ローカルマシンからKubernetesの学習を始める

[51CTO.com クイック翻訳] 友人や知人から、Kubernetes の学習をどこからどのように始めればよいかとよく聞かれます。これらの疑問は、仮想マシンやモノリシック アプリケーションなどのレガシー システムをまだ扱っている運用担当者や開発者によって提起されます。 CI/CD や DevOps などの用語は彼らにとって単なる流行語に過ぎず、彼らは日々の業務に必要なレガシー システムの管理にいまだに忙しくしています。

現在、イノベーションに容易に対応し、急速な市場の需要に応えるために、VM からコンテナに移行し、モノリシック アプリケーションをマイクロサービスの観点から再構築するワークロードが増えていることに気付いています。今こそ、Kubernetes への大規模な移行につながるツール、プラットフォーム、ソリューションを学ぶときです。

Kubernetes とは何ですか?

Kubernetes を学習するときに最初にすべきことは、Kubernetes についての明確な説明を見つけることです。最も基本的な説明を得るために使用できる本や YouTube リファレンスが多数あります。 Kubernetes の最も優れた説明は YouTube 動画「Illustrated Kids' Guide to Kubernetes」だと思いますので、まずはこの動画を視聴することをお勧めします。

Kubernetes コンポーネント

Kubernetes はマシンではなく、プラットフォームです。 Kubernetes をデプロイすると、クラスターが作成されます。クラスターは、コンテナ化されたアプリケーションを実行するマスターマシンとワーカーマシン (ノードと呼ばれる) のセットで構成されます。各クラスターには少なくとも 1 つのワーカー ノードがあります。これらは Kubernetes コンポーネントです。

すべてのコンポーネントが結び付けられた Kubernetes は次のようになります。

図 1. Kubernetes クラスター コンポーネント図

始めるにはどうすればいいですか?

Kubernetes を学習するときは、クラスターをデプロイする必要があります。しかし、追加のハードウェアにアクセスできない人や、ハードウェアと必要なネットワークおよびコンピューティング リソースをインストールする時間がない人にとっては、これは課題となります。この要件により、Kubernetes の導入は開始前に頓挫してしまうことがよくあります。では、何から始めるのが一番良いのでしょうか?

幸いなことに、ラップトップから Kubernetes クラスターをデプロイできるオープンソース プロジェクトがいくつかあります。これらのプロジェクトを見て、Kubernetes を学習して最初のクラウドネイティブ アプリケーションをデプロイする最適な方法について私の意見を述べたいと思います。

ローカルKubernetesプロジェクトが強化

これらは、Kubernetes を探索するために使用できるローカル プロジェクトです。これらのプロジェクトはエンタープライズ対応ではないため、学習目的でのみ使用してください。

注: Kubernetes の調査を開始する前に、ラップトップに十分なリソースがあることを確認してください。

• Linux: Red Hat Enterprise Linux、Fedora、または CentOS
• マシンあたり 16 GiB 以上のメモリ。
• コントロール プレーン ノードとして使用されるマシン上の 2 つの CPU。
• クラスター内のすべてのマシン間で完全なネットワーク接続が実現されます。

ミニキューブ

これらの選択肢の中で、minikube が最も簡単にインストールできます。 VirtualBox または KVM 上で実行される単一ノード クラスターが提供されます。

リソース要件:

• CPU: 2
• メモリ: 2 GB
• ディスク容量: 20 GB

実行中のクラスター (単一ノード) を作成したら、kubectl コマンドラインを使用してローカル Kubernetes クラスターと対話する簡単なアプリケーションをデプロイして、作業を開始できます。 Minikube を使用する際に気付いた唯一の問題は、クラスター エクスペリエンスを完了するにはワーカー ノードを追加する必要があるという制限でした。

親切

kind では、Kubernetes を Docker コンテナ内で実行する必要があります。インストール手順の詳細は、こちらをご覧ください。

kind は簡単にインストールできますが、プロジェクトの使用中に私が見た問題は、クラスターにアクセスするための複雑なネットワーク構成でした。 Kubernetes を学び始めたばかりの人にとって、これは困難なことかもしれません。

リソース要件:

• CPU: 2
• メモリ: 8GB
• ストレージ容量: 20GB

kubeadm

kubeadm を使用したクラスターの起動は、クラウドネイティブ アプリケーションをデプロイするために使用できます。まず、マスターノードとワーカーノードが必要です。

ラップトップに kubeadm をインストールすると、本番環境レベルの Kubernetes クラスターのデプロイメントに最も近いエクスペリエンスが得られます。したがって、kuberadm はおそらく Kubernetes を学習する最も難しい方法でもあります。

リソース要件:

• CPU: 2
• メモリ: 8GB (アプリケーションを展開するには追加のメモリが必要になります)。
• ストレージ容量: 20GB

ミニシフト

Minishift は、OpenShift の上流プロジェクトである OKD をベースにしたプロジェクトです。 Minishift をインストールすると、VirtualBox または KVM で実行される単一ノードの OpenShift クラスターが提供されます。

リソース要件:

• CPU: 2
• メモリ: 4 GB
• ストレージ容量: 20 GB

他のプロジェクトと比較して、Minishift はインストールが簡単で柔軟性が高いため、Linux、Windows、macOS にインストールできます。

Minishift は OKD をベースとしているため、Kubernetes の基礎だけでなく、Openshift と Minishift のいくつかのコンポーネントも学習します。

Minishift の欠点は、OKD 3.11 のみをサポートしているため、新しいバージョン OKD 4 の完全なエクスペリエンスを得ることができないことです。ここで説明されているように、完全な OKD 4 エクスペリエンスを得るには、Minishift を CodeReady Containers に置き換えます。

コードレディコンテナ (CRC)

CRC は OKD 4.1 に基づいており、ラップトップ上で単一ノード構成を提供します。 Minishift や minikube とほぼ同じように動作します。インストールも簡単で、ドキュメントはここにあります (https://github.com/code-ready/crc#building-the-documentation)。

リソース要件:

• CPU: 4
• メモリ: 8 GB
• ストレージ容量: 30 GB

結論は

Kubernetes をオンプレミスでデプロイする方法は複数あり、これは現在の IT 革命の中心となる重要なスキルを習得するための優れた方法です。

これから始める場合は、初心者にとって最も簡単なので、minikube を使用して Kubernetes を学習することをお勧めします。 Kubernetes の概念を理解したら、次のステップは CRC の使用に進むことです。これにより、Kubernetes スキルが次のレベルに引き上げられ、ほとんどの高度なアダプターがすでに使用しているエンタープライズ グレードのコンポーネントを学習できるようになります。

前述したように、Kubernetes の学習は Linux オペレーティング システムの再学習に似ています。障害に遭遇しても、落胆しないでください。このテクノロジーを習得することは、将来への投資のようなもので、何らかの形で自分自身を証明するのに役立ちます。

元のタイトル: ローカルマシンから Kubernetes の学習を始める、著者: Michael Calizo

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください。