コンセプト

• 1: 概要
• 1.1: Kubernetesのコンポーネント
• 1.2: Kubernetes API
• 1.3: Kubernetesオブジェクトを利用する
• 1.3.1: Kubernetesオブジェクトを理解する
• 1.3.2: Kubernetesオブジェクト管理
• 1.3.3: オブジェクトの名前とID
• 1.3.4: ラベル(Labels)とセレクター(Selectors)
• 1.3.5: Namespace(名前空間)
• 1.3.6: アノテーション(Annotations)
• 1.3.7: フィールドセレクター(Field Selectors)
• 1.3.8: ファイナライザー(Finalizers)
• 1.3.9: オーナーと従属
• 1.3.10: 推奨ラベル(Recommended Labels)
• 2: クラスターのアーキテクチャ
• 2.1: ノード
• 2.2: ノードとコントロールプレーン間の通信
• 2.3: リース
• 2.4: コントローラー
• 2.5: クラウドコントローラーマネージャー
• 2.6: cgroup v2について
• 2.7: Kubernetesの自己修復機能
• 2.8: コンテナランタイムインターフェース(CRI)
• 2.9: ガベージコレクション
• 3: コンテナ
• 3.1: イメージ
• 3.2: コンテナ環境
• 3.3: ランタイムクラス(Runtime Class)
• 3.4: コンテナライフサイクルフック
• 4: ワークロード
• 4.1: Pod
• 4.1.1: Podのライフサイクル
• 4.1.2: Initコンテナ
• 4.1.3: サイドカーコンテナ
• 4.1.4: エフェメラルコンテナ
• 4.1.5: Disruption
• 4.1.6: Podのホスト名
• 4.1.7: ユーザー名前空間
• 4.1.8: Downward API
• 4.2: ワークロードリソース
• 4.2.1: Deployment
• 4.2.2: ReplicaSet
• 4.2.3: StatefulSet
• 4.2.4: DaemonSet
• 4.2.5: Job
• 4.2.6: 終了したリソースのためのTTLコントローラー(TTL Controller for Finished Resources)
• 4.2.7: CronJob
• 4.3: ワークロードの管理
• 4.4: ワークロードの自動スケーリング
• 5: Service、負荷分散とネットワーキング
• 5.1: Service
• 5.2: Ingress
• 5.3: サービスとアプリケーションの接続
• 5.4: Ingressコントローラー
• 5.5: Gateway API
• 5.6: EndpointSlice
• 5.7: ネットワークポリシー
• 5.8: ServiceとPodに対するDNS
• 5.9: IPv4/IPv6デュアルスタック
• 5.10: トポロジーを意識したルーティング
• 5.11: ServiceのClusterIPの割り当て
• 5.12: サービス内部トラフィックポリシー
• 6: ストレージ
• 6.1: ボリューム
• 6.2: 永続ボリューム
• 6.3: 投影ボリューム
• 6.4: エフェメラルボリューム
• 6.5: VolumeAttributesClass
• 6.6: ストレージクラス
• 6.7: ボリュームの動的プロビジョニング(Dynamic Volume Provisioning)
• 6.8: ボリュームのスナップショット
• 6.9: VolumeSnapshotClass
• 6.10: CSI Volume Cloning
• 6.11: ストレージ容量
• 6.12: ノード固有のボリューム制限
• 6.13: ボリュームヘルスモニタリング
• 7: 設定
• 7.1: 設定のベストプラクティス
• 7.2: ConfigMap
• 7.3: Secret
• 7.4: Liveness、ReadinessおよびStartup Probe
• 7.5: コンテナのリソース管理
• 7.6: kubeconfigファイルを使用してクラスターアクセスを組織する
• 7.7: Windowsノードにおけるリソース管理
• 8: セキュリティ
• 8.1: クラウドネイティブセキュリティの概要
• 8.2: Podセキュリティの標準
• 8.3: クラウドネイティブセキュリティとKubernetes
• 8.4: Podのセキュリティアドミッション
• 8.5: サービスアカウント
• 8.6: Podセキュリティポリシー
• 8.7: Linuxノードのセキュリティ
• 8.8: Windowsノードのセキュリティ
• 8.9: Kubernetes APIへのアクセスコントロール
• 8.10: ロールベースアクセスコントロールのグッドプラクティス
• 8.11: Kubernetes Secretの適切な使用方法
• 8.12: Kubernetes APIサーバーのバイパスリスク
• 8.13: 堅牢化ガイド - 認証メカニズム
• 8.14: セキュリティチェックリスト
• 9: ポリシー
• 9.1: Limit Range
• 9.2: リソースクォータ
• 9.3: プロセスIDの制限と予約
• 9.4: ノードリソースマネージャー
• 10: スケジューリング、プリエンプションと退避
• 10.1: Kubernetesのスケジューラー
• 10.2: ノード上へのPodのスケジューリング
• 10.3: Podのオーバーヘッド
• 10.4: Podトポロジー分散制約
• 10.5: Podのスケジューリング準備
• 10.6: TaintとToleration
• 10.7: スケジューリングフレームワーク
• 10.8: 動的リソース割り当て
• 10.9: スケジューラーのパフォーマンスチューニング
• 10.10: 拡張リソースのリソースビンパッキング
• 10.11: Podの優先度とプリエンプション
• 10.12: ノードの圧迫による退避
• 10.13: APIを起点とした退避
• 11: クラスターの管理
• 11.1: クラスター管理の概要
• 11.2: ノードの自動スケーリング
• 11.3: 証明書
• 11.4: リソースの管理
• 11.5: クラスターのネットワーク
• 11.6: ロギングのアーキテクチャ
• 11.7: Kubernetesコントロールプレーンコンポーネントの互換性バージョン
• 11.8: Kubernetesオブジェクトの状態メトリクス
• 11.9: システムログ
• 11.10: Kubernetesのプロキシ
• 11.11: アドオンのインストール
• 12: Kubernetesを拡張する
• 12.1: Kubernetesクラスターの拡張
• 12.2: Kubernetes APIの拡張
• 12.2.1: カスタムリソース
• 12.2.2: アグリゲーションレイヤーを使ったKubernetes APIの拡張
• 12.3: オペレーターパターン
• 12.4: コンピュート、ストレージ、ネットワーキングの拡張機能
• 12.4.1: ネットワークプラグイン

1 - 概要

このページでは、Kubernetesの概要について説明します。

Kubernetesの名称は、ギリシャ語に由来し、操舵手やパイロットを意味しています。 "K"と"s"の間にある8つの文字を数えることから、K8sが略語として使われています。 Googleは2014年にKubernetesプロジェクトをオープンソース化しました。 Kubernetesは、本番環境で大規模なワークロードを稼働させたGoogleの15年以上の経験と、コミュニティからの最高のアイディアや実践を組み合わせています。

Kubernetesが必要な理由と提供する機能

コンテナは、アプリケーションを集約して実行する良い方法です。本番環境では、アプリケーションを実行しダウンタイムが発生しないように、コンテナを管理する必要があります。例えば、コンテナがダウンした場合、他のコンテナを起動する必要があります。このような動作がシステムに組み込まれていると、管理が簡単になるのではないでしょうか？

そこを助けてくれるのがKubernetesです！Kubernetesは分散システムを弾力的に実行するフレームワークを提供してくれます。あなたのアプリケーションのためにスケーリングとフェイルオーバーの面倒を見てくれて、デプロイのパターンなどを提供します。例えば、Kubernetesはシステムにカナリアデプロイを簡単に管理することができます。

Kubernetesは以下を提供します。

• サービスディスカバリと負荷分散 Kubernetesは、DNS名または独自のIPアドレスを使ってコンテナを公開することができます。コンテナへのトラフィックが多い場合は、Kubernetesは負荷分散し、ネットワークトラフィックを振り分けることができるため、デプロイが安定します。
• ストレージオーケストレーション Kubernetesは、ローカルストレージやパブリッククラウドプロバイダーなど、選択したストレージシステムを自動でマウントすることができます。
• 自動化されたロールアウトとロールバック Kubernetesを使うとデプロイしたコンテナのあるべき状態を記述することができ、制御されたスピードで実際の状態をあるべき状態に変更することができます。例えば、アプリケーションのデプロイのために、新しいコンテナの作成や既存コンテナの削除、新しいコンテナにあらゆるリソースを適用する作業を、Kubernetesで自動化できます。
• 自動ビンパッキング コンテナ化されたタスクを実行するノードのクラスターをKubernetesへ提供します。各コンテナがどれくらいCPUやメモリ(RAM)を必要とするのかをKubernetesに宣言することができます。Kubernetesはコンテナをノードにあわせて調整することができ、リソースを最大限に活用してくれます。
• 自己修復 Kubernetesは、処理が失敗したコンテナを再起動し、コンテナを入れ替え、定義したヘルスチェックに応答しないコンテナを強制終了します。処理の準備ができるまでは、クライアントに通知しません。
• 機密情報と構成管理 Kubernetesは、パスワードやOAuthトークン、SSHキーなどの機密の情報を保持し、管理することができます。機密情報をデプロイし、コンテナイメージを再作成することなくアプリケーションの構成情報を更新することができます。スタック構成の中で機密情報を晒してしまうこともありません。
• バッチの実行 サービスに加えて、KubernetesはバッチやCIのワークロードを管理し、必要であれば障害が発生したコンテナを置き換えることもできます。
• 水平スケーリング 簡単なコマンド、UI、あるいはCPU使用率に基づいて自動的に、アプリケーションをスケールイン、スケールアウトできます。
• IPv4/IPv6デュアルスタック PodとServiceに、IPv4とIPv6アドレスを割り当てます。
• 拡張性のある設計 アップストリームのソースコードを変更することなく、Kubernetesクラスターに機能を追加できます。

Kubernetesにないもの

Kubernetesは、従来型の全部入りなPaaS(Platform as a Service)のシステムではありません。Kubernetesはハードウェアレベルではなく、コンテナレベルで動作するため、デプロイ、スケーリング、負荷分散といったPaaSが提供するのと共通の機能をいくつか提供し、またユーザーはロギングやモニタリング及びアラートを行うソリューションを統合できます。また一方、Kubernetesはモノリシックでなく、標準のソリューションは選択が自由で、追加と削除が容易な構成になっています。Kubernetesは開発プラットフォーム構築のためにビルディングブロックを提供しますが、重要な部分はユーザーの選択と柔軟性を維持しています。

Kubernetesは...

• サポートするアプリケーションの種類を制限しません。Kubernetesは、ステートレス、ステートフルやデータ処理のワークロードなど、非常に多様なワークロードをサポートすることを目的としています。アプリケーションがコンテナで実行できるのであれば、Kubernetes上で問題なく実行できるはずです。
• ソースコードのデプロイやアプリケーションのビルドは行いません。継続的なインテグレーション、デリバリ、デプロイ(CI/CD)のワークフローは、技術的な要件だけでなく組織の文化や好みで決められます。
• ミドルウェア(例:メッセージバス)、データ処理フレームワーク(例:Spark)、データベース(例:MySQL)、キャッシュ、クラスターストレージシステム(例:Ceph)といったアプリケーションレベルの機能を組み込んで提供しません。それらのコンポーネントは、Kubernetes上で実行することもできますし、Open Service Brokerのようなポータブルメカニズムを経由してKubernetes上で実行されるアプリケーションからアクセスすることも可能です。
• ロギング、モニタリングやアラートを行うソリューションは指定しません。PoCとしていくつかのインテグレーションとメトリクスを収集し出力するメカニズムを提供します。
• 構成言語/システム(例:Jsonnet)の提供も指示もしません。任意の形式の宣言型仕様の対象となる可能性のある宣言型APIを提供します。
• 統合的なマシンの構成、メンテナンス、管理、または自己修復を行うシステムは提供も採用も行いません。
• さらに、Kubernetesは単なるオーケストレーションシステムではありません。実際には、オーケストレーションの必要性はありません。オーケストレーションの技術的な定義は、「最初にAを実行し、次にB、その次にCを実行」のような定義されたワークフローの実行です。対照的にKubernetesは、現在の状態から提示されたあるべき状態にあわせて継続的に維持するといった、独立していて構成可能な制御プロセスのセットを提供します。AからCへどのように移行するかは問題ではありません。集中管理も必要ありません。これにより、使いやすく、より強力で、堅牢で、弾力性と拡張性があるシステムが実現します。

Kubernetesの歴史的背景

過去を振り返って、Kubernetesがなぜこんなに便利なのかを見てみましょう。

仮想化ができる前の時代におけるデプロイ(Traditional deployment):

初期の頃は、組織は物理サーバー上にアプリケーションを実行させていました。物理サーバー上でアプリケーションのリソース制限を設定する方法がなかったため、リソースの割当問題が発生していました。例えば、複数のアプリケーションを実行させた場合、ひとつのアプリケーションがリソースの大半を消費してしまうと、他のアプリケーションのパフォーマンスが低下してしまうことがありました。この解決方法は、それぞれのアプリケーションを別々の物理サーバーで動かすことでした。しかし、リソースが十分に活用できなかったため、拡大しませんでした。また組織にとって多くの物理サーバーを維持することは費用がかかりました。

仮想化を使ったデプロイ(Virtualized deployment):

ひとつの解決方法として、仮想化が導入されました。1台の物理サーバーのCPU上で、複数の仮想マシン(VM)を実行させることができるようになりました。仮想化によりアプリケーションをVM毎に隔離することができ、ひとつのアプリケーションの情報が他のアプリケーションから自由にアクセスさせないといったセキュリティレベルを提供することができます。

仮想化により、物理サーバー内のリソース使用率が向上し、アプリケーションの追加や更新が容易になり、ハードウェアコストの削減などスケーラビリティが向上します。仮想化を利用すると、物理リソースのセットを使い捨て可能な仮想マシンのクラスターとして提示することができます。

各VMは、仮想ハードウェア上で各自のOSを含んだ全コンポーネントを実行する完全なマシンです。

コンテナを使ったデプロイ(Container deployment):

コンテナはVMと似ていますが、アプリケーション間でオペレーティングシステム(OS)を共有できる緩和された分離特性を持っています。そのため、コンテナは軽量だといわれます。VMと同じように、コンテナは各自のファイルシステム、CPUの共有、メモリ、プロセス空間等を持っています。基盤のインフラストラクチャから分離されているため、クラウドやOSディストリビューションを越えて移動することが可能です。

コンテナは、その他にも次のようなメリットを提供するため、人気が高まっています。

• アジャイルアプリケーションの作成とデプロイ: VMイメージの利用時と比較して、コンテナイメージ作成の容易さと効率性が向上します。
• 継続的な開発、インテグレーションとデプロイ: 信頼できる頻繁なコンテナイメージのビルドと、素早く簡単にロールバックすることが可能なデプロイを提供します(イメージが不変であれば)。
• 開発者と運用者の関心を分離: アプリケーションコンテナイメージの作成は、デプロイ時ではなく、ビルド/リリース時に行います。それによって、インフラストラクチャとアプリケーションを分離します。
• 可観測性: OSレベルの情報とメトリクスだけではなく、アプリケーションの稼働状態やその他の警告も表示します。
• 開発、テスト、本番環境を越えた環境の一貫性: クラウドで実行させるのと同じようにノートPCでも実行させることができます。
• クラウドとOSディストリビューションの可搬性: Ubuntu、RHEL、CoreOS上でも、オンプレミスも、主要なパブリッククラウドでも、それ以外のどんな環境でも、実行できます。
• アプリケーション中心の管理: 仮想マシン上でOSを実行するレベルから、論理リソースを使用してOS上でアプリケーションを実行するレベルへと、抽象度を高めます。
• 疎結合、分散化、拡張性、柔軟性のあるマイクロサービス: アプリケーションを小さく、同時にデプロイと管理が可能な独立した部品に分割されます。1台の大きな単一目的のマシン上に実行するモノリシックなスタックではありません。
• リソースの分割: アプリケーションのパフォーマンスが予測可能です。
• リソースの効率的な利用: 高い効率性と集約性を実現できます。

次の項目

• Kubernetesのコンポーネントをご覧ください。
• Kubernetes APIをご覧ください。
• クラスターのアーキテクチャをご覧ください。
• はじめる準備はできましたか？

1.1 - Kubernetesのコンポーネント

このページでは、Kubernetesクラスターを構成する必須コンポーネントの概略を説明します。

コアコンポーネント

Kubernetesクラスターは、コントロールプレーンと1つ以上のワーカーノードで構成されています。 以下に主要なコンポーネントの概要を簡単に説明します。

コントロールプレーンコンポーネント

クラスター全体の状態を管理します:

kube-apiserver

Kubernetes HTTP APIを公開するコアコンポーネントサーバーです。

etcd

APIサーバーのすべてのデータを保存する、一貫性と高可用性を兼ね備えたキーバリューストアです。

kube-scheduler

まだノードにバインドされていないPodを検出し、それぞれのPodを適切なノードに割り当てます。

kube-controller-manager

コントローラーを実行して、Kubernetes APIの動作を実装します。

cloud-controller-manager(オプション)

基盤となるクラウドプロバイダーと統合します。

ノードコンポーネント

すべてのノードで実行され、実行中のPodを維持し、Kubernetesランタイム環境を提供します。

kubelet

コンテナを含むPodが稼働していることを保証します。

kube-proxy(オプション)

ノード上のネットワークルールを維持し、Serviceを実装します。

コンテナランタイム

コンテナを実行する役割を持つソフトウェアです。 詳細はコンテナランタイムを参照してください。

クラスターによっては、各ノードに追加のソフトウェアが必要になる場合があります。 例えば、Linuxノード上でsystemdを実行してローカルコンポーネントを監督することもあります。

アドオン

アドオンはKubernetesの機能を拡張します。 いくつかの重要な例は次のとおりです:

DNS

クラスター全体のDNS解決のために使われます。

Web UI(ダッシュボード)

ウェブインターフェースを通してクラスターを管理するために使われます。

Container Resource Monitoring

コンテナのメトリクスを収集・保存するために使われます。

Cluster-level Logging

コンテナのログを中央ログストアに保存するために使われます。

アーキテクチャの柔軟性

Kubernetesは、これらのコンポーネントのデプロイと管理方法に柔軟性を持たせることができます。 Kubernetesのアーキテクチャは、小規模な開発環境から大規模な本番環境への展開まで、様々なニーズに適応できます。

各コンポーネントの詳細情報や、クラスターのアーキテクチャを設定する様々な方法については、クラスターのアーキテクチャのページをご覧ください。

1.2 - Kubernetes API

Kubernetesの中核である control planeはAPI server です。 APIサーバーは、エンドユーザー、クラスターのさまざまな部分、および外部コンポーネントが相互に通信できるようにするHTTP APIを公開します。

Kubernetes APIを使用すると、Kubernetes API内のオブジェクトの状態をクエリで操作できます（例：Pod、Namespace、ConfigMap、Events）。

ほとんどの操作は、APIを使用しているkubectlコマンドラインインターフェースもしくはkubeadmのような別のコマンドラインツールを通して実行できます。 RESTコールを利用して直接APIにアクセスすることも可能です。

Kubernetes APIを利用してアプリケーションを書いているのであれば、client librariesの利用を考えてみてください。

OpenAPI 仕様

完全なAPIの詳細は、OpenAPIを使用して文書化されています。

OpenAPI V2

Kubernetes APIサーバーは、/openapi/v2エンドポイントを介してOpenAPI v2仕様を提供します。 次のように要求ヘッダーを使用して、応答フォーマットを要求できます。

Kubernetesは、他の手段として主にクラスター間の連携用途向けのAPIに、Protocol buffersをベースにしたシリアライズフォーマットを実装しています。このフォーマットに関しては、Kubernetes Protobuf serializationデザイン提案を参照してください。また、各スキーマのInterface Definition Language（IDL）ファイルは、APIオブジェクトを定義しているGoパッケージ内に配置されています。

OpenAPI V3

Kubernetes v1.34では、OpenAPI v3によるAPI仕様をベータサポートとして提供しています。これは、デフォルトで有効化されているベータ機能です。kube-apiserverのOpenAPIV3というfeature gateを切ることにより、このベータ機能を無効化することができます。

/openapi/v3が、全ての利用可能なグループやバージョンの一覧を閲覧するためのディスカバリーエンドポイントとして提供されています。このエンドポイントは、JSONのみを返却します。利用可能なグループやバージョンは、次のような形式で提供されます。

{
    "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"
        },
        ....
    }
}

クライアントサイドのキャッシングを改善するために、相対URLはイミュータブルな(不変の)OpenAPI記述を指しています。 また、APIサーバーも、同様の目的で適切なHTTPキャッシュヘッダー(Expiresには1年先の日付、Cache-Controlにはimmutable)をセットします。廃止されたURLが使用された場合、APIサーバーは最新のURLへのリダイレクトを返します。

Kubernetes APIサーバーは、/openapi/v3/apis/<group>/<version>?hash=<hash>のエンドポイントにて、KubernetesのグループバージョンごとにOpenAPI v3仕様を公開しています。

受理されるリクエストヘッダーについては、以下の表の通りです。

永続性

KubernetesはAPIリソースの観点からシリアル化された状態をetcdに書き込むことで保存します。

APIグループとバージョニング

フィールドの削除やリソース表現の再構成を簡単に行えるようにするため、Kubernetesは複数のAPIバージョンをサポートしており、/api/v1や/apis/rbac.authorization.k8s.io/v1alpha1のように、それぞれ異なるAPIのパスが割り当てられています。

APIが、システムリソースと動作について明確かつ一貫したビューを提供し、サポート終了、実験的なAPIへのアクセス制御を有効にするために、リソースまたはフィールドレベルではなく、APIレベルでバージョンが行われます。

APIの発展や拡張を簡易に行えるようにするため、Kubernetesは有効もしくは無効を行えるAPIグループを実装しました。

APIリソースは、APIグループ、リソースタイプ、ネームスペース（namespacedリソースのための）、名前によって区別されます。APIサーバーは、APIバージョン間の変換を透過的に処理します。すべてのバージョンの違いは、実際のところ同じ永続データとして表現されます。APIサーバーは、同じ基本的なデータを複数のAPIバージョンで提供することができます。

例えば、同じリソースでv1とv1beta1の2つのバージョンが有ることを考えてみます。 v1beta1バージョンのAPIを利用しオブジェクトを最初に作成したとして、v1beta1バージョンが非推奨となり削除されるまで、v1beta1もしくはv1どちらのAPIバージョンを利用してもオブジェクトのread、update、deleteができます。 その時点では、v1 APIを使用してオブジェクトの修正やアクセスを継続することが可能です。

APIの変更

成功を収めているシステムはすべて、新しいユースケースの出現や既存の変化に応じて成長し、変化する必要があります。 したがって、Kubernetesには、Kubernetes APIを継続的に変更および拡張できる設計機能があります。 Kubernetesプロジェクトは、既存のクライアントとの互換性を破壊 しないこと 、およびその互換性を一定期間維持して、他のプロジェクトが適応する機会を提供することを目的としています。

基本的に、新しいAPIリソースと新しいリソースフィールドは追加することができます。 リソースまたはフィールドを削除するには、API非推奨ポリシーに従ってください。

Kubernetesは、通常はAPIバージョンv1として、公式のKubernetes APIが一度一般提供(GA)に達した場合、互換性を維持することを強く確約します。 さらに、Kubernetesは、公式Kubernetes APIの beta APIバージョン経由で永続化されたデータとの互換性を維持します。 そして、機能が安定したときにGA APIバージョン経由でデータを変換してアクセスできることを保証します。

beta APIを採用した場合、APIが卒業(Graduate)したら、後続のbetaまたはstable APIに移行する必要があります。 これを行うのに最適な時期は、オブジェクトが両方のAPIバージョンから同時にアクセスできるbeta APIの非推奨期間中です。 beta APIが非推奨期間を終えて提供されなくなったら、代替APIバージョンを使用する必要があります。

APIバージョンレベルの定義に関する詳細はAPIバージョンのリファレンスを参照してください。

APIの拡張

Kubernetes APIは2つの方法で拡張できます。

1. カスタムリソースは、APIサーバーが選択したリソースAPIをどのように提供するかを宣言的に定義します。
2. アグリゲーションレイヤーを実装することでKubernetes APIを拡張することもできます。

次の項目

• 自分自身でカスタムリソース定義を追加してKubernetes APIを拡張する方法について学んでください。
• Kubernetes APIのアクセス制御では、クラスターがAPIアクセスの認証と承認を管理する方法を説明しています。
• APIリファレンスを読んで、APIエンドポイント、リソースタイプやサンプルについて学んでください。
• APIの変更から、互換性のある変更とは何か, どのようにAPIを変更するかについて学んでください。

1.3 - Kubernetesオブジェクトを利用する

1.3.1 - Kubernetesオブジェクトを理解する

このページでは、KubernetesオブジェクトがKubernetes APIでどのように表現されているか、またそれらを.yamlフォーマットでどのように表現するかを説明します。

Kubernetesオブジェクトを理解する

Kubernetesオブジェクト は、Kubernetes上で永続的なエンティティです。Kubernetesはこれらのエンティティを使い、クラスターの状態を表現します。具体的に言うと、下記のような内容が表現できます:

• どのようなコンテナ化されたアプリケーションが稼働しているか(またそれらはどのノード上で動いているか)
• それらのアプリケーションから利用可能なリソース
• アプリケーションがどのように振る舞うかのポリシー、例えば再起動、アップグレード、耐障害性ポリシーなど

Kubernetesオブジェクトは「意図の記録」です。一度オブジェクトを作成すると、Kubernetesは常にそのオブジェクトが存在し続けるように動きます。オブジェクトを作成することで、Kubernetesに対し効果的にあなたのクラスターのワークロードがこのようになっていて欲しいと伝えているのです。これが、あなたのクラスターの望ましい状態です。

Kubernetesオブジェクトを操作するには、作成、変更、または削除に関わらずKubernetes APIを使う必要があるでしょう。例えばkubectlコマンドラインインターフェースを使った場合、このCLIが処理に必要なKubernetes API命令を、あなたに代わり発行します。あなたのプログラムからクライアントライブラリを利用し、直接Kubernetes APIを利用することも可能です。

オブジェクトのspec(仕様)とstatus(状態)

ほとんどのKubernetesオブジェクトは、オブジェクトの設定を管理する２つの入れ子になったオブジェクトのフィールドを持っています。それはオブジェクト spec とオブジェクト status です。specを持っているオブジェクトに関しては、オブジェクト作成時にspecを設定する必要があり、望ましい状態としてオブジェクトに持たせたい特徴を記述する必要があります。

status オブジェクトはオブジェクトの 現在の状態 を示し、その情報はKubernetesシステムとそのコンポーネントにより提供、更新されます。Kubernetesコントロールプレーンは、あなたから指定された望ましい状態と現在の状態が一致するよう常にかつ積極的に管理をします。

例えば、KubernetesのDeploymentはクラスター上で稼働するアプリケーションを表現するオブジェクトです。Deploymentを作成するとき、アプリケーションの複製を３つ稼働させるようDeploymentのspecで指定するかもしれません。KubernetesはDeploymentのspecを読み取り、指定されたアプリケーションを３つ起動し、現在の状態がspecに一致するようにします。もしこれらのインスタンスでどれかが落ちた場合(statusが変わる)、Kubernetesはspecと、statusの違いに反応し、修正しようとします。この場合は、落ちたインスタンスの代わりのインスタンスを立ち上げます。

spec、status、metadataに関するさらなる情報は、Kubernetes API Conventionsをご確認ください。

Kubernetesオブジェクトを記述する

Kubernetesでオブジェクトを作成する場合、オブジェクトの基本的な情報(例えば名前)と共に、望ましい状態を記述したオブジェクトのspecを渡さなければいけません。KubernetesAPIを利用しオブジェクトを作成する場合(直接APIを呼ぶか、kubectlを利用するかに関わらず)、APIリクエストはそれらの情報をJSON形式でリクエストのBody部に含んでいなければなりません。

ここで、KubernetesのDeploymentに必要なフィールドとオブジェクトのspecを記載した.yamlファイルの例を示します:

application/deployment.yaml

apiVersion: apps/v1 # for versions before 1.9.0 use apps/v1beta2
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

上に示した.yamlファイルを利用してDeploymentを作成するには、kubectlコマンドラインインターフェースに含まれているkubectl applyコマンドに.yamlファイルを引数に指定し、実行します。ここで例を示します:

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

出力結果は、下記に似た形になります:

deployment.apps/nginx-deployment created

必須フィールド

Kubernetesオブジェクトを.yamlファイルに記載して作成する場合、下記に示すフィールドに値をセットしておく必要があります:

• apiVersion - どのバージョンのKubernetesAPIを利用してオブジェクトを作成するか
• kind - どの種類のオブジェクトを作成するか
• metadata - オブジェクトを一意に特定するための情報、文字列のname、UID、また任意のnamespaceが該当する
• spec - オブジェクトの望ましい状態

specの正確なフォーマットは、Kubernetesオブジェクトごとに異なり、オブジェクトごとに特有な入れ子のフィールドを持っています。Kubernetes API リファレンスが、Kubernetesで作成できる全てのオブジェクトに関するspecのフォーマットを探すのに役立ちます。 例えば、Podオブジェクトに関するspecのフォーマットはPodSpec v1 coreを、またDeploymentオブジェクトに関するspecのフォーマットはDeploymentSpec v1 appsをご確認ください。

次の項目

• 最も重要、かつ基本的なKubernetesオブジェクト群を学びましょう、例えば、Podです。
• Kubernetesのコントローラーを学びましょう。
• Using the Kubernetes APIはこのページでは取り上げていない他のAPIについて説明します。

1.3.2 - Kubernetesオブジェクト管理

kubectlコマンドラインツールは、Kubernetesオブジェクトを作成、管理するためにいくつかの異なる方法をサポートしています。 このドキュメントでは、それらの異なるアプローチごとの概要を提供します。 Kubectlを使ったオブジェクト管理の詳細は、Kubectl bookを参照してください。

管理手法

命令型コマンド

命令型コマンドを使う場合、ユーザーはクラスター内の現行のオブジェクトに対して処理を行います。 ユーザーはkubectlコマンドに処理内容を引数、もしくはフラグで指定します。

これはKubernetesの使い始め、またはクラスターに対して一度限りのタスクを行う際の最も簡単な手法です。 なぜなら、この手法は現行のオブジェクトに対して直接操作ができ、以前の設定履歴は提供されないからです。

例

Deploymentオブジェクトを作成し、nginxコンテナの単一インスタンスを起動します:

kubectl run nginx --image nginx

同じことを異なる構文で行います:

kubectl create deployment nginx --image nginx

トレードオフ

オブジェクト設定手法に対する長所:

• コマンドは簡潔、簡単に学ぶことができ、そして覚えやすいです
• コマンドではクラスターの設定を変えるのに、わずか1ステップしか必要としません

オブジェクト設定手法に対する短所:

• コマンドは変更レビュープロセスと連携しません
• コマンドは変更に伴う監査証跡を提供しません
• コマンドは現行がどうなっているかという情報を除き、レコードのソースを提供しません
• コマンドはオブジェクトを作成するためのテンプレートを提供しません

命令型オブジェクト設定

命令型オブジェクト設定では、kubectlコマンドに処理内容(create、replaceなど)、任意のフラグ、そして最低1つのファイル名を指定します。 指定されたファイルは、YAMLまたはJSON形式でオブジェクトの全ての定義情報を含んでいなければいけません。

オブジェクト定義の詳細は、APIリファレンスを参照してください。

例

設定ファイルに定義されたオブジェクトを作成します:

kubectl create -f nginx.yaml

設定ファイルに定義されたオブジェクトを削除します:

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

設定ファイルに定義された情報で、現行の設定を上書き更新します:

kubectl replace -f nginx.yaml

トレードオフ

命令型コマンド手法に対する長所:

• オブジェクト設定をGitのような、ソースコード管理システムに格納することができます
• オブジェクト設定の変更内容をプッシュする前にレビュー、監査証跡を残すようなプロセスと連携することができます
• オブジェクト設定は新しいオブジェクトを作る際のテンプレートを提供します

命令型コマンド手法に対する短所:

• オブジェクト設定ではオブジェクトスキーマの基礎的な理解が必要です
• オブジェクト設定ではYAMLファイルを書くという、追加のステップが必要です

宣言型オブジェクト設定手法に対する長所:

• 命令型オブジェクト設定の振る舞いは、よりシンプルで簡単に理解ができます
• Kubernetesバージョン1.5においては、命令型オブジェクト設定の方がより成熟しています

宣言型オブジェクト設定手法に対する短所:

• 命令型オブジェクト設定は各ファイルごとに設定を書くには最も適していますが、ディレクトリには適していません
• 現行オブジェクトの更新は設定ファイルに対して反映しなければなりません。反映されない場合、次の置き換え時に更新内容が失われてしまいます

宣言型オブジェクト設定

宣言型オブジェクト設定を利用する場合、ユーザーはローカルに置かれている設定ファイルを操作します。 しかし、ユーザーはファイルに対する操作内容を指定しません。作成、更新、そして削除といった操作はオブジェクトごとにkubectlが検出します。 この仕組みが、異なるオブジェクトごとに異なる操作をディレクトリに対して行うことを可能にしています。

例

configディレクトリ配下にある全てのオブジェクト設定ファイルを処理し、作成、または現行オブジェクトへのパッチを行います。 まず、diffでどのような変更が行われるかを確認した後に適用します:

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

再帰的にディレクトリを処理します:

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

トレードオフ

命令型オブジェクト設定手法に対する長所:

• 現行オブジェクトに直接行われた変更が、それらが設定ファイルに反映されていなかったとしても、保持されます
• 宣言型オブジェクト設定は、ディレクトリごとの処理をより良くサポートしており、自動的にオブジェクトごとに操作のタイプ(作成、パッチ、削除)を検出します

命令型オブジェクト設定手法に対する短所:

• 宣言型オブジェクト設定は、デバッグ、そして想定外の結果が出たときに理解するのが困難です
• 差分を利用した一部のみの更新は、複雑なマージ、パッチの操作が必要です

次の項目

• 命令型コマンドを利用したKubernetesオブジェクトの管理
• オブジェクト設定(命令型)を利用したKubernetesオブジェクトの管理
• オブジェクト設定(宣言型)を利用したKubernetesオブジェクトの管理
• Kustomize(宣言型)を利用したKubernetesオブジェクトの管理
• Kubectlコマンドリファレンス
• Kubectl Book
• Kubernetes APIリファレンス

1.3.3 - オブジェクトの名前とID

クラスター内の各オブジェクトには、そのタイプのリソースに固有の名前があります。すべてのKubernetesオブジェクトには、クラスター全体で一意のUIDもあります。

たとえば、同じ名前空間内にmyapp-1234という名前のPodは1つしか含められませんが、myapp-1234という名前の1つのPodと1つのDeploymentを含めることができます。

ユーザーが一意ではない属性を付与するために、Kubernetesはラベルとアノテーションを提供しています。

名前

クライアントから提供され、リソースURL内のオブジェクトを参照する文字列です。例えば/api/v1/pods/何らかの名前のようになります。

同じ種類のオブジェクトは、同じ名前を同時に持つことはできません。しかし、オブジェクトを削除することで、旧オブジェクトと同じ名前で新しいオブジェクトを作成できます。

次の3つの命名規則がよく使われます。

DNSサブドメイン名

ほとんどのリソースタイプには、RFC 1123で定義されているDNSサブドメイン名として使用できる名前が必要です。 つまり、名前は次のとおりでなければなりません:

• 253文字以内
• 英小文字、数字、「-」または「.」のみを含む
• 英数字で始まる
• 英数字で終わる

DNSラベル名

一部のリソースタイプでは、RFC 1123で定義されているDNSラベル標準に従う名前が必要です。 つまり、名前は次のとおりでなければなりません:

• 63文字以内
• 英小文字、数字または「-」のみを含む
• 英数字で始まる
• 英数字で終わる

パスセグメント名

一部のリソースタイプでは、名前をパスセグメントとして安全にエンコードできるようにする必要があります。 つまり、名前を「.」や「..」にすることはできず、名前に「/」または「%」を含めることはできません。

以下は、nginx-demoという名前のPodのマニフェストの例です。

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

UID

オブジェクトを一意に識別するためのKubernetesが生成する文字列です。

Kubernetesクラスターの生存期間中にわたって生成された全てのオブジェクトは、異なるUIDを持っています。これは類似のエンティティの、同一時間軸での存在を区別するのが目的です。

Kubernetes UIDは、UUIDのことを指します。 UUIDは、ISO/IEC 9834-8およびITU-T X.667として標準化されています。

次の項目

• Kubernetesのラベルについてお読みください。
• Kubernetesの識別子と名前デザインドキュメントをご覧ください。

1.3.4 - ラベル(Labels)とセレクター(Selectors)

ラベル(Labels) はPodなどのオブジェクトに割り当てられたキーとバリューのペアです。
ラベルはユーザーに関連した意味のあるオブジェクトの属性を指定するために使われることを目的としています。しかしKubernetesのコアシステムに対して直接的にその意味を暗示するものではありません。
ラベルはオブジェクトのサブセットを選択し、グルーピングするために使うことができます。また、ラベルはオブジェクトの作成時に割り当てられ、その後いつでも追加、修正ができます。
各オブジェクトはキーとバリューのラベルのセットを定義できます。各キーは、単一のオブジェクトに対してはユニークである必要があります。

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

ラベルは効率的な検索・閲覧を可能にし、UIやCLI上での利用に最適です。 識別用途でない情報は、アノテーションを用いて記録されるべきです。

ラベルを使う動機

ラベルは、クライアントにそのマッピング情報を保存することを要求することなく、ユーザー独自の組織構造をシステムオブジェクト上で疎結合にマッピングできます。

サービスデプロイメントとバッチ処理のパイプラインは多くの場合、多次元のエンティティとなります(例: 複数のパーティション、Deployment、リリーストラック、ティアー、ティアー毎のマイクロサービスなど)
管理は分野横断的な操作が必要になることが多く、それによって厳密な階層表現、特にユーザーによるものでなく、インフラストラクチャーによって定義された厳格な階層のカプセル化が破られます。

ラベルの例:

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

これらは単によく使われるラベルの例です。ユーザーは自由に規約を決めることができます。 ラベルのキーは、ある1つのオブジェクトに対してユニークである必要があることは覚えておかなくてはなりません。

構文と文字セット

ラベルは、キーとバリューのベアです。正しいラベルキーは2つのセグメントを持ちます。
それは/によって分割されたオプショナルなプレフィックスと名前です。
名前セグメントは必須で、63文字以下である必要があり、文字列の最初と最後は英数字([a-z0-9A-Z])で、文字列の間ではこれに加えてダッシュ(-)、アンダースコア(_)、ドット(.)を使うことができます。
プレフィックスはオプションです。もしプレフィックスが指定されていた場合、プレフィックスはDNSサブドメイン形式である必要があり、それはドット(.)で区切られたDNSラベルのセットで、253文字以下である必要があり、最後にスラッシュ(/)が続きます。

もしプレフィックスが省略された場合、ラベルキーはそのユーザーに対してプライベートであると推定されます。
エンドユーザーのオブジェクトにラベルを追加するような自動化されたシステムコンポーネント(例: kube-scheduler kube-controller-manager kube-apiserver kubectlやその他のサードパーティツール)は、プレフィックスを指定しなくてはなりません。

kubernetes.io/とk8s.io/プレフィックスは、Kubernetesコアコンポーネントのために予約されています。

正しいラベル値は63文字以下の長さで、空文字か、もしくは開始と終了が英数字([a-z0-9A-Z])で、文字列の間がダッシュ(-)、アンダースコア(_)、ドット(.)と英数字である文字列を使うことができます。

例えば、environment: productionとapp: nginxの2つのラベルを持つPodの設定ファイルは下記のようになります。

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

ラベルセレクター

名前とUIDとは異なり、ラベルはユニーク性を提供しません。通常、多くのオブジェクトが同じラベルを保持することを想定します。

ラベルセレクター を介して、クライアントとユーザーはオブジェクトのセットを指定できます。ラベルセレクターはKubernetesにおいてコアなグルーピング機能となります。

Kubernetes APIは現在2タイプのセレクターをサポートしています。
それは等価ベース(equality-based) と集合ベース(set-based) です。
単一のラベルセレクターは、コンマ区切りの複数の要件(requirements) で構成されています。
複数の要件がある場合、コンマセパレーターは論理積 AND(&&)オペレーターと同様にふるまい、全ての要件を満たす必要があります。

空文字の場合や、指定なしのセレクターに関するセマンティクスは、コンテキストに依存します。 そしてセレクターを使うAPIタイプは、それらのセレクターの妥当性とそれらが示す意味をドキュメントに記載するべきです。

等価ベース(Equality-based) の要件(requirement)

等価ベース(Equality-based) もしくは不等ベース(Inequality-based) の要件は、ラベルキーとラベル値によるフィルタリングを可能にします。
要件に一致したオブジェクトは、指定されたラベルの全てを満たさなくてはいけませんが、それらのオブジェクトはさらに追加のラベルも持つことができます。
そして等価ベースの要件においては、3つの種類のオペレーターの利用が許可されています。=、==、!=となります。
最初の2つのオペレーター(=、==)は等価(Equality) を表現し(この2つは単なる同義語)、最後の1つ(!=)は不等(Inequality) を意味します。
例えば

environment = production
tier != frontend

最初の例は、キーがenvironmentで、値がproductionである全てのリソースを対象にします。
次の例は、キーがtierで、値がfrontendとは異なるリソースと、tierという名前のキーを持たない全てのリソースを対象にします。
コンマセパレーター,を使って、productionの中から、frontendのものを除外するようにフィルターすることもできます。
environment=production,tier!=frontend

等価ベースのラベル要件の1つの使用シナリオとして、PodにおけるNodeの選択要件を指定するケースがあります。
例えば、下記のサンプルPodは、ラベルaccelerator=nvidia-tesla-p100をもったNodeを選択します。

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

集合ベース(Set-based) の要件(requirement)

集合ベース(Set-based) のラベルの要件は値のセットによってキーをフィルタリングします。
in、notin、existsの3つのオペレーターをサポートしています(キーを特定するのみ)。

例えば:

environment in (production, qa)
tier notin (frontend, backend)
partition
!partition

• 最初の例では、キーがenvironmentで、値がproductionかqaに等しいリソースを全て選択します。
• 第2の例では、キーがtierで、値がfrontendとbackend以外のもの、そしてtierキーを持たないリソースを全て選択します。
• 第3の例では、partitionというキーをもつラベルを全て選択し、値はチェックしません。
• 第4の例では、partitionというキーを持たないラベルを全て選択し、値はチェックしません。

同様に、コンマセパレーターは、AND オペレーターと同様にふるまいます。そのため、partitionとenvironmentキーの値がともにqaでないラベルを選択するには、partition,environment notin (qa)と記述することで可能です。
集合ベース のラベルセレクターは、environment=productionという記述がenvironment in (production)と等しいため、一般的な等価形式となります。 !=とnotinも同様に等価となります。

集合ベース の要件は、等価ベース の要件と混在できます。
例えば:
partition in (customerA, customerB),environment!=qa.

API

LISTとWATCHによるフィルタリング

LISTとWATCHオペレーションは、単一のクエリパラメーターを使うことによって返されるオブジェクトのセットをフィルターするためのラベルセレクターを指定できます。
集合ベース と等価ベース のどちらの要件も許可されています(ここでは、URLクエリストリング内で出現します)。

• 等価ベース での要件: ?labelSelector=environment%3Dproduction,tier%3Dfrontend
• 集合ベース での要件: ?labelSelector=environment+in+%28production%2Cqa%29%2Ctier+in+%28frontend%29

上記の2つの形式のラベルセレクターはRESTクライアントを介してリストにしたり、もしくは確認するために使われます。
例えば、kubectlによってapiserverをターゲットにし、等価ベース の要件でフィルターすると以下のように書けます。

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

もしくは、集合ベース の要件を指定すると以下のようになります。

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

すでに言及したように、集合ベース の要件は、等価ベース の要件より表現力があります。
例えば、値に対する OR オペレーターを実装して以下のように書けます。

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

もしくは、notin オペレーターを介して、否定マッチングによる制限もできます。

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

APIオブジェクトに参照を設定する

Service と ReplicationControllerのような、いくつかのKubernetesオブジェクトでは、ラベルセレクターをPodのような他のリソースのセットを指定するのにも使われます。

ServiceとReplicationController

Serviceが対象とするPodの集合は、ラベルセレクターによって定義されます。
同様に、ReplicationControllerが管理するべきPod数についてもラベルセレクターを使って定義されます。

それぞれのオブジェクトに対するラベルセレクターはマップを使ってjsonもしくはyaml形式のファイルで定義され、等価ベース のセレクターのみサポートされています。

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

もしくは

selector:
    component: redis

このセレクター(それぞれjsonまたはyaml形式)は、component=redisまたはcomponent in (redis)と等価です。

集合ベース の要件指定をサポートするリソース

JobやDeployment、ReplicaSetやDaemonSetなどの比較的新しいリソースは、集合ベース での要件指定もサポートしています。

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

matchLabelsは、{key,value}ペアのマップです。matchLabels内の単一の{key,value}は、matchExpressionsの要素と等しく、それは、keyフィールドがキー名で、operatorが"In"で、values配列は単に"値"を保持します。
matchExpressionsはPodセレクター要件のリストです。対応しているオペレーターはIn、NotIn、ExistsとDoesNotExistです。valuesのセットは、InとNotInオペレーターにおいては空文字を許容しません。
matchLabelsとmatchExpressionsの両方によって指定された全ての要件指定はANDで判定されます。つまり要件にマッチするには指定された全ての要件を満たす必要があります。

Nodeのセットを選択する

ラベルを選択するための1つのユースケースはPodがスケジュールできるNodeのセットを制限することです。
さらなる情報に関しては、Node選定 のドキュメントを参照してください。

1.3.5 - Namespace(名前空間)

Kubernetesは、同一の物理クラスター上で複数の仮想クラスターの動作をサポートします。 この仮想クラスターをNamespaceと呼びます。

複数のNamespaceを使う時

Namespaceは、複数のチーム・プロジェクトにまたがる多くのユーザーがいる環境での使用を目的としています。 数人から数十人しかユーザーのいないクラスターに対して、あなたはNamespaceを作成したり、考える必要は全くありません。 Kubernetesが提供するNamespaceの機能が必要となった時に、Namespaceの使用を始めてください。

Namespaceは名前空間のスコープを提供します。リソース名は単一のNamespace内ではユニークである必要がありますが、Namespace全体ではその必要はありません。Namespaceは相互にネストすることはできず、各Kubernetesリソースは1つのNamespaceにのみ存在できます。

Namespaceは、複数のユーザーの間でクラスターリソースを分割する方法です。(これはリソースクォータを介して分割します。)

同じアプリケーションの異なるバージョンなど、少し違うリソースをただ分割するだけに、複数のNamespaceを使う必要はありません。 同一のNamespace内でリソースを区別するためにはラベルを使用してください。

Namespaceを利用する

Namespaceの作成と削除方法はNamespaceの管理ガイドドキュメントに記載されています。

Namespaceの表示

ユーザーは、以下の方法で単一クラスター内の現在のNamespaceの一覧を表示できます。

kubectl get namespace

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

Kubernetesの起動時には4つの初期Namespaceが作成されています。

• default 他にNamespaceを持っていないオブジェクトのためのデフォルトNamespace
• kube-system Kubernetesシステムによって作成されたオブジェクトのためのNamespace
• kube-public このNamespaceは自動的に作成され、全てのユーザーから読み取り可能です。(認証されていないユーザーも含みます。) このNamespaceは、リソースをクラスター全体を通じてパブリックに表示・読み取り可能にするため、ほとんどクラスターによって使用される用途で予約されます。 このNamespaceのパブリックな側面は単なる慣例であり、要件ではありません。
• kube-node-lease クラスターのスケールに応じたノードハートビートのパフォーマンスを向上させる各ノードに関連したLeaseオブジェクトのためのNamespace。

Namespaceの設定

現在のリクエストのNamespaceを設定するには、--namespaceフラグを使用します。

例:

kubectl run nginx --image=nginx --namespace=<insert-namespace-name-here>
kubectl get pods --namespace=<insert-namespace-name-here>

Namespace設定の永続化

ユーザーはあるコンテキストのその後のコマンドで使うために、コンテキスト内で永続的にNamespaceを保存できます。

kubectl config set-context --current --namespace=<insert-namespace-name-here>
# Validate it
kubectl config view --minify | grep namespace:

NamespaceとDNS

ユーザーがServiceを作成するとき、Serviceは対応するDNSエントリを作成します。 このエントリは<service-name>.<namespace-name>.svc.cluster.localという形式になり、これはもしあるコンテナがただ<service-name>を指定していた場合、Namespace内のローカルのServiceに対して名前解決されます。 これはデベロップメント、ステージング、プロダクションといった複数のNamespaceをまたいで同じ設定を使う時に効果的です。 もしユーザーがNamespaceをまたいでアクセスしたい時、 完全修飾ドメイン名(FQDN)を指定する必要があります。

すべてのオブジェクトはNamespaceに属しているとは限らない

ほとんどのKubernetesリソース(例えば、Pod、Service、ReplicationControllerなど)はいくつかのNamespaceにあります。 しかしNamespaceのリソースそれ自体は単一のNamespace内にありません。 そしてNodeやPersistentVolumeのような低レベルのリソースはどのNamespaceにも属していません。

どのKubernetesリソースがNamespaceに属しているか、属していないかを見るためには、以下のコマンドで確認できます。

# Namespaceに属しているもの
kubectl api-resources --namespaced=true

# Namespaceに属していないもの
kubectl api-resources --namespaced=false

次の項目

• 新しいNamespaceの作成について学習してください。
• Namespaceの削除について学習してください。

1.3.6 - アノテーション(Annotations)

ユーザーは、識別用途でない任意のメタデータをオブジェクトに割り当てるためにアノテーションを使用できます。ツールやライブラリなどのクライアントは、このメタデータを取得できます。

オブジェクトにメタデータを割り当てる

ユーザーは、Kubernetesオブジェクトに対してラベルやアノテーションの両方またはどちらか一方を割り当てることができます。 ラベルはオブジェクトの選択や、特定の条件を満たしたオブジェクトの集合を探すことに使うことができます。 それと対照的に、アノテーションはオブジェクトを識別、または選択するために使用されません。 アノテーション内のメタデータは大小様々で、構造化されているものや、そうでないものも設定でき、ラベルでは許可されていない文字も含むことができます。

アノテーションは、ラベルと同様に、キーとバリューのマップとなります。

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

下記は、アノテーション内で記録できる情報の例です。

• 宣言的設定レイヤーによって管理されているフィールド。これらのフィールドをアノテーションとして割り当てることで、クライアントもしくはサーバによってセットされたデフォルト値、オートサイジングやオートスケーリングシステムによってセットされたフィールドや、自動生成のフィールドなどと区別することができます。

• ビルド、リリースやタイムスタンプのようなイメージの情報、リリースID、gitのブランチ、PR番号、イメージハッシュ、レジストリアドレスなど

• ロギング、監視、分析用のポインタ、もしくは監査用リポジトリ

• デバッグ目的で使用されるためのクライアントライブラリやツールの情報。例えば、名前、バージョン、ビルド情報など。

• 他のエコシステムのコンポーネントからの関連オブジェクトのURLなど、ユーザーやツール、システムの出所情報。

• 軽量ロールアウトツールのメタデータ。例えば設定やチェックポイントなど。

• 情報をどこで確認できるかを示すためのもの。例えばチームのウェブサイト、責任者の電話番号や、ページャー番号やディレクトリエンティティなど。

• システムのふるまいの変更や、標準ではない機能を利用可能にするために、エンドユーザーがシステムに対して指定する値

アノテーションを使用するかわりに、ユーザーはこのようなタイプの情報を外部のデータベースやディレクトリに保存することもできます。しかし、それによりデプロイ、管理、イントロスペクションを行うためのクライアンライブラリやツールの生成が非常に難しくなります。

構文と文字セット

アノテーション はキーとバリューのペアです。有効なアノテーションのキーの形式は2つのセグメントがあります。 プレフィックス(オプション)と名前で、それらはスラッシュ/で区切られます。 名前セグメントは必須で、63文字以下である必要があり、文字列の最初と最後は英数字([a-z0-9A-Z])と、文字列の間にダッシュ(-)、アンダースコア(_)、ドット(.)を使うことができます。 プレフィックスはオプションです。もしプレフィックスが指定されていた場合、プレフィックスはDNSサブドメイン形式である必要があり、それはドット(.)で区切られたDNSラベルのセットで、253文字以下である必要があり、最後にスラッシュ(/)が続きます。

もしプレフィックスが除外された場合、アノテーションキーはそのユーザーに対してプライベートであると推定されます。 エンドユーザーのオブジェクトにアノテーションを追加するような自動化されたシステムコンポーネント(例: kube-scheduler kube-controller-manager kube-apiserver kubectlやその他のサードパーティツール)は、プレフィックスを指定しなくてはなりません。

kubernetes.io/とk8s.io/プレフィックスは、Kubernetesコアコンポーネントのために予約されています。

たとえば、imageregistry: https://hub.docker.com/というアノテーションが付いたPodの構成ファイルは次のとおりです:

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

次の項目

ラベルとセレクターについて学習してください。

1.3.7 - フィールドセレクター(Field Selectors)

フィールドセレクター(Field Selectors) は、1つかそれ以上のリソースフィールドの値を元にKubernetesリソースを選択するためのものです。
フィールドセレクタークエリの例は以下の通りです。

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

下記のkubectlコマンドは、status.phaseフィールドの値がRunningである全てのPodを選択します。

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

サポートされているフィールド

サポートされているフィールドセレクターはKubernetesリソースタイプによって異なります。全てのリソースタイプはmetadata.nameとmetadata.namespaceフィールドをサポートしています。サポートされていないフィールドセレクターの使用をするとエラーとなります。
例えば以下の通りです。

kubectl get ingress --field-selector foo.bar=baz

Error from server (BadRequest): Unable to find "ingresses" that match label selector "", field selector "foo.bar=baz": "foo.bar" is not a known field selector: only "metadata.name", "metadata.namespace"

サポートされているオペレーター

ユーザーは、=、==や!=といったオペレーターをフィールドセレクターと組み合わせて使用できます。(=と==は同義)
例として、下記のkubectlコマンドはdefaultネームスペースに属していない全てのKubernetes Serviceを選択します。

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

連結されたセレクター

ラベルや他のセレクターと同様に、フィールドセレクターはコンマ区切りのリストとして連結することができます。
下記のkubectlコマンドは、status.phaseがRunningでなく、かつspec.restartPolicyフィールドがAlwaysに等しいような全てのPodを選択します。

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

複数のリソースタイプ

ユーザーは複数のリソースタイプにまたがったフィールドセレクターを利用できます。
下記のkubectlコマンドは、defaultネームスペースに属していない全てのStatefulSetとServiceを選択します。

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

1.3.8 - ファイナライザー(Finalizers)

ファイナライザーは、削除対象としてマークされたリソースを完全に削除する前に、特定の条件が満たされるまでKubernetesを待機させるための名前空間付きのキーです。 ファイナライザーは、削除されたオブジェクトが所有していたリソースをクリーンアップするようにコントローラーに警告します。

Kubernetesにファイナライザーが指定されたオブジェクトを削除するように指示すると、Kubernetes APIはそのオブジェクトに.metadata.deletionTimestampを追加し削除対象としてマークして、ステータスコード202(HTTP "Accepted")を返します。 コントロールプレーンやその他のコンポーネントがファイナライザーによって定義されたアクションを実行している間、対象のオブジェクトは終了中の状態のまま残っています。 それらのアクションが完了したら、そのコントローラーは関係しているファイナライザーを対象のオブジェクトから削除します。 metadata.finalizersフィールドが空になったら、Kubernetesは削除が完了したと判断しオブジェクトを削除します。

ファイナライザーはリソースのガベージコレクションを管理するために使うことができます。 例えば、コントローラーが対象のリソースを削除する前に関連するリソースやインフラをクリーンアップするためにファイナライザーを定義することができます。

ファイナライザーを利用すると、対象のリソースを削除する前に特定のクリーンアップを行うようにコントローラーに警告することで、ガベージコレクションを管理することができます。

大抵の場合ファイナライザーは実行されるコードを指定することはありません。 その代わり、一般的にはアノテーションのように特定のリソースに関するキーのリストになります。 Kubernetesはいくつかのファイナライザーを自動的に追加しますが、自分で追加することもできます。

ファイナライザーはどのように動作するか

マニフェストファイルを使ってリソースを作るとき、metadata.finalizersフィールドの中でファイナライザーを指定することができます。 リソースを削除しようとするとき、削除リクエストを扱うAPIサーバーはfinalizersフィールドの値を確認し、以下のように扱います。

• 削除を開始した時間をオブジェクトのmetadata.deletionTimestampフィールドに設定します。
• metadata.finalizersフィールドが空になるまでオブジェクトが削除されるのを阻止します。
• ステータスコード202(HTTP "Accepted")を返します。

ファイナライザーを管理しているコントローラーは、オブジェクトの削除がリクエストされたことを示すmetadata.deletionTimestampがオブジェクトに設定されたことを検知します。 するとコントローラーはリソースに指定されたファイナライザーの要求を満たそうとします。 ファイナライザーの条件が満たされるたびに、そのコントローラーはリソースのfinalizersフィールドの対象のキーを削除します。 finalizersフィールドが空になったとき、deletionTimestampフィールドが設定されたオブジェクトは自動的に削除されます。管理外のリソース削除を防ぐためにファイナライザーを利用することもできます。

ファイナライザーの一般的な例はkubernetes.io/pv-protectionで、これは PersistentVolumeオブジェクトが誤って削除されるのを防ぐためのものです。 PersistentVolumeオブジェクトをPodが利用中の場合、Kubernetesはpv-protectionファイナライザーを追加します。 PersistentVolumeを削除しようとするとTerminatingステータスになりますが、ファイナライザーが存在しているためコントローラーはボリュームを削除することができません。 PodがPersistentVolumeの利用を停止するとKubernetesはpv-protectionファイナライザーを削除し、コントローラーがボリュームを削除します。

オーナーリファレンス、ラベル、ファイナライザー

ラベルのように、 オーナーリファレンスはKubernetesのオブジェクト間の関係性を説明しますが、利用される目的が異なります。 コントローラー がPodのようなオブジェクトを管理するとき、関連するオブジェクトのグループの変更を追跡するためにラベルを利用します。 例えば、JobがいくつかのPodを作成するとき、JobコントローラーはそれらのPodにラベルを付け、クラスター内の同じラベルを持つPodの変更を追跡します。

Jobコントローラーは、Podを作成したJobを指すオーナーリファレンスもそれらのPodに追加します。 Podが実行されているときにJobを削除すると、Kubernetesはオーナーリファレンス(ラベルではない)を使って、クリーンアップする必要のあるPodをクラスター内から探し出します。

また、Kubernetesは削除対象のリソースのオーナーリファレンスを認識して、ファイナライザーを処理します。

状況によっては、ファイナライザーが依存オブジェクトの削除をブロックしてしまい、対象のオーナーオブジェクトが完全に削除されず予想以上に長時間残ってしまうことがあります。 このような状況では、対象のオーナーと依存オブジェクトの、ファイナライザーとオーナーリファレンスを確認して問題を解決する必要があります。

次の項目

• Kubernetesブログのファイナライザーを利用した削除の制御をお読みください。

1.3.9 - オーナーと従属

Kubernetesでは、いくつかのオブジェクトは他のオブジェクトのオーナーになっています。 例えば、ReplicaSetはPodの集合のオーナーです。 これらの所有されているオブジェクトはオーナーに従属しています。

オーナーシップはいくつかのリソースでも使われているラベルとセレクターとは仕組みが異なります。 例として、EndpointSliceオブジェクトを作成するServiceオブジェクトを考えてみます。 Serviceはラベルを使ってどのEndpointSliceがどのServiceに利用されているかをコントロールプレーンに判断させています。 ラベルに加えて、Serviceの代わりに管理される各EndpointSliceはオーナーリファレンスを持ちます。 オーナーリファレンスは、Kubernetesの様々な箇所で管理外のオブジェクトに干渉してしまうのを避けるのに役立ちます。

オブジェクト仕様におけるオーナーリファレンス

従属オブジェクトはオーナーオブジェクトを参照するためのmetadata.ownerReferencesフィールドを持っています。 有効なオーナーリファレンスは従属オブジェクトと同じ名前空間に存在するオブジェクトの名前とUIDで構成されます。 KubernetesはReplicaSet、DaemonSet、Deployment、Job、CronJob、ReplicationControllerのようなオブジェクトの従属オブジェクトに、自動的に値を設定します。 このフィールドの値を手動で変更することで、これらの関係性を自分で設定することもできます。 ただし、通常はその必要はなく、Kubernetesが自動で管理するようにすることができます。

従属オブジェクトは、オーナーオブジェクトが削除されたときにガベージコレクションをブロックするかどうかを管理する真偽値を取るownerReferences.blockOwnerDeletionフィールドも持っています。 Kubernetesは、コントローラー (例：Deploymentコントローラー)がmetadata.ownerReferencesフィールドに値を設定している場合、自動的にこのフィールドをtrueに設定します。 blockOwnerDeletionフィールドに手動で値を設定することで、どの従属オブジェクトがガベージコレクションをブロックするかを設定することもできます。

Kubernetesのアドミッションコントローラーはオーナーの削除権限に基づいて、ユーザーが従属リソースのこのフィールドを変更できるかを管理しています。 これにより、認証されていないユーザーがオーナーオブジェクトの削除を遅らせることを防ぎます。

オーナーシップとファイナライザー

Kubernetesでリソースを削除するとき、APIサーバーはリソースを管理するコントローラーにファイナライザールールを処理させることができます。 ファイナライザーはクラスターが正しく機能するために必要なリソースを誤って削除してしまうことを防ぎます。 例えば、まだPodが使用中のPersistentVolumeを削除しようとするとき、PersistentVolumeが持っているkubernetes.io/pv-protectionファイナライザーにより、削除は即座には行われません。 その代わり、Kubernetesがファイナライザーを削除するまでボリュームはTerminatingステータスのまま残り、PersistentVolumeがPodにバインドされなくなった後で削除が行われます。

またKubernetesはフォアグラウンド、孤立したオブジェクトのカスケード削除を行ったとき、オーナーリソースにファイナライザーを追加します。 フォアグラウンド削除では、foregroundファイナライザーを追加し、オーナーを削除する前にコントローラーがownerReferences.blockOwnerDeletion=trueを持っている従属リソースを削除するようにします。 孤立したオブジェクトの削除を行う場合、Kubernetesはorphanファイナライザーを追加し、オーナーオブジェクトを削除した後にコントローラーが従属リソースを無視するようにします。

次の項目

• Kubernetesのファイナライザーについてさらに学習しましょう。
• ガベージコレクションについて学習しましょう。
• オブジェクトのメタデータのAPIリファレンスをご覧ください。

1.3.10 - 推奨ラベル(Recommended Labels)

ユーザーはkubectlやダッシュボード以外に、多くのツールでKubernetesオブジェクトの管理と可視化ができます。共通のラベルセットにより、全てのツールにおいて解釈可能な共通のマナーに沿ってオブジェクトを表現することで、ツールの相互運用を可能にします。

ツール化に対するサポートに加えて、推奨ラベルはクエリ可能な方法でアプリケーションを表現します。

メタデータは、アプリケーション のコンセプトを中心に構成されています。KubernetesはPaaS(Platform as a Service)でなく、アプリケーションの公式な概念を持たず、またそれを強制することはありません。 そのかわり、アプリケーションは、非公式で、メタデータによって表現されています。単一のアプリケーションが有する項目に対する定義は厳密に決められていません。

共有されたラベルとアノテーションは、app.kubernetes.ioという共通のプレフィックスを持ちます。プレフィックスの無いラベルはユーザーに対してプライベートなものになります。その共有されたプレフィックスは、共有ラベルがユーザーのカスタムラベルに干渉しないことを保証します。

ラベル

これらの推奨ラベルの利点を最大限得るためには、全てのリソースオブジェクトに対して推奨ラベルが適用されるべきです。

これらのラベルが実際にどう使われているかを表すために、下記のStatefulSetのオブジェクトを考えましょう。

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

アプリケーションとアプリケーションのインスタンス

単一のアプリケーションは、Kubernetesクラスター内で、いくつかのケースでは同一の名前空間に対して1回または複数回インストールされることがあります。 例えば、WordPressは複数のウェブサイトがあれば、それぞれ別のWordPressが複数回インストールされることがあります。

アプリケーション名と、アプリケーションのインスタンス名はそれぞれ別に記録されます。 例えば、WordPressはapp.kubernetes.io/nameにwordpressと記述され、インスタンス名に関してはapp.kubernetes.io/instanceにwordpress-abcxzyと記述されます。この仕組みはアプリケーションと、アプリケーションのインスタンスを特定可能にします。全てのアプリケーションインスタンスは固有の名前を持たなければなりません。

ラベルの使用例

ここでは、ラベルの異なる使用例を示します。これらの例はそれぞれシステムの複雑さが異なります。

シンプルなステートレスサービス

DeploymentとServiceオブジェクトを使って、シンプルなステートレスサービスをデプロイするケースを考えます。下記の2つのスニペットはラベルが最もシンプルな形式においてどのように使われるかをあらわします。

下記のDeploymentは、アプリケーションを稼働させるポッドを管理するのに使われます。

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

下記のServiceは、アプリケーションを公開するために使われます。

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

データベースを使ったウェブアプリケーション

次にもう少し複雑なアプリケーションについて考えます。データベース(MySQL)を使ったウェブアプリケーション(WordPress)で、Helmを使ってインストールします。 下記のスニペットは、このアプリケーションをデプロイするために使うオブジェクト設定の出だし部分です。

はじめに下記のDeploymentは、WordPressのために使われます。

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

下記のServiceは、WordPressを公開するために使われます。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: wordpress
    app.kubernetes.io/instance: wordpress-abcxzy
    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はStatefulSetとして公開され、MySQL自身と、MySQLが属する親アプリケーションのメタデータを持ちます。

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

このServiceはMySQLをWordPressアプリケーションの一部として公開します。

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

MySQLのStatefulSetとServiceにより、MySQLとWordPressに関するより広範な情報が含まれていることに気づくでしょう。

2 - クラスターのアーキテクチャ

2.1 - ノード

Kubernetesはコンテナを Node 上で実行されるPodに配置することで、ワークロードを実行します。 ノードはクラスターによりますが、1つのVMまたは物理的なマシンです。 各ノードはPodやそれを制御するコントロールプレーンを実行するのに必要なサービスを含んでいます。

通常、1つのクラスターで複数のノードを持ちます。学習用途やリソースの制限がある環境では、1ノードかもしれません。

1つのノード上のコンポーネントには、kubelet、コンテナランタイム、kube-proxyが含まれます。

管理

ノードをAPIサーバーに加えるには2つの方法があります:

1. ノード上のkubeletが、コントロールプレーンに自己登録する。
2. あなた、もしくは他のユーザーが手動でNodeオブジェクトを追加する。

Nodeオブジェクトの作成、もしくはノード上のkubeletによる自己登録の後、コントロールプレーンはNodeオブジェクトが有効かチェックします。例えば、下記のjsonマニフェストでノードを作成してみましょう:

{
  "kind": "Node",
  "apiVersion": "v1",
  "metadata": {
    "name": "10.240.79.157",
    "labels": {
      "name": "my-first-k8s-node"
    }
  }
}

Kubernetesは内部的にNodeオブジェクトを作成します。 APIサーバーに登録したkubeletがノードのmetadata.nameフィールドが一致しているか検証します。ノードが有効な場合、つまり必要なサービスがすべて実行されている場合は、Podを実行する資格があります。それ以外の場合、該当ノードが有効になるまではいかなるクラスターの活動に対しても無視されます。

Nodeオブジェクトの名前は有効なDNSサブドメイン名である必要があります。

ノードの自己登録

kubeletのフラグ --register-nodeがtrue（デフォルト）のとき、kubeletは自分自身をAPIサーバーに登録しようとします。これはほとんどのディストリビューションで使用されている推奨パターンです。

自己登録については、kubeletは以下のオプションを伴って起動されます:

• --kubeconfig - 自分自身をAPIサーバーに対して認証するための資格情報へのパス
• --cloud-provider - 自身に関するメタデータを読むためにクラウドプロバイダーと会話する方法
• --register-node - 自身をAPIサーバーに自動的に登録
• --register-with-taints - 与えられたtaintのリストでノードを登録します (カンマ区切りの <key>=<value>:<effect>)。

register-nodeがfalseの場合、このオプションは機能しません

• --node-ip - ノードのIPアドレス
• --node-labels - ノードをクラスターに登録するときに追加するLabel（NodeRestriction許可プラグインによって適用されるラベルの制限を参照）
• --node-status-update-frequency - kubeletがノードのステータスをマスターにPOSTする頻度の指定

ノード認証モードおよびNodeRestriction許可プラグインが有効になっている場合、kubeletは自分自身のノードリソースを作成/変更することのみ許可されています。

手動によるノード管理

クラスター管理者はkubectlを使用してNodeオブジェクトを作成および変更できます。

管理者が手動でNodeオブジェクトを作成したい場合は、kubeletフラグ --register-node = falseを設定してください。

管理者は--register-nodeの設定に関係なくNodeオブジェクトを変更することができます。 例えば、ノードにラベルを設定し、それをunschedulableとしてマークすることが含まれます。

ノード上のラベルは、スケジューリングを制御するためにPod上のノードセレクターと組み合わせて使用できます。 例えば、Podをノードのサブセットでのみ実行する資格があるように制限します。

ノードをunschedulableとしてマークすると、新しいPodがそのノードにスケジュールされるのを防ぎますが、ノード上の既存のPodには影響しません。 これは、ノードの再起動などの前の準備ステップとして役立ちます。

ノードにスケジュール不可能のマークを付けるには、次のコマンドを実行します:

kubectl cordon $ノード名

ノードのステータス

ノードのステータスは以下の情報を含みます:

• Addresses
• Conditions
• CapacityとAllocatable
• Info

kubectlを使用し、ノードのステータスや詳細を確認できます:

kubectl describe node <ノード名をここに挿入>

出力情報の各箇所について、以下で説明します。

Addresses

これらのフィールドの使い方は、お使いのクラウドプロバイダーやベアメタルの設定内容によって異なります。

• HostName: ノードのカーネルによって伝えられたホスト名です。kubeletの--hostname-overrideパラメーターによって上書きすることができます。
• ExternalIP: 通常は、外部にルーティング可能(クラスターの外からアクセス可能)なノードのIPアドレスです。
• InternalIP: 通常は、クラスター内でのみルーティング可能なノードのIPアドレスです。

Conditions

conditionsフィールドは全てのRunningなノードのステータスを表します。例として、以下のような状態を含みます:

Nodeの状態は、Nodeリソースの.statusの一部として表現されます。例えば、正常なノードの場合は以下のようなjson構造が表示されます。

"conditions": [
  {
    "type": "Ready",
    "status": "True",
    "reason": "KubeletReady",
    "message": "kubelet is posting ready status",
    "lastHeartbeatTime": "2019-06-05T18:38:35Z",
    "lastTransitionTime": "2019-06-05T11:41:27Z"
  }
]

Ready conditionがpod-eviction-timeout(kube-controller-managerに渡された引数)に設定された時間を超えてもUnknownやFalseのままになっている場合、該当ノード上にあるPodはノードコントローラーによって削除がスケジュールされます。デフォルトの退役のタイムアウトの時間は5分です。ノードが到達不能ないくつかの場合においては、APIサーバーが該当ノードのkubeletと疎通できない状態になっています。その場合、APIサーバーがkubeletと再び通信を確立するまでの間、Podの削除を行うことはできません。削除がスケジュールされるまでの間、削除対象のPodは切り離されたノードの上で稼働を続けることになります。

ノードコントローラーはクラスター内でPodが停止するのを確認するまでは強制的に削除しないようになりました。到達不能なノード上で動いているPodはTerminatingまたはUnknownのステータスになります。Kubernetesが基盤となるインフラストラクチャーを推定できない場合、クラスター管理者は手動でNodeオブジェクトを削除する必要があります。KubernetesからNodeオブジェクトを削除すると、そのノードで実行されているすべてのPodオブジェクトがAPIサーバーから削除され、それらの名前が解放されます。

ノードのライフサイクルコントローラーがconditionを表したtaintを自動的に生成します。 スケジューラーがPodをノードに割り当てる際、ノードのtaintを考慮します。Podが許容するtaintは例外です。

詳細は条件によるtaintの付与を参照してください。

CapacityとAllocatable

ノードで利用可能なリソース（CPU、メモリ、およびノードでスケジュールできる最大Pod数）について説明します。

capacityブロック内のフィールドは、ノードが持っているリソースの合計量を示します。 allocatableブロックは、通常のPodによって消費されるノード上のリソースの量を示します。

CapacityとAllocatableについて深く知りたい場合は、ノード上でどのようにコンピュートリソースが予約されるかを読みながら学ぶことができます。

Info

カーネルのバージョン、Kubernetesのバージョン（kubeletおよびkube-proxyのバージョン）、（使用されている場合）Dockerのバージョン、OS名など、ノードに関する一般的な情報です。 この情報はノードからkubeletを通じて取得され、Kubernetes APIに公開されます。

ノードのハートビート

ハートビートは、Kubernetesノードから送信され、ノードが利用可能か判断するのに役立ちます。 以下の２つのハートビートがあります：

• Nodeの.statusの更新
• Lease objectです。 各ノードはkube-node-leaseというnamespaceに関連したLeaseオブジェクトを持ちます。 Leaseは軽量なリソースで、クラスターのスケールに応じてノードのハートビートにおけるパフォーマンスを改善します。

kubeletがNodeStatusとLeaseオブジェクトの作成および更新を担当します。

• kubeletは、ステータスに変化があったり、設定した間隔の間に更新がない時にNodeStatusを更新します。NodeStatus更新のデフォルト間隔は５分です。(到達不能の場合のデフォルトタイムアウトである40秒よりもはるかに長いです)
• kubeletは10秒間隔(デフォルトの更新間隔)でLeaseオブジェクトの生成と更新を実施します。Leaseの更新はNodeStatusの更新とは独立されて行われます。Leaseの更新が失敗した場合、kubeletは200ミリ秒から始まり7秒を上限とした指数バックオフでリトライします。

ノードコントローラー

ノードコントローラーは、ノードのさまざまな側面を管理するKubernetesのコントロールプレーンコンポーネントです。

ノードコントローラーは、ノードの存続期間中に複数の役割を果たします。1つ目は、ノードが登録されたときにCIDRブロックをノードに割り当てることです（CIDR割り当てがオンになっている場合）。

2つ目は、ノードコントローラーの内部ノードリストをクラウドの利用可能なマシンのリストと一致させることです。 クラウド環境で実行している場合、ノードに異常があると、ノードコントローラーはクラウドプロバイダーにそのNodeのVMがまだ使用可能かどうかを問い合わせます。 使用可能でない場合、ノードコントローラーはノードのリストから該当ノードを削除します。

3つ目は、ノードの状態を監視することです。 ノードが到達不能(例えば、ノードがダウンしているなどので理由で、ノードコントローラーがハートビートの受信を停止した場合)になると、ノードコントローラーは、NodeStatusのNodeReady conditionをConditionUnknownに変更する役割があります。その後も該当ノードが到達不能のままであった場合、Graceful Terminationを使って全てのPodを退役させます。デフォルトのタイムアウトは、ConditionUnknownの報告を開始するまで40秒、その後Podの追い出しを開始するまで5分に設定されています。 ノードコントローラーは、--node-monitor-periodに設定された秒数ごとに各ノードの状態をチェックします。

信頼性

ほとんどの場合、排除の速度は1秒あたり--node-eviction-rateに設定された数値（デフォルトは秒間0.1）です。つまり、10秒間に1つ以上のPodをノードから追い出すことはありません。

特定のアベイラビリティーゾーン内のノードのステータスが異常になると、ノード排除の挙動が変わります。ノードコントローラーは、ゾーン内のノードの何%が異常（NodeReady条件がConditionUnknownまたはConditionFalseである）であるかを同時に確認します。 異常なノードの割合が少なくとも --healthy-zone-thresholdに設定した値を下回る場合（デフォルトは0.55）であれば、退役率は低下します。クラスターが小さい場合（すなわち、 --large-cluster-size-thresholdの設定値よりもノード数が少ない場合。デフォルトは50）、退役は停止し、そうでない場合、退役率は秒間で--secondary-node-eviction-rateの設定値（デフォルトは0.01）に減少します。 これらのポリシーがアベイラビリティーゾーンごとに実装されているのは、1つのアベイラビリティーゾーンがマスターから分割される一方、他のアベイラビリティーゾーンは接続されたままになる可能性があるためです。 クラスターが複数のクラウドプロバイダーのアベイラビリティーゾーンにまたがっていない場合、アベイラビリティーゾーンは1つだけです（クラスター全体）。

ノードを複数のアベイラビリティゾーンに分散させる主な理由は、1つのゾーン全体が停止したときにワークロードを正常なゾーンに移動できることです。 したがって、ゾーン内のすべてのノードが異常である場合、ノードコントローラーは通常のレート --node-eviction-rateで退役します。 コーナーケースは、すべてのゾーンが完全にUnhealthyである（すなわち、クラスター内にHealthyなノードがない）場合です。 このような場合、ノードコントローラーはマスター接続に問題があると見なし、接続が回復するまですべての退役を停止します。

ノードコントローラーは、Podがtaintを許容しない場合、 NoExecuteのtaintを持つノード上で実行されているPodを排除する責務もあります。 さらに、ノードコントローラーはノードに到達できない、または準備ができていないなどのノードの問題に対応するtaintを追加する責務があります。これはスケジューラーが、問題のあるノードにPodを配置しない事を意味しています。

ノードのキャパシティ

Nodeオブジェクトはノードのリソースキャパシティ（CPUの数とメモリの量）を監視します。 自己登録したノードは、Nodeオブジェクトを作成するときにキャパシティを報告します。 手動によるノード管理を実行している場合は、ノードを追加するときにキャパシティを設定する必要があります。

Kubernetesスケジューラーは、ノード上のすべてのPodに十分なリソースがあることを確認します。スケジューラーは、ノード上のコンテナが要求するリソースの合計がノードキャパシティ以下であることを確認します。 これは、kubeletによって管理されたすべてのコンテナを含みますが、コンテナランタイムによって直接開始されたコンテナやkubeletの制御外で実行されているプロセスは含みません。

ノードのトポロジー

ノードの正常終了

kubeletは、ノードのシステムシャットダウンを検出すると、ノード上で動作しているPodを終了させます。

Kubelet は、ノードのシャットダウン時に、ポッドが通常の通常のポッド終了プロセスに従うようにします。

Graceful Node Shutdownはsystemdに依存しているため、systemd inhibitor locksを 利用してノードのシャットダウンを一定時間遅らせることができます。

Graceful Node Shutdownは、v1.21でデフォルトで有効になっているGracefulNodeShutdown フィーチャーゲートで制御されます。

なお、デフォルトでは、後述の設定オプションShutdownGracePeriodおよびShutdownGracePeriodCriticalPodsの両方がゼロに設定されているため、Graceful node shutdownは有効になりません。この機能を有効にするには、この2つのkubeletの設定を適切に設定し、ゼロ以外の値を設定する必要があります。

Graceful shutdownでは、kubeletは以下の2段階でPodを終了させます。

1. そのノード上で動作している通常のPodを終了させます。
2. そのノード上で動作しているcritical podsを終了させます。

Graceful Node Shutdownには、2つのKubeletConfigurationオプションを設定します。:

• ShutdownGracePeriod:
  • ノードがシャットダウンを遅らせるべき合計期間を指定します。これは、通常のPodとcritical podsの両方のPod終了の合計猶予期間です。
• ShutdownGracePeriodCriticalPods:
  • ノードのシャットダウン時にcritical podsを終了させるために使用する期間を指定します。この値は、ShutdownGracePeriodよりも小さくする必要があります。

例えば、ShutdownGracePeriod=30s、ShutdownGracePeriodCriticalPods=10sとすると、 kubeletはノードのシャットダウンを30秒遅らせます。シャットダウンの間、最初の20(30-10)秒は通常のポッドを優雅に終了させるために確保され、 残りの10秒は重要なポッドを終了させるために確保されることになります。

Status:         Failed
Reason:         Shutdown
Message:        Node is shutting, evicting pods

ノードの非正常終了

コマンドがkubeletのinhibitor locksメカニズムをトリガーしない場合や、ShutdownGracePeriodやShutdownGracePeriodCriticalPodsが適切に設定されていないといったユーザーによるミス等が原因で、ノードがシャットダウンしたことをkubeletのNode Shutdownマネージャーが検知できないことがあります。詳細は上記セクションノードの正常終了を参照ください。

ノードのシャットダウンがkubeletのNode Shutdownマネージャーに検知されない場合、StatefulSetを構成するPodはシャットダウン状態のノード上でterminating状態のままになってしまい、他の実行中のノードに移動することができなくなってしまいます。これは、ノードがシャットダウンしているため、その上のkubeletがPodを削除できず、それにより、StatefulSetが新しいPodを同じ名前で作成できなくなってしまうためです。Podがボリュームを使用している場合、VolumeAttachmentsはシャットダウン状態のノードによって削除されないため、Podが使用しているボリュームは他の実行中のノードにアタッチすることができなくなってしまいます。その結果として、StatefulSet上で実行中のアプリケーションは適切に機能しなくなってしまいます。シャットダウンしていたノードが復旧した場合、そのノード上のPodはkubeletに削除され、他の実行中のノード上に作成されます。また、シャットダウン状態のノードが復旧できなかった場合は、そのノード上のPodは永久にterminating状態のままとなります。

上記の状況を脱却するには、ユーザーが手動でNoExecuteまたはNoSchedule effectを設定してnode.kubernetes.io/out-of-service taintをノードに付与することで、故障中の状態に設定することができます。kube-controller-manager において NodeOutOfServiceVolumeDetachフィーチャーゲートが有効になっており、かつノードがtaintによって故障中としてマークされている場合は、ノードに一致するtolerationがないPodは強制的に削除され、ノード上のterminating状態のPodに対するボリュームデタッチ操作が直ちに実行されます。これにより、故障中のノード上のPodを異なるノード上にすばやく復旧させることが可能になります。

non-graceful shutdownの間に、Podは以下の2段階で終了します:

1. 一致するout-of-service tolerationを持たないPodを強制的に削除する。
2. 上記のPodに対して即座にボリュームデタッチ操作を行う。

スワップメモリの管理

Kubernetes 1.22以前では、ノードはスワップメモリの使用をサポートしておらず、ノード上でスワップが検出された場合、 kubeletはデフォルトで起動に失敗していました。1.22以降では、スワップメモリのサポートをノードごとに有効にすることができます。

ノードでスワップを有効にするには、kubeletの NodeSwap フィーチャーゲートを有効にし、 --fail-swap-onコマンドラインフラグまたはfailSwapOnKubeletConfigurationを false に設定する必要があります。

ユーザーはオプションで、ノードがスワップメモリをどのように使用するかを指定するために、memorySwap.swapBehaviorを設定することもできます。ノードがスワップメモリをどのように使用するかを指定します。例えば、以下のようになります。

memorySwap:
  swapBehavior: LimitedSwap

swapBehaviorで使用できる設定オプションは以下の通りです。:

• LimitedSwap: Kubernetesのワークロードが、使用できるスワップ量に制限を設けます。Kubernetesが管理していないノード上のワークロードは、依然としてスワップを使用できます。
• UnlimitedSwap: Kubernetesのワークロードが使用できるスワップ量に制限を設けません。システムの限界まで、要求されただけのスワップメモリを使用することができます。

memorySwapの設定が指定されておらず、フィーチャーゲートが有効な場合、デフォルトのkubeletはLimitedSwapの設定と同じ動作を適用します。

LimitedSwap設定の動作は、ノードがコントロールグループ(「cgroups」とも呼ばれる)のv1とv2のどちらで動作しているかによって異なります。

Kubernetesのワークロードでは、メモリとスワップを組み合わせて使用することができ、ポッドのメモリ制限が設定されている場合はその制限まで使用できます。

• cgroupsv1: Kubernetesのワークロードは、メモリとスワップを組み合わせて使用することができ、ポッドのメモリ制限が設定されている場合はその制限まで使用できます。
• cgroupsv2: Kubernetesのワークロードは、スワップメモリを使用できません。

詳しくは、KEP-2400と design proposalをご覧いただき、テストにご協力、ご意見をお聞かせください。

次の項目

• ノードコンポーネントについて学習する。
• Node APIオブジェクトについて読む。
• アーキテクチャ設計文書のNodeという章を読む。
• TaintとTolerationについて読む。

2.2 - ノードとコントロールプレーン間の通信

本ドキュメントは、APIサーバーとKubernetesクラスター間の通信経路をまとめたものです。 その目的は、信頼できないネットワーク上(またはクラウドプロバイダー上の完全なパブリックIP)でクラスターが実行できるよう、ユーザーがインストールをカスタマイズしてネットワーク構成を強固にできるようにすることです。

ノードからコントロールプレーンへの通信

Kubernetesには「ハブアンドスポーク」というAPIパターンがあります。ノード(またはノードが実行するPod)からのすべてのAPIの使用は、APIサーバーで終了します。他のコントロールプレーンコンポーネントは、どれもリモートサービスを公開するようには設計されていません。APIサーバーは、1つ以上の形式のクライアント認証が有効になっている状態で、セキュアなHTTPSポート(通常は443)でリモート接続をリッスンするように設定されています。 特に匿名リクエストやサービスアカウントトークンが許可されている場合は、1つ以上の認可形式を有効にする必要があります。

ノードは、有効なクライアント認証情報とともに、APIサーバーに安全に接続できるように、クラスターのパブリックルート証明書でプロビジョニングされる必要があります。適切なやり方は、kubeletに提供されるクライアント認証情報が、クライアント証明書の形式であることです。kubeletクライアント証明書の自動プロビジョニングについては、kubelet TLSブートストラップを参照してください。

APIサーバーに接続したいPodは、サービスアカウントを利用することで、安全に接続することができます。これにより、Podのインスタンス化時に、Kubernetesはパブリックルート証明書と有効なBearerトークンを自動的にPodに挿入します。 kubernetesサービス(デフォルトの名前空間)は、APIサーバー上のHTTPSエンドポイントに(kube-proxy経由で)リダイレクトされる仮想IPアドレスで構成されます。

また、コントロールプレーンのコンポーネントは、セキュアなポートを介してAPIサーバーとも通信します。

その結果、ノードやノード上で動作するPodからコントロールプレーンへの接続は、デフォルトでセキュアであり、信頼されていないネットワークやパブリックネットワークを介して実行することができます。

コントロールプレーンからノードへの通信

コントロールプレーン(APIサーバー)からノードへの主要な通信経路は2つあります。 1つ目は、APIサーバーからクラスター内の各ノードで実行されるkubeletプロセスへの通信経路です。 2つ目は、APIサーバーの プロキシ 機能を介した、APIサーバーから任意のノード、Pod、またはサービスへの通信経路です。

APIサーバーからkubeletへの通信

APIサーバーからkubeletへの接続は、以下の目的で使用されます:

• Podのログの取得。
• 実行中のPodへのアタッチ(通常はkubectlを使用)。
• kubeletのポート転送機能の提供。

これらの接続は、kubeletのHTTPSエンドポイントで終了します。デフォルトでは、APIサーバーはkubeletのサービング証明書を検証しないため、接続は中間者攻撃の対象となり、信頼されていないネットワークやパブリックネットワークを介して実行するのは安全ではありません。

この接続を検証するには、--kubelet-certificate-authorityフラグを使用して、kubeletのサービング証明書を検証するために使用するルート証明書バンドルを、APIサーバーに提供します。

それができない場合は、信頼できないネットワークやパブリックネットワークを介した接続を回避するため、必要に応じてAPIサーバーとkubeletの間でSSHトンネルを使用します。

最後に、kubelet APIを保護するために、Kubelet認証/認可を有効にする必要があります。

APIサーバーからノード、Pod、サービスへの通信

APIサーバーからノード、Pod、またはサービスへの接続は、デフォルトで平文のHTTP接続になるため、認証も暗号化もされません。API URL内のノード、Pod、サービス名にhttps:を付けることで、セキュアなHTTPS接続を介して実行できますが、HTTPSエンドポイントから提供された証明書を検証したり、クライアント認証情報を提供したりすることはありません。そのため、接続の暗号化はされますが、完全性の保証はありません。これらの接続を、信頼されていないネットワークやパブリックネットワークを介して実行するのは、現在のところ安全ではありません。

SSHトンネル

Kubernetesは、コントロールプレーンからノードへの通信経路を保護するために、SSHトンネルをサポートしています。この構成では、APIサーバーがクラスター内の各ノードへのSSHトンネルを開始(ポート22でリッスンしているSSHサーバーに接続)し、kubelet、ノード、Pod、またはサービス宛てのすべてのトラフィックをトンネル経由で渡します。 このトンネルにより、ノードが稼働するネットワークの外部にトラフィックが公開されないようになります。

Konnectivityサービス

SSHトンネルの代替として、Konnectivityサービスは、コントロールプレーンからクラスターへの通信に、TCPレベルのプロキシを提供します。Konnectivityサービスは、コントロールプレーンネットワークのKonnectivityサーバーと、ノードネットワークのKonnectivityエージェントの、2つの部分で構成されています。 Konnectivityエージェントは、Konnectivityサーバーへの接続を開始し、ネットワーク接続を維持します。 Konnectivityサービスを有効にすると、コントロールプレーンからノードへのトラフィックは、すべてこの接続を経由するようになります。

Konnectivityサービスのセットアップに従って、クラスターにKonnectivityサービスをセットアップしてください。

次の項目

• Kubernetesコントロールプレーンコンポーネントについて読む。
• HubsとSpokeモデルについて学習する。
• クラスターのセキュリティについて学習する。
• Kubernetes APIについて学習する。
• Konnectivityサービスを設定する
• Port Forwardingを使用してクラスター内のアプリケーションにアクセスする
• Podログを調べますとkubectl port-forwardを使用しますについて学習する。

2.3 - リース

しばしば分散システムでは共有リソースをロックしたりノード間の活動を調整する機構として"リース"が必要になります。 Kubernetesでは、"リース"のコンセプトはcoordination.k8s.ioAPIグループのLeaseオブジェクトに表されていて、ノードのハートビートやコンポーネントレベルのリーダー選出といったシステムにとって重要な機能に利用されています。

ノードハートビート

Kubernetesでは、kubeletのノードハートビートをKubernetes APIサーバーに送信するのにLease APIが使われています。 各Nodeごとに、kube-node-lease名前空間にノードとマッチする名前のLeaseオブジェクトが存在します。 内部的には、kubeletのハートビートはこのLeaseオブジェクトに対するUPDATEリクエストであり、Leaseのspec.renewTimeフィールドを更新しています。 Kubernetesのコントロールプレーンはこのフィールドのタイムスタンプを見て、Nodeが利用可能かを判断しています。

詳しくはNode Leaseオブジェクトをご覧ください。

リーダー選出

Kubernetesでは、あるコンポーネントのインスタンスが常に一つだけ実行されていることを保証するためにもリースが利用されています。 これはkube-controller-managerやkube-schedulerといったコントロールプレーンのコンポーネントで、一つのインスタンスのみがアクティブに実行され、その他のインスタンスをスタンバイ状態とする必要があるような冗長構成を組むために利用されています。

APIサーバーのアイデンティティー

Kubernetes v1.26から、各kube-apiserverはLease APIを利用して自身のアイデンティティーをその他のシステムに向けて公開するようになりました。 それ自体は特に有用ではありませんが、何台のkube-apiserverがKubernetesコントロールプレーンを稼働させているのかをクライアントが知るためのメカニズムを提供します。 kube-apiserverリースが存在することで、各kube-apiserver間の調整が必要となる可能性がある将来の機能が使えるようになります。

kube-system名前空間のapiserver-<sha256-hash>という名前のリースオブジェクトを確認することで、各kube-apiserverが所有しているLeaseを確認することができます。 また、k8s.io/component=kube-apiserverラベルセレクターを利用することもできます。

$ kubectl -n kube-system get lease -l k8s.io/component=kube-apiserver
NAME                                        HOLDER                                                                           AGE
apiserver-c4vwjftbvpc5os2vvzle4qg27a   kube-apiserver-c4vwjftbvpc5os2vvzle4qg27a_9cbf54e5-1136-44bd-8f9a-1dcd15c346b4   5m33s
apiserver-dz2dqprdpsgnm756t5rnov7yka   kube-apiserver-dz2dqprdpsgnm756t5rnov7yka_84f2a85d-37c1-4b14-b6b9-603e62e4896f   4m23s
apiserver-fyloo45sdenffw2ugwaz3likua   kube-apiserver-fyloo45sdenffw2ugwaz3likua_c5ffa286-8a9a-45d4-91e7-61118ed58d2e   4m43s

リースの名前に使われているSHA256ハッシュはkube-apiserverのOSホスト名に基づいています。各kube-apiserverはクラスター内で一意なホスト名を使用するように構成する必要があります。 同じホスト名を利用する新しいkube-apiserverインスタンスは、新しいリースオブジェクトを作成せずに、既存のLeaseを新しいインスタンスのアイデンティティーを利用して引き継ぎます。

kube-apiserverが使用するホスト名はkubernetes.io/hostnameラベルの値で確認できます。

$ kubectl -n kube-system get lease kube-apiserver-c4vwjftbvpc5os2vvzle4qg27a -o yaml

apiVersion: coordination.k8s.io/v1
kind: Lease
metadata:
  creationTimestamp: "2022-11-30T15:37:15Z"
  labels:
    k8s.io/component: kube-apiserver
    kubernetes.io/hostname: kind-control-plane
  name: kube-apiserver-c4vwjftbvpc5os2vvzle4qg27a
  namespace: kube-system
  resourceVersion: "18171"
  uid: d6c68901-4ec5-4385-b1ef-2d783738da6c
spec:
  holderIdentity: kube-apiserver-c4vwjftbvpc5os2vvzle4qg27a_9cbf54e5-1136-44bd-8f9a-1dcd15c346b4
  leaseDurationSeconds: 3600
  renewTime: "2022-11-30T18:04:27.912073Z"

すでに存在しなくなったkube-apiserverの期限切れリースは、1時間後に新しいkube-apiserverによってガベージコレクションされます。

2.4 - コントローラー

ロボット工学やオートメーションの分野において、 制御ループ とは、あるシステムの状態を制御する終了状態のないループのことです。

ここでは、制御ループの一例として、部屋の中にあるサーモスタットを挙げます。

あなたが温度を設定すると、それはサーモスタットに 目的の状態(desired state) を伝えることになります。実際の部屋の温度は 現在の状態 です。サーモスタットは、装置をオンまたはオフにすることによって、現在の状態を目的の状態に近づけるように動作します。

コントローラーパターン

コントローラーは少なくとも1種類のKubernetesのリソースを監視します。これらのオブジェクトには目的の状態を表すspecフィールドがあります。リソースのコントローラーは、現在の状態を目的の状態に近づける責務を持ちます。

コントローラーは自分自身でアクションを実行する場合もありますが、KubernetesではコントローラーがAPIサーバーに意味のある副作用を持つメッセージを送信することが一般的です。以下では、このような例を見ていきます。

APIサーバー経由でコントロールする

JobコントローラーはKubernetesのビルトインのコントローラーの一例です。ビルトインのコントローラーは、クラスターのAPIサーバーとやりとりをして状態を管理します。

Jobは、1つ以上のPodを起動して、タスクを実行した後に停止する、Kubernetesのリソースです。

(1度スケジュールされると、Podオブジェクトはkubeletに対する目的の状態の一部になります。)

Jobコントローラーが新しいタスクを見つけると、その処理が完了するように、クラスター上のどこかで、一連のNode上のkubeletが正しい数のPodを実行することを保証します。ただし、Jobコントローラーは、自分自身でPodやコンテナを実行することはありません。代わりに、APIサーバーに対してPodの作成や削除を依頼します。コントロールプレーン上の他のコンポーネントが(スケジュールして実行するべき新しいPodが存在するという)新しい情報を基に動作することによって、最終的に目的の処理が完了します。

新しいJobが作成されたとき、目的の状態は、そのJobが完了することです。JobコントローラーはそのJobに対する現在の状態を目的の状態に近づけるようにします。つまり、そのJobが行ってほしい処理を実行するPodを作成し、Jobが完了に近づくようにします。

コントローラーは、コントローラーを設定するオブジェクトも更新します。たとえば、あるJobが完了した場合、Jobコントローラーは、JobオブジェクトにFinishedというマークを付けます。

(これは、部屋が設定温度になったことを示すために、サーモスタットがランプを消灯するのに少し似ています。)

直接的なコントロール

Jobとは対照的に、クラスターの外部に変更を加える必要があるコントローラーもあります。

たとえば、クラスターに十分な数のNodeが存在することを保証する制御ループの場合、そのコントローラーは、必要に応じて新しいNodeをセットアップするために、現在のクラスターの外部とやりとりをする必要があります。

外部の状態とやりとりをするコントローラーは、目的の状態をAPIサーバーから取得した後、外部のシステムと直接通信し、現在の状態を目的の状態に近づけます。

(クラスター内のノードを水平にスケールさせるコントローラーが実際に存在します。)

ここで重要な点は、コントローラーが目的の状態を実現するために変更を加えてから、現在の状態をクラスターのAPIサーバーに報告することです。他の制御ループは、その報告されたデータを監視し、独自のアクションを実行できます。

サーモスタットの例では、部屋が非常に寒い場合、別のコントローラーが霜防止ヒーターをオンにすることもあります。Kubernetesクラスターを使用すると、コントロールプレーンは、Kubernetesを拡張して実装することにより、IPアドレス管理ツールやストレージサービス、クラウドプロバイダーAPI、およびその他のサービスと間接的に連携します。

目的の状態 vs 現在の状態

Kubernetesはシステムに対してクラウドネイティブな見方をするため、常に変化し続けるような状態を扱えるように設計されています。

処理を実行したり、制御ループが故障を自動的に修正したりしているどの時点でも、クラスターは変化中である可能性があります。つまり、クラスターは決して安定した状態にならない可能性があるということです。

コントローラーがクラスターのために実行されていて、有用な変更が行われるのであれば、全体的な状態が安定しているかどうかは問題にはなりません。

設計

設計理念として、Kubernetesは多数のコントローラーを使用しており、各コントローラーはクラスターの状態の特定の側面をそれぞれ管理しています。最もよくあるパターンは、特定の制御ループ(コントローラー)が目的の状態として1種類のリソースを使用し、目的の状態を実現することを管理するために別の種類のリソースを用意するというものです。たとえば、Jobのコントローラーは、Jobオブジェクト(新しい処理を見つけるため)およびPodオブジェクト(Jobを実行し、処理が完了したか確認するため)を監視します。この場合、なにか別のものがJobを作成し、JobコントローラーはPodを作成します。

相互にリンクされた単一のモノリシックな制御ループよりは、複数の単純なコントローラーが存在する方が役に立ちます。コントローラーは故障することがあるため、Kubernetesは故障を許容するように設計されています。

コントローラーを実行する方法

Kubernetesには、kube-controller-manager内部で動作する一組のビルトインのコントローラーが用意されています。これらビルトインのコントローラーは、コアとなる重要な振る舞いを提供します。

DeploymentコントローラーとJobコントローラーは、Kubernetes自体の一部として同梱されているコントローラーの例です(それゆえ「ビルトイン」のコントローラーと呼ばれます)。Kubernetesは回復性のあるコントロールプレーンを実行できるようにしているため、ビルトインのコントローラーの一部が故障しても、コントロールプレーンの別の部分が作業を引き継いでくれます。

Kubernetesを拡張するためにコントロールプレーンの外で動作するコントローラーもあります。もし望むなら、新しいコントローラーを自分で書くこともできます。自作のコントローラーをPodセットとして動作させたり、Kubernetesの外部で動作させることもできます。どのような動作方法が最も適しているかは、そのコントローラーがどのようなことを行うのかに依存します。

次の項目

• Kubernetesコントロールプレーンについて読む。
• 基本的なKubernetesオブジェクトについて学ぶ。
• Kubernetes APIについて学ぶ。
• 自分でコントローラーを書きたい場合は、「Kubernetesを拡張する」のエクステンションパターンを読んでください。

2.5 - クラウドコントローラーマネージャー

クラウドインフラストラクチャー技術により、パブリック、プライベート、ハイブリッドクラウド上でKubernetesを動かすことができます。Kubernetesは、コンポーネント間の密なつながりが不要な自動化されたAPI駆動インフラストラクチャーを信条としています。

cloud-controller-managerは クラウド特有の制御ロジックを組み込むKubernetesのcontrol planeコンポーネントです。クラウドコントロールマネージャーは、クラスターをクラウドプロバイダーAPIをリンクし、クラスターのみで相互作用するコンポーネントからクラウドプラットフォームで相互作用するコンポーネントを分離します。

Kubernetesと下のクラウドインフラストラクチャー間の相互運用ロジックを分離することで、cloud-controller-managerコンポーネントはクラウドプロバイダを主なKubernetesプロジェクトと比較し異なるペースで機能をリリース可能にします。

cloud-controller-managerは、プラグイン機構を用い、異なるクラウドプロバイダーに対してそれぞれのプラットフォームとKubernetesの結合を可能にする構成になっています。

設計

クラウドコントローラーマネージャーは、複製されたプロセスの集合としてコントロールプレーンで実行されます。（通常、Pod内のコンテナとなります）各cloud-controller-managerは、シングルプロセスで複数のcontrollersを実装します。

クラウドコントローラーマネージャーの機能

クラウドコントローラーマネージャーのコントローラーは以下を含んでいます。

ノードコントローラー

ノードコントローラーは、クラウドインフラストラクチャーで新しいサーバーが作成された際に、Nodeオブジェクトを作成する責務を持ちます。ノードコントローラーは、クラウドプロバイダーのテナント内で動作しているホストの情報を取得します。ノードコントローラーは下記に示す機能を実行します:

1. Nodeオブジェクトを、コントローラーがクラウドプロバイダーAPIを通じて見つけた各サーバーで初期化する
2. Nodeオブジェクトに、ノードがデプロイされているリージョンや利用可能なリソース（CPU、メモリなど）のようなクラウド特有な情報を注釈付けやラベル付けをする
3. ノードのホスト名とネットワークアドレスを取得する
4. ノードの正常性を検証する。ノードが応答しなくなった場合、クラウドプロバイダーのAPIを利用しサーバーがdeactivated / deleted / terminatedであるかを確認する。クラウドからノードが削除されていた場合、KubernetesクラスターからNodeオブジェクトを削除する

いくつかのクラウドプロバイダーは、これをノードコントローラーと個別のノードライフサイクルコントローラーに分けて実装しています。

ルートコントローラー

ルートコントローラーは、クラスター内の異なるノード上で稼働しているコンテナが相互に通信できるように、クラウド内のルートを適切に設定する責務を持ちます。

クラウドプロバイダーによっては、ルートコントローラーはPodネットワークのIPアドレスのブロックを割り当てることもあります。

サービスコントローラー

Servicesは、マネージドロードバランサー、IPアドレスネットワークパケットフィルタや対象のヘルスチェックのようなクラウドインフラストラクチャーコンポーネントのインテグレーションを行います。サービスコントローラーは、ロードバランサーや他のインフラストラクチャーコンポーネントを必要とするServiceリソースを宣言する際にそれらのコンポーネントを設定するため、クラウドプロバイダーのAPIと対話します。

認可

このセクションでは、クラウドコントローラーマネージャーが操作を行うために様々なAPIオブジェクトに必要な権限を分類します。

ノードコントローラー

ノードコントローラーはNodeオブジェクトのみに対して働きます。Nodeオブジェクトに対して、readとmodifyの全権限が必要です。

v1/Node:

• Get
• List
• Create
• Update
• Patch
• Watch
• Delete

ルートコントローラー

ルートコントローラーは、Nodeオブジェクトの作成を待ち受け、ルートを適切に設定します。Nodeオブジェクトについて、get権限が必要です。

v1/Node:

• Get

サービスコントローラー

サービスコントローラーは、Serviceオブジェクトの作成、更新、削除イベントを待ち受け、その後、サービスのEndpointを適切に設定します。

サービスにアクセスするため、list、watchの権限が必要です。サービスを更新するため、patch、updateの権限が必要です。

サービスのEndpointリソースを設定するため、create、list、get、watchそしてupdateの権限が必要です。

v1/Service:

• List
• Get
• Watch
• Patch
• Update

その他

クラウドコントローラーマネージャーのコア機能の実装は、Eventオブジェクトのcreate権限と、セキュアな処理を保証するため、ServiceAccountのcreate権限が必要です。

v1/Event:

• Create
• Patch
• Update

v1/ServiceAccount:

• Create

クラウドコントローラーマネージャーのRBAC ClusterRoleはこのようになります:

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

次の項目

Cloud Controller Manager Administration はクラウドコントラーマネージャーの実行と管理を説明しています。

どのようにあなた自身のクラウドコントローラーマネージャーが実装されるのか、もしくは既存プロジェクトの拡張について知りたいですか？

クラウドコントローラーマネージャーは、いかなるクラウドからもプラグインとしての実装を許可するためにGoインターフェースを使います。具体的には、kubernetes/cloud-providerの cloud.goで定義されているCloudProviderを使います。

本ドキュメントでハイライトした共有コントローラー（Node、Route、Service）の実装と共有クラウドプロバイダーインターフェースに沿ったいくつかの足場は、Kubernetesコアの一部です。クラウドプロバイダに特化した実装は、Kubernetesのコアの外部として、またCloudProviderインターフェースを実装します。

プラグイン開発ついての詳細な情報は、Developing Cloud Controller Managerを見てください。

2.6 - cgroup v2について

Linuxでは、コントロールグループがプロセスに割り当てられるリソースを制限しています。

コンテナ化されたワークロードの、CPU/メモリーの要求と制限を含むPodとコンテナのリソース管理を強制するために、 kubeletと基盤となるコンテナランタイムはcgroupをインターフェースとして接続する必要があります。

Linuxではcgroup v1とcgroup v2の2つのバージョンのcgroupがあります。 cgroup v2は新世代のcgroup APIです。

cgroup v2とは何か？

cgroup v2はLinuxのcgroup APIの次のバージョンです。 cgroup v2はリソース管理機能を強化した統合制御システムを提供しています。

以下のように、cgroup v2はcgroup v1からいくつかの点を改善しています。

• 統合された単一階層設計のAPI
• より安全なコンテナへのサブツリーの移譲
• Pressure Stall Informationなどの新機能
• 強化されたリソース割り当て管理と複数リソース間の隔離
  • 異なるタイプのメモリー割り当ての統一(ネットワークメモリー、カーネルメモリーなど)
  • ページキャッシュの書き戻しといった、非即時のリソース変更

Kubernetesのいくつかの機能では、強化されたリソース管理と隔離のためにcgroup v2のみを使用しています。 例えば、MemoryQoS機能はメモリーQoSを改善し、cgroup v2の基本的な機能に依存しています。

cgroup v2を使う

cgroup v2を使うおすすめの方法は、デフォルトでcgroup v2が有効で使うことができるLinuxディストリビューションを使うことです。

あなたのディストリビューションがcgroup v2を使っているかどうかを確認するためには、Linux Nodeのcgroupバージョンを特定するを参照してください。

必要要件

cgroup v2を使うには以下のような必要要件があります。

• OSディストリビューションでcgroup v2が有効であること
• Linuxカーネルバージョンが5.8以上であること
• コンテナランタイムがcgroup v2をサポートしていること。例えば、
  • containerd v1.4以降
  • cri-o v1.20以降
• kubeletとコンテナランタイムがsystemd cgroupドライバーを使うように設定されていること

Linuxディストリビューションのcgroup v2サポート

cgroup v2を使っているLinuxディストリビューションの一覧はcgroup v2ドキュメントをご覧ください。

• Container-Optimized OS (M97以降)
• Ubuntu (21.10以降, 22.04以降推奨)
• Debian GNU/Linux (Debian 11 bullseye以降)
• Fedora (31以降)
• Arch Linux (April 2021以降)
• RHEL and RHEL-like distributions (9以降)

あなたのディストリビューションがcgroup v2を使っているかどうかを確認するためには、あなたのディストリビューションのドキュメントを参照するか、Linux Nodeのcgroupバージョンを特定するの説明に従ってください。

カーネルのcmdlineの起動時引数を修正することで、手動であなたのLinuxディストリビューションのcgroup v2を有効にすることもできます。 あなたのディストリビューションがGRUBを使っている場合は、 /etc/default/grubの中のGRUB_CMDLINE_LINUXにsystemd.unified_cgroup_hierarchy=1を追加し、sudo update-grubを実行してください。 ただし、おすすめの方法はデフォルトですでにcgroup v2が有効になっているディストリビューションを使うことです。

cgroup v2への移行

cgroup v2に移行するには、必要要件を満たすことを確認し、 cgroup v2がデフォルトで有効であるカーネルバージョンにアップグレードします。

kubeletはOSがcgroup v2で動作していることを自動的に検出し、それに応じて処理を行うため、追加設定は必要ありません。

ノード上やコンテナ内からユーザーが直接cgroupファイルシステムにアクセスしない限り、cgroup v2に切り替えたときのユーザー体験に目立った違いはないはずです。

cgroup v2はcgroup v1とは違うAPIを利用しているため、cgroupファイルシステムに直接アクセスしているアプリケーションはcgroup v2をサポートしている新しいバージョンに更新する必要があります。例えば、

• サードパーティーの監視またはセキュリティエージェントはcgroupファイルシステムに依存していることがあります。 エージェントをcgroup v2をサポートしているバージョンに更新してください。
• Podやコンテナを監視するためにcAdvisorをスタンドアローンのDaemonSetとして起動している場合、v0.43.0以上に更新してください。
• Javaアプリケーションをデプロイする場合は、完全にcgroup v2をサポートしているバージョンを利用してください：
  • OpenJDK / HotSpot: jdk8u372、11.0.16、15以降
  • IBM Semeru Runtimes: jdk8u345-b01、11.0.16.0、17.0.4.0、18.0.2.0以降
  • IBM Java: 8.0.7.15以降
• uber-go/automaxprocsパッケージを利用している場合は、利用するバージョンがv1.5.1以上であることを確認してください。

Linux Nodeのcgroupバージョンを特定する

cgroupバージョンは利用されているLinuxディストリビューションと、OSで設定されているデフォルトのcgroupバージョンに依存します。 あなたのディストリビューションがどちらのcgroupバージョンを利用しているのかを確認するには、stat -fc %T /sys/fs/cgroup/コマンドをノード上で実行してください。

stat -fc %T /sys/fs/cgroup/

cgroup v2では、cgroup2fsと出力されます。

cgroup v1では、tmpfsと出力されます。

次の項目

• cgroupsについてもっと学習しましょう。
• コンテナランタイムについてもっと学習しましょう。
• cgroupドライバーについてもっと学習しましょう。

2.7 - Kubernetesの自己修復機能

Kubernetesは、ワークロードの健全性と可用性を維持するための自己修復機能を備えています。 ノードが使用不能になった際にはワークロードを再スケジュールし、障害の発生したコンテナを自動的に置き換え、システムの望ましい状態が維持されるようにします。

自己修復機能

• コンテナレベルの再起動: Pod内のコンテナが失敗した場合、KubernetesはrestartPolicyに基づいてコンテナを再起動します。

• レプリカの置換: DeploymentやStatefulSetに属するPodが失敗した場合、Kubernetesは指定されたレプリカ数を維持するために代替のPodを作成します。DaemonSetに属するPodが失敗した場合、コントロールプレーンが同じノード上で実行するための代替Podを作成します。

• 永続ストレージの復旧: PersistentVolume(PV)をアタッチしたPodが実行されているノードが障害を起こした場合、Kubernetesはそのボリュームを別のノード上の新しいPodに再アタッチできます。

• Serviceにおける負荷分散: Serviceの背後にあるPodが失敗した場合、KubernetesはそのPodをServiceのエンドポイントから自動的に除外し、正常なPodのみにトラフィックをルーティングします。

Kubernetesの自己修復を実現する主なコンポーネントには、次のようなものがあります:

• kubelet: コンテナが実行されていることを確認し、失敗したコンテナを再起動します。

• ReplicaSet、StatefulSet、DaemonSetコントローラー: Podの望ましいレプリカ数を維持します。

• PersistentVolumeコントローラー: ステートフルなワークロードに対してボリュームのアタッチおよびデタッチを管理します。

考慮事項

• ストレージの障害: 永続ボリュームが利用不能になった場合、復旧のための手順が必要になることがあります。

• アプリケーションのエラー: Kubernetesはコンテナを再起動できますが、アプリケーション内部の問題は別途対処する必要があります。

次の項目

• Podについて詳しく読む
• Kubernetesコントローラーについて学ぶ
• PersistentVolumeを探る
• ノードオートスケーリングについて読む。ノードのオートスケーリングは、クラスター内のノードが障害を起こした場合にも、自動的な修復を提供します。

2.8 - コンテナランタイムインターフェース(CRI)

CRIは、クラスターコンポーネントを再コンパイルすることなく、kubeletがさまざまなコンテナランタイムを使用できるようにするプラグインインターフェースです。

kubeletがPodとそのコンテナを起動できるように、クラスター内の各ノードで動作するcontainer runtimeが必要です。

kubeletとContainerRuntime間の通信のメインプロトコルです。

Kubernetes Container Runtime Interface(CRI)は、クラスターコンポーネントkubeletとcontainer runtime間の通信用のメインgRPCプロトコルを定義します。

API

kubeletは、gRPCを介してコンテナランタイムに接続するときにクライアントとして機能します。ランタイムおよびイメージサービスエンドポイントは、コンテナランタイムで使用可能である必要があります。コンテナランタイムは、--image-service-endpointコマンドラインフラグを使用して、kubelet内で個別に設定できます。

Kubernetes v1.34の場合、kubeletはCRI v1の使用を優先します。 コンテナランタイムがCRIのv1をサポートしていない場合、kubeletはサポートされている古いバージョンのネゴシエーションを試みます。 kubelet v1.34はCRI v1alpha2をネゴシエートすることもできますが、このバージョンは非推奨と見なされます。 kubeletがサポートされているCRIバージョンをネゴシエートできない場合、kubeletはあきらめて、ノードとして登録されません。

アップグレード

Kubernetesをアップグレードする場合、kubeletはコンポーネントの再起動時に最新のCRIバージョンを自動的に選択しようとします。 それが失敗した場合、フォールバックは上記のように行われます。 コンテナランタイムがアップグレードされたためにgRPCリダイヤルが必要な場合は、コンテナランタイムも最初に選択されたバージョンをサポートする必要があります。 そうでない場合、リダイヤルは失敗することが予想されます。これには、kubeletの再起動が必要です。

次の項目

• CRIプロトコル定義の詳細を学ぶ。

2.9 - ガベージコレクション

ガベージコレクションは、Kubernetesがクラスターリソースをクリーンアップするために使用するさまざまなメカニズムの総称です。これにより、次のようなリソースのクリーンアップが可能になります:

• 終了したPod
• 完了したJob
• owner referenceのないオブジェクト
• 未使用のコンテナとコンテナイメージ
• StorageClassの再利用ポリシーがDeleteである動的にプロビジョニングされたPersistentVolume
• 失効または期限切れのCertificateSigningRequests (CSRs)
• 次のシナリオで削除されたNode:
  • クラウド上でクラスターがクラウドコントローラーマネージャーを使用する場合
  • オンプレミスでクラスターがクラウドコントローラーマネージャーと同様のアドオンを使用する場合
• Node Leaseオブジェクト

オーナーの依存関係

Kubernetesの多くのオブジェクトは、owner referenceを介して相互にリンクしています。 owner referenceは、どのオブジェクトが他のオブジェクトに依存しているかをコントロールプレーンに通知します。 Kubernetesは、owner referenceを使用して、コントロールプレーンやその他のAPIクライアントに、オブジェクトを削除する前に関連するリソースをクリーンアップする機会を提供します。 ほとんどの場合、Kubernetesはowner referenceを自動的に管理します。

Ownershipは、一部のリソースでも使用されるラベルおよびセレクターメカニズムとは異なります。 たとえば、EndpointSliceオブジェクトを作成するServiceを考えます。 Serviceはラベルを使用して、コントロールプレーンがServiceに使用されているEndpointSliceオブジェクトを判別できるようにします。 ラベルに加えて、Serviceに代わって管理される各EndpointSliceには、owner referenceがあります。 owner referenceは、Kubernetesのさまざまな部分が制御していないオブジェクトへの干渉を回避するのに役立ちます。

カスケード削除

Kubernetesは、ReplicaSetを削除したときに残されたPodなど、owner referenceがなくなったオブジェクトをチェックして削除します。 オブジェクトを削除する場合、カスケード削除と呼ばれるプロセスで、Kubernetesがオブジェクトの依存関係を自動的に削除するかどうかを制御できます。 カスケード削除には、次の2つのタイプがあります。

• フォアグラウンドカスケード削除
• バックグラウンドカスケード削除

また、Kubernetes finalizerを使用して、ガベージコレクションがowner referenceを持つリソースを削除する方法とタイミングを制御することもできます。

フォアグラウンドカスケード削除

フォアグラウンドカスケード削除では、削除するオーナーオブジェクトは最初に削除進行中の状態になります。 この状態では、オーナーオブジェクトに次のことが起こります。

• Kubernetes APIサーバーは、オブジェクトのmetadata.deletionTimestampフィールドを、オブジェクトに削除のマークが付けられた時刻に設定します。
• Kubernetes APIサーバーは、metadata.finalizersフィールドをforegroundDeletionに設定します。
• オブジェクトは、削除プロセスが完了するまで、KubernetesAPIを介して表示されたままになります。

オーナーオブジェクトが削除進行中の状態に入ると、コントローラーは依存関係を削除します。 すべての依存関係オブジェクトを削除した後、コントローラーはオーナーオブジェクトを削除します。 この時点で、オブジェクトはKubernetesAPIに表示されなくなります。

フォアグラウンドカスケード削除中に、オーナーの削除をブロックする依存関係は、ownerReference.blockOwnerDeletion=trueフィールドを持つ依存関係のみです。 詳細については、フォアグラウンドカスケード削除の使用を参照してください。

バックグラウンドカスケード削除

バックグラウンドカスケード削除では、Kubernetes APIサーバーがオーナーオブジェクトをすぐに削除し、コントローラーがバックグラウンドで依存オブジェクトをクリーンアップします。 デフォルトでは、フォアグラウンド削除を手動で使用するか、依存オブジェクトを孤立させることを選択しない限り、Kubernetesはバックグラウンドカスケード削除を使用します。

詳細については、バックグラウンドカスケード削除の使用を参照してください。

孤立した依存関係

Kubernetesがオーナーオブジェクトを削除すると、残された依存関係はorphanオブジェクトと呼ばれます。 デフォルトでは、Kubernetesは依存関係オブジェクトを削除します。この動作をオーバーライドする方法については、オーナーオブジェクトの削除と従属オブジェクトの孤立を参照してください。

未使用のコンテナとイメージのガベージコレクション

kubeletは未使用のイメージに対して5分ごとに、未使用のコンテナに対して1分ごとにガベージコレクションを実行します。 外部のガベージコレクションツールは、kubeletの動作を壊し、存在するはずのコンテナを削除する可能性があるため、使用しないでください。

未使用のコンテナとイメージのガベージコレクションのオプションを設定するには、設定ファイルを使用してkubeletを調整し、KubeletConfigurationリソースタイプを使用してガベージコレクションに関連するパラメーターを変更します。

コンテナイメージのライフサイクル

Kubernetesは、kubeletの一部であるイメージマネージャーを通じて、cadvisorの協力を得て、すべてのイメージのライフサイクルを管理します。kubeletは、ガベージコレクションを決定する際に、次のディスク使用制限を考慮します。

• HighThresholdPercent
• LowThresholdPercent

設定されたHighThresholdPercent値を超えるディスク使用量はガベージコレクションをトリガーします。 ガベージコレクションは、最後に使用された時間に基づいて、最も古いものから順にイメージを削除します。 kubeletは、ディスク使用量がLowThresholdPercent値に達するまでイメージを削除します。

コンテナのガベージコレクション

kubeletは、次の変数に基づいて未使用のコンテナをガベージコレクションします。

• MinAge: kubeletがガベージコレクションできるコンテナの最低期間。0を設定すると無効化されます。
• MaxPerPodContainer: 各Podが持つことができるデッドコンテナの最大数。0未満に設定すると無効化されます。
• MaxContainers: クラスターが持つことができるデッドコンテナの最大数。0未満に設定すると無効化されます。

これらの変数に加えて、kubeletは、通常、最も古いものから順に、定義されていない削除されたコンテナをガベージコレクションします。

MaxPerPodContainerとMaxContainersは、Podごとのコンテナの最大数(MaxPerPodContainer)を保持すると、グローバルなデッドコンテナの許容合計(MaxContainers)を超える状況で、互いに競合する可能性があります。 この状況では、kubeletはMaxPerPodContainerを調整して競合に対処します。最悪のシナリオは、MaxPerPodContainerを1にダウングレードし、最も古いコンテナを削除することです。 さらに、削除されたPodが所有するコンテナは、MinAgeより古くなると削除されます。

ガベージコレクションの設定

これらのリソースを管理するコントローラーに固有のオプションを設定することにより、リソースのガベージコレクションを調整できます。次のページは、ガベージコレクションを設定する方法を示しています。

• Kubernetesオブジェクトのカスケード削除の設定
• 完了したジョブのクリーンアップの設定

次の項目

• Kubernetes オブジェクトの所有権を学びます。
• Kubernetes finalizerを学びます。
• 完了したジョブをクリーンアップするTTL controller(beta)について学びます。

3 - コンテナ

実行するそれぞれのコンテナは繰り返し使用可能です。依存関係を含めて標準化されており、どこで実行しても同じ動作が得られることを意味しています。

コンテナは基盤となるホストインフラからアプリケーションを切り離します。これにより、さまざまなクラウドやOS環境下でのデプロイが容易になります。

コンテナイメージ

コンテナイメージはすぐに実行可能なソフトウェアパッケージで、アプリケーションの実行に必要なものをすべて含んています。コードと必要なランタイム、アプリケーションとシステムのライブラリ、そして必須な設定項目のデフォルト値を含みます。

設計上、コンテナは不変で、既に実行中のコンテナのコードを変更することはできません。コンテナ化されたアプリケーションがあり変更したい場合は、変更を含んだ新しいイメージをビルドし、コンテナを再作成して、更新されたイメージから起動する必要があります。

コンテナランタイム

コンテナランタイムは、コンテナの実行を担当するソフトウェアです。

Kubernetesは次の複数のコンテナランタイムをサポートします。 Docker、containerd、CRI-O、 および全ての Kubernetes CRI (Container Runtime Interface) 実装です。

次の項目

• コンテナイメージについてお読みください。
• Podについてお読みください。

3.1 - イメージ

コンテナイメージはアプリケーションと依存関係のあるすべてソフトウェアをカプセル化したバイナリデータを表します。コンテナイメージはスタンドアロンで実行可能なソフトウェアをひとつにまとめ、ランタイム環境に関する想定を明確に定義しています。

アプリケーションのコンテナイメージを作成し、一般的にはPodで参照する前にレジストリへPushします。

このページではコンテナイメージの概要を説明します。

イメージの名称

コンテナイメージは、pause、example/mycontainer、またはkube-apiserverのような名前が通常つけられます。 イメージにはレジストリのホスト名も含めることができ(例：fictional.registry.example/imagename)、さらにポート番号も含めることが可能です(例：fictional.registry.example:10443/imagename)。

レジストリのホスト名を指定しない場合は、KubernetesはDockerパブリックレジストリを意味していると見なします。

イメージ名の後に、タグ を追加することができます(dockerやpodmanのようなコマンドを利用した場合と同様)。 タグによって同じイメージの異なるバージョンを識別できます。

イメージタグは大文字と小文字、数値、アンダースコア(_)、ピリオド(.)とマイナス(-)で構成されます。 イメージタグでは区切り記号(_、-、.)を指定できる追加ルールがあります。 タグを指定しない場合は、Kubernetesはlatestタグを指定したと見なします。

イメージの更新

Deployment、StatefulSet、Pod、またはPodテンプレートを含むその他のオブジェクトを最初に作成するとき、デフォルトでは、Pod内のすべてのコンテナのPullポリシーは、明示的に指定されていない場合、IfNotPresentに設定されます。

イメージがすでに存在する場合、このポリシーはkubeletにイメージのPullをスキップさせます。

イメージPullポリシー

コンテナのimagePullPolicyとイメージのタグは、kubeletが指定されたイメージをPull(ダウンロード)しようとする時に影響します。

以下は、imagePullPolicyに設定できる値とその効果の一覧です。

IfNotPresent

イメージがローカルにまだ存在しない場合のみ、イメージがPullされます。

Always

kubeletがコンテナを起動するときは常にコンテナイメージレジストリに照会して、イメージ名をイメージダイジェストに解決します。 ローカルにキャッシュされた同一ダイジェストのコンテナイメージがあった場合、kubeletはキャッシュされたイメージを使用します。 そうでない場合、kubeletは解決されたダイジェストのイメージをPullし、そのイメージを使ってコンテナを起動します。

Never

kubeletは、イメージを取得しようとしません。ローカルにイメージがすでに存在する場合、kubeletはコンテナを起動しようとします。それ以外の場合、起動に失敗します。 詳細は、事前にPullしたイメージを参照してください。

レジストリに確実にアクセスできるのであれば、基盤となるイメージプロバイダーのキャッシュセマンティクスによりimagePullPolicy: Alwaysでも効率的です。 コンテナランタイムは、イメージレイヤーが既にノード上に存在することを認識できるので、再度ダウンロードする必要がありません。

Podがいつも同じバージョンのコンテナイメージを使用するために、イメージのダイジェストを指定することができます。<image-name>:<tag>を<image-name>@<digest>に置き換えてください(例えば、image@sha256:45b23dee08af5e43a7fea6c4cf9c25ccf269ee113168c19722f87876677c5cb2)。

イメージタグを使用する場合、イメージレジストリがそのイメージのタグが表すコードを変更すると、新旧のコードを実行するPodが混在することになるかもしれません。 イメージダイジェストは特定のバージョンのイメージを一意に識別するため、Kubernetesは特定のイメージ名とダイジェストが指定されたコンテナを起動するたびに同じコードを実行します。 イメージをダイジェストで指定することは、レジストリの変更でそのようなバージョンの混在を起こさないように、実行するコードを固定します。

Pod(およびPodテンプレート)を作成する時に、実行中のワークロードがタグではなくイメージダイジェストに基づき定義されるように変化させるサードパーティーのアドミッションコントローラーがあります。 レジストリでどのようなタグの変更があっても、すべてのワークロードが必ず同じコードを実行するようにしたい場合に役立ちます。

デフォルトのイメージPullポリシー

新しいPodがAPIサーバに送信されると、クラスターは特定の条件が満たされたときにimagePullPolicyフィールドを設定します。

• imagePullPolicyフィールドを省略し、コンテナイメージのタグに:latestを指定した場合、imagePullPolicyには自動的にAlwaysが設定される
• imagePullPolicyフィールドを省略し、コンテナイメージのタグを指定しなかった場合、imagePullPolicyには自動的にAlwaysが設定される
• imagePullPolicyフィールドを省略し、コンテナイメージのタグに:latest以外を指定した場合、imagePullPolicyには自動的にIfNotPresentが設定される

必要なイメージをPullする

常に強制的にPullしたい場合は、以下のいずれかを行ってください。

• コンテナのimagePullPolicyにAlwaysを設定する。
• imagePullPolicyを省略し、使用するイメージに:latestタグ使用する。Pod生成時に、KubernetesがポリシーにAlwaysを設定する。
• imagePullPolicyと使用するイメージのタグを省略する。Pod生成時に、KubernetesがポリシーにAlwaysを設定する。
• AlwaysPullImagesアドミッションコントローラーを有効にする。

ImagePullBackOff

kubeletがコンテナランタイムを使ってPodのコンテナの生成を開始するとき、ImagePullBackOffのためにコンテナがWaiting状態になる可能性があります。

ImagePullBackOffステータスは、KubernetesがコンテナイメージをPullできないために、コンテナを開始できないことを意味します(イメージ名が無効である、imagePullSecretなしでプライベートレジストリからPullしたなどの理由のため)。BackOffは、バックオフの遅延を増加させながらKubernetesがイメージをPullしようとし続けることを示します。

Kubernetesは、組み込まれた制限である300秒(5分)に達するまで、試行するごとに遅延を増加させます。

イメージインデックスを使ったマルチアーキテクチャイメージ

コンテナレジストリはバイナリイメージの提供だけでなく、コンテナイメージインデックスも提供する事ができます。イメージインデックスはコンテナのアーキテクチャ固有バージョンに関する複数のイメージマニフェストを指すことができます。イメージインデックスの目的はイメージの名前(例:pause、example/mycontainer、kube-apiserver)をもたせ、様々なシステムが使用しているマシンアーキテクチャにあう適切なバイナリイメージを取得できることです。

Kubernetes自身は、通常コンテナイメージに-$(ARCH)のサフィックスを持つ名前をつけます。下位互換の為にサフィックス付きの古い仕様のイメージを生成してください。その目的は、pauseのようなすべてのアーキテクチャのマニフェストを持つイメージと、サフィックスのあるイメージをハードコードしていた可能性のある古い仕様の設定やYAMLファイルと下位互換があるpause-amd64のようなイメージを生成することです。

プライベートレジストリを使用する方法

プライベートレジストリではイメージを読み込む為にキーが必要になる場合があります。
認証情報はいくつかの方法で提供できます。

• プライベートレジストリへの認証をNodeに設定する
  • すべてのPodがプライベートレジストリを読み取ることができる
  • クラスター管理者によるNodeの設定が必要
• 事前にPullされたイメージ
  • すべてのPodがNode上にキャッシュされたイメージを利用できる
  • セットアップするためにはすべてのNodeに対するrootアクセスが必要
• PodでImagePullSecretsを指定する
  • キーを提供したPodのみがプライベートレジストリへアクセスできる
• ベンダー固有またはローカルエクステンション
  • カスタムNode構成を使っている場合、あなた(または、あなたのクラウドプロバイダー)はコンテナレジストリへの認証の仕組みを組み込むことができる

これらのオプションについて、以下で詳しく説明します。

プライベートレジストリへの認証をNodeに設定する

認証情報を設定するための具体的な手順は、使用するコンテナランタイムとレジストリに依存します。最も正確な情報として、ソリューションのドキュメントを参照する必要があります。

プライベートなコンテナイメージレジストリを設定する例として、プライベートレジストリからイメージをPullするタスクを参照してください。その例では、Docker Hubのプライベートレジストリを使用しています。

config.jsonの解釈

config.jsonの解釈は、Dockerのオリジナルの実装とKubernetesの解釈で異なります。 Dockerでは、authsキーはルートURLしか指定できませんが、Kubernetesではプレフィックスのマッチしたパスだけでなく、グロブパターンのURLも指定できます。 以下のようなconfig.jsonが有効であるということです。

{
    "auths": {
        "*my-registry.io/images": {
            "auth": "…"
        }
    }
}

ルートURL(*my-registry.io)は、以下の構文でマッチングされます:

pattern:
    { term }

term:
    '*'         セパレーター以外の任意の文字列にマッチする
    '?'         セパレーター以外の任意の一文字にマッチする
    '[' [ '^' ] { character-range } ']'
                文字クラス (空であってはならない)
    c           文字 c とマッチする (c != '*', '?', '\\', '[')
    '\\' c      文字 c とマッチする

character-range:
    c           文字 c とマッチする (c != '\\', '-', ']')
    '\\' c      文字 c とマッチする
    lo '-' hi   lo <= c <= hi の文字 c とマッチする

イメージのPull操作では、有効なパターンごとに認証情報をCRIコンテナランタイムに渡すようになりました。例えば、以下のようなコンテナイメージ名は正常にマッチングされます。

• my-registry.io/images
• my-registry.io/images/my-image
• my-registry.io/images/another-image
• sub.my-registry.io/images/my-image
• a.sub.my-registry.io/images/my-image

kubeletは、見つかったすべての認証情報に対してイメージのPullを順次実行します。これは、次のようにconfig.jsonに複数のエントリーを書くことも可能であることを意味します。

{
    "auths": {
        "my-registry.io/images": {
            "auth": "…"
        },
        "my-registry.io/images/subpath": {
            "auth": "…"
        }
    }
}

コンテナがmy-registry.io/images/subpath/my-imageをPullするイメージとして指定した場合、kubeletが認証ソースの片方からダウンロードに失敗すると、両方の認証ソースからダウンロードを試みます。

事前にPullしたイメージ

デフォルトでは、kubeletは指定されたレジストリからそれぞれのイメージをPullしようとします。 また一方では、コンテナのimagePullPolicyプロパティにIfNotPresentやNeverが設定されている場合、ローカルのイメージが使用されます。(それぞれに対して、優先的またはか排他的に)

レジストリ認証の代替として事前にPullしたイメージを利用したい場合、クラスターのすべてのNodeが同じ事前にPullしたイメージを持っていることを確認する必要があります。

特定のイメージをあらかじめロードしておくことは高速化やプライベートレジストリへの認証の代替として利用することができます。

すべてのPodは事前にPullしたイメージへの読み取りアクセス権をもちます。

PodでimagePullSecretsを指定する

KubernetesはPodでのコンテナイメージレジストリキーの指定をサポートしています。

Dockerの設定を利用してSecretを作成する。

レジストリへの認証のためにユーザー名、レジストリのパスワード、クライアントのメールアドレス、およびそのホスト名を知っている必要があります。

適切な大文字の値を置き換えて、次のコマンドを実行します。

kubectl create secret docker-registry <name> --docker-server=DOCKER_REGISTRY_SERVER --docker-username=DOCKER_USER --docker-password=DOCKER_PASSWORD --docker-email=DOCKER_EMAIL

既にDocker認証情報ファイルを持っている場合は、上記のコマンドの代わりに、認証情報ファイルをKubernetes Secretsとしてインポートすることができます。 既存のDocker認証情報に基づいてSecretを作成する で、この設定方法を説明します.

これは複数のプライベートコンテナレジストリを使用している場合に特に有効です。kubectl create secret docker-registryはひとつのプライベートレジストリにのみ機能するSecretを作成するからです。

PodのimagePullSecretsを参照する方法

これで、imagePullSecretsセクションをPod定義へ追加することでSecretを参照するPodを作成できます。

例:

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

これは、プライベートレジストリを使用する各Podで行う必要があります。

ただし、この項目の設定はServiceAccountリソースの中でimagePullSecretsを指定することで自動化することができます。

詳細の手順は、ImagePullSecretsをService Accountに追加するをクリックしてください。

これを各Nodeの.docker/config.jsonに組み合わせて利用できます。認証情報はマージされます。

ユースケース

プライベートレジストリを設定するためのソリューションはいくつかあります。ここでは、いくつかの一般的なユースケースと推奨される解決方法を示します。

1. クラスターに独自仕様でない(例えば、オープンソース)イメージだけを実行する。イメージを非公開にする必要がない
   • パブリックレジストリのパブリックイメージを利用する
     • 設定は必要ない
     • クラウドプロバイダーによっては、可用性の向上とイメージをPullする時間を短くする為に、自動的にキャッシュやミラーされたパプリックイメージが提供される
2. 社外には非公開の必要があるが、すべてのクラスター利用者には見せてよい独自仕様のイメージをクラスターで実行している
   • ホストされたプライペートレジストリを使用
     • プライベートレジストリにアクセスする必要があるノードには、手動設定が必要となる場合がある
   • または、オープンな読み取りアクセスを許可したファイヤーウォールの背後で内部向けプライベートレジストリを実行する
     • Kubernetesの設定は必要ない
   • イメージへのアクセスを制御できるホストされたコンテナイメージレジストリサービスを利用する
     • Nodeを手動設定するよりもクラスターのオートスケーリングのほうがうまく機能する
   • また、Node設定変更を自由にできないクラスターではimagePullSecretsを使用する
3. 独自仕様のイメージを含むクラスターで、いくつかは厳格なアクセス制御が必要である
   • AlwaysPullImagesアドミッションコントローラーが有効化かを確認する必要がある。さもないと、全部のPodがすべてのイメージへのアクセスができてしまう可能性がある
   • 機密データはイメージに含めてしまうのではなく、"Secret"リソースに移行する
4. それぞれのテナントが独自のプライベートレジストリを必要とするマルチテナントのクラスターである
   • AlwaysPullImagesアドミッションコントローラーが有効化を確認する必要がある。さもないと、すべてのテナントの全Podが全部のイメージにアクセスできてしまう可能性がある
   • 認証が必要なプライベートレジストリを実行する
   • それぞれのテナントでレジストリ認証を生成し、Secretへ設定し、各テナントのNamespaceに追加する
   • テナントは、Secretを各NamespaceのimagePullSecretsへ追加する

複数のレジストリへのアクセスが必要な場合、それぞれのレジストリ毎にひとつのSecretを作成する事ができます。

次の項目

• OCI Image Manifest Specificationを読む
• コンテナのガベージコレクションについて学ぶ
• pulling an Image from a Private Registryについて学ぶ

3.2 - コンテナ環境

このページでは、コンテナ環境で利用可能なリソースについて説明します。

コンテナ環境

Kubernetesはコンテナにいくつかの重要なリソースを提供します。

• イメージと1つ以上のボリュームの組み合わせのファイルシステム
• コンテナ自体に関する情報
• クラスター内の他のオブジェクトに関する情報

コンテナ情報

コンテナの ホスト名 は、コンテナが実行されているPodの名前です。 ホスト名はhostnameコマンドまたはlibcのgethostname関数呼び出しにより利用可能です。

Podの名前と名前空間はdownward APIを通じて環境変数として利用可能です。

Pod定義からのユーザー定義の環境変数もコンテナで利用できます。 コンテナイメージで静的に指定されている環境変数も同様です。

クラスター情報

コンテナの作成時に実行されていたすべてのサービスのリストは、環境変数として使用できます。 このリストは、新しいコンテナのPodおよびKubernetesコントロールプレーンサービスと同じ名前空間のサービスに制限されます。

bar という名前のコンテナに対応する foo という名前のサービスの場合、以下の変数が定義されています。

FOO_SERVICE_HOST=<サービスが実行されているホスト>
FOO_SERVICE_PORT=<サービスが実行されているポート>

サービスは専用のIPアドレスを持ち、DNSアドオンが有効の場合、DNSを介してコンテナで利用可能です。

次の項目

• コンテナライフサイクルフックの詳細
• コンテナライフサイクルイベントへのハンドラー紐付けのハンズオン

3.3 - ランタイムクラス(Runtime Class)

このページではRuntimeClassリソースと、runtimeセクションのメカニズムについて説明します。

RuntimeClassはコンテナランタイムの設定を選択するための機能です。そのコンテナランタイム設定はPodのコンテナを稼働させるために使われます。

RuntimeClassを使う動機

異なるPodに異なるRuntimeClassを設定することで、パフォーマンスとセキュリティのバランスをとることができます。例えば、ワークロードの一部に高レベルの情報セキュリティ保証が必要な場合、ハードウェア仮想化を使用するコンテナランタイムで実行されるようにそれらのPodをスケジュールすることを選択できます。その後、追加のオーバーヘッドを犠牲にして、代替ランタイムをさらに分離することでメリットが得られます。

RuntimeClassを使用して、コンテナランタイムは同じで設定が異なるPodを実行することもできます。

セットアップ

1. ノード上でCRI実装を設定する。(ランタイムに依存)
2. 対応するRuntimeClassリソースを作成する。

1. ノード上でCRI実装を設定する

RuntimeClassを通じて利用可能な設定はContainer Runtime Interface (CRI)の実装依存となります。 ユーザーの環境のCRI実装の設定方法は、対応するドキュメント(下記)を参照ください。

RuntimeClassの設定は、RuntimeClassによって参照されるハンドラー名を持ちます。そのハンドラーは有効なDNSラベル名でなくてはなりません。

2. 対応するRuntimeClassリソースを作成する

ステップ1にて設定する各項目は、関連するハンドラー 名を持ちます。それはどの設定かを指定するものです。各ハンドラーにおいて、対応するRuntimeClassオブジェクトが作成されます。

そのRuntimeClassリソースは現時点で2つの重要なフィールドを持ちます。それはRuntimeClassの名前(metadata.name)とハンドラー(handler)です。そのオブジェクトの定義は下記のようになります。

# RuntimeClassはnode.k8s.ioというAPIグループで定義されます。
apiVersion: node.k8s.io/v1
kind: RuntimeClass
metadata:
  # RuntimeClass名
  # RuntimeClassはネームスペースなしのリソースです。
  name: myclass
# 対応するCRI設定
handler: myconfiguration

RuntimeClassオブジェクトの名前はDNSサブドメイン名に従う必要があります。

使用例

RuntimeClassがクラスターに対して設定されると、PodSpecでruntimeClassNameを指定して使用できます。 例えば

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  runtimeClassName: myclass
  # ...

これは、kubeletに対してPodを稼働させるためのRuntimeClassを使うように指示します。もし設定されたRuntimeClassが存在しない場合や、CRIが対応するハンドラーを実行できない場合、そのPodはFailedというフェーズになります。 エラーメッセージに関しては対応するイベントを参照して下さい。

もしruntimeClassNameが指定されていない場合、デフォルトのRuntimeHandlerが使用され、これはRuntimeClassの機能が無効であるときのふるまいと同じものとなります。

CRIの設定

CRIランタイムのセットアップに関するさらなる詳細は、コンテナランタイムを参照してください。

containerd

ランタイムハンドラーは、/etc/containerd/config.tomlにあるcontainerdの設定ファイルにより設定されます。 正しいハンドラーは、そのruntimeセクションで設定されます。

[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.${HANDLER_NAME}]

詳細はcontainerdの設定に関するドキュメントを参照してください。

CRI-O

ランタイムハンドラーは、/etc/crio/crio.confにあるCRI-Oの設定ファイルにより設定されます。 正しいハンドラーはcrio.runtime tableで設定されます。

[crio.runtime.runtimes.${HANDLER_NAME}]
  runtime_path = "${PATH_TO_BINARY}"

詳細はCRI-Oの設定に関するドキュメントを参照してください。

スケジューリング

RuntimeClassのschedulingフィールドを指定することで、設定されたRuntimeClassをサポートするノードにPodがスケジューリングされるように制限することができます。 schedulingが設定されていない場合、このRuntimeClassはすべてのノードでサポートされていると仮定されます。

特定のRuntimeClassをサポートしているノードへPodが配置されることを保証するために、各ノードはruntimeclass.scheduling.nodeSelectorフィールドによって選択される共通のラベルを持つべきです。 RuntimeClassのnodeSelectorはアドミッション機能によりPodのnodeSelectorに統合され、効率よくノードを選択します。 もし設定が衝突した場合は、Pod作成は拒否されるでしょう。

もしサポートされているノードが他のRuntimeClassのPodが稼働しないようにtaint付与されていた場合、RuntimeClassに対してtolerationsを付与することができます。 nodeSelectorと同様に、tolerationsはPodのtolerationsにアドミッション機能によって統合され、効率よく許容されたノードを選択します。

ノードの選択とtolerationsについての詳細はノード上へのPodのスケジューリングを参照してください。

Podオーバーヘッド

Podが稼働する時に関連する オーバーヘッド リソースを指定できます。オーバーヘッドを宣言すると、クラスター(スケジューラーを含む)がPodとリソースに関する決定を行うときにオーバーヘッドを考慮することができます。

PodのオーバーヘッドはRuntimeClass内のoverheadフィールドによって定義されます。 このフィールドを使用することで、RuntimeClassを使用して稼働するPodのオーバーヘッドを指定することができ、Kubernetes内部で使用されるオーバーヘッドを確保することができます。

次の項目

• RuntimeClassデザイン
• RuntimeClassスケジューリングデザイン
• Podオーバーヘッドのコンセプトを読む
• PodOverhead機能デザイン

3.4 - コンテナライフサイクルフック

このページでは、kubeletにより管理されるコンテナがコンテナライフサイクルフックフレームワークを使用して、管理ライフサイクル中にイベントによって引き起こされたコードを実行する方法について説明します。

概要

Angularなどのコンポーネントライフサイクルフックを持つ多くのプログラミング言語フレームワークと同様に、Kubernetesはコンテナにライフサイクルフックを提供します。 フックにより、コンテナは管理ライフサイクル内のイベントを認識し、対応するライフサイクルフックが実行されたときにハンドラーに実装されたコードを実行できます。

コンテナフック

コンテナに公開されている2つのフックがあります。

PostStart

このフックはコンテナが作成された直後に実行されます。 しかし、フックがコンテナのENTRYPOINTの前に実行されるという保証はありません。 ハンドラーにパラメーターは渡されません。

PreStop

このフックは、APIからの要求、またはliveness/startup probeの失敗、プリエンプション、リソース競合などの管理イベントが原因でコンテナが終了する直前に呼び出されます。コンテナがすでに終了状態または完了状態にある場合にはPreStopフックの呼び出しは失敗し、コンテナを停止するTERMシグナルが送信される前にフックは完了する必要があります。PreStopフックが実行される前にPodの終了猶予期間のカウントダウンが開始されるので、ハンドラーの結果に関わらず、コンテナはPodの終了猶予期間内に最終的に終了します。 ハンドラーにパラメーターは渡されません。

終了動作の詳細な説明は、Termination of Podsにあります。

フックハンドラーの実装

コンテナは、フックのハンドラーを実装して登録することでそのフックにアクセスできます。 コンテナに実装できるフックハンドラーは3種類あります。

• Exec - コンテナのcgroupsと名前空間の中で、 pre-stop.shのような特定のコマンドを実行します。 コマンドによって消費されたリソースはコンテナに対してカウントされます。
• HTTP - コンテナ上の特定のエンドポイントに対してHTTP要求を実行します。
• Sleep - 指定された期間コンテナを一時停止します。これは、PodLifecycleSleepActionフィーチャーゲートによりデフォルトで有効になっているベータ機能です。

フックハンドラーの実行

コンテナライフサイクル管理フックが呼び出されると、Kubernetes管理システムはフックアクションにしたがってハンドラーを実行します。 httpGet、tcpSocket(非推奨です)、およびsleepはkubeletプロセスによって実行され、execはコンテナの中で実行されます。

フックハンドラーの呼び出しは、コンテナを含むPodのコンテキスト内で同期しています。 これは、PostStartフックの場合、コンテナのENTRYPOINTとフックは非同期に起動することを意味します。 しかし、フックの実行に時間がかかりすぎたりハングしたりすると、コンテナはrunning状態になることができません。

PreStopフックはコンテナを停止するシグナルから非同期で実行されるのではなく、TERMシグナルが送られる前に実行を完了する必要があります。 もしPreStopフックが実行中にハングした場合、PodはTerminating状態になり、 terminationGracePeriodSecondsの時間切れで強制終了されるまで続きます。 この猶予時間は、PreStopフックが実行され正常にコンテナを停止できるまでの合計時間に適用されます。 例えばterminationGracePeriodSecondsが60で、フックの終了に55秒かかり、シグナルを受信した後にコンテナを正常に停止させるのに10秒かかる場合、コンテナは正常に停止する前に終了されてしまいます。terminationGracePeriodSecondsが、これら2つの実行にかかる合計時間(55+10)よりも短いからです。

PostStartまたはPreStopフックが失敗した場合、コンテナは強制終了します。

ユーザーはフックハンドラーをできるだけ軽量にするべきです。 ただし、コンテナを停止する前に状態を保存するなどの場合は、長時間のコマンド実行が必要なケースもあります。

フック配信保証

フックの配信は 少なくとも1回 を意図しています。これはフックがPostStartやPreStopのような任意のイベントに対して複数回呼ばれることがあることを意味します。 これを正しく処理するのはフックの実装次第です。

通常、1回の配信のみが行われます。 たとえば、HTTPフックレシーバーがダウンしていてトラフィックを受け取れない場合、再送信は試みられません。 ただし、まれに二重配信が発生することがあります。 たとえば、フックの送信中にkubeletが再起動した場合、kubeletが起動した後にフックが再送信される可能性があります。

フックハンドラーのデバッグ

フックハンドラーのログは、Podのイベントには表示されません。 ハンドラーが何らかの理由で失敗した場合は、イベントをブロードキャストします。 PostStartの場合、これはFailedPostStartHookイベントで、PreStopの場合、これはFailedPreStopHookイベントです。 失敗のFailedPreStopHookイベントを自分自身で生成する場合には、lifecycle-events.yamlファイルに対してpostStartのコマンドを"badcommand"に変更し、適用してください。 kubectl describe pod lifecycle-demoを実行した結果のイベントの出力例を以下に示します。

Events:
  Type     Reason               Age              From               Message
  ----     ------               ----             ----               -------
  Normal   Scheduled            7s               default-scheduler  Successfully assigned default/lifecycle-demo to ip-XXX-XXX-XX-XX.us-east-2...
  Normal   Pulled               6s               kubelet            Successfully pulled image "nginx" in 229.604315ms
  Normal   Pulling              4s (x2 over 6s)  kubelet            Pulling image "nginx"
  Normal   Created              4s (x2 over 5s)  kubelet            Created container lifecycle-demo-container
  Normal   Started              4s (x2 over 5s)  kubelet            Started container lifecycle-demo-container
  Warning  FailedPostStartHook  4s (x2 over 5s)  kubelet            Exec lifecycle hook ([badcommand]) for Container "lifecycle-demo-container" in Pod "lifecycle-demo_default(30229739-9651-4e5a-9a32-a8f1688862db)" failed - error: command 'badcommand' exited with 126: , message: "OCI runtime exec failed: exec failed: container_linux.go:380: starting container process caused: exec: \"badcommand\": executable file not found in $PATH: unknown\r\n"
  Normal   Killing              4s (x2 over 5s)  kubelet            FailedPostStartHook
  Normal   Pulled               4s               kubelet            Successfully pulled image "nginx" in 215.66395ms
  Warning  BackOff              2s (x2 over 3s)  kubelet            Back-off restarting failed container

次の項目

• コンテナ環境の詳細
• コンテナライフサイクルイベントへのハンドラー紐付けのハンズオン

4 - ワークロード

ワークロードとは、Kubernetes上で実行中のアプリケーションです。 ワークロードが1つのコンポーネントからなる場合でも、複数のコンポーネントが協調して動作する場合でも、KubernetesではそれらはPodの集合として実行されます。Kubernetesでは、Podはクラスター上で実行中のコンテナの集合として表されます。

Podには定義されたライフサイクルがあります。たとえば、一度Podがクラスター上で実行中になると、そのPodが実行中のノード上で深刻な障害が起こったとき、そのノード上のすべてのPodは停止してしまうことになります。Kubernetesではそのようなレベルの障害を最終的なものとして扱うため、たとえノードが後で復元したとしても、ユーザーは新しいPodを作成し直す必要があります。

しかし、生活をかなり楽にするためには、それぞれのPodを直接管理する必要はありません。ワークロードリソース を利用すれば、あなたの代わりにPodの集合の管理を行ってもらえます。これらのリソースはあなたが指定した状態に一致するようにコントローラーを設定し、正しい種類のPodが正しい数だけ実行中になることを保証してくれます。

ワークロードリソースには、次のような種類があります。

• DeploymentとReplicaSet(レガシーなリソースReplicationControllerを置き換えるものです)
• StatefulSet
• DaemonSet(ストレージドライバやネットワークプラグインなど、ノードローカルな機能を提供するためのPodを実行するために使われます)
• JobとCronJob(実行後に完了するようなタスクのために使われます)

多少関連のある2種類の補助的な概念もあります。

• ガベージコレクションは、オブジェクトが 所有するリソース が削除された後に、そのオブジェクトをクラスターからクリーンアップします。
• 終了したリソースのためのTTLコントローラーは、Jobの完了後、定義した時間が経過した後にJobを削除します。

次の項目

各リソースについて読む以外にも、以下のページでそれぞれのワークロードに関連する特定のタスクについて学ぶことができます。

• Deploymentを使用してステートレスアプリケーションを実行する
• 単一レプリカまたはレプリカセットのいずれかとしてステートフルなアプリケーションを実行する
• CronJobを使用して自動タスクを実行する

アプリケーションが実行できるようになったら、インターネット上で公開したくなるかもしれません。その場合には、Serviceとして公開したり、ウェブアプリケーションだけの場合、Ingressを使用することができます。

コードを設定から分離するKubernetesのしくみについて学ぶには、設定を読んでください。

4.1 - Pod

Podは、Kubernetes内で作成・管理できるコンピューティングの最小のデプロイ可能なユニットです。

Pod(Podという名前は、たとえばクジラの群れ(pod of whales)やえんどう豆のさや(pea pod)などの表現と同じような意味です)は、1つまたは複数のコンテナのグループであり、ストレージやネットワークの共有リソースを持ち、コンテナの実行方法に関する仕様を持っています。同じPodに含まれるリソースは、常に同じ場所で同時にスケジューリングされ、共有されたコンテキストの中で実行されます。Podはアプリケーションに特化した「論理的なホスト」をモデル化します。つまり、1つのPod内には、1つまたは複数の比較的密に結合されたアプリケーションコンテナが含まれます。クラウド外の文脈で説明すると、アプリケーションが同じ物理ホストや同じバーチャルマシンで実行されることが、クラウドアプリケーションの場合には同じ論理ホスト上で実行されることに相当します。

アプリケーションコンテナと同様に、Podでも、Podのスタートアップ時に実行されるinitコンテナを含めることができます。また、クラスターで利用できる場合には、エフェメラルコンテナを注入してデバッグすることもできます。

Podとは何か？

Podの共有コンテキストは、Dockerコンテナを隔離するのに使われているのと同じ、Linuxのnamespaces、cgroups、場合によっては他の隔離技術の集合を用いて作られます。Podのコンテキスト内では、各アプリケーションが追加の準隔離技術を適用することもあります。

Dockerの概念を使って説明すると、Podは共有の名前空間と共有ファイルシステムのボリュームを持つDockerコンテナのグループに似ています。

Podを使用する

以下は、nginx:1.14.2イメージが実行されるコンテナからなるPodの例を記載しています。

pods/simple-pod.yaml

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

上記のようなPodを作成するには、以下のコマンドを実行します:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/simple-pod.yaml

Podは通常、直接作成されず、ワークロードリソースで作成されます。ワークロードリソースでPodを作成する方法の詳細については、Podを利用するを参照してください。

Podを管理するためのワークロードリソース

通常、たとえ単一のコンテナしか持たないシングルトンのPodだとしても、自分でPodを直接作成する必要はありません。その代わりに、DeploymentやJobなどのワークロードリソースを使用してPodを作成します。もしPodが状態を保持する必要がある場合は、StatefulSetリソースを使用することを検討してください。

Kubernetesクラスター内のPodは、主に次の2種類の方法で使われます。

• 単一のコンテナを稼働させるPod。「1Pod1コンテナ」構成のモデルは、Kubernetesでは最も一般的なユースケースです。このケースでは、ユーザーはPodを単一のコンテナのラッパーとして考えることができます。Kubernetesはコンテナを直接管理するのではなく、Podを管理します。

• 協調して稼働させる必要がある複数のコンテナを稼働させるPod。単一のPodは、密に結合してリソースを共有する必要があるような、同じ場所で稼働する複数のコンテナからなるアプリケーションをカプセル化することもできます。これらの同じ場所で稼働するコンテナ群は、単一のまとまりのあるサービスのユニットを構成します。たとえば、1つのコンテナが共有ボリュームからファイルをパブリックに配信し、別のサイドカーコンテナがそれらのファイルを更新するという構成が考えられます。Podはこれらの複数のコンテナ、ストレージリソース、一時的なネットワークIDなどを、単一のユニットとしてまとめます。

  備考:

  複数のコンテナを同じ場所で同時に管理するように単一のPod内にグループ化するのは、比較的高度なユースケースです。このパターンを使用するのは、コンテナが密に結合しているような特定のインスタンス内でのみにするべきです。

各Podは、与えられたアプリケーションの単一のインスタンスを稼働するためのものです。もしユーザーのアプリケーションを水平にスケールさせたい場合(例: 複数インスタンスを稼働させる)、複数のPodを使うべきです。1つのPodは各インスタンスに対応しています。Kubernetesでは、これは一般的にレプリケーションと呼ばれます。レプリケーションされたPodは、通常ワークロードリソースと、それに対応するコントローラーによって、作成・管理されます。

Kubernetesがワークロードリソースとそのコントローラーを活用して、スケーラブルで自動回復するアプリケーションを実装する方法については、詳しくはPodとコントローラーを参照してください。

Podが複数のコンテナを管理する方法

Podは、まとまりの強いサービスのユニットを構成する、複数の協調する(コンテナとして実行される)プロセスをサポートするために設計されました。単一のPod内の複数のコンテナは、クラスター内の同じ物理または仮想マシン上で、自動的に同じ場所に配置・スケジューリングされます。コンテナ間では、リソースや依存関係を共有したり、お互いに通信したり、停止するときにはタイミングや方法を協調して実行できます。

たとえば、あるコンテナが共有ボリューム内のファイルを配信するウェブサーバーとして動作し、別の「サイドカー」コンテナがリモートのリソースからファイルをアップデートするような構成が考えられます。この構成を以下のダイアグラムに示します。

Podによっては、appコンテナに加えてinitコンテナを持っている場合があります。initコンテナはappコンテナが起動する前に実行・完了するコンテナです。

Podは、Podを構成する複数のコンテナに対して、ネットワークとストレージの2種類の共有リソースを提供します。

Podを利用する

通常Kubernetesでは、たとえ単一のコンテナしか持たないシングルトンのPodだとしても、個別のPodを直接作成することはめったにありません。その理由は、Podがある程度一時的で使い捨てできる存在として設計されているためです。Podが作成されると(あなたが直接作成した場合でも、コントローラーが間接的に作成した場合でも)、新しいPodはクラスター内のノード上で実行されるようにスケジューリングされます。Podは、実行が完了するか、Podオブジェクトが削除されるか、リソース不足によって強制退去されるか、ノードが停止するまで、そのノード上にとどまります。

Podオブジェクトのためのマニフェストを作成したときは、指定したPodの名前が有効なDNSサブドメイン名であることを確認してください。

Pod OS

.spec.os.nameフィールドでwindowsかlinuxのいずれかを設定し、Podを実行させたいOSを指定する必要があります。Kubernetesは今のところ、この2つのOSだけサポートしています。将来的には増える可能性があります。

Kubernetes v1.34では、このフィールドに設定した値はPodのスケジューリングに影響を与えません。.spec.os.nameを設定することで、Pod OSに権限を認証することができ、バリデーションにも使用されます。kubeletが実行されているノードのOSが、指定されたPod OSと異なる場合、kubeletはPodの実行を拒否します。 Podセキュリティの標準もこのフィールドを使用し、指定したOSと関係ないポリシーの適用を回避しています。

Podとコンテナコントローラー

ワークロードリソースは、複数のPodを作成・管理するために利用できます。リソースに対応するコントローラーが、複製やロールアウトを扱い、Podの障害時には自動回復を行います。たとえば、あるノードに障害が発生した場合、コントローラーはそのノードの動作が停止したことを検知し、代わりのPodを作成します。そして、スケジューラーが代わりのPodを健全なノード上に配置します。

以下に、1つ以上のPodを管理するワークロードリソースの一例をあげます。

• Deployment
• StatefulSet
• DaemonSet

Podテンプレート

workloadリソース向けのコントローラーは、PodをPodテンプレートを元に作成し、あなたの代わりにPodを管理してくれます。

PodTemplateはPodを作成するための仕様で、Deployment、Job、DaemonSetなどのワークロードリソースの中に含まれています。

ワークロードリソースに対応する各コントローラーは、ワークロードオブジェクト内にあるPodTemplateを使用して実際のPodを作成します。PodTemplateは、アプリを実行するために使われるワークロードリソースがどんな種類のものであれ、その目的の状態の一部を構成するものです。

以下は、単純なJobのマニフェストの一例で、1つのコンテナを実行するtemplateがあります。Pod内のコンテナはメッセージを出力した後、一時停止します。

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: hello
spec:
  template:
    # これがPodテンプレートです
    spec:
      containers:
      - name: hello
        image: busybox:1.28
        command: ['sh', '-c', 'echo "Hello, Kubernetes!" && sleep 3600']
      restartPolicy: OnFailure
    # Podテンプレートはここまでです

Podテンプレートを修正するか新しいPodに切り替えたとしても、すでに存在するPodには直接の影響はありません。ワークロードリソース内のPodテンプレートを変更すると、そのリソースは更新されたテンプレートを使用して代わりとなるPodを作成する必要があります。

たとえば、StatefulSetコントローラーは、各StatefulSetごとに、実行中のPodが現在のPodテンプレートに一致することを保証します。Podテンプレートを変更するためにStatefulSetを編集すると、StatefulSetは更新されたテンプレートを元にした新しいPodを作成するようになります。最終的に、すべての古いPodが新しいPodで置き換えられ、更新は完了します。

各ワークロードリソースは、Podテンプレートへの変更を処理するための独自のルールを実装しています。特にStatefulSetについて更に詳しく知りたい場合は、StatefulSetの基本チュートリアル内のアップデート戦略を読んでください。

ノード上では、kubeletはPodテンプレートに関する詳細について監視や管理を直接行うわけではありません。こうした詳細は抽象化されています。こうした抽象化や関心の分離のおかげでシステムのセマンティクスが単純化され、既存のコードを変更せずにクラスターの動作を容易に拡張できるようになっているのです。

Podの更新と取替

前のセクションで述べたように、ワークロードリソースのPodテンプレートが変更されると、コントローラーは既存のPodを更新したりパッチを適用したりするのではなく、更新されたテンプレートに基づいて新しいPodを作成します。

KubernetesはPodを直接管理することを妨げません。実行中のPodの一部のフィールドをその場で更新することが可能です。しかし、patchとreplaceといった、Podのアップデート操作にはいくつかの制限があります:

• Podのメタデータのほとんどは固定されたものです。たとえばnamespace、name、uidまたはcreationTimestampフィールドは変更できません。generationフィールドは特別で、現在の値を増加させる更新のみを受け付けます。

• metadata.deletionTimestampが設定されている場合、metadata.finalizersリストに新しい項目を追加することはできません。

• Podの更新ではspec.containers[*].image、spec.initContainers[*].image、spec.activeDeadlineSecondsまたはspec.tolerations以外のフィールドを変更してはなりません。 spec.tolerationsについては新しい項目のみを追加することができます。

• spec.activeDeadlineSecondsフィールドを更新する場合、2種類の更新が可能です:

  1. 未割り当てのフィールドに正の数を設定する
  2. 現在の値から負の数でない、より小さい数に更新する

リソースの共有と通信

Podは、データの共有と構成するコンテナ間での通信を可能にします。

Pod内のストレージ

Podでは、共有ストレージであるボリュームの集合を指定できます。Pod内のすべてのコンテナは共有ボリュームにアクセスできるため、それら複数のコンテナでデータを共有できるようになります。また、ボリュームを利用すれば、Pod内のコンテナの1つに再起動が必要になった場合にも、Pod内の永続化データを保持し続けられるようにできます。Kubernetesの共有ストレージの実装方法とPodで利用できるようにする方法に関するさらに詳しい情報は、ストレージを読んでください。

Podネットワーク

各Podには、各アドレスファミリーごとにユニークなIPアドレスが割り当てられます。Pod内のすべてのコンテナは、IPアドレスとネットワークポートを含むネットワーク名前空間を共有します。Podの中では(かつその場合にのみ)、そのPod内のコンテナはlocalhostを使用して他のコンテナと通信できます。Podの内部にあるコンテナがPodの外部にあるエンティティと通信する場合、(ポートなどの)共有ネットワークリソースの使い方をコンテナ間で調整しなければなりません。Pod内では、コンテナはIPアドレスとポートの空間を共有するため、localhostで他のコンテナにアクセスできます。また、Pod内のコンテナは、SystemVのセマフォやPOSIXの共有メモリなど、標準のプロセス間通信を使って他のコンテナと通信することもできます。異なるPod内のコンテナは異なるIPアドレスを持つため、特別な設定をしない限り、OSレベルIPCで通信することはできません。異なるPod上で実行中のコンテナ間でやり取りをしたい場合は、IPネットワークを使用して通信できます。

Pod内のコンテナは、システムのhostnameがPodに設定したnameと同一であると考えます。ネットワークについての詳しい情報は、ネットワークで説明しています。

コンテナの特権モード

Linuxでは、Pod内のどんなコンテナも、privilegedフラグをコンテナのspecのsecurity contextに設定することで、特権モード(privileged mode)を有効にできます。これは、ネットワークスタックの操作やハードウェアデバイスへのアクセスなど、オペレーティングシステムの管理者の権限が必要なコンテナの場合に役に立ちます。

WindowsHostProcessContainers機能を有効にしたクラスターの場合、Pod仕様のsecurityContextにwindowsOptions.hostProcessフラグを設定することで、Windows HostProcess Podを作成することが可能です。これらのPod内のすべてのコンテナは、Windows HostProcessコンテナとして実行する必要があります。HostProcess Podはホスト上で直接実行され、Linuxの特権コンテナで行われるような管理作業を行うのにも使用できます。

static Pod

static Podは、APIサーバーには管理されない、特定のノード上でkubeletデーモンによって直接管理されるPodのことです。大部分のPodはコントロールプレーン(たとえばDeployment)によって管理されますが、static Podの場合はkubeletが各static Podを直接管理します(障害時には再起動します)。

static Podは常に特定のノード上の1つのKubeletに紐付けられます。static Podの主な用途は、セルフホストのコントロールプレーンを実行すること、言い換えると、kubeletを使用して個別のコントロールプレーンコンポーネントを管理することです。

kubeletは自動的にKubernetes APIサーバー上に各static Podに対応するミラーPodの作成を試みます。つまり、ノード上で実行中のPodはAPIサーバー上でも見えるようになるけれども、APIサーバー上から制御はできないということです。

コンテナのProbe

Probe はkubeletがコンテナに対して行う定期診断です。診断を実行するために、kubeletはさまざまなアクションを実行できます:

• ExecAction (コンテナランタイムの助けを借りて実行)
• TCPSocketAction (kubeletにより直接チェック)
• HTTPGetAction (kubeletにより直接チェック)

更に詳しく知りたい場合は、PodのライフサイクルドキュメントにあるProbeを読んでください。

次の項目

• Podのライフサイクルについて学ぶ。
• RuntimeClassと、それを用いてPodごとに異なるコンテナランタイム設定する方法について学ぶ。
• PodDisruptionBudgetと、それを使用してクラスターの停止(disruption)中にアプリケーションの可用性を管理する方法について読む。
• PodはKubernetes REST API内のトップレベルのリソースです。 Podオブジェクトの定義では、オブジェクトの詳細について記述されています。
• The Distributed System Toolkit: Patterns for Composite Containersでは、2つ以上のコンテナを利用する場合の一般的なレイアウトについて説明しています。
• Podトポロジー分布制約について読む。

Kubernetesが共通のPod APIを他のリソース内(たとえばStatefulSetやDeploymentなど)にラッピングしている理由の文脈を理解するためには、Kubernetes以前から存在する以下のような既存技術について読むのが助けになります。

• Aurora
• Borg
• Marathon
• Omega
• Tupperware

4.1.1 - Podのライフサイクル

このページではPodのライフサイクルについて説明します。Podは定義されたライフサイクルに従い Pendingフェーズから始まり、少なくとも1つのプライマリーコンテナが正常に開始した場合はRunningを経由し、次に失敗により終了したコンテナの有無に応じて、SucceededまたはFailedフェーズを経由します。

Podの実行中、kubeletはコンテナを再起動して、ある種の障害を処理できます。Pod内で、Kubernetesはさまざまなコンテナのステータスを追跡して、回復させるためのアクションを決定します。

Kubernetes APIでは、Podには仕様と実際のステータスの両方があります。Podオブジェクトのステータスは、PodのConditionのセットで構成されます。カスタムのReadiness情報をPodのConditionデータに挿入することもできます。

Podはその生存期間に1回だけスケジューリングされます。PodがNodeにスケジュール(割り当て)されると、Podは停止または終了するまでそのNode上で実行されます。

Podのライフタイム

個々のアプリケーションコンテナと同様に、Podは(永続的ではなく)比較的短期間の存在と捉えられます。Podが作成されると、一意のID(UID)が割り当てられ、(再起動ポリシーに従って)終了または削除されるまでNodeで実行されるようにスケジュールされます。
ノードが停止した場合、そのNodeにスケジュールされたPodは、タイムアウト時間の経過後に削除されます。

Pod自体は、自己修復しません。Podがnodeにスケジュールされ、その後に失敗した場合、Podは削除されます。同様に、リソースの不足またはNodeのメンテナンスによりPodはNodeから立ち退きます。Kubernetesは、比較的使い捨てのPodインスタンスの管理作業を処理する、controllerと呼ばれる上位レベルの抽象化を使用します。

特定のPod(UIDで定義)は新しいNodeに"再スケジュール"されません。代わりに、必要に応じて同じ名前で、新しいUIDを持つ同一のPodに置き換えることができます。

volumeなど、Podと同じ存続期間を持つものがあると言われる場合、それは(そのUIDを持つ)Podが存在する限り存在することを意味します。そのPodが何らかの理由で削除された場合、たとえ同じ代替物が作成されたとしても、関連するもの(例えばボリューム)も同様に破壊されて再作成されます。

file puller(ファイル取得コンテナ)とWebサーバーを含むマルチコンテナのPod。コンテナ間の共有ストレージとして永続ボリュームを使用しています。

Podのフェーズ

Podのstatus項目はPodStatusオブジェクトで、それはphaseのフィールドがあります。

Podのフェーズは、そのPodがライフサイクルのどの状態にあるかを、簡単かつ高レベルにまとめたものです。このフェーズはコンテナやPodの状態を包括的にまとめることを目的としたものではなく、また包括的なステートマシンでもありません。

Podの各フェーズの値と意味は厳重に守られています。ここに記載されているもの以外にphaseの値は存在しないと思ってください。

これらがphaseの取りうる値です。

Nodeが停止するか、クラスターの残りの部分から切断された場合、Kubernetesは失われたNode上のすべてのPodのPhaseをFailedに設定するためのポリシーを適用します。

コンテナのステータス

Pod全体のフェーズと同様に、KubernetesはPod内の各コンテナの状態を追跡します。container lifecycle hooksを使用して、コンテナのライフサイクルの特定のポイントで実行するイベントをトリガーできます。

PodがschedulerによってNodeに割り当てられると、kubeletはcontainer runtimeを使用してコンテナの作成を開始します。コンテナの状態はWaiting、RunningまたはTerminatedの3ついずれかです。

Podのコンテナの状態を確認するにはkubectl describe pod [POD_NAME]のコマンドを使用します。Pod内のコンテナごとにStateの項目として表示されます。

各状態の意味は次のとおりです。

Waiting

コンテナがRunningまたはTerminatedのいずれの状態でもない場合コンテナはWaitingの状態になります。Waiting状態のコンテナは引き続きコンテナイメージレジストリからイメージを取得したりSecretを適用したりするなど必要な操作を実行します。Waiting状態のコンテナを持つPodに対してkubectlコマンドを使用すると、そのコンテナがWaitingの状態である理由の要約が表示されます。

Running

Running状態はコンテナが問題なく実行されていることを示します。postStartフックが構成されていた場合、それはすでに実行が完了しています。Running状態のコンテナを持つPodに対してkubectlコマンドを使用すると、そのコンテナがRunning状態になった時刻が表示されます。

Terminated

Terminated状態のコンテナは実行されて、完了したときまたは何らかの理由で失敗したことを示します。Terminated状態のコンテナを持つPodに対してkubectlコマンドを使用すると、いずれにせよ理由と終了コード、コンテナの開始時刻と終了時刻が表示されます。

コンテナがTerminatedに入る前にpreStopフックがあれば実行されます。

コンテナの再起動ポリシー

Podのspecには、Always、OnFailure、またはNeverのいずれかの値を持つrestartPolicyフィールドがあります。デフォルト値はAlwaysです。

restartPolicyは、Pod内のすべてのコンテナに適用されます。restartPolicyは、同じNode上のkubeletによるコンテナの再起動のみを参照します。Pod内のコンテナが終了した後、kubeletは5分を上限とする指数バックオフ遅延（10秒、20秒、40秒...）でコンテナを再起動します。コンテナが10分間実行されると、kubeletはコンテナの再起動バックオフタイマーをリセットします。

PodのCondition

PodにはPodStatusがあります。それにはPodが成功したかどうかの情報を持つPodConditionの配列が含まれています。kubeletは、下記のPodConditionを管理します:

• PodScheduled: PodがNodeにスケジュールされました。
• PodHasNetwork: (アルファ版機能; 明示的に有効にしなければならない) Podサンドボックスが正常に作成され、ネットワークの設定が完了しました。
• ContainersReady: Pod内のすべてのコンテナが準備できた状態です。
• Initialized: すべてのInitコンテナが正常に終了しました。
• Ready: Podはリクエストを処理でき、一致するすべてのサービスの負荷分散プールに追加されます。

PodのReadiness

追加のフィードバックやシグナルをPodStatus:Pod readinessに注入できるようにします。これを使用するには、PodのspecでreadinessGatesを設定して、kubeletがPodのReadinessを評価する追加の状態のリストを指定します。

ReadinessゲートはPodのstatus.conditionsフィールドの現在の状態によって決まります。KubernetesがPodのstatus.conditionsフィールドでそのような状態を発見できない場合、ステータスはデフォルトでFalseになります。

以下はその例です。

Kind: Pod
...
spec:
  readinessGates:
    - conditionType: "www.example.com/feature-1"
status:
  conditions:
    - type: Ready  # これはビルトインのPodCondition
      status: "False"
      lastProbeTime: null
      lastTransitionTime: 2018-01-01T00:00:00Z
    - type: "www.example.com/feature-1"   # 追加のPodCondition
      status: "False"
      lastProbeTime: null
      lastTransitionTime: 2018-01-01T00:00:00Z
  containerStatuses:
    - containerID: docker://abcd...
      ready: true
...

PodのConditionは、Kubernetesのlabel key formatに準拠している必要があります。

PodのReadinessの状態

kubectl patchコマンドはオブジェクトステータスのパッチ適用をまだサポートしていません。Podにこれらのstatus.conditionsを設定するには、アプリケーションとoperatorsはPATCHアクションを使用する必要があります。Kubernetes client libraryを使用して、PodのReadinessのためにカスタムのPodのConditionを設定するコードを記述できます。

カスタムのPodのConditionが導入されるとPodは次の両方の条件に当てはまる場合のみ準備できていると評価されます:

• Pod内のすべてのコンテナが準備完了している。
• ReadinessGatesで指定された条件が全てTrueである。

Podのコンテナは準備完了ですが、少なくとも1つのカスタムのConditionが欠落しているか「False」の場合、kubeletはPodのConditionをContainersReadyに設定します。

PodのネットワークのReadiness

Podがノードにスケジュールされた後、kubeletによって承認され、任意のボリュームがマウントされる必要があります。これらのフェーズが完了すると、kubeletはコンテナランタイム(コンテナランタイムインターフェース(CRI)を使用)と連携して、ランタイムサンドボックスのセットアップとPodのネットワークを構成します。もしPodHasNetworkConditionフィーチャーゲートが有効になっている場合、kubeletは、Podがこの初期化の節目に到達したかどうかをPodのstatus.conditionsフィールドにあるPodHasNetwork状態を使用して報告します。

ネットワークが設定されたランタイムサンドボックスがPodにないことを検出すると、PodHasNetwork状態は、kubelet によってFalseに設定されます。これは、以下のシナリオで発生します:

• Podのライフサイクルの初期で、kubeletがコンテナランタイムを使用してPodのサンドボックスのセットアップをまだ開始していないとき
• Podのライフサイクルの後期で、Podのサンドボックスが以下のどちらかの原因で破壊された場合:
  • Podを退去させず、ノードが再起動する
  • コンテナランタイムの隔離に仮想マシンを使用している場合、Podサンドボックスの仮想マシンが再起動し、新しいサンドボックスと新しいコンテナネットワーク設定を作成する必要があります

ランタイムプラグインによるサンドボックスの作成とPodのネットワーク設定が正常に完了すると、kubeletによってPodHasNetwork状態がTrueに設定されます。PodHasNetwork状態がTrueに設定された後、kubeletはコンテナイメージの取得とコンテナの作成を開始することができます。

initコンテナを持つPodの場合、initコンテナが正常に完了すると(ランタイムプラグインによるサンドボックスの作成とネットワーク設定が正常に行われた後に発生)、kubeletはInitialized状態をTrueに設定します。initコンテナがないPodの場合、サンドボックスの作成およびネットワーク設定が開始する前にkubeletはInitialized状態をTrueに設定します。

コンテナのProbe

Probeはkubelet により定期的に実行されるコンテナの診断です。診断を行うために、kubeletはコンテナ内でコードを実行するか、ネットワークリクエストします。

チェックのメカニズム

probeを使ってコンテナをチェックする4つの異なる方法があります。 各probeは、この4つの仕組みのうち1つを正確に定義する必要があります:

exec

コンテナ内で特定のコマンドを実行します。コマンドがステータス0で終了した場合に診断を成功と見なします。

grpc

gRPCを使ってリモートプロシージャコールを実行します。 ターゲットは、gRPC health checksを実装する必要があります。 レスポンスのstatusがSERVINGの場合に診断を成功と見なします。 gRPCはアルファ版の機能のため、GRPCContainerProbeフィーチャーゲートが 有効の場合のみ利用可能です。

httpGet

PodのIPアドレスに対して、指定されたポートとパスでHTTP GETのリクエストを送信します。 レスポンスのステータスコードが200以上400未満の際に診断を成功とみなします。

tcpSocket

PodのIPアドレスに対して、指定されたポートでTCPチェックを行います。 そのポートが空いていれば診断を成功とみなします。 オープンしてすぐにリモートシステム(コンテナ)が接続を切断した場合、健全な状態としてカウントします。

Probeの結果

各Probe 次の3つのうちの一つの結果を持ちます:

Success

コンテナの診断が成功しました。

Failure

コンテナの診断が失敗しました。

Unknown

コンテナの診断自体が失敗しました(何も実行する必要はなく、kubeletはさらにチェックを行います)。

Probeの種類

kubeletは3種類のProbeを実行中のコンテナで行い、また反応することができます:

livenessProbe

コンテナが動いているかを示します。 livenessProbeに失敗すると、kubeletはコンテナを殺します、そしてコンテナはrestart policyに従います。 コンテナにlivenessProbeが設定されていない場合、デフォルトの状態はSuccessです。

readinessProbe

コンテナがリクエスト応答する準備ができているかを示します。 readinessProbeに失敗すると、エンドポイントコントローラーにより、ServiceからそのPodのIPアドレスが削除されます。 initial delay前のデフォルトのreadinessProbeの初期値はFailureです。 コンテナにreadinessProbeが設定されていない場合、デフォルトの状態はSuccessです。

startupProbe

コンテナ内のアプリケーションが起動したかどうかを示します。 startupProbeが設定された場合、完了するまでその他のすべてのProbeは無効になります。 startupProbeに失敗すると、kubeletはコンテナを殺します、そしてコンテナはrestart policyに従います。 コンテナにstartupProbeが設定されていない場合、デフォルトの状態はSuccessです。

livenessProbe、readinessProbeまたはstartupProbeを設定する方法の詳細については、Liveness Probe、Readiness ProbeおよびStartup Probeを使用するを参照してください。

livenessProbeをいつ使うべきか?

コンテナ自体に問題が発生した場合や状態が悪くなった際にクラッシュすることができればlivenessProbeは不要です。 この場合kubeletが自動でPodのrestartPolicyに基づいたアクションを実行します。

Probeに失敗したときにコンテナを殺したり再起動させたりするには、livenessProbeを設定しrestartPolicyをAlwaysまたはOnFailureにします。

readinessProbeをいつ使うべきか?

Probeが成功したときにのみPodにトラフィックを送信したい場合は、readinessProbeを指定します。 この場合readinessProbeはlivenessProbeと同じになる可能性がありますが、readinessProbeが存在するということは、Podがトラフィックを受けずに開始され、Probe成功が開始した後でトラフィックを受け始めることになります。

コンテナがメンテナンスのために停止できるようにするには、livenessProbeとは異なる、特定のエンドポイントを確認するreadinessProbeを指定することができます。

アプリがバックエンドサービスと厳密な依存関係にある場合、livenessProbeとreadinessProbeの両方を実装することができます。アプリ自体が健全であればlivenessProbeはパスしますが、readinessProbeはさらに、必要なバックエンドサービスが利用可能であるかどうかをチェックします。これにより、エラーメッセージでしか応答できないPodへのトラフィックの転送を避けることができます。

コンテナの起動中に大きなデータ、構成ファイル、またはマイグレーションを読み込む必要がある場合は、startupProbeを使用できます。ただし、失敗したアプリと起動データを処理中のアプリの違いを検出したい場合は、readinessProbeを使用した方が良いかもしれません。

startupProbeをいつ使うべきか?

startupProbeは、サービスの開始に時間がかかるコンテナを持つPodに役立ちます。livenessProbeの間隔を長く設定するのではなく、コンテナの起動時に別のProbeを構成して、livenessProbeの間隔よりも長い時間を許可できます。 コンテナの起動時間が、initialDelaySeconds + failureThreshold x periodSecondsよりも長い場合は、livenessProbeと同じエンドポイントをチェックするためにstartupProbeを指定します。periodSecondsのデフォルトは10秒です。次に、failureThresholdをlivenessProbeのデフォルト値を変更せずにコンテナが起動できるように、十分に高い値を設定します。これによりデッドロックを防ぐことができます。

Podの終了

Podは、クラスター内のNodeで実行中のプロセスを表すため、不要になったときにそれらのプロセスを正常に終了できるようにすることが重要です(対照的なケースは、KILLシグナルで強制終了され、クリーンアップする機会がない場合)。

ユーザーは削除を要求可能であるべきで、プロセスがいつ終了するかを知ることができなければなりませんが、削除が最終的に完了することも保証できるべきです。ユーザーがPodの削除を要求すると、システムはPodが強制終了される前に意図された猶予期間を記録および追跡します。強制削除までの猶予期間がある場合、kubelet正常な終了を試みます。

通常、コンテナランタイムは各コンテナのメインプロセスにTERMシグナルを送信します。多くのコンテナランタイムは、コンテナイメージで定義されたSTOPSIGNAL値を尊重し、TERMシグナルの代わりにこれを送信します。猶予期間が終了すると、プロセスにKILLシグナルが送信され、PodはAPI serverから削除されます。プロセスの終了を待っている間にkubeletかコンテナランタイムの管理サービスが再起動されると、クラスターは元の猶予期間を含めて、最初からリトライされます。

フローの例は下のようになります。

1. ユーザーがデフォルトの猶予期間(30秒)でPodを削除するためにkubectlコマンドを送信する。
2. API server内のPodは、猶予期間を越えるとPodが「死んでいる」と見なされるように更新される。
   削除中のPodに対してkubectl describeコマンドを使用すると、Podは「終了中」と表示される。
   Podが実行されているNode上で、Podが終了しているとマークされている(正常な終了期間が設定されている)とkubeletが認識するとすぐに、kubeletはローカルでPodの終了プロセスを開始します。
   1. Pod内のコンテナの1つがpreStopフックを定義している場合は、コンテナの内側で呼び出される。猶予期間が終了した後もpreStopフックがまだ実行されている場合は、一度だけ猶予期間を延長される(2秒)。

      備考:

      preStopフックが完了するまでにより長い時間が必要な場合は、terminationGracePeriodSecondsを変更する必要があります。
   2. kubeletはコンテナランタイムをトリガーして、コンテナ内のプロセス番号1にTERMシグナルを送信する。

      備考:

      Pod内のすべてのコンテナが同時にTERMシグナルを受信するわけではなく、シャットダウンの順序が問題になる場合はそれぞれにpreStopフックを使用して同期することを検討する。
3. kubeletが正常な終了を開始すると同時に、コントロールプレーンは、終了中のPodをEndpointSlice(およびEndpoints)オブジェクトから削除します。これらのオブジェクトは、selectorが設定されたServiceを表します。ReplicaSetsとその他のワークロードリソースは、終了中のPodを有効なサービス中のReplicaSetとして扱いません。ゆっくりと終了するPodは、(サービスプロキシのような)ロードバランサーが終了猶予期間が始まるとエンドポイントからそれらのPodを削除するので、トラフィックを継続して処理できません。
4. 猶予期間が終了すると、kubeletは強制削除を開始する。コンテナランタイムは、Pod内でまだ実行中のプロセスにSIGKILLを送信する。kubeletは、コンテナランタイムが非表示のpauseコンテナを使用している場合、そのコンテナをクリーンアップします。
5. kubeletは猶予期間を0(即時削除)に設定することでAPI server上のPodの削除を終了する。
6. API serverはPodのAPIオブジェクトを削除し、クライアントからは見えなくなります。

Podの強制削除

デフォルトでは、すべての削除は30秒以内に正常に行われます。kubectl delete コマンドは、ユーザーがデフォルト値を上書きして独自の値を指定できるようにする --grace-period=<seconds> オプションをサポートします。

--grace-periodを0に設定した場合、PodはAPI serverから即座に強制的に削除されます。PodがNode上でまだ実行されている場合、その強制削除によりkubeletがトリガーされ、すぐにクリーンアップが開始されます。

強制削除が実行されると、API serverは、Podが実行されていたNode上でPodが停止されたというkubeletからの確認を待ちません。API内のPodは直ちに削除されるため、新しいPodを同じ名前で作成できるようになります。Node上では、すぐに終了するように設定されるPodは、強制終了される前にわずかな猶予期間が与えられます。

StatefulSetのPodについては、StatefulSetからPodを削除するためのタスクのドキュメントを参照してください。

終了したPodのガベージコレクション

失敗したPodは人間またはcontrollerが明示的に削除するまで存在します。

コントロールプレーンは終了状態のPod(SucceededまたはFailedのphaseを持つ)の数が設定された閾値(kube-controller-manager内のterminated-pod-gc-thresholdによって定義される)を超えたとき、それらのPodを削除します。これはPodが作成されて時間とともに終了するため、リソースリークを避けます。

次の項目

• コンテナライフサイクルイベントへのハンドラー紐付けのハンズオンをやってみる

• Liveness Probe、Readiness ProbeおよびStartup Probeを使用するのハンズオンをやってみる

• コンテナライフサイクルフックについてもっと学ぶ

• APIにおけるPodとコンテナのステータスに関する詳細情報は、Podの.statusに書かれているAPIリファレンスドキュメントを参照してください。

4.1.2 - Initコンテナ

このページでは、Initコンテナについて概観します。Initコンテナとは、Pod内でアプリケーションコンテナの前に実行される特別なコンテナです。 Initコンテナにはアプリケーションコンテナのイメージに存在しないセットアップスクリプトやユーティリティーを含めることができます。

Initコンテナは、Podの仕様のうちcontainersという配列(これがアプリケーションコンテナを示します)と並べて指定します。

Initコンテナを理解する

単一のPodは、Pod内にアプリケーションを実行している複数のコンテナを持つことができますが、同様に、アプリケーションコンテナが起動する前に実行されるInitコンテナも1つ以上持つことができます。

Initコンテナは下記の項目をのぞいて、通常のコンテナと全く同じものとなります。

• Initコンテナは常に完了するまで稼働します。
• 各Initコンテナは、次のInitコンテナが稼働する前に正常に完了しなくてはなりません。

もしあるPodの単一のInitコンテナが失敗した場合、Kubeletは成功するまで何度もそのInitコンテナを再起動します。しかし、もしそのPodのrestartPolicyがNeverで、そのPodの起動時にInitコンテナが失敗した場合、KubernetesはそのPod全体を失敗として扱います。

PodにInitコンテナを指定するためには、Podの仕様にinitContainersフィールドをcontainerアイテムの配列として追加してください(アプリケーションのcontainersフィールドとそのコンテンツに似ています)。 詳細については、APIリファレンスのContainerを参照してください。

Initコンテナのステータスは、.status.initContainerStatusesフィールドにコンテナのステータスの配列として返されます(.status.containerStatusesと同様)。

通常のコンテナとの違い

Initコンテナは、リソースリミット、ボリューム、セキュリティ設定などのアプリケーションコンテナの全てのフィールドと機能をサポートしています。しかし、Initコンテナに対するリソースリクエストやリソースリミットの扱いは異なります。リソースにて説明します。

また、InitコンテナはそのPodの準備ができる前に完了しなくてはならないため、lifecycle、livenessProbe、readinessProbeおよびstartupProbeをサポートしていません。

複数のInitコンテナを単一のPodに対して指定した場合、KubeletはそれらのInitコンテナを1つずつ順番に実行します。各Initコンテナは、次のInitコンテナが稼働する前に正常終了しなくてはなりません。全てのInitコンテナの実行が完了すると、KubeletはPodのアプリケーションコンテナを初期化し、通常通り実行します。

Initコンテナを使用する

Initコンテナはアプリケーションコンテナのイメージとは分離されているため、コンテナの起動に関連したコードにおいていくつかの利点があります。

• Initコンテナはアプリケーションのイメージに存在しないセットアップ用のユーティリティーやカスタムコードを含むことができます。例えば、セットアップ中にsed、awk、pythonや、digのようなツールを使うためだけに、別のイメージを元にしてアプリケーションイメージを作る必要がなくなります。
• アプリケーションイメージをビルドする役割とデプロイする役割は、共同で単一のアプリケーションイメージをビルドする必要がないため、それぞれ独立して実施することができます。
• Initコンテナは同一Pod内のアプリケーションコンテナと別のファイルシステムビューで稼働することができます。その結果、アプリケーションコンテナがアクセスできないSecretに対するアクセス権限を得ることができます。
• Initコンテナはアプリケーションコンテナが開始する前に完了するまで実行されるため、Initコンテナを使用することで、特定の前提条件が満たされるまでアプリケーションコンテナの起動をブロックしたり遅らせることができます。前提条件が満たされると、Pod内の全てのアプリケーションコンテナを並行して起動することができます。
• Initコンテナはアプリケーションコンテナイメージの安全性を低下させるようなユーティリティーやカスタムコードを安全に実行することができます。不必要なツールを分離しておくことで、アプリケーションコンテナイメージのアタックサーフィスを制限することができます。

例

Initコンテナを活用する方法について、いくつかのアイデアを次に示します。

• シェルコマンドを使って単一のServiceが作成されるのを待機する。

  for i in {1..100}; do sleep 1; if nslookup myservice; then exit 0; fi; done; exit 1
  

• 以下のようなコマンドを使って下位のAPIからPodの情報をリモートサーバに登録する。

  curl -X POST http://$MANAGEMENT_SERVICE_HOST:$MANAGEMENT_SERVICE_PORT/register -d 'instance=$(<POD_NAME>)&ip=$(<POD_IP>)'
  

• 以下のようなコマンドを使ってアプリケーションコンテナの起動を待機する。

  sleep 60
  

• gitリポジトリをVolumeにクローンする。

• いくつかの値を設定ファイルに配置し、メインのアプリケーションコンテナのための設定ファイルを動的に生成するためのテンプレートツールを実行する。例えば、そのPodのPOD_IPの値を設定ファイルに配置し、Jinjaを使ってメインのアプリケーションコンテナの設定ファイルを生成する。

Initコンテナの具体的な使用方法

下記の例は2つのInitコンテナを含むシンプルなPodを定義しています。 1つ目のInitコンテナはmyserviesの起動を、2つ目のInitコンテナはmydbの起動をそれぞれ待ちます。両方のInitコンテナの実行が完了すると、Podはspecセクションにあるアプリケーションコンテナを実行します。

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 The app is running! && sleep 3600']
  initContainers:
  - name: init-myservice
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', "until nslookup myservice.$(cat /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace).svc.cluster.local; do echo waiting for myservice; sleep 2; done"]
  - name: init-mydb
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', "until nslookup mydb.$(cat /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace).svc.cluster.local; do echo waiting for mydb; sleep 2; done"]

次のコマンドを実行して、このPodを開始できます。

kubectl apply -f myapp.yaml

実行結果は下記のようになります。

pod/myapp-pod created

そして次のコマンドでステータスを確認します。

kubectl get -f myapp.yaml

実行結果は下記のようになります。

NAME        READY     STATUS     RESTARTS   AGE
myapp-pod   0/1       Init:0/2   0          6m

より詳細な情報は次のコマンドで確認します。

kubectl describe -f myapp.yaml

実行結果は下記のようになります。

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

このPod内のInitコンテナのログを確認するためには、次のコマンドを実行します。

kubectl logs myapp-pod -c init-myservice # 1つ目のInitコンテナを調査する
kubectl logs myapp-pod -c init-mydb      # 2つ目のInitコンテナを調査する

この時点で、これらのInitコンテナはmydbとmyserviceという名前のServiceの検出を待機しています。

これらのServiceを検出させるための構成は以下の通りです。

---
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

mydbおよびmyserviceというServiceを作成するために、以下のコマンドを実行します。

kubectl apply -f services.yaml

実行結果は下記のようになります。

service/myservice created
service/mydb created

Initコンテナが完了し、myapp-podというPodがRunning状態に移行したことが確認できます。

kubectl get -f myapp.yaml

実行結果は下記のようになります。

NAME        READY     STATUS    RESTARTS   AGE
myapp-pod   1/1       Running   0          9m

このシンプルな例を独自のInitコンテナを作成する際の参考にしてください。次の項目にさらに詳細な使用例に関するリンクがあります。

Initコンテナのふるまいに関する詳細

Podの起動時に、kubeletはネットワークおよびストレージの準備が整うまで、Initコンテナを実行可能な状態にしません。また、kubeletはPodのspecに定義された順番に従ってPodのInitコンテナを起動します。

各Initコンテナは次のInitコンテナが起動する前に正常に終了しなくてはなりません。もしあるInitコンテナがランタイムにより起動失敗した場合、もしくはエラーで終了した場合、そのPodのrestartPolicyの値に従ってリトライされます。しかし、もしPodのrestartPolicyがAlwaysに設定されていた場合、InitコンテナのrestartPolicyはOnFailureが適用されます。

Podは全てのInitコンテナが完了するまでReady状態となりません。Initコンテナ上のポートはServiceによって集約されません。初期化中のPodのステータスはPendingとなりますが、Initializedという値はtrueとなります。

もしそのPodを再起動するとき、または再起動されたとき、全てのInitコンテナは必ず再度実行されます。

Initコンテナの仕様の変更は、コンテナイメージのフィールドのみに制限されています。 Initコンテナのイメージフィールド値を変更すると、そのPodは再起動されます。

Initコンテナは何度も再起動、リトライおよび再実行可能なため、べき等(Idempotent)である必要があります。特に、EmptyDirsにファイルを書き込むコードは、書き込み先のファイルがすでに存在している可能性を考慮に入れる必要があります。

Initコンテナはアプリケーションコンテナの全てのフィールドを持っています。しかしKubernetesは、Initコンテナが完了と異なる状態を定義できないためreadinessProbeが使用されることを禁止しています。これはバリデーションの際に適用されます。

Initコンテナがずっと失敗し続けたままの状態を防ぐために、PodにactiveDeadlineSecondsを設定してください。activeDeadlineSecondsの設定はInitコンテナが実行中の時間にも適用されます。しかしactiveDeadlineSecondsはInitコンテナが終了した後でも効果があるため、チームがアプリケーションをJobとしてデプロイする場合にのみ使用することが推奨されています。 すでに正しく動作しているPodはactiveDeadlineSecondsを設定すると強制終了されます。

Pod内の各アプリケーションコンテナとInitコンテナの名前はユニークである必要があります。他のコンテナと同じ名前を共有していた場合、バリデーションエラーが返されます。

リソース

Initコンテナの順序と実行を考えるとき、リソースの使用に関して下記のルールが適用されます。

• 全てのInitコンテナの中で定義された最も高いリソースリクエストとリソースリミットが、有効なinitリクエスト／リミット になります。いずれかのリソースでリミットが設定されていない場合、これが最上級のリミットとみなされます。
• Podのリソースの有効なリクエスト／リミット は、下記の2つの中のどちらか高い方となります。
  • リソースに対する全てのアプリケーションコンテナのリクエスト／リミットの合計
  • リソースに対する有効なinitリクエスト／リミット
• スケジューリングは有効なリクエスト／リミットに基づいて実行されます。つまり、InitコンテナはPodの生存中には使用されない初期化用のリソースを確保することができます。
• Podの有効なQoS(quality of service)ティアー は、Initコンテナとアプリケーションコンテナで同様です。

クォータとリミットは有効なPodリクエストとリミットに基づいて適用されます。

Podレベルのコントロールグループ(cgroups)は、スケジューラーと同様に、有効なPodリクエストとリミットに基づいています。

Podの再起動の理由

以下の理由によりPodは再起動し、Initコンテナの再実行も引き起こす可能性があります。

• そのPodのインフラストラクチャーコンテナが再起動された場合。これはあまり起きるものでなく、Nodeに対するルート権限を持ったユーザーにより行われることがあります。
• restartPolicyがAlwaysと設定されているPod内の全てのコンテナが停止され、強制的に再起動が行われたことで、ガベージコレクションによりInitコンテナの完了記録が失われた場合。

Kubernetes v1.20以降では、initコンテナのイメージが変更されたり、ガベージコレクションによってinitコンテナの完了記録が失われたりした場合でも、Podは再起動されません。以前のバージョンを使用している場合は、対応バージョンのドキュメントを参照してください。

次の項目

• Initコンテナを含むPodの作成方法について学ぶ。
• Initコンテナのデバッグを行う方法について学ぶ。

4.1.3 - サイドカーコンテナ

サイドカーコンテナは、メインのアプリケーションコンテナと同じPod内で実行されるセカンダリーコンテナです。 これらのコンテナは、主要なアプリケーションコードを直接変更することなく、ロギング、モニタリング、セキュリティ、データの同期などの追加サービスや機能を提供することにより、アプリケーションコンテナの機能を強化または拡張するために使用されます。

サイドカーコンテナの有効化

Kubernetes 1.29でデフォルトで有効化されたSidecarContainersという名前の フィーチャーゲートにより、 PodのinitContainersフィールドに記載されているコンテナのrestartPolicyを指定することができます。 これらの再起動可能な サイドカー コンテナは、同じポッド内の他のinitコンテナやメインのアプリケーションコンテナとは独立しています。 これらは、メインアプリケーションコンテナや他のinitコンテナに影響を与えることなく、開始、停止、または再起動することができます。

サイドカーコンテナとPodのライフサイクル

もしinitコンテナがrestartPolicyをAlwaysに設定して作成された場合、それはPodのライフサイクル全体にわたって起動し続けます。 これは、メインアプリケーションコンテナから分離されたサポートサービスを実行するのに役立ちます。

このinitコンテナにreadinessProbeが指定されている場合、その結果はPodのready状態を決定するために使用されます。

これらのコンテナはinitコンテナとして定義されているため、他のinitコンテナと同様に順序に関する保証を受けることができ、複雑なPodの初期化フローに他のinitコンテナと混在させることができます。

通常のinitコンテナと比較して、initContainers内で定義されたサイドカーは、開始した後も実行を続けます。 これは、.spec.initContainersにPod用の複数のエントリーがある場合に重要です。 サイドカースタイルのinitコンテナが実行中になった後(kubeletがそのinitコンテナのstartedステータスをtrueに設定した後)、kubeletは順序付けられた.spec.initContainersリストから次のinitコンテナを開始します。 そのステータスは、コンテナ内でプロセスが実行されておりStartup Probeが定義されていない場合、あるいはそのstartupProbeが成功するとtrueになります。

以下は、サイドカーを含む2つのコンテナを持つDeploymentの例です:

application/deployment-sidecar.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp
  labels:
    app: myapp
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      containers:
        - name: myapp
          image: alpine:latest
          command: ['sh', '-c', 'while true; do echo "logging" >> /opt/logs.txt; sleep 1; done']
          volumeMounts:
            - name: data
              mountPath: /opt
      initContainers:
        - name: logshipper
          image: alpine:latest
          restartPolicy: Always
          command: ['sh', '-c', 'tail -F /opt/logs.txt']
          volumeMounts:
            - name: data
              mountPath: /opt
      volumes:
        - name: data
          emptyDir: {}

この機能は、サイドカーコンテナがメインコンテナが終了した後もジョブが完了するのを妨げないため、サイドカーを持つジョブを実行するのにも役立ちます。

以下は、サイドカーを含む2つのコンテナを持つJobの例です:

application/job/job-sidecar.yaml

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: myjob
spec:
  template:
    spec:
      containers:
        - name: myjob
          image: alpine:latest
          command: ['sh', '-c', 'echo "logging" > /opt/logs.txt']
          volumeMounts:
            - name: data
              mountPath: /opt
      initContainers:
        - name: logshipper
          image: alpine:latest
          restartPolicy: Always
          command: ['sh', '-c', 'tail -F /opt/logs.txt']
          volumeMounts:
            - name: data
              mountPath: /opt
      restartPolicy: Never
      volumes:
        - name: data
          emptyDir: {}
          

通常のコンテナとの違い

サイドカーコンテナは、同じPod内の通常のコンテナと並行して実行されます。 しかし、主要なアプリケーションロジックを実行するわけではなく、メインのアプリケーションにサポート機能を提供します。

サイドカーコンテナは独自の独立したライフサイクルを持っています。 通常のコンテナとは独立して開始、停止、再起動することができます。 これは、メインアプリケーションに影響を与えることなく、サイドカーコンテナを更新、スケール、メンテナンスできることを意味します。

サイドカーコンテナは、メインのコンテナと同じネットワークおよびストレージの名前空間を共有します。 このような配置により、密接に相互作用し、リソースを共有することができます。

initコンテナとの違い

サイドカーコンテナは、メインのコンテナと並行して動作し、その機能を拡張し、追加サービスを提供します。

サイドカーコンテナは、メインアプリケーションコンテナと並行して実行されます。 Podのライフサイクル全体を通じてアクティブであり、メインコンテナとは独立して開始および停止することができます。 Initコンテナとは異なり、サイドカーコンテナはライフサイクルを制御するためのProbeをサポートしています。

これらのコンテナは、メインアプリケーションコンテナと直接相互作用することができ、同じネットワーク名前空間、ファイルシステム、環境変数を共有します。追加の機能を提供するために緊密に連携して動作します。

コンテナ内のリソース共有

Initコンテナ、サイドカーコンテナ、アプリケーションコンテナの順序と実行を考えるとき、リソースの使用に関して下記のルールが適用されます。

• 全てのInitコンテナの中で定義された最も高いリソースリクエストとリソースリミットが、有効なinitリクエスト／リミット になります。いずれかのリソースでリミットが設定されていない場合、これが最上級のリミットとみなされます。
• Podのリソースの有効なリクエスト／リミット は、Podのオーバーヘッドと次のうち大きい方の合計になります。
  • リソースに対する全てのアプリケーションコンテナとサイドカーコンテナのリクエスト／リミットの合計
  • リソースに対する有効なinitリクエスト／リミット
• スケジューリングは有効なリクエスト／リミットに基づいて実行されます。つまり、InitコンテナはPodの生存中には使用されない初期化用のリソースを確保することができます。
• Podの有効なQoS(quality of service)ティアー は、Initコンテナ、サイドカーコンテナ、アプリケーションコンテナで同様です。

クォータとリミットは有効なPodリクエストとリミットに基づいて適用されます。

Podレベルのコントロールグループ(cgroups)は、スケジューラーと同様に、有効なPodリクエストとリミットに基づいています。

次の項目

• ネイティブサイドカーコンテナに関するブログ投稿を読む。
• Initコンテナを持つPodを作成する方法について読む。
• Probeの種類について学ぶ: Liveness, Readiness, Startup Probe。
• Podのオーバーヘッドについて学ぶ。

4.1.4 - エフェメラルコンテナ

このページでは、特別な種類のコンテナであるエフェメラルコンテナの概要を説明します。エフェメラルコンテナは、トラブルシューティングなどのユーザーが開始するアクションを実行するために、すでに存在するPod内で一時的に実行するコンテナです。エフェメラルコンテナは、アプリケーションの構築ではなく、serviceの調査のために利用します。

エフェメラルコンテナを理解する

Podは、Kubernetesのアプリケーションの基本的なビルディングブロックです。Podは破棄可能かつ置き換え可能であることが想定されているため、一度Podが作成されると新しいコンテナを追加することはできません。その代わりに、通常はDeploymentを使用してPodを削除して置き換えます。

たとえば、再現困難なバグのトラブルシューティングなどのために、すでに存在するPodの状態を調査する必要が出てくることがあります。このような場合、既存のPod内でエフェメラルコンテナを実行することで、Podの状態を調査したり、任意のコマンドを実行したりできます。

エフェメラルコンテナとは何か？

エフェメラルコンテナは、他のコンテナと異なり、リソースや実行が保証されず、自動的に再起動されることも決してないため、アプリケーションを構築する目的には適しません。エフェメラルコンテナは、通常のコンテナと同じContainerSpecで記述されますが、多くのフィールドに互換性がなかったり、使用できなくなっています。

• エフェメラルコンテナはポートを持つことができないため、ports、livenessProbe、readinessProbeなどは使えなくなっています。
• Podリソースの割り当てはイミュータブルであるため、resourcesの設定が禁止されています。
• 利用が許可されているフィールドの一覧については、EphemeralContainerのリファレンスドキュメントを参照してください。

エフェメラルコンテナは、直接pod.specに追加するのではなく、API内の特別なephemeralcontainersハンドラを使用して作成します。そのため、エフェメラルコンテナをkubectl editを使用して追加することはできません。

エフェメラルコンテナをPodに追加した後は、通常のコンテナのようにエフェメラルコンテナを変更または削除することはできません。

エフェメラルコンテナの用途

エフェメラルコンテナは、コンテナがクラッシュしてしまったり、コンテナイメージにデバッグ用ユーティリティが同梱されていない場合など、kubectl execでは不十分なときにインタラクティブなトラブルシューティングを行うために役立ちます。

特に、distrolessイメージを利用すると、攻撃対象領域を減らし、バグや脆弱性を露出する可能性を減らせる最小のコンテナイメージをデプロイできるようになります。distrolessイメージにはシェルもデバッグ用のユーティリティも含まれないため、kubectl execのみを使用してdistrolessイメージのトラブルシューティングを行うのは困難です。

エフェメラルコンテナを利用する場合には、他のコンテナ内のプロセスにアクセスできるように、プロセス名前空間の共有を有効にすると便利です。

次の項目

• デバッグ用のエフェメラルコンテナを使用してデバッグする方法について学ぶ。

4.1.5 - Disruption

このガイドは、高可用性アプリケーションを構築したいと考えており、そのために、Podに対してどのような種類のDisruptionが発生する可能性があるか理解する必要がある、アプリケーション所有者を対象としたものです。

また、クラスターのアップグレードやオートスケーリングなどのクラスターの操作を自動化したいクラスター管理者も対象にしています。

自発的なDisruptionと非自発的なDisruption

Podは誰か(人やコントローラー)が破壊するか、避けることができないハードウェアまたはシステムソフトウェアエラーが発生するまで、消えることはありません。

これらの不可避なケースをアプリケーションに対する非自発的なDisruptionと呼びます。 例えば:

• ノードのバックエンドの物理マシンのハードウェア障害
• クラスター管理者が誤ってVM(インスタンス)を削除した
• クラウドプロバイダーまたはハイパーバイザーの障害によってVMが消えた
• カーネルパニック
• クラスターネットワークパーティションが原因でクラスターからノードが消えた
• ノードのリソース不足によるPodの退避

リソース不足を除いて、これら条件は全て、大半のユーザーにとって馴染みのあるものでしょう。 これらはKubernetesに固有のものではありません。

それ以外のケースのことを自発的なDisruptionと呼びます。 これらはアプリケーションの所有者によって起こされたアクションと、クラスター管理者によって起こされたアクションの両方を含みます。 典型的なアプリケーションの所有者によるアクションには次のものがあります:

• Deploymentやその他のPodを管理するコントローラーの削除
• 再起動を伴うDeployment内のPodのテンプレートの更新
• Podの直接削除(例:アクシデントによって)

クラスター管理者のアクションには、次のようなものが含まれます:

• 修復やアップグレードのためのノードのドレイン。
• クラスターのスケールダウンのためにクラスターからノードをドレインする(クラスター自動スケーリングについて学ぶ)。
• そのノードに別のものを割り当てることができるように、ノードからPodを削除する。

これらのアクションはクラスター管理者によって直接実行されるか、クラスター管理者やクラスターをホスティングしているプロバイダーによって自動的に実行される可能性があります。

クラスターに対して自発的なDisruptionの要因となるものが有効になっているかどうかについては、クラスター管理者に聞くか、クラウドプロバイダーに相談または配布文書を参照してください。 有効になっているものが何もなければ、Pod Disruption Budgetの作成はスキップすることができます。

Disruptionへの対応

非自発的なDisruptionを軽減する方法をいくつか紹介します:

• Podは必要なリソースを要求するようにする。
• 高可用性が必要な場合はアプリケーションをレプリケートする。(レプリケートされたステートレスおよびステートフルアプリケーションの実行について学ぶ。)
• レプリケートされたアプリケーションを実行する際にさらに高い可用性を得るには、(アンチアフィニティを使って)ラックを横断して、または(マルチゾーンクラスターを使用している場合には)ゾーンを横断してアプリケーションを分散させる。

自発的なDisruptionの頻度は様々です。 基本的なKubernetesクラスターでは、自動で発生する自発的なDisruptionはありません(ユーザーによってトリガーされたものだけです)。 しかし、クラスター管理者やホスティングプロバイダーが何か追加のサービスを実行して自発的なDisruptionが発生する可能性があります。 例えば、ノード上のソフトウェアアップデートのロールアウトは自発的なDisruptionの原因となります。 また、クラスター(ノード)自動スケーリングの実装の中には、ノードのデフラグとコンパクト化のために自発的なDisruptionを伴うものがあります。 クラスタ管理者やホスティングプロバイダーは、自発的なDisruptionがある場合、どの程度のDisruptionが予想されるかを文書化しているはずです。 Podのspecの中でPriorityClassesを使用している場合など、特定の設定オプションによっても自発的(および非自発的)なDisruptionを引き起こす可能性があります。

Pod Disruption Budget

Kubernetesは、自発的なDisruptionが頻繁に発生する場合でも、可用性の高いアプリケーションの運用を支援する機能を提供しています。

アプリケーションの所有者として、各アプリケーションに対してPodDisruptionBudget (PDB)を作成することができます。 PDBは、レプリカを持っているアプリケーションのうち、自発的なDisruptionによって同時にダウンするPodの数を制限します。 例えば、クォーラムベースのアプリケーションでは、実行中のレプリカの数がクォーラムに必要な数を下回らないようにする必要があります。 Webフロントエンドは、負荷に対応するレプリカの数が、全体に対して一定の割合を下回らないようにしたいかもしれません。

クラスター管理者やホスティングプロバイダーは、直接PodやDeploymentを削除するのではなく、Eviction APIを呼び出す、PodDisruptionBudgetsに配慮したツールを使用すべきです。

例えば、kubectl drainサブコマンドはノードを休止中とマークします。 kubectl drainを実行すると、ツールは休止中としたノード上の全てのPodを退避しようとします。 kubectlがあなたの代わりに送信する退避要求は一時的に拒否される可能性があるため、ツールは対象のノード上の全てのPodが終了するか、設定可能なタイムアウト時間に達するまで、全ての失敗した要求を定期的に再試行します。

PDBはアプリケーションの意図したレプリカ数に対して、許容できるレプリカの数を指定します。 例えば.spec.replicas: 5を持つDeploymentは常に5つのPodを持つことが想定されます。 PDBが同時に4つまでを許容する場合、Eviction APIは1度に(2つではなく)1つのPodの自発的なDisruptionを許可します。

アプリケーションを構成するPodのグループは、アプリケーションのコントローラー(Deployment、StatefulSetなど)が使用するものと同じラベルセレクターを使用して指定されます。

"意図した"Podの数は、これらのPodを管理するワークロードリソースの.spec.replicasから計算されます。 コントロールプレーンはPodの.metadata.ownerReferencesを調べることで、所有しているワークロードリソースを見つけます。

非自発的なDisruptionはPDBによって防ぐことができません; しかし、予算にはカウントされます。

アプリケーションのローリングアップデートによって削除または利用できなくなったPodはDisruptionの予算にカウントされますが、ローリングアップグレードを実行している時は(DeploymentやStatefulSetなどの)ワークロードリソースはPDBによって制限されません。 代わりに、アプリケーションのアップデート中の障害のハンドリングは、個々のワークロードリソースに対するspecで設定されます。

ノードのドレイン中に動作がおかしくなったアプリケーションの退避をサポートするために、Unhealthy Pod Eviction PolicyにAlwaysAllowを設定することを推奨します。 既定の動作は、ドレインを継続する前にアプリケーションPodがhealthyな状態になるまで待機します。

Eviction APIを使用してPodを退避した場合、PodSpecで設定したterminationGracePeriodSecondsに従って正常に終了します。

PodDisruptionBudgetの例

node-1からnode-3まで3つのノードがあるクラスターを考えます。 クラスターにはいくつかのアプリケーションが動いています。 それらのうちの1つは3つのレプリカを持ち、最初はpod-a、pod-bそしてpod-cと名前が付いています。 もう一つ、これとは独立したPDBなしのpod-xと呼ばれるものもあります。 初期状態ではPodは次のようにレイアウトされています:

3つのPodはすべてDeploymentの一部で、これらはまとめて1つのPDBを持ち、3つのPodのうちの少なくとも2つが常に存在していることを要求します。

例えばクラスター管理者がカーネルのバグを修正するために、再起動して新しいカーネルバージョンにしたいとします。 クラスター管理者はまず、kubectl drainコマンドを使ってnode-1をドレインしようとします。 ツールはpod-aとpod-xを退避しようとします。 これはすぐに成功します。 2つのPodは同時にterminating状態になります。 これにより、クラスターは次のような状態になります:

DeploymentはPodの1つが終了中であることに気づき、pod-dという代わりのPodを作成します。 node-1はcordonされたため、別のノードに展開されます。 また、pod-xの代わりとしてpod-yも作られました。

(備考: StatefulSetの場合、pod-aはpod-0のように呼ばれ、代わりのPodが作成される前に完全に終了する必要があります。 この代わりのPodは、UIDは異なりますが、同じpod-0という名前になります。 それを除けば、本例はStatefulSetにも当てはまります。)

現在、クラスターは次のような状態になっています:

ある時点でPodは終了し、クラスターはこのようになります:

この時点で、せっかちなクラスター管理者がnode-2かnode-3をドレインしようとすると、Deploymentの利用可能なPodは2つしかなく、また、PDBによって最低2つのPodが要求されているため、drainコマンドはブロックされます。 しばらくすると、pod-dが使用可能になります。

クラスターの状態はこのようになります:

ここでクラスター管理者がnode-2をドレインしようとします。 drainコマンドは2つのPodをなんらかの順番で退避しようとします。 例えば最初にpod-b、次にpod-dとします。 pod-bについては退避に成功します。 しかしpod-dを退避しようとすると、Deploymentに対して利用可能なPodは1つしか残らないため、退避は拒否されます。

Deploymentはpod-bの代わりとしてpod-eを作成します。 クラスターにはpod-eをスケジューリングする十分なリソースがないため、ドレインは再びブロックされます。 クラスターは次のような状態になります:

この時点で、クラスター管理者はアップグレードを継続するためにクラスターにノードを追加する必要があります。

KubernetesがどのようにDisruptionの発生率を変化させているかについては、次のようなものから知ることができます:

• いくつのレプリカをアプリケーションが必要としているか
• インスタンスのグレースフルシャットダウンにどれくらいの時間がかかるか
• 新しいインスタンスのスタートアップにどれくらいの時間がかかるか
• コントローラーの種類
• クラスターリソースのキャパシティ

Pod Disruption Condition

有効にすると、専用のPod DisruptionTarget Conditionが追加されます。 これはPodがDisruptionによって削除されようとしていることを示すものです。 Conditionのreasonフィールドにて、追加で以下のいずれかをPodの終了の理由として示します:

PreemptionByScheduler

Podはより高い優先度を持つ新しいPodを収容するために、スケジューラーによってプリエンプトされる予定です。 詳細についてはPodの優先度とプリエンプションを参照してください。

DeletionByTaintManager

Podが許容しないNoExecute taintによって、Podは(kube-controller-managerの中のノードライフサイクルコントローラーである)Taintマネージャーによって削除される予定です。 taintベースの退避を参照してください。

EvictionByEvictionAPI

PodはKubernetes APIを使用して退避するようにマークされました。

DeletionByPodGC

すでに存在しないノードに紐づいているPodのため、Podのガベージコレクションによって削除される予定です。

TerminationByKubelet

node-pressureによる退避またはGraceful Node Shutdownのため、Podはkubeletによって終了させられました。

フィーチャーゲートPodDisruptionConditionsを有効にすると、Podのクリーンアップと共に、Podガベージコレクタ(PodGC)が非終了フェーズにあるPodを失敗とマークします。 (Podガベージコレクションも参照してください)。

Job(またはCronJob)を使用している場合、JobのPod失敗ポリシーの一部としてこれらのPod Disruption Conditionを使用したいと思うかもしれません。

クラスターオーナーとアプリケーションオーナーロールの分離

多くの場合、クラスター管理者とアプリケーションオーナーは、互いの情報を一部しか持たない別の役割であると考えるのが便利です。 このような責任の分離は、次のようなシナリオで意味を持つことがあります:

• 多くのアプリケーションチームでKubernetesクラスターを共有していて、役割の専門化が自然に行われている場合
• クラスター管理を自動化するためにサードパーティのツールやサービスを使用している場合

Pod Disruption Budgetはロール間のインターフェースを提供することによって、この役割の分離をサポートします。

もしあなたの組織でこのような責任の分担がなされていない場合は、Pod Disruption Budgetを使用する必要はないかもしれません。

クラスターで破壊的なアクションを実行する方法

あなたがクラスターの管理者で、ノードやシステムソフトウェアのアップグレードなど、クラスター内のすべてのノードに対して破壊的なアクションを実行する必要がある場合、次のような選択肢があります:

• アップグレードの間のダウンタイムを許容する。
• もう一つの完全なレプリカクラスターにフェールオーバーする。
  • ダウンタイムはありませんが、重複するノードと、切り替えを調整する人的労力の両方のコストがかかる可能性があります。
• Disruptionに耐性のあるアプリケーションを書き、PDBを使用する。
  • ダウンタイムはありません。
  • リソースの重複は最小限です。
  • クラスター管理をより自動化できます。
  • Disruptionに耐えうるアプリケーションを書くことは大変ですが、自発的なDisruptionに耐えうるようにするための作業は、非自発的なDisruptionに耐えうるために必要な作業とほぼ重複しています。

次の項目

• Pod Disruption Budgeを構成してアプリケーションを保護する手順にしたがってください。

• ノードのドレインについて学んでください。

• ロールアウト中の可用性を維持するためのステップなど、Deploymentの更新について学んでください。

4.1.6 - Podのホスト名

このページでは、Podのホスト名を設定する方法、その設定後に起こり得る副作用、そして基盤となる仕組みについて説明します。

Podのデフォルトのホスト名

Podが作成されると、(Pod内部から観測される)そのホスト名は、Podのmetadata.nameの値から導き出されます。 ホスト名と、それに対応する完全修飾ドメイン名(FQDN)の両方が(Podの視点からは)metadata.nameの値に設定されます。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: busybox-1
spec:
  containers:
  - image: busybox:1.28
    command:
      - sleep
      - "3600"
    name: busybox

このmanifestで作成されたPodは、ホスト名と完全修飾ドメイン名(FQDN)がbusybox-1に設定されます。

Podのhostnameとsubdomainフィールド

Podのspecには、オプションのhostnameフィールドがあります。 この値が設定されると、Podのmetadata.nameよりも優先され、(Pod内部から観測される)ホスト名として使われます。 例えば、spec.hostnameがmy-hostに設定されているPodは、ホスト名がmy-hostです。

また、Podのspecにはオプションのsubdomainフィールドもあり、Podが自分のNamespace内のサブドメインに属していることを示します。 もしPodのspec.hostnameが"foo"、spec.subdomainが"bar"に設定され、さらにNamespaceがmy-namespaceの場合、ホスト名はfooで、完全修飾ドメイン名(FQDN)は(Podの内部から観測される)foo.bar.my-namespace.svc.cluster-domain.exampleです。

hostnameとsubdomainの両方が設定されていると、クラスターのDNSサーバーはこれらのフィールドに基づいてA/AAAAレコードを作成します。 Podのhostnameとsubdomainフィールドを参照してください。

PodのsetHostnameAsFQDNフィールド

Podが完全修飾ドメイン名(FQDN)を持つように設定されている場合、そのホスト名は短いホスト名です。 例えば、Podの完全修飾ドメイン名がbusybox-1.busybox-subdomain.my-namespace.svc.cluster-domain.exampleの場合、デフォルトではそのPod内でhostnameコマンドを実行するとbusybox-1が返り、hostname --fqdnコマンドを実行するとFQDNが返ります。

setHostnameAsFQDN: trueとsubdomainフィールドがPodのspecに設定されている場合、kubeletはそのPodのNamespaceに対してFQDNをホスト名として書き込みます。 この場合、hostnameとhostname --fqdnの両方がPodのFQDNを返します。

PodのFQDNは前述と同じ方法で構築されます。 つまり、Podのspec.hostname(設定されている場合)またはmetadata.nameフィールド、spec.subdomain、namespace名、そしてクラスタードメインサフィックスで構成されます。

PodのhostnameOverride

PodのspecでhostnameOverrideに値を設定すると、kubeletは無条件にその値をPodのホスト名とFQDN両方に設定します。

hostnameOverrideフィールドには64文字の長さ制限があり、RFC 1123で定義されているDNSのサブドメイン名の基準に従う必要があります。

例:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: busybox-2-busybox-example-domain
spec:
  hostnameOverride: busybox-2.busybox.example.domain
  containers:
  - image: busybox:1.28
    command:
      - sleep
      - "3600"
    name: busybox

hostnameOverrideがhostnameやsubdomainフィールドと同時に設定されている場合:

• Pod内のホスト名はhostnameOverrideの値に上書きされます。

• クラスターのDNSサーバーにおけるPodのA/AAAAレコードは、hostnameとsubdomainフィールドに基づいて引き続き生成されます。

備考: hostnameOverrideが設定されている場合、hostNetworkとsetHostnameAsFQDNフィールドを同時に設定することはできません。 APIサーバーは、この組み合わせで作成要求が行われた場合、明示的に拒否します。

hostnameOverrideが他のフィールド(hostname、subdomain、setHostnameAsFQDN、hostNetwork)と組み合わされた時の動作の詳細については、KEP-4762の設計詳細の表を参照してください。

4.1.7 - ユーザー名前空間

このページでは、KubernetesのPodにおけるユーザー名前空間について説明します。 ユーザー名前空間はホストのユーザーとコンテナ内プロセスが利用するユーザーを隔離するものです。

ユーザー名前空間を使うと、コンテナ内でrootとして稼働するプロセスを、ホスト側の異なる(root以外の)ユーザーとして実行することができます。 言い換えれば、ユーザー名前空間内部のリソースの操作に特権をもつプロセスは、名前空間の外側では非特権のプロセスとなっています。

ホストや他のPodに危害を及ぼす、侵害されたコンテナによる被害を軽減するために、この機能を用いることができます。 HIGH ないしは CRITICAL にレートされたいくつかの脆弱性は、ユーザー名前空間が有効な場合には悪用できないものでした。 ユーザー名前空間は、将来の脆弱性を緩和することも期待できます。

始める前に

この機能はLinux固有であり、Linuxのファイルシステムでidmapマウントがサポートされている必要があります。

• ノード上で/var/lib/kubelet/pods/(ないしはそのカスタムディレクトリとして設定した場所)でidmapマウントがサポートされている必要があります。
• Podのボリュームとして使われる全てのファイルシステムがidmapマウントをサポートしている必要があります。

これは、最低でもLinux 6.3以降を利用していて、かつidmapマウントをサポートするtmpfsが必要であることを意味します。 一般的に、いくつかのKubernetesの機能はtmpfsを利用しています。 (デフォルトでは、PodがサービスアカウントトークンやSecretをマウントする時にtmpfsを使っていたりします)。

Linux 6.3でidmapマウントをサポートするポピュラーなファイルシステムはbtrfs、ext4、xfs、fat、tmpfs、overlayfsです。

さらに、コンテナランタイムとその基盤であるOCIランタイムもユーザー名前空間をサポートしている必要があります。 次のOCIランタイムではサポートが提供されています。

• crun バージョン1.9以上 (推奨バージョンは1.13以上).
• runc バージョン1.2以上

Kubernetesでユーザー名前空間を利用する際、Podでこの機能を使うためにはCRIコンテナランタイム も必要です。

• containerd: バージョン2.0以上ではコンテナのユーザー名前空間をサポート。
• CRI-O: バージョン1.25以上でコンテナのユーザー名前空間をサポート。

ユーザー名前空間のサポート状況については、GitHubのissueで確認できます。

導入

Linuxの機能であるユーザー名前空間を用いると、コンテナのユーザーをホスト側の異なるユーザーにマップすることができます。 さらに言えば、ユーザー名前空間においてPodに付与されたケーパビリティ(capability)は、ユーザー名前空間内においてのみ有効で、外側では無効です。

Podはpod.spec.hostUsersフィールドをfalseに設定することで、ユーザー名前空間を使えるようになります。

kubeletはPodに対応する(ホストの)UID/GIDを選択した上で、同一ノードの２つ以上のPodが同じ対応関係にならないよう保証するようにしつつ、ユーザーをマップします。

pod.specにおけるrunAsUserやrunAsGroup、fsGroupなどのフィールドはコンテナ内のユーザーを指すものです。

この機能が有効化された場合、UID/GIDとして正しい値の範囲は0-65535です。 これはファイルとプロセスに対して適用されます。 (runAsUserやrunAsGroupなど)。

この範囲を超えるUID/GIDを利用するファイルはオーバーフローしたID(一般的には65534)に所属するように見えるでしょう。 (/proc/sys/kernel/overflowuidと/proc/sys/kernel/overflowgidで設定されます)。 ただし、これらのファイルは65534のユーザー/グループで稼働するプロセスであっても、編集することはできません。

rootとして動かす必要があるアプリケーションであっても、ホストにおける他のユーザー名前空間や他のリソースに対してアクセスしないものの多くは、ユーザー名前空間を有効化しても動かせますし、アプリケーションを修正しなくても問題なく動作するでしょう。

Podにおけるユーザー名前空間を理解する

いくつかのコンテナランタイム(Docker Engineやcontainer、CRI-Oなど)は、デフォルトでユーザー名前空間を利用するように設定されています。

これらのランタイムとその他の既存技術を組み合わせて使うことも可能です。 (例えば、Kata ContainerはLinux名前空間の代わりにVMを利用します)。 このページの内容はLinux名前空間を隔離に使うコンテナランタイムに適用できるものです。

Podを作成する時、デフォルトでは、Podの隔離にいくつかの新しい名前空間が利用されます。 (コンテナネットワークの隔離のためのネットワーク名前空間、プロセスの見える範囲を隔離するためのPID名前空間など)。 ユーザー名前空間を利用する場合には、コンテナ内のユーザーをノードのユーザーと隔離します。

これは、コンテナがrootとしてプロセスを動かせる一方で、ホスト上では非rootユーザーとしてマップされていることを意味します。 コンテナ内部のプロセスはrootとして動作しているものと思っていることでしょう。 (したがって、aptやyumなどは問題なく動作します)。 しかし、実際には、このプロセスにホスト上での特権はありません。 これを検証するには、例えばホスト上でps auxを実行することで、コンテナのプロセスがどのユーザーを使用しているかを確認するとよいでしょう。 psが示すユーザーは、コンテナ内でidを実行した場合に示されるユーザーとは異なっているはずです。

この分離によって、ホスト上で「起こせること」を制限できます。例えばコンテナ内プロセスのホストへのエスケープを処理する場合にこの制限が有効に働きます。 コンテナはホスト上で非特権のユーザーとして動作しているため、ホスト上でできることが制限されているのです。

さらに言えば、それぞれのPodのユーザーは、ホスト上においては異なるユーザーにマップされており、UID/GIDは重複しません。 他のPodに対してできることさえも制限されているのです。

Podに付与されたケーパビリティについても、Podのユーザー名前空間に制限されており、名前空間の外部においてはほとんどが効力を持たず、いくつかのケーパビリティは外部では完全に無効です。 2つの例を挙げます:

• CAP_SYS_MODULE がユーザー名前空間を使うPodに付与されている場合、Podはカーネルモジュールをロードできません。
• CAP_SYS_ADMIN はPodのユーザー名前空間の内部のみに制限され、名前空間の外部では無効です。

コンテナブレークアウトのケースについて考えてみます。 この場合、ユーザー名前空間を使用せずにコンテナをrootで稼働させていると、ノードのroot権限が取得されます。 さらに、ケーパビリティがコンテナに付与されていた場合には、そのケーパビリティはホスト上でも有効となっています。 ユーザー名前空間を利用していれば、これらはいずれも成立しません。

ユーザー名前空間を使う場合に何が変わるのかについて詳しく知りたい場合には、man 7 user_namespacesを参照してください。

ユーザー名前空間をサポートするノードを設定する

ほとんどのLinuxディストリビューションで標準的なUIDである0-65535の範囲については、kubeletはホストのファイルやプロセスがこの範囲のUIDを利用しているものとみなし、デフォルトではこれよりも上のUID/GIDの値をPodに紐付けます。 言い換えれば、0-65535の範囲のIDをPodで使うことはできません。 このアプローチにより、PodとホストのUID/GIDが重複することを防ぎます。

Podによる潜在的な任意のファイル読み出しの脆弱性であるCVE-2021-25741のような脆弱性の影響を緩和する上で、UID/GIDの重複を防ぐことは重要です。 PodとホストのUID/GIDが重複しなければ、Podができることは限定されます。 (PodのUID/GIDはホスト上のファイル所有者やグループと一致することがないのです)。

kubeletはPodに割り当てるユーザーIDとグループIDの範囲を変更することが可能です。カスタムの範囲を設定するには、ノードが次の条件を満たす必要があります。

• ユーザーkubeletがシステム上に存在していること(他のユーザー名を使うことはできません)
• getsubidsバイナリ(shadow-utilsの一部)がインストールされており、kubeletバイナリが参照するPATHに入っていること
• kubeletユーザーのsubordinate UID/GID (man 5 subuid およびman 5 subgidを参照)

これはsubordinate UID/GIDの範囲に関する設定のみを示しており、kubeletを実行するユーザーは変更しません。

ユーザーkubeletに割り当てるsubordinate IDの範囲に関しては、いくつかの制約に従う必要があります。

• subordinate UIDの起点(つまりPodのUID範囲の開始位置)が65536の倍数に設定されていて、かつ65536以上であること( 必須 )。 言い換えると、0-65535の範囲をPodのUIDとして使うことはできません。 偶発的にインセキュアな設定がなされることを防ぐために、kubeletはこの制約を強制します。

• subordinate UID/GIDの個数が65536の倍数であること(必須)。

• subordinate UID/GIDの個数は最低でも65536 x <最大Pod数>であること(必須)。 <最大Pod数> はノードで稼働できるPodの数の最大値を表します。

• UIDとGIDとして同じ個数を割り当てること(必須)。 他のユーザーに対して、GIDの範囲と合致しないUID範囲を指定することは問題ありません。

• 割り当てられたUID/GID範囲は他の割当と重複しないこと(推奨)。

• subordinate UID/GIDの設定は単一行でなされること(必須)。 同一のユーザーに対して複数のUID/GID範囲を定義することはできません。

例えば、ユーザーkubeletのエントリについて、/etc/subuidと/etc/subgidに次のように定義することができます。

# フォーマットは次の通り
#   name:firstID:count
# この例における意味
# - firstIDは65536 (とりうる最小の値)
# - countは110 (デフォルトの制限値) * 65536
kubelet:65536:7208960

Podセキュリティのアドミッション検証への統合

ユーザー名前空間を有効化したLinuxのPodでは、KubernetesはPod Security Standardsで制御されるアプリケーションの制限を緩和します。 この挙動はエンドユーザーの早期オプトインを可能にするためのUserNamespacesPodSecurityStandardsフィーチャーゲートで制御することが可能です。 このフィーチャーゲートを使う場合、クラスタ管理者はユーザー名前空間が全てのノードで有効化されていることを確実にする必要があります。

フィーチャーゲートを有効化した上でユーザー名前空間を使うPodを作成する場合、_Baseline_ないしは_Restricted_Podセキュリティ基準のセキュリティコンテキストが強制されていても、以下のフィールドによる制約がなされません。

• spec.securityContext.runAsNonRoot
• spec.containers[*].securityContext.runAsNonRoot
• spec.initContainers[*].securityContext.runAsNonRoot
• spec.ephemeralContainers[*].securityContext.runAsNonRoot
• spec.securityContext.runAsUser
• spec.containers[*].securityContext.runAsUser
• spec.initContainers[*].securityContext.runAsUser
• spec.ephemeralContainers[*].securityContext.runAsUser

制限

Podでユーザー名前空間を利用する際には、他のホスト名前空間を利用することはできません。 特にhostUsers: falseを設定している場合、次の値を設定することはできません。

• hostNetwork: true
• hostIPC: true
• hostPID: true

次の項目

• Podでユーザー名前空間を利用するを参照

4.1.8 - Downward API

Kubernetesに過度に密結合することなく、コンテナが自分自身についての情報を持つことは有用な場合があります。 downward API を用いることで、コンテナはKubernetesのクライアントやAPIサーバーを利用せずに、自分自身やクラスターに関する情報を取得することができます。

例として、特定の既知の環境変数に一意な識別子が格納されていることを前提とする既存のアプリケーションがあるとします。 一つの可能性は、アプリケーションをラップすることですが、これは煩雑でエラーが起こりやすく、疎結合という目標に反します。 より良い選択肢は、Pod名を識別子として使用し、Pod名をその既知の環境変数に注入することです。

Kubernetesでは、実行中のコンテナにPodおよびコンテナフィールドを公開する方法が2つあります:

• 環境変数として
• downwardAPIボリューム内のファイルとして

これらPodおよびコンテナフィールドを公開する2つの方法を総称して、downward API と呼びます。

利用可能なフィールド

Kubernetes APIフィールドのうち、downward APIを通じて利用可能なものは一部のみです。 このセクションでは、利用可能なフィールドを列挙します。

利用可能なPodレベルのフィールドからの情報は、fieldRefを使用して渡すことができます。 APIレベルでは、Podのspecは常に少なくとも1つのContainerを定義します。 利用可能なコンテナレベルのフィールドからの情報は、resourceFieldRefを使用して渡すことができます。

fieldRefを通じて利用可能な情報

一部のPodレベルフィールドについては、環境変数として、またはdownwardAPIボリュームを使用して、コンテナに提供することができます。 どちらのメカニズムでも利用可能なフィールドは以下の通りです:

metadata.name

Podの名前

metadata.namespace

Podのネームスペース

metadata.uid

Podの一意ID

metadata.annotations['<KEY>']

<KEY>という名前のPodのアノテーションの値(例: metadata.annotations['myannotation'])

metadata.labels['<KEY>']

<KEY>という名前のPodのラベルのテキスト値(例: metadata.labels['mylabel'])

以下の情報は環境変数を通じて利用可能ですが、downwardAPIボリュームのfieldRefとしては利用できません:

spec.serviceAccountName

Podのサービスアカウントの名前

spec.nodeName

Podが実行されているノードの名前

status.hostIP

Podが割り当てられているノードのプライマリIPアドレス

status.hostIPs

status.hostIPのデュアルスタック版のIPアドレスで、最初のIPアドレスは常にstatus.hostIPと同じです

status.podIP

PodのプライマリIPアドレス(通常、IPv4アドレス)

status.podIPs

status.podIPのデュアルスタック版のIPアドレスで、最初のIPアドレスは常にstatus.podIPと同じです

以下の情報はdownwardAPIボリュームのfieldRefを通じて利用可能ですが、環境変数としては利用できません:

metadata.labels

Podのすべてのラベルで、label-key="escaped-label-value"形式でフォーマットされ、1行に1つのラベルが記載されます

metadata.annotations

Podのすべてのアノテーションで、annotation-key="escaped-annotation-value"形式でフォーマットされ、1行に1つのアノテーションが記載されます

resourceFieldRefを通じて利用可能な情報

これらのコンテナレベルフィールドを使用すると、CPUやメモリなどのリソースの要求と制限に関する情報を提供することができます。

resource: limits.cpu

コンテナのCPU制限

resource: requests.cpu

コンテナのCPU要求

resource: limits.memory

コンテナのメモリ制限

resource: requests.memory

コンテナのメモリ要求

resource: limits.hugepages-*

コンテナのhugepages制限

resource: requests.hugepages-*

コンテナのhugepages要求

resource: limits.ephemeral-storage

コンテナの一時ストレージ制限

resource: requests.ephemeral-storage

コンテナの一時ストレージ要求

リソース制限のフォールバック情報

コンテナにCPUとメモリの制限が指定されておらず、downward APIを使用してその情報を公開しようとする場合、kubeletはノード割り当て可能量の計算に基づいて、CPUとメモリの最大割り当て可能値をデフォルトで公開します。

次の項目

downwardAPIボリュームについて詳しく読むことができます。

downward APIを使用してコンテナレベルまたはPodレベルの情報を公開することを試してみることができます:

• 環境変数として
• downwardAPIボリューム内のファイルとして

4.2 - ワークロードリソース

4.2.1 - Deployment

Deployment はPodとReplicaSetの宣言的なアップデート機能を提供します。

Deploymentにおいて 理想的な状態 を記述すると、Deploymentコントローラーは指定された頻度で現在の状態を理想的な状態に変更します。Deploymentを定義することによって、新しいReplicaSetを作成したり、既存のDeploymentを削除して新しいDeploymentで全てのリソースを適用できます。

ユースケース

以下の項目はDeploymentの典型的なユースケースです。

• ReplicaSetをロールアウトするためにDeploymentの作成を行う: ReplicaSetはバックグラウンドでPodを作成します。Podの作成が完了したかどうかは、ロールアウトのステータスを確認してください。
• DeploymentのPodTemplateSpecを更新することによりPodの新しい状態を宣言する: 新しいReplicaSetが作成され、Deploymentは指定された頻度で古いReplicaSetから新しいReplicaSetへのPodの移行を管理します。新しいReplicaSetはDeploymentのリビジョンを更新します。
• Deploymentの現在の状態が不安定な場合、Deploymentのロールバックをする: ロールバックによる各更新作業は、Deploymentのリビジョンを更新します。
• より多くの負荷をさばけるように、Deploymentをスケールアップする。
• PodTemplateSpecに対する複数の修正を適用するためにDeploymentを停止(Pause)し、それを再開して新しいロールアウトを開始します。
• Deploymentのステータス をロールアウトが失敗したサインとして利用する。
• 今後必要としない古いReplicaSetのクリーンアップ

Deploymentの作成

以下はDeploymentの例です。これはnginxPodのレプリカを3つ持つReplicaSetを作成します。

controllers/nginx-deployment.yaml

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:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

この例では、

• .metadata.nameフィールドで指定されたnginx-deploymentという名前のDeploymentが作成されます。

• このDeploymentは.spec.replicasフィールドで指定された通り、3つのレプリカPodを作成します。

• .spec.selectorフィールドは、Deploymentが管理するPodのラベルを定義します。ここでは、Podテンプレートにて定義されたラベル(app: nginx)を選択しています。しかし、PodTemplate自体がそのルールを満たす限り、さらに洗練された方法でセレクターを指定することができます。

  備考:

  `.spec.selector.matchLabels`フィールドはキーバリューペアのマップです。
  `matchLabels`マップにおいて、{key, value}というペアは、keyというフィールドの値が"key"で、その演算子が"In"で、値の配列が"value"のみ含むような`matchExpressions`の要素と等しくなります。
  `matchLabels`と`matchExpressions`の両方が設定された場合、条件に一致するには両方とも満たす必要があります。
  

• .spec.templateフィールドは、以下のサブフィールドを持ちます。:

  • Podは.metadata.labelsフィールドによって指定されたapp: nginxというラベルがつけられます。
  • PodTemplate、または.specフィールドは、Podがnginxという名前でDocker Hubにあるnginxのバージョン1.14.2が動くコンテナを1つ動かすことを示します。
  • 1つのコンテナを作成し、.spec.containers[0].nameフィールドを使ってnginxという名前をつけます。

作成を始める前に、Kubernetesクラスターが稼働していることを確認してください。 上記のDeploymentを作成するためには以下のステップにしたがってください:

1. 以下のコマンドを実行してDeploymentを作成してください。

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

2. Deploymentが作成されたことを確認するために、kubectl get deploymentsを実行してください。

Deploymentがまだ作成中の場合、コマンドの実行結果は以下のとおりです。

NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment   0/3     0            0           1s

クラスターにてDeploymentを調査するとき、以下のフィールドが出力されます。

• NAMEは、クラスター内にあるDeploymentの名前一覧です。
• READYは、ユーザーが使用できるアプリケーションのレプリカの数です。使用可能な数/理想的な数の形式で表示されます。
• UP-TO-DATEは、理想的な状態を満たすためにアップデートが完了したレプリカの数です。
• AVAILABLEは、ユーザーが利用可能なレプリカの数です。
• AGEは、アプリケーションが稼働してからの時間です。

.spec.replicasフィールドの値によると、理想的なレプリカ数は3であることがわかります。

3. Deploymentのロールアウトステータスを確認するために、kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deploymentを実行してください。

コマンドの実行結果は以下のとおりです。

Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
deployment "nginx-deployment" successfully rolled out

4. 数秒後、再度kubectl get deploymentsを実行してください。 コマンドの実行結果は以下のとおりです。

NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment   3/3     3            3           18s

Deploymentが3つ全てのレプリカを作成して、全てのレプリカが最新(Podが最新のPodテンプレートを含んでいる)になり、利用可能となっていることを確認してください。

5. Deploymentによって作成されたReplicaSet(rs)を確認するにはkubectl get rsを実行してください。コマンドの実行結果は以下のとおりです:

NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
nginx-deployment-75675f5897   3         3         3       18s

ReplicaSetの出力には次のフィールドが表示されます:

• NAMEは、名前空間内にあるReplicaSetの名前の一覧です。
• DESIREDは、アプリケーションの理想的な レプリカ の値です。これはDeploymentを作成したときに定義したもので、これが 理想的な状態 と呼ばれるものです。
• CURRENTは現在実行されているレプリカの数です。
• READYは、ユーザーが使用できるアプリケーションのレプリカの数です。
• AGEは、アプリケーションが稼働してからの時間です。

ReplicaSetの名前は[Deployment名]-[ランダム文字列]という形式になることに注意してください。ランダム文字列はランダムに生成され、pod-template-hashをシードとして使用します。

6. 各Podにラベルが自動的に付けられるのを確認するにはkubectl get pods --show-labelsを実行してください。 コマンドの実行結果は以下のとおりです:

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

作成されたReplicaSetはnginxPodを3つ作成することを保証します。

pod-template-hashラベル

pod-template-hashラベルはDeploymentコントローラーによってDeploymentが作成し適用した各ReplicaSetに対して追加されます。

このラベルはDeploymentが管理するReplicaSetが重複しないことを保証します。このラベルはReplicaSetのPodTemplateをハッシュ化することにより生成され、生成されたハッシュ値はラベル値としてReplicaSetセレクター、Podテンプレートラベル、ReplicaSetが作成した全てのPodに対して追加されます。

Deploymentの更新

Deploymentを更新するには以下のステップに従ってください。

1. nginxのPodで、nginx:1.14.2イメージの代わりにnginx:1.16.1を使うように更新します。

   kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.16.1
   

   または単に次のコマンドを使用します。

   kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.16.1
   

   実行結果は以下のとおりです。

   deployment.apps/nginx-deployment image updated
   

   また、Deploymentを編集して、.spec.template.spec.containers[0].imageをnginx:1.14.2からnginx:1.16.1に変更することができます。

   kubectl edit deployment.v1.apps/nginx-deployment
   

   実行結果は以下のとおりです。

   deployment.apps/nginx-deployment edited
   

2. ロールアウトのステータスを確認するには、以下のコマンドを実行してください。

   kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment
   

   実行結果は以下のとおりです。

   Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
   

   もしくは

   deployment "nginx-deployment" successfully rolled out
   

更新されたDeploymentのさらなる情報を取得するには、以下を確認してください。

• ロールアウトが成功したあと、kubectl get deploymentsを実行してDeploymentを確認できます。 実行結果は以下のとおりです。

  NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
  nginx-deployment   3/3     3            3           36s
  

• Deploymentが新しいReplicaSetを作成してPodを更新させたり、新しいReplicaSetのレプリカを3にスケールアップさせたり、古いReplicaSetのレプリカを0にスケールダウンさせるのを確認するにはkubectl get rsを実行してください。

  kubectl get rs
  

  実行結果は以下のとおりです。

  NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
  nginx-deployment-1564180365   3         3         3       6s
  nginx-deployment-2035384211   0         0         0       36s
  

• get podsを実行させると、新しいPodのみ確認できます。

  kubectl get pods
  

  実行結果は以下のとおりです。

  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
  

  次にPodを更新させたいときは、DeploymentのPodテンプレートを再度更新するだけです。

  Deploymentは、Podが更新されている間に特定の数のPodのみ停止状態になることを保証します。デフォルトでは、目標とするPod数の少なくとも75%が稼働状態であることを保証します(25% max unavailable)。

  また、DeploymentはPodが更新されている間に、目標とするPod数を特定の数まで超えてPodを稼働させることを保証します。デフォルトでは、目標とするPod数に対して最大でも125%を超えてPodを稼働させることを保証します(25% max surge)。

  例えば、上記で説明したDeploymentの状態を注意深く見ると、最初に新しいPodが作成され、次に古いPodが削除されるのを確認できます。十分な数の新しいPodが稼働するまでは、Deploymentは古いPodを削除しません。また十分な数の古いPodが削除しない限り新しいPodは作成されません。少なくとも2つのPodが利用可能で、最大でもトータルで4つのPodが利用可能になっていることを保証します。

• Deploymentの詳細情報を取得します。

  kubectl describe deployments
  

  実行結果は以下のとおりです。

  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:1.16.1
        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
  

  最初にDeploymentを作成した時、ReplicaSet(nginx-deployment-2035384211)を作成してすぐにレプリカ数を3にスケールするのを確認できます。Deploymentを更新すると新しいReplicaSet(nginx-deployment-1564180365)を作成してレプリカ数を1にスケールアップし、古いReplicaSeetを2にスケールダウンさせます。これは常に最低でも2つのPodが利用可能で、かつ最大4つのPodが作成されている状態にするためです。Deploymentは同じローリングアップ戦略に従って新しいReplicaSetのスケールアップと古いReplicaSetのスケールダウンを続けます。最終的に新しいReplicaSetを3にスケールアップさせ、古いReplicaSetを0にスケールダウンさせます。

ロールオーバー (リアルタイムでの複数のPodの更新)

Deploymentコントローラーにより、新しいDeploymentが観測される度にReplicaSetが作成され、理想とするレプリカ数のPodを作成します。Deploymentが更新されると、既存のReplicaSetが管理するPodのラベルが.spec.selectorにマッチするが、テンプレートが.spec.templateにマッチしない場合はスケールダウンされます。最終的に、新しいReplicaSetは.spec.replicasの値にスケールアップされ、古いReplicaSetは0にスケールダウンされます。

Deploymentのロールアウトが進行中にDeploymentを更新すると、Deploymentは更新する毎に新しいReplicaSetを作成してスケールアップさせ、以前にスケールアップしたReplicaSetのロールオーバーを行います。Deploymentは更新前のReplicaSetを古いReplicaSetのリストに追加し、スケールダウンを開始します。

例えば、5つのレプリカを持つnginx:1.14.2のDeploymentを作成し、nginx:1.14.2の3つのレプリカが作成されているときに5つのレプリカを持つnginx:1.16.1に更新します。このケースではDeploymentは作成済みのnginx:1.14.2の3つのPodをすぐに削除し、nginx:1.16.1のPodの作成を開始します。nginx:1.14.2の5つのレプリカを全て作成するのを待つことはありません。

ラベルセレクターの更新

通常、ラベルセレクターを更新することは推奨されません。事前にラベルセレクターの使い方を計画しておきましょう。いかなる場合であっても更新が必要なときは十分に注意を払い、変更時の影響範囲を把握しておきましょう。

• セレクターの追加は、Deployment Specのテンプレートラベルも新しいラベルで更新する必要があります。そうでない場合はバリデーションエラーが返されます。この変更は重複がない更新となります。これは新しいセレクターは古いセレクターを持つReplicaSetとPodを選択せず、結果として古い全てのReplicaSetがみなし子状態になり、新しいReplicaSetを作成することを意味します。
• セレクターの更新により、セレクターキー内の既存の値が変更されます。これにより、セレクターの追加と同じふるまいをします。
• セレクターの削除により、Deploymentのセレクターから存在している値を削除します。これはPodテンプレートのラベルに関する変更を要求しません。既存のReplicaSetはみなし子状態にならず、新しいReplicaSetは作成されませんが、削除されたラベルは既存のPodとReplicaSetでは残り続けます。

Deploymentのロールバック

例えば、クラッシュループ状態などのようにDeploymentが不安定な場合においては、Deploymentをロールバックしたくなることがあります。Deploymentの全てのロールアウト履歴は、いつでもロールバックできるようにデフォルトでシステムに保持されています(リビジョン履歴の上限は設定することで変更可能です)。

• nginx:1.16.1の代わりにnginx:1.161というイメージに更新して、Deploymentの更新中にタイプミスをしたと仮定します。

  kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.161
  

  実行結果は以下のとおりです。

  deployment.apps/nginx-deployment image updated
  

• このロールアウトはうまくいきません。ロールアウトのステータスを見るとそれを確認できます。

  kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment
  

  実行結果は以下のとおりです。

  Waiting for rollout to finish: 1 out of 3 new replicas have been updated...
  

• ロールアウトのステータスの確認は、Ctrl-Cを押すことで停止できます。ロールアウトがうまく行かないときは、Deploymentのステータスを読んでさらなる情報を得てください。

• 古いレプリカ数(nginx-deployment-1564180365 and nginx-deployment-2035384211)が2になっていることを確認でき、新しいレプリカ数(nginx-deployment-3066724191)は1になっています。

  kubectl get rs
  

  実行結果は以下のとおりです。

  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
  

• 作成されたPodを確認していると、新しいReplicaSetによって作成された1つのPodはコンテナイメージのpullに失敗し続けているのがわかります。

  kubectl get pods
  

  実行結果は以下のとおりです。

  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
  

  備考:

  Deploymentコントローラーは、この悪い状態のロールアウトを自動的に停止し、新しいReplicaSetのスケールアップを止めます。これはユーザーが指定したローリングアップデートに関するパラメーター(特に`maxUnavailable`)に依存します。デフォルトではKubernetesがこの値を25%に設定します。
  

• Deploymentの詳細情報を取得します。

  kubectl describe deployment
  

  実行結果は以下のとおりです。

  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:1.161
      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
  

  これを修正するために、Deploymentを安定した状態の過去のリビジョンに更新する必要があります。

Deploymentのロールアウト履歴の確認

ロールアウトの履歴を確認するには、以下の手順に従って下さい。

1. 最初に、Deploymentのリビジョンを確認します。

   kubectl rollout history deployment.v1.apps/nginx-deployment
   

   実行結果は以下のとおりです。

   deployments "nginx-deployment"
   REVISION    CHANGE-CAUSE
   1           kubectl apply --filename=https://k8s.io/examples/controllers/nginx-deployment.yaml
   2           kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.16.1
   3           kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.161
   

   CHANGE-CAUSEはリビジョンの作成時にDeploymentのkubernetes.io/change-causeアノテーションからリビジョンにコピーされます。以下の方法によりCHANGE-CAUSEメッセージを指定できます。

   • kubectl annotate deployment.v1.apps/nginx-deployment kubernetes.io/change-cause="image updated to 1.16.1"の実行によりアノテーションを追加します。
   • リソースのマニフェストを手動で編集します。

2. 各リビジョンの詳細を確認するためには以下のコマンドを実行してください。

   kubectl rollout history deployment.v1.apps/nginx-deployment --revision=2
   

   実行結果は以下のとおりです。

   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:1.16.1
     Containers:
      nginx:
       Image:      nginx:1.16.1
       Port:       80/TCP
        QoS Tier:
           cpu:      BestEffort
           memory:   BestEffort
       Environment Variables:      <none>
     No volumes.
   

過去のリビジョンにロールバックする

現在のリビジョンから過去のリビジョン(リビジョン番号2)にロールバックさせるには、以下の手順に従ってください。

1. 現在のリビジョンから過去のリビジョンにロールバックします。

   kubectl rollout undo deployment.v1.apps/nginx-deployment
   

   実行結果は以下のとおりです。

   deployment.apps/nginx-deployment rolled back
   

   その他に、--to-revisionを指定することにより特定のリビジョンにロールバックできます。

   kubectl rollout undo deployment.v1.apps/nginx-deployment --to-revision=2
   

   実行結果は以下のとおりです。

   deployment.apps/nginx-deployment rolled back
   

   ロールアウトに関連したコマンドのさらなる情報はkubectl rolloutを参照してください。

   Deploymentが過去の安定したリビジョンにロールバックされました。Deploymentコントローラーによって、リビジョン番号2にロールバックするDeploymentRollbackイベントが作成されたのを確認できます。

2. ロールバックが成功し、Deploymentが正常に稼働していることを確認するために、以下のコマンドを実行してください。

   kubectl get deployment nginx-deployment
   

   実行結果は以下のとおりです。

   NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
   nginx-deployment   3/3     3            3           30m
   

3. Deploymentの詳細情報を取得します。

   kubectl describe deployment nginx-deployment
   

   実行結果は以下のとおりです。

   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:1.16.1
   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:1.16.1
       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
   

Deploymentのスケーリング

以下のコマンドを実行させてDeploymentをスケールできます。

kubectl scale deployment.v1.apps/nginx-deployment --replicas=10

実行結果は以下のとおりです。

deployment.apps/nginx-deployment scaled

クラスター内で水平Podオートスケーラーが有効になっていると仮定します。ここでDeploymentのオートスケーラーを設定し、稼働しているPodのCPU使用量に基づいて、稼働させたいPodのレプリカ数の最小値と最大値を設定できます。

kubectl autoscale deployment.v1.apps/nginx-deployment --min=10 --max=15 --cpu-percent=80

実行結果は以下のとおりです。

deployment.apps/nginx-deployment scaled

比例スケーリング

Deploymentのローリングアップデートは、同時に複数のバージョンのアプリケーションの稼働をサポートします。ユーザーやオートスケーラーがローリングアップデートをロールアウト中(更新中もしくは一時停止中)のDeploymentに対して行うと、Deploymentコントローラーはリスクを削減するために既存のアクティブなReplicaSetのレプリカのバランシングを行います。これを比例スケーリング と呼びます。

レプリカ数が10、maxSurge=3、maxUnavailable=2であるDeploymentが稼働している例です。

• Deployment内で10のレプリカが稼働していることを確認します。

  kubectl get deploy
  

  実行結果は以下のとおりです。

  NAME                 DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
  nginx-deployment     10        10        10           10          50s
  

• クラスター内で、解決できない新しいイメージに更新します。

  kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:sometag
  

  実行結果は以下のとおりです。

  deployment.apps/nginx-deployment image updated
  

• イメージの更新は新しいReplicaSet nginx-deployment-1989198191へのロールアウトを開始させます。しかしロールアウトは、上述したmaxUnavailableの要求によりブロックされます。ここでロールアウトのステータスを確認します。

  kubectl get rs
  

  実行結果は以下のとおりです。

  NAME                          DESIRED   CURRENT   READY     AGE
  nginx-deployment-1989198191   5         5         0         9s
  nginx-deployment-618515232    8         8         8         1m
  

• 次にDeploymentのスケーリングをするための新しい要求が発生します。オートスケーラーはDeploymentのレプリカ数を15に増やします。Deploymentコントローラーは新しい5つのレプリカをどこに追加するか決める必要がでてきます。比例スケーリングを使用していない場合、5つのレプリカは全て新しいReplicaSetに追加されます。比例スケーリングでは、追加されるレプリカは全てのReplicaSetに分散されます。比例割合が大きいものはレプリカ数の大きいReplicaSetとなり、比例割合が低いときはレプリカ数の小さいReplicaSetとなります。残っているレプリカはもっとも大きいレプリカ数を持つReplicaSetに追加されます。レプリカ数が0のReplicaSetはスケールアップされません。