le tableau de bord vous permet de créer et de déployer une application conteneurisée en tant que Deployment et optionnellement un Service avec un simple assistant. Vous pouvez spécifier manuellement les détails de l'application ou charger un fichier YAML ou JSON contenant la configuration de l'application.

Cliquez sur le bouton CREATE dans le coin supérieur droit de n’importe quelle page pour commencer.

Spécifier les détails de l'application

L'assistant de déploiement s'attend à ce que vous fournissiez les informations suivantes:

  • App name (obligatoire): Nom de votre application. Un label avec le nom sera ajouté au Deployment et Service, le cas échéant, qui sera déployé.

    Le nom de l'application doit être unique dans son namespace Kubernetes. Il doit commencer par une lettre minuscule et se terminer par une lettre minuscule ou un chiffre et ne contenir que des lettres minuscules, des chiffres et des tirets (-). Il est limité à 24 caractères. Les espaces de début et de fin sont ignorés.

  • Container image (obligatoire): L'URL d'une image de conteneur sur n'importe quel registre, ou une image privée (généralement hébergée sur le registre de conteneurs Google ou le hub Docker). La spécification d'image de conteneur doit se terminer par un deux-points.

  • Number of pods (obligatoire): Nombre cible de pods dans lesquels vous souhaitez déployer votre application. La valeur doit être un entier positif.

    Un objet Deployment sera créé pour maintenir le nombre souhaité de pods dans votre cluster.

  • Service (optionnel): Pour certaines parties de votre application (par exemple les serveurs frontaux), vous souhaiterez peut-être exposer un Service sur une adresse IP externe, peut-être publique, en dehors de votre cluster (Service externe). Pour les Services externes, vous devrez peut-être ouvrir un ou plusieurs ports pour le faire. Trouvez plus de détails ici.

    Les autres services visibles uniquement de l'intérieur du cluster sont appelés Services internes.

    Quel que soit le type de service, si vous choisissez de créer un service et que votre conteneur écoute sur un port (entrant), vous devez spécifier deux ports. Le Service sera créé en mappant le port (entrant) sur le port cible vu par le conteneur. Ce Service acheminera le trafic vers vos pods déployés. Les protocoles pris en charge sont TCP et UDP. Le nom DNS interne de ce service sera la valeur que vous avez spécifiée comme nom d'application ci-dessus.

Si nécessaire, vous pouvez développer la section Options avancées dans laquelle vous pouvez spécifier davantage de paramètres:

  • Description: Le texte que vous entrez ici sera ajouté en tant qu'annotation au Deployment et affiché dans les détails de l'application.

  • Labels: Les labels par défaut à utiliser pour votre application sont le nom et la version de l’application. Vous pouvez spécifier des labels supplémentaires à appliquer au Deployment, Service (le cas échéant), et Pods, tels que la release, l'environnement, le niveau, la partition et la piste d'édition.

    Exemple:

    release=1.0
    tier=frontend
    environment=pod
    track=stable
    
  • Namespace: Kubernetes prend en charge plusieurs clusters virtuels s'exécutant sur le même cluster physique. Ces clusters virtuels sont appelés namespaces. Ils vous permettent de partitionner les ressources en groupes nommés de manière logique.

    Le tableau de bord propose tous les namespaces disponibles dans une liste déroulante et vous permet de créer un nouveau namespace. Le nom du namespace peut contenir au maximum 63 caractères alphanumériques et des tirets (-), mais ne peut pas contenir de lettres majuscules. Les noms de Namespace ne devraient pas être composés uniquement de chiffres. Si le nom est défini sous la forme d’un nombre, tel que 10, le pod sera placé dans le namespace par défaut.

    Si la création du namespace réussit, celle-ci est sélectionnée par défaut. Si la création échoue, le premier namespace est sélectionné.

  • Image Pull Secret: Si l'image de conteneur spécifiée est privée, il peut être nécessaire de configurer des identifiants de pull secret.

    Le tableau de bord propose tous les secrets disponibles dans une liste déroulante et vous permet de créer un nouveau secret. Le nom de secret doit respecter la syntaxe du nom de domaine DNS, par exemple. new.image-pull.secret. Le contenu d'un secret doit être codé en base64 et spécifié dans un fichier .dockercfg. Le nom du secret peut contenir 253 caractères maximum.

    Si la création du secret d’extraction d’image est réussie, celle-ci est sélectionnée par défaut. Si la création échoue, aucun secret n'est appliqué.

  • CPU requirement (cores) et Memory requirement (MiB): Vous pouvez spécifier les limites de ressource minimales pour le conteneur. Par défaut, les pods fonctionnent avec des limites de CPU et de mémoire illimitées.

  • Run command et Run command arguments: Par défaut, vos conteneurs exécutent les valeurs par défaut de la commande d'entrée de l'image spécifiée. Vous pouvez utiliser les options de commande et les arguments pour remplacer la valeur par défaut.

  • Run as privileged: Ce paramètre détermine si les processus dans conteneurs privilégiés sont équivalents aux processus s'exécutant en tant que root sur l'hôte. Les conteneurs privilégiés peuvent utiliser des fonctionnalités telles que la manipulation de la pile réseau et l'accès aux périphériques.

  • Environment variables: Kubernetes expose ses Services via des variables d'environnement. Vous pouvez composer une variable d'environnement ou transmettre des arguments à vos commandes en utilisant les valeurs des variables d'environnement.
    Ils peuvent être utilisés dans les applications pour trouver un Service. Les valeurs peuvent référencer d'autres variables à l'aide de la syntaxe $(VAR_NAME).

Téléchargement d'un fichier YAML ou JSON

Kubernetes supporte la configuration déclarative. Dans ce style, toute la configuration est stockée dans des fichiers de configuration YAML ou JSON à l'aide des schémas de ressources de l'API de Kubernetes.

Au lieu de spécifier les détails de l'application dans l'assistant de déploiement, vous pouvez définir votre application dans des fichiers YAML ou JSON et télécharger les fichiers à l'aide du tableau de bord.

Utilisation du tableau de bord

Les sections suivantes décrivent des vues du tableau de bord de Kubernetes; ce qu'elles fournissent et comment peuvent-elles être utilisées.

Lorsque des objets Kubernetes sont définis dans le cluster, le tableau de bord les affiche dans la vue initiale. Par défaut, seuls les objets du namespace default sont affichés, ce qui peut être modifié à l'aide du sélecteur d'espace de nom situé dans le menu de navigation.

Le tableau de bord montre la plupart des types d'objets Kubernetes et les regroupe dans quelques catégories de menus.

Vue d'ensemble de l'administrateur

Pour les administrateurs de cluster et de namespace, le tableau de bord répertorie les noeuds, les namespaces et les volumes persistants et propose des vues de détail pour ceux-ci. La vue Liste de nœuds contient les mesures d'utilisation de CPU et de la mémoire agrégées sur tous les nœuds. La vue détaillée affiche les métriques d'un nœud, ses spécifications, son statut, les ressources allouées, les événements et les pods s'exécutant sur le nœud.

Charges de travail

Affiche toutes les applications en cours d'exécution dans le namespace selectionné. La vue répertorie les applications par type de charge de travail. (e.g., Deployments, Replica Sets, Stateful Sets, etc.) et chaque type de charge de travail peut être visualisé séparément. Les listes récapitulent les informations exploitables sur les charges de travail, telles que le nombre de Pods prêts pour un Replica Set ou l'utilisation actuelle de la mémoire pour un Pod.

Les vues détaillées des charges de travail affichent des informations sur l'état et les spécifications, ainsi que les relations de surface entre les objets. Par exemple, les Pods qu'un Replica Set controle ou bien les nouveaux Replica Sets et Horizontal Pod Autoscalers pour les Deployments.

Services

Affiche les ressources Kubernetes permettant d’exposer les services au monde externe et de les découvrir au sein d’un cluster. Pour cette raison, les vues Service et Ingress montrent les Pods ciblés par eux, les points de terminaison internes pour les connexions au cluster et les points de terminaison externes pour les utilisateurs externes.

Stockage

La vue de stockage montre les ressources Persistent Volume Claim qui sont utilisées par les applications pour stocker des données.

Config Maps et Secrets

Affiche toutes les ressources Kubernetes utilisées pour la configuration en temps réel d'applications s'exécutant dans des clusters. La vue permet d’éditer et de gérer des objets de configuration et d’afficher les secrets cachés par défaut.

Visualisation de journaux

Les listes de Pod et les pages de détail renvoient à une visionneuse de journaux intégrée au tableau de bord. Le visualiseur permet d’exploiter les logs des conteneurs appartenant à un seul Pod.

Visualisation de journaux

A suivre

Pour plus d'informations, voir la page du projet Kubernetes Dashboard.

4.8.2 - Configurer l'accès à plusieurs clusters

Cette page montre comment configurer l'accès à plusieurs clusters à l'aide de fichiers de configuration. Une fois vos clusters, utilisateurs et contextes définis dans un ou plusieurs fichiers de configuration, vous pouvez basculer rapidement entre les clusters en utilisant la commande kubectl config use-context.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Pour vérifier que kubectl est installé, executez kubectl version --client. La version kubectl doit être dans une version mineure de votre serveur API du cluster.

Définir des clusters, des utilisateurs et des contextes

Supposons que vous ayez deux clusters, un pour le développement et un pour le travail scratch. Dans le cluster development, vos développeurs frontend travaillent dans un espace de noms appelé frontend, et vos développeurs de stockage travaillent dans un espace de noms appelé storage. Dans votre cluster scratch, les développeurs travaillent dans le namespace par défaut ou créent des namespaces auxiliaires comme bon leur semble. L'accès au cluster development nécessite une authentification par certificat. L'accès au cluster scratch nécessite une authentification par nom d'utilisateur et mot de passe.

Créez un répertoire nommé config-exercice. Dans votre répertoire config-exercice, créez un fichier nommé config-demo avec ce contenu:

apiVersion: v1
kind: Config
preferences: {}

clusters:
- cluster:
  name: development
- cluster:
  name: scratch

users:
- name: developer
- name: experimenter

contexts:
- context:
  name: dev-frontend
- context:
  name: dev-storage
- context:
  name: exp-scratch

Un fichier de configuration décrit les clusters, les utilisateurs et les contextes. Votre fichier config-demo a le cadre pour décrire deux clusters, deux utilisateurs et trois contextes.

Allez dans votre répertoire config-exercice. Entrez ces commandes pour ajouter les détails du cluster à votre fichier de configuration:

kubectl config --kubeconfig=config-demo set-cluster development --server=https://1.2.3.4 --certificate-authority=fake-ca-file
kubectl config --kubeconfig=config-demo set-cluster scratch --server=https://5.6.7.8 --insecure-skip-tls-verify

Ajoutez les détails de l'utilisateur à votre fichier de configuration:

kubectl config --kubeconfig=config-demo set-credentials developer --client-certificate=fake-cert-file --client-key=fake-key-seefile
kubectl config --kubeconfig=config-demo set-credentials experimenter --username=exp --password=some-password

Ajoutez des détails de contexte à votre fichier de configuration:

kubectl config --kubeconfig=config-demo set-context dev-frontend --cluster=development --namespace=frontend --user=developer
kubectl config --kubeconfig=config-demo set-context dev-storage --cluster=development --namespace=storage --user=developer
kubectl config --kubeconfig=config-demo set-context exp-scratch --cluster=scratch --namespace=default --user=experimenter

Ouvrez votre fichier config-demo pour voir les détails ajoutés. Au lieu d'ouvrir le fichier config-demo, vous pouvez utiliser la commande kubectl config view.

kubectl config --kubeconfig=config-demo view

La sortie montre les deux clusters, deux utilisateurs et trois contextes:

apiVersion: v1
clusters:
- cluster:
    certificate-authority: fake-ca-file
    server: https://1.2.3.4
  name: development
- cluster:
    insecure-skip-tls-verify: true
    server: https://5.6.7.8
  name: scratch
contexts:
- context:
    cluster: development
    namespace: frontend
    user: developer
  name: dev-frontend
- context:
    cluster: development
    namespace: storage
    user: developer
  name: dev-storage
- context:
    cluster: scratch
    namespace: default
    user: experimenter
  name: exp-scratch
current-context: ""
kind: Config
preferences: {}
users:
- name: developer
  user:
    client-certificate: fake-cert-file
    client-key: fake-key-file
- name: experimenter
  user:
    password: some-password
    username: exp

Le fake-ca-file, fake-cert-file et fake-key-file ci-dessus sont les espaces réservés pour les noms de chemin des fichiers de certificat. Vous devez les remplacer par les noms de chemin réels des fichiers de certificat dans votre environnement.

Parfois, vous souhaiterez peut-être utiliser des données encodées en Base64 incorporées ici au lieu de fichiers de certificat séparés; dans ce cas, vous devez ajouter le suffixe -data aux clés, par exemple, certificate-Authority-data, client-certificate-data, client-key-data.

Chaque contexte est un triplet (cluster, utilisateur, namespace). Par exemple, le contexte dev-frontend dit, "Utilisez les informations d'identification de l'utilisateur developer pour accéder au namespace frontend du cluster development".

Définissez le contexte actuel:

kubectl config --kubeconfig=config-demo use-context dev-frontend

Maintenant, chaque fois que vous entrez une commande kubectl, l'action s'appliquera au cluster et au namespace répertorié dans le contexte dev-frontend. Et la commande utilisera les informations d'identification de l'utilisateur répertoriées dans le contexte dev-frontend.

Pour voir uniquement les informations de configuration associées au contexte actuel, utilisez l'indicateur --minify.

kubectl config --kubeconfig=config-demo view --minify

La sortie affiche les informations de configuration associées au contexte dev-frontend:

apiVersion: v1
clusters:
- cluster:
    certificate-authority: fake-ca-file
    server: https://1.2.3.4
  name: development
contexts:
- context:
    cluster: development
    namespace: frontend
    user: developer
  name: dev-frontend
current-context: dev-frontend
kind: Config
preferences: {}
users:
- name: developer
  user:
    client-certificate: fake-cert-file
    client-key: fake-key-file

Supposons maintenant que vous souhaitiez travailler pendant un certain temps dans le cluster scratch.

Changez le contexte actuel en exp-scratch:

kubectl config --kubeconfig=config-demo use-context exp-scratch

Maintenant, toute commande kubectl que vous donnez s'appliquera au namespace par défaut du cluster scratch. Et la commande utilisera les informations d'identification de l'utilisateur répertoriées dans le contexte exp-scratch.

Afficher la configuration associée au nouveau contexte actuel, exp-scratch.

kubectl config --kubeconfig=config-demo view --minify

Enfin, supposons que vous vouliez travailler pendant un certain temps dans le namespace storage du cluster development.

Changez le contexte actuel en dev-storage:

kubectl config --kubeconfig=config-demo use-context dev-storage

Afficher la configuration associée au nouveau contexte actuel, dev-storage.

kubectl config --kubeconfig=config-demo view --minify

Créer un deuxième fichier de configuration

Dans votre répertoire config-exercice, créez un fichier nommé config-demo-2 avec ce contenu:

apiVersion: v1
kind: Config
preferences: {}

contexts:
- context:
    cluster: development
    namespace: ramp
    user: developer
  name: dev-ramp-up

Le fichier de configuration précédent définit un nouveau contexte nommé dev-ramp-up.

Définissez la variable d'environnement KUBECONFIG

Vérifiez si vous avez une variable d'environnement nommée KUBECONFIG. Si tel est le cas, enregistrez la valeur actuelle de votre variable d'environnement KUBECONFIG, afin de pouvoir la restaurer ultérieurement. Par exemple:

Linux

export KUBECONFIG_SAVED=$KUBECONFIG

Windows PowerShell

$Env:KUBECONFIG_SAVED=$ENV:KUBECONFIG

La variable d'environnement KUBECONFIG est une liste de chemins vers les fichiers de configuration. La liste est délimitée par deux-points pour Linux et Mac et par des points-virgules pour Windows. Si vous avez une variable d'environnement KUBECONFIG, familiarisez-vous avec les fichiers de configuration de la liste.

Ajoutez temporairement deux chemins à votre variable d'environnement KUBECONFIG. Par exemple:

Linux

export KUBECONFIG=$KUBECONFIG:config-demo:config-demo-2

Windows PowerShell

$Env:KUBECONFIG=("config-demo;config-demo-2")

Dans votre répertoire config-exercice, entrez cette commande:

kubectl config view

La sortie affiche les informations fusionnées de tous les fichiers répertoriés dans votre variable d'environnement KUBECONFIG. En particulier, notez que les informations fusionnées ont le contexte dev-ramp-up du fichier config-demo-2 et les trois contextes du fichier config-demo:

contexts:
- context:
    cluster: development
    namespace: frontend
    user: developer
  name: dev-frontend
- context:
    cluster: development
    namespace: ramp
    user: developer
  name: dev-ramp-up
- context:
    cluster: development
    namespace: storage
    user: developer
  name: dev-storage
- context:
    cluster: scratch
    namespace: default
    user: experimenter
  name: exp-scratch

Pour plus d'informations sur la manière dont les fichiers kubeconfig sont fusionnés, consultez Organisation de l'accès au cluster à l'aide des fichiers kubeconfig

Explorez le répertoire $HOME/.kube

Si vous avez déjà un cluster, et vous pouvez utiliser kubectl pour interagir avec le cluster, alors vous avez probablement un fichier nommé config dans le repertoire $HOME/.kube.

Allez dans $ HOME/.kube, et voyez quels fichiers sont là. En règle générale, il existe un fichier nommé config. Il peut également y avoir d'autres fichiers de configuration dans ce répertoire. Familiarisez-vous brièvement avec le contenu de ces fichiers.

Ajoutez $HOME/.kube/config à votre variable d'environnement KUBECONFIG

Si vous avez un fichier $ HOME/.kube/config, et qu'il n'est pas déjà répertorié dans votre variable d'environnement KUBECONFIG, ajoutez-le maintenant à votre variable d'environnement KUBECONFIG. Par exemple:

Linux

export KUBECONFIG=$KUBECONFIG:$HOME/.kube/config

Windows Powershell

$Env:KUBECONFIG="$Env:KUBECONFIG;$HOME\.kube\config"

Affichez les informations de configuration fusionnées à partir de tous les fichiers qui sont maintenant répertoriés dans votre variable d'environnement KUBECONFIG. Dans votre répertoire config-exercice, entrez:

kubectl config view

Nettoyage

Remettez votre variable d'environnement KUBECONFIG à sa valeur d'origine.

Par exemple:

Linux

export KUBECONFIG=$KUBECONFIG_SAVED

Windows PowerShell

$Env:KUBECONFIG=$ENV:KUBECONFIG_SAVED

A suivre

4.8.3 - Utiliser le Port Forwarding pour accéder à des applications dans un cluster

Cette page montre comment utiliser kubectl port-forward pour se connecter à un serveur MongoDB s'exécutant dans un cluster Kubernetes. Ce type de connexion peut être utile pour le debug d'une base de données.

Pré-requis

  • Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

    Votre serveur Kubernetes doit être au moins à la version v1.10. Pour consulter la version, entrez kubectl version.
  • Installez MongoDB Shell.

Création du déploiement et du service MongoDB

  1. Créez un déploiement qui exécute MongoDB :

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/mongodb/mongo-deployment.yaml
    

    Le résultat d'une commande réussie doit valider que le déploiement a bien été créé :

    deployment.apps/mongo créé
    

    Affichez l'état du pod pour vérifier qu'il est prêt :

    kubectl get pods
    

    Le résultat doit lister le pod créé :

    NOM                     PRÊT     STATUT    REDÉMARRAGES   ÂGE
    mongo-75f59d57f4-4nd6q   1/1     Running   0              2m4s
    

    Affichez l'état du déploiement :

    kubectl get deployment
    

    Le résultat affiche que le déploiement a bien été créé :

    NOM     PRÊT   ACTUALISÉ   DISPONIBLE   ÂGE
    mongo   1/1     1            1           2m21s
    

    Le déploiement gère automatiquement un ReplicaSet. Affichez l'état du ReplicaSet à l'aide de la commande :

    kubectl get replicaset
    

    Le résultat affiche que le ReplicaSet a bien été créé :

    NOM               DÉSIRÉ   ACTUEL   PRÊT   ÂGE
    mongo-75f59d57f4   1         1         1       3m12s
    
  2. Créez un service pour exposer MongoDB sur le réseau :

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/mongodb/mongo-service.yaml
    

    Le résultat d'une commande réussie vérifie que le service a été créé :

    service/mongo créé
    

    Vérifiez que le service a été créé :

    kubectl get service mongo
    

    Le résultat affiche le service qui vient d'être créé :

    NOM     TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)     ÂGE
    mongo   ClusterIP   10.96.41.183   <none>        27017/TCP   11s
    
  3. Vérifiez que le serveur MongoDB s'exécute dans le pod et écoute sur le port 27017 :

    # Changez mongo-75f59d57f4-4nd6q par le nom du pod
    kubectl get pod mongo-75f59d57f4-4nd6q --template='{{(index (index .spec.containers 0).ports 0).containerPort}}{{"\n"}}'
    

    Le résultat affiche le port pour MongoDB dans ce pod :

    27017
    

    27017 est le port TCP attribué à MongoDB sur Internet.

Rediriger un port local vers un port du pod

  1. kubectl port-forward permet d'utiliser un nom de ressource, tel qu'un nom de pod, pour sélectionner un pod correspondant vers lequel rediriger le port.

    # Changez mongo-75f59d57f4-4nd6q par le nom du pod
    kubectl port-forward mongo-75f59d57f4-4nd6q 28015:27017
    

    qui est identique à

    kubectl port-forward pods/mongo-75f59d57f4-4nd6q 28015:27017
    

    ou

    kubectl port-forward deployment/mongo 28015:27017
    

    ou

    kubectl port-forward replicaset/mongo-75f59d57f4 28015:27017
    

    ou

    kubectl port-forward service/mongo 28015:27017
    

    N'importe laquelle des commandes ci-dessus fonctionne. Le résultat sera similaire à ceci :

    Forwarding from 127.0.0.1:28015 -> 27017
    Forwarding from [::1]:28015 -> 27017
    
  2. Démarrez l'interface de ligne de commande MongoDB :

    mongosh --port 28015
    
  3. Depuis la ligne de commande de MongoDB, entrez la commande ping :

    db.runCommand( { ping: 1 } )
    

    Une demande de ping réussie renvoie :

    { ok: 1 }
    

Laisser kubectl choisir le port local

Si vous n'avez pas besoin d'un port local précis, vous pouvez laisser kubectl choisir et attribuer le port local, vous évitant ainsi de gérer les conflits de ports locaux, avec cette syntaxe légèrement plus simple :

kubectl port-forward deployment/mongo :27017

kubectl trouvera un numéro de port local qui n'est pas utilisé (en évitant les numéros de ports bas, car ils pourraient être utilisés par d'autres applications). Le résultat sera similaire à :

Forwarding from 127.0.0.1:63753 -> 27017
Forwarding from [::1]:63753 -> 27017

Discussion

Les connexions établies sur le port local 28015 sont redirigées vers le port 27017 du pod qui exécute le serveur MongoDB. Avec cette connexion en place, vous pouvez utiliser votre poste de travail local pour debug la base de données MongoDB qui s'exécute dans le pod.

A suivre

En savoir plus sur kubectl port-forward.

4.8.4 - Utiliser un Service pour accéder à une application dans un cluster

Cette page montre comment créer un Service Kubernetes que des clients externes peuvent utiliser pour accéder à une application s'exécutant dans un cluster. Le Service fournit une répartition de charge pour une application ayant deux instances en cours d'exécution.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Objectifs

  • Exécuter deux instances d'une application Hello World.
  • Créer un Service qui expose un port du nœud.
  • Utiliser le Service pour accéder à l'application en cours d'exécution.

Création d'un service pour une application s'exécutant dans deux pods

Voici le fichier de configuration pour le déploiement de l'application :

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hello-world
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: load-balancer-example
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        run: load-balancer-example
    spec:
      containers:
        - name: hello-world
          image: us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/hello-app:2.0
          ports:
            - containerPort: 8080
              protocol: TCP
  1. Exécutez une application Hello World dans votre cluster : Créez le déploiement de l'application en utilisant le fichier ci-dessus :

    kubectl apply -f https://k8s.io/examples/service/access/hello-application.yaml
    

    La commande précédente crée un Deployment et un ReplicaSet associé. Le ReplicaSet possède deux Pods, chacun exécutant l'application Hello World.

  2. Affichez les informations du déploiement :

    kubectl get deployments hello-world
    kubectl describe deployments hello-world
    
  3. Affichez les informations des ReplicaSet :

    kubectl get replicasets
    kubectl describe replicasets
    
  4. Créez un Service qui expose le déploiement :

    kubectl expose deployment hello-world --type=NodePort --name=example-service
    
  5. Affichez les informations sur le Service :

    kubectl describe services example-service
    

    Le résultat sera similaire à ceci :

    Name:                   example-service
    Namespace:              default
    Labels:                 run=load-balancer-example
    Annotations:            <none>
    Selector:               run=load-balancer-example
    Type:                   NodePort
    IP:                     10.32.0.16
    Port:                   <unset> 8080/TCP
    TargetPort:             8080/TCP
    NodePort:               <unset> 31496/TCP
    Endpoints:              10.200.1.4:8080,10.200.2.5:8080
    Session Affinity:       None
    Events:                 <none>
    

    Notez la valeur de NodePort pour le service. Par exemple, dans le résultat précédent, la valeur de NodePort est 31496.

  6. Répertoriez les pods qui exécutent l'application Hello World :

    kubectl get pods --selector="run=load-balancer-example" --output=wide
    

    Le résultat est similaire à ceci :

    NAME                           READY   STATUS    ...  IP           NODE
    hello-world-2895499144-bsbk5   1/1     Running   ...  10.200.1.4   worker1
    hello-world-2895499144-m1pwt   1/1     Running   ...  10.200.2.5   worker2
    
  7. Obtenez l'adresse IP publique de l'un de vos nœuds qui exécute un pod Hello World. L'obtention de cette adresse dépend de la manière dont vous avez configuré votre cluster. Par exemple, si vous utilisez Minikube, vous pouvez voir l'adresse du nœud en exécutant kubectl cluster-info. Si vous utilisez des instances Google Compute Engine, vous pouvez utiliser la commande gcloud compute instances list pour voir les adresses publiques de vos nœuds.

  8. Sur le nœud choisi, créez une règle de pare-feu autorisant le trafic TCP sur votre port. Par exemple, si votre Service a une valeur NodePort de 31568, créez une règle de pare-feu autorisant le trafic TCP vers le port 31568. Différents fournisseurs cloud offrent différentes façons de configurer des règles de pare-feu.

  9. Utilisez l'adresse du nœud et le port de nœud pour accéder à l'application Hello World :

    curl http://<adresse-ip-publique>:<port>
    

    <adresse-ip-publique> est l'adresse IP publique de votre nœud, et <port> est la valeur de NodePort pour votre service. La réponse à une requête réussie est un message de bienvenue :

    Hello, world!
    Version: 2.0.0
    Hostname: hello-world-2895499144-bsbk5
    

Utilisation d'un fichier de configuration de service

Au lieu d'utiliser kubectl expose, vous pouvez utiliser un fichier de configuration de service pour créer un Service.

Cleanup

Pour supprimer le Service, saisissez cette commande :

kubectl delete services example-service

Pour supprimer le Déploiement, le ReplicaSet et les Pods qui exécutent l'application Hello World, saisissez cette commande :

kubectl delete deployment hello-world

A suivre

Suivez le tutoriel Connecter des applications avec les Services.

4.8.5 - Connecter un Frontend à un Backend en utilisant les Services

Cette tâche montre comment créer un microservice frontend et un microservice backend. Le backend renvoie un message de salutations à chaque requête. Le frontend expose le backend en utilisant Nginx et un Service Kubernetes.

Objectifs

  • Créer et exécuter un microservice backend hello en utilisant un Déploiement.
  • Utiliser un Service pour envoyer du trafic vers les multiples réplicas du microservice backend.
  • Créer et exécuter un microservice frontend nginx, en utilisant également un Deployment.
  • Configurer le microservice frontend pour envoyer du trafic vers le microservice backend.
  • Utiliser un Service de type LoadBalancer pour exposer le microservice frontend en dehors du cluster.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Cette tâche utilise les Services avec des équilibreurs de charge externes, qui nécessitent un environnement spécifique. Si votre environnement ne prend pas en charge cette fonction, vous pouvez utiliser un Service de type NodePort à la place.

Création du backend à l'aide d'un Deployment

Le backend est un simple microservice de salutations. Voici le fichier de configuration pour le Deployment backend :

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: backend
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: hello
      tier: backend
      track: stable
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hello
        tier: backend
        track: stable
    spec:
      containers:
        - name: hello
          image: "gcr.io/google-samples/hello-go-gke:1.0"
          ports:
            - name: http
              containerPort: 80
...

Créez le Deployment backend :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/service/access/backend-deployment.yaml

Affichez les informations du Deployment:

kubectl describe deployment backend

Le retour sera similaire à celui-ci:

Name:                           backend
Namespace:                      default
CreationTimestamp:              Mon, 24 Oct 2016 14:21:02 -0700
Labels:                         app=hello
                                tier=backend
                                track=stable
Annotations:                    deployment.kubernetes.io/revision=1
Selector:                       app=hello,tier=backend,track=stable
Replicas:                       3 desired | 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
StrategyType:                   RollingUpdate
MinReadySeconds:                0
RollingUpdateStrategy:          1 max unavailable, 1 max surge
Pod Template:
  Labels:       app=hello
                tier=backend
                track=stable
  Containers:
   hello:
    Image:              "gcr.io/google-samples/hello-go-gke:1.0"
    Port:               80/TCP
    Environment:        <none>
    Mounts:             <none>
  Volumes:              <none>
Conditions:
  Type          Status  Reason
  ----          ------  ------
  Available     True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing   True    NewReplicaSetAvailable
OldReplicaSets:                 <none>
NewReplicaSet:                  hello-3621623197 (3/3 replicas created)
Events:
...

Création du Service hello

La solution pour envoyer des requêtes d'un frontend vers un backend est le Service backend. Un Service crée une adresse IP persistante et un enregistrement DNS afin que le microservice backend puisse toujours être joignable. Un Service utilise des sélecteurs pour trouver les Pods vers lesquels acheminer le trafic.

Tout d'abord, explorez le fichier de configuration du Service :

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: hello
spec:
  selector:
    app: hello
    tier: backend
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: http
...

Dans le fichier de configuration, vous pouvez voir que le Service, nommé hello, achemine le trafic vers les Pods ayant les labels app: hello et tier: backend.

Créez le Service backend :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/service/access/backend-service.yaml

À ce stade, vous avez un Deployment backend exécutant trois réplicas de votre application hello, et un Service capable d'acheminer le trafic vers celles-ci. Cependant, ce service n'est ni disponible, ni résolvable en dehors du cluster.

Création du frontend

Maintenant que votre backend est opérationnel, vous pouvez créer un frontend accessible en dehors du cluster, qui se connecte au backend en acheminant les requêtes vers celui-ci.

Le frontend envoie des requêtes aux Pods du backend en utilisant le nom DNS attribué au Service backend. Le nom DNS est hello, qui est la valeur du champ name dans le fichier de configuration examples/service/access/backend-service.yaml.

Les Pods du frontend Deployment exécutent une image nginx configurée pour acheminer les requêtes vers le Service backend hello. Voici le fichier de configuration nginx :

# The identifier Backend is internal to nginx, and used to name this specific upstream
upstream Backend {
    # hello is the internal DNS name used by the backend Service inside Kubernetes
    server hello;
}

server { listen 80;

location / {
    # The following statement will proxy traffic to the upstream named Backend
    proxy_pass http://Backend;
}

}

Comme pour le backend, le frontend dispose d'un Deployment et d'un Service. Une différence importante à noter entre les services backend et frontend est que le Service frontend est configuré avec un type: LoadBalancer, ce qui signifie que le Service utilise un équilibreur de charge provisionné par votre fournisseur de cloud et sera accessible depuis l'extérieur du cluster.

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: frontend
spec:
  selector:
    app: hello
    tier: frontend
  ports:
  - protocol: "TCP"
    port: 80
    targetPort: 80
  type: LoadBalancer
...
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: frontend
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: hello
      tier: frontend
      track: stable
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hello
        tier: frontend
        track: stable
    spec:
      containers:
        - name: nginx
          image: "gcr.io/google-samples/hello-frontend:1.0"
          lifecycle:
            preStop:
              exec:
                command: ["/usr/sbin/nginx","-s","quit"]
...

Créez le Deployment et le Service frontend :

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/service/access/frontend-deployment.yaml
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/service/access/frontend-service.yaml

Le retour valide la création des deux ressources:

deployment.apps/frontend created
service/frontend created

Interagir avec le Service frontend

Une fois que vous avez créé un Service de type LoadBalancer, vous pouvez utiliser cette commande pour trouver l'IP externe :

kubectl get service frontend --watch

Cela affiche la configuration du Service frontend et surveille les changements. Initialement, l'IP externe est indiquée comme <pending> :

NAME       TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)  AGE
frontend   LoadBalancer   10.51.252.116   <pending>     80/TCP   10s

Dès qu'une IP externe est attribuée, cependant, la configuration est mise à jour pour inclure la nouvelle IP sous l'en-tête EXTERNAL-IP :

NAME       TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP        PORT(S)  AGE
frontend   LoadBalancer   10.51.252.116   XXX.XXX.XXX.XXX    80/TCP   1m

Cette IP peut maintenant être utilisée pour interagir avec le service frontend depuis l'extérieur du cluster.

Envoyer du trafic via le frontend

Le frontend et le backend sont maintenant connectés. Vous pouvez accéder à l'endpoint en utilisant la commande curl sur l'IP externe de votre Service frontend.

curl http://${EXTERNAL_IP} # à remplacer par l'ip externe affichée précédemment

Le résultat affiche le message généré par le backend :

{"message":"Hello"}

Cleanup

Pour supprimer les Services, saisissez cette commande :

kubectl delete services frontend backend

Pour supprimer les Deployments, les ReplicaSets et les Pods qui exécutent les applications backend et frontend, saisissez cette commande :

kubectl delete deployment frontend backend

A suivre

4.8.6 - Lister toutes les images de conteneur exécutées dans un cluster

Cette page montre comment utiliser kubectl pour répertorier toutes les images de conteneur pour les pods s'exécutant dans un cluster.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Dans cet exercice, vous allez utiliser kubectl pour récupérer tous les pods exécutés dans un cluster et formater la sortie pour extraire la liste des conteneurs pour chacun.

Répertorier toutes les images de conteneurs dans tous les namespaces

  • Récupérez tous les pods dans tous les namespace à l'aide de kubectl get pods --all-namespaces
  • Formatez la sortie pour inclure uniquement la liste des noms d'image de conteneur à l'aide de -o jsonpath={.items[*].spec.containers[*].image}. Cela analysera récursivement le champ image du json retourné.
  • Formatez la sortie à l'aide des outils standard: tr, sort, uniq
    • Utilisez tr pour remplacer les espaces par des nouvelles lignes
    • Utilisez sort pour trier les résultats
    • Utilisez uniq pour agréger le nombre d'images
kubectl get pods --all-namespaces -o jsonpath="{.items[*].spec.containers[*].image}" |\
tr -s '[[:space:]]' '\n' |\
sort |\
uniq -c

La commande ci-dessus renverra récursivement tous les champs nommés image pour tous les éléments retournés.

Comme alternative, il est possible d'utiliser le chemin absolu vers le champ d'image dans le Pod. Cela garantit que le champ correct est récupéré même lorsque le nom du champ est répété, par ex. de nombreux champs sont appelés name dans un élément donné:

kubectl get pods --all-namespaces -o jsonpath="{.items[*].spec.containers[*].image}"

Le jsonpath est interprété comme suit:

  • .items[*]: pour chaque valeur renvoyée
  • .spec: obtenir les spécifications
  • .containers[*]: pour chaque conteneur
  • .image: obtenir l'image

Liste des images de conteneurs par pod

Le formatage peut être contrôlé davantage en utilisant l'opération range pour parcourir les éléments individuellement.

kubectl get pods --all-namespaces -o jsonpath='{range .items[*]}{"\n"}{.metadata.name}{":\t"}{range .spec.containers[*]}{.image}{", "}{end}{end}' |\
sort

Filtrage des images de conteneur de liste par label de pod

Pour cibler uniquement les pods correspondant à un label spécifique, utilisez l'indicateur -l. Les éléments suivants correspondent uniquement aux pods avec les labels app=nginx.

kubectl get pods --all-namespaces -o jsonpath="{.items[*].spec.containers[*].image}" -l app=nginx

Filtrage des images de conteneur de liste par namespace de pod

Pour cibler uniquement les pods dans un namespace spécifique, utilisez l'indicateur de namespace. Ce qui suit correspond uniquement aux pods du namespace kube-system.

kubectl get pods --namespace kube-system -o jsonpath="{.items[*].spec.containers[*].image}"

Répertorier les images de conteneurs en utilisant un go-template au lieu de jsonpath

Comme alternative à jsonpath, Kubectl peut aussi utiliser les go-templates pour formater la sortie:

kubectl get pods --all-namespaces -o go-template --template="{{range .items}}{{range .spec.containers}}{{.image}} {{end}}{{end}}"

A suivre

Reference

4.9 - Gestion des Secrets

Gérer des données confidentielles avec les Secrets.

4.9.1 - Gestion des secrets avec kubectl

Créer des Secrets via la ligne de commande kubectl.

Cette page vous montre comment créer, éditer, gérer et supprimer des Secrets Kubernetes en utilisant l'outil de ligne de commande kubectl.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Créer un Secret

Un objet Secret stocke des données sensibles telles que des informations d'identification utilisées par des Pods pour accéder à des services. Par exemple, vous pourriez avoir besoin d'un Secret pour stocker le nom d'utilisateur et le mot de passe nécessaires pour accéder à une base de données.

Vous pouvez créer le Secret en passant les données brutes dans la commande, ou en stockant les informations d'identification dans des fichiers que vous transmettez à la commande. Les commandes suivantes créent un Secret qui stocke le nom d'utilisateur admin et le mot de passe S!B\*d$zDsb=.

Utiliser des données brutes

Exécutez la commande suivante :

kubectl create secret generic db-user-pass \
    --from-literal=username=admin \
    --from-literal=password='S!B\*d$zDsb='

Vous devez utiliser des guillemets simples '' pour échapper les caractères spéciaux tels que $, \, *, =, et ! dans vos chaînes de caractères. Sinon, votre shell interprétera ces caractères.

Utiliser des fichiers sources

  1. Stockez les informations d'identification dans des fichiers :

    echo -n 'admin' > ./username.txt
    echo -n 'S!B\*d$zDsb=' > ./password.txt
    

    L'argument -n garantit que les fichiers générés n'ont pas de saut de ligne supplémentaire à la fin du texte. C'est important car lorsque kubectl lit un fichier et encode le contenu dans une chaîne base64, le saut de ligne supplémentaire sera également encodé. Vous n'avez pas besoin d'échapper les caractères spéciaux dans les chaînes que vous incluez dans un fichier.

  2. Passez les chemins des fichiers dans la commande kubectl :

    kubectl create secret generic db-user-pass \
        --from-file=./username.txt \
        --from-file=./password.txt
    

    Par défaut, le nom de la clé sera le nom du fichier. Vous pouvez éventuellement définir le nom de la clé en utilisant --from-file=[key=]source. Par exemple :

    kubectl create secret generic db-user-pass \
        --from-file=username=./username.txt \
        --from-file=password=./password.txt
    

Avec l'une ou l'autre méthode, le résultat est similaire à :

secret/db-user-pass created

Vérifier le Secret

Vérifiez que le Secret a été créé :

kubectl get secrets

Le résultat est similaire à :

NAME              TYPE       DATA      AGE
db-user-pass      Opaque     2         51s

Affichez les détails du Secret :

kubectl describe secret db-user-pass

Le résultat est similaire à :

Name:            db-user-pass
Namespace:       default
Labels:          <none>
Annotations:     <none>

Type:            Opaque

Data
====
password:    12 bytes
username:    5 bytes

Les commandes kubectl get et kubectl describe n'affichent pas le contenu d'un Secret par défaut. Cela protège le Secret contre une exposition accidentelle, ou d'être stocké dans un historique de terminal.

Décoder le Secret

  1. Affichez le contenu du Secret que vous avez créé :

    kubectl get secret db-user-pass -o jsonpath='{.data}'
    

    Le résultat est similaire à :

    { "password": "UyFCXCpkJHpEc2I9", "username": "YWRtaW4=" }
    
  2. Décodez les données de password :

    echo 'UyFCXCpkJHpEc2I9' | base64 --decode
    

    Le résultat est similaire à :

    S!B\*d$zDsb=
    
    kubectl get secret db-user-pass -o jsonpath='{.data.password}' | base64 --decode
    

Modifier un Secret

Vous pouvez éditer un objet Secret existant sauf s'il est immuable. Pour éditer un Secret, exécutez la commande suivante :

kubectl edit secrets <secret-name>

Cela ouvre votre éditeur par défaut et vous permet de mettre à jour les valeurs base64 encodées du Secret dans le champ data, comme dans l'exemple suivant :

# Éditez l'objet ci-dessous. Les lignes commençant par '#' seront ignorées,
# et un fichier vide interrompra l'édition. Si une erreur se produit lors de l'enregistrement du fichier, il sera
# re ouvert en affichant les erreurs.
#
apiVersion: v1
data:
  password: UyFCXCpkJHpEc2I9
  username: YWRtaW4=
kind: Secret
metadata:
  creationTimestamp: "2022-06-28T17:44:13Z"
  name: db-user-pass
  namespace: default
  resourceVersion: "12708504"
  uid: 91becd59-78fa-4c85-823f-6d44436242ac
type: Opaque

Nettoyer

Pour supprimer un Secret, exécutez la commande suivante :

kubectl delete secret db-user-pass

A suivre

4.9.2 - Gestion des Secrets avec un fichier de configuration

Créer des Secrets en utilisant un fichier de configuration de ressources.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Créer le Secret

Vous pouvez d'abord définir l'objet Secret dans un fichier, au format JSON ou YAML, puis créer cet objet. La ressource Secret contient deux clé : data et stringData. Le champ data est utilisé pour stocker des données encodées en base64. Le champ stringData est fourni par commodité et permet de fournir les mêmes données sous forme de texte non encodé. Les valeurs de data et stringData doivent être composées de caractères alphanumériques, -, _ ou ..

L'exemple suivant stocke deux chaînes de caractères dans un Secret en utilisant le champ data.

  1. Convertissez le texte en base64 :

    echo -n 'admin' | base64
    echo -n '1f2d1e2e67df' | base64
    

    Le résultat sera similaire à :

    YWRtaW4=
    MWYyZDFlMmU2N2Rm
    
  2. Créez le manifeste :

    apiVersion: v1
    kind: Secret
    metadata:
      name: mysecret
    type: Opaque
    data:
      username: YWRtaW4=
      password: MWYyZDFlMmU2N2Rm
    

    Notez que le nom d'un objet Secret doit être un nom de sous-domaine DNS valide.

  3. Créez le Secret en utilisant kubectl apply:

    kubectl apply -f ./secret.yaml
    

    Le résultat sera similaire à :

    secret/mysecret created
    

Pour vérifier que le Secret a été créé et pour décoder les données du Secret, référez-vous à la page sur la Gestion des secrets à l'aide de kubectl.

Spécifier des données non encodées lors de la création d'un Secret

Pour certains cas, vous pouvez utiliser le champ stringData à la place. Ce champ vous permet d'ajouter du texte non encodé directement dans le Secret, et il sera encodé pour vous lors de la création ou de la mise à jour du Secret.

Un exemple pratique de ce besoin pourrait être lorsque vous déployez une application qui utilise un Secret pour stocker un fichier de configuration, et que vous voulez configurer certaines parties de ce fichier de configuration pendant votre processus de déploiement.

Par exemple, si votre application utilise le fichier de configuration suivant :

apiUrl: "https://my.api.com/api/v1"
username: "<user>"
password: "<password>"

Vous pourriez le stocker dans un Secret en utilisant la définition suivante :

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
stringData:
  config.yaml: |
    apiUrl: "https://my.api.com/api/v1"
    username: <user>
    password: <password>    

Lorsque vous récupérez les données du Secret, la commande retourne les valeurs encodées, et non les valeurs en texte brut que vous avez fournies dans stringData.

Par exemple, si vous exécutez la commande suivante :

kubectl get secret mysecret -o yaml

Le résultat sera similaire à :

apiVersion: v1
data:
  config.yaml: YXBpVXJsOiAiaHR0cHM6Ly9teS5hcGkuY29tL2FwaS92MSIKdXNlcm5hbWU6IHt7dXNlcm5hbWV9fQpwYXNzd29yZDoge3twYXNzd29yZH19
kind: Secret
metadata:
  creationTimestamp: 2018-11-15T20:40:59Z
  name: mysecret
  namespace: default
  resourceVersion: "7225"
  uid: c280ad2e-e916-11e8-98f2-025000000001
type: Opaque

Spécifier à la fois data et stringData

Si vous spécifiez un champ à la fois dans data et stringData, la valeur de stringData sera utilisée.

Par exemple, si vous définissez le Secret suivant :

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW4=
stringData:
  username: administrator

L'objet Secret sera créé comme ceci :

apiVersion: v1
data:
  username: YWRtaW5pc3RyYXRvcg==
kind: Secret
metadata:
  creationTimestamp: 2018-11-15T20:46:46Z
  name: mysecret
  namespace: default
  resourceVersion: "7579"
  uid: 91460ecb-e917-11e8-98f2-025000000001
type: Opaque

YWRtaW5pc3RyYXRvcg== décodé devient administrator.

Modifier un Secret

Pour éditer les données du Secret que vous avez créé à l'aide d'un manifeste, modifiez le champ data ou stringData dans votre manifeste et appliquez le fichier à votre cluster. Vous pouvez éditer un objet Secret existant à moins qu'il ne soit immuable.

Par exemple, si vous souhaitez changer le mot de passe de l'exemple précédent pour birdsarentreal, procédez comme suit :

  1. Encodez le nouveau mot de passe:

    echo -n 'birdsarentreal' | base64
    

    Le résultat sera similaire à :

    YmlyZHNhcmVudHJlYWw=
    
  2. Mettre à jour le champ data avec votre nouvelle valeur :

    apiVersion: v1
    kind: Secret
    metadata:
      name: mysecret
    type: Opaque
    data:
      username: YWRtaW4=
      password: YmlyZHNhcmVudHJlYWw=
    
  3. Appliquer la configuration sur votre cluster :

    kubectl apply -f ./secret.yaml
    

    Le résultat sera similaire à :

    secret/mysecret configured
    

Kubernetes met à jour l'objet Secret existant. Pour être précis, l'outil kubectl remarque qu'il existe déja un Secret existant avec le même nom. kubectl récupère l'objet existant, planifie les modifications dessus et soumet le Secret modifié au plan de contrôle du cluster.

Si vous utilisez kubectl apply --server-side, kubectl utilisera plutôt le traitement coté serveur (Server Side Apply).

Nettoyage

Pour supprimer le Secret que vous venez de créer :

kubectl delete secret mysecret

A suivre

4.9.3 - Gestion des secrets avec Kustomize

Créer des Secrets à l'aide du fichier kustomization.yaml.

kubectl prend en charge l'utilisation de l'outil de gestion des objets Kustomize pour gérer les Secrets et ConfigMaps. Vous créez un générateur de ressources avec Kustomize, qui génère un Secret que vous pouvez appliquer au serveur API à l'aide de kubectl.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Créer un Secret

Vous pouvez générer un Secret en définissant un secretGenerator dans un fichier kustomization.yaml qui référence d'autres fichiers existants, des fichiers .env, ou des valeurs littérales. Par exemple, les instructions suivantes créent un fichier Kustomization pour le nom d'utilisateur admin et le mot de passe 1f2d1e2e67df.

Créer le fichier Kustomization


secretGenerator:
- name: database-creds
  literals:
  - username=admin
  - password=1f2d1e2e67df

  1. Stockez les informations d'identification dans des fichiers. Les noms de fichiers sont les clés du secret :

    echo -n 'admin' > ./username.txt
    echo -n '1f2d1e2e67df' > ./password.txt
    

    L'argument -n garantit qu'il n'y a pas de saut de ligne supplémentaire à la fin de vos fichiers.

  2. Créez le fichier kustomization.yaml :

    secretGenerator:
    - name: database-creds
      files:
      - username.txt
      - password.txt
    

Vous pouvez également définir le générateur de secret dans le fichier kustomization.yaml en fournissant des fichiers .env. Par exemple, le fichier kustomization.yaml suivant récupère les données du fichier .env.secret :

secretGenerator:
- name: db-user-pass
  envs:
  - .env.secret

Dans tous les cas, vous n'avez pas besoin d'encoder les valeurs en base64. Le nom du fichier YAML doit être kustomization.yaml ou kustomization.yml.

Appliquer le fichier kustomization

Pour créer le Secret, appliquez le répertoire contenant le fichier kustomization :

kubectl apply -k <directory-path>

Le résutat est similaire à :

secret/database-creds-5hdh7hhgfk created

Lorsqu'un Secret est généré, le nom du Secret est créé en hashant les données du Secret et en ajoutant la valeur de hachage au nom. Cela garantit qu'un nouveau Secret sera généré à chaque fois que les données sont modifiées.

Pour vérifier que le Secret a été créé et décoder les données du Secret,

kubectl get -k <directory-path> -o jsonpath='{.data}' 

Le résutat est similaire à :

{ "password": "MWYyZDFlMmU2N2Rm", "username": "YWRtaW4=" }
echo 'MWYyZDFlMmU2N2Rm' | base64 --decode

Le résultat est similaire à :

1f2d1e2e67df

Pour en savor plus, consultez la gestion des secrets avec kubectl et la Gestion déclarative des objets Kubernetes avec Kustomize.

Modifier un Secret

  1. Dans votre fichier kustomization.yaml, modifiez les données, par exemple password.

  2. Appliquez le dossier contenant le fichier kustomization :

    kubectl apply -k <directory-path>
    

    Le résultat sera similaire à :

    secret/db-user-pass-6f24b56cc8 created
    

Le Secret modifié est créé en tant que nouvel objet Secret, au lieu de mettre à jour le Secret existant. Il sera peut-être nécessaire de mettre à jour les références au Secret dans vos Pods.

Nettoyage

Pour supprimer un Secret, utilisez kubectl :

kubectl delete secret db-user-pass

A suivre

4.10 - Monitoring, Logging et Debugging

4.10.1 - Obtenez un shell dans un conteneur en cours d'exécution

Cette page montre comment utiliser kubectl exec pour obtenir un shell dans un conteneur en cours d'exécution.

Pré-requis

Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster. Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:

Pour consulter la version, entrez kubectl version.

Obtenir un shell dans un conteneur

Dans cet exercice, vous allez créer un pod contenant un conteneur. Le conteneur exécute une image nginx. Voici le fichier de configuration du Pod:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: shell-demo
spec:
  volumes:
  - name: shared-data
    emptyDir: {}
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    volumeMounts:
    - name: shared-data
      mountPath: /usr/share/nginx/html
  hostNetwork: true
  dnsPolicy: Default

Créez le Pod:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/shell-demo.yaml

Vérifiez que le conteneur est en cours d'exécution:

kubectl get pod shell-demo

Obtenez un shell pour le conteneur en cours d'exécution:

kubectl exec -it shell-demo -- /bin/bash

Dans votre shell, listez le répertoire racine:

root@shell-demo:/# ls /

Dans votre shell, testez d'autres commandes. Voici quelques exemples:

root@shell-demo:/# ls /
root@shell-demo:/# cat /proc/mounts
root@shell-demo:/# cat /proc/1/maps
root@shell-demo:/# apt-get update
root@shell-demo:/# apt-get install -y tcpdump
root@shell-demo:/# tcpdump
root@shell-demo:/# apt-get install -y lsof
root@shell-demo:/# lsof
root@shell-demo:/# apt-get install -y procps
root@shell-demo:/# ps aux
root@shell-demo:/# ps aux | grep nginx

Écriture de la page racine de nginx

Regardez à nouveau le fichier de configuration de votre Pod. Le pod a un volume emptyDir et le conteneur monte le volume dans /usr/share/nginx/html.

Dans votre shell, créez un fichier index.html dans le répertoire /usr/share/nginx/html:

root@shell-demo:/# echo Hello shell demo > /usr/share/nginx/html/index.html

Dans votre shell, envoyez une requête GET au serveur nginx:

root@shell-demo:/# apt-get update
root@shell-demo:/# apt-get install curl
root@shell-demo:/# curl localhost

La sortie affiche le texte que vous avez écrit dans le fichier index.html:

Hello shell demo

Lorsque vous avez terminé avec votre shell, entrez exit.

Exécution de commandes individuelles dans un conteneur

Dans une fenêtre de commande ordinaire, pas votre shell, répertoriez les variables d'environnement dans le conteneur en cours d'exécution:

kubectl exec shell-demo -- env

Essayez d'exécuter d'autres commandes. Voici quelques exemples:

kubectl exec shell-demo ps aux
kubectl exec shell-demo ls /
kubectl exec shell-demo cat /proc/1/mounts

Ouverture d'un shell lorsqu'un pod possède plusieurs conteneurs

Si un pod a plusieurs conteneurs, utilisez --container ou -c pour spécifier un conteneur dans la commande kubectl exec. Par exemple, supposons que vous ayez un pod nommé my-pod et que le pod ait deux conteneurs nommés main-app et helper-app. La commande suivante ouvrirait un shell sur le conteneur de l'application principale.

kubectl exec -it my-pod --container main-app -- /bin/bash

A suivre

4.11 - Extensions de Kubernetes

4.11.1 - Utilisation des ressources personnalisées

4.12 - TLS

4.13 - Fédération

4.13.1 - Administration du Control Plane de la fédération

4.14 - Gestion des démons du cluster

5 - Tutoriels

Cette section de la documentation de Kubernetes contient des tutoriels.

Un tutoriel montre comment atteindre un objectif qui est plus grand qu'une simple tâche. Il contient différentes sections, et une section contient différentes étapes.

Avant d'explorer chacun des tutoriels, il peut-être utile de garder un signet pour le Glossaire standardisé pour pouvoir le consulter plus facilement par la suite.

Elémentaires

Configuration

Applications Sans États (stateless applications)

Applications Avec États (stateful applications)

Clusters

Services

A suivre

Si vous voulez écrire un tutoriel, regardez la section des modèles de page de tutoriel dans l'Utilisation des modèles de pages .

5.1 - Bienvenue sur Minikube

Ce tutoriel vous montre comment exécuter une application exemple sur Kubernetes en utilisant minikube. Le tutoriel fournit une image de conteneur qui utilise NGINX pour renvoyer toutes les requêtes.

  • Déployer une application exemple sur minikube.
  • Exécuter l'application.
  • Afficher les journaux de l'application.

Ce tutoriel suppose que vous avez déjà configuré minikube. Voir Étape 1 dans [minikube start](https://minikube.pour les instructions d'installation installation instructions.

Vous devez également installer kubectl. Voir Installer les outils pour les instructions d'installation.

Créer un cluster minikube

minikube start

Ouvrir le Tableau de bord

Ouvrez le tableau de bord Kubernetes. Vous pouvez le faire de deux façons différentes :

Ouvrez un nouveau terminal, et exécutez:

# Démarrez un nouveau terminal et laissez-le en cours d'exécution..
minikube dashboard

Maintenant, revenez au terminal où vous avez exécuté minikube start.

Si vous ne souhaitez pas que minikube ouvre un navigateur pour vous, exécutez la sous-commande dashboard avec le drapeau --url. minikube affiche une URL que vous pouvez ouvrir dans le navigateur de votre choix.

Ouvrez un nouveau terminal et exécutez:

# Démarrez un nouveau terminal et laissez-le en cours d'exécution.
minikube dashboard --url

Maintenant, vous pouvez utiliser cette URL et revenir au terminal où vous avez exécuté minikube start.

Créer un Deployment

Un Pod Kubernetes est un groupe de un ou plusieurs conteneurs, liés ensemble pour les besoins de l'administration et du réseau. Le Pod de ce tutoriel n'a qu'un seul conteneur. Un Deployment Kubernetes vérifie l'état de santé de votre Pod et redémarre le conteneur du Pod s'il se termine. Les Deployments sont la méthode recommandée pour gérer la création et la mise à l'échelle des Pods.

  1. Utilisez la commande kubectl create pour créer un Deployment qui gère un Pod. Le Pod exécute un conteneur basé sur l'image Docker fournie.

    # Exécutez une image de conteneur de test qui inclut un serveur web
    kubectl create deployment hello-node --image=registry.k8s.io/e2e-test-images/agnhost:2.39 -- /agnhost netexec --http-port=8080
    
  2. Afficher le Deployment:

    kubectl get deployments
    

    La sortie ressemble à:

    NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
    hello-node   1/1     1            1           1m
    

    (Il peut s'écouler un certain temps avant que le pod ne soit disponible. Si vous voyez "0/1", réessayez dans quelques secondes.)

  3. Afficher le Pod:

    kubectl get pods
    

    La sortie ressemble à:

    NAME                          READY     STATUS    RESTARTS   AGE
    hello-node-5f76cf6ccf-br9b5   1/1       Running   0          1m
    
  4. Afficher les événements du cluster:

    kubectl get events
    
  5. Afficher la configuration kubectl:

    kubectl config view
    
  6. Afficher les journaux de l'application pour un conteneur dans un pod (remplacez le nom du pod par celui que vous avez obtenu avec la commande kubectl get pods).

    kubectl logs hello-node-5f76cf6ccf-br9b5
    

    La sortie ressemble à:

    I0911 09:19:26.677397       1 log.go:195] Started HTTP server on port 8080
    I0911 09:19:26.677586       1 log.go:195] Started UDP server on port  8081
    

Créer un Service

Par défaut, le Pod est accessible uniquement par son adresse IP interne au sein du réseau Kubernetes. Pour rendre le conteneur hello-node accessible depuis l'extérieur du réseau virtuel Kubernetes, vous devez exposer le Pod en tant que Kubernetes Service.

  1. Exposez le Pod au réseau public en utilisant la commande kubectl expose:

    kubectl expose deployment hello-node --type=LoadBalancer --port=8080
    

    Le drapeau --type=LoadBalancer indique que vous souhaitez exposer votre Service en dehors du cluster.

    Le code de l'application à l'intérieur de l'image de test ne répond qu'aux requêtes sur le port TCP 8080. Si vous avez utilisé kubectl expose pour exposer un port différent, les clients ne pourront pas se connecter à ce port.

  2. Afficher le Service que vous avez créé:

    kubectl get services
    

    La sortie ressemble à:

    NAME         TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
    hello-node   LoadBalancer   10.108.144.78   <pending>     8080:30369/TCP   21s
    kubernetes   ClusterIP      10.96.0.1       <none>        443/TCP          23m
    

    Sur les fournisseurs de cloud qui prennent en charge les équilibreurs de charge, Une adresse IP externe sera provisionnée pour accéder au Service. Sur minikube, le type LoadBalancer rend le Service accessible via la commande minikube service.

  3. Exécutez la commande suivante:

    minikube service hello-node
    

    Cette commande ouvre une fenêtre de navigateur qui sert votre application et affiche la réponse de l'application.

Activer les extensions

La commande minikube inclut un ensemble intégré d'addons qui peuvent être activés, désactivés et ouverts dans l'environnement local Kubernetes.

  1. Liste des extensions pris en charge actuellement:

    minikube addons list
    

    La sortie ressemble à:

    addon-manager: enabled
    dashboard: enabled
    default-storageclass: enabled
    efk: disabled
    freshpod: disabled
    gvisor: disabled
    helm-tiller: disabled
    ingress: disabled
    ingress-dns: disabled
    logviewer: disabled
    metrics-server: disabled
    nvidia-driver-installer: disabled
    nvidia-gpu-device-plugin: disabled
    registry: disabled
    registry-creds: disabled
    storage-provisioner: enabled
    storage-provisioner-gluster: disabled
    
  2. Activer une extension, par exemple, metrics-server:

    minikube addons enable metrics-server
    

    La sortie ressemble à:

    The 'metrics-server' addon is enabled
    
  3. Afficher le Pod et le Service que vous avez créés en installant cette extension:

    kubectl get pod,svc -n kube-system
    

    La sortie devrait être simulaire à :

    NAME                                        READY     STATUS    RESTARTS   AGE
    pod/coredns-5644d7b6d9-mh9ll                1/1       Running   0          34m
    pod/coredns-5644d7b6d9-pqd2t                1/1       Running   0          34m
    pod/metrics-server-67fb648c5                1/1       Running   0          26s
    pod/etcd-minikube                           1/1       Running   0          34m
    pod/influxdb-grafana-b29w8                  2/2       Running   0          26s
    pod/kube-addon-manager-minikube             1/1       Running   0          34m
    pod/kube-apiserver-minikube                 1/1       Running   0          34m
    pod/kube-controller-manager-minikube        1/1       Running   0          34m
    pod/kube-proxy-rnlps                        1/1       Running   0          34m
    pod/kube-scheduler-minikube                 1/1       Running   0          34m
    pod/storage-provisioner                     1/1       Running   0          34m
    
    NAME                           TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)             AGE
    service/metrics-server         ClusterIP   10.96.241.45    <none>        80/TCP              26s
    service/kube-dns               ClusterIP   10.96.0.10      <none>        53/UDP,53/TCP       34m
    service/monitoring-grafana     NodePort    10.99.24.54     <none>        80:30002/TCP        26s
    service/monitoring-influxdb    ClusterIP   10.111.169.94   <none>        8083/TCP,8086/TCP   26s
    
  4. Vérifier la sortie de metrics-server:

    kubectl top pods
    

    La sortie ressemble à:

    NAME                         CPU(cores)   MEMORY(bytes)   
    hello-node-ccf4b9788-4jn97   1m           6Mi             
    

    Si vous voyez le message suivant, attendez un peu et réessayez:

    error: Metrics API not available
    
  5. Désactiver metrics-server:

    minikube addons disable metrics-server
    

    La sortie ressemble à:

    metrics-server was successfully disabled
    

Nettoyage

Vous pouvez maintenant nettoyer les ressources que vous avez créées dans votre cluster:

kubectl delete service hello-node
kubectl delete deployment hello-node

Si nécessaire, arrêtez la machine virtuelle Minikube (VM)

minikube stop

Si nécessaire, effacez la VM Minikube:

# Facultatif
minikube delete

Si vous souhaitez à nouveau utiliser minikube pour en apprendre davantage sur Kubernetes, vous n'avez pas besoin de le supprimer.

Conclusion

Cette page a couvert les aspects de base pour mettre en route un cluster minikube. Vous êtes maintenant prêt à déployer des applications.

A suivre

5.2 - Apprendre les bases de Kubernetes

Les bases de Kubernetes

Ce tutoriel offre une présentation des bases du système d’orchestration de cluster Kubernetes. Chaque module contient des informations de base sur les principales caractéristiques et concepts de Kubernetes, ainsi qu'un didacticiel en ligne interactif. Ces tutoriels interactifs vous permettent de gérer vous-même un cluster simple et ses applications conteneurisées.

À l'aide des didacticiels interactifs, vous pouvez apprendre à:

  • Déployer une application conteneurisée sur un cluster
  • Passage à l'échelle du déploiement
  • Mettre à jour l'application conteneurisée avec une nouvelle version du logiciel
  • Déboguer l'application conteneurisée

Les didacticiels utilisent Katacoda pour exécuter un navigateur virtuel dans votre navigateur Web, qui exécute Minikube, un déploiement local à petite échelle de Kubernetes pouvant être exécuté n’importe où. Il n'est pas nécessaire d'installer un logiciel ou de configurer quoi que ce soit; chaque didacticiel interactif s’exécute directement à partir de votre navigateur Web.


Qu'est-ce que Kubernetes peut faire pour vous?

Avec les services Web modernes, les utilisateurs s'attendent à ce que les applications soient disponibles 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et les développeurs prévoient de déployer de nouvelles versions de ces applications plusieurs fois par jour. La conteneurisation aide les progiciels à atteindre ces objectifs, en permettant aux applications d'être publiées et mises à jour de manière simple et rapide sans temps d'arrêt. Kubernetes vous aide à vous assurer que ces applications conteneurisées s'exécutent où et quand vous le souhaitez, et les aide à trouver les ressources et les outils dont elles ont besoin pour travailler. Kubernetes est une plate-forme open source prête pour la production, conçue avec l'expérience accumulée de Google dans l'orchestration de conteneurs, associée aux meilleures idées de la communauté.

5.2.1 - Créer un cluster

5.2.1.1 - Utiliser Minikube pour créer un cluster

Objectifs

  • Découvrez ce qu'est un cluster Kubernetes.
  • Apprenez ce qu'est Minikube.
  • Démarrez un cluster Kubernetes à l'aide d'un terminal en ligne.

Kubernetes Clusters

Kubernetes coordonne un groupe d'ordinateurs hautement disponibles qui sont connectés pour fonctionner comme une seule et même unité. Les abstractions de Kubernetes vous permettent de déployer des applications conteneurisées dans un cluster sans les lier spécifiquement à des ordinateurs individuels. Pour utiliser ce nouveau modèle de déploiement, les applications doivent être empaquetées de manière à les dissocier des hôtes individuels: elles doivent être conteneurisées. Les applications conteneurisées sont plus flexibles et disponibles que dans les modèles de déploiement précédents, dans lesquels les applications étaient installées directement sur des machines spécifiques sous la forme de packages profondément intégrés à l'hôte. Kubernetes automatise plus efficacement la distribution et la planification des conteneurs d'applications dans un cluster. Kubernetes est une plate-forme open source prête pour la production.

Un cluster Kubernetes est constitué de deux types de ressources:

  • Le maître coordonne le cluster.
  • Les nœuds sont les serveurs qui exécutent des applications.

Sommaire:

  • Kubernetes cluster
  • Minikube

Kubernetes est une plate-forme open source pour la production qui orchestre le placement (planification) et l'exécution de conteneurs d'applications à l'intérieur et à travers des clusters d'ordinateur.


Schéma du Cluster


Le maître est responsable de la gestion du cluster. Le maître coordonne toutes les activités de votre cluster, telles que la planification des applications, la gestion de l'état souhaité des applications, la mise à l'échelle des applications et le déploiement de nouvelles mises à jour.

Un nœud est une machine virtuelle ou un ordinateur physique servant d’ordinateur de travail dans un cluster Kubernetes. Chaque nœud est doté d’un Kubelet, qui est un agent permettant de gérer le nœud et de communiquer avec le maître Kubernetes. Le nœud doit également disposer d'outils permettant de gérer les opérations de conteneur, telles que Docker ou rkt. Un cluster Kubernetes qui gère le trafic de production doit comporter au moins trois nœuds.

Les maîtres gèrent le cluster et les nœuds sont utilisés pour héberger les applications en cours d'exécution.

Lorsque vous déployez des applications sur Kubernetes, vous indiquez au maître de démarrer les conteneurs d'applications. Le maître planifie l'exécution des conteneurs sur les nœuds du cluster. Les nœuds communiquent avec le maître à l'aide de l'API Kubernetes , que le maître expose. Les utilisateurs finaux peuvent également utiliser l'API Kubernetes directement pour interagir avec le cluster.

Un cluster Kubernetes peut être déployé sur des machines physiques ou virtuelles. Pour démarrer avec le développement de Kubernetes, vous pouvez utiliser Minikube. Minikube est une implémentation Kubernetes légère qui crée une machine virtuelle sur votre machine locale et déploie un cluster simple contenant un seul nœud. Minikube est disponible pour les systèmes Linux, macOS et Windows. La CLI Minikube fournit des opérations d’amorçage de base permettant d’utiliser votre cluster, notamment les fonctions de démarrage, d’arrêt, de statut et de suppression. Pour ce tutoriel, toutefois, vous utiliserez un terminal en ligne fourni avec Minikube pré-installé.

Maintenant que vous savez ce qu'est Kubernetes, allons au didacticiel en ligne et commençons notre premier cluster!


5.2.1.2 - Didacticiel interactif - Création d'un cluster

Pour interagir avec le terminal, veuillez utiliser la version bureau / tablette.

5.2.2 - Déployer une application

5.2.2.1 - Utiliser kubectl pour créer un déploiement

Objectifs

  • En savoir plus sur les déploiements d'applications.
  • Déployez votre première application sur Kubernetes avec kubectl.

Déploiements Kubernetes

Une fois que vous avez un cluster Kubernetes en cours d'exécution, vous pouvez déployer vos applications conteneurisées par dessus. Pour ce faire, vous créez une configuration de Déploiement (Deployments) Kubernetes. Le déploiement instruit Kubernetes de comment créer et mettre à jour des instances de votre application. Une fois que vous avez créé un déploiement, le plannificateur de Kubernetes (kube-scheduler) planifient les instanciations d'application sur des nœuds du cluster.

Une fois les instances d’application créées, un contrôleur de déploiement Kubernetes surveille en permanence ces instances. Si le nœud hébergeant une instance tombe en panne ou est supprimé, le contrôleur de déploiement remplace l'instance par une instance située sur un autre nœud du cluster. Ceci fournit un mécanisme d'auto-réparation pour faire face aux pannes ou à la maintenance de la machine.

Dans le monde de pré-orchestration, les scripts d'installation étaient souvent utilisés pour démarrer des applications, mais ils ne permettaient pas une récupération après une panne d'ordinateur. En créant et en maintenant vos instances d’application sur plusieurs nœuds, les Déploiements Kubernetes offre une approche fondamentalement différente de la gestion des applications.

Sommaire:

  • Déploiements
  • Kubectl

Un déploiement est responsable de la création et de la mise à jour des instances de votre application.


Déploiement de votre première application sur Kubernetes


Vous pouvez créer et gérer un déploiement à l'aide de l'interface de ligne de commande, Kubectl.

Kubectl utilise l'API Kubernetes pour interagir avec le cluster. Dans ce module, vous apprendrez les commandes Kubectl les plus courantes nécessaires à la création de déploiements exécutant vos applications sur un cluster Kubernetes.

Lorsque vous créez un déploiement, vous devez spécifier l'image de conteneur de votre application et le nombre de réplicas que vous souhaitez exécuter. Vous pouvez modifier ces informations ultérieurement en mettant à jour votre déploiement.; Modules 5 et 6 du bootcamp, expliquez comment vous pouvez faire évoluer et mettre à jour vos déploiements.

Les applications doivent être regroupées dans l’un des formats de conteneur pris en charge pour pouvoir être déployées sur Kubernetes.

Pour notre premier déploiement, nous utiliserons une application Node.js intégrée dans un conteneur Docker. Pour créer l'application Node.js et déployer le conteneur Docker, suivez les instructions du Tutoriel Hello Minikube.

Maintenant que vous savez ce que sont les déploiements, allons au didacticiel en ligne et déployons notre première application!


5.2.2.2 - Tutoriel interactif - Déploiement d'une application


Pour interagir avec le terminal, veuillez utiliser la version bureau / tablette.

5.2.3 - Explorez vos applications

5.2.3.1 - Affichage des pods et des nœuds

Objectifs

  • En savoir plus sur les pods Kubernetes.
  • En savoir plus sur les nœuds Kubernetes.
  • Dépannez les applications déployées.

Pods de Kubernetes

Lorsque vous avez créé un déploiement dans le Module 2, Kubernetes a créé un Pod pour héberger votre instance d'application. Un pod est une abstraction Kubernetes qui représente un groupe d'un ou plusieurs conteneurs d'application (tels que Docker), et certaines ressources partagées pour ces conteneurs. Ces ressources comprennent:

  • Stockage partagé, en tant que Volumes
  • Mise en réseau, en tant qu'adresse IP d'un unique cluster
  • Informations sur l'exécution de chaque conteneur, telles que la version de l'image du conteneur ou les ports spécifiques à utiliser

Un pod modélise un "hôte logique" spécifique à l'application et peut contenir différents conteneurs d'applications qui sont relativement étroitement couplés. Par exemple, un pod peut inclure à la fois le conteneur avec votre application Node.js ainsi qu'un conteneur différent qui alimente les données à être publiées par le serveur Web Node.js. Les conteneurs d'un pod partagent une adresse IP et un espace de port, sont toujours co-localisés et co-planifiés, et exécutés dans un contexte partagé sur le même nœud.

Les pods sont l'unité atomique de la plate-forme Kubernetes. Lorsque nous créons un déploiement sur Kubernetes, ce déploiement crée des pods avec des conteneurs à l'intérieur (par opposition à la création directe de conteneurs). Chaque pod est lié au nœud où il est planifié et y reste jusqu'à la résiliation (selon la politique de redémarrage) ou la suppression. En cas de défaillance d'un nœud, des pods identiques sont programmés sur d'autres nœuds disponibles dans le cluster.

Sommaire:

  • Pods
  • Nœuds
  • Commandes principales de Kubectl

Un pod est un groupe d'un ou plusieurs conteneurs applicatifs (tels que Docker) et comprend un stockage partagé (volumes), une adresse IP et des informations sur la façon de les exécuter.


Aperçu des Pods


Nœuds

Un Pod s'exécute toujours sur un Nœud. Un nœud est une machine de travail dans Kubernetes et peut être une machine virtuelle ou physique, selon le cluster. Chaque nœud est géré par le planificateur. Un nœud peut avoir plusieurs pods, et le planificateur Kubernetes gère automatiquement la planification des pods sur les nœuds du cluster. La planification automatique du planificateur tient compte des ressources disponibles sur chaque nœud.

Chaque nœud Kubernetes exécute au moins:

  • Kubelet, un processus responsable de la communication entre le planificateur Kubernetes et le nœud ; il gère les Pods et les conteneurs s'exécutant sur une machine.
  • Un environnement d'exécution de conteneur (comme Docker) chargé d'extraire l'image du conteneur d'un registre, de décompresser le conteneur et d'exécuter l'application.

Les conteneurs ne doivent être planifiés ensemble dans un seul pod que s'ils sont étroitement couplés et doivent partager des ressources telles que le disque.


Aperçu des Nœuds


Dépannage avec kubectl

Dans le module 2, vous avez utilisé l'interface de ligne de commande Kubectl. Vous continuerez à l'utiliser dans le module 3 pour obtenir des informations sur les applications déployées et leurs environnements. Les opérations les plus courantes peuvent être effectuées avec les commandes kubectl suivantes:

  • kubectl get - liste les ressources
  • kubectl describe - affiche des informations détaillées sur une ressource
  • kubectl logs - imprime les journaux d'un conteneur dans un pod
  • kubectl exec - exécute une commande sur un conteneur dans un pod

Vous pouvez utiliser ces commandes pour voir quand les applications ont été déployées, quels sont leurs statuts actuels, où elles s'exécutent et quelles sont leurs configurations.

Maintenant que nous en savons plus sur nos composants de cluster et la ligne de commande, explorons notre application.

Un nœud est une machine de travail dans Kubernetes et peut être une machine virtuelle ou une machine physique, selon le cluster. Plusieurs pods peuvent s'exécuter sur un nœud.


5.2.4 - Rendre publique votre application

5.2.5 - Mise à l'échelle des applications

5.2.6 - Mise à jour des applications

5.3 - Formations en ligne

5.4 - Configuration

5.5 - Applications sans états

5.6 - Applications avec états

5.7 - Clusters

5.8 - Services

6 - Documents de Référence

Cette section de la documentation de Kubernetes contient les informations de références.

Documents de Référence de l'API

Bibliothèques client de l'API

Pour appeler l'API de Kubernetes depuis un langage de programmation on peut utiliser une bibliothèque client. Les bibliothèques client officiellement supportées sont:

Documents de Référence des outils en ligne de commande (CLI)

  • kubectl - Principal outil en ligne de commande (CLI) pour exécuter et gérer un cluster Kubernetes.
  • kubeadm - Outil en ligne de commande (CLI) pour provisionner facilement un cluster Kubernetes sécurisé.
  • kubefed - Outil en ligne de commande (CLI) pour aider à administrer des clusters fédérés.

Documents de Référence pour la configuration

  • kubelet - Le principal agent qui s'exécute sur chaque noeud. Kubelet prends un ensemble de PodSpecs et s'assure que les conteneurs qui y sont décrit s'exécutent correctement.
  • kube-apiserver - L'API REST qui valide et configure les données des objects de l'API tels que les Pods, Services, Deployments ...
  • kube-controller-manager - Démon en charge de la principale boucle de régulation (core control loop) de Kubernetes.
  • kube-proxy - S'occupe de reacheminer (forwarding) simplement les flux TCP/UDP ou bien en utilisant un Round-Robin sur un ensemble de back-ends.
  • kube-scheduler - Ordonnanceur (scheduler) qui gère la disponibilité, la performance et la capacité.
  • federation-apiserver - Serveur API pour les clusters fédérés.
  • federation-controller-manager - Démon en charge de la boucle de régulation (core control loop) d'une fédération de clusters Kubernetes.

Documents de Conception

6.1 - Glossaire de termes

6.2 - Problèmes et alertes de sécurité de Kubernetes

6.3 - Utilisation de l'API Kubernetes

6.4 - Accéder à l'API

6.4.1 - Utilisation de l'autorisation RBAC

Le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) est une méthode permettant de réguler l'accès aux ressources informatiques ou réseau en fonction des rôles des utilisateurs individuels au sein de votre organisation.

L'autorisation RBAC utilise le groupe d'API rbac.authorization.k8s.io pour prendre les décisions d'autorisation, ce qui vous permet de configurer dynamiquement les politiques via l'API Kubernetes.

Pour activer RBAC, démarrez l'API server avec l'indicateur --authorization-mode défini sur une liste séparée par des virgules qui inclut RBAC ; par exemple :

kube-apiserver --authorization-mode=Example,RBAC --other-options --more-options

Objets de l'API

L'API RBAC déclare quatre types d'objets Kubernetes : Role, ClusterRole, RoleBinding et ClusterRoleBinding. Vous pouvez décrire les objets, ou les modifier, en utilisant des outils tels que kubectl, comme tout autre objet Kubernetes.

Role et ClusterRole

Un Role ou ClusterRole RBAC contient des règles qui représentent un ensemble de permissions. Les permissions sont purement additives (il n'y a pas de règles de "refus").

Un rôle définit toujours les autorisations dans un namespace particulier; lorsque vous créez un Role, vous devez spécifier le namespace auquel il appartient.

ClusterRole, en revanche, est une ressource sans namespace. Les ressources portent des noms différents (Role et ClusterRole) parce qu'un objet Kubernetes doit toujours être soit avec un namespace ou soit sans namespace; Il ne peut pas être les deux.

Les ClusterRoles ont plusieurs usages. Vous pouvez utiliser une ClusterRole pour :

  1. définir les autorisations sur les ressources avec un namespace et obtenir l'accès à l'intérieur d'un ou plusieurs namespaces
  2. définir les permissions sur les ressources avec un namespace et obtenir l'accès à travers tous les namespaces.
  3. définir les permissions sur les ressources à l'échelle du cluster

Si vous souhaitez définir un rôle au sein d'un namespace, utilisez un Role; si vous souhaitez définir un rôle à l'échelle du cluster, utilisez un ClusterRole.

Exemple de Role

Voici un exemple de rôle dans le namespace "default" qui peut être utilisé pour accorder un accès en lecture aux pods:

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  namespace: default
  name: pod-reader
rules:
- apiGroups: [""] # "" indicates the core API group
  resources: ["pods"]
  verbs: ["get", "watch", "list"]

Exemple de ClusterRole

Un ClusterRole peut être utilisé pour accorder les mêmes permissions qu'un Role. Étant donné que les ClusterRoles sont à l'échelle des clusters, vous pouvez également les utiliser pour accorder l'accès à:

  • des ressources à l'échelle du cluster (comme nodes)

  • des endpoints non liés aux ressources (comme /healthz)

  • des ressources à namespaces (comme les pods), dans tous les namespaces.

    Par exemple: vous pouvez utiliser un ClusterRole pour autoriser un utilisateur particulier à exécuter kubectl get pods --all-namespaces

Voici un exemple de ClusterRole qui peut être utilisé pour accorder un accès en lecture à secrets dans un namespace particulier, ou dans tous les namespaces (selon la façon dont il est lié):

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  # "namespace" omitted since ClusterRoles are not namespaced
  name: secret-reader
rules:
- apiGroups: [""]
  #
  # at the HTTP level, the name of the resource for accessing Secret
  # objects is "secrets"
  resources: ["secrets"]
  verbs: ["get", "watch", "list"]

Le nom d'un Role ou d'un objet ClusterRole doit être un nom de segment de chemin valide.

RoleBinding et ClusterRoleBinding

Un RoleBinding accorde les permissions définies dans un rôle à un utilisateur ou à un ensemble d'utilisateurs. Il contient une liste de sujets (utilisateurs, groupes, ou comptes de service), et une référence au rôle accordé. Un RoleBinding accorde des permissions dans un namespace spécifique alors qu'un ClusterRoleBinding accorde cet accès à l'échelle du cluster.

Le nom d'un objet RoleBinding ou ClusterRoleBinding doit être un nom de segment de chemin valide.

Exemples de RoleBinding

Voici un exemple de RoleBinding qui accorde le Role "pod-reader" à l'utilisateur "jane" dans le namespace "default". Ceci permet à "jane" de lire les pods dans le namespace "default".

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
# This role binding allows "jane" to read pods in the "default" namespace.
# You need to already have a Role named "pod-reader" in that namespace.
kind: RoleBinding
metadata:
  name: read-pods
  namespace: default
subjects:
# You can specify more than one "subject"
- kind: User
  name: jane # "name" is case sensitive
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
  # "roleRef" specifies the binding to a Role / ClusterRole
  kind: Role #this must be Role or ClusterRole
  name: pod-reader # this must match the name of the Role or ClusterRole you wish to bind to
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

Un RoleBinding peut également faire référence à un ClusterRole pour accorder les permissions définies dans ce ClusterRole aux ressources du namespace du RoleBinding. Ce type de référence vous permet de définir un ensemble de rôles communs à l'ensemble de votre cluster, puis de les réutiliser dans plusieurs namespaces.

Par exemple, même si le RoleBinding suivant fait référence à un ClusterRole, "dave" (le sujet, sensible à la casse) ne pourra lire que les Secrets dans le namespace "development", car le namespace du RoleBinding (dans son metadata) est "development".

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
# This role binding allows "dave" to read secrets in the "development" namespace.
# You need to already have a ClusterRole named "secret-reader".
kind: RoleBinding
metadata:
  name: read-secrets
  #
  # The namespace of the RoleBinding determines where the permissions are granted.
  # This only grants permissions within the "development" namespace.
  namespace: development
subjects:
- kind: User
  name: dave # Name is case sensitive
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: secret-reader
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

Exemple de ClusterRoleBinding

Pour accorder des permissions sur l'ensemble d'un cluster, vous pouvez utiliser un ClusterRoleBinding. Le ClusterRoleBinding suivant permet à tout utilisateur du groupe "manager" de lire secrets dans n'importe quel namespace.

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
# This cluster role binding allows anyone in the "manager" group to read secrets in any namespace.
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: read-secrets-global
subjects:
- kind: Group
  name: manager # Name is case sensitive
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: secret-reader
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

Après avoir créé un lien, vous ne pouvez pas modifier le Role ou le ClusterRole auquel il fait référence. Si vous essayez de modifier le roleRef d'un lien, vous obtenez une erreur de validation. Si vous souhaitez changer le roleRef d'un lien, vous devez supprimer l'objet binding et en créer un autre.

Il y a deux raisons à cette restriction :

  1. Rendre roleRef immuable permet d'accorder à quelqu'un la permission update sur un objet de liaison existant, afin qu'il puisse gérer la liste des sujets, sans pouvoir changer le rôle qui est accordé à ces sujets.
  2. Un lien vers un rôle différent est un lien fondamentalement différent. Le fait d'exiger qu'un lien soit supprimé/créé afin de modifier le roleRef garantit que la liste complète des sujets dans le binding est destinée à recevoir le nouveau rôle (par opposition à l'activation ou à la modification accidentelle uniquement du roleRef sans vérifier que tous les sujets existants doivent recevoir les permissions du nouveau rôle).

L'utilitaire de ligne de commande kubectl auth reconcile crée ou met à jour un fichier manifeste contenant des objets RBAC, et gère la suppression et la recréation des objets de liaison si nécessaire pour modifier le rôle auquel ils se réfèrent. Voir utilisation de la commande et exemples pour plus d'informations.

Référence aux ressources

Dans l'API Kubernetes, la plupart des ressources sont représentées et accessibles à l'aide d'une chaîne de caractères de leur nom d'objet, comme pods pour un Pod. RBAC fait référence aux ressources en utilisant exactement le même nom que celui qui apparaît dans l'URL du endpoint de l'API concerné. Certaines API Kubernetes impliquent une sous-ressource, comme les logs d'un Pod. Une requête pour les logs d'un Pod ressemble à ceci :

GET /api/v1/namespaces/{namespace}/pods/{name}/log

Dans ce cas, pods est la ressource à namespace pour les ressources Pods, et log est une sous-ressource de pods. Pour représenter cela dans un rôle RBAC, utilisez une barre oblique (/) pour délimiter la ressource et la sous-ressource. Pour permettre à un sujet de lire pods et d'accéder également à la sous-ressource log pour chacun de ces Pods, vous écrivez :

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  namespace: default
  name: pod-and-pod-logs-reader
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods", "pods/log"]
  verbs: ["get", "list"]

Vous pouvez également faire référence à des ressources par leur nom pour certaines demandes par le biais de la liste resourceNames. Lorsque cela est spécifié, les demandes peuvent être limitées à des instances individuelles d'une ressource. Voici un exemple qui limite son sujet à seulement get ou update une ConfigMap nommée my-configmap:

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  namespace: default
  name: configmap-updater
rules:
- apiGroups: [""]
  #
  # at the HTTP level, the name of the resource for accessing ConfigMap
  # objects is "configmaps"
  resources: ["configmaps"]
  resourceNames: ["my-configmap"]
  verbs: ["update", "get"]

Plutôt que de faire référence à des ressources et des verbes individuels, vous pouvez utiliser le symbole astérisque * pour faire référence à tous ces objets. Pour les nonResourceURLs, vous pouvez utiliser le symbole astérisque * comme suffixe de correspondance glob et pour les apiGroups et les resourceNames un ensemble vide signifie que tout est autorisé. Voici un exemple qui autorise l'accès pour effectuer toute action actuelle et future sur toutes les ressources actuelles et futures (remarque, ceci est similaire au rôle cluster-admin intégré).

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  namespace: default
  name: example.com-superuser  # DO NOT USE THIS ROLE, IT IS JUST AN EXAMPLE
rules:
- apiGroups: ["example.com"]
  resources: ["*"]
  verbs: ["*"]

ClusterRoles agrégés

Vous pouvez agréger plusieurs ClusterRoles en un seul ClusterRole combiné. Un contrôleur, qui s'exécute dans le cadre du plan de contrôle du cluster, recherche les objets ClusterRole avec une aggregationRule définie. L'aggregationRule définit un label selector que le contrôleur utilise pour faire correspondre d'autres objets ClusterRole qui devraient être combinés dans le champ de règles de celui-ci.

Voici un exemple de ClusterRole agrégé :

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: monitoring
aggregationRule:
  clusterRoleSelectors:
  - matchLabels:
      rbac.example.com/aggregate-to-monitoring: "true"
rules: [] # The control plane automatically fills in the rules

Si vous créez un nouvel ClusterRole qui correspond au sélecteur d'étiquette d'une ClusterRole agrégé existant, ce changement déclenche l'ajout des nouvelles règles dans le ClusterRole agrégé. Voici un exemple qui ajoute des règles au ClusterRole "monitoring", en créant un autre ClusterRole étiqueté rbac.example.com/aggregate-to-monitoring: true.

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: monitoring-endpoints
  labels:
    rbac.example.com/aggregate-to-monitoring: "true"
# When you create the "monitoring-endpoints" ClusterRole,
# the rules below will be added to the "monitoring" ClusterRole.
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["services", "endpointslices", "pods"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]

Les rôles par défaut destinés aux utilisateurs utilisent l'agrégation ClusterRole. Cela vous permet, en tant qu'administrateur de cluster, d'inclure des règles pour les ressources personnalisées, telles que celles servies par CustomResourceDefinitions ou les serveurs API agrégés, afin d'étendre les rôles par défaut.

Par exemple : les ClusterRoles suivants permettent aux rôles par défaut "admin" et "edit" de gérer la ressource personnalisée nommée CronTab, tandis que le rôle "view" ne peut effectuer que des actions de lecture sur les ressources CronTab. Vous pouvez supposer que les objets CronTab sont nommés "crontabs" dans les URLs telles que vues par le serveur API.

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: aggregate-cron-tabs-edit
  labels:
    # Add these permissions to the "admin" and "edit" default roles.
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-admin: "true"
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-edit: "true"
rules:
- apiGroups: ["stable.example.com"]
  resources: ["crontabs"]
  verbs: ["get", "list", "watch", "create", "update", "patch", "delete"]
---
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: aggregate-cron-tabs-view
  labels:
    # Add these permissions to the "view" default role.
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-view: "true"
rules:
- apiGroups: ["stable.example.com"]
  resources: ["crontabs"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]

Role examples

Les exemples suivants sont des extraits d'objets Role ou ClusterRole, montrant uniquement la section rules.

Autoriser la lecture des ressources "pods" dans l' API Group central :

rules:
- apiGroups: [""]
  #
  # at the HTTP level, the name of the resource for accessing Pod
  # objects is "pods"
  resources: ["pods"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]

Autoriser la lecture/écriture des Déploiements (au niveau HTTP : objets avec "deployments" dans la partie ressource de leur URL) dans les groupes API "apps" :

rules:
- apiGroups: ["apps"]
  #
  # at the HTTP level, the name of the resource for accessing Deployment
  # objects is "deployments"
  resources: ["deployments"]
  verbs: ["get", "list", "watch", "create", "update", "patch", "delete"]

Autorise la lecture des Pods dans le groupe d'API central, ainsi que de lire ou d'écrire des ressources Job dans le groupe d'API "batch" :

rules:
- apiGroups: [""]
  #
  # at the HTTP level, the name of the resource for accessing Pod
  # objects is "pods"
  resources: ["pods"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: ["batch"]
  #
  # at the HTTP level, the name of the resource for accessing Job
  # objects is "jobs"
  resources: ["jobs"]
  verbs: ["get", "list", "watch", "create", "update", "patch", "delete"]

Autoriser la lecture d'un ConfigMap nommé "my-config" (doit être lié avec un RoleBinding pour limiter à un seul ConfigMap dans un seul namespace).

rules:
- apiGroups: [""]
  #
  # at the HTTP level, the name of the resource for accessing ConfigMap
  # objects is "configmaps"
  resources: ["configmaps"]
  resourceNames: ["my-config"]
  verbs: ["get"]

Autoriser la lecture des ressources "nodes"dans le groupe central (parce qu'un Nœud est à l'échelle-du-cluster, il doit être dans un ClusterRole lié à un ClusterRoleBinding pour être effectif) :

rules:
- apiGroups: [""]
  #
  # at the HTTP level, the name of the resource for accessing Node
  # objects is "nodes"
  resources: ["nodes"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]

Autorise les requêtes GET et POST vers l'endpoint non ressource /healthz et tous les sous-chemins (doit être dans un ClusterRole lié à un ClusterRoleBinding pour être effectif) :

rules:
- nonResourceURLs: ["/healthz", "/healthz/*"] # '*' in a nonResourceURL is a suffix glob match
  verbs: ["get", "post"]

Référence à des subjects

Un RoleBinding ou ClusterRoleBinding lie un rôle à des sujets. Les sujets peuvent être des groupes, des utilisateurs ou des ServiceAccounts.

Kubernetes représente les noms d'utilisateurs sous forme de chaînes de caractères. Il peut s'agir: de noms simples, tels que "alice"; de noms de style e-mail, tels que "bob@example.com"; ou des IDs d'utilisateur numériques représentés sous forme de chaîne de caractères. Il vous appartient, en tant qu'administrateur de cluster, de configurer les modules d'authentification afin que l'authentification produise des noms d'utilisateur dans le format que vous souhaitez.

Dans Kubernetes, les modules Authenticator fournissent des informations sur les groupes. Les groupes, comme les utilisateurs, sont représentés sous forme de chaînes de caractères et cette chaîne n'a aucune exigence de format, si ce n'est que le préfixe system: est réservé.

Les ServiceAccounts ont des noms préfixés par system:serviceaccount:, et appartiennent à des groupes qui ont des noms préfixés par system:serviceaccounts:.

Exemples de RoleBinding

Les exemples suivants sont des extraits de RoleBinding qui ne montrent que la section des subjects.

Pour un utilisateur nommé alice@example.com :

subjects:
- kind: User
  name: "alice@example.com"
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

Pour un groupe nommé frontend-admins:

subjects:
- kind: Group
  name: "frontend-admins"
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

Pour le compte de service par défaut dans le namespace "kube-system" :

subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: default
  namespace: kube-system

Pour tous les comptes de service dans le namespace "qa" :

subjects:
- kind: Group
  name: system:serviceaccounts:qa
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

Pour tous les comptes de service dans n'importe quel namespace :

subjects:
- kind: Group
  name: system:serviceaccounts
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

Pour tous les utilisateurs authentifiés :

subjects:
- kind: Group
  name: system:authenticated
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

Pour tous les utilisateurs non authentifiés :

subjects:
- kind: Group
  name: system:unauthenticated
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

Pour tous les utilisateurs :

subjects:
- kind: Group
  name: system:authenticated
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
- kind: Group
  name: system:unauthenticated
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

Rôles par défaut et liaisons de rôles

Les serveurs API créent un ensemble d'objets ClusterRole et ClusterRoleBinding par défaut. Beaucoup d'entre eux sont préfixés system:, ce qui indique que la ressource est directement gérée par le plan de contrôle du cluster. Tous les ClusterRoles et ClusterRoleBindings par défaut sont étiquetés avec kubernetes.io/bootstrapping=rbac-defaults.

Auto-reconciliation

À chaque démarrage, le serveur API met à jour les rôles de cluster par défaut avec toutes les permissions manquantes, et met à jour les liaisons de rôles de cluster par défaut avec tous les sujets manquants. Cela permet au cluster de réparer les modifications accidentelles, et aide à maintenir les rôles et les liaisons de rôles à jour lorsque les autorisations et les sujets changent dans les nouvelles versions de Kubernetes.

Pour ne pas participer à cette reconciliation, définissez l'annotation rbac.authorization.kubernetes.io/autoupdate sur un rôle ou un rolebinding de cluster par défaut sur false. Sachez que les autorisations et les sujets par défaut manquants peuvent entraîner des clusters non fonctionnels.

L'auto-réconciliation est activée par défaut si l'autorisateur RBAC est actif.

Rôles de détection de l'API

Les liaisons de rôles par défaut autorisent les utilisateurs authentifiés et non authentifiés à lire les informations de l'API qui sont jugées sûres pour être accessibles au public (y compris les CustomResourceDefinitions). Pour désactiver l'accès anonyme non authentifié, ajoutez --anonymous-auth=false à la configuration du serveur d'API.

Pour afficher la configuration de ces rôles via kubectl, exécutez :

kubectl get clusterroles system:discovery -o yaml
Rôles de détection de l'API RBAC de Kubernetes
ClusterRole par défautClusterRoleBinding par défautDescription
system:basic-userGroupe system:authenticatedPermet à un utilisateur d'accéder en lecture seule aux informations de base le concernant. Avant la v1.14, ce rôle était également lié à system:unauthenticated par défaut.
system:discoveryGroupe system:authenticatedPermet un accès en lecture seule aux points de terminaison de découverte d'API nécessaires pour découvrir et négocier un niveau d'API. Avant la v1.14, ce rôle était également lié à l'option system:unauthenticated par défaut.
system:public-info-viewerGroupes system:authenticated et system:unauthenticatedPermet un accès en lecture seule à des informations non sensibles sur le cluster. Introduit dans Kubernetes v1.14.

Rôle des utilisateurs

Certains des ClusterRoles par défaut ne sont pas précédés du préfixe system:. Il s'agit de rôles destinés à l'utilisateur. Ils incluent les rôles de super-utilisateur (cluster-admin), les rôles destinés à être accordés à l'échelle du cluster à l'aide de ClusterRoleBindings, et les rôles destinés à être accordés dans des namespaces particuliers à l'aide de RoleBindings (admin, edit, view).

Les ClusterRoles des utilisateurs utilisent l'agrégation de ClusterRole pour permettre aux administrateurs d'inclure des règles pour les ressources personnalisées sur ces ClusterRoles. Pour ajouter des règles aux rôles admin, edit, ou view, créez une ClusterRole avec un ou plusieurs des labels suivants :

metadata:
  labels:
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-admin: "true"
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-edit: "true"
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-view: "true"

ClusterRole par défautClusterRoleBinding par défautDescription
cluster-adminGroupe system:mastersPermet au super-utilisateur d'effectuer n'importe quelle action sur n'importe quelle ressource. Lorsqu'il est utilisé dans un ClusterRoleBinding, il donne un contrôle total sur chaque ressource dans le cluster et dans tous les namespaces. Lorsqu'il est utilisé dans un RoleBinding, il donne un contrôle total sur chaque ressource dans le namespace du role binding, y compris le namespace lui-même.
adminAucunPermet l'accès administrateur, destiné à être accordé au sein d'un espace de nom en utilisant un RoleBinding.

S'il est utilisé dans un RoleBinding, il permet un accès en lecture/écriture à la plupart des ressources d'un namespace, y compris la possibilité de créer des rôles et des liaisons de rôles dans le namespace. Ce rôle ne permet pas l'accès en écriture au quota de ressources ou au namespace lui-même. Ce rôle ne permet pas non plus l'accès en écriture aux EndpointSlices (ou Endpoints) dans les clusters créés à l'aide de Kubernetes v1.22+. Plus d'informations sont disponibles dans la section "Accès en écriture pour les EndpointSlices et les Endpoints".

editAucunPermet l'accès en lecture/écriture à la plupart des objets d'un namespace.

Ce rôle ne permet pas de visualiser ou de modifier les rôles ou les liaisons de rôles. Cependant, ce rôle permet d'accéder aux Secrets et d'exécuter des Pods comme n'importe quel ServiceAccount du namespace, il peut donc être utilisé pour obtenir les niveaux d'accès API de n'importe quel ServiceAccount du namespace. Ce rôle ne permet pas non plus d'accéder en écriture aux EndpointSlices (ou Endpoints) dans les clusters créés à l'aide de Kubernetes v1.22+. Plus d'informations sont disponibles dans la section "Write Access for EndpointSlices and Endpoints".

viewAucunPermet un accès en lecture seule pour voir la plupart des objets d'un namespace. Il ne permet pas de visualiser les rôles ou les liens entre les rôles. Ce rôle ne permet pas de visualiser les Secrets, car la lecture du contenu des Secrets permet d'accéder aux informations d'identification du ServiceAccount dans le namespace, ce qui permettrait d'accéder à l'API en tant que tout ServiceAccount dans l'espace de noms (une forme d'escalade des privilèges).

Ce rôle ne permet pas de consulter les secrets, car la lecture du contenu des secrets permet d'accéder aux informations d'identification du ServiceAccount dans le namespace, ce qui permettrait d'accéder à l'API en tant que n'importe quel ServiceAccount dans le namespace (une forme d'escalade des privilèges).

Rôles des composants de base

ClusterRole par défautClusterRoleBinding par défautDescription
system:kube-schedulerUtilisateur system:kube-schedulerPermet l'accès aux ressources requises par le composant scheduler.
system:volume-schedulerUtilisateur system:kube-schedulerPermet l'accès aux ressources de volume requises par le composant kube-scheduler.
system:kube-controller-managerutilisateur system:kube-controller-managerPermet l'accès aux ressources requises par le composant gestionnaire de contrôleur. Les autorisations requises par les contrôleurs individuels sont détaillées dans les rôles des contrôleurs.
system:nodeAucunPermet l'accès aux ressources requises par le kubelet, y compris l'accès en lecture à tous les secrets, et l'accès en écriture à tous les objets d'état des pods.

Vous devriez utiliser le Node authorizer et le plugin d'admission NodeRestriction au lieu du rôle system:node, et autoriser l'octroi d'un accès API aux kubelets en fonction des Pods programmés pour s'exécuter sur eux.

Le rôle system:node n'existe que pour la compatibilité avec les clusters Kubernetes mis à niveau à partir de versions antérieures à la v1.8.

system:node-proxierUtilisateur system:kube-proxyPermet l'accès aux ressources requises par le composant kube-proxy.

Autres rôles des composants

Default ClusterRoleDefault ClusterRoleBindingDescription
system:auth-delegatorAucunPermet de déléguer les contrôles d'authentification et d'autorisation. Il est couramment utilisé par les serveurs API complémentaires pour l'authentification et l'autorisation unifiées.
system:heapsterAucunRôle du composant Heapster Heapster (déprécié).
system:kube-aggregatorAucunRole for the kube-aggregator component.
system:kube-dnskube-dns compte de service kube-dns dans le namespace du kube-systemRôle du composant kube-dns .
system:kubelet-api-adminAucunPermet un accès complet à l'API kubelet.
system:node-bootstrapperAucunPermet d'accéder aux ressources nécessaires pour effectuer un kubelet TLS bootstrapping.
system:node-problem-detectorAucunRôle du component node-problem-detector .
system:persistent-volume-provisionerAucunPermet d'accéder aux ressources requises par la plupart des fournisseurs de volumes dynamiques .
system:monitoringGroupe system:monitoringAutorise l'accès en lecture aux endpoints de monitoring du control-plane (c'est-à-dire les endpoints kube-apiserver liveness and readiness (/healthz, /livez, /readyz), les endpoints de contrôle de l'état individuel (/healthz/*, /livez/*, /readyz/*), et /metrics). Il convient de noter que les endpoints des contrôles de l'état individuel et les endpoints des mesures peuvent exposer des informations sensibles.

Rôles des contrôleurs intégrés

Le gestionnaire de contrôleurs Kubernetes exécute les contrôleurs qui sont intégrés au plan de contrôle Kubernetes. Lorsqu'il est invoqué --use-service-account-credentials, kube-controller-manager démarre chaque contrôleur en utilisant un compte de service distinct. Des rôles correspondants existent pour chaque contrôleur intégré, préfixés par system:controller:. Si le gestionnaire de contrôleur n'est pas démarré avec --use-service-account-credentials, il exécute toutes les boucles de contrôle en utilisant ses propres informations d'identification, qui doivent se voir attribuer tous les rôles pertinents. Ces rôles sont les suivants :

  • system:controller:attachdetach-controller
  • system:controller:certificate-controller
  • system:controller:clusterrole-aggregation-controller
  • system:controller:cronjob-controller
  • system:controller:daemon-set-controller
  • system:controller:deployment-controller
  • system:controller:disruption-controller
  • system:controller:endpoint-controller
  • system:controller:expand-controller
  • system:controller:generic-garbage-collector
  • system:controller:horizontal-pod-autoscaler
  • system:controller:job-controller
  • system:controller:namespace-controller
  • system:controller:node-controller
  • system:controller:persistent-volume-binder
  • system:controller:pod-garbage-collector
  • system:controller:pv-protection-controller
  • system:controller:pvc-protection-controller
  • system:controller:replicaset-controller
  • system:controller:replication-controller
  • system:controller:resourcequota-controller
  • system:controller:root-ca-cert-publisher
  • system:controller:route-controller
  • system:controller:service-account-controller
  • system:controller:service-controller
  • system:controller:statefulset-controller
  • system:controller:ttl-controller

Prévention de l'escalade des privilèges et bootstrapping

L'API RBAC empêche les utilisateurs d'escalader les privilèges en modifiant les rôles ou les liaisons de rôles. Cette interdiction étant appliquée au niveau de l'API, elle s'applique même lorsque l'autorisateur RBAC n'est pas utilisé.

Restrictions à la création ou à la mise à jour des rôles

Vous ne pouvez créer/mettre à jour un rôle que si au moins l'une des choses suivantes est vraie :

  1. Vous disposez déjà de toutes les autorisations contenues dans le rôle, à la même échelle que l'objet en cours de modification (à l'échelle du cluster pour un ClusterRole, dans le même namespace ou à l'échelle du cluster pour un Role).
  2. Vous avez l'autorisation explicite d'exécuter le verbe escalader sur la ressource roles ou clusterroles dans le groupe API rbac.authorization.k8s.io.

Par exemple, si l'user-1 n'a pas la possibilité de lister les Secrets à l'échelle du cluster, il ne peut pas créer un ClusterRole contenant cette permission. Pour permettre à un utilisateur de créer/mettre à jour des rôles :

  1. Attribuez-leur un rôle qui leur permet de créer/mettre à jour des objets Role ou ClusterRole, selon leurs besoins.
  2. Leur accorder la permission d'inclure des autorisations spécifiques dans les rôles qu'ils créent/mettent à jour :
    • implicitement, en leur accordant ces autorisations (s'ils tentent de créer ou de modifier un Role ou un ClusterRole avec des autorisations qui ne leur ont pas été accordées, la demande d'API sera interdite)
    • ou explicitement, en leur donnant la permission de spécifier n'importe quelle permission dans un Role ou un ClusterRole, en leur donnant la permission d'exécuter le verbe escalader sur les roles ou les ressources clusterroles dans le groupe API rbac.authorization.k8s.io.

Restrictions à la création ou à la mise à jour de l'attribution de rôles

Vous ne pouvez créer/mettre à jour un lien de rôle que si vous disposez déjà de toutes les autorisations contenues dans le rôle référencé (à la même portée que le lien de rôle) ou si vous avez été autorisé à exécuter le verbe bind sur le rôle référencé. Par exemple, si l'user-1 n'a pas la possibilité de lister les Secrets à l'échelle du cluster, il ne peut pas créer un ClusterRoleBinding pour un rôle qui accorde cette permission. Pour permettre à un utilisateur de créer/mettre à jour des liaisons de rôle :

  1. Accordez-leur un rôle qui leur permet de créer/mettre à jour des objets RoleBinding ou ClusterRoleBinding, selon leurs besoins.
  2. Leur accorder les autorisations nécessaires pour lier un rôle particulier : implicitement, en leur donnant les permissions contenues dans le rôle. explicitement, en leur donnant la permission d'exécuter le verbe bind sur le rôle particulier (ou ClusterRole).

Par exemple, ce ClusterRole et ce RoleBinding permettraient à user-1 d'accorder à d'autres utilisateurs les rôles admin, edit et view dans l'espace de noms user-1-namespace :

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: role-grantor
rules:
- apiGroups: ["rbac.authorization.k8s.io"]
  resources: ["rolebindings"]
  verbs: ["create"]
- apiGroups: ["rbac.authorization.k8s.io"]
  resources: ["clusterroles"]
  verbs: ["bind"]
  # omit resourceNames to allow binding any ClusterRole
  resourceNames: ["admin","edit","view"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: role-grantor-binding
  namespace: user-1-namespace
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: role-grantor
subjects:
- apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: User
  name: user-1

Lors du démarrage des premiers rôles et des premières liaisons de rôles, il est nécessaire d'accorder à l'utilisateur initial des autorisations qu'il n'a pas encore. Pour amorcer les premiers rôles et les premières liaisons de rôles :

  • Utilisez un identifiant avec le groupe "system:masters", qui est lié au rôle de super-utilisateur "cluster-admin" par les liaisons par défaut.

Utilitaires de ligne de commande

kubectl create role

Crée un objet Rôle définissant les autorisations au sein d'un espace de noms unique. Exemples :

  • Créer un rôle nommé "pod-reader" qui permet aux utilisateurs d'effectuer les opérations get, watch et list sur les pods :

    kubectl create role pod-reader --verb=get --verb=list --verb=watch --resource=pods
    
  • Créer un rôle nommé "pod-reader" avec les resourceNames spécifiés:

    kubectl create role pod-reader --verb=get --resource=pods --resource-name=readablepod --resource-name=anotherpod
    
  • Créer un rôle nommé "foo" avec les apiGroups spécifiés:

    kubectl create role foo --verb=get,list,watch --resource=replicasets.apps
    
  • Créer un rôle nommé "foo" avec des permissions de sous-ressources:

    kubectl create role foo --verb=get,list,watch --resource=pods,pods/status
    
  • Créer un rôle nommé "my-component-lease-holder" avec des permissions pour obtenir/mettre à jour une ressource avec un nom spécifique:

    kubectl create role my-component-lease-holder --verb=get,list,watch,update --resource=lease --resource-name=my-component
    

kubectl create clusterrole

Crée un ClusterRole. Exemples:

  • Créer un ClusterRole nommé "pod-reader" qui permet à l'utilisateur d'effectuer les opérations get, watch et list sur les pods :

    kubectl create clusterrole pod-reader --verb=get,list,watch --resource=pods
    
  • Créer un ClusterRole nommé "pod-reader" avec les resourceNames spécifiés :

    kubectl create clusterrole pod-reader --verb=get --resource=pods --resource-name=readablepod --resource-name=anotherpod
    
  • Créer un ClusterRole nommé "foo" avec les apiGroups spécifiés:

    kubectl create clusterrole foo --verb=get,list,watch --resource=replicasets.apps
    
  • Créer un ClusterRole nommé "foo" avec des permissions de sous-ressources :

    kubectl create clusterrole foo --verb=get,list,watch --resource=pods,pods/status
    
  • Créer un ClusterRole nommé "foo" avec un nonResourceURL spécifié:

    kubectl create clusterrole "foo" --verb=get --non-resource-url=/logs/*
    
  • Créer un ClusterRole nommé "monitoring" avec une aggregationRule spécifiée:

    kubectl create clusterrole monitoring --aggregation-rule="rbac.example.com/aggregate-to-monitoring=true"
    

kubectl create rolebinding

Attribue un rôle ou un ClusterRole dans un espace de noms spécifique. Exemples:

  • Dans le namespace "acme", accordez les permissions du rôle de cluster "admin" à un utilisateur nommé "bob":

    kubectl create rolebinding bob-admin-binding --clusterrole=admin --user=bob --namespace=acme
    
  • Dans le namespace "acme", accorder les permissions du CLusterRole "view" au compte de service du namespace "acme" nommé "myapp" :

    kubectl create rolebinding myapp-view-binding --clusterrole=view --serviceaccount=acme:myapp --namespace=acme
    
  • Dans le namespace "acme", accorder les permissions du ClusterRole "view" à un compte de service de le namespace "myappnamespace" nommé "myapp" :

    kubectl create rolebinding myappnamespace-myapp-view-binding --clusterrole=view --serviceaccount=myappnamespace:myapp --namespace=acme
    

kubectl create clusterrolebinding

Attribue un ClusterRole à l'ensemble du cluster (tous les espaces de noms). Exemples:

  • Sur l'ensemble du cluster, accordez les permissions du ClusterRole "cluster-admin" à un utilisateur nommé "root":

    kubectl create clusterrolebinding root-cluster-admin-binding --clusterrole=cluster-admin --user=root
    
  • Sur l'ensemble du cluster, accorder les permissions du ClusterRole "system:node-proxier" à un utilisateur nommé "system:kube-proxy":

    kubectl create clusterrolebinding kube-proxy-binding --clusterrole=system:node-proxier --user=system:kube-proxy
    
  • Sur l'ensemble du cluster, accorder les permissions du ClusterRole "view" à un compte de service nommé "myapp" dans l'espace de noms "acme":

    kubectl create clusterrolebinding myapp-view-binding --clusterrole=view --serviceaccount=acme:myapp
    

kubectl auth reconcile

Crée ou met à jour les objets de l'API rbac.authorization.k8s.io/v1 à partir d'un fichier manifeste.

Les objets manquants sont créés et le namespace contenant est créé pour les objets à namespace, si nécessaire.

Les rôles existants sont mis à jour pour inclure les autorisations dans les objets d'entrée, et supprimer les permissions supplémentaires si --remove-extra-permissions est spécifiée.

Les liaisons existantes sont mises à jour pour inclure les sujets dans les objets d'entrée, et supprimer les sujets supplémentaires si --remove-extra-subjects est spécifiée.

Exemples:

  • Test d'application d'un fichier manifeste d'objets RBAC, avec affichage des modifications apportées:

    kubectl auth reconcile -f my-rbac-rules.yaml --dry-run=client
    
  • Appliquer un fichier manifeste d'objets RBAC, en préservant toutes les autorisations supplémentaires (dans les rôles) et tous les sujets supplémentaires (dans les liaisons):

    kubectl auth reconcile -f my-rbac-rules.yaml
    
  • Appliquer un fichier manifeste d'objets RBAC, en supprimant toutes les autorisations supplémentaires (dans les rôles) et tous les sujets supplémentaires (dans les liaisons) :

    kubectl auth reconcile -f my-rbac-rules.yaml --remove-extra-subjects --remove-extra-permissions
    

Autorisations du ServiceAccount

Les règles RBAC par défaut accordent des autorisations aux composants du plan de contrôle, aux nœuds et aux contrôleurs, mais n'accordent aucunes permissions aux comptes de service en dehors du namespace kube-system (au-delà des autorisations de découverte accordées à tous les utilisateurs authentifiés).

Cela vous permet d'attribuer des rôles particuliers à des ServiceAccounts particuliers en fonction des besoins. Des attributions de rôles plus fines offrent une plus grande sécurité, mais demandent plus d'efforts de gestion. Des attributions plus larges peuvent donner un accès API inutile (et potentiellement escaladant) aux ServiceAccounts, mais elles sont plus faciles à administrer.

Dans l'ordre, de la plus sûre à la moins sûre, les approches sont les suivantes:

  1. Attribuer un rôle à un compte de service spécifique à une application (meilleure pratique)

    Cela nécessite que l'application spécifie un serviceAccountName dans son pod spec, et que le compte de service soit créé (via l'API, le manifeste de l'application, kubectl create serviceaccount, etc.).

    Par exemple, accorder au compte de service "my-sa" l'autorisation de lecture seule dans "my-namespace":

    kubectl create rolebinding my-sa-view \
      --clusterrole=view \
      --serviceaccount=my-namespace:my-sa \
      --namespace=my-namespace
    
  2. Attribuer un rôle au compte de service "par défaut" dans un namespace

    Si une application ne spécifie pas de serviceAccountName, elle utilise le compte de service "par défaut".

    Par exemple, accorder au compte de service "default" l'autorisation de lecture seule dans "my-namespace" :

    kubectl create rolebinding default-view \
      --clusterrole=view \
      --serviceaccount=my-namespace:default \
      --namespace=my-namespace
    

    De nombreux modules complémentaires s'exécutent sous le compte de service "default" dans le namespace du kube-system. Pour permettre à ces modules complémentaires de fonctionner avec un accès de super-utilisateur, accordez les permissions cluster-admin au compte de service "default" dans le namespace kube-system.

    kubectl create clusterrolebinding add-on-cluster-admin \
      --clusterrole=cluster-admin \
      --serviceaccount=kube-system:default
    
  3. Attribuer un rôle à tous les comptes de service d'un namespace

    Si vous souhaitez que toutes les applications d'un namespace disposent d'un rôle, quel que soit le compte de service qu'elles utilisent, vous pouvez attribuer un rôle au groupe de comptes de service de cet namespace.

    Par exemple, accordez l'autorisation de lecture seule dans "my-namespace" à tous les comptes de service de cet namespace:

    kubectl create rolebinding serviceaccounts-view \
      --clusterrole=view \
      --group=system:serviceaccounts:my-namespace \
      --namespace=my-namespace
    
  4. Accorder un rôle limité à tous les comptes de service à l'échelle du cluster (déconseillé)

    Si vous ne souhaitez pas gérer les autorisations par namespace, vous pouvez accorder un rôle à l'échelle du cluster à tous les comptes de service.

    Par exemple, accordez l'autorisation de lecture seule dans tous les espaces de noms à tous les comptes de service du cluster :

    kubectl create clusterrolebinding serviceaccounts-view \
      --clusterrole=view \
     --group=system:serviceaccounts
    
  5. Accorder un accès de super-utilisateur à tous les comptes de service à l'échelle du cluster (fortement déconseillé).

    Si vous ne vous souciez pas du tout des autorisations de partitionnement, vous pouvez accorder un accès de super-utilisateur à tous les comptes de service.

    kubectl create clusterrolebinding serviceaccounts-cluster-admin \
      --clusterrole=cluster-admin \
      --group=system:serviceaccounts
    

Accès en écriture pour les EndpointSlices et les Endpoints

Les clusters Kubernetes créés avant Kubernetes v1.22 incluent un accès en écriture à EndpointSlices (et Endpoints) dans les rôles agrégés "edit" et "admin". Pour pallier à la CVE-2021-25740, cet accès ne fait pas partie des rôles agrégés dans les clusters que vous créez à l'aide de Kubernetes v1.22 ou ultérieur.

Les clusters existants qui ont été mis à niveau vers Kubernetes v1.22 ne seront pas soumis à ce changement. L'annonce du CVE comprend des recommandations pour restreindre cet accès dans les clusters existants.

Si vous souhaitez que les nouveaux clusters conservent ce niveau d'accès dans les rôles agrégés, vous pouvez créer le ClusterRole suivant :

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  annotations:
    kubernetes.io/description: |-
      Add endpoints write permissions to the edit and admin roles. This was
      removed by default in 1.22 because of CVE-2021-25740. See
      https://issue.k8s.io/103675. This can allow writers to direct LoadBalancer
      or Ingress implementations to expose backend IPs that would not otherwise
      be accessible, and can circumvent network policies or security controls
      intended to prevent/isolate access to those backends.
      EndpointSlices were never included in the edit or admin roles, so there
      is nothing to restore for the EndpointSlice API.      
  labels:
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-edit: "true"
  name: custom:aggregate-to-edit:endpoints # you can change this if you wish
rules:
  - apiGroups: [""]
    resources: ["endpoints"]
    verbs: ["create", "delete", "deletecollection", "patch", "update"]

Mise à niveau à partir d'ABAC

Les clusters qui exécutaient à l'origine d'anciennes versions de Kubernetes utilisaient souvent des politiques ABAC permissives, notamment en accordant un accès API complet à tous les comptes de service.

Les règles RBAC par défaut accordent des autorisations étendues aux composants du plan de contrôle, aux nœuds et aux contrôleurs, mais n'accordent aucune autorisation aux comptes de service en dehors du namespace kube-system (au-delà des autorisations de découverte accordées à tous les utilisateurs authentifiés).

Bien que beaucoup plus sûre, cette solution peut perturber les charges de travail existantes qui s'attendent à recevoir automatiquement les autorisations de l'API. Voici deux approches pour gérer cette transition:

Autorisateurs parallèles

Exécutez les autorisateurs RBAC et ABAC, et spécifiez un fichier de stratégie qui contient la stratégie ABAC existante:

--authorization-mode=...,RBAC,ABAC --authorization-policy-file=mypolicy.json

Pour expliquer en détail la première option de ligne de commande : si les autorisateurs précédents, tels que Node, refusent une demande, l'autorisateur RBAC tente d'autoriser la demande d'API. Si RBAC refuse également cette demande d'API, l'Authorizer ABAC est alors exécuté. Cela signifie que toute demande autorisée par les stratégies RBAC ou ABAC est autorisée.

Lorsque kube-apiserver est exécuté avec un niveau de log de 5 ou plus pour le composant RBAC (--vmodule=rbac*=5 ou --v=5), vous pouvez voir les refus RBAC dans le log du serveur API (préfixé par RBAC). Vous pouvez utiliser ces informations pour déterminer quels rôles doivent être accordés à quels utilisateurs, groupes ou comptes de service.

Une fois que vous avez accordé des rôles aux comptes de service et que les charges de travail fonctionnent sans message de refus RBAC dans les journaux du serveur, vous pouvez supprimer l'ABAC Authorizer.

Autorisations RBAC permissives

Vous pouvez répliquer une stratégie ABAC permissive à l'aide de liaisons de rôles RBAC.

Après la transition vers l'utilisation de RBAC, vous devez ajuster les contrôles d'accès pour votre cluster afin de vous assurer qu'ils répondent à vos besoins en matière de sécurité de l'information.

6.5 - Référence de l'API

6.6 - Référence des outils d'installation

6.6.1 - Kubeadm

6.6.1.1 - Aperçu de kubeadm

Kubeadm est un outil conçu afin que les commandes kubeadm init et kubeadm join soient la meilleure façon de créer rapidement des clusters Kubernetes.

Kubeadm effectue les actions nécessaires afin d'obtenir un cluster minimal mais fonctionnel et en état de marche. Son objectif est d'assembler le cluster sans pour autant provisioner les machines qui le composent. De la même façon, kubeadm ne supporte pas l'installation des extensions habituelles comme le Dashboard (tableau de bord), les solutions de surveillance ou bien encore les extensions spécifiques aux fournisseurs cloud.

On préférera des outils plus spécifiques et de plus haut niveau, construits autour de kubeadm, et qui, idéalement, utiliseront kubeadm comme base de déploiement afin de créer facilement des clusters conformes.

Prochaines étapes

  • kubeadm init pour assembler un noeud Kubernetes control-plane
  • kubeadm join pour assembler un noeud Kubernetes worker node et le joindre au cluster
  • kubeadm upgrade pour mettre à jour un cluster Kubernetes vers une version plus récente
  • kubeadm config si vous avez initialisé votre cluster en utilisant kubeadm v1.7.x ou antérieur, pour configurer votre cluster avec kubeadm upgrade
  • kubeadm token pour gérer vos jetons avec kubeadm join
  • kubeadm reset pour annuler des changements faits avec kubeadm init ou kubeadm join à cet hôte
  • kubeadm version pour afficher la version de kubeadm
  • kubeadm alpha pour utiliser un lot de fonctionnalités rendus disponibles afin d'obtenir le retour de la communauté

6.6.1.2 - Kubeadm généré

6.6.1.2.1 -

Utilisez cette commande afin de configurer le control plane Kubernetes

Synopsis

Utilisez cette commande afin de configurer le control plane Kubernetes

La commande "init" exécute les phases suivantes :

preflight                  Exécute les vérifications en amont
kubelet-start              Sauvegarde les réglages kubelet et (re)démarre kubelet
certs                      Génération de certificats
  /etcd-ca                   Génère le certificat CA auto signé pour fournir les identités à etcd
  /apiserver-etcd-client     Génère le certificat que l'apiserver utilisera pour communiquer avec etcd
  /etcd-healthcheck-client   Génère le certificat pour les sondes de vivacité (liveness) qui contrôlent etcd
  /etcd-server               Génère le certificat pour l'accès à etcd
  /etcd-peer                 Génère le certificat pour que les noeuds etcd puissent communiquer ensemble
  /ca                        Génère le certificat CA auto signé  de Kubernetes pour fournir les identités aux autres composants Kubernetes
  /apiserver                 Génère le certificat pour l'accès à l'API Kubernetes
  /apiserver-kubelet-client  Génère le certificat pour permettre à l'API server de se connecter à kubelet
  /front-proxy-ca            Génère le certificat CA auto signé pour fournir les identités au proxy frontal (front proxy)
  /front-proxy-client        Génère le certificat pour le client du proxy frontal
  /sa                        Génère une clef privée pour signer les jetons ainsi que la clef publique du compte service
kubeconfig                 Génère tous les fichiers kubeconfig nécessaires pour la création du control plane et du fichier kubeconfig admin
  /admin                     Génère un fichier kubeconfig pour utilisation par l'administrateur et kubeadm
  /kubelet                   Génère un fichier kubeconfig pour utilisation par kubelet seulement à des fins d'installation initiale
  /controller-manager        Génère un fichier fichier kubeconfig for the controller manager to use
  /scheduler                 Génère un fichier kubeconfig pour utilisation par le scheduler
control-plane              Génère tous les manifests de Pod statiques nécessaires à la création du control plane
  /apiserver                 Génère le manifest de Pod statique de l'apiserver
  /controller-manager        Génère le manifest de Pod statique du kube-controller-manager
  /scheduler                 Génère le manifest de Pod statique du kube-schedule
etcd                       Génère le manifest de Pod statique pour l'etcd local
  /local                     Génère le manifest de Pod statique pour une instance etcd locale, à un seul noeud
upload-config              Téléverse les configurations kubeadm et kubelet vers une ConfigMap
  /kubeadm                   Téléverse la ClusterConfiguration de kubeadm vers une ConfigMap
  /kubelet                   Téléverse la configuration kubelet vers une ConfigMap
upload-certs               Téléverse les certificats vers kubeadm-certs
mark-control-plane         Marque un noeud en tant que control-plane
bootstrap-token            Génère les jetons d'installation utilisés pour faire joindre un noeud à un cluster
addon                      Installe les extensions requises pour l'exécution des tests de Conformance
  /coredns                   Installe l'extension CoreDNS à un cluster Kubernetes
  /kube-proxy                Installe l'extension kube-proxy à un cluster Kubernetes
kubeadm init [flags]

Options

      --apiserver-advertise-address string   L'adresse IP que l'API Server utilisera pour s'annoncer. Si non spécifiée, l'interface réseau par défaut sera utilisée.
      --apiserver-bind-port int32            Port d'écoute de l'API Server.  (par default 6443)
      --apiserver-cert-extra-sans strings    Noms alternatifs (Subject Alternative Names  ou encore SANs) optionnels, utilisés dans les certificats servis par l'API Server. Peuvent êtres des adresses IPs ou des noms DNS.
      --cert-dir string                      Le répertoire où sauvegarder les certificats. (par défaut "/etc/kubernetes/pki")
      --certificate-key string               Clef utilisée pour chiffrer les certificats control-plane dans le Secret the kubeadm-certs.
      --config string                        Chemin vers un fichier de configuration kubeadm.
      --cri-socket string                    Chemin vers la socket CRI à laquelle la connexion doit s'effectuer. S'il n'est pas spécifié, kubeadm essaiera de le détecter; utiliser cette option seulement si vous avez plus d'un CRI installé ou si vous utilisez des sockets CRI non standard.
      --dry-run                              N'effectue aucun changement; affiche seulement la sortie standard de ce qui serait effectué.
      --feature-gates string                 Un ensemble de paires clef=valeur qui décrivent l'entrée de configuration pour des fonctionnalités diverses. Il n'y en a aucune dans cette version.
  -h, --help                                 aide pour l'initialisation (init)
      --ignore-preflight-errors strings      Une liste de contrôles dont les erreurs seront catégorisées comme "warnings" (avertissements). Par exemple : 'IsPrivilegedUser,Swap'. La valeur 'all' ignore les erreurs de tous les contrôles.
      --image-repository string              Choisis un container registry d'où télécharger les images du control plane. (par défaut "registry.k8s.io")
      --kubernetes-version string            Choisis une version Kubernetes spécifique pour le control plane. (par défaut "stable-1")
      --node-name string                     Spécifie le nom du noeud.
      --pod-network-cidr string              Spécifie l'intervalle des adresses IP pour le réseau des pods. Si fournie, le control plane allouera automatiquement les CIDRs pour chacun des noeuds.
      --service-cidr string                  Utilise un intervalle différent pour les adresses IP des services prioritaires (VIPs). (par défaut "10.96.0.0/12")
      --service-dns-domain string            Utilise un domaine alternatif pour les services, par exemple : "myorg.internal". (par défaut "cluster.local")
      --skip-certificate-key-print           N'affiche pas la clef utilisée pour chiffrer les certificats du control-plane.
      --skip-phases strings                  List des des phases à sauter
      --skip-token-print                     N'affiche pas le jeton par défaut de l'installation qui a été généré lors de 'kubeadm init'.
      --token string                         Le jeton à utiliser pour établir la confiance mutuelle  entre les noeuds et les noeuds du control-plane. Le format correspond à la regexp : [a-z0-9]{6}\.[a-z0-9]{16} - par exemple : abcdef.0123456789abcdef
      --token-ttl duration                   La durée au bout de laquelle le jeton sera automatiquement détruit (par exemple :  1s, 2m, 3h). Si réglée à '0', le jeton n'expirera jamais (par défaut 24h0m0s)
      --upload-certs                         Téléverse les certificats du control-plane vers le Secret kubeadm-certs.

Options héritées depuis la commande parent

      --rootfs string   [EXPERIMENTALE] Le chemin vers la "vraie" racine du système de fichiers de l'hôte.

6.6.1.3 - kubeadm init

Cette commande initialise un noeud Kubernetes control-plane.

Utilisez cette commande afin de configurer le control plane Kubernetes

Synopsis

Utilisez cette commande afin de configurer le control plane Kubernetes

La commande "init" exécute les phases suivantes :

preflight                  Exécute les vérifications en amont
kubelet-start              Sauvegarde les réglages kubelet et (re)démarre kubelet
certs                      Génération de certificats
  /etcd-ca                   Génère le certificat CA auto signé pour fournir les identités à etcd
  /apiserver-etcd-client     Génère le certificat que l'apiserver utilisera pour communiquer avec etcd
  /etcd-healthcheck-client   Génère le certificat pour les sondes de vivacité (liveness) qui contrôlent etcd
  /etcd-server               Génère le certificat pour l'accès à etcd
  /etcd-peer                 Génère le certificat pour que les noeuds etcd puissent communiquer ensemble
  /ca                        Génère le certificat CA auto signé  de Kubernetes pour fournir les identités aux autres composants Kubernetes
  /apiserver                 Génère le certificat pour l'accès à l'API Kubernetes
  /apiserver-kubelet-client  Génère le certificat pour permettre à l'API server de se connecter à kubelet
  /front-proxy-ca            Génère le certificat CA auto signé pour fournir les identités au proxy frontal (front proxy)
  /front-proxy-client        Génère le certificat pour le client du proxy frontal
  /sa                        Génère une clef privée pour signer les jetons ainsi que la clef publique du compte service
kubeconfig                 Génère tous les fichiers kubeconfig nécessaires pour la création du control plane et du fichier kubeconfig admin
  /admin                     Génère un fichier kubeconfig pour utilisation par l'administrateur et kubeadm
  /kubelet                   Génère un fichier kubeconfig pour utilisation par kubelet seulement à des fins d'installation initiale
  /controller-manager        Génère un fichier fichier kubeconfig for the controller manager to use
  /scheduler                 Génère un fichier kubeconfig pour utilisation par le scheduler
control-plane              Génère tous les manifests de Pod statiques nécessaires à la création du control plane
  /apiserver                 Génère le manifest de Pod statique de l'apiserver
  /controller-manager        Génère le manifest de Pod statique du kube-controller-manager
  /scheduler                 Génère le manifest de Pod statique du kube-schedule
etcd                       Génère le manifest de Pod statique pour l'etcd local
  /local                     Génère le manifest de Pod statique pour une instance etcd locale, à un seul noeud
upload-config              Téléverse les configurations kubeadm et kubelet vers une ConfigMap
  /kubeadm                   Téléverse la ClusterConfiguration de kubeadm vers une ConfigMap
  /kubelet                   Téléverse la configuration kubelet vers une ConfigMap
upload-certs               Téléverse les certificats vers kubeadm-certs
mark-control-plane         Marque un noeud en tant que control-plane
bootstrap-token            Génère les jetons d'installation utilisés pour faire joindre un noeud à un cluster
addon                      Installe les extensions requises pour l'exécution des tests de Conformance
  /coredns                   Installe l'extension CoreDNS à un cluster Kubernetes
  /kube-proxy                Installe l'extension kube-proxy à un cluster Kubernetes
kubeadm init [flags]

Options

      --apiserver-advertise-address string   L'adresse IP que l'API Server utilisera pour s'annoncer. Si non spécifiée, l'interface réseau par défaut sera utilisée.
      --apiserver-bind-port int32            Port d'écoute de l'API Server.  (par default 6443)
      --apiserver-cert-extra-sans strings    Noms alternatifs (Subject Alternative Names  ou encore SANs) optionnels, utilisés dans les certificats servis par l'API Server. Peuvent êtres des adresses IPs ou des noms DNS.
      --cert-dir string                      Le répertoire où sauvegarder les certificats. (par défaut "/etc/kubernetes/pki")
      --certificate-key string               Clef utilisée pour chiffrer les certificats control-plane dans le Secret the kubeadm-certs.
      --config string                        Chemin vers un fichier de configuration kubeadm.
      --cri-socket string                    Chemin vers la socket CRI à laquelle la connexion doit s'effectuer. S'il n'est pas spécifié, kubeadm essaiera de le détecter; utiliser cette option seulement si vous avez plus d'un CRI installé ou si vous utilisez des sockets CRI non standard.
      --dry-run                              N'effectue aucun changement; affiche seulement la sortie standard de ce qui serait effectué.
      --feature-gates string                 Un ensemble de paires clef=valeur qui décrivent l'entrée de configuration pour des fonctionnalités diverses. Il n'y en a aucune dans cette version.
  -h, --help                                 aide pour l'initialisation (init)
      --ignore-preflight-errors strings      Une liste de contrôles dont les erreurs seront catégorisées comme "warnings" (avertissements). Par exemple : 'IsPrivilegedUser,Swap'. La valeur 'all' ignore les erreurs de tous les contrôles.
      --image-repository string              Choisis un container registry d'où télécharger les images du control plane. (par défaut "registry.k8s.io")
      --kubernetes-version string            Choisis une version Kubernetes spécifique pour le control plane. (par défaut "stable-1")
      --node-name string                     Spécifie le nom du noeud.
      --pod-network-cidr string              Spécifie l'intervalle des adresses IP pour le réseau des pods. Si fournie, le control plane allouera automatiquement les CIDRs pour chacun des noeuds.
      --service-cidr string                  Utilise un intervalle différent pour les adresses IP des services prioritaires (VIPs). (par défaut "10.96.0.0/12")
      --service-dns-domain string            Utilise un domaine alternatif pour les services, par exemple : "myorg.internal". (par défaut "cluster.local")
      --skip-certificate-key-print           N'affiche pas la clef utilisée pour chiffrer les certificats du control-plane.
      --skip-phases strings                  List des des phases à sauter
      --skip-token-print                     N'affiche pas le jeton par défaut de l'installation qui a été généré lors de 'kubeadm init'.
      --token string                         Le jeton à utiliser pour établir la confiance mutuelle  entre les noeuds et les noeuds du control-plane. Le format correspond à la regexp : [a-z0-9]{6}\.[a-z0-9]{16} - par exemple : abcdef.0123456789abcdef
      --token-ttl duration                   La durée au bout de laquelle le jeton sera automatiquement détruit (par exemple :  1s, 2m, 3h). Si réglée à '0', le jeton n'expirera jamais (par défaut 24h0m0s)
      --upload-certs                         Téléverse les certificats du control-plane vers le Secret kubeadm-certs.

Options héritées depuis la commande parent

      --rootfs string   [EXPERIMENTALE] Le chemin vers la "vraie" racine du système de fichiers de l'hôte.

Séquence d'initialisation

kubeadm init assemble un noeud Kubernetes control-plane en effectuant les étapes suivantes :

  1. Exécute une série de contrôles pour valider l'état du système avant d'y apporter des changements. Certaines validations peuvent émettre seulement des avertissements (warnings), d'autres peuvent générer des erreurs qui forceront l'interruption de kubeadm jusqu'à ce que le problème soit résolu ou jusqu'à ce que l'utilisateur spécifie --ignore-preflight-errors=<list-des-erreurs>.

  2. Génère une autorité de certification (CA) auto signée (ou utilise une existante si spécifiée) pour installer les identités de chaque composant du cluster. Si l'utilisateur a fourni son propre certificat et/ou clef de CA en le (la) copiant dans le répertoire des certificats, configuré avec --cert-dir (/etc/kubernetes/pki par défaut) cette étape est sautée comme expliqué dans le document utiliser ses propres certificats. Les certificats de l'API Server auront des entrées SAN additionnelles pour chaque argument --apiserver-cert-extra-sans.

  3. Ecrit les fichiers kubeconfig dans /etc/kubernetes/ pour kubelet, le controller-manager et l'ordonnanceur (scheduler) qui seront utlisés pour les connexions à l'API server, chacun avec sa propre identité, ainsi qu'un fichier kubeconfig supplémentaire pour l'administration, nommé admin.conf.

  4. Génère des manifestes statiques de Pod pour l'API server, le controller manager et l'ordonnanceur. Au cas où aucun etcd externe n'est fourni, un manifeste statique de Pod pour etcd est généré.

    Les manifestes statiques de Pod sont écrits dans /etc/kubernetes/manifestes; kubelet surveille ce répertoire afin que les Pods soient créés au démarrage.

    Dès lors que les pods de control-plane sont démarrés, la séquence de kubeadm init peut alors continuer.

  5. Applique les étiquettes (labels) et marques (taints) au noeud control-plane afin qu'aucune charge de travail additionnelle ne s'y exécute.

  6. Génère le jeton que les noeuds additionnels peuvent utiliser pour s'enregistrer avec un control-plane. Il est possible que l'utilisateur fournisse un jeton en utilisant --token, comme décrit dans la documentation à propos du jeton kubeadm.

  7. Produit tous les fichiers de configuration requis pour autoriser les noeuds à rejoindre le cluster avec les jetons d'assemblage et le mécanisme d'assemblage TLS :

    • Ecrit une ConfigMap pour produire toute la configuration nécessaire pour rejoindre le cluster et installer les règles d'accès RBAC sous jacentes.

    • Permet aux jetons d'assemblage d'accéder à l'API CSR (Certificate Signing Request, requête de signature de certificat).

    • Configure l'acceptation automatique des nouvelles requêtes CSR.

    Voir kubeadm join pour de l'information complémentaire.

  8. Installe un serveur DNS (CoreDNS) et les modules de l'extension kube-proxy en utilisant l'API Server. Dans la version 1.11 (et au delà) de Kubernetes, CoreDNS est le serveur DNS par défaut. Pour installer kube-dns au lieu de CoreDNS, l'extension DNS doit être configurée dans la ClusterConfiguration de kubeadm. Pour plus d'information, se référer à la section ci-dessous intitulée : Utiliser kubeadm init avec un fichier de configuration. Vous remarquerez que bien que le serveur DNS soit déployé, il ne sera pas programmé pour exécution avant que le CNI soit installé.

Utiliser les phases d'initialisation avec kubeadm

Kubeadm vous permet de créer un noeud de type control-plane en plusieurs phases. Dans 1.13 la commande kubeadm init phase a été promue GA (disponibilité générale) alors que précédemment ce n'était qu'une commande alpha : kubeadm alpha phase.

Pour voir la liste des phases et sous phases dans l'ordre, vous pouvez utiliser kubeadm init --help. La liste sera affichée en haut de l'écran d'aide et chaque phase aura une description associée. Bon à savoir : en appelant kubeadm init toutes les phases et sous phases seront executées dans cet ordre.

Certaines phases ont des options uniques, si vous désirez consulter la liste de ces options, ajoutez --help, par exemple :

sudo kubeadm init phase control-plane controller-manager --help

Vous pouvez aussi utiliser --help pour voir la liste des sous-phases pour une phase parent :

sudo kubeadm init phase control-plane --help

kubeadm init a aussi une option nommée --skip-phases qui peut être utilisée pour passer outre. Cette option accepte une liste de noms de phases, qui peuvent être retrouvées à partir de la liste ordonée précédente.

Par exemple :

sudo kubeadm init phase control-plane all --config=configfile.yaml
sudo kubeadm init phase etcd local --config=configfile.yaml
# vous pouvez modifier les fichiers manifestes du control-plane et d'etcd
sudo kubeadm init --skip-phases=control-plane,etcd --config=configfile.yaml

Cet exemple écrirait les fichiers manifestes pour le control plane et etcd dans /etc/kubernetes/manifestes à partir de la configuration dans configfile.yaml. Cela permet de modifier les fichiers et d'ensuite sauter ces phases en utilisant --skip-phases. En invoquant la dernière commande, vous créerez un noeud de type control plane avec les les fichiers manifestes personnalisés.

Utiliser kubeadm init avec un fichier de configuration

C'est possible de configurer kubeadm init avec un fichier de configuration plutôt qu'avec des options en ligne de commande, et certaines fonctionnalités avancées sont d'ailleurs uniquement disponibles en tant qu'options du fichier de configuration. Ce fichier est passé à kubeadm avec l'option --config.

Dans Kubernetes 1.11 et au delà, la configuration par défaut peut être affichée en utilisant la commande kubeadm config print.

Il est recommandé que vous migriez votre configuration v1alpha3 vers v1beta1 en utilisant la commande kubeadm config migrate, car le support de v1alpha3 sera supprimé dans Kubernetes 1.15.

Pour plus de détails à propos de chaque option de la configuration v1beta1 vous pouvez consulter la référence de l'API.

Ajouter des paramètres kube-proxy

Pour de l'information à propos des paramètres kube-proxy dans la configuration kubeadm, se référer à : kube-proxy

Pour de l'information sur comment activer le mode IPVS avec kubeadm, se référer à : IPVS

Passer des options personnalisées aux composants du control plane

Pour de l'information sur comment passer des options aux composants du control plane, se référer à : control-plane-flags

Utiliser des images personnalisées

Par défaut, kubeadm télécharge les images depuis registry.k8s.io, à moins que la version demandée de Kubernetes soit une version Intégration Continue (CI). Dans ce cas, gcr.io/k8s-staging-ci-images est utilisé.

Vous pouvez outrepasser ce comportement en utilisant kubeadm avec un fichier de configuration. Les personnalisations permises sont :

  • fournir un imageRepository à utiliser à la place de registry.k8s.io.
  • régler useHyperKubeImage à true pour utiliser l'image HyperKube.
  • fournir un imageRepository et un imageTag pour etcd et l'extension (add-on) DNS.

Notez que le champ de configurtation kubernetesVersion ou l'option ligne de commande --kubernetes-version affectent la version des images.

Utiliser des certificats personnalisés

Par défaut, kubeadm génère tous les certificats requis pour que votre cluster fonctionne. Vous pouvez outrepasser ce comportement en fournissant vos propres certificats.

Pour ce faire, vous devez les placer dans le répertoire spécifié via l'option --cert-dir ou spécifié via la propriété CertificatesDir de votre fichier de configuration. Par défaut, le répertoire est /etc/kubernetes/pki.

S'il existe un certificat et une clef privée dans ce répertoire, alors kubeadm sautera l'étape de génération et les fichiers fournis seront utilisés. Cela signifie que vous pouvez, par exemple, copier un CA (Certificate Authority) existant vers /etc/kubernetes/pki/ca.crt et /etc/kubernetes/pki/ca.key, et kubeadm utilisera ce CA pour signer le reste des certificats.

Mode CA externe

Il est aussi possible de fournir seulement le fichier ca.crt sans le fichier ca.key (seulement dans le cas d'un fichier CA racine, pas pour d'autres paires de certificats). Si tous les certificats et fichiers kubeconfig sont en place, kubeadm activera le mode "CA externe". Kubeadm continuera sans clef CA locale.

Ou alors, vous pouvez utiliser l'outil controller-manager avec --controllers=csrsigner en fournissant les emplacements du certificat CA et la clef.

Gérer le fichier kubeadm ad-hoc pour kubelet

Le paquet kubeadm vient avec de la configuration concernant comment kubelet doit se comporter. Vous remarquerez que la commande CLI kubeadm ne modifiera jamais ce fichier. Ce fichier ad-hoc appartient au paquet deb/rpm de kubeadm.

Pour en savoir plus sur comment kubeadm gère kubelet, vous pouvez consulter cette page.

Utilisation de kubeadm avec des runtimes CRI

Depuis la version v1.6.0, Kubernetes a rendu possible par défaut l'utilisation de CRI, Container Runtime Interface. Le runtime utilisé par défaut est Docker, activé à travers l'adaptateur fourni dockershim, une implémentation CRI, à l'intérieur de kubelet.

Parmi les autres runtimes CRI, on retrouvera :

Se référer aux instructions d'installation CRI pour plus d'information.

Après avoir installé kubeadm et kubelet, exécuter ces étapes additionnelles :

  1. Installer l'adaptateur runtime sur chaque noeud, en suivant les instructions d'installation du projet mentionné ci-dessus.

  2. Configurer kubelet pour utiliser le runtime CRI distant. Ne pas oublier de modifier RUNTIME_ENDPOINT en utilisant la valeur adéquate /var/run/{your_runtime}.sock:

cat > /etc/systemd/system/kubelet.service.d/20-cri.conf <<EOF
[Service]
Environment="KUBELET_EXTRA_ARGS=--container-runtime=remote --container-runtime-endpoint=$RUNTIME_ENDPOINT"
EOF
systemctl daemon-reload

Maintenant kubelet est prête à utiliser le runtime CRI spécifié, et vous pouvez reprendre la séquence de déploiement avec kubeadm init et kubeadm joinpour déployer votre cluster Kubernetes.

Il est aussi possible de configurer --cri-socket à kubeadm init et kubeadm reset lorsque vous utilisez une implémentation CRI externe.

Paramétrer le nom du noeud

Par défaut, kubeadm donne un nom au noeud en utilisant l'adresse de la machine. Vous pouvez outrepasser ce réglage en utilisant l'option --node-name. Cette option se chargera de passer la valeur appropriée pour --hostname-override à kubelet.

Faîtes attention car forcer un nom d'hôte peut interférer avec les fournisseurs de cloud.

Héberger soi même le control plane Kubernetes

A partir de la version 1.8, vous pouvez expérimentalement créer un control plane Kubernetes auto-hébergé (self-hosted) . Cela signifie que des composants clefs comme le serveur d'API, le controller manager et l'ordonnanceur sont démarrés en tant que pods DaemonSet, configurés via l'API Kubernetes plutôt qu'en tant que pods static configurés avec des fichiers statiques dans kubelet.

Pour créer un cluster auto-hébergé, se référer à la commande kubeadm alpha selfhosting.

Avertissements

  1. L'auto-hébergement dans la version 1.8 et au delà comporte de sérieuses limitations. En particulier, un cluster auto-hébergé ne peut pas survivre au redémarrage du noeud control plane sans intervention manuelle.

  2. Un cluster auto-hébergé ne peut pas être mis à jour via la commande kubeadm upgrade.

  3. Par défaut, les Pods d'un control plane auto-hébergé dépendent des identifiants chargés depuis des volumes de type hostPath A part pour la création initiale, ces identifiants ne sont pas gérés par kubeadm.

  4. La partie auto-hébergée du control plane n'inclut pas etcd, qui fonctionne toujours en tant que Pod statique.

Procédé

Le procédé de démarrage auto-hébergé est documenté dans le document de conception de kubeadm.

En bref, kubeadm alpha selfhosting fonctionne de la manière suivante :

  1. Attend que le control plane statique soit démarré correctement. C'est la même chose que le procédé kubeadm init lorsque non auto-hébergé.

  2. Utilise les manifestes du Pod statique du control plane pour construire un ensemble de manifestes DaemonSet qui vont lancer le control plane auto-hébergé. Cela modifie aussi les manifestes si nécessaires, par example pour ajouter des nouveaux volumes pour des secrets.

  3. Crée des DaemonSets dans le namespace kube-system et attend que les pods ainsi créés soient démarrés.

  4. Une fois que les Pods auto-hébergés sont opérationnels, les Pods statiques qui leurs sont associés sont supprimés et kubeadm installe ensuite le prochain composant. Cela déclenche l'arrêt par kubelet de ces Pods statiques.

  5. Quand le control plane statique d'origine s'arrête, le nouveau control plane auto-hébergé est capable d'écouter sur les mêmes ports et devenir actif.

Utiliser kubeadm sans connexion internet

Pour utiliser kubeadm sans connexion internet, vous devez télécharger les images requises par le control plane à l'avance.

A partir de Kubernetes 1.11, vous pouvez lister et télécharger les images en utilisant les sous commandes à kubeadm config images :

kubeadm config images list
kubeadm config images pull

A partir de Kubernetes 1.12, les images prefixées par registry.k8s.io/kube-*, registry.k8s.io/etcd et registry.k8s.io/pause ne nécessitent pas un suffix -${ARCH}.

Automatiser kubeadm

Plutôt que copier sur chaque noeud le jeton que vous avez obtenu avec kubeadm init, comme décrit dans le tutoriel basique de kubeadm, vous pouvez paralléliser la distribution du jeton afin d'automatiser cette tâche. Pour ce faire, vous devez connaître l'adresse IP que le noeud control plane obtiendra après son démarrage.

  1. Générer un jeton. Ce jeton doit avoir correspondre à la chaîne suivante : <6 caractères>.<16 caractères>. Plus simplement, il doit correspondre à la regexp suivante : [a-z0-9]{6}\.[a-z0-9]{16}.

    kubeadm peut générer un jeton pour vous :

    kubeadm token generate
    
  2. Démarrer en parallèle le noeud control plane et les noeuds worker nodes avec ce jeton. Lors de leurs démarrages, ils devraient pouvoir se trouver les uns les autres et former le cluster. L'option --token peut être utilisée aussi bien pour kubeadm init que pour kubeadm join.

Une fois que le cluster est correctement démarré, vous pouvez obtenir les identifiants admin depuis le noeud control plane depuis le fichier /etc/kubernetes/admin.conf et les utiliser pour communiquer avec le cluster.

Vous remarquerez que ce type d'installation présente un niveau de sécurité inférieur puisqu'il ne permet pas la validation du hash du certificat racine avec --discovery-token-ca-cert-hash (puisqu'il n'est pas généré quand les noeuds sont provisionnés). Pour plus d'information, se référer à kubeadm join.

A suivre

  • kubeadm init phase pour mieux comprendre les phases kubeadm init
  • kubeadm join pour amorcer un noeud Kubernetes worker node Kubernetes et le faire joindre le cluster
  • kubeadm upgrade pour mettre à jour un cluster Kubernetes vers une version plus récente
  • kubeadm reset pour annuler les changements appliqués avec kubeadm init ou kubeadm join à un noeud

6.6.2 - kubefed

6.7 - CLI kubectl

kubectl CLI description

6.7.1 - Aperçu de kubectl

kubectl référence

Kubectl est un outil en ligne de commande pour contrôler des clusters Kubernetes. kubectl recherche un fichier appelé config dans le répertoire $HOME/.kube. Vous pouvez spécifier d'autres fichiers [kubeconfig](https://kube rnetes.io/docs/concepts/configuration/organize-cluster-access-kubeconfig/) en définissant la variable d'environnement KUBECONFIG ou en utilisant le paramètre --kubeconfig.

Cet aperçu couvre la syntaxe kubectl, décrit les opérations et fournit des exemples classiques. Pour des détails sur chaque commande, incluant toutes les options et sous-commandes autorisées, voir la documentation de référence de kubectl. Pour des instructions d'installation, voir installer kubectl.

Syntaxe

Utilisez la syntaxe suivante pour exécuter des commandes kubectl depuis votre fenêtre de terminal :

kubectl [commande] [TYPE] [NOM] [flags]

commande, TYPE, NOM et flags sont :

  • commande: Indique l'opération que vous désirez exécuter sur une ou plusieurs ressources, par exemple create, get, describe, delete.

  • TYPE: Indique le type de ressource. Les types de ressources sont insensibles à la casse et vous pouvez utiliser les formes singulier, pluriel ou abrégé. Par exemple, les commandes suivantes produisent le même résultat :

    ```shell
    $ kubectl get pod pod1
    $ kubectl get pods pod1
    $ kubectl get po pod1
    ```
    
  • NOM: Indique le nom de la ressource. Les noms sont sensibles à la casse. Si le nom est omis, des détails pour toutes les ressources sont affichés, par exemple $ kubectl get pods.

    En effectuant une opération sur plusieurs ressources, vous pouvez soit indiquer chaque ressource par leur type et nom soit indiquer un ou plusieurs fichiers :

    • Pour indiquer des ressources par leur type et nom :

      • Pour regrouper des ressources si elles ont toutes le même type : TYPE1 nom1 nom2 nom<#>.
        Example: $ kubectl get pod exemple-pod1 exemple-pod2

      • Pour indiquer plusieurs types de ressources individuellement : TYPE1/nom1 TYPE1/nom2 TYPE2/nom3 TYPE<#>/nom<#>.
        Exemple: $ kubectl get pod/exemple-pod1 replicationcontroller/exemple-rc1

    • Pour indiquer des ressources avec un ou plusieurs fichiers : -f fichier1 -f fichier2 -f fichier<#>

      • Utilisez YAML plutôt que JSON, YAML tendant à être plus facile à utiliser, particulièrement pour des fichiers de configuration.
        Exemple: $ kubectl get pod -f ./pod.yaml
  • flags: Indique des flags optionnels. Par exemple, vous pouvez utiliser les flags -s ou --server pour indiquer l'adresse et le port de l'API server Kubernetes.

Si vous avez besoin d'aide, exécutez kubectl help depuis la fenêtre de terminal.

Opérations

Le tableau suivant inclut une courte description et la syntaxe générale pour chaque opération kubectl :

OpérationSyntaxeDescription
alphakubectl alpha SOUS-COMMANDE [flags]Liste les commandes disponibles qui correspondent à des fonctionnalités alpha, qui ne sont pas activées par défaut dans les clusters Kubernetes.
annotatekubectl annotate (-f FICHIER | TYPE NOM | TYPE/NOM) CLE_1=VAL_1 ... CLE_N=VAL_N [--overwrite] [--all] [--resource-version=version] [flags]Ajoute ou modifie les annotations d'une ou plusieurs ressources.
api-resourceskubectl api-resources [flags]Liste les ressources d'API disponibles.
api-versionskubectl api-versions [flags]Liste les versions d'API disponibles.
applykubectl apply -f FICHIER [flags]Applique un changement de configuration à une ressource depuis un fichier ou stdin.
attachkubectl attach POD -c CONTENEUR [-i] [-t] [flags]Attache à un conteneur en cours d'exécution soit pour voir la sortie standard soit pour interagir avec le conteneur (stdin).
authkubectl auth [flags] [options]Inspecte les autorisations.
autoscalekubectl autoscale (-f FICHIER | TYPE NOM | TYPE/NOM) [--min=MINPODS] --max=MAXPODS [--cpu-percent=CPU] [flags]Scale automatiquement l'ensemble des pods gérés par un replication controller.
certificatekubectl certificate SOUS-COMMANDE [options]Modifie les ressources de type certificat.
cluster-infokubectl cluster-info [flags]Affiche les informations des endpoints du master et des services du cluster.
completionkubectl completion SHELL [options]Affiche le code de complétion pour le shell spécifié (bash ou zsh).
configkubectl config SOUS-COMMANDE [flags]Modifie les fichiers kubeconfig. Voir les sous-commandes individuelles pour plus de détails.
convertkubectl convert -f FICHIER [options]Convertit des fichiers de configuration entre différentes versions d'API. Les formats YAML et JSON sont acceptés.
cordonkubectl cordon NOEUD [options]Marque un nœud comme non programmable.
cpkubectl cp <ficher-src> <fichier-dest> [options]Copie des fichiers et des répertoires vers et depuis des conteneurs.
createkubectl create -f FICHIER [flags]Crée une ou plusieurs ressources depuis un fichier ou stdin.
deletekubectl delete (-f FICHIER | TYPE [NOM | /NOM | -l label | --all]) [flags]Supprime des ressources soit depuis un fichier ou stdin, ou en indiquant des sélecteurs de label, des noms, des sélecteurs de ressources ou des ressources.
describekubectl describe (-f FICHIER | TYPE [PREFIXE_NOM | /NOM | -l label]) [flags]Affiche l'état détaillé d'une ou plusieurs ressources.
diffkubectl diff -f FICHIER [flags]Diff un fichier ou stdin par rapport à la configuration en cours
drainkubectl drain NOEUD [options]Vide un nœud en préparation de sa mise en maintenance.
editkubectl edit (-f FICHIER | TYPE NOM | TYPE/NOM) [flags]Édite et met à jour la définition d'une ou plusieurs ressources sur le serveur en utilisant l'éditeur par défaut.
execkubectl exec POD [-c CONTENEUR] [-i] [-t] [flags] [-- COMMANDE [args...]]Exécute une commande à l'intérieur d'un conteneur dans un pod.
explainkubectl explain [--recursive=false] [flags]Obtient des informations sur différentes ressources. Par exemple pods, nœuds, services, etc.
exposekubectl expose (-f FICHIER | TYPE NOM | TYPE/NOM) [--port=port] [--protocol=TCP|UDP] [--target-port=nombre-ou-nom] [--name=nom] [--external-ip=ip-externe-ou-service] [--type=type] [flags]Expose un replication controller, service ou pod comme un nouveau service Kubernetes.
getkubectl get (-f FICHIER | TYPE [NOM | /NOM | -l label]) [--watch] [--sort-by=CHAMP] [[-o | --output]=FORMAT_AFFICHAGE] [flags]Liste une ou plusieurs ressources.
kustomizekubectl kustomize <répertoire> [flags] [options]Liste un ensemble de ressources d'API généré à partir d'instructions d'un fichier kustomization.yaml. Le paramètre doit être le chemin d'un répertoire contenant ce fichier, ou l'URL d'un dépôt git incluant un suffixe de chemin par rapport à la racine du dépôt.
labelkubectl label (-f FICHIER | TYPE NOM | TYPE/NOM) CLE_1=VAL_1 ... CLE_N=VAL_N [--overwrite] [--all] [--resource-version=version] [flags]Ajoute ou met à jour les labels d'une ou plusieurs ressources.
logskubectl logs POD [-c CONTENEUR] [--follow] [flags]Affiche les logs d'un conteneur dans un pod.
optionskubectl optionsListe des options globales, s'appliquant à toutes commandes.
patchkubectl patch (-f FICHIER | TYPE NOM | TYPE/NOM) --patch PATCH [flags]Met à jour un ou plusieurs champs d'une resource en utilisant le processus de merge patch stratégique.
pluginkubectl plugin [flags] [options]Fournit des utilitaires pour interagir avec des plugins.
port-forwardkubectl port-forward POD [PORT_LOCAL:]PORT_DISTANT [...[PORT_LOCAL_N:]PORT_DISTANT_N] [flags]Transfère un ou plusieurs ports locaux vers un pod.
proxykubectl proxy [--port=PORT] [--www=static-dir] [--www-prefix=prefix] [--api-prefix=prefix] [flags]Exécute un proxy vers un API server Kubernetes.
replacekubectl replace -f FICHIERRemplace une ressource depuis un fichier ou stdin.
rolloutkubectl rollout SOUS-COMMANDE [options]Gère le rollout d'une ressource. Les types de ressources valides sont : deployments, daemonsets et statefulsets.
runkubectl run NOM --image=image [--env="cle=valeur"] [--port=port] [--replicas=replicas] [--dry-run=server&#124;client&#124;none] [--overrides=inline-json] [flags]Exécute dans le cluster l'image indiquée.
scalekubectl scale (-f FICHIER | TYPE NOM | TYPE/NOM) --replicas=QUANTITE [--resource-version=version] [--current-replicas=quantité] [flags]Met à jour la taille du replication controller indiqué.
setkubectl set SOUS-COMMANDE [options]Configure les ressources de l'application.
taintkubectl taint NOEUD NNOM CLE_1=VAL_1:EFFET_TAINT_1 ... CLE_N=VAL_N:EFFET_TAINT_N [options]Met à jour les marques (taints) d'un ou plusieurs nœuds.
topkubectl top [flags] [options]Affiche l'utilisation des ressources (CPU/Mémoire/Stockage).
uncordonkubectl uncordon NOEUD [options]Marque un noeud comme programmable.
versionkubectl version [--client] [flags]Affiche la version de Kubernetes du serveur et du client.
waitkubectl wait ([-f FICHIER] | ressource.groupe/ressource.nom | ressource.groupe [(-l label | --all)]) [--for=delete|--for condition=available] [options]Expérimental : Attend un condition spécifique sur une ou plusieurs ressources.

Rappelez-vous : Pour tout savoir sur les opérations, voir la documentation de référence de kubectl.

Types de ressources

Le tableau suivant inclut la liste de tous les types de ressources pris en charge et leurs alias abrégés.

(cette sortie peut être obtenue depuis kubectl api-resources, et correspond à Kubernetes 1.13.3.)

Nom de la ressourceNoms abrégésGroupe APIPar namespaceGenre de la ressource
bindingstrueBinding
componentstatusescsfalseComponentStatus
configmapscmtrueConfigMap
endpointseptrueEndpoints
limitrangeslimitstrueLimitRange
namespacesnsfalseNamespace
nodesnofalseNode
persistentvolumeclaimspvctruePersistentVolumeClaim
persistentvolumespvfalsePersistentVolume
podspotruePod
podtemplatestruePodTemplate
replicationcontrollersrctrueReplicationController
resourcequotasquotatrueResourceQuota
secretstrueSecret
serviceaccountssatrueServiceAccount
servicessvctrueService
mutatingwebhookconfigurationsadmissionregistration.k8s.iofalseMutatingWebhookConfiguration
validatingwebhookconfigurationsadmissionregistration.k8s.iofalseValidatingWebhookConfiguration
customresourcedefinitionscrd, crdsapiextensions.k8s.iofalseCustomResourceDefinition
apiservicesapiregistration.k8s.iofalseAPIService
controllerrevisionsappstrueControllerRevision
daemonsetsdsappstrueDaemonSet
deploymentsdeployappstrueDeployment
replicasetsrsappstrueReplicaSet
statefulsetsstsappstrueStatefulSet
tokenreviewsauthentication.k8s.iofalseTokenReview
localsubjectaccessreviewsauthorization.k8s.iotrueLocalSubjectAccessReview
selfsubjectaccessreviewsauthorization.k8s.iofalseSelfSubjectAccessReview
selfsubjectrulesreviewsauthorization.k8s.iofalseSelfSubjectRulesReview
subjectaccessreviewsauthorization.k8s.iofalseSubjectAccessReview
horizontalpodautoscalershpaautoscalingtrueHorizontalPodAutoscaler
cronjobscjbatchtrueCronJob
jobsbatchtrueJob
certificatesigningrequestscsrcertificates.k8s.iofalseCertificateSigningRequest
leasescoordination.k8s.iotrueLease
eventsevevents.k8s.iotrueEvent
ingressesingextensionstrueIngress
networkpoliciesnetpolnetworking.k8s.iotrueNetworkPolicy
poddisruptionbudgetspdbpolicytruePodDisruptionBudget
podsecuritypoliciespsppolicyfalsePodSecurityPolicy
clusterrolebindingsrbac.authorization.k8s.iofalseClusterRoleBinding
clusterrolesrbac.authorization.k8s.iofalseClusterRole
rolebindingsrbac.authorization.k8s.iotrueRoleBinding
rolesrbac.authorization.k8s.iotrueRole
priorityclassespcscheduling.k8s.iofalsePriorityClass
csidriversstorage.k8s.iofalseCSIDriver
csinodesstorage.k8s.iofalseCSINode
storageclassesscstorage.k8s.iofalseStorageClass
volumeattachmentsstorage.k8s.iofalseVolumeAttachment

Options de sortie

Utilisez les sections suivantes pour savoir comment vous pouvez formater ou ordonner les sorties de certaines commandes. Pour savoir exactement quelles commandes prennent en charge quelles options de sortie, voir la documentation de référence de kubectl.

Formater la sortie

Le format de sortie par défaut pour toutes les commandes kubectl est le format texte lisible par l'utilisateur. Pour afficher des détails dans votre fenêtre de terminal dans un format spécifique, vous pouvez ajouter une des options -o ou --output à une des commandes kubectl les prenant en charge.

Syntaxe

kubectl [commande] [TYPE] [NOM] -o <format_sortie>

Selon l'opération kubectl, les formats de sortie suivants sont pris en charge :

Format de sortieDescription
-o custom-columns=<spec>Affiche un tableau en utilisant une liste de colonnes personnalisées séparées par des virgules.
-o custom-columns-file=<fichier>Affiche un tableau en utilisant un modèle de colonnes personnalisées dans le fichier <fichier>.
-o jsonAffiche un objet de l'API formaté en JSON.
-o jsonpath=<modèle>Affiche les champs définis par une expression jsonpath.
-o jsonpath-file=<ffichier>Affiche les champs définis par une expression jsonpath dans le fichier <fichier>.
-o nameAffiche uniquement le nom de la ressource et rien de plus.
-o wideAffiche dans le format texte avec toute information supplémentaire. Pour les pods, le nom du nœud est inclus.
-o yamlAffiche un objet de l'API formaté en YAML.
Exemple

Dans cet exemple, la commande suivante affiche les détails d'un unique pod sous forme d'un objet formaté en YAML :

$ kubectl get pod web-pod-13je7 -o yaml

Souvenez-vous : Voir la documentation de référence de kubectl pour voir quels formats de sortie sont pris en charge par chaque commande.

Colonnes personnalisées

Pour définir des colonnes personnalisées et afficher uniquement les détails voulus dans un tableau, vous pouvez utiliser l'option custom-columns. Vous pouvez choisir de définir les colonnes personnalisées soit en ligne soit dans un fichier modèle : -o custom-columns=<spec> ou -o custom-columns-file=<fichier>.

Exemples

En ligne :

$ kubectl get pods <nom-pod> -o custom-columns=NOM:.metadata.name,RSRC:.metadata.resourceVersion

Fichier modèle :

$ kubectl get pods <nom-pod> -o custom-columns-file=modele.txt

où le fichier modele.txt contient :

NOM           RSRC
metadata.name metadata.resourceVersion

Le résultat de ces commandes est :

NOM            RSRC
submit-queue   610995

Colonnes côté serveur

kubectl est capable de recevoir des informations de colonnes spécifiques d'objets depuis le serveur. Cela veut dire que pour toute ressource donnée, le serveur va retourner les colonnes et lignes pour cette ressource, que le client pourra afficher. Cela permet un affichage de sortie lisible par l'utilisateur cohérent entre les clients utilisés sur le même cluster, le serveur encapsulant les détails d'affichage.

Cette fonctionnalité est activée par défaut dans kubectl version 1.11 et suivantes. Pour la désactiver, ajoutez l'option --server-print=false à la commande kubectl get.

Exemples

Pour afficher les informations sur le status d'un pod, utilisez une commande similaire à :

kubectl get pods <nom-pod> --server-print=false

La sortie ressemble à :

NAME       AGE
nom-pod    1m

Ordonner les listes d'objets

Pour afficher les objets dans une liste ordonnée dans une fenêtre de terminal, vous pouvez ajouter l'option --sort-by à une commande kubectl qui la prend en charge. Ordonnez vos objets en spécifiant n'importe quel champ numérique ou textuel avec l'option --sort-by. Pour spécifier un champ, utilisez une expression jsonpath.

Syntaxe

kubectl [commande] [TYPE] [NOM] --sort-by=<exp_jsonpath>
Exemple

Pour afficher une liste de pods ordonnés par nom, exécutez :

$ kubectl get pods --sort-by=.metadata.name

Exemples : Opérations courantes

Utilisez les exemples suivants pour vous familiariser avec les opérations de kubectl fréquemment utilisées :

kubectl apply - Créer une ressource depuis un fichier ou stdin.

# Crée un service en utilisant la définition dans exemple-service.yaml.
$ kubectl apply -f exemple-service.yaml

# Crée un replication controller en utilisant la définition dans exemple-controller.yaml.
$ kubectl apply -f exemple-controller.yaml

# Crée les objets qui sont définis dans les fichiers .yaml, .yml ou .json du répertoire <répertoire>.
$ kubectl apply -f <répertoire>

kubectl get - Liste une ou plusieurs ressources.

# Liste tous les pods dans le format de sortie texte.
$ kubectl get pods

# Liste tous les pods dans le format de sortie texte et inclut des informations additionnelles (comme le nom du nœud).
$ kubectl get pods -o wide

# Liste le replication controller ayant le nom donné dans le format de sortie texte.
# Astuce : Vous pouvez raccourcir et remplacer le type de ressource 'replicationcontroller' avec l'alias 'rc'.
$ kubectl get replicationcontroller <nom-rc>

# Liste ensemble tous les replication controller et les services dans le format de sortie texte.
$ kubectl get rc,services

# Liste tous les daemon sets dans le format de sortie texte.
kubectl get ds

# Liste tous les pods s'exécutant sur le nœud serveur01
$ kubectl get pods --field-selector=spec.nodeName=serveur01

kubectl describe - Affiche l'état détaillé d'une ou plusieurs ressources, en incluant par défaut les ressources non initialisées.

# Affiche les détails du nœud ayant le nom <nom-nœud>.
$ kubectl describe nodes <nom-nœud>

# Affiche les détails du pod ayant le nom <nom-pod>.
$ kubectl describe pods/<nom-pod>

# Affiche les détails de tous les pods gérés par le replication controller dont le nom est <nom-rc>.
# Rappelez-vous : les noms des pods étant créés par un replication controller sont préfixés par le nom du replication controller.
$ kubectl describe pods <nom-rc>

# Décrit tous les pods
$ kubectl describe pods

kubectl delete - Supprime des ressources soit depuis un fichier, stdin, ou en spécifiant des sélecteurs de labels, des noms, des sélecteurs de ressource ou des ressources.

# Supprime un pod en utilisant le type et le nom spécifiés dans le fichier pod.yaml.
$ kubectl delete -f pod.yaml

# Supprime tous les pods et services ayant le label <clé-label>=<valeur-label>
$ kubectl delete pods,services -l <clé-label>=<valeur-label>

# Supprime tous les pods, en incluant les non initialisés.
$ kubectl delete pods --all

kubectl exec - Exécute une commande depuis un conteneur d'un pod.

# Affiche la sortie de la commande 'date' depuis le pod <nom-pod>. Par défaut, la sortie se fait depuis le premier conteneur.
$ kubectl exec <nom-pod> -- date

# Affiche la sortie de la commande 'date' depuis le conteneur <nom-conteneur> du pod <nom-pod>.
$ kubectl exec <nom-pod> -c <nom-conteneur> -- date

# Obtient un TTY interactif et exécute /bin/bash depuis le pod <nom-pod>. Par défaut, la sortie se fait depuis le premier conteneur.
$ kubectl exec -ti <nom-pod> -- /bin/bash

kubectl logs - Affiche les logs d'un conteneur dans un pod.

# Retourne un instantané des logs du pod <nom-pod>.
$ kubectl logs <nom-pod>

# Commence à streamer les logs du pod <nom-pod>. Ceci est similaire à la commande Linux 'tail -f'.
$ kubectl logs -f <nom-pod>

kubectl diff - Affiche un diff des mises à jour proposées au cluster.

# Diff les ressources présentes dans "pod.json".
kubectl diff -f pod.json

# Diff les ressources présentes dans le fichier lu sur l'entrée standard.
cat service.yaml | kubectl diff -f -

Exemples : Créer et utiliser des plugins

Utilisez les exemples suivants pour vous familiariser avec l'écriture et l'utilisation de plugins kubectl :

# créez un plugin simple dans n'importe quel langage et nommez
# l'exécutable de telle sorte qu'il commence par "kubectl-"
$ cat ./kubectl-hello
#!/bin/bash

# ce plugin affiche les mots "hello world"
echo "hello world"

# une fois votre plugin écrit, rendez-le exécutable
$ sudo chmod +x ./kubectl-hello

# et déplacez-le dans un répertoire de votre PATH
$ sudo mv ./kubectl-hello /usr/local/bin

# vous avez maintenant créé et "installé" un plugin kubectl.
# vous pouvez commencer à l'utiliser en l'invoquant depuis kubectl
# comme s'il s'agissait d'une commande ordinaire
$ kubectl hello
hello world

# vous pouvez "désinstaller" un plugin,
# simplement en le supprimant de votre PATH
$ sudo rm /usr/local/bin/kubectl-hello

Pour voir tous les plugins disponibles pour kubectl, vous pouvez utiliser la sous-commande kubectl plugin list :

$ kubectl plugin list
The following kubectl-compatible plugins are available:

/usr/local/bin/kubectl-hello
/usr/local/bin/kubectl-foo
/usr/local/bin/kubectl-bar

# cette commande peut aussi vous avertir de plugins qui ne sont pas exécutables,
# ou qui sont cachés par d'autres plugins, par exemple :
$ sudo chmod -x /usr/local/bin/kubectl-foo
$ kubectl plugin list
The following kubectl-compatible plugins are available:

/usr/local/bin/kubectl-hello
/usr/local/bin/kubectl-foo
  - warning: /usr/local/bin/kubectl-foo identified as a plugin, but it is not executable
/usr/local/bin/kubectl-bar

error: one plugin warning was found

Vous pouvez voir les plugins comme un moyen de construire des fonctionnalités plus complexes au dessus des commandes kubectl existantes :

$ cat ./kubectl-whoami
#!/bin/bash

# ce plugin utilise la commande `kubectl config` pour afficher
# l'information sur l'utilisateur courant, en se basant sur
# le contexte couramment sélectionné
kubectl config view --template='{{ range .contexts }}{{ if eq .name "'$(kubectl config current-context)'" }}Current user: {{ printf "%s\n" .context.user }}{{ end }}{{ end }}'

Exécuter le plugin ci-dessus vous donne une sortie contenant l'utilisateur du contexte couramment sélectionné dans votre fichier KUBECONFIG :

# rendre le fichier exécutable executable
$ sudo chmod +x ./kubectl-whoami

# et le déplacer dans le PATH
$ sudo mv ./kubectl-whoami /usr/local/bin

$ kubectl whoami
Current user: plugins-user

Pour en savoir plus sur les plugins, examinez l'exemple de plugin CLI.

A suivre

Commencez à utiliser les commandes kubectl.

6.7.2 - Support de JSONPath

JSONPath kubectl Kubernetes

Kubectl prend en charge les modèles JSONPath.

Un modèle JSONPath est composé d'expressions JSONPath entourées par des accolades {}. Kubectl utilise les expressions JSONPath pour filtrer sur des champs spécifiques de l'objet JSON et formater la sortie. En plus de la syntaxe de modèle JSONPath originale, les fonctions et syntaxes suivantes sont valides :

  1. Utilisez des guillemets doubles pour marquer du texte dans les expressions JSONPath.
  2. Utilisez les opérateurs range et end pour itérer sur des listes.
  3. Utilisez des indices négatifs pour parcourir une liste à reculons. Les indices négatifs ne "bouclent pas" sur une liste et sont valides tant que -index + longeurListe >= 0.

Étant donné l'entrée JSON :

{
  "kind": "List",
  "items":[
    {
      "kind":"None",
      "metadata":{"name":"127.0.0.1"},
      "status":{
        "capacity":{"cpu":"4"},
        "addresses":[{"type": "LegacyHostIP", "address":"127.0.0.1"}]
      }
    },
    {
      "kind":"None",
      "metadata":{"name":"127.0.0.2"},
      "status":{
        "capacity":{"cpu":"8"},
        "addresses":[
          {"type": "LegacyHostIP", "address":"127.0.0.2"},
          {"type": "another", "address":"127.0.0.3"}
        ]
      }
    }
  ],
  "users":[
    {
      "name": "myself",
      "user": {}
    },
    {
      "name": "e2e",
      "user": {"username": "admin", "password": "secret"}
    }
  ]
}
FonctionDescriptionExempleRésultat
textle texte en clairle type est {.kind}le type est List
@l'objet courant{@}identique à l'entrée
. ou []opérateur fils{.kind}, {['kind']} ou {['name\.type']}List
..descente récursive{..name}127.0.0.1 127.0.0.2 myself e2e
*joker. Tous les objets{.items[*].metadata.name}[127.0.0.1 127.0.0.2]
[start:end:step]opérateur d'indice{.users[0].name}myself
[,]opérateur d'union{.items[*]['metadata.name', 'status.capacity']}127.0.0.1 127.0.0.2 map[cpu:4] map[cpu:8]
?()filtre{.users[?(@.name=="e2e")].user.password}secret
range, enditération de liste{range .items[*]}[{.metadata.name}, {.status.capacity}] {end}[127.0.0.1, map[cpu:4]] [127.0.0.2, map[cpu:8]]
''protège chaîne interprétée{range .items[*]}{.metadata.name}{'\t'}{end}127.0.0.1 127.0.0.2

Exemples utilisant kubectl et des expressions JSONPath :

kubectl get pods -o json
kubectl get pods -o=jsonpath='{@}'
kubectl get pods -o=jsonpath='{.items[0]}'
kubectl get pods -o=jsonpath='{.items[0].metadata.name}'
kubectl get pods -o=jsonpath="{.items[*]['metadata.name', 'status.capacity']}"
kubectl get pods -o=jsonpath='{range .items[*]}{.metadata.name}{"\t"}{.status.startTime}{"\n"}{end}'

6.7.3 - Aide-mémoire kubectl

Cheatsheet kubectl aide-mémoire

Voir aussi : Aperçu Kubectl et Guide JsonPath.

Cette page donne un aperçu de la commande kubectl.

Aide-mémoire kubectl

Auto-complétion avec Kubectl

BASH

source <(kubectl completion bash) # active l'auto-complétion pour bash dans le shell courant, le paquet bash-completion devant être installé au préalable
echo "source <(kubectl completion bash)" >> ~/.bashrc # ajoute l'auto-complétion de manière permanente à votre shell bash

Vous pouvez de plus déclarer un alias pour kubectl qui fonctionne aussi avec l'auto-complétion :

alias k=kubectl
complete -o default -F __start_kubectl k

ZSH

source <(kubectl completion zsh)  # active l'auto-complétion pour zsh dans le shell courant
echo "[[ $commands[kubectl] ]] && source <(kubectl completion zsh)" >> ~/.zshrc # ajoute l'auto-complétion de manière permanente à votre shell zsh

Contexte et configuration de Kubectl

Indique avec quel cluster Kubernetes kubectl communique et modifie les informations de configuration. Voir la documentation Authentification multi-clusters avec kubeconfig pour des informations détaillées sur le fichier de configuration. Information. Voir la documentation Authentification à travers des clusters avec kubeconfig pour des informations détaillées sur le fichier de configuration.

kubectl config view # Affiche les paramètres fusionnés de kubeconfig

# Utilise plusieurs fichiers kubeconfig en même temps et affiche la configuration fusionnée
KUBECONFIG=~/.kube/config:~/.kube/kubconfig2

kubectl config view

# Affiche le mot de passe pour l'utilisateur e2e
kubectl config view -o jsonpath='{.users[?(@.name == "e2e")].user.password}'

kubectl config view -o jsonpath='{.users[].name}'  # Affiche le premier utilisateur
kubectl config view -o jsonpath='{.users[*].name}' # Affiche une liste d'utilisateurs
kubectl config get-contexts                        # Affiche la liste des contextes
kubectl config current-context                     # Affiche le contexte courant (current-context)
kubectl config use-context my-cluster-name         # Définit my-cluster-name comme contexte courant

# Ajoute un nouveau cluster à votre kubeconf, prenant en charge l'authentification de base (basic auth)
kubectl config set-credentials kubeuser/foo.kubernetes.com --username=kubeuser --password=kubepassword

# Enregistre de manière permanente le namespace pour toutes les commandes kubectl suivantes dans ce contexte
kubectl config set-context --current --namespace=ggckad-s2

# Définit et utilise un contexte qui utilise un nom d'utilisateur et un namespace spécifiques
kubectl config set-context gce --user=cluster-admin --namespace=foo \
  && kubectl config use-context gce

kubectl config unset users.foo                       # Supprime l'utilisateur foo

Apply

apply gère des applications en utilisant des fichiers définissant des ressources Kubernetes. Elle crée et met à jour des ressources dans un cluster en exécutant kubectl apply. C'est la manière recommandée de gérer des applications Kubernetes en production. Voir le Livre Kubectl.

Création d'objets

Les manifests Kubernetes peuvent être définis en YAML ou JSON. Les extensions de fichier .yaml, .yml, et .json peuvent être utilisés.

kubectl apply -f ./my-manifest.yaml            # Crée une ou plusieurs ressources
kubectl apply -f ./my1.yaml -f ./my2.yaml      # Crée depuis plusieurs fichiers
kubectl apply -f ./dir                         # Crée une ou plusieurs ressources depuis tous les manifests dans dir
kubectl apply -f https://git.io/vPieo          # Crée une ou plusieurs ressources depuis une url
kubectl create deployment nginx --image=nginx  # Démarre une instance unique de nginx
kubectl explain pods                           # Affiche la documentation pour les manifests pod

# Crée plusieurs objets YAML depuis l'entrée standard (stdin)
cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: busybox-sleep
spec:
  containers:
  - name: busybox
    image: busybox
    args:
    - sleep
    - "1000000"
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: busybox-sleep-less
spec:
  containers:
  - name: busybox
    image: busybox
    args:
    - sleep
    - "1000"
EOF

# Crée un Secret contenant plusieurs clés
cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
data:
  password: $(echo -n "s33msi4" | base64 -w0)
  username: $(echo -n "jane" | base64 -w0)
EOF

Visualisation et Recherche de ressources

# Commandes Get avec un affichage basique
kubectl get services                     # Liste tous les services d'un namespace
kubectl get pods --all-namespaces        # Liste tous les Pods de tous les namespaces
kubectl get pods -o wide                 # Liste tous les Pods du namespace courant, avec plus de détails
kubectl get deployment my-dep            # Liste un déploiement particulier
kubectl get pods                         # Liste tous les Pods dans un namespace
kubectl get pod my-pod -o yaml           # Affiche le YAML du Pod

# Commandes Describe avec un affichage verbeux
kubectl describe nodes my-node
kubectl describe pods my-pod

# Liste les services triés par nom
kubectl get services --sort-by=.metadata.name

# Liste les pods classés par nombre de redémarrages
kubectl get pods --sort-by='.status.containerStatuses[0].restartCount'

# Affiche les volumes persistants classés par capacité de stockage
kubectl get pv --sort-by=.spec.capacity.storage

# Affiche la version des labels de tous les pods ayant un label app=cassandra
kubectl get pods --selector=app=cassandra -o \
  jsonpath='{.items[*].metadata.labels.version}'

# Affiche tous les noeuds (en utilisant un sélecteur pour exclure ceux ayant un label
# nommé 'node-role.kubernetes.io/master')
kubectl get node --selector='!node-role.kubernetes.io/master'

# Affiche tous les pods en cours d'exécution (Running) dans le namespace
kubectl get pods --field-selector=status.phase=Running

# Affiche les IPs externes (ExternalIPs) de tous les noeuds
kubectl get nodes -o jsonpath='{.items[*].status.addresses[?(@.type=="ExternalIP")].address}'

# Liste les noms des pods appartenant à un ReplicationController particulier
# "jq" est une commande utile pour des transformations non prises en charge par jsonpath, il est disponible ici : https://stedolan.github.io/jq/
sel=${$(kubectl get rc my-rc --output=json | jq -j '.spec.selector | to_entries | .[] | "\(.key)=\(.value),"')%?}
echo $(kubectl get pods --selector=$sel --output=jsonpath={.items..metadata.name})

# Affiche les labels pour tous les pods (ou tout autre objet Kubernetes prenant en charge les labels)
kubectl get pods --show-labels

# Vérifie quels noeuds sont prêts
JSONPATH='{range .items[*]}{@.metadata.name}:{range @.status.conditions[*]}{@.type}={@.status};{end}{end}' \
 && kubectl get nodes -o jsonpath="$JSONPATH" | grep "Ready=True"

# Liste tous les Secrets actuellement utilisés par un pod
kubectl get pods -o json | jq '.items[].spec.containers[].env[]?.valueFrom.secretKeyRef.name' | grep -v null | sort | uniq

# Liste les containerIDs des initContainer de tous les Pods
# Utile lors du nettoyage des conteneurs arrêtés, tout en évitant de retirer les initContainers.
kubectl get pods --all-namespaces -o jsonpath='{range .items[*].status.initContainerStatuses[*]}{.containerID}{"\n"}{end}' | cut -d/ -f3

# Liste les événements (Events) classés par timestamp
kubectl get events --sort-by=.metadata.creationTimestamp

# Compare l'état actuel du cluster à l'état du cluster si le manifeste était appliqué.
kubectl diff -f ./my-manifest.yaml

Mise à jour de ressources

Depuis la version 1.11, rolling-update a été déprécié (voir CHANGELOG-1.11.md), utilisez plutôt rollout.

kubectl set image deployment/frontend www=image:v2               # Rolling update du conteneur "www" du déploiement "frontend", par mise à jour de son image
kubectl rollout history deployment/frontend                      # Vérifie l'historique de déploiements incluant la révision
kubectl rollout undo deployment/frontend                         # Rollback du déploiement précédent
kubectl rollout undo deployment/frontend --to-revision=2         # Rollback à une version spécifique
kubectl rollout status -w deployment/frontend                    # Écoute (Watch) le status du rolling update du déploiement "frontend" jusqu'à ce qu'il se termine
kubectl rollout restart deployment/frontend                      # Rolling restart du déploiement "frontend"


cat pod.json | kubectl replace -f -                              # Remplace un pod, en utilisant un JSON passé en entrée standard

# Remplace de manière forcée (Force replace), supprime puis re-crée la ressource. Provoque une interruption de service.
kubectl replace --force -f ./pod.json

# Crée un service pour un nginx repliqué, qui rend le service sur le port 80 et se connecte aux conteneurs sur le port 8000
kubectl expose rc nginx --port=80 --target-port=8000

# Modifie la version (tag) de l'image du conteneur unique du pod à v4
kubectl get pod mypod -o yaml | sed 's/\(image: myimage\):.*$/\1:v4/' | kubectl replace -f -

kubectl label pods my-pod new-label=awesome                      # Ajoute un Label
kubectl annotate pods my-pod icon-url=http://goo.gl/XXBTWq       # Ajoute une annotation
kubectl autoscale deployment foo --min=2 --max=10                # Mise à l'échelle automatique (Auto scale) d'un déploiement "foo"

Mise à jour partielle de ressources

# Mise à jour partielle d'un node
kubectl patch node k8s-node-1 -p '{"spec":{"unschedulable":true}}' # Met à jour partiellement un noeud

# Met à jour l'image d'un conteneur ; spec.containers[*].name est requis car c'est une clé du merge
kubectl patch pod valid-pod -p '{"spec":{"containers":[{"name":"kubernetes-serve-hostname","image":"new image"}]}}'

# Met à jour l'image d'un conteneur en utilisant un patch json avec tableaux indexés
kubectl patch pod valid-pod --type='json' -p='[{"op": "replace", "path": "/spec/containers/0/image", "value":"new image"}]'

# Désactive la livenessProbe d'un déploiement en utilisant un patch json avec tableaux indexés
kubectl patch deployment valid-deployment  --type json   -p='[{"op": "remove", "path": "/spec/template/spec/containers/0/livenessProbe"}]'

# Ajoute un nouvel élément à un tableau indexé
kubectl patch sa default --type='json' -p='[{"op": "add", "path": "/secrets/1", "value": {"name": "whatever" } }]'

Édition de ressources

Édite n'importe quelle ressource de l'API dans un éditeur.

kubectl edit svc/docker-registry                      # Édite le service nommé docker-registry
KUBE_EDITOR="nano" kubectl edit svc/docker-registry   # Utilise un autre éditeur

Mise à l'échelle de ressources

kubectl scale --replicas=3 rs/foo                                 # Scale un replicaset nommé 'foo' à 3
kubectl scale --replicas=3 -f foo.yaml                            # Scale une ressource spécifiée dans foo.yaml" à 3
kubectl scale --current-replicas=2 --replicas=3 deployment/mysql  # Si la taille du déploiement nommé mysql est actuellement 2, scale mysql à 3
kubectl scale --replicas=5 rc/foo rc/bar rc/baz                   # Scale plusieurs contrôleurs de réplication

Suppression de ressources

kubectl delete -f ./pod.json                                              # Supprime un pod en utilisant le type et le nom spécifiés dans pod.json
kubectl delete pod,service baz foo                                        # Supprime les pods et services ayant les mêmes noms "baz" et "foo"
kubectl delete pods,services -l name=myLabel                              # Supprime les pods et services ayant le label name=myLabel
kubectl -n my-ns delete pod,svc --all                                     # Supprime tous les pods et services dans le namespace my-ns
# Supprime tous les pods correspondants à pattern1 ou pattern2 avec awk
kubectl get pods  -n mynamespace --no-headers=true | awk '/pattern1|pattern2/{print $1}' | xargs  kubectl delete -n mynamespace pod

Interaction avec des Pods en cours d'exécution

kubectl logs my-pod                                 # Affiche les logs du pod (stdout)
kubectl logs -l name=myLabel                        # Affiche les logs des pods ayant le label name=myLabel (stdout)
kubectl logs my-pod --previous                      # Affiche les logs du pod (stdout) pour une instance précédente du conteneur
kubectl logs my-pod -c my-container                 # Affiche les logs d'un conteneur particulier du pod (stdout, cas d'un pod multi-conteneurs)
kubectl logs -l name=myLabel -c my-container        # Affiche les logs des pods avec le label name=myLabel (stdout, cas d'un pod multi-conteneurs)
kubectl logs my-pod -c my-container --previous      # Affiche les logs d'un conteneur particulier du pod (stdout, cas d'un pod multi-conteneurs) pour une instance précédente du conteneur
kubectl logs -f my-pod                              # Fait défiler (stream) les logs du pod (stdout)
kubectl logs -f my-pod -c my-container              # Fait défiler (stream) les logs d'un conteneur particulier du pod (stdout, cas d'un pod multi-conteneurs)
kubectl logs -f -l name=myLabel --all-containers    # Fait défiler (stream) les logs de tous les pods ayant le label name=myLabel (stdout)
kubectl run -i --tty busybox --image=busybox -- sh  # Exécute un pod comme un shell interactif
kubectl run nginx --image=nginx --restart=Never -n
mynamespace                                         # Exécute le pod nginx dans un namespace spécifique
kubectl run nginx --image=nginx --restart=Never     # Simule l'exécution du pod nginx et écrit sa spécification dans un fichier pod.yaml
--dry-run -o yaml > pod.yaml

kubectl attach my-pod -i                            # Attache à un conteneur en cours d'exécution
kubectl port-forward my-pod 5000:6000               # Écoute le port 5000 de la machine locale et forwarde vers le port 6000 de my-pod
kubectl exec my-pod -- ls /                         # Exécute une commande dans un pod existant (cas d'un seul conteneur)
kubectl exec my-pod -c my-container -- ls /         # Exécute une commande dans un pod existant (cas multi-conteneurs)
kubectl top pod POD_NAME --containers               # Affiche les métriques pour un pod donné et ses conteneurs

Interaction avec des Noeuds et Clusters

kubectl cordon mon-noeud                                              # Marque mon-noeud comme non assignable (unschedulable)
kubectl drain mon-noeud                                               # Draine mon-noeud en préparation d'une mise en maintenance
kubectl uncordon mon-noeud                                            # Marque mon-noeud comme assignable
kubectl top node mon-noeud                                            # Affiche les métriques pour un noeud donné
kubectl cluster-info                                                  # Affiche les adresses du master et des services
kubectl cluster-info dump                                             # Affiche l'état courant du cluster sur stdout
kubectl cluster-info dump --output-directory=/path/to/cluster-state   # Affiche l'état courant du cluster sur /path/to/cluster-state

# Si une teinte avec cette clé et cet effet existe déjà, sa valeur est remplacée comme spécifié.
kubectl taint nodes foo dedicated=special-user:NoSchedule

Types de ressources

Liste tous les types de ressources pris en charge avec leurs noms courts (shortnames), groupe d'API (API group), si elles sont cantonnées à un namespace (namespaced), et leur Genre (Kind):

kubectl api-resources

Autres opérations pour explorer les ressources de l'API :

kubectl api-resources --namespaced=true      # Toutes les ressources cantonnées à un namespace
kubectl api-resources --namespaced=false     # Toutes les ressources non cantonnées à un namespace
kubectl api-resources -o name                # Toutes les ressources avec un affichage simple (uniquement le nom de la ressource)
kubectl api-resources -o wide                # Toutes les ressources avec un affichage étendu (alias "wide")
kubectl api-resources --verbs=list,get       # Toutes les ressources prenant en charge les verbes de requête "list" et "get"
kubectl api-resources --api-group=extensions # Toutes les ressources dans le groupe d'API "extensions"

Formattage de l'affichage

Pour afficher les détails sur votre terminal dans un format spécifique, utilisez l'option -o (ou --output) avec les commandes kubectl qui la prend en charge.

Format d'affichageDescription
-o=custom-columns=<spec>Affiche un tableau en spécifiant une liste de colonnes séparées par des virgules
-o=custom-columns-file=<filename>Affiche un tableau en utilisant les colonnes spécifiées dans le fichier <filename>
-o=jsonAffiche un objet de l'API formaté en JSON
-o=jsonpath=<template>Affiche les champs définis par une expression jsonpath
-o=jsonpath-file=<filename>Affiche les champs définis par l'expression jsonpath dans le fichier <filename>
-o=nameAffiche seulement le nom de la ressource et rien de plus
-o=wideAffiche dans le format texte avec toute information supplémentaire, et pour des pods, le nom du noeud est inclus
-o=yamlAffiche un objet de l'API formaté en YAML

Exemples utilisant -o=custom-columns :

# Toutes les images s'exécutant dans un cluster
kubectl get pods -A -o=custom-columns='DATA:spec.containers[*].image'

 # Toutes les images excepté "registry.k8s.io/coredns:1.6.2"
kubectl get pods -A -o=custom-columns='DATA:spec.containers[?(@.image!="registry.k8s.io/coredns:1.6.2")].image'

# Tous les champs dans metadata quel que soit leur nom
kubectl get pods -A -o=custom-columns='DATA:metadata.*'

Plus d'exemples dans la documentation de référence de kubectl.

Verbosité de l'affichage de Kubectl et débogage

La verbosité de Kubectl est contrôlée par une des options -v ou --v suivie d'un entier représentant le niveau de log. Les conventions générales de logging de Kubernetes et les niveaux de log associés sont décrits ici.

VerbositéDescription
--v=0Le minimum qui doit toujours être affiché à un opérateur.
--v=1Un niveau de log par défaut raisonnable si vous n'avez pas besoin de verbosité.
--v=2Informations utiles sur l'état stable du service et messages de logs importants qui peuvent être corrélés à des changements significatifs dans le système. C'est le niveau de log par défaut recommandé pour la plupart des systèmes.
--v=3Informations étendues sur les changements.
--v=4Verbosité de Debug.
--v=6Affiche les ressources requêtées.
--v=7Affiche les entêtes des requêtes HTTP.
--v=8Affiche les contenus des requêtes HTTP.
--v=9Affiche les contenus des requêtes HTTP sans les tronquer.

A suivre

6.7.4 - Commandes kubectl

Commandes kubectl

Référence des commandes kubectl

6.7.5 - Conventions d'utilisation de kubectl

kubectl conventions

Conventions d'utilisation recommandées pour kubectl.

Utiliser kubectl dans des scripts réutilisables

Pour une sortie stable dans un script :

  • Demandez un des formats de sortie orienté machine, comme -o name, -o json, -o yaml, -o go-template ou -o jsonpath.
  • Spécifiez complètement la version. Par exemple, jobs.v1.batch/monjob. Cela va assurer que kubectl n'utilise pas sa version par défaut, qui risque d'évoluer avec le temps.
  • Ne vous basez pas sur un contexte, des préférences ou tout autre état implicite.

Bonnes pratiques

kubectl run

Pour que kubectl run satisfasse l'infrastructure as code :

  • Taggez les images avec un tag spécifique à une version et n'utilisez pas ce tag pour une nouvelle version. Par exemple, utilisez :v1234, v1.2.3, r03062016-1-4, plutôt que :latest (Pour plus d'informations, voir Bonnes pratiques pour la configuration).
  • Capturez le script pour une image fortement paramétrée.
  • Passez à des fichiers de configuration enregistrés dans un système de contrôle de source pour des fonctionnalités désirées mais non exprimables avec des flags de kubectl run.

Vous pouvez utiliser l'option --dry-run pour prévisualiser l'objet qui serait envoyé à votre cluster, sans réellement l'envoyer.

Générateurs

Vous pouvez générer les ressources suivantes avec une commande kubectl, kubectl create --dry-run -o yaml:

  clusterrole         Crée un ClusterRole.
  clusterrolebinding  Crée un ClusterRoleBinding pour un ClusterRole particulier.
  configmap           Crée une configmap à partir d'un fichier local, un répertoire ou une valeur litérale.
  cronjob             Crée un cronjob avec le nom spécifié.
  deployment          Crée un deployment avec le nom spécifié.
  job                 Crée un job avec le nom spécifié.
  namespace           Crée un namespace avec le nom spécifié.
  poddisruptionbudget Crée un pod disruption budget avec le nom spécifié.
  priorityclass       Crée une priorityclass avec le nom spécifié.
  quota               Crée un quota avec le nom spécifié.
  role                Crée un role avec une unique règle.
  rolebinding         Crée un RoleBinding pour un Role ou ClusterRole particulier.
  secret              Crée un secret en utilisant la sous-commande spécifiée.
  service             Crée un service en utilisant la sous-commande spécifiée.
  serviceaccount      Crée un service account avec le nom spécifié.

kubectl apply

  • Vous pouvez utiliser kubectl apply pour créer ou mettre à jour des ressources. Pour plus d'informations sur l'utilisation de kubectl apply pour la mise à jour de ressources, voir le livre Kubectl.

6.7.6 - kubectl

Référence kubectl

Synopsis

kubectl contrôle le manager d'un cluster Kubernetes

Vous trouverez plus d'informations ici : https://kubernetes.io/fr/docs/reference/kubectl/overview/

kubectl [flags]

Options

--add-dir-header
Si vrai, ajoute le répertoire du fichier à l'entête
--alsologtostderr
log sur l'erreur standard en plus d'un fichier
--application-metrics-count-limit int     Défaut : 100
Nombre max de métriques d'applications à stocker (par conteneur)
--as chaîne
Nom d'utilisateur à utiliser pour l'opération
--as-group tableauDeChaînes
Groupe à utiliser pour l'opération, ce flag peut être répété pour spécifier plusieurs groupes
--azure-container-registry-config chaîne
Chemin du fichier contenant les informations de configuration du registre de conteneurs Azure
--boot-id-file string     Défaut : "/proc/sys/kernel/random/boot_id"
Liste séparée par des virgules de fichiers dans lesquels rechercher le boot-id. Utilise le premier trouvé.
--cache-dir chaîne     Défaut: "/home/karen/.kube/http-cache"
Répertoire de cache HTTP par défaut
--certificate-authority chaîne
Chemin vers un fichier cert pour l'autorité de certification
--client-certificate chaîne
Chemin vers un fichier de certificat client pour TLS
--client-key chaîne
Chemin vers un fichier de clé client pour TLS
--cloud-provider-gce-lb-src-cidrs cidrs     Défaut: 130.211.0.0/22,209.85.152.0/22,209.85.204.0/22,35.191.0.0/16
CIDRs ouverts dans le firewall GCE pour le proxy de trafic LB & health checks
--cluster chaîne
Le nom du cluster kubeconfig à utiliser
--container-hints chaîne     Défaut : "/etc/cadvisor/container_hints.json"
location du fichier hints du conteneur
--containerd chaîne     Défaut : "/run/containerd/containerd.sock"
Point de terminaison de containerd
--containerd-namespace chaîne     Défaut : "k8s.io"
namespace de containerd
--context chaîne
Le nom du contexte kubeconfig à utiliser
--default-not-ready-toleration-seconds int     Défaut: 300
Indique les tolerationSeconds de la tolérance pour notReady:NoExecute qui sont ajoutées par défaut à tous les pods qui n'ont pas défini une telle tolérance
--default-unreachable-toleration-seconds int     Défaut: 300
Indique les tolerationSeconds de la tolérance pour unreachable:NoExecute qui sont ajoutées par défaut à tous les pods qui n'ont pas défini une telle tolérance
--disable-root-cgroup-stats
Désactive la collecte des stats du Cgroup racine
--docker chaîne     Défaut : "unix:///var/run/docker.sock"
Point de terminaison docker
--docker-env-metadata-whitelist chaîne
une liste séparée par des virgules de variables d'environnement qui doivent être collectées pour les conteneurs docker
--docker-only
Remonte uniquement les stats Docker en plus des stats racine
--docker-root chaîne     Défaut : "/var/lib/docker"
DÉPRÉCIÉ : la racine de docker est lue depuis docker info (ceci est une solution de secours, défaut : /var/lib/docker)
--docker-tls
utiliser TLS pour se connecter à docker
--docker-tls-ca chaîne     Défaut : "ca.pem"
chemin vers CA de confiance
--docker-tls-cert chaîne     Défaut : "cert.pem"
chemin vers le certificat client
--docker-tls-key chaîne     Défaut : "key.pem"
chemin vers la clef privée
--enable-load-reader
Activer le lecteur de la charge CPU
--event-storage-age-limit chaîne     Défaut : "default=0"
Durée maximale pendant laquelle stocker les événements (par type). La valeur est une liste séparée par des virgules de clefs/valeurs, où les clefs sont des types d'événements (par ex: creation, oom) ou "default" et la valeur est la durée. La valeur par défaut est appliquée à tous les types d'événements non spécifiés
--event-storage-event-limit chaîne     Défaut : "default=0"
Nombre max d'événements à stocker (par type). La valeur est une liste séparée par des virgules de clefs/valeurs, où les clefs sont les types d'événements (par ex: creation, oom) ou "default" et la valeur est un entier. La valeur par défaut est appliquée à tous les types d'événements non spécifiés
--global-housekeeping-interval durée     Défaut : 1m0s
Intevalle entre ménages globaux
-h, --help
aide pour kubectl
--housekeeping-interval durée     Défaut : 10s
Intervalle entre ménages des conteneurs
--insecure-skip-tls-verify
Si vrai, la validité du certificat du serveur ne sera pas vérifiée. Ceci rend vos connexions HTTPS non sécurisées
--kubeconfig chaîne
Chemin du fichier kubeconfig à utiliser pour les requêtes du CLI
--log-backtrace-at traceLocation     Défaut: :0
lorsque les logs arrivent à la ligne fichier:N, émet une stack trace
--log-cadvisor-usage
Activer les logs d'usage du conteneur cAdvisor
--log-dir chaîne
Si non vide, écrit les fichiers de log dans ce répertoire
--log-file chaîne
Si non vide, utilise ce fichier de log
--log-file-max-size uint     Défaut : 1800
Définit la taille maximale d'un fichier de log. L'unité est le mega-octet. Si la valeur est 0, la taille de fichier maximale est illimitée.
--log-flush-frequency durée     Défaut: 5s
Nombre de secondes maximum entre flushs des logs
--logtostderr     Défaut: true
log sur l'erreur standard plutôt que dans un fichier
--machine-id-file chaîne     Défaut : "/etc/machine-id,/var/lib/dbus/machine-id"
liste séparée par des virgules de fichiers dans lesquels rechercher le machine-id. Utiliser le premier trouvé.
--match-server-version
La version du serveur doit correspondre à la version du client
-n, --namespace chaîne
Si présent, la portée de namespace pour la requête du CLI
--password chaîne
Mot de passe pour l'authentification de base au serveur d'API
--profile chaîne     Défaut: "none"
Nom du profil à capturer. Parmi (none|cpu|heap|goroutine|threadcreate|block|mutex)
--profile-output chaîne     Défaut: "profile.pprof"
Nom du fichier dans lequel écrire le profil
--request-timeout chaîne     Défaut: "0"
La durée à attendre avant d'abandonner une requête au serveur. Les valeurs non égales à zéro doivent contenir une unité de temps correspondante (ex 1s, 2m, 3h). Une valeur à zéro indique de ne pas abandonner les requêtes
-s, --server chaîne
L'adresse et le port de l'API server Kubernetes
--skip-headers
Si vrai, n'affiche pas les entêtes dans les messages de log
--skip-log-headers
Si vrai, évite les entêtes lors de l'ouverture des fichiers de log
--stderrthreshold sévérité     Défaut: 2
logs à cette sévérité et au dessus de ce seuil vont dans stderr
--storage-driver-buffer-duration durée     Défaut : 1m0s
Les écritures dans le driver de stockage seront bufferisés pour cette durée, et seront envoyés aux backends non-mémoire en une seule transaction
--storage-driver-db chaîne     Défaut : "cadvisor"
nom de la base de données
--storage-driver-host chaîne     Défaut : "localhost:8086"
hôte:port de la base de données
--storage-driver-password chaîne     Défaut : "root"
Mot de passe de la base de données
--storage-driver-secure
utiliser une connexion sécurisée avec la base de données
--storage-driver-table chaîne     Défaut : "stats"
Nom de la table dans la base de données
--storage-driver-user chaîne     Défaut : "root"
nom d'utilisateur de la base de données
--token chaîne
Bearer token pour l'authentification auprès de l'API server
--update-machine-info-interval durée     Défaut : 5m0s
Intevalle entre mises à jour des infos machine.
--user chaîne
Le nom de l'utilisateur kubeconfig à utiliser
--username chaîne
Nom d'utilisateur pour l'authentification de base au serveur d'API
-v, --v Niveau
Niveau de verbosité des logs
--version version[=true]
Affiche les informations de version et quitte
--vmodule moduleSpec
Liste de settings pattern=N séparés par des virgules pour le logging filtré par fichiers

See Also

  • kubectl alpha - Commandes pour fonctionnalités alpha
  • kubectl annotate - Met à jour les annotations d'une ressource
  • kubectl api-resources - Affiche les ressources de l'API prises en charge sur le serveur
  • kubectl api-versions - Affiche les versions de l'API prises en charge sur le serveur, sous la forme "groupe/version"
  • kubectl apply - Applique une configuration à une ressource depuis un fichier ou stdin
  • kubectl attach - Attache à un conteneur en cours d'exécution
  • kubectl auth - Inspecte les autorisations
  • kubectl autoscale - Auto-scale un Deployment, ReplicaSet, ou ReplicationController
  • kubectl certificate - Modifie des ressources certificat
  • kubectl cluster-info - Affiche les informations du cluster
  • kubectl completion - Génère le code de complétion pour le shell spécifié (bash ou zsh)
  • kubectl config - Modifie les fichiers kubeconfig
  • kubectl convert - Convertit des fichiers de config entre différentes versions d'API
  • kubectl cordon - Marque un nœud comme non assignable (unschedulable)
  • kubectl cp - Copie des fichiers et répertoires depuis et vers des conteneurs
  • kubectl create - Crée une ressource depuis un fichier ou stdin
  • kubectl delete - Supprime des ressources par fichiers ou stdin, par ressource et nom, ou par ressource et sélecteur de label
  • kubectl describe - Affiche les informations d'une ressource spécifique ou d'un groupe de ressources
  • kubectl diff - Différence entre la version live et la version désirée
  • kubectl drain - Draine un nœud en préparation d'une mise en maintenance
  • kubectl edit - Édite une ressource du serveur
  • kubectl exec - Exécute une commande dans un conteneur
  • kubectl explain - Documentation sur les ressources
  • kubectl expose - Prend un replication controller, service, deployment ou pod et l'expose comme un nouveau Service Kubernetes
  • kubectl get - Affiche une ou plusieurs ressources
  • kubectl kustomize - Construit une cible kustomization à partir d'un répertoire ou d'une URL distante.
  • kubectl label - Met à jour les labels d'une ressource
  • kubectl logs - Affiche les logs d'un conteneur dans un pod
  • kubectl options - Affiche la liste des flags hérités par toutes les commandes
  • kubectl patch - Met à jour un ou plusieurs champs d'une ressource par merge patch stratégique
  • kubectl plugin - Fournit des utilitaires pour interagir avec des plugins
  • kubectl port-forward - Redirige un ou plusieurs ports vers un pod
  • kubectl proxy - Exécute un proxy vers l'API server Kubernetes
  • kubectl replace - Remplace une ressource par fichier ou stdin
  • kubectl rollout - Gère le rollout d'une ressource
  • kubectl run - Exécute une image donnée dans le cluster
  • kubectl scale - Définit une nouvelle taille pour un Deployment, ReplicaSet ou Replication Controller
  • kubectl set - Définit des fonctionnalités spécifiques sur des objets
  • kubectl taint - Met à jour les marques (taints) sur un ou plusieurs nœuds
  • kubectl top - Affiche l'utilisation de ressources matérielles (CPU/Memory/Storage)
  • kubectl uncordon - Marque un nœud comme assignable (schedulable)
  • kubectl version - Affiche les informations de version du client et du serveur
  • kubectl wait - Expérimental : Attend une condition particulière sur une ou plusieurs ressources

6.8 - Référence sur les outils en ligne de commande

7 - Contribuer à la documentation Kubernetes

Contribution documentation Kubernetes

Kubernetes accueille les améliorations de tous les contributeurs, nouveaux et expérimentés!


Ce site Web est maintenu par Kubernetes SIG Docs.

Contributeurs à la documentation Kubernetes:

  • Améliorer le contenu existant
  • Créer du nouveau contenu
  • Traduire la documentation
  • Gérer et publier la documentation faisant partie du cycle de mise à jour de Kubernetes

Démarrage

Tout le monde peut ouvrir un ticket concernant la documentation ou contribuer à une modification avec une pull request (PR) au répertoire de GitHub kubernetes/website. Vous devez être à l'aise avec git et GitHub pour travailler effectivement dans la communauté Kubernetes.

Pour participer à la documentation:

  1. Signez le Contributor License Agreement (CLA) du CNCF.
  2. Familiarisez-vous avec le répertoire de documentation et le générateur de site statique du site Web.
  3. Assurez-vous de comprendre les processus de base pour soumettre un pull request et examiner les modifications.

flowchart TB subgraph third[Soumettre PR] direction TB U[ ] -.- Q[Améliorer contenu] --- N[Créer contenu] N --- O[Traduire docs] O --- P[Gérer/publier docs faisant partie
du cycle de mise à jour de K8s] end subgraph second[Révision] direction TB T[ ] -.- D[Regarder
le site Web et
répertoire de K8s] --- E[Consulter le
générateur de
site statique Hugo] E --- F[Comprendre les commandes
de base de GitHub] F --- G[Réviser PR existantes
et changer les
procès de révision] end subgraph first[Inscription] direction TB S[ ] -.- B[Signer le
Contributor License
Agreement de CNCF] --- C[Joindre le canal Slack
appelé sig-docs] --- M[Participer aux
réunions vidéo hebdomadaires
ou réunion sur Slack] end A([fa:fa-user Nouveau
Contributeur]) --> first A --> second A --> third A --> H[Posez des questions!!!] classDef grey fill:#dddddd,stroke:#ffffff,stroke-width:px,color:#000000, font-size:15px; classDef white fill:#ffffff,stroke:#000,stroke-width:px,color:#000,font-weight:bold classDef spacewhite fill:#ffffff,stroke:#fff,stroke-width:0px,color:#000 class A,B,C,D,E,F,G,H,M,Q,N,O,P grey class S,T,U spacewhite class first,second,third white
Figure 1. Premiers pas pour un nouveau contributeur.

La figure 1 présente une feuille de route pour les nouveaux contributeurs. Vous pouvez suivre certaines ou toutes les étapes pour Inscription et Révision. Vous êtes maintenant prêt à soumettre des PRs qui atteignent vos objectifs de contribution, dont certains listés sous Soumettre PR. Encore une fois, les questions sont toujours les bienvenues !

Certaines tâches nécessitent plus de confiance et plus d'accès dans l'organisation Kubernetes. Visitez Participer à SIG Docs pour plus de détails sur les rôles et les autorisations.

Votre première contribution

Vous pouvez préparer votre première contribution en révisant à l'avance plusieurs étapes. La figure 2 décrit les étapes et les détails suivent.

flowchart LR subgraph second[Première Contribution] direction TB S[ ] -.- G[Révisez les PRs des
autres membres de K8s] --> A[Vérifiez la liste de problèmes
de kubernetes/website pour
des bon premiers PRs] --> B[Soumettez une PR!!] end subgraph first[Suggested Prep] direction TB T[ ] -.- D[Lisez l'aperçu de contribution] -->E[Lisez le contenu de K8s
et guide de style] E --> F[Étudiez sur les types de contenu
et shortcodes de Hugo] end first ----> second classDef grey fill:#dddddd,stroke:#ffffff,stroke-width:px,color:#000000, font-size:15px; classDef white fill:#ffffff,stroke:#000,stroke-width:px,color:#000,font-weight:bold classDef spacewhite fill:#ffffff,stroke:#fff,stroke-width:0px,color:#000 class A,B,D,E,F,G grey class S,T spacewhite class first,second white
Figure 2. Préparation pour votre première contribution.

Prochaines étapes

Engagez-vous dans SIG Docs

SIG Docs est le groupe de contributeurs qui publient et maintiennent la documentation Kubernetes et le site Web. S'impliquer dans SIG Docs est un excellent moyen pour les contributeurs Kubernetes (développement de fonctionnalités ou autre) d'avoir un impact important sur le projet Kubernetes.

SIG Docs communique avec différentes méthodes:

Autres façons de contribuer

7.1 - Commencez à contribuer

Démarrage contribution Kubernetes

Si vous souhaitez commencer à contribuer à la documentation de Kubernetes, cette page et les rubriques associées peuvent vous aider à démarrer. Vous n'avez pas besoin d'être un développeur ou un rédacteur technique pour avoir un impact important sur la documentation et l'expérience utilisateur de Kubernetes ! Tout ce dont vous avez besoin pour les sujets de cette page est un compte GitHub et un navigateur web.

Si vous recherchez des informations sur la façon de commencer à contribuer aux référentiels de code Kubernetes, reportez-vous à la section sur les directives de la communauté Kubernetes.

Les bases de notre documentation

La documentation de Kubernetes est écrite en Markdown puis traitée et déployée à l’aide de Hugo. Le code source est sur GitHub: https://github.com/kubernetes/website. La majeure partie de la documentation anglaise est stockée dans /content/en/docs/. Une partie de la documentation de référence est automatiquement générée à partir de scripts du répertoire update-imported-docs/.

Vous pouvez trier les demandes, modifier le contenu et passer en revue les modifications des autres, le tout à partir du site Web de GitHub. Vous pouvez également utiliser l'historique intégré et les outils de recherche de GitHub.

Toutes les tâches ne peuvent pas être effectuées dans l’interface utilisateur GitHub, mais elles sont décrites dans les guides de contribution intermédiaire et avancé.

Participer à SIG Docs

La documentation de Kubernetes est gérée par un groupe d'intérêt spécial (Special Interest Group (SIG)) appelé SIG Docs. Nous communiquons via un canal Slack, une liste de diffusion et des réunions vidéo hebdomadaires. Les nouveaux participants sont les bienvenus. Pour plus d'informations, voir Participer au SIG-docs.

Guides de style

Nous maintenons un guide de style avec des informations sur les choix de la communauté SIG Docs concernant la grammaire, la syntaxe, le format des sources et les conventions typographiques. Avant de faire votre première contribution, parcourez le guide de style et utilisez-le lorsque vous avez des questions.

Les modifications apportées au guide de style sont effectuées par SIG Docs en tant que groupe. Pour proposer un changement ou un ajout, ajoutez-le à l'ordre du jour pour une réunion à venir sur les documents SIG et assister à la réunion pour participer à la discussion. Voir le sujet contribution avancée pour plus d'informations.

Modèle de page

Nous utilisons des modèles de page pour contrôler la présentation de nos pages de documentation. Assurez-vous de comprendre le fonctionnement de ces modèles en consultant Utilisation de modèles de page.

Shortcodes Hugo

La documentation de Kubernetes est convertie de Markdown à HTML avec Hugo. Nous utilisons les shortcodes standard Hugo, ainsi que quelques-uns qui sont personnalisés dans la documentation Kubernetes. Voyez "Shortcodes Hugo personnalisés" pour savoir comment les utiliser.

Multilingue

La source de la documentation est disponible en plusieurs langues dans /content/. Chaque langue a son propre dossier avec un code à deux lettres déterminé par le standard ISO 639-1. Par exemple, la source de la documentation anglaise est stockée dans /content/en/docs/.

Pour plus d'informations sur la contribution à la documentation dans plusieurs langues, consultez "Traduire le contenu" dans le guide de contribution intermédiaire.

Si vous souhaitez démarrer une nouvelle traduction, voir "Traduction".

Créer des demandes recevables

Toute personne possédant un compte GitHub peut soumettre un problème (rapport de bogue) à la documentation de Kubernetes. Si vous voyez quelque chose qui ne va pas, même si vous ne savez pas comment le réparer, ouvrez un ticket. L'exception à cette règle est un petit bug, comme une faute de frappe, que vous souhaitez réparer vous-même. Dans ce cas, vous pouvez plutôt le réparer sans déposer un bogue d'abord.

Comment ouvrir un ticket

  • Sur une page existante

    Si vous voyez un problème dans une page existante de la documentation Kubernetes, allez au bas de la page et cliquez sur le bouton Create an Issue. Si vous n'êtes pas actuellement connecté à GitHub, connectez-vous. Un formulaire de ticket GitHub apparaît avec du contenu pré-rempli.

    À l’aide de Markdown, renseignez autant de détails que possible. Aux endroits où vous voyez des crochets vides ([ ]), mettre un x entre les crochets qui représente le choix approprié. Si vous avez une solution proposée pour résoudre le problème, ajoutez-la.

  • Demander une nouvelle page

    Si vous pensez que du contenu est manquant, mais que vous ne savez pas où il doit aller ou si vous pensez qu'il ne correspond pas aux pages existantes, vous pouvez toujours ouvrir un ticket. Vous pouvez soit choisir une page existante à proximité du lieu où le nouveau contenu doit aller et classer le problème à partir de cette page, soit aller directement à https://github.com/kubernetes/website/issues/new/ et déposer le problème à partir de là.

Comment créer de bons tickets

Pour nous assurer que nous comprenons votre problème et pouvons y donner suite, gardez à l’esprit ces directives:

  • Utilisez le modèle de ticket et renseignez autant de détails que possible.

  • Expliquez clairement l’impact spécifique du problème sur les utilisateurs.

  • Limiter la portée d'un problème à une unité de travail raisonnable. Pour les problèmes de grande envergure, décomposez-les en problèmes plus petits.

    Par exemple, "Corriger les docs de sécurité" n'est pas une question pouvant donner lieu à une action, mais "Ajouter des détails au thème 'Restreindre l'accès au réseau'" pourrait l'être.

  • Si la demande concerne un autre problème ou une pull request, vous pouvez y faire référence soit par son URL complète, soit par le problème ou par un numéro de demande d'extraction précédé du caractère "#". Par exemple, Introduced by #987654.

  • Soyez respectueux et restez constructif. Par exemple, "La documentation sur X est nulle" n'est ni utile ni constructif. Le Code de conduite s'applique également aux interactions sur les dépôts Kubernetes GitHub.

Participer aux discussions SIG Docs

L'équipe SIG Docs communique à l'aide des mécanismes suivants:

  • Rejoindre l'instance Slack de Kubernetes, puis rejoignez le canal #sig-docs, où nous discutons des problèmes de documentation en temps réel. Présentez-vous quand vous arrivez!
  • Rejoignez la liste de diffusion kubernetes-sig-docs, où des discussions plus larges ont lieu et où les décisions officielles sont enregistrées.
  • Participer à l'hebdomadaire SIG Docs, une réunion vidéo, qui est annoncée sur le canal Slack et la liste de diffusion. Actuellement, ces réunions ont lieu sur Zoom. Vous devez donc télécharger le logiciel Zoom ou rejoindre la conférence par téléphone.
  • Pour les utilisateurs francophones, vous pouvez également rejoindre le canal Slack #kubernetes-docs-fr, où nous discutons des traductions en Français de la documentation de Kubernetes.

Améliorer le contenu existant

Pour améliorer le contenu existant, vous déposez une pull request (PR) après avoir créé un fork. Ces deux termes sont spécifiques à GitHub. Pour les besoins de cette rubrique, vous n'avez pas besoin de tout savoir à leur sujet, car vous pouvez tout faire à l'aide de votre navigateur Web. Quand vous passerez au Guide des contributeurs docs intermédiaires, vous aurez besoin de plus de connaissances en terminologie Git.

Signer le CLA

Avant de pouvoir apporter du code ou de la documentation à Kubernetes, vous devez lire le Guide du contributeur et signer le Contributor License Agreement (CLA). Ne vous inquiétez pas, cela ne prend pas longtemps !

Trouvez quelque chose sur lequel travailler

Si vous voyez quelque chose que vous souhaitez réparer immédiatement, suivez simplement les instructions ci-dessous. Vous n'avez pas besoin d'ouvrir un ticket (bien que vous puissiez aussi).

Si vous souhaitez commencer par trouver un problème existant sur lequel travailler, allez à https://github.com/kubernetes/website/issues et chercher des problèmes avec le label good first issue (vous pouvez utiliser ce raccourci). Lisez tous les commentaires et assurez-vous qu’il n’y a pas de pull request existante pour ce même problème et que personne n’a laissé de commentaire indiquant qu’ils travaillent sur le problème récemment (une durée de 3 jours est une bonne règle). Laissez un commentaire indiquant que vous souhaitez travailler sur la question.

Choisissez quelle branche Git utiliser

L'aspect le plus important de la soumission d'une pull request c'est choisir la branche sur laquelle baser votre travail. Utilisez ces directives pour prendre la décision:

  • Utilisez master pour résoudre les problèmes de contenu déjà publié ou pour améliorer le contenu déjà existant.
    • Utiliser une branche de publication (tel que dev-release-1.31 pour le release-1.31 release) pour documenter les fonctionnalités ou modifications à venir pour une version à venir non encore publiée.
  • Utilisez une branche de fonctionnalités approuvée par SIG Docs pour collaborer à de grandes améliorations ou modifications de la documentation existante, y compris la réorganisation du contenu ou des modifications apportées à l'apparence du site Web.

Si vous ne savez toujours pas quelle branche choisir, demandez #sig-docs sur Slack ou assistez à une réunion hebdomadaire de documents SIG pour obtenir des précisions.

Soumettre une pull request

Suivez ces étapes pour soumettre une pull request afin d'améliorer la documentation de Kubernetes.

  1. Sur la page où vous voyez le problème, cliquez sur l'icône en forme de crayon en haut à gauche. Une nouvelle page apparaît avec un texte d'aide.

  2. Cliquez sur le premier bouton bleu, qui a le texte Edit <page name>.

    Si vous n'avez jamais créé de fork du dépôt de documentation Kubernetes, vous êtes invité à le faire. Créez le fork sous votre nom d'utilisateur GitHub, plutôt que celui d'une autre organisation dont vous pourriez être membre. Le fork a généralement une URL telle que https://github.com/<nom d'utilisateur>/website, à moins que vous n'ayez déjà un dépôt avec un nom en conflit (website).

    La raison pour laquelle vous êtes invité à créer un fork est que vous n'avez pas le droit de pousser une branche directement vers le dépôt Kubernetes officiel.

  3. L'éditeur GitHub Markdown apparaît avec le fichier source Markdown chargé. Faites vos changements. Sous l'éditeur, remplissez le formulaire Propose file change. Le premier champ est le résumé de votre message de validation et ne doit pas dépasser 50 caractères. Le deuxième champ est facultatif, mais peut inclure plus de détails si nécessaire.

    Cliquez sur Propose file change. La modification est enregistrée en tant que commit dans une nouvelle branche de votre fork, qui porte automatiquement le nom suivant: patch-1.

  4. L’écran suivant récapitule les modifications que vous avez apportées en comparant votre nouvelle branche (les boîtes de sélection head fork et compare) à l'état actuel de base fork et base branche (master sur le dépôt kubernetes/website par défaut). Vous pouvez modifier n'importe quelle boîte de sélection, mais ne le faites pas maintenant. Jetez un coup d’œil à la visionneuse de différences en bas de l’écran et, si tout se présente bien, cliquez sur Create pull request.

  5. L'écran Open a pull request apparaît. Le sujet de la pull request est identique au message du commit, mais vous pouvez le modifier si nécessaire. Le corps est rempli par le reste du message du commit (s'il est présent) et par un modèle. Lisez le modèle et remplissez les informations demandées, puis supprimez le texte supplémentaire. Laissez la case à cocher sélectionnée Allow edits from maintainers. Cliquez sur Create pull request.

    Toutes nos félicitations ! Votre pull request est disponible dans Pull requests.

    Après quelques minutes, vous pouvez prévisualiser le site Web contenant les modifications apportées par votre PR. Aller sur l'onglet Conversation de votre PR et cliquez sur le lien Details pour le déploiement deploy/netlify, près du bas de la page. Il s'ouvrira dans la même fenêtre.

  6. Attendez la revue. En général, les relecteurs sont suggérés par le k8s-ci-robot. Si un relecteur vous demande d’apporter des modifications, vous pouvez aller à l'onglet Files changed et cliquez sur l'icône en forme de crayon sur les fichiers modifiés par la pull request. Lorsque vous enregistrez le fichier modifié, un nouveau commit est créé dans la branche surveillée par la pull request.

  7. Si votre modification est acceptée, un relecteur fusionnera votre pull request, et le changement sera visible sur le site Web de Kubernetes quelques minutes plus tard.

Ce n’est qu’un des différents moyens de soumettre une pull request. Si vous êtes déjà un utilisateur expérimenté de Git et GitHub, vous pouvez utiliser une interface graphique locale ou un client Git en ligne de commande au lieu d'utiliser l'interface utilisateur de GitHub. Quelques notions de base sur l’utilisation du client Git en ligne de commande sont abordées dans la section intermédiaire du guide des contributeurs.

Relecture des pull requests de documentation

Les personnes qui ne sont pas encore des approbateurs ou des relecteurs peuvent quand même relire des pull requests. Leurs avis ne font pas autorité, ce qui signifie que ces avis seuls ne causeront pas une fusion de la pull request. Cependant, cela peut toujours être utile. Même si vous ne laissez aucun commentaire, vous pourrez avoir une idée des conventions des pull requests, de l'étiquette des interactions entre les différents membres et ainsi vous habituer au processus.

  1. Allez à https://github.com/kubernetes/website/pulls. Vous verrez une liste de toutes les pull requests ouvertes visant site web Kubernetes et la documentation.

  2. Par défaut, le seul filtre appliqué est open, donc vous ne voyez pas les pull requests qui ont déjà été fermées ou fusionnées. C'est une bonne idée d'appliquer le filtre cncf-cla: yes, et pour votre premier examen, c'est une bonne idée d'ajouter size/S ou size/XS. Le label size est appliqué automatiquement en fonction du nombre de lignes de code que la PR modifie. Vous pouvez appliquer des filtres en utilisation les boites de sélection en haut de la page, ou utilisez directement ce raccourci pour voir seulement les petites PRs. Tous les filtres sont combinés (opérateur AND), de sorte que vous ne pouvez pas rechercher size/XS et size/S dans la même requête.

  3. Allez à l'onglet Files changed. Parcourez les modifications introduites dans la PR et, le cas échéant, les problèmes liés. Si vous constatez un problème ou des améliorations à apporter, passez la souris sur la ligne et cliquez sur le symbole + qui apparaît.

    Vous pouvez taper un commentaire et choisir soit Add single comment ou Start a review. En règle générale, il est préférable de commencer une revue, car elle vous permet de laisser plusieurs commentaires et d’avertir le propriétaire de la PR uniquement lorsque vous avez terminé la revue, plutôt qu'envoyer une notification distincte pour chaque commentaire.

  4. Lorsque vous avez terminé, cliquez sur Review changes en haut de la page. Vous pouvez résumer votre avis et choisir de commenter, approuver ou demander des modifications. Les nouveaux contributeurs doivent toujours choisir Comment.

Merci d'avoir commenté une pull request ! Lorsque vous débutez dans le projet, il est judicieux de demander votre avis sur votre pull request. Le canal Slack #sig-docs est un excellent endroit pour faire cela.

Écrire un article dans le blog

Tout le monde peut écrire un article et le soumettre pour examen. Les articles ne doivent pas être de nature commerciale et doivent comporter un contenu qui s’appliquera de manière large à la communauté Kubernetes.

Pour soumettre un article, vous pouvez soit le soumettre en utilisant le Formulaire de soumission de blog Kubernetes, soit en suivant les étapes ci-dessous :

  1. Signez le CLA si vous ne l'avez pas encore fait.
  2. Consultez le format Markdown pour les articles de blog existants dans le dépôt du site web.
  3. Rédigez votre article dans l'éditeur de texte de votre choix.
  4. Sur le même lien à partir de l'étape 2, cliquez sur le bouton Create new file. Collez votre contenu dans l'éditeur. Nommez le fichier pour qu'il corresponde au titre proposé de l'article, mais ne mettez pas la date dans le nom du fichier. Les réviseurs de blog travailleront avec vous sur le nom de fichier final et la date de publication du blog.
  5. Lorsque vous enregistrez le fichier, GitHub vous guidera à travers le processus d'une pull request.
  6. Un critique de publication de blog examinera votre soumission et travaillera avec vous sur les commentaires et les détails finaux. Lorsque l'article du blog est approuvé, la publication du blog est planifiée.

Soumettre une étude de cas

Des études de cas montrent comment les entreprises utilisent Kubernetes pour résoudre des problèmes concrets. Elles sont écrites en collaboration avec l'équipe marketing de Kubernetes, qui est gérée par la CNCF.

Regardez la source des études de cas existantes. Utilisez le Formulaire de soumission d'étude de cas Kubernetes pour soumettre votre proposition.

A suivre

Si vous êtes à l'aise avec toutes les tâches décrites dans cette rubrique et que vous souhaitez vous engager plus profondément dans l'équipe de documentation de Kubernetes, lisez le guide de contribution de la documentation intermédiaire.

7.2 - Contributions avancées

Cette page suppose que vous avez lu et maîtrisé les sujets suivants : Commencez à contribuer et Contribution Intermédiaire et êtes prêts à apprendre plus de façons de contribuer. Vous devez utiliser Git et d'autres outils pour certaines de ces tâches.

Soyez le trieur de PR pendant une semaine

Les approbateurs SIG Docs peuvent être trieurs de Pull Request (PR).

Les approbateurs SIG Docs sont ajoutés au PR Wrangler rotation scheduler pour les rotations hebdomadaires. Les fonctions de trieur de PR incluent:

  • Faire une revue quotidienne des nouvelles pull requests.
    • Aidez les nouveaux contributeurs à signer le CLA et fermez toutes les PR où le CLA n'a pas été signé depuis deux semaines. Les auteurs de PR peuvent rouvrir la PR après avoir signé le CLA, c’est donc un moyen à faible risque de s’assurer que rien n’est merged sans un CLA signé.
    • Fournir des informations sur les modifications proposées, notamment en facilitant les examens techniques des membres d'autres SIGs.
    • Faire un merge des PRs quand elles sont prêtes, ou fermer celles qui ne devraient pas être acceptées.
  • Triez et étiquetez les tickets entrants (Github Issues) chaque jour. Consultez Contributions Intermédiaires pour obtenir des instructions sur la manière dont SIG Docs utilise les métadonnées.

Requêtes Github utiles pour les trieurs

Les requêtes suivantes sont utiles lors des opérations de triage. Après avoir utilisé ces trois requêtes, la liste restante de PRs devant être examinées est généralement petite. Ces requêtes excluent spécifiquement les PRs de localisation, et n'incluent que la branche master (sauf la derniere).

  • Pas de CLA, non éligible au merge: Rappelez au contributeur de signer le CLA. S’ils ont déjà été rappelés à la fois par le bot et par un humain, fermez la PR et rappelez-leur qu'ils peuvent l'ouvrir après avoir signé le CLA. Nous ne pouvons même pas passer en revue les PR dont les auteurs n'ont pas signé le CLA !
  • A besoin de LGTM: Si cela nécessite une révision technique, contactez l'un des réviseurs proposés par le bot. Si cela nécessite une révision de la documentation ou une édition, vous pouvez soit suggérer des modifications, soit ajouter un commit d'édition à la PR pour la faire avancer.
  • A des LGTM, a besoin de docs approval: Voyez si vous pouvez comprendre ce qui doit se passer pour que la PR soit mergée.
  • Not against master: Si c'est basé sur une branche dev-, c'est pour une release prochaine. Assurez vous que le release meister est au courant. Si elle se base sur une branche obsolète, aidez l'auteur de la PR à comprendre comment choisir la meilleure branche.

Proposer des améliorations

Les membres SIG Docs peuvent proposer des améliorations.

Après avoir contribué à la documentation de Kubernetes pendant un certain temps, vous pouvez avoir des idées pour améliorer le guide de style, les outils utilisés pour construire la documentation, le style du site, les processus de révision et faire un merge de pull requests, ou d'autres aspects de la documentation. Pour une transparence maximale, ces types de propositions doivent être discutées lors d’une réunion SIG Docs ou sur la liste de diffusion kubernetes-sig-docs. En outre, il peut être vraiment utile de situer le fonctionnement actuel et de déterminer les raisons pour lesquelles des décisions antérieures ont été prises avant de proposer des changements radicaux. Le moyen le plus rapide d’obtenir des réponses aux questions sur le fonctionnement actuel de la documentation est de le demander dans le canal #sig-docs sur le Slack officiel kubernetes.slack.com

Une fois que la discussion a eu lieu et que le SIG est d'accord sur le résultat souhaité, vous pouvez travailler sur les modifications proposées de la manière la plus appropriée. Par exemple, une mise à jour du guide de style ou du fonctionnement du site Web peut impliquer l’ouverture d’une pull request, une modification liée aux tests de documentation peut impliquer de travailler avec sig-testing.

Coordonner la documentation pour une version de Kubernetes

Les approbateurs SIG Docs peuvent coordonner les tâches liées à la documentation pour une release de Kubernetes.

Chaque release de Kubernetes est coordonnée par une équipe de personnes participant au sig-release Special Interest Group (SIG). Les autres membres de l'équipe de publication pour une release donnée incluent un responsable général de la publication, ainsi que des représentants de sig-pm, de sig-testing et d'autres. Pour en savoir plus sur les processus de release de Kubernetes, reportez-vous à la section https://github.com/kubernetes/sig-release.

Le représentant de SIG Docs pour une release donnée coordonne les tâches suivantes:

  • Surveillez le feature-tracking spreadsheet pour les fonctionnalités nouvelles ou modifiées ayant un impact sur la documentation. Si la documentation pour une fonctionnalité donnée ne sera pas prête pour la release, la fonctionnalité peut ne pas être autorisée à entrer dans la release.
  • Assistez régulièrement aux réunions de sig-release et donnez des mises à jour sur l'état de la documentation pour la release.
  • Consultez et copiez la documentation de la fonctionnalité rédigée par le SIG responsable de la mise en œuvre de la fonctionnalité.
  • Mergez les pull requests liées à la release et maintenir la branche de fonctionnalité Git pour la version.
  • Encadrez d'autres contributeurs SIG Docs qui souhaitent apprendre à jouer ce rôle à l'avenir.   Ceci est connu comme "l'observation" (shadowing en anglais).
  • Publiez les modifications de la documentation relatives à la version lorsque les artefacts de la version sont publiés.

La coordination d'une publication est généralement un engagement de 3 à 4 mois et les tâches sont alternées entre les approbateurs SIG Docs.

Parrainez un nouveau contributeur

Les relecteurs SIG Docs peuvent parrainer de nouveaux contributeurs.

Après que les nouveaux contributeurs aient soumis avec succès 5 pull requests significatives vers un ou plusieurs dépôts Kubernetes, ils/elles sont éligibles pour postuler à l'adhésion dans l'organisation Kubernetes. L'adhésion des contributeurs doit être soutenue par deux sponsors qui sont déjà des réviseurs.

Les nouveaux contributeurs docs peuvent demander des sponsors dans le canal #sig-docs sur le Slack Kubernetes ou sur la mailing list SIG Docs. Si vous vous sentez confiant dans le travail des candidats, vous vous portez volontaire pour les parrainer. Lorsqu’ils soumettent leur demande d’adhésion, répondez-y avec un "+1" et indiquez les raisons pour lesquelles vous estimez que les demandeurs sont des candidat(e)s valables pour devenir membre de l’organisation Kubernetes.

7.3 - Aperçu du style de documentation

Style de la documentation francophone

Les rubriques de cette section fournissent des informations sur le style d'écriture, la mise en forme et l'organisation du contenu, ainsi que sur l'utilisation des personnalisations Hugo spécifiques à la documentation Kubernetes.

7.3.1 - Documentation Style Guide

Cette page donne des directives de style d'écriture pour la documentation de Kubernetes. Ce sont des lignes directrices, pas des règles. Faites preuve de discernement et n'hésitez pas à proposer des modifications à ce document dans le cadre d'une pull request.

Pour plus d'informations sur la création de nouveau contenu pour les documents Kubernetes, suivez les instructions surl'utilisation des templates et création d'une pull request de documentation.

Language

La documentation de Kubernetes utilise l'anglais américain comme langue de référence.

Normes de formatage de la documentation

Utilisez le camel case pour les objets d'API

Lorsque vous faites référence à un objet API, utilisez les mêmes lettres majuscules et minuscules que celles utilisées dans le nom d'objet réel. Typiquement, les noms des objets de l'API utilisent le camel case.

Ne divisez pas le nom de l'objet API en mots séparés. Par exemple, utilisez PodTemplateList, et pas Pod Template List.

Référez-vous aux objets de l'API sans dire "objet", à moins que l'omission de "objet" n'entraîne une construction maladroite.

À faireÀ éviter
Le Pod dispose de deux conteneurs.La pod a deux conteneurs.
Le Deployment est responsable de ce qui suit ...L'objet Déployment est responsable de ...
Une PodList est une liste de Pod.Une Pod List est une liste de pods.
Les deux ContainerPorts ...Les deux objets ContainerPort ...
Les deux objets ContainerStateTerminated ...Les deux ContainerStateTerminateds ...

Use angle brackets for placeholders

Use angle brackets for placeholders. Tell the reader what a placeholder represents.

  1. Affiche des informations sur un Pod :

    kubectl describe pod <pod-name>
    

    where <pod-name> is the name of one of your Pods.

Use bold for user interface elements

À faireÀ éviter
Cliquez sur Fork.Cliquez sur "Fork".
Sélectionnez Other.Sélectionnez 'Other'.

Utiliser l'italique pour définir ou introduire de nouveaux termes.

À faireÀ éviter
Un cluster est un ensemble de nœuds ...Un "cluster" est un ensemble de nœuds ...
Ces composantes forment le control plane.Ces composantes forment le control plane.

Utiliser un style de code pour les noms de fichiers, les répertoires et les chemins d'accès

À faireÀ éviter
Open the envars.yaml file.Open the envars.yaml file.
Aller dans le répertoire /docs/tutorials.Go to the /docs/tutorials directory.
Open the /_data/concepts.yaml file.Open the /_data/concepts.yaml file.

Utiliser la norme internationale pour la ponctuation entre guillemets

À faireÀ éviter
events are recorded with an associated "stage".events are recorded with an associated "stage."
The copy is called a "fork".The copy is called a "fork."

Inline code formatting

Use code style for inline code and commands

For inline code in an HTML document, use the <code> tag. In a Markdown document, use the backtick (`).

À faireÀ éviter
The kubectl run command creates a Deployment.The "kubectl run" command creates a Deployment.
For declarative management, use kubectl apply.For declarative management, use "kubectl apply".
Enclose code samples with triple backticks. (```)Enclose code samples with any other syntax.

Utiliser le style de code pour les noms de champs d'objets

À faireÀ éviter
Set the value of the replicas field in the configuration file.Définissez la valeur du champ "replicas" dans le fichier de configuration.
The value of the exec field is an ExecAction object.La valeur du champ "exec" est un objet ExecAction.

Utiliser le style normal pour les chaînes de caractères et les valeurs de champs entiers

Pour les valeurs de champ de type chaîne de caractères ou entier, utilisez un style normal sans guillemets.

À faireÀ éviter
Set the value of imagePullPolicy to Always.Set the value of imagePullPolicy to "Always".
Set the value of image to nginx:1.8.Set the value of image to nginx:1.8.
Set the value of the replicas field to 2.Set the value of the replicas field to 2.

Code snippet formatting

Ne pas inclure l'invite de commande

À faireÀ éviter
kubectl get pods$ kubectl get pods

Séparer les commandes de la sortie

Vérifiez que le Pod fonctionne sur le nœud que vous avez choisi :

kubectl get pods --output=wide

La sortie est similaire à celle-ci :

NAME     READY     STATUS    RESTARTS   AGE    IP           NODE
nginx    1/1       Running   0          13s    10.200.0.4   worker0

Versioning Kubernetes examples

Code examples and configuration examples that include version information should be consistent with the accompanying text.

If the information is version specific, the Kubernetes version needs to be defined in the prerequisites section of the Task template or the [Tutorial template] (/docs/contribute/style/page-templates/#tutorial-template). Once the page is saved, the prerequisites section is shown as Before you begin.

Pour spécifier la version de Kubernetes pour une tâche ou une page de tutoriel, incluez min-kubernetes-server-version dans l'entête de la page.

Si l'exemple YAML se trouve dans un fichier autonome, recherchez et passez en revue les sujets qui l'incluent comme référence. Vérifiez que toutes les rubriques utilisant le YAML autonome ont les informations de version appropriées définies. Si un fichier YAML autonome n'est référencé à partir d'aucun sujet, pensez à le supprimer au lieu de le mettre à jour.

Par exemple, si vous écrivez un tutoriel pertinent pour Kubernetes version 1.8, la première partie de votre fichier de démarque doit ressembler à ceci :

---
title: <your tutorial title here>
min-kubernetes-server-version: v1.8
---

Dans les exemples de code et de configuration, n'incluez pas de commentaires sur les versions alternatives. Veillez à ne pas inclure d'énoncés incorrects dans vos exemples sous forme de commentaires, tels que :

apiVersion: v1 # earlier versions use...
kind: Pod
...

Liste de mots Kubernetes.io

Une liste de termes et de mots spécifiques à Kubernetes à utiliser de manière cohérente sur le site.

TermUsage
KubernetesKubernetes a toujours une majuscule.
DockerDocker a toujours une majuscule.
SIG DocsSIG Docs plutôt que SIG-DOCS ou d'autres variantes.

Shortcodes

Hugo Shortcodes help create different rhetorical appeal levels. Notre documentation prend en charge trois shortcodes différents dans cette catégorie : Note {{< note >}}, Mise en garde {{< caution >}}, et Avertissement {{< warning >}}.

  1. Entourez le texte d'un raccourci d'ouverture et de fermeture.

  2. Utilisez la syntaxe suivante pour appliquer un style :

    {{< note >}}
    Il n'est pas nécessaire d'inclure un préfixe ; le shortcode fournit automatiquement (Note:, Caution:, etc.).
    {{< /note >}}
    

La sortie est :

Note

Utilisez {{< note *//>}} pour mettre en surbrillance un conseil ou une information qu'il peut être utile de connaître.

Par exemple :

{{</* note >}}
Vous pouvez _toujours_ utiliser Markdown à l'intérieur de ces légendes.
{{< /note >}}

La sortie est :

Mise en garde

Utilisez {{< caution *//>}} pour attirer l'attention sur une information importante afin d'éviter les pièges.

Par exemple :

{{</* caution >}}
Le style de légende ne s'applique qu'à la ligne directement au-dessus de la balise.
{{< /caution >}}

La sortie est :

Avertissement

Utilisez {{< warning *//>}} pour indiquer un danger ou une information cruciale à suivre.

Par exemple :

{{</* warning >}}
Méfiez-vous.
{{< /warning >}}

La sortie est :

Katacoda Embedded Live Environment

Ce bouton permet aux utilisateurs d'exécuter Minikube dans leur navigateur en utilisant le Katacoda Terminal. Il abaisse le seuil d'entrée en permettant aux utilisateurs d'utiliser Minikube en un seul clic au lieu de passer par l'ensemble du processus d'installation Minikube et Kubectl localement.

The Embedded Live Environment is configured to run minikube start and lets users complete tutorials in the same window as the documentation.

For example:

{{< kat-button >}}

La sortie est :

Common Shortcode Issues

Ordered Lists

Un Shortcode interrompra les listes numérotées à moins que vous ne mettiez une indentation de 4 espaces avant l'avis et l'étiquette.

Par exemple :

1. Préchauffer le four à 350˚F

1. Préparer la pâte et la verser dans un moule à charnière.
   {{< note >}}**Note:** Graisser la casserole pour de meilleurs résultats.{{< /note >}}

1. Cuire au four de 20 à 25 minutes ou jusqu'à ce que ce soit pris.

La sortie est :

  1. Préchauffer le four à 350˚F

  2. Préparer la pâte et la verser dans un moule à charnière.

  3. Cuire au four de 20 à 25 minutes ou jusqu'à ce que ce soit pris.

Expressions Includes

Les Shortcodes dans les expressions d'include brisera la compilation du site. Vous devez les insérer dans le document parent, avant et après avoir appelé l'include. Par exemple :

{{< note >}}
{{< include "task-tutorial-prereqs.md" >}}
{{< /note >}}

Meilleures pratiques en matière de contenu

Cette section contient des suggestions de pratiques exemplaires pour un contenu clair, concis et cohérent.

Utiliser le présent

À faireÀ éviter
Cette commande lance un proxy.Cette commande lancera un proxy.

Exception : Utilisez le futur ou le passé s'il est nécessaire pour transmettre le sens correct.

Utiliser la voix active

À faireÀ éviter
Vous pouvez explorer l'API à l'aide d'un navigateur.L'API peut être explorée à l'aide d'un navigateur.
Le fichier YAML spécifie le nombre de répliques.Le nombre de répliques est spécifié dans le fichier YAML.

Exception : Utilisez la voix passive si la voix active conduit à une construction maladroite.

Utiliser un langage simple et direct

Utilisez un langage simple et direct. Évitez d'utiliser des expressions inutiles, comme "s'il vous plaît".

À faireÀ éviter
Pour créer un ReplicaSet, ...Afin de créer un ReplicaSet, ...
Voir le fichier de configuration.Veuillez consulter le fichier de configuration.
Voir les Pods.Avec cette prochaine commande, nous allons voir les Pods.

S'adresser au lecteur en tant que "vous"

À faireÀ éviter
Vous pouvez créer un déploiement en ...Nous allons créer un déploiement en ...
Dans l'édition précédente, vous pouvez voir...Dans la sortie précédente, on peut voir ...

Évitez les phrases latines

Préférez les termes français aux abréviations latines.

À faireÀ éviter
Par exemple, ...e.g., ...
C'est à dire, ...i.e., ...

Exception : Utilisez "etc." pour et cetera.

Tendances à éviter

Évitez d'utiliser "nous"

L'utilisation du "nous" dans une phrase peut prêter à confusion, car le lecteur pourrait ne pas savoir s'ils font partie du "nous" que vous décrivez.

À faireÀ éviter
La version 1.4 comprend ...Dans la version 1.4, nous avons ajouté ...
Kubernetes offre une nouvelle fonctionnalité pour ...Nous proposons une nouvelle fonctionnalité ...
Cette page vous apprend à utiliser les Pods.Dans cette page, nous allons en savoir plus sur les Pods.

Évitez le jargon et les expressions idiomatiques

Certains lecteurs parlent le français comme seconde langue. Évitez le jargon et les expressions idiomatiques pour les aider à mieux comprendre.

À faireÀ éviter
En interne, ...Sous le capot, ...
Créer un nouveau cluster.Monter un nouveau cluster.

Évitez les déclarations sur l'avenir

Évitez de faire des promesses ou de donner des conseils sur l'avenir. Si vous avez besoin de parler d'une fonctionnalité alpha, placez le texte sous un titre qui l'identifie comme une fonctionnalité alpha.

Évitez les déclarations qui seront bientôt périmées

Évitez les mots comme "actuellement" et "nouveau". Une caractéristique qui est nouvelle aujourd'hui pourrait ne pas être considérée comme nouvelle dans quelques mois.

À faireÀ éviter
Dans la version 1.4, ...Dans la version actuelle, ...
La fonction de fédération offre ...La nouvelle fonctionnalité de la Fédération offre ...

A suivre

7.3.2 - Rédiger une nouveau sujet

Cette page montre comment créer un nouveau sujet pour la documentation Kubernetes.

Pré-requis

Créez un fork du dépôt de la documentation de Kubernetes comme décrit dans Commencez à contribuer.

Choisir un type de page

Alors que vous vous préparez à écrire un nouveau sujet, pensez au type de page qui convient le mieux à votre contenu :

ConceptUne page de concept explique certains aspects de Kubernetes. Par exemple, une page conceptuelle pourrait décrire l'objet Kubernetes `Déploiement` et expliquer le rôle qu'il joue en tant qu'application pendant son déploiement, sa mise à l'échelle, ou sa mise à jour. Généralement, les pages conceptuelles n'incluent pas de séquences d'étapes, mais fournissent plutôt des liens vers des tâches ou des tutoriels. Pour un exemple de sujet de concept, voir Noeuds.
TâcheUne page de tâches montre comment faire une seule chose. L'idée est de donner aux lecteurs une séquence d'étapes qu'ils peuvent suivre en lisant la page. Une page de tâches peut être courte ou longue, à condition qu'elle reste concentrée sur un domaine. Dans une page de tâches, il est acceptable de mélanger de brèves explications avec les étapes à effectuer, mais si vous avez besoin de fournir une longue explication, vous devriez le faire dans un sujet de concept. Les tâches et les concepts connexes devraient être reliés les uns aux autres. Pour un exemple d'une courte page de tâches, consultez Configurer un pod en utilisant un volume pour le stockage . Pour un exemple de page de tâches plus longue, voir Configure Liveness and Readiness Probes
TutorielUne page de tutoriel montre comment atteindre un objectif qui relie plusieurs fonctionnalités de Kubernetes. Un tutoriel peut fournir plusieurs séquences d'étapes que les lecteurs peuvent suivre en lisant la page. Ou il peut fournir des explications sur des éléments de code connexes. Par exemple, un tutoriel pourrait fournir un aperçu d'un exemple de code. Un tutoriel peut inclure de brèves explications sur les caractéristiques de Kubernetes qui sont liées entre elles, mais devrait comporter des liens vers des sujets de concepts connexes pour une explication approfondie des caractéristiques individuelles.

Utilisez un modèle pour chaque nouvelle page. Chaque type de page a un template que vous pouvez utiliser lorsque vous écrivez votre sujet. L'utilisation de templates permet d'assurer la cohérence entre les sujets d'un type donné.

Choisir un titre et un nom de fichier

Choisissez un titre qui contient les mots-clés que vous voulez que les moteurs de recherche trouvent. Créez un nom de fichier qui utilise les mots de votre titre séparés par des tirets. Par exemple, le sujet avec titre Using an HTTP Proxy to Access the Kubernetes API has filename http-proxy-access-api.md. Vous n'avez pas besoin de mettre "kubernetes" dans le nom du fichier, car "kubernetes" est déjà dans l'URL du sujet, par exemple :

   /docs/tasks/access-kubernetes-api/http-proxy-access-api/

Ajout du titre du sujet à l'entête

Dans votre sujet, insérez un champ title dans l'entête frontmatter. L'entête est le bloc YAML qui se trouve entre les lignes à trois tirets en haut de la page. En voici un exemple :

---
title: Using an HTTP Proxy to Access the Kubernetes API
---

Choisir un répertoire

En fonction de votre type de page, placez votre nouveau fichier dans un sous-répertoire de l'un d'entre eux :

  • /content/en/docs/tasks/
  • /content/en/docs/tutorials/
  • /content/en/docs/concepts/

Vous pouvez placer votre fichier dans un sous-répertoire existant ou en créer un nouveau.

Placer votre sujet dans la table des matières

La table des matières est construite dynamiquement en utilisant la structure de répertoire de la source de documentation. Les répertoires de niveau supérieur sous /content/fr/docs/ créent une navigation de niveau supérieur, et les sous-répertoires ont chacun des entrées dans la table des matières.

Chaque sous-répertoire possède un fichier _index.md, qui représente la page d'accueil du contenu d'un sous-répertoire donné. Le _index.md n'a pas besoin d'un template. Il peut contenir une vue d'ensemble du contenu des rubriques du sous-répertoire.

Les autres fichiers d'un répertoire sont triés par ordre alphabétique par défaut. Ce n'est presque jamais le meilleur ordre. Pour contrôler le tri relatif des sujets dans un sous-répertoire, définissez la clé weight: front-matter sur un entier. Généralement, nous utilisons des multiples de 10, pour tenir compte de l'ajout de sujets plus tard. Par exemple, un sujet ayant un poids de 10 sera précédé d'un sujet ayant un poids de 20.

Intégrer du code dans votre sujet

Si vous voulez inclure du code dans votre sujet, vous pouvez incorporer le code dans votre fichier directement à l'aide de l'option de syntaxe de bloc de code de markdown. Ceci est recommandé dans les cas suivants (liste non exhaustive) :

  • Le code indique la sortie d'une commande telle que kubectl get deploy mydeployment -o json | jq '.status'.
  • Le code n'est pas assez générique pour que les utilisateurs puissent l'essayer. Par exemple, vous pouvez intégrer le fichier YAML pour créer un Pod qui dépend d'une implementation Flexvolume spécifique.
  • Le code est un exemple incomplet parce qu'il a pour but de mettre en évidence une partie d'un fichier plus volumineux. Par exemple, lorsque vous décrivez des façons de personnaliser l'attribut PodSecurityPolicy pour certaines raisons, vous pouvez fournir un court snippet directement dans le fichier.
  • Le code n'est pas destiné à être testé par les utilisateurs pour d'autres raisons. Par exemple, lorsque vous décrivez comment un nouvel attribut doit être ajouté à une ressource à l'aide de la commande kubectl edit, vous pouvez fournir un court exemple qui inclut seulement l'attribut à ajouter.

Inclure le code d'un autre fichier

Une autre façon d'inclure du code dans votre sujet est de créer un nouveau fichier d'exemple complet (ou un groupe de fichiers d'exemple), puis de référencer l'exemple de votre sujet. Utilisez cette méthode pour inclure des exemples de fichiers YAML lorsque l'échantillon est générique et réutilisable, et que vous voulez favoriser leur utilisation.

Lors de l'ajout d'un nouveau fichier d'exemple autonome, tel qu'un fichier YAML, placez le code dans l'un des sous-répertoires <LANG>/examples/<LANG> est la langue utilisé dans votre page. Dans votre fichier, utilisez le shortcode codenew :

{{% codenew file="<RELPATH>/my-example-yaml>" %}}

<RELPATH> est le chemin vers le fichier à inclure, relatif au répertoire examples. Le shortcode Hugo suivant fait référence à un fichier YAML situé sur /content/en/examples/pods/storage/gce-volume.yaml.

{{% codenew file="pods/storage/gce-volume.yaml" %}}

Montrer comment créer un objet API à partir d'un fichier de configuration

Si vous avez besoin de démontrer comment créer un objet API basé sur un fichier de configuration, placez le fichier de configuration dans l'un des sous-répertoires sous <LANG>/examples.

Dans votre sujet, affichez cette commande :

kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/storage/gce-volume.yaml

Pour un exemple d'un sujet qui utilise cette technique, voir Running a Single-Instance Stateful Application.

Ajouter des images à un sujet

Placez les fichiers images dans le répertoire /images. Le format d'image préféré est SVG.

A suivre

7.3.3 - Utilisation des modèles de page

Lorsque vous ajoutez de nouveaux sujets, appliquez-leur l'un des templates suivants. Ceci standardise l'expérience utilisateur d'une page donnée.

Les templates de page sont dans le répertoire layouts/partials/templates du dépôt kubernetes/website.

Concept template

Une page de concept explique certains aspects de Kubernetes. Par exemple, une page conceptuelle peut décrire l'objet Kubernetes Deployment et expliquer le rôle qu'il joue en tant qu'application une fois qu'il est déployé, dimensionné et mis à jour. Généralement, les pages conceptuelles n'incluent pas de séquences d'étapes, mais fournissent plutôt des liens vers des tâches ou des tutoriels.

Pour écrire une nouvelle page concept, créez un fichier Markdown dans un sous-répertoire du répertoire /content/fr/docs/concepts, avec les caractéristiques suivantes :

  • Dans l'entête YAML de la page, définissez content_type: concept.

  • Dans le corps de la page, définissez les variables capture requises et les variables optionnelles que vous voulez inclure :

    VariableRequired?
    overviewyes
    bodyyes
    whatsnextno

    Le corps de la page ressemblera à ceci (supprimez toutes les captures optionnelles dont vous n'avez pas besoin) :

    {{% capture overview %}}
    
    {{% /capture %}}
    
    {{% capture body %}}
    
    {{% /capture %}}
    
    {{% capture whatsnext %}}
    
    {{% /capture %}}
    
  • Remplissez chaque section de contenu. Suivez ces lignes directrices :

    • Organiser le contenu avec les rubriques H2 et H3.
    • Pour overview, définir le contexte du sujet à l'aide d'un seul paragraphe.
    • Pour body, expliquer le concept.
    • Pour whatsnext, fournir une liste à puces de sujets (5 au maximum) pour en apprendre davantage sur le concept.

Annotations est un exemple publié du template de concept. Cette page utilise également le modèle de concept.

Template de tâche

Une page de tâches montre comment faire une seule chose, généralement en donnant une courte séquence d'étapes. Les pages de tâches ont une explication minimale, mais fournissent souvent des liens vers des sujets conceptuels qui fournissent un contexte et des connaissances connexes.

Pour écrire une nouvelle page de tâches, créez un fichier Markdown dans un sous-répertoire du répertoire /content/fr/docs/tasks, avec les caractéristiques suivantes :

  • Dans l'entête YAML de la page, définissez content_type: task.

  • Dans le corps de la page, définissez les variables capture requises et les variables optionnelles que vous voulez inclure :

    VariableRequired?
    overviewyes
    prerequisitesyes
    stepsno
    discussionno
    whatsnextno

    Le corps de la page ressemblera à ceci (supprimez toutes les captures optionnelles dont vous n'avez pas besoin) :

    {{% capture overview %}}
    
    {{% /capture %}}
    
    {{% capture prerequisites %}}
    
    {{< include "task-tutorial-prereqs.md" >}} {{< version-check >}}
    
    {{% /capture %}}
    
    {{% capture steps %}}
    
    {{% /capture %}}
    
    {{% capture discussion %}}
    
    {{% /capture %}}
    
    {{% capture whatsnext %}}
    
    {{% /capture %}}
    
  • Dans chaque section, écrivez votre contenu. Suivez les directives suivantes :

    • Utilisez un minimum d'en-têtes H2 (avec deux caractères # en tête de liste). Les sections elles-mêmes sont intitulées automatiquement par le modèle.
    • Pour overview, utilisez un paragraphe pour définir le contexte de l'ensemble du sujet.
    • Pour prerequisites, utiliser des listes à puces dans la mesure du possible. Commencez à ajouter des prérequis supplémentaires sous la balise include. Les conditions préalables par défaut incluent un cluster Kubernetes en cours d'exécution.
    • Pour steps, utiliser des listes numérotées.
    • Pour la discussion, utilisez le contenu normal pour développer l'information couverte dans la section steps.
    • Pour whatsnext, donnez une liste de 5 sujets au maximum qui peuvent être intéressant à lire ensuite.

Voici un exemple de sujet publié qui utilise le template de tasks Using an HTTP proxy to access the Kubernetes API.

Tutorial template

Une page de tutoriel montre comment atteindre un objectif qui est plus grand qu'une seule tâche. Typiquement, une page de tutoriel comporte plusieurs sections, chacune d'entre elles ayant une séquence d'étapes. Par exemple, un tutoriel pourrait fournir un aperçu d'un exemple de code qui illustre une certaine caractéristique de Kubernetes. Les didacticiels peuvent inclure des explications au niveau de la surface, mais devraient être reliés à des sujets connexes sur les concepts pour des explications approfondies.

Pour écrire une nouvelle page de tutoriel, créez un fichier Markdown dans un sous-répertoire du répertoire /content/fr/docs/tutorials, avec les caractéristiques suivantes :

  • Dans l'entête YAML de la page, définissez content_type: tutorial.

  • Dans le corps de la page, définissez les variables capture requises et les variables optionnelles que vous voulez inclure :

    VariableRequired?
    overviewyes
    prerequisitesyes
    objectivesyes
    lessoncontentyes
    cleanupno
    whatsnextno

    Le corps de la page ressemblera à ceci (supprimez toutes les captures optionnelles dont vous n'avez pas besoin) :

    {{% capture overview %}}
    
    {{% /capture %}}
    
    {{% capture prerequisites %}}
    
    {{< include "task-tutorial-prereqs.md" >}} {{< version-check >}}
    
    {{% /capture %}}
    
    {{% capture objectives %}}
    
    {{% /capture %}}
    
    {{% capture lessoncontent %}}
    
    {{% /capture %}}
    
    {{% capture cleanup %}}
    
    {{% /capture %}}
    
    {{% capture whatsnext %}}
    
    {{% /capture %}}
    
  • Dans chaque section, écrivez votre contenu. Suivez les directives suivantes :

    • Utilisez un minimum d'en-têtes H2 (avec deux caractères # en tête de liste). Les sections elles-mêmes sont intitulées automatiquement par le template.
    • Pour overview, utiliser un paragraphe pour définir le contexte de l'ensemble du sujet.
    • Pour prerequisites, utiliser des listes à puces dans la mesure du possible. Ajoutez des prérequis supplémentaires en dessous de ceux inclus par défaut.
    • Pour objectives, utiliser des listes à puces.
    • Pour lessoncontent, utiliser un mélange de listes numérotées et de contenu narratif, le cas échéant.
    • Pour cleanup, utiliser des listes numérotées pour décrire les étapes de nettoyage de l'état du cluster une fois la tâche terminée.
    • Pour whatsnext, Donnez une liste de 5 sujets au maximum qu'il serait intéressant à lire ensuite.

Voici un exemple de sujet publié qui utilise le modèle de tutoriel Running a Stateless Application Using a Deployment.

A suivre

7.3.4 - Organisation du contenu

Ce site utilise Hugo. Dans Hugo, l'organisation du contenu est un concept de base.

Listes de pages

Ordre des pages

Le menu latéral de la documentation, le navigateur de la page de documentation, etc. sont listés selon l'ordre de tri par défaut de Hugo, qui trie par poids (à partir de 1), par date (la plus récente en premier), et enfin par titre du lien.

Si vous voulez déplacer une page ou une section vers le haut, placez un poids dans l'entête de la page :

title: My Page
weight: 10

Le menu principal Documentation est construit à partir des sections ci-dessous docs/ avec le drapeau main_menu placé dans l'entête du fichier de contenu de la section `_index.md' :

main_menu: true

Notez que le titre du lien est récupéré à partir du linkTitle de la page, donc si vous voulez qu'il soit différent du titre, changez-le dans le fichier du contenu cible :

main_menu: true
title: Page Title
linkTitle: Title used in links

Le menu latéral de la barre de documentation est construit à partir de l'arborescence de la section courante commençant sous docs/.

Il affichera toutes les sections et leurs pages.

Si vous ne voulez pas lister une section ou une page, mettez l'option toc_hide à true dans l'entête :

toc_hide: true

Lorsque vous naviguez vers une section contenant du contenu, la section ou la page spécifique (par exemple _index.md) est affichée. Sinon, la première page à l'intérieur de cette section est affichée.

Le navigateur de page sur la page d'accueil de la documentation est construit en utilisant toutes les sections et pages qui sont directement sous la section docs.

Si vous ne voulez pas lister une section ou une page, mettez l'option toc_hide à true dans la partie avant :

toc_hide: true

Les liens du site dans le menu en haut à droite -- et aussi dans le pied de page -- sont construits par des recherches de pages. C'est pour s'assurer que la page existe réellement. Ainsi, si la section case-studies n'existe pas dans un site (langue), le lien n'apparaitra pas.

Paquets de pages

In addition to standalone content pages (Markdown files), Hugo supports Page Bundles.

One example is Custom Hugo Shortcodes. On considère qu'il s'agit d'un "paquet de feuilles". Tout ce qui se trouve sous le répertoire, y compris le fichier `index.md', fera partie du paquet. Cela inclut également les liens relatifs aux pages, les images qui peuvent être traitées, etc :

en/docs/home/contribute/includes
├── example1.md
├── example2.md
├── index.md
└── podtemplate.json

Un autre exemple largement utilisé est celui du paquet includes. Il définit headless : true dans l'entête, ce qui signifie qu'il n'obtient pas son propre URL. Il n'est utilisé que dans d'autres pages.

en/includes
├── default-storage-class-prereqs.md
├── federated-task-tutorial-prereqs.md
├── index.md
├── partner-script.js
├── partner-style.css
├── task-tutorial-prereqs.md
├── user-guide-content-moved.md
└── user-guide-migration-notice.md

Quelques notes importantes sur les fichiers dans les paquets :

  • Pour les paquets traduits, tous les fichiers non contenus manquants seront hérités des fichiers de langue anglaise. Cela permet d'éviter les doublons.
  • Tous les fichiers d'un bundle sont ce que Hugo appelle Resources et vous pouvez fournir des métadonnées par langue, comme les paramètres et le titre, même s'il ne prend pas en charge les entêtes (fichiers YAML etc.). Voir Page Resources Metadata.
  • La valeur que vous obtenez de .RelPermalink d'un Resource est relative à la page. Voir Permalinks.

Styles

La source SASS des feuilles de style pour ce site est stockée sous src/sass et peut être construite avec make sass (notez que Hugo aura bientôt le support SASS, voir https://github.com/gohugoio/hugo/issues/4243.

A suivre

7.3.5 - Hugo Shortcodes personnalisés

Cette page explique les shortcodes Hugo personnalisés pouvant être utilisés dans la documentation de Kubernetes Markdown.

En savoir plus sur shortcodes dans la documentation Hugo.

Etat de la fonctionnalité

Dans une page de Markdown (fichier .md) de ce site, vous pouvez ajouter un code court pour afficher la version et l'état de la fonction documentée.

Feature state demo

Ci-dessous se trouve une démo de l'extrait d'état de la fonctionnalité, qui affiche la fonctionnalité comme stable dans Kubernetes version 1.10.

{{< feature-state for_k8s_version="v1.10" state="stable" >}}

Rend à :

FEATURE STATE: Kubernetes v1.10 [stable]

Les valeurs valides pour state sont :

  • alpha
  • beta
  • deprecated
  • stable

Feature state code

La version de Kubernetes affichée par défaut est celle de la page ou du site. Ceci peut être modifié en passant le paramètre for_k8s_version shortcode.

{{< feature-state for_k8s_version="v1.10" state="stable" >}}

Rend à :

FEATURE STATE: Kubernetes v1.10 [stable]

Alpha feature

{{< feature-state feature-state state="alpha" >}}

Rend à :

FEATURE STATE: Kubernetes v1.31 [alpha]

Beta feature

{{< feature-state feature-state state="beta" >}}

Rend à :

FEATURE STATE: Kubernetes v1.31 [beta]

Stable feature

{{< feature-state feature-state state="stable" >}}

Rend à :

FEATURE STATE: Kubernetes v1.31 [stable]

Deprecated feature

{{< feature-state feature-state state="deprecated" >}}

Rend à :

FEATURE STATE: Kubernetes v1.31 [deprecated]

Glossaire

Vous pouvez faire référence à des termes du glossaire avec une inclusion qui met à jour et remplace automatiquement le contenu avec les liens pertinents de notre glossaire. When the term is moused-over by someone using the online documentation, the glossary entry displays a tooltip.

The raw data for glossary terms is stored at https://github.com/kubernetes/website/tree/master/content/en/docs/reference/glossary, with a content file for each glossary term.

Démonstration du glossaire

Par exemple, le snippet suivant est rendu à cluster avec une infobulle :

{{< glossary_tooltip text="cluster" term_id="cluster" >}}

Tabs

Dans une page de démarque (fichier .md) de ce site, vous pouvez ajouter un jeu d'onglets pour afficher plusieurs saveurs d'une solution donnée.

The tabs shortcode takes these parameters:

  • name: Le nom tel qu'il apparaît sur l'onglet.
  • codelang: Si vous fournissez un contenu interne au shortcode tab, vous pouvez indiquer à Hugo quel langage de code utiliser pour activer la coloration syntaxique.
  • include: Le fichier à inclure dans l'onglet. Si l'onglet vit dans un Hugo leaf bundle, le fichier -- qui peut être n'importe quel type MIME supporté par Hugo -- est recherché dans le bundle lui-même. Si ce n'est pas le cas, la page de contenu qui doit être incluse est recherchée par rapport à la page en cours. Notez qu'avec le include, vous n'avez pas de contenu interne de shortcode et devez utiliser la syntaxe de fermeture automatique. Par exemple, {{< tab name="Content File #1" include="example1" />}}. La langue doit être spécifiée sous codelang ou la langue est prise en compte en fonction du nom du fichier. Les fichiers non contenus sont mis en surbrillance par défaut.
  • Si votre contenu interne est Markdown, vous devez utiliser le délimiteur % pour entourer l'onglet. Par exemple, {{% tab name="Tab 1" %}}This is **markdown**{{% /tab %}}
  • Vous pouvez combiner les variations mentionnées ci-dessus dans un ensemble d'onglets.

Ci-dessous se trouve une démo du raccourci des onglets.

Tabs demo: Code highlighting

{{< tabs name="tab_with_code" >}}
{{{< tab name="Tab 1" codelang="bash" >}}
echo "This is tab 1."
{{< /tab >}}
{{< tab name="Tab 2" codelang="go" >}}
println "This is tab 2."
{{< /tab >}}}
{{< /tabs >}}

Rend à:


echo "This is tab 1."


println "This is tab 2."

Tabs demo: Inline Markdown and HTML

{{< tabs name="tab_with_md" >}}
{{% tab name="Markdown" %}}
This is **some markdown.**
{{< note >}}
It can even contain shortcodes.
{{< /note >}}
{{% /tab %}}
{{< tab name="HTML" >}}
<div>
	<h3>Plain HTML</h3>
	<p>This is some <i>plain</i> HTML.</p>
</div>
{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}

Rend à:

This is some markdown.

Plain HTML

This is some plain HTML.

Tabs demo: File include

{{< tabs name="tab_with_file_include" >}}
{{< tab name="Content File #1" include="example1" />}}
{{< tab name="Content File #2" include="example2" />}}
{{< tab name="JSON File" include="podtemplate" />}}
{{< /tabs >}}

Rend à:

Ceci est un fichier de contenu exemple à l'intérieur du paquet de feuilles includes.

Ceci est un autre exemple fichier de contenu à l'intérieur du paquet de feuilles includes.

{
  "apiVersion": "v1",
  "kind": "PodTemplate",
  "metadata": {
    "name": "nginx"
  },
  "template": {
    "metadata": {
      "labels": {
        "name": "nginx"
      },
      "generateName": "nginx-"
    },
    "spec": {
        "containers": [{
          "name": "nginx",
          "image": "dockerfile/nginx",
          "ports": [{"containerPort": 80}]
        }]
    }
  }
}

A suivre

7.4 - Vue d'ensemble des documents de référence

Documentation références Kubernetes

Une grande partie de la documentation de référence de Kubernetes est générée à partir du code source de Kubernetes, à l'aide de scripts. Les rubriques de cette section expliquent comment générer ce type de contenu.

7.4.1 - Génération de documentation de référence pour l'API Kubernetes

Génération documentation référence API Kubernetes

Cette page montre comment mettre à jour les documents de référence générés automatiquement pour l'API Kubernetes.

Pré-requis

Vous devez avoir ces outils installés:

Votre variable d'environnement $GOPATH doit être définie et l'emplacement de etcd doit être dans votre variable d'environnement $PATH.

Vous devez savoir comment créer une pull request dans un dépôt GitHub. Généralement, cela implique la création d'un fork du dépôt. Pour plus d'informations, voir Créer une Pull Request de documentation et GitHub Standard Fork & Pull Request Workflow.

Généralités

La mise à jour de la documentation de référence de l'API Kubernetes est un processus en deux étapes:

  1. Générez une spécification OpenAPI à partir du code source de Kubernetes. Les outils pour cette étape sont kubernetes/kubernetes/hack.

  2. Générez un fichier HTML à partir de la spécification OpenAPI. Les outils pour cette étape sont à kubernetes-incubator/reference-docs.

Obtenir trois dépôts

Si vous ne possédez pas déjà le dépôt kubernetes/kubernetes, téléchargez-le maintenant:

mkdir $GOPATH/src
cd $GOPATH/src
go get github.com/kubernetes/kubernetes

Déterminez le dépôt de base de votre clone de kubernetes/kubernetes. Par exemple, si vous avez suivi l’étape précédente pour obtenir le dépôt, votre dépôt de base est $GOPATH/src/github.com/kubernetes/kubernetes. Les étapes restantes se réfèrent à votre répertoire de base en tant que <k8s-base>.

Si vous ne possédez pas déjà le dépôt kubernetes/website, obtenez-le maintenant:

mkdir $GOPATH/src
cd $GOPATH/src
go get github.com/kubernetes/website

Déterminez le répertoire de base de votre dépôt kubernetes/website. Par exemple, si vous avez suivi l’étape précédente pour obtenir le dépôt, votre répertoire de base est $GOPATH/src/github.com/kubernetes/website. Les étapes restantes se réfèrent à votre répertoire de base en tant que <web-base>.

Si vous n'avez pas déjà le dépôt kubernetes-incubator/reference-docs, obtenez-le maintenant:

mkdir $GOPATH/src
cd $GOPATH/src
go get github.com/kubernetes-incubator/reference-docs

Déterminez le répertoire de base de votre dépôt kubernetes-incubator/reference-docs. Par exemple, si vous avez suivi l’étape précédente pour obtenir le dépôt, votre répertoire de base est $GOPATH/src/github.com/kubernetes-incubator/reference-docs. Les étapes restantes se réfèrent à votre répertoire de base en tant que <rdocs-base>.

Modification du code source de Kubernetes

La documentation de référence de l'API Kubernetes est générée automatiquement à partir d'une spécification OpenAPI, générée à partir du code source de Kubernetes. Si vous souhaitez modifier la documentation de référence, la première étape consiste à modifier un ou plusieurs commentaires dans le code source de Kubernetes.

Modification des commentaires dans le code source

Voici un exemple d'édition d'un commentaire dans le code source de Kubernetes.

Dans votre dépôt local kubernetes/kubernetes, vérifiez la branche master et assurez-vous qu'elle est à jour:

cd <k8s-base>
git checkout master
git pull https://github.com/kubernetes/kubernetes master

Supposons que ce fichier source dans la branche principale ait la typo "atmost":

kubernetes/kubernetes/staging/src/k8s.io/api/apps/v1/types.go

Dans votre environnement local, ouvrez types.go et remplacez "atmost" par "at most".

Vérifiez que vous avez modifié le fichier:

git status

La sortie montre que vous êtes sur la branche master et que le fichier source types.go a été modifié:

On branch master
...
    modified:   staging/src/k8s.io/api/apps/v1/types.go

Valider votre fichier édité

Exécutez git add et git commit pour valider les modifications que vous avez apportées jusqu'à présent. Dans l'étape suivante, vous ferez un deuxième commit. Il est important de séparer vos modifications en deux commits.

Génération de la spécification OpenAPI et des fichiers associés

Allez sur <k8s-base> et exécutez ces scripts:

hack/update-generated-swagger-docs.sh
hack/update-swagger-spec.sh
hack/update-openapi-spec.sh
hack/update-generated-protobuf.sh

Exécutez git status pour voir ce qui a été généré.

On branch master
...
    modified:   api/openapi-spec/swagger.json
    modified:   staging/src/k8s.io/api/apps/v1/generated.proto
    modified:   staging/src/k8s.io/api/apps/v1/types.go
    modified:   staging/src/k8s.io/api/apps/v1/types_swagger_doc_generated.go

Voir le contenu de api/openapi-spec/swagger.json pour vous assurer que la faute de frappe est corrigée. Par exemple, vous pouvez exécuter git diff -a api/openapi-spec/swagger.json. Ceci est important, car swagger.json sera l’entrée de la seconde étape du processus de génération de doc.

Exécutez git add et git commit pour valider vos modifications. Vous avez maintenant deux validations: une avec le fichier types.go édité et une avec les spécifications OpenAPI générées et les fichiers associés. Gardez ces deux commits séparés. C'est-à-dire, ne faites pas un squash de vos commits.

Soumettez vos modifications en tant que pull request à la branche principale du dépôt kubernetes/kubernetes. Surveillez votre pull request, et répondre aux commentaires des relecteurs au besoin. Continuez à surveiller votre pull request jusqu'à ce qu'il ait été mergé.

PR 57758 est un exemple de demande d'extraction qui corrige une faute de frappe dans le code source de Kubernetes.

Cherry picking votre commit dans une branche release

Dans la section précédente, vous avez modifié un fichier dans la branche principale, puis exécuté des scripts pour générer une spécification OpenAPI et les fichiers associés. Vous avez ensuite soumis vos modifications dans une demande d'extraction à la branche maître du dépôt kubernetes/kubernetes. Supposons maintenant que vous souhaitiez faire un backport de votre modification dans une branche de publication. Par exemple, supposons que la branche principale soit utilisée pour développer Kubernetes version 1.10 et que vous souhaitiez faire un backport de votre modification dans la branche de la version 1.9.

Rappelez-vous que votre pull request a deux commits: un pour l'édition types.go et un pour les fichiers générés par des scripts. La prochaine étape consiste à proposer un cherry pick de votre premier commit dans la branche release-1.9. L'idée est de cherry pick le commit qui a édité types.go, mais pas le commit qui a pour résultat l'exécution des scripts. Pour les instructions, voir Proposer un Cherry Pick.

Quand vous avez une pull request en place pour cherry picking votre seul commit dans la branche release-1.9, l’étape suivante consiste à exécuter ces scripts dans la branche release-1.9 de votre environnement local.

hack/update-generated-swagger-docs.sh
hack/update-swagger-spec.sh
hack/update-openapi-spec.sh
hack/update-generated-protobuf.sh
hack/update-api-reference-docs.sh

Maintenant, ajoutez un commit à votre cherry-pick pull request qui contient la spécification OpenAPI récemment générée et les fichiers associés. Surveillez votre pull request jusqu'à ce qu'elle soit mergée dans la branche release-1.9.

À ce stade, la branche master et la branche release-1.9 ont votre fichier types.go mis à jour et un ensemble de fichiers générés qui reflètent les modifications apportées à types.go. Notez que la spécification OpenAPI générée et les autres fichiers générés dans la branche release-1.9 ne sont pas nécessairement identiques aux fichiers générés dans la branche master. Les fichiers générés dans la branche release-1.9 contiennent des éléments API uniquement à partir de Kubernetes 1.9. Les fichiers générés dans la branche maître peuvent contenir des éléments de l'API qui ne sont pas dans la version 1.9, mais sont en cours de développement pour la version 1.10.

Génération des documents de référence publiés

La section précédente a montré comment modifier un fichier source, puis générer plusieurs fichiers, y compris api/openapi-spec/swagger.json dans le dépôt kubernetes/kubernetes.

Cette section montre comment générer la documentation de référence de l'API Kubernetes publiée, qui est générée par les outils de kubernetes-incubator/reference-docs. Ces outils prennent le fichier api/openapi-spec/swagger.json comme entrée.

Modification du Makefile dans kubernetes-incubator/reference-docs

Aller à <rdocs-base>, et ouvrez Makefile pour l'édition:

Définissez K8SROOT dans le répertoire de base de votre dépôt local kubernetes/kubernetes. Définissez WEBROOT sur le répertoire de base de votre référentiel kubernetes/website. Définissez MINOR_VERSION sur la version mineure de la documentation que vous souhaitez créer. Par exemple, si vous souhaitez créer des documents pour Kubernetes 1.9, définissez MINOR_VERSION sur 9. Enregistrez et fermez Makefile.

Copier la spécification OpenAPI

Le code de génération de document nécessite une copie locale de la spécification OpenAPI pour l'API Kubernetes. Allez sur <k8s-base> et vérifiez la branche qui a la spécification OpenAPI que vous voulez utiliser. Par exemple, si vous souhaitez générer des documents pour Kubernetes 1.9, consultez la branche release-1.9.

Retournez à <rdocs-base>. Entrez la commande suivante pour copier la spécification OpenAPI à partir du dépôt kubernetes/kubernetes vers un répertoire local:

make updateapispec

La sortie montre que le fichier a été copié:

cp ~/src/github.com/kubernetes/kubernetes/api/openapi-spec/swagger.json gen-apidocs/generators/openapi-spec/swagger.json

Construire l'image brodocs

Le code de génération de doc nécessite l'image Docker pwittrock/brodocs.

Cette commande crée l’image Docker pwittrock/brodocs. Il essaie également de transmettre l’image à DockerHub, mais c’est acceptable si cette étape échoue. Tant que vous avez l'image localement, la génération de code peut réussir.

make brodocs

Vérifiez que vous avez l'image brodocs:

docker images

La sortie affiche pwittrock / brodocs comme l'une des images disponibles:

REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
pwittrock/brodocs   latest              999d34a50d56        5 weeks ago         714MB

Exécuter le code de génération de doc

Générez et exécutez le code de génération de doc. Vous devrez peut-être exécuter la commande en tant que root:

cd <rdocs-base>
make api

Localiser les fichiers générés

Ces deux fichiers sont le résultat d’une construction réussie. Vérifiez qu'ils existent:

  • <rdocs-base>/gen-apidocs/generators/build/index.html
  • <rdocs-base>/gen-apidocs/generators/build/navData.js

Copier les documents générés dans le dépôt kubernetes/website

Les sections précédentes ont montré comment modifier un fichier source Kubernetes, générer une spécification OpenAPI, puis générer une documentation de référence pour la publication.

Cette section explique comment copier les documents générés sur le dépôt kubernetes/website. Les fichiers dans le dépôt kubernetes/website sont publiés sur le site web kubernetes.io. En particulier, le fichier généré index.html est publié ici.

Entrez la commande suivante pour copier les fichiers générés dans votre dépôt local kubernetes/website:

make copyapi

Allez à la base de votre dépôt local kubernetes/kubernetes, et regardez quels fichiers ont été modifiés:

cd <web-base>
git status

La sortie montre les fichiers modifiés:

On branch master
...
   modified:   docs/reference/generated/kubernetes-api/v1.9/index.html

Dans cet exemple, un seul fichier a été modifié. Rappelez-vous que vous avez généré les deux index.html et navData.js. Mais apparemment le généré navata.js n'est pas différent du navData.js c'était déjà dans le dépôt kubernetes/website.

Dans <web-base> executez git add et git commit pour enregistrer le commit du changement.

Soumettez vos modifications en tant que pull request au dépôt kubernetes/website. Surveillez votre pull request, et répondez aux commentaires des relecteurs au besoin. Continuez à surveiller votre pull request jusqu'à ce qu'elle ait été mergée.

Quelques minutes après que votre pull request soit fusionnée, vos modifications seront visibles dans la documentation de référence publiée.

A suivre

7.4.2 - Génération de la documentation de référence pour l'API de fédération Kubernetes

Federation Référence API Kubernetes Documentation

Cette page montre comment générer automatiquement des pages de référence pour l'API de fédération Kubernetes.

Pré-requis

  • Vous devez avoir Git installé.

  • Vous devez avoir Golang version 1.9.1 ou ultérieur installé, et votre variable d'environnement $GOPATH doit être définie.

  • Vous devez avoir Docker installé.

  • Vous devez savoir comment créer une pull request sur un dépôt GitHub. Généralement, cela implique la création d'un fork du dépôt. Pour plus d'informations, voir Création d'une pull request de documentation.

Exécution du script update-federation-api-docs.sh

Si vous ne possédez pas déjà le code source de la fédération Kubernetes, procurez-vous-le maintenant:

mkdir $GOPATH/src
cd $GOPATH/src
go get github.com/kubernetes/federation

Déterminez le répertoire de base de votre dépôt local kubernetes/federation. Par exemple, si vous avez suivi l'étape précédente pour obtenir le code source de la fédération, votre répertoire de base est $GOPATH/src/github.com/kubernetes/federation. Les étapes restantes se réfèrent à votre répertoire de base en tant que <fed-base>.

Exécutez le script de génération de documentation:

cd <fed-base>
hack/update-federation-api-reference-docs.sh

Le script exécute le registry.k8s.io/gen-swagger-docs image pour générer cet ensemble de documents de référence:

  • /docs/api-reference/extensions/v1beta1/operations.html
  • /docs/api-reference/extensions/v1beta1/definitions.html
  • /docs/api-reference/v1/operations.html
  • /docs/api-reference/v1/definitions.html

Les fichiers générés ne sont pas publiés automatiquement. Ils doivent être copiés manuellement sur dépôt kubernetes/website.

Ces fichiers sont publiés à kubernetes.io/docs/reference:

A suivre

7.4.3 - Génération de pages de référence pour les composants et les outils Kubernetes

Cette page montre comment utiliser l'outil update-importer-docs pour générer une documentation de référence pour les outils et les composants des dépôts Kubernetes et Federation.

Pré-requis

  • Vous avez besoin d'une machine qui exécute Linux ou macOS.

  • Ces logiciels doivent être installés:

  • Votre variable d'environnement $GOPATH doit être définie.

  • Vous devez savoir comment créer une pull request sur un dépôt GitHub. Cela implique généralement la création d’un fork d'un dépôt. Pour plus d'informations, consultez Créer une Pull Request de documentation.

Obtenir deux dépôts

Si vous n'avez pas déjà le dépôt kubernetes/website, obtenez le maintenant:

mkdir $GOPATH/src
cd $GOPATH/src
go get github.com/kubernetes/website

Déterminez le répertoire de base de votre clone du dépôt kubernetes/website. Par exemple, si vous avez suivi l’étape précédente pour obtenir le dépôt, votre répertoire de base est $GOPATH/src/github.com/kubernetes/website. Les étapes restantes se réfèrent à votre répertoire de base en tant que <web-base>.

Si vous envisagez d’apporter des modifications aux documents de référence et si vous ne disposez pas déjà du dépôt kubernetes/kubernetes, obtenez-le maintenant:

mkdir $GOPATH/src
cd $GOPATH/src
go get github.com/kubernetes/kubernetes

Déterminez le répertoire de base de votre clone du dépôt kubernetes/kubernetes. Par exemple, si vous avez suivi l’étape précédente pour obtenir le dépôt, votre répertoire de base est $GOPATH/src/github.com/kubernetes/kubernetes. Les étapes restantes se réfèrent à votre répertoire de base en tant que <k8s-base>.

Modification du code source de Kubernetes

La documentation de référence pour les composants et les outils Kubernetes est générée automatiquement à partir du code source de Kubernetes. Si vous souhaitez modifier la documentation de référence, commencez par modifier un ou plusieurs commentaires dans le code source de Kubernetes. Faites le changement dans votre dépôt local kubernetes/kubernetes, puis soumettez une pull request sur la branche master github.com/kubernetes/kubernetes.

PR 56942 est un exemple de pull request qui modifie les commentaires dans le code source de Kubernetes.

Surveillez votre pull request, et répondez aux commentaires des relecteurs. Continuez à surveiller votre pull request jusqu'à ce qu'elle soit mergée dans la branche master du dépot kubernetes/kubernetes.

Selectionnez vos commits dans une branche release

Vos commits sont sur la branche master, qui est utilisée pour le développement sur la prochaine sortie de Kubernetes. Si vous souhaitez que vos commits apparaissent dans la documentation d'une version Kubernetes déjà publiée, vous devez proposer que vos commits soit sélectionnée dans la branche de publication.

Par exemple, supposons que la branche master est utilisée pour développer Kubernetes 1.10, et vous voulez transférer vos commits sur la branche release-1.9. Pour savoir comment faire cela, consultez Propose a Cherry Pick.

Surveillez votre pull request cherry-pick jusqu'à ce qu'elle soit mergée dans la branche release.

Vue générale de update-imported-docs

L'outil update-importer-docs se trouve dans le répertoire kubernetes/website/update-importer-docs/. L'outil effectue les étapes suivantes:

  1. Effectuez un clone des différents dépots spéciés dans le fichier de configuration. Afin de générer des documents de référence, les dépôts clonés par défaut sont: kubernetes-incubator/reference-docs et kubernetes/federation.
  2. Effectuez les commandes dans les dépôts clonés pour préparer le générateur de documentation et génerer les fichiers Markdown.
  3. Copiez les fichiers markdown générés dans un copie locale du dépôt kubernetes/website. Les fichiers doivent être mis dans les dossiers spécifiés dans le fichier de configuration.

Quand les fichiers Markdown sont dans votre clone local du dépot kubernetes/website, vous pouvez les soumettre dans une pull request vers kubernetes/website.

Personnaliser le fichier de configuration

Ouvrez <web-base>/update-importer-docs/reference.yml pour le modifier. Ne modifiez pas le contenu de l'entrée generate-command sauf si vous comprenez ce qu'elle fait et devez modifier la branche de release spécifiée.

repos:
- name: reference-docs
  remote: https://github.com/kubernetes-incubator/reference-docs.git
  # Ceci et la commande generate ci-dessous nécessitent une modification lorsque les branches de référence-docs sont correctement définies
  branch: master
  generate-command: |
    cd $GOPATH
    git clone https://github.com/kubernetes/kubernetes.git src/k8s.io/kubernetes
    cd src/k8s.io/kubernetes
    git checkout release-1.11
    make generated_files
    cp -L -R vendor $GOPATH/src
    rm -r vendor
    cd $GOPATH
    go get -v github.com/kubernetes-incubator/reference-docs/gen-compdocs
    cd src/github.com/kubernetes-incubator/reference-docs/
    make comp

Dans reference.yml, les attributs files est une liste d'objets ayant des attributs src et dst. L'attribut src spécifie l'emplacement d'un fichier Markdown généré, et l'attribut dst spécifie où copier ce fichier dans le dépôt local kubernetes/website. Par exemple:

repos:
- name: reference-docs
  remote: https://github.com/kubernetes-incubator/reference-docs.git
  files:
  - src: gen-compdocs/build/kube-apiserver.md
    dst: content/en/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-apiserver.md
  ...

Notez que lorsqu'il y a beaucoup de fichiers à copier du même répertoire source dans le même répertoire de destination, vous pouvez utiliser des caractères génériques dans la valeur donnée à src et vous pouvez simplement fournir le nom du répertoire comme valeur pour dst. Par exemple:

  files:
  - src: gen-compdocs/build/kubeadm*.md
    dst: content/en/docs/reference/setup-tools/kubeadm/generated/

Exécution de l'outil update-importer-docs

Après avoir revu et/ou personnalisé le fichier reference.yaml, vous pouvez exécuter l'outil update-imports-docs:

cd <web-base>/update-imported-docs
./update-imported-docs reference.yml

Ajouter et valider des modifications dans kubernetes/website

Répertoriez les fichiers générés et copiés dans le dépôt kubernetes/website:

cd <web-base>
git status

La sortie affiche les fichiers nouveaux et modifiés. Par exemple, la sortie pourrait ressembler à ceci:

...

    modified:   content/en/docs/reference/command-line-tools-reference/cloud-controller-manager.md
    modified:   content/en/docs/reference/command-line-tools-reference/federation-apiserver.md
    modified:   content/en/docs/reference/command-line-tools-reference/federation-controller-manager.md
    modified:   content/en/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-apiserver.md
    modified:   content/en/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-controller-manager.md
    modified:   content/en/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-proxy.md
    modified:   content/en/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-scheduler.md
...

Exécutez git add et git commit pour faire un commit de ces fichiers.

Créer une pull request

Créez une pull request vers le dépôt kubernetes/website. Consultez votre pull request et répondez aux corrections suggérées par les rélecteurs jusqu'à ce que la pull request soit acceptée et mergée.

Quelques minutes après le merge votre pull request, vos références mises à jour seront visibles dans la documentation publiée.

A suivre

7.5 - Participez au SIG Docs

SIG Docs est l'un des groupes d'intérêts spéciaux au sein du projet Kubernetes, axé sur la rédaction, la mise à jour et la maintenance de la documentation de Kubernetes dans son ensemble. Pour plus d'informations sur le SIG consultez le dépôt GitHub de la communauté.

SIG Docs accueille le contenu et les critiques de tous les contributeurs. Tout le monde peut ouvrir une pull request (PR), et tout le monde est invité à déposer des questions sur le contenu ou à commenter les pull requests ouvertes.

Dans SIG Docs, vous pouvez aussi devenir un membre, relecteur, ou approbateur. Ces rôles nécessitent un plus grand accès et impliquent certaines responsabilités pour approuver et valider les changements. Voir appartenance à la communauté pour plus d'informations sur le fonctionnement de l'adhésion au sein de la communauté Kubernetes. Le reste de ce document décrit certaines fonctions uniques de ces rôles au sein du SIG Docs, responsable de la gestion de l’un des aspects les plus accessibles du public de Kubernetes: le site Web et la documentation de Kubernetes.

Rôles et responsabilités

Lorsqu'une pull request est mergée à la branche utilisée pour publier le contenu (actuellement master), ce contenu est publié et disponible dans le monde entier. Pour nous assurer que la qualité de notre contenu publié est élevée, nous limitons aux approbateurs SIG Docs le droit de merger des pull requests. Voici comment ce processus fonctionne.

  • Lorsqu'une pull request a les deux labels lgtm et approve et n'a pas de label hold, la pull request est mergée automatiquement.
  • Les membres de l'organisation Kubernetes et les approbateurs SIG Docs peuvent ajouter des commentaires à une pull request ou empêcher le merge automatique d'une pull request donnée (en ajoutant un commentaire /hold ou en retirant un commentaire /lgtm).
  • Tout membre de Kubernetes peut ajouter le label lgtm, en ajoutant un commentaire /lgtm.
  • Seul un approbateur membre de SIG Docs peut causer le merge d'une pull request en ajoutant un commentaire /approve. Certains approbateurs remplissent également des rôles spécifiques supplémentaires, tels que PR Wrangler or président(e) du SIG Docs.

Pour plus d'informations sur les attentes et les différences entre les rôles de membre de l'organisation Kubernetes et d'approbateurs SIG Docs, voir Types de contributeur. Les sections suivantes couvrent plus de détails sur ces rôles et leur fonctionnement dans SIG-Docs.

N'importe qui

Tout le monde peut ouvrir un ticket sur n'importe quelle partie de Kubernetes, y compris la documentation.

Toute personne ayant signé le CLA peut ouvrir une Pull Request. Si vous ne pouvez pas signer le CLA, le projet Kubernetes ne peut pas accepter votre contribution.

Membres

Tout membre de l'organisation Kubernetes peut faire une revue d'une pull request, et les membres de l’équipe SIG Docs demandent fréquemment aux membres d’autres SIG d'effectuer des révisions de documents pour des raisons de précision technique. SIG Docs accueille également des critiques et des commentaires indépendamment du statut de membre d'une personne dans l'organisation Kubernetes. Vous pouvez indiquer votre approbation en ajoutant un commentaire de /lgtm à une pull request. Si vous n'êtes pas membre de l'organisation Kubernetes, votre /lgtm n'a aucun effet sur les systèmes automatisés.

Tout membre de l’organisation Kubernetes peut ajouter un commentaire / hold pour empêcher la pull request d'être mergée. Tout membre peut également supprimer un commentaire /hold pour merger une PR s'il a déjà les deux commentaires /lgtm et /approve appliqué par les personnes appropriées.

Devenir membre

Après avoir soumis avec succès au moins 5 pull requests significatives, vous pouvez demander l'adhésion dans l'organisation Kubernetes. Suivez ces étapes:

  1. Trouvez deux relecteurs ou approbateurs pour parrainer votre adhésion.

    Demander un parrainage dans le canal #sig-docs sur l'instance de Kubernetes Slack ou sur la mailing list SIG Docs.

  2. Ouvrez un ticket Github dans le dépôt kubernetes/org pour adhérer à l'organisation. Remplissez le modèle en suivant les directives de l'Adhésion à la communauté.

  3. Informez vos sponsors du ticket Github, soit en les mentionnant dans le ticket Github (en ajoutant un commentaire avec @<Github-username>) ou en leur envoyant directement le lien, afin qu’ils puissent ajouter un vote + 1.

  4. Lorsque votre adhésion est approuvée, le membre de l'équipe d'administration github affecté à votre demande met à jour le ticket Github pour indiquer son approbation, puis ferme le ticket Github. Félicitations, vous êtes maintenant membre!

Si, pour une raison quelconque, votre demande d'adhésion n'est pas acceptée immédiatement, le comité des membres fournit des informations ou des mesures à prendre avant de présenter une nouvelle demande.

Relecteurs

Les relecteurs sont membres du groupe Github @kubernetes/sig-docs-pr-reviews. Voir Equipes et groupes au sein de SIG Docs.

Les relecteurs examinent les Pull Request de documentation et font des commentaires sur les changements proposés.

L'automatisation assigne des relecteurs aux pull requests, et les contributeurs peuvent demander une revue d'un relecteur spécifique en laissant un commentaire tel que: /assign [@_github_handle]. Pour indiquer qu'une pull request est techniquement exacte et ne nécessite aucune modification supplémentaire, un examinateur ajoute un commentaire /lgtm à la Pull Request.

Si le relecteur affecté n'a pas encore revu le contenu, un autre relecteur peut intervenir. En outre, vous pouvez affecter des relecteurs techniques et attendre qu'ils fournissent des /lgtm.

Pour un changement trivial ou ne nécessitant aucun examen technique, l'approbateur SIG Docs peut fournir le /lgtm aussi.

Un commentaire /approve d'un relecteur est ignoré par l'automatisation.

Pour en savoir plus sur comment devenir un relecteur SIG Docs et sur les responsabilités et l’engagement de temps que cela implique, voir Devenir relecteur ou approbateur.

Devenir relecteur

Lorsque vous remplissez les conditions requises, vous pouvez devenir un relecteur SIG Docs. Les relecteurs d'autres SIG doivent demander séparément le statut de relecteur dans le SIG Docs.

Pour postuler, ouvrez une pull request et ajoutez vous à la section reviewers du fichier top-level OWNERS dans le dépôt kubernetes/website. Affectez la PR à un ou plusieurs approbateurs SIG Docs.

Si votre pull request est approuvée, vous êtes maintenant un relecteur SIG Docs. K8s-ci-robot vous assignera et vous suggérera en tant que relecteur pour les nouvelles Pull Requests.

Si vous êtes approuvé, demandez qu’un approbateur SIG Docs en cours vous ajoute au groupe Github @kubernetes/sig-docs-pr-reviews. Seuls les membres du groupe Github kubernetes-website-admins peuvent ajouter de nouveaux membres à un groupe Github.

Approbateurs

Les approbateurs sont membres du groupe Github @kubernetes/sig-docs-maintainers. Voir Equipes et groupes au sein de SIG Docs.

Les approbateurs ont la capacité de merger une PR, et ainsi, publier du contenu sur le site Web de Kubernetes. Pour approuver une PR, un approbateur laisse un commentaire /approve sur la PR. Si quelqu'un qui n'est pas un approbateur laisse le commentaire d'approbation, l'automatisation l'ignore.

Si la PR a déjà un /lgtm, ou si l'approbateur fait également des commentaires avec /lgtm, la PR est mergée automatiquement. Un approbateur SIG Docs ne doit laisser qu'un /lgtm sur un changement qui ne nécessite pas de relecture supplémentaire.

Pour en savoir plus sur comment devenir un approbateur SIG Docs et sur les responsabilités et l’engagement de temps que cela implique, voir Devenir relecteur ou approbateur.

Devenir approbateur

Lorsque vous remplissez les conditions requises, vous pouvez devenir un approbateur SIG Docs. Les approbateurs appartenant à d'autres SIG doivent demander séparément le statut d'approbateur dans SIG Docs.

Pour postuler, ouvrez une pull request pour vous ajouter à la section approvers du fichier top-level OWNERS dans le dépot kubernetes/website. Affectez la PR à un ou plusieurs approbateurs SIG Docs.

Si votre Pull Request est approuvée, vous êtes à présent approbateur SIG Docs. Le K8s-ci-robot vous assignera et vous suggérera en tant que relecteur pour les nouvelles Pull Requests.

Si vous êtes approuvé, demandez qu’un approbateur SIG Docs en cours vous ajoute au groupe Github @kubernetes/sig-docs-maintainers. Seuls les membres du groupe Github kubernetes-website-admins peuvent ajouter de nouveaux membres à un groupe Github.

Devenir un administrateur de site Web

Les membres du groupe GitHub kubernetes-website-admins peuvent gérer l’appartenance au groupe Github et disposer de tous les droits administratifs sur les paramètres du dépôt, y compris la possibilité d'ajouter, de supprimer et de debugger des Webhooks. Tous les approbateurs SIG Docs n'ont pas besoin de ce niveau d'accès.

Si vous pensez avoir besoin de ce niveau d’accès, adressez-vous à un administrateur de site Web existant ou posez la question dans le canal Slack #sig-docs.

Auxiliaires de traitement des Pull Requests

Les approbateurs SIG Docs sont ajoutés au calendrier de rotations des auxiliaires de traitement des PullRequests pour les rotations hebdomadaires. Tous les approbateurs SIG Docs devraient participer à cette rotation. Voir Soyez l'auxiliaire des PR pendant une semaine pour plus de détails.

Présidence du SIG Docs

Chaque SIG, y compris SIG Docs, sélectionne un ou plusieurs membres du SIG qui assumeront les fonctions de président(e). Ce sont des points de contact entre SIG Docs et d’autres parties de l’organisation Kubernetes. Ils nécessitent une connaissance approfondie de la structure du projet Kubernetes dans son ensemble et du fonctionnement de SIG Docs au sein de celui-ci. Voir Direction pour la liste actuelle des président(e)s.

Equipes SIG Docs et automatisation

L'automatisation dans SIG Docs repose sur deux mécanismes différents: Groupes Github et fichiers OWNERS.

Groupes Github

Le groupe SIG Docs définit deux équipes sur Github:

Chacun peut être référencé avec son @name dans Github, commentez pour communiquer avec tous les membres de ce groupe.

Ces équipes peuvent avoir des membres en commun. Pour l'affectation des tickets, des pull requests, et aider la validation des PR, l'automatisation utilise les informations des fichiers OWNERS.

OWNERS files et front-matter

Le projet Kubernetes utilise un outil d'automatisation appelé prow pour l'automatisation liée aux Github issues et aux pull requests. Le dépôt du site web Kubernetes utilise deux plugins prow:

  • blunderbuss
  • approve

Ces deux plugins utilisent les fichiers OWNERS et OWNERS_ALIASES à la racine du dépôt Github kubernetes/website pour contrôler comment prow fonctionne.

Un fichier OWNERS contient une liste de personnes qui sont des relecteurs et des approbateurs SIG Docs. Les fichiers OWNERS existent aussi dans les sous-dossiers, et peuvent ignorer qui peut agir en tant que relecteur ou approbateur des fichiers de ce sous-répertoire et de ses descendants. Pour plus d'informations sur les fichiers OWNERS en général, voir OWNERS.

En outre, un fichier Markdown individuel peut répertorier les relecteurs et les approbateurs dans l'entête, soit en répertoriant les noms d’utilisateur ou les groupes de Github.

La combinaison des fichiers OWNERS et des entêtes dans les fichiers Markdown déterminent les suggestions automatiques de relecteurs dans la PullRequest.

A suivre

Pour plus d'informations sur la contribution à la documentation Kubernetes, voir:

7.6 - Traduction de la documentation Kubernetes

La documentation de Kubernetes est disponible dans plusieurs langues. Nous vous encourageons à ajouter de nouvelles traductions!

Commencer

Les traductions doivent avoir certains pré-requis pour le workflow (comment traduire) et la sortie (quoi traduire) avant de publier.

Pour ajouter une nouvelle localisation de la documentation de Kubernetes, vous devrez mettre à jour le site web en modifiant le paramètre site configuration et directory structure. Alors vous pouvez commencer la traduction de documents!

Indiquez à Kubernetes SIG Docs que vous souhaitez créer une traduction! Rejoignez le canal Slack SIG Docs. Nous sommes heureux de vous aider à démarrer et à répondre à toutes vos questions.

Toutes les équipes de traduction doivent être autonomes avec leurs propres ressources. Nous sommes heureux d'accueillir votre travail, mais nous ne pouvons pas le traduire pour vous.

Fork et cloner le dépôt

D'abord, créez votre fork du dépôt kubernetes/website.

Ensuite, clonez ce dépôt et mettez vous dedans (avec une commande cd):

git clone https://github.com/kubernetes/website
cd website

Trouvez votre code de langue à deux lettres

Consultez la norme ISO 639-1 pour le code de pays en deux lettres de votre localisation. Par exemple, le code à deux lettres pour l'allemand est de.

Modifier la configuration du site

Le site web de Kubernetes utilise Hugo comme son web framework. La configuration Hugo du site Web se trouve dans le fichier hugo.toml. Pour prendre en charge une nouvelle localisation, vous devrez modifier hugo.toml.

Ajoutez un bloc de configuration pour la nouvelle langue dans hugo.toml, sous le bloc [languages] existant. Le bloc allemand, par exemple, ressemble à :

[languages.de]
title = "Kubernetes"
description = "Produktionsreife Container-Verwaltung"
languageName = "Deutsch"
contentDir = "content/de"
weight = 3

Lors de l'attribution d'un paramètre de weight à votre bloc, trouvez le bloc de langue ayant le weight le plus élevé et ajoutez 1 à cette valeur.

Pour plus d'informations sur le support multilingue de Hugo, voir "Multilingual Mode".

Ajouter un nouveau répertoire de localisation

Ajoutez un sous-répertoire spécifique à la langue dans le répertoire content du dépôt. Par exemple, le code à deux lettres pour l'allemand est "de" :

mkdir content/de

Ajouter un README localisé

Pour guider les autres contributeurs à la localisation, ajoutez un nouveau README-**.md au plus haut niveau de kubernetes/website, où ** est le code de langue à deux lettres. Par exemple, un fichier README allemand serait README-de.md.

Fournir des conseils aux contributeurs à la localisation dans le fichier localisé README-**.md. Incluez les mêmes informations que celles contenues dans README.mdainsi que :

  • Un point de contact pour le projet de localisation
  • Toute information spécifique à la localisation

Après avoir créé le fichier README localisé, ajoutez un lien vers le fichier à partir du fichier anglais principal, [README.md's Localizing Kubernetes Documentation] et incluez les coordonnées des personnes-ressources en anglais. Vous pouvez fournir un identifiant GitHub, une adresse e-mail, Slack channel, ou toute autre méthode de contact.

Translating documents

Localiser toute la documentation de Kubernetes est une tâche énorme. Il n'y a pas de mal à commencer petit et progresser avec le temps.

Au minimum, toutes les localisations doivent inclure :

DescriptionURLs
HomeAll heading and subheading URLs
SetupAll heading and subheading URLs
TutorialsKubernetes Basics, Hello Minikube
Site stringsAll site strings in a new localized TOML file

Les documents traduits doivent résider dans leur propre sous-répertoire content/**/, mais sinon suivre le même chemin URL que la source anglaise. Par exemple, pour préparer le tutoriel Kubernetes Basics à traduire en allemand, créez un sous-dossier sous le dossier `content/de/' et copiez la source anglaise :

mkdir -p content/de/docs/tutorials
cp content/en/docs/tutorials/kubernetes-basics.md content/de/docs/tutorials/kubernetes-basics.md

Pour un exemple de demande liée à la localisation pull request, this pull request au Kubernetes website repo a ajouté la localisation coréenne aux documents Kubernetes.

Fichiers sources

Les localisations doivent utiliser les fichiers anglais de la version la plus récente comme source. La version la plus récente est v1.31.

Pour trouver les fichiers sources de la version la plus récente :

  1. Accédez au dépôt du site web de Kubernetes à l'adresse suivante https://github.com/kubernetes/website.
  2. Sélectionnez la branche `release-1.X' pour la version la plus récente.

La dernière version est v1.31, donc la branche de la release la plus récente est release-1.31.

Chaînes de sites en i18n/

Les localisations doivent inclure le contenu des éléments suivants i18n/en.toml dans un nouveau fichier spécifique à la langue. Prenons l'allemand comme exemple : i18n/de.toml.

Ajouter un nouveau fichier de localisation dans i18n/. Par exemple, avec l'allemand (de) :

cp i18n/en.toml i18n/de.toml

Traduisez ensuite la valeur de chaque chaîne de caractères :

[docs_label_i_am]
other = "ICH BIN..."

La localisation des chaînes de caractères du site vous permet de personnaliser le texte et les fonctionnalités du site : par exemple, le texte du copyright légal dans le pied de page de chaque page.

Logistique de projet

Contactez les responsables du SIG Docs

Contactez l'un des présidents du Kubernetes SIG Docs lorsque vous démarrez une nouvelle localisation.

Mainteneurs

Chaque traduction doit fournir ses propres responsables. Les responsables peuvent appartenir à une ou plusieurs organisations. Dans la mesure du possible, les pull requests de traduction doivent être approuvées par un relecteur d'une organisation différente de celle du traducteur.

Une traduction doit avoir un minimum de deux mainteneurs. (Il n'est pas possible de relire et d'approuver son propre travail.)

Gestion des branches

Étant donné que les projets de traduction sont des efforts hautement collaboratifs, nous encourageons les équipes à travailler à partir d’une branche de développement partagée.

Pour collaborer sur une branche de développement:

  1. A team member opens a development branch, usually by opening a new pull request against a source branch on https://github.com/kubernetes/website.

    Nous recommandons le schéma de nommage de branche suivant :

    dev-<source version>-<language code>.<team milestone>

    Par exemple, un approbateur d'une équipe de localisation allemande ouvre la branche développement dev-1.12-de.1 directement contre le dépôt kubernetes/website, basé sur la branche source pour Kubernetes v1.12.

  2. Les contributeurs individuels ouvrent des branches de fonctionnalités basées sur la branche de développement.

    Par exemple, un contributeur allemand ouvre une pull request avec les modifications suivantes kubernetes:dev-1.12-de.1 sur username:local-branch-name.

  3. Les approbateurs examinent et mergent les branches de fonctionnalités dans la branche de développement.

  4. Périodiquement, un approbateur fusionne la branche de développement à sa branche source.

Répétez les étapes 1 à 4 au besoin jusqu'à ce que la localisation soit terminée. Par exemple, les branches de développement allemandes suivantes le seraient : dev-1.12-de.2, dev-1.12-de.3, etc.

Les équipes doivent fusionner le contenu localisé dans la même branche de publication d'où provient le contenu. Par exemple, une direction du développement provenant de release-1.31 doit se fonder sur release-1.31.

Un approbateur doit maintenir une branche de développement en la tenant à jour avec sa branche source et en résolvant les conflits entre les branches. Plus une branche de développement reste ouverte longtemps, plus elle nécessite généralement de maintenance. Envisagez de merger périodiquement les branches de développement et d’en ouvrir de nouvelles, plutôt que de conserver une branche de développement extrêmement ancienne.

Seuls les approbateurs peuvent accepter les pull requests, mais n'importe qui peut en ouvrir une avec une nouvelle branche de développement. Aucune autorisation spéciale n'est requise.

Pour plus d'informations sur le travail à partir de forks ou directement à partir du dépôt, voir "fork and clone the repo".

Upstream contributions

SIG Docs souhaite la bienvenue aux contributions et corrections upstream à la source anglaise.

A suivre

Une fois qu'une traduction répond aux exigences de logistique et à une couverture admissible, le SIG docs se chargera des taches suivantes: