Api оркестратор что это
Перейти к содержимому

Api оркестратор что это

  • автор:

Kubernetes и другие оркестраторы

Привет! Меня зовут Леонид, я DevOps-инженер в компании KTS.

В этой статье я рассмотрю различные оркестраторы и объясню, почему Kubernetes — лучший выбор.

Нашей компании уже 6 лет, и 4 из них мы живем с Kubernetes. До этого мы испытали все варианты деплоя приложений на серверах: начиная от простого git pull до ci/cd на нескольких серверах.

За небольшой срок в 4 года мы набрали много опыта. Начинали с вопроса, который, возможно, стоит сейчас перед вами: «Какой оркестратор выбрать?» Мы рассмотрели разные варианты, и в итоге остановились на Kubernetes. В статье расскажу, почему.

Что будет в статье:

Что такое оркестратор и какие задачи он решает

Наверняка многие слышали про микросервисную архитектуру.

Большинство микросервисов — это контейнеры, которые должны связно работать между собой. Кроме контейнеров, это могут быть обычные приложения: например, на Java или виртуальной машине.

Оркестратор позволяет управлять всем этим централизованно:

Что должно быть в хорошем удобном оркестраторе:

  • Возможность быстро начать работать, чтобы не тратить полгода на изучение и тестирование
  • Набор определенных возможностей из коробки:
    • управление секретами — передавать приложению пароли, токены, доступы к БД, а не хранить все в коде
    • service discovery — подключать новые реплики приложения к инфраструктуре
    • возможности кастомизации кластера — для добавления своих сущностей и организации API для наших целей
  • Наименьший vendor lock-in: когда разработчики завязывают покупателя на конкретную технологию, и переход от одного поставщика к другому сопровождается большими сложностями
  • Горизонтальное масштабирование: автоматическое масштабирование узлов кластера и приложения. Нагрузка может быть нелинейной, поэтому оркестратор должен уметь увеличить количество реплик приложения в процессе работы. Если в кластере не хватает ресурсов, нужно соответственное увеличение количества узлов кластера:

Вертикальное масштабирование: кластер управляет ресурсами, которые выделяются приложению. Выделять и ограничивать ресурсы необходимо, чтобы не столкнуться с такими ситуациями, когда одно из приложений съело всю память и CPU на наших серверах, а другим ничего не осталось. Оркестратор понимает, какие лимиты ресурсов есть у приложения на старте, и до каких оно может подниматься.

  • Разные стратегии обновления приложения. Приложения постоянно обновляются. Чтобы это проходило незаметно для пользователя и бизнеса, а сами обновления не ломались в процессе, оркестраторы имеют для этого разные стратегии:
    • Rolling — новая версия приложения выкатывается постепенно. Например, у нас есть 5 реплик приложения, которые постепенно заменяют исходное, пока, наконец, версия полностью не заменится на новую.
    • Recreate — достаточно простая стратегия, когда мы просто убиваем старую версию и раскатываем новую.
    • Blue/Green — мы выкатываем на стенды сразу 2 версии приложения: пока одна работает, вторая тестируется и со временем заменяет первую.
    • Canary (Dark) — достаточно похожа на Blue/Green, но с одной особенностью. Новая версия сначала выкатывается для ограниченного числа пользователей. В случае отсутствия проблем мы постепенно заменяем на новую версию все приложение.
  • Инфраструктура как код (IaC) с механизмами шаблонизации — удобная вещь, позволяющая хранить состояния приложения, описанные кодом, в каких-то манифестах. Удобно для инженеров и новичков. Когда в компанию приходит новичок, ему очень просто познакомиться с инфраструктурой и понять, где, что и как настроено. Все это удобно версионируется. Шаблонизация нужна, чтобы переиспользовать манифесты и не писать каждый раз одинаковые вещи. Например, мы подставляем разные значения в заготовленные шаблоны и меняем версии приложения:
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: > namespace: > labels: app: > spec: replicas: > strategy: type: RollingUpdate rollingUpdate: maxSurge: 1 maxUnavailable: 0 selector: matchLabels: app: > template: metadata: labels: app: > spec: containers: - name: > image: > ports: - containerPort: >
  • Крупное сообщество — залог жизни технологии и разнообразия инструментов. Пока есть сообщество, мы понимаем, что технология будет жить.

Docker Swarm

Оркестратор, встроенный в Docker.

Архитектура и описание

Docker Swarm состоит из менеджеров и воркеров. Менеджеры определяют, на каких воркерах и как будут работать контейнеры, и хранят стек нашего кластера. Контейнер крутится на воркерах.

Минимальная рабочая сущность Docker — Service, который разбивается на task, в каждом из которых — Docker-контейнер:

Чтобы запустить какой-то Service, нам нужно:

  1. запустить yaml-файл, который очень похож на Docker Compose. Отличие только в нескольких параметрах, характерных для Swarm. Например, replicas
  2. выполнить команду, которая очень похожа на команду для Docker Compose
version: "3" services: proxy: image: nginx:latest ports: - 80:80 - 443:443 networks: - proxy deploy: replicas: 1 frontend: image: kts/my-super-web:latest networks: - proxy volumes: - /opt/images:/usr/share/nginx/images deploy: placement: constraints: [node.role == worker] replicas: 3 networks: proxy: external: true
$ docker stack deploy --compose-file docker-compose.yml stackdemo

Плюсы

  • Полностью бесплатен
  • Нетребователен к ресурсам

Имеет Roling Back — возможность в случае проблем откатить приложение к предыдущей версии

  • Низкий уровень входа: прост в первоначальной настройке. Нужно запустить всего две команды:

1 — Для инициализации кластера:

$ docker swarm init --advertise-addr 192.168.99.100

2 — Для присоединения виртуальных машин к кластерам:

$ docker swarm join --token %sometoken% 192.168.99.100:2377

Минусы

  • Работает только с Docker-контейнерами.
  • Совершенно не поддерживает автоматическое масштабирование. Количество реплик приложения необходимо создавать руками в параметре replicas:
$ docker service create --name my_web \ --replicas 3 \ --publish published=8080,target=80 \ nginx
  • Поддерживает только одну стратегию обновления — Rolling Update.
  • Малая поддержка сообщества. Многие слышали фразу «Docker Swarm мертв». Технология непопулярна у специалистов, у нее малое количество готовых решений.
  • Язык манифестов мы пишем на yaml, но у Docker Swarm нет встроенной поддержки шаблонов.

Nomad

Оркестратор от компании HashiCorp.

Архитектура и описание

Достаточно похож на Docker Swarm:

Состоит из серверов, которые определяют, где и как живут объекты оркестрации, и клиентов, на которых эти объекты крутятся.

В отличие от сервисов в Docker Swarm, в Nomad мы создаем рабочие сущности job. Они, в свою очередь, состоят из task.

Чтобы создать job, мы пишем манифест и передаем его серверу, а он уже распределяет их по клиентам.

$ nomad job run example.nomad
job "example-job" < type = "service" update < stagger = "30s" max_parallel = 1 >group "example-group" < count = 3 task "example-task" < driver = "docker" config < image = "nginx:latest" port_map < http = 8080 >> service < port = "http" check < type = "http" path = "/" interval = "10s" timeout = "2s" >> resources < cpu = 500 memory = 128 network < mbit = 100 port "http" <>> > > > >

Шаблоны поддерживаются через consul-template.

Nomad полностью поддерживает всю экосистему HashiCorp:

  • Vault для хранения секретных паролей, токенов и прочего.
  • Consult для авто-discovery и dns.
  • Terraform для управления конфигурацией.

Еще одна особенность Nomad — он может управлять GPU-ресурсами вашего сервера, поэтому подходит для проектов типа machine learning.

Он может успешно существовать в симбиозе с Kubernetes. Вы даже можете запускать некоторые из его job прямо в Kubernetes.

У него есть Enterprise-версия: некоторые возможности платны. Например, масштабирование появилось совсем недавно и реализовано через плагины. Поддерживается оба вида горизонтального масштабирования, но вертикальное есть только в Enterprise:

Плюсы

  • Одно из главных отличий Nomad от других оркестраторов — он может оркестрировать не только Docker-контейнеры. И вообще не только контейнеры. Это могут быть и виртуальные машины, и бинарники Java, и даже Amazon Elastic Container Service.
  • Работает на всех популярных ОС.
  • Нетребователен к ресурсам — примерно как Docker Swarm.
  • Низкий уровень входа — прост в первоначальной настройке. Чтобы запустить, нужно:
    • Установить пакет Nomad.
    • Структурировать серверы: в основном нужно только указать адреса машин, на которых он будет работать.
    • Запустить Nomad.
    • Описывая job, в строке driver = “docker” мы запускаем Docker-контейнер и описываем какой-то config, связанный с Docker. Прелесть Nomad в том, что, поскольку он умеет запускать не только Docker-контейнеры, описание job практически не будет меняться. Например, вы запускаете какую-то job как systemd.service, или у вас Java-приложение. Вы описываете job и запускаете ее у себя на сервере. Если в какой-то момент вы решаете перейти на Docker, вам не нужно будет переписывать job глобально — только заменить driver и немного изменить структуру деплоя, но процесс описания манифеста останется.
    • Поддерживаются все популярные и нужные стратегии обновления, описанные в начале статьи.

    Минусы

    • Малое количество возможностей из коробки:
    • Нет ни load balancing, ни автомасштабирования, ни возможности добавления кастомных контроллеров.
    • Малая поддержка сообщества. Чуть больше, чем у Docker Swarm, но все равно невелика. Хотя за рубежом Nomad довольно популярен.
    • Манифесты пишутся на малораспространенном среди инженеров языке HCL. Если вы хотите использовать Nomad, придется с ним познакомиться:
    job ">" < datacenters = [>] type = "service" group ">" < count = > > task ">" < driver = "docker" config < image = ">:latest" port_map = < http = > > > service < name = ">" port = "http" > > >

    Kubernetes и Openshift

    Kubernetes — открытый проект для оркестрирования контейнеризированных приложений.

    OpenShift — семейство программных продуктов для контейнеризации, разработанное Red Hat.

    Архитектура и описание

    Эти оркестраторы мы сравниваем вместе, потому что «под капотом» Openshift находится Kubernetes.

    Kubernetes ближе к понятиям фреймворка и технологии.

    Openshift — скорее, готовая к использованию платформа.

    Kubernetes родился в стенах Google и был передан в open source. Среди сегодняшних контрибьюторов разработки Kubernetes используют множество крупных компаний. Он работает на Linux и Windows.

    Openshift работает исключительно на Red Hat Enterprise Linux. Имеет только Enterprise-версию с небольшим тестовым периодом. Помимо Kubernetes, там есть много других технологий: для доставки кода, мониторинга, сбора логов и т. д.

    Способов установки Kubernetes очень много:

    • поставить руками, устанавливая бинарники Kubernetes на серверы, и самому решая вопросы с выпуском сертификатов и их обновлениями
    • передать это относительно автоматизированным инструментам, таким как kubespray и kubeadm
    • использовать managed-решения

    Способы установки Openshift тоже сильно различаются — в зависимости от того, где и как вы его разворачиваете.

    У обоих есть утилиты для того, чтобы их можно было «потрогать». С помощью любой из них вы можете развернуть на своей машине полноценный кластер и посмотреть, что такое Kubernetes или Openshift:

    $ minikube start --vm-driver-docker
    $ kind create cluster
    $ k3s server &
    $ minishift start

    Архитектура обоих оркестраторов непростая.

    В Kubernetes кластер состоит из узлов node и Control Plane, мастер-узла.

    Control Plane включает в себя:

    • kube-api-server, это центральная точка входа для всех компонентов Kubernetes и людей, которые работают с кластером. Он предоставляет api для управления кластером
    • kube-controller-manager управляет контроллерами, например, node controller, который следит за node, или replica controller, который следит за количеством подов, развернутых в нашем кластере
    • kube-sheduler определяет, когда и на каком узле будет работать под
    • хранилище etcd, в котором хранятся состояния кластера в формате ключ-значение
    • cloud-contoller — его наличие опционально. Он следит за контроллерами определенного публичного или приватного облака

    На узлах работают:

    • kubelet, который разворачивает и следит за контейнерами
    • kube-proxy, который занимается сетью: настраивает сеть и сетевые правила так, чтобы поды на разных узлах могли друг с другом общаться

    Kubernetes предоставляет широкие возможности по масштабированию.

    При вертикальном масштабировании мы можем определить request, количество ресурсов, которые будут даны приложению при старте, и лимиты, до которых оно может расширяться, затрачивая больше ресурсов.

    По средней нагрузке Kubernetes может следить за репликами и узлами, добавляя или уменьшая их количество. Так же он работает в облаке, покупая или продавая узлы:

    Минимальная рабочая сущность обоих оркестраторов — pod: контейнер, который может быть основан и на Docker, и на cri-o, и на containerd. Но это обязательно будет контейнер, в отличие от Nomad, который может оркестрировать виртуальные машины и много чего еще.

    В поде необязательно будет только один контейнер. Их может быть несколько, и они будут делить между собой сетевое дисковое пространство.

    Чтобы создать под, мы пишем простой yaml-файл и либо применяем его, либо запускаем из командной строки напрямую. Для управления Kubernetes используется довольно популярная утилита Kubetail.

    С помощью операторов мы можем создавать свои сущности:

    apiVersion: "acid.zalan.do/v1" kind: postgresql metadata: name: postgres namespace: db spec: teamId: postgres volume: size: 5Gi numberOfInstances: 3 users: - pg_admin databases: - test - prod postgresql: version: "13" resources: requests: cpu: 500m memory: 1Gi limit: cpu: 800m memory: 2Gi pg_hba: - local all all trust - hostssl all all 0.0.0.0/0 md5 - host all all 0.0.0.0/0 md5 enableLogicalBackup: true logicalBackupSchedule: "00 01 * * *"
    apiVersion: rabbitmq.com/v1beta1 kind: RabbitmqCluster metadata: name: rabbitmq namespace: query spec: replicas: 5 resources: requests: cpu: 500m memory: 1Gi limit: cpu: 800m memory: 2Gi persistence: storage: 5Gi image: rabbitmq:3.8.14-management

    Для Postges мы описываем все необходимые параметры. Например, описываем размеры кластера, хранилища и указываем БД, которые создадутся у пользователей.

    Из таблички видно, почему именно Kubernetes — стандарт в отрасли:

    Плюсы

    • Просто запустить в публичных облаках.
    • Из коробки Kubernetes поддерживает только две стратегии обновлений: Rolling и Recreate. Но с помощью расширений в него легко можно добавить и Blue/Green, и Canary.
    • Поддерживает Rollback: следит за статусом пода и health-check — это команды, которые можно настроить, чтобы помочь Kubernetes лучше понимать, что происходит с приложением. В случае проблем он тоже откатится до предыдущей версии.
    • Kubernetes позволяет описывать свои манифесты на yaml и JSON. yaml предпочтительнее, им пользуется большинство.
    • С помощью пакетного менеджера Helm доступна достаточно продвинутая модернизация манифестов. Мы можем использовать циклы, редактирование строк и т. д.
    • У Kubernetes большое количество встроенных возможностей. Здесь есть все необходимое, что требуется от оркестратора, к тому же есть возможность постоянно расширять его возможности с помощью кастомного API, сетевых плагинов, инструментов для установки и управления кластеров и т. д.:

    • Kubernetes имеет развитое сообщество, очень заинтересованное в технологии. Можно решить практически любую проблему, или найти инженера, который будет работать с Kubernetes.
    • Одновременный плюс и минус Openshift — то, что платформа выбрана за вас. С одной стороны, можно сразу взять ее и пользоваться, а с другой — не факт, что она лучше всего подойдет именно вам. Возможно, придется ставить что-то рядом и пользоваться всем по частям. Поэтому тут присутствует vendor lock-in: переехать с Openshift на какой-то другой оркестратор будет достаточно проблематично.
    • Т.к. это Enterprise, у Openshift есть коммерческая поддержка. У Kubernetes ее нет, зато есть большое сообщество open source, хорошая подробная документация и множество статей и книг. К тому же огромный выбор технологий для пользователя.
    • Openshift предлагает встроенную поддержку шаблонов.

    Минус

    Оба достаточно сложны для самостоятельной установки.

    Как начать использовать Kubernetes

    Для начала есть несколько вариантов:

    • Очевидно, нужно просто начать его использовать.
    • Попробовать Managed-версии у разных облачных провайдеров.
    • Обратиться к компаниям, специализирующимся на эксплуатации k8s.
    • Пройти специализированные курсы по эксплуатации.

    Заключение: как это было у нас

    Очевидно, что уровень входа в Kubernetes или Openshift — выше, чем в какие-то другие решения. Но в конечном счете это выигрышный вариант. Когда мы выбирали оркестратор, в конце концов остановились на двух вариантах: Kubernetes или Nomad.

    Недостатки Docker Swarm были очевидны, и было ясно, что в долгосрочной перспективе нам он точно не подойдет. Мы деплоим большое количество приложений, не связанных друг с другом в каких-то местах. Нам нужно dev-, stage- и prod-окружение, а оперировать этим с помощью Docker Swarm сложно.

    Но у нас была уже существующая архитектура, в которой не использовался какой-то из оркестраторов. Мы пользовались SaltStack для деплоя приложений на наши сервера, т.е. устанавливали их в виде пакетов.

    Мы думали, как перейти на другую технологию проще всего. В этом плане был очень привлекателен Nomad, потому что он может запускать на машине те или иные задачи. Мы думали: «Сейчас переведем деплой на Nomad, а потом, может быть, начнем использовать Docker-контейнеры и будем жить еще как-то».

    Но подумав еще немного, мы пришли к выводу, что у Nomad много подвижных частей и не такое большое сообщество. Главные причины, по которым мы выбрали Куб, были:

    1. Большое сообщество.
    2. better is included: в Kubernetes уже все есть и по большей части ничего не нужно додумывать. Естественно, есть большое количество вещей, которое нужно доделать в каждом кластере: для работы с tls-сертификатами, для более прозрачного удобного деплоя, может быть, service machine — все это не встроено, но существует большое количество уже разработанных решений.

    Здесь нужно отметить организацию CNCF, которая продвигает контейнерные решения. У них есть инкубатор, где они развивают таковые. Одним из таких решений был сам Kubernetes: это первый проект, который выпустили CNCF. После этого были решения для управления CF-кластерами, Ingress Controller и еще много всего. И здесь очень важно, что есть огромная поддержка комьюнити и некоммерческая организация, которая управляет развитием контейнерных технологий. Есть много компаний, которые контрибьютят — как CNCF, так и Kubernetes. Поэтому мы решили, что это лучший выбор.

    Переход был непростой. Многое нам пришлось написать с нуля, перевести все манифесты в Docker. Где-то за полгода мы перевезли все проекты на новую технологию. С тех пор мы живем в Kubernetes. Конечно, у нас есть отдельные серверы, связанные с какими-то БД, которые деплоятся отдельно, но сами приложения почти полностью живут в Kubernetes.

    PS Среди способов «Как начать» мы упомянули про специализированные курсы. Здесь мы назовем только один.

    «Деплой приложений в Kubernetes» — курс нашей школы Metaclass, который можно начать проходить в любое время и который идёт 7 недель. Курс достаточно интенсивный, потому что каждую неделю мы будем рассматривать довольной серьезный пласт информации: например, контейнеризацию, деплой приложений или CI/CD.

    Приходите к нам учиться и расскажите в комментариях, с какими оркестраторами работаете вы? Есть ли плюсы и минусы, о которых мы забыли сказать?

    Другие статьи про DevOps для начинающих:

    • Как изучать Kubernetes джуну — и зачем
    • Как деплоить приложение на Django в Kubernetes с нуля

    Другие статьи про DevOps для продолжающих:

    • Как построить эргономичный мониторинг
    • Зачем мы сделали собственный контроллер для копирования секретов в Kubernetes
    • Как экономить ресурсы, затрачиваемые Kubernetes

    За последние годы де-факто стандартом оркестрации и запуска приложений стал Kubernetes. Поэтому умение управлять Kubernetes-кластерами является особенно важным в работе любого современного DevOps-инженера.

    Порог входа может казаться достаточно высоким из-за большого числа компонентов и связей между ними внутри системы. На курсе «Деплой приложений в Kubernetes» мы рассмотрим самые важные концепции, необходимые для управления кластерами любой сложности и научим применять эти знания на практике.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *