Conceptos

• 1: Introducción
• 1.1: ¿Qué es Kubernetes?
• 1.2: Componentes de Kubernetes
• 1.3: API de Kubernetes
• 1.4: Objetos de Kubernetes
• 1.4.1: Entender los Objetos de Kubernetes
• 1.4.2: Nombres
• 1.4.3: Espacios de nombres
• 1.4.4: Etiquetas y Selectores
• 1.4.5: Anotaciones
• 1.4.6: Selectores de Campo
• 1.4.7: Finalizadores
• 1.4.8: Etiquetas recomendadas
• 1.5: Gestión de objetos usando kubectl
• 2: Arquitectura de Kubernetes
• 2.1: Nodos
• 2.2: Comunicación Nodo-Maestro
• 2.3: Conceptos subyacentes del Cloud Controller Manager
• 2.4: Container Runtime Interface (CRI)
• 3: Contenedores
• 3.1: RuntimeClass
• 3.2: Variables de entorno de un Container
• 3.3: Container Lifecycle Hooks
• 4: Cargas de trabajo
• 4.1: Pods
• 4.1.1: Pods
• 4.1.2: Contenedores de Inicialización
• 4.1.3: Interrupciones
• 4.1.4: Containers Efímeros
• 4.2: Controladores
• 4.2.1: ReplicaSet
• 4.2.2: ReplicationController
• 4.2.3: Deployment
• 4.2.4: StatefulSets
• 4.2.5: DaemonSet
• 4.2.6: Recolección de Basura
• 4.2.7: Controlador TTL para Recursos Finalizados
• 4.2.8: Jobs - Ejecución hasta el final
• 4.2.9: CronJob
• 5: Servicios, balanceo de carga y redes
• 5.1: Service
• 5.2: Controladores Ingress
• 5.3: Políticas de red (Network Policies)
• 6: Almacenamiento
• 6.1: Volumes
• 6.2: Snapshots de Volúmenes
• 6.3: Volúmenes Persistentes
• 6.4: Volúmenes proyectados
• 6.5: Clonación de volumen CSI
• 6.6: Volume Snapshot Classes
• 6.7: Volúmenes efímeros
• 6.8: Aprovisionamiento Dinámico de volumen
• 6.9: StorageClass (Clases de Almacenamiento)
• 6.10: Capacidad de Almacenamiento
• 6.11: Almacenamiento en Windows
• 6.12: Límites de Volumen específicos del Nodo
• 6.13: Supervisión del Estado del Volumen
• 7: Configuración
• 7.1: Prácticas Recomendadas de Configuración
• 7.2: ConfigMaps
• 7.3: Sobrecarga de Pod
• 7.4: Administrando los recursos de los contenedores
• 7.5: Secrets
• 7.6: Organizar el acceso a los clústeres utilizando archivos kubeconfig
• 8: Seguridad
• 8.1: Vista General de Seguridad Cloud Native
• 8.2: Políticas de Seguridad del Pod
• 8.3: Controlando el Acceso a la API de Kubernetes
• 9: Políticas
• 9.1: Rangos de límites (Limit Ranges)
• 10: Administración del Clúster
• 10.1: Instalación de Complementos (AddOns)
• 11: Extendiendo Kubernetes
• 11.1: Extendiendo la API de Kubernetes
• 11.2: Extensiones de computación, almacenamiento y redes

1 - Introducción

1.1 - ¿Qué es Kubernetes?

Esta página ofrece una visión general sobre Kubernetes.

Kubernetes es una plataforma portable y extensible de código abierto para administrar cargas de trabajo y servicios. Kubernetes facilita la automatización y la configuración declarativa. Tiene un ecosistema grande y en rápido crecimiento. El soporte, las herramientas y los servicios para Kubernetes están ampliamente disponibles.

Google liberó el proyecto Kubernetes en el año 2014. Kubernetes se basa en la experiencia de Google corriendo aplicaciones en producción a gran escala por década y media, junto a las mejores ideas y prácticas de la comunidad.

¿Por qué necesito Kubernetes y qué puede hacer por mi?

Kubernetes tiene varias características. Puedes pensar en Kubernetes como:

• una plataforma de contenedores
• una plataforma de microservicios
• una plataforma portable de nube

y mucho más.

Kubernetes ofrece un entorno de administración centrado en contenedores. Kubernetes orquesta la infraestructura de cómputo, redes y almacenamiento para que las cargas de trabajo de los usuarios no tengan que hacerlo. Esto ofrece la simplicidad de las Plataformas como Servicio (PaaS) con la flexibilidad de la Infraestructura como Servicio (IaaS) y permite la portabilidad entre proveedores de infraestructura.

¿Qué hace de Kubernetes una plataforma?

A pesar de que Kubernetes ya ofrece muchas funcionalidades, siempre hay nuevos escenarios que se benefician de nuevas características. Los flujos de trabajo de las aplicaciones pueden optimizarse para acelerar el tiempo de desarrollo. Una solución de orquestación propia puede ser suficiente al principio, pero suele requerir una automatización robusta cuando necesita escalar. Es por ello que Kubernetes fue diseñada como una plataforma: para poder construir un ecosistema de componentes y herramientas que hacen más fácil el desplegar, escalar y administrar aplicaciones.

Las etiquetas, o Labels, le permiten a los usuarios organizar sus recursos como deseen. Las anotaciones, o Annotations, les permiten asignar información arbitraria a un recurso para facilitar sus flujos de trabajo y hacer más fácil a las herramientas administrativas inspeccionar el estado.

Además, el Plano de Control de Kubernetes usa las mismas APIs que usan los desarrolladores y usuarios finales. Los usuarios pueden escribir sus propios controladores, como por ejemplo un planificador o scheduler, usando sus propias APIs desde una herramienta de línea de comandos.

Este diseño ha permitido que otros sistemas sean construidos sobre Kubernetes.

Lo que Kubernetes no es

Kubernetes no es una Plataforma como Servicio (PaaS) convencional. Ya que Kubernetes opera a nivel del contenedor y no a nivel del hardware, ofrece algunas características que las PaaS también ofrecen, como deployments, escalado, balanceo de carga, registros y monitoreo. Dicho esto, Kubernetes no es monolítico y las soluciones que se ofrecen de forma predeterminada son opcionales e intercambiables.

Kubernetes ofrece los elementos esenciales para construir una plataforma para desarrolladores, preservando la elección del usuario y la flexibilidad en las partes más importantes.

Entonces, podemos decir que Kubernetes:

• No limita el tipo de aplicaciones que soporta. Kubernetes busca dar soporte a un número diverso de cargas de trabajo, que incluyen aplicaciones con y sin estado así como aplicaciones que procesan datos. Si la aplicación puede correr en un contenedor, debería correr bien en Kubernetes.
• No hace deployment de código fuente ni compila tu aplicación. Los flujos de integración, entrega y deployment continuo (CI/CD) vienen determinados por la cultura y preferencia organizacional y sus requerimientos técnicos.
• No provee servicios en capa de aplicación como middleware (por ejemplo, buses de mensaje), frameworks de procesamiento de datos (como Spark), bases de datos (como MySQL), caches o sistemas de almacenamiento (como Ceph). Es posible correr estas aplicaciones en Kubernetes, o acceder a ellos desde una aplicación usando un mecanismo portable como el Open Service Broker.
• No dictamina las soluciones de registros, monitoreo o alerta que se deben usar. Hay algunas integraciones que se ofrecen como prueba de concepto, y existen mecanismos para recolectar y exportar métricas.
• No provee ni obliga a usar un sistema o lenguaje de configuración (como jsonnet) sino que ofrece una API declarativa que puede ser usada con cualquier forma de especificación declarativa
• No provee ni adopta un sistema exhaustivo de mantenimiento, administración o corrección automática de errores

Además, Kubernetes no es un mero sistema de orquestación. De hecho, Kubernetes elimina la necesidad de orquestar. Orquestación se define como la ejecución de un flujo de trabajo definido: haz A, luego B y entonces C. Kubernetes está compuesto de un conjunto de procesos de control independientes y combinables entre si que llevan el estado actual hacia el estado deseado. No debería importar demasiado como llegar de A a C. No se requiere control centralizado y, como resultado, el sistema es más fácil de usar, más poderoso, robusto, resiliente y extensible.

¿Por qué usar contenedores?

¿Te preguntas las razones para usar contenedores?

La Manera Antigua de desplegar aplicaciones era instalarlas en un servidor usando el administrador de paquetes del sistema operativo. La desventaja era que los ejecutables, la configuración, las librerías y el ciclo de vida de todos estos componentes se entretejían unos a otros. Podíamos construir imágenes de máquina virtual inmutables para tener rollouts y rollbacks predecibles, pero las máquinas virtuales son pesadas y poco portables.

La Manera Nueva es desplegar contenedores basados en virtualización a nivel del sistema operativo, en vez del hardware. Estos contenedores están aislados entre ellos y con el servidor anfitrión: tienen sus propios sistemas de archivos, no ven los procesos de los demás y el uso de recursos puede ser limitado. Son más fáciles de construir que una máquina virtual, y porque no están acoplados a la infraestructura y sistema de archivos del anfitrión, pueden llevarse entre nubes y distribuciones de sistema operativo.

Ya que los contenedores son pequeños y rápidos, una aplicación puede ser empaquetada en una imagen de contenedor. Esta relación uno a uno entre aplicación e imagen nos abre un abanico de beneficios para usar contenedores. Con contenedores, podemos crear imágenes inmutables al momento de la compilación en vez del despliegue ya que las aplicaciones no necesitan componerse junto al resto del stack ni atarse al entorno de infraestructura de producción. Generar una imagen de contenedor al momento de la compilación permite tener un entorno consistente que va desde desarrollo hasta producción. De igual forma, los contenedores son más transparentes que las máquinas virtuales y eso hace que el monitoreo y la administración sean más fáciles. Esto se aprecia más cuando los ciclos de vida de los contenedores son administrados por la infraestructura en vez de un proceso supervisor escondido en el contenedor. Por último, ya que solo hay una aplicación por contenedor, administrar el despliegue de la aplicación se reduce a administrar el contenedor.

En resumen, los beneficios de usar contenedores incluyen:

• Ágil creación y despliegue de aplicaciones: Mayor facilidad y eficiencia al crear imágenes de contenedor en vez de máquinas virtuales
• Desarrollo, integración y despliegue continuo: Permite que la imagen de contenedor se construya y despliegue de forma frecuente y confiable, facilitando los rollbacks pues la imagen es inmutable
• Separación de tareas entre Dev y Ops: Puedes crear imágenes de contenedor al momento de compilar y no al desplegar, desacoplando la aplicación de la infraestructura
• Observabilidad No solamente se presenta la información y métricas del sistema operativo, sino la salud de la aplicación y otras señales
• Consistencia entre los entornos de desarrollo, pruebas y producción: La aplicación funciona igual en un laptop y en la nube
• Portabilidad entre nubes y distribuciones: Funciona en Ubuntu, RHEL, CoreOS, tu datacenter físico, Google Kubernetes Engine y todo lo demás
• Administración centrada en la aplicación: Eleva el nivel de abstracción del sistema operativo y el hardware virtualizado a la aplicación que funciona en un sistema con recursos lógicos
• Microservicios distribuidos, elásticos, liberados y débilmente acoplados: Las aplicaciones se separan en piezas pequeñas e independientes que pueden ser desplegadas y administradas de forma dinámica, y no como una aplicación monolítica que opera en una sola máquina de gran capacidad
• Aislamiento de recursos: Hace el rendimiento de la aplicación más predecible
• Utilización de recursos: Permite mayor eficiencia y densidad

¿Qué significa Kubernetes? ¿Qué significa K8S?

El nombre Kubernetes proviene del griego y significa timonel o piloto. Es la raíz de gobernador y de cibernética. K8s es una abrevación que se obtiene al reemplazar las ocho letras "ubernete" con el número 8.

Siguientes pasos

• ¿Estás listo para empezar?
• Para saber más, visita el resto de la documentación de Kubernetes.

1.2 - Componentes de Kubernetes

Este documento describe los distintos componentes que son necesarios para operar un clúster de Kubernetes.

Componentes del plano de control

Los componentes que forman el plano de control toman decisiones globales sobre el clúster (por ejemplo, la planificación) y detectan y responden a eventos del clúster, como la creación de un nuevo pod cuando la propiedad replicas de un controlador de replicación no se cumple.

Estos componentes pueden ejecutarse en cualquier nodo del clúster. Sin embargo para simplificar, los scripts de instalación típicamente se inician en el mismo nodo de forma exclusiva, sin que se ejecuten contenedores de los usuarios en esos nodos. El plano de control se ejecuta en varios nodos para garantizar la alta disponibilidad.

kube-apiserver

El servidor de la API es el componente del plano de control de Kubernetes que expone la API de Kubernetes. Se trata del frontend de Kubernetes, recibe las peticiones y actualiza acordemente el estado en etcd.

La principal implementación de un servidor de la API de Kubernetes es kube-apiserver. Es una implementación preparada para ejecutarse en alta disponiblidad y que puede escalar horizontalmente para balancear la carga entre varias instancias.

etcd

Almacén de datos persistente, consistente y distribuido de clave-valor utilizado para almacenar toda a la información del clúster de Kubernetes.

Si tu clúster utiliza etcd como sistema de almacenamiento, échale un vistazo a la documentación sobre estrategias de backup.

Puedes encontrar información detallada sobre etcd en su documentación oficial.

kube-scheduler

Componente del plano de control que está pendiente de los Pods que no tienen ningún nodo asignado y seleciona uno donde ejecutarlo.

Para decidir en qué nodo se ejecutará el pod, se tienen en cuenta diversos factores: requisitos de recursos, restricciones de hardware/software/políticas, afinidad y anti-afinidad, localización de datos dependientes, entre otros.

kube-controller-manager

Componente del plano de control que ejecuta los controladores de Kubernetes.

Lógicamente cada controlador es un proceso independiente, pero para reducir la complejidad, todos se compilan en un único binario y se ejecuta en un mismo proceso.

Estos controladores incluyen:

• Controlador de nodos: es el responsable de detectar y responder cuándo un nodo deja de funcionar
• Controlador de replicación: es el responsable de mantener el número correcto de pods para cada controlador de replicación del sistema
• Controlador de endpoints: construye el objeto Endpoints, es decir, hace una unión entre los Services y los Pods
• Controladores de tokens y cuentas de servicio: crean cuentas y tokens de acceso a la API por defecto para los nuevos Namespaces.

cloud-controller-manager

cloud-controller-manager ejecuta controladores que interactúan con proveedores de la nube. El binario cloud-controller-manager es una característica alpha que se introdujo en la versión 1.6 de Kubernetes.

cloud-controller-manager sólo ejecuta ciclos de control específicos para cada proveedor de la nube. Es posible desactivar estos ciclos en kube-controller-manager pasando la opción --cloud-provider= external cuando se arranque el kube-controller-manager.

cloud-controller-manager permite que el código de Kubernetes y el del proveedor de la nube evolucionen de manera independiente. Anteriormente, el código de Kubernetes dependía de la funcionalidad específica de cada proveedor de la nube. En el futuro, el código que sea específico a una plataforma debería ser mantenido por el proveedor de la nube y enlazado a cloud-controller-manager al correr Kubernetes.

Los siguientes controladores dependen de alguna forma de un proveedor de la nube:

• Controlador de nodos: es el responsable de detectar y actuar cuándo un nodo deja de responder
• Controlador de rutas: para configurar rutas en la infraestructura de nube subyacente
• Controlador de servicios: para crear, actualizar y eliminar balanceadores de carga en la nube
• Controlador de volúmenes: para crear, conectar y montar volúmenes e interactuar con el proveedor de la nube para orquestarlos

Componentes de nodo

Los componentes de nodo corren en cada nodo, manteniendo a los pods en funcionamiento y proporcionando el entorno de ejecución de Kubernetes.

kubelet

Agente que se ejecuta en cada nodo de un clúster. Se asegura de que los contenedores estén corriendo en un pod.

El agente kubelet toma un conjunto de especificaciones de Pod, llamados PodSpecs, que han sido creados por Kubernetes y garantiza que los contenedores descritos en ellos estén funcionando y en buen estado.

kube-proxy

kube-proxy permite abstraer un servicio en Kubernetes manteniendo las reglas de red en el anfitrión y haciendo reenvío de conexiones.

Runtime de contenedores

El runtime de los contenedores es el software responsable de ejecutar los contenedores. Kubernetes soporta varios de ellos: Docker, containerd, cri-o, rktlet y cualquier implementación de la interfaz de runtime de contenedores de Kubernetes, o Kubernetes CRI.

Addons

Los addons son pods y servicios que implementan funcionalidades del clúster. Estos pueden ser administrados por Deployments, ReplicationControllers y otros. Los addons asignados a un espacio de nombres se crean en el espacio kube-system.

Más abajo se describen algunos addons. Para una lista más completa de los addons disponibles, por favor visite Addons.

DNS

Si bien los otros addons no son estrictamente necesarios, todos los clústers de Kubernetes deberían tener un DNS interno del clúster ya que la mayoría de los ejemplos lo requieren.

El DNS interno del clúster es un servidor DNS, adicional a los que ya podrías tener en tu red, que sirve registros DNS a los servicios de Kubernetes.

Los contenedores que son iniciados por Kubernetes incluyen automáticamente este servidor en sus búsquedas DNS.

Interfaz Web (Dashboard)

El Dashboard es una interfaz Web de propósito general para clústeres de Kubernetes. Le permite a los usuarios administrar y resolver problemas que puedan presentar tanto las aplicaciones como el clúster.

Monitor de recursos de contenedores

El Monitor de recursos de contenedores almacena de forma centralizada series de tiempo con métricas sobre los contenedores, y provee una interfaz para navegar estos datos.

Registros del clúster

El mecanismo de registros del clúster está a cargo de almacenar los registros de los contenedores de forma centralizada, proporcionando una interfaz de búsqueda y navegación.

1.3 - API de Kubernetes

Las convenciones globales de la API se describen en el documento de convenciones de la API.

Los endpoints, tipos de recursos y ejemplos se describen en la Referencia de la API.

El acceso remoto a la API se discute en el documento Controlando el acceso a la API.

La API de Kubernetes sirve como base para el esquema de configuración declarativa del sistema. La herramienta de línea de comandos kubectl puede ser usada para crear, actualizar, eliminar y consultar objetos a través de la API.

Kubernetes también almacena el estado de los recursos de la API en forma serializada. Actualmente esto se hace en etcd.

Kubernetes está compuesto, en si mismo, por varios componentes que interactúan a través de su API.

Cambios a la API

En nuestra experiencia, cualquier sistema exitoso necesita crecer y evolucionar al cambiar o emerger nuevos casos de uso. Por lo tanto, esperamos que la API de Kubernetes cambie y crezca continuamente. Dicho esto, nuestro objetivo es no romper la compatibilidad con los clientes ya existentes, por un período de tiempo razonable. En general, podemos esperar que se agreguen nuevos recursos y propiedades con cierta frecuencia. Para eliminar un recurso o propiedad, se requiere seguir la política de obsolescencia de la API.

En el documento de cambios a la API describimos como cambiar la API y definimos lo que es considerado como un cambio compatible.

Definiciones OpenAPI y Swagger

Los detalles completos de la API se documentan usando OpenAPI.

A partir de Kubernetes 1.10, el servidor de API de Kubernetes provee una especificación OpenAPI en el endpoint /openapi/v2.

Se puede solicitar un formato en particular utilizando las siguientes cabeceras HTTP:

Antes de 1.14, los endpoints separados por formato (/swagger.json, /swagger-2.0.0.json, /swagger-2.0.0.pb-v1, /swagger-2.0.0.pb-v1.gz) servían la especificación OpenAPI en distintos formatos. Estos endpoints se consideran obsoletos y serán removidos en Kubernetes 1.14.

Ejemplos:

Kubernetes implementa un formato alternativo de serialización basado en Protocol Buffer (Protobuf) diseñado principalmente para las comunicaciones dentro del clúster. Este formato está documentado en su propuesta de diseño y los archivos IDL de cada esquema se encuentran en los paquetes de Go que definen los objetos de la API.

Antes de 1.14, el apiserver de Kubernetes ofrecía una API para obtener la especificación Swagger v1.2 de la API de Kubernetes en /swaggerapi. Este endpoint se considera obsoleto y será removido en Kubernetes 1.14.

Versionado de la API

Para facilitar la eliminación de propiedades o reestructurar la representación de un recurso, Kubernetes soporta múltiples versiones de la API en distintas rutas como /api/v1 or /apis/extensions/v1beta1.

Se versiona a nivel de la API en vez de a nivel de los recursos o propiedades para asegurarnos de que la API presenta una visión clara y consistente de los recursos y el comportamiento del sistema, y para controlar el acceso a las APIs experimentales o que estén terminando su ciclo de vida. Los esquemas de serialización JSON y Protobuf siguen los mismos lineamientos para los cambios, es decir, estas descripciones cubren ambos formatos.

Se ha de tener en cuenta que hay una relación indirecta entre el versionado de la API y el versionado del resto del software. La propuesta de versionado de la API y releases describe esta relación.

Las distintas versiones de la API implican distintos niveles de estabilidad y soporte. El criterio para cada nivel se describe en detalle en la documentación de Cambios a la API. A continuación se ofrece un resumen:

• Nivel "alpha":
  • El nombre de la versión contiene alpha (p. ej., v1alpha1).
  • Puede tener muchos errores. Activar esta característica podría exponer errores. Desactivada por defecto.
  • El soporte para esta característica podría ser eliminado sin previo aviso.
  • La API podría volverse incompatible en el futuro y sin previo aviso.
  • Se recomienda su uso solo en clústers efímeros y de prueba ya que hay mayor riesgo de errores y carece de soporte a largo plazo
• Nivel "beta":
  • El nombre de la versión contiene beta (p. ej., v2beta3).
  • El código ha sido probado. Activar esta característica es seguro. Activada por defecto.
  • Los detalles de esta característica podrían cambiar, pero se mantendrá el soporte.
  • El esquema y/o la semántica de un objeto podría volverse incompatible en el futuro. Si esto pasa, se ofrecerán instrucciones para migrar a una nueva versión. Esto podría requerir eliminar, editar o volver a crear objetos. El proceso de edición podría requerir planificación, incluyendo tiempo de inactividad para aplicaciones que usaban esta característica.
  • No se recomienda para aplicaciones críticas de negocio ya que podría volverse incompatible en futuras versiones. Si tiene múltiples clústeres que pueden actualizarse de forma independiente se podría decidir correr este riesgo.
  • Por favor, ¡pruebe las características en fase beta y comparta sus comentarios! Una vez que salgan de la fase beta, sería más difícil hacer cambios.
• Nivel estable:
  • El nombre de la versión es vX donde X es un entero.
  • Las versiones estables de las características aparecerán en los siguientes releases.

Grupos de API

Para que sea más fácil extender la API de Kubernetes, se han creado los grupos de API. Estos grupos se especifican en una ruta REST y en la propiedad apiVersion de un objeto serializado.

Actualmente hay varios grupos de API en uso:

1. El grupo core (o group) en la ruta REST /api/v1 y usa apiVersion: v1.

2. Los grupos con entidad propia están en la ruta REST /apis/$NOMBRE_GRUPO/$VERSION y usan apiVersion: $NOMBRE_GRUPO/$VERSION. (p. ej., apiVersion: batch/v1). La lista completa de los grupos soportados está disponible en la Referencia de la API.

Hay dos rutas soportadas para extender la API con recursos personalizados:

1. CustomResourceDefinition es para los usuarios que tengan necesidades CRUD muy básicas.
2. Los usuarios que necesiten la semántica completa de la API pueden implementar su propio apiserver usando el agregador para hacerlo transparente para los clientes.

Activar los grupos de API

Ciertos recursos y grupos de API están activados por defecto. Pueden activarse o desactivarse con la opción --runtime-config en apiserver. --runtime-config acepta valores separados por coma. Por ejemplo, para desactivar batch/v1, use la opción --runtime-config=batch/v1=false. Para activar batch/v2alpha1, pase la opción --runtime-config=batch/v2alpha1. Esta opción acepta pares de clave=valor separados por coma que describen la configuración operativa del apiserver.

IMPORTANTE: Activar o desactivar grupos o recursos requiere reiniciar el apiserver y el controller-manager para que estos reconozcan los cambios a --runtime-config.

Activar recursos en los grupos

Los DaemonSets, Deployments, HorizontalPodAutoscalers, Ingresses, Jobs y ReplicaSets están activados por defecto.

Se pueden activar otros recursos con la opción --runtime-config del apiserver. Por ejemplo, como --runtime-config acepta valores separados por coma, puede desactivar los Deployments y los Ingress con la opción --runtime-config=extensions/v1beta1/deployments=false,extensions/v1beta1/ingresses=false

1.4 - Objetos de Kubernetes

1.4.1 - Entender los Objetos de Kubernetes

Esta página explica cómo se representan los objetos de Kubernetes en la API de Kubernetes, y cómo puedes definirlos en formato .yaml.

Entender los Objetos de Kubernetes

Los Objetos de Kubernetes son entidades persistentes dentro del sistema de Kubernetes. Kubernetes utiliza estas entidades para representar el estado de tu clúster. Específicamente, pueden describir:

• Qué aplicaciones corren en contenedores (y en qué nodos)
• Los recursos disponibles para dichas aplicaciones
• Las políticas acerca de cómo dichas aplicaciones se comportan, como las políticas de reinicio, actualización, y tolerancia a fallos

Un objeto de Kubernetes es un "registro de intención" -- una vez que has creado el objeto, el sistema de Kubernetes se pondrá en marcha para asegurar que el objeto existe. Al crear un objeto, en realidad le estás diciendo al sistema de Kubernetes cómo quieres que sea la carga de trabajo de tu clúster; esto es, el estado deseado de tu clúster.

Para trabajar con los objetos de Kubernetes -- sea para crearlos, modificarlos, o borrarlos -- necesitarás usar la API de Kubernetes. Cuando utilizas el interfaz de línea de comandos kubectl, por ejemplo, este realiza las llamadas necesarias a la API de Kubernetes en tu lugar. También puedes usar la API de Kubernetes directamente desde tus programas utilizando alguna de las Librerías de Cliente.

Alcance y Estado de un Objeto

Cada objeto de Kubernetes incluye dos campos como objetos anidados que determinan la configuración del objeto: el campo de objeto spec y el campo de objeto status. El campo spec, que es obligatorio, describe el estado deseado del objeto -- las características que quieres que tenga el objeto. El campo status describe el estado actual del objeto, y se suministra y actualiza directamente por el sistema de Kubernetes. En cualquier momento, el Plano de Control de Kubernetes gestiona de forma activa el estado actual del objeto para que coincida con el estado deseado requerido.

Por ejemplo, un Deployment de Kubernetes es un objeto que puede representar una aplicación de tu clúster. Cuando creas el Deployment, puedes especificar en el spec del Deployment que quieres correr tres réplicas de la aplicación. El sistema de Kubernetes lee el spec del Deployment y comienza a instanciar réplicas de tu aplicación -- actualizando el estado para conciliarlo con tu spec. Si cualquiera de las instancias falla (un cambio de estado), el sistema de Kubernetes soluciona la diferencia entre la spec y el estado llevando a cabo una correción -- en este caso, iniciando otra instancia de reemplazo.

Para obtener más información acerca de la spec, el status, y los metadatos de los objetos, echa un vistazo a las Normas de la API de Kubernetes.

Describir un Objeto de Kubernetes

Cuando creas un objeto en Kubernetes, debes especificar la spec del objeto que describe su estado deseado, así como información básica del mismo (como el nombre). Cuando usas la API de Kubernetes para crear el objeto (bien de forma directa o usando kubectl), dicha petición a la API debe incluir toda la información en formato JSON en el cuerpo de la petición. A menudo, le proporcionas la información a kubectl como un archivo .yaml. kubectl convierte esa información a JSON cuando realiza la llamada a la API.

Aquí hay un ejemplo de un archivo .yaml que muestra los campos requeridos y la spec del objeto Deployment de Kubernetes:

application/deployment.yaml

apiVersion: apps/v1 # Usa apps/v1beta2 para versiones anteriores a 1.9.0
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 2 # indica al controlador que ejecute 2 pods
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.7.9
        ports:
        - containerPort: 80

Una forma de crear un Deployment utilizando un archivo .yaml como el indicado arriba sería ejecutar el comando kubectl apply en el interfaz de línea de comandos, pasándole el archivo .yaml como argumento. Aquí tienes un ejemplo de cómo hacerlo:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/deployment.yaml --record

La salida del comando sería algo parecido a esto:

deployment.apps/nginx-deployment created

Campos requeridos

En el archivo .yaml del objeto de Kubernetes que quieras crear, obligatoriamente tendrás que indicar los valores de los siguientes campos (como mínimo):

• apiVersion - Qué versión de la API de Kubernetes estás usando para crear este objeto
• kind - Qué clase de objeto quieres crear
• metadata - Datos que permiten identificar unívocamente al objeto, incluyendo una cadena de texto para el name, UID, y opcionalmente el namespace

También deberás indicar el campo spec del objeto. El formato del campo spec es diferente según el tipo de objeto de Kubernetes, y contiene campos anidados específicos de cada objeto. La Referencia de la API de Kubernetes puede servirte de ayuda para encontrar el formato de la spec para cada uno de los objetos que puedes crear usando Kubernetes. Por ejemplo, el formato de la spec para un objeto de tipo Pod lo puedes encontrar aquí, y el formato de la spec para un objeto de tipo Deployment lo puedes encontrar aquí.

Siguientes pasos

• Aprender más acerca de los objetos básicos más importantes de Kubernetes, como el Pod.

1.4.2 - Nombres

Todos los objetos de la API REST de Kubernetes se identifica de forma inequívoca mediante un Nombre y un UID.

Para aquellos atributos provistos por el usuario que no son únicos, Kubernetes provee de etiquetas y anotaciones.

Echa un vistazo al documento de diseño de identificadores para información precisa acerca de las reglas sintácticas de los Nombres y UIDs.

Nombres

Una cadena de caracteres proporcionada por el cliente que identifica un objeto en la URL de un recurso, como por ejemplo, /api/v1/pods/nombre-del-objeto.

Los nombres de los objetos son únicos para cada tipo de objeto. Sin embargo, si se elimina el objeto, se puede crear un nuevo objeto con el mismo nombre.

Por regla general, los nombres de los recursos de Kubernetes no deben exceder la longitud máxima de 253 caracteres y deben incluir caracteres alfanuméricos en minúscula, -, y .; aunque algunos recursos tienen restricciones más específicas.

UIDs

Una cadena de caracteres generada por Kubernetes para identificar objetos de forma única.

Cada objeto creado a lo largo de toda la vida de un clúster Kubernetes tiene un UID distinto. Está pensado para distinguir entre ocurrencias históricas de entidades similares.

1.4.3 - Espacios de nombres

Kubernetes soporta múltiples clústeres virtuales respaldados por el mismo clúster físico. Estos clústeres virtuales se denominan espacios de nombres (namespaces).

Cuándo Usar Múltiple Espacios de Nombre

Los espacios de nombres están pensados para utilizarse en entornos con muchos usuarios distribuidos entre múltiples equipos, o proyectos. Para aquellos clústeres con unas pocas decenas de usuarios, no deberías necesitar crear o pensar en espacios de nombres en absoluto. Empieza a usarlos solamente si necesitas las características que proporcionan.

Los espacios de nombres proporcionan un campo de acción para los nombres. Los nombres de los recursos tienen que ser únicos dentro de cada espacio de nombres, pero no entre dichos espacios de nombres.

Los espacios de nombres son una forma de dividir los recursos del clúster entre múltiples usuarios (via cuotas de recursos).

En futuras versiones de Kubernetes, los objetos de un mismo espacio de nombres tendrán las mismas políticas de control de acceso por defecto.

No es necesario usar múltiples espacios de nombres sólo para separar recursos ligeramente diferentes, como versiones diferentes de la misma aplicación: para ello utiliza etiquetas para distinguir tus recursos dentro del mismo espacio de nombres.

Trabajar con Espacios de Nombres

La creación y borrado de espacios de nombres se describe en la documentación de la Guía de Administración para espacios de nombres.

Ver espacios de nombre

Puedes listar los espacios de nombres actuales dentro de un clúster mediante:

kubectl get namespaces

NAME          STATUS    AGE
default       Active    1d
kube-system   Active    1d
kube-public   Active    1d

Kubernetes arranca con tres espacios de nombres inicialmente:

• default El espacio de nombres por defecto para aquellos objetos que no especifican ningún espacio de nombres
• kube-system El espacio de nombres para aquellos objetos creados por el sistema de Kubernetes
• kube-public Este espacio de nombres se crea de forma automática y es legible por todos los usuarios (incluyendo aquellos no autenticados). Este espacio de nombres se reserva principalmente para uso interno del clúster, en caso de que algunos recursos necesiten ser visibles y legibles de forma pública para todo el clúster. La naturaleza pública de este espacio de nombres es simplemente por convención, no es un requisito.

Establecer el espacio de nombres para una petición

Para indicar de forma temporal el espacio de nombres para una petición, usa la opción --namespace.

Por ejemplo:

kubectl --namespace=<insert-namespace-name-here> run nginx --image=nginx
kubectl --namespace=<insert-namespace-name-here> get pods

Establecer la preferencia de espacio de nombres

Puedes indicar de forma permanente el espacio de nombres para todas las llamadas futuras a comandos kubectl en dicho contexto.

kubectl config set-context --current --namespace=<insert-namespace-name-here>
# Validate it
kubectl config view | grep namespace:

Espacios de nombres y DNS

Cuando creas un Servicio, se crea una entrada DNS correspondiente. Esta entrada tiene la forma <service-name>.<namespace-name>.svc.cluster.local, que significa que si un contenedor simplemente usa <service-name>, se resolverá al servicio que sea local al espacio de nombres. Esto es de utilidad para poder emplear la misma configuración entre múltiples espacios de nombres como Development, Staging y Production. Si quieres referenciar recursos entre distintos espacios de nombres, entonces debes utilizar el nombre cualificado completo de dominio (FQDN).

No Todos los Objetos están en un Espacio de nombres

La mayoría de los recursos de Kubernetes (ej. pods, services, replication controllers, y otros) están en algunos espacios de nombres. Sin embargo, los recursos que representan a los propios espacios de nombres no están a su vez en espacios de nombres. De forma similar, los recursos de bajo nivel, como los nodos y los volúmenes persistentes, no están en ningún espacio de nombres.

Para comprobar qué recursos de Kubernetes están y no están en un espacio de nombres:

# In a namespace
kubectl api-resources --namespaced=true

# Not in a namespace
kubectl api-resources --namespaced=false

1.4.4 - Etiquetas y Selectores

Las etiquetas son pares de clave/valor que se asocian a los objetos, como los pods. El propósito de las etiquetas es permitir identificar atributos de los objetos que son relevantes y significativos para los usuarios, pero que no tienen significado para el sistema principal. Se puede usar las etiquetas para organizar y seleccionar subconjuntos de objetos. Las etiquetas se pueden asociar a los objetos a la hora de crearlos y posteriormente modificarlas o añadir nuevas. Cada objeto puede tener un conjunto de etiquetas clave/valor definidas, donde cada clave debe ser única para un mismo objeto.

"metadata": {
  "labels": {
    "key1" : "value1",
    "key2" : "value2"
  }
}

Las etiquetas permiten consultar y monitorizar los objetos de forma más eficiente y son ideales para su uso en UIs y CLIs. El resto de información no identificada debe ser registrada usando anotaciones.

Motivación

Las etiquetas permiten que los usuarios mapeen sus estructuras organizacionales en los propios objetos sin acoplamiento, sin forzar a los clientes a almacenar estos mapeos.

Los despliegues de servicios y los procesos en lotes suelen requerir a menudo la gestión de entidades multi-dimensionales (ej., múltiples particiones o despliegues, múltiples entregas, múltiples capas, múltiples microservicios por capa). Tal gestión a menudo requiere de operaciones horizontales que rompen la encapsulación de representaciones estrictamente jerárquicas, especialmente jerarquías rígidas determinadas por la infraestructura en vez de por los usuarios.

Ejemplos de etiquetas:

• "release" : "stable", "release" : "canary"
• "environment" : "dev", "environment" : "qa", "environment" : "production"
• "tier" : "frontend", "tier" : "backend", "tier" : "cache"
• "partition" : "customerA", "partition" : "customerB"
• "track" : "daily", "track" : "weekly"

Estos son sólo algunos ejemplos de etiquetas de uso común; eres libre de establecer tus propias normas. Ten en cuenta que la clave de cada etiqueta debe ser única dentro de cada objeto.

Sintaxis y conjunto de caracteres

Las etiquetas son pares de clave/valor. Las claves válidas de etiqueta tienen dos partes: un prefijo opcional y un nombre, separados por una barra (/). La parte del nombre es obligatoria y debe ser menor o igual a 63 caracteres, empezando y terminando con un carácter alfanumérico ([a-z0-9A-Z]), con guiones (-), guiones bajos (_), puntos (.), y cualquier carácter alfanumérico en medio. El prefijo es opcional. Si se indica, este debe ser un subdominio DNS: una serie de etiquetas DNS separadas por puntos (.), no mayores de 253 caracteres en total, seguidas de una barra (/).

Si se omite el prefijo, la clave de la etiqueta se entiende que es privada para el usuario. Los componentes automatizados del sistema (ej. kube-scheduler, kube-controller-manager, kube-apiserver, kubectl, u otros de terceras partes) que añaden etiquetas a los objetos de usuario deben especificar obligatoriamente un prefijo.

Los prefijos kubernetes.io/ y k8s.io/ están reservados para el sistema de Kubernetes.

Los valores de etiqueta válidos deben tener como máximo 63 caracteres y empezar y terminar con un carácter alfanumérico ([a-z0-9A-Z]), con guiones (-), guiones bajos (_), puntos (.), y cualquier carácter alfanumérico en medio.

Selectores de etiquetas

Al contrario que los nombres y UIDs, las etiquetas no garantizan la unicidad. En general, se espera que muchos objetos compartan la(s) misma(s) etiqueta(s).

A través del selector de etiqueta, el cliente/usuario puede identificar un conjunto de objetos. El selector de etiqueta es la primitiva principal de agrupación en Kubernetes.

La API actualmente soporta dos tipos de selectores: basados en igualdad y basados en conjunto. Un selector de etiqueta puede componerse de múltiples requisitos separados por coma. En el caso de múltiples requisitos, todos ellos deben ser satisfechos de forma que las comas actúan como operadores AND (&&) lógicos.

La semántica de selectores vacíos o no espefificados es dependiente del contexto, y los tipos de la API que utilizan los selectores deberían documentar su propia validación y significado.

Requisito basado en Igualdad

Los requisitos basados en Igualdad o Desigualdad permiten filtrar por claves y valores de etiqueta. Los objetos coincidentes deben satisfacer todas y cada una de las etiquetas indicadas, aunque puedan tener otras etiquetas adicionalmente. Se permiten tres clases de operadores =,==,!=. Los dos primeros representan la igualdad (y son simplemente sinónimos), mientras que el último representa la desigualdad. Por ejemplo:

environment = production
tier != frontend

El primero selecciona todos los recursos cuya clave es igual a environment y su valor es igual a production. El último selecciona todos los recursos cuya clave es igual a tier y su valor distinto de frontend, y todos los recursos que no tengan etiquetas con la clave tier. Se podría filtrar los recursos de production que excluyan frontend usando comas: environment=production,tier!=frontend

Un escenario de uso de requisitos basados en igualdad es aquel donde los Pods pueden especificar los criterios de selección de nodo. Por ejemplo, el Pod de abajo selecciona aquellos nodos con la etiqueta "accelerator=nvidia-tesla-p100".

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cuda-test
spec:
  containers:
    - name: cuda-test
      image: "registry.k8s.io/cuda-vector-add:v0.1"
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1
  nodeSelector:
    accelerator: nvidia-tesla-p100

Requisito basado en Conjunto

Los requisitos de etiqueta basados en Conjuntos permiten el filtro de claves en base a un conjunto de valores. Se puede utilizar tres tipos de operadores: in,notin y exists (sólo el identificador clave). Por ejemplo:

environment in (production, qa)
tier notin (frontend, backend)
partition
!partition

El primer ejemplo selecciona todos los recursos cuya clave es igual a environment y su valor es igual a production o qa. El segundo ejemplo selecciona todos los recursos cuya clave es igual a tier y sus valores son distintos de frontend y backend, y todos los recursos que no tengan etiquetas con la clavetier. El tercer ejemplo selecciona todos los recursos que incluyan una etiqueta con la clave partition; sin comprobar los valores. El cuarto ejemplo selecciona todos los recursos que no incluyan una etiqueta con la clave partition; sin comprobar los valores. De forma similar, el separador de coma actúa como un operador AND . Así, el filtro de recursos con una clave igual a partition (sin importar el valor) y con un environment distinto de qa puede expresarse como partition,environment notin (qa). El selector basado en conjunto es una forma genérica de igualdad puesto que environment=production es equivalente a environment in (production); y lo mismo aplica para != y notin.

Los requisitos basados en conjunto pueden alternarse con aquellos basados en igualdad. Por ejemplo: partition in (customerA, customerB),environment!=qa.

API

Filtro con LIST y WATCH

Las operaciones LIST y WATCH pueden especificar selectores de etiqueta para filtrar el conjunto de objetos devueltos usando un parámetro de consulta. Ambos requisitos están permitidos (se presentan aquí como aparecerían en la cadena URL de consulta):

• requisitios basados en igualdad: ?labelSelector=environment%3Dproduction,tier%3Dfrontend
• requisitios basados en conjunto: ?labelSelector=environment+in+%28production%2Cqa%29%2Ctier+in+%28frontend%29

Es posible utilizar ambos estilos de selección de etiquetas para mostrar u observar recursos con un cliente REST. Por ejemplo, para enfocarse en apiserver con kubectl usando el estilo basado en igualdad se puede ejecutar:

kubectl get pods -l environment=production,tier=frontend

o usando requisitos basados en conjunto:

kubectl get pods -l 'environment in (production),tier in (frontend)'

Como ya se ha comentado, los requisitos basados en conjunto son más expresivos.  Por ejemplo, se puede implementar el operador OR sobre valores:

kubectl get pods -l 'environment in (production, qa)'

o restringir la coincidencia negativa mediante el operador notin:

kubectl get pods -l 'environment,environment notin (frontend)'

Establecer referencias en los objetos de la API

Algunos objetos de Kubernetes, como los services y los replicationcontrollers, también hacen uso de los selectores de etiqueta para referirse a otros conjuntos de objetos, como los pods.

Service y ReplicationController

El conjunto de pods que un service expone se define con un selector de etiqueta. De forma similar, el conjunto de pods que un replicationcontroller debería gestionar se define con un selector de etiqueta.

Los selectores de etiqueta para ambos objetos se definen en los archivos json o yaml usando mapas, y únicamente se permite los selectores basados en igualad:

"selector": {
    "component" : "redis",
}

ó

selector:
    component: redis

este selector (respectivamente en formato json o yaml) es equivalente a component=redis o component in (redis).

Recursos que soportan requisitos basados en conjunto

Algunos recursos más recientes, como el Job, el Deployment, el Replica Set, y el Daemon Set, sí permiten requisitos basados en conjunto.

selector:
  matchLabels:
    component: redis
  matchExpressions:
    - {key: tier, operator: In, values: [cache]}
    - {key: environment, operator: NotIn, values: [dev]}

matchLabels es un mapa de pares {key,value}. Una única combinación de {key,value} en el mapa matchLabels es equivalente a un elemento en matchExpressions donde el campo key es "key", el operator es "In", y la matriz values contiene únicamente "value". matchExpressions es una lista de requisitos de selección de pod. Los operadores permitidos son In, NotIn, Exists, y DoesNotExist. El conjunto de valores no puede ser vacío en el caso particular de In y NotIn. Todos los requisitos, tanto de matchLabels como de matchExpressions se combinan entre sí con el operador AND -- todos ellos deben ser satisfechos.

Seleccionar conjuntos de objetos

Un caso de uso de selección basada en etiquetas es la posibilidad de limitar los nodos en los que un pod puede desplegarse. Ver la documentación sobre selección de nodo para más información.

1.4.5 - Anotaciones

Puedes usar las anotaciones de Kubernetes para adjuntar metadatos arbitrarios a los objetos, de tal forma que clientes como herramientas y librerías puedan obtener fácilmente dichos metadatos.

Adjuntar metadatos a los objetos

Puedes usar las etiquetas o anotaciones para adjuntar metadatos a los objetos de Kubernetes. Las etiquetas pueden utilizarse para seleccionar objetos y para encontrar colecciones de objetos que satisfacen ciertas condiciones. Por el contrario, las anotaciones no se utilizan para identificar y seleccionar objetos. Los metadatos de una anotación pueden ser pequeños o grandes, estructurados o no estructurados, y pueden incluir caracteres no permitidos en las etiquetas.

Las anotaciones, al igual que las etiquetas, son mapas de clave/valor:

"metadata": {
  "annotations": {
    "key1" : "value1",
    "key2" : "value2"
  }
}

Aquí se presentan algunos ejemplos de información que podría ser indicada como anotaciones:

• Campos gestionados por una capa de configuración declarativa. Adjuntando dichos campos como anotaciones permitiría diferenciarlos de los valores por defecto establecidos por clientes o servidores, además de los campos auto-generados y los campos modificados por sistemas de auto-escalado.

• Información acerca de la construcción, entrega, o imagen como marcas de fecha, IDs de entrega, rama de Git, número de PR, funciones hash de imágenes, y direcciones de registro.

• Referencias a los repositorios de trazas, monitorización, analíticas, o auditoría.

• Información de librería de cliente o herramienta que puede usarse con fines de depuración de código: por ejemplo, nombre, versión, e información de construcción.

• Información de usuario o procedencia de herramienta/sistema, como las URLs de los objetos provenientes de otros componentes del ecosistema.

• Metadatos para una herramienta ligera de lanzamiento de aplicaciones: por ejemplo, configuración o puntos de control.

• Número de teléfono o contacto de las personas a cargo, o entradas de directorio que especifican dónde puede encontrarse dicha información, como la página web de un equipo de trabajo.

• Directivas del usuario final a las implementaciones para modificar el comportamiento o solicitar funcionalidades no estándar.

En vez de usar anotaciones, podrías almacenar este tipo de información en una base de datos externa o un directorio, pero eso complicaría enormemente la posibilidad de crear librerías compartidas de cliente, así como herramientas para el despliegue, gestión, introspección, y similares.

Sintaxis y conjunto de caracteres

Las Anotaciones son entradas clave/valor. Una clave válida para una anotación tiene dos partes: un prefijo opcional y un nombre, separados por una barra (/). La parte del nombre es obligatoria y debe tener 63 caracteres o menos, empezando y terminando con un carácter alfanumérico ([a-z0-9A-Z]) con guiones (-), guiones bajos (_), puntos (.) en medio. El prefijo es opcional. Si se indica, el prefijo debe ser un subdominio DNS: una serie de etiquetas DNS separadas por puntos (.), no superior a 253 caracteres en total, seguida de una barra (/).

Si se omite el prefijo, la clave de la anotación se entiende que es privada para el usuario. Los componentes automatizados del sistema (e.g. kube-scheduler, kube-controller-manager, kube-apiserver, kubectl, u otros de terceros) que añaden anotaciones a los objetos de usuario deben, pues, especificar un prefijo.

Los prefijos kubernetes.io/ y k8s.io/ se reservan para el uso exclusivo de los componentes principales de Kubernetes.

Siguientes pasos

Aprende más acerca de las Etiquetas y Selectores.

1.4.6 - Selectores de Campo

Los selectores de campo te permiten seleccionar recursos de Kubernetes basados en el valor de uno o más campos del recurso. Aquí se presentan varios ejemplos de consultas de selectores de campo:

• metadata.name=my-service
• metadata.namespace!=default
• status.phase=Pending

Este comando kubectl selecciona todos los Pods para los cuales el valor del campo status.phase es igual a Running:

kubectl get pods --field-selector status.phase=Running

kubectl get pods
kubectl get pods --field-selector ""

Campos soportados

Los selectores de campos soportados varían según el tipo de recursos de Kubernetes. Todos los tipos de recursos permiten los campos metadata.name y metadata.namespace. El uso de un selector de campo no soportado provoca un error. Por ejemplo:

kubectl get ingress --field-selector foo.bar=baz

Error from server (BadRequest): Unable to find "ingresses" that match label selector "", field selector "foo.bar=baz": "foo.bar" is not a known field selector: only "metadata.name", "metadata.namespace"

Operadores soportados

Puedes usar los operadores =, ==, y != en los selectores de campo (= y == significan lo mismo). Este comando de kubectl, por ejemplo, selecciona todos los servicios de Kubernetes que no están en el espacio de nombres default:

kubectl get services --field-selector metadata.namespace!=default

Selectores anidados

De la misma manera que con una etiqueta y otros selectores, los selectores de campo pueden anidarse como una lista de elementos separados por coma. Este comando de kubectl selecciona todos los Pods para los que el campo status.phase no es igual a Running y el campo spec.restartPolicy es igual a Always:

kubectl get pods --field-selector=status.phase!=Running,spec.restartPolicy=Always

Múltiples tipos de recursos

Puedes usar los selectores de campo entre múltiples tipos de recursos. Este comando de kubectl selecciona todos los Statefulsets y Services que no están en el espacio de nombres default:

kubectl get statefulsets,services --all-namespaces --field-selector metadata.namespace!=default

1.4.7 - Finalizadores

Los finalizadores son atributos de un namespace que instruyen a Kubernetes a esperar a que ciertas condiciones sean satisfechas antes que pueda borrar definitivamente un objeto que ha sido marcado para eliminarse. Los finalizadores alertan a los controladores para borrar recursos que poseian esos objetos eliminados.

Cuando instruyes a Kubernetes a borrar un objeto que tiene finalizadores especificados, la API de Kubernetes marca ese objeto para eliminacion configurando el campo metadata.deletionTimestamp, y retorna un codigo de estado 202 (HTTP "Aceptado"). El objeto a borrar permanece en un estado de terminacion mientras el plano de contol, u otros componentes, ejecutan las acciones definidas en los finalizadores. Luego de que esas acciones son completadas, el controlador borra los finalizadores relevantes del objeto. Cuando el campo metadata.finalizers esta vacio, Kubernetes considera el proceso de eliminacion completo y borra el objeto.

Puedes utilizar finalizadores para controlar garbage collection de recursos. Por ejemplo, puedes definir un finalizador para borrar recursos relacionados o infraestructura antes que el controlador elimine el objeto.

Puedes usar finalizadores para controlar garbage collection de los recursos alertando a los controladores para que ejecuten tareas de limpieza especificas antes de eliminar el recurso.

Los finalizadores usualmente no especifican codigo a ejecutar, sino que son generalmente listas de parametros referidos a un recurso especifico, similares a las anotaciones. Kubernetes especifica algunos finalizadores automaticamente, pero podrías especificar tus propios.

Cómo funcionan los finalizadores

Cuando creas un recurso utilizando un archivo de manifiesto, puedes especificar finalizadores mediante el campo metadata.finalizers. Cuando intentas eliminar el recurso, el servidor API que maneja el pedido de eliminación ve los valores en el campo finalizadores y hace lo siguiente:

• Modifica el objecto para agregar un campo metadata.deletionTimestamp con el momento en que comenzaste la eliminación.
• Previene que el objeto sea eliminado hasta que su campo metadata.finalizers este vacío.
• Retorna un codigo de estado 202 (HTTP "Aceptado")

El controlador que meneja ese finalizador recibe la actualización del objecto configurando el campo metadata.deletionTimestamp, indicando que la eliminación del objeto ha sido solicitada. El controlador luego intenta satisfacer los requerimientos de los finalizadores especificados para ese recurso. Cada vez que una condición del finalizador es satisfecha, el controlador remueve ese parametro del campo finalizadores. Cuando el campo finalizadores esta vacío, un objeto con un campo deletionTimestamp configurado es automaticamente borrado. Puedes tambien utilizar finalizadores para prevenir el borrado de recursos no manejados.

Un ejemplo usual de un finalizador es kubernetes.io/pv-protection, el cual previene el borrado accidental de objetos PersistentVolume. Cuando un objeto PersistentVolume está en uso por un Pod, Kubernetes agrega el finalizador pv-protection. Si intentas elimiar el PersistentVolume, este pasa a un estado Terminating, pero el controlador no puede eliminarlo ya que existe el finalizador. Cuando el Pod deja de utilizar el PersistentVolume, Kubernetes borra el finalizador pv-protection y el controlador borra el volumen.

Referencias de dueño, etiquetas y finalizadores (#owners-labels-finalizers)

Al igual que las etiquetas, las referencias de dueño describen las relaciones entre objetos en Kubernetes, pero son utilizadas para un propósito diferente. Cuando un controlador maneja objetos como Pods, utiliza etiquetas para identificar cambios a grupos de objetos relacionados. Por ejemplo, cuando un Job crea uno o más Pods, el controlador del Job agrega etiquetas a esos pods para identificar cambios a cualquier Pod en el cluster con la misma etiqueta.

El controlador del Job tambien agrega referencias de dueño a esos Pods, referidas al Job que creo a los Pods. Si borras el Job mientras estos Pods estan corriendo, Kubernetes utiliza las referencias de dueño (no las etiquetas) para determinar cuáles Pods en el cluster deberían ser borrados.

Kubernetes también procesa finalizadores cuando identifica referencias de dueño en un recurso que ha sido marcado para eliminación.

En algunas situaciones, los finalizadores pueden bloquear el borrado de objetos dependientes, causando que el objeto inicial a borrar permanezca más de lo esperado sin ser completamente eliminado. En esas situaciones, deberías chequear finalizadores y referencias de dueños en los objetos y sus dependencias para intentar solucionarlo.

Siguientes pasos

• Lea Using Finalizers to Control Deletion en el blog de Kubernetes.

1.4.8 - Etiquetas recomendadas

Puedes visualizar y gestionar los objetos de Kubernetes con herramientas adicionales a kubectl y el propio tablero de control. Un conjunto común de etiquetas permite a dichas herramientas trabajar de forma interoperable, describiendo los objetos de una forma común que todas las herramientas puedan entender.

Además del soporte a herramientas, las etiquetas recomendadas describen las aplicaciones de forma que puedan ser consultadas.

Los metadatos se organizan en torno al concepto de una aplicación. Kubernetes no es una plataforma como servicio (PaaS) y ni tiene o restringe la definición formal de una aplicación. Al contrario, las aplicaciones son informales y se describen mediante el uso de los metadatos. La definición de lo que contiene una aplicación es imprecisa.

Las etiquetas compartidas y las anotaciones comparten un prefijo común: app.kubernetes.io. Las etiquetas sin un prefijo son privadas para los usuarios. El prefijo compartido garantiza que las etiquetas compartidas no entran en conflicto con las etiquetas personalizadas de usuario.

Etiquetas

Para beneficiarse al máximo del uso de estas etiquetas, estas deberían aplicarse a cada objeto de recurso.

Para ilustrar estas etiquetas en acción, consideremos el siguiente objeto StatefulSet:

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: mysql
    app.kubernetes.io/instance: wordpress-abcxzy
    app.kubernetes.io/version: "5.7.21"
    app.kubernetes.io/component: database
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
    app.kubernetes.io/managed-by: helm

Aplicaciones e Instancias de Aplicaciones

Una misma aplicación puede desplegarse una o más veces en un clúster de Kubernetes e, incluso, el mismo espacio de nombres. Por ejemplo, wordpress puede instalarse más de una vez de forma que sitios web diferentes sean instalaciones diferentes de wordpress.

El nombre de una aplicación y el nombre de la instancia se almacenan de forma separada. Por ejemplo, WordPress tiene un app.kubernetes.io/name igual a wordpress mientras que tiene un nombre de instancia, representado como app.kubernetes.io/instance con un valor de wordpress-abcxzy. Esto permite identificar tanto a la aplicación como a sus instancias. Cada instancia de una aplicación tiene su propio nombre único.

Ejemplos

Para ilustrar las diferentes formas en que se puede utilizar las etiquetas, los siguientes ejemplos presentan distintas complejidades.

Un Servicio Simple sin Estado

Considera el caso de un servicio simple sin estado desplegado mediante el uso de un objeto Deployment y Service. Los dos siguientes extractos de código representan cómo usar las etiquetas de la forma más sencilla.

El objeto Deployment se utiliza para supervisar los pods que ejecutan la propia aplicación.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: myservice
    app.kubernetes.io/instance: myservice-abcxzy
...

El objeto Service se utiliza para exponer la aplicación.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: myservice
    app.kubernetes.io/instance: myservice-abcxzy
...

Aplicación Web con una Base de Datos

Considera una aplicación un poco más complicada: una aplicación web (WordPress) que utiliza una base de datos (MySQL), instalada utilizando Helm. Los siguientes extractos de código ilustran la parte inicial de los objetos utilizados para desplegar esta aplicación.

El comienzo del objeto Deployment siguiente se utiliza para WordPress:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: wordpress
    app.kubernetes.io/instance: wordpress-abcxzy
    app.kubernetes.io/version: "4.9.4"
    app.kubernetes.io/managed-by: helm
    app.kubernetes.io/component: server
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
...

El objeto Service se emplea para exponer WordPress:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: wordpress
    app.kubernetes.io/instance: wordpress-abcxzy
    app.kubernetes.io/version: "4.9.4"
    app.kubernetes.io/managed-by: helm
    app.kubernetes.io/component: server
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
...

MySQL se expone como un objeto StatefulSet con metadatos tanto para sí mismo como para la aplicación global que lo contiene:

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: mysql
    app.kubernetes.io/instance: wordpress-abcxzy
    app.kubernetes.io/managed-by: helm
    app.kubernetes.io/component: database
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
    app.kubernetes.io/version: "5.7.21"
...

El objeto Service se usa para exponer MySQL como parte de WordPress:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: mysql
    app.kubernetes.io/instance: wordpress-abcxzy
    app.kubernetes.io/managed-by: helm
    app.kubernetes.io/component: database
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
    app.kubernetes.io/version: "5.7.21"
...

Con los objetos StatefulSet y Service de MySQL te darás cuenta que se incluye la información acerca de MySQL y Wordpress, la aplicación global.

1.5 - Gestión de objetos usando kubectl

2 - Arquitectura de Kubernetes

2.1 - Nodos

Un nodo es una máquina de trabajo en Kubernetes, previamente conocida como minion. Un nodo puede ser una máquina virtual o física, dependiendo del tipo de clúster. Cada nodo está gestionado por el componente máster y contiene los servicios necesarios para ejecutar pods. Los servicios en un nodo incluyen el container runtime, kubelet y el kube-proxy. Accede a la sección The Kubernetes Node en el documento de diseño de arquitectura para más detalle.

Estado del Nodo

El estado de un nodo comprende la siguiente información:

• Direcciones
• Estados
• Capacidad
• Información

Direcciones

El uso de estos campos varía dependiendo del proveedor de servicios en la nube y/o de la configuración en máquinas locales.

• HostName: El nombre de la máquina huésped como aparece en el kernel del nodo. Puede ser reconfigurado a través del kubelet usando el parámetro --hostname-override.
• ExternalIP: La dirección IP del nodo que es accesible externamente (que está disponible desde fuera del clúster).
• InternalIP: La dirección IP del nodo que es accesible únicamente desde dentro del clúster.

Estados

El campo conditions describe el estado de todos los nodos en modo Running.

El estado del nodo se representa como un objeto JSON. Por ejemplo, la siguiente respuesta describe un nodo en buen estado:

"conditions": [
  {
    "type": "Ready",
    "status": "True"
  }
]

Si el status de la condición Ready se mantiene como Unknown o False por más tiempo de lo que dura un pod-eviction-timeout, se pasa un argumento al kube-controller-manager y todos los pods en el nodo se marcan para borrado por el controlador de nodos. El tiempo de desalojo por defecto es de cinco minutos. En algunos casos, cuando el nodo se encuentra inaccesible, el API Server no puede comunicar con el kubelet del nodo. La decisión de borrar pods no se le puede hacer llegar al kubelet hasta que la comunicación con el API Server se ha restablecido. Mientras tanto, los pods marcados para borrado pueden continuar ejecutándose en el nodo aislado.

En versiones de Kubernetes anteriores a 1.5, el controlador de nodos forzaba el borrado de dichos pods inaccesibles desde el API Server. Sin embargo, desde la versión 1.5, el nodo controlador no fuerza el borrado de pods hasta que se confirma que dichos pods han dejado de ejecutarse en el clúster. Pods que podrían estar ejecutándose en un nodo inalcanzable se muestran como Terminating o Unknown. En aquellos casos en los que Kubernetes no puede deducir si un nodo ha abandonado el clúster de forma permanente, puede que sea el administrador el que tenga que borrar el nodo de forma manual. Borrar un objeto Node en un clúster de Kubernetes provoca que los objetos Pod que se ejecutaban en el nodo sean eliminados en el API Server y libera sus nombres.

En la versión 1.12, la funcionalidad TaintNodesByCondition se eleva a beta, de forma que el controlador del ciclo de vida de nodos crea taints de forma automática, que representan estados de nodos. De forma similar, el planificador de tareas ignora estados cuando evalúa un nodo; en su lugar mira los taints del nodo y las tolerancias de los pods.

En la actualidad, los usuarios pueden elegir entre la versión de planificación antigua y el nuevo, más flexible, modelo de planificación. Un pod que no tiene definida ninguna tolerancia es planificado utilizando el modelo antiguo, pero si un nodo tiene definidas ciertas tolerancias, sólo puede ser asignado a un nodo que lo permita.

Capacidad

Describe los recursos disponibles en el nodo: CPU, memoria, y el número máximo de pods que pueden ser planificados dentro del nodo.

Información

Información general sobre el nodo: versión del kernel, versión de Kubernetes (versiones del kubelet y del kube-proxy), versión de Docker (si se utiliza), nombre del sistema operativo. Toda esta información es recogida por el kubelet en el nodo.

Gestión

A diferencia de pods y services, los nodos no son creados por Kubernetes de forma inherente; o son creados de manera externa por los proveedores de servicios en la nube como Google Compute Engine, o existen en la colección de máquinas virtuales o físicas. De manera que cuando Kubernetes crea un nodo, crea un objeto que representa el nodo. Después de ser creado, Kubernetes comprueba si el nodo es válido o no. Por ejemplo, si intentas crear un nodo con el siguiente detalle:

{
  "kind": "Node",
  "apiVersion": "v1",
  "metadata": {
    "name": "10.240.79.157",
    "labels": {
      "name": "my-first-k8s-node"
    }
  }
}

Kubernetes crea un objeto Node internamente (la representación), y valida el nodo comprobando su salud en el campo metadata.name. Si el nodo es válido -- es decir, si todos los servicios necesarios están ejecutándose -- el nodo es elegible para correr un pod. Sino, es ignorado para cualquier actividad del clúster hasta que se convierte en un nodo válido.

Actualmente, hay tres componentes que interactúan con la interfaz de nodos de Kubernetes: controlador de nodos, kubelet y kubectl.

Controlador de Nodos

El controlador de nodos es un componente maestro en Kubernetes que gestiona diferentes aspectos de los nodos.

El controlador juega múltiples papeles en la vida de un nodo. El primero es asignar un bloque CIDR (Class Inter-Domain Routing) al nodo cuando este se registra (si la asignación CIDR está activada) que contendrá las IPs disponibles para asignar a los objetos que se ejecutarán en ese nodo.

El segundo es mantener actualizada la lista interna del controlador con la lista de máquinas disponibles a través del proveedor de servicios en la nube. Cuando Kubernetes se ejecuta en la nube, si un nodo deja de responder, el controlador del nodo preguntará al proveedor si la máquina virtual de dicho nodo continúa estando disponible. Si no lo está, el controlador borrará dicho nodo de su lista interna.

El tercero es el de monitorizar la salud de los nodos. El controlador de nodos es el responsable de actualizar la condición NodeReady del campo NodeStatus a ConditionUnknown cuando un nodo deja de estar accesible (por ejemplo, si deja de recibir señales de vida del nodo indicando que está disponible, conocidas como latidos o hearbeats en inglés) y, también es responsable de posteriormente desalojar todos los pods del nodo si este continúa estando inalcanzable. Por defecto, cuando un nodo deja de responder, el controlador sigue reintentando contactar con el nodo durante 40 segundos antes de marcar el nodo con ConditionUnknown y, si el nodo no se recupera de ese estado pasados 5 minutos, empezará a drenar los pods del nodo para desplegarlos en otro nodo que esté disponible. El controlador comprueba el estado de cada nodo cada --node-monitor-period segundos.

En versiones de Kubernetes previas a 1.13, NodeStatus es el heartbeat del nodo. Empezando con 1.13 la funcionalidad de node lease se introduce como alfa (NodeLease, KEP-0009). Cuando la funcionalidad está habilitada, cada nodo tiene un objeto Lease asociado en el namespace kube-node-lease que se renueva periódicamente y ambos, el NodeStatus y el Lease son considerados como hearbeats del nodo. Node leases se renuevan con frecuencia, mientras que NodeStatus se transmite desde el nodo al máster únicamente si hay cambios o si ha pasado cierto tiempo (por defecto, 1 minuto, que es más que la cuenta atrás por defecto de 40 segundos que marca un nodo como inalcanzable). Al ser los node lease más ligeros que NodeStatus, los hearbeats resultan más económicos desde las perspectivas de escalabilidad y de rendimiento.

En Kubernetes 1.4, se actualizó la lógica del controlador de nodos para gestionar mejor los casos en los que un gran número de nodos tiene problemas alcanzando el nodo máster (Por ejemplo, cuando el nodo máster es el que tiene un problema de red). Desde 1.4, el controlador de nodos observa el estado de todos los nodos en el clúster cuando toma decisiones sobre desalojo de pods.

En la mayoría de los casos, el controlador de nodos limita el ritmo de desalojo --node-eviction-rate (0.1 por defecto) por segundo, lo que significa que no desalojará pods de más de un nodo cada diez segundos.

El comportamiento de desalojo de nodos cambia cuando un nodo en una zona de disponibilidad tiene problemas. El controlador de nodos comprobará qué porcentaje de nodos en la zona no se encuentran en buen estado (es decir, que su condición NodeReady tiene un valor ConditionUnknown o ConditionFalse) al mismo tiempo. Si la fracción de nodos con problemas es de al menos --unhealthy-zone-threshold (0.55 por defecto) entonces se reduce el ratio de desalojos: si el clúster es pequeño (por ejemplo, tiene menos o los mismos nodos que --large-cluster-size-threshold - 50 por defecto) entonces los desalojos se paran. Sino, el ratio se reduce a --secondary-node-eviction-rate (0.01 por defecto) por segundo. La razón por la que estas políticas se implementan por zonas de disponibilidad es debido a que una zona puede quedarse aislada del nodo máster mientras que las demás continúan conectadas. Si un clúster no comprende más de una zona, todo el clúster se considera una única zona.

La razón principal por la que se distribuyen nodos entre varias zonas de disponibilidad es para que el volumen de trabajo se transfiera a aquellas zonas que se encuentren en buen estado cuando una de las zonas se caiga. Por consiguiente, si todos los nodos de una zona se encuentran en mal estado, el nodo controlador desaloja al ritmo normal --node-eviction-rate. En el caso extremo de que todas las zonas se encuentran en mal estado (es decir, no responda ningún nodo del clúster), el controlador de nodos asume que hay algún tipo de problema con la conectividad del nodo máster y paraliza todos los desalojos hasta que se restablezca la conectividad.

Desde la versión 1.6 de Kubernetes el controlador de nodos también es el responsable de desalojar pods que están ejecutándose en nodos con NoExecute taints, cuando los pods no permiten dichos taints. De forma adicional, como una funcionalidad alfa que permanece deshabilitada por defecto, el NodeController es responsable de añadir taints que se corresponden con problemas en los nodos del tipo nodo inalcanzable o nodo no preparado. En esta sección de la documentación hay más detalles acerca de los taints NoExecute y de la funcionalidad alfa.

Desde la versión 1.8, el controlador de nodos puede ser responsable de la creación de taints que representan condiciones de nodos. Esta es una funcionalidad alfa en 1.8.

Auto-Registro de Nodos

Cuando el atributo del kubelet --register-node está habilitado (el valor por defecto), el kubelet intentará auto-registrarse con el API Server. Este es el patrón de diseño preferido, y utilizado por la mayoría de distribuciones.

Para auto-registro, el kubelet se inicia con las siguientes opciones:

• --kubeconfig - La ruta a las credenciales para autentificarse con el API Server.
• --cloud-provider - Cómo comunicarse con un proveedor de servicios para leer meta-datos sobre si mismo.
• --register-node - Registro automático con el API Server.
• --register-with-taints - Registro del nodo con la lista de taints proporcionada (separada por comas <key>=<value>:<effect>). Esta opción se ignora si el atributo--register-node no está habilitado.
• --node-ip - La dirección IP del nodo.
• --node-labels - Etiquetas para añadir al nodo durante el registro en el clúster (ver las restricciones que impone el NodeRestriction admission plugin en 1.13+).
• --node-status-update-frequency - Especifica la frecuencia con la que el nodo envía información de estado al máster.

Cuando el Node authorization mode y el NodeRestriction admission plugin están habilitados, los kubelets sólo tienen permisos para crear/modificar su propio objeto Node.

Administración Manual de Nodos

Los administradores del clúster pueden crear y modificar objetos Node.

Si un administrador desea crear objetos Node de forma manual, debe levantar kubelet con el atributo --register-node=false.

Los administradores del clúster pueden modificar recursos Node (independientemente del valor de --register-node). Dichas modificaciones incluyen crear etiquetas en el nodo y/o marcarlo como no-planificable (de forma que pods no pueden ser planificados para instalación en el nodo).

Etiquetas y selectores de nodos pueden utilizarse de forma conjunta para controlar las tareas de planificación, por ejemplo, para determinar un subconjunto de nodos elegibles para ejecutar un pod.

Marcar un nodo como no-planificable impide que nuevos pods sean planificados en dicho nodo, pero no afecta a ninguno de los pods que existían previamente en el nodo. Esto resulta de utilidad como paso preparatorio antes de reiniciar un nodo, etc. Por ejemplo, para marcar un nodo como no-planificable, se ejecuta el siguiente comando:

kubectl cordon $NODENAME

Capacidad del Nodo

La capacidad del nodo (número de CPUs y cantidad de memoria) es parte del objeto Node. Normalmente, nodos se registran a sí mismos y declaran sus capacidades cuando el objeto Node es creado. Si se está haciendo administración manual, las capacidades deben configurarse en el momento de añadir el nodo.

El planificador de Kubernetes asegura la existencia de recursos suficientes para todos los pods que se ejecutan en un nodo. Comprueba que la suma recursos solicitados por los pods no exceda la capacidad del nodo. Incluye todos los pods iniciados por el kubelet, pero no tiene control sobre contenedores iniciados directamente por el runtime de contenedores ni sobre otros procesos que corren fuera de contenedores.

Para reservar explícitamente recursos en la máquina huésped para procesos no relacionados con pods, sigue este tutorial reserva de recursos para daemons de sistema.

Objeto API

Un nodo es un recurso principal dentro de la REST API de Kubernetes. Más detalles sobre el objeto en la API se puede encontrar en: Object Node API.

2.2 - Comunicación Nodo-Maestro

Este documento cataloga las diferentes vías de comunicación entre el nodo máster (en realidad el apiserver) y el clúster de Kubernetes. La intención es permitir a los usuarios personalizar sus instalaciones para proteger sus configuraciones de red de forma que el clúster pueda ejecutarse en una red insegura. (o en un proveedor de servicios en la nube con direcciones IP públicas)

Clúster a Máster

Todos los canales de comunicación desde el clúster hacia el máster terminan en el apiserver (ningún otro componente del máster está diseñado para exponer servicios remotos). En un despliegue típico, el apiserver está configurado para escuchar conexiones remotas en un canal seguro cómo HTTPS en el puerto (443) con una o más formas de autenticación de clientes habilitada. Una o más formas de autorización deberían ser habilitadas, especialmente si se permiten peticiones anónimas o tokens de cuenta de servicio.

Los nodos deben ser aprovisionados con el certificado raíz público del clúster de forma que puedan conectar de forma segura con el apiserver en conjunción con credenciales de cliente válidas. Por ejemplo, en un despliegue por defecto en GKE, las credenciales de cliente proporcionadas al kubelet están en la forma de certificados de cliente. Accede kubelet TLS bootstrapping para ver cómo aprovisionar certificados de cliente de forma automática.

Aquellos Pods que deseen conectar con el apiserver pueden hacerlo de forma segura a través de una cuenta de servicio, de esta forma Kubernetes inserta de forma automática el certificado raíz público y un bearer token válido en el pod cuando este es instanciado. El servicio kubernetes (en todos los namespaces) se configura con una dirección IP virtual que es redireccionada (via kube-proxy) al punto de acceso HTTPS en el apiserver.

Los componentes máster también se comunican con el apiserver del clúster a través de un puerto seguro.

Como resultado, el modo de operación por defecto para conexiones desde el clúster (nodos y pods ejecutándose en nodos) al máster es seguro por defecto y puede correr en redes públicas y/o inseguras.

Máster a Clúster

Hay dos vías de comunicación primaria desde el máster (apiserver) al clúster. La primera es desde el apiserver al proceso kubelet que se ejecuta en cada nodo del clúster. La segunda es desde el apiserver a cualquier nodo, pod, o servicio a través de la funcionalidad proxy del apiserver.

apiserver al kubelet

Las conexiones del apiserver al kubelet se utilizan para:

• Recoger entradas de registro de pods.
• Conectar (a través de kubectl) con pods en ejecución.
• Facilitar la funcionalidad port-forwarding del kubelet.

Estas conexiones terminan en el endpoint HTTPS del kubelet. Por defecto, el apiserver no verifica el certificado del kubelet, por lo que la conexión es vulnerable a ataques del tipo man-in-the-middle, e insegura para conectar a través de redes públicas o de no confianza.

Para verificar esta conexión, se utiliza el atributo --kubeket-certificate-authority que provee el apiserver con un certificado raíz con el que verificar el certificado del kubelet. Si esto no es posible, se utiliza un túnel SSH entre el apiserver y el kubelet para conectar a través de redes públicas o de no confianza.

Finalmente, autenticación y/o autorización al kubelet debe ser habilitada para proteger su API.

apiserver a nodos, pods y servicios

Las conexiones desde el apiserver a un nodo, pod o servicio se realizan por defecto con HTTP y, por consiguiente, no son autentificadas o encriptadas. Pueden ser ejecutadas en una conexión HTTPS segura añadiendo el prefijo https: al nodo, pod o nombre de servicio en la API URL, pero los receptores no validan el certificado provisto por el endpoint HTTPS ni facilitan credenciales de cliente asi que, aunque la conexión esté encriptada, esta no ofrece garantía de integridad. Estas conexiones no son seguras para conectar a través de redes públicas o inseguras.

Túneles SSH

Kubernetes ofrece soporte para túneles SSH que protegen la comunicación Máster -> Clúster. En este modo de configuración, el apiserver inicia un túnel SSH a cada nodo en el clúster (conectando al servidor SSH en el puerto 22) y transfiere todo el tráfico destinado a un kubelet, nodo, pod o servicio a través del túnel. El túnel garantiza que dicho tráfico no es expuesto fuera de la red en la que se ejecutan los nodos.

Los túneles SSH se consideran obsoletos, y no deberían utilizarse a menos que se sepa lo que se está haciendo. Se está diseñando un reemplazo para este canal de comunicación.

2.3 - Conceptos subyacentes del Cloud Controller Manager

El concepto del Cloud Controller Manager (CCM) (no confundir con el ejecutable) fue creado originalmente para permitir que Kubernetes y el código específico de proveedores de servicios en la nube evolucionen de forma independiente. El Cloud Controller Manager se ejecuta a la par con otros componentes maestros como el Kubernetes Controller Manager, el API Server y el planificador. También puede ejecutarse como un extra, en cuyo caso se ejecuta por encima de Kubernetes.

El diseño del Cloud Controller Manager está basado en un sistema de plugins, lo que permite a nuevos proveedores de servicios integrarse de forma fácil con Kubernetes. Se está trabajando en implementar nuevos proveedores de servicios y para migrar los existentes del antiguo modelo al nuevo CCM.

Este documento describe los conceptos tras el Cloud Controller Manager y detalla sus funciones asociadas.

En la siguiente imagen, se puede visualizar la arquitectura de un cluster de Kubernetes que no utiliza el Cloud Controller Manager:

Diseño

En el diagrama anterior, Kubernetes y el proveedor de servicios en la nube están integrados a través de diferentes componentes:

• Kubelet
• Kubernetes controller manager
• Kubernetes API server

El CCM consolida toda la lógica dependiente de la nube de estos tres componentes para crear un punto de integración único. La nueva arquitectura con CCM se muestra a continuación:

Componentes del CCM

El CCM secciona parte de la funcionalidad del Kubernetes Controller Manager (KCM) y la ejecuta como procesos independientes. Específicamente, aquellos controladores en el KCM que son dependientes de la nube:

• Controlador de Nodos
• Controlador de Volúmenes
• Controlador de Rutas
• Controlador de Servicios

En la versión 1.9, el CCM se encarga de la ejecución de los siguientes controladores:

• Controlador de Nodos
• Controlador de Rutas
• Controlador de Servicios

El plan original para habilitar volúmenes en CCM era utilizar volúmenes Flex con soporte para volúmenes intercambiables. Sin embargo, otro programa conocido como CSI (Container Storage Interface) se está planeando para reemplazar Flex.

Considerando todo lo anterior, se ha decidido esperar hasta que CSI esté listo.

Funciones del CCM

El CCM hereda sus funciones de componentes que son dependientes de un proveedor de servicios en la nube. Esta sección se ha estructurado basado en dichos componentes:

1. Kubernetes Controller Manager

La mayoría de las funciones del CCM derivan del KCM. Como se ha mencionado en la sección anterior, el CCM es responsable de los siguientes circuitos de control:

• Controlador de Nodos
• Controlador de Rutas
• Controlador de Servicios

Controlador de Nodos

El controlador de nodos es responsable de inicializar un nodo obteniendo información del proveedor de servicios sobre los nodos ejecutándose en el clúster. El controlador de nodos lleva a cabo las siguientes funciones:

1. Inicializa un nodo con etiquetas de región y zona específicas del proveedor.
2. Inicializa un nodo con detalles de la instancia específicos del proveedor, como por ejemplo, el tipo o el tamaño.
3. Obtiene las direcciones de red del nodo y su hostname.
4. En caso de que el nodo deje de responder, comprueba la nube para ver si el nodo ha sido borrado. Si lo ha sido, borra el objeto nodo en Kubernetes.

Controlador de Rutas

El controlador de Rutas es responsable de configurar rutas en la nube para que contenedores en diferentes nodos dentro de un clúster kubernetes se puedan comunicar entre sí.

Controlador de Servicios

El controlador de servicios es responsable de monitorizar eventos de creación, actualización y borrado de servicios. Basándose en el estado actual de los servicios en el clúster Kubernetes, configura balanceadores de carga del proveedor (como Amazon ELB, Google LB, or Oracle Cloud Infrastructure Lb) de forma que estos reflejen los servicios definidos en Kubernetes. Adicionalmente, se asegura de que los sistemas de apoyo de servicios para balanceadores de carga en la nube se encuentren actualizados.

2. Kubelet

El controlador de nodos incluye la funcionalidad del kubelet que es dependiente de la nube. Previa a la introducción de CCM, el kubelet era responsable de inicializar un nodo con detalles específicos al proveedor como direcciones IP, etiquetas de región/zona y tipo de instancia. La introduccion de CCM transfiere esta inicialización del kubelet al CCM.

En este nuevo modelo, el kubelet inicializa un nodo sin información especifica del proveedor de servicios. Sin embargo, añade un taint al nodo recién creado de forma que este no esté disponible para el planificador hasta que el CCM completa el nodo con la información específica del proveedor. Sólo entonces elimina el taint y el nodo se vuelve accesible.

Mecanismo de Plugins (extensiones)

El Cloud Controller Manager utiliza interfaces Go(lang), lo que permite que implementaciones de cualquier proveedor de servicios sean conectadas. Específicamente, utiliza el CloudProvider Interface definido aquí.

La implementación de los cuatro controladores referenciados en este documento, algunas estructuras de inicialización junto con el interface CloudProvider, permanecerán como parte del núcleo de Kubernetes.

Para más información sobre el desarrollo de extensiones/plugins, consultar Desarrollo del CCM.

Autorización

Esta sección divide el nivel de acceso requerido por varios objetos API para que el CCM pueda llevar acabo sus operaciones.

Controlador de Nodos

El controlador de nodos sólo opera con objetos Nodo. Necesita de acceso total para obtener, listar, crear, actualizar, arreglar, monitorizar y borrar objetos Nodo.

v1/Node:

• Get
• List
• Create
• Update
• Patch
• Watch
• Delete

Controlador de Rutas

El controlador de rutas permanece a la escucha de eventos de creación de nodos y configura sus rutas. Necesita acceso a los objetos Nodo.

v1/Node:

• Get

Controlador de Servicios

El controlador de servicios permanece a la escucha de eventos de creación, actualización y borrado de objetos Servicio, y se encarga de configurar los endpoints para dichos servicios.

Para acceder a los objetos Servicio, necesita permisos para listar y monitorizar. Para el mantenimiento de servicios necesita permisos para parchear y actualizar.

Para configurar endpoints para los servicios necesita permisos para crear, listar, obtener, monitorizar y actualizar.

v1/Service:

• List
• Get
• Watch
• Patch
• Update

Otros

La implementación del núcleo de CCM requiere acceso para crear eventos, y para asegurar la seguridad de operaciones; necesita acceso para crear ServiceAccounts.

v1/Event:

• Create
• Patch
• Update

v1/ServiceAccount:

• Create

El RBAC ClusterRole para CCM se muestra a continuación:

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: cloud-controller-manager
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - events
  verbs:
  - create
  - patch
  - update
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes
  verbs:
  - '*'
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes/status
  verbs:
  - patch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - services
  verbs:
  - list
  - patch
  - update
  - watch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - serviceaccounts
  verbs:
  - create
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - persistentvolumes
  verbs:
  - get
  - list
  - update
  - watch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - endpoints
  verbs:
  - create
  - get
  - list
  - watch
  - update

Implementaciones de Proveedores

Los siguientes proveedores de servicios en la nube han implementado CCMs:

• Digital Ocean
• Oracle
• Azure
• GCP
• AWS
• BaiduCloud
• Linode

Administración del Clúster

Instrucciones para configurar y ejecutar el CCM pueden encontrarse aquí.

2.4 - Container Runtime Interface (CRI)

CRI es una interfaz de plugin que permite que kubelet use una amplia variedad de container runtimes, sin necesidad de volver a compilar los componentes del clúster.

Necesitas un container runtime ejecutándose en cada Nodo en tu clúster, de manera que kubelet pueda iniciar los Pods y sus contenedores.

Container Runtime Interface (CRI) es el protocolo principal para la comunicación entre el kubelet y el Container Runtime.

La Kubernetes Container Runtime Interface (CRI) define el principal protocolo de gRPC para la comunicación entre los componentes de clúster kubelet y container runtime.

API

Kubelet actúa como un cliente cuando se conecta al runtime del contenedor a través de gRPC. El runtime y los endpoints del servicio de imágenes deben estar disponibles en el runtime del contenedor, que se puede configurar por separado dentro de kubelet usando --image-service-endpoint banderas de línea de comando.

Para Kubernetes v1.29, kubelet prefiere usar CRI v1. Si el runtime del contenedor no es compatible con v1 del CRI, kubelet intenta negociar cualquier versión compatible anterior. Kubelet v1.29 también puede negociar CRI v1alpha2, pero esta versión se considera obsoleta. Si kubelet no puede negociar una versión CRI soportada, kubelet se da por vencido y no se registra como nodo.

Actualizando

Al actualizar Kubernetes, kubelet intenta seleccionar automáticamente la última versión de CRI al reiniciar el componente. Si eso falla, entonces la alternativa se llevará a cabo como se mencionó anteriormente. Si se requirió una rellamada de gRPC porque el runtime del contenedor se ha actualizado, entonces el runtime del contenedor también debe soportar la versión seleccionada inicialmente o se espera que la rellamada falle. Esto requiere un reinicio de kubelet.

Siguientes pasos

• Más información sobre CRI definición de protocolo

3 - Contenedores

3.1 - RuntimeClass

Esta página describe el recurso RuntimeClass y el mecanismo de selección del motor de ejecución.

RuntimeClass es una característica que permite seleccionar la configuración del motor de ejecución para los contenedores. La configuración del motor de ejecución para los contenedores se utiliza para ejecutar los contenedores de un Pod.

Motivación

Se puede seleccionar un RuntimeClass diferente entre diferentes Pods para proporcionar equilibrio entre rendimiento y seguridad. Por ejemplo, si parte de la carga de trabajo requiere un alto nivel de garantía de seguridad, se podrían planificar esos Pods para ejecutarse en un motor de ejecución que use virtualización de hardware. Así se beneficiaría con un mayor aislamiento del motor de ejecución alternativo, con el coste de alguna sobrecarga adicional.

También se puede utilizar el RuntimeClass para ejecutar distintos Pods con el mismo motor de ejecución pero con distintos parámetros.

Configuración

1. Configurar la implementación del CRI en los nodos (depende del motor de ejecución)
2. Crear los recursos RuntimeClass correspondientes.

1. Configurar la implementación del CRI en los nodos

La configuración disponible utilizando RuntimeClass dependen de la implementación de la Interfaz del Motor de ejecución de Containers (CRI). Véase la sección Configuración del CRI para más información sobre cómo configurar la implementación del CRI.

Las configuraciones tienen un nombre de handler (manipulador) correspondiente, referenciado por la RuntimeClass. El handler debe ser una etiqueta DNS 1123 válida (alfanumérico + caracter -).

2. Crear los recursos RuntimeClass correspondientes.

Cada configuración establecida en el paso 1 tiene un nombre de handler, que identifica a dicha configuración. Para cada handler, hay que crear un objeto RuntimeClass correspondiente.

Actualmente el recurso RuntimeClass sólo tiene dos campos significativos: el nombre del RuntimeClass (metadata.name) y el handler. La definición del objeto se parece a ésta:

apiVersion: node.k8s.io/v1  # La RuntimeClass se define en el grupo node.k8s.io
kind: RuntimeClass
metadata:
  name: myclass  # Nombre por el que se referenciará la RuntimeClass
  # no contiene espacio de nombres
handler: myconfiguration  # El nombre de la configuración CRI correspondiente

El nombre de un objeto RuntimeClass debe ser un nombre de subdominio DNS válido.

Uso

Una vez se han configurado las RuntimeClasses para el clúster, el utilizarlas es muy sencillo. Solo se especifica un runtimeClassName en la especificación del Pod. Por ejemplo:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  runtimeClassName: myclass
  # ...

Así se informa a Kubelet del nombre de la RuntimeClass a utilizar para este pod. Si dicha RuntimeClass no existe, o el CRI no puede ejecutar el handler correspondiente, el pod entrará en la fase final Failed. Se puede buscar por el correspondiente evento con el mensaje de error.

Si no se especifica ninguna runtimeClassName, se usará el RuntimeHandler por defecto, lo que equivale al comportamiento cuando la opción RuntimeClass está deshabilitada.

Configuración del CRI

Para más detalles sobre cómo configurar los motores de ejecución del CRI, véase instalación del CRI.

dockershim

El CRI dockershim incorporado por Kubernetes no soporta manejadores del motor de ejecución.

containerd

Los handlers del motor de ejecución se configuran mediante la configuración de containerd en /etc/containerd/config.toml. Los handlers válidos se configuran en la sección de motores de ejecución:

[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.${HANDLER_NAME}]

Véase la configuración de containerd para más detalles: https://github.com/containerd/containerd/blob/main/docs/cri/config.md

CRI-O

Los handlers del motor de ejecución se configuran a través de la configuración del CRI-O en /etc/crio/crio.conf. Los manejadores válidos se configuran en la tabla crio.runtime

[crio.runtime.runtimes.${HANDLER_NAME}]
  runtime_path = "${PATH_TO_BINARY}"

Véase la documentación de la configuración de CRI-O para más detalles.

Planificación

Especificando el campo scheduling en una RuntimeClass se pueden establecer restricciones para asegurar que los Pods ejecutándose con dicha RuntimeClass se planifican en los nodos que la soportan.

Para asegurar que los pods sean asignados en nodos que soportan una RuntimeClass determinada, ese conjunto de nodos debe tener una etiqueta común que se selecciona en el campo runtimeclass.scheduling.nodeSelector. El nodeSelector de la RuntimeClass se combina con el nodeSelector del pod durante la admisión, haciéndose efectiva la intersección del conjunto de nodos seleccionados por ambos. Si hay conflicto, el pod se rechazará.

Si los nodos soportados se marcan para evitar que los pods con otra RuntimeClass se ejecuten en el nodo, se pueden añadir tolerations al RuntimeClass. Igual que con el nodeSelector, las tolerancias se mezclan con las tolerancias del pod durante la admisión, haciéndose efectiva la unión del conjunto de nodos tolerados por ambos.

Para saber más sobre configurar el selector de nodos y las tolerancias, véase Asignando Pods a Nodos.

Sobrecarga del Pod

Se pueden especificar recursos de sobrecarga adicional que se asocian a los Pods que estén ejecutándose. Declarar la sobrecarga permite al clúster (incluido el planificador) contabilizarlo al tomar decisiones sobre los Pods y los recursos. Para utilizar la sobrecarga de pods, se debe haber habilitado la feature gate PodOverhead (lo está por defecto).

La sobrecarga de pods se define en la RuntimeClass a través del los campos de overhead. Con estos campos se puede especificar la sobrecarga de los pods en ejecución que utilizan esta RuntimeClass para asegurar que estas sobrecargas se cuentan en Kubernetes.

Siguientes pasos

• Diseño de RuntimeClass
• Diseño de programación de RuntimeClass
• Leer sobre el concepto de Pod Overhead
• Diseño de capacidad de PodOverhead

3.2 - Variables de entorno de un Container

Esta página explica los recursos disponibles para Containers dentro del entorno de un Container.

Entorno del Container

El entorno de los Containers de Kubernetes, añade múltiples recursos importantes a los Containers:

• Un sistema de ficheros que es la combinación de una imagen y uno o más volúmenes.
• Información sobre el propio Container.
• Información sobre otros objetos en el clúster.

Información del Container

El hostname de un Container es el nombre del Pod donde el Container está funcionando. Está disponible a través del comando hostname o con la función gethostname de la libc.

El nombre del Pod y el namespace están disponibles como variables de entorno a través de la downward API.

Las variables de entorno definidas por el usuario en la definición del Pod están también disponibles en el Container, así como cualquier variable de entorno definida de forma estática en la imagen de Docker.

Información del Cluster

Una lista de todos los servicios que se ejecutaban cuando se creó el Container está disponible a través de variables de entorno. La sintaxis de estas variables de entorno coincide con la de los links de Docker.

Para un servicio llamado foo que mapea un Container llamado bar, las siguientes variables de entorno estan definidas:

FOO_SERVICE_HOST=<El host donde está funcionando el servicio>
FOO_SERVICE_PORT=<El puerto dónde está funcionando el servicio>

Los servicios tienen direcciones IP dedicadas y están disponibles para el Container a través de DNS, si el complemento para DNS está habilitado.

Siguientes pasos

• Más información sobre cómo ejecutar código en respuesta a los cambios de etapa durante ciclo de vida de un contenedor la puedes encontrar en Container lifecycle hooks.
• Practica añadiendo handlers a los lifecycle events de un Container .

3.3 - Container Lifecycle Hooks

Esta página describe como los contenedores gestionados por kubelet pueden utilizar el framework Container lifecycle hook (hook del ciclo de vida del contenedor) para ejecutar código disparado por eventos durante la gestión de su ciclo de vida (lifecycle).

Introducción

De manera análoga a muchos frameworks de lenguajes de programación que tienen componentes hooks de lifecycle, como Angular, Kubernetes también proporciona esta funcionalidad para los contenedores. Los hooks permiten a los contenedores conocer los eventos en su gestión de ciclo de vida y ejecutar el código implementado en un controlador cuando el hook de ciclo de vida correspondiente es ejecutado.

Hooks de contenedores

Hay dos hooks expuestos en los contenedores:

PostStart

Este hook se ejecuta inmediatamente después de crear un contenedor. Sin embargo, no es posible garantizar que el hook se ejecute antes del ENTRYPOINT del contenedor. No se le pasa ningún parámetro.

PreStop

Este hook se llama inmediatamente antes de que se finalice un contenedor debido a una solicitud de API o evento de gestión como un fallo liveness, o contención de recursos entre otros. Una llamada al hook de Prestop falla si el contenedor ya está en estado terminated (finalizado) o completed (completado). Es bloqueante, lo que significa que es sincrónico, por lo que debe completarse antes de que la llamada para eliminar el contenedor pueda ser enviada. No se le pasa ningún parámetro.

Puedes encontrar información más detallada sobre el comportamiento de finalización de un contenedor Finalización de Pods.

Implementación de controladores de hooks

Los contenedores pueden acceder a un hook implementando y registrado en un controlador de este hook. Hay dos tipos de controladores de hooks que se pueden implementar para los contenedores:

• Exec: ejecuta un comando específico, como pre-stop.sh, dentro de cgroups y namespaces del contenedor. Los recursos consumidos por el comando serán tomados en cuenta para el contenedor.
• HTTP: ejecuta una petición HTTP contra un endpoint específico dentro del contenedor.

Ejecución de controladores de hooks

Cuando se llama un hook de gestión de ciclo de vida de un contenedor, el sistema de gestión de Kubernetes ejecuta el controlador en el contenedor registrado para este hook.

Las llamadas al controlador de hooks son síncronas dentro del contexto del Pod que contiene el contenedor. Esto significa que para un hook PostStart, el ENTRYPOINT del contenedor y el hook se disparan de forma asíncrona. Sin embargo, si el hook tarda demasiado en ejecutarse o se cuelga, el contenedor no puede alcanzar el estado de running (en ejecución).

El comportamiento es similar para un hook PreStop. Si el hook se cuelga durante la ejecución, la fase del Pod permanece en un estado de terminating (finalizando) y se cancela después del terminationGracePeriodSeconds (finalización después del periodo de gracia) del pod en cuestión. Si un hook PostStart o PreStop falla, se mata el contenedor.

Los usuarios deben hacer que sus controladores de hooks sean lo más livianos posible. Hay casos, sin embargo, que los comandos de larga ejecución tienen sentido, como cuando se guarda el estado antes de detener un contenedor.

Garantías de entrega de hooks

La entrega de un hook está destinada a ser enviada al menos una vez, lo que significa que un hook puede ser llamado varias veces para cualquier evento dado, tanto para PostStart como para PreStop. Depende de la implementación del hook manejar esto correctamente.

En general, solo se realizan entregas individuales. Si, por ejemplo, un receptor hook HTTP está inactivo y no puede recibir tráfico, no hay ningún reintento. Sin embargo, en algunos casos puede ocurrir una doble entrega. Por ejemplo, si un Kubelet se reinicia durante la ejecución de envio de un hook, el hook puede volver a enviarse después de que el kubelet se levante.

Depurando controladores de hooks

Los logs de un controlador de hooks no son expuestos en los eventos del Pod. Si un controlador falla por alguna razón, emite un evento. Para PostStart, es el evento FailedPostStartHook, y para PreStop, el evento FailedPreStopHook. Puedes ver que eventos están en ejecución con el comando kubectl describe pod <pod_name>. El siguiente ejemplo muestra los eventos en ejecución a través del comando anterior:

Events:
  FirstSeen  LastSeen  Count  From                                                   SubobjectPath          Type      Reason               Message
  ---------  --------  -----  ----                                                   -------------          --------  ------               -------
  1m         1m        1      {default-scheduler }                                                          Normal    Scheduled            Successfully assigned test-1730497541-cq1d2 to gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Pulling              pulling image "test:1.0"
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Created              Created container with docker id 5c6a256a2567; Security:[seccomp=unconfined]
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Pulled               Successfully pulled image "test:1.0"
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Started              Started container with docker id 5c6a256a2567
  38s        38s       1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Killing              Killing container with docker id 5c6a256a2567: PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1
  37s        37s       1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Killing              Killing container with docker id 8df9fdfd7054: PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1
  38s        37s       2      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}                         Warning   FailedSync           Error syncing pod, skipping: failed to "StartContainer" for "main" with RunContainerError: "PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1"
  1m         22s       2      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Warning   FailedPostStartHook

Siguientes pasos

• Aprende más sobre variables de entorno de contenedores.
• Practica adjuntando controladores a los eventos de lifecycle de los contenedores.

4 - Cargas de trabajo

4.1 - Pods

4.1.1 - Pods

Los Pods son las unidades de computación desplegables más pequeñas que se pueden crear y gestionar en Kubernetes.

¿Qué és un Pod?

Un Pod (como en una vaina de ballenas o vaina de guisantes) es un grupo de uno o más contenedores (como contenedores Docker), con almacenamiento/red compartidos, y unas especificaciones de cómo ejecutar los contenedores. Los contenidos de un Pod son siempre coubicados, coprogramados y ejecutados en un contexto compartido. Un Pod modela un "host lógico" específico de la aplicación: contiene uno o más contenedores de aplicaciones relativamente entrelazados. Antes de la llegada de los contenedores, ejecutarse en la misma máquina física o virtual significaba ser ejecutado en el mismo host lógico.

Mientras que Kubernetes soporta más runtimes de contenedores a parte de Docker, este último es el más conocido y ayuda a describir Pods en términos de Docker.

El contexto compartido de un Pod es un conjunto de namespaces de Linux, cgroups y, potencialmente, otras facetas de aislamiento, las mismas cosas que aíslan un contenedor Docker. Dentro del contexto de un Pod, las aplicaciones individuales pueden tener más subaislamientos aplicados.

Los contenedores dentro de un Pod comparten dirección IP y puerto, y pueden encontrarse a través de localhost. También pueden comunicarse entre sí mediante comunicaciones estándar entre procesos, como semáforos de SystemV o la memoria compartida POSIX. Los contenedores en diferentes Pods tienen direcciones IP distintas y no pueden comunicarse por IPC sin configuración especial. Estos contenedores normalmente se comunican entre sí a través de las direcciones IP del Pod.

Las aplicaciones dentro de un Pod también tienen acceso a volúmenes compartidos, que se definen como parte de un Pod y están disponibles para ser montados en el sistema de archivos de cada aplicación.

En términos de Docker, un Pod se modela como un grupo de contenedores de Docker con namespaces y volúmenes de sistemas de archivos compartidos.

Al igual que los contenedores de aplicaciones individuales, los Pods se consideran entidades relativamente efímeras (en lugar de duraderas). Como se explica en ciclo de vida del pod, los Pods se crean, se les asigna un identificador único (UID) y se planifican en nodos donde permanecen hasta su finalización (según la política de reinicio) o supresión. Si un nodo muere, los Pods programados para ese nodo se programan para su eliminación después de un período de tiempo de espera. Un Pod dado (definido por su UID) no se "replanifica" a un nuevo nodo; en su lugar, puede reemplazarse por un Pod idéntico, con incluso el mismo nombre si lo desea, pero con un nuevo UID (consulte controlador de replicación para obtener más detalles).

Cuando se dice que algo tiene la misma vida útil que un Pod, como un volumen, significa que existe mientras exista ese Pod (con ese UID). Si ese Pod se elimina por cualquier motivo, incluso si se crea un reemplazo idéntico, el recurso relacionado (por ejemplo, el volumen) también se destruye y se crea de nuevo.

Un Pod de múltiples contenedores que contiene un extractor de archivos y un servidor web que utiliza un volumen persistente para el almacenamiento compartido entre los contenedores.

Motivación para los Pods

Gestión

Los Pods son un modelo del patrón de múltiples procesos de cooperación que forman una unidad de servicio cohesiva. Simplifican la implementación y la administración de las aplicaciones proporcionando una abstracción de mayor nivel que el conjunto de las aplicaciones que lo constituyen. Los Pods sirven como unidad de despliegue, escalado horizontal y replicación. La colocación (coprogramación), el destino compartido (por ejemplo, la finalización), la replicación coordinada, el uso compartido de recursos y la gestión de dependencias se controlan automáticamente para los contenedores en un Pod.

Recursos compartidos y comunicación

Los Pods permiten el intercambio de datos y la comunicación entre los contenedores que lo constituyen.

Todas las aplicaciones en un Pod utilizan el mismo namespace de red (la misma IP y puerto) y, por lo tanto, pueden "encontrarse" entre sí y comunicarse utilizando localhost. Debido a esto, las aplicaciones en un Pod deben coordinar su uso de puertos. Cada Pod tiene una dirección IP en un espacio de red compartido que tiene comunicación completa con otros servidores físicos y Pods a través de la red.

Los contenedores dentro del Pod ven que el hostname del sistema es el mismo que el nombre configurado para el Pod. Hay más información sobre esto en la sección networking.

Además de definir los contenedores de aplicaciones que se ejecutan en el Pod, el Pod especifica un conjunto de volúmenes de almacenamiento compartido. Los volúmenes permiten que los datos sobrevivan a reinicios de contenedores y se compartan entre las aplicaciones dentro del Pod.

Usos de Pods

Los Pods pueden ser usados para alojar pilas de aplicaciones integradas (por ejemplo, LAMP), pero su objetivo principal es apoyar los programas de ayuda coubicados y coadministrados, como:

• sistemas de gestión de contenido, loaders de datos y archivos, gestores de caché locales, etc.
• copia de seguridad de registro y punto de control, compresión, rotación, captura de imágenes, etc.
• observadores de cambio de datos, adaptadores de registro y monitoreo, publicadores de eventos, etc.
• proxies, bridges y adaptadores.
• controladores, configuradores y actualizadores.

Los Pods individuales no están diseñados para ejecutar varias instancias de la misma aplicación, en general.

Para una explicación más detallada, ver El sistema distribuido ToolKit: Patrones para Contenedores multiaplicación.

Alternativas

¿Por qué simplemente no ejecutar múltiples programas en un solo contenedor de Docker?

1. Transparencia. Hacer visibles los contenedores dentro del Pod a la infraestructura permite que esta brinde servicios, como gestión de procesos y monitoreo de recursos, a los contenedores, facilitando una serie de comodidades a los usuarios.
2. Desacople de dependencias de software. Los contenedores individuales pueden ser versionados, reconstruidos y redistribuidos independientemente. Kubernetes podría incluso apoyar actualizaciones en vivo de contenedores individuales en un futuro.
3. Facilidad de uso. Los usuarios no necesitan ejecutar sus propios administradores de procesos, para propagación de señales, códigos de salida, etc.
4. Eficiencia. Debido a que la infraestructura asume más responsabilidad, los contenedores pueden ser más livianos.

¿Por qué no admitir la planificación conjunta de contenedores por afinidad?

Ese enfoque proporcionaría la ubicación conjunta, pero no la mayor parte de beneficios de los Pods, como compartir recursos, IPC, compartir el destino garantizado y gestión simplificada.

Durabilidad de pods (o su ausencia)

Los Pods no están destinados a ser tratados como entidades duraderas. No sobrevivirán a errores de planificación, caídas de nodo u otros desalojos, ya sea por falta de recursos o en el caso de mantenimiento de nodos.

En general, los usuarios no deberían necesitar crear Pods directamente, deberían usar siempre controladores incluso para Pods individuales, como por ejemplo, los Deployments. Los controladores proporcionan autorecuperación con un alcance de clúster, así como replicación y gestión de despliegue. Otros controladores como los StatefulSet pueden tambien proporcionar soporte para Pods que necesiten persistir el estado.

El uso de API colectivas como la principal primitiva de cara al usuario es relativamente común entre los sistemas de planificación de clúster, incluyendo Borg, Marathon, Aurora, y Tupperware.

El Pod se expone como primitiva para facilitar:

• planificación y capacidad de conexión del controlador
• soporte para operaciones a nivel de Pod sin la necesidad de "proxy" a través de las API del controlador
• desacople de la vida útil del Pod de la vida útil del controlador, como para el arranque
• desacople de controladores y servicios, el endpoint del controlador solo mira Pods
• composición limpia de funcionalidad a nivel de Kubelet con funcionalidad a nivel de clúster, Kubelet es efectivamente el "controlador de Pod"
• aplicaciones en alta disponibilidad, que esperan que los Pods sean reemplazados antes de su finalización y ciertamente antes de su eliminación, como en el caso de desalojos planificados o descarga previa de imágenes.

Finalización de Pods

Debido a que los Pods representan procesos en ejecución en los nodos del clúster, es importante permitir que esos procesos finalicen de forma correcta cuando ya no se necesiten (en lugar de ser detenidos bruscamente con una señal de KILL). Los usuarios deben poder solicitar la eliminación y saber cuándo finalizan los procesos, pero también deben poder asegurarse de que las eliminaciones finalmente se completen. Cuando un usuario solicita la eliminación de un Pod, el sistema registra el período de gracia previsto antes de que el Pod pueda ser eliminado de forma forzada, y se envía una señal TERM al proceso principal en cada contenedor. Una vez que el período de gracia ha expirado, la señal KILL se envía a esos procesos y el Pod se elimina del servidor API. Si se reinicia Kubelet o el administrador de contenedores mientras se espera que finalicen los procesos, la terminación se volverá a intentar con el período de gracia completo.

Un ejemplo del ciclo de terminación de un Pod:

1. El usuario envía un comando para eliminar Pod, con un período de gracia predeterminado (30s)
2. El Pod en el servidor API se actualiza con el tiempo a partir del cual el Pod se considera "muerto" junto con el período de gracia.
3. El Pod aparece como "Terminando" cuando aparece en los comandos del cliente
4. (simultáneo con 3) Cuando el Kubelet ve que un Pod se ha marcado como terminado porque se ha configurado el tiempo en 2, comienza el proceso de apagado del Pod.
   1. Si uno de los contenedores del Pod ha definido un preStop hook, se invoca dentro del contenedor. Si el hook preStop todavía se está ejecutando después de que expire el período de gracia, el paso 2 se invoca con un pequeño período de gracia extendido (2s).
   2. El contenedor recibe la señal TERM. Tenga en cuenta que no todos los contenedores en el Pod recibirán la señal TERM al mismo tiempo y cada uno puede requerir un hook preStop si el orden en el que se cierra es importante.
5. (simultáneo con 3) Pod se elimina de la lista de endponts del servicio, y ya no se considera parte del conjunto de Pods en ejecución para controladores de replicación. Los Pods que se apagan lentamente no pueden continuar sirviendo el tráfico ya que los balanceadores de carga (como el proxy de servicio) los eliminan de sus rotaciones.
6. Cuando expira el período de gracia, todos los procesos que todavía se ejecutan en el Pod se eliminan con SIGKILL.
7. El Kubelet terminará de eliminar el Pod en el servidor API configurando el período de gracia 0 (eliminación inmediata). El Pod desaparece de la API y ya no es visible desde el cliente.

Por defecto, todas las eliminaciones se realizan correctamente en 30 segundos. El comando kubectl delete admite la opción--grace-period = <seconds>que permite al usuario anular el valor predeterminado y especificar su propio valor. El valor 0 forzar eliminación del Pod. Debe especificar un indicador adicional --force junto con --grace-period = 0 para realizar eliminaciones forzadas.

Forzar destrucción de Pods

La eliminación forzada de un Pod se define como la eliminación de un Pod del estado del clúster y etcd inmediatamente. Cuando se realiza una eliminación forzada, el apiserver no espera la confirmación del kubelet de que el Pod ha finalizado en el nodo en el que se estaba ejecutando. Elimina el Pod en la API inmediatamente para que se pueda crear un nuevo Pod con el mismo nombre. En el nodo, los Pods que están configurados para terminar de inmediato recibirán un pequeño período de gracia antes de ser forzadas a matar.

Estas eliminaciones pueden ser potencialmente peligrosas para algunos Pods y deben realizarse con precaución. En el caso de Pods de StatefulSets, consulte la documentación de la tarea para eliminando Pods de un StatefulSet.

Modo privilegiado para Pods

Cualquier contenedor en un Pod puede habilitar el modo privilegiado, utilizando el indicador privilegiado en el contexto de seguridad de la especificación del contenedor. Esto es útil para contenedores que desean usar capacidades de Linux como manipular la pila de red y acceder a dispositivos. Los procesos dentro del contenedor obtienen casi los mismos privilegios que están disponibles para los procesos fuera de un contenedor. Con el modo privilegiado, debería ser más fácil escribir complementos de red y volumen como Pods separados que no necesitan compilarse en el kubelet.

API

Pod es un recurso de nivel superior en la API REST de Kubernetes. La definición de objeto de API Pod describe el objeto en detalle.

4.1.2 - Contenedores de Inicialización

Esta página proporciona una descripción general de los contenedores de inicialización (init containers): contenedores especializados que se ejecutan antes de los contenedores de aplicación en un Pod. Los contenedores de inicialización pueden contener utilidades o scripts de instalación no presentes en una imagen de aplicación.

Tú puedes especificar contenedores de inicialización en la especificación del Pod junto con el arreglo de containers (el cual describe los contenedores de aplicación).

Entendiendo los contenedores de inicialización

Un Pod puede tener múltiples contenedores ejecutando aplicaciones dentro de él, pero también puede tener uno o más contenedores de inicialización que se ejecutan antes de que se inicien los contenedores de aplicación.

Los contenedores de inicialización son exactamente iguales a los contenedores regulares excepto por:

• Los contenedores de inicialización siempre se ejecutan hasta su finalización.
• Cada contenedor de inicialiación debe completarse correctamente antes de que comience el siguiente.

Si el contenedor de inicialización de un Pod falla, kubelet reinicia repetidamente ese contenedor de inicialización hasta que tenga éxito. Sin embargo, si el Pod tiene una restartPolicy de Never y un contenedor de inicialización falla durante el inicio de ese Pod, Kubernetes trata al Pod en general como fallido.

Para especificar un contenedor de inicialización para un Pod, agrega el campo initContainers en la especificación del Pod, como un arreglo de elementos container (similar al campo containers de aplicación y su contenido). Consulta Container en la referencia de API para más detalles.

El estado de los contenedores de inicialización se devuelve en el campo .status.initContainerStatuses como un arreglo de los estados del contenedor (similar al campo .status.containerStatuses).

Diferencias con los contenedores regulares

Los contenedores de inicialización admiten todos los campos y características de los contenedores de aplicaciones, incluidos los límites de recursos, los volúmenes y la configuración de seguridad. Sin embargo, las solicitudes de recursos y los límites para un contenedor de inicialización se manejan de manera diferente, como se documenta en Recursos.

Además, los contenedores de inicialización no admiten lifecycle, livenessProbe, readinessProbe o startupProbe porque deben de ejecutarse hasta su finalización antes de que el Pod pueda estar listo.

Si especificas varios contenedores de inicialización para un Pod, kubelet ejecuta cada contenedor de inicialización secuencialmente. Cada contenedor de inicialización debe tener éxito antes de que se pueda ejecutar el siguiente. Cuando todos los contenedores de inicialización se hayan ejecutado hasta su finalización, kubelet inicializa los contenedores de aplicación para el Pod y los ejecuta como de costumbre.

Usando contenedores de inicialización

Dado que los contenedores de inicialización tienen imágenes separadas de los contenedores de aplicaciones, estos tienen algunas ventajas sobre el código relacionado de inicio:

• Los contenedores de inicialización pueden contener utilidades o código personalizado para la configuración que no están presentes en una imagen de aplicación. Por ejemplo, no hay necesidad de hacer una imagen FROM de otra imagen solo para usar una herramienta como sed, awk, python o dig durante la instalación.
• Los roles de constructor e implementador de imágenes de aplicación pueden funcionar de forma independiente sin la necesidad de construir conjuntamente una sola imagen de aplicación.
• Los contenedores de inicialización pueden ejecutarse con una vista diferente al sistema de archivos que los contenedores de aplicaciones en el mismo Pod. En consecuencia, se les puede dar acceso a Secrets a los que los contenedores de aplicaciones no pueden acceder.
• Debido a que los contenedores de inicialización se ejecutan hasta su finalización antes de que se inicien los contenedores de aplicaciones, los contenedores de inicialización ofrecen un mecanismo para bloquear o retrasar el inicio del contenedor de aplicación hasta que se cumplan una serie de condiciones previas. Una vez que las condiciones previas se cumplen, todos los contenedores de aplicaciones de un Pod pueden iniciarse en paralelo.
• Los contenedores de inicialización pueden ejecutar de forma segura utilidades o código personalizado que de otro modo harían a una imagen de aplicación de contenedor menos segura. Si mantiene separadas herramientas innecesarias, puede limitar la superficie de ataque a la imagen del contenedor de aplicación.

Ejemplos

A continuación, se muestran algunas ideas sobre cómo utilizar los contenedores de inicialización:

• Esperar a que se cree un Service usando una sola linea de comando de shell:

  for i in {1..100}; do sleep 1; if nslookup myservice; then exit 0; fi; done; exit 1
  

• Registrar este Pod con un servidor remoto desde la downward API con un comando como:

  curl -X POST http://$MANAGEMENT_SERVICE_HOST:$MANAGEMENT_SERVICE_PORT/register -d 'instance=$(<POD_NAME>)&ip=$(<POD_IP>)'
  

• Esperar algo de tiempo antes de iniciar el contenedor de aplicación con un comando como:

  sleep 60
  

• Clonar un repositorio de Git en un Volume

• Colocar valores en un archivo de configuración y ejecutar una herramienta de plantilla para generar dinámicamente un archivo de configuración para el contenedor de aplicación principal. Por ejemplo, colocar el valor POD_IP en una configuración y generar el archivo de configuración de la aplicación principal usando Jinja.

Contenedores de inicialización en uso

Este ejemplo define un simple Pod que tiene dos contenedores de inicialización. El primero espera por myservice y el segundo espera por mydb. Una vez que ambos contenedores de inicialización se completen, el Pod ejecuta el contenedor de aplicación desde su sección spec.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp-pod
  labels:
    app.kubernetes.io/name: MyApp
spec:
  containers:
  - name: myapp-container
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', 'echo ¡La aplicación se está ejecutando! && sleep 3600']
  initContainers:
  - name: init-myservice
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', "until nslookup myservice.$(cat /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace).svc.cluster.local; do echo esperando a myservice; sleep 2; done"]
  - name: init-mydb
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', "until nslookup mydb.$(cat /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace).svc.cluster.local; do echo esperando a mydb; sleep 2; done"]

Puedes iniciar este Pod ejecutando:

kubectl apply -f myapp.yaml

El resultado es similar a esto:

pod/myapp-pod created

Y verificar su estado con:

kubectl get -f myapp.yaml

El resultado es similar a esto:

NAME        READY     STATUS     RESTARTS   AGE
myapp-pod   0/1       Init:0/2   0          6m

o para más detalles:

kubectl describe -f myapp.yaml

El resultado es similar a esto:

Name:          myapp-pod
Namespace:     default
[...]
Labels:        app.kubernetes.io/name=MyApp
Status:        Pending
[...]
Init Containers:
  init-myservice:
[...]
    State:         Running
[...]
  init-mydb:
[...]
    State:         Waiting
      Reason:      PodInitializing
    Ready:         False
[...]
Containers:
  myapp-container:
[...]
    State:         Waiting
      Reason:      PodInitializing
    Ready:         False
[...]
Events:
  FirstSeen    LastSeen    Count    From                      SubObjectPath                           Type          Reason        Message
  ---------    --------    -----    ----                      -------------                           --------      ------        -------
  16s          16s         1        {default-scheduler }                                              Normal        Scheduled     Successfully assigned myapp-pod to 172.17.4.201
  16s          16s         1        {kubelet 172.17.4.201}    spec.initContainers{init-myservice}     Normal        Pulling       pulling image "busybox"
  13s          13s         1        {kubelet 172.17.4.201}    spec.initContainers{init-myservice}     Normal        Pulled        Successfully pulled image "busybox"
  13s          13s         1        {kubelet 172.17.4.201}    spec.initContainers{init-myservice}     Normal        Created       Created container with docker id 5ced34a04634; Security:[seccomp=unconfined]
  13s          13s         1        {kubelet 172.17.4.201}    spec.initContainers{init-myservice}     Normal        Started       Started container with docker id 5ced34a04634

Para ver los logs de los contenedores de inicialización en este Pod ejecuta:

kubectl logs myapp-pod -c init-myservice # Inspecciona el primer contenedor de inicialización
kubectl logs myapp-pod -c init-mydb      # Inspecciona el segundo contenedor de inicialización

En este punto, estos contenedores de inicialización estarán esperando para descubrir los Servicios denominados mydb y myservice.

Aquí hay una configuración que puedes usar para que aparezcan esos Servicios:

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myservice
spec:
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 9376
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mydb
spec:
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 9377

Para crear los servicios de mydb y myservice:

kubectl apply -f services.yaml

El resultado es similar a esto:

service/myservice created
service/mydb created

Luego verás que esos contenedores de inicialización se completan y que el Pod myapp-pod pasa al estado Running:

kubectl get -f myapp.yaml

El resultado es similar a esto:

NAME        READY     STATUS    RESTARTS   AGE
myapp-pod   1/1       Running   0          9m

Este sencillo ejemplo debería servirte de inspiración para crear tus propios contenedores de inicialización. ¿Qué es lo que sigue? contiene un enlace a un ejemplo más detallado.

Comportamiento detallado

Durante el inicio del Pod, kubelet retrasa la ejecución de contenedores de inicialización hasta que la red y el almacenamiento estén listos. Después, kubelet ejecuta los contenedores de inicialización del Pod en el orden que aparecen en la especificación del Pod.

Cada contenedor de inicialización debe salir correctamente antes de que comience el siguiente contenedor. Si un contenedor falla en iniciar debido al tiempo de ejecución o sale con una falla, se vuelve a intentar de acuerdo con el restartPolicy del Pod. Sin embargo, si el restartPolicy del Pod se establece en Always, los contenedores de inicialización usan el restartPolicy como OnFailure.

Un Pod no puede estar Ready sino hasta que todos los contenedores de inicialización hayan tenido éxito. Los puertos en un contenedor de inicialización no se agregan a un Servicio. Un Pod que se está inicializando, está en el estado de Pending, pero debe tener una condición Initialized configurada como falsa.

Si el Pod se reinicia o es reiniciado, todos los contenedores de inicialización deben ejecutarse de nuevo.

Los cambios en la especificación del contenedor de inicialización se limitan al campo de la imagen del contenedor. Alterar un campo de la imagen del contenedor de inicialización equivale a reiniciar el Pod.

Debido a que los contenedores de inicialización se pueden reiniciar, reintentar o volverse a ejecutar, el código del contenedor de inicialización debe ser idempotente. En particular, el código que escribe en archivos en EmptyDirs debe estar preparado para la posibilidad de que ya exista un archivo de salida.

Los contenedores de inicialización tienen todos los campos de un contenedor de aplicaciones. Sin embargo, Kubernetes prohíbe el uso de readinessProbe porque los contenedores de inicialización no pueden definir el readiness distinto de la finalización. Esto se aplica durante la validación.

Usa activeDeadlineSeconds en el Pod para prevenir que los contenedores de inicialización fallen por siempre. La fecha límite incluye contenedores de inicialización. Sin embargo, se recomienda utilizar activeDeadlineSeconds si el usuario implementa su aplicación como un Job porque activeDeadlineSeconds tiene un efecto incluso después de que initContainer finaliza. El Pod que ya se está ejecutando correctamente sería eliminado por activeDeadlineSeconds si lo estableces.

El nombre de cada aplicación y contenedor de inicialización en un Pod debe ser único; un error de validación es arrojado para cualquier contenedor que comparta un nombre con otro.

Recursos

Dado el orden y la ejecución de los contenedores de inicialización, las siguientes reglas para el uso de recursos se aplican:

• La solicitud más alta de cualquier recurso o límite particular definido en todos los contenedores de inicialización es la solicitud/límite de inicialización efectiva. Si algún recurso no tiene un límite de recursos especificado éste se considera como el límite más alto.
• La solicitud/límite efectiva para un recurso es la más alta entre:
  • la suma de todas las solicitudes/límites de los contenedores de aplicación, y
  • la solicitud/límite de inicialización efectiva para un recurso
• La planificación es hecha con base en las solicitudes/límites efectivos, lo que significa que los contenedores de inicialización pueden reservar recursos para la inicialización que no se utilizan durante la vida del Pod.
• El nivel de QoS (calidad de servicio) del nivel de QoS efectivo del Pod es el nivel de QoS tanto para los contenedores de inicialización como para los contenedores de aplicación.

La cuota y los límites son aplicados con base en la solicitud y límite efectivos de Pod.

Los grupos de control de nivel de Pod (cgroups) se basan en la solicitud y el límite de Pod efectivos, al igual que el planificador de Kubernetes (kube-scheduler).

Razones de reinicio del Pod

Un Pod puede reiniciarse, provocando la re-ejecución de los contenedores de inicialización por las siguientes razones:

• Se reinicia el contenedor de infraestructura del Pod. Esto es poco común y debería hacerlo alguien con acceso de root a los nodos.
• Todos los contenedores en un Pod son terminados mientras restartPolicy esté configurado en Always, forzando un reinicio y el registro de finalización del contenedor de inicialización se ha perdido debido a la recolección de basura.

El Pod no se reiniciará cuando se cambie la imagen del contenedor de inicialización o cuando se pierda el registro de finalización del contenedor de inicialización debido a la recolección de basura. Esto se aplica a Kubernetes v1.20 y posteriores. Si estás utilizando una versión anterior de Kubernetes, consulta la documentación de la versión que estás utilizando.

Siguientes pasos

• Lee acerca de creando un Pod que tiene un contenedor de inicialización
• Aprende cómo depurar contenedores de inicialización

4.1.3 - Interrupciones

Esta guía es para los dueños de aplicaciones que quieren crear aplicaciones con alta disponibilidad y que necesitan entender qué tipos de interrupciones pueden suceder en los Pods.

También es para los administradores de clústeres que quieren aplicar acciones automatizadas en sus clústeres, como actualizar o autoescalar los clústeres.

Interrupciones voluntarias e involuntarias

Los Pods no desaparecen hasta que algo (una persona o un controlador) los destruye o hay problemas de hardware o software que son inevitables.

Nosotros llamamos a esos casos inevitables interrupciones involuntarias de una aplicación. Algunos ejemplos:

• Una falla en el hardware de la máquina física del nodo.
• Un administrador del clúster borra una VM (instancia) por error.
• El proveedor de la nube o el hipervisor falla y hace desaparecer la VM.
• Un kernel panic.
• El nodo desaparece del clúster por un problema de red que lo separa del clúster.
• Una remoción del Pod porque el nodo no tiene recursos suficientes.

A excepción de la condición sin recursos suficientes, todas estas condiciones deben ser familiares para la mayoría de los usuarios, no son específicas de Kubernetes.

Nosotros llamamos a los otros casos interrupciones voluntarias. Estas incluyen las acciones iniciadas por el dueño de la aplicación y aquellas iniciadas por el Administrador del Clúster. Las acciones típicas de los dueños de la aplicación incluyen:

• borrar el Deployment u otro controlador que maneja el Pod
• actualizar el Deployment del Pod que causa un reinicio
• borrar un Pod (por ejemplo, por accidente)

Las acciones del administrador del clúster incluyen:

• Drenar un nodo para reparar o actualizar.
• Drenar un nodo del clúster para reducir el clúster (aprenda acerca de Autoescalamiento de Clúster).
• Remover un Pod de un nodo para permitir que otra cosa pueda ingresar a ese nodo.

Estas acciones pueden ser realizadas directamente por el administrador del clúster, por tareas automatizadas del administrador del clúster o por el proveedor del clúster.

Consulte al administrador de su clúster, a su proveedor de la nube o a la documentación de su distribución para determinar si alguna de estas interrupciones voluntarias está habilitada en su clúster. Si ninguna se encuentra habilitada, puede omitir la creación del presupuesto de Interrupción de Pods.

Tratando con las interrupciones

Estas son algunas de las maneras para mitigar las interrupciones involuntarias:

• Asegurarse que el Pod solicite los recursos que necesita.
• Replique su aplicación si usted necesita alta disponibilidad. (Aprenda sobre correr aplicaciones replicadas stateless y stateful
• Incluso, para una alta disponibilidad mayor cuando se corren aplicaciones replicadas, propague las aplicaciones por varios racks (usando anti-affinity) o usando zonas (si usa un clúster multi-zona.)

La frecuencia de las interrupciones voluntarias varía. En un clúster basico de Kubernetes, no hay interrupciones voluntarias automáticas (solo el usuario las genera). Sin embargo, su administrador del clúster o proveedor de alojamiento puede correr algun servicio adicional que pueda causar estas interrupciones voluntarias. Por ejemplo, desplegando una actualización de software en los nodos puede causar interrupciones. También, algunas implementaciones de clústers con autoescalamiento de nodos puede causar interrupciones para defragmentar o compactar los nodos. Su administrador de clúster o proveedor de alojamiento debe tener documentado cuál es el nivel de interrupciones voluntarias esperadas, sí es que las hay. Ciertas opciones de configuración, como ser usar PriorityClasses en las especificaciones de su Pod pueden también causar interrupciones voluntarias (o involuntarias).

Presupuesto de Interrupción de Pods

Kubernetes ofrece carácteristicas para ayudar a ejecutar aplicaciones con alta disponibliidad, incluso cuando usted introduce interrupciones voluntarias frecuentes.

Como dueño de la aplicación, usted puede crear un presupuesto de interrupción de Pods (PDB por sus siglas en inglés) para cada aplicación. Un PDB limita el numero de Pods de una aplicación replicada, que estan caídos de manera simultánea por interrupciones voluntarias. Por ejemplo, una aplicación basada en quórum puede asegurarse que el número de réplicas corriendo nunca es menor al número necesitado para obtener el quórum. Una web de tipo front end puede querer asegurarse que el número de réplicas atendiendo al tráfico nunca puede caer bajo un cierto porcentaje del total.

Los administradores del clúster y proveedores de hosting pueden usar herramientas que respeten el presupuesto de interrupción de Pods utilizando la API de Desalojo en vez de directamente borrar Pods o Deployments.

Por ejemplo, el subcomando kubectl drain le permite marcar un nodo a un modo fuera de servicio. Cuando se ejecuta kubectl drain, la herramienta trata de quitar a todos los Pods en el nodo que se esta dejando fuera de servicio. La petición de desalojo que kubectl solicita en su nombre puede ser temporalmente denegado, entonces la herramienta periodicamente reintenta todas las peticiones fallidas hasta que todos los Pods en el nodo afectado son terminados o hasta que el tiempo de espera, que puede ser configurado, es alcanzado.

Un PDB especifica el número de réplicas que una aplicación puede tolerar, relativo a cuantas se pretende tener. Por ejemplo, un Deployment que tiene un .spec.replicas: 5 se supone que tiene 5 Pods en cualquier momento. Si su PDB permite tener 4 a la vez, entonces la API de Desalojo va a permitir interrupciones voluntarias de uno (pero no de dos) Pod a la vez.

El grupo de Pods que comprende a la aplicación está especificado usando una etiqueta selectora, la misma que es usada por el controlador de aplicación (deployment, stateful-set, etc).

El número de Pods "deseado" es calculado a partir de .spec.replicas del recurso de Workload que es manejado para esos Pods. El plano de control descubre el recurso Workload perteneciente al examinar las .metadata.ownerReferences del Pod.

Las Interrupciones Involuntarias no pueden ser prevenidas por los PDB; pero si son contabilizadas a partir de este presupuesto.

Los Pods que son borrados o no están disponibles debido a una actualización continua de una aplicación forman parte del presupuesto de interrupciones, pero los recursos Workload (como los Deployments y StatefulSet) no están limitados por los PDBs cuando se hacen actualizaciones continuas. En cambio, la administración de fallas durante la actualización de la aplicación está configurada en la especificación para este recurso Workload específico.

Cuando un Pod es eliminado usando la API de desalojo, este es terminado correctamente, haciendo honor al terminationGracePeriodSeconds configurado en su PodSpec.

Ejemplo de Presupuesto de Interrupción de POD

Considere un clúster con 3 nodos, nodo-1 hasta nodo-3. El clúster está ejecutando varias aplicaciones. Uno de ellos tiene 3 replicas, que llamaremos pod-a, pod-b, y pod-c. Otro Pod no relacionado y sin PDB, llamado pod-x, también se muestra.

Inicialmente los Pods están distribuidos de esta manera:

Los 3 Pods son parte de un Deployment, ellos colectivamente tienen un PDB que requiere que por lo menos 2 de los 3 Pods estén disponibles en todo momento.

Por ejemplo, supongamos que el administrador del clúster quiere reiniciar para actualizar el kernel y solucionar un error. El administrador del clúster primero intenta drenar el nodo-1 usando el comando kubectl drain. La herramienta intenta drenar los Pods pod-a y pod-x. Esto tiene éxito inmediatamente. Ambos Pods pasan al estado terminating al mismo tiempo. Esto pone al clúster en el siguiente estado:

El Deployment detecta que uno de los Pods está terminando, entonces crea un reemplazo llamado pod-d. Dado que el nodo-1 está bloqueado, el pod se inicia en otro nodo. Además, se crea el pod pod-y como reemplazo de pod-x.

(Nota: para un StatefulSet, pod-a, que debería llamarse algo como pod-0, debe terminar completamente antes de su reemplazo, que también se llama pod-0 pero tiene un UID diferente, puede ser creado. De lo contrario, el ejemplo también se aplica a un StatefulSet).

Ahora el clúster está en este estado:

En algún momento, los Pods terminan y el clúster se ve así:

En este estado, si un administrador del clúster impaciente intenta drenar el nodo-2 o el nodo-3, el comando de drenado será bloqueado, porque solo hay 2 Pods disponibles para el Deployment y el PDB requiere al menos 2. Después de un tiempo, pod-d y pod-y están disponibles.

El estado del clúster ahora se ve así:

Ahora, el administrador del clúster drena el nodo-2. El comando de drenado intentará drenar los 2 Pods en algún orden, digamos primero pod-b y luego pod-d. Tendrá éxito en eliminar pod-b. Pero cuando intente drenar pod-d, será rechazado porque eso dejará solo un Pod disponible para el Deployment.

El Deployment crea un reemplazo para pod-b llamado pod-e. Dado que no hay suficientes recursos disponibles en el clúster para programar pod-e, el drenado será bloqueado nuevamente. El clúster terminará en este estado:

Ahora, el administrador del clúster necesita agregar un nuevo nodo en el clúster para continuar con la actualización.

Usted puede ver cómo Kubernetes varía la tasa a la que ocurren las interrupciones, según:

• cuántas réplicas necesita una aplicación
• cuánto tiempo lleva apagar una instancia correctamente
• cuánto tiempo lleva iniciar una nueva instancia
• el tipo de controlador
• la capacidad de recursos del clúster

Separación entre el dueño del Clúster y los roles de dueños de la Aplicación

Muchas veces es útil pensar en el Administrador del Clúster y al dueño de la aplicación como roles separados con conocimiento limitado el uno del otro. Esta separación de responsabilidades puede tener sentido en estos escenarios:

• Cuando hay muchos equipos con aplicaciones compartiendo un clúster de Kubernetes y hay una especialización natural de roles
• Cuando se usa una herramienta de terceros o un servicio para automatizar el control del clúster

El presupuesto de interrupción de Pods respalda esta separación de roles, proporcionando una interfaz entre los roles.

Si no hay tal separación de responsabilidades en la organización, es posible que no sea necesario el Presupuesto de Interrupción de Pods.

Cómo realizar Acciones Disruptivas en el Clúster

Si usted es el Administrador del Clúster y necesitas realizar una acción disruptiva en todos los nodos del clúster, como una actualización de nodo o de software, estas son algunas de las opciones:

• Aceptar el tiempo de inactividad mientras dura la actualización.
• Cambiar a otra réplica completa del clúster.
  • No hay tiempo de inactividad, pero puede ser costoso tener duplicados los nodos y también se requiere esfuerzo humano para orquestar dicho cambio.
• Diseñar la tolerancia a fallas en la aplicación y usar PDBs.
  • No hay tiempo de inactividad.
  • Duplicación mínima de recursos.
  • Permite mucha más automatización en la administración del clúster.
  • Diseñar aplicaciones para tolerar fallas es complicado, pero el trabajo para tolerar interrupciones involuntarias a menudo vale la pena en comparación con el trabajo de admitir autoescalado y tolerar interrupciones involuntarias.

Siguientes pasos

• Siga los pasos para proteger su aplicación con configurar el Presupuesto de Interrupciones de Pods.

• Aprenda más sobre drenar nodos.

• Aprenda sobre actualizar un Deployment incluyendo los pasos para mantener su disponibilidad durante la actualización.

4.1.4 - Containers Efímeros

Esta página proporciona una descripción general de los Containers efímeros: un tipo especial de Container que se ejecuta temporalmente en un Pod ya existente para cumplir las acciones iniciadas por el usuario, como por ejemplo, la solución de problemas. En vez de ser utilizadas para crear aplicaciones, los Containers efímeros se utilizan para examinar los servicios.

Entendiendo los Containers efímeros

Pods son el componente fundamental de las aplicaciones de Kubernetes. Puesto que los Pods están previstos para ser desechables y reemplazables, no se puede añadir un Container a un Pod una vez creado. Sin embargo, por lo general se eliminan y se reemplazan los Pods de manera controlada utilizando Deployments.

En ocasiones es necesario examinar el estado de un Pod existente, como por ejemplo, para poder solucionar un error difícil de reproducir. Puede ejecutar en estos casos un Container efímero en un Pod ya existente para examinar su estado y para ejecutar comandos de manera arbitraria.

Qué es un Container efímero?

Los Containers efímeros se diferencian de otros Containers en que no garantizan ni los recursos ni la ejecución, y en que nunca se reiniciarán automáticamente, de modo que no son aptos para la construcción de aplicaciones. Los Containers efímeros se describen usando la misma ContainerSpec que los Containers regulares, aunque muchos campos son incompatibles y no están habilitados para los Containers efímeros.

• Los Containers efímeros no pueden tener puertos, por lo que campos como ports, livenessProbe, readinessProbe no están habilitados.
• Las asignaciones de recursos del Pod son inmutables, por lo que no esta habilitado configurar "resources".
• Para obtener una lista completa de los campos habilitados, consulte la documentación de referencia [EphemeralContainer] (/docs/reference/generated/kubernetes-api/v1.29/#ephemeralcontainer-v1-core).

En vez de añadirlos de forma directa al pod.spec, los Containers efímeros se crean usando un controlador especial de la API, ephemeralcontainers, por lo tanto no es posible añadir un Container efímero utilizando kubectl edit.

Al igual en el caso de los Containers regulares, no se puede modificar o remover un Container efímero después de haberlo agregado a un Pod.

Casos de uso para los Containers efímeros

Los Containers efímeros resultan útiles para la solución interactiva de incidencias cuando kubectl exec es insuficiente tanto porque un container se ha caído, como porque la imagen de un Container no incluye las utilidades de depuración.

En particular, las imágenes distroless le permiten desplegar imágenes de Containers mínimos que disminuyen la superficie de ataque y la exposición a errores y vulnerabilidades. Ya que las imágenes distroless no contienen un shell ni ninguna utilidad de depuración, resulta difícil solucionar los problemas de las imágenes distroless usando solamente kubectl exec.

Cuando utilice Containers efímeros, es conveniente habilitar el proceso Namespace de uso compartido para poder ver los procesos en otros containers.

Ejemplos

En los ejemplos de esta sección muestran la forma en que los Containers efímeros se presentan en la API. Los usuarios normalmente usarían un plugin kubectl para la solución de problemas que automatizaría estos pasos.

Los Containers efímeros son creados utilizando el subrecurso ephemeralcontainers del Pod, que puede ser visto utilizando kubectl --raw. En primer lugar describa el Container efímero a añadir como una lista de EphemeralContainers:

{
    "apiVersion": "v1",
    "kind": "EphemeralContainers",
    "metadata": {
        "name": "example-pod"
    },
    "ephemeralContainers": [{
        "command": [
            "sh"
        ],
        "image": "busybox",
        "imagePullPolicy": "IfNotPresent",
        "name": "debugger",
        "stdin": true,
        "tty": true,
        "terminationMessagePolicy": "File"
    }]
}

Para actualizar los Containers efímeros de los example-pod en ejecución:

kubectl replace --raw /api/v1/namespaces/default/pods/example-pod/ephemeralcontainers  -f ec.json

Esto devolverá una nueva lista de Containers efímeros:

{
   "kind":"EphemeralContainers",
   "apiVersion":"v1",
   "metadata":{
      "name":"example-pod",
      "namespace":"default",
      "selfLink":"/api/v1/namespaces/default/pods/example-pod/ephemeralcontainers",
      "uid":"a14a6d9b-62f2-4119-9d8e-e2ed6bc3a47c",
      "resourceVersion":"15886",
      "creationTimestamp":"2019-08-29T06:41:42Z"
   },
   "ephemeralContainers":[
      {
         "name":"debugger",
         "image":"busybox",
         "command":[
            "sh"
         ],
         "resources":{

         },
         "terminationMessagePolicy":"File",
         "imagePullPolicy":"IfNotPresent",
         "stdin":true,
         "tty":true
      }
   ]
}

Se puede ver el estado del Container efímero creado usando kubectl describe:

kubectl describe pod example-pod

...
Ephemeral Containers:
  debugger:
    Container ID:  docker://cf81908f149e7e9213d3c3644eda55c72efaff67652a2685c1146f0ce151e80f
    Image:         busybox
    Image ID:      docker-pullable://busybox@sha256:9f1003c480699be56815db0f8146ad2e22efea85129b5b5983d0e0fb52d9ab70
    Port:          <none>
    Host Port:     <none>
    Command:
      sh
    State:          Running
      Started:      Thu, 29 Aug 2019 06:42:21 +0000
    Ready:          False
    Restart Count:  0
    Environment:    <none>
    Mounts:         <none>
...

Se puede conectar al nuevo Container efímero usando kubectl attach:

kubectl attach -it example-pod -c debugger

Si el proceso Namespace de uso compartido está habilitado, se pueden visualizar los procesos de todos los Containers de ese Pod. Por ejemplo, después de haber conectado, ejecute ps en el debugger del container:

ps auxww

La respuesta es semejante a:

PID   USER     TIME  COMMAND
    1 root      0:00 /pause
    6 root      0:00 nginx: master process nginx -g daemon off;
   11 101       0:00 nginx: worker process
   12 101       0:00 nginx: worker process
   13 101       0:00 nginx: worker process
   14 101       0:00 nginx: worker process
   15 101       0:00 nginx: worker process
   16 101       0:00 nginx: worker process
   17 101       0:00 nginx: worker process
   18 101       0:00 nginx: worker process
   19 root      0:00 /pause
   24 root      0:00 sh
   29 root      0:00 ps auxww

4.2 - Controladores

4.2.1 - ReplicaSet

El objeto de un ReplicaSet es el de mantener un conjunto estable de réplicas de Pods ejecutándose en todo momento. Así, se usa en numerosas ocasiones para garantizar la disponibilidad de un número específico de Pods idénticos.

Cómo funciona un ReplicaSet

Un ReplicaSet se define con campos, incluyendo un selector que indica cómo identificar a los Pods que puede adquirir, un número de réplicas indicando cuántos Pods debería gestionar, y una plantilla pod especificando los datos de los nuevos Pods que debería crear para conseguir el número de réplicas esperado. Un ReplicaSet alcanza entonces su propósito mediante la creación y eliminación de los Pods que sea necesario para alcanzar el número esperado. Cuando un ReplicaSet necesita crear nuevos Pods, utiliza su plantilla Pod.

El enlace que un ReplicaSet tiene hacia sus Pods es a través del campo del Pod denominado metadata.ownerReferences, el cual indica qué recurso es el propietario del objeto actual. Todos los Pods adquiridos por un ReplicaSet tienen su propia información de identificación del ReplicaSet en su campo ownerReferences. Y es a través de este enlace cómo el ReplicaSet conoce el estado de los Pods que está gestionando y actúa en consecuencia.

Un ReplicaSet identifica los nuevos Pods a adquirir usando su selector. Si hay un Pod que no tiene OwnerReference o donde OwnerReference no es un controlador, pero coincide con el selector del ReplicaSet, este será inmediatamente adquirido por dicho ReplicaSet.

Cuándo usar un ReplicaSet

Un ReplicaSet garantiza que un número específico de réplicas de un pod se está ejecutando en todo momento. Sin embargo, un Deployment es un concepto de más alto nivel que gestiona ReplicaSets y proporciona actualizaciones de forma declarativa de los Pods junto con muchas otras características útiles. Por lo tanto, se recomienda el uso de Deployments en vez del uso directo de ReplicaSets, a no ser que se necesite una orquestración personalizada de actualización o no se necesite las actualizaciones en absoluto.

En realidad, esto quiere decir que puede que nunca necesites manipular los objetos ReplicaSet: en vez de ello, usa un Deployment, y define tu aplicación en la sección spec.

Ejemplo

controllers/frontend.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: frontend
  labels:
    app: guestbook
    tier: frontend
spec:
  # modifica las réplicas según tu caso de uso
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      tier: frontend
  template:
    metadata:
      labels:
        tier: frontend
    spec:
      containers:
      - name: php-redis
        image: gcr.io/google_samples/gb-frontend:v3

Si guardas este manifiesto en un archivo llamado frontend.yaml y lo lanzas en un clúster de Kubernetes, se creará el ReplicaSet definido y los Pods que maneja.

kubectl apply -f http://k8s.io/examples/controllers/frontend.yaml

Puedes ver los ReplicaSets actuales desplegados:

kubectl get rs

Y ver el frontend que has creado:

NAME       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
frontend   3         3         3       6s

También puedes comprobar el estado del replicaset:

kubectl describe rs/frontend

Y verás una salida parecida a la siguiente:

Name:		frontend
Namespace:	default
Selector:	tier=frontend,tier in (frontend)
Labels:		app=guestbook
		tier=frontend
Annotations:	<none>
Replicas:	3 current / 3 desired
Pods Status:	3 Running / 0 Waiting / 0 Succeeded / 0 Failed
Pod Template:
  Labels:       app=guestbook
                tier=frontend
  Containers:
   php-redis:
    Image:      gcr.io/google_samples/gb-frontend:v3
    Port:       80/TCP
    Requests:
      cpu:      100m
      memory:   100Mi
    Environment:
      GET_HOSTS_FROM:   dns
    Mounts:             <none>
  Volumes:              <none>
Events:
  FirstSeen    LastSeen    Count    From                SubobjectPath    Type        Reason            Message
  ---------    --------    -----    ----                -------------    --------    ------            -------
  1m           1m          1        {replicaset-controller }             Normal      SuccessfulCreate  Created pod: frontend-qhloh
  1m           1m          1        {replicaset-controller }             Normal      SuccessfulCreate  Created pod: frontend-dnjpy
  1m           1m          1        {replicaset-controller }             Normal      SuccessfulCreate  Created pod: frontend-9si5l

Y por último, puedes comprobar los Pods que ha arrancado:

kubectl get Pods

Deberías ver la información de cada Pod similar a:

NAME             READY     STATUS    RESTARTS   AGE
frontend-9si5l   1/1       Running   0          1m
frontend-dnjpy   1/1       Running   0          1m
frontend-qhloh   1/1       Running   0          1m

También puedes verificar que la referencia de propietario de dichos pods está puesta al ReplicaSet frontend. Para ello, obtén el yaml de uno de los Pods ejecutándose:

kubectl get pods frontend-9si5l -o yaml

La salida será parecida a esta, donde la información sobre el ReplicaSet aparece en el campo ownerReferences de los metadatos:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: 2019-01-31T17:20:41Z
  generateName: frontend-
  labels:
    tier: frontend
  name: frontend-9si5l
  namespace: default
  ownerReferences:
  - apiVersion: extensions/v1beta1
    blockOwnerDeletion: true
    controller: true
    kind: ReplicaSet
    name: frontend
    uid: 892a2330-257c-11e9-aecd-025000000001
...

Adquisiciones de Pods fuera de la plantilla

Aunque puedes crear Pods simples sin problemas, se recomienda encarecidamente asegurarse de que dichos Pods no tienen etiquetas que puedan coincidir con el selector de alguno de tus ReplicaSets. La razón de esta recomendación es que un ReplicaSet no se limita a poseer los Pods especificados en su plantilla -- sino que puede adquirir otros Pods como se explicó en secciones anteriores.

Toma el ejemplo anterior del ReplicaSet frontend, y los Pods especificados en el siguiente manifiesto:

pods/pod-rs.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod1
  labels:
    tier: frontend
spec:
  containers:
  - name: hello1
    image: gcr.io/google-samples/hello-app:2.0

---

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod2
  labels:
    tier: frontend
spec:
  containers:
  - name: hello2
    image: gcr.io/google-samples/hello-app:1.0

Como estos Pods no tienen un Controlador (o cualquier otro objeto) como referencia de propietario y como además su selector coincide con el del ReplicaSet frontend, este último los terminará adquiriendo de forma inmediata.

Supón que creas los Pods después de que el ReplicaSet frontend haya desplegado los suyos para satisfacer su requisito de cuenta de réplicas:

kubectl apply -f http://k8s.io/examples/pods/pod-rs.yaml

Los nuevos Pods serán adquiridos por el ReplicaSet, e inmediatamente terminados ya que el ReplicaSet estaría por encima del número deseado.

Obtener los Pods:

kubectl get Pods

La salida muestra que los nuevos Pods se han terminado, o están en el proceso de terminarse:

NAME             READY   STATUS        RESTARTS   AGE
frontend-9si5l   1/1     Running       0          1m
frontend-dnjpy   1/1     Running       0          1m
frontend-qhloh   1/1     Running       0          1m
pod2             0/1     Terminating   0          4s

Si creas primero los Pods:

kubectl apply -f http://k8s.io/examples/pods/pod-rs.yaml

Y entonces creas el ReplicaSet:

kubectl apply -f http://k8s.io/examples/controllers/frontend.yaml

Verás que el ReplicaSet ha adquirido dichos Pods y simplemente ha creado tantos nuevos como necesarios para cumplir con su especificación hasta que el número de sus nuevos Pods y los originales coincidan con la cuenta deseado. Al obtener los Pods:

kubectl get Pods

Veremos su salida:

NAME             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
frontend-pxj4r   1/1     Running   0          5s
pod1             1/1     Running   0          13s
pod2             1/1     Running   0          13s

De esta forma, un ReplicaSet puede poseer un conjunto no homogéneo de Pods

Escribir un manifiesto de ReplicaSet

Al igual que con el esto de los objeto de la API de Kubernetes, un ReplicaSet necesita los campos apiVersion, kind, y metadata. Para los ReplicaSets, el tipo es siempre ReplicaSet. En la versión 1.9 de Kubernetes, la versión apps/v1 de la API en un tipo ReplicaSet es la versión actual y está habilitada por defecto. La versión apps/v1beta2 de la API se ha desaprobado. Consulta las primeras líneas del ejemplo frontend.yaml como guía.

Un ReplicaSet también necesita una sección .spec.

Plantilla Pod

El campo .spec.template es una plantilla pod que es también necesita obligatoriamente tener etiquetas definidas. En nuestro ejemplo frontend.yaml teníamos una etiqueta: tier: frontend. Lleva cuidado de que no se entremezcle con los selectores de otros controladores, no sea que traten de adquirir este Pod.

Para el campo de regla de reinicio de la plantilla, .spec.template.spec.restartPolicy, el único valor permitido es Always, que es el valor predeterminado.

Selector de Pod

El campo .spec.selector es un selector de etiqueta. Como se explicó anteriormente, estas son las etiquetas que se usan para identificar los Pods potenciales a adquirir. En nuestro ejemplo frontend.yaml, el selector era:

matchLabels:
	tier: frontend

El el ReplicaSet, .spec.template.metadata.labels debe coincidir con spec.selector, o será rechazado por la API.

Réplicas

Puedes configurar cuántos Pods deberían ejecutarse de forma concurrente indicando el campo .spec.replicas. El ReplicaSet creará/eliminará sus Pods para alcanzar este número.

Si no indicas el valor del campo .spec.replicas, entonces por defecto se inicializa a 1.

Trabajar con ReplicaSets

Eliminar un ReplicaSet y sus Pods

Para eliminar un ReplicaSet y todos sus Pods, utiliza el comando kubectl delete. El Recolector de basura eliminará automáticamente todos los Pods subordinados por defecto.

Cuando se usa la API REST o la librería client-go, se debe poner el valor de propagationPolicy a Background o Foreground en la opción -d. Por ejemplo:

kubectl proxy --port=8080
curl -X DELETE  'localhost:8080/apis/extensions/v1beta1/namespaces/default/replicasets/frontend' \
> -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Foreground"}' \
> -H "Content-Type: application/json"

Eliminar sólo un ReplicaSet

Se puede eliminar un ReplicaSet sin afectar a ninguno de sus Pods usando el comando kubectl delete con la opción --cascade=false. Cuando se usa la API REST o la librería client-go, se debe poner propagationPolicy a Orphan. Por ejemplo:

kubectl proxy --port=8080
curl -X DELETE  'localhost:8080/apis/extensions/v1beta1/namespaces/default/replicasets/frontend' \
> -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Orphan"}' \
> -H "Content-Type: application/json"

Una vez que se ha eliminado el original, se puede crear un nuevo ReplicaSet para sustituirlo. Mientras el viejo y el nuevo .spec.selector sean el mismo, el nuevo adoptará a los viejos Pods. Sin embargo, no se esforzará en conseguir que los Pods existentes coincidan con una plantilla pod nueva, diferente. Para actualizar dichos Pods a la nueva especificación de forma controlada, usa una actualización en línea.

Aislar Pods de un ReplicaSet

Es posible aislar Pods de un ReplicaSet cambiando sus etiquetas. Esta técnica puede usarse para eliminar Pods de un servicio para poder depurar, recuperar datos, etc. Los Pods que se eliminar de esta forma serán sustituidos de forma automática (siempre que el número de réplicas no haya cambiado).

Escalar un ReplicaSet

Se puede aumentar o reducir fácilmente un ReplicaSet simplemente actualizando el campo .spec.replicas. El controlador del ReplicaSet se asegura de que el número deseado de Pods con un selector de etiquetas coincidente está disponible y operacional.

ReplicaSet como blanco de un Horizontal Pod Autoscaler

Un ReplicaSet puede también ser el blanco de un Horizontal Pod Autoscalers (HPA). Esto es, un ReplicaSet puede auto-escalarse mediante un HPA. Aquí se muestra un ejemplo de HPA dirigido al ReplicaSet que creamos en el ejemplo anterior.

controllers/hpa-rs.yaml

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: frontend-scaler
spec:
  scaleTargetRef:
    kind: ReplicaSet
    name: frontend
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 10
  targetCPUUtilizationPercentage: 50

Si guardas este manifiesto en un archivo hpa-rs.yaml y lo lanzas contra el clúster de Kubernetes, debería crear el HPA definido que auto-escala el ReplicaSet destino dependiendo del uso de CPU de los Pods replicados.

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/hpa-rs.yaml

Alternativamente, puedes usar el comando kubectl autoscale para conseguir el mismo objetivo (¡y mucho más fácil!)

kubectl autoscale rs frontend --max=10

Alternativas al ReplicaSet

Deployment (recomendado)

UnDeployment es un objeto que puede poseer ReplicaSets y actualizar a estos y a sus Pods mediante actualizaciones en línea declarativas en el servidor. Aunque que los ReplicaSets puede usarse independientemente, hoy en día se usan principalmente a través de los Deployments como el mecanismo para orquestrar la creación, eliminación y actualización de los Pods. Cuando usas Deployments no tienes que preocuparte de gestionar los ReplicaSets que crean. Los Deployments poseen y gestionan sus ReplicaSets. Por tanto, se recomienda que se use Deployments cuando se quiera ReplicaSets.

Pods simples

A diferencia del caso en que un usuario creaba Pods de forma directa, un ReplicaSet sustituye los Pods que se eliminan o se terminan por la razón que sea, como en el caso de un fallo de un nodo o una intervención disruptiva de mantenimiento, como una actualización de kernel. Por esta razón, se recomienda que se use un ReplicaSet incluso cuando la aplicación sólo necesita un único Pod. Entiéndelo de forma similar a un proceso supervisor, donde se supervisa múltiples Pods entre múltiples nodos en vez de procesos individuales en un único nodo. Un ReplicaSet delega los reinicios del contenedor local a algún agente del nodo (por ejemplo, Kubelet o Docker).

Job

Usa un Job en vez de un ReplicaSet para aquellos Pods que se esperan que terminen por ellos mismos (esto es, trabajos por lotes).

DaemonSet

Usa un DaemonSet en vez de un ReplicaSet para aquellos Pods que proporcionan funcionalidad a nivel de servidor, como monitorización de servidor o logging de servidor. Estos Pods tienen un ciclo de vida asociado al del servidor mismo: el Pod necesita ejecutarse en el servidor antes de que los otros Pods comiencen, y es seguro que terminen cuando el servidor esté listo para ser reiniciado/apagado.

ReplicationController

Los ReplicaSets son los sucesores de los ReplicationControllers. Los dos sirven al mismo propósito, y se comportan de forma similar, excepto porque un ReplicationController no soporta los requisitos del selector basado en conjunto, como se describe en la guía de usuario de etiquetas. Por ello, se prefiere los ReplicaSets a los ReplicationControllers.

4.2.2 - ReplicationController

Un ReplicationController garantiza que un número determinado de réplicas se estén ejecutando en todo momento. En otras palabras, un ReplicationController se asegura que un pod o un conjunto homogéneo de pods siempre esté arriba y disponible.

Cómo Funciona un ReplicationController

Si hay muchos pods, el ReplicationController termina los pods extra. Si hay muy pocos, el ReplicationController arranca más pods. A difrencia de los pods creados manualmente, los pods mantenidos por un ReplicationController se sustituyen de forma automática si fallan, se borran, o se terminan. Por ejemplo, tus pods se re-crean en un nodo durante una intervención disruptiva de mantenimiento como una actualización del kernel. Por esta razón, deberías usar un ReplicationController incluso cuando tu aplicación sólo necesita un único pod. Un ReplicationController es parecido a un supervisor de procesos, pero en vez de supervisar procesos individuales en un único nodo, el ReplicationController supervisa múltiples pods entre múltiples nodos.

A menudo nos referimos a un ReplicationController de forma abreviada como "rc" o "rcs", así como atajo en los comandos de kubectl.

Un caso simple es crear un objeto ReplicationController para ejecutar de manera fiable una instancia de un Pod indefinidamente. Un caso de uso más complejo es ejecutar varias réplicas idénticas de un servicio replicado, como los servidores web.

Ejecutar un ejemplo de ReplicationController

Esta configuración de un ReplicationController de ejemplo ejecuta tres copias del servidor web nginx.

controllers/replication.yaml

apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
  name: nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    app: nginx
  template:
    metadata:
      name: nginx
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80

Ejecuta el ejemplo descargando el archivo de ejemplo y ejecutando este comando:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/replication.yaml

replicationcontroller/nginx created

Comprueba el estado del ReplicationController con este comando:

kubectl describe replicationcontrollers/nginx

Name:        nginx
Namespace:   default
Selector:    app=nginx
Labels:      app=nginx
Annotations:    <none>
Replicas:    3 current / 3 desired
Pods Status: 0 Running / 3 Waiting / 0 Succeeded / 0 Failed
Pod Template:
  Labels:       app=nginx
  Containers:
   nginx:
    Image:              nginx
    Port:               80/TCP
    Environment:        <none>
    Mounts:             <none>
  Volumes:              <none>
Events:
  FirstSeen       LastSeen     Count    From                        SubobjectPath    Type      Reason              Message
  ---------       --------     -----    ----                        -------------    ----      ------              -------
  20s             20s          1        {replication-controller }                    Normal    SuccessfulCreate    Created pod: nginx-qrm3m
  20s             20s          1        {replication-controller }                    Normal    SuccessfulCreate    Created pod: nginx-3ntk0
  20s             20s          1        {replication-controller }                    Normal    SuccessfulCreate    Created pod: nginx-4ok8v

Como se puede observar, se han creado tres pods, pero ninguno se está ejecutándose todavía, puede que porque la imagen todavía se está descargando. Unos momentos después, el mismo comando puede que muestre:

Pods Status:    3 Running / 0 Waiting / 0 Succeeded / 0 Failed

Para listar todos los pods que pertenecen al ReplicationController de forma legible, puedes usar un comando como el siguiente:

pods=$(kubectl get pods --selector=app=nginx --output=jsonpath={.items..metadata.name})
echo $pods

nginx-3ntk0 nginx-4ok8v nginx-qrm3m

Como se puede ver, el selector es el mismo que el selector del ReplicationController (mostrado en la salida de kubectl describe), y con una forma diferente a lo definido en el archivo replication.yaml. La opción --output=jsonpath especifica una expresión que simplemente muestra el nombre de cada pod en la lista devuelta.

Escribir una especificación de ReplicationController

Al igual que con el resto de configuraciones de Kubernetes, un ReplicationController necesita los campos apiVersion, kind, y metadata. Para información general acerca del trabajo con archivos de configuración, ver la gestión de objetos.

Un ReplicationController también necesita un sección .spec.

Plantilla Pod

El campo .spec.template es el único campo requerido de .spec.

El campo .spec.template es una plantilla pod. Tiene exactamente el mismo esquema que un pod, excepto por el hecho de que está anidado y no tiene los campos apiVersion ni kind.

Además de los campos obligatorios de un Pod, una plantilla pod de un ReplicationController debe especificar las etiquetas apropiadas y la regla de reinicio apropiada. En el caso de las etiquetas, asegúrate que no se entremezclan con otros controladores. Ver el selector de pod.

Sólo se permite el valor Always para el campo .spec.template.spec.restartPolicy, que es el valor predeterminado si no se indica.

Para los reinicios locales de los contenedores, los ReplicationControllers delegan en los agentes del nodo, por ejmplo el Kubelet o Docker.

Etiquetas en los ReplicationController

los ReplicationController puede tener sus propias (.metadata.labels). Normalmente, se indicaría dichas etiquetas con los mismos valores que el campo .spec.template.metadata.labels; si el campo .metadata.labels no se indica, entonces se predetermina al valor de .spec.template.metadata.labels. Sin embargo, se permite que sean diferentes, y el valor de .metadata.labels no afecta al comportamiento del ReplicationController.

Selector de Pod

El campo .spec.selector es un selector de etiqueta. Un ReplicationController gestiona todos los pods con etiquetas que coinciden con el selector. No distingue entre pods que creó o eliminó, y pods que otra persona o proceso creó o eliminó. Esto permite sustituir al ReplicationController sin impactar a ninguno de sus pods que se esté ejecutando.

Si se indica, el valor de .spec.template.metadata.labels debe ser igual al de .spec.selector, o será rechazado por la API. Si no se indica el valor de .spec.selector, se tomará como predeterminado el de .spec.template.metadata.labels.

Tampoco deberías crear ningún pod cuyas etiquetas coincidan con las de este selector, ni directamente con otro ReplicationController, ni con otro controlador como un Job. Si lo haces, el ReplicationController piensa que el creó también los otros pods. Kubernetes no te impide hacerlo.

Si al final terminas con múltiples controladores que tienen selectores que se entremezclan, tendrás que gestionar la eliminación tú mismo (ver abajo).

Múltiples Réplicas

Puedes configurar cuántos pods deberían ejecutarse de forma concurrente poniendo el valor de .spec.replicas al número de pods que te gustaría tener ejecutándose a la vez. El número de ejecuciones en cualquier momento puede que sea superior o inferior, dependiendo de si las réplicas se han incrementado o decrementado, o si un pod se ha apagado de forma controlada, y su sustituto arranca más pronto.

Si no se indica el valor de .spec.replicas, entonces se predetermina a 1.

Trabajar con ReplicationControllers

Eliminar un ReplicationController y sus Pods

Para eliminar un ReplicationController y todos sus pods, usa el comando kubectl delete. Kubectl reducirá el ReplicationController a cero y esperará que elimine cada pod antes de eliminar al ReplicationController mismo. Si este comando kubectl se interrumpe, puede ser reiniciado.

Cuando uses la API REST o la librería Go, necesitas realizar los pasos de forma explícita (reducir las réplicas a cero, esperar a que se eliminen los pods, y entonces eliminar el ReplicationController).

Eliminar sólo el ReplicationController

Puedes eliminar un ReplicationController sin impactar a ninguno de sus Pods.

Usando kubectl, indica la opción --cascade=false en el comando kubectl delete.

Cuando uses la API REST o la librería Go, simplemente elimina objeto ReplicationController.

Una vez que el objeto original se ha eliminado, puedes crear un nuevo ReplicationController para sustituirlo. Mientras el viejo y el nuevo valor del .spec.selector sea el mismo, el nuevo adoptará a los viejos pods. Sin embargo, no se molestará en hacer que los pods actuales coincidan con una plantilla pod nueva, diferente. Para actualizar los pods con una nueva especificación de forma controlada, utiliza la actualización en línea.

Aislar pods de un ReplicationController

Se puede aislar Pods del conjunto destino de un ReplicationController cambiando sus etiquetas. Esta técnica puede usarse para eliminar pods de un servicio para poder depurarlos, recuperar datos, etc. Los Pods que se eliminan de esta forma serán sustituidos de forma automática (asumiendo que el número de réplicas no ha cambiado tampoco).

Patrones comunes de uso

Reprogramación

Como se comentó arriba, cuando tienes 1 pod que quieres mantener ejecutándose, o 1000, un ReplicationController se asegura de que el número indicado de pods exista, incluso si falla un nodo o se termina algún pod (por ejemplo, debido a alguna acción de otro agente de control).

Escalado

El ReplicationController facilita el escalado del número de réplicas tanto para su aumento como para su disminución, bien manualmente o mediante un agente de auto-escalado, simplemente actualizando el campo replicas.

Actualizaciones en línea

El ReplicationController se ha diseñado para facilitar las actualizaciones en línea de un servicio mediante la sustitución de sus pods uno por uno.

Cómo se explicó en #1353, la estrategia recomendada es crear un nuevo ReplicationController con 1 réplica, escalar el nuevo (+1) y el viejo (-1) controlador uno por uno, y entonces eliminar el viejo controlador una vez que alcanza las 0 réplicas. Esto actualiza de forma predecible el conjunto de pods independientemente de que se produzcan fallos inesperados.

De forma ideal, el controlador de actualización en línea tendrá en cuenta si la aplicación está lista, y se asegurará de que un número suficiente de pods está en servicio en todo momento.

Los dos ReplicationControllers necesitarán crear pods con al menos una etiqueta diferenciadora, como la etiqueta de imagen del contenedor primario del pod, ya que las actualizaciones de imagen son las que normalmente desencadenan las actualizaciones en línea.

La actualización en línea se implementa a través de la herramienta cliente mediante kubectl rolling-update. Echa un vistazo a la tarea kubectl rolling-update para más ejemplos concretos.

Múltiples operaciones de despliegue

Además de llevar a cabo múltiples despliegues de una aplicación cuando una actualización en línea está en progreso, es común ejecutar varios despliegues durante un período extendido de tiempo, o incluso de forma contínua, usando múltiples operaciones de despliegue. Dichas operaciones se diferenciarían por etiquetas.

Por ejemplo, un servicio puede que exponga todos los pods con etiquetas tier in (frontend), environment in (prod). Ahora digamos que tenemos 10 pods replicados que forman este grupo. Pero queremos poder desplegar una nueva versión 'canary' de este component. Se podría configurar un ReplicationController con el valor de replicas puesto a 9 para la mayor parte de las réplicas, con etiquetas tier=frontend, environment=prod, track=stable, y otro ReplicationController con el valor de replicas puesto a 1 para el 'canary', con las etiquetas tier=frontend, environment=prod, track=canary. Así el servicio cubriría tanto los pods canary como el resto. Pero también es posible trastear con los ReplicationControllers de forma separada para probar cosas, monitorizar los resultados, etc.

Usar ReplicationControllers con servicios

Un único servicio puede exponer múltiples ReplicationControllers, de forma que, por ejemplo, algo de tráfico vaya a la versión vieja, y otro tanto vaya a la versión nueva.

Un ReplicationController nunca se terminará por sí mismo, pero tampoco se espera que se ejecute permanentemente como los servicios. Los servicios puede que estén compuestos de pods controlados por múltiples ReplicationControllers, y se espera que muchos ReplicationControllers se creen y se destruyan durante el ciclo de vida de un servicio (por ejemplo, para realizar una actualización de los pods que ejecutan el servicio). Ambos servicios mismos y sus clientes deberían permanecer ajenos a los ReplicationControllers que mantienen los pods que proporcionan los servicios.

Escribir aplicaciones que se repliquen

Los Pods creados por un ReplicationController están pensados para que sean intercambiables y semánticamente idénticos, aunque sus configuraciones puede que sean heterogéneas a lo largo del tiempo. Este es un ajuste obvio para los servidores sin estado replicados, pero los ReplicationControllers también pueden utilizarse para mantener la disponibilidad de aplicaciones que se elijen por un maestro, las particionadas, y las de grupos de trabajadores. Dichas aplicaciones deberían usar los mecanismos de asignación dinámica de trabajo, como las colas de trabajo RabbitMQ, en vez de la personalización estática/de una sola vez en la configuración de cada pod, ya que se considera un anti-patrón. Cualquier personalización de pod que se haga, como el calibrado vertical automático de recursos (por ejemplo, cpu o memoria), debería realizarse a través de otro proceso de controlador en línea, no con el mismo ReplicationController.

Responsabilidades de un ReplicationController

El ReplicationController simplemente garantiza que el número deseado de pods coincide con su selector de etiqueta y que son operacionales. Actualmente, sólo los pods que han terminado se excluyen de la cuenta. En el futuro, la disponibilidad y otra información disponible en el sistema se tendrá en cuenta, se añadirá más controles sobre la regla de sussitución, y se está planificando emitir eventos que podrían ser aprovechados por clientes externos para implementar reglas complejas de sustitución y escalado de forma arbitraria.

El ReplicationController está siempre condicionado a esta reducida responsabilidad. Él mismo no llevará a cabo ni pruebas de estar listo ni vivo. En vez de aplicar el auto-escalado, se pretende que este sea realizado por un auto-escalador externo (como se vio en #492), que sería el encargado de cambiar su campo replicas. No se añadirá reglas de programación (por ejemplo, propagación) al ReplicationController. Ni se debería validar que los pods controlados coincidan con la plantilla actual especificada, ya que eso obstruiría el auto-calibrado y otros procesos automáticos. De forma similar, los vencimientos de término, las dependencias de orden, la extensión de la configuración, y otras características se aplican en otro lado. Incluso se plantea excluir el mecanismo de creación de pods a granel (#170).

El ReplicationController está pensado para ser una primitiva de bloques is intended to be a composable building-block primitive. We expect higher-level APIs and/or tools to be built on top of it and other complementary primitives for user convenience in the future. The "macro" operations currently supported by kubectl (run, scale, rolling-update) are proof-of-concept examples of this. For instance, we could imagine something like Asgard managing ReplicationControllers, auto-scalers, services, scheduling policies, canaries, etc.

Objeto API

El ReplicationController es un recurso de alto nivel en la API REST de Kubernetes. Más detalles acerca del objeto API se pueden encontrar aquí: Objeto API ReplicationController.

Alternativas al ReplicationController

ReplicaSet

El ReplicaSet es el ReplicationController de nueva generación que soporta el nuevo selector de etiqueta basado en conjunto. Se usa principalmente por el Deployment como un mecanismo para orquestrar la creación de pods, la eliminación y las actualizaciones. Nótese que se recomienda usar Deployments en vez de directamente usar los ReplicaSets, a menos que necesites una orquestración personalizada de actualizaciones o no quieras actualizaciones en absoluto.

Deployment (Recomendado)

El Deployment es un objeto de alto nivel de la API que actualiza sus ReplicaSets subyacenetes y sus Pods de forma similar a cómo lo hace el comando kubectl rolling-update. Se recomienda el uso de Deployments si se quiere esta functionalidad de actualización en línea, porque a diferencia del comando kubectl rolling-update, son declarativos, se ejecutan del lado del servidor, y tienen características adicionales.

Pods simples

A diferencia del caso en que un usuario ha creado directamente pods, un ReplicationController sustituye los pods que han sido eliminador o terminados por cualquier motivo, como en el caso de un fallo de un nodo o una intervención disruptiva de mantenimiento, como la actualización del kernel. Por esta razón, se recomienda que se usa un ReplicationController incluso si tu aplicación sólo necesita un único pod. Piensa que es similar a un supervisor de proceso, sólo que supervisa múltiples pods entre múltiples nodos en vez de procesos individuales en un único nodo. Un ReplicationController delega los reinicios locales de los contenedores a algún agente del nodo (por ejemplo, Kubelet o Docker).

Job

Usa un Job en vez de un ReplicationController para aquellos pods que se espera que terminen por sí mismos (esto es, trabajos por lotes).

DaemonSet

Usa un DaemonSet en vez de un ReplicationController para aquellos pods que proporcionan una función a nivel de servidor, como la monitorización o el loggin de servidor. Estos pods tienen un ciclo de vida que está asociado al del servidor: el pod necesita ejecutarse en el servidor antes que los otros pods arranquen, y es seguro terminarlo cuando el servidor está listo para reiniciarse/apagarse.

Para más información

Lee Ejecutar Aplicaciones sin Estado con un ReplicationController.

4.2.3 - Deployment

Un controlador de Deployment proporciona actualizaciones declarativas para los Pods y los ReplicaSets.

Cuando describes el estado deseado en un objeto Deployment, el controlador del Deployment se encarga de cambiar el estado actual al estado deseado de forma controlada. Puedes definir Deployments para crear nuevos ReplicaSets, o eliminar Deployments existentes y adoptar todos sus recursos con nuevos Deployments.

Casos de uso

A continuación se presentan los casos de uso típicos de los Deployments:

• Crear un Deployment para desplegar un ReplicaSet. El ReplicaSet crea los Pods en segundo plano. Comprueba el estado del despliegue para comprobar si es satisfactorio o no.
• Declarar el nuevo estado de los Pods actualizando el PodTemplateSpec del Deployment. Ello crea un nuevo ReplicaSet y el Deployment gestiona el cambio de los Pods del viejo ReplicaSet al nuevo de forma controlada. Cada nuevo ReplicaSet actualiza la revisión del Deployment.
• Retroceder a una revisión anterior del Deployment si el estado actual de un Deployment no es estable. Cada retroceso actualiza la revisión del Deployment.
• Escalar horizontalmente el Deployment para soportar más carga.
• Pausar el Deployment para aplicar múltiples arreglos a su PodTemplateSpec y, a continuación, reanúdalo para que comience un nuevo despliegue.
• Usar el estado del Deployment como un indicador de que el despliegue se ha atascado.
• Limpiar los viejos ReplicaSets que no necesites más.

Crear un Deployment

El siguiente ejemplo de un Deployment crea un ReplicaSet para arrancar tres Pods con nginx:

controllers/nginx-deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.7.9
        ports:
        - containerPort: 80

En este ejemplo:

• Se crea un Deployment denominado nginx-deployment, indicado a través del campo .metadata.name.

• El Deployment crea tres Pods replicados, indicado a través del campo replicas.

• El campo selector define cómo el Deployment identifica los Pods que debe gestionar. En este caso, simplemente seleccionas una etiqueta que se define en la plantilla Pod (app: nginx). Sin embargo, es posible definir reglas de selección más sofisticadas, siempre que la plantilla Pod misma satisfaga la regla.

  Nota: matchLabels es un mapa de entradas {clave,valor}. Una entrada simple {clave,valor} en el mapa matchLabels es equivalente a un elemento de matchExpressions cuyo campo sea la "clave", el operador sea "In", y la matriz de valores contenga únicamente un "valor". Todos los requisitos se concatenan con AND.

• El campo template contiene los siguientes sub-campos:

  • Los Pods se etiquetan como app: nginx usando el campo labels.
  • La especificación de la plantilla Pod, o el campo .template.spec, indica que los Pods ejecutan un contenedor, nginx, que utiliza la versión 1.7.9 de la imagen de nginx de Docker Hub.
  • Crea un contenedor y lo llamar nginx usando el campo name.
  • Ejecuta la imagen nginx en su versión 1.7.9.
  • Abre el puerto 80 para que el contenedor pueda enviar y recibir tráfico.

Para crear este Deployment, ejecuta el siguiente comando:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/nginx-deployment.yaml

A continuación, ejecuta el comando kubectl get deployments. La salida debe ser parecida a la siguiente:

NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE 
nginx-deployment   3/3     3            3           1s  

Cuando inspeccionas los Deployments de tu clúster, se muestran los siguientes campos:

• NAME enumera los nombre de los Deployments del clúster.
• READY muestra cuántas réplicas de la aplicación están disponibles para sus usuarios. Sigue el patrón número de réplicas listas/deseadas.
• UP-TO-DATE muestra el número de réplicas que se ha actualizado para alcanzar el estado deseado.
• AVAILABLE muestra cuántas réplicas de la aplicación están disponibles para los usuarios.
• AGE muestra la cantidad de tiempo que la aplicación lleva ejecutándose.

Nótese cómo los valores de cada campo corresponden a los valores de la especificación del Deployment:

• El número de réplicas deseadas es 3 de acuerdo con el campo .spec.replicas.
• El número de réplicas actuales es 0 de acuerdo con el campo .status.replicas.
• El número de réplicas actualizadas es 0 de acuerdo con el campo .status.updatedReplicas.
• El número de réplicas disponibles es 0 de acuerdo con el campo .status.availableReplicas.

Si deseamos obtener más información del Deployment utilice el parámetro '-o wide', ejecutando el comando 'kubectl get deployments -o wide'. La salida será parecida a la siguiente:

NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE   CONTAINERS   IMAGES         SELECTOR
nginx-deployment   3/3     3            3           10s   nginx        nginx:1.7.9   app=nginx

Ejecutando el comando anterior se muestran los siguientes campos adicionales:

• CONTAINERS muestra los nombres de los contenedores declarados en .spec.template.spec.containers.[name].
• IMAGES muestra los nombres de las imágenes declaradas en .spec.template.spec.containers.[image].
• 'SELECTOR' muestra el Label selector que se declaró en matchLabels o matchExpressions.

Para ver el estado del Deployment, ejecuta el comando kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment. Este comando devuelve el siguiente resultado:

Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
deployment "nginx-deployment" successfully rolled out

Ejecuta de nuevo el comando kubectl get deployments unos segundos más tarde:

NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE 
nginx-deployment   3/3     3            3           18s  

Fíjate que el Deployment ha creado todas las tres réplicas, y que todas las réplicas están actualizadas (contienen la última plantilla Pod) y están disponibles (el estado del Pod tiene el valor Ready al menos para el campo .spec.minReadySeconds del Deployment).

Para ver el ReplicaSet (rs) creado por el Deployment, ejecuta el comando kubectl get rs:

NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
nginx-deployment-75675f5897   3         3         3       18s

Fíjate que el nombre del ReplicaSet siempre se formatea con el patrón [DEPLOYMENT-NAME]-[RANDOM-STRING]. La cadena aleatoria se genera de forma aleatoria y usa el pod-template-hash como semilla.

Para ver las etiquetas generadas automáticamente en cada pod, ejecuta el comando kubectl get pods --show-labels. Se devuelve la siguiente salida:

NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE       LABELS
nginx-deployment-75675f5897-7ci7o   1/1       Running   0          18s       app=nginx,pod-template-hash=75675f5897
nginx-deployment-75675f5897-kzszj   1/1       Running   0          18s       app=nginx,pod-template-hash=75675f5897
nginx-deployment-75675f5897-qqcnn   1/1       Running   0          18s       app=nginx,pod-template-hash=75675f5897

El ReplicaSet creado garantiza que hay tres Pods de nginx ejecutándose en todo momento.

Etiqueta pod-template-hash

La etiqueta pod-template-hash es añadida por el controlador del Deployment a cada ReplicaSet que el Deployment crea o adopta.

Esta etiqueta garantiza que todos los hijos ReplicaSets de un Deployment no se entremezclan. Se genera mediante una función hash aplicada al PodTemplate del ReplicaSet y usando el resultado de la función hash como el valor de la etiqueta que se añade al selector del ReplicaSet, en las etiquetas de la plantilla Pod, y en cualquier Pod existente que el ReplicaSet tenga.

Actualizar un Deployment

Asumiendo que ahora quieres actualizar los Pods nginx para que usen la imagen nginx:1.9.1 en vez de la imagen nginx:1.7.9.

kubectl --record deployment.apps/nginx-deployment set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1

image updated

De forma alternativa, puedes editar el Deployment y cambiar el valor del campo .spec.template.spec.containers[0].image de nginx:1.7.9 a nginx:1.9.1:

kubectl edit deployment.v1.apps/nginx-deployment

deployment.apps/nginx-deployment edited

Para ver el estado del despliegue, ejecuta:

kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment

Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
deployment "nginx-deployment" successfully rolled out

Cuando el despliegue funciona, puede que quieras obtener el Deployment:

kubectl get deployments

NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE 
nginx-deployment   3/3     3            3           36s 

El número de réplicas actualizadas indica que el Deployment ha actualizado las réplicas según la última configuración. Las réplicas actuales indican el total de réplicas que gestiona este Deployment, y las réplicas disponibles indican el número de réplicas actuales que están disponibles.

Puedes ejecutar el comando kubectl get rs para ver que el Deployment actualizó los Pods creando un nuevo ReplicaSet y escalándolo hasta las 3 réplicas, así como escalando el viejo ReplicaSet a 0 réplicas.

kubectl get rs

NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
nginx-deployment-1564180365   3         3         3       6s
nginx-deployment-2035384211   0         0         0       36s

Si ejecutas el comando get pods deberías ver los nuevos Pods:

kubectl get pods

NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-deployment-1564180365-khku8   1/1       Running   0          14s
nginx-deployment-1564180365-nacti   1/1       Running   0          14s
nginx-deployment-1564180365-z9gth   1/1       Running   0          14s

La próxima vez que quieras actualizar estos Pods, sólo necesitas actualizar la plantilla Pod del Deployment otra vez.

El Deployment permite garantizar que sólo un número determinado de Pods puede eliminarse mientras se están actualizando. Por defecto, garantiza que al menos el 25% menos del número deseado de Pods se está ejecutando (máx. 25% no disponible).

El Deployment también permite garantizar que sólo un número determinado de Pods puede crearse por encima del número deseado de Pods. Por defecto, garantiza que al menos el 25% más del número deseado de Pods se está ejecutando (máx. 25% de aumento).

Por ejemplo, si miras detenidamente el Deployment de arriba, verás que primero creó un Pod, luego eliminó algunos viejos Pods y creó otros nuevos. No elimina los viejos Pods hasta que un número suficiente de nuevos Pods han arrancado, y no crea nuevos Pods hasta que un número suficiente de viejos Pods se han eliminado. De esta forma, asegura que el número de Pods disponibles siempre es al menos 2, y el número de Pods totales es cómo máximo 4.

kubectl describe deployments

Name:                   nginx-deployment
Namespace:              default
CreationTimestamp:      Thu, 30 Nov 2017 10:56:25 +0000
Labels:                 app=nginx
Annotations:            deployment.kubernetes.io/revision=2
Selector:               app=nginx
Replicas:               3 desired | 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
StrategyType:           RollingUpdate
MinReadySeconds:        0
RollingUpdateStrategy:  25% max unavailable, 25% max surge
Pod Template:
  Labels:  app=nginx
  Containers:
   nginx:
    Image:        nginx:1.9.1
    Port:         80/TCP
    Environment:  <none>
    Mounts:       <none>
  Volumes:        <none>
Conditions:
  Type           Status  Reason
  ----           ------  ------
  Available      True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing    True    NewReplicaSetAvailable
OldReplicaSets:  <none>
NewReplicaSet:   nginx-deployment-1564180365 (3/3 replicas created)
Events:
  Type    Reason             Age   From                   Message
  ----    ------             ----  ----                   -------
  Normal  ScalingReplicaSet  2m    deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-2035384211 to 3
  Normal  ScalingReplicaSet  24s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 1
  Normal  ScalingReplicaSet  22s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 2
  Normal  ScalingReplicaSet  22s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 2
  Normal  ScalingReplicaSet  19s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 1
  Normal  ScalingReplicaSet  19s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 3
  Normal  ScalingReplicaSet  14s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 0

Aquí puedes ver que cuando creaste por primera vez el Deployment, este creó un ReplicaSet (nginx-deployment-2035384211) y lo escaló a 3 réplicas directamente. Cuando actualizaste el Deployment, creó un nuevo ReplicaSet (nginx-deployment-1564180365) y lo escaló a 1 y entonces escaló el viejo ReplicaSet a 2, de forma que al menos hubiera 2 Pods disponibles y como mucho 4 Pods en total en todo momento. Entonces, continuó escalando el nuevo y el viejo ReplicaSet con la misma estrategia de actualización continua. Finalmente, el nuevo ReplicaSet acaba con 3 réplicas disponibles, y el viejo ReplicaSet se escala a 0.

Sobrescritura (o sea, múltiples actualizaciones a la vez)

Cada vez que el controlador del Deployment observa un nuevo objeto de despliegue, se crea un ReplicaSet para arrancar los Pods deseados si es que no existe otro ReplicaSet haciéndolo. Los ReplicaSet existentes que controlan los Pods cuyas etiquetas coinciden con el valor del campo .spec.selector, pero cuya plantilla no coincide con el valor del campo .spec.template se reducen. Al final, el nuevo ReplicaSet se escala hasta el valor del campo .spec.replicas y todos los viejos ReplicaSets se escalan a 0.

Si actualizas un Deployment mientras otro despliegue está en curso, el Deployment creará un nuevo ReplicaSet como consecuencia de la actualización y comenzará a escalarlo, y sobrescribirá al ReplicaSet que estaba escalando anteriormente -- lo añadirá a su lista de viejos ReplicaSets y comenzará a reducirlos.

Por ejemplo, supongamos que creamos un Deployment para crear 5 réplicas de nginx:1.7.9, pero entonces actualizamos el Deployment para crear 5 réplicas de nginx:1.9.1 cuando sólo se ha creado 3 réplicas de nginx:1.7.9. En este caso, el Deployment comenzará automáticamente a matar los 3 Pods de nginx:1.7.9 que había creado, y empezará a crear los Pods de nginx:1.9.1. Es decir, no esperará a que se creen las 5 réplicas de nginx:1.7.9 antes de aplicar la nueva configuración.

Actualizaciones del selector de etiquetas

No se recomienda hacer cambios al selector del etiquetas y, por ello, se aconseja encarecidamente planificar el valor de dichos selectores por adelantado. En cualquier caso, si necesitas cambiar un selector de etiquetas, hazlo con mucho cuidado y asegúrate que entiendes todas sus implicaciones.

• Las adiciones posteriores al selector obligan también a actualizar las etiquetas de la plantilla Pod en la especificación del Deployment con los nuevos valores, ya que de lo contrario se devolvería un error. Este cambio no es de superposición, es decir, que el nuevo selector no selecciona los ReplicaSets y Pods creados con el viejo selector, lo que provoca que todos los viejos ReplicaSets se marquen como huérfanos y la creación de un nuevo ReplicaSet.
• Las actualizaciones de selector -- esto es, cambiar el valor actual en una clave de selector -- provocan el mismo comportamiento que las adiciones.
• Las eliminaciones de selector -- esto es, eliminar una clave actual del selector del Deployment -- no necesitan de cambios en las etiquetas de la plantilla Pod. No se marca ningún ReplicaSet existente como huérfano, y no se crea ningún ReplicaSet nuevo, pero debe tenerse en cuenta que la etiqueta eliminada todavía existe en los Pods y ReplicaSets que se están ejecutando.

Revertir un Deployment

En ocasiones necesitas revertir un Deployment; por ejemplo, cuando el Deployment no es estable, como cuando no para de reiniciarse. Por defecto, toda la historia de despliegue del Deployment se mantiene en el sistema de forma que puedes revertir en cualquier momento (se puede modificar este comportamiento cambiando el límite de la historia de revisiones de modificaciones).

Vamos a suponer que hemos cometido un error al actualizar el Deployment, poniendo como nombre de imagen nginx:1.91 en vez de nginx:1.9.1:

kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.91 --record=true

deployment.apps/nginx-deployment image updated

El despliegue se atasca y no progresa.

kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment

Waiting for rollout to finish: 1 out of 3 new replicas have been updated...

Presiona Ctrl-C para detener la monitorización del despliegue de arriba. Para obtener más información sobre despliegues atascados, lee más aquí.

Verás que el número de réplicas viejas (nginx-deployment-1564180365 y nginx-deployment-2035384211) es 2, y el número de nuevas réplicas (nginx-deployment-3066724191) es 1.

kubectl get rs

NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
nginx-deployment-1564180365   3         3         3       25s
nginx-deployment-2035384211   0         0         0       36s
nginx-deployment-3066724191   1         1         0       6s

Echando un vistazo a los Pods creados, verás que uno de los Pods creados por el nuevo ReplicaSet está atascado en un bucle intentando bajar la imagen:

kubectl get pods

NAME                                READY     STATUS             RESTARTS   AGE
nginx-deployment-1564180365-70iae   1/1       Running            0          25s
nginx-deployment-1564180365-jbqqo   1/1       Running            0          25s
nginx-deployment-1564180365-hysrc   1/1       Running            0          25s
nginx-deployment-3066724191-08mng   0/1       ImagePullBackOff   0          6s

kubectl describe deployment

Name:           nginx-deployment
Namespace:      default
CreationTimestamp:  Tue, 15 Mar 2016 14:48:04 -0700
Labels:         app=nginx
Selector:       app=nginx
Replicas:       3 desired | 1 updated | 4 total | 3 available | 1 unavailable
StrategyType:       RollingUpdate
MinReadySeconds:    0
RollingUpdateStrategy:  25% max unavailable, 25% max surge
Pod Template:
  Labels:  app=nginx
  Containers:
   nginx:
    Image:        nginx:1.91
    Port:         80/TCP
    Host Port:    0/TCP
    Environment:  <none>
    Mounts:       <none>
  Volumes:        <none>
Conditions:
  Type           Status  Reason
  ----           ------  ------
  Available      True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing    True    ReplicaSetUpdated
OldReplicaSets:     nginx-deployment-1564180365 (3/3 replicas created)
NewReplicaSet:      nginx-deployment-3066724191 (1/1 replicas created)
Events:
  FirstSeen LastSeen    Count   From                    SubobjectPath   Type        Reason              Message
  --------- --------    -----   ----                    -------------   --------    ------              -------
  1m        1m          1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-2035384211 to 3
  22s       22s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 1
  22s       22s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 2
  22s       22s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 2
  21s       21s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 1
  21s       21s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 3
  13s       13s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 0
  13s       13s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-3066724191 to 1

Para arreglar este problema, necesitas volver a una revisión previa del Deployment que sea estable.

Comprobar la Historia de Despliegues de un Deployment

Primero, comprobemos las revisiones de este despliegue:

kubectl rollout history deployment.v1.apps/nginx-deployment

deployments "nginx-deployment"
REVISION    CHANGE-CAUSE
1           kubectl apply --filename=https://k8s.io/examples/controllers/nginx-deployment.yaml --record=true
2           kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1 --record=true
3           kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.91 --record=true

En el momento de la creación, el mensaje en CHANGE-CAUSE se copia de la anotación kubernetes.io/change-cause del Deployment a sus revisiones. Podrías indicar el mensaje CHANGE-CAUSE:

• Anotando el Deployment con el comando kubectl annotate deployment.v1.apps/nginx-deployment kubernetes.io/change-cause="image updated to 1.9.1"
• Añadiendo el parámetro --record para registrar el comando kubectl que está haciendo cambios en el recurso.
• Manualmente editando el manifiesto del recursos.

Para ver más detalles de cada revisión, ejecuta:

kubectl rollout history deployment.v1.apps/nginx-deployment --revision=2

deployments "nginx-deployment" revision 2
  Labels:       app=nginx
          pod-template-hash=1159050644
  Annotations:  kubernetes.io/change-cause=kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1 --record=true
  Containers:
   nginx:
    Image:      nginx:1.9.1
    Port:       80/TCP
     QoS Tier:
        cpu:      BestEffort
        memory:   BestEffort
    Environment Variables:      <none>
  No volumes.

Retroceder a una Revisión Previa

Ahora has decidido que quieres deshacer el despliegue actual y retrocederlo a la revisión previa:

kubectl rollout undo deployment.v1.apps/nginx-deployment

deployment.apps/nginx-deployment

Alternativamente, puedes retroceder a una revisión específica con el parámetro --to-revision:

kubectl rollout undo deployment.v1.apps/nginx-deployment --to-revision=2

deployment.apps/nginx-deployment

Para más detalles acerca de los comandos relacionados con las revisiones de un Deployment, echa un vistazo a kubectl rollout.

El Deployment se ha revertido ahora a una revisión previa estable. Como se puede comprobar, el controlador del Deployment genera un evento DeploymentRollback al retroceder a la revisión 2.

kubectl get deployment nginx-deployment

NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE 
nginx-deployment   3/3     3            3           30m 

kubectl describe deployment nginx-deployment

Name:                   nginx-deployment
Namespace:              default
CreationTimestamp:      Sun, 02 Sep 2018 18:17:55 -0500
Labels:                 app=nginx
Annotations:            deployment.kubernetes.io/revision=4
                        kubernetes.io/change-cause=kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1 --record=true
Selector:               app=nginx
Replicas:               3 desired | 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
StrategyType:           RollingUpdate
MinReadySeconds:        0
RollingUpdateStrategy:  25% max unavailable, 25% max surge
Pod Template:
  Labels:  app=nginx
  Containers:
   nginx:
    Image:        nginx:1.9.1
    Port:         80/TCP
    Host Port:    0/TCP
    Environment:  <none>
    Mounts:       <none>
  Volumes:        <none>
Conditions:
  Type           Status  Reason
  ----           ------  ------
  Available      True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing    True    NewReplicaSetAvailable
OldReplicaSets:  <none>
NewReplicaSet:   nginx-deployment-c4747d96c (3/3 replicas created)
Events:
  Type    Reason              Age   From                   Message
  ----    ------              ----  ----                   -------
  Normal  ScalingReplicaSet   12m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-75675f5897 to 3
  Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-c4747d96c to 1
  Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-75675f5897 to 2
  Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-c4747d96c to 2
  Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-75675f5897 to 1
  Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-c4747d96c to 3
  Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-75675f5897 to 0
  Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-595696685f to 1
  Normal  DeploymentRollback  15s   deployment-controller  Rolled back deployment "nginx-deployment" to revision 2
  Normal  ScalingReplicaSet   15s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-595696685f to 0

Escalar un Deployment

Puedes escalar un Deployment usando el siguiente comando:

kubectl scale deployment.v1.apps/nginx-deployment --replicas=10

deployment.apps/nginx-deployment scaled

Asumiendo que se ha habilitado el escalado horizontal de pod en tu clúster, puedes configurar un auto-escalado para tu Deployment y elegir el mínimo y máximo número de Pods que quieres ejecutar en base al uso de CPU de tus Pods actuales.

kubectl autoscale deployment.v1.apps/nginx-deployment --min=10 --max=15 --cpu-percent=80

deployment.apps/nginx-deployment scaled

Escalado proporcional

La actualización continua de los Deployments permite la ejecución de múltiples versiones de una aplicación al mismo tiempo. Cuando tú o un auto-escalado escala un Deployment con actualización continua que está en medio de otro despliegue (bien en curso o pausado), entonces el controlador del Deployment balanceará las réplicas adicionales de los ReplicaSets activos (ReplicaSets con Pods) para así poder mitigar el riesgo. Esto se conoce como escalado proporcional.

Por ejemplo, imagina que estás ejecutando un Deployment con 10 réplicas, donde maxSurge=3, y maxUnavailable=2.

kubectl get deploy

NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE 
nginx-deployment   10/10   10           10          50s 

Si actualizas a una nueva imagen que no puede descargarse desde el clúster:

kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:sometag

deployment.apps/nginx-deployment image updated

La actualización de la imagen arranca un nuevo despliegue con el ReplicaSet nginx-deployment-1989198191, pero se bloquea debido al requisito maxUnavailable indicado arriba:

kubectl get rs

NAME                          DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-deployment-1989198191   5         5         0         9s
nginx-deployment-618515232    8         8         8         1m

Y entonces se origina una nueva petición de escalado para el Deployment. El auto-escalado incrementa las réplicas del Deployment a 15. El controlador del Deployment necesita ahora decidir dónde añadir esas nuevas 5 réplicas. Si no estuvieras usando el escalado proporcional, las 5 se añadirían al nuevo ReplicaSet. Pero con el escalado proporcional, las réplicas adicionales se distribuyen entre todos los ReplicaSets. Las partes más grandes van a los ReplicaSets con el mayor número de réplicas y las partes más pequeñas van a los ReplicaSets con menos réplicas. Cualquier resto sobrante se añade al ReplicaSet con mayor número de réplicas. Aquellos ReplicaSets con 0 réplicas no se escalan.

En nuestro ejemplo anterior, se añadirán 3 réplicas al viejo ReplicaSet y 2 réplicas al nuevo ReplicaSet. EL proceso de despliegue debería al final mover todas las réplicas al nuevo ReplicaSet, siempre que las nuevas réplicas arranquen positivamente.

kubectl get deploy

NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE 
nginx-deployment   18/15   7            8           7m 

kubectl get rs

NAME                          DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-deployment-1989198191   7         7         0         7m
nginx-deployment-618515232    11        11        11        7m

Pausar y Reanudar un Deployment

Puedes pausar un Deployment antes de arrancar una o más modificaciones y luego reanudarlo. Esto te permite aplicar múltiples arreglos entre la pausa y la reanudación sin necesidad de arrancar despliegues innecesarios.

Por ejemplo, con un Deployment que acaba de crearse:

kubectl get deploy

NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE 
nginx-deployment   3/3     3            3           1m 

kubectl get rs

NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-2142116321   3         3         3         1m

Lo pausamos ejecutando el siguiente comando:

kubectl rollout pause deployment.v1.apps/nginx-deployment

deployment.apps/nginx-deployment paused

Y luego actualizamos la imagen del Deployment:

kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1

deployment.apps/nginx-deployment image updated

Nótese que no se arranca ningún despliegue nuevo:

kubectl rollout history deployment.v1.apps/nginx-deployment

deployments "nginx"
REVISION  CHANGE-CAUSE
1   <none>

kubectl get rs

NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-2142116321   3         3         3         2m

Puedes realizar tantas modificaciones como quieras, por ejemplo, para actualizar los recursos a utilizar:

kubectl set resources deployment.v1.apps/nginx-deployment -c=nginx --limits=cpu=200m,memory=512Mi

deployment.apps/nginx-deployment resource requirements updated

El estado inicial del Deployment anterior a la pausa continuará su función, pero las nuevas modificaciones del Deployment no tendrán efecto ya que el Deployment está pausado.

Al final, reanuda el Deployment y observa cómo se genera un nuevo ReplicaSet con todos los cambios:

kubectl rollout resume deployment.v1.apps/nginx-deployment

deployment.apps/nginx-deployment resumed

kubectl get rs -w

NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-2142116321   2         2         2         2m
nginx-3926361531   2         2         0         6s
nginx-3926361531   2         2         1         18s
nginx-2142116321   1         2         2         2m
nginx-2142116321   1         2         2         2m
nginx-3926361531   3         2         1         18s
nginx-3926361531   3         2         1         18s
nginx-2142116321   1         1         1         2m
nginx-3926361531   3         3         1         18s
nginx-3926361531   3         3         2         19s
nginx-2142116321   0         1         1         2m
nginx-2142116321   0         1         1         2m
nginx-2142116321   0         0         0         2m
nginx-3926361531   3         3         3         20s

kubectl get rs

NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-2142116321   0         0         0         2m
nginx-3926361531   3         3         3         28s

Estado del Deployment

Un Deployment pasa por varios estados a lo largo de su ciclo de vida. Así, puede estar progresando mientras se despliega un nuevo ReplicaSet, puede estar completo, o puede quedar en estado fallido.

Progresar un Deployment

Kubernetes marca un Deployment como progresando cuando se realiza cualquiera de las siguientes tareas:

• El Deployment crea un nuevo ReplicaSet.
• El Deployment está escalando su ReplicaSet más nuevo.
• El Deployment está reduciendo su(s) ReplicaSet(s) más antiguo(s).
• Hay nuevos Pods disponibles y listos (listo por lo menos MinReadySeconds).

Puedes monitorizar el progreso de un Deployment usando el comando kubectl rollout status.

Completar un Deployment

Kubernetes marca un Deployment como completado cuando presenta las siguientes características:

• Todas las réplicas asociadas con el Deployment han sido actualizadas a la última versión indicada, lo cual quiere decir que todas las actualizaciones se han completado.
• Todas las réplicas asociadas con el Deployment están disponibles.
• No están ejecutándose viejas réplicas del Deployment.

Puedes comprobar si un Deployment se ha completado usando el comando kubectl rollout status. Si el despliegue se ha completado de forma satisfactoria, el comando kubectl rollout status devuelve un código 0 de salida.

kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment

Waiting for rollout to finish: 2 of 3 updated replicas are available...
deployment "nginx-deployment" successfully rolled out
$ echo $?
0

Deployment fallido

Tu Deployment puede quedarse bloqueado intentando desplegar su nuevo ReplicaSet sin nunca completarse. Esto puede ocurrir debido a algunos de los factores siguientes:

• Cuota insuficiente
• Fallos en la prueba de estar listo
• Errores en la descarga de imágenes
• Permisos insuficientes
• Rangos de límites de recursos
• Mala configuración del motor de ejecución de la aplicación

Una forma de detectar este tipo de situación es especificar un parámetro de vencimiento en la especificación de tu Deployment: (.spec.progressDeadlineSeconds). .spec.progressDeadlineSeconds denota el número de segundos que el controlador del Deployment debe esperar antes de indicar (en el estado del Deployment) que el Deployment no avanza.

El siguiente comando kubectl configura el campo progressDeadlineSeconds para forzar al controlador a informar de la falta de avance de un Deployment después de 10 minutos:

kubectl patch deployment.v1.apps/nginx-deployment -p '{"spec":{"progressDeadlineSeconds":600}}'

deployment.apps/nginx-deployment patched

Una vez que se ha excedido el vencimiento, el controlador del Deployment añade una DeploymentCondition con los siguientes atributos al campo .status.conditions del Deployment:

• Type=Progressing
• Status=False
• Reason=ProgressDeadlineExceeded

Ver las convenciones de la API de Kubernetes para más información acerca de las condiciones de estado.

Puede que notes errores transitorios en tus Deployments, bien debido a un tiempo de vencimiento muy pequeño que hayas configurado o bien a cualquier otro tipo de error que puede considerarse como transitorio. Por ejemplo, supongamos que no tienes suficiente cuota. Si describes el Deployment, te darás cuenta de la sección siguiente:

kubectl describe deployment nginx-deployment

<...>
Conditions:
  Type            Status  Reason
  ----            ------  ------
  Available       True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing     True    ReplicaSetUpdated
  ReplicaFailure  True    FailedCreate
<...>

Si ejecutas el comando kubectl get deployment nginx-deployment -o yaml, el estado del Deployment puede parecerse a:

status:
  availableReplicas: 2
  conditions:
  - lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:39Z
    lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:39Z
    message: Replica set "nginx-deployment-4262182780" is progressing.
    reason: ReplicaSetUpdated
    status: "True"
    type: Progressing
  - lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:42Z
    lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:42Z
    message: Deployment has minimum availability.
    reason: MinimumReplicasAvailable
    status: "True"
    type: Available
  - lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:39Z
    lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:39Z
    message: 'Error creating: pods "nginx-deployment-4262182780-" is forbidden: exceeded quota:
      object-counts, requested: pods=1, used: pods=3, limited: pods=2'
    reason: FailedCreate
    status: "True"
    type: ReplicaFailure
  observedGeneration: 3
  replicas: 2
  unavailableReplicas: 2

Al final, una vez que se supera el vencimiento del progreso del Deployment, Kubernetes actualiza el estado y la razón de el estado de progreso:

Conditions:
  Type            Status  Reason
  ----            ------  ------
  Available       True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing     False   ProgressDeadlineExceeded
  ReplicaFailure  True    FailedCreate

Puedes solucionar un problema de cuota insuficiente simplemente reduciendo el número de réplicas de tu Deployment, reduciendo otros controladores que puedas estar ejecutando, o incrementando la cuota en tu espacio de nombres. Si una vez satisfechas las condiciones de tu cuota, el controlador del Deployment completa el despliegue, entonces verás que el estado del Deployment se actualiza al estado satisfactorio (Status=True y Reason=NewReplicaSetAvailable).

Conditions:
  Type          Status  Reason
  ----          ------  ------
  Available     True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing   True    NewReplicaSetAvailable

Type=Available con Status=True significa que tu Deployment tiene disponibilidad mínima. La disponibilidad mínima se prescribe mediante los parámetros indicados en la estrategia de despligue. Type=Progressing con Status=True significa que tu Deployment está bien en medio de un despliegue y está progresando o bien que se ha completado de forma satisfactoria y el número mínimo requerido de nuevas réplicas ya está disponible (ver la Razón del estado para cada caso particular - en nuestro caso Reason=NewReplicaSetAvailable significa que el Deployment se ha completado).

Puedes comprobar si un Deployment ha fallado en su progreso usando el comando kubectl rollout status. kubectl rollout status devuelve un código de salida distinto de 0 si el Deployment ha excedido su tiempo de vencimiento.

kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment

Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
error: deployment "nginx" exceeded its progress deadline
$ echo $?
1

Actuar ante un despliegue fallido

Todas las acciones que aplican a un Deployment completado también aplican a un Deployment fallido. Puedes escalarlo/reducirlo, retrocederlo a una revisión previa, o incluso pausarlo si necesitas realizar múltiples cambios a la plantilla Pod del Deployment.

Regla de Limpieza

Puedes configurar el campo .spec.revisionHistoryLimit de un Deployment para especificar cuántos ReplicaSets viejos quieres conservar para este Deployment. El resto será eliminado en segundo plano. Por defecto, es 10.

Casos de Uso

Despligue Canary

Si quieres desplegar nuevas versiones a un sub-conjunto de usuarios o servidores usando el Deployment, puedes hacerlo creando múltiples Deployments, uno para cada versión nueva, siguiendo el patrón canary descrito en gestionar recursos.

Escribir una especificación de Deployment

Al igual que con el resto de configuraciones de Kubernetes, un Deployment requiere los campos apiVersion, kind, y metadata. Para información general acerca de cómo trabajar con ficheros de configuración, ver los documentos acerca de desplegar aplicaciones, configurar contenedores, y usar kubectl para gestionar recursos.

Un Deployment también necesita una sección .spec.

Plantilla Pod

Tanto .spec.template como .spec.selector sin campos obligatorios dentro de .spec.

El campo .spec.template es una plantilla Pod. Tiene exactamente el mismo esquema que un Pod, excepto por el hecho de que está anidado y no tiene apiVersion ni kind.

Junto con los campos obligatorios de un Pod, una plantilla Pod de un Deployment debe indicar las etiquetas y las reglas de reinicio apropiadas. Para el caso de las etiquetas, asegúrate que no se entremezclan con otros controladores. Ver selector).

Únicamente se permite una .spec.template.spec.restartPolicy igual a Always, que es el valor por defecto si no se indica.

Réplicas

.spec.replicas es un campo opcional que indica el número de Pods deseados. Su valor por defecto es 1.

Selector

.spec.selector es un campo opcional que indica un selector de etiquetas para los Pods objetivo del deployment.

.spec.selector debe coincidir con .spec.template.metadata.labels, o será descartado por la API.

A partir de la versión apps/v1 de la API, .spec.selector y .metadata.labels no toman como valor por defecto el valor de .spec.template.metadata.labels si no se indica. Por ello, debe especificarse de forma explícita. Además hay que mencionar que .spec.selector es inmutable tras la creación del Deployment en apps/v1.

Un Deployment puede finalizar aquellos Pods cuyas etiquetas coincidan con el selector si su plantilla es diferente de .spec.template o si el número total de dichos Pods excede .spec.replicas. Arranca nuevos Pods con .spec.template si el número de Pods es menor que el número deseado.

Si tienes múltiples controladores que entremezclan sus selectores, dichos controladores competirán entre ellos y no se comportarán de forma correcta.

Estrategia

.spec.strategy especifica la estrategia usada para remplazar los Pods viejos con los nuevos. .spec.strategy.type puede tener el valor "Recreate" o "RollingUpdate". "RollingUpdate" el valor predeterminado.

Despliegue mediante recreación

Todos los Pods actuales se eliminan antes de que los nuevos se creen cuando .spec.strategy.type==Recreate.

Despliegue mediante actualización continua

El Deployment actualiza los Pods en modo de actualización continua cuando .spec.strategy.type==RollingUpdate. Puedes configurar los valores de maxUnavailable y maxSurge para controlar el proceso de actualización continua.

Número máximo de pods no disponibles

.spec.strategy.rollingUpdate.maxUnavailable es un campo opcional que indica el número máximo de Pods que pueden no estar disponibles durante el proceso de actualización. El valor puede ser un número absoluto (por ejemplo, 5) o un porcentaje de los Pods deseados (por ejemplo, 10%). El número absoluto se calcula a partir del porcentaje con redondeo a la baja. El valor no puede ser 0 si .spec.strategy.rollingUpdate.maxSurge es 0. El valor predeterminado es 25%.

Por ejemplo, cuando este valor es 30%, el ReplicaSet viejo puede escalarse al 70% de los Pods deseados de forma inmediata tras comenzar el proceso de actualización. Una vez que los Pods están listos, el ReplicaSet viejo puede reducirse aún mas, seguido de un escalado del nuevo ReplicaSet, asegurándose que el número total de Pods disponibles en todo momento durante la actualización es de al menos el 70% de los Pods deseados.

Número máximo de pods por encima del número deseado

.spec.strategy.rollingUpdate.maxSurge es un campo opcional que indica el número máximo de Pods que puede crearse por encima del número deseado de Pods. El valor puede ser un número absoluto (por ejemplo, 5) o un porcentaje de los Pods deseados (por ejemplo, 10%). El valor no puede ser 0 si MaxUnavailable es 0. El número absoluto se calcula a partir del porcentaje con redondeo al alza. El valor predeterminado es 25%.

Por ejemplo, cuando este valor es 30%, el nuevo ReplicaSet puede escalarse inmediatamente cuando comienza la actualización continua, de forma que el número total de Pods viejos y nuevos no excede el 130% de los Pods deseados. Una vez que los viejos Pods se han eliminado, el nuevo ReplicaSet puede seguir escalándose, asegurándose que el número total de Pods ejecutándose en todo momento durante la actualización es como mucho del 130% de los Pods deseados.

Segundos para vencimiento del progreso

.spec.progressDeadlineSeconds es un campo opcional que indica el número de segundos que quieres esperar a que tu Deployment avance antes de que el sistema reporte que dicho Deployment ha fallado en su avance - expresado como un estado con Type=Progressing, Status=False. y Reason=ProgressDeadlineExceeded en el recurso. El controlador del Deployment seguirá intentando el despliegue. En el futuro, una vez que se implemente el retroceso automático, el controlador del Deployment retrocederá el despliegue en cuanto detecte ese estado.

Si se especifica, este campo debe ser mayor que .spec.minReadySeconds.

Tiempo mínimo para considerar el Pod disponible

.spec.minReadySeconds es un campo opcional que indica el número mínimo de segundos en que un Pod recién creado debería estar listo sin que falle ninguno de sus contenedores, para que se considere disponible. Por defecto su valor es 0 (el Pod se considera disponible en el momento que está listo). Para aprender más acerca de cuándo un Pod se considera que está listo, ver las pruebas de contenedor.

Vuelta atrás

El campo .spec.rollbackTo se ha quitado de las versiones extensions/v1beta1 y apps/v1beta1 de la API, y ya no se permite en las versiones de la API a partir de apps/v1beta2. En su caso, se debería usar kubectl rollout undo, tal y como se explicó en Retroceder a una Revisión Previa.

Límite del histórico de revisiones

La historia de revisiones de un Deployment se almacena en los ReplicaSets que este controla.

.spec.revisionHistoryLimit es un campo opcional que indica el número de ReplicaSets viejos a retener para permitir los retrocesos. Estos ReplicaSets viejos consumen recursos en etcd y rebosan la salida de kubectl get rs. La configuración de cada revisión de Deployment se almacena en sus ReplicaSets; por lo tanto, una vez que se elimina el ReplicaSet viejo, se pierde la posibilidad de retroceder a dicha revisión del Deployment. Por defecto, se retienen hasta 10 ReplicaSets viejos; pero su valor ideal depende de la frecuencia y la estabilidad de los nuevos Deployments.

De forma más específica, si ponemos este campo a cero quiere decir que todos los ReplicaSets viejos con 0 réplicas se limpiarán. En este caso, el nuevo despliegue del Deployment no se puede deshacer, ya que su historia de revisiones se habrá limpiado.

Pausa

.spec.paused es un campo booleano opcional para pausar y reanudar un Deployment. La única diferencia entre un Deployment pausado y otro que no lo está es que cualquier cambio al PodTemplateSpec del Deployment pausado no generará nuevos despliegues mientras esté pausado. Un Deployment se pausa de forma predeterminada cuando se crea.

Alternativa a los Deployments

kubectl rolling update

kubectl rolling update actualiza los Pods y los ReplicationControllers de forma similar. Pero se recomienda el uso de Deployments porque se declaran del lado del servidor, y proporcionan características adicionales como la posibilidad de retroceder a revisiones anteriores incluso después de haber terminado una actualización continua.

4.2.4 - StatefulSets

Un StatefulSet es el objeto de la API workload que se usa para gestionar aplicaciones con estado.

Gestiona el despliegue y escalado de un conjunto de Pods, y garantiza el orden y unicidad de dichos Pods.

Al igual que un Deployment, un StatefulSet gestiona Pods que se basan en una especificación idéntica de contenedor. A diferencia de un Deployment, un StatefulSet mantiene una identidad asociada a sus Pods. Estos pods se crean a partir de la misma especificación, pero no pueden intercambiarse; cada uno tiene su propio identificador persistente que mantiene a lo largo de cualquier re-programación.

Un StatefulSet opera bajo el mismo patrón que cualquier otro controlador. Se define el estado deseado en un objeto StatefulSet, y el controlador del StatefulSet efectúa las actualizaciones que sean necesarias para alcanzarlo a partir del estado actual.

Usar StatefulSets

Los StatefulSets son valiosos para aquellas aplicaciones que necesitan uno o más de los siguientes:

• Identificadores de red estables, únicos.
• Almacenamiento estable, persistente.
• Despliegue y escalado ordenado, controlado.
• Actualizaciones en línea ordenadas, automatizadas.

De los de arriba, estable es sinónimo de persistencia entre (re)programaciones de Pods. Si una aplicación no necesita ningún identificador estable o despliegue, eliminación, o escalado ordenado, deberías desplegar tu aplicación con un controlador que proporcione un conjunto de réplicas sin estado, como un Deployment o un ReplicaSet, ya que están mejor preparados para tus necesidades sin estado.

Limitaciones

• El almacenamiento de un determinado Pod debe provisionarse por un Provisionador de PersistentVolume basado en la storage class requerida, o pre-provisionarse por un administrador.
• Eliminar y/o reducir un StatefulSet no eliminará los volúmenes asociados con el StatefulSet. Este comportamiento es intencional y sirve para garantizar la seguridad de los datos, que da más valor que la purga automática de los recursos relacionados del StatefulSet.
• Los StatefulSets actualmente necesitan un Servicio Headless como responsable de la identidad de red de los Pods. Es tu responsabilidad crear este Service.
• Los StatefulSets no proporcionan ninguna garantía de la terminación de los pods cuando se elimina un StatefulSet. Para conseguir un término de los pods ordenado y controlado en el StatefulSet, es posible reducir el StatefulSet a 0 réplicas justo antes de eliminarlo.
• Cuando se usan las Actualizaciones en línea con la Regla de Gestión de Pod (OrderedReady) por defecto, es posible entrar en un estado inconsistente que requiere de una intervención manual para su reparación.

Componentes

El ejemplo de abajo demuestra los componentes de un StatefulSet:

• Un servicio Headless, llamado nginx, se usa para controlar el dominio de red.
• Un StatefulSet, llamado web, que tiene una especificación que indica que se lanzarán 3 réplicas del contenedor nginx en Pods únicos.
• Un volumeClaimTemplate que proporciona almacenamiento estable por medio de PersistentVolumes provisionados por un provisionador de tipo PersistentVolume.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
  labels:
    app: nginx
spec:
  ports:
  - port: 80
    name: web
  clusterIP: None
  selector:
    app: nginx
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: web
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx # tiene que coincidir con .spec.template.metadata.labels
  serviceName: "nginx"
  replicas: 3 # por defecto es 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx # tiene que coincidir con .spec.selector.matchLabels
    spec:
      terminationGracePeriodSeconds: 10
      containers:
      - name: nginx
        image: registry.k8s.io/nginx-slim:0.8
        ports:
        - containerPort: 80
          name: web
        volumeMounts:
        - name: www
          mountPath: /usr/share/nginx/html
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: www
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      storageClassName: "my-storage-class"
      resources:
        requests:
          storage: 1Gi

Selector de Pod

Debes poner el valor del campo .spec.selector de un StatefulSet para que coincida con las etiquetas de su campo .spec.template.metadata.labels. Antes de Kubernetes 1.8, el campo .spec.selector se predeterminaba cuando se omitía. A partir de la versión 1.8, si no se especifica un selector de coincidencia de Pods, se produce un error de validación durante la creación del StatefulSet.

Identidad de Pod

Los Pods de un StatefulSet tienen una identidad única que está formada por un ordinal, una identidad estable de red, y almacenamiento estable. La identidad se asocia al Pod, independientemente del nodo en que haya sido (re)programado.

Índice Ordinal

Para un StatefulSet con N réplicas, a cada Pod del StatefulSet se le asignará un número entero ordinal, desde 0 hasta N-1, y que es único para el conjunto.

ID estable de Red

El nombre de anfitrión (hostname) de cada Pod de un StatefulSet se deriva del nombre del StatefulSet y del número ordinal del Pod. El patrón para construir dicho hostname es $(statefulset name)-$(ordinal). Así, el ejemplo de arriba creará tres Pods denominados web-0,web-1,web-2. Un StatefulSet puede usar un Servicio Headless para controlar el nombre de dominio de sus Pods. El nombre de dominio gestionado por este Service tiene la forma: $(service name).$(namespace).svc.cluster.local, donde "cluster.local" es el nombre de dominio del clúster. Conforme se crea cada Pod, se le asigna un nombre DNS correspondiente de subdominio, que tiene la forma: $(podname).$(governing service domain), donde el servicio en funciones se define por el campo serviceName del StatefulSet.

Como se indicó en la sección limitaciones, la creación del Servicio Headless encargado de la identidad de red de los pods es enteramente tu responsabilidad.

Aquí se muestran algunos ejemplos de elecciones de nombres de Cluster Domain, nombres de Service, nombres de StatefulSet, y cómo impactan en los nombres DNS de los Pods del StatefulSet:

Almacenamiento estable

Kubernetes crea un PersistentVolume para cada VolumeClaimTemplate. En el ejemplo de nginx de arriba, cada Pod recibirá un único PersistentVolume con una StorageClass igual a my-storage-class y 1 GiB de almacenamiento provisionado. Si no se indica ninguna StorageClass, entonces se usa la StorageClass por defecto. Cuando un Pod se (re)programa en un nodo, sus volumeMounts montan los PersistentVolumes asociados con sus PersistentVolume Claims. Nótese que los PersistentVolumes asociados con los PersistentVolume Claims de los Pods no se eliminan cuando los Pods, o los StatefulSet se eliminan. Esto debe realizarse manualmente.

Etiqueta de Nombre de Pod

Cuando el controlador del StatefulSet crea un Pod, añade una etiqueta, statefulset.kubernetes.io/pod-name, que toma el valor del nombre del Pod. Esta etiqueta te permite enlazar un Service a un Pod específico en el StatefulSet.

Garantías de Despliegue y Escalado

• Para un StatefulSet con N réplicas, cuando los Pods se despliegan, se crean secuencialmente, en orden de {0..N-1}.
• Cuando se eliminan los Pods, se terminan en orden opuesto, de {N-1..0}.
• Antes de que una operación de escalado se aplique a un Pod, todos sus predecesores deben estar Running y Ready.
• Antes de que se termine un Pod, todos sus sucesores deben haberse apagado completamente.

El StatefulSet no debería tener que indicar un valor 0 para el campo pod.Spec.TerminationGracePeriodSeconds. Esta práctica no es segura y se aconseja no hacerlo. Para una explicación más detallada, por favor echa un vistazo a cómo forzar la eliminación de Pods de un StatefulSet.

Cuando el ejemplo nginx de arriba se crea, se despliegan tres Pods en el orden web-0, web-1, web-2. web-1 no se desplegará hasta que web-0 no esté Running y Ready, y web-2 no se desplegará hasta que web-1 esté Running y Ready. En caso de que web-0 fallase, después de que web-1 estuviera Running y Ready, pero antes de que se desplegara web-2, web-2 no se desplegaría hasta que web-0 se redesplegase con éxito y estuviera Running y Ready.

Si un usuario fuera a escalar el ejemplo desplegado parcheando el StatefulSet de forma que replicas=1, web-2 se terminaría primero. web-1 no se terminaría hasta que web-2 no se hubiera apagado y eliminado por completo. Si web-0 fallase después de que web-2 se hubiera terminado y apagado completamente, pero antes del término de web-1, entonces web-1 no se terminaría hasta que web-0 estuviera Running y Ready.

Reglas de Gestión de Pods

En Kubernetes 1.7 y versiones posteriores, el StatefulSet permite flexibilizar sus garantías de ordenación al mismo tiempo que preservar su garantía de singularidad e identidad a través del campo .spec.podManagementPolicy.

Gestión de tipo OrderedReady de Pods

La gestión de tipo OrderedReady de pods es la predeterminada para los StatefulSets. Implementa el comportamiento descrito arriba.

Gestión de tipo Parallel de Pods

La gestión de tipo Parallel de pods le dice al controlador del StatefulSet que lance y termine todos los Pods en paralelo, y que no espere a que los Pods estén Running y Ready o completamente terminados antes de lanzar o terminar otro Pod.

Estrategias de Actualización

En Kubernetes 1.7 y a posteriori, el campo .spec.updateStrategy del StatefulSet permite configurar y deshabilitar las actualizaciones automátizadas en línea para los contenedores, etiquetas, peticiones/límites de recursos, y anotaciones de los Pods del StatefulSet.

On Delete

La estrategia de actualización OnDelete implementa el funcionamiento tradicional (1.6 y previo). Cuando el campo .spec.updateStrategy.type de un StatefulSet se pone al valor OnDelete, el controlador del StatefulSet no actualizará automáticamente los Pods del StatefulSet. Los usuarios deben eliminar manualmente los Pods para forzar al controlador a crear nuevos Pods que reflejen las modificaciones hechas al campo .spec.template del StatefulSet.

Rolling Updates

La estrategia de actualización RollingUpdate implementa una actualización automatizada en línea de los Pods del StatefulSet. Es la estrategia por defecto cuando el campo .spec.updateStrategy se deja sin valor. Cuando el campo .spec.updateStrategy.type de un StatefulSet se pone al valor RollingUpdate, el controlador del StatefulSet lo eliminará y recreará cada Pod en el StatefulSet. Procederá en el mismo orden en que ha terminado los Pod (del número ordinal más grande al más pequeño), actualizando cada Pod uno por uno. Esperará a que el Pod actualizado esté Running y Ready antes de actualizar su predecesor.

Particiones

La estrategia de actualización RollingUpdate puede particionarse, indicando el valor del campo .spec.updateStrategy.rollingUpdate.partition. Si se indica una partición, todos los Pods con un número ordinal mayor o igual que el de la partición serán actualizados cuando el campo .spec.template del StatefulSet se actualice. Todos los Pods con un número ordinal que sea menor que el de la partición no serán actualizados, e incluso si son eliminados, serán recreados con la versión anterior. Si el campo .spec.updateStrategy.rollingUpdate.partition de un StatefulSet es mayor que el valor del campo .spec.replicas, las modificaciones al campo .spec.template no se propagarán a sus Pods. En la mayoría de ocasiones, no necesitarás usar una partición, pero pueden resultar útiles si quieres preparar una actualización, realizar un despliegue tipo canary, o llevar a cabo un despliegue en fases.

Retroceso Forzado

Cuando se usa Actualizaciones en línea con el valor de la Regla de Gestión de Pod (OrderedReady) por defecto, es posible acabar en un estado inconsistente que requiera de una intervención manual para arreglarlo.

Si actualizas la plantilla Pod a una configuración que nunca llega a Running y Ready (por ejemplo, debido a un binario incorrecto o un error de configuración a nivel de aplicación), el StatefulSet detendrá el despliegue y esperará.

En este estado, no es suficiente con revertir la plantilla Pod a la configuración buena. Debido a un problema conocido, el StatefulSet seguirá esperando a que los Pod estropeados se pongan en Ready (lo que nunca ocurre) antes de intentar revertirla a la configuración que funcionaba.

Antes de revertir la plantilla, debes también eliminar cualquier Pod que el StatefulSet haya intentando ejecutar con la configuración incorrecta. El StatefulSet comenzará entonces a recrear los Pods usando la plantilla revertida.

Siguientes pasos

• Sigue el ejemplo de cómo desplegar un aplicación con estado.
• Sigue el ejemplo de cómo desplegar Cassandra con StatefulSets.

4.2.5 - DaemonSet

Un DaemonSet garantiza que todos (o algunos) de los nodos ejecuten una copia de un Pod. Conforme se añade más nodos al clúster, nuevos Pods son añadidos a los mismos. Conforme se elimina nodos del clúster, dichos Pods se destruyen. Al eliminar un DaemonSet se limpian todos los Pods que han sido creados.

Algunos casos de uso típicos de un DaemonSet son:

• Ejecutar un proceso de almacenamiento en el clúster.
• Ejecutar un proceso de recolección de logs en cada nodo.
• Ejecutar un proceso de monitorización de nodos en cada nodo.

De forma básica, se debería usar un DaemonSet, cubriendo todos los nodos, por cada tipo de proceso. En configuraciones más complejas se podría usar múltiples DaemonSets para un único tipo de proceso, pero con diferentes parámetros y/o diferentes peticiones de CPU y memoria según el tipo de hardware.

Escribir una especificación de DaemonSet

Crear un DaemonSet

Un DaemonSet se describe por medio de un archivo YAML. Por ejemplo, el archivo daemonset.yaml de abajo describe un DaemonSet que ejecuta la imagen Docker de fluentd-elasticsearch:

controllers/daemonset.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: fluentd-elasticsearch
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: fluentd-logging
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: fluentd-elasticsearch
  template:
    metadata:
      labels:
        name: fluentd-elasticsearch
    spec:
      tolerations:
      - key: node-role.kubernetes.io/master
        operator: Exists
        effect: NoSchedule
      containers:
      - name: fluentd-elasticsearch
        image: gcr.io/fluentd-elasticsearch/fluentd:v2.5.1
        resources:
          limits:
            memory: 200Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 200Mi
        volumeMounts:
        - name: varlog
          mountPath: /var/log
        - name: varlibdockercontainers
          mountPath: /var/lib/docker/containers
          readOnly: true
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      volumes:
      - name: varlog
        hostPath:
          path: /var/log
      - name: varlibdockercontainers
        hostPath:
          path: /var/lib/docker/containers

• Crear un DaemonSet basado en el archivo YAML:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/daemonset.yaml

Campos requeridos

Como con cualquier otra configuración de Kubernetes, un DaemonSet requiere los campos apiVersion, kind, y metadata. Para información general acerca de cómo trabajar con ficheros de configuración, ver los documentos desplegar aplicaciones, configurar contenedores, y gestión de objetos usando kubectl.

Un DaemonSet también necesita un sección .spec.

Plantilla Pod

El campo .spec.template es uno de los campos obligatorios de la sección .spec.

El campo .spec.template es una plantilla Pod. Tiene exactamente el mismo esquema que un Pod, excepto por el hecho de que está anidado y no tiene los campos apiVersion o kind.

Además de los campos obligatorios de un Pod, la plantilla Pod para un DaemonSet debe especificar las etiquetas apropiadas (ver selector de pod).

Una plantilla Pod para un DaemonSet debe tener una RestartPolicy igual a Always, o no indicarse, lo cual asume por defecto el valor Always.

Selector de Pod

El campo .spec.selector es un selector de pod. Funciona igual que el campo .spec.selector de un Job.

A partir de Kubernetes 1.8, se debe configurar un selector de pod que coincida con las etiquetas definidas en el .spec.template. Así, el selector de pod ya no asume valores por defecto cuando no se indica. Dichos valores por defecto no eran compatibles con kubectl apply. Además, una vez que se ha creado el DaemonSet, su campo .spec.selector no puede alterarse porque, si fuera el caso, ello podría resultar en Pods huérfanos, lo cual confundiría a los usuarios.

El campo .spec.selector es un objeto que, a su vez, consiste en dos campos:

• matchLabels - funciona igual que el campo .spec.selector de un ReplicationController.
• matchExpressions - permite construir selectores más sofisticados indicando la clave, la lista de valores y un operador para relacionar la clave y los valores.

Cuando se configura ambos campos, el resultado es conjuntivo (AND).

Si se especifica el campo .spec.selector, entonces debe coincidir con el campo .spec.template.metadata.labels. Aquellas configuraciones que no coinciden, son rechazadas por la API.

Además, normalmente no se debería crear ningún Pod con etiquetas que coincidan con el selector, bien sea de forma directa, via otro DaemonSet, o via otro controlador como un ReplicaSet. De ser así, el controlador del DaemonSet pensará que dichos Pods fueron en realidad creados por él mismo. Kubernetes, en cualquier caso, no te impide realizar esta operación. Un caso donde puede que necesites hacer esto es cuando quieres crear manualmente un Pod con un valor diferente en un nodo para pruebas.

Ejecutar Pods sólo en Nodos seleccionados

Si se configura un .spec.template.spec.nodeSelector, entonces el controlador del DaemonSet creará los Pods en aquellos nodos que coincidan con el selector de nodo indicado. De forma similar, si se configura una .spec.template.spec.affinity, entonces el controlador del DaemonSet creará los Pods en aquellos nodos que coincidan con la afinidad de nodo indicada. Si no se configura ninguno de los dos, entonces el controlador del DaemonSet creará los Pods en todos los nodos.

Cómo se planifican los Pods procesos

Planificados por el controlador del DaemonSet (deshabilitado por defecto a partir de 1.12)

Normalmente, el planificador de Kubernetes determina la máquina donde se ejecuta un Pod. Sin embargo, los Pods creados por el controlador del DaemonSet ya tienen la máquina seleccionada (puesto que cuando se crea el Pod, se indica el campo .spec.nodeName, y por ello el planificador los ignora). Por lo tanto:

• El controlador del DaemonSet no tiene en cuenta el campo unschedulable de un nodo.
• El controlador del DaemonSet puede crear Pods incluso cuando el planificador no ha arrancado, lo cual puede ayudar en el arranque del propio clúster.

Planificados por el planificador por defecto de Kubernetes (habilitado por defecto desde 1.12)

Un DaemonSet garantiza que todos los nodos elegibles ejecuten una copia de un Pod. Normalmente, es el planificador de Kubernetes quien determina el nodo donde se ejecuta un Pod. Sin embargo, los pods del DaemonSet son creados y planificados por el mismo controlador del DaemonSet. Esto introduce los siguientes inconvenientes:

• Comportamiento inconsistente de los Pods: Los Pods normales que están esperando a ser creados, se encuentran en estado Pending, pero los pods del DaemonSet no pasan por el estado Pending. Esto confunde a los usuarios.
• La prioridad y el comportamiento de apropiación de Pods se maneja por el planificador por defecto. Cuando se habilita la contaminación, el controlador del DaemonSet tomará la decisiones de planificación sin considerar ni la prioridad ni la contaminación del pod.

ScheduleDaemonSetPods permite planificar DaemonSets usando el planificador por defecto en vez del controlador del DaemonSet, añadiendo la condición NodeAffinity a los pods del DaemonSet, en vez de la condición .spec.nodeName. El planificador por defecto se usa entonces para asociar el pod a su servidor destino. Si la afinidad de nodo del pod del DaemonSet ya existe, se sustituye. El controlador del DaemonSet sólo realiza estas operaciones cuando crea o modifica los pods del DaemonSet, y no se realizan cambios al spec.template del DaemonSet.

nodeAffinity:
  requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    nodeSelectorTerms:
    - matchFields:
      - key: metadata.name
        operator: In
        values:
        - target-host-name

Adicionalmente, se añade de forma automática la tolerancia node.kubernetes.io/unschedulable:NoSchedule a los Pods del DaemonSet. Así, el planificador por defecto ignora los nodos unschedulable cuando planifica los Pods del DaemonSet.

Contaminaciones (taints) y Tolerancias (tolerations)

A pesar de que los Pods de proceso respetan las contaminaciones y tolerancias, la siguientes tolerancias son añadidas a los Pods del DaemonSet de forma automática según las siguientes características:

Comunicarse con los Pods de los DaemonSets

Algunos patrones posibles para la comunicación con los Pods de un DaemonSet son:

• Push: Los Pods del DaemonSet se configuran para enviar actualizaciones a otro servicio, como una base de datos de estadísticas. No tienen clientes.
• NodeIP y Known Port: Los Pods del DaemonSet pueden usar un hostPort, de forma que se les puede alcanzar via las IPs del nodo. Los clientes conocen la lista de IPs del nodo de algún modo, y conocen el puerto acordado.
• DNS: Se crea un servicio headless con el mismo selector de pod, y entonces se descubre a los DaemonSets usando los recursos endpoints o mediante múltiples registros de tipo A en el DNS.
• Service: Se crea un servicio con el mismo selector de Pod, y se usa el servicio para llegar al proceso de uno de los nodos. (No hay forma de determinar el nodo exacto.)

Actualizar un DaemonSet

Si se cambian las etiquetas de nodo, el DaemonSet comenzará de forma inmediata a añadir Pods a los nuevos nodos que coincidan y a eliminar los Pods de aquellos nuevos nodos donde no coincidan.

Puedes modificar los Pods que crea un DaemonSet. Sin embargo, no se permite actualizar todos los campos de los Pods. Además, el controlador del DaemonSet utilizará la plantilla original la próxima vez que se cree un nodo (incluso con el mismo nombre).

Puedes eliminar un DaemonSet. Si indicas el parámetro --cascade=false al usar kubectl, entonces los Pods continuarán ejecutándose en los nodos. Así, puedes crear entonces un nuevo DaemonSet con una plantilla diferente. El nuevo DaemonSet con la plantilla diferente reconocerá a todos los Pods existentes que tengan etiquetas coincidentes y no modificará o eliminará ningún Pod aunque la plantilla no coincida con los Pods desplegados. Entonces, deberás forzar la creación del nuevo Pod eliminando el Pod mismo o el nodo.

A partir de las versión 1.6 de Kubernetes, puedes llevar a cabo una actualización continua en un DaemonSet.

Alternativas al DaemonSet

Secuencias de comandos de inicialización

Aunque es perfectamente posible ejecutar procesos arrancándolos directamente en un nodo (ej. usando init, upstartd, o systemd), existen numerosas ventajas si se realiza via un DaemonSet:

• Capacidad de monitorizar y gestionar los logs de los procesos del mismo modo que para las aplicaciones.
• Mismo lenguaje y herramientas de configuración (ej. plantillas de Pod, kubectl) tanto para los procesos como para las aplicaciones.
• Los procesos que se ejecutan en contenedores con límitaciones de recursos aumentan el aislamiento entre dichos procesos y el resto de contenedores de aplicaciones. Sin embargo, esto también se podría conseguir ejecutando los procesos en un contenedor en vez de un Pod (ej. arrancarlos directamente via Docker).

Pods individuales

Es posible crear Pods directamente sin indicar el nodo donde ejecutarse. Sin embargo, la ventaja del DaemonSet es que sustituye los Pods que se eliminan o terminan por cualquier razón, como en el caso de un fallo del nodo o una intervención disruptiva de mantenimiento del nodo, como la actualización del kernel. Por esta razón, deberías siempre utilizar un DaemonSet en vez de crear Pods individuales.

Pods estáticos

Es posible crear Pods a partir de archivos en el directorio donde está escuchando el proceso Kubelet. Este tipo de Pods se denomina pods estáticos. A diferencia del DaemonSet, los Pods estáticos no se pueden gestionar con kubectl o cualquier otro cliente de la API de Kubernetes. Los Pods estáticos no dependen del apiserver, lo cual los hace convenientes para el arranque inicial del clúster. Además, puede que los Pods estáticos se deprecien en el futuro.

Deployments

Los DaemonSets son similares a los Deployments en el sentido que ambos crean Pods, y que dichos Pods tienen procesos que no se espera que terminen (ej. servidores web, servidores de almacenamiento).

Utiliza un Deployment para definir servicios sin estado, como las interfaces de usuario, donde el escalado vertical y horizontal del número de réplicas y las actualizaciones continuas son mucho más importantes que el control exacto del servidor donde se ejecuta el Pod. Utiliza un DaemonSet cuando es importante que una copia de un Pod siempre se ejecute en cada uno de los nodos, y cuando se necesite que arranque antes que el resto de Pods.

4.2.6 - Recolección de Basura

El papel del recolector de basura de Kubernetes es el de eliminar determinados objetos que en algún momento tuvieron un propietario, pero que ahora ya no.

Propietarios y subordinados

Algunos objetos de Kubernetes son propietarios de otros objetos. Por ejemplo, un ReplicaSet es el propietario de un conjunto de Pods. Los objetos que se poseen se denominan subordinados del objeto propietario. Cada objeto subordinado tiene un campo metadata.ownerReferences que apunta al objeto propietario.

En ocasiones, Kubernetes pone el valor del campo ownerReference automáticamente. Por ejemplo, cuando creas un ReplicaSet, Kubernetes automáticamente pone el valor del campo ownerReference de cada Pod en el ReplicaSet. A partir de la versión 1.8, Kubernetes automáticamente pone el valor de ownerReference para los objetos creados o adoptados por un ReplicationController, ReplicaSet, StatefulSet, DaemonSet, Deployment, Job y CronJob.

También puedes configurar las relaciones entre los propietarios y sus subordinados de forma manual indicando el valor del campo ownerReference.

Aquí se muestra un archivo de configuración para un ReplicaSet que tiene tres Pods:

controllers/replicaset.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: my-repset
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      pod-is-for: garbage-collection-example
  template:
    metadata:
      labels:
        pod-is-for: garbage-collection-example
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx

Si se crea el ReplicaSet y entonces se muestra los metadatos del Pod, se puede observar el campo OwnerReferences:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/replicaset.yaml
kubectl get pods --output=yaml

La salida muestra que el propietario del Pod es el ReplicaSet denominado my-repset:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  ...
  ownerReferences:
  - apiVersion: apps/v1
    controller: true
    blockOwnerDeletion: true
    kind: ReplicaSet
    name: my-repset
    uid: d9607e19-f88f-11e6-a518-42010a800195
  ...

Controlar cómo el recolector de basura elimina los subordinados

Cuando eliminas un objeto, puedes indicar si sus subordinados deben eliminarse también de forma automática. Eliminar los subordinados automáticamente se denomina borrado en cascada.
Hay dos modos de borrado en cascada: en segundo plano y en primer plano.

Si eliminas un objeto sin borrar sus subordinados de forma automática, dichos subordinados se convierten en huérfanos.

Borrado en cascada en primer plano

En el borrado en cascada en primer plano, el objeto raíz primero entra en un estado llamado "deletion in progress". En este estado "deletion in progress", se cumplen las siguientes premisas:

• El objeto todavía es visible a través de la API REST
• Se pone el valor del campo deletionTimestamp del objeto
• El campo metadata.finalizers del objeto contiene el valor "foregroundDeletion".

Una vez que se pone el estado "deletion in progress", el recolector de basura elimina los subordinados del objeto. Una vez que el recolector de basura ha eliminado todos los subordinados "bloqueantes" (los objetos con ownerReference.blockOwnerDeletion=true), elimina el objeto propietario.

Cabe mencionar que usando "foregroundDeletion", sólo los subordinados con valor en ownerReference.blockOwnerDeletion bloquean la eliminación del objeto propietario. A partir de la versión 1.7, Kubernetes añadió un controlador de admisión que controla el acceso de usuario cuando se intenta poner el campo blockOwnerDeletion a true con base a los permisos de borrado del objeto propietario, de forma que aquellos subordinados no autorizados no puedan retrasar la eliminación del objeto propietario.

Si un controlador (como un Deployment o un ReplicaSet) establece el valor del campo ownerReferences de un objeto, se pone blockOwnerDeletion automáticamente y no se necesita modificar de forma manual este campo.

Borrado en cascada en segundo plano

En el borrado en cascada en segundo plano, Kubernetes elimina el objeto propietario inmediatamente y es el recolector de basura quien se encarga de eliminar los subordinados en segundo plano.

Configurar la regla de borrado en cascada

Para controlar la regla de borrado en cascada, configura el campo propagationPolicy del parámetro deleteOptions cuando elimines un objeto. Los valores posibles incluyen "Orphan", "Foreground", o "Background".

Antes de la versión 1.9 de Kubernetes, la regla predeterminada del recolector de basura para la mayoría de controladores era orphan. Esto incluía al ReplicationController, ReplicaSet, StatefulSet, DaemonSet, y al Deployment. Para los tipos dentro de las versiones de grupo extensions/v1beta1, apps/v1beta1, y apps/v1beta2, a menos que se indique de otra manera, los objetos subordinados se quedan huérfanos por defecto. En Kubernetes 1.9, para todos los tipos de la versión de grupo apps/v1, los objetos subordinados se eliminan por defecto.

Aquí se muestra un ejemplo que elimina los subordinados en segundo plano:

kubectl proxy --port=8080
curl -X DELETE localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/replicasets/my-repset \
-d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Background"}' \
-H "Content-Type: application/json"

Aquí se muestra un ejemplo que elimina los subordinados en primer plano:

kubectl proxy --port=8080
curl -X DELETE localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/replicasets/my-repset \
-d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Foreground"}' \
-H "Content-Type: application/json"

Aquí se muestra un ejemplo de subordinados huérfanos:

kubectl proxy --port=8080
curl -X DELETE localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/replicasets/my-repset \
-d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Orphan"}' \
-H "Content-Type: application/json"

kubectl también permite el borrado en cascada. Para eliminar los subordinados automáticamente, utiliza el parámetro --cascade a true. Usa false para subordinados huérfanos. Por defecto, el valor de --cascade es true.

Aquí se muestra un ejemplo de huérfanos de subordinados de un ReplicaSet:

kubectl delete replicaset my-repset --cascade=false

Nota adicional sobre los Deployments

Antes de la versión 1.7, cuando se usaba el borrado en cascada con Deployments se debía usar propagationPolicy: Foreground para eliminar no sólo los ReplicaSets creados, sino también sus Pods correspondientes. Si este tipo de propagationPolicy no se usa, solo se elimina los ReplicaSets, y los Pods se quedan huérfanos. Ver kubeadm/#149 para más información.

Problemas conocidos

Seguimiento en #26120

Siguientes pasos

Documento de Diseño 1

Documento de Diseño 2

4.2.7 - Controlador TTL para Recursos Finalizados

El controlador TTL proporciona un mecanismo TTL para limitar el tiempo de vida de los objetos de recurso que ya han terminado su ejecución. El controlador TTL sólo se ocupa de los Jobs por el momento, y puede que se extienda para gestionar otros recursos que terminen su ejecución, como los Pods y los recursos personalizados.

Descargo de responsabilidad Alpha: esta característica está actualmente en versión alpha, y puede habilitarse mediante el feature gate TTLAfterFinished.

Controlador TTL

El controlador TTL sólo soporta los Jobs por ahora. Un operador del clúster puede usar esta funcionalidad para limpiar los Jobs terminados (bien Complete o Failed) automáticamente especificando el valor del campo .spec.ttlSecondsAfterFinished del Job, como en este ejemplo. El controlador TTL asumirá que un recurso es candidato a ser limpiado TTL segundos después de que el recurso haya terminado; dicho de otra forma, cuando el TTL haya expirado. Cuando el controlador TTL limpia un recursos, lo elimina en cascada, esto es, borra sus objetos subordinados juntos. Nótese que cuando se elimina un recurso, se respetan las garantías de su ciclo de vida, como con los finalizadores.

Los segundos TTL pueden ser configurados en cualquier momento. Aquí se muestran algunos ejemplos para poner valores al campo .spec.ttlSecondsAfterFinished de un Job:

• Indicando este campo en el manifiesto de los recursos, de forma que se pueda limpiar un Job automáticamente un tiempo después de que haya finalizado.
• Haciendo que el campo de los recursos existentes, ya finalizados, adopte esta nueva característica.
• Usando un mutating admission webhook para poner el valor de este campo dinámicamente en el momento de la creación del recursos. Los administradores del clúster pueden usar este enfoque para forzar una regla TTL para los recursos terminados.
• Usando un mutating admission webhook para poner el valor de este campo dinámicamente después de que el recurso haya terminado, y eligiendo diferentes valores TTL basados en los estados de los recursos, etiquetas, etc.

Advertencia

Actualizar los segundos TTL

Cabe señalar que el período TTL , ej. campo .spec.ttlSecondsAfterFinished de los Jobs, puede modificarse después de que el recurso haya sido creado o terminado. Sin embargo, una vez que el Job se convierte en candidato para ser eliminado (cuando el TTL ha expirado), el sistema no garantiza que se mantendrán los Jobs, incluso si una modificación para extender el TTL devuelve una respuesta API satisfactoria.

Diferencia horaria

Como el controlador TTL usa marcas de fecha/hora almacenadas en los recursos de Kubernetes para determinar si el TTL ha expirado o no, esta funcionalidad es sensible a las diferencias horarias del clúster, lo que puede provocar que el controlador TTL limpie recursos en momentos equivocados.

En Kubernetes, se necesita ejecutar NTP en todos los nodos (ver #6159) para evitar este problema. Los relojes no siempre son correctos, pero la diferencia debería ser muy pequeña. Ten presente este riesgo cuando pongas un valor distinto de cero para el TTL.

Siguientes pasos

Limpiar Jobs automáticamente

Documento de diseño

4.2.8 - Jobs - Ejecución hasta el final

Un Job crea uno o más Pods y se asegura de que un número específico de ellos termina de forma satisfactoria. Conforme los pods terminan satisfactoriamente, el Job realiza el seguimiento de las ejecuciones satisfactorias. Cuando se alcanza un número específico de ejecuciones satisfactorias, la tarea (esto es, el Job) se completa. Al eliminar un Job se eliminan los Pods que haya creado.

Un caso simple de uso es crear un objeto Job para que se ejecute un Pod de manera fiable hasta el final. El objeto Job arrancará un nuevo Pod si el primer Pod falla o se elimina (por ejemplo como consecuencia de un fallo de hardware o un reinicio en un nodo).

También se puede usar un Job para ejecutar múltiples Pods en paralelo.

Ejecutar un Job de ejemplo

Aquí se muestra un ejemplo de configuración de Job. Este ejemplo calcula los primeros 2000 decimales de π y los imprime por pantalla. Tarda unos 10s en completarse.

controllers/job.yaml

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: pi
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: pi
        image: perl
        command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
      restartPolicy: Never
  backoffLimit: 4

Puedes ejecutar el ejemplo con este comando:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/job.yaml

job "pi" created

Comprueba el estado del Job con kubectl:

kubectl describe jobs/pi

Name:             pi
Namespace:        default
Selector:         controller-uid=b1db589a-2c8d-11e6-b324-0209dc45a495
Labels:           controller-uid=b1db589a-2c8d-11e6-b324-0209dc45a495
                  job-name=pi
Annotations:      <none>
Parallelism:      1
Completions:      1
Start Time:       Tue, 07 Jun 2016 10:56:16 +0200
Pods Statuses:    0 Running / 1 Succeeded / 0 Failed
Pod Template:
  Labels:       controller-uid=b1db589a-2c8d-11e6-b324-0209dc45a495
                job-name=pi
  Containers:
   pi:
    Image:      perl
    Port:
    Command:
      perl
      -Mbignum=bpi
      -wle
      print bpi(2000)
    Environment:        <none>
    Mounts:             <none>
  Volumes:              <none>
Events:
  FirstSeen    LastSeen    Count    From            SubobjectPath    Type        Reason            Message
  ---------    --------    -----    ----            -------------    --------    ------            -------
  1m           1m          1        {job-controller }                Normal      SuccessfulCreate  Created pod: pi-dtn4q

Para ver los Pods de un Job que se han completado, usa kubectl get pods.

Para listar todos los Pods que pertenecen a un Job de forma que sea legible, puedes usar un comando como:

pods=$(kubectl get pods --selector=job-name=pi --output=jsonpath='{.items[*].metadata.name}')
echo $pods

pi-aiw0a

En este caso, el selector es el mismo que el selector del Job. La opción --output=jsonpath indica un expresión que simplemente obtiene el nombre de cada Pod en la lista devuelta.

Mira la salida estándar de uno de los Pods:

$ kubectl logs $pods
3.1415926535897932384626433832795028841971693993751058209749445923078164062862089986280348253421170679821480865132823066470938446095505822317253594081284811174502841027019385211055596446229489549303819644288109756659334461284756482337867831652712019091456485669234603486104543266482133936072602491412737245870066063155881748815209209628292540917153643678925903600113305305488204665213841469519415116094330572703657595919530921861173819326117931051185480744623799627495673518857527248912279381830119491298336733624406566430860213949463952247371907021798609437027705392171762931767523846748184676694051320005681271452635608277857713427577896091736371787214684409012249534301465495853710507922796892589235420199561121290219608640344181598136297747713099605187072113499999983729780499510597317328160963185950244594553469083026425223082533446850352619311881710100031378387528865875332083814206171776691473035982534904287554687311595628638823537875937519577818577805321712268066130019278766111959092164201989380952572010654858632788659361533818279682303019520353018529689957736225994138912497217752834791315155748572424541506959508295331168617278558890750983817546374649393192550604009277016711390098488240128583616035637076601047101819429555961989467678374494482553797747268471040475346462080466842590694912933136770289891521047521620569660240580381501935112533824300355876402474964732639141992726042699227967823547816360093417216412199245863150302861829745557067498385054945885869269956909272107975093029553211653449872027559602364806654991198818347977535663698074265425278625518184175746728909777727938000816470600161452491921732172147723501414419735685481613611573525521334757418494684385233239073941433345477624168625189835694855620992192221842725502542568876717904946016534668049886272327917860857843838279679766814541009538837863609506800642251252051173929848960841284886269456042419652850222106611863067442786220391949450471237137869609563643719172874677646575739624138908658326459958133904780275901

Escribir una especificación de Job

Como con el resto de configuraciones de Kubernetes, un Job necesita los campos apiVersion, kind, y metadata.

Un Job también necesita la sección .spec.

Plantilla Pod

El campo .spec.template es el único campo obligatorio de .spec.

El campo .spec.template es una plantilla Pod. Tiene exactamente el mismo esquema que un pod, excepto por el hecho de que está anidado y no tiene el campo apiVersion o kind.

Además de los campos olbigatorios de un Pod, una plantilla Pod de un Job debe indicar las etiquetas apropiadas (ver selector de pod) y una regla de reinicio apropiada.

Sólo se permite los valores Never o OnFailure para RestartPolicy.

Selector de Pod

El campo .spec.selector es opcional. En la práctica mayoría de los casos no deberías configurarlo. Mira la sección sobre configurar tu propio selector de pod.

Jobs en paralelo

Hay tres tipos principales de tarea aptos para ejecutarse como un Job:

1. Jobs no paralelos

• normalmente, sólo se arranca un Pod, a menos que el Pod falle.
• el Job se completa tan pronto como su Pod termine de forma satisfactoria.

1. Jobs en paralelo con un cupo fijo de terminación:

• se configura un valor positivo distinto de cero para el campo .spec.completions.
• el Job representa la tarea en general, y se completa cuando hay una ejecución satisfactoria de un Pod por cada valor dentro del rango de 1 a .spec.completions.
• no implementado todavía: A cada Pod se le pasa un índice diferenente dentro del rango de 1 a .spec.completions.

1. Jobs en paralelo con una cola de trabajo:

• no se especifica el campo .spec.completions, por defecto .spec.parallelism.
• los Pods deben coordinarse entre ellos mismos o a través de un servicio externo que determine quién debe trabajar en qué. Por ejemplo, un Pod podría ir a buscar un lote de hasta N ítems de una cola de trabajo.
• cada Pod es capaz de forma independiente de determinar si sus compañeros han terminado o no, y como consecuencia el Job entero ha terminado.
• cuando cualquier Pod del Job termina con éxito, no se crean nuevos Pods.
• una vez que al menos uno de los Pods ha terminado con éxito y todos los Pods han terminado, entonces el Job termina con éxito.
• una vez que cualquier Pod ha terminado con éxito, ningún otro Pod debería continuar trabajando en la misma tarea o escribiendo ningún resultado. Todos ellos deberían estar en proceso de terminarse.

En un Job no paralelo, no debes indicar el valor de .spec.completions ni .spec.parallelism. Cuando ambos se dejan sin valor, ambos se predeterminan a 1.

En un Job con cupo fijo de terminación, deberías poner el valor de .spec.completions al número de terminaciones que se necesiten. Puedes dar un valor a .spec.parallelism, o dejarlo sin valor, en cuyo caso se predetermina a 1.

En un Job con cola de trabajo, no debes indicar el valor de .spec.completions, y poner el valor de .spec.parallelism a un entero no negativo.

Para más información acerca de cómo usar los distintos tipos de Job, ver la sección de patrones de job.

Controlar el paralelismo

El paralelismo solicitado (.spec.parallelism) puede usar cualquier valor no negativo. Si no se indica, se predeterminad a 1. Si se indica como 0, entonces el Job se pausa de forma efectiva hasta que se incremente.

El paralelismo actual (número de pods ejecutándose en cada momento) puede que sea mayor o menor que el solicitado, por los siguientes motivos:

• Para los Jobs con cupo fijo de terminaciones, el número actual de pods ejecutándose en paralelo no excede el número de terminaciones pendientes. Los valores superiores de .spec.parallelism se ignoran.
• Para los Jobs con cola de trabajo, no se arranca nuevos Pods después de que cualquier Pod se haya completado -- sin embargo, se permite que se completen los Pods pendientes.
• Cuando el controlador no ha tenido tiempo para reaccionar.
• Cuando el controlador no pudo crear los Pods por el motivo que fuera (falta de ResourceQuota, falta de permisos, etc.), entonces puede que haya menos pods que los solicitados.
• El controlador puede que regule la creación de nuevos Pods debido al excesivo número de fallos anteriores en el mismo Job.
• Cuando un Pod se para de forma controlada, lleva tiempo pararlo.

Gestionar Fallos de Pod y Contenedor

Un contenedor de un Pod puede fallar por cualquier motivo, como porque el proceso que se estaba ejecutando termina con un código de salida distinto de cero, o porque se mató el contenedor por exceder un límite de memoria, etc. Si esto ocurre, y se tiene .spec.template.spec.restartPolicy = "OnFailure", entonces el Pod permance en el nodo, pero el contenedor se vuelve a ejecutar. Por lo tanto, tu aplicación debe poder gestionar el caso en que se reinicia de forma local, o bien especificar .spec.template.spec.restartPolicy = "Never". Ver el ciclo de vida de un pod para más información sobre restartPolicy.

Un Pod entero puede también fallar por cualquier motivo, como cuando se expulsa al Pod del nodo (porque el nodo se actualiza, reinicia, elimina, etc.), o si un contenedor del Pod falla cuando .spec.template.spec.restartPolicy = "Never". Cuando un Pod falla, entonces el controlador del Job arranca un nuevo Pod. Esto quiere decir que tu aplicación debe ser capaz de gestionar el caso en que se reinicia en un nuevo pod. En particular, debe ser capaz de gestionar los ficheros temporales, los bloqueos, los resultados incompletos, y cualquier otra dependencia de ejecuciones previas.

Nótese que incluso si se configura .spec.parallelism = 1 y .spec.completions = 1 y .spec.template.spec.restartPolicy = "Never", el mismo programa puede arrancarse dos veces.

Si se especifica .spec.parallelism y .spec.completions con valores mayores que 1, entonces puede que haya múltiples pods ejecutándose a la vez. Por ello, tus pods deben tolerar la concurrencia.

Regla de retroceso de Pod por fallo

Hay situaciones en que quieres que el Job falle después de intentar ejecutarlo unas cuantas veces debido a un error lógico en la configuración, etc. Para hacerlo, pon el valor de .spec.backoffLimit al número de reintentos que quieres antes de considerar el Job como fallido. El límite de retroceso se predetermina a 6. Los Pods fallidos asociados al Job son recreados por el controlador del Job con un retroceso exponencial (10s, 20s, 40s ...) limitado a seis minutos. El contador de retroceso se resetea si no aparecen Pods fallidos antes del siguiente chequeo de estado del Job.

Terminación y Limpieza de un Job

Cuando un Job se completa, ya no se crea ningún Pod, pero tampoco se elimina los Pods. Guardarlos permite ver todavía los logs de los pods acabados para comprobar errores, avisos, o cualquier otro resultado de diagnóstico. El objeto job también se conserva una vez que se ha completado para que se pueda ver su estado. Es decisión del usuario si elimina los viejos jobs después de comprobar su estado. Eliminar el job con el comando kubectl (ej. kubectl delete jobs/pi o kubectl delete -f ./job.yaml). Cuando eliminas un job usando el comando kubectl, todos los pods que creó se eliminan también.

Por defecto, un Job se ejecutará de forma ininterrumpida a menos que uno de los Pods falle, en cuyo caso el Job se fija en el valor de .spec.backoffLimit descrito arriba. Otra forma de acabar un Job es poniéndole un vencimiento activo. Haz esto poniendo el valor del campo .spec.activeDeadlineSeconds del Job a un número de segundos.

El campo activeDeadlineSeconds se aplica a la duración del job, independientemente de cuántos Pods se hayan creado. Una vez que el Job alcanza activeDeadlineSeconds, se terminan todos sus Pods y el estado del Job se pone como type: Failed con reason: DeadlineExceeded.

Fíjate que el campo .spec.activeDeadlineSeconds de un Job tiene precedencia sobre el campo .spec.backoffLimit. Por lo tanto, un Job que está reintentando uno o más Pods fallidos no desplegará nuevos Pods una vez que alcance el límite de tiempo especificado por activeDeadlineSeconds, incluso si todavía no se ha alcanzado el backoffLimit.

Ejemplo:

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: pi-with-timeout
spec:
  backoffLimit: 5
  activeDeadlineSeconds: 100
  template:
    spec:
      containers:
      - name: pi
        image: perl
        command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
      restartPolicy: Never

Fíjate que tanto la especificación del Job como la especificación de la plantilla Pod dentro del Job tienen un campo activeDeadlineSeconds. Asegúrate que pones el valor de este campo de forma adecuada.

Limpiar los Jobs terminados automáticamente

Normalmente, los Jobs que han terminado ya no se necesitan en el sistema. Conservarlos sólo añade más presión al servidor API. Si dichos Jobs no se gestionan de forma directa por un controlador de más alto nivel, como los CronJobs, los Jobs pueden limpiarse por medio de CronJobs en base a la regla de limpieza basada en capacidad que se haya especificado.

Mecanismo TTL para Jobs terminados

Otra forma de limpiar los Jobs terminados (bien Complete o Failed) de forma automática es usando un mecanismo TTL proporcionado por un controlador TTL de recursos finalizados, indicando el valor .spec.ttlSecondsAfterFinished del Job.

Cuando el controlador TTL limpia el Job, lo eliminará en cascada, esto es, eliminará sus objetos subordinados, como Pods, junto con el Job. Nótese que cuando se elimina el Job, sus garantías de ciclo de vida, como los finalizadores, se tendrán en cuenta.

Por ejemplo:

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: pi-with-ttl
spec:
  ttlSecondsAfterFinished: 100
  template:
    spec:
      containers:
      - name: pi
        image: perl
        command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
      restartPolicy: Never

Aquí el Job pi-with-ttl será candidato a ser automáticamente eliminado, 100 segundos después de que termine.

Si el campo se pone a 0, el Job será candidato a ser automáticamente eliminado inmediatamente después de haber terminado. Si no se pone valor al campo, este Job no será eliminado por el controlador TTL una vez concluya.

Nótese que este mecanismo TTL está todavía en alpha, a través de la característica denominada TTLAfterFinished. Para más información, ver la documentación del controlador TTL para recursos terminados.

Patrones de Job

El objeto Job puede usarse para dar soporte a la ejecución fiable de Pods en paralelo. El objeto Job no se diseñó para dar soporte a procesos paralelos estrechamente comunicados, como los que comúnmente se encuentran en la computación científica. Eso sí, permite el proceso paralelo de un conjunto de ítems de trabajo independientes, pero relacionados entre sí. Estos pueden ser correos a enviar, marcos a renderizar, archivos a codificar, rangos de claves en una base de datos NoSQL a escanear, y demás.

En un sistema complejo, puede haber múltiples diferentes conjuntos de ítems de trabajo. Aquí sólo se está considerando un conjunto de ítems de trabajo que el usuario quiere gestionar de forma conjunta — un proceso por lotes.

Hay varios patrones diferentes para computación en paralelo, cada uno con sus fortalezas y sus debilidades. Los sacrificios a tener en cuenta son:

• Un objeto Job para cada ítem de trabajo vs. un objeto Job simple para todos los ítems de trabajo. El último es mejor para grandes números de ítems de trabajo. El primero añade sobrecarga para el usuario y para el sistema al tener que gestionar grandes números de objetos Job.
• El número de pods creados es igual al número de ítems de trabajo vs. cada Pod puede procesar múltiplese ítems de trabajo. El primero típicamente requiere menos modificaciones al código existente y a los contenedores. El último es mejor cuanto mayor sea el número de ítems de trabajo, por las mismas razones que antes..
• Varios enfoques usan una cola de trabajo. Ello requiere ejecutar un servicio de colas, y modificaciones a las aplicaciones o contenedores existentes para que hagan uso de la cola de trabajo. Otras estrategias son más fáciles de adaptar a una aplicación ya usando contenedores.