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Documentação

Bem-vindo à documentação do Kubernetes em Português

Como você pode ver, a maior parte da documentação ainda está disponível apenas em inglês, mas não se preocupe, há uma equipe trabalhando na tradução para o português.

Se você quiser participar, você pode entrar no canal Slack #kubernetes-docs-pt e fazer parte da equipe por trás da tradução.

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1 - Kubernetes

1.1 - Versões Suportadas da Documentação do Kubernetes

Este site contém documentação para a versão atual do Kubernetes e as quatro versões anteriores do Kubernetes.

Versão Atual

A versão atual é v1.24.

Versões anteriores

2 - Instalação

Essa seção lista as diferentes formas de instalar e executar o Kubernetes. Quando você realiza a instalação de um cluster Kubernetes, deve decidir o tipo de instalação baseado em critérios como facilidade de manutenção, segurança, controle, quantidade de recursos disponíveis e a experiência necessária para gerenciar e operar o cluster.

Você pode criar um cluster Kubernetes em uma máquina local, na nuvem, em um datacenter on-premises ou ainda escolher uma oferta de um cluster Kubernetes gerenciado pelo seu provedor de computação em nuvem.

Existem ainda diversos outros tipos de soluções customizadas, que você pode se deparar ao buscar formas de instalação e gerenciamento de seu cluster.

Ambientes de aprendizado

Se você está aprendendo ou pretende aprender mais sobre o Kubernetes, use ferramentas suportadas pela comunidade, ou ferramentas no ecossistema que te permitam criar um cluster Kubernetes em sua máquina virtual.

Temos como exemplo aqui o Minikube e o KinD

Ambientes de produção

Ao analisar uma solução para um ambiente de produção, devem ser considerados quais aspectos de operação de um cluster Kubernetes você deseja gerenciar, ou então delegar ao seu provedor.

Temos diversas opções para esse provisionamento, desde o uso de uma ferramenta de deployment de um cluster tal qual o Kubeadm ou o Kubespray quando se trata de um cluster local, ou ainda o uso de um cluster gerenciado por seu provedor de nuvem.

Para a escolha do melhor ambiente e da melhor forma para fazer essa instalação, você deve considerar:

  • Se você deseja se preocupar com a gestão de backup da sua estrutura do ambiente de gerenciamento
  • Se você deseja ter um cluster mais atualizado, com novas funcionalidades, ou se deseja seguir a versão suportada pelo fornecedor
  • Se você deseja ter um cluster com um alto nível de serviço, ou com auto provisionamento de alta disponibilidade
  • Quanto você deseja pagar por essa produção

2.1 - Instalando a ferramenta kubeadm

Essa página mostra o processo de instalação do conjunto de ferramentas kubeadm. Para mais informações sobre como criar um cluster com o kubeadm após efetuar a instalação, veja a página Utilizando kubeadm para criar um cluster.

Antes de você começar

  • Uma máquina com sistema operacional Linux compatível. O projeto Kubernetes provê instruções para distribuições Linux baseadas em Debian e Red Hat, bem como para distribuições sem um gerenciador de pacotes.
  • 2 GB ou mais de RAM por máquina (menos que isso deixará pouca memória para as suas aplicações).
  • 2 CPUs ou mais.
  • Conexão de rede entre todas as máquinas no cluster. Seja essa pública ou privada.
  • Nome da máquina na rede, endereço MAC e producy_uuid únicos para cada nó. Mais detalhes podem ser lidos aqui.
  • Portas específicas abertas nas suas máquinas. Você poderá ler quais são aqui.
  • Swap desabilitado. Você precisa desabilitar a funcionalidade de swap para que o kubelet funcione de forma correta.

Verificando se o endereço MAC e o product_uiid são únicos para cada nó

  • Você pode verificar o endereço MAC da interface de rede utilizando o comando ip link ou o comando ipconfig -a.
  • O product_uuid pode ser verificado utilizando o comando sudo cat /sys/class/dmi/id/product_uuid.

É provável que dispositivos físicos possuam endereços únicos. No entanto, é possível que algumas máquinas virtuais possuam endereços iguais. O Kubernetes utiliza esses valores para identificar unicamente os nós em um cluster. Se esses valores não forem únicos para cada nó, o processo de instalação pode falhar.

Verificando os adaptadores de rede

Se você possuir mais de um adaptador de rede, e seus componentes Kubernetes não forem acessíveis através da rota padrão, recomendamos adicionar o IP das rotas para que os endereços do cluster Kubernetes passem pelo adaptador correto.

Fazendo com que o iptables enxergue o tráfego agregado

Assegure-se de que o módulo br_netfilter está carregado. Isso pode ser feito executando o comando lsmod | grep br_netfilter. Para carrega-lo explicitamente execute sudo modprobe br_netfilter.

Como um requisito para que seus nós Linux enxerguem corretamente o tráfego agregado de rede, você deve garantir que a configuração net.bridge.bridge-nf-call-iptables do seu sysctl está configurada com valor 1. Como no exemplo abaixo:

cat <<EOF | sudo tee /etc/modules-load.d/k8s.conf
br_netfilter
EOF

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

Para mais detalhes veja a página Requisitos do plugin de rede.

Verificando as portas necessárias

As portas listadas aqui precisam estar abertas para que os componentes do Kubernetes se comuniquem uns com os outros.

O plugin de rede dos pods que você utiliza também pode requer que algumas portas estejam abertas. Dito que essas portas podem diferir dependendo do plugin, por favor leia a documentação dos plugins sobre quais portas serão necessárias abrir.

Instalando o agente de execução de contêineres

Para executar os contêineres nos Pods, o Kubernetes utiliza um agente de execução.

Por padrão, o Kubernetes utiliza a interface do agente de execução (CRI) para interagir com o seu agente de execução de contêiner escolhido.

Se você não especificar nenhum agente de execução, o kubeadm irá tentar identifica-lo automaticamente através de uma lista dos sockets Unix mais utilizados. A tabela a seguir lista os agentes de execução e os caminhos dos sockets a eles associados.

Agentes de execução e seus caminhos de socket
Agente de execuçãoCaminho do socket Unix
Docker/var/run/dockershim.sock
containerd/run/containerd/containerd.sock
CRI-O/var/run/crio/crio.sock

Se tanto o Docker quanto o containerd forem detectados no sistema, o Docker terá precedência. Isso acontece porque o Docker, desde a versão 18.09, já incluí o containerd e ambos são detectaveis mesmo que você só tenha instalado o Docker. Se outros dois ou mais agentes de execução forem detectados, o kubeadm é encerrado com um erro.

O kubelet se integra com o Docker através da implementação CRI dockershim já inclusa.

Veja a página dos agentes de execução para mais detalhes.

Por padrão, o kubeadm utiliza o Docker como agente de execução. O kubelet se integra com o Docker através da implementação CRI dockershim já inclusa.

Veja a página dos agentes de execução para mais detalhes.

Instalando o kubeadm, kubelet e o kubectl

Você instalará esses pacotes em todas as suas máquinas:

  • kubeadm: o comando para criar o cluster.

  • kubelet: o componente que executa em todas as máquinas no seu cluster e cuida de tarefas como a inicialização de pods e contêineres.

  • kubectl: a ferramenta de linha de comando para interação com o cluster.

O kubeadm não irá instalar ou gerenciar o kubelet ou o kubectl para você, então você precisará garantir que as versões deles são as mesmas da versão da camada de gerenciamento do Kubernetes que você quer que o kubeadm instale. Caso isso não seja feito, surge o risco de que uma diferença nas versões leve a bugs e comportamentos inesperados. Dito isso, uma diferença de menor grandeza nas versões entre o kubelet e a camada de gerenciamento é suportada, mas a versão do kubelet nunca poderá ser superior à versão do servidor da API. Por exemplo, um kubelet com a versão 1.7.0 será totalmente compatível com a versão 1.8.0 do servidor da API, mas o contrário não será verdadeiro.

Para mais informações acerca da instalação do kubectl, veja Instale e configure o kubectl.

Para mais detalhes sobre compatibilidade entre as versões, veja:

  1. Atualize o índice de pacotes apt e instale os pacotes necessários para utilizar o repositório apt do Kubernetes:

    sudo apt-get update
    sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl
    
  2. Faça o download da chave de assinatura pública da Google Cloud:

    sudo curl -fsSLo /usr/share/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg
    
  3. Adicione o repositório apt do Kubernetes:

    echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg] https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
    
  4. Atualize o índice de pacotes apt, instale o kubelet, o kubeadm e o kubectl, e fixe suas versões:

    sudo apt-get update
    sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl
    sudo apt-mark hold kubelet kubeadm kubectl
    

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

# Set SELinux in permissive mode (effectively disabling it)
sudo setenforce 0
sudo sed -i 's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=permissive/' /etc/selinux/config

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

sudo systemctl enable --now kubelet

Avisos:

  • Colocar o SELinux em modo permissivo ao executar setenforce 0 e sed ... efetivamente o desabilita. Isso é necessário para permitir que os contêineres acessem o sistema de arquivos do hospedeiro, que é utilizado pelas redes dos pods por exemplo. Você precisará disso até que o suporte ao SELinux seja melhorado no kubelet.

  • Você pode deixar o SELinux habilitado se você souber como configura-lo, mas isso pode exegir configurações que não são suportadas pelo kubeadm.

Instale os plugins CNI (utilizados por grande parte das redes de pods):

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

Escolha o diretório para baixar os arquivos de comandos.

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

Instale o crictl (utilizado pelo kubeadm e pela Interface do Agente de execução do Kubelet (CRI))

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

Instale o kubeadm, o kubelet, e o kubectl e adicione o serviço systemd kubelet:

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

RELEASE_VERSION="v0.4.0"
curl -sSL "https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/release/${RELEASE_VERSION}/cmd/kubepkg/templates/latest/deb/kubelet/lib/systemd/system/kubelet.service" | sed "s:/usr/bin:${DOWNLOAD_DIR}:g" | sudo tee /etc/systemd/system/kubelet.service
sudo mkdir -p /etc/systemd/system/kubelet.service.d
curl -sSL "https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/release/${RELEASE_VERSION}/cmd/kubepkg/templates/latest/deb/kubeadm/10-kubeadm.conf" | sed "s:/usr/bin:${DOWNLOAD_DIR}:g" | sudo tee /etc/systemd/system/kubelet.service.d/10-kubeadm.conf

Habilite e inicie o kubelet:

systemctl enable --now kubelet

O kubelet agora ficará reiniciando de alguns em alguns segundos, enquanto espera por instruções vindas do kubeadm.

Configurando um driver cgroup

Tanto o agente de execução quanto o kubelet possuem uma propriedade chamada "driver cgroup", que é importante para o gerenciamento dos cgroups em máquinas Linux.

Solucionando problemas

Se você encontrar problemas com o kubeadm, por favor consulte a nossa documentação de solução de problemas.

Próximos passos

2.2 - Soluções de Nuvem Prontas para uso

Essa página fornece uma lista de provedores de soluções certificadas do Kubernetes. Na página de cada provedor, você pode aprender como instalar e configurar clusters prontos para produção.

3 - Conceitos

A seção de Conceitos irá te ajudar a aprender mais sobre as partes do ecossistema Kubernetes e as abstrações que o Kubernetes usa para representar seu cluster.

Ela irá lhe ajudar a obter um entendimento mais profundo sobre como o Kubernetes funciona.

3.1 - Visão Geral

Obtenha uma visão em alto-nível do Kubernetes e dos componentes a partir dos quais ele é construído.

3.1.1 - O que é Kubernetes?

Kubernetes é um plataforma de código aberto, portável e extensiva para o gerenciamento de cargas de trabalho e serviços distribuídos em contêineres, que facilita tanto a configuração declarativa quanto a automação. Ele possui um ecossistema grande, e de rápido crescimento. Serviços, suporte, e ferramentas para Kubernetes estão amplamente disponíveis.

Essa página é uma visão geral do Kubernetes.

Kubernetes é um plataforma de código aberto, portável e extensiva para o gerenciamento de cargas de trabalho e serviços distribuídos em contêineres, que facilita tanto a configuração declarativa quanto a automação. Ele possui um ecossistema grande, e de rápido crescimento. Serviços, suporte, e ferramentas para Kubernetes estão amplamente disponíveis.

O Google tornou Kubernetes um projeto de código-aberto em 2014. O Kubernetes combina mais de 15 anos de experiência do Google executando cargas de trabalho produtivas em escala, com as melhores idéias e práticas da comunidade.

O nome Kubernetes tem origem no Grego, significando timoneiro ou piloto. K8s é a abreviação derivada pela troca das oito letras "ubernete" por "8", se tornado K"8"s.

Voltando no tempo

Vamos dar uma olhada no porque o Kubernetes é tão útil, voltando no tempo.

Evolução das implantações

Era da implantação tradicional: No início, as organizações executavam aplicações em servidores físicos. Não havia como definir limites de recursos para aplicações em um mesmo servidor físico, e isso causava problemas de alocação de recursos. Por exemplo, se várias aplicações fossem executadas em um mesmo servidor físico, poderia haver situações em que uma aplicação ocupasse a maior parte dos recursos e, como resultado, o desempenho das outras aplicações seria inferior. Uma solução para isso seria executar cada aplicação em um servidor físico diferente. Mas isso não escalava, pois os recursos eram subutilizados, e se tornava custoso para as organizações manter muitos servidores físicos.

Era da implantação virtualizada: Como solução, a virtualização foi introduzida. Esse modelo permite que você execute várias máquinas virtuais (VMs) em uma única CPU de um servidor físico. A virtualização permite que as aplicações sejam isoladas entre as VMs, e ainda fornece um nível de segurança, pois as informações de uma aplicação não podem ser acessadas livremente por outras aplicações.

A virtualização permite melhor utilização de recursos em um servidor físico, e permite melhor escalabilidade porque uma aplicação pode ser adicionada ou atualizada facilmente, reduz os custos de hardware e muito mais. Com a virtualização, você pode apresentar um conjunto de recursos físicos como um cluster de máquinas virtuais descartáveis.

Cada VM é uma máquina completa que executa todos os componentes, incluindo seu próprio sistema operacional, além do hardware virtualizado.

Era da implantação em contêineres: Contêineres são semelhantes às VMs, mas têm propriedades de isolamento flexibilizados para compartilhar o sistema operacional (SO) entre as aplicações. Portanto, os contêineres são considerados leves. Semelhante a uma VM, um contêiner tem seu próprio sistema de arquivos, compartilhamento de CPU, memória, espaço de processo e muito mais. Como eles estão separados da infraestrutura subjacente, eles são portáveis entre nuvens e distribuições de sistema operacional.

Contêineres se tornaram populares porque eles fornecem benefícios extra, tais como:

  • Criação e implantação ágil de aplicações: aumento da facilidade e eficiência na criação de imagem de contêiner comparado ao uso de imagem de VM.
  • Desenvolvimento, integração e implantação contínuos: fornece capacidade de criação e de implantação de imagens de contêiner de forma confiável e frequente, com a funcionalidade de efetuar reversões rápidas e eficientes (devido à imutabilidade da imagem).
  • Separação de interesses entre Desenvolvimento e Operações: crie imagens de contêineres de aplicações no momento de construção/liberação em vez de no momento de implantação, desacoplando as aplicações da infraestrutura.
  • A capacidade de observação (Observabilidade) não apenas apresenta informações e métricas no nível do sistema operacional, mas também a integridade da aplicação e outros sinais.
  • Consistência ambiental entre desenvolvimento, teste e produção: funciona da mesma forma em um laptop e na nuvem.
  • Portabilidade de distribuição de nuvem e sistema operacional: executa no Ubuntu, RHEL, CoreOS, localmente, nas principais nuvens públicas e em qualquer outro lugar.
  • Gerenciamento centrado em aplicações: eleva o nível de abstração da execução em um sistema operacional em hardware virtualizado à execução de uma aplicação em um sistema operacional usando recursos lógicos.
  • Microserviços fracamente acoplados, distribuídos, elásticos e livres: as aplicações são divididas em partes menores e independentes e podem ser implantados e gerenciados dinamicamente - não uma pilha monolítica em execução em uma grande máquina de propósito único.
  • Isolamento de recursos: desempenho previsível de aplicações.
  • Utilização de recursos: alta eficiência e densidade.

Por que você precisa do Kubernetes e o que ele pode fazer

Os contêineres são uma boa maneira de agrupar e executar suas aplicações. Em um ambiente de produção, você precisa gerenciar os contêineres que executam as aplicações e garantir que não haja tempo de inatividade. Por exemplo, se um contêiner cair, outro contêiner precisa ser iniciado. Não seria mais fácil se esse comportamento fosse controlado por um sistema?

É assim que o Kubernetes vem ao resgate! O Kubernetes oferece uma estrutura para executar sistemas distribuídos de forma resiliente. Ele cuida do escalonamento e do recuperação à falha de sua aplicação, fornece padrões de implantação e muito mais. Por exemplo, o Kubernetes pode gerenciar facilmente uma implantação no método canário para seu sistema.

O Kubernetes oferece a você:

  • Descoberta de serviço e balanceamento de carga O Kubernetes pode expor um contêiner usando o nome DNS ou seu próprio endereço IP. Se o tráfego para um contêiner for alto, o Kubernetes pode balancear a carga e distribuir o tráfego de rede para que a implantação seja estável.
  • Orquestração de armazenamento O Kubernetes permite que você monte automaticamente um sistema de armazenamento de sua escolha, como armazenamentos locais, provedores de nuvem pública e muito mais.
  • Lançamentos e reversões automatizadas Você pode descrever o estado desejado para seus contêineres implantados usando o Kubernetes, e ele pode alterar o estado real para o estado desejado em um ritmo controlada. Por exemplo, você pode automatizar o Kubernetes para criar novos contêineres para sua implantação, remover os contêineres existentes e adotar todos os seus recursos para o novo contêiner.
  • Empacotamento binário automático Você fornece ao Kubernetes um cluster de nós que pode ser usado para executar tarefas nos contêineres. Você informa ao Kubernetes de quanta CPU e memória (RAM) cada contêiner precisa. O Kubernetes pode encaixar contêineres em seus nós para fazer o melhor uso de seus recursos.
  • Autocorreção O Kubernetes reinicia os contêineres que falham, substitui os contêineres, elimina os contêineres que não respondem à verificação de integridade definida pelo usuário e não os anuncia aos clientes até que estejam prontos para servir.
  • Gerenciamento de configuração e de segredos O Kubernetes permite armazenar e gerenciar informações confidenciais, como senhas, tokens OAuth e chaves SSH. Você pode implantar e atualizar segredos e configuração de aplicações sem reconstruir suas imagens de contêiner e sem expor segredos em sua pilha de configuração.

O que o Kubernetes não é

O Kubernetes não é um sistema PaaS (plataforma como serviço) tradicional e completo. Como o Kubernetes opera no nível do contêiner, e não no nível do hardware, ele fornece alguns recursos geralmente aplicáveis comuns às ofertas de PaaS, como implantação, escalonamento, balanceamento de carga, e permite que os usuários integrem suas soluções de logging, monitoramento e alerta. No entanto, o Kubernetes não é monolítico, e essas soluções padrão são opcionais e conectáveis. O Kubernetes fornece os blocos de construção para a construção de plataformas de desenvolvimento, mas preserva a escolha e flexibilidade do usuário onde é importante.

Kubernetes:

  • Não limita os tipos de aplicações suportadas. O Kubernetes visa oferecer suporte a uma variedade extremamente diversa de cargas de trabalho, incluindo cargas de trabalho sem estado, com estado e de processamento de dados. Se uma aplicação puder ser executada em um contêiner, ele deve ser executado perfeitamente no Kubernetes.
  • Não implanta código-fonte e não constrói sua aplicação. Os fluxos de trabalho de integração contínua, entrega e implantação (CI/CD) são determinados pelas culturas e preferências da organização, bem como pelos requisitos técnicos.
  • Não fornece serviços em nível de aplicação, tais como middleware (por exemplo, barramentos de mensagem), estruturas de processamento de dados (por exemplo, Spark), bancos de dados (por exemplo, MySQL), caches, nem sistemas de armazenamento em cluster (por exemplo, Ceph), como serviços integrados. Esses componentes podem ser executados no Kubernetes e/ou podem ser acessados por aplicações executadas no Kubernetes por meio de mecanismos portáteis, como o Open Service Broker.
  • Não dita soluções de logging, monitoramento ou alerta. Ele fornece algumas integrações como prova de conceito e mecanismos para coletar e exportar métricas.
  • Não fornece nem exige um sistema/idioma de configuração (por exemplo, Jsonnet). Ele fornece uma API declarativa que pode ser direcionada por formas arbitrárias de especificações declarativas.
  • Não fornece nem adota sistemas abrangentes de configuração de máquinas, manutenção, gerenciamento ou autocorreção.
  • Adicionalmente, o Kubernetes não é um mero sistema de orquestração. Na verdade, ele elimina a necessidade de orquestração. A definição técnica de orquestração é a execução de um fluxo de trabalho definido: primeiro faça A, depois B e depois C. Em contraste, o Kubernetes compreende um conjunto de processos de controle independentes e combináveis que conduzem continuamente o estado atual em direção ao estado desejado fornecido. Não importa como você vai de A para C. O controle centralizado também não é necessário. Isso resulta em um sistema que é mais fácil de usar e mais poderoso, robusto, resiliente e extensível.

Próximos passos

3.1.2 - Componentes do Kubernetes

Um cluster Kubernetes consiste de componentes que representam a camada de gerenciamento, e um conjunto de máquinas chamadas nós.

Ao implantar o Kubernetes, você obtém um cluster.

Um cluster Kubernetes consiste em um conjunto de servidores de processamento, chamados nós, que executam aplicações containerizadas. Todo cluster possui ao menos um servidor de processamento (worker node).

O servidor de processamento hospeda os Pods que são componentes de uma aplicação. O ambiente de gerenciamento gerencia os nós de processamento e os Pods no cluster. Em ambientes de produção, o ambiente de gerenciamento geralmente executa em múltiplos computadores e um cluster geralmente executa em múltiplos nós (nodes) , provendo tolerância a falhas e alta disponibilidade.

Este documento descreve os vários componentes que você precisa ter para implantar um cluster Kubernetes completo e funcional.

Esse é o diagrama de um cluster Kubernetes com todos os componentes interligados.

Componentes do Kubernetes

Componentes da camada de gerenciamento

Os componentes da camada de gerenciamento tomam decisões globais sobre o cluster (por exemplo, agendamento de pods), bem como detectam e respondem aos eventos do cluster (por exemplo, iniciando um novo pod quando o campo replicas de um Deployment não está atendido).

Os componentes da camada de gerenciamento podem ser executados em qualquer máquina do cluster. Contudo, para simplificar, os scripts de configuração normalmente iniciam todos os componentes da camada de gerenciamento na mesma máquina, e não executa contêineres de usuário nesta máquina. Veja Construindo clusters de alta disponibilidade para um exemplo de configuração de múltiplas VMs para camada de gerenciamento (multi-main-VM).

kube-apiserver

O servidor de API é um componente da Camada de gerenciamento do Kubernetes que expõe a API do Kubernetes. O servidor de API é o front end para a camada de gerenciamento do Kubernetes.

A principal implementação de um servidor de API do Kubernetes é kube-apiserver. O kube-apiserver foi projetado para ser escalonado horizontalmente — ou seja, ele pode ser escalado com a implantação de mais instâncias. Você pode executar várias instâncias do kube-apiserver e balancear (balanceamento de carga, etc) o tráfego entre essas instâncias.

etcd

Armazenamento do tipo Chave-Valor consistente e em alta-disponibilidade usado como repositório de apoio do Kubernetes para todos os dados do cluster.

Se o seu cluster Kubernetes usa etcd como seu armazenamento de apoio, certifique-se de ter um plano de back up para seus dados.

Você pode encontrar informações detalhadas sobre o etcd na seção oficial da documentação.

kube-scheduler

Componente da camada de gerenciamento que observa os pods recém-criados sem nenhum atribuído, e seleciona um nó para executá-los.

Os fatores levados em consideração para as decisões de agendamento incluem: requisitos de recursos individuais e coletivos, hardware/software/política de restrições, especificações de afinidade e antiafinidade, localidade de dados, interferência entre cargas de trabalho, e prazos.

kube-controller-manager

Componente da camada de gerenciamento que executa os processos de controlador.

Logicamente, cada controlador está em um processo separado, mas para reduzir a complexidade, eles todos são compilados num único binário e executam em um processo único.

Alguns tipos desses controladores são:

  • Controlador de nó: responsável por perceber e responder quando os nós caem.
  • Controlador de Job: Observa os objetos Job que representam tarefas únicas e, em seguida, cria pods para executar essas tarefas até a conclusão.
  • Controlador de endpoints: preenche o objeto Endpoints (ou seja, junta os Serviços e os pods).
  • Controladores de conta de serviço e de token: crie contas padrão e tokens de acesso de API para novos namespaces.

cloud-controller-manager

Um componente da camada de gerenciamento do Kubernetes que incorpora a lógica de controle específica da nuvem. O gerenciador de controle de nuvem permite que você vincule seu cluster na API do seu provedor de nuvem, e separar os componentes que interagem com essa plataforma de nuvem a partir de componentes que apenas interagem com seu cluster.

O cloud-controller-manager executa apenas controladores que são específicos para seu provedor de nuvem. Se você estiver executando o Kubernetes em suas próprias instalações ou em um ambiente de aprendizagem dentro de seu próprio PC, o cluster não possui um gerenciador de controlador de nuvem.

Tal como acontece com o kube-controller-manager, o cloud-controller-manager combina vários ciclos de controle logicamente independentes em um binário único que você executa como um processo único. Você pode escalar horizontalmente (executar mais de uma cópia) para melhorar o desempenho ou para auxiliar na tolerância a falhas.

Os seguintes controladores podem ter dependências de provedor de nuvem:

  • Controlador de nó: para verificar junto ao provedor de nuvem para determinar se um nó foi excluído da nuvem após parar de responder.
  • Controlador de rota: para configurar rotas na infraestrutura de nuvem subjacente.
  • Controlador de serviço: Para criar, atualizar e excluir balanceadores de carga do provedor de nuvem.

Node Components

Os componentes de nó são executados em todos os nós, mantendo os pods em execução e fornecendo o ambiente de execução do Kubernetes.

kubelet

Um agente que é executado em cada node no cluster. Ele garante que os contêineres estejam sendo executados em um Pod.

O kubelet utiliza um conjunto de PodSpecs que são fornecidos por vários mecanismos e garante que os contêineres descritos nesses PodSpecs estejam funcionando corretamente. O kubelet não gerencia contêineres que não foram criados pelo Kubernetes.

kube-proxy

kube-proxy é um proxy de rede executado em cada no seu cluster, implementando parte do conceito de serviço do Kubernetes.

kube-proxy mantém regras de rede nos nós. Estas regras de rede permitem a comunicação de rede com seus pods a partir de sessões de rede dentro ou fora de seu cluster.

kube-proxy usa a camada de filtragem de pacotes do sistema operacional se houver uma e estiver disponível. Caso contrário, o kube-proxy encaminha o tráfego ele mesmo.

Container runtime

O agente de execução (runtime) de contêiner é o software responsável por executar os contêineres.

O Kubernetes suporta diversos agentes de execução de contêineres: Docker, containerd, CRI-O, e qualquer implementação do Kubernetes CRI (Container Runtime Interface).

Addons

Complementos (addons) usam recursos do Kubernetes (DaemonSet, Deployment, etc) para implementar funcionalidades do cluster. Como fornecem funcionalidades em nível do cluster, recursos de addons que necessitem ser criados dentro de um namespace pertencem ao namespace kube-system.

Alguns addons selecionados são descritos abaixo; para uma lista estendida dos addons disponíveis, por favor consulte Addons.

DNS

Embora os outros complementos não sejam estritamente necessários, todos os clusters do Kubernetes devem ter um DNS do cluster, já que muitos exemplos dependem disso.

O DNS do cluster é um servidor DNS, além de outros servidores DNS em seu ambiente, que fornece registros DNS para serviços do Kubernetes.

Os contêineres iniciados pelo Kubernetes incluem automaticamente esse servidor DNS em suas pesquisas DNS.

Web UI (Dashboard)

Dashboard é uma interface de usuário Web, de uso geral, para clusters do Kubernetes. Ele permite que os usuários gerenciem e solucionem problemas de aplicações em execução no cluster, bem como o próprio cluster.

Monitoramento de recursos do contêiner

Monitoramento de recursos do contêiner registra métricas de série temporal genéricas sobre os contêineres em um banco de dados central e fornece uma interface de usuário para navegar por esses dados.

Logging a nivel do cluster

Um mecanismo de logging a nível do cluster é responsável por guardar os logs dos contêineres em um armazenamento central de logs com um interface para navegação/pesquisa.

Próximos passos

3.1.3 - Objetos do Kubernetes

3.1.3.1 - Nomes de objetos e IDs

Cada objeto em seu cluster possui um Nome que é único para aquele tipo de recurso. Todo objeto do Kubernetes também possui um UID que é único para todo o cluster.

Por exemplo, você pode ter apenas um Pod chamado myapp-1234 dentro de um namespace, porém você pode ter um Pod e um Deployment ambos com o nome myapp-1234.

Para atributos não-únicos definidos pelo usuário, o Kubernetes fornece labels e annotations.

Nomes

Uma string fornecida pelo cliente que referencia um objeto em uma URL de recurso, como por exemplo /api/v1/pods/qualquer-nome.

Somente um objeto de um dado tipo pode ter um certo nome por vez. No entanto, se você remover o objeto, você poderá criar um novo objeto com o mesmo nome.

Abaixo estão descritos quatro tipos de restrições de nomes comumente utilizadas para recursos.

Nomes de subdomínio DNS

A maior parte dos recursos do Kubernetes requerem um nome que possa ser utilizado como um nome de subdomínio DNS, conforme definido na RFC 1123. Isso significa que o nome deve:

  • conter no máximo 253 caracteres
  • conter somente caracteres alfanuméricos em caixa baixa, traço ('-') ou ponto ('.').
  • iniciar com um caractere alfanumérico
  • terminar com um caractere alfanumérico

Nomes de rótulos da RFC 1123

Alguns tipos de recurso requerem que seus nomes sigam o padrão de rótulos DNS definido na RFC 1123. Isso significa que o nome deve:

  • conter no máximo 63 caracteres
  • conter somente caracteres alfanuméricos em caixa baixa ou traço ('-')
  • iniciar com um caractere alfanumérico
  • terminar com um caractere alfanumérico

Nomes de rótulo da RFC 1035

Alguns tipos de recurso requerem que seus nomes sigam o padrão de rótulos DNS definido na RFC 1035. Isso significa que o nome deve:

  • conter no máximo 63 caracteres
  • conter somente caracteres alfanuméricos em caixa baixa ou traço ('-')
  • iniciar com um caractere alfanumérico
  • terminar com um caractere alfanumérico

Nomes de segmentos de caminhos

Alguns tipos de recurso requerem que seus nomes possam ser seguramente codificados como um segmento de caminho, ou seja, o nome não pode ser "." ou ".." e não pode conter "/" ou "%".

Exemplo de um manifesto para um Pod chamado nginx-demo.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-demo
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.7.9
    ports:
    - containerPort: 80

UIDs

Uma string gerada pelos sistemas do Kubernetes para identificar objetos de forma única.

Cada objeto criado durante todo o ciclo de vida do cluster do Kubernetes possui um UID distinto. O objetivo deste identificador é distinguir ocorrências históricas de entidades semelhantes.

UIDs no Kubernetes são identificadores únicos universais (também conhecidos como UUIDs). UUIDs seguem os padrões ISO/IEC 9834-8 e ITU-T X.667.

Próximos passos

3.1.3.2 - Namespaces

No Kubernetes, namespaces disponibilizam um mecanismo para isolar grupos de recursos dentro de um único cluster. Nomes de recursos precisam ser únicos dentro de um namespace, porém podem se repetir em diferentes namespaces. Escopos baseados em namespaces são aplicáveis apenas para objetos com namespace (como: Deployments, Services, etc) e não em objetos que abrangem todo o cluster (como: StorageClass, Nodes, PersistentVolumes, etc).

Quando Utilizar Múltiplos Namespaces

Namespaces devem ser utilizados em ambientes com múltiplos usuários espalhados por diversos times ou projetos. Para clusters com poucos ou até algumas dezenas de usuários, você não deveria precisar criar ou pensar a respeito de namespaces. Comece a utilizar namespaces quando você precisar das funcionalidades que eles oferecem.

Namespaces oferecem escopo para nomes. Nomes de recursos precisam ser únicos dentro de um namespace, porém não em diferentes namespaces. Namespaces não podem ser aninhados dentro de outros namespaces e cada recurso Kubernetes pode pertencer à apenas um namespace.

Namespaces nos permitem dividir os recursos do cluster entre diferentes usuários (via resource quota).

Não é necessário utilizar múltiplos namespaces para separar recursos levemente diferentes, como diferentes versões de um mesmo software: use labels para distinguir recursos dentro de um mesmo namespace.

Trabalhando com Namespaces

Criação e eliminação de namespaces estão descritas na documentação de namespaces do guia de administradores.

Visualizando namespaces

Você pode obter uma lista dos namespaces atuais dentro de um cluster com:

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

O Kubernetes é inicializado com quatro namespaces:

  • default O namespace padrão para objetos sem namespace
  • kube-system O namespace para objetos criados pelo sistema Kubernetes
  • kube-public Este namespace é criado automaticamente e é legível por todos os usuários (incluindo usuários não autenticados). Este namespace é reservado principalmente para uso do cluster, no caso de alguns recursos que precisem ser visíveis e legíveis publicamente por todo o cluster. O aspecto público deste namespace é apenas uma convenção, não um requisito.
  • kube-node-lease Este namespace contém os objetos de Lease associados com cada node. Node leases permitem que o kubelet envie heartbeats para que a camada de gerenciamento detecte falhas nos nodes.

Preparando o namespace para uma requisição

Para preparar o namespace para a requisição atual, utilize o parâmetro --namespace. Por exemplo:

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

Configurando a preferência de namespaces

Você pode salvar permanentemente o namespace para todos os comandos kubectl subsequentes no mesmo contexto:

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

Namespaces e DNS

Quando você cria um Serviço, ele cria uma entrada DNS correspondente. Esta entrada possui o formato: <service-name>.<namespace-name>.svc.cluster.local, de forma que se um contêiner utilizar apenas <service-name> ele será resolvido para um serviço que é local ao namespace. Isso é útil para utilizar a mesma configuração em vários namespaces, por exemplo em Desenvolvimento, Staging e Produção. Se você quiser acessar múltiplos namespaces, precisará utilizar um Fully Qualified Domain Name (FQDN).

Nem todos os objetos pertencem a algum Namespace

A maior parte dos recursos Kubernetes (como Pods, Services, controladores de replicação e outros) pertencem a algum namespace. Entretanto, recursos de namespaces não pertencem a nenhum namespace. Além deles, recursos de baixo nível, como nodes e persistentVolumes, também não pertencem a nenhum namespace.

Para visualizar quais recursos Kubernetes pertencem ou não a algum namespace, utilize:

# Em um namespace
kubectl api-resources --namespaced=true

# Sem namespace
kubectl api-resources --namespaced=false

Rotulamento Automático

FEATURE STATE: Kubernetes 1.21 [beta]

A camada de gerenciamento Kubernetes configura um label imutável kubernetes.io/metadata.name em todos os namespaces se a feature gate NamespaceDefaultLabelName estiver habilitada. O valor do label é o nome do namespace.

Próximos passos

3.1.3.3 - Seletores de Campos

Os Seletores de Campos permitem que você selecione recursos do Kubernetes baseado no valor de um ou mais campos de um recurso. Seguem alguns exemplos de buscas utilizando seletores de campos:

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

O comando kubectl, mostrado a seguir, seleciona todos os Pods nos quais o valor do campo status.phase é Running:

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

Campos suportados

Os campos de seleção suportados variam dependendo do tipo de recurso Kubernetes. Todos os tipos de recursos suportam os campos metadata.name e metadata.namespace. Utilizar campos não suportados produz um erro. Como por exemplo:

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"

Operadores suportados

Você pode utilizar os operadores =, == e != com seletores de campos (= e == significam a mesma coisa). Por exemplo, o comando kubectl a seguir seleciona todos os Kubernetes Services que não estão no namespace default:

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

Seletores em cadeia

Assim como label e outros tipos de seletores, podem ser utilizados em cadeia através de uma lista separada por vírgula. O comando kubectl a seguir seleciona todos os Pods nos quais status.phase não é igual a Running e spec.restartPolicy é igual a Always

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

Múltiplos tipos de recursos

Você pode utilizar seletores de campos através de múltiplos tipos de recursos. Por exemplo, o comando kubectl a seguir seleciona todos Statefulsets e Services que não estão presentes no namespace default.

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

3.2 - Arquitetura do Kubernetes

3.2.1 - Nós

O Kubernetes executa sua carga de trabalho colocando contêineres em Pods para serem executados em Nós. Um nó pode ser uma máquina virtual ou física, dependendo do cluster. Cada nó é gerenciado pela camada de gerenciamento e contém os serviços necessários para executar Pods.

Normalmente, você tem vários nós em um cluster; em um ambiente de aprendizado ou limitado por recursos, você pode ter apenas um nó.

Os componentes em um nó incluem o kubelet, um agente de execução de contêiner, e o kube-proxy.

Administração

Existem duas maneiras principais de adicionar Nós ao Servidor da API:

  1. O kubelet em um nó se registra automaticamente na camada de gerenciamento
  2. Você (ou outro usuário humano) adiciona manualmente um objeto Nó

Depois de criar um objeto Nó, ou o kubelet em um nó se registra automaticamente, a camada de gerenciamento verifica se o novo objeto Nó é válido. Por exemplo, se você tentar criar um nó a partir do seguinte manifesto JSON:

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

O Kubernetes cria um objeto nó internamente (a representação). O Kubernetes verifica se um kubelet se registrou no servidor da API que corresponde ao campo metadata.name do Nó. Se o nó estiver íntegro (ou seja, todos os serviços necessários estiverem em execução), ele será elegível para executar um Pod. Caso contrário, esse nó é ignorado para qualquer atividade de cluster até que se torne íntegro.

O nome de um objeto nó deve ser um nome de subdomínio válido de DNS.

Singularidade de nome do nó

O nome identifica um nó. Dois nós não podem ter o mesmo nome ao mesmo tempo. O Kubernetes também assume que um recurso com o mesmo nome é o mesmo objeto. No caso de um nó, assume-se implicitamente que uma instância usando o mesmo nome terá o mesmo estado (por exemplo, configurações de rede, conteúdo do disco raiz) e atributos como label de nó. Isso pode levar a inconsistências se uma instância for modificada sem alterar seu nome. Se o nó precisar ser substituído ou atualizado significativamente, o objeto Nó existente precisa ser removido do servidor da API primeiro e adicionado novamente após a atualização.

Auto-registro de Nós

Quando a opção --register-node do kubelet for verdadeira (padrão), o kubelet tentará se registrar no servidor da API. Este é o padrão preferido, usado pela maioria das distribuições.

Para auto-registro, o kubelet é iniciado com as seguintes opções:

  • --kubeconfig - O caminho das credenciais para se autenticar no servidor da API.
  • --cloud-provider - Como comunicar com um provedor de nuvem para ler metadados sobre si mesmo.
  • --register-node - Registrar automaticamente no servidor da API.
  • --register-with-taints - Registra o nó com a lista fornecida de taints (separadas por vírgula <key>=<value>:<effect>).

Não funciona se o register-node for falso.

  • --node-ip - endereço IP do nó.
  • --node-labels - Labels a serem adicionados ao registrar o nó no cluster (consulte as restrições de label impostas pelo plug-in de admissão NodeRestriction).
  • --node-status-update-frequency - Especifica com que frequência o kubelet publica o status do nó no servidor da API.

Quando o modo de autorização do nó e o plug-in de admissão NodeRestriction estão ativados, os kubelets somente estarão autorizados a criar/modificar seu próprio recurso do nó.

Administração manual de nós

Você pode criar e modificar objetos Nó usando o kubectl.

Quando você quiser manualmente criar objetos Nó, defina a opção do kubelet --register-node=false.

Você pode modificar os objetos Nó, independentemente da configuração de --register-node. Por exemplo, você pode definir labels em um nó existente ou marcá-lo como não disponível.

Você pode usar labels nos Nós em conjunto com seletores de nós nos Pods para controlar a disponibilidade. Por exemplo, você pode restringir um Pod a ser elegível apenas para ser executado em um subconjunto dos nós disponíveis.

Marcar um nó como não disponível impede que o escalonador coloque novos pods nesse nó, mas não afeta os Pods existentes no nó. Isso é útil como uma etapa preparatória antes da reinicialização de um nó ou outra manutenção.

Para marcar um nó como não disponível, execute:

kubectl cordon $NODENAME

Consulte Drenar um nó com segurança para obter mais detalhes.

Status do Nó

O status de um nó contém as seguintes informações:

Você pode usar o kubectl para visualizar o status de um nó e outros detalhes:

kubectl describe node <insira-nome-do-nó-aqui>

Cada seção da saída está descrita abaixo.

Endereços

O uso desses campos pode mudar dependendo do seu provedor de nuvem ou configuração dedicada.

  • HostName: O nome do host relatado pelo kernel do nó. Pode ser substituído através do parâmetro kubelet --hostname-override.
  • ExternalIP: Geralmente, o endereço IP do nó que é roteável externamente (disponível fora do cluster).
  • InternalIP: Geralmente, o endereço IP do nó que é roteável somente dentro do cluster.

Condições

O campo conditions descreve o status de todos os nós em execução. Exemplos de condições incluem:

Condições do nó e uma descrição de quando cada condição se aplica.
Condições do nóDescrição
ReadyTrue Se o nó estiver íntegro e pronto para aceitar pods, False se o nó não estiver íntegro e não estiver aceitando pods, e desconhecido Unknown se o controlador do nó tiver sem notícias do nó no último node-monitor-grace-period (o padrão é de 40 segundos)
DiskPressureTrue Se houver pressão sobre o tamanho do disco, ou seja, se a capacidade do disco for baixa; caso contrário False
MemoryPressureTrue Se houver pressão na memória do nó, ou seja, se a memória do nó estiver baixa; caso contrário False
PIDPressureTrue Se houver pressão sobre os processos, ou seja, se houver muitos processos no nó; caso contrário False
NetworkUnavailableTrue Se a rede do nó não estiver configurada corretamente, caso contrário False

Na API do Kubernetes, a condição de um nó é representada como parte do .status do recurso do nó. Por exemplo, a seguinte estrutura JSON descreve um nó íntegro:

"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"
  }
]

Se o status da condição Ready permanecer desconhecido (Unknown) ou falso (False) por mais tempo do que o limite da remoção do pod (pod-eviction-timeout) (um argumento passado para o kube-controller-manager), o controlador de nó acionará o remoção iniciado pela API para todos os Pods atribuídos a esse nó. A duração padrão do tempo limite da remoção é de cinco minutos. Em alguns casos, quando o nó está inacessível, o servidor da API não consegue se comunicar com o kubelet no nó. A decisão de excluir os pods não pode ser comunicada ao kubelet até que a comunicação com o servidor da API seja restabelecida. Enquanto isso, os pods agendados para exclusão podem continuar a ser executados no nó particionado.

O controlador de nós não força a exclusão dos pods até que seja confirmado que eles pararam de ser executados no cluster. Você pode ver os pods que podem estar sendo executados em um nó inacessível como estando no estado de terminando (Terminating) ou desconhecido (Unknown). Nos casos em que o Kubernetes não retirar da infraestrutura subjacente se um nó tiver deixado permanentemente um cluster, o administrador do cluster pode precisar excluir o objeto do nó manualmente. Excluir o objeto do nó do Kubernetes faz com que todos os objetos Pod em execução no nó sejam excluídos do servidor da API e libera seus nomes.

Quando ocorrem problemas nos nós, a camada de gerenciamento do Kubernetes cria automaticamente taints que correspondem às condições que afetam o nó. O escalonador leva em consideração as taints do Nó ao atribuir um Pod a um Nó. Os Pods também podem ter tolerations que os permitem funcionar em um nó, mesmo que tenha uma taint específica.

Consulte Nó Taint por Condição para mais detalhes.

Capacidade e Alocável

Descreve os recursos disponíveis no nó: CPU, memória e o número máximo de pods que podem ser agendados no nó.

Os campos no bloco de capacidade indicam a quantidade total de recursos que um nó possui. O bloco alocado indica a quantidade de recursos em um nó que está disponível para ser consumido por Pods normais.

Você pode ler mais sobre capacidade e recursos alocados enquanto aprende a reservar recursos de computação em um nó.

Info

Descreve informações gerais sobre o nó, como a versão do kernel, a versão do Kubernetes (versão do kubelet e kube-proxy), detalhes do tempo de execução do contêiner e qual sistema operacional o nó usa. O kubelet coleta essas informações do nó e as publica na API do Kubernetes.

Heartbeats

Os Heartbeats, enviados pelos nós do Kubernetes, ajudam seu cluster a determinar a disponibilidade de cada nó e a agir quando as falhas forem detectadas.

Para nós, existem duas formas de heartbeats:

  • atualizações para o .status de um Nó
  • Objetos Lease dentro do namespace kube-node-lease. Cada nó tem um objeto de Lease associado.

Em comparação com as atualizações no .status de um nó, um Lease é um recurso mais leve. O uso de Leases para heartbeats reduz o impacto no desempenho dessas atualizações para grandes clusters.

O kubelet é responsável por criar e atualizar o .status dos Nós e por atualizar suas Leases relacionadas.

  • O kubelet atualiza o .status do nó quando há mudança de status ou se não houve atualização para um intervalo configurado. O intervalo padrão para atualizações .status para Nós é de 5 minutos, o que é muito maior do que o tempo limite padrão de 40 segundos para nós inacessíveis.
  • O kubelet cria e atualiza seu objeto Lease a cada 10 segundos (o intervalo de atualização padrão). As atualizações de Lease ocorrem independentemente das atualizações no .status do Nó. Se a atualização do Lease falhar, o kubelet voltará a tentativas, usando um recuo exponencial que começa em 200 milissegundos e limitado a 7 segundos.

Controlador de Nós

O controlador de nós é um componente da camada de gerenciamento do Kubernetes que gerencia vários aspectos dos nós.

O controlador de nó tem várias funções na vida útil de um nó. O primeiro é atribuir um bloco CIDR ao nó quando ele é registrado (se a atribuição CIDR estiver ativada).

O segundo é manter a lista interna de nós do controlador de nós atualizada com a lista de máquinas disponíveis do provedor de nuvem. Ao ser executado em um ambiente de nuvem e sempre que um nó não é íntegro, o controlador de nó pergunta ao provedor de nuvem se a VM desse nó ainda está disponível. Caso contrário, o controlador de nós exclui o nó de sua lista de nós.

O terceiro é monitorar a saúde dos nós. O controlador do nó é responsável por:

  • No caso de um nó se tornar inacessível, atualizar a condição NodeReady dentro do campo .status do nó. Nesse caso, o controlador do nó define a condição de pronto (NodeReady) como condição desconhecida (ConditionUnknown).
  • Se um nó permanecer inacessível: será iniciado a remoção pela API para todos os Pods no nó inacessível. Por padrão, o controlador do nó espera 5 minutos entre marcar o nó como condição desconhecida (ConditionUnknown) e enviar a primeira solicitação de remoção.

O controlador de nó verifica o estado de cada nó a cada --node-monitor-period segundos.

Limites de taxa de remoção

Na maioria dos casos, o controlador de nós limita a taxa de remoção a --node-eviction-rate (0,1 por padrão) por segundo, o que significa que ele não removerá pods de mais de 1 nó por 10 segundos.

O comportamento de remoção do nó muda quando um nó em uma determinada zona de disponibilidade se torna não íntegro. O controlador de nós verifica qual porcentagem de nós na zona não são íntegras (a condição NodeReady é desconhecida ConditionUnknown ou falsa ConditionFalse) ao mesmo tempo:

  • Se a fração de nós não íntegros for ao menos --unhealthy-zone-threshold (padrão 0,55), então a taxa de remoção será reduzida.
  • Se o cluster for pequeno (ou seja, tiver número de nós menor ou igual ao valor da opção --large-cluster-size-threshold - padrão 50), então as remoções serão interrompidas.
  • Caso contrário, a taxa de remoção é reduzida para --secondary-node-eviction-rate de nós secundários (padrão 0,01) por segundo.

A razão pela qual essas políticas são implementadas por zona de disponibilidade é porque a camada de gerenciamento pode perder conexão com uma zona de disponibilidade, enquanto as outras permanecem conectadas. Se o seu cluster não abranger várias zonas de disponibilidade de provedores de nuvem, o mecanismo de remoção não levará em conta a indisponibilidade por zona.

Uma das principais razões para espalhar seus nós pelas zonas de disponibilidade é para que a carga de trabalho possa ser transferida para zonas íntegras quando uma zona inteira cair. Portanto, se todos os nós em uma zona não estiverem íntegros, o controlador do nó removerá na taxa normal de --node-eviction-rate. O caso especial é quando todas as zonas estiverem completamente insalubres (nenhum dos nós do cluster será íntegro). Nesse caso, o controlador do nó assume que há algum problema com a conectividade entre a camada de gerenciamento e os nós e não realizará nenhuma remoção. (Se houver uma interrupção e alguns nós reaparecerem, o controlador do nó expulsará os pods dos nós restantes que estiverem insalubres ou inacessíveis).

O controlador de nós também é responsável por remover pods em execução nos nós com NoExecute taints, a menos que esses pods tolerem essa taint. O controlador de nó também adiciona as taints correspondentes aos problemas de nó, como nó inacessível ou não pronto. Isso significa que o escalonador não colocará Pods em nós não íntegros.

Rastreamento de capacidade de recursos

Os objetos do nó rastreiam informações sobre a capacidade de recursos do nó: por exemplo, a quantidade de memória disponível e o número de CPUs. Os nós que se auto-registram relatam sua capacidade durante o registro. Se você adicionar manualmente um nó, precisará definir as informações de capacidade do nó ao adicioná-lo.

O escalonador do Kubernetes garante que haja recursos suficientes para todos os Pods em um nó. O escalonador verifica se a soma das solicitações de contêineres no nó não é maior do que a capacidade do nó. Essa soma de solicitações inclui todos os contêineres gerenciados pelo kubelet, mas exclui quaisquer contêineres iniciados diretamente pelo agente de execução de contêiner e também exclui quaisquer processos executados fora do controle do kubelet.

Topologia do Nó

FEATURE STATE: Kubernetes v1.16 [alpha]

Se você ativou os [recursos]](/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/) de TopologyManager, o kubelet pode usar dicas da topologia ao tomar decisões de atribuição de recursos. Consulte Controle das Políticas de Gerenciamento de Topologia em um Nó para obter mais informações.

Desligamento gracioso do nó

FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [beta]

O kubelet tenta detectar o desligamento do sistema do nó e encerra os pods em execução no nó.

O Kubelet garante que os pods sigam o processo normal de término do podpod-lifecycle/#pod-termination) durante o desligamento do nó.

O recurso de desligamento gradual do nó depende do systemd, pois aproveita os bloqueios do inibidor do systemd para atrasar o desligamento do nó com uma determinada duração.

O desligamento gradual do nó é controlado com recursos GracefulNodeShutdown, que é ativado por padrão na versão 1.21.

Observe que, por padrão, ambas as opções de configuração descritas abaixo, shutdownGracePeriod and shutdownGracePeriodCriticalPods estão definidas como zero, não ativando assim a funcionalidade de desligamento gradual do nó. Para ativar o recurso, as duas configurações do kubelet devem ser configuradas adequadamente e definidas como valores diferentes de zero.

Durante um desligamento gradual, o kubelet encerra os pods em duas fases:

  1. Encerra os pods regulares em execução no nó.
  2. Encerra os pods críticos em execução no nó.

O recurso de desligamento gradual do nó é configurado com duas opções KubeletConfiguration:

  • shutdownGracePeriod:

    • Especifica a duração total pela qual o nó deve atrasar o desligamento. Este é o período de carência total para o término dos pods regulares e os críticos.
  • shutdownGracePeriodCriticalPods:

    • Especifica a duração utlizada para encerrar pods críticos durante um desligamento de nó. Este valor deve ser menor que shutdownGracePeriod.

Por exemplo, se shutdownGracePeriod=30s e shutdownGracePeriodCriticalPods=10s, o kubelet atrasará o desligamento do nó em 30 segundos. Durante o desligamento, os primeiros 20 (30-10) segundos seriam reservados para encerrar gradualmente os pods normais, e os últimos 10 segundos seriam reservados para encerrar pods críticos.

Desligamento gradual do nó baseado em prioridade do Pod

FEATURE STATE: Kubernetes v1.23 [alpha]

Para fornecer mais flexibilidade durante o desligamento gradual do nó em torno da ordem de pods durante o desligamento, o desligamento gradual do nó respeita a PriorityClass dos Pods, desde que você tenha ativado esse recurso em seu cluster. O recurso permite que o cluster defina explicitamente a ordem dos pods durante o desligamento gradual do nó com base em classes de prioridade.

O recurso Desligamento Gradual do Nó, conforme descrito acima, desliga pods em duas fases, pods não críticos, seguidos por pods críticos. Se for necessária flexibilidade adicional para definir explicitamente a ordem dos pods durante o desligamento de uma maneira mais granular, o desligamento gradual baseado na prioridade do pod pode ser usado.

Quando o desligamento gradual do nó respeita as prioridades do pod, isso torna possível fazer o desligamento gradual do nó em várias fases, cada fase encerrando uma classe de prioridade específica de pods. O kubelet pode ser configurado com as fases exatas e o tempo de desligamento por fase.

Assumindo as seguintes classes de prioridade de pod personalizadas em um cluster,

Nome das classes de prioridadeValor das classes de prioridade
custom-class-a100000
custom-class-b10000
custom-class-c1000
regular/unset0

Na configuração do kubelet, as configurações para shutdownGracePeriodByPodPriority são semelhantes a:

Valor das classes de prioridadeTempo de desligamento
10000010 segundos
10000180 segundos
1000120 segundos
060 segundos

A configuração correspondente do YAML do kubelet seria:

shutdownGracePeriodByPodPriority:
  - priority: 100000
    shutdownGracePeriodSeconds: 10
  - priority: 10000
    shutdownGracePeriodSeconds: 180
  - priority: 1000
    shutdownGracePeriodSeconds: 120
  - priority: 0
    shutdownGracePeriodSeconds: 60

A tabela acima implica que qualquer pod com valor priority >= 100000 terá apenas 10 segundos para parar qualquer pod com valor >= 10000 e < 100000 e terá 180 segundos para parar, qualquer pod com valor >= 1000 e < 10000 terá 120 segundos para parar. Finalmente, todos os outros pods terão 60 segundos para parar.

Não é preciso especificar valores correspondentes para todas as classes. Por exemplo, você pode usar estas configurações:

Valor das classes de prioridadeTempo de desligamento
100000300 segundos
1000120 segundos
060 segundos

No caso acima, os pods com custom-class-b irão para o mesmo bucket que custom-class-c para desligamento.

Se não houver pods em um intervalo específico, o kubelet não irá espera por pods nesse intervalo de prioridades. Em vez disso, o kubelet pula imediatamente para o próximo intervalo de valores da classe de prioridade.

Se esse recurso estiver ativado e nenhuma configuração for fornecida, nenhuma ação de pedido será tomada.

O uso desse recurso requer ativar os recursos GracefulNodeShutdownBasedOnPodPriority e definir o ShutdownGracePeriodByPodPriority da configuração do kubelet para a configuração desejada, contendo os valores da classe de prioridade do pod e seus respectivos períodos de desligamento.

Gerenciamento da memória swap

FEATURE STATE: Kubernetes v1.22 [alpha]

Antes do Kubernetes 1.22, os nós não suportavam o uso de memória swap, e um kubelet, por padrão, não iniciaria se a troca fosse detectada em um nó. A partir de 1.22, o suporte a memória swap pode ser ativado por nó.

Para ativar a troca em um nó, o recursos NodeSwap deve estar ativado no kubelet, e a configuração de comando de linha --fail-swap-on ou failSwapOn deve ser definida como falsa.

Opcionalmente, um usuário também pode configurar memorySwap.swapBehavior para especificar como um nó usará memória swap. Por exemplo,

memorySwap:
  swapBehavior: LimitedSwap

As opções de configuração disponíveis para swapBehavior são:

  • LimitedSwap: As cargas de trabalho do Kubernetes são limitadas na quantidade de troca que podem usar. Cargas de trabalho no nó não gerenciadas pelo Kubernetes ainda podem ser trocadas.
  • UnlimitedSwap: As cargas de trabalho do Kubernetes podem usar tanta memória de swap quanto solicitarem, até o limite do sistema.

Se a configuração do memorySwap não for especificada e o recurso estiver ativado, por padrão, o kubelet aplicará o mesmo comportamento que a configuração LimitedSwap.

O comportamento da configuração LimitedSwap depende se o nó estiver sendo executado com v1 ou v2 de grupos de controle (também conhecidos como "cgroups"):

  • cgroupsv1: As cargas de trabalho do Kubernetes podem usar qualquer combinação de memória e swap, até o limite de memória do pod, se definido.
  • cgroupsv2: As cargas de trabalho do Kubernetes não podem usar memória swap.

Para obter mais informações e para ajudar nos testes e fornecer feedback, consulte KEP-2400 e sua proposta de design.

Próximos passos

3.2.2 - Comunicação entre Nó e Control Plane

Este documento cataloga os caminhos de comunicação entre o control plane (o apiserver) e o cluster Kubernetes. A intenção é permitir que os usuários personalizem sua instalação para proteger a configuração de rede então o cluster pode ser executado em uma rede não confiável (ou em IPs totalmente públicos em um provedor de nuvem).

Nó para o Control Plane

Todos os caminhos de comunicação do cluster para o control plane terminam no apiserver (nenhum dos outros componentes do control plane são projetados para expor Serviços remotos). Em uma implantação típica, o apiserver é configurado para escutar conexões remotas em uma porta HTTPS segura (443) com uma ou mais clientes autenticação habilitado. Uma ou mais formas de autorização deve ser habilitado, especialmente se requisições anônimas ou tokens da conta de serviço são autorizados.

Os nós devem ser provisionados com o certificado root público para o cluster de tal forma que eles podem se conectar de forma segura ao apiserver junto com o cliente válido credenciais. Por exemplo, em uma implantação padrão do GKE, as credenciais do cliente fornecidos para o kubelet estão na forma de um certificado de cliente. Vejo bootstrapping TLS do kubelet para provisionamento automatizado de certificados de cliente kubelet.

Os pods que desejam se conectar ao apiserver podem fazê-lo com segurança, aproveitando conta de serviço para que o Kubernetes injetará automaticamente o certificado raiz público certificado e um token de portador válido no pod quando ele é instanciado. O serviço kubernetes (no namespace default) é configurado com um IP virtual endereço que é redirecionado (via kube-proxy) para o endpoint com HTTPS no apiserver.

Os componentes do control plane também se comunicam com o apiserver do cluster através da porta segura.

Como resultado, o modo de operação padrão para conexões do cluster (nodes e pods em execução nos Nodes) para o control plane é protegido por padrão e pode passar por redes não confiáveis ​​e/ou públicas.

Control Plane para o nó

Existem dois caminhos de comunicação primários do control plane (apiserver) para os nós. O primeiro é do apiserver para o processo do kubelet que é executado em cada nó no cluster. O segundo é do apiserver para qualquer nó, pod, ou serviço através da funcionalidade de proxy do apiserver.

apiserver para o kubelet

As conexões do apiserver ao kubelet são usadas para:

  • Buscar logs para pods.
  • Anexar (através de kubectl) pods em execução.
  • Fornecer a funcionalidade de encaminhamento de porta do kubelet.

Essas conexões terminam no endpoint HTTPS do kubelet. Por padrão, o apiserver não verifica o certificado de serviço do kubelet, o que torna a conexão sujeita a ataques man-in-the-middle, o que o torna inseguro para passar por redes não confiáveis ​​e / ou públicas.

Para verificar essa conexão, use a flag --kubelet-certificate-authority para fornecer o apiserver com um pacote de certificado raiz para usar e verificar o certificado de serviço da kubelet.

Se isso não for possível, use o SSH túnel entre o apiserver e kubelet se necessário para evitar a conexão ao longo de um rede não confiável ou pública.

Finalmente, Autenticação e/ou autorização do Kubelet deve ser ativado para proteger a API do kubelet.

apiserver para nós, pods e serviços

As conexões a partir do apiserver para um nó, pod ou serviço padrão para simples conexões HTTP não são autenticadas nem criptografadas. Eles podem ser executados em uma conexão HTTPS segura prefixando https: no nó, pod, ou nome do serviço no URL da API, mas eles não validarão o certificado fornecido pelo ponto de extremidade HTTPS, nem fornece credenciais de cliente, enquanto a conexão será criptografada, não fornecerá nenhuma garantia de integridade. Estas conexões não são atualmente seguras para serem usados por redes não confiáveis ​​e/ou públicas.

SSH Túnel

O Kubernetes suporta túneis SSH para proteger os caminhos de comunicação do control plane para os nós. Nesta configuração, o apiserver inicia um túnel SSH para cada nó no cluster (conectando ao servidor ssh escutando na porta 22) e passa todo o tráfego destinado a um kubelet, nó, pod ou serviço através do túnel. Este túnel garante que o tráfego não seja exposto fora da rede aos quais os nós estão sendo executados.

Atualmente, os túneis SSH estão obsoletos, portanto, você não deve optar por usá-los, a menos que saiba o que está fazendo. O serviço Konnectivity é um substituto para este canal de comunicação.

Konnectivity service

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [beta]

Como uma substituição aos túneis SSH, o serviço Konnectivity fornece proxy de nível TCP para a comunicação do control plane para o cluster. O serviço Konnectivity consiste em duas partes: o servidor Konnectivity na rede control plane e os agentes Konnectivity na rede dos nós. Os agentes Konnectivity iniciam conexões com o servidor Konnectivity e mantêm as conexões de rede. Depois de habilitar o serviço Konnectivity, todo o tráfego do control plane para os nós passa por essas conexões.

Veja a tarefa do Konnectivity para configurar o serviço Konnectivity no seu cluster.

3.2.3 - Conceitos sobre Cloud Controller Manager

O conceito do Cloud Controller Manager (CCM) (não confundir com o binário) foi originalmente criado para permitir que o código específico de provedor de nuvem e o núcleo do Kubernetes evoluíssem independentemente um do outro. O Cloud Controller Manager é executado junto com outros componentes principais, como o Kubernetes controller manager, o servidor de API e o scheduler. Também pode ser iniciado como um addon do Kubernetes, caso em que é executado em cima do Kubernetes.

O design do Cloud Controller Manager é baseado em um mecanismo de plug-in que permite que novos provedores de nuvem se integrem facilmente ao Kubernetes usando plug-ins. Existem planos para integrar novos provedores de nuvem no Kubernetes e para migrar provedores de nuvem que estão utilizando o modelo antigo para o novo modelo de CCM.

Este documento discute os conceitos por trás do Cloud Controller Manager e fornece detalhes sobre suas funções associadas.

Aqui está a arquitetura de um cluster Kubernetes sem o Cloud Controller Manager:

Pre CCM Kube Arch

Projeto de Arquitetura (Design)

No diagrama anterior, o Kubernetes e o provedor de nuvem são integrados através de vários componentes diferentes:

  • Kubelet
  • Kubernetes controller manager
  • Kubernetes API server

O CCM consolida toda a lógica que depende da nuvem dos três componentes anteriores para criar um único ponto de integração com a nuvem. A nova arquitetura com o CCM se parece com isso:

CCM Kube Arch

Componentes do CCM

O CCM separa algumas das funcionalidades do KCM (Kubernetes Controller Manager) e o executa como um processo separado. Especificamente, isso elimina os controladores no KCM que dependem da nuvem. O KCM tem os seguintes loops de controlador dependentes de nuvem:

  • Node controller
  • Volume controller
  • Route controller
  • Service controller

Na versão 1.9, o CCM executa os seguintes controladores da lista anterior:

  • Node controller
  • Route controller
  • Service controller

O plano original para suportar volumes usando o CCM era usar volumes Flex para suportar volumes plugáveis. No entanto, um esforço concorrente conhecido como CSI está sendo planejado para substituir o Flex.

Considerando essas dinâmicas, decidimos ter uma medida de intervalo intermediário até que o CSI esteja pronto.

Funções do CCM

O CCM herda suas funções de componentes do Kubernetes que são dependentes de um provedor de nuvem. Esta seção é estruturada com base nesses componentes.

1. Kubernetes Controller Manager

A maioria das funções do CCM é derivada do KCM. Conforme mencionado na seção anterior, o CCM executa os seguintes ciclos de controle:

  • Node Controller
  • Route Controller
  • Service Controller

Node Controller

O Node Controller é responsável por inicializar um nó obtendo informações sobre os nós em execução no cluster do provedor de nuvem. O Node Controller executa as seguintes funções:

  1. Inicializar um node com labels de região/zona específicos para a nuvem.
  2. Inicialize um node com detalhes de instância específicos da nuvem, por exemplo, tipo e tamanho.
  3. Obtenha os endereços de rede e o nome do host do node.
  4. No caso de um node não responder, verifique a nuvem para ver se o node foi excluído da nuvem. Se o node foi excluído da nuvem, exclua o objeto Node do Kubernetes.

Route Controller

O Route Controller é responsável por configurar as rotas na nuvem apropriadamente, de modo que os contêineres em diferentes nodes no cluster do Kubernetes possam se comunicar entre si. O Route Controller é aplicável apenas para clusters do Google Compute Engine.

Service controller

O Service controller é responsável por ouvir os eventos de criação, atualização e exclusão do serviço. Com base no estado atual dos serviços no Kubernetes, ele configura os balanceadores de carga da nuvem (como o ELB, o Google LB ou o Oracle Cloud Infrastrucutre LB) para refletir o estado dos serviços no Kubernetes. Além disso, garante que os back-ends de serviço para balanceadores de carga da nuvem estejam atualizados.

2. Kubelet

O Node Controller contém a funcionalidade dependente da nuvem do kubelet. Antes da introdução do CCM, o kubelet era responsável por inicializar um nó com detalhes específicos da nuvem, como endereços IP, rótulos de região / zona e informações de tipo de instância. A introdução do CCM mudou esta operação de inicialização do kubelet para o CCM.

Nesse novo modelo, o kubelet inicializa um nó sem informações específicas da nuvem. No entanto, ele adiciona uma marca (taint) ao nó recém-criado que torna o nó não programável até que o CCM inicialize o nó com informações específicas da nuvem. Em seguida, remove essa mancha (taint).

Mecanismo de plugins

O Cloud Controller Manager usa interfaces Go para permitir implementações de qualquer nuvem a ser conectada. Especificamente, ele usa a Interface CloudProvider definidaaqui.

A implementação dos quatro controladores compartilhados destacados acima, e algumas estruturas que ficam junto com a interface compartilhada do provedor de nuvem, permanecerão no núcleo do Kubernetes. Implementações específicas para provedores de nuvem serão construídas fora do núcleo e implementarão interfaces definidas no núcleo.

Para obter mais informações sobre o desenvolvimento de plug-ins, consulteDesenvolvendo o Cloud Controller Manager.

Autorização

Esta seção divide o acesso necessário em vários objetos da API pelo CCM para executar suas operações.

Node Controller

O Node Controller só funciona com objetos Node. Ele requer acesso total para obter, listar, criar, atualizar, corrigir, assistir e excluir objetos Node.

v1/Node:

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

Rote Controller

O Rote Controller escuta a criação do objeto Node e configura as rotas apropriadamente. Isso requer acesso a objetos Node.

v1/Node:

  • Get

Service Controller

O Service Controller escuta eventos de criação, atualização e exclusão de objeto de serviço e, em seguida, configura pontos de extremidade para esses serviços de forma apropriada.

Para acessar os Serviços, é necessário listar e monitorar o acesso. Para atualizar os Serviços, ele requer patch e atualização de acesso.

Para configurar endpoints para os Serviços, é necessário acesso para criar, listar, obter, assistir e atualizar.

v1/Service:

  • List
  • Get
  • Watch
  • Patch
  • Update

Outros

A implementação do núcleo do CCM requer acesso para criar eventos e, para garantir a operação segura, requer acesso para criar ServiceAccounts.

v1/Event:

  • Create
  • Patch
  • Update

v1/ServiceAccount:

  • Create

O RBAC ClusterRole para o CCM se parece com isso:

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

Implementações de Provedores de Nuvem

Os seguintes provedores de nuvem implementaram CCMs:

Administração de Cluster

Voce vai encontrar instruções completas para configurar e executar o CCM aqui.

3.2.4 - Controladores

Em robótica e automação um control loop, ou em português ciclo de controle, é um ciclo não terminado que regula o estado de um sistema.

Um exemplo de ciclo de controle é um termostato de uma sala.

Quando você define a temperatura, isso indica ao termostato sobre o seu estado desejado. A temperatura ambiente real é o estado atual. O termostato atua de forma a trazer o estado atual mais perto do estado desejado, ligando ou desligando o equipamento.

No Kubernetes, controladores são ciclos de controle que observam o estado do seu cluster, e então fazer ou requisitar mudanças onde necessário. Cada controlador tenta mover o estado atual do cluster mais perto do estado desejado.

Padrão Controlador (Controller pattern)

Um controlador rastreia pelo menos um tipo de recurso Kubernetes. Estes objetos têm um campo spec que representa o estado desejado. O(s) controlador(es) para aquele recurso são responsáveis por trazer o estado atual mais perto do estado desejado.

O controlador pode executar uma ação ele próprio, ou, o que é mais comum, no Kubernetes, o controlador envia uma mensagem para o API server (servidor de API) que tem efeitos colaterais úteis. Você vai ver exemplos disto abaixo.

Controlador via API server

O controlador Job é um exemplo de um controlador Kubernetes embutido. Controladores embutidos gerem estados através da interação com o cluster API server.

Job é um recurso do Kubernetes que é executado em um Pod, ou talvez vários Pods, com o objetivo de executar uma tarefa e depois parar.

(Uma vez agendado, objetos Pod passam a fazer parte do estado desejado para um kubelet.

Quando o controlador Job observa uma nova tarefa ele garante que, algures no seu cluster, os kubelets num conjunto de nós (Nodes) estão correndo o número correto de Pods para completar o trabalho. O controlador Job não corre Pods ou containers ele próprio. Em vez disso, o controlador Job informa o API server para criar ou remover Pods. Outros componentes do plano de controle (control plane) atuam na nova informação (existem novos Pods para serem agendados e executados), e eventualmente o trabalho é feito.

Após ter criado um novo Job, o estado desejado é que esse Job seja completado. O controlador Job faz com que o estado atual para esse Job esteja mais perto do seu estado desejado: criando Pods que fazem o trabalho desejado para esse Job para que o Job fique mais perto de ser completado.

Controladores também atualizam os objetos que os configuram. Por exemplo: assim que o trabalho de um Job está completo, o controlador Job atualiza esse objeto Job para o marcar como Finished (terminado).

(Isto é um pouco como alguns termostatos desligam uma luz para indicar que a temperatura da sala está agora na temperatura que foi introduzida).

Controle direto

Em contraste com Job, alguns controladores necessitam de efetuar mudanças fora do cluster.

Por exemplo, se usar um ciclo de controle para garantir que existem Nodes suficientes no seu cluster, então esse controlador necessita de algo exterior ao cluster atual para configurar novos Nodes quando necessário.

Controladores que interagem com estados externos encontram o seu estado desejado a partir do API server, e então comunicam diretamente com o sistema externo para trazer o estado atual mais próximo do desejado.

(Existe um controlador que escala horizontalmente nós no seu cluster. Veja Escalamento automático do cluster)

Estado desejado versus atual

Kubernetes tem uma visão cloud-native de sistemas e é capaz de manipular mudanças constantes.

O seu cluster pode mudar em qualquer momento à medida que as ações acontecem e os ciclos de controle corrigem falhas automaticamente. Isto significa que, potencialmente, o seu cluster nunca atinge um estado estável.

Enquanto os controladores no seu cluster estiverem rodando e forem capazes de fazer alterações úteis, não importa se o estado é estável ou se é instável.

Design

Como um princípio do seu desenho, o Kubernetes usa muitos controladores onde cada um gerencia um aspecto particular do estado do cluster. Comumente, um particular ciclo de controle (controlador) usa uma espécie de recurso como o seu estado desejado, e tem uma espécie diferente de recurso que o mesmo gere para garantir que esse estado desejado é cumprido.

É útil que haja controladores simples em vez de um conjunto monolítico de ciclos de controle que estão interligados. Controladores podem falhar, então o Kubernetes foi desenhado para permitir isso.

Por exemplo: um controlador de Jobs rastreia objetos Job (para descobrir novos trabalhos) e objetos Pod (para correr o Jobs, e então ver quando o trabalho termina). Neste caso outra coisa cria os Jobs, enquanto o controlador Job cria Pods.

Formas de rodar controladores

O Kubernetes vem com um conjunto de controladores embutidos que correm dentro do kube-controller-manager. Estes controladores embutidos providenciam comportamentos centrais importantes.

O controlador Deployment e o controlador Job são exemplos de controladores que veem como parte do próprio Kubernetes (controladores "embutidos"). O Kubernetes deixa você correr o plano de controle resiliente, para que se qualquer um dos controladores embutidos falhar, outra parte do plano de controle assume o trabalho.

Pode encontrar controladores fora do plano de controle, para extender o Kubernetes. Ou, se quiser, pode escrever um novo controlador você mesmo. Pode correr o seu próprio controlador como um conjunto de Pods, ou externo ao Kubernetes. O que encaixa melhor vai depender no que esse controlador faz em particular.

Próximos passos

3.3 - Contêineres

Tecnologia para empacotar aplicações com suas dependências em tempo de execução

Cada contêiner executado é repetível; a padronização de ter dependências incluídas significa que você obtém o mesmo comportamento onde quer que você execute.

Os contêineres separam os aplicativos da infraestrutura de host subjacente. Isso torna a implantação mais fácil em diferentes ambientes de nuvem ou sistema operacional.

Imagem de contêiner

Uma imagem de contêiner é um pacote de software pronto para executar, contendo tudo que é preciso para executar uma aplicação: o código e o agente de execução necessário, aplicação, bibliotecas do sistema e valores padrões para qualquer configuração essencial.

Por design, um contêiner é imutável: você não pode mudar o código de um contêiner que já está executando. Se você tem uma aplicação conteinerizada e quer fazer mudanças, você precisa construir uma nova imagem que inclui a mudança, e recriar o contêiner para iniciar a partir da imagem atualizada.

Agente de execução de contêiner

O agente de execução (runtime) de contêiner é o software responsável por executar os contêineres.

O Kubernetes suporta diversos agentes de execução de contêineres: Docker, containerd, CRI-O, e qualquer implementação do Kubernetes CRI (Container Runtime Interface).

Próximos passos

3.3.1 - Imagens

Uma imagem de contêiner representa dados binários que encapsulam uma aplicação e todas as suas dependências de software. As imagens de contêiner são pacotes de software executáveis que podem ser executados de forma autônoma e que fazem suposições muito bem definidas sobre seu agente de execução do ambiente.

Normalmente, você cria uma imagem de contêiner da sua aplicação e a envia para um registro antes de fazer referência a ela em um Pod

Esta página fornece um resumo sobre o conceito de imagem de contêiner.

Nomes das imagens

As imagens de contêiner geralmente recebem um nome como pause, exemplo/meuconteiner, ou kube-apiserver. As imagens também podem incluir um hostname de algum registro; por exemplo: exemplo.registro.ficticio/nomeimagem, e um possível número de porta; por exemplo: exemplo.registro.ficticio:10443/nomeimagem.

Se você não especificar um hostname de registro, o Kubernetes presumirá que você se refere ao registro público do Docker.

Após a parte do nome da imagem, você pode adicionar uma tag (como também usar com comandos como docker e podman). As tags permitem identificar diferentes versões da mesma série de imagens.

Tags de imagem consistem em letras maiúsculas e minúsculas, dígitos, sublinhados (_), pontos (.) e travessões ( -). Existem regras adicionais sobre onde você pode colocar o separador caracteres (_,- e .) dentro de uma tag de imagem. Se você não especificar uma tag, o Kubernetes presumirá que você se refere à tag latest (mais recente).

Atualizando imagens

A política padrão de pull é IfNotPresent a qual faz com que o kubelet ignore o processo de pull da imagem, caso a mesma já exista. Se você prefere sempre forçar o processo de pull, você pode seguir uma das opções abaixo:

  • defina a imagePullPolicy do contêiner para Always.
  • omita imagePullPolicy e use: latest como a tag para a imagem a ser usada.
  • omita o imagePullPolicy e a tag da imagem a ser usada.
  • habilite o AlwaysPullImages controlador de admissão.

Quando imagePullPolicy é definido sem um valor específico, ele também é definido como Always.

Multiarquitetura de imagens com índice de imagens

Além de fornecer o binário das imagens, um registro de contêiner também pode servir um índice de imagem do contêiner. Um índice de imagem pode apontar para múltiplos manifestos da imagem para versões específicas de arquitetura de um contêiner. A ideia é que você possa ter um nome para uma imagem (por exemplo: pause, exemple/meuconteiner, kube-apiserver) e permitir que diferentes sistemas busquem o binário da imagem correta para a arquitetura de máquina que estão usando.

O próprio Kubernetes normalmente nomeia as imagens de contêiner com o sufixo -$(ARCH). Para retrocompatibilidade, gere as imagens mais antigas com sufixos. A ideia é gerar a imagem pause que tem o manifesto para todas as arquiteturas e pause-amd64 que é retrocompatível com as configurações anteriores ou arquivos YAML que podem ter codificado as imagens com sufixos.

Usando um registro privado

Os registros privados podem exigir chaves para acessar as imagens deles. As credenciais podem ser fornecidas de várias maneiras:

  • Configurando nós para autenticação em um registro privado
    • todos os pods podem ler qualquer registro privado configurado
    • requer configuração de nó pelo administrador do cluster
  • Imagens pré-obtidas
    • todos os pods podem usar qualquer imagem armazenada em cache em um nó
    • requer acesso root a todos os nós para configurar
  • Especificando ImagePullSecrets em um Pod
    • apenas pods que fornecem chaves próprias podem acessar o registro privado
  • Extensões locais ou específicas do fornecedor
    • se estiver usando uma configuração de nó personalizado, você (ou seu provedor de nuvem) pode implementar seu mecanismo para autenticar o nó ao registro do contêiner.

Essas opções são explicadas com mais detalhes abaixo.

Configurando nós para autenticação em um registro privado

Se você executar o Docker em seus nós, poderá configurar o contêiner runtime do Docker para autenticação em um registro de contêiner privado.

Essa abordagem é adequada se você puder controlar a configuração do nó.

Docker armazena chaves de registros privados no arquivo $HOME/.dockercfg ou $HOME/.docker/config.json. Se você colocar o mesmo arquivo na lista de caminhos de pesquisa abaixo, o kubelet o usa como provedor de credenciais ao obter imagens.

  • {--root-dir:-/var/lib/kubelet}/config.json
  • {cwd of kubelet}/config.json
  • ${HOME}/.docker/config.json
  • /.docker/config.json
  • {--root-dir:-/var/lib/kubelet}/.dockercfg
  • {cwd of kubelet}/.dockercfg
  • ${HOME}/.dockercfg
  • /.dockercfg

Aqui estão as etapas recomendadas para configurar seus nós para usar um registro privado. Neste exemplo, execute-os em seu desktop/laptop:

  1. Execute docker login [servidor] para cada conjunto de credenciais que deseja usar. Isso atualiza o $HOME/.docker/config.json em seu PC.
  2. Visualize $HOME/.docker/config.json em um editor para garantir que contém apenas as credenciais que você deseja usar.
  3. Obtenha uma lista de seus nós; por exemplo:
    • se você quiser os nomes: nodes=$( kubectl get nodes -o jsonpath='{range.items[*].metadata}{.name} {end}' )
    • se você deseja obter os endereços IP: nodes=$( kubectl get nodes -o jsonpath='{range .items[*].status.addresses[?(@.type=="ExternalIP")]}{.address} {end}' )
  4. Copie seu .docker/config.json local para uma das listas de caminhos de busca acima.
    • por exemplo, para testar isso: for n in $nodes; do scp ~/.docker/config.json root@"$n":/var/lib/kubelet/config.json; done

Verifique se está funcionando criando um pod que usa uma imagem privada; por exemplo:

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: private-image-test-1
spec:
  containers:
    - name: uses-private-image
      image: $PRIVATE_IMAGE_NAME
      imagePullPolicy: Always
      command: [ "echo", "SUCCESS" ]
EOF
pod/private-image-test-1 created

Se tudo estiver funcionando, então, após algum tempo, você pode executar:

kubectl logs private-image-test-1

e veja o resultado do comando:

SUCCESS

Se você suspeitar que o comando falhou, você pode executar:

kubectl describe pods/private-image-test-1 | grep 'Failed'

Em caso de falha, a saída é semelhante a:

  Fri, 26 Jun 2015 15:36:13 -0700    Fri, 26 Jun 2015 15:39:13 -0700    19    {kubelet node-i2hq}    spec.containers{uses-private-image}    failed        Failed to pull image "user/privaterepo:v1": Error: image user/privaterepo:v1 not found

Você deve garantir que todos os nós no cluster tenham o mesmo .docker/config.json. Caso contrário, os pods serão executados com sucesso em alguns nós e falharão em outros. Por exemplo, se você usar o escalonamento automático de nós, cada modelo de instância precisa incluir o .docker/config.json ou montar um drive que o contenha.

Todos os pods terão premissão de leitura às imagens em qualquer registro privado, uma vez que as chaves privadas do registro são adicionadas ao .docker/config.json.

Imagens pré-obtidas

Por padrão, o kubelet tenta realizar um "pull" para cada imagem do registro especificado. No entanto, se a propriedade imagePullPolicy do contêiner for definida como IfNotPresent ou Never, em seguida, uma imagem local é usada (preferencial ou exclusivamente, respectivamente).

Se você quiser usar imagens pré-obtidas como um substituto para a autenticação do registro, você deve garantir que todos os nós no cluster tenham as mesmas imagens pré-obtidas.

Isso pode ser usado para pré-carregar certas imagens com o intuíto de aumentar a velocidade ou como uma alternativa para autenticação em um registro privado.

Todos os pods terão permissão de leitura a quaisquer imagens pré-obtidas.

Especificando imagePullSecrets em um pod

O Kubernetes oferece suporte à especificação de chaves de registro de imagem de contêiner em um pod.

Criando um segredo com Docker config

Execute o seguinte comando, substituindo as palavras em maiúsculas com os valores apropriados:

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

Se você já tem um arquivo de credenciais do Docker, em vez de usar o comando acima, você pode importar o arquivo de credenciais como um Kubernetes Secrets. Criar um segredo com base nas credenciais Docker existentes explica como configurar isso.

Isso é particularmente útil se você estiver usando vários registros privados de contêineres, como kubectl create secret docker-registry cria um Segredo que só funciona com um único registro privado.

Referenciando um imagePullSecrets em um pod

Agora, você pode criar pods que fazem referência a esse segredo adicionando uma seção imagePullSecrets na definição de Pod.

Por exemplo:

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

Isso precisa ser feito para cada pod que está usando um registro privado.

No entanto, a configuração deste campo pode ser automatizada definindo o imagePullSecrets em um recurso de ServiceAccount.

Verifique Adicionar ImagePullSecrets a uma conta de serviço para obter instruções detalhadas.

Você pode usar isso em conjunto com um .docker / config.json por nó. As credenciais serão mescladas.

Casos de uso

Existem várias soluções para configurar registros privados. Aqui estão alguns casos de uso comuns e soluções sugeridas.

  1. Cluster executando apenas imagens não proprietárias (por exemplo, código aberto). Não há necessidade de ocultar imagens.
    • Use imagens públicas no Docker hub.
      • Nenhuma configuração necessária.
      • Alguns provedores de nuvem armazenam em cache ou espelham automaticamente imagens públicas, o que melhora a disponibilidade e reduz o tempo para extrair imagens.
  2. Cluster executando algumas imagens proprietárias que devem ser ocultadas para quem está fora da empresa, mas visível para todos os usuários do cluster.
    • Use um registro Docker privado hospedado.
      • Pode ser hospedado no Docker Hub ou em outro lugar.
      • Configure manualmente .docker/config.json em cada nó conforme descrito acima.
    • Ou execute um registro privado interno atrás de seu firewall com permissão de leitura.
      • Nenhuma configuração do Kubernetes é necessária.
    • Use um serviço de registro de imagem de contêiner que controla o acesso à imagem
      • Funcionará melhor com o escalonamento automático do cluster do que com a configuração manual de nós.
    • Ou, em um cluster onde alterar a configuração do nó é inconveniente, use imagePullSecrets.
  3. Cluster com imagens proprietárias, algumas das quais requerem controle de acesso mais rígido.
    • Certifique-se de que o controlador de admissão AlwaysPullImages está ativo. Caso contrário, todos os pods têm potencialmente acesso a todas as imagens.
    • Mova dados confidenciais para um recurso "secreto", em vez de empacotá-los em uma imagem.
  4. Um cluster multilocatário em que cada locatário precisa de seu próprio registro privado.
    • Certifique-se de que o controlador de admissão AlwaysPullImages está ativo. Caso contrário, todos os Pods de todos os locatários terão potencialmente acesso a todas as imagens.
    • Execute um registro privado com autorização necessária.
    • Gere credenciais de registro para cada locatário, coloque em segredo e preencha o segredo para cada namespace de locatário.
    • O locatário adiciona esse segredo a imagePullSecrets de cada namespace.

Se precisar de acesso a vários registros, você pode criar um segredo para cada registro. O Kubelet mesclará qualquer imagePullSecrets em um único .docker/config.json virtual

Próximos passos

3.3.2 - Ambiente de Contêiner

Essa página descreve os recursos disponíveis para contêineres no ambiente de contêiner.

Ambiente de contêiner

O ambiente de contêiner do Kubernetes fornece recursos importantes para contêineres:

  • Um sistema de arquivos, que é a combinação de uma imagem e um ou mais volumes.
  • Informação sobre o contêiner propriamente.
  • Informação sobre outros objetos no cluster.

Informação de contêiner

O hostname de um contêiner é o nome do Pod em que o contêiner está executando. Isso é disponibilizado através do comando hostname ou da função gethostname chamada na libc.

O nome do Pod e o Namespace são expostos como variáveis de ambiente através de um mecanismo chamado downward API.

Variáveis de ambiente definidas pelo usuário a partir da definição do Pod também são disponíveis para o contêiner, assim como qualquer variável de ambiente especificada estáticamente na imagem Docker.

Informação do cluster

Uma lista de todos os serviços que estão executando quando um contêiner foi criado é disponibilizada para o contêiner como variáveis de ambiente. Essas variáveis de ambiente são compatíveis com a funcionalidade docker link do Docker.

Para um serviço nomeado foo que mapeia para um contêiner nomeado bar, as seguintes variáveis são definidas:

FOO_SERVICE_HOST=<o host em que o serviço está executando>
FOO_SERVICE_PORT=<a porta em que o serviço está executando>

Serviços possuem endereço IP dedicado e são disponibilizados para o contêiner via DNS, se possuírem DNS addon habilitado.

Próximos passos

3.3.3 - Classes de execução

FEATURE STATE: Kubernetes v1.20 [stable]

Essa página descreve o recurso RuntimeClass e a seleção do mecanismo do agente de execução.

RuntimeClass é uma funcionalidade para selecionar as configurações do agente de execução do contêiner. A configuração do agente de execução de contêineres é usada para executar os contêineres de um Pod.

Motivação

Você pode configurar um RuntimeClass diferente entre os diferentes Pods para prover um equilíbrio entre performance versus segurança. Por exemplo, se parte de sua carga de trabalho necessita de um alto nível de garantia de segurança da informação, você pode optar em executar esses Pods em um agente de execução que usa virtualização de hardware. Você então terá o benefício do isolamento extra de um agente de execução alternativo, ao custo de uma latência adicional.

Você pode ainda usar um RuntimeClass para executar diferentes Pods com o mesmo agente de execução de contêineres mas com diferentes configurações.

Configuração

  1. Configure a implementação do CRI nos nós (depende do agente de execução)
  2. Crie o recurso RuntimeClass correspondente.

1. Configure a implementação do CRI nos nós

As configurações disponíveis através do RuntimeClass sáo dependentes da implementação do Container Runtime Interface (Container runtime interface (CRI)). Veja a documentação correspondente abaixo para a sua implementação CRI para verificar como configurar.

As configurações possuem um nome handler correspondente, referenciado pelo RuntimeClass. Esse nome deve ser um valor DNS 1123 válido (letras, números e o carácter -).

2. Crie o recurso RuntimeClass correspondente

As etapas de configuração no passo 1 devem todas estar associadas a um nome para o campo handler que identifica a configuração. Para cada um, crie o objeto RuntimeClass correspondente.

O recurso RuntimeClass atualmente possui apenas 2 campos significativos: o nome do RuntimeClass (metadata.name) e o agente (handler). A definição do objeto se parece conforme a seguir:

apiVersion: node.k8s.io/v1  # RuntimeClass é definido no grupo de API node.k8s.io
kind: RuntimeClass
metadata:
  name: myclass  # O nome que o RuntimeClass será chamado como
  # RuntimeClass é um recurso global, e não possui namespace.
handler: myconfiguration  # Nome da configuração CRI correspondente

O nome de um objeto RuntimeClass deve ser um nome de subdomínio DNS válido.

Uso

Uma vez que as classes de execução estão configuradas no cluster, usar elas é relativamente simples. Especifique um runtimeClassName na especificação do Pod. Por exemplo:

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

Isso irá instruir o kubelet a usar o RuntimeClass nomeado acima (myclass) para esse Pod. Se o nome do RuntimeClass não existir, ou o CRI não puder executar a solicitação, o Pod entrará na fase final Failed. Procure por um evento correspondente para uma mensagem de erro.

Se nenhum runtimeClassName for especificado, o RuntimeHandler padrão será utilizado, que é equivalente ao comportamento quando a funcionalidade de RuntimeClass está desativada.

Configuração do CRI

Para maiores detalhes de configuração dos agentes de execução CRI, veja instalação do CRI.

dockershim

O CRI dockershim embutido no Kubernetes não suporta outros agentes de execução.

containerd

Agentes de execução são configurados através da configuração do containerd em /etc/containerd/config.toml. Agentes válidos são configurados sob a seção de runtimes:

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

Veja a documentação de configuração do containerd para maiores detalhes: https://github.com/containerd/cri/blob/master/docs/config.md

CRI-O

Agentes de execução são configurados através da configuração do CRI-O em /etc/crio/crio.conf. Agentes válidos são configurados na seção crio.runtime table:

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

Veja a documentação de configuração do CRI-O para maiores detalhes.

Associação

FEATURE STATE: Kubernetes v1.16 [beta]

Ao especificar o campo scheduling para um RuntimeClass, você pode colocar limites e garantir que os Pods executando dentro de uma RuntimeClass sejam associados a nós que suportem eles. Se o scheduling não estiver configurado, assume-se que esse RuntimeClass é suportado por todos os nós.

Para garantir que os Pods sejam executados em um nó que suporte um RuntimeClass específico, aquele conjunto de nós deve possuir uma marca/label padrão que é selecionado pelo campo runtimeclass.scheduling.nodeSelector. O nodeSelector do RuntimeClass é combinado com o nodeSelector do Pod em tempo de admissão, obtendo a intersecção do conjunto de nós selecionado por cada. Se existir um conflito, o pod será rejeitado.

Se os nós suportados possuírem marcação de restrição para prevenir outros Pods com uma classe de execução diferente de executar no nó, você pode adicionar o campo tolerations ao objeto RuntimeClass. Assim como com o nodeSelector, o tolerations é combinado com o campo tolerations do Pod em tempo de admissão, efetivamente pegando a intersecção do conjunto de nós aplicáveis para cada.

Para saber mais sobre a configuração de seleção de nós e tolerâncias, veja Associando Pods a Nós.

Sobrecarga de Pods

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [beta]

Você pode especificar os recursos extra que estão associados à execução de um Pod. Declarar esses recursos extra permite ao cluster (incluindo o agendador/scheduler de pods) contabilizar por esses recursos quando estiver decidindo sobre Pods e recursos. Para usar a contabilização desses recursos extras, você deve estar com o feature gate PodOverhead habilitado (ele já está habilitado por padrão).

Os recursos extras utilizados são especificados no objeto RuntimeClass através do campo overhead. Ao usar esses campos, você especifica o uso extra de recursos necessários para executar Pods utilizando-se desse Runtimeclass e assim contabilizar esses recursos para o Kubernetes.

Próximos passos

3.3.4 - Hooks de Ciclo de Vida do Contêiner

Essa página descreve como os contêineres gerenciados pelo kubelet podem usar a estrutura de hook de ciclo de vida do contêiner para executar código acionado por eventos durante seu ciclo de vida de gerenciamento.

Visão Geral

Análogo a muitas estruturas de linguagem de programação que tem hooks de ciclo de vida de componentes, como angular, o Kubernetes fornece aos contêineres hooks de ciclo de vida. Os hooks permitem que os contêineres estejam cientes dos eventos em seu ciclo de vida de gerenciamento e executem código implementado em um manipulador quando o hook de ciclo de vida correspondente é executado.

Hooks do contêiner

Existem dois hooks que são expostos para os contêiners:

PostStart

Este hook é executado imediatamente após um contêiner ser criado. Entretanto, não há garantia que o hook será executado antes do ENTRYPOINT do contêiner. Nenhum parâmetro é passado para o manipulador.

PreStop

Esse hook é chamado imediatamente antes de um contêiner ser encerrado devido a uma solicitação de API ou um gerenciamento de evento como liveness/startup probe failure, preemption, resource contention e outros. Uma chamada ao hook PreStop falha se o contêiner já está em um estado finalizado ou concluído e o hook deve ser concluído antes que o sinal TERM seja enviado para parar o contêiner. A contagem regressiva do período de tolerância de término do Pod começa antes que o hook PreStop seja executado, portanto, independentemente do resultado do manipulador, o contêiner será encerrado dentro do período de tolerância de encerramento do Pod. Nenhum parâmetro é passado para o manipulador.

Uma descrição mais detalhada do comportamento de término pode ser encontrada em Término de Pods.

Implementações de manipulador de hook

Os contêineres podem acessar um hook implementando e registrando um manipulador para esse hook. Existem dois tipos de manipuladores de hooks que podem ser implementados para contêineres:

  • Exec - Executa um comando específico, como pre-stop.sh, dentro dos cgroups e Namespaces do contêiner.
  • HTTP - Executa uma requisição HTTP em um endpoint específico do contêiner.

Execução do manipulador de hook

Quando um hook de gerenciamento de ciclo de vida do contêiner é chamado, o sistema de gerenciamento do Kubernetes executa o manipulador de acordo com a ação do hook, httpGet e tcpSocket são executados pelo processo kubelet e exec é executado pelo contêiner.

As chamadas do manipulador do hook são síncronas no contexto do Pod que contém o contêiner. Isso significa que para um hook PostStart, o ENTRYPOINT do contêiner e o hook disparam de forma assíncrona. No entanto, se o hook demorar muito para ser executado ou travar, o contêiner não consegue atingir o estado running.

Os hooks PreStop não são executados de forma assíncrona a partir do sinal para parar o contêiner, o hook precisa finalizar a sua execução antes que o sinal TERM possa ser enviado. Se um hook PreStop travar durante a execução, a fase do Pod será Terminating e permanecerá até que o Pod seja morto após seu terminationGracePeriodSeconds expirar. Esse período de tolerância se aplica ao tempo total necessário para o hook PreStopexecutar e para o contêiner parar normalmente. Se por exemplo, o terminationGracePeriodSeconds é 60, e o hook leva 55 segundos para ser concluído, e o contêiner leva 10 segundos para parar normalmente após receber o sinal, então o contêiner será morto antes que possa parar normalmente, uma vez que o terminationGracePeriodSeconds é menor que o tempo total (55 + 10) que é necessário para que essas duas coisas aconteçam.

Se um hook PostStart ou PreStop falhar, ele mata o contêiner.

Os usuários devem tornar seus hooks o mais leve possíveis. Há casos, no entanto, em que comandos de longa duração fazem sentido, como ao salvar o estado antes de parar um contêiner.

Garantias de entrega de hooks

A entrega do hook é destinada a acontecer pelo menos uma vez, o que quer dizer que um hook pode ser chamado várias vezes para qualquer evento, como para PostStart ou PreStop. Depende da implementação do hook lidar com isso corretamente.

Geralmente, apenas entregas únicas são feitas. Se, por exemplo, um receptor de hook HTTP estiver inativo e não puder receber tráfego, não há tentativa de reenviar. Em alguns casos raros, no entanto, pode ocorrer uma entrega dupla. Por exemplo, se um kubelet reiniciar no meio do envio de um hook, o hook pode ser reenviado depois que o kubelet voltar a funcionar.

Depurando manipuladores de hooks

Os logs para um manipulador de hook não são expostos em eventos de Pod. Se um manipulador falhar por algum motivo, ele transmitirá um evento. Para PostStart é o evento FailedPostStartHook e para PreStop é o evento FailedPreStopHook. Você pode ver esses eventos executando kubectl describe pod <nome_do_pod>. Aqui está um exemplo de saída de eventos da execução deste comando:

Events:
  FirstSeen  LastSeen  Count  From                                                   SubObjectPath          Type      Reason               Message
  ---------  --------  -----  ----                                                   -------------          --------  ------               -------
  1m         1m        1      {default-scheduler }                                                          Normal    Scheduled            Successfully assigned test-1730497541-cq1d2 to gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Pulling              pulling image "test:1.0"
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Created              Created container with docker id 5c6a256a2567; Security:[seccomp=unconfined]
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Pulled               Successfully pulled image "test:1.0"
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Started              Started container with docker id 5c6a256a2567
  38s        38s       1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Killing              Killing container with docker id 5c6a256a2567: PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1
  37s        37s       1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Killing              Killing container with docker id 8df9fdfd7054: PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1
  38s        37s       2      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}                         Warning   FailedSync           Error syncing pod, skipping: failed to "StartContainer" for "main" with RunContainerError: "PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1"
  1m         22s       2      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Warning   FailedPostStartHook

Próximos passos

3.4 - Serviços, balanceamento de carga e conectividade

Conceitos e recursos por trás da conectividade no Kubernetes.

A conectividade do Kubernetes trata quatro preocupações:

  • Contêineres em um Pod se comunicam via interface loopback.
  • A conectividade do cluster provê a comunicação entre diferentes Pods.
  • O recurso de Service permite a você expor uma aplicação executando em um Pod, de forma a ser alcançável de fora de seu cluster.
  • Você também pode usar os Services para publicar serviços de consumo interno do seu cluster.

3.4.1 - Políticas de rede

Se você deseja controlar o fluxo do tráfego de rede no nível do endereço IP ou de portas TCP e UDP (camadas OSI 3 e 4) então você deve considerar usar Políticas de rede (NetworkPolicies) do Kubernetes para aplicações no seu cluster. NetworkPolicy é um objeto focado em aplicações/experiência do desenvolvedor que permite especificar como é permitido a um pod comunicar-se com várias "entidades" de rede.

As entidades que um Pod pode se comunicar são identificadas através de uma combinação dos 3 identificadores à seguir:

  1. Outros pods que são permitidos (exceção: um pod não pode bloquear a si próprio)
  2. Namespaces que são permitidos
  3. Blocos de IP (exceção: o tráfego de e para o nó que um Pod está executando sempre é permitido, independentemente do endereço IP do Pod ou do Nó)

Quando definimos uma política de rede baseada em pod ou namespace, utiliza-se um selector para especificar qual tráfego é permitido de e para o(s) Pod(s) que correspondem ao seletor.

Quando uma política de redes baseada em IP é criada, nós definimos a política baseada em blocos de IP (faixas CIDR).

Pré requisitos

As políticas de rede são implementadas pelo plugin de redes. Para usar uma política de redes, você deve usar uma solução de redes que suporte o objeto NetworkPolicy. A criação de um objeto NetworkPolicy sem um controlador que implemente essas regras não tem efeito.

Pods isolados e não isolados

Por padrão, pods não são isolados; eles aceitam tráfego de qualquer origem.

Os pods tornam-se isolados ao existir uma NetworkPolicy que selecione eles. Uma vez que exista qualquer NetworkPolicy no namespace selecionando um pod em específico, aquele pod irá rejeitar qualquer conexão não permitida por qualquer NetworkPolicy. (Outros pod no mesmo namespace que não são selecionados por nenhuma outra NetworkPolicy irão continuar aceitando todo tráfego de rede.)

As políticas de rede não conflitam; elas são aditivas. Se qualquer política selecionar um pod, o pod torna-se restrito ao que é permitido pela união das regras de entrada/saída de tráfego definidas nas políticas. Assim, a ordem de avaliação não afeta o resultado da política.

Para o fluxo de rede entre dois pods ser permitido, tanto a política de saída no pod de origem e a política de entrada no pod de destino devem permitir o tráfego. Se a política de saída na origem, ou a política de entrada no destino negar o tráfego, o tráfego será bloqueado.

O recurso NetworkPolicy

Veja a referência NetworkPolicy para uma definição completa do recurso.

Uma NetworkPolicy de exemplo é similar ao abaixo:

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: test-network-policy
  namespace: default
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      role: db
  policyTypes:
  - Ingress
  - Egress
  ingress:
  - from:
    - ipBlock:
        cidr: 172.17.0.0/16
        except:
        - 172.17.1.0/24
    - namespaceSelector:
        matchLabels:
          project: myproject
    - podSelector:
        matchLabels:
          role: frontend
    ports:
    - protocol: TCP
      port: 6379
  egress:
  - to:
    - ipBlock:
        cidr: 10.0.0.0/24
    ports:
    - protocol: TCP
      port: 5978

Campos obrigatórios: Assim como todas as outras configurações do Kubernetes, uma NetworkPolicy necessita dos campos apiVersion, kind e metadata. Para maiores informações sobre trabalhar com arquivos de configuração, veja Configurando containeres usando ConfigMap, e Gerenciamento de objetos.

spec: A spec contém todas as informações necessárias para definir uma política de redes em um namespace.

podSelector: Cada NetworkPolicy inclui um podSelector que seleciona o grupo de pods que a política se aplica. A política acima seleciona os pods com a label "role=db". Um podSelector vazio seleciona todos os pods no namespace.

policyTypes: Cada NetworkPolicy inclui uma lista de policyTypes que pode incluir Ingress, Egress ou ambos. O campo policyTypes indica se a política se aplica ao tráfego de entrada com destino aos pods selecionados, o tráfego de saída com origem dos pods selecionados ou ambos. Se nenhum policyType for definido então por padrão o tipo Ingress será sempre utilizado, e o tipo Egress será configurado apenas se o objeto contiver alguma regra de saída. (campo egress a seguir).

ingress: Cada NetworkPolicy pode incluir uma lista de regras de entrada permitidas através do campo ingress. Cada regra permite o tráfego que corresponde simultaneamente às sessões from (de) e ports (portas). A política de exemplo acima contém uma regra simples, que corresponde ao tráfego em uma única porta, de uma das três origens definidas, sendo a primeira definida via ipBlock, a segunda via namespaceSelector e a terceira via podSelector.

egress: Cada política pode incluir uma lista de regras de regras de saída permitidas através do campo egress. Cada regra permite o tráfego que corresponde simultaneamente às sessões to (para) e ports (portas). A política de exemplo acima contém uma regra simples, que corresponde ao tráfego destinado a uma porta em qualquer destino pertencente à faixa de IPs em 10.0.0.0/24.

Então a NetworkPolicy acima:

  1. Isola os pods no namespace "default" com a label "role=db" para ambos os tráfegos de entrada e saída (se eles ainda não estavam isolados)

  2. (Regras de entrada/ingress) permite conexões para todos os pods no namespace "default" com a label "role=db" na porta TCP 6379 de:

    • qualquer pod no namespace "default" com a label "role=frontend"
    • qualquer pod em um namespace que tenha a label "project=myproject" (aqui cabe ressaltar que o namespace que deve ter a label e não os pods dentro desse namespace)
    • IPs dentro das faixas 172.17.0.0–172.17.0.255 e 172.17.2.0–172.17.255.255 (ex.:, toda 172.17.0.0/16 exceto 172.17.1.0/24)
  3. (Regras de saída/egress) permite conexões de qualquer pod no namespace "default" com a label "role=db" para a faixa de destino 10.0.0.0/24 na porta TCP 5978.

Veja o tutorial Declarando uma política de redes para mais exemplos.

Comportamento dos seletores to e from

Existem quatro tipos de seletores que podem ser especificados nas sessões ingress.from ou egress.to:

podSelector: Seleciona Pods no mesmo namespace que a política de rede foi criada, e que deve ser permitido origens no tráfego de entrada ou destinos no tráfego de saída.

namespaceSelector: Seleciona namespaces para o qual todos os Pods devem ser permitidos como origens no caso de tráfego de entrada ou destino no tráfego de saída.

namespaceSelector e podSelector: Uma entrada to/from única que permite especificar ambos namespaceSelector e podSelector e seleciona um conjunto de Pods dentro de um namespace. Seja cuidadoso em utilizar a sintaxe YAML correta; essa política:

  ...
  ingress:
  - from:
    - namespaceSelector:
        matchLabels:
          user: alice
      podSelector:
        matchLabels:
          role: client
  ...

contém um único elemento from permitindo conexões de Pods com a label role=client em namespaces com a label user=alice. Mas essa política:

  ...
  ingress:
  - from:
    - namespaceSelector:
        matchLabels:
          user: alice
    - podSelector:
        matchLabels:
          role: client
  ...

contém dois elementos no conjunto from e permite conexões de Pods no namespace local com a label role=client, OU de qualquer outro Pod em qualquer outro namespace que tenha a label user=alice.

Quando estiver em dúvida, utilize o comando kubectl describe para verificar como o Kubernetes interpretou a política.

ipBlock: Isso seleciona um conjunto particular de faixas de IP a serem permitidos como origens no caso de entrada ou destinos no caso de saída. Devem ser considerados IPs externos ao cluster, uma vez que os IPs dos Pods são efêmeros e imprevisíveis.

Os mecanismos de entrada e saída do cluster geralmente requerem que os IPs de origem ou destino sejam reescritos. Em casos em que isso aconteça, não é definido se deve acontecer antes ou depois do processamento da NetworkPolicy que corresponde a esse tráfego, e o comportamento pode ser diferente para cada plugin de rede, provedor de nuvem, implementação de Service, etc.

No caso de tráfego de entrada, isso significa que em alguns casos você pode filtrar os pacotes de entrada baseado no IP de origem atual, enquanto que em outros casos o IP de origem que a NetworkPolicy atua pode ser o IP de um LoadBalancer ou do Nó em que o Pod está executando.

No caso de tráfego de saída, isso significa que conexões de Pods para Services que são reescritos para IPs externos ao cluster podem ou não estar sujeitos a políticas baseadas no campo ipBlock.

Políticas padrão

Por padrão, se nenhuma política existir no namespace, então todo o tráfego de entrada e saída é permitido de e para os pods nesse namespace. Os exemplos a seguir permitem a você mudar o comportamento padrão nesse namespace.

Bloqueio padrão de todo tráfego de entrada

Você pode criar uma política padrão de isolamento para um namespace criando um objeto NetworkPolicy que seleciona todos os pods mas não permite o tráfego de entrada para esses pods.

---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: default-deny-ingress
spec:
  podSelector: {}
  policyTypes:
  - Ingress

Isso garante que mesmo pods que não são selecionados por nenhuma outra política de rede ainda serão isolados. Essa política não muda o comportamento padrão de isolamento de tráfego de saída nesse namespace.

Permitir por padrão todo tráfego de entrada

Se você deseja permitir todo o tráfego de todos os pods em um namespace (mesmo que políticas que sejam adicionadas faça com que alguns pods sejam tratados como "isolados"), você pode criar uma política que permite explicitamente todo o tráfego naquele namespace.

---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: allow-all-ingress
spec:
  podSelector: {}
  ingress:
  - {}
  policyTypes:
  - Ingress

Bloqueio padrão de todo tráfego de saída

Você pode criar uma política de isolamento de saída padrão para um namespace criando uma política de redes que selecione todos os pods, mas não permita o tráfego de saída a partir de nenhum desses pods.

---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: default-deny-egress
spec:
  podSelector: {}
  policyTypes:
  - Egress

Isso garante que mesmo pods que não são selecionados por outra política de rede não seja permitido tráfego de saída. Essa política não muda o comportamento padrão de tráfego de entrada.

Permitir por padrão todo tráfego de saída

Caso você queira permitir todo o tráfego de todos os pods em um namespace (mesmo que políticas sejam adicionadas e cause com que alguns pods sejam tratados como "isolados"), você pode criar uma política explicita que permite todo o tráfego de saída no namespace.

---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: allow-all-egress
spec:
  podSelector: {}
  egress:
  - {}
  policyTypes:
  - Egress

Bloqueio padrão de todo tráfego de entrada e saída

Você pode criar uma política padrão em um namespace que previne todo o tráfego de entrada E saída criando a política a seguir no namespace.

---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: default-deny-all
spec:
  podSelector: {}
  policyTypes:
  - Ingress
  - Egress

Isso garante que mesmo pods que não são selecionados por nenhuma outra política de redes não possuam permissão de tráfego de entrada ou saída.

Selecionando uma faixa de portas

FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [alpha]

Ao escrever uma política de redes, você pode selecionar uma faixa de portas ao invés de uma porta única, utilizando-se do campo endPort conforme a seguir:

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: multi-port-egress
  namespace: default
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      role: db
  policyTypes:
  - Egress
  egress:
  - to:
    - ipBlock:
        cidr: 10.0.0.0/24
    ports:
    - protocol: TCP
      port: 32000
      endPort: 32768

A regra acima permite a qualquer Pod com a label "role=db" no namespace default de se comunicar com qualquer IP na faixa 10.0.0.0/24 através de protocolo TCP, desde que a porta de destino esteja na faixa entre 32000 e 32768.

As seguintes restrições aplicam-se ao se utilizar esse campo:

  • Por ser uma funcionalidade "alpha", ela é desativada por padrão. Para habilitar o campo endPort no cluster, você (ou o seu administrador do cluster) deve habilitar o feature gate NetworkPolicyEndPort no kube-apiserver com a flag --feature-gates=NetworkPolicyEndPort=true,....
  • O valor de endPort deve ser igual ou maior ao valor do campo port.
  • O campo endPort só pode ser definido se o campo port também for definido.
  • Ambos os campos port e endPort devem ser números.

Selecionando um Namespace pelo seu nome

FEATURE STATE: Kubernetes 1.21 [beta]

A camada de gerenciamento do Kubernetes configura uma label imutável kubernetes.io/metadata.name em todos os namespaces, uma vez que o feature gate esteja habilitado por padrão. O valor dessa label é o nome do namespace.

Enquanto que um objeto NetworkPolicy não pode selecionar um namespace pelo seu nome através de um campo específico, você pode utilizar essa label padrão para selecionar um namespace pelo seu nome.

O que você não pode fazer com NetworkPolicies (ao menos por enquanto!)

Por enquanto no Kubernetes 1.24 as funcionalidades a seguir não existem mas você pode conseguir implementar de forma alternativa utilizando componentes do Sistema Operacional (como SELinux, OpenVSwitch, IPtables, etc) ou tecnologias da camada 7 OSI (Ingress controllers, implementações de service mesh) ou ainda admission controllers. No caso do assunto "segurança de redes no Kubernetes" ser novo para você, vale notar que as histórias de usuário a seguir ainda não podem ser implementadas:

  • Forçar o tráfego interno do cluster passar por um gateway comum (pode ser implementado via service mesh ou outros proxies)
  • Qualquer coisa relacionada a TLS/mTLS (use um service mesh ou ingress controller para isso)
  • Políticas específicas a nível do nó kubernetes (você pode utilizar as notações de IP CIDR para isso, mas não pode selecionar nós Kubernetes por suas identidades)
  • Selecionar Services pelo seu nome (você pode, contudo, selecionar pods e namespaces por seus labels o que torna-se uma solução de contorno viável).
  • Criação ou gerenciamento
  • Políticas padrão que são aplicadas a todos os namespaces e pods (existem alguns plugins externos do Kubernetes e projetos que podem fazer isso, e a comunidade está trabalhando nessa especificação).
  • Ferramental de testes para validação de políticas de redes.
  • Possibilidade de logar eventos de segurança de redes (conexões bloqueadas, aceitas). Existem plugins CNI que conseguem fazer isso à parte.
  • Possibilidade de explicitamente negar políticas de rede (o modelo das NetworkPolicies são "negar por padrão e conforme a necessidade, deve-se adicionar regras que permitam o tráfego).
  • Bloquear o tráfego que venha da interface de loopback/localhost ou que venham do nó em que o Pod se encontre.

Próximos passos

3.5 - Armazenamento

Formas de fornecer armazenamento temporário e de longa duração a Pods em seu cluster.

3.5.1 - Volumes

Os arquivos em disco em um contêiner são efêmeros, o que apresenta alguns problemas para aplicações não triviais quando executadas em contêineres. Um problema é a perda de arquivos quando um contêiner quebra. O kubelet reinicia o contêiner, mas em um estado limpo. Um segundo problema ocorre ao compartilhar arquivos entre contêineres que são executados juntos em um Pod. A abstração de volume do Kubernetes resolve ambos os problemas. Sugere-se familiaridade com Pods .

Contexto

Docker tem um conceito de volumes, embora seja um pouco mais simples e menos gerenciado. Um volume Docker é um diretório em disco ou em outro contêiner. O Docker oferece drivers de volume, mas a funcionalidade é um pouco limitada.

O Kubernetes suporta muitos tipos de volumes. Um Pod é capaz de utilizar qualquer quantidade de tipos de volumes simultaneamente. Os tipos de volume efêmeros têm a mesma vida útil do pod, mas os volumes persistentes existem além da vida útil de um pod. Quando um pod deixa de existir, o Kubernetes destrói volumes efêmeros; no entanto, o Kubernetes não destrói volumes persistentes. Para qualquer tipo de volume em um determinado pod, os dados são preservados entre as reinicializações do contêiner.

Em sua essência, um volume é um diretório, eventualmente com alguns dados dentro dele, que é acessível aos contêineres de um Pod. Como esse diretório vem a ser, o meio que o suporta e o conteúdo do mesmo são determinados pelo tipo particular de volume utilizado.

Para utilizar um volume, especifique os volumes que serão disponibilizados para o Pod em .spec.volumes e declare onde montar esses volumes dentro dos contêineres em .spec.containers[*].volumeMounts. Um processo em um contêiner enxerga uma visualização do sistema de arquivos composta pelo do conteúdo inicial da imagem do contêiner mais os volumes (se definidos) montados dentro do contêiner. O processo enxerga um sistema de arquivos raiz que inicialmente corresponde ao conteúdo da imagem do contêiner. Qualquer gravação dentro dessa hierarquia do sistema de arquivos, se permitida, afetará o que esse processo enxerga quando ele executa um acesso subsequente ao sistema de arquivos. Os volumes são montados nos caminhos especificados dentro da imagem. Para cada contêiner definido em um Pod, você deve especificar independentemente onde montar cada volume utilizado pelo contêiner.

Volumes não podem ser montados dentro de outros volumes (mas você pode consultar Utilizando subPath para um mecanismo relacionado). Além disso, um volume não pode conter um link físico para qualquer outro dado em um volume diferente.

Tipos de Volumes

Kubernetes suporta vários tipos de volumes.

awsElasticBlockStore

Um volume awsElasticBlockStore monta um volume EBS da Amazon Web Services (AWS) em seu pod. Ao contrário do emptyDirque é apagado quando um pod é removido, o conteúdo de um volume EBS é preservado e o volume é desmontado. Isto significa que um volume EBS pode ser previamente populado com dados e que os dados podem ser compartilhados entre Pods.

Existem algumas restrições ao utilizar um volume awsElasticBlockStore:

  • Os nós nos quais os Pods estão sendo executados devem ser instâncias AWS EC2
  • Estas instâncias devem estar na mesma região e na mesma zona de disponibilidade que o volume EBS
  • O EBS suporta montar um volume em apenas uma única instância EC2

Criando um volume AWS EBS

Antes de poder utilizar um volume EBS com um pod, precisa criá-lo.

aws ec2 create-volume --availability-zone=eu-west-1a --size=10 --volume-type=gp2

Certifique-se de que a zona corresponde à mesma zona em que criou o cluster. Verifique se o tamanho e o tipo de volume EBS são adequados para a sua utilização.

Exemplo de configuração do AWS EBS

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-ebs
spec:
  containers:
  - image: k8s.gcr.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-ebs
      name: test-volume
  volumes:
  - name: test-volume
    # Esse volume AWS EBS já deve existir.
    awsElasticBlockStore:
      volumeID: "<volume id>"
      fsType: ext4

Se o volume EBS estiver particionado, é possível informar o campo opcional partition: "<partition em umber>" para especificar em que partição deve ser montado.

Migração de CSI do AWS EBS

FEATURE STATE: Kubernetes v1.17 [beta]

Quando o recurso CSIMigration para awsElasticBlockStore está habilitado, todas as operações de plugin do tipo in-tree são redirecionadas para o driver Cointainer Storage Interface (CSI) ebs.csi.aws.com. Para usar esse recurso, o driver CSI AWS EBS deve estar instalado no cluster e os recursos beta CSIMigration e CSIMigrationAWS devem estar ativados.

Migração CSI AWS EBS concluída

FEATURE STATE: Kubernetes v1.17 [alpha]

Para desabilitar o carregamento do plugin de armazenamento awsElasticBlockStore pelo gerenciador de controladores e pelo kubelet, defina a flag InTreePluginAWSUnregister como true.

azureDisk

O tipo de volume azureDisk monta um Disco de Dados Microsoft Azure em um pod.

Para obter mais detalhes, consulte plugin de volume azureDisk.

Migração de CSI do azureDisk

FEATURE STATE: Kubernetes v1.19 [beta]

Quando o recurso CSIMigration para azureDisk está habilitado, todas as operações de plugin do tipo in-tree são redirecionadas para o Driver de Cointêiner Storage Interface (CSI) disk.csi.azure.com. Para utilizar este recurso, o Driver CSI Azure Disk deve estar instalado no cluster e os recursos CSIMigration e CSIMigrationAzureDisk devem estar ativados.

Migração CSI azureDisk concluída

FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [alpha]

Para desabilitar o carregamento do plugin de armazenamento azureDisk pelo gerenciador de controladores e pelo kubelet, defina a flag InTreePluginAzureDiskUnregister como true.

azureFile

O tipo de volume azureFile monta um volume de arquivo Microsoft Azure (SMB 2.1 e 3.0) em um pod.

Para obter mais detalhes, consulte plugin de volume azureFile.

Migração de CSI azureFile

FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [beta]

Quando o recurso CSIMigration para azureFile está habilitado, todas as operações de plugin do tipo in-tree são redirecionadas para o Driver de Cointainer Storage Interface (CSI) file.csi.azure.com. Para utilizar este recurso, o Driver CSI do Azure Disk deve estar instalado no cluster e as feature gates CSIMigration e CSIMigrationAzureFile devem estar habilitadas.

O driver de CSI do Azure File não oferece suporte ao uso do mesmo volume por fsgroups diferentes, se a migração de CSI Azurefile estiver habilitada, o uso do mesmo volume por fsgroups diferentes não será suportado.

Migração do CSI azureFile concluída

FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [alpha]

Para desabilitar o carregamento do plugin de armazenamento azureFile pelo gerenciador de controladores e pelo kubelet, defina a flag InTreePluginAzureFileUnregister como true.

cephfs

Um volume cephfs permite que um volume CephFS existente seja montado no seu Pod. Ao contrário do emptyDir que é apagado quando um pod é removido, o conteúdo de um volume cephfs é preservado e o volume é simplesmente desmontado. Isto significa que um volume cephfs pode ser previamente populado com dados e que os dados podem ser compartilhados entre os Pods. O volume cephfs pode ser montado por vários gravadores simultaneamente.

Consulte o exemplo CephFS para mais detalhes.

cinder

O tipo de volume cinder é utilizado para montar o volume do OpenStack Cinder no seu pod.

Exemplo de configuração de volume Cinder

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-cinder
spec:
  containers:
  - image: k8s.gcr.io/test-webserver
    name: test-cinder-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-cinder
      name: test-volume
  volumes:
  - name: test-volume
    # Esse volume OpenStack já deve existir.
    cinder:
      volumeID: "<volume id>"
      fsType: ext4

Migração de CSI OpenStack

FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [beta]

O recurso CSIMigration para o Cinder é ativado por padrão no Kubernetes 1.21. Ele redireciona todas as operações de plugin do tipo in-tree para o Driver de Cointainer Storage Interface (CSI) cinder.csi.openstack.org. O Driver CSI OpenStack Cinder tem de estar instalado no cluster. Você pode desativar a migração Cinder CSI para o seu cluster definindo a feature gate CSIMigrationOpenStack como false. Se você desativar o recurso CSIMigrationOpenStack, o plugin de volume in-tree do Cinder assume a responsabilidade por todos os aspectos do gerenciamento de armazenamento de volume do Cinder.

configMap

Um ConfigMap oferece uma forma de injetar dados de configuração em Pods. Os dados armazenados em um ConfigMap podem ser referenciados em um volume de tipo configMap e depois consumidos por aplicações conteinerizadas executadas em um pod.

Ao referenciar um ConfigMap, você informa o nome do ConfigMap no volume. Pode personalizar o caminho utilizado para uma entrada específica no ConfigMap. A seguinte configuração mostra como montar o log-config do ConfigMap em um Pod chamado configmap-pod:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: configmap-pod
spec:
  containers:
    - name: test
      image: busybox:1.28
      volumeMounts:
        - name: config-vol
          mountPath: /etc/config
  volumes:
    - name: config-vol
      configMap:
        name: log-config
        items:
          - key: log_level
            path: log_level

O ConfigMap log-config é montado como um volume e todos os conteúdos armazenados em sua entrada log_level são montados no Pod através do caminho /etc/config/log_level. Observe que esse caminho é derivado do volume mountPathe do path configurado com log_level.

downwardAPI

Um volume downwardAPI disponibiliza dados da downward API para as aplicações. Ele monta um diretório e grava os dados solicitados em arquivos de texto sem formatação.

Consulte o exemplo de downward API para obter mais detalhes.

emptyDir

Um volume emptyDir é criado pela primeira vez quando um Pod é atribuído a um nó e existe enquanto esse Pod estiver sendo executado nesse nó. Como o nome diz, o volume emptyDir está inicialmente vazio. Todos os contêineres no Pod podem ler e gravar os mesmos arquivos no volume emptyDir, embora esse volume possa ser montado no mesmo caminho ou em caminhos diferentes em cada contêiner. Quando um Pod é removido de um nó por qualquer motivo, os dados no emptyDir são eliminados permanentemente.

Alguns usos para um emptyDir são:

  • espaço temporário, como para uma merge sort baseado em disco
  • ponto de verificação de um processamento longo para recuperação de falhas
  • manter arquivos que um contêiner gerenciador de conteúdo busca enquanto um contêiner de webserver entrega os dados

Dependendo do seu ambiente, os volumes emptyDir são armazenados em qualquer mídia que componha o nó, como disco ou SSD, ou armazenamento de rede. No entanto, se você definir o campo emptyDir.medium como "Memory", o Kubernetes monta um tmpfs (sistema de arquivos com suporte de RAM) para você. Embora o tmpfs seja muito rápido, tenha em atenção que, ao contrário dos discos, o tmpfs é limpo na reinicialização do nó e quaisquer arquivos que grave consomem o limite de memória do seu contêiner.

Exemplo de configuração emptyDir

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pd
spec:
  containers:
  - image: k8s.gcr.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /cache
      name: cache-volume
  volumes:
  - name: cache-volume
    emptyDir: {}

fc (fibre channel)

Um tipo de volume fc permite que um volume de armazenamento de fibre channel existente seja montado em um Pod. Você pode especificar um ou vários WWNs usando o parâmetro targetWWNs em sua configuração de volume. Se forem especificados vários WWNs, o targetWWNs espera que esses WWNs sejam de conexões multipath.

Consulte o exemplo de fibre channel para obter mais detalhes.

flocker (descontinuado)

Flocker é um gerenciador de volumes de dados de contêineres em cluster de código aberto. O Flocker oferece gerenciamento e orquestração de volumes de dados suportados por uma variedade de backends de armazenamento.

Um volume flocker permite que um conjunto de dados Flocker seja montado em um Pod. Se o conjunto de dados ainda não existir no Flocker, ele precisará ser criado primeiro com o CLI do Flocker ou usando a API do Flocker. Se o conjunto de dados já existir, ele será anexado pelo Flocker ao nó que o pod está escalonado. Isto significa que os dados podem ser compartilhados entre os Pods, conforme necessário.

Consulte exemplo do Flocker para obter mais detalhes.

gcePersistentDisk

Um volume gcePersistentDisk monta um disco persistente (PD) do Google Compute Engine (GCE) no seu Pod. Ao contrário do emptyDir que é apagado quando um pod é removido, o conteúdo de um PD é preservado e o volume é simplesmente desmontado. Isto significa que um PD pode ser previamente populado com dados e que os dados podem ser compartilhados entre os Pods.

Existem algumas restrições ao utilizar um gcePersistentDisk:

  • Os nós nos quais os Pods estão sendo executados devem ser VMs GCE
  • Essas VMs precisam estar no mesmo projeto e zona GCE que o disco persistente

Uma característica do disco persistente GCE é o acesso simultâneo somente leitura a um disco persistente. Um volume gcePersistentDisk permite que vários consumidores montem simultaneamente um disco persistente como somente leitura. Isto significa que é possível alimentar previamente um PD com o seu conjunto de dados e, em seguida, disponibilizá-lo em paralelo a quantos Pods necessitar. Infelizmente, os PDs só podem ser montados por um único consumidor no modo de leitura e escrita. Não são permitidos gravadores simultâneos.

O uso de um disco persistente GCE com um Pod controlado por um ReplicaSet falhará, a menos que o PD seja somente leitura ou a contagem de réplica seja 0 ou 1.

Criando um disco persistente GCE

Antes de poder utilizar um disco persistente GCE com um Pod, é necessário criá-lo.

gcloud compute disks create --size=500GB --zone=us-central1-a my-data-disk

Exemplo de configuração de disco persistente GCE

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pd
spec:
  containers:
  - image: k8s.gcr.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-pd
      name: test-volume
  volumes:
  - name: test-volume
    # Esse Disco Persistente (PD) GCE já deve existir.
    gcePersistentDisk:
      pdName: my-data-disk
      fsType: ext4

Discos persistentes regionais

O recurso de Discos persistentes regionais permite a criação de discos persistentes que estão disponíveis em duas zonas dentro da mesma região. Para usar esse recurso, o volume deve ser provisionado como PersistentVolume; referenciar o volume diretamente a partir de um pod não é uma configuração suportada.

Provisionar manualmente um PersistentVolume PD Regional

O provisionamento dinâmico é possível usando uma StorageClass para GCE PD. Antes de criar um PersistentVolume, você deve criar o disco persistente:

gcloud compute disks create --size=500GB my-data-disk
  --region us-central1
  --replica-zones us-central1-a,us-central1-b

Exemplo de configuração de disco persistente regional

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: test-volume
spec:
  capacity:
    storage: 400Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  gcePersistentDisk:
    pdName: my-data-disk
    fsType: ext4
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        # failure-domain.beta.kubernetes.io/zone deve ser usado para versões anteriores à 1.21
        - key: topology.kubernetes.io/zone
          operator: In
          values:
          - us-central1-a
          - us-central1-b

Migração do CSI GCE

FEATURE STATE: Kubernetes v1.17 [beta]

Quando o recurso CSIMigration para o GCE PD é habilitado, todas as operações de plugin do plugin in-tree existente são redirecionadas para o Driver de Cointainer Storage Interface (CSI) pd.csi.storage.gke.io. Para utilizar este recurso, o Driver CSI GCE PD deve ser instalado no cluster e os recursos beta CSIMigration e CSIMigrationGCE devem estar habilitados.

Migração de CSI GCE concluída

FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [alpha]

Para desabilitar o carregamento do plugin de armazenamento gcePersistentDisk pelo gerenciador de controladores e pelo kubelet, defina a flag InTreePluginGCEUnregister como true.

gitRepo (descontinuado)

Um volume gitRepo é um exemplo de um plugin de volume. Este plugin monta um diretório vazio e clona um repositório git neste diretório para que seu Pod utilize.

Aqui está um exemplo de um volume gitRepo:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: server
spec:
  containers:
  - image: nginx
    name: nginx
    volumeMounts:
    - mountPath: /mypath
      name: git-volume
  volumes:
  - name: git-volume
    gitRepo:
      repository: "git@somewhere:me/my-git-repository.git"
      revision: "22f1d8406d464b0c0874075539c1f2e96c253775"

glusterfs

Um volume glusterfs permite que um volume Glusterfs (um sistema de arquivos em rede de código aberto) seja montado no seu Pod. Ao contrário do emptyDir que é apagado quando um Pod é removido, o conteúdo de um volume glusterfs é preservado e o volume é simplesmente desmontado. Isto significa que um volume glusterfs pode ser previamente populado com dados e que os dados podem ser compartilhados entre Pods. O GlusterFS pode ser montado para escrita por vários pods simultaneamente.

Consulte o exemplo do GlusterFS para obter mais detalhes.

hostPath

Um volume hostPath monta um arquivo ou diretório do sistema de arquivos do nó do host em seu Pod. Isto não é algo de que a maioria dos Pods irá precisar, mas oferece uma poderosa alternativa de escape para algumas aplicações.

Por exemplo, alguns usos para um hostPath são:

  • Executar um contêiner que necessita de acesso aos documentos internos do Docker; utilizar um hostPath apontando para /var/lib/docker
  • Executando o cAdvisor em um contêiner; use um hostPath apontando para /sys
  • Permitir que um Pod especifique se um dado hostPath deve existir antes de o Pod ser executado, se deve ser criado e como deve existir

Além da propriedade obrigatória path , você pode opcionalmente definir um type para um volume hostPath.

Os valores suportados para o campo type são:

ValorComportamento
A string vazia (padrão) é para compatibilidade com versões anteriores, o que significa que nenhuma verificação será executada antes de montar o volume hostPath.
DirectoryOrCreateSe nada existir no caminho indicado, um diretório vazio será criado lá, conforme necessário, com permissão definida para 0755, tendo o mesmo grupo e propriedade com a Kubelet.
DirectoryUm diretório deve existir no caminho indicado
FileOrCreateSe não houver nada no caminho indicado, um arquivo vazio será criado lá, conforme necessário, com permissão definida para 0644, tendo o mesmo grupo e propriedade com Kubelet.
FileUm arquivo deve existir no caminho indicado
SocketUm socket UNIX deve existir no caminho indicado
CharDeviceDeve existir um dispositivo de caracteres no caminho indicado
BlockDeviceDeve existir um dispositivo de bloco no caminho indicado

Tenha cuidado ao utilizar este tipo de volume, porque:

  • Os HostPaths podem expor as credenciais privilegiadas do sistema (como para o Kubelet) ou APIs privilegiadas (como o container runtime socket), que podem ser usadas para o explorar vulnerabilidades de escape do contêiner ou para atacar outras partes do cluster.
  • Os Pods com configuração idêntica (como criado a partir de um PodTemplate) podem se comportar de forma diferente em nós diferentes devido a arquivos diferentes nos nós
  • Os arquivos ou diretórios criados nos hosts subjacentes são graváveis apenas pelo root. Você precisa executar seu processo como root em um contêiner privilegiado ou modificar as permissões de arquivo no host para poder gravar em um volume hostPath

Exemplo de configuração do hostPath

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pd
spec:
  containers:
  - image: k8s.gcr.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-pd
      name: test-volume
  volumes:
  - name: test-volume
    hostPath:
      # localização do diretório no host
      path: /data
      # este campo é opcional
      type: Directory

Exemplo de configuração FileOrCreate do hostPath

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-webserver
spec:
  containers:
  - name: test-webserver
    image: k8s.gcr.io/test-webserver:latest
    volumeMounts:
    - mountPath: /var/local/aaa
      name: mydir
    - mountPath: /var/local/aaa/1.txt
      name: myfile
  volumes:
  - name: mydir
    hostPath:
      # Certifique-se de que o diretório foi criado.
      path: /var/local/aaa
      type: DirectoryOrCreate
  - name: myfile
    hostPath:
      path: /var/local/aaa/1.txt
      type: FileOrCreate

iscsi

Um volume iscsi permite que um volume iSCSI (SCSI sobre IP) existente seja montado no seu Pod. Ao contrário do emptyDir que é apagado quando um Pod é removido, o conteúdo de um volume iscsi é preservado e o volume é simplesmente desmontado. Isto significa que um volume iscsi pode ser previamente populado com dados e que os dados podem ser compartilhados entre os Pods.

Uma característica do iSCSI é que ele pode ser montado como somente leitura por vários consumidores simultaneamente. Isto significa que um volume pode ser previamente populado com seu conjunto de dados e, em seguida, ser disponibilizado em paralelo para tantos Pods quanto necessitar. Infelizmente, os volumes iSCSI só podem ser montados por um único consumidor no modo de leitura-escrita. Não são permitidos gravadores simultâneos.

Consulte o exemplo iSCSI para obter mais detalhes.

local

Um volume local representa um dispositivo de armazenamento local montado, como um disco, partição ou diretório.

Os volumes locais só podem ser usados como um PersistentVolume criado estaticamente. O provisionamento dinâmico não é suportado.

Em comparação com volumes hostPath, os volumes local são usados de forma durável e portátil, sem escalonamento manual dos Pods para os nós. O sistema está ciente das restrições de nós do volume, observando a afinidade do nó com o PersistentVolume.

No entanto, os volumes local estão sujeitos à disponibilidade do nó que o comporta e não são adequados para todas as aplicações. Se um nó não está íntegro, então o volume local torna-se inacessível pelo pod. O pod que utiliza este volume não consegue ser executado. Os aplicativos que usam volumes local devem ser capazes de tolerar essa disponibilidade reduzida, bem como uma possível perda de dados, dependendo das caraterísticas de durabilidade do disco subjacente.

O exemplo a seguir mostra um PersistentVolume usando um volume local e nodeAffinity:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: example-pv
spec:
  capacity:
    storage: 100Gi
  volumeMode: Filesystem
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Delete
  storageClassName: local-storage
  local:
    path: /mnt/disks/ssd1
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: kubernetes.io/hostname
          operator: In
          values:
          - example-node

É preciso definir a propriedade nodeAffinity do PersistentVolume ao utilizar volumes local. O escalonador do Kubernetes usa o PersistentVolume nodeAffinity para escalonar esses pods para o nó correto.

A propriedade volumeMode do PersistentVolume pode ser definida como "Block" (ao invés do valor padrão "Filesystem") para expor o volume local como um dispositivo de bloco bruto.

Ao usar volumes locais, é recomendável criar uma StorageClass com a propriedade volumeBindingMode definida como WaitForFirstConsumer. Para obter mais detalhes, consulte o exemplo local StorageClass. A postergação da vinculação do volume garante que a decisão de vinculação da PersistentVolumeClaim também será avaliada com quaisquer outras restrições de nós que o Pod possa ter, tais como requisitos de recursos de nós, seletores de nós, afinidade do Pod e anti afinidade do Pod.

Um provisionador estático externo pode ser executado separadamente para uma melhor gestão do ciclo de vida do volume local. Observe que este provisionador ainda não suporta o provisionamento dinâmico. Para um exemplo sobre como executar um provisionador local externo, veja o manual do usuário do provisionador local do volume.

nfs

Um volume nfs permite que um compartilhamento NFS (Network File System) existente seja montado em um Pod. Ao contrário do emptyDir que é apagado quando um Pod é removido, o conteúdo de um volume nfs é preservado e o volume é simplesmente desmontado. Isto significa que um volume NFS pode ser previamente populado com dados e que os dados podem ser compartilhados entre os Pods. O NFS pode ser montado por vários gravadores simultaneamente.

Consulte o exemplo NFS para obter mais detalhes.

persistentVolumeClaim

Um volume persistentVolumeClaim é usado para montar um PersistentVolume em um Pod. PersistentVolumeClaims são uma forma de os usuários "solicitarem" armazenamento durável (como um GCE PersistentDisk ou um volume iSCSI) sem conhecerem os detalhes do ambiente de nuvem em particular.

Consulte as informações sobre PersistentVolumes para obter mais detalhes.

portworxVolume

Um portworxVolume é uma camada de armazenamento em bloco extensível que funciona hiperconvergente com Kubernetes. O Portworx tira as impressões digitais de um armazenamento em um servidor, organiza com base nas capacidades e agrega capacidade em múltiplos servidores. Portworx funciona em máquinas virtuais ou em nós Linux bare-metal.

Um portworxVolume pode ser criado dinamicamente através do Kubernetes ou também pode ser previamente provisionado e referenciado dentro de um Pod. Aqui está um exemplo de um Pod referenciando um volume Portworx pré-provisionado:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-portworx-volume-pod
spec:
  containers:
  - image: k8s.gcr.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /mnt
      name: pxvol
  volumes:
  - name: pxvol
    # Este volume Portworx já deve existir.
    portworxVolume:
      volumeID: "pxvol"
      fsType: "<fs-type>"

Para obter mais detalhes, consulte os exemplos de volume Portworx .

projetado

Um volume projetado mapeia várias fontes de volume existentes dentro do mesmo diretório. Para obter mais detalhes, consulte Volumes projetados.

quobyte (descontinuado)

Um Volume quobyte permite que um volume Quobyte existente seja montado no seu Pod.

Quobyte oferece suporte para o Container Storage Interface. CSI é o plugin recomendado para usar volumes Quobyte dentro de Kubernetes. O projeto GitHub da Quobyte tem instruções para implantar o Quobyte usando o CSI, acompanhado de exemplos.

rbd

Um volume rbd permite que um volume Rados Block Device (RBD) seja montado em seu Pod. Ao contrário do emptyDir que é apagado quando um pod é removido, o conteúdo de um volume rbd é preservado e o volume é desmontado. Isto significa que um volume RBD pode ser previamente populado com dados e que os dados podem ser compartilhados entre os Pods.

Uma caraterística do RBD é que ele pode ser montado como somente leitura por vários consumidores simultaneamente. Isto significa que um volume pode ser previamente populado com seu conjunto de dados e, em seguida, ser disponibilizado em paralelo para tantos pods quanto necessitar. Infelizmente, os volumes RBD só podem ser montados por um único consumidor no modo de leitura-escrita. Não são permitidos gravadores simultâneos.

Consulte o exemplo RBD para obter mais detalhes.

Migração de CSI RBD

FEATURE STATE: Kubernetes v1.23 [alpha]

Quando o recurso CSIMigration do RBD está ativado, redireciona todas as operações do plugin in-tree existente para o driver CSI rbd.csi.ceph.com. Para utilizar este recurso, o driver Ceph CSI deve estar instalado no cluster e as feature gates CSIMigration e csiMigrationRBD devem estar habilitadas.

secret

Um volume secret é usado para passar informações sensíveis, tais como senhas, para Pods. Você pode armazenar segredos na API Kubernetes e montá-los como arquivos para serem usados por pods sem necessidade de vinculação direta ao Kubernetes. Volumes secret são mantidos pelo tmpfs (um sistema de arquivos com baseado em memória RAM) para que nunca sejam gravados em armazenamento não volátil.

Para obter mais detalhes, consulte Configurando Secrets.

storageOS (descontinuado)

Um volume storageos permite que um volume StorageOS existente seja montado em seu Pod.

O StorageOS funciona como um contêiner dentro de seu ambiente Kubernetes, tornando o armazenamento local ou anexado acessível a partir de qualquer nó dentro do cluster Kubernetes. Os dados podem ser replicados para a proteção contra falhas do nó. O provisionamento e a compressão podem melhorar a utilização e reduzir os custos.

Em sua essência, o StorageOS fornece armazenamento em bloco para containers, acessível a partir de um sistema de arquivo.

O Conteiner StorageOS requer Linux de 64 bits e não possui dependências adicionais. Uma licença para desenvolvedores está disponível gratuitamente.

O exemplo a seguir é uma configuração do Pod com StorageOS:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    name: redis
    role: master
  name: test-storageos-redis
spec:
  containers:
    - name: master
      image: kubernetes/redis:v1
      env:
        - name: MASTER
          value: "true"
      ports:
        - containerPort: 6379
      volumeMounts:
        - mountPath: /redis-master-data
          name: redis-data
  volumes:
    - name: redis-data
      storageos:
        # O volume `redis-vol01` já deve existir dentro do StorageOS no namespace `default`.
        volumeName: redis-vol01
        fsType: ext4

Para obter mais informações sobre StorageOS, provisionamento dinâmico e PersistentVolumeClaims, consulte os exemplos do StorageOS.

vsphereVolume

Um vsphereVolume é usado para montar um volume VMDK do vSphere em seu Pod. O conteúdo de um volume é preservado quando é desmontado. Ele suporta sistemas de armazenamento de dados tanto do tipo VMFS quanto do tipo VSAN.

Criar um volume VMDK

Escolha um dos seguintes métodos para criar um VMDK.

Primeiro acesse o ESX via ssh, depois use o seguinte comando para criar um VMDK:

vmkfstools -c 2G /vmfs/volumes/DatastoreName/volumes/myDisk.vmdk

Utilize o seguinte comando para criar um VMDK:

vmware-vdiskmanager -c -t 0 -s 40GB -a lsilogic myDisk.vmdk

Exemplo de configuração do VMDK no vSphere

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-vmdk
spec:
  containers:
  - image: k8s.gcr.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-vmdk
      name: test-volume
  volumes:
  - name: test-volume
    # This VMDK volume must already exist.
    vsphereVolume:
      volumePath: "[DatastoreName] volumes/myDisk"
      fsType: ext4

Para obter mais informações, consulte os exemplos de volume do vSphere .

Migração de CSI vSphere

FEATURE STATE: Kubernetes v1.19 [beta]

Quando o recurso CSIMigration do vsphereVolume está ativado, redireciona todas as operações do plugin in-tree existente para o driver CSI csi.vsphere.vmware.com. Para usar esse recurso, o driver CSI do vSphere deve estar instalado no cluster e as feature gates CSIMigration e CSIMigrationvSphere devem estar habilitadas.

Isso também requer que a versão mínima do vSphere vCenter/ESXi seja 7.0u1 e a versão mínima do hardware seja a VM versão 15.

Migração do CSI do vSphere foi concluída

FEATURE STATE: Kubernetes v1.19 [beta]

Para desativar o carregamento do plugin de armazenamento vsphereVolume pelo gerenciador de controladores e pelo kubelet, defina a flag InTreePluginvSphereUnregister como true. Você precisa instalar o driver csi.vsphere.vmware.com CSI em todos os nós de processamento.

Migração de driver CSI do Portworx

FEATURE STATE: Kubernetes v1.23 [alpha]

O recurso CSIMigration para Portworx foi adicionado, mas desativado por padrão no Kubernetes 1.23 visto que está no estado alfa. Ele redireciona todas as operações de plugin do tipo in-tree para o Driver de Cointainer Storage Interface (CSI) pxd.portworx.com. O driver CSI Portworx deve ser instalado no cluster. Para ativar o recurso, defina CSIMigrationPortworx=true no kube-controller-manager e no kubelet.

Utilizando subPath

Às vezes, é útil compartilhar um volume para múltiplos usos em um único pod. A propriedade volumeMounts.subPath especifica um sub caminho dentro do volume referenciado em vez de sua raiz.

O exemplo a seguir mostra como configurar um Pod com um ambiente LAMP (Linux, Apache, MySQL e PHP) usando um único volume compartilhado. Esta exemplo de configuração subPath não é recomendada para uso em produção.

O código e os ativos da aplicação PHP mapeiam para a pasta do volume html e o banco de dados MySQL é armazenado na pasta do volume mysql . Por exemplo:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-lamp-site
spec:
    containers:
    - name: mysql
      image: mysql
      env:
      - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
        value: "rootpasswd"
      volumeMounts:
      - mountPath: /var/lib/mysql
        name: site-data
        subPath: mysql
    - name: php
      image: php:7.0-apache
      volumeMounts:
      - mountPath: /var/www/html
        name: site-data
        subPath: html
    volumes:
    - name: site-data
      persistentVolumeClaim:
        claimName: my-lamp-site-data

Usando subPath com variáveis de ambiente expandidas

FEATURE STATE: Kubernetes v1.17 [stable]

Use o campo subPathExpr para construir nomes de diretório subPath a partir de variáveis de ambiente da downward API. As propriedades subPath e subPathExpr são mutuamente exclusivas.

Neste exemplo, um Pod usa subPathExpr para criar um diretório pod1 dentro do volume hostPath /var/log/pods. O volume hostPathrecebe o nome Pod do downwardAPI. O diretório /var/log/pods/pod1 do host é montado em /logs no contêiner.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod1
spec:
  containers:
  - name: container1
    env:
    - name: POD_NAME
      valueFrom:
        fieldRef:
          apiVersion: v1
          fieldPath: metadata.name
    image: busybox:1.28
    command: [ "sh", "-c", "while [ true ]; do echo 'Hello'; sleep 10; done | tee -a /logs/hello.txt" ]
    volumeMounts:
    - name: workdir1
      mountPath: /logs
      # A expansão de variáveis usa parênteses (não chaves).
      subPathExpr: $(POD_NAME)
  restartPolicy: Never
  volumes:
  - name: workdir1
    hostPath:
      path: /var/log/pods

Recursos

A mídia de armazenamento(como Disco ou SSD) de um volume emptyDir é determinada por meio do sistema de arquivos que mantém o diretório raiz do kubelet (normalmente /var/lib/kubelet). Não há limite para quanto espaço um volume emptyDir ou hostPath podem consumir, e não há isolamento entre contêineres ou entre pods.

Para saber mais sobre como solicitar espaço usando uma especificação de recursos, consulte como gerenciar recursos.

Plugins de volume out-of-tree

Os plugins de volume out-of-tree incluem o Container Storage Interface (CSI) e também o FlexVolume (que foi descontinuado). Esses plugins permitem que os fornecedores de armazenamento criem plugins de armazenamento personalizados sem adicionar seu código-fonte do plugin ao repositório Kubernetes.

Anteriormente, todos os plugins de volume eram "in-tree". Os plugins "in-tree" eram construídos, vinculados, compilados e distribuídos com o código principal dos binários do Kubernetes. Isto significava que a adição de um novo sistema de armazenamento ao Kubernetes (um plugin de volume) exigia uma validação do código no repositório central de código Kubernetes.

Tanto o CSI quanto o FlexVolume permitem que os plugins de volume sejam desenvolvidos independentemente da base de código Kubernetes e implantados (instalados) nos clusters Kubernetes como extensões.

Para fornecedores de armazenamento que procuram criar um plugin de volume out-of-tree, consulte as Perguntas mais frequentes sobre plugins de volume.

csi

O Cointainer Storage Interface (CSI) define uma interface padrão para sistemas de orquestração de contêineres (como Kubernetes) para expor sistemas de armazenamento arbitrários a suas cargas de trabalho de contêiner.

Leia a proposta de design CSI para obter mais informações.

Uma vez que um driver de volume compatível com CSI seja implantado em um cluster Kubernetes, os usuários podem usar o tipo de volume csi para anexar ou montar os volumes expostos pelo driver CSI.

Um volume csi pode ser utilizado em um Pod de três formas diferentes:

Os seguintes campos estão disponíveis para administradores de armazenamento configurarem um volume persistente de CSI:

  • driver: Um valor do tipo string que especifica o nome do driver de volume a ser usado. Este valor deve corresponder ao valor retornado no GetPluginInfoResponse pelo driver CSI, conforme definido na especificação CSI. Ele é usado pelo Kubernetes para identificar qual driver CSI chamar, e pelos componentes do driver CSI para identificar quais objetos PV pertencem ao driver CSI.
  • volumeHandle: Um valor do tipo string que identifica exclusivamente o volume. Este valor deve corresponder ao valor retornado no campo volume.id em CreateVolumeResponse pelo driver CSI, conforme definido na especificação CSI. O valor é passado como volume_id em todas as chamadas para o driver de volume CSI quando se faz referência ao volume.
  • readOnly: Um valor booleano opcional que indica se o volume deve ser "ControllerPublished" (anexado) como somente leitura. O valor padrão é false. Este valor é passado para o driver CSI através do campo readonly em ControllerPublishVolumeRequest.
  • fsType: Se o VolumeMode do PV for Filesystem então este campo pode ser usado para especificar o sistema de arquivos que deve ser usado para montar o volume. Se o volume não tiver sido formatado e a formatação for suportada, este valor será utilizado para formatar o volume. Este valor é passado para o driver CSI através do campo VolumeCapability nas propriedades ControllerPublishVolumeRequest, NodeStageVolumeRequest e NodePublishVolumeRequest.
  • volumeAttributes: Um mapa de valores do tipo string para string que especifica propriedades estáticas de um volume. Este mapa deve corresponder ao mapa retornado no campo volume.attributes do CreateVolumeResponse pelo driver CSI, conforme definido na especificação CSI. O mapa é passado para o driver CSI através do campo volume_context nas propriedades ControllerPublishVolumeRequest, NodeStageVolumeRequest, e NodePublishVolumeRequest.
  • controllerPublishSecretRef: Uma referência ao objeto Secret que contém informações confidenciais para passar ao driver CSI para completar as chamadas CSI ControllerPublishVolume e ControllerUnpublishVolume. Este campo é opcional e pode estar vazio se não for necessário nenhum segredo. Se o Secret contiver mais de um segredo, todos os segredos serão passados.
  • nodeStageSecretRef: Uma referência ao objeto Secret que contém informações confidenciais para passar ao driver de CSI para completar a chamada de CSI do NodeStageVolume. Este campo é opcional e pode estar vazio se não for necessário nenhum segredo. Se o Secret contiver mais de um segredo, todos os segredos serão passados.
  • nodePublishSecretRef: Uma referência ao objeto Secret que contém informações confidenciais para passar ao driver de CSI para completar a chamada de CSI do NodePublishVolume. Este campo é opcional e pode estar vazio se não for necessário nenhum segredo. Se o objeto Secret contiver mais de um segredo, todos os segredos serão passados.

Suporte CSI para volume de bloco bruto

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [stable]

Os fornecedores com drivers CSI externos podem implementar o suporte de volume de blocos brutos nas cargas de trabalho Kubernetes.

Você pode configurar o PersistentVolume/PersistentVolumeClaim com suporte de volume de bloco bruto , como habitualmente, sem quaisquer alterações específicas de CSI.

Volumes efêmeros de CSI

FEATURE STATE: Kubernetes v1.16 [beta]

É possível configurar diretamente volumes CSI dentro da especificação do Pod. Os volumes especificados desta forma são efêmeros e não persistem nas reinicializações do pod. Consulte Volumes efêmeros para obter mais informações.

Para obter mais informações sobre como desenvolver um driver CSI, consulte a documentação kubernetes-csi

Migrando para drivers CSI a partir de plugins in-tree

FEATURE STATE: Kubernetes v1.17 [beta]

Quando o recurso CSIMigration está habilitado, direciona operações relacionadas a plugins in-tree existentes para plugins CSI correspondentes (que devem ser instalados e configurados). Como resultado, os operadores não precisam fazer nenhuma alteração de configuração para Storage Classes, PersistentVolumes ou PersistentVolumeClaims existentes (referindo-se aos plugins in-tree) quando a transição para um driver CSI que substitui um plugin in-tree.

As operações e características que são suportadas incluem: provisionamento/exclusão, anexação/remoção, montargem/desmontagem e redimensionamento de volumes.

Plugins in-tree que suportam CSIMigration e têm um driver CSI correspondente implementado são listados em tipos de volumes.

flexVolume

FEATURE STATE: Kubernetes v1.23 [deprecated]

O FlexVolume é uma interface de plugin out-of-tree que usa um modelo baseado em execução para fazer interface com drivers de armazenamento. Os binários do driver FlexVolume devem ser instalados em um caminho de plugin de volume predefinido em cada nó e, em alguns casos, também nos nós da camada de gerenciamento.

Os Pods interagem com os drivers do FlexVolume através do plugin de volume in-tree flexVolume. Para obter mais detalhes, consulte o documento README do FlexVolume.

Propagação de montagem

A propagação de montagem permite compartilhar volumes montados por um contêiner para outros contêineres no mesmo pod, ou mesmo para outros pods no mesmo nó.

A propagação de montagem de um volume é controlada pelo campo mountPropagation na propriedade Container.volumeMounts. Os seus valores são:

  • None - Este volume de montagem não receberá do host nenhuma montagem posterior que seja montada para este volume ou qualquer um de seus subdiretórios. De forma semelhante, nenhum ponto de montagem criado pelo contêiner será visível no host. Este é o modo padrão.

    Este modo é igual à propagação de montagem private conforme descrito na documentação do kernel Linux

  • HostToContainer - Este volume de montagem receberá todas as montagens posteriores que forem montadas para este volume ou qualquer um de seus subdiretórios.

    Em outras palavras, se o host montar qualquer coisa dentro do volume de montagem, o container o visualizará montado ali.

    Da mesma forma, se qualquer Pod com propagação de montagem Bidirectional para o mesmo volume montar qualquer coisa lá, o contêiner com propagação de montagem HostToContainer o reconhecerá.

    Este modo é igual à propagação de montagem rslave conforme descrito na documentação do kernel Linux

  • Bidirectional - Esta montagem de volume se comporta da mesma forma que a montagem de volume HostToContainer. Além disso, todas as montagens de volume criadas pelo contêiner serão propagadas de volta ao host e a todos os contêineres de todas os pods que utilizam o mesmo volume.

    Um caso de uso típico para este modo é um Pod com um driver FlexVolume ou CSI ou um Pod que precisa montar algo no host utilizando um volume hostPath.

    Este modo é igual à propagação de montagem rshared conforme descrito na documentação do kernel Linux

Configuração

Antes que a propagação da montagem possa funcionar corretamente em algumas distribuições (CoreOS, RedHat/Centos, Ubuntu), o compartilhamento de montagem deve ser configurado corretamente no Docker como mostrado abaixo.

Edite seu arquivo de serviços systemd do Docker. Configure a propriedade MountFlags da seguinte forma:

MountFlags=shared

Ou, se a propriedade MountFlags=slaveexistir, remova-a. Em seguida, reinicie o daemon Docker:

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

Próximos passos

Siga um exemplo de implantação do WordPress e MySQL com volumes persistentes.

3.5.2 - Volumes Persistentes

Esse documento descreve o estado atual dos volumes persistentes no Kubernetes. Sugerimos que esteja familiarizado com volumes.

Introdução

O gerenciamento de armazenamento é uma questão bem diferente do gerenciamento de instâncias computacionais. O subsistema PersistentVolume provê uma API para usuários e administradores que mostra de forma detalhada de como o armazenamento é provido e como ele é consumido. Para isso, nós introduzimos duas novas APIs: PersistentVolume e PersistentVolumeClaim.

Um PersistentVolume (PV) é uma parte do armazenamento dentro do cluster que tenha sido provisionada por um administrador, ou dinamicamente utilizando Classes de Armazenamento. Isso é um recurso dentro do cluster da mesma forma que um nó também é. PVs são plugins de volume da mesma forma que Volumes, porém eles têm um ciclo de vida independente de qualquer Pod que utilize um PV. Essa API tem por objetivo mostrar os detalhes da implementação do armazenamento, seja ele NFS, iSCSI, ou um armazenamento específico de um provedor de cloud pública.

Uma PersistentVolumeClaim (PVC) é uma requisição para armazenamento por um usuário. É similar a um Pod. Pods utilizam recursos do nó e PVCs utilizam recursos do PV. Pods podem solicitar níveis específicos de recursos (CPU e Memória). Claims podem solicitar tamanho e modos de acesso específicos (exemplo: montagem como ReadWriteOnce, ReadOnlyMany ou ReadWriteMany, veja Modos de Acesso).

Enquanto as PersistentVolumeClaims permitem que um usuário utilize recursos de armazenamento de forma limitada, é comum que usuários precisem de PersistentVolumes com diversas propriedades, como desempenho, para problemas diversos. Os administradores de cluster precisam estar aptos a oferecer uma variedade de PersistentVolumes que difiram em tamanho e modo de acesso, sem expor os usuários a detalhes de como esses volumes são implementados. Para necessidades como essas, temos o recurso de StorageClass.

Veja os exemplos de passo a passo de forma detalhada.

Requisição e ciclo de vida de um volume

PVs são recursos dentro um cluster. PVCs são requisições para esses recursos e também atuam como uma validação da solicitação desses recursos. O ciclo de vida da interação entre PVs e PVCs funcionam da seguinte forma:

Provisionamento

Existem duas formas de provisionar um PV: estaticamente ou dinamicamente.

Estático

O administrador do cluster cria uma determinada quantidade de PVs. Eles possuem todos os detalhes do armazenamento os quais estão atrelados, que neste caso fica disponível para utilização por um usuário dentro do cluster. Eles estão presentes na API do Kubernetes e disponíveis para utilização.

Dinâmico

Quando nenhum dos PVs estáticos, que foram criados anteriormente pelo administrador, satisfazem os critérios de uma PersistentVolumeClaim enviado por um usuário, o cluster pode tentar realizar um provisionamento dinâmico para atender a essa PVC. Esse provisionamento é baseado em StorageClasses: a PVC deve solicitar uma classe de armazenamento e o administrador deve ter previamente criado e configurado essa classe para que o provisionamento dinâmico possa ocorrer. Requisições que solicitam a classe "" efetivamente desabilitam o provisionamento dinâmico para elas mesmas.

Para habilitar o provisionamento de armazenamento dinâmico baseado em classe de armazenamento, o administrador do cluster precisa habilitar o controle de admissão DefaultStorageClass no servidor da API. Isso pode ser feito, por exemplo, garantindo que DefaultStorageClass esteja entre aspas simples, ordenado por uma lista de valores para a flag --enable-admission-plugins, componente do servidor da API. Para mais informações sobre os comandos das flags do servidor da API, consulte a documentação kube-apiserver.

Binding

Um usuário cria, ou em caso de um provisionamento dinâmico já ter criado, uma PersistentVolumeClaim solicitando uma quantidade específica de armazenamento e um determinado modo de acesso. Um controle de loop no master monitora por novas PVCs, encontra um PV (se possível) que satisfaça os requisitos e realiza o bind. Se o PV foi provisionado dinamicamente por uma PVC, o loop sempre vai fazer o bind desse PV com essa PVC em específico. Caso contrário, o usuário vai receber no mínimo o que ele havia solicitado, porém, o volume possa exceder em relação à solicitação inicial. Uma vez realizado esse processo, PersistentVolumeClaim sempre vai ter um bind exclusivo, sem levar em conta como o isso aconteceu. Um bind entre uma PVC e um PV é um mapeamento de um para um, utilizando o ClaimRef que é um bind bidirecional entre o PersistentVolume e o PersistentVolumeClaim.

As requisições permanecerão sem bind se o volume solicitado não existir. O bind ocorrerá somente se os requisitos forem atendidos exatamente da mesma forma como solicitado. Por exemplo, um bind de uma PVC de 100 GB não ocorrerá num cluster que foi provisionado com vários PVs de 50 GB. O bind ocorrerá somente no momento em que um PV de 100 GB for adicionado.

Utilização

Pods utilizam requisições como volumes. O cluster inspeciona a requisição para encontrar o volume atrelado a ela e monta esse volume para um Pod. Para volumes que suportam múltiplos modos de acesso, o usuário especifica qual o modo desejado quando utiliza essas requisições.

Uma vez que o usuário tem a requisição atrelada a um PV, ele pertence ao usuário pelo tempo que ele precisar. Usuários agendam Pods e acessam seus PVs requisitados através da seção persistentVolumeClaim no bloco volumes do Pod. Para mais detalhes sobre isso, veja Requisições como Volumes.

Proteção de Uso de um Objeto de Armazenamento

O propósito da funcionalidade do Objeto de Armazenamento em Proteção de Uso é garantir que as PersistentVolumeClaims (PVCs) que estejam sendo utilizadas por um Pod e PersistentVolume (PVs) que pertençam aos PVCs não sejam removidos do sistema, pois isso pode resultar numa perda de dados.

Se um usuário deleta uma PVC que está sendo utilizada por um Pod, esta PVC não é removida imediatamente. A remoção da PVC é adiada até que a PVC não esteja mais sendo utilizado por nenhum Pod. Se um administrador deleta um PV que está atrelado a uma PVC, o PV não é removido imediatamente também. A remoção do PV é adiada até que o PV não esteja mais atrelado à PVC.

Note que uma PVC é protegida quando o status da PVC é Terminating e a lista Finalizers contém kubernetes.io/pvc-protection:

kubectl describe pvc hostpath
Name:          hostpath
Namespace:     default
StorageClass:  example-hostpath
Status:        Terminating
Volume:
Labels:        <none>
Annotations:   volume.beta.kubernetes.io/storage-class=example-hostpath
               volume.beta.kubernetes.io/storage-provisioner=example.com/hostpath
Finalizers:    [kubernetes.io/pvc-protection]
...

Note que um PV é protegido quando o status da PVC é Terminating e a lista Finalizers contém kubernetes.io/pv-protection também:

kubectl describe pv task-pv-volume
Name:            task-pv-volume
Labels:          type=local
Annotations:     <none>
Finalizers:      [kubernetes.io/pv-protection]
StorageClass:    standard
Status:          Terminating
Claim:
Reclaim Policy:  Delete
Access Modes:    RWO
Capacity:        1Gi
Message:
Source:
    Type:          HostPath (bare host directory volume)
    Path:          /tmp/data
    HostPathType:
Events:            <none>

Recuperação

Quando um usuário não precisar mais utilizar um volume, ele pode deletar a PVC pela API, que, permite a recuperação do recurso. A política de recuperação para um PersistentVolume diz ao cluster o que fazer com o volume após ele ter sido liberado da sua requisição. Atualmente, volumes podem ser Retidos, Reciclados ou Deletados.

Retenção

A política Retain permite a recuperação de forma manual do recurso. Quando a PersistentVolumeClaim é deletada, ela continua existindo e o volume é considerado "livre". Mas ele ainda não está disponível para outra requisição porque os dados da requisição anterior ainda permanecem no volume. Um administrador pode manualmente recuperar o volume executando os seguintes passos:

  1. Deletar o PersistentVolume. O armazenamento associado à infraestrutura externa (AWS EBS, GCE PD, Azure Disk ou Cinder volume) ainda continuará existindo após o PV ser deletado.
  2. Limpar os dados de forma manual no armazenamento associado.
  3. Deletar manualmente o armazenamento associado. Caso você queira utilizar o mesmo armazenamento, crie um novo PersistentVolume com esse armazenamento.

Deletar

Para plugins de volume que suportam a política de recuperação Delete, a deleção vai remover o tanto o PersistentVolume do Kubernetes, quanto o armazenamento associado à infraestrutura externa, como AWS EBS, GCE PD, Azure Disk, ou Cinder volume. Volumes que foram provisionados dinamicamente herdam a política de retenção da sua StorageClass, que por padrão é Delete. O administrador precisa configurar a StorageClass de acordo com as necessidades dos usuários. Caso contrário, o PV deve ser editado ou reparado após sua criação. Veja Alterar a política de retenção de um PersistentVolume.

Reciclar

Em caso do volume plugin ter suporte a essa operação, a política de retenção Recycle faz uma limpeza básica (rm -rf /thevolume/*) no volume e torna ele disponível novamente para outra requisição.

Contudo, um administrador pode configurar um template personalizado de um Pod reciclador utilizando a linha de comando do gerenciamento de controle do Kubernetes como descrito em referência. O Pod reciclador personalizado deve conter a spec volume como é mostrado no exemplo abaixo:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pv-recycler
  namespace: default
spec:
  restartPolicy: Never
  volumes:
  - name: vol
    hostPath:
      path: /any/path/it/will/be/replaced
  containers:
  - name: pv-recycler
    image: "k8s.gcr.io/busybox"
    command: ["/bin/sh", "-c", "test -e /scrub && rm -rf /scrub/..?* /scrub/.[!.]* /scrub/*  && test -z \"$(ls -A /scrub)\" || exit 1"]
    volumeMounts:
    - name: vol
      mountPath: /scrub

Contudo, o caminho especificado no Pod reciclador personalizado em volumes é substituído pelo caminho do volume que está sendo reciclado.

Reservando um PersistentVolume

A camada de gerenciamento pode fazer o bind de um PersistentVolumeClaims com PersistentVolumes equivalentes no cluster. Contudo, se você quer que uma PVC faça um bind com um PV específico, é preciso fazer o pré-bind deles.

Especificando um PersistentVolume na PersistentVolumeClaim, você declara um bind entre uma PVC e um PV específico. O bind ocorrerá se o PersistentVolume existir e não estiver reservado por uma PersistentVolumeClaims através do seu campo claimRef.

O bind ocorre independentemente se algum volume atender ao critério, incluindo afinidade de nó. A camada de gerenciamento verifica se a classe de armazenamento, modo de acesso e tamanho do armazenamento solicitado ainda são válidos.

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: foo-pvc
  namespace: foo
spec:
  storageClassName: "" # Empty string must be explicitly set otherwise default StorageClass will be set
  volumeName: foo-pv
  ...

Esse método não garante nenhum privilégio de bind no PersistentVolume. Para evitar que alguma outra PersistentVolumeClaims possa usar o PV que você especificar, você precisa primeiro reservar esse volume de armazenamento. Especifique sua PersistentVolumeClaim no campo claimRef do PV para que outras PVCs não façam bind nele.

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: foo-pv
spec:
  storageClassName: ""
  claimRef:
    name: foo-pvc
    namespace: foo
  ...

Isso é útil se você deseja utilizar PersistentVolumes que possuem suas claimPolicy configuradas para Retain, incluindo situações onde você estiver reutilizando um PV existente.

Expandindo Requisições de Volumes Persistentes

FEATURE STATE: Kubernetes v1.11 [beta]

Agora, o suporte à expansão de PersistentVolumeClaims (PVCs) já é habilitado por padrão. Você pode expandir os tipos de volumes abaixo:

  • gcePersistentDisk
  • awsElasticBlockStore
  • Cinder
  • glusterfs
  • rbd
  • Azure File
  • Azure Disk
  • Portworx
  • FlexVolumes
  • CSI

Você só pode expandir uma PVC se o campo da classe de armazenamento allowVolumeExpansion é true.

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: gluster-vol-default
provisioner: kubernetes.io/glusterfs
parameters:
  resturl: "http://192.168.10.100:8080"
  restusuário: ""
  secretNamespace: ""
  secretName: ""
allowVolumeExpansion: true

Para solicitar um volume maior para uma PVC, edite a PVC e especifique um tamanho maior. Isso irá fazer com o que volume atrelado ao respectivo PersistentVolume seja expandido. Nunca um PersistentVolume é criado para satisfazer a requisição. Ao invés disso, um volume existente é redimensionado.

Expansão de volume CSI

FEATURE STATE: Kubernetes v1.16 [beta]

O suporte à expansão de volumes CSI é habilitada por padrão, porém é necessário um driver CSI específico para suportar a expansão do volume. Verifique a documentação do driver CSI específico para mais informações.

Redimensionando um volume que contém um sistema de arquivo

Só podem ser redimensionados os volumes que contém os seguintes sistemas de arquivo: XFS, Ext3 ou Ext4.

Quando um volume contém um sistema de arquivo, o sistema de arquivo somente é redimensionado quando um novo Pod está utilizando a PersistentVolumeClaim no modo ReadWrite. A expansão de sistema de arquivo é feita quando um Pod estiver inicializando ou quando um Pod estiver em execução e o respectivo sistema de arquivo tenha suporte para expansão a quente.

FlexVolumes permitem redimensionamento se o RequiresFSResize do drive é configurado como true. O FlexVolume pode ser redimensionado na reinicialização do Pod.

Redimensionamento de uma PersistentVolumeClaim em uso

FEATURE STATE: Kubernetes v1.15 [beta]

Neste caso, você não precisa deletar e recriar um Pod ou um deployment que está sendo utilizado por uma PVC existente. Automaticamente, qualquer PVC em uso fica disponível para o Pod assim que o sistema de arquivo for expandido. Essa funcionalidade não tem efeito em PVCs que não estão em uso por um Pod ou deployment. Você deve criar um Pod que utilize a PVC antes que a expansão seja completada.

Da mesma forma que outros tipos de volumes - volumes FlexVolume também podem ser expandidos quando estiverem em uso por um Pod.

Recuperação em caso de falha na expansão de volumes

Se a expansão do respectivo armazenamento falhar, o administrador do cluster pode recuperar manualmente o estado da Persistent Volume Claim (PVC) e cancelar as solicitações de redimensionamento. Caso contrário, as tentativas de solicitação de redimensionamento ocorrerão de forma contínua pelo controlador sem nenhuma intervenção do administrador.

  1. Marque o PersistentVolume(PV) que estiver atrelado à PersistentVolumeClaim(PVC) com a política de recuperação Retain.
  2. Delete a PVC. Desde que o PV tenha a política de recuperação Retain - nenhum dado será perdido quando a PVC for recriada.
  3. Delete a entrada claimRef da especificação do PV para que uma PVC possa fazer bind com ele. Isso deve tornar o PV Available.
  4. Recrie a PVC com um tamanho menor que o PV e configure o campo volumeName da PCV com o nome do PV. Isso deve fazer o bind de uma nova PVC a um PV existente.
  5. Não esqueça de restaurar a política de recuperação do PV.

Tipos de volumes persistentes

Tipos de PersistentVolume são implementados como plugins. Atualmente o Kubernetes suporta os plugins abaixo:

  • awsElasticBlockStore - AWS Elastic Block Store (EBS)
  • azureDisk - Azure Disk
  • azureFile - Azure File
  • cephfs - CephFS volume
  • cinder - Cinder (OpenStack block storage) (depreciado)
  • csi - Container Storage Interface (CSI)
  • fc - Fibre Channel (FC) storage
  • flexVolume - FlexVolume
  • flocker - Flocker storage
  • gcePersistentDisk - GCE Persistent Disk
  • glusterfs - Glusterfs volume
  • hostPath - HostPath volume (somente para teste de nó único; ISSO NÃO FUNCIONARÁ num cluster multi-nós; ao invés disso, considere a utilização de volume local.)
  • iscsi - iSCSI (SCSI over IP) storage
  • local - storage local montados nos nós.
  • nfs - Network File System (NFS) storage
  • photonPersistentDisk - Controlador Photon para disco persistente. (Esse tipo de volume não funciona mais desde a removação do provedor de cloud correspondente.)
  • portworxVolume - Volume Portworx
  • quobyte - Volume Quobyte
  • rbd - Volume Rados Block Device (RBD)
  • scaleIO - Volume ScaleIO (depreciado)
  • storageos - Volume StorageOS
  • vsphereVolume - Volume vSphere VMDK

Volumes Persistentes

Cada PV contém uma spec e um status, que é a especificação e o status do volume. O nome do PersistentVolume deve ser um DNS válido.

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv0003
spec:
  capacity:
    storage: 5Gi
  volumeMode: Filesystem
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  storageClassName: slow
  mountOptions:
    - hard
    - nfsvers=4.1
  nfs:
    path: /tmp
    server: 172.17.0.2

Capacidade

Geralmente, um PV terá uma capacidade de armazenamento específica. Isso é configurado usando o atributo capacity do PV. Veja o Modelo de Recurso do Kubernetes para entender as unidades aceitas pelo atributo capacity.

Atualmente, o tamanho do armazenamento é o único recurso que pode ser configurado ou solicitado. Os futuros atributos podem incluir IOPS, throughput, etc.

Modo do Volume

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [stable]

O Kubernetes suporta dois volumeModes de PersistentVolumes: Filesystem e Block.

volumeMode é um parâmetro opcional da API. Filesystem é o modo padrão utilizado quando o parâmetro volumeMode é omitido.

Um volume com volumeMode: Filesystem é montado em um diretório nos Pods. Se o volume for de um dispositivo de bloco e ele estiver vazio, o Kubernetes cria o sistema de arquivo no dispositivo antes de fazer a montagem pela primeira vez.

Você pode configurar o valor do volumeMode para Block para utilizar um disco bruto como volume. Esse volume é apresentado num Pod como um dispositivo de bloco, sem nenhum sistema de arquivo. Esse modo é útil para prover ao Pod a forma mais rápida para acessar um volume, sem nenhuma camada de sistema de arquivo entre o Pod e o volume. Por outro lado, a aplicação que estiver rodando no Pod deverá saber como tratar um dispositivo de bloco. Veja Suporte a Volume de Bloco Bruto para um exemplo de como utilizar o volume como volumeMode: Block num Pod.

Modos de Acesso

Um PersistentVolume pode ser montado num host das mais variadas formas suportadas pelo provedor. Como mostrado na tabela abaixo, os provedores terão diferentes capacidades e cada modo de acesso do PV são configurados nos modos específicos suportados para cada volume em particular. Por exemplo, o NFS pode suportar múltiplos clientes read/write, mas um PV NFS específico pode ser exportado no server como read-only. Cada PV recebe seu próprio modo de acesso que descreve suas capacidades específicas.

Os modos de acesso são:

  • ReadWriteOnce -- o volume pode ser montado como leitura-escrita por um nó único
  • ReadOnlyMany -- o volume pode ser montado como somente-leitura por vários nós
  • ReadWriteMany -- o volume pode ser montado como leitura-escrita por vários nós

Na linha de comando, os modos de acesso ficam abreviados:

  • RWO - ReadWriteOnce
  • ROX - ReadOnlyMany
  • RWX - ReadWriteMany

Importante! Um volume somente pode ser montado utilizando um único modo de acesso por vez, independente se ele suportar mais de um. Por exemplo, um GCEPersistentDisk pode ser montado como ReadWriteOnce por um único nó ou ReadOnlyMany por vários nós, porém não simultaneamente.

Plugin de VolumeReadWriteOnceReadOnlyManyReadWriteMany
AWSElasticBlockStore--
AzureFile
AzureDisk--
CephFS
Cinder--
CSIdepende do driverdepende do driverdepende do driver
FC-
FlexVolumedepende do driver
Flocker--
GCEPersistentDisk-
Glusterfs
HostPath--
iSCSI-
Quobyte
NFS
RBD-
VsphereVolume-(funcionam quando os Pods são do tipo collocated)
PortworxVolume-
ScaleIO-
StorageOS--

Classe

Um PV pode ter uma classe, que é especificada na configuração do atributo storageClassName com o nome da StorageClass. Um PV de uma classe específica só pode ser atrelado a requisições PVCs dessa mesma classe. Um PV sem storageClassName não possui nenhuma classe e pode ser montado somente a PVCs que não solicitem nenhuma classe em específico.

No passado, a notação volume.beta.kubernetes.io/storage-class era utilizada no lugar do atributo storageClassName. Essa notação ainda funciona. Contudo, ela será totalmente depreciada numa futura versão do Kubernetes.

Política de Retenção

Atualmente as políticas de retenção são:

  • Retain -- recuperação manual
  • Recycle -- limpeza básica (rm -rf /thevolume/*)
  • Delete -- o volume de armazenamento associado, como AWS EBS, GCE PD, Azure Disk ou OpenStack Cinder é deletado

Atualmente, somente NFS e HostPath suportam reciclagem. Volumes AWS EBS, GCE PD, Azure Disk e Cinder suportam delete.

Opções de Montagem

Um administrador do Kubernetes pode especificar opções de montagem adicionais quando um Volume Persistente é montado num nó.

Seguem os tipos de volumes que suportam opções de montagem.

  • AWSElasticBlockStore
  • AzureDisk
  • AzureFile
  • CephFS
  • Cinder (OpenStack block storage)
  • GCEPersistentDisk
  • Glusterfs
  • NFS
  • Quobyte Volumes
  • RBD (Ceph Block Device)
  • StorageOS
  • VsphereVolume
  • iSCSI

Não há validação em relação às opções de montagem. A montagem irá falhar se houver alguma opção inválida.

No passado, a notação volume.beta.kubernetes.io/mount-options era usada no lugar do atributo mountOptions. Essa notação ainda funciona. Contudo, ela será totalmente depreciada numa futura versão do Kubernetes.

Afinidade de Nó

Um PV pode especificar uma afinidade de nó para definir restrições em relação ao limite de nós que podem acessar esse volume. Pods que utilizam um PV serão somente reservados para nós selecionados pela afinidade de nó.

Estado

Um volume sempre estará em um dos seguintes estados:

  • Available -- um recurso que está livre e ainda não foi atrelado a nenhuma requisição
  • Bound -- um volume atrelado a uma requisição
  • Released -- a requisição foi deletada, mas o curso ainda não foi recuperado pelo cluster
  • Failed -- o volume fracassou na sua recuperação automática

A CLI mostrará o nome do PV que foi atrelado à PVC

PersistentVolumeClaims

Cada PVC contém uma spec e um status, que é a especificação e estado de uma requisição. O nome de um objeto PersistentVolumeClaim precisa ser um DNS válido.

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: myclaim
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  volumeMode: Filesystem
  resources:
    requests:
      storage: 8Gi
  storageClassName: slow
  selector:
    matchLabels:
      release: "stable"
    matchExpressions:
      - {key: environment, operator: In, values: [dev]}

Modos de Acesso

As requisições usam as mesmas convenções que os volumes quando eles solicitam um armazenamento com um modo de acesso específico.

Modos de Volume

As requisições usam as mesmas convenções que os volumes quando eles indicam o tipo de volume, seja ele um sistema de arquivo ou dispositivo de bloco.

Recursos

Assim como Pods, as requisições podem solicitar quantidades específicas de recurso. Neste caso, a solicitação é por armazenamento. O mesmo modelo de recurso vale para volumes e requisições.

Seletor

Requisições podem especifiar um seletor de rótulo para posteriormente filtrar um grupo de volumes. Somente os volumes que possuam rótulos que satisfaçam os critérios do seletor podem ser atrelados à requisição. O seletor pode conter dois campos:

  • matchLabels - o volume deve ter um rótulo com esse valor
  • matchExpressions - uma lista de requisitos, como chave, lista de valores e operador relacionado aos valores e chaves. São operadores válidos: In, NotIn, Exists e DoesNotExist.

Todos os requisitos de matchLabels e matchExpressions, são do tipo AND - todos eles juntos devem ser atendidos.

Classe

Uma requisição pode solicitar uma classe específica através da StorageClass utilizando o atributo storageClassName. Neste caso o bind ocorrerá somente com os PVs que possuírem a mesma classe do storageClassName dos PVCs.

As PVCs não precisam necessariamente solicitar uma classe. Uma PVC com sua storageClassName configurada como "" sempre solicitará um PV sem classe, dessa forma ela sempre será atrelada a um PV sem classe (que não tenha nenhuma notação, ou seja, igual a ""). Uma PVC sem storageClassName não é a mesma coisa e será tratada pelo cluster de forma diferente, porém isso dependerá se o puglin de admissão DefaultStorageClass estiver habilitado.

  • Se o plugin de admissão estiver habilitado, o administrador poderá especificar a StorageClass padrão. Todas as PVCs que não tiverem storageClassName podem ser atreladas somente a PVs que atendam a esse padrão. A especificação de uma StorageClass padrão é feita através da notação storageclass.kubernetes.io/is-default-class recebendo o valor true no objeto da StorageClass. Se o administrador não especificar nenhum padrão, o cluster vai tratar a criação de uma PVC como se o plugin de admissão estivesse desabilitado. Se mais de um valor padrão for especificado, o plugin de admissão proíbe a criação de todas as PVCs.
  • Se o plugin de admissão estiver desabilitado, não haverá nenhuma notação para a StorageClass padrão. Todas as PVCs que não tiverem storageClassName poderão ser atreladas somente aos PVs que não possuem classe. Neste caso, as PVCs que não tiverem storageClassName são tratadas da mesma forma como as PVCs que possuem suas storageClassName configuradas como "".

Dependendo do modo de instalação, uma StorageClass padrão pode ser implantada num cluster Kubernetes durante a instalação pelo addon manager.

Quando uma PVC especifica um selector para solicitar uma StorageClass, os requisitos são do tipo AND: somente um PV com a classe solicitada e com o rótulo requisitado pode ser atrelado à PVC.

No passado, a notação volume.beta.kubernetes.io/storage-class era usada no lugar do atributo storageClassName Essa notação ainda funciona. Contudo, ela será totalmente depreciada numa futura versão do Kubernetes.

Requisições como Volumes

Os Pods podem ter acesso ao armazenamento utilizando a requisição como um volume. Para isso, a requisição tem que estar no mesmo namespace que o Pod. Ao localizar a requisição no namespace do Pod, o cluster passa o PersistentVolume para a requisição.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
    - name: myfrontend
      image: nginx
      volumeMounts:
      - mountPath: "/var/www/html"
        name: mypd
  volumes:
    - name: mypd
      persistentVolumeClaim:
        claimName: myclaim

Sobre Namespaces

Os binds dos PersistentVolumes são exclusivos e, desde que as PersistentVolumeClaims são objetos do namespace, fazer a montagem das requisições com "Muitos" nós (ROX, RWX) é possível somente para um namespace.

PersistentVolumes do tipo hostPath

Um PersistentVolume do tipo hostPath utiliza um arquivo ou diretório no nó para emular um network-attached storage (NAS). Veja um exemplo de volume do tipo hostPath.

Suporte a Volume de Bloco Bruto

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [stable]

Os plugins de volume abaixo suportam volumes de bloco bruto, incluindo provisionamento dinâmico onde for aplicável:

  • AWSElasticBlockStore
  • AzureDisk
  • CSI
  • FC (Fibre Channel)
  • GCEPersistentDisk
  • iSCSI
  • Local volume
  • OpenStack Cinder
  • RBD (Ceph Block Device)
  • VsphereVolume

Utilização de PersistentVolume com Volume de Bloco Bruto

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: block-pv
spec:
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  volumeMode: Block
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  fc:
    targetWWNs: ["50060e801049cfd1"]
    lun: 0
    readOnly: false

Requisição de PersistentVolumeClaim com Volume de Bloco Bruto

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: block-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  volumeMode: Block
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi

Especificação de Pod com Dispositivo de Bloco Bruto no contêiner

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-with-block-volume
spec:
  containers:
    - name: fc-container
      image: fedora:26
      command: ["/bin/sh", "-c"]
      args: [ "tail -f /dev/null" ]
      volumeDevices:
        - name: data
          devicePath: /dev/xvda
  volumes:
    - name: data
      persistentVolumeClaim:
        claimName: block-pvc

Bind de Volumes de Bloco

Se um usuário solicita um volume de bloco bruto através do campo volumeMode na spec da PersistentVolumeClaim, as regras de bind agora têm uma pequena diferença em relação às versões anteriores que não consideravam esse modo como parte da spec. A tabela abaixo mostra as possíveis combinações que um usuário e um administrador pode especificar para requisitar um dispositivo de bloco bruto. A tabela indica se o volume será ou não atrelado com base nas combinações: Matriz de bind de volume para provisionamento estático de volumes:

PV volumeModePVC volumeModeResult
unspecifiedunspecifiedBIND
unspecifiedBlockNO BIND
unspecifiedFilesystemBIND
BlockunspecifiedNO BIND
BlockBlockBIND
BlockFilesystemNO BIND
FilesystemFilesystemBIND
FilesystemBlockNO BIND
FilesystemunspecifiedBIND

Snapshot de Volume e Restauração de Volume a partir de um Snapshot

FEATURE STATE: Kubernetes v1.20 [stable]

O snapshot de volume é suportado somente pelo plugin de volume CSI. Veja Snapshot de Volume para mais detalhes. Plugins de volume in-tree estão depreciados. Você pode consultar sobre os plugins de volume depreciados em Perguntas Frequentes sobre Plugins de Volume.

Criar uma PersistentVolumeClaim a partir de um Snapshot de Volume

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: restore-pvc
spec:
  storageClassName: csi-hostpath-sc
  dataSource:
    name: new-snapshot-test
    kind: VolumeSnapshot
    apiGroup: snapshot.storage.k8s.io
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi

Clonagem de Volume

A Clonagem de Volume é possível somente com plugins de volume CSI.

Criação de PersistentVolumeClaim a partir de uma PVC já existente

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: cloned-pvc
spec:
  storageClassName: my-csi-plugin
  dataSource:
    name: existing-src-pvc-name
    kind: PersistentVolumeClaim
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi

Boas Práticas de Configuração

Se você está criando templates ou exemplos que rodam numa grande quantidade de clusters e que precisam de armazenamento persistente, recomendamos que utilize o padrão abaixo:

  • Inclua objetos PersistentVolumeClaim em seu pacote de configuração (com Deployments, ConfigMaps, etc.).

  • Não inclua objetos PersistentVolume na configuração, pois o usuário que irá instanciar a configuração talvez não tenha permissão para criar PersistentVolume.

  • Dê ao usuário a opção dele informar o nome de uma classe de armazenamento quando instanciar o template.

    • Se o usuário informar o nome de uma classe de armazenamento, coloque esse valor no campo persistentVolumeClaim.storageClassName. Isso fará com que a PVC encontre a classe de armazenamento correta se o cluster tiver a StorageClasses habilitado pelo administrador.
    • Se o usuário não informar o nome da classe de armazenamento, deixe o campo persistentVolumeClaim.storageClassName sem nenhum valor (vazio). Isso fará com que o PV seja provisionado automaticamente no cluster para o usuário com o StorageClass padrão. Muitos ambientes de cluster já possuem uma StorageClass padrão, ou então os administradores podem criar suas StorageClass de acordo com seus critérios.
  • Durante suas tarefas de administração, busque por PVCs que após um tempo não estão sendo atreladas, pois, isso talvez indique que o cluster não tem provisionamento dinâmico (onde o usuário deveria criar um PV que satisfaça os critérios da PVC) ou cluster não tem um sistema de armazenamento (onde usuário não pode realizar um deploy solicitando PVCs).

    Próximos passos

Referência

3.6 - Configuração

3.6.1 - Melhores Práticas de Configuração

Esse documento destaca e consolida as melhores práticas de configuração apresentadas em todo o guia de usuário, na documentação de introdução e nos exemplos.

Este é um documento vivo. Se você pensar em algo que não está nesta lista, mas pode ser útil para outras pessoas, não hesite em criar uma issue ou submeter um PR.

Dicas Gerais de Configuração

  • Ao definir configurações, especifique a versão mais recente estável da API.

  • Os arquivos de configuração devem ser armazenados em um sistema de controle antes de serem enviados ao cluster. Isso permite que você reverta rapidamente uma alteração de configuração, caso necessário. Isso também auxilia na recriação e restauração do cluster.

  • Escreva seus arquivos de configuração usando YAML ao invés de JSON. Embora esses formatos possam ser usados alternadamente em quase todos os cenários, YAML tende a ser mais amigável.

  • Agrupe objetos relacionados em um único arquivo sempre que fizer sentido. Geralmente, um arquivo é mais fácil de gerenciar do que vários. Veja o guestbook-all-in-one.yaml como exemplo dessa sintaxe.

  • Observe também que vários comandos kubectl podem ser chamados em um diretório. Por exemplo, você pode chamar kubectl apply em um diretório de arquivos de configuração.

  • Não especifique valores padrões desnecessariamente: configurações simples e mínimas diminuem a possibilidade de erros.

  • Coloque descrições de objetos nas anotações para permitir uma melhor análise.

"Naked" Pods comparados a ReplicaSets, Deployments, e Jobs

  • Se você puder evitar, não use "naked" Pods (ou seja, se você puder evitar, pods não vinculados a um ReplicaSet ou Deployment). Os "naked" pods não serão reconfigurados em caso de falha de um nó.

    Criar um Deployment, que cria um ReplicaSet para garantir que o número desejado de Pods esteja disponível e especifica uma estratégia para substituir os Pods (como RollingUpdate), é quase sempre preferível do que criar Pods diretamente, exceto para alguns cenários explícitos de restartPolicy:Never. Um Job também pode ser apropriado.

Services

  • Crie o Service antes de suas cargas de trabalho de backend correspondentes (Deployments ou ReplicaSets) e antes de quaisquer cargas de trabalho que precisem acessá-lo. Quando o Kubernetes inicia um contêiner, ele fornece variáveis de ambiente apontando para todos os Services que estavam em execução quando o contêiner foi iniciado. Por exemplo, se um Service chamado foo existe, todos os contêineres vão receber as seguintes variáveis em seu ambiente inicial:

    FOO_SERVICE_HOST=<o host em que o Service está executando>
    FOO_SERVICE_PORT=<a porta em que o Service está executando>
    

Isso implica em um requisito de pedido - qualquer Service que um Pod quer acessar precisa ser criado antes do Pod em si, ou então as variáveis de ambiente não serão populadas. O DNS não possui essa restrição.

  • Um cluster add-on opcional (embora fortemente recomendado) é um servidor DNS. O servidor DNS monitora a API do Kubernetes buscando novos Services e cria um conjunto de DNS para cada um. Se o DNS foi habilitado em todo o cluster, então todos os Pods devem ser capazes de fazer a resolução de Services automaticamente.

  • Não especifique um hostPort para um Pod a menos que isso seja absolutamente necessário. Quando você vincula um Pod a um hostPort, isso limita o número de lugares em que o Pod pode ser agendado, porque cada combinação de <hostIP, hostPort, protocol> deve ser única. Se você não especificar o hostIP e protocol explicitamente, o Kubernetes vai usar 0.0.0.0 como o hostIP padrão e TCP como protocol padrão.

    Se você precisa de acesso a porta apenas para fins de depuração, pode usar o apiserver proxy ou o kubectl port-forward.

    Se você precisa expor explicitamente a porta de um Pod no nó, considere usar um Service do tipo NodePort antes de recorrer a hostPort.

  • Evite usar hostNetwork pelos mesmos motivos do hostPort.

  • Use headless Services (que tem um ClusterIP ou None) para descoberta de serviço quando você não precisar de um balanceador de carga kube-proxy.

Usando Labels

  • Defina e use labels que identifiquem atributos semânticos da sua aplicação ou Deployment, como { app: myapp, tier: frontend, phase: test, deployment: v3 }. Você pode usar essas labels para selecionar os Pods apropriados para outros recursos; por exemplo, um Service que seleciona todos os Pods tier: frontend, ou todos os componentes de app: myapp. Veja o app guestbook para exemplos dessa abordagem.

Um Service pode ser feito para abranger vários Deployments, omitindo labels específicas de lançamento de seu seletor. Quando você precisar atualizar um serviço em execução sem downtime, use um Deployment.

Um estado desejado de um objeto é descrito por um Deployment, e se as alterações nesse spec forem aplicadas o controlador do Deployment altera o estado real para o estado desejado em uma taxa controlada.

  • Use as labels comuns do Kubernetes para casos de uso comuns. Essas labels padronizadas enriquecem os metadados de uma forma que permite que ferramentas, incluindo kubectl e a dashboard, funcionem de uma forma interoperável.

  • Você pode manipular labels para depuração. Como os controladores do Kubernetes (como ReplicaSet) e Services se relacionam com os Pods usando seletor de labels, remover as labels relevantes de um Pod impedirá que ele seja considerado por um controlador ou que seja atendido pelo tráfego de um Service. Se você remover as labels de um Pod existente, seu controlador criará um novo Pod para substituí-lo. Essa é uma maneira útil de depurar um Pod anteriormente "ativo" em um ambiente de "quarentena". Para remover ou alterar labels interativamente, use kubectl label.

Imagens de Contêiner

A imagePullPolicy e tag da imagem afetam quando o kubelet tenta puxar a imagem especificada.

  • imagePullPolicy: IfNotPresent: a imagem é puxada apenas se ainda não estiver presente localmente.

  • imagePullPolicy: Always: sempre que o kubelet inicia um contêiner, ele consulta o registry da imagem do contêiner para verificar o resumo de assinatura da imagem. Se o kubelet tiver uma imagem do contêiner com o mesmo resumo de assinatura armazenado em cache localmente, o kubelet usará a imagem em cache, caso contrário, o kubelet baixa(pulls) a imagem com o resumo de assinatura resolvido, e usa essa imagem para iniciar o contêiner.

  • imagePullPolicy é omitido se a tag da imagem é :latest ou se imagePullPolicy é omitido é automaticamente definido como Always. Observe que não será utilizado para ifNotPresentse o valor da tag mudar.

  • imagePullPolicy é omitido se uma tag da imagem existe mas não :latest: imagePullPolicy é automaticamente definido como ifNotPresent. Observe que isto não será atualizado para Always se a tag for removida ou alterada para :latest.

  • imagePullPolicy: Never: presume-se que a imagem exista localmente. Não é feita nenhuma tentativa de puxar a imagem.

Usando kubectl

  • Use kubectl apply -f <directory>. Isso procura por configurações do Kubernetes em todos os arquivos .yaml, .yml em <directory> e passa isso para apply.

  • Use labels selectors para operações get e delete em vez de nomes de objetos específicos. Consulte as seções sobre label selectors e usando Labels efetivamente.

  • Use kubectl create deployment e kubectl expose para criar rapidamente Deployments e Services de um único contêiner. Consulte Use um Service para acessar uma aplicação em um cluster para obter um exemplo.

3.6.2 - ConfigMaps

Um ConfigMap é um objeto da API usado para armazenar dados não-confidenciais em pares chave-valor. Pods podem consumir ConfigMaps como variáveis de ambiente, argumentos de linha de comando ou como arquivos de configuração em um volume.

Um ConfigMap ajuda a desacoplar configurações vinculadas ao ambiente das imagens de contêiner, de modo a tornar aplicações mais facilmente portáveis.

Motivação

Utilize um ConfigMap para manter a configuração separada do código da aplicação.

Por exemplo, imagine que você esteja desenvolvendo uma aplicação que pode ser executada no seu computador local (para desenvolvimento) e na nuvem (para manipular tráfego real). Você escreve código para ler a variável de ambiente chamada DATABASE_HOST. No seu ambiente local, você configura essa variável com o valor localhost. Na nuvem, você configura essa variável para referenciar um serviço do Kubernetes que expõe o componente do banco de dados ao seu cluster. Isto permite que você baixe uma imagem de contêiner que roda na nuvem e depure exatamente o mesmo código localmente se necessário.

Um ConfigMap não foi planejado para conter grandes quantidades de dados. Os dados armazenados em um ConfigMap não podem exceder 1 MiB. Se você precisa armazenar configurações que são maiores que este limite, considere montar um volume ou utilizar um serviço separado de banco de dados ou de arquivamento de dados.

Objeto ConfigMap

Um ConfigMap é um objeto da API que permite o armazenamento de configurações para consumo por outros objetos. Diferentemente de outros objetos do Kubernetes que contém um campo spec, o ConfigMap contém os campos data e binaryData. Estes campos aceitam pares chave-valor como valores. Ambos os campos data e binaryData são opcionais. O campo data foi pensado para conter sequências de bytes UTF-8, enquanto o campo binaryData foi planejado para conter dados binários em forma de strings codificadas em base64.

É obrigatório que o nome de um ConfigMap seja um subdomínio DNS válido.

Cada chave sob as seções data ou binaryData pode conter quaisquer caracteres alfanuméricos, -, _ e .. As chaves armazenadas na seção data não podem colidir com as chaves armazenadas na seção binaryData.

A partir da versão v1.19 do Kubernetes, é possível adicionar o campo immutable a uma definição de ConfigMap para criar um ConfigMap imutável.

ConfigMaps e Pods

Você pode escrever uma spec para um Pod que se refere a um ConfigMap e configurar o(s) contêiner(es) neste Pod baseados em dados do ConfigMap. O Pod e o ConfigMap devem estar no mesmo namespace.

Exemplo de um ConfigMap que contém algumas chaves com valores avulsos e outras chaves com valores semelhantes a fragmentos de arquivos de configuração:

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: game-demo
data:
  # chaves com valores de propriedades; cada chave mapeia para um valor avulso
  player_initial_lives: "3"
  ui_properties_file_name: "user-interface.properties"

  # chaves semelhantes a fragmentos de arquivos
  game.properties: |
    enemy.types=aliens,monsters
    player.maximum-lives=5    
  user-interface.properties: |
    color.good=purple
    color.bad=yellow
    allow.textmode=true    

Existem quatro formas diferentes para consumo de um ConfigMap na configuração de um contêiner dentro de um Pod:

  1. Dentro de um comando de contêiner e seus argumentos.
  2. Variáveis de ambiente para um contêiner.
  3. Criando um arquivo em um volume somente leitura, para consumo pela aplicação.
  4. Escrevendo código para execução dentro do Pod que utilize a API do Kubernetes para ler um ConfigMap.

Os diferentes métodos de consumo oferecem diferentes formas de modelar os dados sendo consumidos. Para os três primeiros métodos, o kubelet utiliza os dados de um ConfigMap quando o(s) contêiner(es) do Pod são inicializados.

O quarto método envolve escrita de código para leitura do ConfigMap e dos seus dados. No entanto, como a API do Kubernetes está sendo utilizada diretamente, a aplicação pode solicitar atualizações sempre que o ConfigMap for alterado e reagir quando isso ocorre. Acessar a API do Kubernetes diretamente também permite ler ConfigMaps em outros namespaces.

Exemplo de um Pod que utiliza valores do ConfigMap game-demo para configurar um Pod:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: configmap-demo-pod
spec:
  containers:
    - name: demo
      image: alpine
      command: ["sleep", "3600"]
      env:
        # Define as variáveis de ambiente
        - name: PLAYER_INITIAL_LIVES # Note que aqui a variável está definida em caixa alta,
                                     # diferente da chave no ConfigMap.
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: game-demo           # O ConfigMap de onde esse valor vem.
              key: player_initial_lives # A chave que deve ser buscada.
        - name: UI_PROPERTIES_FILE_NAME
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: game-demo
              key: ui_properties_file_name
      volumeMounts:
      - name: config
        mountPath: "/config"
        readOnly: true
  volumes:
    # Volumes são definidos no escopo do Pod, e os pontos de montagem são definidos
    # nos contêineres dentro dos pods.
    - name: config
      configMap:
        # Informe o nome do ConfigMap que deseja montar.
        name: game-demo
        # Uma lista de chaves do ConfigMap para serem criadas como arquivos.
        items:
        - key: "game.properties"
          path: "game.properties"
        - key: "user-interface.properties"
          path: "user-interface.properties"

ConfigMaps não diferenciam entre propriedades com valores simples ou valores complexos, que ocupam várias linhas. O importante é a forma que Pods e outros objetos consomem tais valores.

Neste exemplo, definir um volume e montar ele dentro do contêiner demo no caminho /config cria dois arquivos: /config/game.properties e /config/user-interface.properties, embora existam quatro chaves distintas no ConfigMap. Isso se deve ao fato de que a definição do Pod contém uma lista items na seção volumes. Se a lista items for omitida, cada chave do ConfigMap torna-se um arquivo cujo nome é a sua chave correspondente, e quatro arquivos serão criados.

Usando ConfigMaps

ConfigMaps podem ser montados como volumes de dados. ConfigMaps também podem ser utilizados por outras partes do sistema sem serem diretamente expostos ao Pod. Por exemplo, ConfigMaps podem conter dados que outras partes do sistema devem usar para configuração.

A forma mais comum de utilização de ConfigMaps é a configuração de contêineres executando em Pods no mesmo namespace. Você também pode utilizar um ConfigMap separadamente.

Por exemplo, existem complementos ou operadores que adaptam seus comportamentos de acordo com dados de um ConfigMap.

Utilizando ConfigMaps como arquivos em um Pod

Para consumir um ConfigMap em um volume em um Pod:

  1. Crie um ConfigMap ou utilize um ConfigMap existente. Múltiplos Pods podem referenciar o mesmo ConfigMap.
  2. Modifique sua definição de Pod para adicionar um volume em .spec.volumes[]. Escolha um nome qualquer para o seu volume, e referencie o seu objeto ConfigMap no campo .spec.volumes[].configMap.name.
  3. Adicione um campo .spec.containers[].volumeMounts[] a cada um dos contêineres que precisam do ConfigMap. Especifique .spec.containers[].volumeMounts[].readOnly = true e informe no campo .spec.containers[].volumeMounts[].mountPath um caminho de um diretório não utilizado onde você deseja que este ConfigMap apareça.
  4. Modifique sua imagem ou linha de comando de modo que o programa procure por arquivos no diretório especificado no passo anterior. Cada chave no campo data do ConfigMap será transformado em um nome de arquivo no diretório especificado por mountPath.

Exemplo de um Pod que monta um ConfigMap em um volume:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
  - name: mypod
    image: redis
    volumeMounts:
    - name: foo
      mountPath: "/etc/foo"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: foo
    configMap:
      name: myconfigmap

Cada ConfigMap que você deseja utilizar precisa ser referenciado em .spec.volumes.

Se houver múltiplos contêineres no Pod, cada contêiner deve ter seu próprio bloco volumeMounts, mas somente uma instância de .spec.volumes é necessária por ConfigMap.

ConfigMaps montados são atualizados automaticamente

Quando um ConfigMap que está sendo consumido em um volume é atualizado, as chaves projetadas são eventualmente atualizadas também. O Kubelet checa se o ConfigMap montado está atualizado em cada sincronização periódica. No entanto, o kubelet utiliza o cache local para buscar o valor atual do ConfigMap. O tipo de cache é configurável utilizando o campo ConfigMapAndSecretChangeDetectionStrategy na configuração do Kubelet (KubeletConfiguration). Um ConfigMap pode ter sua propagação baseada em um watch (comportamento padrão), que é o sistema de propagação de mudanças incrementais em objetos do Kubernetes; baseado em TTL (time to live, ou tempo de expiração); ou redirecionando todas as requisições diretamente para o servidor da API. Como resultado, o tempo decorrido total entre o momento em que o ConfigMap foi atualizado até o momento quando as novas chaves são projetadas nos Pods pode ser tão longo quanto o tempo de sincronização do kubelet somado ao tempo de propagação do cache, onde o tempo de propagação do cache depende do tipo de cache escolhido: o tempo de propagação pode ser igual ao tempo de propagação do watch, TTL do cache, ou zero, de acordo com cada um dos tipos de cache.

ConfigMaps que são consumidos como variáveis de ambiente não atualizam automaticamente e requerem uma reinicialização do pod.

ConfigMaps imutáveis

FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [stable]

A funcionalidade Secrets e ConfigMaps imutáveis do Kubernetes fornece uma opção para marcar Secrets e ConfigMaps individuais como imutáveis. Para clusters que utilizam ConfigMaps extensivamente (ao menos centenas de milhares de mapeamentos únicos de ConfigMaps para Pods), prevenir alterações dos seus dados traz as seguintes vantagens:

  • protege de atualizações acidentais ou indesejadas que podem causar disrupção na execução de aplicações
  • melhora o desempenho do cluster através do fechamento de watches de ConfigMaps marcados como imutáveis, diminuindo significativamente a carga no kube-apiserver

Essa funcionalidade é controlada pelo feature gate ImmutableEphemeralVolumes. É possível criar um ConfigMap imutável adicionando o campo immutable e marcando seu valor com true. Por exemplo:

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  ...
data:
  ...
immutable: true

Após um ConfigMap ser marcado como imutável, não é possível reverter a alteração, nem alterar o conteúdo dos campos data ou binaryData. É possível apenas apagar e recriar o ConfigMap. Como Pods existentes que consomem o ConfigMap em questão mantém um ponto de montagem que continuará referenciando este objeto após a remoção, é recomendado recriar estes pods.

Próximos passos

3.6.3 - Secrets

Um Secret é um objeto que contém uma pequena quantidade de informação sensível, como senhas, tokens ou chaves. Este tipo de informação poderia, em outras circunstâncias, ser colocada diretamente em uma configuração de Pod ou em uma imagem de contêiner. O uso de Secrets evita que você tenha de incluir dados confidenciais no seu código.

Secrets podem ser criados de forma independente dos Pods que os consomem. Isto reduz o risco de que o Secret e seus dados sejam expostos durante o processo de criação, visualização e edição ou atualização de Pods. O Kubernetes e as aplicações que rodam no seu cluster podem também tomar outras precauções com Secrets, como por exemplo evitar a escrita de dados confidenciais em local de armazenamento persistente (não-volátil).

Secrets são semelhantes a ConfigMaps, mas foram especificamente projetados para conter dados confidenciais.

Consulte Segurança da informação para Secrets para mais detalhes.

Usos para Secrets

Existem três formas principais para um Pod utilizar um Secret:

A camada de gerenciamento do Kubernetes também utiliza Secrets. Por exemplo, os Secrets de tokens de autoinicialização são um mecanismo que auxilia a automação do registro de nós.

Alternativas a Secrets

Ao invés de utilizar um Secret para proteger dados confidenciais, você pode escolher uma maneira alternativa. Algumas das opções são:

  • se o seu componente cloud native precisa autenticar-se a outra aplicação que está rodando no mesmo cluster Kubernetes, você pode utilizar uma ServiceAccount e seus tokens para identificar seu cliente.
  • existem ferramentas fornecidas por terceiros que você pode rodar, no seu cluster ou externamente, que providenciam gerenciamento de Secrets. Por exemplo, um serviço que Pods accessam via HTTPS, que revelam um Secret se o cliente autenticar-se corretamente (por exemplo, utilizando um token de ServiceAccount).
  • para autenticação, você pode implementar um serviço de assinatura de certificados X.509 personalizado, e utilizar CertificateSigningRequests para permitir ao serviço personalizado emitir certificados a pods que os necessitam.
  • você pode utilizar um plugin de dispositivo para expor a um Pod específico um hardware de encriptação conectado a um nó. Por exemplo, você pode agendar Pods confiáveis em nós que oferecem um Trusted Platform Module, configurado em um fluxo de dados independente.

Você pode também combinar duas ou mais destas opções, incluindo a opção de utilizar objetos do tipo Secret.

Por exemplo: implemente (ou instale) um operador que solicite tokens de sessão de curta duração a um serviço externo, e crie Secrets baseado nestes tokens. Pods rodando no seu cluster podem fazer uso de tokens de sessão, e o operador garante que estes permanecem válidos. Esta separação significa que você pode rodar Pods que não precisam ter conhecimento do mecanismo exato para geração e atualização de tais tokens de sessão.

Trabalhando com Secrets

Criando um Secret

Existem diversas formas de criar um Secret:

Restrições de nomes de Secret e dados

O nome de um Secret deve ser um subdomínio DNS válido.

Você pode especificar o campo data e/ou o campo stringData na criação de um arquivo de configuração de um Secret. Ambos os campos data e stringData são opcionais. Os valores das chaves no campo data devem ser strings codificadas no formato base64. Se a conversão para base64 não for desejável, você pode optar por informar os dados no campo stringData, que aceita strings arbitrárias como valores.

As chaves dos campos data e stringData devem consistir de caracteres alfanuméricos, -, _, ou .. Todos os pares chave-valor no campo stringData são internamente combinados com os dados do campo data. Se uma chave aparece em ambos os campos, o valor informado no campo stringData tem a precedência.

Limite de tamanho

Secrets individuais são limitados a 1MiB em tamanho. Esta limitação tem por objetivo desencorajar a criação de Secrets muito grandes que possam exaurir a memória do servidor da API e do kubelet. No entanto, a criação de vários Secrets pequenos também pode exaurir a memória. Você pode utilizar uma cota de recurso a fim de limitar o número de Secrets (ou outros recursos) em um namespace.

Editando um Secret

Você pode editar um Secret existente utilizando kubectl:

kubectl edit secrets mysecret

Este comando abre o seu editor padrão configurado e permite a modificação dos valores do Secret codificados em base64 no campo data. Por exemplo:

# Please edit the object below. Lines beginning with a '#' will be ignored,
# and an empty file will abort the edit. If an error occurs while saving this file, it will be
# reopened with the relevant failures.
#
apiVersion: v1
data:
  username: YWRtaW4=
  password: MWYyZDFlMmU2N2Rm
kind: Secret
metadata:
  annotations:
    kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: { ... }
  creationTimestamp: 2016-01-22T18:41:56Z
  name: mysecret
  namespace: default
  resourceVersion: "164619"
  uid: cfee02d6-c137-11e5-8d73-42010af00002
type: Opaque

Este manifesto de exemplo define um Secret com duas chaves no campo data: username and password. Os valores são strings codificadas em formato base64. No entanto, quando um Secret é utilizado em um Pod, o kubelet fornece os dados decodificados ao Pod e seus contêineres.

Você pode especificar muitas chaves e valores em um Secret só, ou utilizar muitos Secrets. Escolha a opção que for mais conveniente para o caso de uso.

Utilizando Secrets

Secrets podem ser montados como volumes de dados ou expostos como variáveis de ambiente para serem utilizados num container de um Pod. Secrets também podem ser utilizados por outras partes do sistema, sem serem diretamente expostos ao Pod. Por exemplo, Secrets podem conter credenciais que outras partes do sistema devem utilizar para interagir com sistemas externos no lugar do usuário.

Secrets montados como volumes são verificados para garantir que o nome referenciado realmente é um objeto do tipo Secret. Portanto, um Secret deve ser criado antes de quaisquer Pods que dependem deste Secret.

Se um Secret não puder ser encontrado (porque não existe, ou devido a um problema de conectividade com o servidor da API) o kubelet tenta periodicamente reiniciar aquele Pod. O kubelet também relata um evento para aquele Pod, incluindo detalhes do problema ao buscar o Secret.

Secrets Opcionais

Quando você define uma variável de ambiente em um contêiner baseada em um Secret, você pode especificar que o Secret em questão será opcional. O padrão é o Secret ser requerido.

Nenhum dos contêineres de um Pod irão inicializar até que todos os Secrets requeridos estejam disponíveis.

Se um Pod referencia uma chave específica em um Secret e o Secret existe, mas não possui a chave com o nome referenciado, o Pod falha durante a inicialização.

Utilizando Secrets como arquivos em um Pod

Se você deseja acessar dados de um Secret em um Pod, uma das formas de consumir esta informação é fazer com que o Kubernetes deixe o valor daquele Secret disponível como um arquivo dentro do sistema de arquivos de um ou mais dos contêineres daquele Pod.

Para configurar isso:

  1. Crie um Secret ou utilize um previamente existente. Múltiplos Pods podem referenciar o mesmo secret.
  2. Modifique sua definição de Pod para adicionar um volume na lista .spec.volumes[]. Escolha um nome qualquer para o seu volume e adicione um campo .spec.volumes[].secret.secretName com o mesmo valor do seu objeto Secret.
  3. Adicione um ponto de montagem de volume à lista .spec.containers[].volumeMounts[] de cada contêiner que requer o Secret. Especifique .spec.containers[].volumeMounts[].readOnly = true e especifique o valor do campo .spec.containers[].volumeMounts[].mountPath com o nome de um diretório não utilizado onde você deseja que os Secrets apareçam.
  4. Modifique sua imagem ou linha de comando de modo que o programa procure por arquivos naquele diretório. Cada chave no campo data se torna um nome de arquivo no diretório especificado em mountPath.

Este é um exemplo de Pod que monta um Secret de nome mysecret em um volume:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
  - name: mypod
    image: redis
    volumeMounts:
    - name: foo
      mountPath: "/etc/foo"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: foo
    secret:
      secretName: mysecret # configuração padrão; "mysecret" precisa existir

Cada Secret que você deseja utilizar deve ser referenciado na lista .spec.volumes.

Se existirem múltiplos contêineres em um Pod, cada um dos contêineres necessitará seu próprio bloco volumeMounts, mas somente um volume na lista .spec.volumes é necessário por Secret.

Projeção de chaves de Secrets em caminhos específicos

Você pode também controlar os caminhos dentro do volume onde as chaves do Secret são projetadas. Você pode utilizar o campo .spec.volumes[].secret.items para mudar o caminho de destino de cada chave:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
  - name: mypod
    image: redis
    volumeMounts:
    - name: foo
      mountPath: "/etc/foo"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: foo
    secret:
      secretName: mysecret
      items:
      - key: username
        path: my-group/my-username

Neste caso:

  • O valor da chave username é armazenado no arquivo /etc/foo/my-group/my-username ao invés de /etc/foo/username.
  • O valor da chave password não é projetado no sistema de arquivos.

Se .spec.volumes[].secret.items for utilizado, somente chaves especificadas na lista items são projetadas. Para consumir todas as chaves do Secret, deve haver um item para cada chave no campo items.

Se você listar as chaves explicitamente, então todas as chaves listadas precisam existir no Secret correspondente. Caso contrário, o volume não é criado.

Permissões de arquivos de Secret

Você pode trocar os bits de permissão POSIX de uma chave avulsa de Secret. Se nenhuma permissão for especificada, 0644 é utilizado por padrão. Você pode também especificar uma permissão padrão para o volume inteiro de Secret e sobrescrever esta permissão por chave, se necessário.

Por exemplo, você pode especificar uma permissão padrão da seguinte maneira:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
  - name: mypod
    image: redis
    volumeMounts:
    - name: foo
      mountPath: "/etc/foo"
  volumes:
  - name: foo
    secret:
      secretName: mysecret
      defaultMode: 0400

Dessa forma, o Secret será montado em /etc/foo e todos os arquivos criados no volume terão a permissão 0400.

Consumindo valores de Secrets em volumes

Dentro do contêiner que monta um volume de Secret, as chaves deste Secret aparecem como arquivos e os valores dos Secrets são decodificados do formato base64 e armazenados dentro destes arquivos.

Ao executar comandos dentro do contêiner do exemplo anterior, obteremos os seguintes resultados:

ls /etc/foo

O resultado é semelhante a:

username
password
cat /etc/foo/username

O resultado é semelhante a:

admin
cat /etc/foo/password

O resultado é semelhante a:

1f2d1e2e67df

A aplicação rodando dentro do contêiner é responsável pela leitura dos Secrets dentro dos arquivos.

Secrets montados são atualizados automaticamente

Quando um volume contém dados de um Secret, e o Secret referenciado é atualizado, o Kubernetes rastreia a atualização e atualiza os dados no volume, utilizando uma abordagem de consistência eventual.

O kubelet mantém um cache das chaves e valores atuais dos Secrets que são utilizados em volumes de Pods daquele nó. Você pode configurar a forma que o kubelet detecta diferenças dos valores armazenados em cache. O campo configMapAndSecretDetectionStrategy na configuração do kubelet controla qual estratégia o kubelet usa. A estratégia padrão é Watch.

Atualizações em Secrets podem ser propagadas por um mecanismo de observação da API (estratégia padrão), baseado em cache com um tempo de expiração definido (time-to-live), ou solicitado diretamente ao servidor da API do cluster a cada iteração do ciclo de sincronização do kubelet.

Como resultado, o atraso total entre o momento em que o Secret foi atualizado até o momento em que as novas chaves são projetadas no Pod pode ser tão longo quanto a soma do tempo de sincronização do kubelet somado ao tempo de atraso de propagação do cache, onde o atraso de propagação do cache depende do tipo de cache escolhido. Seguindo a mesma ordem listada no parágrafo anterior, estes valores são: atraso de propagação via watch, tempo de expiração configurado no cache (time-to-live, ou TTL), ou zero para solicitação direta ao servidor da API.

Utilizando Secrets como variáveis de ambiente

Para utilizar um secret em uma variável de ambiente em um Pod:

  1. Crie um Secret ou utilize um já existente. Múltiplos Pods podem referenciar o mesmo Secret.
  2. Modifique a definição de cada contêiner do Pod em que desejar consumir o Secret, adicionando uma variável de ambiente para cada uma das chaves que deseja consumir. A variável de ambiente que consumir o valor da chave em questão deverá popular o nome do Secret e a sua chave correspondente no campo env[].valueFrom.secretKeyRef.
  3. Modifique sua imagem de contêiner ou linha de comando de forma que o programa busque os valores nas variáveis de ambiente especificadas.

Este é um exemplo de um Pod que utiliza Secrets em variáveis de ambiente:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: secret-env-pod
spec:
  containers:
  - name: mycontainer
    image: redis
    env:
    - name: SECRET_USERNAME
      valueFrom:
        secretKeyRef:
          name: mysecret
          key: username
          optional: false # valor padrão; "mysecret" deve existir
                          # e incluir uma chave com o nome "username"
    - name: SECRET_PASSWORD
      valueFrom:
        secretKeyRef:
          name: mysecret
          key: password
          optional: false # valor padrão; "mysecret" deve existir
                          # e incluir uma chave com o nome "password"
  restartPolicy: Never

Variáveis de ambiente inválidas

Secrets utilizados para popular variáveis de ambiente através do campo envFrom que possuem chaves consideradas inválidas para nomes de variáveis de ambiente têm tais chaves ignoradas. O Pod irá iniciar normalmente.

Se você definir um Pod contendo um nome de variável de ambiente inválido, os eventos de inicialização do Pod incluirão um evento com a razão InvalidVariableNames e uma mensagem que lista as chaves inválidas ignoradas. O exemplo abaixo demonstra um Pod que referencia um Secret chamado mysecret, onde mysecret contém duas chaves inválidas: 1badkey and 2alsobad.

kubectl get events

O resultado é semelhante a:

LASTSEEN   FIRSTSEEN   COUNT     NAME            KIND      SUBOBJECT                         TYPE      REASON
0s         0s          1         dapi-test-pod   Pod                                         Warning   InvalidEnvironmentVariableNames   kubelet, 127.0.0.1      Keys [1badkey, 2alsobad] from the EnvFrom secret default/mysecret were skipped since they are considered invalid environment variable names.

Consumindo valores de Secret em variáveis de ambiente

Dentro de um contêiner que consome um Secret em variáveis de ambiente, as chaves do Secret aparecem como variáveis de ambiente comuns, contendo os dados do Secret decodificados do formato base64. Ao executar comandos no contêiner do exemplo anterior, obteremos os resultados abaixo:

echo $SECRET_USERNAME

O resultado é semelhante a:

admin
echo $SECRET_PASSWORD

O resultado é semelhante a:

1f2d1e2e67df

Secrets para obtenção de imagens de contêiner

Se você deseja obter imagens de contêiner de um repositório privado, você precisa fornecer ao kubelet uma maneira de se autenticar a este repositório. Você pode configurar o campo imagePullSecrets para esta finalidade. Estes Secrets são configurados a nível de Pod.

O campo imagePullSecrets de um Pod é uma lista de referências a Secrets no mesmo namespace que o Pod. Você pode utilizar imagePullSecrets para enviar credenciais para acesso a um registro de contêineres ao kubelet. O kubelet utiliza essa informação para baixar uma imagem privada no lugar do seu Pod. Veja o campo PodSpec na referência da API de Pods para maiores detalhes sobre o campo imagePullSecrets.

Usando imagePullSecrets

O campo imagePullSecrets é uma lista de referências a Secrets no mesmo namespace. Você pode utilizar o campo imagePullSecrets para enviar um Secret que contém uma senha para um registro de imagens de contêiner do Docker (ou outro registro de imagens de contêiner). O kubelet utiliza essa informação para baixar uma imagem privada no lugar do seu Pod. Veja a API PodSpec para mais informações sobre o campo imagePullSecrets.

Especificando imagePullSecrets manualmente

Você pode ler sobre como especificar imagePullSecrets em um Pod na documentação de imagens de contêiner.

Configurando imagePullSecrets para serem adicionados automaticamente

Você pode criar manualmente imagePullSecrets e referenciá-los em uma ServiceAccount. Quaisquer Pods criados com esta ServiceAccount, especificada explicitamente ou por padrão, têm o campo imagePullSecrets populado com os mesmos valores existentes na service account. Veja adicionando imagePullSecrets a uma service account para uma explicação detalhada do processo.

Utilizando Secrets com pods estáticos

Você não pode utilizar ConfigMaps ou Secrets em Pods estáticos.

Casos de uso

Caso de uso: Como variáveis de ambiente em um contêiner

Crie um manifesto de Secret

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
data:
  USER_NAME: YWRtaW4=
  PASSWORD: MWYyZDFlMmU2N2Rm

Crie o Secret no seu cluster:

kubectl apply -f mysecret.yaml

Utilize envFrom para definir todos os dados do Secret como variáveis de ambiente do contêiner. Cada chave do Secret se torna o nome de uma variável de ambiente no Pod.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: secret-test-pod
spec:
  containers:
    - name: test-container
      image: k8s.gcr.io/busybox
      command: [ "/bin/sh", "-c", "env" ]
      envFrom:
      - secretRef:
          name: mysecret
  restartPolicy: Never

Caso de uso: Pod com chaves SSH

Crie um Secret contendo chaves SSH:

kubectl create secret generic ssh-key-secret --from-file=ssh-privatekey=/path/to/.ssh/id_rsa --from-file=ssh-publickey=/path/to/.ssh/id_rsa.pub

O resultado é semelhante a:

secret "ssh-key-secret" created

Você também pode criar um manifesto kustomization.yaml com um campo secretGenerator contendo chaves SSH.

Agora você pode criar um Pod que referencia o Secret com a chave SSH e consome-o em um volume:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: secret-test-pod
  labels:
    name: secret-test
spec:
  volumes:
  - name: secret-volume
    secret:
      secretName: ssh-key-secret
  containers:
  - name: ssh-test-container
    image: mySshImage
    volumeMounts:
    - name: secret-volume
      readOnly: true
      mountPath: "/etc/secret-volume"

Ao rodar o comando do contêiner, as partes da chave estarão disponíveis em:

/etc/secret-volume/ssh-publickey
/etc/secret-volume/ssh-privatekey

O contêiner então pode utilizar os dados do secret para estabelecer uma conexão SSH.

Caso de uso: Pods com credenciais de ambientes de produção ou testes

Este exemplo ilustra um Pod que consome um Secret contendo credenciais de um ambiente de produção e outro Pod que consome um Secret contendo credenciais de um ambiente de testes.

Você pode criar um manifesto kustomization.yaml com um secretGenerator ou rodar kubectl create secret.

kubectl create secret generic prod-db-secret --from-literal=username=produser --from-literal=password=Y4nys7f11

O resultado é semelhante a:

secret "prod-db-secret" created

Você pode também criar um Secret com credenciais para o ambiente de testes.

kubectl create secret generic test-db-secret --from-literal=username=testuser --from-literal=password=iluvtests

O resultado é semelhante a:

secret "test-db-secret" created

Agora, crie os Pods:

cat <<EOF > pod.yaml
apiVersion: v1
kind: List
items:
- kind: Pod
  apiVersion: v1
  metadata:
    name: prod-db-client-pod
    labels:
      name: prod-db-client
  spec:
    volumes:
    - name: secret-volume
      secret:
        secretName: prod-db-secret
    containers:
    - name: db-client-container
      image: myClientImage
      volumeMounts:
      - name: secret-volume
        readOnly: true
        mountPath: "/etc/secret-volume"
- kind: Pod
  apiVersion: v1
  metadata:
    name: test-db-client-pod
    labels:
      name: test-db-client
  spec:
    volumes:
    - name: secret-volume
      secret:
        secretName: test-db-secret
    containers:
    - name: db-client-container
      image: myClientImage
      volumeMounts:
      - name: secret-volume
        readOnly: true
        mountPath: "/etc/secret-volume"
EOF

Adicione os Pods a um manifesto kustomization.yaml:

cat <<EOF >> kustomization.yaml
resources:
- pod.yaml
EOF

Crie todos estes objetos no servidor da API rodando o comando:

kubectl apply -k .

Ambos os contêineres terão os seguintes arquivos presentes nos seus sistemas de arquivos, com valores para cada um dos ambientes dos contêineres:

/etc/secret-volume/username
/etc/secret-volume/password

Observe como as specs para cada um dos Pods diverge somente em um campo. Isso facilita a criação de Pods com capacidades diferentes a partir de um template mais genérico.

Você pode simplificar ainda mais a definição básica do Pod através da utilização de duas service accounts diferentes:

  1. prod-user com o Secret prod-db-secret
  2. test-user com o Secret test-db-secret

A especificação do Pod é reduzida para:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: prod-db-client-pod
  labels:
    name: prod-db-client
spec:
  serviceAccount: prod-db-client
  containers:
  - name: db-client-container
    image: myClientImage

Caso de uso: dotfiles em um volume de Secret

Você pode fazer com que seus dados fiquem "ocultos" definindo uma chave que se inicia com um ponto (.). Este tipo de chave representa um dotfile, ou arquivo "oculto". Por exemplo, quando o Secret abaixo é montado em um volume, secret-volume:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: dotfile-secret
data:
  .secret-file: dmFsdWUtMg0KDQo=
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: secret-dotfiles-pod
spec:
  volumes:
  - name: secret-volume
    secret:
      secretName: dotfile-secret
  containers:
  - name: dotfile-test-container
    image: k8s.gcr.io/busybox
    command:
    - ls
    - "-l"
    - "/etc/secret-volume"
    volumeMounts:
    - name: secret-volume
      readOnly: true
      mountPath: "/etc/secret-volume"

Este volume irá conter um único arquivo, chamado .secret-file, e o contêiner dotfile-test-container terá este arquivo presente no caminho /etc/secret-volume/.secret-file.

Caso de uso: Secret visível somente em um dos contêineres de um pod

Suponha que um programa necessita manipular requisições HTTP, executar regras de negócio complexas e então assinar mensagens com HMAC. Devido à natureza complexa da aplicação, pode haver um exploit despercebido que lê arquivos remotos no servidor e que poderia expor a chave privada para um invasor.

Esta aplicação poderia ser dividida em dois processos, separados em dois contêineres distintos: um contêiner de front-end, que manipula as interações com o usuário e a lógica de negócio, mas não consegue ver a chave privada; e um contêiner assinador, que vê a chave privada e responde a requisições simples de assinatura do front-end (por exemplo, através de rede local).

Com essa abordagem particionada, um invasor agora precisa forçar o servidor de aplicação a rodar comandos arbitrários, o que é mais difícil de ser feito do que apenas ler um arquivo presente no disco.

Tipos de Secrets

Ao criar um Secret, você pode especificar o seu tipo utilizando o campo type do objeto Secret, ou algumas opções de linha de comando equivalentes no comando kubectl, quando disponíveis. O campo type de um Secret é utilizado para facilitar a manipulação programática de diferentes tipos de dados confidenciais.

O Kubernetes oferece vários tipos embutidos de Secret para casos de uso comuns. Estes tipos variam em termos de validações efetuadas e limitações que o Kubernetes impõe neles.

Tipo embutidoCaso de uso
Opaquedados arbitrários definidos pelo usuário
kubernetes.io/service-account-tokentoken de service account (conta de serviço)
kubernetes.io/dockercfgarquivo ~/.dockercfg serializado
kubernetes.io/dockerconfigjsonarquivo ~/.docker/config.json serializado
kubernetes.io/basic-authcredenciais para autenticação básica (basic auth)
kubernetes.io/ssh-authcredenciais para autenticação SSH
kubernetes.io/tlsdados para um cliente ou servidor TLS
bootstrap.kubernetes.io/tokendados de token de autoinicialização

Você pode definir e utilizar seu próprio tipo de Secret definindo o valor do campo type como uma string não-nula em um objeto Secret (uma string em branco é tratada como o tipo Opaque).

O Kubernetes não restringe nomes de tipos. No entanto, quando tipos embutidos são utilizados, você precisa atender a todos os requisitos daquele tipo.

Se você estiver definindo um tipo de Secret que seja para uso público, siga a convenção e estruture o tipo de Secret para conter o seu domínio antes do nome, separado por uma barra (/). Por exemplo: cloud-hosting.example.net/cloud-api-credentials.

Para melhor desempenho em uma requisição get repetitiva, clientes podem criar objetos que referenciam o Secret e então utilizar a requisição watch neste novo objeto, requisitando o Secret novamente quando a referência mudar. Além disso, uma API de "observação em lotes" para permitir a clientes observar recursos individuais também foi proposta e provavelmente estará disponível em versões futuras do Kubernetes.

Opaque é o tipo predefinido de Secret quando o campo type é omitido em um arquivo de configuração de Secret. Quando um Secret é criado usando o comando kubectl, você deve usar o subcomando generic para indicar que um Secret é do tipo Opaque. Por exemplo, o comando a seguir cria um Secret vazio do tipo Opaque:

kubectl create secret generic empty-secret
kubectl get secret empty-secret

O resultado será semelhante ao abaixo:

NAME           TYPE     DATA   AGE
empty-secret   Opaque   0      2m6s

A coluna DATA demonstra a quantidade de dados armazenados no Secret. Neste caso, 0 significa que este objeto Secret está vazio.

Secrets de token de service account (conta de serviço)

Secrets do tipo kubernetes.io/service-account-token são utilizados para armazenar um token que identifica uma service account (conta de serviço). Ao utilizar este tipo de Secret, você deve garantir que a anotação kubernetes.io/service-account.name contém um nome de uma service account existente. Um controlador do Kubernetes preenche outros campos, como por exemplo a anotação kubernetes.io/service-account.uid e a chave token no campo data com o conteúdo do token.

O exemplo de configuração abaixo declara um Secret de token de service account:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: secret-sa-sample
  annotations:
    kubernetes.io/service-account-name: "sa-name"
type: kubernetes.io/service-account-token
data:
  # Você pode incluir pares chave-valor adicionais, da mesma forma que faria com
  # Secrets do tipo Opaque
  extra: YmFyCg==

Ao criar um Pod, o Kubernetes automaticamente cria um Secret de service account e automaticamente atualiza o seu Pod para utilizar este Secret. O Secret de token de service account contém credenciais para acessar a API.

A criação automática e o uso de credenciais de API podem ser desativados ou substituídos se desejado. Porém, se tudo que você necessita é poder acessar o servidor da API de forma segura, este é o processo recomendado.

Veja a documentação de ServiceAccount para mais informações sobre o funcionamento de service accounts. Você pode verificar também os campos automountServiceAccountToken e serviceAccountName do Pod para mais informações sobre como referenciar service accounts em Pods.

Secrets de configuração do Docker

Você pode utilizar um dos tipos abaixo para criar um Secret que armazena credenciais para accesso a um registro de contêineres para busca de imagens:

  • kubernetes.io/dockercfg
  • kubernetes.io/dockerconfigjson

O tipo kubernetes.io/dockercfg é reservado para armazenamento de um arquivo ~/.dockercfg serializado. Este arquivo é o formato legado para configuração do utilitário de linha de comando do Docker. Ao utilizar este tipo de Secret, é preciso garantir que o campo data contém uma chave .dockercfg cujo valor é o conteúdo do arquivo ~/.dockercfg codificado no formato base64.

O tipo kubernetes.io/dockerconfigjson foi projetado para armazenamento de um conteúdo JSON serializado que obedece às mesmas regras de formato que o arquivo ~/.docker/config.json. Este arquivo é um formato mais moderno para o conteúdo do arquivo ~/.dockercfg. Ao utilizar este tipo de Secret, o conteúdo do campo data deve conter uma chave .dockerconfigjson em que o conteúdo do arquivo ~/.docker/config.json é fornecido codificado no formato base64.

Um exemplo de um Secret do tipo kubernetes.io/dockercfg:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: secret-dockercfg
type: kubernetes.io/dockercfg
data:
  .dockercfg: |
        "<base64 encoded ~/.dockercfg file>"

Ao criar estes tipos de Secret utilizando um manifesto (arquivo YAML), o servidor da API verifica se a chave esperada existe no campo data e se o valor fornecido pode ser interpretado como um conteúdo JSON válido. O servidor da API não verifica se o conteúdo informado é realmente um arquivo de configuração do Docker.

Quando você não tem um arquivo de configuração do Docker, ou quer utilizar o comando kubectl para criar um Secret de registro de contêineres, você pode rodar o comando:

kubectl create secret docker-registry secret-tiger-docker \
  --docker-email=tiger@acme.example \
  --docker-username=tiger \
  --docker-password=pass1234 \
  --docker-server=my-registry.example:5000

Esse comando cria um secret do tipo kubernetes.io/dockerconfigjson. Se você obtiver o conteúdo do campo .data.dockerconfigjson deste novo Secret e decodificá-lo do formato base64:

kubectl get secret secret-tiger-docker -o jsonpath='{.data.*}' | base64 -d

o resultado será equivalente a este documento JSON (que também é um arquivo de configuração válido do Docker):

{
  "auths": {
    "my-registry.example:5000": {
      "username": "tiger",
      "password": "pass1234",
      "email": "tiger@acme.example",
      "auth": "dGlnZXI6cGFzczEyMzQ="
    }
  }
}

Secret de autenticação básica

O tipo kubernetes.io/basic-auth é fornecido para armazenar credenciais necessárias para autenticação básica. Ao utilizar este tipo de Secret, o campo data do Secret deve conter as duas chaves abaixo:

  • username: o usuário utilizado para autenticação;
  • password: a senha ou token para autenticação.

Ambos os valores para estas duas chaves são textos codificados em formato base64. Você pode fornecer os valores como texto simples utilizando o campo stringData na criação do Secret.

O arquivo YAML abaixo é um exemplo de configuração para um Secret de autenticação básica:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: secret-basic-auth
type: kubernetes.io/basic-auth
stringData:
  username: admin      # required field for kubernetes.io/basic-auth
  password: t0p-Secret # required field for kubernetes.io/basic-auth

O tipo de autenticação básica é fornecido unicamente por conveniência. Você pode criar um Secret do tipo Opaque utilizado para autenticação básica. No entanto, utilizar o tipo embutido e público de Secret (kubernetes.io/basic-auth) auxilia outras pessoas a compreenderem o propósito do seu Secret, e define uma convenção de expectativa de nomes de chaves O tipo embutido também fornece verificação dos campos requeridos pelo servidor da API.

Secret de autenticação SSH

O tipo embutido kubernetes.io/ssh-auth é fornecido para armazenamento de dados utilizados em autenticação SSH. Ao utilizar este tipo de Secret, você deve especificar um par de chave-valor ssh-privatekey no campo data (ou no campo stringData) com a credencial SSH a ser utilizada.

O manifesto abaixo é um exemplo de configuração para um Secret de autenticação SSH com um par de chaves pública/privada:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: secret-ssh-auth
type: kubernetes.io/ssh-auth
data:
  # os dados estão abreviados neste exemplo
  ssh-privatekey: |
          MIIEpQIBAAKCAQEAulqb/Y ...

O Secret de autenticação SSH é fornecido apenas para a conveniência do usuário. Você pode criar um Secret do tipo Opaque para credentials utilizadas para autenticação SSH. No entanto, a utilização do tipo embutido e público de Secret (kubernetes.io/ssh-auth) auxilia outras pessoas a compreenderem o propósito do seu Secret, e define uma convenção de quais chaves podem ser esperadas. O tipo embutido também fornece verificação dos campos requeridos em uma configuração de Secret.

Secrets TLS

O Kubernetes fornece o tipo embutido de Secret kubernetes.io/tls para armazenamento de um certificado e sua chave associada que são tipicamente utilizados para TLS.

Uma utilização comum de Secrets TLS é a configuração de encriptação em trânsito para um recurso Ingress, mas este tipo de secret pode também ser utilizado com outros recursos ou diretamente por uma carga de trabalho.

Ao utilizar este tipo de Secret, as chaves tls.key e tls.crt devem ser informadas no campo data (ou stringData) da configuração do Secret, embora o servidor da API não valide o conteúdo de cada uma destas chaves.

O YAML a seguir tem um exemplo de configuração para um Secret TLS:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: secret-tls
type: kubernetes.io/tls
data:
  # os dados estão abreviados neste exemplo
  tls.crt: |
        MIIC2DCCAcCgAwIBAgIBATANBgkqh ...
  tls.key: |
        MIIEpgIBAAKCAQEA7yn3bRHQ5FHMQ ...

O tipo TLS é fornecido para a conveniência do usuário. Você pode criar um Secret do tipo Opaque para credenciais utilizadas para o servidor e/ou cliente TLS. No entanto, a utilização do tipo embutido auxilia a manter a consistência dos formatos de Secret no seu projeto; o servidor da API valida se os campos requeridos estão presentes na configuração do Secret.

Ao criar um Secret TLS utilizando a ferramenta de linha de comando kubectl, você pode utilizar o subcomando tls conforme demonstrado no exemplo abaixo:

kubectl create secret tls my-tls-secret \
  --cert=path/to/cert/file  \
  --key=path/to/key/file

O par de chaves pública/privada deve ser criado previamente. O certificado de chave pública a ser utilizado no argumento --cert deve ser codificado em formato DER conforme especificado na seção 5.1 da RFC 7468 e deve corresponder à chave privada fornecida no argumento --key (PKCS #8 no formato DER; seção 11 da RFC 7468).

Secret de token de autoinicialização

Um Secret de token de autoinicialização pode ser criado especificando o tipo de um Secret explicitamente com o valor bootstrap.kubernetes.io/token. Este tipo de Secret é projetado para tokens utilizados durante o processo de inicialização de nós. Este tipo de Secret armazena tokens utilizados para assinar ConfigMaps conhecidos.

Um Secret de token de autoinicialização é normalmente criado no namespace kube-system e nomeado na forma bootstrap-token-<id-do-token>, onde <id-do-token> é um texto com 6 caracteres contendo a identificação do token.

No formato de manifesto do Kubernetes, um Secret de token de autoinicialização se assemelha ao exemplo abaixo:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: bootstrap-token-5emitj
  namespace: kube-system
type: bootstrap.kubernetes.io/token
data:
  auth-extra-groups: c3lzdGVtOmJvb3RzdHJhcHBlcnM6a3ViZWFkbTpkZWZhdWx0LW5vZGUtdG9rZW4=
  expiration: MjAyMC0wOS0xM1QwNDozOToxMFo=
  token-id: NWVtaXRq
  token-secret: a3E0Z2lodnN6emduMXAwcg==
  usage-bootstrap-authentication: dHJ1ZQ==
  usage-bootstrap-signing: dHJ1ZQ==

Um Secret do tipo token de autoinicialização possui as seguintes chaves no campo data:

  • token-id: Uma string com 6 caracteres aleatórios como identificador do token. Requerido.
  • token-secret: Uma string de 16 caracteres aleatórios como o conteúdo secreto do token. Requerido.
  • description: Uma string contendo uma descrição do propósito para o qual este token é utilizado. Opcional.
  • expiration: Um horário absoluto UTC no formato RFC3339 especificando quando o token deve expirar. Opcional.
  • usage-bootstrap-<usage>: Um conjunto de flags booleanas indicando outros usos para este token de autoinicialização.
  • auth-extra-groups: Uma lista separada por vírgulas de nomes de grupos que serão autenticados adicionalmente, além do grupo system:bootstrappers.

O YAML acima pode parecer confuso, já que os valores estão todos codificados em formato base64. Você pode criar o mesmo Secret utilizando este YAML:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  # Observe como o Secret é nomeado
  name: bootstrap-token-5emitj
  # Um Secret de token de inicialização geralmente fica armazenado no namespace
  # kube-system
  namespace: kube-system
type: bootstrap.kubernetes.io/token
stringData:
  auth-extra-groups: "system:bootstrappers:kubeadm:default-node-token"
  expiration: "2020-09-13T04:39:10Z"
  # Esta identificação de token é utilizada no nome
  token-id: "5emitj"
  token-secret: "kq4gihvszzgn1p0r"
  # Este token pode ser utilizado para autenticação
  usage-bootstrap-authentication: "true"
  # e pode ser utilizado para assinaturas
  usage-bootstrap-signing: "true"

Secrets imutáveis

FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [stable]

O Kubernetes permite que você marque Secrets (e ConfigMaps) específicos como imutáveis. Prevenir mudanças nos dados de um Secret existente tem os seguintes benefícios:

  • protege você de alterações acidentais (ou indesejadas) que poderiam provocar disrupções em aplicações.
  • em clusters com uso extensivo de Secrets (pelo menos dezenas de milhares de montagens únicas de Secrets a Pods), utilizar Secrets imutáveis melhora o desempenho do seu cluster através da redução significativa de carga no kube-apiserver. O kubelet não precisa manter um watch em Secrets que são marcados como imutáveis.

Marcando um Secret como imutável

Você pode criar um Secret imutável adicionando o campo immutable com o valor true ao manifesto do Secret. Por exemplo:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  ...
data:
  ...
immutable: true

Você pode também atualizar qualquer Secret mutável existente para torná-lo imutável.

Informações de segurança sobre Secrets

Embora ConfigMaps e Secrets funcionem de formas similares, o Kubernetes aplica proteções extras aos objetos Secret.

Secrets frequentemente contém valores dentro de um espectro de importância, muitos dos quais podem provocar escalações de privilégios dentro do Kubernetes (por exemplo, um token de service account) e em sistemas externos. Mesmo que uma aplicação individual possa avaliar o poder dos Secrets com os quais espera interagir, outras aplicações dentro do mesmo namespace podem tornar tais suposições inválidas.

Um Secret só é enviado a um nó se um Pod naquele nó precisa do Secret em questão. Para montar Secrets em Pods, o kubelet armazena uma cópia dos dados dentro de um sistema de arquivos tmpfs, de modo que os dados confidenciais não sejam escritos em armazenamento durável. Uma vez que o Pod que dependia do Secret seja removido, o kubelet apaga sua cópia local dos dados confidenciais do Secret.

Um Pod pode possuir vários contêineres. Por padrão, contêineres que você define têm acesso somente à ServiceAccount padrão e seu Secret relacionado. Você deve explicitamente definir variáveis de ambiente ou mapear um volume dentro de um contêiner para ter acesso a qualquer outro Secret.

Podem haver Secrets para vários Pods no mesmo nó. No entanto, somente os Secrets que um Pod requisitou estão potencialmente visíveis dentro de seus contêineres. Portanto, um Pod não tem acesso aos Secrets de outro Pod.

Recomendações de segurança para desenvolvedores

  • Aplicações ainda devem proteger o valor da informação confidencial após lê-la de uma variável de ambiente ou volume. Por exemplo, sua aplicação deve evitar imprimir os dados do Secret sem encriptação ou transmitir esta informação para aplicações terceiras de confiabilidade não-estabelecida.
  • Se você estiver definindo múltiplos contêineres em um Pod, e somente um destes contêineres necessita acesso a um Secret, defina o volume ou variável de ambiente de maneira que os demais contêineres não tenham acesso àquele Secret.
  • Se você configurar um Secret através de um manifesto, com os dados codificados em formato base64, compartilhar este arquivo ou salvá-lo em um sistema de controle de versão de código-fonte significa que o Secret está disponível para qualquer pessoa que pode ler o manifesto. O formato base64 não é um método de encriptação e não fornece nenhuma confidencialidade adicional em comparação com texto puro.
  • Ao instalar aplicações que interagem com a API de Secrets, você deve limitar o acesso utilizando políticas de autorização, como por exemplo RBAC.
  • Na API do Kubernetes, requisições watch e list em Secrets dentro de um namespace são extremamente poderosas. Evite fornecer este acesso quando possível, já que listar Secrets permite aos clientes inspecionar os valores de todos os Secrets naquele namespace.

Recomendações de segurança para administradores de cluster

  • Restrinja a habilidade de usar as requisições watch e list para listar todos os Secrets em um cluster (utilizando a API do Kubernetes) de modo que somente os componentes mais privilegiados e de nível de sistema possam realizar esta ação.
  • Ao instalar aplicações que interajam com a API de Secrets, você deve limitar o acesso utilizando políticas de autorização, como por exemplo RBAC.
  • No servidor da API, objetos (incluindo Secrets) são persistidos no etcd; portanto:
    • somente permita a administradores do sistema o acesso ao etcd (incluindo acesso somente-leitura);
    • habilite encriptação em disco para objetos Secret, de modo que os dados de tais Secrets não sejam armazenados em texto plano no etcd;
    • considere a destruição do armazenamento durável previamente utilizado pelo etcd quando não estiver mais em uso;
    • se houverem múltiplas instâncias do etcd em uso, garanta que o etcd esteja configurado para utilizar SSL/TLS para comunicação entre instâncias.

Próximos passos

3.6.4 - Gerenciamento de recursos em Pods e contêineres

Ao criar a especificação de um Pod, você pode opcionalmente especificar quanto de cada recurso um contêiner precisa. Os recursos mais comuns a serem especificados são CPU e memória (RAM); há outros recursos que podem ser especificados.

Quando você especifica o requerimento de recursos em um Pod, o kube-scheduler utiliza esta informação para decidir a qual nó o Pod será atribuído. Quando você especifica um limite de recurso para um contêiner, o kubelet garante o cumprimento de tais limites, de modo que o contêiner em execução não consiga utilizar uma quantidade de tal recurso além do limite especificado. O kubelet também reserva pelo menos o requerimento daquele recurso de sistema especificamente para que este contêiner utilize.

Requerimentos e limites

Se o nó em que um Pod está rodando tem o suficiente de um recurso específico disponível, é possível (e permitido) a um contêiner utilizar mais do que o seu request para aquele recurso especifica. No entanto, não é permitido a um contêiner consumir mais do que o seu limit para um recurso.

Por exemplo, se você especificar um requerimento de memory de 256 MiB para um contêiner, e aquele contêiner está em um Pod atribuído a um nó com 8GiB de memória, sem outros Pods, então este contêiner pode tentar consumir mais memória RAM.

Se você especificar um limite de memory de 4GiB para aquele contêiner, o kubelet (e o agente de execução de contêiner) vão garantir o cumprimento do limite. O agente de execução impede que o contêiner utilize mais de um recurso do que seu limite configurado. Por exemplo, quando um processo no contêiner tenta consumir mais que o limite permitido de memória, o núcleo do sistema encerra o processo que tentou efetuar a alocação de memória com um erro de memória esgotada (out of memory (OOM) error).

Limites podem ser implementados de forma reativa (o sistema intervém quando uma violação ocorre) ou por garantia (o sistema previne o contêiner de exceder o limite). Diferentes agentes de execução implementam as mesmas restrições de maneiras diferentes.

Tipos de recursos

CPU e memória são tipos de recursos. Um tipo de recurso possui uma unidade básica. CPU representa processamento computacional e é especificada em unidades de CPU do Kubernetes. Memória é especificada em bytes. Em cargas de trabalho Linux, você pode especificar o recurso huge pages. Huge pages são uma funcionalidade específica do Linux que permite ao núcleo do sistema operacional alocar blocos de memória muito maiores que o tamanho de página de memória padrão.

Por exemplo, em um sistema onde o tamanho da página de memória padrão é de 4 KiB, você pode especificar um limite hugepages-2Mi: 80Mi. Se o contêiner tentar alocar mais de 40 huge pages de 2 MiB cada, ou um total de 80 MiB, essa alocação irá falhar.

CPU e memória são chamados coletivamente de recursos computacionais, ou apenas recursos. Recursos computacionais são quantidades mensuráveis que podem ser requisitadas, alocadas, e consumidas. Estes recursos diferem dos recursos de API. Recursos de API, como Pods e Services são objetos que podem ser lidos e modificados através do servidor da API do Kubernetes.

Requerimentos de recursos e limites de Pod e contêiner

Para cada contêiner, você pode especificar limites e requerimentos de recursos, incluindo os seguintes recursos:

  • spec.containers[].resources.limits.cpu
  • spec.containers[].resources.limits.memory
  • spec.containers[].resources.limits.hugepages-<size>
  • spec.containers[].resources.requests.cpu
  • spec.containers[].resources.requests.memory
  • spec.containers[].resources.requests.hugepages-<size>

Embora você possa especificar apenas requerimentos e limites para contêineres individuais, é útil também pensar sobre os requerimentos e limites gerais de um Pod. Para um recurso em particular, um requerimento ou limite de recurso de um Pod é a soma de todos os valores dos requerimentos ou limites de um recurso daquele tipo, especificados em cada um dos contêineres daquele Pod.

Unidades de recursos no Kubernetes

Unidades de recurso de CPU

Limites e requerimentos de recursos de CPU são mensurados em unidades de cpu. No Kubernetes, uma unidade de CPU é equivalente a um núcleo físico de CPU, ou um núcleo virtual, dependendo se o nó é uma máquina física ou uma máquina virtual rodando em uma máquina física.

Requerimentos fracionários são permitidos. Quando você define um contêiner cujo valor do campo spec.containers[].resources.requests.cpu é 0.5, você está solicitando metade da quantidade de CPU que teria sido solicitada caso o valor fosse 1.0. No caso de unidades de recurso de CPU, a expressão de quantidade 0.1 é equivalente à expressão 100m, que pode ser lida como "cem milicpus", ou "cem milinúcleos". "Milicpu" ou "milinúcleo" equivalem à milésima parte de um núcleo ou CPU, de modo que "100m" equivalem a 10% do tempo computacional de um processador.

Recursos de CPU são sempre especificados como uma quantidade absoluta de recurso, nunca como uma quantidade relativa. Por exemplo, 500m de CPU representam grosseiramente a mesma quantidade de poder computacional, independentemente do contêiner rodar em uma máquina com processador de núcleo único, de dois núcleos ou de 48 núcleos.

Unidades de recurso de memória

Limites e requerimentos de memory são medidos em bytes. Você pode expressar memória como um número inteiro ou como um número de ponto fixo, utilizando um destes sufixos de quantidade: E, P, T, G, M, k. Você também pode utilizar os equivalentes de potência de dois: Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki. Por exemplo, as quantidades abaixo representam, a grosso modo, o mesmo valor:

128974848, 129e6, 129M, 128974848000m, 123Mi

Tome cuidado com os sufixos. Se você solicitar 400m de memória, esta quantidade estará de fato requerendo o equivalente a 0,4 byte de memória. A intenção da pessoa que fez esta requisição provavelmente era solictar 400 mebibytes (400Mi) ou 400 megabytes (400M).

Exemplo de recursos de contêiner

O Pod seguinte tem dois contêineres. Ambos os contêineres têm um requerimento de 0,25 CPU e 64 MiB (ou 226 bytes) de memória. Cada contêiner tem um limite de 0,5 CPU e 128 MiB de memória. Você pode dizer que o Pod tem um requerimento de 0,5 CPU e 128 MiB de memória, e um limite de 1 CPU e 256 MiB de memória.

---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: frontend
spec:
  containers:
  - name: app
    image: images.my-company.example/app:v4
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"
  - name: log-aggregator
    image: images.my-company.example/log-aggregator:v6
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"

Como Pods com requerimentos de recursos são agendados

Quando você cria um Pod, o escalonador do Kubernetes seleciona um nó para que o Pod rode. Cada nó possui uma capacidade máxima para cada um dos tipos de recurso: a quantidade de CPU e memória que o nó pode fornecer aos Pods. O escalonador garante que, para cada tipo de recurso, a soma dos requerimentos de recursos dos contêineres agendados seja menor que a capacidade do nó. Note que, embora o consumo de memória ou CPU real nos nós seja muito baixo, o escalonador ainda irá se recusar a agendar um Pod em um nó se a verificação de capacidade falhar. Isso protege contra a falta de um recurso em um nó quando o consumo de recursos aumenta com o passar do tempo, como por exemplo durante o pico diário de requisições a um serviço.

Como o Kubernetes aplica requisições e limites de recursos

Quando o kubelet inicia um contêiner como parte de um Pod, o kubelet envia as requisições e limites de memória e de CPU ao agente de execução de contêiner.

No Linux, o agente de execução de contêiner normalmente configura os cgroups que aplicam e garantem os limites que você definiu.

  • O limite de CPU determina um teto de quanto tempo de CPU o contêiner pode utilizar. A cada intervalo de agendamento, o núcleo do sistema operacional do Linux verifica se este limite foi excedido; se este for o caso, o núcleo aguarda antes de permitir que aquele cgroup continue sua execução.
  • O requerimento de CPU normalmente define um método de balanceamento. Se vários contêineres diferentes (cgroups) querem rodar em um sistema disputado, cargas de trabalho com requerimentos maiores de CPU têm mais tempo de CPU alocado para si do que cargas de trabalho com pequenos requerimentos.
  • O requerimento de memória é usado principalmente durante o agendamento de um Pod. Em um nó que utiliza cgroups v2, o agente de execução de contêiner pode utilizar o requerimento de memória como uma dica para definir valores para memory.min e memory.low.
  • O limite de memória define um limite de memória para aquele cgroup. Se o contêiner tenta alocar mais memória que aquele limite, o subsistema out-of-memory do núcleo do sistema operacional Linux é ativado e, normalmente, intervém encerrando um dos processos do contêiner que tentou alocar mais memória. Se o processo em questão for o PID 1 do contêiner, e o contêiner estiver marcado como reinicializável, então o Kubernetes irá reiniciar o contêiner.
  • O limite de memória para um Pod ou contêiner é também aplicado a páginas em volumes armazenados em memória, como um emptyDir. O kubelet considera sistemas de arquivos tmpfs em volumes do tipo emptyDir como uso de memória em um contêiner, ao invés de armazenamento efêmero local.

Se um contêiner exceder seu requerimento de memória e o nó em que esse contêiner está rodando ficar com pouca memória no total, é provável que o Pod a que este contêiner pertence seja removido.

A um contêiner pode ou não ser permitido exceder seu limite de CPU por períodos de tempo estendidos. No entanto, agentes de execução de contêiner não encerram Pods por uso excessivo de CPU.

A fim de determinar se um contêiner não pode ser agendado ou está sendo encerrado devido a limites de recursos, consulte a seção de solução de problemas.

Monitorando utilização de recursos computacionais e de memória

O kubelet relata a utilização de recursos de um Pod como parte do status do Pod.

Se ferramentas opcionais para monitoramento de recursos estiverem disponíveis em seu cluster, a utilização de recursos de um Pod pode ser verificada diretamente através de API de métricas ou através das suas ferramentas de monitoramento

Armazenamento efêmero local

FEATURE STATE: Kubernetes v1.10 [beta]

Nós possuem armazenamento efêmero local, através de dispositivos de escrita conectados localmente ou através de RAM. "Efêmero" significa que não há garantia de longo termo com relação a durabilidade.

Pods utilizam armazenamento local efêmero para dados temporários, cache e logs. O kubelet pode fornecer armazenamento temporário a Pods que utilizam armazenamento local efêmero para montar volumes do tipo emptyDir em contêineres.

O kubelet também utiliza este tipo de armazenamento para logs de contêineres a nível de nó, imagens de contêiner e camadas graváveis de contêineres em execução.

Com esta funcionalidade em fase beta, o Kubernetes permite que você rastreie, reserve e limite quanto armazenamento local efêmero um Pod pode consumir.

Configurações para armazenamento local efêmero

O Kubernetes suporta duas formas de configuração para o armazenamento local efêmero em um nó:

Nesta configuração, você armazena todos os tipos diferentes de dados locais efêmeros (volumes do tipo emptyDir, camadas graváveis, imagens de contêiner, logs) em um sistema de arquivos único. A forma mais efetiva de configurar o kubelet é dedicar este sistema de arquivos aos dados do Kubernetes (kubelet).

O kubelet também escreve logs de contêiner a nível de nó e trata estes logs de maneira semelhante ao armazenamento efêmero local.

O kubelet escreve logs em arquivos dentro do seu diretório de log configurado (/var/log por padrão) e possui um diretório base para outros dados armazenados localmente (/var/lib/kubelet por padrão).

Normalmente, ambos os diretórios /var/lib/kubelet e /var/log encontram-se no sistema de arquivos raiz, e o kubelet é projetado com este desenho em mente.

Seu nó pode ter tantos outros sistemas de arquivos não utilizados pelo Kubernetes quantos você desejar.

Você tem um sistema de arquivos no nó que você utiliza para dados efêmeros que vêm de Pods em execução: logs e volumes do tipo emptyDir. Você pode utilizar este sistema de arquivos para outros dados (por exemplo, logs de sistema não relacionados ao Kubernetes); este sistema de arquivos pode até mesmo ser o sistema de arquivos raiz.

O kubelet também escreve logs de contêiner a nível de nó no primeiro sistema de arquivos e os trata de forma semelhante ao armazenamento local efêmero.

Você também tem um segundo sistema de arquivos, separado, conectado a um dispositivo lógico de armazenamento distinto. Nesta configuração, o diretório que você configurou o kubelet para armazenar as camadas de imagens de contêiner e as camadas graváveis de contêineres em execução estará neste segundo sistema de arquivos.

O primeiro sistema de arquivos não armazena nenhuma camada de imagens de contêiner ou camada gravável.

Seu nó pode ter tantos outros sistemas de arquivos não utilizados pelo Kubernetes quantos você desejar.

O kubelet consegue medir quanto armazenamento local está sendo utilizado. O kubelet faz isso desde que:

  • o feature gate LocalStorageCapacityIsolation esteja habilitado (a funcionalidade está ligada por padrão), e
  • você tenha configurado o nó utilizando uma das configurações suportadas para o armazenamento local efêmero.

Se você tiver uma configuração diferente, o kubelet não irá aplicar limites de recursos para o armazenamento local efêmero.

Configurando requerimentos e limites para armazenamento local efêmero

Você pode especificar o recurso ephemeral-storage para gerenciar o armazenamento local efêmero. Cada contêiner de um Pod pode especificar um dos valores abaixo, ou ambos:

  • spec.containers[].resources.limits.ephemeral-storage
  • spec.containers[].resources.requests.ephemeral-storage

Limites e requerimentos de ephemeral-storage são medidos em quantidades de bytes. Você pode expressar armazenamento como um inteiro ou como um valor de ponto fixo utilizando um dos seguintes sufixos: E, P, T, G, M, k. Você pode também utilizar os equivalentes de potência de dois: Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki. Por exemplo, as quantidades abaixo representam grosseiramente o mesmo valor:

  • 128974848
  • 129e6
  • 129M
  • 123Mi

No exemplo a seguir, o Pod tem dois contêineres. Cada contêiner tem um requerimento de 2GiB de armazenamento efêmero local. Cada contêiner tem um limite de 4GiB de armazenamento efêmero local. Portanto, o Pod tem um requerimento de 4GiB e um limite de 8GiB de armazenamento efêmero local.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: frontend
spec:
  containers:
  - name: app
    image: images.my-company.example/app:v4
    resources:
      requests:
        ephemeral-storage: "2Gi"
      limits:
        ephemeral-storage: "4Gi"
    volumeMounts:
    - name: ephemeral
      mountPath: "/tmp"
  - name: log-aggregator
    image: images.my-company.example/log-aggregator:v6
    resources:
      requests:
        ephemeral-storage: "2Gi"
      limits:
        ephemeral-storage: "4Gi"
    volumeMounts:
    - name: ephemeral
      mountPath: "/tmp"
  volumes:
    - name: ephemeral
      emptyDir: {}

Como Pods com requerimentos de ephemeral-storage são agendados

Quando você cria um Pod, o Kubernetes seleciona um nó para o Pod rodar. Cada nó tem uma quantidade máxima de armazenamento efêmero local que pode ser fornecida aos Pods. Para mais informações, consulte Node Allocatable.

O escalonador garante que a soma dos requerimentos de recursos dos contêineres agendados é menor que a capacidade do nó.

Gerenciamento do consumo do armazenamento efêmero

Se o kubelet estiver gerenciando armazenamento local efêmero como um recurso, o kubelet irá medir o consumo de armazenamento em:

  • volumes emptyDir, com exceção dos volumes do tipo tmpfs
  • diretórios que armazenem logs a nível de nó
  • camadas de contêiner graváveis

Se um Pod estiver utilizando mais armazenamento efêmero do que o permitido, o kubelet irá gerar um sinal de remoção para aquele Pod.

Para isolamento a nível de contêiner, se o consumo de armazenamento de um contêiner em camadas graváveis e logs exceder seu limite de armazenamento, o kubelet irá marcar o Pod para remoção.

Para isolamento a nível de Pod, o kubelet calcula um limite de armazenamento total para um Pod somando os limites de cada contêiner naquele Pod. Neste caso, se a soma do consumo de armazenamento efêmero local de todas os contêineres e também dos volumes emptyDir de um Pod exceder o limite de armazenamento total do Pod, então o kubelet marca o Pod para remoção.

O kubelet suporta formas diferentes de medir o uso de armazenamento dos Pods:

O kubelet executa verificações agendadas, em intervalos regulares, que varrem cada volume do tipo emptyDir, diretório de log de contêiner, e camada gravável de contêiner.

A varredura mede quanto espaço está sendo utilizado.

Quotas de projeto são uma funcionalidade a nível de sistema operacional para gerenciamento de uso do armazenamento em sistemas de arquivos. Com o Kubernetes, você pode habilitar quotas de projeto para o monitoramento de armazenamento em uso. Tenha certeza que o sistema de arquivos do nó que esteja sendo utilizado em volumes do tipo emptyDir possui suporte a quotas de projeto. Por exemplo, os sistemas de arquivos XFS e ext4fs oferecem suporte a quotas de projeto.

O Kubernetes utiliza IDs de projeto iniciando em 1048576. Os IDs em uso estão registrados nos diretórios /etc/projects e /etc/projid. Se os IDs de projeto nestes intervalos forem utilizados para outros propósitos no sistema, estes IDs de projeto deverão estar registrados nos diretórios especificados acima para que o Kubernetes não os tente utilizar.

Quotas fornecem melhor desempenho e mais precisão do que varredura de diretórios. Quando um diretório é atribuído a um projeto, todos os arquivos criados no diretório são também criados no projeto, e o núcleo do sistema pode simplesmente manter controle de quantos blocos estão em uso por arquivos daquele projeto. Se um arquivo é criado e apagado, mas possui um descritor de arquivo aberto, ele continua a consumir espaço. O rastreio de quotas registra este espaço de forma precisa, enquanto varreduras de diretório ignoram o uso de espaço de armazenamento por arquivos apagados.

Se você deseja utilizar quotas de projeto, você deve:

  • Habilitar o feature gate LocalStorageCapacityIsolationFSQuotaMonitoring=true utilizando o campo featureGates na configuração do kubelet ou a opção de linha de comando --feature-gates.

  • Garantir que o sistema de arquivos raiz (ou o sistema de arquivos opcional de tempo de execução) tem quotas de projeto habilitadas. Todos os sistemas de arquivos XFS suportam quotas de projeto. Em sistemas de arquivos ext4, você precisa habilitar a funcionalidade de rastreio de quotas de projeto enquanto o sistema de arquivos ainda não está montado.

    # Para sistema de arquivos ext4, com o volume /dev/block-device não montado
    sudo tune2fs -O project -Q prjquota /dev/block-device
    
  • Garanta que o sistema de arquivos raiz (ou sistema de arquivos opcional de tempo de execução) esteja montado com quotas de projeto habilitadas. Em ambos os sistemas XFS e ext4fs, a opção de montagem é chamada prjquota.

Recursos estendidos

Recursos estendidos são nomes de recursos absolutos fora do domínio kubernetes.io. Estes recursos permitem a operadores de cluster anunciar e a usuários consumir recursos que não são embutidos pelo Kubernetes.

Dois passos são necessários para a utilização de recursos estendidos. Primeiramente, o operador do cluster deve anunciar um recurso estendido. Em segundo lugar, os usuários devem solicitar o recurso estendido em Pods.

Gerenciando recursos estendidos

Recursos estendidos a nível de nó

Recursos estendidos a nível de nó são recursos ligados ao nó.

Recursos gerenciados por dispositivos conectados

Veja Device Plugin para mais informações sobre como anunciar recursos gerenciados por dispositivos conectados em cada nó.

Outros recursos

A fim de anunciar um novo recurso estendido a nível de nó, o operador do cluster pode enviar uma requisição HTTP com o método PATCH para o servidor da API do Kubernetes para especificar a quantidade disponível em um nó no cluster, através do campo status.capacity. Após a realização desta operação, o campo status.capacity do nó irá conter um novo recurso. O campo status.allocatable é atualizado automaticamente pelo kubelet, de forma assíncrona, com o novo recurso.

Como o escalonador utiliza o valor do campo status.allocatable do nó ao verificar a saúde do Pod, o escalonador somente considerará o novo valor do campo após esta atualização assíncrona. Pode haver um pequeno atraso entre a atualização da capacidade do nó com um novo recurso e o momento em que o primeiro Pod que requer o recurso poderá ser agendado naquele nó.

Exemplo:

Este exemplo demonstra como utilizar a ferramenta curl para criar uma requisição HTTP que anuncia cinco recursos "example.com/foo" no nó k8s-node-1, cujo nó da camada de gerenciamento é k8s-master.

curl --header "Content-Type: application/json-patch+json" \
  --request PATCH \
  --data '[{"op": "add", "path": "/status/capacity/example.com~1foo", "value": "5"}]' \
  http://k8s-master:8080/api/v1/nodes/k8s-node-1/status

Recursos estendidos a nível de cluster

Recursos estendidos a nível de cluster não são vinculados aos nós. Estes recursos são normalmente gerenciados por extensões do escalonador, que manipulam o consumo e as quotas de recursos.

Você pode especificar os recursos estendidos que são manipulados por extensões do escalonador nas configurações do kube-scheduler.

Exemplo:

A configuração abaixo para uma política do escalonador indica que o recurso estendido a nível de cluster "example.com/foo" é manipulado pelas extensões do escalonador.

  • O escalonador envia um Pod para a extensão do escalonador somente se o Pod solicitar "example.com/foo".
  • O campo ignoredByScheduler especifica que o escalonador não verifica o recurso "example.com/foo" em seu predicado PodFitsResources.
{
  "kind": "Policy",
  "apiVersion": "v1",
  "extenders": [
    {
      "urlPrefix":"<extender-endpoint>",
      "bindVerb": "bind",
      "managedResources": [
        {
          "name": "example.com/foo",
          "ignoredByScheduler": true
        }
      ]
    }
  ]
}

Consumindo recursos estendidos

Usuários podem consumir recursos estendidos em especificações de Pods como CPU e memória. O escalonador controla a contagem de recursos de modo que a quantidade alocada simultaneamente a Pods não seja maior que a quantidade disponível.

O servidor da API limita as quantidades de recursos estendidos a números inteiros. Exemplos de quantidades válidas são 3, 3000m e 3Ki. Exemplos de quantidades inválidas são 0.5 e 1500m.

Para consumir um recurso estendido em um Pod, inclua o nome do recurso como uma chave no mapa spec.containers[].resources.limits na especificação do contêiner.

Um Pod só é agendado se todos os seus requerimentos de recursos forem satisfeitos, incluindo CPU, memória e quaisquer recursos estendidos. O Pod permanece no estado PENDING enquanto seus requerimentos de recursos não puderem ser satisfeitos.

Exemplo:

O Pod abaixo requisita duas CPUs e um "example.com/foo" (um recurso estendido).

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: myimage
    resources:
      requests:
        cpu: 2
        example.com/foo: 1
      limits:
        example.com/foo: 1

Limitação de PID

Limites de ID de processo (PID) permitem à configuração de um kubelet limitar o número de PIDs que um dado Pod pode consumir. Consulte PID Limiting para mais informações.

Solução de problemas

Meus pods estão pendentes com um evento FailedScheduling

Se o escalonador não conseguir encontrar nenhum nó que atenda aos requisitos de recursos do Pod, este Pod permanecerá não-agendado até que um local destino possa ser encontrado. Um Evento é produzido cada vez que o escalonador falhar em encontrar um local para agendar o Pod. Você pode utilizar o utilitário kubectl para ver os eventos de um Pod. Por exemplo:

kubectl describe pod frontend | grep -A 9999999999 Events
Events:
  Type     Reason            Age   From               Message
  ----     ------            ----  ----               -------
  Warning  FailedScheduling  23s   default-scheduler  0/42 nodes available: insufficient cpu

No exemplo acima, o Pod de nome "frontend" não pôde ser agendado devido à nenhum nó possuir CPU suficiente para suprir seu requerimento de CPU. Mensagens de erro semelhantes a essa podem sugerir falha devido a falta de memória (PodExceedsFreeMemory). De maneira geral, se um Pod estiver pendente com uma mensagem deste tipo, há diversas possibilidades de solução a serem tentadas:

  • Adicione mais nós ao cluster.
  • Encerre Pods desnecessários para liberar espaço para Pods pendentes.
  • Verifique se o Pod não é maior que todos os nós. Por exemplo, se todos os nós têm uma capacidade de cpu: 1, um Pod que requisita cpu: 1.1 nunca será agendado.
  • Verifique se os nós não possuem taints. Se a maioria dos seus nós possuem taints, e o novo Pod não tolera tal taint, o escalonador somente considera agendar o Pod nos nós que não possuem aquele taint.

Você pode verificar capacidades de nós e quantidades alocadas com o comando kubectl describe nodes. Por exemplo:

kubectl describe nodes e2e-test-node-pool-4lw4
Name:            e2e-test-node-pool-4lw4
[ ... linhas abreviadas para simplificação ...]
Capacity:
 cpu:                               2
 memory:                            7679792Ki
 pods:                              110
Allocatable:
 cpu:                               1800m
 memory:                            7474992Ki
 pods:                              110
[ ... linhas abreviadas para simplificação ...]
Non-terminated Pods:        (5 in total)
  Namespace    Name                                  CPU Requests  CPU Limits  Memory Requests  Memory Limits
  ---------    ----                                  ------------  ----------  ---------------  -------------
  kube-system  fluentd-gcp-v1.38-28bv1               100m (5%)     0 (0%)      200Mi (2%)       200Mi (2%)
  kube-system  kube-dns-3297075139-61lj3             260m (13%)    0 (0%)      100Mi (1%)       170Mi (2%)
  kube-system  kube-proxy-e2e-test-...               100m (5%)     0 (0%)      0 (0%)           0 (0%)
  kube-system  monitoring-influxdb-grafana-v4-z1m12  200m (10%)    200m (10%)  600Mi (8%)       600Mi (8%)
  kube-system  node-problem-detector-v0.1-fj7m3      20m (1%)      200m (10%)  20Mi (0%)        100Mi (1%)
Allocated resources:
  (Total limits may be over 100 percent, i.e., overcommitted.)
  CPU Requests    CPU Limits    Memory Requests    Memory Limits
  ------------    ----------    ---------------    -------------
  680m (34%)      400m (20%)    920Mi (11%)        1070Mi (13%)

No exemplo anterior, você pode verificar que se um Pod requisitar mais que 1,120 CPUs ou mais que 6,23Gi de memória, tal Pod não caberá neste nó.

Ao verificar a seção "Pods", você pode observar quais Pods estão consumindo espaço neste nó.

A quantidade de recursos disponível aos Pods é menor que a capacidade do nó, pois daemons do sistema utilizam uma parcela dos recursos disponíveis. Dentro da API do Kubernetes, cada nó tem um campo .status.allocatable (consulte NodeStatus para mais detalhes).

O campo .status.allocatable descreve a quantidade de recursos que está disponível a Pods naquele nó (por exemplo: 15 CPUs virtuais e 7538 MiB de memória). Para mais informações sobre recursos alocáveis do nó no Kubernetes, veja Reserve Compute Resources for System Daemons.

Você pode configurar quotas de recursos para limitar a quantidade total de recursos que um namespace pode consumir. O Kubernetes garante quotas para objetos em um namespace específico quando há uma ResourceQuota naquele namespace. Por exemplo, se você atribuir namespaces específicos a times diferentes, você pode adicionar ResourceQuotas nestes namespaces. Criar quotas de recursos ajuda a evitar que um time utilize tanto de um recurso que chegue a afetar outros times utilizando o mesmo cluster.

Você deve também considerar o nível de acesso fornecido aos usuários de qualquer namespace: acesso completo para escrita permite a alguém com este acesso remover qualquer recurso, incluindo uma configuração de ResourceQuota.

Meu contêiner foi terminado

Seu contêiner pode ser terminado se faltar recursos para que este rode. Para verificar se um contêiner está sendo terminado por chegar no limite de algum recurso, utilize o comando kubectl describe pod no Pod em questão:

kubectl describe pod simmemleak-hra99

A saída será semelhante a:

Name:                           simmemleak-hra99
Namespace:                      default
Image(s):                       saadali/simmemleak
Node:                           kubernetes-node-tf0f/10.240.216.66
Labels:                         name=simmemleak
Status:                         Running
Reason:
Message:
IP:                             10.244.2.75
Containers:
  simmemleak:
    Image:  saadali/simmemleak:latest
    Limits:
      cpu:          100m
      memory:       50Mi
    State:          Running
      Started:      Tue, 07 Jul 2019 12:54:41 -0700
    Last State:     Terminated
      Reason:       OOMKilled
      Exit Code:    137
      Started:      Fri, 07 Jul 2019 12:54:30 -0700
      Finished:     Fri, 07 Jul 2019 12:54:33 -0700
    Ready:          False
    Restart Count:  5
Conditions:
  Type      Status
  Ready     False
Events:
  Type    Reason     Age   From               Message
  ----    ------     ----  ----               -------
  Normal  Scheduled  42s   default-scheduler  Successfully assigned simmemleak-hra99 to kubernetes-node-tf0f
  Normal  Pulled     41s   kubelet            Container image "saadali/simmemleak:latest" already present on machine
  Normal  Created    41s   kubelet            Created container simmemleak
  Normal  Started    40s   kubelet            Started container simmemleak
  Normal  Killing    32s   kubelet            Killing container with id ead3fb35-5cf5-44ed-9ae1-488115be66c6: Need to kill Pod

No exemplo acima, o campo Restart Count: 5 indica que o contêiner simmemleak deste Pod foi terminado e reiniciado cinco vezes até o momento. A razão OOMKilled demonstra que o contêiner tentou consumir mais memória do que o seu limite.

O próximo passo neste cenário seria vasculhar e depurar o código da aplicação, procurando por vazamentos de memória. Se você determinar que a aplicação está se comportando conforme o esperado, considere aumentar o limite (e possivelmente o requerimento) de memória para aquele contêiner.

Próximos passos

3.6.5 - Organizando o acesso ao cluster usando arquivos kubeconfig

Utilize arquivos kubeconfig para organizar informações sobre clusters, usuários, namespaces e mecanismos de autenticação. A ferramenta de linha de comando kubectl faz uso dos arquivos kubeconfig para encontrar as informações necessárias para escolher e se comunicar com o serviço de API de um cluster.

Por padrão, o kubectl procura por um arquivo de nome config no diretório $HOME/.kube

Você pode especificar outros arquivos kubeconfig através da variável de ambiente KUBECONFIG ou adicionando a opção --kubeconfig.

Para maiores detalhes na criação e especificação de um kubeconfig, veja o passo a passo em Configurar Acesso para Múltiplos Clusters.

Suportando múltiplos clusters, usuários e mecanismos de autenticação

Imagine que você possua inúmeros clusters, e seus usuários e componentes se autenticam de várias formas. Por exemplo:

  • Um kubelet ativo pode se autenticar utilizando certificados
  • Um usuário pode se autenticar através de tokens
  • Administradores podem possuir conjuntos de certificados os quais provém acesso aos usuários de forma individual.

Através de arquivos kubeconfig, você pode organizar os seus clusters, usuários, e namespaces. Você também pode definir contextos para uma fácil troca entre clusters e namespaces.

Contexto

Um elemento de contexto em um kubeconfig é utilizado para agrupar parâmetros de acesso em um nome conveniente. Cada contexto possui três parâmetros: cluster, namespace, e usuário.

Por padrão, a ferramenta de linha de comando kubectl utiliza os parâmetros do contexto atual para se comunicar com o cluster.

Para escolher o contexto atual:

kubectl config use-context

A variável de ambiente KUBECONFIG

A variável de ambiente KUBECONFIG possui uma lista dos arquivos kubeconfig. Para Linux e Mac, esta lista é delimitada por vírgula. No Windows, a lista é delimitada por ponto e vírgula. A variável de ambiente KUBECONFIG não é um requisito obrigatório - caso ela não exista o kubectl utilizará o arquivo kubeconfig padrão localizado no caminho $HOME/.kube/config.

Se a variável de ambiente KUBECONFIG existir, o kubectl utilizará uma configuração que é o resultado da combinação dos arquivos listados na variável de ambiente KUBECONFIG.

Combinando arquivos kubeconfig

Para inspecionar a sua configuração atual, execute o seguinte comando:

kubectl config view

Como descrito anteriormente, a saída poderá ser resultado de um único arquivo kubeconfig, ou poderá ser o resultado da junção de vários arquivos kubeconfig.

Aqui estão as regras que o kubectl utiliza quando realiza a combinação de arquivos kubeconfig:

  1. Se o argumento --kubeconfig está definido, apenas o arquivo especificado será utilizado. Apenas uma instância desta flag é permitida.

    Caso contrário, se a variável de ambiente KUBECONFIG estiver definida, esta deverá ser utilizada como uma lista de arquivos a serem combinados, seguindo o fluxo a seguir:

    • Ignorar arquivos vazios.
    • Produzir erros para aquivos cujo conteúdo não for possível desserializar.
    • O primeiro arquivo que definir um valor ou mapear uma chave determinada, será o escolhido.
    • Nunca modificar um valor ou mapear uma chave. Exemplo: Preservar o contexto do primeiro arquivo que definir current-context. Exemplo: Se dois arquivos especificarem um red-user, use apenas os valores do primeiro red-user. Mesmo se um segundo arquivo possuir entradas não conflitantes sobre a mesma entrada red-user, estas deverão ser descartadas.

    Para um exemplo de definição da variável de ambiente KUBECONFIG veja Definido a variável de ambiente KUBECONFIG.

    Caso contrário, utilize o arquivo kubeconfig padrão encontrado no diretório $HOME/.kube/config, sem qualquer tipo de combinação.

  2. Determine o contexto a ser utilizado baseado no primeiro padrão encontrado, nesta ordem:

    1. Usar o conteúdo da flag --context caso ela existir.
    2. Usar o current-context a partir da combinação dos arquivos kubeconfig.

    Um contexto vazio é permitido neste momento.

  3. Determinar o cluster e o usuário. Neste ponto, poderá ou não existir um contexto. Determinar o cluster e o usuário no primeiro padrão encontrado de acordo com a ordem à seguir. Este procedimento deverá executado duas vezes: uma para definir o usuário a outra para definir o cluster.

    1. Utilizar a flag caso ela existir: --user ou --cluster.
    2. Se o contexto não estiver vazio, utilizar o cluster ou usuário deste contexto.

    O usuário e o cluster poderão estar vazios neste ponto.

  4. Determinar as informações do cluster atual a serem utilizadas. Neste ponto, poderá ou não existir informações de um cluster.

    Construir cada peça de informação do cluster baseado nas opções à seguir; a primeira ocorrência encontrada será a opção vencedora:

    1. Usar as flags de linha de comando caso existirem: --server, --certificate-authority, --insecure-skip-tls-verify.
    2. Se algum atributo do cluster existir a partir da combinação de kubeconfigs, estes deverão ser utilizados.
    3. Se não existir informação de localização do servidor falhar.
  5. Determinar a informação atual de usuário a ser utilizada. Construir a informação de usuário utilizando as mesmas regras utilizadas para o caso de informações de cluster, exceto para a regra de técnica de autenticação que deverá ser única por usuário:

    1. Usar as flags, caso existirem: --client-certificate, --client-key, --username, --password, --token.
    2. Usar os campos user resultado da combinação de arquivos kubeconfig.
    3. Se existirem duas técnicas conflitantes, falhar.
  6. Para qualquer informação que ainda estiver ausente, utilizar os valores padrão e potencialmente solicitar informações de autenticação a partir do prompt de comando.

Referências de arquivos

Arquivos e caminhos referenciados em um arquivo kubeconfig são relativos à localização do arquivo kubeconfig.

Referências de arquivos na linha de comando são relativas ao diretório de trabalho vigente.

No arquivo $HOME/.kube/config, caminhos relativos são armazenados de forma relativa, e caminhos absolutos são armazenados de forma absoluta.

Próximos passos

3.7 - Segurança

3.7.1 - Visão Geral da Segurança Cloud Native

Esta visão geral define um modelo para pensar sobre a segurança em Kubernetes no contexto da Segurança em Cloud Native.

Os 4C da Segurança Cloud Native

Você pode pensar na segurança em camadas. Os 4C da segurança Cloud Native são a Cloud, Clusters, Contêineres e Código.

Os 4C da Segurança Cloud Native

Cada camada do modelo de segurança Cloud Native é construída sobre a próxima camada mais externa. A camada de código se beneficia de uma base forte (Cloud, Cluster, Contêiner) de camadas seguras. Você não pode proteger contra padrões ruins de segurança nas camadas de base através de segurança no nível do Código.

Cloud

De muitas maneiras, a Cloud (ou servidores co-localizados, ou o datacenter corporativo) é a base de computação confiável de um cluster Kubernetes. Se a camada de Cloud é vulnerável (ou configurado de alguma maneira vulnerável), então não há garantia de que os componentes construídos em cima desta base estejam seguros. Cada provedor de Cloud faz recomendações de segurança para executar as cargas de trabalho com segurança nos ambientes.

Segurança no provedor da Cloud

Se você estiver executando um cluster Kubernetes em seu próprio hardware ou em um provedor de nuvem diferente, consulte sua documentação para melhores práticas de segurança. Aqui estão os links para as documentações de segurança dos provedores mais populares de nuvem:

Cloud provider security
Provedor IaaSLink
Alibaba Cloudhttps://www.alibabacloud.com/trust-center
Amazon Web Serviceshttps://aws.amazon.com/security/
Google Cloud Platformhttps://cloud.google.com/security/
IBM Cloudhttps://www.ibm.com/cloud/security
Microsoft Azurehttps://docs.microsoft.com/en-us/azure/security/azure-security
Oracle Cloud Infrastructurehttps://www.oracle.com/security/
VMWare VSpherehttps://www.vmware.com/security/hardening-guides.html

Segurança de Infraestrutura

Sugestões para proteger sua infraestrutura em um cluster Kubernetes:

Infrastructure security
Área de Interesse para Infraestrutura KubernetesRecomendação
Acesso de rede ao servidor API (Control plane)Todo o acesso ao control plane do Kubernetes publicamente na Internet não é permitido e é controlado por listas de controle de acesso à rede restritas ao conjunto de endereços IP necessários para administrar o cluster.
Acesso de rede aos Nós (nodes)Os nós devem ser configurados para aceitar conexões (por meio de listas de controle de acesso à rede) do control plane nas portas especificadas e aceitar conexões para serviços no Kubernetes do tipo NodePort e LoadBalancer. Se possível, esses nós não devem ser expostos inteiramente na Internet pública.
Acesso do Kubernetes à API do provedor de CloudCada provedor de nuvem precisa conceder um conjunto diferente de permissões para o control plane e nós do Kubernetes. É melhor fornecer ao cluster permissão de acesso ao provedor de nuvem que segue o princípio do menor privilégio para os recursos que ele precisa administrar. A documentação do Kops fornece informações sobre as políticas e roles do IAM.
Acesso ao etcdO acesso ao etcd (o armazenamento de dados do Kubernetes) deve ser limitado apenas ao control plane. Dependendo de sua configuração, você deve tentar usar etcd sobre TLS. Mais informações podem ser encontradas na documentação do etcd.
Encriptação etcdSempre que possível, é uma boa prática encriptar todas as unidades de armazenamento, mas como o etcd mantém o estado de todo o cluster (incluindo os Secrets), seu disco deve ser criptografado.

Cluster

Existem duas áreas de preocupação para proteger o Kubernetes:

  • Protegendo os componentes do cluster que são configuráveis.
  • Protegendo as aplicações que correm no cluster.

Componentes do Cluster

Se você deseja proteger seu cluster de acesso acidental ou malicioso e adotar boas práticas de informação, leia e siga os conselhos sobre protegendo seu cluster.

Componentes no cluster (sua aplicação)

Dependendo da superfície de ataque de sua aplicação, você pode querer se concentrar em tópicos específicos de segurança. Por exemplo: se você estiver executando um serviço (Serviço A) que é crítico numa cadeia de outros recursos e outra carga de trabalho separada (Serviço B) que é vulnerável a um ataque de exaustão de recursos e, por consequência, o risco de comprometer o Serviço A é alto se você não limitar os recursos do Serviço B. A tabela a seguir lista áreas de atenção na segurança e recomendações para proteger cargas de trabalho em execução no Kubernetes:

Área de interesse para a segurança do WorkloadRecomendação
Autorização RBAC (acesso à API Kubernetes)https://kubernetes.io/docs/reference/access-authn-authz/rbac/
Autenticaçãohttps://kubernetes.io/docs/concepts/security/controlling-access/
Gerenciamento de segredos na aplicação (e encriptando-os no etcd em repouso)https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/secret/
https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/encrypt-data/
Garantir que os Pods atendem aos padrões de segurança do Podhttps://kubernetes.io/docs/concepts/security/pod-security-standards/#policy-instantiation
Qualidade de serviço (e gerenciamento de recursos de cluster)https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/quality-service-pod/
Políticas de Redehttps://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/network-policies/
TLS para Kubernetes Ingresshttps://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/ingress/#tls

Contêiner

A segurança do contêiner está fora do escopo deste guia. Aqui estão recomendações gerais e links para explorar este tópico:

Área de Interesse para ContêineresRecomendação
Scanners de Vulnerabilidade de Contêiner e Segurança de Dependência de SOComo parte da etapa de construção de imagem, você deve usar algum scanner em seus contêineres em busca de vulnerabilidades.
Assinatura Imagem e EnforcementAssinatura de imagens de contêineres para manter um sistema de confiança para o conteúdo de seus contêineres.
Proibir Usuários PrivilegiadosAo construir contêineres, consulte a documentação para criar usuários dentro dos contêineres que tenham o menor nível de privilégio no sistema operacional necessário para cumprir o objetivo do contêiner.
Use o Contêiner em Runtime com Isolamento mais ForteSelecione classes de contêiner runtime com o provedor de isolamento mais forte.

Código

O código da aplicação é uma das principais superfícies de ataque sobre a qual você tem maior controle. Embora a proteção do código do aplicativo esteja fora do tópico de segurança do Kubernetes, aqui são recomendações para proteger o código do aplicativo:

Segurança de código

Code security
Área de Atenção para o CódigoRecomendação
Acesso só através de TLSSe seu código precisar se comunicar por TCP, execute um handshake TLS com o cliente antecipadamente. Com exceção de alguns casos, encripte tudo em trânsito. Indo um passo adiante, é uma boa ideia encriptar o tráfego de rede entre os serviços. Isso pode ser feito por meio de um processo conhecido como mutual ou mTLS, que realiza uma verificação bilateral da comunicação mediante os certificados nos serviços.
Limitando intervalos de porta de comunicaçãoEssa recomendação pode ser um pouco autoexplicativa, mas, sempre que possível, você só deve expor as portas em seu serviço que são absolutamente essenciais para a comunicação ou coleta de métricas.
Segurança na Dependência de TerceirosÉ uma boa prática verificar regularmente as bibliotecas de terceiros de sua aplicação em busca de vulnerabilidades de segurança. Cada linguagem de programação possui uma ferramenta para realizar essa verificação automaticamente.
Análise de Código EstáticoA maioria das linguagens fornece uma maneira para analisar um extrato do código referente a quaisquer práticas de codificação potencialmente inseguras. Sempre que possível, você deve automatizar verificações usando ferramentas que podem verificar as bases de código em busca de erros de segurança comuns. Algumas das ferramentas podem ser encontradas em OWASP Source Code Analysis Tools.
Ataques de sondagem dinâmicaExistem algumas ferramentas automatizadas que você pode executar contra seu serviço para tentar alguns dos ataques mais conhecidos. Isso inclui injeção de SQL, CSRF e XSS. Uma das ferramentas de análise dinâmica mais populares é o OWASP Zed Attack proxy.

Próximos passos

Saiba mais sobre os tópicos de segurança do Kubernetes:

3.8 - Escalonamento

No Kubernetes, agendamento refere-se a garantia de que os pods correspondam aos nós para que o kubelet possa executá-los. Remoção é o processo de falha proativa de um ou mais pods em nós com falta de recursos.

3.8.1 - Taints e Tolerâncias

Afinidade de nó é uma propriedade dos Pods que os associa a um conjunto de nós (seja como uma preferência ou uma exigência). Taints são o oposto -- eles permitem que um nó repudie um conjunto de pods.

Tolerâncias são aplicadas em pods e permitem, mas não exigem, que os pods sejam alocados em nós com taints correspondentes.

Taints e tolerâncias trabalham juntos para garantir que pods não sejam alocados em nós inapropriados. Um ou mais taints são aplicados em um nó; isso define que o nó não deve aceitar nenhum pod que não tolera essas taints.

Conceitos

Você adiciona um taint a um nó utilizando kubectl taint. Por exemplo,

kubectl taint nodes node1 key1=value1:NoSchedule

define um taint no nó node1. O taint tem a chave key1, valor value1 e o efeito NoSchedule. Isso significa que nenhum pod conseguirá ser executado no nó node1 a menos que possua uma tolerância correspondente.

Para remover o taint adicionado pelo comando acima, você pode executar:

kubectl taint nodes node1 key1=value1:NoSchedule-

Você especifica uma tolerância para um pod na especificação do Pod. Ambas as seguintes tolerâncias "correspondem" ao taint criado pelo kubectl taint acima, e assim um pod com qualquer uma delas poderia ser executado no node1:

tolerations:
- key: "key1"
  operator: "Equal"
  value: "value1"
  effect: "NoSchedule"
tolerations:
- key: "key1"
  operator: "Exists"
  effect: "NoSchedule"

Aqui está um exemplo de um pod que utiliza tolerâncias:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
  labels:
    env: test
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    imagePullPolicy: IfNotPresent
  tolerations:
  - key: "example-key"
    operator: "Exists"
    effect: "NoSchedule"

O valor padrão de operator é Equal.

Uma tolerância "casa" um taint se as chaves e efeitos são os mesmos, e:

  • o valor de operator é Exists (no caso nenhum value deve ser especificado), ou
  • o valor de operator é Equal e os valores de value são iguais.

O exemplo acima usou effect de NoSchedule. De forma alternativa, você pode usar effect de PreferNoSchedule. Nesse efeito, o sistema tentará evitar que o pod seja alocado ao nó caso ele não tolere os taints definidos, contudo a alocação não será evitada de forma obrigatória. Pode-se dizer que o PreferNoSchedule é uma versão permissiva do NoSchedule. O terceiro tipo de effect é o NoExecute que será descrito posteriormente.

Você pode colocar múltiplos taints no mesmo nó e múltiplas tolerâncias no mesmo pod. O jeito que o Kubernetes processa múltiplos taints e tolerâncias é como um filtro: começa com todos os taints de um nó, em seguida ignora aqueles para os quais o pod tem uma tolerância relacionada; os taints restantes que não foram ignorados indicam o efeito no pod. Mais especificamente,

  • se existe pelo menos um taint não tolerado com o efeito NoSchedule, o Kubernetes não alocará o pod naquele nó
  • se existe um taint não tolerado com o efeito NoSchedule, mas existe pelo menos um taint não tolerado com o efeito PreferNoSchedule, o Kubernetes tentará não alocar o pod no nó
  • se existe pelo menos um taint não tolerado com o efeito NoExecute, o pod será expulso do nó (caso já esteja em execução) e não será alocado ao nó (caso ainda não esteja em execução).

Por exemplo, imagine que você tem um nó com os seguintes taints

kubectl taint nodes node1 key1=value1:NoSchedule
kubectl taint nodes node1 key1=value1:NoExecute
kubectl taint nodes node1 key2=value2:NoSchedule

E um pod com duas tolerâncias:

tolerations:
- key: "key1"
  operator: "Equal"
  value: "value1"
  effect: "NoSchedule"
- key: "key1"
  operator: "Equal"
  value: "value1"
  effect: "NoExecute"

Nesse caso, o pod não será alocado ao nó porque não possui uma tolerância para o terceiro taint. Porém, se ele já estiver rodando no nó quando o taint foi adicionado, não será afetado e continuará rodando, tendo em vista que o terceiro taint é o único não tolerado pelo pod.

Normalmente, se um taint com o efeito NoExecute é adicionado a um nó, qualquer pod que não o tolere será expulso imediatamente e pods que o toleram nunca serão expulsos. Contudo, uma tolerância com efeito NoExecute pode especificar de forma opcional o campo tolerationSeconds, que determina quanto tempo o pod continuará alocado ao nó depois que o taint é adicionado. Por exemplo,

tolerations:
- key: "key1"
  operator: "Equal"
  value: "value1"
  effect: "NoExecute"
  tolerationSeconds: 3600

significa que se esse pod está sendo executado e um taint correspondente é adicionado ao nó, o pod irá continuar rodando neste nó por 3600 segundos e depois será expulso. Se o taint for removido antes desse tempo acabar, o pod não será expulso.

Exemplos de Casos de Uso

Taints e tolerâncias são um modo flexível de conduzir pods para fora dos nós ou expulsar pods que não deveriam estar sendo executados. Alguns casos de uso são

  • Nós Dedicados: Se você quiser dedicar um conjunto de nós para uso exclusivo de um conjunto específico de usuários, poderá adicionar um taint nesses nós. (digamos, kubectl taint nodes nodename dedicated=groupName:NoSchedule) e em seguida adicionar uma tolerância correspondente para seus pods (isso seria feito mais facilmente com a escrita de um controlador de admissão customizado). Os pods com tolerância terão sua execução permitida nos nós com taints (dedicados), assim como em qualquer outro nó no cluster. Se você quiser dedicar nós a esses pods e garantir que eles usem apenas os nós dedicados, precisará adicionar uma label similar ao taint para o mesmo conjunto de nós (por exemplo, dedicated=groupName), e o controle de admissão deverá adicionar uma afinidade de nó para exigir que os pods podem ser executados apenas nos nós definidos com a label dedicated=groupName.

  • Nós com hardware especial: Em um cluster no qual um pequeno grupo de nós possui hardware especializado (por exemplo, GPUs), é desejável manter pods que não necessitem desse tipo de hardware fora desses nós, dessa forma o recurso estará disponível para pods que precisem do hardware especializado. Isso pode ser feito aplicando taints nos nós com o hardware especializado (por exemplo, kubectl taint nodes nodename special=true:NoSchedule or kubectl taint nodes nodename special=true:PreferNoSchedule) e aplicando uma tolerância correspondente nos pods que usam o hardware especial. Assim como no caso de uso de nós dedicados, é provavelmente mais fácil aplicar as tolerâncias utilizando um controlador de admissão. Por exemplo, é recomendado usar Extended Resources para representar hardware especial, adicione um taint ao seus nós de hardware especializado com o nome do recurso estendido e execute o controle de admissão ExtendedResourceToleration. Agora, tendo em vista que os nós estão marcados com um taint, nenhum pod sem a tolerância será executado neles. Porém, quando você submete um pod que requisita o recurso estendido, o controlador de admissão ExtendedResourceToleration irá adicionar automaticamente as tolerâncias necessárias ao pod que irá, por sua vez, ser alocado no nó com hardware especial. Isso garantirá que esses nós de hardware especial serão dedicados para os pods que requisitarem tal recurso e você não precisará adicionar manualmente as tolerâncias aos seus pods.

  • Expulsões baseadas em Taint: Um comportamento de expulsão configurada por pod quando problemas existem em um nó, o qual será descrito na próxima seção.

Expulsões baseadas em Taint

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [stable]

O efeito de taint NoExecute, mencionado acima, afeta pods que já estão rodando no nó da seguinte forma

  • pods que não toleram o taint são expulsos imediatamente
  • pods que toleram o taint sem especificar tolerationSeconds em sua especificação de tolerância, ficam alocados para sempre
  • pods que toleram o taint com um tolerationSeconds especificado, permanecem alocados pela quantidade de tempo definida

O controlador de nó automaticamente adiciona um taint ao Nó quando certas condições se tornam verdadeiras. Os seguintes taints são embutidos:

  • node.kubernetes.io/not-ready: Nó não está pronto. Isso corresponde ao NodeCondition Ready com o valor "False".
  • node.kubernetes.io/unreachable: Nó é inalcançável a partir do controlador de nó. Isso corresponde ao NodeCondition Ready com o valor "Unknown".
  • node.kubernetes.io/memory-pressure: Nó possui pressão de memória.
  • node.kubernetes.io/disk-pressure: Nó possui pressão de disco.
  • node.kubernetes.io/pid-pressure: Nó possui pressão de PID.
  • node.kubernetes.io/network-unavailable: A rede do nó está indisponível.
  • node.kubernetes.io/unschedulable: Nó não é alocável.
  • node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized: Quando o kubelet é iniciado com um provedor de nuvem "externo", esse taint é adicionado ao nó para que ele seja marcado como não utilizável. Após o controlador do cloud-controller-manager inicializar o nó, o kubelet remove esse taint.

No caso de um nó estar prestes a ser expulso, o controlador de nó ou kubelet adicionam os taints relevantes com o efeito NoExecute. Se a condição de falha retorna ao normal, o kubelet ou controlador de nó podem remover esses taints.

Você pode especificar tolerationSeconds em um Pod para definir quanto tempo ele ficará alocado em um nó que está falhando ou está sem resposta.

Por exemplo, você talvez queira manter uma aplicação com vários estados salvos localmente alocado em um nó por um longo período na ocorrência de uma divisão na rede, esperando que essa divisão se recuperará e assim a expulsão do pod pode ser evitada. A tolerância que você define para esse Pod poderia ficar assim:

tolerations:
- key: "node.kubernetes.io/unreachable"
  operator: "Exists"
  effect: "NoExecute"
  tolerationSeconds: 6000

Pods do tipo DaemonSet são criados com tolerâncias NoExecute sem a propriedade tolerationSeconds para os seguintes taints:

  • node.kubernetes.io/unreachable
  • node.kubernetes.io/not-ready

Isso garante que esses pods do DaemonSet nunca sejam expulsos por conta desses problemas.

Taints por condições de nó

A camada de gerenciamento, usando o controlador do nó, cria taints automaticamente com o efeito NoSchedule para condições de nó.

O agendador verifica taints, não condições de nó, quando realiza suas decisões de agendamento. Isso garante que as condições de nó não afetem diretamente o agendamento. Por exemplo, se a condição de nó DiskPressure está ativa, a camada de gerenciamento adiciona o taint node.kubernetes.io/disk-pressure e não aloca novos pods no nó afetado. Se a condição MemoryPressure está ativa, a camada de gerenciamento adiciona o taint node.kubernetes.io/memory-pressure.

Você pode ignorar condições de nó para pods recém-criados adicionando tolerâncias correspondentes. A camada de controle também adiciona a tolerância node.kubernetes.io/memory-pressure em pods que possuem uma classe de QoS diferente de BestEffort. Isso ocorre porque o Kubernetes trata pods nas classes de QoS Guaranteed ou Burstable (até mesmo pods sem requisitos de memória definidos) como se fossem capazes de lidar com pressão de memória, enquanto novos pods com BestEffort não são alocados no nó afetado.

O controlador DaemonSet adiciona automaticamente as seguintes tolerâncias de NoSchedule para todos os daemons, prevenindo que DaemonSets quebrem.

  • node.kubernetes.io/memory-pressure
  • node.kubernetes.io/disk-pressure
  • node.kubernetes.io/pid-pressure (1.14 ou superior)
  • node.kubernetes.io/unschedulable (1.10 ou superior)
  • node.kubernetes.io/network-unavailable (somente rede do host)

Adicionando essas tolerâncias garante retro compatibilidade. Você também pode adicionar tolerâncias de forma arbitrária aos DaemonSets.

Próximos passos

3.8.2 - Escalonador do Kubernetes

No Kubernetes, escalonamento refere-se a garantir que os Pods sejam correspondidos aos Nodes para que o Kubelet possa executá-los.

Visão geral do Escalonamento

Um escalonador observa Pods recém-criados que não possuem um Node atribuído. Para cada Pod que o escalonador descobre, ele se torna responsável por encontrar o melhor Node para execução do Pod. O escalonador chega a essa decisão de alocação levando em consideração os princípios de programação descritos abaixo.

Se você quiser entender por que os Pods são alocados em um Node específico ou se planeja implementar um escalonador personalizado, esta página ajudará você a aprender sobre escalonamento.

kube-scheduler

kube-scheduler é o escalonador padrão do Kubernetes e é executado como parte do control plane. O kube-scheduler é projetado para que, se você quiser e precisar, possa escrever seu próprio componente de escalonamento e usá-lo.

Para cada Pod recém-criado ou outros Pods não escalonados, o kube-scheduler seleciona um Node ideal para execução. No entanto, todos os contêineres nos Pods têm requisitos diferentes de recursos e cada Pod também possui requisitos diferentes. Portanto, os Nodes existentes precisam ser filtrados de acordo com os requisitos de escalonamento específicos.

Em um cluster, Nodes que atendem aos requisitos de escalonamento para um Pod são chamados de Nodes viáveis. Se nenhum dos Nodes for adequado, o Pod permanece não escalonado até que o escalonador possa alocá-lo.

O escalonador encontra Nodes viáveis para um Pod e, em seguida, executa um conjunto de funções para pontuar os Nodes viáveis e escolhe um Node com a maior pontuação entre os possíveis para executar o Pod. O escalonador então notifica o servidor da API sobre essa decisão em um processo chamado binding.

Fatores que precisam ser levados em consideração para decisões de escalonamento incluem requisitos individuais e coletivos de recursos, restrições de hardware / software / política, especificações de afinidade e anti-afinidade, localidade de dados, interferência entre cargas de trabalho e assim por diante.

Seleção do Node no kube-scheduler

O kube-scheduler seleciona um Node para o Pod em uma operação que consiste em duas etapas:

  1. Filtragem
  2. Pontuação

A etapa de filtragem localiza o conjunto de Nodes onde é possível alocar o Pod. Por exemplo, o filtro PodFitsResources verifica se um Node candidato possui recursos disponíveis suficientes para atender às solicitações de recursos específicas de um Pod. Após esta etapa, a lista de Nodes contém quaisquer Nodes adequados; frequentemente, haverá mais de um. Se a lista estiver vazia, esse Pod (ainda) não é escalonável.

Na etapa de pontuação, o escalonador classifica os Nodes restantes para escolher o mais adequado. O escalonador atribui uma pontuação a cada Node que sobreviveu à filtragem, baseando essa pontuação nas regras de pontuação ativa.

Por fim, o kube-scheduler atribui o Pod ao Node com a classificação mais alta. Se houver mais de um Node com pontuações iguais, o kube-scheduler seleciona um deles aleatoriamente.

Existem duas maneiras suportadas de configurar o comportamento de filtragem e pontuação do escalonador:

  1. Políticas de Escalonamento permitem configurar Predicados para filtragem e Prioridades para pontuação.

  2. Perfis de Escalonamento permitem configurar Plugins que implementam diferentes estágios de escalonamento, incluindo: QueueSort, Filter, Score, Bind, Reserve, Permit, e outros. Você também pode configurar o kube-scheduler para executar diferentes perfis.

Próximos passos

3.8.3 - Sobrecarga de Pod

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [beta]

Quando você executa um Pod num nó, o próprio Pod usa uma quantidade de recursos do sistema. Estes recursos são adicionais aos recursos necessários para executar o(s) contêiner(s) dentro do Pod. Sobrecarga de Pod, do inglês Pod Overhead, é uma funcionalidade que serve para contabilizar os recursos consumidos pela infraestrutura do Pod para além das solicitações e limites do contêiner.

No Kubernetes, a sobrecarga de Pods é definido no tempo de admissão de acordo com a sobrecarga associada à RuntimeClass do Pod.

Quando é ativada a Sobrecarga de Pod, a sobrecarga é considerada adicionalmente à soma das solicitações de recursos do contêiner ao agendar um Pod. Semelhantemente, o kubelet incluirá a sobrecarga do Pod ao dimensionar o cgroup do Pod e ao executar a classificação de prioridade de migração do Pod em caso de drain do Node.

Habilitando a Sobrecarga de Pod

Terá de garantir que o Feature Gate PodOverhead esteja ativo (está ativo por padrão a partir da versão 1.18) em todo o cluster, e uma RuntimeClass utilizada que defina o campo overhead.

Exemplo de uso

Para usar a funcionalidade PodOverhead, é necessário uma RuntimeClass que define o campo overhead. Por exemplo, poderia usar a definição da RuntimeClass abaixo com um agente de execução de contêiner virtualizado que use cerca de 120MiB por Pod para a máquina virtual e o sistema operacional convidado:

---
kind: RuntimeClass
apiVersion: node.k8s.io/v1beta1
metadata:
    name: kata-fc
handler: kata-fc
overhead:
    podFixed:
        memory: "120Mi"
        cpu: "250m"

As cargas de trabalho que são criadas e que especificam o manipulador RuntimeClass kata-fc irão usar a sobrecarga de memória e cpu em conta para os cálculos da quota de recursos, agendamento de nós, assim como dimensionamento do cgroup do Pod.

Considere executar a seguinte carga de trabalho de exemplo, test-pod:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pod
spec:
  runtimeClassName: kata-fc
  containers:
  - name: busybox-ctr
    image: busybox
    stdin: true
    tty: true
    resources:
      limits:
        cpu: 500m
        memory: 100Mi
  - name: nginx-ctr
    image: nginx
    resources:
      limits:
        cpu: 1500m
        memory: 100Mi

No tempo de admissão o controlador de admissão RuntimeClass atualiza o PodSpec da carga de trabalho de forma a incluir o overhead como descrito na RuntimeClass. Se o PodSpec já tiver este campo definido o Pod será rejeitado. No exemplo dado, como apenas o nome do RuntimeClass é especificado, o controlador de admissão muda o Pod de forma a incluir um overhead.

Depois do controlador de admissão RuntimeClass, pode verificar o PodSpec atualizado:

kubectl get pod test-pod -o jsonpath='{.spec.overhead}'

A saída é:

map[cpu:250m memory:120Mi]

Se for definido um ResourceQuota, a soma das requisições dos contêineres assim como o campo overhead são contados.

Quando o kube-scheduler está decidindo que nó deve executar um novo Pod, o agendador considera o overhead do pod, assim como a soma de pedidos aos contêineres para esse Pod. Para este exemplo, o agendador adiciona as requisições e a sobrecarga, depois procura um nó com 2.25 CPU e 320 MiB de memória disponível.

Assim que um Pod é agendado a um nó, o kubelet nesse nó cria um novo cgroup para o Pod. É dentro deste Pod que o agente de execução de contêiners subjacente vai criar contêineres.

Se o recurso tiver um limite definido para cada contêiner (QoS garantida ou Burstrable QoS com limites definidos), o kubelet definirá um limite superior para o cgroup do Pod associado a esse recurso (cpu.cfs_quota_us para CPU e memory.limit_in_bytes de memória). Este limite superior é baseado na soma dos limites do contêiner mais o overhead definido no PodSpec.

Para CPU, se o Pod for QoS garantida ou Burstrable QoS, o kubelet vai definir cpu.shares baseado na soma dos pedidos ao contêiner mais o overhead definido no PodSpec.

Olhando para o nosso exemplo, verifique as requisições ao contêiner para a carga de trabalho:

kubectl get pod test-pod -o jsonpath='{.spec.containers[*].resources.limits}'

O total de requisições ao contêiner são 2000m CPU e 200MiB de memória:

map[cpu: 500m memory:100Mi] map[cpu:1500m memory:100Mi]

Verifique isto comparado ao que é observado pelo nó:

kubectl describe node | grep test-pod -B2

A saída mostra que 2250m CPU e 320MiB de memória são solicitados, que inclui PodOverhead:

  Namespace                   Name                CPU Requests  CPU Limits   Memory Requests  Memory Limits  AGE
  ---------                   ----                ------------  ----------   ---------------  -------------  ---
  default                     test-pod            2250m (56%)   2250m (56%)  320Mi (1%)       320Mi (1%)     36m

Verificar os limites cgroup do Pod

Verifique os cgroups de memória do Pod no nó onde a carga de trabalho está em execução. No seguinte exemplo, crictl é usado no nó, que fornece uma CLI para agentes de execução compatíveis com CRI. Isto é um exemplo avançado para mostrar o comportamento do PodOverhead, e não é esperado que os usuários precisem verificar cgroups diretamente no nó.

Primeiro, no nó em particular, determine o identificador do Pod:

# Execute no nó onde o Pod está agendado
POD_ID="$(sudo crictl pods --name test-pod -q)"

A partir disto, pode determinar o caminho do cgroup para o Pod:

# Execute no nó onde o Pod está agendado
sudo crictl inspectp -o=json $POD_ID | grep cgroupsPath

O caminho do cgroup resultante inclui o contêiner pause do Pod. O cgroup no nível do Pod está um diretório acima.

        "cgroupsPath": "/kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2/7ccf55aee35dd16aca4189c952d83487297f3cd760f1bbf09620e206e7d0c27a"

Neste caso especifico, o caminho do cgroup do Pod é kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2. Verifique a configuração cgroup de nível do Pod para a memória:

# Execute no nó onde o Pod está agendado
# Mude também o nome do cgroup para combinar com o cgroup alocado ao Pod.
 cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2/memory.limit_in_bytes

Isto é 320 MiB, como esperado:

335544320

Observabilidade

Uma métrica kube_pod_overhead está disponível em kube-state-metrics para ajudar a identificar quando o PodOverhead está sendo utilizado e para ajudar a observar a estabilidade das cargas de trabalho em execução com uma sobrecarga (Overhead) definida. Esta funcionalidade não está disponível na versão 1.9 do kube-state-metrics, mas é esperado em uma próxima versão. Os usuários necessitarão entretanto construir o kube-state-metrics a partir do código fonte.

Próximos passos

3.9 - Políticas

Políticas que você pode configurar e que afetam grupos de recursos.

3.9.1 - Intervalos de limite

Por padrão, os cointêineres são executados com recursos computacionais ilimitados em um cluster Kubernetes. Com cotas de recursos, os administradores de cluster podem restringir o consumo e a criação de recursos baseado no namespace. Dentro de um namespace, pod ou contêiner pode haver o consumo de quantidade de CPU e memória definidos de acordo com a cota de recursos do namespace. Existe a preocupação de que um Pod ou contêiner possa monopolizar todos os recursos disponíveis, justamente por conta disso existe o conceito de Limit Range, ou intervalos de limite, que pode ser definido como uma política utilizada para a restrição de alocação de recursos (para pods ou contêineres) em um namespace.

Um LimitRange fornece restrições que podem:

  • Aplicar o uso mínimo e máximo de recursos computacionais por pod ou contêiner em um namespace.
  • Impor a solicitação de armazenamento mínimo e máximo por PersistentVolumeClaim em um namespace.
  • Impor a proporção entre solicitação e limite para um recurso em um namespace.
  • Definir a solicitação/limite padrão para recursos computacionais em um namespace e utilizá-los automaticamente nos contêineres em tempo de execução.

Ativando o LimitRange

O suporte ao LimitRange foi ativado por padrão desde o Kubernetes 1.10.

Um LimitRange é aplicado em um namespace específico quando há um objeto LimitRange nesse namespace.

O nome de um objeto LimitRange deve ser um nome de subdomínio DNS válido.

Visão geral do Limit Range

  • O administrador cria um LimitRange em um namespace.
  • Os usuários criam recursos como pods, contêineres e PersistentVolumeClaims no namespace.
  • O controlador de admissão LimitRanger impõe padrões e limites para todos os pods e contêineres que não definem os requisitos de recursos computacionais e rastreia o uso para garantir que não exceda o mínimo, o máximo e a proporção de recursos definidos em qualquer LimitRange presente no namespace.
  • Se estiver criando ou atualizando um recurso (Pod, Container, PersistentVolumeClaim) que viola uma restrição LimitRange, a solicitação ao servidor da API falhará com um código de status HTTP 403 FORBIDDEN e uma mensagem explicando a restrição violada.
  • Se um LimitRange for ativado em um namespace para recursos computacionais como cpu e memória, os usuários deverão especificar solicitações ou limites para esses valores. Caso contrário, o sistema pode rejeitar a criação do pod.
  • As validações de LimitRange ocorrem apenas no estágio de Admissão de Pod, não em Pods em Execução.

Alguns exemplos de políticas que podem ser criadas utilizando os intervalos de limite são:

  • Em um cluster de 2 nós com capacidade de 8 GiB de RAM e 16 núcleos, restrinja os Pods em um namespace para solicitar 100m de CPU com um limite máximo de 500m para CPU e solicitar 200Mi para memória com um limite máximo de 600Mi para memória.
  • Defina o limite e a solicitação de CPU padrão para 150m e a solicitação padrão de memória para 300Mi para contêineres iniciados sem solicitações de CPU e memória em suas especificações.

Caso os limites totais do namespace sejam menores que a soma dos limites dos Pods/Contêineres, pode haver contenção por recursos. Nesse caso, os contêineres ou Pods não serão criados.

Nem a contenção nem as alterações em um LimitRange afetarão os recursos já criados.

Próximos passos

Consulte o documento de design LimitRanger para obter mais informações.

Para exemplos de uso de limites, leia:

3.9.2 - Cotas de Recursos

Quando vários usuários ou equipes compartilham um cluster com um número fixo de nós, há uma preocupação de que uma equipe possa usar mais do que é justo durante o compartilhamento de recursos.

As cotas de recursos são uma ferramenta para os administradores resolverem essa preocupação.

Uma cota de recurso, definida por um objeto ResourceQuota, fornece restrições que limitam consumo de recursos agregados por namespace. Pode limitar a quantidade de objetos que podem ser criado em um namespace por tipo, bem como a quantidade total de recursos computacionais que podem ser consumidos por recursos nesse namespace.

As cotas de recursos funcionam assim:

  • Diferentes equipes trabalham em diferentes namespaces. Atualmente, isso é voluntário, mas o suporte para tornar isso obrigatório por meio de ACLs está planejado.

  • O administrador cria uma ResourceQuota para cada namespace.

  • Os usuários criam recursos (pods, serviços, etc.) no namespace e o sistema de cotas rastreia o uso para garantir que ele não exceda os limites de recursos definidos em um ResourceQuota.

  • Se a criação ou atualização de um recurso violar uma restrição de cota, a solicitação falhará com código de status HTTP 403 FORBIDDEN acompanhado de uma mensagem explicando a restrição que foi violada.

  • Se a cota estiver habilitada em um namespace para recursos computacionais como cpu e memória, os usuários devem especificar solicitações ou limites para esses valores; caso contrário, o sistema de cotas poderá rejeitar a criação de pods. Dica: use o controlador de admissão LimitRanger para forçar padrões para pods que não exigem recursos computacionais.

    Veja o passo a passo para um exemplo de como evitar este problema.

O nome de um objeto ResourceQuota deve ser um nome do subdomínio DNS válido.

Exemplos de políticas que podem ser criadas usando namespaces e cotas são:

  • Em um cluster com capacidade de 32 GiB de RAM e 16 núcleos, deixe a equipe A usar 20 GiB e 10 núcleos, deixe B usar 10GiB e 4 núcleos e mantenha 2GiB e 2 núcleos em reserva para alocação futura.
  • Limite o namespace "testing" para usar 1 núcleo e 1GiB de RAM. Deixe o namespace "produção" usar qualquer quantia.

Caso a capacidade total do cluster seja menor que a soma das cotas dos namespaces, pode haver contenção de recursos. Isso é tratado por ordem de chegada.

Nem a contenção nem as alterações na cota afetarão os recursos já criados.

Ativando a cota de recursos

O suporte à cota de recursos é ativado por padrão para muitas distribuições do Kubernetes. Isto é ativado quando a flag API server --enable-admission-plugins= tem ResourceQuota como um de seus argumentos.

Uma cota de recurso é aplicada em um namespace específico quando há um ResourceQuota nesse namespace.

Cota de recursos computacionais

Você pode limitar a soma total de recursos computacionais que pode ser solicitado em um determinado namespace.

Os seguintes tipos de recursos são suportados:

Nome do RecursoDescrição
limits.cpuEm todos os pods em um estado não terminal, a soma dos limites de CPU não pode exceder esse valor.
limits.memoryEm todos os pods em um estado não terminal, a soma dos limites de memória não pode exceder esse valor.
requests.cpuEm todos os pods em um estado não terminal, a soma das solicitações da CPU não pode exceder esse valor.
requests.memoryEm todos os pods em um estado não terminal, a soma das solicitações de memória não pode exceder esse valor.
hugepages-<size>Em todos os pods em um estado não terminal, o número de solicitações de grandes páginas do tamanho especificado não pode exceder esse valor.
cpuO mesmo que requests.cpu
memoryO mesmo que requests.memory

Cota de recursos para recursos estendidos

Além dos recursos mencionados acima, na versão 1.10, suporte a cotas para recursos estendidos foi adicionado.

Como o overcommit não é permitido para recursos estendidos, não faz sentido especificar tanto requests e limits para o mesmo recurso estendido em uma cota. Portanto, para recursos estendidos, apenas itens de cota com prefixo requests. é permitido por enquanto.

Tome o recurso GPU como exemplo, se o nome do recurso for nvidia.com/gpu e você quiser limitar o número total de GPUs solicitadas em um namespace para 4, você pode definir uma cota da seguinte maneira:

  • requests.nvidia.com/gpu: 4

Veja como visualizar e definir cotas para mais informações.

Cota de recursos de armazenamento

Você pode limitar a soma total de recursos de armazenamento que podem ser solicitados em um determinado namespace.

Além disso, você pode limitar o consumo de recursos de armazenamento com base na classe de armazenamento associada.

Nome do recursoDescrição
requests.storageEm todas as solicitações de volume persistentes, a soma das solicitações de armazenamento não pode exceder esse valor.
persistentvolumeclaimsO número total de PersistentVolumeClaims que podem existir no namespace.
<storage-class-name>.storageclass.storage.k8s.io/requests.storageEm todas as solicitações de volume persistentes associadas ao <storage-class-name>, a soma das solicitações de armazenamento não pode exceder esse valor.
<storage-class-name>.storageclass.storage.k8s.io/persistentvolumeclaimsEm todas as declarações de volume persistentes associadas ao storage-class-name, o número total de declarações de volume persistente que podem existir no namespace.

Por exemplo, se um operador deseja cotar armazenamento com classe de armazenamento gold separada da classe de armazenamento bronze, o operador pode definir uma cota da seguinte forma:

  • gold.storageclass.storage.k8s.io/requests.storage: 500Gi
  • bronze.storageclass.storage.k8s.io/requests.storage: 100Gi

Na versão 1.8, o suporte de cota para armazenamento temporário local foi adicionado como um recurso alfa:

Nome do RecursoDescrição
requests.ephemeral-storageEm todos os pods no namespace, a soma das solicitações de armazenamento local efêmero não pode exceder esse valor.
limits.ephemeral-storageEm todos os pods no namespace, a soma dos limites de armazenamento temporário local não pode exceder esse valor.
ephemeral-storageO mesmo que requests.ephemeral-storage.

Cota de contagem de objetos

Você pode definir cotas para o número total de determinados recursos de todos os padrões, tipos de recursos com namespace usando a seguinte sintaxe:

  • count/<resource>.<group> para recursos de grupos não principais
  • count/<resource> para recursos do grupo principal

Exemplo de conjunto de recursos que os usuários podem querer colocar na cota de contagem de objetos:

  • count/persistentvolumeclaims
  • count/services
  • count/secrets
  • count/configmaps
  • count/replicationcontrollers
  • count/deployments.apps
  • count/replicasets.apps
  • count/statefulsets.apps
  • count/jobs.batch
  • count/cronjobs.batch

A mesma sintaxe pode ser usada para recursos personalizados. Por exemplo, para criar uma cota em um recurso personalizado widgets no grupo de API example.com, use count/widgets.example.com.

Ao usar a cota de recurso count/*, um objeto é cobrado na cota se existir no armazenamento do servidor. Esses tipos de cotas são úteis para proteger contra o esgotamento dos recursos de armazenamento. Por exemplo, você pode desejar limitar o número de segredos em um servidor devido ao seu grande tamanho. Muitos segredos em um cluster podem na verdade, impedir que servidores e controladores sejam iniciados. Você pode definir uma cota para projetos para proteger contra um CronJob mal configurado. CronJobs que criam muitos Jobs em um namespace podem levar a uma negação de serviço.

Também é possível fazer uma cota de contagem de objetos genéricos em um conjunto limitado de recursos. Os seguintes tipos são suportados:

Nome do RecursoDescrição
configmapsO número total de ConfigMaps que podem existir no namespace.
persistentvolumeclaimsO número total de PersistentVolumeClaims que podem existir no namespace.
podsO número total de pods em um estado não terminal que pode existir no namespace. Um pod está em um estado terminal se .status.phase in (Failed, Succeeded) for verdadeiro.
replicationcontrollersO número total de ReplicationControllers que podem existir no namespace.
resourcequotasO número total de ResourceQuotas que podem existir no namespace.
servicesO número total de Serviços que podem existir no namespace.
services.loadbalancersO número total de serviços do tipo LoadBalancer que podem existir no namespace.
services.nodeportsO número total de serviços do tipo NodePort que podem existir no namespace.
secretsO número total de segredos que podem existir no namespace.

Por exemplo, a cota de pods conta e impõe um número máximo de pods criados em um único namespace que não é terminal. Você pode querer definir uma cota podsem um namespace para evitar o caso em que um usuário cria muitos pods pequenos e esgota o fornecimento de IPs de pod do cluster.

Escopos de cota

Cada cota pode ter um conjunto associado de scopes. Uma cota só medirá o uso de um recurso se corresponder a interseção de escopos enumerados.

Quando um escopo é adicionado à cota, ele limita o número de recursos aos quais ele dá suporte a aqueles que pertencem ao escopo. Os recursos especificados na cota fora do conjunto permitido resultam em um erro de validação.

EscopoDescrição
TerminatingPods correspondentes onde .spec.activeDeadlineSeconds >= 0
NotTerminatingPods correspondentes onde .spec.activeDeadlineSeconds is nil
BestEffortPods correspondentes que tenham a qualidade de serviço de melhor esforço.
NotBestEffortPods correspondentes que não têm qualidade de serviço de melhor esforço.
PriorityClassCorresponde aos pods que fazem referência à classe de prioridade especificada.
CrossNamespacePodAffinityCorresponde a pods que tenham termos de (anti)afinidade de namespace cruzado.

O escopo BestEffort restringe uma cota ao rastreamento do seguinte recurso:

  • pods

Os escopos Termination, NotTerminate, NotBestEffort e PriorityClassrestringem uma cota para rastrear os seguintes recursos:

  • pods
  • cpu
  • memory
  • requests.cpu
  • requests.memory
  • limits.cpu
  • limits.memory

Observe que você não pode especificar os escopos Terminate e o NotTerminatena mesma cota, e você também não pode especificar o BestEffort eNotBestEffort na mesma cota.

O scopeSelector suporta os seguintes valores no campo operator:

  • In
  • NotIn
  • Exists
  • DoesNotExist

Ao usar um dos seguintes valores como o scopeName ao definir oscopeSelector, o operator deve ser Exists.

  • Terminating
  • NotTerminating
  • BestEffort
  • NotBestEffort

Se o operator for In ou NotIn, o campo values deve ter pelo menos um valor. Por exemplo:

  scopeSelector:
    matchExpressions:
      - scopeName: PriorityClass
        operator: In
        values:
          - middle

Se o operator for Exists ou DoesNotExist, o campo values NÃO deve ser especificado.

Cota de recursos por classe de prioridade

FEATURE STATE: Kubernetes v1.17 [stable]

Os pods podem ser criados em uma prioridade específica. Você pode controlar o consumo de recursos do sistema de um pod com base na prioridade de um pod, usando o scopeSelector campo na especificação de cota.

Uma cota é correspondida e consumida apenas se scopeSelector na especificação de cota selecionar o pod.

Quando a cota está no escopo da classe de prioridade usando o campo scopeSelector, objeto de cota está restrito a rastrear apenas os seguintes recursos:

  • pods
  • cpu
  • memory
  • ephemeral-storage
  • limits.cpu
  • limits.memory
  • limits.ephemeral-storage
  • requests.cpu
  • requests.memory
  • requests.ephemeral-storage

Este exemplo cria um objeto de cota e o corresponde a pods em prioridades específicas. O exemplo funciona da seguinte forma:

  • Os pods no cluster têm uma das três classes de prioridade, "baixa", "média", "alta".
  • Um objeto de cota é criado para cada prioridade.

Salve o seguinte YAML em um arquivo quota.yml.

apiVersion: v1
kind: List
items:
- apiVersion: v1
  kind: ResourceQuota
  metadata:
    name: pods-high
  spec:
    hard:
      cpu: "1000"
      memory: 200Gi
      pods: "10"
    scopeSelector:
      matchExpressions:
      - operator : In
        scopeName: PriorityClass
        values: ["high"]
- apiVersion: v1
  kind: ResourceQuota
  metadata:
    name: pods-medium
  spec:
    hard:
      cpu: "10"
      memory: 20Gi
      pods: "10"
    scopeSelector:
      matchExpressions:
      - operator : In
        scopeName: PriorityClass
        values: ["medium"]
- apiVersion: v1
  kind: ResourceQuota
  metadata:
    name: pods-low
  spec:
    hard:
      cpu: "5"
      memory: 10Gi
      pods: "10"
    scopeSelector:
      matchExpressions:
      - operator : In
        scopeName: PriorityClass
        values: ["low"]

Aplique o YAML usando kubectl create.

kubectl create -f ./quota.yml
resourcequota/pods-high created
resourcequota/pods-medium created
resourcequota/pods-low created

Verifique se a cota Used é 0 usando kubectl describe quota.

kubectl describe quota
Name:       pods-high
Namespace:  default
Resource    Used  Hard
--------    ----  ----
cpu         0     1k
memory      0     200Gi
pods        0     10


Name:       pods-low
Namespace:  default
Resource    Used  Hard
--------    ----  ----
cpu         0     5
memory      0     10Gi
pods        0     10


Name:       pods-medium
Namespace:  default
Resource    Used  Hard
--------    ----  ----
cpu         0     10
memory      0     20Gi
pods        0     10

Crie um pod com prioridade "high". Salve o seguinte YAML em um arquivo high-priority-pod.yml.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: high-priority
spec:
  containers:
  - name: high-priority
    image: ubuntu
    command: ["/bin/sh"]
    args: ["-c", "while true; do echo hello; sleep 10;done"]
    resources:
      requests:
        memory: "10Gi"
        cpu: "500m"
      limits:
        memory: "10Gi"
        cpu: "500m"
  priorityClassName: high

Applique com kubectl create.

kubectl create -f ./high-priority-pod.yml

Verifique se as estatísticas "Used" para a cota de prioridade "high", pods-high foram alteradas e se as outras duas cotas permanecem inalteradas.

kubectl describe quota
Name:       pods-high
Namespace:  default
Resource    Used  Hard
--------    ----  ----
cpu         500m  1k
memory      10Gi  200Gi
pods        1     10


Name:       pods-low
Namespace:  default
Resource    Used  Hard
--------    ----  ----
cpu         0     5
memory      0     10Gi
pods        0     10


Name:       pods-medium
Namespace:  default
Resource    Used  Hard
--------    ----  ----
cpu         0     10
memory      0     20Gi
pods        0     10

Cota de afinidade de pod entre namespaces

FEATURE STATE: Kubernetes v1.22 [beta]

Os operadores podem usar o escopo de cota CrossNamespacePodAffinity para limitar quais namespaces têm permissão para ter pods com termos de afinidade que cruzam namespaces. Especificamente, ele controla quais pods são permitidos para definir os campos namespaces ou namespaceSelector em termos de afinidade de pod.

Impedir que os usuários usem termos de afinidade entre namespaces pode ser desejável, pois um pod com restrições antiafinidade pode bloquear pods de todos os outros namespaces de ser agendado em um domínio de falha.

O uso desses operadores de escopo pode impedir certos namespaces (foo-ns no exemplo abaixo) de ter pods que usam afinidade de pod entre namespaces criando um objeto de cota de recurso nesse namespace com escopo CrossNamespaceAffinity e limite rígido de 0:

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: disable-cross-namespace-affinity
  namespace: foo-ns
spec:
  hard:
    pods: "0"
  scopeSelector:
    matchExpressions:
    - scopeName: CrossNamespaceAffinity

Se os operadores quiserem proibir o uso de namespaces e namespaceSelector por padrão, e permitir apenas para namespaces específicos, eles podem configurar CrossNamespaceAffinitycomo um recurso limitado definindo o sinalizador kube-apiserver --admission-control-config-file para o caminho do seguinte arquivo de configuração:

apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
kind: AdmissionConfiguration
plugins:
- name: "ResourceQuota"
  configuration:
    apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
    kind: ResourceQuotaConfiguration
    limitedResources:
    - resource: pods
      matchScopes:
      - scopeName: CrossNamespaceAffinity

Com a configuração acima, os pods podem usar namespaces e namespaceSelector apenas na afinidade do pod se o namespace em que foram criados tiver um objeto de cota de recurso com escopo CrossNamespaceAffinity e um limite rígido maior ou igual ao número de pods usando esses campos.

Esse recurso é beta e ativado por padrão. Você pode desativá-lo usando o feature gate PodAffinityNamespaceSelector no kube-apiserver e no kube-scheduler.

Solicitações comparadas aos limites

Ao alocar recursos computacionais, cada contêiner pode especificar uma solicitação e um valor limite para CPU ou memória. A cota pode ser configurada para cotar qualquer valor.

Se a cota tiver um valor especificado para requests.cpu ou requests.memory, ela exigirá que cada container faça uma solicitação explícita para esses recursos. Se a cota tiver um valor especificado para limits.cpu ou limits.memory, em seguida exige que cada contêiner de entrada especifique um limite explícito para esses recursos.

Como visualizar e definir cotas

O Kubectl é compatível com a criação, atualização e visualização de cotas:

kubectl create namespace myspace
cat <<EOF > compute-resources.yaml
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: compute-resources
spec:
  hard:
    requests.cpu: "1"
    requests.memory: 1Gi
    limits.cpu: "2"
    limits.memory: 2Gi
    requests.nvidia.com/gpu: 4
EOF
kubectl create -f ./compute-resources.yaml --namespace=myspace
cat <<EOF > object-counts.yaml
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: object-counts
spec:
  hard:
    configmaps: "10"
    persistentvolumeclaims: "4"
    pods: "4"
    replicationcontrollers: "20"
    secrets: "10"
    services: "10"
    services.loadbalancers: "2"
EOF
kubectl create -f ./object-counts.yaml --namespace=myspace
kubectl get quota --namespace=myspace
NAME                    AGE
compute-resources       30s
object-counts           32s
kubectl describe quota compute-resources --namespace=myspace
Name:                    compute-resources
Namespace:               myspace
Resource                 Used  Hard
--------                 ----  ----
limits.cpu               0     2
limits.memory            0     2Gi
requests.cpu             0     1
requests.memory          0     1Gi
requests.nvidia.com/gpu  0     4
kubectl describe quota object-counts --namespace=myspace
Name:                   object-counts
Namespace:              myspace
Resource                Used    Hard
--------                ----    ----
configmaps              0       10
persistentvolumeclaims  0       4
pods                    0       4
replicationcontrollers  0       20
secrets                 1       10
services                0       10
services.loadbalancers  0       2

Kubectl also supports object count quota for all standard namespaced resources using the syntax count/<resource>.<group>:

kubectl create namespace myspace
kubectl create quota test --hard=count/deployments.apps=2,count/replicasets.apps=4,count/pods=3,count/secrets=4 --namespace=myspace
kubectl create deployment nginx --image=nginx --namespace=myspace --replicas=2
kubectl describe quota --namespace=myspace
Name:                         test
Namespace:                    myspace
Resource                      Used  Hard
--------                      ----  ----
count/deployments.apps        1     2
count/pods                    2     3
count/replicasets.apps        1     4
count/secrets                 1     4

Capacidade e cota de Cluster

ResourceQuotas são independentes da capacidade do cluster. Eles estão expresso em unidades absolutas. Portanto, se você adicionar nós ao cluster, isso não dá automaticamente a cada namespace a capacidade de consumir mais recursos.

Às vezes, políticas mais complexas podem ser necessárias, como:

  • Divida proporcionalmente os recursos totais do cluster entre várias equipes.
  • Permita que cada locatário aumente o uso de recursos conforme necessário, mas tenha um generoso limite para evitar o esgotamento acidental de recursos.
  • Detecte a demanda de um namespace, adicione nós e aumente a cota.

Tais políticas podem ser implementadas usando ResourceQuotas como blocos de construção, por escrevendo um "controlador" que observa o uso da cota e ajusta os limites rígidos da cota de cada namespace de acordo com outros sinais.

Observe que a cota de recursos divide os recursos agregados do cluster, mas não cria restrições em torno dos nós: pods de vários namespaces podem ser executados no mesmo nó.

Limite de consumo de classe de prioridade por padrão

Pode ser desejado que os pods com uma prioridade particular, por exemplo. "cluster-services", deve ser permitido em um namespace, se, e somente se, existir um objeto de cota correspondente.

Com este mecanismo, os operadores podem restringir o uso de certas classes de prioridade para um número limitado de namespaces , e nem todos poderão consumir essas classes de prioridade por padrão.

Para impor isso, a flag kube-apiserver --admission-control-config-file deve ser usada para passar o caminho para o seguinte arquivo de configuração:

apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
kind: AdmissionConfiguration
plugins:
- name: "ResourceQuota"
  configuration:
    apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
    kind: ResourceQuotaConfiguration
    limitedResources:
    - resource: pods
      matchScopes:
      - scopeName: PriorityClass
        operator: In
        values: ["cluster-services"]

Em seguida, crie um objeto de cota de recurso no namespace kube-system:

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: pods-cluster-services
spec:
  scopeSelector:
    matchExpressions:
      - operator : In
        scopeName: PriorityClass
        values: ["cluster-services"]
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/policy/priority-class-resourcequota.yaml -n kube-system
resourcequota/pods-cluster-services created

Nesse caso, a criação de um pod será permitida se:

  1. O priorityClassName do pod não foi especificado.
  2. O priorityClassName do pod é especificado com um valor diferente de cluster-services.
  3. O priorityClassName do pod está definido como cluster-services, ele deve ser criado no namespace kube-system e passou na verificação de cota de recursos.

Uma solicitação de criação de pod é rejeitada caso seu priorityClassName estiver definido como cluster-services e deve ser criado em um namespace diferente de kube-system.

Próximos passos

3.10 - Administração de Cluster

Detalhes de baixo nível relevantes para criar ou administrar um cluster Kubernetes.

A visão geral da administração do cluster é para qualquer pessoa que crie ou administre um cluster do Kubernetes. É pressuposto alguma familiaridade com os conceitos principais do Kubernetes.

Planejando um cluster

Consulte os guias em Configuração para exemplos de como planejar, instalar e configurar clusters Kubernetes. As soluções listadas neste artigo são chamadas de distros.

Antes de escolher um guia, aqui estão algumas considerações:

  • Você quer experimentar o Kubernetes em seu computador ou deseja criar um cluster de vários nós com alta disponibilidade? Escolha as distros mais adequadas ás suas necessidades.
  • Você vai usar um cluster Kubernetes gerenciado , como o Google Kubernetes Engine, ou vai hospedar seu próprio cluster?
  • Seu cluster será local, ou na nuvem (IaaS)? O Kubernetes não oferece suporte direto a clusters híbridos. Em vez disso, você pode configurar vários clusters.
  • Se você estiver configurando o Kubernetes local, leve em consideração qual modelo de rede se encaixa melhor.
  • Você vai executar o Kubernetes em um hardware bare metal ou em máquinas virtuais? (VMs)?
  • Você deseja apenas executar um cluster ou espera participar ativamente do desenvolvimento do código do projeto Kubernetes? Se for a segunda opção, escolha uma distro desenvolvida ativamente. Algumas distros usam apenas versão binária, mas oferecem uma maior variedade de opções.
  • Familiarize-se com os componentes necessários para executar um cluster.

Gerenciando um cluster

Protegendo um cluster

Protegendo o kubelet

Serviços Opcionais para o Cluster

3.10.1 - Visão Geral da Administração de Cluster

A visão geral da administração de cluster é para qualquer um criando ou administrando um cluster Kubernetes. Assume-se que você tenha alguma familiaridade com os conceitos centrais do Kubernetes.

Planejando um cluster

Veja os guias em Setup para exemplos de como planejar, iniciar e configurar clusters Kubernetes. As soluções listadas neste artigo são chamadas distros.

Antes de escolher um guia, aqui estão algumas considerações.

  • Você quer experimentar o Kubernetes no seu computador, ou você quer construir um cluster de alta disponibilidade e multi-nós? Escolha as distros mais adequadas às suas necessidades.

  • Se você esta projetando para alta-disponibilidade, saiba mais sobre configuração clusters em múltiplas zonas.

  • Você usará um cluster Kubernetes hospedado, como Google Kubernetes Engine, ou hospedará seu próprio cluster?

  • Seu cluster será on-premises, ou in the cloud (IaaS)? Kubernetes não suporta diretamente clusters híbridos. Em vez disso, você pode configurar vários clusters.

  • Se você estiver configurando um Kubernetes on-premisess, considere qual modelo de rede melhor se adequa.

  • Você estará executando o Kubernetes em hardware "bare metal" ou em máquinas virtuais (VMs)?

  • Você quer apenas rodar um cluster, ou você espera fazer desenvolvimento ativo do código de projeto do Kubernetes? Se for a segunda opção, escolha uma distro mais ativa. Algumas distros fornecem apenas binários, mas oferecem uma maior variedade de opções.

  • Familiarize-se com os componentes necessários para rodar um cluster.

Nota: Nem todas as distros são ativamente mantidas. Escolha as distros que foram testadas com uma versão recente do Kubernetes.

Gerenciando um cluster

  • Gerenciando um cluster descreve vários tópicos relacionados ao ciclo de vida de um cluster: criando um novo cluster, atualizando o nó mestre e os nós de trabalho do cluster, executando manutenção de nó (por exemplo, atualizações de kernel) e atualizando a versão da API do Kubernetes de um cluster em execução.

  • Aprender como gerenciar um nó.

  • Aprender como configurar e gerenciar o recurso de quota para um cluster compartilhado.

Protegendo um cluster

Protegendo o kubelet

Serviços Opcionais do Cluster

3.10.2 - Certificates

Ao usar um client para autenticação de certificado, você pode gerar certificados manualmente através easyrsa, openssl ou cfssl.

easyrsa

easyrsa pode gerar manualmente certificados para o seu cluster.

  1. Baixe, descompacte e inicialize a versão corrigida do easyrsa3.

    curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/easy-rsa/easy-rsa.tar.gz
    tar xzf easy-rsa.tar.gz
    cd easy-rsa-master/easyrsa3
    ./easyrsa init-pki
    
  2. Gerar o CA. (--batch set automatic mode. --req-cn default CN to use.)

    ./easyrsa --batch "--req-cn=${MASTER_IP}@`date +%s`" build-ca nopass
    
  3. Gere o certificado e a chave do servidor. O argumento --subject-alt-name define os possíveis IPs e nomes (DNS) que o servidor de API usará para ser acessado. O MASTER_CLUSTER_IP é geralmente o primeiro IP do serviço CIDR que é especificado como argumento em --service-cluster-ip-range para o servidor de API e o componente gerenciador do controlador. O argumento --days é usado para definir o número de dias após o qual o certificado expira. O exemplo abaixo também assume que você está usando cluster.local como DNS de domínio padrão

    ./easyrsa --subject-alt-name="IP:${MASTER_IP},"\
    "IP:${MASTER_CLUSTER_IP},"\
    "DNS:kubernetes,"\
    "DNS:kubernetes.default,"\
    "DNS:kubernetes.default.svc,"\
    "DNS:kubernetes.default.svc.cluster,"\
    "DNS:kubernetes.default.svc.cluster.local" \
    --days=10000 \
    build-server-full server nopass
    
  4. Copie pki/ca.crt, pki/issued/server.crt, e pki/private/server.key para o seu diretório.

  5. Preencha e adicione os seguintes parâmetros aos parâmetros de inicialização do servidor de API:

    --client-ca-file=/yourdirectory/ca.crt
    --tls-cert-file=/yourdirectory/server.crt
    --tls-private-key-file=/yourdirectory/server.key
    

openssl

openssl pode gerar manualmente certificados para o seu cluster.

  1. Gere um ca.key com 2048bit:

    openssl genrsa -out ca.key 2048
    
  2. De acordo com o ca.key, gere um ca.crt (use -days para definir o tempo efetivo do certificado):

     openssl req -x509 -new -nodes -key ca.key -subj "/CN=${MASTER_IP}" -days 10000 -out ca.crt
    
  3. Gere um server.key com 2048bit:

    openssl genrsa -out server.key 2048
    
  4. Crie um arquivo de configuração para gerar uma solicitação de assinatura de certificado (CSR - Certificate Signing Request). Certifique-se de substituir os valores marcados com colchetes angulares (por exemplo, <MASTER_IP>) com valores reais antes de salvá-lo em um arquivo (por exemplo, csr.conf). Note que o valor para o MASTER_CLUSTER_IP é o IP do cluster de serviços para o Servidor de API, conforme descrito na subseção anterior. O exemplo abaixo também assume que você está usando cluster.local como DNS de domínio padrão

    [ req ]
    default_bits = 2048
    prompt = no
    default_md = sha256
    req_extensions = req_ext
    distinguished_name = dn
    
    [ dn ]
    C = <country>
    ST = <state>
    L = <city>
    O = <organization>
    OU = <organization unit>
    CN = <MASTER_IP>
    
    [ req_ext ]
    subjectAltName = @alt_names
    
    [ alt_names ]
    DNS.1 = kubernetes
    DNS.2 = kubernetes.default
    DNS.3 = kubernetes.default.svc
    DNS.4 = kubernetes.default.svc.cluster
    DNS.5 = kubernetes.default.svc.cluster.local
    IP.1 = <MASTER_IP>
    IP.2 = <MASTER_CLUSTER_IP>
    
    [ v3_ext ]
    authorityKeyIdentifier=keyid,issuer:always
    basicConstraints=CA:FALSE
    keyUsage=keyEncipherment,dataEncipherment
    extendedKeyUsage=serverAuth,clientAuth
    subjectAltName=@alt_names
    
  5. Gere a solicitação de assinatura de certificado com base no arquivo de configuração:

    openssl req -new -key server.key -out server.csr -config csr.conf
    
  6. Gere o certificado do servidor usando o ca.key, ca.crt e server.csr:

    openssl x509 -req -in server.csr -CA ca.crt -CAkey ca.key \
    -CAcreateserial -out server.crt -days 10000 \
    -extensions v3_ext -extfile csr.conf
    
  7. Veja o certificado:

    openssl x509  -noout -text -in ./server.crt
    

Por fim, adicione os mesmos parâmetros nos parâmetros iniciais do Servidor de API.

cfssl

cfssl é outra ferramenta para geração de certificados.

  1. Baixe, descompacte e prepare as ferramentas de linha de comando, conforme mostrado abaixo. Observe que você pode precisar adaptar os comandos de exemplo abaixo com base na arquitetura do hardware e versão cfssl que você está usando.

    curl -L https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssl_linux-amd64 -o cfssl
    chmod +x cfssl
    curl -L https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssljson_linux-amd64 -o cfssljson
    chmod +x cfssljson
    curl -L https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssl-certinfo_linux-amd64 -o cfssl-certinfo
    chmod +x cfssl-certinfo
    
  2. Crie um diretório para conter os artefatos e inicializar o cfssl:

    mkdir cert
    cd cert
    ../cfssl print-defaults config > config.json
    ../cfssl print-defaults csr > csr.json
    
  3. Crie um arquivo de configuração JSON para gerar o arquivo CA, por exemplo, ca-config.json:

    {
      "signing": {
        "default": {
          "expiry": "8760h"
        },
        "profiles": {
          "kubernetes": {
            "usages": [
              "signing",
              "key encipherment",
              "server auth",
              "client auth"
            ],
            "expiry": "8760h"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Crie um arquivo de configuração JSON para o CA - solicitação de assinatura de certificado (CSR - Certificate Signing Request), por exemplo, ca-csr.json. Certifique-se de substituir os valores marcados com colchetes angulares por valores reais que você deseja usar.

    {
      "CN": "kubernetes",
      "key": {
        "algo": "rsa",
        "size": 2048
      },
      "names":[{
        "C": "<country>",
        "ST": "<state>",
        "L": "<city>",
        "O": "<organization>",
        "OU": "<organization unit>"
      }]
    }
    
  5. Gere a chave CA (ca-key.pem) e o certificado (ca.pem):

    ../cfssl gencert -initca ca-csr.json | ../cfssljson -bare ca
    
  6. Crie um arquivo de configuração JSON para gerar chaves e certificados para o Servidor de API, por exemplo, server-csr.json. Certifique-se de substituir os valores entre colchetes angulares por valores reais que você deseja usar. O MASTER_CLUSTER_IP é o IP do serviço do cluster para o servidor da API, conforme descrito na subseção anterior. O exemplo abaixo também assume que você está usando cluster.local como DNS de domínio padrão

    {
      "CN": "kubernetes",
      "hosts": [
        "127.0.0.1",
        "<MASTER_IP>",
        "<MASTER_CLUSTER_IP>",
        "kubernetes",
        "kubernetes.default",
        "kubernetes.default.svc",
        "kubernetes.default.svc.cluster",
        "kubernetes.default.svc.cluster.local"
      ],
      "key": {
        "algo": "rsa",
        "size": 2048
      },
      "names": [{
        "C": "<country>",
        "ST": "<state>",
        "L": "<city>",
        "O": "<organization>",
        "OU": "<organization unit>"
      }]
    }
    
  7. Gere a chave e o certificado para o Servidor de API, que são, por padrão, salvos nos arquivos server-key.pem e server.pem respectivamente:

    ../cfssl gencert -ca=ca.pem -ca-key=ca-key.pem \
    --config=ca-config.json -profile=kubernetes \
    server-csr.json | ../cfssljson -bare server
    

Distribuindo Certificado CA auto assinado

Um nó cliente pode se recusar a reconhecer o certificado CA self-signed como válido. Para uma implementação de não produção ou para uma instalação que roda atrás de um firewall, você pode distribuir certificados auto-assinados para todos os clientes e atualizar a lista de certificados válidos.

Em cada cliente, execute as seguintes operações:

sudo cp ca.crt /usr/local/share/ca-certificates/kubernetes.crt
sudo update-ca-certificates
Updating certificates in /etc/ssl/certs...
1 added, 0 removed; done.
Running hooks in /etc/ca-certificates/update.d....
done.

API de certificados

Você pode usar a API certificates.k8s.io para provisionar certificados x509 a serem usados ​​para autenticação conforme documentado aqui.

3.10.3 - Conectividade do Cluster

Conectividade é uma parte central do Kubernetes, mas pode ser desafiador entender exatamente como é o seu funcionamento esperado. Existem 4 problemas distintos em conectividade que devem ser tratados:

  1. Comunicações contêiner-para-contêiner altamente acopladas: Isso é resolvido por Pods e comunicações através do localhost.
  2. Comunicações pod-para-pod: Esse é o foco primário desse documento.
  3. Comunicações pod-para-serviço (service): Isso é tratado em Services.
  4. Comunicações Externas-para-serviços: Isso é tratado em services.

Kubernetes é basicamente o compartilhamento de máquinas entre aplicações. Tradicionalmente, compartilhar máquinas requer a garantia de que duas aplicações não tentem utilizar as mesmas portas. Coordenar a alocação de portas entre múltiplos desenvolvedores é muito dificil de fazer em escala e expõe os usuários a problemas em nível do cluster e fora de seu controle.

A alocação dinâmica de portas traz uma série de complicações para o sistema - toda aplicação deve obter suas portas através de flags de configuração, os servidores de API devem saber como inserir números dinämicos de portas nos blocos de configuração, serviços precisam saber como buscar um ao outro, etc. Ao invés de lidar com isso, o Kubernetes faz de uma maneira diferente.

O modelo de conectividade e rede do Kubernetes

Todo Pod obtém seu próprio endereço IP. Isso significa que vocë não precisa criar links explícitos entre os Pods e vocë quase nunca terá que lidar com o mapeamento de portas de contêineres para portas do host. Isso cria um modelo simples, retro-compatível onde os Pods podem ser tratados muito mais como VMs ou hosts físicos da perspectiva de alocação de portas, nomes, descobrimento de serviços (service discovery), balanceamento de carga, configuração de aplicações e migrações.

O Kubernetes impõe os seguintes requisitos fundamentais para qualquer implementação de rede (exceto qualquer política de segmentação intencional):

  • pods em um nó podem se comunicar com todos os pods em todos os nós sem usar NAT.
  • agentes em um nó (por exemplo o kubelet ou um serviço local) podem se comunicar com todos os Pods naquele nó.

Nota: Para as plataformas que suportam Pods executando na rede do host (como o Linux):

  • pods alocados na rede do host de um nó podem se comunicar com todos os pods em todos os nós sem NAT.

Esse modelo não só é menos complexo, mas é principalmente compatível com o desejo do Kubernetes de permitir a portabilidade com baixo esforço de aplicações de VMs para contêineres. Se a sua aplicação executava anteriormente em uma VM, sua VM possuía um IP e podia se comunicar com outras VMs no seu projeto. Esse é o mesmo modelo básico.

Os endereços de IP no Kubernetes existem no escopo do Pod - contêineres em um Pod compartilham o mesmo network namespace - incluíndo seu endereço de IP e MAC. Isso significa que contêineres que compõem um Pod podem se comunicar entre eles através do endereço localhost e respectivas portas. Isso também significa que contêineres em um mesmo Pod devem coordenar a alocação e uso de portas, o que não difere do modelo de processos rodando dentro de uma mesma VM. Isso é chamado de modelo "IP-por-pod".

Como isso é implementado é um detalhe do agente de execução de contêiner em uso.

É possível solicitar uma porta no nó que será encaminhada para seu Pod (chamado de portas do host), mas isso é uma operação muito específica. Como esse encaminhamento é implementado é um detalhe do agente de execução do contêiner. O Pod mesmo desconhece a existência ou não de portas do host.

Como implementar o modelo de conectividade do Kubernetes

Existe um número de formas de implementar esse modelo de conectividade. Esse documento não é um estudo exaustivo desses vários métodos, mas pode servir como uma introdução de várias tecnologias e serve como um ponto de início.

A conectividade no Kubernetes é fornecida através de plugins de CNIs

As seguintes opções estão organizadas alfabeticamente e não implicam preferência por qualquer solução.

Antrea

O projeto Antrea é uma solução de conectividade para Kubernetes que pretende ser nativa. Ela utiliza o Open vSwitch na camada de conectividade de dados. O Open vSwitch é um switch virtual de alta performance e programável que suporta Linux e Windows. O Open vSwitch permite ao Antrea implementar políticas de rede do Kubernetes (NetworkPolicies) de uma forma muito performática e eficiente.

Graças à característica programável do Open vSwitch, o Antrea consegue implementar uma série de funcionalidades de rede e segurança.

AWS VPC CNI para Kubernetes

O AWS VPC CNI oferece conectividade com o AWS Virtual Private Cloud (VPC) para clusters Kubernetes. Esse plugin oferece alta performance e disponibilidade e baixa latência. Adicionalmente, usuários podem aplicar as melhores práticas de conectividade e segurança existentes no AWS VPC para a construção de clusters Kubernetes. Isso inclui possibilidade de usar o VPC flow logs, políticas de roteamento da VPC e grupos de segurança para isolamento de tráfego.

O uso desse plugin permite aos Pods no Kubernetes ter o mesmo endereço de IP dentro do pod como se eles estivessem dentro da rede do VPC. O CNI (Container Network Interface) aloca um Elastic Networking Interface (ENI) para cada nó do Kubernetes e usa uma faixa de endereços IP secundário de cada ENI para os Pods no nó. O CNI inclui controles para pré alocação dos ENIs e endereços IP para um início mais rápido dos pods e permite clusters com até 2,000 nós.

Adicionalmente, esse CNI pode ser utilizado junto com o Calico para a criação de políticas de rede (NetworkPolicies). O projeto AWS VPC CNI tem código fonte aberto com a documentação no Github.

Azure CNI para o Kubernetes

Azure CNI é um plugin de código fonte aberto que integra os Pods do Kubernetes com uma rede virtual da Azure (também conhecida como VNet) provendo performance de rede similar à de máquinas virtuais no ambiente. Os Pods podem se comunicar com outras VNets e com ambientes on-premises com o uso de funcionalidades da Azure, e também podem ter clientes com origem dessas redes. Os Pods podem acessar serviços da Azure, como armazenamento e SQL, que são protegidos por Service Endpoints e Private Link. Você pode utilizar as políticas de segurança e roteamento para filtrar o tráfico do Pod. O plugin associa IPs da VNet para os Pods utilizando um pool de IPs secundário pré-configurado na interface de rede do nó Kubernetes.

O Azure CNI está disponível nativamente no Azure Kubernetes Service (AKS).

Calico

Calico é uma solução de conectividade e segurança para contêineres, máquinas virtuais e serviços nativos em hosts. O Calico suporta múltiplas camadas de conectividade/dados, como por exemplo: uma camada Linux eBPF nativa, uma camada de conectividade baseada em conceitos padrão do Linux e uma camada baseada no HNS do Windows. O calico provê uma camada completa de conectividade e rede, mas também pode ser usado em conjunto com CNIs de provedores de nuvem para permitir a criação de políticas de rede.

Cilium

Cilium é um software de código fonte aberto para prover conectividade e segurança entre contêineres de aplicação. O Cilium pode lidar com tráfego na camada de aplicação (ex. HTTP) e pode forçar políticas de rede nas camadas L3-L7 usando um modelo de segurança baseado em identidade e desacoplado do endereçamento de redes, podendo inclusive ser utilizado com outros plugins CNI.

Flannel

Flannel é uma camada muito simples de conectividade que satisfaz os requisitos do Kubernetes. Muitas pessoas reportaram sucesso em utilizar o Flannel com o Kubernetes.

Google Compute Engine (GCE)

Para os scripts de configuração do Google Compute Engine, roteamento avançado é usado para associar para cada VM uma sub-rede (o padrão é /24 - 254 IPs). Qualquer tráfico direcionado para aquela sub-rede será roteado diretamente para a VM pela rede do GCE. Isso é adicional ao IP principal associado à VM, que é mascarado para o acesso à Internet. Uma brige Linux (chamada cbr0) é configurada para existir naquela sub-rede, e é configurada no docker através da opção --bridge.

O Docker é iniciado com:

DOCKER_OPTS="--bridge=cbr0 --iptables=false --ip-masq=false"

Essa bridge é criada pelo Kubelet (controlada pela opção --network-plugin=kubenet) de acordo com a informação .spec.podCIDR do Nó.

O Docker irá agora alocar IPs do bloco cbr-cidr. Contêineres podem alcançar outros contêineres e nós através da interface cbr0. Esses IPs são todos roteáveis dentro da rede do projeto do GCE.

O GCE mesmo não sabe nada sobre esses IPs, então não irá mascará-los quando tentarem se comunicar com a internet. Para permitir isso uma regra de IPTables é utilizada para mascarar o tráfego para IPs fora da rede do projeto do GCE (no exemplo abaixo, 10.0.0.0/8):

iptables -t nat -A POSTROUTING ! -d 10.0.0.0/8 -o eth0 -j MASQUERADE

Por fim, o encaminhamento de IP deve ser habilitado no Kernel de forma a processar os pacotes vindos dos contêineres:

sysctl net.ipv4.ip_forward=1

O resultado disso tudo é que Pods agora podem alcançar outros Pods e podem também se comunicar com a Internet.

Kube-router

Kube-router é uma solução construída que visa prover alta performance e simplicidade operacional. Kube-router provê um proxy de serviços baseado no LVS/IPVS, uma solução de comunicação pod-para-pod baseada em encaminhamento de pacotes Linux e sem camadas adicionais, e funcionalidade de políticas de redes baseadas no IPTables/IPSet.

Redes L2 e bridges Linux

Se você tem uma rede L2 "burra", como um switch em um ambiente "bare-metal", você deve conseguir fazer algo similar ao ambiente GCE explicado acima. Note que essas instruções foram testadas casualmente - parece funcionar, mas não foi propriamente testado. Se você conseguir usar essa técnica e aperfeiçoar o processo, por favor nos avise!!

Siga a parte "With Linux Bridge devices" desse tutorial super bacana do Lars Kellogg-Stedman.

Multus (Plugin multi redes)

Multus é um plugin Multi CNI para suportar a funcionalidade multi redes do Kubernetes usando objetos baseados em CRDs.

Multus suporta todos os plugins referência (ex. Flannel, DHCP, Macvlan) que implementam a especificação de CNI e plugins de terceiros (ex. Calico, Weave, Cilium, Contiv). Adicionalmente, Multus suporta cargas de trabalho no Kubernetes que necessitem de funcionalidades como SRIOV, DPDK, OVS-DPDK & VPP.

OVN (Open Virtual Networking)

OVN é uma solução de virtualização de redes de código aberto desenvolvido pela comunidade Open vSwitch. Permite a criação de switches lógicos, roteadores lógicos, listas de acesso, balanceadores de carga e mais, para construir diferences topologias de redes virtuais. Esse projeto possui um plugin específico para o Kubernetes e a documentação em ovn-kubernetes.

Próximos passos

Design inicial do modelo de conectividade do Kubernetes e alguns planos futuros estão descritos com maiores detalhes no documento de design de redes.

3.10.4 - Arquitetura de Log

Os logs de aplicativos e sistemas podem ajudá-lo a entender o que está acontecendo dentro do seu cluster. Os logs são particularmente úteis para depurar problemas e monitorar a atividade do cluster. A maioria das aplicações modernas possui algum tipo de mecanismo de logs; como tal, a maioria dos mecanismos de contêineres também é projetada para suportar algum tipo de log. O método de log mais fácil e abrangente para aplicações em contêiner é gravar nos fluxos de saída e erro padrão.

No entanto, a funcionalidade nativa fornecida por um mecanismo de contêiner ou tempo de execução geralmente não é suficiente para uma solução completa de log. Por exemplo, se um contêiner travar, um pod for despejado ou um nó morrer, geralmente você ainda desejará acessar os logs do aplicativo. Dessa forma, os logs devem ter armazenamento e ciclo de vida separados, independentemente de nós, pods ou contêineres. Este conceito é chamado cluster-level-logging. O log no nível de cluster requer um back-end separado para armazenar, analisar e consultar logs. O kubernetes não fornece uma solução de armazenamento nativa para dados de log, mas você pode integrar muitas soluções de log existentes no cluster do Kubernetes.

As arquiteturas de log no nível de cluster são descritas no pressuposto de que um back-end de log esteja presente dentro ou fora do cluster. Se você não estiver interessado em ter o log no nível do cluster, ainda poderá encontrar a descrição de como os logs são armazenados e manipulados no nó para serem úteis.

Log básico no Kubernentes

Nesta seção, você pode ver um exemplo de log básico no Kubernetes que gera dados para o fluxo de saída padrão(standard output stream). Esta demostração usa uma especificação de pod com um contêiner que grava algum texto na saída padrão uma vez por segundo.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args: [/bin/sh, -c,
            'i=0; while true; do echo "$i: $(date)"; i=$((i+1)); sleep 1; done']

Para executar este pod, use o seguinte comando:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/debug/counter-pod.yaml

A saída será:

pod/counter created

Para buscar os logs, use o comando kubectl logs, da seguinte maneira:

kubectl logs counter

A saída será:

0: Mon Jan  1 00:00:00 UTC 2001
1: Mon Jan  1 00:00:01 UTC 2001
2: Mon Jan  1 00:00:02 UTC 2001
...

Você pode usar kubectl logs para recuperar logs de uma instanciação anterior de um contêiner com o sinalizador --previous, caso o contêiner tenha falhado. Se o seu pod tiver vários contêineres, você deverá especificar quais logs do contêiner você deseja acessar anexando um nome de contêiner ao comando. Veja a documentação do kubectl logs para mais destalhes.

Logs no nível do Nó

Log no nível do nó

Tudo o que um aplicativo em contêiner grava no stdout e stderr é tratado e redirecionado para algum lugar por dentro do mecanismo de contêiner. Por exemplo, o mecanismo de contêiner do Docker redireciona esses dois fluxos para um driver de log, configurado no Kubernetes para gravar em um arquivo no formato json.

Por padrão, se um contêiner reiniciar, o kubelet manterá um contêiner terminado com seus logs. Se um pod for despejado do nó, todos os contêineres correspondentes também serão despejados, juntamente com seus logs.

Uma consideração importante no log no nível do nó está implementado a rotação de log, para que os logs não consumam todo o armazenamento disponível no nó. Atualmente, o Kubernentes não é responsável pela rotação de logs, mas uma ferramenta de deployment deve configurar uma solução para resolver isso. Por exemplo, nos clusters do Kubernetes, implementados pelo script kube-up.sh, existe uma ferramenta logrotate configurada para executar a cada hora. Você pode configurar um tempo de execução do contêiner para girar os logs do aplicativo automaticamente, por exemplo, usando o log-opt do Docker. No script kube-up.sh, a última abordagem é usada para imagem COS no GCP, e a anterior é usada em qualquer outro ambiente. Nos dois casos por padrão, a rotação é configurada para ocorrer quando o arquivo de log exceder 10MB.

Como exemplo, você pode encontrar informações detalhadas sobre como o kube-up.sh define o log da imagem COS no GCP no script correspondente.

Quando você executa kubectl logs como no exemplo de log básico acima, o kubelet no nó lida com a solicitação e lê diretamente do arquivo de log, retornando o conteúdo na resposta.

Logs de componentes do sistema

Existem dois tipos de componentes do sistema: aqueles que são executados em um contêiner e aqueles que não são executados em um contêiner. Por exemplo:

  • O scheduler Kubernetes e o kube-proxy são executados em um contêiner.
  • O tempo de execução do kubelet e do contêiner, por exemplo, Docker, não é executado em contêineres.

Nas máquinas com systemd, o tempo de execução do kubelet e do container é gravado no journald. Se systemd não estiver presente, eles gravam em arquivos .log no diretório /var/log. Os componentes do sistema dentro dos contêineres sempre gravam no diretório /var/log, ignorando o mecanismo de log padrão. Eles usam a biblioteca de logs klog. Você pode encontrar as convenções para a gravidade do log desses componentes nos documentos de desenvolvimento sobre log.

Da mesma forma que os logs de contêiner, os logs de componentes do sistema no diretório /var/log devem ser rotacionados. Nos clusters do Kubernetes criados pelo script kube-up.sh, esses logs são configurados para serem rotacionados pela ferramenta logrotate diariamente ou quando o tamanho exceder 100MB.

Arquiteturas de log no nível de cluster

Embora o Kubernetes não forneça uma solução nativa para o log em nível de cluster, há várias abordagens comuns que você pode considerar. Aqui estão algumas opções:

  • Use um agente de log no nível do nó que seja executado em todos os nós.
  • Inclua um contêiner sidecar dedicado para efetuar logging em um pod de aplicativo.
  • Envie logs diretamente para um back-end de dentro de um aplicativo.

Usando um agente de log de nó

Usando um agente de log no nível do nó

Você pode implementar o log em nível de cluster incluindo um agente de log em nível de nó em cada nó. O agente de log é uma ferramenta dedicada que expõe logs ou envia logs para um back-end. Geralmente, o agente de log é um contêiner que tem acesso a um diretório com arquivos de log de todos os contêineres de aplicativos nesse nó.

Como o agente de log deve ser executado em todos os nós, é comum implementá-lo como uma réplica do DaemonSet, um pod de manifesto ou um processo nativo dedicado no nó. No entanto, as duas últimas abordagens são obsoletas e altamente desencorajadas.

O uso de um agente de log no nível do nó é a abordagem mais comum e incentivada para um cluster Kubernetes, porque ele cria apenas um agente por nó e não requer alterações nos aplicativos em execução no nó. No entanto, o log no nível do nó funciona apenas para a saída padrão dos aplicativos e o erro padrão.

O Kubernetes não especifica um agente de log, mas dois agentes de log opcionais são fornecidos com a versão Kubernetes: Stackdriver Logging para uso com o Google Cloud Platform e Elasticsearch. Você pode encontrar mais informações e instruções nos documentos dedicados. Ambos usam fluentd com configuração customizada como um agente no nó.

Usando um contêiner sidecar com o agente de log

Você pode usar um contêiner sidecar de uma das seguintes maneiras:

  • O container sidecar transmite os logs do aplicativo para seu próprio stdout.
  • O contêiner do sidecar executa um agente de log, configurado para selecionar logs de um contêiner de aplicativo.

Streaming sidecar conteiner

Conteiner sidecar com um streaming container

Fazendo com que seus contêineres de sidecar fluam para seus próprios stdout e stderr, você pode tirar proveito do kubelet e do agente de log que já executam em cada nó. Os contêineres sidecar lêem logs de um arquivo, socket ou journald. Cada contêiner sidecar individual imprime o log em seu próprio stdout ou stderr stream.

Essa abordagem permite separar vários fluxos de logs de diferentes partes do seu aplicativo, algumas das quais podem não ter suporte para gravar em stdout ou stderr. A lógica por trás do redirecionamento de logs é mínima, portanto dificilmente representa uma sobrecarga significativa. Além disso, como stdout e stderr são manipulados pelo kubelet, você pode usar ferramentas internas como o kubectl logs.

Considere o seguinte exemplo. Um pod executa um único contêiner e grava em dois arquivos de log diferentes, usando dois formatos diferentes. Aqui está um arquivo de configuração para o Pod:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - >
      i=0;
      while true;
      do
        echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log;
        echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log;
        i=$((i+1));
        sleep 1;
      done      
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  volumes:
  - name: varlog
    emptyDir: {}

Seria uma bagunça ter entradas de log de diferentes formatos no mesmo fluxo de logs, mesmo se você conseguisse redirecionar os dois componentes para o fluxo stdout do contêiner. Em vez disso, você pode introduzir dois contêineres sidecar. Cada contêiner sidecar pode direcionar um arquivo de log específico de um volume compartilhado e depois redirecionar os logs para seu próprio fluxo stdout.

Aqui está um arquivo de configuração para um pod que possui dois contêineres sidecar:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - >
      i=0;
      while true;
      do
        echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log;
        echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log;
        i=$((i+1));
        sleep 1;
      done      
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  - name: count-log-1
    image: busybox
    args: [/bin/sh, -c, 'tail -n+1 -f /var/log/1.log']
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  - name: count-log-2
    image: busybox
    args: [/bin/sh, -c, 'tail -n+1 -f /var/log/2.log']
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  volumes:
  - name: varlog
    emptyDir: {}

Agora, quando você executa este pod, é possível acessar cada fluxo de log separadamente, executando os seguintes comandos:

kubectl logs counter count-log-1
0: Mon Jan  1 00:00:00 UTC 2001
1: Mon Jan  1 00:00:01 UTC 2001
2: Mon Jan  1 00:00:02 UTC 2001
...
kubectl logs counter count-log-2
Mon Jan  1 00:00:00 UTC 2001 INFO 0
Mon Jan  1 00:00:01 UTC 2001 INFO 1
Mon Jan  1 00:00:02 UTC 2001 INFO 2
...

O agente no nível do nó instalado em seu cluster coleta esses fluxos de logs automaticamente sem nenhuma configuração adicional. Se desejar, você pode configurar o agente para analisar as linhas de log, dependendo do contêiner de origem.

Observe que, apesar do baixo uso da CPU e da memória (ordem de alguns milicores por CPU e ordem de vários megabytes de memória), gravar logs em um arquivo e depois transmiti-los para o stdout pode duplicar o uso do disco. Se você tem um aplicativo que grava em um único arquivo, geralmente é melhor definir /dev/stdout como destino, em vez de implementar a abordagem de contêiner de transmissão no sidecar.

Os contêineres sidecar também podem ser usados para rotacionar arquivos de log que não podem ser rotacionados pelo próprio aplicativo. Um exemplo dessa abordagem é um pequeno contêiner executando logrotate periodicamente. No entanto, é recomendável usar o stdout e o stderr diretamente e deixar as políticas de rotação e retenção no kubelet.

Contêiner sidecar com um agente de log

Contêiner sidecar com um agente de log

Se o agente de log no nível do nó não for flexível o suficiente para sua situação, você poderá criar um contêiner secundário com um agente de log separado que você configurou especificamente para executar com seu aplicativo.

Como exemplo, você pode usar o Stackdriver, que usa fluentd como um agente de log. Aqui estão dois arquivos de configuração que você pode usar para implementar essa abordagem. O primeiro arquivo contém um ConfigMap para configurar o fluentd.

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: fluentd-config
data:
  fluentd.conf: |
    <source>
      type tail
      format none
      path /var/log/1.log
      pos_file /var/log/1.log.pos
      tag count.format1
    </source>

    <source>
      type tail
      format none
      path /var/log/2.log
      pos_file /var/log/2.log.pos
      tag count.format2
    </source>

    <match **>
      type google_cloud
    </match>    

O segundo arquivo descreve um pod que possui um contêiner sidecar rodando fluentemente. O pod monta um volume onde o fluentd pode coletar seus dados de configuração.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - >
      i=0;
      while true;
      do
        echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log;
        echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log;
        i=$((i+1));
        sleep 1;
      done      
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  - name: count-agent
    image: k8s.gcr.io/fluentd-gcp:1.30
    env:
    - name: FLUENTD_ARGS
      value: -c /etc/fluentd-config/fluentd.conf
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
    - name: config-volume
      mountPath: /etc/fluentd-config
  volumes:
  - name: varlog
    emptyDir: {}
  - name: config-volume
    configMap:
      name: fluentd-config

Depois de algum tempo, você pode encontrar mensagens de log na interface do Stackdriver.

Lembre-se de que este é apenas um exemplo e você pode realmente substituir o fluentd por qualquer agente de log, lendo de qualquer fonte dentro de um contêiner de aplicativo.

Expondo logs diretamente do aplicativo

Expondo logs diretamente do aplicativo

Você pode implementar o log no nível do cluster, expondo ou enviando logs diretamente de todos os aplicativos; no entanto, a implementação desse mecanismo de log está fora do escopo do Kubernetes.

3.10.5 - Logs de Sistema

Logs de componentes do sistema armazenam eventos que acontecem no cluster, sendo muito úteis para depuração. Seus níveis de detalhe podem ser ajustados para mais ou para menos. Podendo se ater, por exemplo, a mostrar apenas os erros que ocorrem no componente, ou chegando a mostrar cada passo de um evento. (Como acessos HTTP, mudanças no estado dos pods, ações dos controllers, ou decisões do scheduler).

Klog

Klog é a biblioteca de logs do Kubernetes. Responsável por gerar as mensagens de log para os componentes do sistema.

Para mais informações acerca da sua configuração, veja a documentação da ferramenta de linha de comando.

Um exemplo do formato padrão dos logs da biblioteca:

I1025 00:15:15.525108       1 httplog.go:79] GET /api/v1/namespaces/kube-system/pods/metrics-server-v0.3.1-57c75779f-9p8wg: (1.512ms) 200 [pod_nanny/v0.0.0 (linux/amd64) kubernetes/$Format 10.56.1.19:51756]

Logs Estruturados

FEATURE STATE: Kubernetes v1.19 [alpha]

A estruturação dos logs trás uma estrutura uniforme para as mensagens de log, permitindo a extração programática de informações. Logs estruturados podem ser armazenados e processados com menos esforço e custo. Esse formato é totalmente retrocompatível e é habilitado por padrão.

Formato dos logs estruturados:

<klog header> "<message>" <key1>="<value1>" <key2>="<value2>" ...

Exemplo:

I1025 00:15:15.525108       1 controller_utils.go:116] "Pod status updated" pod="kube-system/kubedns" status="ready"

Logs em formato JSON

FEATURE STATE: Kubernetes v1.19 [alpha]

A opção --logging-format=json muda o formato dos logs, do formato padrão da klog para JSON. Abaixo segue um exemplo de um log em formato JSON (identado):

{
   "ts": 1580306777.04728,
   "v": 4,
   "msg": "Pod status updated",
   "pod":{
      "name": "nginx-1",
      "namespace": "default"
   },
   "status": "ready"
}

Chaves com significados especiais:

  • ts - Data e hora no formato Unix (obrigatório, float)
  • v - Nível de detalhe (obrigatório, int, padrão 0)
  • err - Mensagem de erro (opcional, string)
  • msg - Mensagem (obrigatório, string)

Lista dos componentes que suportam o formato JSON atualmente:

Limpeza dos Logs

FEATURE STATE: Kubernetes v1.20 [alpha]

A opção --experimental-logging-sanitization habilita o filtro de limpeza dos logs. Quando habilitado, esse filtro inspeciona todos os argumentos dos logs, procurando por campos contendo dados sensíveis (como senhas, chaves e tokens). Tais campos não serão expostos nas mensagens de log.

Lista dos componentes que suportam a limpeza de logs atualmente:

Nível de detalhe dos logs

A opção -v controla o nível de detalhe dos logs. Um valor maior aumenta o número de eventos registrados, começando a registrar também os eventos menos importantes. Similarmente, um valor menor restringe os logs apenas aos eventos mais importantes. O valor padrão 0 registra apenas eventos críticos.

Localização dos Logs

Existem dois tipos de componentes do sistema: aqueles que são executados em um contêiner e aqueles que não são. Por exemplo:

Em máquinas com systemd, o kubelet e os agentes de execução gravam os logs no journald. Em outros casos, eles escrevem os logs em arquivos .log no diretório /var/log. Já os componentes executados dentro de contêineres, sempre irão escrever os logs em arquivos .log no diretório /var/log, ignorando o mecanismo padrão de log.

De forma similar aos logs de contêiner, os logs de componentes do sistema no diretório /var/log devem ser rotacionados. Nos clusters Kubernetes criados com o script kube-up.sh, a rotação dos logs é configurada pela ferramenta logrotate. Essa ferramenta rotaciona os logs diariamente ou quando o tamanho do arquivo excede 100MB.

Próximos passos

3.10.6 - Métricas para componentes do sistema Kubernetes

Métricas dos componentes do sistema podem dar uma visão melhor do que acontece internamente. Métricas são particularmente úteis para construir dashboards e alertas.

Componentes do Kubernetes emitem métricas no formato Prometheus. Esse formato é um texto simples estruturado, projetado para que pessoas e máquinas possam lê-lo.

Métricas no Kubernetes

Na maioria dos casos, as métricas estão disponíveis no endpoint /metrics do servidor HTTP. Para componentes que não expõem o endpoint por padrão, ele pode ser ativado usando a flag --bind-address.

Exemplos desses componentes:

Em um ambiente de produção, você pode querer configurar o Servidor Prometheus ou algum outro coletor de métricas e disponibilizá-las em algum tipo de banco de dados temporais.

Observe que o kubelet também expõe métricas nos endpoints /metrics/cadvisor, /metrics/resource e /metrics/probes. Essas métricas não possuem o mesmo ciclo de vida.

Se o seu cluster usa RBAC, ler as métricas requer autorização por meio de um usuário, grupo ou ServiceAccount com um ClusterRole que conceda o acesso ao /metrics.

Por exemplo:

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus
rules:
  - nonResourceURLs:
      - "/metrics"
    verbs:
      - get

Ciclo de vida da métrica

Métrica alfa → Métrica estável → Métrica ultrapassada → Métrica oculta → Métrica excluída

A métrica alfa não tem garantias de estabilidade. Essas métricas podem ser modificadas ou deletadas a qualquer momento.

Métricas estáveis possuem a garantia de que não serão alteradas. Isso significa:

  • Uma métrica estável sem uma assinatura ultrapassada não será deletada ou renomeada
  • O tipo de uma métrica estável não será modificado

As métricas ultrapassadas estão programadas para exclusão, mas ainda estão disponíveis para uso. Essas métricas incluem uma anotação sobre a versão em que se tornarão ultrapassadas.

Por exemplo:

  • Antes de se tornar ultrapassado

    # HELP some_counter isso conta coisas
    # TYPE some_counter contador
    some_counter 0
    
  • Depois de se tornar ultrapassado

    # HELP some_counter (obsoleto desde 1.15.0) isso conta coisas
    # TYPE some_counter contador
    some_counter 0
    

Métricas ocultas não são mais publicadas para extração, mas ainda estão disponíveis para uso. Para usar uma métrica oculta, por favor consulte a seção mostrar métricas ocultas.

Métricas excluídas não estão mais disponíveis e não podem mais ser usadas.

Mostrar métricas ocultas

Como descrito anteriormente, administradores podem habilitar métricas ocultas por meio de uma flag de linha de comando em um binário específico. Isso pode ser usado como uma saída de emergência para os administradores caso percam a migração das métricas ultrapassadas na última versão.

A flag show-hidden-metrics-for-version usa uma versão para a qual você deseja mostrar métricas ultrapassadas nessa versão. A versão é expressada como x.y, onde x é a versão principal e y a versão secundária. A versão de patch não é necessária mesmo que uma métrica possa ser descontinuada em uma versão de patch, o motivo é que a política de descontinuação de métricas é executada na versão secundária.

A flag só pode usar a versão secundária anterior como seu valor. Todas as métricas ocultas no anterior serão emitidas se os administradores definirem a versão anterior como show-hidden-metrics-for-version. A versão muito antiga não é permitida porque viola a política de métricas ultrapassadas.

Utilize a métrica A como exemplo, assumindo que A está obsoleto em 1.n. De acordo com a política de métricas ultrapassadas, podemos chegar à seguinte conclusão:

  • Na versão 1.n, a métrica está ultrapassada, e pode ser emitida por padrão.
  • Na versão 1.n+1, a métrica está oculta por padrão e pode ser emitida via linha de comando show-hidden-metrics-for-version=1.n.
  • Na versão 1.n+2, a métrica deve ser removida do código fonte. Não há mais escape hatch.

Se você está atualizando da versão 1.12 para 1.13, mas ainda depende da métrica A ultrapassada em 1.12, você deve definir métricas ocultas via linha de comando: --show-hidden-metrics=1.12 e lembre-se de remover essa dependência de métrica antes de atualizar para 1.14.

Desativar métricas do accelerator

O kubelet coleta métricas do accelerator por meio do cAdvisor. Para coletar essas métricas, para accelerator como as GPUs NVIDIA, o kubelet mantinha uma alça aberta no driver. Isso significava que, para realizar alterações na infraestrutura (por exemplo, atualizar o driver), um administrador do cluster precisa interromper o agente kubelet.

A responsabilidade de colear métricas do accelerator agora pertence ao fornecedor, e não ao kubelet. Os fornecedores devem providenciar um contêiner que colete métricas e as exponha ao serviço de métricas (por exemplo, Prometheus).

O DisableAcceleratorUsageMetrics feature gate desabilita as métricas coletadas pelo kubelet, com uma timeline para habilitar esse recurso por padrão.

Métricas de componentes

Métricas do kube-controller-manager

As métricas do controller manager fornecem informações importantes sobre o desempenho e a integridade do controller manager. Essas métricas incluem métricas comuns do agente de execução da linguagem Go, tais como a quantidade de go_routine e métricas específicas do controller, como latência de requisições etcd ou latência da API dos provedores de serviços de nuvem (AWS, GCE, OpenStack), que podem ser usadas para medir a integridade de um cluster.

A partir do Kubernetes 1.7, métricas detalhadas de provedores de serviços de nuvem estão disponíveis para operações de armazenamento para o GCE, AWS, Vsphere e OpenStack. Essas métricas podem ser usadas para monitorar a integridade das operações de volumes persistentes.

Por exemplo, para o GCE as seguintes métricas são chamadas:

cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "instance_list"}
cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "disk_insert"}
cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "disk_delete"}
cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "attach_disk"}
cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "detach_disk"}
cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "list_disk"}

Métricas do kube-scheduler

FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [beta]

O scheduler expõe métricas opcionais que relatam os recursos solicitados e os limites desejados de todos os pods em execução. Essas métricas podem ser usadas para criar dashboards de planejamento de capacidade, avaliar os limites de agendamentos atuais ou históricos, identificar rapidamente cargas de trabalho que não podem ser agendadas devido à falta de recursos e comparar o uso atual com a solicitação do pod.

O kube-scheduler identifica as requisições de recursos e limites configurado para cada Pod; quando uma requisição ou limite é diferente de zero o kube-scheduler relata uma timeseries de métricas. Essa timeseries é etiquetada por:

  • namespace
  • nome do pod
  • o nó onde o pod está programado ou uma string vazia caso ainda não esteja programado
  • prioridade
  • o scheduler atribuído para esse pod
  • o nome do recurso (por exemplo, cpu)
  • a unidade do recurso, se conhecida (por exemplo, cores)

Uma vez que o pod alcança um estado de conclusão (sua restartPolicy está como Never ou onFailure e está na fase de Succeeded ou Failed, ou foi deletado e todos os contêineres tem um estado de terminado), a série não é mais relatada já que o scheduler agora está livre para agendar a execução de outros pods. As duas métricas são chamadas de kube_pod_resource_request e kube_pod_resource_limit.

As métricas são expostas no endpoint HTTP /metrics/resources e requerem a mesma autorização que o endpoint /metrics no scheduler. Você deve usar a flag --show-hidden-metrics-for-version=1.20 para expor essas métricas de estabilidade alfa.

Desativando métricas

Você pode desativar explicitamente as métricas via linha de comando utilizando a flag --disabled-metrics. Isso pode ser desejado se, por exemplo, uma métrica estiver causando um problema de desempenho. A entrada é uma lista de métricas desabilitadas (ou seja, --disabled-metrics=metric1,metric2).

Aplicação de cardinalidade de métrica

As métricas com dimensões sem limites podem causar problemas de memória nos componentes que elas instrumentam. Para limitar a utilização de recursos você pode usar a opção de linha de comando --allow-label-value para dinamicamente configurar uma lista de permissões de valores de label para uma métrica.

No estágio alfa, a flag pode receber apenas uma série de mapeamentos como lista de permissões de labels para uma métrica. Cada mapeamento tem o formato <metric_name>,<label_name>=<allowed_labels> onde <allowed_labels> é uma lista separada por vírgulas de nomes aceitáveis para a label.

O formato geral se parece com: --allow-label-value <metric_name>,<label_name>='<allow_value1>, <allow_value2>...', <metric_name2>,<label_name>='<allow_value1>, <allow_value2>...', ....

Por exemplo: --allow-label-value number_count_metric,odd_number='1,3,5', number_count_metric,even_number='2,4,6', date_gauge_metric,weekend='Saturday,Sunday'

Próximos passos

3.10.7 - Configurando o Garbage Collection do kubelet

O Garbage collection(Coleta de lixo) é uma função útil do kubelet que limpa imagens e contêineres não utilizados. O kubelet executará o garbage collection para contêineres a cada minuto e para imagens a cada cinco minutos.

Ferramentas externas de garbage collection não são recomendadas, pois podem potencialmente interromper o comportamento do kubelet removendo os contêineres que existem.

Coleta de imagens

O Kubernetes gerencia o ciclo de vida de todas as imagens através do imageManager, com a cooperação do cadvisor.

A política para o garbage collection de imagens leva dois fatores em consideração: HighThresholdPercent e LowThresholdPercent. Uso do disco acima do limite acionará o garbage collection. O garbage collection excluirá as imagens que foram menos usadas recentemente até que o nível fique abaixo do limite.

Coleta de container

A política para o garbage collection de contêineres considera três variáveis definidas pelo usuário. MinAge é a idade mínima em que um contêiner pode ser coletado. MaxPerPodContainer é o número máximo de contêineres mortos que todo par de pod (UID, container name) pode ter. MaxContainers é o número máximo de contêineres mortos totais. Essas variáveis podem ser desabilitadas individualmente, definindo MinAge como zero e definindo MaxPerPodContainer e MaxContainers respectivamente para menor que zero.

O Kubelet atuará em contêineres não identificados, excluídos ou fora dos limites definidos pelos sinalizadores mencionados. Os contêineres mais antigos geralmente serão removidos primeiro. MaxPerPodContainer e MaxContainer podem potencialmente conflitar entre si em situações em que a retenção do número máximo de contêineres por pod (MaxPerPodContainer) estaria fora do intervalo permitido de contêineres globais mortos (MaxContainers). O MaxPerPodContainer seria ajustado nesta situação: O pior cenário seria fazer o downgrade do MaxPerPodContainer para 1 e remover os contêineres mais antigos. Além disso, os contêineres pertencentes a pods que foram excluídos são removidos assim que se tornem mais antigos que MinAge.

Os contêineres que não são gerenciados pelo kubelet não estão sujeitos ao garbage collection de contêiner.

Configurações do usuário

Os usuários podem ajustar os seguintes limites para ajustar o garbage collection da imagem com os seguintes sinalizadores do kubelet:

  1. image-gh-high-threshold, a porcentagem de uso de disco que aciona o garbage collection da imagem. O padrão é 85%.
  2. image-gc-low-threshold, a porcentagem de uso de disco com o qual o garbage collection da imagem tenta liberar. O padrão é 80%.

Também permitimos que os usuários personalizem a política do garbagem collection através dos seguintes sinalizadores do kubelet:

  1. minimum-container-ttl-duration, idade mínima para um contêiner finalizado antes de ser colectado. O padrão é 0 minuto, o que significa que todo contêiner finalizado será coletado como lixo.
  2. maximum-dead-containers-per-container, número máximo de instâncias antigas a serem retidas por contêiner. O padrão é 1.
  3. maximum-dead-containers, número máximo de instâncias antigas de contêineres para retenção global. O padrão é -1, o que significa que não há limite global.

Os contêineres podem ser potencialmente coletados como lixo antes que sua utilidade expire. Esses contêineres podem conter logs e outros dados que podem ser úteis para solucionar problemas. Um valor suficientemente grande para maximum-dead-containers-per-container é altamente recomendado para permitir que pelo menos 1 contêiner morto seja retido por contêiner esperado. Um valor maior para maximum-dead-containers também é recomendados por um motivo semelhante. Consulte esta issue para obter mais detalhes.

Descontinuado

Alguns recursos do Garbage Collection neste documento serão substituídos pelo kubelet eviction no futuro.

Incluindo:

Flag ExistenteNova FlagFundamentação
--image-gc-high-threshold--eviction-hard ou --eviction-softos sinais existentes de despejo podem acionar o garbage collection da imagem
--image-gc-low-threshold--eviction-minimum-reclaimrecuperações de despejo atinge o mesmo comportamento
--maximum-dead-containersdescontinuado quando os logs antigos forem armazenados fora do contexto do contêiner
--maximum-dead-containers-per-containerdescontinuado quando os logs antigos forem armazenados fora do contexto do contêiner
--minimum-container-ttl-durationdescontinuado quando os logs antigos forem armazenados fora do contexto do contêiner
--low-diskspace-threshold-mb--eviction-hard ou eviction-softO despejo generaliza os limites do disco para outros recursos
--outofdisk-transition-frequency--eviction-pressure-transition-periodO despejo generaliza a transição da pressão do disco para outros recursos

Próximos passos

Consulte Configurando a Manipulação de Recursos Insuficientes para mais detalhes.

3.10.8 - Proxies no Kubernetes

Esta página descreve o uso de proxies com Kubernetes.

Proxies

Existem vários tipos diferentes de proxies que você pode encontrar usando Kubernetes:

  1. O kubectl proxy:

Quando o kubectl proxy é utilizado ocorre o seguinte: - executa na máquina do usuário ou em um pod - redireciona/encapsula conexões direcionadas ao localhost para o servidor de API - a comunicação entre o cliente e o o proxy usa HTTP - a comunicação entre o proxy e o servidor de API usa HTTPS - o proxy localiza o servidor de API do cluster - o proxy adiciona os cabeçalhos de comunicação.

  1. O apiserver proxy:

    • é um bastion server, construído no servidor de API
    • conecta um usuário fora do cluster com os IPs do cluster que não podem ser acessados de outra forma
    • executa dentro do processo do servidor de API
    • cliente para proxy usa HTTPS (ou HTTP se o servidor de API for configurado)
    • proxy para o destino pode usar HTTP ou HTTPS conforme escolhido pelo proxy usando as informações disponíveis
    • pode ser usado para acessar um Nó, Pod ou serviço
    • faz balanceamento de carga quando usado para acessar um Service.
  2. O kube proxy:

    • executa em todos os Nós
    • atua como proxy para UDP, TCP e SCTP
    • não aceita HTTP
    • provém balanceamento de carga
    • apenas é usado para acessar serviços.
  3. Um Proxy/Balanceador de carga na frente de servidores de API(s):

    • a existência e a implementação de tal elemento varia de cluster para cluster, por exemplo nginx
    • fica entre todos os clientes e um ou mais serviços
    • atua como balanceador de carga se existe mais de um servidor de API.
  4. Balanceadores de carga da nuvem em serviços externos:

    • são fornecidos por algum provedor de nuvem (e.x AWS ELB, Google Cloud Load Balancer)
    • são criados automaticamente quando o serviço de Kubernetes tem o tipo LoadBalancer
    • geralmente suportam apenas UDP/TCP
    • O suporte ao SCTP fica por conta da implementação do balanceador de carga da provedora de nuvem
    • a implementação varia de acordo com o provedor de cloud.

Os usuários de Kubernetes geralmente não precisam se preocupar com outras coisas além dos dois primeiros tipos. O administrador do cluster tipicamente garante que os últimos tipos serão configurados corretamente.

Redirecionamento de requisições

Os proxies substituíram as capacidades de redirecionamento. O redirecionamento foi depreciado.

3.10.9 - Instalando Complementos

Complementos estendem as funcionalidades do Kubernetes.

Esta página lista alguns dos complementos disponíveis e links com suas respectivas instruções de instalação.

Rede e Política de Rede

  • ACI fornece rede integrada de contêineres e segurança de rede com a Cisco ACI.
  • Antrea opera nas camadas 3 e 4 do modelo de rede OSI para fornecer serviços de rede e de segurança para o Kubernetes, aproveitando o Open vSwitch como camada de dados de rede.
  • Calico é um provedor de serviços de rede e de políticas de rede. Este complemento suporta um conjunto flexível de opções de rede, de modo a permitir a escolha da opção mais eficiente para um dado caso de uso, incluindo redes overlay (sobrepostas) e não-overlay, com ou sem o uso do protocolo BGP. Calico usa o mesmo mecanismo para aplicar políticas de rede a hosts, pods, e aplicações na camada de service mesh (quando Istio e Envoy estão instalados).
  • Canal une Flannel e Calico, fornecendo rede e política de rede.
  • Cilium é um plug-in de rede de camada 3 e de políticas de rede que pode aplicar políticas HTTP/API/camada 7 de forma transparente. Tanto o modo de roteamento quanto o de sobreposição/encapsulamento são suportados. Este plug-in também consegue operar no topo de outros plug-ins CNI.
  • CNI-Genie permite que o Kubernetes se conecte facilmente a uma variedade de plug-ins CNI, como Calico, Canal, Flannel, Romana ou Weave.
  • Contiv oferece serviços de rede configuráveis para diferentes casos de uso (camada 3 nativa usando BGP, overlay (sobreposição) usando vxlan, camada 2 clássica e Cisco-SDN/ACI) e também um framework rico de políticas de rede. O projeto Contiv é totalmente open source. O instalador fornece opções de instalação com ou sem kubeadm.
  • Contrail é uma plataforma open source baseada no Tungsten Fabric que oferece virtualização de rede multi-nuvem e gerenciamento de políticas de rede. O Contrail e o Tungsten Fabric são integrados a sistemas de orquestração de contêineres, como Kubernetes, OpenShift, OpenStack e Mesos, e fornecem modos de isolamento para cargas de trabalho executando em máquinas virtuais, contêineres/pods e servidores físicos.
  • Flannel é um provedor de redes overlay (sobrepostas) que pode ser usado com o Kubernetes.
  • Knitter é um plug-in para suporte de múltiplas interfaces de rede em Pods do Kubernetes.
  • Multus é um plugin para suporte a várias interfaces de rede em Pods no Kubernetes. Este plug-in pode agir como um "meta-plug-in", ou um plug-in CNI que se comunica com múltiplos outros plug-ins CNI (por exemplo, Calico, Cilium, Contiv, Flannel), além das cargas de trabalho baseadas em SRIOV, DPDK, OVS-DPDK e VPP no Kubernetes.
  • NSX-T Container Plug-in (NCP) fornece integração entre o VMware NSX-T e sistemas de orquestração de contêineres como o Kubernetes. Além disso, oferece também integração entre o NSX-T e as plataformas CaaS/PaaS baseadas em contêiner, como o Pivotal Container Service (PKS) e o OpenShift.
  • Nuage é uma plataforma de rede definida por software que fornece serviços de rede baseados em políticas entre os Pods do Kubernetes e os ambientes não-Kubernetes, com visibilidade e monitoramento de segurança.
  • OVN-Kubernetes é um provedor de rede para o Kubernetes baseado no OVN (Open Virtual Network), uma implementação de redes virtuais que surgiu através do projeto Open vSwitch (OVS). O OVN-Kubernetes fornece uma implementação de rede baseada em overlay (sobreposição) para o Kubernetes, incluindo uma implementação baseada em OVS para serviços de balanceamento de carga e políticas de rede.
  • OVN4NFV-K8S-Plugin é um plug-in controlador CNI baseado no OVN (Open Virtual Network) que fornece serviços de rede cloud native, como Service Function Chaining (SFC), redes overlay (sobrepostas) OVN múltiplas, criação dinâmica de subredes, criação dinâmica de redes virtuais, provedor de rede VLAN e provedor de rede direto, e é plugável a outros plug-ins multi-rede. Ideal para cargas de trabalho que utilizam computação de borda cloud native em redes multi-cluster.
  • Romana é uma solução de rede de camada 3 para redes de pods que também suporta a API NetworkPolicy. Detalhes da instalação do complemento Kubeadm disponíveis aqui.
  • Weave Net fornece rede e política de rede, funciona em ambos os lados de uma partição de rede e não requer um banco de dados externo.

Descoberta de Serviço

  • CoreDNS é um servidor DNS flexível e extensível que pode ser instalado como o serviço de DNS dentro do cluster para ser utilizado por pods.

Visualização & Controle

  • Dashboard é uma interface web para gestão do Kubernetes.
  • Weave Scope é uma ferramenta gráfica para visualizar contêineres, pods, serviços, entre outros objetos do cluster. Pode ser utilizado com uma conta Weave Cloud. Como alternativa, é possível hospedar a interface do usuário por conta própria.

Infraestrutura

  • KubeVirt é um complemento para executar máquinas virtuais no Kubernetes. É geralmente executado em clusters em máquina física.

Complementos Legados

Existem vários outros complementos documentados no diretório cluster/addons que não são mais utilizados.

Projetos bem mantidos devem ser listados aqui. PRs são bem-vindos!

3.11 - Extendendo o Kubernetes

3.11.1 - Extendendo a API do Kubernetes

3.11.1.1 - Extendendo a API do Kubernetes com a camada de agregação

A camada de agregação permite ao Kubernetes ser estendido com APIs adicionais, para além do que é oferecido pelas APIs centrais do Kubernetes. As APIs adicionais podem ser soluções prontas tal como o catálogo de serviços, ou APIs que você mesmo desenvolva.

A camada de agregação é diferente dos Recursos Personalizados, que são uma forma de fazer o kube-apiserver reconhecer novas espécies de objetos.

Camada de agregação

A camada de agregação executa em processo com o kube-apiserver. Até que um recurso de extensão seja registado, a camada de agregação não fará nada. Para registar uma API, terá de adicionar um objeto APIService que irá "reclamar" o caminho URL na API do Kubernetes. Nesta altura, a camada de agregação procurará qualquer coisa enviada para esse caminho da API (e.g. /apis/myextension.mycompany.io/v1/…) para o APIService registado.

A maneira mais comum de implementar o APIService é executar uma extensão do servidor API em Pods que executam no seu cluster. Se estiver a usar o servidor de extensão da API para gerir recursos no seu cluster, o servidor de extensão da API (também escrito como "extension-apiserver") é tipicamente emparelhado com um ou mais controladores. A biblioteca apiserver-builder providencia um esqueleto para ambos os servidores de extensão da API e controladores associados.

Latência da resposta

Servidores de extensão de APIs devem ter baixa latência de rede de e para o kube-apiserver. Pedidos de descoberta são necessários que façam a ida e volta do kube-apiserver em 5 segundos ou menos.

Se o seu servidor de extensão da API não puder cumprir com o requisito de latência, considere fazer alterações que permitam atingi-lo. Pode também definir portal de funcionalidade EnableAggregatedDiscoveryTimeout=false no kube-apiserver para desativar a restrição de intervalo. Esta portal de funcionalidade deprecado será removido num lançamento futuro.

Próximos passos

3.11.2 - Extensões de Computação, armazenamento e redes

3.11.2.1 - Plugins de rede

Plugins de redes no Kubernetes podem ser dos seguintes tipos:

  • Plugins CNI: Aderentes à especificação Container Network Interface (CNI), desenhados para interoperabilidade.
    • Kubernetes usa a versão v0.4.0 da especificação CNI.
  • Plugin kubenet: Implementa o cbr0 básico usando os plugins CNI bridge e host-local

Instalação

O kubelet possui um plugin único padrão, e um plugin padrão comum para todo o cluster. Ele verifica o plugin quando inicia, se lembra o que encontrou, e executa o plugin selecionado em momentos oportunos dentro do ciclo de vida de um Pod (isso é verdadeiro apenas com o Docker, uma vez que o CRI gerencia seus próprios plugins de CNI). Existem dois parâmetros de linha de comando no Kubelet para se ter em mente quando usando plugins:

  • cni-bin-dir: O Kubelet verifica esse diretório por plugins na inicialização
  • network-plugin: O plugin de rede que deve ser utilizado do diretório configurado em cni-bin-dir. Deve ser igual ao nome configurado por um plugin no diretório de plugins. Para plugins de CNI, isso equivale ao valor cni.

Requisitos de plugins de Rede

Além de prover a interface NetworkPlugin para configuração da rede do pod, o plugin pode necessitar de suporte específico ao kube-proxy. O proxy iptables obviamente depende do iptables, e o plugin deve garantir que o tráfego do contêiner esteja disponível para o iptables. Por exemplo, se o plugin conecta os contêineres à Linux bridge, o plugin deve configurar a diretiva de sysctl net/bridge/bridge-nf-call-iptables com o valor 1 para garantir que o proxy iptables opere normalmente. Se o plugin não faz uso da Linux Bridge (mas outro mecanismo, como Open vSwitch) ele deve garantir que o tráfego do contêiner é roteado apropriadamente para o proxy.

Por padrão, se nenhum plugin de rede é configurado no kubelet, o plugin noop é utilizado, que configura net/bridge/bridge-nf-call-iptables=1 para garantir que configurações simples (como Docker com bridge Linux) operem corretamente com o proxy iptables.

CNI

O plugin de CNI é selecionado utilizando-se da opção --network-plugin=cni no início do Kubeket. O Kubelet lê um arquivo do diretório especificado em --cni-conf-dir (padrão /etc/cni/net.d) e usa a configuração de CNI desse arquivo para configurar a rede de cada Pod. O arquivo de configuração do CNI deve usar a especificação de CNI, e qualquer plugin referenciado nesse arquivo deve estar presente no diretório --cni-bin-dir (padrão /opt/cni/bin).

Se existirem múltiplos arquivos de configuração no diretório, o kubelet usa o arquivo de configuração que vier primeiro pelo nome, em ordem alfabética.

Adicionalmente ao plugin de CNI especificado no arquivo de configuração, o Kubernetes requer o plugin CNI padrão lo ao menos na versão 0.2.0.

Suporte a hostPort

O plugin de redes CNI suporta hostPort. Você pode utilizar o plugin oficial portmap ou usar seu próprio plugin com a funcionalidade de portMapping.

Caso você deseje habilitar o suporte a hostPort, você deve especificar portMappings capability no seu cni-conf-dir. Por exemplo:

{
  "name": "k8s-pod-network",
  "cniVersion": "0.3.0",
  "plugins": [
    {
      "type": "calico",
      "log_level": "info",
      "datastore_type": "kubernetes",
      "nodename": "127.0.0.1",
      "ipam": {
        "type": "host-local",
        "subnet": "usePodCidr"
      },
      "policy": {
        "type": "k8s"
      },
      "kubernetes": {
        "kubeconfig": "/etc/cni/net.d/calico-kubeconfig"
      }
    },
    {
      "type": "portmap",
      "capabilities": {"portMappings": true}
    }
  ]
}

Suporte a controle de banda

Funcionalidade experimental

O plugin de rede CNI também suporta o controle de banda de entrada e saída. Você pode utilizar o plugin oficial bandwidth desenvolvido ou usar seu próprio plugin de controle de banda.

Se você habilitar o suporte ao controle de banda, você deve adicionar o plugin bandwidth no seu arquivo de configuração de CNI (padrão /etc/cni/net.d) e garantir que o programa exista no diretório de binários do CNI (padrão /opt/cni/bin).

{
  "name": "k8s-pod-network",
  "cniVersion": "0.3.0",
  "plugins": [
    {
      "type": "calico",
      "log_level": "info",
      "datastore_type": "kubernetes",
      "nodename": "127.0.0.1",
      "ipam": {
        "type": "host-local",
        "subnet": "usePodCidr"
      },
      "policy": {
        "type": "k8s"
      },
      "kubernetes": {
        "kubeconfig": "/etc/cni/net.d/calico-kubeconfig"
      }
    },
    {
      "type": "bandwidth",
      "capabilities": {"bandwidth": true}
    }
  ]
}

Agora você pode adicionar as anotações kubernetes.io/ingress-bandwidth e kubernetes.io/egress-bandwidth em seu pod. Por exemplo:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  annotations:
    kubernetes.io/ingress-bandwidth: 1M
    kubernetes.io/egress-bandwidth: 1M
...

kubenet

Kubenet é um plugin de rede muito simples, existente apenas no Linux. Ele não implementa funcionalidades mais avançadas, como rede entre nós ou políticas de rede. Ele é geralmente utilizado junto a um provedor de nuvem que configura as regras de roteamento para comunicação entre os nós, ou em ambientes com apenas um nó.

O Kubenet cria uma interface bridge no Linux chamada cbr0 e cria um par veth para cada um dos pods com o host como a outra ponta desse par, conectado à cbr0. Na interface no lado do Pod um endereço IP é alocado de uma faixa associada ao nó, sendo parte de alguma configuração no nó ou pelo controller-manager. Na interface cbr0 é associado o MTU equivalente ao menor MTU de uma interface de rede do host.

Esse plugin possui alguns requisitos:

  • Os plugins CNI padrão bridge, lo e host-local são obrigatórios, ao menos na versão 0.2.0. O Kubenet buscará inicialmente esses plugins no diretório /opt/cni/bin. Especifique a opção cni-bin-dir no kubelet para fornecer um diretório adicional de busca. O primeiro local equivalente será o utilizado.
  • O kubelet deve ser executado com a opção --network-plugin=kubenet para habilitar esse plugin.
  • O Kubelet deve ainda ser executado com a opção --non-masquerade-cidr=<clusterCidr> para garantir que o tráfego de IPs para fora dessa faixa seja mascarado.
  • O nó deve possuir uma subrede associada, através da opção --pod-cidr configurada na inicialização do kubelet, ou as opções --allocate-node-cidrs=true --cluster-cidr=<cidr> utilizadas na inicialização do controller-manager.

Customizando o MTU (com kubenet)

O MTU deve sempre ser configurado corretamente para obter-se a melhor performance de rede. Os plugins de rede geralmente tentam detectar uma configuração correta de MTU, porém algumas vezes a lógica não irá resultar em uma configuração adequada. Por exemplo, se a Docker bridge ou alguma outra interface possuir um MTU pequeno, o kubenet irá selecionar aquela MTU. Ou caso você esteja utilizando encapsulamento IPSEC, o MTU deve ser reduzido, e esse cálculo não faz parte do escopo da maioria dos plugins de rede.

Sempre que necessário, você pode configurar explicitamente o MTU com a opção network-plugin-mtu no kubelet. Por exemplo, na AWS o MTU da eth0 geralmente é 9001 então você deve especificar --network-plugin-mtu=9001. Se você estiver usando IPSEC você deve reduzir o MTU para permitir o encapsulamento excedente; por exemplo: --network-plugin-mtu=8773.

Essa opção faz parte do plugin de rede. Atualmente apenas o kubenet suporta a configuração network-plugin-mtu.

Resumo de uso

  • --network-plugin=cni especifica que devemos usar o plugin de redes cni com os binários do plugin localizados em --cni-bin-dir (padrão /opt/cni/bin) e as configurações do plugin localizadas em --cni-conf-dir (default /etc/cni/net.d).
  • --network-plugin=kubenet especifica que iremos usar o plugin de rede kubenet com os plugins CNI bridge, lo e host-local localizados em /opt/cni/bin ou cni-bin-dir.
  • --network-plugin-mtu=9001 especifica o MTU a ser utilizado, atualmente apenas em uso pelo plugin de rede kubenet

Próximos passos

3.11.3 - Padrão Operador

Operadores são extensões de software para o Kubernetes que fazem uso de recursos personalizados para gerir aplicações e os seus componentes. Operadores seguem os
princípios do Kubernetes, notavelmente o ciclo de controle.

Motivação

O padrão Operador tem como objetivo capturar o principal objetivo de um operador humano que gere um serviço ou um conjunto de serviços. Operadores humanos responsáveis por aplicações e serviços específicos têm um conhecimento profundo da forma como o sistema é suposto se comportar, como é instalado e como deve reagir na ocorrência de problemas.

As pessoas que executam cargas de trabalho no Kubernetes habitualmente gostam de usar automação para cuidar de tarefas repetitivas. O padrão Operador captura a forma como pode escrever código para automatizar uma tarefa para além do que o Kubernetes fornece.

Operadores no Kubernetes

O Kubernetes é desenhado para automação. Out of the box, você tem bastante automação embutida no núcleo do Kubernetes. Pode usar o Kubernetes para automatizar instalações e executar cargas de trabalho, e pode ainda automatizar a forma como o Kubernetes faz isso.

O conceito de controlador no Kubernetes permite a extensão do comportamento sem modificar o código do próprio Kubernetes. Operadores são clientes da API do Kubernetes que atuam como controladores para um dado Custom Resource

Exemplo de um Operador

Algumas das coisas que um operador pode ser usado para automatizar incluem:

  • instalar uma aplicação a pedido
  • obter e restaurar backups do estado dessa aplicação
  • manipular atualizações do código da aplicação juntamente com alterações como esquemas de base de dados ou definições de configuração extra
  • publicar um Service para aplicações que não suportam a APIs do Kubernetes para as descobrir
  • simular uma falha em todo ou parte do cluster de forma a testar a resiliência
  • escolher um lider para uma aplicação distribuída sem um processo de eleição de membro interno

Como deve um Operador parecer em mais detalhe? Aqui está um exemplo em mais detalhe:

  1. Um recurso personalizado (custom resource) chamado SampleDB, que você pode configurar para dentro do cluster.
  2. Um Deployment que garante que um Pod está a executar que contém a parte controlador do operador.
  3. Uma imagem do container do código do operador.
  4. Código do controlador que consulta o plano de controle para descobrir quais recursos SampleDB estão configurados.
  5. O núcleo do Operador é o código para informar ao servidor da API (API server) como fazer a realidade coincidir com os recursos configurados.
    • Se você adicionar um novo SampleDB, o operador configurará PersistentVolumeClaims para fornecer armazenamento de base de dados durável, um StatefulSet para executar SampleDB e um Job para lidar com a configuração inicial.
    • Se você apagá-lo, o Operador tira um snapshot e então garante que o StatefulSet e Volumes também são removidos.
  6. O operador também gere backups regulares da base de dados. Para cada recurso SampleDB, o operador determina quando deve criar um Pod que possa se conectar à base de dados e faça backups. Esses Pods dependeriam de um ConfigMap e / ou um Secret que possui detalhes e credenciais de conexão com à base de dados.
  7. Como o Operador tem como objetivo fornecer automação robusta para o recurso que gere, haveria código de suporte adicional. Para este exemplo, O código verifica se a base de dados está a executar uma versão antiga e, se estiver, cria objetos Job que o atualizam para si.

Instalar Operadores

A forma mais comum de instalar um Operador é a de adicionar a definição personalizada de recurso (Custom Resource Definition) e o seu Controlador associado ao seu cluster. O Controlador vai normalmente executar fora do plano de controle, como você faria com qualquer aplicação containerizada. Por exemplo, você pode executar o controlador no seu cluster como um Deployment.

Usando um Operador

Uma vez que você tenha um Operador instalado, usaria-o adicionando, modificando ou apagando a espécie de recurso que o Operador usa. Seguindo o exemplo acima, você configuraria um Deployment para o próprio Operador, e depois:

kubectl get SampleDB                   # encontra a base de dados configurada

kubectl edit SampleDB/example-database # mudar manualmente algumas definições

…e é isso! O Operador vai tomar conta de aplicar as mudanças assim como manter o serviço existente em boa forma.

Escrevendo o seu próprio Operador

Se não existir no ecosistema um Operador que implementa o comportamento que pretende, pode codificar o seu próprio. Qual é o próximo você vai encontrar alguns links para bibliotecas e ferramentas que pode usar para escrever o seu próprio Operador cloud native.

Pode também implementar um Operador (isto é, um Controlador) usando qualquer linguagem / runtime que pode atuar como um cliente da API do Kubernetes.

Próximos passos

4 - Tarefas

Essa seção da documentação contém páginas que mostram como executar tarefas individuais.

Essas tarefas são organizadas em uma curta sequência de etapas e passos que te auxiliam a entender conceitos básicos.

Se você desejar adicionar uma tarefa, verifique como criar um Pull Request para a documentação.

4.1 - Gerenciando Secrets

Gerenciando dados de configurações usando Secrets.

4.1.1 - Gerenciando Secret usando kubectl

Criando objetos Secret usando a linha de comando kubectl.

Antes de você começar

Você precisa de um cluster Kubernetes e a ferramenta de linha de comando kubectl precisa estar configurada para acessar o seu cluster. Se você ainda não tem um cluster, pode criar um usando o minikube ou você pode usar um dos seguintes ambientes:

Criando um Secret

Um Secret pode conter credenciais de usuário requeridas por Pods para acesso a um banco de dados. Por exemplo, uma string de conexão de banco de dados é composta por um usuário e senha. Você pode armazenar o usuário em um arquivo ./username.txt e a senha em um arquivo ./password.txt na sua máquina local.

echo -n 'admin' > ./username.txt
echo -n '1f2d1e2e67df' > ./password.txt

A opção -n nos comandos acima garante que os arquivos criados não vão conter uma nova linha extra no final do arquivo de texto. Isso é importante porque quando o kubectl lê um arquivo e codifica o conteúdo em uma string base64, o caractere da nova linha extra também é codificado.

O comando kubectl create secret empacota os arquivos em um Secret e cria um objeto no API server.

kubectl create secret generic db-user-pass \
  --from-file=./username.txt \
  --from-file=./password.txt

A saída deve ser similar a:

secret/db-user-pass created

O nome da chave padrão é o nome do arquivo. Opcionalmente, você pode definir o nome da chave usando --from-file=[key=]source. Por exemplo:

kubectl create secret generic db-user-pass \
  --from-file=username=./username.txt \
  --from-file=password=./password.txt

Você não precisa escapar o caractere especial em senhas a partir de arquivos (--from-file).

Você também pode prover dados para Secret usando a tag --from-literal=<key>=<value>. Essa tag pode ser especificada mais de uma vez para prover múltiplos pares de chave-valor. Observe que caracteres especiais como $, \, *, =, e ! vão ser interpretados pelo seu shell e precisam ser escapados. Na maioria dos shells, a forma mais fácil de escapar as senhas é usar aspas simples ('). Por exemplo, se sua senha atual é S!B\*d$zDsb=, você precisa executar o comando dessa forma:

kubectl create secret generic db-user-pass \
  --from-literal=username=devuser \
  --from-literal=password='S!B\*d$zDsb='

Verificando o Secret

Você pode verificar se o secret foi criado:

kubectl get secrets

A saída deve ser similar a:

NAME                  TYPE                                  DATA      AGE
db-user-pass          Opaque                                2         51s

Você pode ver a descrição do Secret:

kubectl describe secrets/db-user-pass

A saída deve ser similar a:

Name:            db-user-pass
Namespace:       default
Labels:          <none>
Annotations:     <none>

Type:            Opaque

Data
====
password:    12 bytes
username:    5 bytes

Os comandos kubectl get e kubectl describe omitem o conteúdo de um Secret por padrão. Isso para proteger o Secret de ser exposto acidentalmente para uma pessoa não autorizada, ou ser armazenado em um log de terminal.

Decodificando o Secret

Para ver o conteúdo de um Secret que você criou, execute o seguinte comando:

kubectl get secret db-user-pass -o jsonpath='{.data}'

A saída deve ser similar a:

{"password":"MWYyZDFlMmU2N2Rm","username":"YWRtaW4="}

Agora, você pode decodificar os dados de password:

echo 'MWYyZDFlMmU2N2Rm' | base64 --decode

A saída deve ser similar a:

1f2d1e2e67df

Limpeza

Para apagar o Secret que você criou:

kubectl delete secret db-user-pass

Próximos passos

4.1.2 - Gerenciando Secret usando Arquivo de Configuração

Criando objetos Secret usando arquivos de configuração de recursos.

Antes de você começar

Você precisa de um cluster Kubernetes e a ferramenta de linha de comando kubectl precisa estar configurada para acessar o seu cluster. Se você ainda não tem um cluster, pode criar um usando o minikube ou você pode usar um dos seguintes ambientes:

Crie o arquivo de configuração

Você pode criar um Secret primeiramente em um arquivo, no formato JSON ou YAML, e depois criar o objeto. O recurso Secret contém dois mapas: data e stringData. O campo data é usado para armazenar dados arbitrários, codificados usando base64. O campo stringData é usado por conveniência, e permite que você use dados para um Secret como strings não codificadas. As chaves para data e stringData precisam ser compostas por caracteres alfanuméricos, _, - ou ..

Por exemplo, para armazenar duas strings em um Secret usando o campo data, converta as strings para base64 da seguinte forma:

echo -n 'admin' | base64

A saída deve ser similar a:

YWRtaW4=
echo -n '1f2d1e2e67df' | base64

A saída deve ser similar a:

MWYyZDFlMmU2N2Rm

Escreva o arquivo de configuração do Secret, que será parecido com:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW4=
  password: MWYyZDFlMmU2N2Rm

Perceba que o nome do objeto Secret precisa ser um nome de subdomínio DNS válido.

Para cenários específicos, você pode querer usar o campo stringData ao invés de data. Esse campo permite que você use strings não-base64 diretamente dentro do Secret, e a string vai ser codificada para você quando o Secret for criado ou atualizado.

Um exemplo prático para isso pode ser quando você esteja fazendo deploy de uma aplicação que usa um Secret para armazenar um arquivo de configuração, e você quer popular partes desse arquivo de configuração durante o processo de implantação.

Por exemplo, se sua aplicação usa o seguinte arquivo de configuração:

apiUrl: "https://my.api.com/api/v1"
username: "<user>"
password: "<password>"

Você pode armazenar isso em um Secret usando a seguinte definição:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
stringData:
  config.yaml: |
    apiUrl: "https://my.api.com/api/v1"
    username: <user>
    password: <password>    

Crie o objeto Secret

Agora, crie o Secret usando kubectl apply:

kubectl apply -f ./secret.yaml

A saída deve ser similar a:

secret/mysecret created

Verifique o Secret

O campo stringData é um campo de conveniência apenas de leitura. Ele nunca vai ser exibido ao buscar um Secret. Por exemplo, se você executar o seguinte comando:

kubectl get secret mysecret -o yaml

A saída deve ser similar a:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  creationTimestamp: 2018-11-15T20:40:59Z
  name: mysecret
  namespace: default
  resourceVersion: "7225"
  uid: c280ad2e-e916-11e8-98f2-025000000001
type: Opaque
data:
  config.yaml: YXBpVXJsOiAiaHR0cHM6Ly9teS5hcGkuY29tL2FwaS92MSIKdXNlcm5hbWU6IHt7dXNlcm5hbWV9fQpwYXNzd29yZDoge3twYXNzd29yZH19

Os comandos kubectl get e kubectl describe omitem o conteúdo de um Secret por padrão. Isso para proteger o Secret de ser exposto acidentalmente para uma pessoa não autorizada, ou ser armazenado em um log de terminal. Para verificar o conteúdo atual de um dado codificado, veja decodificando secret.

Se um campo, como username, é especificado em data e stringData, o valor de stringData é o usado. Por exemplo, dada a seguinte definição do Secret:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW4=
stringData:
  username: administrator

Resulta no seguinte Secret:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  creationTimestamp: 2018-11-15T20:46:46Z
  name: mysecret
  namespace: default
  resourceVersion: "7579"
  uid: 91460ecb-e917-11e8-98f2-025000000001
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW5pc3RyYXRvcg==

Onde YWRtaW5pc3RyYXRvcg== é decodificado em administrator.

Limpeza

Para apagar o Secret que você criou:

kubectl delete secret mysecret

Próximos passos

4.1.3 - Gerenciando Secret usando Kustomize

Criando objetos Secret usando o arquivo kustomization.yaml

Desde o Kubernetes v1.14, o kubectl provê suporte para gerenciamento de objetos usando Kustomize. O Kustomize provê geradores de recursos para criar Secrets e ConfigMaps. Os geradores Kustomize devem ser especificados em um arquivo kustomization.yaml dentro de um diretório. Depois de gerar o Secret, você pode criar o Secret com kubectl apply.

Antes de você começar

Você precisa de um cluster Kubernetes e a ferramenta de linha de comando kubectl precisa estar configurada para acessar o seu cluster. Se você ainda não tem um cluster, pode criar um usando o minikube ou você pode usar um dos seguintes ambientes:

Criando um arquivo de Kustomization

Você pode criar um Secret definindo um secretGenerator em um arquivo kustomization.yaml que referencia outros arquivos existentes. Por exemplo, o seguinte arquivo kustomization referencia os arquivos ./username.txt e ./password.txt:

secretGenerator:
- name: db-user-pass
  files:
  - username.txt
  - password.txt

Você também pode definir o secretGenerator no arquivo kustomization.yaml por meio de alguns literais. Por exemplo, o seguinte arquivo kustomization.yaml contém dois literais para username e password respectivamente:

secretGenerator:
- name: db-user-pass
  literals:
  - username=admin
  - password=1f2d1e2e67df

Observe que nos dois casos, você não precisa codificar os valores em base64.

Criando o Secret

Aplique o diretório que contém o arquivo kustomization.yaml para criar o Secret.

kubectl apply -k .

A saída deve ser similar a:

secret/db-user-pass-96mffmfh4k created

Observe que quando um Secret é gerado, o nome do segredo é criado usando o hash dos dados do Secret mais o valor do hash. Isso garante que um novo Secret é gerado cada vez que os dados são modificados.

Verifique o Secret criado

Você pode verificar que o secret foi criado:

kubectl get secrets

A saída deve ser similar a:

NAME                             TYPE                                  DATA      AGE
db-user-pass-96mffmfh4k          Opaque                                2         51s

Você pode ver a descrição de um secret:

kubectl describe secrets/db-user-pass-96mffmfh4k

A saída deve ser similar a:

Name:            db-user-pass-96mffmfh4k
Namespace:       default
Labels:          <none>
Annotations:     <none>

Type:            Opaque

Data
====
password.txt:    12 bytes
username.txt:    5 bytes

Os comandos kubectl get e kubectl describe omitem o conteúdo de um Secret por padrão. Isso para proteger o Secret de ser exposto acidentalmente para uma pessoa não autorizada, ou ser armazenado em um log de terminal. Para verificar o conteúdo atual de um dado codificado, veja decodificando secret.

Limpeza

Para apagar o Secret que você criou:

kubectl delete secret db-user-pass-96mffmfh4k

Próximos passos

5 - Tutoriais

Essa seção da documentação contém tutoriais (em inglês). Um tutorial mostra como realizar um objetivo mais complexo que uma simples tarefa. Eles podem ser divididos em diversas seções, cada uma com uma sequência de passos e etapas a serem seguidos.

Antes de iniciar um tutorial, é interessante que vocẽ salve a página de Glossário para futuras referências.

Básicos

  • Kubernetes básico é um tutorial interativo que auxilia no entendimento do ecossistema Kubernetes, bem como te permite testar algumas funcionalidades básicas do Kubernetes.

  • Introdução ao Kubernetes (edX) é um curso gratuíto da edX que te guia no entendimento do Kubernetes, seus conceitos, bem como na execução de tarefas mais simples.

  • Olá, Minikube! é um "Hello World" que te permite testar rapidamente o Kubernetes em sua estação com o uso do Minikube

Configuração

Aplicações stateless

Aplicações stateful

Clusters

Serviços / "Services"

Próximos passos

Se você desejar escrever um tutorial, veja a página Utilizando templates para informações sobre o tipo de página e o formato a ser utilizado.

5.1 - Olá, Minikube!

Este tutorial mostra como executar uma aplicação exemplo no Kubernetes utilizando o Minikube e o Katacoda. O Katacoda disponibiliza um ambiente Kubernetes gratuito e acessível via navegador.

Objetivos

  • Instalar uma aplicação exemplo no minikube.
  • Executar a aplicação.
  • Visualizar os logs da aplicação.

Antes de você iniciar

Este tutorial disponibiliza uma imagem de contêiner que utiliza o NGINX para retornar todas as requisições.

Criando um cluster do Minikube

  1. Clique no botão abaixo para iniciar o terminal do Katacoda.

  1. Abra o painel do Kubernetes em um navegador:

    minikube dashboard
    
  2. Apenas no ambiente do Katacoda: Na parte superior do terminal, clique em Preview Port 30000.

Criando um Deployment

Um Pod Kubernetes consiste em um ou mais contêineres agrupados para fins de administração e gerenciamento de rede. O Pod desse tutorial possui apenas um contêiner. Um Deployment Kubernetes verifica a saúde do seu Pod e reinicia o contêiner do Pod caso o mesmo seja finalizado. Deployments são a maneira recomendada de gerenciar a criação e escalonamento dos Pods.

  1. Usando o comando kubectl create para criar um Deployment que gerencia um Pod. O Pod executa um contêiner baseado na imagem docker disponibilizada.

    kubectl create deployment hello-node --image=k8s.gcr.io/echoserver:1.4
    
  2. Visualizando o Deployment:

    kubectl get deployments
    

    A saída será semelhante a:

    NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
    hello-node   1/1     1            1           1m
    
  3. Visualizando o Pod:

    kubectl get pods
    

    A saída será semelhante a:

    NAME                          READY     STATUS    RESTARTS   AGE
    hello-node-5f76cf6ccf-br9b5   1/1       Running   0          1m
    
  4. Visualizando os eventos do cluster:

    kubectl get events
    
  5. Visualizando a configuração do kubectl:

    kubectl config view
    

Criando um serviço

Por padrão, um Pod só é acessível utilizando o seu endereço IP interno no cluster Kubernetes. Para dispobiblilizar o contêiner hello-node fora da rede virtual do Kubernetes, você deve expor o Pod como um serviço Kubernetes.

  1. Expondo o Pod usando o comando kubectl expose:

    kubectl expose deployment hello-node --type=LoadBalancer --port=8080
    

    O parâmetro --type=LoadBalancer indica que você deseja expor o seu serviço fora do cluster Kubernetes.

    A aplicação dentro da imagem k8s.gcr.io/echoserver "escuta" apenas na porta TCP 8080. Se você usou kubectl expose para expor uma porta diferente, os clientes não conseguirão se conectar a essa outra porta.

  2. Visualizando o serviço que você acabou de criar:

    kubectl get services
    

    A saída será semelhante a:

    NAME         TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
    hello-node   LoadBalancer   10.108.144.78   <pending>     8080:30369/TCP   21s
    kubernetes   ClusterIP      10.96.0.1       <none>        443/TCP          23m
    

    Em provedores de Cloud que fornecem serviços de balanceamento de carga para o Kubernetes, um IP externo seria provisionado para acessar o serviço. No Minikube, o tipo LoadBalancer torna o serviço acessível por meio do comando minikube service.

  3. Executar o comando a seguir:

    minikube service hello-node
    
  4. (Apenas no ambiente do Katacoda) Clicar no sinal de mais e então clicar em Select port to view on Host 1.

  5. (Apenas no ambiente do Katacoda) Observe o número da porta com 5 dígitos exibido ao lado de 8080 na saída do serviço. Este número de porta é gerado aleatoriamente e pode ser diferente para você. Digite seu número na caixa de texto do número da porta e clique em Display Port. Usando o exemplo anterior, você digitaria 30369.

Isso abre uma janela do navegador, acessa o seu aplicativo e mostra o retorno da requisição.

Habilitando Complementos (addons)

O Minikube inclui um conjunto integrado de complementos que podem ser habilitados, desabilitados e executados no ambiente Kubernetes local.

  1. Listando os complementos suportados atualmente:

    minikube addons list
    

    A saída será semelhante a:

    addon-manager: enabled
    dashboard: enabled
    default-storageclass: enabled
    efk: disabled
    freshpod: disabled
    gvisor: disabled
    helm-tiller: disabled
    ingress: disabled
    ingress-dns: disabled
    logviewer: disabled
    metrics-server: disabled
    nvidia-driver-installer: disabled
    nvidia-gpu-device-plugin: disabled
    registry: disabled
    registry-creds: disabled
    storage-provisioner: enabled
    storage-provisioner-gluster: disabled
    
  2. Habilitando um complemento, por exemplo, metrics-server:

    minikube addons enable metrics-server
    

    A saída será semelhante a:

    metrics-server was successfully enabled
    
  3. Visualizando os Pods e os Serviços que você acabou de criar:

    kubectl get pod,svc -n kube-system
    

    A saída será semelhante a:

    NAME                                        READY     STATUS    RESTARTS   AGE
    pod/coredns-5644d7b6d9-mh9ll                1/1       Running   0          34m
    pod/coredns-5644d7b6d9-pqd2t                1/1       Running   0          34m
    pod/metrics-server-67fb648c5                1/1       Running   0          26s
    pod/etcd-minikube                           1/