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.
Внутреннее устройство Kubernetes-кластера простым языком
Прим. перев.: как многим хорошо известно, Kubernetes — это всего лишь пять бинарников. Об их назначении и рассказывает в этой статье Vedashree Patil, консультант из Deloitte Digital. Когда ей потребовалось изучить Kubernetes, она столкнулась с большим количеством новой информации, осознать которую за короткое время было непросто. Так она пришла к идее уменьшить порог вхождения в K8s другим специалистам, создав цикл публикаций «Kubernetes 101». Все статьи сопровождаются простыми и наглядными комиксами. Представляем вниманию перевод материала под названием «Внутри кластера» из этого цикла.
Из известного набора стикеров для Telegram
Как выглядит кластер Kubernetes? Как работают узлы? Из этой статьи вы узнаете обо всех основных компонентах системы Kubernetes.
Предисловие
Мы уже говорили о концепции master-slave в Kubernetes. Один узел контролирует все остальные. В Kubernetes все устроено именно таким образом. Но мы ещё не рассматривали, КАК работает связка master-slave. Что именно делает мастер-узел (master node)? Итак, начнём.
Общая картина
Примерно так выглядит типичный мастер-узел:
Мастер-узел (слева) и рабочий узел (справа)
Если вам интересно, что означают все эти причудливые термины, они будут подробно рассмотрены далее. Сначала давайте разберёмся с мастер-узлом…
«Команда» Control Plane
На мастер-узле, также известном как Control Plane (иногда его переводят как «управляющий слой» — прим. перев.), выполняется большинство важных задач по управлению и администрированию кластера. Он включает в себя четыре основных компонента:
API server (API-сервер);
controller manager (менеджер контроллеров);
Команда представителей Control Plane
Давайте подробнее остановимся на каждом из них.
API server
Самый первый, и, пожалуй, самый важный — API-сервер. Это «лицо» Kubernetes. Чтобы взаимодействовать с кластером Kubernetes, вам наверняка придется познакомиться с API-сервером:
А этот парень — API-сервер… И у него Kubernetes API… Знаете, что это значит. Он тот самый супергерой, который выполнит все ваши запросы… — Эй, API-сервер, покажи-ка мне логи недавно задеплоенного веб-сервиса! — Логи уже на подходе.
Для любых манипуляций с кластером приходится обращаться к API-серверу с помощью Kubernetes API. Используете kubectl, REST или любую из клиентских библиотек Kubernetes? Все они завязаны на API Kubernetes’а и взаимодействуют с API-сервером.
Но когда становится реально жарко… — Эй, мне нужно то. — Эй, удали это! — Эй, API-сервер, ты там жив? — Покажи логи! — А как же моя работа? — Создай-ка вон то! Этот парень с лёгкостью масштабируется… горизонтально. — Вперёд, ребятки! Ещё полно работы.
Примечательная особенность API-сервера состоит в том, что он умеет масштабироваться по горизонтали. Другими словами, при резком увеличении количества поступающих запросов API-сервер может создавать «клоны» или реплики самого себя, чтобы справиться с нагрузкой.
Scheduler
Следующий компонент — планировщик. Как вы думаете, что он делает? Правильно, планирует.
А этот занятой парень — планировщик. Именно он назначает узлы новым Pod’ам. — То есть ты утверждаешь, что тебе нужны все эти ресурсы? — Ага!
Новый Pod остается в статусе Pending до тех пор, пока ему не будет выделен узел для работы (рекомендую обратиться к соответствующей статье о Pod’ах). Именно за это отвечает планировщик:
Узел 1 — загружен по полной. Узел 2 — то, что надо. Узел 3 — сидит без работы. — С первым узлом всё понятно. Итак, остались 2 и 3… У 2-го ещё есть чуток ресурсов, а 3-й вообще свободен. Думаю, ему надо чем-то заняться. Ок, тогда 3-й!
Каждому Pod’у требуются определенные ресурсы: память, CPU, железо… в общем, стандартный набор. Планировщик должен решить, какой узел соответствует требованиям Pod’а. Поэтому планировщик выполняет два действия:
Подбирает узлы-кандидаты для Pod’а;
Останавливает свой выбор на одном из них.
Controller manager
Прежде всего стоит узнать, что такое Контроллер.
Я люблю называть его компонентом, который «всё исправляет». Почему? Потому что работа у него такая — приводить в норму. Поясню. Он наблюдает за кластером — словно хищная птица за добычей, без устали и покоя. Если что-то идёт не так, контроллер предпринимает соответствующие действия для исправления ситуации.
Иными словами, у кластера есть состояние, называемое желаемым (англ. desired state). Именно в таком состоянии должен находиться кластер. Контроллер считает его единственно верным. С другой стороны, в каждый момент времени кластер находится в состоянии, называемом текущим (current state). Контроллеры будут делать всё, чтобы привести текущее состояние к желаемому.
Как работает контроллер: текущее состояние (бумага) → требуемое действие (вырезать из бумаги) → желаемое состояние (человечек из бумаги).
Или другой пример: вам требуется двадцать секунд, чтобы пробежать стометровку. Чтобы уменьшить это время до пятнадцати, придется каждый день тренироваться, чтобы достичь цели. Это и есть переход из текущего состояния в желаемое.
На самом деле контроллер — это просто бесконечный цикл, который постоянно следит за неким ресурсом в кластере (например, за Pod’ом). Если что-то идет не так, он исправляет возникшую проблему.
Теперь вернёмся к нашему менеджеру.
Менеджер контроллеров (Controller Manager) — это набор различных контроллеров. Например, может быть один контроллер, который наблюдает за узлами, другой — за задачами (Jobs), и так далее.
Но такой менеджер — это инструмент «всё в одном». По сути, он отслеживает сразу все ресурсы. За это отвечает ОДИН процесс, но благодаря многозадачности складывается впечатление, что одновременно работают несколько контроллеров. Вот некоторые из самых популярных:
Контроллер узлов: «О нет! Похоже, второй узел не работает. Нужно с этим что-то делать». Контроллер репликации: «Pod’у XX нужны три реплики, а там только две. Надо создать ещё одну». Контроллер учётных записей и токенов: «Хм-м, новое пространство имён. Нужны новые токены доступа».
Etcd — это личный журнал Kubernetes. Скажите, зачем люди ведут личные дневники и журналы? Все просто: чтобы сохранить в памяти мимолетные моменты (увы, мозг не способен хранить все события каждого дня нашей жизни).
То же самое и с Kubernetes. Всё, что происходит в кластере, должно быть записано и сохранено. Вообще всё! И тут на сцену выходит etcd. Эта база данных типа ключ-значение выступает резервным хранилищем для Kubernetes.
Переходим к рабочим узлам (worker nodes).
«Команда» рабочих узлов
Мы уже рассмотрели, что такое мастер-узел. Но настоящая работа происходит именно на рабочих узлах. А всё потому, что на каждом узле есть компоненты, отвечающие за его бесперебойное функционирование. Они включают в себя:
Команда представителей рабочих узлов
kubelet
Этот парень, пожалуй, самый важный. kubelet — это агент, который следит за тем, чтобы на узле всё работало должным образом. Подобная работа подразумевает ряд задач.
Первая — взаимодействие с мастер-узлом. Обычно мастер-узел отправляет задачу в форме манифеста или спецификации (Podspec). Манифест определяет, какие работы необходимо провести и какие Pod’ы нужно создать.
Обычный день из жизни kubelet: «Та-а-ак, новый манифест от мастера. Посмотрим… Два Pod’а с образом xxx».
Вторая — взаимодействие с исполняемой средой контейнера (container runtime) на узле. Исполняемая среда скачивает нужные образы, после чего вступает в действие kubelet, мониторя Pod’ы, созданные с использованием этих образов.
— Скачай-ка образ xxx. Нам нужны новые Pod’ы. — Ок!
Третья — проверки (probes) состояния Pod’ов. Кто отвечает за них? Конечно же, kubelet! Потому что следить за здоровьем Pod’а — его обязанность!
— Просто звоню узнать, как ты там. Обычная проверка, как всегда… Всё в порядке? — Лучше не бывает!
kube-proxy
Следующий неотъемлемый элемент — работа с сетью, и kube-proxy готов позаботиться об этом. Он работает как балансировщик нагрузки, распределяя трафик между Pod’ами, а также следит за соблюдением сетевых правил. Можно сказать, что kube-proxy полностью отвечает за коммуникации внутри кластера.
kube-proxy следит за соблюдением сетевых правил. Появился сетевой пакет с IP: 123.456.789.100. — Стой! Твоего IP-адреса нет в списке. Вход запрещён!
Заключение
В статье рассмотрены основные компоненты кластера Kubernetes. Но процесс познания далек от завершения — ещё необходимо освоить множество важных понятий. Например, мы лишь упомянули работу с сетью, ничего не сказали о рабочих нагрузках и конфигурациях в Kubernetes. Не переживайте: обо всём этом вы сможете узнать из будущих статей (в оригинале они публикуются здесь — прим. перев.).
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. 🙂
