I componenti di un cluster Kubernetes
Tenere il passo con tutta la terminologia nel mondo dei contenitori può essere difficile. Prima di andare avanti, prendiamoci un minuto per rispondere alla domanda "cos'è un cluster Kubernetes?" in modo un po' più dettagliato, esaminando i suoi componenti chiave.
- Piano di controllo: Il piano di controllo è ciò che consente l'astrazione che rende K8 così potente. È ciò che assicura che le configurazioni che lei definisce per il suo cluster siano implementate automaticamente. Oltre al kube-controller-manager che gestisce il cluster, il piano di controllo include componenti come kube-apiserver che espone l'API di K8s e kube-scheduler che monitora lo stato di salute del cluster e pianifica deployment dei pod ai nodi in base alla configurazione.
- Carichi di lavoro: Le applicazioni che Kubernetes esegue sono chiamate carichi di lavoro. Un carico di lavoro può essere costituito da un singolo componente o da diversi componenti discreti che lavorano insieme. All'interno di un cluster K8s, un carico di lavoro viene eseguito su un gruppo di pod.
- Pod: Il pod Kubernetes è uno o più contenitori che condividono risorse di storage e di rete. I pod all'interno di un cluster Kubernetes includono anche una specifica che definisce come eseguire i container.
- Nodi: Si tratta delle risorse effettive, come CPU e RAM, su cui vengono eseguiti i carichi di lavoro. La fonte reale di queste risorse "hardware" può essere una macchina virtuale, un server fisico on-premises o un'infrastruttura cloud, ma a prescindere dalla fonte sottostante sono i nodi a rappresentare le risorse in un cluster K8s.
L'insieme di questi componenti costituisce un cluster Kubernetes.
Come funziona un cluster Kubernetes?
Ora che abbiamo compreso i componenti di un cluster Kubernetes, possiamo vedere come funzionano. Anche se le specifiche di Kubernetes sotto il cofano possono diventare complesse, le basi sono facili da concettualizzare.
- Un file YAML in chiaro dichiara lo stato ideale di un carico di lavoro, comprese le immagini del contenitore da utilizzare all'interno dei pod.
- Kubernetes preleva le immagini dei container da un registro di container e le distribuisce automaticamente sui nodi, cercando di allocare in modo efficiente le risorse e astraendo dall'allocazione delle risorse di rete e di calcolo ai pod.
- Se si verifica un cambiamento (ad esempio. alcuni pod diventano malsani) il piano di controllo tenta di ripristinare automaticamente lo stato ideale del carico di lavoro e questo ciclo si ripete, astraendo dalla complessità dell'orchestrazione dei container.
Inoltre, un cluster Kubernetes può distribuire automaticamente gli aggiornamenti rolling ed essere configurato per scalare in base alle esigenze.
Creare cluster Kubernetes
Quando si è nuovi a K8s, può essere difficile sapere da dove iniziare. Fortunatamente, esistono diversi modi per creare cluster Kubernetes, a seconda dell'ambiente deployment desiderato. Ad esempio, Azure offre una semplice procedura guidata per la creazione di cluster K8s e la piattaforma AWS offre Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) per astrarre la complessità di deployment.
Tuttavia, se vuole imparare e armeggiare con K8, uno dei modi migliori per iniziare è minikube. Dopo l'installazione di minikube e kubectl, con un semplice avvio di minikube dal terminale del suo sistema potrà essere operativo e pronto a iniziare il suo viaggio con K8s. minikube è ottimo anche per gli sviluppatori e gli ingegneri che desiderano effettuare test sulle loro macchine locali.
Vantaggi della creazione di cluster Kubernetes
A questo punto, i vantaggi dei cluster Kubernetes dovrebbero iniziare a diventare chiari. Ad alto livello, il vantaggio è che i cluster K8s astraggono dalla complessità dell'orchestrazione dei container e della gestione delle risorse. In particolare, i vantaggi dei cluster Kubernetes includono:
- Orchestrazione programmatica dei carichi di lavoro
- Distribuzione efficiente dei contenitori
- Auto-riparazione per mantenere lo stato ideale
- Scala e aggiornamenti automatici
Nel complesso, questi vantaggi portano a un'applicazione di produzione più affidabile e scalabile.
Come proteggere i cluster Kubernetes
Naturalmente, quando si tratta di applicazioni di produzione, non si può mai trascurare la sicurezza. Con Kubernetes, questo inizia con il seguire le best practice di sicurezza dei container e configurare le politiche di sicurezza dei pod e i contesti di sicurezza dei pod appropriati per i suoi casi d'uso, nonché utilizzare i segreti di Kubernetes per archiviare le informazioni sensibili.
Inoltre, le soluzioni in grado di migliorare la visibilità dei cluster e di consentire la scansione delle vulnerabilità in tempo reale negli ambienti Kubernetes cloud-nativi possono contribuire notevolmente alla protezione dei carichi di lavoro. Check Point CloudGuard è stato costruito appositamente per consentire la sicurezza e la conformità del ciclo di vita completo per i carichi di lavoro basati su container.
I vantaggi specifici di CloudGuard includono:
- Politiche dinamiche che cambiano con l'ambiente Kubernetes.
- Ispezione del traffico in entrata e in uscita con supporto del traffico SSL/TLS.
- Scansione automatica delle vulnerabilità e delle configurazioni non sicure.
- Patching virtuale quando viene rilevata una vulnerabilità in un contenitore.
- Protezione dei flussi di traffico Nord-Sud (on-prem ←→ cloud) con IPsec.
- Protezione anti-bot per mitigare la minaccia dei crypto-miner e di altri malware.
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