Cette section de la documentation de Kubernetes contient des pages qui montrent comment effectuer des tâches individuelles.
Une page montre comment effectuer une seule chose, généralement en donnant une courte séquence d'étapes.
Interface web (Dashboard)
Déployer et accéder au dashboard web de votre cluster pour vous aider à le gérer et administrer un cluster Kubernetes.
Utilisation de la ligne de commande kubectl
Installez et configurez l’outil en ligne de commande kubectl utilisé pour gérer directement les clusters Kubernetes.
Configuration des Pods et des Conteneurs
Effectuer des tâches de configuration courantes pour les pods et les conteneurs.
Exécution d'applications
Effectuez des tâches courantes de gestion des applications, telles que les mises à jour progressives, l'injection de données dans les pods et la mise à l'échelle automatique des pods.
Executez des jobs
Exécuter des jobs en utilisant un traitement parallèle
Accéder aux applications dans un cluster
Configuration du load balancing, du port forwarding, ou mise en place d'un firewall ou la configuration DNS pour accéder aux applications dans un cluster.
Monitoring, Logging, and Debugging
Mettre en place le monitoring et le logging pour diagnostiquer un cluster ou debugguer une application conteneurisée.
Accéder à l'API Kubernetes
Apprenez diverses méthodes pour accéder directement à l'API Kubernetes.
Utiliser TLS
Configurer votre application pour faire confiance à et utiliser le certificat racine de votre Certificate Authority (CA).
Administration d'un cluster
Apprenez les tâches courantes pour administrer un cluster.
Administration d'une fédération
Configurez les composants dans une fédération de cluster.
Gestion des applications avec état
Effectuez des taches communes pour gérer des applications avec état, notamment la mise à l'échelle, la suppression et le debugging des objets StatefulSets.
Gestion des démons cluster
Effectuez des tâches courantes pour gérer un DaemonSet, telles que la mise à jour progressive.
Gestion des GPU
Configurer des GPUs NVIDIA pour les utiliser dans des noeuds dans un cluster.
Gestion des HugePages
Configuration des huge pages comme une ressource planifiable dans un cluster.
L'outil en ligne de commande de kubernetes, kubectl, vous permet d'exécuter des commandes dans les clusters Kubernetes. Vous pouvez utiliser kubectl pour déployer des applications, inspecter et gérer les ressources du cluster et consulter les logs. Pour une liste complète des opérations kubectl, voir Aperçu de kubectl.
Pré-requis
Vous devez utiliser une version de kubectl qui différe seulement d'une version mineure de la version de votre cluster. Par exemple, un client v1.2 doit fonctionner avec un master v1.1, v1.2 et v1.3. L'utilisation de la dernière version de kubectl permet d'éviter des problèmes imprévus.
Installer kubectl sur Linux
Installer le binaire de kubectl avec curl sur Linux
Téléchargez la dernière release avec la commande :
Pour télécharger une version spécifique, remplacez $(curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt) avec la version spécifique.
Par exemple, pour télécharger la version v1.23.0 sur Linux, tapez :
Pour télécharger une version spécifique, remplacez $(curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt) avec la version spécifique.
Par exemple, pour télécharger la version v1.23.0 sur macOS, tapez :
Testez pour vous assurer que la version que vous avez installée est à jour:
kubectl version --client
Note:Docker Desktop pour Windows ajoute sa propre version de kubectl au $PATH.
Si vous avez déjà installé Docker Desktop, vous devrez peut-être placer votre entrée PATH avant celle ajoutée par le programme d'installation de Docker Desktop ou supprimer le kubectl de Docker Desktop.
Installer avec Powershell de PSGallery
Si vous êtes sous Windows et que vous utilisez le gestionnaire de paquets Powershell Gallery , vous pouvez installer et mettre à jour kubectl avec Powershell.
Exécutez les commandes d'installation (spécifier le DownloadLocation):
Testez pour vous assurer que la version que vous avez installée est à jour:
kubectl version --client
Vérification de la configuration de kubectl
Pour permettre à kubectl de trouver et d'accéder à un cluster Kubernetes, il lui faut un fichier kubeconfig, qui est créé automatiquement lorsque vous créez un cluster avec kube-up.sh ou en déployant un cluster Minikube avec succès. Par défaut, la configuration de kubectl est située sous ~/.kube/config.
Vérifiez que kubectl est correctement configuré en obtenant l'état du cluster:
kubectl cluster-info
Si vous voyez une réponse avec une URL, kubectl est correctement configuré pour accéder à votre cluster.
Si vous voyez un message similaire à celui qui suit, kubectl n'est pas configuré correctement ou n'est pas capable de se connecter à un cluster Kubernetes.
The connection to the server <server-name:port> was refused - did you specify the right host or port?
Si par exemple, vous avez l'intention d'exécuter un cluster Kubernetes sur votre machine (localement), vous aurez besoin d'un outil comme Minikube pour être installé en premier et exécuter à nouveau les commandes décrites ci-dessus.
Si kubectl cluster-info retourne la réponse en url mais que vous ne pouvez pas accéder à votre cluster, vous pouvez vérifier s'il est configuré correctement, en utilisant:
kubectl cluster-info dump
Configurations kubectl optionnelles
Activation de l'auto-complétion de shell
kubectl fournit un support d'auto-complétion pour Bash et Zsh, ce qui peut vous éviter beaucoup de temps de saisie.
Vous trouverez ci-dessous les étapes à suivre pour configurer l'auto-complétion pour Bash (y compris la différence entre Linux et MacOS) et Zsh.
Le script de complétion kubectl pour Bash peut être généré avec la commande kubectl completion bash. Sourcer le script de completion dans votre shell permet l'auto-complétion de kubectl.
En revanche, le script de complétion dépend de bash-completion, ce qui implique que vous devez d'abord installer ce logiciel (vous pouvez tester si vous avez déjà installé bash-completion en utilisant type _init_completion).
Installer bash-completion
bash-completion est fourni par plusieurs gestionnaires de paquets (voir ici). Vous pouvez l'installer avec apt-get install bash-completion or yum install bash-completion, etc.
Les commandes ci-dessus créent /usr/share/bash-completion/bash_completion, qui est le script principal de bash-completion. En fonction de votre gestionnaire de paquets, vous devez manuellement sourcer ce fichier dans votre ~/.bashrc.
Il vous suffit de recharger votre shell et de lancer type _init_completion. Si la commande réussit, vous êtes déjà configuré, sinon ajoutez le suivant à votre fichier `~/.bashrc' :
source /usr/share/bash-completion/bash_completion
Rechargez votre shell et vérifiez que bash-completion est correctement installé en tapant type _init_completion.
Activer l'auto-complétion de kubectl
Vous devez maintenant vérifier que le script de completion de kubectl est bien sourcé dans toutes vos sessions shell. Il y a deux façons de le faire:
Sourcer le script de completion dans votre fichier ~/.bashrc:
Si vous avez un alias pour kubectl, vous pouvez étendre la completion de votre shell pour fonctionner avec cet alias:
echo'alias k=kubectl' >>~/.bashrc
echo'complete -F __start_kubectl k' >>~/.bashrc
Note: bash-completion source tous les scripts de completion dans /etc/bash_completion.d.
Les deux approches sont équivalentes. Après avoir rechargé votre shell, l'auto-complétion de kubectl devrait fonctionner.
Introduction
Le script de complétion kubectl pour Bash peut être généré avec la commande kubectl completion bash. Sourcer le script de completion dans votre shell permet l'auto-complétion de kubectl.
En revanche, le script de complétion dépend de bash-completion, ce qui implique que vous devez d'abord installer ce logiciel.
Attention: macOS inclut Bash 3.2 par défaut. Le script de complétion kubectl nécessite Bash 4.1+ et ne fonctionne pas avec Bash 3.2. Une des solutions possibles est d'installer une version plus récente de Bash sous macOS (voir instructions ici). Les instructions ci-dessous ne fonctionnent que si vous utilisez Bash 4.1+.
Installer bash-completion
Note: Comme mentionné, ces instructions supposent que vous utilisez Bash 4.1+, ce qui signifie que vous installerez bash-completion v2 (contrairement à Bash 3.2 et bash-completion v1, auquel cas la complétion pour kubectl ne fonctionnera pas).
Vous pouvez tester si vous avez déjà installé bash-completion en utilisant type _init_completion. Si il n'est pas installé, vous pouvez installer bash-completion avec Homebrew:
brew install bash-completion@2
Comme indiqué dans la sortie de brew install (section "Caveats"), ajoutez les lignes suivantes à votre fichier ~/.bashrc ou ~/.bash_profile :
Rechargez votre shell et vérifiez que bash-completion v2 est correctement installé avec type _init_completion.
Activer l'auto-complétion de kubectl
Si vous n'avez pas installé via Homebrew, vous devez maintenant vous assurer que le script de complétion kubectl est bien sourcé dans toutes vos sessions shell comme suit:
Sourcer le script de completion dans votre fichier ~/.bashrc:
Si vous avez un alias pour kubectl, vous pouvez étendre la completion de votre shell pour fonctionner avec cet alias:
echo'alias k=kubectl' >>~/.bashrc
echo'complete -F __start_kubectl k' >>~/.bashrc
Si vous avez installé kubectl avec Homebrew (comme expliqué ici), alors le script de complétion a été automatiquement installé dans /usr/local/etc/bash_completion.d/kubectl. Dans ce cas, vous n'avez rien à faire.
Note: L'installation Homebrew de bash-complétion v2 source tous les fichiers du répertoire BASH_COMPLETION_COMPAT_DIR, c'est pourquoi les deux dernières méthodes fonctionnent.
Après avoir rechargé votre shell, l'auto-complétion de kubectl devrait fonctionner.
Le script de complétion de kubectl pour Zsh peut être généré avec la commande kubectl completion zsh. Sourcer le script de completion dans votre shell permet l'auto-complétion de kubectl.
Pour faire ainsi dans toutes vos sessions shell, ajoutez ce qui suit à votre fichier ~/.zshrc:
source <(kubectl completion zsh)
Si vous avez un alias pour kubectl, vous pouvez étendre la completion de votre shell pour fonctionner avec cet alias:
echo'alias k=kubectl' >>~/.zshrc
echo'compdef __start_kubectl k' >>~/.zshrc
Après avoir rechargé votre shell, l'auto-complétion de kubectl devrait fonctionner.
Si vous rencontrez une erreur comme complete:13: command not found: compdef, alors ajoutez ce qui suit au début de votre fichier ~/.zshrc:
Cette page vous montre comment installer Minikube, qui est un outil qui fait tourner un cluster Kubernetes à un noeud unique dans une machine virtuelle sur votre machine.
Pour vérifier si la virtualisation est prise en charge sur Linux, exécutez la commande suivante et vérifiez que la sortie n'est pas vide :
grep -E --color 'vmx|svm' /proc/cpuinfo
Pour vérifier si la virtualisation est prise en charge sur macOS, exécutez la commande suivante sur votre terminal.
sysctl -a | grep -E --color 'machdep.cpu.features|VMX'
Si vous trouvez VMX dans la sortie, la fonction VT-x est supportée sur votre OS.
Pour vérifier si la virtualisation est prise en charge sur Windows 8 et au-delà, exécutez la commande suivante sur votre terminal Windows ou à l'invite de commande.
systeminfo
Si vous obtenez la sortie suivant, la virtualisation est prise en charge sur Windows.
Hyper-V Requirements: VM Monitor Mode Extensions: Yes
Virtualization Enabled In Firmware: Yes
Second Level Address Translation: Yes
Data Execution Prevention Available: Yes
Si vous voyez la sortie suivante, votre système a déjà un hyperviseur installé et vous pouvez ignorer l'étape suivante.
Configuration requise pour Hyper-V: un hyperviseur a été détecté. Les fonctionnalités requises pour Hyper-V ne seront pas affichées.
Minikube supporte également une option --vm-driver=none qui exécute les composants Kubernetes sur la machine hôte et pas dans une VM.
L'utilisation de ce pilote nécessite Docker et un environnement Linux mais pas un hyperviseur.
Si vous utilisez le pilote none dans Debian ou un dérivé, utilisez les paquets .deb pour
Docker plutôt que le package snap, qui ne fonctionne pas avec Minikube.
Vous pouvez télécharger les packages .deb depuis Docker.
Avertissement: Le pilote VM none peut entraîner des problèmes de sécurité et de perte de données.
Avant d'utiliser --driver=none, consultez cette documentation pour plus d'informations.
Minikube prend également en charge un vm-driver=podman similaire au pilote Docker. Podman est exécuté en tant que superutilisateur (utilisateur root), c'est le meilleur moyen de garantir que vos conteneurs ont un accès complet à toutes les fonctionnalités disponibles sur votre système.
Avertissement: Le pilote podman nécessite l’exécution des conteneurs en tant que root car les comptes d’utilisateurs normaux n’ont pas un accès complet à toutes les fonctionnalités du système d’exploitation que leurs conteneurs pourraient avoir besoin d’exécuter.
Installer Minikube à l'aide d'un package
Il existe des packages * expérimentaux * pour Minikube; vous pouvez trouver des packages Linux (AMD64)
depuis la page releases de Minikube sur GitHub.
Utilisez l'outil de package de votre distribution Linux pour installer un package approprié.
Installez Minikube par téléchargement direct
Si vous n'installez pas via un package, vous pouvez télécharger
un binaire autonome et l'utiliser.
Note: Hyper-V peut fonctionner sur trois versions de Windows 10: Windows 10 Entreprise, Windows 10 Professionnel et Windows 10 Éducation.
Installer Minikube en utilisant Chocolatey
La façon la plus simple d'installer Minikube sur Windows est d'utiliser Chocolatey (exécuté avec les droits administrateur) :
choco install minikube
Une fois l'installation de Minikube terminée, fermez la session CLI en cours et redémarrez. Minikube devrait avoir été ajouté à votre path automatiquement.
Pour installer Minikube manuellement sur Windows, téléchargez minikube-windows-amd64, renommez-le en minikube.exe, et ajoutez-le à votre path.
Confirmer l'installation
Pour confirmer la réussite de l'installation d'un hyperviseur et d'un mini-cube, vous pouvez exécuter la commande suivante pour démarrer un cluster Kubernetes local :
Note: Pour définir le --driver avec minikube start, entrez le nom de l'hyperviseur que vous avez installé en minuscules où <driver_name> est mentionné ci-dessous. Une liste complète des valeurs --driver est disponible dans la documentation spécifiant le pilote VM.
minikube start --driver=<driver_name>
Une fois minikube start terminé, exécutez la commande ci-dessous pour vérifier l'état du cluster :
minikube status
Si votre cluster est en cours d'exécution, la sortie de minikube status devrait être similaire à :
Après avoir vérifié si Minikube fonctionne avec l'hyperviseur choisi, vous pouvez continuer à utiliser Minikube ou arrêter votre cluster. Pour arrêter votre cluster, exécutez :
minikube stop
Tout nettoyer pour recommencer à zéro
Si vous avez déjà installé minikube, exécutez :
minikube start
Si cette commande renvoie une erreur :
machine does not exist
Vous devez supprimer les fichiers de configuration :
2.2 - Gestion de la mémoire du CPU et des ressources d'API
2.3 - Installation d'un fournisseur de politiques de réseau
2.4 - Développer un Cloud Controller Manager
FEATURE STATE:Kubernetes v1.11 [beta]
Dans les prochaines versions, Cloud Controller Manager sera le moyen privilégié d’intégrer Kubernetes à n’importe quel cloud.
Cela garantira que les fournisseurs de cloud peuvent développer leurs fonctionnalités indépendamment des cycles de publication de Kubernetes.
FEATURE STATE:Kubernetes 1.8 [alpha]
Avant d’expliquer comment créer votre propre gestionnaire de contrôleur de cloud, il est utile d’avoir quelques informations sur son fonctionnement interne.
Le cloud controller manager est un code de kube-controller-manager utilisant des interfaces Go pour permettre la mise en œuvre d'implémentations depuis n'importe quel cloud.
La plupart des implémentations de contrôleurs génériques seront au cœur du projet, mais elles seront toujours exécutées sur les interfaces de cloud fournies, à condition que l'interface du fournisseur de cloud soit satisfaite.
Pour approfondir un peu les détails de la mise en œuvre, tous les gestionnaires de contrôleurs de nuage vont importer des packages à partir de Kubernetes core, la seule différence étant que chaque projet enregistre son propre fournisseur de nuage en appelant cloudprovider.RegisterCloudProvider où une variable globale des fournisseurs de cloud disponibles est mise à jour.
Développement
Out of Tree
Pour construire un out-of-tree cloud-controller-manager pour votre cloud, suivez ces étapes:
Utilisez main.go dans cloud-controller-manager de Kubernetes core en tant que modèle pour votre main.go. Comme mentionné ci-dessus, la seule différence devrait être le package cloud qui sera importé.
Kubernetes v1.6 a introduit un nouveau binaire appelé cloud-controller-manager.
cloud-controller-manager est un démon qui intègre des boucles de contrôle spécifiques au cloud.
Ces boucles de contrôle spécifiques au cloud étaient à l’origine dans le binaire kube-controller-manager.
Étant donné que les fournisseurs de cloud développent et publient à un rythme différent de celui du projet Kubernetes, fournir une abstraction du code du cloud-controller-manager permet aux fournisseurs de cloud d’évoluer indépendamment du code Kubernetes principal.
Le cloud-controller-manager peut être lié à tout fournisseur de cloud satisfaisant l'interface cloudprovider.Interface.
Pour des raisons de retro-compatibilité, le cloud-controller-manager fourni dans le projet de base Kubernetes utilise les mêmes bibliothèques que kube-controller-manager.
Les fournisseurs de cloud déjà pris en charge nativement par Kubernetes devraient utiliser le cloud-controller-manager disponible dans le code de Kubernetes pour effectuer une transition visant à faire sortir cette prise en charge du code de Kubernetes.
Dans les futures versions de Kubernetes, tous les cloud-controller-manager seront développés en dehors du projet de base de Kubernetes géré par des sig leads ou des fournisseurs de cloud.
Administration
Pré-requis
Chaque cloud a ses propres exigences pour l'exécution de sa propre intégration, ces exigences sont similaires à celles requises pour l'exécution de kube-controller-manager.
En règle générale, vous aurez besoin de:
cloud authentification/autorisation: votre cloud peut nécessiter un jeton ou des règles IAM pour permettre l'accès à leurs API
kubernetes authentification/autorisation: cloud-controller-manager peut avoir besoin de règles RBAC définies pour parler à l'apiserver kubernetes
la haute disponibilité: Comme pour kube-controller-manager, vous pouvez souhaiter une configuration hautement disponible pour le cloud controller mananger en utilisant l'élection de leader (activée par défaut).
Lancer cloud-controller-manager
L'exécution réussie de cloud-controller-manager nécessite certaines modifications de la configuration de votre cluster.
kube-apiserver et kube-controller-manager NE DOIVENT PAS spécifier l'option --cloud-provider.
Cela garantit qu'il n'exécutera aucune boucle spécifique au cloud qui serait exécutée par le cloud-controller-manager.
À l'avenir, cet indicateur sera rendu obsolète et supprimé.
kubelet doit s'exécuter avec --cloud-provider=external.
C’est pour nous assurer que le kubelet est conscient qu'il doit être initialisé par le cloud-controller-manager avant qu'il ne commence à travailler.
N'oubliez pas que la configuration de votre cluster pour utiliser le cloud-controller-manager changera le comportement de votre cluster de plusieurs façons:
Les kubelets lancés avec --cloud-provider=external auront un marquage node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized avec un effet NoSchedule pendant l'initialisation.
Cela indique que le nœud nécessite une seconde initialisation à partir d'un contrôleur externe avant de pouvoir planifier un travail.
Notez que si le cloud-controller-manager n'est pas disponible, les nouveaux nœuds du cluster ne seront pas valides.
Le marquage est important car le planificateur peut nécessiter des informations spécifiques au cloud à propos des nœuds, telles que leur région ou leur type (CPU performant, gpu, mémoire importante, instance ponctuelle, etc.).
Les informations relatives aux nœuds s'exécutant dans le cloud ne seront plus récupérées à l'aide de métadonnées locales, mais tous les appels d'API pour récupérer les informations de ces nœuds passeront par le cloud-controller-manager.
Cela peut signifier que vous pouvez restreindre l'accès à votre API de cloud sur les kubelets pour une sécurité accrue.
Pour les clusters de plus grande taille, vous voudrez peut-être déterminer si le cloud-controller-manager atteindra les limites de requêtes sur les API de votre fournisseur de cloud puisqu'il est désormais responsable de la quasi-totalité des appels d'API vers votre cloud depuis le cluster.
À partir de la version 1.8, le cloud-controller-manager peut implémenter:
contrôleur de nœud - responsable de la mise à jour des nœud kubernetes à l’aide des API de cloud et de la suppression des nœud kubernetes supprimés sur votre cloud.
contrôleur de service - responsable des loadbalancers sur votre cloud vers des services de type LoadBalancer.
contrôleur de route - responsable de la configuration des routes réseau sur votre cloud
toute autre fonctionnalité que vous voudriez implémenter si vous exécutez en dehors de l'arborescence de Kubernetes.
Exemples
Si vous utilisez un cloud actuellement pris en charge nativement dans Kubernetes et souhaitez adopter le cloud-controller-manager, reportez-vous à la section cloud-controller-manager dans kubernetes core.
Pour les cloud-controller-manager ne faisant pas partie de Kubernetes, vous pouvez trouver les projets respectifs dans des dépôts maintenus par des fournisseurs de cloud ou des sig leads.
Pour les fournisseurs qui se trouvent déjà dans Kubernetes, vous pouvez exécuter le cloud-controller-manager dans l'arborescence en tant que Daemonset dans votre cluster.
Utilisez ce qui suit comme guide:
# Voici un exemple de configuration de cloud-controller-manager en tant que Daemonset dans votre cluster.# Il suppose que vos masters peuvent executer des pods et ont le role node-role.kubernetes.io/master# Notez que ce Daemonset ne fonctionnera pas directement pour votre cloud, c’est juste un exemple.---apiVersion:v1kind:ServiceAccountmetadata:name:cloud-controller-managernamespace:kube-system---apiVersion:rbac.authorization.k8s.io/v1kind:ClusterRoleBindingmetadata:name:system:cloud-controller-managerroleRef:apiGroup:rbac.authorization.k8s.iokind:ClusterRolename:cluster-adminsubjects:- kind:ServiceAccountname:cloud-controller-managernamespace:kube-system---apiVersion:apps/v1kind:DaemonSetmetadata:labels:k8s-app:cloud-controller-managername:cloud-controller-managernamespace:kube-systemspec:selector:matchLabels:k8s-app:cloud-controller-managertemplate:metadata:labels:k8s-app:cloud-controller-managerspec:serviceAccountName:cloud-controller-managercontainers:- name:cloud-controller-manager# pour les fournisseurs in-tree, nous utilisons k8s.gcr.io/cloud-controller-manager# cela peut être remplacé par n'importe quelle autre image pour les fournisseurs out-of-treeimage:k8s.gcr.io/cloud-controller-manager:v1.8.0command:- /usr/local/bin/cloud-controller-manager- --cloud-provider=<YOUR_CLOUD_PROVIDER> # Ajoutez votre propre fournisseur de cloud ici!- --leader-elect=true- --use-service-account-credentials# ces drapeaux varient pour chaque fournisseur de cloud- --allocate-node-cidrs=true- --configure-cloud-routes=true- --cluster-cidr=172.17.0.0/16tolerations:# cela est nécessaire pour que CCM puisse s'initialiser- key:node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitializedvalue:"true"effect:NoSchedule# le daemonset doit pouvoir être exécuté sur les nœuds master. Le marquage peut varier en fonction de la configuration de votre cluster.- key:node-role.kubernetes.io/mastereffect:NoSchedule# ceci limite le fonctionnement du CCM sur des nœuds master# le sélecteur de nœud peut varier en fonction de la configuration de votre clusternodeSelector:node-role.kubernetes.io/master:""
Limitations
L'exécution du cloud-controller-manager est soumise à quelques limitations.
Bien que ces limitations soient levées dans les prochaines versions, il est important que vous connaissiez ces limitations pour les charges de travail de production.
Prise en charge des volumes
Le cloud-controller-manager n'implémente aucun des contrôleurs de volume trouvés dans kube-controller-manager car les intégrations de volume nécessitent également une coordination avec les kubelets.
Au fur et à mesure de l'évolution de CSI (interface de stockage de conteneur) et de la prise en charge renforcée des plug-ins de volume flexible, le cloud-controller-manager prendra en charge le support nécessaire afin que les clouds puissent pleinement s'intégrer aux volumes.
Pour en savoir plus sur les plug-ins de volume CSI en dehors des sources de Kubernetes consultez ceci.
Charge sur les APIs cloud
Dans l'architecture précédente pour les fournisseurs de cloud, nous utilisions des kubelets utilisant un service de métadonnées local pour extraire des informations sur les nœuds.
Avec cette nouvelle architecture, nous comptons désormais entièrement sur les cloud-controller-manager pour extraire les informations de tous les nœuds.
Pour les très grand clusters, vous devez envisager les goulots d'étranglement tels que les besoins en ressources et la limitation de la vitesse des APIs de votre fournisseur cloud.
Problème de l'oeuf et de la poule
L'objectif du projet des cloud-controller-manager est de dissocier le développement des fonctionnalités de cloud computing du projet de base Kubernetes.
Malheureusement, de nombreux aspects du projet Kubernetes supposent que les fonctionnalités de fournisseur de cloud soient étroitement intégrées au projet.
Par conséquent, l'adoption de cette nouvelle architecture peut créer plusieurs situations dans lesquelles une demande d'informations auprès d'un fournisseur de cloud est demandée, mais le cloud-controller-manager peut ne pas être en mesure de renvoyer ces informations sans que la demande d'origine soit complète.
La fonctionnalité d’amorçage TLS dans Kubelet en est un bon exemple.
Actuellement, l’amorçage TLS suppose que Kubelet aie la possibilité de demander au fournisseur de cloud (ou à un service de métadonnées local) tous ses types d’adresses (privé, public, etc.), mais le cloud-controller-manager ne peut pas définir les types d’adresse d’un nœud sans être initialisé dans le système. Ce qui nécessite que le kubelet possède des certificats TLS pour communiquer avec l’apiserver.
À mesure que cette initiative évoluera, des modifications seront apportées pour résoudre ces problèmes dans les prochaines versions.
3.1 - Allouer des ressources mémoire aux conteneurs et aux pods
Cette page montre comment assigner une mémoire request et une mémoire limit à un conteneur. Un conteneur est garanti d'avoir autant de mémoire qu'il le demande, mais n'est pas autorisé à consommer plus de mémoire que sa limite.
Pré-requis
Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster.
Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:
Si vous utilisez Minikube, exécutez la commande suivante pour activer metrics-server :
minikube addons enable metrics-server
Pour voir si le metrics-server fonctionne, ou un autre fournisseur de l'API des métriques de ressources (metrics.k8s.io), exécutez la commande suivante :
kubectl get apiservices
Si l'API des métriques de ressources est disponible, la sortie inclura une référence à metrics.k8s.io.
NAME
v1beta1.metrics.k8s.io
Créer un namespace
Créez un namespace de manière à ce que les ressources que vous créez dans cet exercice soient isolées du reste de votre cluster.
kubectl create namespace mem-example
Spécifier une demande de mémoire et une limite de mémoire
Pour spécifier une demande de mémoire pour un conteneur, incluez le champ resources:requests.
dans le manifeste des ressources du conteneur. Pour spécifier une limite de mémoire, incluez resources:limits.
Dans cet exercice, vous créez un pod qui possède un seul conteneur. Le conteneur dispose d'une demande de mémoire de 100 MiB et une limite de mémoire de 200 MiB. Voici le fichier de configuration
pour le Pod :
La section args de votre fichier de configuration fournit des arguments pour le conteneur lorsqu'il démarre.
Les arguments "--vm-bytes", "150M" indiquent au conteneur d'allouer 150 MiB de mémoire.
Exécutez kubectl top pour récupérer les métriques du pod :
kubectl top pod memory-demo --namespace=mem-example
La sortie montre que le Pod utilise environ 162.900.000 bytes de mémoire, qui est d'environ 150 MiB. Ce qui est supérieur à la demande de 100 MiB du Pod, mais ne dépassant pas la limite de 200 Mio de Pod.
NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
memory-demo <something> 162856960
Supprimez votre Pod :
kubectl delete pod memory-demo --namespace=mem-example
Dépasser la limite de mémoire d'un conteneur
Un conteneur peut dépasser sa demande de mémoire si le nœud dispose de la mémoire disponible. Cependant, un conteneur n'est pas autorisé à utiliser plus que sa limite de mémoire. Si un conteneur alloue plus de mémoire que sa limite, le Conteneur devient un candidat à la terminaison. Si le conteneur continue à consommer de la mémoire au-delà de sa limite, le conteneur est arrêté.
Si un conteneur terminé peut être redémarré, le kubelet le redémarre, comme pour tout autre type d'échec d'exécution.
Dans cet exercice, vous créez un Pod qui tente d'allouer plus de mémoire que sa limite.
Voici le fichier de configuration d'un Pod qui contient un conteneur avec une demande de mémoire de 50 MiB et une limite de mémoire de 100 MiB :
Dans la section args du fichier de configuration, vous pouvez voir que le conteneur
tentera d'allouer 250 MiB de mémoire, ce qui est bien au-dessus de la limite de 100 MiB.
Le conteneur dans cet exercice pourra être redémarré, ainsi le kubelet le redémarre. Répéter
cette commande plusieurs fois pour s'assurer que le conteneur est stoppé et redémarré d'une manière répététive :
kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example
La sortie permet de voir que le conteneur est stoppé, redémarré, stoppé à nouveau, redémarré, et ainsi de suite :
kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
memory-demo-2 0/1 OOMKilled 1 37s
kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
memory-demo-2 1/1 Running 2 40s
Affichez des informations détaillées sur l'historique du Pod :
kubectl describe pod memory-demo-2 --namespace=mem-example
La sortie indique que le conteneur se démarre et échoue continuellement :
... Normal Created Created container with id 66a3a20aa7980e61be4922780bf9d24d1a1d8b7395c09861225b0eba1b1f8511
... Warning BackOff Back-off restarting failed container
Affichez des informations détaillées sur les nœuds de votre cluster :
kubectl describe nodes
La sortie inclut un enregistrement de la mise à mort du conteneur suite à une condition hors mémoire :
Warning OOMKilling Memory cgroup out of memory: Kill process 4481 (stress) score 1994 or sacrifice child
Supprimez votre Pod :
kubectl delete pod memory-demo-2 --namespace=mem-example
Spécifiez une demande de mémoire trop volumineuse pour vos nœuds.
Les demandes de mémoire et les limites sont associées aux conteneurs, mais il est utile de réfléchir avant tout à la capacité de demande et limite mémoire des pods.
La demande de mémoire pour le Pod est la somme des demandes de mémoire pour tous ses conteneurs. De même, la mémoire limite pour le Pod est la somme des limites de tous ses Conteneurs.
L'ordonnancement des modules est basé sur les demandes. Un Pod est schedulé pour se lancer sur un Nœud uniquement si le Nœud dispose de suffisamment de mémoire disponible pour répondre à la demande de mémoire du Pod.
Dans cet exercice, vous allez créer un Pod dont la demande de mémoire est si importante qu'elle dépasse la capacité de la mémoire de n'importe quel nœud de votre cluster. Voici le fichier de configuration d'un Pod qui possède un seul conteneur avec une demande de 1000 GiB de mémoire, qui dépasse probablement la capacité de tous les nœuds de votre cluster.
kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-example
La sortie indique que l'état du Pod est PENDING. En d'autres termes, le Pod n'est pas programmé pour tourner sur aucun Nœud, et il restera indéfiniment dans l'état PENDING :
kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-example
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
memory-demo-3 0/1 Pending 0 25s
Affichez des informations détaillées sur le Pod, y compris les événements :
kubectl describe pod memory-demo-3 --namespace=mem-example
La sortie indique que le conteneur ne peut pas être planifié par manque de mémoire sur les nœuds :
Events:
... Reason Message
------ -------
... FailedScheduling No nodes are available that match all of the following predicates:: Insufficient memory (3).
Unités de mémoire
La ressource mémoire est mesurée en bytes. Vous pouvez exprimer la mémoire sous la forme d'un nombre entier simple ou d'un nombre avec l'un de ces suffixes : E, P, T, G, M, K, Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki.
Par exemple, les valeurs suivantes représentent approximativement la même valeur :
128974848, 129e6, 129M , 123Mi
Supprimez votre Pod :
kubectl delete pod memory-demo-3 --namespace=mem-example
Si vous ne spécifiez pas de limite de mémoire
Si vous ne spécifiez pas de limite de mémoire pour un conteneur, l'une des situations suivantes s'applique :
Le conteneur n'a pas de limite maximale quant à la quantité de mémoire qu'il utilise. Le conteneur
pourrait utiliser toute la mémoire disponible sur le nœud où il est en cours d'exécution, ce qui pourrait à son tour invoquer le OOM killer. De plus, dans le cas d'un OOM Kill, un conteneur sans limite de ressources aura plus de chance d'être stoppé.
Le conteneur s'exécute dans un namespace qui a une limite de mémoire par défaut, d'ou le conteneur est automatiquement affecté cette limite par defaut. Les administrateurs du cluster peuvent utiliser un LimitRange
pour spécifier une valeur par défaut pour la limite de mémoire.
Motivation pour les demandes et les limites de mémoire
En configurant les demandes de mémoire et les limites pour les conteneurs qui s'exécutent dans votre cluster.
vous pouvez utiliser efficacement les ressources mémoire disponibles sur les noeuds de votre cluster. En gardant la demande de mémoire d'un Pod basse, vous donnez au Pod une bonne chance d'être schedulé. En ayant une limite de mémoire supérieure à la demande de mémoire, vous accomplissez deux choses :
Le Pod peut avoir des éclats d'activités où il fait usage de la mémoire qui se trouve être disponible.
La quantité de mémoire qu'un Pod peut utiliser pendant un éclat d'activité est limitée à une quantité raisonnable.
Clean up
Supprimez votre namespace. Ceci va supprimer tous les Pods que vous avez créés dans cet exercice :
3.2 - Allouer des ressources CPU aux conteneurs et aux pods
Cette page montre comment assigner une demande (request en anglais) de CPU et une limite de CPU à un conteneur.
Un conteneur est garanti d'avoir autant de CPU qu'il le demande, mais n'est pas autorisé à utiliser plus de CPU que sa limite.
Pré-requis
Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster.
Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:
Pour consulter la version, entrez kubectl version.
Chaque nœud de votre cluster doit avoir au moins 1 CPU.
Pour certaines des étapes de cette page, vous devez lancer metrics-server dans votre cluster. Si le serveur de métriques est déja lancé,
vous pouvez sauter ces étapes.
Si vous utilisez minikube, exécutez la commande suivante pour activer metrics-server :
minikube addons enable metrics-server
Pour voir si metrics-server (ou un autre fournisseur de l'API des métriques de ressources metrics.k8s.io) est lancé, tapez la commande suivante:
kubectl get apiservices
Si l'API de métriques de ressources est disponible, la sortie inclura une
référence à metrics.k8s.io.
NAME
v1beta1.metrics.k8s.io
Créer un namespace
Créez un namespace de manière à ce que les ressources que vous créez dans cet exercice soient isolés du reste de votre cluster.
kubectl create namespace cpu-example
Spécifier une demande de CPU et une limite de CPU
Pour spécifier une demande de CPU pour un conteneur, incluez le champ resources:requests.
dans le manifeste des ressources du conteneur. Pour spécifier une limite de CPU, incluez resources:limits.
Dans cet exercice, vous allez créer un Pod qui a un seul conteneur. Le conteneur a une demande de 0.5 CPU et une limite de 1 CPU. Voici le fichier de configuration du Pod :
La section args du fichier de configuration fournit des arguments pour le conteneur lorsqu'il démarre. L'argument -cpus "2" demande au conteneur d'utiliser 2 CPUs.
Consultez des informations détaillées sur le Pod :
kubectl get pod cpu-demo --output=yaml --namespace=cpu-example
La sortie indique que le conteneur dans le Pod a une demande CPU de 500 milliCPU.
et une limite de CPU de 1 CPU.
resources:limits:cpu:"1"requests:cpu:500m
Utilisez kubectl top pour récupérer les métriques du pod :
kubectl top pod cpu-demo --namespace=cpu-example
La sortie montre que le Pod utilise 974 milliCPU, ce qui est légèrement inférieur à
la limite de 1 CPU spécifiée dans le fichier de configuration du Pod.
NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
cpu-demo 974m <something>
Souvenez-vous qu'en réglant -cpu "2", vous avez configuré le conteneur pour faire en sorte qu'il utilise 2 CPU, mais que le conteneur ne peut utiliser qu'environ 1 CPU. L'utilisation du CPU du conteneur est entravée, car le conteneur tente d'utiliser plus de ressources CPU que sa limite.
Note: Une autre explication possible de la restriction du CPU est que le Nœud pourrait ne pas avoir
suffisamment de ressources CPU disponibles. Rappelons que les conditions préalables à cet exercice exigent que chacun de vos Nœuds doit avoir au moins 1 CPU.
Si votre conteneur fonctionne sur un nœud qui n'a qu'un seul CPU, le conteneur ne peut pas utiliser plus que 1 CPU, quelle que soit la limite de CPU spécifiée pour le conteneur.
Unités de CPU
La ressource CPU est mesurée en unités CPU. Un CPU, à Kubernetes, est équivalent à:
1 AWS vCPU
1 GCP Core
1 Azure vCore
1 Hyperthread sur un serveur physique avec un processeur Intel qui a de l'hyperthreading.
Les valeurs fractionnelles sont autorisées. Un conteneur qui demande 0,5 CPU est garanti deux fois moins CPU par rapport à un conteneur qui demande 1 CPU. Vous pouvez utiliser le suffixe m pour signifier milli. Par exemple 100m CPU, 100 milliCPU, et 0.1 CPU sont tous égaux. Une précision plus fine que 1m n'est pas autorisée.
Le CPU est toujours demandé en tant que quantité absolue, jamais en tant que quantité relative, 0.1 est la même quantité de CPU sur une machine single-core, dual-core ou 48-core.
Supprimez votre pod :
kubectl delete pod cpu-demo --namespace=cpu-example
Spécifier une demande de CPU trop élevée pour vos nœuds.
Les demandes et limites de CPU sont associées aux conteneurs, mais il est utile de réfléchir à la demande et à la limite de CPU d'un pod. La demande de CPU pour un Pod est la somme des demandes de CPU pour tous les conteneurs du Pod. De même, la limite de CPU pour les un Pod est la somme des limites de CPU pour tous les conteneurs du Pod.
L'ordonnancement des pods est basé sur les demandes. Un Pod est prévu pour se lancer sur un Nœud uniquement si le nœud dispose de suffisamment de ressources CPU pour satisfaire la demande de CPU du Pod.
Dans cet exercice, vous allez créer un Pod qui a une demande de CPU si importante qu'elle dépassera la capacité de n'importe quel nœud de votre cluster. Voici le fichier de configuration d'un Pod
qui a un seul conteneur. Le conteneur nécessite 100 CPU, ce qui est susceptible de dépasser la capacité de tous les nœuds de votre cluster.
kubectl get pod cpu-demo-2 --namespace=cpu-example
La sortie montre que l'état du Pod est en attente. En d'autres termes, le Pod n'a pas été
planifié pour tourner sur n'importe quel Nœud, et il restera à l'état PENDING indéfiniment :
kubectl get pod cpu-demo-2 --namespace=cpu-example
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
cpu-demo-2 0/1 Pending 0 7m
Afficher des informations détaillées sur le Pod, y compris les événements:
kubectl describe pod cpu-demo-2 --namespace=cpu-example
la sortie signale que le conteneur ne peut pas être planifié en raison d'une quantité insuffisante de ressources de CPU sur les Nœuds :
Events:
Reason Message
------ -------
FailedScheduling No nodes are available that match all of the following predicates:: Insufficient cpu (3).
Supprimez votre Pod :
kubectl delete pod cpu-demo-2 --namespace=cpu-example
Si vous ne spécifiez pas de limite CPU
Si vous ne spécifiez pas de limite CPU pour un conteneur, une de ces situations s'applique :
Le conteneur n'a pas de limite maximale quant aux ressources CPU qu'il peut utiliser. Le conteneur
pourrait utiliser toutes les ressources CPU disponibles sur le nœud où il est lancé.
Le conteneur est lancé dans un namespace qui a une limite par défaut de CPU, ainsi le conteneur reçoit automatiquement cette limite par défaut. Les administrateurs du cluster peuvent utiliser un
LimitRange
pour spécifier une valeur par défaut pour la limite de CPU.
Motivation pour les demandes et les limites du CPU
En configurant les demandes et les limites de CPU des conteneurs qui se lancent sur votre cluster,
vous pouvez utiliser efficacement les ressources CPU disponibles sur les Nœuds de votre cluster.
En gardant une demande faible de CPU de pod, vous donnez au Pod une bonne chance d'être ordonnancé.
En ayant une limite CPU supérieure à la demande de CPU, vous accomplissez deux choses :
Le Pod peut avoir des pics d'activité où il utilise les ressources CPU qui se sont déjà disponible.
La quantité de ressources CPU qu'un Pod peut utiliser pendant une pic d'activité est limitée à une quantité raisonnable.
3.3 - Configurer la qualité de service pour les pods
Cette page montre comment configurer les Pods pour qu'ils soient affectés à des classes particulières de qualité de service (QoS). Kubernetes utilise des classes de QoS pour prendre des décisions concernant l'ordonnancement et les évictions des pods.
Pré-requis
Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster.
Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:
Pour consulter la version, entrez kubectl version.
Les Classes de QoS
Quand Kubernetes crée un Pod, il affecte une de ces classes QoS au Pod :
Guaranteed
Burstable
BestEffort
Créez un namespace
Créez un namespace de manière à ce que les ressources que vous créez dans cet exercice soient isolées du reste de votre cluster.
kubectl create namespace qos-example
Créez un Pod qui se fait attribuer une classe QoS de Guaranteed
Pour qu'un Pod reçoive une classe de QoS Guaranteed :
Chaque conteneur du Pod doit avoir une limite de mémoire et une demande de mémoire, et elles doivent être les mêmes.
Chaque conteneur dans le Pod doit avoir une limite CPU et une demande CPU, et ils doivent être les mêmes.
Ci-dessous le fichier de configuration d'un Pod qui a un seul conteneur.
Le conteneur dispose d'une limite de mémoire et d'une demande de mémoire, tous deux égaux à 200 MiB. Le conteneur a également une limite CPU et une demande CPU, toutes deux égales à 700 milliCPU :
Consultez des informations détaillées sur le Pod :
kubectl get pod qos-demo --namespace=qos-example --output=yaml
Le résultat indique que Kubernetes a donné au pod une classe de qualité de service de type Guaranteed. De plus, il affiche que la demande de mémoire du conteneur du pod correspond à sa limite de mémoire, et que la demande de CPU correspond à sa limite de CPU.
Note: Si un conteneur spécifie sa propre limite de mémoire, mais ne spécifie pas de demande de mémoire, Kubernetes attribue automatiquement une demande de mémoire correspondant à la limite. De même, si un conteneur spécifie sa propre limite CPU, mais ne spécifie pas de demande de CPU, Kubernetes lui attribue automatiquement une demande de CPU qui correspond à cette limite.
Supprimez votre Pod :
kubectl delete pod qos-demo --namespace=qos-example
Créez un Pod qui se fait attribuer une classe QoS de type Burstable
Un Pod reçoit une classe QoS de Burstable si :
Le Pod ne répond pas aux critères de la classe QoS Guaranteed.
Au moins un conteneur dans le Pod dispose d'une demande de mémoire ou de CPU.
Voici le fichier de configuration d'un pod qui a un seul conteneur. Le conteneur a une limite de mémoire de 200 MiB et une demande de mémoire de 100 MiB.
kubectl delete pod qos-demo-2 --namespace=qos-example
Créez un Pod qui se fait attribuer une classe QoS de type BestEffort
Pour qu'un pod puisse avoir la classe QoS de BestEffort, les conteneurs dans le pod ne doivent pas
avoir des limites ou des demandes de mémoire ou de CPU.
Voici le fichier de configuration d'un Pod qui a un seul conteneur. Le conteneur n'a pas des limites ou des demandes de mémoire ou de CPU :
kubectl delete pod qos-demo-3 --namespace=qos-example
Créez un pod qui contient deux conteneurs
Voici le fichier de configuration d'un Pod qui a deux conteneurs. Un conteneur spécifie une
demande de mémoire de 200 MiB. L'autre conteneur ne spécifie aucune demande ou limite.
Notez que le pod répond aux critères de la classe QoS Burstable. En d'autres termes, il ne répond pas aux exigences de la classe de qualité de service Guaranteed, et l'un de ses conteneurs dispose d'une demande de mémoire.
3.4 - Affecter des ressources supplémentaires à un conteneur
Cette page montre comment affecter des ressources supplémentaires à un conteneur.
FEATURE STATE:Kubernetes v1.23 [stable]
Pré-requis
Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster.
Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:
Pour demander une ressource supplémentaire, incluez le champ resources:requests dans votre fichier de manifeste du conteneur. Les ressources supplémentaires sont entièrement qualifiées dans n'importe quel domaine à l'extérieur de *.kubernetes.io/.
Les noms de ressources supplémentaires valides ont la forme example.com/foo où example.com est remplacé par le domaine de votre organisation et foo est le nom descriptif de la ressource.
Voici le fichier de configuration d'un Pod qui a un seul conteneur :
La sortie montre que le Pod ne peut pas être planifié, du fait qu'il n'y a pas de Nœud qui a
2 dongles disponibles :
Conditions:
Type Status
PodScheduled False
...
Events:
...
... Warning FailedScheduling pod (extended-resource-demo-2) failed to fit in any node
fit failure summary on nodes : Insufficient example.com/dongle (1)
Affichez l'état du Pod :
kubectl get pod extended-resource-demo-2
La sortie indique que le Pod a été créé, mais pas programmé pour tourner sur un Nœud.
Il a le statut Pending :
NAME READY STATUS RESTARTS AGEextended-resource-demo-2 0/1 Pending 0 6m
Nettoyage
Supprimez les Pods que vous avez créés dans cet exercice :
kubectl delete pod extended-resource-demo
kubectl delete pod extended-resource-demo-2
3.5 - Configurer un pod en utilisant un volume pour le stockage
Cette page montre comment configurer un Pod pour utiliser un Volume pour le stockage.
Le système de fichiers d'un conteneur ne vit que tant que le conteneur vit. Ainsi, quand un conteneur se termine et redémarre, les modifications apportées au système de fichiers sont perdues. Pour un stockage plus consistant et indépendant du conteneur, vous pouvez utiliser un
Volume.
C'est particulièrement important pour les applications Stateful, telles que les key-value stores (comme par exemple Redis) et les bases de données.
Pré-requis
Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster.
Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:
Pour consulter la version, entrez kubectl version.
Configurer un volume pour un Pod
Dans cet exercice, vous créez un pod qui contient un seul conteneur. Ce Pod a un Volume de type
emptyDir qui dure toute la vie du Pod, même si le conteneur se termine et redémarre.
Voici le fichier de configuration du Pod :
En plus du stockage sur disque local fourni par emptyDir, Kubernetes supporte de nombreuses solutions de stockage connectées au réseau, y compris PD sur GCE et EBS sur EC2, qui sont préférés pour les données critiques et qui s'occuperont des autres détails tels que le montage et le démontage sur les nœuds. Voir Volumes pour plus de détails.
3.6 - Configurer les comptes de service pour les pods
Un ServiceAccount (compte de service) fournit une identité pour les processus qui s'exécutent dans un Pod.
Note: Ce document décrit le comportement des comptes de service dans un cluster mis en place conformément aux recommandations du projet Kubernetes. L'administrateur de votre cluster a peut-être personnalisé le comportement dans votre cluster, dans ce cas cette documentation pourrait être non applicable.
Lorsque vous (un humain) accédez au cluster (par exemple, en utilisant kubectl), vous êtes
authentifié par l'apiserver en tant que compte d'utilisateur particulier (actuellement, il s'agit
généralement de l'utilisateur admin, à moins que votre administrateur de cluster n'ait personnalisé votre cluster). Les processus dans les conteneurs dans les Pods peuvent également contacter l'apiserver. Dans ce cas, ils sont authentifiés en tant que compte de service particulier (par exemple, default).
Pré-requis
Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster.
Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:
Pour consulter la version, entrez kubectl version.
Utiliser le compte de service par défaut pour accéder au API server.
Si vous obtenez le raw json ou yaml pour un Pod que vous avez créé (par exemple, kubectl get pods/<podname> -o yaml), vous pouvez voir que le champ spec.serviceAccountName a été automatiquement assigné.
Vous pouvez accéder à l'API depuis l'intérieur d'un Pod en utilisant les identifiants de compte de service montés automatiquement, comme décrit dans Accès au cluster.
Les permissions API du compte de service dépendent du plugin d'autorisation et de la politique en usage.
Dans la version 1.6+, vous pouvez choisir de ne pas utiliser le montage automatique des identifiants API pour un compte de service en définissant automountServiceAccountToken: false sur le compte de service :
La spéc de Pod a prépondérance par rapport au compte de service si les deux spécifient la valeur automountServiceAccountToken.
Utiliser plusieurs comptes de services.
Chaque Namespace possède une ressource ServiceAccount par défaut appelée default.
Vous pouvez lister cette ressource et toutes les autres ressources de ServiceAccount dans le Namespace avec cette commande :
kubectl get serviceAccounts
La sortie est comme la suivante :
NAME SECRETS AGE
default 1 1d
Vous pouvez créer des objets ServiceAccount supplémentaires comme ceci :
Pour utiliser un compte de service autre que par défaut, il suffit de spécifier le spec.serviceAccountName d'un Pod au nom du compte de service que vous souhaitez utiliser.
Le compte de service doit exister au moment de la création du Pod, sinon il sera rejeté.
Vous ne pouvez pas mettre à jour le compte de service d'un Pod déjà créé.
Vous pouvez supprimer le compte de service de cet exemple comme ceci :
kubectl delete serviceaccount/build-robot
Créez manuellement un API token de compte de service.
Supposons que nous ayons un compte de service existant nommé "build-robot" comme mentionné ci-dessus,et que nous allons créer un nouveau Secret manuellement.
En utilisant l'éditeur de votre choix (par exemple vi), ouvrez le fichier sa.yaml, supprimez la ligne avec la clé resourceVersion, ajoutez les lignes avec imagePullSecrets: et sauvegardez.
La sortie du fichier sa.yaml est similaire à celle-ci :
Maintenant, tous les nouveaux Pods créés dans le Namespace courant auront ceci ajouté à leurs spécifications :
spec:imagePullSecrets:- name:myregistrykey
Projection du volume des tokens de compte de service
FEATURE STATE:Kubernetes v1.12 [beta]
Note:
Ce ServiceAccountTokenVolumeProjection est beta en 1.12 et
activé en passant tous les paramètres suivants au serveur API :
--service-account-issuer
--service-account-signing-key-file
--service-account-api-audiences
Kubelet peut également projeter un token de compte de service dans un Pod. Vous pouvez spécifier les propriétés souhaitées du token, telles que l'audience et la durée de validité.
Ces propriétés ne sont pas configurables sur le compte de service par défaut. Le token de compte de service devient également invalide par l'API lorsque le Pod ou le ServiceAccount est supprimé
Ce comportement est configuré sur un PodSpec utilisant un type de ProjectedVolume appelé
ServiceAccountToken. Pour fournir un
Pod avec un token avec une audience de "vault" et une durée de validité de deux heures, vous devriez configurer ce qui suit dans votre PodSpec :
Kubelet demandera et stockera le token a la place du Pod, rendra le token disponible pour le Pod à un chemin d'accès configurable, et rafraîchissez le token à l'approche de son expiration. Kubelet fait tourner le token de manière proactive s'il est plus vieux que 80% de son TTL total, ou si le token est plus vieux que 24 heures.
L'application est responsable du rechargement du token lorsque celui ci est renouvelé. Un rechargement périodique (par ex. toutes les 5 minutes) est suffisant pour la plupart des cas d'utilisation.
3.7 - Récupération d'une image d'un registre privé
Cette page montre comment créer un Pod qui utilise un Secret pour récupérer une image d'un registre privé.
Pré-requis
Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster.
Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:
Note: Si vous utilisez le credentials store de Docker, vous ne verrez pas cette entrée auth mais une entrée credsStore avec le nom du Store comme valeur.
Créez un Secret basé sur les identifiants existants du Docker
Le cluster Kubernetes utilise le type Secret de docker-registry pour s'authentifier avec
un registre de conteneurs pour y récupérer une image privée.
Si vous avez déjà lancé docker login, vous pouvez copier ces identifiants dans Kubernetes
Si vous avez besoin de plus de contrôle (par exemple, pour définir un Namespace ou un label sur le nouveau secret), vous pouvez alors personnaliser le secret avant de le stocker.
Assurez-vous de :
Attribuer la valeur .dockerconfigjson dans le nom de l'élément data
Encoder le fichier docker en base64 et colle cette chaîne, non interrompue, comme valeur du champ data[".dockerconfigjson"].
Si vous obtenez le message d'erreur error: no objects passed to create, cela peut signifier que la chaîne encodée en base64 est invalide.
Si vous obtenez un message d'erreur comme Secret "myregistrykey" is invalid: data[.dockerconfigjson]: invalid value ..., cela signifie que la chaîne encodée en base64 a été décodée avec succès, mais n'a pas pu être interprétée comme un fichier .docker/config.json.
Créez un Secret en fournissant les identifiants sur la ligne de commande
<your-registry-server> est votre FQDN de registre de docker privé. (https://index.docker.io/v1/ for DockerHub)
<your-name> est votre nom d'utilisateur Docker.
<your-pword> est votre mot de passe Docker.
<your-email> est votre email Docker.
Vous avez réussi à définir vos identifiants Docker dans le cluster comme un secret appelé regcred.
Note: Saisir des secrets sur la ligne de commande peut les conserver dans l'historique de votre shell sans protection, et ces secrets peuvent également être visibles par d'autres utilisateurs sur votre ordinateur pendant l'exécution de kubectl.
Inspection du secret regcred
Pour comprendre le contenu du Secret regcred que vous venez de créer, commencez par visualiser le Secret au format YAML :
Pour récupérer l'image du registre privé, Kubernetes a besoin des identifiants.
Le champ imagePullSecrets dans le fichier de configuration spécifie que Kubernetes doit obtenir les informations d'identification d'un Secret nommé regcred.
Créez un Pod qui utilise votre secret et vérifiez que le Pod est bien lancé :
kubectl apply -f my-private-reg-pod.yaml
kubectl get pod private-reg
3.8 - Configurer les Liveness, Readiness et Startup Probes
Cette page montre comment configurer les liveness, readiness et startup probes pour les conteneurs.
Le Kubelet utilise les liveness probes pour détecter quand redémarrer un conteneur. Par exemple, les Liveness probes pourraient attraper un deadlock dans le cas où une application est en cours d'exécution, mais qui est incapable de traiter les requêtes. Le redémarrage d'un conteneur dans un tel état rend l'application plus disponible malgré les bugs.
Le Kubelet utilise readiness probes pour savoir quand un conteneur est prêt à accepter le trafic. Un Pod est considéré comme prêt lorsque tous ses conteneurs sont prêts.
Ce signal sert notamment à contrôler les pods qui sont utilisés comme backends pour les Services. Lorsqu'un Pod n'est pas prêt, il est retiré des équilibreurs de charge des Services.
Le Kubelet utilise startup probes pour savoir quand une application d'un conteneur a démarré.
Si une telle probe est configurée, elle désactive les contrôles de liveness et readiness jusqu'à cela réussit, en s'assurant que ces probes n'interfèrent pas avec le démarrage de l'application.
Cela peut être utilisé dans le cas des liveness checks sur les conteneurs à démarrage lent, en les évitant de se faire tuer par le Kubelet avant qu'ils ne soient opérationnels.
Pré-requis
Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster.
Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:
Pour consulter la version, entrez kubectl version.
Définir une commande de liveness
De nombreuses applications fonctionnant pour des longues périodes finissent par passer à des états de rupture et ne peuvent pas se rétablir, sauf en étant redémarrées. Kubernetes fournit des liveness probes pour détecter et remédier à ces situations.
Dans cet exercice, vous allez créer un Pod qui exécute un conteneur basé sur l'image k8s.gcr.io/busybox. Voici le fichier de configuration pour le Pod :
Dans le fichier de configuration, vous constatez que le Pod a un seul conteneur.
Le champ periodSeconds spécifie que le Kubelet doit effectuer un check de liveness toutes les 5 secondes. Le champ initialDelaySeconds indique au Kubelet qu'il devrait attendre 5 secondes avant d'effectuer la première probe. Pour effectuer une probe, le Kubelet exécute la commande cat /tmp/healthy dans le conteneur. Si la commande réussit, elle renvoie 0, et le Kubelet considère que le conteneur est vivant et en bonne santé. Si la commande renvoie une valeur non nulle, le Kubelet tue le conteneur et le redémarre.
Au démarrage, le conteneur exécute cette commande :
Pour les 30 premières secondes de la vie du conteneur, il y a un fichier /tmp/healthy.
Donc pendant les 30 premières secondes, la commande cat /tmp/healthy renvoie un code de succès. Après 30 secondes, cat /tmp/healthy renvoie un code d'échec.
Dans les 30 secondes, visualisez les événements du Pod :
kubectl describe pod liveness-exec
La sortie indique qu'aucune liveness probe n'a encore échoué :
FirstSeen LastSeen Count From SubobjectPath Type Reason Message
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
24s 24s 1{default-scheduler } Normal Scheduled Successfully assigned liveness-exec to worker0
23s 23s 1{kubelet worker0} spec.containers{liveness} Normal Pulling pulling image "k8s.gcr.io/busybox"
23s 23s 1{kubelet worker0} spec.containers{liveness} Normal Pulled Successfully pulled image "k8s.gcr.io/busybox"
23s 23s 1{kubelet worker0} spec.containers{liveness} Normal Created Created container with docker id 86849c15382e; Security:[seccomp=unconfined]
23s 23s 1{kubelet worker0} spec.containers{liveness} Normal Started Started container with docker id 86849c15382e
Après 35 secondes, visualisez à nouveau les événements du Pod :
kubectl describe pod liveness-exec
Au bas de la sortie, il y a des messages indiquant que les liveness probes ont échoué, et que les conteneurs ont été tués et recréés.
FirstSeen LastSeen Count From SubobjectPath Type Reason Message
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
37s 37s 1{default-scheduler } Normal Scheduled Successfully assigned liveness-exec to worker0
36s 36s 1{kubelet worker0} spec.containers{liveness} Normal Pulling pulling image "k8s.gcr.io/busybox"
36s 36s 1{kubelet worker0} spec.containers{liveness} Normal Pulled Successfully pulled image "k8s.gcr.io/busybox"
36s 36s 1{kubelet worker0} spec.containers{liveness} Normal Created Created container with docker id 86849c15382e; Security:[seccomp=unconfined]
36s 36s 1{kubelet worker0} spec.containers{liveness} Normal Started Started container with docker id 86849c15382e
2s 2s 1{kubelet worker0} spec.containers{liveness} Warning Unhealthy Liveness probe failed: cat: can't open '/tmp/healthy': No such file or directory
Attendez encore 30 secondes et vérifiez que le conteneur a été redémarré :
kubectl get pod liveness-exec
La sortie montre que RESTARTS a été incrémenté :
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
liveness-exec 1/1 Running 1 1m
Définir une requête HTTP de liveness
Un autre type de liveness probe utilise une requête GET HTTP. Voici la configuration
d'un Pod qui fait fonctionner un conteneur basé sur l'image k8s.gcr.io/liveness.
Dans le fichier de configuration, vous pouvez voir que le Pod a un seul conteneur.
Le champ periodSeconds spécifie que le Kubelet doit effectuer une liveness probe toutes les 3 secondes. Le champ initialDelaySeconds indique au Kubelet qu'il devrait attendre 3 secondes avant d'effectuer la première probe. Pour effectuer une probe, le Kubelet envoie une requête HTTP GET au serveur qui s'exécute dans le conteneur et écoute sur le port 8080. Si le handler du chemin /healthz du serveur renvoie un code de succès, le Kubelet considère que le conteneur est vivant et en bonne santé. Si le handler renvoie un code d'erreur, le Kubelet tue le conteneur et le redémarre.
Tout code supérieur ou égal à 200 et inférieur à 400 indique un succès. Tout autre code indique un échec.
Vous pouvez voir le code source du serveur dans
server.go.
Pendant les 10 premières secondes où le conteneur est en vie, le handler /healthz renvoie un statut de 200. Après cela, le handler renvoie un statut de 500.
Le Kubelet commence à effectuer des contrôles de santé 3 secondes après le démarrage du conteneur.
Ainsi, les premiers contrôles de santé seront réussis. Mais après 10 secondes, les contrôles de santé échoueront, et le Kubelet tuera et redémarrera le conteneur.
Pour essayer le HTTP liveness check, créez un Pod :
Après 10 secondes, visualisez les événements du Pod pour vérifier que les liveness probes ont échoué et le conteneur a été redémarré :
kubectl describe pod liveness-http
Dans les versions antérieures à la v1.13 (y compris la v1.13), au cas où la variable d'environnement http_proxy (ou HTTP_PROXY) est définie sur le noeud où tourne un Pod, le HTTP liveness probe utilise ce proxy.
Dans les versions postérieures à la v1.13, les paramètres de la variable d'environnement du HTTP proxy local n'affectent pas le HTTP liveness probe.
Définir une TCP liveness probe
Un troisième type de liveness probe utilise un TCP Socket. Avec cette configuration, le Kubelet tentera d'ouvrir un socket vers votre conteneur sur le port spécifié.
S'il arrive à établir une connexion, le conteneur est considéré comme étant en bonne santé, s'il n'y arrive pas, c'est un échec.
Comme vous le voyez, la configuration pour un check TCP est assez similaire à un check HTTP.
Cet exemple utilise à la fois des readiness et liveness probes. Le Kubelet transmettra la première readiness probe 5 secondes après le démarrage du conteneur. Il tentera de se connecter au conteneur goproxy sur le port 8080. Si la probe réussit, le conteneur sera marqué comme prêt. Kubelet continuera à effectuer ce check tous les 10 secondes.
En plus de la readiness probe, cette configuration comprend une liveness probe.
Le Kubelet effectuera la première liveness probe 15 secondes après que le conteneur démarre. Tout comme la readiness probe, celle-ci tentera de se connecter au conteneur de goproxy sur le port 8080. Si la liveness probe échoue, le conteneur sera redémarré.
Pour essayer la TCP liveness check, créez un Pod :
Protéger les conteneurs à démarrage lent avec des startup probes
Parfois, vous devez faire face à des applications legacy qui peuvent nécessiter un temps de démarrage supplémentaire lors de leur première initialisation.
Dans de telles situations, il peut être compliqué de régler les paramètres de la liveness probe sans compromettant la réponse rapide aux blocages qui ont motivé une telle probe.
L'astuce est de configurer une startup probe avec la même commande, HTTP ou TCP check avec un failureThreshold * periodSeconds assez long pour couvrir le pire des scénarios des temps de démarrage.
Grâce à la startup probe, l'application aura un maximum de 5 minutes (30 * 10 = 300s) pour terminer son démarrage.
Une fois que la startup probe a réussi, la liveness probe prend le relais pour fournir une réponse rapide aux blocages de conteneurs.
Si la startup probe ne réussit jamais, le conteneur est tué après 300s puis soumis à la restartPolicy (politique de redémarrage) du Pod.
Définir les readiness probes
Parfois, les applications sont temporairement incapables de servir le trafic.
Par exemple, une application peut avoir besoin de charger des larges données ou des fichiers de configuration pendant le démarrage, ou elle peut dépendre de services externes après le démarrage.
Dans ces cas, vous ne voulez pas tuer l'application, mais vous ne voulez pas non plus lui envoyer de requêtes. Kubernetes fournit des readiness probes pour détecter et atténuer ces situations. Un pod avec des conteneurs qui signale qu'elle n'est pas prête ne reçoit pas de trafic par les services de Kubernetes.
Note: Readiness probes fonctionnent sur le conteneur pendant tout son cycle de vie.
Readiness probes sont configurées de la même façon que les liveness probes. La seule différence est que vous utilisez le champ readinessProbe au lieu du champ livenessProbe.
La configuration des readiness probes HTTP et TCP reste également identique à celle des liveness probes.
Les readiness et liveness probes peuvent être utilisées en parallèle pour le même conteneur.
L'utilisation des deux peut garantir que le trafic n'atteigne pas un conteneur qui n'est pas prêt et que les conteneurs soient redémarrés en cas de défaillance.
Configurer les Probes
Probes ont un certain nombre de champs qui vous pouvez utiliser pour contrôler plus précisément le comportement de la vivacité et de la disponibilité des probes :
initialDelaySeconds: Nombre de secondes après le démarrage du conteneur avant que les liveness et readiness probes ne soient lancées. La valeur par défaut est de 0 seconde. La valeur minimale est 0.
periodSeconds: La fréquence (en secondes) à laquelle la probe doit être effectuée. La valeur par défaut est de 10 secondes. La valeur minimale est de 1.
timeoutSeconds: Nombre de secondes après lequel la probe time out. Valeur par défaut à 1 seconde. La valeur minimale est de 1.
successThreshold: Le minimum de succès consécutifs pour que la probe soit considérée comme réussie après avoir échoué. La valeur par défaut est 1. Doit être 1 pour la liveness probe. La valeur minimale est de 1.
failureThreshold: Quand un Pod démarre et que la probe échoue, Kubernetes va tenter failureThreshold fois avant d'abandonner. Abandonner en cas de liveness probe signifie le redémarrage du conteneur. En cas de readiness probe, le Pod sera marqué Unready.
La valeur par défaut est 3, la valeur minimum est 1.
HTTP probes
ont des champs supplémentaires qui peuvent être définis sur httpGet :
host: Nom de l'hôte auquel se connecter, par défaut l'IP du pod. Vous voulez peut être mettre "Host" en httpHeaders à la place.
scheme: Schéma à utiliser pour se connecter à l'hôte (HTTP ou HTTPS). La valeur par défaut est HTTP.
path: Chemin d'accès sur le serveur HTTP.
httpHeaders: En-têtes personnalisés à définir dans la requête. HTTP permet des en-têtes répétés.
port: Nom ou numéro du port à accéder sur le conteneur. Le numéro doit être dans un intervalle de 1 à 65535.
Pour une probe HTTP, le Kubelet envoie une requête HTTP au chemin et au port spécifiés pour effectuer la vérification. Le Kubelet envoie la probe à l'adresse IP du Pod, à moins que l'adresse ne soit surchargée par le champ optionnel host dans httpGet. Si Le champ scheme est mis à HTTPS, le Kubelet envoie une requête HTTPS en ignorant la vérification du certificat. Dans la plupart des scénarios, vous ne voulez pas définir le champ host.
Voici un scénario où vous le mettriez en place. Supposons que le conteneur écoute sur 127.0.0.1 et que le champ hostNetwork du Pod a la valeur true. Alors host, sous httpGet, devrait être défini à 127.0.0.1. Si votre Pod repose sur des hôtes virtuels, ce qui est probablement plus courant, vous ne devriez pas utiliser host, mais plutôt mettre l'en-tête Host dans httpHeaders.
Le Kubelet fait la connexion de la probe au noeud, pas dans le Pod, ce qui signifie que vous ne pouvez pas utiliser un nom de service dans le paramètre host puisque le Kubelet est incapable pour le résoudre.
Cette page montre comment assigner un Pod à un nœud particulier dans un cluster Kubernetes.
Pré-requis
Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster.
Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:
Pour consulter la version, entrez kubectl version.
Ajouter un label à un nœud
Listez les nœuds de votre cluster :
kubectl get nodes
La sortie est la suivante :
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
worker0 Ready <none> 1d v1.13.0
worker1 Ready <none> 1d v1.13.0
worker2 Ready <none> 1d v1.13.0
Choisissez l'un de vos nœuds et ajoutez-y un label :
kubectl label nodes <your-node-name> disktype=ssd
où <your-node-name> est le nom du noeud que vous avez choisi.
Vérifiez que le nœud que vous avez choisi a le label disktype=ssd :
kubectl get nodes --show-labels
La sortie est la suivante :
NAME STATUS ROLES AGE VERSION LABELS
worker0 Ready <none> 1d v1.13.0 ...,disktype=ssd,kubernetes.io/hostname=worker0
worker1 Ready <none> 1d v1.13.0 ...,kubernetes.io/hostname=worker1
worker2 Ready <none> 1d v1.13.0 ...,kubernetes.io/hostname=worker2
Dans la sortie précédente, vous constatez que le nœud worker0 possède le label disktype=ssd.
Créez un pod qui sera planifié sur un nœud sélectionné.
Le fichier de configuration de pod décrit un pod qui possède un selector de nœud de type disktype:ssd. Cela signifie que le pod sera planifié sur un nœud ayant le label disktype=ssd.
apiVersion:v1kind:Podmetadata:name:nginxspec:nodeName:foo-node# schedule pod to specific nodecontainers:- name:nginximage:nginximagePullPolicy:IfNotPresent
Utilisez le fichier de configuration pour créer un pod qui sera ordonnancé sur foo-node uniquement.
Cette page montre comment utiliser un Init conteneur pour initialiser un Pod avant de lancer un conteneur d'application.
Pré-requis
Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster.
Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:
Pour consulter la version, entrez kubectl version.
Créer un Pod qui a un Init Container
Dans cet exercice, vous allez créer un Pod qui a un conteneur d'application et Init conteneur. Le conteneur d'initialisation est achevé avant que le conteneur d'application ne démarre.
apiVersion:v1kind:Podmetadata:name:init-demospec:containers:- name:nginximage:nginxports:- containerPort:80volumeMounts:- name:workdirmountPath:/usr/share/nginx/html# These containers are run during pod initializationinitContainers:- name:installimage:busyboxcommand:- wget- "-O"- "/work-dir/index.html"- http://kubernetes.iovolumeMounts:- name:workdirmountPath:"/work-dir"dnsPolicy:Defaultvolumes:- name:workdiremptyDir:{}
Dans le fichier de configuration, vous pouvez voir que le Pod a un Volume que le conteneur d'initialisation et le conteneur d'application partagent.
Le conteneur d'initialisation monte le volume partagé à /work-dir, et le conteneur d'application monte le volume partagé à /usr/share/nginx/html. Le conteneur d'initialisation exécute la commande suivante puis se termine :
wget -O /work-dir/index.html http://kubernetes.io
Remarquez que le conteneur d'initialisation écrit le fichier index.html dans le répertoire racine
du serveur nginx.
La sortie montre que nginx sert la page web qui a été écrite par le conteneur d'initialisation :
<!Doctype html>
<html id="home">
<head>
...
"url": "http://kubernetes.io/"}</script>
</head>
<body>
...
<p>Kubernetes is open source giving you the freedom to take advantage ...</p>
...
3.11 - Configurer un pod pour utiliser une ConfigMap
Les ConfigMaps vous permettent de découpler les artefacts de configuration du contenu de l'image pour garder les applications conteneurisées portables.
Cette page fournit une série d'exemples d'utilisation montrant comment créer des ConfigMaps et configurer des pods à l'aide des données stockées dans des ConfigMaps.
Pré-requis
Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster.
Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:
Pour consulter la version, entrez kubectl version.
Créer un ConfigMap
Vous pouvez utiliser soit kubectl create configmap ou un générateur ConfigMap dans kustomization.yaml pour créer un ConfigMap.
Notez que kubectl prends en charge kustomization.yaml à partir de la version 1.14.
Créer un ConfigMap à l'aide de kubectl create configmap
où <map-name> est le nom que vous souhaitez attribuer à ConfigMap et <data-source> est le répertoire, le fichier ou la valeur littérale à partir de laquelle récupérer les données.
La source de données correspond à une paire clé-valeur dans ConfigMap, où
clé = le nom du fichier ou la clé que vous avez fournie sur la ligne de commande, et
valeur = le contenu du fichier ou la valeur littérale que vous avez fournie sur la ligne de commande.
Vous pouvez utiliser kubectl create configmap pour créer un ConfigMap à partir de plusieurs fichiers dans le même répertoire.
Par exemple:
# Créez le répertoire local
mkdir -p configure-pod-container/configmap/
# Téléchargez les exemples de fichiers dans le répertoire `configure-pod-container/configmap/`
wget https://kubernetes.io/examples/configmap/game.properties -O configure-pod-container/configmap/game.properties
wget https://kubernetes.io/examples/configmap/ui.properties -O configure-pod-container/configmap/ui.properties
# Créer la configmap
kubectl create configmap game-config --from-file=configure-pod-container/configmap/
combine le contenu du répertoire configure-pod-container/configmap/
Les fichiers game.properties et ui.properties dans le répertoire configure-pod-container/configmap/ sont représentés dans la section data de la ConfigMap.
Utilisez l'option --from-env-file pour créer un ConfigMap à partir d'un fichier env, par exemple:
# Les fichiers env contiennent une liste de variables d'environnement.# Ces règles de syntaxe s'appliquent:# Chaque ligne d'un fichier env doit être au format VAR=VAL.# Les lignes commençant par # (c'est-à-dire les commentaires) sont ignorées.# Les lignes vides sont ignorées.# Il n'y a pas de traitement spécial des guillemets (c'est-à-dire qu'ils feront partie de la valeur ConfigMap)).# Téléchargez les exemples de fichiers dans le dossier `configure-pod-container/configmap/`
wget https://kubernetes.io/examples/configmap/game-env-file.properties -O configure-pod-container/configmap/game-env-file.properties
# Le fichier env `game-env-file.properties` ressemble à ceci
cat configure-pod-container/configmap/game-env-file.properties
enemies=aliens
lives=3allowed="true"# Ce commentaire et la ligne vide au-dessus sont ignorés
Avertissement: Lorsque vous passez plusieurs fois --from-env-file pour créer un ConfigMap à partir de plusieurs sources de données, seul le dernier fichier env est utilisé.
Le comportement consistant à passer plusieurs fois --from-env-file est démontré par:
# Téléchargez les exemples de fichiers dans le répertoire `configure-pod-container/configmap/`
wget https://k8s.io/examples/configmap/ui-env-file.properties -O configure-pod-container/configmap/ui-env-file.properties
# Créez le configmap
kubectl create configmap config-multi-env-files \
--from-env-file=configure-pod-container/configmap/game-env-file.properties \
--from-env-file=configure-pod-container/configmap/ui-env-file.properties
produirait le ConfigMap suivant:
kubectl get configmap config-multi-env-files -o yaml
Définissez la clé à utiliser lors de la création d'un ConfigMap à partir d'un fichier
Vous pouvez définir une clé autre que le nom de fichier à utiliser dans la section data de votre ConfigMap lorsque vous utilisez l'argument --from-file:
où <my-key-name> est la clé que vous souhaitez utiliser dans la ConfigMap et <path-to-file> est l'emplacement du fichier de source de données que vous souhaitez que la clé représente.
Vous pouvez transmettre plusieurs paires clé-valeur.
Chaque paire fournie sur la ligne de commande est représentée comme une entrée distincte dans la section data de la ConfigMap.
kubectl supporte kustomization.yaml depuis 1.14.
Vous pouvez également créer un ConfigMap à partir de générateurs, puis l'appliquer pour créer l'objet sur l'Apiserver.
Les générateurs doivent être spécifiés dans un kustomization.yaml à l'intérieur d'un répertoire.
Générer des ConfigMaps à partir de fichiers
Par exemple, pour générer un ConfigMap à partir de fichiers configure-pod-container/configmap/game.properties
# Create a kustomization.yaml file with ConfigMapGenerator
cat <<EOF >./kustomization.yaml
configMapGenerator:
- name: game-config-4
files:
- configure-pod-container/configmap/game.properties
EOF
Appliquer le dossier kustomization pour créer l'objet ConfigMap.
kubectl apply -k .
configmap/game-config-4-m9dm2f92bt created
Vous pouvez vérifier que le ConfigMap a été créé comme ceci:
kubectl get configmap
NAME DATA AGE
game-config-4-m9dm2f92bt 1 37s
kubectl describe configmaps/game-config-4-m9dm2f92bt
Name: game-config-4-m9dm2f92bt
Namespace: default
Labels: <none>
Annotations: kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration:
{"apiVersion":"v1","data":{"game.properties":"enemies=aliens\nlives=3\nenemies.cheat=true\nenemies.cheat.level=noGoodRotten\nsecret.code.p...
Data
====
game.properties:
----
enemies=aliens
lives=3
enemies.cheat=true
enemies.cheat.level=noGoodRotten
secret.code.passphrase=UUDDLRLRBABAS
secret.code.allowed=true
secret.code.lives=30
Events: <none>
Notez que le nom ConfigMap généré a un suffixe obtenu par hachage de son contenu.
Cela garantit qu'un nouveau ConfigMap est généré chaque fois que le contenu est modifié.
Définissez la clé à utiliser lors de la génération d'un ConfigMap à partir d'un fichier
Vous pouvez définir une clé autre que le nom de fichier à utiliser dans le générateur ConfigMap.
Par exemple, pour générer un ConfigMap à partir du fichier configure-pod-container/configmap/game.properties
avec la clé game-special-key
# Créer un fichier kustomization.yaml avec ConfigMapGenerator
cat <<EOF >./kustomization.yaml
configMapGenerator:
- name: game-config-5
files:
- game-special-key=configure-pod-container/configmap/game.properties
EOF
Appliquer le dossier kustomization pour créer l'objet ConfigMap.
kubectl apply -k .
configmap/game-config-5-m67dt67794 created
Générer des ConfigMaps à partir de littéraux
Pour générer un ConfigMap à partir de littéraux special.type=charm et special.how=very, vous pouvez spécifier le générateur ConfigMap dans kustomization.yaml comme
# Create a kustomization.yaml file with ConfigMapGenerator
cat <<EOF >./kustomization.yaml
configMapGenerator:
- name: special-config-2
literals:
- special.how=very
- special.type=charm
EOF
Appliquez le dossier kustomization pour créer l'objet ConfigMap.
kubectl apply -k .
configmap/special-config-2-c92b5mmcf2 created
Définir des variables d'environnement de conteneur à l'aide des données ConfigMap
Définissez une variable d'environnement de conteneur avec les données d'une seule ConfigMap
Définissez une variable d'environnement comme paire clé-valeur dans un ConfigMap:
apiVersion:v1kind:Podmetadata:name:dapi-test-podspec:containers:- name:test-containerimage:k8s.gcr.io/busyboxcommand:["/bin/sh","-c","env"]env:# Définie la variable d'environnement- name:SPECIAL_LEVEL_KEYvalueFrom:configMapKeyRef:# La ConfigMap contenant la valeur que vous voulez attribuer à SPECIAL_LEVEL_KEYname:special-config# Spécifier la clé associée à la valeurkey:special.howrestartPolicy:Never
Utilisez envFrom pour définir toutes les données du ConfigMap en tant que variables d'environnement du conteneur.
La clé de ConfigMap devient le nom de la variable d'environnement dans le pod.
Maintenant, la sortie du Pod comprend les variables d'environnement SPECIAL_LEVEL=very et SPECIAL_TYPE=charm.
Utiliser des variables d'environnement définies par ConfigMap dans les commandes du Pod
Vous pouvez utiliser des variables d'environnement définies par ConfigMap dans la section command de la spécification du Pod en utilisant la syntaxe de substitution Kubernetes $(VAR_NAME).
produit la sortie suivante dans le conteneur test-container:
very charm
Ajouter des données ConfigMap à un volume
Comme expliqué dans Créer des ConfigMaps à partir de fichiers, lorsque vous créez un ConfigMap à l'aide --from-file, le nom de fichier devient une clé stockée dans la section data du ConfigMap.
Le contenu du fichier devient la valeur de la clé.
Les exemples de cette section se réfèrent à un ConfigMap nommé special-config, illustré ci-dessous.
Remplissez un volume avec des données stockées dans un ConfigMap
Ajoutez le nom ConfigMap sous la section volumes de la spécification Pod.
Ceci ajoute les données ConfigMap au répertoire spécifié comme volumeMounts.mountPath (dans ce cas, /etc/config).
La section command répertorie les fichiers de répertoire dont les noms correspondent aux clés de ConfigMap.
apiVersion:v1kind:Podmetadata:name:dapi-test-podspec:containers:- name:test-containerimage:k8s.gcr.io/busyboxcommand:["/bin/sh","-c","ls /etc/config/"]volumeMounts:- name:config-volumemountPath:/etc/configvolumes:- name:config-volumeconfigMap:# Indiquez le nom de la ConfigMap contenant les fichiers que vous souhaitez ajouter au conteneurname:special-configrestartPolicy:Never
Lorsque le pod s'exécute, la commande ls /etc/config/ produit la sortie ci-dessous:
SPECIAL_LEVEL
SPECIAL_TYPE
Avertissement: S'il y a des fichiers dans le dossier /etc/config/, ils seront supprimés.
Ajouter un configmap à un chemin spécifique dans un volume
Utilisez le champ path pour spécifier le chemin de fichier souhaité pour les éléments de configmap spécifiques.
Dans ce cas, le SPECIAL_LEVEL sera monté dans le volume config-volume au chemin /etc/config/keys.
Lorsque le pod fonctionne, la commande cat /etc/config/keys produit la sortie ci-dessous :
very
Avertissement: Comme avant, tous les fichiers précédents dans le répertoire /etc/config/ seront supprimés.
Projections de clés pour des chemins et des autorisations de fichiers spécifiques
Vous pouvez projeter des clés vers des chemins spécifiques avec des autorisations spécifiques fichiers par fichiers.
Le guide de l'utilisateur Secrets explique la syntaxe.
Les ConfigMaps montées sont mises à jour automatiquement
Lorsqu'une ConfigMap déjà consommée dans un volume est mise à jour, les clés projetées sont éventuellement mises à jour elles aussi.
Kubelet vérifie si la ConfigMap montée est fraîche à chaque synchronisation périodique.
Cependant, il utilise son cache local basé sur le ttl pour obtenir la valeur actuelle de la ConfigMap.
Par conséquent, le délai total entre le moment où la ConfigMap est mise à jour et le moment où les nouvelles clés sont projetées vers le pod peut être aussi long que la période de synchronisation de kubelet (1 minute par défaut) + le ttl du cache ConfigMaps (1 minute par défaut) dans kubelet.
Vous pouvez déclencher un rafraîchissement immédiat en mettant à jour l'une des annotations du pod.
Note: Un conteneur utilisant un ConfigMap comme volume subPath ne recevra pas les mises à jour de ConfigMap.
Comprendre le lien entre les ConfigMaps et les Pods
La ressource API ConfigMap stocke les données de configuration sous forme de paires clé-valeur.
Les données peuvent être consommées dans des pods ou fournir les configurations des composants du système tels que les contrôleurs.
ConfigMap est similaire à Secrets, mais fournit un moyen de travailler avec des chaînes de caractères qui ne contiennent pas d'informations sensibles.
Les utilisateurs comme les composants du système peuvent stocker des données de configuration dans un ConfigMap.
Note: Les ConfigMaps doivent faire référence aux fichiers de propriétés, et non les remplacer.
Pensez à la ConfigMap comme représentant quelque chose de similaire au répertoire /etc de Linux et à son contenu.
Par exemple, si vous créez un volume Kubernetes à partir d'une ConfigMap, chaque élément de données de la ConfigMap est représenté par un fichier individuel dans le volume.
Le champ data de la ConfigMap contient les données de configuration.
Comme le montre l'exemple ci-dessous, cela peut être simple -- comme des propriétés individuelles définies à l'aide de --from-literal -- ou complexe -- comme des fichiers de configuration ou des blobs JSON définis à l'aide de --from-file.
apiVersion:v1kind:ConfigMapmetadata:creationTimestamp:2016-02-18T19:14:38Zname:example-confignamespace:defaultdata:# example of a simple property defined using --from-literalexample.property.1:helloexample.property.2:world# example of a complex property defined using --from-fileexample.property.file:|- property.1=value-1
property.2=value-2
property.3=value-3
Restrictions
Vous devez créer un ConfigMap avant de le référencer dans une spécification de Pod (sauf si vous marquez le ConfigMap comme "facultatif").
Si vous faites référence à un ConfigMap qui n'existe pas, le Pod ne démarrera pas.
De même, les références à des clés qui n'existent pas dans la ConfigMap empêcheront le pod de démarrer.
Si vous utilisez envFrom pour définir des variables d'environnement à partir de ConfigMaps, les clés considérées comme invalides seront ignorées.
Le pod sera autorisé à démarrer, mais les noms invalides seront enregistrés dans le journal des événements (InvalidVariableNames).
Le message du journal énumère chaque clé sautée.
Par exemple :
kubectl get events
Le résultat est similaire à celui-ci :
LASTSEEN FIRSTSEEN COUNT NAME KIND SUBOBJECT TYPE REASON SOURCE MESSAGE
0s 0s 1 dapi-test-pod Pod Warning InvalidEnvironmentVariableNames {kubelet, 127.0.0.1} Keys [1badkey, 2alsobad] from the EnvFrom configMap default/myconfig were skipped since they are considered invalid environment variable names.
Les ConfigMaps résident dans un Namespace.
Un ConfigMap ne peut être référencé que par des pods résidant dans le même namespace.
Vous ne pouvez pas utiliser des ConfigMaps pour static pods, car le Kubelet ne le supporte pas.
3.12 - Partager l'espace de nommage des processus entre les conteneurs d'un Pod
FEATURE STATE:Kubernetes v1.17 [stable]
Cette page montre comment configurer le partage de l'espace de noms d'un processus pour un pod. Lorsque le partage de l'espace de noms des processus est activé, les processus d'un conteneur sont visibles pour tous les autres conteneurs de ce pod.
Vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour configurer les conteneurs coopérants, comme un conteneur de sidecar de gestionnaire de journaux, ou pour dépanner les images de conteneurs qui n'incluent pas d'utilitaires de débogage comme un shell.
Pré-requis
Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster.
Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:
Si vous ne verrez pas d'invite de commande, appuyez sur la touche Entrée.
/ # ps ax
PID USER TIME COMMAND
1 root 0:00 /pause
8 root 0:00 nginx: master process nginx -g daemon off;
14 101 0:00 nginx: worker process
15 root 0:00 sh
21 root 0:00 ps ax
Vous pouvez signaler les processus dans d'autres conteneurs. Par exemple, envoyez SIGHUP à
nginx pour relancer le processus de worker. Cela nécessite la fonctionnalité SYS_PTRACE.
/ # kill -HUP 8
/ # ps ax
PID USER TIME COMMAND
1 root 0:00 /pause
8 root 0:00 nginx: master process nginx -g daemon off;
15 root 0:00 sh
22 101 0:00 nginx: worker process
23 root 0:00 ps ax
Il est même possible d'accéder aux autres conteneurs en utilisant le lien /proc/$pid/root.
/ # head /proc/8/root/etc/nginx/nginx.conf
user nginx;
worker_processes 1;
error_log /var/log/nginx/error.log warn;
pid /var/run/nginx.pid;
events {
worker_connections 1024;
Comprendre le processus de partage de l'espace de nommage
Les pods partagent de nombreuses ressources, il est donc logique qu'elles partagent également un espace de noms des processus. Pour certaines images de conteneur, on peut envisager de les isoler les uns des autres. Il est donc important de comprendre ces différences :
Le processus de conteneur n'a plus de PID 1. Certaines images de conteneurs refusent de démarrer sans PID 1 (par exemple, les conteneurs utilisant systemd) ou exécuter des commandes comme kill -HUP 1 pour signaler le processus du conteneur. Dans les pods avec un espace de noms partagé du processus, kill -HUP 1 signalera la sandbox du pod. (/pause dans l'exemple ci-dessus.)
Les processus sont visibles par les autres conteneurs du pod. Cela inclut tout les informations visibles dans /proc, comme les mots de passe passés en argument ou les variables d'environnement. Celles-ci ne sont protégées que par des permissions Unix régulières.
Les systèmes de fichiers des conteneurs sont visibles par les autres conteneurs du pod à travers le lien /proc/$pid/root. Cela rend le débogage plus facile, mais cela signifie aussi que les secrets du système de fichiers ne sont protégés que par les permissions du système de fichiers.
3.13 - Convertir un fichier Docker Compose en ressources Kubernetes
C'est quoi Kompose ? C'est un outil de conversion de tout ce qui compose (notamment Docker Compose) en orchestrateurs de conteneurs (Kubernetes ou OpenShift).
Vous trouverez plus d'informations sur le site web de Kompose à http://kompose.io.
Pré-requis
Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster.
Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:
Alternativement, vous pouvez télécharger le tarball.
L'installation en utilisant go get extrait de la branche master avec les derniers changements de développement.
go get -u github.com/kubernetes/kompose
Kompose est dans le dépôt CentOS EPEL.
Si vous n'avez pas le dépôt EPEL déjà installé et activé, vous pouvez le faire en lançant sudo yum install epel-release
Si vous avez EPEL activé dans votre système, vous pouvez installer Kompose comme n'importe quel autre logiciel.
sudo yum -y install kompose
Kompose est dans les dépôts Fedora 24, 25 et 26. Vous pouvez l'installer comme n'importe quel autre paquetage.
sudo dnf -y install kompose
Sur macOS, vous pouvez installer la dernière version via Homebrew:
brew install kompose
Utiliser Kompose
En quelques étapes, nous vous emmenons de Docker Compose à Kubernetes. Tous dont vous avez besoin est un fichier docker-compose.yml.
Allez dans le répertoire contenant votre fichier docker-compose.yml. Si vous n'en avez pas, faites un test en utilisant celui-ci.
Pour convertir le fichier docker-compose.yml en fichiers que vous pouvez utiliser avec kubectl, lancez kompose convert et ensuite kubectl apply -f <output file>.
$ kompose convert
INFO Kubernetes file "frontend-service.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-master-service.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-slave-service.yaml" created
INFO Kubernetes file "frontend-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-master-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-slave-deployment.yaml" created
$ kubectl apply -f frontend-service.yaml,redis-master-service.yaml,redis-slave-service.yaml,frontend-deployment.yaml,redis-master-deployment.yaml,redis-slave-deployment.yaml
service/frontend created
service/redis-master created
service/redis-slave created
deployment.apps/frontend created
deployment.apps/redis-master created
deployment.apps/redis-slave created
Vos déploiements fonctionnent sur Kubernetes.
Accédez à votre application.
Si vous utilisez déjà minikube pour votre processus de développement :
$ minikube service frontend
Sinon, regardons quelle IP votre service utilise !
Kompose supporte deux fournisseurs : OpenShift et Kubernetes.
Vous pouvez choisir un fournisseur ciblé en utilisant l'option globale --provider. Si aucun fournisseur n'est spécifié, Kubernetes est défini par défaut.
kompose convert
Kompose prend en charge la conversion des fichiers Docker Compose V1, V2 et V3 en objets Kubernetes et OpenShift.
Kubernetes
$ kompose --file docker-voting.yml convert
WARN Unsupported key networks - ignoring
WARN Unsupported key build - ignoring
INFO Kubernetes file "worker-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "db-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "result-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "vote-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "result-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "vote-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "worker-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "db-deployment.yaml" created
$ ls
db-deployment.yaml docker-compose.yml docker-gitlab.yml redis-deployment.yaml result-deployment.yaml vote-deployment.yaml worker-deployment.yaml
db-svc.yaml docker-voting.yml redis-svc.yaml result-svc.yaml vote-svc.yaml worker-svc.yaml
Vous pouvez également fournir plusieurs fichiers de composition du Docker en même temps :
$ kompose -f docker-compose.yml -f docker-guestbook.yml convert
INFO Kubernetes file "frontend-service.yaml" created
INFO Kubernetes file "mlbparks-service.yaml" created
INFO Kubernetes file "mongodb-service.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-master-service.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-slave-service.yaml" created
INFO Kubernetes file "frontend-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "mlbparks-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "mongodb-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "mongodb-claim0-persistentvolumeclaim.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-master-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-slave-deployment.yaml" created
$ ls
mlbparks-deployment.yaml mongodb-service.yaml redis-slave-service.jsonmlbparks-service.yaml
frontend-deployment.yaml mongodb-claim0-persistentvolumeclaim.yaml redis-master-service.yaml
frontend-service.yaml mongodb-deployment.yaml redis-slave-deployment.yaml
redis-master-deployment.yaml
Lorsque plusieurs fichiers de docker-compose sont fournis, la configuration est fusionnée. Toute configuration qui est commune sera surchargée par le fichier suivant.
OpenShift
$ kompose --provider openshift --file docker-voting.yml convert
WARN [worker] Service cannot be created because of missing port.
INFO OpenShift file "vote-service.yaml" created
INFO OpenShift file "db-service.yaml" created
INFO OpenShift file "redis-service.yaml" created
INFO OpenShift file "result-service.yaml" created
INFO OpenShift file "vote-deploymentconfig.yaml" created
INFO OpenShift file "vote-imagestream.yaml" created
INFO OpenShift file "worker-deploymentconfig.yaml" created
INFO OpenShift file "worker-imagestream.yaml" created
INFO OpenShift file "db-deploymentconfig.yaml" created
INFO OpenShift file "db-imagestream.yaml" created
INFO OpenShift file "redis-deploymentconfig.yaml" created
INFO OpenShift file "redis-imagestream.yaml" created
INFO OpenShift file "result-deploymentconfig.yaml" created
INFO OpenShift file "result-imagestream.yaml" created
Il supporte également la création de buildconfig pour la directive de build dans un service. Par défaut, il utilise le répertoire distant de la branche git courante comme répertoire source, et la branche courante comme branche source pour le build. Vous pouvez spécifier un repo source et une branche différents en utilisant respectivement les options --build-repo et --build-branch.
$ kompose --provider openshift --file buildconfig/docker-compose.yml convert
WARN [foo] Service cannot be created because of missing port.
INFO OpenShift Buildconfig using git@github.com:rtnpro/kompose.git::master as source.
INFO OpenShift file "foo-deploymentconfig.yaml" created
INFO OpenShift file "foo-imagestream.yaml" created
INFO OpenShift file "foo-buildconfig.yaml" created
Note: Si vous poussez manuellement les artefacts OpenShift en utilisant oc create -f, vous devez vous assurer que vous poussez l'artefact imagestream avant l'artefact buildconfig, pour contourner ce problème OpenShift : https://github.com/openshift/origin/issues/4518 .
Autres conversions
La transformation par défaut komposer va générer des Déploiements et Services de Kubernetes, au format yaml. Vous avez une autre option pour générer json avec -j. Vous pouvez aussi générer des objets de Replication Controllers, Daemon Sets, ou Helm charts.
$ kompose convert -j
INFO Kubernetes file "redis-svc.json" created
INFO Kubernetes file "web-svc.json" created
INFO Kubernetes file "redis-deployment.json" created
INFO Kubernetes file "web-deployment.json" created
Les fichiers *-deployment.json contiennent les objets Déploiements.
$ kompose convert --replication-controller
INFO Kubernetes file "redis-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "web-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-replicationcontroller.yaml" created
INFO Kubernetes file "web-replicationcontroller.yaml" created
Les fichiers *-replicationcontroller.yaml contiennent les objets du Contrôleur de Réplication. Si vous voulez spécifier des répliques (la valeur par défaut est 1), utilisez l'option --replicas : $ kompose convert --replication-controller --replicas 3
$ kompose convert --daemon-set
INFO Kubernetes file "redis-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "web-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-daemonset.yaml" created
INFO Kubernetes file "web-daemonset.yaml" created
Les fichiers *-daemonset.yaml contiennent les objets du Daemon Set
Si vous voulez générer un Chart à utiliser avec Helm, faites-le simplement :
$ kompose convert -c
INFO Kubernetes file "web-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "web-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-deployment.yaml" created
chart created in "./docker-compose/"
$ tree docker-compose/
docker-compose
├── Chart.yaml
├── README.md
└── templates
├── redis-deployment.yaml
├── redis-svc.yaml
├── web-deployment.yaml
└── web-svc.yaml
La structure du Chart est destinée à fournir un modèle pour la construction de vos chartes de Helm.
Étiquettes
kompose supporte les étiquettes spécifiques à Kompose dans le fichier docker-compose.yml afin de définir explicitement le comportement d'un service lors de la conversion.
Le fichier kompose.service.type définit le type de service à créer.
kompose.service.expose définit si le service doit être accessible depuis l'extérieur du cluster ou non. Si la valeur est fixée à "true", le fournisseur définit automatiquement l'extrémité, et pour toute autre valeur, la valeur est définie comme le nom d'hôte. Si plusieurs ports sont définis dans un service, le premier est choisi pour être l'exposé.
Pour le fournisseur Kubernetes, une ressource ingress est créée et il est supposé qu'un contrôleur ingress a déjà été configuré.
Pour le fournisseur OpenShift, une route est créée.
Note: Le label kompose.service.type doit être défini avec ports uniquement, sinon kompose échouera.
Redémarrer
Si vous voulez créer des pods normaux sans contrôleurs, vous pouvez utiliser la construction
restart de docker-compose pour définir cela. Suivez le tableau ci-dessous pour voir ce qui se passe avec la valeur de restart.
docker-composerestart
object created
Pod restartPolicy
""
controller object
Always
always
controller object
Always
on-failure
Pod
OnFailure
no
Pod
Never
Note: L'objet contrôleur peut être déploiement ou replicationcontroller, etc.
Par exemple, le service pival deviendra un Pod. Ce conteneur a calculé la valeur de pi.
Avertissement concernant les configurations de déploiement
Si le fichier Docker Compose a un volume spécifié pour un service, la stratégie Deployment (Kubernetes) ou DeploymentConfig (OpenShift) est changée en "Recreate" au lieu de "RollingUpdate" (par défaut). Ceci est fait pour éviter que plusieurs instances d'un service n'accèdent à un volume en même temps.
Si le fichier Docker Compose a un nom de service avec _ dedans (par exemple web_service), alors il sera remplacé par - et le nom du service sera renommé en conséquence (par exemple web-service). Kompose fait cela parce que "Kubernetes" n'autorise pas _ dans le nom de l'objet.
Veuillez noter que changer le nom du service peut casser certains fichiers docker-compose.
Versions du Docker Compose
Kompose supporte les versions Docker Compose : 1, 2 et 3. Nous avons un support limité sur les versions 2.1 et 3.2 en raison de leur nature expérimentale.
Une liste complète sur la compatibilité entre les trois versions est donnée dans notre document de conversion incluant une liste de toutes les clés Docker Compose incompatibles.
4 - Gérez vos objets Kubernetes
5 - Injection des données dans les applications
6 - Exécution des applications
7 - Exécution des jobs
8 - Accès aux applications dans un cluster
8.1 - Tableau de bord (Dashboard)
Le tableau de bord (Dashboard) est une interface web pour Kubernetes.
Vous pouvez utiliser ce tableau de bord pour déployer des applications conteneurisées dans un cluster Kubernetes, dépanner votre application conteneurisée et gérer les ressources du cluster.
Vous pouvez utiliser le tableau de bord pour obtenir une vue d'ensemble des applications en cours d'exécution dans votre cluster, ainsi que pour créer ou modifier des ressources Kubernetes individuelles. (comme des Deployments, Jobs, DaemonSets, etc).
Par exemple, vous pouvez redimensionner un Deployment, lancer une mise à jour progressive, recréer un pod ou déployez de nouvelles applications à l'aide d'un assistant de déploiement.
Le tableau de bord fournit également des informations sur l'état des ressources Kubernetes de votre cluster et sur les erreurs éventuelles.
Déploiement du tableau de bord
L'interface utilisateur du tableau de bord n'est pas déployée par défaut.
Pour le déployer, exécutez la commande suivante:
Accès à l'interface utilisateur du tableau de bord
Pour protéger vos données dans le cluster, le tableau de bord se déploie avec une configuration RBAC minimale par défaut.
Actuellement, le tableau de bord prend uniquement en charge la connexion avec un jeton de support.
Pour créer un jeton pour cette démo, vous pouvez suivre notre guide sur créer un exemple d'utilisateur.
Attention: L’exemple d’utilisateur créé dans le didacticiel disposera de privilèges d’administrateur et servira uniquement à des fins pédagogiques.
Proxy en ligne de commande
Vous pouvez accéder au tableau de bord à l'aide de l'outil en ligne de commande kubectl en exécutant la commande suivante:
Vous ne pouvez accéder à l'interface utilisateur que depuis la machine sur laquelle la commande est exécutée.
Voir kubectl proxy --help pour plus d'options.
Note: La méthode d'authentification Kubeconfig ne prend pas en charge les fournisseurs d'identité externes ni l'authentification basée sur un certificat x509.
Page de bienvenue
Lorsque vous accédez au tableau de bord sur un cluster vide, la page d'accueil s'affiche.
Cette page contient un lien vers ce document ainsi qu'un bouton pour déployer votre première application.
De plus, vous pouvez voir quelles applications système sont exécutées par défaut dans le namespacekubernetes-dashboard de votre cluster, par exemple le tableau de bord lui-même.
Déploiement d'applications conteneurisées
Le tableau de bord vous permet de créer et de déployer une application conteneurisée en tant que Deployment et optionnellement un Service avec un simple assistant.
Vous pouvez spécifier manuellement les détails de l'application ou charger un fichier YAML ou JSON contenant la configuration de l'application.
Cliquez sur le bouton CREATE dans le coin supérieur droit de n’importe quelle page pour commencer.
Spécifier les détails de l'application
L'assistant de déploiement s'attend à ce que vous fournissiez les informations suivantes:
App name (obligatoire): Nom de votre application.
Un label avec le nom sera ajouté au Deployment et Service, le cas échéant, qui sera déployé.
Le nom de l'application doit être unique dans son namespace Kubernetes.
Il doit commencer par une lettre minuscule et se terminer par une lettre minuscule ou un chiffre et ne contenir que des lettres minuscules, des chiffres et des tirets (-).
Il est limité à 24 caractères.
Les espaces de début et de fin sont ignorés.
Container image (obligatoire): L'URL d'une image de conteneur sur n'importe quel registre, ou une image privée (généralement hébergée sur le registre de conteneurs Google ou le hub Docker).
La spécification d'image de conteneur doit se terminer par un deux-points.
Number of pods (obligatoire): Nombre cible de pods dans lesquels vous souhaitez déployer votre application.
La valeur doit être un entier positif.
Un objet Deployment sera créé pour maintenir le nombre souhaité de pods dans votre cluster.
Service (optionnel): Pour certaines parties de votre application (par exemple les serveurs frontaux), vous souhaiterez peut-être exposer un Service sur une adresse IP externe, peut-être publique, en dehors de votre cluster (Service externe).
Pour les Services externes, vous devrez peut-être ouvrir un ou plusieurs ports pour le faire.
Trouvez plus de détails ici.
Les autres services visibles uniquement de l'intérieur du cluster sont appelés Services internes.
Quel que soit le type de service, si vous choisissez de créer un service et que votre conteneur écoute sur un port (entrant), vous devez spécifier deux ports.
Le Service sera créé en mappant le port (entrant) sur le port cible vu par le conteneur.
Ce Service acheminera le trafic vers vos pods déployés.
Les protocoles pris en charge sont TCP et UDP.
Le nom DNS interne de ce service sera la valeur que vous avez spécifiée comme nom d'application ci-dessus.
Si nécessaire, vous pouvez développer la section Options avancées dans laquelle vous pouvez spécifier davantage de paramètres:
Description: Le texte que vous entrez ici sera ajouté en tant qu'annotation au Deployment et affiché dans les détails de l'application.
Labels: Les labels par défaut à utiliser pour votre application sont le nom et la version de l’application.
Vous pouvez spécifier des labels supplémentaires à appliquer au Deployment, Service (le cas échéant), et Pods, tels que la release, l'environnement, le niveau, la partition et la piste d'édition.
Namespace: Kubernetes prend en charge plusieurs clusters virtuels s'exécutant sur le même cluster physique.
Ces clusters virtuels sont appelés namespaces.
Ils vous permettent de partitionner les ressources en groupes nommés de manière logique.
Le tableau de bord propose tous les namespaces disponibles dans une liste déroulante et vous permet de créer un nouveau namespace.
Le nom du namespace peut contenir au maximum 63 caractères alphanumériques et des tirets (-), mais ne peut pas contenir de lettres majuscules.
Les noms de Namespace ne devraient pas être composés uniquement de chiffres.
Si le nom est défini sous la forme d’un nombre, tel que 10, le pod sera placé dans le namespace par défaut.
Si la création du namespace réussit, celle-ci est sélectionnée par défaut.
Si la création échoue, le premier namespace est sélectionné.
Image Pull Secret: Si l'image de conteneur spécifiée est privée, il peut être nécessaire de configurer des identifiants de pull secret.
Le tableau de bord propose tous les secrets disponibles dans une liste déroulante et vous permet de créer un nouveau secret.
Le nom de secret doit respecter la syntaxe du nom de domaine DNS, par exemple. new.image-pull.secret.
Le contenu d'un secret doit être codé en base64 et spécifié dans un fichier .dockercfg.
Le nom du secret peut contenir 253 caractères maximum.
Si la création du secret d’extraction d’image est réussie, celle-ci est sélectionnée par défaut.
Si la création échoue, aucun secret n'est appliqué.
CPU requirement (cores) et Memory requirement (MiB): Vous pouvez spécifier les limites de ressource minimales pour le conteneur.
Par défaut, les pods fonctionnent avec des limites de CPU et de mémoire illimitées.
Run command et Run command arguments: Par défaut, vos conteneurs exécutent les valeurs par défaut de la commande d'entrée de l'image spécifiée.
Vous pouvez utiliser les options de commande et les arguments pour remplacer la valeur par défaut.
Run as privileged: Ce paramètre détermine si les processus dans conteneurs privilégiés sont équivalents aux processus s'exécutant en tant que root sur l'hôte.
Les conteneurs privilégiés peuvent utiliser des fonctionnalités telles que la manipulation de la pile réseau et l'accès aux périphériques.
Environment variables: Kubernetes expose ses Services via des variables d'environnement.
Vous pouvez composer une variable d'environnement ou transmettre des arguments à vos commandes en utilisant les valeurs des variables d'environnement.
Ils peuvent être utilisés dans les applications pour trouver un Service.
Les valeurs peuvent référencer d'autres variables à l'aide de la syntaxe $(VAR_NAME).
Téléchargement d'un fichier YAML ou JSON
Kubernetes supporte la configuration déclarative.
Dans ce style, toute la configuration est stockée dans des fichiers de configuration YAML ou JSON à l'aide des schémas de ressources de l'API de Kubernetes.
Au lieu de spécifier les détails de l'application dans l'assistant de déploiement, vous pouvez définir votre application dans des fichiers YAML ou JSON et télécharger les fichiers à l'aide du tableau de bord.
Utilisation du tableau de bord
Les sections suivantes décrivent des vues du tableau de bord de Kubernetes; ce qu'elles fournissent et comment peuvent-elles être utilisées.
Navigation
Lorsque des objets Kubernetes sont définis dans le cluster, le tableau de bord les affiche dans la vue initiale.
Par défaut, seuls les objets du namespace default sont affichés, ce qui peut être modifié à l'aide du sélecteur d'espace de nom situé dans le menu de navigation.
Le tableau de bord montre la plupart des types d'objets Kubernetes et les regroupe dans quelques catégories de menus.
Vue d'ensemble de l'administrateur
Pour les administrateurs de cluster et de namespace, le tableau de bord répertorie les noeuds, les namespaces et les volumes persistants et propose des vues de détail pour ceux-ci.
La vue Liste de nœuds contient les mesures d'utilisation de CPU et de la mémoire agrégées sur tous les nœuds.
La vue détaillée affiche les métriques d'un nœud, ses spécifications, son statut, les ressources allouées, les événements et les pods s'exécutant sur le nœud.
Charges de travail
Affiche toutes les applications en cours d'exécution dans le namespace selectionné.
La vue répertorie les applications par type de charge de travail. (e.g., Deployments, Replica Sets, Stateful Sets, etc.) et chaque type de charge de travail peut être visualisé séparément.
Les listes récapitulent les informations exploitables sur les charges de travail, telles que le nombre de Pods prêts pour un Replica Set ou l'utilisation actuelle de la mémoire pour un Pod.
Les vues détaillées des charges de travail affichent des informations sur l'état et les spécifications, ainsi que les relations de surface entre les objets.
Par exemple, les Pods qu'un Replica Set controle ou bien les nouveaux Replica Sets et Horizontal Pod Autoscalers pour les Deployments.
Services
Affiche les ressources Kubernetes permettant d’exposer les services au monde externe et de les découvrir au sein d’un cluster.
Pour cette raison, les vues Service et Ingress montrent les Pods ciblés par eux, les points de terminaison internes pour les connexions au cluster et les points de terminaison externes pour les utilisateurs externes.
Stockage
La vue de stockage montre les ressources Persistent Volume Claim qui sont utilisées par les applications pour stocker des données.
Config Maps et Secrets
Affiche toutes les ressources Kubernetes utilisées pour la configuration en temps réel d'applications s'exécutant dans des clusters.
La vue permet d’éditer et de gérer des objets de configuration et d’afficher les secrets cachés par défaut.
Visualisation de journaux
Les listes de Pod et les pages de détail renvoient à une visionneuse de journaux intégrée au tableau de bord.
Le visualiseur permet d’exploiter les logs des conteneurs appartenant à un seul Pod.
Cette page montre comment configurer l'accès à plusieurs clusters à l'aide de fichiers de configuration.
Une fois vos clusters, utilisateurs et contextes définis dans un ou plusieurs fichiers de configuration, vous pouvez basculer rapidement entre les clusters en utilisant la commande kubectl config use-context.
Note: Un fichier utilisé pour configurer l'accès à un cluster est parfois appelé fichier kubeconfig.
C'est une manière générique de se référer aux fichiers de configuration.
Cela ne signifie pas qu'il existe un fichier nommé kubeconfig.
Pré-requis
Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster.
Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:
Pour vérifier que kubectl est installé, executez kubectl version --client.
La version kubectl doit être dans une version mineure de votre
serveur API du cluster.
Définir des clusters, des utilisateurs et des contextes
Supposons que vous ayez deux clusters, un pour le développement et un pour le travail scratch.
Dans le cluster development, vos développeurs frontend travaillent dans un espace de noms appelé frontend, et vos développeurs de stockage travaillent dans un espace de noms appelé storage.
Dans votre cluster scratch, les développeurs travaillent dans le namespace par défaut ou créent des namespaces auxiliaires comme bon leur semble.
L'accès au cluster development nécessite une authentification par certificat.
L'accès au cluster scratch nécessite une authentification par nom d'utilisateur et mot de passe.
Créez un répertoire nommé config-exercice.
Dans votre répertoire config-exercice, créez un fichier nommé config-demo avec ce contenu:
Un fichier de configuration décrit les clusters, les utilisateurs et les contextes.
Votre fichier config-demo a le cadre pour décrire deux clusters, deux utilisateurs et trois contextes.
Allez dans votre répertoire config-exercice.
Entrez ces commandes pour ajouter les détails du cluster à votre fichier de configuration:
Ouvrez votre fichier config-demo pour voir les détails ajoutés.
Au lieu d'ouvrir le fichier config-demo, vous pouvez utiliser la commande kubectl config view.
kubectl config --kubeconfig=config-demo view
La sortie montre les deux clusters, deux utilisateurs et trois contextes:
Le fake-ca-file, fake-cert-file et fake-key-file ci-dessus sont les espaces réservés pour les noms de chemin des fichiers de certificat.
Vous devez les remplacer par les noms de chemin réels des fichiers de certificat dans votre environnement.
Parfois, vous souhaiterez peut-être utiliser des données encodées en Base64 incorporées ici au lieu de fichiers de certificat séparés; dans ce cas, vous devez ajouter le suffixe -data aux clés, par exemple, certificate-Authority-data, client-certificate-data, client-key-data.
Chaque contexte est un triplet (cluster, utilisateur, namespace).
Par exemple, le contexte dev-frontend dit, "Utilisez les informations d'identification de l'utilisateur developer pour accéder au namespace frontend du cluster development".
Maintenant, chaque fois que vous entrez une commande kubectl, l'action s'appliquera au cluster et au namespace répertorié dans le contexte dev-frontend.
Et la commande utilisera les informations d'identification de l'utilisateur répertoriées dans le contexte dev-frontend.
Pour voir uniquement les informations de configuration associées au contexte actuel, utilisez l'indicateur --minify.
Maintenant, toute commande kubectl que vous donnez s'appliquera au namespace par défaut du cluster scratch.
Et la commande utilisera les informations d'identification de l'utilisateur répertoriées dans le contexte exp-scratch.
Afficher la configuration associée au nouveau contexte actuel, exp-scratch.
Le fichier de configuration précédent définit un nouveau contexte nommé dev-ramp-up.
Définissez la variable d'environnement KUBECONFIG
Vérifiez si vous avez une variable d'environnement nommée KUBECONFIG.
Si tel est le cas, enregistrez la valeur actuelle de votre variable d'environnement KUBECONFIG, afin de pouvoir la restaurer ultérieurement.
Par exemple:
Linux
exportKUBECONFIG_SAVED=$KUBECONFIG
Windows PowerShell
$Env:KUBECONFIG_SAVED=$ENV:KUBECONFIG
La variable d'environnement KUBECONFIG est une liste de chemins vers les fichiers de configuration.
La liste est délimitée par deux-points pour Linux et Mac et par des points-virgules pour Windows.
Si vous avez une variable d'environnement KUBECONFIG, familiarisez-vous avec les fichiers de configuration de la liste.
Ajoutez temporairement deux chemins à votre variable d'environnement KUBECONFIG.
Par exemple:
Dans votre répertoire config-exercice, entrez cette commande:
kubectl config view
La sortie affiche les informations fusionnées de tous les fichiers répertoriés dans votre variable d'environnement KUBECONFIG.
En particulier, notez que les informations fusionnées ont le contexte dev-ramp-up du fichier config-demo-2 et les trois contextes du fichier config-demo:
Si vous avez déjà un cluster, et vous pouvez utiliser kubectl pour interagir avec le cluster, alors vous avez probablement un fichier nommé config dans le repertoire $HOME/.kube.
Allez dans $ HOME/.kube, et voyez quels fichiers sont là.
En règle générale, il existe un fichier nommé config.
Il peut également y avoir d'autres fichiers de configuration dans ce répertoire.
Familiarisez-vous brièvement avec le contenu de ces fichiers.
Ajoutez $HOME/.kube/config à votre variable d'environnement KUBECONFIG
Si vous avez un fichier $ HOME/.kube/config, et qu'il n'est pas déjà répertorié dans votre variable d'environnement KUBECONFIG, ajoutez-le maintenant à votre variable d'environnement KUBECONFIG.
Par exemple:
Affichez les informations de configuration fusionnées à partir de tous les fichiers qui sont maintenant répertoriés dans votre variable d'environnement KUBECONFIG.
Dans votre répertoire config-exercice, entrez:
kubectl config view
Nettoyage
Remettez votre variable d'environnement KUBECONFIG à sa valeur d'origine.
8.3 - Lister toutes les images de conteneur exécutées dans un cluster
Cette page montre comment utiliser kubectl pour répertorier toutes les images de conteneur pour les pods s'exécutant dans un cluster.
Pré-requis
Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster.
Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:
Pour consulter la version, entrez kubectl version.
Dans cet exercice, vous allez utiliser kubectl pour récupérer tous les pods exécutés dans un cluster et formater la sortie pour extraire la liste des conteneurs pour chacun.
Répertorier toutes les images de conteneurs dans tous les namespaces
Récupérez tous les pods dans tous les namespace à l'aide de kubectl get pods --all-namespaces
Formatez la sortie pour inclure uniquement la liste des noms d'image de conteneur à l'aide de -o jsonpath={.items[*].spec.containers[*].image}.
Cela analysera récursivement le champ image du json retourné.
Voir la reference jsonpath pour plus d'informations sur l'utilisation de jsonpath.
Formatez la sortie à l'aide des outils standard: tr, sort, uniq
Utilisez tr pour remplacer les espaces par des nouvelles lignes
La commande ci-dessus renverra récursivement tous les champs nommés image pour tous les éléments retournés.
Comme alternative, il est possible d'utiliser le chemin absolu vers le champ d'image dans le Pod.
Cela garantit que le champ correct est récupéré même lorsque le nom du champ est répété, par ex. de nombreux champs sont appelés name dans un élément donné:
kubectl get pods --all-namespaces -o jsonpath="{.items[*].spec.containers[*].image}"
Le jsonpath est interprété comme suit:
.items[*]: pour chaque valeur renvoyée
.spec: obtenir les spécifications
.containers[*]: pour chaque conteneur
.image: obtenir l'image
Note: Lors de la récupération d'un seul pod par son nom, par exemple kubectl get pod nginx, la portion .items[*] du chemin doit être omis car un seul pod est renvoyé au lieu d'une liste d'éléments.
Liste des images de conteneurs par pod
Le formatage peut être contrôlé davantage en utilisant l'opération range pour parcourir les éléments individuellement.
Filtrage des images de conteneur de liste par label de pod
Pour cibler uniquement les pods correspondant à un label spécifique, utilisez l'indicateur -l.
Les éléments suivants correspondent uniquement aux pods avec les labels app=nginx.
kubectl get pods --all-namespaces -o jsonpath="{.items[*].spec.containers[*].image}" -l app=nginx
Filtrage des images de conteneur de liste par namespace de pod
Pour cibler uniquement les pods dans un namespace spécifique, utilisez l'indicateur de namespace.
Ce qui suit correspond uniquement aux pods du namespace kube-system.
kubectl get pods --namespace kube-system -o jsonpath="{.items[*].spec.containers[*].image}"
Répertorier les images de conteneurs en utilisant un go-template au lieu de jsonpath
Comme alternative à jsonpath, Kubectl peut aussi utiliser les go-templates pour formater la sortie:
kubectl get pods --all-namespaces -o go-template --template="{{range .items}}{{range .spec.containers}}{{.image}} {{end}}{{end}}"
9.1 - Obtenez un shell dans un conteneur en cours d'exécution
Cette page montre comment utiliser kubectl exec pour obtenir un shell dans un conteneur en cours d'exécution.
Pré-requis
Vous devez disposer d'un cluster Kubernetes et l'outil de ligne de commande kubectl doit être configuré pour communiquer avec votre cluster.
Si vous ne possédez pas déjà de cluster, vous pouvez en créer un en utilisant Minikube, ou vous pouvez utiliser l'un de ces environnements Kubernetes:
La sortie affiche le texte que vous avez écrit dans le fichier index.html:
Hello shell demo
Lorsque vous avez terminé avec votre shell, entrez exit.
Exécution de commandes individuelles dans un conteneur
Dans une fenêtre de commande ordinaire, pas votre shell, répertoriez les variables d'environnement dans le conteneur en cours d'exécution:
kubectl exec shell-demo env
Essayez d'exécuter d'autres commandes.
Voici quelques exemples:
kubectl exec shell-demo ps aux
kubectl exec shell-demo ls /
kubectl exec shell-demo cat /proc/1/mounts
Ouverture d'un shell lorsqu'un pod possède plusieurs conteneurs
Si un pod a plusieurs conteneurs, utilisez --container ou -c pour spécifier un conteneur dans la commande kubectl exec.
Par exemple, supposons que vous ayez un pod nommé my-pod et que le pod ait deux conteneurs nommés main-app et helper-app.
La commande suivante ouvrirait un shell sur le conteneur de l'application principale.
