Kubernetes Patterns

1. Kubernetes : La Fondation des Applications Cloud-Natives

Kubernetes est une plateforme d'orchestration de conteneurs qui constitue la base d'autres plateformes construites par-dessus.

Primitives distribuées. Kubernetes introduit un nouvel ensemble de primitives distribuées pour la création d'applications cloud-natives. Celles-ci incluent les Pods (groupes de conteneurs), les Services (pour le réseau et l'équilibrage de charge), et divers contrôleurs pour gérer le cycle de vie des applications. Ces primitives offrent un niveau d'abstraction plus élevé par rapport aux blocs de construction traditionnels en processus, permettant aux développeurs de se concentrer sur la logique applicative plutôt que sur les préoccupations d'infrastructure.

Approche déclarative. Kubernetes adopte un modèle déclaratif où les développeurs spécifient l'état souhaité de leurs applications, et la plateforme travaille continuellement pour maintenir cet état. Cette approche simplifie la gestion des applications et permet une guérison et une mise à l'échelle automatisées. Les concepts clés de Kubernetes incluent :

• Conteneurs : Unités emballées et isolées de code applicatif et de dépendances
• Pods : Les plus petites unités déployables, composées d'un ou plusieurs conteneurs
• Services : Points de terminaison réseau stables pour accéder à des groupes de Pods
• Étiquettes et annotations : Métadonnées pour organiser et sélectionner des ressources
• Espaces de noms : Clusters virtuels pour l'isolation des ressources et la multi-location

2. Modèles Fondamentaux : Blocs de Construction pour Applications Conteneurisées

Pour être entièrement automatisable, une application cloud-native doit être hautement observable en permettant à son état d'être inféré afin que Kubernetes puisse détecter si l'application est en marche et prête à traiter des requêtes.

Exigences Prévisibles. Les applications doivent déclarer leurs besoins en ressources et leurs dépendances d'exécution. Cela permet à Kubernetes de prendre des décisions intelligentes concernant le placement et la mise à l'échelle. Les aspects clés incluent :

• Profils de Ressources : Spécification des demandes et des limites de CPU et de mémoire
• Classes de Qualité de Service (QoS) : Best-Effort, Burstable, et Guaranteed
• Priorité des Pods : Indication de l'importance relative des Pods

Déploiement Déclaratif. Kubernetes fournit des mécanismes pour mettre à jour les applications avec un temps d'arrêt minimal :

• Mises à jour progressives : Remplacement graduel des anciens Pods par de nouveaux
• Déploiements Blue-Green : Basculement du trafic entre deux versions
• Releases Canary : Augmentation progressive du trafic vers une nouvelle version

Sondes de Santé et Cycle de Vie Géré. Les applications doivent implémenter des vérifications de santé et répondre aux événements du cycle de vie :

• Sondes de vivacité : Détection si une application est en cours d'exécution
• Sondes de disponibilité : Détermination si une application est prête à traiter du trafic
• Hooks de cycle de vie : Réponse aux événements de démarrage et d'arrêt

3. Modèles Comportementaux : Gestion des Pods et Découverte de Services

Le modèle de Service Singleton garantit qu'une seule instance d'une application est active à la fois tout en étant hautement disponible.

Gestion des Tâches. Kubernetes fournit des abstractions pour gérer différents types de charges de travail :

• Tâches par lot : Pour exécuter des tâches finies et complétables
• Tâches périodiques (CronJobs) : Pour des tâches planifiées et récurrentes
• Services de démons : Pour exécuter des services de niveau système sur chaque nœud

Services avec État. Kubernetes offre des StatefulSets pour gérer les applications nécessitant des identités réseau stables et un stockage persistant :

• Déploiement et mise à l'échelle ordonnés
• Identités réseau stables
• Stockage persistant par Pod

Découverte de Services. Kubernetes fournit plusieurs mécanismes pour la découverte de services :

• Services ClusterIP : Pour la communication interne
• Services NodePort et LoadBalancer : Pour l'accès externe
• Ingress : Pour le routage HTTP et l'équilibrage de charge

4. Modèles Structurels : Organisation des Conteneurs au sein des Pods

Un conteneur Sidecar étend et améliore la fonctionnalité d'un conteneur préexistant sans le modifier.

Pods Multi-Conteneurs. Kubernetes permet de regrouper plusieurs conteneurs dans un seul Pod, permettant divers modèles :

• Conteneurs d'initialisation : Pour les tâches d'initialisation avant le démarrage du conteneur principal
• Sidecars : Pour ajouter des fonctionnalités au conteneur principal
• Adaptateurs : Pour standardiser la sortie des applications hétérogènes
• Ambassadeurs : Pour faire office de proxy de communication avec des services externes

Ces modèles favorisent la séparation des préoccupations, la modularité et la réutilisabilité dans la conception des applications. Ils permettent aux développeurs de composer des applications complexes à partir de conteneurs plus simples et à usage unique tout en tirant parti du contexte partagé et des ressources fournies par l'abstraction des Pods.

5. Modèles de Configuration : Adaptation des Applications à Divers Environnements

Les ConfigMaps et Secrets permettent de stocker des informations de configuration dans des objets de ressources dédiés faciles à gérer avec l'API Kubernetes.

Configuration Externalisée. Kubernetes fournit plusieurs mécanismes pour gérer la configuration des applications :

• Variables d'environnement : Pour des paires clé-valeur simples
• ConfigMaps : Pour les données de configuration non sensibles
• Secrets : Pour les informations sensibles (par exemple, mots de passe, clés API)

Configuration Immutable. Pour garantir la cohérence entre les environnements, la configuration peut être emballée dans des images de conteneurs immuables :

• Conteneurs de configuration : Images dédiées pour stocker les données de configuration
• Conteneurs d'initialisation : Pour copier la configuration dans des volumes partagés

Modèles de Configuration. Pour des configurations complexes qui diffèrent légèrement entre les environnements :

• Traitement des modèles : Utilisation d'outils comme Gomplate pour générer des fichiers de configuration
• Conteneurs d'initialisation : Pour traiter les modèles lors de l'initialisation des Pods

Ces modèles permettent aux développeurs de séparer la configuration du code applicatif, favorisant la portabilité et réduisant le risque de problèmes spécifiques à l'environnement.

6. Modèles Avancés : Extension de Kubernetes et Gestion des Charges de Travail Complexes

Un opérateur est un contrôleur Kubernetes qui comprend deux domaines : Kubernetes et autre chose. En combinant la connaissance des deux domaines, il peut automatiser des tâches qui nécessitent habituellement un opérateur humain comprenant les deux domaines.

Contrôleurs et Opérateurs. Kubernetes peut être étendu pour gérer des applications complexes :

• Contrôleurs : Pour implémenter des comportements personnalisés basés sur les changements de ressources
• Opérateurs : Pour encoder des connaissances spécifiques au domaine et automatiser des opérations complexes
• Définitions de Ressources Personnalisées (CRD) : Pour définir de nouveaux types de ressources

Cadres et Outils. Plusieurs projets facilitent le développement de contrôleurs et d'opérateurs :

• Operator Framework : Pour construire des opérateurs basés sur Go
• Kubebuilder : Pour échafauder et gérer des projets d'opérateurs
• Metacontroller : Pour implémenter des opérateurs dans n'importe quel langage

Ces modèles permettent aux développeurs d'étendre les fonctionnalités de Kubernetes et d'automatiser des opérations complexes et spécifiques aux applications au sein du cluster.

7. Mise à l'Échelle et Construction : Applications Élastiques et Création d'Images en Cluster

L'autoscaling dans Kubernetes nous permet de définir une capacité applicative variable qui n'est pas fixe mais qui assure plutôt juste assez de capacité pour gérer une charge différente.

Échelle Élastique. Kubernetes fournit plusieurs mécanismes pour mettre à l'échelle les applications :

• Autoscaling Horizontal des Pods (HPA) : Ajustement du nombre de répliques de Pods
• Autoscaling Vertical des Pods (VPA) : Modification des demandes et des limites de ressources
• Autoscaling du Cluster : Ajout ou suppression de nœuds en fonction de la demande de ressources

Construction d'Images. Kubernetes peut être utilisé pour construire des images de conteneurs au sein du cluster :

• OpenShift Build : Un système intégré pour construire des images en utilisant diverses stratégies
• Knative Build : Un cadre de construction natif Kubernetes
• Constructions sans démon : Outils comme img, buildah, et Kaniko pour la création d'images sans root

Ces modèles permettent aux développeurs de créer des applications élastiques et auto-ajustables et de rationaliser le processus de construction d'images en tirant parti des capacités de planification et de gestion des ressources de Kubernetes.

Last updated: July 23, 2024