Dokumentation

• 1: Kubernetes Dokumentation
• 1.1: Unterstützte Versionen der Kubernetes-Dokumentation
• 2: Setup
• 2.1: Kubernetes herunterladen
• 2.1.1: Release erstellen
• 2.2: Kubernetes lokal über Minikube betreiben
• 3: Konzepte
• 3.1: Überblick
• 3.1.1: Was ist Kubernetes?
• 3.1.2: Kubernetes Komponenten
• 3.2: Kubernetes Architektur
• 3.2.1: Nodes
• 3.2.2: Control-Plane-Node Kommunikation
• 3.2.3: Controller
• 3.2.4: Zugrunde liegende Konzepte des Cloud Controller Manager
• 3.2.5: Über cgroup v2
• 3.3: Container
• 3.3.1: Images
• 3.4: Workloads
• 3.4.1: Deployments
• 3.4.2: Pods
• 3.4.3: ReplicaSet
• 3.4.4: Jobs
• 3.5: Dienste, Lastverteilung und Netzwerkfunktionen
• 3.5.1: Services
• 3.5.2: IPv4/IPv6 dual-stack
• 3.6: Speicher
• 3.6.1: Persistente Volumes
• 3.7: Konfiguration
• 3.7.1: Secrets
• 3.7.2: Resourcen-Verwaltung für Pods und Container
• 3.8: Richtlinien
• 3.9: Cluster Administration
• 3.9.1: Proxies in Kubernetes
• 3.9.2: Controller Manager Metriken
• 3.9.3: Addons Installieren
• 3.10: Kubernetes erweitern
• 3.11: Konzept Dokumentations-Vorlage
• 4: Aufgaben
• 4.1: Werkzeuge installieren
• 4.1.1: Installieren und konfigurieren von kubectl
• 4.1.2: Kubectl installieren und konfigurieren auf Linux
• 4.1.3: Kubectl installieren und konfigurieren auf macOS
• 4.1.4: Installation von Minikube
• 4.2: Einen Cluster verwalten
• 4.2.1: Verwaltung mit kubeadm
• 4.3: Pods und Container konfigurieren
• 4.4: Daten in Anwendungen injizieren
• 4.5: Anwendungen ausführen
• 4.5.1: Horizontal Pod Autoscaler
• 4.6: Jobs ausführen
• 4.7: Auf Anwendungen in einem Cluster zugreifen
• 4.8: Überwachung, Protokollierung und Fehlerbehebung
• 4.9: Kubernetes erweitern
• 4.10: TLS
• 4.11: Föderation
• 4.12: Cluster-Daemons verwalten
• 5: Tutorials
• 5.1: Hallo Minikube
• 5.2: Kubernetes Grundlagen lernen
• 5.2.1: Einen Cluster erstellen
• 5.2.1.1: Minikube zum Erstellen eines Clusters verwenden
• 5.2.1.2: Interaktives Lernprogramm - Erstellen eines Clusters
• 5.2.2: Eine App bereitstellen
• 5.2.2.1: Verwenden von kubectl zum Erstellen eines Deployments
• 5.2.2.2: Interaktives Lernprogramm - Bereitstellen einer App
• 5.2.3: Entdecken Sie Ihre App
• 5.2.3.1: Anzeigen von Pods und Nodes
• 5.2.3.2: Interaktives Lernprogramm - Entdecken Sie Ihre App
• 5.2.4: Machen Sie Ihre App öffentlich zugänglich
• 5.2.4.1: Verwendung eines Services zum Veröffentlichen Ihrer App
• 5.2.4.2: Interaktives Lernprogramm - Ihre App öffentlich zugänglich machen
• 5.2.5: Skalieren Sie Ihre App
• 5.2.5.1: Mehrere Instanzen Ihrer App ausführen
• 5.2.5.2: Interaktives Lernprogramm - Skalieren Ihrer App
• 5.2.6: Aktualisieren Sie Ihre App
• 5.2.6.1: Durchführen eines Rolling-Updates
• 5.2.6.2: Interaktives Lernprogramm - Aktualisieren Ihrer App
• 6: Referenzen
• 6.1: Standardisiertes Glossar
• 6.2: Kubernetes Probleme und Sicherheit
• 6.3: Verwendung der Kubernetes-API
• 6.4: API Zugriff
• 6.5: API Referenzinformationen
• 6.6: Föderation API
• 6.7: Setup-Tools Referenzinformationen
• 6.8: Befehlszeilen-Werkzeug Referenzinformationen
• 6.9: kubectl CLI
• 6.9.1: kubectl Spickzettel
• 6.10: Tools
• 7: Zur Kubernetes-Dokumentation beitragen
• 7.1: Lokalisierung der Kubernetes Dokumentation
• 7.2: Bei SIG Docs mitmachen
• 7.2.1: Rollen und Verantwortlichkeiten
• 7.2.2: PR Wranglers
• 8:
• 9: Suchergebnisse

1 - Kubernetes Dokumentation

1.1 - Unterstützte Versionen der Kubernetes-Dokumentation

Diese Website enthält Dokumentation für die aktuelle Version von Kubernetes und die vier vorherigen Versionen von Kubernetes.

2 - Setup

Diese Sektion umfasst verschiedene Optionen zum Einrichten und Betrieb von Kubernetes.

Verschiedene Kubernetes Lösungen haben verschiedene Anforderungen: Einfache Wartung, Sicherheit, Kontrolle, verfügbare Resourcen und erforderliches Fachwissen zum Betrieb und zur Verwaltung. Das folgende Diagramm zeigt die möglichen Abstraktionen eines Kubernetes-Clusters und ob eine Abstraktion selbst verwaltet oder von einem Anbieter verwaltet wird.

Sie können einen Kubernetes-Cluster auf einer lokalen Maschine, Cloud, On-Prem Datacenter bereitstellen; oder wählen Sie einen verwalteten Kubernetes-Cluster. Sie können auch eine individuelle Lösung über eine grosse Auswahl an Cloud Anbietern oder Bare-Metal-Umgebungen nutzen.

Noch einfacher können Sie einen Kubernetes-Cluster in einer Lern- und Produktionsumgebung erstellen.

Lernumgebung

Benutzen Sie eine Docker-basierende Lösung, wenn Sie Kubernetes erlernen wollen: Von der Kubernetes-Community unterstützte Werkzeuge oder Werkzeuge in einem Ökosystem zum Einrichten eines Kubernetes-Clusters auf einer lokalen Maschine.

Produktionsumgebung

Überlegen Sie sich bei der Bewertung einer Lösung für eine Produktionsumgebung, welche Aspekte des Betriebs eines Kubernetes-Clusters (oder von abstractions) Sie selbst verwalten oder an einen Anbieter auslagern möchten.

Einige mögliche Abstraktionen von Kubernetes-Clustern sind applications, data plane, control plane, cluster infrastructure und cluster operations.

Das folgende Diagramm zeigt die möglichen Abstraktionen eines Kubernetes-Clusters und ob eine Abstraktion selbst verwaltet oder von einem Anbieter verwaltet wird.

Lösungen für Produktionsumgebungen

Die folgende Tabelle für Produktionsumgebungs-Lösungen listet Anbieter und deren Lösungen auf.

2.1 - Kubernetes herunterladen

2.1.1 - Release erstellen

Sie können entweder eine Version aus dem Quellcode erstellen oder eine bereits kompilierte Version herunterladen. Wenn Sie nicht vorhaben, Kubernetes selbst zu entwickeln, empfehlen wir die Verwendung eines vorkompilierten Builds der aktuellen Version, die Sie in den Versionshinweisen finden.

Der Kubernetes-Quellcode kann aus dem kubernetes/kubernetes repo der heruntergeladen werden.

Aus dem Quellcode kompilieren

Wenn Sie einfach ein Release aus dem Quellcode erstellen, müssen Sie keine vollständige Golang-Umgebung einrichten, da alle Aktionen in einem Docker-Container stattfinden.

Das Kompilieren einer Version ist einfach:

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

Mehr Informationen zum Release-Prozess finden Sie im kubernetes/kubernetes build Verzeichnis.

2.2 - Kubernetes lokal über Minikube betreiben

Minikube ist ein Tool, mit dem Kubernetes lokal einfach ausgeführt werden kann. Minikube führt einen Kubernetes-Cluster mit einem einzigen Node in einer VM auf Ihrem Laptop aus, damit Anwender Kubernetes ausprobieren oder täglich damit entwickeln können.

Minikube-Funktionen

• Minikube unterstützt Kubernetes-Funktionen wie:
  • DNS
  • NodePorts
  • ConfigMaps and Secrets
  • Dashboards
  • Container Laufzeiumgebungen: Docker, rkt, CRI-O und containerd
  • Unterstützung von CNI (Container Network Interface)
  • Ingress

Installation

Lesen Sie Minikube installieren für Informationen zur Installation von Minikubes.

Schnellstart

Folgend finden Sie eine kurze Demo zur Verwendung von Minikube. Wenn Sie den VM-Treiber ändern möchten, fügen Sie das entsprechende --vm-driver=xxx-Flag zu minikube start hinzu. Minikube unterstützt die folgenden Treiber:

• virtualbox
• vmwarefusion
• kvm2 (Treiber installation)
• kvm (Treiber installation)
• hyperkit (Treiber installation)
• xhyve (Treiber installation) (deprecated)
• hyperv (Treiber installation) Beachten Sie, dass die unten angegebene IP-Adresse dynamisch ist und sich ändern kann. Sie kann mit minikube ip abgerufen werden.
• none (Führt die Kubernetes-Komponenten auf dem Host und nicht in einer VM aus. Die Verwendung dieses Treibers erfordert Docker (Docker installieren) und eine Linux-Umgebung)

minikube start

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

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

deployment.apps/hello-minikube created

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

service/hello-minikube exposed

# Wir haben jetzt einen echoserver Pod gestartet, aber wir müssen warten,
# bis der Pod betriebsbereit ist, bevor wir über den exponierten Dienst auf ihn zugreifen können.
# Um zu überprüfen, ob der Pod läuft, können wir Folgendes verwenden:
kubectl get pod

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

# Wir können anhand des ContainerCreating-Status sehen, dass der Pod immer noch erstellt wird.
kubectl get pod

NAME                              READY     STATUS    RESTARTS   AGE
hello-minikube-3383150820-vctvh   1/1       Running   0          13s

# Wir können sehen, dass der Pod jetzt läuft und wir können ihn jetzt mit curl kontaktieren:
curl $(minikube service hello-minikube --url)

Hostname: hello-minikube-7c77b68cff-8wdzq

Pod Information:
	-no pod information available-

Server values:
	server_version=nginx: 1.13.3 - lua: 10008

Request Information:
	client_address=172.17.0.1
	method=GET
	real path=/
	query=
	request_version=1.1
	request_scheme=http
	request_uri=http://192.168.99.100:8080/

Request Headers:
	accept=*/*
	host=192.168.99.100:30674
	user-agent=curl/7.47.0

Request Body:
	-no body in request-

kubectl delete services hello-minikube

service "hello-minikube" deleted

kubectl delete deployment hello-minikube

deployment.extensions "hello-minikube" deleted

minikube stop

Stopping local Kubernetes cluster...
Stopping "minikube"...

Alternative Containerlaufzeitumgebungen

containerd

Um containerd als Containerlaufzeitumgebung zu verwenden, führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Oder verwenden Sie die erweiterte Version:

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

CRI-O

Um CRI-O als Containerlaufzeitumgebung zu verwenden, führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Oder verwenden Sie die erweiterte Version:

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

rkt container engine

Um rkt als Containerlaufzeitumgebung zu verwenden, führen Sie den folgenden Befehl aus:

minikube start \
    --network-plugin=cni \
    --enable-default-cni \
    --container-runtime=rkt

Hierbei wird ein alternatives Minikube-ISO-Image verwendet, das sowohl rkt als auch Docker enthält, und CNI-Netzwerke ermöglichen.

Treiber Plugins

Weitere Informationen zu unterstützten Treibern und zur Installation von Plugins finden Sie bei Bedarf unter TREIBER.

Lokale Images durch erneute Verwendung des Docker-Daemon ausführen

Wenn Sie eine einzige Kubernetes VM verwenden, ist es sehr praktisch, den integrierten Docker-Daemon von Minikube wiederzuverwenden; Dies bedeutet, dass Sie auf Ihrem lokalen Computer keine Docker-Registy erstellen und das Image in die Registry importieren müssen - Sie können einfach innerhalb desselben Docker-Daemons wie Minikube arbeiten, was lokale Experimente beschleunigt. Stellen Sie einfach sicher, dass Sie Ihr Docker-Image mit einem anderen Element als 'latest' versehen, und verwenden Sie dieses Tag, wenn Sie das Image laden. Andernfalls, wenn Sie keine Version Ihres Images angeben, wird es als :latest angenommen, mit der Pull-Image-Richtlinie von Always entsprechend, was schließlich zu ErrImagePull führen kann, da Sie möglicherweise noch keine Versionen Ihres Docker-Images in der Standard-Docker-Registry (normalerweise DockerHub) haben.

Um mit dem Docker-Daemon auf Ihrem Mac/Linux-Computer arbeiten zu können, verwenden Sie den docker-env-Befehl in Ihrer Shell:

eval $(minikube docker-env)

Sie sollten nun Docker in der Befehlszeile Ihres Mac/Linux-Computers verwenden können, um mit dem Docker-Daemon in der Minikube-VM zu sprechen:

docker ps

In Centos 7 meldets Docker möglicherweise den folgenden Fehler:

Could not read CA certificate "/etc/docker/ca.pem": open /etc/docker/ca.pem: no such file or directory

Das Update besteht darin, /etc/sysconfig/docker zu aktualisieren, um sicherzustellen, dass die Umgebungsänderungen von Minikube beachtet werden:

< DOCKER_CERT_PATH=/etc/docker
---
> if [ -z "${DOCKER_CERT_PATH}" ]; then
>   DOCKER_CERT_PATH=/etc/docker
> fi

Denken Sie daran, imagePullPolicy: Always auszuschalten. Andernfalls verwendet Kubernetes keine lokal erstellten Images.

Cluster verwalten

Cluster starten

Mit dem Befehl minikube start können Sie Ihr Cluster starten. Dieser Befehl erstellt und konfiguriert eine virtuelle Maschine, auf der ein Kubernetes-Cluster mit einem Knoten ausgeführt wird. Ebenfalls konfiguriert dieser Befehl auch Ihre kubectl Installation zur Kommunikation mit diesem Cluster.

Wenn Sie sich hinter einem Web-Proxy befinden, müssen Sie diese Informationen mit dem Befehl minikube start übergeben:

https_proxy=<mein_proxy> minikube start --docker-env http_proxy=<mein_proxy> --docker-env https_proxy=<mein_proxy> --docker-env no_proxy=192.168.99.0/24

Leider wird nur das Setzen der Umgebungsvariablen nicht funktionieren.

Minikube erstellt auch einen "Minikube"-Kontext und setzt ihn in kubectl auf den Standardwert. Um später wieder zu diesem Kontext zurückzukehren, führen Sie den folgenden Befehl aus: kubectl config use-context minikube.

Angabe der Kubernetes-Version

Sie können die bestimmte Version von Kubernetes für Minikube angeben, indem Sie die Zeichenfolge --kubernetes-version an den Befehl minikube start anhängen. Zum Verwenden der Version v1.7.3 führen Sie beispielsweise Folgendes aus:

minikube start --kubernetes-version v1.7.3

Kubernetes konfigurieren

Minikube verfügt über eine "Konfigurator"-Funktion, mit der Anwender die Kubernetes-Komponenten mit beliebigen Werten konfigurieren können. Um diese Funktion zu verwenden, setzen Sie das --extra-config-Flag an den minikube start Befehl.

Dieses Flag wird wiederholt, sodass Sie es mehrere Male mit verschiedenen Werten übergeben können, um mehrere Optionen festzulegen.

Dieses Flag nimmt eine Zeichenkette der Form component.key=value an, wobei component eine der Zeichenketten aus der unteren Liste ist, key ein Wert in der Konfigurationsstruktur ist und value der einzustellende Wert ist.

Gültige Schlüssel finden Sie in der Dokumentation der Kubernetes componentconfigs für jede Komponente. Nachstehend die Dokumentation für jede unterstützte Konfiguration:

• kubelet
• apiserver
• proxy
• controller-manager
• etcd
• scheduler

Beispiele

Um die MaxPods-Einstellung im Kubelet auf 5 zu ändern, übergeben Sie dieses Flag: --extra-config=kubelet.MaxPods=5.

Diese Funktion unterstützt auch verschachtelte Strukturen. Um die LeaderElection.LeaderElect Einstellung zu true zu ändern, übergeben Sie im Scheduler dieses Flag: --extra-config=scheduler.LeaderElection.LeaderElect=true.

Um den AuthorizationMode auf dem apiserver zu RBAC zu ändern, verwenden Sie: --extra-config=apiserver.authorization-mode=RBAC.

Einen Cluster stoppen

Mit dem Befehl minikube stop können Sie Ihr Cluster anhalten. Mit diesem Befehl wird die Minikube Virtual Machine heruntergefahren, der Clusterstatus und die Clusterdaten bleiben jedoch erhalten. Durch erneutes Starten des Clusters wird der vorherige Status wiederhergestellt.

Cluster löschen

Der Befehl minikube delete kann zum Löschen Ihres Clusters verwendet werden. Mit diesem Befehl wird die Minikube Virtual Machine heruntergefahren und gelöscht. Keine Daten oder Zustände bleiben erhalten.

Mit einem Cluster interagieren

Kubectl

Der minikube start Befehl erstellt einen kubectl Kontext genannt "minikube". Dieser Kontext enthält die Konfiguration für die Kommunikation mit Ihrem Minikube-Cluster.

Minikube setzt diesen Kontext automatisch auf den Standardwert, aber wenn Sie in Zukunft wieder darauf zurückgreifen müssen, führen Sie den folgenden Befehl aus:

kubectl config use-context minikube,

Oder übergeben Sie den Kontext bei jedem Befehl wie folgt: kubectl get pods --context=minikube.

Dashboard

Um Zugriff auf das Kubernetes Dashboard zu erhalten, führen Sie diesen Befehl in einer Shell aus, nachdem Sie Minikube gestartet haben, um die Adresse abzurufen:

minikube dashboard

Services

Um auf einen Service zuzugreifen, der über einen NodePort verfügbar gemacht wird, führen Sie diesen Befehl in einer Shell aus, nachdem Sie Minikube gestartet haben, um die Adresse abzurufen:

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

Netzwerk

Die Minikube-VM wird über eine Host-Only-IP-Adresse, die mit dem Befehl minikube ip abgerufen werden kann, für das Hostsystem verfügbar gemacht. Auf alle Dienste des Typs NodePort kann über diese IP-Adresse und den NodePort zugegriffen werden.

Um den NodePort für Ihren Dienst zu ermitteln, können Sie einen kubectl-Befehl wie folgt verwenden:

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

Dauerhafte Volumen

Minikube unterstützt PersistentVolumes des Typs hostPath. Diese dauerhaften Volumen werden einem Verzeichnis in der Minikube-VM zugeordnet.

Die Minikube-VM wird in ein temporäres Dateisystem hochgefahren, sodass die meisten Verzeichnisse nicht nach Neustarts beibehalten werden (minikube stop). Minikube ist jedoch so konfiguriert, dass Dateien beibehalten werden, die in den folgenden Host-Verzeichnissen gespeichert sind:

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

Hier ist ein Beispiel einer PersistentVolume-Konfiguration, um Daten im Verzeichnis / data beizubehalten:

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

Hostordnerfreigabe

Einige Treiber werden einen Hostordner in der VM bereitstellen, sodass Sie Dateien problemlos zwischen VM und Host freigeben können. Diese sind momentan nicht konfigurierbar und unterscheiden sich für den Treiber und das Betriebssystem, das Sie verwenden.

Private Containerregistries

Um auf eine private Container Registry zuzugreifen, führen Sie die Schritte auf dieser Seite aus.

Wir empfehlen die Verwendung von ImagePullSecrets, wenn Sie jedoch den Zugriff auf die Minikube-VM konfigurieren möchten, können Sie die Datei .dockercfg im Verzeichnis/home/docker oder die Datei config.json im Verzeichnis/home/docker/.docker ablegen.

Add-ons

Damit Minikube benutzerdefinierte Addons ordnungsgemäß starten oder neu starten kann, platzieren Sie die Addons, die mit Minikube gestartet werden sollen, im Verzeichnis ~ /.minikube/addons. Addons in diesem Ordner werden in die Minikube-VM verschoben und jedes Mal gestartet, wenn Minikube gestartet oder neu gestartet wird.

Minikube mit einem HTTP-Proxy verwenden

Minikube erstellt eine virtuelle Maschine, die Kubernetes und einen Docker-Dämon enthält. Wenn Kubernetes versucht, Container mithilfe von Docker zu planen, erfordert der Docker-Daemon möglicherweise einen externen Netzwerkzugriff, um Container abzurufen.

Wenn Sie sich hinter einem HTTP-Proxy befinden, müssen Sie möglicherweise die Proxy-Einstellungen für Docker angeben. Übergeben Sie dazu die erforderlichen Umgebungsvariablen während des minikube start als Flags.

Zum Beispiel:

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

Wenn die Adresse Ihrer virtuellen Maschine 192.168.99.100 lautet, besteht die Möglichkeit, dass Ihre Proxy-Einstellungen verhindern, dass kubectl sie direkt erreicht. Um die Proxy-Konfiguration für diese IP-Adresse zu umgehen, sollten Sie Ihre no_proxy-Einstellungen ändern. Sie können dies mit dem folgenden Befehl tun:

export no_proxy=$no_proxy,$(minikube ip)

Bekannte Probleme

• Funktionen, die einen Cloud-Provider erfordern, funktionieren in Minikube nicht. Diese schließen ein:
  • LoadBalancer
• Features, die mehrere Knoten erfordern. Diese schließen ein:
  • Erweiterte Planungsrichtlinien

Design

Minikube verwendet libmachine zur Bereitstellung von VMs, und kubeadm um einen Kubernetes-Cluster in Betrieb zu nehmen.

Weitere Informationen zu Minikube finden Sie im Vorschlag.

Zusätzliche Links

• Ziele und Nichtziele: Die Ziele und Nichtziele des Minikube-Projekts finden Sie in unserer Roadmap.
• Entwicklungshandbuch: Lesen Sie CONTRIBUTING.md für einen Überblick über das Senden von Pull-Requests.
• Minikube bauen: Anweisungen zum Erstellen/Testen von Minikube aus dem Quellcode finden Sie im build Handbuch.
• Neue Abhängigkeit hinzufügen: Anweisungen zum Hinzufügen einer neuen Abhängigkeit zu Minikube finden Sie in der Anleitung zum Hinzufügen von Abhängigkeiten.
• Neues Addon hinzufügen: Anweisungen zum Hinzufügen eines neuen Addons für Minikube finden Sie im Anleitung zum Hinzufügen eines Addons.
• MicroK8s: Linux-Benutzer, die die Ausführung einer virtuellen Maschine vermeiden möchten, sollten MicroK8s als Alternative in Betracht ziehen.

Community

Beiträge, Fragen und Kommentare werden begrüßt und ermutigt! Minikube-Entwickler finden Sie in Slack im #minikube Kanal (Erhalten Sie hier eine Einladung). Wir haben ausserdem die kubernetes-dev Google Groups-Mailingliste. Wenn Sie in der Liste posten, fügen Sie Ihrem Betreff bitte "minikube:" voran.

3 - Konzepte

Im Abschnitt Konzepte erfahren Sie mehr über die Bestandteile des Kubernetes-Systems und die Abstraktionen, die Kubernetes zur Verwaltung Ihres Clusters zur Verfügung stellt. Sie erhalten zudem ein tieferes Verständnis der Funktionsweise von Kubernetes.

3.1 - Überblick

3.1.1 - Was ist Kubernetes?

Diese Seite ist eine Übersicht über Kubernetes.

Kubernetes ist eine portable, erweiterbare Open-Source-Plattform zur Verwaltung von containerisierten Arbeitslasten und Services, die sowohl die deklarative Konfiguration als auch die Automatisierung erleichtert. Es hat ein großes, schnell wachsendes Ökosystem. Kubernetes Dienstleistungen, Support und Tools sind weit verbreitet.

Google hat das Kubernetes-Projekt 2014 als Open-Source-Projekt zur Verfügung gestellt. Kubernetes baut auf anderthalb Jahrzehnten Erfahrung auf, die Google mit der Ausführung von Produktions-Workloads in großem Maßstab hat, kombiniert mit den besten Ideen und Praktiken der Community.

Warum brauche ich Kubernetes und was kann ich damit tun?

Kubernetes hat eine Reihe von Funktionen. Es kann gesehen werden als:

• eine Containerplattform
• eine Microservices-Plattform
• eine portable Cloud-Plattform und vieles mehr.

Kubernetes bietet eine containerzentrierte Managementumgebung. Es koordiniert die Computer-, Netzwerk- und Speicherinfrastruktur im Namen der Benutzer-Workloads. Dies bietet einen Großteil der Einfachheit von Platform as a Service (PaaS) mit der Flexibilität von Infrastructure as a Service (IaaS) und ermöglicht die Portabilität zwischen Infrastrukturanbietern.

Wie ist Kubernetes eine Plattform?

Auch wenn Kubernetes eine Menge Funktionalität bietet, gibt es immer wieder neue Szenarien, die von neuen Funktionen profitieren würden. Anwendungsspezifische Workflows können optimiert werden, um die Entwicklungsgeschwindigkeit zu beschleunigen. Eine zunächst akzeptable Ad-hoc-Orchestrierung erfordert oft eine robuste Automatisierung in großem Maßstab. Aus diesem Grund wurde Kubernetes auch als Plattform für den Aufbau eines Ökosystems von Komponenten und Tools konzipiert, um die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Anwendungen zu erleichtern.

Labels ermöglichen es den Benutzern, ihre Ressourcen nach Belieben zu organisieren. Anmerkungen ermöglichen es Benutzern, Ressourcen mit benutzerdefinierten Informationen zu versehen, um ihre Arbeitsabläufe zu vereinfachen und eine einfache Möglichkeit für Managementtools zu bieten, den Status von Kontrollpunkten zu ermitteln.

Darüber hinaus basiert die Kubernetes-Steuerungsebene auf den gleichen APIs, die Entwicklern und Anwendern zur Verfügung stehen. Benutzer können ihre eigenen Controller, wie z.B. Scheduler, mit ihren eigenen APIs schreiben, die von einem universellen Kommandozeilen-Tool angesprochen werden können.

Dieses Design hat es einer Reihe anderer Systeme ermöglicht, auf Kubernetes aufzubauen.

Was Kubernetes nicht ist

Kubernetes ist kein traditionelles, allumfassendes PaaS (Plattform als ein Service) System. Da Kubernetes nicht auf Hardware-, sondern auf Containerebene arbeitet, bietet es einige allgemein anwendbare Funktionen, die PaaS-Angeboten gemeinsam sind, wie Bereitstellung, Skalierung, Lastausgleich, Protokollierung und Überwachung. Kubernetes ist jedoch nicht monolithisch, und diese Standardlösungen sind optional und modular erweiterbar. Kubernetes liefert die Bausteine für den Aufbau von Entwicklerplattformen, bewahrt aber die Wahlmöglichkeiten und Flexibilität der Benutzer, wo es wichtig ist.

Kubernetes:

• Schränkt nicht die Art der unterstützten Anwendungen ein. Kubernetes zielt darauf ab, eine extrem große Vielfalt von Workloads zu unterstützen, einschließlich stateless, stateful und datenverarbeitender Workloads. Wenn eine Anwendung in einem Container ausgeführt werden kann, sollte sie auf Kubernetes hervorragend laufen.
• Verteilt keinen Quellcode und entwickelt Ihre Anwendung nicht. Kontinuierliche Integrations-, Liefer- und Bereitstellungs-Workflows (CI/CD) werden durch Unternehmenskulturen und -präferenzen sowie technische Anforderungen bestimmt.
• Bietet keine Dienste auf Anwendungsebene, wie Middleware (z.B. Nachrichtenbusse), Datenverarbeitungs-Frameworks (z.B. Spark), Datenbanken (z.B. mysql), Caches oder Cluster-Speichersysteme (z.B. Ceph) als eingebaute Dienste. Solche Komponenten können auf Kubernetes laufen und/oder von Anwendungen, die auf Kubernetes laufen, über portable Mechanismen wie den Open Service Broker angesprochen werden.
• Bietet keine Konfigurationssprache bzw. kein Konfigurationssystem (z.B. jsonnet). Es bietet eine deklarative API, die von beliebigen Formen deklarativer Spezifikationen angesprochen werden kann.
• Bietet keine umfassenden Systeme zur Maschinenkonfiguration, Wartung, Verwaltung oder Selbstheilung.

Außerdem ist Kubernetes nicht nur ein Orchestrierungssystem. Fakt ist, dass es die Notwendigkeit einer Orchestrierung überflüssig macht. Die technische Definition von Orchestrierung ist die Ausführung eines definierten Workflows: zuerst A, dann B, dann C. Im Gegensatz dazu besteht Kubernetes aus einer Reihe von unabhängigen, komponierbaren Steuerungsprozessen, die den aktuellen Zustand kontinuierlich in Richtung des bereitgestellten Soll-Zustandes vorantreiben. Es sollte keine Rolle spielen, wie Sie von A nach C kommen. Eine zentrale Steuerung ist ebenfalls nicht erforderlich. Das Ergebnis ist ein System, das einfacher zu bedienen und leistungsfähiger, robuster, widerstandsfähiger und erweiterbar ist.

Warum Container?

Sie suchen nach Gründen, warum Sie Container verwenden sollten?

Der Altbekannte Weg zur Bereitstellung von Anwendungen war die Installation der Anwendungen auf einem Host mit dem Betriebssystempaketmanager. Dies hatte den Nachteil, dass die ausführbaren Dateien, Konfigurationen, Bibliotheken und Lebenszyklen der Anwendungen untereinander und mit dem Host-Betriebssystem verwoben waren. Man könnte unveränderliche Virtual-Machine-Images erzeugen, um vorhersehbare Rollouts und Rollbacks zu erreichen, aber VMs sind schwergewichtig und nicht portierbar.

Der Neue Weg besteht darin, Container auf Betriebssystemebene und nicht auf Hardware-Virtualisierung bereitzustellen. Diese Container sind voneinander und vom Host isoliert: Sie haben ihre eigenen Dateisysteme, sie können die Prozesse des anderen nicht sehen, und ihr Ressourcenverbrauch kann begrenzt werden. Sie sind einfacher zu erstellen als VMs, und da sie von der zugrunde liegenden Infrastruktur und dem Host-Dateisystem entkoppelt sind, sind sie über Clouds und Betriebssystem-Distributionen hinweg portabel.

Da Container klein und schnell sind, kann in jedes Containerimage eine Anwendung gepackt werden. Diese 1:1-Beziehung zwischen Anwendung und Image ermöglicht es, die Vorteile von Containern voll auszuschöpfen. Mit Containern können unveränderliche Container-Images eher zur Build-/Release-Zeit als zur Deployment-Zeit erstellt werden, da jede Anwendung nicht mit dem Rest des Anwendungsstacks komponiert werden muss und auch nicht mit der Produktionsinfrastrukturumgebung verbunden ist. Die Generierung von Container-Images zum Zeitpunkt der Erstellung bzw. Freigabe ermöglicht es, eine konsistente Umgebung von der Entwicklung bis zur Produktion zu gewährleisten. Ebenso sind Container wesentlich transparenter als VMs, was die Überwachung und Verwaltung erleichtert. Dies gilt insbesondere dann, wenn die Prozesslebenszyklen der Container von der Infrastruktur verwaltet werden und nicht von einem Prozess-Supervisor im Container versteckt werden. Schließlich, mit einer einzigen Anwendung pro Container, wird die Verwaltung der Container gleichbedeutend mit dem Management des Deployments der Anwendung.

Zusammenfassung der Container-Vorteile:

• Agile Anwendungserstellung und -bereitstellung: Einfachere und effizientere Erstellung von Container-Images im Vergleich zur Verwendung von VM-Images.
• Kontinuierliche Entwicklung, Integration und Bereitstellung: Bietet eine zuverlässige und häufige Erstellung und Bereitstellung von Container-Images mit schnellen und einfachen Rollbacks (aufgrund der Unveränderlichkeit des Images).
• Dev und Ops Trennung der Bedenken: Erstellen Sie Anwendungscontainer-Images nicht zum Deployment-, sondern zum Build-Releasezeitpunkt und entkoppeln Sie so Anwendungen von der Infrastruktur.
• Überwachbarkeit: Nicht nur Informationen und Metriken auf Betriebssystemebene werden angezeigt, sondern auch der Zustand der Anwendung und andere Signale.
• Umgebungskontinuität in Entwicklung, Test und Produktion: Läuft auf einem Laptop genauso wie in der Cloud.
• Cloud- und OS-Distribution-Portabilität: Läuft auf Ubuntu, RHEL, CoreOS, On-Prem, Google Kubernetes Engine und überall sonst.
• Anwendungsorientiertes Management: Erhöht den Abstraktionsgrad vom Ausführen eines Betriebssystems auf virtueller Hardware bis zum Ausführen einer Anwendung auf einem Betriebssystem unter Verwendung logischer Ressourcen.
• Locker gekoppelte, verteilte, elastische, freie Microservices: Anwendungen werden in kleinere, unabhängige Teile zerlegt und können dynamisch bereitgestellt und verwaltet werden -- nicht ein monolithischer Stack, der auf einer großen Single-Purpose-Maschine läuft.
• Ressourcenisolierung: Vorhersehbare Anwendungsleistung.
• Ressourcennutzung: Hohe Effizienz und Dichte.

Was bedeutet Kubernetes? K8s?

Der Name Kubernetes stammt aus dem Griechischen, bedeutet Steuermann oder Pilot, und ist der Ursprung von Gouverneur und cybernetic. K8s ist eine Abkürzung, die durch Ersetzen der 8 Buchstaben "ubernete" mit "8" abgeleitet wird.

Nächste Schritte

• Bereit loszulegen?
• Weitere Einzelheiten finden Sie in der Kubernetes Dokumentation.

3.1.2 - Kubernetes Komponenten

In diesem Dokument werden die verschiedenen binären Komponenten beschrieben, die zur Bereitstellung eines funktionsfähigen Kubernetes-Clusters erforderlich sind.

Master-Komponenten

Master-Komponenten stellen die Steuerungsebene des Clusters bereit. Master-Komponenten treffen globale Entscheidungen über den Cluster (z. B. Zeitplanung) und das Erkennen und Reagieren auf Clusterereignisse (Starten eines neuen Pods, wenn das replicas-Feld eines Replikationscontrollers nicht zufriedenstellend ist).

Master-Komponenten können auf jedem Computer im Cluster ausgeführt werden. Der Einfachheit halber starten Setup-Skripts normalerweise alle Master-Komponenten auf demselben Computer, und es werden keine Benutzercontainer auf diesem Computer ausgeführt. Lesen Sie Cluster mit hoher Verfügbarkeit erstellen für ein Beispiel für ein Multi-Master-VM-Setup.

kube-apiserver

Komponente auf der Control Plane, die die Kubernetes-API verfügbar macht. Es ist das Frontend für die Kubernetes-Steuerebene.

Es ist für die horizontale Skalierung konzipiert, d.h. es skaliert durch die Bereitstellung von mehr Instanzen. Mehr informationen finden Sie unter Cluster mit hoher Verfügbarkeit erstellen.

etcd

Konsistenter und hochverfügbarer Key-Value Speicher, der als Backupspeicher von Kubernetes für alle Clusterdaten verwendet wird.

Halten Sie immer einen Sicherungsplan für etcds Daten für Ihren Kubernetes-Cluster bereit. Ausführliche Informationen zu etcd finden Sie in der etcd Dokumentation.

kube-scheduler

Komponente auf der Control Plane, die neu erstellte Pods überwacht, denen kein Knoten zugewiesen ist. Sie wählt den Knoten aus, auf dem sie ausgeführt werden sollen.

Zu den Faktoren, die bei Planungsentscheidungen berücksichtigt werden, zählen individuelle und kollektive Ressourcenanforderungen, Hardware- / Software- / Richtlinieneinschränkungen, Affinitäts- und Anti-Affinitätsspezifikationen, Datenlokalität, Interworkload-Interferenz und Deadlines.

kube-controller-manager

Komponente auf der Control Plane, auf der Controller ausgeführt werden.

Logisch gesehen ist jeder Controller ein separater Prozess, aber zur Vereinfachung der Komplexität werden sie alle zu einer einzigen Binärdatei zusammengefasst und in einem einzigen Prozess ausgeführt.

Diese Controller umfassen:

• Node Controller: Verantwortlich für das Erkennen und Reagieren, wenn Nodes ausfallen.
• Replication Controller: Verantwortlich für die Aufrechterhaltung der korrekten Anzahl von Pods für jedes Replikationscontrollerobjekt im System.
• Endpoints Controller: Füllt das Endpoints-Objekt aus (d.h. verbindet Services & Pods).
• Service Account & Token Controllers: Erstellt Standardkonten und API-Zugriffstoken für neue Namespaces.

cloud-controller-manager

cloud-controller-manager führt Controller aus, die mit den entsprechenden Cloud-Anbietern interagieren. Der cloud-controller-manager ist eine Alpha-Funktion, die in Kubernetes Version 1.6 eingeführt wurde.

cloud-controller-manager führt nur Cloud-Provider-spezifische Controller-Schleifen aus. Sie müssen diese Controller-Schleifen im Cube-Controller-Manager deaktivieren. Sie können die Controller-Schleifen deaktivieren, indem Sie beim Starten des kube-controller-manager das Flag --cloud-provider auf external setzen.

cloud-controller-manager erlaubt es dem Cloud-Anbieter Code und dem Kubernetes-Code, sich unabhängig voneinander zu entwickeln. In früheren Versionen war der Kerncode von Kubernetes für die Funktionalität von Cloud-Provider-spezifischem Code abhängig. In zukünftigen Versionen sollte der für Cloud-Anbieter spezifische Code vom Cloud-Anbieter selbst verwaltet und mit dem Cloud-Controller-Manager verknüpft werden, während Kubernetes ausgeführt wird.

Die folgenden Controller haben Abhängigkeiten von Cloud-Anbietern:

• Node Controller: Zum Überprüfen, ob ein Node in der Cloud beim Cloud-Anbieter gelöscht wurde, nachdem er nicht mehr reagiert
• Route Controller: Zum Einrichten von Routen in der zugrunde liegenden Cloud-Infrastruktur
• Service Controller: Zum Erstellen, Aktualisieren und Löschen von Lastverteilern von Cloud-Anbietern
• Volume Controller: Zum Erstellen, Verbinden und Bereitstellen von Volumes und zur Interaktion mit dem Cloud-Provider zum Orchestrieren von Volumes

Node-Komponenten

Node Komponenten werden auf jedem Knoten ausgeführt, halten laufende Pods aufrecht und stellen die Kubernetes-Laufzeitumgebung bereit.

kubelet

Ein Agent, der auf jedem Knoten im Cluster ausgeführt wird. Er stellt sicher, dass Container in einem Pod ausgeführt werden.

Das Kubelet verwendet eine Reihe von PodSpecs, die über verschiedene Mechanismen bereitgestellt werden, und stellt sicher, dass die in diesen PodSpecs beschriebenen Container ordnungsgemäß ausgeführt werden. Das kubelet verwaltet keine Container, die nicht von Kubernetes erstellt wurden.

kube-proxy

kube-proxy ermöglicht die Kubernetes Service-Abstraktion, indem die Netzwerkregeln auf dem Host beibehalten und die Verbindungsweiterleitung durchgeführt wird.

Container Runtime

Die Containerlaufzeit ist die Software, die für das Ausführen von Containern verantwortlich ist. Kubernetes unterstützt mehrere Laufzeiten: Docker, containerd, cri-o, rktlet und jede Implementierung des Kubernetes CRI (Container Runtime Interface).

Addons

Addons sind Pods und Dienste, die Clusterfunktionen implementieren. Die Pods können verwaltet werden durch Deployments, ReplicationControllers, und so wieter. Namespace-Addon-Objekte werden im Namespace kube-system erstellt.

Ausgewählte Addons werden unten beschrieben. Eine erweiterte Liste verfügbarer Addons finden Sie unter Addons.

DNS

Während die anderen Addons nicht unbedingt erforderlich sind, sollte cluster DNS in allen Kubernetes-Cluster vorhanden sein, da viele Beispiele davon abhängen.

Cluster-DNS ist neben anderen DNS-Servern in Ihrer Umgebung ein DNS-Server, der DNS-Einträge für Kubernetes-Dienste bereitstellt.

Von Kubernetes gestartete Container schließen diesen DNS-Server automatisch in ihre DNS-Suchen ein.

Web UI (Dashboard)

Dashboard ist eine allgemeine, webbasierte Benutzeroberfläche für Kubernetes-Cluster. Benutzer können damit Anwendungen, die im Cluster ausgeführt werden, sowie den Cluster selbst verwalten und Fehler beheben.

Container Resource Monitoring

Container Resource Monitoring zeichnet generische Zeitreihenmessdaten zu Containern in einer zentralen Datenbank auf und stellt eine Benutzeroberfläche zum Durchsuchen dieser Daten bereit.

Cluster-level Logging

Ein Cluster-level logging Mechanismus ist für das Speichern von Containerprotokollen in einem zentralen Protokollspeicher mit Such- / Browsing-Schnittstelle verantwortlich.

3.2 - Kubernetes Architektur

3.2.1 - Nodes

Ein Knoten (Node in Englisch) ist eine Arbeitsmaschine in Kubernetes. Ein Node kann je nach Cluster eine VM oder eine physische Maschine sein. Jeder Node enthält die für den Betrieb von Pods notwendigen Dienste und wird von den Master-Komponenten verwaltet. Die Dienste auf einem Node umfassen die Container Runtime, das Kubelet und den Kube-Proxy. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Kubernetes Node in der Architekturdesign-Dokumentation.

Node Status

Der Status eines Nodes enthält folgende Informationen:

• Adressen
• Zustand
• Kapazität
• Info

Jeder Abschnitt wird folgend detailliert beschrieben.

Adressen

Die Verwendung dieser Felder hängt von Ihrem Cloud-Anbieter oder der Bare-Metal-Konfiguration ab.

• HostName: Der vom Kernel des Nodes gemeldete Hostname. Kann mit dem kubelet-Parameter --hostname-override überschrieben werden.
• ExternalIP: In der Regel die IP-Adresse des Nodes, die extern geroutet werden kann (von außerhalb des Clusters verfügbar).
• InternalIP: In der Regel die IP-Adresse des Nodes, die nur innerhalb des Clusters routbar ist.

Zustand

Das conditions Feld beschreibt den Zustand, aller Running Nodes.

Der Zustand eines Nodes wird als JSON-Objekt dargestellt. Die folgende Antwort beschreibt beispielsweise einen fehlerfreien Node.

"conditions": [
  {
    "type": "Ready",
    "status": "True"
  }
]

Wenn der Status der Ready-Bedingung Unknown oder False länger als der pod-eviction-timeout bleibt, wird ein Parameter an den kube-controller-manager übergeben und alle Pods auf dem Node werden vom Node Controller gelöscht.

Die voreingestellte Zeit vor der Entfernung beträgt fünf Minuten. In einigen Fällen, in denen der Node nicht erreichbar ist, kann der Apiserver nicht mit dem Kubelet auf dem Node kommunizieren. Die Entscheidung, die Pods zu löschen, kann dem Kublet erst mitgeteilt werden, wenn die Kommunikation mit dem Apiserver wiederhergestellt ist. In der Zwischenzeit können Pods, deren Löschen geplant ist, weiterhin auf dem unzugänglichen Node laufen.

In Versionen von Kubernetes vor 1.5 würde der Node Controller das Löschen dieser unerreichbaren Pods vom Apiserver erzwingen. In Version 1.5 und höher erzwingt der Node Controller jedoch keine Pod Löschung, bis bestätigt wird, dass sie nicht mehr im Cluster ausgeführt werden. Pods die auf einem unzugänglichen Node laufen sind eventuell in einem einem Terminating oder Unkown Status. In Fällen, in denen Kubernetes nicht aus der zugrunde liegenden Infrastruktur schließen kann, ob ein Node einen Cluster dauerhaft verlassen hat, muss der Clusteradministrator den Node möglicherweise manuell löschen. Das Löschen des Kubernetes-Nodeobjekts bewirkt, dass alle auf dem Node ausgeführten Pod-Objekte gelöscht und deren Namen freigegeben werden.

In Version 1.12 wurde die Funktion TaintNodesByCondition als Beta-Version eingeführt, die es dem Node-Lebenszyklus-Controller ermöglicht, automatisch Markierungen (taints in Englisch) zu erstellen, die Bedingungen darstellen.

Ebenso ignoriert der Scheduler die Bedingungen, wenn er einen Node berücksichtigt; stattdessen betrachtet er die Markierungen (taints) des Nodes und die Toleranzen eines Pod.

Anwender können jetzt zwischen dem alten Scheduling-Modell und einem neuen, flexibleren Scheduling-Modell wählen.

Ein Pod, der keine Toleranzen aufweist, wird gemäß dem alten Modell geplant. Aber ein Pod, die die Taints eines bestimmten Node toleriert, kann auf diesem Node geplant werden.

Kapazität

Beschreibt die auf dem Node verfügbaren Ressourcen: CPU, Speicher und die maximale Anzahl der Pods, die auf dem Node ausgeführt werden können.

Info

Allgemeine Informationen zum Node, z. B. Kernelversion, Kubernetes-Version (kubelet- und kube-Proxy-Version), Docker-Version (falls verwendet), Betriebssystemname. Die Informationen werden von Kubelet vom Node gesammelt.

Management

Im Gegensatz zu Pods und Services, ein Node wird nicht von Kubernetes erstellt: Er wird extern von Cloud-Anbietern wie Google Compute Engine erstellt oder ist in Ihrem Pool physischer oder virtueller Maschinen vorhanden. Wenn Kubernetes also einen Node erstellt, wird ein Objekt erstellt, das den Node darstellt. Nach der Erstellung überprüft Kubernetes, ob der Node gültig ist oder nicht.

Wenn Sie beispielsweise versuchen, einen Node aus folgendem Inhalt zu erstellen:

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

Kubernetes erstellt intern ein Node-Objekt (die Darstellung) und validiert den Node durch Zustandsprüfung basierend auf dem Feld metadata.name. Wenn der Node gültig ist, d.h. wenn alle notwendigen Dienste ausgeführt werden, ist er berechtigt, einen Pod auszuführen. Andernfalls wird er für alle Clusteraktivitäten ignoriert, bis er gültig wird.

Aktuell gibt es drei Komponenten, die mit dem Kubernetes Node-Interface interagieren: Node Controller, Kubelet und Kubectl.

Node Controller

Der Node Controller ist eine Kubernetes-Master-Komponente, die verschiedene Aspekte von Nodes verwaltet.

Der Node Controller hat mehrere Rollen im Leben eines Nodes. Der erste ist die Zuordnung eines CIDR-Blocks zu dem Node, wenn er registriert ist (sofern die CIDR-Zuweisung aktiviert ist).

Die zweite ist, die interne Node-Liste des Node Controllers mit der Liste der verfügbaren Computer des Cloud-Anbieters auf dem neuesten Stand zu halten. Wenn ein Node in einer Cloud-Umgebung ausgeführt wird und sich in einem schlechten Zustand befindet, fragt der Node Controller den Cloud-Anbieter, ob die virtuelle Maschine für diesen Node noch verfügbar ist. Wenn nicht, löscht der Node Controller den Node aus seiner Node-Liste.

Der dritte ist die Überwachung des Zustands der Nodes. Der Node Controller ist dafür verantwortlich, die NodeReady-Bedingung von NodeStatus auf ConditionUnknown zu aktualisieren, wenn ein Node unerreichbar wird (der Node Controller empfängt aus irgendeinem Grund keine Herzschläge mehr, z.B. weil der Node heruntergefahren ist) und später alle Pods aus dem Node zu entfernen (und diese ordnungsgemäss zu beenden), wenn der Node weiterhin unzugänglich ist. (Die Standard-Timeouts sind 40s, um ConditionUnknown zu melden und 5 Minuten, um mit der Evakuierung der Pods zu beginnen).

Der Node Controller überprüft den Zustand jedes Nodes alle --node-monitor-period Sekunden.

In Versionen von Kubernetes vor 1.13 ist NodeStatus der Herzschlag des Nodes. Ab Kubernetes 1.13 wird das Node-Lease-Feature als Alpha-Feature eingeführt (Feature-Gate NodeLease, KEP-0009).

Wenn die Node Lease Funktion aktiviert ist, hat jeder Node ein zugeordnetes Lease-Objekt im kube-node-lease-Namespace, das vom Node regelmäßig erneuert wird. Sowohl NodeStatus als auch Node Lease werden als Herzschläge vom Node aus behandelt. Node Leases werden häufig erneuert, während NodeStatus nur dann vom Node zu Master gemeldet wird, wenn sich etwas ändert oder genügend Zeit vergangen ist (Standard ist 1 Minute, was länger ist als der Standard-Timeout von 40 Sekunden für unerreichbare Nodes). Da Node Leases viel lastärmer sind als NodeStatus, macht diese Funktion den Node Herzschlag sowohl in Bezug auf Skalierbarkeit als auch auf die Leistung deutlich effizienter.

In Kubernetes 1.4 haben wir die Logik der Node-Steuerung aktualisiert, um Fälle besser zu handhaben, in denen eine große Anzahl von Nodes Probleme hat, den Master zu erreichen (z.B. weil der Master Netzwerkprobleme hat). Ab 1.4 betrachtet der Node-Controller den Zustand aller Nodes im Cluster, wenn er eine Entscheidung über die Enterfung eines Pods trifft.

In den meisten Fällen begrenzt der Node-Controller die Entfernungsrate auf --node-eviction-rate (Standard 0,1) pro Sekunde, was bedeutet, dass er die Pods nicht von mehr als einem Node pro 10 Sekunden entfernt.

Das Entfernungsverhalten von Nodes ändert sich, wenn ein Node in einer bestimmten Verfügbarkeitszone ungesund wird. Der Node-Controller überprüft gleichzeitig, wie viel Prozent der Nodes in der Zone ungesund sind (NodeReady-Bedingung ist ConditionUnknown oder ConditionFalse). Wenn der Anteil der ungesunden Nodes mindestens --unhealthy-zone-threshold (Standard 0,55) beträgt, wird die Entfernungsrate reduziert:

Wenn der Cluster klein ist (d.h. weniger als oder gleich --large-cluster-size-threshold Node - Standard 50), werden die Entfernungen gestoppt. Andernfalls wird die Entfernungsrate auf --secondary-node-eviction-rate (Standard 0,01) pro Sekunde reduziert.

Der Grund, warum diese Richtlinien pro Verfügbarkeitszone implementiert werden, liegt darin, dass eine Verfügbarkeitszone vom Master unerreichbar werden könnte, während die anderen verbunden bleiben. Wenn Ihr Cluster nicht mehrere Verfügbarkeitszonen von Cloud-Anbietern umfasst, gibt es nur eine Verfügbarkeitszone (den gesamten Cluster).

Ein wichtiger Grund für die Verteilung Ihrer Nodes auf Verfügbarkeitszonen ist, dass die Arbeitsbelastung auf gesunde Zonen verlagert werden kann, wenn eine ganze Zone ausfällt. Wenn also alle Nodes in einer Zone ungesund sind, entfernt Node Controller mit der normalen --node-eviction-rate Geschwindigkeit. Der Ausnahmefall ist, wenn alle Zonen völlig ungesund sind (d.h. es gibt keine gesunden Node im Cluster). In diesem Fall geht der Node-Controller davon aus, dass es ein Problem mit der Master-Konnektivität gibt und stoppt alle Entfernungen, bis die Verbindung wiederhergestellt ist.

Ab Kubernetes 1.6 ist der Node-Controller auch für die Entfernung von Pods zuständig, die auf Nodes mit NoExecute-Taints laufen, wenn die Pods die Markierungen nicht tolerieren. Zusätzlich ist der NodeController als Alpha-Funktion, die standardmäßig deaktiviert ist, dafür verantwortlich, Taints hinzuzufügen, die Node Probleme, wie Node unreachable oder not ready entsprechen. Siehe diese Dokumentation für Details über NoExecute Taints und die Alpha-Funktion.

Ab Version 1.8 kann der Node-Controller für die Erzeugung von Taints, die Node Bedingungen darstellen, verantwortlich gemacht werden. Dies ist eine Alpha-Funktion der Version 1.8.

Selbstregistrierung von Nodes

Wenn das Kubelet-Flag --register-node aktiv ist (Standard), versucht das Kubelet, sich beim API-Server zu registrieren. Dies ist das bevorzugte Muster, das von den meisten Distributionen verwendet wird.

Zur Selbstregistrierung wird das kubelet mit den folgenden Optionen gestartet:

• --kubeconfig - Pfad zu Anmeldeinformationen, um sich beim Apiserver zu authentifizieren.
• --cloud-provider - Wie man sich mit einem Cloud-Anbieter unterhält, um Metadaten über sich selbst zu lesen.
• --register-node - Automatisch beim API-Server registrieren.
• --register-with-taints - Registrieren Sie den Node mit der angegebenen Taints-Liste (Kommagetrennt <key>=<value>:<effect>). No-op wenn register-node false ist.
• --node-ip - IP-Adresse des Nodes.
• --node-labels - Labels, die bei der Registrierung des Nodes im Cluster hinzugefügt werden sollen (Beachten Sie die Richlinien des NodeRestriction admission plugin in 1.13+).
• --node-status-update-frequency - Gibt an, wie oft kubelet den Nodestatus an den Master übermittelt.

Wenn der Node authorization mode und NodeRestriction admission plugin aktiviert sind, dürfen kubelets nur ihre eigene Node-Ressource erstellen / ändern.

Manuelle Nodeverwaltung

Ein Cluster-Administrator kann Nodeobjekte erstellen und ändern.

Wenn der Administrator Nodeobjekte manuell erstellen möchte, setzen Sie das kubelet Flag --register-node=false.

Der Administrator kann Node-Ressourcen ändern (unabhängig von der Einstellung von --register-node). Zu den Änderungen gehören das Setzen von Labels und das Markieren des Nodes.

Labels auf Nodes können in Verbindung mit node selectors auf Pods verwendet werden, um die Planung zu steuern, z.B. um einen Pod so zu beschränken, dass er nur auf einer Teilmenge der Nodes ausgeführt werden darf.

Das Markieren eines Nodes als nicht geplant, verhindert, dass neue Pods für diesen Node geplant werden. Dies hat jedoch keine Auswirkungen auf vorhandene Pods auf dem Node. Dies ist nützlich als vorbereitender Schritt vor einem Neustart eines Nodes usw. Um beispielsweise einen Node als nicht geplant zu markieren, führen Sie den folgenden Befehl aus:

kubectl cordon $NODENAME

Node Kapazität

Die Kapazität des Nodes (Anzahl der CPU und Speichermenge) ist Teil des Nodeobjekts. Normalerweise registrieren sich Nodes selbst und melden ihre Kapazität beim Erstellen des Nodeobjekts. Sofern Sie Manuelle Nodeverwaltung betreiben, müssen Sie die Node Kapazität setzen, wenn Sie einen Node hinzufügen.

Der Kubernetes-Scheduler stellt sicher, dass für alle Pods auf einem Nodes genügend Ressourcen vorhanden sind. Er prüft, dass die Summe der Requests von Containern auf dem Node nicht größer ist als die Kapazität des Nodes. Er beinhaltet alle Container die vom kubelet gestarted worden, aber keine Container die direkt von der container runtime gestartet wurden, noch jegleiche Prozesse die ausserhalb von Containern laufen.

Wenn Sie Ressourcen explizit für Nicht-Pod-Prozesse reservieren möchten, folgen Sie diesem Lernprogramm um Ressourcen für Systemdaemons zu reservieren.

API-Objekt

Node ist eine Top-Level-Ressource in der Kubernetes-REST-API. Weitere Details zum API-Objekt finden Sie unter: Node API object.

3.2.2 - Control-Plane-Node Kommunikation

Dieses Dokument katalogisiert die Kommunikationspfade zwischen dem Control Plane (eigentlich dem Apiserver) und des Kubernetes-Clusters. Die Absicht besteht darin, Benutzern die Möglichkeit zu geben, ihre Installation so anzupassen, dass die Netzwerkkonfiguration so abgesichert wird, dass der Cluster in einem nicht vertrauenswürdigen Netzwerk (oder mit vollständig öffentlichen IP-Adressen eines Cloud-Providers) ausgeführt werden kann.

Cluster zum Control Plane

Alle Kommunikationspfade vom Cluster zum Control Plane enden beim Apiserver (keine der anderen Control-Plane-Komponenten ist dafür ausgelegt, Remote-Services verfügbar zu machen). In einem typischen Setup ist der Apiserver so konfiguriert, dass er Remote-Verbindungen an einem sicheren HTTPS-Port (443) mit einer oder mehreren Formen der Clientauthentifizierung überwacht. Eine oder mehrere Formen von Autorisierung sollte aktiviert sein, insbesondere wenn anonyme Anfragen oder Service Account Tokens aktiviert sind.

Knoten sollten mit dem öffentlichen Stammzertifikat für den Cluster konfiguriert werden, sodass sie eine sichere Verbindung zum Apiserver mit gültigen Client-Anmeldeinformationen herstellen können. Beispielsweise bei einer gewöhnlichen GKE-Konfiguration enstprechen die dem kubelet zur Verfügung gestellten Client-Anmeldeinformationen eines Client-Zertifikats. Lesen Sie über kubelet TLS bootstrapping zur automatisierten Bereitstellung von kubelet-Client-Zertifikaten.

Pods, die eine Verbindung zum Apiserver herstellen möchten, können dies auf sichere Weise tun, indem sie ein Dienstkonto verwenden, sodass Kubernetes das öffentliche Stammzertifikat und ein gültiges Trägertoken automatisch in den Pod einfügt, wenn er instanziiert wird. Der kubernetes-Dienst (in allen Namespaces) ist mit einer virtuellen IP-Adresse konfiguriert, die (über den Kube-Proxy) an den HTTPS-Endpunkt auf dem Apiserver umgeleitet wird.

Die Control-Plane-Komponenten kommunizieren auch über den sicheren Port mit dem Cluster-Apiserver.

Der Standardbetriebsmodus für Verbindungen vom Cluster (Knoten und Pods, die auf den Knoten ausgeführt werden) zum Control Plane ist daher standardmäßig gesichert und kann über nicht vertrauenswürdige und/oder öffentliche Netzwerke laufen.

Control Plane zum Cluster

Es gibt zwei primäre Kommunikationspfade vom Control Plane (Apiserver) zum Cluster. Der Erste ist vom Apiserver hin zum Kubelet-Prozess, der auf jedem Knoten im Cluster ausgeführt wird. Der Zweite ist vom Apiserver zu einem beliebigen Knoten, Pod oder Dienst über die Proxy-Funktionalität des Apiservers.

Apiserver zum kubelet

Die Verbindungen vom Apiserver zum Kubelet werden verwendet für:

• Das Abrufen von Protokollen für Pods.
• Das Verbinden (durch kubectl) mit laufenden Pods.
• Die Bereitstellung der Portweiterleitungsfunktion des kubelet.

Diese Verbindungen enden am HTTPS-Endpunkt des kubelet. Standardmäßig überprüft der Apiserver das Serverzertifikat des Kubelets nicht, was die Verbindung angreifbar für Man-in-the-Middle-Angriffe macht. Die Kommunikation ist daher unsicher, wenn die Verbindungen über nicht vertrauenswürdige und/oder öffentliche Netzwerke laufen.

Um diese Verbindung zu überprüfen, verwenden Sie das Flag --kubelet-certificate-authority, um dem Apiserver ein Stammzertifikatbündel bereitzustellen, das zur Überprüfung des Server-Zertifikats des kubelets verwendet wird.

Wenn dies nicht möglich ist, verwenden Sie SSH tunneling zwischen dem Apiserver und dem kubelet, falls es erforderlich ist eine Verbindung über ein nicht vertrauenswürdiges oder öffentliches Netz zu vermeiden.

Außerdem sollte Kubelet Authentifizierung und/oder Autorisierung aktiviert sein, um die kubelet-API abzusichern.

Apiserver zu Knoten, Pods und Services

Die Verbindungen vom Apiserver zu einem Knoten, Pod oder Dienst verwenden standardmäßig einfache HTTP-Verbindungen und werden daher weder authentifiziert noch verschlüsselt. Sie können über eine sichere HTTPS-Verbindung ausgeführt werden, indem dem Node, dem Pod oder dem Servicenamen in der API-URL "https:" vorangestellt wird. Das vom HTTPS-Endpunkt bereitgestellte Zertifikat wird jedoch nicht überprüft, und es werden keine Clientanmeldeinformationen bereitgestellt. Die Verbindung wird zwar verschlüsselt, garantiert jedoch keine Integrität. Diese Verbindungen sind derzeit nicht sicher innerhalb von nicht vertrauenswürdigen und/oder öffentlichen Netzen.

SSH-Tunnel

Kubernetes unterstützt SSH-Tunnel zum Schutz der Control Plane -> Cluster Kommunikationspfade. In dieser Konfiguration initiiert der Apiserver einen SSH-Tunnel zu jedem Knoten im Cluster (Verbindung mit dem SSH-Server, der mit Port 22 läuft), und leitet den gesamten Datenverkehr für ein kubelet, einen Knoten, einen Pod oder einen Dienst durch den Tunnel. Dieser Tunnel stellt sicher, dass der Datenverkehr nicht außerhalb des Netzwerks sichtbar ist, in dem die Knoten ausgeführt werden.

SSH-Tunnel werden zur Zeit nicht unterstützt. Sie sollten also nicht verwendet werden, sei denn, man weiß, was man tut. Ein Ersatz für diesen Kommunikationskanal wird entwickelt.

3.2.3 - Controller

In der Robotik und der Automatisierung ist eine Kontrollschleife eine endlose Schleife, die den Zustand eines Systems regelt.

Hier ist ein Beispiel einer Kontrollschleife: ein Thermostat in einem Zimmer.

Wenn Sie die Temperatur einstellen, sagen Sie dem Thermostaten was der Wunschzustand ist. Die tatsächliche Raumtemperatur ist der Istzustand. Der Thermostat agiert um den Istzustand dem Wunschzustand anzunähern, indem er Geräte an oder ausschaltet.

Controller Muster

Ein Controller überwacht mindestens einen Kubernetes Ressourcentyp. Diese Objekte haben ein Spezifikationsfeld, das den Wunschzustand darstellt. Der oder die Controller für diese Ressource sind dafür verantwortlich, dass sich der Istzustand dem Wunschzustand annähert.

Der Controller könnte die Aktionen selbst ausführen; meistens jedoch sendet der Controller Nachrichten an den API Server, die nützliche Effekte haben. Unten sehen Sie Beispiele dafür.

Kontrolle via API Server

Der Job Controller ist ein Beispiel eines eingebauten Kubernetes Controllers. Eingebaute Controller verwalten den Zustand durch Interaktion mit dem Cluster API Server.

Ein Job ist eine Kubernetes Ressource, die einen Pod, oder vielleicht mehrere Pods, erstellt, um eine Tätigkeit auszuführen und dann zu beenden.

(Sobald geplant, werden Pod Objekte Teil des Wunschzustands eines Kubelets).

Wenn der Job Controller eine neue Tätigkeit erkennt, versichert er, dass irgendwo in Ihrem Cluster, die Kubelets auf einem Satz Knoten, die korrekte Anzahl Pods laufen lässt, um die Tätigkeit auszuführen. Der Job Controller selbst lässt keine Pods oder Container laufen. Stattdessen sagt der Job Controller dem API Server, dass er Pods erstellen oder entfernen soll. Andere Komponenten in der Control Plane reagieren auf die neue Information (neue Pods müssen geplant werden und müssen laufen), und irgendwann ist die Arbeit beendet.

Nachdem Sie einen neuen Job erstellen, ist der Wunschzustand, dass dieser Job beendet ist. Der Job Controller sorgt dafür, dass der Istzustand sich dem Wunschzustand annähert: Pods, die die Arbeit ausführen, werden erstellt, sodass der Job näher an seine Vollendung kommt.

Controller aktualisieren auch die Objekte die sie konfigurieren. Zum Beispiel: sobald die Arbeit eines Jobs beendet ist, aktualisiert der Job Controller das Job Objekt und markiert es als beendet.

(Das ist ungefähr wie ein Thermostat, der ein Licht ausschaltet, um anzuzeigen dass der Raum nun die Wunschtemperatur hat).

Direkte Kontrolle

Im Gegensatz zum Job Controller, müssen manche Controller auch Sachen außerhalb Ihres Clusters ändern.

Zum Beispiel, wenn Sie eine Kontrollschleife verwenden, um sicherzustellen dass es genug Knoten in ihrem Cluster gibt, dann benötigt dieser Controller etwas außerhalb des jetztigen Clusters, um neue Knoten bei Bedarf zu erstellen.

Controller die mit dem externen Status interagieren, erhalten den Wunschzustand vom API Server, und kommunizieren dann direkt mit einem externen System, um den Istzustand näher an den Wunschzustand zu bringen.

(Es gibt tatsächlich einen Controller, der die Knoten in Ihrem Cluster horizontal skaliert.)

Wichtig ist hier, dass der Controller Veränderungen vornimmt, um den Wunschzustand zu erreichen, und dann den Istzustand an den API Server Ihres Clusters meldet. Andere Kontrollschleifen können diese Daten beobachten und eigene Aktionen unternehmen.

Im Beispiel des Thermostaten, wenn der Raum sehr kalt ist, könnte ein anderer Controller eine Frostschutzheizung einschalten. Bei Kubernetes Cluster arbeitet die Contol Plane indirekt mit IP Adressen Verwaltungstools, Speicherdienste, Cloud Provider APIs, und andere Dienste, um Kubernetes zu erweitern und das zu implementieren.

Wunschzustand gegen Istzustand

Kubernetes hat eine Cloud-Native Sicht auf Systeme, und kann ständige Veränderungen verarbeiten.

Ihr Cluster kann sich jederzeit verändern, während Arbeit erledigt wird und Kontrollschleifen automatisch Fehler reparieren. Das bedeutet, dass Ihr Cluster eventuell nie einen stabilen Zustand erreicht.

Solange die Controller Ihres Clusters laufen, und sinnvolle Veränderungen vornehmen können, ist es egal ob der Gesamtzustand stabil ist oder nicht.

Design

Als Grundlage seines Designs verwendet Kubernetes viele Controller, die alle einen bestimmten Aspekt des Clusterzustands verwalten. Meistens verwendet eine bestimmte Kontrollschleife (Controller) eine Sorte Ressourcen als seinen Wunschzustand, und hat eine andere Art Ressource, dass sie verwaltet um den Wunschzustand zu erreichen. Zum Beispiel, ein Controller für Jobs überwacht Job Objekte (um neue Arbeit zu finden), und Pod Objekte (um die Arbeit auszuführen, und um zu erkennen wann die Arbeit beendet ist). In diesem Fall erstellt etwas anderes die Jobs, während der Job Controller Pods erstellt.

Es ist sinnvoll einfache Controller zu haben, statt eines monolithischen Satzes Kontrollschleifen, die miteinander verbunden sind. Controller können scheitern, also ist Kubernetes entworfen um das zu erlauben.

Wege um Controller auszuführen

Kubernetes enthält eingebaute Controller, die innerhalb des Kube Controller Manager laufen. Diese eingebaute Controller liefern wichtige grundsätzliche Verhalten.

Der Deployment Controller und Job Controller sind Beispiele für Controller die Teil von Kubernetes selbst sind ("eingebaute" Controller). Kubernetes erlaubt die Verwendung von resilienten Control Planes, sodass bei Versagen eines eingebauten Controllers ein anderer Teil des Control Planes die Arbeit übernimmt.

Sie finden auch Controller, die außerhalb des Control Planes laufen, um Kubernetes zu erweitern. Oder, wenn Sie möchten, können Sie auch selbst einen neuen Controller entwickeln. Sie können Ihren Controller als einen Satz Pods oder außerhalb von Kubernetes laufen lassen. Was am besten passt, hängt davon ab was der jeweilige Controller tut.

Nächste Schritte

• Lesen Sie über den Kubernetes Control Plane
• Entdecke einige der grundlegenden Kubernetes Objekte
• Lerne mehr über die Kubernetes API
• Wenn Sie ihren eigenen Controller entwickeln wollen, siehe Kubernetes extension patterns und das sample-controller Repository.

3.2.4 - Zugrunde liegende Konzepte des Cloud Controller Manager

Das Konzept des Cloud Controller Managers (CCM) (nicht zu verwechseln mit der Binärdatei) wurde ursprünglich entwickelt, um Cloud-spezifischen Anbieter Code und den Kubernetes Kern unabhängig voneinander entwickeln zu können. Der Cloud Controller Manager läuft zusammen mit anderen Master Komponenten wie dem Kubernetes Controller Manager, dem API-Server und dem Scheduler auf dem Host. Es kann auch als Kubernetes Addon gestartet werden, in diesem Fall läuft er auf Kubernetes.

Das Design des Cloud Controller Managers basiert auf einem Plugin Mechanismus, der es neuen Cloud Anbietern ermöglicht, sich mit Kubernetes einfach über Plugins zu integrieren. Es gibt Pläne für die Einbindung neuer Cloud Anbieter auf Kubernetes und für die Migration von Cloud Anbietern vom alten Modell auf das neue CCM-Modell.

Dieses Dokument beschreibt die Konzepte hinter dem Cloud Controller Manager und gibt Details zu den damit verbundenen Funktionen.

Die Architektur eines Kubernetes Clusters ohne den Cloud Controller Manager sieht wie folgt aus:

Design

Im vorhergehenden Diagramm sind Kubernetes und der Cloud-Provider über mehrere verschiedene Komponenten integriert:

• Kubelet
• Kubernetes Controller Manager
• Kubernetes API Server

CCM konsolidiert die gesamte Abhängigkeit der Cloud Logik von den drei vorhergehenden Komponenten zu einem einzigen Integrationspunkt mit der Cloud. So sieht die neue Architektur mit dem CCM aus:

Komponenten des CCM

Der CCM löst einen Teil der Funktionalität des Kubernetes Controller Managers (KCM) ab und führt ihn als separaten Prozess aus. Konkret trennt es die Cloud abhängigen Controller im KCM. Der KCM verfügt über die folgenden Cloud abhängigen Steuerungsschleifen:

• Node Controller
• Volume Controller
• Route Controller
• Service Controller

In der Version 1.9 führt der CCM die folgenden Controller aus der vorhergehenden Liste aus:

• Node Controller
• Route Controller
• Service Controller

Der ursprüngliche Plan, Volumes mit CCM zu integrieren, sah die Verwendung von Flex-Volumes vor welche austauschbare Volumes unterstützt. Allerdings ist eine konkurrierende Initiative namens CSI geplant, um Flex zu ersetzen.

In Anbetracht dieser Dynamik haben wir uns entschieden, eine Zwischenstopp durchzuführen um die Unterschiede zu beobachten , bis das CSI bereit ist.

Funktionen des CCM

Der CCM erbt seine Funktionen von Komponenten des Kubernetes, die von einem Cloud Provider abhängig sind. Dieser Abschnitt ist auf der Grundlage dieser Komponenten strukturiert.

1. Kubernetes Controller Manager

Die meisten Funktionen des CCM stammen aus dem KCM. Wie im vorherigen Abschnitt erwähnt, führt das CCM die folgenden Steuerschleifen durch:

• Node Controller
• Route Controller
• Service Controller

Node Controller

Der Node Controller ist für die Initialisierung eines Knotens verantwortlich, indem er Informationen über die im Cluster laufenden Knoten vom Cloud Provider erhält. Der Node Controller führt die folgenden Funktionen aus:

1. Initialisierung eines Knoten mit Cloud-spezifischen Zonen-/Regionen Labels.
2. Initialisieren von Knoten mit Cloud-spezifischen Instanzdetails, z.B. Typ und Größe.
3. Ermitteln der Netzwerkadressen und des Hostnamen des Knotens.
4. Falls ein Knoten nicht mehr reagiert, überprüft der Controller die Cloud, um festzustellen, ob der Knoten aus der Cloud gelöscht wurde. Wenn der Knoten aus der Cloud gelöscht wurde, löscht der Controller das Kubernetes Node Objekt.

Route Controller

Der Route Controller ist dafür verantwortlich, Routen in der Cloud so zu konfigurieren, dass Container auf verschiedenen Knoten im Kubernetes Cluster miteinander kommunizieren können. Der Route Controller ist nur auf einem Google Compute Engine Cluster anwendbar.

Service Controller

Der Service Controller ist verantwortlich für das Abhören von Ereignissen zum Erstellen, Aktualisieren und Löschen von Diensten. Basierend auf dem aktuellen Stand der Services in Kubernetes konfiguriert es Cloud Load Balancer (wie ELB, Google LB oder Oracle Cloud Infrastructure LB), um den Zustand der Services in Kubernetes abzubilden. Darüber hinaus wird sichergestellt, dass die Service Backends für Cloud Loadbalancer auf dem neuesten Stand sind.

2. Kubelet

Der Node Controller enthält die Cloud-abhängige Funktionalität des Kubelets. Vor der Einführung des CCM war das Kubelet für die Initialisierung eines Knotens mit cloudspezifischen Details wie IP-Adressen, Regions-/Zonenbezeichnungen und Instanztypinformationen verantwortlich. Mit der Einführung des CCM wurde diese Initialisierungsoperation aus dem Kubelet in das CCM verschoben.

In diesem neuen Modell initialisiert das Kubelet einen Knoten ohne cloudspezifische Informationen. Es fügt jedoch dem neu angelegten Knoten einen Taint hinzu, der den Knoten nicht verplanbar macht, bis der CCM den Knoten mit cloudspezifischen Informationen initialisiert. Dann wird der Taint entfernt.

Plugin Mechanismus

Der Cloud Controller Manager verwendet die Go Schnittstellen, um Implementierungen aus jeder Cloud einzubinden. Konkret verwendet dieser das CloudProvider Interface, das hier definiert ist.

Die Implementierung der vier oben genannten geteiltent Controllern und einigen Scaffolding sowie die gemeinsame CloudProvider Schnittstelle bleiben im Kubernetes Kern. Cloud Provider spezifische Implementierungen werden außerhalb des Kerns aufgebaut und implementieren im Kern definierte Schnittstellen.

Weitere Informationen zur Entwicklung von Plugins findest du im Bereich Entwickeln von Cloud Controller Manager.

Autorisierung

Dieser Abschnitt beschreibt den Zugriff, den der CCM für die Ausführung seiner Operationen auf verschiedene API Objekte benötigt.

Node Controller

Der Node Controller funktioniert nur mit Node Objekten. Es benötigt vollen Zugang zu get, list, create, update, patch, watch, und delete Node Objekten.

v1/Node:

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

Route Controller

Der Route Controller horcht auf die Erstellung von Node Objekten und konfiguriert die Routen entsprechend. Es erfordert get Zugriff auf die Node Objekte.

v1/Node:

• Get

Service Controller

Der Service Controller hört auf die Service Objekt Events create, update und delete und konfiguriert dann die Endpunkte für diese Services entsprechend.

Um auf Services zuzugreifen, benötigt man list und watch Berechtigung. Um die Services zu aktualisieren, sind patch und update Zugriffsrechte erforderlich.

Um die Endpunkte für die Dienste einzurichten, benötigt der Controller Zugriff auf create, list, get, watch und update.

v1/Service:

• List
• Get
• Watch
• Patch
• Update

Sonstiges

Die Implementierung des Kerns des CCM erfordert den Zugriff auf die Erstellung von Ereignissen und zur Gewährleistung eines sicheren Betriebs den Zugriff auf die Erstellung von ServiceAccounts.

v1/Event:

• Create
• Patch
• Update

v1/ServiceAccount:

• Create

Die RBAC ClusterRole für CCM sieht wie folgt aus:

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

Anbieter Implementierung

Die folgenden Cloud Anbieter haben CCMs implementiert:

• Digital Ocean
• Oracle
• Azure
• GCP
• AWS
• BaiduCloud
• Linode

Cluster Administration

Eine vollständige Anleitung zur Konfiguration und zum Betrieb des CCM findest du hier.

3.2.5 - Über cgroup v2

Auf Linux beschränken control groups die Ressourcen, die einem Prozess zugeteilt werden.

Das kubelet und die zugrundeliegende Container Runtime müssen mit cgroups interagieren um Ressourcen-Verwaltung für Pods und Container durchzusetzen. Das schließt CPU/Speicher Anfragen und Limits für containerisierte Arbeitslasten ein.

Es gibt zwei Versionen cgroups in Linux: cgroup v1 und cgroup v2. cgroup v2 ist die neue Generation der cgroup API.

Was ist cgroup v2?

cgroup v2 ist die nächste Version der Linux cgroup API. cgroup v2 stellt ein einheitliches Kontrollsystem mit erweiterten Ressourcenmanagement Fähigkeiten bereit.

cgroup v2 bietet einige Verbesserungen gegenüber cgroup v1, zum Beispiel folgende:

• Einzelnes vereinheitlichtes Hierarchiendesign in der API
• Erhöhte Sicherheit bei sub-tree Delegierung zu Container
• Neuere Features, wie Pressure Stall Information
• Erweitertes Ressourcen Zuteilungsmanagement und Isolierung über mehrfache Ressourcen
  • Einheitliche Erfassung für verschiedene Arten der Speicherzuteilung (Netzwerkspeicher, Kernelspeicher, usw.)
  • Erfassung nicht-unmittelbarer Ressourcenänderungen wie "page cache write backs"

Manche Kubernetes Funktionen verwenden ausschließlich cgroup v2 für erweitertes Ressourcenmanagement und Isolierung. Die MemoryQoS Funktion, zum Beispiel, verbessert Speicher QoS und setzt dabei auf cgroup v2 Primitives.

cgroup v2 verwenden

Die empfohlene Methode um cgroup v2 zu verwenden, ist eine Linux Distribution zu verwenden, die cgroup v2 standardmäßig aktiviert und verwendet.

Um zu Kontrollieren ob ihre Distribution cgroup v2 verwendet, siehe Identifizieren der cgroup Version auf Linux Knoten.

Voraussetzungen

cgroup v2 hat folgende Voraussetzungen:

• Betriebssystem Distribution ermöglicht cgroup v2
• Linux Kernel Version ist 5.8 oder neuer
• Container Runtime unterstützt cgroup v2. Zum Besipiel:
  • containerd v1.4 und neuer
  • cri-o v1.20 und neuer
• Das kubelet und die Container Runtime sind konfiguriert, um den systemd cgroup Treiber zu verwenden

Linux Distribution cgroup v2 Support

Für eine Liste der Linux Distributionen, die cgroup v2 verwenden, siehe die cgroup v2 Dokumentation

• Container Optimized OS (seit M97)
• Ubuntu (seit 21.10, 22.04+ empfohlen)
• Debian GNU/Linux (seit Debian 11 bullseye)
• Fedora (seit 31)
• Arch Linux (seit April 2021)
• RHEL und RHEL-basierte Distributionen (seit 9)

Zum Überprüfen ob Ihre Distribution cgroup v2 verwendet, siehe die Dokumentation Ihrer Distribution, oder folge den Anweisungen in Identifizieren der cgroup Version auf Linux Knoten.

Man kann auch manuell cgroup v2 aktivieren, indem man die Kernel Boot Argumente anpasst. Wenn Ihre Distribution GRUB verwendet, muss systemd.unified_cgroup_hierarchy=1 in GRUB_CMDLINE_LINUX unter /etc/default/grub hinzugefügt werden. Danach muss man sudo update-grub ausführen. Die empfohlene Methode ist aber das Verwenden einer Distribution, die schon standardmäßig cgroup v2 aktiviert.

Migrieren zu cgroup v2

Um zu cgroup v2 zu migrieren, müssen Sie erst sicherstellen, dass die Voraussetzungen erfüllt sind. Dann müssen Sie auf eine Kernel Version aktualisieren, die cgroup v2 standardmäßig aktiviert.

Das kubelet erkennt automatisch, dass das Betriebssystem auf cgroup v2 läuft, und verhält sich entsprechend, ohne weitere Konfiguration.

Nach dem Umschalten auf cgroup v2 sollte es keinen erkennbaren Unterschied in der Benutzererfahrung geben, es sei denn, die Benutzer greifen auf das cgroup Dateisystem direkt zu, entweder auf dem Knoten oder in den Containern.

cgroup v2 verwendet eine andere API als cgroup v1. Wenn es also Anwendungen gibt, die direkt auf das cgroup Dateisystem zugreifen, müssen sie aktualisiert werden, um cgroup v2 zu unterstützen. Zum Beispiel:

• Manche Überwachungs- und Sicherheitsagenten von Drittanbietern können vom cgroup Dateisystem abhängig sein. Diese müssen aktualisiert werden um cgroup v2 zu unterstützen.
• Wenn Sie cAdvisor als eigenständigen DaemonSet verwenden, zum Überwachen von Pods und Container, muss es auf v0.43.0 oder neuer aktualisiert werden.
• Wenn Sie Java Applikationen bereitstellen, sollten Sie bevorzugt Versionen verwenden, die cgroup v2 vollständig unterstützen:
  • OpenJDK / HotSpot: jdk8u372, 11.0.16, 15 und neuer
  • IBM Semeru Runtimes: 8.0.382.0, 11.0.20.0, 17.0.8.0, und neuer
  • IBM Java: 8.0.8.6 und neuer
• Wenn Sie das uber-go/automaxprocs Paket verwenden, vergewissern Sie sich, dass Sie v1.5.1 oder höher verwenden.

Identifizieren der cgroup Version auf Linux Knoten

Die cgroup Version hängt von der verwendeten Linux Distribution und der standardmäßig auf dem Betriebssystem konfigurierten cgroup Version ab. Zum Überprüfen der cgroup Version, die ihre Distribution verwendet, führen Sie den Befehl stat -fc %T /sys/fs/cgroup/ auf dem Knoten aus:

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

Für cgroup v2, ist das Ergebnis cgroup2fs.

Für cgroup v1, ist das Ergebnis tmpfs.

Nächste Schritte

• Erfahre mehr über cgroups
• Erfahre mehr über container runtime
• Erfahre mehr über cgroup drivers

3.3 - Container

3.3.1 - Images

Sie erstellen Ihr Docker Image und laden es in eine Registry hoch, bevor es in einem Kubernetes Pod referenziert werden kann.

Die image Eigenschaft eines Containers unterstüzt die gleiche Syntax wie die des docker Kommandos, inklusive privater Registries und Tags.

Aktualisieren von Images

Die Standardregel für das Herunterladen von Images ist IfNotPresent, dies führt dazu, dass das Image wird nur heruntergeladen wenn es noch nicht lokal verfügbar ist. Wenn sie stattdessen möchten, dass ein Image immer forciert heruntergeladen wird, können sie folgendes tun:

• Die imagePullPolicy des Containers auf Always setzen.
• Die imagePullPolicy auslassen und :latest als Image Tag nutzen.
• Die imagePullPolicy und den Tag des Images auslassen.
• Den AlwaysPullImages Admission Controller aktivieren.

Beachten Sie, dass Sie die Nutzung des :latest Tags vermeiden sollten. Für weitere Informationen siehe: Best Practices for Configuration.

Multi-Architektur Images mit Manifesten bauen

Das Docker Kommandozeilenwerkzeug unterstützt jetzt das Kommando docker manifest mit den Subkommandos create, annotate and push. Diese Kommandos können dazu genutzt werden Manifeste zu bauen und diese hochzuladen.

Weitere Informationen finden sie in der Docker Dokumentation: https://docs.docker.com/edge/engine/reference/commandline/manifest/

Hier einige Beispiele wie wir dies in unserem Build - Prozess nutzen: https://cs.k8s.io/?q=docker%20manifest%20(create%7Cpush%7Cannotate)&i=nope&files=&repos=

Diese Kommandos basieren rein auf dem Docker Kommandozeileninterface und werden auch damit ausgeführt. Sie sollten entweder die Datei $HOME/.docker/config.json bearbeiten und den experimental Schlüssel auf enabled setzen, oder einfach die Umgebungsvariable DOCKER_CLI_EXPERIMENTAL auf enabled setzen, wenn Sie das Docker Kommandozeileninterface aufrufen.

Wenn mit alten Manifesten Probleme auftreten, können sie die alten Manifeste in $HOME/.docker/manifests entfernen, um von vorne zu beginnen.

Für Kubernetes selbst nutzen wir typischerweise Images mit dem Suffix -$(ARCH). Um die Abwärtskompatibilität zu erhalten, bitten wir Sie, die älteren Images mit diesen Suffixen zu generieren. Die Idee dahinter ist z.B., das pause image zu generieren, welches das Manifest für alle Architekturen hat, pause-amd64 wäre dann abwärtskompatibel zu älteren Konfigurationen, oder YAML - Dateien, die ein Image mit Suffixen hart kodiert enthalten.

Nutzung einer privaten Registry

Private Registries könnten Schlüssel erfordern um Images von ihnen herunterzuladen. Authentifizierungsdaten können auf verschiedene Weisen hinterlegt werden:

• Bei der Google Container Registry
  • Je Cluster
  • Automatisch in der Google Compute Engine oder Google Kubernetes Engine
  • Allen Pods erlauben von der privaten Registry des Projektes lesen zu können
• Bei der Amazon Elastic Container Registry (ECR)
  • IAM Rollen und Richtlinien nutzen um den Zugriff auf ECR Repositories zu kontrollieren
  • Automatisch ECR Authentifizierungsdaten aktualisieren
• Bei der Oracle Cloud Infrastructure Registry (OCIR)
  • IAM Rollen und Richtlinien nutzen um den Zugriff auf OCIR Repositories zu kontrollieren
• Bei der Azure Container Registry (ACR)
• Bei der IBM Cloud Container Registry
• Nodes konfigurieren sich bei einer privaten Registry authentifizieren zu können - Allen Pods erlauben von jeder konfigurierten privaten Registry lesen zu können - Setzt die Konfiguration der Nodes durch einen Cluster - Aministrator voraus
• Im Voraus heruntergeladene Images
  • Alle Pods können jedes gecachte Image auf einem Node nutzen
  • Setzt root - Zugriff auf allen Nodes zum Einrichten voraus
• Spezifizieren eines ImagePullSecrets auf einem Pod
  • Nur Pods, die eigene Secrets tragen, haben Zugriff auf eine private Registry

Jede Option wird im Folgenden im Detail beschrieben

Bei Nutzung der Google Container Registry

Kubernetes hat eine native Unterstützung für die Google Container Registry (GCR) wenn es auf der Google Compute Engine (GCE) läuft. Wenn Sie ihren Cluster auf GCE oder der Google Kubernetes Engine betreiben, genügt es, einfach den vollen Image Namen zu nutzen (z.B. gcr.io/my_project/image:tag ).

Alle Pods in einem Cluster haben dann Lesezugriff auf Images in dieser Registry.

Das Kubelet authentifiziert sich bei GCR mit Nutzung des Google service Kontos der jeweiligen Instanz. Das Google Servicekonto der Instanz hat einen https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_only, so kann es vom GCR des Projektes herunter, aber nicht hochladen.

Bei Nutzung der Amazon Elastic Container Registry

Kubernetes bietet native Unterstützung für die Amazon Elastic Container Registry, wenn Knoten AWS EC2 Instanzen sind.

Es muss einfach nur der komplette Image Name (z.B. ACCOUNT.dkr.ecr.REGION.amazonaws.com/imagename:tag) in der Pod - Definition genutzt werden.

Alle Benutzer eines Clusters, die Pods erstellen dürfen, können dann jedes der Images in der ECR Registry zum Ausführen von Pods nutzen.

Das Kubelet wird periodisch ECR Zugriffsdaten herunterladen und auffrischen, es benötigt hierfür die folgenden Berechtigungen:

• ecr:GetAuthorizationToken
• ecr:BatchCheckLayerAvailability
• ecr:GetDownloadUrlForLayer
• ecr:GetRepositoryPolicy
• ecr:DescribeRepositories
• ecr:ListImages
• ecr:BatchGetImage

Voraussetzungen:

• Sie müssen Kubelet in der Version v1.2.0 nutzen. (Führen sie z.B. (e.g. run /usr/bin/kubelet --version=true aus um die Version zu prüfen)
• Sie benötigen Version v1.3.0 oder neuer wenn ihre Knoten in einer A - Region sind und sich ihre Registry in einer anderen B - Region befindet.
• ECR muss in ihrer Region angeboten werden

Fehlerbehebung:

• Die oben genannten Voraussetzungen müssen erfüllt sein
• Laden sie die $REGION (z.B. us-west-2) Zugriffsdaten auf ihren Arbeitsrechner. Verbinden sie sich per SSH auf den Host und nutzen die Docker mit diesen Daten. Funktioniert es?
• Prüfen sie ob das Kubelet it dem Parameter --cloud-provider=aws läuft.
• Prüfen sie die Logs des Kubelets (z.B. mit journalctl -u kubelet) auf Zeilen wie:
  • plugins.go:56] Registering credential provider: aws-ecr-key
  • provider.go:91] Refreshing cache for provider: *aws_credentials.ecrProvider

Bei Nutzung der Azure Container Registry (ACR)

Bei Nutzung der Azure Container Registry können sie sich entweder als ein administrativer Nutzer, oder als ein Service Principal authentifizieren. In jedem Fall wird die Authentifizierung über die Standard - Docker Authentifizierung ausgeführt. Diese Anleitung bezieht sich auf das azure-cli Kommandozeilenwerkzeug.

Sie müssen zunächst eine Registry und Authentifizierungsdaten erstellen, eine komplette Dokumentation dazu finden sie hier: Azure container registry documentation.

Sobald sie ihre Container Registry erstellt haben, nutzen sie die folgenden Authentifizierungsdaten:

• DOCKER_USER : Service Principal oder Administratorbenutzername
• DOCKER_PASSWORD: Service Principal Password oder Administratorpasswort
• DOCKER_REGISTRY_SERVER: ${some-registry-name}.azurecr.io
• DOCKER_EMAIL: ${some-email-address}

Wenn sie diese Variablen befüllt haben, können sie: Kubernetes konfigurieren und damit einen Pod deployen.

Bei Nutzung der IBM Cloud Container Registry

Die IBM Cloud Container Registry bietet eine mandantenfähige Private Image Registry, die Sie nutzen können, um ihre Docker Images sicher zu speichern und zu teilen. Standardmäßig werden Images in ihrer Private Registry vom integrierten Schwachstellenscaner durchsucht, um Sicherheitsprobleme und potentielle Schwachstellen zu finden. Benutzer können ihren IBM Cloud Account nutzen, um Zugang zu ihren Images zu erhalten, oder um einen Token zu generieren, der Zugriff auf die Registry Namespaces erlaubt.

Um das IBM Cloud Container Registry Kommandozeilenwerkzeug zu installieren und einen Namespace für ihre Images zu erstellen, folgen sie dieser Dokumentation Getting started with IBM Cloud Container Registry.

Sie können die IBM Cloud Container Registry nutzen, um Container aus IBM Cloud public images und ihren eigenen Images in den default Namespace ihres IBM Cloud Kubernetes Service Clusters zu deployen. Um einen Container in einen anderen Namespace, oder um ein Image aus einer anderen IBM Cloud Container Registry Region oder einem IBM Cloud account zu deployen, erstellen sie ein Kubernetes imagePullSecret. Weitere Informationen finden sie unter: Building containers from images.

Knoten für die Nutzung einer Private Registry konfigurieren

Docker speichert Schlüssel für eigene Registries entweder unter $HOME/.dockercfg oder $HOME/.docker/config.json. Wenn sie die gleiche Datei in einen der unten aufgeführten Suchpfade speichern, wird Kubelet sie als Hilfswerkzeug für Zugriffsdaten beim Beziehen von Images nutzen.

• {--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

Dies sind die empfohlenen Schritte, um ihre Knoten für eine Nutzung einer eigenen Registry zu konfigurieren. In diesem Beispiel führen sie folgende Schritte auf ihrem Desktop/Laptop aus:

1. Führen sie docker login [server] für jeden Satz ihrer Zugriffsdaten aus. Dies aktualisiert $HOME/.docker/config.json.
2. Prüfen Sie $HOME/.docker/config.json in einem Editor darauf, ob dort nur Zugriffsdaten enthalten sind, die Sie nutzen möchten.
3. Erhalten sie eine Liste ihrer Knoten:
   • Wenn sie die Namen benötigen: nodes=$(kubectl get nodes -o jsonpath='{range.items[*].metadata}{.name} {end}')
   • Wenn sie die IP - Adressen benötigen: nodes=$(kubectl get nodes -o jsonpath='{range .items[*].status.addresses[?(@.type=="ExternalIP")]}{.address} {end}')
4. Kopieren sie ihre lokale .docker/config.json in einen der oben genannten Suchpfade.
   • Zum Beispiel: for n in $nodes; do scp ~/.docker/config.json root@$n:/var/lib/kubelet/config.json; done

Prüfen durch das Erstellen eines Pods, der ein eigenes Image nutzt, z.B.:

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

Wenn alles funktioniert, sollten sie nach einigen Momenten folgendes sehen:

kubectl logs private-image-test-1
SUCCESS

Wenn es nicht funktioniert, sehen Sie:

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

Sie müssen sich darum kümmern, dass alle Knoten im Cluster die gleiche .docker/config.json haben, andernfalls werden Pods auf einigen Knoten starten, auf anderen jedoch nicht. Wenn sie zum Beispiel Knoten automatisch skalieren lassen, sollte dann jedes Instanztemplate die .docker/config.json beinhalten, oder ein Laufwerk einhängen, das diese beinhaltet.

Alle Pods haben Lesezugriff auf jedes Image in ihrer eigenen Registry, sobald die Registry - Schlüssel zur .docker/config.json hinzugefügt wurden.

Im Voraus heruntergeladene Images

Standardmäßig wird das Kubelet versuchen, jedes Image von der spezifizierten Registry herunterzuladen. Falls jedoch die imagePullPolicy Eigenschaft der Containers auf IfNotPresent oder Never gesetzt wurde, wird ein lokales Image genutzt (präferiert oder exklusiv, jenachdem).

Wenn Sie sich auf im Voraus heruntergeladene Images als Ersatz für eine Registry - Authentifizierung verlassen möchten, müssen sie sicherstellen, dass alle Knoten die gleichen, im Voraus heruntergeladenen Images aufweisen.

Diese Methode kann dazu genutzt werden, bestimmte Images aus Geschwindigkeitsgründen im Voraus zu laden, oder als Alternative zur Authentifizierung an einer eigenen Registry zu nutzen.

Alle Pods haben Leserechte auf alle im Voraus geladenen Images.

Spezifizieren eines ImagePullSecrets für einen Pod

Kubernetes unterstützt die Spezifikation von Registrierungsschlüsseln für einen Pod.

Erstellung eines Secrets mit einer Docker Konfiguration

Führen sie folgenden Befehl mit Ersetzung der groß geschriebenen Werte aus:

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

Wenn Sie bereits eine Datei mit Docker-Zugriffsdaten haben, können Sie die Zugriffsdaten als ein Kubernetes Secret importieren: Create a Secret based on existing Docker credentials beschreibt die Erstellung. Dies ist insbesondere dann sinnvoll, wenn sie mehrere eigene Container Registries nutzen, da kubectl create secret docker-registry ein Secret erstellt, das nur mit einer einzelnen eigenen Registry funktioniert.

Referenzierung eines imagePullSecrets bei einem Pod

Nun können Sie Pods erstellen, die dieses Secret referenzieren, indem Sie einen Abschnitt imagePullSecrets zu ihrer Pod - Definition hinzufügen.

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

Dies muss für jeden Pod getan werden, der eine eigene Registry nutzt.

Die Erstellung dieser Sektion kann jedoch automatisiert werden, indem man imagePullSecrets einer serviceAccount Ressource hinzufügt. Add ImagePullSecrets to a Service Account bietet detaillierte Anweisungen hierzu.

Sie können dies in Verbindung mit einer auf jedem Knoten genutzten .docker/config.json benutzen, die Zugriffsdaten werden dann zusammengeführt. Dieser Vorgehensweise wird in der Google Kubernetes Engine funktionieren.

Anwendungsfälle

Es gibt eine Anzahl an Lösungen um eigene Registries zu konfigurieren, hier sind einige Anwendungsfälle und empfohlene Lösungen.

1. Cluster die nur nicht-proprietäre Images (z.B. open-source) ausführen. Images müssen nicht versteckt werden.
   • Nutzung von öffentlichen Images auf Docker Hub.
     • Keine Konfiguration notwendig.
     • Auf GCE/Google Kubernetes Engine, wird automatisch ein lokaler Spiegel für eine verbesserte Geschwindigkeit und Verfügbarkeit genutzt.
2. Cluster die einige proprietäre Images ausführen die für Außenstehende nicht sichtbar sein dürfen, aber für alle Cluster - Benutzer sichtbar sein sollen.
   • Nutzung einer gehosteten privaten Registry Docker registry.
     • Kann auf Docker Hub, oder woanders gehostet werden.
     • Manuelle Konfiguration der .docker/config.json auf jedem Knoten, wie oben beschrieben.
   • Der Betrieb einer internen privaten Registry hinter ihrer Firewall mit offenen Leseberechtigungen.
     • Keine Kubernetes - Konfiguration notwendig
   • Wenn GCE/Google Kubernetes Engine genutzt wird, nutzen sie die Google Container Registry des Projektes.
     • Funktioniert besser mit Cluster - Autoskalierung als mit manueller Knotenkonfiguration.
   • Auf einem Cluster bei dem die Knotenkonfiguration ungünstig ist können imagePullSecrets genutzt werden.
3. Cluster mit proprieritären Images, mit einigen Images die eine erweiterte Zugriffskontrolle erfordern.
   • Stellen sie sicher das AlwaysPullImages admission controller aktiv ist, anderenfalls können alle Pods potenziell Zugriff auf alle Images haben.
   • Verschieben sie sensitive Daten in eine "Secret" Ressource statt sie im Image abzulegen.
4. Ein mandantenfähiger Cluster in dem jeder Mandant eine eigene private Registry benötigt.
   • Stellen sie dicher das AlwaysPullImages admission controller aktiv ist, anderenfalls können alle Pods potenziell Zugriff auf alle Images haben.
   • Nutzen sie eine private Registry die eine Authorisierung erfordert.
   • Generieren die Registry - Zugriffsdaten für jeden Mandanten, abgelegt in einem Secret das in jedem Mandanten - Namespace vorhanden ist.
   • Der Mandant fügt dieses Sercret zu den imagePullSecrets in jedem seiner Namespace hinzu.

Falls die Zugriff auf mehrere Registries benötigen, können sie ein Secret für jede Registry erstellen, Kubelet wird jedwede imagePullSecrets in einer einzelnen .docker/config.json zusammenfassen.

3.4 - Workloads

3.4.1 - Deployments

3.4.2 - Pods

Pods sind die kleinsten einsetzbaren Einheiten, die in Kubernetes erstellt und verwaltet werden können.

Ein Pod (übersetzt Gruppe/Schote, wie z. B. eine Gruppe von Walen oder eine Erbsenschote) ist eine Gruppe von einem oder mehreren Containern mit gemeinsam genutzten Speicher- und Netzwerkressourcen und einer Spezifikation für die Ausführung der Container. Die Ressourcen eines Pods befinden sich immer auf dem gleichen (virtuellen) Server, werden gemeinsam geplant und in einem gemeinsamen Kontext ausgeführt. Ein Pod modelliert einen anwendungsspezifischen "logischen Server": Er enthält eine oder mehrere containerisierte Anwendungen, die relativ stark voneinander abhängen. In Nicht-Cloud-Kontexten sind Anwendungen, die auf demselben physischen oder virtuellen Server ausgeführt werden, vergleichbar zu Cloud-Anwendungen, die auf demselben logischen Server ausgeführt werden.

Ein Pod kann neben Anwendungs-Containern auch sogenannte Initialisierungs-Container enthalten, die beim Starten des Pods ausgeführt werden. Es können auch kurzlebige/ephemere Container zum Debuggen gestartet werden, wenn dies der Cluster anbietet.

Was ist ein Pod?

Der gemeinsame Kontext eines Pods besteht aus einer Reihe von Linux-Namespaces, Cgroups und möglicherweise anderen Aspekten der Isolation, also die gleichen Dinge, die einen Dockercontainer isolieren. Innerhalb des Kontexts eines Pods können die einzelnen Anwendungen weitere Unterisolierungen haben.

Im Sinne von Docker-Konzepten ähnelt ein Pod einer Gruppe von Docker-Containern, die gemeinsame Namespaces und Dateisystem-Volumes nutzen.

Pods verwenden

Normalerweise müssen keine Pods erzeugt werden, auch keine Singleton-Pods. Stattdessen werden sie mit Workload-Ressourcen wie Deployment oder Job erzeugt. Für Pods, die von einem Systemzustand abhängen, ist die Nutzung von StatefulSet-Ressourcen zu erwägen.

Pods in einem Kubernetes-Cluster werden hauptsächlich auf zwei Arten verwendet:

• Pods, die einen einzelnen Container ausführen. Das "Ein-Container-per-Pod"-Modell ist der häufigste Kubernetes-Anwendungsfall. In diesem Fall kannst du dir einen einen Pod als einen Behälter vorstellen, der einen einzelnen Container enthält; Kubernetes verwaltet die Pods anstatt die Container direkt zu verwalten.
• Pods, in denen mehrere Container ausgeführt werden, die zusammenarbeiten müssen. Wenn eine Softwareanwendung aus co-lokaliserten Containern besteht, die sich gemeinsame Ressourcen teilen und stark voneinander abhängen, kann ein Pod die Container verkapseln. Diese Container bilden eine einzelne zusammenhängende Serviceeinheit, z. B. ein Container, der Daten in einem gemeinsam genutzten Volume öffentlich verfügbar macht, während ein separater Sidecar-Container die Daten aktualisiert. Der Pod fasst die Container, die Speicherressourcen und eine kurzlebige Netzwerk-Identität als eine Einheit zusammen.

Jeder Pod sollte eine einzelne Instanz einer gegebenen Anwendung ausführen. Wenn du deine Anwendung horizontal skalieren willst (um mehr Instanzen auszuführen und dadurch mehr Gesamtressourcen bereitstellen), solltest du mehrere Pods verwenden, einen für jede Instanz. In Kubernetes wird dies typischerweise als Replikation bezeichnet. Replizierte Pods werden normalerweise als eine Gruppe durch eine Workload-Ressource und deren Controller erstellt und verwaltet.

Der Abschnitt Pods und Controller beschreibt, wie Kubernetes Workload-Ressourcen und deren Controller verwendet, um Anwendungen zu skalieren und zu heilen.

Wie Pods mehrere Container verwalten

Pods unterstützen mehrere kooperierende Prozesse (als Container), die eine zusammenhängende Serviceeinheit bilden. Kubernetes plant und stellt automatisch sicher, dass sich die Container in einem Pod auf demselben physischen oder virtuellen Server im Cluster befinden. Die Container können Ressourcen und Abhängigkeiten gemeinsam nutzen, miteinander kommunizieren und ferner koordinieren wann und wie sie beendet werden.

Zum Beispiel könntest du einen Container haben, der als Webserver für Dateien in einem gemeinsamen Volume arbeitet. Und ein separater "Sidecar" -Container aktualisiert die Daten von einer externen Datenquelle, siehe folgenden Abbildung:

Einige Pods haben sowohl Initialisierungs-Container als auch Anwendungs-Container. Initialisierungs-Container werden gestartet und beendet bevor die Anwendungs-Container gestartet werden.

Pods stellen standardmäßig zwei Arten von gemeinsam Ressourcen für die enthaltenen Container bereit: Netzwerk und Speicher.

Mit Pods arbeiten

Du wirst selten einzelne Pods direkt in Kubernetes erstellen, selbst Singleton-Pods. Das liegt daran, dass Pods als relativ kurzlebige Einweg-Einheiten konzipiert sind. Wenn ein Pod erstellt wird (entweder direkt von Ihnen oder indirekt von einem Controller), wird die Ausführung auf einem Knoten in Ihrem Cluster geplant. Der Pod bleibt auf diesem (virtuellen) Server, bis entweder der Pod die Ausführung beendet hat, das Pod-Objekt gelöscht wird, der Pod aufgrund mangelnder Ressourcen evakuiert wird oder der Node ausfällt.

Stelle beim Erstellen des Manifests für ein Pod-Objekt sicher, dass der angegebene Name ein gültiger DNS-Subdomain-Name ist.

Pods und Controller

Mit Workload-Ressourcen kannst du mehrere Pods erstellen und verwalten. Ein Controller für die Ressource kümmert sich um Replikation, Roll-Out sowie automatische Wiederherstellung im Fall von versagenden Pods. Wenn beispielsweise ein Node ausfällt, bemerkt ein Controller, dass die Pods auf dem Node nicht mehr laufen und plant die Ausführung eines Ersatzpods auf einem funktionierenden Node. Hier sind einige Beispiele für Workload-Ressourcen, die einen oder mehrere Pods verwalten:

• Deployment
• StatefulSet
• DaemonSet

Pod-Vorlagen

Controller für Workload-Ressourcen erstellen Pods von einer Pod-Vorlage und verwalten diese Pods für dich.

Pod-Vorlagen sind Spezifikationen zum Erstellen von Pods und sind in Workload-Ressourcen enthalten wie z. B. Deployments, Jobs, and DaemonSets.

Jeder Controller für eine Workload-Ressource verwendet die Pod-Vorlage innerhalb des Workload-Objektes, um Pods zu erzeugen. Die Pod-Vorlage ist Teil des gewünschten Zustands der Workload-Ressource, mit der du deine Anwendung ausgeführt hast.

Das folgende Beispiel ist ein Manifest für einen einfachen Job mit einer Vorlage, die einen Container startet. Der Container in diesem Pod druckt eine Nachricht und pausiert dann.

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
 name: hello
spec:
 template:
 # Dies is the Pod-Vorlage
 spec:
 containers:
 - name: hello
 image: busybox
 command: ['sh', '-c', 'echo "Hello, Kubernetes!" && sleep 3600']
 restartPolicy: OnFailure
 # Die Pod-Vorlage endet hier

Das Ändern der Pod-Vorlage oder der Wechsel zu einer neuen Pod-Vorlage hat keine direkten Auswirkungen auf bereits existierende Pods. Wenn du die Pod-Vorlage für eine Workload-Ressource änderst, dann muss diese Ressource die Ersatz-Pods erstellen, welche die aktualisierte Vorlage verwenden.

Beispielsweise stellt der StatefulSet-Controller sicher, dass für jedes StatefulSet-Objekt die ausgeführten Pods mit der aktueller Pod-Vorlage übereinstimmen. Wenn du das StatefulSet bearbeitest und die Vorlage änderst, beginnt das StatefulSet mit der Erstellung neuer Pods basierend auf der aktualisierten Vorlage. Schließlich werden alle alten Pods durch neue Pods ersetzt, und das Update ist abgeschlossen.

Jede Workload-Ressource implementiert eigenen Regeln für die Umsetzung von Änderungen der Pod-Vorlage. Wenn du mehr über StatefulSet erfahren möchtest, dann lese die Seite Update-Strategien im Tutorial StatefulSet Basics.

Auf Nodes beobachtet oder verwaltet das Kubelet nicht direkt die Details zu Pod-Vorlagen und Updates. Diese Details sind abstrahiert. Die Abstraktion und Trennung von Aufgaben vereinfacht die Systemsemantik und ermöglicht so das Verhalten des Clusters zu ändern ohne vorhandenen Code zu ändern.

Pod Update und Austausch

Wie im vorherigen Abschnitt erwähnt, erstellt der Controller neue Pods basierend auf der aktualisierten Vorlage, wenn die Pod-Vorlage für eine Workload-Ressource geändert wird anstatt die vorhandenen Pods zu aktualisieren oder zu patchen.

Kubernetes hindert dich nicht daran, Pods direkt zu verwalten. Es ist möglich, einige Felder eines laufenden Pods zu aktualisieren. Allerdings haben Pod-Aktualisierungsvorgänge wie zum Beispiel patch, und replace einige Einschränkungen:

• Die meisten Metadaten zu einem Pod können nicht verändert werden. Zum Beispiel kannst du nicht die Felder namespace, name, uid, oder creationTimestamp ändern. Das generation-Feld muss eindeutig sein. Es werden nur Aktualisierungen akzeptiert, die den Wert des Feldes inkrementieren.

• Wenn das Feld metadata.deletionTimestamp gesetzt ist, kann kein neuer Eintrag zur Liste metadata.finalizers hinzugefügt werden.

• Pod-Updates dürfen keine Felder ändern, die Ausnahmen sind spec.containers[*].image, spec.initContainers[*].image, spec.activeDeadlineSeconds oder spec.tolerations. Für spec.tolerations kannnst du nur neue Einträge hinzufügen.

• Für spec.activeDeadlineSeconds sind nur zwei Änderungen erlaubt:

  1. ungesetztes Feld in eine positive Zahl
  2. positive Zahl in eine kleinere positive Zahl, die nicht negativ ist

Gemeinsame Nutzung von Ressourcen und Kommunikation

Pods ermöglichen den Datenaustausch und die Kommunikation zwischen den Containern, die im Pod enthalten sind.

Datenspeicherung in Pods

Ein Pod kann eine Reihe von gemeinsam genutzten Speicher- Volumes spezifizieren. Alle Container im Pod können auf die gemeinsamen Volumes zugreifen und dadurch Daten austauschen. Volumes ermöglichen auch, dass Daten ohne Verlust gespeichert werden, falls einer der Container neu gestartet werden muss. Im Kapitel Datenspeicherung findest du weitere Informationen, wie Kubernetes gemeinsam genutzten Speicher implementiert und Pods zur Verfügung stellt.

Pod-Netzwerk

Jedem Pod wird für jede Adressenfamilie eine eindeutige IP-Adresse zugewiesen. Jeder Container in einem Pod nutzt den gemeinsamen Netzwerk-Namespace, einschließlich der IP-Adresse und der Ports. In einem Pod (und nur dann) können die Container, die zum Pod gehören, über localhost miteinander kommunizieren. Wenn Container in einem Pod mit Entitäten außerhalb des Pods kommunizieren, müssen sie koordinieren, wie die gemeinsam genutzten Netzwerkressourcen (z. B. Ports) verwenden werden. Innerhalb eines Pods teilen sich Container eine IP-Adresse und eine Reihe von Ports und können sich gegenseitig über localhost finden. Die Container in einem Pod können auch die üblichen Kommunikationsverfahren zwischen Prozessen nutzen, wie z. B. SystemV-Semaphoren oder "POSIX Shared Memory". Container in verschiedenen Pods haben unterschiedliche IP-Adressen und können nicht per IPC ohne spezielle Konfiguration kommunizieren. Container, die mit einem Container in einem anderen Pod interagieren möchten, müssen IP Netzwerke verwenden.

Für die Container innerhalb eines Pods stimmt der "hostname" mit dem konfigurierten Namen des Pods überein. Mehr dazu im Kapitel Netzwerke.

Privilegierter Modus für Container

Jeder Container in einem Pod kann den privilegierten Modus aktivieren, indem das Flag privileged im Sicherheitskontext der Container-Spezifikation verwendet wird. Dies ist nützlich für Container, die Verwaltungsfunktionen des Betriebssystems verwenden möchten, z. B. das Manipulieren des Netzwerk-Stacks oder den Zugriff auf Hardware. Prozesse innerhalb eines privilegierten Containers erhalten fast die gleichen Rechte wie sie Prozessen außerhalb eines Containers zur Verfügung stehen.

Statische Pods

Statische Pods werden direkt vom Kubelet-Daemon auf einem bestimmten Node verwaltet ohne dass sie vom API Server überwacht werden.

Die meisten Pods werden von der Kontrollebene verwaltet (z. B. Deployment). Aber für statische Pods überwacht das Kubelet jeden statischen Pod direkt (und startet ihn neu, wenn er ausfällt).

Statische Pods sind immer an ein Kubelet auf einem bestimmten Node gebunden. Der Hauptanwendungsfall für statische Pods besteht darin, eine selbst gehostete Steuerebene auszuführen. Mit anderen Worten: Das Kubelet dient zur Überwachung der einzelnen Komponenten der Kontrollebene.

Das Kubelet versucht automatisch auf dem Kubernetes API-Server für jeden statischen Pod einen spiegelbildlichen Pod (im Englischen: mirror pod) zu erstellen. Das bedeutet, dass die auf einem Node ausgeführten Pods auf dem API-Server sichtbar sind jedoch von dort nicht gesteuert werden können.

Nächste Schritte

• Verstehe den Lebenszyklus eines Pods.
• Erfahre mehr über RuntimeClass und wie du damit verschiedene Pods mit unterschiedlichen Container-Laufzeitumgebungen konfigurieren kannst.
• Mehr zum Thema Restriktionen für die Verteilung von Pods.
• Lese Pod-Disruption-Budget und wie du es verwenden kannst, um die Verfügbarkeit von Anwendungen bei Störungen zu verwalten. Die Pod -Objektdefinition beschreibt das Objekt im Detail.
• The Distributed System Toolkit: Patterns for Composite Containers erläutert allgemeine Layouts für Pods mit mehr als einem Container.

Um den Hintergrund zu verstehen, warum Kubernetes eine gemeinsame Pod-API in andere Ressourcen, wie z. B. StatefulSets oder Deployments einbindet, kannst du Artikel zu früheren Technologien lesen, unter anderem:

• Aurora
• Borg
• Marathon
• Omega
• Tupperware.

3.4.3 - ReplicaSet

3.4.4 - Jobs

3.5 - Dienste, Lastverteilung und Netzwerkfunktionen

3.5.1 - Services

3.5.2 - IPv4/IPv6 dual-stack

3.6 - Speicher

3.6.1 - Persistente Volumes

3.7 - Konfiguration

3.7.1 - Secrets

3.7.2 - Resourcen-Verwaltung für Pods und Container

3.8 - Richtlinien

3.9 - Cluster Administration

3.9.1 - Proxies in Kubernetes

Auf dieser Seite werden die im Kubernetes verwendeten Proxies erläutert.

Proxies

Es gibt mehrere verschiedene Proxies, die die bei der Verwendung von Kubernetes begegnen können:

1. Der kubectl Proxy:

   • läuft auf dem Desktop eines Benutzers oder in einem Pod
   • Proxy von einer lokalen Host-Adresse zum Kubernetes API Server
   • Client zu Proxy verwendet HTTP
   • Proxy zu API Server verwendet HTTPS
   • lokalisiert den API Server
   • fügt Authentifizierungs-Header hinzu

2. Der API Server Proxy:

   • ist eine Bastion, die in den API Server eingebaut ist
   • verbindet einen Benutzer außerhalb des Clusters mit Cluster IPs, die sonst möglicherweise nicht erreichbar wären
   • läuft im API Server Prozess
   • Client zu Proxy verwendet HTTPS (oder http, wenn API Server so konfiguriert ist)
   • Proxy zum Ziel kann HTTP oder HTTPS verwenden, der Proxy wählt dies unter Verwendung der verfügbaren Informationen aus
   • kann verwendet werden, um einen Knoten, Pod oder Service zu erreichen
   • führt einen Lastausgleich durch um einen Service zu erreichen, wenn dieser verwendet wird

3. Der kube Proxy:

   • läuft auf jedem Knoten
   • Proxy unterstüzt UDP, TCP und SCTP
   • versteht kein HTTP
   • stellt Lastausgleich zur Verfügung
   • wird nur zum erreichen von Services verwendet

4. Ein Proxy/Load-balancer vor dem API Server:

   • Existenz und Implementierung variieren von Cluster zu Cluster (z.B. nginx)
   • sitzt zwischen allen Clients und einem oder mehreren API Servern
   • fungiert als Load Balancer, wenn es mehrere API Server gibt

5. Cloud Load Balancer für externe Services:

   • wird von einigen Cloud Anbietern angeboten (z.B. AWS ELB, Google Cloud Load Balancer)
   • werden automatisch erstellt, wenn der Kubernetes Service den Typ LoadBalancer hat
   • unterstützt normalerweiße nur UDP/TCP
   • Die SCTP-Unterstützung hängt von der Load Balancer Implementierung des Cloud Providers ab
   • die Implementierung variiert je nach Cloud Anbieter

Kubernetes Benutzer müssen sich in der Regel um nichts anderes als die ersten beiden Typen kümmern. Der Cluster Administrator stellt in der Regel sicher, dass die letztgenannten Typen korrekt eingerichtet sind.

Anforderung an Umleitungen

Proxies haben die Möglichkeit der Umleitung (redirect) ersetzt. Umleitungen sind veraltet.

3.9.2 - Controller Manager Metriken

Controller Manager Metriken liefern wichtige Erkenntnisse über die Leistung und den Zustand von den Controller Managern.

Was sind Controller Manager Metriken

Die Kennzahlen des Controller Managers liefert wichtige Erkenntnisse über die Leistung und den Zustand des Controller Managers. Diese Metriken beinhalten gängige Go Language Laufzeitmetriken wie go_routine count und controller-spezifische Metriken wie z.B. etcd Request Latenzen oder Cloud Provider (AWS, GCE, OpenStack) API Latenzen, die verwendet werden können um den Zustand eines Clusters zu messen.

Ab Kubernetes 1.7 stehen detaillierte Cloud Provider Metriken für den Speicherbetrieb für GCE, AWS, Vsphere und OpenStack zur Verfügung. Diese Metriken können verwendet werden, um den Zustand persistenter Datenträgeroperationen zu überwachen.

Für GCE werden diese Metriken beispielsweise wie folgt aufgerufen:

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"}

Konfiguration

In einem Cluster sind die Controller Manager Metriken unter http://localhost:10252/metrics auf dem Host verfügbar, auf dem der Controller Manager läuft.

Die Metriken werden im Prometheus Format ausgegeben.

In einer Produktionsumgebung können Sie Prometheus oder einen anderen Metrik Scraper konfigurieren, um diese Metriken regelmäßig zu sammeln und in einer Art Zeitreihen Datenbank verfügbar zu machen.

3.9.3 - Addons Installieren

Add-Ons erweitern die Funktionalität von Kubernetes.

Diese Seite gibt eine Übersicht über einige verfügbare Add-Ons und verweist auf die entsprechenden Installationsanleitungen.

Die Add-Ons in den einzelnen Kategorien sind alphabetisch sortiert - Die Reihenfolge impliziert keine bevorzugung einzelner Projekte.

Networking und Network Policy

• ACI bietet Container-Networking und Network-Security mit Cisco ACI.
• Calico ist ein Networking- und Network-Policy-Provider. Calico unterstützt eine Reihe von Networking-Optionen, damit Du die richtige für deinen Use-Case wählen kannst. Dies beinhaltet Non-Overlaying and Overlaying-Networks mit oder ohne BGP. Calico nutzt die gleiche Engine um Network-Policies für Hosts, Pods und (falls Du Istio & Envoy benutzt) Anwendungen auf Service-Mesh-Ebene durchzusetzen.
• Canal vereint Flannel und Calico um Networking- und Network-Policies bereitzustellen.
• Cilium ist ein L3 Network- and Network-Policy-Plugin welches das transparent HTTP/API/L7-Policies durchsetzen kann. Sowohl Routing- als auch Overlay/Encapsulation-Modes werden uterstützt. Außerdem kann Cilium auf andere CNI-Plugins aufsetzen.
• CNI-Genie ermöglicht das nahtlose Verbinden von Kubernetes mit einer Reihe an CNI-Plugins wie z.B. Calico, Canal, Flannel, Romana, oder Weave.
• Contiv bietet konfigurierbares Networking (Native L3 auf BGP, Overlay mit vxlan, Klassisches L2, Cisco-SDN/ACI) für verschiedene Anwendungszwecke und auch umfangreiches Policy-Framework. Das Contiv-Projekt ist vollständig Open Source. Der installer bietet sowohl kubeadm als auch nicht-kubeadm basierte Installationen.
• Contrail, basierend auf Tungsten Fabric, ist eine Open Source, multi-Cloud Netzwerkvirtualisierungs- und Policy-Management Plattform. Contrail und Tungsten Fabric sind mit Orechstratoren wie z.B. Kubernetes, OpenShift, OpenStack und Mesos integriert und bieten Isolationsmodi für Virtuelle Maschinen, Container (bzw. Pods) und Bare Metal workloads.
• Flannel ist ein Overlay-Network-Provider der mit Kubernetes genutzt werden kann.
• Knitter ist eine Network-Lösung die Mehrfach-Network in Kubernetes ermöglicht.
• Multus ist ein Multi-Plugin für Mehrfachnetzwerk-Unterstützung um alle CNI-Plugins (z.B. Calico, Cilium, Contiv, Flannel), zusätzlich zu SRIOV-, DPDK-, OVS-DPDK- und VPP-Basierten Workloads in Kubernetes zu unterstützen.
• NSX-T Container Plug-in (NCP) bietet eine Integration zwischen VMware NSX-T und einem Orchestator wie z.B. Kubernetes. Außerdem bietet es eine Integration zwischen NSX-T und Containerbasierten CaaS/PaaS-Plattformen wie z.B. Pivotal Container Service (PKS) und OpenShift.
• Nuage ist eine SDN-Plattform die Policy-Basiertes Networking zwischen Kubernetes Pods und nicht-Kubernetes Umgebungen inklusive Sichtbarkeit und Security-Monitoring bereitstellt.
• Romana ist eine Layer 3 Network-Lösung für Pod-Netzwerke welche auch die NetworkPolicy API unterstützt. Details zur Installation als kubeadm Add-On sind hier verfügbar.
• Weave Net bietet Networking and Network-Policies und arbeitet auf beiden Seiten der Network-Partition ohne auf eine externe Datenbank angwiesen zu sein.

Service-Discovery

• CoreDNS ist ein flexibler, erweiterbarer DNS-Server der in einem Cluster installiert werden kann und das Cluster-interne DNS für Pods bereitzustellen.

Visualisierung & Überwachung

• Dashboard ist ein Dashboard Web Interface für Kubernetes.
• Weave Scope ist ein Tool um Container, Pods, Services usw. Grafisch zu visualieren. Kann in Verbindung mit einem Weave Cloud Account genutzt oder selbst gehosted werden.

Infrastruktur

• KubeVirt ist ein Add-On um Virtuelle Maschinen in Kubernetes auszuführen. Wird typischer auf Bare-Metal Clustern eingesetzt.

Legacy Add-Ons

Es gibt einige weitere Add-Ons die in dem abgekündigten cluster/addons-Verzeichnis dokumentiert sind.

Add-Ons die ordentlich gewartet werden dürfen gerne hier aufgezählt werden. Wir freuen uns auf PRs!

3.10 - Kubernetes erweitern

3.11 - Konzept Dokumentations-Vorlage

Diese Seite erklärt ...

Verstehen ...

Kubernetes bietet ...

Verwenden ...

Benutzen Sie ...

Nächste Schritte

[Optionaler Bereich]

• Lernen Sie mehr über ein neues Thema schreiben.
• Besuchen Sie Seitenvorlagen verwenden - Konzeptvorlage wie Sie diese Vorlage verwenden.

4 - Aufgaben

Dieser Abschnitt der Kubernetes-Dokumentation enthält Seiten, die zeigen, wie man einzelne Aufgaben erledigt. Eine Aufgabenseite zeigt, wie man eine einzelne Aufgabe ausführt, typischerweise durch eine kurze Abfolge von Schritten.

Webbenutzeroberfläche (Dashboard)

Stellen Sie die Dashboard-Webbenutzeroberfläche bereit, und greifen Sie auf sie zu, um Sie bei der Verwaltung und Überwachung von Containeranwendungen in einem Kubernetes-Cluster zu unterstützen.

Die kubectl-Befehlszeile verwenden

Installieren und konfigurieren Sie das kubectl-Befehlszeilentool, mit dem Kubernetes-Cluster direkt verwaltet werden.

Pods und Container konfigurieren

Ausführen allgemeiner Konfigurationsaufgaben für Pods und Container.

Anwendungen ausführen

Ausführen allgemeiner Aufgaben zur Anwendungsverwaltung, z. B. Aktualisierungen, Einfügen von Informationen in Pods und automatisches horizontales Skalieren der Pods.

Jobs ausführen

Jobs mit Parallelverarbeitung ausführen.

Auf Anwendungen in einem Cluster zugreifen

Konfigurieren Sie den Lastausgleich, die Portweiterleitung oder die Einrichtung von Firewall- oder DNS-Konfigurationen für den Zugriff auf Anwendungen in einem Cluster.

Überwachung, Protokollierung und Fehlerbehebung

Richten Sie die Überwachung und Protokollierung ein, um einen Cluster zu behandeln oder eine Container-Anwendung zu debuggen.

Zugriff auf die Kubernetes-API

Lernen Sie verschiedene Methoden kennen, um direkt auf die Kubernetes-API zuzugreifen.

TLS verwenden

Konfigurieren Sie Ihre Anwendung so, dass sie der Cluster-Stammzertifizierungsstelle (Certificate Authority, CA) vertraut und diese verwendet.

Cluster verwalten

Erfahren Sie allgemeine Aufgaben zum Verwalten eines Clusters.

Föderation verwalten

Konfigurieren Sie Komponenten in einer Clusterföderation.

Managing Stateful Applications

Ausführen allgemeiner Aufgaben zum Verwalten von Stateful-Anwendungen, einschließlich Skalieren, Löschen und Debuggen von StatefulSets.

Cluster-Dämonen

Ausführen allgemeiner Aufgaben zum Verwalten eines DaemonSet, z. B. Durchführen eines fortlaufenden Updates.

GPUs verwalten

Konfigurieren und planen Sie NVIDIA-GPUs für die Verwendung durch Nodes in einem Cluster als Ressource.

Verwalten von HugePages

Konfigurieren und verwalten Sie HugePages als planbare Ressource in einem Cluster.

Nächste Schritte

Wenn Sie eine Aufgabenseite schreiben möchten, finden Sie weitere Informationen unter Erstellen einer Pull-Anfrage für Dokumentation.

4.1 - Werkzeuge installieren

kubectl

Das Kubernetes Befehlszeilenprogramm kubectl ermöglicht es Ihnen, Befehle auf einem Kubernetes-Cluster auszuführen. Sie können mit kubectl Anwendungen bereitstellen, Cluster-Ressourcen überwachen und verwalten sowie Logs einsehen. Weitere Informationen über alle verfügbaren kubectl-Befehle finden Sie in der Kommandoreferenz von kubectl.

kubectl kann unter Linux, macOS und Windows installiert werden. Hier finden Sie Anleitungen zur Installation von kubectl.

kind

Mit kind können Sie Kubernetes lokal auf Ihrem Computer ausführen. Voraussetzung hierfür ist eine konfigurierte und funktionierende Docker-Installation.

Die kind Schnellstart-Seite gibt Informationen darüber, was für den schnellen Einstieg mit kind benötigt wird.

minikube

Ähnlich wie kind ist minikube ein Tool, mit dem man Kubernetes lokal auf dem Computer ausführen kann. Minikube erstellt Cluster mit einer Node oder mehreren Nodes. Somit ist es ein praktisches Tool für tägliche Entwicklungsaktivitäten mit Kubernetes, oder um Kubernetes einfach einmal lokal auszuprobieren.

Hier erfahren Sie, wie Sie minikube auf Ihrem Computer installieren können. Falls Sie minikube bereits installiert haben, können Sie es verwenden, um eine Beispiel-Anwendung zu bereitzustellen..

kubeadm

Mit kubeadm können Sie Kubernetes-Cluster erstellen und verwalten. kubeadm führt alle notwendigen Schritte aus, um ein minimales aber sicheres Cluster in einer benutzerfreundlichen Art und Weise aufzusetzen. Auf dieser Seite finden Sie Anleitungen zur Installation von kubeadm. Sobald Sie kubeadm installiert haben, erfahren Sie hier wie man ein Cluster mit kubeadm erstellt.

4.1.1 - Installieren und konfigurieren von kubectl

Verwenden Sie das Kubernetes Befehlszeilenprogramm, kubectl, um Anwendungen auf Kubernetes bereitzustellen und zu verwalten. Mit kubectl können Sie Clusterressourcen überprüfen, Komponenten erstellen, löschen und aktualisieren; Ihren neuen Cluster betrachten; und Beispielanwendungen aufrufen.

Bevor Sie beginnen

Sie müssen eine kubectl-Version verwenden, die innerhalb eines geringfügigen Versionsunterschieds zur Version Ihres Clusters liegt. Ein v1.2-Client sollte beispielsweise mit einem v1.1, v1.2 und v1.3-Master arbeiten. Die Verwendung der neuesten Version von kubectl verhindert unvorhergesehene Probleme.

Kubectl installieren

Nachfolgend finden Sie einige Methoden zur Installation von kubectl.

Installieren der kubectl Anwendung mithilfe der systemeigenen Paketverwaltung

• Ubuntu, Debian oder HypriotOS
• CentOS, RHEL oder Fedora

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y apt-transport-https
curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo gpg --dearmour -o /usr/share/keyrings/kubernetes.gpg
echo "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/kubernetes.gpg] https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubectl

cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://packages.cloud.google.com/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF
yum install -y kubectl

Installation mit snap auf Ubuntu

Wenn Sie Ubuntu oder eine der anderen Linux-Distributionen verwenden, die den snap Paketmanager unterstützen, können Sie kubectl als snap-Anwendung installieren.

1. Wechseln Sie zum Snap-Benutzer und führen Sie den Installationsbefehl aus:

   sudo snap install kubectl --classic
   

2. Testen Sie, ob die installierte Version ausreichend aktuell ist:

   kubectl version
   

Installation mit Homebrew auf macOS

Wenn Sie mit macOS arbeiten und den Homebrew Paketmanager verwenden, können Sie kubectl mit Homebrew installieren.

1. Führen Sie den Installationsbefehl aus:

   brew install kubernetes-cli
   

2. Testen Sie, ob die installierte Version ausreichend aktuell ist:

   kubectl version
   

Installation mit Macports auf macOS

Wenn Sie mit macOS arbeiten und den Macports Paketmanager verwenden, können Sie kubectl mit Macports installieren.

1. Führen Sie den Installationsbefehl aus:

   sudo port selfupdate
   sudo port install kubectl
   

2. Testen Sie, ob die installierte Version ausreichend aktuell ist:

   kubectl version
   

Installation mit PowerShell von PSGallery

Wenn Sie mit Windows arbeiten und den Powershell Gallery Paketmanager verwenden, können Sie kubectl mit Powershell installieren und aktualisieren.

1. Führen Sie die Installationsbefehle aus (stellen Sie sicher, dass eine DownloadLocation angegeben wird):

   Install-Script -Name install-kubectl -Scope CurrentUser -Force
   install-kubectl.ps1 [-DownloadLocation <path>]
   

   Hinweis:

   Wenn Sie keine DownloadLocation angeben, wird kubectl im temporären Verzeichnis des Benutzers installiert.

   Das Installationsprogramm erstellt $HOME/.kube und weist es an, eine Konfigurationsdatei zu erstellen

2. Testen Sie, ob die installierte Version ausreichend aktuell ist:

   kubectl version
   

   Hinweis:

   Die Aktualisierung der Installation erfolgt durch erneutes Ausführen der beiden in Schritt 1 aufgelisteten Befehle.

Installation auf Windows mit Chocolatey oder scoop

Um kubectl unter Windows zu installieren, können Sie entweder den Paketmanager Chocolatey oder das Befehlszeilen-Installationsprogramm scoop verwenden.

• choco
• scoop

choco install kubernetes-cli

scoop install kubectl

```
kubectl version
```

3. Navigieren Sie zu Ihrem Heimatverzeichnis:

   cd %USERPROFILE%
   

4. Erstellen Sie das .kube-Verzeichnis:

   mkdir .kube
   

5. Wechseln Sie in das soeben erstellte .kube-Verzeichnis:

   cd .kube
   

6. Konfigurieren Sie kubectl für die Verwendung eines Remote-Kubernetes-Clusters:

   New-Item config -type file
   

   Hinweis:

   Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei mit einem Texteditor Ihrer Wahl, z.B. Notepad.

Download als Teil des Google Cloud SDK herunter

Sie können kubectl als Teil des Google Cloud SDK installieren.

1. Installieren Sie das Google Cloud SDK.

2. Führen Sie den kubectl-Installationsbefehl aus:

   gcloud components install kubectl
   

3. Testen Sie, ob die installierte Version ausreichend aktuell ist:

   kubectl version
   

Installation der kubectl Anwendung mit curl

• macOS
• Linux
• Windows

kubectl konfigurieren

Damit kubectl einen Kubernetes-Cluster finden und darauf zugreifen kann, benötigt es eine kubeconfig Datei. Diese wird automatisch erstellt, wenn Sie einen Cluster mit kube-up.sh erstellen oder einen Minikube-Cluster erfolgreich implementieren. Weitere Informationen zum Erstellen von Clustern finden Sie in den Anleitungen für die ersten Schritte. Wenn Sie Zugriff auf einen Cluster benötigen, den Sie nicht erstellt haben, lesen Sie die Cluster-Zugriff freigeben Dokumentation. Die kubectl-Konfiguration befindet sich standardmäßig unter ~/.kube/config.

Überprüfen der kubectl-Konfiguration

Überprüfen Sie, ob kubectl ordnungsgemäß konfiguriert ist, indem Sie den Clusterstatus abrufen:

kubectl cluster-info

Wenn Sie eine URL-Antwort sehen, ist kubectl korrekt für den Zugriff auf Ihren Cluster konfiguriert.

Wenn eine Meldung ähnlich der folgenden angezeigt wird, ist kubectl nicht richtig konfiguriert oder kann keine Verbindung zu einem Kubernetes-Cluster herstellen.

The connection to the server <server-name:port> was refused - did you specify the right host or port?

Wenn Sie beispielsweise vorhaben, einen Kubernetes-Cluster auf Ihrem Laptop (lokal) auszuführen, müssen Sie zunächst ein Tool wie minikube installieren und anschließend die oben genannten Befehle erneut ausführen.

Wenn kubectl cluster-info die URL-Antwort zurückgibt, Sie jedoch nicht auf Ihren Cluster zugreifen können, verwenden Sie Folgendes, um zu überprüfen, ob er ordnungsgemäß konfiguriert ist:

kubectl cluster-info dump

Aktivieren der automatischen Autovervollständigung der Shell

kubectl bietet Autocompletion-Unterstützung für Bash und Zsh, was Ihnen viel Tipparbeit erspart!

Im Folgenden werden die Verfahren zum Einrichten der automatischen Vervollständigung für Bash (einschließlich der Unterschiede zwischen Linux und macOS) und Zsh beschrieben.

• Bash on Linux
• Bash auf macOS
• Zsh

source /usr/share/bash-completion/bash_completion

brew install bash-completion@2

export BASH_COMPLETION_COMPAT_DIR=/usr/local/etc/bash_completion.d
[[ -r /usr/local/etc/profile.d/bash_completion.sh ]] && . /usr/local/etc/profile.d/bash_completion.sh

source <(kubectl completion zsh)

autoload -Uz compinit
compinit

Nächste Schritte

Erfahren Sie, wie Sie Ihre Anwendung starten und verfügbar machen.

4.1.2 - Kubectl installieren und konfigurieren auf Linux

Bevor Sie beginnen

Um kubectl zu verwenden darf die kubectl-Version nicht mehr als eine Minor-Version Unterschied zu dem Cluster aufweisen. Zum Beispiel: eine Client-Version v1.30 kann mit folgenden Versionen kommunizieren v1.29, v1.30, und v1.31. Die Verwendung der neuesten kompatiblen Version von kubectl hilft, unvorhergesehene Probleme zu vermeiden.

Kubectl auf Linux installieren

Um kubectl auf Linux zu installieren, gibt es die folgenden Möglichkeiten:

• Bevor Sie beginnen
• Kubectl auf Linux installieren
  • Kubectl Binary mit curl auf Linux installieren
  • Installieren mit Hilfe des Linux eigenen Paketmanagers
  • Installation mit anderen Paketmanagern
• Kubectl Konfiguration verifizieren
• Optionale kubectl Konfigurationen und Plugins
  • Shell Autovervollständigung einbinden
  • kubectl-convert Plugin installieren
• Nächste Schritte

Kubectl Binary mit curl auf Linux installieren

1. Das aktuellste Release downloaden:

   curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"
   

   Hinweis:

   Um eine spezifische Version herunterzuladen, ersetze $(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt) mit der spezifischen Version.

   Um zum Beispiel Version 1.30.0 auf Linux herunterzuladen:

   curl -LO https://dl.k8s.io/release/v1.30.0/bin/linux/amd64/kubectl
   

2. Binary validieren (optional)

   Download der kubectl Checksum-Datei:

   curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl.sha256"
   

   Kubectl Binary mit der Checksum-Datei validieren:

   echo "$(cat kubectl.sha256)  kubectl" | sha256sum --check
   

   Wenn Valide, dann sieht die Ausgabe wie folgt aus:

   kubectl: OK
   

   Falls die Validierung fehlschlägt, beendet sich sha256 mit einem "nonzero"-Status und gibt einen Fehler aus, welcher so aussehen könnte:

   kubectl: FAILED
   sha256sum: WARNING: 1 computed checksum did NOT match
   

   Hinweis:

   Lade von der kubectl Binary und Checksum-Datei immer die selben Versionen herunter.

3. kubectl installieren

   sudo install -o root -g root -m 0755 kubectl /usr/local/bin/kubectl
   

   Hinweis:

   Wenn kein root Zugriff auf das Zielsystem möglich ist, kann kubectl in das Verzeichnis ~/.local/bin installiert werden:

   chmod +x kubectl
   mkdir -p ~/.local/bin
   mv ./kubectl ~/.local/bin/kubectl
   # und ~/.local/bin zur Umgebungsvariable $PATH hinzufügen
   

4. Prüfen ob die installierte Version die aktuellste Version ist:

   kubectl version --client
   

   Hinweis:

   Der oben stehende Befehl wirft folgende Warnung:

   WARNING: This version information is deprecated and will be replaced with the output from kubectl version --short.
   

   Diese Warnung kann ignoriert werden. Prüfe lediglich die kubectl Version, eelche installiert wurde.

   Oder benutzte diesen Befehl für eine detailliertere Ansicht:

   kubectl version --client --output=yaml    
   

Installieren mit Hilfe des Linux eigenen Paketmanagers

• Debian-basierte Distributionen
• Red Hat-basierte Distributionen
• SUSE-basierte Distributionen

Installation mit anderen Paketmanagern

• Snap
• Homebrew

snap install kubectl --classic
kubectl version --client

brew install kubectl
kubectl version --client

Kubectl Konfiguration verifizieren

Um mithilfe von kubectl ein Cluster zu finden und darauf zuzugreifen benötigt es eine kubeconfig Datei, welche automatisch angelegt wird, wenn ein Cluster mit Hilfe der kube-up.sh oder erfolgreich ein Cluster mit Minicube erstellt wurde. Standardmäßig liegt die kubectl Konfigurationsdatei unter folgendem Pfad ~/.kube/config.

Um zu überprüfen ob kubectl korrekt konfiguriert ist, kann der Cluster-Status abgefragt werden:

kubectl cluster-info

Wenn als Antwort eine URL ausgegeben wird, ist kubectl korrekt konfiguriert und kann auf das Cluster zugreifen.

Falls eine Nachricht ähnlich wie die Folgende zu sehen ist, ist kubectl nicht korrekt konfiguriert oder nicht in der Lage das Cluster zu erreichen.

The connection to the server <server-name:port> was refused - did you specify the right host or port?

Wenn zum Beispiel versucht wird ein Kubernetes Cluster lokal auf dem Laptop zu starten, muss ein Tool wie zum Beispiel Minikube zuerst installiert werden. Danach können die oben erwähnten Befehle erneut ausgeführt werden.

Falls kubectl cluster-info eine URL zurück gibt, aber nicht auf das Cluster zugreifen kann, prüfe ob kubectl korrekt konfiguriert wurde:

kubectl cluster-info dump

Optionale kubectl Konfigurationen und Plugins

Shell Autovervollständigung einbinden

kubectl stellt Autovervollständigungen für Bash, Zsh, Fish und Powershell zur Verfügung, mit welchem sich Kommandozeilen Befehle beschleunigen lassen.

Untenstehend ist beschrieben, wie die Autovervollständigungen für Fish und Zsh eingebunden werden.

• Fish
• Zsh

kubectl completion fish | source

source <(kubectl completion zsh)

autoload -Uz compinit
compinit

kubectl-convert Plugin installieren

Ein Plugin für das Kubernetes Kommandozeilentool kubectl, welches es ermöglicht Manifeste von einer Version der Kubernetes API zu einer anderen zu konvertieren. Kann zum Beispiel hilfreich sein, Manifeste zu einer nicht als veraltet (deprecated) markierten API Version mit einem neuerem Kubernetes Release zu migrieren. Weitere Infos finden Sich unter: zu nicht veralteten APIs migrieren

1. Neueste Version des Kommandozeilenbefehls herunterladen:

   curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl-convert"
   

2. Binär-Datei validieren (optional)

   Download der kubectl-convert Checksum-Datei:

   curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl-convert.sha256"
   

   Kubectl-convert Binary mit der Checksum-Datei validieren:

   echo "$(cat kubectl-convert.sha256) kubectl-convert" | sha256sum --check
   

   Wenn Valide, dann sieht die Ausgabe wie folgt aus:

   kubectl-convert: OK
   

   Falls die Validierung fehlschlägt, beendet sich sha256 mit einem "nonzero"-Status und gibt einen Fehler aus, welcher so aussehen könnte:

   kubectl-convert: FAILED
   sha256sum: WARNING: 1 computed checksum did NOT match
   

   Hinweis:

   Lade von der kubectl Binary und Checksum-Datei immer die selben Versionen herunter.

3. kubectl-convert installieren

   sudo install -o root -g root -m 0755 kubectl-convert /usr/local/bin/kubectl-convert
   

4. Verifizieren, dass das Pluign erfolgreich installiert wurde:

   kubectl convert --help
   

Wenn kein Fehler ausgegeben wird, ist das Plugin erfolgreich installiert worden.

1. Nach Installation des Plugins, die Installationsdateien aufräumen:

   rm kubectl-convert kubectl-convert.sha256
   

Nächste Schritte

• Minikube installieren
• Installations Guides ansehen um mehr über die Clustererstellung zu erfahren.
• Lernen wie man Applikationen startet und erreichbar macht.
• Falls Zugriff auf ein Cluster benötigt wird, welches nicht von einem selbst erstellt wurde, könnte Clusterzugang teilen interessant sein.
• Lies die kubectl Referenzdokumentation

4.1.3 - Kubectl installieren und konfigurieren auf macOS

Bevor Sie beginnen

Um kubectl zu verwenden darf die kubectl-Version nicht mehr als eine Minor-Version Unterschied zu deinem Cluster aufweisen. Zum Beispiel: eine Client-Version v1.30 kann mit folgenden Versionen kommunizieren v1.29, v1.30, und v1.31. Die Verwendung der neuesten kompatiblen Version von kubectl hilft, unvorhergesehene Probleme zu vermeiden.

Kubectl auf macOS installieren

Um kubectl auf macOS zu installieren, gibt es die folgenden Möglichkeiten:

• Bevor Sie beginnen
• Kubectl auf macOS installieren
  • Kubectl Binary mit curl auf macOS installieren
  • Mit Homebrew auf macOS installieren
  • Mit Macports auf macOS installieren
• Kubectl Konfiguration verifizieren
• Optionale kubectl Konfigurationen und Plugins
  • Shell Autovervollständigung einbinden
  • kubectl-convert Plugin installieren
• Nächste Schritte

Kubectl Binary mit curl auf macOS installieren

1. Das aktuellste Release downloaden:

   • Intel
   • Apple Silicon

   
      curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/amd64/kubectl"
      

   
      curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/arm64/kubectl"
      

   Hinweis:

   Um eine spezifische Version herunterzuladen, ersetze $(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt) mit der spezifischen Version

   Um zum Beispiel Version 1.30.0 auf Intel macOS herunterzuladen:

   curl -LO "https://dl.k8s.io/release/v1.30.0/bin/darwin/amd64/kubectl"
   

   Für macOS auf Apple Silicon (z.B. M1/M2):

   curl -LO "https://dl.k8s.io/release/v1.30.0/bin/darwin/arm64/kubectl"
   

2. Binary validieren (optional)

   Download der kubectl Checksum-Datei:

   • Intel
   • Apple Silicon

   
      curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/amd64/kubectl.sha256"
      

   
      curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/arm64/kubectl.sha256"
      

   Kubectl Binary mit der Checksum-Datei validieren:

   echo "$(cat kubectl.sha256)  kubectl" | shasum -a 256 --check
   

   Wenn Valide, dann sieht die Ausgabe wie folgt aus:

   kubectl: OK
   

   Falls die Validierung fehlschlägt, beendet sich shasum mit einem "nonzero"-Status und gibt einen Fehler aus, welcher so aussehen könnte:

   kubectl: FAILED
   shasum: WARNING: 1 computed checksum did NOT match
   

   Hinweis:

   Lade von der kubectl Binary und Checksum-Datei immer die selben Versionen herunter.

3. Kubectl Binary ausführbar machen.

   chmod +x ./kubectl
   

4. Kubectl Binary zu einem Ordner in Ihrem PATH verschieben.

   sudo mv ./kubectl /usr/local/bin/kubectl
   sudo chown root: /usr/local/bin/kubectl
   

   Hinweis:

   Stelle sicher, dass /usr/local/bin in deiner PATH Umgebungsvariable gesetzt ist.

5. Prüfen ob die installierte Version die aktuellste Version ist:

   kubectl version --client
   

   Hinweis:

   Der oben stehende Befehl wirft folgende Warnung:

   WARNING: This version information is deprecated and will be replaced with the output from kubectl version --short.
   

   Diese Warnung kann ignoriert werden. Prüfe lediglich die kubectl Version, welche installiert wurde.

   Oder benutzte diesen Befehl für eine detailliertere Ansicht:

   kubectl version --client --output=yaml
   

6. Nach Installation des Plugins, die Installationsdateien aufräumen:

   rm kubectl kubectl.sha256
   

Mit Homebrew auf macOS installieren

Wenn macOS und Homebrew als Paketmanager benutzt wird, kann kubectl über diesen installiert werden.

1. Führe den Installationsbefehl aus:

   brew install kubectl
   

   oder

   brew install kubernetes-cli
   

2. Prüfen ob die installierte Version die aktuellste Version ist:

   kubectl version --client
   

Mit Macports auf macOS installieren

Wenn macOS und Macports als Paketmanager benutzt wird, kann kubectl über diesen installiert werden.

1. Führe den Installationsbefehl aus:

   sudo port selfupdate
   sudo port install kubectl
   

2. Prüfen ob die installierte Version die aktuellste Version ist:

   kubectl version --client
   

Kubectl Konfiguration verifizieren

Um mithilfe von kubectl ein Cluster zu finden und darauf zuzugreifen benötigt es eine kubeconfig Datei, welche automatisch angelegt wird, wenn ein Cluster mit Hilfe der kube-up.sh oder erfolgreich ein Cluster mit Minicube erstellt wurde. Standardmäßig liegt die kubectl Konfigurationsdatei unter folgendem Pfad ~/.kube/config.

Um zu überprüfen ob kubectl korrekt konfiguriert ist, kann der Cluster-Status abgefragt werden:

kubectl cluster-info

Wenn als Antwort eine URL ausgegeben wird, ist kubectl korrekt konfiguriert und kann auf das Cluster zugreifen.

Falls eine Nachricht ähnlich wie die Folgende zu sehen ist, ist kubectl nicht korrekt konfiguriert oder nicht in der Lage das Cluster zu erreichen.

The connection to the server <server-name:port> was refused - did you specify the right host or port?

Wenn zum Beispiel versucht wird ein Kubernetes Cluster lokal auf dem Laptop zu starten, muss ein Tool wie zum Beispiel Minikube zuerst installiert werden. Danach können die oben erwähnten Befehle erneut ausgeführt werden.

Falls kubectl cluster-info eine URL zurück gibt, aber nicht auf das Cluster zugreifen kann, prüfe ob kubectl korrekt konfiguriert wurde:

kubectl cluster-info dump

Optionale kubectl Konfigurationen und Plugins

Shell Autovervollständigung einbinden

kubectl stellt Autovervollständigungen für Bash, Zsh, Fish und Powershell zur Verfügung, mit welchem Kommandozeilenbefehle beschleunigt werden können.

Untenstehend ist beschrieben, wie die Autovervollständigungen für Fish und Zsh eingebunden werden.

• Fish
• Zsh

kubectl completion fish | source

source <(kubectl completion zsh)

autoload -Uz compinit
compinit

kubectl-convert Plugin installieren

Ein Plugin für das Kubernetes Kommandozeilentool kubectl, welches es ermöglicht Manifeste von einer Version der Kubernetes API zu einer anderen zu konvertieren. Kann zum Beispiel hilfreich sein, Manifeste zu einer nicht als veraltet (deprecated) markierten API Version mit einem neuerem Kubernetes Release zu migrieren. Weitere Infos finden Sich unter: zu nicht veralteten APIs migrieren

1. Neueste Version des Kommandozeilenbefehls herunterladen:

   • Intel
   • Apple Silicon

   
      curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/amd64/kubectl-convert"
      

   
      curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/arm64/kubectl-convert"
      

2. Binär-Datei validieren (optional)

   Download der kubectl-convert Checksum-Datei:

   • Intel
   • Apple Silicon

   
      curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/amd64/kubectl-convert.sha256"
      

   
      curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/arm64/kubectl-convert.sha256"
      

   Validierung der kubectl-convert Binary mit der Checksum-Datei:

   echo "$(cat kubectl-convert.sha256)  kubectl-convert" | shasum -a 256 --check
   

   Wenn Valide, dann sieht die Ausgabe wie folgt aus:

   kubectl-convert: OK
   

   Falls die Validierung fehlschlägt, beendet sich shasum mit einem "nonzero"-Status und gibt einen Fehler aus, welcher so aussehen könnte:

   kubectl-convert: FAILED
   shasum: WARNING: 1 computed checksum did NOT match
   

   Hinweis:

     Lade von der kubectl Binary und Checksum-Datei immer die selben Versionen herunter.
   

3. Kubectl-convert Binary ausführbar machen

   chmod +x ./kubectl-convert
   

4. Kubectl-convert Binary zu einem Ordner in PATH Umgebungsvariable verschieben.

   sudo mv ./kubectl-convert /usr/local/bin/kubectl-convert
   sudo chown root: /usr/local/bin/kubectl-convert
   

   Hinweis:

   Stelle sicher, dass `/usr/local/bin` in der PATH Umgebungsvariable gesetzt ist.
   

5. Verifizieren, dass das Pluign erfolgreich installiert wurde:

   kubectl convert --help
   

   Wenn kein Fehler ausgegeben wird, ist das Plugin erfolgreich installiert worden.

6. Nach Installation des Plugins, die Installationsdateien aufräumen:

   rm kubectl-convert kubectl-convert.sha256
   

Nächste Schritte

• Minikube installieren
• Installations Guides ansehen um mehr über die Clustererstellung zu erfahren.
• Lernen wie man Applikationen startet und erreichbar macht.
• Falls Zugriff auf ein Cluster benötigt wird, welches nicht von einem selbst erstellt wurde, könnte Clusterzugang teilen interessant sein.
• Lies die kubectl Referenzdokumentation

4.1.4 - Installation von Minikube

Diese Seite zeigt Ihnen, wie Sie Minikube installieren, ein Programm, das einen Kubernetes-Cluster mit einem einzigen Node in einer virtuellen Maschine auf Ihrem Laptop ausführt.

Bevor Sie beginnen

Die VT-x- oder AMD-v-Virtualisierung muss im BIOS Ihres Computers aktiviert sein. Um dies unter Linux zu überprüfen, führen Sie Folgendes aus und vergewissern Sie sich, dass die Ausgabe nicht leer ist:

egrep --color 'vmx|svm' /proc/cpuinfo

Einen Hypervisor installieren

Wenn noch kein Hypervisor installiert ist, installieren Sie jetzt einen für Ihr Betriebssystem:

Kubectl installieren

• Installieren Sie kubectl gemäß den Anweisungen in kubectl installieren und einrichten.

Minikube installieren

macOS

Die einfachste Möglichkeit, Minikube unter macOS zu installieren, ist die Verwendung von Homebrew:

brew install minikube

Sie können es auch auf macOS installieren, indem Sie eine statische Binärdatei herunterladen:

curl -Lo minikube https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-darwin-amd64 \
  && chmod +x minikube

So fügen Sie die Minikube-Programmdatei auf einfache Weise Ihrem Pfad hinzu:

sudo mv minikube /usr/local/bin

Linux

Sie können Minikube unter Linux installieren, indem Sie eine statische Binärdatei herunterladen:

curl -Lo minikube https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64 \
  && chmod +x minikube

So fügen Sie die Minikube-Programmdatei auf einfache Weise Ihrem Pfad hinzu:

sudo cp minikube /usr/local/bin && rm minikube

Windows

Die einfachste Möglichkeit, Minikube unter Windows zu installieren, ist die Verwendung von Chocolatey (als Administrator ausführen):

choco install minikube kubernetes-cli

Schließen Sie nach der Installation von Minikube die aktuelle CLI-Sitzung und starten Sie sie neu. Minikube sollte automatisch zu Ihrem Pfad hinzugefügt werden.

Manuelle installation unter Windows

Um Minikube manuell unter Windows zu installieren, laden Sie die Datei minikube-windows-amd64 herunter, umbenennen Sie sie in minikube.exe und fügen Sie sie Ihrem Pfad zu.

Windows Installer

So installieren Sie Minikube manuell unter Windows mit Windows Installer, laden Sie die Datei minikube-installer.exe und führen Sie den Installer aus.

Eine bestehende Installation bereinigen

Wenn Sie minikube bereits installiert haben, starten Sie die Anwendung:

minikube start

Und der Befehl gibt einen Fehler zurück:

machine does not exist

Müssen Sie die Konfigurationsdateien löschen:

rm -rf ~/.minikube

Nächste Schritte

• Kubernetes lokal über Minikube ausführen

4.2 - Einen Cluster verwalten

4.2.1 - Verwaltung mit kubeadm

4.3 - Pods und Container konfigurieren

4.4 - Daten in Anwendungen injizieren

4.5 - Anwendungen ausführen

4.5.1 - Horizontal Pod Autoscaler

Der Horizontal Pod Autoscaler skaliert automatisch die Anzahl der Pods eines Replication Controller, Deployment oder Replikat Set basierend auf der beobachteten CPU-Auslastung (oder, mit Unterstützung von benutzerdefinierter Metriken, von der Anwendung bereitgestellten Metriken). Beachte, dass die horizontale Pod Autoskalierung nicht für Objekte gilt, die nicht skaliert werden können, z. B. DaemonSets.

Der Horizontal Pod Autoscaler ist als Kubernetes API-Ressource und einem Controller implementiert. Die Ressource bestimmt das Verhalten des Controllers. Der Controller passt die Anzahl der Replikate eines Replication Controller oder Deployments regelmäßig an, um die beobachtete durchschnittliche CPU-Auslastung an das vom Benutzer angegebene Ziel anzupassen.

Wie funktioniert der Horizontal Pod Autoscaler?

Der Horizontal Pod Autoscaler ist als Kontrollschleife mit einer Laufzeit implementiert, die durch das Flag --horizontal-pod-autoscaler-sync-period am Controller Manager gesteuert wird (mit einem Standardwert von 15 Sekunden).

Während jedem Durchlauf fragt der Controller Manager die Ressourcennutzung anhand der in jeder HorizontalPodAutoscaler Definition angegebenen Metriken ab. Der Controller Manager bezieht die Metriken entweder aus der Resource Metrics API (für Ressourcenmetriken pro Pod) oder aus der Custom Metrics API (für alle anderen Metriken).

• Für jede pro Pod Ressourcenmetriken (wie CPU) ruft der Controller die Metriken über die Ressourcenmetriken API für jeden Pod ab, der vom HorizontalPodAutoscaler angesprochen wird. Sofern ein Zielnutzungswert eingestellt ist, berechnet der Controller den Nutzungswert als Prozentsatz der äquivalenten Ressourcenanforderung der Containern in jedem Pod. Wenn ein Ziel-Rohwert eingestellt ist, werden die Rohmetrikenwerte direkt verwendet. Der Controller nimmt dann den Mittelwert der Auslastung oder den Rohwert (je nach Art des angegebenen Ziels) über alle Zielpods und erzeugt ein Quotienten, mit dem die Anzahl der gewünschten Replikate skaliert wird.

Beachte, dass, wenn einige der Container des Pods nicht über den entsprechenden Ressourcenanforderung verfügen, die CPU-Auslastung für den Pod nicht definiert wird und der Autoscaler keine Maßnahmen bezüglich dieser Metrik ergreift. Weitere Informationen zur Funktionsweise des Autoskalierungsalgorithmus finden Sie im folgenden Abschnitt über den Algorithmus.

• Bei benutzerdefinierten Metriken pro Pod funktioniert die Steuerung ähnlich wie bei Ressourcenmetriken pro Pod, nur dass diese mit Rohwerten und nicht mit Nutzungswerten arbeitet.

• Für Objektmetriken und externe Metriken wird eine einzelne Metrik abgerufen, die das jeweilige Objekt beschreibt. Diese Kennzahl wird mit dem Sollwert verglichen, um ein Verhältnis wie oben beschrieben zu erhalten. In der API-Version von autoscaling/v2beta2 kann dieser Wert optional durch die Anzahl der Pods geteilt werden, bevor der Vergleich durchgeführt wird.

Der HorizontalPodAutoscaler holt Metriken normalerweise aus einer Reihe von aggregierten APIs (metrics.k8s.io, custom.metrics.k8s.io und external.metrics.k8s.io). Die API metrics.k8s.io wird normalerweise vom Metrics Server bereitgestellt, der separat gestartet werden muss. Siehe Metrics Server für weitere Anweisungen. Der HorizontalPodAutoscaler kann auch Metriken direkt aus dem Heapster beziehen.

Siehe Unterstützung der Metrik APIs für weitere Details.

Der Autoscaler greift über die Scale Sub-Ressource auf die entsprechenden skalierbaren Controller (z.B. Replication Controller, Deployments und Replika Sets) zu. Scale ist eine Schnittstelle, mit der Sie die Anzahl der Replikate dynamisch einstellen und jeden ihrer aktuellen Zustände untersuchen können. Weitere Details zu der Scale Sub-Ressource findest du hier.

Details zum Algorithmus

Vereinfacht gesagt arbeitet der Horizontal Pod Autoscaler Controller mit dem Verhältnis zwischen dem gewünschten metrischen Wert und dem aktuellen metrischen Wert:

desiredReplicas = ceil[currentReplicas * ( currentMetricValue / desiredMetricValue )]

Wenn beispielsweise der aktuelle metrische Wert 200m und der gewünschte Wert 100m ist, wird die Anzahl der Replikate verdoppelt, da 200.0 / 100.0 == 2.0 ist. Wenn der aktuelle Wert jedoch 50m ist, halbieren sich die Anzahl der Replikate 50.0 / 100.0 == 0.5. Es wird auf die Skalierung verzichtet, wenn das Verhältnis ausreichend nahe bei 1,0 liegt (innerhalb einer global konfigurierbaren Toleranz, vom Flag --horizontal-pod-autoscaler-tolerance, das standardmäßig auf 0,1 gesetzt ist).

Wenn ein targetAverageValue oder targetAverageUtilization angegeben wird, wird der currentMetricValue berechnet, indem der Mittelwert der gegebenen Metrik über alle Pods im Skalierungsziel des HorizontalPodAutoscaler berechnet wird. Vor der Überprüfung der Toleranz und der Entscheidung über die finalen Werte berücksichtigen wir jedoch die Pod Readiness und fehlende Metriken.

Alle Pods mit einem gesetzten Zeitstempel zur Löschung (d.h. Pods, die gerade heruntergefahren werden) und alle ausgefallenen Pods werden verworfen.

Wenn einem bestimmten Pod Metriken fehlen, wird es für später zurückgestellt; Pods mit fehlenden Metriken werden verwendet, um den endgültigen Skalierungsmenge anzupassen.

Wenn bei der Skalierung anhand der CPU ein Pod noch nicht bereit ist (d.h. er wird noch initialisiert) oder der letzte metrische Punkt für den Pod vor dessen Einsatzbereitschaft liegt, wird auch dieser Pod zurückgestellt.

Aufgrund technischer Einschränkungen kann der HorizontalPodAutoscaler Controller nicht genau bestimmen, wann ein Pod zum ersten Mal bereit ist, wenn es darum geht, bestimmte CPU Metriken festzulegen. Stattdessen betrachtet er eine Pod als "not yet ready", wenn dieser noch nicht bereit ist und geht in "unready" über, innerhalb eines kurzen, konfigurierbaren Zeitfensters seit dem Start. Dieser Wert wird mit dem Flag --horizontal-pod-autoscaler-initial-readiness-delay konfiguriert und ist standardmäßig auf 30 Sekunden eingestellt. Sobald ein Pod bereit ist, betrachtet er jeden Übergang zu Bereit als den ersten, wenn dies innerhalb einer längeren, konfigurierbaren Zeit seit seinem Start erfolgt ist. Dieser Wert wird mit dem Flag --horizontal-pod-autoscaler-cpu-initialization-period gesetzt und dessen Standardwert beträgt 5 Minuten.

Das Basisskalenverhältnis currentMetricValue / desiredMetricValue wird dann mit den restlichen Pods berechnet, die nicht zurückgestellt oder von den oben genannten Kriterien entsorgt wurden.

Wenn es irgendwelche fehlenden Metriken gab, berechnen wir den Durchschnitt konservativer, vorausgesetzt, dass die Pods 100% des gewünschten Wertes bei der Verringerung und 0% bei einer Vergrößerung verbrauchten. Dadurch wird die Dimension einer beliebigen potenziellen Skalierung verringert.

Wenn außerdem noch nicht bereite Pods vorhanden sind und es ohne Berücksichtigung fehlender Metriken oder noch nicht bereiter Pods skaliert wurde, wird konservativ davon ausgegangen, dass die noch nicht bereiten Pods 0% der gewünschten Metrik verbrauchen, was die Dimension einer Skalierung weiter dämpft.

Nach Berücksichtigung der noch nicht bereiten Pods und fehlender Metriken wird der Nutzungsgrad neu berechnet. Wenn das neue Verhältnis die Skalierungsrichtung umkehrt oder innerhalb der Toleranz liegt, wird das weitere Skalieren übersprungen. Andernfalls wird das neue Verhältnis zur Skalierung verwendet.

Beachte, dass der ursprüngliche Wert für die durchschnittliche Auslastung über den HorizontalPodAutoscaler Status zurückgemeldet wird, ohne die noch nicht bereiten Pods oder fehlende Metriken zu berücksichtigen, selbst wenn das neue Nutzungsverhältnis verwendet wird.

Wenn mehrere Metriken in einem HorizontalPodAutoscaler angegeben sind, wird die Berechnung für jede Metrik durchgeführt, und dann wird die größte der gewünschten Replikanzahl ausgewählt. Wenn eine dieser Metriken nicht in eine gewünschte Replikanzahl umgewandelt werden kann (z.B. aufgrund eines Fehlers beim Abrufen der Metriken aus den Metrik APIs), wird diese Skalierung übersprungen.

Schließlich, kurz bevor HPA das Ziel skaliert, wird die Skalierungsempfehlung aufgezeichnet. Der Controller berücksichtigt alle Empfehlungen innerhalb eines konfigurierbaren Fensters und wählt aus diesem Fenster die höchste Empfehlung aus. Dieser Wert kann mit dem Flag --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization konfiguriert werden, das standardmäßig auf 5 Minuten eingestellt ist. Dies bedeutet, dass die Skalierung schrittweise erfolgt, wodurch die Auswirkungen schnell schwankender metrischer Werte ausgeglichen werden.

API Objekt

Der Horizontal Pod Autoscaler ist eine API Ressource in der Kubernetes autoscaling API Gruppe. Die aktuelle stabile Version, die nur die Unterstützung für die automatische Skalierung der CPU beinhaltet, befindet sich in der autoscaling/v1 API Version.

Die Beta-Version, welche die Skalierung des Speichers und benutzerdefinierte Metriken unterstützt, befindet sich unter autoscaling/v2beta2. Die in autoscaling/v2beta2 neu eingeführten Felder bleiben bei der Arbeit mit autoscaling/v1 als Anmerkungen erhalten.

Weitere Details über das API Objekt kann unter dem HorizontalPodAutoscaler Objekt gefunden werden.

Unterstützung des Horizontal Pod Autoscaler in kubectl

Der Horizontal Pod Autoscaler wird, wie jede API-Ressource, standardmäßig von kubectl unterstützt. Ein neuer Autoskalierer kann mit dem Befehl kubectl create erstellt werden. Das auflisten der Autoskalierer geschieht über kubectl get hpa und eine detaillierte Beschreibung erhält man mit kubectl describe hpa. Letzendlich können wir einen Autoskalierer mit kubectl delete hpa löschen.

Zusätzlich gibt es einen speziellen Befehl kubectl autoscale zur einfachen Erstellung eines Horizontal Pod Autoscalers. Wenn du beispielsweise kubectl autoscale rs foo --min=2 --max=5 --cpu-percent=80 ausführst, wird ein Autoskalierer für den ReplicaSet foo erstellt, wobei die Ziel-CPU-Auslastung auf 80% und die Anzahl der Replikate zwischen 2 und 5 gesetzt wird. Die Detaildokumentation von kubectl autoscale kann hier gefunden werden.

Autoskalieren während rollierender Updates

Derzeit ist es in Kubernetes möglich, ein rollierendes Update durchzuführen, indem du den Replikationscontroller direkt verwaltest oder das Deployment Objekt verwendest, das die zugrunde liegenden Replica Sets für dich verwaltet. Der Horizontal Pod Autoscaler unterstützt nur den letztgenannten Ansatz: Der Horizontal Pod Autoscaler ist an das Deployment Objekt gebunden, er legt die Größe für das Deployment Objekt fest, und das Deployment ist für die Festlegung der Größen der zugrunde liegenden Replica Sets verantwortlich.

Der Horizontal Pod Autoscaler funktioniert nicht mit rollierendem Update durch direkte Manipulation vom Replikationscontrollern, d.h. du kannst einen Horizontal Pod Autoscaler nicht an einen Replikationscontroller binden und rollierend aktualisieren (z.B. mit kubectl rolling-update). Der Grund dafür ist, dass beim Erstellen eines neuen Replikationscontrollers durch ein rollierendes Update der Horizontal Pod Autoscaler nicht an den neue Replikationscontroller gebunden wird.

Unterstützung von Abklingzeiten/Verzögerungen

Bei der Verwaltung der Größe einer Gruppe von Replikaten mit dem Horizontal Pod Autoscaler ist es möglich, dass die Anzahl der Replikate aufgrund der Dynamik der ausgewerteten Metriken häufig schwankt. Dies wird manchmal als thrashing, zu deutsch Flattern, bezeichnet.

Ab v1.6 kann ein Cluster Operator dieses Problem mitigieren, indem er die globalen HPA Einstellungen anpasst, die als Flags für die Komponente kube-controller-manager dargelegt werden:

Ab v1.12 erübrigt ein neues Update des Algorithmus die Notwendigkeit der Verzögerung beim hochskalieren.

• --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization: Der Wert für diese Option ist eine Dauer, die angibt, wie lange der Autoscaler warten muss, bis nach Abschluss des aktuellen Skalierungsvorgangs ein weiterer Downscale durchgeführt werden kann. Der Standardwert ist 5 Minuten (5m0s).

Unterstützung von mehrere Metriken

Kubernetes 1.6 bietet Unterstützung für die Skalierung basierend auf mehreren Metriken. Du kannst die API Version autoscaling/v2beta2 verwenden, um mehrere Metriken für den Horizontal Pod Autoscaler zum Skalieren festzulegen. Anschließend wertet der Horizontal Pod Autoscaler Controller jede Metrik aus und schlägt eine neue Skalierung basierend auf diesen Metrik vor. Die größte der vorgeschlagenen Skalierung wird als neue Skalierung verwendet.

Unterstützung von benutzerdefinierte Metriken

Kubernetes 1.6 bietet Unterstützung für die Verwendung benutzerdefinierter Metriken im Horizontal Pod Autoscaler. Du kannst benutzerdefinierte Metriken für den Horizontal Pod Autoscaler hinzufügen, die in der autoscaling/v2beta2 API verwendet werden. Kubernetes fragt dann die neue API für die benutzerdefinierte Metriken ab, um die Werte der entsprechenden benutzerdefinierten Metriken zu erhalten.

Die Voraussetzungen hierfür werden im nachfolgenden Kapitel Unterstützung für die Metrik APIs geklärt.

Unterstützung der Metrik APIs

Standardmäßig ruft der HorizontalPodAutoscaler Controller Metriken aus einer Reihe von APIs ab. Damit dieser auf die APIs zugreifen kann, muss der Cluster Administratoren sicherstellen, dass:

• Der API Aggregations Layer aktiviert ist.

• Die entsprechenden APIs registriert sind:

  • Für Ressourcenmetriken ist dies die API metrics.k8s.io, die im Allgemeinen von metrics-server bereitgestellt wird. Es kann als Cluster-Addon gestartet werden.

  • Für benutzerdefinierte Metriken ist dies die API custom.metrics.k8s.io. Diese wird vom "Adapter" API Servern bereitgestellt, welches von Anbietern von Metrik Lösungen beliefert wird. Überprüfe dies mit deiner Metrik Pipeline. Falls du deinen eigenen schreiben möchtest hilft dir folgender boilerplate um zu starten.

  • Für externe Metriken ist dies die external.metrics.k8s.io API. Es kann sein, dass dies durch den benutzerdefinierten Metrik Adapter bereitgestellt wird.

• Das Flag --horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients ist auf true oder ungesetzt. Wird dies auf false gesetzt wird die Heapster basierte Autoskalierung aktiviert, welche veraltet ist.

Nächste Schritte

• Design Dokument Horizontal Pod Autoscaling.
• kubectl autoscale Befehl: kubectl autoscale.
• Verwenden des Horizontal Pod Autoscaler.

4.6 - Jobs ausführen

4.7 - Auf Anwendungen in einem Cluster zugreifen

4.8 - Überwachung, Protokollierung und Fehlerbehebung

4.9 - Kubernetes erweitern

4.10 - TLS

4.11 - Föderation

4.12 - Cluster-Daemons verwalten

5 - Tutorials

Dieser Abschnitt der Kubernetes-Dokumentation enthält Tutorials. Ein Tutorial zeigt, wie Sie ein Ziel erreichen, das größer ist als eine einzelne Aufgabe. Ein Tutorial besteht normalerweise aus mehreren Abschnitten, die jeweils eine Abfolge von Schritten haben. Bevor Sie die einzelnen Lernprogramme durchgehen, möchten Sie möglicherweise ein Lesezeichen zur Seite mit dem Standardisierten Glossar setzen um später Informationen nachzuschlagen.

Grundlagen

• Kubernetes Basics ist ein ausführliches interaktives Lernprogramm, das Ihnen hilft, das Kubernetes-System zu verstehen und einige grundlegende Kubernetes-Funktionen auszuprobieren.
• Scalable Microservices mit Kubernetes (Udacity) (Englisch)
• Einführung in Kubernetes (edX) (Englisch)
• Hello Minikube

Konfiguration

• Redis mit einer ConfigMap konfigurieren

Stateless Anwendungen

• Freigeben einer externen IP-Adresse für den Zugriff auf eine Anwendung in einem Cluster
• Beispiel: Bereitstellung der PHP-Gästebuchanwendung mit Redis

Stateful Anwendungen

• StatefulSet Grundlagen
• Beispiel: WordPress und MySQL mit persistenten Volumes
• Beispiel: Bereitstellen von Cassandra mit Stateful-Sets
• ZooKeeper, ein verteiltes CP-System

Clusters

• AppArmor
• Seccomp

Services

• Source IP verwenden

Nächste Schritte

Wenn Sie ein Tutorial schreiben möchten, lesen Sie Seitenvorlagen verwenden für weitere Informationen zum Typ der Tutorial-Seite und zur Tutorial-Vorlage.

5.1 - Hallo Minikube

Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie eine einfache "Hallo Welt" Node.js-Anwendung auf Kubernetes mit Minikube und Katacoda ausführen. Katacoda bietet eine kostenlose Kubernetes-Umgebung im Browser.

Ziele

• Stellen Sie eine Hallo-Welt-Anwendung für Minikube bereit.
• Führen Sie die App aus.
• Betrachten Sie die Log Dateien.

Bevor Sie beginnen

Dieses Lernprogramm enthält ein aus den folgenden Dateien erstelltes Container-Image:

minikube/server.js

var http = require('http');

var handleRequest = function(request, response) {
  console.log('Received request for URL: ' + request.url);
  response.writeHead(200);
  response.end('Hello World!');
};
var www = http.createServer(handleRequest);
www.listen(8080);

minikube/Dockerfile

FROM node:6.14.2
EXPOSE 8080
COPY server.js .
CMD node server.js

Weitere Informationen zum docker build Befehl, lesen Sie die Docker Dokumentation.

Erstellen Sie einen Minikube-Cluster

1. Klicken Sie auf Launch Terminal.

   Hinweis:

   Wenn Sie Minikube lokal installiert haben, führen Sie minikube start aus.

2. Öffnen Sie das Kubernetes-Dashboard in einem Browser:

   minikube dashboard
   

3. In einer Katacoda-Umgebung: Klicken Sie oben im Terminalbereich auf das Pluszeichen und anschließend auf Select port to view on Host 1.

4. In einer Katacoda-Umgebung: Geben Sie 30000 ein und klicken Sie dann auf Display Port.

Erstellen eines Deployments

Ein Kubernetes Pod ist eine Gruppe von einem oder mehreren Containern, die zu Verwaltungs- und Netzwerkzwecken miteinander verbunden sind. Der Pod in diesem Tutorial hat nur einen Container. Ein Kubernetes Deployment überprüft den Zustand Ihres Pods und startet den Container des Pods erneut, wenn er beendet wird. Deployments sind die empfohlene Methode zum Verwalten der Erstellung und Skalierung von Pods.

1. Verwenden Sie den Befehl kubectl create, um ein Deployment zu erstellen, die einen Pod verwaltet. Der Pod führt einen Container basierend auf dem bereitgestellten Docker-Image aus.

   kubectl create deployment hello-node --image=registry.k8s.io/echoserver:1.4
   

2. Anzeigen des Deployments:

   kubectl get deployments
   

   Ausgabe:

   NAME         DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
   hello-node   1         1         1            1           1m
   

3. Den Pod anzeigen:

   kubectl get pods
   

   Ausgabe:

   NAME                          READY     STATUS    RESTARTS   AGE
   hello-node-5f76cf6ccf-br9b5   1/1       Running   0          1m
   

4. Cluster Events anzeigen:

   kubectl get events
   

5. Die Konfiguration von kubectl anzeigen:

   kubectl config view
   

   Hinweis:

   Weitere Informationen zu kubectl-Befehlen finden Sie im kubectl Überblick.

Erstellen Sie einen Service

Standardmäßig ist der Pod nur über seine interne IP-Adresse im Kubernetes-Cluster erreichbar. Um den "Hallo-Welt"-Container außerhalb des virtuellen Netzwerks von Kubernetes zugänglich zu machen, müssen Sie den Pod als Kubernetes Service verfügbar machen.

1. Stellen Sie den Pod mit dem Befehl kubectl expose im öffentlichen Internet bereit:

   kubectl expose deployment hello-node --type=LoadBalancer --port=8080
   

   Das Flag --type = LoadBalancer zeigt an, dass Sie Ihren Service außerhalb des Clusters verfügbar machen möchten.

2. Zeigen Sie den gerade erstellten Service an:

   kubectl get services
   

   Ausgabe:

   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
   

   Bei Cloud-Anbietern, die Load-Balancer unterstützen, wird eine externe IP-Adresse für den Zugriff auf den Dienst bereitgestellt. Bei Minikube ermöglicht der Typ LoadBalancer den Dienst über den Befehl minikube service verfügbar zu machen.

3. Führen Sie den folgenden Befehl aus:

   minikube service hello-node
   

4. In einer Katacoda-Umgebung: Klicken Sie auf das Pluszeichen und dann auf Select port to view on Host 1.

5. In einer Katacoda-Umgebung: Geben Sie "30369" ein (siehe Port gegenüber "8080" in der service ausgabe), und klicken Sie dann auf

   Daraufhin wird ein Browserfenster geöffnet, in dem Ihre App ausgeführt wird und die Meldung "Hello World" (Hallo Welt) angezeigt wird.

Addons aktivieren

Minikube verfügt über eine Reihe von integrierten Add-Ons, die in der lokalen Kubernetes-Umgebung aktiviert, deaktiviert und geöffnet werden können.

1. Listen Sie die aktuell unterstützten Addons auf:

   minikube addons list
   

   Ausgabe:

   addon-manager: enabled
   coredns: disabled
   dashboard: enabled
   default-storageclass: enabled
   efk: disabled
   freshpod: disabled
   heapster: disabled
   ingress: disabled
   kube-dns: enabled
   metrics-server: disabled
   nvidia-driver-installer: disabled
   nvidia-gpu-device-plugin: disabled
   registry: disabled
   registry-creds: disabled
   storage-provisioner: enabled
   

2. Aktivieren Sie ein Addon, zum Beispiel heapster:

   minikube addons enable heapster
   

   Ausgabe:

   heapster was successfully enabled
   

3. Sehen Sie sich den Pod und den Service an, den Sie gerade erstellt haben:

   kubectl get pod,svc -n kube-system
   

   Ausgabe:

   NAME                                        READY     STATUS    RESTARTS   AGE
   pod/heapster-9jttx                          1/1       Running   0          26s
   pod/influxdb-grafana-b29w8                  2/2       Running   0          26s
   pod/kube-addon-manager-minikube             1/1       Running   0          34m
   pod/kube-dns-6dcb57bcc8-gv7mw               3/3       Running   0          34m
   pod/kubernetes-dashboard-5498ccf677-cgspw   1/1       Running   0          34m
   pod/storage-provisioner                     1/1       Running   0          34m
   
   NAME                           TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)             AGE
   service/heapster               ClusterIP   10.96.241.45    <none>        80/TCP              26s
   service/kube-dns               ClusterIP   10.96.0.10      <none>        53/UDP,53/TCP       34m
   service/kubernetes-dashboard   NodePort    10.109.29.1     <none>        80:30000/TCP        34m
   service/monitoring-grafana     NodePort    10.99.24.54     <none>        80:30002/TCP        26s
   service/monitoring-influxdb    ClusterIP   10.111.169.94   <none>        8083/TCP,8086/TCP   26s
   

4. Deaktivieren Sie heapster:

   minikube addons disable heapster
   

   Ausgabe:

   heapster was successfully disabled
   

Aufräumen

Jetzt können Sie die in Ihrem Cluster erstellten Ressourcen bereinigen:

kubectl delete service hello-node
kubectl delete deployment hello-node

Stoppen Sie optional die virtuelle Minikube-Maschine (VM):

minikube stop

Löschen Sie optional die Minikube-VM:

minikube delete

Nächste Schritte

• Lernen Sie mehr über Bereitstellungsobjekte.
• Lernen Sie mehr über Anwendungen bereitstellen.
• Lernen Sie mehr über Serviceobjekte.

5.2 - Kubernetes Grundlagen lernen

Kubernetes Grundlagen

Dieses Tutorial bietet einen Überblick über die Grundlagen des Kubernetes-Cluster-Orchestrierungssystems. Jedes Modul enthält einige Hintergrundinformationen zu den wichtigsten Funktionen und Konzepten von Kubernetes sowie ein interaktives Online-Lernprogramm. Mit diesen interaktiven Lernprogrammen können Sie einen einfachen Cluster und seine containerisierten Anwendungen selbst verwalten.

Mithilfe der interaktiven Tutorials können Sie Folgendes lernen:

• Eine containerisierte Anwendung in einem Cluster bereitstellen
• Skalieren des Deployments
• Aktualisieren der containerisierten Anwendung mit einer neuen Softwareversion
• Debuggen der containerisierten Anwendung

In den Lernprogrammen wird mit Katacoda ein virtuelles Terminal in Ihrem Webbrowser ausgeführt, in dem Minikube ausgeführt wird. Dies ist eine kleine lokale Bereitstellung von Kubernetes, die überall ausgeführt werden kann. Es muss keine Software installiert oder konfiguriert werden. Jedes interaktive Lernprogramm wird direkt von Ihrem Webbrowser aus ausgeführt.

Was kann Kubernetes für Sie tun?

Bei modernen Webservices erwarten Benutzer, dass Anwendungen rund um die Uhr verfügbar sind, und Entwickler erwarten, mehrmals täglich neue Versionen dieser Anwendungen bereitzustellen (deployen). Containerisierung hilft bei der Paketierung von Software, um diese Ziele zu erreichen, sodass Anwendungen einfach und schnell ohne Ausfallzeiten veröffentlicht und aktualisiert werden können. Kubernetes hilft Ihnen dabei, sicherzustellen, dass diese Containeranwendungen immer dort laufen, wo und wann Sie möchten, und hilft Ihnen, die Ressourcen und Tools zu finden, die Sie zum Arbeiten benötigen. Kubernetes ist eine produktionsbereite Open-Source-Plattform, die auf der gesammelten Erfahrung von Google in der Container-Orchestrierung basiert und mit den besten Ideen der Community kombiniert wird.

Kubernetes Grundlagen Module

1. Erstellen Sie einen Kubernetes-Cluster

2. Stellen Sie eine App bereit

3. Erkunden Sie Ihre App

4. Machen Sie Ihre App öffentlich zugänglich

5. Skalieren Sie Ihre App

6. Aktualisieren Sie Ihre App

Starten Sie das Tutorial›

5.2.1 - Einen Cluster erstellen

5.2.1.1 - Minikube zum Erstellen eines Clusters verwenden