Kubernetes

Wdrożenia na Kubernetes polegają na zdefiniowaniu stanu aplikacji w manifestach i uruchomieniu go w klastrze za pomocą obiektów takich jak Deployment, Service, ConfigMap czy Secret. W pierwszej kolejności warto sprawdzić strukturę obrazów, limity zasobów, readiness i liveness probes, sposób publikacji usługi oraz zależności sieciowe między komponentami. Przykładowo aplikację HTTP można wdrożyć jako Deployment z kilkoma replikami, wystawić przez Service i udostępnić zewnętrznie przez Ingress. Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: Kubernetes w praktyce.

Helm i Kustomize służą do zarządzania manifestami Kubernetes, ale rozwiązują ten problem w inny sposób: Helm opiera się na szablonach i wartościach, a Kustomize na nakładkach modyfikujących bazowe pliki YAML. Przy wyborze dobrze porównać złożoność środowisk, potrzebę wersjonowania paczek, sposób obsługi zależności oraz wymagania zespołu dotyczące powtarzalnych wdrożeń. Przykładowo Helm lepiej sprawdza się przy dystrybucji aplikacji jako chartów, a Kustomize przy prostych wariantach środowiskowych bez silnika szablonów. Jeśli chcesz przećwiczyć to krok po kroku, zobacz: Helm - menedżer pakietów aplikacji w Kubernetes.

Bezpieczeństwo Kubernetes obejmuje kontrolę dostępu do API, ochronę sekretów, ograniczanie uprawnień kontenerów oraz walidację konfiguracji klastra i workloadów. Należy sprawdzić RBAC, ServiceAccounts, SecurityContext, polityki sieciowe, sposób przechowywania Secrets oraz zgodność konfiguracji z CIS Kubernetes Benchmark. Dobrym przykładem jest uruchamianie podów bez uprawnień root, z minimalnym zestawem capabilities i z dostępem tylko do wymaganych namespace"ów oraz zasobów. To jedno z zagadnień omawianych podczas szkolenia: Certyfikowany Administrator Kubernetesa.

Autoskalowanie w Kubernetes polega na dynamicznej zmianie liczby replik aplikacji na podstawie metryk, najczęściej zużycia CPU, pamięci lub metryk niestandardowych. Przed uruchomieniem HPA trzeba sprawdzić, czy aplikacje mają poprawnie ustawione requests i limits, czy metryki są dostępne oraz czy ruch można bezpiecznie rozłożyć między repliki. Typowy przykład to serwis API, który skaluje się z 2 do 10 podów przy wzroście obciążenia procesora w godzinach szczytu. Wersję warsztatową (z konfiguracją i przykładami) znajdziesz w programie szkolenia: Kubernetes - orkiestracja mikroserwisów.

Monitorowanie Kubernetes obejmuje zbieranie metryk, logów i zdarzeń z węzłów, podów oraz komponentów control plane, aby szybciej wykrywać spadki wydajności i błędy wdrożeń. W praktyce warto sprawdzić stan probe"ów, metryki z Prometheus, dashboardy w Grafanie, logi kontenerów oraz zdarzenia klastra dostępne przez kubectl. Przykładowy workflow diagnostyczny to analiza restartów podów, korelacja z alertem o wzroście opóźnień i weryfikacja logów aplikacji w centralnym systemie logowania. Dokładnie ten zestaw narzędzi i workflow ćwiczymy podczas szkolenia: Kubernetes szybki start (dla deweloperów).

Service mesh w Kubernetes dodaje warstwę zarządzania ruchem między usługami, dzięki czemu można kontrolować routing, mTLS, retry, circuit breaking i obserwowalność bez przebudowy kodu aplikacji. Przed wdrożeniem warto ocenić liczbę mikroserwisów, wymagania dotyczące bezpieczeństwa komunikacji, potrzebę canary deploymentów oraz koszt operacyjny utrzymania dodatkowej warstwy. Dobrym przykładem jest środowisko mikroserwisowe, w którym część ruchu kieruje się do nowej wersji usługi, a resztę pozostawia na stabilnym wydaniu z pełnym tracingiem zapytań. Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: Service Mesh z Istio.