Kubernetes — мощный, но сложный инструмент для управления инфраструктурой. Мы подобрали несколько руководств с лучшими практиками для погружения в тему и ряд решений, упрощающих развертку кластеров. В список попали свежие, но не самые хайповые инструменты, которые только-только обрастают своей аудиторией.

Изображение: rawpixel (freepik-free-license)
Изображение: rawpixel (freepik-free-license)

Начать работу с Kubernetes

Как эффективно работать с Kubernetes Deployments. Автор материала — Пуру Туладхар, DevOps-инженер и обладатель статуса Kubestronaut, прошедший все пять сертификаций по K8s от Cloud Native Computing Foundation (CNCF). Он представил вводное руководство по работе с компонентами Kubernetes Deployment: какие задачи они решают, какими возможностями обладают и как их корректно применять.

Также автор затрагивает подходы к развертыванию: постепенный, повторный, канареечный и сине-зеленый. Он также делится лучшими практиками по работе с объектами Kubernetes Deployment, которые, по его мнению, обеспечивают безопасный процесс развертки приложений. К примеру, автор рекомендует хранить K8s-конфигурации в системах контроля версий и подключать к CI/CD-конвейеру. Еще один совет — использовать мониторинг вроде Prometheus или Grafana, чтобы отслеживать загрузку CPU, памяти и сети и ключевые метрики на уровне контейнеров и приложений.

Лучшие практики Kubernetes: вводный курс. Это — подборка рекомендаций в стиле Kubernetes 101, опубликованная под лицензией Apache 2.0. Здесь также собраны примеры конфигураций, которые помогут начинающим. Кстати, данный репозиторий с материалами уже набрал почти полторы тысячи звезд на GitHub.

Руководство разбито на четыре части. В первом разделе представлены базовые рекомендации — например, как работать с Dockerfile. Второй блок посвящен инфраструктуре: вопросам безопасности, сетевым настройкам, нагрузкам и прочему. Третья часть описывает ключевые термины и концепции Kubernetes, включая популярные подходы к развертыванию — канареечную и сине-зеленую. Последний подраздел совсем компактный с завершающими рекомендациям по деплою и ревью.

Kubernetes без излишеств — как поднять окружение с нуля. Это — пошаговое руководство по запуску K8s-кластера с минимальным набором компонентов на виртуальных машинах с Debian 11. В статье описана предварительная подготовка к развертке, в которую входит отключение swap, инициализация модулей ядра Linux overlay и br_netfilter, а также установка Kubelet и среды выполнения контейнеров cri-o. Рассмотрены и нюансы работы с кластером: что такое CIDR, как добавить первого воркера и открыть доступ к кластеру с помощью kubectl. В отдельном репозитории можно скачать конфигурации Terraform для развертки виртуальных машин (с лицензией GPL 3.0).

Пара рекомендаций от GitLab [документация]. Специалисты из GitLab подготовили компактное руководство, которое поможет запустить контейнеризированные приложения в кластере Kubernetes, используя методы GitLab — все это с примерами конфигураций. Материал знакомит читателя конвейерной интеграцией GitLab, генерацией секретов и процессом сборки K8s-манифеста в виде OCI-артефакта. Авторы отмечают, что использовать репозиторий OCI как кеширующий слой между Git-репозиторием и FluxCD — это лучшая практика. FluxCD проверяет наличие новых образов в репозитории OCI, в то время как конвейер GitLab собирает OCI-образы, совместимые с Flux.

Финальный подраздел хоть и касается премиум-возможностей GitLab, его можно использовать в качестве референса для работы с данными и ресурсами в рамках конвейера CI/CD. Помимо практик, связанных с запуском конейнеризированных приложений в Kubernetes, документация содержит и другие рекомендации. Например, один из блоков посвящен GitOps: как использовать Flux, преимущества у контейнеров OCI в качестве источников истины и что учитывать при развертке на основе пайплайнов.

Советы от разработчиков Kubernetes. Мало какой материал способен лучше и нагляднее познакомить пользователя с инструментом, чем официальная документация. И в доках K8s также представлены лучшие практики — под них выделили отдельный блок. Здесь имеются как базовые советы по типу «указывайте стабильные версии API при определении конфигурации» или «описывайте объекты в аннотациях», так и более продвинутые — по настройке сервисов, меток и работе с kubectl. В частности, разработчики предлагают (по возможности) избегать подов, не привязанных к ReplicaSet или Deployment. Еще одна рекомендация — не указывать hostPort для подов.

Настройки и архитектура KaaS. Компактный материал из нашей базы знаний, посвященный архитектуре нашего сервиса Kubernetes: как он выглядит с аппаратной и программной точек зрения. Мы строим кластеры на основе операционных систем Fedora Atomic и CentOS, а также используем Firecracker и Kata Container для виртуализации с повышенной изоляцией [но работаем и с Docker]. Что касается сетевой инфраструктуры, то изначально облачная SDN была построена на базе OpenStack Neutron, но сейчас мы разрабатываем наше решение — Sprut. Также рассказываем, как организуется доступ к кластеру Kubernetes из публичной сети, как происходит масштабирование и какие нюансы стоит учитывать при работе с разными storage-классами в Kubernetes.

Изображение: freepik (freepik-free-license)
Изображение: freepik (freepik-free-license)

Кстати, еще у нас есть верхнеуровневый обзор о том, что собой представляет кластер Kubernetes и как его создать, используя панель управления Linx Cloud. По сути, это пошаговая инструкция с пояснениями, рекомендациями и описанием полей конфигурации: от количества узлов и типов виртуальных машин Master и Node до размера дисков. Еще показываем, как удалить уже сформированный кластер, используя панель управления Linx Cloud или команду terraform destroy.

Инструментарий, чтобы упростить развертку кластера

Далее — рассказываем о релевантных open source-инструментах. Работа с ними может потребовать определенной экспертизы, но если у вас нет времени на глубокое погружение в тему, мы всегда рады поделиться опытом и предложить сервисы для развертывания контейнерных приложений.

Glasskube. Это менеджер K8s-пакетов, который в 2024-м стал частью CNCF Landscape — каталога облачно-ориентированных технологий. Проект представил одноименный стартап, разработавший платформу распространения программного обеспечения Distr. Glasskube запускали, чтобы упростить управление пакетами и их настройку, вдохновлясь возможностями и подходом Homebrew, npm и apt.

Инструмент позволяет и управлять зависимостями. При этом каждое обновление пакета проходит проверку на наборе тестов. Кроме пакетов Kubernetes, решение может работать с Ingress-NGINX, Kube Prometheus Stack и другими. Документация Glasskube аскетичная, однако в ней можно найти архитектуру инструмента, руководства по установке на разные ОС, а также ссылку на шаблон для настройки работы с ArgoCD.

K0rdent. Проект компании Mirantis, специализирующейся на инструментах для автоматизации, который она представила в начале 2025 года. K0rdent предлагает платформенным инженерам инструментарий для проектирования распределенных сред управления контейнерами (DCME) и позволяет развертывать K8s-кластеры.

По словам разработчиков, инфраструктура не поспевает за ростом рабочих нагрузок — особенно в сфере нейросетей и облачных сервисов; в подобных случаях она должна быть гибкой и контролируемой. Для решения этих задач и был спроектирован k0rdent. Решение получило поддержку от CNCF, а также было включено в программу CNCF Landscape.

K0rdent помогает управлять жизненным циклом кластеров (настройка, обновления и CRUD-операции), мониторить сервисы, контролировать события и журналы. Его можно использовать или как универсальный дашборд для нескольких мастер-узлов K8s, или как самостоятельное решение для платформенного инжиниринга. Документация компактна, но покрывает многие важные аспекты. Например, там можно найти вводное руководство по быстрому старту, настройке управляющего кластера, ознакомиться с примерами.

DeployKF. Инструмент для проектирования ML-платформ на основе Kubernetes. Его разработчиком выступает одноименный стартап, команда которого характеризует deployKF как «решение, вбирающее все лучшее из Kubeflow, Airflow и MLflow». Его цель — предоставить возможность построить свою платформу машинного обучения любому пользователю K8s, даже если тот не имеет навыков в области MLOps.

Авторы проекта называют одной из ключевых особенностей delpoyKF централизованную систему конфигураций, управляющей всеми компонентами платформы. Возможна интеграция с Istio, cert-manager, Kyverno, S3 и MySQL — инструкции по настройке и работе размещены в документации (хотя раздел, посвященный Kyverno, еще в разработке).

Managed Kubernetes [как сервис от Linx Cloud]. Это — платформа для развертки, масштабирования и мониторинга контейнерных приложений. Основу KaaS составляет контейнерная платформа Deckhouse Kubernetes Platform (DKP). Она предлагает расширенную функциональность по сравнению с «ванильными» конфигурациями: метрики и дашборды для мониторинга, встроенные компоненты для аутентификации и авторизации, преднастроенные Flannel или Cillium для организации сети и так далее.

Если вы хотите почитать еще о сервисе, то хорошим местом для старта будет наша статья на Хабре, в которой мы рассказали про возможности и главные элементы интерфейса (разумеется, со скриншотами). Кроме того, сервис можно протестировать и задать нам все интересующие вопросы по его использованию.

О чем еще мы пишем в нашем блоге на Хабре:

Комментарии (0)