Présentation de l'architecture Kubernetes

Kubernetes est l'un des outils de gestion de cluster qui entre dans DevOps. Il s'agit de l'un des outils de gestion de conteneurs open source créés par la Cloud Native Computing Foundation (CNCF). Kubernetes est également abrégé avec K8. Dans cette rubrique, nous allons découvrir l'architecture Kubernetes. Kubernetes possède diverses fonctionnalités qui sont comme l'ajout de plumes sur ces outils, décrites ci-dessous:

  • Infrastructure conteneurisée
  • Intégration continue, développement continu et déploiement continu.
  • Utilisation efficace des ressources.
  • Création d'environnement de premier plan dans toutes les équipes de développement et de test.
  • Concept d'équilibrage de charge en raison duquel la mise à l'échelle automatique de l'infrastructure entière a lieu.
  • Gestion orientée application.

Son l'un des principaux composants est qu'il peut exécuter des applications à la fois des clusters physiques ou des machines virtuelles.

Comme il s'agit de l'un des outils de gestion de cluster, il aide à déplacer l'ensemble de l'infrastructure d'une infrastructure centrée sur l'hôte vers une infrastructure centrée sur la conteneurisation.

Architecture de Kubernetes

Parcourons l'architecture de Kubernetes:

Kubernetes suit essentiellement l'architecture client-serveur qui est remplacée ici par le concept maître-esclave de nœuds ou de gestion de cluster.

Les composants clés du maître et du nœud sont les suivants:

Composants de la machine principale

  • etcd: etcd est un composant de machine maître qui contient la valeur-clé ou la clé de sécurité qui consiste en des informations sensibles sur les applications ou la machine qui peuvent être interagies à l'aide de l'API de la machine maître. Il s'agit d'une clé de grande valeur accessible sur plusieurs conteneurs.
  • Serveur API: le serveur API se compose d'une interface qui est utilisée pour interagir entre plusieurs clusters opérationnels. Il a un package spécial nommant kubeconfig avec le côté serveur pour établir une communication réussie entre le serveur et les nœuds.
  • Controller Manager: En outre, un Controller Manager possède également de nombreux composants internes tels que le contrôleur de point final, le contrôleur de réplication, le contrôleur d'espace de noms. Ils sont tous utilisés pour contrôler tous les contrôleurs. Il fonctionne principalement pour obtenir l'état du cluster commun via l'état actuel au statut de cluster souhaité.
  • Scheduler : La distribution de la charge de travail est prise en charge par Scheduler qui est utilisé pour suivre l'utilisation de la charge de travail sur les ressources, c'est-à-dire que c'est un moyen d'obtenir la communication interne avec les pods et les nœuds disponibles sur la machine Linux.

Composants du nœud Kubernetes

  • Docker: Kubernetes est incomplet sans docker car il aide à créer un environnement de conteneurisation léger qui aide les conteneurs de docker encapsulés à communiquer correctement et efficacement. C'est une condition très vitale à apprendre avant Kubernetes.
  • Kubelet: le service Kubelet est un service très mineur utilisé par le nœud Kubernetes pour interagir avec le composant etcd de la machine maître Kubernetes et est utilisé pour conserver les valeurs de clé nécessaires ou toute autre information sensible régradant le maître et le nœud de travail utilisé pour la communication . Il comprend principalement des tâches telles que la redirection de port, les règles de réseau, etc.
  • Kubernetes Proxy: il s'agit d'un composant utilisé pour exécuter son service sur chaque nœud et rendre les services disponibles pour l'hôte externe. Il prend essentiellement la responsabilité de l'équilibrage de charge primitif. Il s'assure que toute la configuration réseau, les volumes, les pods et les nœuds sont opérationnels avec un bilan de santé positif. Par conséquent, créer un nouveau service et de nouveaux conteneurs.

Il s'agit du maître et de l'esclave Kubernetes appropriés ou peut être appelé un concept maître-nœud dans l'architecture Kubernetes qui est utilisé pour effectuer une gestion de cluster appropriée.

Quels sont les avantages de l'architecture Kubernetes?

Développé par Borg et Omega, il présente les avantages suivants

  • Il effectue et aide à une bonne orchestration des services et des clusters contenant différents conteneurs.
  • L'infrastructure centrée sur les applications est sa devise principale, ces anciennes méthodes de déploiement d'une application sur une machine virtuelle ne sont pas un moyen efficace. Par conséquent, de nombreuses applications à l'intérieur de conteneurs peuvent établir une communication et effectuer efficacement des activités.
  • Vitesse: avec la fonctionnalité d'intégration continue et de déploiement continu, elle a une très bonne caractéristique d'augmenter la vitesse et l'agilité de l'amélioration du produit.
  • Configuration déclarative: cette fonctionnalité permet de fournir facilement des configurations à l'intérieur de l'application à l'aide de fichiers YAML et de clés de cluster d'état et d'informations sensibles.
  • Gestion des ressources: avec tous les nœuds, clusters, volumes et pods dans la même application, il aide à gérer les ressources de manière rationalisée.

Ainsi, nous pouvons conclure que ces anciennes méthodes de gestion de projet réussie sont devenues vaines et que de nouvelles façons de faire de la gestion de projet ont été rendues efficaces avec ces outils de DevOps car ils sont efficaces et durables avec l'auto-guérison et l'auto-scaling propriétés et dans un futur proche, ils seront utilisés à fond pour toutes les tâches afin de maintenir l'agilité et la rapidité de livraison des produits aux clients finaux.

Articles recommandés

Cela a été un guide pour l'architecture Kubernetes. Nous discutons ici de l'architecture de Kubernetes ainsi que des composants clés et des avantages en détail. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -

  1. Qu'est-ce que Kubernetes?
  2. Opérateurs Kubernetes
  3. Comment installer Kubernetes?
  4. Installer Kubernetes Dashboard

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Big Data