Bagian ini mencantumkan berbagai cara untuk menyiapkan dan menjalankan Kubernetes. Ketika kamu menginstal Kubernetes, pilih tipe instalasi berdasarkan: kemudahan perawatan, keamanan, sumber daya yang tersedia, dan keahlian yang dibutuhkan untuk mengoperasikan dan mengelola klaster.

Kamu dapat menggelar klaster Kubernetes di mesin lokal, cloud, datacenter di tempat, atau pilih klaster Kubernetes yang dikelola. Ada juga solusi khusus di berbagai penyedia cloud, atau lingkungan baremetal.

Lingkungan Pembelajaran

Jika kamu sedang belajar Kubernetes, gunakan alat yang didukung oleh komunitas Kubernetes, atau alat di ekosistem untuk menyiapkan klaster Kubernetes di mesin lokal.

Lingkungan Produksi

Pada saat mengevaluasi sebuah solusi untuk lingkungan produksi, pertimbangkan aspek dari pengoperasian klaster Kubernetes (atau abstractions) yang ingin kamu kelola atau membiarkan penyedia.

Kubernetes Partners termasuk dari daftar dari penyedia Certified Kubernetes.

2.1 - Lingkungan Pembelajaran

kind

kind memberikan kamu kemampuan untuk menjalankan Kubernetes pada komputer lokal kamu. Perangkat ini membutuhkan Docker yang sudah diinstal dan terkonfigurasi.

Halaman Memulai Cepat kind memperlihatkan kepada kamu tentang apa yang perlu kamu lakukan agar kind dapat berjalan dan bekerja.

Melihat Memulai Cepat Kind

minikube

Seperti halnya dengan kind, minikube merupakan perangkat yang memungkinkan kamu untuk menjalankan Kubernetes secara lokal. minikube menjalankan sebuah klaster Kubernetes dengan satu node saja dalam komputer pribadi (termasuk Windows, macOS dan Linux) sehingga kamu dapat mencoba Kubernetes atau untuk pekerjaan pengembangan sehari-hari.

Kamu bisa mengikuti petunjuk resmi Memulai! minikube jika kamu ingin fokus agar perangkat ini terinstal.

Lihat Panduan Memulai! Minikube

Setelah kamu memiliki minikube yang bekerja, kamu bisa menggunakannya untuk menjalankan aplikasi contoh.

2.2 - Lingkungan Produksi

2.2.1 - Runtime Container

FEATURE STATE: Kubernetes v1.6 [stable]

Untuk menjalankan Container di Pod, Kubernetes menggunakan runtime Container (Container runtimes). Berikut ini adalah petunjuk instalasi untuk berbagai macam runtime.

Perhatian:

Sebuah kekurangan ditemukan dalam cara runc menangani pendeskripsi berkas (file) sistem ketika menjalankan Container. Container yang berbahaya dapat menggunakan kekurangan ini untuk menimpa konten biner runc dan akibatnya Container tersebut dapat menjalankan perintah yang sewenang-wenang pada sistem host dari Container tersebut.

Silahkan merujuk pada CVE-2019-5736 untuk informasi lebih lanjut tentang masalah ini.

Penerapan

Catatan: Dokumen ini ditulis untuk pengguna yang memasang CRI (Container Runtime Interface) pada sistem operasi Linux. Untuk sistem operasi yang lain, silahkan cari dokumentasi khusus untuk platform kamu.

Kamu harus menjalankan semua perintah dalam panduan ini sebagai root. Sebagai contoh, awali perintah dengan sudo, atau masuk sebagai root dan kemudian baru menjalankan perintah sebagai pengguna root.

Driver cgroup

Ketika systemd dipilih sebagai sistem init untuk sebuah distribusi Linux, proses init menghasilkan dan menggunakan grup kontrol root (cgroup) dan proses ini akan bertindak sebagai manajer cgroup. Systemd memiliki integrasi yang ketat dengan cgroup dan akan mengalokasikan cgroups untuk setiap proses. Kamu dapat mengonfigurasi runtime Container dan kubelet untuk menggunakan cgroupfs. Menggunakan cgroupfs bersama dengan systemd berarti akan ada dua manajer cgroup yang berbeda.

Cgroup digunakan untuk membatasi sumber daya yang dialokasikan untuk proses. Sebuah manajer cgroup tunggal akan menyederhanakan pandangan tentang sumber daya apa yang sedang dialokasikan dan secara bawaan (default) akan memiliki pandangan yang lebih konsisten tentang sumber daya yang tersedia dan yang sedang digunakan. Ketika kita punya memiliki dua manajer maka kita pun akan memiliki dua pandangan berbeda tentang sumber daya tersebut. Kita telah melihat kasus di lapangan di mana Node yang dikonfigurasi menggunakan cgroupfs untuk kubelet dan Docker, dan systemd untuk semua sisa proses yang berjalan pada Node maka Node tersebut akan menjadi tidak stabil di bawah tekanan sumber daya.

Mengubah aturan sedemikian rupa sehingga runtime Container dan kubelet kamu menggunakan systemd sebagai driver cgroup akan menstabilkan sistem. Silahkan perhatikan opsi native.cgroupdriver=systemd dalam pengaturan Docker di bawah ini.

Perhatian: Mengubah driver cgroup dari Node yang telah bergabung kedalam sebuah Cluster sangat tidak direkomendasikan. Jika kubelet telah membuat Pod menggunakan semantik dari sebuah driver cgroup, mengubah runtime Container ke driver cgroup yang lain dapat mengakibatkan kesalahan pada saat percobaan untuk membuat kembali PodSandbox untuk Pod yang sudah ada. Menjalankan ulang (restart) kubelet mungkin tidak menyelesaikan kesalahan tersebut. Rekomendasi yang dianjurkan adalah untuk menguras Node dari beban kerjanya, menghapusnya dari Cluster dan menggabungkannya kembali.

Docker

Pada setiap mesin kamu, mari menginstall Docker. Versi yang direkomendasikan adalah 19.03.11, tetapi versi 1.13.1, 17.03, 17.06, 17.09, 18.06 dan 18.09 juga diketahui bekerja dengan baik. Jagalah versi Docker pada versi terbaru yang sudah terverifikasi pada catatan rilis Kubernetes.

Gunakan perintah berikut untuk menginstal Docker pada sistem kamu:

Ubuntu 16.04+
CentOS/RHEL 7.4+

# (Menginstal Docker CE)
## Mengatur repositori:
### Menginstal packet untuk mengijinkan apt untuk menggunakan repositori melalui HTTPS
apt-get update && apt-get install -y \
  apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common gnupg2

# Menambahkan key GPG resmi dari Docker:
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | apt-key add -

# Menambahkan repositori apt dari Docker:
add-apt-repository \
  "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(lsb_release -cs) \
  stable"

# Menginstal Docker CE
apt-get update && apt-get install -y \
  containerd.io=1.2.13-2 \
  docker-ce=5:19.03.11~3-0~ubuntu-$(lsb_release -cs) \
  docker-ce-cli=5:19.03.11~3-0~ubuntu-$(lsb_release -cs)

# Mengatur daemon Docker
cat > /etc/docker/daemon.json <<EOF
{
  "exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
  "log-driver": "json-file",
  "log-opts": {
    "max-size": "100m"
  },
  "storage-driver": "overlay2"
}
EOF

mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d

# Menjalankan ulang Docker
systemctl daemon-reload
systemctl restart docker

# (Menginstal Docker CE)
## Mengatur repositori
### Menginstal paket yang diperlukan
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

## Menambahkan repositori apt dari Docker
yum-config-manager --add-repo \
  https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

# Menginstal Docker CE
yum update -y && yum install -y \
  containerd.io-1.2.13 \
  docker-ce-19.03.11 \
  docker-ce-cli-19.03.11

## Membuat berkas /etc/docker
mkdir /etc/docker

# Mengatur daemon Docker
cat > /etc/docker/daemon.json <<EOF
{
  "exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
  "log-driver": "json-file",
  "log-opts": {
    "max-size": "100m"
  },
  "storage-driver": "overlay2",
  "storage-opts": [
    "overlay2.override_kernel_check=true"
  ]
}
EOF

mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d

# Menjalankan ulang Docker
systemctl daemon-reload
systemctl restart docker

Jika kamu menginginkan layanan Docker berjalan dari saat memulai pertama (boot), jalankan perintah ini:

sudo systemctl enable docker

Silahkan merujuk pada Panduan resmi instalasi Docker untuk informasi lebih lanjut.

CRI-O

Bagian ini mencakup langkah-langkah yang diperlukan untuk menginstal CRI-O sebagai runtime CRI.

Gunakan perintah-perinath berikut untuk menginstal CRI-O pada sistem kamu:

Catatan: Versi mayor dan minor dari CRI-O harus sesuai dengan versi mayor dan minor dari Kubernetes. Untuk informasi lebih lanjut, lihatlah Matriks kompatibilitas CRI-O.

Prasyarat

modprobe overlay
modprobe br_netfilter

# Mengatur parameter sysctl yang diperlukan, dimana ini akan bernilai tetap setiap kali penjalanan ulang.
cat > /etc/sysctl.d/99-kubernetes-cri.conf <<EOF
net.bridge.bridge-nf-call-iptables  = 1
net.ipv4.ip_forward                 = 1
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
EOF

sysctl --system

# Debian Unstable/Sid
echo 'deb http://download.opensuse.org/repositories/devel:/kubic:/libcontainers:/stable/Debian_Unstable/ /' > /etc/apt/sources.list.d/devel:kubic:libcontainers:stable.list
wget -nv https://download.opensuse.org/repositories/devel:kubic:libcontainers:stable/Debian_Unstable/Release.key -O- | sudo apt-key add -

# Debian Testing
echo 'deb http://download.opensuse.org/repositories/devel:/kubic:/libcontainers:/stable/Debian_Testing/ /' > /etc/apt/sources.list.d/devel:kubic:libcontainers:stable.list
wget -nv https://download.opensuse.org/repositories/devel:kubic:libcontainers:stable/Debian_Testing/Release.key -O- | sudo apt-key add -

# Debian 10
echo 'deb http://download.opensuse.org/repositories/devel:/kubic:/libcontainers:/stable/Debian_10/ /' > /etc/apt/sources.list.d/devel:kubic:libcontainers:stable.list
wget -nv https://download.opensuse.org/repositories/devel:kubic:libcontainers:stable/Debian_10/Release.key -O- | sudo apt-key add -

# Raspbian 10
echo 'deb http://download.opensuse.org/repositories/devel:/kubic:/libcontainers:/stable/Raspbian_10/ /' > /etc/apt/sources.list.d/devel:kubic:libcontainers:stable.list
wget -nv https://download.opensuse.org/repositories/devel:kubic:libcontainers:stable/Raspbian_10/Release.key -O- | sudo apt-key add -

dan kemudian install CRI-O:

sudo apt-get install cri-o-1.17

# Mengatur repositori paket
. /etc/os-release
sudo sh -c "echo 'deb http://download.opensuse.org/repositories/devel:/kubic:/libcontainers:/stable/x${NAME}_${VERSION_ID}/ /' > /etc/apt/sources.list.d/devel:kubic:libcontainers:stable.list"
wget -nv https://download.opensuse.org/repositories/devel:kubic:libcontainers:stable/x${NAME}_${VERSION_ID}/Release.key -O- | sudo apt-key add -
sudo apt-get update

# Menginstal CRI-O
sudo apt-get install cri-o-1.17

# Menginstal prasyarat
curl -L -o /etc/yum.repos.d/devel:kubic:libcontainers:stable.repo https://download.opensuse.org/repositories/devel:kubic:libcontainers:stable/CentOS_7/devel:kubic:libcontainers:stable.repo
curl -L -o /etc/yum.repos.d/devel:kubic:libcontainers:stable:cri-o:1.26.repo https://download.opensuse.org/repositories/devel:kubic:libcontainers:stable:cri-o:1.26/CentOS_7/devel:kubic:libcontainers:stable:cri-o:1.26.repo

# Menginstal CRI-O
yum install -y cri-o

sudo zypper install cri-o

Memulai CRI-O

systemctl daemon-reload
systemctl start crio

Silahkan merujuk pada Panduan instalasi CRI-O untuk informasi lanjut.

Containerd

Bagian ini berisi langkah-langkah yang diperlukan untuk menggunakan containerd sebagai runtime CRI.

Gunakan perintah-perintah berikut untuk menginstal containerd pada sistem kamu:

Prasyarat

cat > /etc/modules-load.d/containerd.conf <<EOF
overlay
br_netfilter
EOF

modprobe overlay
modprobe br_netfilter

# Mengatur parameter sysctl yang diperlukan, dimana ini akan bernilai tetap setiap kali penjalanan ulang.
cat > /etc/sysctl.d/99-kubernetes-cri.conf <<EOF
net.bridge.bridge-nf-call-iptables  = 1
net.ipv4.ip_forward                 = 1
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
EOF

sysctl --system

# (Meninstal containerd)
## Mengatur repositori paket
### Install packages to allow apt to use a repository over HTTPS
apt-get update && apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

## Menambahkan key GPG resmi dari Docker:
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | apt-key add -

## Mengatur repositori paket Docker
add-apt-repository \
    "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
    $(lsb_release -cs) \
    stable"

## Menginstal containerd
apt-get update && apt-get install -y containerd.io

# Mengonfigure containerd
mkdir -p /etc/containerd
containerd config default | sudo tee /etc/containerd/config.toml

# Menjalankan ulang containerd
systemctl restart containerd

# (Menginstal containerd)
## Mengatur repositori
### Menginstal paket prasyarat
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

## Menambahkan repositori Docker
yum-config-manager \
    --add-repo \
    https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

## Menginstal containerd
yum update -y && yum install -y containerd.io

## Mengonfigurasi containerd
mkdir -p /etc/containerd
containerd config default | sudo tee /etc/containerd/config.toml

# Menjalankan ulang containerd
systemctl restart containerd

systemd

Untuk menggunakan driver cgroup systemd, atur plugins.cri.systemd_cgroup = true pada /etc/containerd/config.toml. Ketika menggunakan kubeadm, konfigurasikan secara manual driver cgroup untuk kubelet

Runtime CRI yang lainnya: Frakti

Silahkan lihat Panduan cepat memulai Frakti untuk informasi lebih lanjut.

2.2.2 - Menginstal Kubernetes dengan perkakas penyebaran

2.2.2.1 - Menyiapkan klaster dengan kubeadm

2.2.2.1.1 - Menginstal kubeadm

Laman ini menunjukkan cara untuk menginstal kubeadm. Untuk informasi mengenai cara membuat sebuah klaster dengan kubeadm setelah kamu melakukan proses instalasi ini, lihat laman Menggunakan kubeadm untuk Membuat Sebuah Klaster.

Sebelum kamu memulai

Satu mesin atau lebih yang menjalankan:
- Ubuntu 16.04+
- Debian 9+
- CentOS 7
- Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7
- Fedora 25+
- HypriotOS v1.0.1+
- Container Linux (teruji pada versi 1800.6.0)
2 GB RAM atau lebih per mesin (kurang dari nilai tersebut akan menyisakan sedikit ruang untuk aplikasi-aplikasimu)
2 CPU atau lebih
Koneksi internet pada seluruh mesin pada klaster (kamu dapat menggunakan internet publik ataupun pribadi)
Hostname yang unik, alamat MAC, dan product_uuid untuk setiap Node. Lihat di sini untuk detail lebih lanjut.
Porta tertentu pada mesin. Lihat di sini untuk detail lebih lanjut.
Swap dinonaktifkan. Kamu HARUS menonaktifkan swap agar kubelet dapat berfungsi dengan baik.

Memastikan alamat MAC dan product_uuid yang unik untuk setiap Node

Kamu bisa mendapatkan alamat MAC dari antarmuka jaringan menggunakan perintah ip link atau ifconfig -a
product_uuid didapatkan dengan perintah sudo cat /sys/class/dmi/id/product_uuid

Sangat memungkinkan bagi perangkat keras untuk memiliki alamat yang unik, namun beberapa mesin virtual bisa memiliki nilai yang identik. Kubernetes menggunakan nilai-nilai tersebut untuk mengidentifikasi Node-Node secara unik pada klaster. Jika nilai-nilai tersebut tidak unik pada tiap Node, proses instalasi bisa saja gagal.

Memeriksa adaptor jaringan

Jika kamu memiliki lebih dari satu adaptor jaringan, dan komponen Kubernetes tidak dapat dijangkau melalui rute bawaan (default route), kami merekomendasikan kamu untuk menambahkan rute IP sehingga alamat-alamat klaster Kubernetes melewati adaptor yang tepat.

Membuat iptables melihat bridged traffic

Agar iptables pada Node Linux dapat melihat bridged traffic dengan benar, kamu harus memastikan net.bridge.bridge-nf-call-iptables bernilai 1 pada pengaturan sysctl, misalnya.

cat <<EOF | sudo tee /etc/sysctl.d/k8s.conf
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
EOF
sudo sysctl --system

Pastikan modul br_netfilter sudah dimuat sebelum melakukan langkah ini. Hal ini dilakukan dengan menjalankan lsmod | grep br_netfilter. Untuk memuatnya secara eksplisit gunakan sudo modprobe br_netfilter.

Untuk detail lebih lanjut, silakan lihat laman Persyaratan Plugin Jaringan.

Memeriksa porta yang dibutuhkan

Node control-plane

Protokol	Arah	Rentang Porta	Kegunaan	Digunakan oleh
TCP	Inbound	6443*	Kubernetes API server	All
TCP	Inbound	2379-2380	etcd server client API	kube-apiserver, etcd
TCP	Inbound	10250	Kubelet API	Self, Control plane
TCP	Inbound	10251	kube-scheduler	Self
TCP	Inbound	10252	kube-controller-manager	Self

Node pekerja (worker)

Protokol	Arah	Rentang Porta	Kegunaan	Digunakan oleh
TCP	Inbound	10250	Kubelet API	Self, Control plane
TCP	Inbound	30000-32767	NodePort Services†	All

† Jangkauan porta bawaan untuk Service NodePort.

Angka porta yang ditandai dengan * dapat diganti (overrideable), sehingga kamu harus memastikan porta khusus lainnya yang kamu sediakan juga terbuka.

Meskipun porta etcd turut dituliskan pada Node control-plane, kamu juga bisa menghos klaster etcd-mu sendiri secara eksternal atau pada porta custom.

Plugin jaringan Pod yang kamu gunakan (lihat di bawah) juga mungkin membutuhkan porta tertentu untuk terbuka. Karena hal ini dapat berbeda pada setiap plugin jaringan Pod, silakan lihat dokumentasi plugin mengenai porta yang dibutuhkan.

Menginstal runtime

Untuk menjalankan Container pada Pod, Kubernetes menggunakan _runtime_ Container.

Linux nodes
sistem operasi lainnya

Secara bawaan, Kubernetes menggunakan Container Runtime Interface (CRI) sebagai perantara dengan runtime Container pilihanmu.

Jika kamu tidak menentukan runtime, kubeadm secara otomatis mencoba untuk mendeteksi runtime Container yang terinstal dengan memindai sekumpulan soket domain Unix yang umum digunakan. Tabel berikut menunjukkan runtime Container dan lokasi soketnya:

_Runtime_ Container dan lokasi soketnya
Runtime	Lokasi domain soket Unix
Docker	`/var/run/docker.sock`
containerd	`/run/containerd/containerd.sock`
CRI-O	`/var/run/crio/crio.sock`

Jika ditemukan Docker dan containerd secara bersamaan, Docker akan terpilih. Hal ini diperlukan karena Docker 18.09 dirilis dengan containerd dan keduanya dapat ditemukan meskipun kamu hanya menginstal Docker. Jika ditemukan selain dari kedua runtime Container tersebut, kubeadm akan berhenti dengan kegagalan.

Komponen kubelet berintegrasi dengan Docker melalui implementasi CRI dockershim bawaannya.

Lihat runtime Container untuk informasi lebih lanjut.

Secara bawaan, kubeadm menggunakan Docker sebagai runtime Container. Komponen kubelet berintegrasi dengan Docker melalui implementasi CRI dockershim bawaannya.

Lihat runtime Container untuk informasi lebih lanjut.

Menginstal kubeadm, kubelet, dan kubectl

Kamu akan menginstal package berikut pada semua mesinmu:

kubeadm: alat untuk mem-bootstrap klaster.
kubelet: komponen yang berjalan pada seluruh mesin pada klaster dan memiliki tugas seperti menjalankan Pod dan Container.
kubectl: alat untuk berinteraksi dengan klastermu.

Alat kubeadm tidak akan menginstal atau mengelola kubelet ataupun kubectl untukmu, jadi kamu harus memastikan keduanya memiliki versi yang cocok dengan control plane Kubernetes yang akan kamu instal dengan kubeadm. Jika tidak, ada risiko version skew yang dapat terjadi dan dapat berujung pada perangai yang bermasalah dan tidak terduga. Namun, satu version skew minor antara kubelet dan control plane masih diperbolehkan, tetapi versi kubelet tidak boleh melebihi versi API Server. Sebagai contoh, kubelet yang berjalan pada versi 1.7.0 akan kompatibel dengan API Server versi 1.8.0, tetapi tidak sebaliknya.

Untuk informasi mengenai instalasi kubectl, lihat Menginstal dan mengatur kubectl.

Peringatan: Instruksi ini membuat seluruh package Kubernetes keluar dari system upgrade. Hal ini karena kubeadm dan Kubernetes membutuhkan perhatian khusus untuk pembaharuan.

Untuk informasi lebih lanjut mengenai version skew, lihat:

Kebijakan version-skew dan versi Kubernetes
Kebijakan version skew yang spesifik untuk kubeadm

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y apt-transport-https curl
curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
cat <<EOF | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main
EOF
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl
sudo apt-mark hold kubelet kubeadm kubectl

cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-\$basearch
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://packages.cloud.google.com/yum/doc/yum-key.gpg https://packages.cloud.google.com/yum/doc/rpm-package-key.gpg
exclude=kubelet kubeadm kubectl
EOF

# Mengatur SELinux menjadi permissive mode (menonaktifkannya secara efektif)
setenforce 0
sed -i 's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=permissive/' /etc/selinux/config

yum install -y kubelet kubeadm kubectl --disableexcludes=kubernetes

systemctl enable --now kubelet

Catatan:

Mengatur SELinux menjadi permissive mode dengan menjalankan setenforce 0 dan sed ... menonaktifkannya secara efektif. Hal ini diperlukan untuk mengizinkan Container untuk mengakses filesystem hos, yang dibutuhkan untuk jaringan Pod sebagai contoh. Kamu harus melakukan ini sampai dukungan SELinux ditingkatkan pada kubelet.
Kamu dapat membiarkan SELinux aktif jika kamu mengetahui cara mengonfigurasinya, tetapi hal tersebut mungkin membutuhkan pengaturan yang tidak didukung oleh kubeadm.

Menginstal plugin CNI (dibutuhkan untuk kebanyakan jaringan Pod):

CNI_VERSION="v0.8.2"
ARCH="amd64"
mkdir -p /opt/cni/bin
curl -L "https://github.com/containernetworking/plugins/releases/download/${CNI_VERSION}/cni-plugins-linux-${ARCH}-${CNI_VERSION}.tgz" | tar -C /opt/cni/bin -xz

Menginstal crictl (dibutuhkan untuk kubeadm / Kubelet Container Runtime Interface (CRI))

CRICTL_VERSION="v1.22.0"
ARCH="amd64"
mkdir -p /opt/bin
curl -L "https://github.com/kubernetes-sigs/cri-tools/releases/download/${CRICTL_VERSION}/crictl-${CRICTL_VERSION}-linux-${ARCH}.tar.gz" | sudo tar -C $DOWNLOAD_DIR -xz

Menginstal kubeadm, kubelet, kubectl dan menambahkan systemd service kubelet:

RELEASE="$(curl -sSL https://dl.k8s.io/release/stable.txt)"

mkdir -p /opt/bin
ARCH="amd64"
cd /opt/bin
curl -L --remote-name-all https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/${RELEASE}/bin/linux/${ARCH}/{kubeadm,kubelet,kubectl}
chmod +x {kubeadm,kubelet,kubectl}

RELEASE_VERSION="v0.2.7"
curl -sSL "https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/release/${RELEASE_VERSION}/cmd/kubepkg/templates/latest/deb/kubelet/lib/systemd/system/kubelet.service" | sed "s:/usr/bin:/opt/bin:g" > /etc/systemd/system/kubelet.service
mkdir -p /etc/systemd/system/kubelet.service.d
curl -sSL "https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/release/${RELEASE_VERSION}/cmd/kubepkg/templates/latest/deb/kubeadm/10-kubeadm.conf" | sed "s:/usr/bin:/opt/bin:g" > /etc/systemd/system/kubelet.service.d/10-kubeadm.conf

Mengaktifkan dan menjalankan kubelet:

systemctl enable --now kubelet

Sekarang kubelet akan melakukan restart setiap beberapa detik, sambil menunggu dalam kondisi crashloop sampai kubeadm memberikan instruksi yang harus dilakukan.

Mengonfigurasi driver cgroup yang digunakan oleh kubelet pada Node control-plane

Ketika menggunakan Docker, kubeadm akan mendeteksi secara otomatis driver cgroup untuk kubelet dan mengaturnya pada berkas /var/lib/kubelet/config.yaml pada saat runtime.

Jika kamu menggunakan CRI yang berbeda, kamu harus memodifikasi berkasnya dengan nilai cgroupDriver yang kamu gunakan, seperti berikut:

apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeletConfiguration
cgroupDriver: <value>

Harap diperhatikan, kamu hanya perlu melakukannya jika driver cgroup dari CRI pilihanmu bukanlah cgroupfs, karena nilai tersebut merupakan nilai bawaan yang digunakan oleh kubelet.

Catatan: Karena opsi --cgroup-driver sudah dihilangkan pada kubelet, jika kamu memilikinya pada /var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env atau /etc/default/kubelet(/etc/sysconfig/kubelet untuk RPM), silakan hapus dan gunakan KubeletConfiguration (secara bawaan disimpan di /var/lib/kubelet/config.yaml).

Kamu harus melakukan restart pada kubelet:

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart kubelet

Deteksi driver cgroup secara otomatis untuk runtime Container lainnya seperti CRI-O dan containerd masih dalam proses pengembangan.

Penyelesaian masalah

Jika kamu menemui kesulitan dengan kubeadm, silakan merujuk pada dokumen penyelesaian masalah.

Selanjutnya

Menggunakan kubeadm untuk Membuat Sebuah Klaster

2.2.2.1.2 - Membuat sebuah klaster dengan control-plane tunggal menggunakan kubeadm

Perkakas kubeadm membantu kamu membuat sebuah klaster Kubernetes minimum yang layak dan sesuai dengan best practice. Bahkan, kamu dapat menggunakan kubeadm untuk membuat sebuah klaster yang lolos uji Kubernetes Conformance.
kubeadm juga mendukung fungsi siklus hidup (lifecycle) klaster lainnya, seperti bootstrap token dan pembaruan klaster (cluster upgrade).

kubeadm merupakan perkakas yang bagus jika kamu membutuhkan:

Sebuah cara yang sederhana untuk kamu mencoba Kubernetes, mungkin untuk pertama kalinya.
Sebuah cara bagi pengguna lama (existing users) untuk mengotomatiskan penyetelan sebuah klaster dan menguji aplikasi mereka.
Sebuah komponen dasar pada ekosistem lain dan/atau perkakas penginstal lain dengan cakupan yang lebih luas.

Kamu dapat menginstal dan menggunakan kubeadm pada berbagai macam mesin: laptop milikmu, sekelompok server di cloud, sebuah Raspberry Pi, dan lain-lain. Baik itu men-deploy pada cloud ataupun on-premise, kamu dapat mengintegrasikan kubeadm pada sistem provisioning seperti Ansible atau Terraform.

Sebelum kamu memulai

Untuk mengikuti panduan ini, kamu membutuhkan:

Satu mesin atau lebih, yang menjalankan sistem operasi Linux yang kompatibel dengan deb atau rpm; sebagai contoh: Ubuntu atau CentOS.
2 GiB atau lebih RAM per mesin--kurang dari nilai tersebut akan menyisakan sedikit ruang untuk aplikasi-aplikasimu.
Sedikitnya 2 CPU pada mesin yang akan kamu gunakan sebagai Node control-plane.
Koneksi internet pada seluruh mesin pada klaster. Kamu dapat menggunakan internet publik ataupun pribadi.

Kamu juga harus menggunakan versi kubeadm yang dapat men-deploy versi Kubernetes yang ingin kamu gunakan pada klaster barumu.

Kebijakan dukungan versi Kubernetes dan version skew juga berlaku pada kubeadm dan Kubernetes secara umum. Periksa kebijakan tersebut untuk mempelajari tentang versi Kubernetes dan kubeadm mana saja yang didukung. Laman ini ditulis untuk Kubernetes v1.22.

Fitur kubeadm secara umum berstatus General Availability (GA). Beberapa sub-fitur sedang berada dalam pengembangan. Implementasi pembuatan klaster dapat berubah sedikit seiring dengan berevolusinya kubeadm, namun secara umum implementasinya sudah cukup stabil.

Catatan: Semua perintah di dalam kubeadm alpha, sesuai definisi, didukung pada level alpha.

Tujuan

Menginstal Kubernetes klaster dengan control-plane tunggal atau klaster dengan ketersediaan tinggi
Menginstal jaringan Pod pada klaster sehingga Pod dapat berinteraksi satu sama lain

Instruksi

Menginstal kubeadm pada hos

Lihat "Menginstal kubeadm".

Catatan:

Jika kamu sudah menginstal kubeadm sebelumnya, jalankan apt-get update && apt-get upgrade atau yum update untuk mendapatkan versi kubeadm paling baru.

Ketika kamu melakukan pembaruan, kubelet melakukan restart setiap beberapa detik sambil menunggu dalam kondisi crashloop sampai kubeadm memberikan perintah yang harus dilakukan. Crashloop ini memang diantisipasi dan normal. Setelah kamu menginisialisasi control-plane, kubelet akan berjalan normal.

Menginisialisasi Node control-plane

Node control-plane adalah mesin dimana komponen-komponen control plane berjalan, termasuk etcd (basis data klaster) dan API Server (yang akan berkomunikasi dengan perkakas command line kubectl.

(Direkomendasikan) Jika kamu berencana untuk memperbarui klaster kubeadm dengan control-plane tunggal menjadi ketersediaan tinggi kamu harus menentukan --control-plane-endpoint agar mengarah ke endpoint yang digunakan bersama untuk semua Node control-plane. Endpoint tersebut dapat berupa nama DNS atau sebuah alamat IP dari load-balancer.
Pilih add-on jaringan Pod, dan pastikan apakah diperlukan argumen untuk diberikan pada kubeadm init. Tergantung penyedia pihak ketiga yang kamu pilih, kamu mungkin harus mengatur --pod-network-cidr dengan nilai yang spesifik pada penyedia tertentu. Lihat Menginstal add-on jaringan Pod.
(Opsional) Sejak versi 1.14, kubeadm mencoba untuk mendeteksi runtime kontainer pada Linux dengan menggunakan daftar domain socket path yang umum diketahui. Untuk menggunakan runtime kontainer yang berbeda atau jika ada lebih dari satu yang terpasang pada Node yang digunakan, tentukan argumen --cri-socket pada kubeadm init. Lihat Menginstal runtime.
(Opsional) Kecuali ditentukan sebelumnya, kubeadm akan menggunakan antarmuka jaringan yang diasosiasikan dengan default gateway untuk mengatur alamat advertise untuk API Server pada Node control-plane ini. Untuk menggunakan antarmuka jaringan yang berbeda, tentukan argumen --apiserver-advertise-address=<ip-address> pada kubeadm init. Untuk men-deploy klaster Kubernetes IPv6 menggunakan pengalamatan IPv6, kamu harus menentukan alamat IPv6, sebagai contoh --apiserver-advertise-address=fd00::101
(Opsional) Jalankan kubeadm config images pull sebelum kubeadm init untuk memastikan konektivitas ke container image registry gcr.io.

Untuk menginisialisasi Node control-plane jalankan:

kubeadm init <args>

Pertimbangan mengenai apiserver-advertise-address dan ControlPlaneEndpoint

Meski --apiserver-advertise-address dapat digunakan untuk mengatur alamat advertise untuk server API pada Node control-plane ini, --control-plane-endpoint dapat digunakan untuk mengatur endpoint yang digunakan bersama untuk seluruh Node control-plane.

--control-plane-endpoint tidak hanya mengizinkan alamat IP tetapi juga nama DNS yang dapat dipetakan ke alamat IP. Silakan hubungi administrator jaringan kamu untuk mengevaluasi solusi-solusi yang mempertimbangkan pemetaan tersebut.

Berikut contoh pemetaannya:

192.168.0.102 cluster-endpoint

Di mana 192.168.0.102 merupakan alamat IP dari Node ini dan cluster-endpoint merupakan nama DNS custom yang dipetakan pada IP ini. Hal ini memungkinkan kamu untuk memberikan --control-plane-endpoint=cluster-endpoint pada kubeadm init dan memberikan nama DNS yang sama pada kubeadm join. Kemudian kamu dapat memodifikasi cluster-endpoint untuk mengarah pada alamat load-balancer dalam skenario ketersediaan tinggi (highly availabile).

Mengubah klaster control plane tunggal yang dibuat tanpa --control-plane-endpoint menjadi klaster dengan ketersediaan tinggi tidak didukung oleh kubeadm.

Informasi lebih lanjut

Untuk informasi lebih lanjut mengenai argumen-argumen kubeadm init, lihat panduan referensi kubeadm.

Untuk daftar pengaturan konfigurasi yang lengkap, lihat dokumentasi berkas konfigurasi.

Untuk menyetel komponen-komponen control plane, termasuk pemasangan IPv6 opsional pada liveness probe untuk komponen-komponen control plane dan server etcd, berikan argumen ekstra pada tiap komponen seperti yang didokumentasikan pada argumen-argumen custom.

Untuk menjalankan kubeadm init lagi, sebelumnya kamu harus membongkar klaster.

Jika kamu menggabungkan sebuah Node dengan arsitektur yang berbeda ke klastermu, pastikan DaemonSets yang di_deploy_ memiliki _image_ kontainer yang mendukung arsitektur tersebut.

Pertama-tama kubeadm init akan menjalankan sekumpulan precheck untuk memastikan mesin siap untuk menjalankan Kubernetes. Kumpulan precheck ini menunjukkan peringatan-peringatan dan akan berhenti jika terjadi kesalahan. Kemudian kubeadm init akan mengunduh dan menginstal komponen-komponen control plane klaster. Hal ini membutuhkan waktu beberapa menit. Keluaran yang dihasilkan terlihat seperti berikut ini:

[init] Using Kubernetes version: vX.Y.Z
[preflight] Running pre-flight checks
[preflight] Pulling images required for setting up a Kubernetes cluster
[preflight] This might take a minute or two, depending on the speed of your internet connection
[preflight] You can also perform this action in beforehand using 'kubeadm config images pull'
[kubelet-start] Writing kubelet environment file with flags to file "/var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env"
[kubelet-start] Writing kubelet configuration to file "/var/lib/kubelet/config.yaml"
[kubelet-start] Activating the kubelet service
[certs] Using certificateDir folder "/etc/kubernetes/pki"
[certs] Generating "etcd/ca" certificate and key
[certs] Generating "etcd/server" certificate and key
[certs] etcd/server serving cert is signed for DNS names [kubeadm-cp localhost] and IPs [10.138.0.4 127.0.0.1 ::1]
[certs] Generating "etcd/healthcheck-client" certificate and key
[certs] Generating "etcd/peer" certificate and key
[certs] etcd/peer serving cert is signed for DNS names [kubeadm-cp localhost] and IPs [10.138.0.4 127.0.0.1 ::1]
[certs] Generating "apiserver-etcd-client" certificate and key
[certs] Generating "ca" certificate and key
[certs] Generating "apiserver" certificate and key
[certs] apiserver serving cert is signed for DNS names [kubeadm-cp kubernetes kubernetes.default kubernetes.default.svc kubernetes.default.svc.cluster.local] and IPs [10.96.0.1 10.138.0.4]
[certs] Generating "apiserver-kubelet-client" certificate and key
[certs] Generating "front-proxy-ca" certificate and key
[certs] Generating "front-proxy-client" certificate and key
[certs] Generating "sa" key and public key
[kubeconfig] Using kubeconfig folder "/etc/kubernetes"
[kubeconfig] Writing "admin.conf" kubeconfig file
[kubeconfig] Writing "kubelet.conf" kubeconfig file
[kubeconfig] Writing "controller-manager.conf" kubeconfig file
[kubeconfig] Writing "scheduler.conf" kubeconfig file
[control-plane] Using manifest folder "/etc/kubernetes/manifests"
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-apiserver"
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-controller-manager"
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-scheduler"
[etcd] Creating static Pod manifest for local etcd in "/etc/kubernetes/manifests"
[wait-control-plane] Waiting for the kubelet to boot up the control plane as static Pods from directory "/etc/kubernetes/manifests". This can take up to 4m0s
[apiclient] All control plane components are healthy after 31.501735 seconds
[uploadconfig] storing the configuration used in ConfigMap "kubeadm-config" in the "kube-system" Namespace
[kubelet] Creating a ConfigMap "kubelet-config-X.Y" in namespace kube-system with the configuration for the kubelets in the cluster
[patchnode] Uploading the CRI Socket information "/var/run/dockershim.sock" to the Node API object "kubeadm-cp" as an annotation
[mark-control-plane] Marking the node kubeadm-cp as control-plane by adding the label "node-role.kubernetes.io/master=''"
[mark-control-plane] Marking the node kubeadm-cp as control-plane by adding the taints [node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule]
[bootstrap-token] Using token: <token>
[bootstrap-token] Configuring bootstrap tokens, cluster-info ConfigMap, RBAC Roles
[bootstraptoken] configured RBAC rules to allow Node Bootstrap tokens to post CSRs in order for nodes to get long term certificate credentials
[bootstraptoken] configured RBAC rules to allow the csrapprover controller automatically approve CSRs from a Node Bootstrap Token
[bootstraptoken] configured RBAC rules to allow certificate rotation for all node client certificates in the cluster
[bootstraptoken] creating the "cluster-info" ConfigMap in the "kube-public" namespace
[addons] Applied essential addon: CoreDNS
[addons] Applied essential addon: kube-proxy

Your Kubernetes control-plane has initialized successfully!

To start using your cluster, you need to run the following as a regular user:

  mkdir -p $HOME/.kube
  sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
  sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

You should now deploy a Pod network to the cluster.
Run "kubectl apply -f [podnetwork].yaml" with one of the options listed at:
  /docs/concepts/cluster-administration/addons/

You can now join any number of machines by running the following on each node
as root:

  kubeadm join <control-plane-host>:<control-plane-port> --token <token> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>

Untuk membuat kubectl bekerja bagi pengguna non-root, jalankan perintah-perintah berikut, yang juga merupakan bagian dari keluaran kubeadm init:

mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

Secara alternatif, jika kamu adalah pengguna root, kamu dapat menjalankan:

export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf

Buatlah catatan dari perintah kubeadm join yang dihasilkan kubeadm init. Kamu membutuhkan perintah ini untuk menggabungkan Node-Node ke klaster.

Token digunakan untuk otentikasi bersama (mutual authentication) antara Node control-plane dan Node-Node yang akan bergabung. Token yang didapat di sini bersifat rahasia. Simpan dengan aman, karena siapapun yang memiliki token tersebut dapat menambahkan Node-Node yang dapat mengotentikasikan diri ke klaster. Kamu dapat menampilkan daftar token, membuat, dan menghapus token dengan perintah kubeadm token. Lihat panduan referensi kubeadm.

Menginstal add-on jaringan Pod

Perhatian:

Bagian ini berisi informasi penting mengenai penyetelan jejaring dan urutan deployment. Baca seluruh saran ini dengan saksama sebelum melanjutkan.

Kamu harus men-deploy add-on jaringan Pod berbasis Container Network Interface (CNI) sehingga Pod dapat berkomunikasi satu sama lain.
DNS klaster (CoreDNS) tidak akan menyala sebelum jaringan dipasangkan.

Perlu diperhatikan bahwa jaringan Pod tidak boleh tumpang tindih dengan jaringan hos manapun: kamu akan menemui beberapa masalah jika terjadi tumpang tindih.
(Jika kamu menemukan adanya bentrokan antara jaringan Pod pilihan plugin jaringan dengan jaringan hos, kamu harus memikirkan blok CIDR yang cocok untuk digunakan, kemudian menggunakannya pada saat kubeadm init dengan --pod-network-cidr, atau sebagai penggantinya pada YAML plugin jaringan kamu).
Secara bawaan, kubeadm mengatur klastermu untuk menggunakan dan melaksanakan penggunaan RBAC (role based access control).
Pastikan plugin jaringan Pod mendukung RBAC, dan begitu juga seluruh manifes yang kamu gunakan untuk men-deploy-nya.
Jika kamu ingin menggunakan IPv6--baik jaringan dual-stack, ataupun jaringan single-stack IPv6 --untuk klastermu, pastikan plugin jaringan Pod mendukung IPv6.
Dukungan IPv6 telah ditambahkan pada CNI sejak v0.6.0.

Catatan: Saat ini Calico adalah satu-satunya plugin CNI yang dapat menerima uji e2e (end-to-end) oleh proyek kubeadm. Jika kamu menemukan isu terkait plugin CNI kamu harus membuat tiket pada pelacak isu masing-masing plugin, bukan pada pelacak isu kubeadm maupun kubernetes.

Beberapa proyek eksternal menyediakan jaringan Pod Kubernetes menggunakan CNI, beberapa di antaranya juga mendukung Network Policy.

Lihat daftar add-on jejaring dan network policy yang tersedia.

Kamu dapat menginstal add-on jaringan Pod dengan perintah berikut pada Node control-plane atau Node yang memiliki kredensial kubeconfig:

kubectl apply -f <add-on.yaml>

Kamu hanya dapat menginstal satu jaringan Pod per klaster. Di bawah ini kamu dapat menemukan instruksi instalasi untuk beberapa plugin jaringan Pod yang populer:

Calico merupakan penyedia jejaring dan network policy. Calico mendukung sekumpulan opsi jejaring yang fleksibel sehingga kamu dapat memilih opsi yang paling efisien untuk situasimu, termasuk jaringan non-overlay dan overlay, dengan atau tanpa BGP. Calico menggunakan mesin yang sama untuk melaksanakan network policy pada hos, Pod, dan (jika menggunakan Istio & Envoy) aplikasi yang berada pada lapisan service mesh. Calico bekerja pada beberapa arsitektur, meliputi amd64, arm64, dan ppc64le.

Secara bawaan, Calico menggunakan 192.168.0.0/16 sebagai CIDR jaringan Pod, namun hal ini dapat diatur pada berkas calico.yaml. Agar Calico dapat bekerja dengan benar, kamu perlu memberikan CIDR yang sama pada perintah kubeadm init menggunakan opsi --pod-network-cidr=192.168.0.0/16 atau melalui konfigurasi kubeadm.

kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/v3.11/manifests/calico.yaml

Agar Cilium dapat bekerja dengan benar, kamu harus memberikan --pod-network-cidr=10.217.0.0/16 pada kubeadm init.

Untuk men-deploy Cilium kamu hanya perlu menjalankan:

kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/cilium/cilium/v1.6/install/kubernetes/quick-install.yaml

Ketika seluruh Pod Cilium sudah bertanda READY, kamu dapat mulai menggunakan klaster.

kubectl get pods -n kube-system --selector=k8s-app=cilium

Keluarannya akan tampil seperti berikut:

NAME           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
cilium-drxkl   1/1     Running   0          18m

Cilium dapat digunakan sebagai kube-proxy, lihat Kubernetes tanpa kube-proxy.

Untuk informasi lebih lanjut mengenai penggunaan Cilium dengan Kubernetes, lihat panduan Instalasi Kubernetes untuk Cilium.

Contiv-VPP menggunakan CNF vSwitch berbasis FD.io VPP yang dapat diprogram, menawarkan layanan dan jejaring cloud-native yang memiliki banyak fungsi dan berkinerja tinggi.

Contiv-VPP mengimplementasikan Service dan Network Policy Kubernetes pada user space (on VPP).

Silakan merujuk pada panduan pemasangan berikut: Pemasangan Manual Contiv-VPP

Kube-router mengandalkan kube-controller-manager untuk mengalokasikan CIDR Pod untuk Node-Node. Maka dari itu, gunakan kubeadm init dengan opsi --pod-network-cidr.

Kube-router menyediakan jejaring Pod, network policy, dan IP Virtual Server(IPVS)/Linux Virtual Server(LVS) berbasis service proxy yang memiliki kinerja tinggi.

Informasi mengenai penggunaan kubeadm untuk mendirikan klaster Kubernetes dengan Kube-router, dapat dilihat di panduan pemasangan resminya.

Untuk informasi lebih lanjut mengenai pemasangan klaster Kubernetes menggunakan Weave Net, silakan lihat Mengintegrasikan Kubernetes melalui Addon.

Weave Net bekerja pada platform amd64, arm, arm64 dan ppc64le tanpa membutuhkan tindakan ekstra. Weave Net menyalakan mode hairpin secara bawaan. Hal ini mengizinkan Pod untuk mengakses dirinya sendiri melalui alamat IP Service jika mereka tidak tahu PodIP miliknya.

kubectl apply -f "https://cloud.weave.works/k8s/net?k8s-version=$(kubectl version | base64 | tr -d '\n')"

Setelah jaringan Pod dipasangkan, kamu dapat mengonfirmasi hal tersebut dengan memastikan Pod CoreDNS berada pada kondisi Running pada keluaran kubectl get pods --all-namespaces. Dan setelah Pod CoreDNS sudah menyala dan berjalan, kamu dapat melanjutkan (pemasangan klaster) dengan menggabungkan Node-Node yang lain.

Jika jaringan belum bekerja atau CoreDNS tidak berada pada kondisi Running, periksalah/lihatlah panduan penyelesaian masalah untuk kubeadm.

Isolasi Node control plane

Secara bawaan, klaster tidak akan menjadwalkan Pod pada Node control-plane untuk alasan keamanan. Jika kamu ingin Pod dapat dijadwalkan pada Node control-plane, sebagai contoh untuk klaster Kubernetes bermesin-tunggal untuk pengembangan, jalankan:

kubectl taint nodes --all node-role.kubernetes.io/master-

Dengan keluaran seperti berikut:

node "test-01" untainted
taint "node-role.kubernetes.io/master:" not found
taint "node-role.kubernetes.io/master:" not found

Hal ini akan menghapus taint node-role.kubernetes.io/master pada Node manapun yang memilikinya, termasuk Node control-plane, sehingga scheduler akan dapat menjadwalkan Pod di manapun.

Menggabungkan Node-Node

Node adalah tempat beban kerja (Container, Pod, dan lain-lain) berjalan. Untuk menambahkan Node baru pada klaster lakukan hal berikut pada setiap mesin:

SSH ke mesin
Gunakan pengguna root (mis. sudo su -)
Jalankan perintah hasil keluaran kubeadm init. Sebagai contoh:

kubeadm join --token <token> <control-plane-host>:<control-plane-port> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>

Jika kamu tidak memiliki token, kamu bisa mendapatkannya dengan menjalankan perintah berikut pada Node control-plane:

kubeadm token list

Keluarannya akan tampil seperti berikut:

TOKEN                    TTL  EXPIRES              USAGES           DESCRIPTION            EXTRA GROUPS
8ewj1p.9r9hcjoqgajrj4gi  23h  2018-06-12T02:51:28Z authentication,  The default bootstrap  system:
                                                   signing          token generated by     bootstrappers:
                                                                    'kubeadm init'.        kubeadm:
                                                                                           default-node-token

Secara bawaan, token akan kadaluarsa dalam 24 jam. Jika kamu menggabungkan Node ke klaster setelah token kadaluarsa, kamu dapat membuat token baru dengan menjalankan perintah berikut pada Node control-plane:

kubeadm token create

Keluarannya akan tampil seperti berikut:

5didvk.d09sbcov8ph2amjw

Jika kamu tidak memiliki nilai --discovery-token-ca-cert-hash, kamu bisa mendapatkannya dengan menjalankan perintah berantai berikut pada Node control-plane:

openssl x509 -pubkey -in /etc/kubernetes/pki/ca.crt | openssl rsa -pubin -outform der 2>/dev/null | \
   openssl dgst -sha256 -hex | sed 's/^.* //'

Keluaran yang diberikan kurang lebih akan ditampilkan sebagai berikut:

8cb2de97839780a412b93877f8507ad6c94f73add17d5d7058e91741c9d5ec78

Catatan: Untuk menentukan tuple IPv6 untuk <control-plane-host>:<control-plane-port>, alamat IPv6 harus be ditutup dengan kurung siku, sebagai contoh: [fd00::101]:2073.

Keluaran yang diberikan kurang lebih akan ditampilkan sebagai berikut:

[preflight] Running pre-flight checks

... (log output of join workflow) ...

Node join complete:
* Certificate signing request sent to control-plane and response
  received.
* Kubelet informed of new secure connection details.

Run 'kubectl get nodes' on control-plane to see this machine join.

Beberapa saat kemudian, kamu akan melihat Node tersebut pada keluaran dari kubectl get nodes ketika dijalankan pada Node control-plane.

(Opsional) Mengendalikan klaster dari mesin selain Node control-plane

Untuk membuat kubectl bekerja pada mesin lain (mis. laptop) agar dapat berbicara dengan klaster, kamu harus menyalin berkas kubeconfig administrator dari Node control-plane ke mesin seperti berikut:

scp root@<control-plane-host>:/etc/kubernetes/admin.conf .
kubectl --kubeconfig ./admin.conf get nodes

Catatan:

Contoh di atas mengasumsikan akses SSH dinyalakan untuk root. Jika tidak berlaku demikian, kamu dapat menyalin berkas admin.conf untuk dapat diakses oleh pengguna lain dan scp menggunakan pengguna lain tersebut.

Berkas admin.conf memberikan penggunanya privilese (privilege) superuser terhadap klaster. Berkas ini harus digunakan seperlunya. Untuk pengguna biasa, direkomendasikan untuk membuat kredensial unik dengan privilese whitelist. Kamu dapat melakukan ini dengan perintah kubeadm alpha kubeconfig user --client-name <CN>. Perintah tersebut akan mencetak berkas KubeConfig ke STDOUT yang harus kamu simpan ke dalam sebuah berkas dan mendistribusikannya pada para pengguna. Setelah itu, whitelist privilese menggunakan kubectl create (cluster)rolebinding.

(Opsional) Memproksi API Server ke localhost

Jika kamu ingin terhubung dengan API Server dari luar klaster kamu dapat menggunakan kubectl proxy:

scp root@<control-plane-host>:/etc/kubernetes/admin.conf .
kubectl --kubeconfig ./admin.conf proxy

Kini kamu dapat mengakses API Server secara lokal melalui http://localhost:8001/api/v1

Pembongkaran

Jika kamu menggunakan server sekali pakai untuk membuat klaster, sebagai ujicoba, kamu dapat mematikannya tanpa perlu melakukan pembongkaran. Kamu dapat menggunakan kubectl config delete-cluster untuk menghapus referensi lokal ke klaster.

Namun, jika kamu ingin mengatur ulang klaster secara lebih rapih, pertama-tama kamu harus menguras (drain) Node dan memastikan Node sudah kosong, kemudian mengembalikan pengaturan pada Node kembali seperti semula.

Menghapus Node

Berinteraksi dengan Node control-plane menggunakan kredensial yang sesuai, jalankan:

kubectl drain <node name> --delete-local-data --force --ignore-daemonsets
kubectl delete node <node name>

Lalu, pada Node yang dihapus, atur ulang semua kondisi kubeadm yang telah dipasang:

kubeadm reset

Proses pengaturan ulang tidak mengatur ulang atau membersihkan kebijakan iptables atau tabel IPVS. Jika kamu ingin mengatur ulang iptables, kamu harus melakukannya secara manual:

iptables -F && iptables -t nat -F && iptables -t mangle -F && iptables -X

Jika kamu ingin mengatur ulang tabel IPVS, kamu harus menjalankan perintah berikut:

ipvsadm -C

Jika kamu ingin mengulang dari awal, cukup jalankan kubeadm init atau kubeadm join dengan argumen yang sesuai.

Membersihkan control plane

Kamu dapat menggunakan kubeadm reset pada hos control plane untuk memicu pembersihan best-effort.

Lihat dokumentasi referensi kubeadm reset untuk informasi lebih lanjut mengenai sub-perintah ini dan opsinya.

Selanjutnya

Pastikan klaster berjalan dengan benar menggunakan Sonobuoy
Lihat Memperbaharui klaster kubeadm untuk detail mengenai pembaruan klaster menggunakan kubeadm.
Pelajari penggunaan kubeadm lebih lanjut pada dokumentasi referensi kubeadm
Pelajari lebih lanjut mengenai konsep-konsep Kubernetes dan kubectl.
Lihat halaman Cluster Networking untuk daftar add-on jaringan Pod yang lebih banyak.
Lihat daftar add-on untuk mengeksplor add-on lainnya, termasuk perkakas untuk logging, monitoring, network policy, visualisasi & pengendalian klaster Kubernetes.
Atur bagaimana klaster mengelola log untuk peristiwa-peristiwa klaster dan dari aplikasi-aplikasi yang berjalan pada Pod. Lihat Arsitektur Logging untuk gambaran umum tentang hal-hal yang terlibat.

Umpan balik

Untuk masalah kekutu (bug), kunjungi kubeadm GitHub issue tracker
Untuk dukungan, kunjungi kanal Slack #kubeadm
Kanal Slack umum pengembangan SIG Cluster Lifecycle: #sig-cluster-lifecycle
SIG Cluster Lifecycle SIG information
Milis SIG Cluster Lifecycle: kubernetes-sig-cluster-lifecycle

Kebijakan version skew

kubeadm versi v1.26 dapat men-deploy klaster dengan control plane versi v1.26 atau v1.25. kubeadm v1.26 juga dapat memperbarui klaster yang dibuat dengan kubeadm v1.25.

Karena kita tidak dapat memprediksi masa depan, CLI kubeadm v1.26 mungkin atau tidak mungkin dapat men-deploy klaster v1.27.

Sumber daya ini menyediakan informasi lebih lanjut mengenai version skew yang didukung antara kubelet dan control plane, serta komponen Kubernetes lainnya:

Kebijakan versi and version-skew Kubernetes
Panduan instalasi spesifik untuk kubeadm

Keterbatasan

Ketahanan klaster

Klaster yang dibuat pada panduan ini hanya memiliki Node control-plane tunggal, dengan basis data etcd tunggal yang berjalan di atasnya. Hal ini berarti jika terjadi kegagalan pada Node control-plane, klaster dapat kehilangan data dan mungkin harus dibuat kembali dari awal.

Solusi:

Lakukan back up etcd secara reguler. Direktori data etcd yang dikonfigurasi oleh kubeadm berada di /var/lib/etcd pada Node control-plane.
Gunakan banyak Node control-plane. Kamu dapat membaca Opsi untuk topologi dengan ketersediaan tinggi untuk memilih topologi klaster yang menyediakan ketersediaan lebih tinggi.

Kompatibilitas platform

Package dbm/rpm dan binary kubeadm dibuat untuk amd64, arm (32-bit), arm64, ppc64le, dan s390x mengikuti proposal multi-platform.

Image kontainer multiplatform untuk control plane dan addon juga telah didukung sejak v1.12.

Hanya beberapa penyedia jaringan yang menawarkan solusi untuk seluruh platform. Silakan merujuk pada daftar penyedia jaringan di atas atau dokumentasi dari masing-masing penyedia untuk mencari tahu apakah penyedia tersebut mendukung platform pilihanmu.

Penyelesaian masalah

Jika kamu menemui kesulitan dengan kubeadm, silakan merujuk pada dokumen penyelesaian masalah.

2.2.2.1.3 - Membangun Klaster dengan Ketersediaan Tinggi menggunakan kubeadm

Laman ini menjelaskan dua pendekatan yang berbeda untuk membuat klaster Kubernetes dengan ketersediaan tinggi menggunakan kubeadm:

Dengan Node control plane yang bertumpuk (stacked). Pendekatan ini membutuhkan sumber daya infrastruktur yang lebih sedikit. Anggota-anggota etcd dan Node control plane diletakkan pada tempat yang sama (co-located).
Dengan klaster etcd eksternal. Pendekatan ini membutuhkan lebih banyak sumber daya infrastruktur. Node control plane dan anggota etcd berada pada tempat yang berbeda.

Sebelum memulai, kamu harus memikirkan dengan matang pendekatan mana yang paling sesuai untuk kebutuhan aplikasi dan environment-mu. Topik perbandingan berikut menguraikan kelebihan dan kekurangan dari masing-masing pendekatan.

Jika kamu menghadapi masalah dalam pembuatan klaster dengan ketersediaan tinggi, silakan berikan umpan balik pada pelacak isu kubeadm.

Lihat juga dokumentasi pembaruan.

Perhatian: Laman ini tidak menunjukkan cara untuk menjalankan klastermu pada penyedia layanan cloud. Pada environment cloud, kedua pendekatan yang didokumentasikan di sini tidak akan bekerja untuk objek Service dengan tipe LoadBalancer maupun PersistentVolume dinamis.

Sebelum kamu memulai

Untuk kedua metode kamu membutuhkan infrastruktur seperti berikut:

Tiga mesin yang memenuhi kebutuhan minimum kubeadm untuk Node control plane
Tiga mesin yang memenuhi kebutuhan minimum kubeadm untuk Node worker
Konektivitas internet pada seluruh mesin di dalam klaster (baik jaringan publik maupun jaringan pribadi)
Hak akses sudo pada seluruh mesin
Akses SSH dari satu perangkat ke seluruh Node pada sistem
Perkakas kubeadm dan kubelet diinstal pada seluruh mesin. Perkakas kubectl bersifat opsional.

Untuk klaster etcd eksternal saja, kamu juga membutuhkan:

Tiga mesin tambahan untuk anggota-anggota etcd

Langkah pertama untuk kedua metode

Membuat load balancer untuk kube-apiserver

Catatan: Akan ada banyak konfigurasi untuk load balancer. Contoh berikut ini hanyalah salah satu opsi. Kebutuhan klastermu mungkin membutuhkan konfigurasi berbeda.

Buat sebuah load balancer kube-apiserver dengan sebuah nama yang yang akan mengubah ke dalam bentuk DNS.
- Pada environment cloud kamu harus meletakkan Node control plane di belakang load balancer yang meneruskan TCP. Load balancer ini mendistribusikan trafik ke seluruh Node control plane pada daftar tujuan. Health check untuk apiserver adalah pengujian TCP pada porta yang didengarkan oleh kube-apiserver (nilai semula :6443).
- Tidak direkomendasikan untuk menggunakan alamat IP secara langsung pada environment cloud.
- Load balancer harus dapat berkomunikasi dengan seluruh Node control plane pada porta yang digunakan apiserver. Load balancer tersebut juga harus mengizinkan trafik masuk pada porta yang didengarkannya.
- Pastikan alamat load balancer sesuai dengan alamat ControlPlaneEndpoint pada kubeadm.
- Baca panduan Opsi untuk Software Load Balancing untuk detail lebih lanjut.
Tambahkan Node control plane pertama pada load balancer dan lakukan pengujian koneksi:
```
nc -v LOAD_BALANCER_IP PORT
```
- Kegalatan koneksi yang ditolak memang diantisipasi karena apiserver belum berjalan. Namun jika mendapat timeout, berarti load balancer tidak dapat berkomunikasi dengan Node control plane. Jika terjadi timeout, lakukan pengaturan ulang pada load balancer agar dapat berkomunikasi dengan Node control plane.
Tambahkan Node control plane lainnya pada grup tujuan load balancer.

Node control plane dan etcd bertumpuk (stacked)

Langkah-langkah untuk Node control plane pertama

Inisialisasi control plane:
```
sudo kubeadm init --control-plane-endpoint "LOAD_BALANCER_DNS:LOAD_BALANCER_PORT" --upload-certs
```
- Kamu bisa menggunakan opsi --kubernetes-version untuk mengatur versi Kubernetes yang akan digunakan. Direkomendasikan untuk menggunakan versi kubeadm, kubelet, kubectl, dan Kubernetes yang sama.
- Opsi --control-plane-endpoint harus diatur menuju alamat atau DNS dan porta dari load balancer.
- Opsi --upload-certs digunakan untuk mengunggah sertifikat-sertifikat yang harus dibagikan ke seluruh Node control plane pada klaster. Jika sebaliknya, kamu memilih untuk menyalin sertifikat ke seluruh Node control plane sendiri atau menggunakan perkakas automasi, silakan hapus opsi ini dan merujuk ke bagian Distribusi sertifikat manual di bawah.
Catatan: Opsi --config dan --certificate-key pada kubeadm init tidak dapat digunakan secara bersamaan, maka dari itu jika kamu ingin menggunakan konfigurasi kubeadm kamu harus menambahkan field certificateKey pada lokasi pengaturan yang sesuai (berada di bawah InitConfiguration dan JoinConfiguration: controlPlane).

Catatan: Beberapa plugin jaringan CNI membutuhkan pengaturan tambahan, seperti menentukan CIDR IP untuk Pod, meski beberapa lainnya tidak. Lihat dokumentasi jaringan CNI. Untuk menambahkan CIDR Pod, tambahkan opsi --pod-network-cidr, atau jika kamu menggunakan berkas konfigurasi kubeadm pasang field podSubnet di bawah objek networking dari ClusterConfiguration.
- Keluaran yang dihasilkan terlihat seperti berikut ini:
```
...
You can now join any number of control-plane node by running the following command on each as a root:
    kubeadm join 192.168.0.200:6443 --token 9vr73a.a8uxyaju799qwdjv --discovery-token-ca-cert-hash sha256:7c2e69131a36ae2a042a339b33381c6d0d43887e2de83720eff5359e26aec866 --control-plane --certificate-key f8902e114ef118304e561c3ecd4d0b543adc226b7a07f675f56564185ffe0c07

Please note that the certificate-key gives access to cluster sensitive data, keep it secret!
As a safeguard, uploaded-certs will be deleted in two hours; If necessary, you can use kubeadm init phase upload-certs to reload certs afterward.

Then you can join any number of worker nodes by running the following on each as root:
    kubeadm join 192.168.0.200:6443 --token 9vr73a.a8uxyaju799qwdjv --discovery-token-ca-cert-hash sha256:7c2e69131a36ae2a042a339b33381c6d0d43887e2de83720eff5359e26aec866
```
- Salin keluaran ini pada sebuah berkas teks. Kamu akan membutuhkannya nanti untuk menggabungkan Node control plane dan worker ke klaster.
- Ketika opsi --upload-certs digunakan dengan kubeadm init, sertifikat dari control plane utama akan dienkripsi dan diunggah ke Secret kubeadm-certs.
- Untuk mengunggah ulang sertifikat dan membuat kunci dekripsi baru, gunakan perintah berikut pada Node control plane yang sudah tergabung pada klaster:
```
sudo kubeadm init phase upload-certs --upload-certs
```
- Kamu juga dapat menentukan --certificate-key custom pada saat init yang nanti dapat digunakan pada saat join. Untuk membuat kunci tersebut kamu dapat menggunakan perintah berikut:
```
kubeadm alpha certs certificate-key
```
Catatan: Secret kubeadm-certs dan kunci dekripsi akan kadaluarsa setelah dua jam.

Perhatian: Seperti yang tertera pada keluaran perintah, kunci sertifikat memberikan akses ke data klaster yang bersifat sensitif, jaga kerahasiaannya!
Pasang plugin CNI pilihanmu: Ikuti petunjuk berikut untuk menginstal penyedia CNI. Pastikan konfigurasinya sesuai dengan CIDR Pod yang ditentukan pada berkas konfigurasi kubeadm jika diterapkan.

Pada contoh berikut kami menggunakan Weave Net:
```
kubectl apply -f "https://cloud.weave.works/k8s/net?k8s-version=$(kubectl version | base64 | tr -d '\n')"
```
Tulis perintah berikut dan saksikan Pod komponen-komponen control plane mulai dinyalakan:
```
kubectl get pod -n kube-system -w
```

Langkah-langkah selanjutnya untuk Node control plane

Catatan: Sejak kubeadm versi 1.15 kamu dapat menggabungkan beberapa Node control plane secara bersamaan. Pada versi sebelumnya, kamu harus menggabungkan Node control plane baru secara berurutan, setelah Node pertama selesai diinisialisasi.

Untuk setiap Node control plane kamu harus:

Mengeksekusi perintah untuk bergabung yang sebelumnya diberikan pada keluaran kubeadm init pada Node pertama. Perintah tersebut terlihat seperti ini:
```
sudo kubeadm join 192.168.0.200:6443 --token 9vr73a.a8uxyaju799qwdjv --discovery-token-ca-cert-hash sha256:7c2e69131a36ae2a042a339b33381c6d0d43887e2de83720eff5359e26aec866 --control-plane --certificate-key f8902e114ef118304e561c3ecd4d0b543adc226b7a07f675f56564185ffe0c07
```
- Opsi --control-plane menunjukkan kubeadm join untuk membuat control plane baru.
- Opsi --certificate-key ... akan membuat sertifikat control plane diunduh dari Secret kubeadm-certs pada klaster dan didekripsi menggunakan kunci yang diberikan.

Node etcd eksternal

Membangun sebuah klaster dengan Node etcd eksternal memiliki prosedur yang mirip dengan etcd bertumpuk dengan pengecualian yaitu kamu harus setup etcd terlebih dulu, dan kamu harus memberikan informasi etcd pada berkas konfigurasi kubeadm.

Memasang klaster etcd

Ikuti petunjuk berikut untuk membangun klaster etcd.
Lakukan pengaturan SSH seperti yang dijelaskan di sini.

Salin berkas-berkas berikut dari Node etcd manapun pada klaster ke Node control plane pertama:

export CONTROL_PLANE="ubuntu@10.0.0.7"
scp /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt "${CONTROL_PLANE}":
scp /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.crt "${CONTROL_PLANE}":
scp /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.key "${CONTROL_PLANE}":

Ganti nilai CONTROL_PLANE dengan user@host dari mesin control plane pertama.

Mengatur Node control plane pertama

Buat sebuah berkas bernama kubeadm-config.yaml dengan konten sebagai berikut:

apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta2
kind: ClusterConfiguration
kubernetesVersion: stable
controlPlaneEndpoint: "LOAD_BALANCER_DNS:LOAD_BALANCER_PORT"
etcd:
    external:
        endpoints:
        - https://ETCD_0_IP:2379
        - https://ETCD_1_IP:2379
        - https://ETCD_2_IP:2379
        caFile: /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt
        certFile: /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.crt
        keyFile: /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.key

Catatan: Perbedaan antara etcd bertumpuk dan etcd eksternal yaitu etcd eksternal membutuhkan sebuah berkas konfigurasi dengan endpoint etcd di bawah objek externaluntuk etcd. Pada kasus ini topologi etcd bertumpuk dikelola secara otomatis.

Ganti variabel-variabel berikut pada templat konfigurasi dengan nilai yang sesuai untuk klastermu:

- `LOAD_BALANCER_DNS`
- `LOAD_BALANCER_PORT`
- `ETCD_0_IP`
- `ETCD_1_IP`
- `ETCD_2_IP`

Langkah-langkah berikut sama dengan pengaturan pada etcd bertumpuk:

Jalankan sudo kubeadm init --config kubeadm-config.yaml --upload-certs pada Node ini.
Tulis perintah untuk bergabung yang didapat dari keluaran ke dalam sebuah berkas teks untuk digunakan nanti.

Pasang plugin CNI pilihanmu. Contoh berikut ini untuk Weave Net:

kubectl apply -f "https://cloud.weave.works/k8s/net?k8s-version=$(kubectl version | base64 | tr -d '\n')"

Langkah selanjutnya untuk Node control plane lainnya

Langkah-langkah selanjutnya sama untuk pengaturan etcd bertumpuk:

Pastikan Node control plane pertama sudah diinisialisasi dengan sempurna.
Gabungkan setiap Node control plane dengan perintah untuk bergabung yang kamu simpan dalam berkas teks. Direkomendasikan untuk menggabungkan Node control plane satu persatu.
Jangan lupakan bahwa kunci dekripsi dari --certificate-key akan kadaluarsa setelah dua jam, pada pengaturan semula.

Tugas-tugas umum setelah menyiapkan control plane

Menginstal worker

Node worker bisa digabungkan ke klaster menggunakan perintah yang kamu simpan sebelumnya dari keluaran perintah kubeadm init:

sudo kubeadm join 192.168.0.200:6443 --token 9vr73a.a8uxyaju799qwdjv --discovery-token-ca-cert-hash sha256:7c2e69131a36ae2a042a339b33381c6d0d43887e2de83720eff5359e26aec866

Distribusi sertifikat manual

Jika kamu memilih untuk tidak menggunakan kubeadm init dengan opsi --upload-certs berarti kamu harus menyalin sertifikat dari Node control plane utama secara manual ke Node control plane yang akan bergabung.

Ada beberapa cara untuk melakukan hal ini. Pada contoh berikut ini kami menggunakan ssh dan scp:

SSH dibutuhkan jika kamu ingin mengendalikan seluruh Node dari satu mesin.

Nyalakan ssh-agent pada perangkat utamamu yang memiliki akses ke seluruh Node pada sistem:
```
eval $(ssh-agent)
```
Tambahkan identitas SSH milikmu ke dalam sesi:
```
ssh-add ~/.ssh/path_to_private_key
```
Lakukan SSH secara bergantian ke setiap Node untuk memastikan koneksi bekerja dengan baik.
- Ketika kamu melakukan SSH ke Node, pastikan untuk menambahkan opsi -A:
```
ssh -A 10.0.0.7
```
- Jika kamu menggunakan sudo pada Node, pastikan kamu menyimpan environment yang ada sehingga penerusan SSH dapat bekerja dengan baik:
```
sudo -E -s
```

Setelah mengatur SSH pada seluruh Node kamu harus menjalankan skrip berikut pada Node control plane pertama setelah menjalankan kubeadm init. Skrip ini akan menyalin sertifikat dari Node control plane pertama ke Node control plane lainnya:

Pada contoh berikut, ganti CONTROL_PLANE_IPS dengan alamat IP dari Node control plane lainnya.

USER=ubuntu # dapat disesuaikan
CONTROL_PLANE_IPS="10.0.0.7 10.0.0.8"
for host in ${CONTROL_PLANE_IPS}; do
    scp /etc/kubernetes/pki/ca.crt "${USER}"@$host:
    scp /etc/kubernetes/pki/ca.key "${USER}"@$host:
    scp /etc/kubernetes/pki/sa.key "${USER}"@$host:
    scp /etc/kubernetes/pki/sa.pub "${USER}"@$host:
    scp /etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.crt "${USER}"@$host:
    scp /etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.key "${USER}"@$host:
    scp /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt "${USER}"@$host:etcd-ca.crt
    # Kutip baris berikut jika kamu menggunakan etcd eksternal
    scp /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.key "${USER}"@$host:etcd-ca.key
done

Perhatian: Salinlah hanya sertifikat yang berada pada daftar di atas saja. Perkakas kubeadm akan mengambil alih pembuatan sertifikat lainnya dengan SANs yang dibutuhkan untuk Node control plane yang akan bergabung. Jika kamu menyalin seluruh sertifikat tanpa sengaja, pembuatan Node tambahan dapat gagal akibat tidak adanya SANs yang dibutuhkan.

Lalu, pada setiap Node control plane yang bergabung kamu harus menjalankan skrip berikut sebelum menjalankan kubeadm join. Skrip ini akan memindahkan sertifikat yang telah disalin sebelumnya dari direktori home ke /etc/kubernetes/pki:

USER=ubuntu # dapat disesuaikan
mkdir -p /etc/kubernetes/pki/etcd
mv /home/${USER}/ca.crt /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/ca.key /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/sa.pub /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/sa.key /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/front-proxy-ca.crt /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/front-proxy-ca.key /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/etcd-ca.crt /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt
# Kutip baris berikut jika kamu menggunakan etcd eksternal
mv /home/${USER}/etcd-ca.key /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.key

2.3 - Praktek-praktek Terbaik

2.3.1 - Menjalankan klaster dalam beberapa zona

Laman ini menjelaskan tentang bagaimana menjalankan sebuah klaster dalam beberapa zona.

Pendahuluan

Kubernetes 1.2 menambahkan dukungan untuk menjalankan sebuah klaster dalam beberapa zona kegagalan (multiple failure zones) (GCE secara sederhana menyebutnya sebagai "zones", AWS menyebutnya sebagai "availability zones", dan di sini kita akan menyebutnya sebagai "zona"). Fitur ini adalah versi sederhana dari fitur federasi klaster yang lebih luas (yang sebelumnya ditujukan pada sebuah nama panggilan yang ramah (affectionate nickname) "Ubernetes"). Federasi klaster yang penuh memungkinkan untuk menggabungkan klaster Kubernetes terpisah, yang berjalan pada wilayah atau penyedia cloud yang berbeda (baik dalam datacenter atau on-premise). Namun banyak pengguna yang ingin menjalankan klaster Kubernetes dengan tingkat ketersediaan yang lebih, dalam beberapa zona dari satu penyedia cloud mereka, dan dukungan inilah yang akhirnya memperbolehkan fitur multi-zona dalam versi Kubernetes 1.2 (sebelumnya fitur ini dikenal dengan nama panggilan "Ubernetes Lite").

Dukungan multi-zona sengaja dibuat terbatas: dimana satu klaster Kubernetes hanya dapat berjalan dalam beberapa zona, tetapi hanya pada wilayah yang sama (dan penyedia cloud yang sama pula). Hanya GCE dan AWS yang saat ini mendukung fitur ini secara otomatis (meskipun cukup mudah untuk menambahkan dukungan serupa untuk penyedia cloud yang lain atau bahkan untuk perangkat baremetal, hanya dengan mengatur label yang sesuai untuk ditambahkan ke Node dan volume).

Fungsionalitas

Ketika Node mulai dijalankan, kubelet secara otomatis menambahkan label informasi pada Node tersebut.

Kubernetes akan menyebarkan Pod secara otomatis dalam sebuah controller replikasi atau Service lintas Node dalam sebuah klaster zona tunggal (untuk mengurangi dampak kegagalan). Dengan klaster multi-zona, perilaku penyebaran ini akan dilanjutkan hingga melintasi zona (untuk mengurangi dampak kegagalan dalam satu zona.) (Ini dicapai melalui opsi SelectorSpreadPriority). Hal tersebut adalah untuk upaya penempatan terbaik, apabila zona pada klaster kamu bersifat heterogen (mis. jumlah Node yang berbeda, tipe Node yang berbeda, atau persyaratan sumber daya Pod yag berbeda), yang akan mencegah dengan sempurna penyebaran Pod kamu untuk melintasi zona yang berbeda. Jika diinginkan, kamu bisa menggunakan zona yang homogen (jumlah dan jenis Node yang sama) untuk mengurangi probabilitas penyebaran yang tidak merata.

Pada saat volume persisten dibuat, controller penerima PersistentVolumeLabel akan secara otomatis menambahkan label zona pada volume tersebut. Penjadwal (melalui predikat VolumeZonePredicate) kemudian akan memastikan bahwa Pod yang mengklaim suatu volume hanya akan ditempatkan pada zona yang sama dengan volume tersebut, karena volume tidak dapat di-attach melintasi zona yang berbeda.

Batasan

Ada beberapa batasan penting dari dukungan multi-zona:

Kami berasumsi bahwa zona yang berbeda terletak secara berdekatan satu sama lain dalam jaringan, jadi kami tidak melakukan routing yang sadar akan zona. Secara khusus, lalu lintas (traffic) yang berjalan melalui Service mungkin melintasi beberapa zona (bahkan ketika beberapa Pod yang mendukung Service itu berada pada zona yang sama dengan klien), dan hal ini dapat menimbulkan latensi dan biaya tambahan.
Volume zone-afinity hanya akan bekerja dengan PersistentVolume, dan tidak akan berfungsi apabila kamu secara langsung menentukan volume EBS dalam spesifikasi Pod (misalnya).
Klaster tidak dapat melebarkan jangkauan cloud atau region (fungsi ini akan membutuhkan dukungan penuh federasi).
Meskipun Node kamu berada dalam beberapa zona, saat ini kube-up hanya membuat satu Node master secara bawaan (default). Karena Service memerlukan ketersediaan (availability) yang tinggi dan dapat mentolerir akan hilangnya sebuah zona, maka control plane diletakkan pada setiap zona. Pengguna yang menginginkan control plane yang memiliki ketersediaan tinggi harus mengikuti instruksi ketersediaan tinggi.

Batasan Volume

Batasan berikut ditunjukkan dengan menggunakan pengikatan volume yang sadar topologi.

Penyebaran zona volume StatefulSet yang menggunakan penyediaan secara dinamis, saat ini tidak sesuai dengan kebijakan afinitas atau anti-afinitas Pod.
Jika nama StatefulSet berisi tanda hubung ("-"), maka penyebaran zona volume mungkin saja tidak menyediakan distribusi penyimpanan (storage) yang seragam di seluruh zona yang berbeda.
Ketika menentukan beberapa PVC dalam spesifikasi Deployment atau Pod, StorageClass perlu dikonfigurasi untuk zona tunggal tertentu, atau PV perlu disediakan secara statis pada zona tertentu. Solusi lainnya adalah menggunakan sebuah StatefulSet, yang akan memastikan bahwa semua volume untuk sebuah replika disediakan dalam zona yang sama.

Panduan

Kita sekarang akan berjalan melalui pengaturan dan menggunakan multi-zona klaster pada GCE & AWS. Untuk melakukannya, kamu perlu mengaktifkan klaster penuh (dengan menentukan MULTIZONE=true), dan kemudian kamu menambahkan Node di zona tambahan dengan menjalankan kube-up lagi (dengan menetapkan opsi KUBE_USE_EXISTING_MASTER=true).

Mengaktifkan klaster kamu

Buatlah klaster seperti biasa, tetapi teruskan opsi MULTIZONE untuk memberi tahu klaster untuk mengelola beberapa zona; dan membuat Node di zona us-central1-a.

GCE:

curl -sS https://get.k8s.io | MULTIZONE=true KUBERNETES_PROVIDER=gce KUBE_GCE_ZONE=us-central1-a NUM_NODES=3 bash

AWS:

curl -sS https://get.k8s.io | MULTIZONE=true KUBERNETES_PROVIDER=aws KUBE_AWS_ZONE=us-west-2a NUM_NODES=3 bash

Langkah ini akan mengaktifkan klaster seperti biasa, namun masih berjalan dalam satu zona (tetapi opsi MULTIZONE=true telah mengaktifkan kapabilitas multi-zona).

Node yang telah diberi label

Lihatlah Node; dimana kamu bisa melihat Node tersebut diberi label sesuai dengan informasi zona. Node tersebut sejauh ini berada di zona us-central1-a (GCE) atau zona us-west-2a (AWS). Label dari Node itu adalah failure-domain.beta.kubernetes.io/region untuk informasi wilayah, dan failure-domain.beta.kubernetes.io/zone untuk informasi zona:

kubectl get nodes --show-labels

Tampilan akan seperti dibawah ini:

NAME                     STATUS                     ROLES    AGE   VERSION          LABELS
kubernetes-master        Ready,SchedulingDisabled   <none>   6m    v1.13.0          beta.kubernetes.io/instance-type=n1-standard-1,failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-central1,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-central1-a,kubernetes.io/hostname=kubernetes-master
kubernetes-minion-87j9   Ready                      <none>   6m    v1.13.0          beta.kubernetes.io/instance-type=n1-standard-2,failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-central1,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-central1-a,kubernetes.io/hostname=kubernetes-minion-87j9
kubernetes-minion-9vlv   Ready                      <none>   6m    v1.13.0          beta.kubernetes.io/instance-type=n1-standard-2,failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-central1,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-central1-a,kubernetes.io/hostname=kubernetes-minion-9vlv
kubernetes-minion-a12q   Ready                      <none>   6m    v1.13.0          beta.kubernetes.io/instance-type=n1-standard-2,failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-central1,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-central1-a,kubernetes.io/hostname=kubernetes-minion-a12q

Menambah lebih banyak Node di zona kedua

Mari kita tambahkan sekumpulan Node ke dalam klaster yang ada, dengan menggunakan kembali master yang ada, namun dijalankan pada zona yang berbeda (zona us-central1-b atau zona us-west-2b). Kemudian kita jalankan kube-up lagi, tetapi dengan menentukan opsi KUBE_USE_EXISTING_MASTER=true sehingga kube-up tidak akan membuat master baru, tetapi akan menggunakan kembali master yang dibuat sebelumnya.

GCE:

KUBE_USE_EXISTING_MASTER=true MULTIZONE=true KUBERNETES_PROVIDER=gce KUBE_GCE_ZONE=us-central1-b NUM_NODES=3 kubernetes/cluster/kube-up.sh

Pada AWS, kita juga perlu menentukan CIDR jaringan sebagai tambahan subnet, bersama dengan alamat IP internal dari master:

KUBE_USE_EXISTING_MASTER=true MULTIZONE=true KUBERNETES_PROVIDER=aws KUBE_AWS_ZONE=us-west-2b NUM_NODES=3 KUBE_SUBNET_CIDR=172.20.1.0/24 MASTER_INTERNAL_IP=172.20.0.9 kubernetes/cluster/kube-up.sh

Lihat lagi Node; dimana 3 Node lainnya harus sudah dijalankan dan ditandai berada di us-central1-b:

kubectl get nodes --show-labels

Hasil tampilan akan terlihat seperti dibawah ini:

NAME                     STATUS                     ROLES    AGE   VERSION           LABELS
kubernetes-master        Ready,SchedulingDisabled   <none>   16m   v1.13.0           beta.kubernetes.io/instance-type=n1-standard-1,failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-central1,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-central1-a,kubernetes.io/hostname=kubernetes-master
kubernetes-minion-281d   Ready                      <none>   2m    v1.13.0           beta.kubernetes.io/instance-type=n1-standard-2,failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-central1,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-central1-b,kubernetes.io/hostname=kubernetes-minion-281d
kubernetes-minion-87j9   Ready                      <none>   16m   v1.13.0           beta.kubernetes.io/instance-type=n1-standard-2,failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-central1,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-central1-a,kubernetes.io/hostname=kubernetes-minion-87j9
kubernetes-minion-9vlv   Ready                      <none>   16m   v1.13.0           beta.kubernetes.io/instance-type=n1-standard-2,failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-central1,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-central1-a,kubernetes.io/hostname=kubernetes-minion-9vlv
kubernetes-minion-a12q   Ready                      <none>   17m   v1.13.0           beta.kubernetes.io/instance-type=n1-standard-2,failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-central1,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-central1-a,kubernetes.io/hostname=kubernetes-minion-a12q
kubernetes-minion-pp2f   Ready                      <none>   2m    v1.13.0           beta.kubernetes.io/instance-type=n1-standard-2,failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-central1,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-central1-b,kubernetes.io/hostname=kubernetes-minion-pp2f
kubernetes-minion-wf8i   Ready                      <none>   2m    v1.13.0           beta.kubernetes.io/instance-type=n1-standard-2,failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-central1,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-central1-b,kubernetes.io/hostname=kubernetes-minion-wf8i

Afinitas Volume

Buatlah sebuah volume dengan menggunakan pembuatan volume yang dinamis (hanya PersistentVolume yang didukung untuk afinitas zona):

kubectl apply -f - <<EOF
{
  "apiVersion": "v1",
  "kind": "PersistentVolumeClaim",
  "metadata": {
    "name": "claim1",
    "annotations": {
        "volume.alpha.kubernetes.io/storage-class": "foo"
    }
  },
  "spec": {
    "accessModes": [
      "ReadWriteOnce"
    ],
    "resources": {
      "requests": {
        "storage": "5Gi"
      }
    }
  }
}
EOF

Catatan: Untuk versi Kubernetes 1.3+ akan mendistribusikan klaim PV yang dinamis di seluruh zona yang telah dikonfigurasi. Untuk versi 1.2, volume persisten yang dinamis selalu dibuat di zona master klaster (yaitu us-central1-a/us-west-2a); masalah tersebut diangkat pada (#23330) dan telah diselesaikan pada versi 1.3+.

Sekarang marilah kita memvalidasi bahwa Kubernetes secara otomatis memberikan label zona & wilayah di mana PV itu dibuat.

kubectl get pv --show-labels

Hasil tampilan akan terlihat seperti dibawah ini:

NAME           CAPACITY   ACCESSMODES   RECLAIM POLICY   STATUS    CLAIM            STORAGECLASS    REASON    AGE       LABELS
pv-gce-mj4gm   5Gi        RWO           Retain           Bound     default/claim1   manual                    46s       failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-central1,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-central1-a

Kemudian sekarang kita akan membuat Pod yang menggunakan klaim akan volume persisten. Karena volume pada GCE PDs / AWS EBS tidak dapat di-attach melewati zona yang berbeda, hal ini berarti bahwa Pod ini hanya dapat dibuat pada zona yang sama dengan volume tersebut:

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
    - name: myfrontend
      image: nginx
      volumeMounts:
      - mountPath: "/var/www/html"
        name: mypd
  volumes:
    - name: mypd
      persistentVolumeClaim:
        claimName: claim1
EOF

Perhatikan bahwa Pod secara otomatis dibuat pada zona yang sama dengan volume, karena pada umumnya lampiran lintas zona tidak diizinkan oleh penyedia cloud:

kubectl describe pod mypod | grep Node

Node:        kubernetes-minion-9vlv/10.240.0.5

Kemudian cek label Node:

kubectl get node kubernetes-minion-9vlv --show-labels

NAME                     STATUS    AGE    VERSION          LABELS
kubernetes-minion-9vlv   Ready     22m    v1.6.0+fff5156   beta.kubernetes.io/instance-type=n1-standard-2,failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-central1,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-central1-a,kubernetes.io/hostname=kubernetes-minion-9vlv

Pod yang tersebar melintasi zona yang berbeda

Pod dalam controller atau Service replikasi tersebar secara otomatis melintasi zona yang berbeda. Pertama-tama, mari kita luncurkan lebih banyak Node di zona ketiga:

GCE:

KUBE_USE_EXISTING_MASTER=true MULTIZONE=true KUBERNETES_PROVIDER=gce KUBE_GCE_ZONE=us-central1-f NUM_NODES=3 kubernetes/cluster/kube-up.sh

AWS:

KUBE_USE_EXISTING_MASTER=true MULTIZONE=true KUBERNETES_PROVIDER=aws KUBE_AWS_ZONE=us-west-2c NUM_NODES=3 KUBE_SUBNET_CIDR=172.20.2.0/24 MASTER_INTERNAL_IP=172.20.0.9 kubernetes/cluster/kube-up.sh

Pastikan bahwa kamu mempunyai Node dalam 3 zona berbeda:

kubectl get nodes --show-labels

Buatlah contoh dengan program guestbook-go, yang mencakup RC dengan ukuran 3, dan menjalankan sebuah aplikasi web sederhana:

find kubernetes/examples/guestbook-go/ -name '*.json' | xargs -I {} kubectl apply -f {}

Beberapa Pod seharusnya tersebar di ketiga zona semuanya:

kubectl describe pod -l app=guestbook | grep Node

Node:        kubernetes-minion-9vlv/10.240.0.5
Node:        kubernetes-minion-281d/10.240.0.8
Node:        kubernetes-minion-olsh/10.240.0.11

kubectl get node kubernetes-minion-9vlv kubernetes-minion-281d kubernetes-minion-olsh --show-labels

NAME                     STATUS    ROLES    AGE    VERSION          LABELS
kubernetes-minion-9vlv   Ready     <none>   34m    v1.13.0          beta.kubernetes.io/instance-type=n1-standard-2,failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-central1,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-central1-a,kubernetes.io/hostname=kubernetes-minion-9vlv
kubernetes-minion-281d   Ready     <none>   20m    v1.13.0          beta.kubernetes.io/instance-type=n1-standard-2,failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-central1,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-central1-b,kubernetes.io/hostname=kubernetes-minion-281d
kubernetes-minion-olsh   Ready     <none>   3m     v1.13.0          beta.kubernetes.io/instance-type=n1-standard-2,failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-central1,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-central1-f,kubernetes.io/hostname=kubernetes-minion-olsh

Load-balancer menjangkau semua zona dalam satu klaster; program contoh guestbook-go sudah termasuk contoh Service dengan beban seimbang (load-balanced service):

kubectl describe service guestbook | grep LoadBalancer.Ingress

Hasil tampilan akan terlihat seperti di bawah ini:

LoadBalancer Ingress:   130.211.126.21

Atur alamat IP di atas:

export IP=130.211.126.21

Telusurilah dengan curl melalui alamat IP tersebut:

curl -s http://${IP}:3000/env | grep HOSTNAME

Hasil tampilan akan terlihat seperti di bawah ini:

  "HOSTNAME": "guestbook-44sep",

Kemudian, telusurilah beberapa kali:

(for i in `seq 20`; do curl -s http://${IP}:3000/env | grep HOSTNAME; done)  | sort | uniq

Hasil tampilan akan terlihat seperti dibawah ini:

  "HOSTNAME": "guestbook-44sep",
  "HOSTNAME": "guestbook-hum5n",
  "HOSTNAME": "guestbook-ppm40",

Load balancer telah menargetkan ke semua Pod dengan benar, meskipun semuanya berada di beberapa zona yang berbeda.

Menghentikan Klaster

Shutting down the cluster

Apabila kamu sudah selesai, maka bersihkanlah:

GCE:

KUBERNETES_PROVIDER=gce KUBE_USE_EXISTING_MASTER=true KUBE_GCE_ZONE=us-central1-f kubernetes/cluster/kube-down.sh
KUBERNETES_PROVIDER=gce KUBE_USE_EXISTING_MASTER=true KUBE_GCE_ZONE=us-central1-b kubernetes/cluster/kube-down.sh
KUBERNETES_PROVIDER=gce KUBE_GCE_ZONE=us-central1-a kubernetes/cluster/kube-down.sh

AWS:

KUBERNETES_PROVIDER=aws KUBE_USE_EXISTING_MASTER=true KUBE_AWS_ZONE=us-west-2c kubernetes/cluster/kube-down.sh
KUBERNETES_PROVIDER=aws KUBE_USE_EXISTING_MASTER=true KUBE_AWS_ZONE=us-west-2b kubernetes/cluster/kube-down.sh
KUBERNETES_PROVIDER=aws KUBE_AWS_ZONE=us-west-2a kubernetes/cluster/kube-down.sh

3 - Konsep

Bagian konsep ini membantu kamu belajar tentang bagian-bagian sistem serta abstraksi yang digunakan Kubernetes untuk merepresentasikan klaster kamu, serta membantu kamu belajar lebih dalam bagaimana cara kerja Kubernetes.

Ikhtisar

Untuk menggunakan Kubernetes, kamu menggunakan objek-objek Kubernetes API untuk merepresentasikan state yang diinginkan: apa yang aplikasi atau workload lain yang ingin kamu jalankan, image kontainer yang digunakan, jaringan atau resource disk apa yang ingin kamu sediakan, dan lain sebagainya. Kamu membuat state yang diinginkan dengan cara membuat objek dengan menggunakan API Kubernetes, dan biasanya menggunakan command-line interface, yaitu kubectl. Kamu juga dapat secara langsung berinteraksi dengan klaster untuk membuat atau mengubah state yang kamu inginkan.

Setelah kamu membuat state yang kamu inginkan, Control Plane Kubernetes menggunakan Pod Lifecycle Event Generator (PLEG) untuk mengubah state yang ada saat ini supaya sama dengan state yang diinginkan. Untuk melakukan hal tersebut, Kubernetes melakukan berbagai task secara otomatis, misalnya dengan mekanisme start atau stop kontainer, melakukan scale replika dari suatu aplikasi, dan lain sebagainya. Control Plane Kubernetes terdiri dari sekumpulan process yang dijalankan di klaster:

Kubernetes Master terdiri dari tiga buah process yang dijalankan pada sebuah node di klaster kamu, node ini disebut sebagai master, yang terdiri kube-apiserver, kube-controller-manager dan kube-scheduler.
Setiap node non-master pada klaster kamu menjalankan dua buah process:
- kubelet, yang menjadi perantara komunikasi dengan master.
- kube-proxy, sebuah proxy yang merupakan representasi jaringan yang ada pada setiap node.

Objek Kubernetes

Kubernetes memiliki beberapa abstraksi yang merepresentasikan state dari sistem kamu: apa yang aplikasi atau workload lain yang ingin kamu jalankan, jaringan atau resource disk apa yang ingin kamu sediakan, serta beberapa informasi lain terkait apa yang sedang klaster kamu lakukan. Abstraksi ini direpresentasikan oleh objek yang tersedia di API Kubernetes; lihat ikhtisar objek-objek Kubernetes untuk penjelasan yang lebih mendetail.

Objek mendasar Kubernetes termasuk:

Sebagai tambahan, Kubernetes memiliki beberapa abstraksi yang lebih tinggi yang disebut kontroler. Kontroler merupakan objek mendasar dengan fungsi tambahan, contoh dari kontroler ini adalah:

Control Plane Kubernetes

Berbagai bagian Control Plane Kubernetes, seperti master dan process-process kubelet, mengatur bagaimana Kubernetes berkomunikasi dengan klaster kamu. Control Plane menjaga seluruh record dari objek Kubernetes serta terus menjalankan iterasi untuk melakukan manajemen state objek. Control Plane akan memberikan respon apabila terdapat perubahan pada klaster kamu dan mengubah state saat ini agar sesuai dengan state yang diinginkan.

Contohnya, ketika kamu menggunakan API Kubernetes untuk membuat sebuah Deployment, kamu memberikan sebuah state baru yang harus dipenuhi oleh sistem. Control Plane kemudian akan mencatat objek apa saja yang dibuat, serta menjalankan instruksi yang kamu berikan dengan cara melakukan start aplikasi dan melakukan scheduling aplikasi tersebut pada node, dengan kata lain mengubah state saat ini agar sesuai dengan state yang diinginkan.

Master

Master Kubernetes bertanggung jawab untuk memelihara state yang diinginkan pada klaster kamu. Ketika kamu berinteraksi dengan Kubernetes, misalnya saja menggunakan perangkat kubectl, kamu berkomunikasi dengan master klaster Kubernetes kamu.

"master" merujuk pada tiga buah process yang dijalankan pada sebuah node pada klaster kamu, node ini disebut sebagai master, yang terdiri kube-apiserver, kube-controller-manager dan kube-scheduler.

Node

Node di dalam klaster Kubernetes adalah mesin (mesin virtual maupun fisik) yang menjalankan aplikasi kamu. Master mengontrol setiap node; kamu akan jarang berinteraksi dengan node secara langsung.

Metadata objek

Anotasi

Selanjutnya

Jika kamu ingin menulis halaman konsep, perhatikan cara penggunaan template pada laman untuk informasi mengenai konsep tipe halaman dan template konsep.

3.1 - Ikhtisar

3.1.1 - Apa itu Kubernetes?

Kubernetes merupakan platform open-source yang digunakan untuk melakukan manajemen workloads aplikasi yang dikontainerisasi, serta menyediakan konfigurasi dan otomatisasi secara deklaratif. Kubernetes berada di dalam ekosistem yang besar dan berkembang cepat. Service, support, dan perkakas Kubernetes tersedia secara meluas. Kubernetes merupakan platform open-source yang digunakan untuk melakukan manajemen workloads aplikasi yang dikontainerisasi, serta menyediakan konfigurasi dan otomatisasi secara deklaratif. Kubernetes berada di dalam ekosistem yang besar dan berkembang cepat. Service, support, dan perkakas Kubernetes tersedia secara meluas.

Laman ini merupakan ikhtisar Kubernetes.

Google membuka Kubernetes sebagai proyek open source pada tahun 2014. Kubernetes dibangun berdasarkan pengalaman Google selama satu setengah dekade dalam menjalankan workloads bersamaan dengan kontribusi berupa ide-ide terbaik yang diberikan oleh komunitas.

Mengapa Kubernetes dan hal apa saja yang dapat dilakukan oleh Kubernetes?

Kubernetes memiliki sejumlah fitur yang dapat dijabarkan sebagai berikut:

platform kontainer
platform microservices
platform cloud yang tidak mudah dipindahkan

Kubernetes menyediakan manajemen environment yang berpusat pada kontainer. Kubernetes melakukan orkestrasi terhadap computing, networking, dan inftrastruktur penyimpanan. Fitur inilah yang kemudian membuat konsep Platform as a Service (PaaS) menjadi lebih sederhana dilengkapi dengan fleksibilitas yang dimiliki oleh Infrastructure as a Service (IaaS).

Lalu apa yang menyebabkan Kubernetes disebut sebagai sebuah platform?

Meskipun Kubernetes menyediakan banyak fungsionalitas, selalu ada keadaan dimana hal tersebut membutuhkan fitur baru. Workflow spesifik yang terkait dengan proses pengembangan aplikasi dapat ditambahkan pada streamline untuk meningkatkan produktivitas developer. Orkestrasi ad-hoc yang dapat diterima biasanya membutuhkan desain otomatisasi yang kokoh agar bersifat scalable. Hal inilah yang membuat Kubernetes juga didesain sebagai platform untuk membangun ekosistem komponen dan dan perkakas untuk memudahkan proses deployment, scale, dan juga manajemen aplikasi.

Labels memudahkan pengguna mengkategorisasikan resources yang mereka miliki sesuai dengan kebutuhan. Annotations memungkinkan pengguna untuk menambahkan informasi tambahan pada resource yang dimiliki.

Selain itu, Kubernetes control plane dibuat berdasarkan API yang tersedia bagi pengguna dan developer. Pengguna dapat mengimplementasikan kontroler sesuai dengan kebutuhan mereka, contohnya adalah schedulers, dengan API kustom yang mereka miliki, kontroler kustom ini kemudian dapat digunakan pada command-line tool generik yang ada.

Desain inilah yang memungkinkan beberapa sistem lain untuk dapat dibangun di atas Kubernetes.

Lalu hal apakah yang tidak termasuk di dalam Kubernetes?

Kubernetes bukanlah sebuah PaaS (Platform as a Service) yang biasanya. Meskipun Kubernetes dijalankan pada tingkatan kontainer dan bukan pada tingkatan perangkat keras, Kubernetes menyediakan beberapa fitur yang biasanya disediakan oleh Paas, seperti deployment, scaling, load balancing, logging, dan monitoring. Akan tetapi, Kubernetes bukanlah sistem monolitik, melainkan suatu sistem yang bersifat sebagai bulding block dan pluggable yang dapat digunakan untuk membangun sebuah platform yang dibutuhkan oleh developer dengan tetap mengutamakan konsep fleksibilitas.

Kubernetes:

Tidak melakukan limitasi terhadap aplikasi yang di-support. Kubernetes bertujuan untuk mendukung berbagai variasi workloads, termasuk stateless, stateful, dan data-processing. Jika sebuah aplikasi dapat dijalankan di atas kontainer, maka aplikasi tersebut juga dapat dijalankan di atas Kubernetes.
Tidak menyediakan mekanisme untuk melakukan deploy kode sumber maupun mekanisme build sebuah aplikasi. Continuous Integration, Delivery, and Deployment (CI/CD) workflows ditentukan oleh preferensi serta kebutuhan teknis organisasi.
Tidak menyediakan application-level services, seperti middleware (e.g., message buses), data-processing frameworks (for example, Spark), databases (e.g., mysql), caches, maupun cluster storage systems (e.g., Ceph) sebagai suatu built-in services. Komponen tersebut dapat dijalankan di atas Kubernetes, dan/atau dapat diakses oleh aplikasi yang dijalankan di atas Kubernetes melalui sebuah mekanisme tidak mudah dipindahkan misalnya saja Open Service Broker.
Tidak membatasi penyedia layanan logging, monitoring, maupun alerting yang digunakan. Kubernetes menyediakan proof of concept dan mekanisme integrasi yang dapat digunakan untuk mengumpulkan serta mengekspor metriks yang ada.
Tidak menyediakan atau mengharuskan penggunaan configuration language/system (e.g., jsonnet). Kubernetes menyediakan suatu API deklaratif yang dapat digunakan oleh berbagai jenis spesifikasi deklaratif.
Tidak menyediakan atau mengadaptasi sebuah konfigurasi, maintenance, manajemen, atau self-healing mesin dengan spesifikasi khusus.

Sebagai tambahan, Kubernetes bukanlah sebuah sitem orkestrasi biasa. Bahkan pada kenyataannya, Kubernetes menghilangkan kebutuhan untuk melakukan orkestrasi. Definisi teknis dari orkestrasi merupakan eksekusi dari sebuah workflow yang sudah didefinisikan sebelumnya: pertama kerjakan A, kemudian B, dan terakhir C. Sebaliknya, Kubernetes disusun oleh seperangkat proses kontrol yang dapat idekomposisi yang selalu menjalankan state yang ada saat ini hingga sesuai dengan state yang dinginkan. Kita tidak perlu peduli proses apa saja yang perlu dilakukan untuk melakukan A hingga C. Mekanisme kontrol yang tersentralisasi juga tidak dibutuhkan. Dengan demikian, sistem yang dihasilkan lebih mudah digunakan lebih kokoh, serta lebih extensible.

Mengapa kontainer?

Mencari alasan kenapa kita harus menggunakan kontainer?

Mengapa kontainer?

Cara Lama untuk melakukan mekanisme deploy suatu aplikasi adalah dengan cara instalasi aplikasi tersebut pada sebuah mesin dengan menggunakan package manager yang dimiliki oleh sistem operasi mesin tersebut. Hal ini menciptakan suatu ketergantungan antara executables, konfigurasi, serta ketergantungan lain yang dibutuhkan aplikasi dengan sistem operasi yang digunakan oleh mesin. Untuk mengatasi hal ini, tentunya bisa saja kita melakukan mekanisme build suatu image VM yang immutable untuk mendapatkan mekanisme rollouts dan rollback yang dapat diprediksi. Meskipun demikian, VM masih dianggap "berat" dan tidak tidak mudah dipindahkan.

Cara Baru adalah dengan melakukan mekanisme deploy kontainer pada tingkatan virtualisasi di level sistem operasi (OS) bukan pada tingkatan virtualisasi perangkat keras. Kontainer ini berada dalam lingkungan yang terisolasi satu sama lain serta terisolasi dengan mesin dimana kontainer ini berada. Kontainer ini memiliki filesystems masing-masing. Selain itu, setiap kontainer tidak dapat "melihat" process yang sedang dijalankan di kontainer lain. Selain itu resource komputasi yang digunakan oleh kontainer ini juga dapat dibatasi. Kontainer juga dapat dengan lebih mudah di-build jika dibandingkan dengan VM, karena kontainer tidak bergantung pada filesystem yang dimiliki mesin, serta dengan mudah dapat didistribusikan.

Karena kontainer ukurannya kecil dan lebih cepat, sebuah aplikasi dapat dibangun di setiap image kontainer. Mekanisme pemetaan satu-satu antara kontainer dan aplikasi inilah yang membuka keuntungan secara meyeluruh yang dapat diberikan oleh kontainer. Dengan menggunakan kontainer, image kontainer dapat dibuat diwaktu rilis aplikasi. Pembuatan image ini memungkinkan aplikasi secara konsisten dirilis pada environment development maupun production. Selain itu, kontainer juga memiliki transparasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan VM. Maksudnya, infrastruktur punya tugas untuk mengatur lifecycle seluruh process yang ada di dalam kontainer. Ini bukanlah lagi tugas sebuah supervisor process yang tersembunyi di dalam kontainer.

Secara garis besar, penggunaan kontainer memiliki keuntungan sebagai berikut:

Mekanisme pembuatan aplikasi serta proses deployment yang lebih efektif: Kontainer dapat meningkatkan kemudahan dan efisiensi jika dibandingkan dengan penggunaan VM.
Continuous development, integration, and deployment: Digunakan untuk melakukan proses build dan deploy yang sering dilakukan serta kemudahan mekanisme rollback karena image yang ada sifatnya immutable.
Pemisahan kepentingan antara Dev dan Ops: Pembuatan image container dilakukan pada saat rilis dan bukan pada saat deploy mengurangi ketergantungan aplikasi dan infrastruktur.
Observabilitas Tidak hanya informasi dan metriks pada level OS, tapi juga kesehatan aplikasi dan signal lain.
Konsistensi environment pada masa pengembangan , testing, dan production: Memiliki perilaku yang sama baik ketika dijalankan di mesin lokal maupun penyedia layanan cloud.
Portabilitas antar penyedia layanan cloud maupun distribusi OS: Dapat dijalankan pada Ubuntu, RHEL, CoreOS, on-prem, Google Kubernetes Engine, dan dimanapun.
Manajemen yang bersifat Aplikasi sentris: Meningkatkan level abstraksi dari proses menjalankan OS pada perangkat keras virtual ke proses menjalankan aplikasi pada sebuah OS dengan menggunakan resource logis.
Mikroservis yang renggang (loosely coupled), terdistribusi, elastis, dan terliberasi: Aplikasi dapat dipecah menjadi komponen yang lebih kecil yang independen dan dapat di-deploy dan diatur secara dinamis -- bukan sebuah sistem monolitik yang dijalankan pada sebuah mesin yang hanya punya satu tujuan.
Isolasi resource: Performa aplikasi yang bisa diprediksi.
Utilisasi resource: Efisiensi yang tinggi

Apakah arti Kubernetes? K8s?

Nama Kubernetes berasal dari Bahasa Yunani, yang berarti juru mudi atau pilot, dan merupakan asal kata gubernur dan cybernetic. K8s merupakan sebuah singkatan yang didapat dengan mengganti 8 huruf "ubernete" dengan "8".

Selanjutnya

Siap untuk memulai?
Untuk penjelasan lebih rinci, silahkan lihat Dokumentasi Kubernetes.

3.1.2 - Komponen-Komponen Kubernetes

Sebuah klaster Kubernetes terdiri dari komponen yang merepresentasikan bidang kontrol dan sepasang mesin yaitu nodes.

Dokumen ini merupakan ikhtisar yang mencakup berbagai komponen yang dibutuhkan agar klaster Kubernetes dapat berjalan secara fungsional.

Komponen Master

Komponen master menyediakan control plane bagi klaster. Komponen ini berperan dalam proses pengambilan secara global pada klaster (contohnya, mekanisme schedule), serta berperan dalam proses deteksi serta pemberian respons terhadap events yang berlangsung di dalam klaster (contohnya, penjadwalan pod baru apabila jumlah replika yang ada pada replication controller tidak terpenuhi).

Komponen master dapat dijalankan di mesin manapun yang ada di klaster. Meski begitu, untuk memudahkan proses yang ada, script inisiasi awal yang dijalankan biasanya memulai komponen master pada mesin yang sama, serta tidak menjalankan kontainer bagi pengguna di mesin ini. Contoh konfigurasi multi-master VM dapat dilihat di modul [Membangun Klaster HA] (/docs/admin/high-availability/).

kube-apiserver

Komponen control plane yang mengekspos API Kubernetes. Merupakan front-end dari control plane Kubernetes.

Komponen ini didesain agar dapat diskalakan secara horizontal. Lihat Membangun Klaster HA.

etcd

Penyimpanan key value konsisten yang digunakan sebagai penyimpanan data klaster Kubernetes.

Selalu perhatikan mekanisme untuk mem-backup data etcd pada klaster Kubernetes kamu. Untuk informasi lebih lanjut tentang etcd, lihat dokumentasi etcd.

kube-scheduler

Komponen control plane yang bertugas mengamati Pod baru yang belum ditempatkan di node manapun dan kemudian memilihkan Node di mana Pod baru tersebut akan dijalankan.

Faktor-faktor yang dipertimbangkan untuk keputusan penjadwalan termasuk: kebutuhan sumber daya secara individual dan kolektif, batasan perangkat keras/perangkat lunak/peraturan, spesifikasi afinitas dan nonafinitas, lokalisasi data, interferensi antar beban kerja dan tenggat waktu.

kube-controller-manager

Komponen control plane yang menjalankan pengontrol.

Secara logis, setiap pengontrol adalah sebuah proses yang berbeda, tetapi untuk mengurangi kompleksitas, kesemuanya dikompilasi menjadi sebuah biner (binary) yang dijalankan sebagai satu proses.

Kontroler-kontroler ini meliputi:

Kontroler Node : Bertanggung jawab untuk mengamati dan memberikan respons apabila jumlah node berkurang.
Kontroler Replikasi : Bertanggung jawab untuk menjaga jumlah pod agar jumlahnya sesuai dengan kebutuhan setiap objek kontroler replikasi yang ada di sistem.
Kontroler Endpoints : Menginisiasi objek Endpoints (yang merupakan gabungan Pods dan Services).
Kontroler Service Account & Token: Membuat akun dan akses token API standar untuk setiap namespaces yang dibuat.

cloud-controller-manager

Cloud-controller-manager merupakan kontroler yang berinteraksi dengan penyedia layanan cloud. Kontroler ini merupakat fitur alfa yang diperkenalkan pada Kubernetes versi 1.6.

Cloud-controller-manager hanya menjalankan iterasi kontroler cloud-provider-specific . Kamu harus menonaktifkan iterasi kontroler ini pada kube-controller-manager. Kamu dapat menonaktifka iterasi kontroler ini dengan mengubah nilai argumen --cloud-provider dengan external ketika menginisiasi kube-controller-manager.

Adanya cloud-controller-manager memungkinkan kode yang dimiliki oleh penyedia layanan cloud dan kode yang ada pada Kubernetes saling tidak bergantung selama masa development. Pada versi sebelumnya, Kubernetes bergantung pada fungsionalitas spesifik yang disediakan oleh penyedia layanan cloud. Di masa mendatang, kode yang secara spesifik dimiliki oleh penyedia layanan cloud akan dipelihara oleh penyedia layanan cloud itu sendiri, kode ini selanjutnya akan dihubungkan dengan cloud-controller-manager ketika Kubernetes dijalankan.

Kontroler berikut ini memiliki keterkaitan dengan penyedia layanan cloud:

Kontroler Node : Melakukan pengecekan pada penyedia layanan cloud ketika menentukan apakah sebuah node telah dihapus pada cloud apabila node tersebut berhenti memberikan respons.
Kontroler Route : Melakukan pengaturan awal route yang ada pada penyedia layanan cloud
Kontroler Service : Untuk membuat, memperbaharui, menghapus load balancer yang disediakan oleh penyedia layanan cloud
Kontroler Volume : Untuk membuat, meng-attach, dan melakukan mount volume serta melakukan inetraksi dengan penyedia layanan cloud untuk melakukan orkestrasi volume

Komponen Node

Komponen ini ada pada setiap node, fungsinya adalah melakukan pemeliharaan terhadap pod serta menyediakan environment runtime bagi Kubernetes.

kubelet

Agen yang dijalankan pada setiap node di klaster yang bertugas untuk memastikan kontainer dijalankan di dalam Pod.

kube-proxy

kube-proxy membantu abstraksi service Kubernetes melakukan tugasnya. Hal ini terjadi dengan cara memelihara aturan-aturan jaringan (network rules) serta meneruskan koneksi yang ditujukan pada suatu host.

Container Runtime

Container runtime adalah perangkat lunak yang bertanggung jawab dalam menjalankan kontainer. Kubernetes mendukung beberapa runtime, diantaranya adalah: Docker, containerd, cri-o, rktlet dan semua implementasi Kubernetes CRI (Container Runtime Interface).

Addons

Addons merupakan pod dan service yang mengimplementasikan fitur-fitur yang diperlukan klaster.

Beberapa addons akan dijelaskan selanjutnya.

DNS

Meskipun tidak semua addons dibutuhkan, semua klaster Kubernetes hendaknya memiliki DNS klaster. Komponen ini penting karena banyak dibutuhkan oleh komponen lainnya.

Klaster DNS adalah server DNS, selain beberapa server DNS lain yang sudah ada di environment kamu, yang berfungsi sebagai catatan DNS bagi Kubernetes services

Kontainer yang dimulai oleh kubernetes secara otomatis akan memasukkan server DNS ini ke dalam mekanisme pencarian DNS yang dimilikinya.

Web UI (Dasbor)

Dasbor adalah antar muka berbasis web multifungsi yang ada pada klaster Kubernetes. Dasbor ini memungkinkan user melakukan manajemen dan troubleshooting klaster maupun aplikasi yang ada pada klaster itu sendiri.

Container Resource Monitoring

Container Resource Monitoring mencatat metrik time-series yang diperoleh dari kontainer ke dalam basis data serta menyediakan antar muka yang dapat digunakan untuk melakukan pencarian data yang dibutuhkan.

Cluster-level Logging

Cluster-level logging bertanggung jawab mencatat log kontainer pada penyimpanan log terpusat dengan antar muka yang dapat digunakan untuk melakukan pencarian.

3.1.3 - API Kubernetes

API Kubernetes membuatmu dapat melakukan query dan memanipulasi keadaan objek dalam Kubernetes. Inti dari bidang kontrol Kubernetes adalah server API dan HTTP API yang diekspos. Pengguna, berbagai bagian klastermu, dan komponen eksternal semuanya berkomunikasi satu sama lain melalui server API.

Secara keseluruhan standar yang digunakan untuk API dijelaskan di dalam dokumentasi API standar.

Endpoints API, resource types serta contoh penggunaan dijelaskan di dalam API Reference.

Akses remote penggunaan API dijelaskan di dalam dokumentasi akses API.

API Kubernetes juga berperan sebagai skema konfigurasi yang deklaratif di dalam sistem.. Sementara itu, kubectl merupakan command-line yang dapat digunakan untuk membuat, menmperbaharui, menghapus, dan mendapatkan obyek API.

Kubernetes menyimpan bentuk terserialisasi dari obyek API yang dimilikinya di dalam etcd.

Kubernetes sendiri dibagi menjadi beberapa komponen yang saling dapat saling interaksi melalui API.

Perubahan API

Berdasarkan pengalaman kami, semua sistem yang berhasil memerlukan kebutuhan untuk terus tumbuh dan berkembang seiring dengan bertambahnya kebutuhan yang ada. Dengan demikian, kami berekspektasi bahwa API akan selalu berubah seiring dengan bertambahnya kebutuhan yang ada. Meski begitu, perubahan yang ada akan selalu kompatibel dengan implementasi sebelumnya, untuk jangka waktu tertentu. Secara umum, penambahan pada sebuah resource API atau field resource bisa sering terjadi.. Penghapusan resource API atau suatu field, di sisi lain, diharapkan untuk dapat memenuhi kaidah deprecation API.

Hal-hal apa saja yang perlu diperhatikan untuk menjamin kompatibilitas API secara rinci dibahas di dalam dokumentasi perubahan API.

Swagger and OpenAPI Definition

Detail mengenai API didokumentasikan dengan menggunakan OpenAPI.

Semenjak Kubernetes versi 1.10, Kubernetes menghadirkan spesifikasi OpenAPI melalui endpoint /openapi/v2. Format request dapat diterapkan dengan cara menambahkan header HTTP:

Header	Opsi
Accept	`application/json`, `application/com.github.proto-openapi.spec.v2@v1.0+protobuf` (content-type standar yang digunakan adalah `application/json` untuk `/`)
Accept-Encoding	`gzip`

Sebelum versi 1.14, terdapat 4 buah endpoint yang menyediakan spesifikasi OpenAPI dalam format berbeda yang dapat digunakan (/swagger.json, /swagger-2.0.0.json, /swagger-2.0.0.pb-v1, /swagger-2.0.0.pb-v1.gz). Endpoint ini bersifat deprecated dan akan dihapus pada Kubernetes versi 1.14.

Cara mendapatkan spesifikasi OpenAPI:

Sebelum 1.10	Mulai Kubernetes 1.10
GET /swagger.json	GET /openapi/v2 Accept: application/json
GET /swagger-2.0.0.pb-v1	GET /openapi/v2 Accept: application/com.github.proto-openapi.spec.v2@v1.0+protobuf
GET /swagger-2.0.0.pb-v1.gz	GET /openapi/v2 Accept: application/com.github.proto-openapi.spec.v2@v1.0+protobuf Accept-Encoding: gzip

Kubernetes juga menyediakan alternatif mekanisme serialisasi lain, yaitu dengan menggunakan Protobuf, yang secara umum digunakan untuk mekanisme komunikasi intra-klaster, hal ini didokumentasikan di dalam proposal desain serta berkas IDL sebagai bentuk spesifikasi skema berada dalam package Go

Sebelum Kubernetes versi 1.14, apiserver Kubernetes juga mengekspos API yang dapat digunakan untuk mendapatkan spesifikasi Swagger v1.2 pada endpoint /swaggerapi. Endpoint ini akan sudah bersifat deprecated dan akan dihapus pada Kubernetes versi 1.14.

Pemberian Versi pada API

Untuk memudahkan restrukturisasi field dan resource yang ada, Kubernetes menyediakan beberapa versi API yang berada pada path yang berbeda, misalnya /api/v1 atau /apis/extensions/v1beta1.

Kita dapat memilih versi yang akan digunakan pada tingkatan API dan bukan pada tingkatan field atau resource untuk memastikan API yang digunakan memperlihatkan gambaran yang jelas serta konsisten mengenai resoure dan sifat sistem yang ada.

Perhatikan bahwa pemberian versi pada API dan pemberian versi pada API dan perangkat lunak memiliki keterkaitan secara tak langsung. Proposal API and release versioning memberikan deskripsi keterkaitan antara pemberian versi pada API dan pemberian versi pada perangkat lunak.

API dengan versi yang berbeda menunjukan tingkatan kestabilan dan ketersediaan yang diberikan pada versi tersebut. Kriteria untuk setiap tingkatan dideskripsikan secara lebih detail di dalam dokumentasi perubahan API. They are summarized here:

Tingkatan Alpha:
- Nama dari versi ini mengandung string alpha (misalnya, v1alpha1).
- Bisa jadi terdapat bug. Secara default fitur ini tidak diekspos.
- Ketersediaan untuk fitur yang ada bisa saja dihilangkan pada suatu waktu tanpa pemberitahuan sebelumnya.
- API yang ada mungkin saja berubah tanpa memperhatikan kompatibilitas dengan versi perangkat lunak sebelumnya.
- Hanya direkomendasikan untuk klaster yang digunakan untuk tujuan testing.
Tingkatan Beta:
- Nama dari versi ini mengandung string beta (misalnya v2beta3).
- Kode yang ada sudah melalui mekanisme testing yang cukup baik. Menggunakan fitur ini dianggap cukup aman. Fitur ini diekspos secara default.
- Ketersediaan untuk fitur secara menyeluruh tidak akan dihapus, meskipun begitu detail untuk suatu fitur bisa saja berubah.
- Skema dan/atau semantik dari suatu obyek mungkin saja berubah tanpa memerhatikan kompatibilitas pada rilis beta selanjutnya. Jika hal ini terjadi, kami akan menyediakan suatu instruksi untuk melakukan migrasi di versi rilis selanjutnya. hal ini bisa saja terdiri dari penghapusan, pengubahan, ataupun pembuatan obyek API. Proses pengubahan mungkin saja membutuhkan pemikiran yang matang. Dampak proses ini bisa saja menyebabkan downtime aplikasi yang bergantung pada fitur ini.
- Disarankan hanya untuk digunakan untuk penggunaan yang untuk penggunaan yang tidak berdampak langsung pada bisnis kamu.
- Kami mohon untuk mencoba versi beta yang kami sediakan dan berikan masukan terhadap fitur yang kamu pakai! Apabila fitur tersebut sudah tidak lagi berada di dalam tingkatan beta perubahan yang kami buat terhadap fitur tersebut bisa jadi tidak lagi dapat digunakan
Tingkatan stabil:
- Nama dari versi ini mengandung string vX dimana X merupakan bilangan bulat.
- Fitur yang ada pada tingkatan ini akan selalu muncul di rilis berikutnya.

API groups

Untuk memudahkan proses ekstensi suatu API Kubernetes, kami mengimplementasikan API groups. API group ini dispesifikasikan di dalam path REST serta di dalam field apiVersion dari sebuah obyek yang sudah diserialisasi.

Saat ini, terdapat beberapa API groups yang digunakan:

Kelompok core, seringkali disebut sebagai legacy group, berada pada path REST /api/v1 serta menggunakan apiVersion: v1.
Named groups berada pada path REST /apis/$GROUP_NAME/$VERSION, serta menggunakan apiVersion: $GROUP_NAME/$VERSION (misalnya apiVersion: batch/v1). Daftar menyeluruh mengenai apa saja API groups dapat dilihat di Kubernetes API reference.

Ekstensi API dengan custom resources dapat dilakukan melalui dua buah path:

CustomResourceDefinition digunakan jika memerlukan seluruh set semantik Kubernetes API, pengguna boleh implementasi apiserver sendiri dengan menggunakan aggregator.
Pengguna yang membutuhkan seperangkat semantik API Kubernetes API dapat mengimplementasikan apiserver mereka sendiri. dengan menggunakan aggregator untuk membuat integrasi dengan klien menjadi lebih mudah.

Mengaktifkan API groups

Beberapa resources dan API groups sudah diaktifkan secara default. Resource dan API groups ini dapat diaktifkan dan dinonaktifkan dengan mengatur penanda --runtime-config pada apiserver. --runtime-config menerima nilai yang dipisahkan oleh koma. Sebagai contoh: untuk menonaktifkan batch/v1, tetapkan --runtime-config=batch/v1=false, untuk mengaktifkan batch/v2alpha1, tetapkan --runtime-config=batch/v2alpha1. Penanda menerima nilai yang dipisahkan oleh pasangan key=value yang mendeskripsikan konfigurasi runtime pada apiserver.

PENTING: Melakukan proses mengaktifkan atau menonaktifkan groups atau resources membutuhkan mekanisme restart apiserver dan controller-manager agar apiserver dapat menerima perubahan --runtime-config.

Mengaktifkan resources di dalam groups

DaemonSets, Deployments, HorizontalPodAutoscalers, Ingresses, Jobs, dan ReplicaSets diaktifkan secara default. Ekstensi lain dapat diaktifkan penanda --runtime-config pada apiserver. Penanda --runtime-config menerima nilai yang dipisahkan oleh koma. Sebagai contoh untuk menonaktifkan deployments dan ingress, tetapkan. --runtime-config=extensions/v1beta1/deployments=false,extensions/v1beta1/ingresses=false

3.1.4 - Menggunakan Objek-Objek Kubernetes

Objek-objek Kubernetes adalah entitas yang tetap dalam sistem Kubernetes. Kubernetes menggunakan entitas tersebut untuk merepresentasikan keadaan dari klastermu. Pelajari tentang objek model Kubernetes dan bagaimana menggunakan objek tersebut.

3.1.4.1 - Memahami Konsep Objek-Objek yang ada pada Kubernetes

Laman ini menjelaskan bagaimana objek-objek Kubernetes direpresentasikan di dalam API Kubernetes, dan bagaimana kamu dapat merepresentasikannya di dalam format .yaml.

Memahami Konsep Objek-Objek yang Ada pada Kubernetes

Objek-objek Kubernetes adalah entitas persisten di dalam sistem Kubernetes. Kubernetes menggunakan entitas ini untuk merepresentasikan state yang ada pada klaster kamu. Secara spesifik, hal itu dapat dideskripsikan sebagai:

Aplikasi-aplikasi kontainer apa sajakah yang sedang dijalankan (serta pada node apa aplikasi tersebut dijalankan)
Resource yang tersedia untuk aplikasi tersebut
Policy yang mengatur bagaimana aplikasi tersebut dijalankan, misalnya restart, upgrade, dan fault-tolerance.

Objek Kubernetes merupakan sebuah "record of intent"--yang mana sekali kamu membuat suatu objek, sistem Kubernetes akan bekerja secara konsisten untuk menjamin bahwa objek tersebut akan selalu ada. Dengan membuat sebuah objek, secara tak langsung kamu memberikan informasi pada sistem Kubernetes mengenai perilaku apakah yang kamu inginkan pada workload klaster yang kamu miliki; dengan kata lain ini merupakan definisi state klaster yang kamu inginkan.

Untuk menggunakan objek-objek Kubernetes--baik membuat, mengubah, atau menghapus objek-objek tersebut--kamu harus menggunakan API Kubernetes. Ketika kamu menggunakan perintah kubectl, perintah ini akan melakukan API call untuk perintah yang kamu berikan. Kamu juga dapat menggunakan API Kubernetes secara langsung pada program yang kamu miliki menggunakan salah satu library klien yang disediakan.

Spec dan Status Objek

Setiap objek Kubernetes memiliki field berantai yang mengatur konfigurasi sebuah objek: spec dan status. Spec, merupakan field yang harus kamu sediakan, field ini mendeskripsikan state yang kamu inginkan untuk objek tersebut--karakteristik dari objek yang kamu miliki. Status mendeskripsikan state yang sebenarnya dari sebuah objek, dan hal ini disediakan dan selalu diubah oleh sistem Kubernetes. Setiap saat, Control Plane Kubernetes selalu memantau apakah state aktual sudah sesuai dengan state yang diinginkan.

Sebagai contoh, Deployment merupakan sebuah objek yang merepresentasikan sebuah aplikasi yang dijalankan di klaster kamu. Ketika kamu membuat sebuah Deployment, kamu bisa saja memberikan spec bagi Deployment untuk memberikan spesifikasi berapa banyak replica yang kamu inginkan. Sistem Kubernetes kemudian akan membaca konfigurasi yang kamu berikan dan mengaktifkan tiga buah instans untuk aplikasi yang kamu inginkan--mengubah status yang ada saat ini agar sesuai dengan apa yang kamu inginkan. Jika terjadi kegagalan dalam instans yang dibuat, sistem Kubernetes akan memberikan respons bahwa terdapat perbedaan antara spec dan status serta melakukan penyesuaian dengan cara memberikan instans pengganti.

Informasi lebih lanjut mengenai spec objek, status, dan metadata dapat kamu baca di Konvensi API Kubernetes.

Mendeskripsikan Objek Kubernetes

Ketika kamu membuat sebuah objek di Kubernetes, kamu harus menyediakan spec objek yang mendeskripsikan state yang diinginkan, serta beberapa informasi tentang objek tersebut (seperti nama). Ketika kamu menggunakan API Kubernetes untuk membuat objek tersebut (baik secara langsung atau menggunakan perintah kubectl), request API yang dibuat harus mencakup informasi seperti request body dalam format JSON. Apabila kamu memberikan informasi dalam bentuk .yaml ketika menggunakan perintah kubectl maka kubectl akan mengubah informasi yang kamu berikan ke dalam format JSON ketika melakukan request API.

Berikut merupakan contoh file .yaml yang menunjukkan field dan spec objek untuk Deployment:

application/deployment.yaml

apiVersion: apps/v1 # for versions before 1.9.0 use apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 2 # tells deployment to run 2 pods matching the template
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
        - name: nginx
          image: nginx:1.7.9
          ports:
            - containerPort: 80

Salah satu cara untuk membuat Deployment menggunakan file .yaml seperti yang dijabarkan di atas adalah dengan menggunakan perintah kubectl apply pada command-line interface kubectl kamu menerapkan file .yaml sebagai sebuah argumen. Berikut merupakan contoh penggunaannya:

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

Keluaran yang digunakan kurang lebih akan ditampilkan sebagai berikut:

deployment.apps/nginx-deployment created

Field-Field yang dibutuhkan

Pada file .yaml untuk objek Kubernetes yang ingin kamu buat, kamu perlu menyediakan value untuk field-field berikut:

apiVersion - Version API Kubernetes mana yang kamu gunakan untuk membuat objek tersebut
kind - Objek apakah yang ingin kamu buat
metadata - Data yang dapat kamu gunakan untuk melakukan identifikasi objek termasuk name dalam betuk string, UID, dan namespace yang bersifat opsional

Kamu juga harus menyediakan field spec. Format spesifik dari spec sebuah objek akan berbeda bergantung pada objek apakah yang ingin kamu buat, serta mengandung field berantai yang spesifik bagi objek tersebut. Referensi API Kubernetes memberikan penjelasan lebih lanjut mengenai format spec untuk semua objek Kubernetes yang dapat kamu buat. Misalnya saja format spec untuk Pod dapat kamu temukan di sini, dan format spec untuk Deployment dapat ditemukan di sini.

Selanjutnya

Pelajari lebih lanjut mengenai dasar-dasar penting bagi objek Kubernetes, seperti Pod.

3.1.4.2 - Pengaturan Objek Kubernetes

Perangkat kubectl mendukung beberapa cara untuk membuat dan mengatur objek-objek Kubernetes. Laman ini menggambarkan berbagai macam metodenya. Baca Kubectl gitbook untuk penjelasan pengaturan objek dengan Kubectl secara detail.

Metode pengaturan

Peringatan: Sebuah objek Kubernetes hanya boleh diatur dengan menggunakan satu metode saja. Mengkombinasikan beberapa metode untuk objek yang sama dapat menghasilkan perilaku yang tidak diinginkan.

Metode pengaturan	Dijalankan pada	Environment yang disarankan	Jumlah penulis yang didukung	Tingkat kesulitan mempelajari
Perintah imperatif	Objek live	Proyek pengembangan (dev)	1+	Terendah
Konfigurasi objek imperatif	Berkas individu	Proyek produksi (prod)	1	Sedang
Konfigurasi objek deklaratif	Direktori berkas	Proyek produksi (prod)	1+	Tertinggi

Perintah imperatif

Ketika menggunakan perintah-perintah imperatif, seorang pengguna menjalankan operasi secara langsung pada objek-objek live dalam sebuah klaster. Pengguna menjalankan operasi tersebut melalui argumen atau flag pada perintah kubectl.

Ini merupakan cara yang paling mudah untuk memulai atau menjalankan tugas "sekali jalan" pada sebuah klaster. Karena metode ini dijalankan secara langsung pada objek live, tidak ada history yang menjelaskan konfigurasi-konfigurasi terkait sebelumnya.

Contoh

Menjalankan sebuah instans Container nginx dengan membuat suatu objek Deployment:

kubectl run nginx --image nginx

Melakukan hal yang sama menggunakan sintaks yang berbeda:

kubectl create deployment nginx --image nginx

Kelebihan dan kekurangan

Beberapa kelebihan metode ini dibandingkan metode konfigurasi objek:

Sederhana, mudah dipelajari dan diingat.
Hanya memerlukan satu langkah untuk membuat perubahan pada klaster.

Beberapa kekurangan metode ini dibandingkan metode konfigurasi objek:

Tidak terintegrasi dengan proses peninjauan (review) perubahan.
Tidak menyediakan jejak audit yang terkait dengan perubahan.
Tidak menyediakan sumber record kecuali dari apa yang live terlihat.
Tidak menyediakan templat untuk membuat objek-objek baru.

Konfigurasi objek imperatif

Pada konfigurasi objek imperatif, perintah kubectl menetapkan jenis operasi (create, replace, etc.), flag-flag pilihan dan minimal satu nama berkas. Berkas ini harus berisi definisi lengkap dari objek tersebut dalam bentuk YAML atau JSON.

Lihat referensi API untuk info lebih detail mengenai definisi objek.

Peringatan: Perintah imperatif replace menggantikan spek yang sudah ada dengan spek yang baru, membuang semua perubahan terhadap objek tersebut yang tidak didefinisikan pada berkas konfigurasi. Metode ini sebaiknya tidak dilakukan pada tipe sumber daya yang spek-nya diperbarui secara independen di luar berkas konfigurasi. Service dengan tipe LoadBalancer, sebagai contoh, memiliki field externalIPs yang diperbarui secara independen di luar konfigurasi, dilakukan oleh klaster.

Contoh

Membuat objek yang didefinisikan pada sebuah berkas konfigurasi:

kubectl create -f nginx.yaml

Menghapus objek-objek yang didefinisikan pada dua berkas konfigurasi:

kubectl delete -f nginx.yaml -f redis.yaml

Memperbarui objek yang didefinisikan pada sebuah berkas konfigurasi dengan menimpa konfigurasi live:

kubectl replace -f nginx.yaml

Kelebihan dan kekurangan

Beberapa kelebihan dibandingkan metode perintah imperatif:

Konfigurasi objek dapat disimpan pada suatu sistem kontrol kode seperti Git.
Konfigurasi objek dapat diintegrasikan dengan proses-proses, misalnya peninjauan (review) perubahan sebelum push dan jejak audit.
Konfigurasi objek dapat menyediakan templat untuk membuat objek-objek baru.

Beberapa kekurangan dibandingkan metode perintah imperatif:

Konfigurasi objek memerlukan pemahaman yang mendasar soal skema objek.
Konfigurasi objek memerlukan langkah tambahan untuk menulis berkas YAML.

Beberapa kelebihan dibandingkan metode konfigurasi objek deklaratif:

Konfigurasi objek imperatif memiliki perilaku yang lebih sederhana dan mudah dimengerti.
Sejak Kubernetes versi 1.5, konfigurasi objek imperatif sudah lebih stabil.

Beberapa kekurangan dibandingkan metode konfigurasi objek deklaratif:

Konfigurasi objek imperatif bekerja dengan baik untuk berkas-berkas, namun tidak untuk direktori.
Pembaruan untuk objek-objek live harus diterapkan pada berkas-berkas konfigurasi, jika tidak, hasil perubahan akan hilang pada penggantian berikutnya.

Konfigurasi objek deklaratif

Ketika menggunakan konfigurasi objek deklaratif, seorang pengguna beroperasi pada berkas-berkas konfigurasi objek yang disimpan secara lokal, namun pengguna tidak mendefinisikan operasi yang akan dilakukan pada berkas-berkas tersebut. Operasi create, update, dan delete akan dideteksi secara otomatis per-objek dengan kubectl. Hal ini memungkinkan penerapan melalui direktori, dimana operasi yang berbeda mungkin diperlukan untuk objek-objek yang berbeda.

Catatan: Konfigurasi objek deklaratif mempertahankan perubahan yang dibuat oleh penulis lainnya, bahkan jika perubahan tidak digabungkan (merge) kembali pada berkas konfigurasi objek. Hal ini bisa terjadi dengan menggunakan operasi API patch supaya hanya perbedaannya saja yang ditulis, daripada menggunakan operasi API replace untuk menggantikan seluruh konfigurasi objek.

Contoh

Melakukan pemrosesan pada semua berkas konfigurasi objek di direktori configs, dan melakukan create atau patch untuk objek-objek live. Kamu dapat terlebih dahulu melakukan diff untuk melihat perubahan-perubahan apa saja yang akan dilakukan, dan kemudian terapkan:

kubectl diff -f configs/
kubectl apply -f configs/

Melakukan pemrosesan direktori secara rekursif:

kubectl diff -R -f configs/
kubectl apply -R -f configs/

Kelebihan dan kekurangan

Beberapa kelebihan dibandingkan konfigurasi objek imperatif:

Perubahan-perubahan yang dilakukan secara langsung pada objek-objek live akan dipertahankan, bahkan jika perubahan tersebut tidak digabungkan kembali pada berkas-berkas konfigurasi.
Konfigurasi objek deklaratif memiliki dukungan yang lebih baik dalam mengoperasikan direktori dan secara otomatis mendeteksi tipe operasi (create, patch, delete) per-objek.

Beberapa kekurangan dibandingkan konfigurasi objek imperatif:

Konfigurasi objek deklaratif lebih sulit untuk di-debug dan hasilnya lebih sulit dimengerti untuk perilaku yang tidak diinginkan.
Pembaruan sebagian menggunakan diff menghasilkan operasi merge dan patch yang rumit.

Selanjutnya

3.1.4.3 - Nama

Seluruh objek di dalam REST API Kubernetes secara jelas ditandai dengan nama dan UID.

Apabila pengguna ingin memberikan atribut tidak unik, Kubernetes menyediakan label dan anotasi.

Bacalah dokumentasi desain penanda agar kamu dapat memahami lebih lanjut sintaks yang digunakan untuk Nama dan UID.

Nama

String yang dihasilkan oleh klien yang mengacu pada sebuah objek dalam suatu URL resource, seperti /api/v1/pods/some-name.

Sebuah objek dengan kind yang sama tidak boleh memiliki nama yang sama pada suatu waktu tertentu. Meskipun begitu, apabila kamu menghapus sebuah objek, kamu membuat sebuah objek baru (yang memiliki kind yang sama) dengan nama yang sama dengan objek yang kamu hapus sebelumnya.

Berdasarkan ketentuan, nama dari resources Kubernetes memiliki panjang maksimum 253 karakter yang terdiri dari karakter alfanumerik huruf kecil, -, dan ., tetapi resources tertentu punya lebih banyak batasan yang spesifik

UID

String yang dihasilkan oleh sistem Kubernetes untuk mengidentifikasi objek secara unik.

Setiap objek yang ada pada klaster Kubernetes memiliki UID yang unik. Hal ini dilakukan untuk membedakan keberadaan historis suatu entitas dengan kind dan nama yang serupa.

3.1.4.4 - Namespace

Kubernetes mendukung banyak klaster virtual di dalam satu klaster fisik. Klaster virtual tersebut disebut dengan namespace.

Kapan menggunakan banyak Namespace

Namespace dibuat untuk digunakan di environment dengan banyak pengguna yang berada di dalam banyak tim ataupun proyek. Untuk sebuah klaster dengan beberapa pengguna saja, kamu tidak harus membuat ataupun memikirkan tentang namespace. Mulai gunakan namespace saat kamu membutuhkan fitur dari namespace itu sendiri.

Namespace menyediakan ruang untuk nama objek. Nama dari resource atau objek harus berbeda di dalam sebuah namespace, tetapi boleh sama jika berbeda namespace. Namespace tidak bisa dibuat di dalam namespace lain dan setiap resource atau objek Kubernetes hanya dapat berada di dalam satu namespace.

Namespace merupakan cara yang digunakan untuk memisahkan resource klaster untuk beberapa pengguna (dengan resource quota).

Dalam versi Kubernetes yang akan datang, objek di dalam satu namespace akan mempunyai access control policies yang sama secara default.

Tidak perlu menggunakan banyak namespace hanya untuk memisahkan sedikit perbedaan pada resource, seperti perbedaan versi dari perangkat lunak yang sama: gunakan label untuk membedakan resource di dalam namespace yang sama.

Bekerja dengan Namespace

Pembuatan dan penghapusan namespace dijelaskan di dokumentasi panduan admin untuk namespace.

Melihat namespace

Kamu dapat melihat daftar namespace di dalam klaster menggunakan:

kubectl get namespace

NAME          STATUS    AGE
default       Active    1d
kube-system   Active    1d
kube-public   Active    1d

Kubernetes berjalan dengan tiga namespace awal:

default, namespace default untuk objek yang dibuat tanpa mencantumkan namespace pada spesifikasinya.
kube-system, namespace yang digunakan untuk objek yang dibuat oleh sistem Kubernetes.
kube-public, namespace ini dibuat secara otomatis dan dapat diakses oleh semua pengguna (termasuk yang tidak diautentikasi). Namespace ini disediakan untuk penggunaan klaster, jika beberapa resouce harus terlihat dan dapat dibaca secara publik di seluruh klaster. Aspek publik dari namespace ini hanya sebuah konvensi, bukan persyaratan.

Mengkonfigurasi namespace untuk request

Untuk mengkonfigurasi sementara request untuk menggunakan namespace tertentu, gunakan --namespace flag.

Sebagai contoh:

kubectl --namespace=<insert-namespace-name-here> run nginx --image=nginx
kubectl --namespace=<insert-namespace-name-here> get pods

Mengkonfigurasi preferensi namespace

Kamu dapat menyimpan konfigurasi namespace untuk semua perintah kubectl dengan perintah:

kubectl config set-context --current --namespace=<insert-namespace-name-here>
# Cek namespace
kubectl config view | grep namespace:

Namespace dan DNS

Saat kamu membuat sebuah Service, Kubernetes membuat Entri DNS untuk service tersebut. Entri DNS ini berformat <service-name>.<namespace-name>.svc.cluster.local, yang berarti jika sebuah kontainer hanya menggunakan <service-name>, kontainer tersebut akan berkomunikasi dengan service yang berada di dalam satu namespace. Ini berguna untuk menggunakan konfigurasi yang sama di beberapa namespace seperti Development, Staging, dan Production. Jika kamu ingin berkomunikasi antar namespace, kamu harus menggunakan seluruh fully qualified domain name (FQDN).

Tidak semua objek di dalam Namespace

Kebanyakan resource di Kubernetes (contohnya pod, service, replication controller, dan yang lain) ada di dalam namespace. Namun resource namespace sendiri tidak berada di dalam namespace. Dan low-level resource seperti node dan persistentVolume tidak berada di namespace manapun.

Untuk melihat resource di dalam kubernetes yang berada di dalam namespace ataupun tidak:

# Di dalam namespace
kubectl api-resources --namespaced=true

# Tidak di dalam namespace
kubectl api-resources --namespaced=false

3.1.4.5 - Label dan Selektor

Label merupakan pasangan key/value yang melekat pada objek-objek, misalnya pada Pod. Label digunakan untuk menentukan atribut identitas dari objek agar memiliki arti dan relevan bagi para pengguna, namun tidak secara langsung memiliki makna terhadap sistem inti. Label dapat digunakan untuk mengatur dan memilih sebagian dari banyak objek. Label-label dapat ditempelkan ke objek-objek pada saat dibuatnya objek-objek tersebut dan kemudian ditambahkan atau diubah kapan saja setelahnya. Setiap objek dapat memiliki satu set label key/value. Setiap Key harus unik untuk objek tersebut.

"metadata": {
  "labels": {
    "key1" : "value1",
    "key2" : "value2"
  }
}

Label memungkinkan untuk menjalankan kueri dan pengamatan dengan efisien, serta ideal untuk digunakan pada UI dan CLI. Informasi yang tidak digunakan untuk identifikasi sebaiknya menggunakan anotasi.

Motivasi

Label memungkinkan pengguna untuk memetakan struktur organisasi mereka ke dalam objek-objek sistem yang tidak terikat secara erat, tanpa harus mewajibkan klien untuk menyimpan pemetaan tersebut.

Service deployments dan batch processing pipelines sering menjadi entitas yang berdimensi ganda (contohnya partisi berganda atau deployment, jalur rilis berganda, tingkatan berganda, micro-services berganda per tingkatan). Manajemen seringkali membutuhkan operasi lintas tim, yang menyebabkan putusnya enkapsulasi dari representasi hierarki yang ketat, khususnya pada hierarki-hierarki kaku yang justru ditentukan oleh infrastruktur, bukan oleh pengguna.

Contoh label:

"release" : "stable", "release" : "canary"
"environment" : "dev", "environment" : "qa", "environment" : "production"
"tier" : "frontend", "tier" : "backend", "tier" : "cache"
"partition" : "customerA", "partition" : "customerB"
"track" : "daily", "track" : "weekly"

Ini hanya contoh label yang biasa digunakan; kamu bebas mengembangkan caramu sendiri. Perlu diingat bahwa Key dari label harus unik untuk objek tersebut.

Sintaksis dan set karakter

Label merupakan pasangan key/value. Key-key dari Label yang valid memiliki dua segmen: sebuah prefiks dan nama yang opsional, yang dipisahkan oleh garis miring (/). Segmen nama wajib diisi dan tidak boleh lebih dari 63, dimulai dan diakhiri dengan karakter alfanumerik ([a-z0-9A-Z]) dengan tanda pisah (-), garis bawah (_), titik (.), dan alfanumerik di antaranya. Sedangkan prefiks bersifat opsional. Jika ditentukan, prefiks harus berupa subdomain DNS: rangkaian label DNS yang dipisahkan oleh titik (.), dengan total tidak lebih dari 253 karakter, yang diikuti oleh garis miring (/).

Jika prefiks dihilangkan, Key dari label diasumsikan privat bagi pengguna. Komponen sistem otomatis (contoh kube-scheduler, kube-controller-manager, kube-apiserver, kubectl, atau otomasi pihak ketiga lainnya) yang akan menambah label ke objek-objek milik pengguna akhir harus menentukan prefiks.

Prefiks kubernetes.io/ dan k8s.io/ dikhususkan untuk komponen inti Kubernetes.

Nilai label yang valid tidak boleh lebih dari 63 karakter dan harus kosong atau diawali dan diakhiri dengan karakter alfanumerik ([a-z0-9A-Z]) dengan tanda pisah (-), garis bawah (_), titik (.), dan alfanumerik di antaranya.

Contoh di bawah ini merupakan berkas konfigurasi untuk Pod yang memiliki dua label environment: production dan app: nginx :


apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: label-demo
  labels:
    environment: production
    app: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.7.9
    ports:
    - containerPort: 80

Selektor label

Tidak seperti nama dan UID, label tidak memberikan keunikan. Secara umum, kami memperkirakan bahwa banyak objek yang akan memiliki label yang sama.

Menggunakan sebuah label selector, klien/pengguna dapat mengidentifikasi suatu kumpulan objek. Selektor label merupakan alat/cara pengelompokan utama pada Kubernetes.

Saat ini API mendukung dua jenis selektor: equality-based dan set-based. Sebuah selektor label dapat dibuat dari kondisi berganda yang dipisahkan oleh koma. Pada kasus kondisi berganda, semua kondisi harus dipenuhi sehingga separator koma dapat bertindak sebagai operator logika AND (&&).

Makna dari selektor yang kosong atau tidak diisi tergantung dari konteks, dan tipe API yang menggunakan selektor harus mendokumentasikan keabsahan dan arti dari selektor yang kosong tersebut.

Catatan: Untuk beberapa tipe API, seperti ReplicaSet, selektor label untuk dua objek tidak boleh tumpang tindih dengan Namespace, jika tidak maka controller akan melihatnya sebagai instruksi yang menyebabkan konflik dan akan gagal menentukan berapa banyak replika yang seharusnya tersedia.

Perhatian: Untuk kedua kondisi equality-based dan set-based tidak ada logika operator OR (||). Pastikan struktur pernyataan filter kamu ikut disesuaikan.

Kondisi Equality-based

Kondisi Equality-based atau inequality-based memungkinkan untuk melakukan filter dengan menggunakan key dan value dari label. Objek yang cocok harus memenuhi semua batasan label yang telah ditentukan, meskipun mereka dapat memiliki label tambahan lainnya. Terdapat tiga jenis operator yang didukung yaitu =,==,!=. Dua operator pertama menyatakan kesamaan (keduanya hanyalah sinonim), sementara operator terakhir menyatakan ketidaksamaan. Contoh:

environment = production
tier != frontend

Kondisi pertama akan memilih semua sumber daya dengan key environment dan nilai key production. Kondisi berikutnya akan memilih semua sumber daya dengan key tier dan nilai key selain frontend, dan semua sumber daya yang tidak memiliki label dengan key tier. Kamu juga dapat memfilter sumber daya dalam production selain frontend dengan menggunakan operator koma: environment=production,tier!=frontend

Salah satu skenario penggunaan label dengan kondisi equality-based yaitu untuk kriteria pemilihan Node untuk Pod-Pod. Sebagai contoh, Pod percontohan di bawah ini akan memilih Node dengan label "accelerator=nvidia-tesla-p100".

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cuda-test
spec:
  containers:
    - name: cuda-test
      image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1"
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1
  nodeSelector:
    accelerator: nvidia-tesla-p100

Kondisi Set-based

Kondisi label Set-based memungkinkan memfilter key terhadap suatu kumpulan nilai. Terdapat tiga jenis operator yang didukung, yaitu: in,notin, dan exists (hanya key-nya saja). Contoh:

environment in (production, qa)
tier notin (frontend, backend)
partition
!partition

Contoh pertama akan memilih semua sumber daya dengan key environment dan nilai production atau qa. Contoh kedua akan memilih semua sumber daya dengan key tier dan nilai selain frontend dan backend, serta semua sumber daya yang tidak memiliki label dengan key tier. Contoh ketiga akan memilih semua sumber daya yang memiliki key dari labelpartition; nilainya tidak diperiksa. Sedangkan contoh keempat akan memilih semua sumber daya yang tidak memiliki label dengan key partition; nilainya tidak diperiksa. Secara serupa, operator koma bertindak sebagai operator AND. Sehingga penyaringan sumber daya dengan key partition (tidak peduli nilai dari key) dan environment yang tidak sama dengan qa dapat dicapai dengan partition,environment notin (qa). Selektor label set-based merupakan bentuk umum persamaan karena environment=production sama dengan environment in (production); demikian pula != dan notin.

Kondisi Set-based dapat digabungkan dengan kondisi equality-based. Contoh: partition in (customerA, customerB),environment!=qa.

API

Penyaringan LIST dan WATCH

Operasi LIST dan WATCH dapat menentukan selektor label untuk memfilter suatu kumpulan objek yang didapat dengan menggunakan parameter kueri. Kedua jenis kondisi diperbolehkan (ditampilkan sebagai berikut, sama seperti saat tampil pada string kueri di URL):

Kondisi equality-based: ?labelSelector=environment%3Dproduction,tier%3Dfrontend
Kondisi set-based: ?labelSelector=environment+in+%28production%2Cqa%29%2Ctier+in+%28frontend%29

Kedua jenis selektor label dapat digunakan untuk menampilkan (list) dan mengamati (watch) sumber daya melalui klien REST. Contohnya, menargetkan apiserver dengan kubectl dan menggunakan equality-based kamu dapat menuliskan:

kubectl get pods -l environment=production,tier=frontend

atau menggunakan kondisi set-based:

kubectl get pods -l 'environment in (production),tier in (frontend)'

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, kondisi set-based lebih ekspresif. Sebagai contoh, mereka dapat digunakan untuk mengimplementasi operator OR pada nilai:

kubectl get pods -l 'environment in (production, qa)'

atau membatasi pencocokan negatif dengan operator exists:

kubectl get pods -l 'environment,environment notin (frontend)'

Mengatur referensi pada objek API

Pada beberapa objek Kubernetes, seperti Service dan ReplicationController, juga menggunakan selektor label untuk menentukan kumpulan dari sumber daya lain, seperti Pod.

Service dan ReplicationController

Kumpulan Pod yang ditargetkan oleh sebuah service ditentukan dengan selektor label. Demikian pula kumpulan Pod yang harus ditangani oleh replicationcontroller juga ditentukan dengan selektor label.

Selektor label untuk kedua objek tersebut ditentukan dalam berkas json atau yaml menggunakan maps, dan hanya mendukung kondisi equality-based:

"selector": {
    "component" : "redis",
}

atau

selector:
    component: redis

selektor ini (baik dalam bentuk json atau yaml) sama dengan component=redis atau component in (redis).

Sumber daya yang mendukung kondisi set-based

Sumber daya yang lebih baru, seperti Job, Deployment, ReplicaSet, dan DaemonSet, juga mendukung kondisi set-based.

selector:
  matchLabels:
    component: redis
  matchExpressions:
    - {key: tier, operator: In, values: [cache]}
    - {key: environment, operator: NotIn, values: [dev]}

matchLabels merupakan pemetaan dari pasangan {key,value}. Sebuah {key,value} pada pemetaan matchLabels adalah sama dengan elemen dari matchExpressions, yang nilai key nya adalah "key", dengan operator "In", dan array values hanya berisi "value". matchExpressions merupakan daftar kondisi untuk selektor Pod. Operator yang valid termasuk In, NotIn, Exists, dan DoesNotExist. Kumpulan nilai ini tidak boleh kosong pada kasus In dan NotIn. Semua kondisi, baik dari matchLabels dan matchExpressions di-AND secara sekaligus -- mereka harus memenuhi semua kondisi agar cocok.

Memilih kumpulan Node

Salah satu contoh penggunaan pemilihan dengan menggunakan label yaitu untuk membatasi suatu kumpulan Node tertentu yang dapat digunakan oleh Pod. Lihat dokumentasi pada pemilihan Node untuk informasi lebih lanjut.

3.1.4.6 - Anotasi

Kamu dapat menggunakan fitur anotasi dari Kubernetes untuk menempelkan sembarang metadata tanpa identitas pada suatu objek. Klien, seperti perangkat dan library, dapat memperoleh metadata tersebut.

Mengaitkan metadata pada objek

Kamu dapat menggunakan label maupun anotasi untuk menempelkan metadata pada suatu objek Kubernetes. Label dapat digunakan untuk memilih objek dan mencari sekumpulan objek yang memenuhi kondisi tertentu. Sebaliknya, anotasi tidak digunakan untuk mengenali atau memilih objek. Metadata dalam sebuah anotasi bisa berukuran kecil atau besar, terstruktur atau tidak terstruktur, dan dapat berisikan karakter-karakter yang tidak diperbolehkan oleh label.

Anotasi, seperti label, merupakan pemetaan key/value:

"metadata": {
  "annotations": {
    "key1" : "value1",
    "key2" : "value2"
  }
}

Berikut merupakan beberapa contoh informasi yang dapat dicatat dengan menggunakan anotasi:

Field-field yang dikelola secara deklaratif oleh layer konfigurasi. Menempelkan field-field tersebut sebagai anotasi membedakan mereka dari nilai default yang ditetapkan oleh klien ataupun server, dari field-field yang otomatis di-generate, serta dari field-field yang ditetapkan oleh sistem auto-sizing atau auto-scaling.
Informasi mengenai build, rilis, atau image, seperti timestamp, rilis ID, git branch, nomor PR, hash suatu image, dan alamat registri.
Penanda untuk logging, monitoring, analytics, ataupun repositori audit.
Informasi mengenai library klien atau perangkat yang dapat digunakan untuk debugging: misalnya, informasi nama, versi, dan build.
Informasi yang berhubungan dengan pengguna atau perangkat/sistem, seperti URL objek yang terkait dengan komponen dari ekosistem lain.
Metadata untuk perangkat rollout yang ringan (lightweight): contohnya, untuk konfigurasi atau penanda (checkpoint).
Nomor telepon atau pager dari orang yang bertanggung jawab, atau entri direktori yang berisi informasi lebih lanjut, seperti website sebuah tim.
Arahan dari pengguna (end-user) untuk melakukan implementasi, perubahan perilaku, ataupun untuk interaksi dengan fitur-fitur non-standar.

Tanpa menggunakan anotasi, kamu dapat saja menyimpan informasi-informasi dengan tipe di atas pada suatu basis data atau direktori eksternal, namun hal ini sangat mempersulit pembuatan library klien dan perangkat yang bisa digunakan sama-sama (shared) untuk melakukan deploy, pengelolaan, introspeksi, dan semacamnya.

Sintaksis dan sekumpulan karakter

Anotasi merupakan key/value pair. Key dari sebuah anotasi yang valid memiliki dua segmen: segmen prefiks yang opsional dan segmen nama, dipisahkan oleh sebuah garis miring (/). Segmen nama bersifat wajib dan harus terdiri dari 63 karakter atau kurang, dimulai dan diakhiri dengan karakter alfanumerik ([a-z0-9A-Z]) dengan tanda minus (-), garis bawah (_), titik (.), dan alfanumerik di tengahnya. Jika terdapat prefiks, prefiks haruslah berupa subdomain DNS: urutan dari label DNS yang dipisahkan oleh titik (.), totalnya tidak melebihi 253 karakter, diikuti dengan garis miring (/).

Jika tidak terdapat prefiks, maka key dari anotasi diasumsikan hanya bisa dilihat oleh pengguna (privat). Komponen sistem otomasi (seperti kube-scheduler, kube-controller-manager, kube-apiserver, kubectl, ataupun otomasi pihak ketiga) yang menambahkan anotasi pada objek-objek pengguna harus memiliki sebuah prefiks.

Prefiks kubernetes.io/ dan k8s.io/ merupakan reservasi dari komponen inti Kubernetes.

Selanjutnya

Pelajari lebih lanjut tentang Label dan Selektor.

3.1.4.7 - Selektor Field

Selektor field memungkinkan kamu untuk memilih (select) resource Kubernetes berdasarkan nilai dari satu atau banyak field resource. Di bawah ini merupakan contoh dari beberapa query selektor field:

metadata.name=my-service
metadata.namespace!=default
status.phase=Pending

Perintah kubectl di bawah ini memilih semua Pod dengan field status.phase yang bernilai Running:

kubectl get pods --field-selector status.phase=Running

Catatan:

Pada dasarnya, selektor field merupakan filter dari resource. Secara default, tidak ada selektor/filter apapun yang diterapkan. Artinya, semua resource dengan tipe apapun akan terpilih. Akibatnya, query dengan perintah kubectl di bawah ini akan memberikan hasil yang sama:

kubectl get pods
kubectl get pods --field-selector ""

Field yang didukung

Selektor-selektor field yang didukung oleh Kubernetes bervariasi tergantung dari tipe resource. Semua tipe resource mendukung field metadata.name dan metadata.namespace. Jika kamu menggunakan selektor field yang tidak didukung, maka akan terjadi error. Contohnya:

kubectl get ingress --field-selector foo.bar=baz

Error from server (BadRequest): Unable to find "ingresses" that match label selector "", field selector "foo.bar=baz": "foo.bar" is not a known field selector: only "metadata.name", "metadata.namespace"

Operator yang didukung

Kamu dapat menggunakan operator =, ==, dan != pada selektor field (= dan == punya arti yang sama). Sebagai contoh, perintah kubectl ini memilih semua Kubernetes Service yang tidak terdapat pada namespace default:

kubectl get services --field-selector metadata.namespace!=default

Selektor berantai

Seperti halnya label dan selektor-selektor lainnya, kamu dapat membuat selektor field berantai (chained) dengan list yang dipisahkan oleh koma. Perintah kubectl di bawah ini memilih semua Pod dengan status.phase tidak sama dengan Running dan field spec.restartPolicy sama dengan Always:

kubectl get pods --field-selector=status.phase!=Running,spec.restartPolicy=Always

Resource dengan beberapa tipe

Kamu dapat menggunakan selektor-selektor field dengan beberapa tipe resource sekaligus. Perintah kubectl di bawah ini memilih semua Statefulset dan Service yang tidak terdapat pada namespace default:

kubectl get statefulsets,services --all-namespaces --field-selector metadata.namespace!=default

3.1.4.8 - Label yang Disarankan

Kamu dapat melakukan visualisasi dan mengatur objek Kubernetes dengan lebih banyak tools dibandingkan dengan perintah kubectl dan dasbor. Sekumpulan label mengizinkan tools untuk bekerja dengan interoperabilitas, mendeskripsikan objek dengan cara yang umum yang dapat dipahami semua tools.

Sebagai tambahan bagi tooling tambahan, label yang disarankan ini mendeskripsikan aplikasi sehingga informasi yang ada diapat di-query.

Metadata ini diorganisasi berbasis konsep dari sebuah aplikasi. Kubernetes bukan merupakan sebuah platform sebagai sebuah service (platform as a service/PaaS) dan tidak mewajibkan sebuah gagasan formal dari sebuah aplikasi. Sebagai gantinya, aplikasi merupakan suatu hal informal yang dideskripsikan melalui metadata. Definisi yang dimiliki oleh sebuah aplikasi merupakan sebuah hal yang cukup longgar.

Catatan: Berikut merupakan label yang disarankan. Label ini mempermudah proses manajemen aplikasi tetapi tidak dibutuhkan untuk tooling utama apa pun.

Label yang digunakan secara umum serta anotasi memiliki prefiks yang serupa: app.kubernetes.io. Label tanpa sebuah prefiks bersifat privat khusus pengguna saja. Prefiks yang digunakan secara umum tadi menjamin bahwa label tadi tidak akan mengganggu label custom yang diberikan oleh pengguna.

Label

Untuk mendapatkan keuntungan menyeluruh dari penggunaan label ini, label harus digunakan pada seluruh objek sumber daya.

Key	Deskripsi	Contoh	Tipe
`app.kubernetes.io/name`	Nama aplikasi	`mysql`	string
`app.kubernetes.io/instance`	Nama unik yang bersifat sebagai pengidentifikasi dari sebuah instans aplikasi	`wordpress-abcxzy`	string
`app.kubernetes.io/version`	Versi saat ini dari aplikasi (misalnya sebuah versi semantik, hash revisi, etc.)	`5.7.21`	string
`app.kubernetes.io/component`	Komponen yang ada pada arsitektur	`database`	string
`app.kubernetes.io/part-of`	Nama dari komponen lebih tinggi dari aplikasi yang mencakup bagian ini	`wordpress`	string
`app.kubernetes.io/managed-by`	Alat yang digunakan untuk mengatur operasi pada aplikasi	`helm`	string

Untuk memberikan ilustrasi dari penggunaan label, bayangkan sebuah objek StatefulSet yang didefinisikan sebagai berikut:

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: mysql
    app.kubernetes.io/instance: wordpress-abcxzy
    app.kubernetes.io/version: "5.7.21"
    app.kubernetes.io/component: database
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
    app.kubernetes.io/managed-by: helm

Aplikasi dan Instans Aplikasi

Sebuah aplikasi dapat diinstal sekali atau beberapa kali di dalam klaster Kubernetes dan, pada beberapa kasus, di dalam sebuah namespace yang sama. Misalnya, wordpress dapat diinstal lebih dari satu kali dimana situs web yang berbeda merupakan hasil instalasi yang berbeda.

Nama dari sebuah aplikasi dan nama instans akan dicatat secara terpisah. Sebagai contoh, WordPress memiliki wordpress sebagai nilai dari app.kubernetes.io/name dimana nama instans yang digunakan adalah wordpress-abcxzy yang merupakan nilai dari app.kubernetes.io/instance. Hal ini memungkinkan aplikasi dan instans aplikasi untuk dapat diidentifikasi. Setiap instans dari aplikasi haruslah memiliki nama yang unik.

Contoh

Untuk memberikan ilustrasi dengan cara yang berbeda pada penggunaan label, contoh di bawah ini memiliki tingkat kompleksitas yang cukup beragam.

Sebuah Aplikasi Stateless Sederhana

Bayangkan sebuah kasus dimana sebuah aplikasi stateless di-deploy menggunakan Deployment dan Service. Di bawah ini merupakan contoh kutipan yang merepresentasikan bagaimana label dapat digunakan secara sederhana.

Deployment digunakan untuk memastikan Pod dijalankan untuk aplikasi itu sendiri.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: myservice
    app.kubernetes.io/instance: myservice-abcxzy
...

Service digunakan untuk mengekspos aplikasi.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: myservice
    app.kubernetes.io/instance: myservice-abcxzy
...

Sebuah Aplikasi Web dengan Basis Data

Bayangkan sebuah aplikasi yang lebih kompleks: sebuah aplikasi web (WordPress) yang menggunakan basis data (MySQL), yang diinstal menggunakan Helm. Kutipan berikut merepresentasikan objek yang di-deploy untuk aplikasi ini.

Berikut merupakan konfigurasi Deployment yang digunakan untuk WordPress:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: wordpress
    app.kubernetes.io/instance: wordpress-abcxzy
    app.kubernetes.io/version: "4.9.4"
    app.kubernetes.io/managed-by: helm
    app.kubernetes.io/component: server
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
...

Service yang digunakan untuk mengekspos WordPress:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: wordpress
    app.kubernetes.io/instance: wordpress-abcxzy
    app.kubernetes.io/version: "4.9.4"
    app.kubernetes.io/managed-by: helm
    app.kubernetes.io/component: server
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
...

MySQL diekspos sebagai StatefulSet dengan metadata yang digunakan untuk StatefulSet tersebut serta aplikasi yang menggunakannya:

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: mysql
    app.kubernetes.io/instance: mysql-abcxzy
    app.kubernetes.io/version: "5.7.21"
    app.kubernetes.io/managed-by: helm
    app.kubernetes.io/component: database
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
...

Service yang digunakan untuk mengekspos MySQL sebagai bagian dari WordPress:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: mysql
    app.kubernetes.io/instance: mysql-abcxzy
    app.kubernetes.io/version: "5.7.21"
    app.kubernetes.io/managed-by: helm
    app.kubernetes.io/component: database
    app.kubernetes.io/part-of: wordpress
...

Dengan StatefulSet MySQL dan Service kamu dapat mengetahui informasi yang ada pada MySQL dan Wordpress.

3.2 - Arsitektur Kubernetes

3.2.1 - Node

Node merupakan sebuah mesin worker di dalam Kubernetes, yang sebelumnya dinamakan minion. Sebuah node bisa berupa VM ataupun mesin fisik, tergantung dari klaster-nya. Masing-masing node berisi beberapa servis yang berguna untuk menjalankan banyak pod dan diatur oleh komponen-komponen yang dimiliki oleh master. Servis-servis di dalam sebuah node terdiri dari runtime kontainer, kubelet dan kube-proxy. Untuk lebih detail, lihat dokumentasi desain arsitektur pada Node Kubernetes.

Status Node

Sebuah status node berisikan informasi sebagai berikut:

Addresses
Condition
Capacity
Info

Masing-masing bagian dijelaskan secara rinci di bawah ini.

Addresses

Penggunaan field-field ini bergantung pada penyedia layanan cloud ataupun konfigurasi bare metal yang kamu punya.

HostName: Merupakan hostname yang dilaporkan oleh kernel node. Dapat diganti melalui parameter --hostname-override pada kubelet.
ExternalIP: Biasanya merupakan alamat IP pada node yang punya route eksternal (bisa diakses dari luar klaster).
InternalIP: Biasanya merupakan alamat IP pada node yang hanya punya route di dalam klaster.

Condition

Field conditions menjelaskan tentang status dari semua node yang sedang berjalan (Running).

Kondisi Node	Penjelasan
`OutOfDisk`	`True` jika node sudah tidak punya cukup kapasitas disk untuk menjalankan pod baru, `False` jika sebaliknya
`Ready`	`True` jika node sehat (healthy) dan siap untuk menerima pod, `False` jika node tidak lagi sehat (unhealthy) dan tidak siap menerima pod, serta `Unknown` jika kontroler node tidak menerima pesan di dalam `node-monitor-grace-period` (standarnya 40 detik)
`MemoryPressure`	`True` jika memori pada node terkena tekanan (pressure) -- maksudnya, jika kapasitas memori node sudah di titik rendah; `False` untuk sebaliknya
`PIDPressure`	`True` jika process-process mengalami tekanan (pressure) -- maksudnya, jika node menjalankan terlalu banyak process; `False` untuk sebaliknya
`DiskPressure`	`True` jika ukuran disk mengalami tekanan (pressure) -- maksudnya, jika kapasitas disk sudah di titik rendah; `False` untuk sebaliknya
`NetworkUnavailable`	`True` jika jaringan untuk node tidak dikonfigurasi dengan benar, `False` untuk sebaliknya

Condition pada node direpresentasikan oleh suatu obyek JSON. Sebagai contoh, respon berikut ini menggambarkan node yang sedang sehat (healthy).

"conditions": [
  {
    "type": "Ready",
    "status": "True"
  }
]

Jika status untuk Ready condition bernilai Unknown atau False untuk waktu yang lebih dari pod-eviction-timeout, tergantung bagaimana kube-controller-manager dikonfigurasi, semua pod yang dijalankan pada node tersebut akan dihilangkan oleh Kontroler Node. Durasi eviction timeout yang standar adalah lima menit. Pada kasus tertentu ketika node terputus jaringannya, apiserver tidak dapat berkomunikasi dengan kubelet yang ada pada node. Keputusan untuk menghilangkan pod tidak dapat diberitahukan pada kubelet, sampai komunikasi dengan apiserver terhubung kembali. Sementara itu, pod-pod akan terus berjalan pada node yang sudah terputus, walaupun mendapati schedule untuk dihilangkan.

Pada versi Kubernetes sebelum 1.5, kontroler node dapat menghilangkan dengan paksa (force delete) pod-pod yang terputus dari apiserver. Namun, pada versi 1.5 dan seterusnya, kontroler node tidak menghilangkan pod dengan paksa, sampai ada konfirmasi bahwa pod tersebut sudah berhenti jalan di dalam klaster. Pada kasus dimana Kubernetes tidak bisa menarik kesimpulan bahwa ada node yang telah meninggalkan klaster, admin klaster mungkin perlu untuk menghilangkan node secara manual. Menghilangkan obyek node dari Kubernetes akan membuat semua pod yang berjalan pada node tersebut dihilangkan oleh apiserver, dan membebaskan nama-namanya agar bisa digunakan kembali.

Pada versi 1.12, fitur TaintNodesByCondition telah dipromosikan ke beta, sehingga kontroler lifecycle node secara otomatis membuat taints yang merepresentasikan conditions. Akibatnya, scheduler menghiraukan conditions ketika mempertimbangkan sebuah Node; scheduler akan melihat pada taints sebuah Node dan tolerations sebuah Pod.

Sekarang, para pengguna dapat memilih antara model scheduling yang lama dan model scheduling yang lebih fleksibel. Pada model yang lama, sebuah pod tidak memiliki tolerations apapun sampai mendapat giliran schedule. Namun, pod dapat dijalankan pada Node tertentu, dimana pod melakukan toleransi terhadap taints yang dimiliki oleh Node tersebut.

Perhatian: Mengaktifkan fitur ini menambahkan delay sedikit antara waktu saat suatu condition terlihat dan saat suatu taint dibuat. Delay ini biasanya kurang dari satu detik, tapi dapat menambahkan jumlah yang telah berhasil mendapat schedule, namun ditolak oleh kubelet untuk dijalankan.

Capacity

Menjelaskan tentang resource-resource yang ada pada node: CPU, memori, dan jumlah pod secara maksimal yang dapat dijalankan pada suatu node.

Info

Informasi secara umum pada suatu node, seperti versi kernel, versi Kubernetes (versi kubelet dan kube-proxy), versi Docker (jika digunakan), nama OS. Informasi ini dikumpulkan oleh Kubelet di dalam node.

Manajemen

Tidak seperti pod dan service, sebuah node tidaklah dibuat dan dikonfigurasi oleh Kubernetes: tapi node dibuat di luar klaster oleh penyedia layanan cloud, seperti Google Compute Engine, atau pool mesin fisik ataupun virtual (VM) yang kamu punya. Jadi ketika Kubernetes membuat sebuah node, obyek yang merepresentasikan node tersebut akan dibuat. Setelah pembuatan, Kubernetes memeriksa apakah node tersebut valid atau tidak. Contohnya, jika kamu mencoba untuk membuat node dari konten berikut:

{
  "kind": "Node",
  "apiVersion": "v1",
  "metadata": {
    "name": "10.240.79.157",
    "labels": {
      "name": "my-first-k8s-node"
    }
  }
}

Kubernetes membuat sebuah obyek node secara internal (representasinya), dan melakukan validasi terhadap node. Validasi dilakukan dengan memeriksa kondisi kesehatan node (health checking), berdasarkan field metadata.name. Jika node valid -- terjadi saat semua servis yang diperlukan sudah jalan -- maka node diperbolehkan untuk menjalankan sebuah pod. Namun jika tidak valid, node tersebut akan dihiraukan untuk aktivitas apapun yang berhubungan dengan klaster, sampai telah menjadi valid.

Catatan: Kubernetes tetap menyimpan obyek untuk node yang tidak valid, dan terus memeriksa apakah node telah menjadi valid atau belum. Kamu harus secara eksplisit menghilangkan obyek Node tersebut untuk menghilangkan proses ini.

Saat ini, ada tiga komponen yang berinteraksi dengan antarmuka node di Kubernetes: kontroler node, kubelet, dan kubectl.

Kontroler Node

Kontroler node adalah komponen master Kubernetes yang berfungsi untuk mengatur berbagai aspek dari node.

Kontroler node memiliki berbagai peran (role) dalam sebuah lifecycle node. Pertama, menetapkan blok CIDR pada node tersebut saat registrasi (jika CIDR assignment diaktifkan).

Kedua, terus memperbarui daftar internal node di dalam kontroler node, sesuai dengan daftar mesin yang tersedia di dalam penyedia layanan cloud. Ketika berjalan di dalam environment cloud, kapanpun saat sebuah node tidak lagi sehat (unhealthy), kontroler node bertanya pada penyedia cloud, apakah VM untuk node tersebut masihkah tersedia atau tidak. Jika sudah tidak tersedia, kontroler node menghilangkan node tersebut dari daftar node.

Ketiga, melakukan monitor terhadap kondisi kesehatan (health) node. Kontroler node bertanggung jawab untuk mengubah status NodeReady condition pada NodeStatus menjadi ConditionUnknown, ketika sebuah node terputus jaringannya (kontroler node tidak lagi mendapat heartbeat karena suatu hal, contohnya karena node tidak hidup), dan saat kemudian melakukan eviction terhadap semua pod yang ada pada node tersebut (melalui terminasi halus -- graceful) jika node masih terus terputus. (Timeout standar adalah 40 detik untuk mulai melaporkan ConditionUnknown dan 5 menit setelah itu untuk mulai melakukan eviction terhadap pod.)

Kontroler node memeriksa state masing-masing node untuk durasi yang ditentukan oleh argumen --node-monitor-period.

Pada versi Kubernetes sebelum 1.13, NodeStatus adalah heartbeat yang diberikan oleh node. Setelah versi 1.13, fitur node lease diperkenalkan sebagai fitur alpha (fitur gate NodeLease, KEP-0009). Ketika fitur node lease diaktifasi, setiap node terhubung dengan obyek Lease di dalam namespace kube-node-lease yang terus diperbarui secara berkala. Kemudian, NodeStatus dan node lease keduanya dijadikan sebagai heartbeat dari node. Semua node lease diperbarui sesering mungkin, sedangkan NodeStatus dilaporkan dari node untuk master hanya ketika ada perubahan atau telah melewati periode waktu tertentu (default-nya 1 menit, lebih lama daripada default timeout node-node yang terputus jaringannya). Karena node lease jauh lebih ringan daripada NodeStatus, fitur ini membuat heartbeat dari node jauh lebih murah secara signifikan dari sudut pandang skalabilitas dan performa.

Di Kubernetes 1.4, kami telah memperbarui logic dari kontroler node supaya lebih baik dalam menangani kasus saat banyak sekali node yang tidak bisa terhubung dengan master (contohnya, karena master punya masalah jaringan). Mulai dari 1.4, kontroler node melihat state dari semua node di dalam klaster, saat memutuskan untuk melakukan eviction pada pod.

Pada kasus kebanyakan, kontroler node membatasi rate eviction menjadi --node-eviction-rate (default-nya 0.1) per detik. Artinya, kontroler node tidak akan melakukan eviction pada pod lebih dari 1 node per 10 detik.

Perlakuan eviction pada node berubah ketika sebuah node menjadi tidak sehat (unhealthy) di dalam suatu zona availability. Kontroler node memeriksa berapa persentase node di dalam zona tersebut yang tidak sehat (saat NodeReady condition menjadi ConditionUnknown atau ConditionFalse) pada saat yang bersamaan. Jika persentase node yang tidak sehat bernilai --unhealthy-zone-threshold (default-nya 0.55), maka rate eviction berkurang: untuk ukuran klaster yang kecil (saat jumlahnya lebih kecil atau sama dengan jumlah node --large-cluster-size-threshold - default-nya 50), maka eviction akan berhenti dilakukan. Jika masih besar jumlahnya, rate eviction dikurangi menjadi --secondary-node-eviction-rate (default-nya 0.01) per detik.

Alasan kenapa hal ini diimplementasi untuk setiap zona availability adalah karena satu zona bisa saja terputus dari master, saat yang lainnya masih terhubung. Jika klaster tidak menjangkau banyak zona availability yang disediakan oleh penyedia cloud, maka hanya ada satu zona (untuk semua node di dalam klaster).

Alasan utama untuk menyebarkan node pada banyak zona availability adalah supaya workload dapat dipindahkan ke zona sehat (healthy) saat suatu zona mati secara menyeluruh. Kemudian, jika semua node di dalam suatu zona menjadi tidak sehat (unhealthy), maka kontroler node melakukan eviction pada rate normal --node-eviction-rate. Kasus khusus, ketika seluruh zona tidak ada satupun sehat (tidak ada node yang sehat satupun di dalam klaster). Pada kasus ini, kontroler node berasumsi ada masalah pada jaringan master, dan menghentikan semua eviction sampai jaringan terhubung kembali.

Mulai dari Kubernetes 1.6, kontroler node juga bertanggung jawab untuk melakukan eviction pada pod-pod yang berjalan di atas node dengan taints NoExecute, ketika pod-pod tersebut sudah tidak lagi tolerate terhadap taints. Sebagai tambahan, hal ini di-nonaktifkan secara default pada fitur alpha, kontroler node bertanggung jawab untuk menambahkan taints yang berhubungan dengan masalah pada node, seperti terputus atau NotReady. Lihat dokumentasi ini untuk bahasan detail tentang taints NoExecute dan fitur alpha.

Mulai dari versi 1.8, kontroler node bisa diatur untuk bertanggung jawab pada pembuatan taints yang merepresentasikan node condition. Ini merupakan fitur alpha untuk versi 1.8.

Self-Registration untuk Node

Ketika argumen --register-node pada kubelet bernilai true (default-nya), kubelet akan berusaha untuk registrasi dirinya melalui API server. Ini merupakan pattern yang disukai, digunakan oleh kebanyakan distros.

Kubelet memulai registrasi diri (self-registration) dengan opsi-opsi berikut:

--kubeconfig - Path berisi kredensial-kredensial yang digunakan untuk registrasi diri pada apiserver.
--cloud-provider - Cara berbicara pada sebuah penyedia layanan cloud, baca tentang metadata-nya.
--register-node - Registrasi secara otomatis pada API server.
--register-with-taints - Registrasi node dengan daftar taints (dipisahkan oleh koma <key>=<value>:<effect>). No-op jika register-node bernilai false.
--node-ip - Alamat IP dari node dimana kubelet berjalan.
--node-labels - Label-label untuk ditambahkan saat melakukan registrasi untuk node di dalam klaster (lihat label yang dibatasi secara paksa oleh NodeRestriction admission plugin untuk 1.13+).
--node-status-update-frequency - Menentukan seberapa sering kubelet melaporkan status pada master.

Ketika mode otorisasi Node dan NodeRestriction admission plugin diaktifkan, semua kubelet hanya punya otoritas untuk membuat/modifikasi resource Node masing-masing.

Administrasi Node secara Manual

Seorang admin klaster dapat membuat dan memodifikasi obyek node.

Jika admin ingin untuk membuat obyek node secara manual, atur argument --register-node=false pada kubelet.

Admin dapat memodifikasi resource-resource node (terlepas dari --register-node). Modifikasi terdiri dari pengaturan label pada node dan membuat node tidak dapat di-schedule.

Label-label pada node digunakan oleh selector node untuk mengatur proses schedule untuk pod, misalnya, membatasi sebuah pod hanya boleh dijalankan pada node-node tertentu.

Menandai sebuah node untuk tidak dapat di-schedule mencegah pod baru untuk tidak di-schedule pada node, tanpa mempengaruhi pod-pod yang sudah berjalan pada node tersebut. Ini berguna sebagai langkah persiapan untuk melakukan reboote pada node. Sebagai contoh, untuk menandai sebuah node untuk tidak dapat di-schedule, jalankan perintah berikut:

kubectl cordon $NODENAME

Catatan: Pod-pod yang dibuat oleh suatu kontroler DaemonSet menghiraukan scheduler Kubernetes dan mengabaikan tanda unschedulable pada node. Hal ini mengasumsikan bahwa daemons dimiliki oleh mesin, walaupun telah dilakukan drain pada aplikasi, saat melakukan persaiapan reboot.

Kapasitas Node

Kapasitas node (jumlah CPU dan memori) adalah bagian dari obyek node. Pada umumnya, node-node melakukan registrasi diri dan melaporkan kapasitasnya saat obyek node dibuat. Jika kamu melakukan administrasi node manual, maka kamu perlu mengatur kapasitas node saat menambahkan node baru.

Scheduler Kubernetes memastikan kalau ada resource yang cukup untuk menjalankan semua pod di dalam sebuah node. Kubernetes memeriksa jumlah semua request untuk kontainer pada sebuah node tidak lebih besar daripada kapasitas node. Hal ini termasuk semua kontainer yang dijalankan oleh kubelet. Namun, ini tidak termasuk kontainer-kontainer yang dijalankan secara langsung oleh runtime kontainer ataupun process yang ada di luar kontainer.

Kalau kamu ingin secara eksplisit menyimpan resource cadangan untuk menjalankan process-process selain Pod, ikut tutorial menyimpan resource cadangan untuk system daemon.

Obyek API

Node adalah tingkatan tertinggi dari resource di dalam Kubernetes REST API. Penjelasan lebih detail tentang obyek API dapat dilihat pada: Obyek Node API.

3.2.2 - Komunikasi antara Control Plane dan Node

Dokumen ini menjelaskan tentang jalur-jalur komunikasi di antara klaster Kubernetes dan control plane yang sebenarnya hanya berhubungan dengan apiserver saja. Kenapa ada dokumen ini? Supaya kamu, para pengguna Kubernetes, punya gambaran bagaimana mengatur instalasi untuk memperketat konfigurasi jaringan di dalam klaster. Hal ini cukup penting, karena klaster bisa saja berjalan pada jaringan tak terpercaya (untrusted network), ataupun melalui alamat-alamat IP publik pada penyedia cloud.

Node Menuju Control Plane

Kubernetes memiliki sebuah pola API "hub-and-spoke". Semua penggunaan API dari Node (atau Pod dimana Pod-Pod tersebut dijalankan) akan diterminasi pada apiserver (tidak ada satu komponen control plane apa pun yang didesain untuk diekspos pada servis remote). Apiserver dikonfigurasi untuk mendengarkan koneksi aman remote yang pada umumnya terdapat pada porta HTTPS (443) dengan satu atau lebih bentuk autentikasi klien yang dipasang. Sebaiknya, satu atau beberapa metode otorisasi juga dipasang, terutama jika kamu memperbolehkan permintaan anonim (anonymous request) ataupun service account token.

Jika diperlukan, Pod-Pod dapat terhubung pada apiserver secara aman dengan menggunakan ServiceAccount. Dengan ini, Kubernetes memasukkan public root certificate dan bearer token yang valid ke dalam Pod, secara otomatis saat Pod mulai dijalankan. Kubernetes Service (di dalam semua Namespace) diatur dengan sebuah alamat IP virtual. Semua yang mengakses alamat IP ini akan dialihkan (melalui kube-proxy) menuju endpoint HTTPS dari apiserver.

Komponen-komponen juga melakukan koneksi pada apiserver klaster melalui porta yang aman.

Akibatnya, untuk konfigurasi yang umum dan standar, semua koneksi dari klaster (node-node dan pod-pod yang berjalan di atas node tersebut) menujucontrol planesudah terhubung dengan aman. Dan juga, klaster dancontrol planebisa terhubung melalui jaringan publik dan/atau yang tak terpercaya (untrusted).

Control Plane menuju Node

Ada dua jalur komunikasi utama dari control plane (apiserver) menuju klaster. Pertama, dari apiserver ke proses kubelet yang berjalan pada setiap Node di dalam klaster. Kedua, dari apiserver ke setiap Node, Pod, ataupun Service melalui fungsi proksi pada apiserver

Apiserver menuju kubelet

Koneksi dari apiserver menuju kubelet bertujuan untuk:

Melihat log dari pod-pod.
Masuk ke dalam pod-pod yang sedang berjalan (attach).
Menyediakan fungsi port-forward dari kubelet.

Semua koneksi ini diterminasi pada endpoint HTTPS dari kubelet. Secara default, apiserver tidak melakukan verifikasi serving certificate dari kubelet, yang membuat koneksi terekspos pada serangan man-in-the-middle, dan juga tidak aman untuk terhubung melalui jaringan tak terpercaya (untrusted) dan/atau publik.

Untuk melakukan verifikasi koneksi ini, berikan root certificate pada apiserver melalui tanda --kubelet-certificate-authority, sehingga apiserver dapat memverifikasi serving certificate dari kubelet.

Cara lainnya, gunakan tunnel SSH antara apiserver dan kubelet jika diperlukan, untuk menghindari komunikasi melalui jaringan tak terpercaya (untrusted) atau publik.

Terakhir, yang terpenting, aktifkan autentikasi dan/atau otorisasi Kubelet untuk mengamankan API kubelet.

Apiserver menuju Node, Pod, dan Service

Secara default, koneksi apiserver menuju node, pod atau service hanyalah melalui HTTP polos (plain), sehingga tidak ada autentikasi maupun enkripsi. Koneksi tersebut bisa diamankan melalui HTTPS dengan menambahkan https: pada URL API dengan nama dari node, pod, atau service. Namun, koneksi tidak tervalidasi dengan certificate yang disediakan oleh endpoint HTTPS maupun kredensial client, sehingga walaupun koneksi sudah terenkripsi, tidak ada yang menjamin integritasnya. Koneksi ini tidak aman untuk dilalui pada jaringan publik dan/atau tak terpercaya untrusted.

Tunnel SSH

Kubernetes menyediakan tunnel SSH untuk mengamankan jalur komunikasi control plane -> Klaster. Dengan ini, apiserver menginisiasi sebuah tunnel SSH untuk setiap node di dalam klaster (terhubung ke server SSH di port 22) dan membuat semua trafik menuju kubelet, node, pod, atau service dilewatkan melalui tunnel tesebut. Tunnel ini memastikan trafik tidak terekspos keluar jaringan dimana node-node berada.

Tunnel SSH saat ini sudah usang (deprecated), jadi sebaiknya jangan digunakan, kecuali kamu tahu pasti apa yang kamu lakukan. Sebuah desain baru untuk mengganti kanal komunikasi ini sedang disiapkan.

3.2.3 - Controller

Dalam bidang robotika dan otomatisasi, control loop atau kontrol tertutup adalah lingkaran tertutup yang mengatur keadaan suatu sistem.

Berikut adalah salah satu contoh kontrol tertutup: termostat di sebuah ruangan.

Ketika kamu mengatur suhunya, itu mengisyaratkan ke termostat tentang keadaan yang kamu inginkan. Sedangkan suhu kamar yang sebenarnya adalah keadaan saat ini. Termostat berfungsi untuk membawa keadaan saat ini mendekati ke keadaan yang diinginkan, dengan menghidupkan atau mematikan perangkat.

Di Kubernetes, controller adalah kontrol tertutup yang mengawasi keadaan klaster klaster kamu, lalu membuat atau meminta perubahan jika diperlukan. Setiap controller mencoba untuk memindahkan status klaster saat ini mendekati keadaan yang diinginkan.

Di Kubernetes, pengontrol adalah kontrol tertutup yang mengawasi kondisi , lalu membuat atau meminta perubahan jika diperlukan. Setiap pengontrol mencoba untuk memindahkan status klaster saat ini lebih dekat ke kondisi yang diinginkan.

Pola controller

Sebuah controller melacak sekurang-kurangnya satu jenis sumber daya dari Kubernetes. objek-objek ini memiliki spec field yang merepresentasikan keadaan yang diinginkan. Satu atau lebih controller untuk resource tersebut bertanggung jawab untuk membuat keadaan sekarang mendekati keadaan yang diinginkan.

Controller mungkin saja melakukan tindakan itu sendiri; namun secara umum, di Kubernetes, controller akan mengirim pesan ke API server yang mempunyai efek samping yang bermanfaat. Kamu bisa melihat contoh-contoh di bawah ini.

Kontrol melalui server API

Controller Job adalah contoh dari controller bawaan dari Kubernetes. Controller bawaan tersebut mengelola status melalui interaksi dengan server API dari suatu klaster.

Job adalah sumber daya dalam Kubernetes yang menjalankan a Pod, atau mungkin beberapa Pod sekaligus, untuk melakukan sebuah pekerjaan dan kemudian berhenti.

(Setelah dijadwalkan, objek Pod akan menjadi bagian dari keadaan yang diinginkan oleh kubelet).

Ketika controller job melihat tugas baru, maka controller itu memastikan bahwa, di suatu tempat pada klaster kamu, kubelet dalam sekumpulan Node menjalankan Pod-Pod dengan jumlah yang benar untuk menyelesaikan pekerjaan. Controller job tidak menjalankan sejumlah Pod atau kontainer apa pun untuk dirinya sendiri. Namun, controller job mengisyaratkan kepada server API untuk membuat atau menghapus Pod. Komponen-komponen lain dalam control plane bekerja berdasarkan informasi baru (adakah Pod-Pod baru untuk menjadwalkan dan menjalankan pekerjan), dan pada akhirnya pekerjaan itu selesai.

Setelah kamu membuat Job baru, status yang diharapkan adalah bagaimana pekerjaan itu bisa selesai. Controller job membuat status pekerjaan saat ini agar mendekati dengan keadaan yang kamu inginkan: membuat Pod yang melakukan pekerjaan yang kamu inginkan untuk Job tersebut, sehingga Job hampir terselesaikan.

Controller juga memperbarui objek yang mengkonfigurasinya. Misalnya: setelah pekerjaan dilakukan untuk Job tersebut, controller job memperbarui objek Job dengan menandainya Finished.

(Ini hampir sama dengan bagaimana beberapa termostat mematikan lampu untuk mengindikasikan bahwa kamar kamu sekarang sudah berada pada suhu yang kamu inginkan).

Kontrol Langsung

Berbeda dengan sebuah Job, beberapa dari controller perlu melakukan perubahan sesuatu di luar dari klaster kamu.

Sebagai contoh, jika kamu menggunakan kontrol tertutup untuk memastikan apakah cukup Node dalam kluster kamu, maka controller memerlukan sesuatu di luar klaster saat ini untuk mengatur Node-Node baru apabila dibutuhkan.

controller yang berinteraksi dengan keadaan eksternal dapat menemukan keadaan yang diinginkannya melalui server API, dan kemudian berkomunikasi langsung dengan sistem eksternal untuk membawa keadaan saat ini mendekat keadaan yang diinginkan.

(Sebenarnya ada sebuah controller yang melakukan penskalaan node secara horizontal dalam klaster kamu.

Status sekarang berbanding status yang diinginkan

Kubernetes mengambil pandangan sistem secara cloud-native, dan mampu menangani perubahan yang konstan.

Klaster kamu dapat mengalami perubahan kapan saja pada saat pekerjaan sedang berlangsung dan kontrol tertutup secara otomatis memperbaiki setiap kegagalan. Hal ini berarti bahwa, secara potensi, klaster kamu tidak akan pernah mencapai kondisi stabil.

Selama controller dari klaster kamu berjalan dan mampu membuat perubahan yang bermanfaat, tidak masalah apabila keadaan keseluruhan stabil atau tidak.

Perancangan

Sebagai prinsip dasar perancangan, Kubernetes menggunakan banyak controller yang masing-masing mengelola aspek tertentu dari keadaan klaster. Yang paling umum, kontrol tertutup tertentu menggunakan salah satu jenis sumber daya sebagai suatu keadaan yang diinginkan, dan memiliki jenis sumber daya yang berbeda untuk dikelola dalam rangka membuat keadaan yang diinginkan terjadi.

Sangat penting untuk memiliki beberapa controller sederhana daripada hanya satu controller saja, dimana satu kumpulan monolitik kontrol tertutup saling berkaitan satu sama lain. Karena controller bisa saja gagal, sehingga Kubernetes dirancang untuk memungkinkan hal tersebut.

Misalnya: controller pekerjaan melacak objek pekerjaan (untuk menemukan adanya pekerjaan baru) dan objek Pod (untuk menjalankan pekerjaan tersebut dan kemudian melihat lagi ketika pekerjaan itu sudah selesai). Dalam hal ini yang lain membuat pekerjaan, sedangkan controller pekerjaan membuat Pod-Pod.

Catatan:

Ada kemungkinan beberapa controller membuat atau memperbarui jenis objek yang sama. Namun di belakang layar, controller Kubernetes memastikan bahwa mereka hanya memperhatikan sumbr daya yang terkait dengan sumber daya yang mereka kendalikan.

Misalnya, kamu dapat memiliki Deployment dan Job; dimana keduanya akan membuat Pod. Controller Job tidak akan menghapus Pod yang dibuat oleh Deployment kamu, karena ada informasi (labels) yang dapat oleh controller untuk membedakan Pod-Pod tersebut.

Berbagai cara menjalankan beberapa controller

Kubernetes hadir dengan seperangkat controller bawaan yang berjalan di dalam kube-controller-manager. Beberapa controller bawaan memberikan perilaku inti yang sangat penting.

Controller Deployment dan controller Job adalah contoh dari controller yang hadir sebagai bagian dari Kubernetes itu sendiri (controller "bawaan"). Kubernetes memungkinkan kamu menjalankan control plane yang tangguh, sehingga jika ada controller bawaan yang gagal, maka bagian lain dari control plane akan mengambil alih pekerjaan.

Kamu juga dapat menemukan pengontrol yang berjalan di luar control plane, untuk mengembangkan lebih jauh Kubernetes. Atau, jika mau, kamu bisa membuat controller baru sendiri. Kamu dapat menjalankan controller kamu sendiri sebagai satu kumpulan dari beberapa Pod, atau bisa juga sebagai bagian eksternal dari Kubernetes. Manakah yang paling sesuai akan tergantung pada apa yang controller khusus itu lakukan.

Selanjutnya

Silahkan baca tentang control plane Kubernetes
Temukan beberapa dasar tentang objek-objek Kubernetes
Pelajari lebih lanjut tentang Kubernetes API
Apabila kamu ingin membuat controller sendiri, silakan lihat pola perluasan dalam memperluas Kubernetes.

3.2.4 - Konsep-konsep di balik Controller Manager

Konsep Cloud Controller Manager/CCM (jangan tertukar dengan program biner kube-controller-manager) awalnya dibuat untuk memungkinkan kode vendor cloud spesifik dan kode inti Kubernetes untuk berkembang secara independen satu sama lainnya. CCM berjalan bersama dengan komponen Master lainnya seperti Kubernetes Controller Manager, API Server, dan Scheduler. CCM juga dapat dijalankan sebagai Kubernetes Addon (tambahan fungsi terhadap Kubernetes), yang akan berjalan di atas klaster Kubernetes.

Desain CCM didasarkan pada mekanisme plugin yang memungkinkan penyedia layanan cloud untuk berintegrasi dengan Kubernetes dengan mudah dengan menggunakan plugin. Sudah ada rencana untuk pengenalan penyedia layanan cloud baru pada Kubernetes, dan memindahkan penyedia layanan cloud yang sudah ada dari model yang lama ke model CCM.

Dokumen ini mendiskusikan konsep di balik CCM dan mendetail fungsi-fungsinya.

Berikut adalah arsitektur sebuah klaster Kubernetes tanpa CCM:

Pre CCM Kube Arch

Desain

Pada diagram sebelumnya, Kubernetes dan penyedia layanan cloud diintegrasikan melalui beberapa komponen berbeda:

Kubelet
Kubernetes Controller Manager
Kubernetes API server

CCM menggabungkan semua logika yang bergantung pada cloud dari dalam tiga komponen tersebut ke dalam sebuah titik integrasi dengan cloud. Arsitektur baru di dalam model CCM adalah sebagai berikut:

CCM Kube Arch

Komponen-komponen CCM

CCM memisahkan beberapa fungsi Kubernetes Controller Manager (KCM) dan menjalankannya sebagai proses yang berbeda. Secara spesifik, CCM memisahkan pengendali-pengendali (controller) di dalam KCM yang bergantung terhadap penyedia layanan cloud. KCM memiliki beberapa komponen pengendali yang bergantung pada cloud sebagai berikut:

Node Controller
Volume Controller
Route Controller
Service Controller

Pada versi 1.9, CCM menjalankan pengendali-pengendali dari daftar sebelumnya sebagai berikut:

Node Controller
Route Controller
Service Controller

Catatan: Volume Controller secara sengaja tidak dipilih sebagai bagian dari CCM. Hal ini adalah karena kerumitan untuk melakukannya, dan mempertimbangkan usaha-usaha yang sedang berlangsung untuk memisahkan logika volume yang spesifik vendor dari KCM, sehingga diputuskan bahwa Volume Contoller tidak akan dipisahkan dari KCM ke CCM.

Rencana awal untuk mendukung volume menggunakan CCM adalah dengan menggunakan FlexVolume untuk mendukung penambahan volume secara pluggable. Namun, ada sebuah usaha lain yang diberi nama Container Storage Interface (CSI) yang sedang berlangsung untuk menggantikan FlexVolume.

Mempertimbangkan dinamika tersebut, kami memutuskan untuk mengambil tindakan sementara hingga CSI siap digunakan.

Fungsi-fungsi CCM

Fungsi-fungsi CCM diwarisi oleh komponen-komponen Kubernetes yang bergantung pada penyedia layanan cloud. Bagian ini disusun berdasarkan komponen-komponen tersebut.

1. Kubernetes Controller Manager

Kebanyakan fungsi CCM diturunkan dari KCM. Seperti yang telah disebutkan pada bagian sebelumnya, CCM menjalankan komponen-komponen pengendali sebagai berikut:

Node Controller
Route Controller
Service Controller

Node Controller

Node Controller bertugas untuk menyiapkan sebuah node dengan cara mengambil informasi node-node yang berjalan di dalam klaster dari penyedia layanan cloud. Node Controller melakukan fungsi-fungsi berikut:

Menyiapkan sebuah node dengan memberi label zone/region yang spesifik pada cloud.
Menyiapkan sebuah node dengan informasi instance yang spesifik cloud , misalnya tipe dan ukurannya.
Mendapatkan alamat jaringan dan hostname milik node tersebut.
Dalam hal sebuah node menjadi tidak responsif, memeriksa cloud untuk melihat apakah node tersebut telah dihapus dari cloud. Juga, menghapus objek Node tersebut dari klaster Kubernetes, jika node tersebut telah dihapus dari cloud.

Route Controller

Route Controller bertugas mengkonfigurasi rute jaringan di dalam cloud secara sesuai agar Container pada node-node yang berbeda di dalam klaster Kubernetes dapat berkomunikasi satu sama lain. Route Controller hanya berlaku untuk klaster yang berjalan pada Google Compute Engine (GCE) di penyedia layanan cloud GCP.

Service Controller

Service Controller bertugas memantau terjadinya operasi create, update, dan delete pada Service. Berdasarkan keadaan terkini Service-service pada klaster Kubernetes, Service Controller mengkonfigurasi load balancer spesifik cloud (seperti ELB, Google LB, atau Oracle Cloud Infrastructure LB) agar sesuai dengan keadaan Service-service pada klaster Kubernetes. Sebagai tambahan, Service Controller juga memastikan bahwa service backend (target dari load balancer yang bersangkutan) dari load balancer cloud tersebut berada dalam kondisi terkini.

2. Kubelet

Node Controller berisi fungsi Kubelet yang bergantung pada cloud. Sebelum CCM, Kubelet bertugas untuk menyiapkan node dengan informasi spesifik cloud seperti alamat IP, label zone/region, dan tipe instance. Setelah diperkenalkannya CCM, tugas tersebut telah dipindahkan dari Kubelet ke dalam CCM.

Pada model baru ini, Kubelet menyiapkan sebuah node tanpa informasi spesifik cloud. Namun, Kubelet menambahkan sebuah Taint pada node yang baru dibuat yang menjadikan node tersebut tidak dapat dijadwalkan (sehingga tidak ada Pod yang dapat dijadwalkan ke node tersebut) hingga CCM menyiapkan node tersebut dengan informasi spesifik cloud. Setelah itu, Kubelet menghapus Taint tersebut.

Mekanisme Plugin

CCM menggunakan interface Go untuk memungkinkan implementasi dari cloud apapun untuk ditambahkan. Secara spesifik, CCM menggunakan CloudProvider Interface yang didefinisikan di sini

Implementasi dari empat kontroler-kontroler yang disorot di atas, dan beberapa kerangka kerja, bersama dengan CloudProvider Interface, akan tetap berada pada kode inti Kubernetes. Implementasi spesifik penyedia layanan cloud akan dibuat di luar kode inti dan menggunakan CloudProvider Interface yang didefinisikan di kode inti.

Untuk informasi lebih lanjut mengenai pengembangan plugin, lihat Mengembangkan Cloud Controller Manager.

Otorisasi

Bagian ini memerinci akses yang dibutuhkan oleh CCM terhadap berbagai objek API untuk melakukan tugas-tugasnya.

Akses untuk Node Controller

Node Controller hanya berinteraksi dengan objek-objek Node. Node Controller membutuhkan akses penuh untuk operasi get, list, create, update, patch, watch, dan delete terhadap objek-objek Node.

v1/Node:

Get
List
Create
Update
Patch
Watch
Delete

Akses untuk Route Controller

Route Controller memantau pembuatan objek Node dan mengkonfigurasi rute jaringan secara sesuai. Route Controller membutuhkan akses untuk operasi get terhadap objek-objek Node.

v1/Node:

Akses untuk Service Controller

Service Controller memantau terjadinya operasi create, update dan delete, kemudian mengkonfigurasi Endpoint untuk Service-service tersebut secara sesuai.

Untuk mengakses Service-service, Service Controller membutuhkan akses untuk operasi list dan watch. Untuk memperbarui Service-service, dibutuhkan akses untuk operasi patch dan update.

Untuk menyiapkan Endpoint bagi untuk Service-service, dibutuhkan akses untuk operasi create, list, get, watch, dan update.

v1/Service:

List
Get
Watch
Patch
Update

Akses Lainnya

Implementasi dari inti CCM membutuhkan akses untuk membuat Event, dan untuk memastikan operasi yang aman, dibutuhkan akses untuk membuat ServiceAccount.

v1/Event:

Create
Patch
Update

v1/ServiceAccount:

Create

Detail RBAC dari ClusterRole untuk CCM adalah sebagai berikut:

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: cloud-controller-manager
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - events
  verbs:
  - create
  - patch
  - update
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes
  verbs:
  - '*'
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes/status
  verbs:
  - patch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - services
  verbs:
  - list
  - patch
  - update
  - watch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - serviceaccounts
  verbs:
  - create
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - persistentvolumes
  verbs:
  - get
  - list
  - update
  - watch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - endpoints
  verbs:
  - create
  - get
  - list
  - watch
  - update

Implementasi Vendor-vendor

Penyedia layanan cloud berikut telah mengimplementasikan CCM:

Administrasi Klaster

Petunjuk lengkap untuk mengkonfigurasi dan menjalankan CCM disediakan di sini.

3.3 - Kontainer

3.3.1 - Ikhtisar Kontainer

Kontainer adalah teknologi untuk mengemas kode (yang telah dikompilasi) menjadi suatu aplikasi beserta dengan dependensi-dependensi yang dibutuhkannya pada saat dijalankan. Setiap kontainer yang Anda jalankan dapat diulang; standardisasi dengan menyertakan dependensinya berarti Anda akan mendapatkan perilaku yang sama di mana pun Anda menjalankannya.

Kontainer memisahkan aplikasi dari infrastruktur host yang ada dibawahnya. Hal ini membuat penyebaran lebih mudah di lingkungan cloud atau OS yang berbeda.

Image-Image Kontainer

Kontainer image meruapakan paket perangkat lunak yang siap dijalankan, mengandung semua yang diperlukan untuk menjalankan sebuah aplikasi: kode dan setiap runtime yang dibutuhkan, library dari aplikasi dan sistem, dan nilai default untuk penganturan yang penting.

Secara desain, kontainer tidak bisa berubah: Anda tidak dapat mengubah kode dalam kontainer yang sedang berjalan. Jika Anda memiliki aplikasi yang terkontainerisasi dan ingin melakukan perubahan, maka Anda perlu membuat kontainer baru dengan menyertakan perubahannya, kemudian membuat ulang kontainer dengan memulai dari image yang sudah diubah.

Kontainer runtime

Kontainer runtime adalah perangkat lunak yang bertanggung jawab untuk menjalankan kontainer. Kubernetes mendukung beberapa kontainer runtime: Docker, containerd, CRI-O, dan semua implementasi dari Kubernetes CRI (Container Runtime Interface).

Selanjutnya

Baca tentang image-image kontainer
Baca tentang Pod

3.3.2 - Image

Kamu membuat Docker image dan mengunduhnya ke sebuah registri sebelum digunakan di dalam Kubernetes Pod.

Properti image dari sebuah Container mendukung sintaksis yang sama seperti perintah docker, termasuk registri privat dan tag.

Memperbarui Image

Kebijakan pull default adalah IfNotPresent yang membuat Kubelet tidak lagi mengunduh (pull) sebuah image jika sudah ada terlebih dahulu. Jika kamu ingin agar selalu diunduh, kamu bisa melakukan salah satu dari berikut:

mengatur imagePullPolicy dari Container menjadi Always.
buang imagePullPolicy dan gunakan :latest tag untuk image yang digunakan.
buang imagePullPolicy dan juga tag untuk image.
aktifkan AlwaysPullImages admission controller.

Harap diingat kamu sebaiknya hindari penggunaan tag :latest, lihat panduan konfigurasi untuk informasi lebih lanjut.

Membuat Image Multi-arsitektur dengan Manifest

Docker CLI saat ini mendukung perintah docker manifest dengan anak perintah create, annotate, dan push. Perintah-perintah ini dapat digunakan untuk membuat (build) dan mengunggah (push) manifes. Kamu dapat menggunakan perintah docker manifest inspect untuk membaca manifes.

Lihat dokumentasi docker di sini: https://docs.docker.com/edge/engine/reference/commandline/manifest/

Lihat contoh-contoh bagaimana kami menggunakan ini untuk proses build harness: https://cs.k8s.io/?q=docker%20manifest%20(create%7Cpush%7Cannotate)&i=nope&files=&repos=

Perintah-perintah ini bergantung pada Docker CLI, dan diimplementasi hanya di sisi CLI. Kamu harus mengubah $HOME/.docker/config.json dan mengatur key experimental untuk mengaktifkan atau cukup dengan mengatur DOCKER_CLI_EXPERIMENTAL variabel environment menjadi enabled ketika memanggil perintah-perintah CLI.

Catatan: Gunakan Docker 18.06 ke atas, versi-versi di bawahnya memiliki bug ataupun tidak mendukung perintah eksperimental. Contohnya https://github.com/docker/cli/issues/1135 yang menyebabkan masalah di bawah containerd.

Kalau kamu terkena masalah ketika mengunggah manifes-manifes yang rusak, cukup bersihkan manifes-manifes yang lama di $HOME/.docker/manifests untuk memulai dari awal.

Untuk Kubernetes, kami biasanya menggunakan image-image dengan sufiks -$(ARCH). Untuk kompatibilitas (backward compatibility), lakukan generate image-image yang lama dengan sufiks. Idenya adalah men-generate, misalnya pause image yang memiliki manifes untuk semua arsitektur dan misalnya pause-amd64 yang punya kompatibilitas terhadap konfigurasi-konfigurasi lama atau berkas-berkas YAML yang bisa saja punya image-image bersufiks yang di-hardcode.

Menggunakan Registri Privat (Private Registry)

Biasanya kita memerlukan key untuk membaca image-image yang tersedia pada suatu registri privat. Kredensial ini dapat disediakan melalui beberapa cara:

Menggunakan Google Container Registry
- per-klaster
- konfigurasi secara otomatis pada Google Compute Engine atau Google Kubernetes Engine
- semua Pod dapat membaca registri privat yang ada di dalam proyek
Menggunakan Amazon Elastic Container Registry (ECR)
- menggunakan IAM role dan policy untuk mengontrol akses ke repositori ECR
- secara otomatis refresh kredensial login ECR
Menggunakan Oracle Cloud Infrastructure Registry (OCIR)
- menggunakan IAM role dan policy untuk mengontrol akses ke repositori OCIR
Menggunakan Azure Container Registry (ACR)
Menggunakan IBM Cloud Container Registry
- menggunakan IAM role dan policy untuk memberikan akses ke IBM Cloud Container Registry
Konfigurasi Node untuk otentikasi registri privat
- semua Pod dapat membaca registri privat manapun
- memerlukan konfigurasi Node oleh admin klaster
Pra-unduh image
- semua Pod dapat menggunakan image apapun yang di-cached di dalam sebuah Node
- memerlukan akses root ke dalam semua Node untuk pengaturannya
Mengatur ImagePullSecrets dalam sebuah Pod
- hanya Pod-Pod yang menyediakan key sendiri yang dapat mengakses registri privat

Masing-masing opsi dijelaskan lebih lanjut di bawah ini.

Menggunakan Google Container Registry

Kubernetes memiliki dukungan native untuk Google Container Registry (GCR), ketika dijalankan pada Google Compute Engine (GCE). Jika kamu menjalankan klaster pada GCE atau Google Kubernetes Engine, cukup gunakan nama panjang image (misalnya gcr.io/my_project/image:tag).

Semua Pod di dalam klaster akan memiliki akses baca image di registri ini.

Kubelet akan melakukan otentikasi GCR menggunakan service account yang dimiliki instance Google. Service acccount pada instance akan memiliki sebuah https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_only, sehingga dapat mengunduh dari GCR di proyek yang sama, tapi tidak untuk unggah.

Menggunakan Amazon Elastic Container Registry

Kubernetes memiliki dukungan native untuk Amazon Elastic Container Registry, ketika Node adalah AWS EC2 instance.

Cukup gunakan nama panjang image (misalnya ACCOUNT.dkr.ecr.REGION.amazonaws.com/imagename:tag) di dalam definisi Pod.

Semua pengguna klaster yang dapat membuat Pod akan bisa menjalankan Pod yang dapat menggunakan image-image di dalam registri ECR.

Kubelet akan mengambil dan secara periodik memperbarui kredensial ECR, yang memerlukan permission sebagai berikut:

ecr:GetAuthorizationToken
ecr:BatchCheckLayerAvailability
ecr:GetDownloadUrlForLayer
ecr:GetRepositoryPolicy
ecr:DescribeRepositories
ecr:ListImages
ecr:BatchGetImage

Persyaratan:

Kamu harus menggunakan versi kubelet v1.2.0 atau lebih (misal jalankan /usr/bin/kubelet --version=true).
Jika Node yang kamu miliki ada di region A dan registri kamu ada di region yang berbeda misalnya B, kamu perlu versi v1.3.0 atau lebih.
ECR harus tersedia di region kamu.

Cara troubleshoot:

Verifikasi semua persyaratan di atas.
Dapatkan kredensial $REGION (misalnya us-west-2) pada workstation kamu. Lakukan SSH ke dalam host dan jalankan Docker secara manual menggunakan kredensial tersebut. Apakah berhasil?
Tambahkan verbositas level log kubelet paling tidak 3 dan periksa log kubelet (misal journalctl -u kubelet) di baris-baris yang seperti ini:
- aws_credentials.go:109] unable to get ECR credentials from cache, checking ECR API
- aws_credentials.go:116] Got ECR credentials from ECR API for <AWS account ID for ECR>.dkr.ecr.<AWS region>.amazonaws.com

Menggunakan Azure Container Registry (ACR)

Ketika menggunakan Azure Container Registry kamu dapat melakukan otentikasi menggunakan pengguna admin maupun sebuah service principal. Untuk keduanya, otentikasi dilakukan melalui proses otentikasi Docker standar. Instruksi-instruksi ini menggunakan perangkat azure-cli.

Kamu pertama perlu membuat sebuah registri dan men-generate kredensial, dokumentasi yang lengkap tentang hal ini dapat dilihat pada dokumentasi Azure container registry.

Setelah kamu membuat registri, kamu akan menggunakan kredensial berikut untuk login:

DOCKER_USER : service principal, atau pengguna admin
DOCKER_PASSWORD: kata sandi dari service principal, atau kata sandi dari pengguna admin
DOCKER_REGISTRY_SERVER: ${some-registry-name}.azurecr.io
DOCKER_EMAIL: ${some-email-address}

Ketika kamu sudah memiliki variabel-variabel di atas, kamu dapat mengkonfigurasi sebuah Kubernetes Secret dan menggunakannya untuk deploy sebuah Pod.

Menggunakan IBM Cloud Container Registry

IBM Cloud Container Registry menyediakan sebuah registri image privat yang multi-tenant, dapat kamu gunakan untuk menyimpan dan membagikan image-image secara aman. Secara default, image-image di dalam registri privat kamu akan dipindai (scan) oleh Vulnerability Advisor terintegrasi untuk deteksi isu keamanan dan kerentanan (vulnerability) yang berpotensi. Para pengguna di dalam akun IBM Cloud kamu dapat mengakses image, atau kamu dapat menggunakan IAM role dan policy untuk memberikan akses ke namespace di IBM Cloud Container Registry.

Untuk instalasi plugin CLI di IBM Cloud Containerr Registry dan membuat sebuah namespace untuk image-image kamu, lihat Mulai dengan IBM Cloud Container Registry.

Jika kamu menggunakan akun dan wilayah (region) yang sama, kamu dapat melakukan deploy image-image yang disimpan di dalam IBM Cloud Container Registry ke dalam namespace default dari klaster IBM Cloud Kubernetes Service yang kamu miliki tanpa konfigurasi tambahan, lihat Membuat kontainer dari image. Untuk opsi konfigurasi lainnya, lihat Bagaimana cara mengotorasi klaster untuk mengunduh image dari sebuah registri.

Konfigurasi Node untuk Otentikasi ke sebuah Registri Privat

Catatan: Jika kamu jalan di Google Kubernetes Engine, akan ada .dockercfg pada setiap Node dengan kredensial untuk Google Container Registry. Kamu tidak bisa menggunakan cara ini.

Catatan: Jika kamu jalan di AWS EC2 dan menggunakan EC2 Container Registry (ECR), kubelet pada setiap Node akan dapat mengatur dan memperbarui kredensial login ECR. Kamu tidak bisa menggunakan cara ini.

Catatan: Cara ini cocok jika kamu dapat mengontrol konfigurasi Node. Cara ini tidak akan bekerja dengan baik pada GCE, dan penyedia layanan cloud lainnya yang tidak melakukan penggantian Node secara otomatis.

Catatan: Kubernetes pada saat ini hanya mendukung bagian auths dan HttpHeaders dari konfigurasi docker. Hal ini berarti bantuan kredensial (credHelpers atau credsStore) tidak didukung.

Docker menyimpan key untuk registri privat pada $HOME/.dockercfg atau berkas $HOME/.docker/config.json. Jika kamu menempatkan berkas yang sama pada daftar jalur pencarian (search path) berikut, kubelet menggunakannya sebagai penyedia kredensial saat mengunduh image.

{--root-dir:-/var/lib/kubelet}/config.json
{cwd of kubelet}/config.json
${HOME}/.docker/config.json
/.docker/config.json
{--root-dir:-/var/lib/kubelet}/.dockercfg
{cwd of kubelet}/.dockercfg
${HOME}/.dockercfg
/.dockercfg

Catatan: Kamu mungkin harus mengatur HOME=/root secara eksplisit pada berkas environment kamu untuk kubelet.

Berikut langkah-langkah yang direkomendasikan untuk mengkonfigurasi Node kamu supaya bisa menggunakan registri privat. Pada contoh ini, coba jalankan pada desktop/laptop kamu:

Jalankan docker login [server] untuk setiap set kredensial yang ingin kamu gunakan. Ini akan memperbarui $HOME/.docker/config.json.
Lihat $HOME/.docker/config.json menggunakan editor untuk memastikan sudah berisi kredensial yang ingin kamu gunakan.
Dapatkan daftar Node, contohnya:
- jika kamu ingin mendapatkan nama: nodes=$(kubectl get nodes -o jsonpath='{range.items[*].metadata}{.name} {end}')
- jika kamu ingin mendapatkan IP: nodes=$(kubectl get nodes -o jsonpath='{range .items[*].status.addresses[?(@.type=="ExternalIP")]}{.address} {end}')
Salin .docker/config.json yang ada di lokal kamu pada salah satu jalur pencarian di atas.
- contohnya: for n in $nodes; do scp ~/.docker/config.json root@$n:/var/lib/kubelet/config.json; done

Verifikasi dengana membuat sebuah Pod yanag menggunakan image privat, contohnya:

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: private-image-test-1
spec:
  containers:
    - name: uses-private-image
      image: $PRIVATE_IMAGE_NAME
      imagePullPolicy: Always
      command: [ "echo", "SUCCESS" ]
EOF

pod/private-image-test-1 created

Jika semuanya berjalan dengan baik, maka setelah beberapa lama, kamu dapat menjalankan:

kubectl logs private-image-test-1

dan lihat pada keluaran perintah:

SUCCESS

Jika kamu mencurigai ada perintah yang gagal, kamu dapat menjalankan:

kubectl describe pods/private-image-test-1 | grep 'Failed'

Pada kasus gagal, keluarannya mirip seperti:

  Fri, 26 Jun 2015 15:36:13 -0700    Fri, 26 Jun 2015 15:39:13 -0700    19    {kubelet node-i2hq}    spec.containers{uses-private-image}    failed        Failed to pull image "user/privaterepo:v1": Error: image user/privaterepo:v1 not found

Kamu harus memastikan semua Node di dalam klaster memiliki .docker/config.json yang sama. Jika tidak, Pod-Pod akan jalan pada beberapa Node saja dan gagal di Node lainnya. Contohnya, jika kamu menggunakan Node autoscaling, maka setiap templat instance perlu untuk mempunyai .docker/config.json atau mount sebuah penyimpanan yang berisi berkas tersebut.

Semua Pod memiliki akses baca (read) untuk image-image di registri privat manapun ketika key registri privat ditambahkan pada .docker/config.json.

Image Pra-unduh

Catatan: Jika kamu jalan di Google Kubernetes Engine, maka akan ada .dockercfg pada setiap Node dengan kredensial untuk Google Container Registry. Kamu dapat menggunakan cara ini.

Catatan: Cara ini cocok jika kamu dapat mengontrol konfigurasi Node. Cara ini tidak akan bisa berjalan dengan baik pada GCE, dan penyedia cloud lainnya yang tidak menggantikan Node secara otomatis.

Secara default, kubelet akan mencoba untuk mengunduh setiap image dari registri yang dispesifikasikan. Hanya saja, jika properti imagePullPolicy diatur menjadi IfNotPresent atau Never, maka sebuah image lokal digunakan.

Jika kamu ingin memanfaatkan image pra-unduh sebagai pengganti untuk otentikasi registri, kamu harus memastikan semua Node di dalam klaster memiliki image pra-unduh yang sama.

Cara ini bisa digunakan untuk memuat image tertentu untuk kecepatan atau sebagai alternatif untuk otentikasi untuk sebuah registri privat.

Semua Pod akan mendapatkan akses baca ke image pra-unduh manapun.

Tentukan ImagePullSecrets pada sebuah Pod

Catatan: Cara ini merupakan cara yang direkomendasikan saat ini untuk Google Kubernetes Engine, GCE, dan penyedia cloud lainnya yang secara otomatis dapat membuat Node.

Kubernetes mendukung penentuan key registri pada sebuah Pod.

Membuat sebuah Secret dengan Docker Config

Jalankan perintah berikut, ganti nilai huruf besar dengan yang tepat:

kubectl create secret docker-registry <name> --docker-server=DOCKER_REGISTRY_SERVER --docker-username=DOCKER_USER --docker-password=DOCKER_PASSWORD --docker-email=DOCKER_EMAIL

Jika kamu sudah memiliki berkas kredensial Docker, daripada menggunakan perintah di atas, kamu dapat mengimpor berkas kredensial sebagai Kubernetes Secret. Membuat sebuah Secret berbasiskan pada kredensial Docker yang sudah ada menjelaskan bagaimana mengatur ini. Cara ini berguna khususnya jika kamu menggunakan beberapa registri kontainer privat, perintah kubectl create secret docker-registry akan membuat sebuah Secret yang akan hanya bekerja menggunakan satu registri privat.

Catatan: Pod-Pod hanya dapat mengacu pada imagePullSecrets di dalam namespace, sehingga proses ini perlu untuk diselesaikan satu kali setiap namespace.

Mengacu pada imagePullSecrets di dalam sebuah Pod

Sekarang, kamu dapat membuat Pod yang mengacu pada Secret dengan menambahkan bagian imagePullSecrets untuk sebuah definisi Pod.

cat <<EOF > pod.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: foo
  namespace: awesomeapps
spec:
  containers:
    - name: foo
      image: janedoe/awesomeapp:v1
  imagePullSecrets:
    - name: myregistrykey
EOF

cat <<EOF >> ./kustomization.yaml
resources:
- pod.yaml
EOF

Cara ini perlu untuk diselesaikan untuk setiap Pod yang mengguunakan registri privat.

Hanya saja, mengatur field ini dapat diotomasi dengan mengatur imagePullSecrets di dalam sumber daya serviceAccount. Periksa Tambahan ImagePullSecrets untuk sebuah Service Account untuk instruksi yang lebih detail.

Kamu dapat menggunakan cara ini bersama .docker/config.json pada setiap Node. Kredensial-kredensial akan dapat di-merged. Cara ini akan dapat bekerja pada Google Kubernetes Engine.

Kasus-Kasus Penggunaan (Use Case)

Ada beberapa solusi untuk konfigurasi registri privat. Berikut beberapa kasus penggunaan dan solusi yang disarankan.

Klaster yang hanya menjalankan image non-proprietary (misalnya open-source). Tidak perlu unutuk menyembunyikan image.
- Gunakan image publik pada Docker hub.
  - Tidak ada konfigurasi yang diperlukan.
  - Pada GCE/Google Kubernetes Engine, sebuah mirror lokal digunakan secara otomatis untuk meningkatkan kecepatan dan ketersediaan.
Klaster yang menjalankan image proprietary yang seharusnya disembunyikan dari luar perusahaan, tetapi bisa terlihat oleh pengguna klaster.
- Gunakan sebuah privat registri Docker yang hosted.
  - Bisa saja di-host pada Docker Hub, atau lainnya.
  - Konfigurasi .docker/config.json secara manual pada setiap Node seperti dijelaskan di atas.
- Atau, jalankan sebuah registri privat internal di belakang firewall kamu dengan akses baca terbuka.
  - Tidak ada konfigurasi Kubernetes yang diperlukan.
- Atau, ketika pada GCE/Google Kubernetes Engine, menggunakan Google Container Registry yang ada di proyek.
  - Hal ini bisa bekerja baik dengan autoscaling klaster dibandingkan konfigurasi Node manual.
- Atau, pada sebuah klaster dimana mengubah konfigurasi Node tidak nyaman, gunakan imagePullSecrets.
Klaster dengan image proprietary, beberapa memerlukan akses kontrol yang lebih ketat.
- Pastikan AlwaysPullImages admission controller aktif. Sebaliknya, semua Pod berpotensi memiliki akses ke semua image.
- Pindahkan data sensitif pada sumber daya "Secret", daripada mengemasnya menjadi sebuah image.
Sebuah klaster multi-tenant dimana setiap tenant memerlukan registri privatnya masing-masing.
- Pastikan AlwaysPullImages admission controller aktif. Sebaliknya, semua Pod dari semua tenant berpotensi memiliki akses pada semua image.
- Jalankan sebuah registri privat dimana otorisasi diperlukan.
- Men-generate kredensial registri uuntuk setiap tenant, masukkan ke dalam secret uuntuk setiap namespace tenant.
- Tenant menambahkan secret pada imagePullSecrets uuntuk setiap namespace.

Jika kamu memiliki akses pada beberapa registri, kamu dapat membuat satu secret untuk setiap registri. Kubelet akan melakukan merge imagePullSecrets manapun menjadi sebuah virtual .docker/config.json.

3.3.3 - Kontainer Environment

Laman ini menjelaskan berbagai resource yang tersedia di dalam Kontainer pada suatu environment.

Environment Kontainer

Environment Kontainer pada Kubernetes menyediakan beberapa resource penting yang tersedia di dalam Kontainer:

Sebuah Filesystem, yang merupakan kombinasi antara image dan satu atau banyak volumes.
Informasi tentang Kontainer tersebut.
Informasi tentang objek-objek lain di dalam klaster.

Informasi tentang Kontainer

Hostname sebuah Kontainer merupakan nama dari Pod dimana Kontainer dijalankan. Informasi ini tersedia melalui perintah hostname atau panggilan (function call) gethostname pada libc.

Nama Pod dan namespace tersedia sebagai variabel environment melalui API downward.

Variabel environment yang ditulis pengguna dalam Pod definition juga tersedia di dalam Kontainer, seperti halnya variabel environment yang ditentukan secara statis di dalam image Docker.

Informasi tentang Klaster

Daftar semua Service yang dijalankan ketika suatu Kontainer dibuat, tersedia di dalam Kontainer tersebut sebagai variabel environment. Variabel-variabel environment tersebut sesuai dengan sintaksis links dari Docker.

Untuk suatu Service bernama foo yang terkait dengan Kontainer bernama bar, variabel-variabel di bawah ini tersedia:

FOO_SERVICE_HOST=<host dimana service dijalankan>
FOO_SERVICE_PORT=<port dimana service dijalankan>

Semua Service memiliki alamat-alamat IP yang bisa didapatkan di dalam Kontainer melalui DNS, jika addon DNS diaktifkan.

Selanjutnya

Pelajari lebih lanjut tentang berbagai hook pada lifecycle Kontainer.
Dapatkan pengalaman praktis soal memberikan handler untuk event dari lifecycle Kontainer.

3.3.4 - Runtime Class

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [beta]

Laman ini menjelaskan tentang resource RuntimeClass dan proses pemilihan runtime.

Peringatan: RuntimeClass memiliki breaking change untuk pembaruan ke beta pada v1.14. Jika kamu menggunakan RuntimeClass sebelum v1.14, lihat Memperbarui RuntimeClass dari Alpha ke Beta.

`Runtime Class`

RuntimeClass merupakan sebuah fitur untuk memilih konfigurasi runtime kontainer. Konfigurasi tersebut digunakan untuk menjalankan kontainer-kontainer milik suatu Pod.

Persiapan

Pastikan gerbang fitur (feature gate) RuntimeClass sudah aktif (secara default sudah aktif). Lihat Gerbang Fitur untuk lebih jelasnya soal pengaktifan gerbang fitur. Gerbang fitur RuntimeClass ini harus aktif pada semua apiserver dan kubelet.

Lakukan konfigurasi pada implementasi CRI untuk setiap node (tergantung runtime yang dipilih)
Buat resource RuntimeClass yang terkait

1. Lakukan konfigurasi pada implementasi CRI untuk setiap node

Pilihan konfigurasi yang tersedia melalui RuntimeClass tergantung pada implementasi Container Runtime Interface (CRI). Lihat bagian (di bawah ini) soal bagaimana melakukan konfigurasi untuk implementasi CRI yang kamu miliki.

Catatan: Untuk saat ini, RuntimeClass berasumsi bahwa semua node di dalam klaster punya konfigurasi yang sama (homogen). Jika ada node yang punya konfigurasi berbeda dari yang lain (heterogen), maka perbedaan ini harus diatur secara independen di luar RuntimeClass melalui fitur scheduling (lihat Menempatkan Pod pada Node).

Seluruh konfigurasi memiliki nama handler yang terkait, dijadikan referensi oleh RuntimeClass. Nama handler harus berupa valid label 1123 DNS (alfanumerik + karakter -).

2. Buat resource `RuntimeClass` yang terkait

Masing-masing konfigurasi pada langkah no.1 punya nama handler yang merepresentasikan konfigurasi-konfigurasi tersebut. Untuk masing-masing handler, buatlah sebuah objek RuntimeClass terkait.

Resource RuntimeClass saat ini hanya memiliki 2 field yang penting: nama RuntimeClass tersebut (metadata.name) dan handler (handler). Definisi objek tersebut terlihat seperti ini:

apiVersion: node.k8s.io/v1beta1  # RuntimeClass didefinisikan pada grup API node.k8s.io
kind: RuntimeClass
metadata:
  name: myclass  # Nama dari RuntimeClass yang nantinya akan dijadikan referensi
  # RuntimeClass merupakan resource tanpa namespace
handler: myconfiguration  # Nama dari konfigurasi CRI terkait

Catatan: Sangat disarankan untuk hanya memperbolehkan admin klaster melakukan operasi write pada RuntimeClass. Biasanya ini sudah jadi default. Lihat Ikhtisar Autorisasi untuk penjelasan lebih jauh.

Penggunaan

Ketika RuntimeClass sudah dikonfigurasi pada klaster, penggunaannya sangatlah mudah. Kamu bisa tentukan runtimeClassName di dalam spec sebuah Pod, sebagai contoh:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  runtimeClassName: myclass
  # ...

Kubelet akan mendapat instruksi untuk menggunakan RuntimeClass dengan nama yang sudah ditentukan tersebut untuk menjalankan Pod ini. Jika RuntimeClass dengan nama tersebut tidak ditemukan, atau CRI tidak dapat menjalankan handler yang terkait, maka Pod akan memasuki tahap Failed. Lihat event untuk mengetahui pesan error yang terkait.

Jika tidak ada runtimeClassName yang ditentukan di dalam Pod, maka RuntimeHandler yang default akan digunakan. Untuk kasus ini, perilaku klaster akan seperti saat fitur RuntimeClass dinonaktifkan.

Konfigurasi CRI

Lihat instalasi CRI untuk lebih detail mengenai pengaturan runtime CRI.

dockershim

Built-in dockershim CRI yang dimiliki Kubernetes tidak mendukung handler runtime.

containerd

Handler runtime diatur melalui konfigurasi containerd pada /etc/containerd/config.toml. Handler yang valid dapat dikonfigurasi pada bagian runtime:

[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.${HANDLER_NAME}]

Lihat dokumentasi konfigurasi containerd untuk lebih detail: https://github.com/containerd/cri/blob/master/docs/config.md

cri-o

Handler runtime dapat diatur menggunakan konfigurasi cri-o pada /etc/crio/crio.conf. Handler yang valid dapat dikonfigurasi pada tabel crio.runtime:

[crio.runtime.runtimes.${HANDLER_NAME}]
  runtime_path = "${PATH_TO_BINARY}"

Lihat dokumentasi konfigurasi cri-o untuk lebih detail: https://github.com/kubernetes-sigs/cri-o/blob/master/cmd/crio/config.go

Memperbarui RuntimeClass dari Alpha ke Beta

Fitur Beta pada RuntimeClass memiliki perubahan sebagai berikut:

Grup API resource node.k8s.io dan runtimeclasses.node.k8s.io telah dimigrasi ke suatu API built-in dari CustomResourceDefinition.
Atribut spec telah disederhakan pada definisi RuntimeClass (tidak ada lagi yang namanya RuntimeClassSpec).
Field runtimeHandler telah berubah nama menjadi handler.
Field handler sekarang bersifat wajib untuk semua versi API. Artinya, field runtimeHandler pada API Alpha juga bersifat wajib.
Field handler haruslah berupa label DNS valid (RFC 1123), yang artinya tidak bisa berisi karakter . (pada semua versi). Handler valid harus sesuai dengan regular expression ini: ^[a-z0-9]([-a-z0-9]*[a-z0-9])?$.

Tindakan yang diperlukan: Tindakan-tindaka berikut ini diperlukan untuk melakukan pembaruan fitur RuntimeClass dari versi alpha ke versi beta:

Resource RuntimeClass harus dibuat ulang setelah diperbarui ke v.1.14, dan CRD runtimeclasses.node.k8s.io harus dihapus secara manual:
```
kubectl delete customresourcedefinitions.apiextensions.k8s.io runtimeclasses.node.k8s.io
```
Fitur Alpha pada RuntimeClass akan menjadi tidak valid, jika runtimeHandler tidak ditentukan atau kosong atau menggunakan karakter . pada handler. Ini harus dimigrasi ke handler dengan konfigurasi yang valid (lihat petunjuk di atas).

3.3.5 - Lifecyle Hook pada Kontainer

Laman ini menjelaskan bagaimana semua Kontainer yang diatur kubelet menggunakan framework lifecycle hook untuk menjalankan kode yang di-trigger oleh event selama lifecycle berlangsung.

Ikhtisar

Kubernetes menyediakan hook untuk lifecycle Kontainer. Hal ini sejalan dengan framework bahasa pemrograman pada umumnya yang memiliki hook untuk lifecycle komponen, seperti Angular contohnya. Hook tersebut digunakan Kontainer untuk selalu siap menerima event selama lifecycle dan menjalankan kode yang diimplementasi pada suatu handler, ketika hook lifecycle terkait telah dieksekusi.

Jenis-jenis hook pada Kontainer

Ada dua jenis hook yang diekspos pada Kontainer:

PostStart

Hook ini dijalankan segera setelah suatu kontainer dibuat. Hanya saja, tidak ada jaminan bahwa hook akan tereksekusi sebelum ENTRYPOINT dari kontainer. Tidak ada parameter yang diberikan pada handler.

PreStop

Hook ini akan dipanggil sesaat sebelum kontainer dimatikan, karena suatu request API atau event pengaturan, contohnya kegagalan pada liveness probe, preemption, perebutan resource, dan lainnya. Sebuah panggilan untuk hook PreStop akan gagal jika kontainer tersebut telah ada pada state terminate atau complete. Hal ini bersifat blocking, yang artinya panggilan bersifat sinkron (synchronous), harus menunggu eksekusi selesai, sebelum melakukan panggilan untuk menghapus kontainer tersebut. Tidak ada parameter yang diberikan pada handler.

Penjelasan yang lebih rinci tentang proses terminasi dapat dilihat pada Terminasi Pod.

Implementasi handler untuk hook

Kontainer dapat mengakses sebuah hook melalui implementasi dan registrasi sebuah handler untuk hook tersebut. Ada dua jenis handler untuk hook yang dapat diimplementasikan untuk Kontainer:

Exec - Mengeksekusi sebuah perintah tertentu, contohnya pre-stop.sh, di dalam cgroups dan namespace suatu Kontainer. Resource yang dikonsumsi oleh perintah tersebut dianggap sebagai bagian dari Kontainer.
HTTP - Mengeksekusi sebuah request HTTP untuk endpoint tertentu pada Kontainer tersebut.

Eksekusi handler untuk hook

Ketika manajemen hook untuk suatu lifecycle Kontainer dipanggil, sistem manajemen internal pada Kubernetes akan mengeksekusi handler di dalam Kontainer yang terdaftar untuk hook tersebut.

Panggilan handler untuk hook semuanya bersifat synchronous di dalam konteks Pod yang memiliki Kontainer tersebut. Artinya, untuk hook PostStart, Kontainer ENTRYPOINT dan hook dieksekusi secara asyncrhonous. Akan tetapi, jika hook mengambil waktu terlalu lama, atau hang, Kontainer tersebut tidak bisa sampai ke state running.

Perilaku ini mirip dengan yang terjadi pada hook PreStop. Jika hook terlalu lama atau hang saat dieksekusi, Pod tersebut tetap ada pada state Terminating dan akan dimatikan setelah terminationGracePeriodSeconds Pod selesai. Jika sebuah hook PostStart atau PreStop gagal dieksekusi, Kontainer akan dimatikan.

Para pengguna sangat disarankan membuat handler untuk hook seringan mungkin (lightweight). Biar bagaimanapun, ada beberapa kasus yang memang membutuhkan waktu lama untuk mengeksekusi suatu perintah, misalnya saat proses penyimpanan state sebelum Kontainer dimatikan.

Jaminan pengiriman hook

Proses pengiriman hook akan dilakukan paling tidak satu kali. Artinya suatu hook boleh dipanggil beberapa kali untuk event yang sama, seperti dalam PostStart atauPreStop. Namun begitu, implementasi hook masing-masing harus memastikan bagaimana menangani kasus ini dengan benar.

Pada umumnya, hanya terjadi satu proses pengiriman. Jika misalnya sebuah penerima HTTP hook mati atau tidak bisa menerima trafik, maka tidak ada usaha untuk mengirimkan kembali. Namun demikian, bisa saja terjadi dua kali proses pengiriman untuk kasus tertentu. Contohnya, jika kubelet restart saat di tengah proses pengiriman hook, hook tersebut akan dikirimkan kembali saat kubelet sudah hidup kembali.

Melakukan debug handler untuk hook

Log untuk suatu handler hook tidak terekspos pada event Pod. Jika handler gagal dieksekusi untuk alasan tertentu, handler akan melakukan broadcast sebuah event. Untuk PostStart, akan dilakukan broadcast event FailedPostStartHook, dan untuk PreStop, akan dilakukan broadcast event FailedPreStopHook. Kamu dapat melihat event-event ini dengan menjalankan perintah kubectl describe pod <pod_name>. Berikut merupakan contoh keluaran event-event setelah perintah tersebut dijalankan.

Events:
  FirstSeen  LastSeen  Count  From                                                   SubobjectPath          Type      Reason               Message
  ---------  --------  -----  ----                                                   -------------          --------  ------               -------
  1m         1m        1      {default-scheduler }                                                          Normal    Scheduled            Successfully assigned test-1730497541-cq1d2 to gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Pulling              pulling image "test:1.0"
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Created              Created container with docker id 5c6a256a2567; Security:[seccomp=unconfined]
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Pulled               Successfully pulled image "test:1.0"
  1m         1m        1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Started              Started container with docker id 5c6a256a2567
  38s        38s       1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Killing              Killing container with docker id 5c6a256a2567: PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1
  37s        37s       1      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Normal    Killing              Killing container with docker id 8df9fdfd7054: PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1
  38s        37s       2      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}                         Warning   FailedSync           Error syncing pod, skipping: failed to "StartContainer" for "main" with RunContainerError: "PostStart handler: Error executing in Docker Container: 1"
  1m         22s       2      {kubelet gke-test-cluster-default-pool-a07e5d30-siqd}  spec.containers{main}  Warning   FailedPostStartHook

Selanjutnya

Pelajari lebih lanjut tentang environment Kontainer.
Pelajari bagaimana caranya melakukan attach handler pada event lifecycle sebuah Kontainer.

3.4 - Workloads

3.4.1 - Pods

3.4.1.1 - Pengenalan Pod

Halaman ini menyajikan ikhtisar dari Pod, objek terkecil yang dapat di deploy di dalam objek model Kubernetes.

Memahami Pod

Sebuah Pod adalah unit dasar di Kubernetes--unit terkecil dan paling sederhana di dalam objek model Kubernetes yang dapat dibuat dan di deploy. Sebuah Pod merepresentasikan suatu proses yang berjalan di dalam klaster.

Pod membungkus sebuah kontainer (atau, di beberapa kasus, beberapa kontainer), sumber penyimpanan, alamat jaringan IP yang unik, dan opsi yang mengatur bagaimana kontainer harus dijalankan. Pod merupakan representasi dari unit deployment: sebuah instance aplikasi di dalam Kubernetes, yang mungkin terdiri dari satu kontainer atau sekumpulan kontainer yang berbagi resource.

Docker adalah salah satu kontainer runtime yang paling umum digunakan di Kubernetes Pod, tetapi Pod mendukung kontainer runtime lainnya.

Pod di Kubernetes klaster dapat digunakan dengan dua cara:

Pod menjalankan satu kontainer. Model satu kontainer per Pod adalah model yang umum digunakan di Kubernetes; kamu dapat membayangkan sebuah Pod sebagai pembungkus kontainer tersebut, dan Kubernetes tidak mengelola kontainer secara langsung tetapi mengelola Pod tersebut.
Pod menjalankan beberapa kontainer yang perlu berjalan bersamaan. Sebuah Pod dapat membungkus sebuah aplikasi yang terdiri dari beberapa kontainer yang perlu berbagi resource. Kontainer yang ditempatkan di dalam satu Pod ini membentuk sebuah layanan. Sebuah kontainer menyajikan berkas dari sumber penyimpanan ke publik, sedangkan kontainer sidecar yang lain melakukan pembaharuan terhadap berkas tersebut. Pod membungkus semua kontainer dan resource penyimpanan sebagai satu kesatuan yang dapat dikelola.

Kubernetes Blog menyediakan beberapa informasi tambahan terkait penggunaan Pod. Informasi selengkapnya, kunjungi:

Setiap Pod dimaksudkan untuk menjalankan satu instance aplikasi. Jika kamu ingin mengembangkan aplikasi secara horizontal (contoh, banyak instance sekaligus), kamu dapat menggunakan banyak Pod, satu untuk setiap instance. Di Kubernetes, konsep ini umumnya disebut dengan replikasi. Pod yang direplikasi biasanya dibuat dan dikelola sebagai grup oleh objek abstraksi yang disebut kontroler. Lihat Pod dan Kontroler untuk informasi selengkapnya.

Bagaimana Pod mengelola beberapa Kontainer

Pod didesain untuk mendukung banyak proses (sebagai kontainer) yang membentuk sebuah layanan. Kontainer di dalam sebuah Pod akan otomatis ditempatkan bersama di dalam satu mesin fisik atau mesin virtual di dalam klaster. Kontainer tersebut dapat berbagi resource dan dependensi, berkomunikasi satu sama lain, dan berkoordinasi kapan dan bagaimana mereka diterminasi.

Perhatikan bahwa mengelompokan kontainer di dalam satu Pod merupakan kasus lanjutan. Kamu dapat menggunakan pola ini hanya dalam kasus tertentu. Sebagai contoh, kamu memiliki kontainer yang bertindak sebagai web server yang menyajikan berkas dari resource penyimpanan bersama, dan kontainer sidecar melakukan pembaharuan terhadap berkas tersebut dari sumber lain, seperti dalam diagram Pod berikut:

Pod menyediakan dua jenis resource sebagai penyusun dari kontainer: jaringan dan penyimpanan.

Jaringan

Setiap Pod diberikan sebuah alamat IP unik. Setiap kontainer di dalam Pod berbagi network namespace, termasuk alamat IP dan port jaringan. Setiap kontainer di dalam Pod dapat berkomunikasi satu sama lain menggunakan localhost. Saat para kontainer di dalam Pod berkomunikasi dengan entitas lain di luar Pod, mereka harus berkoordinasi satu sama lain bagaimana mereka menggunakan resource jaringan (seperti Port).

Penyimpanan

Pod dapat menentukan penyimpanan bersama yaitu volumes. Semua kontainer di dalam Pod dapat mengakses volumes ini, mengizinkan kontainer untuk berbagi data. Volumes juga memungkinkan data di Pod untuk bertahan jika salah satu kontainer perlu melakukan proses restart. Lihat Volumes untuk informasi lebih lanjut bagaimana Kubernetes mengimplementasikan penyimpanan di dalam Pod.

Bekerja dengan Pod

Kamu akan jarang membuat Pod secara langsung di Kubernetes. Ini karena Pod dirancang sebagai entitas sesaat. Saat Pod dibuat (baik oleh kamu, atau secara tidak langsung oleh kontroler), Pod ditempatkan dan dijalankan di sebuah Node di dalam klaster. Pod akan tetap di Node tersebut sampai proses dihentikan, Objek Pod dihapus, Pod dihentikan karena kekurangan resource, atau Node tersebut berhenti berjalan.

Catatan: Tidak perlu bingung untuk membedakan antara menjalankan ulang sebuah kontainer di dalam Pod dan menjalankan ulang Pod. Pod itu sendiri tidak berjalan, tetapi Pod adalah environment kontainer itu berjalan dan akan tetap ada sampai dihapus.

Pod tidak melakukan mekanisme penyembuhan diri sendiri. Jika Pod ditempatkan disebuah Node yang gagal, atau proses penempatan Pod itu sendiri gagal, Pod akan dihapus; demikian juga, Pod tidak akan bertahan jika Node tersebut kehabisan resource atau sedang dalam tahap pemeliharaan. Kubernetes menggunakan abstraksi yang disebut kontroler, yang menangani dan mengelola Pod. Jadi, meskipun Pod dapat dipakai secara langsung di Kubernetes, kontroler merupakan cara umum yang digunakan untuk mengelola Pod. Lihat Pod dan kontroler untuk informasi lebih lanjut bagaimana Kubernetes menggunakan kontroler untuk mengimpelentasikan mekanisme penyembuhan diri sendiri dan replikasi pada Pod.

Pod dan Kontroler

Kontroler dapat membuat dan mengelola banyak Pod untuk kamu, menangani replikasi dan menyediakan kemampuan penyembuhan diri sendiri pada lingkup klaster. Sebagai contoh, jika sebuah Node gagal, kontroler akan otomatis mengganti Pod tersebut dengan menempatkan Pod yang identik di Node yang lain.

Beberapa contoh kontroler yang berisi satu atau lebih Pod meliputi:

Secara umum, kontroler menggunakan templat Pod yang kamu sediakan untuk membuat Pod.

Templat Pod

Templat Pod adalah spesifikasi dari Pod yang termasuk di dalam objek lain seperti Replication Controllers, Jobs, dan DaemonSets. Kontroler menggunakan templat Pod untuk membuat Pod.

Contoh di bawah merupakan manifestasi sederhana untuk Pod yang berisi kontainer yang membuat sebuah pesan.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp-pod
  labels:
    app: myapp
spec:
  containers:
  - name: myapp-container
    image: busybox
    command: ['sh', '-c', 'echo Hello Kubernetes! && sleep 3600']

Perubahan yang terjadi pada templat atau berganti ke templat yang baru tidak memiliki efek langsung pada Pod yang sudah dibuat. Pod yang dibuat oleh replication controller dapat diperbarui secara langsung.

Selanjutnya

Pelajari lebih lanjut tentang perilaku Pod:
- Terminasi Pod
- Lifecycle Pod

3.4.1.2 - Pod

Pod adalah unit komputasi terkecil yang bisa di-deploy dan dibuat serta dikelola dalam Kubernetes.

Apa Itu Pod?

Sebuah Pod (seperti pod pada paus atau kacang polong) adalah sebuah kelompok yang terdiri dari satu atau lebih kontainer (misalnya kontainer Docker), dengan ruang penyimpanan ataupun jaringan yang dipakai bersama, dan sebuah spesifikasi mengenai bagaimana menjalankan kontainer. Isi dari Pod akan selalu diletakkan dan dijadwalkan bersama, serta berjalan dalam konteks yang sama. Sebuah Pod memodelkan "logical host" yang spesifik terhadap aplikasi. Ini mengandung lebih dari satu kontainer aplikasi yang secara relatif saling terhubung erat. Sebelum masa kontainer, menjalankan aplikasi dalam mesin fisik atau virtual berarti menjalankan dalam logical host yang sama.

Walaupun Kubernetes mendukung lebih banyak runtime kontainer selain Docker, namun Docker adalah yang paling umum diketahui dan ini membantu dalam menjelaskan Pod dengan istilah pada Docker.

Konteks bersama dalam sebuah Pod adalah kumpulan Linux namespace, cgroup dan kemungkinan segi isolasi lain, hal yang sama yang mengisolasi kontainer Docker. Dalam sebuah konteks pada Pod, setiap aplikasi bisa menerapkan sub-isolasi lebih lanjut.

Semua kontainer dalam suatu Pod akan berbagi alamat IP dan port yang sama, dan bisa saling berkomunikasi melalui localhost. Komunikasi tersebut mengunakan standar inter-process communications (IPC) seperti SystemV semaphores atau POSIX shared memory. Kontainer pada Pod yang berbeda memiliki alamat IP yang berbeda dan tidak dapat berkomunikasi menggunakan IPC tanpa pengaturan khusus. Kontainer ini biasa berkomunikasi dengan yang lain menggunakan alamat IP setiap Pod.

Aplikasi dalam suatu Pod juga memiliki akses ke ruang penyimpanan bersama, yang didefinisikan sebagai bagian dari Pod dan dibuat bisa diikatkan ke masing-masing filesystem pada aplikasi.

Dalam istilah konsep Docker, sebuah Pod dimodelkan sebagai gabungan dari kontainer Docker yang berbagi namespace dan ruang penyimpanan filesystem.

Layaknya aplikasi dengan kontainer, Pod dianggap sebagai entitas yang relatif tidak kekal (tidak bertahan lama). Seperti yang didiskusikan dalam siklus hidup Pod, Pod dibuat, diberikan ID unik (UID), dan dijadwalkan pada suatu mesin dan akan tetap disana hingga dihentikan (bergantung pada aturan restart) atau dihapus. Jika mesin mati, maka semua Pod pada mesin tersebut akan dijadwalkan untuk dihapus, namun setelah suatu batas waktu. Suatu Pod tertentu (sesuai dengan ID unik) tidak akan dijadwalkan ulang ke mesin baru, namun akan digantikan oleh Pod yang identik, bahkan jika dibutuhkan bisa dengan nama yang sama, tapi dengan ID unik yang baru (baca replication controller untuk info lebih lanjut)

Ketika sesuatu dikatakan memiliki umur yang sama dengan Pod, misalnya saja ruang penyimpanan, maka itu berarti akan tetap ada selama Pod tersebut masih ada. Jika Pod dihapus dengan alasan apapun, sekalipun Pod pengganti yang identik telah dibuat, semua yang berhubungan (misalnya ruang penyimpanan) akan dihapus dan dibuat ulang.

Sebuah Pod dengan banyak kontainer, yaitu File Puller dan Web Server yang menggunakan ruang penyimpanan persisten untuk berbagi ruang penyimpanan bersama antara kontainer.

Motivasi suatu Pods

Pengelolaan

Pod adalah suatu model dari pola beberapa proses yang bekerja sama dan membentuk suatu unit layanan yang kohesif. Menyederhanakan proses melakukan deploy dan pengelolaan aplikasi dengan menyediakan abstraksi tingkat yang lebih tinggi daripada konstituen aplikasinya. Pod melayani sebagai unit dari deployment, penskalaan horizontal, dan replikasi. Colocation (co-scheduling), berbagi nasib (misalnya dimatikan), replikasi terkoordinasi, berbagi sumber daya dan pengelolaan ketergantungan akan ditangani otomatis untuk kontainer dalam suatu Pod.

Berbagi sumber daya dan komunikasi

Pod memungkinkan berbagi data dan komunikasi diantara konstituennya.

Semua aplikasi dalam suatu Pod menggunakan namespace jaringan yang sama (alamat IP dan port yang sama), dan menjadikan bisa saling mencari dan berkomunikasi dengan menggunakan localhost. Oleh karena itu, aplikasi dalam Pod harus berkoordinasi mengenai penggunaan port. Setiap Pod memiliki alamat IP dalam satu jaringan bersama yang bisa berkomunikasi dengan komputer lain dan Pod lain dalam jaringan yang sama.

Kontainer dalam suatu Pod melihat hostname sistem sebagai sesuatu yang sama dengan konfigurasi name pada Pod. Informasi lebih lanjut terdapat dibagian jaringan.

Sebagai tambahan dalam mendefinisikan kontainer aplikasi yang berjalan dalam Pod, Pod memberikan sepaket sistem penyimpanan bersama. Sistem penyimpanan memungkinkan data untuk bertahan saat kontainer dijalankan ulang dan dibagikan kepada semua aplikasi dalam Pod tersebut.

Penggunaan Pod

Pod dapat digunakan untuk menjalankan beberapa aplikasi yang terintegrasi secara vertikal (misalnya LAMP), namun motivasi utamanya adalah untuk mendukung berlokasi bersama, mengelola program pembantu, diantaranya adalah:

sistem pengelolaan konten, pemuat berkas dan data, manajer cache lokal, dll.
catatan dan checkpoint cadangan, kompresi, rotasi, dll.
pengamat perubahan data, pengintip catatan, adapter pencatatan dan pemantauan, penerbit peristiwa, dll.
proksi, jembatan dan adaptor.
pengontrol, manajer, konfigurasi dan pembaharu.

Secara umum, masing-masing Pod tidak dimaksudkan untuk menjalankan beberapa aplikasi yang sama.

Penjelasan lebih lengkap bisa melihat The Distributed System ToolKit: Patterns for Composite Containers.

Alternatif pertimbangan

Kenapa tidak menjalankan banyak program dalam satu kontainer (Docker)?

Transparansi. Membuat kontainer dalam suatu Pod menjadi terlihat dari infrastruktur, memungkinkan infrastruktur menyediakan servis ke kontainer tersebut, misalnya saja pengelolaan proses dan pemantauan sumber daya. Ini memfasilitasi sejumlah kenyamanan untuk pengguna.
Pemisahan ketergantungan perangkat lunak. Setiap kontainer mungkin memiliki versi, dibuat dan dijalankan ulang secara independen. Kubernetes mungkin mendukung pembaharuan secara langsung terhadap suatu kontainer, suatu saat nanti.
Mudah digunakan. Penguna tidak diharuskan menjalankan manajer prosesnya sendiri, khawatir dengan sinyal dan propagasi exit-code, dan lain sebagainya.
Efisiensi. Karena infrastruktur memegang lebih banyak tanggung jawab, kontainer bisa lebih ringan.

Kenapa tidak mendukung penjadwalan kontainer berdasarkan affinity?

Cara itu bisa menyediakan lokasi yang sama, namun tidak memberikan banyak keuntungan dari Pod, misalnya saja berbagi sumber daya, IPC, jaminan berbagi nasib dan kemudahan manajemen.

Ketahanan suatu Pod (atau kekurangan)

Pod tidak dimaksudkan untuk diperlakukan sebagai entitas yang tahan lama. Mereka tidak akan bertahan dengan kegagalan penjadwalan, kegagalan mesin, atau eviction (pengusiran), misalnya karena kurangnya sumber daya atau dalam suatu kasus mesin sedang dalam pemeliharaan.

Secara umum, pengguna tidak seharusnya butuh membuat Pod secara langsung. Mereka seharusnya selalu menggunakan pengontrol, sekalipun untuk yang tunggal, misalnya, Deployment. Pengontrol menyediakan penyembuhan diri dengan ruang lingkup kelompok, begitu juga dengan pengelolaan replikasi dan penluncuran. Pengontrol seperti StatefulSet bisa memberikan dukungan terhadap Pod yang stateful.

Penggunaan API kolektif sebagai user-facing primitive utama adalah hal yang relatif umum diantara sistem penjadwalan kluster, seperti

Borg, Marathon, Aurora, dan Tupperware.

Pod diekspose sebagai primitive untuk memfasilitasi hal berikut:

penjadwalan dan pengontrol sifat pluggability
mendukung operasi pada level Pod tanpa perlu melakukan proksi melalui API pengontrol
pemisahan antara umur suatu Pod dan pengontrol, seperti misalnya bootstrapping.
pemisahan antara pengontrol dan servis, pengontrol endpoint hanya memperhatikan Pod
komposisi yang bersih antara fungsionalitas dilevel Kubelet dan klaster. Kubelet secara efektif adalah pengontrol Pod.
aplikasi dengan ketersediaan tinggi, yang akan mengharapkan Pod akan digantikan sebelum dihentikan dan tentu saja sebelum dihapus, seperti dalam kasus penggusuran yang direncanakan atau pengambilan gambar.

Penghentian Pod

Karena Pod merepresentasikan proses yang berjalan pada mesin didalam klaster, sangat penting untuk memperbolehkan proses ini berhenti secara normal ketika sudah tidak dibutuhkan (dibandingkan dengan dihentikan paksa dengan sinyal KILL dan tidak memiliki waktu untuk dibersihkan). Pengguna seharusnya dapat meminta untuk menghapus dan tahu proses penghentiannya, serta dapat memastikan penghentian berjalan sempurna. Ketika pengguna meminta menghapus Pod, sistem akan mencatat masa tenggang untuk penghentian secara normal sebelum Pod dipaksa untuk dihentikan, dan sinyal TERM akan dikirim ke proses utama dalam setiap kontainer. Setelah masa tenggang terlewati, sinyal KILL akan dikirim ke setiap proses dan Pod akan dihapus dari API server. Jika Kubelet atau kontainer manajer dijalankan ulang ketika menunggu suatu proses dihentikan, penghentian tersebut akan diulang dengan mengembalikan masa tenggang senilai semula.

Contohnya sebagai berikut:

Pengguna mengirim perintah untuk menghapus Pod, dengan masa tenggang (30 detik)
Pod dalam API server akan diperbarui dengan waktu dimana Pod dianggap "mati" bersama dengan masa tenggang.
Pod ditampilkan dalam status "Terminating" ketika tercantum dalam perintah klien
(bersamaan dengan poin 3) Ketika Kubelet melihat Pod sudah ditandai sebagai "Terminating" karena waktu pada poin 2 sudah diatur, ini memulai proses penghentian Pod
1. Jika salah satu kontainer pada Pod memiliki preStop hook, maka akan dipanggil di dalam kontainer. Jika preStop hook masih berjalan setelah masa tenggang habis, langkah 2 akan dipanggil dengan tambahan masa tenggang yang sedikit, 2 detik.
2. Semua kontainer akan diberikan sinyal TERM. Sebagai catatan, tidak semua kontainer akan menerima sinyal TERM dalam waktu yang sama dan mungkin butuh waktu untuk menjalankan preStop hook jika bergantung pada urutan penghentiannya.
(bersamaan dengan poin 3) Pod akan dihapus dari daftar endpoint untuk servis dan tidak lagi dianggap sebagai bagian dari Pod yang berjalan dalam replication controllers. Pod yang dihentikan, secara perlahan tidak akan melayani permintaan karena load balancer (seperti servis proksi) menghapus mereka dari daftar rotasi.
Ketika masa tenggang sudah lewat, semua proses yang masih berjalan dalam Pod akan dihentikan dengan sinyal SIGKILL.
Kubelet akan selesai menghapus Pod dalam API server dengan mengatur masa tenggang menjadi 0 (langsung menghapus). Pod akan menghilang dari API dan tidak lagi terlihat oleh klien.

Secara default, semua penghapusan akan berjalan normal selama 30 detik. Perintah kubectl delete mendukung opsi --grace-period=<waktu dalam detik> yang akan memperbolehkan pengguna untuk menimpa nilai awal dan memberikan nilai sesuai keinginan pengguna. Nilai 0 akan membuat Pod dihapus paksa. Kamu harus memberikan opsi tambahan --force bersamaan dengan --grace-period=0 untuk melakukan penghapusan paksa.

Penghapusan paksa sebuah Pod

Penghapusan paksa dari sebuah Pod didefinisikan sebagai penghapusan Pod dari state klaster dan etcd secara langsung. Ketika penghapusan paksa dilakukan, API server tidak akan menunggu konfirmasi dari kubelet bahwa Pod sudah dihentikan pada mesin ia berjalan. Ini menghapus Pod secara langsung dari API, sehingga Pod baru bisa dibuat dengan nama yang sama. Dalam mesin, Pod yang dihentikan paksa akan tetap diberikan sedikit masa tenggang sebelum dihentikan paksa.

Penghentian paksa dapat menyebabkan hal berbahaya pada beberapa Pod dan seharusnya dilakukan dengan perhatian lebih. Dalam kasus StatefulSet Pods, silakan melihat dokumentasi untuk penghentian Pod dari StatefulSet.

Hak istimewa untuk kontainer pada Pod

Setiap kontainer dalam Pod dapat mengaktifkan hak istimewa (mode privileged), dengan menggunakan tanda privileged pada konteks keamanan pada spesifikasi kontainer. Ini akan berguna untuk kontainer yang ingin menggunakan kapabilitas Linux seperti memanipulasi jaringan dan mengakses perangkat. Proses dalam kontainer mendapatkan hak istimewa yang hampir sama dengan proses di luar kontainer. Dengan hak istimerwa, seharusnya lebih mudah untuk menulis pada jaringan dan plugin ruang penyimpanan sebagai Pod berbeda yang tidak perlu dikompilasi ke dalam kubelet.

Catatan: Runtime kontainer kamu harus mendukung konsep hak istimewa kontainer untuk membuat pengaturan ini menjadi relevan.

API Object

Pod adalah sumber daya tingkat tinggi dalam Kubernetes REST API. Definisi Objek Pod API menjelaskan mengenai objek secara lengkap.

3.4.1.3 - Siklus Hidup Pod

Halaman ini menjelaskan siklus hidup sebuah Pod

Fase Pod

Field status dari sebuah Pod merupakan sebuah objek PodStatus, yang memiliki sebuah field phase.

Fase dari sebuah Pod adalah sesuatu yang sederhana, ringkasan yang lebih tinggi tentang Pod dalam siklus hidupnya. Fase ini tidak ditujukan sebagai sebuah kesimpulan yang luas dari observasi suatu kontainer atau state suatu Pod, serta tidak ditujukan sebagai state machine yang luas.

Jumlah dan arti dari nilai-nilai fase Pod dijaga ketat. Selain yang ada dalam dokumentasi ini, tidak perlu berasumsi mengenai Pod telah diberikan nilai phase.

Berikut adalah nilai yang mungkin diberikan untuk suatu phase:

Nilai	Deskripsi
`Pending`	Pod telah disetujui oleh sistem Kubernetes, tapi ada satu atau lebih image kontainer yang belum terbuat. Ini termasuk saat sebelum dijadwalkan dan juga saat mengunduh image melalui jaringan, yang mungkin butuh beberapa waktu.
`Running`	Pod telah terikat ke suatu node, dan semua kontainer telah terbuat. Setidaknya ada 1 kontainer yang masih berjalan, atau dalam proses memulai atau restart.
`Succeeded`	Semua kontainer di dalam Pod sudah berhasil dihentikan, dan tidak akan dilakukan restart.
`Failed`	Semua kontainer dalan suatu Pod telah dihentikan, dan setidaknya ada satu kontainer yang terhenti karena kegagalan. Itu merupakan kontainer yang keluar dengan kode status bukan 0 atau dihentikan oleh sistem.
`Unknown`	State suatu Pod tidak dapat diperoleh karena suatu alasan, biasanya karena kesalahan dalam komunikasi dengan host yang digunakan Pod tersebut.

Kondisi Pod

Suatu Pod memiliki sebuah PodStatus, yang merupakan array dari PodConditions yang telah atau belum dilewati oleh Pod. Setiap elemen dari array PodConditions mungkin memiliki enam field berikut:

Field lastProbeTime memberikan nilai timestamp yang menandakan kapan terakhir kali kondisi kondisi Pod diperiksa.
Field lastTransitionTime memberikan nilai timestamp yang menandakan kapan terakhir kali Pod berubah status ke status lain.
Field message adalah pesan yang bisa dibaca manusia yang mengidikasikan detail dari suatu transisi.
Field reason adalah suatu alasan yang unik, satu kata, ditulis secara CamelCase untuk kondisi transisi terakhir.
Field status adalah sebuah kata dengan kemungkinan nilainya berupa "True", "False", dan "Unknown".
Field type adalah sebuah kata yang memiliki kemungkinan nilai sebagai berikut:
- PodScheduled: Pod telah dijadwalkan masuk ke node;
- Ready: Pod sudah mampu menerima request masuk dan seharusnya sudah ditambahkan ke daftar pembagian beban kerja untuk servis yang sama;
- Initialized: Semua init containers telah berjalan sempurna.
- Unschedulable: scheduler belum dapat menjadwalkan Pod saat ini, sebagai contoh karena kekurangan resources atau ada batasan-batasan lain.
- ContainersReady: Semua kontainer di dalam Pod telah siap.

Pemeriksaan Kontainer

Sebuah Probe adalah sebuah diagnosa yang dilakukan secara berkala oleh kubelet dalam suatu kontainer. Untuk melakukan diagnosa, kubelet memanggil sebuah Handler yang diimplementasikan oleh kontainer. Ada 3 tipe Handler yang tersedia, yaitu:

ExecAction: Mengeksekusi perintah tertentu di dalam kontainer. Diagnosa dikatakan berhasil jika perintah selesai dengan kode status 0.
TCPSocketAction: Melakukan pengecekan TCP terhadap alamat IP kontainer dengan port tertentu. Diagnosa dikatakan berhasil jika port tersebut terbuka.
HTTPGetAction: Melakukan sebuah request HTTP Get terhadap alamat IP kontainer dengan port dan path tertentu. Diagnosa dikatakan berhasil jika responnya memiliki kode status lebih besar atau sama dengan 200 dan kurang dari 400.

Setiap pemeriksaan akan menghasilkan salah satu dari tiga hasil berikut:

Success: Kontainer berhasil melakukan diagnosa.
Failure: Kontainer gagal melakukan diagnosa.
Unknown: Gagal melakukan diagnosa, sehingga tidak ada aksi yang harus dilakukan.

Kubelet dapat secara optimal melakukan dan bereaksi terhadap dua jenis pemeriksaan yang sedang berjalan pada kontainer, yaitu:

livenessProbe: Ini menunjukkan apakah kontainer sedang berjalan. Jika tidak berhasil melakukan pemeriksaan terhadap liveness dari kontainer, maka kubelet akan mematikan kontainer, dan kontainer akan mengikuti aturan dari restart policy. Jika kontainer tidak menyediakan pemeriksaan terhadap liveness, maka nilai dari state adalah Success.
readinessProbe: Ini menunjukan apakah kontainer sudah siap melayani request. Jika tidak berhasil melakukan pemeriksaan terhadap kesiapan dari kontainer, maka endpoints controller akan menghapus alamat IP Pod dari daftar semua endpoint untuk servis yang sama dengan Pod. Nilai awal state sebelum jeda awal adalah Failure. Jika kontainer tidak menyediakan pemeriksaan terhadap readiness, maka nilai awal state adalah Success.

Kapan sebaiknya menggunakan pemeriksaan terhadap liveness atau readiness?

Jika proses dalam kontainer mungkin gagal yang dikarenakan menghadapi suatu masalah atau menjadi tidak sehat, maka pemeriksaan terhadap liveness tidak diperlukan. Kubelet akan secara otomatis melakukan aksi yang tepat mengikuti restartPolicy dari Pod.

Jika kamu ingin kontainer bisa dimatikan dan dijalankan ulang ketika gagal melakukan pemeriksaan, maka tentukan pemeriksaan liveness dan tentukan nilai restartPolicy sebagai Always atau OnFailure.

Jika kamu ingin mulai mengirim traffic ke Pod hanya ketika pemeriksaan berhasil, maka tentukan pemeriksaan readiness. Dalam kasus ini, pemeriksaan readiness mungkin akan sama dengan pemeriksaan liveness, tapi keberadaan pemeriksaan readiness dalam spec berarti Pod akan tetap dijalankan tanpa menerima traffic apapun dan akan mulai menerima traffic ketika pemeriksaan yang dilakukan mulai berhasil. Jika kontainermu dibutuhkan untuk tetap berjalan ketika loading data yang besar, file konfigurasi, atau melakukan migrasi ketika startup, maka tentukanlah pemeriksaan readiness.

Jika kamu ingin kontainermu dalam mematikan dirinya sendiri, kamu dapat menentukan suatu pemeriksaan readiness yang melakukan pengecekan terhadap endpoint untuk readiness. endpoint tersebut berbeda dengan endpoint untuk pengecekan liveness.

Perlu dicatat, jika kamu hanya ingin bisa menutup request ketika Pod sedang dihapus maka kamu tidak perlu menggunakan pemeriksaan readiness. Dalam penghapusan, Pod akan secara otomatis mengubah state dirinya menjadi unready tanpa peduli apakah terdapat pemeriksaan readiness atau tidak. Pod tetap ada pada state unready selama menunggu kontainer dalam Pod berhenti.

Untuk informasi lebih lanjut mengenai pengaturan pemeriksaan liveness atau readiness, lihat bagian Konfigurasi Liveness dan Readiness Probe.

Status Pod dan Kontainer

Untuk informasi lebih mendalam mengenai status Pod dan kontainer, silakan lihat PodStatus dan ContainerStatus. Mohon diperhatikan, informasi tentang status Pod bergantung pada ContainerState.

State Kontainer

Ketika Pod sudah ditempatkan pada suatu node oleh scheduler, kubelet mulai membuat kontainer menggunakan runtime kontainer. Ada tiga kemungkinan state untuk suatu kontainer, yaitu Waiting, Running, dan Terminated. Untuk mengecek state suatu kontainer, kamu bisa menggunakan perintah kubectl describe pod [NAMA_POD]. State akan ditampilkan untuk masing-masing kontainer dalam Pod tersebut.

Waiting: Merupakan state default dari kontainer. Jika state kontainer bukan Running atau Terminated, berarti dalam Wating state. Suatu kontainer dalam Waiting state akan tetap menjalan operasi-operasi yang dibutuhkan, misalnya mengunduh images, mengaplikasikan Secrets, dsb. Bersamaan dengan state ini, sebuah pesan dan alasan tentang state akan ditampilkan untuk memberi informasi lebih.
```
...
  State:          Waiting
   Reason:       ErrImagePull
  ...
```
Running: Menandakan kontainer telah berjalan tanpa masalah. Setelah kontainer masuk ke state Running, jika terdapat hook postStart maka akan dijalankan. State ini juga menampilkan waktu ketika kontainer masuk ke state Running.
```
...
   State:          Running
    Started:      Wed, 30 Jan 2019 16:46:38 +0530
...
```
Terminated: Menandakan kontainer telah menyelesaikan "tugasnya". Kontainer akan menjadi state ini ketika telah menyelesaikan eksekusi atau terjadi kesalahan. Terlepas dari itu, sebuah alasan dan exit code akan ditampilkan, bersama dengan waktu kontainer mulai dijalankan dan waktu berhenti. Sebelum kontainer masuk ke state Terminated, jika terdapat preStop hook maka akan dijalankan.
```
...
   State:          Terminated
     Reason:       Completed
     Exit Code:    0
     Started:      Wed, 30 Jan 2019 11:45:26 +0530
     Finished:     Wed, 30 Jan 2019 11:45:26 +0530
 ...
```

Pod readiness gate

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [stable]

Dalam rangka menambahkan ekstensibilitas terhadap kesiapan Pod dengan menggunakan injeksi umpan balik tambahan atau sinyal ke dalam PodStatus, Kubernetes 1.11 memperkenalkan sebuah fitur bernama Pod ready++. Kamu dapat menggunakan field baru ReadinessGate dalam sebuah PodSpec untuk menunjukan kondisi tambahan yang akan dievaluasi untuk kesiapan Pod. Jika Kubernetes tidak dapat menemukan kondisi pada field status.conditions dalam suatu Pod, maka statusnya akan secara otomatis menjadi False. Berikut adalah contoh pemakaiannya:

Kind: Pod
...
spec:
  readinessGates:
    - conditionType: "www.example.com/feature-1"
status:
  conditions:
    - type: Ready  # ini adalah PodCondition yang telah tersedia
      status: "False"
      lastProbeTime: null
      lastTransitionTime: 2018-01-01T00:00:00Z
    - type: "www.example.com/feature-1"   # sebuah PodCondition tambahan
      status: "False"
      lastProbeTime: null
      lastTransitionTime: 2018-01-01T00:00:00Z
  containerStatuses:
    - containerID: docker://abcd...
      ready: true
...

Kondisi Pod yang baru harus memenuhi format label pada Kubernetes. Sejak perintah kubectl patch belum mendukung perubahan status objek, kondisi Pod yang baru harus mengubah melalui aksi PATCH dengan menggunakan salah satu dari KubeClient libraries.

Dengan diperkenalkannya kondisi Pod yang baru, sebuah Pod akan dianggap siap hanya jika memenuhi dua syarat berikut:

Semua kontainer dalam Pod telah siap.
Semua kontainer yang diatur dalam ReadinessGates bernilai "True".

Untuk memfasilitasi perubahan tersebut terhadap evaluasi kesiapan Pod, dibuatkan sebuah kondisi Pod baru yaitu ContainerReady, untuk dapat menangani kondisi Pod Ready yang sudah ada.

Dalam K8s 1.11, sebagai fitur alpha, fitur "Pod Ready++" harus diaktifkan melalui pengaturan fitur gate pada PodReadinessGates.

Dalam K8s 1.12, fitur tersebut sudah diaktifkan dari awal.

Aturan Menjalankan Ulang

Sebuah PodSpec memiliki field restartPolicy dengan kemungkinan nilai berupa Always, OnFailure, dan Never. Nilai awalnya berupa Always. restartPolicy akan berlaku untuk semua kontainer dalam Pod. Kontainer yang mati dan dijalankan ulang oleh kubelet akan dijalankan ulang dengan jeda waktu yang ekponensial (10s, 20s, 40s, ...) dengan batas atas senilai lima menit. Jeda waktu ini akan diatur ulang setelah sukses berjalan selama 10 menit. Sesuai dengan diskusi pada dokumen Pod, setelah masuk ke suatu node, sebuah Pod tidak akan pindah ke node lain.

Umur Pod

Secara umum, Pod tidak hilang sampai ada yang menghapusnya. Ini mungkin dihapus oleh orang atau pengontrol. Satu pengecualian untuk aturan ini adalah Pod dengan phase bernilai Succeeded atau Failed untuk waktu beberapa lama yang akan berakhir dan secara otomatis akan dihapus. (diatur dalam terminated-pod-gc-threshold pada master)

Tiga tipe pengontrol yang tersedia yaitu:

Menggunakan sebuah Job untuk Pod yang diharapkan akan berakhir, sebagai contoh, penghitungan dalam jumlah banyak. Jobs hanyak cocok untuk Pod dengan restartPolicy yang bernilai OnFailure atau Never.
Menggunakan sebuah ReplicationController, ReplicaSet, atau Deployment untuk Pod yang tidak diharapkan untuk berakhir, sebagai contoh, web servers. ReplicationControllers hanya cocok digunakan pada Pod dengan restartPolicy yang bernilai Always.
Menggunakan sebuah DaemonSet untuk Pod yang akan berjalan hanya satu untuk setiap mesin, karena menyediakan servis yang spesifik untuk suatu mesin.

Ketiga tipe pengontrol ini memiliki sebuah PodTemplate. Direkomdasikan untuk membuat pengontrol yang sesuai dan membiarkan ini membuat Pod, daripada membuat Pod sendiri secara langsung. Karena Pod itu sendiri tidak tahan terhadap gagalnya suatu mesin, namun pengontrol tahan.

Jika node mati atau sambungannya terputus dari klaster, Kubernetes mengatur phase dari semua Pod pada node yang mati untuk menjadi Failed.

Contoh

Contoh Liveness Probe tingkat lanjut

Liveness probe dieksekusi oleh kubelet, jadi semua permintaan akan dilakukan di dalam namespace jaringan kubelet.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    test: liveness
  name: liveness-http
spec:
  containers:
  - args:
    - /server
    image: k8s.gcr.io/liveness
    livenessProbe:
      httpGet:
        # ketika "host" tidak ditentukan, "PodIP" akan digunakan
        # host: my-host
        # ketika "scheme" tidak ditentukan, _scheme_ "HTTP" akan digunakan. Hanya "HTTP" and "HTTPS" yang diperbolehkan
        # scheme: HTTPS
        path: /healthz
        port: 8080
        httpHeaders:
        - name: X-Custom-Header
          value: Awesome
      initialDelaySeconds: 15
      timeoutSeconds: 1
    name: liveness

Contoh State

Pod sedang berjalan dan memiliki sebuah kontainer. Kontainer berhenti dengan sukses.
- Mencatat event penyelesaian.
- Jika nilai restartPolicy adalah:
  - Always: Jalankan ulang kontainer; nilai phase Pod akan tetap Running.
  - OnFailure: nilai phase Pod akan berubah menjadi Succeeded.
  - Never: nilai phase Pod akan berubah menjadi Succeeded.
Pod sedang berjalan dan memiliki sebuah kontainer. Kontainer berhenti dengan kegagalan.
- Mencatat event kegagalan.
- Jika nilai restartPolicy adalah:
  - Always: Jalankan ulang kontainer, nilai phase Pod akan tetap Running.
  - OnFailure: Jalankan ulang kontainer, nilai phase Pod akan tetap Running.
  - Never: nilai phase Pod akan menjadi Failed.
Pod sedang berjalan dan memiliki dua kontainer. Kontainer pertama berhenti dengan kegagalan.
- Mencatat event kegagalan.
- Jika nilai restartPolicy adalah:
  - Always: Jalankan ulang kontainer, nilai phase Pod akan tetap Running.
  - OnFailure: Jalankan ulang kontainer, nilai phase Pod akan tetap Running.
  - Never: Tidak akan menjalankan ulang kontainer, nilai phase Pod akan tetap Running.
- Jika kontainer pertama tidak berjalan dan kontainer kedua berhenti:
  - Mencatat event kegagalan.
  - Jika nilai restartPolicy adalah:
    - Always: Jalankan ulang kontainer, nilai phase Pod akan tetap Running.
    - OnFailure: Jalankan ulang kontainer, nilai phase Pod akan tetap Running.
    - Never: nilai phase Pod akan menjadi Failed.
Pod sedang berjalan dan memiliki satu kontainer. Kontainer berhenti karena kehabisan memory.
- Kontainer diberhentikan dengan kegagalan.
- Mencatat kejadian kehabisan memory (OOM)
- Jika nilai restartPolicy adalah:
  - Always: Jalankan ulang kontainer, nilai phase Pod akan tetap Running.
  - OnFailure: Jalankan ulang kontainer, nilai phase Pod akan tetap Running.
  - Never: Mencatat kejadian kegagalan, nilai phase Pod akan menjadi Failed.
Pod sedang berjalan dan sebuah disk mati.
- Menghentikan semua kontainer.
- Mencatat kejadian yang sesuai.
- Nilai phase Pod menjadi Failed.
- Jika berjalan menggunakan pengontrol, maka Pod akan dibuat ulang di tempat lain.
Pod sedang berjalan, dan node mengalami segmented out.
- Node pengontrol menunggu sampai suatu batas waktu.
- Node pengontrol mengisi nilai phase Pod menjadi Failed.
- Jika berjalan menggunakan pengontrol, maka Pod akan dibuat ulang di tempat lain.

Selanjutnya

Dapatkan pengalaman langsung mengenai penambahan handlers pada kontainer lifecycle events.
Dapatkan pengalaman langsung mengenai pengaturan liveness dan readiness probes.
Pelajari lebih lanjut mengenai lifecycle hooks pada kontainer.

3.4.1.4 - Init Container

Halaman ini menyediakan ikhtisar untuk Init Container, yaitu Container khusus yang dijalankan sebelum Container aplikasi dan berisi skrip peralatan atau setup yang tidak tersedia di dalam image dari Container aplikasi.

Fitur ini telah keluar dari trek Beta sejak versi 1.6. Init Container dapat dispesifikasikan di dalam PodSpec bersama dengan array containers aplikasi. Nilai anotasi beta akan tetap diperhitungkan dan akan menimpa nilai pada PodSpec, tetapi telah ditandai sebagai kedaluarsa pada versi 1.6 dan 1.7. Pada versi 1.8, anotasi beta tidak didukung lagi dan harus diganti menjadi nilai pada PodSpec.

Memahami Init Container

Sebuah Pod dapat memiliki beberapa Container yang berjalan di dalamnya, dan dapat juga memiliki satu atau lebih Init Container, yang akan berjalan sebelum Container aplikasi dijalankan.

Init Container sama saja seperti Container biasa, kecuali:

Mereka selalu berjalan hingga selesai.
Setiap Init Container harus selesai secara sukses sebelum Init Container berikutnya dijalankan.

Jika sebuah Init Container tidak selesai secara sukses untuk sebuah Pod, Kubernetes akan mengulang kembali Pod tersebut secara terus menerus hingga Init Container selesai secara sukses. Tetapi, jika Pod tersebut memiliki nilai restartPolicy berupa Never, Pod tersebut tidak akan diulang kembali.

Untuk menspesifikasikan sebuah Container sebagai Init Container, tambahkan kolom initContainers pada PodSpec sebagai sebuah array JSON yang berisi objek dengan tipe Container, berdampingan dengan array containers aplikasi. Status-status dari Init Container dikembalikan di kolom .status.initContainerStatuses sebagai sebuah array dari status-status Container (mirip seperti kolom status.containerStatuses)

Perbedaan dengan Container biasa

Init Container mendukung semua kolom dan fitur dari Container aplikasi, termasuk konfigurasi limit sumber daya, volume, dan keamanan. Tetapi, request dan limit sumber daya dari sebuah Init Container ditangani dengan cara yang sedikit berbeda, yang didokumentasikan di bagian Sumber Daya di bawah. Juga, Init Container tidak mendukung readiness probe karena mereka harus berjalan hingga selesai sebelum Pod dapat siap.

Jika beberapa Init Container dispesifikasikan untuk sebuah Pod, Container-container tersebut akan dijalankan satu per satu secara berurutan. Setiap Init Container harus selesai secara sukses sebelum yang berikutnya dapat berjalan. Saat semua Init Container telah berjalan hingga selesai, Kubernetes akan menginisialisasi Pod dan menjalankan Container aplikasi seperti biasa.

Apa kegunaan Init Container?

Karena Init Container memiliki image yang berbeda dengan Container aplikasi, mereka memiliki beberapa kelebihan untuk kode yang berhubungan dengan dimulainya Init Container:

Mereka dapat berisi dan menjalankan skrip peralatan yang tidak diinginkan untuk berada di dalam image Container aplikasi karena alasan keamanan.
Mereka dapat berisi skrip peralatan atau setup yang tidak tersedia di dalam image aplikasi. Misalnya, kita tidak perlu membuat image dengan instruksi FROM dari image lainnya hanya untuk menggunakan peralatan seperti sed, awk, python, atau dig pada saat setup.
Peran builder atau deployer dari image dapat bekerja secara independen tanpa harus digabung untuk membuat satu image aplikasi.
Mereka menggunakan namespace Linux, sehingga mereka dapat memiliki sudut pandang filesystem yang berbeda dengan Container aplikasi. Oleh karenanya, mereka dapat diberikan akses terhadap Secret yang tidak boleh diakses oleh Container aplikasi.
Mereka berjalan hingga selesai sebelum Container aplikasi manapun dimulai, sedangkan Container aplikasi dijalankan secara paralel, sehingga Init Container menyediakan cara yang mudah untuk menunda dijalankannya Container aplikasi hingga ketentuan-ketentuan yang diinginkan dipenuhi.

Contoh-contoh

Berikut beberapa contoh kasus penggunaan Init Container:

Menunggu sebuah Service untuk dibuat dengan perintah shell seperti:

for i in {1..100}; do sleep 1; if dig myservice; then exit 0; fi; done; exit 1

Mendaftarkan suatu Pod ke sebuah peladen terpisah dari downward API dengan perintah seperti:

`curl -X POST http://$MANAGEMENT_SERVICE_HOST:$MANAGEMENT_SERVICE_PORT/register -d 'instance=$(<POD_NAME>)&ip=$(<POD_IP>)'`

Menunggu beberapa waktu sebelum menjalankan Container aplikasi dengan perintah seperti sleep 60.
Mengklon sebuah git repository ke dalam sebuah volume.
Menaruh nilai-nilai tertentu ke dalam sebuah file konfigurasi dan menjalankan peralatan template untuk membuat file konfigurasi secara dinamis untuk Container aplikasi utama. Misalnya, untuk menaruh nilai POD_IP ke dalam sebuah konfigurasi dan membuat konfigurasi aplikasi utama menggunakan Jinja.

Contoh-contoh penggunaan yang lebih detail dapat dilihat pada dokumentasi StatefulSet dan petunjuk Produksi Pod.

Menggunakan Init Container

File YAML untuk Kubernetes 1.5 berikut menguraikan sebuah Pod sederhana yang memiliki dua buah Init Container. Pod pertama menunggu myservice dan yang kedua menunggu mydb. Saat kedua Init Container tersebut sudah selesai, Podnya akan dijalankan.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp-pod
  labels:
    app: myapp
  annotations:
    pod.beta.kubernetes.io/init-containers: '[
        {
            "name": "init-myservice",
            "image": "busybox:1.28",
            "command": ['sh', '-c', "until nslookup myservice.$(cat /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace).svc.cluster.local; do echo waiting for myservice; sleep 2; done"]
        },
        {
            "name": "init-mydb",
            "image": "busybox:1.28",
            "command": ['sh', '-c', "until nslookup mydb.$(cat /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace).svc.cluster.local; do echo waiting for mydb; sleep 2; done"]
        }
    ]'
spec:
  containers:
  - name: myapp-container
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', 'echo The app is running! && sleep 3600']

Ada sintaksis baru pada Kubernetes 1.6, walaupun sintaksis anotasi yang lama tetap akan bekerja untuk versi 1.6 dan 1.7. Sintaksis yang baru harus digunakan untuk versi 1.8 ke atas. Deklarasi Init Container dipindahkan ke dalam spec:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp-pod
  labels:
    app: myapp
spec:
  containers:
  - name: myapp-container
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', 'echo The app is running! && sleep 3600']
  initContainers:
  - name: init-myservice
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', 'until nslookup myservice; do echo waiting for myservice; sleep 2; done;']
  - name: init-mydb
    image: busybox:1.28
    command: ['sh', '-c', 'until nslookup mydb; do echo waiting for mydb; sleep 2; done;']

Sintaksis versi 1.5 tetap akan bekerja pada versi 1.6 dan 1.7, tetapi kami menyarankan untuk menggunakan sintaksis versi 1.6. Pada Kubernetes 1.6, Init Container dijadikan sebagai sebuah kolom di dalam API Kubernetes. Anotasi beta tetap akan diperhitungkan pada versi 1.6 dan 1.7, tetapi tidak didukung lagi pada versi 1.8 ke atas.

File YAML di bawah menguraikan Service mydb dan myservice.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myservice
spec:
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 9376
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mydb
spec:
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 9377

Pod ini dapat dijalankan dan di-debug dengan menggunakan perintah berikut:

kubectl apply -f myapp.yaml

pod/myapp-pod created

kubectl get -f myapp.yaml

NAME        READY     STATUS     RESTARTS   AGE
myapp-pod   0/1       Init:0/2   0          6m

kubectl describe -f myapp.yaml

Name:          myapp-pod
Namespace:     default
[...]
Labels:        app=myapp
Status:        Pending
[...]
Init Containers:
  init-myservice:
[...]
    State:         Running
[...]
  init-mydb:
[...]
    State:         Waiting
      Reason:      PodInitializing
    Ready:         False
[...]
Containers:
  myapp-container:
[...]
    State:         Waiting
      Reason:      PodInitializing
    Ready:         False
[...]
Events:
  FirstSeen    LastSeen    Count    From                      SubObjectPath                           Type          Reason        Message
  ---------    --------    -----    ----                      -------------                           --------      ------        -------
  16s          16s         1        {default-scheduler }                                              Normal        Scheduled     Successfully assigned myapp-pod to 172.17.4.201
  16s          16s         1        {kubelet 172.17.4.201}    spec.initContainers{init-myservice}     Normal        Pulling       pulling image "busybox"
  13s          13s         1        {kubelet 172.17.4.201}    spec.initContainers{init-myservice}     Normal        Pulled        Successfully pulled image "busybox"
  13s          13s         1        {kubelet 172.17.4.201}    spec.initContainers{init-myservice}     Normal        Created       Created container with docker id 5ced34a04634; Security:[seccomp=unconfined]
  13s          13s         1        {kubelet 172.17.4.201}    spec.initContainers{init-myservice}     Normal        Started       Started container with docker id 5ced34a04634

kubectl logs myapp-pod -c init-myservice # Memeriksa Init Container pertama
kubectl logs myapp-pod -c init-mydb      # Memeriksa Init Container kedua

Saat kita menjalankan Service mydb dan myservice, kita dapat melihat Init Container telah selesai dan myapp-pod pun dibuat:

kubectl apply -f services.yaml

service/myservice created
service/mydb created

kubectl get -f myapp.yaml
NAME        READY     STATUS    RESTARTS   AGE
myapp-pod   1/1       Running   0          9m

Contoh ini sangat sederhana, tetapi dapat memberikan sedikit petunjuk bagi kamu untuk membuat Init Container sendiri.

Perilaku mendetail

Saat dimulainya sebuah Pod, Init Container dijalankan secara berurutan, setelah jaringan dan volume telah diinisialisasi. Setiap Init Container harus selesai dan keluar secara berhasil sebelum yang berikutnya dijalankan. Jika ada Init Container yang gagal dijalankan atau keluar secara gagal, dia akan diulang kembali sesuai dengan restartPolicy yang dimiliki Pod. Tetapi, jika restartPolicy Pod disetel dengan nilai Always, Init Container akan menggunakan strategi RestartPolicy OnFailure.

Sebuah Pod tidak dapat masuk ke status Ready hingga semua Init Container berhasil selesai. Port di sebuah Init Container tidak diagregasikan di dalam sebuah Service. Sebuah Pod yang sedang diinisalisasikan akan masuk ke dalam status Pending, tetapi akan memiliki kondisi Initialized yang disetel menjadi true.

Jika sebuah Pod diulang kembali, semua Init Container harus dijalankan kembali.

Perubahan pada spesifikasi Init Container dibatasi hanya pada kolom image pada Init Container. Mengganti kolom image sebuah Init Container sama dengan mengulang kembali Pod tersebut.

Karena Init Container dapat diulang kembali, dicoba ulang, atau dijalankan ulang, Init Container sebaiknya bersifat idempotent. Khususnya, kode yang menulis ke dalam file pada EmptyDir sebaiknya dipersiapkan untuk menangani kemungkinan jika file keluaran yang diharapkan sudah ada di dalam EmptyDir tersebut.

Init Container memiliki semua kolom yang dimiliki oleh Container aplikasi. Tetapi, Kubernetes melarang penggunaan readinessProbe karena Init Container tidak dapat mendefinisikan/menggunakan readiness probe setelah selesai/keluar secara berhasil. Hal ini dipaksakan saat proses validasi.

Gunakan activeDeadlineSeconds pada Pod dan livenessProbe pada Container untuk mencegah Init Container gagal terus menerus. Nilai activeDeadlineSeconds berlaku juga terhadap Init Container.

Nama setiap Container aplikasi dan Init Container pada sebuah Pod haruslah unik; Kesalahan validasi akan terjadi jika ada Container atau Init Container yang memiliki nama yang sama.

Sumber Daya

Karena eksekusi Init Container yang berurutan, aturan-aturan untuk sumber daya berlaku sebagai berikut:

Yang tertinggi antara request atau limit sumber daya yang didefinisikan pada semua Init Container adalah request/limit inisialisasi yang berlaku.
request/limit sumber daya Pod yang berlaku adalah yang paling besar diantara:
- Jumah request/limit semua Container aplikasi untuk suatu sumber daya.
- request/limit inisialisasi yang berlaku untuk suatu sumber daya.
Penjadwalan dilakukan berdasarkan request/limit (Pod) yang berlaku, yang berarti bahwa Init Container dapat mengambil sumber daya inisialisasi yang tidak digunakan selama umur Pod tersebut.
Tingkat QoS yang berlaku milik Pod adalah sama dengan tingkat QoS untuk Init Container dan Container aplikasi.

ResourceQuota dan limitedResources diberlakukan berdasarkan request dan limit Pod yang berlaku.

Cgroup pada tingat Pod didasarkan pada request dan limit Pod yang berlaku, sama dengan scheduler.

Alasan Pod diulang kembali

Pod dapat diulang kembali, yang berakibat pada diulangnya eksekusi Init Container, diakibatkan oleh beberapa alasan berikut:

Seorang pengguna memperbarui PodSpec, mengakibatkan image Init Container berubah. Perubahan apapun pada image Init Container akan mengulang kembali Pod tersebut. Perubahan pada image Container aplikasi hanya mengulang kembali Container aplikasi yang bersangkutan.
Infrastruktur Container Pod diulang kembali. Hal ini jarang terjadi, dan hanya dapat dilakukan oleh seseorang yang memiliki akses root pada node yang bersangkutan.
Semua Container di dalam Pod diterminasi, dengan nilai restartPolicy yang disetel sebagai Always, memaksa pengulangan kembali, dan catatan selesainya Init Container telah hilang karena garbage collection.

Dukungan dan kompatibilitas

Sebuah klaster dengan versi Apiserver 1.6.0 ke atas mendukung Init Container melalui kolom .spec.initContainers. Versi-versi sebelumnya mendukung Init Container melalui anotasi alpha atau beta. Kolom .spec.initContainers juga diduplikasikan dalam bentuk anotasi alpha dan beta agar Kubelet versi 1.3.0 ke atas dapat menjalankan Init Container, dan agar Apiserver versi 1.6 dapat dengan aman dikembalikan ke versi 1.5.x tanpa kehilangan fungsionalitas Pod-pod yang telah dibuat sebelumnya.

Pada Apiserver dan Kubelet versi 1.8.0 ke atas, dukungan untuk anotasi alpha dan beta telah dihapus, sehingga dibutuhkan konversi (manual) dari anotasi yang telah kedaluwarsa tersebut ke dalam bentuk kolom .spec.initContainers.

Selanjutnya

Membuat Pod yang memiliki Init Container

3.4.1.5 - Batasan Persebaran Topologi Pod

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [beta]

Kamu dapat menggunakan batasan perseberan topologi (topology spread constraints) untuk mengatur bagaimana Pod akan disebarkan pada klaster yang ditetapkan sebagai failure-domains, seperti wilayah, zona, Node dan domain topologi yang ditentukan oleh pengguna. Ini akan membantu untuk mencapai ketersediaan yang tinggi dan juga penggunaan sumber daya yang efisien.

Persyaratan

Mengaktifkan Gerbang Fitur

Gerbang fitur (feature gate) EvenPodsSpread harus diaktifkan untuk API Server dan penjadwal (_scheduler_).

Label Node

Batasan persebaran topologi bergantung dengan label pada Node untuk menentukan domain topologi yang memenuhi untuk semua Node. Misalnya saja, sebuah Node bisa memiliki label sebagai berikut: node=node1,zone=us-east-1a,region=us-east-1

Misalkan kamu memiliki klaster dengan 4 Node dengan label sebagai berikut:

NAME    STATUS   ROLES    AGE     VERSION   LABELS
node1   Ready    <none>   4m26s   v1.16.0   node=node1,zone=zoneA
node2   Ready    <none>   3m58s   v1.16.0   node=node2,zone=zoneA
node3   Ready    <none>   3m17s   v1.16.0   node=node3,zone=zoneB
node4   Ready    <none>   2m43s   v1.16.0   node=node4,zone=zoneB

Maka klaster tersebut secara logika akan dilihat sebagai berikut:

+---------------+---------------+
|     zoneA     |     zoneB     |
+-------+-------+-------+-------+
| node1 | node2 | node3 | node4 |
+-------+-------+-------+-------+

Tanpa harus memberi label secara manual, kamu dapat menggunakan [label ternama] (/docs/reference/kubernetes-api/labels-annotations-taints/) yang terbuat dan terkumpulkan secara otomatis pada kebanyakan klaster.

Batasan Persebaran untuk Pod

API

Field pod.spec.topologySpreadConstraints diperkenalkan pada versi 1.16 sebagai berikut:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: <integer>
    topologyKey: <string>
    whenUnsatisfiable: <string>
    labelSelector: <object>

Kamu dapat mendefinisikan satu atau lebih topologySpreadConstraint untuk menginstruksikan kube-scheduler mengenai cara peletakan tiap Pod baru dengan menggunakan kondisi Pod yang sudah ada dalam klaster kamu. Field yang ada adalah:

maxSkew menentukan batasan yang menandakan Pod tidak tersebar secara merata. Ini merupakan nilai maksimal dari selisih jumlah Pod yang sama untuk setiap 2 domain topologi yang sama. Nilai ini harus lebih dari 0.
topologyKey adalah kunci dari label Node. Jika terdapat dua Node memiliki label dengan kunci ini dan memiliki nilai yang identik untuk label tersebut, maka penjadwal akan menganggap kedua Noode dalam topologi yang sama. Penjadwal akan mencoba untuk menyeimbangkan jumlah Pod dalam setiap domain topologi.
whenUnsatisfiable mengindikasikan cara menangani Pod yang tidak memenuhi batasan persebaran:
- DoNotSchedule (default) memberitahukan penjadwal untuk tidak menjadwalkan Pod tersebut.
- ScheduleAnyway memberitahukan penjadwal untuk tetap menjadwalkan Pod namun tetap menjaga ketidakseimbangan Node sekecil mungkin.
labelSelector digunakan untuk mencari Pod yang sesuai. Pod dengan label yang sama dengan ini akan dihitung untuk menentukan jumlah Pod dalam domain topologi yang sesuai. Silakan baca Label dan Selector untuk lebih detailnya.

Kamu juga bisa membaca lebih detail mengenai field ini dengan menjalankan perintah kubectl explain Pod.spec.topologySpreadConstraints.

Contoh: Satu TopologySpreadConstraint

Misalkan kamu memiliki klaster dengan 4 Node dimana 3 Pod berlabel foo:bar terdapat pada node1, node2 dan node3 (P merepresentasikan Pod):

+---------------+---------------+
|     zoneA     |     zoneB     |
+-------+-------+-------+-------+
| node1 | node2 | node3 | node4 |
+-------+-------+-------+-------+
|   P   |   P   |   P   |       |
+-------+-------+-------+-------+

Jika kita ingin Pod baru akan disebar secara merata berdasarkan Pod yang telah ada pada semua zona, maka spec bernilai sebagai berikut:

pods/topology-spread-constraints/one-constraint.yaml

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: mypod
  labels:
    foo: bar
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  containers:
  - name: pause
    image: k8s.gcr.io/pause:3.1

topologyKey: zone berarti persebaran merata hanya akan digunakan pada Node dengan pasangan label "zone: ". whenUnsatisfiable: DoNotSchedule memberitahukan penjadwal untuk membiarkan tetap ditunda jika Pod yang baru tidak memenuhi batasan yang diterapkan.

Jika penjadwal menempatkan Pod baru pada "zoneA", persebaran Pod akan menjadi [3, 1], menjadikan ketidakseimbangan menjadi bernilai 2 (3 - 1), yang mana akan melanggar batasan maxSkew: 1. Dalam contoh ini, Pod baru hanya dapat ditempatkan pada "zoneB":

+---------------+---------------+      +---------------+---------------+
|     zoneA     |     zoneB     |      |     zoneA     |     zoneB     |
+-------+-------+-------+-------+      +-------+-------+-------+-------+
| node1 | node2 | node3 | node4 |  OR  | node1 | node2 | node3 | node4 |
+-------+-------+-------+-------+      +-------+-------+-------+-------+
|   P   |   P   |   P   |   P   |      |   P   |   P   |  P P  |       |
+-------+-------+-------+-------+      +-------+-------+-------+-------+

Kamu dapat mengatur spesifikasi Pod untuk memenuhi beberapa persyaratan berikut:

Ubah nilai maxSkew menjadi lebih besar, misal "2", sehingga Pod baru dapat ditempatkan pada "zoneA".
Ubah nilai topologyKey menjadi "node" agar Pod disebarkan secara merata pada semua Node, bukan zona. Pada contoh di atas, jika maxSkew tetap bernilai "1", maka Pod baru hanya akan ditempatkan pada "node4".
Ubah nilai whenUnsatisfiable: DoNotSchedule menjadi whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway untuk menjamin agar semua Pod baru akan tetap dijadwalkan (misalkan saja API penjadwalan lain tetap terpenuhi). Namun, ini lebih suka ditempatkan pada domain topologi yang memiliki lebih sedikit Pod yang sesuai. (Harap diperhatikan bahwa preferensi ini digabungkan bersama dengan prioritas penjadwalan internal yang lain, seperti rasio penggunaan sumber daya, dan lain sebagainya.)

Contoh: Beberapa TopologySpreadConstraint

Ini dibuat berdasarkan contoh sebelumnya. Misalkan kamu memiliki klaster dengan 4 Node dengan 3 Pod berlabel foo:bar yang ditempatkan pada node1, node2 dan node3. (P merepresentasikan Pod):

+---------------+---------------+
|     zoneA     |     zoneB     |
+-------+-------+-------+-------+
| node1 | node2 | node3 | node4 |
+-------+-------+-------+-------+
|   P   |   P   |   P   |       |
+-------+-------+-------+-------+

Kamu dapat menggunakan 2 TopologySpreadConstraint untuk mengatur persebaran Pod pada zona dan Node:

pods/topology-spread-constraints/two-constraints.yaml

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: mypod
  labels:
    foo: bar
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  - maxSkew: 1
    topologyKey: node
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  containers:
  - name: pause
    image: k8s.gcr.io/pause:3.1

Dalam contoh ini, untuk memenuhi batasan pertama, Pod yang baru hanya akan ditempatkan pada "zoneB", sedangkan untuk batasan kedua, Pod yang baru hanya akan ditempatkan pada "node4". Maka hasil dari 2 batasan ini akan digunakan (AND), sehingga opsi untuk menempatkan Pod hanya pada "node4".

Beberapa batasan dapat berujung pada konflik. Misalnya saja kamu memiliki klaster dengan 3 Node pada 2 zona berbeda:

+---------------+-------+
|     zoneA     | zoneB |
+-------+-------+-------+
| node1 | node2 | node3 |
+-------+-------+-------+
|  P P  |   P   |  P P  |
+-------+-------+-------+

Jika kamu menerapkan "two-constraints.yaml" pada klaster ini, kamu akan mendapatkan "mypod" tetap dalam kondisi Pending. Ini dikarenakan oleh: untuk memenuhi batasan pertama, "mypod" hanya dapat ditempatkan pada "zoneB", sedangkan untuk batasan kedua, "mypod" hanya dapat ditempatkan pada "node2". Tidak ada hasil penggabungan dari "zoneB" dan "node2".

Untuk mengatasi situasi ini, kamu bisa menambahkan nilai maxSkew atau mengubah salah satu dari batasan untuk menggunakan whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway.

Konvensi

Ada beberapa konvensi implisit yang perlu diperhatikan di sini:

Hanya Pod dengan Namespace yang sama dengan Pod baru yang bisa menjadi kandidat yang cocok.
Node tanpa memiliki topologySpreadConstraints[*].topologyKey akan dilewatkan. Ini berarti:
1. Pod yang ditempatkan pada Node tersebut tidak berpengaruh pada perhitungan maxSkew. Dalam contoh di atas, misalkan "node1" tidak memiliki label "zone", maka kedua Pod tidak diperhitungkan dan menyebabkan Pod yang baru akan dijadwalkan masuk ke "zoneA".
2. Pod yang baru tidak memiliki kesempatan untuk dijadwalkan ke Node tersebut, pada contoh di atas, misalkan terdapat "node5" dengan label {zone-typo: zoneC} bergabung dalam klaster, Node ini akan dilewatkan karena tidak memiliki label dengan kunci "zone".
Harap diperhatikan mengenai hal yang terjadi jika nilai topologySpreadConstraints[*].labelSelector pada Pod yang baru tidak sesuai dengan labelnya. Pada contoh di atas, jika kita menghapus label pada Pod yang baru, maka Pod akan tetap ditempatkan pada "zoneB" karena batasan yang ada masih terpenuhi. Namun, setelah ditempatkan, nilai ketidakseimbangan pada klaster masih tetap tidak berubah, zoneA tetap memiliki 2 Pod dengan label {foo:bar} dan zoneB memiliki 1 Pod dengan label {foo:bar}. Jadi jika ini tidak yang kamu harapkan, kami menyarankan nilai dari topologySpreadConstraints[*].labelSelector disamakan dengan labelnya.

Jika Pod yang baru memiliki spec.nodeSelector atau spec.affinity.nodeAffinity, Node yang tidak sesuai dengan nilai tersebut akan dilewatkan.

Misalkan kamu memiliki klaster dengan 5 Node dari zoneA sampai zoneC:

+---------------+---------------+-------+
|     zoneA     |     zoneB     | zoneC |
+-------+-------+-------+-------+-------+
| node1 | node2 | node3 | node4 | node5 |
+-------+-------+-------+-------+-------+
|   P   |   P   |   P   |       |       |
+-------+-------+-------+-------+-------+

dan kamu mengetahui bahwa "zoneC" harus tidak diperhitungkan. Dalam kasus ini, kamu dapat membuat berkas yaml seperti di bawah, jadi "mypod" akan ditempatkan pada "zoneB", bukan "zoneC". Demikian juga spec.nodeSelector akan digunakan.

pods/topology-spread-constraints/one-constraint-with-nodeaffinity.yaml

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: mypod
  labels:
    foo: bar
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: zone
            operator: NotIn
            values:
            - zoneC
  containers:
  - name: pause
    image: k8s.gcr.io/pause:3.1

Batasan default pada tingkat klaster

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [alpha]

Ini memungkinkan untuk mengatur batasan persebaran topologi bawaan untuk klaster. Batasan persebaran topologi bawaan akan digunakan pada Pod jika dan hanya jika:

Hal ini tidak mendefinisikan batasan apapun pada .spec.topologySpreadConstraints.
Hal ini milik sebuah Service, ReplicationController, ReplicaSet atau StatefulSet.

Batasan bawaan akan diatur sebagai bagian dari argumen pada plugin PodTopologySpread di dalam sebuah profil penjadwalan. Batasan dispesifikasikan dengan API yang sama dengan di atas, kecuali bagian labelSelector harus kosong. selector akan dihitung dari Service, ReplicationController, ReplicaSet atau StatefulSet yang dimiliki oleh Pod tersebut.

Sebuah contoh konfigurasi sebagai berikut:

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1alpha2
kind: KubeSchedulerConfiguration

profiles:
  - pluginConfig:
      - name: PodTopologySpread
        args:
          defaultConstraints:
            - maxSkew: 1
              topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
              whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway

Catatan: Nilai yang dihasilkan oleh batasan penjadwalan bawaan mungkin akan konflik dengan nilai yang dihasilkan oleh DefaultPodTopologySpread plugin. Direkomendasikan untuk kamu menonaktifkan plugin ini dalam profil penjadwalan ketika menggunakan batasan default untuk PodTopologySpread.

Perbandingan dengan PodAffinity/PodAntiAffinity

Di Kubernetes, arahan yang terkait dengan "Afinitas" mengontrol bagaimana Pod dijadwalkan - lebih terkumpul atau lebih tersebar.

Untuk PodAffinity, kamu dapat mencoba mengumpulkan beberapa Pod ke dalam suatu domain topologi yang memenuhi syarat.
Untuk PodAntiAffinity, hanya satu Pod yang dalam dijadwalkan pada sebuah domain topologi.

Fitur "EvenPodsSpread" memberikan opsi fleksibilas untuk mendistribusikan Pod secara merata pada domain topologi yang berbeda, untuk meraih ketersediaan yang tinggi atau menghemat biaya. Ini juga dapat membantu saat perbaruan bergilir dan menaikan jumlah replika dengan lancar. Silakan baca motivasi untuk lebih detail.

Limitasi yang diketahui

Pada versi 1.18, dimana fitur ini masih Beta, beberapa limitasi yang sudah diketahui:

Pengurangan jumlah Deployment akan membuat ketidakseimbangan pada persebaran Pod.
Pod yang cocok pada tainted Node akan dihargai. Lihat Issue 80921

3.4.1.6 - Pod Preset

Halaman ini menyajikan gambaran umum tentang PodPreset, yang merupakan objek untuk memasukkan informasi tertentu ke dalam Pod pada saat waktu penciptaan. Informasi dapat berupa secret, volume, volume mount, dan variabel environment.

Memahami Pod Preset

Sebuah Pod Preset adalah sebuah resource API untuk memasukkan kebutuhan runtime tambahan ke dalam sebuah Pod pada saat waktu penciptaan. Kamu akan menggunakan label selector untuk menunjuk Pod dimana Pod Preset diterapkan.

Menggunakan sebuah Pod Preset memungkinkan pembuat templat pod untuk tidak menyediakan secara eksplisit semua informasi untuk setiap pod. Dengan demikian, pembuat templat pod yang mengkonsumsi sebuah service spesifik tidak perlu tahu semua detail-detail tentang service tersebut.

Untuk informasi lebih lanjut mengenai latar belakang lihat proposal desain untuk PodPreset.

Bagaimana Cara Kerja Pod Preset

Kubernetes menyediakan sebuah admission controller (PodPreset) dimana, ketika diaktifkan, PodPreset diterapkan kepada permintaan penciptaan Pod yang akan datang. Ketika sebuah penciptaan Pod terjadi, sistem melakukan hal-hal berikut:

Mengambil semua PodPreset yang tersedia untuk digunakan.
Cek jika label selector dari salah satu PodPreset cocok dengan label pada pod yang sedang diciptakan.
Usaha untuk menggabungkan berbagai resource didefinisikan oleh PodPreset ke dalam Pod yang sedang diciptakan.
Ketika terjadi galat, lempar sebuah event yang mendokumentasikan galat penggabungan dalam pod, dan membuat pod tanpa salah satu resource dari PodPreset.
Anotasikan hasil spesifikasi Pod yang telah dimodifikasi untuk menunjukkan bahwa Pod telah dimodifikasi oleh sebuah PodPreset. Anotasi berupa podpreset.admission.kubernetes.io/podpreset-<nama pod-preset>: "<versi resource>".

Tiap Pod akan bisa dipasangkan oleh nol atau lebih PodPreset; dan tiap PodPreset bisa diterapkan ke nol atau lebih Pod. Ketika sebuah PodPreset diterapkan ke satu atau lebih Pod, Kubernetes memodifikasi Pod Spec. Untuk perubahan terhadap Env,EnvFrom, dan VolumeMount, Kubernetes memodifikasi spesifikasi kontainer untuk semua kontainer di dalam Pod; Untuk perubahan terhadap Volume, Kubernetes memodifikasi Pod Spec.

Catatan: Sebuah Pod Preset mampu memodifikasi kolom .spec.containers pada sebuah Pod Spec jika sesuai. Tidak ada definisi resource dari Pod Preset yang akan diterapkan kepada kolom initContainer.

Menonaktifkan Pod Preset untuk sebuah Pod Spesifik

Mungkin akan ada keadaan dimana kamu menginginkan sebuah Pod tidak bisa diubah oleh sebuah mutasi PodPreset. Pada kasus ini, kamu bisa menambahkan sebuah anotasi pada Pod Spec dalam bentuk: podpreset.admission.kubernetes.io/exclude: "true".

Mengaktifkan Pod Preset

Dalam rangka untuk menggunakan Pod Preset di dalam klaster kamu, kamu harus memastikan hal berikut:

Kamu telah mengaktifkan tipe API settings.k8s.io/v1alpha1/podpreset. Sebagai contoh, ini bisa dilakukan dengan menambahkan settings.k8s.io/v1alpha1=true di dalam opsi --runtime-config untuk API server. Dalam minikube tambahkan argumen berikut --extra-config=apiserver.runtime-config=settings.k8s.io/v1alpha1=true saat menginisialisasi klaster.
Kamu telah mengaktifkan admission controller dari PodPreset. Salah satu cara untuk melakukannya adalah dengan menambahkan PodPreset di dalam nilai opsi --enable-admission-plugins yang dispesifikasikan untuk API server. Dalam minikube tambahkan argumen berikut
```
--extra-config=apiserver.enable-admission-plugins=NamespaceLifecycle,LimitRanger,ServiceAccount,DefaultStorageClass,DefaultTolerationSeconds,NodeRestriction,MutatingAdmissionWebhook,ValidatingAdmissionWebhook,ResourceQuota,PodPreset
```
saat menginisialisasi klaster.
Kamu telah membuat objek PodPreset pada namespace yang kamu gunakan dengan cara mendefinisikan Pod Preset.

Selanjutnya

Memasukkan data ke dalam sebuah Pod dengan PodPreset

3.4.1.7 - Disrupsi

Petunjuk ini ditujukan pada pemilik aplikasi yang meninginkan aplikasinya memiliki ketersediaan yang tinggi, sehingga butuh untuk mengerti jenis-jenis Disrupsi yang dapat terjadi pada Pod-pod.

Petunjuk ini juga ditujukan pada administrator klaster yang ingin melakukan berbagai tindakan otomasi pada klaster, seperti pembaruan dan autoscaling klaster.

Disrupsi yang Disengaja dan Tidak Disengaja

Pod-pod tidak akan terhapus sampai sesuatu (orang ataupun pengendali) menghancurkan mereka atau ada kesalahan perangkat keras maupun perangkat lunak yang tidak dapat dihindari.

Kita menyebut kasus-kasus yang tidak dapat dihindari sebagai disrupsi yang tidak disengaja terhadap aplikasi. Beberapa contohnya adalah sebagai berikut:

Kesalahan perangkat keras pada mesin yang menjalankan Node
Administrator klaster menghapus virtual machine secara tidak sengaja
Kesalahan pada penyedia layanan cloud yang mengakibatkan terhapusnya virtual machine
Sebuah kernel panic
Node menghilang dari klaster karena partisi jaringan klaster
Pod mengalami eviction karena Node kehabisan sumber daya

Dengan pengecualian pada kondisi kehabisan sumber daya, kondisi-kondisi tersebut pada umumnya diketahui oleh kebanyakan pengguna karena kondisi-kondisi tersebut tidak spesifik pada Kubernetes saja.

Kita menyebut kasus-kasus lainnya sebagai disrupsi yang disengaja. Hal ini termasuk tindakan yang dilakukan oleh pemilik aplikasi atau yang dilakukan oleh administrator klaster. Pemilik aplikasi umumnya melakukan hal-hal berikut:

Menghapus Deployment atau pengendali yang mengatur Pod
Memperbarui templat Pod yang menyebabkan pengulangan kembali/restart
Menghapus Pod secara langsung

Administrator klaster umumnya melakukan hal-hal berikut:

Melakukan drain terhadap Node untuk perbaikan atau pembaruan.
Melakukan drain terhadap sebuah node dari klaster untuk memperkecil ukuran klaster (untuk lebih lanjutnya, pelajari Autoscaling klaster).
Menghapus sebuah Pod dari node untuk memuat Pod lain ke node tersebut.

Tindakan-tindakan tersebut dapat dilakukan secara langsung oleh administrator klaster, atau oleh alat otomasi yang dijalankan oleh administrator klaster, atau oleh penyedia layanan Kubernetes kamu.

Tanyakan administrator klaster atau penyedia layanan cloud kamu, atau lihatlah dokumentasi penyedia layanan Kubernetes kamu untuk mengetahui bila ada sumber-sumber yang berpotensi mengakibatkan disrupsi yang disengaja yang ada pada klastermu. Jika tidak ada, kamu bisa melewatkan pembuatan PodDisruptionBudget

Perhatian: Tidak semua disrupsi yang disengaja dibatasi oleh Pod Disruption Budget. Contohnya, menghapus Deployment atau Pod dapat mengabaikan PodDisruptionBudget.

Mengatasi Disrupsi

Berikut beberapa cara untuk mengatasi disrupsi yang tidak disengaja:

Pastikan Pod-pod kamu merinci permintaan sumber daya klaster yang dibutuhkan.
Replikasikan aplikasimu jika membutuhkan ketersediaan yang tinggi. (Pelajari tentang menjalankan aplikasi stateless dan stateful).
Untuk mencapai ketersediaan yang bahkan lebih tinggi lagi saat mereplikasikan aplikasi, sebarkanlah Pod-pod kamu di rak-rak pada data center (menggunakan anti-affinity) atau di seluruh zona (jika kamu menggunakan klaster pada beberapa zona).

Frekuensi disrupsi yang disengaja dapat berubah-ubah. Pada klaster Kubernetes yang dasar, tidak ada disrupsi yang disengaja sama sekali. Tetapi, administrator klaster atau penyedia layanan Kubernetes kamu mungkin saja menjalankan beberapa servis tambahan yang dapat mengakibatkan disrupsi yang disengaja. Misalnya, memperbarui perangkat lunak pada node yang dapat mengakibatkan disrupsi yang disengaja. Selain itu, beberapa implementasi autoscaling klaster (atau node) dapat mengakibatkan disrupsi yang disengaja untuk merapikan dan memadatkan node-node pada klaster. Administrator klaster atau penyedia layanan Kubernetes kamu perlu mendokumentasikan tingkatan disrupsi yang disengaja, jika ada disrupsi yang telah diperkirakan.

Kubernetes menawarkan fitur-fitur untuk membantu menjalankan aplikasi-aplikasi dengan ketersediaan tinggi bersamaan dengan seringnya disrupsi yang disengaja, fitur-fitur tersebut dinamai Disruption Budget.

Bagaimana cara kerja Disruption Budget

Pemilik aplikasi dapat membuat objek PodDisruptionBudget (PDB) untuk setiap aplikasi. Sebuah PDB membatasi jumlah Pod yang boleh mati secara bersamaan pada aplikasi yang direplikasi dikarenakan disrupsi yang disengaja. Misalnya, sebuah aplikasi yang bekerja secara quorum mau memastikan bahwa jumlah replika yang berjalan tidak jatuh ke bawah yang dibutuhkan untuk membentuk sebuah quorum. Contoh lainnya, sebuah front-end web mungkin perlu memastikan bahwa jumlah replika yang melayani trafik tidak pernah turun ke total persentase yang telah ditentukan.

Administrator klaster dan penyedia layanan Kubernetes sebaiknya menggunakan alat-alat yang menghormati PDB dengan cara berkomunikasi dengan Eviction API dari pada menghapus Pod atau Deployment secara langsung. Contohnya adalah perintah kubectl drain dan skrip pembaruan Kubernets-on-GCE (cluster/gce/upgrade.sh)

Saat seorang administrator klaster ingin melakukan drain terhadap sebuah node, ia akan menggunakan perintah kubectl drain. Alat tersebut mencoba untuk "mengusir" semua Pod di node tersebut. Permintaan untuk mengusir Pod tersebut mungkin ditolak untuk sementara, dan alat tersebut akan mencoba ulang permintaannya secara periodik hingga semua Pod dihapus, atau hingga batas waktu yang ditentukan telah dicapai.

Sebua PDB merinci jumlah replika yang dapat ditoleransi oleh sebuah aplikasi, relatif terhadap berapa banyak yang seharusnya dimiliki oleh aplikasi tersebut. Sebagai contoh, sebuah Deployment yang memiliki rincian .spec.replicas :5 diharapkan memiliki 5 Pod pada satu waktu. Jika PDB aplikasi tersebut mengizinkan ada 4 replika pada satu waktu, maka Eviction API akan mengizinkan disrupsi yag disengaja sebanyak satu, tapi tidak mengizinkan dua, pada satu waktu.

Sebuah kelompok Pod yang mewakili aplikasi dispesifikasikan menggunakan sebuah label selector yang sama dengan yang digunakan oleh pengatur aplikasi tersebut (Deployment, StatefulSet, dsb.)

Jumlah Pod yang "diharapkan" dihitung dari .spec.replicas dari pengendali Pod tersebut. Pengendali dari sebuah Pod dapat ditemukan di spesifikasi .metadata.ownerReferences objek Pod yang bersangkutan.

PDB tidak dapat mencegah disrupsi yang tidak disengaja, tapi disrupsi ini akan dihitung terhadap bujet PDB.

Pod yang dihapus atau tidak tersetia dikarenakan pembaruan bertahap juga dihitung terhadap bujet PDB, tetapi pengendali (seperti Deployment dan StatefulSet) tidak dibatasi oleh PDB ketika melakukan pembaruan bertahap; Penanganan kerusakan saat pembaruan aplikasi dikonfigurasikan pada spesifikasi pengendali. (Pelajari tentang memperbarui sebuah Deployment.)

Saat sebuah Pod diusir menggunakan eviction API, Pod tersebut akan dihapus secara graceful (lihat terminationGracePeriodSeconds pada PodSpec.))

Contoh PDB

Kita ambil contoh sebuah klaster dengan 3 node, node-1 hingga node-3. Klaster tersebut menjalankan beberapa aplikasi. Salah satu dari aplikasi tersebut awalnya memiliki 3 replika, yang akan kita namai Pod-a, Pod-b, dan Pod-c. Sebuah Pod lain yang tidak bersangkutan dan tidak memiliki PDB, dinamai Pod-x juga terlihat. Awalnya, Pod-pod tersebut berada pada node-node sebagai berikut:

node-1	node-2	node-3
Pod-a available	Pod-b available	Pod-c available
Pod-x available

3 Pod Pod-a hingga Pod-c adalah bagian dari sebuah Deployment, dan mereka secara kolektif memiliki sebuah PDB yang mengharuskan ada setidaknya 2 dari 3 Pod untuk tersedia sepanjang waktu.

Sebagai contoh, asumsikan administrator klaster ingin me-reboot ke dalam versi kernel baru untuk memperbaiki kesalahan di dalam kernel lama. Administator klaster pertama-tama mencoba untuk melakukan drain terhadap node-1 menggunakan perintah kubectl drain. Perintah tersebut mencoba untuk mengusir Pod-a dan Pod-x. Hal ini langsung berhasil. Kedua Pod tersebut masuk ke dalam kondisi terminating secara bersamaan. Hal ini mengubah kondisi klaster menjadi sebagai berikut:

node-1 draining	node-2	node-3
Pod-a terminating	Pod-b available	Pod-c available
Pod-x terminating

Deployment tersebut melihat bahwa salah satu Pod berada dalam kondisi terminating, sehingga Deployment mencoba untuk membuat penggantinya, Pod-d. Sejak node-1 ditutup (karena perintah kubectl-drain), Pod-d masuk ke node lainnya. Sesuatu juga membuat Pod-y sebagai pengganti Pod-x

(Catatan: untuk sebuah StatefulSet, Pod-a, akan dinamai dengan Pod-1, harus diterminasi hingga selesai sebelum penggantinya, yang juga dinamai Pod-1 tetapi memiliki UID yang berbeda, akan dibuat. Selain hal ini, seluruh contoh ini juga berlaku untuk StatefulSet.)

Sekarang, klaster berada pada kondisi berikut:

node-1 draining	node-2	node-3
Pod-a terminating	Pod-b available	Pod-c available
Pod-x terminating	Pod-d starting	Pod-y

Pada satu waktu, Pod-pod yang diusir pun selesai diterminasi, dan kondisi klaster menjadi seperti berikut:

node-1 drained	node-2	node-3
	Pod-b available	Pod-c available
	Pod-d starting	Pod-y

Pada titik ini, jika seorang administrator klaster yang tidak sabar mencoba untuk melakukan drain terhadap node-2 atau node-3, perintah untuk melakukan drain terhadap node tersebut akan terhalang, karena hanya ada 2 Pod yang tersedia, dan PDB-nya membutuhkan setidaknya ada 2 Pod tersedia. Setelah beberapa waktu, Pod-d menjadi tersedia.

Kondisi klaster menjadi seperti berikut:

node-1 drained	node-2	node-3
	Pod-b available	Pod-c available
	Pod-d available	Pod-y

Sekarang, administrator klaster mencoba untuk melakukan drain terhadap node-2. Perintah drain tersebut akan mencoba mengusir Pod-pod tersebut secara berurutan (tidak bersamaan), misalnya Pod-b yang pertama dan diikuti dengan Pod-d. Perintah tersebut akan berhasil mengusir Pod-b. Tetapi, pada saat ia mencoba untuk mengusir Pod-d, hal tersebut akan ditolak karena hal tersebut akan mengakibatkan hanya satu Pod yang tersedia untuk Deployment yang bersangkutan.

Deployment tersebut membuat pengganti Pod-b yang dinamai Pod-e. Karena tidak ada sumber daya klaster yang cukup untuk mengalokasikan Pod-e, proses drain akan kembali terhalang. Klaster mungkin berada pada kondisi berikut:

node-1 drained	node-2	node-3	no node
	Pod-b available	Pod-c available	Pod-e pending
	Pod-d available	Pod-y

Pada titik ini, administrator klaster mesti menambah sebuah node untuk klaster agar bisa melanjutkan pembaruan klaster.

Kamu dapat melihat bagaimana frekuensi disrupsi dapat berubah-ubah pada Kubernetes, tergantung pada:

Berapa banyak replika yang dibutuhkan sebuah aplikasi
Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mematikan sebuah Pod secara graceful
Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk memulai sebuah Pod
Tipe pengendali
Kapasitas sumber daya klaster

Memisahkan Peran Pemilik Klaster dan Pemilik Aplikasi

Seringkali akan bermanfaat untuk berpikir Administrator Klaster dan Pemilik Aplikasi sebagai peran yang terpisah dan dengan pengetahuan yang terbatas satu sama lainnya. Pemisahan ini dapat dimengerti dalam beberapa skenario berikut:

Saat ada banyak tim aplikasi yang berbagi pakai sebuah klaster Kubernetes, dan ada pembagian peran yang spesifik
Saat alat atau servis pihak ketiga digunakan untuk melakukan otomasi manajemen klaster.

PDB mendukung pemisahan peran ini dengan cara menyediakan antarmuka bagi peran-peran tersebut.

Jika kamu tidak memiliki pemisahan peran seperti ini pada organisasimu, kamu mungkin tidak membutuhkan PDB.

Bagaimana cara melakukan Tindakan Disruptif terhadap Klaster

Jika kamu adalah Administrator Klaster, maka kamu mesti melakukan tindakan disruptif pada setiap node di klastermu, seperti melakukan pembaruan perangkat lunak pada node, berikut beberapa opsinya:

Menerima downtime pada saat pembaruan node
Melakukan failover ke replika lengkap klaster lain.
- Tanpa downtime, tetapi mungkin lebih mahal, baik ongkos duplikasi node-node dan tenaga yang dibutuhkan untuk melakukan failover.
Membuat aplikasi yang toleran terhadap disrupsi, dan gunakan PDB.
- Tanpa downtime.
- Duplikasi sumber daya yang minimal.
- Mengizinkan lebih banyak otomasi administrasi klaster.
- Membuat aplikasi yang toleran terhadap disrupsi agak rumit, tetapi usaha yang dilakukan untuk menoleransi disrupsi yang disengaja kebanyakan beririsan dengan usaha untuk mendukung autoscaling dan menoleransi disrupsi yang tidak disengaja.

Selanjutnya

Ikuti langkah-langkah untuk melindungi aplikasimu dengan membuat sebuah PodDisruptionBudget.
Pelajari lebih lanjut mengenai melakukan drain terhadap node.

3.4.1.8 - Kontainer Sementara (Ephemeral)

FEATURE STATE: Kubernetes v1.16 [alpha]

Halaman ini memberikan gambaran umum tentang kontainer sementara: satu jenis kontainer khusus yang berjalan sementara pada Pod yang sudah ada untuk melakukan tindakan yang diinisiasi oleh pengguna seperti dalam pemecahan masalah. Kamu menggunakan kontainer sementara untuk memeriksa layanan bukan untuk membangun aplikasi.

Peringatan: Kontainer sementara masih berada dalam fase alpha dan tidak cocok untuk klaster produksi. Kamu harus mengharapkan adanya suatu fitur yang tidak akan berfungsi dalam beberapa situasi tertentu, seperti saat menargetkan namespace dari suatu kontainer. Sesuai dengan Kubernetes Deprecation Policy, fitur alpha ini dapat berubah secara signifikan di masa depan atau akan dihapus seluruhnya.

Memahami Kontainer Sementara

Pod adalah blok pembangun fundamental dalam aplikasi Kubernetes. Karena Pod diharapkan digunakan hanya sekali dan dapat diganti, sehingga kamu tidak dapat menambahkan kontainer ke dalam Pod setelah Pod tersebut dibuat. Sebaliknya, kamu biasanya menghapus dan mengganti beberapa Pod dengan cara yang terkontrol melalui Deployment.

Namun, kadang-kadang perlu juga untuk memeriksa keadaan Pod yang telah ada, sebagai contoh untuk memecahkan masalah bug yang sulit direproduksi. Dalam kasus ini, kamu dapat menjalankan sebuah kontainer sementara di dalam suatu Pod yang sudah ada untuk memeriksa statusnya dan menjalankannya segala macam perintah.

Apa itu Kontainer Sementara?

Kontainer sementara berbeda dengan kontainer lainnya karena tidak memiliki jaminan sumber daya maupun akan eksekusi, dan mereka tidak akan pernah secara otomatis melakukan restart, jadi mereka tidak sesuai untuk membangun aplikasi. Kontainer sementara dideskripsikan dengan menggunakan ContainerSpec yang sama dengan kontainer biasa, tetapi banyak bagian yang tidak kompatibel dan tidak diperbolehkan untuk kontainer sementara.

Kontainer sementara mungkin tidak memiliki port, sehingga bagian seperti port, livenessProbe, readinessProbe tidak diperbolehkan.
Alokasi sumber daya untuk Pod tidak dapat diubah, sehingga pengaturan sumber daya tidak diperbolehkan.
Untuk daftar lengkap bagian yang diperbolehkan, dapat di lihat referensi dokumentasi Kontainer Sementara.

Kontainer sementara dibuat dengan menggunakan handler khusus EphemeralContainers dalam API tanpa menambahkannya langsung ke pod.spec, sehingga tidak memungkinan untuk menambahkan kontainer sementara dengan menggunakan kubectl edit.

Seperti dengan kontainer biasa, kamu tidak dapat mengubah atau menghapus kontainer sementara setelah kamu memasukkannya ke dalam sebuah Pod.

Penggunaan Kontainer Sementara

Kontainer sementara berguna untuk pemecahan masalah secara interaktif pada saat kubectl exec tidak mencukupi karena sebuah kontainer telah hancur atau kontainer image tidak memiliki utilitas untuk debugging.

Khususnya, untuk images_distroless memungkinkan kamu untuk menyebarkan kontainer image minimal yang mengurangi surface attack dan paparan bug dan vulnerability. Karena image distroless tidak mempunyai sebuah shell atau utilitas debugging apa pun, sehingga sulit untuk memecahkan masalah image distroless dengan menggunakan kubectl exec saja.

Saat menggunakan kontainer sementara, akan sangat membantu untuk mengaktifkan process namespace sharing sehingga kamu dapat melihat proses pada kontainer lain.

Contoh

Catatan: Contoh-contoh pada bagian ini membutuhkan EphemeralContainers feature gate untuk diaktifkan, dan membutuhkan Kubernetes klien dan server versi v1.16 atau yang lebih baru.

Contoh-contoh pada bagian ini menunjukkan bagaimana kontainer sementara muncul dalam API. Kamu biasanya dapat menggunakan plugin kubectl untuk mengatasi masalah untuk mengotomatiskan langkah-langkah ini.

Kontainer sementara dibuat menggunakan subresource ephemeralcontainers Pod, yang dapat didemonstrasikan menggunakan kubectl --raw. Pertama-tama deskripsikan kontainer sementara untuk ditambahkan dalam daftar EphemeralContainers:

{
    "apiVersion": "v1",
    "kind": "EphemeralContainers",
    "metadata": {
        "name": "example-pod"
    },
    "ephemeralContainers": [{
        "command": [
            "sh"
        ],
        "image": "busybox",
        "imagePullPolicy": "IfNotPresent",
        "name": "debugger",
        "stdin": true,
        "tty": true,
        "terminationMessagePolicy": "File"
    }]
}

Untuk memperbarui kontainer yang sudah berjalan dalam example-pod:

kubectl replace --raw /api/v1/namespaces/default/pods/example-pod/ephemeralcontainers  -f ec.json

Ini akan menampilkan daftar baru dari seluruh kontainer sementara:

{
   "kind":"EphemeralContainers",
   "apiVersion":"v1",
   "metadata":{
      "name":"example-pod",
      "namespace":"default",
      "selfLink":"/api/v1/namespaces/default/pods/example-pod/ephemeralcontainers",
      "uid":"a14a6d9b-62f2-4119-9d8e-e2ed6bc3a47c",
      "resourceVersion":"15886",
      "creationTimestamp":"2019-08-29T06:41:42Z"
   },
   "ephemeralContainers":[
      {
         "name":"debugger",
         "image":"busybox",
         "command":[
            "sh"
         ],
         "resources":{

         },
         "terminationMessagePolicy":"File",
         "imagePullPolicy":"IfNotPresent",
         "stdin":true,
         "tty":true
      }
   ]
}

Kamu dapat melihat kondisi kontainer sementara yang baru dibuat dengan menggunakan kubectl describe:

kubectl describe pod example-pod

...
Ephemeral Containers:
  debugger:
    Container ID:  docker://cf81908f149e7e9213d3c3644eda55c72efaff67652a2685c1146f0ce151e80f
    Image:         busybox
    Image ID:      docker-pullable://busybox@sha256:9f1003c480699be56815db0f8146ad2e22efea85129b5b5983d0e0fb52d9ab70
    Port:          <none>
    Host Port:     <none>
    Command:
      sh
    State:          Running
      Started:      Thu, 29 Aug 2019 06:42:21 +0000
    Ready:          False
    Restart Count:  0
    Environment:    <none>
    Mounts:         <none>
...

Kamu dapat mengakses kontainer sementara yang baru menggunakan kubectl attach:

kubectl attach -it example-pod -c debugger

Jika proses berbagi namespace diaktifkan, kamu dapat melihat proses dari semua kontainer dalam Pod tersebut. Misalnya, setelah mengakses, kamu jalankan ps di kontainer debugger:

# Jalankan ini pada _shell_ dalam _debugger_ dari kontainer sementara
ps auxww

Hasilnya akan seperti ini:

PID   USER     TIME  COMMAND
    1 root      0:00 /pause
    6 root      0:00 nginx: master process nginx -g daemon off;
   11 101       0:00 nginx: worker process
   12 101       0:00 nginx: worker process
   13 101       0:00 nginx: worker process
   14 101       0:00 nginx: worker process
   15 101       0:00 nginx: worker process
   16 101       0:00 nginx: worker process
   17 101       0:00 nginx: worker process
   18 101       0:00 nginx: worker process
   19 root      0:00 /pause
   24 root      0:00 sh
   29 root      0:00 ps auxww

3.4.2 - Controllers

3.4.2.1 - ReplicaSet

Tujuan dari ReplicaSet adalah untuk memelihara himpunan stabil dari replika Pod yang sedang berjalan pada satu waktu tertentu. Maka dari itu, ReplicaSet seringkali digunakan untuk menjamin ketersediaan dari beberapa Pod identik dalam jumlah tertentu.

Cara kerja ReplicaSet

Sebuah ReplicaSet didefinisikan dengan beberapa field termasuk selektor yang menentukan bagaimana mengidentifikasi Pod yang dapat diakuisisi, jumlah replika yang mengindikasi berapa jumlah Pod yang harus dikelola, dan sebuah templat pod yang menentukan data dari berbagai Pod baru yang harus dibuat untuk memenuhi kriteria jumlah replika. Sebuah ReplicaSet selanjutnya akan memenuhi tujuannya dengan membuat dan menghapus Pod sesuai dengan kebutuhan untuk mencapai jumlah yang diinginkan. Ketika ReplicaSet butuh untuk membuat Pod baru, templat Pod akan digunakan.

Tautan dari sebuah ReplicaSet terhadap Pod yang dimiliki adalah melalui field metadata.ownerReferences pada Pod, yang menentukan sumber daya yang dimiliki oleh objek saat ini. Semua Pod yang diakuisisi oleh sebuah ReplicaSet masing-masing memiliki informasi yang mengidentifikasi ReplicaSet dalam field ownerReferences. Melalui tautan ini ReplicaSet dapat mengetahui keadaan dari Pod yang sedang dikelola dan melakukan perencanaan yang sesuai.

Sebuah ReplicaSet mengidentifikasi Pod baru untuk diakuisisi menggunakan selektornya. Jika terdapat sebuah Pod yang tidak memiliki OwnerReference atau OwnerReference yang dimiliki bukanlah sebuah Controller dan sesuai dengan selektor dari ReplicaSet, maka Pod akan langsung diakuisisi oleh ReplicaSet tersebut.

Kapan menggunakan ReplicaSet

Sebuah ReplicaSet memastikan replika-replika pod dalam jumlah yang ditentukan berjalan pada satu waktu tertentu. Namun demikian, sebuah Deployment adalah konsep dengan tingkatan yang lebih tinggi yang mengatur ReplicaSet dan mengubah Pod secara deklaratif serta berbagai fitur bermanfaat lainnya. Maka dari itu, kami merekomendasikan untuk menggunakan Deployment alih-alih menggunakan ReplicaSet secara langsung, kecuali jika kamu membutuhkan orkestrasi pembaruan yang khusus atau tidak membutuhkan pembaruan sama sekali.

Hal ini berarti kamu boleh jadi tidak akan membutuhkan manipulasi objek ReplicaSet: Gunakan Deployment dan definisikan aplikasi kamu pada bagian spec.

Contoh

controllers/frontend.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: frontend
  labels:
    app: guestbook
    tier: frontend
spec:
  # modify replicas according to your case
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      tier: frontend
  template:
    metadata:
      labels:
        tier: frontend
    spec:
      containers:
      - name: php-redis
        image: gcr.io/google_samples/gb-frontend:v3

Menyimpan manifest ini dalam frontend.yaml dan mengirimkannya ke klaster Kubernetes akan membuat ReplicaSet yang telah didefinisikan beserta dengan Pod yang dikelola.

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/controllers/frontend.yaml

Selanjutnya kamu bisa mendapatkan ReplicaSet yang sedang di-deploy:

kubectl get rs

Dan melihat frontend yang telah dibuat:

NAME       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
frontend   3         3         3       6s

Kamu juga dapat memeriksa kondisi dari ReplicaSet:

kubectl describe rs/frontend

Dan kamu akan melihat keluaran yang serupa dengan:

Name:		frontend
Namespace:	default
Selector:	tier=frontend,tier in (frontend)
Labels:		app=guestbook
		tier=frontend
Annotations:	<none>
Replicas:	3 current / 3 desired
Pods Status:	3 Running / 0 Waiting / 0 Succeeded / 0 Failed
Pod Template:
  Labels:       app=guestbook
                tier=frontend
  Containers:
   php-redis:
    Image:      gcr.io/google_samples/gb-frontend:v3
    Port:       80/TCP
    Requests:
      cpu:      100m
      memory:   100Mi
    Environment:
      GET_HOSTS_FROM:   dns
    Mounts:             <none>
  Volumes:              <none>
Events:
  FirstSeen    LastSeen    Count    From                SubobjectPath    Type        Reason            Message
  ---------    --------    -----    ----                -------------    --------    ------            -------
  1m           1m          1        {replicaset-controller }             Normal      SuccessfulCreate  Created pod: frontend-qhloh
  1m           1m          1        {replicaset-controller }             Normal      SuccessfulCreate  Created pod: frontend-dnjpy
  1m           1m          1        {replicaset-controller }             Normal      SuccessfulCreate  Created pod: frontend-9si5l

Terakhir, kamu dapat memeriksa Pod yang dibawa:

kubectl get Pods

Kamu akan melihat informasi Pod yang serupa dengan:

NAME             READY     STATUS    RESTARTS   AGE
frontend-9si5l   1/1       Running   0          1m
frontend-dnjpy   1/1       Running   0          1m
frontend-qhloh   1/1       Running   0          1m

Kamu juga dapat memastikan bahwa referensi pemilik dari pod-pod ini telah disesuaikan terhadap ReplicaSet frontend. Untuk melakukannya, yaml dari Pod yang sedang berjalan bisa didapatkan dengan:

kubectl get pods frontend-9si5l -o yaml

Keluarannya akan terlihat serupa dengan contoh berikut ini, dengan informasi ReplicaSet frontend yang ditentukan pada field ownerReferences pada bagian metadata:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: 2019-01-31T17:20:41Z
  generateName: frontend-
  labels:
    tier: frontend
  name: frontend-9si5l
  namespace: default
  ownerReferences:
  - apiVersion: extensions/v1beta1
    blockOwnerDeletion: true
    controller: true
    kind: ReplicaSet
    name: frontend
    uid: 892a2330-257c-11e9-aecd-025000000001
...

Akuisisi Pod Non-Templat

Walaupun kamu bisa membuat Pod biasa tanpa masalah, sangat direkomendasikan untuk memastikan Pod tersebut tidak memiliki label yang sama dengan selektor dari salah satu ReplicaSet yang kamu miliki. Hal in disebabkan sebuah ReplicaSet tidak dibatasi untuk memilki Pod sesuai dengan templatnya -- ReplicaSet dapat mengakuisisi Pod lain dengan cara yang telah dijelaskan pada bagian sebelumnya.

Mengambil contoh ReplicaSet frontend sebelumnya, dan Pod yang ditentukan pada manifest berikut:

pods/pod-rs.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod1
  labels:
    tier: frontend
spec:
  containers:
  - name: hello1
    image: gcr.io/google-samples/hello-app:2.0

---

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod2
  labels:
    tier: frontend
spec:
  containers:
  - name: hello2
    image: gcr.io/google-samples/hello-app:1.0

Karena Pod tersebut tidak memiliki Controller (atau objek lain) sebagai referensi pemilik yang sesuai dengan selektor dari ReplicaSet frontend, Pod tersebut akan langsung diakuisisi oleh ReplicaSet.

Misalkan kamu membuat Pod tersebut setelah ReplicaSet frontend telah di-deploy dan telah mengkonfigurasi replika Pod awal untuk memenuhi kebutuhan jumlah replika:

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-rs.yaml

Pod baru akan diakuisisi oleh ReplicaSet, dan setelah itu langsung diterminasi ketika ReplicaSet melebihi jumlah yang diinginkan.

Memperoleh Pod:

kubectl get Pods

Keluaran menunjukkan bahwa Pod baru dalam keaadan telah diterminasi, atau sedang dalam proses terminasi:

NAME             READY   STATUS        RESTARTS   AGE
frontend-9si5l   1/1     Running       0          1m
frontend-dnjpy   1/1     Running       0          1m
frontend-qhloh   1/1     Running       0          1m
pod2             0/1     Terminating   0          4s

Jika kamu membuat Pod terlebih dahulu:

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-rs.yaml

Dan selanjutnya membuat ReplicaSet maka:

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/controllers/frontend.yaml

Kamu akan melihat bahwa ReplicaSet telah mengakuisisi Pod dan hanya membuat Pod yang baru sesuai dengan spec yang ditentukan hingga jumlah dari Pod yang baru dan yang orisinil sesuai dengan jumlah yang diinginkan. Dengan memperoleh Pod:

kubectl get Pods

Akan diperlihatkan pada keluarannya:

NAME             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
frontend-pxj4r   1/1     Running   0          5s
pod1             1/1     Running   0          13s
pod2             1/1     Running   0          13s

Dengan cara ini, sebuah ReplicaSet dapat memiliki himpunan berbagai Pod yang tidak homogen.

Menulis manifest ReplicaSet

Seperti objek API Kubernetes lainnya, sebuah ReplicaSet membutuhkan field apiVersion, kind, dan metadata. Untuk ReplicaSet, nilai dari kind yang memungkinkan hanyalah ReplicaSet. Pada Kubernetes 1.9 versi API apps/v1 pada kind ReplicaSet adalah versi saat ini dan diaktifkan secara default. Versi API apps/v1beta2 telah dideprekasi. Lihat baris-baris awal pada contoh frontend.yaml untuk petunjuk.

Sebuah ReplicaSet juga membutuhkan bagian .spec.

Templat Pod

.spec.template adalah sebuah templat pod yang juga dibutuhkan untuk mempunyai label. Pada contoh frontend.yaml kita memiliki satu label: tier: frontend. Hati-hati agar tidak tumpang tindih dengan selektor dari controller lain, agar mereka tidak mencoba untuk mengadopsi Pod ini.

Untuk field restart policy dari templat, .spec.template.spec.restartPolicy, nilai yang diperbolehkan hanyalah Always, yang merupakan nilai default.

Selektor Pod

Field .spec.selector adalah sebuah selektor labe. Seperti yang telah dibahas sebelumnya, field ini adalah label yang digunakan untuk mengidentifikasi Pod yang memungkinkan untuk diakuisisi. Pada contoh frontend.yaml, selektornya adalah:

matchLabels:
	tier: frontend

Pada ReplicaSet, .spec.template.metadata.labels harus memiliki nilai yang sama dengan spec.selector, atau akan ditolak oleh API.

Catatan: Untuk 2 ReplicaSet dengan nilai .spec.selector yang sama tetapi memiliki nilai yang berbeda pada field .spec.template.metadata.labels dan .spec.template.spec, setiap ReplicaSet akan mengabaikan Pod yang dibuat oleh ReplicaSet lain.

Replika

Kamu dapat menentukan jumlah Pod yang seharusnya berjalan secara konkuren dengan mengatur nilai dari .spec.replicas. ReplicaSet akan membuat/menghapus Pod-nya hingga jumlahnya sesuai dengan field ini.

Jika nilai .spec.replicas tidak ditentukan maka akan diatur ke nilai default 1.

Menggunakan ReplicaSet

Menghapus ReplicaSet dan Pod-nya

Untuk menghapus sebuah ReplicaSet beserta dengan Pod-nya, gunakan kubectl delete. Garbage collector secara otomatis akan menghapus semua Pod dependen secara default.

Ketika menggunakan REST API atau library client-go, kamu harus mengatur nilai propagationPolicy menjadi Background atau Foreground pada opsi -d. Sebagai contoh:

kubectl proxy --port=8080
curl -X DELETE  'localhost:8080/apis/extensions/v1beta1/namespaces/default/replicasets/frontend' \
> -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Foreground"}' \
> -H "Content-Type: application/json"

Menghapus hanya ReplicaSet

Kamu dapat menghapus ReplicaSet tanpa memengaruhi Pod-nya menggunakan kubectl delete dengan menggunakan opsi --cascade=false. Ketika menggunakan REST API atau library client-go, kamu harus mengatur nilai propagationPolicy menjadi Orphan. Sebagai contoh:

kubectl proxy --port=8080
curl -X DELETE  'localhost:8080/apis/extensions/v1beta1/namespaces/default/replicasets/frontend' \
> -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Orphan"}' \
> -H "Content-Type: application/json"

Ketika ReplicaSet yang asli telah dihapus, kamu dapat membuat ReplicaSet baru untuk menggantikannya. Selama field .spec.selector yang lama dan baru memilki nilai yang sama, maka ReplicaSet baru akan mengadopsi Pod lama namun tidak serta merta membuat Pod yang sudah ada sama dan sesuai dengan templat Pod yang baru. Untuk memperbarui Pod dengan spec baru dapat menggunakan Deployment karena ReplicaSet tidak mendukung pembaruan secara langsung.

Mengisolasi Pod dari ReplicaSet

Kamu dapat menghapus Pod dari ReplicaSet dengan mengubah nilai labelnya. Cara ini dapat digunakan untuk menghapus Pod dari servis untuk keperluan debugging, data recovery, dan lainnya. Pod yang dihapus dengan cara ini akan digantikan seecara otomatis (dengan asumsi jumlah replika juga tidak berubah).

Mengatur jumlah Pod pada ReplicaSet

Jumlah Pod pada ReplicaSet dapat diatur dengan mengubah nilai dari field .spec.replicas. Pengatur ReplicaSet akan memastikan Pod dengan jumlah yang telah ditentukan dan dengan nilai selektor yang sama sedang dalam keadaan berjalan.

Pengaturan jumlah Pod pada ReplicaSet menggunakan Horizontal Pod Autoscaler

Pengaturan jumlah Pod pada ReplicaSet juga dapat dilakukan mengunakan Horizontal Pod Autoscalers (HPA). Berikut adalah contoh HPA terhadap ReplicaSet yang telah dibuat pada contoh sebelumnya.

controllers/hpa-rs.yaml

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: frontend-scaler
spec:
  scaleTargetRef:
    kind: ReplicaSet
    name: frontend
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 10
  targetCPUUtilizationPercentage: 50

Menyimpan manifest ini dalam hpa-rs.yaml dan mengirimkannya ke klaster Kubernetes akan membuat HPA tersebut yang akan mengatur jumlah Pod pada ReplicaSet yang telah didefinisikan bergantung terhadap penggunaan CPU dari Pod yang direplikasi.

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/hpa-rs.yaml

Opsi lainnya adalah dengan menggunakan perintah kubectl autoscale untuk tujuan yang sama.

kubectl autoscale rs frontend --max=10

Alternatif selain ReplicaSet

Deployment (direkomendasikan)

Deployment adalah sebuah objek yang bisa memiliki ReplicaSet dan memperbarui ReplicaSet dan Pod-nya melalui rolling update deklaratif dan server-side. Walaupun ReplicaSet dapat digunakan secara independen, seringkali ReplicaSet digunakan oleh Deployments sebagai mekanisme untuk mengorkestrasi pembuatan, penghapusan dan pembaruan Pod. Ketika kamu menggunakan Deployments kamu tidak perlu khawatir akan pengaturan dari ReplicaSet yang dibuat. Deployments memiliki dan mengatur ReplicaSet-nya sendiri. Maka dari itu penggunaan Deployments direkomendasikan jika kamu menginginkan ReplicaSet.

Pod sederhana

Tidak seperti pada kasus ketika pengguna secara langsung membuat Pod, ReplicaSet akan menggantikan Pod yang dihapus atau diterminasi dengan alasan apapun, seperti pada kasus dimana terjadi kegagalan node atau pemeliharaan node yang disruptif, seperti pada kasus upgrade kernel. Karena alasan ini kami merekomendasikan kamu untuk menggunakan ReplicaSet walaupun jika aplikasimu membutuhkan hanya satu Pod. Hal ini mirip dengan pengawas proses, hanya saja pada kasus ini mengawasi banyak Pod pada berbagai node alih-alih berbagai proses individu pada sebuah node. ReplicaSet mendelegasikan proses pengulangan kembali dari kontainer lokal kepada agen yang terdapat di node (sebagai contoh, Kubelet atau Docker).

Job

Gunakan Job alih-alih ReplicaSet untuk Pod yang diharapkan untuk diterminasi secara sendirinya.

DaemonSet

Gunakan DaemonSet alih-alih ReplicaSet untuk Pod yang menyediakan fungsi pada level mesin, seperti monitoring mesin atau logging mesin. Pod ini memiliki waktu hidup yang bergantung terhadap waktu hidup mesin: Pod perlu untuk berjalan pada mesin sebelum Pod lain dijalankan, dan aman untuk diterminasi ketika mesin siap untuk di-reboot atau dimatikan.

ReplicationController

ReplicaSet adalah suksesor dari ReplicationControllers. Keduanya memenuhi tujuan yang sama dan memiliki perilaku yang serupa, kecuali bahwa ReplicationController tidak mendukung kebutuhan selektor set-based seperti yang dijelaskan pada panduan penggunaan label. Pada kasus tersebut, ReplicaSet lebih direkomendasikan dibandingkan ReplicationController.

3.4.2.2 - ReplicationController

Catatan: Deployment yang mengonfigurasi ReplicaSet sekarang menjadi cara yang direkomendasikan untuk melakukan replikasi.

Sebuah ReplicationController memastikan bahwa terdapat sejumlah Pod yang sedang berjalan dalam suatu waktu tertentu. Dengan kata lain, ReplicationController memastikan bahwa sebuah Pod atau sebuah kumpulan Pod yang homogen selalu berjalan dan tersedia.

Bagaimana ReplicationController Bekerja

Jika terdapat terlalu banyak Pod, maka ReplicationController akan membatasi dan mematikan Pod-Pod yang berlebih. Jika terdapat terlalu sedikit, maka ReplicationController akan memulai dan menjalankan Pod-Pod baru lainnya. Tidak seperti Pod yang dibuat secara manual, Pod-Pod yang diatur oleh sebuah ReplicationController akan secara otomatis diganti jika mereka gagal, dihapus, ataupun dimatikan. Sebagai contoh, Pod-Pod yang kamu miliki akan dibuat ulang dalam sebuah Node setelah terjadi proses pemeliharaan seperti pembaruan kernel. Untuk alasan ini, maka kamu sebaiknya memiliki sebuah ReplicationController bahkan ketika aplikasimu hanya membutuhkan satu buah Pod saja. Sebuah ReplicationController memiliki kemiripan dengan sebuah pengawas proses, tetapi alih-alih mengawasi sebuah proses individu pada sebuah Node, ReplicationController banyak Pod yang terdapat pada beberapa Node.

ReplicationController seringkali disingkat sebagai "rc" dalam diskusi, dan sebagai shortcut dalam perintah kubectl.

Sebuah contoh sederhana adalah membuat sebuah objek ReplicationController untuk menjalankan sebuah instance Pod secara berkelanjutan. Contoh pemakaian lainnya adalah untuk menjalankan beberapa replika identik dari sebuah servis yang direplikasi, seperti peladen web.

Menjalankan Sebuah Contoh ReplicationController

Contoh ReplicationController ini mengonfigurasi tiga salinan dari peladen web nginx.

controllers/replication.yaml

apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
  name: nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    app: nginx
  template:
    metadata:
      name: nginx
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80

Jalankan contoh di atas dengan mengunduh berkas contoh dan menjalankan perintah ini:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/replication.yaml

replicationcontroller/nginx created

Periksa status dari ReplicationController menggunakan perintah ini:

kubectl describe replicationcontrollers/nginx

Name:        nginx
Namespace:   default
Selector:    app=nginx
Labels:      app=nginx
Annotations:    <none>
Replicas:    3 current / 3 desired
Pods Status: 0 Running / 3 Waiting / 0 Succeeded / 0 Failed
Pod Template:
  Labels:       app=nginx
  Containers:
   nginx:
    Image:              nginx
    Port:               80/TCP
    Environment:        <none>
    Mounts:             <none>
  Volumes:              <none>
Events:
  FirstSeen       LastSeen     Count    From                        SubobjectPath    Type      Reason              Message
  ---------       --------     -----    ----                        -------------    ----      ------              -------
  20s             20s          1        {replication-controller }                    Normal    SuccessfulCreate    Created pod: nginx-qrm3m
  20s             20s          1        {replication-controller }                    Normal    SuccessfulCreate    Created pod: nginx-3ntk0
  20s             20s          1        {replication-controller }                    Normal    SuccessfulCreate    Created pod: nginx-4ok8v

Tiga Pod telah dibuat namun belum ada yang berjalan, kemungkinan karena image yang sedang di-pull. Beberapa waktu kemudian, perintah yang sama akan menunjukkan:

Pods Status:    3 Running / 0 Waiting / 0 Succeeded / 0 Failed

Untuk melihat semua Pod yang dibuat oleh ReplicationController dalam bentuk yang lebih mudah dibaca mesin, kamu dapat menggunakan perintah seperti ini:

pods=$(kubectl get pods --selector=app=nginx --output=jsonpath={.items..metadata.name})
echo $pods

nginx-3ntk0 nginx-4ok8v nginx-qrm3m

Pada perintah di atas, selektor yang dimaksud adalah selektor yang sama dengan yang terdapat pada ReplicationController (yang dapat dilihat pada keluaran kubectl describe), dan dalam bentuk yang berbeda dengan yang terdapat pada replication.yaml. Opsi --output=jsonpath menentukan perintah untuh mendapatkan hanya nama dari setiap Pod yang ada pada daftar hasil.

Menulis Spesifikasi ReplicationController

Seperti semua konfigurasi Kubernetes lainnya, sebuah ReplicationController membutuhkan field apiVersion, kind, dan metadata.

Untuk informasi umum mengenai berkas konfigurasi, kamu dapat melihat pengaturan objek.

Sebuah ReplicationController juga membutuhkan bagian .spec.

Templat Pod

.spec.template adalah satu-satunya field yang diwajibkan pada .spec.

.spec.template adalah sebuah templat Pod. Ia memiliki skema yang sama persis dengan sebuah Pod, namun dapat berbentuk nested dan tidak memiliki field apiVersion ataupun kind.

Selain field-field yang diwajibkan untuk sebuah Pod, templat Pod pada ReplicationController harus menentukan label dan kebijakan pengulangan kembali yang tepat. Untuk label, pastikan untuk tidak tumpang tindih dengan kontroler lain. Lihat selektor pod.

Nilai yang diperbolehkan untuk .spec.template.spec.restartPolicy hanyalah Always, yaitu nilai bawaan jika tidak ditentukan.

Untuk pengulangan kembali dari sebuah kontainer lokal, ReplicationController mendelegasikannya ke agen pada Node, contohnya Kubelet atau Docker.

Label pada ReplicationController

ReplicationController itu sendiri dapat memiliki label (.metadata.labels). Biasanya, kamu akan mengaturnya untuk memiliki nilai yang sama dengan .spec.template.metadata.labels; jika .metadata.labels tidak ditentukan maka akan menggunakan nilai bawaan yaitu .spec.template.metadata.labels. Namun begitu, kedua label ini diperbolehkan untuk memiliki nilai yang berbeda, dan .metadata.labels tidak akan memengaruhi perilaku dari ReplicationController.

Selektor Pod

Field .spec.selector adalah sebuah selektor label. Sebuah ReplicationController mengatur semua Pod dengan label yang sesuai dengan nilai selektor tersebut. Ia tidak membedakan antara Pod yang ia buat atau hapus atau Pod yang dibuat atau dihapus oleh orang atau proses lain. Hal ini memungkinkan ReplicationController untuk digantikan tanpa memengaruhi Pod-Pod yang sedang berjalan.

Jika ditentukan, .spec.template.metadata.labels harus memiliki nilai yang sama dengan .spec.selector, atau akan ditolak oleh API. Jika .spec.selector tidak ditentukan, maka akan menggunakan nilai bawaan yaitu .spec.template.metadata.labels.

Selain itu, kamu juga sebaiknya tidak membuat Pod dengan label yang cocok dengan selektor ini, baik secara langsung, dengan menggunakan ReplicationController lain, ataupun menggunakan kontroler lain seperti Job. Jika kamu melakukannya, ReplicationController akan menganggap bahwa ia telah membuat Pod-Pod lainnya. Kubernetes tidak akan menghentikan kamu untuk melakukan aksi ini.

Jika kamu pada akhirnya memiliki beberapa kontroler dengan selektor-selektor yang tumpang tindih, kamu harus mengatur penghapusannya sendiri (lihat di bawah).

Beberapa Replika

Kamu dapat menentukan jumlah Pod yang seharusnya berjalan secara bersamaan dengan mengatur nilai .spec.replicas dengan jumlah Pod yang kamu inginkan untuk berjalan secara bersamaan. Jumlah yang berjalan dalam satu satuan waktu dapat lebih tinggi ataupun lebih rendah, seperti jika replika-replika tersebut melewati proses penambahan atau pengurangan, atau jika sebuah Pod melalui proses graceful shutdown, dan penggantinya telah dijalankan terlebih dahulu.

Jika kamu tidak menentukan nilai dari .spec.replicas, maka akan digunakan nilai bawaan 1.

Bekerja dengan ReplicationController

Menghapus Sebuah ReplicationController dan Pod-nya

Untuk menghapus sebuah ReplicationController dan Pod-Pod yang berhubungan dengannya, gunakan perintah kubectl delete. Kubectl akan mengatur ReplicationController ke nol dan menunggunya untuk menghapus setiap Pod sebelum menghapus ReplicationController itu sendiri. Jika perintah kubectl ini terhenti, maka dapat diulang kembali.

Ketika menggunakan REST API atau library klien go, maka kamu perlu melakukan langkah-langkahnya secara eksplisit (mengatur replika-replika ke 0, menunggu penghapusan Pod, dan barulah menghapus ReplicationController).

Menghapus Hanya ReplicationController

Kamu dapat menghapus ReplicationController tanpa memengaruhi Pod-Pod yang berhubungan dengannya.

Dengan menggunakan kubectl, tentukan opsi --cascade=false ke kubectl delete.

Ketika menggunakan REST API atau library klien go, cukup hapus objek ReplicationController.

Ketika ReplicationController yang asli telah dihapus, kamu dapat membuat ReplicationController yang baru sebagai penggantinya. Selama .spec.selector yang lama dan baru memiliki nilai yang sama, maka ReplicationController baru akan mengadopsi Pod-Pod yang lama. Walaupun begitu, ia tidak akan melakukan usaha apapun untuk membuat Pod-Pod yang telah ada sebelumnya untuk sesuai dengan templat Pod yang baru dan berbeda. Untuk memperbarui Pod-Pod ke spesifikasi yang baru dengan cara yang terkontrol, gunakan pembaruan bergulir.

Mengisolasi Pod dari ReplicationController

Pod-Pod dapat dihapus dari kumpulan target sebuah ReplicationController dengan mengganti nilai dari labelnya. Teknik ini dapat digunakan untuk mencopot Pod-Pod dari servis untuk keperluan pengawakutuan (debugging), pemulihan data, dan lainnya. Pod-Pod yang dicopot dengan cara ini dapat digantikan secara otomatis (dengan asumsi bahwa jumlah replika juga tidak berubah).

Pola penggunaan umum

Penjadwalan ulang

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, baik kamu memiliki hanya 1 Pod untuk tetap dijalankan, ataupun 1000, ReplicationController akan memastikan tersedianya jumlah Pod yang telat ditentukan, bahkan ketika terjadi kegagalan Node atau terminasi Pod (sebagai contoh karena adanya tindakan dari agen kontrol lain).

Penskalaan

ReplicationController memudahkan penskalaan jumlah replika, baik meningkatkan ataupun mengurangi, secara manual ataupun dengan agen kontrol penskalaan otomatis, dengan hanya mengubah nilai dari field replicas.

Pembaruan bergulir

ReplicationController didesain untuk memfasilitasi pembaruan bergulir untuk sebuah servis dengan mengganti Pod-Pod satu per satu.

Seperti yang telah dijelaskan di #1353, pendekatan yang direkomendasikan adalah dengan membuat ReplicationController baru dengan 1 replika, skala kontroler yang baru (+1) atau yang lama (-1) satu per satu, dan kemudian hapus kontroler lama setelah menyentuh angka 0 replika. Hal ini memungkinkan pembaruan dilakukan dengan dapat diprediksi terlepas dari adanya kegagalan yang tak terduga.

Idealnya, kontroler pembaruan bergulir akan memperhitungkan kesiapan dari aplikasi, dan memastikan cukupnya jumlah Pod yang secara produktif meladen kapanpun.

Dua ReplicationController diharuskan untuk memiliki setidaknya satu label yang berbeda, seperti tag image dari kontainer utama dari Pod, karena pembaruan bergulir biasanya dilakukan karena adanya pembaruan image.

Pembaruan bergulir diimplementasikan pada perkakas klien kubectl rolling-update. Lihat kubectl rolling-update task untuk contoh-contoh yang lebih konkrit.

Operasi rilis majemuk

Selain menjalankan beberapa rilis dari sebuah aplikasi ketika proses pembaruan bergulir sedang berjalan, adalah hal yang awam untuk menjalankan beberapa rilis untuk suatu periode waktu tertentu, atau bahkan secara kontinu, menggunakan operasi rilis majemuk. Operasi-operasi ini akan dibedakan menggunakan label.

Sebagai contoh, sebuah servis dapat menyasar semua Pod dengan tier in (frontend), environment in (prod). Anggap kamu memiliki 10 Pod tiruan yang membangun tier ini tetapi kamu ingin bisa menggunakan 'canary' terhadap versi baru dari komponen ini. Kamu dapat mengatur sebuah ReplicationController dengan nilai replicas 9 untuk replika-replikanya, dengan label tier=frontend, environment=prod, track=stable, dan ReplicationController lainnya dengan nilai replicas 1 untuk canary, dengan label tier=frontend, environment=prod, track=canary. Sekarang servis sudah mencakup baik canary maupun Pod-Pod yang bukan canary. Kamu juga dapat mencoba-coba ReplicationController secara terpisah untuk melakukan pengujian, mengamati hasilnya, dan lainnya.

Menggunakan ReplicationController dengan Service

Beberapa ReplicationController dapat berada di belakang sebuah Service, sedemikian sehingga, sebagai contoh, sebagian traffic dapat ditujukan ke versi lama, dan sebagian lainnya ke versi yang baru.

Sebuah ReplicationController tidak akan berhenti dengan sendirinya, namun ia tidak diekspektasikan untuk berjalan selama Service-Service yang ada. Service dapat terdiri dari berbagai Pod yang dikontrol beberapa ReplicationController, dan terdapat kemungkinan bahwa beberapa ReplicationController untuk dibuat dan dimatikan dalam jangka waktu hidup Service (contohnya adalah untuk melakukan pembaruan Pod-Pod yang menjalankan Service). Baik Service itu sendiri dan kliennya harus tetap dalam keadaan tidak mempunyai pengetahuan terhadap ReplicationController yang memelihara Pod-Pod dari Service tersebut.

Menulis program untuk Replikasi

Pod-Pod yang dibuat oleh ReplicationController ditujukan untuk dapat sepadan dan memiliki semantik yang identik, walaupun konfigurasi mereka dapat berbeda seiring keberjalanan waktunya. Ini adalah contoh yang cocok untuk peladen stateless, namun ReplicationController juga dapat digunakan untuk memelihara ketersediaan dari aplikasi-aplikasi yang master-elected, sharded, worker-pool. Aplikasi-aplikasi seperti itu sebaiknya menggunakan mekanisme penetapan kerja yang dinamis, seperti antrian kerja RabbitMQ, berlainan dengan pengubahan statis/satu kali dari konfigurasi setiap Pod, yang dipandang sebagai sebuah anti-pattern. Pengubahan apapun yang dilakukan terhadap Pod, seperti auto-sizing vertikal dari sumber daya (misalnya cpu atau memori), sebaiknya dilakukan oleh proses kontroller luring lainnya, dan bukan oleh ReplicationController itu sendiri.

Tanggung Jawab ReplicationController

ReplicationController hanya memastikan ketersediaan dari sejumlah Pod yang cocok dengan selektor label dan berjalan dengan baik. Saat ini, hanya Pod yang diterminasi yang dijadikan pengecualian dari penghitungan. Kedepannya, kesiapan dan informasi yang ada lainnya dari sistem dapat menjadi pertimbangan, kami dapat meningkatkan kontrol terhadap kebijakan penggantian, dan kami berencana untuk menginformasikan kejadian (event) yang dapat digunakan klien eksternal untuk implementasi penggantian yang sesuai dan/atau kebijakan pengurangan.

ReplicationController akan selalu dibatasi terhadap tanggung jawab spesifik ini. Ia tidak akan melakukan probe kesiapan atau keaktifan. Daripada melakukan auto-scaling, ia ditujukan untuk dikontrol oleh auto-scaler eksternal (seperti yang didiskusikan pada #492), yang akan mengganti field replicas. Kami tidak akan menambahkan kebijakan penjadwalan (contohnya spreading) untuk ReplicationController. Ia juga tidak seharusnya melakukan verifikasi terhadap Pod-Pod yang sedang dikontrol yang cocok dengan spesifikasi templat saat ini, karena hal itu dapat menghambat auto-sizing dan proses otomatis lainnya. Demikian pula batas waktu penyelesaian, pengurutan dependencies, ekspansi konfigurasi, dan fitur-fitur lain yang seharusnya berada di komponen lain. Kami juga bahkan berencana untuk mengeluarkan mekanisme pembuatan Pod secara serentak (#170).

ReplicationController ditujukan untuk menjadi primitif komponen yang dapat dibangun untuk berbagai kebutuhan. Kami menargetkan API dengan tingkatan yang lebih tinggi dan/atau perkakas-perkakas untuk dibangun di atasnya dan primitif tambahan lainnya untuk kenyamanan pengguna kedepannya. Operasi-operasi makro yang sudah didukung oleh kubectl (run, scale, rolling-update) adalah contoh proof-of-concept dari konsep ini. Sebagai contohnya, kita dapat menganggap sesuatu seperti Asgard yang mengatur beberapa ReplicationController, auto-scaler, servis, kebijakan penjadwalan, canary, dan yang lainnya.

Objek API

ReplicationController adalah sebuah sumber daya top-level pada REST API Kubernetes. Detil dari objek API dapat ditemukan di: objek API ReplicationController.

Alternatif untuk ReplicationController

ReplicaSet

ReplicaSet adalah kelanjutan dari ReplicationController yang mendukung selektor selektor label set-based yang baru. Umumnya digunakan oleh Deployment sebagai mekanisme untuk mengorkestrasi pembuatan, penghapusan, dan pembaruan Pod. Perhatikan bahwa kami merekomendasikan untuk menggunakan Deployment sebagai ganti dari menggunakan ReplicaSet secara langsung, kecuali jika kamu membutuhkan orkestrasi pembaruan khusus atau tidak membutuhkan pembaruan sama sekali.

Deployment (Direkomendasikan)

Deployment adalah objek API tingkat tinggi yang memperbarui ReplicaSet dan Pod-Pod di bawahnya yang mirip dengan cara kerja kubectl rolling-update. Deployment direkomendasikan jika kamu menginginkan fungsionalitas dari pembaruan bergulir ini, karena tidak seperti kubectl rolling-update, Deployment memiliki sifat deklaratif, server-side, dan memiliki beberapa fitur tambahan lainnya.

Pod sederhana

Tidak seperti pada kasus ketika pengguna secara langsung membuat Pod, ReplicationController menggantikan Pod-Pod yang dihapus atau dimatikan untuk alasan apapun, seperti pada kasus kegagalan Node atau pemeliharaan Node yang disruptif, seperti pembaruan kernel. Untuk alasan ini, kami merekomendasikan kamu untuk menggunakan ReplicationController bahkan ketika aplikasimu hanya membutuhkan satu Pod saja. Anggap hal ini mirip dengan pengawas proses, hanya pada kasus ini mengawasi banyak Pod yang terdapat pada berbagai Node dan bukan proses-proses tunggal pada satu Node. ReplicationController mendelegasikan pengulangan kontainer lokal ke agen yang terdapat dalam Node (contohnya Kubelet atau Docker).

Job

Gunakan Job sebagai ganti ReplicationController untuk Pod-Pod yang diharapkan diterminasi dengan sendirinya (seperti batch jobs).

DaemonSet

Gunakan DaemonSet sebagai ganti ReplicationController untuk Pod-Pod yang menyediakan fungsi pada level mesin, seperti pengamatan mesin atau pencatatan mesin. Pod-Pod ini memiliki waktu hidup yang bergantung dengan waktu hidup mesin: Pod butuh untuk dijalankan di mesin sebelum Pod-Pod lainnya dimulai, dan aman untuk diterminasi ketika mesin sudah siap untuk dinyalakan ulang atau dimatikan.

Informasi lanjutan

Baca Menjalankan Kontroler Replikasi AP Stateless.

3.4.2.3 - Deployment

Deployment menyediakan pembaruan Pods dan ReplicaSets secara deklaratif.

Kamu mendeskripsikan sebuah state yang diinginkan dalam Deployment, kemudian Deployment Pengontrol mengubah state sekarang menjadi seperti pada deskripsi secara bertahap. Kamu dapat mendefinisikan Deployment untuk membuat ReplicaSets baru atau untuk menghapus Deployment yang sudah ada dan mengadopsi semua resourcenya untuk Deployment baru.

Catatan: Jangan mengganti ReplicaSets milik Deployment. Pertimbangkan untuk membuat isu pada repositori utama Kubernetes jika kasusmu tidak diatasi semua kasus di bawah.

Penggunaan

Berikut adalah penggunaan yang umum pada Deployment:

Membuat Deployment untuk merilis ReplicaSet. ReplicaSet membuat Pod di belakang layar. Cek status rilis untuk tahu proses rilis sukses atau tidak.
Mendeklarasikan state baru dari Pods dengan membarui PodTemplateSpec milik Deployment. ReplicaSet baru akan dibuat dan Deployment mengatur perpindahan Pod secara teratur dari ReplicaSet lama ke ReplicaSet baru. Tiap ReplicaSet baru akan mengganti revisi Deployment.
Mengembalikan ke revisi Deployment sebelumnya jika state Deployment sekarang tidak stabil. Tiap pengembalian mengganti revisi Deployment.
Memperbesar Deployment untuk memfasilitasi beban yang lebih.
Menjeda Deployment untuk menerapkan perbaikan pada PodTemplateSpec-nya, lalu melanjutkan untuk memulai rilis baru.
Memakai status Deployment sebagai indikator ketika rilis tersendat.
Membersihkan ReplicaSet lama yang sudah tidak terpakai.

Membuat Deployment

Berikut adalah contoh Deployment. Dia membuat ReplicaSet untuk membangkitkan tiga Pod nginx:

controllers/nginx-deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.7.9
        ports:
        - containerPort: 80

Dalam contoh ini:

Deployment baru akan dibuat dengan nama nginx-deployment, tertulis pada kolom .metadata.name.
Deployment membuat tiga Pod yang direplikasi, ditandai dengan kolom replicas.
Kolom selector mendefinisikan bagaimana Deployment menemukan Pod yang diatur. Dalam kasus ini, kamu hanya perlu memilih sebuah label yang didefinisikan pada templat Pod (app: nginx). Namun, aturan pemilihan yang lebih canggih mungkin dilakukan asal templat Pod-nya memenuhi aturan.
Catatan: Kolom matchLabels berbentuk pasangan {key,value}. Sebuah {key,value} dalam map matchLabels ekuivalen dengan elemen pada matchExpressions, yang mana kolom key adalah "key", operator adalah "In", dan larik values hanya berisi "value". Semua prasyarat dari matchLabels maupun matchExpressions harus dipenuhi agar dapat dicocokkan.
Kolom template berisi sub kolom berikut:
- Pod dilabeli app: nginx dengan kolom labels.
- Spesifikasi templat Pod atau kolom .template.spec menandakan bahwa Pod mennjalankan satu kontainer nginx, yang menjalankan image nginx Docker Hub dengan versi 1.7.9.
- Membuat satu kontainer bernama nginx sesuai kolom name.
Ikuti langkah-langkah berikut untuk membuat Deployment di atas:

Sebelum memulai, pastikan klaster Kubernetes sedang menyala dan bekerja.
1. Buat Deployment dengan menjalankan perintah berikut:
  
  Catatan: Kamu dapat menambahkan argument --record untuk menulis perintah yang dijalankan pada anotasi sumber daya kubernetes.io/change-cause. Ini berguna untuk pemeriksaan di masa depan. Contohnya yaitu untuk melihat perintah yang dijalankan pada tiap revisi Deployment.
```
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/nginx-deployment.yaml
```
1. Jalankan kubectl get deployments untuk mengecek apakah Deployment telah dibuat. Jika Deployment masih sedang pembuatan, keluaran akan tampil seperti berikut:
```
NAME               DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment   3         0         0            0           1s
```
Ketika kamu memeriksa Deployments pada klastermu, kolom berikut akan tampil:
```
* `NAME` menampilkan daftar nama Deployment pada klaster.
* `DESIRED` menampilkan jumlah replika aplikasi yang diinginkan sesuai yang didefinisikan saat pembuatan Deployment. Ini adalah _state_ yang diinginkan.
* `CURRENT` menampilkan berapa jumlah replika yang sedang berjalan.
* `UP-TO-DATE` menampilkan jumlah replika yang diperbarui agar sesuai state yang diinginkan.
* `AVAILABLE` menampilkan jumlah replika aplikasi yang dapat diakses pengguna.
* `AGE` menampilkan lama waktu aplikasi telah berjalan.
```
Perhatikan bahwa jumlah replika yang diinginkan adalah tiga sesuai kolom .spec.replicas.
1. Untuk melihat status rilis Deployment, jalankan kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment. Keluaran akan tampil seperti berikut:
```
Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
deployment "nginx-deployment" successfully rolled out
```
1. Jalankan kubectl get deployments lagi beberapa saat kemudian. Keluaran akan tampil seperti berikut:
```
NAME               DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment   3         3         3            3           18s
```
Perhatikan bahwa Deployment telah membuat ketiga replika dan semua replika sudah merupakan yang terbaru (mereka mengandung pembaruan terakhir templat Pod) dan dapat diakses.
1. Untuk melihat ReplicaSet (rs) yang dibuat Deployment, jalankan kubectl get rs. Keluaran akan tampil seperti berikut:
```
NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
nginx-deployment-75675f5897   3         3         3       18s
```
Perhatikan bahwa nama ReplicaSet selalu dalam format [NAMA-DEPLOYMENT]-[KATA-ACAK]. Kata acak dibangkitkan secara acak dan menggunakan pod-template-hash sebagai benih.
1. Untuk melihat label yang dibangkitkan secara otomatis untuk tiap Pod, jalankan kubectl get pods --show-labels. Perintah akan menghasilkan keluaran berikut:
```
NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE       LABELS
nginx-deployment-75675f5897-7ci7o   1/1       Running   0          18s       app=nginx,pod-template-hash=3123191453
nginx-deployment-75675f5897-kzszj   1/1       Running   0          18s       app=nginx,pod-template-hash=3123191453
nginx-deployment-75675f5897-qqcnn   1/1       Running   0          18s       app=nginx,pod-template-hash=3123191453
```
ReplicaSet yang dibuat menjamin bahwa ada tiga Pod nginx.

Catatan: Kamu harus memasukkan selektor dan label templat Pod yang benar pada Deployment (dalam kasus ini, app: nginx). Jangan membuat label atau selektor yang beririsan dengan kontroler lain (termasuk Deployment dan StatefulSet lainnya). Kubernetes tidak akan mencegah adanya label yang beririsan. Namun, jika beberapa kontroler memiliki selektor yang beririsan, kontroler itu mungkin akan konflik dan berjalan dengan tidak semestinya.

Label pod-template-hash

Catatan: Jangan ubah label ini.

Label pod-template-hash ditambahkan oleh Deployment kontroler pada tiap ReplicaSet yang dibuat atau diadopsi Deployment.

Label ini menjamin anak-anak ReplicaSet milik Deployment tidak tumpang tindih. Dia dibangkitkan dengan melakukan hash pada PodTemplate milik ReplicaSet dan memakainya sebagai label untuk ditambahkan ke selektor ReplicaSet, label templat Pod, dan Pod apapun yang ReplicaSet miliki.

Membarui Deployment

Catatan: Rilis Deployment hanya dapat dipicu oleh perubahan templat Pod Deployment (yaitu, .spec.template), contohnya perubahan kolom label atau image container. Yang lain, seperti replika, tidak akan memicu rilis.

Ikuti langkah-langkah berikut untuk membarui Deployment:

Ganti Pod nginx menjadi image nginx:1.9.1 dari image nginx:1.7.9.
```
kubectl --record deployment.apps/nginx-deployment set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1
```
Keluaran akan tampil seperti berikut:
```
deployment.apps/nginx-deployment image updated
```
Alternatif lainnya, kamu dapat edit Deployment dan mengganti .spec.template.spec.containers[0].image dari nginx:1.7.9 ke nginx:1.9.1:
```
kubectl edit deployment.v1.apps/nginx-deployment
```
Keluaran akan tampil seperti berikut:
```
deployment.apps/nginx-deployment edited
```

Untuk melihat status rilis, jalankan:

kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment

Keluaran akan tampil seperti berikut:

Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...

atau

deployment "nginx-deployment" successfully rolled out

Untuk menampilkan detail lain dari Deployment yang terbaru:

Setelah rilis sukses, kamu dapat melihat Deployment dengan menjalankan kubectl get deployments. Keluaran akan tampil seperti berikut:

NAME               DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment   3         3         3            3           36s

Jalankan kubectl get rs to see that the Deployment updated the Pods dengan membuat ReplicaSet baru dan menggandakannya menjadi 3 replika, sembari menghapus ReplicaSet menjadi 0 replika.
```
kubectl get rs
```
Keluaran akan tampil seperti berikut:
```
NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
nginx-deployment-1564180365   3         3         3       6s
nginx-deployment-2035384211   0         0         0       36s
```
Menjalankan get pods sekarang hanya akan menampilkan Pod baru:
```
kubectl get pods
```
Keluaran akan tampil seperti berikut:
```
NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-deployment-1564180365-khku8   1/1       Running   0          14s
nginx-deployment-1564180365-nacti   1/1       Running   0          14s
nginx-deployment-1564180365-z9gth   1/1       Running   0          14s
```
Selanjutnya ketika ingin membarui Pod, kamu hanya perlu mengganti templat Pod Deployment lagi.

Deployment memastikan hanya ada beberapa Pod yang mati saat pembaruan berlangsung. Umumnya, dia memastikan paling sedikit ada 75% jumlah Pod yang diinginkan menyala (25% maksimal tidak dapat diakses).

Deployment juga memastikan hanya ada beberapa Pod yang dibuat melebihi jumlah Pod yang diinginkan. Umumnya, dia memastikan paling banyak ada 125% jumlah Pod yang diinginkan menyala (25% tambahan maksimal).

Misalnya, jika kamu lihat Deployment diatas lebih jauh, kamu akan melihat bahwa pertama-tama dia membuat Pod baru, kemudian menghapus beberapa Pod lama, dan membuat yang baru. Dia tidak akan menghapus Pod lama sampai ada cukup Pod baru menyala, dan pula tidak membuat Pod baru sampai ada cukup Pod lama telah mati. Dia memastikan paling sedikit 2 Pod menyala dan paling banyak total 4 Pod menyala.

Melihat detil Deployment:

kubectl describe deployments

Keluaran akan tampil seperti berikut:

Name:                   nginx-deployment
Namespace:              default
CreationTimestamp:      Thu, 30 Nov 2017 10:56:25 +0000
Labels:                 app=nginx
Annotations:            deployment.kubernetes.io/revision=2
Selector:               app=nginx
Replicas:               3 desired | 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
StrategyType:           RollingUpdate
MinReadySeconds:        0
RollingUpdateStrategy:  25% max unavailable, 25% max surge
Pod Template:
  Labels:  app=nginx
   Containers:
    nginx:
      Image:        nginx:1.9.1
      Port:         80/TCP
      Environment:  <none>
      Mounts:       <none>
    Volumes:        <none>
  Conditions:
    Type           Status  Reason
    ----           ------  ------
    Available      True    MinimumReplicasAvailable
    Progressing    True    NewReplicaSetAvailable
  OldReplicaSets:  <none>
  NewReplicaSet:   nginx-deployment-1564180365 (3/3 replicas created)
  Events:
    Type    Reason             Age   From                   Message
    ----    ------             ----  ----                   -------
    Normal  ScalingReplicaSet  2m    deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-2035384211 to 3
    Normal  ScalingReplicaSet  24s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 1
    Normal  ScalingReplicaSet  22s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 2
    Normal  ScalingReplicaSet  22s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 2
    Normal  ScalingReplicaSet  19s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 1
    Normal  ScalingReplicaSet  19s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 3
    Normal  ScalingReplicaSet  14s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 0

Disini bisa dilihat ketika pertama Deployment dibuat, dia membuat ReplicaSet (nginx-deployment-2035384211) dan langsung menggandakannya menjadi 3 replika. Saat Deployment diperbarui, dia membuat ReplicaSet baru (nginx-deployment-1564180365) dan menambah 1 replika kemudian mengecilkan ReplicaSet lama menjadi 2, sehingga paling sedikit 2 Pod menyala dan paling banyak 4 Pod dibuat setiap saat. Dia kemudian lanjut menaik-turunkan ReplicaSet baru dan ReplicaSet lama, dengan strategi pembaruan rolling yang sama. Terakhir, kamu akan dapat 3 replika di ReplicaSet baru telah menyala, dan ReplicaSet lama akan hilang (berisi 0).

Perpanjangan (alias banyak pembaruan secara langsung)

Setiap kali Deployment baru is teramati oleh Deployment kontroler, ReplicaSet dibuat untuk membangkitkan Pod sesuai keinginan. Jika Deployment diperbarui, ReplicaSet yang terkait Pod dengan label .spec.selector yang cocok, namun kolom .spec.template pada templat tidak cocok akan dihapus. Kemudian, ReplicaSet baru akan digandakan sebanyak .spec.replicas dan semua ReplicaSet lama dihapus.

Jika kamu mengubah Deployment saat rilis sedang berjalan, Deployment akan membuat ReplicaSet baru tiap perubahan dan memulai penggandaan. Lalu, dia akan mengganti ReplicaSet yang dibuat sebelumnya -- mereka ditambahkan ke dalam daftar ReplicaSet lama dan akan mulai dihapus.

Contohnya, ketika kamu membuat Deployment untuk membangkitkan 5 replika nginx:1.7.9, kemudian membarui Deployment dengan versi nginx:1.9.1 ketika ada 3 replika nginx:1.7.9 yang dibuat. Dalam kasus ini, Deployment akan segera menghapus 3 replika Pod nginx:1.7.9 yang telah dibuat, dan mulai membuat Pod nginx:1.9.1. Dia tidak akan menunggu kelima replika nginx:1.7.9 selesai baru menjalankan perubahan.

Mengubah selektor label

Umumnya, sekali dibuat, selektor label tidak boleh diubah. Sehingga disarankan untuk direncanakan dengan hati-hati sebelumnya. Bagaimanapun, jika kamu perlu mengganti selektor label, lakukan dengan seksama dan pastikan kamu tahu segala konsekuensinya.

Catatan: Pada versi API apps/v1, selektor label Deployment tidak bisa diubah ketika selesai dibuat.

Penambahan selektor mensyaratkan label templat Pod di spek Deployment untuk diganti dengan label baru juga. Jika tidak, galat validasi akan muncul. Perubahan haruslah tidak tumpang-tindih, dengan kata lain selektor baru tidak mencakup ReplicaSet dan Pod yang dibuat dengan selektor lama. Sehingga, semua ReplicaSet lama akan menggantung sedangkan ReplicaSet baru tetap dibuat.
Pengubahan selektor mengubah nilai pada kunci selektor -- menghasilkan perilaku yang sama dengan penambahan.
Penghapusan selektor menghilangkan kunci yang ada pada selektor Deployment -- tidak mensyaratkan perubahan apapun pada label templat Pod. ReplicaSet yang ada tidak menggantung dan ReplicaSet baru tidak dibuat. Tapi perhatikan bahwa label yang dihapus masih ada pada Pod dan ReplicaSet masing-masing.

Membalikkan Deployment

Kadang, kamu mau membalikkan Deployment; misalnya, saat Deployment tidak stabil, seperti crash looping. Umumnya, semua riwayat rilis Deployment disimpan oleh sistem sehingga kamu dapat kembali kapanpun kamu mau (kamu dapat mengubahnya dengan mengubah batas riwayat revisi).

Catatan: Revisi Deployment dibuat saat rilis Deployment dipicu. Ini berarti revisi baru dibuat jika dan hanya jika templat Pod Deployment (.spec.template) berubah, misalnya jika kamu membarui label atau image kontainer pada templat. Pembaruan lain, seperti penggantian skala Deployment, tidak membuat revisi Deployment, jadi kamu dapat memfasilitasi penggantian skala secara manual atau otomatis secara simultan. Artinya saat kamu membalikkan ke versi sebelumnya, hanya bagian templat Pod Deployment yang dibalikkan.

Misal kamu membuat saltik saat mengganti Deployment, dengan memberi nama image dengan nginx:1.91 alih-alih nginx:1.9.1:
```
kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.91 --record=true
```
Keluaran akan tampil seperti berikut:
```
deployment.apps/nginx-deployment image updated
```

Rilis akan tersendat. Kamu dapat memeriksanya dengan melihat status rilis:

kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment

Keluaran akan tampil seperti berikut:

Waiting for rollout to finish: 1 out of 3 new replicas have been updated...

Tekan Ctrl-C untuk menghentikan pemeriksaan status rilis di atas. Untuk info lebih lanjut tentang rilis tersendat, baca disini.

Kamu lihat bahwa jumlah replika lama (nginx-deployment-1564180365 dan nginx-deployment-2035384211) adalah 2, dan replika baru (nginx-deployment-3066724191) adalah 1.

kubectl get rs

Keluaran akan tampil seperti berikut:

NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
nginx-deployment-1564180365   3         3         3       25s
nginx-deployment-2035384211   0         0         0       36s
nginx-deployment-3066724191   1         1         0       6s

Lihat pada Pod yang dibuat. Akan ada 1 Pod dibuat dari ReplicaSet baru tersendat loop(?) ketika penarikan image.

kubectl get pods

Keluaran akan tampil seperti berikut:

NAME                                READY     STATUS             RESTARTS   AGE
nginx-deployment-1564180365-70iae   1/1       Running            0          25s
nginx-deployment-1564180365-jbqqo   1/1       Running            0          25s
nginx-deployment-1564180365-hysrc   1/1       Running            0          25s
nginx-deployment-3066724191-08mng   0/1       ImagePullBackOff   0          6s

Catatan: Controller Deployment menghentikan rilis yang buruk secara otomatis dan juga berhenti meningkatkan ReplicaSet baru. Ini tergantung pada parameter rollingUpdate (secara khusus maxUnavailable) yang dimasukkan. Kubernetes umumnya mengatur jumlahnya menjadi 25%.

Tampilkan deskripsi Deployment:

kubectl describe deployment

Keluaran akan tampil seperti berikut:

Name:           nginx-deployment
Namespace:      default
CreationTimestamp:  Tue, 15 Mar 2016 14:48:04 -0700
Labels:         app=nginx
Selector:       app=nginx
Replicas:       3 desired | 1 updated | 4 total | 3 available | 1 unavailable
StrategyType:       RollingUpdate
MinReadySeconds:    0
RollingUpdateStrategy:  25% max unavailable, 25% max surge
Pod Template:
  Labels:  app=nginx
  Containers:
   nginx:
    Image:        nginx:1.91
    Port:         80/TCP
    Host Port:    0/TCP
    Environment:  <none>
    Mounts:       <none>
  Volumes:        <none>
Conditions:
  Type           Status  Reason
  ----           ------  ------
  Available      True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing    True    ReplicaSetUpdated
OldReplicaSets:     nginx-deployment-1564180365 (3/3 replicas created)
NewReplicaSet:      nginx-deployment-3066724191 (1/1 replicas created)
Events:
  FirstSeen LastSeen    Count   From                    SubobjectPath   Type        Reason              Message
  --------- --------    -----   ----                    -------------   --------    ------              -------
  1m        1m          1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-2035384211 to 3
  22s       22s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 1
  22s       22s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 2
  22s       22s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 2
  21s       21s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 1
  21s       21s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 3
  13s       13s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 0
  13s       13s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-3066724191 to 1

Untuk memperbaikinya, kamu harus kembali ke revisi Deployment yang sebelumnya stabil.

Mengecek Riwayat Rilis Deployment

Ikuti langkah-langkah berikut untuk mengecek riwayat rilis:

Pertama, cek revisi Deployment sekarang:
```
kubectl rollout history deployment.v1.apps/nginx-deployment
```
Keluaran akan tampil seperti berikut:
```
deployments "nginx-deployment"
REVISION    CHANGE-CAUSE
1           kubectl apply --filename=https://k8s.io/examples/controllers/nginx-deployment.yaml --record=true
2           kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1 --record=true
3           kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.91 --record=true
```
CHANGE-CAUSE disalin dari anotasi Deployment kubernetes.io/change-cause ke revisi saat pembuatan. Kamu dapat menentukan pesan CHANGE-CAUSE dengan:
- Menambahkan anotasi pada Deployment dengan kubectl annotate deployment.v1.apps/nginx-deployment kubernetes.io/change-cause="image updated to 1.9.1"
- Menambahkan argumen --record untuk menyimpan perintah kubectl yang menyebabkan perubahan sumber daya.
- Mengganti manifest sumber daya secara manual.

Untuk melihat detil tiap revisi, jalankan:

kubectl rollout history deployment.v1.apps/nginx-deployment --revision=2

Keluaran akan tampil seperti berikut:

deployments "nginx-deployment" revision 2
  Labels:       app=nginx
          pod-template-hash=1159050644
  Annotations:  kubernetes.io/change-cause=kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1 --record=true
  Containers:
   nginx:
    Image:      nginx:1.9.1
    Port:       80/TCP
     QoS Tier:
        cpu:      BestEffort
        memory:   BestEffort
    Environment Variables:      <none>
  No volumes.

Kembali ke Revisi Sebelumnya

Ikuti langkah-langkah berikut untuk membalikkan Deployment dari versi sekarang ke versi sebelumnya, yaitu versi 2.

Sekarang kamu telah menentukan akan mengembalikan rilis sekarang ke sebelumnya:
```
kubectl rollout undo deployment.v1.apps/nginx-deployment
```
Keluaran akan tampil seperti berikut:
```
deployment.apps/nginx-deployment
```
Gantinya, kamu dapat kambali ke revisi tertentu dengan menambahkan argumen --to-revision:
```
kubectl rollout undo deployment.v1.apps/nginx-deployment --to-revision=2
```
Keluaran akan tampil seperti berikut:
```
deployment.apps/nginx-deployment
```
Untuk detil lebih lanjut perintah terkait rilis, baca rilis kubectl.

Deployment sekarang dikembalikan ke revisi stabil sebelumnya. Seperti terlihat, ada event DeploymentRollback yang dibentuk oleh kontroler Deployment untuk pembalikan ke revisi 2.

Cek apakah rilis telah sukses dan Deployment berjalan seharusnya, jalankan:

kubectl get deployment nginx-deployment

Keluaran akan tampil seperti berikut:

NAME               DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment   3         3         3            3           30m

Tampilkan deskripsi Deployment:

kubectl describe deployment nginx-deployment

Keluaran akan tampil seperti berikut:

Name:                   nginx-deployment
Namespace:              default
CreationTimestamp:      Sun, 02 Sep 2018 18:17:55 -0500
Labels:                 app=nginx
Annotations:            deployment.kubernetes.io/revision=4
                        kubernetes.io/change-cause=kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1 --record=true
Selector:               app=nginx
Replicas:               3 desired | 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
StrategyType:           RollingUpdate
MinReadySeconds:        0
RollingUpdateStrategy:  25% max unavailable, 25% max surge
Pod Template:
  Labels:  app=nginx
  Containers:
   nginx:
    Image:        nginx:1.9.1
    Port:         80/TCP
    Host Port:    0/TCP
    Environment:  <none>
    Mounts:       <none>
  Volumes:        <none>
Conditions:
  Type           Status  Reason
  ----           ------  ------
  Available      True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing    True    NewReplicaSetAvailable
OldReplicaSets:  <none>
NewReplicaSet:   nginx-deployment-c4747d96c (3/3 replicas created)
Events:
  Type    Reason              Age   From                   Message
  ----    ------              ----  ----                   -------
  Normal  ScalingReplicaSet   12m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-75675f5897 to 3
  Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-c4747d96c to 1
  Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-75675f5897 to 2
  Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-c4747d96c to 2
  Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-75675f5897 to 1
  Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-c4747d96c to 3
  Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-75675f5897 to 0
  Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-595696685f to 1
  Normal  DeploymentRollback  15s   deployment-controller  Rolled back deployment "nginx-deployment" to revision 2
  Normal  ScalingReplicaSet   15s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-595696685f to 0

Mengatur Skala Deployment

Kamu dapat mengatur skala Deployment dengan perintah berikut:

kubectl scale deployment.v1.apps/nginx-deployment --replicas=10

Keluaran akan tampil seperti berikut:

deployment.apps/nginx-deployment scaled

Dengan asumsi horizontal Pod autoscaling dalam klaster dinyalakan, kamu dapat mengatur autoscaler untuk Deployment-mu dan memilih jumlah minimal dan maksimal Pod yang mau dijalankan berdasarkan penggunaan CPU dari Pod.

kubectl autoscale deployment.v1.apps/nginx-deployment --min=10 --max=15 --cpu-percent=80

Keluaran akan tampil seperti berikut:

deployment.apps/nginx-deployment scaled

Pengaturan skala proporsional

Deployment RollingUpdate mendukung beberapa versi aplikasi berjalan secara bersamaan. Ketika kamu atau autoscaler mengubah skala Deployment RollingUpdate yang ada di tengah rilis (yang sedang berjalan maupun terjeda), kontroler Deployment menyeimbangkan replika tambahan dalam ReplicaSet aktif (ReplicaSet dengan Pod) untuk mencegah resiko. Ini disebut pengaturan skala proporsional.

Sebagai contoh, kamu menjalankan Deployment dengan 10 replika, maxSurge=3, dan maxUnavailable=2.

Pastikan ada 10 replica di Deployment-mu yang berjalan.

kubectl get deploy

Keluaran akan tampil seperti berikut:

NAME                 DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment     10        10        10           10          50s

Ganti ke image baru yang kebetulan tidak bisa ditemukan dari dalam klaster.

kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:sometag

Keluaran akan tampil seperti berikut:

deployment.apps/nginx-deployment image updated

Penggantian image akan memulai rilis baru dengan ReplicaSet nginx-deployment-1989198191, namun dicegah karena persyaratan maxUnavailable yang disebut di atas. Cek status rilis:

kubectl get rs

Keluaran akan tampil seperti berikut:

NAME                          DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-deployment-1989198191   5         5         0         9s
nginx-deployment-618515232    8         8         8         1m

Kemudian, permintaan peningkatan untuk Deployment akan masuk. Autoscaler menambah replika Deployment menjadi 15. Controller Deployment perlu menentukan dimana 5 replika ini ditambahkan. Jika kamu memakai pengaturan skala proporsional, kelima replika akan ditambahkan ke ReplicaSet baru. Dengan pengaturan skala proporsional, kamu menyebarkan replika tambahan ke semua ReplicaSet. Proporsi terbesar ada pada ReplicaSet dengan replika terbanyak dan proporsi yang lebih kecil untuk replika dengan ReplicaSet yang lebih sedikit. Sisanya akan diberikan ReplicaSet dengan replika terbanyak. ReplicaSet tanpa replika tidak akan ditingkatkan.

Dalam kasus kita di atas, 3 replika ditambahkan ke ReplicaSet lama dan 2 replika ditambahkan ke ReplicaSet baru. Proses rilis akan segera memindahkan semua ReplicaSet baru, dengan asumsi semua replika dalam kondisi sehat. Untuk memastikannya, jalankan:

kubectl get deploy

Keluaran akan tampil seperti berikut:

NAME                 DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment     15        18        7            8           7m

Status rilis mengkonfirmasi bagaimana replika ditambahkan ke tiap ReplicaSet.

kubectl get rs

Keluaran akan tampil seperti berikut:

NAME                          DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-deployment-1989198191   7         7         0         7m
nginx-deployment-618515232    11        11        11        7m

Menjeda dan Melanjutkan Deployment

Kamu dapat menjeda Deployment sebelum memicu satu atau lebih pembaruan kemudian meneruskannya. Hal ini memungkinkanmu menerapkan beberapa perbaikan selama selang jeda tanpa melakukan rilis yang tidak perlu.

Sebagai contoh, Deployment yang baru dibuat: Lihat detil Deployment:

kubectl get deploy

Keluaran akan tampil seperti berikut:

NAME      DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx     3         3         3            3           1m

Lihat status rilis:

kubectl get rs

Keluaran akan tampil seperti berikut:

NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-2142116321   3         3         3         1m

Jeda dengan menjalankan perintah berikut:

kubectl rollout pause deployment.v1.apps/nginx-deployment

Keluaran akan tampil seperti berikut:

deployment.apps/nginx-deployment paused

Lalu ganti kolom image Deployment:

kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1

Keluaran akan tampil seperti berikut:

deployment.apps/nginx-deployment image updated

Perhatikan tidak ada rilis baru yang muncul:

kubectl rollout history deployment.v1.apps/nginx-deployment

Keluaran akan tampil seperti berikut:

deployments "nginx"
REVISION  CHANGE-CAUSE
1   <none>

Lihat status rilis untuk memastikan Deployment berhasil diperbarui:

kubectl get rs

Keluaran akan tampil seperti berikut:

NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-2142116321   3         3         3         2m

Kamu bisa membuat pembaruan sebanyak yang kamu mau. Contohnya pembaruan sumber daya yang akan dipakai:
```
kubectl set resources deployment.v1.apps/nginx-deployment -c=nginx --limits=cpu=200m,memory=512Mi
```
Keluaran akan tampil seperti berikut:
```
deployment.apps/nginx-deployment resource requirements updated
```
The state awal Deployment sebelum jeda akan melanjutkan fungsinya, tapi perubahan Deployment tidak akan berefek apapun selama Deployment masih terjeda.
Kemudian, mulai kembali Deployment dan perhatikan ReplicaSet baru akan muncul dengan semua perubahan baru:
```
kubectl rollout resume deployment.v1.apps/nginx-deployment
```
Keluaran akan tampil seperti berikut:
```
deployment.apps/nginx-deployment resumed
```

Perhatikan status rilis sampai selesai.

kubectl get rs -w

Keluaran akan tampil seperti berikut:

NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-2142116321   2         2         2         2m
nginx-3926361531   2         2         0         6s
nginx-3926361531   2         2         1         18s
nginx-2142116321   1         2         2         2m
nginx-2142116321   1         2         2         2m
nginx-3926361531   3         2         1         18s
nginx-3926361531   3         2         1         18s
nginx-2142116321   1         1         1         2m
nginx-3926361531   3         3         1         18s
nginx-3926361531   3         3         2         19s
nginx-2142116321   0         1         1         2m
nginx-2142116321   0         1         1         2m
nginx-2142116321   0         0         0         2m
nginx-3926361531   3         3         3         20s

Lihat status rilis terakhir:

kubectl get rs

Keluaran akan tampil seperti berikut:

NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-2142116321   0         0         0         2m
nginx-3926361531   3         3         3         28s

Catatan: Kamu tidak bisa membalikkan Deployment yang terjeda sampai dia diteruskan.

Status Deployment

Deployment melalui berbagai state dalam daur hidupnya. Dia dapat berlangsung selagi merilis ReplicaSet baru, bisa juga selesai, atau juga gagal.

Deployment Berlangsung

Kubernetes menandai Deployment sebagai progressing saat salah satu tugas di bawah dikerjakan:

Deployment membuat ReplicaSet baru.
Deployment menaikkan kapasitas ReplicaSet terbaru.
Deployment menurunkan kapasitas ReplicaSet yang lebih lama.
Pod baru menjadi siap atau dapat diakses (siap selama setidaknya MinReadySeconds).

Kamu dapat mengawasi perkembangan Deployment dengan kubectl rollout status.

Deployment Selesai

Kubernetes menandai Deployment sebagai complete saat memiliki karakteristik berikut:

Semua replika terkait Deployment telah diperbarui ke versi terbaru yang dispecify, artinya semua pembaruan yang kamu inginkan telah selesai.
Semua replika terkait Deployment dapat diakses.
Tidak ada replika lama untuk Deployment yang berjalan.

Kamu dapat mengecek apakah Deployment telah selesai dengan kubectl rollout status. Jika rilis selesai, kubectl rollout status akan mengembalikan nilai balik nol.

kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment

Keluaran akan tampil seperti berikut:

Waiting for rollout to finish: 2 of 3 updated replicas are available...
deployment "nginx-deployment" successfully rolled out
$ echo $?
0

Deployment Gagal

Deployment-mu bisa saja terhenti saat mencoba deploy ReplicaSet terbaru tanpa pernah selesai. Ini dapat terjadi karena faktor berikut:

Kuota tidak mencukupi
Kegagalan pengecekan kesiapan
Galat saat mengunduh image
Tidak memiliki ijin
Limit ranges
Konfigurasi runtime aplikasi yang salah

Salah satu cara untuk mendeteksi kondisi ini adalah untuk menjelaskan parameter tenggat pada spesifikasi Deployment: (.spec.progressDeadlineSeconds). .spec.progressDeadlineSeconds menyatakan lama kontroler Deployment menunggu sebelum mengindikasikan (pada status Deployment) bahwa kemajuan Deployment tersendat dalam detik.

Perintah kubectl berikut menetapkan spek dengan progressDeadlineSeconds untuk membuat kontroler melaporkan kemajuan Deployment yang sedikit setelah 10 menit:

kubectl patch deployment.v1.apps/nginx-deployment -p '{"spec":{"progressDeadlineSeconds":600}}'

Keluaran akan tampil seperti berikut:

deployment.apps/nginx-deployment patched

Ketika tenggat sudah lewat, kontroler Deployment menambah DeploymentCondition dengan atribut berikut ke .status.conditions milik Deployment:

Type=Progressing
Status=False
Reason=ProgressDeadlineExceeded

Lihat konvensi Kubernetes API untuk info lebih lanjut tentang kondisi status.

Catatan: Kubernetes tidak melakukan apapun pada Deployment yang tersendat selain melaporkannya sebagai Reason=ProgressDeadlineExceeded. Orkestrator yang lebih tinggi dapat memanfaatkannya untuk melakukan tindak lanjut. Misalnya, mengembalikan Deployment ke versi sebelumnya.

Catatan: Jika Deployment terjeda, Kubernetes tidak akan mengecek kemajuan pada selang itu. Kamu dapat menjeda Deployment di tengah rilis dan melanjutkannya dengan aman tanpa memicu kondisi saat tenggat telah lewat.

Kamu dapat mengalami galat sejenak pada Deployment disebabkan timeout yang dipasang terlalu kecil atau hal-hal lain yang terjadi sementara. Misalnya, kamu punya kuota yang tidak mencukupi. Jika kamu mendeskripsikan Deployment kamu akan menjumpai pada bagian ini:

kubectl describe deployment nginx-deployment

Keluaran akan tampil seperti berikut:

<...>
Conditions:
  Type            Status  Reason
  ----            ------  ------
  Available       True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing     True    ReplicaSetUpdated
  ReplicaFailure  True    FailedCreate
<...>

Jika kamu menjalankan kubectl get deployment nginx-deployment -o yaml, Deployment status akan muncul seperti berikut:

status:
  availableReplicas: 2
  conditions:
  - lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:39Z
    lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:39Z
    message: Replica set "nginx-deployment-4262182780" is progressing.
    reason: ReplicaSetUpdated
    status: "True"
    type: Progressing
  - lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:42Z
    lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:42Z
    message: Deployment has minimum availability.
    reason: MinimumReplicasAvailable
    status: "True"
    type: Available
  - lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:39Z
    lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:39Z
    message: 'Error creating: pods "nginx-deployment-4262182780-" is forbidden: exceeded quota:
      object-counts, requested: pods=1, used: pods=3, limited: pods=2'
    reason: FailedCreate
    status: "True"
    type: ReplicaFailure
  observedGeneration: 3
  replicas: 2
  unavailableReplicas: 2

Begitu tenggat kemajuan Deployment terlewat, Kubernetes membarui status dan alasan untuk kondisi Progressing:

Conditions:
  Type            Status  Reason
  ----            ------  ------
  Available       True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing     False   ProgressDeadlineExceeded
  ReplicaFailure  True    FailedCreate

Kamu dapat menangani isu keterbatasan kuota dengan menurunkan jumlah Deployment, bisa dengan menghapus kontrolers yang sedang berjalan, atau dengan meningkatkan kuota pada namespace. Jika kuota tersedia, kemudian kontroler Deployment akan dapat menyelesaikan rilis Deployment. Kamu akan melihat bahwa status Deployment berubah menjadi kondisi sukses (Status=True dan Reason=NewReplicaSetAvailable).

Conditions:
  Type          Status  Reason
  ----          ------  ------
  Available     True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing   True    NewReplicaSetAvailable

Type=Available dengan Status=True artinya Deployment-mu punya ketersediaan minimum. Ketersediaan minimum diatur oleh parameter yang dibuat pada strategi deployment. Type=Progressing dengan Status=True berarti Deployment sedang dalam rilis dan masih berjalan atau sudah selesai berjalan dan jumlah minimum replika tersedia (lihat bagian Alasan untuk kondisi tertentu - dalam kasus ini Reason=NewReplicaSetAvailable berarti Deployment telah selesai).

Kamu dapat mengecek apakah Deployment gagal berkembang dengan perintah kubectl rollout status. kubectl rollout status mengembalikan nilai selain nol jika Deployment telah melewati tenggat kemajuan.

kubectl rollout status deployment.v1.apps/nginx-deployment

Keluaran akan tampil seperti berikut:

Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
error: deployment "nginx" exceeded its progress deadline
$ echo $?
1

Menindak Deployment yang gagal

Semua aksi yang dapat diterapkan pada Deployment yang selesai berjalan juga pada Deployment gagal. Kamu dapat menaik/turunkan replika, membalikkan ke versi sebelumnya, atau menjedanya jika kamu perlu menerapkan beberapa perbaikan pada templat Pod Deployment.

Kebijakan Pembersihan

Kamu dapat mengisi kolom .spec.revisionHistoryLimit di Deployment untuk menentukan banyak ReplicaSet pada Deployment yang ingin dipertahankan. Sisanya akan di garbage-collected di balik layar. Umumnya, nilai kolom berisi 10.

Catatan: Mengisi secara eksplisit dengan nilai 0 akan membuat pembersihan semua riwayat rilis Deployment sehingga Deployment tidak akan dapat dikembalikan.

Deployment Canary

Jika kamu ingin merilis ke sebagian pengguna atau server menggunakan Deployment, kamu dapat membuat beberapa Deployment, satu tiap rilis, dengan mengikuti pola canary yang didesripsikan pada mengelola sumber daya.

Menulis Spesifikasi Deployment

Sebagaimana konfigurasi Kubernetes lainnya, Deployment memerlukan kolom apiVersion, kind, dan metadata. Untuk informasi umum tentang penggunaan berkas konfigurasi, lihat dokumen deploy aplikasi, mengatur kontainer, dan memakai kubectl untuk mengatur sumber daya.

Deployment juga perlu bagian .spec.

Templat Pod

Dalam .spec hanya ada kolom .spec.template dan .spec.selector yang wajib diisi.

.spec.template adalah templat Pod. Dia memiliki skema yang sama dengan Pod. Bedanya dia bersarang dan tidak punya apiVersion atau kind.

Selain kolom wajib untuk Pod, templat Pod pada Deployment harus menentukan label dan aturan menjalankan ulang yang tepat. Untuk label, pastikaan tidak bertumpang tindih dengan kontroler lainnya. Lihat selektor).

.spec.template.spec.restartPolicy hanya boleh berisi Always, yang tidak ditentukan pada bawaan.

Replika

.spec.replicas adalah kolom opsional yang mengatur jumlah Pod yang diinginkan. Setelan bawaannya berisi 1.

Selektor

.spec.selector adalah kolom wajib yang mengatur selektor label untuk Pod yang dituju oleh Deployment ini.

.spec.selector harus sesuai .spec.template.metadata.labels, atau akan ditolak oleh API.

Di versi API apps/v1, .spec.selector dan .metadata.labels tidak berisi .spec.template.metadata.labels jika tidak disetel. Jadi mereka harus disetel secara eksplisit. Perhatikan juga .spec.selector tidak dapat diubah setelah Deployment dibuat pada apps/v1.

Deployment dapat mematikan Pod yang labelnya cocok dengan selektor jika templatnya berbeda dari .spec.template atau total jumlah Pod melebihi .spec.replicas. Dia akan membuat Pod baru dengan .spec.template jika jumlah Pod kurang dari yang diinginkan.

Catatan: Kamu sebaiknya tidak membuat Pod lain yang labelnya cocok dengan selektor ini, baik secara langsung, melalui Deployment lain, atau membuat kontroler lain seperti ReplicaSet atau ReplicationController. Kalau kamu melakukannya, Deployment pertama akan mengira dia yang membuat Pod-pod ini. Kubernetes tidak akan mencegahmu melakukannya.

Jika kamu punya beberapa kontroler dengan selektor bertindihan, mereka akan saling bertikai dan tidak akan berjalan semestinya.

Strategi

.spec.strategy mengatur strategi yang dipakai untuk mengganti Pod lama dengan yang baru. .spec.strategy.type dapat berisi "Recreate" atau "RollingUpdate". Nilai bawaannya adalah "RollingUpdate".

Membuat Ulang Deployment

Semua Pod yang ada dimatikan sebelum yang baru dibuat ketika nilai .spec.strategy.type==Recreate.

Membarui Deployment secara Bergulir

Deployment membarui Pod secara bergulir saat .spec.strategy.type==RollingUpdate. Kamu dapat menentukan maxUnavailable dan maxSurge untuk mengatur proses pembaruan bergulir.

Ketidaktersediaan Maksimum

.spec.strategy.rollingUpdate.maxUnavailable adalah kolom opsional yang mengatur jumlah Pod maksimal yang tidak tersedia selama proses pembaruan. Nilainya bisa berupa angka mutlak (contohnya 5) atau persentase dari Pod yang diinginkan (contohnya 10%). Angka mutlak dihitung berdasarkan persentase dengan pembulatan ke bawah. Nilai tidak bisa nol jika .spec.strategy.rollingUpdate.maxSurge juga nol. Nilai bawaannya yaitu 25%.

Sebagai contoh, ketika nilai berisi 30%, ReplicaSet lama dapat segera diperkecil menjadi 70% dari Pod yang diinginkan saat pembaruan bergulir dimulai. Seketika Pod baru siap, ReplicaSet lama dapat lebih diperkecil lagi, diikuti dengan pembesaran ReplicaSet, menjamin total jumlah Pod yang siap kapanpun ketika pembaruan paling sedikit 70% dari Pod yang diinginkan.

Kelebihan Maksimum

.spec.strategy.rollingUpdate.maxSurge adalah kolom opsional yang mengatur jumlah Pod maksimal yang dapat dibuat melebihi jumlah Pod yang diinginkan. Nilainya bisa berupa angka mutlak (contohnya 5) atau persentase dari Pod yang diinginkan (contohnya 10%). Nilai tidak bisa nol jika MaxUnavailable juga nol. Angka mutlak dihitung berdasarkan persentase dengan pembulatan ke bawah. Nilai bawaannya yaitu 25%.

Sebagai contoh, ketika nilai berisi 30%, ReplicaSet baru dapat segera diperbesar saat pembaruan bergulir dimulai, sehingga total jumlah Pod yang baru dan lama tidak melebihi 130% dari Pod yang diinginkan. Saat Pod lama dimatikan, ReplicaSet baru dapat lebih diperbesar lagi, menjamin total jumlah Pod yang siap kapanpun ketika pembaruan paling banyak 130% dari Pod yang diinginkan.

Tenggat Kemajuan dalam Detik

.spec.progressDeadlineSeconds adalah kolom opsional yang mengatur lama tunggu dalam dalam detik untuk Deployment-mu berjalan sebelum sistem melaporkan lagi bahwa Deployment gagal - ditunjukkan dengan kondisi Type=Progressing, Status=False, dan Reason=ProgressDeadlineExceeded pada status sumber daya. Controller Deployment akan tetap mencoba ulang Deployment. Nantinya begitu pengembalian otomatis diimplementasikan, kontroler Deployment akan membalikkan Deployment segera saat dia menjumpai kondisi tersebut.

Jika ditentukan, kolom ini harus lebih besar dari .spec.minReadySeconds.

Lama Minimum untuk Siap dalam Detik

.spec.minReadySeconds adalah kolom opsional yang mengatur lama minimal sebuah Pod yang baru dibuat seharusnya siap tanpa ada kontainer yang rusak, untuk dianggap tersedia, dalam detik. Nilai bawaannya yaitu 0 (Pod akan dianggap tersedia segera ketika siap). Untuk mempelajari lebih lanjut kapan Pod dianggap siap, lihat Pemeriksaan Kontainer.

Kembali Ke

Kolom .spec.rollbackTo telah ditinggalkan pada versi API extensions/v1beta1 dan apps/v1beta1, dan sudah tidak didukung mulai versi API apps/v1beta2. Sebagai gantinya, disarankan untuk menggunakan kubectl rollout undo sebagaimana diperkenalkan dalam Kembali ke Revisi Sebelumnya.

Batas Riwayat Revisi

Riwayat revisi Deployment disimpan dalam ReplicaSet yang dia kendalikan.

.spec.revisionHistoryLimit adalah kolom opsional yang mengatur jumlah ReplicaSet lama yang dipertahankan untuk memungkinkan pengembalian. ReplicaSet lama ini mengambil sumber daya dari etcd dan memunculkan keluaran dari kubectl get rs. Konfigurasi tiap revisi Deployment disimpan pada ReplicaSet-nya; sehingga, begitu ReplicaSet lama dihapus, kamu tidak mampu lagi membalikkan revisi Deployment-nya. Umumnya, 10 ReplicaSet lama akan dipertahankan, namun nilai idealnya tergantung pada frekuensi dan stabilitas Deployment-deployment baru.

Lebih spesifik, mengisi kolom dengan nol berarti semua ReplicaSet lama dengan 0 replika akan dibersihkan. Dalam kasus ini, rilis Deployment baru tidak dapat dibalikkan, sebab riwayat revisinya telah dibersihkan.

Terjeda

.spec.paused adalah kolom boolean opsional untuk menjeda dan melanjutkan Deployment. Perbedaan antara Deployment yang terjeda dan yang tidak hanyalah perubahan apapun pada PodTemplateSpec Deployment terjeda tidak akan memicu rilis baru selama masih terjeda. Deployment umumnya tidak terjeda saat dibuat.

Alternatif untuk Deployment

kubectl rolling update

kubectl rolling update membarui Pod dan ReplicationController dengan cara yang serupa. Namun, Deployments lebih disarankan karena deklaratif, berjalan di sisi server, dan punya fitur tambahan, seperti pembalikkan ke revisi manapun sebelumnya bahkan setelah pembaruan rolling selesais.

3.4.2.4 - StatefulSet

StatefulSet merupakan salah satu objek API workload yang digunakan untuk aplikasi stateful.

Catatan: StatefulSet merupakan fitur stabil (GA) sejak versi 1.9.

Melakukan proses manajemen deployment dan scaling dari sebuah set Pods, serta menjamin mekanisme ordering dan keunikan dari Pod ini.

Seperti halnya Deployment, sebuah StatefulSet akan melakukan proses manajemen Pod yang didasarkan pada spec container identik. Meskipun begitu tidak seperti sebuah Deployment, sebuah StatefulSet akan menjamin identitas setiap Pod yang ada. Pod ini akan dibuat berdasarkan spec yang sama, tetapi tidak dapat digantikan satu sama lainnya: setiap Pod memiliki identifier persisten yang akan di-maintain meskipun pod tersebut di (re)schedule.

Sebuah StatefulSet beroperasi dengan pola yang sama dengan Kontroler lainnya. Kamu dapat mendefinisikan state yang diinginkan pada objek StatefulSet, dan kontroler StatefulSet akan membuat update yang dibutuhkan dari state saat ini.

Menggunakan StatefulSet

StatefulSet akan sangat bermanfaat apabila digunakan untuk aplikasi yang membutuhkan salah satu atau beberapa fungsi berikut.

Memiliki identitas jaringan unik yang stabil.
Penyimpanan persisten yang stabil.
Mekanisme scaling dan deployment yang graceful tertara berdasarkan urutan.
Mekanisme rolling update yang otomatis berdasarkan urutan.

Stabil dalam poin-poin di atas memiliki arti yang sama dengan persisten pada Pod saat dilakukan (re)scheduling. Jika suatu aplikasi tidak membutuhkan identitas yang stabil atau deployment yang memiliki urutan, penghapusan, atau mekanisme scaling, kamu harus melakukan deploy aplikasi dengan controller yang menyediakan replika stateless. Controller seperti Deployment atau ReplicaSet akan lebih sesuai dengan kebutuhan kamu.

Keterbatasan

StatefulSet merupakan sumber daya beta sebelum 1.9 dan tidak tersedia pada Kubernetes rilis sebelum versi 1.5.
Penyimpanan untuk sebuah Pod harus terlebih dahulu di-provision dengan menggunakan sebuah Provisioner PersistentVolume berdasarkan storage class yang dispesifikasikan, atau sudah ditentukan sebelumnya oleh administrator.
Menghapus dan/atau scaling sebuah StatefulSet tidak akan menghapus volume yang berkaitan dengan StatefulSet tersebut. Hal ini dilakukan untuk menjamin data yang disimpan, yang secara umum dinilai lebih berhaga dibandingkan dengan mekanisme penghapusan data secara otomatis pada sumber daya terkait.
StatefulSet saat ini membutuhkan sebuah Headless Service yang nantinya akan bertanggung jawab terhadap pada identitas jaringan pada Pod. Kamulah yang bertanggung jawab untuk membuat Service tersebut.
StatefulSet tidak menjamin terminasi Pod ketika sebuah StatefulSet dihapus. Untuk mendapatkan terminasi Pod yang terurut dan graceful pada StatefulSet, kita dapat melakukan scale down Pod ke 0 sebelum penghapusan.
Ketika menggunakan Rolling Update dengan Kebijakan Manajemen Pod (OrderedReady) secara default, hal ini memungkinkan untuk mendapatkan state yang lebih terperinci yang membutuhkan mekanisme intervensi manual untuk perbaikan.

Komponen-Komponen

Contoh di bawah ini akna menunjukkan komponen-komponen penyusun StatefulSet.

Sebuah Service Headless, dengan nama nginx, digunakan untuk mengontrol domain jaringan.
StatefulSet, dengan nama web, memiliki Spek yang mengindikasikan terdapat 3 replika Container yang akan dihidupkan pada Pod yang unik.
Field volumeClaimTemplates akan menyediakan penyimpanan stabil menggunakan PersistentVolume yang di-provision oleh sebuah Provisioner PersistentVolume.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
  labels:
    app: nginx
spec:
  ports:
  - port: 80
    name: web
  clusterIP: None
  selector:
    app: nginx
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: web
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx # harus sesuai dengan .spec.template.metadata.labels
  serviceName: "nginx"
  replicas: 3 # nilai default-nya adalah 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx # harus sesuai dengan .spec.selector.matchLabels
    spec:
      terminationGracePeriodSeconds: 10
      containers:
      - name: nginx
        image: k8s.gcr.io/nginx-slim:0.8
        ports:
        - containerPort: 80
          name: web
        volumeMounts:
        - name: www
          mountPath: /usr/share/nginx/html
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: www
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      storageClassName: "my-storage-class"
      resources:
        requests:
          storage: 1Gi

Selector Pod

Kamu harus menspesifikasikan field .spec.selector dari sebuah StatefulSet untuk menyesuaikan dengan label yang ada pada .spec.template.metadata.labels. Sebelum Kubernetes 1.8, field .spec.selector dapat diabaikan. Sejak versi 1.8 dan versi selanjutnya, apabila tidak terdapat selector Pod yang sesuai maka akan menghasilkan eror pada validasi pembuatan StatefulSet.

Identitas Pod

Pod pada StatefulSet memiliki identitas unik yang tersusun berdasarkan skala ordinal, sebuah identitas jaringan yang stabil, serta penyimpanan yang stabil. Identitas yang ada pada Pod ini akan tetap melekat, meskipun Pod tersebut dilakukan (re)schedule pada Node yang berbeda.

Indeks Ordinal

Untuk sebuah StatefulSet dengan N buah replika, setiap Pod di dalam StatefulSet akan diberi nama pada suatu indeks ordinal tertentu, dari 0 hingga N-1, yang unik pada Set ini.

ID Jaringan yang Stabil

Setiap Pod di dalam StatefulSet memiliki hostname diturunkan dari nama SatetulSet tersebut serta ordinal Pod tersebut. Pola pada hostname yang terbentuk adalah $(statefulset name)-$(ordinal). Contoh di atas akan menghasilkan tiga Pod dengan nama web-0,web-1,web-2. Sebuah StatefulSet dapat menggunakan sebuah Service Headless untuk mengontrol domain dari Pod yang ada. Domain yang diatur oleh Service ini memiliki format: $(service name).$(namespace).svc.cluster.local, dimana "cluster.local" merupakan domain klaster. Seiring dibuatnya setiap Pod, Pod tersebut akan memiliki subdomain DNS-nya sendiri, yang memiliki format: $(podname).$(governing service domain), dimana Service yang mengatur didefinisikan oleh field serviceName pada StatefulSet.

Seperti sudah disebutkan di dalam bagian keterbatasan, kamulah yang bertanggung jawab untuk membuat Service Headless yang bertanggung jawab terhadap identitas jaringan pada Pod.

Di sini terdapat beberapa contoh penggunaan Domain Klaster, nama Service, nama StatefulSet, dan bagaimana hal tersebut berdampak pada nama DNS dari Pod StatefulSet.

Domain Klaster	Service (ns/nama)	StatefulSet (ns/nama)	Domain StatefulSet	DNS Pod	Hostname Pod
cluster.local	default/nginx	default/web	nginx.default.svc.cluster.local	web-{0..N-1}.nginx.default.svc.cluster.local	web-{0..N-1}
cluster.local	foo/nginx	foo/web	nginx.foo.svc.cluster.local	web-{0..N-1}.nginx.foo.svc.cluster.local	web-{0..N-1}
kube.local	foo/nginx	foo/web	nginx.foo.svc.kube.local	web-{0..N-1}.nginx.foo.svc.kube.local	web-{0..N-1}

Catatan: Domain klaster akan diatur menjadi cluster.local kecuali nilainya dikonfigurasi.

Penyimpanan Stabil

Kubernetes membuat sebuah PersistentVolume untuk setiap VolumeClaimTemplate. Pada contoh nginx di atas, setiap Pod akan menerima sebuah PersistentVolume dengan StorageClass my-storage-class dan penyimpanan senilai 1 Gib yang sudah di-provisioning. Jika tidak ada StorageClass yang dispesifikasikan, maka StorageClass default akan digunakan. Ketika sebuah Pod dilakukan (re)schedule pada sebuah Node, volumeMounts akan me-mount PersistentVolumes yang terkait dengan PersistentVolume Claim-nya. Perhatikan bahwa, PersistentVolume yang terkait dengan PersistentVolumeClaim dari Pod tidak akan dihapus ketika Pod, atau StatefulSet dihapus. Penghapusan ini harus dilakukan secara manual.

Label Pod Name

Ketika sebuah controller StatefulSet membuat sebuah Pod, controller ini akan menambahkan label, statefulset.kubernetes.io/pod-name, yang akan diaktifkan pada nama Pod. Label ini akan mengizinkan kamu untuk meng-attach sebuah Service pada Pod spesifik tertentu. di StatefulSet.

Jaminan Deployment dan Mekanisme Scaling

Untuk sebuah StatefulSet dengan N buah replika, ketika Pod di-deploy, Pod tersebut akan dibuat secara berurutan dengan urutan nilai {0..N-1}.
Ketika Pod dihapus, Pod tersebut akan dihentikan dengan urutan terbalik, yaitu {N-1..0}.
Sebelum operasi scaling diaplikasikan pada sebuah Pod, semua Pod sebelum Pod tersebut haruslah sudah dalam status Running dan Ready.
Sebelum sebuah Pod dihentikan, semua Pod setelah Pod tersebut haruslah sudah terlebih dahulu dihentikan.

StatefulSet tidak boleh menspesifikasikan nilai dari pod.Spec.TerminationGracePeriodSeconds menjadi 0. Hal ini tidaklah aman dan tidak disarankan. Untuk penjelasan lebih lanjut, silakan lihat penghapusan paksa Pod pada StatefulSet.

Ketika contoh nginx di atas dibuat, tiga Pod akan di-deploy dengan urutan web-0, web-1, web-2. web-1 tidak akan di-deploy sebelum web-0 berada dalam status Running dan Ready, dan web-2 tidak akan di-deploy sebelum web-1 berada dalam status Running dan Ready. Jika web-0 gagal, setelah web-1 berada dalam status Running and Ready, tapi sebelum web-2 dibuat, maka web-2 tidak akan dibuat hingga web-0 sukses dibuat ulang dan berada dalam status Running dan Ready.

Jika seorang pengguna akan melakukan mekanisme scale pada contoh di atas dengan cara melakukan patch, pada StatefulSet sehingga replicas=1, maka web-2 akan dihentikan terlebih dahulu. web-1 tidak akan dihentikan hingga web-2 benar-benar berhenti dan dihapus. Jika web-0 gagal setelah web-2 diterminasi dan berada dalam status mati, tetapi sebelum web-1 dihentikan, maka web-1 tidak akan dihentikan hingga web-0 berada dalam status Running dan Ready.

Kebijakan Manajemen Pod

Pada Kubernetes versi 1.7 dan setelahnya, StatefulSet mengizinkan kamu untuk melakukan mekanisme urutan tadi menjadi lebih fleksibel dengan tetap menjamin keunikan dan identitas yang ada melalui field .spec.podManagementPolicy.

Manajemen OrderedReady pada Pod

Manajemen OrderedReady pada Pod merupakan nilai default dari StatefulSet. Hal ini akan mengimplementasikan perilaku yang dijelaskan di atas.

Manajemen Pod secara Paralel

Manajemen Pod secara paralel akan menyebabkan kontroler StatefulSet untuk memulai atau menghentikan semua Pod yang ada secara paralel, dan tidak menunggu Pod berada dalam status Running dan Ready atau sudah dihentikan secara menyeluruh sebelum me-launch atau menghentikan Pod yang lain. Opsi ini hanya akan memengaruhi operasi scaling. Operasi pembaruan tidak akan terpengaruh.

Strategi Update

Pada Kubernetes versi 1.7 dan setelahnya, field .spec.updateStrategy pada StatefulSet memungkinkan-mu untuk melakukan konfigurasi dan menonaktifkan otomatisasi rolling updates untuk container, label, resource request/limits, dan annotation pada Pod yang ada di dalam sebuah StatefulSet.

Mekanisme Strategi Update On Delete

Mekanisme strategi update OnDelete mengimplementasikan perilaku legasi (versi 1.6 dan sebelumnya). Ketika sebuah field .spec.updateStrategy.type pada StatefulSet diubah menjadi OnDelete maka kontroler StatefulSet tidak akan secara otomatis melakukan update pada Pod yang ada di dalam StatefulSet tersebut. Pengguna haruslah secara manual melakukan penghapusan Pod agar kontroler membuat Pod baru yang mengandung modifikasi yang dibuat pada field .spec.template StatefulSet.

Mekanisme Strategi Update Rolling Updates

Mekanisme strategi update RollingUpdate mengimplementasikan otomatisasi rolling update untuk Pod yang ada pada StatefulSet. Strategi inilah yang diterapkan ketika .spec.updateStrategy tidak dispesifikasikan. Ketika field .spec.updateStrategy.type diubah nilainya menjadi RollingUpdate, maka kontroler StatefulSet akan menghapus dan membuat setiap Pod di dalam StatefulSet. Kemudian hal ini akan diterapkan dengan urutan yang sama dengan mekanisme terminasi Pod (dari nilai ordinal terbesar ke terkecil), yang kemudian akan melakukan update Pod satu per satu. Mekanisme ini akan memastikan sebuah Pod yang di-update berada dalam status Running dan Ready sebelum meng-update Pod dengan nilai ordinal lebih rendah.

Mekanisme Strategi Update dengan Partisi

Mekanisme strategi update RollingUpdate dapat dipartisi, dengan cara menspesifikasikan nilai dari .spec.updateStrategy.rollingUpdate.partition. Jika nilai dari field ini dispesifikasikan, maka semua Pod dengan nilai ordinal yang lebih besar atau sama dengan nilai partisi akan diupdate ketika nilai .spec.template pada StatefulSet diubah. Semua Pod dengan nilai ordinal yang lebih kecil dari partisi tidak akan diupdate, dan, bahkan setelah Pod tersebut dihapus, Pod ini akan digantikan dengan Pod versi sebelumnya. Jika nilai .spec.updateStrategy.rollingUpdate.partition lebih besar dari nilai .spec.replicas, update pada .spec.template tidak akan dipropagasi pada Pod-Pod-nya. Pada sebagian besar kasus, kamu tidak akan perlu menggunakan partisi, tapi hal tersebut akan sangat berguna apabila kamu ingin mekakukan mekanisme update canary.

Mekanisme Strategi Update yang Dipaksa (Forced Rollback)

Ketika menggunakan strategi update Rolling Updates dengan nilai default Kebijakan Manajemen Pod (OrderedReady), hal ini memungkinkan adanya kondisi broken yang membutuhkan intervensi secara manual agar kondisi ini dapat diperbaiki.

Jika kamu melakukan update pada template Pod untuk konfigurasi yang tidak pernah berada dalam status Running dan Ready (sebagai contohnya, apabila terdapat kode binary yang buruk atau error pada konfigurasi di level aplikasi), maka StatefulSet akan menghentikan proses rollout dan berada dalam status wait.

Dalam kondisi ini, maka templat Pod tidak akan diubah secara otomatis pada konfigurasi sebelumnya Hal ini terjadi karena adanya isu, StatefulSet akan tetap berada dalam kondisi wait untuk menunggu Pod yang bermasalah untuk menjadi Ready (yang tidak akan terjadi) dan sebelum StatefulSet ini berusaha untuk melakukan revert pada konfigurasi sebelumnya.

Setelah melakukan mekanisme revert templat, kamu juga harus menghapus semua Pod di dalam StatefulSet tersebut yang telah berusaha untuk menggunakan konfigurasi yang broken. StatefulSet akan mulai membuat Pod dengan templat konfigurasi yang sudah di-revert.

Selanjutnya

Ikuti contoh yang ada pada bagaimana cara melakukan deployi aplikasi stateful.
Ikuti contoh yang ada pada bagaimana cara melakukan deploy Cassandra dengan StatefulSets.

3.4.2.5 - DaemonSet

DaemonSet memastikan semua atau sebagian Node memiliki salinan sebuah Pod. Ketika Node baru ditambahkan ke klaster, Pod ditambahkan ke Node tersebut. Ketika Node dihapus dari klaster, Pod akan dibersihkan oleh garbage collector. Menghapus DaemonSet akan menghapus semua Pod yang ia buat.

Beberapa penggunaan umum DaemonSet, yaitu:

menjalankan daemon penyimpanan di klaster, seperti glusterd, ceph, di setiap Node.
menjalankan daemon pengumpulan log di semua Node, seperti fluentd atau logstash.
menjalankan daemon pemantauan Node di setiap Node, seperti Prometheus Node Exporter, Flowmill, Sysdig Agent, collectd, Dynatrace OneAgent, AppDynamics Agent, Datadog agent, New Relic agent, Ganglia gmond atau Instana Agent.

Dalam kasus sederhana, satu DaemonSet, mencakup semua Node, akan digunakan untuk setiap jenis daemon. Pengaturan yang lebih rumit bisa saja menggunakan lebih dari satu DaemonSet untuk satu jenis daemon, tapi dengan flag dan/atau permintaan cpu/memori yang berbeda untuk jenis hardware yang berbeda.

Menulis Spek DaemonSet

Buat DaemonSet

Kamu bisa definisikan DaemonSet dalam berkas YAML. Contohnya, berkas daemonset.yaml di bawah mendefinisikan DaemonSet yang menjalankan image Docker fluentd-elasticsearch:

controllers/daemonset.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: fluentd-elasticsearch
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: fluentd-logging
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: fluentd-elasticsearch
  template:
    metadata:
      labels:
        name: fluentd-elasticsearch
    spec:
      tolerations:
      - key: node-role.kubernetes.io/master
        operator: Exists
        effect: NoSchedule
      containers:
      - name: fluentd-elasticsearch
        image: quay.io/fluentd_elasticsearch/fluentd:v2.5.2
        resources:
          limits:
            memory: 200Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 200Mi
        volumeMounts:
        - name: varlog
          mountPath: /var/log
        - name: varlibdockercontainers
          mountPath: /var/lib/docker/containers
          readOnly: true
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      volumes:
      - name: varlog
        hostPath:
          path: /var/log
      - name: varlibdockercontainers
        hostPath:
          path: /var/lib/docker/containers

Buat DaemonSet berdasarkan berkas YAML:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/daemonset.yaml

Field Wajib

Seperti semua konfigurasi Kubernetes lainnya, DaemonSet membutuhkan field apiVersion, kind, dan metadata. Untuk informasi umum tentang berkas konfigurasi, lihat dokumen men-deploy aplikasi, pengaturan kontainer, dan pengelolaan objek dengan kubectl.

DaemonSet juga membutuhkan bagian .spec.

Templat Pod

.spec.template adalah salah satu field wajib di dalam .spec.

.spec.template adalah sebuah templat Pod. Skemanya benar-benar sama dengan Pod, kecuali bagian bahwa ia bersarang/nested dan tidak memiliki apiVersion atau kind.

Selain field wajib untuk Pod, templat Pod di DaemonSet harus menspesifikasikan label yang sesuai (lihat selektor Pod).

Templat Pod di DaemonSet harus memiliki RestartPolicy yang bernilai Always, atau tidak dispesifikasikan, sehingga default menjadi Always. DaemonSet dengan nilai Always membuat Pod akan selalu di-restart saat kontainer keluar/berhenti atau terjadi crash.

Selektor Pod

Field .spec.selector adalah selektor Pod. Cara kerjanya sama dengan .spec.selector pada Job.

Pada Kubernetes 1.8, kamu harus menspesifikasikan selektor Pod yang cocok dengan label pada .spec.template. Selektor Pod tidak akan lagi diberi nilai default ketika dibiarkan kosong. Nilai default selektor tidak cocok dengan kubectl apply. Juga, sesudah DaemonSet dibuat, .spec.selector tidak dapat diubah. Mengubah selektor Pod dapat menyebabkan Pod orphan yang tidak disengaja, dan membingungkan pengguna.

Objek .spec.selector memiliki dua field:

matchLabels - bekerja seperti .spec.selector pada ReplicationController.
matchExpressions - bisa digunakan untuk membuat selektor yang lebih canggih dengan mendefinisikan key, daftar value dan operator yang menyatakan hubungan antara key dan value.

Ketika keduanya dispesifikasikan hasilnya diperoleh dari operasi AND.

Jika .spec.selector dispesifikasikan, nilainya harus cocok dengan .spec.template.metadata.labels. Konfigurasi yang tidak cocok akan ditolak oleh API.

Selain itu kamu tidak seharusnya membuat Pod apapun yang labelnya cocok dengan selektor tersebut, entah secara langsung, via DaemonSet lain, atau via workload resource lain seperti ReplicaSet. Jika kamu coba buat, Pengontrol DaemonSet akan berpikir bahwa Pod tersebut dibuat olehnya. Kubernetes tidak akan menghentikan kamu melakukannya. Contoh kasus di mana kamu mungkin melakukan ini dengan membuat Pod dengan nilai yang berbeda di sebuah Node untuk testing.

Menjalankan Pod di Sebagian Node

Jika kamu menspesifikasikan .spec.template.spec.nodeSelector, maka controller DaemonSet akan membuat Pod pada Node yang cocok dengan selektor Node. Demikian juga, jika kamu menspesifikasikan .spec.template.spec.affinity, maka controller DaemonSet akan membuat Pod pada Node yang cocok dengan Node affinity. Jika kamu tidak menspesifikasikan sama sekali, maka controller DaemonSet akan membuat Pod pada semua Node.

Bagaimana Pod Daemon Dijadwalkan

Dijadwalkan oleh default scheduler

FEATURE STATE: Kubernetes v1.22 [stable]

DaemonSet memastikan bahwa semua Node yang memenuhi syarat menjalankan salinan Pod. Normalnya, Node yang menjalankan Pod dipilih oleh scheduler Kubernetes. Namun, Pod DaemonSet dibuat dan dijadwalkan oleh controller DaemonSet. Hal ini mendatangkan masalah-masalah berikut:

Inkonsistensi perilaku Pod: Pod normal yang menunggu dijadwalkan akan dibuat dalam keadaan Pending, tapi Pod DaemonSet tidak seperti itu. Ini membingungkan untuk pengguna.
Pod preemption ditangani oleh default scheduler. Ketika preemption dinyalakan, controller DaemonSet akan membuat keputusan penjadwalan tanpa memperhitungkan prioritas Pod dan preemption.

ScheduleDaemonSetPods mengizinkan kamu untuk menjadwalkan DaemonSet menggunakan default scheduler daripada controller DaemonSet, dengan menambahkan syarat NodeAffinity pada Pod DaemonSet daripada syarat .spec.nodeName. Kemudian, default scheduler digunakan untuk mengikat Pod ke host target. Jika afinitas Node dari Pod DaemonSet sudah ada, maka ini akan diganti. Controller DaemonSet hanya akan melakukan operasi-operasi ini ketika membuat atau mengubah Pod DaemonSet, dan tidak ada perubahan yang terjadi pada spec.template DaemonSet.

nodeAffinity:
  requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    nodeSelectorTerms:
    - matchFields:
      - key: metadata.name
        operator: In
        values:
        - target-host-name

Sebagai tambahan, toleration node.kubernetes.io/unschedulable:NoSchedule ditambahkan secara otomatis pada Pod DaemonSet. Default scheduler akan mengabaikan Node unschedulable ketika menjadwalkan Pod DaemonSet.

Taint dan Toleration

Meskipun Pod Daemon menghormati taint dan toleration, toleration berikut ini akan otomatis ditambahkan ke Pod DaemonSet sesuai dengan fitur yang bersangkutan.

Toleration Key	Effect	Versi	Deskripsi
`node.kubernetes.io/not-ready`	NoExecute	1.13+	Pod DaemonSet tidak akan menjadi evicted ketika ada masalah Node seperti partisi jaringan.
`node.kubernetes.io/unreachable`	NoExecute	1.13+	Pod DaemonSet tidak akan menjadi evicted ketika ada masalah Node seperti partisi jaringan.
`node.kubernetes.io/disk-pressure`	NoSchedule	1.8+
`node.kubernetes.io/memory-pressure`	NoSchedule	1.8+
`node.kubernetes.io/unschedulable`	NoSchedule	1.12+	Pod DaemonSet mentoleransi atribut `unschedulable` default scheduler.
`node.kubernetes.io/network-unavailable`	NoSchedule	1.12+	Pod DaemonSet yang menggunakan jaringan host mentoleransi atribut `network-unavailable` default scheduler.

Berkomunikasi dengan Pod Daemon

Beberapa pola yang mungkin digunakan untuk berkomunikasi dengan Pod dalam DaemonSet, yaitu:

Push: Pod dalam DaemonSet diatur untuk mengirim pembaruan status ke servis lain, contohnya stats database. Pod ini tidak memiliki klien.
IP Node dan Konvensi Port: Pod dalam DaemonSet dapat menggunakan hostPort, sehingga Pod dapat diakses menggunakan IP Node. Klien tahu daftar IP Node dengan suatu cara, dan tahu port berdasarkan konvensi.
DNS: Buat headless service dengan Pod selektor yang sama, dan temukan DaemonSet menggunakan resource endpoints atau mengambil beberapa A record dari DNS.
Service: Buat Servis dengan Pod selektor yang sama, dan gunakan Servis untuk mengakses daemon pada Node random. (Tidak ada cara mengakses spesifik Node)

Melakukan Pembaruan DaemonSet

Jika label Node berubah, DaemonSet akan menambahkan Pod ke Node cocok yang baru dan menghapus Pod dari Node tidak cocok yang baru.

Kamu bisa mengubah Pod yang dibuat DaemonSet. Namun, Pod tidak membolehkan perubahan semua field. Perlu diingat, controller DaemonSet akan menggunakan templat yang asli di waktu selanjutnya Node baru (bahkan dengan nama yang sama) dibuat.

Kamu bisa menghapus DaemonSet. Jika kamu spesifikasikan --cascade=false dengan kubectl, maka Pod akan dibiarkan pada Node. Jika kamu pada waktu kemudian membuat DaemonSet baru dengan selektor yang sama, DaemonSet yang baru akan mengadopsi Pod yang sudah ada. Jika ada Pod yang perlu diganti, DaemonSet akan mengganti sesuai dengan updateStrategy.

Kamu bisa melakukan rolling update pada DaemonSet.

Alternatif DaemonSet

Init Scripts

Kamu mungkin menjalankan proses daemon dengan cara menjalankan mereka langsung pada Node (e.g. menggunakan init, upstartd, atau systemd). Tidak ada salahnya seperti itu. Namun, ada beberapa keuntungan menjalankan proses daemon via DaemonSet.

Kemampuan memantau dan mengatur log daemon dengan cara yang sama dengan aplikasi.
Bahasa dan alat Konfigurasi yang sama (e.g. Templat Pod, kubectl) untuk daemon dan aplikasi.
Menjalankan daemon dalam kontainer dengan batasan resource meningkatkan isolasi antar daemon dari kontainer aplikasi. Namun, hal ini juga bisa didapat dengan menjalankan daemon dalam kontainer tapi tanpa Pod (e.g. dijalankan langsung via Docker).

Pod Polosan

Dimungkinkan untuk membuat Pod langsung dengan menspesifikasikan Node mana untuk dijalankan. Namun, DaemonSet akan menggantikan Pod yang untuk suatu alasan dihapus atau dihentikan, seperti pada saat kerusakan Node atau pemeliharaan Node yang mengganggu seperti pembaruan kernel. Oleh karena itu, kamu perlu menggunakan DaemonSet daripada membuat Pod satu per satu.

Pod Statis

Dimungkinkan untuk membuat Pod dengan menulis sebuah berkas ke direktori tertentu yang di-watch oleh Kubelet. Pod ini disebut dengan istilah Pod statis. Berbeda dengan DaemonSet, Pod statis tidak dapat dikelola menggunakan kubectl atau klien API Kubernetes yang lain. Pod statis tidak bergantung kepada apiserver, membuat Pod statis berguna pada kasus-kasus bootstrapping klaster.

Deployment

DaemonSet mirip dengan Deployment sebab mereka sama-sama membuat Pod, dan Pod yang mereka buat punya proses yang seharusnya tidak berhenti (e.g. peladen web, peladen penyimpanan)

Gunakan Deployment untuk layanan stateless, seperti frontend, di mana proses scaling naik dan turun jumlah replika dan rolling update lebih penting daripada mengatur secara tepat di host mana Pod berjalan. Gunakan DaemonSet ketika penting untuk satu salinan Pod selalu berjalan di semua atau sebagian host, dan ketika Pod perlu berjalan sebelum Pod lainnya.

3.4.2.6 - Garbage Collection

Peran daripada garbage collector Kubernetes adalah untuk menghapus objek tertentu yang sebelumnya mempunyai pemilik, tetapi tidak lagi mempunyai pemilik.

Pemilik dan dependen

Beberapa objek Kubernetes adalah pemilik dari objek lainnya. Sebagai contoh, sebuah ReplicaSet adalah pemilik dari sekumpulan Pod. Objek-objek yang dimiliki disebut dependen dari objek pemilik. Setiap objek dependen memiliki sebuah kolom metadata.ownerReferences yang menunjuk ke objek pemilik.

Terkadang, Kubernetes menentukan nilai dari ownerReference secara otomatis. Sebagai contoh, ketika kamu membuat sebuah ReplicaSet, Kubernetes secara otomatis akan menentukan tiap kolom ownerReference dari tiap Pod di dalam ReplicaSet. Pada versi 1.8, Kubernetes secara otomatis menentukan nilai dari ownerReference untuk objek yang diciptakan atau diadopsi oleh ReplicationController, ReplicaSet, StatefulSet, DaemonSet, Deployment, Job dan CronJob.

Kamu juga bisa menspesifikasikan hubungan antara pemilik dan dependen dengan cara menentukan kolom ownerReference secara manual.

Berikut adalah berkas untuk sebuah ReplicaSet yang memiliki tiga Pod:

controllers/replicaset.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: my-repset
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      pod-is-for: garbage-collection-example
  template:
    metadata:
      labels:
        pod-is-for: garbage-collection-example
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx

Jika kamu membuat ReplicaSet tersebut dan kemudian melihat metadata Pod, kamu akan melihat kolom OwnerReferences:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/replicaset.yaml
kubectl get pods --output=yaml

Keluaran menunjukkan bahwa pemilik Pod adalah sebuah ReplicaSet bernama my-repset:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  ...
  ownerReferences:
  - apiVersion: apps/v1
    controller: true
    blockOwnerDeletion: true
    kind: ReplicaSet
    name: my-repset
    uid: d9607e19-f88f-11e6-a518-42010a800195
  ...

Catatan:

Referensi pemilik lintas namespace tidak diperbolehkan oleh desain. Artinya:

Dependen dengan cakupan namespace hanya bisa menspesifikasikan pemilik jika berada di namespace yang sama, dan pemilik memiliki cakupan klaster.
Dependen dengan cakupan klaster hanya bisa menspesifikasikan pemilik yang memiliki cakupan klaster, tetapi tidak berlaku untuk pemilik yang memiliki cakupan klaster.

Mengontrol bagaimana garbage collector menghapus dependen

Ketika kamu menghapus sebuah objek, kamu bisa menspesifikasi apakah dependen objek tersebut juga dihapus secara otomatis. Menghapus dependen secara otomatis disebut cascading deletion. Cascading deletion memiliki dua mode: background dan foreground.

Foreground cascading deletion

Pada foreground cascading deletion, pertama objek utama akan memasuki keadaan "deletion in progress". Pada saat keadaan "deletion in progress", kondisi-kondisi berikut bernilai benar:

Objek masih terlihat via REST API
deletionTimestamp objek telah ditentukan
metadata.finalizers objek memiliki nilai foregroundDeletion.

Ketika dalam keadaan "deletion in progress", garbage collector menghapus dependen dari objek. Ketika garbage collector telah menghapus semua "blocking" dependen (objek dengan ownerReference.blockOwnerDeleteion=true), garbage collector menghapus objek pemilik.

Jika kolom ownerReferences sebuah objek ditentukan oleh sebuah controller (seperti Deployment atau Replicaset), blockOwnerDeletion akan ditentukan secara otomatis dan kamu tidak perlu memodifikasi kolom ini secara manual.

Background cascading deletion

Pada background cascading deletion, Kubernetes segera menghapus objek pemilik dan garbage collector kemudian menghapus dependen pada background.

Mengatur kebijakan cascading deletion

Untuk mengatur kebijakan cascading deletion, tambahkan kolom propagationPolicy pada argumen deleteOptions ketika menghapus sebuah Object. Nilai yang dapat digunakan adalah "Orphan", "Foreground", atau "Background".

Sebelum Kubernetes 1.9, kebijakan default dari garbage collection untuk banyak resource controller adalah orphan. Ini meliputi ReplicationController, ReplicaSet, StatefulSet, DaemonSet, dan Deployment. Untuk jenis pada kelompok versi extensions/v1beta1, apps/v1beta1, dan apps/v1beta2, kecuali kamu menspesifikasikan dengan cara lain, objek dependen adalah orphan secara default. Pada Kubernetes 1.9, untuk semua jenis pada kelompok versi apps/v1, objek dependen dihapus secara default.

Berikut sebuah contoh yang menghapus dependen di background:

kubectl proxy --port=8080
curl -X DELETE localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/replicasets/my-repset \
-d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Background"}' \
-H "Content-Type: application/json"

Berikut adalah sebuah contoh yang mengapus dependen di foreground:

kubectl proxy --port=8080
curl -X DELETE localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/replicasets/my-repset \
-d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Foreground"}' \
-H "Content-Type: application/json"

Berikut adalah contoh orphan yang dependen:

kubectl proxy --port=8080
curl -X DELETE localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/replicasets/my-repset \
-d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Orphan"}' \
-H "Content-Type: application/json"

kubectl juga mendukung cascading deletion. Untuk menghapus dependen secara otomatis dengan menggunakan kubectl, Ubah nilai --cascade menjadi true. Untuk orphan yang dependen, ubah nilai --cascade menjadi false. Nilai default untuk --cascade adalah true.

Berikut adalah contoh yang membuat dependen ReplicaSet menjadi orphan:

kubectl delete replicaset my-repset --cascade=false

Catatan tambahan untuk Deployment

Sebelum versi 1.7, ketika menggunakan cascading delete dengan Deployment, kamu harus menggunakan propagationPolicy: Foreground untuk menghapus tidak hanya ReplicaSet yang telah diciptakan, tetapi juga Pod yang mereka miliki. Jika tipe propagationPolicy tidak digunakan, hanya ReplicaSet yag akan dihapus, dan Pod akan menjadi orphan. Lihat kubeadm/#149 untuk informasi lebih lanjut.

Isu yang diketahui

Ditemukan pada #26120

Selanjutnya

Dokumen Desain 1

Dokumen Desain 2

3.4.2.7 - Pengendali TTL untuk Sumber Daya yang Telah Selesai Digunakan

FEATURE STATE: Kubernetes v1.12 [alpha]

Pengendali TTL menyediakan mekanisme TTL yang membatasi umur dari suatu objek sumber daya yang telah selesai digunakan. Pengendali TTL untuk saat ini hanya menangani Jobs, dan nantinya bisa saja digunakan untuk sumber daya lain yang telah selesai digunakan misalnya saja Pod atau sumber daya khusus (custom resource) lainnya.

Peringatan Fitur Alpha: fitur ini tergolong datam fitur alpha dan dapat diaktifkan dengan feature gate TTLAfterFinished.

Pengendali TTL

Pengendali TTL untuk saat ini hanya mendukung Job. Sebuah operator klaster dapat menggunakan fitur ini untuk membersihkan Job yang telah dieksekusi (baik Complete atau Failed) secara otomatis dengan menentukan field .spec.ttlSecondsAfterFinished pada Job, seperti yang tertera di contoh. Pengendali TTL akan berasumsi bahwa sebuah sumber daya dapat dihapus apabila TTL dari sumber daya tersebut telah habis. Proses dihapusnya sumber daya ini dilakukan secara berantai, dimana sumber daya lain yang berkaitan akan ikut terhapus. Perhatikan bahwa ketika sebuah sumber daya dihapus, siklus hidup yang ada akan menjaga bahwa finalizer akan tetap dijalankan sebagaimana mestinya.

Waktu TTL dalam detik dapat diatur kapan pun. Terdapat beberapa contoh untuk mengaktifkan field .spec.ttlSecondsAfterFinished pada suatu Job:

Spesifikasikan field ini pada manifest sumber daya, sehingga Job akan dihapus secara otomatis beberapa saat setelah selesai dieksekusi.
Aktifkan field ini pada sumber daya yang sudah selesai dieksekusi untuk menerapkan fitur ini.
Gunakan sebuah mengubah (mutating) _admission) untuk mengaktifkan field ini secara dinamis pada saat pembuatan sumber daya. Administrator klaster dapat menggunakan hal ini untuk menjamin kebijakan (policy) TTL pada sumber daya yang telah selesai digunakan.
Gunakan sebuah mengubah (mutating) _admission untuk mengaktifkan field ini secara dinamis setelah sumber daya selesai digunakan dan TTL didefinisikan sesuai dengan status, label, atau hal lain yang diinginkan.

Peringatan

Mengubah TTL Detik

Perhatikan bahwa periode TTL, yaitu field .spec.ttlSecondsAfterFinished pada Job, dapat dimodifikasi baik setelah sumber daya dibuat atau setelah selesai digunakan. Meskipun begitu, setelah Job dapat dihapus (TTL sudah habis), sistem tidak akan menjamin Job tersebut akan tetap ada, meskipun nilai TTL berhasil diubah.

Time Skew

Karena pengendali TTL menggunakan cap waktu (timestamp) yang disimpan di sumber daya Kubernetes untuk menentukan apakah TTL sudah habis atau belum, fitur ini tidak sensitif terhadap time skew yang ada pada klaster dan bisa saja menghapus objek pada waktu yang salah bagi objek tersebut akibat adanya time skew.

Pada Kubernetes, NTP haruslah dilakukan pada semua node untuk mecegah adanya time skew (lihat #6159). Clock tidak akan selalu tepat, meskipun begitu perbedaan yang ada haruslah diminimalisasi. Perhatikan bahwa hal ini dapat terjadi apabila TTL diaktifkan dengan nilai selain 0.

Selanjutnya

Membersikan Job secara Otomatis

Dokumentasi Rancangan

3.4.2.8 - Jobs

Sebuah Job membuat satu atau beberapa Pod dan menjamin bahwa jumlah Pod yang telah dispesifikasikan sebelumnya berhasil dijalankan. Pada saat Pod telah dihentikan, Job akan menandainya sebagai Job yang sudah berhasil dijalankan. Ketika jumlah sukses yang dispesifikasikan sebelumnya sudah terpenuhi, maka Job tersebut dianggap selesai. Menghapus sebuah Job akan menghapus semua Pod yang dibuat oleh Job tersebut.

Sebuah kasus sederhana yang dapat diberikan adalah membuat sebuah objek Job untuk menjamin sebuah Pod dijalankan hingga selesai. Objek Job ini akan membuat sebuah Pod baru apabila Pod pertama gagal atau dihapus (salah satu contohnya adalah akibat adanya kegagalan pada perangkat keras atau terjadinya reboot pada Node).

Kamu juga dapat menggunakan Job untuk menjalankan beberapa Pod secara paralel.

Menjalankan Contoh Job

Berikut merupakan contoh konfigurasi Job. Job ini melakukan komputasi π hingga digit ke 2000 kemudian memberikan hasilnya sebagai keluaran. Job tersebut memerlukan waktu 10 detik untuk dapat diselesaikan.

controllers/job.yaml

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: pi
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: pi
        image: perl
        command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
      restartPolicy: Never
  backoffLimit: 4

Kamu dapat menjalankan contoh tersebut dengan menjalankan perintah berikut:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/job.yaml

job "pi" created

Perhatikan status dari Job yang baru dibuat dengan menggunakan perintahkubectl:

kubectl describe jobs/pi

Name:             pi
Namespace:        default
Selector:         controller-uid=b1db589a-2c8d-11e6-b324-0209dc45a495
Labels:           controller-uid=b1db589a-2c8d-11e6-b324-0209dc45a495
                  job-name=pi
Annotations:      <none>
Parallelism:      1
Completions:      1
Start Time:       Tue, 07 Jun 2016 10:56:16 +0200
Pods Statuses:    0 Running / 1 Succeeded / 0 Failed
Pod Template:
  Labels:       controller-uid=b1db589a-2c8d-11e6-b324-0209dc45a495
                job-name=pi
  Containers:
   pi:
    Image:      perl
    Port:
    Command:
      perl
      -Mbignum=bpi
      -wle
      print bpi(2000)
    Environment:        <none>
    Mounts:             <none>
  Volumes:              <none>
Events:
  FirstSeen    LastSeen    Count    From            SubobjectPath    Type        Reason            Message
  ---------    --------    -----    ----            -------------    --------    ------            -------
  1m           1m          1        {job-controller }                Normal      SuccessfulCreate  Created pod: pi-dtn4q

Untuk melihat Pod yang sudah selesai dari sebuah Job, kamu dapat menggunakan perintah kubectl get pods.

Untuk menampilkan semua Pod yang merupakan bagian dari suatu Job di mesin kamu dalam bentuk yang mudah dipahami, kamu dapat menggunakan perintah berikut ini:

pods=$(kubectl get pods --selector=job-name=pi --output=jsonpath='{.items[*].metadata.name}')
echo $pods

pi-aiw0a

Disini, selektor yang ada merupakan selektor yang sama dengan yang ada pada Job. Opsi --output=jsonpath menspesifikasikan bahwa ekspresi yang hanya menampilkan nama dari setiap Pod pada list yang dikembalikan.

Untuk melihat keluaran standar dari salah satu pod:

kubectl logs $pods

Keluaran yang dihasilkan akan sama dengan:

3.1415926535897932384626433832795028841971693993751058209749445923078164062862089986280348253421170679821480865132823066470938446095505822317253594081284811174502841027019385211055596446229489549303819644288109756659334461284756482337867831652712019091456485669234603486104543266482133936072602491412737245870066063155881748815209209628292540917153643678925903600113305305488204665213841469519415116094330572703657595919530921861173819326117931051185480744623799627495673518857527248912279381830119491298336733624406566430860213949463952247371907021798609437027705392171762931767523846748184676694051320005681271452635608277857713427577896091736371787214684409012249534301465495853710507922796892589235420199561121290219608640344181598136297747713099605187072113499999983729780499510597317328160963185950244594553469083026425223082533446850352619311881710100031378387528865875332083814206171776691473035982534904287554687311595628638823537875937519577818577805321712268066130019278766111959092164201989380952572010654858632788659361533818279682303019520353018529689957736225994138912497217752834791315155748572424541506959508295331168617278558890750983817546374649393192550604009277016711390098488240128583616035637076601047101819429555961989467678374494482553797747268471040475346462080466842590694912933136770289891521047521620569660240580381501935112533824300355876402474964732639141992726042699227967823547816360093417216412199245863150302861829745557067498385054945885869269956909272107975093029553211653449872027559602364806654991198818347977535663698074265425278625518184175746728909777727938000816470600161452491921732172147723501414419735685481613611573525521334757418494684385233239073941433345477624168625189835694855620992192221842725502542568876717904946016534668049886272327917860857843838279679766814541009538837863609506800642251252051173929848960841284886269456042419652850222106611863067442786220391949450471237137869609563643719172874677646575739624138908658326459958133904780275901

Menulis Spek Job

Sama halnya dengan konfigurasi Kubernetes lainnya, sebuah Job memerlukan field apiVersion, kind, dan metadata.

Sebuah Job juga membutuhkan sebuah bagian .spec.

Templat Pod

Field .spec.template merupakan satu-satunya field wajib pada .spec.

Field .spec.template merupakan sebuah templat Pod. Field ini memiliki skema yang sama dengan yang ada pada Pod, kecuali field ini bersifat nested dan tidak memiliki field apiVersion atau field kind.

Sebagai tambahan dari field wajib pada sebuah Job, sebuah tempat pod pada Job haruslah menspesifikasikan label yang sesuai (perhatikan selektor pod) dan sebuah mekanisme restart yang sesuai.

Hanya sebuah RestartPolicy yang sesuai dengan Never atau OnFailure yang bersifat valid.

Selektor Pod

Field .spec.selector bersifat opsional. Dan dalam sebagian besar kasus, kamu tidak perlu memberikan spesifikasi untuk hal ini. Perhatikan bagian menspesifikasikan selektor Pod kamu sendiri.

Job Paralel

Terdapat tiga jenis utama dari task yang sesuai untuk dijalankan sebagai sebuah Job:

Job non-paralel

secara umum, hanya sebuah Pod yang dimulai, kecuali jika Pod tersebut gagal.
Job akan dianggap sudah selesai dikerjakan apabila Pod dari Job tersebut sudah selesai dijalankan dan mengalami terminasi dengan status sukses.

Job paralel dengan jumlah nilai penyelesaian tetap:

berikan spesifikasi pada .spec.completions dengan nilai non-negatif.
Job yang ada merupakan representasi dari task yang dikerjakan, dan akan dianggap selesai apabila terdapat lebih dari satu Pod yang sukses untuk setiap nilai yang ada dalam jangkauan 1 hingga .spec.completions.
belum diimplementasikan saat ini: Setiap Pod diberikan nilai indeks yang berbeda di dalam jangkauan 1 hingga .spec.completions.

Job paralel dengan sebuah work queue:

jangan berikan spesifikasi pada .spec.completions, nilai default-nya merupakan .spec.parallelism.
Pod yang ada haruslah dapat berkoordinasi satu sama lain atau dengan Service eksternal lain untuk menentukan apa yang setiap Pod tadi perlu lakukan. Sebagai contohnya, sebuah Pod bisa saja melakukan fetch job batch hingga N kali pada work queue
setiap Pod secara independen mampu menentukan apakah Pod lainnya telah menyelesaikan tugasnya dengan baik atau belum, dengan kata lain suatu Job telah dikatakan selesai
ketika Pod mana pun dari sebuah Job berhenti dalam keadaan sukses, maka tidak ada Pod lain yang akan dibuat untuk Job tersebut.
apabila salah satu Pod sudah dihentikan sekali dalam keadaan sukses, maka Job akan ditandai sebagai sukses.
apabila sebuah Pod sudah dihentikan dalam keadaan sukses, tidak boleh ada Pod lain yang mengerjakan task tersebut. Dengan kata lain, semua Pod tersebut haruslah dalam keadaan akan dihentikan.

Untuk sebuah Job yang non-paralel, kamu tidak perlu menspesifikasikan field .spec.completions dan .spec.parallelism. Ketika kedua field tersebut dalam keadaan tidak dispesifikasikan, maka nilai defult-nya akan diubah menjadi 1.

Untuk sebuah Job dengan jumlah nilai penyelesaian tetap, kamu harus memberikan spesifikasi nilai dari .spec.completions dengan nilai yang diinginkan. Kamu dapat menspesifikasikan .spec.parallelism, atau jika kamu tidak melakukannya nilai dari field ini akan memiliki nilai default 1.

Untuk sebuah Job work queue, kamu harus meninggalkan spesifikasi field .spec.completions menjadi kosong, serta memberikan nilai pada .spec.parallelism menjadi sebuah bilangan bulat non negatif.

Untuk informasi lebih lanjut mengenai bagaimana menggunakan Job dengan jenis yang berbeda, kamu dapat melihat bagian pola job.

Mengendalikan Paralelisme

Paralelisme yang diminta (.spec.parallelism) dapat diaktifkan dengan cara memberikan nilai bilangan bulat non-negatif. Jika tidak dispesifikasikan maka nilainya akan secara default yaitu 1. Jika dispesifikasikan sebagai 0, maka Job akan secara otomatis dihentikan sementara hingga nilainya dinaikkan.

Paralelisme yang sebenarnya (jumlah Pod yang dijalankan pada satu waktu tertentu) bisa saja lebih atau kurang dari nilai yang diharapkan karena adanya alasan berikut:

Untuk Job fixed completion count, nilai sebenarnya dari jumlah Pod yang dijalankan secara paralel tidak akan melebihi jumlah
completion yang tersisa. Nilai yang lebih tinggi dari .spec.parallelism secara efektif, akan diabaikan.
Untuk Job work queue, tidak akan ada Pod yang dimulai setelah ada Pod yang berhasil -- meskipun begitu, sisa Pod yang ada akan diizinkan untuk menyelesaikan tugasnya.
Jika sebuah Pengontrol Job tidak memiliki waktu untuk memberikan reaksi.
Jika sebuah controller Job gagal membuat Pod dengan alasan apa pun (kurangnya ResourceQuota, kurangnya permission, dkk.), maka bisa saja terdapat lebih sedikit Pod dari yang diminta.
Jika controller Job melakukan throttle pembuatan Pod karena terdapat gagalnya pembuatan Pod yang berlebihan sebelumnya pada Job yang sama.
Ketika sebuah Pod dihentikan secara graceful, maka Pod tersebut akan membutuhkan waktu untuk berhenti.

Mengatasi Kegagalan Pod dan Container

Sebuah Container pada sebuah Pod bisa saja mengalami kegagalan karena berbagai alasan yang berbeda, misalnya saja karena proses yang ada di dalamnya berakhir dengan exit code yang tidak sama dengan nol, atau Container yang ada di-kill karena menyalahi batasan memori, dkk. Jika hal ini terjadi, dan .spec.template.spec.restartPolicy = "OnFailure", maka Pod akan tetap ada di dalam node, tetapi Container tersebut akan dijalankan kembali. Dengan demikian, program kamu harus dapat mengatasi kasus dimana program tersebut di-restart secara lokal, atau jika tidak maka spesifikasikan .spec.template.spec.restartPolicy = "Never". Perhatikan lifecycle pod untuk informasi lebih lanjut mengenai restartPolicy.

Sebuah Pod juga dapat gagal secara menyeluruh, untuk beberapa alasan yang mungkin, misalnya saja, ketika Pod tersebut dipindahkan dari Node (ketika Node diperbarui, di-restart, dihapus, dsb.), atau jika sebuah Container dalam Pod gagal dan .spec.template.spec.restartPolicy = "Never". Ketika sebuah Pod gagal, maka controller Job akan membuat sebuah Pod baru. Ini berarti aplikasi kamu haruslah bisa mengatasi kasus dimana aplikasimu dimulai pada Pod yang baru. Secara khusus apabila aplikasi kamu berurusan dengan berkas temporer, locks, keluaran yang tak lengkap dan hal-hal terkait dengan program yang dijalankan sebelumnya.

Perhatikan bahwa bahakan apabila kamu menspesifikasikan .spec.parallelism = 1 dan .spec.completions = 1 dan .spec.template.spec.restartPolicy = "Never", program yang sama bisa saja tetap dijalankan lebih dari sekali.

Jika kamu menspesifikasikan .spec.parallelism dan .spec.completions dengan nilai yang lebih besar dari 1, maka bisa saja terdapat keadaan dimana terdapat beberapa Pod yang dijalankan pada waktu yang sama. Dengan demikian, Pod kamu haruslah fleksibel terhadap adanya konkurensi.

Mekanisme Kebijakan Backoff apabila Terjadi Kegagalan

Terdapat situasi dimana kamu ingin membuat suatu Job gagal setelah dijalankan mekanisme retry beberapa kali akibat adanya kesalahan pada konfigurasi dsb. Untuk melakukan hal tersebut, spesifikasikan .spec.backoffLimit dengan nilai retry yang diinginkan sebelum menerjemahkan Job dalam keadaan gagal. Secara default, nilai dari field tersebut adalah 6. Pod yang gagal dijalankan dan terkait dengan suatu Job tertentu akan dibuat kembali oleh controller Job dengan delay back-off eksponensial (10 detik, 20 detik, 40 detik ...) yang dibatasi pada 6 menit. Penghitungan back-off akan diulang jika tidak terdapat Pod baru yang gagal sebelum siklus pengecekan status Job selanjutnya.

Catatan: Isu #54870 masih ada untuk versi Kubernetes sebelum 1.12.

Catatan: Jika Job yang kamu miliki memiliki restartPolicy = "OnFailure", perhatikan bahwa Container kamu yang menjalankan Job tersebut akan dihentikan ketika limit back-off telah dicapai. Hal ini akan membuat proses debugging semakin sulit. Dengan demikian, kami memberikan saran untuk menspesifikasikan restartPolicy = "Never" ketika melakukan proses debugging atau menggunakan mekanisme logging untuk menjamin keluaran dari Job yang gagal agar tidak terus menerus hilang.

Terminasi dan Clean Up Job

Ketika sebuah Job selesai dijalankan, tidak akan ada lagi Pod yang dibuat, meskipun begitu Pod yang ada juga tidak akan dihapus. Dengan demikian kamu masih bisa mengakses log yang ada dari Pod yang sudah dalam status complete untuk mengecek apabila terjadi eror, warning, atau hal-hal yang dapat digunakan untuk proses pelaporan dan identifikasi. Objek Job itu sendiri akan tetap ada, sehingga kamu tetap bisa melihat statusnya. Penghapusan objek akan diserahkan sepenuhnya pada pengguna apabila Job tidak lagi digunakan. Penghapusan Job dengan perintah kubectl (misalnya, kubectl delete jobs/pi atau kubectl delete -f ./job.yaml). Ketika kamu menghapus Job menggunakan perintah kubectl, semua Pod yang terkait dengan Job tersebut akan ikut dihapus.

Secara default, sebuah Job akan dijalankan tanpa adanya interupsi kecuali terdapat Pod yang gagal, (restartPolicy=Never) atau terdapat Container yang dihentikan dalam kondisi error (restartPolicy=OnFailure), suatu keadaan dimana Job akan dijalankan dengan mekanisme yang dijelaskan di atas berdasarkan pada .spec.backoffLimit. Apabila .spec.backoffLimit telah mencapai limit, maka Job akan ditandai sebagai gagal dan Pod yang saat ini sedang dijalankan juga akan dihentikan.

Cara lain untuk menghentikan sebuah Job adalah dengan mengatur deadline aktif. Untuk melakukannya kamu dapat menspesifikasikan field .spec.activeDeadlineSeconds dari sebuah Job dengan suatu angka dalam satuan detik. Field activeDeadlineSeconds diterapkan pada durasi dari sebuah Job, tidak peduli seberapa banyak Pod yang dibuat. Setelah sebuah Job mencapai limit activeDeadlineSeconds, semua Pod yang dijalankan akan dihentikan dan status dari Job tersebut akan berubah menjadi type: Failed dengan reason: DeadlineExceeded.

Perhatikan bahwa field .spec.activeDeadlineSeconds pada Job memiliki tingkat presedensi di atas .spec.backoffLimit. Dengan demikian, sebuah Job yang sedang mencoba melakukan restart pada suatu Pod-nya tidak akan melakukan pembuatan Pod yang baru apabila Job tersebut telah mencapai limit yang didefinisikan pada activeDeadlineSeconds, bahkan apabila nilai dari backoffLimit belum tercapai.

Contoh:

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: pi-with-timeout
spec:
  backoffLimit: 5
  activeDeadlineSeconds: 100
  template:
    spec:
      Containers:
      - name: pi
        image: perl
        command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
      restartPolicy: Never

Perhatikan bahwa baik spek Job dan spek templat Pod di dalam Job memiliki field activeDeadlineSeconds. Pastikan kamu telah menspesifikasikan nilai tersebut pada level yang dibutuhkan.

Mekanisme Clean Up Otomatis pada Job yang Sudah Selesai

Job yang sudah selesai biasanya tidak lagi dibutuhkan di dalam sistem. Tetap menjaga keberadaan objek-objek tersebut di dalam sistem akan memberikan tekanan tambahan pada API server. Jika sebuah Job yang diatur secara langsung oleh controller dengan level yang lebih tinggi, seperti CronJob, maka Job ini dapat di-clean up oleh CronJob berdasarkan policy berbasis kapasitas yang dispesifikasikan.

Mekanisme TTL untuk Job yang Telah Selesai Dijalankan

FEATURE STATE: Kubernetes v1.12 [alpha]

Salah satu cara untuk melakukan clean up Job yang telah selesai dijalankan (baik dengan status Complete atau Failed) secara otomatis adalah dengan menerapkan mekanisme TTL yang disediakan oleh controller TTL untuk sumber daya yang telah selesai digunakan, dengan cara menspesifikasikan field .spec.ttlSecondsAfterFinished dari Job tersebut.

Ketika controller TTL melakukan proses clean up pada Job, maka controller tersebut akan menghapus objek-objek terkait seperti Pod, serta Job itu sendiri. Perhatikan bahwa ketika suatu Job dihapus, maka lifecycle-nya akan menjamin, mekanisme finalizer yang ada akan tetap dihargai.

Sebagai contoh:

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: pi-with-ttl
spec:
  ttlSecondsAfterFinished: 100
  template:
    spec:
      Containers:
      - name: pi
        image: perl
        command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
      restartPolicy: Never

Job pi-with-ttl akan dihapus secara otomatis, dalam jangka waktu 100 detik setelah Job tersebut selesai dijalankan.

Jika field ini dispesifikasikan sebagai 0, maka Job akan secara otomatis dihapus segera setelah Job tersebut selesai dijalankan. Jika field tersebut tidak dispesifikasikan, maka Job ini tidak akan dihapus oleh controller TTL setelah Job ini selesai dijalankan.

Perhatikan bahwa mekanisme TTL ini merupakan fitur alpha, dengan gerbang fitur TTLAfterFinished. Untuk informasi lebih lanjut, kamu dapat membaca dokumentasi untuk controller TTL untuk sumber daya yang telah selesai dijalankan.

Pola Job

Sebuah objek Job dapat digunakan untuk mendukung eksekusi paralel yang dapat diandalkan pada Pod. Objek Job tidak di-desain untuk mendukung proses paralel bersifat closely-communicating, seperti yang secara umum ditemukan dalam komputasi ilmiah. Meskipun begitu objek ini mendukung set work item yang independen namun saling terkait satu sama lainnya. Ini termasuk surel yang harus dikirim, frame yang harus di-render, berkas yang harus di-transcoded, jangkauan key yang ada di dalam basis data NoSQL, dsb.

Pada suatu sistem yang kompleks, terdapat beberapa set work item yang berbeda. Di sini, kami hanya mempertimbangkan work item yang ingin digunakan oleh pengguna untuk melakukan manajemen secara bersamaan — sebuah batch job.

Terdapat beberapa perbedaan pola pada komputasi paralel, setiap pola memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Kekurangan dan kelebihan ini dijabarkan sebagai berikut:

Satu objek Job untuk setiap work item, atau sebuah Job untuk semua work item. Pilihan kedua akan lebih baik apabila digunakan untuk jumlah work item yang lebih besar. Sementara itu, pilihan pertama akan mengakibatkan overhead bagi pengguna dan juga sistem untuk mengaur jumlah objek Job yang cukup banyak.
Jumlah Pod yang dibuat sesuai dengan jumlah work item atau setiap Pod dapat memproses beberapa work item sekaligus. Pilihan pertama secara umum memerlukan modifikasi lebih sedikit untuk kode dan Container yang suda ada. Pilihan kedua akan lebih baik jika digunakan untuk jumlah work item yang lebih banyak, untuk alasan yang sama dengan poin sebelumnya.
Beberapa pendekatan menggunakan prinsip work queue. Hal ini membutuhkan sebuah service queue yang dijalankan, serta modifikasi untuk program atau Container yang sudah ada untuk mengizinkannya menggunakan working queue. Pendekatan lain akan lebih mudah untuk digunakan bagi aplikasi yang sudah ada.

Tradeoff yang dirangkum di sini, dengan kolom 2 dan 4 berkaitan dengan tradeoff yang dijelaskan di atas. Nama dari pola yang ada juga terkait dengan contoh dan deskripsi lebih lanjut.

Pola	Objek dengan satu Job	Pod yang lebih sedikit tadi work items?	Penggunaan app tanpa modifikasi?	Dapat dijalankan pada Kube versi 1.1?
Perluasan Templat Job			✓	✓
Queue dengan Pod untuk setiap Work Item	✓		sometimes	✓
Queue dengan Variabel Pod Count	✓	✓		✓
Job Single dengan penempatan Kerja Statis	✓		✓

Ketika kamu menspesifikasikan completion dengan .spec.completions, setiap Pod yang dibuat oleh controller Job memiliki spec yang identik. Artinya semua Pod untuk sebuah task akan memiliki perintah yang sama serta image, volume, serta variabel environment yang (hampir) sama. Pola ini merupakan salah satu cara berbeda yang diterapkan untuk mengatur Pod agar dapat bekerja untuk hal yang berbeda-beda.

Tabel ini menunjukkan pengaturan yang dibutuhkan untuk .spec.parallelism dan .spec.completions bagi setiap pola. Disini, W merupakan jumlah dari work item.

Pattern	`.spec.completions`	`.spec.parallelism`
Job Template Expansion	1	should be 1
Queue with Pod Per Work Item	W	any
Queue with Variable Pod Count	1	any
Single Job with Static Work Assignment	W	any

Penggunaan Tingkat Lanjut

Menspesifikasikan Selektor Pod Kamu Sendiri

Secara umum, ketika kamu membuat sebuah objek Job, kamu tidak menspesifikasikan .spec.selector. Sistem akan memberikan nilai default pada field ini ketika Job dibuat. Sistem akan memilih nilai dari selektor yang ada dan memastikan nilainya tidak akan beririsan dengan Job lainnya.

Meskipun demikian, pada beberapa kasus, kamu bisa saja memiliki kebutuhan untuk meng-override nilai dari selektor ini. Untuk melakukannya, kamu dapat menspesifikasikan .spec.selector dari Job.

Berhati-hatilah ketika kamu melakukan proses ini. Jika kamu menspesifikasikan sebuah label selektor yang tidak unik pada Pod yang ada di dalam Job tersebut, serta sesuai dengan Pod yang tidak terkait dengan Job tadi, maka Pod dari Job yang tidak terkait dengan Job tadi akna dihapus, atau Job ini akan menghitung completion dari Pod lain sebagai tolak ukur suksesnya Job tersebut, atau bisa saja salah satu atau kedua Job tidak dapat membuat Pod baru yang digunakan untuk menyelesaikan Job tersebut. Jika selektor yang tidak unik dipilih, maka controller lain (misalnya ReplicationController) dan Pod yang ada di dalamnya bisa saja memiliki perilaku yang tidak dapat diprediksi. Kubernetes tidak akan mencegah kemungkinan terjadinya hal ini ketika kamu menspesifikasikan nilai .spec.selector.

Berikut merupakan contoh skenario dimana kamu ingin menggunakan fitur ini.

Misalnya saja Job dengan nama old sudah dijalankan. Dan kamu ingin Pod yang sudah dijalankan untuk tetap berada pada state tersebut, tapi kamu juga ingin Pod selanjutnya yang dibuat untuk menggunakan templat Pod yang berbeda dan agar Job tersebut memiliki nama yang berbeda. Kamu tidak dapat mengubah Job karena field ini merupakan nilai yang tidak bisa diubah. Dengan demikian, kamu menghapus Job old tetapi tetap membiarkan Pod yang ada untuk jalan, menggunakan perintah kubectl delete jobs/old --cascade=false. Sebelum menghapus Job tadi, kamu mencatat selektor yang digunakan oleh Job tadi:

kubectl get job old -o yaml

kind: Job
metadata:
  name: old
  ...
spec:
  selector:
    matchLabels:
      controller-uid: a8f3d00d-c6d2-11e5-9f87-42010af00002
  ...

Kemudian kamu membuat sebuah Job baru dengan nama new dan kamu secara eksplisit menspesifikasikan selektor yang sama. Karena Pod dengan selektor yang sama memiliki label controller-uid=a8f3d00d-c6d2-11e5-9f87-42010af00002, maka Pod-Pod lama tadi dikendalikan juga oleh Job new.

Kamu harus menspesifikasikan manualSelector: true pada Job yang baru karena kamu tidak menggunakan selektor yang diberikan secara default oleh sistem.

kind: Job
metadata:
  name: new
  ...
spec:
  manualSelector: true
  selector:
    matchLabels:
      controller-uid: a8f3d00d-c6d2-11e5-9f87-42010af00002
  ...

Job yang baru tadi kemudian akan memiliki uid yang berbeda dari a8f3d00d-c6d2-11e5-9f87-42010af00002. Pengaturan manualSelector: true memberikan perintah pada sistem bahwa kamu mengetahui apa yang kamu lakukan dan untuk mengizikan ketidaksesuaian ini untuk terjadi.

Alternatif

Pod Polosan

Ketika node dimana Pod dijalankan berada dalam kondisi reboot atau gagal, Pod tadi akan dihentikan dan tidak akan di-restart. Meskipun demikian, sebuah Job akan membuat Pod baru yang menggantikan Pod lama yang dihentikan. Untuk alasan inilah, kami memberikan rekomendasi agar kamu menggunakan sebuah Job dibandingkan dengan Pod yang biasa, bahkan jika aplikasi yang kamu gunakan hanya memerlukan sebuah Pod.

Replication Controller

Job merupakan komplemen dari Replication Controller. Sebuah Replication Controller mengatur Pod yang diharapkan untuk tidak dihentikan (misalnya, web server), dan sebuah Job mengatur Pod yang diharapkan untuk berhenti (misalnya, batch task).

Seperti yang sudah dibahas pada Lifecycle Pod, Job hanya pantas digunakan untuk Pod dengan RestartPolicy yang sama dengan OnFailure atau Never. (Perhatikan bahwa: Jika RestartPolicy tidak dispesifikasikan, nilai defaultnya adalah Always.)

Job Tunggal akan menginisiasi Kontroller Pod

Pola lain yang mungkin diterapkan adalah untuk sebuah Job tunggal untuk membuat sebuah Pod yang kemudian akan membuat Pod lainnya, bersifat selayaknya controller kustom bagi Pod tersebut. Hal ini mengizinkan fleksibilitas optimal, tetapi cukup kompleks untuk digunakan dan memiliki integrasi terbatas dengan Kubernetes.

Salah satu contoh dari pola ini adalah sebuah Job yang akan menginisiasi sebuah Pod yang menjalankan script yang kemudian akan menjalankan controller master Spark (kamu dapat melihatnya di contoh Spark), yang menjalankan driver Spark, dan kemudian melakukan mekanisme clean up.

Keuntungan dari pendekatan ini adalah proses keseluruhan yang memiliki jaminan completion dari sebuah Job, tetapi kontrol secara mutlak atas Pod yang dibuat serta tugas yang diberikan pada Pod tersebut.

CronJob

Kamu dapat menggunakan CronJob untuk membuat Job yang akan dijalankan pada waktu/tanggal yang spesifik, mirip dengan perangkat lunak cron yang ada pada Unix.

3.4.2.9 - CronJob

Suatu CronJob menciptakan Job yang dijadwalkan berdasarkan waktu tertentu.

Satu objek CronJob sepadan dengan satu baris pada file crontab (cron table). CronJob tersebut menjalankan suatu pekerjaan secara berkala pada waktu tertentu, dituliskan dalam format Cron.

Catatan: Seluruh waktu schedule: pada CronJob mengikuti zona waktu dari master di mana Job diinisiasi.

Untuk panduan dalam berkreasi dengan cron job, dan contoh spec file untuk suatu cron job, lihat Menjalankan otomasi task dengan cron job.

Limitasi Cron Job

Suatu cron job menciptakan kurang lebih satu objek Job setiap penjadwalan. Istilah yang digunakan adalah "kurang lebih" karena terdapat beberapa kasus yang menyebabkan dua Job terbuat, atau tidak ada Job sama sekali yang terbuat. Kemungkinan-kemungkinan seperti itu memang diusahakan untuk tidak sering terjadi, tapi tidak ada jaminan kemungkinan-kemungkinan tersebut tidak akan pernah terjadi. Oleh karena itu, Job sudah sepantasnya memiliki sifat idempoten.

Jika pengaturan startingDeadlineSeconds menggunakan nilai yang besar atau tidak diatur (menggunakan nilai default) dan jika pengaturan concurrencyPolicy dijadikan Allow, Job yang terbuat akan dijalankan paling tidak satu kali.

CronJob controller memeriksa berapa banyak jadwal yang terlewatkan sejak waktu terakhir eksekusi hingga saat ini. Jika terdapat lebih dari 100 jadwal yang terlewat, maka CronJob controller tidak memulai Job dan mencatat kesalahan:

Cannot determine if job needs to be started. Too many missed start time (> 100). Set or decrease .spec.startingDeadlineSeconds or check clock skew.

Perlu diingat bahwa jika pengaturan startingDeadlineSeconds memiliki suatu nilai (bukan nil), CronJob controller akan menghitung berapa banyak Job yang terlewatkan dari sejak startingDeadlineSeconds hingga sekarang dan bukan sejak waktu terakhir eksekusi. Misalnya: Jika startingDeadlineSeconds memiliki nilai 200, CronJob controller akan menghitung berapa banyak Job yang terlewatkan dalam 200 detik terakhir.

Suatu CronJob dianggap terlewat jika ia gagal diciptakan pada waktu yang semestinya. Misalnya: Jika pengaturan concurrencyPolicy dijadikan Forbid dan suatu CronJob dicoba dijadwalkan saat masih ada penjadwalan sebelumnya yang masih berjalan, maka ia akan dianggap terlewat.

Contoh: Suatu CronJob akan menjadwalkan Job baru tiap satu menit dimulai sejak 08:30:00, dan startingDeadlineSeconds tidak diatur. Jika CronJob controller tidak aktif dari 08:29:00 sampai 10:21:00, Job tidak akan dijalankan karena jumlah Job yang terlewat sudah lebih dari 100.

Sebagai ilustrasi lebih lanjut, misalkan suatu CronJob diatur untuk menjadwalkan Job baru setiap satu menit dimulai sejak 08:30:00, dan startingDeadlineSeconds memiliki nilai 200. Jika CronJob controller tidak aktif seperti pada contoh sebelumnya (08:29:00 sampai 10:21:00), Job akan tetap dijalankan pada 10:22:00. Hal ini terjadi karena CronJob controller memeriksa banyaknya jadwal yang terlewatkan pada 200 detik terakhir (dalam kasus ini: 3 jadwal terlewat), dan bukan dari sejak waktu eksekusi terakhir.

CronJob hanya bertanggung-jawab untuk menciptakan Job yang sesuai dengan jadwalnya sendiri, dan Job tersebut bertanggung jawab terhadap pengelolaan Pod yang direpresentasikan olehnya.

3.5 - Services, Load Balancing, dan Jaringan

3.5.1 - Service

Pod pada Kubernetes bersifat mortal. Artinya apabila pod-pod tersebut dibuat dan kemudian mati, pod-pod tersebut tidak akan dihidupkan kembali. ReplicaSets secara khusus bertugas membuat dan menghapus Pod secara dinamis (misalnya, pada proses scaling out atau scaling in). Meskipun setiap Pod memiliki alamat IP-nya masing-masing, kamu tidak dapat mengandalkan alamat IP yang diberikan pada pod-pod tersebut, karena alamat IP yang diberikan tidak stabil. Hal ini kemudian menimbulkan pertanyaan baru: apabila sebuah sekumpulan Pod (yang selanjutnya kita sebut backend) menyediakan service bagi sebuah sekumpulan Pod lain (yang selanjutnya kita sebut frontend) di dalam klaster Kubernetes, bagaimana cara frontend menemukan backend mana yang digunakan?

Inilah alasan kenapa Service ada.

Sebuah Service pada Kubernetes adalah sebuah abstraksi yang memberikan definisi set logis yang terdiri beberapa Pod serta policy bagaimana cara kamu mengakses sekumpulan Pod tadi - seringkali disebut sebagai microservices. Set Pod yang dirujuk oleh suatu Service (biasanya) ditentukan oleh sebuah Label Selector (lihat penjelasan di bawah untuk mengetahui alasan kenapa kamu mungkin saja membutuhkan Service tanpa sebuah selector).

Sebagai contoh, misalnya terdapat sebuah backend yang menyediakan fungsionalitas image-processing yang memiliki 3 buah replica. Replica-replica tadi sifatnya sepadan - dengan kata lain frontend tidak peduli backend manakah yang digunakan. Meskipun Pod penyusun sekumpulan backend bisa berubah, frontend tidak perlu peduli bagaimana proses ini dijalankan atau menyimpan list dari backend-backend yang ada saat itu. Service memiliki tujuan untuk decouple mekanisme ini.

Untuk aplikasi yang dijalankan di atas Kubernetes, Kubernetes menyediakan API endpoint sederhana yang terus diubah apabila state sebuah sekumpulan Pod di dalam suatu Service berubah. Untuk aplikasi non-native, Kubernetes menyediakan bridge yang berbasis virtual-IP bagi Service yang diarahkan pada Pod backend.

Mendefinisikan sebuah `Service`

Sebuah Service di Kubernetes adalah sebuah objek REST, layaknya sebuah Pod. Seperti semua objek REST, definisi Service dapat dikirim dengan method POST pada apiserver untuk membuat sebuah instans baru. Sebagai contoh, misalnya saja kamu memiliki satu sekumpulan Pod yang mengekspos port 9376 dan memiliki label "app=MyApp".

kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app: MyApp
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 9376

Spesifikasi ini akan ditranslasikan sebagai sebuah objek Service baru dengan nama "my-service" dengan target port 9376 pada setiap Pod yang memiliki label "app=MyApp". Service ini juga akan memiliki alamat IP tersendiri (yang terkadang disebut sebagai "cluster IP"), yang nantinya akan digunakan oleh service proxy (lihat di bagian bawah). Selector pada Service akan selalu dievaluasi dan hasilnya akan kembali dikirim dengan menggunakan method POST ke objek Endpoints yang juga disebut "my-service".

Perhatikan bahwa sebuah Service dapat melakukan pemetaan setiap incoming port pada targetPort mana pun. Secara default, field targetPort akan memiliki value yang sama dengan value dari field port. Hal menarik lainnya adalah value dari targetPort bisa saja berupa string yang merujuk pada nama dari port yang didefinisikan pada Pod backend. Nomor port yang diberikan pada port dengan nama tadi bisa saja memiliki nilai yang berbeda di setiap Pod backend. Hal ini memberikan fleksibilitas pada saat kamu melakukan deploy atau melakukan perubahan terhadap Service. Misalnya saja suatu saat kamu ingin mengubah nomor port yang ada pada Pod backend pada rilis selanjutnya tanpa menyebabkan permasalahan pada sisi klien.

Secara default, protokol yang digunakan pada service adalah TCP, tapi kamu bisa saja menggunakan protokol yang tersedia. Karena banyak Service memiliki kebutuhan untuk mengekspos lebih dari sebuah port, Kubernetes menawarkan definisi multiple port pada sebuah objek Service. Setiap definisi port dapat memiliki protokol yang berbeda.

`Service` tanpa selector

Secara umum, Service memberikan abstraksi mekanisme yang dilakukan untuk mengakses Pod, tapi mereka juga melakukan abstraksi bagi backend lainnya. Misalnya saja:

Kamu ingin memiliki sebuah basis data eksternal di environment production tapi pada tahap test, kamu ingin menggunakan basis datamu sendiri.
Kamu ingin merujuk service kamu pada service lainnya yang berada pada Namespace yang berbeda atau bahkan klaster yang berbeda.
Kamu melakukan migrasi workloads ke Kubernetes dan beberapa backend yang kamu miliki masih berada di luar klaster Kubernetes.

Berdasarkan skenario-skenario di atas, kamu dapat membuat sebuah Service tanpa selector:

kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: my-service
spec:
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 9376

Karena Service ini tidak memiliki selector, objek Endpoints bagi Service ini tidak akan dibuat. Dengan demikian, kamu bisa membuat Endpoints yang kamu inginkan:

kind: Endpoints
apiVersion: v1
metadata:
  name: my-service
subsets:
  - addresses:
      - ip: 1.2.3.4
    ports:
      - port: 9376

Catatan: Perhatikan bahwa alamat IP yang kamu buat untuk Endpoints tidak boleh berupa loopback (127.0.0.0/8), link-local (169.254.0.0/16), atau link-local multicast (224.0.0.0/24). Alamat IP tersebut juga tidak boleh berupa cluster IP dari Service Kubernetes lainnya, karena kube-proxy belum menyediakan dukungan IP virtual sebagai destination.

Cara mengakses suatu Service tanpa selector sama saja dengan mengakses suatu Service dengan selector. Trafik yang ada akan di-route ke Endpoints yang dispesifikasikan oleh pengguna (dalam contoh kali ini adalah 1.2.3.4:9376).

Sebuah ExternalName Service merupakan kasus spesial dari Service dimana Service tidak memiliki selector dan menggunakan penamaan DNS. Untuk informasi lebih lanjut silahkan baca bagian ExternalName.

IP Virtual dan proxy `Service`

Setiap node di klaster Kubernetes menjalankan kube-proxy. kube-proxy bertanggung jawab terhadap implementasi IP virtual bagi Services dengan tipe selain ExternalName.

Pada Kubernetes versi v1.0, Services adalah "layer 4" (TCP/UDP pada IP), proxy yang digunakan murni berada pada userspace. Pada Kubernetes v1.1, API Ingress ditambahkan untuk merepresentasikan "layer 7"(HTTP), proxy iptables juga ditambahkan dan menjadi mode operasi default sejak Kubernetes v1.2. Pada Kubernetes v1.8.0-beta.0, proxy ipvs juga ditambahkan.

Mode Proxy: userspace

Pada mode ini, kube-proxy mengamati master Kubernetes apabila terjadi penambahan atau penghapusan objek Service dan Endpoints. Untuk setiap Service, kube-proxy akan membuka sebuah port (yang dipilih secara acak) pada node lokal. Koneksi pada "proxy port" ini akan dihubungkan pada salah satu Pod backend dari Service (yang tercatat pada Endpoints). Pod backend yang akan digunakan akan diputuskan berdasarkan SessionAffinity pada Service. Langkah terakhir yang dilakukan oleh kube-proxy adalah melakukan instalasi rules iptables yang akan mengarahkan trafik yang ada pada clusterIP (IP virtual) dan port dari Service serta melakukan redirect trafik ke proxy yang memproksikan Pod backend. Secara default, mekanisme routing yang dipakai adalah round robin.

Ikhtisar diagram Services pada proxy userspace

Mode Proxy: iptables

Pada mode ini, kube-proxy mengamati master Kubernetes apabila terjadi penambahan atau penghapusan objek Service dan Endpoints. Untuk setiap Service, kube-proxy akan melakukan instalasi rules iptables yang akan mengarahkan trafik ke clusterIP (IP virtual) dan port dari Service. Untuk setiap objek Endpoints, kube-proxy akan melakukan instalasi rules iptables yang akan memilih satu buah Pod backend. Secara default, pemilihan backend ini dilakukan secara acak.

Tentu saja, iptables yang digunakan tidak boleh melakukan switching antara userspace dan kernelspace, mekanisme ini harus lebih kokoh dan lebih cepat dibandingkan dengan userspace proxy. Meskipun begitu, berbeda dengan mekanisme proxy userspace, proxy iptables tidak bisa secara langsung menjalankan mekanisme retry ke Pod lain apabila Pod yang sudah dipilih sebelumnya tidak memberikan respons, dengan kata lain hal ini akan sangat bergantung pada readiness probes.

Ikhtisar diagram Services pada proxy iptables

Mode Proxy: ipvs

FEATURE STATE: Kubernetes v1.9 [beta]

Pada mode ini, kube-proxy mengamati Services dan Endpoints, kemudian memanggil interface netlink untuk membuat rules ipvs yang sesuai serta melakukan sinkronisasi rules ipvs dengan Services dan Endpoints Kubernetes secara periodik, untuk memastikan status ipvs konsisten dengan apa yang diharapkan. Ketika sebuah Services diakses, trafik yang ada akan diarahkan ke salah satu Pod backend.

Sama halnya dengan iptables, ipvs juga berdasarkan pada fungsi hook netfilter, bedanya adalah ipvs menggunakan struktur data hash table dan bekerja di kernelspace. Dengan kata lain ipvs melakukan redirect trafik dengan lebih cepat dan dengan performa yang lebih baik ketika melakukan sinkronisasi rules proxy. Selain itu, ipvs juga menyediakan lebih banyak opsi algoritma load balancing:

rr: round-robin
lc: least connection
dh: destination hashing
sh: source hashing
sed: shortest expected delay
nq: never queue

Catatan: Mode ipvs menggunakan module IPVS kernel yang diinstal pada node sebelum kube-proxy dijalankan. Ketika kube-proxy dijalankan dengan mode proxy ipvs, kube-proxy akan melakukan proses validasi, apakah module IPVS sudah diinstal di node, jika module tersebut belum diinstal, maka kube-proxy akan menggunakan mode iptables.

Ikhtisar diagram Services pada proxy ipvs

Dari sekian model proxy yang ada, trafik inbound apa pun yang ada diterima oleh IP:Port pada Service akan dilanjutkan melalui proxy pada backend yang sesuai, dan klien tidak perlu mengetahui apa informasi mendetail soal Kubernetes, Service, atau Pod. afinitas session (session affinity) berbasis Client-IP dapat dipilih dengan cara menerapkan nilai "ClientIP" pada service.spec.sessionAffinity (nilai default untuk hal ini adalah "None"), kamu juga dapat mengatur nilai maximum session timeout yang ada dengan mengatur opsi service.spec.sessionAffinityConfig.clientIP.timeoutSeconds jika sebelumnya kamu sudah menerapkan nilai "ClusterIP" pada service.spec.sessionAffinity (nilai default untuk opsi ini adalah "10800").

Multi-Port Services

Banyak Services dengan kebutuhan untuk mengekspos lebih dari satu port. Untuk kebutuhan inilah, Kubernetes mendukung multiple port definitions pada objek Service. Ketika menggunakan multiple port, kamu harus memberikan nama pada setiap port yang didefinisikan, sehingga Endpoint yang dibentuk tidak ambigu. Contoh:

kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app: MyApp
  ports:
  - name: http
    protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 9376
  - name: https
    protocol: TCP
    port: 443
    targetPort: 9377

Perhatikan bahwa penamaan port hanya boleh terdiri dari karakter alphanumeric lowercase dan -, serta harus dimulai dan diakhiri dengan karakter alphanumeric, misalnya saja 123-abc dan web merupakan penamaan yang valid, tapi 123_abc dan -web bukan merupakan penamaan yang valid.

Memilih sendiri alamat IP yang kamu inginkan

Kamu dapat memberikan spesifikasi alamat cluster IP yang kamu inginkan sebagai bagian dari request pembuatan objek Service. Untuk melakukan hal ini, kamu harus mengisi fields .spec.clusterIP field. Contoh penggunaannya adalah sebagai berikut, misalnya saja kamu sudah memiliki entry DNS yang ingin kamu gunakan kembali, atau sebuah sistem legacy yang sudah diatur pada alamat IP spesifik dan sulit untuk diubah. Alamat IP yang ingin digunakan pengguna haruslah merupakan alamat IP yang valid dan berada di dalam range CIDR service-cluster-ip-range yang dispesifikasikan di dalam penanda yang diberikan apiserver. Jika value yang diberikan tidak valid, apiserver akan mengembalikan response code HTTP 422 yang mengindikasikan value yang diberikan tidak valid.

Mengapa tidak menggunakan DNS round-robin?

Pertanyaan yang selalu muncul adalah kenapa kita menggunakan IP virtual dan bukan DNS round-robin standar? Terdapat beberapa alasan dibalik semua itu:

Terdapat sejarah panjang dimana library DNS tidak mengikuti TTL DNS dan melakukan caching hasil dari lookup yang dilakukan.
Banyak aplikasi yang melakukan lookup DNS hanya sekali dan kemudian melakukan cache hasil yang diperoleh.
Bahkan apabila aplikasi dan library melakukan resolusi ulang yang proper, load dari setiap klien yang melakukan resolusi ulang DNS akan sulit untuk di manage.

Kami berusaha untuk mengurangi ketertarikan pengguna untuk melakukan yang mungkin akan menyusahkan pengguna. Dengan demikian, apabila terdapat justifikasi yang cukup kuat, kami mungkin saja memberikan implementasi alternatif yang ada.

Discovering services

Kubernetes mendukung 2 buah mode primer untuk melakukan Service - variabel environment dan DNS.

Variabel Environment

Ketika sebuah Pod dijalankan pada node, kubelet menambahkan seperangkat variabel environment untuk setiap Service yang aktif. Environment yang didukung adalah Docker links compatible variabel (perhatikan makeLinkVariables) dan variabel {SVCNAME}_SERVICE_HOST dan {SVCNAME}_SERVICE_PORT, dinama nama Service akan diubah menjadi huruf kapital dan tanda minus akan diubah menjadi underscore.

Sebagai contoh, Service "redis-master" yang mengekspos port TCP 6379 serta alamat cluster IP 10.0.0.11 akan memiliki environment sebagai berikut:

REDIS_MASTER_SERVICE_HOST=10.0.0.11
REDIS_MASTER_SERVICE_PORT=6379
REDIS_MASTER_PORT=tcp://10.0.0.11:6379
REDIS_MASTER_PORT_6379_TCP=tcp://10.0.0.11:6379
REDIS_MASTER_PORT_6379_TCP_PROTO=tcp
REDIS_MASTER_PORT_6379_TCP_PORT=6379
REDIS_MASTER_PORT_6379_TCP_ADDR=10.0.0.11

Hal ini merupakan kebutuhan yang urutannya harus diperhatikan - Service apa pun yang akan diakses oleh sebuah Pod harus dibuat sebelum Pod tersebut dibuat, jika tidak variabel environment tidak akan diinisiasi. Meskipun begitu, DNS tidak memiliki keterbatasan ini.

DNS

Salah satu add-on opsional (meskipun sangat dianjurkan) adalah server DNS. Server DNS bertugas untuk mengamati apakah terdapat objek Service baru yang dibuat dan kemudian bertugas menyediakan DNS baru untuk Service tersebut. Jika DNS ini diaktifkan untuk seluruh klaster, maka semua Pod akan secara otomatis dapat melakukan resolusi DNS.

Sebagai contoh, apabila kamu memiliki sebuah Service dengan nama "my-service" pada Namespace "my-ns", maka record DNS "my-service.my-ns" akan dibuat. Pod yang berada di dalam Namespace "my-ns" dapat langsung melakukan lookup dengan hanya menggunakan "my-service". Sedangkan Pod yang berada di luar Namespace my-ns" harus menggunakan "my-service.my-ns". Hasil dari resolusi ini menrupakan cluster IP.

Kubernetes juga menyediakan record DNS SRV (service) untuk named ports. Jika Service "my-service.my-ns" memiliki port dengan nama "http" dengan protokol TCP, kamu dapat melakukan query DNS SRV untuk "_http._tcp.my-service.my-ns" untuk mengetahui nomor port yang digunakan oleh http.

Server DNS Kubernetes adalah satu-satunya cara untuk mengakses Service dengan tipe ExternalName. Informasi lebih lanjut tersedia di DNS Pods dan Services.

`Service` headless

Terkadang kamu tidak membutuhkan mekanisme load-balancing dan sebuah single IP Sevice. Dalam kasus ini, kamu dapat membuat "headless" Service dengan cara memberikan spesifikasi None pada cluster IP (.spec.clusterIP).

Opsi ini memungkinkan pengguna mengurangi ketergantungan terhadap sistem Kubernetes dengan cara memberikan kebebasan untuk mekanisme service discovery. Aplikasi akan tetap membutuhkan mekanisme self-registration dan adapter service discovery lain yang dapat digunakan berdasarkan API ini.

Untuk Service "headless" alokasi cluster IP tidak dilakukan dan kube-proxy tidak me-manage Service-Service, serta tidak terdapat mekanisme load balancing yang dilakukan. Bagaimana konfigurasi otomatis bagi DNS dilakukan bergantung pada apakah Service tersebut memiliki selector yang dispesifikasikan.

Dengan selector

Untuk Service "headless" dengan selector, kontroler Endpoints akan membuat suatu record Endpoints di API, serta melakukan modifikasi konfigurasi DNS untuk mengembalikan A records (alamat) yang merujuk secara langsung pada Pod backend.

Tanpa selector

Untuk Service "headless" tanpa selector, kontroler Endpoints tidak akan membuat record Enpoints. Meskipun demikian, sistem DNS tetap melakukan konfigurasi salah satu dari:

record CNAME untuk ExternalName-tipe services.
record untuk semua Endpoints yang memiliki nama Service yang sama, untuk tipe lainnya.

Mekanisme publish `Service` - jenis-jenis `Service`

Untuk beberapa bagian dari aplikasi yang kamu miliki (misalnya saja, frontend), bisa saja kamu memiliki kebutuhan untuk mengekspos Service yang kamu miliki ke alamat IP eksternal (di luar klaster Kubernetes).

ServiceTypes yang ada pada Kubernetes memungkinkan kamu untuk menentukan jenis Service apakah yang kamu butuhkan. Secara default, jenis Service yang diberikan adalah ClusterIP.

Value dan perilaku dari tipe Service dijelaskan sebagai berikut:

ClusterIP: Mengekspos Service ke range alamat IP di dalam klaster. Apabila kamu memilih value ini Service yang kamu miliki hanya dapat diakses secara internal. tipe ini adalah default value dari ServiceType.
NodePort: Mengekspos Service pada setiap IP node pada port statis atau port yang sama. Sebuah Service ClusterIP, yang mana Service NodePort akan di-route , dibuat secara otomatis. Kamu dapat mengakses Service dengan tipe ini, dari luar klaster melalui <NodeIP>:<NodePort>.
LoadBalancer: Mengekspos Service secara eksternal dengan menggunakan LoadBalancer yang disediakan oleh penyedia layanan cloud. Service dengan tipe NodePort dan ClusterIP, dimana trafik akan di-route, akan dibuat secara otomatis.
ExternalName: Melakukan pemetaan Service ke konten dari field externalName (misalnya: foo.bar.example.com), dengan cara mengembalikan catatan CNAME beserta value-nya. Tidak ada metode proxy apa pun yang diaktifkan. Mekanisme ini setidaknya membutuhkan kube-dns versi 1.7.

Type NodePort

Jika kamu menerapkan value NodePort pada field type, master Kubernetes akan mengalokasikan port dari range yang dispesifikasikan oleh penanda --service-node-port-range (secara default, 30000-32767) dan setiap Node akan memproksikan port tersebut (setiap Node akan memiliki nomor port yang sama) ke Service yang kamu miliki. Port tersebut akan dilaporkan pada field .spec.ports[*].nodePort di Service kamu.

Jika kamu ingin memberikan spesifikasi IP tertentu untuk melakukan poxy pada port. kamu dapat mengatur penanda --nodeport-addresses pada kube-proxy untuk range alamat IP tertentu (mekanisme ini didukung sejak v1.10). Sebuah daftar yang dipisahkan koma (misalnya, 10.0.0.0/8, 1.2.3.4/32) digunakan untuk mem-filter alamat IP lokal ke node ini. Misalnya saja kamu memulai kube-proxy dengan penanda --nodeport-addresses=127.0.0.0/8, maka kube-proxy hanya akan memilih interface loopback untuk Service dengan tipe NodePort. Penanda --nodeport-addresses memiliki nilai default kosong ([]), yang artinya akan memilih semua interface yang ada dan sesuai dengan perilaku NodePort default.

Jika kamu menginginkan nomor port yang berbeda, kamu dapat memberikan spesifikasi value dari field nodePort, dan sistem yang ada akan mengalokasikan port tersebut untuk kamu, jika port tersebut belum digunakan (perhatikan bahwa jika kamu menggunakan teknik ini, kamu perlu mempertimbangkan collision yang mungkin terjadi dan bagaimana cara mengatasi hal tersebut) atau transaksi API yang dilakukan akan gagal.

Hal ini memberikan kebebasan bagi pengembang untuk memilih load balancer yang akan digunakan, terutama apabila load balancer yang ingin digunakan belum didukung sepenuhnya oleh Kubernetes.

Perhatikan bahwa Service dapat diakses baik dengan menggunakan <NodeIP>:spec.ports[*].nodePort atau .spec.clusterIP:spec.ports[*].port. (Jika penanda --nodeport-addresses diterapkan, dapat di-filter dengan salah satu atau lebih NodeIP.)

Type LoadBalancer

Pada penyedia layanan cloud yang menyediakan pilihan load balancer eksternal, pengaturan field type ke LoadBalancer akan secara otomatis melakukan proses provision load balancer untuk Service yang kamu buat. Informasi mengenai load balancer yang dibuat akan ditampilkan pada field .status.loadBalancer pada Service kamu. Contohnya:

kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app: MyApp
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 9376
  clusterIP: 10.0.171.239
  loadBalancerIP: 78.11.24.19
  type: LoadBalancer
status:
  loadBalancer:
    ingress:
    - ip: 146.148.47.155

Trafik dari load balancer eksternal akan diarahkan pada Pod backend, meskipun mekanisme bagaimana hal ini dilakukan bergantung pada penyedia layanan cloud. Beberapa penyedia layanan cloud mengizinkan konfigurasi untuk value loadBalancerIP. Dalam kasus tersebut, load balancer akan dibuat dengan loadbalancerIP yang dispesifikasikan. Jika value dari loadBalancerIP tidak dispesifikasikan. sebuah IP sementara akan diberikan pada loadBalancer. Jika loadBalancerIP dispesifikasikan, tetapi penyedia layanan cloud tidak mendukung hal ini, maka field yang ada akan diabaikan.

Catatan Khusus untuk Azure: Untuk spesifikasi loadBalancerIP publik yang didefinisikan oleh pengguna, sebuah alamat IP statis publik akan disediakan terlebih dahulu, dan alamat IP tersebut harus berada di resource group dari resource yang secara otomatis dibuat oleh klaster. Misalnya saja, MC_myResourceGroup_myAKSCluster_eastus. Berikan spesifikasi alamat IP sebagai loadBalancerIP. Pastikan kamu sudah melakukan update pada securityGroupName pada file konfigurasi penyedia layanan cloud. Untuk informasi lebih lanjut mengenai permission untuk CreatingLoadBalancerFailed kamu dapat membaca troubleshooting untuk Penggunaan alamat IP statis pada load balancer Azure Kubernetes Service (AKS) atau CreatingLoadBalancerFailed pada klaster AKS dengan advanced networking.

Catatan: Dukungan untuk SCTP load balancer dari penyedia layanan cloud bergantung pada implementasi load balancer yang disediakan oleh penyedia layanan cloud tersebut. Jika SCTP tidak didukung oleh load balancer penyedia layanan publik maka request pembuatan Service akan tetap diterima, meskipun proses pembuatan load balancer itu sendiri gagal.

Load balancer internal

Di dalam environment, terkadang terdapat kebutuhan untuk melakukan route trafik antar Service yang berada di dalam satu VPC.

Di dalam environment split-horizon DNS kamu akan membutuhkan dua service yang mampu melakukan mekanisme route trafik eskternal maupun internal ke endpoints yang kamu miliki.

Hal ini dapat diraih dengan cara menambahkan anotasi berikut untuk service yang disediakan oleh penyedia layanan cloud.

Pilih salah satu tab.

[...]
metadata:
    name: my-service
    annotations:
        cloud.google.com/load-balancer-type: "Internal"
[...]

Gunakan cloud.google.com/load-balancer-type: "internal" untuk master dengan versi 1.7.0 to 1.7.3. Untuk informasi lebih lanjut, dilahkan baca dokumentasi.

[...]
metadata:
    name: my-service
    annotations:
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-internal: 0.0.0.0/0
[...]

[...]
metadata:
    name: my-service
    annotations:
        service.beta.kubernetes.io/azure-load-balancer-internal: "true"
[...]

[...]
metadata:
    name: my-service
    annotations:
        service.beta.kubernetes.io/openstack-internal-load-balancer: "true"
[...]

[...]
metadata:
    name: my-service
    annotations:
        service.beta.kubernetes.io/cce-load-balancer-internal-vpc: "true"
[...]

Dukungan untuk SSL di AWS

Dukungan parsial untuk SSL bagi klaster yang dijalankan di AWS mulai diterapkan, mulai versi 1.3 terdapat 3 anotasi yang dapat ditambahkan pada Service dengan tipe LoadBalancer:

metadata:
  name: my-service
  annotations:
    service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-ssl-cert: arn:aws:acm:us-east-1:123456789012:certificate/12345678-1234-1234-1234-123456789012

Anotasi pertama memberikan spesifikasi ARN dari sertifikat yang akan digunakan. Sertifikat yang digunakan bisa saja berasal dari third party yang diunggah ke IAM atau sertifikat yang dibuat secara langsung dengan menggunakan sertifikat manajer AWS.

metadata:
  name: my-service
  annotations:
    service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-backend-protocol: (https|http|ssl|tcp)

Anotasi kedua memberikan spesifikasi bagi protokol yang digunakan oleh Pod untuk saling berkomunikasi. Untuk HTTPS dan SSL, ELB membutuhkan Pod untuk melakukan autentikasi terhadap dirinya sendiri melalui koneksi yang dienkripsi.

Protokol HTTP dan HTTPS akan memilih mekanisme proxy di tingkatan ke-7: ELB akan melakukan terminasi koneksi dengan pengguna, melakukan proses parsing headers, serta memasukkan value bagi header X-Forwarded-For dengan alamat IP pengguna (Pod hanya dapat melihat alamat IP dari ELB pada akhir koneksi yang diberikan) ketika melakukan forwarding suatu request.

Protokol TCP dan SSL akan memilih mekanisme proxy pada tingkatan 4: ELB akan melakukan forwarding trafik tanpa melakukan modifikasi headers.

Pada environment campuran dimana beberapa port diamankan sementara port lainnya dalam kondisi tidak dienkripsi, anotasi-anotasi berikut dapat digunakan:

    metadata:
      name: my-service
      annotations:
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-backend-protocol: http
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-ssl-ports: "443,8443"

Pada contoh di atas, jika Service memiliki 3 buah port, yaitu: 80, 443, dan 8443, maka 443 adan 8443 akan menggunakan sertifikat SSL, tetapi 80 hanya akan di-proxy menggunakan protokol HTTP.

Mulai versi 1.9, Service juga dapat menggunakan predefined policy untuk HTTPS atau listener SSL. Untuk melihat policy apa saja yang dapat digunakan, kamu dapat menjalankan perintah awscli:

aws elb describe-load-balancer-policies --query 'PolicyDescriptions[].PolicyName'

Policy ini kemudian dapat dispesifikasikan menggunakan anotasi "service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-ssl-negotiation-policy", contohnya:

    metadata:
      name: my-service
      annotations:
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-ssl-negotiation-policy: "ELBSecurityPolicy-TLS-1-2-2017-01"

Protokol PROXY pada AWS

Untuk mengaktifkan dukungan protokol PROXY untuk klaster yang dijalankan di AWS, kamu dapat menggunakan anotasi di bawah ini:

    metadata:
      name: my-service
      annotations:
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-proxy-protocol: "*"

Sejak versi 1.3.0, penggunaan anotasi berlaku untuk semua port yang diproksi oleh ELB dan tidak dapat diatur sebaliknya.

Akses Log ELB pada AWS

Terdapat beberapa anotasi yang digunakan untuk melakukan manajemen akses log untuk ELB pada AWS.

Anotasi service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-enabled mengatur akses log mana sajakah yang diaktifkan.

Anotasi service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-emit-interval mengatur interval (dalam menit) publikasi akses log. Kamu dapat memberikan spesifikasi interval diantara range 5-60 menit.

Anotasi service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-s3-bucket-name mengatur nama bucket Amazon S3 dimana akses log load balancer disimpan.

Anotasi service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-s3-bucket-prefix memberikan spesifikasi hierarki logis yang kamu buat untuk bucket Amazon S3 yang kamu buat.

    metadata:
      name: my-service
      annotations:
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-enabled: "true"
        # Specifies whether access logs are enabled for the load balancer
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-emit-interval: "60"
        # The interval for publishing the access logs. You can specify an interval of either 5 or 60 (minutes).
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-s3-bucket-name: "my-bucket"
        # The name of the Amazon S3 bucket where the access logs are stored
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-s3-bucket-prefix: "my-bucket-prefix/prod"
        # The logical hierarchy you created for your Amazon S3 bucket, for example _my-bucket-prefix/prod_

Mekanisme Draining Koneksi pada AWS

Mekanisme draining untuk ELB klasik dapat dilakukan dengan menggunakan anotasi service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-connection-draining-enabled serta mengatur value-nya menjadi "true". Anotasi service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-connection-draining-timeout juga dapat digunakan untuk mengatur maximum time (dalam detik), untuk menjaga koneksi yang ada agar selalu terbuka sebelum melakukan deregistering instance.

    metadata:
      name: my-service
      annotations:
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-connection-draining-enabled: "true"
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-connection-draining-timeout: "60"

Anotasi ELB lainnya

Terdapat beberapa anotasi lain yang dapat digunakan untuk mengatur ELB klasik sebagaimana dijelaskan seperti di bawah ini:

    metadata:
      name: my-service
      annotations:
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-connection-idle-timeout: "60"
        # The time, in seconds, that the connection is allowed to be idle (no data has been sent over the connection) before it is closed by the load balancer

        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-cross-zone-load-balancing-enabled: "true"
        # Specifies whether cross-zone load balancing is enabled for the load balancer

        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-additional-resource-tags: "environment=prod,owner=devops"
        # A comma-separated list of key-value pairs which will be recorded as
        # additional tags in the ELB.

        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-healthcheck-healthy-threshold: ""
        # The number of successive successful health checks required for a backend to
        # be considered healthy for traffic. Defaults to 2, must be between 2 and 10

        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-healthcheck-unhealthy-threshold: "3"
        # The number of unsuccessful health checks required for a backend to be
        # considered unhealthy for traffic. Defaults to 6, must be between 2 and 10

        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-healthcheck-interval: "20"
        # The approximate interval, in seconds, between health checks of an
        # individual instance. Defaults to 10, must be between 5 and 300
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-healthcheck-timeout: "5"
        # The amount of time, in seconds, during which no response means a failed
        # health check. This value must be less than the service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-healthcheck-interval
        # value. Defaults to 5, must be between 2 and 60

        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-extra-security-groups: "sg-53fae93f,sg-42efd82e"
        # A list of additional security groups to be added to ELB

Dukungan Network Load Balancer (NLB) pada AWS [alpha]

Peringatan: Ini merupakan tingkatan alpha dan tidak direkomendasikan untuk digunakan pada environment production.

Sejak versi 1.9.0, Kubernetes mendukung Network Load Balancer (NLB). Untuk menggunakan NLB pada AWS, gunakan anotasi service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-type dan atur value-nya dengan nlb.

    metadata:
      name: my-service
      annotations:
        service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-type: "nlb"

Tidak seperti ELB klasik, NLB, melakukan forwarding IP klien melalui node. Jika field .spec.externalTrafficPolicy diatur value-nya menjadi Cluster, maka alamat IP klien tidak akan diteruskan pada Pod.

Dengan mengatur value dari field .spec.externalTrafficPolicy ke Local, alamat IP klien akan diteruskan ke Pod, tapi hal ini bisa menyebabkan distribusi trafik yang tidak merata. Node yang tidak memiliki Pod untuk Service dengan tipe LoadBalancer akan menyebabkan kegagalan health check NLB Target pada tahapan auto-assigned .spec.healthCheckNodePort dan tidak akan menerima trafik apa pun.

Untuk menghasilkan distribusi trafik yang merata, kamu dapat menggunakan DaemonSet atau melakukan spesifikasi pod anti-affinity agar Pod tidak di-assign ke node yang sama.

NLB juga dapat digunakan dengan anotasi internal load balancer.

Agar trafik klien berhasil mencapai instances dibelakang ELB, security group dari node akan diberikan rules IP sebagai berikut:

Rule	Protokol	`Port`	IpRange(s)	Deskripsi IpRange
Health Check	TCP	NodePort(s) (`.spec.healthCheckNodePort` for .spec.externalTrafficPolicy = Local)	VPC CIDR	kubernetes.io/rule/nlb/health=<loadBalancerName>
Client Traffic	TCP	NodePort(s)	`.spec.loadBalancerSourceRanges` (defaults to `0.0.0.0/0`)	kubernetes.io/rule/nlb/client=<loadBalancerName>
MTU Discovery	ICMP	3,4	`.spec.loadBalancerSourceRanges` (defaults to `0.0.0.0/0`)	kubernetes.io/rule/nlb/mtu=<loadBalancerName>

Perhatikan bahwa jika .spec.loadBalancerSourceRanges tidak dispesifikasikan, Kubernetes akan mengizinkan trafik dari 0.0.0.0/0 ke Node Security Group. Jika node memiliki akses publik, maka kamu harus memperhatikan tersebut karena trafik yang tidak berasal dari NLB juga dapat mengakses semua instance di security group tersebut.

Untuk membatasi klien IP mana yang dapat mengakses NLB, kamu harus memberikan spesifikasi loadBalancerSourceRanges.

spec:
  loadBalancerSourceRanges:
  - "143.231.0.0/16"

Catatan: NLB hanya dapat digunakan dengan beberapa kelas instance tertentu baca dokumentasi AWS untuk mengetahui lebih lanjut intance apa saja yang didukung.

Tipe ExternalName

Service dengan tipe ExternalName melakukan pemetaan antara Service dan DNS, dan bukan ke selector seperti my-service atau cassandra. Kamu memberikan spesifikasi spec.externalName pada Service tersebut.

Definisi Service ini, sebagai contoh, melaukan pemetaan Service my-service pada namespace prod ke DNS my.database.example.com:

kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: my-service
  namespace: prod
spec:
  type: ExternalName
  externalName: my.database.example.com

Catatan: ExternalName menerima alamat IPv4 dalam bentuk string, tapi karena DNS tersusun atas angka dan bukan sebagai alamat IP. ExternalName yang menyerupai alamat IPv4 tidak bisa di-resolve oleh CoreDNS atau ingress-nginx karena ExternalName memang ditujukan bagi penamaan canonical DNS. Untuk melakukan hardcode alamat IP, kamu dapat menggunakan headless Service sebagai alternatif.

Ketika melakukan pencarian host my-service.prod.svc.cluster.local, servis DNS klaster akan mengembalikan record CNAME dengan value my.database.example.com. Mekanisme akses pada my-service bekerja dengan cara yang sama dengan Service pada umumnya, perbedaan yang krusial untuk hal ini adalah mekanisme redirection terjadi pada tingkatan DNS dan bukan melalui proxy forward. Apabila kamu berniat memindahkan basis data yang kamu pakai ke dalam klaster, kamu hanya perlu mengganti instans basis data kamu dan menjalankannya di dalam Pod, menambahkan selector atau endpoint yang sesuai, serta mengupah type dari Service yang kamu gunakan.

Catatan: Bagian ini berasal dari tulisan Tips Kubernetes - Bagian 1 oleh Alen Komljen.

IP Eksternal

Jika terdapat sebuah alamat IP eksternal yang melakukan mekanisme route ke satu atau lebih node yang ada di klaster, Service Kubernetes dapat diekspos dengan menggunakan externalIP. Trafik yang diarahkan ke klaster dengan IP eksternal (sebagai destinasi IP), pada port Service akan di-route ke salah satu endpoint Service. Value dari externalIP tidak diatur oleh Kubernetes dan merupakan tanggung jawab dari administrator klaster.

Pada ServiceSpec, kamu dapat memberikan spesifikasi externalIP dan ServiceTypes. Pada contoh di bawah ini. "my-service" dapat diakses oleh klien pada "80.11.12.10:80" (externalIP:port).

kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app: MyApp
  ports:
  - name: http
    protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 9376
  externalIPs:
  - 80.11.12.10

Kekurangan

Penggunaan proxy userspace untuk VIP dapat digunakan untuk skala kecil hingga menengah, meski begitu hal ini tidak scalable untuk klaster yang sangat besar dan memiliki ribuan Service. Perhatikan Desain proposal orisinil untuk portal untuk informasi lebih lanjut.

Penggunaan proxy userspace menghilangkan source-IP dari packet yang mengakses sebuah Service. Hal ini membuat mekanisme firewall menjadi sulit untuk diterapkan. Proxy iptables tidak menghilangkan source IP yang berasal dari dalam klaster, meski begitu, hal ini masih berimbas pada klien yang berasal dari Service dengan tipe load-balancer atau node-port.

Field tipe didesain sebagai fungsionalitas yang berantai - setiap tingkatan menambahkan tambahan pada tingkatansebelumnya. Hal ini tidak selalu berlaku bagi semua penyedia layanan cloud (misalnya saja Google Compute Engine tidak perlu melakukan alokasi NodePort untuk membuat LoadBalancer bekerja sebagaimana mestinya, hal ini berbeda dengan AWS yang memerlukan hal ini, setidaknya untuk API yang mereka miliki saat ini).

Pengerjaan lebih lanjut

Di masa mendatang, kami berencana untuk membuat policy proxy menjadi lebih bervariasi dan bukan hanya round robin, misalnya saja master-elected atau sharded. Kami juga berharap bahwa beberapa Service bisa saja memiliki load balancer yang sebenarnya, suatu kasus dimana VIP akan secara langsung mengantarkan paket.

Kami ingin meningkatkan dukungan lebih lanjut untuk Service dengan tingkatan Service L7(HTTP).

Kami ingin memiliki mode ingress yang lebih fleksibel untuk Service yang mencakup mode ClusterIP, NodePort, dan LoadBalancer dan banyak lagi.

Detail mendalam mengenai IP virtual

Informasi sebelumnya sudah cukup bagi sebagian orang yang hanya ingin menggunakan Service. Meskipun begitu, terdapat banyak hal yang sebenarnya terjadi dan akan sangat bermanfaat untuk dipelajari lebih lanjut.

Menghindari collison

Salah satu filosofi Kubernetes adalah pengguna tidak mungkin menghadapi situasi dimana apa yang mereka mengalami kegagalan tanpa adanya alasan yang jelas. Dalam kasus ini, kita akan coba memahami lebih lanjut mengenai network port - pengguna tidak seharusnya memilih nomor port jika hal itu memungkinkan terjadinya collision dengan pengguna lainnya. Hal ini merupakan mekanisme isolasi kegagalan.

Agar pengguna dapat menentukan nomor port bagi Service mereka, kita harus memastikan bahwa tidak ada dua Service yang mengalami collision. Kita melakukan hal tersebut dengan cara melakukan alokasi alamat IP pada setiap Service.

Untuk memastikan setiap Service memiliki alamat IP yang unik, sebuah allocator internal akan secara atomik melakukan pemetaan alokasi global di dalam etcd ketika membuat sebuah Service baru. Pemetaan objek harus tersedia pada registry Service dimana Service akan diberikan sebuah IP, jika tidak, proses pembuatan Service akan gagal dan sebuah pesan akan memberikan informasi bahwa alamat IP tidak dapat dialokasikan. Sebuah backgroud controller bertanggung jawab terhadap mekanisme pemetaan tersebut (migrasi dari versi Kubernetes yang digunakan dalam memory locking) sekaligus melakukan pengecekan terhadap assignment yang tidak valid yang terjadi akibat intervensi administrator dan melakukan penghapusan daftar IP yang dialokasikan tapi tidak digunakan oleh Service mana pun.

IP dan VIP

Tidak seperti alamat IP Pod, yang akan di route ke destinasi yang "pasti", IP Service tidak mengarahkan request hanya pada satu host. Sebagai gantinya, kita mneggunakan iptables (logika pemrosesan paket pada Linux) untuk melakukan definisi alamat IP virtual yang secara transparan akan diarahkan sesuai kebutuhan. Ketika klien dihubungkan pada VIP, trafik yang ada akan secara otomatis dialihkan pada endpoint yang sesuai. Variabel environment dan DNS untuk Service terdiri dalam bentuk VIP dan port.

Kami mendukung tiga jenis mode proxy - userspace, iptables, dan ipvs yang memiliki perbedaan cara kerja satu sama lainnya.

Userspace

Sebagai contoh, anggaplah kita memiliki aplikasi image processing seperti yang sudah disebutkan di atas. Ketika Service backend dibuat, master Kubernetes akan mengalokasikan sebuah alamat IP virtual, misalnya 10.0.0.1. Dengan asumsi port dari Service tersebut adalah 1234, maka Service tersebut akan diamati oleh semua instance kube-proxy yang ada di klaster. Ketika sebuah proxy mendapati sebuah Service baru, proxy tersebut akan membuka sebuah port acak, menyediakan iptables yang mengarahkan VIP pada port yang baru saja dibuat, dan mulai koneksi pada port tersebut.

Ketika sebuah klien terhubung ke VIP dan terdapat rules iptables yang diterapkan, paket akan diarahkan ke port dari proxy Service itu sendiri. Proxy Service akan memilih sebuah backend, dan mulai melakukan mekanisme proxy trafik dari klien ke backend.

Dengan demikian, pemilik Service dapat memilih port mana pun yang dia inginkan tanpa adanya kemungkinan terjadinya collision. Klien dapat dengan mudah mengakses IP dan port, tanpa harus mengetahui Pod mana yang sebenarnya diakses.

Iptables

Kembali, bayangkan apabila kita memiliki aplikasi image processing seperti yang sudah disebutkan di atas. Ketika Service backend dibuat, master Kubernetes akan mengalokasikan sebuah alamat IP virtual, misalnya 10.0.0.1. Dengan asumsi port dari Service tersebut adalah 1234, maka Service tersebut akan diamati oleh semua instance kube-proxy yang ada di klaster. Ketika sebuah proxy mendapati sebuah Service baru, proxy tersebut akan melakukan instalasi serangkaian rules iptables yang akan melakukan redirect VIP ke rules tiap Service. Rules untuk tiap Service ini terkait dengan rules tiap Endpoints yang mengarahkan (destinasi NAT) ke backend.

Ketika sebuah klien terhubung ke VIP dan terdapat _rules _iptables yang diterapkan. Sebuah backend akan dipilih (hal ini dapat dilakukan berdasarkan session affinity maupun secara acak) dan paket-paket yang ada akan diarahkan ke backend. Tidak seperti mekanisme yang terjadi di userspace, paket-paket yang ada tidak pernah disalin ke userspace, kube-proxy tidak harus aktif untuk menjamin kerja VIP, serta IP klien juga tidak perlu diubah.

Tahapan yang dijalankan sama dengan tahapan yang dijalankan ketika trafik masuk melalui sebuah node-port atau load-balancer, meskipun pada dua kasus di atas klien IP tidak akan mengalami perubahan.

Ipvs

Operasi iptables berlangsung secara lambat pada klaster dengan skala besar (lebih dari 10.000 Service). IPVS didesain untuk mekanisme load balance dan berbasis pada hash tables yang berada di dalam kernel. Dengan demikian kita dapat mendapatkan performa yang konsisten pada jumlah Service yang cukup besar dengan menggunakan kube-proxy berbasis ipvs. Sementara itu, kube-proxy berbasis ipvs memiliki algoritma load balance yang lebih bervariasi (misalnya saja least conns, locality, weighted, persistence).

Objek API

Service merupakan resource top-level pada API Kubernetes. Penjelasan lebih lanjut mengenai objek API dapat ditemukan pada: objek API Service.

Protokol yang didukung

TCP

FEATURE STATE: Kubernetes v1.0 [stable]

Kamu dapat menggunakan TCP untuk Service dengan type apa pun, dan protokol ini merupakan protokol default yang digunakan.

UDP

FEATURE STATE: Kubernetes v1.0 [stable]

Kamu dapat menggunakan UDP untuk sebagian besar Service. Untuk Service dengan type=LoadBalancer, dukungan terhadap UDP bergantung pada penyedia layanan cloud yang kamu gunakan.

HTTP

FEATURE STATE: Kubernetes v1.1 [stable]

Apabila penyedia layanan cloud yang kamu gunakan mendukung, kamu dapat menggunakan Service dengan type LoadBalancer untuk melakukan mekanisme reverse proxy bagi HTTP/HTTPS, dan melakukan forwarding ke Endpoints dari _Service.

Catatan: Kamu juga dapat menggunakan sebagai salah satu alternatif penggunaan Service untuk HTTP/HTTPS.

Protokol PROXY

FEATURE STATE: Kubernetes v1.1 [stable]

Apabila penyedia layanan cloud yang kamu gunakan mendukung, (misalnya saja, AWS), Service dengan type LoadBalancer untuk melakukan konfigurasi load balancer di luar Kubernetes sendiri, serta akan melakukan forwarding koneksi yang memiliki prefiks protokol PROXY.

Load balancer akan melakukan serangkaian inisiasi octet yang memberikan deskripsi koneksi yang datang, dengan bentuk yang menyerupai:

PROXY TCP4 192.0.2.202 10.0.42.7 12345 7\r\n

yang kemudian diikuti data dari klien.

SCTP

FEATURE STATE: Kubernetes v1.12 [alpha]

Kubernetes memberikan dukungan bagi SCTP sebagai value dari definition yang ada pada Service, Endpoints, NetworkPolicy dan Pod sebagai fitur alpha. Untuk mengaktifkan fitur ini, administrator klaster harus mengaktifkan feature gate SCTPSupport pada apiserver, contohnya “--feature-gates=SCTPSupport=true,...”. Ketika fature gate ini diaktifkan, pengguna dapat memberikan value SCTP pada field protocol Service, Endpoints, NetworkPolicy dan Pod. Kubernetes kemudian akan melakukan pengaturan agar jaringan yang digunakan agar jaringan tersebut menggunakan SCTP, seperti halnya Kubernetes mengatur jaringan agar menggunakan TCP.

Perhatian

Dukungan untuk asoasiasi multihomed SCTP

Dukungan untuk asosiasi multihomed SCTP membutuhkan plugin CNI yang dapat memberikan pengalokasian multiple interface serta alamat IP pada sebuah Pod.

NAT untuk asosiasi multihomed SCTP membutuhkan logika khusus pada modul kernel terkait.

`Service` dengan type=LoadBalancer

Sebuah Service dengan type LoadBalancer dan protokol SCTP dapat dibuat hanya jika implementasi load balancer penyedia layanan cloud menyediakan dukungan bagi protokol SCTP. Apabila hal ini tidak terpenuhi, maka request pembuatan Servixe ini akan ditolak. Load balancer yang disediakan oleh penyedia layanan cloud yang ada saat ini (Azure, AWS, CloudStack, GCE, OpenStack) tidak mendukung SCTP.

Windows

SCTP tidak didukung pada node berbasis Windows.

Kube-proxy userspace

Kube-proxy tidak mendukung manajemen asosiasi SCTP ketika hal ini dilakukan pada mode userspace

Selanjutnya

Baca Bagaimana cara menghubungkan Front End ke Back End menggunakan sebuah Service.

3.5.2 - Topologi Service (Service Topology)

FEATURE STATE: Kubernetes v1.17 [alpha]

Topologi Service memungkinkan Service untuk merutekan lalu lintas jaringan berdasarkan topologi Node dalam klaster. Misalnya, suatu layanan dapat menentukan lalu lintas jaringan yang lebih diutamakan untuk dirutekan ke beberapa endpoint yang berada pada Node yang sama dengan klien, atau pada availability zone yang sama.

Pengantar

Secara bawaan lalu lintas jaringan yang dikirim ke ClusterIP atau NodePort dari Service dapat dialihkan ke alamat backend untuk Service tersebut. Sejak Kubernetes 1.7 dimungkinkan untuk merutekan lalu lintas jaringan "eksternal" ke Pod yang berjalan di Node yang menerima lalu lintas jaringan, tetapi fitur ini tidak didukung untuk ClusterIP dari Service, dan topologi yang lebih kompleks — seperti rute zonasi — belum memungkinkan. Fitur topologi Service mengatasi kekurangan ini dengan mengizinkan pembuat layanan untuk mendefinisikan kebijakan dalam merutekan lalu lintas jaringan berdasarkan label Node untuk Node-Node asal dan tujuan.

Dengan menggunakan label Node yang sesuai antara asal dan tujuan, operator dapat menunjuk kelompok Node mana yang "lebih dekat" dan mana yang "lebih jauh" antara satu sama lain, dengan menggunakan metrik apa pun yang masuk akal untuk memenuhi persyaratan dari operator itu. Untuk sebagian besar operator di publik cloud, misalnya, ada preferensi untuk menjaga layanan lalu lintas jaringan dalam zona yang sama, karena lalu lintas jaringan antar zona memiliki biaya yang dibebankan, sementara lalu lintas jaringan dalam zona yang sama tidak ada biaya. Kebutuhan umum lainnya termasuk kemampuan untuk merutekan lalu lintas jaringan ke Pod lokal yang dikelola oleh sebuah DaemonSet, atau menjaga lalu lintas jaringan ke Node yang terhubung ke top-of-rack switch yang sama untuk mendapatkan latensi yang terendah.

Menggunakan Topologi Service

Jika klaster kamu mengaktifkan topologi Service kamu dapat mengontrol rute lalu lintas jaringan Service dengan mengatur bagian topologyKeys pada spesifikasi Service. Bagian ini adalah daftar urutan label-label Node yang akan digunakan untuk mengurutkan endpoint saat mengakses Service ini. Lalu lintas jaringan akan diarahkan ke Node yang nilai label pertamanya cocok dengan nilai dari Node asal untuk label yang sama. Jika tidak ada backend untuk Service pada Node yang sesuai, maka label kedua akan dipertimbangkan, dan seterusnya, sampai tidak ada label yang tersisa.

Jika tidak ditemukan kecocokan, lalu lintas jaringan akan ditolak, sama seperti jika tidak ada sama sekali backend untuk Service tersebut. Artinya, endpoint dipilih berdasarkan kunci topologi yang pertama yang tersedia pada backend. Jika dalam bagian ini ditentukan dan semua entri tidak memiliki backend yang sesuai dengan topologi klien, maka Service tidak memiliki backend untuk klien dan koneksi harus digagalkan. Nilai khusus "*" dapat digunakan untuk mengartikan "topologi apa saja". Nilai catch-all ini, jika digunakan, maka hanya sebagai nilai terakhir dalam daftar.

Jika topologyKeys tidak ditentukan atau kosong, tidak ada batasan topologi yang akan diterapkan.

Seandainya sebuah klaster dengan Node yang dilabeli dengan nama host , nama zona, dan nama wilayah mereka, maka kamu dapat mengatur nilai topologyKeys dari sebuah Service untuk mengarahkan lalu lintas jaringan seperti berikut ini.

Hanya ke endpoint dalam Node yang sama, gagal jika tidak ada endpoint pada Node: ["kubernetes.io/hostname"].
Lebih memilih ke endpoint dalam Node yang sama, jika tidak ditemukan maka ke endpoint pada zona yang sama, diikuti oleh wilayah yang sama, dan selain itu akan gagal: ["kubernetes.io/hostname ", "topology.kubernetes.io/zone", "topology.kubernetes.io/region"]. Ini mungkin berguna, misalnya, dalam kasus di mana lokalitas data sangatlah penting.
Lebih memilih ke endpoint dalam zona yang sama, tetapi memilih endpoint mana saja yang tersedia apabila tidak ada yang tersedia dalam zona ini: ["topology.kubernetes.io/zone ","*"].

Batasan

Topologi Service tidak kompatibel dengan externalTrafficPolicy=Local, dan karena itu Service tidak dapat menggunakan kedua fitur ini sekaligus. Dimungkinkan untuk menggunakan kedua fitur pada klaster yang sama untuk Service yang berbeda, bukan untuk Service yang sama.
Untuk saat ini kunci topologi yang valid hanya terbatas pada kubernetes.io/hostname, topology.kubernetes.io/zone, dan topology.kubernetes.io/region, tetapi akan digeneralisasikan ke label Node yang lain di masa depan.
Kunci topologi harus merupakan kunci label yang valid dan paling banyak hanya 16 kunci yang dapat ditentukan.
Nilai catch-all, "*", harus menjadi nilai terakhir pada kunci topologi, jika nilai itu digunakan.

Contoh

Berikut ini adalah contoh umum penggunaan fitur topologi Service.

Hanya pada endpoint pada Node lokal

Service yang hanya merutekan ke endpoint pada Node lokal. Jika tidak ada endpoint pada Node, lalu lintas jaringan akan dihentikan:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app: my-app
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 9376
  topologyKeys:
    - "kubernetes.io/hostname"

Lebih memilih endpoint pada Node lokal

Service yang lebih memilih endpoint pada Node lokal, namun akan memilih ke endpoint dalam klaster jika endpoint pada Node lokal tidak ada:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app: my-app
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 9376
  topologyKeys:
    - "kubernetes.io/hostname"
    - "*"

Hanya untuk endpoint pada zona atau wilayah yang sama

Service yang lebih memilih endpoint dalam zona yang sama daripada wilayah yang sama. Jika tidak ada endpoint pada
keduanya, maka lalu lintas jaringan akan dihentikan.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app: my-app
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 9376
  topologyKeys:
    - "topology.kubernetes.io/zone"
    - "topology.kubernetes.io/region"

Lebih memilih endpoint pada Node lokal, zona yang sama, dan kemudian wilayah yang sama

Service yang lebih memilih endpoint pada Node lokal, zona yang sama, dan kemudian baru wilayah yang sama, namun jika tetap tidak ditemukan maka akan memilih endpoint diseluruh klaster.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app: my-app
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 9376
  topologyKeys:
    - "kubernetes.io/hostname"
    - "topology.kubernetes.io/zone"
    - "topology.kubernetes.io/region"
    - "*"

Selanjutnya

Baca tentang mengaktifkan topologi Service
Baca menghubungkan aplikasi dengan Service

3.5.3 - EndpointSlice

FEATURE STATE: Kubernetes v1.17 [beta]

EndpointSlice menyediakan sebuah cara yang mudah untuk melacak endpoint jaringan dalam sebuah klaster Kubernetes. EndpointSlice memberikan alternatif yang lebih scalable dan lebih dapat diperluas dibandingkan dengan Endpoints.

Motivasi

Endpoints API telah menyediakan sebuah cara yang mudah dan sederhana untuk melacak endpoint jaringan pada Kubernetes. Sayangnya, seiring dengan besarnya klaster Kubernetes dan Service, batasan-batasan yang dimiliki API tersebut semakin terlihat. Terutama, hal tersebut termasuk kendala-kendala mengenai proses scaling endpoint jaringan dalam jumlah yang besar.

Karena semua endpoint jaringan untuk sebuah Service disimpan dalam satu sumber daya Endpoints, sumber daya tersebut dapat menjadi cukup besar. Hal itu dapat mempengaruhi kinerja dari komponen-komponen Kubernetes (terutama master control plane) dan menyebabkan lalu lintas jaringan dan pemrosesan yang cukup besar ketika Endpoints berubah. EndpointSlice membantu kamu menghindari masalah-masalah tersebut dan juga menyediakan platform yang dapat diperluas untuk fitur-fitur tambahan seperti topological routing.

Sumber daya EndpointSlice

Pada Kubernetes, sebuah EndpointSlice memiliki referensi-referensi terhadap sekumpulan endpoint jaringan. Controller EndpointSlice secara otomatis membuat EndpointSlice untuk sebuah Service Kubernetes ketika sebuah selektor dituliskan. EndpointSlice tersebut akan memiliki referensi-referensi menuju Pod manapun yang cocok dengan selektor pada Service tersebut. EndpointSlice mengelompokkan endpoint jaringan berdasarkan kombinasi Service dan Port yang unik. Nama dari sebuah objek EndpointSlice haruslah berupa nama subdomain DNS yang sah.

Sebagai contoh, berikut merupakan sampel sumber daya EndpointSlice untuk sebuah Service Kubernetes yang bernama example.

apiVersion: discovery.k8s.io/v1beta1
kind: EndpointSlice
metadata:
  name: example-abc
  labels:
    kubernetes.io/service-name: example
addressType: IPv4
ports:
  - name: http
    protocol: TCP
    port: 80
endpoints:
  - addresses:
      - "10.1.2.3"
    conditions:
      ready: true
    hostname: pod-1
    topology:
      kubernetes.io/hostname: node-1
      topology.kubernetes.io/zone: us-west2-a

Secara bawaan, setiap EndpointSlice yang dikelola oleh controller EndpointSlice tidak akan memiliki lebih dari 100 endpoint. Di bawah skala tersebut, EndpointSlice akan memetakan 1:1 dengan Endpoints dan Service dan akan memiliki kinerja yang sama.

EndpointSlice dapat bertindak sebagai sumber kebenaran untuk kube-proxy sebagai acuan mengenai bagaimana cara untuk merutekan lalu lintas jaringan internal. Ketika diaktifkan, EndpointSlice semestinya memberikan peningkatan kinerja untuk Service yang memiliki Endpoints dalam jumlah besar.

Tipe-tipe Alamat

EndpointSlice mendukung tiga tipe alamat:

IPv4
IPv6
FQDN (Fully Qualified Domain Name)

Topologi

Setiap endpoint pada EndpointSlice dapat memiliki informasi topologi yang relevan. Hal ini digunakan untuk mengindikasikan di mana endpoint berada, berisi informasi mengenai Node yang bersangkutan, zona, dan wilayah. Ketika nilai-nilai tersebut tersedia, label-label Topology berikut akan ditambahkan oleh controller EndpointSlice:

kubernetes.io/hostname - Nama dari Node tempat endpoint berada.
topology.kubernetes.io/zone - Zona tempat endpoint berada.
topology.kubernetes.io/region - Region tempat endpoint berada.

Nilai-nilai dari label-label berikut berasal dari sumber daya yang diasosiasikan dengan tiap endpoint pada sebuah slice. Label hostname merepresentasikan nilai dari kolom NodeName pada Pod yang bersangkutan. Label zona dan wilayah merepresentasikan nilai dari label-label dengan nama yang sama pada Node yang bersangkutan.

Pengelolaan

Secara bawaan, EndpointSlice dibuat dan dikelola oleh controller EndpointSlice. Ada berbagai macam kasus lain untuk EndpointSlice, seperti implementasi service mesh, yang memungkinkan adanya entitas atau controller lain yang dapat mengelola beberapa EndpointSlice sekaligus. Untuk memastikan beberapa entitas dapat mengelola EndpointSlice tanpa mengganggu satu sama lain, sebuah label endpointslice.kubernetes.io/managed-by digunakan untuk mengindikasikan entitas yang mengelola sebuah EndpointSlice. Controller EndpointSlice akan menambahkan endpointslice-controller.k8s.io sebagai nilai dari label tersebut pada seluruh EndpointSlice yang dikelolanya. Entitas lain yang mengelola EndpointSlice juga diharuskan untuk menambahkan nilai yang unik untuk label tersebut.

Kepemilikan

Pada kebanyakan kasus, EndpointSlice akan dimiliki oleh Service yang diikutinya. Hal ini diindikasikan dengan referensi pemilik pada tiap EndpointSlice dan juga label kubernetes.io/service-name yang memudahkan pencarian seluruh EndpointSlice yang dimiliki oleh sebuah Service.

Controller EndpointSlice

Controller EndpointSlice mengamati Service dan Pod untuk memastikan EndpointSlice yang bersangkutan berada dalam kondisi terkini. Controller EndpointSlice akan mengelola EndpointSlice untuk setiap Service yang memiliki selektor. Ini akan merepresentasikan IP dari Pod yang cocok dengan selektor dari Service tersebut.

Ukuran EndpointSlice

Secara bawaan, jumlah endpoint yang dapat dimiliki tiap EndpointSlice dibatasi sebanyak 100 endpoint. Kamu dapat mengaturnya melalui opsi --max-endpoints-per-slice kube-controller-manager sampai dengan jumlah maksimum sebanyak 1000 endpoint.

Distribusi EndpointSlice

Tiap EndpointSlice memiliki sekumpulan port yang berlaku untuk seluruh endpoint dalam sebuah sumber daya. Ketika nama port digunakan untuk sebuah Service, Pod mungkin mendapatkan nomor target port yang berbeda-beda untuk nama port yang sama, sehingga membutuhkan EndpointSlice yang berbeda. Hal ini mirip dengan logika mengenai bagaimana subset dikelompokkan dengan Endpoints.

Controller EndpointSlice akan mencoba untuk mengisi EndpointSlice sebanyak mungkin, tetapi tidak secara aktif melakukan rebalance terhadap EndpointSlice tersebut. Logika dari controller cukup sederhana:

Melakukan iterasi terhadap EndpointSlice yang sudah ada, menghapus endpoint yang sudah tidak lagi dibutuhkan dan memperbarui endpoint yang sesuai yang mungkin telah berubah.
Melakukan iterasi terhadap EndpointSlice yang sudah dimodifikasi pada langkah pertama dan mengisinya dengan endpoint baru yang dibutuhkan.
Jika masih tersisa endpoint baru untuk ditambahkan, mencoba untuk menambahkannya pada slice yang tidak berubah sebelumnya dan/atau membuat slice yang baru.

Terlebih penting, langkah ketiga memprioritaskan untuk membatasi pembaruan EndpointSlice terhadap distribusi dari EndpointSlice yang benar-benar penuh. Sebagai contoh, jika ada 10 endpoint baru untuk ditambahkan dan ada 2 EndpointSlice yang masing-masing memiliki ruang untuk 5 endpoint baru, pendekatan ini akan membuat sebuah EndpointSlice baru daripada mengisi 2 EndpointSlice yang sudah ada. Dengan kata lain, pembuatan sebuah EndpointSlice lebih diutamakan daripada pembaruan beberapa EndpointSlice.

Dengan kube-proxy yang berjalan pada tiap Node dan mengamati EndpointSlice, setiap perubahan pada sebuah EndpointSlice menjadi sangat mahal karena hal tersebut akan dikirimkan ke setiap Node dalam klaster. Pendekatan ini ditujukan untuk membatasi jumlah perubahan yang perlu dikirimkan ke setiap Node, meskipun hal tersebut berdampak pada banyaknya EndpointSlice yang tidak penuh.

Pada praktiknya, distribusi yang kurang ideal seperti ini akan jarang ditemukan. Kebanyakan perubahan yang diproses oleh controller EndpointSlice akan cukup kecil untuk dapat masuk pada EndpointSlice yang sudah ada, dan jika tidak, cepat atau lambat sebuah EndpointSlice baru akan segera dibutuhkan. Pembaruan bertahap (rolling update) dari Deployment juga menyediakan sebuah proses pengemasan ulang EndpointSlice yang natural seiring dengan digantikannya seluruh Pod dan endpoint yang bersangkutan.

Selanjutnya

3.5.4 - DNS untuk Service dan Pod

Laman ini menyediakan ikhtisar dari dukungan DNS oleh Kubernetes.

Pendahuluan

Kubernetes DNS melakukan scheduling DNS Pod dan Service yang ada pada klaster, serta melakukan konfigurasi kubelet untuk memberikan informasi bagi setiap Container untuk menggunakan DNS Service IP untuk melakukan resolusi DNS.

Apa Sajakah yang Mendapatkan Nama DNS?

Setiap Service yang didefinisikan di dalam klaster (termasuk server DNS itu sendiri) memiliki nama DNS. Secara default, sebuah list pencarian DNS pada Pod klien akan mencantumkan namespace Pod itu sendiri serta domain default klaster. Hal ini dapat diilustrasikan dengan contoh berikut:

Asumsikan sebuah Service dengan nama foo pada Kubernetes dengan namespace bar. Sebuah Pod yang dijalankan di namespace bar dapat melakukan resolusi terhadap Service ini dengan melakukan query DNS untuk foo. Sebuah Pod yang dijalankan pada namespace quux dapat melakukan resolusi Service ini dengan melakukan query DNS untuk foo.bar.

Bagian di bawah ini akan menampilkan detail tipe rekaman serta layout yang didukung. Layout atau nama query lain yang dapat digunakan dianggap sebagai detail implementasi yang bisa saja berubah tanpa adanya pemberitahuan sebelumnya. Untuk informasi spesifikasi terbaru kamu dapat membaca Service Discovery pada Kubernetes berbasis DNS.

Service

A record

Service "Normal" (bukan headless) akan diberikan sebuah A record untuk sebuah nama dalam bentuk my-svc.my-namespace.svc.cluster-domain.example. Inilah yang kemudian digunakan untuk melakukan resolusi IP klaster dari Service tersebut.

Service "Headless" (tanpa IP klaster) juga memiliki sebuah A record DNS dengan format my-svc.my-namespace.svc.cluster-domain.example. Tidak seperti halnya Service normal, DNS ini akan melakukan resolusi pada serangkauan IP dari Pod yang dipilih oleh Service tadi. Klien diharapkan untuk mengkonsumsi serangkaian IP ini atau cara lain yang digunakan adalah pemilihan menggunakan penjadwalan Round-Robin dari set yang ada.

SRV record

SRV record dibuat untuk port bernama yang merupakan bagian dari Service normal maupun Headless Services. Untuk setiap port bernama, SRV record akan memiliki format _my-port-name._my-port-protocol.my-svc.my-namespace.svc.cluster-domain.example. Untuk sebuah Service normal, ini akan melakukan resolusi pada nomor port dan nama domain: my-svc.my-namespace.svc.cluster-domain.example. Untuk Service headless, ini akan melakukan resolusi pada serangkaian Pod yang merupakan backend dari Service tersebut yang memiliki format: auto-generated-name.my-svc.my-namespace.svc.cluster-domain.example.

Pod

Hostname Pod dan Field Subdomain

Saat ini ketika sebuah Pod dibuat, hostname-nya adalah nilai dari metadata.name.

Spek Pod memiliki field opsional hostname, yang dapat digunakan untuk menspesifikasikan hostname Pod. Ketika dispesifikasikan, maka nama ini akan didahulukan di atas nama Pod . Misalnya, sebuah Pod dengan hostname yang diberikan nilai "my-host", maka hostname Pod tersebut akan menjadi "my-host".

Spek Pod juga memiliki field opsional subdomain yang dapat digunakan untuk menspesifikasikan subdomain Pod tersebut. Misalnya saja sebuah Pod dengan hostname yang diberi nilai "foo", dan subdomain yang diberi nilai "bar", pada namespace "my-namespace", akan memiliki fully qualified domain name (FQDN) "foo.bar.my-namespace.svc.cluster-domain.example".

Contoh:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: default-subdomain
spec:
  selector:
    name: busybox
  clusterIP: None
  ports:
  - name: foo # Actually, no port is needed.
    port: 1234
    targetPort: 1234
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: busybox1
  labels:
    name: busybox
spec:
  hostname: busybox-1
  subdomain: default-subdomain
  containers:
  - image: busybox:1.28
    command:
      - sleep
      - "3600"
    name: busybox
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: busybox2
  labels:
    name: busybox
spec:
  hostname: busybox-2
  subdomain: default-subdomain
  containers:
  - image: busybox:1.28
    command:
      - sleep
      - "3600"
    name: busybox

Jika terdapat sebuah Service headless memiliki nama yang sama dengan subdomain dari suatu Pod pada namespace yang sama, server KubeDNS klaster akan mengembalikan A record untuk FQDN Pod. Sebagai contoh, misalnya terdapat sebuah Pod dengan hostname "busybox-1" dan subdomain "default-subdomain", serta sebuah Service headless dengan nama "default-subdomain"
berada pada suatu namespace yang sama, maka Pod tersebut akan menerima FQDN dirinya sendiri sebagai "busybox-1.default-subdomain.my-namespace.svc.cluster-domain.example". DNS mengembalikan A record pada nama tersebut dan mengarahkannya pada IP Pod. Baik Pod "busybox1" dan "busybox2" bisa saja memiliki A record yang berbeda.

Objek Endpoint dapat menspesifikasikan hostname untuk alamat endpoint manapun beserta dengan alamat IP-nya.

Catatan: Karena A record tidak dibuat untuk sebuah Pod, maka hostname diperlukan agar sebuah Pod memiliki A record. Sebuah Pod yang tidak memiliki hostname tetapi memiliki subdomain hanya akan membuat sebuah A record untuk Service headless (default-subdomain.my-namespace.svc.cluster-domain.example), yang merujuk pada IP dari Pod tersebut. Pod juga harus dalam status ready agar dapat memiliki A record kecuali field publishNotReadyAddresses=True diaktifkan pada Service.

Kebijakan DNS Pod

Kebijakan DNS dapat diaktifkan untuk setiap Pod. Kubernetes saat ini mendukung kebijakan DNS spesifik Pod (pod-specific DNS policies). Kebijakan ini dispesifikasikan pada field dnsPolicy yang ada pada spek Pod.

"Default": Pod akan mewarisi konfigurasi resolusi yang berasal dari Node dimana Pod tersebut dijalankan. Silakan baca diskusi terkait untuk detailnya.
"ClusterFirst": Query DNS apa pun yang tidak sesuai dengan sufiks domain klaster yang sudah dikonfigurasi misalnya "www.kubernetes.io", akan di-forward ke nameserver upstream yang diwarisi dari Node. Administrator klaster bisa saja memiliki stub-domain atau DNS usptream lain yang sudah dikonfigurasi. Silakan lihat diskusi terkait untuk detail lebih lanjut mengenai bagaimana query DNS melakukan hal tersebut.
"ClusterFirstWithHostNet": Untuk Pod yang dijalankan dengan menggunakan hostNetwork, kamu harus secara eksplisit mengaktifkan kebijakan DNS-nya menjadi "ClusterFirstWithHostNet".
"None": Hal ini mengisikan sebuah Pod untuk mengabaikan konfigurasi DNS dari environment Kubernetes Semua pengaturan DNS disediakan menngunakan field dnsConfig yang ada pada spek Pod. Silakan lihat konfigurasi DNS Pod di bawah.

Catatan: "Default" bukan merupakan nilai default kebijakan DNS. Jika dnsPolicy tidak secara eksplisit dispesifikasikan, maka “ClusterFirst” akan digunakan.

Contoh di bawah ini menunjukkan sebuah Pod dengan kebijakan DNS yang diubah menjadi "ClusterFirstWithHostNet" karena field hostNetwork diubah menjadi true.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: busybox
  namespace: default
spec:
  containers:
  - image: busybox:1.28
    command:
      - sleep
      - "3600"
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    name: busybox
  restartPolicy: Always
  hostNetwork: true
  dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet

Konfigurasi DNS Pod

Konfigurasi DNS Pod mengizinkan pengguna untuk memiliki lebih banyak kontrol terhadap pengaturan DNS pada Pod.

Field dnsConfig bersifat opsional dan dapat digunakan dengan pengaturan dnsPolicy apa pun. Meskipun begitu, ketika field dnsPolicy pada sebuah Pod diubah menjadi "None", maka field dnsConfig harus dispesifikasikan.

Berikut merupakan properti yang dapat dispesifikasikan oleh pengguna pada field dnsConfig:

nameservers: serangkaian alamat IP yang akan digunakan sebagai server DNS bagi Pod. Jumlah maksimum dari IP yang dapat didaftarkan pada field ini adalah tiga buah IP. Ketika sebuah dnsPolicy pada Pod diubah menjadi "None", maka list ini setidaknya harus mengandung sebuah alamat IP, selain kasus tersebut properti ini bersifat opsional. Server yang didaftarkan akan digabungkan di dalam nameserver dasar yang dihasilkan dari kebijakan DNS yang dispesifikasikan, apabila terdapat duplikat terhadap alamat yang didaftarkan maka alamat tersebut akan dihapus.
searches: merupakan serangkaian domain pencarian DNS yang digunakan untuk proses lookup pada Pod. Properti ini bersifat opsional. Ketika dispesifikasikan, list yang disediakan akan digabungkan dengan nama domain pencarian dasar yang dihasilkan dari kebijakan DNS yang dipilih. Alamat yang duplikat akan dihapus. Nilai maksimum domain pencarian yang dapat didaftarkan adalah 6 domain.
options: merupakan sebuah list opsional yang berisikan objek dimana setiap objek bisa saja memiliki properti name (yang bersifat wajib). Isi dari properti ini akan digabungkan dengan opsi yang dihasilkan kebijakan DNS yang digunakan. Alamat yang duplikat akan dihapus.

Di bawah ini merupakan contoh sebuah Pod dengan pengaturan DNS kustom:

service/networking/custom-dns.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  namespace: default
  name: dns-example
spec:
  containers:
  - name: test
    image: nginx
  dnsPolicy: "None"
  dnsConfig:
    nameservers:
    - 1.2.3.4
    searches:
    - ns1.svc.cluster-domain.example
    - my.dns.search.suffix
    options:
    - name: ndots
      value: "2"
    - name: edns0

Ketika Pod diatas dibuat, maka Container test memiliki isi berkas /etc/resolv.conf sebagai berikut:

nameserver 1.2.3.4
search ns1.svc.cluster-domain.example my.dns.search.suffix
options ndots:2 edns0

Untuk pengaturan IPv6, path pencarian dan name server harus dispesifikasikan sebagai berikut:

kubectl exec -it dns-example -- cat /etc/resolv.conf

Keluaran yang dihasilkan akan menyerupai:

nameserver fd00:79:30::a
search default.svc.cluster-domain.example svc.cluster-domain.example cluster-domain.example
options ndots:5

Keberadaan Fitur (Feature Availability)

Keberadaan Pod DNS Config dan DNS Policy "None"" diilustrasikan pada tabel di bawah ini.

versi k8s	Dukungan Fitur
1.14	Stable
1.10	Beta (aktif secara default)
1.9	Alpha

Selanjutnya

Untuk petunjuk lebih lanjut mengenai administrasi konfigurasi DNS, kamu dapat membaca Cara Melakukan Konfigurasi Service DNS

3.5.5 - Menghubungkan aplikasi dengan Service

Model Kubernetes untuk menghubungkan kontainer

Sekarang kamu memiliki aplikasi yang telah direplikasi, kamu dapat mengeksposnya di jaringan. Sebelum membahas pendekatan jaringan di Kubernetes, akan lebih baik jika kamu paham bagaimana jaringan bekerja di dalam Docker.

Secara default, Docker menggunakan jaringan host, jadi kontainer dapat berkomunikasi dengan kontainer lainnya jika mereka berada di dalam node yang sama. Agar kontainer Docker dapat berkomunikasi antar node, masing-masing kontainer tersebut harus diberikan port yang berbeda di alamat IP node tersebut, yang akan diteruskan (proxied) ke dalam kontainer. Artinya adalah para kontainer di dalam sebuah node harus berkoordinasi port mana yang akan digunakan atau dialokasikan secara otomatis.

Akan sulit untuk mengkoordinasikan port yang digunakan oleh banyak pengembang. Kubernetes mengasumsikan bahwa Pod dapat berkomunikasi dengan Pod lain, terlepas di Node mana Pod tersebut di deploy. Kubernetes memberikan setiap Pod alamat ClusterIP sehingga kamu tidak perlu secara explisit membuat jalur antara Pod ataupun memetakan port kontainer ke dalam port di dalam Node tersebut. Ini berarti kontainer di dalam sebuah Pod dapat berkomunikasi dengan localhost via port, dan setiap Pod di dalam klaster dapat berkomunikasi tanpa NAT. Panduan ini akan membahas bagaimana kamu dapat menjalankan sebuah layanan atau aplikasi di dalam model jaringan di atas.

Panduan ini menggunakan server nginx sederhana untuk mendemonstrasikan konsepnya. Konsep yang sama juga ditulis lebih lengkap di Aplikasi Jenkins CI.

Mengekspos Pod ke dalam klaster

Kita melakukan ini di beberapa contoh sebelumnya, tetapi mari kita lakukan sekali lagi dan berfokus pada prespektif jaringannya. Buat sebuah nginx Pod, dan perhatikan bahwa templat tersebut mempunyai spesifikasi port kontainer:

service/networking/run-my-nginx.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-nginx
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: my-nginx
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        run: my-nginx
    spec:
      containers:
      - name: my-nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80

Ini membuat aplikasi tersebut dapat diakses dari node manapun di dalam klaster kamu. Cek lokasi node dimana Pod tersebut berjalan:

kubectl apply -f ./run-my-nginx.yaml
kubectl get pods -l run=my-nginx -o wide

NAME                        READY     STATUS    RESTARTS   AGE       IP            NODE
my-nginx-3800858182-jr4a2   1/1       Running   0          13s       10.244.3.4    kubernetes-minion-905m
my-nginx-3800858182-kna2y   1/1       Running   0          13s       10.244.2.5    kubernetes-minion-ljyd

Cek IP dari Pod kamu:

kubectl get pods -l run=my-nginx -o yaml | grep podIP
    podIP: 10.244.3.4
    podIP: 10.244.2.5

Kamu dapat melakukan akses dengan ssh ke dalam node di dalam klaster dan mengakses IP Pod tersebut menggunakan curl. Perlu dicatat bahwa kontainer tersebut tidak menggunakan port 80 di dalam node, atau aturan NAT khusus untuk merutekan trafik ke dalam Pod. Ini berarti kamu dapat menjalankan banyak nginx Pod di node yang sama dimana setiap Pod dapat menggunakan containerPort yang sama, kamu dapat mengakses semua itu dari Pod lain ataupun dari node di dalam klaster menggunakan IP. Seperti Docker, port masih dapat di publikasi ke dalam * interface node*, tetapi kebutuhan seperti ini sudah berkurang karena model jaringannya.

Kamu dapat membaca lebih detail bagaimana kita melakukan ini jika kamu penasaran.

Membuat Service

Kita mempunyai Pod yang menjalankan nginx di dalam klaster. Teorinya, kamu dapat berkomunikasi ke Pod tersebut secara langsung, tapi apa yang terjadi jika sebuah node mati? Pod di dalam node tersebut ikut mati, dan Deployment akan membuat Pod baru, dengan IP yang berbeda. Ini adalah masalah yang Service selesaikan.

Service Kubernetes adalah sebuah abstraksi yang mendefinisikan sekumpulan Pod yang menyediakan fungsi yang sama dan berjalan di dalam klaster. Saat dibuat, setiap Service diberikan sebuah alamat IP (disebut juga ClusterIP). Alamat ini akan terus ada, dan tidak akan pernah berubah selama Service hidup. Pod dapat berkomunikasi dengan Service dan trafik yang menuju Service tersebut akan otomatis dilakukan mekanisme load balancing ke Pod yang merupakan anggota dari Service tersebut.

Kamu dapat membuat Service untuk replika 2 nginx dengan kubectl explose:

kubectl expose deployment/my-nginx

service/my-nginx exposed

Perintah di atas sama dengan kubectl apply -f dengan yaml sebagai berikut:

service/networking/nginx-svc.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-nginx
  labels:
    run: my-nginx
spec:
  ports:
  - port: 80
    protocol: TCP
  selector:
    run: my-nginx

Spesifikasi ini akan membuat Service yang membuka TCP port 80 di setiap Pod dengan label run: my-nginx dan mengeksposnya ke dalam port Service (targetPort: adalah port kontainer yang menerima trafik, port adalah service port yang dapat berupa port apapun yang digunakan Pod lain untuk mengakses Service).

Lihat Service objek API untuk melihat daftar field apa saja yang didukung di definisi Service. Cek Service kamu:

kubectl get svc my-nginx

NAME       TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
my-nginx   ClusterIP   10.0.162.149   <none>        80/TCP    21s

Seperti yang disebutkan sebelumnya, sebuah Service berisi sekumpulan Pod. Pod diekspos melalui endpoints. Service selector akan mengecek Pod secara terus-menerus dan hasilnya akan dikirim (POSTed) ke objek endpoint yang bernama my-nginx. Saat sebuah Pod mati, IP Pod di dalam endpoint tersebut akan otomatis dihapus, dan Pod baru yang sesuai dengan Service selector akan otomatis ditambahkan ke dalam endpoint. Cek endpoint dan perhatikan bahwa IP sama dengan Pod yang dibuat di langkah pertama:

kubectl describe svc my-nginx

Name:                my-nginx
Namespace:           default
Labels:              run=my-nginx
Annotations:         <none>
Selector:            run=my-nginx
Type:                ClusterIP
IP:                  10.0.162.149
Port:                <unset> 80/TCP
Endpoints:           10.244.2.5:80,10.244.3.4:80
Session Affinity:    None
Events:              <none>

kubectl get ep my-nginx

NAME       ENDPOINTS                     AGE
my-nginx   10.244.2.5:80,10.244.3.4:80   1m

Kamu sekarang dapat melakukan curl ke dalam nginx Service di <CLUSTER-IP>:<PORT> dari node manapun di klaster. Perlu dicatat bahwa Service IP adalah IP virtual, IP tersebut tidak pernah ada di interface node manapun. Jika kamu penasaran bagaimana konsep ini bekerja, kamu dapat membaca lebih lanjut tentang service proxy.

Mengakses Service

Kubernetes mendukung 2 mode utama untuk menemukan sebuah Service - variabel environment dan DNS. DNS membutuhkan tambahan CoreDNS di dalam klaster.

Variabel Environment

Saat sebuah Pod berjalan di Node, kubelet akan menambahkan variabel environment untuk setiap Service yang aktif ke dalam Pod. Ini menimbulkan beberapa masalah. Untuk melihatnya, periksa environment dari Pod nginx yang telah kamu buat (nama Pod-mu akan berbeda-beda):

kubectl exec my-nginx-3800858182-jr4a2 -- printenv | grep SERVICE

KUBERNETES_SERVICE_HOST=10.0.0.1
KUBERNETES_SERVICE_PORT=443
KUBERNETES_SERVICE_PORT_HTTPS=443

Perlu dicatat tidak ada variabel environment yang menunjukan Service yang kamu buat. Ini terjadi karena kamu membuat replika terlebih dahulu sebelum membuat Service. Kerugian lain ditimbulkan adalah bahwa komponen scheduler mungkin saja bisa menempatkan semua Pod di dalam satu Node, yang akan membuat keseluruhan Service mati jika Node tersebut mati. Kita dapat menyelesaikan masalah ini dengan menghapus 2 Pod tersebut dan menunggu Deployment untuk membuat Pod kembali. Kali ini Service ada sebelum replika Pod tersebut ada. Ini akan memberikan kamu scheduler-level Service (jika semua Node kamu mempunyai kapasitas yang sama), serta variabel environment yang benar:

kubectl scale deployment my-nginx --replicas=0; kubectl scale deployment my-nginx --replicas=2;

kubectl get pods -l run=my-nginx -o wide

NAME                        READY     STATUS    RESTARTS   AGE     IP            NODE
my-nginx-3800858182-e9ihh   1/1       Running   0          5s      10.244.2.7    kubernetes-minion-ljyd
my-nginx-3800858182-j4rm4   1/1       Running   0          5s      10.244.3.8    kubernetes-minion-905m

Kamu mungkin saja melihat Pod dengan nama yang berbeda, hal ini terjadi karena Pod-Pod itu dihapus dan dibuat ulang.

kubectl exec my-nginx-3800858182-e9ihh -- printenv | grep SERVICE

KUBERNETES_SERVICE_PORT=443
MY_NGINX_SERVICE_HOST=10.0.162.149
KUBERNETES_SERVICE_HOST=10.0.0.1
MY_NGINX_SERVICE_PORT=80
KUBERNETES_SERVICE_PORT_HTTPS=443

DNS

Kubernetes menawarkan sebuah layanan DNS klaster tambahan yang secara otomatis memberikan sebuah nama dns pada Service. Kamu dapat mengecek jika DNS berjalan di dalam klaster Kubernetes:

kubectl get services kube-dns --namespace=kube-system

NAME       TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)         AGE
kube-dns   ClusterIP   10.0.0.10    <none>        53/UDP,53/TCP   8m

Jika DNS belum berjalan, kamu dapat mengaktifkannya.

Sisa panduan ini mengasumsikan kamu mempunyai Service dengan IP (my-nginx), dan sebuah server DNS yang memberikan nama ke dalam IP tersebut (CoreDNS klaster), jadi kamu dapat berkomunikasi dengan Service dari Pod lain di dalam klaster menggunakan metode standar (contohnya gethostbyname). Jalankan aplikasi curl lain untuk melakukan pengujian ini:

kubectl run curl --image=radial/busyboxplus:curl -i --tty

Waiting for pod default/curl-131556218-9fnch to be running, status is Pending, pod ready: false
Hit enter for command prompt

Lalu tekan enter dan jalankan nslookup my-nginx:

[ root@curl-131556218-9fnch:/ ]$ nslookup my-nginx
Server:    10.0.0.10
Address 1: 10.0.0.10

Name:      my-nginx
Address 1: 10.0.162.149

Mengamankan Service

Hingga sekarang kita hanya mengakses nginx server dari dalam klaster. Sebelum mengekspos Service ke internet, kamu harus memastikan bahwa kanal komunikasi aman. Untuk melakukan hal tersebut, kamu membutuhkan:

Self signed certificates untuk https (kecuali jika kamu sudah mempunyai identity certificate)
Sebuah server nginx yang terkonfigurasi untuk menggunakan certificate tersebut
Sebuah secret yang membuat setifikat tersebut dapat diakses oleh pod

Kamu dapat melihat semua itu di contoh nginx https. Contoh ini mengaharuskan kamu melakukan instalasi go dan make. Jika kamu tidak ingin melakukan instalasi tersebut, ikuti langkah-langkah manualnya nanti, singkatnya:

make keys KEY=/tmp/nginx.key CERT=/tmp/nginx.crt
kubectl create secret tls nginxsecret --key /tmp/nginx.key --cert /tmp/nginx.crt

secret/nginxsecret created

kubectl get secrets

NAME                  TYPE                                  DATA      AGE
default-token-il9rc   kubernetes.io/service-account-token   1         1d
nginxsecret           Opaque                                2         1m

Berikut ini adalah langkah-langkah manual yang harus diikuti jika kamu mengalami masalah menjalankan make (pada windows contohnya):

#membuat sebuah key-pair public private
openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout /d/tmp/nginx.key -out /d/tmp/nginx.crt -subj "/CN=my-nginx/O=my-nginx"
#rubah key tersebut ke dalam pengkodean base64
cat /d/tmp/nginx.crt | base64
cat /d/tmp/nginx.key | base64

Gunakan hasil keluaran dari perintah sebelumnya untuk membuat sebuah file yaml seperti berikut. Nilai yang dikodekan base64 harus berada di dalam satu baris.

apiVersion: "v1"
kind: "Secret"
metadata:
  name: "nginxsecret"
  namespace: "default"
data:
  nginx.crt: "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"
  nginx.key: "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"

Sekarang buat secrets menggunakan file tersebut:

kubectl apply -f nginxsecrets.yaml
kubectl get secrets

NAME                  TYPE                                  DATA      AGE
default-token-il9rc   kubernetes.io/service-account-token   1         1d
nginxsecret           Opaque                                2         1m

Sekarang modifikasi replika nginx untuk menjalankan server https menggunakan certificate di dalam secret dan Service untuk mengekspos semua port (80 dan 443):

service/networking/nginx-secure-app.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-nginx
  labels:
    run: my-nginx
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - port: 8080
    targetPort: 80
    protocol: TCP
    name: http
  - port: 443
    protocol: TCP
    name: https
  selector:
    run: my-nginx
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-nginx
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: my-nginx
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        run: my-nginx
    spec:
      volumes:
      - name: secret-volume
        secret:
          secretName: nginxsecret
      containers:
      - name: nginxhttps
        image: bprashanth/nginxhttps:1.0
        ports:
        - containerPort: 443
        - containerPort: 80
        volumeMounts:
        - mountPath: /etc/nginx/ssl
          name: secret-volume

Berikut catatan penting tentang manifes nginx-secure-app:

di dalam file tersebut, ada spesifikasi Deployment dan Service
ada server nginx yang melayani trafik HTTP di port 80 dan trafik HTTPS di port 443, dan Service nginx yang mengekspos kedua port tersebut.
Setiap kontainer mempunyai akses ke key melalui volume yang di mount pada /etc/nginx/ssl. Ini adalah konfigurasi sebelum server nginx dijalankan.

kubectl delete deployments,svc my-nginx; kubectl create -f ./nginx-secure-app.yaml

Pada tahapan ini, kamu dapat berkomunikasi dengan server nginx dari node manapun.

kubectl get pods -o yaml | grep -i podip
    podIP: 10.244.3.5
node $ curl -k https://10.244.3.5
...
<h1>Welcome to nginx!</h1>

Perlu dicatat bahwa kita menggunakan parameter -k saat menggunakan curl, ini karena kita tidak tau apapun tentang Pod yang menjalankan nginx saat pembuatan seritifikat, jadi kita harus memberitahu curl untuk mengabaikan ketidakcocokan CName. Dengan membuat Service, kita menghubungkan CName yang digunakan pada certificate dengan nama pada DNS yang digunakan Pod. Lakukan pengujian dari sebuah Pod (secret yang sama digunakan untuk agar mudah, Pod tersebut hanya membutuhkan nginx.crt untuk mengakses Service)

service/networking/curlpod.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: curl-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: curlpod
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: curlpod
    spec:
      volumes:
      - name: secret-volume
        secret:
          secretName: nginxsecret
      containers:
      - name: curlpod
        command:
        - sh
        - -c
        - while true; do sleep 1; done
        image: radial/busyboxplus:curl
        volumeMounts:
        - mountPath: /etc/nginx/ssl
          name: secret-volume

kubectl apply -f ./curlpod.yaml
kubectl get pods -l app=curlpod

NAME                               READY     STATUS    RESTARTS   AGE
curl-deployment-1515033274-1410r   1/1       Running   0          1m

kubectl exec curl-deployment-1515033274-1410r -- curl https://my-nginx --cacert /etc/nginx/ssl/nginx.crt
...
<title>Welcome to nginx!</title>
...

Mengekspos Service

Kamu mungkin ingin mengekspos Service ke alamat IP eksternal. Kubernetes mendukung dua cara untuk melakukan ini: NodePort dan LoadBalancer. Service yang dibuat tadi sudah menggunakan NodePort, jadi replika nginx sudah siap untuk menerima trafik dari internet jika Node kamu mempunyai IP publik.

kubectl get svc my-nginx -o yaml | grep nodePort -C 5
  uid: 07191fb3-f61a-11e5-8ae5-42010af00002
spec:
  clusterIP: 10.0.162.149
  ports:
  - name: http
    nodePort: 31704
    port: 8080
    protocol: TCP
    targetPort: 80
  - name: https
    nodePort: 32453
    port: 443
    protocol: TCP
    targetPort: 443
  selector:
    run: my-nginx

kubectl get nodes -o yaml | grep ExternalIP -C 1
    - address: 104.197.41.11
      type: ExternalIP
    allocatable:
--
    - address: 23.251.152.56
      type: ExternalIP
    allocatable:
...

$ curl https://<EXTERNAL-IP>:<NODE-PORT> -k
...
<h1>Welcome to nginx!</h1>

Mari coba membuat ulang Service menggunakan cloud load balancer, ubah saja type Service my-nginx dari NodePort ke LoadBalancer:

kubectl edit svc my-nginx
kubectl get svc my-nginx

NAME       TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP        PORT(S)               AGE
my-nginx   ClusterIP   10.0.162.149   162.222.184.144    80/TCP,81/TCP,82/TCP  21s

curl https://<EXTERNAL-IP> -k
...
<title>Welcome to nginx!</title>

IP address pada kolom EXTERNAL-IP menunjukan IP yang tersedia di internet. Sedangkan kolom CLUSTER-IP merupakan IP yang hanya tersedia di dalam klaster kamu (IP private).

Perhatikan pada AWS, tipe LoadBalancer membuat sebuah ELB, yang menggunakan hostname yang panjang, bukan IP. Karena tidak semua keluar pada standar keluaran kubectl get svc. Jadi kamu harus menggunakan kubectl describe service my-nginx untuk melihatnya. Kamu akan melihat seperti ini:

kubectl describe service my-nginx
...
LoadBalancer Ingress:   a320587ffd19711e5a37606cf4a74574-1142138393.us-east-1.elb.amazonaws.com
...

Selanjutnya

Kubernetes juga mendukung Federated Service, yang bisa mempengaruhi banyak klaster dan penyedia layanan cloud, untuk meningkatkan ketersediaan, peningkatan toleransi kesalahan, dan pengembangan dari Service kamu. Lihat Panduan Federated Service untuk informasi lebih lanjut.

3.5.6 - Ingress

Sebuah obyek API yang mengatur akses eksternal terhadap Service yang ada di dalam klaster, biasanya dalam bentuk request HTTP.

Ingress juga menyediakan load balancing, terminasi SSL, serta name-based virtual hosting.

Terminologi

Untuk memudahkan, di awal akan dijelaskan beberapa terminologi yang sering dipakai:

Node: Sebuah mesin fisik atau virtual yang berada di dalam klaster Kubernetes.
Klaster: Sekelompok node yang merupakan resource komputasi primer yang diatur oleh Kubernetes, biasanya diproteksi dari internet dengan menggunakan firewall.
Edge router: Sebuah router mengatur policy firewall pada klaster kamu. Router ini bisa saja berupa gateway yang diatur oleh penyedia layanan cloud maupun perangkat keras.
Jaringan klaster: Seperangkat links baik logis maupus fisik, yang memfasilitasi komunikasi di dalam klaster berdasarkan model jaringan Kubernetes.
Service: Sebuah Service yang mengidentifikasi beberapa Pod dengan menggunakan selector label. Secara umum, semua Service diasumsikan hanya memiliki IP virtual yang hanya dapat diakses dari dalam jaringan klaster.

Apakah Ingress itu?

Ingress ditambahkan sejak Kubernetes v1.1, mengekspos rute HTTP dan HTTPS ke berbagai services di dalam klaster. Mekanisme routing trafik dikendalikan oleh aturan-aturan yang didefinisikan pada Ingress.

    internet
        |
   [ Ingress ]
   --|-----|--
   [ Services ]

Sebuah Ingress dapat dikonfigurasi agar berbagai Service memiliki URL yang dapat diakses dari eksternal (luar klaster), melakukan load balance pada trafik, terminasi SSL, serta Virtual Host berbasis Nama. Sebuah kontroler Ingress bertanggung jawab untuk menjalankan fungsi Ingress yaitu sebagai loadbalancer, meskipun dapat juga digunakan untuk mengatur edge router atau frontend tambahan untuk menerima trafik.

Sebuah Ingress tidak mengekspos sembarang port atau protokol. Mengekspos Service untuk protokol selain HTTP ke HTTPS internet biasanya dilakukan dengan menggunakan service dengan tipe Service.Type=NodePort atau Service.Type=LoadBalancer.

Prasyarat

FEATURE STATE: Kubernetes v1.1 [beta]

Sebelum kamu mulai menggunakan Ingress, ada beberapa hal yang perlu kamu ketahui sebelumnya. Ingress merupakan resource dengan tipe beta.

Catatan: Kamu harus terlebih dahulu memiliki kontroler Ingress untuk dapat memenuhi Ingress. Membuat sebuah Ingress tanpa adanya kontroler Ingres tidak akan berdampak apa pun.

GCE/Google Kubernetes Engine melakukan deploy kontroler Ingress pada master. Perhatikan laman berikut keterbatasan versi beta kontroler ini jika kamu menggunakan GCE/GKE.

Jika kamu menggunakan environment selain GCE/Google Kubernetes Engine, kemungkinan besar kamu harus melakukan proses deploy kontroler ingress kamu sendiri. Terdapat beberapa jenis kontroler Ingress yang bisa kamu pilih.

Sebelum kamu memulai

Secara ideal, semua kontroler Ingress harus memenuhi spesifikasi ini, tetapi beberapa kontroler beroperasi sedikit berbeda satu sama lain.

Catatan: Pastikan kamu sudah terlebih dahulu memahami dokumentasi kontroler Ingress yang akan kamu pakai sebelum memutuskan untuk memakai kontroler tersebut.

Resource Ingress

Berikut ini merupakan salah satu contoh konfigurasi Ingress yang minimum:

apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: test-ingress
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules:
  - http:
      paths:
      - path: /testpath
        backend:
          serviceName: test
          servicePort: 80

Seperti layaknya resource Kubernetes yang lain, sebuah Ingress membutuhkan field apiVersion, kind, dan metadata. Untuk informasi umum soal bagaimana cara bekerja dengan menggunakan berkas konfigurasi, silahkan merujuk pada melakukan deploy aplikasi, konfigurasi kontainer, mengatur resource. Ingress seringkali menggunakan anotasi untuk melakukan konfigurasi beberapa opsi yang ada bergantung pada kontroler Ingress yang digunakan, sebagai contohnya adalah anotasi rewrite-target. Kontroler Ingress yang berbeda memiliki jenis anotasi yang berbeda. Pastikan kamu sudah terlebih dahulu memahami dokumentasi kontroler Ingress yang akan kamu pakai untuk mengetahui jenis anotasi apa sajakah yang disediakan.

Spesifikasi Ingress memiliki segala informasi yang dibutuhkan untuk melakukan proses konfigurasi loadbalancer atau server proxy. Hal yang terpenting adalah bagian inilah yang mengandung semua rules yang nantinya akan digunakan untuk menyesuaikan trafik yang masuk. Resource Ingress hanya menyediakan fitur rules untuk mengarahkan trafik dengan protokol HTTP.

Rule Ingress

Setiap rule HTTP mengandung informasi berikut:

Host opsional. Di dalam contoh ini, tidak ada host yang diberikan, dengan kata lain, semua rules berlaku untuk inbound trafik HTTP bagi alamat IP yang dispesifikasikan. JIka sebuah host dispesifikasikan (misalnya saja, foo.bar.com), maka rules yang ada akan berlaku bagi host tersebut.
Sederetan path (misalnya, /testpath), setiap path ini akan memiliki pasangan berupa sebuah backend yang didefinisikan dengan serviceName dan servicePort. Baik host dan path harus sesuai dengan konten dari request yang masuk sebelum loadbalancer akan mengarahkan trafik pada service yang sesuai.
Suatu backend adalah kombinasi service dan port seperti yang dideskripsikan di dokumentasi Service. Request HTTP (dan HTTPS) yang sesuai dengan host dan path yang ada pada rule akan diteruskan pada backend terkait.

Backend default seringkali dikonfigurasi pada kontroler kontroler Ingress, tugas backend default ini adalah mengarahkan request yang tidak sesuai dengan path yang tersedia pada spesifikasi.

Backend Default

Sebuah Ingress yang tidak memiliki rules akan mengarahkan semua trafik pada sebuah backend default. Backend default inilah yang biasanya bisa dimasukkan sebagai salah satu opsi konfigurasi dari kontroler Ingress dan tidak dimasukkan dalam spesifikasi resource Ingress.

Jika tidak ada host atau path yang sesuai dengan request HTTP pada objek Ingress, maka trafik tersebut akan diarahkan pada backend default.

Jenis Ingress

Ingress dengan satu Service

Terdapat konsep Kubernetes yang memungkinkan kamu untuk mengekspos sebuah Service, lihat alternatif lain. Kamu juga bisa membuat spesifikasi Ingress dengan backend default yang tidak memiliki rules.

service/networking/ingress.yaml

apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: test-ingress
spec:
  backend:
    serviceName: testsvc
    servicePort: 80

Jika kamu menggunakan kubectl apply -f kamu dapat melihat:

kubectl get ingress test-ingress

NAME           HOSTS     ADDRESS           PORTS     AGE
test-ingress   *         107.178.254.228   80        59s

Dimana 107.178.254.228 merupakan alamat IP yang dialokasikan oleh kontroler Ingress untuk memenuhi Ingress ini.

Catatan: Kontroler Ingress dan load balancer membutuhkan waktu sekitar satu hingga dua menit untuk mengalokasikan alamat IP. Hingga alamat IP berhasil dialokasikan, kamu akan melihat tampilan kolom ADDRESS sebagai <pending>.

Fanout sederhana

Sebuah konfigurasi fanout akan melakukan route trafik dari sebuah alamat IP ke banyak Service, berdasarkan URI HTTP yang diberikan. Sebuah Ingress memungkinkan kamu untuk memiliki jumlah loadbalancer minimum. Contohnya, konfigurasi seperti di bawah ini:

foo.bar.com -> 178.91.123.132 -> / foo    service1:4200
                                 / bar    service2:8080

akan memerlukan konfigurasi Ingress seperti:

apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: simple-fanout-example
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules:
  - host: foo.bar.com
    http:
      paths:
      - path: /foo
        backend:
          serviceName: service1
          servicePort: 4200
      - path: /bar
        backend:
          serviceName: service2
          servicePort: 8080

Ketika kamu membuat Ingress dengan perintah kubectl apply -f:

kubectl describe ingress simple-fanout-example

Name:             simple-fanout-example
Namespace:        default
Address:          178.91.123.132
Default backend:  default-http-backend:80 (10.8.2.3:8080)
Rules:
  Host         Path  Backends
  ----         ----  --------
  foo.bar.com
               /foo   service1:4200 (10.8.0.90:4200)
               /bar   service2:8080 (10.8.0.91:8080)
Annotations:
  nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target:  /
Events:
  Type     Reason  Age                From                     Message
  ----     ------  ----               ----                     -------
  Normal   ADD     22s                loadbalancer-controller  default/test

Kontroler Ingress akan menyediakan loadbalancer (implementasinya tergantung dari jenis Ingress yang digunakan), selama service-service yang didefinisikan (s1, s2) ada. Apabila Ingress selesai dibuat, maka kamu dapat melihat alamat IP dari berbagai loadbalancer pada kolom address.

Catatan: Kamu mungkin saja membutuhkan konfigurasi default-http-backend Service bergantung pada kontroler Ingress yang kamu pakai.

Virtual Host berbasis Nama

Virtual Host berbasis Nama memungkinkan mekanisme routing berdasarkan trafik HTTP ke beberapa host name dengan alamat IP yang sama.

foo.bar.com --|                 |-> foo.bar.com s1:80
              | 178.91.123.132  |
bar.foo.com --|                 |-> bar.foo.com s2:80

Ingress di bawah ini memberikan perintah pada loadbalancer untuk melakukan mekanisme routing berdasarkan header host.

apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: name-virtual-host-ingress
spec:
  rules:
  - host: foo.bar.com
    http:
      paths:
      - backend:
          serviceName: service1
          servicePort: 80
  - host: bar.foo.com
    http:
      paths:
      - backend:
          serviceName: service2
          servicePort: 80

Jika kamu membuat sebuah Ingress tanpa mendefinisikan host apa pun, maka trafik web ke alamat IP dari kontroler Ingress tetap dapat dilakukan tanpa harus menyesuaikan aturan name based virtual host. Sebagai contoh, resource Ingress di bawah ini akan melakukan pemetaan trafik dari first.bar.com ke service1, second.foo.com ke service2, dan trafik lain ke alamat IP tanpa host name yang didefinisikan di dalam request (yang tidak memiliki request header) ke service3.

apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: name-virtual-host-ingress
spec:
  rules:
  - host: first.bar.com
    http:
      paths:
      - backend:
          serviceName: service1
          servicePort: 80
  - host: second.foo.com
    http:
      paths:
      - backend:
          serviceName: service2
          servicePort: 80
  - http:
      paths:
      - backend:
          serviceName: service3
          servicePort: 80

TLS

Kamu dapat mengamankan Ingress yang kamu miliki dengan memberikan spesifikasi secret yang mengandung private key dan sertifikat TLS. Saat ini, Ingress hanya memiliki fitur untuk melakukan konfigurasi single TLS port, yaitu 443, serta melakukan terminasi TLS. Jika section TLS pada Ingress memiliki spesifikasi host yang berbeda, rules yang ada akan dimultiplekskan pada port yang sama berdasarkan hostname yang dispesifikasikan melalui ekstensi TLS SNI. Secret TLS harus memiliki key bernama tls.crt dan tls.key yang mengandung private key dan sertifikat TLS, contohnya:

apiVersion: v1
data:
  tls.crt: base64 encoded cert
  tls.key: base64 encoded key
kind: Secret
metadata:
  name: testsecret-tls
  namespace: default
type: kubernetes.io/tls

Ketika kamu menambahkan secret pada Ingress maka kontroler Ingress akan memberikan perintah untuk memproteksi channel dari klien ke loadbalancer menggunakan TLS. Kamu harus memastikan secret TLS yang digunakan memiliki sertifikat yang mengandung CN untuk sslexample.foo.com.

apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: tls-example-ingress
spec:
  tls:
  - hosts:
    - sslexample.foo.com
    secretName: testsecret-tls
  rules:
    - host: sslexample.foo.com
      http:
        paths:
        - path: /
          backend:
            serviceName: service1
            servicePort: 80

Catatan: Terdapat perbedaan di antara beberapa fitur TLS yang disediakan oleh berbagai kontroler Ingress. Perhatikan dokumentasi nginx, GCE, atau kontroler Ingress spesifik platform lainnya untuk memahami cara kerja TLS pada environment yang kamu miliki.

Loadbalancing

Sebuah kontroler Ingress sudah dibekali dengan beberapa policy terkait mekanisme load balance yang nantinya akan diterapkan pada semua Ingress, misalnya saja algoritma load balancing, backend weight scheme, dan lain sebagainya. Beberapa konsep load balance yang lebih advance (misalnya saja persistent sessions, dynamic weights) belum diekspos melalui Ingress. Meskipun begitu, kamu masih bisa menggunakan fitur ini melalui loadbalancer service.

Perlu diketahui bahwa meskipun health check tidak diekspos secara langsung melalui Ingress, terdapat beberapa konsep di Kubernetes yang sejalan dengan hal ini, misalnya readiness probes yang memungkinkan kamu untuk memperoleh hasil yang sama. Silahkan pelajari lebih lanjut dokumentasi kontroler yang kamu pakai untuk mengetahui bagaimana implementasi health checks pada kontroler yang kamu pilih (nginx, GCE).

Mengubah Ingress

Untuk mengubah Ingress yang sudah ada dan menambahkan host baru, kamu dapat mengubahnya dengan mode edit:

kubectl describe ingress test

Name:             test
Namespace:        default
Address:          178.91.123.132
Default backend:  default-http-backend:80 (10.8.2.3:8080)
Rules:
  Host         Path  Backends
  ----         ----  --------
  foo.bar.com
               /foo   s1:80 (10.8.0.90:80)
Annotations:
  nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target:  /
Events:
  Type     Reason  Age                From                     Message
  ----     ------  ----               ----                     -------
  Normal   ADD     35s                loadbalancer-controller  default/test

kubectl edit ingress test

Sebuah editor akan muncul dan menampilkan konfigurasi Ingress kamu dalam format YAML apabila kamu telah menjalankan perintah di atas. Ubah untuk menambahkan host:

spec:
  rules:
  - host: foo.bar.com
    http:
      paths:
      - backend:
          serviceName: s1
          servicePort: 80
        path: /foo
  - host: bar.baz.com
    http:
      paths:
      - backend:
          serviceName: s2
          servicePort: 80
        path: /foo
..

Menyimpan konfigurasi dalam bentuk YAML ini akan mengubah resource pada API server, yang kemudian akan memberi tahu kontroler Ingress untuk mengubah konfigurasi loadbalancer.

kubectl describe ingress test

Name:             test
Namespace:        default
Address:          178.91.123.132
Default backend:  default-http-backend:80 (10.8.2.3:8080)
Rules:
  Host         Path  Backends
  ----         ----  --------
  foo.bar.com
               /foo   s1:80 (10.8.0.90:80)
  bar.baz.com
               /foo   s2:80 (10.8.0.91:80)
Annotations:
  nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target:  /
Events:
  Type     Reason  Age                From                     Message
  ----     ------  ----               ----                     -------
  Normal   ADD     45s                loadbalancer-controller  default/test

Kamu juga dapat mengubah Ingress dengan menggunakan perintah kubectl replace -f pada berkas konfigurasi Ingress yang ingin diubah.

Mekanisme failing pada beberapa zona availability

Teknik untuk menyeimbangkan persebaran trafik pada failure domain berbeda antar penyedia layanan cloud. Kamu dapat mempelajari dokumentasi yang relevan bagi kontoler Ingress untuk informasi yang lebih detail. Kamu juga dapat mempelajari dokumentasi federasi untuk informasi lebih detail soal bagaimana melakukan deploy untuk federasi klaster.

Pengembangan selanjutnya

Silahkan amati SIG Network untuk detail lebih lanjut mengenai perubahan Ingress dan resource terkait lainnya. Kamu juga bisa melihat repositori Ingress untuk informasi yang lebih detail soal perubahan berbagai kontroler.

Alternatif lain

Kamu dapat mengekspos sebuah Service dalam berbagai cara, tanpa harus menggunakan resource Ingress, dengan menggunakan:

Selanjutnya

Melakukan konfigurasi Ingress pada Minikube dengan kontroler NGINX

3.5.7 - Kontroler Ingress

Agar Ingress dapat bekerja sebagaimana mestinya, sebuah klaster harus memiliki paling tidak sebuah kontroler Ingress.

Berbeda dengan kontroler-kontroler lainnya yang dijalankan sebagai bagian dari binary kube-controller-manager, kontroler Ingress tidak secara otomatis dijalankan di dalam klaster. Kamu bisa menggunakan laman ini untuk memilih implementasi kontroler Ingress yang kamu pikir paling sesuai dengan kebutuhan kamu.

Kubernetes sebagai sebuah proyek, saat ini, mendukung dan memaintain kontroler-kontroler GCE dan nginx.

Kontroler-kontroler lainnya

Ambassador API Gateway merupakan ingress berbasis Envoy kontroler dengan dukungan komunitas atau komersial dari Datawire.
AppsCode Inc. menawarkan dukungan dan pemeliharaan untuk ingress berbasis HAProxy, Voyager.
Contour merupakan ingress berbasis Envoy yang disediakan dan didukung oleh VMware.
Citrix menyediakan sebuah kontroler Ingress untuk perangkat keras (MPX), virtualisasi (VPX) dan kontainerisasi cuma-cuma (CPX) ADC untuk mesin baremetal dan penyedia layanan cloud deployments.
F5 Networks menyediakan dukungan dan pemeliharaan untuk kontroler F5 BIG-IP bagi Kubernetes.
Gloo adalah sebuah proyek kontroler Ingress open source berbasis Envoy yang menawarkan fungsionalitas API Gateway dengan dukungan enterprise dari solo.io.
Kontroler Ingress berbasis HAProxy jcmoraisjr/haproxy-ingress yang disebutkan di dalam artikel HAProxy Ingress Controller for Kubernetes. HAProxy Technologies menawarkan dukungan dan pemeliharaan bagi HAProxy Enterprise dan Ingress kontroler jcmoraisjr/haproxy-ingress.
Kontroler Ingress berbasis Istio Control Ingress Traffic.
Kong menawarkan dukungan dan pemeliharaan komunitas atau komersial Kontroler Ingress untuk Kubernetes.
NGINX, Inc. menawarkan dukungan dan pemeliharaan Kontroler Ingress NGINX untuk Kubernetes.
Traefik adalah sebuah kontroler Ingress yang menyediakan semua fitur secara lengkap (fully featured) (Let's Encrypt, secrets, http2, websocket), dengan tambahan dukungan komersial oleh Containous.

Menggunakan beberapa jenis kontroler Ingress sekaligus

Kamu dapat melakukan deploy berapa pun banyaknya kontroler Ingress dalam sebuah klaster. Jika kamu ingin membuat Ingress, kamu tinggal memberikan anotasi setiap Ingress sesuai dengan ingress.class yang sesuai untuk menandai kontroler Ingress mana yang digunakan jika terdapat lebih dari satu kontroler Ingress yang ada di klaster kamu.

Apabila kamu tidak mendefinisikan class yang dipakai, penyedia layanan cloud kamu akan menggunakan kontroler Ingress default yang mereka miliki.

Idealnya, semua ingress harus memenuhi spesifikasi ini, tetapi berbagai jenis kontroler Ingress bisa saja memiliki sedikit perbedaan cara kerja.

Catatan: Pastikan kamu sudah terlebih dahulu memahami dokumentasi kontroler Ingress yang akan kamu pakai sebelum memutuskan untuk memakai kontroler tersebut.

Selanjutnya

Pelajari Ingress lebih lanjut.
Melakukan konfigurasi Ingress pada Minikube dengan kontroler NGINX

3.5.8 - NetworkPolicy

Sebuah NetworkPolicy adalah spesifikasi dari sekelompok Pod atau endpoint yang diizinkan untuk saling berkomunikasi.

NetworkPolicy menggunakan label untuk memilih Pod serta mendefinisikan serangkaian rule yang digunakan untuk mendefinisikan trafik yang diizinkan untuk suatu Pod tertentu.

Prasyarat

NetworkPolicy diimplementasikan dengan menggunakan plugin jaringan, dengan demikian kamu harus memiliki penyedia jaringan yang mendukung NetworkPolicy - membuat resource tanpa adanya controller tidak akan berdampak apa pun.

Pod yang terisolasi dan tidak terisolasi

Secara default, Pod bersifat tidak terisolasi; Pod-Pod tersebut menerima trafik dari resource apa pun.

Pod menjadi terisolasi apabila terdapat NetworkPolicy yang dikenakan pada Pod-Pod tersebut. Apabila terdapat NetworkPolicy di dalam namespace yang dikenakan pada suatu Pod, Pod tersebut akan menolak koneksi yang tidak diizinkan NetworkPolicy. (Pod lain dalam namespace yang tidak dikenakan NetworkPolicy akan tetap menerima trafik dari semua resource.)

Resource `NetworkPolicy`

Lihat NetworkPolicy untuk definisi lengkap resource.

Sebuah contoh NetworkPolicy akan terlihat seperti berikut:

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: test-network-policy
  namespace: default
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      role: db
  policyTypes:
  - Ingress
  - Egress
  ingress:
  - from:
    - ipBlock:
        cidr: 172.17.0.0/16
        except:
        - 172.17.1.0/24
    - namespaceSelector:
        matchLabels:
          project: myproject
    - podSelector:
        matchLabels:
          role: frontend
    ports:
    - protocol: TCP
      port: 6379
  egress:
  - to:
    - ipBlock:
        cidr: 10.0.0.0/24
    ports:
    - protocol: TCP
      port: 5978

Mengirimkan ini ke API server dengan metode POST tidak akan berdampak apa pun kecuali penyedia jaringan mendukung network policy.

Field-field yang bersifat wajib: Sama dengan seluruh config Kubernetes lainnya, sebuah NetworkPolicy membutuhkan field-field apiVersion, kind, dan metadata. Informasi generik mengenai bagaimana bekerja dengan file config, dapat dilihat di Konfigurasi Kontainer menggunakan ConfigMap, serta Manajemen Objek.

spec: NetworkPolicy spec memiliki semua informasi yang harus diberikan untuk memberikan definisi network policy yang ada pada namespace tertentu.

podSelector: Setiap NetworkPolicy memiliki sebuah podSelector yang bertugas memfilter Pod-Pod yang dikenai policy tersebut. Contoh yang ada memfilter Pod dengan label "role=db". Sebuah podSelector yang empty akan memilih semua Pod yang ada di dalam namespace.

policyTypes: Setiap NetworkPolicy memiliki sebuah daftar policyTypes yang dapat berupa Ingress, Egress, atau keduanya. Field policyTypes mengindikasikan apakah suatu policy diberikan pada trafik ingress, egress, atau camputan ingress dan egress pada Pod tertentu. Jika tidak ada policyTypes tyang diberikan pada NetworkPolicy maka Ingress default akan diterapkan dan Egress akan diterapkan apabila policy tersebut memberikan spesifikasi egress.

ingress: Setiap NetworkPolicy bisa saja memberikan serangkaian whitelist rule-rule ingress. Setiap rule mengizinkan trafik yang sesuai dengan section from dan ports. Contoh policy yang diberikan memiliki sebuah rule, yang sesuai dengan trafik pada sebuah port single, bagian pertama dispesifikasikan melalui ipBlock, yang kedua melalui namespaceSelector dan yang ketiga melalui podSelector.

egress: Setiap NetworkPolicy bisa saja meliputi serangkaian whitelist rule-rule egress. Setiap rule mengizinkan trafik yang sesuai dengan section to dan ports. Contoh policy yang diberikan memiliki sebuah rule, yang sesuai dengan port single pada destinasi 10.0.0.0/24.

Pada contoh, NetworkPolicy melakukan hal berikut:

Mengisolasi Pod-Pod dengan label "role=db" pada namespace "default" baik untuk ingress atau egress.
(Rule Ingress) mengizinkan koneksi ke semua Pod pada namespace “default” dengan label “role=db” untuk protokol TCP port 6379 dari:
- semua Pod pada namespace "default" dengan label "role=frontend"
- semua Pod dalam sebuah namespace dengan label "project=myproject"
- alamat IP pada range 172.17.0.0–172.17.0.255 dan 172.17.2.0–172.17.255.255 (yaitu, semua 172.17.0.0/16 kecuali 172.17.1.0/24)
(Rule Egress) mengizinkan koneksi dari semua Pod pada namespace "default" dengan label "role=db" ke CIDR 10.0.0.0/24 untuk protokol TCP pada port 5978

Lihat mekanisme Deklarasi Network Policy untuk penjelasan lebih mendalam.

Perilaku selektor `to` dan `from`

Terdapat empat jenis selektor yang dapat dispesifikasikan dalam section ingress from atau section egress to:

podSelector: Ini digunakan untuk memfilter Pod tertentu pada namespace dimana NetworkPolicy berada yang akan mengatur destinasi ingress atau egress.

namespaceSelector: Ini digunakan untuk memfilter namespace tertentu dimana semua Pod diperbolehkan sebagai source ingress atau destinasi egress.

namespaceSelector and podSelector: Sebuah entri to/from yang memberikan spesifikasi namespaceSelector dan podSelector serta memilih Pod-Pod tertentu yang ada di dalam namespace. Pastikan kamu menggunakan sintaks YAML yang tepat; policy ini:

  ...
  ingress:
  - from:
    - namespaceSelector:
        matchLabels:
          user: alice
      podSelector:
        matchLabels:
          role: client
  ...

mengandung sebuah elemen from yang mengizinkan koneksi dari Pod-Pod dengan label role=client di namespace dengan label user=alice. Akan tetapi, policy ini:

  ...
  ingress:
  - from:
    - namespaceSelector:
        matchLabels:
          user: alice
    - podSelector:
        matchLabels:
          role: client
  ...

mengandung dua elemen pada array from, dan mengizinkan koneksi dari Pod pada Namespace lokal dengan label role=client, atau dari Pod di namespace apa pun dengan label user=alice.

Ketika kamu merasa ragu, gunakan kubectl describe untuk melihat bagaimana Kubernetes menginterpretasikan policy tersebut.

ipBlock: Ini digunakan untuk memilih range IP CIDR tertentu untuk berperan sebagai source ingress atau destinasi egress. Alamat yang digunakan harus merupakan alamat IP eksternal klaster, karena alamat IP Pod bersifat ephemeral dan tidak dapat ditebak.

Mekanisme ingress dan egress klaster seringkali membutuhkan mekanisme rewrite alamat IP source dan destinasi paket. Pada kasus-kasus dimana hal ini, tidak dapat dipastikan bahwa apakah hal ini terjadi sebelum atau setelah pemrosesan NetworkPolicy, dan perilaku yang ada mungkin saja berbeda untuk kombinasi plugin jaringan, penyedia layanan cloud, serta implementasi Service yang berbeda.

Pada ingress, artinya bisa saja kamu melakukan filter paket yang masuk berdasarkan source IP, sementara di kasus lain "source IP" yang digunakan oleh Network Policy adalah alamat IP LoadBalancer, node dimana Pod berada, dsb.

Pada egress, bisa saja sebuah koneksi dari Pod ke IP Service di-rewrite ke IP eksternal klaster atau bahkan tidak termasuk di dalam ipBlock policy.

Policy Default

Secara default, jika tidak ada policy yang ada dalam suatu namespace, maka semua trafik ingress dan egress yang diizinkan ke atau dari Pod dalam namespace. Contoh di bawah ini akan memberikan gambaran bagaimana kamu dapat mengubah perilaku default pada sebuah namespace.

Default: tolak semua trafik ingress

Kamu dapat membuat policy isolasi "default" untuk sebuah namespace dengan membuat sebuah NetworkPolicy yang memilih semua Pod tapi tidak mengizinkan trafik ingress masuk ke Pod-Pod tersebut.

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: default-deny
spec:
  podSelector: {}
  policyTypes:
  - Ingress

Hal ini menjamin bahwa bahkan Pod yang tidak dipilih oleh NetworkPolicy lain masih terisolasi. Policy ini tidak mengubah perilaku default dari egress.

Default: izinkan semua trafik ingress

Jika kamu ingin mengizinkan semua trafik ingress pada semua Pod dalam sebuah namespace (bahkan jika policy ditambahkan dan menyebabkan beberapa Pod menjadi terisolasi), kamu dapat secara eksplisit mengizinkan semua trafik bagi namespace tersebut.

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: allow-all
spec:
  podSelector: {}
  ingress:
  - {}
  policyTypes:
  - Ingress

Default: tolak semua trafik egress

Kamu dapat membuat policy isolasi "default" untuk sebuah namespace dengan membuat sebuah NetworkPolicy yang memilih semua Pod tapi tidak mengizinkan trafik egress keluar dari Pod-Pod tersebut.

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: default-deny
spec:
  podSelector: {}
  policyTypes:
  - Egress

Hal ini menjamin bahwa bahkan Pod yang tidak dipilih oleh NetworkPolicy lain masih terisolasi. Policy ini tidak mengubah perilaku default dari ingress.

Default: izinkan semua trafik egress

Jika kamu ingin mengizinkan semua trafik egress pada semua Pod dalam sebuah namespace (bahkan jika policy ditambahkan dan menyebabkan beberapa Pod menjadi terisolasi), kamu dapat secara eksplisit mengizinkan semua trafik bagi namespace tersebut.

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: allow-all
spec:
  podSelector: {}
  egress:
  - {}
  policyTypes:
  - Egress

Default: tolak semua trafik ingress dan egress

Kamu dapat membuat sebuah policy "default" jika kamu ingin menolak semua trafik ingress maupun egress pada semua Pod dalam sebuah namespace.

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: default-deny
spec:
  podSelector: {}
  policyTypes:
  - Ingress
  - Egress

Hal ini menjamin bahwa bahkan Pod yang tidak dipilih oleh NetworkPolicy tidak akan mengizinkan trafik ingress atau egress.

Dukungan terhadap SCTP

FEATURE STATE: Kubernetes v1.12 [alpha]

Kubernetes mendukung SCTP sebagai value protocol pada definisi NetworkPolicy sebagai fitur alpha. Untuk mengaktifkan fitur ini, administrator klaster harus mengaktifkan gerbang fitur SCTPSupport pada apiserver, contohnya “--feature-gates=SCTPSupport=true,...”. Ketika gerbang fitur ini diaktifkan, pengguna dapat menerapkan value dari field protocol pada NetworkPolicy menjadi SCTP. Kubernetes akan mengatur jaringan sesuai dengan SCTP, seperti halnya koneksi TCP.

Plugin CNI harus mendukung SCTP sebagai value dari protocol pada NetworkPolicy.

Selanjutnya

Lihat Deklarasi Network Policy untuk melihat lebih banyak contoh penggunaan.
Baca lebih lanjut soal panduan bagi skenario generik resource NetworkPolicy.

3.5.9 - Menambahkan Entry pada /etc/hosts Pod dengan HostAliases

Menambahkan entri pada berkas /etc/hosts Pod akan melakukan override resolusi hostname pada level Pod ketika DNS dan opsi lainnya tidak tersedia. Pada versi 1.7, pengguna dapat menambahkan entri yang diinginkan beserta field HostAliases pada PodSpec.

Modifikasi yang dilakukan tanpa menggunakan HostAliases tidaklah disarankan karena berkas ini diatur oleh Kubelet dan dapat di-override ketika Pod dibuat/di-restart.

Isi Default pada Berkas `Hosts`

Misalnya saja kamu mempunyai sebuah Pod Nginx yang memiliki sebuah IP Pod:

kubectl run nginx --image nginx --generator=run-pod/v1

pod/nginx created

Perhatikan IP Pod tersebut:

kubectl get pods --output=wide

NAME     READY     STATUS    RESTARTS   AGE    IP           NODE
nginx    1/1       Running   0          13s    10.200.0.4   worker0

File hosts yang ada akan tampak sebagai berikut:

kubectl exec nginx -- cat /etc/hosts

# Berkas hosts yang dikelola Kubernetes
127.0.0.1	localhost
::1	localhost ip6-localhost ip6-loopback
fe00::0	ip6-localnet
fe00::0	ip6-mcastprefix
fe00::1	ip6-allnodes
fe00::2	ip6-allrouters
10.200.0.4	nginx

Secara default, berkas hosts hanya berisikan boilerplate alamat IP IPv4 and IPv6 seperti localhost dan hostname dari Pod itu sendiri.

Menambahkan Entri Tambahan dengan HostAliases

Selain boilerplate default, kita dapat menambahkan entri pada berkas hosts untuk melakukan resolusi foo.local, bar.local pada 127.0.0.1 dan foo.remote, bar.remote pada 10.1.2.3, kita dapat melakukannya dengan cara menambahkan HostAliases pada Pod di bawah field .spec.hostAliases:

service/networking/hostaliases-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: hostaliases-pod
spec:
  restartPolicy: Never
  hostAliases:
  - ip: "127.0.0.1"
    hostnames:
    - "foo.local"
    - "bar.local"
  - ip: "10.1.2.3"
    hostnames:
    - "foo.remote"
    - "bar.remote"
  containers:
  - name: cat-hosts
    image: busybox
    command:
    - cat
    args:
    - "/etc/hosts"

Pod ini kemudian dapat dihidupkan dengan perintah berikut:

kubectl apply -f hostaliases-pod.yaml

pod/hostaliases-pod created

Perhatikan IP dan status Pod tersebut:

kubectl get pod --output=wide

NAME                           READY     STATUS      RESTARTS   AGE       IP              NODE
hostaliases-pod                0/1       Completed   0          6s        10.200.0.5      worker0

File hosts yang ada akan tampak sebagai berikut:

kubectl logs hostaliases-pod

# Berkas hosts yang dikelola Kubernetes
127.0.0.1	localhost
::1	localhost ip6-localhost ip6-loopback
fe00::0	ip6-localnet
fe00::0	ip6-mcastprefix
fe00::1	ip6-allnodes
fe00::2	ip6-allrouters
10.200.0.5	hostaliases-pod

# Entries added by HostAliases.
127.0.0.1	foo.local	bar.local
10.1.2.3	foo.remote	bar.remote

Dengan tambahan entri yang telah dispesifikasikan sebelumnya.

Kenapa Kubelet Melakukan Mekanisme Manajemen Berkas `Hosts`?

Kubelet melakukan proses manajemen berkas hosts untuk setiap container yang ada pada Pod untuk mencegah Docker melakukan modifikasi pada berkas tersebut setelah kontainer dihidupkan.

Karena sifat dari berkas tersebut yang secara otomatis di-manage, semua hal yang didefinisikan oleh pengguna akan ditimpa (overwrite) ketika berkas hosts di-mount kembali oleh Kubelet ketika ada kontainer yang di-restart atau Pod di-schedule ulang. Dengan demikian tidak dianjurkan untuk memodifikasi berkas tersebut secara langsung.

3.5.10 - Dual-stack IPv4/IPv6

FEATURE STATE: Kubernetes v1.16 [alpha]

Dual-stack IPv4/IPv6 memungkinkan pengalokasian alamat IPv4 dan IPv6 untuk Pod dan Service.

Jika kamu mengaktifkan jaringan dual-stack IPv4/IPv6 untuk klaster Kubernetes kamu, klaster akan mendukung pengalokasian kedua alamat IPv4 dan IPv6 secara bersamaan.

Fitur-fitur yang didukung

Mengaktifkan dual-stack IPv4 / IPv6 pada klaster Kubernetes kamu untuk menyediakan fitur-fitur berikut ini:

Jaringan Pod dual-stack (pengalokasian sebuah alamat IPv4 dan IPv6 untuk setiap Pod)
Service yang mendukung IPv4 dan IPv6 (setiap Service hanya untuk satu keluarga alamat)
Perutean Pod ke luar klaster (misalnya Internet) melalui antarmuka IPv4 dan IPv6

Prasyarat

Prasyarat berikut diperlukan untuk menggunakan dual-stack IPv4/IPv6 pada klaster Kubernetes :

Kubernetes versi 1.16 atau yang lebih baru
Dukungan dari penyedia layanan untuk jaringan dual-stack (Penyedia layanan cloud atau yang lainnya harus dapat menyediakan antarmuka jaringan IPv4/IPv6 yang dapat dirutekan) untuk Node Kubernetes
Sebuah plugin jaringan yang mendukung dual-stack (seperti Kubenet atau Calico)
Kube-proxy yang berjalan dalam mode IPVS

Mengaktifkan dual-stack IPv4/IPv6

Untuk mengaktifkan dual-stack IPv4/IPv6, aktifkan gerbang fitur (feature gate) IPv6DualStack untuk komponen-komponen yang relevan dari klaster kamu, dan tetapkan jaringan dual-stack pada klaster:

kube-controller-manager:
- --feature-gates="IPv6DualStack=true"
- --cluster-cidr=<IPv4 CIDR>,<IPv6 CIDR> misalnya --cluster-cidr=10.244.0.0/16,fc00::/24
- --service-cluster-ip-range=<IPv4 CIDR>,<IPv6 CIDR>
- --node-cidr-mask-size-ipv4|--node-cidr-mask-size-ipv6 nilai bawaannya adalah /24 untuk IPv4 dan /64 untuk IPv6
kubelet:
- --feature-gates="IPv6DualStack=true"
kube-proxy:
- --proxy-mode=ipvs
- --cluster-cidr=<IPv4 CIDR>,<IPv6 CIDR>
- --feature-gates="IPv6DualStack=true"

Perhatian: Jika kamu menentukan blok alamat IPv6 yang lebih besar dari /24 melalui --cluster-cidr pada baris perintah, maka penetapan tersebut akan gagal.

Service

Jika klaster kamu mengaktifkan jaringan dual-stack IPv4/IPv6, maka kamu dapat membuat Service dengan alamat IPv4 atau IPv6. Kamu dapat memilih keluarga alamat untuk clusterIP
Service kamu dengan mengatur bagian, .spec.ipFamily, pada Service tersebut. Kamu hanya dapat mengatur bagian ini saat membuat Service baru. Mengatur bagian .spec.ipFamily bersifat opsional dan hanya boleh digunakan jika kamu berencana untuk mengaktifkan Service dan Ingress IPv4 dan IPv6 pada klaster kamu. Konfigurasi bagian ini bukanlah syarat untuk lalu lintas [egress] (#lalu-lintas-egress).

Catatan: Keluarga alamat bawaan untuk klaster kamu adalah keluarga alamat dari rentang clusterIP Service pertama yang dikonfigurasi melalui opsi --service-cluster-ip-range pada kube-controller-manager.

Kamu dapat mengatur .spec.ipFamily menjadi salah satu dari:

IPv4: Dimana server API akan mengalokasikan IP dari service-cluster-ip-range yaitu ipv4
IPv6: Dimana server API akan mengalokasikan IP dari service-cluster-ip-range yaitu ipv6

Spesifikasi Service berikut ini tidak memasukkan bagian ipFamily. Kubernetes akan mengalokasikan alamat IP (atau yang dikenal juga sebagai "cluster IP") dari service-cluster-ip-range yang dikonfigurasi pertama kali untuk Service ini.

service/networking/dual-stack-default-svc.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app: MyApp
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 9376

Spesifikasi Service berikut memasukkan bagian ipFamily. Sehingga Kubernetes akan mengalokasikan alamat IPv6 (atau yang dikenal juga sebagai "cluster IP") dari service-cluster-ip-range yang dikonfigurasi untuk Service ini.

service/networking/dual-stack-ipv6-svc.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  ipFamily: IPv6
  selector:
    app: MyApp
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 9376

Sebagai perbandingan, spesifikasi Service berikut ini akan dialokasikan sebuah alamat IPv4 (atau yang dikenal juga sebagai "cluster IP") dari service-cluster-ip-range yang dikonfigurasi untuk Service ini.

service/networking/dual-stack-ipv4-svc.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  ipFamily: IPv4
  selector:
    app: MyApp
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 9376

Tipe LoadBalancer

Penyedia layanan cloud yang mendukung IPv6 untuk pengaturan beban eksternal, Mengatur bagian type menjadi LoadBalancer sebagai tambahan terhadap mengatur bagian ipFamily menjadi IPv6 menyediakan sebuah cloud load balancer untuk Service kamu.

Lalu lintas egress

Penggunaan blok alamat IPv6 yang dapat dirutekan dan yang tidak dapat dirutekan secara publik diperbolehkan selama CNI dari penyedia layanan dapat mengimplementasikan transportasinya. Jika kamu memiliki Pod yang menggunakan IPv6 yang dapat dirutekan secara publik dan ingin agar Pod mencapai tujuan di luar klaster (misalnya Internet publik), kamu harus mengatur IP samaran untuk lalu lintas keluar dan balasannya. ip-masq-agent bersifat dual-stack aware, jadi kamu bisa menggunakan ip-masq-agent untuk masquerading IP dari klaster dual-stack.

Masalah-masalah yang diketahui

Kubenet memaksa pelaporan posisi IP untuk IPv4,IPv6 IP (--cluster-cidr)

Selanjutnya

Validasi jaringan dual-stack IPv4/IPv6

3.6 - Storage

3.6.1 - Volume

Berkas-berkas yang disimpan di disk di dalam Container bersifat tidak permanen (akan terhapus seiring dengan dihapusnya Container/Pod), yang menimbulkan beberapa masalah untuk aplikasi biasa saat berjalan di dalam Container. Pertama, saat sebuah Container mengalami kegagalan, Kubelet akan memulai kembali Container tersebut, tetapi semua berkas di dalamnya akan hilang - Container berjalan dalam kondisi yang bersih. Kedua, saat menjalankan banyak Container bersamaan di dalam sebuah Pod, biasanya diperlukan untuk saling berbagi berkas-berkas di antara Container-container tersebut. Kedua masalah tersebut dipecahkan oleh abstraksi Volume pada Kubernetes.

Pengetahuan tentang Pod disarankan.

Latar Belakang

Docker juga memiliki konsep volume, walaupun konsepnya Docker agak lebih fleksibel dan kurang dikelola. Pada Docker, sebuah volume adalah sesederhana sebuah direktori pada disk atau di dalam Container lainnya. Lifetime tidak dikelola dan hingga baru-baru ini hanya ada volume yang didukung disk lokal. Docker sekarang menyediakan driver untuk volume, namun fungsionalitasnya masih sangat terbatas (misalnya hingga Docker 1.7 hanya ada satu driver volume yang diizinkan untuk setiap Container, dan tidak ada cara untuk menyampaikan parameter kepada volume).

Sebaliknya, sebuah Volume Kubernetes memiliki lifetime yang gamblang - sama dengan lifetime Pod yang berisi Volume tersebut. Oleh karena itu, sebuah Volume bertahan lebih lama dari Container-container yang berjalan di dalam Pod tersebut, dan data di Volum tersebut juga dipertahankan melewati diulangnya Container. Tentu saja, saat sebuah Pod berakhir, Volume tersebut juga akan berakhir/terhapus. Dan mungkin lebih penting lagi, Kubernetes mendukung banyak jenis Volume, dan sebuah Pod dapat menggunakan sebanyak apapun Volume secara bersamaan.

Pada intinya, sebuah volume hanyalah sebuah direktori, dan mungkin berisi data, yang dapat diakses oleh Container-container di dalam Pod. Bagaimana direktori tersebut dibuat, medium yang menyokongnya, dan isinya ditentukan oleh jenis volume yang digunakan.

Untuk menggunakan sebuah volume, sebuah Pod memerinci volume-volume yang akan disediakan untuk Pod tersebut (kolom .spec.volumes) dan di mana volume-volume tersebut akan ditambatkan (di-mount) di dalam Container-container di Pod (kolom .spec.containers.volumeMounts).

Sebuah proses di dalam Container memiliki sudut pandang filesystem yang disusun dari image dan volume Dockernya. Docker Image berada pada bagian teratas hierarki filesystem, dan volume manapun yang ditambatkan pada path yang diperinci di dalam Image tersebut. Volume tidak dapat ditambatkan pada volume lain atau memiliki hard link ke volume lain. Setiap Container di dalam Pod harus secara independen memerinci di mana tiap Volume ditambatkan.

Jenis-jenis Volume

Kubernetes mendukung beberapa jenis Volume:

awsElasticBlockStore
azureDisk
azureFile
cephfs
cinder
configMap
csi
downwardAPI
emptyDir
fc (fibre channel)
flexVolume
flocker
gcePersistentDisk
gitRepo (deprecated)
glusterfs
hostPath
iscsi
local
nfs
persistentVolumeClaim
projected
portworxVolume
quobyte
rbd
scaleIO
secret
storageos
vsphereVolume

Kami menyambut kontribusi tambahan.

awsElasticBlockStore

Sebuah Volume awsElasticBlockStore menambatkan sebuah Volume EBS Amazon Web Services (AWS) ke dalam Pod kamu. Hal ini berarti bahwa sebuah Volume EBS dapat sebelumnya diisi terlebih dahulu dengan data, dan data dapat "dipindahkan" diantara banyak Pod.

Perhatian: Kamu harus membuat sebuah volume EBS menggunakan awscli dengan perintah aws ec2 create-volume atau menggunakan AWS API sebelum kamu dapat menggunakannya.

Ada beberapa batasan saat menggunakan Volume awsElasticBlockStore:

Node di mana Pod berjalan haruslah merupakan instance AWS EC2.
Instance tersebut mesti berada pada region dan availability-zone yang sama dengan volume EBS.
EBS hanya mendukung penambatan pada satu instance EC2 pada saat yang bersamaan.

Membuat sebuah Volume EBS

Sebelum kamu dapat menggunakan sebuah volume EBS pada sebuah Pod, kamu harus membuatnya pada AWS terlebih dahulu.

aws ec2 create-volume --availability-zone=eu-west-1a --size=10 --volume-type=gp2

Pastikan availability zone yang kamu masukkan sama dengan availability zone klaster kamu. (Dan pastikan juga ukuran dan jenis EBSnya sesuai dengan penggunaan yang kamu butuhkan!)

Contoh Konfigurasi AWS EBS

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-ebs
spec:
  containers:
  - image: k8s.gcr.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-ebs
      name: test-volume
  volumes:
  - name: test-volume
    # volume EBS ini harus sudah dibuat di AWS
    awsElasticBlockStore:
      volumeID: <volume-id>
      fsType: ext4

Migrasi CSI awsElasticBlocStore

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [alpha]

Pada saat fitur migrasi CSI (Container Storage Interface) untuk awsElasticBlockStore diaktifkan, fitur ini akan menterjemahkan semua operasi plugin dari plugin yang sudah ada di kode inti Kubernetes ke bentuk Driver CSI ebs.csi.aws.com. Untuk menggunakan fitur ini, Driver CSI AWS EBS harus dinstal di klaster dan fitur Alpha CSIMigration serta CSIMigrationAWS harus diaktifkan.

azureDisk

Sebuah azureDisk digunakan untuk menambatkan sebuah Data Disk Microsoft Azure ke dalam sebuah Pod.

Selengkapnya dapat ditemukan di sini.

Migrasi CSI azureDisk

FEATURE STATE: Kubernetes v1.15 [alpha]

Pada saat fitur migrasi CSI untuk azureDisk diaktifkan, fitur ini akan menterjemahkan semua operasi plugin dari plugin yang sudah ada di kode inti Kubernetes ke bentuk Driver CSI disk.csi.azure.com. Untuk menggunakan fitur ini, Driver CSI Azure Disk harus dinstal di klaster dan fitur Alpha CSIMigration serta CSIMigrationAzureDisk harus diaktifkan.

azureFile

Sebuah azureFile digunakan untuk menambatkan sebuah Microsoft Azure File Volume (SMB 2.1 dan 3.0) ke dalam sebuah Pod.

Selengkapnya dapat ditemukan di sini.

Migrasi CSI azureFile

FEATURE STATE: Kubernetes v1.15 [alpha]

Pada saat fitur migrasi CSI untuk azureFile diaktifkan, fitur ini akan menterjemahkan semua operasi plugin dari plugin yang sudah ada di kode inti Kubernetes ke bentuk Driver CSI file.csi.azure.com. Untuk menggunakan fitur ini, Driver CSI Azure File harus dinstal di klaster dan fitur Alpha CSIMigration serta CSIMigrationAzureFile harus diaktifkan.

cephfs

Sebuah Volume cephfs memungkinkan sebuah volume CephFS yang sudah ada untuk ditambatkan ke dalam Pod kamu. Berbeda dengan emptyDir, yang juga ikut dihapus saat Pod dihapus, isi data di dalam sebuah volume CephFS akan dipertahankan dan Volume tersebut hanya dilepaskan tambatannya (mount-nya). Hal ini berarti bahwa sebuah Volume CephFS dapat sebelumnya diisi terlebih dahulu dengan data, dan data dapat "dipindahkan" diantara banyak Pod.

Perhatian: Kamu harus memiliki server Ceph sendiri dan mengekspor share-nya sebelum kamu dapat menggunakannya.

Selengkapnya, lihat contoh CephFS.

cinder

Catatan: Prasyarat: Kubernetes dengan penyedia layanan cloud OpenStack yang telah dikonfigurasikan. Untuk konfigurasi penyedia layanan cloud, silahkan lihat penyedia layanan cloud openstack.

cinder digunakan untuk menambatkan Volume Cinder ke dalam Pod kamu.

Contoh Konfigurasi Volume Cinder

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-cinder
spec:
  containers:
  - image: k8s.gcr.io/test-webserver
    name: test-cinder-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-cinder
      name: test-volume
  volumes:
  - name: test-volume
    # Volume OpenStack ini harus sudah ada sebelumnya.
    cinder:
      volumeID: <volume-id>
      fsType: ext4

Migrasi CSI Cinder

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [alpha]

Pada saat fitur migrasi CSI untuk Cinder diaktifkan, fitur ini akan menterjemahkan semua operasi plugin dari plugin yang sudah ada di kode inti Kubernetes ke bentuk Driver CSI cinder.csi.openstack.com. Untuk menggunakan fitur ini, Driver CSI Openstack Cinder harus dinstal di klaster dan fitur Alpha CSIMigration serta CSIMigrationOpenStack harus diaktifkan.

configMap

Sumber daya configMap memungkinkan kamu untuk menyuntikkan data konfigurasi ke dalam Pod. Data yang ditaruh di dalam sebuah objek ConfigMap dapat dirujuk dalam sebuah Volume dengan tipe configMap dan kemudian digunakan oleh aplikasi/container yang berjalan di dalam sebuah Pod.

Saat mereferensikan sebuah objek configMap, kamu tinggal memasukkan nama ConfigMap tersebut ke dalam rincian Volume yang bersangkutan. Kamu juga dapat mengganti path spesifik yang akan digunakan pada ConfigMap. Misalnya, untuk menambatkan ConfigMap log-config pada Pod yang diberi nama configmap-pod, kamu dapat menggunakan YAML ini:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: configmap-pod
spec:
  containers:
    - name: test
      image: busybox
      volumeMounts:
        - name: config-vol
          mountPath: /etc/config
  volumes:
    - name: config-vol
      configMap:
        name: log-config
        items:
          - key: log_level
            path: log_level

ConfigMap log-config ditambatkan sebagai sebuah Volume, dan semua isinya yang ditaruh di dalam entri log_level-nya ditambatkan dalam Pod tersebut pada path "/etc/config/log_level". Perlu dicatat bahwa path tersebut berasal dari isian mountPath pada Volume, dan path yang ditunjuk dengan key bernama log_level.

Perhatian: Kamu harus membuat sebuah ConfigMap sebelum kamu dapat menggunakannya.

Catatan: Sebuah Container yang menggunakan sebuah ConfigMap sebagai tambatan Volume subPath tidak akan menerima pembaruan ConfigMap.

downwardAPI

Sebuah Volume downwardAPI digunakan untuk menyediakan data downward API kepada aplikasi. Volume ini menambatkan sebuah direktori dan menulis data yang diminta pada berkas-berkas teks biasa.

Catatan: Sebuah Container yang menggunakan Downward API sebagai tambatan Volume subPath tidak akan menerima pembaruan Downward API.

Lihat contoh Volume downwardAPI untuk lebih detilnya.

emptyDir

Sebuah Volume emptyDir pertama kali dibuat saat sebuah Pod dimasukkan ke dalam sebuah Node, dan akan terus ada selama Pod tersebut berjalan di Node tersebut. Sesuai dengan namanya, Volume ini awalnya kosong. Container-container di dalam Pod dapat membaca dan menulis berkas-berkas yang sama di dalam Volume emptyDir, walaupun Volume tersebut dapat ditambatkan pada path yang sama maupun berbeda pada setiap Container. Saat sebuah Pod dihapus dari sebuah Node untuk alasan apapun, data di dalam emptyDir tersebut dihapus untuk selamanya.

Catatan: Sebuah Container yang gagal TIDAK AKAN menghapus sebuah Pod dari sebuah Node, sehingga data di dalam sebuah emptyDir akan aman jika Container di dalam Podnya gagal.

Beberapa kegunaan emptyDir adalah sebagai berikut:

Scratch space, misalnya untuk merge sort menggunakan berkas-berkas di disk
Checkpointing untuk komputasi panjang yang dipulihkan dari proses yang sebelumnya mengalami kegagalan
Menyimpan berkas-berkas yang diambil oleh Container aplikasi Content Manager saat sebuah peladen web melayani data tersebut

Secara bawaan, emptyDir ditaruh pada media penyimpanan apapun yang menyokong Node yang bersangkuta - mungkin sebuah disk atau SSD atau penyimpanan berbasis jaringan, tergantung lingkungan Node yang kamu miliki. Tetapi, kamu juga dapat menyetel bagian emptyDir.medium menjadi "Memory" untuk memberitahukan pada Kubernetes untuk menggunakan sebuah tmpfs (filesystem berbasis RAM) sebagai gantinya. tmpfs memang sangan cepat, tetapi kamu harus sadar bahwa ia tidak seperti disk, data di tmpfs akan terhapus saat Node tersebut diulang kembali. Selain itu, berkas apapun yang kamu tulis akan dihitung terhadap limit memory milik Container kamu.

Contoh Pod

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pd
spec:
  containers:
  - image: k8s.gcr.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /cache
      name: cache-volume
  volumes:
  - name: cache-volume
    emptyDir: {}

fc (fibre channel)

Sebuah Volume fc memunginkan sebuah volume fibre channel yang sudah ada untuk ditambatkan ke sebuah Pod. Kamu dapat menentukan satu atau banyak target World Wide Names menggunakan parameter targetWWNs pada konfigurasi Volume kamu. Jika banyak WWN ditentukan, maka targetWWNs mengharapkan bahwa WWN tersebut berasal dari koneksi multi-path.

Perhatian: Sebelumnya, kamu harus mengkonfigurasikan FC SAN Zoning untuk mengalokasikan dan melakukan masking terhadap LUN (volume) tersebut terhadap target WWN sehingga Node-node Kubernetes dapat mengakses mereka.

Lihat Contoh FC untuk lebih detilnya.

flocker

Flocker adalah sebuah proyek open-source yg berfungsi sebagai pengatur volume data Container yang diklasterkan. Flocker menyediakan pengelolaan dan orkestrasi volume yang disokong oleh banyak jenis media penyimpanan.

Sebuah Volume flockere memungkinkan sebuah dataset Flocker untuk ditambatkan ke dalam sebuah Pod. Jika dataset tersebut belum ada di dalam Flocker, maka ia harus dibuat terlebih dahulu dengan menggunakan Flocker CLI atau menggunakan Flocker API. Jika dataset tersebut sudah ada, ia akan ditambatkan kembali oleh Flocker ke Node di mana Pod tersebut dijadwalkan. Hal ini berarti data dapat dioper diantara Pod-pod sesuai dengan kebutuhan.

Perhatian: Kamu harus memiliki instalasi Flocker yang sudah berjalan sebelum kamu dapat menggunakannya.

Lihat Contoh Flocker untuk lebih detil.

gcePersistentDisk

Sebuah volume gcePersistentDisk menambatkan sebuah PersistentDisk Google Compute Engine (GCE) ke dalam Pod kamu. Tidak seperti emptyDir yang ikut dihapus saat Pod dihapus, isi dari sebuah PD dipertahankan dan volume-nya hanya dilepaskan tambatannya. Hal ini berarti sebuah PD dapat diisi terlebih dahulu dengan data, dan data tersebut dapat "dioper" diantara Pod-pod.

Perhatian: Kamu harus membuat sebuah PD menggunakan gcloud atau GCE API atau GCP UI sebelum kamu dapat menggunakannya.

Ada beberapa batasan saat menggunakan sebuah gcePersistentDisk:

Node-node di mana Pod-pod berjalan haruslah GCE VM.
VM tersebut harus berada pada proyek GCE yang sama dan zone yang sama dengan PD tersebut

Sebuah fitur PD yaitu mereka dapat ditambatkan sebagai read-only secara bersamaan oleh beberapa pengguna. Hal ini berarti kamu dapat mengisi data terlebih dahulu dan menyediakan data tersebut secara paralel untuk sebanyak apapun Pod yang kamu butuhkan. Sayangnya, PD hanya dapat ditambatkan kepada satu pengguna saja pada mode read-write - yaitu, tidak boleh ada banyak penulis secara bersamaan.

Menggunakan sebuah PD pada sebuah Pod yang diatur oleh sebuah ReplicationController akan gagal, kecuali jika PD tersebut berada pada mode read-only, atau jumlah replica-nya adalah 0 atau 1.

Membuat sebuah PD

Sebelum kamu dapat menggunakan sebuah PD dengan sebuah Pod, kamu harus membuat PD tersebut terlebih dahulu.

gcloud compute disks create --size=500GB --zone=us-central1-a my-data-disk

Contoh Pod

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pd
spec:
  containers:
  - image: k8s.gcr.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-pd
      name: test-volume
  volumes:
  - name: test-volume
    # GCE PD ini harus sudah ada.
    gcePersistentDisk:
      pdName: my-data-disk
      fsType: ext4

Regional Persistent Disks

FEATURE STATE: Kubernetes v1.10 [beta]

Fitur Regional Persistent Disks memungkinkan pembuatan Persistent Disk yang berada pada beberapa zone pada region yang sama. Untuk menggunakan fitur ini, Volume tersebut harus dibuat sebagai sebuah PersistentVolume; mereferensikan Volume tersebut langsung dari sebuah Pod tidak didukung.

Menyediakan sebuah Regional PD PersistentVolume Secara Manual

Penyediaan secara dinamis mungkin dilakukan dengan sebuah StorageClass untuk GCE PD. Sebelum membuat sebuah PersistentVolume, kamu harus membuat PD-nya:

gcloud beta compute disks create --size=500GB my-data-disk
    --region us-central1
    --replica-zones us-central1-a,us-central1-b

Contoh spesifikasi PersistentVolume:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: test-volume
  labels:
    failure-domain.beta.kubernetes.io/zone: us-central1-a__us-central1-b
spec:
  capacity:
    storage: 400Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  gcePersistentDisk:
    pdName: my-data-disk
    fsType: ext4

Migrasi CSI GCE PD

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [alpha]

Pada saat fitur migrasi CSI untuk GCE PD diaktifkan, fitur ini akan menterjemahkan semua operasi plugin dari plugin yang sudah ada di kode inti Kubernetes ke bentuk Driver CSI pd.csi.storage.gke.io. Untuk menggunakan fitur ini, Driver CSI GCE PD harus dinstal di klaster dan fitur Alpha CSIMigration serta CSIMigrationGCE harus diaktifkan.

gitRepo (kedaluwarsa)

Peringatan: Tipe Volume gitRepo telah kedaluwarsa. Untuk membuat sebuah Container dengan sebuah git repo, tambatkan sebuah EmptyDir ke dalam sebuah InitContainer yang akan mengklon repo tersebut menggunakan git, dan kemudian tambatkan EmptyDir tersebut ke dalam Container Pod tersebut.

Sebuah Volume gitRepo adalah sebuah percontohan yang menunjukkan apa yang dapat dilakukan dengan plugin volume. Ia menambatkan sebuah direktori kosong dan mengklon sebuah repository git ke dalamnya untuk digunakan oleh Pod kamu. Ke depannya, Volume seperti ini dapat dipindahkan ke model yang bahkan lebih terpisah, daripada melakukan ekstensi pada Kubernetes API untuk setiap kasus serupa.

Berikut sebuah contoh Volume gitRepo:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: server
spec:
  containers:
  - image: nginx
    name: nginx
    volumeMounts:
    - mountPath: /mypath
      name: git-volume
  volumes:
  - name: git-volume
    gitRepo:
      repository: "git@somewhere:me/my-git-repository.git"
      revision: "22f1d8406d464b0c0874075539c1f2e96c253775"

glusterfs

Sebuah Volume glusterfs memungkinkan sebuah volume Glusterfs (sebuah proyek open-source filesystem berbasis jaringan) untuk ditambatkan ke dalam Pod kamu. Tidak seperti emptyDir yang ikut dihapus saat Pod dihapus, isi dari sebuah glusterfs dipertahankan dan volume-nya hanya dilepaskan tambatannya. Hal ini berarti sebuah glusterfs dapat diisi terlebih dahulu dengan data, dan data tersebut dapat "dioper" diantara Pod-pod. GlusterFS dapat ditambatkan kepada beberapa penulis secara bersamaan.

Perhatian: Kamu harus mempunyai instalasi GlusterFS terlebih dahulu sebelum dapat kamu gunakan.

Lihat contoh GlusterFS untuk lebih detil.

hostPath

Sebuah Volume hostPath menambatkan sebuah berkas atau direktori dari filesystem Node di mana Pod kamu berjalan ke dalam Pod kamu. Hal ini bukanlah sesuatu yang dibutuhkan oleh sebagian besar Pod kamu, tetapi hal ini menawarkan sebuah mekanisme pintu darurat untuk beberapa aplikasi.

Contohnya, beberapa kegunaan hostPath adalah sebagai berikut:

Menjalankan sebuah Container yang membutuhkan akses terhadap sistem dalaman Docker; misalnya menggunakan hostPath dari /var/lib/docker
Menjalankan cAdvisor di dalam sebuah Container; menggunakan hostPath dari /sys
Memungkinkan sebuah Pod untuk merinci apakah hostPath harus sudah ada sebelum dijalankannya Pod, apakah ia harus dibuat, dan sebagai apa ia harus dibuat.

Sebagai tambahan pada path yang dibutuhkan, pengguna dapat secara opsional merinci type untuk sebuah hostPath.

Nilai yang didukung untuk kolom type adalah:`

Nilai	Perilaku
	String kosong (bawaan) adalah untuk kecocokan dengan versi-versi bawah, yang berarti bahwa tidak ada pemeriksaan yang dilakukan sebelum menambatkan Volume hostPath.
`DirectoryOrCreate`	Jika tidak ada yang tersedia pada `path` yang dirinci, sebuah direktori kosong akan dibuat sesuai kebutuhan, dengan permission yang disetel menjadi 0755, dan mempunyai grup dan kepemilikan yang sama dengan Kubelet.
`Directory`	Sebuah direktori harus sudah tersedia pada `path` yang dirinci
`FileOrCreate`	Jika tidak ada yang tersedia pada `path` yang dirinci, maka sebuah berkas kosong akan dibuat sesuai kebutuhan dengan permission yang disetel menjadi 0644, dan mempunyai grup dan kepemilikan yang sama dengan Kubelet.
`File`	Sebuah berkas harus sudah tersedia pada `path` yang dirinci
`Socket`	Sebuah socket UNIX harus sudah tersedia pada `path` yang dirinci
`CharDevice`	Sebuah character device sudah tersedia pada `path` yang dirinci
`BlockDevice`	Sebuah block device harus sudah tersedia pada `path` yang dirinci

Berhati-hatilah saat menggunakan tipe volume ini, karena:

Pod-pod dengan konfigurasi identik (misalnya dibuat dari podTemplate) mungkin berperilaku berbeda pada Node-node yang berbeda oleh karena berkas-berkas yang berbeda pada Node-node tersebut.
Saat Kubernetes menambahkan penjadwalan yang sadar terhadap sumber-daya klaster, sesuai yang telah direncanakan, ia tidak dapat melakukan perhitungan terhadap sumber daya yang digunakan oleh sebuah hostPath
Berkas-berkas atau direktori-direktori yang dibuat pada host-host bersangkutan hanya dapat ditulis oleh root. Kamu butuh antara menjalankan proses aplikasi kamu sebagai root pada sebuah privileged Container atau mengubah permission berkas kamu pada host tersebut agar dapat menulis pada Volume hostPath

Contoh Pod

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pd
spec:
  containers:
  - image: k8s.gcr.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-pd
      name: test-volume
  volumes:
  - name: test-volume
    hostPath:
      # Lokasi direktori pada host
      path: /data
      # kolom ini bersifat opsional
      type: Directory

iscsi

Sebuah Volume iscsi memungkinkan sebuah volume iSCSI (SCSI over IP) yang sudah ada untuk ditambatkan ke dalam Pod kamu. Tidak seperti emptyDir yang ikut dihapus saat Pod dihapus, isi dari sebuah iscsi dipertahankan dan volume-nya hanya dilepaskan tambatannya. Hal ini berarti sebuah iscsi dapat diisi terlebih dahulu dengan data, dan data tersebut dapat "dioper" diantara Pod-pod.

Perhatian: Kamu harus memiliki peladen iSCSI yang berjalan dengan volume iSCSI yang telah dibuat terlebih dahulu untuk dapat menggunakannya.

Salah satu fitur iSCSI yaitu mereka dapat ditambatkan sebagai read-only secara bersamaan oleh beberapa pengguna. Hal ini berarti kamu dapat mengisi data terlebih dahulu dan menyediakan data tersebut secara paralel untuk sebanyak apapun Pod yang kamu butuhkan. Sayangnya, iSCSI hanya dapat ditambatkan kepada satu pengguna saja pada mode read-write - yaitu, tidak boleh ada banyak penulis secara bersamaan.

Lihat contoh iSCSI untuk lebih detil.

local

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [stable]

Sebuah Volume local merepresentasikan sebuah media penyimpanan lokal yang ditambatkan, seperti disk, partisi, atau direktori.

Volume local hanya dapat digunakan sebagai PersistentVolume yang dibuat secara statis. Dynamic provisioning belum didukung untuk Volume local.

Dibandingkan dengan Volume hostPath, Volume local dapat digunakan secara durable dan portabel tanpa harus menjadwalkan Pod ke Node secara manual, dikarenakan sistem mengetahui pembatasan yang berlaku terhadap Volume pada Node tersebut, dengan cara melihat node affinity pada PersistentVolume-nya.

Tetapi, Volume local masih bergantung pada ketersediaan Node yang bersangkutan, dan tidak semua aplikasi cocok menggunakannya. Jika sebuah Node tiba-tiba gagal, maka Volume local pada Node tersebut menjadi tidak dapat diakses juga, dan Pod yang menggunakannya tidak dapat dijalankan. Aplikasi yang menggunakan Volumelocal harus dapat mentoleransi hal ini dan juga potensi kehilangan data, tergantung pada karakteristik ketahanan disk yang digunakan.

Berikut sebuah contoh spesifikasi PersistentVolume menggunakan sebuah Volume local dan nodeAffinity:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: example-pv
spec:
  capacity:
    storage: 100Gi
  # kolom volumeMode membutuhkan diaktifkannya feature gate Alpha
  volumeMode: Filesystem
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Delete
  storageClassName: local-storage
  local:
    path: /mnt/disks/ssd1
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: kubernetes.io/hostname
          operator: In
          values:
          - example-node

Kolom nodeAffinity ada PersistentVolue dibutuhkan saat menggunakan Volume local. Ia memungkinkan Kubernetes Scheduler untuk menjadwalkan Pod-pod dengan tepat menggunakan Volume local pada Node yang tepat.

Kolom volumeMode pada PersistentVolume sekarang dapat disetel menjadi "Block" (menggantikan nilai bawaan "Filesystem") untuk membuka Volume local tersebut sebagai media penyimpanan blok mentah. Hal ini membutuhkan diaktifkannya Alpha feature gate BlockVolume.

Saat menggunakan Volume local, disarankan untuk membuat sebuah StorageClass dengan volumeBindingMode yang disetel menjadi WaitForFirstConsumer. Lihatcontohnya. Menunda pengikatan Volume memastikan bahwa keputusan pengikatan PersistentVolumeClaim juga akan dievaluasi terhadap batasan-batasan Node yang berlaku pada Pod, seperti kebutuhan sumber daya Node, nodeSelector, podAffinity, dan podAntiAffinity.

Sebuah penyedia statis eksternal dapat berjalan secara terpisah untuk memperbaik pengaturan siklus hidup Volume local. Perlu dicatat bahwa penyedia ini belum mendukung dynamic provisioning. Untuk contoh bagaimana menjalankan penyedia Volume local eksternal, lihat petunjuk penggunaannya.

Catatan: PersistentVolume lokal membutuhkan pembersihan dan penghapusan secara manual oleh pengguna jika penyedia eksternal tidak digunakan untuk mengatur siklus hidup Volume lokal tersebut.

nfs

Sebuah Volume nfs memungkinkan sebuah NFS (Network File System) yang sudah ada untuk ditambatkan ke dalam Pod kamu. Tidak seperti emptyDir yang ikut dihapus saat Pod dihapus, isi dari sebuah nfs dipertahankan dan volume-nya hanya dilepaskan tambatannya. Hal ini berarti sebuah nfs dapat diisi terlebih dahulu dengan data, dan data tersebut dapat "dioper" diantara Pod-pod. NFS juga dapat ditambatkan oleh beberapa penulis secara sekaligus.

Perhatian: Kamu harus memiliki peladen NFS yang berjalan dengan share yang diekspor sebelum kamu dapat menggunakannya.

Lihat contoh NFS untuk lebih lanjut.

persistentVolumeClaim

Sebuah Volume persistentVolumeClaim digunakan untuk menambatkan sebuah PersistentVolume ke dalam sebuag Pod. PersistentVolume adalah sebuah cara bagi pengguna untuk "mengklaim" penyimpanan yang durable (seperti sebuah GCE PD atau sebuah volume iSCSI) tanpa mengetahui detil lingkungan cloud yang bersangkutan.

Lihat contoh PersistentVolumes untuk lebih lanjut.

projected

Sebuah Volume projected memetakan beberapa sumber Volume yang sudah ada ke dalam direktori yang sama.

Saat ini, tipe-tipe sumber Volume berikut dapat diproyeksikan:

secret
downwardAPI
configMap
serviceAccountToken

Semua sumber harus berada pada namespace yang sama dengan Pod yang menggunakannya. Untuk lebih lanjut, lihat dokumen desain Volume.

Proyeksi serviceAccountToken adalah fitur yang diperkenalkan pada Kubernetes 1.11 dan dipromosikan menjadi Beta pada 1.12. Untuk mengaktifkan fitur inipada 1.11, kamu harus menyetel feature gate TokenRequestProjection secara eksplisit menjadi True.

Contoh Pod dengan sebuah Secret, Downward API, dan ConfigMap.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: volume-test
spec:
  containers:
  - name: container-test
    image: busybox
    volumeMounts:
    - name: all-in-one
      mountPath: "/projected-volume"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: all-in-one
    projected:
      sources:
      - secret:
          name: mysecret
          items:
            - key: username
              path: my-group/my-username
      - downwardAPI:
          items:
            - path: "labels"
              fieldRef:
                fieldPath: metadata.labels
            - path: "cpu_limit"
              resourceFieldRef:
                containerName: container-test
                resource: limits.cpu
      - configMap:
          name: myconfigmap
          items:
            - key: config
              path: my-group/my-config

Contoh Pod dengan banyak Secret dengan mode permission bukan bawaan

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: volume-test
spec:
  containers:
  - name: container-test
    image: busybox
    volumeMounts:
    - name: all-in-one
      mountPath: "/projected-volume"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: all-in-one
    projected:
      sources:
      - secret:
          name: mysecret
          items:
            - key: username
              path: my-group/my-username
      - secret:
          name: mysecret2
          items:
            - key: password
              path: my-group/my-password
              mode: 511

Setiap sumber Volume projected terdaftar pada spesifikasi di kolom sources. Parameter-parameter tersebut hampir sama persis dengan dua pengecualian berikut:

Untuk Secret, kolom secretName telah diganti menjadi name agar konsisten dengan penamaan ConfigMap.
Kolom defaultMode hanya dapat dispesifikasikan pada tingkat projected dan tidak untuk setiap sumber Volume. Tetapi, seperti yang ditunjukkan di atas, kamu dapat secara eksplisit menyetel mode untuk setiap proyeksi.

Saat fitur TokenRequestProjection diaktifkan, kamu dapat menyuntikkan token untuk ServiceAccount yang bersangkutan ke dalam Pod pada path yang diinginkan. Berikut contohnya:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: sa-token-test
spec:
  containers:
  - name: container-test
    image: busybox
    volumeMounts:
    - name: token-vol
      mountPath: "/service-account"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: token-vol
    projected:
      sources:
      - serviceAccountToken:
          audience: api
          expirationSeconds: 3600
          path: token

Contoh Pod tersebut memiliki Volume projected yang berisi token ServiceAccount yang disuntikkan. Token ini dapat digunakan oleh Container dalam Pod untuk mengakses Kubernetes API Server misalnya. Kolom audience berisi audiensi token yang dituju. Sebuah penerima token tersebut harus mengidentifikasikan dirinya dengan tanda pengenal yang dispesifikasikan pada audience token tersebut, atau jika tidak, harus menolak token tersebut. Kolom ini bersifat opsional dan secara bawaan akan berisi tanda pengenal API Server.

Kolom expirationSeconds adalah masa berlaku yang diinginkan untuk token ServiceAccount tersebut. Secara bawaan, nilainya adalah 1 jam dan harus paling singkat bernilai 10 menit (600 detik). Seorang administrator juga dapat membatasi nilai maksimumnya dengan menyetel opsi --service-account-max-token-expiration pada API Server. Kolom path menunjukkan relative path untuk menambatkan Volume projected tersebut.

Catatan: Sebuah Container yang menggunakan sebuah sumber Volume projected sebagai tambatan Volume subPath tidak akan menerima pembaruan pada sumber Volume tersebut.

portworxVolume

Sebuah portworxVolume adalah sebuah penyimpanan blok elastis yang berjalan secara hyperconverged dengan Kubernetes. Portworx mengambil sidik jari media penyimpanan pada sebuah server, mengklasifikasikannya berdasarkan kemampuannya, dan mengagregasikan kapasitasnya di banyak server. Portworx berjalan secara in-guest pada mesin virtual atau pada Node Linux bare metal.

Sebuah portworxVolume dapat dibuat secara dinamis melalui Kubernetes, atau ia juga dapat disediakan terlebih dahulu dan dirujuk dari dalam Pod Kubernetes. Berikut contoh sebuah Pod yang mereferensikan PortworxVolume yang telah disediakan terlebih dahulu:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-portworx-volume-pod
spec:
  containers:
  - image: k8s.gcr.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /mnt
      name: pxvol
  volumes:
  - name: pxvol
    # Volume Portworx ini harus sudah tersedia.
    portworxVolume:
      volumeID: "pxvol"
      fsType: "<fs-type>"

Perhatian: Pastikan kamu sudah memiliki PortworxVolume dengan nama pxvol sebelum dapat menggunakannya pada Pod.

Lihat di sini untuk lebih lanjut.

quobyte

Sebuah Volume quobyte memungkinkan sebuah volume Quobyte yang sudah tersedia untuk ditambatkan ke dalam Pod kamu.

Perhatian: Kamu harus sudah memiliki instalasi Quobyte dengan volume yang sudah disediakan terlebih dahulu untuk dapat menggunakannya.

Quobyte mendukung Container Storage Interface. CSI adalah plugin yang direkomendasikan untuk menggunakan Volume Quobyte di dalam Kubernetes. Ada petunjuk dan contoh untuk menggunakan Quobyte menggunakan CSI pada proyek GitHub Quobyte.j

rbd

Sebuah Volume rbd memungkinkan sebuah volume Rados Block Device ditambatkan ke dalam Pod kamu. Tidak seperti emptyDir yang ikut dihapus saat Pod dihapus, isi dari sebuah rbd dipertahankan dan volume-nya hanya dilepaskan tambatannya. Hal ini berarti sebuah rbd dapat diisi terlebih dahulu dengan data, dan data tersebut dapat "dioper" diantara Pod-pod.

Perhatian: Kamu harus memiliki instalasi Ceph yang berjalan sebelum kamu dapat menggunakan RBD.

Sebuah fitur RBD yaitu mereka dapat ditambatkan sebagai read-only secara bersamaan oleh beberapa pengguna. Hal ini berarti kamu dapat mengisi data terlebih dahulu dan menyediakan data tersebut secara paralel untuk sebanyak apapun Pod yang kamu butuhkan. Sayangnya, RBD hanya dapat ditambatkan kepada satu pengguna saja pada mode read-write - yaitu, tidak boleh ada banyak penulis secara bersamaan.

Lihat contoh RBD untuk lebih lanjut.

scaleIO

ScaleIO adalah platform penyimpanan berbasis perangkat lunak yang dapat menggunakan perangkat keras yang sudah tersedia untuk membuat klaster-klaster media penyimpanan terhubung jaringan yang scalable. Plugin Volume scaleIO memungkinkan Pod-pod yang di-deploy untuk mengakses Volume-volume ScaleIO yang telah tersedia (atau dapat menyediakan volume-volume untuk PersistentVolumeClaim secara dinamis, lihat Persistent Volume ScaleIO).

Perhatian: Kamu harus memiliki klaster ScaleIO yang berjalan dengan volume-volume yang sudah dibuat sebelum kamu dapat menggunakannya.

Berikut contoh konfigurasi sebuah Pod yang menggunakan ScaleIO:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-0
spec:
  containers:
  - image: k8s.gcr.io/test-webserver
    name: pod-0
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-pd
      name: vol-0
  volumes:
  - name: vol-0
    scaleIO:
      gateway: https://localhost:443/api
      system: scaleio
      protectionDomain: sd0
      storagePool: sp1
      volumeName: vol-0
      secretRef:
        name: sio-secret
      fsType: xfs

Lihat contoh ScaleIO untuk lebih lanjut.

secret

Sebuah Volume secret digunakan untuk memberikan informasi yang bersifat sensitif, seperti kata sandi, kepada Pod-pod. Kamu dapat menaruh secret dalam Kubernetes API dan menambatkan mereka sebagai berkas-berkas untuk digunakan oleh Pod-pod tanpa harus terikat pada Kubernetes secara langsung. Volume secret didukung oleh tmpfs (filesystem yang didukung oleh RAM) sehingga mereka tidak pernah ditulis pada media penyimpanan yang non-volatile.

Perhatian: Kamu harus membuat sebuah secret di dalam Kubernetes API sebelum kamu dapat menggunakannya.

Catatan: Sebuah Container yang menggunakan sebuah Secret sebagai sebuah Volume subPath tidak akan mendapatkan pembaruan terhadap Secret.

Secret dijelaskan lebih lanjut di sini.

storageOS

Sebuah Volume storageos memungkinkan volume StorageOS yang sudah tersedia untuk ditambatkan ke dalam Pod kamu.

StorageOS berjalan sebagai sebuah COntainer di dalam lingkungan Kubernetes kamu, membuat penyimpanan yang lokal atau penyimpanan yang sedang dipasang untuk diakses dari Node manapun di dalam klaster Kubernetes. Data dapat direplikasikan untuk melindungi dari kegagalan Node. Thin provisioning dan kompresi dapat meningkatkan utilisasi dan mengurangi biaya.

Di dalam intinya, StorageOS menyediakan penyimpanan blok kepada Container-container, yang dapat diakses melalui sebuah filesystem.

Container StorageOS membutuhkan Linux 64-bit dan tidak memiliki ketergantungan tambahan apapun. Tersedia pula sebuah lisensi gratis untuk developer.

Perhatian: Kamu harus menjalankan Container StorageOS pada setiap Node yang ingin mengakses volume-volume StorageOS atau yang akan berkontribusi pada kapasitas penyimpanan di klaster StorageOS. Untuk petunjuk instalasi, lihat dokumentasi StorageOS.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    name: redis
    role: master
  name: test-storageos-redis
spec:
  containers:
    - name: master
      image: kubernetes/redis:v1
      env:
        - name: MASTER
          value: "true"
      ports:
        - containerPort: 6379
      volumeMounts:
        - mountPath: /redis-master-data
          name: redis-data
  volumes:
    - name: redis-data
      storageos:
        # Volume `redis-vol01` harus sudah tersedia di dalam StorageOS pada Namespace `default`
        volumeName: redis-vol01
        fsType: ext4

Untuk lebih lanjut, termasuk Dynamic Provisioning dan Persistent Volume Claim, lihat contoh-contoh StorageOS.

vsphereVolume

Catatan: Prasyarat: Kubernetes dengan Cloud Provider vSphere yang telah dikonfigurasikan. Untuk konfigurasi cloudprovider, silahkan lihat petunjuk memulai vSphere.

Sebuah vsphereVolume digunakan untuk menambatkan sebuah Volume VMDK vSphere ke dalam Pod kamu. Isi dari sebuah volume dipertahankan pada saat tambatannya dilepas. Ia mendukung penyimpanan data VMFS dan VSAN.

Perhatian: Kamu harus membuat VMDK menggunakan satu dari cara-cara berikut sebelum menggunakannya dengan Pod.

Membuat sebuah Volume VMDK

Pilih satu dari beberapa cara berikut untuk membuat sebuah VMDK.

Create using vmkfstools
Create using vmware-vdiskmanager

Pertama-tama, ssh ke dalam ESX, kemudian gunakan perintah berikut untuk membuat sebuah VMDK:

vmkfstools -c 2G /vmfs/volumes/DatastoreName/volumes/myDisk.vmdk

Gunakan perintah berikut untuk membuat sebuah VMDK:

vmware-vdiskmanager -c -t 0 -s 40GB -a lsilogic myDisk.vmdk

Contoh Konfigurasi vSphere VMDK

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-vmdk
spec:
  containers:
  - image: k8s.gcr.io/test-webserver
    name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /test-vmdk
      name: test-volume
  volumes:
  - name: test-volume
    # Volume VMDK ini harus sudah tersedia.
    vsphereVolume:
      volumePath: "[DatastoreName] volumes/myDisk"
      fsType: ext4

Lebih banyak contoh dapat ditemukan di sini.

Menggunakan subPath

Terkadang, diperlukan untuk membagi sebuah Volume untuk banyak kegunaan berbeda pada sebuah Pod. Kolom volumeMounts.subPath dapat digunakan untuk merinci sebuah sub-path di dalam Volume yang dimaksud, menggantikan root path-nya.

Berikut contoh sebuah Pod dengan stack LAMP (Linux Apache Mysql PHP) menggunakan sebuah Volume yang dibagi-bagi. Isi HTML-nya dipetakan ke dalam direktori html-nya, dan database-nya akan disimpan di dalam direktori mysql-nya.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-lamp-site
spec:
    containers:
    - name: mysql
      image: mysql
      env:
      - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
        value: "rootpasswd"
      volumeMounts:
      - mountPath: /var/lib/mysql
        name: site-data
        subPath: mysql
    - name: php
      image: php:7.0-apache
      volumeMounts:
      - mountPath: /var/www/html
        name: site-data
        subPath: html
    volumes:
    - name: site-data
      persistentVolumeClaim:
        claimName: my-lamp-site-data

Menggunakan subPath dengan environment variable yang diekspansi

FEATURE STATE: Kubernetes v1.15 [beta]

Gunakan kolom subPathExpr untuk membuat nama-nama direktori subPath dari environment variable Downward API. Sebelum kamu menggunakan fitur ini, kamu harus mengaktifkan feature gate VolumeSubpathEnvExpansion. Kolom subPath dan subPathExpr bersifat mutually exclusive.

Pada contoh ini, sebuah Pod menggunakan subPathExpr untuk membuat sebuah direktori pod1 di dalam Volume hostPath /var/log/pods, menggunakan nama Pod dari Downward API. Direktori host /var/log/pods/pod1 ditambatkan pada /logs di dalam Container-nya.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod1
spec:
  containers:
  - name: container1
    env:
    - name: POD_NAME
      valueFrom:
        fieldRef:
          apiVersion: v1
          fieldPath: metadata.name
    image: busybox
    command: [ "sh", "-c", "while [ true ]; do echo 'Hello'; sleep 10; done | tee -a /logs/hello.txt" ]
    volumeMounts:
    - name: workdir1
      mountPath: /logs
      subPathExpr: $(POD_NAME)
  restartPolicy: Never
  volumes:
  - name: workdir1
    hostPath:
      path: /var/log/pods

Sumber-sumber

Media penyimpanan (Disk, SSD, dll.) dari sebuah Volume emptyDir ditentukan oleh medium dari filesystem yang menyimpan direktori root dari Kubelet (biasanya /var/lib/kubelet). Tidak ada batasan berapa banyak ruang yang dapat digunakan oleh Volume emptyDir dan hostPath, dan tidak ada isolasi antara Container-container atau antara Pod-pod.

Ke depannya, kita mengharapkan Volume emptyDir dan hostPath akan dapat meminta jumlah ruangan penyimpanan tertentu dengan mengunakan spesifikasi [resource]resource, dan memilih tipe media penyimpanan yang akan digunakan, untuk klaster yang memiliki beberapa jenis media penyimpanan.

Plugin Volume yang Out-of-Tree

Plugin Volume yang Out-of-tree termasuk Container Storage Interface (CSI) dan Flexvolume. Mereka memungkinkan vendor penyimpanan untuk membuat plugin penyimpanan buatan tanpa perlu menambahkannya pada repository Kubernetes.

Sebelum dikenalkannya CSI dan Flexvolume, semua plugin volume (seperti jenis-jenis volume yang terdaftar di atas) berada pada "in-tree", yang berarti bahwa mereka dibangun, di-link, di-compile, dan didistribusikan bersama-sama dengan kode inti Kubernetes dan mengekstensi inti dari Kubernetes API. Hal ini berarti menambah sistem penyimpanan baru ke dalam Kubernetes (sebuah plugin volume) membutukan penambahan kode tersebut ke dalam repository kode inti Kubernetes.

CSI dan Flexvolume memungkinkan plugin volume untuk dikembangkan secara terpisah dari kode inti Kubernetes, dan diinstal pada klaster Kubernetes sebagai ekstensi.

Bagi vendor-vendor penyimpanan yang ingin membuat sebuah plugin volume yang out-of-tree, lihat FAQ ini.

CSI

Container Storage Interface (CSI) mendefinisikan standar antarmuka untuk sistem orkestrasi (seperti Kubernetes) untuk mengekspos sistem penyimpanan apapun ke dalam beban kerja Container mereka.

Silahkan lihat proposal desain CSI untuk lebih lanjut.

Dukungan untuk CSI dikenalkan sebagai Alpha pada Kubernetes v1.9, dan menjadi Beta pada Kubernetes v1.10, dan menjadi GA pada Kubernetes v1.13.

Catatan: Dukungan untuk spesifikasi CSI pada versi 0.2 dan 0.3 telah kedaluwarsa pada Kubernetes v1.13 dan akan dihapus pada rilis-rilis di masa depan.

Catatan: Driver-driver CSI mungkin tidak cocok pada semua rilis Kubernetes. Silahkan lihat dokumentasi driver CSI yang bersangkutan untuk petunjuk penggunaan yang didukung untuk setiap rilis Kubernetes, dan untuk melihat matriks kompabilitasnya.

Saat sebuah driver volume CSI dipasang pada klaster Kubernetes, pengguna dapat menggunakan tipe Volume csi untuk menambatkan volume-volume yang diekspos oleh driver CSI tersebut.

Tipe Volume csi tidak mendukung referensi secara langsung dari Pod dan hanya dapat dirujuk di dalam sebuah Pod melalui sebuah objek PersistentVolumeClaim.

Kolom-kolom berikut tersedia untuk administrator-administrator penyimpanan untuk mengkonfigurasi sebuah Persistent Volume CSI.

driver: Sebuah nilai string yang merinci nama dari driver volume yang akan digunakan. Nilai ini harus sesuai dengan nilai yang dikembalikan oleh GetPluginInfoResponse dari _driver_CSI seperti yang didefinisikan pada spesifikasi CSI. Ia digunakan oleh Kubernetes untuk mengidentifikasikan driver CSI mana yang akan dipanggil, dan oleh komponen driver CSI untuk mengidentifikasikan objek PersistentVolume mana yang dimiliki oleh driver CSI tersebut.
volumeHandle: Sebuah nilai string yang secara unik mengidentifikasikan volume tersebut. Nilai ini harus sesuai dengan nilai yang dikembalikan oleh kolom volume.id dari CreateVolumeResponse dari driver CSI seperti yang didefinisikan pada spesifikasi CSI. Nilai tersebut dioper sebagai volume_id pada semua panggilan terhadap driver volume CSI saat mereferensikan volume yang bersangkutan.
readOnly: Sebuah nilai boolean bersifat opsional yang mengindikasikan jika sebuah volume akan dijadikan sebagai "ControllerPublished" (ditambatkan) sebagai read-only. Nilai bawaannya adalah false. Nilai ini dioper ke driver CSI melalui kolom readonly pada ControllerPublishVolumeRequest.
fsType: Jika nilai VolumeMode milik PV adalah FileSystem, maka kolom ini dapat digunakan untuk menunjukkan filesystem yang akan digunakan untu menambatkan volume tersebut. Jika volume tersebut belum diformat dan memformat tidak didukung, maka nilai ini akan digunakan untuk memformat volume tersebut. Nilai ini dioper kepada driver CSI melalui kolom VolumeCapability dari ControllerPublishVolumeRequest, NodeStageVolumeRequest, dan NodePublishVolumeRequest.
volumeAttributes: Sebuah map dari string kepada string yang merinci properti statis dari sebuah volume. Nilai map ini harus sesuai dengan map yang dikembalikan di dalam kolom volume.attributes pada CreateVolumeResponse dari driver CSI seperti yang didefinisikan pada spesifikasi CSI. Map tersebut dioper kepada driver CSI melalui kolom volume_attributes padaControllerPublishVolumeRequest, NodeStageVolumeRequests, dan NodePublishVolumeRequest.
controllerPublishSecretRef: Sebuah referensi ke objek Secret yang berisi informasi sensitif untuk diberikan pada driver CSI untuk menyelesaikan panggilan ControllerPublishVolume dan ControllerUnpublishVolume. Kolom ini bersifat opsional, dan dapat bernilai kosong jika tidak ada Secret yang dibutuhkan. Jika objek Secret berisi lebih dari satu secret, maka semua secret tersebut akan diberikan.
nodeStageSecretRef: Sebuah referensi ke objek Secret yang berisi informasi sensitif untuk diberikan pada driver CSI untuk menyelesaikan panggilan NodeStageVolume. Kolom ini bersifat opsional, dan dapat bernilai kosong jika tidak ada Secret yang dibutuhkan. Jika objek Secret berisi lebih dari satu secret, maka semua secret tersebut akan diberikan.
nodePublishSecretRef: Sebuah referensi ke objek Secret yang berisi informasi sensitif untuk diberikan pada driver CSI untuk menyelesaikan panggilan NodePublishVolume. Kolom ini bersifat opsional, dan dapat bernilai kosong jika tidak ada Secret yang dibutuhkan. Jika objek Secret berisi lebih dari satu secret, maka semua secret tersebut akan diberikan.

Dukungan CSI untuk volume blok raw

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [beta]

Dimulai pada versi 1.11, CSI memperkenalkan dukungak untuk volume blok raw, yang bergantung pada fitur volume blok raw yang dikenalkan pada versi Kubernetes sebelumnya. Fitur ini akan memungkinkan vendor-vendor dengan driver CSI eksternal untuk mengimplementasi dukungan volume blok raw pada beban kerja Kubernetes.

Dukungan untuk volume blok CSI bersifat feature-gate, tapi secara bawaan diaktifkan. Kedua feature-gate yang harus diaktifkan adalah BlockVolume dan CSIBlockVolume.

Pelajari cara menyiapkan PV/PVC dengan dukungan volume blok raw.

Volume CSI Sementara

FEATURE STATE: Kubernetes v1.15 [alpha]

FItur ini memungkinkan volume CSI untuk dipasang secara langsung pada spesifikasi Pod, menggantikan spesifikasi pada PersistentVolume. Volume yang dirinci melalui cara ini bersifat sementara tidak akan dipertahankan saat Pod diulang kembali.

Contoh:

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: my-csi-app
spec:
  containers:
    - name: my-frontend
      image: busybox
      volumeMounts:
      - mountPath: "/data"
        name: my-csi-inline-vol
      command: [ "sleep", "1000000" ]
  volumes:
    - name: my-csi-inline-vol
      csi:
        driver: inline.storage.kubernetes.io
        volumeAttributes:
              foo: bar

Fitur ini memerlukan diaktifkannya feature-gate CSIInlineVolume:

--feature-gates=CSIInlineVolume=true

Volume CSI sementara hanya didukung oleh sebagian dari driver-driver CSI. Silahkan lihat daftar driver CSI di sini.

Sumber-sumber untuk developer

Untuk informasi bagaimana mengembangkan sebuah driver CSI, lihat dokumentasi kubernetes-csi.

Migrasi ke driver-driver CSI dari plugin in-tree

Migrating to CSI drivers from in-tree plugins

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [alpha]

Fitur CSI Migration, saat diaktifkan, akan mengarahkan operasi-operasi terhadap plugin-plugin in-tree yang sudah ada ke plugin-plugin CSI yang sesuai (yang diharap sudah dipasang dan dikonfigurasi). Fitur ini mengimplementasi logika translasi dan terjemahan yang dibutuhkan untuk mengarahkan ulang operasi-operasi bersangkutan dengan mulus. Hasilnya, operator-operator tidak perlu membuat perubahan konfigurasi apapun pada StorageClass, PV, atau PVC yang sudah ada (mengacu pada plugin in-tree) saat melakukan transisi pada driver CSI yang menggantikan plugin in-tree yang bersangkutan.

Pada keadaan Alpha, operasi-operasi dan fitur-fitur yang didukung termasuk provisioning/delete, attach/detach, mount/unmount, dan mengubah ukuran volume-volume.

Plugin-plugin in-tree yang mendukung CSI Migration dan mempunyai driver CSI yang sesuai yang telah diimplementasikan terdaftar pada bagian "Jenis-jenis Volume" di atas.

Flexvolume

Flexvolume adalah antarmuka plugin out-of-tree yang telah ada sejak Kubernetes versi 1.2 (sebelum CSI). Ia menggunakan model berbasis exec untuk berhubungan dengan driver-driver. Program driver Flexvolume harus dipasan pada volume plugin path yang telah didefinisikan sebelumnya pada setiap Node (dan pada beberapa kasus, di Master).

Pod-pod berinteraksi dengan driver-driver Flexvolume melalui plugin in-tree flexvolume. Untuk lebih lanjut, dapat ditemukan di sini.

Mount Propagation

Mount propagation memungkinkan berbagi volume-volume yang ditambatkan oleh sebuah Container kepada Container-container lain di dalam Pod yang sama, atau bahkan pada Pod lainnya di dalam Node yang sama.

Mount propagation dari sebuah volume diatur oleh kolom mountPropagation di dalam Container.volumeMounts. Nilai-nilainya adalah sebagai berikut:

None - Tambatan volume ini tidak akan menerima apapun tambatan selanjutnya yang ditambatkan pada volume ini atau apapun sub-direktori yang dimilikinya oleh host. Dengan cara yang sama, tidak ada tambatan yang dibuat oleh Container yang dapat terlihat pada host. Ini adalah mode bawaan.

Mode ini setara dengan mount propagation private, seperti yang dideskripsikan pada dokumentasi kernel Linux
HostToContainer - Tambatan volume ini akan menerima semua tambatan selanjutnya yang ditambatkan pada volume ini atau pada apapun sub-direktori yang dimilikinya.

Dalam kata lain, jika host yang bersangkutan menambatkan apapun di dalam tambatan volume, Container akan melihatnya ditambatkan di sana.

Secara serupa, jika ada Pod dengan mount propagation Bidirectional terhadap volume yang sama menambatkan apapun ke situ, maka Container dengan mount propagation HostToContainer akan melihatnya.

Mode ini setara dengan mount propagation rslave, seperti yang dideskripsikan pada dokumentasi kernel Linux
Bidirectional - Tambatan volume ini memiliki perilaku yang sama dengan tambatan HostToContainer. Sebagai tambahannya, semua tambatan volume yang dibuat oleh Container akan dipropagasi kembali kepada host yang bersangkutan dan ke semua Container dari semua Pod yang menggunakan volume yang sama.

Contoh kasus umum untuk mode ini adalah Pod dengan sebuah Flexvolume atau driver CSI atau sebuah Pod yang perlu menambatkan sesuatu pada host-nya dengan menggunakan Volume hostPath.

Mode ini setara dengan mount propagation rshared, seperti yang dideskripsikan pada dokumentasi kernel Linux

Perhatian: Mount propagation Bidirectional bisa jadi berbahaya. Ia dapat merusak sistem operasi host-nya, sehingga hanya diizinkan pada Container yang privileged. Keterbiasaan dengan perilaku kernel Linux sangat dianjurkan. Sebagai tambahan, tambatan volume apapun yang dibuat oleh Container-container di dalam Pod-pod harus dihancurkan (dilepaskan tambatannya) oleh Container-container pada saat terminasi.

Konfigurasi

Sebelum mount propagation dapat bekerja dengan baik pada beberapa instalasi (CoreOS, RedHat/Centos, Ubuntu), mount share harus dikonfigurasi dengan benar pada Docker, seperti yang ditunjukkan di bawah.

Sunting berkas servis systemd Docker kamu. Setel MountFlags sebagai berikut:

MountFlags=shared

Atau, hapus MountFlags=slave jika ada. Kemudian, ulang kembali daemon Docker-nya:

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

Selanjutnya

Ikuti contoh memasang WordPress dan MySQL dengan Persistent Volume.

3.6.2 - Persistent Volume

Dokumen ini menjelaskan kondisi terkini dari PersistentVolumes pada Kubernetes. Disarankan telah memiliki familiaritas dengan volume.

Pengenalan

Mengelola penyimpanan adalah hal yang berbeda dengan mengelola komputasi. Sub-sistem PersistentVolume (PV) menyediakan API untuk para pengguna dan administrator yang mengabstraksi detail-detail tentang bagaimana penyimpanan disediakan dari bagaimana penyimpanan dikonsumsi. Untuk melakukan ini, kami mengenalkan dua sumber daya API baru: PersistentVolume (PV) dan PersistentVolumeClaim (PVC).

Sebuah PersistentVolume (PV) adalah suatu bagian dari penyimpanan pada klaster yang telah disediakan oleh seorang administrator. PV merupakan sebuah sumber daya pada klaster sama halnya dengan node yang juga merupakan sumber daya klaster. PV adalah volume plugin seperti Volumes, tetapi memiliki siklus hidup yang independen dari pod individual yang menggunakan PV tersebut. Objek API ini menangkap detail-detail implementasi dari penyimpanan, seperti NFS, iSCSI, atau sistem penyimpanan yang spesifik pada penyedia layanan cloud.

Sebuah PersistentVolumeClaim (PVC) merupakan permintaan penyimpanan oleh pengguna. PVC mirip dengan sebuah pod. Pod mengonsumsi sumber daya node dan PVC mengonsumsi sumber daya PV. Pods dapat meminta taraf-taraf spesifik dari sumber daya (CPU dan Memory). Klaim dapat meminta ukuran dan mode akses yang spesifik (seperti, dapat dipasang sekali sebagai read/write atau lain kali sebagai read-only).

Meskipun PersistentVolumeClaims mengizinkan pengguna untuk mengkonsumsi sumber daya penyimpanan abstrak, pada umumnya para pengguna membutuhkan PersistentVolumes dengan properti yang bermacam-macam, seperti performa, untuk mengatasi masalah yang berbeda. Para administrator klaster harus dapat menawarkan berbagai macam PersistentVolumes yang berbeda tidak hanya pada ukuran dan mode akses, tanpa memaparkan detail-detail bagaimana cara volume tersebut diimplementasikan kepada para pengguna. Untuk mengatasi hal ini maka dibutuhkan sumber daya StorageClass.

Silakan lihat panduan mendetail dengan contoh-contoh yang sudah berjalan.

Siklus hidup dari sebuah volume dan klaim

PV adalah sumber daya dalam sebuah klaster. PVC adalah permintaan terhadap sumber daya tersebut dan juga berperan sebagai pemeriksaan klaim dari sumber daya yang diminta. Interaksi antara PV dan PVC mengikuti siklus hidup berikut ini:

Penyediaan

Ada dua cara untuk menyediakan PV: secara statis atau dinamis.

Statis

Seorang administrator klaster membuat beberapa PV. PV yang telah dibuat membawa detail-detail dari penyimpanan yang sesungguhnya tersedia untuk digunakan oleh pengguna klaster. PV tersebut ada pada Kubernetes API dan siap untuk digunakan.

Dinamis

Ketika tidak ada PV statis yang dibuat oleh administrator yang sesuai dengan PersistentVolumeClaim (PVC) yang dibuat oleh pengguna, klaster akan mencoba untuk menyediakan volume khusus sesuai permintaan PVC. Penyediaan dinamis ini berbasis StorageClass: artinya PVC harus meminta sebuah storage class dan storage class tersebut harus sudah dibuat dan dikonfigurasi oleh administrator agar penyediaan dinamis bisa terjadi. Klaim yang meminta PV dengan storage class "" secara efektif telah menonaktifkan penyediaan dinamis.

Untuk mengaktifkan penyediaan storage dinamis berdasarkan storage class, administrator klaster harus mengaktifkan admission controller DefaultStorageClass pada API server. Hal ini dapat dilakukan, dengan cara memastikan DefaultStorageClass ada di antara urutan daftar value yang dibatasi koma untuk flag --enable-admission-plugins pada komponen API server. Untuk informasi lebih lanjut mengenai flag perintah pada API server, silakan cek dokumentasi, kube-apiserver.

Pengikatan

Seorang pengguna membuat, atau telah membuat (dalam kasus penyediaan dinamis), sebuah PersistentVolumeClaim (PVC) dengan jumlah penyimpanan spesifik yang diminta dan dengan mode akses tertentu. Sebuah control loop pada master akan melihat adanya PVC baru, mencari PV yang cocok (jika memungkinkan), dan mengikat PVC dengan PV tersebut. Jika sebuah PV disediakan secara dinamis untuk sebuah PVC baru, loop tersebut akan selalu mengikat PV tersebut pada PVC yang baru dibuat itu. Jika tidak, pengguna akan selalu mendapatkan setidaknya apa yang dimintanya, tetapi volume tersebut mungkin lebih dari apa yang diminta sebelumnya. Setelah terikat, ikatan PersistentVolumeClaim (PVC) bersifat eksklusif, terlepas dari bagaimana caranya mereka bisa terikat. Sebuah ikatan PVC ke PV merupakan pemetaan satu ke satu.

Klaim akan berada dalam kondisi tidak terikat tanpa kepastian jika tidak ada volume yang cocok. Klaim akan terikat dengan volume yang cocok ketika ada volume yang cocok. Sebagai contoh, sebuah klaster yang sudah menyediakan banyak PV berukuran 50Gi tidak akan cocok dengan PVC yang meminta 100Gi. PVC hanya akan terikat ketika ada PV 100Gi yang ditambahkan ke klaster.

Penggunaan

Pod menggunakan klaim sebagai volume. Klaster menginspeksi klaim untuk menemukan volume yang terikat dengan klaim tersebut dan memasangkan volume tersebut ke pada pod. Untuk volume yang mendukung banyak mode akses, pengguna yang menentukan mode yang diinginkan ketika menggunakan klaim sebagai volume dalam sebuah pod.

Ketika pengguna memiliki klaim dan klaim tersebut telah terikat, PV yang terikat menjadi hak penggunanya selama yang dibutuhkan. Pengguna menjadwalkan pod dan mengakses PV yang sudah diklaim dengan menambahkan persistentVolumeClaim pada blok volume pada Pod miliknya. Lihat pranala di bawah untuk detail-detail mengenai sintaks.

Object Penyimpanan dalam Perlindungan Penggunaan

Tujuan dari Objek Penyimpanan dalam Perlindungan Penggunan adalah untuk memastikan Persistent Volume Claim (PVC) yang sedang aktif digunakan oleh sebuah pod dan Persistent Volume (PV) yang terikat pada PVC tersebut tidak dihapus dari sistem karena hal ini dapat menyebabkan kehilangan data.

Catatan: PVC dikatakan aktif digunakan oleh sebuah pod ketika sebuah objek pod ada yang menggunakan PVC tersebut.

Jika seorang pengguna menghapus PVC yang sedang aktif digunakan oleh sebuah pod, PVC tersebut tidak akan langsung dihapus. Penghapusan PVC akan ditunda sampai PVC tidak lagi aktif digunakan oleh pod manapun, dan juga ketika admin menghapus sebuah PV yang terikat dengan sebuah PVC, PV tersebut tidak akan langsung dihapus. Penghapusan PV akan ditunda sampai PV tidak lagi terikat dengan sebuah PVC.

Kamu dapat melihat PVC yang dilindungi ketika status PVC berisi Terminating dan daftar Finalizers meliputi kubernetes.io/pvc-protection:

kubectl describe pvc hostpath
Name:          hostpath
Namespace:     default
StorageClass:  example-hostpath
Status:        Terminating
Volume:
Labels:        <none>
Annotations:   volume.beta.kubernetes.io/storage-class=example-hostpath
               volume.beta.kubernetes.io/storage-provisioner=example.com/hostpath
Finalizers:    [kubernetes.io/pvc-protection]
...

Kamu dapat melihat sebuah PV dilindungi ketika status PV berisi Terminating dan daftar Finalizers juga meliputi kubernetes.io/pv-protection:

kubectl describe pv task-pv-volume
Name:            task-pv-volume
Labels:          type=local
Annotations:     <none>
Finalizers:      [kubernetes.io/pv-protection]
StorageClass:    standard
Status:          Available
Claim:
Reclaim Policy:  Delete
Access Modes:    RWO
Capacity:        1Gi
Message:
Source:
    Type:          HostPath (bare host directory volume)
    Path:          /tmp/data
    HostPathType:
Events:            <none>

Melakukan Reklaim

Ketika seorang pengguna telah selesai dengan volumenya, ia dapat menghapus objek PVC dari API yang memungkinkan untuk reklamasi dari sumber daya tersebut. Kebijakan reklaim dari sebuah PersistentVolume (PV) menyatakan apa yang dilakukan klaster setelah volume dilepaskan dari klaimnya. Saat ini, volume dapat dipertahankan (Retained), didaur ulang (Recycled), atau dihapus (Deleted).

Retain

Retain merupakan kebijakan reklaim yang mengizinkan reklamasi manual dari sebuah sumber daya. Ketika PersistentVolumeClaim (PVC) dihapus, PersistentVolume (PV) masih akan tetap ada dan volume tersebut dianggap "terlepas" . Tetapi PV tersebut belum tersedia untuk klaim lainnya karena data milik pengklaim sebelumnya masih terdapat pada volume. Seorang administrator dapat mereklaim volume secara manual melalui beberapa langkah.

Menghapus PersistentVolume (PV). Aset storage yang terasosiasi dengan infrastruktur eksternal (seperti AWS EBS, GCE PD, Azure Disk, atau Cinder Volume) akan tetap ada setelah PV dihapus.
Secara manual membersihkan data pada aset storage terkait.
Secara manual menghapus aset storage, atau jika kamu ingin menggunakan aset storage yang sama, buatlah sebuah PersistentVolume baru dengan definisi aset storage tersebut.

Delete

Untuk volume plugin yang mendukung kebijakan reklaim Delete, penghapusan akan menghilangkan kedua objek dari Kubernetes, PersistentVolume (PV) dan juga aset storage yang terasosiasi pada infrastruktur eksternal seperti, AWS EBS, GCE PD, Azure Disk, atau Cinder Volume. Volume yang disediakan secara dinamis mewarisi kebijakan reklaim dari StorageClass miliknya, yang secara bawaan adalah Delete. Administrator harus mengkonfigurasi StorageClass sesuai ekspektasi pengguna, jika tidak maka PV tersebut harus diubah atau ditambal setelah dibuat nanti. Lihat Mengganti Kebijakan Reklaim pada PersistentVolume.

Recycle

Peringatan: Kebijakan reklaim Recycle sudah ditinggalkan. Sebagai gantinya, pendekatan yang direkomendasikan adalah menggunakan penyediaan dinamis.

Jika didukung oleh plugin volume yang berada di baliknya, kebijakan reklaim Recycle melakukan penghapusan dasar (rm -rf /thevolume/*) pada volume dan membuatnya kembali tersedia untuk klaim baru.

Namun, seorang administrator dapat mengkonfigurasi templat recycler pod kustom menggunakan argumen baris perintah controller manager Kubernetes sebagaimana dijelaskan di sini. Templat reycler pod kustom harus memiliki spesifikasi volumes, seperti yang ditunjukkan pada contoh di bawah:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pv-recycler
  namespace: default
spec:
  restartPolicy: Never
  volumes:
  - name: vol
    hostPath:
      path: /any/path/it/will/be/replaced
  containers:
  - name: pv-recycler
    image: "k8s.gcr.io/busybox"
    command: ["/bin/sh", "-c", "test -e /scrub && rm -rf /scrub/..?* /scrub/.[!.]* /scrub/*  && test -z \"$(ls -A /scrub)\" || exit 1"]
    volumeMounts:
    - name: vol
      mountPath: /scrub

Namun, alamat yang dispesifikasikan pada templat recycler pod kustom pada bagian volumes diganti dengan alamat pada volume yang akan didaur ulang.

Memperluas Persistent Volumes Claim

FEATURE STATE: Kubernetes v1.11 [beta]

Dukungan untuk memperluas PersistentVolumeClaim (PVC) sekarang sudah diaktifkan sejak awal. Kamu dapat memperluas tipe-tipe volume berikut:

gcePersistentDisk
awsElasticBlockStore
Cinder
glusterfs
rbd
Azure File
Azure Disk
Portworx
FlexVolumes
CSI

Kamu hanya dapat memperluas sebuah PVC jika kolom allowVolumeExpansion dipasang sebagai benar pada storage class miliknya.

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: gluster-vol-default
provisioner: kubernetes.io/glusterfs
parameters:
  resturl: "http://192.168.10.100:8080"
  restuser: ""
  secretNamespace: ""
  secretName: ""
allowVolumeExpansion: true

Untuk meminta volume yang lebih besar pada sebuah PVC, ubah objek PVC dan spesifikasikan ukuran yang lebih besar. Hal ini akan memicu perluasan dari volume yang berada di balik PersistentVolume (PV). Sebuah PersistentVolume (PV) baru tidak akan dibuat untuk memenuhi klaim tersebut. Sebaliknya, volume yang sudah ada akan diatur ulang ukurannya.

Perluasan Volume CSI

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [alpha]

Perluasan volume CSI mengharuskan kamu untuk mengaktifkan gerbang fitur ExpandCSIVolumes dan juga membutuhkan driver CSI yang spesifik untuk mendukung perluasan volume. Silakan merujuk pada dokumentasi driver spesifik CSI untuk informasi lebih lanjut.

Mengubah ukuran sebuah volume yang memiliki file system

Kamu hanya dapat mengubah ukuran volume yang memiliki file system jika file system tersebut adalah XFS, Ext3, atau Ext4.

Ketika sebuah volume memiliki file system, file system tersebut hanya akan diubah ukurannya ketika sebuah pod baru dinyalakan menggunakan PersistentVolumeClaim (PVC) dalam mode ReadWrite. Maka dari itu, jika sebuah pod atau deployment menggunakan sebuah volume dan kamu ingin memperluasnya, kamu harus menghapus atau membuat ulang pod tersebut setelah volume selesai diperluas oleh penyedia cloud dalam controller-manager. Kamu dapat melihat status dari operasi pengubahan ukuran dengan menjalankan perintah kubectl describe pvc:

kubectl describe pvc <pvc_name>

Jika PersistentVolumeClaim (PVC) memiliki status FileSystemResizePending, maka berarti aman untuk membuat ulang pod menggunakan PersistentVolumeClaim (PVC) tersebut.

FlexVolumes mengizinkan pengubahan ukuran jika driver diatur dengan kapabilitas RequiresFSResize menjadi "true". FlexVolume dapat diubah ukurannya pada saat pod mengalami restart.

FEATURE STATE: Kubernetes v1.11 [alpha]

Mengubah ukuran PersistentVolumeClaim (PVC) yang sedang digunakan

Memperluas PVC yang sedang digunakan merupakan fitur alfa. Untuk menggunakannya, aktifkan gerbang fitur ExpandInUsePersistentVolumes. Pada kasus ini, kamu tidak perlu menghapus dan membuat ulang sebuah Pod atau deployment yang menggunakan PVC yang telah ada. PVC manapun yang sedang digunakan secara otomatis menjadi tersedia untuk pod yang menggunakannya segera setelah file system miliknya diperluas. Fitur ini tidak memiliki efek pada PVC yang tidak sedang digunakan oleh Pod atau deployment. Kamu harus membuat sebuah Pod yang menggunakan PVC sebelum perluasan dapat selesai dilakukan.

Memperluas PVC yang sedang digunakan sudah ditambahkan pada rilis 1.13. Untuk mengaktifkan fitur ini gunakan ExpandInUsePersistentVolumes dan gerbang fitur ExpandPersistentVolumes. Gerbang fitur ExpandPersistentVolumes sudah diaktifkan sejak awal. Jika ExpandInUsePersistentVolumes sudah terpasang, FlexVolume dapat diubah ukurannya secara langsung tanpa perlu melakukan restart pada pod.

Catatan: Pengubahan ukuran FlexVolume hanya mungkin dilakukan ketika driver yang menjalankannya mendukung pengubahan ukuran.

Catatan: Memperluas volume EBS merupakan operasi yang memakan waktu. Terlebih lagi, ada kuota per volume untuk satu kali modifikasi setiap 6 jam.

Tipe-tipe Persistent Volume

Tipe-tipe PersistentVolume (PV) diimplementasikan sebagai plugin. Kubernetes saat ini mendukung plugin berikut:

GCEPersistentDisk
AWSElasticBlockStore
AzureFile
AzureDisk
FC (Fibre Channel)
FlexVolume
Flocker
NFS
iSCSI
RBD (Ceph Block Device)
CephFS
Cinder (OpenStack block storage)
Glusterfs
VsphereVolume
Quobyte Volumes
HostPath (Hanya untuk pengujian single node -- penyimpanan lokal tidak didukung dan TIDAK AKAN BEKERJA pada klaster multi-node)
Portworx Volumes
ScaleIO Volumes
StorageOS

Persistent Volume

Setiap PV memiliki sebuah spec dan status, yang merupakan spesifikasi dan status dari volume tersebut.

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv0003
spec:
  capacity:
    storage: 5Gi
  volumeMode: Filesystem
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle
  storageClassName: slow
  mountOptions:
    - hard
    - nfsvers=4.1
  nfs:
    path: /tmp
    server: 172.17.0.2

Catatan: Program pembantu yang berkaitan dengan tipe volume bisa saja diperlukan untuk mengonsumsi sebuah PersistentVolume di dalam klaster. Contoh ini menggunakan PersistentVolume dengan tipe NFS dan program pembantu /sbin/mount.nfs diperlukan untuk mendukung proses mounting sistem berkas (filesystem) NFS.

Kapasitas

Secara umum, sebuah PV akan memiliki kapasitas storage tertentu. Hal ini ditentukan menggunakan atribut capacity pada PV. Lihat Model Sumber Daya Kubernetes untuk memahami satuan yang diharapkan pada atribut capacity.

Saat ini, ukuran storage merupakan satu-satunya sumber daya yang dapat ditentukan atau diminta. Atribut-atribut lainnya di masa depan dapat mencakup IOPS, throughput, dsb.

Mode Volume

FEATURE STATE: Kubernetes v1.13 [beta]

Sebelum Kubernetes 1.9, semua volume plugin akan membuat sebuah filesystem pada PersistentVolume (PV). Sekarang, kamu dapat menentukan nilai dari volumeMode menjadi block untuk menggunakan perangkat raw block, atau filesystem untuk menggunakan sebuah filesystem. filesystem menjadi standar yang digunakan jika nilainya dihilangkan. Hal ini merupakan parameter API opsional.

Mode Akses

Sebuah PersistentVolume (PV) dapat dipasangkan pada sebuah host dengan cara apapun yang didukung oleh penyedia sumber daya. Seperti ditunjukkan pada tabel di bawah, para penyedia akan memiliki kapabilitas yang berbeda-beda dan setiap mode akses PV akan ditentukan menjadi mode-mode spesifik yang didukung oleh tiap volume tersebut. Sebagai contoh, NFS dapat mendukung banyak klien read/write, tetapi sebuah NFS PV tertentu mungkin diekspor pada server sebagai read-only. Setiap PV memilik seperangkat mode aksesnya sendiri yang menjelaskan kapabilitas dari PV tersebut.

Beberapa mode akses tersebut antara lain:

ReadWriteOnce -- volume dapat dipasang sebagai read-write oleh satu node
ReadOnlyMany -- volume dapat dipasang sebagai read-only oleh banyak node
ReadWriteMany -- volume dapat dipasang sebagai read-write oleh banyak node

Pada CLI, mode-mode akses tersebut disingkat menjadi:

RWO - ReadWriteOnce
ROX - ReadOnlyMany
RWX - ReadWriteMany

Penting! Sebuah volume hanya dapat dipasang menggunakan satu mode akses dalam satu waktu, meskipun volume tersebut mendukung banyak mode. Sebagai contoh, sebuah GCEPersistentDisk dapat dipasangkan sebagai ReadWriteOnce oleh satu node atau ReadOnlyMany oleh banyak node, tetapi tidak dalam waktu yang bersamaan.

Volume Plugin	ReadWriteOnce	ReadOnlyMany	ReadWriteMany
AWSElasticBlockStore	✓	-	-
AzureFile	✓	✓	✓
AzureDisk	✓	-	-
CephFS	✓	✓	✓
Cinder	✓	-	-
FC	✓	✓	-
FlexVolume	✓	✓	depends on the driver
Flocker	✓	-	-
GCEPersistentDisk	✓	✓	-
Glusterfs	✓	✓	✓
HostPath	✓	-	-
iSCSI	✓	✓	-
Quobyte	✓	✓	✓
NFS	✓	✓	✓
RBD	✓	✓	-
VsphereVolume	✓	-	- (works when pods are collocated)
PortworxVolume	✓	-	✓
ScaleIO	✓	✓	-
StorageOS	✓	-	-

Kelas

Sebuah PV bisa memiliki sebuah kelas, yang dispesifikasi dalam pengaturan atribut storageClassName menjadi nama StorageClass. Sebuah PV dari kelas tertentu hanya dapat terikat dengan PVC yang meminta kelas tersebut. Sebuah PV tanpa storageClassName tidak memiliki kelas dan hanya dapat terikat dengan PVC yang tidak meminta kelas tertentu.

Dahulu, anotasi volume.beta.kubernetes.io/storage-class digunakan sebagai ganti atribut storageClassName. Anotasi ini masih dapat bekerja, namun akan dihilangkan sepenuhnya pada rilis Kubernetes mendatang.

Kebijakan Reklaim

Kebijakan-kebijakan reklaim saat ini antara lain:

Retain -- reklamasi manual
Recycle -- penghapusan dasar (rm -rf /thevolume/*)
Delete -- aset storage terasosiasi seperti AWS EBS, GCE PD, Azure Disk, atau OpenStack Cinder volume akan dihapus

Saat ini, hanya NFS dan HostPath yang mendukung daur ulang. AWS EBS, GCE PD, Azure Disk, dan Cinder Volume mendukung penghapusan.

Opsi Pemasangan

Seorang administrator Kubernetes dapat menspesifikasi opsi pemasangan tambahan untuk ketika sebuah Persistent Volume dipasangkan pada sebuah node.

Catatan: Tidak semua tipe Persistent Volume mendukung opsi pemasanagan.

Tipe-tipe volume yang mendukung opsi pemasangan antara lain:

AWSElasticBlockStore
AzureDisk
AzureFile
CephFS
Cinder (OpenStack block storage)
GCEPersistentDisk
Glusterfs
NFS
Quobyte Volumes
RBD (Ceph Block Device)
StorageOS
VsphereVolume
iSCSI

Opsi pemasangan tidak divalidasi, sehingga pemasangan akan gagal jika salah satunya tidak valid.

Dahulu, anotasi volume.beta.kubernetes.io/mount-options digunakan sebagai ganti atribut mountOptions. Anotasi ini masih dapat bekerja, namun akan dihilangkan sepenuhnya pada rilis Kubernetes mendatang.

Afinitas Node

Catatan: Untuk kebanyakan tipe volume, kamu tidak perlu memasang kolom ini. Kolom ini secara otomatis terisi untuk tipe blok volume AWS EBS, GCE PD dan Azure Disk. Kamu harus mengaturnya secara eksplisit untuk volume lokal.

Sebuah PV dapat menspesifikasi afinitas node untuk mendefinisikan batasan yang membatasi node mana saja yang dapat mengakses volume tersebut. Pod yang menggunakan sebuah PV hanya akan bisa dijadwalkan ke node yang dipilih oleh afinitas node.

Fase

Sebuah volume akan berada dalam salah satu fase di bawah ini:

Available -- sumber daya bebas yang belum terikat dengan sebuah klaim
Bound -- volume sudah terikat dengan sebuah klaim
Released -- klaim sudah dihapus, tetapi sumber daya masih belum direklaim oleh klaster
Failed -- volume gagal menjalankan reklamasi otomatis

CLI akan menunjukkan nama dari PVC yang terikat pada PV.

PersistentVolumeClaims

Setiap PVC memiliki spec dan status, yang merupakan spesifikasi dan status dari klaim.

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: myclaim
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  volumeMode: Filesystem
  resources:
    requests:
      storage: 8Gi
  storageClassName: slow
  selector:
    matchLabels:
      release: "stable"
    matchExpressions:
      - {key: environment, operator: In, values: [dev]}

Mode Akses

Klaim menggunakan penulisan yang sama dengan volume ketika meminta storage dengan mode akses tertentu.

Mode Volume

Klaim menggunakan penulisan yang sama dengan volume untuk mengindikasikan konsumsi dari volume sebagai filesystem ataupun perangkat block.

Sumber daya

Klaim, seperti pod, bisa meminta sumber daya dengan jumlah tertentu. Pada kasus ini, permintaan untuk storage. Model sumber daya yang sama berlaku untuk baik volume maupun klaim.

Selector

Klaim dapat menspesifikasi label selector untuk memilih serangkaian volume lebih jauh. Hanya volume yang cocok labelnya dengan selector yang dapat terikat dengan klaim. Selector dapat terdiri dari dua kolom:

matchLabels - volume harus memiliki label dengan nilai ini
matchExpressions - daftar dari persyaratan yang dibuat dengan menentukan kunci, daftar nilai, dan operator yang menghubungkan kunci dengan nilai. Operator yang valid meliputi In, NotIn, Exists, dan DoesNotExist.

Semua persyaratan tersebut, dari matchLabels dan matchExpressions akan dilakukan operasi AND bersama – semuanya harus dipenuhi untuk mendapatkan kecocokan.

Kelas

Sebuah klaim dapat meminta kelas tertentu dengan menspesifikasi nama dari StorageClass menggunakan atribut storageClassName. Hanya PV dari kelas yang diminta, yang memiliki storageClassName yang sama dengan PVC, yang dapat terikat dengan PVC.

PVC tidak harus meminta sebuah kelas. Sebuah PVC dengan storageClassName miliknya bernilai "" akan selalu diinterpretasikan sebagai meminta PV tanpa kelas, jadi PVC hanya bisa terikat ke PV tanpa kelas (tanpa anotasi atau bernilai ""). Sebuah PVC tanpa storageClassName tidaklah sama dan diperlakukan berbeda oleh klaster tergantung apakah admission plugin DefaultStorageClass dinyalakan.

Jika admission plugin dinyalakan, administrator bisa menspesifikasi StorageClass standar. Seluruh PVC yang tidak memiliki storageClassName dapat terikat hanya ke PVs standar. Menspesifikasikan StorageClass standar dapat dilakukan dengan mengatur anotasi storageclass.kubernetes.io/is-default-class menjadi "true" pada sebuah objek StorageClass. Jika administrator tidak menspesifikasikan standar apapun, klaster menanggapi pembuatan PVC sekan-akan admission plugin dimatikan. Jika ada lebih dari satu setelan standar dispesifikasikan, admission plugin melarang pembuatan seluruh PVC.
Jika admission plugin dimatikan, tidak ada pilihan menggunakan StorageClass standar. Semua PVC yang tidak memiliki storageClassName hanya dapat diikat ke PV yang tidak memiliki kelas. Pada kasus ini, PVC yang tidak memiliki storageClassName diperlakukan sama seperti PVC yang memiliki storageClassName bernilai "".

Tergantung metode instalasi, sebuah StorageClass dari setelan standar dapat dibuat ke klaster Kubernetes oleh addon manager pada saat instalasi.

Ketika sebuah PVC menspesifikasi sebuah selector selain meminta StorageClass, kebutuhan tersebut akan digabungkan dengan operasi AND bersama: hanya PV dari kelas yang diminta dan dengan label yang diminta yang dapat terikat ke PVC.

Catatan: Saat ini, sebuah PVC dengan selector yang tak kosong tidak dapat memiliki PV yang disediakan secara dinamis untuknya.

Klaim sebagai Volume

Pod mengakses storage dengan menggunakan klaim sebagai volume. Klaim harus berada pada namespace yang sama dengan pod yang menggunakan klaim tersebut. Klaster menemukan klaim pada namespace yang sama dengan pod dan menggunakannya untuk mendapatkan PersistentVolume (PV) yang ada di baliknya. Volume tersebut kemudian dipasangkan ke host dan lalu ke pod.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
    - name: myfrontend
      image: nginx
      volumeMounts:
      - mountPath: "/var/www/html"
        name: mypd
  volumes:
    - name: mypd
      persistentVolumeClaim:
        claimName: myclaim

Catatan Mengenai Namespace

Ikatan PersistentVolumes bersifat eksklusif, dan karena PersistentVolumeClaims merupakan objek yang berada pada namespace, pemasangan klaim dengan "banyak" mode (ROX, RWX) hanya dimungkinkan jika berada dalam satu namespace yang sama.

Dukungan Volume Raw Block

FEATURE STATE: Kubernetes v1.13 [beta]

Volume plugins berikut mendukung volume raw block, termasuk penyediaan dinamis jika mungkin diterapkan.

AWSElasticBlockStore
AzureDisk
FC (Fibre Channel)
GCEPersistentDisk
iSCSI
Local volume
RBD (Ceph Block Device)
VsphereVolume (alpha)

Catatan: Hanya FC dan volume iSCSI yang mendukung volume raw block pada Kubernetes 1.9. Dukungan untuk plugin lainnya ditambahkan pada 1.10.

Persistent Volume menggunakan Volume Raw Block

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: block-pv
spec:
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  volumeMode: Block
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  fc:
    targetWWNs: ["50060e801049cfd1"]
    lun: 0
    readOnly: false

Persistent Volume Claim meminta Volume Raw Block

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: block-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  volumeMode: Block
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi

Spesifikasi Pod yang menambahkan alamat Perangkat Raw Block pada kontainer

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-with-block-volume
spec:
  containers:
    - name: fc-container
      image: fedora:26
      command: ["/bin/sh", "-c"]
      args: [ "tail -f /dev/null" ]
      volumeDevices:
        - name: data
          devicePath: /dev/xvda
  volumes:
    - name: data
      persistentVolumeClaim:
        claimName: block-pvc

Catatan: Ketika menambahkan sebuah perangkat raw block untuk sebuah Pod, kita menspesifikasi alamat perangkat dalam kontainer alih-alih alamat pemasangan.

Mengikat Block Volume

Jika seorang pengguna meminta sebuah volume raw block dengan mengindikasikannya menggunakan kolom volumeMode pada spec PersistentVolumeClaim (PVC), aturan pengikatannya sedikit berbeda dibanding rilis-rilis sebelumnya yang tidak memerhatikan mode ini sebagai bagian dari spec. Di bawah merupakan tabel dari kemungkinan kombinasi yang pengguna dan admin dapat spesifikasikan untuk meminta sebuah perangkat raw block. Tabel tersebut mengindikasikan apakah volume akan terikat atau tidak jika dikombinasikan dengan cara tertentu: Matriks pengikatan volume untuk volume yang disediakan secara statis:

PV volumeMode	PVC volumeMode	Hasil
unspecified	unspecified	TERIKAT
unspecified	Block	TIDAK TERIKAT
unspecified	Filesystem	TERIKAT
Block	unspecified	TIDAK TERIKAT
Block	Block	TERIKAT
Block	Filesystem	TIDAK TERIKAT
Filesystem	Filesystem	TERIKAT
Filesystem	Block	TIDAK TERIKAT
Filesystem	unspecified	TERIKAT

Catatan: Hanya volume yang disediakan secara statis yang didukung untuk rilis alfa. Administrator harus memperhatikan nilai-nilai tersebut ketika mengerjakan perangkat-perangkat raw block.

Volume Snapshot dan Dukungan Pemulihan Volume dari Snapshot

FEATURE STATE: Kubernetes v1.12 [alpha]

Fitur volume snapshot ditambahkan hanya untuk mendukung CSI Volume Plugins. Untuk lebih detail, lihat volume snapshots.

Untuk mengaktifkan dukungan pemulihan sebuah volume dari sebuah sumber data volume snapshot, aktifkan gerbang fitur VolumeSnapshotDataSource pada apiserver dan controller-manager.

Membuat Persistent Volume Claim dari Volume Snapshot

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: restore-pvc
spec:
  storageClassName: csi-hostpath-sc
  dataSource:
    name: new-snapshot-test
    kind: VolumeSnapshot
    apiGroup: snapshot.storage.k8s.io
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi

Menulis Konfigurasi Portabel

Jika kamu menulis templat konfigurasi atau contoh yang dapat berjalan pada berbagai macam klaster dan membutuhkan persistent storage, kami merekomendasikan agar kamu menggunakan pola berikut:

Masukkan objek PersistentVolumeClaim (PVC) pada kumpulan config (bersamaan dengan Deployments, ConfigMaps, dsb).
Jangan memasukkan objek PersistentVolume (PV) pada config, karena pengguna yang menginstantiasi config tersebut kemungkinan tidak memiliki izin untuk membuat PersistentVolume (PV).
Berikan pengguna opsi untuk menyediakan nama storage class ketika menginstantiasi templat.
- Jika pengguna menyediakan nama storage class, taruh nilai tersebut pada kolom persistentVolumeClaim.storageClassName. Hal ini akan membuat PVC agar sesuai dengan storage class yang tepat jika klaster memiliki banyak StorageClass yang diaktifkan oleh admin.
- Jika pengguna tidak menyediakan nama storage class, biarkan kolom persistentVolumeClaim.storageClassName kosong.
  - Hal ini kakan membuat sebuah PV disediakan secara otomatis untuk pengguna dengan StorageClass standar pada klaster. Banyak lingkungan klaster memiliki StorageClass standar yang sudah terpasang, atau administrator dapat membuat StorageClass standar sendiri.
Dalam pembuatan, perhatikan PVC yang tidak kunjung terikat setelah beberapa lama dan beritahukan hal ini pada pengguna, karena hal ini dapat mengindikasikan klaster tidak memiliki dukungan penyimpanan dinamis (di mana pengguna harus membuat PV yang sesuai) atau klaster tidak memiliki sistem penyimpanan (di mana penggun tidak dapat membuat PVC yang membutuhkan config).

3.6.3 - VolumeSnapshot

FEATURE STATE: Kubernetes v1.12 [alpha]

Laman ini menjelaskan tentang fitur VolumeSnapshot pada Kubernetes. Sebelum lanjut membaca, sangat disarankan untuk memahami PersistentVolume terlebih dahulu.

Pengenalan

Seperti halnya sumber daya API PersistentVolume dan PersistentVolumeClaim yang digunakan oleh para pengguna dan administrator untuk menyediakan volume, sumber daya API VolumeSnapshotContent dan VolumeSnapshot digunakan mereka untuk membuat snapshot volume.

VolumeSnapshotContent merupakan suatu snapshot yang diambil dari sebuah volume dari dalam klaster yang telah disediakan oleh administrator. Sepert layaknya PersistentVolume, VolumeSnapshotContent juga merupakan bagian dari sumber daya klaster.

VolumeSnapshot merupakan suatu permintaan snapshot dari volume oleh pengguna. Mirip seperti halnya PersistentVolumeClaim.

Walaupun VolumeSnapshot membuat pengguna bisa mengonsumsi abstraksi dari sumber daya penyimpanan, administrator klaster tetap perlu menawarkan berbagai macam tipe VolumeSnapshotContent, tanpa perlu mengekspos pengguna pada detail bagaimana snapshot volume tersebut harus tersediakan. Bagi yang memerlukan hal ini, ada yang namanya sumber daya VolumeSnapshotClass.

Para pengguna tetap perlu mengetahui beberapa hal di bawah ketika menggunakan fitur ini:

Objek API VolumeSnapshot, VolumeSnapshotContent, dan VolumeSnapshotClass adalah CRD, bukan bagian dari API inti.
Fitur VolumeSnapshot hanya tersedia untuk CSI driver.
Sebagai bagian dari proses deploy, tim Kubernetes menyediakan Container sidecar bantuan untuk controller snapshot berrnama external-snapshotter. Container ini melakukan watch pada objek VolumeSnapshot dan memicu operasi CreateSnapshot dan DeleteSnapshot terhadap sebuah endpoint CSI.
Driver CSI ada yang telah implementasi fitur VolumeSnapshot, ada juga yang belum. Driver CSI yang telah menyediakan dukungan terhadap fitur VolumeSnapshot kemungkinan besar menggunakan external-snapshotter.
Driver CSI yang mendukung VolumeSnapshot akan secara otomatis melakukan instalasi CRD untuk VolumeSnapshot.

Siklus hidup VolumeSnapshot dan VolumeSnapshotContent

VolumeSnapshotContent merupakan bagian dari sumber daya klaster. VolumeSnapshot merupakan permintaan terhadap sumber daya tersebut. Interaksi antara VolumeSnapshotContent dan VolumeSnapshot mengikuti siklus hidup berikut ini:

Penyediaan VolumeSnapshot

Ada dua cara untuk menyediakan snapshot: secara statis maupun dinamis.

Statis

Seorang administrator klaster membuat beberapa VolumeSnapshotContent, yang masing-masing memiliki detail tentang penyimpanan sebenarnya yang dapat dipergunakan oleh para pengguna. VolumeSnapshotContent tersebut dapat dikonsumsi melalui API Kubernetes.

Dinamis

Ketika VolumeSnapshotContent yang dibuat oleh administrator tidak ada yang sesuai dengan VolumeSnapshot yang dibuat pengguna, klaster bisa saja mencoba untuk menyediakan sebuah VolumeSnapshot secara dinamis, khususnya untuk objek VolumeSnapshot. Proses penyediaan ini berdasarkan VolumeSnapshotClasses: VolumeSnapshot harus meminta sebuah VolumeSnapshotClass dan administrator harus membuat serta mengatur class tersebut supaya penyediaan dinamis bisa terjadi.

Ikatan (Binding)

Seorang pengguna akan membuat (atau telah membuat, dalam kasus penyediaan dinamis) sebuah VolumeSnapshot dengan ukuran penyimpanan yang diminta beserta mode akses tertentu. Suatu loop kontrol melakukan watch terhadap VolumeSnapshot baru, mencari VolumeSnapshotContent yang sesuai (jika memungkinkan), dan mengikat (bind) keduanya. Jika VolumeSnapshotContent secara dinamis disediakan untuk VolumeSnapshot yang baru, loop akan terus mengikat VolumeSnapshotContent dengan VolumeSnapshot. Ketika telah terikat (bound), VolumeSnapshot bind bersifat eksklusif, terlepas dari bagaimana proses bind dilakukan. Ikatan (binding) antara suatu VolumeSnapshot dengan VolumeSnapshotContent bersifat 1:1 mapping.

VolumeSnapshot akan tetap tidak terikat (unbound) tanpa ada batas waktu, jika VolumeSnapshotContent yang sesuai tidak ditemukan. VolumeSnapshot akan menjadi terikat (bound) ketika VolumeSnapshotContent yang sesuai menjadi ada.

PersistentVolumeClaim dengan in-Use Protection

Tujuan dari objek PersistentVolumeClaim dengan fitur in Use Protection adalah memastikan objek API PVC yang masih dalam penggunaan (in-use) tidak akan dihilangkan dari sistem (penghilangan akan menyebabkan hilangnya data).

Jika sebuah PVC sedang digunakan secara aktif oleh proses snapshot yang digunakan sebagai sumbernya (source), artinya PVC sedang dalam penggunaan (in-use). Jika seorang pengguna menghapus suatu objek API PVC saat dalam penggunaan sebagai sumber snapshot, objek PVC tidak akan dihilangkan segera. Namun, penghapusan objek PVC akan ditunda sampai PVCC tidak lagi secara aktif digunakan oleh proses snapshot manapun. Suatu PVC tidak lagi diguunakan sebagai suumber snapshot ketika ReadyToUse dari Status snapshot menjadi true.

Penghapusan

Proses penghapusan akan menghilangkan objek VolumeSnapshot dari API Kubernetes, beserta aset penyimpanan terkait pada infrastruktur eksternal.

VolumeSnapshotContent

Setiap VolumeSnapshotContent memiliki sebuah spec, yang merepresentasikan spesifikasi dari snapshot volume tersebut.

apiVersion: snapshot.storage.k8s.io/v1alpha1
kind: VolumeSnapshotContent
metadata:
  name: new-snapshot-content-test
spec:
  snapshotClassName: csi-hostpath-snapclass
  source:
    name: pvc-test
    kind: PersistentVolumeClaim
  volumeSnapshotSource:
    csiVolumeSnapshotSource:
      creationTime:    1535478900692119403
      driver:          csi-hostpath
      restoreSize:     10Gi
      snapshotHandle:  7bdd0de3-aaeb-11e8-9aae-0242ac110002

Class

Suatu VolumeSnapshotContent dapat memiliki suatu class, yang didapat dengan mengatur atribut snapshotClassName dengan nama dari VolumeSnapshotClass. VolumeSnapshotContent dari class tertentu hanya dapat terikat (bound) dengan VolumeSnapshot yang "meminta" class tersebut. VolumeSnapshotContent tanpa snapshotClassName tidak memiliki class dan hanya dapat terikat (bound) dengan VolumeSnapshot yang "meminta" untuk tidak menggunakan class.

VolumeSnapshot

Masing-masing VolumeSnapshot memiliki sebuah spec dan status, yang merepresentasikan spesifikasi dan status dari snapshot volume tersebut.

apiVersion: snapshot.storage.k8s.io/v1alpha1
kind: VolumeSnapshot
metadata:
  name: new-snapshot-test
spec:
  snapshotClassName: csi-hostpath-snapclass
  source:
    name: pvc-test
    kind: PersistentVolumeClaim

Class

Suatu VolumeSnapshot dapat meminta sebuah class tertentu dengan mengatur nama dari VolumeSnapshotClass menggunakan atribut snapshotClassName. Hanya VolumeSnapshotContent dari class yang diminta, memiliki snapshotClassName yang sama dengan VolumeSnapshot, dapat terikat (bound) dengan VolumeSnapshot tersebut.

Penyediaan (Provisioning) Volume dari Snapshot

Kamu dapat menyediakan sebuah volume baru, yang telah terisi dengan data dari suatu snapshot, dengan menggunakan field dataSource pada objek PersistentVolumeClaim.

Untuk detailnya bisa dilihat pada VolumeSnapshot and Mengembalikan Volume dari Snapshot.

3.6.4 - Pengklonaan Volume CSI

FEATURE STATE: Kubernetes v1.16 [beta]

Dokumen ini mendeskripsikan konsep pengklonaan Volume CSI yang telah tersedia di dalam Kubernetes. Pengetahuan tentang Volume disarankan.

Introduction

Fitur CSI Volume Cloning menambahkan dukungan untuk merinci PVC yang telah tersedia pada kolom dataSource untuk mengindikasikan bahwa seorang pengguna ingin melakukan pengklonaan terhadap sebuah Volume.

Sebuah klona didefinisikan sebagai sebuah duplikat dari sebuah Volume Kubernetes yang telah tersedia yang dapat digunakan sebagai sebuah Volume standar. Perbedaannya hanyalah pada saat penyediaannya, daripada membuat sebuah Volume kosong yang "baru", peranti penyokongnya membuat sebuah duplikat sama persis dari Volume yang dirinci.

Implementasi dari pengklonaan, dari sudut pandang API Kubernetes, secara sederhana menambahkan kemampuan untuk merinci sebuah PVC yang telah tersedia sebagai sebuah dataSource saat pembuatan PVC. PVC sumber harus tertambat (bound) dan tersedia (tidak sedang digunakan).

Pengguna-pengguna mesti menyadari hal-hal berikut saat menggunakan fitur ini:

Dukungan pengklonaan (VolumePVCDataSource) hanya tersedia untuk driver-driver CSI.
Dukungan pengklonaan hanya tersedia untuk penyedia-penyedia dinamis.
Driver-driver CSI mungkin telah atau belum mengimplementasi fungsi pengklonaan Volume.
Kamu hanya dapat mengklonakan sebuah PVC saat ia tersedia pada Namespace yang sama dengan PVC tujuan (sumber dan tujuan harus berada pada Namespace yang sama).
Pengklonaan hanya didukung pada Storage Class yang sama.
- Volume tujuan harus memiliki Storage Class yang sama dengan sumbernya.
- Storage Class bawaan dapat digunakan dan storageClassName dihilangkan dari spec

Penyediaan

Klona-klona disediakan sama seperti PVC lainnya dengan pengecualian dengan penambahan sebuah dataSource yang merujuk pada sebuah PVC yang telah tersedia pada Namespace yang sama.

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
    name: clone-of-pvc-1
    namespace: myns
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  storageClassName: cloning
  resources:
    requests:
      storage: 5Gi
  dataSource:
    kind: PersistentVolumeClaim
    name: pvc-1

Hasilnya adalah sebuah PVC baru dengan nama clone-of-pvc-1 yang memiliki isi yang sama dengan sumber yang dirinci pvc-1.

Penggunaan

Setelah tersedianya PVC baru tersebut, PVC baru yang diklonakan tersebut digunakan sama seperti PVC lainnya. Juga diharapkan pada titik ini bahwa PVC baru tersebut adalah sebuah objek terpisah yang independen. Ia dapat digunakan, diklonakan, di-snapshot, atau dihapus secara terpisah dan tanpa perlu memikirkan PVC dataSource aslinya. Hal ini juga berarti bahwa sumber tidak terikat sama sekali dengan klona yang baru dibuat tersebut, dan dapat diubah atau dihapus tanpa memengaruhi klona yang baru dibuat tersebut.

3.6.5 - StorageClass

Dokumen ini mendeskripsikan konsep StorageClass yang ada pada Kubernetes. Sebelum lanjut membaca, sangat dianjurkan untuk memiliki pengetahuan terhadap volumes dan peristent volume terlebih dahulu.

Pengenalan

Sebuah StorageClass menyediakan cara bagi administrator untuk mendeskripsikan "kelas" dari penyimpanan yang mereka sediakan. Kelas yang berbeda bisa saja memiliki perbedaan dari segi kualitas servis yang disediakan, pemulihan (backup) kebijakan, atau kebijakan lain yang ditentukan oleh administrator klaster. Kubernetes sendiri tidak dipengaruhi oleh kelas apakah yang digunakan pada mekanisme penyimpanan yang digunakan. Mekanisme ini seringkali disebut sebagai "profiles" pada sistem penyimpanan yang lain.

Sumber daya StorageClass

Setiap StorageClass (kelas penyimpanan) memiliki field-field mendasar seperti provisioner, parameters, dan reclaimPolicy, yang digunakan ketika PersistentVolume yang dimiliki oleh kelas tersebut perlu disediakan (di-provision).

Nama yang digunakan oleh suatu StorageClass sifatnya penting, karena ini merupakan cara yang digunakan oleh pengguna untuk meminta penyimpanan dengan kelas tertentu. Administrator dapat menentukan nama dan parameter lain dari suatu kelas ketika membuat suatu objek StorageClass, dan objek yang sudah dibuat tidak dapat diubah lagi definisinya.

Administrator dapat memberikan spesifikasi StorageClass default bagi PVC yang tidak membutuhkan kelas tertentu untuk dapat melakukan mekanisme bind: kamu dapat membaca bagian PersistentVolumeClaim untuk penjelasan lebih lanjut.

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: standard
provisioner: kubernetes.io/aws-ebs
parameters:
  type: gp2
reclaimPolicy: Retain
mountOptions:
  - debug
volumeBindingMode: Immediate

Provisioner

Setiap kelas penyimpanan (storage class) memiliki sebuah provisioner yang menentukan plugin manakah yang digunakan ketika sebuah PV disediakan (di-provision). Field ini haruslah didefinisikan.

Plugin Volume	Provisioner Internal	Contoh Konfigurasi
AWSElasticBlockStore	✓	AWS EBS
AzureFile	✓	Azure File
AzureDisk	✓	Azure Disk
CephFS	-	-
Cinder	✓	OpenStack Cinder
FC	-	-
Flexvolume	-	-
Flocker	✓	-
GCEPersistentDisk	✓	GCE PD
Glusterfs	✓	Glusterfs
iSCSI	-	-
Quobyte	✓	Quobyte
NFS	-	-
RBD	✓	Ceph RBD
VsphereVolume	✓	vSphere
PortworxVolume	✓	Portworx Volume
ScaleIO	✓	ScaleIO
StorageOS	✓	StorageOS
Local	-	Local

Kamu tidak dibatasi untuk hanya menggunakan provisioner internal yang disediakan pada list yang tersedia (yang memiliki nama dengan prefix "kubernetes.io" dan didistribusikan bersamaan dengan Kubernetes). Kamu juga dapat menjalankan dan mendefinisikan provisioner eksternal yang merupakan program independen selama program tersebut menerapkan spesifikasi yang didefinisikan oleh Kubernetes. Penulis dari provisioner eksternal Kubernetes memiliki kuasa penuh akan tempat dimana kode sumber yang mereka tulis, bagaimana mekanisme penyediaan (provisioning) dilakukan, serta bagaimana hal tersebut dapat dijalankan, serta plugin volume apakah yang digunakan (termasuk Flex), dkk. Repositori kubernetes-incubator/external-storage menyimpan library yang dibutukan untuk menulis provisioner eksternal yang mengimplementasi spesifikasi serta beberapa provisioner eksternal yang dipelihara oleh komunitas.

Sebagai contoh, NFS tidak menyediakan provisioner internal, tetapi sebuah provisioner eksternal dapat digunakan. Beberapa provisioner eksternal dapat ditemukan di bawah repositori kubernetes-incubator/external-storage. Di sana juga terdapat beberapa kasus dimana vendor penyimpanan 3rd party menyediakan provisioner eksternal yang mereka sediakan sendiri.

Perolehan Kembali untuk Kebijakan (Reclaim Policy)

Persistent Volumes yang secara dinamis dibuat oleh sebuah kelas penyimpanan akan memiliki reclaim policy yang didefinisikan di dalam field reclaimPolicy dari kelas tersebut, yang nilainya dapat diisi dengan Delete atau Retain. Jika tidak terdapat reclaimPolicy yang dispesifikasikan ketika sebuah objek StorageClass dibuat, maka nilai default bagi kelas tersebut adalah Delete.

PersistentVolume yang dibuat secara manual dan diatur dengan menggunakan kelas penyimpanan akan menggunakan reclaim policy apapun yang diberikan pada saat objek tersebut dibuat.

Pilihan Mount

PersistentVolume yang secara dinamis dibuat oleh sebuah kelas penyimpanan akan memiliki pilihan mount yang dapat dispesifikasikan pada field mountOptions dari kelas tersebut.

Jika sebuah plugin volume tidak mendukung pilihan mount yang dispesifikasikan, mekanisme penyediaan (provision) akan digagalkan. Pilihan mount yang akan divalidasi pada kelas penyimpanan maupun PV, maka mount tersebut akan gagal apabila salah satu dari keduanya bersifat invalid.

Mode Volume Binding

Field volumeBindingMode mengontrol kapan mekanisme binding volume dan provisioning dinamis harus dilakukan.

Secara default, ketika mode Immediate yang mengindikasikan terjadinya volume binding dan provisioning dinamis terjadi ketika PersistentVolumeClaim dibuat. Untuk backend penyimpanan yang dibatasi oleh topologi tertentu dan tidak dapat diakses secara global dari semua Node yang ada di klaster, PersistentVolume akan di-bound atau di-provision tanpa perlu memenuhi persyaratan scheduling dari Pod. Hal ini dapat menyebabkan adanya Pod yang tidak mendapatkan mekanisme scheduling.

Seorang administrator klaster dapat mengatasi hal tersebut dengan cara memberikan spesifikasi mode WaitForFirstConsumer yang akan memperlambat mekanisme provisioning dan binding dari sebuah PersistentVolume hingga sebuah Pod yang menggunakan PersistentVolumeClaim dibuat. PersistentVolume akan dipilih atau di-provisioning sesuai dengan topologi yang dispesifikasikan oleh limitasi yang diberikan oleh mekanisme scheduling Pod. Hal ini termasuk, tetapi tidak hanya terbatas pada, persyaratan sumber daya, node selector, afinitas dan anti-afinitas Pod, serta taint dan toleration.

Beberapa plugin di bawah ini mendukung WaitForFirstConsumer dengan provisioning dinamis:

AWSElasticBlockStore
GCEPersistentDisk
AzureDisk

Beberapa plugin di bawah ini mendukung WaitForFirstConsumer dengan binding PersistentVolume yang terlebih dahulu dibuat:

Semua hal di atas
Lokal

FEATURE STATE: Kubernetes 1.14 [beta]

Volume-volume CSI juga didukung dengan adanya provisioning dinamis serta PV yang telah terlebih dahulu dibuat, meskipun demikian, akan lebih baik apabila kamu melihat dokumentasi untuk driver spesifik CSI untuk melihat topologi key yang didukung beserta contoh penggunaannya. Feature gate CSINodeInfo haruslah diaktifkan.

Topologi yang Diizinkan

Ketika sebuah operator klaster memberikan spesifikasi WaitForFirstConsumer pada mode binding volume, mekanisme pembatasan (restriksi) provisioning tidak lagi dibutuhkan pada sebagian besar kasus. Meskipun begitu, apabila hal tersebut masih dibutuhkan, field allowedTopologies dapat dispesifikasikan.

Contoh ini memberikan demonstrasi bagaimana cara membatasi topologi dari volume yang di-provision pada suatu zona spesifik serta harus digunakan sebagai pengganti parameter zone dam zones untuk plugin yang akan digunakan.

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: standard
provisioner: kubernetes.io/gce-pd
parameters:
  type: pd-standard
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
allowedTopologies:
- matchLabelExpressions:
  - key: failure-domain.beta.kubernetes.io/zone
    values:
    - us-central1-a
    - us-central1-b

Parameter-Parameter

Kelas-kelas penyimpanan memiliki parameter yang mendeskripsikan volume yang dimiliki oleh kelas penyimpanan tersebut. Parameter yang berbeda bisa saja diterima bergantung pada provisioner. Sebagai contohnya, nilai io1, untuk parameter type, dan parameter iopsPerGB spesifik terhadap EBS. Ketika sebuah parameter diabaikan, beberapa nilai default akan digunakan sebagai gantinya.

AWS EBS

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: slow
provisioner: kubernetes.io/aws-ebs
parameters:
  type: io1
  iopsPerGB: "10"
  fsType: ext4

type: io1, gp2, sc1, st1. Lihat dokumentasi AWS untuk detail lebih lanjut. Nilai default: gp2.
zone (deprecated): zona AWS. Jika tidak terdapat nilai zone atau zones yang dispesifikasikan, volume secara generik dijadwalkan dengan menggunakan penjadwalan round-robin-ed pada semua zona aktif yang ada pada klaster Kubernetes yang memiliki node.
zones (deprecated): Nilai terpisahkan koma yang merupakan barisan zona pada AWS. Jika tidak terdapat nilai zone atau zones yang dispesifikasikan, volume secara generik dijadwalkan dengan menggunakan penjadwalan round-robin-ed pada semua zona aktif yang ada pada klaster Kubernetes yang memiliki node.
iopsPerGB: hanya untuk volume io1. Operasi per detik per GiB. Volume plugin AWS mengalikan nilai ini dengan ukuran volume yang dibutuhkan untuk menghitung IOPS dari volume (nilai maksimum yang didukung adalah 20,000 IOPS baca dokumentasi AWS. Nilai masukan yang diharapkan merupakan string, misalnya "10", bukan 10.
fsType: fsType yang didukung oleh Kubernetes. Nilai default-nya adalah: "ext4".
encrypted: menyatakan dimana volume EBS harus dienkripsi atau tidak. Nilai yang valid adalah "true" atau "false" (dalam string bukan boolean i.e. "true", bukan true).
kmsKeyId: opsional. Merupakan nama dari Amazon Resource Name dari key yang digunakan untuk melakukan enkripsi volume. Jika nilai ini tidak disediakan tetapi nilai dari field encrypted adalah true, sebuah key akan dibuat oleh AWS. Perhatikan dokumentasi AWS untuk mengetahui nilai yang valid bagi ARN.

Catatan: Parameter zone dan zones sudah terdeprekasi dan digantikan oleh allowedTopologies

PD GCE

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: slow
provisioner: kubernetes.io/gce-pd
parameters:
  type: pd-standard
  replication-type: none

type: pd-standard atau pd-ssd. Nilai default: pd-standard
zone (deprecated): zona GCE. Jika tidak terdapat nilai zone atau zones yang dispesifikasikan, volume secara generik dijadwalkan dengan menggunakan penjadwalan round-robin-ed pada semua zona aktif yang ada pada klaster Kubernetes yang memiliki node.
zones (deprecated): Nilai terpisahkan koma yang merupakan barisan zona. Jika tidak terdapat nilai zone atau zones yang dispesifikasikan, volume secara generik dijadwalkan dengan menggunakan penjadwalan round-robin-ed pada semua zona aktif yang ada pada klaster Kubernetes yang memiliki node.
replication-type: none atau regional-pd. Nilai default: none.

Jika replication-type diubah menjadi none, sebuah PD reguler (zonal) akan di-provisioning.

Jika replication-type diubah menjadi regional-pd, sebuah Persistent Disk Regional (PD Regional) akan di-provisioning. Pada kasus ini, pengguna harus menggunakan zones dan bukan zone untuk menspesifikasikan zona replikasi yang diinginkan. Jika terdapat tepat dua zona yang dispesifikasikan, PD Regional akan di-provisioning pada zona replikasi yang diinginkan. Jika terdapat lebih dari 2 zona yang dispesifikasikan, Kubernetes akan memilih secara acak zona dari zona-zona yang dispesifikasikan. Jika parameter zones tidak diinisialisasi, Kubernetes akan memilih secara acak dari zona yang diatur oleh klaster Kubernetes.

Catatan: Parameter zone dan zones sudah deprecated dan digantikan oleh allowedTopologies

Glusterfs

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: slow
provisioner: kubernetes.io/glusterfs
parameters:
  resturl: "http://127.0.0.1:8081"
  clusterid: "630372ccdc720a92c681fb928f27b53f"
  restauthenabled: "true"
  restuser: "admin"
  secretNamespace: "default"
  secretName: "heketi-secret"
  gidMin: "40000"
  gidMax: "50000"
  volumetype: "replicate:3"

resturl: Servis REST Gluster/URL servis Heketi yang digunakan untuk melakukan provisioning volume gluster sesuai dengan kebutuhan. Format secara umum haruslah dalam bentuk IPaddress:Port dan hal ini merupakan parameter wajib untuk provisioner dinamis GlusterFS. Jika servis Heketi diekspos sebagai servis yang dapat melakukan routing pada pengaturan openshift/kubernetes, ini dapat memiliki format yang sesuai dengan http://heketi-storage-project.cloudapps.mystorage.com dimana fqdn yang ada merupakan URL servis Heketi yang dapat di-resolve.
restauthenabled : Servis REST Gluster menyediakan nilai boolean yang dapat digunakan untuk mengajukan authentication untuk server REST yang ada. Jika nilai yang disediakan adalah "true", dengan kondisi dimana restuser dan restuserkey atau secretNamespace + secretName harus diisi. Opsi ini sudah_deprecated_, mekanisme otentikasi akan diizinkan apabila salah satu dari _field_ restuser, restuserkey, secretName atau secretNamespace diterapkan.
restuser : Pengguna servis REST Gluster/Heketi yang memiliki akses untuk membuat volume di dalam Trusted Pool Gluster.
restuserkey : Password pengguna servis REST Gluster/Heketi yang digunakan untuk mekanisme otentikasi server REST. Parameter ini deprecated dan digantikan dengan parameter secretNamespace + secretName.
secretNamespace, secretName : Identifikasi instans Secret yang mengandung password pengguna yang digunakan untuk berkomunikasi dengan servis REST Gluster. Parameter ini dianggap opsional, password kosong dapat digunakan ketika nilai dari secretNamespace dan secretName tidak dispesifikasikan. Secret yang disediakan haruslah memiliki tipe "kubernetes.io/glusterfs", yang dapat dibuat dengan menggunakan mekanisme dibawah ini:
```
kubectl create secret generic heketi-secret \
  --type="kubernetes.io/glusterfs" --from-literal=key='opensesame' \
  --namespace=default
```
Contoh Secret dapat ditemukan pada berkas berikut glusterfs-provisioning-secret.yaml.
clusterid: 630372ccdc720a92c681fb928f27b53f merupakan ID dari klaster yang akan digunakan oleh Heketi ketikan melakukan provisioning volume. ID ini juga dapat berupa serangkaian list, misalnya: "8452344e2becec931ece4e33c4674e4e,42982310de6c63381718ccfa6d8cf397". Parameter ini merupakan parameter opsional.
gidMin, gidMax : Nilai minimum dan maksimum dari GID untuk kelas penyimpanan (storage class). Sebuah nilai unik dari GID di dalam range ( gidMin-gidMax ) ini akan digunakan untuk melakukan provisioning volume secara dinamis. Nilai ini bersifat opsional. Jika tidak dispesifikasikan, volume akan secara default di-provisioning dalam range 2000-2147483647 yang merupakan nilai default dari gidMin dan gidMax.
volumetype : Tipe volume beserta paremeter-nya dapat diatur dengan menggunakan nilai opsional berikut. Jika tipe dari volume tidak dispesifikasikan, maka provisioner akan memutuskan tipe volume apakah yang akan digunakan.

Sebagai contoh:
- Volume replika: volumetype: replicate:3 dimana '3' merupakan jumlah replika.
- Persebaran (Disperse)/EC volume: volumetype: disperse:4:2 dimana'4' merupakan data dan '2' merupakan jumlah redundansi.
- Distribusi volume: volumetype: none
Untuk tipe volume apa saja yang tersedia dan berbagai opsi administrasi yang ada, kamu dapat membaca Petunjuk Administrasi.

Untuk informasi lebih lanjut, kamu dapat membaca Bagaimana Cara Mengatur Heketi.

Ketika PersistentVolume di-provisioning secara dinamis, plugin Gluster secara otomatis akan membuat endpoint serta sebuah servis headless dengan nama gluster-dynamic-<claimname>. Endpoint dinamis dan servis secara otomatis akan dihapus ketika PVC dihapus.

OpenStack Cinder

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: gold
provisioner: kubernetes.io/cinder
parameters:
  availability: nova

availability: Zona Availability. Jika tidak dispesifikasikan, secara umum volume akan diatur dengan menggunakan algoritma round-robin pada semua zona aktif dimana klaster Kubernetes memiliki sebuah node.

Catatan:

FEATURE STATE: Kubernetes 1.11 [deprecated]

Provisioner internal OpenStack ini sudah deprecated. Kamu dapat menggunakan provider eksternal penyedia layanan cloud untuk OpenStack.

vSphere

Buatlah sebuah StorageClass dengan menggunakan sebuah format disk yang dispesifikasikan oleh pengguna.
```
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: fast
provisioner: kubernetes.io/vsphere-volume
parameters:
  diskformat: zeroedthick
```
diskformat: thin, zeroedthick dan eagerzeroedthick. Nilai default: "thin".
Buatlah sebuah StorageClass dengan menggunakan sebuah format disk pada datastore yang dispesifikasikan oleh pengguna.
```
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: fast
provisioner: kubernetes.io/vsphere-volume
parameters:
    diskformat: zeroedthick
    datastore: VSANDatastore
```
datastore: Pengguna juga dapat menspesifikasikan datastore pada StorageClass. Volume akan dibuat pada datastore yang dispesifikasikan pada kelas penyimpanan, dalam hal ini adalah VSANDatastore. Field ini bersifat opsional. Jika datastore tidak dispesifikasikan, maka volume akan dibuat dengan menggunakan datastore yang dispesifikasikan pada berkas konfigurasi vSphere yang digunakan untuk menginisialisasi penyedia layanan cloud vSphere.
Manajemen Kebijakan Penyimpanan di dalam Kubernetes
- Menggunakan kebijakan (policy) yang ada pada vCenter
  
  Salah satu dari fitur paling penting yang ada pada vSphere untuk manajemen penyimpanan adalah manajemen bebasis policy. Storage Policy Based Management (SPBM) adalah framework yang menyediakan sebuah control plane terpadu pada data service yang meluas dan solusi penyimpanannya yang tersedia. SPBM memungkinkan administrator vSphere menghadapi permasalahan yang mungkin muncul seperti capacity planning, membedakan level servis, dan melakukan manajemen headroom capacity.
  
  Policy SPBM dapat dispesifikasikan pada StorageClass menggunakan parameter storagePolicyName.
- Dukungan policy SAN virtual di dalam Kubernetes
  
  Administrator Vsphere Infrastructure (VI) akan memiliki kemampuan untuk menspesifikasikan Virtual SAN Storage Capabilities khusus selama masa provisioning volume secara dinamis. Persyaratan kapabilitas penyimpanan diubah menjadi sebuah policy Virtual SAN yang nantinya akan dimasukkan ke dalam lapisan Virtual SAN ketika sebuah persitent volume (penyimpanan virtual) dibuat. Penyimpanan virtual kemudian akan didistribusikan pada semua datastore Virtual SAN untuk memenuhi kebutuhan ini.
  
  Kamu dapat melihat Policy Penyimpanan Berdasarkan Manajemen untuk Provisioning Dinamis Volume untuk detil lebih lanjut mengenai penggunaan policy penyimpanan untuk manajemen persistent volume.

Terdapat beberapa contoh vSphere yang dapat kamu gunakan untuk mencoba manajemen persistent volume di dalam Kubernetes untuk vSpehere.

RBD Ceph

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: fast
provisioner: kubernetes.io/rbd
parameters:
  monitors: 10.16.153.105:6789
  adminId: kube
  adminSecretName: ceph-secret
  adminSecretNamespace: kube-system
  pool: kube
  userId: kube
  userSecretName: ceph-secret-user
  userSecretNamespace: default
  fsType: ext4
  imageFormat: "2"
  imageFeatures: "layering"

monitors: Monitor Ceph, merupakan nilai yang dipisahkan oleh koma (csv). Parameter ini dibutuhkan.
adminId: ID klien Ceph yang dapat digunakan untuk membuat images di dalam pool. Nilai default-nya adalah "admin".
adminSecretName: Nama Secret untuk adminId. Parameter ini dibutuhkan. Secret yang dibutuhkan haruslah memiliki tipe "kubernetes.io/rbd".
adminSecretNamespace: Namespace untuk adminSecretName. Nilai default-nya adalah "default".
pool: Pool Ceph RBD. Nilai default-nya adalah "rbd".
userId: Klien ID Ceph yang digunakan untuk melakukan pemetaan image RBD. Nilai default-nya sama dengan adminId.
userSecretName: Nama Secret Ceph untuk userId yang digunakan untuk memetakan image RBD. Secret ini harus berada pada namespace yang sama dengan PVC. Parameter ini dibutuhkan. Secret yang disediakan haruslah memiliki tipe "kubernetes.io/rbd", dibuat dengan cara:
```
kubectl create secret generic ceph-secret --type="kubernetes.io/rbd" \
  --from-literal=key='QVFEQ1pMdFhPUnQrSmhBQUFYaERWNHJsZ3BsMmNjcDR6RFZST0E9PQ==' \
  --namespace=kube-system
```
userSecretNamespace: Namespace untuk userSecretName.
fsType: fsType yang didukung oleh kubernetes. Nilai default-nya adalah: "ext4".
imageFormat: Format image Ceph RBD, nilai yang mungkin adalah "1" atau "2". Nilai default-nya adalah "2".
imageFeatures: Parameter ini bersifat opsional dan hanya dapat digunakan jika kamu mengganti nilai dari imageFormat ke "2". Saat ini fitur yang didukung hanyalah layering. Nilai default-nya adalah "", dan tidak ada fitur yang diaktifkan.

Quobyte

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
   name: slow
provisioner: kubernetes.io/quobyte
parameters:
    quobyteAPIServer: "http://138.68.74.142:7860"
    registry: "138.68.74.142:7861"
    adminSecretName: "quobyte-admin-secret"
    adminSecretNamespace: "kube-system"
    user: "root"
    group: "root"
    quobyteConfig: "BASE"
    quobyteTenant: "DEFAULT"

quobyteAPIServer: API Server dari Quobyte dalam format "http(s)://api-server:7860"
registry: Registri Quobyte yang digunakan untuk melakukan mount volume. Kamu dapat menspesifikasikan registri yang kamu inginkan dengan format pasangan <host>:<port> atau jika kamu ingin mendefinisikan beberapa registri sekaligus kamu dapat menempatkan koma diantara setiap pasangan <host>:<port> yang ada, misalnya <host1>:<port>,<host2>:<port>,<host3>:<port>. Host dapat berupa alamat IP atau DNS.
adminSecretNamespace: Namespace adminSecretName. Nilai default-nya adalah "default".
adminSecretName: Secret yang mengandung informasi mengenai pengguna Quobyte dan password yang digunakan untuk melakukan otentikasi API server. Secret yang digunakan haruslah memiliki tipe "kubernetes.io/quobyte", yang dibuat dengan mekanisme berikut:
```
kubectl create secret generic quobyte-admin-secret \
  --type="kubernetes.io/quobyte" --from-literal=key='opensesame' \
  --namespace=kube-system
```
user: Melakukan pemetaan terhadap semua akses yang dimiliki pengguna. Nilai default-nya adalah "root".
group: Melakukan pemetaan terhadap semua group. Nilai default-nya adalah "nfsnobody".
quobyteConfig: Menggunakan konfigurasi spesifik untuk membuat volume. Kamu dapat membuat sebuah file konfigurasi atau melakukan modifikasi terhadap konfigurasi yang sudah ada dengan menggunakan tatap muka Web atau CLI quobyte. Nilai default-nya adalah "BASE".
quobyteTenant: Menggunakan ID tenant yang dispesifikasikan untuk membuat/menghapus volume. Tenant Quobyte haruslah sudah berada di dalam Quobyte. Nilai default-nya adalah "DEFAULT".

Azure Disk

Kelas Penyimpanan Disk Azure yang Tidak Dikelola

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: slow
provisioner: kubernetes.io/azure-disk
parameters:
  skuName: Standard_LRS
  location: eastus
  storageAccount: azure_storage_account_name

skuName: Akun penyimpanan Azure yang ada pada tingkatan Sku. Nilai default-nya adalah kosong.
location: Lokasi akun penyimpanan Azure. Nilai default-nya adalah kosong.
storageAccount: Nama akun penyimpanan Azure. Jika sebuan akun penyimpanan disediakan, akun tersebut haruslah berada pada grup sumber daya yang ada dengan klaster, dan location akan diabaikan. Jika sebuah akun penyimpanan tidak disediakan, sebuah akun penyimpanan baru akan dibuat pada grup sumber daya yang ada dengan klaster.

Kelas Penyimpanan Disk Azure yang Baru (mulai versi v1.7.2)

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: slow
provisioner: kubernetes.io/azure-disk
parameters:
  storageaccounttype: Standard_LRS
  kind: managed

storageaccounttype: Akun penyimpanan Azure yang ada pada tingkatan Sku. Nilai default-nya adalah kosong.
kind: Nilai yang mungkin adalah shared, dedicated, dan managed (default). Ketika kind yang digunakan adalah shared, semua disk yang tidak di-manage akan dibuat pada beberapa akun penyimpanan yang ada pada grup sumber daya yang sama dengan klaster. Ketika kind yang digunakan adalah dedicated, sebuah akun penyimpanan baru akan dibuat pada grup sumber daya yang ada dengan klaster. Ketika kind yang digunakan adalah managed, semua disk yang dikelola akan dibuat pada grup sumber daya yang ada dengan klaster.

VM premium dapat di-attach baik pada Standard_LRS dan Premium_LRS disks, sementara Standard VM hanya dapat di-attach pada disk Standard_LRS.
VM yang dikelola hanya dapat meng-attach disk yang dikelola dan VM yang tidak dikelola hanya dapat meng-attach disk yang tidak dikelola.

Berkas Azure

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: azurefile
provisioner: kubernetes.io/azure-file
parameters:
  skuName: Standard_LRS
  location: eastus
  storageAccount: azure_storage_account_name

skuName: Akun penyimpanan Azure yang ada pada tingkatan Sku. Nilai default-nya adalah kosong.
location: Lokasi akun penyimpanan Azure. Nilai default-nya adalah kosong.
storageAccount: Nama akun penyimpanan Azure. Nilai default-nya adalah kosong. Jika sebuah penyimpanan tidak memiliki sebuah akun yang disediakan, semua akun penyimpanan yang diasosiasikan dengan grup sumber daya yang ada dan kemudian melakukan pencarian terhadap akun yang sesuai dengan skuName dan location. Jika sebuah akun penyimpanan disediakan, akun tersebut haruslah berada di dalam grup sumber daya yang sama dengan klaster, serta skuName dan location akan diabaikan.

Selama provision, sebuah secret dibuat untuk menyimpan credentials. Jika klaster menggunakan konsep RBAC dan Roles Controller, menambahkan kapabilitas create untuk sumber daya secret bagi clusterrole system:controller:persistent-volume-binder.

Volume Portworx

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: portworx-io-priority-high
provisioner: kubernetes.io/portworx-volume
parameters:
  repl: "1"
  snap_interval:   "70"
  io_priority:  "high"

fs: filesystem yang akan digunakan: none/xfs/ext4 (nilai default-nya: ext4).
block_size: ukuran block dalam Kbytes (nilai default-nya: 32).
repl: jumlah replika synchronous yang dapat disediakan dalam bentuk faktor replikasi 1..3 (nilai default-nya: 1) Nilai yang diharapkan dalam bentuk String "1" dan bukan 1.
io_priority: menentukan apakah volume yang dibuat akan dari penyimpanan dengan kualitas tinggi atau rendah dengan urutan prioritas high/medium/low (nilai default-nya: low).
snap_interval: interval waktu dalam menit yang digunakan untuk melakukan trigger snapshots. Snapshots dibuat secara inkremen berdasarkan perbedaan yang ada dengan snapshot yang dibuat sebelumnya, nilai perbedaan 0 akan menonaktifkan pembuatan snapshot (nilai default-nya: 0). Sebuah string merupakan nilai yang diharapkan "70" dan bukan 70.
aggregation_level: menspesifikasikan jumlah chunks dimana volume akan didistribusikan, 0 mengindikasikan volume yang non-aggregate (nilai default-nya: 0). Sebuah string merupakan nilai yang diharapkan "0" dan bukan 0.
ephemeral: menentukan apakah volume harus dihapus setelah di-unmount atau harus tetap ada. Penggunaan emptyDir dapat diubah menjadi true dan penggunaan persistent volumes untuk basisdata seperti Cassandra harus diubah menjadi false, true/false (nilai default-nya: false). Sebuah string merupakan nilai yang diharapkan "true" dan bukan true.

ScaleIO

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: slow
provisioner: kubernetes.io/scaleio
parameters:
  gateway: https://192.168.99.200:443/api
  system: scaleio
  protectionDomain: pd0
  storagePool: sp1
  storageMode: ThinProvisioned
  secretRef: sio-secret
  readOnly: false
  fsType: xfs

provisioner: atribut yang nilainya merupakan kubernetes.io/scaleio
gateway: alamat gateway ScaleIO (wajib)
system: nama sistem ScaleIO (wajib)
protectionDomain: nama domain proteksi ScaleIO (wajib)
storagePool: nama pool volume penyimpanan (wajib)
storageMode: mode provisioning penyimpanan: ThinProvisioned (default) atau ThickProvisioned
secretRef: penunjuk pada objek Secret yang dikonfigurasi (wajib)
readOnly: menentukan mode akses terhadap volume yang di-mount (nilai default-nya: false)
fsType: filesystem yang digunakan untuk volume (nilai default-nya: ext4)

Plugin volume ScaleIO Kubernetes membutuhkan objek Secret yang suda dikonfigurasi sebelumnya. Secret ini harus dibuat dengan tipe kubernetes.io/scaleio dan menggunakan namespace yang sama dengan PVC yang dirujuk, seperti ditunjukkan pada contoh yang ada:

kubectl create secret generic sio-secret --type="kubernetes.io/scaleio" \
--from-literal=username=sioadmin --from-literal=password=d2NABDNjMA== \
--namespace=default

StorageOS

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: fast
provisioner: kubernetes.io/storageos
parameters:
  pool: default
  description: Kubernetes volume
  fsType: ext4
  adminSecretNamespace: default
  adminSecretName: storageos-secret

pool: Nama kapasitas distribusi StorageOS yang digunakan untuk melakukan provisioning volume. Pool default akan digunakan apabila nilainya tidak dispesifikasikan.
description: Deskripsi untuk melakukan assignment volume yang baru dibuat secara dinamis. Semua deskripsi volume akan bernilai sama untuk kelas penyimpanan yang sama, meskipun begitu kelas penyimpanan yang berbeda dapat digunakan untuk membuat deskripsi yang berbeda untuk penggunaan yang berbeda. Nilai default-nya adalah Kubernetes volume.
fsType: Tipe filesystem default yang digunakan. Perhatikan bahwa aturan yang didefinisikan oleh pengguna di dalam StirageOS dapat meng-override nilai ini. Nilai default-nya adalah ext4.
adminSecretNamespace: Namespace dimana konfigurasi secret API berada. Hal ini bersifat wajib apabila adminSecretName diaktifkan.
adminSecretName: Nama secret yang digunakan untuk memperoleh credentials StorageOS API. Jika tidak dispesifikasikan, nilaidefault akan digunakan.

Plugin volume dapat menggunakan objek Secret untuk menspesifikasikan endpoint dan kredensial yang digunakan untuk mengakses API StorageOS. Hal ini hanya akan dibutuhkan apabila terdapat perubahan pada nilai default. Secret ini harus dibuat dengan tipe kubernetes.io/storageos, seperti ditunjukkan pada contoh yang ada:

kubectl create secret generic storageos-secret \
--type="kubernetes.io/storageos" \
--from-literal=apiAddress=tcp://localhost:5705 \
--from-literal=apiUsername=storageos \
--from-literal=apiPassword=storageos \
--namespace=default

Secret yang digunakan untuk melakukan provisioning volume secara dinamis dapat dibuat di namespace apapun dan dirujuk dengan menggunakan parameter adminSecretNamespace. Secret yang digunakan oleh volume yang sedang di-provisioning harus dibuat pada namespace yang sama dengan PVC yang merujuk secret tersebut.

Lokal

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [stable]

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: local-storage
provisioner: kubernetes.io/no-provisioner
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer

Volume lokal tidak mendukung adanya provisioning secara dinamis, meskipun begitu sebuah StorageClass akan tetap dibuat untuk mencegah terjadinya bind volume sampai scheduling pod dilakukan. Hal ini dispesifikasikan oleh mode binding volume WaitForFirstConsumer.

Memperlambat binding volume mengizinkan scheduler untuk memastikan batasan scheduling semua pod ketika memilih PersistentVolume untuk sebuah PersistentVolumeClaim.

3.6.6 - VolumeSnapshotClass

Laman ini menjelaskan tentang konsep VolumeSnapshotClass pada Kubernetes. Sebelum melanjutkan, sangat disarankan untuk membaca snapshot volume dan kelas penyimpanan (storage class) terlebih dahulu.

Pengenalan

Seperti halnya StorageClass yang menyediakan cara bagi admin untuk mendefinisikan "kelas" penyimpanan yang mereka tawarkan saat proses penyediaan sebuah volume, VolumeSnapshotClass menyediakan cara untuk mendefinisikan "kelas" penyimpanan saat menyediakan snapshot volume.

Sumber Daya VolumeSnapshotClass

Masing-masing VolumeSnapshotClass terdiri dari field snapshotter dan parameters, yang digunakan saat sebuah VolumeSnapshot yang dimiliki kelas tersebut perlu untuk disediakan secara dinamis.

Nama yang dimiliki suatu objek VolumeSnapshotClass sangatlah penting, karena digunakan oleh pengguna saat meminta sebuah kelas tertentu. Admin dapat mengatur nama dan parameter lainnya dari sebuah kelas saat pertama kali membuat objek VolumeSnapshotClass. Objek tidak dapat diubah setelah dibuat.

Admin dapat mengatur VolumeSnapshotClass default untuk VolumeSnapshot yang tidak memiliki spesifikasi kelas apapun.

apiVersion: snapshot.storage.k8s.io/v1alpha1
kind: VolumeSnapshotClass
metadata:
  name: csi-hostpath-snapclass
snapshotter: csi-hostpath
parameters:

`snapshotter`

VolumeSnapshotClass memiliki sebuah snapshotter yang menentukan plugin volume CSI apa yang digunakan untuk penyediaan VolumeSnapshot. Field ini wajib diatur.

`parameters`

VolumeSnapshotClass memiliki parameter-parameter yang menggambarkan snapshot volume di dalam VolumeSnapshotClass. Parameter-parameter yang berbeda diperbolehkan tergantung dari shapshotter.

3.6.7 - Penyediaan Volume Dinamis

Penyediaan volume dinamis memungkinkan volume penyimpanan untuk dibuat sesuai permintaan (on-demand). Tanpa adanya penyediaan dinamis (dynamic provisioning), untuk membuat volume penyimpanan baru, admin klaster secara manual harus memanggil penyedia layanan cloud atau layanan penyimpanan, dan kemudian membuat objek PersistentVolume sebagai representasi di Kubernetes. Fitur penyediaan dinamis menghilangkan kebutuhan admin klaster untuk menyediakan penyimpanan sebelumnya (pre-provision). Dengan demikian, penyimpanan akan tersedia secara otomatis ketika diminta oleh pengguna.

Latar Belakang

Penyediaan volume dinamis diimplementasi berdasarkan objek API StorageClass dari grup API storage.k8s.io. Seorang admin klaster dapat mendefinisikan berbagai macam objek StorageClass sesuai kebutuhan, masing-masing menentukan plugin volume (disebut juga provisioner) yang menyediakan sebuah volume beserta kumpulan parameter untuk diteruskan oleh provisioner ketika proses penyediaan.

Seorang klaster admin dapat mendefinisikan dan mengekspos berbagai templat penyimpanan (dari sistem penyimpanan yang sama maupun berbeda) di dalam klaster, masing-masing dengan kumpulan parameter tertentu. Desain ini memastikan bahwa pengguna tidak perlu khawatir betapa rumitnya mekanisme penyediaan penyimpanan, tapi tetap memiliki kemampuan untuk memilih berbagai macam pilihan penyimpanan.

Info lebih lanjut mengenai storage class dapat dilihat di sini.

Mengaktifkan Penyediaan Dinamis (Dynamic Provisioning)

Untuk mengaktifkan penyediaan dinamis, seorang admin klaster perlu untuk terlebih dahulu membuat (pre-create) satu atau beberapa objek StorageClass untuk pengguna. Objek StorageClass mendefinisikan provisioner mana yang seharusnya digunakan dan parameter apa yang seharusnya diberikan pada provisioner tersebut saat penyediaan dinamis dipanggil. Manifestasi berikut ini membuat sebuah StorageClass "slow" yang menyediakan persistent disk standar.

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: slow
provisioner: kubernetes.io/gce-pd
parameters:
  type: pd-standard

Manifestasi berikut ini membuat sebuah StorageClass "fast" yang menyediakan SSD persistent disk.

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: fast
provisioner: kubernetes.io/gce-pd
parameters:
  type: pd-ssd

Menggunakan Penyediaan Dinamis

Pengguna dapat melakukan permintaan untuk penyediaan penyimpanan dinamis dengan memasukkan StorageClass di dalam PersistentVolumeClaim. Sebelum Kubernetes v1.6, ini dapat dilakukan melalui anotasi volume.beta.kubernetes.io/storage-class. Hanya saja, anotasi ini sudah usang sejak v1.6. Pengguna sekarang dapat dan seharusnya menggunakan field storageClassName dari objek PersistentVolumeClaim. Nilai dari field ini haruslah sesuai dengan nama StorageClass yang dikonfigurasi oleh admin (lihat bagian di bawah).

Untuk memilih StorageClass "fast", sebagai contoh, pengguna dapat membuat PersistentVolumeClaim seperti ini:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: claim1
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  storageClassName: fast
  resources:
    requests:
      storage: 30Gi

Klaim ini menghasilkan persistent disk SSD yang disediakan secara otomatis. Ketika klaim dihilangkan, volume akan musnah.

Perilaku Default

Penyediaan dinamis dapat diaktifkan pada setiap klaster supaya semua klaim dapat disediakan secara dinamis jika tidak ada StorageClass yang dispesifikasikan. Seorang klaster admin dapat mengaktifkan perilaku ini dengan cara:

Menandai satu objek StorageClass sebagai default;
Memastikan bahwa admission controller DefaultStorageClass telah aktif pada API server.

Seorang admin dapat menandai StorageClass yang spesifik sebagai default dengan menambahkan anotasi storageclass.kubernetes.io/is-default-class. Ketika StorageClass default tersebut ada pada klaster dan pengguna membuat PersistentVolumeClaim tanpa menspesifikasikan storageClassName, admission controller DefaultStorageClass secara otomatis menambahkan field storageClassName dengan StorageClass default.

Perhatikan bahwa hanya bisa ada satu default StorageClass pada sebuah klaster, atau PersistentVolumeClaim tanpa menspesifikasikan storageClassName secara eksplisit tidak bisa terbuat.

Kesadaran (Awareness) Topologi

Pada klaster Multi-Zona, Pod dapat tersebar di banyak Zona pada sebuah Region. Penyimpanan dengan backend Zona-Tunggal seharusnya disediakan pada Zona-Zona dimana Pod dijalankan. Hal ini dapat dicapai dengan mengatur Mode Volume Binding.

3.6.8 - Limit Volume yang Spesifik terhadap Node

Laman ini menjelaskan soal jumlah volume maksimal yang dapat dihubungkan ke sebuah Node untuk berbagai penyedia layanan cloud.

Penyedia layanan cloud seperti Google, Amazon, dan Microsoft pada umumnya memiliki keterbatasan dalam jumlah volume yang bisa terhubung ke sebuah Node. Keterbatasn ini sangatlah penting untuk diketahui Kubernetes dalam menentukan keputusan. Jika tidak, Pod-pod yang telah dijadwalkan pada sebuah Node akan macet dan menunggu terus-menerus untuk terhubung pada volume.

Limit default pada Kubernetes

Kubernetes scheduler memiliki limit default untuk jumlah volume yang dapat terhubung pada sebuah Node:

Penyedia layanan cloud	Jumlah volume maksimal per Node
Amazon Elastic Block Store (EBS)	39
Google Persistent Disk	16
Microsoft Azure Disk Storage	16

Limit custom

Kamu dapat mengganti limit-limit ini dengan mengkonfigurasi nilai dari variabel environment KUBE_MAX_PD_VOLS, lalu menjalankan scheduler.

Berhati-hatilah jika kamu menerapkan limit yang lebih besar dari limit default. Perhatikan dokumentasi penyedia layanan cloud untuk hal ini, dan pastikan Node benar-benar dapat mendukung nilai limit yang kamu inginkan.

Limit ini diterapkan untuk seluruh klaster, jadi akan berdampak pada semua Node.

Limit volume dinamis

FEATURE STATE: Kubernetes v1.12 [beta]

Sebagai fitur Alpha, Kubernetes 1.11 memperkenalkan dukungan untuk limit volume yang dinamis berdasarkan tipe Node. Pada Kubernettes 1.12, fitur ini telah mendapat promosi ke Beta dan akan diaktifkan secara default.

Limit volume dinamis mendukung tipe-tipe volume berikut:

Amazon EBS
Google Persistent Disk
Azure Disk
CSI

Ketika fitur limit volume dinamis diaktifkan, Kubernetes secara otomatis menentukan tipe Node dan menerapkan jumlah volume dengan tepat, berapa yang bisa terhubung Node. Sebagai contoh:

Pada Google Compute Engine, maskimal 128 jumlah volumes dapat terhubung pada sebuah node, tergantung dari tipe node.
Untuk Amazon EBS disk pada tipe instans M5,C5,R5,T3 dan Z1D, Kubernetes hanya memperbolehkan 25 volume dapat terhubung pada sebuah Node. Untuk tipe instans lainnya pada Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Kubernetes memperbolehkan 39 jumlah volume dapat terhubung pada sebuah Node.
Pada Azure, maksimal 64 jumlah disk dapat terhubung pada suatu node, tergantung dari tipe node. Untuk perinciannya bisa dilihat pada Ukuran mesin virtual (VM) di Azure.
Untuk CSI, driver manapun yang memberitahukan (advertise) limit volume terhubung melalui spek CSI akan memiliki limit tersebut yang disediakan sebagai properti Node dan Scheduler tidak akan menjadwalkan Pod dengan volume pada Node manapun yang sudah penuh kapasitasnya. Untuk penjelasan lebih jauh lihat spek CSI.

3.7 - Konfigurasi

3.7.1 - Konfigurasi dan Penerapan Konsep

Dokumen ini menyoroti dan memperkuat pemahaman konsep konfigurasi yang dikenalkan di seluruh panduan pengguna, dokumentasi Memulai, dan contoh-contoh.

Dokumentasi ini terbuka. Jika Anda menemukan sesuatu yang tidak ada dalam daftar ini tetapi mungkin bermanfaat bagi orang lain, jangan ragu untuk mengajukan issue atau mengirimkan PR.

Tip konfigurasi secara umum

Saat mendefinisikan konfigurasi, tentukan versi API stabil terbaru.
File konfigurasi harus disimpan dalam version control sebelum di push ke cluster. Ini memungkinkan Anda untuk dengan cepat mengembalikan perubahan konfigurasi jika perlu. Ini juga membantu penciptaan dan restorasi cluster.
Tulis file konfigurasi Anda menggunakan YAML tidak dengan JSON. Meskipun format ini dapat digunakan secara bergantian di hampir semua skenario, YAML cenderung lebih ramah pengguna.
Kelompokkan objek terkait ke dalam satu file yang memungkinkan. Satu file seringkali lebih mudah dikelola daripada beberapa file. Lihat pada guestbook-all-in-one.yaml sebagai contoh file sintaks ini.
Perhatikan juga bahwa banyak perintah kubectl dapat dipanggil pada direktori. Misalnya, Anda dapat memanggil kubectl apply pada direktori file konfigurasi.
Jangan tentukan nilai default yang tidak perlu: sederhana, konfigurasi minimal akan membuat kesalahan lebih kecil.
Masukkan deskripsi objek dalam anotasi, untuk memungkinkan introspeksi yang lebih baik.

"Naked" Pods vs ReplicaSets, Deployments, and Jobs

Jangan gunakan Pods naked (artinya, Pods tidak terikat dengan a ReplicaSet a Deployment) jika kamu bisa menghindarinya. Pod naked tidak akan dijadwal ulang jika terjadi kegagalan pada node.

Deployment, yang keduanya menciptakan ReplicaSet untuk memastikan bahwa jumlah Pod yang diinginkan selalu tersedia, dan menentukan strategi untuk mengganti Pods (seperti RollingUpdate), hampir selalu lebih disukai daripada membuat Pods secara langsung, kecuali untuk beberapa yang eksplisit restartPolicy: Never banyak skenario . A Job mungkin juga sesuai.

Services

Buat Service sebelum workloads backend terkait (Penyebaran atau ReplicaSets), dan sebelum workloads apa pun yang perlu mengaksesnya. Ketika Kubernetes memulai sebuah container, ia menyediakan environment variabel yang menunjuk ke semua Layanan yang berjalan ketika container itu dimulai. Misalnya, jika Layanan bernama foo ada, semua container akan mendapatkan variabel berikut di environment awalnya:
```
FOO_SERVICE_HOST=<the host the Service is running on>
FOO_SERVICE_PORT=<the port the Service is running on>
```
*Ini menunjukan persyaratan pemesanan * - Service apa pun yang ingin diakses oleh Pod harus dibuat sebelum Pod itu sendiri, atau environment variabel tidak akan diisi. DNS tidak memiliki batasan ini.
Opsional (meskipun sangat disarankan) cluster add-on adalah server DNS. Server DNS melihat API Kubernetes untuk Service baru dan membuat satu set catatan DNS untuk masing-masing. Jika DNS telah diaktifkan di seluruh cluster maka semua Pods harus dapat melakukan resolusi namaService secara otomatis.
Jangan tentukan hostPort untuk Pod kecuali jika benar-benar diperlukan. Ketika Anda bind Pod ke hostPort, hal itu membatasi jumlah tempat Pod dapat dijadwalkan, karena setiap kombinasi < hostIP, hostPort, protokol> harus unik. Jika Anda tidak menentukan hostIP dan protokol secara eksplisit, Kubernetes akan menggunakan 0.0.0.0 sebagai hostIP dan TCP sebagai default protokol.

Jika kamu hanya perlu akses ke port untuk keperluan debugging, Anda bisa menggunakan apiserver proxy atau kubectl port-forward.

Jika Anda secara eksplisit perlu mengekspos port Pod pada node, pertimbangkan untuk menggunakan NodePort Service sebelum beralih ke hostPort.
Hindari menggunakan hostNetwork, untuk alasan yang sama seperti hostPort.
Gunakan [headless Services](/id/docs/concepts/services-networking/service/#headless- services) (yang memiliki ClusterIP dari None) untuk Service discovery yang mudah ketika Anda tidak membutuhkan kube-proxy load balancing.

Menggunakan label

Deklarasi dan gunakan [labels] (/id/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/) untuk identifikasi semantic attributes aplikasi atau Deployment kamu, seperti { app: myapp, tier: frontend, phase: test, deployment: v3 }. Kamu dapat menggunakan label ini untuk memilih Pod yang sesuai untuk sumber daya lainnya; misalnya, Service yang memilih semua tier: frontend Pods, atau semua komponen phase: test dari app: myapp. Lihat guestbook aplikasi untuk contoh-contoh pendekatan ini.

Service dapat dibuat untuk menjangkau beberapa Penyebaran dengan menghilangkan label khusus rilis dari pemilihnya. Deployments membuatnya mudah untuk memperbarui Service yang sedang berjalan tanpa downtime.

Keadaan objek yang diinginkan dideskripsikan oleh Deployment, dan jika perubahan terhadap spesifikasi tersebut adalah applied, Deployment controller mengubah keadaan aktual ke keadaan yang diinginkan pada tingkat yang terkontrol.

Kamu dapat memanipulasi label untuk debugging. Karena Kubernetes controller (seperti ReplicaSet) dan Service Match dengan Pods menggunakan label pemilih, menghapus label yang relevan dari Pod akan menghentikannya dari dianggap oleh Controller atau dari lalu lintas yang dilayani oleh Service. Jika Anda menghapus label dari Pod yang ada, Controller akan membuat Pod baru untuk menggantikannya. Ini adalah cara yang berguna untuk men-debug Pod yang sebelumnya "live" di Environment "quarantine". Untuk menghapus atau menambahkan label secara interaktif, gunakan kubectl label.

Container Images

Ini imagePullPolicy dan tag dari image mempengaruhi ketika kubelet mencoba menarik image yang ditentukan

imagePullPolicy: IfNotPresent: image ditarik hanya jika belum ada secara lokal.
imagePullPolicy: Always: Image ditarik setiap kali pod dimulai.
imagePullPolicy dihilangkan dan tag imagenya adalah :latest atau dihilangkan:always diterapkan.
imagePullPolicy dihilangkan dan tag image ada tetapi tidak :latest: IfNotPresent diterapkan.
imagePullPolicy: Never: image diasumsikan ada secara lokal. Tidak ada upaya yang dilakukan untuk menarik image.

Catatan: Untuk memastikan container selalu menggunakan versi image yang sama, Anda bisa menentukannya digest, untuk contoh sha256:45b23dee08af5e43a7fea6c4cf9c25ccf269ee113168c19722f87876677c5cb2. digest mengidentifikasi secara unik versi image tertentu, sehingga tidak pernah diperbarui oleh Kubernetes kecuali Anda mengubah nilai digest.

Catatan: Anda harus menghindari penggunaan tag : latest saat menempatkan container dalam produksi karena lebih sulit untuk melacak versi image mana yang sedang berjalan dan lebih sulit untuk memutar kembali dengan benar.

Catatan: Semantik caching dari penyedia gambar yang mendasarinya membuat bahkan imagePullPolicy: Always efisien. Dengan Docker, misalnya, jika image sudah ada, upaya pull cepat karena semua lapisan image di-cache dan tidak perlu mengunduh image.

Menggunakan kubectl

Gunakan kubectl apply -f <directory>. Ini mencari konfigurasi Kubernetes di semua file .yaml, .yml, dan .json di<directory>dan meneruskannya ke apply.
Gunakan label selector untuk operasi get dan delete alih-alih nama objek tertentu. Lihat bagian di label selectors dan using labels effectively.
Gunakan kubectl run dan kubectl expose untuk dengan cepat membuat Deployment dan Service single-container. Lihat Use a Service to Access an Application in a Cluster untuk Contoh.

3.7.2 - Mengatur Sumber Daya Komputasi untuk Container

Saat kamu membuat spesifikasi sebuah Pod, kamu dapat secara opsional menentukan seberapa banyak CPU dan memori (RAM) yang dibutuhkan oleh setiap Container. Saat Container-Container menentukan request (permintaan) sumber daya, scheduler dapat membuat keputusan yang lebih baik mengenai Node mana yang akan dipilih untuk menaruh Pod-Pod. Dan saat limit (batas) sumber daya Container-Container telah ditentukan, maka kemungkinan rebutan sumber daya pada sebuah Node dapat dihindari. Untuk informasi lebih lanjut mengenai perbedaan request dan limit, lihat QoS Sumber Daya.

Jenis-jenis sumber daya

CPU dan memori masing-masing merupakan jenis sumber daya (resource type). Sebuah jenis sumber daya memiliki satuan dasar. CPU ditentukan dalam satuan jumlah core, dan memori ditentukan dalam satuan bytes. Jika kamu menggunakan Kubernetes v1.14 keatas, kamu dapat menentukan sumber daya huge page. Huge page adalah fitur khusus Linux di mana kernel Node mengalokasikan blok-blok memori yang jauh lebih besar daripada ukuran page bawaannya.

Sebagai contoh, pada sebuah sistem di mana ukuran page bawaannya adalah 4KiB, kamu dapat menentukan sebuah limit, hugepages-2Mi: 80Mi. Jika kontainer mencoba mengalokasikan lebih dari 40 huge page berukuran 20MiB (total 80MiB), maka alokasi tersebut akan gagal.

Catatan: Kamu tidak dapat melakukan overcommit terhadap sumber daya hugepages-*. Hal ini berbeda dari sumber daya memory dan cpu (yang dapat di-overcommit).

CPU dan memori secara kolektif disebut sebagai sumber daya komputasi, atau cukup sumber daya saja. Sumber daya komputasi adalah jumlah yang dapat diminta, dialokasikan, dan dikonsumsi. Mereka berbeda dengan sumber daya API. Sumber daya API, seperti Pod dan Service adalah objek-objek yang dapat dibaca dan diubah melalui Kubernetes API Server.

Request dan Limit Sumber daya dari Pod dan Container

Setiap Container dari sebuah Pod dapat menentukan satu atau lebih dari hal-hal berikut:

spec.containers[].resources.limits.cpu
spec.containers[].resources.limits.memory
spec.containers[].resources.limits.hugepages-<size>
spec.containers[].resources.requests.cpu
spec.containers[].resources.requests.memory
spec.containers[].resources.requests.hugepages-<size>

Walaupun requests dan limits hanya dapat ditentukan pada Container individual, akan lebih mudah untuk membahas tentang request dan limit sumber daya dari Pod. Sebuah request/limit sumber daya Pod untuk jenis sumber daya tertentu adalah jumlah dari request/limit sumber daya pada jenis tersebut untuk semua Container di dalam Pod tersebut.

Arti dari CPU

Limit dan request untuk sumber daya CPU diukur dalam satuan cpu. Satu cpu, dalam Kubernetes, adalah sama dengan:

1 vCPU AWS
1 Core GCP
1 vCore Azure
1 vCPU IBM
1 Hyperthread pada sebuah prosesor Intel bare-metal dengan Hyperthreading

Request dalam bentuk pecahan diizinkan. Sebuah Container dengan spec.containers[].resources.requests.cpu bernilai 0.5 dijamin mendapat setengah CPU dibandingkan dengan yang meminta 1 CPU. Ekspresi nilai 0.1 ekuivalen dengan ekspresi nilai 100m, yang dapat dibaca sebagai "seratus milicpu". Beberapa orang juga membacanya dengan "seratus milicore", dan keduanya ini dimengerti sebagai hal yang sama. Sebuah request dengan angka di belakang koma, seperti 0.1 dikonversi menjadi 100m oleh API, dan presisi yang lebih kecil lagi dari 1m tidak dibolehkan. Untuk alasan ini, bentuk 100m mungkin lebih disukai.

CPU juga selalu diminta dalam jumlah yang mutlak, tidak sebagai jumlah yang relatif; 0.1 adalah jumlah CPU yang sama pada sebuah mesin single-core, dual-core, atau 48-core.

Arti dari Memori

Limit dan request untuk memory diukur dalam satuan bytes. Kamu dapat mengekspresikan memori sebagai plain integer atau sebagai sebuah fixed-point integer menggunakan satu dari sufiks-sufiks berikut: E, P, T, G, M, K. Kamu juga dapat menggunakan bentuk pangkat dua ekuivalennya: Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki. Sebagai contoh, nilai-nilai berikut kurang lebih sama:

128974848, 129e6, 129M, 123Mi

Berikut sebuah contoh. Pod berikut memiliki dua Container. Setiap Container memiliki request 0.25 cpu dan 64MiB (2²⁶ bytes) memori. Setiap Container memiliki limit 0.5 cpu dan 128MiB memori. Kamu dapat berkata bahwa Pod tersebut memiliki request 0.5 cpu dan 128MiB memori, dan memiliki limit 1 cpu dan 265MiB memori.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: frontend
spec:
  containers:
  - name: db
    image: mysql
    env:
    - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
      value: "password"
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"
  - name: wp
    image: wordpress
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"

Bagaimana Pod-Pod dengan request sumber daya dijadwalkan

Saat kamu membuat sebuah Pod, Kubernetes scheduler akan memilih sebuah Node untuk Pod tersebut untuk dijalankan. Setiap Node memiliki kapasitas maksimum untuk setiap jenis sumber daya: jumlah CPU dan memori yang dapat disediakan oleh Node tersebut untuk Pod-Pod. Scheduler memastikan bahwa, untuk setiap jenis sumber daya, jumlah semua request sumber daya dari Container-Container yang dijadwalkan lebih kecil dari kapasitas Node tersebut. Perlu dicatat bahwa walaupun penggunaan sumber daya memori atau CPU aktual/sesungguhnya pada Node-Node sangat rendah, scheduler tetap akan menolak untuk menaruh sebuah Pod pada sebuah Node jika pemeriksaan kapasitasnya gagal. Hal ini adalah untuk menjaga dari kekurangan sumber daya pada sebuah Node saat penggunaan sumber daya meningkat suatu waktu, misalnya pada saat titik puncak traffic harian.

Bagaimana Pod-Pod dengan limit sumber daya dijalankan

Saat Kubelet menjalankan sebuah Container dari sebuah Pod, Kubelet tersebut mengoper limit CPU dan memori ke runtime kontainer.

Ketika menggunakan Docker:

spec.containers[].resources.requests.cpu diubah menjadi nilai core-nya, yang mungkin berbentuk angka pecahan, dan dikalikan dengan 1024. Nilai yang lebih besar antara angka ini atau 2 digunakan sebagai nilai dari flag --cpu-shares pada perintah docker run.
spec.containers[].resources.limits.cpu diubah menjadi nilai millicore-nya dan dikalikan dengan 100. Nilai hasilnya adalah jumlah waktu CPU yang dapat digunakan oleh sebuah kontainer setiap 100 milidetik. Sebuah kontainer tidak dapat menggunakan lebih dari jatah waktu CPU-nya selama selang waktu ini.

Catatan: Periode kuota bawaan adalah 100ms. Resolusi minimum dari kuota CPU adalah 1 milidetik.
spec.containers[].resources.limits.memory diubah menjadi sebuah bilangan bulat, dan digunakan sebagai nilai dari flag --memory dari perintah docker run.

Jika sebuah Container melebihi batas memorinya, Container tersebut mungkin akan diterminasi. Jika Container tersebut dapat diulang kembali, Kubelet akan mengulangnya kembali, sama seperti jenis kegagalan lainnya.

Jika sebuah Container melebihi request memorinya, kemungkinan Pod-nya akan dipindahkan kapanpun Node tersebut kehabisan memori.

Sebuah Container mungkin atau mungkin tidak diizinkan untuk melebihi limit CPU-nya untuk periode waktu yang lama. Tetapi, Container tersebut tidak akan diterminasi karena penggunaan CPU yang berlebihan.

Untuk menentukan apabila sebuah Container tidak dapat dijadwalkan atau sedang diterminasi karena limit sumber dayanya, lihat bagian Penyelesaian Masalah.

Memantau penggunaan sumber daya komputasi

Penggunaan sumber daya dari sebuah Pod dilaporkan sebagai bagian dari kondisi Pod.

Jika monitoring opsional diaktifkan pada klaster kamu, maka penggunaan sumber daya Pod dapat diambil dari sistem monitoring kamu.

Penyelesaian Masalah

Pod-Pod saya berkondisi Pending (tertunda) dengan event message failedScheduling

Jika scheduler tidak dapat menemukan Node manapun yang muat untuk sebuah Pod, Pod tersebut tidak akan dijadwalkan hingga ditemukannya sebuah tempat yang muat. Sebuah event akan muncul setiap kali scheduler gagal menemukan tempat untuk Pod tersebut, seperti berikut:

kubectl describe pod frontend | grep -A 3 Events

Events:
  FirstSeen LastSeen   Count  From          Subobject   PathReason      Message
  36s   5s     6      {scheduler }              FailedScheduling  Failed for reason PodExceedsFreeCPU and possibly others

Pada contoh di atas, Pod bernama "frontend" gagal dijadwalkan karena kekurangan sumber daya CPU pada Node tersebut. Pesan kesalahan yang serupa dapat juga menunjukkan kegagalan karena kekurangan memori (PodExceedsFreeMemroy). Secara umum, jika sebuah Pod berkondisi Pending (tertunda) dengan sebuah pesan seperti ini, ada beberapa hal yang dapat dicoba:

Tambah lebih banyak Node pada klaster.
Terminasi Pod-Pod yang tidak dibutuhkan untuk memberikan ruangan untuk Pod-Pod yang tertunda.
Periksa jika nilai request Pod tersebut tidak lebih besar dari Node-node yang ada. Contohnya, jika semua Node memiliki kapasitas cpu: 1, maka Pod dengan request cpu: 1.1 tidak akan pernah dijadwalkan.

Kamu dapat memeriksa kapasitas Node-Node dan jumlah-jumlah yang telah dialokasikan dengan perintah kubectl describe nodes. Contohnya:

kubectl describe nodes e2e-test-node-pool-4lw4

Name:            e2e-test-node-pool-4lw4
[ ... lines removed for clarity ...]
Capacity:
 cpu:                               2
 memory:                            7679792Ki
 pods:                              110
Allocatable:
 cpu:                               1800m
 memory:                            7474992Ki
 pods:                              110
[ ... beberapa baris dihapus untuk kejelasan ...]
Non-terminated Pods:        (5 in total)
  Namespace    Name                                  CPU Requests  CPU Limits  Memory Requests  Memory Limits
  ---------    ----                                  ------------  ----------  ---------------  -------------
  kube-system  fluentd-gcp-v1.38-28bv1               100m (5%)     0 (0%)      200Mi (2%)       200Mi (2%)
  kube-system  kube-dns-3297075139-61lj3             260m (13%)    0 (0%)      100Mi (1%)       170Mi (2%)
  kube-system  kube-proxy-e2e-test-...               100m (5%)     0 (0%)      0 (0%)           0 (0%)
  kube-system  monitoring-influxdb-grafana-v4-z1m12  200m (10%)    200m (10%)  600Mi (8%)       600Mi (8%)
  kube-system  node-problem-detector-v0.1-fj7m3      20m (1%)      200m (10%)  20Mi (0%)        100Mi (1%)
Allocated resources:
  (Total limit mungkin melebihi 100 persen, misalnya, karena _overcommit_.)
  CPU Requests    CPU Limits    Memory Requests    Memory Limits
  ------------    ----------    ---------------    -------------
  680m (34%)      400m (20%)    920Mi (12%)        1070Mi (14%)

Pada keluaran di atas, kamu dapat melihat bahwa jika sebuah Pod meminta lebih dari 1120m CPU atau 6.23Gi memori, Pod tersebut tidak akan muat pada Node tersebut.

Dengan melihat pada bagian Pods, kamu dapat melihat Pod-Pod mana saja yang memakan sumber daya pada Node tersebut. Jumlah sumber daya yang tersedia untuk Pod-Pod kurang dari kapasitas Node, karena daemon sistem menggunakan sebagian dari sumber daya yang ada. Kolom allocatable pada NodeStatus memberikan jumlah sumber daya yang tersedia untuk Pod-Pod. Untuk lebih lanjut, lihat Sumber daya Node yang dapat dialokasikan.

Fitur kuota sumber daya dapat disetel untuk membatasi jumlah sumber daya yang dapat digunakan. Jika dipakai bersama dengan Namespace, kuota sumber daya dapat mencegah suatu tim menghabiskan semua sumber daya.

Container saya diterminasi

Container kamu mungkin diterminasi karena Container tersebut melebihi batasnya. Untuk memeriksa jika sebuah Container diterminasi karena ia melebihi batas sumber dayanya, gunakan perintah kubectl describe pod pada Pod yang bersangkutan:

kubectl describe pod simmemleak-hra99

Name:                           simmemleak-hra99
Namespace:                      default
Image(s):                       saadali/simmemleak
Node:                           kubernetes-node-tf0f/10.240.216.66
Labels:                         name=simmemleak
Status:                         Running
Reason:
Message:
IP:                             10.244.2.75
Replication Controllers:        simmemleak (1/1 replicas created)
Containers:
  simmemleak:
    Image:  saadali/simmemleak
    Limits:
      cpu:                      100m
      memory:                   50Mi
    State:                      Running
      Started:                  Tue, 07 Jul 2015 12:54:41 -0700
    Last Termination State:     Terminated
      Exit Code:                1
      Started:                  Fri, 07 Jul 2015 12:54:30 -0700
      Finished:                 Fri, 07 Jul 2015 12:54:33 -0700
    Ready:                      False
    Restart Count:              5
Conditions:
  Type      Status
  Ready     False
Events:
  FirstSeen                         LastSeen                         Count  From                              SubobjectPath                       Reason      Message
  Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700   Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700  1      {scheduler }                                                          scheduled   Successfully assigned simmemleak-hra99 to kubernetes-node-tf0f
  Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700   Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700  1      {kubelet kubernetes-node-tf0f}    implicitly required container POD   pulled      Pod container image "k8s.gcr.io/pause:0.8.0" already present on machine
  Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700   Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700  1      {kubelet kubernetes-node-tf0f}    implicitly required container POD   created     Created with docker id 6a41280f516d
  Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700   Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700  1      {kubelet kubernetes-node-tf0f}    implicitly required container POD   started     Started with docker id 6a41280f516d
  Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700   Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700  1      {kubelet kubernetes-node-tf0f}    spec.containers{simmemleak}         created     Created with docker id 87348f12526a

Pada contoh di atas, Restart Count: 5 menunjukkan bahwa Container simmemleak pada Pod tersebut diterminasi dan diulang kembali sebanyak lima kali.

Kamu dapat menggunakan perintah kubectl get pod dengan opsi -o go-template=... untuk mengambil kondisi dari Container-Container yang sebelumnya diterminasi:

kubectl get pod -o go-template='{{range.status.containerStatuses}}{{"Container Name: "}}{{.name}}{{"\r\nLastState: "}}{{.lastState}}{{end}}'  simmemleak-hra99

Container Name: simmemleak
LastState: map[terminated:map[exitCode:137 reason:OOM Killed startedAt:2015-07-07T20:58:43Z finishedAt:2015-07-07T20:58:43Z containerID:docker://0e4095bba1feccdfe7ef9fb6ebffe972b4b14285d5acdec6f0d3ae8a22fad8b2]]

Kamu dapat lihat bahwa Container tersebut diterminasi karena reason:OOM Killed, di mana OOM merupakan singkatan dari Out Of Memory, atau kehabisan memori.

Penyimpanan lokal sementara

FEATURE STATE: Kubernetes v1.22 [beta]

Kubernetes versi 1.8 memperkenalkan sebuah sumber daya baru, ephemeral-storage untuk mengatur penyimpanan lokal yang bersifat sementara. Pada setiap Node Kubernetes, direktori root dari Kubelet (secara bawaan /var/lib/kubelet) dan direktori log (/var/log) ditaruh pada partisi root dari Node tersebut. Partisi ini juga digunakan bersama oleh Pod-Pod melalui volume emptyDir, log kontainer, lapisan image, dan lapisan kontainer yang dapat ditulis.

Partisi ini bersifat "sementara" dan aplikasi-aplikasi tidak dapat mengharapkan SLA kinerja (misalnya Disk IOPS) dari partisi ini. Pengelolaan penyimpanan lokal sementara hanya berlaku untuk partisi root; partisi opsional untuk lapisan image dan lapisan yang dapat ditulis berada di luar ruang lingkup.

Catatan: Jika sebuah partisi runtime opsional digunakan, partisi root tidak akan menyimpan lapisan image ataupun lapisan yang dapat ditulis manapun.

Menyetel request dan limit dari penyimpanan lokal sementara

Setiap Container dari sebuah Pod dapat menentukan satu atau lebih dari hal-hal berikut:

spec.containers[].resources.limits.ephemeral-storage
spec.containers[].resources.requests.ephemeral-storage

Limit dan request untuk ephemeral-storage diukur dalam satuan bytes. Kamu dapat menyatakan penyimpanan dalam bilangan bulat biasa, atau sebagai fixed-point integer menggunakan satu dari sufiks-sufiks ini: E, P, T, G, M, K. Kamu jika dapat menggunakan bentuk pangkat dua ekuivalennya: Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki. Contohnya, nilai-nilai berikut kurang lebih sama:

128974848, 129e6, 129M, 123Mi

Contohnya, Pod berikut memiliki dua Container. Setiap Container memiliki request 2GiB untuk penyimpanan lokal sementara. Setiap Container memiliki limit 4GiB untuk penyimpanan lokal sementara. Maka, Pod tersebut memiliki jumlah request 4GiB penyimpanan lokal sementara, dan limit 8GiB.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: frontend
spec:
  containers:
  - name: db
    image: mysql
    env:
    - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
      value: "password"
    resources:
      requests:
        ephemeral-storage: "2Gi"
      limits:
        ephemeral-storage: "4Gi"
  - name: wp
    image: wordpress
    resources:
      requests:
        ephemeral-storage: "2Gi"
      limits:
        ephemeral-storage: "4Gi"

Bagaimana Pod-Pod dengan request ephemeral-storage dijadwalkan

Saat kamu membuat sebuah Pod, Kubernetes scheduler memilih sebuah Node di mana Pod tersebut akan dijalankan. Setiap Node memiliki jumlah maksimum penyimpanan lokal sementara yang dapat disediakan. Untuk lebih lanjut, lihat "Hal-hal yang dapat dialokasikan Node".

Scheduler memastikan bahwa jumlah dari request-request sumber daya dari Container-Container yang dijadwalkan lebih kecil dari kapasitas Node.

Bagaimana Pod-Pod dengan limit ephemeral-storage dijalankan

Untuk isolasi pada tingkat kontainer, jika lapisan yang dapat ditulis dari sebuah Container dan penggunaan log melebihi limit penyimpanannya, maka Pod tersebut akan dipindahkan. Untuk isolasi pada tingkat Pod, jika jumlah dari penyimpanan lokal sementara dari semua Container dan juga volume emptyDir milik Pod melebihi limit, maka Pod teresebut akan dipindahkan.

Memantau penggunaan ephemeral-storage

Saat penyimpanan lokal sementara digunakan, ia dipantau terus-menerus oleh Kubelet. Pemantauan dilakukan dengan cara memindai setiap volume emptyDir, direktori log, dan lapisan yang dapat ditulis secara periodik. Dimulai dari Kubernetes 1.15, volume emptyDir (tetapi tidak direktori log atau lapisan yang dapat ditulis) dapat, sebagai pilihan dari operator klaster, dikelola dengan menggunakan project quotas. Project quotas aslinya diimplementasikan dalam XFS, dan baru-baru ini telah diubah ke ext4fs. Project quotas dapat digunakan baik untuk monitoring dan pemaksaan; sejak Kubernetes 1.16, mereka tersedia sebagai fitur alpha untuk monitoring saja.

Quota lebih cepat dan akurat dibandingkan pemindaian direktori. Saat sebuah direktori ditentukan untuk sebuah proyek, semua berkas yang dibuat pada direktori tersebut dibuat untuk proyek tersebut, dan kernel hanya perlu melacak berapa banyak blok yang digunakan oleh berkas-berkas pada proyek tersebut. Jika sebuah berkas dibuat dan dihapus, tetapi tetap dengan sebuah file descriptor yang terbuka, maka berkas tersebut tetap akan memakan ruangan penyimpanan. Ruangan ini akan dilacak oleh quota tersebut, tetapi tidak akan terlihat oleh sebuah pemindaian direktori.

Kubernetes menggunakan ID proyek yang dimulai dari 1048576. ID-ID yang digunakan akan didaftarkan di dalam /etc/projects dan /etc/projid. Jika ID-ID proyek pada kisaran ini digunakan untuk tujuan lain pada sistem, ID-ID proyek tersebut harus terdaftar di dalam /etc/projects dan /etc/projid untuk mencegah Kubernetes menggunakan ID-ID tersebut.

Untuk mengaktifkan penggunaan project quotas, operator klaster harus melakukan hal-hal berikut:

Aktifkan feature gate LocalStorageCapacityIsolationFSQuotaMonitoring=true pada konfigurasi Kubelet. Nilainya secara bawaan false pada Kubernetes 1.16, jadi harus secara eksplisit disetel menjadi true.
Pastikan bahwa partisi root (atau partisi opsional runtime) telah dibangun (build) dengan mengaktifkan project quotas. Semua sistem berkas (filesystem) XFS mendukung project quotas, tetapi sistem berkas ext4 harus dibangun secara khusus untuk mendukungnya
Pastikan bahwa partisi root (atau partisi opsional runtime) ditambatkan (mount) dengan project quotas yang telah diaktifkan.

Membangun dan menambatkan sistem berkas dengan project quotas yang telah diaktifkan

Sistem berkas XFS tidak membutuhkan tindakan khusus saat dibangun; mereka secara otomatis telah dibangun dengan project quotas yang telah diaktifkan.

Sistem berkas ext4fs harus dibangun dengan mengaktifkan quotas, kemudian mereka harus diaktifkan pada sistem berkas tersebut.

% sudo mkfs.ext4 other_ext4fs_args... -E quotatype=prjquota /dev/block_device
% sudo tune2fs -O project -Q prjquota /dev/block_device

Untuk menambatkan sistem berkasnya, baik ext4fs dan XFS membutuhkan opsi prjquota disetel di dalam /etc/fstab:

/dev/block_device	/var/kubernetes_data	defaults,prjquota	0	0

Sumber daya yang diperluas

Sumber daya yang diperluas (Extended Resource) adalah nama sumber daya di luar domain kubernetes.io. Mereka memungkinkan operator klaster untuk menyatakan dan pengguna untuk menggunakan sumber daya di luar sumber daya bawaan Kubernetes.

Ada dua langkah untuk menggunakan sumber daya yang diperluas. Pertama, operator klaster harus menyatakan sebuah Extended Resource. Kedua, pengguna harus meminta sumber daya yang diperluas tersebut di dalam Pod.

Mengelola sumber daya yang diperluas

Sumber daya yang diperluas pada tingkat Node

Sumber daya yang diperluas pada tingkat Node terikat pada Node.

Sumber daya Device Plugin yang dikelola

Lihat Device Plugin untuk cara menyatakan sumber daya device plugin yang dikelola pada setiap node.

Sumber daya lainnya

Untuk menyatakan sebuah sumber daya yang diperluas tingkat Node, operator klaster dapat mengirimkan permintaan HTTP PATCH ke API server untuk menentukan kuantitas sumber daya yang tersedia pada kolom status.capacity untuk Node pada klaster. Setelah itu, status.capacity pada Node akan memiliki sumber daya baru tersebut. Kolom status.allocatable diperbarui secara otomatis dengan sumber daya baru tersebut secara asynchrounous oleh Kubelet. Perlu dicatat bahwa karena scheduler menggunakan nilai status.allocatable milik Node saat mengevaluasi muat atau tidaknya Pod, mungkin ada waktu jeda pendek antara melakukan PATCH terhadap kapasitas Node dengan sumber daya baru dengan Pod pertama yang meminta sumber daya tersebut untuk dapat dijadwalkan pada Node tersebut.

Contoh:

Berikut sebuah contoh yang menunjukkan bagaimana cara menggunakan curl untuk mengirim permintaan HTTP yang menyatakan lima sumber daya "example.com/foo" pada Node k8s-node-1 yang memiliki master k8s-master.

curl --header "Content-Type: application/json-patch+json" \
--request PATCH \
--data '[{"op": "add", "path": "/status/capacity/example.com~1foo", "value": "5"}]' \
http://k8s-master:8080/api/v1/nodes/k8s-node-1/status

Catatan: Pada permintaan HTTP di atas, ~1 adalah encoding untuk karakter / pada jalur (path) patch. Nilai jalur operasi tersebut di dalam JSON-Patch diinterpretasikan sebagai sebuah JSON-Pointer. Untuk lebih lanjut, lihat IETF RFC 6901, bagian 3.

Sumber daya yang diperluas pada tingkat klaster

Sumber daya yang diperluas pada tingkat klaster tidak terikat pada Node. Mereka biasanya dikelola oleh scheduler extender, yang menangani penggunaan sumber daya dan kuota sumber daya.

Kamu dapat menentukan sumber daya yang diperluas yang ditangani oleh scheduler extender pada konfigurasi kebijakan scheduler.

Contoh:

Konfigurasi untuk sebuah kebijakan scheduler berikut menunjukkan bahwa sumber daya yang diperluas pada tingkat klaster "example.com/foo" ditangani oleh scheduler extender.

Scheduler mengirim sebuah Pod ke scheduler extender hanya jika Pod tersebut meminta "example.com/foo".
Kolom ignoredByScheduler menentukan bahwa scheduler tidak memeriksa sumber daya "example.com/foo" pada predikat PodFitsResources miliknya.

{
  "kind": "Policy",
  "apiVersion": "v1",
  "extenders": [
    {
      "urlPrefix":"<extender-endpoint>",
      "bindVerb": "bind",
      "managedResources": [
        {
          "name": "example.com/foo",
          "ignoredByScheduler": true
        }
      ]
    }
  ]
}

Menggunakan sumber daya yang diperluas

Pengguna dapat menggunakan sumber daya yang diperluas di dalam spesifikasi Pod seperti CPU dan memori. Scheduler menangani akuntansi sumber daya tersebut agar tidak ada alokasi untuk yang melebihi jumlah yang tersedia.

API server membatasi jumlah sumber daya yang diperluas dalam bentuk bilangan bulat. Contoh jumlah yang valid adalah 3, 3000m, dan 3Ki. Contoh jumlah yang tidak valid adalah 0.5 dan 1500m.

Catatan: Sumber daya yang diperluas menggantikan Opaque Integer Resource. Pengguna dapat menggunakan prefiks nama domain selain kubernetes.io yang sudah dipakai.

Untuk menggunakan sebuah sumber daya yang diperluas di sebuah Pod, masukkan nama sumber daya tersebut sebagai nilai key dari map spec.containers[].resources.limit pada spesifikasi Container.

Catatan: Sumber daya yang diperluas tidak dapat di-overcommit, sehingga request dan limit nilainya harus sama jika keduanya ada di spesifikasi sebuah Container.

Sebuah Pod hanya dijadwalkan jika semua request sumber dayanya terpenuhi, termasuk CPU, memori, dan sumber daya yang diperluas manapun. Pod tersebut akan tetap berada pada kondisi PENDING selama request sumber daya tersebut tidak terpenuhi.

Contoh:

Pod di bawah meminta 2 CPU dan 1 "example.com/foo" (sebuah sumber daya yang diperluas).

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: myimage
    resources:
      requests:
        cpu: 2
        example.com/foo: 1
      limits:
        example.com/foo: 1

Selanjutnya

Dapatkan pengalaman langsung menentukan sumber daya memori untuk Container dan Pod.
Dapatkan pengalaman langsung menentukan sumber daya CPU untuk Container dan Pod.
Container API
ResourceRequirements

3.7.3 - Secret

Objek secret pada Kubernetes mengizinkan kamu menyimpan dan mengatur informasi yang sifatnya sensitif, seperti password, token OAuth, dan ssh keys. Menyimpan informasi yang sifatnya sensitif ini ke dalam secret cenderung lebih aman dan fleksible jika dibandingkan dengan menyimpan informasi tersebut secara apa adanya pada definisi Pod atau di dalam container image. Silahkan lihat Dokumen desain Secret untuk informasi yang sifatnya mendetail.

Ikhtisar Secret

Sebuah Secret merupakan sebuah objek yang mengandung informasi yang sifatnya sensitif, seperti password, token, atau key. Informasi tersebut sebenarnya bisa saja disimpan di dalam spesifikasi Pod atau image; meskipun demikian, melakukan penyimpanan di dalam objek Secret mengizinkan pengguna untuk memiliki kontrol lebih lanjut mengenai bagaimana Secret ini disimpan, serta mencegah tereksposnya informasi sensitif secara tidak disengaja.

Baik pengguna dan sistem memiliki kemampuan untuk membuat objek Secret.

Untuk menggunakan Secret, sebuah Pod haruslah merujuk pada Secret tersebut. Sebuah Secret dapat digunakan di dalam sebuah Pod melalui dua cara: sebagai file yang ada di dalam volume volume yang di-mount pada salah satu container Pod, atau digunakan oleh kubelet ketika menarik image yang digunakan di dalam Pod.

Secret Built-in

Sebuah Service Account akan Secara Otomatis Dibuat dan Meng-attach Secret dengan Kredensial API

Kubernetes secara otomatis membuat secret yang mengandung kredensial yang digunakan untuk mengakses API, serta secara otomatis memerintahkan Pod untuk menggunakan Secret ini.

Mekanisme otomatisasi pembuatan secret dan penggunaan kredensial API dapat di nonaktifkan atau di-override jika kamu menginginkannya. Meskipun begitu, jika apa yang kamu butuhkan hanyalah mengakses apiserver secara aman, maka mekanisme default inilah yang disarankan.

Baca lebih lanjut dokumentasi Service Account untuk informasi lebih lanjut mengenai bagaimana cara kerja Service Account.

Membuat Objek Secret Kamu Sendiri

Membuat Secret dengan Menggunakan kubectl

Misalnya saja, beberapa Pod memerlukan akses ke sebuah basis data. Kemudian username dan password yang harus digunakan oleh Pod-Pod tersebut berada pada mesin lokal kamu dalam bentuk file-file ./username.txt dan ./password.txt.

# Buatlah berkas yang selanjutnya akan digunakan pada contoh-contoh selanjutnya
echo -n 'admin' > ./username.txt
echo -n '1f2d1e2e67df' > ./password.txt

Perintah kubectl create secret akan mengemas file-file ini menjadi Secret dan membuat sebuah objek pada Apiserver.

kubectl create secret generic db-user-pass --from-file=./username.txt --from-file=./password.txt

secret "db-user-pass" created

Catatan: Karakter spesial seperti $, \*, and ! membutuhkan mekanisme escaping. Jika password yang kamu gunakan mengandung karakter spesial, kamu perlu melakukan escape karakter dengan menggunakan karakter \\. Contohnya, apabila password yang kamu miliki adalah S!B\*d$zDsb, maka kamu harus memanggil perintah kubectl dengan cara berikut: kubectl create secret generic dev-db-secret --from-literal=username=devuser --from-literal=password=S\!B\\*d\$zDsb Perhatikan bahwa kamu tidak perlu melakukan escape karakter apabila massukan yang kamu berikan merupakan file (--from-file).

Kamu dapat memastikan apakah suatu Secret sudah dibuat atau belum dengan menggunakan perintah:

kubectl get secrets

NAME                  TYPE                                  DATA      AGE
db-user-pass          Opaque                                2         51s

kubectl describe secrets/db-user-pass

Name:            db-user-pass
Namespace:       default
Labels:          <none>
Annotations:     <none>

Type:            Opaque

Data
====
password.txt:    12 bytes
username.txt:    5 bytes

Catatan: Perintah-perintah kubectl get dan kubectl describe secara default akan mencegah ditampilkannya informasi yang ada di dalam Secret. Hal ini dilakukan untuk melindungi agar Secret tidak terekspos secara tidak disengaja oleh orang lain, atau tersimpan di dalam log terminal.

Kamu dapat membaca bagaimana cara melakukan decode sebuah secret untuk mengetahui bagaimana cara melihat isi dari Secret.

Membuat Secret Secara Manual

Kamu dapat membuat sebuah Secret dengan terlebih dahulu membuat file yang berisikan informasi yang ingin kamu jadikan Secret dalam bentuk yaml atau json dan kemudian membuat objek dengan menggunakan file tersebut. Secret mengandung dua buah map: data dan stringData. Field data digunakan untuk menyimpan sembarang data, yang di-encode menggunakan base64. Sementara itu stringData disediakan untuk memudahkan kamu untuk menyimpan informasi sensitif dalam format yang tidak di-encode.

Sebagai contoh, untuk menyimpan dua buah string di dalam Secret dengan menggunakan field data, ubahlah informasi tersebut ke dalam base64 dengan menggunakan mekanisme sebagai berikut:

echo -n 'admin' | base64
YWRtaW4=
echo -n '1f2d1e2e67df' | base64
MWYyZDFlMmU2N2Rm

Buatlah sebuah Secret yang memiliki bentuk sebagai berikut:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW4=
  password: MWYyZDFlMmU2N2Rm

Kemudian buatlah Secret menggunakan perintah kubectl apply:

kubectl apply -f ./secret.yaml

secret "mysecret" created

Untuk beberapa skenario, kamu bisa saja ingin menggunakan opsi field stringData. Field ini mengizinkan kamu untuk memberikan masukan berupa informasi yang belum di-encode secara langsung pada sebuah Secret, informasi dalam bentuk string ini kemudian akan di-encode ketika Secret dibuat maupun diubah.

Contoh praktikal dari hal ini adalah ketika kamu melakukan proses deploy aplikasi yang menggunakan Secret sebagai penyimpanan file konfigurasi, dan kamu ingin mengisi bagian dari konfigurasi file tersebut ketika aplikasi di_deploy_.

Jika kamu ingin aplikasi kamu menggunakan file konfigurasi berikut:

apiUrl: "https://my.api.com/api/v1"
username: "user"
password: "password"

Kamu dapat menyimpan Secret ini dengan menggunakan cara berikut:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
stringData:
  config.yaml: |-
    apiUrl: "https://my.api.com/api/v1"
    username: {{username}}
    password: {{password}}

Alat deployment yang kamu gunakan kemudian akan mengubah templat variabel {{username}} dan {{password}} sebelum menjalankan perintah kubectl apply.

stringData merupakan field yang sifatnya write-only untuk alasan kenyamanan pengguna. Field ini tidak pernah ditampilkan ketika Secret dibaca. Sebagai contoh, misalkan saja kamu menjalankan perintah sebagai berikut:

kubectl get secret mysecret -o yaml

Keluaran yang diberikan kurang lebih akan ditampilkan sebagai berikut:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  creationTimestamp: 2018-11-15T20:40:59Z
  name: mysecret
  namespace: default
  resourceVersion: "7225"
  selfLink: /api/v1/namespaces/default/secrets/mysecret
  uid: c280ad2e-e916-11e8-98f2-025000000001
type: Opaque
data:
  config.yaml: YXBpVXJsOiAiaHR0cHM6Ly9teS5hcGkuY29tL2FwaS92MSIKdXNlcm5hbWU6IHt7dXNlcm5hbWV9fQpwYXNzd29yZDoge3twYXNzd29yZH19

Jika sebuah field dispesifikasikan dalam bentuk data maupun stringData, maka nilai dari stringData-lah yang akan digunakan. Sebagai contoh, misalkan saja terdapat definisi Secret sebagai berikut:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW4=
stringData:
  username: administrator

Akan menghasilkan Secret sebagai berikut:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  creationTimestamp: 2018-11-15T20:46:46Z
  name: mysecret
  namespace: default
  resourceVersion: "7579"
  selfLink: /api/v1/namespaces/default/secrets/mysecret
  uid: 91460ecb-e917-11e8-98f2-025000000001
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW5pc3RyYXRvcg==

Dimana string YWRtaW5pc3RyYXRvcg== akan di-decode sebagai administrator.

Key dari data dan stringData yang boleh tersusun atas karakter alfanumerik, '-', '_' atau '.'.

Catatan Encoding: Value dari JSON dan YAML yang sudah diseriakisasi dari data Secret akan di-encode ke dalam string base64. Newline dianggap tidak valid pada string ini dan harus dihilangkan. Ketika pengguna Darwin/macOS menggunakan alat base64, maka pengguna tersebut harus menghindari opsi -b yang digunakan untuk memecah baris yang terlalu panjang. Sebaliknya pengguna Linux harus menambahkan opsi -w 0 pada perintah base64 atau melakukan mekanisme pipeline base64 | tr -d '\n' jika tidak terdapat opsi -w.

Membuat Secret dengan Menggunakan Generator

Kubectl mendukung mekanisme manajemen objek dengan menggunakan Kustomize sejak versi 1.14. Dengan fitur baru ini, kamu juga dapat membuat sebuah Secret dari sebuah generator dan kemudian mengaplikasikannya untuk membuat sebuah objek pada Apiserver. Generator yang digunakan haruslah dispesifikasikan di dalam sebuah file kustomization.yaml di dalam sebuah direktori.

Sebagai contoh, untuk menghasilan sebuah Secret dari file-file ./username.txt dan ./password.txt

# Membuat sebuah berkas kustomization.yaml dengan SecretGenerator
cat <<EOF >./kustomization.yaml
secretGenerator:
- name: db-user-pass
  files:
  - username.txt
  - password.txt
EOF

Gunakan direktori kustomization untuk membuat objek Secret yang diinginkan.

$ kubectl apply -k .
secret/db-user-pass-96mffmfh4k created

Kamu dapat memastikan Secret tersebut sudah dibuat dengan menggunakan perintah berikut:

$ kubectl get secrets
NAME                             TYPE                                  DATA      AGE
db-user-pass-96mffmfh4k          Opaque                                2         51s

$ kubectl describe secrets/db-user-pass-96mffmfh4k
Name:            db-user-pass
Namespace:       default
Labels:          <none>
Annotations:     <none>

Type:            Opaque

Data
====
password.txt:    12 bytes
username.txt:    5 bytes

Sebagai contoh, untuk membuat sebuah Secret dari literal username=admin dan password=secret, kamu dapat menspesifikasikan generator Secret pada file kustomization.yaml sebagai

# Membuat sebuah berkas kustomization.yaml dengan menggunakan SecretGenerator
$ cat <<EOF >./kustomization.yaml
secretGenerator:
- name: db-user-pass
  literals:
  - username=admin
  - password=secret
EOF

Aplikasikan direktori kustomization untuk membuat objek Secret.

$ kubectl apply -k .
secret/db-user-pass-dddghtt9b5 created

Catatan: Secret yang dihasilkan nantinya akan memiliki tambahan sufix dengan cara melakukan teknik hashing pada isi Secret tersebut. Hal ini dilakukan untuk menjamin dibuatnya sebuah Secret baru setiap kali terjadi perubahan isi dari Secret tersebut.

Melakukan Proses Decode pada Secret

Secret dapat dibaca dengan menggunakan perintah kubectl get secret. Misalnya saja, untuk membaca Secret yang dibuat pada bagian sebelumya:

kubectl get secret mysecret -o yaml

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  creationTimestamp: 2016-01-22T18:41:56Z
  name: mysecret
  namespace: default
  resourceVersion: "164619"
  selfLink: /api/v1/namespaces/default/secrets/mysecret
  uid: cfee02d6-c137-11e5-8d73-42010af00002
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW4=
  password: MWYyZDFlMmU2N2Rm

Kemudian lakukan mekanisme decode field password:

echo 'MWYyZDFlMmU2N2Rm' | base64 --decode

1f2d1e2e67df

Menggunakan Secret

Secret dapat di-mount sebagai volume data atau dapat diekspos sebagai variabel-variabel environment dapat digunakan di dalam Pod. Secret ini juga dapat digunakan secara langsug oleh bagian lain dari sistem, tanpa secara langsung berkaitan dengan Pod. Sebagai contoh, Secret dapat berisikan kredensial bagian suatu sistem lain yang digunakan untuk berinteraksi dengan sistem eksternal yang kamu butuhkan.

Menggunakan Secret sebagai File melalui Pod

Berikut adalah langkah yang harus kamu penuhi agar kamu dapat menggunakan Secret di dalam volume dalam sebuah Pod:

Buatlah sebuah Secret, atau gunakan sebuah Secret yang sudah kamu buat sebelumnya. Beberapa Pod dapat merujuk pada sebuah Secret yang sama.
Modifikasi definisi Pod kamu dengan cara menambahkan sebuah volume di bawah .spec.volumes[]. Berilah volume tersebut nama, dan pastikan field .spec.volumes[].secret.secretName merujuk pada nama yang sama dengan objek secret.
Tambahkan field .spec.containers[].volumeMounts[] pada setiap container yang membutuhkan Secret. Berikan spesifikasi .spec.containers[].volumeMounts[].readOnly = true dan .spec.containers[].volumeMounts[].mountPath pada direktori dimana Secret tersebut diletakkan.
Modifikasi image dan/atau command line kamu agar program yang kamu miliki merujuk pada file di dalam direktori tersebut. Setiap key pada map data Secret akan menjadi nama dari sebuah file pada mountPath.

Berikut merupakan salah satu contoh dimana sebuah Pod melakukan proses mount Secret pada sebuah volume:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
  - name: mypod
    image: redis
    volumeMounts:
    - name: foo
      mountPath: "/etc/foo"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: foo
    secret:
      secretName: mysecret

Setiap Secret yang ingin kamu gunakan harus dirujuk pada field .spec.volumes.

Jika terdapat lebih dari satu container di dalam Pod, maka setiap container akan membutuhkan blok volumeMounts-nya masing-masing, meskipun demikian hanya sebuah field .spec.volumes yang dibutuhkan untuk setiap Secret.

Kamu dapat menyimpan banyak file ke dalam satu Secret, atau menggunakan banyak Secret, hal ini tentunya bergantung pada preferensi pengguna.

Proyeksi key Secret pada Suatu Path Spesifik

Kita juga dapat mengontrol path di dalam volume di mana sebuah Secret diproyeksikan. Kamu dapat menggunakan field .spec.volumes[].secret.items untuk mengubah path target dari setiap key:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
  - name: mypod
    image: redis
    volumeMounts:
    - name: foo
      mountPath: "/etc/foo"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: foo
    secret:
      secretName: mysecret
      items:
      - key: username
        path: my-group/my-username

Apa yang akan terjadi jika kita menggunakan definisi di atas:

Secret username akan disimpan pada file /etc/foo/my-group/my-username dan bukan /etc/foo/username.
Secret password tidak akan diproyeksikan.

Jika field .spec.volumes[].secret.items digunakan, hanya key-key yang dispesifikan di dalam items yang diproyeksikan. Untuk mengonsumsi semua key-key yang ada dari Secret, semua key yang ada harus didaftarkan pada field items. Semua key yang didaftarkan juga harus ada di dalam Secret tadi. Jika tidak, volume yang didefinisikan tidak akan dibuat.

Permission File-File Secret

Kamu juga dapat menspesifikasikan mode permission dari file Secret yang kamu inginkan. Jika kamu tidak menspesifikasikan hal tersebut, maka nilai default yang akan diberikan adalah 0644 is used by default. Kamu dapat memberikan mode default untuk semua Secret yang ada serta melakukan mekanisme override permission pada setiap key jika memang diperlukan.

Sebagai contoh, kamu dapat memberikan spesifikasi mode default sebagai berikut:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
  - name: mypod
    image: redis
    volumeMounts:
    - name: foo
      mountPath: "/etc/foo"
  volumes:
  - name: foo
    secret:
      secretName: mysecret
      defaultMode: 256

Kemudian, sebuah Secret akan di-mount pada /etc/foo, selanjutnya semua file yang dibuat pada volume secret tersebut akan memiliki permission 0400.

Perhatikan bahwa spesifikasi JSON tidak mendukung notasi octal, dengan demikian gunakanlah value 256 untuk permission 0400. Jika kamu menggunakan format YAML untuk spesifikasi Pod, kamu dapat menggunakan notasi octal untuk memberikan spesifikasi permission dengan cara yang lebih natural.

Kamu juga dapat melakukan mekanisme pemetaan, seperti yang sudah dilakukan pada contoh sebelumnya, dan kemudian memberikan spesifikasi permission yang berbeda untuk file yang berbeda.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
  - name: mypod
    image: redis
    volumeMounts:
    - name: foo
      mountPath: "/etc/foo"
  volumes:
  - name: foo
    secret:
      secretName: mysecret
      items:
      - key: username
        path: my-group/my-username
        mode: 511

Pada kasus tersebut, file yang dihasilkan pada /etc/foo/my-group/my-username akan memiliki permission 0777. Karena terdapat batasan pada representasi JSON, maka kamu harus memberikan spesifikasi mode permission dalam bentuk notasi desimal.

Perhatikan bahwa permission ini bida saja ditampilkan dalam bentuk notasi desimal, hal ini akan ditampilkan pada bagian selanjutnya.

Mengonsumsi Value dari Secret melalui Volume

Di dalam sebuah container dimana volume secret di-mount, key dari Secret akan ditampilkan sebagai file dan value dari Secret yang berada dalam bentuk base64 ini akan di-decode dam disimpan pada file-file tadi. Berikut merupakan hasil dari eksekusi perintah di dalam container berdasarkan contoh yang telah dipaparkan di atas:

ls /etc/foo/

username
password

cat /etc/foo/username

admin

cat /etc/foo/password

1f2d1e2e67df

Program di dalam container bertanggung jawab untuk membaca Secret dari file-file yang ada.

Secret yang di-mount Akan Diubah Secara Otomatis

Ketika sebuah Secret yang sedang digunakan di dalam volume diubah, maka key yang ada juga akan diubah. Kubelet akan melakukan mekanisme pengecekan secara periodik apakah terdapat perubahan pada Secret yang telah di-mount. Meskipun demikian, proses pengecekan ini dilakukan dengan menggunakan cache lokal untuk mendapatkan value saat ini dari sebuah Secret. Tipe cache yang ada dapat diatur dengan menggunakan (field ConfigMapAndSecretChangeDetectionStrategy pada struct KubeletConfiguration). Mekanisme ini kemudian dapat diteruskan dengan mekanisme watch(default), ttl, atau melakukan pengalihan semua request secara langsung pada kube-apiserver. Sebagai hasilnya, delay total dari pertama kali Secret diubah hingga dilakukannya mekanisme proyeksi key yang baru pada Pod berlangsung dalam jangka waktu sinkronisasi periodik kubelet + delay propagasi cache, dimana delay propagasi cache bergantung pada jenis cache yang digunakan (ini sama dengan delay propagasi watch, ttl dari cache, atau nol).

Catatan: Sebuah container menggunakan Secret sebagai subPath dari volume yang di-mount tidak akan menerima perubahan Secret.

Menggunakan Secret sebagai Variabel Environment

Berikut merupakan langkah-langkah yang harus kamu terapkan, untuk menggunakan secret sebagai variabel _environment_ pada sebuah Pod:

Buatlah sebuah Secret, atau gunakan sebuah Secret yang sudah kamu buat sebelumnya. Beberapa Pod dapat merujuk pada sebuah Secret yang sama.
Modifikasi definisi Pod pada setiap container dimana kamu menginginkan container tersebut dapat mengonsumsi your Pod definition in each container that you wish to consume the value of a secret key to add an environment variabele for each secret key you wish to consume. The environment variabele that consumes the secret key should populate the secret's name and key in env[].valueFrom.secretKeyRef.
Modifikasi image dan/atau command line kamu agar program yang kamu miliki merujuk pada value yang sudah didefinisikan pada variabel environment.

Berikut merupakan contoh dimana sebuah Pod menggunakan Secret sebagai variabel environment:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: secret-env-pod
spec:
  containers:
  - name: mycontainer
    image: redis
    env:
      - name: SECRET_USERNAME
        valueFrom:
          secretKeyRef:
            name: mysecret
            key: username
      - name: SECRET_PASSWORD
        valueFrom:
          secretKeyRef:
            name: mysecret
            key: password
  restartPolicy: Never

Menggunakan Secret dari Variabel Environment

Di dalam sebuah container yang mengkonsumsi Secret pada sebuah variabel environment, key dari sebuah secret akan ditampilkan sebagai variabel environment pada umumnya dengan value berupa informasi yang telah di-decode ke dalam base64. Berikut merupakan hasil yang didapatkan apabila perintah-perintah di bawah ini dijalankan dari dalam container yang didefinisikan di atas:

echo $SECRET_USERNAME

admin

echo $SECRET_PASSWORD

1f2d1e2e67df

Menggunakan imagePullSecrets

Sebuah imagePullSecret merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk menempatkan secret yang mengandung password dari registri Docker (atau registri image lainnya) pada Kubelet, sehingga Kubelet dapat mengunduh image dan menempatkannya pada Pod.

Memberikan spesifikasi manual dari sebuah imagePullSecret

Penggunaan imagePullSecrets dideskripsikan di dalam dokumentasi image

Mekanisme yang Dapat Diterapkan agar imagePullSecrets dapat Secara Otomatis Digunakan

Kamu dapat secara manual membuat sebuah imagePullSecret, serta merujuk imagePullSecret yang sudah kamu buat dari sebuah serviceAccount. Semua Pod yang dibuat dengan menggunakan serviceAccount tadi atau serviceAccount default akan menerima field imagePullSecret dari serviceAccount yang digunakan. Bacalah Cara menambahkan ImagePullSecrets pada sebuah service account untuk informasi lebih detail soal proses yang dijalankan.

Mekanisme Mounting Otomatis dari Secret yang Sudah Dibuat

Secret yang dibuat secara manual (misalnya, secret yang mengandung token yang dapat digunakan untuk mengakses akun GitHub) dapat di-mount secara otomatis pada sebuah Pod berdasarkan service account yang digunakan oleh Pod tadi. Baca Bagaimana Penggunaan PodPreset untuk Memasukkan Informasi ke Dalam Pod untuk informasi lebih lanjut.

Detail

Batasan-Batasan

Sumber dari secret volume akan divalidasi untuk menjamin rujukan pada objek yang dispesifikasikan mengarah pada objek dengan type Secret. Oleh karenanya, sebuah secret harus dibuat sebelum Pod yang merujuk pada secret tersebut dibuat.

Sebuah objek API Secret berada di dalam sebuah namespace. Objek-objek ini hanya dapat dirujuk oleh Pod-Pod yang ada pada namespace yang sama.

Secret memiliki batasi dalam hal ukuran maksimalnya yaitu hanya sampai 1MiB per objek. Oleh karena itulah, pembuatan secret dalam ukuran yang sangat besar tidak dianjurkan karena dapat menghabiskan sumber daya apiserver dan memori kubelet. Meskipun demikian, pembuatan banyak secret dengan ukuran kecil juga dapat menhabiskan memori. Pembatasan sumber daya yang diizinkan untuk pembuatan secret merupakan salah satu fitur tambahan yang direncanakan kedepannya.

Kubelet hanya mendukung penggunaan secret oleh Pod apabila Pod tersebut didapatkan melalui apiserver. Hal ini termasuk Pod yang dibuat dengan menggunakan kubectl, atau secara tak langsung melalui replication controller. Hal ini tidak termasuk Pod yang dibuat melalui flag --manifest-url yang ada pada kubelet, maupun REST API yang disediakan (hal ini bukanlah merupakan mekanisme umum yang dilakukan untuk membuat sebuah Pod).

Secret harus dibuat sebelum digunakan oleh Pod sebagai variabel environment, kecuali apabila variabel environment ini dianggap opsional. Rujukan pada Secret yang tidak dapat dipenuhi akan menyebabkan Pod gagal start.

Rujukan melalui secretKeyRef pada key yang tidak ada pada named Secret akan akan menyebabkan Pod gagal start.

Secret yang digunakan untuk memenuhi variabel environment melalui envFrom yang memiliki key yang dianggap memiliki penamaan yang tidak valid akan diabaikan. Hal ini akan akan menyebabkan Pod gagal start. Selanjutnya akan terdapat event dengan alasan InvalidvariabeleNames dan pesan yang berisikan list dari key yang diabaikan akibat penamaan yang tidak valid. Contoh yang ada akan menunjukkan sebuah pod yang merujuk pada secret default/mysecret yang mengandung dua buah key yang tidak valid, yaitu 1badkey dan 2alsobad.

kubectl get events

LASTSEEN   FIRSTSEEN   COUNT     NAME            KIND      SUBOBJECT                         TYPE      REASON
0s         0s          1         dapi-test-pod   Pod                                         Warning   InvalidEnvironmentvariabeleNames   kubelet, 127.0.0.1      Keys [1badkey, 2alsobad] from the EnvFrom secret default/mysecret were skipped since they are considered invalid environment variabele names.

Interaksi Secret dan Pod Lifetime

Ketika sebuah pod dibuat melalui API, tidak terdapat mekanisme pengecekan yang digunakan untuk mengetahui apakah sebuah Secret yang dirujuk sudah dibuat atau belum. Ketika sebuah Pod di-schedule, kubelet akan mencoba mengambil informasi mengenai value dari secret tadi. Jika secret tidak dapat diambil value-nya dengan alasan temporer karena hilangnya koneksi ke API server atau secret yang dirujuk tidak ada, kubelet akan melakukan mekanisme retry secara periodik. Kubelet juga akan memberikan laporan mengenai event yang terjadi pada Pod serta alasan kenapa Pod tersebut belum di-start. Apabila Secret berhasil didapatkan, kubelet akan membuat dan me-mount volume yang mengandung secret tersebut. Tidak akan ada container dalam pod yang akan di-start hingga semua volume pod berhasil di-mount.

Contoh-Contoh Penggunaan

Contoh Penggunaan: Pod dengan ssh key

Buatlah sebuah kustomization.yaml dengan SecretGenerator yang mengandung beberapa ssh key:

kubectl create secret generic ssh-key-secret --from-file=ssh-privatekey=/path/to/.ssh/id_rsa --from-file=ssh-publickey=/path/to/.ssh/id_rsa.pub

secret "ssh-key-secret" created

Perhatian: Pikirkanlah terlebih dahulu sebelum kamu menggunakan ssh key milikmu sendiri: pengguna lain pada kluster tersebut bisa saja memiliki akses pada secret yang kamu definisikan. Gunakanlah service account untuk membagi informasi yang kamu inginkan di dalam kluster tersebut, dengan demikian kamu dapat membatalkan service account tersebut apabila secret tersebut disalahgunakan.

Sekarang, kita dapat membuat sebuah pod yang merujuk pada secret dengan ssh key yang sudah dibuat tadi serta menggunakannya melalui sebuah volume yang di-mount:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: secret-test-pod
  labels:
    name: secret-test
spec:
  volumes:
  - name: secret-volume
    secret:
      secretName: ssh-key-secret
  containers:
  - name: ssh-test-container
    image: mySshImage
    volumeMounts:
    - name: secret-volume
      readOnly: true
      mountPath: "/etc/secret-volume"

Ketika sebuah perintah dijalankan di dalam container, bagian dari key tadi akan terdapat pada:

/etc/secret-volume/ssh-publickey
/etc/secret-volume/ssh-privatekey

container kemudian dapat menggunakan secret secara bebas untuk membuat koneksi ssh.

Contoh Penggunaan: Pod dengan kredensial prod / test

Contoh ini memberikan ilustrasi pod yang mengonsumsi secret yang mengandung kredensial dari environment production atau environment test.

Buatlah suatu kustomization.yaml dengan SecretGenerator

kubectl create secret generic prod-db-secret --from-literal=username=produser --from-literal=password=Y4nys7f11

secret "prod-db-secret" created

kubectl create secret generic test-db-secret --from-literal=username=testuser --from-literal=password=iluvtests

secret "test-db-secret" created

Catatan:

Karakter spesial seperti $, \*, dan ! membutuhkan mekanisme escaping. Jika password yang kamu gunakan memiliki karakter spesial, kamu dapat melakukan mekanisme escape dengan karakter \\ character. Sebagai contohnya, jika password kamu yang sebenarnya adalah S!B\*d$zDsb, maka kamu harus memanggil perintah eksekusi dengan cara sebagai berikut:

kubectl create secret generic dev-db-secret --from-literal=username=devuser --from-literal=password=S\\!B\\\*d\\$zDsb

Kamu tidak perlu melakukan mekanisme escape karakter apabila menggunakan opsi melalui file (--from-file).

Kemudian buatlah Pod-Pod yang dibutuhkan:

$ cat <<EOF > pod.yaml
apiVersion: v1
kind: List
items:
- kind: Pod
  apiVersion: v1
  metadata:
    name: prod-db-client-pod
    labels:
      name: prod-db-client
  spec:
    volumes:
    - name: secret-volume
      secret:
        secretName: prod-db-secret
    containers:
    - name: db-client-container
      image: myClientImage
      volumeMounts:
      - name: secret-volume
        readOnly: true
        mountPath: "/etc/secret-volume"
- kind: Pod
  apiVersion: v1
  metadata:
    name: test-db-client-pod
    labels:
      name: test-db-client
  spec:
    volumes:
    - name: secret-volume
      secret:
        secretName: test-db-secret
    containers:
    - name: db-client-container
      image: myClientImage
      volumeMounts:
      - name: secret-volume
        readOnly: true
        mountPath: "/etc/secret-volume"
EOF

Tambahkan Pod-Pod terkait pada file kustomization.yaml yang sama

$ cat <<EOF >> kustomization.yaml
resources:
- pod.yaml
EOF

Terapkan semua perubahan pada objek-objek tadi ke Apiserver dengan menggunakan

kubectl apply --k .

Kedua container kemudian akan memiliki file-file berikut ini di dalam filesystem keduanya dengan value sebagai berikut untuk masing-masing environment:

/etc/secret-volume/username
/etc/secret-volume/password

Perhatikan bahwa specs untuk kedua pod berbeda hanya pada satu field saja; hal ini bertujuan untuk memfasilitasi adanya kapabilitas yang berbeda dari templat konfigurasi umum yang tersedia.

Kamu dapat mensimplifikasi spesifikasi dasar Pod dengan menggunakan dua buah service account yang berbeda: misalnya saja salah satunya disebut sebagai prod-user dengan prod-db-secret, dan satunya lagi disebut test-user dengan test-db-secret. Kemudian spesifikasi Pod tadi dapat diringkas menjadi:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: prod-db-client-pod
  labels:
    name: prod-db-client
spec:
  serviceAccount: prod-db-client
  containers:
  - name: db-client-container
    image: myClientImage

Contoh Penggunaan: Dotfiles pada volume secret

Dengan tujuan membuat data yang ada 'tersembunyi' (misalnya, di dalam sebuah file dengan nama yang dimulai dengan karakter titik), kamu dapat melakukannya dengan cara yang cukup sederhana, yaitu cukup dengan membuat karakter awal key yang kamu inginkan dengan titik. Contohnya, ketika sebuah secret di bawah ini di-mount pada sebuah volume:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: dotfile-secret
data:
  .secret-file: dmFsdWUtMg0KDQo=
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: secret-dotfiles-pod
spec:
  volumes:
  - name: secret-volume
    secret:
      secretName: dotfile-secret
  containers:
  - name: dotfile-test-container
    image: k8s.gcr.io/busybox
    command:
    - ls
    - "-l"
    - "/etc/secret-volume"
    volumeMounts:
    - name: secret-volume
      readOnly: true
      mountPath: "/etc/secret-volume"

Volume secret-volume akan mengandung sebuah file, yang disebut sebagai .secret-file, serta container dotfile-test-container akan memiliki file konfigurasinya pada path /etc/secret-volume/.secret-file.

Catatan: File-file yang diawali dengan karakter titik akan "tersembunyi" dari keluaran perintah ls -l; kamu harus menggunakan perintah ls -la untuk melihat file-file tadi dari sebuah direktori.

Contoh Penggunaan: Secret yang dapat diakses hanya pada salah satu container di dalam pod

Misalkan terdapat sebuah program yang memiliki kebutuhan untuk menangani request HTTP, melakukan logika bisnis yang kompleks, serta kemudian menandai beberapa message yang ada dengan menggunakan HMAC. Karena program ini memiliki logika aplikasi yang cukup kompleks, maka bisa jadi terdapat beberapa celah terjadinya eksploitasi remote file pada server, yang nantinya bisa saja mengekspos private key yang ada pada attacker.

Hal ini dapat dipisah menjadi dua buah proses yang berbeda di dalam dua container: sebuah container frontend yang menangani interaksi pengguna dan logika bisnis, tetapi tidak memiliki kapabilitas untuk melihat private key; container lain memiliki kapabilitas melihat private key yang ada dan memiliki fungsi untuk menandai request yang berasal dari frontend (melalui jaringan localhost).

Dengan strategi ini, seorang attacker harus melakukan teknik tambahan untuk memaksa aplikasi melakukan hal yang acak, yang kemudian menyebabkan mekanisme pembacaan file menjadi lebih susah.

Best practices

Klien yang menggunakan API secret

Ketika men-deploy aplikasi yang berinteraksi dengan API secret, akses yang dilakukan haruslah dibatasi menggunakan policy autorisasi seperti RBAC.

Secret seringkali menyimpan value yang memiliki jangkauan spektrum kepentingan, yang mungkin saja dapat menyebabkan terjadinya eskalasi baik di dalam Kubernetes (misalnya saja token dari sebuah service account) maupun
sistem eksternal. Bahkan apabila setiap aplikasi secara individual memiliki kapabilitas untuk memahami tingkatan yang dimilikinya untuk berinteraksi dengan secret tertentu, aplikasi lain dalam namespace itu bisa saja menyebabkan asumsi tersebut menjadi tidak valid.

Karena alasan-alasan yang sudah disebutkan tadi request watch dan list untuk sebuah secret di dalam suatu namespace merupakan kapabilitas yang sebisa mungkin harus dihindari, karena menampilkan semua secret yang ada berimplikasi pada akses untuk melihat isi yang ada pada secret yang ada. Kapabilitas untuk melakukan request watch dan list pada semua secret di kluster hanya boleh dimiliki oleh komponen pada sistem level yang paling previleged.

Aplikasi yang membutuhkan akses ke API secret harus melakukan request get pada secret yang dibutuhkan. Hal ini memungkinkan administrator untuk membatasi akses pada semua secret dengan tetap memberikan akses pada instans secret tertentu yang dibutuhkan aplikasi.

Untuk meningkatkan performa dengan menggunakan iterasi get, klien dapat mendesain sumber daya yang merujuk pada suatu secret dan kemudian melakukan watch pada secret tersebut, serta melakukan request secret ketika terjadi perubahan pada rujukan tadi. Sebagai tambahan, API "bulk watch" yang dapat memberikan kapabilitas watch individual pada sumber daya melalui klien juga sudah direncanakan, dan kemungkinan akan diimplementasikan dirilis Kubernetes selanjutnya.

Properti Keamanan

Proteksi

Karena objek secret dapat dibuat secara independen dengan pod yang menggunakannya, risiko tereksposnya secret di dalam workflow pembuatan, pemantauan, serta pengubahan pod. Sistem yang ada juga dapat memberikan tindakan pencegahan ketika berinteraksi dengan secret, misalnya saja tidak melakukan penulisan isi secret ke dalam disk apabila hal tersebut memungkinkan.

Sebuah secret hanya diberikan pada node apabila pod yang ada di dalam node membutuhkan secret tersebut. Kubelet menyimpan secret yang ada pada tmpfs sehingga secret tidak ditulis pada disk. Setelah pod yang bergantung pada secret tersebut dihapus, maka kubelet juga akan menghapus salinan lokal data secret.

Di dalam sebuah node bisa saja terdapat beberapa secret yang dibutuhkan oleh pod yang ada di dalamnya. Meskipun demikian, hanya secret yang di-request oleh sebuah pod saja yang dapat dilihat oleh container yang ada di dalamnya. Dengan demikian, sebuah Pod tidak memiliki akses untuk melihat secret yang ada pada pod yang lain.

Di dalam sebuah pod bisa jadi terdapat beberapa container. Meskipun demikian, agar sebuah container bisa mengakses volume secret, container tersebut haruslah mengirimkan request volumeMounts yang ada dapat diakses dari container tersebut. Pengetahuan ini dapat digunakan untuk membentuk partisi security pada level pod.

Pada sebagian besar distribusi yang dipelihara projek Kubernetes, komunikasi antara pengguna dan apiserver serta apisserver dan kubelet dilindungi dengan menggunakan SSL/TLS. Dengan demikian, secret dalam keadaan dilindungi ketika ditransmisi.

FEATURE STATE: Kubernetes v1.13 [beta]

Kamu dapat mengaktifkan enkripsi pada rest untuk data secret, sehingga secret yang ada tidak akan ditulis ke dalam etcd dalam keadaan tidak terenkripsi.

Resiko

Pada API server, data secret disimpan di dalam etcd; dengan demikian:
- Administrator harus mengaktifkan enkripsi pada rest untuk data kluster (membutuhkan versi v1.13 atau lebih)
- Administrator harus membatasi akses etcd pada pengguna dengan kapabilitas admin
- Administrator bisa saja menghapus data disk yang sudah tidak lagi digunakan oleh etcd
- Jika etcd dijalankan di dalam kluster, administrator harus memastikan SSL/TLS digunakan pada proses komunikasi peer-to-peer etcd.
Jika kamu melakukan konfigurasi melalui sebuah file manifest (JSON or YAML) yang menyimpan data secret dalam bentuk base64, membagi atau menyimpan secret ini dalam repositori kode sumber sama artinya dengan memberikan informasi mengenai data secret. Mekanisme encoding base64 bukanlah merupakan teknik enkripsi dan nilainya dianggap sama saja dengan plain text.
Aplikasi masih harus melindungi value dari secret setelah membaca nilainya dari suatu volume dengan demikian risiko terjadinya logging secret secara tidak engaja dapat dihindari.
Seorang pengguna yang dapat membuat suatu pod yang menggunakan secret, juga dapat melihat value secret. Bahkan apabila policy apiserver tidak memberikan kapabilitas untuk membaca objek secret, pengguna dapat menjalankan pod yang mengekspos secret.
Saat ini, semua orang dengan akses root pada node dapat membaca secret apapun dari apiserver,
dengan cara meniru kubelet. Meskipun begitu, terdapat fitur yang direncanakan pada rilis selanjutnya yang memungkinkan pengiriman secret hanya dapat mengirimkan secret pada node yang membutuhkan secret tersebut untuk membatasi adanya eksploitasi akses root pada node ini.

Selanjutnya

3.7.4 - Mengatur Akses Klaster Menggunakan Berkas kubeconfig

Gunakan berkas kubeconfig untuk mengatur informasi mengenai klaster, pengguna, namespace, dan mekanisme autentikasi. Perintah kubectl menggunakan berkas kubeconfig untuk mencari informasi yang dibutuhkan untuk memilih klaster dan berkomunikasi dengan API server dari suatu klaster.

Catatan: Sebuah berkas yang digunakan untuk mengatur akses pada klaster disebut dengan berkas kubeconfig. Ini cara yang umum digunakan untuk mereferensikan berkas konfigurasi. Ini tidak berarti ada berkas dengan nama kubeconfig.

Secara default, kubectl mencari berkas dengan nama config pada direktori $HOME/.kube. Kamu bisa mengatur lokasi berkas kubeconfig dengan mengatur nilai KUBECONFIG pada variabel environment atau dengan mengatur menggunakan tanda --kubeconfig.

Instruksi langkah demi langkah untuk membuat dan menentukan berkas kubeconfig, bisa mengacu pada [Mengatur Akses Pada Beberapa Klaster] (/id/docs/tasks/access-application-cluster/configure-access-multiple-clusters).

Mendukung beberapa klaster, pengguna, dan mekanisme autentikasi

Misalkan kamu memiliki beberapa klaster, pengguna serta komponen dapat melakukan autentikasi dengan berbagai cara. Sebagai contoh:

Kubelet yang berjalan dapat melakukan autentikasi dengan menggunakan sertifikat
Pengguna bisa melakukan autentikasi dengan menggunakan token
Administrator bisa memiliki beberapa sertifikat yang diberikan kepada pengguna individu.

Dengan berkas kubeconfig, kamu bisa mengatur klaster, pengguna, dan namespace. Kamu juga bisa menentukan konteks untuk mempercepat dan mempermudah perpindahan antara klaster dan namespace.

Konteks

Sebuah elemen konteks pada berkas kubeconfig digunakan untuk mengelompokkan parameter akses dengan nama yang mudah. Setiap konteks akan memiliki 3 parameter: klaster, pengguna, dan namespace. Secara default, perintah kubectl menggunakan parameter dari konteks yang aktif untuk berkomunikasi dengan klaster.

Untuk memilih konteks yang aktif, bisa menggunakan perintah berikut:

kubectl config use-context

Variabel environment KUBECONFIG

Variabel environment KUBECONFIG berisikan beberapa berkas kubeconfig. Untuk Linux dan Mac, beberapa berkas tersebut dipisahkan dengan tanda titik dua (:). Untuk Windows, dipisahkan dengan menggunakan tanda titik koma (;). Variabel environment KUBECONFIG tidak diwajibkan untuk ada. Jika variabel environment KUBECONFIG tidak ada, maka kubectl akan menggunakan berkas kubeconfig pada $HOME/.kube/config.

Jika variabel environment KUBECONFIG ternyata ada, maka kubectl akan menggunakan konfigurasi yang merupakan hasil gabungan dari berkas-berkas yang terdapat pada variabel environment KUBECONFIG.

Menggabungkan berkas-berkas kubeconfig

Untuk melihat konfigurasimu, gunakan perintah berikut ini:

kubectl config view

Seperti yang dijelaskan sebelumnya, hasil perintah diatas bisa berasal dari sebuah berkas kubeconfig, atau bisa juga merupakan hasil gabungan dari beberapa berkas kubeconfig.

Berikut adalah aturan yang digunakan kubectl ketika menggabungkan beberapa berkas kubeconfig:

Jika menggunakan tanda --kubeconfig, maka akan menggunakan berkas yang ditentukan. Tidak digabungkan. Hanya 1 tanda --kubeconfig yang diperbolehkan.

Sebaliknya, jika variabel environment KUBECONFIG digunakan, maka akan menggunakan ini sebagai berkas-berkas yang akan digabungkan. Penggabungan berkas-berkas yang terdapat pada variabel environment KUBECONFIG akan mengikuti aturan sebagai berikut:
- Mengabaikan berkas tanpa nama.
- Mengeluarkan pesan kesalahan untuk berkas dengan isi yang tidak dapat dideserialisasi.
- Berkas pertama yang menentukan nilai atau key pada map maka akan digunakan pada map tersebut.
- Tidak pernah mengubah nilai atau key dari suatu map. Contoh: Pertahankan konteks pada berkas pertama yang mengatur current-context. Contoh: Jika terdapat dua berkas yang menentukan nilai red-user, maka hanya gunakan nilai red-user dari berkas pertama. Meskipun berkas kedua tidak memiliki entri yang bertentangan pada red-user, abaikan mereka.
Beberapa contoh pengaturan variabel environment KUBECONFIG, bisa melihat pada pengaturan vaiabel environment KUBECONFIG.

Sebaliknya, bisa menggunakan berkas kubeconfig default, $HOME/.kube/config, tanpa melakukan penggabungan.
Konteks ditentukan oleh yang pertama sesuai dari pilihan berikut:
1. Menggunakan tanda --context pada perintah
2. Menggunakan nilai current-context dari hasil gabungan berkas kubeconfig.
Konteks yang kosong masih diperbolehkan pada tahap ini.
Menentukan klaster dan pengguna. Pada tahap ini, mungkin akan ada atau tidak ada konteks. Menentukan klaster dan pengguna berdasarkan yang pertama sesuai dengan pilihan berikut, yang mana akan dijalankan dua kali: sekali untuk pengguna dan sekali untuk klaster:
1. Jika ada, maka gunakan tanda pada perintah: --user atau --cluster.
2. Jika konteks tidak kosong, maka pengguna dan klaster didapat dari konteks.
Pengguna dan klaster masih diperbolehkan kosong pada tahap ini.
Menentukan informasi klaster sebenarnya yang akan digunakan. Pada tahap ini, mungkin akan ada atau tidak ada informasi klaster. Membentuk informasi klaster berdasarkan urutan berikut dan yang pertama sesuai akan digunakan:
1. Jika ada, maka gunakan tanda pada perintah: --server, --certificate-authority, --insecure-skip-tls-verify.
2. Jika terdapat atribut informasi klaster dari hasil gabungan berkas kubeconfig, maka gunakan itu.
3. Jika tidak terdapat informasi mengenai lokasi server, maka dianggap gagal.
Menentukan informasi pengguna sebenarnya yang akan digunakan. Membentuk informasi pengguna dengan aturan yang sama dengan pembentukan informasi klaster, namun hanya diperbolehkan ada satu teknik autentikasi untuk setiap pengguna:
1. Jika ada, gunakan tanda pada perintah: --client-certificate, --client-key, --username, --password, --token.
2. Menggunakan field user dari hasil gabungan berkas kubeconfig.
3. Jika terdapat dua teknik yang bertentangan, maka dianggap gagal.
Untuk setiap informasi yang masih belum terisi, akan menggunakan nilai default dan kemungkinan akan meminta informasi autentikasi.

Referensi berkas

Referensi file dan path pada berkas kubeconfig adalah bernilai relatif terhadap lokasi dari berkas kubeconfig. Referensi file pada perintah adalah relatif terhadap direktori kerja saat ini. Dalam $HOME/.kube/config, relative path akan disimpan secara relatif, dan absolute path akan disimpan secara mutlak.

Selanjutnya

3.7.5 - Prioritas dan Pemindahan Pod

FEATURE STATE: Kubernetes 1.14 [stable]

Pod dapat memiliki priority (prioritas). Priority mengindikasikan lebih penting atau tidaknya sebuah Pod dibandingkan dengan Pod-pod lainnya. Jika sebuah Pod tidak dapat dijadwalkan (tertunda/pending), penjadwal akan mencoba untuk melakukan preemption/pemindahan (mengusir/evict) Pod-pod dengan prioritas lebih rendah agar penjadwalan Pod yang tertunda sebelumnya dapat dilakukan.

Pada Kubernetes 1.9 dan sesudahnya, Priority juga memengaruhi urutan penjadwalan Pod-pod dan urutan pengusiran Pod-pod dari Node pada kasus kehabisan sumber daya.

Priority dan Pemindahan Pod lulus menjadi beta pada Kubernetes 1.11 dan menjadi GA (Generally Available) pada Kubernetes 1.14. Mereka telah dihidupkan secara bawaan sejak versi 1.11.

Pada versi-versi Kubernetes di mana Priority dan pemindahan Pod masih berada pada tingkat fitur alpha, kamu harus menghidupkannya secara eksplisit. Untuk menggunakan fitur-fitur pada versi-versi lama Kubernetes, ikuti petunjuk di dokumentasi versi Kubernetes kamu, melalui arsip versi dokumentasi untuk versi Kubernetes kamu.

Versi Kubernetes	Keadaan Priority and Pemindahan	Dihidupkan secara Bawaan
1.8	alpha	tidak
1.9	alpha	tidak
1.10	alpha	tidak
1.11	beta	ya
1.14	stable	ya

Peringatan: Pada sebuah klaster di mana tidak semua pengguna dipercaya, seorang pengguna yang berniat jahat dapat membuat Pod-pod dengan prioritas paling tinggi, membuat Pod-pod lainnya dipindahkan/tidak dapat dijadwalkan. Untuk mengatasi masalah ini, ResourceQuota ditambahkan untuk mendukung prioritas Pod. Seorang admin dapat membuat ResourceQuota untuk pengguna-pengguna pada tingkat prioritas tertentu, mencegah mereka untuk membuat Pod-pod pada prioritas tinggi. Fitur ini telah beta sejak Kubernetes 1.12.

Bagaimana cara menggunakan Priority dan pemindahan Pod

Untuk menggunakan Priority dan pemindahan Pod pada Kubernetes 1.11 dan sesudahnya, ikuti langkah-langkah berikut:

Tambahkan satu atau lebih PriorityClass.
Buat Pod-pod dengan priorityClassName disetel menjadi salah satu dari PriorityClass yang ditambahkan. Tentu saja kamu tidak perlu membuat Pod-pod tersebut secara langsung; Biasanya kamu akan menambahkan priorityClassName pada template Pod dari sebuah objek kumpulan seperti sebuah Deployment.

Teruslah membaca untuk lebih banyak informasi mengenai langkah-langkah tersebut.

Jika kamu mencoba fitur ini dan memutuskan untuk mematikannya, kamu harus menghapus command-line flag PodPriority atau menyetelnya menjadi false, kemudian melakukan pengulangan kembali terhadap API Server dan Scheduler. Setelah fitur ini dimatikan, Pod-pod yang sudah ada tetap akan memiliki kolom priority mereka, tetapi pemindahan Pod akan dimatikan, dan kolom-kolom priority tersebut diabaikan. Jika fitur tersebut telah dimatikan, kamu tidak dapat menyetel kolom priorityClassName pada Pod-pod baru.

Cara mematikan pemindahan Pod

Catatan: Pada Kubernetes 1.12 ke atas, Pod-pod yang penting mengandalkan oleh Schneduler agar dapat dijadwalkan saat klaster berada pada kondisi kekurangan sumber daya. Untuk alasan ini, tidak direkomendasikan untuk mematikan fitur pemindahan Pod.

Catatan: Pada Kubernetes 1.15 ke atas, jika fitur NonPreemptingPriority diaktifkan, PriorityClass memiliki pilihan untuk menyetel preemptionPolicy: Never. Hal ini akan mencegah Pod-pod dari PriorityClass tersebut untuk memicu pemindahan Pod-pod lainnya.

Pada Kubernetes 1.11 dan sesudahnya, pemindahan Pod dikontrol oleh sebuah flag kube-scheduler yaitu disablePreemption, yang disetel menjadi false secara bawaan. Jika kamu ingin mematikan pemindahan Pod meskipun ada catatan di atas, kamu dapat menyetel disablePreemption menjadi true.

Opsi ini hanya tersedia pada (berkas) konfigurasi komponen saja, dan tidak tersedia pada cara lama melalui command line options. Berikut contoh konfigurasi komponen untuk mematikan pemindahan (preemption) Pod:

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1alpha1
kind: KubeSchedulerConfiguration
algorithmSource:
  provider: DefaultProvider

...

disablePreemption: true

PriorityClass

Sebuah PriorityClass adalah sebuah objek tanpa Namespace yang mendefinisikan pemetaan dari sebuah nama kelas prioritas menjadi nilai integer dari prioritas tersebut. Nama tersebut dirinci pada kolom name dari metadata objek PriorityClass tersebut. Nilainya dirinci pada kolom value yang diperlukan. Semakin tinggi nilainya, maka semakin tinggi juga prioritasnya.

Sebuah objek PriorityClass dapat memiliki nilai integer 32-bit apa pun yang kurang dari atau sama dengan 1 miliar. Angka-angka yang lebih besar dicadangkan untuk Pod-pod pada sistem yang sangat penting yang secara normal sebaiknya tidak dipindahkan atau diusir. Seorang admin klaster sebaiknya membuat sebuah objek PriorityClass untuk setiap pemetaan seperti ini yang ia inginkan.

PriorityClass juga memiliki dua kolom opsional: globalDefault dan description. Kolom globalDefault mengindikasikan bahwa nilai PriorityClass ini sebaiknya digunakan tanpa sebuah priorityClassName. Hanya sebuah PriorityClass dengan globalDefault disetel menjadi true dapat berada pada sistem/klaster. Jika tidak ada PriorityClass dengan globalDefault yang telah disetel, prioritas Pod-pod tanpa priorityClassName adalah nol.

Kolom description adalah string yang sembarang. Kolom ini diperuntukkan untuk memberitahukan pengguna-pengguna klaster kapan mereka harus menggunakan PriorityClass ini.

Catatan mengenai PodPriority dan Klaster-klaster yang sudah ada

Jika kamu meningkatkan versi klaster kamu dan menghidupkan fitur ini, prioritas Pod-pod kamu yang sudah ada akan secara efektif menjadi nol.
Penambahan dari sebuah PriorityClass dengan globalDefault yang disetel menjadi true tidak mengubah prioritas-prioritas Pod-pod yang sudah ada. Nilai dari PriorityClass semacam ini digunakan hanya untuk Pod-pod yang dibuat setelah PriorityClass tersebut ditambahkan.
Jika kamu menghapus sebuah PriorityClass, Pod-pod yang sudah ada yang menggunakan nama dari PriorityClass yang dihapus tersebut tidak akan berubah, tetapi kamu tidak dapat membuat lebih banyak Pod yang menggunakan nama dari PriorityClass yang telah dihapus tersebut.

Contoh PriorityClass

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority
value: 1000000
globalDefault: false
description: "Kelas prioritas ini sebaiknya hanya digunakan untuk Pod-pod layanan XYZ saja."

PriorityClass yang Non-preempting (alpha)

Kubernetes 1.15 menambahkan kolom PreemptionPolicy sebagai sebuah fitur alpha. Fitur ini dimatikan secara bawaan pada 1.15, dan membutuhkan diaktifkannya feature gate NonPreemptingPriority.

Pod-pod dengan PreemptionPolicy: Never akan ditaruh pada antrean penjadwalkan mendahului Pod-pod dengan prioritas rendah, tetapi mereka tidak dapat memicu pemindahan Pod-pod lainnya (disebut juga Pod yang non-preempting). Sebuah Pod yang non-preempting yang sedang menunggu untuk dijadwalkan akan tetap berada pada antrean penjadwalan, hingga sumber daya yang cukup tersedia, dan ia dapat dijadwalkan. Pod yang non-preempting, seperti Pod-pod lainnya, tunduk kepada back-off dari Scheduler. Hal ini berarti bahwa jika Scheduler mencoba untuk menjadwalkan Pod-pod ini dan mereka tidak dapat dijadwalkan, mereka akan dicoba kembali dengan frekuensi (percobaan) yang lebih rendah, memungkinkan Pod-pod lain dengan prioritas yang lebih rendah untuk dijadwalkan sebelum mereka dijadwalkan.

Pod yang non-preempting tetap dapat dipicu untuk dipindahkan oleh Pod lainnya yang memiliki prioritas yang lebih tinggi.

PreemptionPolicy secara bawaan nilainya PreemptionLowerPriority, yang memungkinkan Pod-pod dengan PriorityClass tersebut untuk memicu pemindahan Pod-pod dengan prioritas lebih rendah (sama seperti sifat bawaan). Jika PreemptionPolicy disetel menjadi Never, Pod-pod pada PriorityClass tersebut akan menjadi Pod yang non-preempting.

Sebuah contoh kasus misalnya pada beban kerja data science. Seorang pengguna dapat memasukkan sebuah beban kerja yang mereka ingin prioritaskan di atas beban kerja lainnya, tetapi tidak ingin menghapus beban kerja yang sudah ada melalui pemicuan pemindahan Pod-pod yang sedang berjalan. Beban kerja prioritas tinggi dengan PreemptionPolicy: Never akan dijadwalkan mendahului Pod-pod lainnya yang berada dalam antrean, segera setelah sumber daya klaster "secara alami" menjadi cukup.

Contoh PriorityClass yang Non-preempting

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority-nonpreempting
value: 1000000
preemptionPolicy: Never
globalDefault: false
description: "Kelas prioritas ini tidak akan memicu pemindahan Pod-pod lainnya."

Prioritas Pod

Setelah kamu memiliki satu atau lebih PriorityClass, kamu dapat membuat Pod-pod yang merinci satu dari nama-nama PriorityClass tersebut pada spesifikasi mereka. Admission Controller prioritas menggunakan kolom priorityClassName dan mengumpulkan nilai integer dari prioritasnya. Jika PriorityClass-nya tidak ditemukan, maka Pod tersebut akan ditolak.

YAML berikut adalah contoh sebuah konfigurasi Pod yang menggunakan PriorityClass yang telah dibuat pada contoh sebelumnya. Admission Controller prioritas akan memeriksa spesifikasi tersebut dan memetakan prioritas Pod tersebut menjadi nilai 1000000.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
  labels:
    env: test
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    imagePullPolicy: IfNotPresent
  priorityClassName: high-priority

Efek prioritas Pod terhadap urutan penjadwalan

Pada Kubernetes 1.9 dan sesudahnya, saat prioritas Pod dihidupkan, Scheduler mengurutkan Pod-pod yang tertunda berdasarkan prioritas mereka dan sebuah Pod yang tertunda diletakkan mendahului Pod-pod tertunda lainnya yang memiliki prioritas yang lebih rendah pada antrean penjadwalan. Sebagai hasilnya, Pod dengan prioritas lebih tinggi dapat dijadwalkan lebih awal daripada Pod-pod dengan prioritas yang lebih rendah jika syarat penjadwalan terpenuhi. Jika Pod ini tidak dapat dijadwalkan, Scheduler akan melewatkannya dan mencoba untuk menjadwalkan Pod-pod lain dengan prioritas yang lebih rendah.

Pemindahan Pod

Saat Pod-pod dibuat, mereka masuk ke sebuah antrean dan menunggu untuk dijadwalkan. Scheduler memilih sebuah Pod dari antrean dan mencoba untuk menjadwalkannya pada sebuah Node. Jika tidak ditemukan Node yang memenuhi semua kebutuhan Pod tersebut, logika program pemindahan Pod dipicu untuk Pod yang tertunda tersebut. Kita akan menyebut Pod tertunda tersebut dengan P. Logika program pemindahan Pod mencoba untuk menemukan sebuah Node di mana penghapusan dari satu atau lebih Pod dengan prioritas yang lebih rendah daripada P dapat memungkinkan P untuk dijadwalkan pada Node tersebut. Jika Node tersebut ditemukan, satu atau lebih Pod dengan prioritas lebih rendah akan dipindahkan dari Node tersebut. Setelah Pod-pod tersebut dihapus, P dapat dijadwalkan pada Node tersebut.

Informasi yang diekspos pengguna

Saat Pod P memicu pemindahan satu atau lebih Pod pada Node N, kolom nominatedNodeName pada status Pod P disetel menjadi nama dari node N. Kolom ini membantu Scheduler untuk melacak sumber daya yang dicadangkan untuk Pod P dan juga memberikan informasi mengenai pemindahan Pod pada klaster untuk pengguna-pengguna.

Harap catat bahwa Pod P tidak harus dijadwalkan pada "nominated Node" (Node yang dicalonkan) tersebut. Setelah Pod-pod yang terpilih telah dipindahkan, mereka akan mendapatkan periode penghentian secara sopan (graceful) mereka. Jika Node lain menjadi tersedia saat Scheduler sedang menunggu penghentian Pod-pod yang terpilih untuk dipindahkan, Scheduler akan menggunakan Node lain tersebut untuk menjadwalkan Pod P. Sebagai hasilnya nominatedNodeName dan nodeName dari spesifikasi Pod belum tentu selalu sama. Juga, jika Scheduler memindahkan Pod-pod pada Node N, tapi kemudian sebuah Pod lain dengan prioritas lebih tinggi daripada Pod P tiba, Scheduler boleh memberikan Node N kepada Pod dengan prioritas lebih tinggi tersebut. Pada kasus demikian, Scheduler menghapus nominatedPodName dari Pod P. Dengan melakukan ini, Scheduler membuat Pod P berhak untuk memicu pemindahan Pod-pod lain pada Node lain.

Batasan-batasan pemindahan Pod

Penghentian secara sopan dari korban-korban pemindahan Pod

Saat Pod-pod dipindahkan, korban-korbannya mendapatkan periode penghentian secara sopan. Mereka memiliki waktu sebanyak itu untuk menyelesaikan pekerjaan merekan dan berhenti. Jika mereka tidak menyelesaikannya sebelum waktu tersebut, mereka akan dihentikan secara paksa. Periode penghentian secara sopan ini membuat sebuah jarak waktu antara saat di mana Scheduler memindahkan Pod-pod dengan waktu saat Pod yang tertunda tersebut (P) dapat dijadwalkan pada Node tersebut (N). Sementara itu, Scheduler akan terus menjadwalkan Pod-pod lain yang tertunda. Oleh karena itu, biasanya ada jarak waktu antara titik di mana Scheduler memindahkan korban-korban dan titik saat Pod P dijadwalkan. Untuk meminimalkan jarak waktu ini, kamu dapat menyetel periode penghentian secara sopan dari Pod-pod dengan prioritas lebih rendah menjadi nol atau sebuah angka yang kecil.

PodDisruptionBudget didukung, tapi tidak dijamin!

Sebuah Pod Disruption Budget (PDB) memungkinkan pemilik-pemilik aplikasi untuk membatasi jumlah Pod-pod dari sebuah aplikasi yang direplikasi yang mati secara bersamaan dikarenakan disrupsi yang disengaja. Kubernetes 1.9 mendukung PDB saat memindahkan Pod-pod, tetapi penghormatan terhadap PDB ini bersifat "usaha terbaik" (best-effort). Scheduler akan mencoba mencari korban-korban yang PDB-nya tidak dilanggar oleh pemindahan, tetapi jika tidak ada korban yang ditemukan, pemindahan akan tetap terjadi, dan Pod-pod dengan prioritas lebih rendah akan dihapus/dipindahkan meskipun PDB mereka dilanggar.

Afinitas antar-Pod pada Pod-pod dengan prioritas lebih rendah

Sebuah Node akan dipertimbangkan untuk pemindahan Pod hanya jika jawaban pertanyaan berikut adalah "ya": "Jika semua Pod-pod dengan prioritas lebih rendah dari Pod yang tertunda dipindahkan dari Node, dapatkan Pod yang tertunda tersebut dijadwalkan (secara sukses) ke Node tersebut?"

Catatan: Pemindahan Pod tidak harus memindahkan semua Pod-pod dengan prioritas lebih rendah. Jika Pod yang tertunda dapat dijadwalkan dengan memindahkan lebih sedikit daripada semua Pod-pod dengan prioritas yang lebih rendah, maka hanya sebagian dari Pod-pod dengan prioritas lebih rendah tersebut akan dipindahkan. Meskipun demikian, jawaban untuk pertanyaan sebelumnya haruslah "ya". Jika jawabannya adalah "tidak", maka Node tersebut tidak akan dipertimbangkan untuk pemindahan Pod.

Jika sebuah Pod yang tertunda memiliki afinitas antar-Pod terhadap satu atau lebih dari Pod-pod dengan prioritas lebih rendah pada Node tersebut, maka aturan afinitas antar-Pod tersebut tidak dapat terpenuhi tanpa hadirnya Pod-pod dengan prioritas lebih rendah tersebut. Pada kasus ini, Scheduler tidak melakukan pemindahan terhadap Pod-pod manapun pada Node tersebut. Sebagai gantinya, ia mencari Node lainnya. Scheduler mungkin mendapatkan Node yang cocok atau tidak. Tidak ada jaminan bahwa Pod yang tertunda tersebut dapat dijadwalkan.

Solusi yang direkomendasikan untuk masalah ini adalah dengan cara membuat afinitas antar-Pod hanya terhadap Pod-pod dengan prioritas yang sama atau lebih tinggi.

Pemindahan Pod antar Node

Misalnya sebuah Node N sedang dipertimbangkan untuk pemindahan Pod sehingga sebuah Pod P yang tertunda dapat dijadwalkan pada N. P mungkin menjadi layak untuk N hanya jika sebuah Pod pada Node lain dipindahkan. Berikut sebuah contoh:

Pod P dipertimbangkan untuk Node N.
Pod Q sedang berjalan pada Node lain pada Zona yang sama dengan Node N.
Pod P memiliki anti-afinitas yang berlaku pada seluruh Zona terhadap Pod Q (topologyKey: topology.kubernetes.io/zone).
Tidak ada kasus anti-afinitas lain antara Pod P dengan Pod-pod lainnya pada Zona tersebut.
Untuk dapat menjadwalkan Pod P pada Node N, Pod Q dapat dipindahkan, tetapi Scheduler tidak melakukan pemindahan Pod antar Node. Jadi, Pod P akan dianggap tidak dapat dijadwalkan pada Node N.

Jika Pod Q dihapus dari Node-nya, pelanggaran terhadap anti-afinitas Pod tersebut akan hilang, dan Pod P dapat dijadwalkan pada Node N.

Kita mungkin mempertimbangkan untuk menambahkan pemindahan Pod antar Node pada versi-versi yang akan datang jika ada permintaan yang cukup dari pengguna, dan kami menemukan algoritma dengan kinerja yang layak.

Memecahkan masalah pada Prioritas dan Pemindahan Pod

Prioritas dan Pemindahan Pod adalah sebuah fitur besar yang berpotensi dapat mengganggu penjadwalan Pod jika fitur ini memiliki kesalahan (bug).

Masalah yang berpotensi diakibatkan oleh Prioritas dan Pemindahan Pod

Berikut adalah beberapa masalah yang dapat diakibatkan oleh kesalahan-kesalahan pada implementasi fitur ini. Daftar ini tidak lengkap.

Pod-pod dipindahkan secara tidak perlu

Pemindahan Pod menghapus Pod-pod yang sudah ada dari sebuah klaster yang sedang mengalami kekurangan sumber daya untuk menyediakan ruangan untuk Pod-pod tertunda yang memiliki prioritas yang lebih tinggi. Jika seorang pengguna memberikan prioritas-prioritas tinggi untuk Pod-pod tertentu dengan tidak semestinya (karena kesalahan), Pod-pod prioritas tinggi yang tidak disengaja tersebut dapat mengakibatkan pemindahan Pod-pod pada klaster tersebut. Seperti disebutkan di atas, prioritas Pod dispesifikasikan dengan menyetel kolom priorityClassName dari podSpec. Nilai integer dari prioritas tersebut kemudian dipetakan dan diisi pada kolom priority dari podSpec.

Untuk menyelesaikan masalah tersebut, priorityClassName dari Pod-pod tersebut harus diubah untuk menggunakan kelas dengan prioritas yang lebih rendah, atau dibiarkan kosong saja. Kolom priorityClassName yang kosong dipetakan menjadi nol secara bawaan.

Saat sebuah Pod dipindahkan, akan ada Event yang direkam untuk Pod yang dipindahkan tersebut. Pemindahan seharusnya hanya terjadi saat sebuah klaster tidak memiliki sumber daya yang cukup untuk sebuah Pod. Pada kasus seperti ini, pemindahan terjadi hanya saat prioritas dari Pod yang tertunda tersebut lebih tinggi daripada Pod-pod korban. Pemindahan tidak boleh terjadi saat tidak ada Pod yang tertunda (preemptor), atau saat Pod-pod yang tertunda memiliki prioritas yang sama atau lebih rendah dari korban-korbannya. Jika pemindahan terjadi pada skenario demikian, mohon daftarkan sebuah Issue.

Pod-pod dipindahkan, tetapi preemptor tidak dijadwalkan

Saat Pod-pod dijadwalkan, mereka menerima periode penghentian secara sopan mereka, yang secara bawaan bernilai 30 detik, tetapi dapat bernilai apa pun sesuai dengan yang disetel pada PodSpec. Jika Pod-pod korban tidak berhenti sebelum periode ini, mereka akan dihentikan secara paksa. Saat semua korban telah pergi, Pod preemptor dapat dijadwalkan.

Saat Pod preemptor sedang menunggu korban-korban dipindahkan, sebuah Pod dengan prioritas lebih tinggi boleh dibuat jika muat pada Node yang sama. Pada kasus ini, Scheduler akan menjadwalkan Pod dengan prioritas lebih tinggi tersebut alih-alih menjadwalkan Pod preemptor.

Dalam ketidakhadiran Pod dengan prioritas lebih tinggi tersebut, kita mengharapkan Pod preemptor dijadwalkan setelah periode penghentian secara sopan korban-korbannya telah berakhir.

Pod-pod dengan prioritas lebih tinggi dipindahkan karena Pod-pod dengan prioritas lebih rendah

Saat Scheduler mencoba mencari Node-node yang dapat menjalankan sebuah Pod yang tertunda, dan tidak ada Node yang ditemukan, ia akan mencoba untuk memindahkan Pod-pod dengan prioritas lebih rendah dari salah satu Node untuk menyediakan ruangan untuk Pod yang tertunda tersebut. Jika sebuah Node dengan Pod-pod dengan prioritas lebih rendah tidak layak untuk menjalankan Pod yang tertunda tersebut, Scheduler mungkin memilih Node lain dengan Pod yang memiliki prioritas lebih tinggi (dibandingkan dengan Pod-pod pada Node lain tadi) untuk dipindahkan. Korban-korban tersebut harus tetap memiliki prioritas yang lebih rendah dari Pod preemptor.

Saat ada beberapa Node yang tersedia untuk pemindahan, Scheduler mencoba untuk memilih Node dengan kumpulan Pod yang memiliki prioritas paling rendah. Namun, jika Pod-pod tersebut memiliki PodDisruptionBudget yang akan dilanggar apabila mereka dipindahkan, maka Scheduler akan memilih Node lain dengan Pod-pod yang memiliki prioritas lebih tinggi.

Saat ada beberapa Node tersedia untuk pemindahan dan tidak ada satupun skenario di atas yang berlaku, kita mengharapkan Scheduler memilih Node dengan prioritas paling rendah. Apabila hal tersebut tidak terjadi, hal ini mungkin menunjukkan bahwa terdapat kesalahan pada Scheduler.

Interaksi-interaksi prioritas Pod dan QoS

Prioritas Pod dan QoS adalah dua fitur terpisah dengan interaksi yang sedikit dan tidak ada batasan bawaan terhadap penyetelan prioritas Pod berdasarkan kelas QoS-nya. Logika program pemindahan Scheduler tidak mempertimbangkan QoS saat memilih sasaran-sasaran pemindahan. Pemindahan mempertimbangkan prioritas Pod dan mencoba memilih kumpulan sasaran dengan prioritas terendah. Pod-pod dengan prioritas lebih tinggi dipertimbangkan untuk pemindahan hanya jika penghapusan Pod-pod dengan prioritas terendah tidak cukup untuk memungkinkan Scheduler untuk menjadwalkan Pod preemptor, atau jika Pod-pod dengan prioritas terendah tersebut dilindungi oleh PodDisruptionBudget.

Komponen satu-satunya yang mempertimbangkan baik QoS dan prioritas Pod adalah pengusiran oleh Kubelet karena kehabisan sumber daya. Kubelet menggolongkan Pod-pod untuk pengusiran pertama-tama berdasarkan apakah penggunaan sumber daya mereka melebihi requests mereka atau tidak, kemudian berdasarkan Priority, dan kemudian berdasarkan penggunaan sumber daya yang terbatas tersebut relatif terhadap requests dari Pod-pod tersebut. Lihat Mengusir Pod-pod pengguna untuk lebih detail. Pengusiran oleh Kubelet karena kehabisan sumber daya tidak mengusir Pod-pod yang memiliki penggunaan sumber daya yang tidak melebihi requests mereka. Jika sebuah Pod dengan prioritas lebih rendah tidak melebihi requests-nya, ia tidak akan diusir. Pod lain dengan prioritas lebih tinggi yang melebihi requests-nya boleh diusir.

3.8 - Keamanan

3.8.1 - Ikhtisar Keamanan Cloud Native

Keamanan Kubernetes (dan keamanan secara umum) adalah sebuah topik sangat luas yang memiliki banyak bagian yang sangat berkaitan satu sama lain. Pada masa sekarang ini di mana perangkat lunak open source telah diintegrasi ke dalam banyak sistem yang membantu berjalannya aplikasi web, ada beberapa konsep menyeluruh yang dapat membantu intuisimu untuk berpikir tentang konsep keamanan secara menyeluruh. Panduan ini akan mendefinisikan sebuah cara/model berpikir untuk beberapa konsep umum mengenai Keamanan Cloud Native. Cara berpikir ini sepenuhnya subjektif dan kamu sebaiknya hanya menggunakannya apabila ini membantumu berpikir tentang di mana harus mengamankan stack perangkat lunakmu.

4C pada Keamanan Cloud Native

Mari memulainya dengan sebuah diagram yang dapat membantumu mengerti bagaimana berpikir tentang keamanan dalam bentuk beberapa lapisan.

Catatan: Pendekatan berlapis ini memperkuat pendekatan defense in depth terhadap keamanan, yang secara luas dianggap sebagai praktik terbaik untuk mengamankan sistem-sistem perangkat lunak. 4C tersebut adalah Cloud, Cluster, Container, dan Code.

Seperti yang dapat kamu lihat dari gambar di atas, setiap dari 4C tersebut bergantung pada keamanan dari kotak yang lebih besar di mana mereka berada. Hampir tidak mungkin untuk mengamankan sistem terhadap standar-standar keamanan yang buruk pada Cloud, Container, dan Code hanya dengan menangani keamanan pada lapisan kode. Akan tetapi, apabila semua area tersebut ditangani dengan baik, maka menambahkan keamanan ke dalam kode kamu akan memperkuat landasan yang sudah kuat. Area-area yang menjadi perhatian ini akan dideskripsikan lebih mendalam di bawah.

Cloud

Dalam banyak hal, Cloud (atau server-server co-located, atau pusat data/data center korporat) adalah trusted computing base (basis komputasi yang dipercaya) dari sebuah klaster Kubernetes. Jika komponen-komponen tersebut rentan secara keamanan (atau dikonfigurasi dengan cara yang rentan), maka sesungguhnya tidak ada cara untuk menjamin keamanan dari komponen-komponen apa pun yang dibangun di atas basis komputasi ini. Memberikan rekomendasi untuk keamanan cloud berada di luar lingkup panduan ini, karena setiap penyedia layanan cloud dan beban kerja pada dasarnya berbeda-beda. Berikut beberapa tautan menuju beberapa dokumentasi penyedia layanan cloud yang populer untuk keamanan maupun untuk memberikan panduan umum untuk mengamankan infrastruktur yang menjadi basis sebuah klaster Kubernetes.

Tabel Keamanan Penyedia Layanan Cloud

IaaS Provider	Link
Alibaba Cloud	https://www.alibabacloud.com/trust-center
Amazon Web Services	https://aws.amazon.com/security/
Google Cloud Platform	https://cloud.google.com/security/
IBM Cloud	https://www.ibm.com/cloud/security
Microsoft Azure	https://docs.microsoft.com/en-us/azure/security/azure-security
Oracle Cloud Infrastructure	https://www.oracle.com/security/
VMWare VSphere	https://www.vmware.com/security/hardening-guides.html

Jika kamu mengoperasikan perangkat keras kamu sendiri, atau penyedia layanan cloud yang berbeda, kamu perlu merujuk pada dokumentasi penyedia layanan cloud yang kamu pakai untuk praktik keamanan terbaik.

Tabel Panduan Umum Infrastruktur

Area yang Menjadi Perhatian untuk Infrastruktur Kubernetes	Rekomendasi
Akses Jaringan terhadap API Server (Master-master)	Secara Ideal, semua akses terhadap Master-master Kubernetes tidak diizinkan secara publik pada internet, dan dikontrol oleh daftar kendali akses (network ACL) yang dibatasi untuk kumpulan alamat IP yang dibutuhkan untuk mengelola klaster.
Akses Jaringan terhadap Node-node (Server-server Worker)	Node-node harus dikonfigurasikan untuk hanya menerima koneksi-koneksi (melalui daftar kendali akses) dari Master-master pada porta-porta (port) yang telah ditentukan, dan menerima koneksi-koneksi dari Service-service Kubernetes dengan tipe NodePort dan LoadBalancer. Apabila memungkinkan, Node-node tersebut sebaiknya tidak diekspos pada internet publik sama sekali.
Akses Kubernetes terhadap API Penyedia Layanan Cloud	Setiap penyedia layanan cloud perlu memberikan kumpulan izin yang berbeda-beda untuk Master-master dan Node-node Kubernetes, sehingga rekomendasi ini sifatnya lebih umum. Praktik terbaiknya adalah untuk memberikan klaster akses terhadap penyedia layanan cloud yang mengikuti principle of least privilege (prinsip hak istimewa paling sedikit) untuk sumber daya yang klaster tersebut perlukan untuk dikelola. Sebuah contoh untuk Kops di AWS dapat ditemukan di sini: https://github.com/kubernetes/kops/blob/master/docs/iam_roles.md#iam-roles
Akses terhadap etcd	Akses terhadap etcd (tempat penyimpanan data Kubernetes) harus dibatasi hanya untuk Master-master saja. Bergantung pada konfigurasimu, kamu sebaiknya juga mengusahakan koneksi etcd menggunakan TLS. Informasi lebih lanjut dapat ditemukan di sini: https://github.com/etcd-io/etcd/tree/master/Documentation#security
Enkripsi etcd	Di mana pun kita dapat melakukannya, mengenkripsi semua data saat diam (at rest) pada semua drive, dan sejak etcd menyimpan keadaan seluruh klaster (termasuk Secret-secret), disk-nya sebaiknya kita enkripsi saat diam.

Cluster

Bagian ini akan memberikan tautan-tautan untuk mengamankan beban-beban kerja di dalam Kubernetes. Ada dua area yang menjadi perhatian untuk mengamankan Kubernetes:

Mengamankan komponen-komponen yang dapat dikonfigurasi yang membentuk klaster
Mengamankan komponen-komponen yang dijalankan di dalam klaster

Komponen-komponen dari Cluster

Jika kamu ingin menjaga klastermu dari akses yang tidak disengaja atau yang bersifat serangan, dan mengadopsi praktik yang baik, baca dan ikutilah nasihat untuk mengamankan klastermu.

Komponen-komponen di dalam Cluster (aplikasimu)

Bergantung pada permukaan yang dapat diserang dari aplikasimu, kamu mungkin ingin berfokus pada aspek keamanan yang spesifik. Sebagai contoh, jika kamu menjalankan sebuah layanan (kita sebut Layanan A) yang kritikal di dalam rantai sumber daya lainnya dan sebuah beban kerja terpisah (kita sebut Layanan B) yang rentan terhadap serangan resource exhaustion, dengan tidak menyetel limit untuk sumber daya maka kamu juga menaruh risiko terhadap Layanan A. Berikut tabel tautan-tautan menuju hal-hal yang perlu diperhatikan untuk mengamankan beban-beban kerja yang berjalan di dalam Kubernetes.

Area yang Menjadi Perhatian untuk Keamanan Beban Kerja	Rekomendasi
Otorisasi RBAC (Akses terhadap API Kubernetes)	https://kubernetes.io/docs/reference/access-authn-authz/rbac/
Autentikasi	https://kubernetes.io/docs/reference/access-authn-authz/controlling-access/
Manajemen Secret Aplikasi (dan mengenkripsi mereka di etcd)	https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/secret/ https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/encrypt-data/
Pod Security Policy	https://kubernetes.io/docs/concepts/policy/pod-security-policy/
Quality of Service (dan manajemen sumber daya klaster)	https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/quality-service-pod/
Network Policy	https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/network-policies/
TLS untuk Ingress Kubernetes	https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/ingress/#tls

Container

Untuk menjalankan perangkat lunak di dalam Kubernetes, perangkat lunak tersebut haruslah berada di dalam sebuah Container. Karenanya, ada beberapa pertimbangan keamanan yang harus diperhitungkan untuk mengambil manfaat dari fitur-fitur keamanan beban kerja Kubernetes. Keamanan Container berada di luar lingkup panduan ini, tetapi berikut disediakan sebuah tabel rekomendasi-rekomendasi umum dan tautan menuju eksplorasi lebih dalam pada topik ini.

Area yang Menjadi Perhatian untuk Container	Rekomendasi
Pemindaian Kerentanan Container dan Dependensi Keamanan OS	Sebagai bagian dari tahap membangun sebuah image atau dilakukan secara teratur, kamu sebaiknya memindai Container-container terhadap kerentanan yang telah diketahui dengan peralatan seperti CoreOS's Clair
Penandatanganan Image dan Penegakan Aturan	Dua dari Proyek-proyek CNCF (TUF dan Notary) adalah alat-alat yang berguna untuk menandatangani image Container dan memelihara sistem kepercayaan untuk konten dari Container-container kamu. Jika kamu menggunakan Docker, ia dibangun di dalam Docker Engine sebagai Docker Content Trust. Pada bagian penegakan aturan, proyek Portieris dari IBM adalah sebuah alat yang berjalan sebagai sebuah Dynamic Admission Controller Kubernetes untuk memastikan bahwa image-image ditandatangani dengan tepat oleh Notary sebelum dimasukkan ke dalam Cluster.
Larang pengguna-pengguna dengan hak istimewa	Saat membangun Container-container, rujuklah dokumentasimu untuk cara membuat pengguna-pengguna di dalam Container-container yang memiliki hak istimewa sistem operasi yang paling sedikit yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan Container tersebut.

Code

Akhirnya pada lapisan kode aplikasi, hal ini adalah satu dari permukaan-permukaan serangan utama yang paling dapat kamu kontrol. Hal ini juga berada di luar lingkup Kubernetes, tetapi berikut beberapa rekomendasi:

Tabel Panduan Umum Keamanan Kode

Area yang Menjadi Perhatian untuk Kode	Rekomendasi
Akses hanya melalui TLS	Jika kode kamu perlu berkomunikasi via TCP, idealnya ia melakukan TLS handshake dengan klien sebelumnya. Dengan pengecualian pada sedikit kasus, kelakuan secara bawaan sebaiknya adalah mengenkripsi semuanya (data) pada saat transit (encryption at transit). Lebih jauh lagi, bahkan "di belakang dinding api" di dalam VPC kita sebaiknya kita melakukan enkripsi lalu lintas jaringan di antara layanan-layanan. Hal ini dapat dilakukan melalui sebuah proses yang dikenal dengan mutual TLS atau mTLS yang melakukan verifikasi dua sisi terhadap komunikasi antara layanan-layanan yang memiliki sertifikat digital. Ada banyak alat-alat yang dapat digunakan untuk mencapai hal ini, seperti Linkerd dan Istio.
Membatasi cakupan porta komunikasi	Rekomendasi ini sepertinya cukup jelas, tetapi di mana pun dapat dilakukan sebaiknya kamu hanya membuka porta-porta pada layananmu yang benar-benar diperlukan untuk komunikasi sistem atau pengambilan metrik.
Keamanan Dependensi Pihak ke-3	Karena aplikasi-aplikasi kita cenderung memiliki dependensi-dependensi di luar kode kita sendiri, merupakan praktik yang baik untuk memastikan hasil pemindaian rutin dependensi-dependensi kode kita masih aman tanpa CVE yang masih ada terhadap mereka. Setiap bahasa pemrograman memiliki alat untuk melakukan pemindaian ini secara otomatis.
Analisis Statis Kode	Kebanyakan bahasa pemrograman menyediakan cara agar potongan kode dapat dianalisis terhadap praktik-praktik penulisan kode yang berpotensi tidak aman. Kapan pun dapat dilakukan, kamu sebaiknya melakukan pemeriksaan menggunakan peralatan otomatis yang dapat memindai kode terhadap kesalahan keamanan yang umum terjadi. Beberapa dari peralatan tersebut dapat ditemukan di sini: https://www.owasp.org/index.php/Source_Code_Analysis_Tools
Serangan Pengamatan (probing) Dinamis	Ada sedikit peralatan otomatis yang dapat dijalankan terhadap layanan/aplikasi kamu untuk mencoba beberapa serangan yang terkenal dan umumnya memengaruhi layanan-layanan. Serangan-serangan tersebut termasuk SQL injection, CSRF, dan XSS. Satu dari alat analisis dinamis yang terkenal adalah OWASP Zed Attack Proxy https://www.owasp.org/index.php/OWASP_Zed_Attack_Proxy_Project

Otomasi yang Kokoh

Kebanyakan dari saran yang disebut di atas dapat diotomasi di dalam delivery pipeline kode kamu sebagai bagian dari rangkaian pemeriksaan keamanan. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang pendekatan "Continuous Hacking" terhadap delivery perangkat lunak, artikel ini menyediakan lebih banyak detail.

Selanjutnya

Pelajari tentang Network Policy untuk Pod
Pelajari tentang mengamankan klaster kamu
Pelajari tentang kontrol akses API
Pelajari tentang enkripsi data saat transit for the control plane
Pelajari tentang enkripsi data saat diam
Pelajari tentang Secret (data sensitif) pada Kubernetes

3.9 - Penjadwalan dan Pengusiran

3.9.1 - Bin Packing Sumber Daya untuk Sumber Daya Tambahan

FEATURE STATE: Kubernetes 1.16 [alpha]

Kube-scheduler dapat dikonfigurasikan untuk mengaktifkan pembungkusan rapat (bin packing) sumber daya bersama dengan sumber daya tambahan melalui fungsi prioritas RequestedToCapacityRatioResourceAllocation. Fungsi-fungsi prioritas dapat digunakan untuk menyempurnakan kube-scheduler sesuai dengan kebutuhan.

Mengaktifkan Bin Packing menggunakan RequestedToCapacityRatioResourceAllocation

Sebelum Kubernetes 1.15, kube-scheduler digunakan untuk memungkinkan mencetak skor berdasarkan rasio permintaan terhadap kapasitas sumber daya utama seperti CPU dan Memori. Kubernetes 1.16 menambahkan parameter baru ke fungsi prioritas yang memungkinkan pengguna untuk menentukan sumber daya beserta dengan bobot untuk setiap sumber daya untuk memberi nilai dari Node berdasarkan rasio permintaan terhadap kapasitas. Hal ini memungkinkan pengguna untuk bin pack sumber daya tambahan dengan menggunakan parameter yang sesuai untuk meningkatkan pemanfaatan sumber daya yang langka dalam klaster yang besar. Perilaku RequestedToCapacityRatioResourceAllocation dari fungsi prioritas dapat dikontrol melalui pilihan konfigurasi yang disebut RequestToCapacityRatioArguments. Argumen ini terdiri dari dua parameter yaitu shape dan resources. Shape memungkinkan pengguna untuk menyempurnakan fungsi menjadi yang paling tidak diminta atau paling banyak diminta berdasarkan nilai utilization dan score. Sumber daya terdiri dari name yang menentukan sumber daya mana yang dipertimbangkan selama penilaian dan weight yang menentukan bobot masing-masing sumber daya.

Di bawah ini adalah contoh konfigurasi yang menetapkan requestedToCapacityRatioArguments pada perilaku bin packing untuk sumber daya tambahan intel.com/foo dan intel.com/bar

{
    "kind" : "Policy",
    "apiVersion" : "v1",

    ...

    "priorities" : [

       ...

      {
        "name": "RequestedToCapacityRatioPriority",
        "weight": 2,
        "argument": {
          "requestedToCapacityRatioArguments": {
            "shape": [
              {"utilization": 0, "score": 0},
              {"utilization": 100, "score": 10}
            ],
            "resources": [
              {"name": "intel.com/foo", "weight": 3},
              {"name": "intel.com/bar", "weight": 5}
            ]
          }
        }
      }
    ],
  }

Fitur ini dinonaktifkan secara default

Tuning RequestedToCapacityRatioResourceAllocation Priority Function

shape digunakan untuk menentukan perilaku dari fungsi RequestedToCapacityRatioPriority.

 {"utilization": 0, "score": 0},
 {"utilization": 100, "score": 10}

Argumen di atas memberikan Node nilai 0 jika utilisasi 0% dan 10 untuk utilisasi 100%, yang kemudian mengaktfikan perilaku bin packing. Untuk mengaktifkan dari paling yang tidak diminta, nilainya harus dibalik sebagai berikut.

 {"utilization": 0, "score": 100},
 {"utilization": 100, "score": 0}

resources adalah parameter opsional yang secara default diatur ke:

"resources": [
              {"name": "CPU", "weight": 1},
              {"name": "Memory", "weight": 1}
            ]

Ini dapat digunakan untuk menambahkan sumber daya tambahan sebagai berikut:

"resources": [
              {"name": "intel.com/foo", "weight": 5},
              {"name": "CPU", "weight": 3},
              {"name": "Memory", "weight": 1}
            ]

Parameter weight adalah opsional dan diatur ke 1 jika tidak ditentukan. Selain itu, weight tidak dapat diatur ke nilai negatif.

Bagaimana Fungsi Prioritas RequestedToCapacityRatioResourceAllocation Menilai Node

Bagian ini ditujukan bagi kamu yang ingin memahami secara detail internal dari fitur ini. Di bawah ini adalah contoh bagaimana nilai dari Node dihitung untuk satu kumpulan nilai yang diberikan.

Sumber daya yang diminta

intel.com/foo : 2
Memory: 256MB
CPU: 2

Bobot dari sumber daya

intel.com/foo : 5
Memory: 1
CPU: 3

FunctionShapePoint {{0, 0}, {100, 10}}

Spesifikasi dari Node 1

Tersedia:

intel.com/foo : 4
Memory : 1 GB
CPU: 8

Digunakan:

intel.com/foo: 1
Memory: 256MB
CPU: 1


Nilai Node:

intel.com/foo  = resourceScoringFunction((2+1),4)
               =  (100 - ((4-3)*100/4)
               =  (100 - 25)
               =  75
               =  rawScoringFunction(75)
               = 7

Memory         = resourceScoringFunction((256+256),1024)
               = (100 -((1024-512)*100/1024))
               = 50
               = rawScoringFunction(50)
               = 5

CPU            = resourceScoringFunction((2+1),8)
               = (100 -((8-3)*100/8))
               = 37.5
               = rawScoringFunction(37.5)
               = 3

NodeScore   =  (7 * 5) + (5 * 1) + (3 * 3) / (5 + 1 + 3)
            =  5


Spesifikasi dari Node 2

Tersedia:

intel.com/foo: 8
Memory: 1GB
CPU: 8

Digunakan:

intel.com/foo: 2
Memory: 512MB
CPU: 6


Nilai Node:

intel.com/foo  = resourceScoringFunction((2+2),8)
               =  (100 - ((8-4)*100/8)
               =  (100 - 25)
               =  50
               =  rawScoringFunction(50)
               = 5

Memory         = resourceScoringFunction((256+512),1024)
               = (100 -((1024-768)*100/1024))
               = 75
               = rawScoringFunction(75)
               = 7

CPU            = resourceScoringFunction((2+6),8)
               = (100 -((8-8)*100/8))
               = 100
               = rawScoringFunction(100)
               = 10

NodeScore   =  (5 * 5) + (7 * 1) + (10 * 3) / (5 + 1 + 3)
            =  7

3.9.2 - Overhead Pod

FEATURE STATE: Kubernetes v1.16 [alpha]

Ketika kamu menjalankan Pod pada Node, Pod itu akan mengambil sejumlah sumber daya sistem. Sumber daya ini adalah tambahan terhadap sumber daya yang diperlukan untuk menjalankan Container di dalam Pod (overhead). Pod Overhead adalah fitur yang berfungsi untuk menghitung sumber daya digunakan oleh infrastruktur Pod selain permintaan dan limit Container.

Overhead Pod

Pada Kubernetes, Overhead Pod ditentukan pada saat admisi sesuai dengan Overhead yang ditentukan di dalam RuntimeClass milik Pod.

Ketika Overhead Pod diaktifkan, Overhead akan dipertimbangkan sebagai tambahan terhadap jumlah permintaan sumber daya Container saat menjadwalkan Pod. Begitu pula Kubelet, yang akan memasukkan Overhead Pod saat menentukan ukuran cgroup milik Pod, dan saat melakukan pemeringkatan pengusiran (eviction) Pod.

Yang perlu disiapkan

Kamu harus memastikan bahwa feature gate PodOverhead telah diaktifkan (secara bawaan dinonaktifkan) di seluruh klaster kamu, yang berarti:

Pada kube-scheduler
Pada kube-apiserver
Pada kubelet di setiap Node
Pada peladen API khusus (custom) apa pun yang menggunakan feature gate

Catatan: Pengguna yang dapat mengubah sumber daya RuntimeClass dapat memengaruhi kinerja beban kerja klaster secara keseluruhan. Kamu dapat membatasi akses terhadap kemampuan ini dengan kontrol akses Kubernetes. Lihat Ringkasan Otorisasi untuk lebih lanjut.

Selanjutnya

3.9.3 - Menetapkan Pod ke Node

Kamu dapat memaksa sebuah pod untuk hanya dapat berjalan pada node tertentu atau mengajukannya agar berjalan pada node tertentu. Ada beberapa cara untuk melakukan hal tersebut. Semua cara yang direkomendasikan adalah dengan menggunakan selector label untuk menetapkan pilihan yang kamu inginkan. Pada umumnya, pembatasan ini tidak dibutuhkan, sebagaimana scheduler akan melakukan penempatan yang proporsional dengan otomatis (seperti contohnya menyebar pod di node-node, tidak menempatkan pod pada node dengan sumber daya yang tidak memadai, dst.) tetapi ada keadaan-keadaan tertentu yang membuat kamu memiliki kendali lebih terhadap node yang menjadi tempat pod dijalankan, contohnya untuk memastikan pod dijalankan pada mesin yang telah terpasang SSD, atau untuk menempatkan pod-pod dari dua servis yang berbeda yang sering berkomunikasi bersamaan ke dalam zona ketersediaan yang sama.

Kamu dapat menemukan semua berkas untuk contoh-contoh berikut pada dokumentasi yang kami sediakan di sini

nodeSelector

Penggunaan nodeSelector adalah cara pembatasan pemilihan node paling sederhana yang direkomendasikan. nodeSelector adalah sebuah field pada PodSpec. nodeSelector memerinci sebuah map berisi pasangan kunci-nilai. Agar pod dapat dijalankan pada sebuah node yang memenuhi syarat, node tersebut harus memiliki masing-masing dari pasangan kunci-nilai yang dinyatakan sebagai label (namun node juga dapat memiliki label tambahan diluar itu). Penggunaan paling umum adalah satu pasang kunci-nilai.

Mari kita telusuri contoh dari penggunaan nodeSelector.

Langkah Nol: Prasyarat

Contoh ini mengasumsikan bahwa kamu memiliki pemahaman dasar tentang pod Kubernetes dan kamu telah membuat klaster Kubernetes.

Langkah Satu: Menyematkan label pada node

Jalankan kubectl get nodes untuk mendapatkan nama dari node-node yang ada dalam klaster kamu. Temukan node yang akan kamu tambahkan label, kemudian jalankan perintah kubectl label nodes <node-name> <label-key>=<label-value> untuk menambahkan label pada node yang telah kamu pilih. Sebagai contoh, jika nama node yang saya pilih adalah 'kubernetes-foo-node-1.c.a-robinson.internal' dan label yang ingin saya tambahkan adalah 'disktype=ssd', maka saya dapat menjalankan kubectl label nodes kubernetes-foo-node-1.c.a-robinson.internal disktype=ssd.

Jika terjadi kegagalan dengan kesalahan perintah yang tidak valid ("invalid command"), kemungkinan besar kamu menggunakan kubectl dengan versi lebih lama yang tidak memiliki perintah label. Dalam hal ini, lihat [versi sebelumnya] (https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/a053dbc313572ed60d89dae9821ecab8bfd676dc/examples/node-selection/README.md) dari petunjuk ini untuk instruksi tentang cara menetapkan label pada node.

Kamu dapat memastikan perintah telah berhasil dengan menjalankan ulang perintah kubectl get nodes --show-labels and memeriksa bahwa node yang dipilih sekarang sudah memiliki label yang ditambahkan. Kamu juga dapat menggunakan kubectl describe node "nodename" untuk melihat daftar lengkap label yang dimiliki sebuah node.

Langkah Dua: Menambahkan sebuah nodeSelector ke konfigurasi pod kamu

Ambil berkas konfigurasi pod manapun yang akan kamu jalankan, dan tambahkan sebuah bagian nodeSelector pada berkas tersebut, seperti berikut. Sebagai contoh, jika berikut ini adalah konfigurasi pod saya:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
  labels:
    env: test
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx

Kemudian tambahkan sebuah nodeSelector seperti berikut:

pods/pod-nginx.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
  labels:
    env: test
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    imagePullPolicy: IfNotPresent
  nodeSelector:
    disktype: ssd

Ketika kamu menjalankan perintah kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/pod-nginx.yaml, pod tersebut akan dijadwalkan pada node yang memiliki label yang dirinci. Kamu dapat memastikan penambahan nodeSelector berhasil dengan menjalankan kubectl get pods -o wide dan melihat "NODE" tempat Pod ditugaskan.

Selingan: label node built-in

Sebagai tambahan dari label yang kamu sematkan, node sudah terisi dengan satu set label standar. Pada Kubernetes v1.4 label tersebut adalah

kubernetes.io/hostname
failure-domain.beta.kubernetes.io/zone
failure-domain.beta.kubernetes.io/region
beta.kubernetes.io/instance-type
kubernetes.io/os
kubernetes.io/arch

Catatan: Nilai dari label-label tersebut spesifik untuk setiap penyedia layanan cloud dan tidak dijamin reliabilitasnya. Contohnya, nilai dari kubernetes.io/hostname bisa saja sama dengan nama node pada beberapa lingkungan dan berbeda pada lingkungan lain.

Isolasi/pembatasan Node

Menambahkan label pada objek node memungkinkan penargetan pod pada node atau grup node yang spesifik. Penambahan label ini dapat digunakan untuk memastikan pod yang spesifik hanya berjalan pada node dengan isolasi, keamanan, atau pengaturan tertentu. Saat menggunakan label untuk tujuan tersebut, memilih kunci label yang tidak bisa dimodifikasi oleh proses kubelet pada node sangat direkomendasikan. Hal ini mencegah node yang telah diubah untuk menggunakan kredensial kubelet-nya untuk mengatur label-label pada objek nodenya sediri, dan mempengaruhi scheduler untuk menjadwalkan workload ke node yang telah diubah tersebut.

Plugin penerimaan NodeRestriction mencegah kubeletes untuk megatur atau mengubah label dengan awalan node-restriction.kubernetes.io/. Untuk memanfaatkan awalan label untuk isolasi node:

Pastikan kamu menggunakan authorizer node dan mengaktifkan [plugin admission NodeRestriction(/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/#noderestriction).
Tambah label dengan awalan node-restriction.kubernetes.io/ ke objek node kamu, dan gunakan label tersebut pada node selector kamu. Contohnya, example.com.node-restriction.kubernetes.io/fips=true or example.com.node-restriction.kubernetes.io/pci-dss=true.

Afinitas dan anti-afinitas

_Field_ nodeSelector menyediakan cara yang sangat sederhana untuk membatasi pod ke node dengan label-label tertentu. Fitur afinitas/anti-afinitas saat ini bersifat beta dan memperluas tipe pembatasan yang dapat kamu nyatakan. Peningkatan kunci dari fitur ini adalah

Bahasa yang lebih ekspresif (tidak hanya "AND of exact match")
Kamu dapat memberikan indikasi bahwa aturan yang dinyatakan bersifat rendah/preferensi dibanding dengan persyaratan mutlak sehingga jika scheduler tidak dapat memenuhinya, pod tetap akan dijadwalkan
Kamu dapat membatasi dengan label pada pod-pod lain yang berjalan pada node (atau domain topological lain), daripada dengan label pada node itu sendiri, yang memungkinkan pengaturan tentang pod yang dapat dan tidak dapat dilokasikan bersama.

Fitur afinitas terdiri dari dua tipe afinitas yaitu "node afinitas" dan "inter-pod afinitas/anti-afinitas" Node afinitas adalah seperti nodeSelector yang telah ada (tetapi dengam dua kelebihan pertama yang terdaftar di atas), sementara inter-pod afinitas/anti-afinitas membatasi pada label pod daripada label node, seperti yang dijelaskan pada item ketiga pada daftar di atas, sebagai tambahan dari item pertama dan kedua.

Field nodeSelector tetap berjalan seperti biasa, namun pada akhirnya akan ditinggalkan karena afinitas node dapat menyatakan semua yang nodeSelector dapat nyatakan.

Afinitas node (fitur beta)

Afinitas node diperkenalkan sebagai fitur alfa pada Kubernetes 1.2. Afinitas node secara konseptual mirip dengan nodeSelector yang memungkinkan kamu untuk membatasi node yang memenuhi syarat untuk penjadwalan pod, berdasarkan label pada node.

Saat ini ada dia tipe afinitas node, yaitu requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution dan preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution. Kamu dapat menganggap dua tipe ini sebagai "kuat" dan "lemah" secara berurutan, dalam arti tipe pertama menyatakan peraturan yang harus dipenuhi agar pod dapat dijadwalkan pada node (sama seperti nodeSelector tetapi menggunakan sintaksis yang lebih ekpresif), sementara tipe kedua menyatakan preferensi yang akan dicoba dilaksanakan tetapi tidak akan dijamin oleh scheduler. Bagian "IgnoredDuringExecution" dari nama tipe ini berarti, mirip dengan cara kerja nodeSelector, jika label pada node berubah pada runtime yang menyebabkan aturan afinitas pada pod tidak lagi terpenuhi, pod akan tetap berjalan pada node. Pada masa yang akan datang kami berencana menawarkan requiredDuringSchedulingRequiredDuringExecution yang akan berjalan seperti requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution hanya saja tipe ini akan mengeluarkan pod dari node yang gagal untuk memenuhi persyaratan afinitas node pod.

Dengan denikian, contoh dari requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution adalah "hanya jalankan pod pada node dengan Intel CPU" dan contoh dari preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution adalah "coba jalankan set pod ini dalam zona ketersediaan XYZ, tetapi jika tidak memungkinkan, maka biarkan beberapa pod berjalan di tempat lain".

Afinitas node dinyatakan sebagai field nodeAffinity dari field affinity pada PodSpec.

Berikut ini contoh dari pod yang menggunakan afinitas node:

pods/pod-with-node-affinity.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-node-affinity
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/e2e-az-name
            operator: In
            values:
            - e2e-az1
            - e2e-az2
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1
        preference:
          matchExpressions:
          - key: another-node-label-key
            operator: In
            values:
            - another-node-label-value
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: k8s.gcr.io/pause:2.0

Aturan afinitas node tersebut menyatakan pod hanya bisa ditugaskan pada node dengan label yang memiliki kunci kubernetes.io/e2e-az-name dan bernilai e2e-az1 atau e2e-az2. Selain itu, dari semua node yang memenuhi kriteria tersebut, mode dengan label dengan kunci another-node-label-key and bernilai another-node-label-value harus lebih diutamakan.

Kamu dapat meilhat operator In digunakan dalam contoh berikut. Sitaksis afinitas node yang baru mendukung operator-operator berikut: In, NotIn, Exists, DoesNotExist, Gt, Lt. Kamu dapat menggunakan NotIn dan DoesNotExist untuk mewujudkan perilaku node anti-afinitas, atau menggunakan node taints untuk menolak pod dari node tertentu.

Jika kamu menyatakan nodeSelector dan nodeAffinity. keduanya harus dipenuhi agar pod dapat dijadwalkan pada node kandidat.

Jika kamu menyatakan beberapa nodeSelectorTerms yang terkait dengan tipe nodeAffinity, maka pod akan dijadwalkan pada node jika salah satu dari nodeSelectorTerms dapat terpenuhi.

Jika kamu menyatakan beberapa matchExpressions yang terkait dengan nodeSelectorTerms, makan pod dapat dijadwalkan pada node hanya jika semua matchExpressions dapat terpenuhi.

Jika kamu menghapus atau mengubah label pada node tempat pod dijadwalkan, pod tidak akan dihapus. Dengan kata lain, pemilihan afinitas hanya bekerja pada saat waktu penjadwalan pod.

Field weight pada preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution berada pada rentang nilai 1-100. Untuk setiap node yang memenuhi semua persyaratan penjadwalan (permintaan sumber daya, pernyataan afinitas RequiredDuringScheduling, dll.), scheduler akan menghitung nilai jumlah dengan melakukan iterasi pada elemen-elemen dari field ini dan menambah "bobot" pada jumlah jika node cocok dengan MatchExpressions yang sesuai. Nilai ini kemudian digabungkan dengan nilai dari fungsi prioritas lain untuk node. Node dengan nilai tertinggi adalah node lebih diutamakan.

Untuk informasi lebih lanjut tentang afinitas node kamu dapat melihat design doc.

Afinitas and anti-afinitas antar pod (fitur beta)

Afinitas and anti-afinitas antar pod diperkenalkan pada Kubernetes 1.4. Afinitas and anti-afinitas antar pod memungkinkan kamu untuk membatasi node yang memenuhi syarat untuk penjadwalan pod berdasarkan label-label pada pod yang sudah berjalan pada node daripada berdasarkan label-label pada node. Aturan tersebut berbentuk "pod ini harus (atau, dalam kasus anti-afinitas, tidak boleh) berjalan dalam X jika X itu sudah menjalankan satu atau lebih pod yang memenuhi aturan Y". Y dinyatakan sebagai sebuah LabelSelector dengan daftar namespace terkait; tidak seperti node, karena pod are namespaced (maka dari itu label-label pada pod diberi namespace secara implisit), sebuah label selector di atas label-label pod harus menentukan namespace yang akan diterapkan selector. Secara konsep X adalah domain topologi seperti node, rack, zona penyedia cloud, daerah penyedia cloud, dll. Kamu dapat menyatakannya menggunakan topologyKey yang merupakan kunci untuk label node yang digunakan sistem untuk menunjukkan domain topologi tersebut, contohnya lihat kunci label yang terdaftar di atas pada bagian Selingan: label node built-in.

Catatan: Afinitas and anti-afinitas antar pod membutuhkan jumlah pemrosesan yang substansial yang dapat memperlambat penjadwalan pada klaster berukuran besar secara signifikan. Kami tidak merekomendasikan penggunaan mereka pada klaster yang berukuran lebih besar dari beberapa ratus node.

Catatan: Anti-afinitas pod mengharuskan node untuk diberi label secara konsisten, misalnya setiap node dalam klaster harus memiliki label sesuai yang cocok dengan topologyKey. Jika sebagian atau semua node tidak memiliki label topologyKey yang dinyatakan, hal ini dapat menyebabkan perilaku yang tidak diinginkan.

Seperti afinitas node, ada dua tipe afinitas dan anti-afinitas pod, yaitu requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution dan preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution yang menunjukan persyaratan "kuat" vs. "lemah". Lihat deskripsi pada bagian afinitas node sebelumnya. Sebuah contoh dari afinitas requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution adalah "Tempatkan bersamaan pod layanan A dan layanan B di zona yang sama, karena mereka banyak berkomunikasi satu sama lain" dan contoh preferDuringSchedulingIgnoredDuringExecution anti-afinitas akan menjadi "sebarkan pod dari layanan ini di seluruh zona" (persyaratan kuat tidak masuk akal, karena kamu mungkin memiliki lebih banyak pod daripada zona).

Afinitas antar pod dinyatakan sebagai field podAffinity dari field affinity pada PodSpec dan anti-afinitas antar pod dinyatakan sebagai field podAntiAffinity dari field affinity pada PodSpec.

Contoh pod yang menggunakan pod affinity:

pods/pod-with-pod-affinity.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-pod-affinity
spec:
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: security
            operator: In
            values:
            - S1
        topologyKey: failure-domain.beta.kubernetes.io/zone
    podAntiAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 100
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions:
            - key: security
              operator: In
              values:
              - S2
          topologyKey: failure-domain.beta.kubernetes.io/zone
  containers:
  - name: with-pod-affinity
    image: k8s.gcr.io/pause:2.0

Afinitas pada pod tersebut menetapkan sebuah aturan afinitas pod dan aturan anti-afinitas pod. Pada contoh ini, podAffinity adalah requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution sementara podAntiAffinity adalah preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution. Aturan afinitas pod menyatakan bahwa pod dapat dijadwalkan pada node hanya jika node tersebut berada pada zona yang sama dengan minimal satu pod yang sudah berjalan yang memiliki label dengan kunci "security" dan bernilai "S1". (Lebih detail, pod dapat berjalan pada node N jika node N memiliki label dengan kunci failure-domain.beta.kubernetes.io/zonedan nilai V sehingga ada minimal satu node dalam klaster dengan kunci failure-domain.beta.kubernetes.io/zone dan bernilai V yang menjalankan pod yang memiliki label dengan kunci "security" dan bernilai "S1".) Aturan anti-afinitas pod menyatakan bahwa pod memilih untuk tidak dijadwalkan pada sebuah node jika node tersebut sudah menjalankan pod yang memiliki label dengan kunci "security" dan bernilai "S2". (Jika topologyKey adalah failure-domain.beta.kubernetes.io/zone maka dapat diartikan bahwa pod tidak dapat dijadwalkan pada node jika node berada pada zona yang sama dengan pod yang memiliki label dengan kunci "security" dan bernilai "S2".) Lihat design doc untuk lebih banyak contoh afinitas dan anti-afinitas pod, baik requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution maupun preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution.

Operator yang sah untuk afinitas dan anti-afinitas pod adalah In, NotIn, Exists, DoesNotExist.

Pada dasarnya, topologyKey dapat berupa label-kunci apapun yang sah. Namun, untuk alasan performa dan keamanan, ada beberapa batasan untuk topologyKey:

Untuk afinitas and anti-afinitas pod requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution, topologyKey tidak boleh kosong.
Untuk anti-afinitas pod requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution, pengontrol penerimaan LimitPodHardAntiAffinityTopology diperkenalkan untuk membatasi topologyKey pada kubernetes.io/hostname. Jika kamu menginginkan untuk membuatnya tersedia untuk topologi khusus, kamu dapat memodifikasi pengontrol penerimaan, atau cukup menonaktifkannya saja.
Untuk anti-afinitas pod preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution, topologyKey yang kosong diinterpretasikan sebagai "semua topologi" ("semua topologi" sekarang dibatasi pada kombinasi dari kubernetes.io/hostname, failure-domain.beta.kubernetes.io/zone dan failure-domain.beta.kubernetes.io/region).
Kecuali untuk kasus-kasus di atas, topologyKey dapat berupa label-kunci apapun yang sah.

Sebagai tambahan untuk labelSelector and topologyKey, kamu secara opsional dapat menyatakan daftar namespaces dari namespaces yang akan digunakan untuk mencocokan labelSelector (daftar ini berjalan pada level definisi yang sama dengan labelSelector dan topologyKey)

Jika dihilangkan atau kosong, daftar ini sesuai standar akan merujuk pada namespace dari pod tempat definisi afinitas/anti-afinitas dinyatakan.

Semua matchExpressions berkaitan dengan afinitas and anti-afinitas requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution harus dipenuhi agar pod dapat dijadwalkan pada node.

Penggunaan yang lebih praktikal

Afinitas and anti-afinitas antar pod dapat menjadi lebih berguna saat digunakan bersamaan dengan koleksi dengan level yang lebih tinggi seperti ReplicaSets, StatefulSets, Deployments, dll. Pengguna dapat dengan mudah mengkonfigurasi bahwa satu set workload harus ditempatkan bersama dalam topologi yang didefinisikan sama, misalnya, node yang sama.

Selalu ditempatkan bersamaan pada node yang sama

Dalam klaster berisi 3 node, sebuah aplikasi web memiliki in-memory cache seperti redis. Kita menginginkan agar web-server dari aplikasi ini sebisa mungkin ditempatkan bersamaan dengan cache.

Berikut ini kutipan yaml dari deployment redis sederhana dengan 3 replika dan label selector app=store, Deployment memiliki konfigurasi PodAntiAffinity untuk memastikan scheduler tidak menempatkan replika bersamaan pada satu node.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: redis-cache
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: store
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: store
    spec:
      affinity:
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchExpressions:
              - key: app
                operator: In
                values:
                - store
            topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
      containers:
      - name: redis-server
        image: redis:3.2-alpine

Kutipan yaml dari deployment webserver berikut ini memiliki konfigurasi podAntiAffinity dan podAffinity. Konfigurasi ini menginformasikan scheduler bahwa semua replika harus ditempatkan bersamaan dengan pod yang memiliki label selector app=store. Konfigurasi ini juga memastikan bahwa setiap replika webserver tidak ditempatkan bersamaan pada satu node.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: web-server
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: web-store
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: web-store
    spec:
      affinity:
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchExpressions:
              - key: app
                operator: In
                values:
                - web-store
            topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
        podAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchExpressions:
              - key: app
                operator: In
                values:
                - store
            topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
      containers:
      - name: web-app
        image: nginx:1.12-alpine

Jika kita membuat kedua dployment di atas, klaster berisi 3 node kita seharusnya menjadi seperti berikut.

node-1	node-2	node-3
webserver-1	webserver-2	webserver-3
cache-1	cache-2	cache-3

st Seperti yang kamu lihat, semua 3 replika dari web-server secara otomatis ditempatkan bersama dengan cache seperti yang diharapkan.

$ kubectl get pods -o wide
NAME                           READY     STATUS    RESTARTS   AGE       IP           NODE
redis-cache-1450370735-6dzlj   1/1       Running   0          8m        10.192.4.2   kube-node-3
redis-cache-1450370735-j2j96   1/1       Running   0          8m        10.192.2.2   kube-node-1
redis-cache-1450370735-z73mh   1/1       Running   0          8m        10.192.3.1   kube-node-2
web-server-1287567482-5d4dz    1/1       Running   0          7m        10.192.2.3   kube-node-1
web-server-1287567482-6f7v5    1/1       Running   0          7m        10.192.4.3   kube-node-3
web-server-1287567482-s330j    1/1       Running   0          7m        10.192.3.2   kube-node-2

Tidak akan pernah ditempatkan bersamaan dalam node yang sama

Contoh di atas menggunakan aturan PodAntiAffinity dengan topologyKey: "kubernetes.io/hostname" untuk melakukan deploy klaster redis sehingga tidak ada dua instance terletak pada hos yang sama. Lihat tutorial ZooKeeper untuk contoh dari konfigurasi StatefulSet dengan anti-afinitas untuk ketersediaan tinggi, menggunakan teknik yang sama.

Untuk informasi lebih lanjut tentang afinitas/anti-afinitas antar pod, lihat design doc.

Kamu juga dapat mengecek Taints, yang memungkinkan sebuah node untuk menolak sekumpulan pod.

nodeName

nodeName adalah bentuk paling sederhana dari pembatasan pemilihan node, tetapi karena keterbatasannya biasanya tidak digunakan. nodeName adalah sebuah field dari PodSpec. Jika tidak kosong, scheduler mengabaikan pod dan kubelet yang berjalan pada node tersebut yang mencoba menjalankan pod. Maka, jika nodeName disediakan dalam PodSpec, ia memiliki hak yang lebih tinggi dibanding metode-metode di atas untuk pemilihan node.

Beberapa keterbatasan dari penggunaan nodeName untuk memilih node adalah:

Jika node yang disebut tidak ada, maka pod tidak akan dijalankan, dan dalam beberapa kasus akan dihapus secara otomatis.
Jika node yang disebut tidak memiliki resource yang cukup untuk mengakomodasi pod, pod akan gagal dan alasannya akan mengindikasikan sebab kegagalan, misalnya OutOfmemory atau OutOfcpu.
Nama node pada lingkungan cloud tidak selalu dapat diprediksi atau stabil.

Berikut ini contoh konfigurasi pod menggunakan field nodeName:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
  nodeName: kube-01

Pod di atas akan berjalan pada node kube-01.

Selanjutnya

3.9.4 - Taint dan Toleration

Afinitas Node, seperti yang dideskripsikan di sini, adalah salah satu properti dari Pod yang menyebabkan pod tersebut memiliki preferensi untuk ditempatkan di sekelompok Node tertentu (preferensi ini dapat berupa soft constraints atau hard constraints yang harus dipenuhi). Taint merupakan kebalikan dari afinitas -- properti ini akan menyebabkan Pod memiliki preferensi untuk tidak ditempatkan pada sekelompok Node tertentu.

Taint dan toleration bekerja sama untuk memastikan Pod dijadwalkan pada Node yang sesuai. Satu atau lebih taint akan diterapkan pada suatu node; hal ini akan menyebabkan node tidak akan menerima pod yang tidak mengikuti taint yang sudah diterapkan.

Konsep

Kamu dapat menambahkan taint pada sebuah node dengan menggunakan perintah kubectl taint. Misalnya,

kubectl taint nodes node1 key=value:NoSchedule

akan menerapkan taint pada node node1. Taint tersebut memiliki key key, value value, dan effect taint NoSchedule. Hal ini artinya pod yang ada tidak akan dapat dijadwalkan pada node1 kecuali memiliki taint yang sesuai.

Untuk menghilangkan taint yang ditambahkan dengan perintah di atas, kamu dapat menggunakan perintah di bawah ini:

kubectl taint nodes node1 key:NoSchedule-

Kamu dapat memberikan spesifikasi toleration untuk pod pada bagian PodSpec. Kedua toleration yang diterapkan di bawa ini "sesuai" dengan taint yang taint yang dibuat dengan perintah kubectl taint di atas, sehingga sebuah pod dengan toleration yang sudah didefinisikan akan mampu di-schedule ke node node:

tolerations:
- key: "key"
  operator: "Equal"
  value: "value"
  effect: "NoSchedule"

tolerations:
- key: "key"
  operator: "Exists"
  effect: "NoSchedule"

Sebuah toleration "sesuai" dengan sebuah taint jika key dan efek yang ditimbulkan sama:

operator dianggap Exists (pada kasus dimana tidak ada value yang diberikan), atau
operator dianggap Equal dan value yang ada sama

Operator bernilai Equal secara default jika tidak diberikan spesifikasi khusus.

Catatan:

Terdapat dua kasus khusus:

Sebuah key dengan operator Exists akan sesuai dengan semua key, value, dan effect yang ada. Dengan kata lain, tolaration ini akan menerima semua hal yang diberikan.

tolerations:
- operator: "Exists"

Sebuah effect yang kosong akan dianggap sesuai dengan semua effect dengan key key.

tolerations:
- key: "key"
  operator: "Exists"

Contoh yang diberikan di atas menggunakan effect untuk NoSchedule. Alternatif lain yang dapat digunakan adalah effect untuk PreferNoSchedule. PreferNoSchedule merupakan "preferensi" yang lebih fleksibel dari NoSchedule -- sistem akan mencoba untuk tidak menempatkan pod yang tidak menoleransi taint pada node, tapi hal ini bukan merupakan sesuatu yang harus dipenuhi. Jenis ketiga dari effect adalah NoExecute, akan dijelaskan selanjutnya.

Kamu dapat menerapkan beberapa taint sekaligus pada node atau beberapa toleration sekaligus pada sebuah pod. Mekanisme Kubernetes dapat memproses beberapa taint dan toleration sekaligus sama halnya seperti sebuah filter: memulai dengan taint yang ada pada node, kemudian mengabaikan taint yang sesuai pada pod yang memiliki toleration yang sesuai; kemudian taint yang diterapkan pada pod yang sudah disaring tadi akan menghasilkan suatu effect pada pod. Secara khusus:

jika terdapat taint yang tidak tersaring dengan effect NoSchedule maka Kubernetes tidak akan menempatkan pod pada node tersebut
jika tidak terdapat taint yang tidak tersaring dengan effect NoSchedule tapi terdapat setidaknya satu taint yang tidak tersaring dengan effect PreferNoSchedule maka Kubernetes akan mencoba untuk tidak akan menempatkan pod pada node tersebut
jika terdapat taint yang tidak tersaring dengan effect NoExecute maka pod akan berada dalam kondisi evicted dari node (jika pod tersebut sudah terlanjur ditempatkan pada node tersebut), dan tidak akan di-schedule lagi pada node tersebut.

Sebagai contoh, bayangkan kamu memberikan taint pada node sebagai berikut:

kubectl taint nodes node1 key1=value1:NoSchedule
kubectl taint nodes node1 key1=value1:NoExecute
kubectl taint nodes node1 key2=value2:NoSchedule

Dan pod memiliki dua toleration:

tolerations:
- key: "key1"
  operator: "Equal"
  value: "value1"
  effect: "NoSchedule"
- key: "key1"
  operator: "Equal"
  value: "value1"
  effect: "NoExecute"

Pada kasus ini, pod tidak akan di-schedule pada node, karena tidak ada toleration yang sesuai dengan taint ketiga. Akan tetapi, pod yang sebelumnya sudah dijalankan di node dimana taint ditambahkan akan tetap jalan, karena taint ketiga merupakan taint yang tidak ditoleransi oleh pod.

Pada umumnya, jika sebuah taint memiliki effect NoExecute ditambahkan pada node, maka semua pod yang tidak menoleransi taint tersebut akan berada dalam state evicted secara langsung, dan semua pod yang menoleransi taint tersebut tidak akan berjalan seperti biasanya (tidak dalam state evicted). Meskipun demikian, toleration dengan effect NoExecute dapat dispesfikasikan sebagai field opsional tolerationSeconds yang memberikan perintah berapa lama suatu pod akan berada pada node apabila sebuah taint ditambahkan. Contohnya:

tolerations:
- key: "key1"
  operator: "Equal"
  value: "value1"
  effect: "NoExecute"
  tolerationSeconds: 3600

ini berarti apabila sebuah pod sedang dalam berada dalam state running, kemudian sebuah taint yang sesuai ditambahkan pada node, maka pod tersebut akan tetap berada di dalam node untuk periode 3600 detik sebelum state-nya berubah menjadi evicted. Jika taint dihapus sebelum periode tersebut, maka pod tetap berjalan sebagaimana mestinya.

Contoh Penggunaan

Taint dan toleration adalah mekanisme fleksibel yang digunakan untuk memaksa pod agar tidak dijadwalkan pada node-node tertentu atau mengubah state pod menjadi evicted. Berikut adalah beberapa contoh penggunaannya:

Node-Node yang Sifatnya Dedicated: Jika kamu ingin menggunakan sekumpulan node dengan penggunaan eksklusif dari sekumpulan pengguna, kamu dapat menambahkan taint pada node-node tersebut (misalnya, kubectl taint nodes nodename dedicated=groupName:NoSchedule) dan kemudian menambahkan toleration yang sesuai pada pod-pod yang berada di dalamnya (hal ini dapat dilakukan dengan mudah dengan cara menulis admission controller yang bersifat khusus). Pod-pod dengan toleration nantinya akan diperbolehkannya untuk menggunakan node yang sudah di-taint (atau dengan kata lain didedikasikan penggunaannya) maupun node lain yang ada di dalam klaster. Jika kamu ingin mendedikasikan node khusus yang hanya digunakan oleh pod-pod tadi serta memastikan pod-pod tadi hanya menggunakan node yang didedikasikan, maka kamu harus menambahkan sebuah label yang serupa dengan taint yang diberikan pada sekelompok node (misalnya, dedicated=groupName), dan admission controller sebaiknya menambahkan afininitas node untuk memastikan pod-pod tadi hanya dijadwalkan pada node dengan label dedicated=groupName.
Node-Node dengan Perangkat Keras Khusus: Pada suatu klaster dimana sebagian kecuali node memiliki perangkat keras khusus (misalnya GPU), kita ingin memastikan hanya pod-pod yang membutuhkan GPU saja yang dijadwalkan di node dengan GPU. Hal ini dapat dilakukan dengan memberikan taint pada node yang memiliki perangkat keras khusus (misalnya, kubectl taint nodes nodename special=true:NoSchedule atau kubectl taint nodes nodename special=true:PreferNoSchedule) serta menambahkan toleration yang sesuai pada pod yang menggunakan node dengan perangkat keras khusus. Seperti halnya pada kebutuhan dedicated node, hal ini dapat dilakukan dengan mudah dengan cara menulis admission controller yang bersifat khusus. Misalnya, kita dapat menggunakan Extended Resource untuk merepresentasikan perangkat keras khusus, kemudian taint node dengan perangkat keras khusus dengan nama extended resource dan jalankan admission controller ExtendedResourceToleration. Setelah itu, karena node yang ada sudah di-taint, maka tidak akan ada pod yang tidak memiliki toleration yang akan dijadwalkan pada node tersebut_. Meskipun begitu, ketika kamu membuat suatu _pod_ yang membutuhkan _extended resource_, maka _admission controller_ dari ExtendedResourceToleration akan mengoreksi _toleration_ sehingga _pod_ tersebut dapat dijadwalkan pada _node_ dengan perangkat keras khusus. Dengan demikian, kamu tidak perlu menambahkan _toleration_ secara manual pada pod yang ada.
Eviction berbasis Taint (fitur beta): Konfigurasi eviction per pod yang terjadi ketika pod mengalami gangguan, hal ini akan dibahas lebih lanjut di bagian selanjutnya.

Eviction berbasis Taint

Sebelumnya, kita sudah pernah membahas soal effect taint NoExecute, yang memengaruhi pod yang sudah dijalankan dengan cara sebagai berikut:

pod yang tidak menoleransi taint akan segera diubah state-nya menjadi evicted
pod yang menoleransi taint yang tidak menspesifikasikan tolerationSeconds pada spesifikasi toleration yang ada akan tetap berada di dalam node tanpa adanya batas waktu tertentu
pod yang menoleransi taint yang menspesifikasikan tolerationSeconds spesifikasi toleration yang ada akan tetap berada di dalam node hingga batas waktu tertentu

Sebagai tambahan, Kubernetes 1.6 memperkenalkan dukungan alfa untuk merepresentasikan node yang bermasalah. Dengan kata lain, node controller akan secara otomatis memberikan taint pada sebuah node apabila node tersebut memenuhi kriteria tertentu. Berikut merupakan taint yang secara default disediakan:

node.kubernetes.io/not-ready: Node berada dalam state not ready. Hal ini terjadi apabila value dari NodeCondition Ready adalah "False".
node.kubernetes.io/unreachable: Node berada dalam state unreachable dari node controller Hal ini terjadi apabila value dari NodeCondition Ready adalah "Unknown".
node.kubernetes.io/out-of-disk: Node kehabisan kapasitas disk.
node.kubernetes.io/memory-pressure: Node berada diambang kapasitas memori.
node.kubernetes.io/disk-pressure: Node berada diambang kapasitas disk.
node.kubernetes.io/network-unavailable: Jaringan pada Node bersifat unavailable.
node.kubernetes.io/unschedulable: Node tidak dapat dijadwalkan.
node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized: Ketika kubelet dijalankan dengan penyedia layanan cloud "eksternal", taint ini akan diterapkan pada node untuk menandai node tersebut tidak digunakan. Setelah kontroler dari cloud-controller-manager melakukan inisiasi node tersebut, maka kubelet akan menghapus taint yang ada.

Pada versi 1.13, fitur TaintBasedEvictions diubah menjadi beta dan diaktifkan secara default, dengan demikian taint-taint tersebut secara otomatis ditambahkan oleh NodeController (atau kubelet) dan logika normal untuk melakukan eviction pada pod dari suatu node tertentu berdasarkan value dari Ready yang ada pada NodeCondition dinonaktifkan.

Catatan: Untuk menjaga perilaku rate limiting yang ada pada eviction pod apabila node mengalami masalah, sistem sebenarnya menambahkan taint dalam bentuk rate limiter. Hal ini mencegah eviction besar-besaran pada pod pada skenario dimana master menjadi terpisah dari node lainnya.

Fitur beta ini, bersamaan dengan tolerationSeconds, mengizinkan sebuah pod untuk menspesifikasikan berapa lama pod harus tetap sesuai dengan sebuah node apabila node tersebut bermasalah.

Misalnya, sebuah aplikasi dengan banyak state lokal akan lebih baik untuk tetap berada di suatu node pada saat terjadi partisi jaringan, dengan harapan partisi jaringan tersebut dapat diselesaikan dan mekanisme eviction pod tidak akan dilakukan. Toleration yang ditambahkan akan berbentuk sebagai berikut:

tolerations:
- key: "node.kubernetes.io/unreachable"
  operator: "Exists"
  effect: "NoExecute"
  tolerationSeconds: 6000

Perhatikan bahwa Kubernetes secara otomatis menambahkan toleration untuk node.kubernetes.io/not-ready dengan tolerationSeconds=300 kecuali konfigurasi lain disediakan oleh pengguna. Kubernetes juga secara otomatis menambahkan toleration untuk node.kubernetes.io/unreachable dengan tolerationSeconds=300 kecuali konfigurasi lain disediakan oleh pengguna.

Toleration yang ditambahkan secara otomatis ini menjamin bahwa perilaku default dari suatu pod adalah tetap bertahan selama 5 menit pada node apabila salah satu masalah terdeteksi. Kedua toleration default tadi ditambahkan oleh DefaultTolerationSeconds admission controller.

Pod-pod pada DaemonSet dibuat dengan toleration NoExecute untuk taint tanpa tolerationSeconds:

node.kubernetes.io/unreachable
node.kubernetes.io/not-ready

Hal ini menjamin pod-pod yang merupakan bagian dari DaemonSet tidak pernah berada di dalam state evicted apabila terjadi permasalahan pada node.

Taint pada Node berdasarkan Kondisi Tertentu

Pada versi 1.12, fitur TaintNodesByCondition menjadi fitur beta, dengan demikian lifecycle dari kontroler node akan secara otomatis menambahkan taint sesuai dengan kondisi node. Hal yang sama juga terjadi pada scheduler, scheduler tidak bertugas memeriksa kondisi node tetapi kondisi taint. Hal ini memastikan bahwa kondisi node tidak memengaruhi apa yang dijadwalkan di node. Pengguna dapat memilih untuk mengabaikan beberapa permasalahan yang ada pada node (yang direpresentasikan oleh kondisi Node) dengan menambahkan toleration Pod NoSchedule. Sedangkan taint dengan effect NoExecute dikendalikan oleh TaintBasedEviction yang merupakan fitur beta yang diaktifkan secara default oleh Kubernetes sejak versi 1.13.

Sejak Kubernetes versi 1.8, kontroler DaemonSet akan secara otomatis menambahkan toleration NoSchedule pada semua daemon untuk menjaga fungsionalitas DaemonSet.

node.kubernetes.io/memory-pressure
node.kubernetes.io/disk-pressure
node.kubernetes.io/out-of-disk (hanya untuk pod yang bersifat critical)
node.kubernetes.io/unschedulable (versi 1.10 atau yang lebih baru)
node.kubernetes.io/network-unavailable (hanya untuk jaringan host)

Menambahkan toleration ini menjamin backward compatibility. Kamu juga dapat menambahkan toleration lain pada DaemonSet.

3.9.5 - Penjadwal Kubernetes

Dalam Kubernetes, scheduling atau penjadwalan ditujukan untuk memastikan Pod mendapatkan Node sehingga Kubelet dapat menjalankannya.

Ikhtisar Penjadwalan

Sebuah penjadwal mengawasi Pod yang baru saja dibuat dan belum ada Node yang dialokasikan untuknya. Untuk setiap Pod yang ditemukan oleh penjadwal, maka penjadwal tersebut bertanggung jawab untuk menemukan Node terbaik untuk menjalankan Pod. Penjadwal dapat menetapkan keputusan penempatan ini dengan mempertimbangkan prinsip-prinsip penjadwalan yang dijelaskan di bawah ini.

Jika kamu ingin memahami mengapa Pod ditempatkan pada Node tertentu, atau jika kamu berencana untuk mengimplementasikan penjadwal kustom sendiri, halaman ini akan membantu kamu belajar tentang penjadwalan.

Kube-scheduler

Kube-scheduler adalah penjadwal standar untuk Kubernetes dan dijalankan sebagai bagian dari _control plane_. Kube-scheduler dirancang agar jika kamu mau dan perlu, kamu bisa menulis komponen penjadwalan kamu sendiri dan menggunakannya.

Untuk setiap Pod yang baru dibuat atau Pod yang tak terjadwal lainnya, kube-scheduler memilih Node yang optimal untuk menjalankannya. Namun, setiap kontainer masuk Pod memiliki persyaratan sumber daya yang berbeda dan setiap Pod juga memiliki persyaratan yang berbeda juga. Oleh karena itu, Node yang ada perlu dipilih sesuai dengan persyaratan khusus penjadwalan.

Dalam sebuah Klaster, Node yang memenuhi persyaratan penjadwalan untuk suatu Pod disebut Node feasible. Jika tidak ada Node yang cocok, maka Pod tetap tidak terjadwal sampai penjadwal yang mampu menempatkannya.

Penjadwal menemukan Node-Node yang layak untuk sebuah Pod dan kemudian menjalankan sekumpulan fungsi untuk menilai Node-Node yang layak dan mengambil satu Node dengan skor tertinggi di antara Node-Node yang layak untuk menjalankan Pod. Penjadwal kemudian memberi tahu server API tentang keputusan ini dalam proses yang disebut dengan binding.

Beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan untuk keputusan penjadwalan termasuk persyaratan sumber daya individu dan kolektif, aturan kebijakan / perangkat keras / lunak, spesifikasi persamaan dan anti-persamaan, lokalitas data, interferensi antar Workloads, dan sebagainya.

Pemilihan node pada kube-scheduler

Kube-scheduler memilih node untuk pod dalam 2 langkah operasi:

Filtering
Scoring

Langkah filtering menemukan sekumpulan Nodes yang layak untuk menjadwalkan Pod. Misalnya, penyarin PodFitsResources memeriksa apakah Node kandidat memiliki sumber daya yang cukup untuk memenuhi permintaan spesifik sumber daya dari Pod. Setelah langkah ini, daftar Node akan berisi Node-node yang sesuai; seringkali, akan terisi lebih dari satu. Jika daftar itu kosong, maka Pod itu tidak (belum) dapat dijadwalkan.

Pada langkah scoring, penjadwal memberi peringkat pada Node-node yang tersisa untuk memilih penempatan paling cocok untuk Pod. Penjadwal memberikan skor untuk setiap Node yang sudah tersaring, memasukkan skor ini pada aturan penilaian yang aktif.

Akhirnya, kube-scheduler memberikan Pod ke Node dengan peringkat tertinggi. Jika ada lebih dari satu node dengan skor yang sama, maka kube-scheduler memilih salah satunya secara acak.

Ada dua cara yang didukung untuk mengkonfigurasi perilaku penyaringan dan penilaian oleh penjadwal:

Aturan Penjadwalan yang memungkinkan kamu untuk mengkonfigurasi Predicates untuk pemfilteran dan Priorities untuk penilaian.
Profil Penjadwalan yang memungkinkan kamu mengkonfigurasi Plugin yang menerapkan tahapan penjadwalan berbeda, termasuk: QueueSort, Filter, Score, Bind, Reserve, Permit, dan lainnya. Kamu juga bisa mengonfigurasi kube-scheduler untuk menjalankan profil yang berbeda.

Selanjutnya

Baca tentang penyetelan performa penjadwal
Baca tentang pertimbangan penyebarang topologi pod
Baca referensi dokumentasi untuk kube-scheduler
Pelajari tentang mengkonfigurasi beberapa penjadwal
Pelajari tentang aturan manajemen topologi
Pelajari tentang pengeluaran tambahan Pod

3.9.6 - Kerangka Kerja Penjadwalan (Scheduling Framework)

FEATURE STATE: Kubernetes 1.15 [alpha]

Kerangka kerja penjadwalan (Scheduling Framework) adalah arsitektur yang dapat dipasang (pluggable) pada penjadwal Kubernetes untuk membuat kustomisasi penjadwal lebih mudah. Hal itu dilakukan dengan menambahkan satu kumpulan "plugin" API ke penjadwal yang telah ada. Plugin dikompilasi ke dalam penjadwal. Beberapa API memungkinkan sebagian besar fitur penjadwalan diimplementasikan sebagai plugin, sambil tetap mempertahankan penjadwalan "inti" sederhana dan terpelihara. Silahkan merujuk pada [proposal desain dari kerangka penjadwalan] kep untuk informasi teknis lebih lanjut tentang desain kerangka kerja tersebut.

Alur kerja kerangka kerja

Kerangka kerja penjadwalan mendefinisikan beberapa titik ekstensi. Plugin penjadwal mendaftar untuk dipanggil di satu atau lebih titik ekstensi. Beberapa plugin ini dapat mengubah keputusan penjadwalan dan beberapa hanya bersifat informasi.

Setiap upaya untuk menjadwalkan satu Pod dibagi menjadi dua fase, Siklus Penjadwalan (Scheduling Cycle) dan Siklus Pengikatan (Binding Cycle).

Siklus Penjadwalan dan Siklus Pengikatan

Siklus penjadwalan memilih sebuah Node untuk Pod, dan siklus pengikatan menerapkan keputusan tersebut ke klaster. Secara bersama-sama, siklus penjadwalan dan siklus pengikatan diartikan sebagai sebuah "konteks penjadwalan (scheduling context)".

Siklus penjadwalan dijalankan secara serial, sementara siklus pengikatan dapat berjalan secara bersamaan.

Siklus penjadwalan atau pengikatan dapat dibatalkan jika Pod telah ditentukan untuk tidak terjadwalkan atau jika terdapat kesalahan internal. Pod akan dikembalikan ke antrian dan dicoba lagi.

Titik-titik ekstensi

Gambar berikut menunjukkan konteks penjadwalan Pod dan titik-titik ekstensi yang diperlihatkan oleh kerangka penjadwalan. Dalam gambar ini "Filter" setara dengan "Predicate" dan "Scoring" setara dengan "Priority Function".

Satu plugin dapat mendaftar di beberapa titik ekstensi untuk melakukan pekerjaan yang lebih kompleks atau stateful.

Titik-titik ekstensi dari kerangka kerja Penjadwalan

QueueSort

Plugin ini digunakan untuk mengurutkan Pod-Pod dalam antrian penjadwalan. Plugin QueueSort pada dasarnya menyediakan fungsi Less (Pod1, Pod2). Hanya satu jenis plugin QueueSort yang dapat diaktifkan dalam waktu yang bersamaan.

PreFilter

Plugin ini digunakan untuk melakukan pra-proses informasi tentang Pod, atau untuk memeriksa tertentu kondisi yang harus dipenuhi oleh klaster atau Pod. Jika plugin PreFilter menghasilkan hasil yang salah, siklus penjadwalan dibatalkan.

Filter

Plugin ini digunakan untuk menyaring Node yang tidak dapat menjalankan Pod. Untuk setiap Node, penjadwal akan memanggil plugin Filter sesuai dengan urutan mereka dikonfigurasi. Jika ada plugin Filter menandai Node menjadi infeasible, maka plugin yang lainnya tidak akan dipanggil untuk Node itu. Node-Node dapat dievaluasi secara bersamaan.

PostFilter

Plugin ini disebut setelah fase Filter, tetapi hanya ketika tidak ada node yang layak ditemukan untuk pod. Plugin dipanggil dalam urutan yang dikonfigurasi. Jika plugin postFilter menandai node sebagai 'Schedulable', plugin yang tersisa tidak akan dipanggil. Implementasi PostFilter yang khas adalah preemption, yang mencoba membuat pod dapat di menjadwalkan dengan mendahului Pod lain.

PreScore

Plugin ini digunakan untuk melakukan pekerjaan "pra-penilaian", yang menghasilkan keadaan yang dapat dibagi untuk digunakan oleh plugin-plugin Score. Jika plugin PreScore mengeluarkan hasil salah, maka siklus penjadwalan dibatalkan.

Score

Plugin ini digunakan untuk menentukan peringkat Node yang telah melewati fase penyaringan. Penjadwal akan memanggil setiap plugin Score untuk setiap Node. Akan ada kisaran bilangan bulat yang telah ditetapkan untuk mewakili skor minimum dan maksimum. Setelah fase NormalizeScore, penjadwal akan menggabungkan skor Node dari semua plugin sesuai dengan bobot plugin yang telah dikonfigurasi.

NormalizeScore

Plugin ini digunakan untuk memodifikasi skor sebelum penjadwal menghitung peringkat akhir Node-Node. Plugin yang mendaftar untuk titik ekstensi ini akan dipanggil dengan hasil Score dari plugin yang sama. Hal ini dilakukan sekali untuk setiap plugin dan setiap siklus penjadwalan.

Sebagai contoh, anggaplah sebuah plugin BlinkingLightScorer memberi peringkat pada Node-Node berdasarkan berapa banyak kedipan lampu yang mereka miliki.

func ScoreNode(_ *v1.pod, n *v1.Node) (int, error) {
    return getBlinkingLightCount(n)
}

Namun, jumlah maksimum kedipan lampu mungkin kecil jika dibandingkan dengan NodeScoreMax. Untuk memperbaikinya, BlinkingLightScorer juga harus mendaftar untuk titik ekstensi ini.

func NormalizeScores(scores map[string]int) {
    highest := 0
    for _, score := range scores {
        highest = max(highest, score)
    }
    for node, score := range scores {
        scores[node] = score*NodeScoreMax/highest
    }
}

Jika ada plugin NormalizeScore yang menghasilkan hasil yang salah, maka siklus penjadwalan dibatalkan.

Catatan: Plugin yang ingin melakukan pekerjaan "pra-pemesanan" harus menggunakan titik ekstensi NormalizeScore.

Reserve

Ini adalah titik ekstensi yang bersifat informasi. Plugin yang mempertahankan keadaan runtime (alias "stateful plugins") harus menggunakan titik ekstensi ini untuk diberitahukan oleh penjadwal ketika sumber daya pada suatu Node dicadangkan untuk Pod yang telah disiapkan. Proses ini terjadi sebelum penjadwal benar-benar mengikat Pod ke Node, dan itu ada untuk mencegah kondisi balapan (race conditions) ketika penjadwal menunggu agar pengikatan berhasil.

Ini adalah langkah terakhir dalam siklus penjadwalan. Setelah Pod berada dalam status dicadangkan, maka itu akan memicu plugin Unreserve (apabila gagal) atau plugin PostBind (apabila sukses) di akhir siklus pengikatan.

Permit

Plugin Permit dipanggil pada akhir siklus penjadwalan untuk setiap Pod untuk mencegah atau menunda pengikatan ke Node kandidat. Plugin Permit dapat melakukan salah satu dari ketiga hal ini:

approve
Setelah semua plugin Permit menyetujui sebuah Pod, Pod tersebut akan dikirimkan untuk diikat.
deny
Jika ada plugin Permit yang menolak sebuah Pod, Pod tersebut akan dikembalikan ke antrian penjadwalan. Hal ini akan memicu plugin Unreserve.
wait (dengan batas waktu)
Jika plugin Permit menghasilkan "wait", maka Pod disimpan dalam daftar Pod "yang menunggu" internal, dan siklus pengikatan Pod ini dimulai tetapi akan langsung diblokir sampai mendapatkan approved. Jika waktu tunggu habis, ** wait ** menjadi ** deny ** dan Pod dikembalikan ke antrian penjadwalan, yang memicu plugin Unreserve.

Catatan: Ketika setiap plugin dapat mengakses daftar Pod-Pod "yang menunggu" dan menyetujuinya (silahkan lihat FrameworkHandle), kami hanya mengharapkan plugin Permit untuk menyetujui pengikatan Pod dalam kondisi "menunggu" yang telah dipesan. Setelah Pod disetujui, akan dikirim ke fase PreBind.

PreBind

Plugin ini digunakan untuk melakukan pekerjaan apa pun yang diperlukan sebelum Pod terikat. Sebagai contoh, plugin PreBind dapat menyediakan network volume dan melakukan mounting pada Node target sebelum mengizinkan Pod berjalan di sana.

Jika ada plugin PreBind yang menghasilkan kesalahan, maka Pod ditolak dan kembali ke antrian penjadwalan.

Bind

Plugin ini digunakan untuk mengikat Pod ke Node. Plugin-plugin Bind tidak akan dipanggil sampai semua plugin PreBind selesai. Setiap plugin Bind dipanggil sesuai urutan saat dikonfigurasi. Plugin Bind dapat memilih untuk menangani atau tidak Pod yang diberikan. Jika plugin Bind memilih untuk menangani Pod, ** plugin Bind yang tersisa dilewati **.

PostBind

Ini adalah titik ekstensi bersifat informasi. Plugin-plugin PostBind dipanggil setelah sebuah Pod berhasil diikat. Ini adalah akhir dari siklus pengikatan, dan dapat digunakan untuk membersihkan sumber daya terkait.

Unreserve

Ini adalah titik ekstensi bersifat informasi. Jika sebuah Pod telah dipesan dan kemudian ditolak di tahap selanjutnya, maka plugin-plugin Unreserve akan diberitahu. Plugin Unreserve harus membersihkan status yang terkait dengan Pod yang dipesan.

Plugin yang menggunakan titik ekstensi ini sebaiknya juga harus digunakan Reserve.

Plugin API

Ada dua langkah untuk plugin API. Pertama, plugin harus mendaftar dan mendapatkan konfigurasi, kemudian mereka menggunakan antarmuka titik ekstensi. Antarmuka (interface) titik ekstensi memiliki bentuk sebagai berikut.

type Plugin interface {
    Name() string
}

type QueueSortPlugin interface {
    Plugin
    Less(*v1.pod, *v1.pod) bool
}

type PreFilterPlugin interface {
    Plugin
    PreFilter(context.Context, *framework.CycleState, *v1.pod) error
}

// ...

Konfigurasi plugin

Kamu dapat mengaktifkan atau menonaktifkan plugin dalam konfigurasi penjadwal. Jika kamu menggunakan Kubernetes v1.18 atau yang lebih baru, kebanyakan plugin-plugin penjadwalan sudah digunakan dan diaktifkan secara bawaan.

Selain plugin-plugin bawaan, kamu juga dapat mengimplementasikan plugin-plugin penjadwalan kamu sendiri dan mengonfigurasinya bersama-sama dengan plugin-plugin bawaan. Kamu bisa mengunjungi plugin-plugin penjadwalan untuk informasi lebih lanjut.

Jika kamu menggunakan Kubernetes v1.18 atau yang lebih baru, kamu dapat mengonfigurasi sekumpulan plugin sebagai profil penjadwal dan kemudian menetapkan beberapa profil agar sesuai dengan berbagai jenis beban kerja. Pelajari lebih lanjut di multi profil.

3.9.7 - Penyetelan Kinerja Penjadwal

FEATURE STATE: Kubernetes v1.14 [beta]

kube-scheduler merupakan penjadwal (scheduler) Kubernetes bawaan yang bertanggung jawab terhadap penempatan Pod-Pod pada seluruh Node di dalam sebuah klaster.

Node-Node di dalam klaster yang sesuai dengan syarat-syarat penjadwalan dari sebuah Pod disebut sebagai Node-Node layak (feasible). Penjadwal mencari Node-Node layak untuk sebuah Pod dan kemudian menjalankan fungsi-fungsi untuk menskor Node-Node tersebut, memilih sebuah Node dengan skor tertinggi di antara Node-Node layak lainnya, di mana Pod akan dijalankan. Penjadwal kemudian memberitahu API server soal keputusan ini melalui sebuah proses yang disebut Binding.

Laman ini menjelaskan optimasi penyetelan (tuning) kinerja yang relevan untuk klaster Kubernetes berskala besar.

Pada klaster berskala besar, kamu bisa menyetel perilaku penjadwal untuk menyeimbangkan hasil akhir penjadwalan antara latensi (seberapa cepat Pod-Pod baru ditempatkan) dan akurasi (seberapa akurat penjadwal membuat keputusan penjadwalan yang tepat).

Kamu bisa mengonfigurasi setelan ini melalui pengaturan percentageOfNodesToScore pada kube-scheduler. Pengaturan KubeSchedulerConfiguration ini menentukan sebuah ambang batas untuk penjadwalan Node-Node di dalam klaster kamu.

Pengaturan Ambang Batas

Opsi percentageOfNodesToScore menerima semua angka numerik antara 0 dan 100. Angka 0 adalah angka khusus yang menandakan bahwa kube-scheduler harus menggunakan nilai bawaan. Jika kamu mengatur percentageOfNodesToScore dengan angka di atas 100, kube-scheduler akan membulatkan ke bawah menjadi 100.

Untuk mengubah angkanya, sunting berkas konfigurasi kube-scheduler (biasanya /etc/kubernetes/config/kube-scheduler.yaml), lalu ulang kembali kube-scheduler.

Setelah kamu selesai menyunting, jalankan perintah

kubectl get componentstatuses

untuk memverifikasi komponen kube-scheduler berjalan dengan baik (healthy). Keluarannya kira-kira seperti ini:

NAME                 STATUS    MESSAGE             ERROR
controller-manager   Healthy   ok
scheduler            Healthy   ok
...

Ambang Batas Penskoran Node

Untuk meningkatan kinerja penjadwalan, kube-scheduler dapat berhenti mencari Node-Node yang layak saat sudah berhasil menemukannya. Pada klaster berskala besar, hal ini menghemat waktu dibandingkan dengan pendekatan awam yang mengecek setiap Node.

Kamu bisa mengatur ambang batas untuk menentukan berapa banyak jumlah Node minimal yang dibutuhkan, sebagai persentase bagian dari seluruh Node di dalam klaster kamu. kube-scheduler akan mengubahnya menjadi bilangan bulat berisi jumlah Node. Saat penjadwalan, jika kube-scheduler mengidentifikasi cukup banyak Node-Node layak untuk melewati jumlah persentase yang diatur, maka kube-scheduler akan berhenti mencari Node-Node layak dan lanjut ke [fase penskoran] (/id/docs/concepts/scheduling-eviction/kube-scheduler/#kube-scheduler-implementation).

Bagaimana penjadwal mengecek Node menjelaskan proses ini secara detail.

Ambang Batas Bawaan

Jika kamu tidak mengatur sebuah ambang batas, maka Kubernetes akan menghitung sebuah nilai menggunakan pendekatan linier, yaitu 50% untuk klaster dengan 100 Node, serta 10% untuk klaster dengan 5000 Node.

Artinya, kube-scheduler selalu menskor paling tidak 5% dari klaster kamu, terlepas dari seberapa besar klasternya, kecuali kamu secara eksplisit mengatur percentageOfNodesToScore menjadi lebih kecil dari 5.

Jika kamu ingin penjadwal untuk memasukkan seluruh Node di dalam klaster ke dalam penskoran, maka aturlah percentageOfNodesToScore menjadi 100.

Contoh

Contoh konfigurasi di bawah ini mengatur percentageOfNodesToScore menjadi 50%.

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1alpha1
kind: KubeSchedulerConfiguration
algorithmSource:
  provider: DefaultProvider

...

percentageOfNodesToScore: 50

Menyetel percentageOfNodesToScore

percentageOfNodesToScore merupakan angka 1 sampai 100 dengan nilai bawaan yang dihitung berdasarkan ukuran klaster. Di sini juga terdapat batas bawah yang telah ditetapkan, yaitu 50 Node.

Catatan:

Pada klaster dengan kurang dari 50 Node layak, penjadwal masih terus memeriksa seluruh Node karena Node-Node layak belum mencukupi supaya penjadwal dapat menghentikan proses pencarian lebih awal.

Pada klaster kecil, jika kamu mengatur percentageOfNodesToScore dengan angka kecil, pengaturan ini hampir atau sama sekali tidak berpengaruh, karena alasan yang sama.

Jika klaster kamu punya ratusan Node, gunakan angka bawaan untuk opsi konfigurasi ini. Mengubah angkanya kemungkinan besar tidak akan mengubah kinerja penjadwal secara berarti.

Sebuah catatan penting yang perlu dipertimbangkan saat mengatur angka ini adalah ketika klaster dengan jumlah Node sedikit diperiksa untuk kelayakan, beberapa Node tidak dikirim untuk diskor bagi sebuah Pod. Hasilnya, sebuah Node yang mungkin memiliki nilai lebih tinggi untuk menjalankan Pod tersebut bisa saja tidak diteruskan ke fase penskoran. Hal ini berdampak pada penempatan Pod yang kurang ideal.

Kamu sebaiknya menghindari pengaturan percentageOfNodesToScore menjadi sangat rendah, agar kube-scheduler tidak seringkali membuat keputusan penempatan Pod yang buruk. Hindari pengaturan persentase di bawah 10%, kecuali throughput penjadwal sangat penting untuk aplikasi kamu dan skor dari Node tidak begitu penting. Dalam kata lain, kamu memilih untuk menjalankan Pod pada Node manapun selama Node tersebut layak.

Bagaimana Penjadwal Mengecek Node

Bagian ini ditujukan untuk kamu yang ingin mengerti bagaimana fitur ini bekerja secara internal.

Untuk memberikan semua Node di dalam klaster sebuah kesempatan yang adil untuk dipertimbangkan dalam menjalankan Pod, penjadwal mengecek Node satu persatu secara round robin. Kamu dapat membayangkan Node-Node ada di dalam sebuah array. Penjadwal mulai dari indeks array pertama dan mengecek kelayakan dari Node sampai jumlahnya telah mencukupi sesuai dengan percentageOfNodesToScore. Untuk Pod berikutnya, penjadwal melanjutkan dari indeks array Node yang terhenti ketika memeriksa kelayakan Node-Node untuk Pod sebelumnya.

Jika Node-Node berada di beberapa zona, maka penjadwal akan mengecek Node satu persatu pada seluruh zona untuk memastikan bahwa Node-Node dari zona berbeda masuk dalam pertimbangan kelayakan. Sebagai contoh, ada 6 Node di dalam 2 zona:

Zona 1: Node 1, Node 2, Node 3, Node 4
Zona 2: Node 5, Node 6

Penjadwal mempertimbangkan kelayakan dari Node-Node tersebut dengan urutan berikut:

Node 1, Node 5, Node 2, Node 6, Node 3, Node 4

Setelah semua Node telah dicek, penjadwal akan kembali pada Node 1.

3.10 - Policies

3.10.1 - LimitRange

Secara bawaan, Container berjalan dengan sumber daya komputasi tanpa batas pada klaster Kubernetes. Dengan ResourceQuota (kuota sumber daya), administrator klaster dapat membatasi konsumsi dan pembuatan sumber daya berbasis Namespace. Di dalam Namespace, Pod atau Container dapat mengkonsumsi CPU dan memori sesuai dengan yang ditentukan oleh ResourceQuota pada Namespace tersebut. Ada kekhawatiran bahwa satu Pod atau Container dapat memonopoli semua sumber daya yang tersedia. LimitRange (Batas Rentang) adalah kebijakan untuk membatasi alokasi sumber daya (bagi Pod atau Container) pada Namespace.

LimitRange memberikan batasan (limit) yang dapat:

Menerapkan penggunaan sumber daya komputasi minimum dan maksimum untuk setiap Pod atau Container dalam Namespace.
Menerapkan permintaan (request) tempat penyimpanan minimum dan maksimum untuk setiap PersistentVolumeClaim dalam Namespace.
Menerapkan rasio antara permintaan dan batas untuk sumber daya dalam Namespace.
Menetapkan permintaan/batas bawaan untuk menghitung sumber daya dalam Namespace dan memasukkannya secara otomatis ke Container pada runtime.

Mengaktifkan LimitRange

Dukungan LimitRange diaktifkan secara bawaan untuk banyak distribusi Kubernetes. Hal ini diaktifkan ketika tanda --enable-admission-plugins= pada apiserver memiliki admission controller LimitRanger sebagai salah satu argumennya.

LimitRange diberlakukan pada Namespace tertentu ketika ada sebuah objek LimitRange pada Namespace tersebut.

Nama dari objek LimitRange harus merupakan sebuah nama subdomain DNS.

Gambaran Umum LimitRange

Administrator membuat sebuah LimitRange dalam sebuah Namespace.
Pengguna membuat sumber daya seperti Pod, Container, dan PersistentVolumeClaim pada namespace.
Admission controller LimitRanger memberlakukan bawaan dan batas untuk semua Pod dan Container yang tidak menetapkan persyaratan sumber daya komputasi dan melacak penggunaannya untuk memastikan agar tidak melebihi minimum, maksimum dan rasio sumber daya yang ditentukan dalam LimitRange yang ada pada Namespace.
Apabila permintaan membuat atau memperbarui sumber daya (Pod, Container, PersistentVolumeClaim) yang melanggar batasan LimitRange, maka permintaan ke server API akan gagal dengan kode status HTTP 403 FORBIDDEN dan sebuah pesan yang menjelaskan batasan yang telah dilanggar.
Apabila LimitRange diaktifkan pada Namespace untuk menghitung sumber daya seperti cpu dan memory, pengguna harus menentukan permintaan atau batasan untuk nilai-nilai itu. Jika tidak, sistem dapat menolak pembuatan Pod.
Pelanggaran terhadap LimitRange hanya terjadi pada tahap penerimaan Pod, bukan pada saat Pod sedang berjalan.

Contoh dari kebijakan yang dapat dibuat dengan menggunakan LimitRange yaitu:

Dalam klaster dua Node dengan kapasitas 8 GiB RAM dan 16 core, batasan Pod dalam Namespace meminta 100m untuk CPU dengan batas maksimum 500m untuk CPU dan minta 200Mi untuk Memori dengan batas maksimum 600Mi untuk Memori.
Tetapkan batas bawaan dan permintaan pada 150m untuk CPU dan permintaan standar memori pada 300Mi untuk Container yang dimulai tanpa cpu dan permintaan memori dalam spesifikasi mereka.

Dalam kasus di mana batas total Namespace kurang dari jumlah batas Pod/Container, mungkin akan ada perebutan untuk sumber daya. Dalam hal ini, maka Container atau Pod tidak akan dibuat.

Baik perebutan maupun perubahan pada LimitRange tidak akan mempengaruhi sumber daya yang sudah dibuat.

Selanjutnya

Silahkan merujuk pada Dokumen perancangan LimitRanger untuk informasi lebih lanjut.

Untuk contoh tentang penggunaan batas, lihatlah:

3.10.2 - Resource Quota

Saat beberapa pengguna atau tim berbagi sebuah klaster dengan jumlah Node yang tetap, ada satu hal yang perlu diperhatikan yaitu suatu tim dapat menggunakan sumber daya lebih dari jatah yang mereka perlukan.

Resource Quota (kuota sumber daya) adalah sebuah alat yang dapat digunakan oleh administrator untuk mengatasi hal ini.

Sebuah Resource Quota, didefinisikan oleh objek API ResourceQuota, menyediakan batasan-batasan yang membatasi konsumsi gabungan sumber daya komputasi untuk tiap Namespace. Resource Quota dapat membatasi jumlah objek yang dapat dibuat dalam sebuah Namespace berdasarkan tipenya, maupun jumlah seluruh sumber daya komputasi yang dapat dipakai oleh sumber daya API (misalnya Pod) di Namespace tersebut.

Resource Quota bekerja sebagai berikut:

Tim-tim berbeda bekerja pada Namespace yang berbeda pula. Sekarang hal ini belum diwajibkan, tetapi dukungan untuk mewajibkannya melalui ACL sedang direncanakan.
Administrator membuat sebuah ResourceQuota untuk setiap Namespace.
Para pengguna membuat sumber daya (Pod, Service, dll.) di dalam Namespace tersebut, kemudian sistem kuota memantau penggunaan untuk memastikan bahwa penggunaannya tidak melebihi batas sumber daya yang ditentukan di ResourceQuota.
Jika pembuatan atau pembaruan sebuah sumber daya melanggar sebuah batasan kuota, maka permintaan tersebut akan gagal dengan kode status 403 FORBIDDEN dengan sebuah pesan yang menjelaskan batasan yang akan dilanggar.
Jika kuota diaktifkan di sebuah Namespace untuk sumber daya komputasi seperti cpu dan memory, pengguna-pengguna harus menentukan requests atau limits untuk sumber daya tersebut; atau sistem kuota akan menolak pembuatan Pod tersebut. Petunjuk: Gunakan Admission Controller LimitRanger untuk memaksa nilai-nilai bawaan untuk Pod-Pod yang tidak menentukan kebutuhan sumber daya komputasi. Lihat petunjuknya untuk contoh bagaimana cara menghindari masalah ini.

Contoh-contoh kebijakan yang dapat dibuat menggunakan Namespace dan kuota adalah:

Dalam sebuah klaster dengan kapasitas RAM 32 GiB, dan CPU 16 core, misalkan tim A menggunakan 20GiB dan 10 core, dan tim B menggunakan 10GiB dan 4 core, dan menyimpan 2GiB dan 2 core untuk cadangan penggunaan di masa depan.
Batasi Namespace "testing" dengan batas 1 core dan RAM 1GiB. Biarkan Namespace "production" menggunakan berapapun jumlah yang diinginkan.

Pada kasus di mana total kapasitas klaster lebih sedikit dari jumlah seluruh kuota di seluruh Namespace, dapat terjadi perebutan sumber daya komputasi. Masalah ini akan ditangani dengan cara siapa-cepat-dia-dapat.

Perebutan sumber daya komputasi maupun perubahan kuota tidak akan memengaruhi sumber daya yang sudah dibuat sebelumnya.

Mengaktifkan Resource Quota

Dukungan untuk Resource Quota diaktifkan secara bawaan pada banyak distribusi Kubernetes. Resource Quota diaktifkan saat flag --enable-admission-plugins= pada apiserver memiliki ResourceQuota sebagai salah satu nilainya.

Sebuah Resource Quota akan dipaksakan pada sebuah Namespace tertentu saat ada sebuah objek ResourceQuota di dalam Namespace tersebut.

Resource Quota Komputasi

Kamu dapat membatasi jumlah total sumber daya komputasi yang dapat diminta di dalam sebuah Namespace.

Berikut jenis-jenis sumber daya yang didukung:

Nama Sumber Daya	Deskripsi
`limits.cpu`	Pada seluruh Pod yang berada pada kondisi non-terminal, jumlah `limits` CPU tidak dapat melebihi nilai ini.
`limits.memory`	Pada seluruh Pod yang berada pada kondisi non-terminal, jumlah `limits` memori tidak dapat melebihi nilai ini.
`limits.cpu`	Pada seluruh Pod yang berada pada kondisi non-terminal, jumlah `requests` CPU tidak dapat melebihi nilai ini.
`limits.memory`	Pada seluruh Pod yang berada pada kondisi non-terminal, jumlah `requests` memori tidak dapat melebihi nilai ini.

Resource Quota untuk sumber daya yang diperluas

Sebagai tambahan untuk sumber daya yang disebutkan di atas, pada rilis 1.10, dukungan kuota untuk sumber daya yang diperluas ditambahkan.

Karena overcommit tidak diperbolehkan untuk sumber daya yang diperluas, tidak masuk akal untuk menentukan keduanya; requests dan limits untuk sumber daya yang diperluas yang sama pada sebuah kuota. Jadi, untuk sumber daya yang diperluas, hanya kuota dengan prefiks requests. saja yang diperbolehkan untuk sekarang.

Mari kita ambil contoh sumber daya GPU. Jika nama sumber dayanya adalah nvidia.com/gpu, dan kamu ingin membatasi jumlah total GPU yang diminta pada sebuah Namespace menjadi 4, kamu dapat menentukan sebuah kuota sebagai berikut:

requests.nvidia.com/gpu: 4

Lihat Melihat dan Menyetel Kuota untuk informasi lebih lanjut.

Resource Quota untuk penyimpanan

Kamu dapat membatasi jumlah total sumber daya penyimpanan yang dapat diminta pada sebuah Namespace.

Sebagai tambahan, kamu dapat membatasi penggunaan sumber daya penyimpanan berdasarkan storage class sumber daya penyimpanan tersebut.

Nama Sumber Daya	Deskripsi
`requests.storage`	Pada seluruh Persistent Volume Claim, jumlah `requests` penyimpanan tidak dapat melebihi nilai ini.
`persistentvolumeclaims`	Jumlah kuantitas Persistent Volume Claim yang dapat ada di dalam sebuah Namespace.
`<storage-class-name>.storageclass.storage.k8s.io/requests.storage`	Pada seluruh Persistent Volume Claim yang dikaitkan dengan sebuah nama storage-class (melalui kolom `storageClassName`), jumlah permintaan penyimpanan tidak dapat melebihi nilai ini.
`<storage-class-name>.storageclass.storage.k8s.io/persistentvolumeclaims`	Pada seluruh Persistent Volume Claim yang dikaitkan dengan sebuah nama storage-class (melalui kolom `storageClassName`), jumlah kuantitas Persistent Volume Claim yang dapat ada di dalam sebuah Namespace.

Sebagai contoh, jika sebuah operator ingin membatasi penyimpanan dengan Storage Class gold yang berbeda dengan Storage Class bronze, maka operator tersebut dapat menentukan kuota sebagai berikut:

gold.storageclass.storage.k8s.io/requests.storage: 500Gi
bronze.storageclass.storage.k8s.io/requests.storage: 100Gi

Pada rilis 1.8, dukungan kuota untuk penyimpanan lokal sementara (local ephemeral storage) ditambahkan sebagai sebuah fitur alpha:

Nama Sumber Daya	Deskripsi
`requests.ephemeral-storage`	Pada seluruh Pod di sebuah Namespace, jumlah `requests` penyimpanan lokal sementara tidak dapat melebihi nilai ini.
`limits.ephemeral-storage`	Pada seluruh Pod di sebuah Namespace, jumlah `limits` penyimpanan lokal sementara tidak dapat melebihi nilai ini.

Kuota Kuantitas Objek

Rilis 1.9 menambahkan dukungan untuk membatasi semua jenis sumber daya standar yang berada pada sebuah Namespace dengan sintaksis sebagai berikut:

count/<sumber-daya>.<grup>

Berikut contoh-contoh sumber daya yang dapat ditentukan pengguna pada kuota kuantitas objek:

count/persistentvolumeclaims
count/services
count/secrets
count/configmaps
count/replicationcontrollers
count/deployments.apps
count/replicasets.apps
count/statefulsets.apps
count/jobs.batch
count/cronjobs.batch
count/deployments.extensions

Rilis 1.15 menambahkan dukungan untuk sumber daya custom menggunakan sintaksis yang sama. Contohnya, untuk membuat kuota pada sumber daya custom widgets pada grup API example.com, gunakan count/widgets.example.com.

Saat menggunakan Resource Quota count/*, sebuah objek akan menggunakan kuotanya jika ia berada pada penyimpanan Apiserver. Tipe-tipe kuota ini berguna untuk menjaga dari kehabisan sumber daya penyimpanan. Misalnya, kamu mungkin ingin membatasi kuantitas objek Secret pada sebuah Apiserver karena ukuran mereka yang besar. Terlalu banyak Secret pada sebuah klaster bahkan dapat membuat Server dan Controller tidak dapat dijalankan! Kamu dapat membatasi jumlah Job untuk menjaga dari CronJob yang salah dikonfigurasi sehingga membuat terlalu banyak Job pada sebuah Namespace yang mengakibatkan denial of service.

Sebelum rilis 1.9, kita tidak dapat melakukan pembatasan kuantitas objek generik pada kumpulan sumber daya yang terbatas. Sebagai tambahan, kita dapat membatasi lebih lanjut sumber daya tertentu dengan kuota berdasarkan jenis mereka.

Berikut jenis-jenis yang telah didukung:

Nama Sumber Daya	Deskripsi
`configmaps`	Jumlah total ConfigMap yang dapat berada pada suatu Namespace.
`persistentvolumeclaims`	Jumlah total PersistentVolumeClaimpersistent volume claims yang dapat berada pada suatu Namespace.
`pods`	Jumlah total Pod yang berada pada kondisi non-terminal yang dapat berada pada suatu Namespace. Sebuah Pod berada kondisi terminal yaitu jika `.status.phase in (Failed, Succeded)` adalah `true`.
`replicationcontrollers`	Jumlah total ReplicationController yang dapat berada pada suatu Namespace.
`resourcequotas`	Jumlah total ResourceQuota yang dapat berada pada suatu Namespace.
`services`	Jumlah total Service yang dapat berada pada suatu Namespace.
`services.loadbalancers`	Jumlah total Service dengan tipe LoadBalancer yang dapat berada pada suatu Namespace.
`services.nodeports`	Jumlah total Service dengan tipe NodePort yang dapat berada pada suatu Namespace.
`secrets`	Jumlah total Secret yang dapat berada pada suatu Namespace.

Sebagai contoh, pods membatasi kuantitas dan memaksa kuantitas maksimum pods yang berada pada kondisi non-terminal yang dibuat pada sebuah Namespace. Kamu mungkin ingin menyetel kuota pods pada sebuah Namespace untuk menghindari kasus di mana pengguna membuat banyak Pod kecil dan menghabiskan persediaan alamat IP Pod pada klaster.

Lingkup Kuota

Setiap kuota dapat memiliki kumpulan lingkup yang dikaitkan. Sebuah kuota hanya akan mengukur penggunaan sebuah sumber daya jika sumber daya tersebut cocok dengan irisan dari lingkup-lingkup yang ditentukan.

Saat sebuah lingkup ditambahkan kepada kuota, lingkup itu akan membatasi kuantitas sumber daya yang didukung menjadi yang berkaitan dengan lingkup tersebut. Sumber daya yang ditentukan pada kuota di luar kumpulan yang diizinkan akan menghasilkan kesalahan validasi.

Lingkup	Deskripsi
`Terminating`	Mencocokkan dengan Pod-Pod yang memiliki `.spec.activeDeadlineSeconds >= 0`
`NotTerminating`	Mencocokkan dengan Pod-Pod yang memiliki `.spec.activeDeadlineSeconds is nil`
`BestEffort`	Mencocokkan dengan Pod-Pod yang memiliki quality of service bertipe best effort.
`NotBestEffort`	Mencocokkan dengan Pod-Pod yang tidak memiliki quality of service bertipe best effort.

Lingkup BestEffort membatasi sebuah kuota untuk memantau sumber daya berikut: pods

Lingkup Terminating, NotTerminating, dan NotBestEffort membatasi sebuah kuota untuk memantau sumber daya berikut:

cpu
limits.cpu
limits.memory
memory
pods
requests.cpu
requests.memory

Resource Quota Per PriorityClass

FEATURE STATE: Kubernetes 1.12 [beta]

Pod-Pod dapat dibuat dengan sebuah Priority (prioritas) tertentu. Kamu dapat mengontrol konsumsi sumber daya sistem sebuah Pod berdasarkan Priority Pod tersebut, menggunakan kolom scopeSelector pada spesifikasi kuota tersebut.

Sebuah kuota dicocokkan dan digunakan hanya jika scopeSelector pada spesifikasi kuota tersebut memilih Pod tersebut.

Contoh ini membuat sebuah objek kuota dan mencocokkannya dengan Pod-Pod pada Priority tertentu. Contoh tersebut bekerja sebagai berikut:

Pod-Pod di dalam klaster memiliki satu dari tiga Priority Class, "low", "medium", "high".
Satu objek kuota dibuat untuk setiap Priority.

Simpan YAML berikut ke sebuah berkas bernama quota.yml.

apiVersion: v1
kind: List
items:
- apiVersion: v1
  kind: ResourceQuota
  metadata:
    name: pods-high
  spec:
    hard:
      cpu: "1000"
      memory: 200Gi
      pods: "10"
    scopeSelector:
      matchExpressions:
      - operator : In
        scopeName: PriorityClass
        values: ["high"]
- apiVersion: v1
  kind: ResourceQuota
  metadata:
    name: pods-medium
  spec:
    hard:
      cpu: "10"
      memory: 20Gi
      pods: "10"
    scopeSelector:
      matchExpressions:
      - operator : In
        scopeName: PriorityClass
        values: ["medium"]
- apiVersion: v1
  kind: ResourceQuota
  metadata:
    name: pods-low
  spec:
    hard:
      cpu: "5"
      memory: 10Gi
      pods: "10"
    scopeSelector:
      matchExpressions:
      - operator : In
        scopeName: PriorityClass
        values: ["low"]

Terapkan YAML tersebut dengan kubectl create.

kubectl create -f ./quota.yml

resourcequota/pods-high created
resourcequota/pods-medium created
resourcequota/pods-low created

Pastikan bahwa kuota Used adalah 0 dengan kubectl describe quota.

kubectl describe quota

Name:       pods-high
Namespace:  default
Resource    Used  Hard
--------    ----  ----
cpu         0     1k
memory      0     200Gi
pods        0     10


Name:       pods-low
Namespace:  default
Resource    Used  Hard
--------    ----  ----
cpu         0     5
memory      0     10Gi
pods        0     10


Name:       pods-medium
Namespace:  default
Resource    Used  Hard
--------    ----  ----
cpu         0     10
memory      0     20Gi
pods        0     10

Buat sebuah Pod dengan Priority "high". Simpan YAML berikut ke sebuah berkas bernama high-priority-pod.yml.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: high-priority
spec:
  containers:
  - name: high-priority
    image: ubuntu
    command: ["/bin/sh"]
    args: ["-c", "while true; do echo hello; sleep 10;done"]
    resources:
      requests:
        memory: "10Gi"
        cpu: "500m"
      limits:
        memory: "10Gi"
        cpu: "500m"
  priorityClassName: high

Terapkan dengan kubectl create.

kubectl create -f ./high-priority-pod.yml

Pastikan bahwa status "Used" untuk kuota dengan Priority "high", pods-high, telah berubah dan dua kuota lainnya tidak berubah.

kubectl describe quota

Name:       pods-high
Namespace:  default
Resource    Used  Hard
--------    ----  ----
cpu         500m  1k
memory      10Gi  200Gi
pods        1     10


Name:       pods-low
Namespace:  default
Resource    Used  Hard
--------    ----  ----
cpu         0     5
memory      0     10Gi
pods        0     10


Name:       pods-medium
Namespace:  default
Resource    Used  Hard
--------    ----  ----
cpu         0     10
memory      0     20Gi
pods        0     10

scopeSelector mendukung nilai-nilai berikut pada kolom operator:

In
NotIn
Exist
DoesNotExist

Request vs Limit

Saat mengalokasikan sumber daya komputasi, setiap Container dapat menentukan sebuah nilai request (permintaan) dan limit untuk CPU atau memori. Kuota tersebut dapat dikonfigurasi untuk membatasi nilai salah satunya.

Jika kuota tersebut memiliki sebuah nilai yang ditentukan untuk requests.cpu atau requests.memory, maka kuota tersebut mengharuskan setiap Container yang akan dibuat untuk menentukan request eksplisit untuk sumber daya tersebut. Jika kuota tersebut memiliki sebuah nilai yang ditentukan untuk limits.cpu atau limits.memory, maka kuota tersebut mengharuskan setiap Container yang akan dibuat untuk menentukan limit eksplisit untuk sumber daya tersebut.

Melihat dan Menyetel kuota

Kubectl mendukung membuat, membarui, dan melihat kuota:

kubectl create namespace myspace

cat <<EOF > compute-resources.yaml
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: compute-resources
spec:
  hard:
    requests.cpu: "1"
    requests.memory: 1Gi
    limits.cpu: "2"
    limits.memory: 2Gi
    requests.nvidia.com/gpu: 4
EOF

kubectl create -f ./compute-resources.yaml --namespace=myspace

cat <<EOF > object-counts.yaml
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: object-counts
spec:
  hard:
    configmaps: "10"
    persistentvolumeclaims: "4"
    pods: "4"
    replicationcontrollers: "20"
    secrets: "10"
    services: "10"
    services.loadbalancers: "2"
EOF

kubectl create -f ./object-counts.yaml --namespace=myspace

kubectl get quota --namespace=myspace

NAME                    AGE
compute-resources       30s
object-counts           32s

kubectl describe quota compute-resources --namespace=myspace

Name:                    compute-resources
Namespace:               myspace
Resource                 Used  Hard
--------                 ----  ----
limits.cpu               0     2
limits.memory            0     2Gi
requests.cpu             0     1
requests.memory          0     1Gi
requests.nvidia.com/gpu  0     4

kubectl describe quota object-counts --namespace=myspace

Name:                   object-counts
Namespace:              myspace
Resource                Used    Hard
--------                ----    ----
configmaps              0       10
persistentvolumeclaims  0       4
pods                    0       4
replicationcontrollers  0       20
secrets                 1       10
services                0       10
services.loadbalancers  0       2

Kubectl juga mendukung kuota kuantitas objek untuk semua sumber daya standar yang berada pada Namespace menggunakan sintaksis count/<resource>.<group>:

kubectl create namespace myspace

kubectl create quota test --hard=count/deployments.extensions=2,count/replicasets.extensions=4,count/pods=3,count/secrets=4 --namespace=myspace

kubectl run nginx --image=nginx --replicas=2 --namespace=myspace

kubectl describe quota --namespace=myspace

Name:                         test
Namespace:                    myspace
Resource                      Used  Hard
--------                      ----  ----
count/deployments.extensions  1     2
count/pods                    2     3
count/replicasets.extensions  1     4
count/secrets                 1     4

Kuota dan Kapasitas Klaster

ResourceQuota tidak tergantung pada kapasitas klaster. ResourceQuota ditentukan dalam satuan-satuan absolut. Jadi, jika kamu menambahkan Node ke klaster kamu, penambahan ini bukan berarti secara otomatis memberikan setiap Namespace kemampuan untuk menggunakan lebih banyak sumber daya.

Terkadang kebijakan yang lebih kompleks mungkin lebih diinginkan, seperti:

Secara proporsional membagi sumber daya total klaster untuk beberapa tim.
Mengizinkan setiap tim untuk meningkatkan penggunaan sumber daya sesuai kebutuhan, tetapi tetap memiliki batas yang cukup besar untuk menghindari kehabisan sumber daya.
Mendeteksi permintaan dari sebuah Namespace, menambah Node, kemudian menambah kuota.

Kebijakan-kebijakan seperti itu dapat diterapkan dengan ResourceQuota sebagai dasarnya, dengan membuat sebuah "pengontrol" yang memantau penggunaan kuota dan menyesuaikan batas keras kuota untuk setiap Namespace berdasarkan sinyal-sinyal lainnya.

Perlu dicatat bahwa Resource Quota membagi agregat sumber daya klaster, tapi Resource Quota tidak membuat batasan-batasan terhadap Node: Pod-Pod dari beberapa Namespace boleh berjalan di Node yang sama.

Membatasi konsumsi Priority Class secara bawaan

Mungkin saja diinginkan untuk Pod-Pod pada kelas prioritas tertentu, misalnya "cluster-services", sebaiknya diizinkan pada sebuah Namespace, jika dan hanya jika terdapat sebuah objek kuota yang cocok.

Dengan mekanisme ini, operator-operator dapat membatasi penggunaan Priority Class dengan prioritas tinggi pada Namespace-Namespace tertentu saja dan tidak semua Namespace dapat menggunakan Priority Class tersebut secara bawaan.

Untuk memaksa aturan ini, flag kube-apiserver --admission-control-config-file sebaiknya digunakan untuk memberikan path menuju berkas konfigurasi berikut:

apiserver.config.k8s.io/v1
apiserver.k8s.io/v1alpha1

apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
kind: AdmissionConfiguration
plugins:
- name: "ResourceQuota"
  configuration:
    apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
    kind: ResourceQuotaConfiguration
    limitedResources:
    - resource: pods
      matchScopes:
      - scopeName: PriorityClass
        operator: In
        values: ["cluster-services"]

# Kedaluwarsa pada v1.17 digantikan oleh apiserver.config.k8s.io/v1
apiVersion: apiserver.k8s.io/v1alpha1
kind: AdmissionConfiguration
plugins:
- name: "ResourceQuota"
  configuration:
    # Kedaluwarsa pada v1.17 digantikan oleh apiserver.config.k8s.io/v1, ResourceQuotaConfiguration
    apiVersion: resourcequota.admission.k8s.io/v1beta1
    kind: Configuration
    limitedResources:
    - resource: pods
      matchScopes:
      - scopeName: PriorityClass
        operator: In
        values: ["cluster-services"]

Sekarang, Pod-Pod "cluster-services" akan diizinkan hanya pada Namespace di mana ada sebuah objek kuota dengan sebuah scopeSelector yang cocok.

Contohnya:

    scopeSelector:
      matchExpressions:
      - scopeName: PriorityClass
        operator: In
        values: ["cluster-services"]

Lihat LimitedResources dan dokumen desain dukungan Quota untuk Priority Class untuk informasi lebih lanjut.

Contoh

Lihat contoh detail cara menggunakan sebuah Resource Quota.

Selanjutnya

Lihat dokumen desain ResourceQuota untuk informasi lebih lanjut.

3.10.3 - Pod Security Policy

FEATURE STATE: Kubernetes v1.22 [beta]

Pod Security Policies (kebijakan keamanan Pod) memungkinkan otorisasi secara detil dari pembuatan dan pembaruan Pod.

Apa itu Pod Security Policy?

Pod Security Policy adalah sebuah sumber daya pada tingkat klaster yang mengatur aspek-aspek spesifikasi Pod yang sensitif terhadap keamanan. Objek-objek PodSecurityPolicy mendefinisikan sebuah kumpulan kondisi yang harus dijalankan oleh Pod untuk dapat diterima oleh sistem, dan juga sebagai nilai-nilai bawaan untuk kolom-kolom yang bersangkutan. Mereka memungkinkan administrator untuk mengatur hal-hal berikut:

Aspek yang diatur	Nama Kolom
Menjalankan Container-container yang privileged	`privileged`
Penggunaan namespace-namespace milik host	`hostPID`, `hostIPC`
Penggunaan jaringan dan port milik host	`hostNetwork`, `hostPorts`
Penggunaan jenis-jenis Volume	`volumes`
Penggunaan filesystem milik host	`allowedHostPaths`
Daftar putih untuk driver-driver Flexvolume	`allowedFlexVolumes`
Mengalokasi FSGroup yang memiliki Volume milik Pod	`fsGroup`
Mengharuskan penggunaan read-only root filesystem	`readOnlyRootFilesystem`
User dan Grop ID dari Container	`runAsUser`, `runAsGroup`, `supplementalGroups`
Membatasi eskalasi ke kemampuan root	`allowPrivilegeEscalation`, `defaultAllowPrivilegeEscalation`
Kemampuan-kemampuan Linux	`defaultAddCapabilities`, `requiredDropCapabilities`, `allowedCapabilities`
Konteks SELinux dari Container ainer	`seLinux`
Jenis tambatan Proc yang diizinkan untuk Container	`allowedProcMountTypes`
Profil AppArmor yang digunakan oleh Container	annotations
Profil seccomp yang digubakan oleh Container	annotations
Profil sysctl yang digunakan oleh Container	`forbiddenSysctls`,`allowedUnsafeSysctls`

Mengaktifkan Pod Security Policy

Pengaturan Pod Security Policy diimplementasi sebagai sebuah opsi (tapi direkomendasikan untuk digunakan) dari admission controller. PodSecurityPolicy dilaksanakan dengan mengaktifkan admission controller-nya, tetapi melakukan hal ini tanpa mengizinkan kebijakan apapun akan menghalangi Pod apapun untuk dibuat di dalam klaster.

Sejak API dari Pod Security Policy (policy/v1beta1/podsecuritypolicy) diaktifkan secara independen dari admission controller, untuk klaster-klaster yang sudah ada direkomendasikan untuk menambahkan dan mengizinkan kebijakan yang bersangkutan sebelum mengaktifkan admission controller tersebut.

Mengizinkan Kebijakan

Saat sebuah sumber daya PodSecurityPolicy dibuat, ia tidak melakukan apa-apa. Untuk menggunakannya, Service Account dari pengguna yang memintanya atau target Pod-nya harus diizinkan terlebih dahulu untuk menggunakan kebijakan tersebut, dengan membolehkan kata kerja use terhadap kebijakan tersebut.

Kebanyakan Pod Kubernetes tidak dibuat secara langsung oleh pengguna. Sebagai gantinya, mereka biasanya dibuat secara tidak langsung sebagai bagian dari sebuah Deployment, ReplicaSet, atau pengontrol yang sudah ditemplat lainnya melalui Controller Manager. Memberikan akses untuk pengontrol terhadap kebijakan tersebut akan mengizinkan akses untuk semua Pod yang dibuat oleh pengontrol tersebut, sehingga metode yang lebih baik untuk mengizinkan kebijakan adalah dengan memberikan akses pada Service Account milik Pod (lihat contohnya).

Melalui RBAC

RBAC adalah mode otorisasi standar Kubernetes, dan dapat digunakan dengan mudah untuk mengotorisasi penggunaan kebijakan-kebijakan.

Pertama-tama, sebuah Role atau ClusterRole perlu memberikan akses pada kata kerja use terhadap kebijakan-kebijakan yang diinginkan. rules yang digunakan untuk memberikan akses tersebut terlihat seperti berikut:

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: <role name>
rules:
- apiGroups: ['policy']
  resources: ['podsecuritypolicies']
  verbs:     ['use']
  resourceNames:
  - <list of policies to authorize>

Kemudian, Role atau ClusterRole tersebut diikat ke pengguna-pengguna yang diberikan otoritas.

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: <binding name>
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: <role name>
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
subjects:
# Mengotorisasi ServiceAccount spesifik
- kind: ServiceAccount
  name: <authorized service account name>
  namespace: <authorized pod namespace>
# Mengotorisasi User spesifik (tidak direkomendasikan)
- kind: User
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  name: <authorized user name>

Jika sebuah RoleBinding (bukan ClusterRoleBinding) digunakan, maka ia hanya akan memberi akses penggunaan untuk Pod-Pod yang dijalankan pada Namespace yang sama dengan RoleBinding tersebut. Hal ini dapat dipasangkan dengan grup sistem untuk memberi akses pada semua Pod yang berjalan di Namespace tersebut:

# Mengotorisasi semua ServiceAccount di dalam sebuah Namespace
- kind: Group
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  name: system:serviceaccounts
# Atau secara ekuivalen, semua pengguna yang telah terotentikasi pada sebuah Namespace
- kind: Group
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  name: system:authenticated

Untuk lebih banyak contoh pengikatan RBAC, lihat Contoh Role Binding. Untuk contoh lengkap untuk mengotorisasi sebuah PodSecurityPolicy, lihat di bawah.

Mengatasi Masalah

Controller Manager harus dijalankan terhadap port API yang telah diamankan, dan tidak boleh memiliki izin superuser, atau semua permintaan akan melewati modul-modul otentikasi dan otorisasi, semua objek PodSecurityPolicy tidak akan diizinkan, dan semua pengguna dapat membuat Container-container yang privileged. Untuk lebih detil tentang mengkonfigurasi otorisasi Controller Manager, lihat Controller Roles.

Urutan Kebijakan

Sebagai tambahan terhadap membatasi pembuatan dan pembaruan Pod, Pod Security Policy dapat digunakan juga untuk menyediakan nilai-nilai bawaan untuk banyak kolom yang dikontrol olehnya. Saat banyak kebijakan tersedia, pengatur Pod Security Policy memilih kebijakan-kebijakan berdasarkan kriteria berikut:

PodSecurityPolicy yang mengizinkan Pod apa adanya, tanpa mengganti nilai-nilai bawaan atau memutasi Pod tersebut, akan lebih dipilih. Urutan PodSecurityPolicy yang tidak mengubah Pod ini tidak dipermasalahkan.
Jika Pod-nya harus diberi nilai bawaan atau dimutasi, maka PodSecurityPolicy pertama (diurutkan berdasarkan namanya) untuk mengizinkan Pod tersebut akan dipilih.

Catatan: Saat operasi pembaruan (saat ini mutasi terhadap spesifikasi Pod tidak diizinkan) hanya PodSecurityPolicy yang tidak mengubah Pod yang akan digunakan untuk melakukan validasi terhadap Pod tersebut.

Contoh

Contoh ini mengasumsikan kamu telah memiliki klaster yang berjalan dengan admission controller PodSecurityPolicy diaktifkan, dan kamu mempunyai akses admin.

Persiapan

Mempersiapkan sebuah Namespace dan ServiceAccount untuk digunakan pada contoh ini. Kita akan menggunakan ServiceAccount ini untuk meniru sebuah pengguna bukan admin.

kubectl create namespace psp-example
kubectl create serviceaccount -n psp-example fake-user
kubectl create rolebinding -n psp-example fake-editor --clusterrole=edit --serviceaccount=psp-example:fake-user

Untuk memperjelas kita bertindak sebagai pengguna yang mana dan mempersingkat ketikan, kita akan membuat 2 alias:

alias kubectl-admin='kubectl -n psp-example'
alias kubectl-user='kubectl --as=system:serviceaccount:psp-example:fake-user -n psp-example'

Membuat sebuah kebijakan dan sebuah Pod

Beri definisi objek contoh PodSecurityPolicy dalam sebuah berkas. Ini adalah kebijakan yang mencegah pembuatan Pod-Pod yang privileged.

policy/example-psp.yaml

apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodSecurityPolicy
metadata:
  name: example
spec:
  privileged: false  # Jangan izinkan Pod-Pod yang _privileged_!
  # Sisanya isi kolom-kolom yang dibutuhkan
  seLinux:
    rule: RunAsAny
  supplementalGroups:
    rule: RunAsAny
  runAsUser:
    rule: RunAsAny
  fsGroup:
    rule: RunAsAny
  volumes:
  - '*'

Dan buatlah PodSecurityPolicy tersebut dengan kubectl:

kubectl-admin create -f example-psp.yaml

Sekarang, sebagai pengguna bukan admin, cobalah membuat Pod sederhana:

kubectl-user create -f- <<EOF
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name:      pause
spec:
  containers:
    - name:  pause
      image: k8s.gcr.io/pause
EOF
Error from server (Forbidden): error when creating "STDIN": pods "pause" is forbidden: unable to validate against any pod security policy: []

Apa yang terjadi? Walaupun PodSecurityPolicy tersebut telah dibuat, ServiceAccount dari Pod tersebut maupun fake-user tidak memikiki izin untuk menggunakan kebijakan tersebut:

kubectl-user auth can-i use podsecuritypolicy/example
no

Membuat RoleBinding untuk memberikan fake-user akses terhadap kata kerja use pada kebijakan contoh kita:

Catatan: Ini bukan cara yang direkomendasikan! Lihat bagian selanjutnya untuk cara yang lebih baik.

kubectl-admin create role psp:unprivileged \
    --verb=use \
    --resource=podsecuritypolicy \
    --resource-name=example
role "psp:unprivileged" created

kubectl-admin create rolebinding fake-user:psp:unprivileged \
    --role=psp:unprivileged \
    --serviceaccount=psp-example:fake-user
rolebinding "fake-user:psp:unprivileged" created

kubectl-user auth can-i use podsecuritypolicy/example
yes

Sekarang, ulangi membuat Pod tersebut

kubectl-user create -f- <<EOF
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name:      pause
spec:
  containers:
    - name:  pause
      image: k8s.gcr.io/pause
EOF
pod "pause" created

Bekerja seperti yang diharapkan! Tapi percobaan apapun untuk membuat Pod yang privileged seharusnya masih ditolak:

kubectl-user create -f- <<EOF
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name:      privileged
spec:
  containers:
    - name:  pause
      image: k8s.gcr.io/pause
      securityContext:
        privileged: true
EOF
Error from server (Forbidden): error when creating "STDIN": pods "privileged" is forbidden: unable to validate against any pod security policy: [spec.containers[0].securityContext.privileged: Invalid value: true: Privileged containers are not allowed]

Hapus Pod tersebut sebelum melanjutkan:

kubectl-user delete pod pause

Menjalankan Pod lainnya

Mari coba lagi, dengan cara yang sedikit berbeda:

kubectl-user run pause --image=k8s.gcr.io/pause
deployment "pause" created

kubectl-user get pods
No resources found.

kubectl-user get events | head -n 2
LASTSEEN   FIRSTSEEN   COUNT     NAME              KIND         SUBOBJECT                TYPE      REASON                  SOURCE                                  MESSAGE
1m         2m          15        pause-7774d79b5   ReplicaSet                            Warning   FailedCreate            replicaset-controller                   Error creating: pods "pause-7774d79b5-" is forbidden: no providers available to validate pod request

Apa yang terjadi? Kita telah mengikat Role psp:unprivileged untuk fake-user kita, kenapa kita mendapatkan kesalahan Error creating: pods "pause-7774d79b5-" is forbidden: no providers available to validate pod request? Jawabannya berada pada sumbernya - replicaset-controller. Fake-user berhasil membuat Deployment tersebut (yang berhasil membuat sebuah ReplicaSet), tetapi saat ReplicaSet tersebut akan membuat Pod, ia tidak terotorisasi untuk menggunakan PodSecurityPolicy contoh tersebut.

Untuk memperbaikinya, ikatlah Role psp:unprivileged pada ServiceAccount Pod tersebut. Pada kasus ini (karena kita tidak menspesifikasikannya) ServiceAccount-nya adalah default:

kubectl-admin create rolebinding default:psp:unprivileged \
    --role=psp:unprivileged \
    --serviceaccount=psp-example:default
rolebinding "default:psp:unprivileged" created

Sekarang, jika kamu memberi waktu ReplicaSet-nya untuk mencoba kembali, pengatur ReplicaSet tersebut seharusnya akan berhasil membuat Pod tersebut.

kubectl-user get pods --watch
NAME                    READY     STATUS    RESTARTS   AGE
pause-7774d79b5-qrgcb   0/1       Pending   0         1s
pause-7774d79b5-qrgcb   0/1       Pending   0         1s
pause-7774d79b5-qrgcb   0/1       ContainerCreating   0         1s
pause-7774d79b5-qrgcb   1/1       Running   0         2s

Membersihkan

Hapus Namespace tersebut untuk membersihkan sebagian besar sumber daya yang digunakan dalam contoh ini:

kubectl-admin delete ns psp-example
namespace "psp-example" deleted

Perlu diperhatikan bahwa sumber daya PodSecurityPolicy tidak diberi Namespace, dan harus dibersihkan secara terpisah:

kubectl-admin delete psp example
podsecuritypolicy "example" deleted

Contoh-contoh Kebijakan

Berikut adalah kebijakan dengan batasan paling sedikit yang dapat kamu buat, ekuivalen dengan tidak menggunakan admission controller Pod Security Policy:

policy/privileged-psp.yaml

apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodSecurityPolicy
metadata:
  name: privileged
  annotations:
    seccomp.security.alpha.kubernetes.io/allowedProfileNames: '*'
spec:
  privileged: true
  allowPrivilegeEscalation: true
  allowedCapabilities:
  - '*'
  volumes:
  - '*'
  hostNetwork: true
  hostPorts:
  - min: 0
    max: 65535
  hostIPC: true
  hostPID: true
  runAsUser:
    rule: 'RunAsAny'
  seLinux:
    rule: 'RunAsAny'
  supplementalGroups:
    rule: 'RunAsAny'
  fsGroup:
    rule: 'RunAsAny'

Berikut adalah sebuah contoh kebijakan yang restriktif yang mengharuskan pengguna-pengguna untuk berjalan sebagai pengguna yang unprivileged, memblokir kemungkinan eskalasi menjadi root, dan mengharuskan penggunaan beberapa mekanisme keamanan.

policy/restricted-psp.yaml

apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodSecurityPolicy
metadata:
  name: restricted
  annotations:
    seccomp.security.alpha.kubernetes.io/allowedProfileNames: 'docker/default,runtime/default'
    apparmor.security.beta.kubernetes.io/allowedProfileNames: 'runtime/default'
    seccomp.security.alpha.kubernetes.io/defaultProfileName:  'runtime/default'
    apparmor.security.beta.kubernetes.io/defaultProfileName:  'runtime/default'
spec:
  privileged: false
  # Dibutuhkan untuk menghindari eskalasi ke _root_.
  allowPrivilegeEscalation: false
  # Hal ini berlebihan dengan _non-root_ + melarang eskalasi _privilege_,
  # tetapi kita dapat menyediakannya untuk _defense in depth_
  requiredDropCapabilities:
    - ALL
  # Izinkan tipe-tipe volume inti.
  volumes:
    - 'configMap'
    - 'emptyDir'
    - 'projected'
    - 'secret'
    - 'downwardAPI'
    # Berasumsi bahwa persistentVolumes yang disetel oleh admin klaster aman untuk digunakan.
    - 'persistentVolumeClaim'
  hostNetwork: false
  hostIPC: false
  hostPID: false
  runAsUser:
    # Mengharuskan container untuk berjalan tanpa hak sebagai _root_.
    rule: 'MustRunAsNonRoot'
  seLinux:
    # Kebijakan ini mengasumsikan bahwa node-node menggunakan AppArmor daripada SELinux.
    rule: 'RunAsAny'
  supplementalGroups:
    rule: 'MustRunAs'
    ranges:
      # Larang menambahkan grup _root_.
      - min: 1
        max: 65535
  fsGroup:
    rule: 'MustRunAs'
    ranges:
      # Larang menambahkan grup _root_.
      - min: 1
        max: 65535
  readOnlyRootFilesystem: false

Referensi Kebijakan

Privileged

Privileged - menentukan bila Container manapun di dalam sebuah Pod dapat mengaktifkan mode privileged. Secara bawaan, sebuah Container tidak diizinkan untuk mengakses perangkat apapun pada host-nya, tapi sebuah Container yang "privileged" akan diberikan akses untuk semua perangkat pada host-nya. Hal ini mengizinkan hampir semua akses yang sama dengan proses yang berjalan pada host kepada Container tersebut. Hal ini berfungsi untuk Container-container yang ingin menggunakan kemampuan Linux seperti memanipulasi network stack atau mengakses perangkat-perangkat. determines if any container in a pod can enable privileged mode.

Namespace Host

HostPID - Mengatur jika Container-container pada Pod dapat berbagi namespace process ID pada host. Catatlah bahwa saat dipasangkan dengan ptrace, hal ini dapat digunakan untuk eskalasi privilege di luar kontainer (ptrace secara bawaan tidak diizinkan).

HostIPC - Mengatur jika container-container pada Pod dapat berbagi namespace IPC pada host.

HostNetwork - Mengatur jika Pod dapat menggunakan namespace jaringan pada host. Melakukan hal ini akan memberikan Pod akses pada perangkat loopback, service yang sedang listening pada localhost, dan dapat digunakan untuk mengintai aktivitas jaringan pada Pod-Pod lain pada Node yang sama.

HostPorts - Memberikan daftar putih dari berbagai port yang diizinkan pada namespace jaringan pada host. Hal ini didefinisikan sebagai sebuah daftar HostPortRange, dengan min(inklusif) dan max(inklusif). Nilai bawaannya adalah tidak ada host port yang diizinkan.

AllowedHostPaths - Lihat Volume dan file systems.

Volume dan file system

Volume - Menyediakan sebuah daftar putih dari tipe-tipe Volume yang diizinkan. Nilai-nilai yang diizinkan sesuai dengan sumber Volume yang didefinisikan saat membuat sebuah Volume. Untuk daftar lengkap tipe-tipe Volume, lihat tipe-tipe Volume. Sebagai tambahan, * dapat digunakan untuk mengizinkan semua tipe Volume.

Kumpulan Volume-volume minimal yang direkomendasikan untuk PodSecurityPolicy baru adalah sebagai berikut:

configMap
downwardAPI
emptyDir
persistentVolumeClaim
secret
projected

Peringatan: PodSecurityPolicy tidak membatasi tipe-tipe objek PersistentVolume yang dapat direferensikan oleh PersistentVolumeClaim. Hanya pengguna-pengguna yang dipercaya yang boleh diberikan izin untuk membuat objek-objek PersistentVolume.

FSGroup - Mengatur grup tambahan yang dipasang ke beberapa volume.

MustRunAs - Membutuhkan setidaknya satu range untuk dapat ditentukan. Menggunakan semua nilai minimum dari range yang pertama sebagai nilai bawaannya. Memvalidasikan terhadap semua range.
MayRunAs - Membutuhkan setidaknya satu range untuk dapat ditentukan. Mengizinkan FSGroups dibiarkan kosong tanpa memberikan nilai bawaan. Memvalidasikan terhadap semua range jika nilai FSGroups disetel.
RunAsAny - Tidak ada nilai bawaan yang diberikan. Mengizinkan ID fsGroup apapun untuk digunakan.

AllowedHostPaths - Memperinci sebuah daftar putih dari host path yang diizinkan untuk digunakan oleh volume-volume hostPath. Sebuah daftar kosong berarti tidak ada pembatasan pada host path yang digunakan. Hal ini didefinisikan sebagai sebuah daftar objek-objek dengan sebuah kolom pathPrefix, yang mengizinkan volume-volume hostPath untuk menambatkan sebuah path yang dimulai dengan sebuah prefiks yang diizinkan, dan sebuah kolom readOnly yang menunjukkan bahwa ia harus ditambatkan sebagai read-only. Misalnya:

allowedHostPaths:
  # Hal ini mengizinkan "/foo", "/foo/", "/foo/bar" dll., tetapi
  # melarang "/fool", "/etc/foo" dll.
  # "/foo/../" tidak sah.
  - pathPrefix: "/foo"
    readOnly: true # Izinkan hanya tambatan _read-only_

Peringatan:

Ada banyak cara bagi sebuah Container dengan akses yang tidak dibatasi terhadap host filesystem-nya untuk dapat melakukan eskalasi privilege, termasuk membaca data dari Container-container lain, dan menyalahgunakan kredensial dari service-service sistem, misalnya Kubelet.

Direktori volume hostPath yang dapat ditulis mengizinkan container-container untuk menulis ke filesystem melalui cara-cara yang membiarkan mereka melintasi host filesystem di luar pathPrefix yang bersangkutan. readOnly: true, tersedia pada Kubernetes 1.11 ke atas, harus digunakan pada semua allowedHostPaths untuk secara efektif membatasi akses terhadap pathPrefix yang diperinci.

ReadOnlyRootFilesystem - Mengharuskan container-container berjalan dengan sebuah root filesystem yang bersifat read-only (yaitu, tanpa lapisan yang dapat ditulis)

Driver-driver Flexvolume

Hal ini memperinci sebuah daftar putih dari driver-driver Flexvolume yang diizinkan untuk digunakan oleh Flexvolume. Sebuah daftar kosong atau nil berarti tidak ada batasan terhadap driver-driver tersebut. Pastikan kolom volumes berisi tipe volumenya; Jika tidak, tidak ada driver Flexvolume yang diizinkan.

Misalnya:

apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodSecurityPolicy
metadata:
  name: allow-flex-volumes
spec:
  # ... kolom kolom lainnya
  volumes:
    - flexVolume
  allowedFlexVolumes:
    - driver: example/lvm
    - driver: example/cifs

Pengguna dan Grup

RunAsUser - Mengatur ID pengguna mana yang digunakan untuk menjalankan container-container.

MustRunAs - Membutuhkan setidaknya satu range untuk dapat ditentukan. Menggunakan semua nilai minimum dari range yang pertama sebagai nilai bawaannya. Memvalidasikan terhadap semua range.
MustRunAsNonRoot - Mengharuskan Pod diajukan dengan nilai runAsUser yang bukan nol, atau memiliki petunjuk USER didefinisikan (dengan UID numerik) di dalam image. Pod-Pod yang belum memperinci runAsNonRoot atau runAsUser akan dimutasikan untuk menyetel runAsNonRoot=true sehingga membutuhkan petunjuk USER dengan nilai numerik bukan nol di dalam Container. Tidak ada nilai bawaan yang diberikan. Menyetel allowPrivilegeEscalation=false sangat disarankan dengan strategi ini.
RunAsAny - Tidak ada nilai bawaan yang diberikan. Mengizinkan runAsUser apapun untuk digunakan.

RunAsGroup - Mengatur ID grup primer mana yang digunakan untuk menjalankan Container-container.

MustRunAs - Membutuhkan setidaknya satu range untuk dapat ditentukan. Menggunakan semua nilai minimum dari range yang pertama sebagai nilai bawaannya. Memvalidasikan terhadap semua range.
MayRunAs - Tidak memerlukan RunAsGroup untuk diperinci. Tetapi, saat RunAsGroup diperinci, mereka harus berada pada range yang didefinisikan.
RunAsAny - Tidak ada nilai bawaan yang diberikan. Mengizinkan runAsGroup apapun untuk digunakan.

SupplementalGroups - Mengatur ID grup mana saja yang ditambah ke Container-container.

MustRunAs - Membutuhkan setidaknya satu range untuk dapat ditentukan. Menggunakan semua nilai minimum dari range yang pertama sebagai nilai bawaannya. Memvalidasikan terhadap semua range.
MayRunAs - Membutuhkan setidaknya satu range untuk dapat ditentukan. Mengizinkan supplementalGroups dibiarkan kosong tanpa memberikan nilai bawaan. Memvalidasikan terhadap semua range jika nilai supplementalGroup disetel.
RunAsAny - Tidak ada nilai bawaan yang diberikan. Mengizinkan ID supplementalGroups apapun untuk digunakan.

Eskalasi Privilege

Opsi ini mengatur opsi Container allowPrivilegeEscalation. Nilai bool ini secara langsung mengatur apakah flag no_new_privs disetel pada proses Container tersebut. Flag ini akan mencegah program setuid mengganti ID pengguna efektif, dan mencegah berkas-berkas untuk memungkinkan kemampuan tambahan (misalnya, ini akan mencagah penggunaan peralatan ping). Perilaku ini dibutuhkan untuk memaksakan MustRunAsNonRoot.

AllowPrivilegeEscalation - Membatasi apakah seorang pengguna diizinkan untuk menyetel konteks keamanan dari sebuah Container menjadi allowPrivilegeEscalation=true. Hal ini memiliki nilai bawaan untuk diizinkan, agar tidak merusak program setuid. Menyetel ini menjadi false memastikan bahwa tidak ada proses child dari sebuah Container dapat memperoleh lebih banyak privilege dari parent-nya.

DefaultAllowPrivilegeEscalation - Menyetel nilai bawaan untuk opsi allowPrivilegeEscalation. Perilaku bawaan tanpa hal ini adalah untuk mengizinkan eskalasi privilege agar tidak merusak program setuid. Jika perilaku ini tidak diinginkan, kolom ini dapat digunakan untuk menyetel nilai bawaan allowPrivilegeEscalation agar melarang eskalasi, sementara masih mengizinkan Pod-Pod untuk meminta allowPrivilegeEscalation secara eksplisit.

Kemampuan-kemampuan

Kemampuan-kemampuan Linux menyediakan perincian yang detail dari privilege-privilege yang biasa dikaitkan dengan superuser. Beberapa dari kemampuan-kemampuan ini dapat digunakan untuk mengeskalasi privilege-privilege atau untuk container breakout, dan dapat dibatasi oleh PodSecurityPolicy. Untuk lebih lanjut tentang kemampuan-kemampuan Linux, lihat capabilities(7).

Kolom-kolom berikut mengambil daftar kemampuan-kemampuan, diperincikan sebagai nama kemampuannya dalam ALL_CAPS tanpa awalan CAP_.

AllowedCapabilities - Menyediakan sebuah daftar putih dari kemampuan-kemampuan yang dapat ditambahkan pada sebuah Container. Kumpulan kemampuan bawaan secara implisit diizinkan. Kumpulan kosong berarti tidak ada kemampuan tambahan yang dapat ditambahkan selain bawaannya. * dapat digunakan untuk mengizinkan semua kemampuan.

RequiredDropCapabilities - Kemampuan-kemampuan yang harus dihapus dari Container-container. Kemampuan-kemampuan ini dihapus dari kumpulan bawaan, dan tidak boleh ditambahkan. Kemampuan-kemampuan yang terdaftar di RequiredDropCapabilities tidak boleh termasuk di dalam AllowedCapabilities atau DefaultAddCapabilities.

DefaultAddCapabilities - Kemampuan-kemampuan yang ditambahkan pada Container-container secara bawaan, sebagai tambahan untuk bawaan runtime. Lihat dokumentasi Docker untuk daftar kemampuan bawaan saat menggunakan runtime Docker.

SELinux

MustRunAs - Mengharuskan penyetelan seLinuxOptions. Menggunakan seLinuxOptions sebagai nilai bawaannya. Memvalidasi terhadap seLinuxOptions.
RunAsAny - Tidak ada nilai bawaan yang disediakan. Mengizinkan nilai seLinuxOptions apapun untuk diberikan.

AllowedProcMountTypes

allowedProcMountTypes adalah sebuah daftar putih dari ProcMountType yang diizinkan. Nilai kosong atau nil menunjukkan bahwa hanya DefaultProcMountType yang boleh digunakan.

DefaultProcMount menggunakan nilai bawaan container runtime untuk readonly dan masked paths untuk /proc. Kebanyakan runtime Container melakukan mask terhadap beberapa path di dalam /proc untuk menghindari security exposure dari perangkat-perangkat atau informasi khusus yang tidak disengaja. Hal ini ditandai dengan nilai string Default.

Satu-satunya ProcMountType lainnya adalah UnmaskedProcMount, yang melangkahi perilaku masking bawaan dari runtime Container dan memastikan bahwa /proc yang baru dibuat tetap utuh tanpa perubahan. Hal ini ditandai dengan nilai string Unmasked.

AppArmor

Diatur melalui anotasi pada PodSecurityPolicy. Lihat dokumentasi AppArmor.

Seccomp

Penggunaan profil-profil seccomp di dalam Pod-Pod dapat diatur melalui anotasi pada PodSecurityPolicy. Seccomp adalah fitur Alpha di Kubernetes.

seccomp.security.alpha.kubernetes.io/defaultProfileName - Anotasi yang menunjukkan profil seccomp bawaan untuk diterapkan kepada container-container. Nilai-nilai yang mungkin adalah:

unconfined - Seccomp tidak diterapkan pada proses-proses di container (ini adalah bawaan di Kubernetes), jika tidak ada alternatif yang diberikan.
runtime/default - Profil runtime container bawaan digunakan.
docker/default - Profil bawaan seccomp Docker digunakan. Sudah kedaluwarsa sejak Kubernetes 1.11. Gunakan runtime/default sebagai gantinya.
localhost/<path> - Menentukan sebuah profil sebagai sebuah berkas pada Node yang berlokasi pada <seccomp_root>/<path>, di mana <seccomp_root> didefinisikan melalui flag --seccomp-profile-root pada Kubelet.

seccomp.security.alpha.kubernetes.io/allowedProfileNames - Anotasi yang menunjukkan nilai-nilai mana yang diizinkan untuk anotasi seccomp pada Pod. Ditentukan sebagai sebuah daftar nilai yang diizinkan yang dibatasi dengan tanda koma. Nilai-nilai yang dimungkinkan adalah yang terdaftar di atas, ditambah dengan * untuk mengizinkan semua profil. Ketiadaan anotasi ini berarti nilai bawaannya tidak dapat diubah.

Sysctl

Secara bawaan, semua sysctl yang aman diizinkan.

forbiddenSysctls - mengecualikan sysctl-sysctl tertentu. Kamu dapat melarang kombinasi dari sysctl-sysctl yang aman maupun tidak aman pada daftar ini. Untuk melarang menyetel sysctl apapun, gunakan nilai *.
allowedUnsafeSysctls - mengizinkan sysctl-sysctl tertentu yang telah dilarang oleh daftar bawaan, selama nilainya tidak terdaftar di dalam forbiddenSysctls.

Lihat dokumentasi Sysctl.

3.11 - Administrasi Klaster

3.11.1 - Ikhtisar Administrasi Klaster

Ikhtisar administrasi klaster ini ditujukan untuk siapapun yang akan membuat atau mengelola klaster Kubernetes. Diharapkan untuk memahami beberapa konsep dasar Kubernetes sebelumnya.

Perencanaan Klaster

Lihat panduan di Persiapan untuk mempelajari beberapa contoh tentang bagaimana merencanakan, mengatur dan mengonfigurasi klaster Kubernetes. Solusi yang akan dipaparkan di bawah ini disebut distro.

Sebelum memilih panduan, berikut adalah beberapa hal yang perlu dipertimbangkan:

Apakah kamu hanya ingin mencoba Kubernetes pada komputermu, atau kamu ingin membuat sebuah klaster dengan high-availability, multi-node? Pilihlah distro yang paling sesuai dengan kebutuhanmu.
Jika kamu merencanakan klaster dengan high-availability, pelajari bagaimana cara mengonfigurasi klaster pada multiple zone.
Apakah kamu akan menggunakan Kubernetes klaster di hosting, seperti Google Kubernetes Engine, atau hosting sendiri klastermu?
Apakah klastermu berada pada on-premises, atau di cloud (IaaS)? Kubernetes belum mendukung secara langsung klaster hibrid. Sebagai gantinya, kamu dapat membuat beberapa klaster.
Jika kamu ingin mengonfigurasi Kubernetes on-premises, pertimbangkan model jaringan yang paling sesuai.
Apakah kamu ingin menjalankan Kubernetes pada "bare metal" hardware atau pada virtual machines (VM)?
Apakah kamu hanya ingin mencoba klaster Kubernetes, atau kamu ingin ikut aktif melakukan pengembangan kode dari proyek Kubernetes? Jika jawabannya yang terakhir, pilihlah distro yang aktif dikembangkan. Beberapa distro hanya menggunakan rilis binary, namun menawarkan lebih banyak variasi pilihan.
Pastikan kamu paham dan terbiasa dengan beberapa komponen yang dibutuhkan untuk menjalankan sebuah klaster.

Catatan: Tidak semua distro aktif dikelola. Pilihlah distro yang telah diuji dengan versi terkini dari Kubernetes.

Mengelola Klaster

Mengelola klaster akan menjabarkan beberapa topik terkait lifecycle dari klaster: membuat klaster baru, melakukan upgrade pada node master dan worker, melakukan pemeliharaan node (contoh: upgrade kernel), dan melakukan upgrade versi Kubernetes API pada klaster yang sedang berjalan.
Pelajari bagaimana cara mengatur node.
Pelajari bagaimana cara membuat dan mengatur kuota resource (resource quota) untuk shared klaster.

Mengamankan Klaster

Sertifikat (certificate) akan menjabarkan langkah-langkah untuk membuat sertifikat menggunakan beberapa tool chains.
Kubernetes Container Environment akan menjelaskan environment untuk kontainer yang dikelola oleh Kubelet pada Kubernetes node.
Mengontrol Akses ke Kubernetes API akan menjabarkan bagaimana cara mengatur izin (permission) untuk akun pengguna dan service account.
Autentikasi akan menjelaskan autentikasi di Kubernetes, termasuk ragam pilihan autentikasi.
Otorisasi dibedakan dari autentikasi, digunakan untuk mengontrol bagaimana HTTP call ditangani.
Menggunakan Admission Controllers akan menjelaskan plug-in yang akan melakukan intersep permintaan sebelum menuju ke server Kubernetes API, setelah autentikasi dan otorisasi dilakukan.
Menggunakan Sysctls pada Klaster Kubernetes akan menjabarkan tentang cara menggunakan perintah sysctl pada command-line untuk mengatur parameter kernel.
Audit akan menjelaskan bagaimana cara berinteraksi dengan log audit Kubernetes.

Mengamankan Kubelet

Layanan Tambahan Klaster

Integrasi DNS akan menjelaskan bagaimana cara resolve suatu nama DNS langsung pada service Kubernetes.
Logging dan Monitoring Aktivitas Klaster akan menjelaskan bagaimana cara logging bekerja di Kubernetes serta bagaimana cara mengimplementasikannya.

3.11.2 - Sertifikat

Saat menggunakan autentikasi sertifikat klien, kamu dapat membuat sertifikat secara manual melalui easyrsa, openssl atau cfssl.

easyrsa

easyrsa dapat digunakan untuk menghasilkan sertifikat klaster kamu secara manual.

Unduh, buka paket, dan inisialisasi versi tambal easyrsa3.

 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

Hasilkan CA. (--batch untuk atur mode otomatis. --req-cn untuk menggunakan default CN.)
```
 ./easyrsa --batch "--req-cn=${MASTER_IP}@`date +%s`" build-ca nopass
```
Hasilkan sertifikat dan kunci server. Argumen --subject-alt-name digunakan untuk mengatur alamat IP dan nama DNS yang dapat diakses oleh server API. MASTER_CLUSTER_IP biasanya merupakan IP pertama dari CIDR service cluster yang diset dengan argumen --service-cluster-ip-range untuk server API dan komponen manajer pengontrol. Argumen --days digunakan untuk mengatur jumlah hari masa berlaku sertifikat. Sampel di bawah ini juga mengasumsikan bahwa kamu menggunakan cluster.local sebagai nama domain DNS default.
```
 ./easyrsa --subject-alt-name="IP:${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
```
Salin pki/ca.crt, pki/issued/server.crt, dan pki/private/server.key ke direktori kamu.

Isi dan tambahkan parameter berikut ke dalam parameter mulai server API:

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

openssl

openssl secara manual dapat menghasilkan sertifikat untuk klaster kamu.

Hasilkan ca.key dengan 2048bit:
```
openssl genrsa -out ca.key 2048
```

Hasilkan ca.crt berdasarkan ca.key (gunakan -days untuk mengatur waktu efektif sertifikat):

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

Hasilkan server.key dengan 2048bit:
```
 openssl genrsa -out server.key 2048
```

Buat file konfigurasi untuk menghasilkan Certificate Signing Request (CSR). Pastikan untuk mengganti nilai yang ditandai dengan kurung sudut (mis. <MASTER_IP>) dengan nilai sebenarnya sebelum menyimpan ke file (mis. csr.conf). Perhatikan bahwa nilai MASTER_CLUSTER_IP adalah layanan IP klaster untuk server API seperti yang dijelaskan dalam subbagian sebelumnya. Sampel di bawah ini juga mengasumsikan bahwa kamu menggunakan cluster.local sebagai nama domain DNS default.

 [ 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

Hasilkan permintaan penandatanganan sertifikat berdasarkan file konfigurasi:
```
 openssl req -new -key server.key -out server.csr -config csr.conf
```

Hasilkan sertifikat server menggunakan ca.key, ca.crt dan server.csr:

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

Lihat sertifikat:

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

Terakhir, tambahkan parameter yang sama ke dalam parameter mulai server API.

cfssl

cfssl adalah alat lain untuk pembuatan sertifikat.

Unduh, buka paket dan siapkan command line tools seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Perhatikan bahwa kamu mungkin perlu menyesuaikan contoh perintah berdasarkan arsitektur perangkat keras dan versi cfssl yang kamu gunakan.

curl -L https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssl_linux-amd64 -o cfssl
chmod +x cfssl
curl -L https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssljson_linux-amd64 -o cfssljson
chmod +x cfssljson
curl -L https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssl-certinfo_linux-amd64 -o cfssl-certinfo
chmod +x cfssl-certinfo

Buat direktori untuk menyimpan artifacts dan inisialisasi cfssl:

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

Buat file konfigurasi JSON untuk menghasilkan file CA, misalnya, ca-config.json:

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

Buat file konfigurasi JSON untuk CA certificate signing request (CSR), misalnya, ca-csr.json. Pastikan untuk mengganti nilai yang ditandai dengan kurung sudut dengan nilai sebenarnya yang ingin kamu gunakan.

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

Hasilkan kunci CA (ca-key.pem) dan sertifikat (ca.pem):

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

Buat file konfigurasi JSON untuk menghasilkan kunci dan sertifikat untuk API server, misalnya, server-csr.json. Pastikan untuk mengganti nilai dalam kurung sudut dengan nilai sebenarnya yang ingin kamu gunakan. MASTER_CLUSTER_IP adalah layanan klaster IP untuk server API seperti yang dijelaskan dalam subbagian sebelumnya. Sampel di bawah ini juga mengasumsikan bahwa kamu menggunakan cluster.local sebagai nama domain DNS default.

{
  "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>"
  }]
}

Buat kunci dan sertifikat untuk server API, yang mana awalnya di simpan masing-masing ke dalam file server-key.pem dan server.pem:

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

Distribusi Sertifikat Self-Signed CA

Node klien dapat menolak untuk mengakui sertifikat CA yang ditandatangani sendiri sebagai valid. Untuk deployment non-produksi, atau untuk deployment yang berjalan di belakang firewall perusahaan, kamu dapat mendistribusikan sertifikat CA yang ditandatangani sendiri untuk semua klien dan refresh daftar lokal untuk sertifikat yang valid.

Pada setiap klien, lakukan operasi berikut:

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.

Sertifikat API

Kamu dapat menggunakan API Certificate.k8s.io untuk menyediakan sertifikat x509 yang digunakan untuk autentikasi seperti yang didokumentasikan di sini.

3.11.3 - Penyedia Layanan Cloud

Laman ini akan menjelaskan bagaimana cara mengelola Kubernetes yang berjalan pada penyedia layanan cloud tertentu.

Kubeadm

Kubeadm merupakan salah satu cara yang banyak digunakan untuk membuat klaster Kubernetes. Kubeadm memiliki beragam opsi untuk mengatur konfigurasi spesifik untuk penyedia layanan cloud. Salah satu contoh yang biasa digunakan pada penyedia cloud in-tree yang dapat diatur dengan kubeadm adalah sebagai berikut:

apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta1
kind: InitConfiguration
nodeRegistration:
  kubeletExtraArgs:
    cloud-provider: "openstack"
    cloud-config: "/etc/kubernetes/cloud.conf"
---
apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterConfiguration
kubernetesVersion: v1.13.0
apiServer:
  extraArgs:
    cloud-provider: "openstack"
    cloud-config: "/etc/kubernetes/cloud.conf"
  extraVolumes:
  - name: cloud
    hostPath: "/etc/kubernetes/cloud.conf"
    mountPath: "/etc/kubernetes/cloud.conf"
controllerManager:
  extraArgs:
    cloud-provider: "openstack"
    cloud-config: "/etc/kubernetes/cloud.conf"
  extraVolumes:
  - name: cloud
    hostPath: "/etc/kubernetes/cloud.conf"
    mountPath: "/etc/kubernetes/cloud.conf"

Penyedia layanan cloud in-tree biasanya membutuhkan --cloud-provider dan --cloud-config yang ditentukan sebelumnya pada command lines untuk kube-apiserver, kube-controller-manager dan kubelet. Konten dari file yang ditentukan pada --cloud-config untuk setiap provider akan dijabarkan di bawah ini.

Untuk semua penyedia layanan cloud eksternal, silakan ikuti instruksi pada repositori masing-masing penyedia layanan.

AWS

Bagian ini akan menjelaskan semua konfigurasi yang dapat diatur saat menjalankan Kubernetes pada Amazon Web Services.

Nama Node

Penyedia layanan cloud AWS menggunakan nama DNS privat dari instance AWS sebagai nama dari objek Kubernetes Node.

Load Balancer

Kamu dapat mengatur load balancers eksternal sehingga dapat menggunakan fitur khusus AWS dengan mengatur anotasi seperti di bawah ini.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: example
  namespace: kube-system
  labels:
    run: example
  annotations:
     service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-ssl-cert: arn:aws:acm:xx-xxxx-x:xxxxxxxxx:xxxxxxx/xxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxx #ganti nilai ini
     service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-backend-protocol: http
spec:
  type: LoadBalancer
  ports:
  - port: 443
    targetPort: 5556
    protocol: TCP
  selector:
    app: example

Pengaturan lainnya juga dapat diaplikasikan pada layanan load balancer di AWS dengan menggunakan anotasi-anotasi. Berikut ini akan dijelaskan anotasi yang didukung oleh AWS ELB:

service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-emit-interval: Digunakan untuk menentukan interval pengeluaran log akses.
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-enabled: Digunakan untuk mengaktifkan atau menonaktifkan log akses.
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-s3-bucket-name: Digunakan untuk menentukan nama bucket S3 log akses.
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-access-log-s3-bucket-prefix: Digunakan untuk menentukan prefix bucket S3 log akses.
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-additional-resource-tags: Digunakan untuk menentukan daftar tag tambahan pada ELB dengan menggunakan parameter key-value. Contoh: "Key1=Val1,Key2=Val2,KeyNoVal1=,KeyNoVal2".
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-backend-protocol: Digunakan untuk menentukan protokol yang digunakan oleh backend (pod) di belakang listener. Jika diset ke http (default) atau https, maka akan dibuat HTTPS listener yang akan mengakhiri koneksi dan meneruskan header. Jika diset ke ssl atau tcp, maka akan digunakan "raw" SSL listener. Jika diset ke http dan aws-load-balancer-ssl-cert tidak digunakan, maka akan digunakan HTTP listener.
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-ssl-cert: Digunakan untuk meminta secure listener. Nilai yang dimasukkan adalah sertifikat ARN yang valid. Info lebih lanjut lihat ELB Listener Config CertARN merupakan IAM atau CM certificate ARN, contoh: arn:aws:acm:us-east-1:123456789012:certificate/12345678-1234-1234-1234-123456789012.
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-connection-draining-enabled: Digunakan untuk mengaktifkan atau menonaktfkan connection draining.
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-connection-draining-timeout: Digunakan untuk menentukan connection draining timeout.
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-connection-idle-timeout: Digunakan untuk menentukan idle connection timeout.
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-cross-zone-load-balancing-enabled: Digunakan untuk mengaktifkan atau menonaktifkan cross-zone load balancing.
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-extra-security-groups: Digunakan untuk menentukan grup keamanan yang akan ditambahkan pada ELB yang dibuat.
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-internal: Digunakan sebagai indikasi untuk menggunakan internal ELB.
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-proxy-protocol: Digunakan untuk mengaktifkan proxy protocol pada ELB. Saat ini hanya dapat menerima nilai * yang berarti mengaktifkan proxy protocol pada semua ELB backends. Di masa mendatang kamu juga dapat mengatur agar proxy protocol hanya aktif pada backends tertentu..
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-ssl-ports: Digunakan untuk menentukan daftar port--yang dipisahkan koma-- yang akan menggunakan SSL/HTTPS listeners. Nilai default yaitu * (semua).

Informasi anotasi untuk AWS di atas diperoleh dari komentar pada aws.go

Azure

Nama Node

Penyedia layanan cloud Azure menggunakan hostname dari node (yang ditentukan oleh kubelet atau menggunakan --hostname-override) sebagai nama dari objek Kubernetes Node. Perlu diperhatikan bahwa nama Kubernetes Node harus sesuai dengan nama Azure VM.

CloudStack

Nama Node

Penyedia layanan cloud CloudStack menggunakan hostname dari node (yang ditentukan kubelet atau menggunakan --hostname-override) sebagai nama dari objek Kubernetes Node. Perlu diperhatikan bahwa nama Kubernetes Node harus sesuai dengan nama Cloudstack VM.

GCE

Nama Node

Penyedia layanan cloud GCE menggunakan hostname dari node (yang ditentukan kubelet atau menggunakan --hostname-override) sebagai nama dari objek Kubernetes Node. Perlu diperhatikan bahwa segmen pertama dari nama Kubernetes Node harus sesuai dengan nama instance GCE (contoh: sebuah node dengan nama kubernetes-node-2.c.my-proj.internal harus sesuai dengan instance yang memiliki nama kubernetes-node-2).

OpenStack

Bagian ini akan menjelaskan semua konfigurasi yang dapat diatur saat menggunakan OpenStack dengan Kubernetes.

Nama Node

Penyedia layanan cloud OpenStack menggunakan nama instance (yang diperoleh dari metadata OpenStack) sebagai nama objek Kubernetes Node. Perlu diperhatikan bahwa nama instance harus berupa nama Kubernetes Node yang valid agar kubelet dapat mendaftarkan objek Node-nya.

Layanan

Penyedia layanan cloud OpenStack menggunakan beragam layanan OpenStack yang tersedia sebagai underlying cloud agar dapat mendukung Kubernetes:

Layanan	Versi API	Wajib
Block Storage (Cinder)	V1†, V2, V3	Tidak
Compute (Nova)	V2	Tidak
Identity (Keystone)	V2‡, V3	Ya
Load Balancing (Neutron)	V1§, V2	Tidak
Load Balancing (Octavia)	V2	Tidak

† Block Storage V1 API tidak lagi didukung, dukungan Block Storage V3 API telah ditambahkan pada Kubernetes 1.9.

‡ Identity V2 API tidak lagi didukung dan akan dihapus oleh penyedia layanan pada rilis mendatang. Pada rilis "Queens", OpenStack tidak lagi mengekspos Identity V2 API.

§ Dukungan Load Balancing V1 API telah dihapus pada Kubernetes 1.9.

Service discovery dilakukan dengan menggunakan katalog layanan/servis (service catalog) yang diatur oleh OpenStack Identity (Keystone) menggunakan auth-url yang ditentukan pada konfigurasi penyedia layanan. Penyedia layanan akan menurunkan fungsionalitas secara perlahan saat layanan OpenStack selain Keystone tidak tersedia dan akan menolak dukungan fitur yang terdampak. Beberapa fitur tertentu dapat diaktifkan atau dinonaktfikan tergantung dari ekstensi yang diekspos oleh Neutron pada underlying cloud.

cloud.conf

Kubernetes berinteraksi dengan OpenStack melalui file cloud.conf. File ini akan menyuplai Kubernetes dengan kredensial dan lokasi dari Openstack auth endpoint. Kamu dapat membuat file cloud.conf dengan menambahkan rincian berikut ini di dalam file:

Konfigurasi pada umumnya

Berikut ini merupakan contoh dan konfigurasi yang biasa digunakan dan akan mencakup semua pilihan yang paling sering dibutuhkan. File ini akan merujuk pada endpoint dari Keystone OpenStack, serta menyediakan rincian bagaimana cara mengautentikasi dengannya, termasuk cara mengatur load balancer:

[Global]
username=user
password=pass
auth-url=https://<keystone_ip>/identity/v3
tenant-id=c869168a828847f39f7f06edd7305637
domain-id=2a73b8f597c04551a0fdc8e95544be8a

[LoadBalancer]
subnet-id=6937f8fa-858d-4bc9-a3a5-18d2c957166a

Global

Konfigurasi untuk penyedia layanan OpenStack berikut ini akan membahas bagian konfigurasi global sehingga harus berada pada bagian [Global] dari file cloud.conf:

auth-url (Wajib): URL dari API keystone digunakan untuk autentikasi. ULR ini dapat ditemukan pada bagian Access dan Security > API Access > Credentials di laman panel kontrol OpenStack.
username (Wajib): Merujuk pada username yang dikelola keystone.
password (Wajib): Merujuk pada kata sandi yang dikelola keystone.
tenant-id (Wajib): Digunakan untuk menentukan id dari project tempat kamu membuat resources.
tenant-name (Opsional): Digunakan untuk menentukan nama dari project tempat kamu ingin membuat resources.
trust-id (Opsional): Digunakan untuk menentukan identifier of the trust untuk digunakan sebagai otorisasi. Suatu trust merepresentasikan otorisasi dari suatu pengguna (the trustor) untuk didelegasikan pada pengguna lain (the trustee), dan dapat digunakan oleh trustee berperan sebagai the trustor. Trust yang tersedia dapat ditemukan pada endpoint /v3/OS-TRUST/trusts dari Keystone API.
domain-id (Opsional): Digunakan untuk menentukan id dari domain tempat user kamu berada.
domain-name (Opsional): Digunakan untuk menentukan nama dari domain tempat user kamu berada.
region (Opsional): Digunakan untuk menentukan identifier dari region saat digunakan pada multi-region OpenStack cloud. Sebuah region merupakan pembagian secara umum dari deployment OpenStack. Meskipun region tidak wajib berkorelasi secara geografis, suatu deployment dapat menggunakan nama geografis sebagai region identifier seperti us-east. Daftar region yang tersedia dapat ditemukan pada endpoint /v3/regions dari Keystone API.
ca-file (Optional): Digunakan untuk menentukan path dari file custom CA.

Saat menggunakan Keystone V3 - yang mengganti istilah tenant menjadi project - nilai tenant-id akan secara otomatis dipetakan pada project yang sesuai di API.

Load Balancer

Konfigurasi berikut ini digunakan untuk mengatur load balancer dan harus berada pada bagian [LoadBalancer] dari file cloud.conf:

lb-version (Opsional): Digunakan untuk menonaktifkan pendeteksian versi otomatis. Nilai yang valid yaitu v1 atau v2. Jika tidak ditentukan, maka pendeteksian otomatis akan memilih versi tertinggi yang didukung dari underlying OpenStack cloud.
use-octavia (Opsional): Digunakan untuk menentukan apakah akan menggunakan endpoint dari layanan Octavia LBaaS. Nilai yang valid yaitu true atau false. Jika diset nilai true namun Octavia LBaaS V2 tidak dapat ditemukan, maka load balancer akan kembali menggunakan endpoint dari Neutron LBaaS V2. Nilai default adalah false.
subnet-id (Opsional): Digunakan untuk menentukan id dari subnet yang ingin kamu buat load balancer di dalamnya. Nilai id ini dapat dilihat pada Network > Networks. Klik pada jaringan yang sesuai untuk melihat subnet di dalamnya.
floating-network-id (Opsional): Jika diset, maka akan membuat floating IP untuk load balancer.
lb-method (Opsional): Digunakan untuk menentukan algoritma pendistribusian yang akan digunakan. Nilai yang valid yaitu ROUND_ROBIN, LEAST_CONNECTIONS, atau SOURCE_IP. Jika tidak diset, maka akan menggunakan algoritma default yaitu ROUND_ROBIN.
lb-provider (Opsional): Digunakan untuk menentukan penyedia dari load balancer. Jika tidak ditentukan, maka akan menggunakan penyedia default yang ditentukan pada Neutron.
create-monitor (Opsional): Digunakan untuk menentukan apakah akan membuat atau tidak monitor kesehatan untuk Neutron load balancer. Nilai yang valid yaitu true dan false. Nilai default adalah false. Jika diset nilai true maka monitor-delay, monitor-timeout, dan monitor-max-retries juga harus diset.
monitor-delay (Opsional): Waktu antara pengiriman probes ke anggota dari load balancer. Mohon pastikan kamu memasukkan waktu yang valid. Nilai waktu yang valid yaitu "ns", "us" (atau "µs"), "ms", "s", "m", "h"
monitor-timeout (Opsional): Waktu maksimum dari monitor untuk menunggu balasan ping sebelum timeout. Nilai ini harus lebih kecil dari nilai delay. Mohon pastikan kamu memasukkan waktu yang valid. Nilai waktu yang valid yaitu "ns", "us" (atau "µs"), "ms", "s", "m", "h"
monitor-max-retries (Opsional): Jumlah gagal ping yang diizinkan sebelum mengubah status anggota load balancer menjadi INACTIVE. Harus berupa angka antara 1 dan 10.
manage-security-groups (Opsional): Digunakan untuk menentukan apakah load balancer akan mengelola aturan grup keamanan sendiri atau tidak. Nilai yang valid adalah true dan false. Nilai default adalah false. Saat diset ke true maka nilai node-security-group juga harus ditentukan.
node-security-group (Opsional): ID dari grup keamanan yang akan dikelola.

Block Storage

Konfigurasi untuk penyedia layanan OpenStack berikut ini digunakan untuk mengatur penyimpanan blok atau block storage dan harus berada pada bagian [BlockStorage] dari file cloud.conf:

bs-version (Opsional): Digunakan untuk menonaktifkan fitur deteksi versi otomatis. Nilai yang valid yaitu v1, v2, v3 dan auto. Jika diset ke auto maka pendeteksian versi otomatis akan memilih versi tertinggi yang didukung oleh underlying OpenStack cloud. Nilai default jika tidak diset adalah auto.
trust-device-path (Opsional): Pada umumnya nama block device yang ditentukan oleh Cinder (contoh: /dev/vda) tidak dapat diandalkan. Opsi ini dapat mengatur hal tersebut. Jika diset ke true maka akan menggunakan nama block device yang ditentukan oleh Cinder. Nilai default adalah false yang berarti path dari device akan ditentukan oleh nomor serialnya serta pemetaan dari /dev/disk/by-id, dan ini merupakan cara yang direkomendasikan.
ignore-volume-az (Opsional): Digunakan untuk mengatur penggunaan availability zone saat menautkan volumes Cinder. Jika Nova dan Cinder memiliki availability zones yang berbeda, opsi ini harus diset true. Skenario seperti ini yang umumnya terjadi, yaitu saat terdapat banyak Nova availability zones namun hanya ada satu Cinder availability zone. Nilai default yaitu false digunakan untuk mendukung penggunaan pada rilis terdahulu, tetapi nilai ini dapat berubah pada rilis mendatang.

Jika menjalankan Kubernetes dengan versi <= 1.8 pada OpenStack yang menggunakan paths alih-alih menggunakan port untuk membedakan antara endpoints, maka mungkin dibutuhkan untuk secara eksplisit mengatur parameter bs-version. Contoh endpoint yang berdasarkan path yaitu http://foo.bar/volume sedangkan endpoint yang berdasarkan port memiliki bentuk seperti ini http://foo.bar:xxx.

Pada lingkungan yang menggunakan endpoint berdasarkan path dan Kubernetes menggunakan logika deteksi-otomatis yang lama, maka error BS API version autodetection failed. akan muncul saat mencoba melepaskan volume. Untuk mengatasi isu ini, dimungkinkan untuk memaksa penggunaan Cinder API versi 2 dengan menambahkan baris berikut ini pada konfigurasi penyedia cloud:

[BlockStorage]
bs-version=v2

Metadata

Konfigurasi untuk OpenStack berikut ini digunakan untuk mengatur metadata dan harus berada pada bagian [Metadata] dari file cloud.conf:

search-order (Opsional): Konfigurasi berikut ini digunakan untuk mengatur bagaimana cara provider mengambil metadata terkait dengan instance yang dijalankannya. Nilai default yaitu configDrive,metadataService yang berarti provider akan mengambil metadata terkait instance dari config drive terlebih dahulu jika tersedia, namun jika tidak maka akan menggunakan layanan metadata. Nilai alternatif lainnya yaitu:
- configDrive - Hanya mengambil metadata instance dari config drive.
- metadataService - Hanya mengambil data instance dari layanan metadata.
- metadataService,configDrive - Mengambil metadata instance dari layanan metadata terlebih dahulu jika tersedia, jika tidak maka akan mengambil dari config drive.
Pengaturan ini memang sebaiknya dilakukan sebab metadata pada config drive bisa saja lambat laun akan kedaluwarsa, sedangkan layanan metadata akan selalu menyediakan metadata yang paling mutakhir. Tidak semua penyedia layanan cloud OpenStack menyediakan kedua layanan config drive dan layanan metadata dan mungkin hanya salah satu saja yang tersedia. Oleh sebab itu nilai default diatur agar dapat memeriksa keduanya.

Router

Konfigurasi untuk Openstack berikut ini digunakan untuk mengatur plugin jaringan Kubernetes kubenet dan harus berada pada bagian [Router] dari file cloud.conf:

router-id (Opsional): Jika Neutron pada underlying cloud mendukung ekstensi extraroutes maka gunakan router-id untuk menentukan router mana yang akan ditambahkan rute di dalamnya. Router yang dipilih harus menjangkau jaringan privat tempat node klaster berada (biasanya hanya ada satu jaringan node, dan nilai ini harus nilai dari default router pada jaringan node). Nilai ini dibutuhkan untuk dapat menggunakan kubenet pada OpenStack.

OVirt

Nama Node

Penyedia layanan cloud OVirt menggunakan hostname dari node (yang ditentukan kubelet atau menggunakan --hostname-override) sebagai nama dari objek Kubernetes Node. Perlu diperhatikan bahwa nama Kubernetes Node harus sesuai dengan VM FQDN (yang ditampilkan oleh OVirt di bawah <vm><guest_info><fqdn>...</fqdn></guest_info></vm>)

Photon

Nama Node

Penyedia layanan cloud Photon menggunakan hostname dari node (yang ditentukan kubelet atau menggunakan --hostname-override) sebagai nama dari objek Kubernetes Node. Perlu diperhatikan bahwa nama Kubernetes Node name harus sesuai dengan nama Photon VM (atau jika overrideIP diset ke true pada --cloud-config, nama Kubernetes Node harus sesuai dengan alamat IP Photon VM).

VSphere

Nama Node

Penyedia layanan cloud VSphere menggunakan hostname yang terdeteksi dari node (yang ditentukan oleh kubelet) sebagai nama dari objek Kubernetes Node.

Parameter --hostname-override diabaikan oleh penyedia layanan cloud VSphere.

IBM Cloud Kubernetes Service

Node Komputasi

Saat menggunakan layanan IBM Cloud Kubernetes Service, kamu dapat membuat klaster yang terdiri dari campuran antara mesin virtual dan fisik (bare metal) sebagai node di single zone atau multiple zones pada satu region. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Perencanaan klaster dan pengaturan worker node.

Nama dari objek Kubernetes Node yaitu alamat IP privat dari IBM Cloud Kubernetes Service worker node instance.

Jaringan

Penyedia layanan IBM Cloud Kubernetes Service menyediakan VLAN untuk membuat jaringan node yang terisolasi dengan kinerja tinggi. Kamu juga dapat membuat custom firewall dan policy jaringan Calico untuk menambah lapisan perlindungan ekstra bagi klaster kamu, atau hubungkan klaster kamu dengan on-prem data center via VPN. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Perencanaan jaringan privat dan in-cluster.

Untuk membuka aplikasi ke publik atau di dalam klaster, kamu dapat menggunakan NodePort, LoadBalancer, atau Ingress. Kamu juga dapat menyesuaikan aplikasi load balancer Ingress dengan anotasi. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Perencanaan untuk membuka aplikasi dengan jaringan eksternal.

Penyimpanan

Penyedia layanan IBM Cloud Kubernetes Service memanfaatkan Kubernetes-native persistent volumes agar pengguna dapat melakukan mount file, block, dan penyimpanan objek cloud ke aplikasi mereka. Kamu juga dapat menggunakan database-as-a-service dan add-ons pihak ketiga sebagai penyimpanan persistent untuk data kamu. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Perencanaan penyimpanan persistent yang selalu tersedia (highly available).

Baidu Cloud Container Engine

Nama Node

Penyedia layanan cloud Baidu menggunakan alamat IP privat dari node (yang ditentukan oleh kubelet atau menggunakan --hostname-override) sebagai nama dari objek Kubernetes Node. Perlu diperhatikan bahwa nama Kubernetes Node harus sesuai dengan alamat IP privat dari Baidu VM.

3.11.4 - Mengelola Resource

Kamu telah melakukan deploy pada aplikasimu dan mengeksposnya melalui sebuah service. Lalu? Kubernetes menyediakan berbagai peralatan untuk membantu mengatur mekanisme deploy aplikasi, termasuk pengaturan kapasitas dan pembaruan. Diantara fitur yang akan didiskusikan lebih mendalam yaitu berkas konfigurasi dan label.

Mengelola konfigurasi resource

Banyak aplikasi memerlukan beberapa resource, seperti Deployment dan Service. Pengelolaan beberapa resource dapat disederhanakan dengan mengelompokkannya dalam berkas yang sama (dengan pemisah --- pada YAML). Contohnya:

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:1.7.9
        ports:
        - containerPort: 80

Beberapa resource dapat dibuat seolah-olah satu resource:

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

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

Resource akan dibuat dalam urutan seperti pada berkas. Oleh karena itu, lebih baik menyalakan service lebih dahulu agar menjamin scheduler dapat menyebar pod yang terkait service selagi pod dibangkitkan oleh controller, seperti Deployment.

kubectl apply juga dapat menerima beberapa argumen -f:

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

Selain berkas, kita dapat juga memasukkan direktori sebagai argumen:

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

kubectl akan membaca berkas apapun yang berakhiran .yaml, .yml, or .json.

Sangat disarankan untuk meletakkan sumber daya yang ada dalam microservice atau tier aplikasi yang sama dalam satu berkas, dan mengelompokkan semua berkas terkait aplikasimu dalam satu direktori. Jika tier masing-masing aplikasi terikat dengan DNS, maka kamu dapat melakukan deploy semua komponen teknologi yang dibutuhkan bersama-sama.

Lokasi konfigurasi dapat juga diberikan dalam bentuk URL. Ini berguna ketika ingin menjalankan berkas konfigurasi dari Github:

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

deployment.apps/my-nginx created

Operasi majemuk dalam kubectl

Pembuatan resource bukanlah satu-satunya operasi yang bisa dijalankan kubectl secara majemuk. Contoh lainnya adalah mengekstrak nama resource dari berkas konfigurasi untuk menjalankan operasi lainnya, seperti untuk menghapus resource yang telah dibuat:

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

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

Pada kasus dua resource, mudah untuk memasukkan keduanya pada command line menggunakan sintaks resource/nama:

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

Namun, untuk resource yang lebih banyak, memasukkan selektor (label query) menggunakan -l atau --selector untuk memfilter resource berdasarkan label akan lebih mudah:

kubectl delete deployment,services -l app=nginx

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

Karena kubectl mengembalikan nama resource yang sama dengan sintaks yang diterima, mudah untuk melanjutkan operasi menggunakan $() atau xargs:

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

Dengan perintah di atas, pertama kita buat resource di dalam examples/application/nginx/. Lalu tampilkan resources yang terbentuk dengan format keluaran -o name (menampilkan tiap resource dalam format resource/nama). Kemudian lakukan grep hanya pada "service", dan tampilkan dengan kubectl get.

Untuk dapat menggunakan perintah di atas pada direktori yang bertingkat, kamu dapat memberi argumen --recursive atau -R bersama dengan argumen --filename,-f.

Misalnya ada sebuah direktori project/k8s/development memuat semua manifests yang berkaitan dengan development environment. Manifest akan tersusun berdasarkan tipe resource:

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

Secara default, menjalankan operasi majemuk pada project/k8s/development hanya akan terbatas pada direktori terluar saja. Sehingga ketika kita menjalankan operasi pembuatan dengan perintah berikut, kita akan mendapatkan pesan kesalahan:

kubectl apply -f project/k8s/development

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

Solusinya, tambahkan argumen --recursive atau -R bersama dengan --filename,-f, seperti:

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

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

Argumen --recursive berjalan pada operasi apapun yang menerima argumen --filename,-f seperti: kubectl {create,get,delete,describe,rollout} etc.

Argumen --recursive juga berjalan saat beberapa argumen -f diberikan:

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

Jika kamu tertarik mempelajari lebih lanjut tentang kubectl, silahkan baca Ikhtisar kubectl.

Memakai label secara efektif

Contoh yang kita lihat sejauh ini hanya menggunakan paling banyak satu label pada resource. Ada banyak skenario ketika membutuhkan beberapa label untuk membedakan sebuah kelompok dari yang lainnya.

Sebagai contoh, aplikasi yang berbeda akan menggunakan label app yang berbeda, tapi pada aplikasi multitier, seperti pada contoh buku tamu, tiap tier perlu dibedakan. Misal untuk menandai tier frontend bisa menggunakan label:

     labels:
        app: guestbook
        tier: frontend

sementara itu Redis master dan slave memiliki label tier yang berbeda. Bisa juga menggunakan label tambahan role:

     labels:
        app: guestbook
        tier: backend
        role: master

dan

     labels:
        app: guestbook
        tier: backend
        role: slave

Label memungkinkan kita untuk memilah resource dengan pembeda berupa label:

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

Deploy dengan Canary

Skenario lain yang menggunakan beberapa label yaitu saat membedakan deployment komponen yang sama namun dengan rilis atau konfigurasi yang berbeda. Adalah praktik yang umum untuk mendeploy sebuah canary dari rilis aplikasi yang baru (berdasarkan tag image dalam templat pod) bersamaan dengan rilis sebelumnya. Ini memungkinkan rilis yang baru dapat menerima live traffic sebelum benar-benar menggantikan rilis yang lama.

Salah satu alternatif yaitu kamu dapat memakai label track untuk membedakan antar rilis.

Rilis primer dan stabil akan memiliki label track yang berisi stable:

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

kemudian kamu buat lagi rilis frontend buku tamu yang membawa label track yang berbeda (misal canary), sehingga pod dalam kedua rilis tidak beririsan:

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

Servis frontend akan meliputi kedua set replika dengan menentukan subset bersama dari para labelnya (tanpa track). Sehingga traffic akan diarahkan ke kedua aplikasi:

  selector:
     app: guestbook
     tier: frontend

Kamu dapat mengatur jumlah replika rilis stable dan canary untuk menentukan rasio dari tiap rilis yang akan menerima traffic production live (dalam kasus ini 3:1). Ketika telah yakin, kamu dapat memindahkan track stable ke rilis baru dan menghapus canary.

Untuk contoh yang lebih jelas, silahkan cek tutorial melakukan deploy Ghost.

Memperbarui label

Kadang, pod dan resource lain yang sudah ada harus dilabeli ulang sebelum membuat resource baru. Hal ini dapat dilakukan dengan perintah kubectl label. Contohnya jika kamu ingin melabeli ulang semua pod nginx sebagai frontend tier, tinggal jalankan:

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

Perintah ini melakukan filter pada semua pod dengan label "app=nginx", lalu melabelinya dengan "tier=fe". Untuk melihat pod yang telah dilabeli, jalankan:

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

Akan muncul semua pod dengan "app=nginx" dan sebuah kolom label tambahan yaitu tier (ditentukan dengan -L atau --label-columns).

Untuk informasi lebih lanjut, silahkan baca label dan kubectl label.

Memperbarui anotasi

Kadang resource perlu ditambahkan anotasi. Anotasi adalah metadata sembarang yang tidak unik, seperti tools, libraries, dsb yang digunakan oleh klien API . Ini dapat dilakukan dengan kubectl annotate. Sebagai contoh:

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
...

Untuk informasi lebih lanjut, silahkan lihat laman annotations dan kubectl annotate.

Memperbesar dan memperkecil aplikasi kamu

Saat beban aplikasi naik maupun turun, mudah untuk mengubah kapasitas dengan kubectl. Contohnya, untuk menurunkan jumlah replika nginx dari 3 ke 1, lakukan:

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

deployment.extensions/my-nginx scaled

Sekarang kamu hanya memiliki satu pod yang dikelola oleh deployment.

kubectl get pods -l app=nginx

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

Agar sistem dapat menyesuaikan jumlah replika nginx yang dibutuhkan secara otomatis dari 1 hingga 3, lakukan:

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

horizontalpodautoscaler.autoscaling/my-nginx autoscaled

Sekarang jumlah replika nginx akan secara otomatis naik dan turun sesuai kebutuhan.

Informasi tambahan dapat dilihat pada dokumen kubectl scale, kubectl autoscale dan horizontal pod autoscaler.

Pembaruan resource di tempat

Kadang kita perlu membuat pembaruan kecil, yang tidak mengganggu pada resource yang telah dibuat.

kubectl apply

Disarankan untuk menyimpan berkas-berkas konfigurasi dalam source control (lihat konfigurasi sebagai kode). Sehingga berkas dapat dipelihara dan diatur dalam versi bersama dengan kode milik resource yang diatur oleh konfigurasi tersebut. Berikutnya, kamu dapat menggunakan kubectl apply untuk membarui perubahan konfigurasi ke klaster.

Perintah ini akan membandingkan versi konfigurasi yang disuplai dengan versi sebelumnya yang telah berjalan dan memasang perubahan yang kamu buat tanpa mengganti properti yang tidak berubah sama sekali.

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

Perhatikan bahwa kubectl apply memasang anotasi pada resource untuk menentukan perubahan pada konfigurasi sejak terakhir dipanggil. Ketika dijalankan, kubectl apply melakukan pembandingan three-way antara konfigurasi sebelumnya, masukan yang disuplai, dan konfigurasi resource sekarang, untuk dapat menentukan cara memodifikasi resource.

Saat ini, resource dibuat tanpa ada anotasi. Jadi pemanggilan pertama pada kubectl apply akan dikembalikan pada perbandingan two-way antara masukan pengguna dan konfigurasi resource sekarang. Saat pemanggilan pertama ini, tidak ada penghapusan set properti yang terdeteksi saat resource dibuat. Sehingga, tidak ada yang dihapus.

Tiap kubectl apply, atau perintah lain yang memodifikasi konfigurasi seperti kubectl replace dan kubectl edit dijalankan, anotasi akan diperbarui. Sehingga memungkinkan operasi kubectl apply untuk mendeteksi dan melakukan penghapusan secara perbandingan three-way.

kubectl edit

Sebagai alternatif, kamu juga dapat membarui resource dengan kubectl edit:

kubectl edit deployment/my-nginx

Ini sama dengan melakukan get pada resource, mengubahnya di text editor, kemudian menjalankanapply pada resource dengan versi terkini:

kubectl get deployment my-nginx -o yaml > /tmp/nginx.yaml
vi /tmp/nginx.yaml
# lakukan pengubahan, lalu simpan berkas

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

rm /tmp/nginx.yaml

Cara demikian memungkinkan kamu membuat perubahan signifikan dengan mudah. Lihat bahwa kamu juga dapat menentukan editor dengan variabel environment EDITOR atau KUBE_EDITOR.

Untuk informasi tambahan, silahkan lihat laman kubectl edit.

kubectl patch

Kamu dapat menggunakan kubectl patch untuk membarui obyek API di tempat. Perintah ini mendukung patch JSON, patch gabungan JSON, dan strategic merge patch. Lihat Update API Objects in Place Using kubectl patch dan kubectl patch.

Pembaruan disruptif

Pada kasus tertentu, kamu mungkin perlu memperbarui field resource yang tidak dapat diperbarui setelah diinisiasi atau kamu ingin membuat perubahan rekursif segera, seperti memperbaiki pod yang rusak saat menjalankan Deployment. Untuk mengubah field seperti itu, gunakan replace --force yang akan menghapus dan membuat ulang resource. Dalam kasus ini kamu dapat mengubah berkas konfigurasi awalnya:

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

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

Membarui aplikasi tanpa memadamkan servis

Suatu saat, kamu akan perlu untuk membarui aplikasi yang telah terdeploy, biasanya dengan mengganti image atau tag sebagaimana dalam skenario canary deployment di atas. kubectl mendukung beberapa operasi pembaruan, masing-masing dapat digunakan pada skenario berbeda.

Kami akan memandumu untuk membuat dan membarui aplikasi melalui Deployment.

Misal kamu telah menjalankan nginx versi 1.7.9:

kubectl run my-nginx --image=nginx:1.7.9 --replicas=3

deployment.apps/my-nginx created

Untuk memperbarui versi ke 1.9.1, ganti .spec.template.spec.containers[0].image dari nginx:1.7.9 ke nginx:1.9.1, dengan perintah kubectl yang telah dipelajari di atas.

kubectl edit deployment/my-nginx

Selesai! Deployment akan memperbarui aplikasi nginx yang terdeploy secara berangsur di belakang. Dia akan menjamin hanya ada sekian replika lama yang akan down selagi pembaruan berjalan dan hanya ada sekian replika baru akan dibuat melebihi jumlah pod. Untuk mempelajari lebih lanjut, kunjungi laman Deployment.

Selanjutnya

3.11.5 - Jaringan Kluster

Jaringan adalah bagian utama dari Kubernetes, tetapi bisa menjadi sulit untuk memahami persis bagaimana mengharapkannya bisa bekerja. Ada 4 masalah yang berbeda untuk diatasi:

Komunikasi antar kontainer yang sangat erat: hal ini diselesaikan oleh Pod dan komunikasi localhost.
Komunikasi antar Pod: ini adalah fokus utama dari dokumen ini.
Komunikasi Pod dengan Service: ini terdapat di Service.
Komunikasi eksternal dengan Service: ini terdapat di Service.

Kubernetes adalah tentang berbagi mesin antar aplikasi. Pada dasarnya, saat berbagi mesin harus memastikan bahwa dua aplikasi tidak mencoba menggunakan port yang sama. Mengkoordinasikan port di banyak pengembang sangat sulit dilakukan pada skala yang berbeda dan memaparkan pengguna ke masalah tingkat kluster yang di luar kendali mereka.

Alokasi port yang dinamis membawa banyak komplikasi ke sistem - setiap aplikasi harus menganggap port sebagai flag, server API harus tahu cara memasukkan nomor port dinamis ke dalam blok konfigurasi, Service-Service harus tahu cara menemukan satu sama lain, dll. Sebaliknya daripada berurusan dengan ini, Kubernetes mengambil pendekatan yang berbeda.

Model jaringan Kubernetes

Setiap Pod mendapatkan alamat IP sendiri. Ini berarti kamu tidak perlu secara langsung membuat tautan antara Pod dan kamu hampir tidak perlu berurusan dengan memetakan port kontainer ke port pada host. Ini menciptakan model yang bersih, kompatibel dengan yang sebelumnya dimana Pod dapat diperlakukan seperti halnya VM atau host fisik dari perspektif alokasi port, penamaan, service discovery, load balancing, konfigurasi aplikasi, dan migrasi.

Kubernetes memberlakukan persyaratan mendasar berikut pada setiap implementasi jaringan (kecuali kebijakan segmentasi jaringan yang disengaja):

Pod pada suatu Node dapat berkomunikasi dengan semua Pod pada semua Node tanpa NAT
agen pada suatu simpul (mis. daemon sistem, kubelet) dapat berkomunikasi dengan semua Pod pada Node itu

Catatan: Untuk platform yang mendukung Pod yang berjalan di jaringan host (mis. Linux):

Pod di jaringan host dari sebuah Node dapat berkomunikasi dengan semua Pod pada semua Node tanpa NAT

Model ini tidak hanya sedikit kompleks secara keseluruhan, tetapi pada prinsipnya kompatibel dengan keinginan Kubernetes untuk memungkinkan low-friction porting dari aplikasi dari VM ke kontainer. Jika pekerjaan kamu sebelumnya dijalankan dalam VM, VM kamu memiliki IP dan dapat berbicara dengan VM lain di proyek yang sama. Ini adalah model dasar yang sama.

Alamat IP Kubernetes ada di lingkup Pod - kontainer dalam Pod berbagi jaringan namespace mereka - termasuk alamat IP mereka. Ini berarti bahwa kontainer dalam Pod semua dapat mencapai port satu sama lain di _localhost_. Ini juga berarti bahwa kontainer dalam Pod harus mengoordinasikan penggunaan port, tetapi ini tidak berbeda dari proses di VM. Ini disebut model "IP-per-pod".

Bagaimana menerapkan model jaringan Kubernetes

Ada beberapa cara agar model jaringan ini dapat diimplementasikan. Dokumen ini bukan studi lengkap tentang berbagai metode, tetapi semoga berfungsi sebagai pengantar ke berbagai teknologi dan berfungsi sebagai titik awal.

Opsi jaringan berikut ini disortir berdasarkan abjad - urutan tidak menyiratkan status istimewa apa pun.

ACI

Infrastruktur Sentral Aplikasi Cisco menawarkan solusi SDN overlay dan underlay terintegrasi yang mendukung kontainer, mesin virtual, dan bare metal server. ACI menyediakan integrasi jaringan kontainer untuk ACI. Tinjauan umum integrasi disediakan di sini.

AOS dari Apstra

AOS adalah sistem Jaringan Berbasis Intent yang menciptakan dan mengelola lingkungan pusat data yang kompleks dari platform terintegrasi yang sederhana. AOS memanfaatkan desain terdistribusi sangat scalable untuk menghilangkan pemadaman jaringan sambil meminimalkan biaya.

Desain Referensi AOS saat ini mendukung host yang terhubung dengan Lapis-3 yang menghilangkan masalah peralihan Lapis-2 yang lama. Host Lapis-3 ini bisa berupa server Linux (Debian, Ubuntu, CentOS) yang membuat hubungan tetangga BGP secara langsung dengan top of rack switches (TORs). AOS mengotomatisasi kedekatan perutean dan kemudian memberikan kontrol yang halus atas route health injections (RHI) yang umum dalam deployment Kubernetes.

AOS memiliki banyak kumpulan endpoint REST API yang memungkinkan Kubernetes dengan cepat mengubah kebijakan jaringan berdasarkan persyaratan aplikasi. Peningkatan lebih lanjut akan mengintegrasikan model Grafik AOS yang digunakan untuk desain jaringan dengan penyediaan beban kerja, memungkinkan sistem manajemen ujung ke ujung untuk layanan cloud pribadi dan publik.

AOS mendukung penggunaan peralatan vendor umum dari produsen termasuk Cisco, Arista, Dell, Mellanox, HPE, dan sejumlah besar sistem white-box dan sistem operasi jaringan terbuka seperti Microsoft SONiC, Dell OPX, dan Cumulus Linux.

Detail tentang cara kerja sistem AOS dapat diakses di sini: http://www.apstra.com/products/how-it-works/

AWS VPC CNI untuk Kubernetes

AWS VPC CNI menawarkan jaringan AWS Virtual Private Cloud (VPC) terintegrasi untuk kluster Kubernetes. Plugin CNI ini menawarkan throughput dan ketersediaan tinggi, latensi rendah, dan jitter jaringan minimal. Selain itu, pengguna dapat menerapkan jaringan AWS VPC dan praktik keamanan terbaik untuk membangun kluster Kubernetes. Ini termasuk kemampuan untuk menggunakan catatan aliran VPC, kebijakan perutean VPC, dan grup keamanan untuk isolasi lalu lintas jaringan.

Menggunakan plugin CNI ini memungkinkan Pod Kubernetes memiliki alamat IP yang sama di dalam Pod seperti yang mereka lakukan di jaringan VPC. CNI mengalokasikan AWS Elastic Networking Interfaces (ENIs) ke setiap node Kubernetes dan menggunakan rentang IP sekunder dari setiap ENI untuk Pod pada Node. CNI mencakup kontrol untuk pra-alokasi ENI dan alamat IP untuk waktu mulai Pod yang cepat dan memungkinkan kluster besar hingga 2.000 Node.

Selain itu, CNI dapat dijalankan bersama Calico untuk penegakan kebijakan jaringan. Proyek AWS VPC CNI adalah open source dengan dokumentasi di GitHub.

Big Cloud Fabric dari Big Switch Networks

Big Cloud Fabric adalah arsitektur jaringan asli layanan cloud, yang dirancang untuk menjalankan Kubernetes di lingkungan cloud pribadi / lokal. Dengan menggunakan SDN fisik & virtual terpadu, Big Cloud Fabric menangani masalah yang sering melekat pada jaringan kontainer seperti penyeimbangan muatan, visibilitas, pemecahan masalah, kebijakan keamanan & pemantauan lalu lintas kontainer.

Dengan bantuan arsitektur multi-penyewa Pod virtual pada Big Cloud Fabric, sistem orkestrasi kontainer seperti Kubernetes, RedHat OpenShift, Mesosphere DC/OS & Docker Swarm akan terintegrasi secara alami bersama dengan sistem orkestrasi VM seperti VMware, OpenStack & Nutanix. Pelanggan akan dapat terhubung dengan aman berapa pun jumlah klusternya dan memungkinkan komunikasi antar penyewa di antara mereka jika diperlukan.

Terbaru ini BCF diakui oleh Gartner sebagai visioner dalam Magic Quadrant. Salah satu penyebaran BCF Kubernetes di tempat (yang mencakup Kubernetes, DC/OS & VMware yang berjalan di beberapa DC di berbagai wilayah geografis) juga dirujuk di sini.

Cilium

Cilium adalah perangkat lunak open source untuk menyediakan dan secara transparan mengamankan konektivitas jaringan antar kontainer aplikasi. Cilium mengetahui L7/HTTP dan dapat memberlakukan kebijakan jaringan pada L3-L7 menggunakan model keamanan berbasis identitas yang dipisahkan dari pengalamatan jaringan.

CNI-Genie dari Huawei

CNI-Genie adalah plugin CNI yang memungkinkan Kubernetes [secara bersamaan memiliki akses ke berbagai implementasi](https://github.com/Huawei-PaaS /CNI-Genie/blob/master/docs/multiple-cni-plugins/README.md#what-cni-genie-feature-1-multiple-cni-plugins-enables) dari [model jaringan Kubernetes] (https://git.k8s.io/website/docs/concepts/cluster-administration/networking.md#kubernetes-model) dalam runtime. Ini termasuk setiap implementasi yang berjalan sebagai plugin CNI, seperti Flannel, Calico, Romana, Weave-net.

CNI-Genie juga mendukung menetapkan beberapa alamat IP ke sebuah Pod, masing-masing dari plugin CNI yang berbeda.

cni-ipvlan-vpc-k8s

cni-ipvlan-vpc-k8s berisi satu set plugin CNI dan IPAM untuk menyediakan kemudahan, host-lokal, latensi rendah, throughput tinggi , dan tumpukan jaringan yang sesuai untuk Kubernetes dalam lingkungan Amazon Virtual Private Cloud (VPC) dengan memanfaatkan Amazon Elastic Network Interfaces (ENI) dan mengikat IP yang dikelola AWS ke Pod-Pod menggunakan driver IPvlan kernel Linux dalam mode L2.

Plugin ini dirancang untuk secara langsung mengkonfigurasi dan deploy dalam VPC. Kubelet melakukan booting dan kemudian mengkonfigurasi sendiri dan memperbanyak penggunaan IP mereka sesuai kebutuhan tanpa memerlukan kompleksitas yang sering direkomendasikan untuk mengelola jaringan overlay, BGP, menonaktifkan pemeriksaan sumber/tujuan, atau menyesuaikan tabel rute VPC untuk memberikan subnet per instance ke setiap host (yang terbatas hingga 50-100 masukan per VPC). Singkatnya, cni-ipvlan-vpc-k8s secara signifikan mengurangi kompleksitas jaringan yang diperlukan untuk menggunakan Kubernetes yang berskala di dalam AWS.

Contiv

Contiv menyediakan jaringan yang dapat dikonfigurasi (native l3 menggunakan BGP, overlay menggunakan vxlan, classic l2, atau Cisco-SDN / ACI) untuk berbagai kasus penggunaan. Contiv semuanya open sourced.

Contrail / Tungsten Fabric

Contrail, berdasarkan Tungsten Fabric, adalah platform virtualisasi jaringan dan manajemen kebijakan multi-cloud yang benar-benar terbuka. Contrail dan Tungsten Fabric terintegrasi dengan berbagai sistem orkestrasi seperti Kubernetes, OpenShift, OpenStack dan Mesos, dan menyediakan mode isolasi yang berbeda untuk mesin virtual, banyak kontainer / banyak Pod dan beban kerja bare metal.

DANM

[DANM] (https://github.com/nokia/danm) adalah solusi jaringan untuk beban kerja telco yang berjalan di kluster Kubernetes. Dibangun dari komponen-komponen berikut:

Plugin CNI yang mampu menyediakan antarmuka IPVLAN dengan fitur-fitur canggih
Modul IPAM built-in dengan kemampuan mengelola dengan jumlah banyak, cluster-wide, discontinous jaringan L3 dan menyediakan skema dinamis, statis, atau tidak ada permintaan skema IP
Metaplugin CNI yang mampu melampirkan beberapa antarmuka jaringan ke kontainer, baik melalui CNI sendiri, atau mendelegasikan pekerjaan ke salah satu solusi CNI populer seperti SRI-OV, atau Flannel secara paralel
Pengontrol Kubernetes yang mampu mengatur secara terpusat antarmuka VxLAN dan VLAN dari semua host Kubernetes
Pengontrol Kubernetes lain yang memperluas konsep service discovery berbasis servis untuk bekerja di semua antarmuka jaringan Pod

Dengan toolset ini, DANM dapat memberikan beberapa antarmuka jaringan yang terpisah, kemungkinan untuk menggunakan ujung belakang jaringan yang berbeda dan fitur IPAM canggih untuk Pod.

Flannel

[Flannel] (https://github.com/coreos/flannel#flannel) adalah jaringan overlay yang sangat sederhana yang memenuhi persyaratan Kubernetes. Banyak orang telah melaporkan kesuksesan dengan Flannel dan Kubernetes.

Google Compute Engine (GCE)

Untuk skrip konfigurasi kluster Google Compute Engine, perutean lanjutan digunakan untuk menetapkan setiap VM subnet (standarnya adalah /24 - 254 IP). Setiap lalu lintas yang terikat untuk subnet itu akan dialihkan langsung ke VM oleh fabric jaringan GCE. Ini adalah tambahan untuk alamat IP "utama" yang ditugaskan untuk VM, yang NAT'ed untuk akses internet keluar. Sebuah linux bridge (disebut cbr0) dikonfigurasikan untuk ada pada subnet itu, dan diteruskan ke flag -bridge milik docker.

Docker dimulai dengan:

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

Jembatan ini dibuat oleh Kubelet (dikontrol oleh flag --network-plugin=kubenet) sesuai dengan .spec.podCIDR yang dimiliki oleh Node.

Docker sekarang akan mengalokasikan IP dari blok cbr-cidr. Kontainer dapat menjangkau satu sama lain dan Node di atas jembatan cbr0. IP-IP tersebut semuanya dapat dirutekan dalam jaringan proyek GCE.

GCE sendiri tidak tahu apa-apa tentang IP ini, jadi tidak akan NAT untuk lalu lintas internet keluar. Untuk mencapai itu aturan iptables digunakan untuk menyamar (alias SNAT - untuk membuatnya seolah-olah paket berasal dari lalu lintas Node itu sendiri) yang terikat untuk IP di luar jaringan proyek GCE (10.0.0.0/8).

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

Terakhir IP forwarding diaktifkan di kernel (sehingga kernel akan memproses paket untuk kontainer yang dijembatani):

sysctl net.ipv4.ip_forward=1

Hasil dari semua ini adalah bahwa semua Pod dapat saling menjangkau dan dapat keluar lalu lintas ke internet.

Jaguar

Jaguar adalah solusi open source untuk jaringan Kubernetes berdasarkan OpenDaylight. Jaguar menyediakan jaringan overlay menggunakan vxlan dan Jaguar CNIPlugin menyediakan satu alamat IP per Pod.

Knitter

Knitter adalah solusi jaringan yang mendukung banyak jaringan di Kubernetes. Solusi ini menyediakan kemampuan manajemen penyewa dan manajemen jaringan. Knitter mencakup satu set solusi jaringan kontainer NFV ujung ke ujung selain beberapa pesawat jaringan, seperti menjaga alamat IP untuk aplikasi, migrasi alamat IP, dll.

Kube-OVN

Kube-OVN adalah fabric jaringan kubernetes berbasis OVN untuk enterprises. Dengan bantuan OVN/OVS, solusi ini menyediakan beberapa fitur jaringan overlay canggih seperti subnet, QoS, alokasi IP statis, mirroring traffic, gateway, kebijakan jaringan berbasis openflow, dan proksi layanan.

Kube-router

Kube-router adalah solusi jaringan yang dibuat khusus untuk Kubernetes yang bertujuan untuk memberikan kinerja tinggi dan kesederhanaan operasional. Kube-router menyediakan Linux LVS/IPVS berbasis proksi layanan, solusi jaringan berbasis penerusan pod-to-pod Linux kernel tanpa overlay, dan penegak kebijakan jaringan berbasis iptables/ipset.

L2 networks and linux bridging

Jika Anda memiliki jaringan L2 yang "bodoh", seperti saklar sederhana di environment "bare-metal", kamu harus dapat melakukan sesuatu yang mirip dengan pengaturan GCE di atas. Perhatikan bahwa petunjuk ini hanya dicoba dengan sangat sederhana - sepertinya berhasil, tetapi belum diuji secara menyeluruh. Jika kamu menggunakan teknik ini dan telah menyempurnakan prosesnya, tolong beri tahu kami.

Ikuti bagian "With Linux Bridge devices" dari tutorial yang sangat bagus ini dari Lars Kellogg-Stedman.

Multus (plugin Multi-Jaringan)

Multus adalah plugin Multi CNI untuk mendukung fitur Banyak Jaringan di Kubernetes menggunakan objek jaringan berbasis CRD di Kubernetes.

Multus mendukung semua plugin referensi (mis. Flannel, DHCP, [Macvlan](https://github.com/containernetworking/plugins/tree/master/plugins/main / macvlan)) yang mengimplementasikan spesifikasi CNI dan plugin pihak ke-3 (mis. Calico, Weave, Cilium, Contiv). Selain itu, Multus mendukung SRIOV, DPDK, OVS- DPDK & VPP beban kerja di Kubernetes dengan aplikasi cloud asli dan aplikasi berbasis NFV di Kubernetes.

NSX-T

VMware NSX-T adalah virtualisasi jaringan dan platform keamanan. NSX-T dapat menyediakan virtualisasi jaringan untuk lingkungan multi-cloud dan multi-hypervisor dan berfokus pada kerangka kerja dan arsitektur aplikasi yang muncul yang memiliki titik akhir dan tumpukan teknologi yang heterogen. Selain hypervisor vSphere, lingkungan ini termasuk hypervisor lainnya seperti KVM, wadah, dan bare metal.

NSX-T Container Plug-in (NCP) menyediakan integrasi antara NSX-T dan pembuat wadah seperti Kubernetes, serta integrasi antara NSX-T dan platform CaaS / PaaS berbasis-kontainer seperti Pivotal Container Service (PKS) dan OpenShift.

Nuage Networks VCS (Layanan Cloud Virtual)

Nuage menyediakan platform SDN (Software-Defined Networking) berbasis kebijakan yang sangat skalabel. Nuage menggunakan Open vSwitch open source untuk data plane bersama dengan SDN Controller yang kaya fitur yang dibangun pada standar terbuka.

Platform Nuage menggunakan overlay untuk menyediakan jaringan berbasis kebijakan yang mulus antara Kubernetes Pod-Pod dan lingkungan non-Kubernetes (VM dan server bare metal). Model abstraksi kebijakan Nuage dirancang dengan mempertimbangkan aplikasi dan membuatnya mudah untuk mendeklarasikan kebijakan berbutir halus untuk aplikasi. Mesin analisis real-time platform memungkinkan pemantauan visibilitas dan keamanan untuk aplikasi Kubernetes.

OpenVSwitch

OpenVSwitch adalah cara yang agak lebih dewasa tetapi juga rumit untuk membangun jaringan overlay. Ini didukung oleh beberapa "Toko Besar" untuk jaringan.

OVN (Open Virtual Networking)

OVN adalah solusi virtualisasi jaringan opensource yang dikembangkan oleh komunitas Open vSwitch. Ini memungkinkan seseorang membuat switch logis, router logis, ACL stateful, load-balancers dll untuk membangun berbagai topologi jaringan virtual. Proyek ini memiliki plugin dan dokumentasi Kubernetes spesifik di ovn-kubernetes.

Project Calico

Project Calico adalah penyedia jaringan wadah sumber terbuka dan mesin kebijakan jaringan.

Calico menyediakan solusi jaringan dan kebijakan kebijakan jaringan yang sangat berskala untuk menghubungkan Pod Kubernetes berdasarkan prinsip jaringan IP yang sama dengan internet, untuk Linux (open source) dan Windows (milik - tersedia dari Tigera). Calico dapat digunakan tanpa enkapsulasi atau overlay untuk menyediakan jaringan pusat data skala tinggi yang berkinerja tinggi. Calico juga menyediakan kebijakan keamanan jaringan berbutir halus, berdasarkan niat untuk Pod Kubernetes melalui firewall terdistribusi.

Calico juga dapat dijalankan dalam mode penegakan kebijakan bersama dengan solusi jaringan lain seperti Flannel, alias kanal, atau jaringan GCE, AWS atau Azure asli.

Romana

Romana adalah jaringan sumber terbuka dan solusi otomasi keamanan yang memungkinkan kamu menggunakan Kubernetes tanpa jaringan hamparan. Romana mendukung Kubernetes Kebijakan Jaringan untuk memberikan isolasi di seluruh ruang nama jaringan.

Weave Net dari Weaveworks

Weave Net adalah jaringan yang tangguh dan mudah digunakan untuk Kubernetes dan aplikasi yang dihostingnya. Weave Net berjalan sebagai plug-in CNI atau berdiri sendiri. Di kedua versi, itu tidak memerlukan konfigurasi atau kode tambahan untuk dijalankan, dan dalam kedua kasus, jaringan menyediakan satu alamat IP per Pod - seperti standar untuk Kubernetes.

Selanjutnya

Desain awal model jaringan dan alasannya, dan beberapa rencana masa depan dijelaskan secara lebih rinci dalam dokumen desain jaringan.

3.11.6 - Arsitektur Logging

Log aplikasi dan sistem dapat membantu kamu untuk memahami apa yang terjadi di dalam klaster kamu. Log berguna untuk mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah serta memonitor aktivitas klaster. Hampir semua aplikasi modern mempunyai sejenis mekanisme log sehingga hampir semua mesin kontainer didesain untuk mendukung suatu mekanisme logging. Metode logging yang paling mudah untuk aplikasi dalam bentuk kontainer adalah menggunakan standard output dan standard error.

Namun, fungsionalitas bawaan dari mesin kontainer atau runtime biasanya tidak cukup memadai sebagai solusi log. Contohnya, jika sebuah kontainer gagal, sebuah pod dihapus, atau suatu node mati, kamu biasanya tetap menginginkan untuk mengakses log dari aplikasimu. Oleh sebab itu, log sebaiknya berada pada penyimpanan dan lifecyle yang terpisah dari node, pod, atau kontainer. Konsep ini dinamakan sebagai logging pada level klaster. Logging pada level klaster ini membutuhkan backend yang terpisah untuk menyimpan, menganalisis, dan mengkueri log. Kubernetes tidak menyediakan solusi bawaan untuk penyimpanan data log, namun kamu dapat mengintegrasikan beragam solusi logging yang telah ada ke dalam klaster Kubernetes kamu.

Arsitektur logging pada level klaster yang akan dijelaskan berikut mengasumsikan bahwa sebuah logging backend telah tersedia baik di dalam maupun di luar klastermu. Meskipun kamu tidak tertarik menggunakan logging pada level klaster, penjelasan tentang bagaimana log disimpan dan ditangani pada node di bawah ini mungkin dapat berguna untukmu.

Hal dasar logging pada Kubernetes

Pada bagian ini, kamu dapat melihat contoh tentang dasar logging pada Kubernetes yang mengeluarkan data pada standard output. Demonstrasi berikut ini menggunakan sebuah spesifikasi pod dengan kontainer yang akan menuliskan beberapa teks ke standard output tiap detik.

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']

Untuk menjalankan pod ini, gunakan perintah berikut:

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

Keluarannya adalah:

pod/counter created

Untuk mengambil log, gunakan perintah kubectl logs sebagai berikut:

kubectl logs counter

Keluarannya adalah:

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
...

Kamu dapat menambahkan parameter --previous pada perintah kubectl logs untuk mengambil log dari kontainer sebelumnya yang gagal atau crash. Jika pod kamu memiliki banyak kontainer, kamu harus menspesifikasikan kontainer mana yang kamu ingin akses lognya dengan menambahkan nama kontainer pada perintah tersebut. Lihat dokumentasi kubectl logs untuk informasi lebih lanjut.

Node-level logging

Semua hal yang ditulis oleh aplikasi dalam kontainer ke stdout dan stderr akan ditangani dan diarahkan ke suatu tempat oleh mesin atau engine kontainer. Contohnya,mesin kontainer Docker akan mengarahkan kedua aliran tersebut ke suatu logging driver, yang akan dikonfigurasi pada Kubernetes untuk menuliskan ke dalam berkas dalam format json.

Catatan: Logging driver json dari Docker memperlakukan tiap baris sebagai pesan yang terpisah. Saat menggunakan logging driver Docker, tidak ada dukungan untuk menangani pesan multi-line. Kamu harus menangani pesan multi-line pada level agen log atau yang lebih tinggi.

Secara default, jika suatu kontainer restart, kubelet akan menjaga kontainer yang mati tersebut beserta lognya. Namun jika suatu pod dibuang dari node, maka semua hal dari kontainernya juga akan dibuang, termasuk lognya.

Hal lain yang perlu diperhatikan dalam logging pada level node adalah implementasi rotasi log, sehingga log tidak menghabiskan semua penyimpanan yang tersedia pada node. Kubernetes saat ini tidak bertanggung jawab dalam melakukan rotasi log, namun deployment tool seharusnya memberikan solusi terhadap masalah tersebut. Contohnya, pada klaster Kubernetes, yang di deployed menggunakan kube-up.sh, terdapat alat bernama logrotate yang dikonfigurasi untuk berjalan tiap jamnya. Kamu juga dapat menggunakan runtime kontainer untuk melakukan rotasi log otomatis, misalnya menggunakan log-opt Docker. Pada kube-up.sh, metode terakhir digunakan untuk COS image pada GCP, sedangkan metode pertama digunakan untuk lingkungan lainnya. Pada kedua metode, secara default akan dilakukan rotasi pada saat berkas log melewati 10MB.

Sebagai contoh, kamu dapat melihat informasi lebih rinci tentang bagaimana kube-up.sh mengatur logging untuk COS image pada GCP yang terkait dengan script.

Saat kamu menjalankan perintah kubectl logs seperti pada contoh tadi, kubelet di node tersebut akan menangani permintaan untuk membaca langsung isi berkas log sebagai respon.

Catatan: Saat ini, jika suatu sistem eksternal telah melakukan rotasi, hanya konten dari berkas log terbaru yang akan tersedia melalui perintah kubectl logs. Contoh, jika terdapat sebuah berkas 10MB, logrotate akan melakukan rotasi sehingga akan ada dua buah berkas, satu dengan ukuran 10MB, dan satu berkas lainnya yang kosong. Maka kubectl logs akan mengembalikan respon kosong.

Komponen sistem log

Terdapat dua jenis komponen sistem: yaitu yang berjalan di dalam kontainer dan komponen lain yang tidak berjalan di dalam kontainer. Sebagai contoh:

Kubernetes scheduler dan kube-proxy berjalan di dalam kontainer.
Kubelet dan runtime kontainer, contohnya Docker, tidak berjalan di dalam kontainer.

Pada mesin yang menggunakan systemd, kubelet dan runtime runtime menulis ke journald. Jika systemd tidak tersedia, keduanya akan menulis ke berkas .log pada folder /var/log. Komponen sistem di dalam kontainer akan selalu menuliskan ke folder /var/log, melewati mekanisme default logging. Mereka akan menggunakan logging library klog. Kamu dapat menemukan konvensi tentang tingkat kegawatan logging untuk komponen-komponen tersebut pada dokumentasi development logging.

Seperti halnya pada log kontainer, komponen sistem yang menuliskan log pada folder /var/log juga harus melakukan rotasi log. Pada klaster Kubernetes yang menggunakan kube-up.sh, log tersebut telah dikonfigurasi dan akan dirotasi oleh logrotate secara harian atau saat ukuran log melebihi 100MB.

Arsitektur klaster-level logging

Meskipun Kubernetes tidak menyediakan solusi bawaan untuk logging level klaster, ada beberapa pendekatan yang dapat kamu pertimbangkan. Berikut beberapa diantaranya:

Menggunakan agen logging pada level node yang berjalan pada setiap node.
Menggunakan kontainer sidecar khusus untuk logging aplikasi di dalam pod.
Mengeluarkan log langsung ke backend dari dalam aplikasi

Menggunakan agen node-level logging

Kamu dapat mengimplementasikan klaster-level logging dengan menggunakan agen yang berjalan pada setiap node. Agen logging merupakan perangkat khusus yang akan mengekspos log atau mengeluarkan log ke backend. Umumnya agen logging merupakan kontainer yang memiliki akses langsung ke direktori tempat berkas log berada dari semua kontainer aplikasi yang berjalan pada node tersebut.

Karena agen logging harus berjalan pada setiap node, umumnya dilakukan dengan menggunakan replika DaemonSet, manifest pod, atau menjalankan proses khusus pada node. Namun dua cara terakhir sudah dideprekasi dan sangat tidak disarankan.

Menggunakan agen logging pada level node merupakan cara yang paling umum dan disarankan untuk klaster Kubernetes. Hal ini karena hanya dibutuhkan satu agen tiap node dan tidak membutuhkan perubahan apapun dari sisi aplikasi yang berjalan pada node. Namun, node-level logging hanya dapat dilakukan untuk aplikasi yang menggunakan standard output dan standard error.

Kubernetes tidak menspesifikasikan khusus suatu agen logging, namun ada dua agen logging yang dimasukkan dalam rilis Kubernetes: Stackdriver Logging untuk digunakan pada Google Cloud Platform, dan Elasticsearch. Kamu dapat melihat informasi dan instruksi pada masing-masing dokumentasi. Keduanya menggunakan fluentd dengan konfigurasi kustom sebagai agen pada node.

Menggunakan kontainer sidecar dengan agen logging

Kamu dapat menggunakan kontainer sidecar dengan salah satu cara berikut:

Kontainer sidecar mengeluarkan log aplikasi ke stdout miliknya sendiri.
Kontainer sidecar menjalankan agen logging yang dikonfigurasi untuk mengambil log dari aplikasi kontainer.

Kontainer streaming sidecar

Kontainer sidecar dengan kontainer streaming

Kamu dapat memanfaatkan kubelet dan agen logging yang telah berjalan pada tiap node dengan menggunakan kontainer sidecar. Kontainer sidecar dapat membaca log dari sebuah berkas, socket atau journald. Tiap kontainer sidecar menuliskan log ke stdout atau stderr mereka sendiri.

Dengan menggunakan cara ini kamu dapat memisahkan aliran log dari bagian-bagian yang berbeda dari aplikasimu, yang beberapa mungkin tidak mendukung log ke stdout dan stderr. Perubahan logika aplikasimu dengan menggunakan cara ini cukup kecil, sehingga hampir tidak ada overhead. Selain itu, karena stdout dan stderr ditangani oleh kubelet, kamu juga dapat menggunakan alat bawaan seperti kubectl logs.

Sebagai contoh, sebuah pod berjalan pada satu kontainer tunggal, dan kontainer menuliskan ke dua berkas log yang berbeda, dengan dua format yang berbeda pula. Berikut ini file konfigurasi untuk Pod:

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: {}

Hal ini akan menyulitkan untuk mengeluarkan log dalam format yang berbeda pada aliran log yang sama, meskipun kamu dapat me-redirect keduanya ke stdout dari kontainer. Sebagai gantinya, kamu dapat menggunakan dua buah kontainer sidecar. Tiap kontainer sidecar dapat membaca suatu berkas log tertentu dari shared volume kemudian mengarahkan log ke stdout-nya sendiri.

Berikut file konfigurasi untuk pod yang memiliki dua buah kontainer sidecard:

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: {}

Saat kamu menjalankan pod ini, kamu dapat mengakses tiap aliran log secara terpisah dengan menjalankan perintah berikut:

kubectl logs counter count-log-1

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

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
...

Agen node-level yang terpasang di klastermu akan mengambil aliran log tersebut secara otomatis tanpa perlu melakukan konfigurasi tambahan. Bahkan jika kamu mau, kamu dapat mengonfigurasi agen untuk melakukan parse baris log tergantung dari kontainer sumber awalnya.

Sedikit catatan, meskipun menggunakan memori dan CPU yang cukup rendah (sekitar beberapa milicore untuk CPU dan beberapa megabytes untuk memori), penulisan log ke file kemudian mengalirkannya ke stdout dapat berakibat penggunaan disk yang lebih besar. Jika kamu memiliki aplikasi yang menuliskan ke file tunggal, umumnya lebih baik menggunakan /dev/stdout sebagai tujuan daripada menggunakan pendekatan dengan kontainer sidecar.

Kontainer sidecar juga dapat digunakan untuk melakukan rotasi berkas log yang tidak dapat dirotasi oleh aplikasi itu sendiri. Contoh dari pendekatan ini adalah sebuah kontainer kecil yang menjalankan rotasi log secara periodik. Namun, direkomendasikan untuk menggunakan stdout dan stderr secara langsung dan menyerahkan kebijakan rotasi dan retensi pada kubelet.

Kontainer sidecar dengan agen logging

Jika agen node-level logging tidak cukup fleksible untuk kebutuhanmu, kamu dapat membuat kontainer sidecar dengan agen logging yang terpisah, yang kamu konfigurasi spesifik untuk berjalan dengan aplikasimu.

Catatan: Menggunakan agen logging di dalam kontainer sidecar dapat berakibat penggunaan resource yang signifikan. Selain itu, kamu tidak dapat mengakses log itu dengan menggunakan perintah kubectl logs, karena mereka tidak dikontrol oleh kubelet.

Sebagai contoh, kamu dapat menggunakan Stackdriver, yang menggunakan fluentd sebagai agen logging. Berikut ini dua file konfigurasi yang dapat kamu pakai untuk mengimplementasikan cara ini. File yang pertama berisi sebuah ConfigMap untuk mengonfigurasi fluentd.

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>

Catatan: Konfigurasi fluentd berada diluar cakupan artikel ini. Untuk informasi lebih lanjut tentang cara mengonfigurasi fluentd, silakan lihat dokumentasi resmi fluentd .

File yang kedua mendeskripsikan sebuah pod yang memiliki kontainer sidecar yang menjalankan fluentd. Pod ini melakukan mount sebuah volume yang akan digunakan fluentd untuk mengambil data konfigurasinya.

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

Setelah beberapa saat, kamu akan mendapati pesan log pada interface Stackdriver.

Ingat, ini hanya contoh saja dan kamu dapat mengganti fluentd dengan agen logging lainnya, yang dapat membaca sumber apa saja dari dalam kontainer aplikasi.

Mengekspos log langsung dari aplikasi

Kamu dapat mengimplementasikan klaster-level logging dengan mengekspos atau mengeluarkan log langsung dari tiap aplikasi; namun cara implementasi mekanisme logging tersebut diluar cakupan dari Kubernetes.

3.11.7 - Metrik untuk Komponen Sistem Kubernetes

Metrik dari komponen sistem dapat memberikan gambaran yang lebih baik tentang apa yang sedang terjadi di dalam sistem. Metrik sangat berguna untuk membuat dasbor (dashboard) dan peringatan (alert).

Komponen Kubernetes mengekspos metrik dalam format Prometheus. Format ini berupa teks biasa yang terstruktur, dirancang agar orang dan mesin dapat membacanya.

Metrik-metrik dalam Kubernetes

Dalam kebanyakan kasus, metrik tersedia pada endpoint /metrics dari server HTTP. Untuk komponen yang tidak mengekspos endpoint secara bawaan, endpoint tersebut dapat diaktifkan dengan menggunakan opsi --bind-address.

Contoh-contoh untuk komponen tersebut adalah:

Di dalam lingkungan produksi, kamu mungkin ingin mengonfigurasi Server Prometheus atau pengambil metrik (metrics scraper) lainnya untuk mengumpulkan metrik-metrik ini secara berkala dan membuatnya tersedia dalam semacam pangkalan data deret waktu (time series database).

Perlu dicatat bahwa kubelet juga mengekspos metrik pada endpoint-endpoint seperti /metrics/cadvisor, /metrics/resource dan /metrics/probes. Metrik-metrik tersebut tidak memiliki siklus hidup yang sama.

Jika klastermu menggunakan RBAC, maka membaca metrik memerlukan otorisasi melalui user, group, atau ServiceAccount dengan ClusterRole yang memperbolehkan untuk mengakses /metrics.

Sebagai contoh:

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus
rules:
  - nonResourceURLs:
      - "/metrics"
    verbs:
      - get

Siklus hidup metrik

Metrik alfa (alpha) → Metrik stabil → Metrik usang (deprecated) → Metrik tersembunyi → Metrik terhapus

Metrik alfa tidak memiliki jaminan stabilitas. Metrik ini dapat dimodifikasi atau dihapus kapan saja.

Metrik stabil dijamin tidak akan mengalami perubahan. Hal ini berarti:

Metrik stabil tanpa penanda usang (deprecated signature) tidak akan dihapus ataupun diganti namanya
Jenis metrik stabil tidak akan dimodifikasi

Metrik usang dijadwalkan untuk dihapus, tetapi masih tersedia untuk digunakan. Metrik ini mencakup anotasi versi di mana metrik ini dianggap menjadi usang.

Sebagai contoh:

Sebelum menjadi usang

# HELP some_counter this counts things
# TYPE some_counter counter
some_counter 0

Setelah menjadi usang

# HELP some_counter (Deprecated since 1.15.0) this counts things
# TYPE some_counter counter
some_counter 0

Metrik tersembunyi tidak lagi dipublikasikan untuk pengambilan metrik (scraping), tetapi masih tersedia untuk digunakan. Untuk menggunakan metrik tersembunyi, lihat bagian Menampilkan metrik tersembunyi.

Metrik yang terhapus tidak lagi dipublikasikan dan tidak dapat digunakan lagi.

Menampilkan metrik tersembunyi

Seperti yang dijelaskan di atas, admin dapat mengaktifkan metrik tersembunyi melalui opsi baris perintah pada biner (program) tertentu. Ini dimaksudkan untuk digunakan sebagai jalan keluar bagi admin jika mereka melewatkan migrasi metrik usang dalam rilis terakhir.

Opsi show-hidden-metrics-for-version menerima input versi yang kamu inginkan untuk menampilkan metrik usang dalam rilis tersebut. Versi tersebut dinyatakan sebagai x.y, di mana x adalah versi mayor, y adalah versi minor. Versi patch tidak diperlukan meskipun metrik dapat menjadi usang dalam rilis patch, alasannya adalah kebijakan penandaan metrik usang dijalankan terhadap rilis minor.

Opsi tersebut hanya dapat menerima input versi minor sebelumnya sebagai nilai. Semua metrik yang disembunyikan di versi sebelumnya akan dikeluarkan jika admin mengatur versi sebelumnya ke show-hidden-metrics-for-version. Versi yang terlalu lama tidak diperbolehkan karena melanggar kebijakan untuk metrik usang.

Ambil metrik A sebagai contoh, di sini diasumsikan bahwa A sudah menjadi usang di versi 1.n. Berdasarkan kebijakan metrik usang, kita dapat mencapai kesimpulan berikut:

Pada rilis 1.n, metrik menjadi usang, dan dapat dikeluarkan secara bawaan.
Pada rilis 1.n+1, metrik disembunyikan secara bawaan dan dapat dikeluarkan dengan baris perintah show-hidden-metrics-for-version=1.n.
Pada rilis 1.n+2, metrik harus dihapus dari codebase. Tidak ada jalan keluar lagi.

Jika kamu meningkatkan versi dari rilis 1.12 ke 1.13, tetapi masih bergantung pada metrik A yang usang di 1.12, kamu harus mengatur metrik tersembunyi melalui baris perintah: --show-hidden-metrics = 1.12 dan ingatlah untuk menghapus ketergantungan terhadap metrik ini sebelum meningkatkan versi rilis ke 1.14.

Menonaktifkan metrik akselerator

kubelet mengumpulkan metrik akselerator melalui cAdvisor. Untuk mengumpulkan metrik ini, untuk akselerator seperti GPU NVIDIA, kubelet membuka koneksi dengan driver GPU. Ini berarti untuk melakukan perubahan infrastruktur (misalnya, pemutakhiran driver), administrator klaster perlu menghentikan agen kubelet.

Pengumpulkan metrik akselerator sekarang menjadi tanggung jawab vendor dibandingkan kubelet. Vendor harus menyediakan sebuah kontainer untuk mengumpulkan metrik dan mengeksposnya ke layanan metrik (misalnya, Prometheus).

Gerbang fitur DisableAcceleratorUsageMetrics menonaktifkan metrik yang dikumpulkan oleh kubelet, dengan lini masa (timeline) untuk mengaktifkan fitur ini secara bawaan.

Metrik komponen

Metrik kube-controller-manager

Metrik controller manager memberikan gambaran penting tentang kinerja dan kesehatan controller manager. Metrik ini mencakup metrik runtime bahasa Go yang umum seperti jumlah go_routine dan metrik khusus pengontrol seperti latensi permintaan etcd atau latensi API Cloudprovider (AWS, GCE, OpenStack) yang dapat digunakan untuk mengukur kesehatan klaster.

Mulai dari Kubernetes 1.7, metrik Cloudprovider yang detail tersedia untuk operasi penyimpanan untuk GCE, AWS, Vsphere, dan OpenStack. Metrik ini dapat digunakan untuk memantau kesehatan operasi persistent volume.

Misalnya, untuk GCE metrik-metrik berikut ini dipanggil:

cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "instance_list"}
cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "disk_insert"}
cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "disk_delete"}
cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "attach_disk"}
cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "detach_disk"}
cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "list_disk"}

Metrik kube-scheduler

FEATURE STATE: Kubernetes v1.20 [alpha]

Penjadwal mengekspos metrik opsional yang melaporkan sumber daya yang diminta dan limit yang diinginkan dari semua pod yang berjalan. Metrik ini dapat digunakan untuk membangun dasbor perencanaan kapasitas, mengevaluasi limit penjadwalan yang digunakan saat ini atau secara historis, dengan cepat mengidentifikasi beban kerja yang tidak dapat dijadwalkan karena kurangnya sumber daya, dan membandingkan permintaan sumber daya oleh pod dengan penggunaannya yang aktual.

kube-scheduler mengidentifikasi permintaan dan limit sumber daya yang dikonfigurasi untuk setiap Pod; jika permintaan atau limit bukan nol, kube-scheduler akan melaporkan deret waktu (timeseries) metrik. Deret waktu diberi label dengan:

namespace
nama pod
node di mana pod dijadwalkan atau string kosong jika belum dijadwalkan
prioritas
penjadwal yang ditugaskan untuk pod itu
nama dari sumber daya (misalnya, cpu)
satuan dari sumber daya jika diketahui (misalnya, cores)

Setelah pod selesai (memiliki restartPolicy Never atau OnFailure dan berada dalam fase pod Succeeded atau Failed, atau telah dihapus dan semua kontainer dalam keadaan Terminated) deret metrik tidak lagi dilaporkan karena penjadwal sekarang sudah dibebaskan untuk menjadwalkan pod lain untuk dijalankan. Metrik yang dibahas pada bagian ini dikenal sebagai kube_pod_resource_request dan kube_pod_resource_limit.

Metrik diekspos melalui endpoint HTTP /metrics/resources dan memerlukan otorisasi yang sama seperti endpoint /metrics pada penjadwal. Kamu harus menggunakan opsi --show-hidden-metrics-for-version=1.20 untuk mengekspos metrik-metrik stabilitas alfa ini.

Selanjutnya

Baca tentang format teks Prometheus untuk berbagai metrik
Baca tentang kebijakan deprecation Kubernetes

3.11.8 - Konfigurasi Garbage Collection pada kubelet

Garbage collection merupakan fitur kubelet yang sangat bermanfaat, yang akan membersihkan image-image dan juga kontainer-kontainer yang tidak lagi digunakan. Kubelet akan melakukan garbage collection untuk kontainer setiap satu menit dan garbage collection untuk image setiap lima menit.

Perangkat garbage collection eksternal tidak direkomendasikan karena perangkat tersebut berpotensi merusak perilaku kubelet dengan menghilangkan kontainer-kontainer yang sebenarnya masih diperlukan.

Garbage Collection untuk Image

Kubernetes mengelola lifecycle untuk seluruh image melalui imageManager, dengan bantuan cadvisor.

Policy untuk melakukan garbage collection memperhatikan dua hal: HighThresholdPercent dan LowThresholdPercent. Penggunaan disk yang melewati batas atas (high threshold) akan men-trigger garbage collection. Garbage collection akan mulai menghapus dari image-image yang paling jarang digunakan (least recently used) sampai menemui batas bawah (low threshold) kembali.

Garbage Collection untuk Kontainer

Policy untuk melakukan garbage collection pada kontainer memperhatikan tiga variabel yang ditentukan oleh pengguna (user-defined). MinAge merupakan umur minimal dimana suatu kontainer dapat terkena garbage collection. MaxPerPodContainer merupakan jumlah maksimum yang diperbolehkan untuk setiap pod (UID, container name) pair memiliki kontainer-kontainer yang sudah mati (dead containers). MaxContainers merupakan jumlah maksimal total dari seluruh kontainer yang sudah mati. Semua variabel ini dapat dinonaktifkan secara individual, dengan mengatur MinAge ke angka nol serta mengatur MaxPerPodContainer dan MaxContainers ke angka di bawah nol.

Kubelet akan mengambil tindakan untuk kontainer-kontainer yang tidak dikenal, sudah dihapus, atau diluar batasan-batasan yang diatur sebelumnya melalui flag. Kontainer-kontainer yang paling lama (tertua) biasanya akan dihapus terlebih dahulu. MaxPerPodContainer dan MaxContainer berpotensi mengalami konflik satu sama lain pada situasi saat menjaga jumlah maksimal kontainer per pod (MaxPerPodContainer) akan melebihi jumlah kontainer mati (dead containers) yang diperbolehkan (MaxContainers). MaxPerPodContainer dapat diatur sedemikian rupa dalam situasi ini: Seburuk-buruhknya dengan melakukan downgrade MaxPerPodContainer ke angka 1 dan melakukan evict kontainer-kontainer yang paling lama. Selain itu, kontainer-kontainer milik Pod yang telah dihapus akan dihilangkan saat umur mereka telah melebihi MinAge.

Kontainer-kontainer yang tidak dikelola oleh kubelet akan terbebas dari garbage collection.

Konfigurasi Pengguna

Para pengguna dapat mengatur threshold-threshold untuk melakukan tuning pada garbage collection image melalui flag-flag kubelet sebagai berikut:

image-gc-high-threshold, persentase dari penggunaan disk yang men-trigger proses garbage collection untuk image. Default-nya adalah 85%.
image-gc-low-threshold, persentase dari penggunaan disk dimana garbage collection berusaha menghapus image. Default-nya adalah 80%.

Kami juga memperbolehkan para pengguna untuk menyesuaikan policy garbage collection melalui flag-flag kubelet sebagai berikut:

minimum-container-ttl-duration, umur minimal untuk setiap kontainer yang sudah selesai (finished) sebelum terkena garbage collection. Default-nya adalah 0 menit, yang berarti setiap kontainer yang telah selesai akan terkena garbage collection.
maximum-dead-containers-per-container, jumlah maksimal dari kontainer-kontainer lama yang diperbolehkan ada secara global. Default-nya adalah -1, yang berarti tidak ada batasannya untuk global.

Kontainer-kontainer dapat berpotensi terkena garbage collection sebelum kegunaannya telah usang. Kontainer-kontainer ini memliki log dan data lainnya yang bisa saja berguna saat troubleshoot. Sangat direkomendasikan untuk menetapkan angka yang cukup besar pada maximum-dead-containers-per-container, untuk memperbolehkan paling tidak 1 kontainer mati untuk dijaga (retained) per jumlah kontainer yang diharapkan. Angka yang lebih besar untuk maximum-dead-containers juga direkomendasikan untuk alasan serupa. Lihat isu ini untuk penjelasan lebih lanjut.

Deprecation

Beberapa fitur Garbage Collection pada kubelet di laman ini akan digantikan oleh fitur eviction nantinya, termasuk:

Flag Existing	Flag Baru	Alasan
`--image-gc-high-threshold`	`--eviction-hard` atau `--eviction-soft`	sinyal eviction yang ada (existing) dapat men-trigger garbage collection
`--image-gc-low-threshold`	`--eviction-minimum-reclaim`	hal serupa dapat diperoleh dengan eviction reclaim
`--maximum-dead-containers`		deprecated saat log yang telah usang tersimpan di luar konteks kontainer
`--maximum-dead-containers-per-container`		deprecated saat log yang telah usang tersimpan di luar konteks kontainer
`--minimum-container-ttl-duration`		deprecated saat log yang telah usang tersimpan di luar konteks kontainer
`--low-diskspace-threshold-mb`	`--eviction-hard` atau `eviction-soft`	eviction memberi generalisasi threshold disk untuk resource-resource lainnya
`--outofdisk-transition-frequency`	`--eviction-pressure-transition-period`	eviction memberi generalisasi transisi tekanan disk (disk pressure)untuk resource-resource lainnya

Selanjutnya

Lihat Konfigurasi untuk Menangani Kehabisan Resource untuk penjelasan lebih lanjut.

3.11.9 - Federation

Sudah usang

Penggunaan Federation V1 sangat tidak disarankan. Federation V1 tidak pernah masuk dalam GA dan tidak lagi dikembangkan secara aktif. Dokumentasi hanya disediakan sebatas data artefak saja.

Untuk informasi lebih lanjut mengenai hal ini dan penggantinya kamu dapat membaca Kubernetes Federation v2.

Laman ini menjelaskan alasan dan cara penggunaan federation untuk melakukan manajemen klaster Kubernetes.

Kenapa Federation ?

Federation membuat proses manajemen klaster multipel menjadi lebih mudah. Federation mencapai hal ini dengan cara menyediakan 2 buah fondasi:

Melakukan sinkronisasi resource di seluruh klaster: Federation menyediakan kemampuan untuk melakukan sinkronisasi resources pada multiple klaster. Sebagai contoh, kamu dapat memastikan Deployment yang sama tersedia pada klaster multipel.
Cross cluster Discovery: Federation menyediakan kemampuan untuk melakukan konfigurasi otomatis server DNS dan load balancer dari semua klaster. Misalnya, kamu dapat memastikan bahwa sebuah VIP atau DNS global dapat digunakan untuk mengakses backend dari klaster multipel.

Beberapa penggunaan federation adalah sebagai berikut:

High Availability: Melakukan load balance di seluruh klaster serta melakukan konfigurasi otomatis server DNS dan load balancer, federation meminimalisasi dampak yang terjadi apabila terjadi kegagalan klaster.
Mencegah lock-in yang terjadi akibat penyedia layanan: Dengan cara mempermudah proses migrasi antar klaster.

Manfaat federation tidak akan terlalu kelihatan kecuali kamu memiliki beberapa klaster. Beberapa alasan kenapa kamu butuh beberapa klaster adalah:

Latency yang rendah: Memiliki klaster yang berada di region yang berbeda meminimalisasi latency dengan cara menyajikan konten ke pengguna berdasarkan region yang paling dekat dengan pengguna tersebut.
Isolasi fault: Akan lebih baik apabila kita memiliki beberapa klaster kecil dibandingkan sebuah klaster besar untuk melakukan isolasi fault (misalnya saja klaster ini bisa saja berada di availability zona dan penyedia layanan cloud yang berbeda).
Skalabilitas: Terdapat batasan skalabilitas untuk sebuah klaster Kubernetes, hal ini sebenarnya tidak menjadi masalah bagi sebagian besar pengguna. Untuk informasi lebih lanjut kamu bisa membaca Kubernetes Scaling dan Perencanaan Performa).
Hybrid cloud: Kamu dapat memiliki multiple klsuter pada penyedia layanan cloud yang berbeda ataupun menggunakan on-premsie.

Kekurangan

Meskipun terdapat banyak kelebihan dari penggunaan federation, terdapat beberapa kekurangan federation yang dijabarkan sebagai berikut:

Peningkatan bandwidth dan biaya untuk jaringan: control plane federation bertugas mengawasi semua kulster yang ada untuk menjamin state yang ada saat ini sesuai dengan state yang diinginkan. Hal ini dapat menyebabkan peningkatan biaya jaringan apabila klaster yang ada dijalankan pada region yang berbeda baik pada penyedia layanan cloud yang sama maupun berbeda.
Berkurangnya isolasi antar klaster: Sebuah bug yang ada pada control plane federation dapat berdampak pada semua klaster. Hal ini dapat dihindari dengan cara mejaga logika yang ada pada control plane federation seminimum mungkin.
Kematangan: Proyek federation ini tergolong baru dan belum cukup matang. Tidak semua resource yang ada tersedia dan masih banyak feature alpha. Issue 88 memberikan detail isu-isu terkait sistem yang masih berusaha dicari solusinya.

Kemampuan Hybrid Penggunaan Layanan Penyedian Cloud

Federation pada Kubernetes memungkinkan klaster untuk dijalankan pada penyedia layanan cloud yang berbeda (misalnya Google Cloud, AWS), dan on-premise (misalnya OpenStack). Kubefed adalah salah satu cara yang direkomendasikan untuk melakukan proses deploy klaster federation.

Dengan demikian, resources API yang kamu miliki dapat berada di klaster atau bahkan penyedia layanan cloud yang berbeda.

Mengaktifkan Federation

Untuk bisa melakukan federation pada klaster yang berbeda, pertama kamu harus mengaktifkan control plane federation. Ikuti petunjuk mengaktifkan control plane federation untuk informasi lebih lanjut.

`Resources` API

Setelah kamu mengaktifkan control plane, kamu dapat menggunakan resource API federation. Berikut merupakan panduan yang akan menjelaskan masing-masing resource secara mendetail:

Referensi Dokumentasi API memberikan semua daftar resources yang disediakan apiserver federation.

Penghapusan Berantai

Kubernetes versi 1.6 menyediakan mekanisme penghapusan berantai untuk resource yang ada pada federation. Dengan penghapusan berantai, ketika kamu menghapus sebuah resource dari control plane federation, kamu juga akan menghapus segala resource tersebut pada semua klaster yang ada.

Mekanisme penghapusan berantai ini tidak diaktifkan secara default ketika menggunakan REST API. Untuk mengaktifkannya, ubah nilai dari opsi DeleteOptions.orphanDependents=false ketika kamu menghapus sebuah resource dari control plane federation dengan menggunakan REST API. Penggunaan kubectl deletemengaktifkan penhapusan berantai secara default. Kamu dapat menonaktifkannya dengan menggunakan kubectl delete --cascade=false

Catatan: Kubernetes versi 1.5 menyediakan penghapusan berantai untuk sebagian resource federation.

Cakupan dari Sebuah Klaster

Pada penyedia IaaS seperti Google Compute Engine atau Amazon Web Services, sebuah VM ada di dalam zona atau availability zone. Kami menyarankan agar semua VM pada klaster Kubernetes berada pada availability zona yang sama, karena:

dibandingkan dengan sebuah klaster global Kubernetes, terdapat lebih sedikit single-points of failure.
dibandingkan dengan sebuah klaster yang tersebar pada availability zone yang mungkin berbeda, akan lebih mudah untuk merencanakan properti availability dari sebuah klaster yang berada pada satu zona.
ketika pengembang Kubernetes mendesain sistem (misalnya, memperkirakan latency, bandwidth, atau failure yang mungkin terjadi) pengembang tersebut memperkirakan semua mesin akan berada pada sebuah data center yang sama, atau setidaknya masih terdapat pada satu wilayah.

Sangat direkomendasikan untuk menjalankan sedikit klaster dengan lebih banyak VM pada setiap availability zona; meskipun begitu hal ini tidak menutup kemungkinan untuk menjalankan klaster multipel pada setiap availability zona.

Alasan kenapa menjalankan lebih sedikit klaster pada setiap availability zona lebih dianjurkan:

meningkatkan bin packing Pod pada beberapa kasus dimana terdapat lebih banyak node dalam sebuah klaster (mengurangi terjadinya fragmentation resource).
mengurangi overhead operasional (meskipun keuntungan ini akan berkurang seiring bertambah matangnya proses dan tooling operasional).
mengurangi biaya resource tetap per klaster, misalnya VM apiserver.

Alasan untuk memiliki klaster multipel:

policy kemananan yang ketat membutuhkan isolasi antar work class (baca Partisi Klaster di bawah).
melakukan penerapan Kubernetes dan/atau perangkat lunak lain yang versi baru ke salah satu klaster.

Memilih jumlah klaster yang tepat

Pemilihan jumlah klaster yang tepat merupakan pilihan yang relatif statis, dan hanya akan ditinjau kembali sewaktu-waktu. Sebaliknya, jumlah node dan pod dalam suatu service dapat berubah secara cepat seiring bertambahnya workload.

Untuk memilih jumlah klaster, pertama, pilih region yang memiliki latency yang masih dapat dimaklumi untuk semua pengguna aplikasi kamu (jika kamu menggunakan Content Distribution Network, kebutuhan informasi nilai latency CDN tidak perlu diperhatikan). Masalah legal juga perlu diperhitungkan. Misalnya sebuah perusahaan dengan pelanggan global bisa jadi memilih klaster di region US, EU, AP, dan SA. Jumlah region ini dimisalkan dengan R.

Kedua, pilih berapa banyak klaster yang bisa jadi unavailable secara bersamaan tanpa membuat service menjadi unavailable. Misalkan jumlah klaster unavailable ini sebagai U. Jika kamu tidak yakin, maka 1 merupakan pilihan yang tergolong dapat diterima.

Jika aplikasimu memungkinkan trafik untuk di-load balance ke region mana saja ketika terjadi failure pada klaster, maka kamu setidaknya membutuhkan nilai yang lebih banyak dari jumlah R atau U + 1 klaster. Jika tidak (misalnya, kamu ingin menjamin stabilnya latency ketika terjadi failure pada klaster) maka kamu membutuhkan R * (U + 1) klaster (U + 1 di setiap region yang ada pada R). Pada kasus lain, cobalah untuk menerapkan satu klaster pada zona yang berbeda.

Terakhir, jika klaster yang kamu miliki membutuhkan jumlah node yang melebihi nilai yang direkomendasikan untuk sebuah klaster Kubernetes, maka kamu membutuhkan lebih banyak klaster. Kubernetes v1.3 mampu menangani hingga 1000 node untuk setiap klaster. Kubernetes v1.8 mampu menangani hingga 5000 node untuk tiap klaster. Baca Membangun Klaster Besar untuk petunjuk lebih lanjut.

Selanjutnya

Pelajari lebih lanjut tentang proposal Federation.
Baca petunjuk pengaktifan klaster federation.
Lihat seminar tentang federation pada Kubecon2016
Lihat update federation pada Kubecon2017 Eropa
Lihat update sig-multicluster pada Kubecon2018 Eropa
Lihat presentasi prototipe Federation-v2 pada Kubecon2018 Eropa
Lihat petunjuk penggunaan Federation-v2

3.11.10 - Berbagai Proxy di Kubernetes

Laman ini menjelaskan berbagai proxy yang ada di dalam Kubernetes.

Berbagai Jenis Proxy

Ada beberapa jenis proxy yang akan kamu temui saat menggunakan Kubernetes:

kubectl proxy:
- dijalankan pada desktop pengguna atau di dalam sebuah Pod
- melakukan proxy dari alamat localhost ke apiserver Kubernetes
- dari klien menuju proxy menggunakan HTTP
- dari proxy menuju apiserver menggunakan HTTPS
- mencari lokasi apiserver
- menambahkan header autentikasi
apiserver proxy:
- merupakan sebuah bastion yang ada di dalam apiserver
- menghubungkan pengguna di luar klaster ke alamat-alamat IP di dalam klaster yang tidak bisa terjangkau
- dijalankan bersama process-process apiserver
- dari klien menuju proxy menggunakan HTTPS (atau http jika dikonfigurasi pada apiserver)
- dari proxy menuju target menggunakan HTTP atau HTTPS, tergantung pilihan yang diambil oleh proxy melalui informasi yang ada
- dapat digunakan untuk menghubungi Node, Pod, atau Service
- melakukan load balancing saat digunakan untuk menjangkau sebuah Service
kube proxy:
- dijalankan pada setiap Node
- melakukan proxy untuk UDP, TCP dan SCTP
- tidak mengerti HTTP
- menyediakan load balancing
- hanya digunakan untuk menjangkau berbagai Service
Sebuah Proxy/Load-balancer di depan satu atau banyak apiserver:
- keberadaan dan implementasinya bervariasi tergantung pada klaster (contohnya nginx)
- ada di antara seluruh klien dan satu/banyak apiserver
- jika ada beberapa apiserver, berfungsi sebagai load balancer
Cloud Load Balancer pada servis eksternal:
- disediakan oleh beberapa penyedia layanan cloud, seperti AWS ELB, Google Cloud Load Balancer
- dibuat secara otomatis ketika Service dari Kubernetes dengan tipe LoadBalancer
- biasanya hanya tersedia untuk UDP/TCP
- support untuk SCTP tergantung pada load balancer yang diimplementasikan oleh penyedia cloud
- implementasi bervariasi tergantung pada penyedia cloud

Pengguna Kubernetes biasanya hanya cukup perlu tahu tentang kubectl proxy dan apiserver proxy. Untuk proxy-proxy lain di luar ini, admin klaster biasanya akan memastikan konfigurasinya dengan benar.

Melakukan request redirect

Proxy telah menggantikan fungsi redirect. Redirect telah terdeprekasi.

3.11.11 - Metrik controller manager

Metrik controller manager memberikan informasi penting tentang kinerja dan kesehatan dari controller manager.

Tentang metrik controller manager

Metrik controller manager ini berfungsi untuk memberikan informasi penting tentang kinerja dan kesehatan dari controller manager. Metrik ini juga berisi tentang metrik umum dari runtime bahasa pemrograman Go seperti jumlah go_routine dan metrik spesifik dari controller seperti latensi dari etcd request atau latensi API dari penyedia layanan cloud (AWS, GCE, OpenStack) yang dapat digunakan untuk mengukur kesehatan dari klaster.

Mulai dari Kubernetes 1.7, metrik yang lebih mendetil tentang operasi penyimpanan dari penyedia layanan cloud juga telah tersedia. Metrik-metrik ini dapat digunakan untuk memonitor kesehatan dari operasi persistent volume.

Berikut merupakan contoh nama metrik yang disediakan GCE:

cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "instance_list"}
cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "disk_insert"}
cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "disk_delete"}
cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "attach_disk"}
cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "detach_disk"}
cloudprovider_gce_api_request_duration_seconds { request = "list_disk"}

Konfigurasi

Pada sebuah klaster, informasi metrik controller manager dapat diakses melalui http://localhost:10252/metrics dari host tempat controller manager dijalankan.

Metrik ini dikeluarkan dalam bentuk format prometheus serta mudah untuk dibaca manusia.

Pada environment produksi, kamu mungkin juga ingin mengonfigurasi prometheus atau pengumpul metrik lainnya untuk mengumpulkan metrik-metrik ini secara berkala dalam bentuk basis data time series.

3.11.12 - Instalasi Add-ons

Add-ons berfungsi untuk menambah serta memperluas fungsionalitas dari Kubernetes.

Laman ini akan menjabarkan beberapa add-ons yang tersedia serta tautan instruksi bagaimana cara instalasi masing-masing add-ons.

Add-ons pada setiap bagian akan diurutkan secara alfabet - pengurutan ini tidak dilakukan berdasarkan status preferensi atau keunggulan.

Jaringan dan Policy Jaringan

ACI menyediakan integrasi jaringan kontainer dan keamanan jaringan dengan Cisco ACI.
Calico merupakan penyedia jaringan L3 yang aman dan policy jaringan.
Canal menggabungkan Flannel dan Calico, menyediakan jaringan serta policy jaringan.
Cilium merupakan plugin jaringan L3 dan policy jaringan yang dapat menjalankan policy HTTP/API/L7 secara transparan. Mendukung mode routing maupun overlay/encapsulation.
CNI-Genie memungkinkan Kubernetes agar dapat terkoneksi dengan beragam plugin CNI, seperti Calico, Canal, Flannel, Romana, atau Weave dengan mulus.
Contiv menyediakan jaringan yang dapat dikonfigurasi (native L3 menggunakan BGP, overlay menggunakan vxlan, klasik L2, dan Cisco-SDN/ACI) untuk berbagai penggunaan serta policy framework yang kaya dan beragam. Proyek Contiv merupakan proyek open source. Laman instalasi ini akan menjabarkan cara instalasi, baik untuk klaster dengan kubeadm maupun non-kubeadm.
Contrail, yang berbasis dari Tungsten Fabric, merupakan sebuah proyek open source yang menyediakan virtualisasi jaringan multi-cloud serta platform manajemen policy. Contrail dan Tungsten Fabric terintegrasi dengan sistem orkestrasi lainnya seperti Kubernetes, OpenShift, OpenStack dan Mesos, serta menyediakan mode isolasi untuk mesin virtual (VM), kontainer/pod dan bare metal.
Flannel merupakan penyedia jaringan overlay yang dapat digunakan pada Kubernetes.
Knitter merupakan solusi jaringan yang mendukung multipel jaringan pada Kubernetes.
Multus merupakan sebuah multi plugin agar Kubernetes mendukung multipel jaringan secara bersamaan sehingga dapat menggunakan semua plugin CNI (contoh: Calico, Cilium, Contiv, Flannel), ditambah pula dengan SRIOV, DPDK, OVS-DPDK dan VPP pada workload Kubernetes.
NSX-T Container Plug-in (NCP) menyediakan integrasi antara VMware NSX-T dan orkestrator kontainer seperti Kubernetes, termasuk juga integrasi antara NSX-T dan platform CaaS/PaaS berbasis kontainer seperti Pivotal Container Service (PKS) dan OpenShift.
Nuage merupakan platform SDN yang menyediakan policy-based jaringan antara Kubernetes Pods dan non-Kubernetes environment dengan monitoring visibilitas dan keamanan.
Romana merupakan solusi jaringan Layer 3 untuk jaringan pod yang juga mendukung NetworkPolicy API. Instalasi Kubeadm add-on ini tersedia di sini.
Weave Net menyediakan jaringan serta policy jaringan, yang akan membawa kedua sisi dari partisi jaringan, serta tidak membutuhkan basis data eksternal.

Service Discovery

CoreDNS merupakan server DNS yang fleksibel, mudah diperluas yang dapat diinstal sebagai in-cluster DNS untuk pod.

Visualisasi & Kontrol

Dashboard merupakan antarmuka web dasbor untuk Kubernetes.
Weave Scope merupakan perangkat untuk visualisasi grafis dari kontainer, pod, service dll milikmu. Gunakan bersama dengan akun Weave Cloud atau host UI-mu sendiri.

Add-ons Terdeprekasi

Ada beberapa add-on lain yang didokumentasikan pada direktori deprekasi cluster/addons.

Add-on lain yang dipelihara dan dikelola dengan baik dapat ditulis di sini. Ditunggu PR-nya!

3.11.13 - Prioritas dan Kesetaraan API (API Priority and Fairness)

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [alpha]

Mengontrol perilaku server API dari Kubernetes pada situasi beban berlebih merupakan tugas utama dari administrator klaster. kube-apiserver memiliki beberapa kontrol yang tersedia (seperti opsi --max-request-inflight dan --max-mutating-request-inflight pada baris perintah atau command-line) untuk membatasi jumlah pekerjaan luar biasa yang akan diterima, untuk mencegah banjirnya permintaan masuk dari beban berlebih yang berpotensi untuk menghancurkan server API. Namun opsi ini tidak cukup untuk memastikan bahwa permintaan yang paling penting dapat diteruskan pada saat kondisi lalu lintas (traffic) yang cukup tinggi.

Fitur Prioritas dan Kesetaraan API atau API Priority and Fairness (APF) adalah alternatif untuk meningkatkan batasan max-inflight seperti yang disebutkan di atas. APF mengklasifikasi dan mengisolasi permintaan dengan cara yang lebih halus. Fitur ini juga memperkenalkan jumlah antrian yang terbatas, sehingga tidak ada permintaan yang ditolak pada saat terjadi lonjakan permintaan dalam waktu yang sangat singkat. Permintaan dibebaskan dari antrian dengan menggunakan teknik antrian yang adil (fair queuing) sehingga, sebagai contoh, perilaku buruk dari satu controller tidak seharusnya mengakibatkan controller yang lain menderita (meskipun pada tingkat prioritas yang sama).

Perhatian: Permintaan yang diklasifikasikan sebagai "long running" - terutama watch - tidak mengikuti filter prioritas dan kesetaraan API. Dimana ini juga berlaku pada opsi --max-request-inflight tanpa mengaktifkan APF.

Mengaktifkan prioritas dan kesetaraan API

Fitur APF dikontrol oleh sebuah gerbang fitur (feature gate) dan fitur ini tidak diaktifkan secara bawaan. Silahkan lihat gerbang fitur untuk penjelasan umum tentang gerbang fitur dan bagaimana cara mengaktifkan dan menonaktifkannya. Nama gerbang fitur untuk APF adalah "APIPriorityAndFairness". Fitur ini melibatkan sebuah Grup API yang harus juga diaktifkan. Kamu bisa melakukan ini dengan menambahkan opsi pada baris perintah berikut pada permintaan ke kube-apiserver kamu:

kube-apiserver \
--feature-gates=APIPriorityAndFairness=true \
--runtime-config=flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1alpha1=true \
 # …dan opsi-opsi lainnya seperti biasa

Opsi pada baris perintah --enable-priority-and-fairness=false akan menonaktifkan fitur APF, bahkan ketika opsi yang lain telah mengaktifkannya.

Konsep

Ada beberapa fitur lainnya yang terlibat dalam fitur APF. Permintaan yang masuk diklasifikasikan berdasarkan atribut permintaan dengan menggunakan FlowSchema, dan diserahkan ke tingkat prioritas. Tingkat prioritas menambahkan tingkat isolasi dengan mempertahankan batas konkurensi yang terpisah, sehingga permintaan yang diserahkan ke tingkat prioritas yang berbeda tidak dapat membuat satu sama lain menderita. Dalam sebuah tingkat prioritas, algoritma fair-queuing mencegah permintaan dari flows yang berbeda akan memberikan penderitaan kepada yang lainnya, dan memperbolehkan permintaan untuk dimasukkan ke dalam antrian untuk mencegah pelonjakan lalu lintas yang akan menyebabkan gagalnya permintaan, walaupun pada saat beban rata-ratanya cukup rendah.

Tingkat prioritas (Priority Level)

Tanpa pengaktifan APF, keseluruhan konkurensi dalam server API dibatasi oleh opsi pada kube-apiserver --max-request-inflight dan --max-mutating-request-inflight. Dengan pengaktifan APF, batas konkurensi yang ditentukan oleh opsi ini akan dijumlahkan dan kemudian jumlah tersebut dibagikan untuk sekumpulan tingkat prioritas (priority level) yang dapat dikonfigurasi. Setiap permintaan masuk diserahkan ke sebuah tingkat prioritas, dan setiap tingkat prioritas hanya akan meneruskan sebanyak mungkin permintaan secara bersamaan sesuai dengan yang diijinkan dalam konfigurasi.

Konfigurasi bawaan, misalnya, sudah mencakup tingkat prioritas terpisah untuk permintaan dalam rangka pemilihan pemimpin (leader-election), permintaan dari controller bawaan, dan permintaan dari Pod. Hal ini berarti bahwa Pod yang berperilaku buruk, yang bisa membanjiri server API dengan permintaan, tidak akan mampu mencegah kesuksesan pemilihan pemimpin atau tindakan yang dilakukan oleh controller bawaan.

Antrian (Queuing)

Bahkan dalam sebuah tingkat prioritas mungkin akan ada sumber lalu lintas yang berbeda dalam jumlah besar. Dalam situasi beban berlebih, sangat penting untuk mencegah satu aliran permintaan dari penderitaan karena aliran yang lainnya (khususnya, dalam kasus yang relatif umum dari sebuah klien tunggal bermasalah (buggy) yang dapat membanjiri kube-apiserver dengan permintaan, klien bermasalah itu idealnya tidak memiliki banyak dampak yang bisa diukur terhadap klien yang lainnya). Hal ini ditangani dengan menggunakan algoritma fair-queuing untuk memproses permintaan yang diserahkan oleh tingkat prioritas yang sama. Setiap permintaan diserahkan ke sebuah flow, yang diidentifikasi berdasarkan nama FlowSchema yang sesuai, ditambah dengan flow distinguisher - yang bisa saja didasarkan pada pengguna yang meminta, sumber daya Namespace dari target, atau tidak sama sekali - dan sistem mencoba untuk memberikan bobot yang hampir sama untuk permintaan dalam flow yang berbeda dengan tingkat prioritas yang sama.

Setelah mengklasifikasikan permintaan ke dalam sebuah flow, fitur APF kemudian dapat menyerahkan permintaan ke dalam sebuah antrian. Penyerahan ini menggunakan teknik yang dikenal sebagai _shuffle sharding_, yang membuat penggunaan antrian yang relatif efisien untuk mengisolasi flow dengan intensitas rendah dari flow dengan intensitas tinggi.

Detail dari algoritma antrian dapat disesuaikan untuk setiap tingkat prioritas, dan memperbolehkan administrator untuk menukar (trade off) dengan penggunaan memori, kesetaraan (properti dimana flow yang independen akan membuat semua kemajuan ketika total dari lalu lintas sudah melebihi kapasitas), toleransi untuk lonjakan lalu lintas, dan penambahan latensi yang dihasilkan oleh antrian.

Permintaan yang dikecualikan (Exempt Request)

Beberapa permintaan dianggap cukup penting sehingga mereka tidak akan mengikuti salah satu batasan yang diberlakukan oleh fitur ini. Pengecualian ini untuk mencegah konfigurasi flow control yang tidak terkonfigurasi dengan baik sehingga tidak benar-benar menonaktifkan server API.

Bawaan (Default)

Fitur APF dikirimkan dengan konfigurasi yang disarankan dimana konfigurasi itu seharusnya cukup untuk bereksperimen; jika klaster kamu cenderung mengalami beban berat maka kamu harus mempertimbangkan konfigurasi apa yang akan bekerja paling baik. Kelompok konfigurasi yang disarankan untuk semua permintaan terbagi dalam lima prioritas kelas:

Tingkat prioritas system diperuntukkan bagi permintaan dari grup system:nodes, mis. Kubelet, yang harus bisa menghubungi server API agar mendapatkan workload untuk dijadwalkan.
Tingkat prioritas leader-election diperuntukkan bagi permintaan dalam pemilihan pemimpin (leader election) dari controller bawaan (khususnya, permintaan untuk endpoint, configmaps, atau leases yang berasal dari system:kube-controller-manager atau pengguna system:kube-scheduler dan akun Service di Namespace kube-system). Hal ini penting untuk mengisolasi permintaan ini dari lalu lintas yang lain karena kegagalan dalam pemilihan pemimpin menyebabkan controller akan gagal dan memulai kembali (restart), yang pada akhirnya menyebabkan lalu lintas yang lebih mahal karena controller yang baru perlu menyinkronkan para informannya.
Tingkat prioritas workload-high diperuntukkan bagi permintaan yang lain dari controller bawaan.
Tingkat prioritas workload-low diperuntukkan bagi permintaan dari akun Service yang lain, yang biasanya mencakup semua permintaan dari controller yang bekerja didalam Pod.
Tingkat prioritas global-default menangani semua lalu lintas lainnya, mis. perintah interaktif kubectl yang dijalankan oleh pengguna yang tidak memiliki hak khusus.

Kemudian, ada dua PriorityLevelConfiguration dan dua FlowSchema yang telah dibangun dan tidak mungkin ditimpa ulang:

Tingkat prioritas khusus exempt diperuntukkan bagi permintaan yang tidak akan dikenakan flow control sama sekali: permintaan itu akan selalu diteruskan sesegera mungkin. FlowSchema exempt khusus mengklasifikasikan semua permintaan dari kelompok system:masters ke dalam tingkat prioritas khusus ini. Kamu juga dapat menentukan FlowSchema lain yang mengarahkan permintaan lain ke tingkat prioritas ini juga, apabila permintaan tersebut sesuai.
Tingkat prioritas khusus catch-all digunakan secara kombinasi dengan spesial FlowSchema catch-all untuk memastikan bahwa setiap permintaan mendapatkan proses klasifikasi. Biasanya kamu tidak harus bergantung pada konfigurasi catch-all ini, dan kamu seharusnya membuat FlowSchema catch-all dan PriorityLevelConfiguration kamu sendiri (atau gunakan konfigurasi global-default yang sudah diinstal secara bawaan) secara benar. Untuk membantu menemukan kesalahan konfigurasi yang akan melewatkan beberapa klasifikasi permintaan, maka tingkat prioritas catch-all hanya wajib mengijinkan satu konkurensi bersama dan tidak melakukan memasukkan permintaan dalam antrian, sehingga membuat lalu lintas yang secara relatif hanya sesuai dengan FlowSchema catch-all akan ditolak dengan kode kesalahan HTTP 429.

Sumber daya (Resource)

Flow control API melibatkan dua jenis sumber daya. PriorityLevelConfiguration yang menentukan kelas isolasi yang tersedia, bagian dari konkurensi anggaran yang tersedia yang masing-masing dapat menangani bagian tersebut, dan memperbolehkan untuk melakukan fine-tuning terhadap perilaku antrian. FlowSchema yang digunakan untuk mengklasifikasikan permintaan individu yang masuk, mencocokkan masing-masing dengan setiap PriorityLevelConfiguration.

PriorityLevelConfiguration

Sebuah PriorityLevelConfiguration merepresentasikan sebuah kelas isolasi tunggal. Setiap PriorityLevelConfiguration memiliki batas independensi dalam hal jumlah permintaan yang belum diselesaikan, dan batasan dalam hal jumlah permintaan yang mengantri.

Batas konkurensi untuk PriorityLevelConfiguration tidak disebutkan dalam jumlah permintaan secara mutlak, melainkan dalam "concurrency shares." Total batas konkurensi untuk server API didistribusikan di antara PriorityLevelConfiguration yang ada secara proporsional dengan "concurrency shares" tersebut. Ini mengizinkan seorang administrator klaster untuk meningkatkan atau menurunkan jumlah total lalu lintas ke sebuah server dengan memulai kembali kube-apiserver dengan nilai opsi --max-request-inflight (atau --max-mutating-request-inflight) yang berbeda, dan semua PriorityLevelConfiguration akan melihat konkurensi maksimum yang diizinkan kepadanya untuk menaikkan (atau menurunkan) dalam fraksi yang sama.

Perhatian: Dengan fitur Prioritas dan Kesetaraan yang diaktifkan, batas total konkurensi untuk server diatur pada nilai penjumlahan dari --max-request-inflight dan --max-mutating-request-inflight. Tidak akan ada lagi perbedaan antara permintaan yang bermutasi dan permintaan yang tidak bermutasi; jika kamu ingin melayaninya secara terpisah untuk suatu sumber daya yang ada, maka perlu membuat FlowSchema terpisah yang sesuai dengan masing-masing kata kerja dari permintaan yang bermutasi dan yang tidak bermutasi tersebut.

Ketika jumlah permintaan masuk yang diserahkan kepada sebuah PriorityLevelConfiguration melebihi dari tingkat konkurensi yang diizinkan, bagian type dari spesifikasinya menentukan apa yang akan terjadi pada permintaan selanjutnya. Tipe Reject berarti bahwa kelebihan lalu lintas akan segera ditolak dengan kode kesalahan HTTP 429 (yang artinya terlalu banyak permintaan). Tipe Queue berarti permintaan di atas batas tersebut akan mengantri, dengan teknik sharding shuffle dan fair queuing yang digunakan untuk menyelaraskan kemajuan antara flow permintaan.

Konfigurasi antrian memungkinkan mengatur algoritma fair queuing untuk sebuah tingkat prioritas. Detail algoritma dapat dibaca di proposal pembaharuan, namun secara singkat:

Meningkatkan queue (antrian) berarti mengurangi tingkat tabrakan antara flow yang berbeda, sehingga berakibat pada biaya untuk meningkatkan penggunaan memori. Nilai 1 di sini secara efektif menonaktifkan logika fair-queuing, tetapi masih mengizinkan permintaan untuk dimasukkan kedalam antrian.
Meningkatkan queueLengthLimit berarti memperbolehkan lonjakan yang lebih besar dari lalu lintas untuk berkelanjutan tanpa menggagalkan permintaan apa pun, dengan konsekuensi akan meningkatkan latensi dan penggunaan memori.
Mengubah handSize berarti memperbolehkan kamu untuk menyesuaikan probabilitas tabrakan antara flow yang berbeda dan keseluruhan konkurensi yang tersedia untuk satu flow tunggal dalam situasi beban berlebih.

Catatan: HandSize yang lebih besar membuat dua flow individual berpeluang kecil untuk bertabrakan (dan dimana flow yang satu bisa membuat flow yang lain menderita), tetapi akan lebih memungkinkan bahwa flow dalam jumlah kecil akan dapat mendominasi apiserver. HandSize yang lebih besar juga berpotensi meningkatkan jumlah latensi yang diakibatkan oleh satu flow lalu lintas tunggal yang tinggi. Jumlah maksimum permintaan dalam antrian yang diijinkan dari sebuah flow tunggal adalah handSize * queueLengthLimit.

Berikut ini adalah tabel yang menunjukkan koleksi konfigurasi shuffle sharding yang menarik, dimana setiap probabilitas mouse (flow dengan intensitas rendah) yang diberikan akan dimampatkan oleh elephant (flow dengan intensitas tinggi) dalam sebuah koleksi ilustratif dari jumlah elephant yang berbeda. Silahkan lihat pada https://play.golang.org/p/Gi0PLgVHiUg, yang digunakan untuk menghitung nilai-nilai dalam tabel ini.

Contoh Konfigurasi Shuffle Sharding
HandSize	Queues	1 elephant	4 elephants	16 elephants
12	32	4.428838398950118e-09	0.11431348830099144	0.9935089607656024
10	32	1.550093439632541e-08	0.0626479840223545	0.9753101519027554
10	64	6.601827268370426e-12	0.00045571320990370776	0.49999929150089345
9	64	3.6310049976037345e-11	0.00045501212304112273	0.4282314876454858
8	64	2.25929199850899e-10	0.0004886697053040446	0.35935114681123076
8	128	6.994461389026097e-13	3.4055790161620863e-06	0.02746173137155063
7	128	1.0579122850901972e-11	6.960839379258192e-06	0.02406157386340147
7	256	7.597695465552631e-14	6.728547142019406e-08	0.0006709661542533682
6	256	2.7134626662687968e-12	2.9516464018476436e-07	0.0008895654642000348
6	512	4.116062922897309e-14	4.982983350480894e-09	2.26025764343413e-05
6	1024	6.337324016514285e-16	8.09060164312957e-11	4.517408062903668e-07

FlowSchema

FlowSchema mencocokkan beberapa permintaan yang masuk dan menetapkan permintaan ke dalam sebuah tingkat prioritas. Setiap permintaan masuk diuji dengan setiap FlowSchema secara bergiliran, dimulai dari yang terendah secara numerik --- yang kita anggap sebagai yang tertinggi secara logis --- matchingPrecedence dan begitu seterusnya. FlowSchema yang cocok pertama kali akan menang.

Perhatian: Hanya FlowSchema yang pertama kali cocok untuk permintaan yang diberikan yang akan dianggap penting. Jika ada banyak FlowSchema yang cocok dengan sebuah permintaan masuk, maka akan ditetapkan berdasarkan salah satu yang mempunyai matchingPrecedence tertinggi. Jika ada beberapa FlowSchema dengan nilai matchingPrecedence yang sama dan cocok dengan permintaan yang sama juga, permintaan dengan leksikografis name yang lebih kecil akan menang, tetapi akan lebih baik untuk tidak mengandalkan metode ini, dan sebaiknya perlu memastikan bahwa tidak ada dua FlowSchema yang memiliki matchingPrecedence yang sama.

Sebuah FlowSchema dianggap cocok dengan sebuah permintaan yang diberikan jika setidaknya salah satu dari rules nya ada yang cocok. Sebuah aturan (rule) cocok jika setidaknya satu dari subject dan ada salah satu dari resourceRules atau nonResourceRules (tergantung dari apakah permintaan yang masuk adalah untuk URL sumber daya atau non-sumber daya) yang cocok dengan permintaan tersebut.

Untuk bagian name dalam subjek, dan bagian verbs, apiGroups, resources, namespaces, dan nonResourceURLs dalam aturan sumber daya dan non-sumber daya, wildcard * mungkin bisa ditetapkan untuk mencocokkan semua nilai pada bagian yang diberikan, sehingga secara efektif menghapusnya dari pertimbangan.

Sebuah DistinguisherMethod.type dari FlowSchema menentukan bagaimana permintaan yang cocok dengan Skema itu akan dipisahkan menjadi flow. Nilai tipe itu bisa jadi ByUser, dalam hal ini satu pengguna yang meminta tidak akan bisa menghabiskan kapasitas dari pengguna lain, atau bisa juga ByNamespace, dalam hal ini permintaan sumber daya di salah satu Namespace tidak akan bisa menyebabkan penderitaan bagi permintaan akan sumber daya dalam kapasitas Namespace yang lain, atau bisa juga kosong (atau distinguisherMethod dihilangkan seluruhnya), dalam hal ini semua permintaan yang cocok dengan FlowSchema ini akan dianggap sebagai bagian dari sebuah flow tunggal. Pilihan yang tepat untuk FlowSchema yang diberikan akan bergantung pada sumber daya dan lingkungan khusus kamu.

Diagnosis

Setiap respons HTTP dari server API dengan fitur prioritas dan kesetaraan yang diaktifkan memiliki dua header tambahan: X-Kubernetes-PF-FlowSchema-UID dan X-Kubernetes-PF-PriorityLevel-UID, yang mencatat skema flow yang cocok dengan permintaan dan tingkat prioritas masing-masing. Name Objek API tidak termasuk dalam header ini jika pengguna peminta tidak memiliki izin untuk melihatnya, jadi ketika melakukan debugging kamu dapat menggunakan perintah seperti ini

kubectl get flowschema -o custom-columns="uid:{metadata.uid},name:{metadata.name}"
kubectl get prioritylevelconfiguration -o custom-columns="uid:{metadata.uid},name:{metadata.name}"

untuk mendapatkan pemetaan UID ke names baik untuk FlowSchema maupun PriorityLevelConfiguration.

Observabilitas

Saat kamu mengaktifkan fitur Prioritas dan Kesetaraan API atau APF, kube-apiserver akan mengeluarkan metrik tambahan. Dengan memantau metrik ini dapat membantu kamu untuk menentukan apakah konfigurasi kamu tidak tepat dalam membatasi lalu lintas yang penting, atau menemukan beban kerja yang berperilaku buruk yang dapat membahayakan kesehatan dari sistem.

apiserver_flowcontrol_rejected_requests_total menghitung permintaan yang ditolak, mengelompokkannya berdasarkan nama dari tingkat prioritas yang ditetapkan, nama FlowSchema yang ditetapkan, dan alasan penolakan tersebut. Alasan penolakan akan mengambil dari salah satu alasan-alasan berikut:
- queue-full, yang mengindikasikan bahwa sudah terlalu banyak permintaan yang menunggu dalam antrian,
- concurrency-limit, yang mengindikasikan bahwa PriorityLevelConfiguration telah dikonfigurasi untuk menolak, bukan untuk memasukan permintaan berlebih ke dalam antrian, atau
- time-out, yang mengindikasikan bahwa permintaan masih dalam antrian ketika batas waktu antriannya telah berakhir.
apiserver_flowcontrol_dispatched_requests_total menghitung permintaan yang sudah mulai dieksekusi, mengelompokkannya berdasarkan nama dari tingkat prioritas yang ditetapkan, dan nama dari FlowSchema yang ditetapkan.
apiserver_flowcontrol_current_inqueue_requests memberikan jumlah total sesaat secara instan dari permintaan dalam antrian (bukan yang dieksekusi), dan mengelompokkannya berdasarkan tingkat prioritas dan FlowSchema.
apiserver_flowcontrol_current_executing_requests memberikan jumlah total yang instan dari permintaan yang dieksekusi, dan mengelompokkannya berdasarkan tingkat prioritas dan FlowSchema.
apiserver_flowcontrol_request_queue_length_after_enqueue memberikan histogram dari panjang antrian untuk semua antrian yang ada, mengelompokkannya berdasarkan tingkat prioritas dan FlowSchema, berdasarkan pengambilan sampel oleh permintaan enqueued. Setiap permintaan yang mendapatkan antrian berkontribusi ke satu sampel dalam histogramnya, pelaporan panjang antrian dilakukan setelah permintaan yang mengantri tersebut ditambahkan. Perlu dicatat bahwa ini akan menghasilkan statistik yang berbeda dengan survei yang tidak bias.

Catatan: Nilai asing atau tidak biasa dalam histogram akan berarti ada kemungkinan sebuah flow

(misalnya, permintaan oleh satu pengguna atau untuk satu namespace, tergantung pada konfigurasinya) telah membanjiri server API, dan sedang dicekik. Sebaliknya, jika histogram dari satu tingkat prioritas menunjukkan bahwa semua antrian dalam prioritas level itu lebih panjang daripada level prioritas yang lainnya, mungkin akan sesuai untuk meningkatkan concurrency shares dari PriorityLevelConfiguration itu.

apiserver_flowcontrol_request_concurrency_limit memberikan hasil perhitungan batas konkurensi (berdasarkan pada batas konkurensi total dari server API dan concurrency share dari PriorityLevelConfiguration) untuk setiap PriorityLevelConfiguration.
apiserver_flowcontrol_request_wait_duration_seconds memberikan histogram tentang bagaimana permintaan yang panjang dihabiskan dalam antrian, mengelompokkannya berdasarkan FlowSchema yang cocok dengan permintaan, tingkat prioritas yang ditetapkan, dan apakah permintaan tersebut berhasil dieksekusi atau tidak.

Catatan: Karena setiap FlowSchema selalu memberikan permintaan untuk satu

PriorityLevelConfiguration, kamu dapat menambahkan histogram untuk semua FlowSchema dalam satu tingkat prioritas untuk mendapatkan histogram yang efektif dari permintaan yang ditetapkan ke tingkat prioritas tersebut.

Pilih agregasi API jika:	Pilih sebuah API yang berdiri sendiri jika:
API kamu bersifat Deklaratif.	API kamu tidak cocok dengan model Deklaratif.
Kamu mau tipe baru yang dapat dibaca dan ditulis dengan `kubectl`.	Dukungan `kubectl` tidak diperlukan
Kamu mau melihat tipe baru pada sebuah Kubernetes UI, seperti dasbor, bersama dengan tipe-tipe bawaan.	Dukungan Kubernetes UI tidak diperlukan.
Kamu mengembangkan sebuah API baru.	Kamu memiliki sebuah program yang melayani API kamu dan dapat berkerja dengan baik.
Kamu bersedia menerima pembatasan format yang Kubernetes terapkan pada jalur sumber daya API (Lihat Ikhtisar API.)	Kamu perlu memiliki jalur REST spesifik agar menjadi cocok dengan REST API yang telah didefinisikan.
Sumber daya kamu secara alami mencakup hingga sebuah klaster atau sebuah namespace dari sebuah klaster.	Sumber daya yang mencakup klaster atau namespace adalah sebuah ketidakcocokan; kamu perlu mengendalikan jalur sumber daya spesifik.
Kamu ingin menggunakan kembali dukungan fitur Kubernetes API.	Kamu tidak membutuhkan fitur tersebut.

CRD	Aggregated API
Tidak membutuhkan pemrograman. Pengguna dapat memilih bahasa apapun untuk sebuah controller CRD.	Membutuhkan pemrograman dalam Go dan membangun binary dan image. Pengguna dapat memilih bahasa apapun untuk sebuah CRD controller.
Tidak ada servis tambahan yang dijalankan; CR ditangani oleh server API.	Sebuah servis tambahan untuk menciptakan dan dapat gagal.
Todal ada dukungan berjalan ketika CRD dibuat. Perbaikan bug apapun akan dianggap sebagai bagian dari peningkatan Kubernetes Master normal.	Mungkin dibutuhkan untuk secara berkala mengambil perbaikan bug dari sumber dan membangun ulang dan memeperbaharui APIserver teragregasi.
Tidak butuh untuk menangani banyak versi dari API kamu. Sebagai contoh: ketika kamu mengendalikan klien untuk sumber daya ini, kamu bisa meningkatkannya selaras dengan API.	Kamu perlu menangani banyak versi dari API kamu, sebagai contoh: ketika mengembangkan sebuah ekstensi untuk dibagikan kepada dunia.

Fitur	Deskripsi	CRD	Aggregated API
Validation	Membantu pengguna-pengguna mencegah error dan memungkinkan kamu untuk mengembangkan API kamu secara independen dari klien-klien kamu. Fitur ini sangan berguna ketika ada banyak klien yang tidak semua bisa memperbaharui secara bersamaan pada waktu yang sama.	Ya. Sebagian besar validasi dapat dipesifikasikan di dalam CRD OpenAPI v3.0 validation. Validasi bentuk lainnya didukung dengan penambahan sebuah Validating Webhook.	Ya, cek validasi secara arbitrer
Defaulting	Lihat diatas	Ya, baik melalui OpenAPI v3.0 validation `default` keyword (GA in 1.17), maupun melalui sebuah Mutating Webhook (meskipun tidak akan dijalankan ketika membaca dari etcd untuk objek-objek lama)	Ya
Multi-versioning	Memungkinkan menyajikan objek yang sama lwat dua versi API. Bisa membantu memudahkan perubahan API seperti menamai ulang field-field. Tidak terlalu penting jika kamu mengendalikan versi-versi klien kamu.	Ya	Ya
Custom Storage	Jika kamu membutuhkan penyimpanan dengan sebuah mode performa (sebagai contoh, basis data time-series dibanding penyimpanan key-value) atau isolasi untuk keamanan (sebagau contoh, rahasia penyandian atau berkas berbeda)	Tidak	Ya
Custom Business Logic	Melakukan cek arbitrer atau tindakan-tindakan ketika membuat, membaca, atau memperbaharui sebuah objek	Ya, menggunakan Webhooks.	Ya
Scale Subresource	Memungkinkan sistem-sistem seperti HorizontalPodAutoscaler dan PodDisruptionBudget untuk berinteraksi dengan sumber daya baru	Ya	Ya
Status Subresource	kontrol akses yang lebih baik: pengguna menulis bagian spec, controller menulis bagian status. Memungkinkan pembuatan objek bertambah pada mutasi data Custom Resource (membutuhkan spec terpisah dan bagian status pada sumber daya)	Ya	Ya
Other Subresources	Menambahkan operasi selain CRUD, seperti "logs" atau "exec".	Tidak	Ya
strategic-merge-patch	Endpoint-endpoint baru yang mendukung PATCH dengan `Content-Type: application/strategic-merge-patch+json`. Berguna untuk memperbaharui objek-objek yang mungkin dapat dimodifikasi baik secara lokal, dan maupun lewat server. Untuk informasi lebih lanjut, lihat "Update API Objects in Place Using kubectl patch"	Tidak	Ya
Protocol Buffers	sumber daya baru mendukung klien-klien yang ingin menggunakan Protocol Buffer	Tidak	Ya
OpenAPI Schema	Apakah ada sebuah skema OpenAPI (swagger) untuk tipe yang bisa secara dinamis diambil dari server? Apakah pengguna terlindungi dari kesalahan pengejaan nama-nama field dengan memastikan bahwa hanya field yang diperbolehkan yang boleh diisi? Apakah tipe-tipe diberlakukan (dengan kata lain, jangan menaruh sebuah `int` di dalam field `string`?)	Ya, berdasarkan pada skema OpenAPI v3.0 validation (GA pada 1.16)	Ya

Fitur	Apa yang dilakukannya
CRUD	Endpoint-endpoint baru yang mendukung operasi dasar melalui HTTP dan `kubectl`
Watch	Endpoint-endpoint baru yang mendukung operasi Kubernetes Watch melalui HTTP
Discovery	Klien seperti kubectl dan dasbor yang secara otomatis menawarkan operasi list, display, dan pembaharuan field pada sumber daya kamu.
json-patch	Endpoint-endpoint baru yang mendukung PATCH dengan `Content-Type: application/json-patch+json`
merge-patch	Endpoint-endpoint baru yang mendukung PATCH dengan `Content-Type: application/merge-patch+json`
HTTPS	Endpoint-endpoint menggunakan HTTPS
Built-in Authentication	Akses ke ekstensi yang menggunakan apiserver inti (lapisan agregasi) untuk otentikasi
Built-in Authorization	Akses ke ekstensi dapat menggunakan ulang otorisasi yang digunakan oleh apiserver inti (mis. RBAC)
Finalizers	Penghapusan blok dari ekstensi sumber daya hingga pembersihan eksternal terjadi.
Admission Webhooks	Menentukan nilai default dan memvalidasi ekstensi sumber daya saat terjadi operasi create/update/delete apapun.
UI/CLI Display	Kubectl, dasbor dapat menampilkan ekstensi sumber daya
Unset vs Empty	Klien-klien dapat membedakan field-field yang tidak diisi dari field-field yang memiliki nilai nol.
Client Libraries Generation	Kubernetes menyediakan pustaka klien dasar, juga alat-alat untuk membuat pustaka klien dengan tipe spesifik.
Labels and annotations	Metadata umum lintas objek yang cara untuk memperbaharui sumber daya inti dan Custom Resource-nya diketahui oleh alat-alat.

Fitur	Penjadwal Bawaan Kubernetes	Penjadwal Poseidon-Firmament	Catatan
Node Affinity/Anti-Affinity	Y	Y
Pod Affinity / Anti-Affinity - termasuk dukungan untuk simetri anti-affinity Pod	Y	Y	Saat ini penjadwal bawaan mengungguli penjadwal Poseidon-Firmament Pod dalam segi fungsionalitas affinity/anti-affinity. Kami sedang berupaya menyelesaikan ini.
Taints & Toleration	Y	Y
Kemampuan Penjadwalan Dasar sesuai dengan sumber daya komputasi yang tersedia (CPU & Memori) pada sebuah Node	Y	Y**	Tidak semua Predikat & Prioritas sudah didukung saat ini.
Throughput ekstrim pada skala besar	Y**	Y	Pendekatan penjadwalan massal mengukur atau meningkatkan penempatan beban kerja. Manfaat throughput substansial menggunakan penjadwal Firmament selama persyaratan sumber daya (CPU / Memori) untuk Pod yang masuk seragam di seluruh Replicaset / Deployment / Job. Hal ini terutama disebabkan oleh amortisasi pekerjaan yang efisien di seluruh Replicaset / Deployment / Job. 1) Untuk pekerjaan "Big Data / AI" yang terdiri dari jumlah tugas yang besar, manfaat throughput yang luar biasa. 2) Manfaat throughput substansial juga untuk skenario layanan atau sekumpulan pekerjaan di mana persyaratan sumber daya beban kerja seragam di seluruh Replicaset / Deployment / Job.
Penjadwalan Optimal	Penjadwalan Pod-by-Pod, memproses satu Pod pada satu waktu (dapat mengakibatkan penjadwalan sub-optimal)	Penjadwalan Massal (Penjadwalan optimal)	Penjadwal bawaan Pod-by-Pod Kubernetes dapat menetapkan tugas ke mesin sub-optimal. Sebaliknya, Firmament mempertimbangkan semua tugas yang tidak terjadwal pada saat yang bersamaan bersama dengan batasan lunak dan kerasnya.
Penghindaran Gangguan Kolokasi	N	N**	Direncanakan di Poseidon-Firmament.
Pre-emption Prioritas	Y	N**	Tersedia secara parsial pada Poseidon-Firmament, dibandingkan dengan dukungan ekstensif di penjadwal bawaan Kubernetes.
Penjadwalan Ulang yang Inheren	N	Y**	Penjadwal Poseidon-Firmament mendukung penjadwalan ulang beban kerja. Dalam setiap penjadwalan, penjadwal Poseidon-Firmament mempertimbangkan semua Pod, termasuk Pod yang sedang berjalan, dan sebagai hasilnya dapat melakukan migrasi atau mengeluarkan Pod - sebuah lingkungan penjadwalan yang optimal secara global.
Penjadwalan Berkelompok	N	Y
Dukungan untuk Penjadwalan Volume Persisten Pra-terikat	Y	Y
Dukungan untuk Volume Lokal & Penjadwalan Binding Volume Persisten Dinamis	Y	N**	Direncanakan.
Ketersediaan Tinggi	Y	N**	Direncanakan.
Penjadwalan berbasis metrik real-time	N	Y**	Awalnya didukung menggunakan Heapster (sekarang tidak digunakan lagi) untuk menempatkan Pod menggunakan statistik penggunaan klaster aktual ketimbang reservasi. Rencananya akan dialihkan ke "server metrik".
Dukungan untuk Max-Pod per Node	Y	Y	Penjadwal Poseidon-Firmament secara mulus berdampingan dengan penjadwal bawaan Kubernetes.
Dukungan untuk Penyimpanan Ephemeral, selain CPU / Memori	Y	Y

Field pada file konfigurasi objek	Field pada objek konfigurasi live	Field pada last-applied-configuration	Aksi
Ya	Ya	-	Ubah nilai di konfigurasi live mengikuti nilai pada file konfigurasi.
Ya	Tidak	-	Ubah nilai di konfigurasi live mengikuti nilai pada konfigurasi lokal.
Tidak	-	Ya	Hapus dari konfigurasi live.
Tidak	-	Tidak	Tidak melakukan apa-apa, pertahankan nilai konfigurasi live.

Key pada file konfigurasi objek	Key pada objek konfigurasi live	Field pada last-applied-configuration	Aksi
Ya	Ya	-	Bandingkan nilai tiap sub field.
Ya	Tidak	-	Ubah nilai pada konfigurasi live mengikuti nilai pada konfigurasi lokal.
Tidak	-	Ya	Hapus dari konfigurasi live.
Tidak	-	Tidak	Tidak melakukan apa-apa, pertahankan nilai konfigurasi live.

Field	Tipe	Deskripsi
namespace	string	menambahkan Namespace untuk semua sumber daya
namePrefix	string	nilai dari field ini ditambahkan di awal pada nama dari semua sumber daya
nameSuffix	string	nilai dari field ini ditambahkan di akhir pada nama dari semua sumber daya
commonLabels	map[string]string	label untuk ditambahkan pada semua sumber daya dan selektor
commonAnnotations	map[string]string	anotasi untuk ditambahkan pada semua sumber daya
resources	[]string	setiap entri di dalam daftar ini harus diselesaikan pada berkas konfigurasi sumber daya yang sudah ada
configmapGenerator	[]ConfigMapArgs	setiap entri di dalam daftar ini membangkitkan ConfigMap
secretGenerator	[]SecretArgs	setiap entri di dalam daftar ini membangkitkan Secret
generatorOptions	GeneratorOptions	memodifikasi perilaku dari semua generator ConfigMap dan Secret
bases	[]string	setiap entri di dalam daftar ini harus diselesaikan ke dalam sebuah direktori yang berisi berkas kustomization.yaml
patchesStrategicMerge	[]string	setiap entri di dalam daftar ini harus diselesaikan dengan strategic merge patch dari sebuah objek Kubernetes
patchesJson6902	[]Json6902	setiap entri di dalam daftar ini harus diselesaikan ke suatu objek Kubernetes atau patch Json
vars	[]Var	setiap entri digunakan untuk menangkap teks yang berasal dari field sebuah sumber daya
images	[]Image	setiap entri digunakan untuk memodifikasi nama, tag dan/atau digest untuk sebuah image tanpa membuat patch
configurations	[]string	setiap entri di dalam daftar ini harus diselesaikan ke sebuah berkas yang berisi konfigurasi transformer Kustomize
crds	[]string	setiap entri di dalam daftar ini harus diselesaikan ke sebuah berkas definisi OpenAPI untuk tipe Kubernetes

Deskripsi	Nama bidang pada Docker	Nama bidang pada Kubernetes
Perintah yang dijalankan oleh Container	Entrypoint	command
Argumen diteruskan ke perintah	Cmd	args

Image Entrypoint	Image Cmd	Container command	Container args	Command run
`[/ep-1]`	`[foo bar]`	<not set>	<not set>	`[ep-1 foo bar]`
`[/ep-1]`	`[foo bar]`	`[/ep-2]`	<not set>	`[ep-2]`
`[/ep-1]`	`[foo bar]`	<not set>	`[zoo boo]`	`[ep-1 zoo boo]`
`[/ep-1]`	`[foo bar]`	`[/ep-2]`	`[zoo boo]`	`[ep-2 zoo boo]`

ClusterRole Bawaan	ClusterRoleBinding Bawaan	Deskripsi
system:basic-user	Grup system:authenticated	Mengizinkan pengguna hanya dengan akses baca untuk mengakses informasi dasar tentang diri mereka sendiri. Sebelum v1.14, Role ini juga terikat pada `system:unauthenticated` secara bawaan.
system:discovery	Grup system:authenticated	Mengizinkan akses baca pada berbagai endpoint diskoveri API yang dibutuhkan untuk menemukan dan melakukan negosiasi pada tingkat API. Sebelum v1.14, Role ini juga terikat pada `system:unauthenticated` secara bawaan.
system:public-info-viewer	Grup system:authenticated dan system:unauthenticated	Mengizinkan akses baca pada informasi yang tidak sensitif tentang klaster. Diperkenalkan pada Kubernetes v1.14.

ClusterRole Bawaan	ClusterRoleBinding Bawaan	Deskripsi
cluster-admin	Grup system:masters	Mengizinkan akses super-user untuk melakukan berbagai aksi pada berbagai sumber daya. Ketika digunakan pada ClusterRoleBinding, Role ini akan memberikan kendali penuh terhadap semua sumber daya pada klaster dan seluruh Namespace. Ketika digunakan pada RoleBinding, Role ini akan memberikan kendali penuh terhadap setiap sumber daya pada Namespace RoleBinding, termasuk Namespace itu sendiri.
admin	Tidak ada	mengizinkan akses administrator, yang dimaksudkan untuk diberikan dalam sebuah Namespace menggunakan RoleBinding. Jika digunakan dalam RoleBinding, ini memungkikan akses baca/tulis ke sebagian besar sumber daya di sebuah Namespace, termasuk kemampuan untuk membuat Role dan RoleBinding dalam Namespace. Role ini tidak memungkinkan akses tulis pada kuota sumber daya atau ke Namespace itu sendiri.
edit	Tidak ada	Mengizinkan akses baca/tulis pada seluruh objek dalam Namespace. Role ini tidak memungkinkan untuk melihat dan mengubah Role dan RoleBinding. Namun, Role ini memungkinkan untuk mengakses Secret dan menjalankan Pod seperti ServiceAccount dalam Namespace, sehingga dapat digunakan untuk mendapatkan tingkat akses API dari setiap ServiceAccount di Namespace.
view	Tidak ada	Mengizinkan akses baca untuk melihat hampir seluruh objek dalam Namespace. Ini tidak memungkinkan untuk melihat Role dan RoleBinding. Role ini tidak memungkikan melihat Secret, karena pembacaan konten Secret memungkinkan akses ke kredensial ServiceAccount dalam Namespace, yang akan memungkinkan akses API sebagai ServiceAccount apapun di Namespace (bentuk eskalasi privilese).

ClusterRole Bawaan	ClusterRoleBinding Bawaan	Deskripsi
system:kube-scheduler	Pengguna system:kube-scheduler	Mengizinkan akses ke sumber daya yang dibutuhkan oleh komponen kube-scheduler.
system:volume-scheduler	Pengguna system:kube-scheduler	Mengizinkan akses ke sumber daya volume yang dibutuhkan oleh komponen kube-scheduler.
system:kube-controller-manager	Pengguna system:kube-controller-manager	Mengizinkan akses ke sumber daya yang dibutuhkan oleh komponen kube-controller-manager. Izin yang diperlukan oleh masing-masing pengontrol dirincikan di Role pengontrol.
system:node	Tidak ada	Mengizinkan akses ke sumber daya yang dibutuhkan oleh kubelet, termasuk akses baca ke semua Secret, dan akses rulis ke semua objek status Pod. Kamu dapat menggunakan pemberi otorisasi Node dan pugasan admisi NodeRestriction daripada Role `system:node`, dan mengizinkan pemberian akses API ke kubelet berdasarkan Pod yang dijadwalkan untuk berjalan di atasnya. Role `system:node` hanya ada untuk kompatibilitas dengan klaster Kubernetes yang ditingkatkan dari versi sebelum v1.8.
system:node-proxier	Pengguna system:kube-proxy	Mengizinkan akses ke sumber daya yang dibutuhkan oleh komponen kube-proxy.

ClusterRole Bawaan	ClusterRoleBinding Bawaan	Deskripsi
system:auth-delegator	Tidak ada	Mengizinkan pemeriksaan otentikasi dan otorisasi yang didelegasikan. Hal ini umumnya digunakan oleh pugasan server API untuk otentikasi dan otorisasi terpadu.
system:heapster	Tidak ada	Role untuk komponen Heapster (usang).
system:kube-aggregator	Tidak ada	Role untuk komponen kube-aggregator.
system:kube-dns	ServiceAccount kube-dns dalam Namespace kube-system	Role untuk komponen kube-dns.
system:kubelet-api-admin	Tidak ada	Mengizinkan akses penuh ke API kubelet.
system:node-bootstrapper	Tidak ada	Mengizinkan akses ke sumber daya yang dibutuhkan untuk melakukan bootstrapping TLS kubelet.
system:node-problem-detector	Tidak ada	Role untuk komponen node-problem-detector.
system:persistent-volume-provisioner	Tidak ada	Mengizinkan akses ke sumber daya yang dibutuhkan oleh kebanyakan penyedia volume dinamis.

Format keluaran	Deskripsi
`-o=custom-columns=<spec>`	Mencetak sebuah tabel dengan daftar kolom khas (custom) yang dipisahkan dengan koma
`-o=custom-columns-file=<filename>`	Mencetak sebuah tabel dengan templat kolom khas pada berkas `<filename>`
`-o=json`	Memberikan keluaran objek API dengan format JSON
`-o=jsonpath=<template>`	Mencetak bagian-bagian yang didefinisikan di dalam sebuah ekspresi jsonpath
`-o=jsonpath-file=<filename>`	Mencetak bagian-bagian yang didefinisikan dengan ekspresi jsonpath ke dalam berkas `<filename>`
`-o=name`	Mencetak hanya nama dari sumber daya, tidak dengan informasi yang lainnya
`-o=wide`	Memberikan keluaran dengan format teks polos (plain-text) dengan informasi tambahan, dan nama dari Node akan juga termasuk ke dalam informasi untuk Pod
`-o=yaml`	Memberikan keluaran objek API dengan format YAML

Tingkat kelengkapan keluaran	Deskripsi
`--v=0`	Umumnya berguna untuk selalu bisa dilihat oleh seorang operator klaster.
`--v=1`	Tingkatan log bawaan yang layak jika kamu tidak ingin log yang terlalu lengkap.
`--v=2`	Berisi informasi yang steady state tentang layanan dan berbagai pesan log penting yang berhubungan dengan perubahan besar pada sistem. Tingkat ini yang paling disarankan pada sistem kebanyakan.
`--v=3`	Informasi tambahan tentang perubahan pada sistem.
`--v=4`	Tingkat kelengkapan debug.
`--v=6`	Memperlihatkan sumber daya yang diminta.
`--v=7`	Memperlihatkan header dari permintaan HTTP.
`--v=8`	Memperlihatkan konten dari permintan HTTP.
`--v=9`	Memperlihatkan kontek dari permintaan HTTP tanpa dipotong.

Inggris	Tipe Kata	Indonesia	Sumber	Contoh Kalimat
cluster		klaster
container		kontainer
node	kata benda	node
file		berkas
service	kata benda	layanan
set		sekumpulan
resource		sumber daya
default		bawaan atau standar (tergantung context)		Secara bawaan, ...; Pada konfigurasi dan instalasi standar, ...
deploy		menggelar
image		image
request		permintaan
object	kata benda	objek	https://kbbi.web.id/objek
command		perintah	https://kbbi.web.id/perintah
view		tampilan
support		tersedia atau dukungan (tergantung konteks)	"This feature is supported on version X; Fitur ini tersedia pada versi X; Supported by community; Didukung oleh komunitas"
release	kata benda	rilis	https://kbbi.web.id/rilis
tool		perangkat
deployment		penggelaran
client		klien
reference		rujukan
update		pembaruan		The latest update... ; Pembaruan terkini...
state		state
task		task
certificate		sertifikat
install		instalasi	https://kbbi.web.id/instalasi
scale		skala
process	kata kerja	memproses	https://kbbi.web.id/proses
replica	kata benda	replika	https://kbbi.web.id/replika
flag		tanda, parameter, argumen
event		event