Kubernetes: от развертывания до масштабирования. Руководство по построению эффективной инфраструктуры

Kubernetes-кластер состоит из двух типов узлов (Nodes): управляющих (Master) и рабочих (Worker) нод.

Control Plane в Kubernetes — мастер-узел или слой кластера, который управляет кластерами и ресурсами, такими как рабочие узлы и модули. Control Plane включает в себя:

• API server (API-сервер) — для любого взаимодействия с кластером Kubernetes, где нужно взаимодействовать с API-сервером. Можно использовать kubectl в качестве командной строки, REST API для программного доступа к ресурсам и клиентские библиотеки для работы с API на разных языках программирования;
• Scheduler (планировщик) — подбирает и определяет подходящие узлы для подов под их требования: память, CPU, железо и т. д.;
• Controller manager (менеджер контроллеров) — приводит текущее состояние кластера к желаемому;
• Etcd — основное хранилище, где хранится вся информация об объектах кластера и их состоянии.

Рабочая нода (Worker Node) — это узел в кластере, который непосредственно выполняет определенные задачи, распределенные мастер-нодой.

Рабочая нода включает:

• Kubelet — это агент, который следит за тем, чтобы на узле все работало должным образом. Он получает от API-сервера список подов, которые нужно запустить на этой ноде, и следит за их работой;
• kube-proxy — сетевой прокси-сервер. Управляет сетевым трафиком и помогает направлять запросы к правильным подам, обеспечивая их доступность в кластере;
• Container Runtime — исполняемая среда для работы с образами контейнеров, их запуском и остановкой.

CNI (Container Network Interface) — это стандарт, набор правил, который описывает, как сетевое программное обеспечение должно настраивать сетевой стек для контейнеров.

Kubeadm — утилита для развертывания кластера Kubernetes.

Kubectl — основная утилита командной строки для управления кластером Kubernetes.

Kubeadm поможет в установке и настройке Kubernetes, а kubectl обеспечит взаимодействие с кластером.

Выбор модели развертывания: Single-master или Multi-master. Репликация с одним главным сервером (Single-Master Replication) — это процесс, при котором только один сервер отвечает за главную таблицу и вносит в нее изменения. Копия главной таблицы реплицируется на подчиненные серверы или на клиенты, имеющие право просмотра, чтения и поиска данных. Если кто-то хочет внести изменения, запрос отправляется на главный сервер, который и выполняет эти изменения.

В конфигурации Single-Master все компоненты Control Plane работают на одном узле, что подходит для тестов и разработки. В multi-master режиме компоненты Control Plane дублируются на нескольких узлах для отказоустойчивости. При этом используется механизм выбора лидера (leader election), но доступ к API обеспечивается через балансировщик нагрузки. клиенты взаимодействуют через общий API Server, а согласованность обеспечивается кластером etcd.

В Multi-master данные реплицируются на группу компьютеров, называемых главными системами. Любой может обновить базу данных, а изменения, выполненные любым из них, также реплицируются на другие системы.

Эта модель обязательна для продакшена, особенно с широкой географией.

Вычислительные ресурсы. Рассчитайте необходимое количество ядер CPU, объем оперативной памяти и дискового пространства для Master- и Worker-узлов.

Не забываем учитывать, что сами компоненты Control Plane тоже потребляют ресурсы. Например, если вы настраиваете Control Plane для высокой доступности (HA), то всегда разворачивайте не менее 3 Master-узлов. Это обеспечит отказоустойчивость etcd и компонентов управления.

Etcd — это самый ресурсоемкий и чувствительный к задержкам компонент. Если ожидается очень большая нагрузка, требования к CPU, RAM и особенно к скорости диска (низкая Latency, высокие IOPS) могут возрасти.

Сетевая модель. Выбор и настройка CNI-плагина определяют, как поды будут общаться друг с другом.

Например, Calico обеспечивает безопасное сетевое взаимодействие и соблюдение политик безопасности, Flannel представляет собой простую оверлейную сеть для Kubernetes. Weave обеспечивает бесшовное сетевое соединение между кластерами.

У обоих подходов есть свои сильные и слабые стороны, и выбор зависит от конкретных требований бизнеса.

Облачные решения, такие как Cloud Containers от VK Cloud, предлагают быстрое развертывание, встроенные инструменты управления и легкую интеграцию с другими сервисами (блоковые хранилища, балансировщики нагрузки, базы данных).

К плюсам облачных решений добавим:

1. Автомасштабирование: нативные и хорошо проработанные механизмы автомасштабирования как нод (CA — Cluster Autoscaler), так и подов (HPA, VPA).
2. Безопасность и комплаенс: провайдеры берут на себя часть ответственности за безопасность (модель разделенной ответственности) и часто имеют готовые сертификаты соответствия стандартам (SOC2, PCI DSS и т. д.).
3. Экономия на операционных расходах: не нужна команда сильных DevOps/SRE для поддержки самой платформы Kubernetes.

К минусам отнесем стандартные нюансы, которые могут возникать при взаимодействии с провайдером:

1. Ограничения контроля: вы не можете кастомизировать Control Plane.

При Bare Metal арендуется физический сервер для систем, которым требуется доступ к аппаратной части без слоя виртуализации, и вся производительность сервера принадлежит только одному владельцу.

Например, в плюсы подхода Bare Metal от VK Cloud можно записать:

1. Контроль и гибкость. Полный контроль над всем стеком: ОС, версия Kubernetes, сетевые плагины (Calico, Cilium), системы хранения.
2. Производительность. Отсутствие оверхеда от гипервизора (в случае чистого Bare Metal) может дать прирост производительности для Low Latency Workloads (например, HFT, AI/ML).
3. Нет привязки к вендору.
4. Безопасность и комплаенс. У вас полный контроль над всем железом и софтом — можете работать в полностью изолированном контуре.

К минусам отнесем необходимость в сильной и опытной команде инженеров и сложность развертывания и оркестрации.

Bare Metal выгоден, если у вас очень большие, предсказуемые и стабильные нагрузки, где экономия на железе перекроет затраты на команду (например, крупные корпорации, телеком).

Или критически важен полный контроль над средой, безопасностью и производительностью (финансовый сектор, госструктуры, высокопроизводительные вычисления).