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Conteúdo

Entendendo

Cluster

Um cluster é composto por:

plano de controle - gerencia os serviços dentro do host.
scheduler - Resp. por subir e os serviços.
API Server - resp pela comunicação ente nós e master.
Node Controller - Resp. por manter o estado dentro do cluster store.
Cluster store (etcd) - Armazenamentos do dados do cluster.

Exemplo de um Cluster

Master e nodes

Estrutura

API

Gerencia os recursos do cluster (criar pod, deletera Replica Set, criar volume ..)
Para usar manipular os recusos do kuberntes, sempre vamos usar a api
Para usar a api usamos o kubctl.

Pods

Capsula que pode conter 1 ou mais containers.
Sempre que se cria um pod temos um endereço ip para aquele pod, e como um pod pode ter varios container.
Nesse caso não podemos ter mais dois container com a mesma porta dentro de um pod.

Caso um pode falhe (ou seja todos os container estejam falhados), o kubernetes vai matá-lo e substituí-lo por outro, e não temos controle que qual ip sera atribuido a esse novo pod.

Rolando kubernets local

Para rodar o kubernets localmente, usamos o minikube, para baixa-lo acesse:
link: https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/

Instalação no Linux

## Arquivo de configuração



## Minikube
## link: https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/

### Install minikube
curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube

### Start
minikube start

### Use
minikube kubectl -- get nodes

### Create alias dentro do .bashrc
alias kubectl="minikube kubectl --"

#-----------------------------------------------------------------------------------------------
## há a opç


#-----------------------------------------------------------------------------------------------
# Listando contextos possiveis
cat ~/.kube/config 
kubcetl config get-cluster

# setar um contexto
kubectl cluster-info --context <contexto>
kubcetl config use-context <contexto>

# Setando o Kind como cluster padrão no kubctl
kubectl cluster-info --context kind-kind
kubcetl config use-context kind-kind

# Setando o minikube como cluster padrão no kubctl
kubectl cluster-info --context  minikube

# Setar namespace padrão
kubectl config set-context --current --namespace=<namespace>
kubectl config set-context --current --namespace=ucontas-app


#-----------------------------------------------------------------------------------------------
### KUBERNETES (KUBECTL)
alias k="kubectl"
alias ka="kubectl apply -f"
alias kl="kubectl logs"
alias kdd="kubectl describe deployment"
alias kdp="kubectl describe pod"
alias kds="kubectl describe service"
alias kei="kubectl exec -it"
alias kgd="kubectl get deployments"
alias kgp="kubectl get pods"
alias kgs="kubectl get services"
alias krrd="kubectl rollout restart deployment"
alias kdad="kubectl delete --all deployments"
alias kdap="kubectl delete --all pods"
alias kdas="kubectl delete --all services"

### DOCKER
alias d="docker"
alias dc="docker compose"
alias di="docker images"
alias dl="docker logs"
alias db="docker build -t"
alias dps="docker ps"
alias dcu="docker compose up"
alias dcc="docker compose config"
alias drc="docker rm $(docker ps -a -q)"
alias dsa="docker kill $(docker ps -q)"
alias dsp="docker system prune -a --volumes"
alias dcps="docker compose ps"
alias dcenv="docker compose --env-file"
alias usedd="docker context use docker-desktop"
alias usede="docker context use default"

### Dasboard
minikube dashboard

Comandos uteis

Segue alguns comandos uteis usados

# Recuperas os nodes criados
kubectl get nodes

# abre serviços
minikube service <nome do serviço>

# Listar pods 
kubectl get pods

# listar pods com detalhes
kubctl get pods -o wide

# Acompanhar status pod 
kubectl get pods --watch


# Criar novo pod
kubectl run <nome-pode> --image=<imagem>:<versão>
# - ex:
kubectl run nginx-pod --image=nginx:latest

# Descrever informações do pod
kubectl describe <nome-pode>
# - ex
kubectl describe pod nginx-pod

# Editar pod
kubectl edit pod <nome-pod>
kubectl edit pod nginx-pod

# deletar pod
kubectl delete pod <noime-pod>
kubectl delete pod  nginx-pod
# deletar todos os pods
kubectl delete pods --all


# Entra no container com o modo interativo
kubectl exec -it <pod> -- bash

# Entra no container caso tenha mais de um no pod
kubectl exec -it <pod> --container <container-name> -- bash

# Para sair do container em uso
crtl + D

# Acessando api do kubenetes
kubectl proxy --porta=8085

# acesse no browser na porta definida
localhost:8085/apis


## Logs
kubectl logs -f --selector <label-key-value>  -n <namespace>
#kubectl logs --selector app=ucontas-api  -n ucontas-app

Criando recurso de forma declarativa

Criando pods

Para criar pods de forma declarativa, primerio crie um arquivo usando a extenção .yaml

Semelhante o abaixo

apiVersion: v1  # define a versão da api do kubernetes
kind: pod       # define o tipo de recurso criado 
metadata:       # Meta dados que podesm ser adicionado ao pod
  name: uni-pod  # nome do pod
  labels:
    app: segundo-pod
spec:               # epecificação do pod
  containers:       # containers que compoe o pod
    - name: uni-nginx-container   # nome do container
      image: nginx:latest         # imagem usada para criar o container
    - name: uni-http-container
      image: httpd:alpine
    - name: db-noticias-container
      image: aluracursos/mysql-db:1
      env:
        - name: "MYSQL_ROOT_PASSWORD"
          value: "root"
        - name: "MYSQL_DATABASE"
          value: "test_db"
        - name: "MYSQL_USER"
          value: "user"
       ports: 
         - containerPort: 3306

Comandos

# criado container
kubectl apply -f <nome-doa-arquivo>.yaml

# delete com arquivo deployment
kubctl delete -f <file>

Criando seviços (svc)

São abstrações para expor aplicações executando em um ou mais pods, que podem prover ips’s fixos para comunicação, alem de DNS e balanciamento de carga.

Podem ser dos tipos:

ClusterIP
NodePort
LoadBalancer

Comandos

# Criando um novo servide
kubectl apply -f <file-do-svc>

# listando services criados
kubectl get services 
# ou
kubectl get svc

# ver os detalhes dos services
kubectl describe service <nome-do-svc>
# ou
kubectl describe svc <nome-do-serviço>

# Deletar serviços
kubectl delete svc <service--name>
# deletar todos os pods
kubectl delete svc --all

Cluster de ips

Serve para fazer a cominucação entre diferentes pods dentro de um mesmo cluster. Usa labels para redirecionar o tafrico para os pods.

ex:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: svc-pod-2
spec:
  type: ClusterIP
  selector:
    app: segundo-pod # seletor de pod
  ports:
  - name: svc-pod-io
    port: 80  # portra entrada - service
    targetPort: 80 # porta do container / caso seja igual a port, não precisa informar
    protocol: TCP

Neste exemplo, cria um cluster ip que gerar um ip fixo para o pod com a seletor (label) app: segundo-po

Para ver detalhes do service use:

# ver os detalhes dos services
kubectl get service <nome-do-svc>
kubectl describe service <nome-do-svc>

ex:

NodePort

Usado para permitir a comunicação com o mundo externo

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: svc-pod-1
spec:
  type: NodePort
  selector:
    app: primeiro-pod
  ports:
  - port: 80 # porta do meu service
    targetPort: 80 # porta do container / caso seja igual a port, não precisa informar
    nodePort: 30001 # porta de acesso externo tem que esta no range 30000 a 32767

Para ver o ip para acesso dentro do node dê o comando:

# Mostra as configurações de forma extendida
kubeclt get svc -o wide

ex:

Para acessar o pod usando o nodePort dentro do cluster use:
curl 10.106.182.107:80
Para acessa externamente - linux
- Se tiver no linux, para recuperar o ip mapeado para o cluster
```
kubectl get node -o wide
```
  ex:
  - Depois é so acessar http://192.168.49.2:30001/
Para acessa externamente - windows
Use localhost:30001

Loadbalance

Nada mais é do que um NodePort que permite a distribuição do trafico entres os pods de um container.
Ele é entregado com o serviço de Kuberbetes das nuvens, nele voce criar um arquivo e diz quais são os seletores e a partir dai o serviços de kubernets do provedor da nuvem gera um a instraestrutura de um loadbalance para que possamos acessa-los via web.
Por serem um Load Balancer, também são um NodePort e ClusterIP ao mesmo tempo.
Utilizam automaticamente os balanceadores de carga de cloud providers.

Exemplo de arquivo

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: svc-lb-app-1
spec:
  type: LoadBalancer
  selector:
    app: primeiro-pod
  ports:
  - port: 20
    targetPort: 80

Dentro do provedor para executar a use:

kubectl apply -f <nome-arquivo>

Para ver o status use:

 kubectl get svc -o wide
 # ou
  kubectl describe svc <svc-name>

Repare que o EXTERNAL-IP esta vazio, pois executamos localmente, se fosse num provedor, seria preenchiado com um ip para acesso web, repare também que foi gerado uma porta para acesso externo dentro da rede onde o cluster esta, semelhante ao NodePort.

ConfigMap

Permite extrair as configuração especificas para tornar um pod genérico e reutilizável, com ele é possível reutilizar configurações e varios pods

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: db-config-map
data:
  MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
  MYSQL_DATABASE: test_db
  MYSQL_USER: user
  MYSQL_PASSWORD: pass

Para implantar use

kubectl apply -f <nome-arquivo>

Para listar o configmap use:

kubectl get configmap

ex:

Para descrever o configmap use:

kubectl describe configmap <nome-config-map>

ex:

Importando o configMap na definição de um pod

Há duas dorma de se fazer a importação

Por variaveis

Mais verboso, e util quando se tem varios configMaps compartilhado

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: db-noticias
  labels:
    app: db-noticias
spec:
  containers:
  - name: db-noticias-container
    image: aluracursos/mysql-db:1
    env:
      - name: "MYSQL_ROOT_PASSWORD"
        valueFrom:
          configMapKeyRef:
            name: db-config-map
            key: MYSQL_ROOT_PASSWORD
      - name: "MYSQL_DATABASE"        
        valueFrom:
          configMapKeyRef:
            name: db-config-map
            key: MYSQL_DATABASE
      - name: "MYSQL_USER"        
        valueFrom:
          configMapKeyRef:
            name: db-config-map
            key: MYSQL_USER
      - name: "MYSQL_PASSWORD"        
        valueFrom:
          configMapKeyRef:
            name: db-config-map
            key: MYSQL_PASSWORD
    resources:
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"
    ports: 
      - containerPort: 3306

ex:

Pelo arquivo completo

Menos verboso, usado quando o config map tem a maioria ou todas a variaveis (configurações) que o pod ira usar

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: db-noticias
  labels:
    app: db-noticias
spec:
  containers:
  - name: db-noticias-container
    image: aluracursos/mysql-db:1
    envFrom:
      - configMapRef:
          name: db-config-map            
    resources:
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"
    ports: 
      - containerPort: 3306

ex:

Recursos do kubernetes

Arquivos de exemplo dentro da pasta workspace/projeto-avançado

Tipos de recuros que vamos ver:

recursos de disponibilidade
ReplicasSets
Deployments
recursos de armazenamento
Volumes
Persistents Volumes
Persistent Volume Claim
Storage Classes

Recursos de disponibilidade

ReplicaSet

Estrutura que pode encapsular um ou mais pods, usada quando se quer manter alta disponibilidade, pois se um pod cair o replicaSet sobe outro automaticamente.

apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: portal-noticias-replicaset
spec:
  template: # template a ser usado pelo replicaset
    metadata:
      name: portal-noticias
      labels: 
        app: portal-noticias # label usada para identificar os pods
    spec:
      containers:
        - name: portal-noticias-container
          image: aluracursos/portal-noticias:1
          ports:
            - containerPort: 80
          envFrom:
            - configMapRef:
                name: portal-configmap
  replicas: 3 # numeros de replicas que deve existir
  selector: # serve pra dizer o kubernetes que ele deve gerenciar os pods com essa label
    matchLabels:
      app: portal-noticias

Como definidos tres replicas, ao se verificar os pods veremos:

caso delete algum pod do replicaSet ele automaticamente recriará um novo.

Para ver os replicasSets criado os o comando:

kubectl get replicasset
kubectl get rs
# ou se quiser mais detalhes
kubectl describe replicaset <nome>
kubectl describe rs <nome>

Deployments

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx-pod  # deve ser igual ao labels do metadata do template
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx-pod 
    spec:
      containers:
      - name: nginx-container
        image: nginx:stable
        resources:
          limits:
            memory: "128Mi"
            cpu: "500m"
        ports:
        - containerPort: 80

Ao executar, será criado um replicaset com tres pods, semelhante ao visto anteriores:

kubectl apply -f <nome-arquivo>

ex:

Para listar e ver detalhes do deplyment use:

kubectl get deployments
# ou, caso queira mais detalhes use
kubectl describe deployments <nome>

A diferencia que o deployment, permite adicionar outros recurso em um só arquivo, alem de ter uns comandos para controle de versionamento.

Comandos

# Aplicar deployment
kubectl apply -f <nome-arquivo>    

# Deletar deployment (deleta todos o recursos atrelados)
kubectl delete deployment <nome do deployment>
kubectl delete -f <nome-arquivo->
# ou 

# Ver deployments
kubectl get deployments

# ou, caso queira mais detalhes use
kubectl describe deployments <nome>

# ver historico
kubectl rollout history deployment <nome-do-deployment>

# voltar pra uma versão
kubectl rollout undo deployment <nome-do-deploy> --to-revision=2

Dica linux - crie alias

alias kubectl="minikube kubectl --"
alias k="minikube kubectl --"
funtion k-dploy-msg(){
    echo "Adicionando ao deployment $1 a anotação : $2"
    kubectl annotate deployment $1 kubernetes.io/change-cause=$2
}

alias k-hd="kubectl rollout history deployment "

Historico de versões

Historico de alterações - mostra o historico de alerações
kubectl rollout history deployment <nome-do-deployment>
obs: Deve ser passadoa flag –record no final do comando de apply
kubectl apply -f <arquivo-deployment> --record
Altera mensagem de alteração
Quando fazemos o passo anterior, e vemos o historico, so vemos a linha do deplyment onde ouver a alteração, caso queiramos adicionar uma mensagem, mais amigavel, podemos após o apply dar o comando abaixo:
kubectl annotate deployment <nome-do-deploy> kubernetes.io/change-cause="Messagem que queremos"

Voltando uma versão (rollback)

Realizando o passo anterior podemos voltar versões, (fazer um rollback) com o comando:
kubectl rollout undo deployment <nome-do-deploy> --to-revision=2

Recursos de armazenamentos

link: https://kubernetes.io/docs/concepts/storage/volumes/

Volumes

Semelhante aos volumes do docker, caso o container morrar os dados ficam armazenados no volume, a diferença aqui e que o ciclo de vida do volume no kubernetes dica atrelado a vida do pod, caso o pod tenha 2 container se um morrer, e for recriado, os dados ainda estaram lá, poré se o pod for distruido, os volumes serão perdidos.

ex:

apiVersion: apps/v1
kind: Pod
metadata:
    name: pod-volume
spec:
    containers:
      - name: nginx-container
        image: nginx:latest
        volumeMounts:
            - mountPath: /volume-dentro-do-container
              name: segundo-volume
      - name: jenkins
        image: jenkins/jenkins:alpine
        volumeMounts:
          - mountPath: /volume-dentro-do-container
            name: segundo-volume
    volumes:
    - name: segundo-volume
      hostPath:
        path: /tmp/bkp
        type: DirectoryOrCreate

o type do volume pode ser:
Directory - Quando o diretorio já estiver criado.
DirectoryOrCreate - Quando o diretorio não existir, o kubernets cria.

Para executar isso localmente no linux, você estará usando o minikube, que é um container docker que roda o kubernetes, por isso é necessario criar a pasta do mapeamento do volume (caso esteja usando o type do volume como directory) dentro do minikube , NÃO em sua maquina, para isso use os comandos abaixo:
# logar no minikube
minikube ssh

# criar a pasta
cd /tmp
mkdir bkp

# Sair do minikuve
crtl+d    

Persistents Volumes

A ideia de PV (persistence volume) é usar o mesmo conceito anterior, porem na nuvem, onde se criaria um volume e se linkaria esse volume com o pod, para isso é necessario criar um pv, que vai armazenar a conexão do volume criado na nuvem para ser usado no kubernetes
Um PV é uma instância de armazenamento virtual que é incluída como um volume no cluster. O PV aponta para um dispositivo de armazenamento físico em sua conta na nuvem e resume a API que é usada para se comunicar com o dispositivo de armazenamento. Para montar um PV em um app, deve-se ter um PVC correspondente. Os PVs montados aparecem como uma pasta dentro do sistema de arquivos do contêiner.

Comandos

# listando storage class existentes
kubectl get storageclass
#ou
kubectl get sc

# listar persistence volumes claim
kubectl get pvc

#listar persistence volume
kubectl get pv

Criando um PV no google cloud

apiVersion: v1
kind: PersistVolume
metadata:
    name: pv-1
spec:
    capacity:
        storage: 10Gi
    accessModes:
        - ReadWriteOnce
    gcePersistentDisk:
        pdName: pv-disk
    storageClassName: standard

Tipos de volumes persistentes.

Tipos de PersistentVolume são implementados como plugins. Atualmente o Kubernetes suporta os plugins abaixo:
awsElasticBlockStore - AWS Elastic Block Store (EBS)
azureDisk - Azure Disk
azureFile - Azure File
cephfs - CephFS volume
cinder - Cinder (OpenStack block storage) (depreciado)
csi - Container Storage Interface (CSI)
fc - Fibre Channel (FC) storage
flexVolume - FlexVolume
flocker - Flocker storage
gcePersistentDisk - GCE Persistent Disk
glusterfs - Glusterfs volume
hostPath - HostPath volume (somente para teste de nó único; ISSO NÃO FUNCIONARÁ num cluster multi-nós; ao invés disso, considere a utilização de volume local.)
iscsi - iSCSI (SCSI over IP) storage
local - storage local montados nos nós.
nfs - Network File System (NFS) storage
photonPersistentDisk - Controlador Photon para disco persistente. (Esse tipo de volume não funciona mais desde a removação do provedor de cloud correspondente.)
portworxVolume - Volume Portworx
quobyte - Volume Quobyte
rbd - Volume Rados Block Device (RBD)
scaleIO - Volume ScaleIO (depreciado)
storageos - Volume StorageOS
vsphereVolume - Volume vSphere VMDK

Modos de acessos

Os modos de acesso são:
ReadWriteOnce – o volume pode ser montado como leitura-escrita por um nó único
ReadOnlyMany – o volume pode ser montado como somente-leitura por vários nós
ReadWriteMany – o volume pode ser montado como leitura-escrita por vários nós
Na linha de comando, os modos de acesso ficam abreviados:
RWO - ReadWriteOnce
ROX - ReadOnlyMany
RWX - ReadWriteMany

Para usar o PV é necessario configurar uma claim para dara acessos ao containers

Persistent Volume Claim

Uma PVC é a solicitação para provisionar armazenamento persistente com um tipo e configuração específicos. Para especificar o tipo de armazenamento persistente que você deseja

Criando um PVC no google cloud

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
    name: pvc-1
spec:
    accessModes:
        - ReadWriteOnde
    resources:
        requests:
            storage: 10Gi
    storageClassName: standard

para linkar um pvc a pv, como pvc e uma “requisição de armazenamento” usa-se as especificações, ou seja, as especificações do volume contidos no pvc devem ser igual ao contido no pv.

Criando um pod que aponta para um pvc

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
    name: pod-pv
spec:
    containers:
        - name: nginx-container
            image: nginx-latest
            volumeMounts:
                - mountPath: /volume-dentro-do-container
                name: primeiro-pv
    volumes:
        - name: primeiro-pv
            hostPath:
                persistentVolumeClaim:
                    claimName: pvc-1

Storage Classes

A diferença da item anteriror e que com um storage classes a criação do disco na nuvem e do persistente volume é feita automaticamente.

Criando um storage class (sc) no google cloud

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
    name: nome-sc
provisioner: kubernetes.io/gce-pd
parameters:
    type: pd-standard
    fstype: ext4
    replication-type: none

Atrelando um storage class no PVC

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
    name: pvc-2
spec:
    accessModes:
        - ReadWriteOnde
    resources:
        requests:
            storage: 10Gi
    storageClassName: nome-sc

Criando um pod

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
    name: pod-pv
spec:
    containers:
        - name: nginx-container
            image: nginx-latest
            volumeMounts:
                - mountPath: /volume-dentro-do-container
                name: primeiro-pv
    volumes:
        - name: primeiro-pv
            hostPath:
                persistentVolumeClaim:
                    claimName: pvc-2

Comandos

# listando storage class existentes
kubectl get storageclass
#ou
kubectl get sc

# listar persistence volumes claim
kubectl get pvc

#listar persistence volume
kubectl get pv

Statefull Set

Bem similar a um Deployment, mas, ele é voltado para aplicações a Pods que devem manter o seu estado que eles são Stateful. Isso significa que quando um Pod reinicia ou falha por algum motivo dentro de um Stateful Set e volta a execução, o arquivo é mantido.

Criando pods usando o statefull set ao invéz de deployments

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: systema-noticias-statefull-set
spec:
  serviceName: svc-sistema-noticias
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: sistema-noticias
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sistema-noticias
      name: sistema-noticias
    spec:
      containers:
      - name: sistema-noticias-container
        image: aluracursos/sistema-noticias:1
        resources:
          limits:
            memory: "128Mi"
            cpu: "500m"
        ports:
        - containerPort: 80
        envFrom:
          - configMapRef:
              name: sistema-configmap
        volumeMounts:
          - name: vl-imagem
            mountPath: "/var/www/uploads"
          - name: vl-sessao
            mountPath: /tmp
      volumes:
        - name: vl-imagem
          persistentVolumeClaim:
            claimName: imagem-pvc
        - name: vl-sessao
          persistentVolumeClaim:
            claimName: sessao-pvc

vai criar a estrutura e vai manter os dados salvos no volumes atachados, use os comandos:
# Para aplicar
kubectl apply -f <nome-file>

Lembrando que para isso antes é necessario criar os pvc (volumes que serão usados)

# imagem-pvc.yml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: imagem-pvc
spec:
  resources:
    requests:
      storage: 1Gi
  volumeMode: Filesystem
  accessModes:
    - ReadWriteOnce

# sessao-pvc.yml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: sessao-pvc
spec:
  resources:
    requests:
      storage: 1Gi
  volumeMode: Filesystem
  accessModes:
    - ReadWriteOnce

Salve em arquivos com os determinados nomes e de o comando abaixo

# para aplicar
kubectl apply -f <nome>

# para ver os pvcs criados
kubectl get pvc

# para ver os pvs criados
kubectl get pv

# para ver o storage classe existente
kubectl get sc

Recurso para healthcheck

o kubernetes consegue gerenciar por si proprio o pod, porem os container dentro (“a aplicação”) ele precisa de ajuda pra gerenciar se esta vivo, par isso ele utiliza o liveness e o readiness.
O Kubernetes nem sempre tem como saber se a aplicação está saudável
Podemos criar critérios para definir se a aplicação está saudável através de probes
Como criar LivenessProbes com o campo livenessProbe
LivenessProbes podem fazer a verificação em diferentes intervalos de tempo via HTTP
Como criar ReadinessProbes com o campo readinessProbe
ReadinessProbes podem fazer a verificação em diferentes intervalos de tempo via HTTP
LivenessProbes são para saber se a aplicação está saudável e/ou se deve ser reiniciada, enquanto ReadinessProbes são para saber se a aplicação já está pronta para receber requisições depois de iniciar
Além do HTTP, também podemos fazer verificações via TCP

link: https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/configure-liveness-readiness-startup-probes/

Liveness Prob

Entenda como forma de checagem se o contanier tem uma boa saude, declaramos junto a declaração co container.

livenessProbe:
 httpGet:  # metodo que vamos usar
  path: /  # path aonde vamos bater com a requisição
  port: 80 # porta do container
 periodSeconds: 10 # de quanto em quanto tempo vamos validar em segundos
 failureThreshold: 3 # quandos erros vamos aceitar antes de reiniciar o container    
 initialDelaySeconds: 20 # Delay inicial para que o container possa subir

ex:

Readiness Probes

Entenda como a prova de que um container pode receber requisições, que que ele esta “Ready” (pronto) para começar a receber requisições.

readinessProbe:
  httpGet:  # metodo que vamos usar para validar se o caontainer esta pronto
    path: /  # path aonde vamos bater com a requisição
    port: 80 # porta do container
  periodSeconds: 10 # de quanto em quanto tempo vamos validar em segundos
  failureThreshold: 5 # quanto erros são tentativas são toleraveis aonte de começar a madar requisição para o container
  initialDelaySeconds: 3 # Delay inicial após o container subir, para iniciar as validações se o container esta pronto

EX:

Recurso de escalabilidade

Permite escalara os pods deacordo com a demanda
HPA - Horizontal pod autpscale

HPA - Horizontal Pod AutoScale

Basea-se no uso de cpu para realizar o scalonamento. por isso precisamos informar em nossos deployments os definições de cpus usadas por aquele pod.

        resources:
          limits:
            memory: 128Mi
            cpu: 500m
          requests:
            cpu: 10m # mili core cpu
            memory: 128Mi

ex:

Criando um arquivo de configuração de HPA

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: primeiro-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: portal-noticias-deployment
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 5
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 20

Comandos

# listar configurações de HPA
kubectl get hpa

Obs: Apenas isso não sera necessario pra que funcione, é necessario configurar um servidor de metricas vai garadar as metricas de consumo. para isso usamos o arquivo abaixo:

links: https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server

---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: system:aggregated-metrics-reader
  labels:
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-view: "true"
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-edit: "true"
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-admin: "true"
rules:
- apiGroups: ["metrics.k8s.io"]
  resources: ["pods", "nodes"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: metrics-server:system:auth-delegator
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: system:auth-delegator
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: metrics-server-auth-reader
  namespace: kube-system
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Role
  name: extension-apiserver-authentication-reader
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1beta1
kind: APIService
metadata:
  name: v1beta1.metrics.k8s.io
spec:
  service:
    name: metrics-server
    namespace: kube-system
  group: metrics.k8s.io
  version: v1beta1
  insecureSkipTLSVerify: true
  groupPriorityMinimum: 100
  versionPriority: 100
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: metrics-server
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: metrics-server
  template:
    metadata:
      name: metrics-server
      labels:
        k8s-app: metrics-server
    spec:
      serviceAccountName: metrics-server
      volumes:
      # mount in tmp so we can safely use from-scratch images and/or read-only containers
      - name: tmp-dir
        emptyDir: {}
      containers:
      - name: metrics-server
        image: k8s.gcr.io/metrics-server/metrics-server:v0.3.7
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        args:
          - --cert-dir=/tmp
          - --secure-port=4443
        ports:
        - name: main-port
          containerPort: 4443
          protocol: TCP
        securityContext:
          readOnlyRootFilesystem: true
          runAsNonRoot: true
          runAsUser: 1000
        volumeMounts:
        - name: tmp-dir
          mountPath: /tmp
      nodeSelector:
        kubernetes.io/os: linux
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
  labels:
    kubernetes.io/name: "Metrics-server"
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
spec:
  selector:
    k8s-app: metrics-server
  ports:
  - port: 443
    protocol: TCP
    targetPort: main-port
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: system:metrics-server
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  - nodes
  - nodes/stats
  - namespaces
  - configmaps
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: system:metrics-server
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: system:metrics-server
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system

Links:

Entendendo o HELM

Helm e um gerenciador de pacotes de cluster kunerntes, imagine que num deploys de apenas um item eu tenha os aquivos abaixo

Nesse caso teremos que dar 5 kubectl apply -f para fazer deploy da nossa aplicação, ou seja realizar o controle manual do processo. Para resolver isso é que o HELM foi criado.

Componetes

Chart - exemplos

Pense em chart com um pacote de versão que contem todos os arquivos .yaml que compoem aquela versão.
ex:

Kind

Instalando

#-----------------------------------------------------------------------------------------------
## Kind
## link: https://kind.sigs.k8s.io/docs/user/quick-start/#installation
##  Usado para criar cluter kubernets

curl -Lo ./kind https://kind.sigs.k8s.io/dl/v0.16.0/kind-linux-amd64
chmod +x ./kind
sudo mv ./kind /usr/local/bin/kind

# Cria aum cluter
kind create cluster

# cria com nome
kind create cluster --name uni-cluster

# cria cluster via arquivo <ver abaixo arquivo cluster king>
kind create cluster --config=config.yaml

# Listar os cluster
kind get clusters

# Delete lcluster
kind delete cluster -n <name>

#-----------------------------------------------------------------------------------------------
# Listando contextos possiveis
cat ~/.kube/config 
kubcetl config get-cluster

# setar um contexto
kubectl cluster-info --context <contexto>
kubcetl config use-context <contexto>

# Setando o Kind como cluster padrão no kubctl
kubectl cluster-info --context kind-kind
kubcetl config use-context kind-kind

# Setando o minikube como cluster padrão no kubctl
kubectl cluster-info --context  minikube

# Setar namespace padrão
kubectl config set-context --current --namespace=<namespace>

Criando cluster via arquivo

Crie o arquivo config.yaml - kind – Configuration)

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: foo
  labels:
    app: foo
spec:
  containers:
  - name: foo
    image: hashicorp/http-echo:0.2.3
    args:
    - "-text=foo"
    ports:
    - containerPort: 5678
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: foo
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: http
    nodePort: 30950
    port: 5678
  selector:
    app: foo

Execute o comando

kind create cluster --config=config.yaml

Istio

Conceitos

Istio é um service mesh, que nada mais que é uma camada adicionada junto as aplicações deployadas no kubernetes que permite gerenciar a comunicação dos serviços num sistema distribuído.

Um service mesh gerencia toda a comunicação serviço a serviço em um sistema de software distribuído (potencialmente baseado em microservices). Isso é feito normalmente por meio do uso de proxies “laterais (sidecar)” que são implantados ao lado de cada serviço através do qual todo o tráfego é roteado de forma transparente;

Com o Istio podemos resolver os problemas:

Externalização da configuração de comunicação dos serviços, incluindo locais de rede de serviços externos, credenciais de segurança e metas de qualidade de serviço;
Fornecer monitoramento passivo e ativo de outros serviços;
Descentralizar a aplicação da política em um sistema distribuído;
Fornecer padrões de observabilidade e padronizar a coleta de dados associados.
Ativando o registro de solicitações (logs)
Configurando o rastreamento distribuído;
Coletando métricas

Existem outros services mesh, Linkerd, Istio, Consul, Kuma e Maesh.

Instalação

link: instale o istio

Comandos

# Instalar istio no kunbernetes - veja outros profiles: https://istio.io/latest/docs/setup/additional-setup/config-profiles/
istioctl install --set profile=demo -y 


# comandos uteis
# lista os namespaces
kubectl get namespaces

# lista os pods de um namespace
kubectl get pods -n istio-system
kgp -n istio-system

# lista os services de um namespace
kubectl get svc -n istio-system
kgs -n istio-system


# instalar addons 
kubectl apply -f <istio-istall-folder>/samples/addons
kubectl apply -f ~/Documents/programs/istio-1.14.3/samples/addons

# Acessar dash kiali 
istioctl dashboard kiali

# abre serviços
misinikube service <nome do serviço>

# configurar uma porta local pra usar no localhost
kubectl port-forward svc/<nome-serviço> -n <namespace-serviço> <porta-local>:<porta-serviço>

Para ativar os proxys do Istio é necessário configurar labels nos namespace.

Após fazer isso automaticamente o istio vai subir no pod um container de proxy.

# use para listar as lables de um namespace
kubectl get ns <namespace>  --show-labels=true
kubectl get ns ucontas-app   --show-labels=true

# Use para ativar o istion no namespace
kubectl label namespace <nome-namespace> istio-injection=enabled
kubectl label namespace ucontas-app istio-injection=enabled

# E reciso reiniciar os pod para que seja adicionados os sidecar
kubectl delete pods --all -n <namespace>
kubectl delete pods --all -n ucontas-app

Link: https://www.infoq.com/br/articles/service-mesh-ultimate-guide/

ArgoCD

Aplicação de continuos deploy, usada para realizar o deploy de aplicações no kubernetes.
Estamos acostumado com o formato padrão de pipeline do jenkins onde temos um fluxo único para o CI e CD. No caso do argoCD temos uma pipeline especifica para cada itens, sendo uma especifica para o processo de Continuos Delivery que é usada pelo argo.

Instalação

Diferentemente de outras ferramentas de Continuos delivery o ArgoCD tem uma particularidade que é o fato dele ser implantado no cluster do kubernetes. Na verdade ele é uma extensão do kubernetes, pois usa a maioria da ferramentas dele.
Isso tem diversas vantagens tais como:
Visibilidade do processo, coisa que o Jenkins não tem por ser um processo externo.
Tem um interface gráfica que mostra o processo em tempo real.

Para instalar o ARGOCD devemos criar um yaml file

Neste informamos qual:
vai ser no repo onde vão estar os deployments.
vai ser o cluster kubernets, onde serão aplicados os deployments.

Tutoriais

Usando e configurando

# cria o namespace do argo
kubectl create namespace <namespace> 
kubectl create namespace argocd

# Para instalar o argo no namespace
kubectl apply -n <namespace> -f https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo-cd/stable/manifests/install.yaml
kubectl apply -n argocd -f https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo-cd/stable/manifests/install.yaml

# Para remover argo
kubectl delete -n <namespace>  -f https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo-cd/stable/manifests/install.yaml
kubectl delete -n argocd -f https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo-cd/stable/manifests/install.yaml

## Acessando externamente
# 1 - Para acessar mude o serviço do argo-serve com o comando abaixo
kubectl patch svc argocd-server -n <namespace>  -p '{"spec": {"type": "LoadBalancer"}}'
kubectl patch svc argocd-server -n argocd -p '{"spec": {"type": "LoadBalancer"}}'

# 1.1 - depois de o comando para abrir o serviço
minikube service argocd-server -n <namespace> 
minikube service argocd-server -n argocd

# 1.3 Ou use o comando abaixo para liberar a porta
kubectl port-forward svc/argocd-server -n <namespace>  8080:443
kubectl port-forward svc/argocd-server -n argocd 8080:443


## Login Via UI
# Usuario padrão é admin 
# Para pegar a senha use
kubectl -n <namespace> get secret argocd-initial-admin-secret -o jsonpath="{.data.password}" | base64 -d; echo
kubectl -n argocd get secret argocd-initial-admin-secret -o jsonpath="{.data.password}" | base64 -d; echo


## Login via CLI
# instale o cli - https://argo-cd.readthedocs.io/en/stable/cli_installation/
# Usuario padrão é admin 
# Para pegar a senha use
kubectl -n <namespace> get secret argocd-initial-admin-secret -o jsonpath="{.data.password}" | base64 -d; echo
kubectl -n argocd get secret argocd-initial-admin-secret -o jsonpath="{.data.password}" | base64 -d; echo

# Use o comando abaixo - ARGOCD_SERVER é o ip e porta exporto externamente
argocd login <ARGOCD_SERVER>
argocd login 192.168.49.2:30634


# Para altera a senha  #Nova senha - unisenha
argocd account update-password


# -------------------Register A Cluster To Deploy Apps To

# Listando os contextos validos
kubectl config get-contexts -o name

# Configurando um contexto para deploy
argocd cluster add <contexto>
argocd cluster add minikube

Usuario

User: admin
Senha: unisenha

Grafana

Em construção

Curso: https://www.youtube.com/watch?v=GPptIhzPBro

Prometheus

Conceito iniciais

Trabalha com metricas e alertas para monitorar sistemas.
Toolkit de monitoramento e alerta de sistema open source.
Criado pela SoundCloud, Agora faz parte da Cloud Native Computer Foundation.
Captura e armazenamena dados em formatos dimensionais.
Tem coletas poderosas com o PromQL.
Usado em conjunto com o Grafana.
Tem diversas soluções para integrações.

Dinamica de funcionamento

há duas forma de funcionamento:

Sistema baseado em Pull.
- Um agente do serviço de monitoramento recupera os dados da aplicação.
- Muito usado com a Stack do ELK.
Sistema baseado em Push.
- A aplicação envia os dados para um agente do serviço de monitoramento.
- Modelo usado pelo Prometheus.
- Recupera metricas via http. a aplicação deve disponibilizar uma endpoint /metrics no formato do Prometheus.
- Configura-se targets para recuperar de tempos em tempos.
- Consegue recuperar metricas de aplicação , banco de dados, sistemas operacionais. Para isso existe um conjunto de SDK e exports para isso.
Exports
- Fornece um endpoint de coleta de metricas para aplicações, sistemas operacionais e banco de dados.
- Serve como intermediário para a coleta de metricas.

Arquitetura do Prometheus

Na arquitetura do Prometheus temos:

Prometheus server
- Retrival - Componente que orquesta o processo de recebimento de metricas e o armazenamento na base de adados
- TSDB - Base de dados do tipo de serie de tempos (timeseries database).
- Http Server - Servidor de web, onde fica exporto endpoints para recuperar as metricas salvas e as metricas do proprio Prometheus.
Service discovery
- Em arquiteturas de microserviços pode haver varias instâncias para o prometheus monitorar, por isso o Retrival tem a capacidade de se conectar a services discoverys para descobrir quais instancias ele deve recuperar as metricas.
PushGateway
- Serve para agrupar as metricas de varias soluções em um só lugar para se recuperado pelo prometheus.
- Usado em serviços que executam em janelas de execução variadas e que encerram após isso, nesse caso ao executar esses serviços envias as metricas para esse push gateway que armazena temporariamente para o prometheus.
Prometheus targets
- São os endpoints de metricas dos serviços que o prometheus vai realizar pull (scraping) de tempos em tempos através Retrival .
Alert manager
- Permite configurar thresholds e ações (alertas) para as metricas.
- Recebe atualização das metricas de tempos em tempos do prometheus.
- Pode executar ações (alertas) como enviar e-mails ou acionar outros serviços de notificação.
PromQL
- Permite executar querys com as metricas através da Prometheus Web UI ou do Grafana.
- Usando o Http Server explicado anteriormente.
Grafana
- Sistema que permite montar dashboards com as métricas coletadas pelo prometheus.
- Realiza queries usando o PromQL no Http Server do prometheus para recuperar as métricas.

Trabalhando com dados

Armazenamento
- TSDB (Time Series Database).
- Os dados mudam conforme o tempo.
- Trabalha com label para adicionar propriedades a métricas.
- Otimizado para esse caso, o que melhora a performance.
- Para dados mais antigos há um compressão para liberar armazenamento, por isso talvez não sejam tão precisos.

Tipos de métricas

Counter - é um contador, tem o valor incremental, sempre aumenta.
- Quantidade de visitas, erros, clique em um botão.
Gauge - é uma métrica que varia com o tempo. pode aumentar, diminuir ou estabilizar.
- Uso de cpu, de memoria. Quantidade de usuários ativos.
Histogram - é uma métrica que permite a distribuição de frequência.
- Baseado em amostra, possível agregar valores baseados nas propriedades.
- Quem gerar o histograma é o cliente.
Summary - é uma métrica que permite a distribuição de frequência.
- Similar ao histogram, porém nessa quem calcula a distribuição é o prometheus.
- Retorna os dados mais brutos para o prometheus e ali se cria a distribuição de frequência.

PromQL

Prometheus query language. (SQL do prometheus).
Usado para consultar dados no prometheus.

Treinando

Acesse a pasta treinando
De os comando abaixo para subir o prometheus.

# Para subir os container
docker-compose up -d

# Para ver os logs do prometheus
docker-compose logs -f prometheus

# Para ver os logs do node export
docker-compose logs -f node-exporter

continuar -> https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/

DevOps Notes

Subsections of DevOps Notes

Curso Kubernetes

Subsections of Curso Kubernetes

Conteúdo

Entendendo

Cluster

API

Pods

Rolando kubernets local

Instalação no Linux

Comandos uteis

Criando recurso de forma declarativa

Criando pods

Criando seviços (svc)

Comandos

Cluster de ips

NodePort

Loadbalance

ConfigMap

Importando o configMap na definição de um pod

Por variaveis

Pelo arquivo completo

Recursos do kubernetes

Recursos de disponibilidade

ReplicaSet

Deployments

Comandos

Historico de versões

Voltando uma versão (rollback)

Recursos de armazenamentos

Volumes

Persistents Volumes

Comandos

Persistent Volume Claim

Storage Classes

Comandos

Statefull Set

Recurso para healthcheck

Liveness Prob

Readiness Probes

Recurso de escalabilidade

HPA - Horizontal Pod AutoScale

Comandos

Entendendo o HELM

Componetes

Chart - exemplos

Kind

Instalando

Criando cluster via arquivo

Istio

Conceitos

Instalação

Comandos

ArgoCD

Instalação

Tutoriais

Usando e configurando

Grafana

Prometheus

Conceito iniciais

Dinamica de funcionamento

Arquitetura do Prometheus

Trabalhando com dados

Tipos de métricas

PromQL

Treinando

Dashboards com Grafana