نکات کلیدی
1. کوبرنتیز: پایه‌ای برای برنامه‌های بومی ابری
کوبرنتیز یک پلتفرم ارکستراسیون کانتینر است که پایه‌ای برای سایر پلتفرم‌های ساخته شده بر روی آن فراهم می‌کند.
ابتدایی‌های توزیع‌شده. کوبرنتیز مجموعه‌ای جدید از ابتدایی‌های توزیع‌شده برای ساخت برنامه‌های بومی ابری معرفی می‌کند. این‌ها شامل پادها (گروه‌هایی از کانتینرها)، سرویس‌ها (برای شبکه‌سازی و تعادل بار) و کنترل‌کننده‌های مختلف برای مدیریت چرخه حیات برنامه می‌باشند. این ابتدایی‌ها سطح بالاتری از انتزاع را نسبت به بلوک‌های ساخت درون‌فرآیندی سنتی فراهم می‌کنند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا بر روی منطق برنامه به جای نگرانی‌های زیرساختی تمرکز کنند.
رویکرد اعلامی. کوبرنتیز یک مدل اعلامی را اتخاذ می‌کند که در آن توسعه‌دهندگان وضعیت مطلوب برنامه‌های خود را مشخص می‌کنند و پلتفرم به طور مداوم برای حفظ آن وضعیت کار می‌کند. این رویکرد مدیریت برنامه را ساده می‌کند و امکان بهبود و مقیاس‌پذیری خودکار را فراهم می‌کند. مفاهیم کلیدی کوبرنتیز شامل موارد زیر است:
- کانتینرها: واحدهای بسته‌بندی شده و ایزوله از کد برنامه و وابستگی‌ها
- پادها: کوچک‌ترین واحدهای قابل استقرار، شامل یک یا چند کانتینر
- سرویس‌ها: نقاط پایانی شبکه پایدار برای دسترسی به گروه‌های پاد
- برچسب‌ها و توضیحات: متادیتا برای سازماندهی و انتخاب منابع
- فضاهای نام: خوشه‌های مجازی برای ایزوله‌سازی منابع و چند مستاجری
2. الگوهای بنیادی: بلوک‌های ساخت برای برنامه‌های کانتینری
برای اینکه یک برنامه بومی ابری به طور کامل قابل خودکارسازی باشد، باید به گونه‌ای قابل مشاهده باشد که وضعیت آن قابل استنباط باشد تا کوبرنتیز بتواند تشخیص دهد که آیا برنامه فعال است و آیا آماده خدمت‌رسانی است.
تقاضاهای پیش‌بینی‌پذیر. برنامه‌ها باید نیازهای منابع و وابستگی‌های زمان اجرای خود را اعلام کنند. این امر به کوبرنتیز امکان می‌دهد تصمیمات هوشمندانه‌ای درباره مکان‌یابی و مقیاس‌پذیری بگیرد. جنبه‌های کلیدی شامل موارد زیر است:
- پروفایل‌های منابع: مشخص کردن درخواست‌ها و محدودیت‌های CPU و حافظه
- کلاس‌های کیفیت خدمات (QoS): بهترین تلاش، قابل انفجار، و تضمین شده
- اولویت پاد: نشان دادن اهمیت نسبی پادها
استقرار اعلامی. کوبرنتیز مکانیزم‌هایی برای به‌روزرسانی برنامه‌ها با حداقل زمان توقف فراهم می‌کند:
- به‌روزرسانی‌های چرخشی: به تدریج جایگزین کردن پادهای قدیمی با جدید
- استقرارهای آبی-سبز: تغییر ترافیک بین دو نسخه
- انتشارهای قناری: به تدریج افزایش ترافیک به یک نسخه جدید
پروب‌های سلامت و مدیریت چرخه حیات. برنامه‌ها باید بررسی‌های سلامت را پیاده‌سازی کنند و به رویدادهای چرخه حیات پاسخ دهند:
- پروب‌های زنده بودن: تشخیص اینکه آیا یک برنامه در حال اجرا است
- پروب‌های آمادگی: تعیین اینکه آیا یک برنامه آماده خدمت‌رسانی است
- قلاب‌های چرخه حیات: پاسخ به رویدادهای شروع و توقف
3. الگوهای رفتاری: مدیریت پاد و کشف سرویس
الگوی سرویس تک‌نفره تضمین می‌کند که تنها یک نمونه از یک برنامه در یک زمان فعال است و با این حال بسیار در دسترس است.
مدیریت شغل. کوبرنتیز انتزاعاتی برای مدیریت انواع مختلف بارهای کاری فراهم می‌کند:
- شغل‌های دسته‌ای: برای اجرای وظایف محدود و قابل تکمیل
- شغل‌های دوره‌ای (کرون‌جاب‌ها): برای وظایف زمان‌بندی شده و تکراری
- سرویس‌های دیمن: برای اجرای سرویس‌های سطح سیستم در هر نود
سرویس‌های حالت‌دار. کوبرنتیز مجموعه‌های حالت‌دار برای مدیریت برنامه‌هایی که نیاز به هویت‌های شبکه پایدار و ذخیره‌سازی پایدار دارند ارائه می‌دهد:
- استقرار و مقیاس‌پذیری مرتب
- هویت‌های شبکه پایدار
- ذخیره‌سازی پایدار برای هر پاد
کشف سرویس. کوبرنتیز مکانیزم‌های متعددی برای کشف سرویس فراهم می‌کند:
- سرویس‌های ClusterIP: برای ارتباط داخلی
- سرویس‌های NodePort و LoadBalancer: برای دسترسی خارجی
- Ingress: برای مسیریابی و تعادل بار مبتنی بر HTTP
4. الگوهای ساختاری: سازماندهی کانتینرها درون پادها
یک کانتینر جانبی عملکرد یک کانتینر موجود را بدون تغییر آن گسترش و بهبود می‌بخشد.
پادهای چندکانتینری. کوبرنتیز اجازه می‌دهد چندین کانتینر در یک پاد گروه‌بندی شوند و الگوهای مختلفی را امکان‌پذیر می‌سازد:
- کانتینرهای اولیه: برای وظایف اولیه قبل از شروع کانتینر اصلی
- جانبی‌ها: برای افزودن عملکرد به کانتینر اصلی
- آداپتورها: برای استانداردسازی خروجی از برنامه‌های ناهمگن
- سفیرها: برای پروکسی کردن ارتباط با سرویس‌های خارجی
این الگوها ترویج جداسازی نگرانی‌ها، مدولاریت و قابلیت استفاده مجدد در طراحی برنامه را فراهم می‌کنند. آن‌ها به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند برنامه‌های پیچیده را از کانتینرهای ساده‌تر و تک‌منظوره ترکیب کنند در حالی که از زمینه و منابع مشترک ارائه شده توسط انتزاع پاد بهره می‌برند.
5. الگوهای پیکربندی: تطبیق برنامه‌ها برای محیط‌های مختلف
ConfigMaps و Secrets اجازه می‌دهند اطلاعات پیکربندی در اشیاء منابع اختصاصی ذخیره شوند که به راحتی با API کوبرنتیز مدیریت می‌شوند.
پیکربندی خارجی. کوبرنتیز چندین مکانیزم برای مدیریت پیکربندی برنامه فراهم می‌کند:
- متغیرهای محیطی: برای جفت‌های کلید-مقدار ساده
- ConfigMaps: برای داده‌های پیکربندی غیرحساس
- Secrets: برای اطلاعات حساس (مانند رمزهای عبور، کلیدهای API)
پیکربندی غیرقابل تغییر. برای اطمینان از سازگاری در محیط‌ها، پیکربندی می‌تواند در تصاویر کانتینر غیرقابل تغییر بسته‌بندی شود:
- کانتینرهای پیکربندی: تصاویر اختصاصی برای ذخیره داده‌های پیکربندی
- کانتینرهای اولیه: برای کپی کردن پیکربندی به حجم‌های مشترک
قالب‌های پیکربندی. برای پیکربندی‌های پیچیده که به طور جزئی بین محیط‌ها متفاوت هستند:
- پردازش قالب: با استفاده از ابزارهایی مانند Gomplate برای تولید فایل‌های پیکربندی
- کانتینرهای اولیه: برای پردازش قالب‌ها در طول راه‌اندازی پاد
این الگوها به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند پیکربندی را از کد برنامه جدا کنند، قابلیت حمل را ترویج دهند و خطر مسائل خاص محیطی را کاهش دهند.
6. الگوهای پیشرفته: گسترش کوبرنتیز و مدیریت بارهای کاری پیچیده
یک اپراتور یک کنترل‌کننده کوبرنتیز است که دو حوزه را درک می‌کند: کوبرنتیز و چیز دیگری. با ترکیب دانش هر دو حوزه، می‌تواند وظایفی را که معمولاً نیاز به یک اپراتور انسانی دارد که هر دو حوزه را درک کند، خودکار کند.
کنترل‌کننده‌ها و اپراتورها. کوبرنتیز می‌تواند برای مدیریت برنامه‌های پیچیده گسترش یابد:
- کنترل‌کننده‌ها: برای پیاده‌سازی رفتار سفارشی بر اساس تغییرات منابع
- اپراتورها: برای رمزگذاری دانش خاص دامنه و خودکارسازی عملیات پیچیده
- تعاریف منابع سفارشی (CRDs): برای تعریف انواع منابع جدید
چارچوب‌ها و ابزارها. چندین پروژه توسعه کنترل‌کننده‌ها و اپراتورها را تسهیل می‌کنند:
- چارچوب اپراتور: برای ساخت اپراتورهای مبتنی بر Go
- Kubebuilder: برای ایجاد و مدیریت پروژه‌های اپراتور
- Metacontroller: برای پیاده‌سازی اپراتورها در هر زبان
این الگوها به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند عملکرد کوبرنتیز را گسترش دهند و عملیات پیچیده و خاص برنامه را درون خوشه خودکار کنند.
7. مقیاس‌پذیری و ساخت: برنامه‌های الاستیک و ایجاد تصویر درون خوشه
مقیاس‌پذیری خودکار در کوبرنتیز به ما اجازه می‌دهد ظرفیت برنامه‌ای متغیر تعریف کنیم که ثابت نیست بلکه اطمینان می‌دهد که ظرفیت کافی برای مدیریت بارهای مختلف وجود دارد.
مقیاس‌پذیری الاستیک. کوبرنتیز مکانیزم‌های متعددی برای مقیاس‌پذیری برنامه‌ها فراهم می‌کند:
- مقیاس‌پذیری افقی پاد (HPA): تنظیم تعداد تکرارهای پاد
- مقیاس‌پذیری عمودی پاد (VPA): تغییر درخواست‌ها و محدودیت‌های منابع
- مقیاس‌پذیری خوشه: افزودن یا حذف نودها بر اساس تقاضای منابع
ساخت تصویر. کوبرنتیز می‌تواند برای ساخت تصاویر کانتینر درون خوشه استفاده شود:
- ساخت OpenShift: یک سیستم یکپارچه برای ساخت تصاویر با استفاده از استراتژی‌های مختلف
- ساخت Knative: یک چارچوب ساخت بومی کوبرنتیز
- ساخت‌های بدون دیمن: ابزارهایی مانند img، buildah و Kaniko برای ایجاد تصویر بدون ریشه
این الگوها به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند برنامه‌های الاستیک و خودتنظیم ایجاد کنند و فرآیند ساخت تصویر را با استفاده از قابلیت‌های زمان‌بندی و مدیریت منابع کوبرنتیز ساده کنند.
آخرین به‌روزرسانی::
FAQ
What's Kubernetes Patterns about?
- Focus on Cloud-Native Applications: Kubernetes Patterns by Bilgin Ibryam and Roland Huß is a guide to designing cloud-native applications using Kubernetes, emphasizing scalable, resilient, and manageable applications.
- Reusable Design Elements: The book highlights reusable elements for application design, offering practical solutions to common deployment challenges on Kubernetes.
- Real-World Use Cases: It draws from real-world experiences to illustrate effective application of patterns, making it valuable for both new and experienced Kubernetes users.
Why should I read Kubernetes Patterns?
- Enhance Kubernetes Skills: Ideal for developers aiming to deepen their understanding of Kubernetes and improve application design skills with best practices and proven patterns.
- Learn from Experts: Written by experienced practitioners, it encapsulates lessons from various projects, providing readers with extensive knowledge in cloud-native application design.
- Practical Guidance: The patterns are actionable and applicable to real-world scenarios, serving as a practical guide for cloud-native development.
What are the key takeaways of Kubernetes Patterns?
- Understanding Kubernetes Concepts: Covers essential concepts like Pods, Services, and Deployments, providing a solid foundation for building robust applications.
- Design Patterns for Apps: Introduces patterns like Predictable Demands and Health Probes, crucial for creating scalable and maintainable applications.
- Advanced Topics: Delves into advanced patterns like Operators and Controllers, essential for extending Kubernetes functionality and managing complex applications.
What are the foundational patterns discussed in Kubernetes Patterns?
- Predictable Demands: Emphasizes declaring resource requirements for containers to help Kubernetes make informed scheduling decisions.
- Declarative Deployment: Focuses on deployment strategies like Rolling Updates and Blue-Green Deployments for managing application updates with minimal downtime.
- Health Probes: Discusses implementing liveness and readiness probes for monitoring application health, ensuring only healthy instances serve traffic.
How does Kubernetes Patterns define a Job and its purpose?
- Batch Job Definition: A Job manages the execution of Pods until a specified number successfully terminate, designed for finite tasks needing reliable completion.
- Reliability and Scalability: Ensures tasks are executed to completion by automatically restarting Pods as needed, suitable for data processing or batch jobs.
- Parallel Execution: Jobs can run multiple Pods in parallel, allowing efficient processing of tasks divided into smaller, independent units.
What is the significance of the DaemonSet pattern in Kubernetes Patterns?
- Infrastructure-Focused Pods: Deploys Pods on every node or specific subsets, providing essential infrastructure services like logging or monitoring.
- Automatic Management: Manages the lifecycle of Pods automatically, simplifying infrastructure service management in a Kubernetes cluster.
- Node-Specific Operations: Useful for applications needing node-specific operations, such as accessing local storage or monitoring node health.
How does Kubernetes Patterns explain the Singleton Service pattern?
- Single Active Instance: Ensures only one instance of a service is active, crucial for tasks like scheduled jobs or message processing.
- High Availability: Maintains a single active instance while emphasizing high availability using controllers like StatefulSets or ReplicaSets.
- Service Discovery: Uses headless Services for stable network identities, ensuring consistent access to the singleton service.
What are the advanced patterns covered in Kubernetes Patterns?
- Operators: Extends Kubernetes functionality by managing complex applications through custom controllers, automating deployment and scaling.
- Elastic Scale: Discusses horizontal and vertical scaling strategies, using features like Horizontal Pod Autoscaling for dynamic resource adjustment.
- Image Builder: Focuses on creating container images within the Kubernetes cluster, enhancing efficiency and reducing complexity.
What is the Downward API in Kubernetes Patterns?
- Metadata Injection: Allows Kubernetes to inject Pod metadata into applications as environment variables or files, promoting self-awareness.
- Dynamic and Static Data: Provides dynamic data like Pod IP and static data like resource limits, crucial for logging and monitoring.
- Kubernetes-Agnostic Applications: Enables applications to remain agnostic to Kubernetes, promoting portability and reusability.
How does the Init Container pattern work in Kubernetes Patterns?
- Separation of Concerns: Allows initialization tasks to be separated from main application containers, handling tasks like setting up permissions independently.
- Sequential Execution: Init Containers run in sequence, ensuring each completes before the next starts, guaranteeing readiness for the main application.
- Resource Sharing: Shares network namespace and storage volumes with application containers, simplifying environment preparation.
What is the Sidecar pattern in Kubernetes Patterns?
- Enhancing Functionality: Involves adding a secondary container to a Pod to enhance or extend the primary container's functionality.
- Common Use Cases: Used for logging, monitoring, or proxying requests, allowing the main application to focus on core functionality.
- Collaboration Between Containers: Facilitates resource sharing and communication within the same Pod, leading to efficient applications.
How does Horizontal Pod Autoscaling work in Kubernetes Patterns?
- Dynamic Scaling: Automatically adjusts Pod replicas based on CPU utilization or other metrics, ensuring applications handle varying loads.
- Configuration Requirements: Requires defined resource requests and a running metrics server for informed scaling decisions.
- Continuous Monitoring: Monitors specified metrics and adjusts replicas, maintaining optimal resource utilization and performance.
نقد و بررسی
کتاب الگوهای کوبرنتیس عمدتاً نظرات مثبتی را دریافت کرده است و خوانندگان از محتوای جذاب، ساختار واضح و مثال‌های عملی آن تمجید می‌کنند. بسیاری این کتاب را برای درک مفاهیم کوبرنتیس و بهترین شیوه‌ها ارزشمند می‌دانند. برخی از منتقدان به رویکرد کتاب در توضیح الگوها اشاره کرده و آن را مثبت ارزیابی می‌کنند، در حالی که دیگران معتقدند برخی از "الگوها" تنها ویژگی‌های پایه‌ای کوبرنتیس هستند. این کتاب به توسعه‌دهندگان و مدیران سیستم که به دنبال دانش عمیق‌تری از کوبرنتیس هستند، توصیه می‌شود، هرچند ممکن است برای حرفه‌ای‌های با تجربه چندان مفید نباشد. به‌طور کلی، این کتاب به عنوان منبعی مفید برای ساخت برنامه‌های بومی ابری شناخته می‌شود.
Similar Books
