Что такое мастер контейнер
master container
Смотреть что такое «master container» в других словарях:
master container — noun : a primary shipping container into which is packed a number of cases each carrying units of the packaged goods … Useful english dictionary
Container ship — Two container ships pass in San Francisco Bay Class overview Name: Container ship Subclasses: (1) Geared or gearless … Wikipedia
Master Mariners — p1 Master Mariners Keystone State Klasse Schiffsdaten Schiffsart Stückgutschiff Semicontainerschiff Kranschiff … Deutsch Wikipedia
Intermodal container — A 40 foot (12.19 m) long shipping container. Each of the eight corners has a simple twistlock fitting for stacking, locking and craning … Wikipedia
463L master pallet — The HCU 6/E or 463L Master Pallet is a standardized pallet used for transporting military air cargo. It is the main air cargo pallet of the United States Air Force, designed to be loaded and offloaded on today s military airlifters as well as… … Wikipedia
MCFS — Master Container Freight (Governmental » Transportation) … Abbreviations dictionary
Port of New Orleans — The Port of New Orleans is a port located in New Orleans, Louisiana. It is the 1st in the United States based on volume of cargo handled, second largest in the state after the Port of South Louisiana, and 13th largest in the U.S. based on value… … Wikipedia
Business and Industry Review — ▪ 1999 Introduction Overview Annual Average Rates of Growth of Manufacturing Output, 1980 97, Table Pattern of Output, 1994 97, Table Index Numbers of Production, Employment, and Productivity in Manufacturing Industries, Table (For Annual… … Universalium
floral decoration — Art of arranging living or dried plant material for adornment of the body or home, for public and religious ceremonies, or for festivals. Line, form, colour, texture, balance, porportion, and scale are important aspects of floral arrangement, as… … Universalium
Japanese tea ceremony — Tea ceremony The Japanese tea ceremony, also called the Way of Tea, is a Japanese cultural activity involving the ceremonial preparation and presentation of matcha, powdered green tea. In Japanese, it is called chanoyu (茶の湯) or chadō ( … Wikipedia
Manchester Liners — Ltd Type Public Industry Transportation Founded 1898 Headquarters Manchester, England Key people Robert B. Stoker (1932–1979) … Wikipedia
K8S для начинающих. Первая часть
Предисловие
Что такое Kubernetes?
Kubernetes делает следующее:
Управляет и запускает контейнеры
Балансирует сетевой трафик между узлами кластера Kubernetes и количеством реплик контейнеров
Осуществляет контроль состояния, автоматические развертывания и откаты реплик контейнеров внутри узлов кластера Kubernetes
Осуществляет распределение нагрузки между узлами кластера Kubernetes
Предоставляет автоматическое монтирование систем хранения для контейнеров
Предоставляет декларативный API и CLI для управления
И еще множество полезных, и не очень, модулей и сервисов, которые можно развернуть для управления автоматизацией, инфраструктурой и контейнерами
Kubernetes не делает следующее:
Не собирает контейнеры с исходным кодом вашего приложения или сервиса
Не предоставляет процессы и решения непрерывной интеграции (CI)
Не включает в себя решения и системы сбора журналов и метрик
Не включает в себя решения и системы хранения данных
Не включает в себя решения и системы хранения контейнеров (registry)
Не включает в себя решения и системы от всех бед и болячек инфраструктуры
Kubernetes или K8S — это не просто система оркестрации. Техническое определение оркестрации — это выполнение определенного рабочего процесса: сначала сделай A, затем B, затем C. Напротив, Kubernetes содержит набор независимых, компонуемых процессов управления, которые непрерывно переводят текущее состояние к предполагаемому состоянию. Неважно, как добраться от А до С. Не требуется также и централизованный контроль. Это делает систему более простой в использовании, более мощной, надежной, устойчивой и расширяемой.
Но что если у нас таких сервисов тысячи, каждый за что-то отвечает и работает сам по себе? А если еще развернуты несколько реплик для отказоустойчивости? Как управлять всем и уделить внимание каждому из них? Как понять, что сервис правильно работает и взаимодействует с другими? Для этого есть специальные системы, оркестраторы в своем роде, такие как HashiCorp Nomad, Docker Swarm и Kubernetes. Последний используется активнее всего, так как предоставляет более гибкий функционал в контексте управления всей конструкцией приложения.
На самом деле бизнесу нужен не Kubernetes, а система, которая позволит более быстрее подходить к изменению рынка и подстраиваться под его запросы предоставления набора новых услуг или вывода старых. В НАТ.Тех мы давно используем этот инструмент и чувствуем большую разницу, как для нас, так и для наших клиентов. Исходя из нашего опыта, бизнес чаще всего ценит такие возможности К8S как собирать и тестировать только часть приложения, с которой мы работаем, что в разы уменьшает объем необходимых ресурсов; добавлять и убирать сервисы «на лету», тестировать новый функционал в разных регионах и смотреть, как он себя показывает.
Именно для этого нам и нужен Kubernetes, который дает унификацию и гибкость в способе обслуживания и содержания сервисов приложения. Kubernetes предоставляет:
Быструю и автоматическую масштабируемость. При росте нагрузки можно быстро добавить необходимые узлы приложения, а также быстро их вывести, чтобы не тратить драгоценные ресурсы
Гибкий подход в управлении. Kubernetes не потребует перестройки инфраструктуры и прочего, если вы захотели провести тестирование, внедрить новый сервис или сделать деплой по методологии blue-green
Универсальность. С помощью манифестов легко переехать, если вы захотели поменять провайдера или переезжали в свой собственный кластер
Низкий порог вхождения в использование. Kubernetes довольно легок в освоении манифестов, потому что большую часть работы он делает за вас
Если вы задумываетесь о преимуществах, описанных выше, и можете точно сказать, что вам нужна гибкость в разработке и быстрое внедрение сервисов, адаптируемый подход и универсальность в управлении большим количеством сервисов и их реплик, то думаю, что пора попробовать Kubernetes и у себя.
Однако, если ваш проект имеет постоянную нагрузку и не требует высокой степени гибкости и быстрого масштабирования, новый функционал появляется редко и у вас есть команда, уверенно работающая с существующим окружением, то на данный момент возможности K8S для бизнеса избыточны, но «посмотреть» на технологию в фоновом режиме все же стоит, так как те или иные условия могут и поменяться.
Внедрение Kubernetes
Kubernetes, так как он был реализован как облачное решение, предпочтительнее разворачивать именно в облаке.
Если вы решились ставить Kubernetes внутри, на своих собственных ресурсах, то вам придется позаботиться о развёртывании и обслуживании такой инфраструктуры вокруг кластера как: репозиторий для контейнеров, внешние или внутренние балансировщики, сетевые хранилища, хранилище секретов, решения для сбора логов и метрик. Также важна и внутренняя инфраструктура “кубера”: CertManager, Ingress, Istio и другие.
При этом существует много компаний, которые предоставляют Kubernetes как IaaS-решение, где не требуется поднимать и обслуживать окружение для кластера и процессов, которые будут на нем. Или, например, в NUT.Tech, где я сейчас работаю, разрабатываются решения “под ключ” индивидуально под запрос заказчика.
Компоненты и архитектура
Давайте поверхностно коснемся архитектуры самого K8S и его важных компонентов.
Сам кластер K8S состоит из, барабанная дробь, рабочих узлов. В узлах или нодах (Nodes, Worker nodes), помимо контейнеров компонентов самого кластера, размещаются контейнеры наших проектов и сервисов.
Worker nodes состоит из компонентов:
Плоскость управления (Master nodes) управляет рабочими узлами и подами в кластере. Там располагаются компоненты, которые управляют узлами кластера и предоставляют доступ к API.
Control plane состоит из компонентов:
Виды контроллеров
Тестовые кластеры, где потренироваться
Kubectl: как пользоваться, основные команды
При работе с кластером нам потребуется инструмент командной строки kubectl. https://Kubernetes.io/ru/docs/tasks/tools/install-kubectl/
Его можно установить на локальную машину и управлять несколькими кластерами с одной точки.
Основные команды, которые мы часто будем использовать:
Тестовый кластер
Давайте развернем свой k8s кластер на примере kind https://kind.sigs.k8s.io/
После выполнения команды посмотрим и убедимся, что все хорошо и наш кластер появился в списке.
Убедимся, что в kubectl добавился context нашего кластера
Что такое Pods
Pods или поды — это абстрактный объект в кластере K8S, который состоит из одного или нескольких контейнеров с общим хранилищем и сетевыми ресурсами, а также спецификации для запуска контейнеров.
Это главный объект в кластере, в нем прописаны, какие контейнеры должны быть запущены, количество экземпляров или реплик, политика перезапуска, лимиты, подключаемые ресурсы, узел кластера для размещения.
kube-scheduler планирует размещение пода на узлах кластера
kubelet на рабочем узле кластера запускает под
Любители забегать вперед и просто углубиться в тему могут почитать прекрасную статью на github.
Что такое Namespace
Namespace или пространство имен — это абстрактный объект, который логически разграничивает и изолирует ресурсы между подами. Вы можете рассматривать пространство имен как внутренний виртуальный кластер, который поможет вам изолировать проекты или пользователей между собой, применить разные политики квот на свои проекты или выдать права доступа только на определенную область.
default — пространство имён по умолчанию для объектов без какого-либо другого пространства имён
kube-system — пространство имён для объектов, созданных Kubernetes. Там размещаются системные поды кластера
kube-public — создаваемое автоматически пространство имён, которое доступно для чтения всем пользователям (включая также неаутентифицированных пользователей)
Размещение объектов
Давайте разместим свой первый объект в нашем тестовом кластере, для этого создадим свой namespace и положим туда простенький pod с nginx.
Чтобы создать свой namespace, нам нужно передать его спецификацию или манифест в формате yaml.
apiVersion — используемая для создания объекта версия API Kubernetes. Стоит отметить, что из версии к версии версии api могут меняться
kind — тип создаваемого объекта
metadata — данные, позволяющие идентифицировать объект (name, UID и необязательное поле namespace)
spec — требуемое состояние объекта
Давайте создадим test-namespace.yaml со следующим содержанием:
И применим его с помощью команды:
Посмотрим на результат:
Как видим, наш namespace успешно создался. Приступим к созданию своего первого пода (pod). Давайте положим контейнер с NGINX в наш namespace.
Как и с namespace, опишем его. Создадим hello.yaml
Если манифест применился то увидим:
Узнаем развернулся ли наш контейнер
Зайдем через наш браузер на http://localhost:30080/
Если вы видите в браузере:
То контейнер работает, неожиданно. 🙂
Репликация баз данных MySQL. Введение
Редкая современная продакшн система обходится без репликации баз данных. Это мощный инструмент на пути к повышению производительности и отказоустойчивости системы, и современному разработчику очень важно иметь хотя бы общее представление о репликации. В данной статье я поделюсь базовыми знаниями о репликации, и покажу простой пример настройки репликации в MySQL с помощью Docker.
Что такое репликация, и зачем она нужна
Стоит понимать, что сама по себе репликация данных не имеет ценности, и является лишь инструментом решения следующих задач:
Как MySQL реплицирует данные
Процесс репликации подразумевает собой распространение изменений данных с главного сервера (обычно он называется как мастер, master), на один или более подчиненных серверов (слейв, slave). Существуют и более сложные конфигурации, в частности с несколькими мастер-серверами, но для каждого изменения на конкретном мастер-сервере остальные мастера условно становятся слейвами, и потребляют эти изменения.
В общем виде, репликация в MySQL состоит из трех шагов:
Виды репликации
Существует два принципиально разных подхода к репликации: покомандная и построчная. В случае покомандной репликации, в журнал мастера протоколируются запросы изменения данных (INSERT, UPDATE, DELETE), а слейвы в точности воспроизводят те же команды у себя. При построчной же репликации в журнале окажутся непосредственно изменения строк в таблицах, и эти же фактические изменения применятся затем на слейве.
Как нет серебряной пули, так и каждый из этих методов имеет свои преимущества и недостатки. Покомандная репликация проще в реализации и понимании, снижает нагрузку на мастер и на сеть. Но тем не менее, покомандная репликация может приводить к непредсказуемым эффектам, при использовании недетерминированных функций, таких как NOW(), RAND(), и т.д. Могут быть также проблемы, вызванные рассинхронизацией данных между мастером и слейвом. Построчная же репликация приводит к более прогнозируемым результатам, так как фиксируются и воспроизводятся фактические изменения данных. Тем не менее этот метод может значительно увеличивать нагрузку на мастер-сервер, которому приходится фиксировать каждое изменение в журнале, и на сеть, через которую эти изменения распространяются.
В MySQL поддерживаются оба способа репликации, а дефолтный (можно сказать, что и рекомендуемый) изменялся в зависимости от версии. В современных версиях, например MySQL 8, по умолчанию используется построчная репликация.
Второй принцип разделения подходов к репликации — количество мастер-серверов. Наличие одного мастер сервера подразумевает, что только он принимает изменения данных, и является неким эталоном, с которого уже распространяются изменения на множество слейвов. В случае же с мастер-мастер репликацией мы получаем как и некоторый профит, так и проблемы. Один из плюсов, например, то, что мы можем давать удаленным клиентам из тех же Сиднея и Хельсинки одинаково быструю возможность записывать свои изменения в базу. Из этого исходит и главный недостаток, если оба клиента одновременно изменили одни и те же данные, чьи изменения считать окончательными, чью транзакцию коммитить, а чью откатывать.
Также, стоит отметить, что наличие мастер-мастер репликации в общем случае не может увеличить производительность записи данных в системе. Представим, что наш единственный мастер может обрабатывать до 1000 запросов в единицу времени. Добавив к нему реплицируемый второй мастер, мы не сможем обрабатывать по 1000 запросов на каждом из них, так как кроме обработки “своих” запросов, им придется применять изменения, сделанные на втором мастере. Что в случае покомандной репликации сделает суммарно возможную нагрузку на оба не больше, чем на самый слабый из них, а с построчной репликацией эффект не совсем предсказуемый, может быть как положительный, так и отрицательный, в зависимости от конкретных условий.
Пример построения простой репликации в MySQL
А сейчас настало время создать простую конфигурацию репликации в MySQL. Для этого мы будем использовать Docker и MySQL образы из dockerhub, а также базу данных world.
Для начала, запустим два контейнера, один из которых позже настроим как мастер, а второй — как слейв. Объединим их в сеть, чтобы они могли обращаться друг к другу.
Для мастер контейнера указано подключение volume c дампом world.sql, для того, чтобы имитировать наличие некоторой начальной базы на нем. При создании контейнера, mysql загрузит и выполнит sql скрипты, размещенные в директории docker-entrypoint-initdb.d.
Для работы с конфигурационными файлами, нам потребуется текстовый редактор. Можно использовать любой удобный, я предпочитаю vim.
Первым делом, создадим учетную запись на мастере, которая будет использоваться для репликации:
Далее, изменим конфигурационные файлы для мастер-сервера:
В файл my.cnf в секции [mysqld] необходимо добавить следующие параметры:
При включении/выключении двоичного журнала необходима перезагрузка сервера. В случае с Docker перезагружается контейнер.
Убедимся, что двоичный журнал включен. Конкретные значения, такие как имя файла и позиция, могут отличаться.
Для того, чтобы начать репликацию данных, необходимо “подтянуть” слейв до состояния мастера. Для этого, нужно временно заблокировать сам мастер, чтобы сделать слепок актуальных данных.
Далее, с помощью mysqldump сделаем экспорт данных из базы. Конечно, в данном примере можно использовать тот же world.sql, но приблизимся к более реалистичному сценарию.
После этого, необходимо еще раз выполнить команду SHOW MASTER STATUS, и запомнить или записать значения File и Position. Это, так называемые координаты двоичного журнала. Именно от них мы далее укажем стартовать слейву. Начиная с MySQL 5.6 стало возможным использование глобальных идентификаторов транзакций GTID вместо координат в виде файл-позиция. Это упростило настройку репликации, а также повысило стабильность ее работы. Но рассмотрение этой темы выходит за рамки данной статьи, и с ней можно ознакомиться в документации.
Теперь можем снова разблокировать мастер:
Мастер настроен, и готов реплицироваться на другие сервера. Перейдем теперь к слейву. Первым делом, загрузим в него дамп, полученный с мастера.
А затем изменим конфиг слейва, добавив параметры:
После этого перезагрузим слейв:
И теперь нам нужно указать слейву, какой сервер будет являться для него мастером, и откуда начинать реплицировать данные. Вместо MASTER_LOG_FILE и MASTER_LOG_POS необходимо подставить значения, полученные из SHOW MASTER STATUS на мастере. Эти параметры вместе называются координатами двоичного журнала.
Запустим воспроизведение журнала ретрансляции, и проверим статус репликации:
Если все прошло успешно, ваш статус должен иметь аналогичный вид. Ключевые параметры здесь:
И проверить, появились ли они на слейве.
Отлично! Внесенная запись видна и на слейве. Поздравляю, теперь вы создали свою первую репликацию MySQL!
Заключение
Надеюсь, что в рамках данной статьи мне удалось дать базовое понимание процессов репликации, ознакомить с применением данного инструмента, и попробовать самостоятельно реализовать простой пример репликации в MySQL. Тема репликации, и ее практического применения крайне обширна, и если вас заинтересовала данная тема, могу порекомендовать к изучению следующие источники:
Основы Kubernetes
В этой публикации я хотел рассказать об интересной, но незаслуженно мало описанной на Хабре, системе управления контейнерами Kubernetes.
Что такое Kubernetes?
Kubernetes является проектом с открытым исходным кодом, предназначенным для управления кластером контейнеров Linux как единой системой. Kubernetes управляет и запускает контейнеры Docker на большом количестве хостов, а так же обеспечивает совместное размещение и репликацию большого количества контейнеров. Проект был начат Google и теперь поддерживается многими компаниями, среди которых Microsoft, RedHat, IBM и Docker.
Компания Google пользуется контейнерной технологией уже более десяти лет. Она начинала с запуска более 2 млрд контейнеров в течение одной недели. С помощью проекта Kubernetes компания делится своим опытом создания открытой платформы, предназначенной для масштабируемого запуска контейнеров.
Проект преследует две цели. Если вы пользуетесь контейнерами Docker, возникает следующий вопрос о том, как масштабировать и запускать контейнеры сразу на большом количестве хостов Docker, а также как выполнять их балансировку. В проекте предлагается высокоуровневый API, определяющее логическое группирование контейнеров, позволяющее определять пулы контейнеров, балансировать нагрузку, а также задавать их размещение.
Концепции Kubernetes
Nodes (node.md): Нода это машина в кластере Kubernetes.
Pods (pods.md): Pod это группа контейнеров с общими разделами, запускаемых как единое целое.
Replication Controllers (replication-controller.md): replication controller гарантирует, что определенное количество «реплик» pod’ы будут запущены в любой момент времени.
Services (services.md): Сервис в Kubernetes это абстракция которая определяет логический объединённый набор pod и политику доступа к ним.
Volumes (volumes.md): Volume(раздел) это директория, возможно, с данными в ней, которая доступна в контейнере.
Labels (labels.md): Label’ы это пары ключ/значение которые прикрепляются к объектам, например pod’ам. Label’ы могут быть использованы для создания и выбора наборов объектов.
Kubectl Command Line Interface (kubectl.md): kubectl интерфейс командной строки для управления Kubernetes.
Архитектура Kubernetes
Работающий кластер Kubernetes включает в себя агента, запущенного на нодах (kubelet) и компоненты мастера (APIs, scheduler, etc), поверх решения с распределённым хранилищем. Приведённая схема показывает желаемое, в конечном итоге, состояние, хотя все ещё ведётся работа над некоторыми вещами, например: как сделать так, чтобы kubelet (все компоненты, на самом деле) самостоятельно запускался в контейнере, что сделает планировщик на 100% подключаемым.
Нода Kubernetes
При взгляде на архитектуру системы мы можем разбить его на сервисы, которые работают на каждой ноде и сервисы уровня управления кластера. На каждой ноде Kubernetes запускаются сервисы, необходимые для управления нодой со стороны мастера и для запуска приложений. Конечно, на каждой ноде запускается Docker. Docker обеспечивает загрузку образов и запуск контейнеров.
Kubelet
Kubelet управляет pod’ами их контейнерами, образами, разделами, etc.
Kube-Proxy
Также на каждой ноде запускается простой proxy-балансировщик. Этот сервис запускается на каждой ноде и настраивается в Kubernetes API. Kube-Proxy может выполнять простейшее перенаправление потоков TCP и UDP (round robin) между набором бэкендов.
Компоненты управления Kubernetes
Система управления Kubernetes разделена на несколько компонентов. В данный момент все они запускаются на мастер-ноде, но в скором времени это будет изменено для возможности создания отказоустойчивого кластера. Эти компоненты работают вместе, чтобы обеспечить единое представление кластера.
Состояние мастера хранится в экземпляре etcd. Это обеспечивает надёжное хранение конфигурационных данных и своевременное оповещение прочих компонентов об изменении состояния.
Kubernetes API Server
Kubernetes API обеспечивает работу api-сервера. Он предназначен для того, чтобы быть CRUD сервером со встроенной бизнес-логикой, реализованной в отдельных компонентах или в плагинах. Он, в основном, обрабатывает REST операции, проверяя их и обновляя соответствующие объекты в etcd (и событийно в других хранилищах).
Scheduler
Scheduler привязывает незапущенные pod’ы к нодам через вызов /binding API. Scheduler подключаем; планируется поддержка множественных scheduler’ов и пользовательских scheduler’ов.
Kubernetes Controller Manager Server
Все остальные функции уровня кластера представлены в Controller Manager. Например, ноды обнаруживаются, управляются и контролируются средствами node controller. Эта сущность в итоге может быть разделена на отдельные компоненты, чтобы сделать их независимо подключаемыми.
ReplicationController — это механизм, основывающийся на pod API. В конечном счете планируется перевести её на общий механизм plug-in, когда он будет реализован.
Пример настройки кластера
В качестве платформы для примера настройки была выбрана Ubuntu-server 14.10 как наиболее простая для примера и, в то же время, позволяющая продемонстрировать основные параметры настройки кластера.
Для создания тестового кластера будут использованы три машины для создания нод и отдельная машина для проведения удалённой установки. Можно не выделять отдельную машину и производить установку с одной из нод.
Подготовка нод
Требования для запуска:
Установка ПО на ноды
Установку Docker можно произвести по статье в официальных источниках:
Дополнительная настройка Docker после установки не нужна, т.к. будет произведена скриптом установки Kubernetes.
Установка bridge-utils:
Добавление ssh-ключей
Выполняем на машине, с которой будет запущен скрипт установки.
Если ключи ещё не созданы, создаём их:
Копируем ключи на удалённые машины, предварительно убедившись в наличии на них необходимого пользователя, в нашем случае core.
Установка Kubernetes
Далее мы займёмся установкой непосредственно Kubernetes. Для этого в первую очередь скачаем и распакуем последний доступный релиз с GitHub:
Настройка
Для того, чтобы использовать последний, на момент написания статьи, релиз 0.17.0 необходимо заменить:
На этом настройка заканчивается и можно переходить к установке.
Установка
Первым делом необходимо сообщить системе про наш ssh-agent и используемый ssh-ключ для этого выполняем:
В процессе установки скрипт потребует пароль sudo для каждой ноды. По окончанию установки проверит состояние кластера и выведет список нод и адреса Kubernetes api.
Посмотрим, какие ноды и сервисы присутствуют в новом кластере:
Видим список из установленных нод в состоянии Ready и два предустановленных сервиса kubernetes и kubernetes-ro — это прокси для непосредственного доступа к Kubernetes API. Как и к любому сервису Kubernetes к kubernetes и kubernetes-ro можно обратиться непосредственно по IP адресу с любой из нод.
Запуск тестового сервиса
Для запуска сервиса необходимо подготовить docker контейнер, на основе которого будет создан сервис. Дабы не усложнять, в примере будет использован общедоступный контейнер nginx. Обязательными составляющими сервиса являются Replication Controller, обеспечивающий запущенность необходимого набора контейнеров (точнее pod) и service, который определяет, на каких IP адресе и портах будет слушать сервис и правила распределения запросов между pod’ами.
Любой сервис можно запустить 2-я способами: вручную и с помощью конфиг-файла. Рассмотрим оба.
Запуск сервиса вручную
Начнём с создания Replication Controller’а:
Далее создаём service который будет использовать наш Replication Controller как бекенд.
Для http:
Для проверки запущенности можно зайти на любую из нод и выполнить в консоли:
В выводе curl увидим стандартную приветственную страницу nginx. Готово, сервис запущен и доступен.
Запуск сервиса с помощью конфигов
Для этого способа запуска необходимо создать конфиги для Replication Controller’а и service’а. Kubernetes принимает конфиги в форматах yaml и json. Мне ближе yaml поэтому будем использовать его.
Предварительно очистим наш кластер от предыдущего эксперимента:
Был создан Replication Controller с именем nginx и количеством реплик равным 6. Реплики в произвольном порядке запущены на нодах, местоположения каждой pod’ы указано в столбце HOST.
Можно заметить, что при использовании конфига за одним сервисом могут быть закреплены несколько портов.
Применяем конфиг:
Для проверки запущенности можно зайти на любую из нод и выполнить в консоли:
В выводе curl увидим стандартную приветственную страницу nginx.
Заметки на полях
В качестве заключения хочу описать пару важных моментов, о которые уже пришлось запнуться при проектировании системы. Связаны они были с работой kube-proxy, того самого модуля, который позволяет превратить разрозненный набор элементов в сервис.
PORTAL_NET. Сущность сама по себе интересная, предлагаю ознакомиться с тем, как же это реализовано.
Недолгие раскопки привели меня к осознанию простой, но эффективной модели, заглянем в вывод iptables-save:
На этом всё, спасибо за внимание
К сожалению, всю информацию, которую хочется передать, не получается уместить в одну статью.