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クラスターの管理

1 - クラスター管理の概要

このページはKubernetesクラスターの作成や管理者向けの内容です。Kubernetesのコアコンセプトについてある程度精通していることを前提とします。

クラスターのプランニング

Kubernetesクラスターの計画、セットアップ、設定の例を知るには設定のガイドを参照してください。この記事で列挙されているソリューションはディストリビューション と呼ばれます。

ガイドを選択する前に、いくつかの考慮事項を挙げます。

  • ユーザーのコンピューター上でKubernetesを試したいでしょうか、それとも高可用性のあるマルチノードクラスターを構築したいでしょうか？あなたのニーズにあったディストリビューションを選択してください。
  • もしあなたが高可用性を求める場合、 複数ゾーンにまたがるクラスターの設定について学んでください。
  • Google Kubernetes EngineのようなホストされているKubernetesクラスターを使用するのか、それとも自分自身でクラスターをホストするのでしょうか？
  • 使用するクラスターはオンプレミスなのか、それともクラウド(IaaS) でしょうか？Kubernetesはハイブリッドクラスターを直接サポートしていません。その代わりユーザーは複数のクラスターをセットアップできます。
  • Kubernetesを 「ベアメタル」なハードウェア上で稼働させますか？それとも仮想マシン(VMs) 上で稼働させますか？
  • もしオンプレミスでKubernetesを構築する場合、どのネットワークモデルが最適か検討してください。
  • ただクラスターを稼働させたいだけでしょうか、それともKubernetesプロジェクトのコードの開発を行いたいでしょうか？もし後者の場合、開発が進行中のディストリビューションを選択してください。いくつかのディストリビューションはバイナリリリースのみ使用していますが、多くの選択肢があります。
  • クラスターを稼働させるのに必要なコンポーネントについてよく理解してください。

注意: 全てのディストリビューションがアクティブにメンテナンスされている訳ではありません。最新バージョンのKubernetesでテストされたディストリビューションを選択してください。

クラスターの管理

クラスターをセキュアにする

  • Certificatesでは、異なるツールチェインを使用して証明書を作成する方法を説明します。

  • Kubernetes コンテナの環境では、Kubernetesノード上でのKubeletが管理するコンテナの環境について説明します。

  • Kubernetes APIへのアクセス制御では、Kubernetesで自身のAPIに対するアクセスコントロールがどのように実装されているかを説明します。

  • 認証では、様々な認証オプションを含むKubernetesでの認証について説明します。

  • 認可では、認証とは別に、HTTPリクエストの処理方法を制御します。

  • アドミッションコントローラーの使用では、認証と認可の後にKubernetes APIに対するリクエストをインターセプトするプラグインについて説明します。

  • Kubernetesクラスターでのsysctlの使用では、管理者向けにカーネルパラメーターを設定するためsysctlコマンドラインツールの使用方法について解説します。

  • クラスターの監査では、Kubernetesの監査ログの扱い方について解説します。

kubeletをセキュアにする

オプションのクラスターサービス

2 - 証明書

クライアント証明書認証を使用する場合、easyrsaやopenssl、cfsslを用いて、手動で証明書を生成できます。

easyrsa

easyrsaを用いると、クラスターの証明書を手動で生成できます。

  1. パッチを当てたバージョンのeasyrsa3をダウンロードして解凍し、初期化します。

    curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/easy-rsa/easy-rsa.tar.gz
tar xzf easy-rsa.tar.gz
cd easy-rsa-master/easyrsa3
./easyrsa init-pki

  2. 新しい認証局(CA)を生成します。--batchは自動モードを設定し、--req-cnはCAの新しいルート証明書の共通名(CN)を指定します。

    ./easyrsa --batch "--req-cn=${MASTER_IP}@`date +%s`" build-ca nopass

  3. サーバー証明書と鍵を生成します。 引数--subject-alt-nameは、APIサーバーへのアクセスに使用できるIPおよびDNS名を設定します。 MASTER_CLUSTER_IPは通常、APIサーバーとコントローラーマネージャーコンポーネントの両方で引数--service-cluster-ip-rangeとして指定されるサービスCIDRの最初のIPです。 引数--daysは、証明書の有効期限が切れるまでの日数を設定するために使われます。 以下の例は、デフォルトのDNSドメイン名としてcluster.localを使用していることを前提とします。

    ./easyrsa --subject-alt-name="IP:${MASTER_IP},"\
"IP:${MASTER_CLUSTER_IP},"\
"DNS:kubernetes,"\
"DNS:kubernetes.default,"\
"DNS:kubernetes.default.svc,"\
"DNS:kubernetes.default.svc.cluster,"\
"DNS:kubernetes.default.svc.cluster.local" \
--days=10000 \
build-server-full server nopass

  4. pki/ca.crt、pki/issued/server.crt、pki/private/server.keyをディレクトリーにコピーします。

  5. 以下のパラメーターを、APIサーバーの開始パラメーターとして追加します。

    --client-ca-file=/yourdirectory/ca.crt
--tls-cert-file=/yourdirectory/server.crt
--tls-private-key-file=/yourdirectory/server.key

openssl

opensslはクラスターの証明書を手動で生成できます。

  1. 2048ビットのca.keyを生成します。

    openssl genrsa -out ca.key 2048

  2. ca.keyに応じて、ca.crtを生成します。証明書の有効期間を設定するには、-daysを使用します。

    openssl req -x509 -new -nodes -key ca.key -subj "/CN=${MASTER_IP}" -days 10000 -out ca.crt

  3. 2048ビットのserver.keyを生成します。

    openssl genrsa -out server.key 2048

  4. 証明書署名要求(CSR)を生成するための設定ファイルを生成します。 ファイル(例: csr.conf)に保存する前に、かぎ括弧で囲まれた値(例: <MASTER_IP>)を必ず実際の値に置き換えてください。 MASTER_CLUSTER_IPの値は、前節で説明したAPIサーバーのサービスクラスターIPであることに注意してください。 以下の例は、デフォルトのDNSドメイン名としてcluster.localを使用していることを前提とします。

    [ req ]
default_bits = 2048
prompt = no
default_md = sha256
req_extensions = req_ext
distinguished_name = dn

[ dn ]
C = <country>
ST = <state>
L = <city>
O = <organization>
OU = <organization unit>
CN = <MASTER_IP>

[ req_ext ]
subjectAltName = @alt_names

[ alt_names ]
DNS.1 = kubernetes
DNS.2 = kubernetes.default
DNS.3 = kubernetes.default.svc
DNS.4 = kubernetes.default.svc.cluster
DNS.5 = kubernetes.default.svc.cluster.local
IP.1 = <MASTER_IP>
IP.2 = <MASTER_CLUSTER_IP>

[ v3_ext ]
authorityKeyIdentifier=keyid,issuer:always
basicConstraints=CA:FALSE
keyUsage=keyEncipherment,dataEncipherment
extendedKeyUsage=serverAuth,clientAuth
subjectAltName=@alt_names

  5. 設定ファイルに基づいて、証明書署名要求を生成します。

    openssl req -new -key server.key -out server.csr -config csr.conf

  6. ca.key、ca.crt、server.csrを使用してサーバー証明書を生成します。

    openssl x509 -req -in server.csr -CA ca.crt -CAkey ca.key \
-CAcreateserial -out server.crt -days 10000 \
-extensions v3_ext -extfile csr.conf

  7. 証明書を表示します。

    openssl x509  -noout -text -in ./server.crt

最後にAPIサーバーの起動パラメーターに、同様のパラメーターを追加します。

cfssl

cfsslも証明書を生成するためのツールです。

  1. 以下のように、ダウンロードして解凍し、コマンドラインツールを用意します。 使用しているハードウェアアーキテクチャやcfsslのバージョンに応じて、サンプルコマンドの調整が必要な場合があります。

    curl -L https://github.com/cloudflare/cfssl/releases/download/v1.5.0/cfssl_1.5.0_linux_amd64 -o cfssl
chmod +x cfssl
curl -L https://github.com/cloudflare/cfssl/releases/download/v1.5.0/cfssljson_1.5.0_linux_amd64 -o cfssljson
chmod +x cfssljson
curl -L https://github.com/cloudflare/cfssl/releases/download/v1.5.0/cfssl-certinfo_1.5.0_linux_amd64 -o cfssl-certinfo
chmod +x cfssl-certinfo

  2. アーティファクトを保持するディレクトリーを生成し、cfsslを初期化します。

    mkdir cert
cd cert
../cfssl print-defaults config > config.json
../cfssl print-defaults csr > csr.json

  3. CAファイルを生成するためのJSON設定ファイル(例: ca-config.json)を生成します。

    {
  "signing": {
    "default": {
      "expiry": "8760h"
    },
    "profiles": {
      "kubernetes": {
        "usages": [
          "signing",
          "key encipherment",
          "server auth",
          "client auth"
        ],
        "expiry": "8760h"
      }
    }
  }
}

  4. CA証明書署名要求(CSR)用のJSON設定ファイル(例: ca-csr.json)を生成します。 かぎ括弧で囲まれた値は、必ず使用したい実際の値に置き換えてください。

    {
  "CN": "kubernetes",
  "key": {
    "algo": "rsa",
    "size": 2048
  },
  "names":[{
    "C": "<country>",
    "ST": "<state>",
    "L": "<city>",
    "O": "<organization>",
    "OU": "<organization unit>"
  }]
}

  5. CA鍵(ca-key.pem)と証明書(ca.pem)を生成します。

    ../cfssl gencert -initca ca-csr.json | ../cfssljson -bare ca

  6. APIサーバーの鍵と証明書を生成するためのJSON設定ファイル(例: server-csr.json)を生成します。 かぎ括弧で囲まれた値は、必ず使用したい実際の値に置き換えてください。 MASTER_CLUSTER_IPの値は、前節で説明したAPIサーバーのサービスクラスターIPです。 以下の例は、デフォルトのDNSドメイン名としてcluster.localを使用していることを前提とします。

    {
  "CN": "kubernetes",
  "hosts": [
    "127.0.0.1",
    "<MASTER_IP>",
    "<MASTER_CLUSTER_IP>",
    "kubernetes",
    "kubernetes.default",
    "kubernetes.default.svc",
    "kubernetes.default.svc.cluster",
    "kubernetes.default.svc.cluster.local"
  ],
  "key": {
    "algo": "rsa",
    "size": 2048
  },
  "names": [{
    "C": "<country>",
    "ST": "<state>",
    "L": "<city>",
    "O": "<organization>",
    "OU": "<organization unit>"
  }]
}

  7. APIサーバーの鍵と証明書を生成します。デフォルトでは、それぞれserver-key.pemとserver.pemというファイルに保存されます。

    ../cfssl gencert -ca=ca.pem -ca-key=ca-key.pem \
--config=ca-config.json -profile=kubernetes \
server-csr.json | ../cfssljson -bare server

自己署名CA証明書の配布

クライアントノードは、自己署名CA証明書を有効だと認識しないことがあります。 プロダクション用でない場合や、会社のファイアウォールの背後で実行する場合は、自己署名CA証明書をすべてのクライアントに配布し、有効な証明書のローカルリストを更新できます。

各クライアントで、以下の操作を実行します。

sudo cp ca.crt /usr/local/share/ca-certificates/kubernetes.crt
sudo update-ca-certificates

Updating certificates in /etc/ssl/certs...
1 added, 0 removed; done.
Running hooks in /etc/ca-certificates/update.d....
done.

証明書API

certificates.k8s.ioAPIを用いることで、こちらのドキュメントにあるように、認証に使用するx509証明書をプロビジョニングすることができます。

3 - リソースの管理

アプリケーションをデプロイし、Serviceを介して外部に公開できました。さて、どうしますか？Kubernetesは、スケーリングや更新など、アプリケーションのデプロイを管理するための多くのツールを提供します。 我々が取り上げる機能についての詳細は設定ファイルとラベルについて詳細に説明します。

リソースの設定を管理する

多くのアプリケーションではDeploymentやServiceなど複数のリソースの作成を要求します。複数のリソースの管理は、同一のファイルにひとまとめにしてグループ化すると簡単になります(YAMLファイル内で---で区切る)。 例えば:

application/nginx-app.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-nginx-svc
  labels:
    app: nginx
spec:
  type: LoadBalancer
  ports:
  - port: 80
  selector:
    app: nginx
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-nginx
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

複数のリソースは単一のリソースと同様の方法で作成できます。

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/nginx-app.yaml

service/my-nginx-svc created
deployment.apps/my-nginx created

リソースは、ファイル内に記述されている順番通りに作成されます。そのため、Serviceを最初に指定するのが理想です。スケジューラーがServiceに関連するPodを、Deploymentなどのコントローラーによって作成されるときに確実に拡散できるようにするためです。

kubectl applyもまた、複数の-fによる引数指定を許可しています。

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

個別のファイルに加えて、-fの引数としてディレクトリ名も指定できます:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/nginx/

kubectlは.yaml、.yml、.jsonといったサフィックスの付くファイルを読み込みます。

同じマイクロサービス、アプリケーションティアーのリソースは同一のファイルにまとめ、アプリケーションに関するファイルをグループ化するために、それらのファイルを同一のディレクトリに配備するのを推奨します。アプリケーションのティアーがDNSを通じて互いにバインドされると、アプリケーションスタックの全てのコンポーネントをひとまとめにして簡単にデプロイできます。

リソースの設定ソースとして、URLも指定できます。githubから取得した設定ファイルから直接手軽にデプロイができます:

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/website/master/content/en/examples/application/nginx/nginx-deployment.yaml

deployment.apps/my-nginx created

kubectlによる一括操作

kubectlが一括して実行できる操作はリソースの作成のみではありません。作成済みのリソースの削除などの他の操作を実行するために、設定ファイルからリソース名を取得することができます。

kubectl delete -f https://k8s.io/examples/application/nginx-app.yaml

deployment.apps "my-nginx" deleted
service "my-nginx-svc" deleted

2つのリソースだけを削除する場合には、コマンドラインでリソース/名前というシンタックスを使うことで簡単に指定できます。

kubectl delete deployments/my-nginx services/my-nginx-svc

さらに多くのリソースに対する操作では、リソースをラベルでフィルターするために-lや--selectorを使ってセレクター(ラベルクエリ)を指定するのが簡単です:

kubectl delete deployment,services -l app=nginx

deployment.apps "my-nginx" deleted
service "my-nginx-svc" deleted

kubectlは同様のシンタックスでリソース名を出力するので、$()やxargsを使ってパイプで操作するのが容易です:

kubectl get $(kubectl create -f docs/concepts/cluster-administration/nginx/ -o name | grep service)

NAME           TYPE           CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)      AGE
my-nginx-svc   LoadBalancer   10.0.0.208   <pending>     80/TCP       0s

上記のコマンドで、最初にexamples/application/nginx/配下でリソースを作成し、-o nameという出力フォーマットにより、作成されたリソースの名前を表示します(各リソースをresource/nameという形式で表示)。そして"service"のみgrepし、kubectl getを使って表示させます。

あるディレクトリ内の複数のサブディレクトリをまたいでリソースを管理するような場合、--filename,-fフラグと合わせて--recursiveや-Rを指定することでサブディレクトリに対しても再帰的に操作が可能です。

例えば、開発環境用に必要な全てのマニフェストをリソースタイプによって整理しているproject/k8s/developmentというディレクトリがあると仮定します。

project/k8s/development
├── configmap
│   └── my-configmap.yaml
├── deployment
│   └── my-deployment.yaml
└── pvc
    └── my-pvc.yaml

デフォルトでは、project/k8s/developmentにおける一括操作は、どのサブディレクトリも処理せず、ディレクトリの第1階層で処理が止まります。下記のコマンドによってこのディレクトリ配下でリソースを作成しようとすると、エラーが発生します。

kubectl apply -f project/k8s/development

error: you must provide one or more resources by argument or filename (.json|.yaml|.yml|stdin)

代わりに、下記のように--filename,-fフラグと合わせて--recursiveや-Rを指定してください:

kubectl apply -f project/k8s/development --recursive

configmap/my-config created
deployment.apps/my-deployment created
persistentvolumeclaim/my-pvc created

--recursiveフラグはkubectl {create,get,delete,describe,rollout}などのような--filename,-fフラグを扱うどの操作でも有効です。

また、--recursiveフラグは複数の-fフラグの引数を指定しても有効です。

kubectl apply -f project/k8s/namespaces -f project/k8s/development --recursive

namespace/development created
namespace/staging created
configmap/my-config created
deployment.apps/my-deployment created
persistentvolumeclaim/my-pvc created

kubectlについてさらに知りたい場合は、kubectlの概要を参照してください。

ラベルを有効に使う

これまで取り上げた例では、リソースに対して最大1つのラベルを適用してきました。リソースのセットを他のセットと区別するために、複数のラベルが必要な状況があります。

例えば、異なるアプリケーション間では、異なるappラベルを使用したり、ゲストブックの例のようなマルチティアーのアプリケーションでは、各ティアーを区別する必要があります。frontendというティアーでは下記のラベルを持ちます。:

     labels:
        app: guestbook
        tier: frontend

Redisマスターやスレーブでは異なるtierラベルを持ち、加えてroleラベルも持つことでしょう。:

     labels:
        app: guestbook
        tier: backend
        role: master

そして

     labels:
        app: guestbook
        tier: backend
        role: slave

ラベルを使用すると、ラベルで指定された任意の次元に沿ってリソースを分割できます。

kubectl apply -f examples/guestbook/all-in-one/guestbook-all-in-one.yaml
kubectl get pods -Lapp -Ltier -Lrole

NAME                           READY     STATUS    RESTARTS   AGE       APP         TIER       ROLE
guestbook-fe-4nlpb             1/1       Running   0          1m        guestbook   frontend   <none>
guestbook-fe-ght6d             1/1       Running   0          1m        guestbook   frontend   <none>
guestbook-fe-jpy62             1/1       Running   0          1m        guestbook   frontend   <none>
guestbook-redis-master-5pg3b   1/1       Running   0          1m        guestbook   backend    master
guestbook-redis-slave-2q2yf    1/1       Running   0          1m        guestbook   backend    slave
guestbook-redis-slave-qgazl    1/1       Running   0          1m        guestbook   backend    slave
my-nginx-divi2                 1/1       Running   0          29m       nginx       <none>     <none>
my-nginx-o0ef1                 1/1       Running   0          29m       nginx       <none>     <none>

kubectl get pods -lapp=guestbook,role=slave

NAME                          READY     STATUS    RESTARTS   AGE
guestbook-redis-slave-2q2yf   1/1       Running   0          3m
guestbook-redis-slave-qgazl   1/1       Running   0          3m

Canary deployments カナリアデプロイ

複数のラベルが必要な他の状況として、異なるリリース間でのDeploymentや、同一コンポーネントの設定を区別することが挙げられます。よく知られたプラクティスとして、本番環境の実際のトラフィックを受け付けるようにするために、新しいリリースを完全にロールアウトする前に、新しいカナリア版のアプリケーションを過去のリリースと合わせてデプロイする方法があります。

例えば、異なるリリースバージョンを分けるためにtrackラベルを使用できます。

主要な安定板のリリースではtrackラベルにstableという値をつけることがあるでしょう。:

     name: frontend
     replicas: 3
     ...
     labels:
        app: guestbook
        tier: frontend
        track: stable
     ...
     image: gb-frontend:v3

そして2つの異なるPodのセットを上書きしないようにするため、trackラベルに異なる値を持つ(例: canary)ようなguestbookフロントエンドの新しいリリースを作成できます。

     name: frontend-canary
     replicas: 1
     ...
     labels:
        app: guestbook
        tier: frontend
        track: canary
     ...
     image: gb-frontend:v4

frontend Serviceは、トラフィックを両方のアプリケーションにリダイレクトさせるために、両方のアプリケーションに共通したラベルのサブセットを選択して両方のレプリカを扱えるようにします。:

  selector:
     app: guestbook
     tier: frontend

安定版とカナリア版リリースで本番環境の実際のトラフィックを転送する割合を決めるため、双方のレプリカ数を変更できます(このケースでは3対1)。 最新版のリリースをしても大丈夫な場合、安定版のトラックを新しいアプリケーションにして、カナリア版を削除します。

さらに具体的な例については、tutorial of deploying Ghostを参照してください。

ラベルの更新

新しいリソースを作成する前に、既存のPodと他のリソースのラベルの変更が必要な状況があります。これはkubectl labelで実行できます。 例えば、全てのnginx Podを frontendティアーとしてラベル付けするには、下記のコマンドを実行するのみです。

kubectl label pods -l app=nginx tier=fe

pod/my-nginx-2035384211-j5fhi labeled
pod/my-nginx-2035384211-u2c7e labeled
pod/my-nginx-2035384211-u3t6x labeled

これは最初に"app=nginx"というラベルのついたPodをフィルターし、そのPodに対して"tier=fe"というラベルを追加します。 ラベル付けしたPodを確認するには、下記のコマンドを実行してください。

kubectl get pods -l app=nginx -L tier

NAME                        READY     STATUS    RESTARTS   AGE       TIER
my-nginx-2035384211-j5fhi   1/1       Running   0          23m       fe
my-nginx-2035384211-u2c7e   1/1       Running   0          23m       fe
my-nginx-2035384211-u3t6x   1/1       Running   0          23m       fe

このコマンドでは"app=nginx"というラベルのついた全てのPodを出力し、Podのtierという項目も表示します(-Lまたは--label-columnsで指定)。

さらなる情報は、ラベルやkubectl labelを参照してください。

アノテーションの更新

リソースに対してアノテーションを割り当てたい状況があります。アノテーションは、ツール、ライブラリなどのAPIクライアントによって取得するための任意の非識別メタデータです。アノテーションの割り当てはkubectl annotateで可能です。例:

kubectl annotate pods my-nginx-v4-9gw19 description='my frontend running nginx'
kubectl get pods my-nginx-v4-9gw19 -o yaml

apiVersion: v1
kind: pod
metadata:
  annotations:
    description: my frontend running nginx
...

さらなる情報は、アノテーション や、kubectl annotateを参照してください。

アプリケーションのスケール

アプリケーションの負荷が増減するとき、kubectlを使って簡単にスケールできます。例えば、nginxのレプリカを3から1に減らす場合、下記を実行します:

kubectl scale deployment/my-nginx --replicas=1

deployment.apps/my-nginx scaled

実行すると、Deploymentによって管理されるPod数が1となります。

kubectl get pods -l app=nginx

NAME                        READY     STATUS    RESTARTS   AGE
my-nginx-2035384211-j5fhi   1/1       Running   0          30m

システムに対してnginxのレプリカ数を自動で選択させるには、下記のように1から3の範囲で指定します。:

kubectl autoscale deployment/my-nginx --min=1 --max=3

horizontalpodautoscaler.autoscaling/my-nginx autoscaled

実行すると、nginxのレプリカは必要に応じて自動でスケールアップ、スケールダウンします。

さらなる情報は、kubectl scale、kubectl autoscale and horizontal pod autoscalerを参照してください。

リソースの直接的アップデート

場合によっては、作成したリソースに対して処理を中断させずに更新を行う必要があります。

kubectl apply

開発者が設定するリソースをコードとして管理しバージョニングも行えるように、設定ファイルのセットをソースによって管理する方法が推奨されています。 この場合、クラスターに対して設定の変更をプッシュするためにkubectl applyを使用できます。

このコマンドは、リソース設定の過去のバージョンと、今適用した変更を比較し、差分に現れないプロパティーに対して上書き変更することなくクラスターに適用させます。

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/nginx/nginx-deployment.yaml
deployment.apps/my-nginx configured

注意として、前回の変更適用時からの設定の変更内容を決めるため、kubectl applyはリソースに対してアノテーションを割り当てます。変更が実施されるとkubectl applyは、1つ前の設定内容と、今回変更しようとする入力内容と、現在のリソースの設定との3つの間で変更内容の差分をとります。

現在、リソースはこのアノテーションなしで作成されました。そのため、最初のkubectl paplyの実行においては、与えられた入力と、現在のリソースの設定の2つの間の差分が取られ、フォールバックします。この最初の実行の間、リソースが作成された時にプロパティーセットの削除を検知できません。この理由により、プロパティーの削除はされません。

kubectl applyの実行後の全ての呼び出しや、kubectl replaceやkubectl editなどの設定を変更する他のコマンドではアノテーションを更新します。kubectl applyした後の全ての呼び出しにおいて3-wayの差分取得によってプロパティの検知と削除を実施します。

kubectl edit

その他に、kubectl editによってリソースの更新もできます。:

kubectl edit deployment/my-nginx

このコマンドは、最初にリソースをgetし、テキストエディタでリソースを編集し、更新されたバージョンでリソースをapplyします。:

kubectl get deployment my-nginx -o yaml > /tmp/nginx.yaml
vi /tmp/nginx.yaml
# yamlファイルを編集し、ファイルを保存します。

kubectl apply -f /tmp/nginx.yaml
deployment.apps/my-nginx configured

rm /tmp/nginx.yaml

このコマンドによってより重大な変更を簡単に行えます。注意として、あなたのEDITORやKUBE_EDITORといった環境変数も指定できます。

さらなる情報は、kubectl editを参照してください。

kubectl patch

APIオブジェクトの更新にはkubectl patchを使うことができます。このコマンドはJSON patch、JSON merge patch、戦略的merge patchをサポートしています。 kubectl patchを使ったAPIオブジェクトの更新やkubectl patchを参照してください。

破壊的なアップデート

一度初期化された後、更新できないようなリソースフィールドの更新が必要な場合や、Deploymentによって作成され、壊れている状態のPodを修正するなど、再帰的な変更を即座に行いたい場合があります。このようなフィールドを変更するため、リソースの削除と再作成を行うreplace --forceを使用してください。このケースでは、シンプルに元の設定ファイルを修正するのみです。:

kubectl replace -f https://k8s.io/examples/application/nginx/nginx-deployment.yaml --force

deployment.apps/my-nginx deleted
deployment.apps/my-nginx replaced

サービス停止なしでアプリケーションを更新する

ある時点で、前述したカナリアデプロイのシナリオにおいて、新しいイメージやイメージタグを指定することによって、デプロイされたアプリケーションを更新が必要な場合があります。kubectlではいくつかの更新操作をサポートしており、それぞれの操作が異なるシナリオに対して適用可能です。

ここでは、Deploymentを使ってアプリケーションの作成と更新についてガイドします。

まずnginxのバージョン1.14.2を稼働させていると仮定します。:

kubectl create deployment my-nginx --image=nginx:1.14.2

deployment.apps/my-nginx created

レプリカ数を3にします(新旧のリビジョンは混在します)。:

kubectl scale deployment my-nginx --current-replicas=1 --replicas=3

deployment.apps/my-nginx scaled

バージョン1.16.1に更新するには、上述したkubectlコマンドを使って.spec.template.spec.containers[0].imageの値をnginx:1.14.2からnginx:1.16.1に変更するだけでできます。

kubectl edit deployment/my-nginx

できました!Deploymentはデプロイされたnginxのアプリケーションを宣言的にプログレッシブに更新します。更新途中では、決まった数の古いレプリカのみダウンし、一定数の新しいレプリカが希望するPod数以上作成されても良いことを保証します。詳細について学ぶにはDeployment pageを参照してください。

次の項目

4 - クラスターのネットワーク

ネットワークはKubernetesにおける中心的な部分ですが、どのように動作するかを正確に理解することは難解な場合もあります。 Kubernetesには、4つの異なる対応すべきネットワークの問題があります:

  1. 高度に結合されたコンテナ間の通信: これは、Podおよびlocalhost通信によって解決されます。
  2. Pod間の通信: 本ドキュメントの主な焦点です。
  3. Podからサービスへの通信：これはServiceでカバーされています。
  4. 外部からサービスへの通信：これはServiceでカバーされています。

Kubernetesは、言ってしまえばアプリケーション間でマシンを共有するためのものです。通常、マシンを共有するには、2つのアプリケーションが同じポートを使用しないようにする必要があります。 複数の開発者間でポートを調整することは、大規模に行うことは非常に難しく、ユーザーが制御できないクラスターレベルの問題に見合うことがあります。

動的ポート割り当てはシステムに多くの複雑さをもたらします。すべてのアプリケーションはパラメータとしてポートを管理する必要があり、APIサーバーにて動的なポート番号を設定値として注入する方法が必要となり、各サービスはお互いにお互いを見つける方法が必要です。Kubernetesはこれに対処するのではなく、別のアプローチを取ります。

Kubernetesのネットワークモデル

すべてのPodは独自のIPアドレスを持ちます。これは、Pod間のリンクを明示的に作成する必要がなく、コンテナポートをホストポートにマッピングする必要がほとんどないことを意味します。こうすることで、ポート割り当て、名前解決、サービスディスカバリー、負荷分散、アプリケーション設定、および移行の観点から、PodをVMまたは物理ホストと同様に扱うことができる、クリーンで後方互換性のあるモデルを生み出しています。

Kubernetesは、ネットワークの実装に次の基本的な要件を課しています(意図的なネットワークセグメンテーションポリシーを除きます):

  • ノード上のPodが、NATなしですべてのノード上のすべてのPodと通信できること
  • systemdやkubeletなどノード上にあるエージェントが、そのノード上のすべてのPodと通信できること

注: ホストネットワークで実行されるPodをサポートするプラットフォームの場合(Linuxなど):

  • ノードのホストネットワーク内のPodは、NATなしですべてのノード上のすべてのPodと通信できます

このモデルは全体としてそれほど複雑ではないことに加え、KubernetesがVMからコンテナへのアプリへの移植を簡単にするという要望と基本的に互換性があります。ジョブがVMで実行されていた頃も、VMにはIPがあってプロジェクト内の他のVMと通信できました。これは同じ基本モデルです。

KubernetesのIPアドレスはPodスコープに存在します。Pod内のコンテナは、IPアドレスとMACアドレスを含むネットワーク名前空間を共有します。これは、Pod内のコンテナがすべてlocalhost上の互いのポートに到達できることを意味します。また、Pod内のコンテナがポートの使用を調整する必要があることも意味しますが、これもVM内のプロセスと同じです。これのことを「IP-per-pod(Pod毎のIP)」モデルと呼びます。

この実装方法は実際に使われているコンテナランタイムの詳細部分です。

Podに転送するノード自体のポート(ホストポートと呼ばれる)を要求することは可能ですが、これは非常にニッチな操作です。このポート転送の実装方法も、コンテナランタイムの詳細部分です。Pod自体は、ホストポートの有無を認識しません。

Kubernetesネットワークモデルの実装方法

このネットワークモデルを実装する方法はいくつかあります。このドキュメントは、こうした方法を網羅的にはカバーしませんが、いくつかの技術の紹介として、また出発点として役立つことを願っています。

この一覧はアルファベット順にソートされており、順序は優先ステータスを意味するものではありません。

ACI

Cisco Application Centric Infrastructure offers an integrated overlay and underlay SDN solution that supports containers, virtual machines, and bare metal servers. ACI provides container networking integration for ACI. An overview of the integration is provided here.

Antrea

Project Antrea is an opensource Kubernetes networking solution intended to be Kubernetes native. It leverages Open vSwitch as the networking data plane. Open vSwitch is a high-performance programmable virtual switch that supports both Linux and Windows. Open vSwitch enables Antrea to implement Kubernetes Network Policies in a high-performance and efficient manner. Thanks to the "programmable" characteristic of Open vSwitch, Antrea is able to implement an extensive set of networking and security features and services on top of Open vSwitch.

AOS from Apstra

AOS is an Intent-Based Networking system that creates and manages complex datacenter environments from a simple integrated platform. AOS leverages a highly scalable distributed design to eliminate network outages while minimizing costs.

The AOS Reference Design currently supports Layer-3 connected hosts that eliminate legacy Layer-2 switching problems. These Layer-3 hosts can be Linux servers (Debian, Ubuntu, CentOS) that create BGP neighbor relationships directly with the top of rack switches (TORs). AOS automates the routing adjacencies and then provides fine grained control over the route health injections (RHI) that are common in a Kubernetes deployment.

AOS has a rich set of REST API endpoints that enable Kubernetes to quickly change the network policy based on application requirements. Further enhancements will integrate the AOS Graph model used for the network design with the workload provisioning, enabling an end to end management system for both private and public clouds.

AOS supports the use of common vendor equipment from manufacturers including Cisco, Arista, Dell, Mellanox, HPE, and a large number of white-box systems and open network operating systems like Microsoft SONiC, Dell OPX, and Cumulus Linux.

Details on how the AOS system works can be accessed here: https://www.apstra.com/products/how-it-works/

AWS VPC CNI for Kubernetes

AWS VPC CNIは、Kubernetesクラスター向けの統合されたAWS Virtual Private Cloud(VPC)ネットワーキングを提供します。このCNIプラグインは、高いスループットと可用性、低遅延、および最小のネットワークジッタを提供します。さらに、ユーザーは、Kubernetesクラスターを構築するための既存のAWS VPCネットワーキングとセキュリティのベストプラクティスを適用できます。これには、ネットワークトラフィックの分離にVPCフローログ、VPCルーティングポリシー、およびセキュリティグループを使用する機能が含まれます。

このCNIプラグインを使用すると、Kubernetes PodはVPCネットワーク上と同じIPアドレスをPod内に持つことができます。CNIはAWS Elastic Networking Interface(ENI)を各Kubernetesノードに割り当て、ノード上のPodに各ENIのセカンダリIP範囲を使用します。このCNIには、Podの起動時間を短縮するためのENIとIPアドレスの事前割り当ての制御が含まれており、最大2,000ノードの大規模クラスターが可能です。

さらに、このCNIはネットワークポリシーの適用のためにCalicoと一緒に実行できます。AWS VPC CNIプロジェクトは、GitHubのドキュメントとともにオープンソースで公開されています。

Azure CNI for Kubernetes

Azure CNIは、Kubernetes PodをAzure仮想ネットワーク(VNetとも呼ばれます)と統合するオープンソースプラグインで、VMと同等のネットワーク パフォーマンスを提供します。Pod は、ExpressRouteまたはサイト間VPN経由でピアリングされたVNetおよびオンプレミスに接続でき、これらのネットワークから直接アクセスすることもできます。Podは、サービスエンドポイントまたはプライベートリンクによって保護されているストレージやSQLなどのAzureサービスにアクセスできます。VNetセキュリティポリシーとルーティングを使用して、Podトラフィックをフィルター処理できます。プラグインは、Kubernetesノードのネットワークインターフェイスで事前に構成されたセカンダリIPのプールを利用して、VNet IPをPodに割り当てます。

Azure CNIは、[Azure Kubernetes Service (AKS)] (https://docs.microsoft.com/en-us/azure/aks/configure-azure-cni)でネイティブに利用できます。

Big Cloud Fabric from Big Switch Networks

Big Cloud Fabric is a cloud native networking architecture, designed to run Kubernetes in private cloud/on-premises environments. Using unified physical & virtual SDN, Big Cloud Fabric tackles inherent container networking problems such as load balancing, visibility, troubleshooting, security policies & container traffic monitoring.

With the help of the Big Cloud Fabric's virtual pod multi-tenant architecture, container orchestration systems such as Kubernetes, RedHat OpenShift, Mesosphere DC/OS & Docker Swarm will be natively integrated alongside with VM orchestration systems such as VMware, OpenStack & Nutanix. Customers will be able to securely inter-connect any number of these clusters and enable inter-tenant communication between them if needed.

BCF was recognized by Gartner as a visionary in the latest Magic Quadrant. One of the BCF Kubernetes on-premises deployments (which includes Kubernetes, DC/OS & VMware running on multiple DCs across different geographic regions) is also referenced here.

Calico

Calicoは、コンテナ、仮想マシン、ホストベースのワークロードのためのオープンソースのネットワーク及びネットワークセキュリティのソリューションです。Calicoは、純粋なLinuxのeBPFデータプレーンや、Linuxの標準的なネットワークデータプレーン、WindowsのHNSデータプレーンを含む、複数のデータプレーンをサポートしています。Calicoは完全なネットワークスタックを提供していますが、クラウドプロバイダーのCNIと組み合わせてネットワークポリシーを提供することもできます。

Cilium

Cilium is open source software for providing and transparently securing network connectivity between application containers. Cilium is L7/HTTP aware and can enforce network policies on L3-L7 using an identity based security model that is decoupled from network addressing, and it can be used in combination with other CNI plugins.

CNI-Genie from Huawei

CNI-Genie is a CNI plugin that enables Kubernetes to simultaneously have access to different implementations of the Kubernetes network model in runtime. This includes any implementation that runs as a CNI plugin, such as Flannel, Calico, Romana, Weave-net.

CNI-Genie also supports assigning multiple IP addresses to a pod, each from a different CNI plugin.

cni-ipvlan-vpc-k8s

cni-ipvlan-vpc-k8s contains a set of CNI and IPAM plugins to provide a simple, host-local, low latency, high throughput, and compliant networking stack for Kubernetes within Amazon Virtual Private Cloud (VPC) environments by making use of Amazon Elastic Network Interfaces (ENI) and binding AWS-managed IPs into Pods using the Linux kernel's IPvlan driver in L2 mode.

The plugins are designed to be straightforward to configure and deploy within a VPC. Kubelets boot and then self-configure and scale their IP usage as needed without requiring the often recommended complexities of administering overlay networks, BGP, disabling source/destination checks, or adjusting VPC route tables to provide per-instance subnets to each host (which is limited to 50-100 entries per VPC). In short, cni-ipvlan-vpc-k8s significantly reduces the network complexity required to deploy Kubernetes at scale within AWS.

Coil

Coilは、容易に連携できるよう設計されていて、フレキシブルなEgressネットワークを提供することができるCNIプラグインです。 Coilはベアメタルと比較して低いオーバーヘッドで操作することができ、また外部のネットワークへの任意のEgress NATゲートウェイを定義することができます。

Contiv

Contiv provides configurable networking (native l3 using BGP, overlay using vxlan, classic l2, or Cisco-SDN/ACI) for various use cases.

Contrail / Tungsten Fabric

Contrail, based on Tungsten Fabric, is a truly open, multi-cloud network virtualization and policy management platform. Contrail and Tungsten Fabric are integrated with various orchestration systems such as Kubernetes, OpenShift, OpenStack and Mesos, and provide different isolation modes for virtual machines, containers/pods and bare metal workloads.

DANM

DANM is a networking solution for telco workloads running in a Kubernetes cluster. It's built up from the following components:

  • A CNI plugin capable of provisioning IPVLAN interfaces with advanced features
  • An in-built IPAM module with the capability of managing multiple, cluster-wide, discontinuous L3 networks and provide a dynamic, static, or no IP allocation scheme on-demand
  • A CNI metaplugin capable of attaching multiple network interfaces to a container, either through its own CNI, or through delegating the job to any of the popular CNI solution like SRI-OV, or Flannel in parallel
  • A Kubernetes controller capable of centrally managing both VxLAN and VLAN interfaces of all Kubernetes hosts
  • Another Kubernetes controller extending Kubernetes' Service-based service discovery concept to work over all network interfaces of a Pod

With this toolset DANM is able to provide multiple separated network interfaces, the possibility to use different networking back ends and advanced IPAM features for the pods.

Flannel

Flannel is a very simple overlay network that satisfies the Kubernetes requirements. Many people have reported success with Flannel and Kubernetes.

Google Compute Engine (GCE)

For the Google Compute Engine cluster configuration scripts, advanced routing is used to assign each VM a subnet (default is /24 - 254 IPs). Any traffic bound for that subnet will be routed directly to the VM by the GCE network fabric. This is in addition to the "main" IP address assigned to the VM, which is NAT'ed for outbound internet access. A linux bridge (called cbr0) is configured to exist on that subnet, and is passed to docker's --bridge flag.

Docker is started with:

DOCKER_OPTS="--bridge=cbr0 --iptables=false --ip-masq=false"

This bridge is created by Kubelet (controlled by the --network-plugin=kubenet flag) according to the Node's .spec.podCIDR.

Docker will now allocate IPs from the cbr-cidr block. Containers can reach each other and Nodes over the cbr0 bridge. Those IPs are all routable within the GCE project network.

GCE itself does not know anything about these IPs, though, so it will not NAT them for outbound internet traffic. To achieve that an iptables rule is used to masquerade (aka SNAT - to make it seem as if packets came from the Node itself) traffic that is bound for IPs outside the GCE project network (10.0.0.0/8).

iptables -t nat -A POSTROUTING ! -d 10.0.0.0/8 -o eth0 -j MASQUERADE

Lastly IP forwarding is enabled in the kernel (so the kernel will process packets for bridged containers):

sysctl net.ipv4.ip_forward=1

The result of all this is that all Pods can reach each other and can egress traffic to the internet.

Jaguar

Jaguar is an open source solution for Kubernetes's network based on OpenDaylight. Jaguar provides overlay network using vxlan and Jaguar CNIPlugin provides one IP address per pod.

k-vswitch

k-vswitch is a simple Kubernetes networking plugin based on Open vSwitch. It leverages existing functionality in Open vSwitch to provide a robust networking plugin that is easy-to-operate, performant and secure.

Knitter

Knitter is a network solution which supports multiple networking in Kubernetes. It provides the ability of tenant management and network management. Knitter includes a set of end-to-end NFV container networking solutions besides multiple network planes, such as keeping IP address for applications, IP address migration, etc.

Kube-OVN

Kube-OVN is an OVN-based kubernetes network fabric for enterprises. With the help of OVN/OVS, it provides some advanced overlay network features like subnet, QoS, static IP allocation, traffic mirroring, gateway, openflow-based network policy and service proxy.

Kube-router

Kube-router is a purpose-built networking solution for Kubernetes that aims to provide high performance and operational simplicity. Kube-router provides a Linux LVS/IPVS-based service proxy, a Linux kernel forwarding-based pod-to-pod networking solution with no overlays, and iptables/ipset-based network policy enforcer.

L2 networks and linux bridging

If you have a "dumb" L2 network, such as a simple switch in a "bare-metal" environment, you should be able to do something similar to the above GCE setup. Note that these instructions have only been tried very casually - it seems to work, but has not been thoroughly tested. If you use this technique and perfect the process, please let us know.

Follow the "With Linux Bridge devices" section of this very nice tutorial from Lars Kellogg-Stedman.

Multus (a Multi Network plugin)

Multus is a Multi CNI plugin to support the Multi Networking feature in Kubernetes using CRD based network objects in Kubernetes.

Multus supports all reference plugins (eg. Flannel, DHCP, Macvlan) that implement the CNI specification and 3rd party plugins (eg. Calico, Weave, Cilium, Contiv). In addition to it, Multus supports SRIOV, DPDK, OVS-DPDK & VPP workloads in Kubernetes with both cloud native and NFV based applications in Kubernetes.

OVN4NFV-K8s-Plugin (OVN based CNI controller & plugin)

OVN4NFV-K8S-Plugin is OVN based CNI controller plugin to provide cloud native based Service function chaining(SFC), Multiple OVN overlay networking, dynamic subnet creation, dynamic creation of virtual networks, VLAN Provider network, Direct provider network and pluggable with other Multi-network plugins, ideal for edge based cloud native workloads in Multi-cluster networking

NSX-T

VMware NSX-T is a network virtualization and security platform. NSX-T can provide network virtualization for a multi-cloud and multi-hypervisor environment and is focused on emerging application frameworks and architectures that have heterogeneous endpoints and technology stacks. In addition to vSphere hypervisors, these environments include other hypervisors such as KVM, containers, and bare metal.

NSX-T Container Plug-in (NCP) provides integration between NSX-T and container orchestrators such as Kubernetes, as well as integration between NSX-T and container-based CaaS/PaaS platforms such as Pivotal Container Service (PKS) and OpenShift.

Nuage Networks VCS (Virtualized Cloud Services)

Nuage provides a highly scalable policy-based Software-Defined Networking (SDN) platform. Nuage uses the open source Open vSwitch for the data plane along with a feature rich SDN Controller built on open standards.

The Nuage platform uses overlays to provide seamless policy-based networking between Kubernetes Pods and non-Kubernetes environments (VMs and bare metal servers). Nuage's policy abstraction model is designed with applications in mind and makes it easy to declare fine-grained policies for applications.The platform's real-time analytics engine enables visibility and security monitoring for Kubernetes applications.

OVN (Open Virtual Networking)

OVN is an opensource network virtualization solution developed by the Open vSwitch community. It lets one create logical switches, logical routers, stateful ACLs, load-balancers etc to build different virtual networking topologies. The project has a specific Kubernetes plugin and documentation at ovn-kubernetes.

Romana

Romana is an open source network and security automation solution that lets you deploy Kubernetes without an overlay network. Romana supports Kubernetes Network Policy to provide isolation across network namespaces.

Weave Net from Weaveworks

Weave Net is a resilient and simple to use network for Kubernetes and its hosted applications. Weave Net runs as a CNI plug-in or stand-alone. In either version, it doesn't require any configuration or extra code to run, and in both cases, the network provides one IP address per pod - as is standard for Kubernetes.

次の項目

ネットワークモデルの初期設計とその根拠、および将来の計画については、ネットワーク設計ドキュメントで詳細に説明されています。

5 - システムログ

システムコンポーネントのログは、クラスター内で起こったイベントを記録します。このログはデバッグのために非常に役立ちます。ログのverbosityを設定すると、ログをどの程度詳細に見るのかを変更できます。ログはコンポーネント内のエラーを表示する程度の荒い粒度にすることも、イベントのステップバイステップのトレース(HTTPのアクセスログ、Podの状態の変更、コントローラーの動作、スケジューラーの決定など)を表示するような細かい粒度に設定することもできます。

klog

klogは、Kubernetesのログライブラリです。klogは、Kubernetesのシステムコンポーネント向けのログメッセージを生成します。

klogの設定に関する詳しい情報については、コマンドラインツールのリファレンスを参照してください。

klogネイティブ形式の例:

I1025 00:15:15.525108       1 httplog.go:79] GET /api/v1/namespaces/kube-system/pods/metrics-server-v0.3.1-57c75779f-9p8wg: (1.512ms) 200 [pod_nanny/v0.0.0 (linux/amd64) kubernetes/$Format 10.56.1.19:51756]

構造化ログ

FEATURE STATE: Kubernetes v1.19 [alpha]

構造化ログは、ログメッセージに単一の構造を導入し、プログラムで情報の抽出ができるようにするものです。構造化ログは、僅かな労力とコストで保存・処理できます。新しいメッセージ形式は後方互換性があり、デフォルトで有効化されます。

構造化ログの形式:

<klog header> "<message>" <key1>="<value1>" <key2>="<value2>" ...

例:

I1025 00:15:15.525108       1 controller_utils.go:116] "Pod status updated" pod="kube-system/kubedns" status="ready"

JSONログ形式

FEATURE STATE: Kubernetes v1.19 [alpha]

--logging-format=jsonフラグは、ログの形式をネイティブ形式klogからJSON形式に変更します。以下は、JSONログ形式の例(pretty printしたもの)です。

{
   "ts": 1580306777.04728,
   "v": 4,
   "msg": "Pod status updated",
   "pod":{
      "name": "nginx-1",
      "namespace": "default"
   },
   "status": "ready"
}

特別な意味を持つキー:

  • ts - Unix時間のタイムスタンプ(必須、float)
  • v - verbosity (必須、int、デフォルトは0)
  • err - エラー文字列 (オプション、string)
  • msg - メッセージ (必須、string)

現在サポートされているJSONフォーマットの一覧:

ログのサニタイズ

FEATURE STATE: Kubernetes v1.20 [alpha]

--experimental-logging-sanitizationフラグはklogのサニタイズフィルタを有効にします。有効にすると、すべてのログの引数が機密データ(パスワード、キー、トークンなど)としてタグ付けされたフィールドについて検査され、これらのフィールドのログの記録は防止されます。

現在ログのサニタイズをサポートしているコンポーネント一覧:

  • kube-controller-manager
  • kube-apiserver
  • kube-scheduler
  • kubelet

ログのverbosityレベル

-vフラグはログのverbosityを制御します。値を増やすとログに記録されるイベントの数が増えます。値を減らすとログに記録されるイベントの数が減ります。verbosityの設定を増やすと、ますます多くの深刻度の低いイベントをログに記録するようになります。verbosityの設定を0にすると、クリティカルなイベントだけをログに記録します。

ログの場所

システムコンポーネントには2種類あります。コンテナ内で実行されるコンポーネントと、コンテナ内で実行されないコンポーネントです。たとえば、次のようなコンポーネントがあります。

  • Kubernetesのスケジューラーやkube-proxyはコンテナ内で実行されます。
  • kubeletやDockerのようなコンテナランタイムはコンテナ内で実行されません。

systemdを使用しているマシンでは、kubeletとコンテナランタイムはjournaldに書き込みを行います。それ以外のマシンでは、/var/logディレクトリ内の.logファイルに書き込みます。コンテナ内部のシステムコンポーネントは、デフォルトのログ機構をバイパスするため、常に/var/logディレクトリ内の.logファイルに書き込みます。コンテナのログと同様に、/var/logディレクトリ内のシステムコンポーネントのログはローテートする必要があります。kube-up.shスクリプトによって作成されたKubernetesクラスターでは、ログローテーションはlogrotateツールで設定されます。logrotateツールはログを1日ごとまたはログのサイズが100MBを超えたときにローテートします。

次の項目

6 - ロギングのアーキテクチャ

アプリケーションログは、アプリケーション内で何が起こっているかを理解するのに役立ちます。ログは、問題のデバッグとクラスターアクティビティの監視に特に役立ちます。最近のほとんどのアプリケーションには、何らかのロギングメカニズムがあります。同様に、コンテナエンジンはロギングをサポートするように設計されています。コンテナ化されたアプリケーションで、最も簡単で最も採用されているロギング方法は、標準出力と標準エラーストリームへの書き込みです。

ただし、コンテナエンジンまたはランタイムによって提供されるネイティブ機能は、たいていの場合、完全なロギングソリューションには十分ではありません。

たとえば、コンテナがクラッシュした場合やPodが削除された場合、またはノードが停止した場合に、アプリケーションのログにアクセスしたい場合があります。

クラスターでは、ノードやPod、またはコンテナに関係なく、ノードに個別のストレージとライフサイクルが必要です。この概念は、クラスターレベルロギング と呼ばれます。

クラスターレベルロギングのアーキテクチャでは、ログを保存、分析、およびクエリするための個別のバックエンドが必要です。Kubernetesは、ログデータ用のネイティブストレージソリューションを提供していません。代わりに、Kubernetesに統合される多くのロギングソリューションがあります。次のセクションでは、ノードでログを処理および保存する方法について説明します。

Kubernetesでの基本的なロギング

この例では、1秒に1回標準出力ストリームにテキストを書き込むコンテナを利用する、Pod specificationを使います。

debug/counter-pod.yaml 
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args: [/bin/sh, -c,
            'i=0; while true; do echo "$i: $(date)"; i=$((i+1)); sleep 1; done']

このPodを実行するには、次のコマンドを使用します:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/debug/counter-pod.yaml

出力は次のようになります:

pod/counter created

ログを取得するには、以下のようにkubectl logsコマンドを使用します:

kubectl logs counter

出力は次のようになります:

0: Mon Jan  1 00:00:00 UTC 2001
1: Mon Jan  1 00:00:01 UTC 2001
2: Mon Jan  1 00:00:02 UTC 2001
...

コンテナの以前のインスタンスからログを取得するために、kubectl logs --previousを使用できます。Podに複数のコンテナがある場合は、次のように-cフラグでコマンドにコンテナ名を追加することで、アクセスするコンテナのログを指定します。

kubectl logs counter -c count

詳細については、kubectl logsドキュメントを参照してください。

ノードレベルでのロギング

Node level logging

コンテナエンジンは、生成された出力を処理して、コンテナ化されたアプリケーションのstdoutとstderrストリームにリダイレクトします。たとえば、Dockerコンテナエンジンは、これら2つのストリームをロギングドライバーにリダイレクトします。ロギングドライバーは、JSON形式でファイルに書き込むようにKubernetesで設定されています。

デフォルトでは、コンテナが再起動すると、kubeletは1つの終了したコンテナをログとともに保持します。Podがノードから削除されると、対応する全てのコンテナが、ログとともに削除されます。

ノードレベルロギングでの重要な考慮事項は、ノードで使用可能な全てのストレージをログが消費しないように、ログローテーションを実装することです。Kubernetesはログのローテーションを担当しませんが、デプロイツールでそれに対処するソリューションを構築する必要があります。たとえば、kube-up.shスクリプトによってデプロイされたKubernetesクラスターには、1時間ごとに実行するように構成されたlogrotateツールがあります。アプリケーションのログを自動的にローテーションするようにコンテナランタイムを構築することもできます。

例として、configure-helper scriptに対応するスクリプトであるkube-up.shが、どのようにGCPでCOSイメージのロギングを構築しているかについて、詳細な情報を見つけることができます。

CRIコンテナランタイムを使用する場合、kubeletはログのローテーションとログディレクトリ構造の管理を担当します。kubeletはこの情報をCRIコンテナランタイムに送信し、ランタイムはコンテナログを指定された場所に書き込みます。2つのkubeletパラメーター、container-log-max-sizeとcontainer-log-max-filesをkubelet設定ファイルで使うことで、各ログファイルの最大サイズと各コンテナで許可されるファイルの最大数をそれぞれ設定できます。

基本的なロギングの例のように、kubectl logsを実行すると、ノード上のkubeletがリクエストを処理し、ログファイルから直接読み取ります。kubeletはログファイルの内容を返します。

システムコンポーネントログ

システムコンポーネントには、コンテナ内で実行されるものとコンテナ内で実行されないものの2種類があります。例えば以下のとおりです。

  • Kubernetesスケジューラーとkube-proxyはコンテナ内で実行されます。
  • kubeletとコンテナランタイムはコンテナ内で実行されません。

systemdを搭載したマシンでは、kubeletとコンテナランタイムがjournaldに書き込みます。systemdが存在しない場合、kubeletとコンテナランタイムはvar/logディレクトリ内の.logファイルに書き込みます。コンテナ内のシステムコンポーネントは、デフォルトのロギングメカニズムを迂回して、常に/var/logディレクトリに書き込みます。それらはklogというロギングライブラリを使用します。これらのコンポーネントのロギングの重大性に関する規則は、development docs on loggingに記載されています。

コンテナログと同様に、/var/logディレクトリ内のシステムコンポーネントログはローテーションする必要があります。kube-up.shスクリプトによって生成されたKubernetesクラスターでは、これらのログは、logrotateツールによって毎日、またはサイズが100MBを超えた時にローテーションされるように設定されています。

クラスターレベルロギングのアーキテクチャ

Kubernetesはクラスターレベルロギングのネイティブソリューションを提供していませんが、検討可能な一般的なアプローチがいくつかあります。ここにいくつかのオプションを示します:

  • 全てのノードで実行されるノードレベルのロギングエージェントを使用します。
  • アプリケーションのPodにログインするための専用のサイドカーコンテナを含めます。
  • アプリケーション内からバックエンドに直接ログを送信します。

ノードロギングエージェントの使用

Using a node level logging agent

各ノードに ノードレベルのロギングエージェント を含めることで、クラスターレベルロギングを実装できます。ロギングエージェントは、ログを公開したり、ログをバックエンドに送信したりする専用のツールです。通常、ロギングエージェントは、そのノード上の全てのアプリケーションコンテナからのログファイルを含むディレクトリにアクセスできるコンテナです。

ロギングエージェントは全てのノードで実行する必要があるため、エージェントをDaemonSetとして実行することをおすすめします。

ノードレベルのロギングは、ノードごとに1つのエージェントのみを作成し、ノードで実行されているアプリケーションに変更を加える必要はありません。

コンテナはstdoutとstderrに書き込みますが、合意された形式はありません。ノードレベルのエージェントはこれらのログを収集し、集約のために転送します。

ロギングエージェントでサイドカーコンテナを使用する

サイドカーコンテナは、次のいずれかの方法で使用できます:

  • サイドカーコンテナは、アプリケーションログを自身のstdoutにストリーミングします。
  • サイドカーコンテナは、アプリケーションコンテナからログを取得するように設定されたロギングエージェントを実行します。

ストリーミングサイドカーコンテナ

Sidecar container with a streaming container

サイドカーコンテナに自身のstdoutやstderrストリームへの書き込みを行わせることで、各ノードですでに実行されているkubeletとロギングエージェントを利用できます。サイドカーコンテナは、ファイル、ソケット、またはjournaldからログを読み取ります。各サイドカーコンテナは、ログを自身のstdoutまたはstderrストリームに出力します。

このアプローチにより、stdoutまたはstderrへの書き込みのサポートが不足している場合も含め、アプリケーションのさまざまな部分からいくつかのログストリームを分離できます。ログのリダイレクトの背後にあるロジックは最小限であるため、大きなオーバーヘッドにはなりません。さらに、stdoutとstderrはkubeletによって処理されるため、kubectl logsのような組み込みツールを使用できます。

たとえば、Podは単一のコンテナを実行し、コンテナは2つの異なる形式を使用して2つの異なるログファイルに書き込みます。Podの構成ファイルは次のとおりです:

admin/logging/two-files-counter-pod.yaml 
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - >
      i=0;
      while true;
      do
        echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log;
        echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log;
        i=$((i+1));
        sleep 1;
      done      
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  volumes:
  - name: varlog
    emptyDir: {}

両方のコンポーネントをコンテナのstdoutストリームにリダイレクトできたとしても、異なる形式のログエントリを同じログストリームに書き込むことはおすすめしません。代わりに、2つのサイドカーコンテナを作成できます。各サイドカーコンテナは、共有ボリュームから特定のログファイルを追跡し、ログを自身のstdoutストリームにリダイレクトできます。

2つのサイドカーコンテナを持つPodの構成ファイルは次のとおりです:

admin/logging/two-files-counter-pod-streaming-sidecar.yaml 
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - >
      i=0;
      while true;
      do
        echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log;
        echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log;
        i=$((i+1));
        sleep 1;
      done      
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  - name: count-log-1
    image: busybox
    args: [/bin/sh, -c, 'tail -n+1 -f /var/log/1.log']
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  - name: count-log-2
    image: busybox
    args: [/bin/sh, -c, 'tail -n+1 -f /var/log/2.log']
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  volumes:
  - name: varlog
    emptyDir: {}

これで、このPodを実行するときに、次のコマンドを実行して、各ログストリームに個別にアクセスできます:

kubectl logs counter count-log-1

出力は次のようになります:

0: Mon Jan  1 00:00:00 UTC 2001
1: Mon Jan  1 00:00:01 UTC 2001
2: Mon Jan  1 00:00:02 UTC 2001
...

kubectl logs counter count-log-2

出力は次のようになります:

Mon Jan  1 00:00:00 UTC 2001 INFO 0
Mon Jan  1 00:00:01 UTC 2001 INFO 1
Mon Jan  1 00:00:02 UTC 2001 INFO 2
...

クラスターにインストールされているノードレベルのエージェントは、それ以上の設定を行わなくても、これらのログストリームを自動的に取得します。必要があれば、ソースコンテナに応じてログをパースするようにエージェントを構成できます。

CPUとメモリーの使用量が少ない(CPUの場合は数ミリコアのオーダー、メモリーの場合は数メガバイトのオーダー)にも関わらず、ログをファイルに書き込んでからstdoutにストリーミングすると、ディスクの使用量が2倍になる可能性があることに注意してください。単一のファイルに書き込むアプリケーションがある場合は、ストリーミングサイドカーコンテナアプローチを実装するのではなく、/dev/stdoutを宛先として設定することをおすすめします。

サイドカーコンテナを使用して、アプリケーション自体ではローテーションできないログファイルをローテーションすることもできます。このアプローチの例は、logrotateを定期的に実行する小さなコンテナです。しかし、stdoutとstderrを直接使い、ローテーションと保持のポリシーをkubeletに任せることをおすすめします。

ロギングエージェントを使用したサイドカーコンテナ

Sidecar container with a logging agent

ノードレベルロギングのエージェントが、あなたの状況に必要なだけの柔軟性を備えていない場合は、アプリケーションで実行するように特別に構成した別のロギングエージェントを使用してサイドカーコンテナを作成できます。

ロギングエージェントを使用したサイドカーコンテナを実装するために使用できる、2つの構成ファイルを次に示します。最初のファイルには、fluentdを設定するためのConfigMapが含まれています。

admin/logging/fluentd-sidecar-config.yaml 
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: fluentd-config
data:
  fluentd.conf: |
    <source>
      type tail
      format none
      path /var/log/1.log
      pos_file /var/log/1.log.pos
      tag count.format1
    </source>

    <source>
      type tail
      format none
      path /var/log/2.log
      pos_file /var/log/2.log.pos
      tag count.format2
    </source>

    <match **>
      type google_cloud
    </match>

2番目のファイルは、fluentdを実行しているサイドカーコンテナを持つPodを示しています。Podは、fluentdが構成データを取得できるボリュームをマウントします。

admin/logging/two-files-counter-pod-agent-sidecar.yaml 
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - >
      i=0;
      while true;
      do
        echo "$i: $(date)" >> /var/log/1.log;
        echo "$(date) INFO $i" >> /var/log/2.log;
        i=$((i+1));
        sleep 1;
      done      
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
  - name: count-agent
    image: k8s.gcr.io/fluentd-gcp:1.30
    env:
    - name: FLUENTD_ARGS
      value: -c /etc/fluentd-config/fluentd.conf
    volumeMounts:
    - name: varlog
      mountPath: /var/log
    - name: config-volume
      mountPath: /etc/fluentd-config
  volumes:
  - name: varlog
    emptyDir: {}
  - name: config-volume
    configMap:
      name: fluentd-config

サンプル構成では、fluentdを任意のロギングエージェントに置き換えて、アプリケーションコンテナ内の任意のソースから読み取ることができます。

アプリケーションから直接ログを公開する

Exposing logs directly from the application

すべてのアプリケーションから直接ログを公開または送信するクラスターロギングは、Kubernetesのスコープ外です。

7 - コンテナイメージのガベージコレクション

ガベージコレクションは、未使用のイメージと未使用のコンテナをクリーンアップするkubeletの便利な機能です。kubeletコンテナのガベージコレクションを1分ごとに行い、イメージのガベージコレクションは5分ごとに行います。

存在することが期待されているコンテナを削除してkubeletの動作を壊す可能性があるため、外部のガベージコレクションのツールは推奨されません。

イメージのガベージコレクション

Kubernetesでは、すべてのイメージのライフサイクルの管理はcadvisorと協調してimageManager経由で行います。

イメージのガベージコレクションのポリシーについて考えるときは、HighThresholdPercentおよびLowThresholdPercentという2つの要因について考慮する必要があります。ディスク使用量がhigh thresholdを超えると、ガベージコレクションがトリガされます。ガベージコレクションは、low thresholdが満たされるまで、最後に使われてから最も時間が経った(least recently used)イメージを削除します。

コンテナのガベージコレクション

コンテナのガベージコレクションのポリシーは、3つのユーザー定義の変数を考慮に入れます。MinAgeは、ガベージコレクションできるコンテナの最小の年齢です。MaxPerPodContainerは、すべての単一のPod(UID、コンテナ名)が保持することを許されているdead状態のコンテナの最大値です。MaxContainersはdead状態のコンテナの合計の最大値です。これらの変数は、MinAgeは0に、MaxPerPodContainerとMaxContainersは0未満にそれぞれ設定することで個別に無効にできます。

kubeletは、未指定のコンテナ、削除されたコンテナ、前述のフラグにより設定された境界の外にあるコンテナに対して動作します。一般に、最も古いコンテナが最初に削除されます。MaxPerPodContainerとMaxContainerは、Podごとの保持するコンテナの最大値(MaxPerPodContainer)がグローバルのdead状態のコンテナの許容範囲(MaxContainers)外である場合には、互いに競合する可能性があります。このような状況では、MaxPerPodContainerが調整されます。最悪のケースのシナリオでは、MaxPerPodContainerが1にダウングレードされ、最も古いコンテナが強制退去されます。さらに、MinAgeより古くなると、削除済みのPodが所有するコンテナが削除されます。

kubeletによって管理されないコンテナは、コンテナのガベージコレクションの対象にはなりません。

ユーザー設定

イメージのガベージコレクションを調整するために、以下のkubeletのフラグを使用して次のようなしきい値を調整できます。

  1. image-gc-high-threshold: イメージのガベージコレクションをトリガするディスク使用量の割合(%)。デフォルトは85%。
  2. image-gc-low-threshold: イメージのガベージコレクションが解放を試みるディスク使用量の割合(%)。デフォルトは80%。

ガベージコレクションのポリシーは、以下のkubeletのフラグを使用してカスタマイズできます。

  1. minimum-container-ttl-duration: 完了したコンテナがガベージコレクションされる前に経過するべき最小期間。デフォルトは0分です。つまり、すべての完了したコンテナはガベージコレクションされます。
  2. maximum-dead-containers-per-container: コンテナごとに保持される古いインスタンスの最大値です。デフォルトは1です。
  3. maximum-dead-containers: グローバルに保持するべき古いコンテナのインスタンスの最大値です。デフォルトは-1です。つまり、グローバルなリミットは存在しません。

コンテナは役に立たなくなる前にガベージコレクションされる可能性があります。こうしたコンテナには、トラブルシューティングに役立つログや他のデータが含まれるかもしれません。そのため、期待されるコンテナごとに最低でも1つのdead状態のコンテナが許容されるようにするために、maximum-dead-containers-per-containerには十分大きな値を設定することが強く推奨されます。同様の理由で、maximum-dead-containersにも、より大きな値を設定することが推奨されます。詳しくは、こちらのissueを読んでください。

廃止

このドキュメントにあるkubeletの一部のガベージコレクションの機能は、将来kubelet evictionで置換される予定です。

これには以下のものが含まれます。

既存のフラグ新しいフラグ理由
--image-gc-high-threshold--eviction-hardまたは--eviction-soft既存のevictionのシグナルがイメージのガベージコレクションをトリガする可能性がある
--image-gc-low-threshold--eviction-minimum-reclaimeviction reclaimが同等の動作を実現する
--maximum-dead-containers古いログがコンテナのコンテキストの外部に保存されるようになったら廃止
--maximum-dead-containers-per-container古いログがコンテナのコンテキストの外部に保存されるようになったら廃止
--minimum-container-ttl-duration古いログがコンテナのコンテキストの外部に保存されるようになったら廃止
--low-diskspace-threshold-mb--eviction-hard or eviction-softevictionはディスクのしきい値を他のリソースに一般化している
--outofdisk-transition-frequency--eviction-pressure-transition-periodevictionはディスクのpressure transitionを他のリソースに一般化している

次の項目

詳細については、リソース不足のハンドリング方法を設定するを参照してください。

8 - Kubernetesのプロキシー

このページではKubernetesと併用されるプロキシーについて説明します。

プロキシー

Kubernetesを使用する際に、いくつかのプロキシーを使用する場面があります。

  1. kubectlのプロキシー:

    • ユーザーのデスクトップ上かPod内で稼働します
    • ローカルホストのアドレスからKubernetes apiserverへのプロキシーを行います
    • クライアントからプロキシー間ではHTTPを使用します
    • プロキシーからapiserverへはHTTPSを使用します
    • apiserverの場所を示します
    • 認証用のヘッダーを追加します

  2. apiserverのプロキシー:

    • apiserver内で動作する踏み台となります
    • これがなければ到達不可能であるクラスターIPへ、クラスターの外部からのユーザーを接続します
    • apiserverのプロセス内で稼働します
    • クライアントからプロキシー間ではHTTPSを使用します(apiserverの設定により、HTTPを使用します)
    • プロキシーからターゲット間では利用可能な情報を使用して、プロキシーによって選択されたHTTPかHTTPSのいずれかを使用します
    • Node、Pod、Serviceへ到達するのに使えます
    • Serviceへ到達するときは負荷分散を行います

  3. kube proxy:

    • 各ノード上で稼働します
    • UDP、TCP、SCTPをプロキシーします
    • HTTPを解釈しません
    • 負荷分散機能を提供します
    • Serviceへ到達させるためのみに使用されます

  4. apiserverの前段にあるプロキシー/ロードバランサー:

    • 実際に存在するかどうかと実装はクラスターごとに異なります(例: nginx)
    • 全てのクライアントと、1つ以上のapiserverの間に位置します
    • 複数のapiserverがあるときロードバランサーとして稼働します

  5. 外部サービス上で稼働するクラウドロードバランサー:

    • いくつかのクラウドプロバイダーによって提供されます(例: AWS ELB、Google Cloud Load Balancer)
    • LoadBalancerというtypeのKubernetes Serviceが作成されたときに自動で作成されます
    • たいていのクラウドロードバランサーはUDP/TCPのみサポートしています
    • SCTPのサポートはクラウドプロバイダーのロードバランサーの実装によって異なります
    • ロードバランサーの実装はクラウドプロバイダーによって異なります

Kubernetesユーザーのほとんどは、最初の2つのタイプ以外に心配する必要はありません。クラスター管理者はそれ以外のタイプのロードバランサーを正しくセットアップすることを保証します。

リダイレクトの要求

プロキシーはリダイレクトの機能を置き換えました。リダイレクトの使用は非推奨となります。

9 - アドオンのインストール

アドオンはKubernetesの機能を拡張するものです。

このページでは、利用可能なアドオンの一部の一覧と、それぞれのアドオンのインストール方法へのリンクを提供します。

ネットワークとネットワークポリシー

  • ACIは、統合されたコンテナネットワークとネットワークセキュリティをCisco ACIを使用して提供します。
  • Antreaは、L3またはL4で動作して、Open vSwitchをネットワークデータプレーンとして活用する、Kubernetes向けのネットワークとセキュリティサービスを提供します。
  • Calicoはネットワークとネットワークポリシーのプロバイダーです。Calicoは、BGPを使用または未使用の非オーバーレイおよびオーバーレイネットワークを含む、フレキシブルなさまざまなネットワークオプションをサポートします。Calicoはホスト、Pod、そして(IstioとEnvoyを使用している場合には)サービスメッシュ上のアプリケーションに対してネットワークポリシーを強制するために、同一のエンジンを使用します。
  • CanalはFlannelとCalicoをあわせたもので、ネットワークとネットワークポリシーを提供します。
  • Ciliumは、L3のネットワークとネットワークポリシーのプラグインで、HTTP/API/L7のポリシーを透過的に強制できます。ルーティングとoverlay/encapsulationモードの両方をサポートしており、他のCNIプラグイン上で機能できます。
  • CNI-Genieは、KubernetesをCalico、Canal、Flannel、Weaveなど選択したCNIプラグインをシームレスに接続できるようにするプラグインです。
  • Contivは、さまざまなユースケースと豊富なポリシーフレームワーク向けに設定可能なネットワーク(BGPを使用したネイティブのL3、vxlanを使用したオーバーレイ、古典的なL2、Cisco-SDN/ACI)を提供します。Contivプロジェクトは完全にオープンソースです。インストーラーはkubeadmとkubeadm以外の両方をベースとしたインストールオプションがあります。
  • Contrailは、Tungsten Fabricをベースにしている、オープンソースでマルチクラウドに対応したネットワーク仮想化およびポリシー管理プラットフォームです。ContrailおよびTungsten Fabricは、Kubernetes、OpenShift、OpenStack、Mesosなどのオーケストレーションシステムと統合されており、仮想マシン、コンテナ/Pod、ベアメタルのワークロードに隔離モードを提供します。
  • Flannelは、Kubernetesで使用できるオーバーレイネットワークプロバイダーです。
  • Knitterは、1つのKubernetes Podで複数のネットワークインターフェイスをサポートするためのプラグインです。
  • Multusは、すべてのCNIプラグイン(たとえば、Calico、Cilium、Contiv、Flannel)に加えて、SRIOV、DPDK、OVS-DPDK、VPPをベースとするKubernetes上のワークロードをサポートする、複数のネットワークサポートのためのマルチプラグインです。
  • OVN-Kubernetesは、Open vSwitch(OVS)プロジェクトから生まれた仮想ネットワーク実装であるOVN(Open Virtual Network)をベースとする、Kubernetesのためのネットワークプロバイダーです。OVN-Kubernetesは、OVSベースのロードバランサーおよびネットワークポリシーの実装を含む、Kubernetes向けのオーバーレイベースのネットワーク実装を提供します。
  • OVN4NFV-K8S-Pluginは、クラウドネイティブベースのService function chaining(SFC)、Multiple OVNオーバーレイネットワーク、動的なサブネットの作成、動的な仮想ネットワークの作成、VLANプロバイダーネットワーク、Directプロバイダーネットワークを提供し、他のMulti-networkプラグインと付け替え可能なOVNベースのCNIコントローラープラグインです。
  • NSX-T Container Plug-in(NCP)は、VMware NSX-TとKubernetesなどのコンテナオーケストレーター間のインテグレーションを提供します。また、NSX-Tと、Pivotal Container Service(PKS)とOpenShiftなどのコンテナベースのCaaS/PaaSプラットフォームとのインテグレーションも提供します。
  • Nuageは、Kubernetes Podと非Kubernetes環境間で可視化とセキュリティモニタリングを使用してポリシーベースのネットワークを提供するSDNプラットフォームです。
  • Romanaは、NetworkPolicy APIもサポートするPodネットワーク向けのL3のネットワークソリューションです。
  • Weave Netは、ネットワークパーティションの両面で機能し、外部データベースを必要とせずに、ネットワークとネットワークポリシーを提供します。

サービスディスカバリ

  • CoreDNSは、フレキシブルで拡張可能なDNSサーバーです。Pod向けのクラスター内DNSとしてインストールできます。

可視化と制御

  • DashboardはKubernetes向けのダッシュボードを提供するウェブインターフェイスです。
  • Weave Scopeは、コンテナ、Pod、Serviceなどをグラフィカルに可視化するツールです。Weave Cloud accountと組み合わせて使うか、UIを自分でホストして使います。

インフラストラクチャ

  • KubeVirtは仮想マシンをKubernetes上で実行するためのアドオンです。通常、ベアメタルのクラスタで実行します。
  • node problem detectorはLinuxノード上で動作し、システムの問題をEventまたはノードのConditionとして報告します。

レガシーなアドオン

いくつかのアドオンは、廃止されたcluster/addonsディレクトリに掲載されています。

よくメンテナンスされたアドオンはここにリンクしてください。PRを歓迎しています。