Il y a peu, j’ai suivi un atelier pour apprendre à faire du Kubernetes. C’est une technologie intéressante, capable d’adresser des problèmes d’architecture, de déploiement et de scaling. C’est pourquoi j’ai décidé de vous partager mon expérience.

Dans cet article, nous aborderons l'architecture principale de Kubernetes autour des objets qui le composent avec des exemples détaillés.

Introduction

Développé par des ingénieurs Google sous le nom de Borg. Kubernetes est maintenant maintenu par la Cloud Native Computing Foundation. Kubernetes(K8S) est souvent utilisé comme une manière de résoudre les problèmes de déploiement et de contrôle de micros-services.

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K8S est un orchestrateur de containers. Dans les grandes lignes: il permet de répartir les containers sur les différents clusters. Il permet notamment d’automatiser le déploiement, le scaling et le management d’une (ou plusieurs) application(s).

Les Pods

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Un pods est la plus petite entité prise en charge par K8S. Il peut contenir une application ou un service. Le pod est constitué d’un (ou plusieurs) container(s) co-localisé(s). Ces containers peuvent être du Docker (choisit par défaut par K8S), mais aussi du rkt, du containerd ou encore du CRI-O.

Un Pod sera toujours sur un seul et unique node. C’est une règle primordiale dans K8S. Le Pod vit et meurt sur le même noeud.

Voici un petit exemple de Pod-template :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp-pod
  labels:
    app: myapp
spec:
  containers:
  - name: myapp-container
    image: busybox

Architecture

Un petit tour sur l’architecture qui compose K8S:

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- Etcd : (distributed key-value store)

Son rôle est de sauvegarder l’état et certaines données du cluster. Il agit comme un backing-store.

- API Server :

Il s’occupe des services : d’auth, de schéma, validation et transition, et de ressources, initialisations. C’est le seul composant autorisé à communiquer avec l’etcd. Il expose une interface REST. Il est utilisé pour être informé des changements d’état.

- Scheduler & Controller Manager :

Ils implémentent la logique d’orchestration.
- Scheduler: Prend connaissance des Pods non assignés et les assigne à des noeuds Worker avec suffisamment de ressources.
- Controller Manager: Comme son nom l’indique, c’est le controller de K8S. Il exécute en boucle les étapes suivantes, consultation de la config depuis l’API serveur, observation de l’état du cluster et réconciliation des conflits éventuels.

- Kubelet :

Prend la ou les définitions du Pod(s) qui lui a(ont) été assignées et crée les containers demandés. Il s’assure que les Pods sont bien en train de s’exécuter.

Principe de fonctionnement:

Prenons un exemple simple de création de Pod:

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Les différentes étapes sont les suivantes :

l’utilisateur demande la création d’un pod, il contacte donc l’API Server. l’API Server va notifier l’etcd via un système proche du WATCH et rendre la main à l’utilisateur.
Une fois cette étape effectuée, l’API Server notifie le Scheduler qu’il a un job à effectuer. Puis il écrit de nouvelles datas dans l’etcd.
Le même système est réutilisé pour l’exécution des travaux du kubelet.

ReplicaSets (controller)

En deux mots il sert à scaler des Pods.

Dans K8S la plupart du temps on ne crée pas de Pods directement. On utilise les ReplicaSets pour ça.
Les Pods ne sont ni scalable, ni fault-tolerant, c’est pour cela qu’on les associe aux contrôleurs: ReplicaSets. Un ReplicaSet doit s’assurer que le nombre spécifié de services qui s’exécutent, correspond au nombre de services demandés. Il fait correspondre les pods via des labels (cf: exemple suivant).

apiVersion: apps/v1 
kind: ReplicaSet # New kind!
metadata: 
  name: hello
  # You could also use labels for informational purpose
spec: 
  replicas: 2 # Number of replicas
  # ReplicaSets and Pods are decoupled: 
  # if Pods exist, ReplicaSet will do nothing,
  # otherwise it will use the spec.template to create new ones
  selector: # To select which pods should be included in the RS
  # It does not distinguish between the Pods created by a RS or some other process
  # It uses the spec.template.spec to instanciate more Pods (if needed)
    matchLabels: # Must match spec.template
      type: demo
      service: hello
  template: 
    metadata:
      labels:
        type: demo
        service: hello
        language: go
    spec: 
      containers: 
      - name: hello 
        image: nocquidant/go-hello
        livenessProbe: 
          httpGet: 
            path: /health
            port: 8484
          initialDelaySeconds: 5 
          timeoutSeconds: 2 # Defaults to 1 
          periodSeconds: 5 # Defaults to 10 
          failureThreshold: 1 # Defaults to 3

C’est un exemple de .yml pour la création de deux replicas, de type: demo, avec le service: hello. On remarquera que le nom du service des matchLabels correspond exactement au nom du service des metadata labels. De plus, le champ kind permet de définir le type de controller que l’on veut produire.
Quelques commandes intéressantes (à retenir):

`kubectl create -f hello-rs.yml` # pour creer des replicas à partir #de yamel
`kubectl get rs` # pour afficher les replicas en cours
`kubectl get pods --show-labels` # pour afficher les pods en cours #d'excution

`kubectl delete -f hello-rs.yml` # clean up

Les Services (object)

En deux mots ils servent à la communication entre Pods.

Chaque Pod a sa propre adresse IP, mais elle est volatile et susceptible de changer au cours du temps. Pour palier à ce problème, on utilise un objet Service. Il définit à la fois un ensemble logique de Pods et une façon d’y accéder.
Pour cibler les Pods il utilise, comme les ReplicaSets, les labels via une notion de Selector.

Différent types de services :

Les ClusterIP: (le service par défaut fournie par l’objet service) C’est une adresse IP qui n’est pas dans la même plage d’adressage que les Pods, c’est une VIP avec un cycle de vie calqué sur l’objet Service.

apiVersion: v1 
kind: Service
metadata: 
  name: hello-back-svc
spec: 
  # Default type is clusterIP, OK for internal communication
  ports:
  - protocol: TCP 
    port: 8485
  selector:
    type: backend
    service: hello

Les NodePort: c’est un port ouvert sur chacun des noeuds Worker. Le trafic réseau envoyé sur ce port sera transféré vers un des Pods ciblés via le Selector du service. (basé sur ClusterIp)

apiVersion: v1 
kind: Service
metadata: 
  name: hello-svc
spec: 
  type: NodePort
  ports:
  - protocol: TCP 
    port: 8484
    # You can specify a 'nodePort' value here (and also a 'targetPort' one)
  selector:
    type: frontend
    service: hello

LoadBalencer: utilisé pour une intégration avec les Clouds Provider. (création d’un elastic load balancing sur AWS, le LoadBalencer va pointer sur tous les noeuds du cluster en utilisant NodePort).
ExternalName: utilisé pour une intégration avec des composants d’infra qui ne font pas partie du cluster.

Les Deployments (controller)

En deux mots ils servent à mettre à jour son application.

En générale nous ne sommes pas supposés créer directement des Pods, mais des ReplicaSets, de la même manière nous ne sommes pas supposés créer directement des ReplicaSets, mais des Deployments. Le Deployment crée un ReplicaSet qui lui-même crée un (des) Pod(s).

Le Deployment est un type de controller qui est capable de mettre à jour des Pods et des ReplicaSets.

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L’intérêt du Deployment est la prise en compte des changements et le redéploiement de l’application.

Comment se passe le redéploiement lors de la déclaration d’un changement d’état:
Le Deployment crée un nouveau ReplicaSet avec le nouveau template. En cas de succès, il coordonne le décommissionnement de l’ancien ReplicaSet avec le scaling up, à autant de noeuds que nécessaire, du nouveau replica.

apiVersion: apps/v1 
kind: Deployment # Only that differs from the ReplicaSet version
metadata: 
  name: hello
spec: 
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      type: frontend
      service: hello
  template: 
    metadata:
      labels:
        type: frontend
        service: hello
        language: go
    spec: 
      containers: 
      - name: hello 
        image: nocquidant/go-hello    
        env:
        - name: HELLO_REMOTE
          value: 'hello-back-svc:8485/hello'
        livenessProbe: 
          httpGet: 
            path: /health
            port: 8484

On observe que la grande différence entre un ReplicaSet et un Deployement est le kind. Comment réagir lors d’erreurs en prod suite à une MEP?

Rolling back ou forward ?

L’erreur est humaine et finit toujours par s’insérer dans un build. Le choix entre un rolling back ou forward dépend de la taille de(s) erreur(s). K8S facilite les processus de MEP en automatisant un maximum d’étape lors du déploiement. De plus, Ils encouragent les petits incréments facile à corriger. C’est pour cela, qu’il encourage le rolling forward.

Toutefois, il est aussi possible de faire du rollback avec K8S:

`kubectl rollout undo -f <NAME_YAML> --to-revision=2` #exemple de #commande pour rollback

Les Ingress (object)

En deux mots les ingress permettent de gérer les accès depuis l’extérieur vers des services.

Les Ingress ne sont pas des types de Services, mais ils s’appuient sur les Services pour:
- fournir des points d’entrée vers le cluster
- intervenir au niveau de la couche HTTP
- positionner des règles de type reverse-proxy
- et pour faire du LoadBalancing

En Conclusion :

Nous arrivons au termes de cette introduction à Kubernetes.
Pour récapituler: nous avons eu l’occasion de parcourir l’architecture principale de Kubernetes. D’un côté, nous avons évoqué les concepts de Controller qui permettent :
- De créer des Pods, pour contenir notre application.
- De créer des ReplicaSet, pour manager les Pods.
- De créer des Deployments, pour coordonner les ReplicaSets et ainsi déployer notre application.
De l’autre côté, nous avons évoqué la notion d’Object. Ils permettent la communication interne à l’application avec les Services, et la communication externe avec les Ingress.

Finalement K8S est un outil très adapté pour découper l’application en micro-service et pour la déployer facilement dans des cloud services comme: AWS, Google cloud, IBM cloud, Microsoft Azure, Firebase …

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