Перечислите различные сервисы K8, которые могут работать на узлах.

Kubernetes (K8s) запускает различные службы на узлах, в том числе:

На рабочих узлах:
kubelet: отвечает за управление узлами и обеспечение того, чтобы контейнеры работали должным образом.
kube-proxy: предоставляет службы сетевого прокси-сервера для обеспечения связи между узлами и службами.
На главных узлах:
kube-apiserver: предоставляет API Kubernetes, через который все остальные компоненты взаимодействуют с кластером.
kube-scheduler: назначает вновь созданные модули узлу на основе доступности ресурсов и других ограничений.
kube-controller-manager: отслеживает состояние кластера и выполняет задачи для поддержания желаемого состояния, такие как масштабирование вверх или вниз.
Другие службы, которые могут работать на рабочих узлах, включают kube-dns, который обеспечивает разрешение DNS для служб Kubernetes, и kubelet, который управляет жизненными циклами модулей на узле.

#devops #девопс

📲 Мы в MAX

Подпишись 👉@i_DevOps

Изучаем Ansible Inventory: основы и примеры использования

Перевели статью об основах Ansible inventory. В ней рассматривается базовая функциональность, управление переменными, комбинирование нескольких источников Inventory и варианты работы с динамическими Inventory.

Статья будет полезна тем, кто изучает Ansible.

https://spacelift.io/blog/ansible-inventory

#devops #девопс

📲 Мы в MAX

Подпишись 👉@i_DevOps

CKS

Открытая платформа для изучения kubernetes и aws eks и подготовки к экзаменам Certified Kubernetes Specialist (CKA , CKS , CKAD)

SRE Learning Platform - это центр с открытым исходным кодом, призванный помочь ИТ-инженерам эффективно подготовиться к экзаменам CKA (Certified Kubernetes Administrator), CKS (Certified Kubernetes Security Specialist) и CKAD (Certified Kubernetes Application Developer). Кроме того, данная платформа предлагает бесценный практический опыт работы с AWS EKS (Elastic Kubernetes Service), что позволяет пользователям получить практические знания для применения в реальных условиях. Если вы хотите подтвердить свои навыки, повысить карьерные перспективы в области администрирования Kubernetes, безопасности, разработки приложений или углубиться в изучение AWS EKS, эта платформа предоставляет практические лабораторные работы, практические тесты и рекомендации экспертов для успешного прохождения сертификации.

Подготовка к экзамену CKA: Certified Kubernetes Administrator
Повысьте свои навыки для экзамена CKS: Certified Kubernetes Security Specialist
Превосходно подготовиться к экзамену CKAD: Certified Kubernetes Application Developer Exam

https://github.com/ViktorUJ/cks

#devops #девопс

📲 Мы в MAX

Подпишись 👉@i_DevOps

Что вы знаете Ingress и как она работает?

Ingress в Kubernetes — это API-объект, который предоставляет правила маршрутизации внешнего трафика (HTTP и HTTPS) к сервисам внутри кластера. Это позволяет управлять доступом к различным сервисам через единый внешний IP или DNS-имя, упрощая процесс маршрутизации и балансировки нагрузки.

🟢Основные компоненты и принципы работы:


1. Ingress-объект:
- Определяет правила маршрутизации.
- Включает пути (routes), соответствующие сервисам внутри кластера.
- Поддерживает перенаправление HTTP -> HTTPS, управление хостами, а также балансировку нагрузки.

2. Ingress-контроллер:
- Специальный компонент, который обрабатывает объекты Ingress и обеспечивает их работу.
- Наиболее популярные контроллеры:
- NGINX Ingress Controller
- Traefik
- HAProxy
- AWS ALB Ingress Controller

3. Как работает:
- Внешний пользователь отправляет HTTP/HTTPS-запрос.
- Запрос поступает на внешний IP-адрес, связанный с Ingress-контроллером.
- Контроллер анализирует правила Ingress и маршрутизирует запрос к нужному сервису.
- Ответ от сервиса передается обратно пользователю через тот же маршрут.

🟢Пример конфигурации Ingress:

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: example-ingress
spec:
  rules:
  - host: example.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: example-service
            port:
              number: 80

🟢Преимущества:
- Упрощенная маршрутизация: Один внешний IP-адрес для доступа к множеству сервисов.
- Поддержка SSL/TLS: Возможность обеспечения безопасного соединения.
- Балансировка нагрузки: Распределение трафика между экземплярами приложения.

🟢Использование Ingress:
Ingress удобен для публичных приложений с веб-интерфейсом, где требуется организовать доступ через доменные имена и безопасные соединения.

#devops #девопс

📲 Мы в MAX

Подпишись 👉@i_DevOps

Пять GitHub проектов, которые помогут вам стать лучшим инженером DevOps

1. How they SRE

Подборка общедоступных ресурсов о том, как технологические и технически подкованные организации по всему миру практикуют Site Reliability Engineering (SRE).

https://github.com/upgundecha/howtheysre

2. Awesome Scalability

Паттерны масштабируемых, надежных и производительных крупномасштабных систем

https://github.com/binhnguyennus/awesome-scalability

3. DevOps Exercises

Linux, Jenkins, AWS, SRE, Prometheus, Docker, Python, Ansible, Git, Kubernetes, Terraform, OpenStack, SQL, NoSQL, Azure, GCP, DNS, Elastic, Network, Virtualization. Вопросы для интервью по DevOps

https://github.com/bregman-arie/devops-exercises

4. Test your sysadmin skills

Сборник тестовых вопросов и ответов по Linux Sysadmin. Проверьте свои знания и навыки в различных областях с помощью этих вопросов и ответов.

https://github.com/trimstray/test-your-sysadmin-skills

5. Awesome Site Reliability Engineering

Составленный список ресурсов по надежности сайта и производственному инжинирингу.

https://github.com/dastergon/awesome-sre

📲 Мы в MAX

#devops #девопс

Подпишись 👉@i_DevOps

Kubernetes дома? Ты не в себе? Как с Cursor и без DevOps-опыта поднять приватный кластер для личных проектов

Я реализовал свою первую задачу по замене «Яндекс Диска», довёл скорость до 1,1 ГБ/с и пошёл дальше — установил Kubernetes дома. Я не инженер DevOps, но на своём кластере из старых Mac mini я запустил полноценный K8s с Managed Services.

https://habr.com/ru/companies/flant/articles/1043430/

📲 Мы в MAX

#devops #девопс

Подпишись 👉@i_DevOps

Как можно контролировать использование ресурсов в POD?

В Kubernetes контроль использования ресурсов в Pod осуществляется через механизмы запросов (requests) и лимитов (limits), которые задаются для контейнеров в манифестах Pod'ов. Это позволяет управлять доступом к вычислительным ресурсам (CPU и память) и предотвращать чрезмерное потребление, которое может повлиять на работу кластера.

Основные способы контроля:

1. Запросы (Requests):
- Указывают минимальный объем ресурсов, который необходим контейнеру для работы.
- Kubernetes использует эту информацию для планирования Pod'ов на узлах (nodes), гарантируя, что на узле достаточно ресурсов для Pod'а.

Пример:

   resources:
     requests:
       memory: "256Mi"
       cpu: "500m"
   

2. Лимиты (Limits):
- Устанавливают максимальный объем ресурсов, который контейнер может использовать.
- Если контейнер превышает лимит памяти, он будет завершен. Если превышен лимит CPU, его использование будет ограничено (throttled).

Пример:

   resources:
     limits:
       memory: "512Mi"
       cpu: "1"
   

3. Комбинированное использование запросов и лимитов:
- Обычно рекомендуется задавать оба параметра для каждой нагрузки, чтобы обеспечить баланс между производительностью и безопасностью.
- Пример:

     resources:
       requests:
         memory: "256Mi"
         cpu: "500m"
       limits:
         memory: "512Mi"
         cpu: "1"
     

4. Использование ResourceQuota:
- Устанавливает ограничения на объем ресурсов, которые могут использоваться на уровне namespace.
- Пример:

     apiVersion: v1
     kind: ResourceQuota
     metadata:
       name: compute-resources
       namespace: example-namespace
     spec:
       hard:
         requests.cpu: "4"
         requests.memory: "8Gi"
         limits.cpu: "10"
         limits.memory: "16Gi"
     

5. LimitRange:
- Определяет минимальные/максимальные запросы и лимиты для Pod'ов и контейнеров в namespace.
- Пример:

     apiVersion: v1
     kind: LimitRange
     metadata:
       name: mem-cpu-limits
       namespace: example-namespace
     spec:
       limits:
       - default:
           cpu: "1"
           memory: "512Mi"
         defaultRequest:
           cpu: "500m"
           memory: "256Mi"
         type: Container
     

Мониторинг использования ресурсов:
- Используйте встроенные метрики Kubernetes через kubectl top:

  kubectl top pod --namespace=<namespace>
  kubectl top node
  

- Интеграция с инструментами наблюдаемости, такими как Prometheus, Grafana или Kubernetes Dashboard, для анализа метрик ресурсов в реальном времени.

📲 Мы в MAX

#devops #девопс

Подпишись 👉@i_DevOps