本当のプログラミングの達人はどのように学ぶのでしょうか?何を学ぶべきか？

みなさんこんにちは。私はNezhaです。

数日前、私の友人が面接に行き、K8S について多くの詳細な質問を受けました。入社後、社内にK8Sを知っている人が1人しかいないことがわかり、退職手続き中だった。彼の給料が倍になったのも不思議ではない。

君は本当に強いね。まだ学び続ける必要があります。本当に羨ましいです。

もう何も言いません、勉強します。

Kubernetes は、コンテナの展開、スケーリング、アップグレードを自動的に管理できるオープンソースのコンテナ オーケストレーション プラットフォームです。開発者の負担が軽減され、アプリケーションの信頼性とスケーラビリティが向上します。 Kubernetes が成功した理由の 1 つは、自動フェイルオーバーと自己修復機能であり、これにより Kubernetes はクラウド ネイティブ アプリケーション開発に適したプラットフォームの 1 つとなっています。

1. まずKubernetesのアーキテクチャを理解する

Kubernetes アーキテクチャは次のコンポーネントで構成されています。

• マスターノード: クラスター全体のステータスとプロセスを制御し、アプリケーションをスケジュールします。
• ワーカーノード: コンテナインスタンスを実行します。
• etcd: クラスター全体のステータス情報を保存します。

Kubernetes アーキテクチャでは、マスター ノードはクラスター全体の管理と監視を担当するコンポーネントです。以下のコアコンポーネントが含まれます。

• API サーバー: REST API インターフェースを通じてクラスターのステータス情報と操作インターフェースを公開します。すべての Kubernetes 制御コマンドは、API サーバーによって対応するコンポーネントに転送されます。
• etcd: クラスターのステータス情報を保存します。これは、Kubernetes がクラスター全体の構成、状態、メタデータを保存するために使用する、信頼性が高くスケーラブルなキー値ストレージ システムです。
• コントローラー マネージャー: クラスターの状態を監視し、システムの予想される状態が実際の状態と一致していることを確認します。これは、レプリケーション コントローラーやエンドポイント コントローラーなどの複数のコントローラーを通じて実現されます。
• スケジューラ: ワーカー ノードにアプリケーションを割り当て、スケジューリング ポリシーに従ってコンテナー インスタンスの場所を配置する役割を担います。

ワーカーノードは、コンテナインスタンスを実行し、これらのコンテナインスタンスを監視する役割を担う、Kubernetes クラスター内のコンピューティングノードです。以下のコンポーネントが含まれます。

• kubelet: コンテナインスタンスの実行ステータスを監視し、ステータス情報をマスターノードに報告します。また、コンテナの仕様情報を解析して、コンテナが正しく構成されていることを確認し、コンテナ内でアプリケーションを実行します。
• kube-proxy: クラスター ネットワーク ルールを維持し、ネットワーク要求を適切な場所にルーティングする役割を担うネットワーク プロキシ。 iptables を介して内部負荷分散を実装し、ICMP プロトコルを使用して外部ロードバランサからの「ヘルス」チェック要求に応答します。

Kubernetes のコンポーネントと機能

Kubernetes は、コンテナ化されたアプリケーションをより適切に管理および運用するために、次のコンポーネントと機能を提供します。

• Pod: Pod は Kubernetes の最も基本的な単位です。 1 つ以上のコンテナーのコレクションです。 Pod には個別の IP アドレスと独立した環境があります。コンテナはネットワーク空間を共有し、IPC やボリュームなどのリソースを共有できます。
• サービス: サービスは、コンテナ間のネットワーク通信メカニズムです。同じタイプのコンテナのグループをマップし、負荷分散やサービス検出などの機能を提供する場合があります。サービスは、ClusterIP、NodePort、LoadBalancer を通じてさまざまなサービス タイプを提供します。
• ボリューム: ボリュームはコンテナのストレージ抽象化であり、永続データまたは共有ストレージに使用できます。
• ReplicaSet: ReplicaSet は、Pod グループの数が指定されたレプリカの数と常に一致するようにします。これにより、障害発生時にアプリケーションの自己修復と可用性を確保できます。
• デプロイメント: デプロイメントは ReplicaSet の拡張機能であり、ローリング アップグレードやロールバックなどの機能を提供します。
• StatefulSet: StatefulSet は Pod のシーケンスであり、各 Pod は独立したネットワーク識別子を持ち、識別可能です。永続的なストレージ、整然としたデプロイメント、または統合されたストレージ システムを必要とするアプリケーションに使用できます。
• ConfigMap と Secret: ConfigMap と Secret は、構成とパスワード情報をアプリケーションのソース コードから分離するオブジェクトです。環境変数やコードに公開されることなく、コンテナ インスタンスにマウントできます。

Kubernetes は、コンテナ化されたアプリケーションの展開と操作をより便利にする多くの機能を提供します。 Kubernetes を使用すると、アプリケーションのスケーリング、負荷分散の実装、高可用性の確保、ローリング アップデートやロールバックなどの操作の実行が容易になります。さらに、他のクラウドネイティブ ツールやプラットフォーム (ISTIO や Operator Framework など) との高度な統合により、コンテナ化されたアプリケーションの機能性と効率性をさらに向上させることができます。

3. フェイルオーバー

1. フェイルオーバーの定義方法

フェイルオーバーとは、システムまたはアプリケーションに障害が発生した場合に、サービスの可用性と継続性を維持するために、ワークロードが他の利用可能なノードまたはインスタンスに自動的に転送または再配布されることを意味します。フェイルオーバーは、アプリケーションの機能を維持し、スムーズな操作を保証するのに役立つクラウド コンピューティングと分散システムの重要な機能です。

フェイルオーバー メカニズムには、アプリケーション ノードの状態を調整および監視し、障害が発生した場合に通常の操作を自動的に復元してサービスの信頼性を維持する機能が含まれます。フェイルオーバーを実現するために、システムとアプリケーションは、バックアップ ストレージやフォールト トレラント システムなどのバックアップおよび冗長性戦略を採用できます。

2. Kubernetesのフェイルオーバーメカニズム

Kubernetes は、コンテナ化されたアプリケーションの展開、スケーリング、管理を自動化するために使用できるオープンソースのコンテナ オーケストレーション システムです。複数のフェイルオーバー メカニズムが提供され、障害発生時にもアプリケーションが利用可能であり、実行を継続できるようにします。

Kubernetes のフェイルオーバー メカニズムは次のとおりです。

（１）健康チェック

ヘルスチェックは、Kubernetes フェイルオーバー メカニズムの中核部分です。コンテナ内のアプリケーションまたは Pod の状態を定期的にチェックし、障害やクラッシュを適時に検出し、障害が発生した Pod を自動的に再起動または再構築します。

ヘルスチェックには 3 つの種類があります。

• livenessProbe: コンテナ内のアプリケーションが稼働しており、リクエストに応答しているかどうかを確認します。
• readinessProbe: コンテナ内のアプリケーションが準備完了であり、ネットワーク トラフィックを受け入れることができるかどうかを確認します。
• startupProbe: コンテナ内のアプリケーションが起動しているかどうかを確認し、起動が完了するまで一定時間待機します。

（２）ポッドとレプリカセット

Pod は Kubernetes における最小のデプロイメント ユニットです。 1 つ以上のコンテナを保持でき、ストレージとネットワーク リソースを共有するための環境を提供します。

ReplicaSet は Kubernetes のもう 1 つの重要な概念です。これは、Pod のレプリカを管理し、必要な数の Pod が常に実行されていることを確認するために使用されます。

Pod に障害が発生したり終了したりした場合、ReplicaSet は自動的に新しい Pod を起動して置き換えます。これにより、コンテナ アプリケーションが実行時に常に利用可能になります。

（３）コントローラとフェイルオーバー

Kubernetes では、コントローラーはポッドとレプリカセットを管理し、アプリケーションが期待どおりに実行されることを保証する高レベルの抽象化です。 Kubernetes は、Deployment、StatefulSet、DaemonSet など、複数のコントローラー タイプを提供します。

コントローラーは、Pod と ReplicaSet のステータスを監視し、必要に応じてフェイルオーバーまたは再作成できます。たとえば、デプロイメント コントローラーは、アプリケーションに十分なリソースがあることを保証するために、ポッドの数を自動的に拡大または縮小できます。

3. ポッドとレプリカセットの関係

Pod は Kubernetes における最小のデプロイメント ユニットです。 1 つ以上のコンテナを保持し、共有ストレージとネットワーク リソースを備えた環境を提供できます。 ReplicaSet は、Pod レプリカを管理し、必要な数の Pod が実行されていることを確認するための抽象化です。

Pod と ReplicaSet の関係は次のとおりです。

• 各 Pod は ReplicaSet によって管理され、作成時に ReplicaSet を割り当てる必要があります。
• ReplicaSet は必要な Pod の数を決定し、必要に応じて Pod を自動的に作成、削除、再作成します。
• ReplicaSet は、障害が発生した Pod を即座に検出し、新しい Pod に置き換えることができます。

4. コントローラとフェイルオーバー

Kubernetes では、コントローラーはポッドとレプリカセットを管理し、アプリケーションが期待どおりに実行されることを保証する高レベルの抽象化です。 Kubernetes は、Deployment、StatefulSet、DaemonSet など、複数のコントローラー タイプを提供します。

コントローラーは、Pod と ReplicaSet のステータスを監視し、必要に応じてフェイルオーバーまたは再作成を実行できます。たとえば、Pod に障害が発生したり削除されたりした場合、デプロイメント コントローラーは新しい Pod を自動的に作成し、実行時にアプリケーションが引き続き使用可能であることを保証します。

さらに、コントローラーはローリング デプロイメント機能を使用して、アプリケーションの更新時にサービスが中断されないようにすることができます。可用性と負荷分散ポリシーに基づいて Pod の新しいバージョンを切り替え、アプリケーションのアップグレード中に障害が発生しないようにします。

4. 自己治癒能力

1. 自己治癒能力の定義

自己修復機能とは、システムまたはアプリケーションが自分自身を監視および修復して、システムの可用性と信頼性を向上させる機能を指します。障害や異常な状況が発生した場合、自己修復機能により問題を自動的に検出して対処できるため、人による介入の必要性が減り、通常の動作状態に素早く戻ることができます。これにより、システムの可用性が向上し、システムの継続的かつ安定した運用が保証されます。

自己修復機能は、現代の分散アプリケーションの基盤です。クラウド コンピューティング、コンテナ テクノロジー、マイクロサービス アーキテクチャなどの分野では、大規模で複雑なアプリケーションが標準となっています。これらのアプリケーションには多くのコンポーネントとサービスが含まれており、これらのコンポーネントとサービスの間には複雑な依存関係があります。いずれかのコンポーネントまたはサービスに障害が発生すると、アプリケーション全体の正常な動作に影響が及ぶ可能性があります。

したがって、自己修復は現代のアプリケーションでは不可欠な機能となっています。この機能により、人的介入の必要性が減り、アプリケーションの可用性と安定性が向上します。

2. Kubernetesの自己修復メカニズム

Kubernetes は、コンテナ アプリケーションの可用性と信頼性を確保するための一連の自己修復メカニズムを提供する、人気のコンテナ オーケストレーション システムです。 Kubernetes の一般的な自己修復メカニズムを次に示します。

（１）自動ローリングアップグレード

ローリング アップデートは、Kubernetes でアプリケーションを更新する方法です。アプリケーションの 2 つのバージョンを使用して、すべてのコンテナーを段階的に更新し、一時的なサービスの中断や障害を回避します。ローリング アップデートでは、アプリケーション コンテナーの新しいバージョンが開始され、すべてのコンテナーが更新されるまで、古いバージョンのコンテナーが徐々に停止されます。

（２）自動拡大・縮小

Kubernetes は、アプリケーションの負荷に基づいてレプリカの数を自動的に調整し、システムの可用性を確保します。負荷が高くなると、自動的にレプリカの数が増加します。負荷が低くなると、自動的にレプリカの数を減らします。この適応的な拡張および縮小メカニズムにより、システムの安定性と可用性が確保されます。

（３）自動フォールトトレランス

Kubernetes には、Pod の再起動、コンテナの再起動、ノードの再起動など、一連のフォールト トレランス メカニズムがあります。これらのメカニズムにより、障害が発生した場合でもアプリケーションが迅速に通常の状態に回復できるようになります。

（4）自動更新設定

Kubernetes は、アプリケーションの構成を自動的に更新して、アプリケーションの実行時に最新の構成が確保されるようにします。この更新プロセスは、すべてのポッドが正常に起動され、プロセス中にリクエストが中断されたり失われたりしないことを保証するため、非常に安全です。

（５）自動修復

Kubernetes には、Pod 内の障害や異常な状態を自動的に検出して修復できる自己修復メカニズムがいくつかあります。これらのメカニズムには、活性および準備プローブ、Pod ヘルス チェックなどが含まれます。

3. ポッドのヘルスモニタリング

Kubernetes でのポッドのヘルス監視とは、ポッド内の各コンテナのヘルスを監視することを指します。コンテナが異常な状態になると、Kubernetes は設定に従ってコンテナまたは Pod 全体を自動的に再起動します。このヘルス モニタリング メカニズムにより、アプリケーションに障害が発生した場合でも、すぐに通常の状態に回復できるようになります。

Kubernetes は、Pod 内のコンテナに障害が発生したと判断すると、自己修復メカニズムを通じてコン​​テナを自動的に再起動し、可能な限り多くのコンテナを通常の動作に戻します。回復が不可能な場合は、Pod インスタンス全体が強制終了されます。このメカニズムにより、運用および保守担当者による手動介入の必要性がなくなり、自動化がより完璧になります。

4. 活性プローブと準備プローブとは何ですか?

ライブネスプローブは、コンテナがまだ実行中かどうかを監視します。プローブが失敗した場合、Kubernetes はコンテナを強制終了し、新しいコンテナを再起動します。活性プローブは、プロセスのハングやデッドロックなどの問題を解決するためにコンテナー内で使用されます。ライブネス プローブは、コンテナのコンソールにリクエストを送信して、コンテナの実行状態を検出します。プローブが応答を受信した場合、コンテナは正常に実行されています。そうでない場合は、コンテナに問題がある可能性があり、再起動する必要があります。

準備プローブは、コンテナが外部からリクエストを受信したかどうかを監視します。プローブが失敗すると、Kubernetes はコンテナへのトラフィックの送信を停止し、失敗したコンテナへのリクエストの送信を回避します。準備プローブは、コンテナが起動時にすぐにリクエストを受信できない問題を解決するために使用されます。

自己修復機能は現代のアプリケーションにとって不可欠です。 Kubernetes は、自動ローリング アップグレード、自動拡張と縮小、自動フォールト トレランス、自動修復、自動構成更新など、一連の自己修復メカニズムを提供します。ポッドのヘルス監視と、生存および準備状況のプローブも、Kubernetes における非常に重要な自己修復メカニズムです。これらのメカニズムにより、手動による介入の必要性が減り、アプリケーションの可用性と安定性が向上します。上記の内容は、marknow構文を使用してコードブロックに入力され、出力されます。

Kubernetes でのデバッグ

1. Kubernetesでのログイン

Kubernetes では、ログ記録は非常に重要な部分です。 Kubernetes クラスターの多くのコンポーネントは、さまざまなレベルのログ記録を提供しており、クラスター内で何が起こっているかを把握し、起こり得る問題のトラブルシューティングに役立ちます。以下に、一般的な Kubernetes コンポーネントとそれに対応するログ記録場所をいくつか示します。

• kube-apiserver: デフォルトでは、kube-apiserver のログ記録場所は /var/log/kube-apiserver.log です。
• kube-controller-manager: デフォルトでは、kube-controller-manager のログ記録場所は /var/log/kube-controller-manager.log です。
• kube-scheduler: デフォルトでは、kube-scheduler のログ記録場所は /var/log/kube-scheduler.log です。
• kubelet: kubelet は stdout と /var/log/kubelet.log にログを出力します。
• kube-proxy: kube-proxy のデフォルトのログ記録場所は /var/log/kube-proxy.log です。

上記のコンポーネントのログ記録に加えて、考慮すべき他のログ記録場所があります。たとえば、コンテナ内で実行されているアプリケーションは通常、stdout または stderr にログを記録し、それが Kubernetes によって収集されて Pod ログに書き込まれます。

kubectl コマンドを使用して Pod ログにアクセスできます。例:

 kubectl logs <pod-name>

さらに、Kubernetes ログの収集と表示に役立つツールもあります。たとえば、Elasticsearch と Kibana は、Kubernetes ログの集中診断と分析に使用できます。

2. フェイルオーバーと自己修復機能をデバッグする

Kubernetes は、次のような多くのフェイルオーバー機能と自己修復機能を提供します。

• コンテナを自動的に再起動する: コンテナがクラッシュした場合、Kubernetes はコンテナを自動的に再起動し、アプリケーションの安定性を維持します。
• ポッドを自動的にスケーリング: Kubernetes は、アプリケーションのニーズを満たすために、CPU 使用率などのメトリックに基づいてポッドを自動的にスケーリングできます。
• 自動フェイルオーバー: ノードまたはポッドがクラッシュした場合、Kubernetes は自動的にそのノードまたはポッドを別のノードに移行し、アプリケーションへのサービスをできるだけ早く復元します。

ただし、Kubernetes が障害を自動的に解決できない場合は、問題を手動で追跡してデバッグする必要があります。一般的なデバッグのヒントをいくつか紹介します。

• Pod のステータスを確認する: kubectl コマンドを使用して Pod のステータスを確認できます。例:

 kubectl get pods

これにより、すべてのポッドとその現在のステータスが一覧表示されます。

• イベントの表示: kubectl コマンドを使用して、クラスター内で発生したイベントを表示できます。次に例を示します。

 kubectl get events

これにより、クラスターで公開されたすべてのイベントが一覧表示されます。

• Pod ログのエクスポート: Pod が異常な状態にある場合は、kubectl コマンドを使用して Pod ログをエクスポートできます。例:

 kubectl logs <pod-name> > pod.log

これにより、Pod ログが pod.log ファイルにエクスポートされ、分析が容易になります。

• コンテナのデバッグ: kubectl exec コマンドを使用して、コンテナ内でコマンドを実行できます。次に例を示します。

 kubectl exec <pod-name> <container-name> -- <command>

これにより、コンテナ内でコマンドが実行されます。

Kubernetes では、フェイルオーバーと自己修復機能のログ記録とデバッグが非常に重要です。クラスター内のログとイベントを監視することで、問題を迅速に特定し、アプリケーションをデバッグできます。 Kubernetes の自動フェイルオーバー機能と自己修復機能はアプリケーションの安定性を維持するのに役立ちますが、Kubernetes が問題を自動的に解決できない場合は、問題を手動で追跡してデバッグする必要があります。

6. フェイルオーバーと自己修復機能の向上

1. ベストプラクティスとツール

Kubernetes では、フェイルオーバー機能と自己修復機能を向上させるために、次のベスト プラクティスとツールを採用できます。

（１）ヘルスチェックを利用する

コンテナ内で Liveness Probe と Readiness Probe を構成すると、コンテナのヘルス状態を定期的にチェックし、必要に応じてコンテナを再起動または終了できます。これにより、単一のコンテナ障害によってアプリケーション全体がダウンするのを防ぐことができます。

ヘルスチェックを使用するには:

1. Kubernetes デプロイメントまたは Pod を作成します。
2. デプロイメントまたはポッドでヘルスチェックを定義します。
3. デプロイメントまたはポッドを実行します。

HTTP ヘルスチェックを使用したデプロイメントのコード例:

 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: example-deployment spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: example template: metadata: labels: app: example spec: containers: - name: example-container image: example-image ports: - containerPort: 80 livenessProbe: httpGet: path: /healthz port: 80 periodSeconds: 5 initialDelaySeconds: 15

この例では、それぞれ example-container という名前のコンテナを含む 3 つのレプリカを作成する example-deployment という名前のデプロイメントを定義します。このコンテナはイメージ example-image を使用し、ポート 80 でリッスンします。さらに、コンテナの /healthz エンドポイントが使用可能かどうかを確認する HTTP ヘルス チェックを定義します。 livenessProbe は、Kubernetes に 5 秒ごとにコンテナの健全性をチェックし、コンテナの起動後 15 秒でチェックを開始するように指示します。

4. 上記のデプロイメントは、kubectl コマンドライン ツールを使用して実行できます。

 kubectl apply -f example-deployment.yaml

この時点で、Kubernetes は 3 つの Pod と 1 つの Service を含むデプロイメントを作成します。その後、Kubernetes はコンテナの健全性をチェックし、健全でなくなった場合にはコンテナを再起動します。

（２）複数のコピーを実行する：

Kubernetes は複数のレプリカを実行することでアプリケーションの可用性と信頼性を向上させることができます。つまり、ポッドに障害が発生した場合、Kubernetes は自動的にレプリカをスケールアウトして新しいポッドを開始し、アプリケーションが常にクラスター内で実行されるようにします。

Kubernetes を使用して複数のレプリカを実行するには:

• デプロイメントまたは StatefulSet を作成します。
• YAML ファイルでレプリカの数を定義します。
• デプロイメントまたは StatefulSet を実行します。

以下は、3 つのレプリカを持つデプロイメントのサンプル コードです。

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

この例では、example-deployment という名前のデプロイメントを定義し、仕様でそのレプリカ数を 3 に指定します。次に、イメージ example-image を使用し、ポート 80 でリッスンする example-container という名前のコンテナーを定義しました。

4. 上記のデプロイメントを実行するには、kubectl コマンドライン ツールを使用できます。

 kubectl apply -f example-deployment.yaml

Kubernetes は 3 つのレプリカを起動します。各レプリカには example-container という名前のコンテナが含まれます。 Kubernetes はワークロードを自動的に転送し、スケジュール セットのトラブルのない操作を保証します。いずれかのポッドが正常に動作しない場合、Kubernetes はそれを置き換えるために新しいポッドを起動します。

これは、Kubernetes が複数のレプリカを実行することでアプリケーションの可用性と信頼性を向上させる方法を示す簡単な操作です。

（３）自動拡張を使用する：

Kubernetes の自動スケーリング機能は、高トラフィック、高同時実行性、その他の負荷などの問題を処理するのに役立ち、アプリケーションが常に最高のパフォーマンスを発揮できるようにします。

Kubernetes の自動拡張手順を使用するには:

• デプロイメントまたは StatefulSet を作成します。
• YAML ファイルで CPU および/またはメモリのしきい値を定義します。
• 自動スケーリング ルールを構成します。
• デプロイメントまたは StatefulSet を実行します。

以下は、CPU 使用率に基づいて自動的にスケーリングするデプロイメントのサンプル コードです。

 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: example-deployment spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: example template: metadata: labels: app: example spec: containers: - name: example-container image: example-image ports: - containerPort: 80 resources: limits: cpu: "500m" requests: cpu: "200m" readinessProbe: httpGet: path: /healthz port: 80 periodSeconds: 5 initialDelaySeconds: 15 livenessProbe: httpGet: path: /healthz port: 80 periodSeconds: 5 initialDelaySeconds: 15 autoscaler: targetCPUUtilizationPercentage: 80 minReplicas: 3 maxReplicas: 10

この例では、example-deployment という名前のデプロイメントを定義し、仕様でレプリカの数を 3 に指定します。次に、イメージ example-image を使用し、ポート 80 でリッスンするコンテナを定義します。コンテナに加えて、CPU 使用率に基づいてレプリカの数を調整する自動スケーリング ルールを構成する Horizo​​ntalPodAutoscaler オブジェクトも定義しました。

オートスケーラーの targetCPUUtilizationPercentage フィールドは、CPU 使用率の目標値を 80% に設定し、minReplicas は Pod インスタンスの最小数を 3 に設定し、maxReplicas は Pod インスタンスの最大数を 10 に設定します。つまり、CPU 使用率が 80% を超えると、Kubernetes は 3 つの Pod インスタンスにまたがるデプロイメントを最大 10 個のレプリカに自動的にスケーリングします。

5. 上記のデプロイメントを実行するには、kubectl コマンドライン ツールを使用できます。

 kubectl apply -f example-deployment.yaml

Kubernetes は 3 つのレプリカを開始し、負荷が増加するとデプロイメントを自動的にスケーリングして、アプリケーションが常に最適に実行されるようにします。

（４）グレースケールリリース

グレースケール リリースは、アプリケーションの新しいバージョンを段階的に実稼働環境に導入する方法です。障害のリスクを軽減し、アプリケーションの可用性を高めるのに役立ちます。 Kubernetes は、グレースケール リリースを実装するために使用できる Deployment や Service などのリソース オブジェクトをいくつか提供します。

Kubernetes を使用したグレースケール リリースの手順:

• 古いアプリケーション用と新しいアプリケーション用の 2 つのデプロイメントを作成します。
• ロードバランサー上でサービスを定義し、それを古いデプロイメントのポッドにポイントします。
• 新しいデプロイメントのポッドを指すようにサービスを段階的に変更して、新しいアプリケーションの機能とパフォーマンスを順番にテストします。

以下はグレースケールリリースを使用したサンプルコードです。

 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: old-app spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: old-app template: metadata: labels: app: old-app spec: containers: - name: old-app-container image: old-app-image ports: - containerPort: 80 --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: new-app spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: new-app template: metadata: labels: app: new-app spec: containers: - name: new-app-container image: new-app-image ports: - containerPort: 80 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: app-service spec: type: LoadBalancer selector: app: old-app ports: - name: http port: 80 targetPort: 80

この例では、old-app という名前の古いアプリケーション用と new-app という名前の新しいアプリケーション用の 2 つのデプロイメントを定義します。また、app-service というサービスを定義し、それをロードバランサータイプに設定し、old-app の Pod にポイントします。これにより、すべてのトラフィックが古いアプリケーションの Pod に流れるようになります。

次に、サービス定義を段階的に変更して、新しいアプリケーションの Pod を指すようにすることができます。これは、kubectl コマンドライン ツールを使用して実行できます。

この例では、old-app という名前の古いアプリケーション用と new-app という名前の新しいアプリケーション用の 2 つのデプロイメントを定義します。また、app-service というサービスを定義し、それをロードバランサータイプに設定し、old-app の Pod にポイントします。これにより、すべてのトラフィックが古いアプリケーションの Pod に流れるようになります。

次に、サービス定義を段階的に変更して、新しいアプリケーションの Pod を指すようにすることができます。これは、kubectl コマンドライン ツールを使用して実行できます。

 kubectl apply -f new-service.yaml

これにより、新しく定義されたサービスを使用して、トラフィックが新しいアプリケーションの Pod に転送されます。時間の経過とともに、新しいアプリケーションのレプリカの数を徐々に増やし、トラフィックを新しいアプリケーションに移行して、そのパフォーマンスと機能をより徹底的にテストすることができます。

（５）構成のバックアップとリカバリ：

Kubernetes は、ConfigMap と Secret を Pod にマッピングすることで、アプリケーション構成の簡単なバックアップとリカバリをサポートします。これにより、復元時にエラーを回避できます。

Kubernetes を使用してバックアップとリカバリを構成するには:

Kubernetes 構成のバックアップとリカバリにより、予期しない状況が発生した場合でもアプリケーションと構成データをより適切に保護できます。 Kubernetes を使用してバックアップと復元を構成する手順は次のとおりです。

• 設定ファイルを作成します。
• 設定ファイルをバックアップします。
• 設定ファイルを復元します。

以下は基本的な構成ファイルの例です。

 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: app-config data: app.properties: | database.url=jdbc:mysql://localhost/mydb database.username=admin database.password=secret

この例では、app-config という ConfigMap オブジェクトを定義します。これには、アプリケーション、データベース URL、ユーザー名、パスワードなどの構成の詳細を含む app.properties というキー値ファイルが含まれています。

構成ファイルをバックアップするには、kubectl コマンドライン ツールを使用して、ConfigMap オブジェクトを YAML ファイルにバックアップします。

 kubectl get configmaps app-config -o yaml > app-config.yaml

これにより、app-config という名前の ConfigMap オブジェクトが app-config.yaml ファイルにエクスポートされ、後で復元できるようになります。必要に応じて、Deployment や StatefulSet などの追加のリソースをバックアップできます。

構成ファイルを復元するには、kubectl コマンドライン ツールを使用して、バックアップ ファイルを Kubernetes にインポートし直します。

 kubectl apply -f app-config.yaml

これにより、新しい ConfigMap オブジェクトが作成され、app-config.yaml ファイルで定義されたキーと値のペアがオブジェクトにインポートされます。

（6）ストレージクラスの使用：

Kubernetes は、永続的なストレージとコンテナ間のデータ共有を実装するために使用できる、Persistent Volume や StorageClass などのさまざまな種類のストレージ クラスを提供します。アプリケーションの移行やノード障害の際にデータを保護するのに役立ちます。

Kubernetes を使用してストレージ クラスを使用するには:

ストレージクラスを使用する基本的な操作フローは次のとおりです。

① ストレージクラスを作成します。

 kind: StorageClass apiVersion: storage.k8s.io/v1 metadata: name: my-storage-class provisioner: my-provisioner

ここで、my-storage-class はストレージ クラスの名前であり、my-provisioner は動的ボリューム サブシステムの名前です。

② Pod内でストレージクラスを使用する。

 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-pod spec: containers: - name: my-container image: nginx volumeMounts: - mountPath: "/usr/share/nginx/html" name: my-volume volumes: - name: my-volume persistentVolumeClaim: claimName: my-claim

ここで、my-claim は、ストレージ クラスを使用する永続ボリューム要求の名前です。

③ ストレージクラスを使用して永続ストレージを提供する永続ボリューム要求オブジェクトを作成します。

 apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: my-claim spec: storageClassName: my-storage-class accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 1Gi

ここで、my-claim は永続ボリューム要求の名前であり、my-storage-class は使用されるストレージ クラスの名前です。

2. Kubernetesを介してアプリケーションを実行すると、システムの信頼性が向上する

Kubernetes は、分散システムでアプリケーションを管理および実行する自動化されたコンテナ化テクノロジーです。この技術の主な利点は次のとおりです。

• ノード、サービス検出、障害回復を自動的に構成します。
• システムのフォールトトレランスと負荷容量を向上させる水平拡張をサポートします。
• コードの展開はローリング アップデートを使用して実行できるため、アプリケーションの中断やダウンタイムを回避できます。
• 自動ロード バランサとサービス検出を提供し、ネットワーク トラフィックとルーティングを最適化します。
• 複数の監視ツールを統合して、アプリケーションのエラーや障害をリアルタイムで検出し、解決します。

七。結論

要約すると、この記事では、ヘルスチェックの使用、複数のレプリカの実行、自動拡張とグレースケール リリース、構成のバックアップとリカバリなど、Kubernetes のフェイルオーバーと自己修復機能を向上させるさまざまな方法について説明します。これらのアプローチは、アプリケーションが常に利用可能であり、障害が発生した場合に自動的に回復できるように設計されています。

クラウド コンピューティングが進化し、アプリケーションの複雑さが増すにつれて、アプリケーションの可用性と回復力の向上がますます重要になります。 Kubernetes が提供するこれらの方法を使用することで、企業はアプリケーションとデータをより適切に管理および保護できるようになり、ユーザーのニーズと要件をより適切に満たすことができます。