Какие типы volum’ов можно использовать в k8s?

Для подключения папки на ноде можно воспользоваться hostpath, однако необходимо учитывать, что POD должен быть привязан к конкретной ноде. В случае перемещения POD на другую ноду, он будет использовать ту же папку, но содержимое в ней может отсутствовать.

Другой вариант использования — local-storage, который также использует папку на диске, но привязан к конкретной ноде и автоматически привязывает POD к нужной ноде.

Также есть возможность использовать сетевые диски с помощью CSI-плагинов.

Можно ли запускать базы данных в k8s?

При определенных условиях, стоит учитывать, что контейнеры не оказывают значительного влияния на производительность приложений, однако сетевой компонент в k8s может вызывать определенные задержки, в зависимости от его реализации. В контейнерах сложнее проводить тонкую настройку приложений, так как изменение настроек ядра ОС и других низкоуровневых параметров для повышения производительности требует определенных навыков. Однако такая настройка не требуется часто.

Если мы сможем обеспечить необходимое дисковое пространство для хранения файлов баз данных и возможность переноса их между узлами, то в k8s можно успешно запускать stateful-приложения. Существуют также базы данных и очереди, оптимизированные для работы в k8s, что делает их готовыми к облачным средам. Для управления приложениями в k8s существуют операторы (Kubernetes operators), которые облегчают эксплуатацию stateful-приложений, например, postgresql stolon для управления кластерами postgresql и strimzi для управления kafka.

Что такое Puppet? Как он работает?

Puppet — это инструмент управления конфигурацией, обеспечивающий настройку всех систем до желаемого и предсказуемого состояния.

Определите услугу/проект, используемый для каждого из следующих действий:

Копирование или снимок инстансов
Графический интерфейс для просмотра и изменения ресурсов
Блочное хранилище
Управление виртуальными инстансами

По порядку: Glance, Horizon, Cinder, Nova

В чем отличие service account от user?

Пользователи не имеют записей в API Kubernetes: управление ими должно осуществляться внешними механизмами. Они предназначены для людей или процессов, работающих вне кластера. Учетные записи сервисов существуют в рамках пространства имен k8s и их именование включает в себя имя пространства имен. Имена пользователей привязаны к кластеру и должны быть уникальными.

Что такое namespace в k8s и для чего он нужен?

Namespace в Kubernetes выполняет несколько функций. Основное назначение — группировка объектов, относящихся к одному приложению или проекту. Большинство объектов в Kubernetes принадлежат определенным неймспейсам, таким как деплойменты, секреты, учетные записи сервисов и другие. Помещая их в определенный неймспейс, мы можем одновременно просматривать и применять к ним правила безопасности, квоты ресурсов, сетевые политики и правила service mesh.

Кроме того, неймспейсы участвуют в формировании DNS-имен внутри кластера. Например, DNS-имена сервисов формируются по принципу [имя сервиса].[неймспейс].[суффикс кластера (по умолчанию svc.cluster.local)].

Самые полезные каналы для программистов в одной подборке!

Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾

🔥Для всех

Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы
Книги для программистов
IT-мемы
Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы

🤖Про нейросети
Библиотека робототехники и беспилотников | Роботы, ИИ, интернет вещей
Библиотека нейрозвука | Транскрибация, синтез речи, ИИ-музыка
Библиотека нейротекста | ChatGPT, Gemini, Bing
Библиотека нейровидео | Sora AI, Runway ML, дипфейки
Библиотека нейрокартинок | Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion

#️⃣C#

Книги для шарпистов | C#, .NET, F#
Библиотека шарписта — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C#
Библиотека задач по C# — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по C# — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel

☁️DevOps

Библиотека devops’а — полезные статьи, новости и обучающие материалы по DevOps
Вакансии по DevOps & SRE
Библиотека задач по DevOps — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по DevOps — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования

🐘PHP

Библиотека пхпшника — полезные статьи, новости и обучающие материалы по PHP
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты

🐍Python

Библиотека питониста — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Python
Вакансии по питону, Django, Flask
Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты

☕Java

Книги для джавистов | Java
Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы
Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты
Вакансии для java-разработчиков

👾Data Science

Книги для дата сайентистов | Data Science
Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Data Science
Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты
Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту

🦫Go

Книги для Go разработчиков
Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go
Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты
Вакансии по Go

🧠C++

Книги для C/C++ разработчиков
Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++
Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты
Вакансии по C++

💻Другие каналы

Библиотека фронтендера
Библиотека мобильного разработчика
Библиотека хакера
Библиотека тестировщика
Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue
Вакансии для мобильных разработчиков
Вакансии по QA тестированию
InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности

📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈

Также у нас есть боты:
Бот с IT-вакансиями
Бот с мероприятиями в сфере IT

Мы в других соцсетях:
🔸VK
🔸YouTube
🔸Дзен
🔸Facebook *
🔸Instagram *

* Организация Meta запрещена на территории РФ

Что такое kube-proxy и для чего он нужен?

Это элемент данных Kubernetes, который работает на каждой ноде, взаимодействует с CNI-плагином для обеспечения работы сети pod и обеспечивает функционирование сервисов в кластере на своей ноде, действуя как прокси или контроллер правил IPTABLES/IPVS в зависимости от режима.

Из каких компонентов состоит k8s и каково их назначение?

Kubernetes (K8s) включает в себя плоскость управления и плоскость данных.

Плоскость управления — это уровень управления, который работает на узлах, называемых главными узлами, и может работать в конфигурации с одним главным узлом или несколькими главными узлами.
Плоскость управления включает в себя:
— ETCD: хранилище конфигурации кластера
— Kubernetes API: предоставляет API для взаимодействия между компонентами K8s и клиентами внутри и вне кластера
— Kubernetes controller manager: реализует контроллеры, управляющие основными сущностями кластера, такими как контроллер узлов, контроллер задач и контроллер срезов конечных точек
— Kubernetes scheduler: выбирает узлы, на которых будут запускаться POD
— cloud controller manager: используется для реализации функций, специфичных для работы с облаком (если кластер K8s работает в облачной среде)

Плоскость данных состоит из компонентов, работающих на каждом узле:
— kubelet: отслеживает изменения конфигурации узла, применяет изменения конфигурации, выполняет проверки контейнера, сообщает о статусе контейнера, работает с плагином CRI и обеспечивает функции запуска и остановки контейнера
— kube-proxy: отвечает за сетевой компонент, работает с плагином CNI и обеспечивает работу сущности «сервис» на своем узле.

Допустим, у вас есть YAML-файл, в котором описаны deployment и service. Вы вводите команду kubectl create -f file.yaml . Как можно подробнее опишите, что произойдёт после нажатия клавиши Enter.

В начале операции утилита kubectl будет искать и анализировать kubeconfig, извлекая оттуда данные о адресе Kubernetes API, сертификатах для проверки, и ключе доступа. Затем она отправит запрос.
API Kubernetes будет обрабатывать запрос, аутентифицировать пользователя, учитывая его права, и, в случае соответствия правам, сохранять информацию о новом развёртывании (deployment) и сервисе (service) в ETCD.
Контроллер Kubernetes узнает о созданном deployment и, используя Kubernetes API, запишет информацию в ETCD о replicaset и создаст необходимое количество PODов. В этот момент могут быть задействованы admission controller’ы для проверки корректности PODов или их преобразования.
Контроллер Kubernetes будет обнаруживать новые POD'ы и автоматически распределять их по узлам, учитывая их параметры, необходимые ресурсы, специфические требования к узлам (nodeSelector), а также другие настройки, такие как taints/tolerations, podAntiAffinity и т.д.
Kubelet, просматривая изменения в конфигурации ноды через Kubernetes API, начнет вносить изменения: запустит контейнеры через CRI, настроит сеть через kube-proxy, выполнит пробы и, по прохождении проб, изменит статус POD’а в ETCD на Ready через Kubernetes API.
Контроллер Kubernetes увидит готовые PODы, соответствующие service, и создаст записи о новых Endpoint’ах для соответствующих PODов.
Kubelet’ы на всех нодах кластера увидят изменения в конфигурации и вызовут kube-proxy для создания Endpoint’ов.
Kube-proxy вызовет CNI-плагины, которые реализуют Endpoint’ы на уровне инфраструктуры.
При обращении к сервису трафик будет направлен на новые поды.

Как объединить две метрики?

В Prometheus объединение двух метрик можно выполнить с помощью функции *join()*. Функция *join()* объединяет два или более временных ряда на основе значений их меток. Она принимает два обязательных аргумента: *on* и *table*. Аргумент on указывает метки для объединения *on*, а аргумент *table* указывает временной ряд для объединения. На картинке пример того, как объединить две метрики с помощью функции join().

Что означает «плоскость данных»?

Плоскость данных — это часть сети, которая фактически пересылает данные/пакеты.

Какие есть недостатки у service mesh?

Излишняя сложность, увеличенное потребление ресурсов и дополнительные затраты.

Что такое egress?

Возможность установить внешний IP-адрес для исходящего трафика приложений за пределы кластера k8s может быть реализована через поддержку egress на уровне CNI-плагина. Эта функциональность может быть описана специальным объектом в неймспейсе.

Что вы можете рассказать об архитектуре Horizon?

API обратно совместим. Существует три типа панелей мониторинга: пользовательские, системные и настройки. Он обеспечивает базовую поддержку всех основных проектов OpenStack, таких как Neutron, Nova и т. д. (из коробки, нет необходимости устанавливать дополнительные пакеты или плагины). Любой может расширить информационные панели и добавить новые компоненты. Horizon предоставляет шаблоны и основные классы, на основе которых можно создать собственную панель мониторинга.

Что означает «плоскость управления»?

Плоскость управления — это часть сети, которая решает, как маршрутизировать и пересылать пакеты в другое место.

Простенький вопрос, который часто предлагают в начале собеса

Представлен вывод команды top. Что означает каждая запись в выводе?

top — 10:44:36 up 91 days, 19:29, 7 users, load average: 0,00, 0,02, 0,05
Tasks: 156 total, 1 running, 155 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 0,0 us, 1,5 sy, 0,0 ni, 96,9 id, 0,0 wa, 0,0 hi, 0,0 si, 1,5 st
KiB Mem : 12137392 total, 6227844 free, 1117728 used, 4791820 buff/cache
KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 10090148 avail Mem

top — утилита
10:44:36 — время системы
up — сколько система работает с момента последнего запуска
7 user — количество авторизованных юзеров в системе
load average: 0.00, 0.02, 0.05 — параметр средней нагрузки на систему за период времени 1 минута, 5 минут, 15 минут
156 total — всего процессов в системе
1 running — количество процессов в работе
155 sleeping — ожидание процесса или сигнала
0 stopped — количество приостановленных процессов сигналом STOP или выполнение трассировки
0 zombie — количество зомби-процессов, которые завершили своё выполнение, но присутствующие в системе, чтобы дать родительскому процессу считать свой код завершения.