Konteineru orķestrēšanas modeļi: visaptverošs ceļvedis globālai ieviešanai

Konteineru orķestrēšana ir kļuvusi par mūsdienu lietojumprogrammu izstrādes un izvietošanas stūrakmeni. Šis ceļvedis sniedz visaptverošu pārskatu par konteineru orķestrēšanas modeļiem, piedāvājot ieskatus un labākās prakses organizācijām visā pasaulē neatkarīgi no to lieluma vai nozares. Mēs izpētīsim dažādus modeļus, sākot no pamata izvietošanas stratēģijām līdz progresīvām mērogošanas un pārvaldības metodēm, kas visas ir izstrādātas, lai uzlabotu efektivitāti, uzticamību un mērogojamību globālā infrastruktūrā.

Izpratne par konteineru orķestrēšanu

Konteineru orķestrēšanas rīki, piemēram, Kubernetes (K8s), Docker Swarm un Apache Mesos, automatizē konteinerizētu lietojumprogrammu izvietošanu, mērogošanu un pārvaldību. Tie racionalizē sarežģītus procesus, atvieglojot lietojumprogrammu pārvaldību dažādās vidēs, tostarp publiskajos mākoņos, privātajos mākoņos un hibrīdinfrastruktūrās. Galvenie ieguvumi ir šādi:

• Paaugstināta efektivitāte: Automatizācija samazina manuālo darbu, paātrinot izvietošanas un mērogošanas procesus.
• Uzlabota resursu izmantošana: Orķestrēšanas platformas efektīvi piešķir resursus, optimizējot infrastruktūras izmaksas.
• Uzlabota mērogojamība: Lietojumprogrammas var viegli mērogot uz augšu vai uz leju atkarībā no pieprasījuma.
• Lielāka uzticamība: Orķestrēšanas platformas nodrošina pašatveseļošanās iespējas, automātiski restartējot bojātus konteinerus un nodrošinot lietojumprogrammu pieejamību.
• Vienkāršota pārvaldība: Centralizēti vadības un uzraudzības rīki racionalizē lietojumprogrammu pārvaldību.

Galvenie konteineru orķestrēšanas modeļi

Konteineru orķestrēšanā parasti tiek izmantoti vairāki modeļi. Šo modeļu izpratne ir ļoti svarīga, lai izstrādātu un ieviestu efektīvas konteinerizētas lietojumprogrammas.

1. Izvietošanas stratēģijas

Izvietošanas stratēģijas nosaka, kā tiek ieviestas jaunas lietojumprogrammu versijas. Pareizas stratēģijas izvēle samazina dīkstāvi un problēmu risku.

• Atkārtotas izveides izvietošana: Vienkāršākā stratēģija. Visi esošie konteineri tiek pārtraukti, un tiek palaisti jauni. Tā rezultātā rodas dīkstāve. Parasti nav ieteicama ražošanas vidēm. Piemērota izstrādei vai testēšanai.
• Ritošie atjauninājumi: Jauni konteineru eksemplāri tiek izvietoti pakāpeniski, pa vienam aizstājot vecos eksemplārus. Tas nodrošina nulles vai minimālu dīkstāvi. Kubernetes `Deployment` objekts pēc noklusējuma atbalsta šo modeli. Labs risinājums lielākajai daļai vidju.
• Zili/zaļā izvietošana: Pastāv divas identiskas vides: 'zilā' (pašreizējā tiešsaistes versija) un 'zaļā' (jaunā versija). Kad jaunā versija ir apstiprināta, datplūsma tiek pārslēgta no 'zilās' uz 'zaļo'. Piedāvā nulles dīkstāvi un atritināšanas iespējas. Sarežģītāka pieeja, kas bieži vien prasa slodzes līdzsvarošanas vai pakalpojumu tīkla atbalstu. Ideāli piemērots kritiskām lietojumprogrammām, kurām nepieciešama maksimāla darbspēja.
• Kanārijputniņa izvietošana: Neliela daļa datplūsmas tiek novirzīta uz jauno versiju ('kanārijputniņu'), kamēr lielākā daļa paliek pie esošās versijas. Jaunā versija tiek uzraudzīta, lai atklātu problēmas. Ja rodas problēmas, datplūsmu var viegli atritināt. Ļauj mazināt riskus pirms pilnīgas izvietošanas. Nepieciešama uzlabota slodzes līdzsvarošana un uzraudzība.
• A/B testēšana: Līdzīgi kā Kanārijputniņa izvietošanai, bet galvenā uzmanība tiek pievērsta dažādu funkciju vai lietotāju pieredzes testēšanai. Datplūsma tiek novirzīta, pamatojoties uz konkrētiem kritērijiem, piemēram, lietotāja atrašanās vietu vai ierīces veidu. Vērtīgs rīks lietotāju atsauksmju vākšanai. Nepieciešami rūpīgi datplūsmas pārvaldības un analīzes rīki.

Piemērs: Apsveriet globālu e-komercijas platformu. Ritošo atjauninājumu stratēģiju varētu izmantot mazāk kritiskiem pakalpojumiem, savukārt zili/zaļo izvietošanu dod priekšroku galvenajam maksājumu apstrādes pakalpojumam, lai nodrošinātu nepārtrauktu darījumu apstrādi pat versiju jaunināšanas laikā. Iedomājieties uzņēmumu Apvienotajā Karalistē, kas ievieš jaunu funkciju. Viņi varētu izmantot kanārijputniņa izvietošanu, sākotnēji to izlaižot nelielai daļai Apvienotās Karalistes lietotāju pirms plašākas globālas palaišanas.

2. Mērogošanas modeļi

Mērogošana ir spēja dinamiski pielāgot konteineru instanču skaitu, lai apmierinātu mainīgo pieprasījumu. Pastāv dažādas mērogošanas stratēģijas.

• Horizontālā Pod automātiskā mērogošana (HPA): Kubernetes var automātiski mērogot podu (konteineru) skaitu, pamatojoties uz resursu izlietojumu (CPU, atmiņa) vai pielāgotiem rādītājiem. HPA ir būtiska, lai dinamiski reaģētu uz datplūsmas svārstībām.
• Vertikālā Pod automātiskā mērogošana (VPA): VPA automātiski pielāgo resursu pieprasījumus (CPU, atmiņa) atsevišķiem podiem. Noderīga resursu sadales optimizēšanai un pārmērīgas nodrošināšanas novēršanai. Retāk sastopama nekā HPA.
• Manuālā mērogošana: Podu skaita manuāla mērogošana. Noderīga testēšanai vai specifiskām izvietošanām, bet mazāk vēlama ražošanas vidēm manuālā darba dēļ.

Piemērs: Iedomājieties sociālo mediju lietojumprogrammu, kas piedzīvo strauju datplūsmas pieaugumu liela notikuma laikā. Ar HPA, API apkalpojošo podu skaits var automātiski palielināties, lai apstrādātu slodzi, nodrošinot vienmērīgu lietotāja pieredzi. Apsveriet to globāli; aktivitātes pieaugums Austrālijā automātiski aktivizētu vairāk podu šajā reģionā vai, vēl efektīvāk, izmantojot globālo infrastruktūru.

3. Pakalpojumu atklāšana un slodzes līdzsvarošana

Konteineru orķestrēšanas rīki nodrošina mehānismus pakalpojumu atklāšanai un slodzes līdzsvarošanai, ļaujot konteineriem sazināties savā starpā un efektīvi sadalīt datplūsmu.

• Pakalpojumu atklāšana: Ļauj konteineriem atrast citus pakalpojumus un izveidot savienojumu ar tiem klastera ietvaros. Kubernetes pakalpojumi nodrošina stabilu IP adresi un DNS nosaukumu podu kopai.
• Slodzes līdzsvarošana: Sadala ienākošo datplūsmu starp vairākām konteineru instancēm. Kubernetes pakalpojumi darbojas kā slodzes līdzsvarotājs, sadalot datplūsmu starp podiem, kas atbalsta pakalpojumu.
• Ienākošās datplūsmas kontrolieri: Pārvalda ārējo piekļuvi pakalpojumiem klastera ietvaros, bieži izmantojot HTTP/HTTPS. Nodrošina tādas funkcijas kā TLS pārtraukšana, maršrutēšana un datplūsmas pārvaldība.

Piemērs: Lietojumprogramma sastāv no priekšgala tīmekļa servera, aizmugures API servera un datu bāzes. Pakalpojumu atklāšanai tiek izmantoti Kubernetes pakalpojumi. Priekšgala tīmekļa serveris izmanto pakalpojuma DNS nosaukumu, lai izveidotu savienojumu ar aizmugures API serveri. Kubernetes pakalpojums API serverim līdzsvaro slodzi starp vairākiem API serveru podiem. Ienākošās datplūsmas kontrolieri apstrādā ienākošo datplūsmu no interneta, novirzot pieprasījumus uz atbilstošajiem pakalpojumiem. Iedomājieties, ka tiek pasniegts atšķirīgs saturs atkarībā no ģeogrāfiskās atrašanās vietas; ienākošās datplūsmas kontrolieris varētu novirzīt datplūsmu uz konkrētiem pakalpojumiem, kas paredzēti dažādiem reģioniem, ņemot vērā vietējos noteikumus un lietotāju preferences.

4. Stāvokļa pārvaldība un pastāvīgā krātuve

Stāvokļatkarīgu lietojumprogrammu (piemēram, datu bāzu, ziņojumu rindu) pārvaldībai nepieciešama pastāvīga krātuve un rūpīga datu konsekvences un pieejamības apsvēršana.

• Pastāvīgie sējumi (PV) un Pastāvīgo sējumu pieprasījumi (PVC): Kubernetes nodrošina PV, lai attēlotu krātuves resursus, un PVC, lai pieprasītu šos resursus.
• Stāvokļatkarīgās kopas (StatefulSets): Tiek izmantotas stāvokļatkarīgu lietojumprogrammu izvietošanai un pārvaldībai. Katram podam stāvokļatkarīgā kopā (StatefulSet) ir unikāla, pastāvīga identitāte un stabila tīkla identitāte. Nodrošina konsekventu izvietošanas un atjauninājumu secību.
• Sējumu pieprasījumi: Lietojumprogrammām, kurām nepieciešama pastāvīga krātuve. PVC ļauj podiem pieprasīt krātuves resursus.

Piemērs: Globāli izplatīta datu bāze izmanto pastāvīgos sējumus (PersistentVolumes), lai nodrošinātu datu pastāvību. Stāvokļatkarīgās kopas (StatefulSets) tiek izmantotas, lai izvietotu un pārvaldītu datu bāzes replikas dažādās pieejamības zonās. Tas nodrošina augstu pieejamību un datu izturību pat vienas zonas kļūmes gadījumā. Apsveriet globālu finanšu iestādi ar stingrām datu rezidences prasībām. Pastāvīgie sējumi kopā ar stāvokļatkarīgām kopām varētu nodrošināt, ka dati vienmēr tiek glabāti nepieciešamajā reģionā, ievērojot vietējos noteikumus un uzturot zemu latentumu lietotājiem.

5. Konfigurācijas pārvaldība

Konfigurācijas datu pārvaldība ir ļoti svarīga konteinerizētām lietojumprogrammām. Pastāv vairākas pieejas:

• Konfigurācijas kartes (ConfigMaps): Glabā konfigurācijas datus atslēgas-vērtības pāros. Var izmantot, lai ievadītu konfigurācijas datus konteineros kā vides mainīgos vai failus.
• Noslēpumi (Secrets): Droši glabā sensitīvus datus, piemēram, paroles un API atslēgas. Noslēpumi tiek šifrēti un tos var ievadīt konteineros.
• Vides mainīgie: Konfigurē lietojumprogrammas, izmantojot vides mainīgos. Viegli pārvaldāmi un pieejami konteinera iekšienē.

Piemērs: Tīmekļa lietojumprogrammai ir nepieciešami datu bāzes savienojuma dati un API atslēgas. Šie noslēpumi tiek glabāti kā noslēpumi (Secrets) Kubernetes. Lietojumprogrammas podi ir konfigurēti ar konfigurācijas kartēm (ConfigMaps), lai glabātu nesensitīvus konfigurācijas datus. Tas atdala konfigurāciju no lietojumprogrammas koda, atvieglojot konfigurācijas atjaunināšanu, nepārveidojot un nepārvietojot lietojumprogrammu. Apsveriet starptautisku uzņēmumu, kam nepieciešami dažādi datu bāzes akreditācijas dati konkrētām valstīm; ConfigMaps un Secrets var izmantot, lai efektīvi pārvaldītu reģionam specifiskus iestatījumus.

6. Uzraudzība un žurnalēšana

Uzraudzība un žurnalēšana ir būtiskas, lai novērotu konteinerizētu lietojumprogrammu stāvokli un veiktspēju.

• Metrikas vākšana: Vāc metrikas (CPU izlietojums, atmiņas izlietojums, tīkla I/O) no konteineriem. Parasti tiek izmantots Prometheus un citi uzraudzības rīki.
• Žurnalēšana: Apvieno žurnālus no konteineriem. Parasti tiek izmantoti tādi rīki kā ELK steks (Elasticsearch, Logstash, Kibana) vai Grafana Loki.
• Brīdināšana: Iestatiet brīdinājumus, pamatojoties uz metrikām un žurnāliem, lai atklātu problēmas un reaģētu uz tām.

Piemērs: Prometheus vāc metrikas no lietojumprogrammu podiem. Grafana tiek izmantota, lai vizualizētu metrikas informācijas paneļos. Tiek konfigurēti brīdinājumi, lai paziņotu operāciju komandai, ja resursu izlietojums pārsniedz slieksni. Globālā vidē šādai uzraudzībai jābūt reģionāli apzinātai. Datus no dažādiem datu centriem vai reģioniem var grupēt un uzraudzīt atsevišķi, ļaujot ātri identificēt problēmas, kas ietekmē konkrētas ģeogrāfijas. Piemēram, uzņēmums Vācijā varētu izmantot vietējo uzraudzības instanci saviem Vācijā bāzētajiem pakalpojumiem.

Progresīvi konteineru orķestrēšanas apsvērumi

Konteineru orķestrēšanai attīstoties, organizācijas pieņem progresīvas stratēģijas optimālai darbībai.

1. Vairāku klasteru izvietošana

Lai uzlabotu pieejamību, avārijas atjaunošanu un veiktspēju, izvietojiet darba slodzes vairākos klasteros dažādos reģionos vai mākoņpakalpojumu sniedzējos. Rīki un pieejas:

• Federācija: Kubernetes Federation ļauj pārvaldīt vairākus klasterus no vienas vadības plaknes.
• Vairāku klasteru pakalpojumu tīkls: Pakalpojumu tīkli, piemēram, Istio, var aptvert vairākus klasterus, nodrošinot uzlabotas datplūsmas pārvaldības un drošības funkcijas.
• Globālā slodzes līdzsvarošana: Ārējo slodzes līdzsvarotāju izmantošana, lai sadalītu datplūsmu starp dažādiem klasteriem, pamatojoties uz ģeogrāfisko atrašanās vietu vai stāvokli.

Piemērs: Globāls SaaS nodrošinātājs darbina savu lietojumprogrammu vairākos Kubernetes klasteros Ziemeļamerikā, Eiropā un Āzijā. Globālā slodzes līdzsvarošana novirza lietotājus uz tuvāko klasteri, pamatojoties uz viņu atrašanās vietu, samazinot latentumu un uzlabojot lietotāja pieredzi. Pārtraukuma gadījumā vienā reģionā datplūsma automātiski tiek pārvirzīta uz citiem veselīgiem reģioniem. Apsveriet nepieciešamību pēc reģionālās atbilstības. Izvietošana vairākos klasteros ļauj jums izpildīt šīs ģeogrāfiskās prasības. Piemēram, uzņēmums, kas darbojas Indijā, varētu izvietot klasteri Indijā, lai tas atbilstu datu rezidences noteikumiem.

2. Pakalpojumu tīkla integrācija

Pakalpojumu tīkli (piemēram, Istio, Linkerd) pievieno pakalpojumu slāni konteinerizētām lietojumprogrammām, nodrošinot uzlabotas funkcijas, piemēram, datplūsmas pārvaldību, drošību un novērojamību.

• Datplūsmas pārvaldība: Smalka kontrole pār datplūsmas maršrutēšanu, ieskaitot A/B testēšanu, kanārijputniņa izvietošanu un datplūsmas pārslēgšanu.
• Drošība: Savstarpējā TLS (mTLS) drošai saziņai starp pakalpojumiem un centralizēta politikas izpilde.
• Novērojamība: Detalizētas metrikas, izsekošana un žurnalēšana lietojumprogrammu veiktspējas uzraudzībai un problēmu novēršanai.

Piemērs: Lietojumprogramma izmanto Istio datplūsmas pārvaldībai. Istio ir konfigurēts kanārijputniņa izvietošanai, ļaujot izlaist un testēt jaunas versijas ar lietotāju apakškopu pirms pilnīgas ieviešanas. Istio arī nodrošina mTLS, garantējot drošu saziņu starp mikropakalpojumiem. Apsveriet iespēju ieviest pakalpojumu tīklu globāli izplatītiem pakalpojumiem, nodrošinot tādas uzlabotas funkcijas kā globālo ātruma ierobežošanu, drošību un novērojamību heterogēnā lietojumprogrammu tīklā.

3. Nepārtrauktā integrācija un nepārtrauktā piegāde (CI/CD)

Būvēšanas, testēšanas un izvietošanas procesu automatizēšana. Rīki un pieejas ietver:

• CI/CD konveijeri: Automatizē konteineru attēlu būvēšanu, testēšanu un izvietošanu. Populāri ir tādi rīki kā Jenkins, GitLab CI/CD, CircleCI un GitHub Actions.
• Automatizētā testēšana: Ieviest automatizētu testēšanu visos CI/CD konveijera posmos.
• Infrastruktūra kā kods (IaC): Definējiet un pārvaldiet infrastruktūru, izmantojot kodu (piemēram, Terraform, Ansible), lai nodrošinātu konsekvenci un atkārtojamību.

Piemērs: Izstrādātājs iesūta koda izmaiņas Git repozitorijā. CI/CD konveijers automātiski izveido jaunu konteinera attēlu, palaiž testus un izvieto atjaunināto attēlu izstrādes vidē. Pēc veiksmīgas testēšanas konveijers automātiski izvieto jauno versiju ražošanas vidē. Apsveriet CI/CD konveijeru izmantošanu, lai racionalizētu izvietošanu dažādos reģionos. CI/CD konveijers varētu pārvaldīt izvietošanu vairākos Kubernetes klasteros, automatizējot koda atjauninājumu ieviešanu globāli, vienlaikus iekļaujot reģionam specifiskas konfigurācijas.

4. Drošības labākās prakses

Drošība ir vissvarīgākā, izvietojot konteinerizētas lietojumprogrammas. Galvenās jomas, kas jāapsver:

• Attēlu skenēšana: Skenējiet konteineru attēlus, lai atklātu ievainojamības. Rīki kā Clair, Trivy un Anchore.
• Drošības konteksts: Konfigurējiet drošības kontekstu konteineriem, lai definētu resursu ierobežojumus un atļaujas.
• Tīkla politikas: Definējiet tīkla politikas, lai kontrolētu tīkla datplūsmu starp podiem.
• RBAC (Lomu bāzēta piekļuves kontrole): Kontrolējiet piekļuvi Kubernetes resursiem, izmantojot RBAC.

Piemērs: Pirms konteineru attēlu izvietošanas tie tiek skenēti, lai atklātu ievainojamības, izmantojot attēlu skeneri. Tiek definētas tīkla politikas, lai ierobežotu saziņu starp podiem, ierobežojot potenciālo drošības pārkāpumu ietekmes rādiusu. Apsveriet drošības politikas, kas atbilst globālajiem standartiem un noteikumiem, piemēram, VDAR (Eiropa) vai CCPA (Kalifornija). Ir svarīgi izvietot attēlus, kas atbilst šiem standartiem dažādos ģeogrāfiskajos reģionos.

Pareizā orķestrēšanas rīka izvēle

Piemērota konteineru orķestrēšanas rīka izvēle ir atkarīga no konkrētām prasībām:

• Kubernetes (K8s): Populārākā konteineru orķestrēšanas platforma, kas nodrošina visaptverošu funkciju kopumu un lielu ekosistēmu. Ideāli piemērota sarežģītām lietojumprogrammām, kurām nepieciešama mērogojamība, augsta pieejamība un uzlabotas funkcijas.
• Docker Swarm: Vienkāršāks, vieglāks orķestrēšanas rīks, kas ir integrēts ar Docker. Laba izvēle mazām un vidējām lietojumprogrammām, piedāvājot vieglu lietošanu.
• Apache Mesos: Vispārīgāks klastera pārvaldnieks, kas var darbināt dažādas darba slodzes, tostarp konteinerus. Piemērots ļoti dinamiskām vidēm.

Piemērs: Liels uzņēmums ar sarežģītu mikropakalpojumu arhitektūru un ievērojamu datplūsmas apjomu var izvēlēties Kubernetes tā mērogojamības un visaptverošo funkciju dēļ. Jaunuzņēmums ar mazāku lietojumprogrammu var izvēlēties Docker Swarm tā lietošanas ērtuma dēļ. Organizācija varētu izmantot Mesos tā elastības dēļ, pārvaldot dažādas darba slodzes, pat ārpus konteineriem.

Labākās prakses globālai izvietošanai

Labāko prakšu ieviešana nodrošina veiksmīgu konteineru orķestrēšanas izvietošanu visā pasaulē.

• Izvēlieties pareizo(-s) mākoņpakalpojumu sniedzēju(-s): Izvēlieties mākoņpakalpojumu sniedzējus ar globālu klātbūtni un spēcīgu darbspējas un veiktspējas vēsturi. Apsveriet savas globālā tīkla prasības.
• Ieviesiet stabilu CI/CD konveijeru: Automatizējiet būvēšanas, testēšanas un izvietošanas procesus, lai nodrošinātu ātrākas un uzticamākas izlaides.
• Uzraugiet lietojumprogrammu veiktspēju un pieejamību: Nepārtraukti uzraugiet lietojumprogrammas, lai savlaicīgi identificētu un atrisinātu problēmas. Izmantojiet globāli izplatītus uzraudzības risinājumus.
• Plānojiet avārijas atjaunošanu: Ieviesiet avārijas atjaunošanas stratēģijas, lai nodrošinātu uzņēmējdarbības nepārtrauktību. Tas ietver dublēšanas un atjaunošanas stratēģijas.
• Optimizējiet reģionālajām prasībām: Nodrošiniet, ka jūsu izvietošana atbilst reģionālajām datu rezidences prasībām.
• Apsveriet lokalizāciju: Lokalizējiet savas lietojumprogrammas, lai tās atbilstu dažādām starptautiskām auditorijām.
• Automatizējiet infrastruktūras pārvaldību: Izmantojiet Infrastruktūra kā kods (IaC) rīkus, lai pārvaldītu un automatizētu infrastruktūras izvietošanu.

Piemērs: Globālas finanšu lietojumprogrammas izvietošanai nepieciešama rūpīga mākoņpakalpojumu sniedzēja izvēles, atbilstības un datu rezidences apsvēršana. Ir svarīgi izvēlēties pakalpojumu sniedzēju ar datu centriem reģionos, kur darbojas lietojumprogramma. Tas kopā ar CI/CD konveijeru, kas ņem vērā vietējos noteikumus, nodrošina, ka lietojumprogramma tiek droši un efektīvi izvietota visā pasaulē.

Secinājums

Konteineru orķestrēšanas modeļi ir pārveidojuši lietojumprogrammu izstrādi un izvietošanu. Izprotot šos modeļus un pieņemot labākās prakses, organizācijas var efektīvi izvietot, mērogot un pārvaldīt konteinerizētas lietojumprogrammas dažādās globālās vidēs, nodrošinot augstu pieejamību, mērogojamību un optimālu resursu izmantošanu. Uzņēmumiem paplašinoties globāli, šo modeļu apgūšana ir izšķiroša veiksmei mūsdienu dinamiskajā tehnoloģiju ainavā. Nepārtraukta mācīšanās un pielāgošanās ir atslēga. Ekosistēma nepārtraukti attīstās, tāpēc ir svarīgi būt lietas kursā par jaunākajām labākajām praksēm.