Good practices: конфигурации в Kubernetes

Конфигурации – основа рабочей нагрузки Kubernetes. Опытные инженеры знают, что достаточно пропущенной кавычки, неактуальной API-версии или смещённого отступа в YAML для возникновения проблемы при деплое. Представляем подборку good practices с советами по стабилизации кластера — для новичков и опытных пользователей. Подробнее читайте здесь.👀

Общие practices:
⏺Используйте актуальную версию API
Kubernetes быстро развивается и обновляется. Менее актуальные API не работают корректно и приводят к сбоям при деплое. Проверяйте версию API, используя следующую команду:

kubectl api-resources 

⏺Храните конфиги под версионным контролем
Не применяйте файлы манифеста с десктопа, храните их в системе контроля версий, например, в Git. Если что-то сломается – вы быстро откатитесь к прошлому коммиту.
⏺Пишите конфиги в YAML, не в JSON
Технически работают оба формата для обмена и хранения данных, но YAML более удобен, по словам автора. В YAML используйте только true/false, т.к. yes/no/on/off могут парситься по-разному. Для надёжности берите в кавычки всё, что похоже на булево значение (например, "yes").
⏺Группируйте связанные объекты
Если ресурсы – часть одного сервиса, храните их в одном файле YAML-манифеста. Так легче отслеживать, ревьювить и разворачивать изменения.
Применяйте эту команду, чтобы задеплоить всё в папке:

kubectl apply -f configs/ 

🚀Стандартизированные конфигурации упрощают управление кластером и берегут нервы администратора. Следуйте базовым принципам: контроль версий, единая система меток, отказ от использования отдельных Pod-ов без контроллеров. Так, вы значительно сократите время на диагностику и устранение ошибок.

#kubernetes #k8s #clustermanagment #devops

Kubernetes CPU & Memory Requests/Limits – объясняем по-человечески

В Kubernetes YAML разделы requests и limits задают минимальные и максимальные ресурсы пода, и их неверная настройка может вызвать троттлинг CPU, OOMKill и принудительное удаление пода с узла при высоких нагрузках. Грамотная конфигурация этих параметров необходима для корректного шедулинга подов и поддержания стабильности кластера. В статье автор использует сравнение Kubernetes с отелем для наглядного объяснения.

👩‍💻Kubernetes можно представить как отель:
Под = гость отеля
Узел = здание отеля с ограниченным количеством ресурсов

⏺Каждому «гостю» нужно указать:
1. Requests – минимальные ресурсы, необходимые для корректной работы
2. Limits – максимальные ресурсы, которые под может потреблять

⏺Какая роль здесь отведена CPU?
• Request – гарантированное количество CPU, влияет на планирование, но не ограничивая максимум. Под может использовать больше CPU при наличии свободных ресурсов.
• Limit задаёт жёсткое ограничение на потребление CPU. Превышение лимита приводит к троттлингу.

Итак: request = минимальное количество электричества для работы 💡; limit = предел, который выдержит предохранитель ⚡️.

⏺Как настроить requests/limits в Kubernetes

Шаг 1: Измеряем среднее и пиковое потребление CPU/памяти (kubectl top pod, Prometheus/Grafana).

Шаг 2: Requests = Среднее × 1.2 → гарантируем стабильную работу без троттлинга.

Шаг 3: Limits = Пик × 1.3–1.5 → оставляем запас, чтобы под не падал из-за OOM.

⏺Что еще необходимо помнить при задании ресурсов приложению: QoS

Quality of Service (QoS) – это механизм, с помощью которого Kubernetes классифицирует Pods по уровню гарантии ресурсов на основе заданных requests и limits.

• Guaranteed Pods
Под получает строго равные значения request и limit для CPU и памяти. Kubernetes гарантирует, что Pod не будет уничтожен до тех пор, пока не превысит свои лимиты или не будут доступны приоритетные Pods.
• Burstable Pods
Могут использовать ресурсы сверх request при свободных ресурсах узла, но при давлении на узел они уничтожаются после Guaranteed и чаще получают OOMKill.
• BestEffort
Самый низкий уровень QoS: присваивается, если у Pod‑а нет ни requests, ни limits для CPU и памяти. Такие Pods используют остаточные ресурсов узла, и в случае дефицита именно они будут удалены первыми.

🚀Понимание и правильная настройка параметров requests и limits позволяет избежать непредвиденных завершений подов и поддерживать стабильность работы кластера.

#k8s #requests #limits #cpu