Kengaytiriladigan va bardoshli Python ilovalarini yaratish. Kuchli konteyner orkestratsiyasi uchun Sidecar, Ambassador va Adapter kabi asosiy Kubernetes shablonlarini o'rganing.
Python konteyner orkestratsiyasini o'zlashtirish: Muhim Kubernetes shablonlariga chuqur nazar
Zamonaviy bulutli-mahalliy muhitda Python veb-servislar va API'lardan tortib, ma'lumotlar fanlari va mashina o'rganish quvurlarigacha bo'lgan barcha narsalar uchun asosiy til sifatida o'z mavqeini mustahkamladi. Ushbu ilovalar murakkablashgani sari, dasturchilar va DevOps jamoalari ularni samarali joylashtirish, masshtablash va boshqarish qiyinchiliklariga duch kelishmoqda. Aynan shu erda Docker bilan konteynerlash va Kubernetes bilan orkestratsiya nafaqat eng yaxshi amaliyot, balki zaruratga aylanadi. Biroq, Python ilovangizni shunchaki konteynerga joylashtirishning o'zi etarli emas. Haqiqatan ham mustahkam, masshtablanuvchan va texnik xizmat ko'rsatiladigan tizimlarni qurish uchun siz Kubernetes ekotizimidagi o'rnatilgan dizayn shablonlarining kuchidan foydalanishingiz kerak.
Ushbu keng qamrovli qo'llanma Python dasturchilari, dasturiy ta'minot arxitektorlari va DevOps muhandislarining global auditoriyasi uchun mo'ljallangan. Biz 'kubectl apply' asoslaridan tashqariga chiqamiz va Python ilovalaringizni oddiy konteynerlangan jarayonlardan bardoshli, ajratilgan va yuqori darajada kuzatiladigan bulutli-mahalliy fuqarolarga aylantira oladigan fundamental va ilg'or Kubernetes shablonlarini o'rganamiz. Biz ushbu shablonlar nima uchun muhimligini qamrab olamiz va ularni Python xizmatlaringiz uchun qanday amalga oshirish bo'yicha amaliy misollarni taqdim etamiz.
Asos: Nima uchun konteynerlar va orkestratsiya Python uchun muhim?
Shablonlarga kirishdan oldin, asosiy texnologiyalar bo'yicha umumiy tushunchaga ega bo'laylik. Agar siz allaqachon mutaxassis bo'lsangiz, bemalol keyingi bo'limlarga o'tishingiz mumkin. Boshqalar uchun bu kontekst juda muhimdir.
Virtual mashinalardan konteynerlarga
Ko'p yillar davomida virtual mashinalar (VM) ilovalarni izolyatsiya qilish uchun standart bo'lgan. Biroq, ular resurslarni ko'p talab qiladi, chunki har bir VM to'liq mehmon operatsion tizimini o'z ichiga oladi. Docker tomonidan ommalashtirilgan konteynerlar engilroq muqobil variantni taklif qiladi. Konteyner ilovani va uning bog'liqliklarini (masalan, `requirements.txt` da ko'rsatilgan Python kutubxonalari) ajratilgan, ko'chma birlikka qadoqlaydi. U xost tizimining yadrosini baham ko'radi, bu uni ishga tushirishni sezilarli darajada tezlashtiradi va resurslardan foydalanishda samaraliroq qiladi. Python uchun bu sizning Flask, Django yoki FastAPI ilovangizni aniq Python versiyasi va barcha bog'liqliklari bilan qadoqlashingiz mumkinligini anglatadi, bu uning har qayerda - dasturchining noutbukidan tortib, ishlab chiqarish serverigacha bir xil ishlashini ta'minlaydi.
Orkestratsiya zarurati: Kubernetesning yuksalishi
Bir nechta konteynerlarni boshqarish oddiy. Ammo ishlab chiqarish ilovasi uchun yuzlab yoki minglab konteynerlarni ishga tushirish kerak bo'lganda nima bo'ladi? Bu orkestratsiya muammosidir. Siz quyidagilarni boshqara oladigan tizimga ega bo'lishingiz kerak:
- Jadval tuzish: Klasterdagi qaysi server (tugun) konteynerni ishga tushirish kerakligini hal qilish.
- Masshtablash: Talabga qarab konteyner nusxalari sonini avtomatik ravishda oshirish yoki kamaytirish.
- O'z-o'zini tiklash: Ishlamay qolgan konteynerlarni qayta ishga tushirish yoki javob bermaydigan tugunlarni almashtirish.
- Xizmatlarni aniqlash va yuklarni taqsimlash: Konteynerlarning bir-birini topishini va o'zaro aloqa qilishini ta'minlash.
- Yangilash va qaytarish: Ilovangizning yangi versiyalarini nol vaqtli uzilishsiz joylashtirish.
Kubernetes (ko'pincha K8s deb qisqartiriladi) konteyner orkestratsiyasi uchun de-fakto ochiq kodli standart sifatida paydo bo'ldi. U har qanday miqyosdagi konteynerli ilovalarni boshqarish uchun kuchli API va boy qurilish bloklari (Podlar, Deployments va Services kabi) to'plamini taqdim etadi.
Shablonlarning qurilish bloki: Kubernetes Pod
Kubernetesdagi dizayn shablonlarini tushunish Podni tushunishdan boshlanadi. Pod Kubernetesdagi eng kichik joylashtiriladigan birlikdir. Muhimi, Podda bir yoki bir nechta konteyner bo'lishi mumkin. Bir Pod ichidagi barcha konteynerlar bir xil tarmoq nomfazosini (ular `localhost` orqali aloqa qila oladi), bir xil saqlash hajmlarini va bir xil IP-manzilni baham ko'radi. Ushbu birgalikda joylashish biz o'rganadigan kuchli ko'p-konteynerli shablonlarni ochib beradigan kalitdir.
Yagona tugunli, ko'p-konteynerli shablonlar: Asosiy ilovangizni yaxshilash
Ushbu shablonlar Podlarning ko'p-konteynerli tabiatidan foydalanib, asosiy Python ilovangizning funksionalligini uning kodini o'zgartirmasdan kengaytiradi yoki yaxshilaydi. Bu har bir konteyner bitta vazifani yaxshi bajarishini ta'minlovchi Yagona Javobgarlik Tamoyilini ilgari suradi.
1. Sidecar shabloni
Sidecar shabloni Kubernetesdagi eng keng tarqalgan va ko'p qirrali shablon hisoblanadi. U asosiy ilova konteyneri bilan bir xil Pod ichida yordamchi konteynerni joylashtirishni o'z ichiga oladi. Ushbu "sidecar" asosiy ilovaga yordamchi funksionallikni ta'minlaydi.
Kontseptsiya: Sidecari bor mototsiklni tasavvur qiling. Asosiy mototsikl sizning Python ilovangiz bo'lib, u o'zining asosiy biznes mantig'iga qaratilgan. Sidecar asosiy ilovani qo'llab-quvvatlaydigan, ammo uning asosiy funksiyasi bo'lmagan qo'shimcha vositalar yoki imkoniyatlarni — log agentlari, monitoring eksportchilari, xizmat mesh proksilari — olib boradi.
Python ilovalari uchun foydalanish holatlari:
- Markazlashtirilgan loglash: Python ilovangiz loglarni oddiygina standart chiqishga (`stdout`) yozadi. Fluentd yoki Vector sidecar konteyneri bu loglarni yig'adi va Elasticsearch yoki Loki kabi markazlashtirilgan loglash platformasiga yuboradi. Ilovangiz kodi toza bo'lib qoladi va loglash infratuzilmasidan xabardor bo'lmaydi.
- Metrikalar to'plash: Prometheus exporter sidecar ilovaga xos metrikalarni to'plashi va ularni Prometheus monitoring tizimi yig'a oladigan formatda taqdim etishi mumkin.
- Dinamik konfiguratsiya: Sidecar markaziy konfiguratsiya omborini (masalan, HashiCorp Vault yoki etcd) o'zgarishlar uchun kuzatishi va Python ilovasi o'qiydigan umumiy konfiguratsiya faylini yangilashi mumkin.
- Xizmat Mesh Proksi: Istio yoki Linkerd kabi xizmat meshlarida Envoy proksi sidecar sifatida joylashtirilib, barcha kiruvchi va chiquvchi tarmoq trafikini boshqaradi, Python kodida hech qanday o'zgarishlarsiz o'zaro TLS, trafik yo'naltirish va batafsil telemetriya kabi xususiyatlarni taqdim etadi.
Misol: Flask ilovasi uchun loglash Sidecar'i
Oddiy Flask ilovasini tasavvur qiling:
# app.py
from flask import Flask
import logging, sys
app = Flask(__name__)
# Configure logging to stdout
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO)
@app.route('/')
def hello():
app.logger.info('Request received for the root endpoint.')
return 'Hello from Python!'
Kubernetes Pod ta'rifi ikkita konteynerni o'z ichiga oladi:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: python-logging-pod
spec:
containers:
- name: python-app
image: your-python-flask-app:latest
ports:
- containerPort: 5000
- name: logging-agent
image: fluent/fluentd:v1.14-1
# fluentd uchun loglarni yig'ish konfiguratsiyasi bu yerda bo'ladi
# U 'python-app' konteyneridan loglarni o'qiydi
Foyda: Python ilovasi dasturchisi faqat biznes mantig'iga e'tibor qaratadi. Loglarni yuborish mas'uliyati to'liq ajratilgan va alohida, ixtisoslashgan konteyner tomonidan boshqariladi, ko'pincha platforma yoki SRE jamoasi tomonidan saqlanadi.
2. Ambassador shabloni
Ambassador shabloni ilovangiz va tashqi dunyo (yoki klaster ichidagi boshqa xizmatlar) o'rtasidagi aloqani proksi qilish va soddalashtirish uchun yordamchi konteynerdan foydalanadi.
Kontseptsiya: Elchi ilovangiz uchun diplomatik vakil sifatida ishlaydi. Python ilovangiz turli xizmatlarga ulanishning murakkab tafsilotlarini (qayta urinishlar, autentifikatsiya, xizmatlarni aniqlashni boshqarish) bilish o'rniga, u oddiygina `localhost` dagi elchi bilan aloqa qiladi. Elchi keyin murakkab tashqi aloqani o'z nomidan boshqaradi.
Python ilovalari uchun foydalanish holatlari:
- Xizmatlarni aniqlash: Python ilovasi ma'lumotlar bazasiga ulanishi kerak. Ma'lumotlar bazasi sharded bo'lishi, murakkab manzilga ega bo'lishi yoki o'ziga xos autentifikatsiya tokenlarini talab qilishi mumkin. Elchi oddiy `localhost:5432` tugunini ta'minlay oladi, shu bilan birga to'g'ri ma'lumotlar bazasi shardini topish va autentifikatsiya qilish mantig'ini boshqaradi.
- So'rovlarni ajratish / Sharding: Elchi Python ilovasidan chiquvchi so'rovlarni tekshirishi va so'rov mazmuniga qarab ularni mos keladigan backend xizmatiga yo'naltirishi mumkin.
- Meros tizim integratsiyasi: Agar Python ilovangiz nostandart protokolni ishlatadigan meros tizimi bilan aloqa qilishi kerak bo'lsa, elchi protokol tarjimasini boshqarishi mumkin.
Misol: Ma'lumotlar bazasiga ulanish proksi
Python ilovangiz mTLS (o'zaro TLS) autentifikatsiyasini talab qiladigan boshqariladigan bulutli ma'lumotlar bazasiga ulanishini tasavvur qiling. Python ilovasi ichidagi sertifikatlarni boshqarish murakkab bo'lishi mumkin. Elchi buni hal qilishi mumkin.
Pod quyidagicha ko'rinadi:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: python-db-ambassador
spec:
containers:
- name: python-app
image: your-python-app:latest
env:
- name: DATABASE_HOST
value: "127.0.0.1" # Ilova localhostga ulanadi
- name: DATABASE_PORT
value: "5432"
- name: db-proxy-ambassador
image: cloud-sql-proxy:latest # Misol: Google Cloud SQL Proksi
command: [
"/cloud_sql_proxy",
"-instances=my-project:us-central1:my-instance=tcp:5432",
"-credential_file=/secrets/sa-key.json"
]
# Xizmat hisob kaliti uchun hajmga o'rnatish
Foyda: Python kodi sezilarli darajada soddalashtiriladi. U bulutga xos autentifikatsiya yoki sertifikatlarni boshqarish uchun hech qanday mantiqni o'z ichiga olmaydi; u shunchaki `localhost` dagi standart PostgreSQL ma'lumotlar bazasiga ulanadi. Elchi barcha murakkabliklarni boshqaradi, bu ilovani ko'chma va ishlab chiqish hamda sinovdan o'tkazish uchun qulayroq qiladi.
3. Adapter shabloni
Adapter shabloni mavjud ilovaning interfeysini standartlashtirish uchun yordamchi konteynerdan foydalanadi. U ilovaning nostandart chiqishini yoki API'sini ekotizimdagi boshqa tizimlar kutadigan formatga moslashtiradi.
Kontseptsiya: Bu shablon sayohat qilganingizda foydalanadigan universal quvvat adapteriga o'xshaydi. Qurilmangizda ma'lum bir vilka (ilovangizning interfeysi) bor, ammo boshqa mamlakatdagi rozetka (monitoring yoki loglash tizimi) boshqa shaklni kutadi. Adapter ikkalasi o'rtasida joylashib, birini ikkinchisiga aylantiradi.
Python ilovalari uchun foydalanish holatlari:
- Monitoringni standartlashtirish: Python ilovangiz HTTP tuguni orqali maxsus JSON formatida metrikalarni oshkor qilishi mumkin. Prometheus Adapter sidecar ushbu tugunni so'rashi, JSONni tahlil qilishi va metrikalarni Prometheus ekspozitsiya formatida (bu oddiy matn asosidagi format) qayta taqdim etishi mumkin.
- Log formatini o'zgartirish: Meros Python ilovasi loglarni ko'p satrli, tuzilmagan formatda yozishi mumkin. Adapter konteyneri bu loglarni umumiy hajmda o'qishi, tahlil qilishi va loglash agenti tomonidan olinishidan oldin JSON kabi tuzilgan formatga aylantirishi mumkin.
Misol: Prometheus metrikalar adapteri
Sizning Python ilovangiz `/metrics` da metrikalarni taqdim etadi, ammo oddiy JSON formatida:
{"requests_total": 1024, "errors_total": 15}
Prometheus quyidagicha formatni kutadi:
# HELP requests_total Umumiy qayta ishlangan so'rovlar soni.
# TYPE requests_total counter
requests_total 1024
# HELP errors_total Umumiy xatolar soni.
# TYPE errors_total counter
errors_total 15
Adapter konteyneri `localhost:5000/metrics` dan ma'lumotlarni olib, ularni o'zgartirib va Prometheus yig'ishi uchun o'z portida (masalan, `9090`) taqdim etadigan oddiy skript bo'ladi (u hatto Python tilida yozilishi ham mumkin!).
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: python-metrics-adapter
annotations:
prometheus.io/scrape: 'true'
prometheus.io/port: '9090' # Prometheus adapterni yig'adi
spec:
containers:
- name: python-app
image: your-python-app-with-json-metrics:latest
ports:
- containerPort: 5000
- name: json-to-prometheus-adapter
image: your-custom-adapter-image:latest
ports:
- containerPort: 9090
Foyda: Siz mavjud yoki uchinchi tomon ilovalarini asl ilovada birorta kod qatorini o'zgartirmasdan standartlashtirilgan bulutli-mahalliy ekotizimingizga integratsiya qilishingiz mumkin. Bu meros tizimlarni modernizatsiya qilish uchun juda kuchli vositadir.
Tarkibiy va Hayotiy sikl shablonlari
Ushbu shablonlar Podlar qanday ishga tushirilishi, ularning bir-biri bilan qanday o'zaro aloqa qilishi va murakkab ilovalarning butun hayotiy sikl davomida qanday boshqarilishi bilan bog'liq.
4. Init Container shabloni
Init Containerlar Poddagi asosiy ilova konteynerlari ishga tushirilishidan oldin, birin-ketin to'liq yakunlanadigan maxsus konteynerlardir.
Kontseptsiya: Ular asosiy ilovaning to'g'ri ishlashi uchun muvaffaqiyatli bo'lishi kerak bo'lgan tayyorgarlik bosqichlaridir. Agar biron bir Init Container ishlamay qolsa, Kubernetes asosiy ilova konteynerlarini ishga tushirishga urinmasdan Podni qayta ishga tushiradi (uning `restartPolicy` ga asosan).
Python ilovalari uchun foydalanish holatlari:
- Ma'lumotlar bazasi migratsiyalari: Django yoki Flask ilovangiz ishga tushishidan oldin, Init Container ma'lumotlar bazasi sxemasining yangilanganligini ta'minlash uchun `python manage.py migrate` yoki `alembic upgrade head` ni ishga tushirishi mumkin. Bu juda keng tarqalgan va mustahkam shablon.
- Bog'liqlik tekshiruvlari: Init Container asosiy ilovaning ishga tushishiga ruxsat berishdan oldin boshqa xizmatlar (masalan, ma'lumotlar bazasi yoki xabar navbati) mavjud bo'lishini kutishi mumkin, bu esa ishga tushirish tsiklini oldini oladi.
- Ma'lumotlarni oldindan to'ldirish: U asosiy ilova keyinchalik foydalanadigan zarur ma'lumotlar yoki konfiguratsiya fayllarini umumiy hajmga yuklab olish uchun ishlatilishi mumkin.
- Ruxsatlarni o'rnatish: Root sifatida ishlaydigan Init Container asosiy ilova konteyneri kamroq imtiyozli foydalanuvchi sifatida ishlashidan oldin umumiy hajmda fayl ruxsatlarini o'rnatishi mumkin.
Misol: Django ma'lumotlar bazasi migratsiyasi
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-django-app
spec:
replicas: 1
template:
spec:
initContainers:
- name: run-migrations
image: my-django-app:latest
command: ["python", "manage.py", "migrate"]
envFrom:
- configMapRef:
name: django-config
- secretRef:
name: django-secrets
containers:
- name: django-app
image: my-django-app:latest
command: ["gunicorn", "myproject.wsgi:application", "-b", "0.0.0.0:8000"]
envFrom:
- configMapRef:
name: django-config
- secretRef:
name: django-secrets
Foyda: Ushbu shablon sozlash vazifalarini ilovaning ish vaqti mantig'idan aniq ajratadi. U ilova trafikni qabul qilishni boshlashdan oldin muhitning to'g'ri va izchil holatda bo'lishini ta'minlaydi, bu ishonchlilikni sezilarli darajada oshiradi.
5. Controller (Operator) shabloni
Bu Kubernetesdagi eng ilg'or va kuchli shablonlardan biridir. Operator - bu inson operatori nomidan murakkab, holatli ilovalarni boshqarish uchun Kubernetes API'sidan foydalanadigan maxsus kontrollerdir.
Kontseptsiya: Siz Kubernetesga o'ziga xos ilovangizni qanday boshqarishni o'rgatasiz. Siz maxsus resursni (masalan, `kind: MyPythonDataPipeline`) belgilaysiz va ushbu resurslarning holatini doimiy ravishda kuzatib boradigan kontroller (Operator) yozasiz. Foydalanuvchi `MyPythonDataPipeline` obyektini yaratganda, Operator kerakli Deployments, Services, ConfigMaps va StatefulSets'ni qanday joylashtirishni, shuningdek, ushbu quvur liniyasi uchun zaxira nusxalash, nosozliklar va yangilanishlarni qanday boshqarishni biladi.
Python ilovalari uchun foydalanish holatlari:
- Murakkab joylashtirishlarni boshqarish: Mashina o'rganish quvur liniyasi Jupyter noutbuk serveri, taqsimlangan hisoblash uchun Dask yoki Ray ishchilari klasteri va natijalar ma'lumotlar bazasidan iborat bo'lishi mumkin. Operator ushbu stekning butun hayotiy siklini yagona birlik sifatida boshqarishi mumkin.
- Ma'lumotlar bazasini avtomatlashtirish: PostgreSQL va MySQL kabi ma'lumotlar bazalari uchun Operatorlar mavjud. Ular asosiy-replika klasterlarini sozlash, ishlamay qolishni boshqarish va zaxira nusxalarni yaratish kabi murakkab vazifalarni avtomatlashtiradi.
- Ilovaga xos masshtablash: Operator maxsus masshtablash mantig'ini amalga oshirishi mumkin. Misol uchun, Celery worker Operator RabbitMQ yoki Redisdagi navbat uzunligini kuzatishi va ishchi podlar sonini avtomatik ravishda oshirishi yoki kamaytirishi mumkin.
Operatordan boshlab yozish murakkab bo'lishi mumkin, ammo baxtimizga, jarayonni soddalashtiradigan ajoyib Python freymvorklari mavjud, masalan, Kopf (Kubernetes Operator Pythonic Framework). Bu freymvorklar Kubernetes API bilan o'zaro aloqa qilishning takrorlanuvchi qismini boshqaradi, bu sizga ilovangiz uchun kelishuv mantig'iga e'tibor qaratish imkonini beradi.
Foyda: Operator shabloni domen-o'ziga xos operatsion bilimlarni dasturiy ta'minotga kodlaydi, bu haqiqiy avtomatizatsiyani ta'minlaydi va murakkab ilovalarni masshtabda boshqarish uchun talab qilinadigan qo'lda bajariladigan harakatni sezilarli darajada kamaytiradi.
Kubernetes dunyosida Python uchun eng yaxshi amaliyotlar
Ushbu shablonlarni qo'llash, Python ilovalaringizni konteynerlash uchun ishonchli eng yaxshi amaliyotlar bilan birgalikda qo'llanilganda eng samarali bo'ladi.
- Kichik, xavfsiz tasvirlarni yarating: Ko'p bosqichli Docker build'laridan foydalaning. Birinchi bosqich ilovangizni yaratadi (masalan, bog'liqliklarni kompilyatsiya qilish), va yakuniy bosqich faqat kerakli artefaktlarni ingichka asosiy tasvirga (masalan, `python:3.10-slim`) nusxalaydi. Bu tasvir hajmini va hujum yuzasini kamaytiradi.
- Root bo'lmagan foydalanuvchi sifatida ishga tushiring: Konteyneringizning asosiy jarayonini `root` foydalanuvchisi sifatida ishga tushirmang. Eng kam imtiyoz tamoyiliga rioya qilish uchun Dockerfile'da maxsus foydalanuvchi yarating.
- Tugatish signallarini muloyimlik bilan boshqaring: Pod o'chirilayotganda Kubernetes konteyneringizga `SIGTERM` signalini yuboradi. Python ilovangiz muloyimlik bilan o'chirishni amalga oshirish uchun bu signalni ushlashi kerak: bajarilayotgan so'rovlarni tugatish, ma'lumotlar bazasi ulanishlarini yopish va yangi trafikni qabul qilishni to'xtatish. Bu nol vaqtli uzilishsiz joylashtirishlar uchun juda muhimdir.
- Konfiguratsiyani tashqi qiling: Konfiguratsiyani (masalan, ma'lumotlar bazasi parollari yoki API tugunlari) hech qachon konteyner tasviringizga kiritmang. Nozik bo'lmagan ma'lumotlar uchun Kubernetes ConfigMaps va nozik ma'lumotlar uchun Secrets'dan foydalaning, va ularni Pod'ingizga muhit o'zgaruvchilari yoki fayllar sifatida joylashtiring.
- Sog'liqni tekshirish probe'larini joriy qiling: Kubernetes Deployments'ingizda Liveness, Readiness va Startup probe'larini sozlang. Bu sizning Python ilovangizdagi Kubernetes ilovangizning jonli va trafikni qabul qilishga tayyorligini aniqlash uchun so'raydigan tugunlardir (masalan, `/healthz`, `/readyz`). Bu Kubernetesga samarali o'z-o'zini tiklashni amalga oshirish imkonini beradi.
Xulosa: Koddan bulutli-mahalliygacha
Kubernetes shunchaki konteynerlarni ishga tushiruvchi emas; u taqsimlangan tizimlarni qurish uchun platformadir. Ushbu dizayn shablonlarini — Sidecar, Ambassador, Adapter, Init Container va Operator — tushunish va qo'llash orqali siz Python ilovalaringizni yanada yuqori darajaga ko'tarishingiz mumkin. Siz nafaqat masshtablanuvchan va bardoshli, balki boshqarish, monitoring qilish va vaqt o'tishi bilan rivojlantirish oson bo'lgan tizimlarni qurishingiz mumkin.
Kichikdan boshlang. Keyingi Python xizmatingizda Health Probe'ni joriy etishdan boshlang. Loglash bilan bog'liq masalalarni ajratish uchun loglash Sidecar'ini qo'shing. Ma'lumotlar bazasi migratsiyalaringiz uchun Init Container'dan foydalaning. O'zingizni qulayroq his qilganingizda, bu shablonlar qanday qilib birgalikda mustahkam, professional va haqiqiy bulutli-mahalliy arxitekturaning asosini tashkil qilishini ko'rasiz. Python kodini yozishdan tortib uni global miqyosda samarali orkestratsiya qilishgacha bo'lgan yo'l ushbu kuchli, isbotlangan shablonlar bilan qoplangan.