آموزش Certified Kubernetes Administrator (CKA) جلد اول

چرا Kubernetes استفاده می‌شود؟

1. مدیریت کانتینرها در مقیاس بزرگ: یکی از چالش‌های بزرگ در استفاده از کانتینرها، مدیریت تعداد زیاد آن‌ها است. Kubernetes با فراهم آوردن ابزاری برای ارکستراسیون کانتینرها، امکان مدیریت هزاران کانتینر را فراهم می‌آورد. این پلتفرم با مدیریت اتوماتیک منابع و فرآیندهای اجرایی، کار را برای توسعه‌دهندگان و مدیران سیستم‌ها ساده می‌کند.
2. مقیاس‌پذیری خودکار: Kubernetes به طور خودکار می‌تواند تعداد پادها (Pods) را بر اساس بار کاری و نیازهای منابع مقیاس‌بندی کند. این قابلیت به ویژه در محیط‌های ابری (Cloud) مفید است که در آن نیاز به مقیاس‌پذیری بالا و بهینه‌سازی منابع احساس می‌شود.
3. استقرار و نگهداری به صورت خودکار: Kubernetes با ویژگی‌هایی مانند self-healing (خودترمیمی)، هنگامی که یک پاد خراب می‌شود یا از دسترس خارج می‌شود، به طور خودکار آن را جایگزین می‌کند. همچنین، این سیستم از Rollout و Rollback به راحتی پشتیبانی می‌کند، یعنی می‌توانید نسخه‌های جدید اپلیکیشن‌ها را به‌راحتی مستقر کرده و در صورت بروز مشکل، به نسخه قبلی بازگردید.
4. استقرار پایدار و قابلیت حمل (Portability): Kubernetes این امکان را فراهم می‌آورد که اپلیکیشن‌ها را در هر محیطی که از کانتینرها پشتیبانی می‌کند (اعم از سرورهای فیزیکی، ماشین‌های مجازی یا سرویس‌های ابری) اجرا کنید. این قابلیت حمل اپلیکیشن‌ها بدون نیاز به تغییرات در کد، می‌تواند در مقیاس بزرگ سودمند باشد.
5. خودکارسازی عملیات‌های پیچیده: Kubernetes به تیم‌های DevOps و SRE (Site Reliability Engineering) کمک می‌کند تا عملیات‌های پیچیده مانند خودکارسازی CI/CD، مدیریت منابع، و نظارت بر سیستم‌ها را به طور ساده و قابل تکرار انجام دهند.
6. مدیریت وضعیت سیستم: Kubernetes همیشه تلاش می‌کند که سیستم در وضعیت مورد نظر باقی بماند. به عنوان مثال، اگر پاد یا کانتینری از کار بیفتد یا از دسترس خارج شود، Kubernetes به طور خودکار آن را جایگزین می‌کند.

چرا Kubernetes در دنیای امروز مهم است؟

• با توجه به افزایش استفاده از میکروسرویس‌ها و کانتینرها، نیاز به ابزاری برای مدیریت این اکوسیستم در مقیاس بزرگ احساس می‌شود. Kubernetes می‌تواند این نیاز را به‌خوبی برآورده کند.
• همچنین، Kubernetes برای تیم‌های DevOps که به دنبال خودکارسازی فرآیندها، مقیاس‌پذیری و ارتقاء مداوم هستند، ابزاری بسیار مهم و ضروری به شمار می‌آید.
• از آن‌جا که Kubernetes در محیط‌های ابری، محیط‌های هایبرید و محیط‌های on-premises قابل استفاده است، این پلتفرم یک راه‌حل کارآمد و مقیاس‌پذیر برای شرکت‌ها با زیرساخت‌های پیچیده و در حال رشد است.

جمع بندی

Kubernetes به عنوان یک ابزار قدرتمند برای مدیریت کانتینرها و اپلیکیشن‌های مدرن، نیازهای پیچیده‌ای را در زمینه مقیاس‌پذیری، استقرار خودکار، و نظارت بر سیستم‌ها برطرف می‌کند. این پلتفرم به‌ویژه برای سازمان‌هایی که به دنبال مدیریت کلاسترهای بزرگ و محیط‌های پیچیده با نیازهای مقیاس‌پذیری هستند، ابزاری حیاتی محسوب می‌شود.

1. خودکارسازی فرآیندهای استقرار و تحویل نرم‌افزار

یکی از اصلی‌ترین ویژگی‌های Kubernetes برای تیم‌های DevOps، قابلیت‌های خودکارسازی در فرآیندهای استقرار (Deployment) و به‌روزرسانی اپلیکیشن‌ها است. Kubernetes به راحتی از Rolling Updates و Rollbacks پشتیبانی می‌کند، به این معنی که می‌توانید نسخه‌های جدید اپلیکیشن‌ها را به‌طور خودکار و تدریجی در کلاسترها استقرار دهید و در صورت بروز مشکل، به نسخه‌های قبلی بازگردید.

• Rolling Updates: در حین استقرار نسخه جدید، Kubernetes به‌طور خودکار و مرحله‌ای پادهای قدیمی را حذف و پادهای جدید را اضافه می‌کند، بدون اینکه سیستم در معرض اختلال قرار گیرد.
• Rollbacks: اگر در حین استقرار مشکلی پیش بیاید، Kubernetes به شما این امکان را می‌دهد که به نسخه قبلی بازگردید و هیچ‌گونه اختلالی در دسترسی کاربران نخواهید داشت.

این ویژگی‌ها به طور قابل توجهی فرآیندهای CI/CD را ساده و سریع‌تر می‌کنند.

2. مقیاس‌پذیری خودکار

در توسعه و عملیات نرم‌افزار، مقیاس‌پذیری یکی از چالش‌های اصلی است. Kubernetes به راحتی می‌تواند منابع مورد نیاز اپلیکیشن‌ها را با توجه به میزان بار کاری افزایش یا کاهش دهد.

• Horizontal Pod Autoscaling (HPA): این ویژگی به Kubernetes این امکان را می‌دهد که به‌طور خودکار تعداد پادها را براساس معیارهایی مثل استفاده از CPU یا حافظه افزایش یا کاهش دهد.
• Vertical Pod Autoscaling: علاوه بر مقیاس‌گذاری افقی، این ویژگی به Kubernetes این امکان را می‌دهد که منابع تخصیص داده شده به هر پاد را بر اساس نیازهای واقعی آن تنظیم کند.

این مقیاس‌پذیری خودکار باعث می‌شود که سیستم همواره از منابع بهینه استفاده کند و در عین حال از بروز مشکلاتی نظیر Over-provisioning یا Under-provisioning جلوگیری کند.

3. مدیریت پیکربندی و متغیرهای محیطی

یکی از کارهای اساسی که تیم‌های DevOps در مراحل توسعه و استقرار نرم‌افزار انجام می‌دهند، مدیریت تنظیمات پیکربندی و متغیرهای محیطی است. Kubernetes با استفاده از ConfigMaps و Secrets این امکان را می‌دهد که به راحتی متغیرهای پیکربندی را در سطح کلاستر و برای اپلیکیشن‌ها مدیریت کنید.

• ConfigMaps: برای ذخیره تنظیمات و پیکربندی‌های غیرحساس استفاده می‌شود. این امکان را فراهم می‌آورد که تنظیمات مختلف اپلیکیشن‌ها را بدون نیاز به تغییر در کد مدیریت کنید.
• Secrets: برای ذخیره اطلاعات حساس مثل پسوردها، توکن‌ها و کلیدهای API مورد استفاده قرار می‌گیرد و امنیت داده‌ها را در کلاستر تضمین می‌کند.

4. نظارت و گزارش‌دهی خودکار

Kubernetes به‌طور یکپارچه با ابزارهای نظارتی و ثبت گزارش‌ها (Logging) ترکیب می‌شود. این ویژگی برای تیم‌های DevOps بسیار حیاتی است چرا که این تیم‌ها نیاز دارند که همواره وضعیت سیستم، اپلیکیشن‌ها و منابع را نظارت کنند.

• Prometheus & Grafana: یکی از محبوب‌ترین ابزارهای نظارتی که با Kubernetes یکپارچه می‌شود، Prometheus است که از مقیاس‌پذیری بالا و دقت بالایی برخوردار است. اطلاعات جمع‌آوری شده توسط Prometheus می‌توانند در Grafana به صورت داشبوردهای گرافیکی نمایش داده شوند.
• ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): برای ذخیره‌سازی، جستجو و تجزیه و تحلیل لاگ‌ها از ELK Stack استفاده می‌شود. این مجموعه ابزار به راحتی می‌تواند با Kubernetes ترکیب شود تا تیم‌های DevOps بتوانند به سرعت مشکلات را شناسایی و رفع کنند.

5. مدیریت منابع و تخصیص بهینه

Kubernetes به تیم‌های DevOps این امکان را می‌دهد که منابع خود را به طور بهینه تخصیص دهند. این موضوع از اهمیت زیادی برخوردار است زیرا در محیط‌های ابری و On-Premise می‌توان از منابع موجود به طور مؤثرتر استفاده کرد.

• Resource Requests & Limits: این قابلیت به شما این امکان را می‌دهد که مقدار حداقلی و حداکثری منابع (CPU و حافظه) که هر پاد می‌تواند استفاده کند را تعیین کنید. با استفاده از این تنظیمات می‌توانید از تخصیص منابع بیش از حد یا کمبود منابع جلوگیری کنید.

6. استقرار اپلیکیشن‌ها در محیط‌های چندگانه (Multi-Cloud and Hybrid Environments)

Kubernetes این قابلیت را دارد که اپلیکیشن‌ها را در چندین محیط ابری (Multi-Cloud) و محیط‌های هیبریدی (Hybrid) استقرار دهد. این ویژگی به تیم‌های DevOps این امکان را می‌دهد که بدون وابستگی به یک ارائه‌دهنده خاص، اپلیکیشن‌ها را در هر زیرساختی که کانتینرها پشتیبانی می‌کنند، اجرا کنند. این انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری موجب می‌شود که بتوانند به راحتی منابع را از چندین ارائه‌دهنده مختلف جمع‌آوری کرده و سیستم‌های پیچیده‌تری بسازند.

جمع‌بندی

Kubernetes به عنوان یک ابزار قدرتمند، به تیم‌های DevOps این امکان را می‌دهد که فرآیندهای استقرار، مقیاس‌پذیری و نظارت بر سیستم‌ها را خودکارسازی کنند و به راحتی با محیط‌های مختلف از جمله Cloud و On-premise کار کنند. این ابزار همچنین برای مدیریت منابع، امنیت، و تنظیمات پیکربندی به‌صورت خودکار طراحی شده است که به تیم‌های توسعه و عملیات این امکان را می‌دهد که بتوانند به صورت مؤثرتر و مقیاس‌پذیر اپلیکیشن‌ها را مدیریت کنند.

1. Kubernetes

Kubernetes یک سیستم ارکستراسیون منبع باز و پیچیده است که توسط Google توسعه داده شده و اکنون تحت مدیریت Cloud Native Computing Foundation (CNCF) قرار دارد. Kubernetes برای مدیریت، مقیاس‌بندی و خودکارسازی فرآیندهای استقرار کانتینرها طراحی شده است.

• مقیاس‌پذیری بالا: Kubernetes به طور خاص برای مدیریت هزاران کانتینر در مقیاس بسیار بالا طراحی شده است. این سیستم از مفاهیم پیچیده‌ای مثل Pods، ReplicaSets، Deployments و Namespaces برای مدیریت منابع و خدمات استفاده می‌کند.
• منبع باز و اکوسیستم غنی: Kubernetes از یک اکوسیستم گسترده با پروژه‌های وابسته مانند Helm (مدیریت بسته‌ها)، Prometheus (مانیتورینگ) و Istio (مدیریت ترافیک) پشتیبانی می‌کند.
• پشتیبانی از محیط‌های متعدد (Multi-cloud & Hybrid): Kubernetes به شما این امکان را می‌دهد که منابع را در محیط‌های مختلف (ابری و غیر ابری) به صورت یکپارچه مدیریت کنید.
• منبع باز و انعطاف‌پذیری بالا: Kubernetes به‌دلیل مستندات بسیار دقیق و جامعه پشتیبانی بزرگ، یکی از قوی‌ترین ابزارها برای تیم‌های بزرگ و پیچیده است.

2. Docker Swarm

Docker Swarm یک ابزار ارکستراسیون کانتینر ساده و سبک‌وزن است که به‌طور ویژه برای مدیریت Docker Containers طراحی شده است.

• سادگی و راحتی در استفاده: Docker Swarm از Docker CLI و Docker Compose برای مدیریت و پیکربندی کلاسترها استفاده می‌کند. این ویژگی باعث می‌شود تا برای تیم‌های کوچک یا پروژه‌های کمتر پیچیده که نیاز به ارکستراسیون پیشرفته ندارند، بسیار مناسب باشد.
• یکپارچگی با Docker: چون Docker Swarm به‌طور کامل با Docker Engine یکپارچه است، برای کسانی که قبلاً با Docker کار کرده‌اند، استفاده از آن بسیار ساده است.
• مقیاس‌پذیری محدودتر: در مقایسه با Kubernetes، Docker Swarm در مقیاس‌های بزرگ و پیچیده‌تر نمی‌تواند به خوبی عمل کند. این ابزار بیشتر برای محیط‌های کوچک تا متوسط و استقرارهای ساده‌تر مناسب است.
• توزیع خودکار: Docker Swarm به طور خودکار بار کاری را بین نودهای مختلف کلاستر توزیع می‌کند، اما این فرآیند از نظر پیچیدگی و سفارشی‌سازی به اندازه Kubernetes گسترده نیست.
• امنیت محدودتر: در حالی که Docker Swarm ابزارهای امنیتی دارد، اما از نظر پیچیدگی و قابلیت‌ها در مقایسه با Kubernetes کمتر است.

3. Apache Mesos

Apache Mesos یک پلتفرم ارکستراسیون پیشرفته است که برای مدیریت منابع در مقیاس بسیار بزرگ و انواع مختلفی از کارها (نه فقط کانتینرها) طراحی شده است. Mesos بیشتر به عنوان یک مدیریت منابع عمومی عمل می‌کند و می‌تواند نه تنها کانتینرها، بلکه اپلیکیشن‌های غیر کانتینری را نیز مدیریت کند.

• مقیاس‌پذیری بسیار بالا: Apache Mesos می‌تواند منابع را در سطح مقیاس‌های بسیار بزرگ‌تر از Kubernetes و Docker Swarm مدیریت کند. این ابزار برای محیط‌های پیچیده و نیازمند منابع بالا مانند مراکز داده بزرگ یا توزیع داده‌های بزرگ طراحی شده است.
• انعطاف‌پذیری بیشتر در مدیریت منابع: Mesos می‌تواند از منابع غیر کانتینری مانند Hadoop یا Spark نیز استفاده کند. در حالی که Kubernetes به‌طور ویژه برای مدیریت کانتینرها طراحی شده است، Mesos می‌تواند انواع مختلفی از بارهای کاری (jobs) را مدیریت کند.
• نیاز به پیکربندی و مدیریت بیشتر: در مقایسه با Kubernetes و Docker Swarm، Apache Mesos نیاز به تنظیمات پیچیده‌تری دارد و برای استفاده بهینه از آن، باید دانش فنی عمیق‌تری از پیکربندی‌ها و معماری آن داشته باشید.

مقایسه کلی بین Kubernetes، Docker Swarm و Apache Mesos

جمع‌بندی

• Kubernetes ابزار قدرتمندی برای تیم‌هایی است که به مقیاس‌پذیری بالا، ویژگی‌های پیشرفته و اکوسیستم گسترده نیاز دارند. این ابزار برای محیط‌های بزرگ و پیچیده مناسب است.
• Docker Swarm ابزاری ساده‌تر و مناسب برای محیط‌های کوچک یا متوسط است که نیاز به ویژگی‌های پیشرفته ارکستراسیون ندارند و با Docker کار می‌کنند.
• Apache Mesos بهترین انتخاب برای محیط‌های با مقیاس بسیار بزرگ و متنوع است که نیاز به مدیریت انواع مختلف بارهای کاری دارند. Mesos به دلیل پیچیدگی‌های پیکربندی و نیاز به تخصص فنی بیشتر، برای تیم‌های با نیازهای خاص کاربرد دارد.

هر یک از این ابزارها ویژگی‌ها و قابلیت‌هایی دارند که می‌تواند بسته به نیازهای تیم و پروژه انتخاب شود.

1. تاریخچه Kubernetes

• پیدایش Kubernetes: Kubernetes در سال 2014 توسط Google به عنوان یک پروژه متن‌باز معرفی شد. این پروژه به سرعت مورد توجه قرار گرفت و در کمتر از چند سال تبدیل به یکی از استانداردهای اصلی مدیریت کانتینرها در سطح جهان شد. Kubernetes به طور خاص برای پشتیبانی از نیازهای روزافزون به مقیاس‌پذیری، مدیریت کانتینرها و خودکارسازی فرآیندها طراحی شده است.
• پشتیبانی از CNCF: بعد از اینکه Kubernetes در سال 2014 منتشر شد، به‌طور رسمی در سال 2015 تحت مدیریت Cloud Native Computing Foundation (CNCF) قرار گرفت. CNCF یک سازمان غیرانتفاعی است که به توسعه و ترویج پروژه‌های متن‌باز در زمینه محاسبات ابری بومی (Cloud Native Computing) کمک می‌کند. Kubernetes با حمایت CNCF به یکی از پروژه‌های موفق و پرکاربرد تبدیل شد و توانست جامعه‌ای بزرگ از توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها را جذب کند.
• انتقال از Google به جامعه متن‌باز: در حالی که Google توسعه اولیه Kubernetes را رهبری می‌کرد، به زودی با جامعه متن‌باز درگیر شد و به دیگر شرکت‌ها و سازمان‌ها این امکان را داد که در توسعه و بهبود Kubernetes مشارکت کنند. این تغییر باعث شد که Kubernetes به یکی از پروژه‌های پرکاربرد و شناخته‌شده در سطح جهانی تبدیل شود.

2. ارتباط Kubernetes با Google Borg

Google Borg یک سیستم ارکستراسیون داخلی است که در Google برای مدیریت مقیاس‌پذیر و کارآمد برنامه‌های کاربردی در مقیاس‌های بزرگ و بهینه شده برای استفاده در محیط‌های ابری طراحی شده است. بسیاری از ویژگی‌ها و اصول معماری Kubernetes از Google Borg الهام گرفته شده‌اند. در اینجا به برخی از شباهت‌ها و تفاوت‌های کلیدی بین این دو سیستم می‌پردازیم:

• Borg: سیستم ارکستراسیون پیشرفته Google:
  • Borg یک سیستم ارکستراسیون است که در سال‌های اولیه 2000 میلادی در Google توسعه یافت. این سیستم به Google کمک کرد تا هزاران سرور و کانتینر را مدیریت و مقیاس‌گذاری کند. Borg به‌طور گسترده در زیرساخت‌های داخلی Google برای اجرای سرویس‌های تولیدی مورد استفاده قرار می‌گرفت.
  • Borg می‌توانست منابع را به طور خودکار بین کانتینرها و بارهای کاری (Workloads) تخصیص دهد و همچنین وظایف نظارتی و مدیریتی پیچیده را برای این منابع انجام دهد.
  • ویژگی‌های مهمی مانند مقیاس‌پذیری بالا، مدیریت منابع، خودکارسازی خطاها، و هماهنگی بین نودها در Borg وجود داشت که بعدها در Kubernetes گنجانده شدند.
• Kubernetes: الهام‌گیری از Borg و تبدیل به یک پروژه متن‌باز:
  • پس از سال‌ها تجربه Google در استفاده از Borg، این شرکت تصمیم گرفت تا برخی از ویژگی‌های اصلی Borg را به یک پروژه متن‌باز تبدیل کند تا سایر سازمان‌ها نیز بتوانند از آن بهره‌برداری کنند. Kubernetes از مفاهیم مشابه Borg بهره می‌برد، اما در مقیاس بزرگ‌تر و به‌صورت مقیاس‌پذیرتر و انعطاف‌پذیرتر طراحی شده است.
  • در حالی که Borg به‌طور خاص برای نیازهای داخلی Google طراحی شده بود و در یک محیط محدودتر استفاده می‌شد، Kubernetes با هدف فراهم کردن یک راه‌حل ارکستراسیون برای همه شرکت‌ها و محیط‌های مختلف ایجاد شد. Kubernetes به‌طور خاص برای دنیای کانتینرها و محیط‌های Cloud Native طراحی شده است.

3. شباهت‌ها و تفاوت‌ها میان Kubernetes و Borg

4. مهم‌ترین ویژگی‌های الهام گرفته از Borg در Kubernetes

• مدیریت منابع: یکی از ویژگی‌های اصلی Kubernetes که از Borg الهام گرفته شده است، مدیریت و تخصیص منابع است. Kubernetes از Pods برای تجمیع کانتینرها استفاده می‌کند و به طور خودکار منابع را به این Pods تخصیص می‌دهد تا بهترین عملکرد را در مقیاس بالا داشته باشد.
• مقیاس‌پذیری و تحمل خطا: همانطور که Borg برای مقیاس‌پذیری بالا و توانایی تحمل خطا طراحی شده بود، Kubernetes نیز با هدف خودکارسازی مقیاس‌گذاری و بازآوری خودکار طراحی شد. Kubernetes می‌تواند به طور خودکار Pods را راه‌اندازی، مقیاس‌بندی و مدیریت کند.
• بهینه‌سازی برای محیط‌های ابری: هر دو سیستم (Borg و Kubernetes) برای مدیریت منابع در محیط‌های ابری و توزیع‌شده طراحی شده‌اند، با این تفاوت که Kubernetes به‌طور خاص برای محیط‌های Cloud Native و کانتینری شده بهینه شده است.

جمع‌بندی

Kubernetes از تجربه Google در توسعه سیستم ارکستراسیون Borg استفاده کرده است و بسیاری از ویژگی‌های پیشرفته این سیستم را در قالب یک پروژه متن‌باز در اختیار جامعه جهانی قرار داده است. در حالی که Borg به طور خاص برای نیازهای داخلی Google طراحی شده بود، Kubernetes توانسته است با گسترش قابلیت‌ها و استفاده از معماری کانتینری، به یکی از ابزارهای پیشرو در ارکستراسیون کانتینرها در مقیاس جهانی تبدیل شود.

1. پیشرفت کانتینرها و نیاز به ارکستراسیون

قبل از ظهور Kubernetes، Docker به عنوان یکی از پیشروترین ابزارهای کانتینری‌سازی شناخته می‌شد و به سرعت در دنیای توسعه نرم‌افزار پذیرش گسترده‌ای پیدا کرد. کانتینرها به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند که برنامه‌ها را به صورت مستقل و مقیاس‌پذیر بسته‌بندی و اجرا کنند، بدون اینکه نگران محیط اجرایی باشند. با این حال، وقتی که سازمان‌ها و تیم‌ها شروع به استفاده از هزاران کانتینر در مقیاس بزرگ می‌کردند، مشکلاتی مانند مقیاس‌پذیری، مدیریت منابع، خودکارسازی استقرار، و مقیاس‌گذاری به‌طور واضح نمایان شد.

اینجاست که سیستم‌های ارکستراسیون مانند Kubernetes وارد صحنه می‌شوند و مشکلات مدیریت کانتینرها در مقیاس بزرگ را حل می‌کنند.

2. نقش Kubernetes در مدیریت کانتینرها

Kubernetes به عنوان یک ابزار ارکستراسیون کانتینر، نقش‌های مختلفی را در مدیریت و نظارت بر کانتینرها ایفا می‌کند:

• مدیریت مقیاس‌پذیری (Scalability): Kubernetes به شما این امکان را می‌دهد که به طور خودکار کانتینرها را مقیاس‌بندی کنید. این ابزار می‌تواند بر اساس میزان بار یا تقاضا، تعداد Pods (واحدهای اجرایی کانتینر) را افزایش یا کاهش دهد. این ویژگی به‌ویژه در محیط‌های ابری و زمانی که بارهای کاری متغیر هستند، مفید است.
• استقرار خودکار (Automated Deployment): Kubernetes قابلیت‌هایی را برای استقرار و به‌روزرسانی خودکار برنامه‌ها فراهم می‌کند. از طریق ابزارهایی مانند Deployment، می‌توان به راحتی نسخه‌های جدیدی از برنامه‌ها را مستقر کرد و از ویژگی‌های Rolling Update و Rollback برای مدیریت تغییرات استفاده کرد. این ویژگی‌ها به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند که به راحتی برنامه‌ها را بدون قطعی یا اختلالات زیاد بروزرسانی کنند.
• مدیریت منابع (Resource Management): Kubernetes به طور هوشمند منابع مورد نیاز کانتینرها (از جمله CPU، RAM و فضای ذخیره‌سازی) را تخصیص می‌دهد. این سیستم از طریق Resource Requests و Limits به شما این امکان را می‌دهد که منابع را به طور کارآمد مدیریت کنید و از بروز مشکلاتی مانند Overcommitment یا منابع ناکافی جلوگیری کنید.
• تعادل بار (Load Balancing): Kubernetes می‌تواند ترافیک ورودی را بین مجموعه‌ای از کانتینرها توزیع کند. از طریق Services و Ingress، Kubernetes قادر است به طور خودکار بار را بین کانتینرها و سرویس‌ها توزیع کرده و از عملکرد بهینه و در دسترس بودن بالا اطمینان حاصل کند.
• خودترمیمی (Self-healing): Kubernetes به شما این امکان را می‌دهد که کانتینرهای معیوب یا خرابی‌های سیستم را به‌طور خودکار شناسایی کرده و آن‌ها را بازیابی کند. اگر یک Pod یا Node دچار مشکل شود، Kubernetes به طور خودکار آن را جایگزین می‌کند و این فرآیند باعث افزایش قابلیت اطمینان سیستم می‌شود.
• تعامل و ارتباط میان کانتینرها (Inter-container Communication): Kubernetes با استفاده از DNS داخلی و Network Policies به کانتینرها اجازه می‌دهد که به راحتی با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. این ابزار همچنین به شما این امکان را می‌دهد که ارتباطات بین سرویس‌ها را محدود و کنترل کنید تا امنیت و عملکرد بهینه حفظ شود.

3. Kubernetes و انعطاف‌پذیری در استقرار کانتینرها

یکی از ویژگی‌های برجسته Kubernetes، انعطاف‌پذیری آن در استقرار کانتینرها است. Kubernetes می‌تواند در محیط‌های مختلف و با انواع مختلف پلتفرم‌ها کار کند، از جمله:

• ابزارهای کانتینری: Kubernetes از انواع مختلف رانتایم‌های کانتینری مانند Docker، containerd و CRI-O پشتیبانی می‌کند.
• چندپلتفرمی (Multi-platform): Kubernetes می‌تواند بر روی پلتفرم‌های مختلف مانند AWS، Google Cloud، Microsoft Azure و حتی On-premise و Hybrid Cloud مستقر شود.
• محیط‌های مختلف: Kubernetes قادر است در محیط‌های توزیع‌شده، از جمله Cloud-native، Hybrid-cloud، On-premises و Edge Computing عمل کند. این ویژگی به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که بتوانند از یک سیستم ارکستراسیون واحد برای مدیریت کانتینرها در انواع مختلف محیط‌ها استفاده کنند.

4. Kubernetes در کنار ابزارهای دیگر کانتینری‌سازی

در حالی که Kubernetes به عنوان یک سیستم ارکستراسیون کانتینر غالب شناخته می‌شود، از آنجا که تنها بخشی از یک اکوسیستم بزرگ است، می‌توان آن را به راحتی با سایر ابزارهای کانتینری‌سازی و DevOps ترکیب کرد:

• Docker: Kubernetes به طور کامل با Docker سازگار است و از آن به‌عنوان رانتایم اصلی برای اجرای کانتینرها استفاده می‌کند. در حالی که Docker تنها به اجرای کانتینرها پرداخته و ویژگی‌های ارکستراسیون را ندارد، Kubernetes تمامی نیازهای ارکستراسیون مانند مقیاس‌گذاری، استقرار و مدیریت خودکار را فراهم می‌کند.
• Helm: Kubernetes از Helm به عنوان یک ابزار مدیریت بسته‌ها (Package Manager) پشتیبانی می‌کند. Helm به شما این امکان را می‌دهد که برنامه‌ها و سرویس‌ها را به صورت بسته‌های پیش‌ساخته یا Charts در Kubernetes مستقر کنید.
• Prometheus: ابزار Prometheus برای نظارت بر سلامت سیستم‌ها و کانتینرها در Kubernetes به کار می‌رود. Prometheus می‌تواند داده‌های مربوط به عملکرد سیستم‌ها را جمع‌آوری کرده و به شما کمک کند که سیستم خود را بهینه‌سازی کنید.

5. چالش‌ها و محدودیت‌های Kubernetes در دنیای کانتینرها

با تمام مزایای Kubernetes، این سیستم دارای چالش‌ها و محدودیت‌هایی نیز است:

• پیچیدگی: Kubernetes ممکن است برای کاربران تازه‌کار پیچیده باشد و نیاز به یادگیری و تجربه فراوان داشته باشد. پیکربندی و مدیریت یک کلاستر Kubernetes می‌تواند در ابتدا دشوار باشد.
• نیاز به منابع سخت‌افزاری بالا: اجرای Kubernetes در مقیاس‌های بزرگ نیازمند منابع سخت‌افزاری قابل توجهی است. برای این منظور، منابع سیستم باید به دقت مدیریت شوند.
• مدیریت امنیت: با وجود ابزارهای امنیتی موجود، مدیریت امنیت در یک محیط Kubernetes پیچیده است و نیاز به پیکربندی دقیق دارد تا از دسترسی‌های غیرمجاز جلوگیری شود.

جمع‌بندی

Kubernetes به طور اساسی نقش کلیدی در دنیای کانتینرها دارد و به عنوان ابزار اصلی برای ارکستراسیون کانتینرها شناخته می‌شود. این سیستم با ویژگی‌هایی مانند مقیاس‌پذیری خودکار، مدیریت منابع، استقرار خودکار، و خودترمیمی، به تیم‌ها و سازمان‌ها کمک می‌کند تا کانتینرها را به‌طور مؤثر و کارآمد مدیریت کنند. Kubernetes همچنین با انعطاف‌پذیری بالا و قابلیت یکپارچگی با ابزارهای مختلف، استاندارد جدیدی در دنیای کانتینرها ایجاد کرده است.

1. ساده‌سازی مقیاس‌پذیری و خودکارسازی

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های مدیریت کانتینرها، مقیاس‌پذیری است. در یک محیط ابری یا توزیع‌شده، تعداد کانتینرهایی که باید مدیریت شوند، می‌تواند به سرعت به هزاران و حتی میلیون‌ها عدد برسد. در چنین شرایطی، نیاز به یک سیستم خودکار برای مدیریت مقیاس‌پذیری، به‌ویژه از نظر اضافه یا حذف کردن منابع (مانند Pod‌ها و Node‌ها) ضروری است.

فلسفه طراحی Kubernetes به‌گونه‌ای است که مدیریت این مقیاس‌پذیری را خودکار می‌کند. به‌عنوان مثال، Kubernetes می‌تواند به‌طور خودکار تعداد Podها را بر اساس بار کاری تنظیم کند (مفاهیم Horizontal Pod Autoscaling و Vertical Scaling). این خودکارسازی نه‌تنها بار مدیریتی را کاهش می‌دهد بلکه باعث بهینه‌سازی استفاده از منابع می‌شود و از هدررفت منابع جلوگیری می‌کند.

2. مدیریت سیستم‌های توزیع‌شده

Kubernetes برای مدیریت سیستم‌های توزیع‌شده طراحی شده است. در چنین سیستم‌هایی، اجزا و منابع مختلف ممکن است در مکان‌های مختلف و بر روی دستگاه‌های مختلف در یک شبکه گسترده توزیع شوند. Kubernetes به‌عنوان یک ابزار ارکستراسیون، به شما این امکان را می‌دهد که منابع توزیع‌شده را به صورت یکپارچه و منسجم مدیریت کنید.

از آنجا که محیط‌های ابری و در حال توسعه نیاز به هماهنگی و مدیریت منابع دارند، Kubernetes با مدیریت خودکار و نظارت مستمر بر روی کانتینرها و سرورها به مدیریت اجزای سیستم‌های توزیع‌شده پرداخته و اطمینان می‌دهد که تمام اجزا به‌طور هماهنگ و بدون اختلال کار می‌کنند.

3. پشتیبانی از متدولوژی‌های DevOps و Continuous Delivery

فلسفه طراحی Kubernetes به‌گونه‌ای است که از فرآیندهای DevOps و Continuous Delivery (CD) پشتیبانی کامل می‌کند. یکی از اهداف اصلی Kubernetes این است که فرآیند استقرار، به‌روزرسانی و نگهداری نرم‌افزارها را خودکار کرده و امکان Rolling Updates و Rollback را فراهم سازد.

این ویژگی‌ها به توسعه‌دهندگان و تیم‌های عملیات کمک می‌کند تا برنامه‌ها را با سرعت بیشتری به تولید منتقل کنند و در عین حال از کیفیت و امنیت آن‌ها مطمئن شوند. به‌ویژه، Kubernetes با استفاده از مفاهیمی مانند Deployment و ReplicaSet به مدیریت نسخه‌ها و انجام به‌روزرسانی‌ها در مقیاس بزرگ پرداخته و از هرگونه خرابی در سیستم جلوگیری می‌کند.

4. مدیریت خودکار خطاها و خودترمیمی

یکی از ویژگی‌های مهم که در طراحی Kubernetes گنجانده شده است، خودترمیمی است. اگر یک Pod یا Node دچار مشکل شود، Kubernetes به‌طور خودکار اقدام به راه‌اندازی مجدد یا جایگزینی آن می‌کند. این ویژگی به این دلیل اهمیت دارد که در سیستم‌های توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر، خرابی‌ها و مشکلات اجتناب‌ناپذیر هستند و سیستم باید قادر باشد که به‌طور خودکار این مشکلات را شناسایی کرده و آن‌ها را رفع کند تا تأثیر منفی بر کاربران نگذارد.

این ویژگی برای سازمان‌ها حیاتی است، زیرا امکان خودترمیمی باعث می‌شود که سیستم‌ها با کمترین میزان اختلال در دسترس باشند و نیازی به مداخله دستی برای رفع مشکلات نداشته باشند.

5. مدیریت منابع و تخصیص بهینه

Kubernetes به‌طور هوشمند منابع (مثل CPU، RAM و ذخیره‌سازی) را بین کانتینرها تقسیم می‌کند تا از بهینه‌ترین استفاده از منابع سخت‌افزاری موجود اطمینان حاصل شود. این سیستم به شما این امکان را می‌دهد که برای هر کانتینر Resource Requests و Limits تعیین کنید و از Pod Affinity و Taints & Tolerations برای تخصیص منابع و کنترل دسترسی استفاده کنید.

این امر به ویژه در محیط‌هایی که منابع سخت‌افزاری محدود هستند، اهمیت زیادی دارد و کمک می‌کند تا منابع به‌طور مؤثر تخصیص یابند و از بروز مشکلات عملکردی جلوگیری شود.

6. انعطاف‌پذیری در محیط‌های مختلف

یکی از ویژگی‌های برجسته Kubernetes که در فلسفه طراحی آن گنجانده شده، انعطاف‌پذیری است. Kubernetes به‌طور مستقل از پلتفرم‌های خاص کار می‌کند و قادر است در محیط‌های مختلف مانند Public Cloud، Private Cloud و On-premises عمل کند.

این ویژگی به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که زیرساخت‌های خود را بدون نگرانی از وابستگی به یک پلتفرم خاص یا سرویس‌دهنده ابری مدیریت کنند. Kubernetes می‌تواند در انواع مختلف محیط‌ها و معماری‌ها از جمله Multi-cloud و Hybrid-cloud کار کند و به این ترتیب از قفل شدن به یک پلتفرم خاص جلوگیری می‌کند.

7. یکپارچگی با ابزارهای موجود

Kubernetes طراحی شده تا به‌راحتی با ابزارها و سرویس‌های دیگر یکپارچه شود. به‌عنوان مثال، Kubernetes می‌تواند با ابزارهای CI/CD، Monitoring و Logging مانند Prometheus، Grafana، Jenkins و Helm ترکیب شود تا یک اکوسیستم کامل از ابزارهای DevOps ایجاد کند.

این قابلیت‌های یکپارچگی باعث می‌شود که Kubernetes به عنوان یک بخش از جریان کاری DevOps به‌طور جامع و یکپارچه در استقرار، مقیاس‌گذاری و نظارت بر برنامه‌ها استفاده شود.

8. مقیاس‌پذیری و دسترسی بالا (High Availability)

مقیاس‌پذیری و High Availability در طراحی Kubernetes به‌عنوان جزء اصلی گنجانده شده است. Kubernetes می‌تواند به‌طور خودکار منابع را مقیاس‌بندی کرده و مطمئن شود که برنامه‌ها حتی در زمان‌های بار زیاد نیز عملکرد مناسبی دارند. استفاده از مفاهیمی مانند Replication و Auto-scaling باعث می‌شود که برنامه‌ها به‌طور خودکار در برابر تغییرات بار کاری تطبیق پیدا کنند و در عین حال در دسترس باقی بمانند.

جمع‌بندی

Kubernetes با فلسفه طراحی خود که بر خودکارسازی، مقیاس‌پذیری، انعطاف‌پذیری و مدیریت سیستم‌های توزیع‌شده تأکید دارد، به ابزاری قدرتمند و ضروری در دنیای فناوری‌های مدرن تبدیل شده است. این سیستم با حل مشکلات مرتبط با مدیریت کانتینرها در مقیاس بزرگ و افزایش بهره‌وری تیم‌های DevOps، استاندارد جدیدی برای ارکستراسیون کانتینرها ایجاد کرده است.

Master Node مسئول مدیریت وضعیت کلی کلاستر، برنامه‌ریزی منابع، و هماهنگی بین اجزای مختلف کلاستر است، در حالی که Worker Node کانتینرها را اجرا کرده و وظایف محاسباتی را انجام می‌دهند.

در این بخش، تمرکز ما روی اجزای Master Node است که هسته‌ی مدیریتی کلاستر Kubernetes را تشکیل می‌دهد. این اجزا به‌طور مستقیم با هماهنگی و تنظیم وضعیت سیستم سروکار دارند.

1. API Server: وظایف و نحوه کار

API Server در Kubernetes به‌عنوان نقطه دسترسی اصلی برای تعامل با کلاستر عمل می‌کند. این اجزا تمام درخواست‌ها از کاربران، ابزارهای مدیریتی (مثل kubectl)، و دیگر اجزای کلاستر را دریافت کرده و به سایر اجزای کلاستر منتقل می‌کند.

وظایف API Server:

• پذیرش درخواست‌ها: API Server تمام درخواست‌ها را از kubectl، داشبورد Kubernetes یا هر ابزار مدیریتی دیگری می‌پذیرد. این درخواست‌ها ممکن است شامل ایجاد، به‌روزرسانی، حذف منابع (مانند Podها، سرویس‌ها، و Deploymentها) باشد.
• پردازش درخواست‌ها: پس از دریافت درخواست‌ها، API Server آن‌ها را پردازش کرده و برای اعمال تغییرات به Controller Manager و Scheduler ارجاع می‌دهد.
• اعتبارسنجی و احراز هویت: API Server مسئولیت احراز هویت کاربران و اعتبارسنجی درخواست‌ها را به‌عهده دارد.
• ذخیره‌سازی داده‌ها: API Server داده‌ها و تنظیمات مربوط به منابع را در etcd ذخیره می‌کند. تمام تغییرات وضعیت سیستم در این بانک اطلاعاتی نگهداری می‌شود.
• انتقال اطلاعات: API Server در ارتباط با اجزای دیگر کلاستر مانند Scheduler، Controller Manager و Node‌ها است تا اطلاعات مورد نیاز را تبادل کند.

نحوه کار API Server:

• API Server به‌عنوان یک وب‌سرور RESTful عمل می‌کند که از پروتکل HTTP برای ارتباط با سایر اجزای کلاستر استفاده می‌کند.
• درخواست‌ها به صورت HTTP به API Server ارسال می‌شوند و پس از پردازش، تغییرات لازم در منابع اعمال می‌شود.
• API Server از یک سری Endpoints برای دسترسی به منابع مختلف مانند Pod‌ها، Deployment‌ها و Node‌ها استفاده می‌کند.

2. Scheduler: برنامه‌ریزی Podها

Scheduler مسئولیت برنامه‌ریزی و تخصیص Podها به Worker Nodeها را بر عهده دارد. این اجزا به‌طور خاص مسئول انتخاب Nodeهایی است که قرار است Podها روی آن‌ها اجرا شوند.

وظایف Scheduler:

• برنامه‌ریزی Podها: وقتی یک Pod جدید ایجاد می‌شود، Scheduler بررسی می‌کند که کدام Node بهترین شرایط را برای اجرای آن دارد. این تصمیم‌گیری می‌تواند بر اساس معیارهایی مانند منابع موجود (CPU، RAM)، تخصیص منابع (Resource Requests)، Affinities (مثل Node Affinity) و سایر محدودیت‌ها انجام شود.
• نظارت بر ظرفیت Nodeها: Scheduler همچنین وضعیت هر Node را نظارت می‌کند تا مطمئن شود که Podها به طور متعادل و بهینه بین Nodeها توزیع می‌شوند.
• شکستن بار کاری: در شرایطی که بار کاری بر روی یک Node زیاد می‌شود، Scheduler ممکن است تصمیم بگیرد که Podها را به Node‌های دیگری منتقل کند تا از Overload جلوگیری کند.
• تنظیم Taints و Tolerations: در برخی موارد، ممکن است برخی Nodeها Taint شوند (یعنی برای برخی Podها غیرقابل دسترس شوند) و Scheduler از Tolerations برای تصمیم‌گیری در مورد کدام Podها می‌توانند به این Nodeها اختصاص یابند.

نحوه کار Scheduler:

• Scheduler در کنار API Server فعالیت می‌کند و درخواست‌های برنامه‌ریزی را دریافت کرده و Podها را به Nodeهای مناسب اختصاص می‌دهد.
• Scheduler از Cloud Provider APIs یا CNI برای بررسی شرایط موجود در Nodeها و منابع آن‌ها استفاده می‌کند.

3. Controller Manager: مدیریت وضعیت سیستم

Controller Manager مسئولیت اجرای Controller‌ها را بر عهده دارد. Controller‌ها اجزای خودکار هستند که در صورتی که وضعیت کلاستر به‌طور غیرمنتظره تغییر کند، آن را اصلاح می‌کنند. Controller Manager به‌طور کلی وظیفه نظارت بر منابع کلاستر را انجام می‌دهد و تضمین می‌کند که همه چیز به‌طور هماهنگ و مطابق با تنظیمات تعریف‌شده عمل کند.

وظایف Controller Manager:

• نظارت بر وضعیت سیستم: Controller Manager نظارت می‌کند که آیا وضعیت فعلی کلاستر با وضعیت مورد انتظار مطابقت دارد یا خیر. اگر مشکلی وجود داشته باشد (مثلاً یک Pod خراب شده باشد یا یک Node از دست رفته باشد)، Controller Manager اقدام به اصلاح وضعیت می‌کند.
• اجرای Controller‌ها: Controller Manager مسئول اجرای انواع مختلفی از Controller‌ها است. برخی از رایج‌ترین Controller‌ها عبارتند از:
  • Replication Controller: برای اطمینان از این که تعداد معینی از نسخه‌های یک Pod همیشه در کلاستر در حال اجرا باشد.
  • Deployment Controller: برای مدیریت به‌روزرسانی‌ها و Rollback‌های Deployment‌ها.
  • StatefulSet Controller: برای مدیریت برنامه‌های Stateful که نیاز به ذخیره‌سازی و نامگذاری ثابت دارند.
  • DaemonSet Controller: برای اجرای یک Pod خاص بر روی تمامی Nodeها.
  • Job Controller: برای مدیریت Podهایی که برای انجام کارهای کوتاه‌مدت ایجاد می‌شوند.

نحوه کار Controller Manager:

• Controller Manager از API Server برای دریافت وضعیت فعلی کلاستر و منابع استفاده می‌کند و اگر نیاز به اصلاح وضعیت باشد، اقدام به ایجاد یا حذف منابع می‌کند تا به وضعیت مطلوب برسد.
• Controller Manager به‌طور دائم وضعیت منابع را بررسی می‌کند و در صورت مشاهده عدم تطابق، آن‌ها را به‌طور خودکار اصلاح می‌کند.

4. etcd: بانک اطلاعاتی کلیدی توزیع‌شده

etcd یک پایگاه داده کلیدی-ارزشی است که به‌عنوان حافظه مرکزی Kubernetes عمل می‌کند. این پایگاه داده برای ذخیره و نگهداری تمام داده‌های کلاستر و وضعیت سیستم طراحی شده است و اطلاعاتی مانند پیکربندی‌ها، وضعیت منابع، و وضعیت سلامت اجزای مختلف کلاستر را ذخیره می‌کند.

وظایف etcd:

• ذخیره‌سازی وضعیت کلاستر: تمام وضعیت منابع Kubernetes (مثل Podها، Deployment‌ها، Service‌ها، و اطلاعات تنظیمات) در etcd ذخیره می‌شود. این پایگاه داده امکان بازیابی وضعیت سیستم در صورت وقوع خرابی را فراهم می‌کند.
• پشتیبانی از تراکنش‌ها: etcd از تراکنش‌های ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) پشتیبانی می‌کند تا اطمینان حاصل کند که داده‌ها به‌درستی و به صورت همزمان به‌روز می‌شوند.
• همگام‌سازی داده‌ها: داده‌های موجود در etcd به‌طور خودکار با تمامی Node‌ها همگام‌سازی می‌شوند تا از تغییرات همزمان در کلاستر جلوگیری شود.

نحوه کار etcd:

• etcd از پروتکل Raft برای هماهنگی و همگام‌سازی داده‌ها بین سرورهای مختلف استفاده می‌کند.
• در صورتی که یک سرور etcd از دست برود، سایر سرورهای etcd قادر به حفظ یکپارچگی داده‌ها و بازیابی وضعیت خواهند بود.

جمع‌بندی

اجزای Master Node در Kubernetes (شامل API Server، Scheduler، Controller Manager و etcd) هسته اصلی مدیریت کلاستر را تشکیل می‌دهند. این اجزا به‌طور مشترک مسئولیت هماهنگی، برنامه‌ریزی منابع، نظارت بر وضعیت سیستم، و ذخیره‌سازی اطلاعات را بر عهده دارند. Kubernetes با استفاده از این اجزا به‌طور خودکار وضعیت کلاستر را مدیریت کرده و منابع را به‌طور بهینه تخصیص می‌دهد.



1. Kubelet: مسئولیت اجرای Podها

Kubelet در هر Worker Node وظیفه اجرای Pod‌ها را بر عهده دارد و مطمئن می‌شود که وضعیت Podها مطابق با دستورالعمل‌های مشخص شده در کلاستر Kubernetes باشد. Kubelet به‌طور مستمر وضعیت Pod‌ها را نظارت می‌کند و در صورت نیاز به‌روزرسانی، به API Server اطلاع می‌دهد.

وظایف Kubelet:

• اجرای Pod‌ها: Kubelet از اطلاعات دریافت‌شده از API Server برای راه‌اندازی و مدیریت Pod‌ها استفاده می‌کند. این اطلاعات معمولاً شامل پیکربندی Pod، منابع مورد نیاز (CPU، RAM)، و استراتژی‌های مدیریت است.
• نظارت بر وضعیت Pod‌ها: Kubelet به‌طور مداوم وضعیت Pod‌ها را بررسی می‌کند. در صورتی که Pod در حال خراب شدن یا عدم پاسخگویی باشد، Kubelet به API Server گزارش می‌دهد و اقداماتی برای بازسازی یا جایگزینی Pod انجام می‌دهد.
• مدیریت زندگی‌چرخ‌ها (Liveness و Readiness Probes): Kubelet مسئول نظارت بر وضعیت سلامت Pod‌ها از طریق Liveness Probes و Readiness Probes است. این پروب‌ها کمک می‌کنند تا Kubernetes از وضعیت سلامت Podها مطلع شده و اقدامات مناسب (مانند راه‌اندازی مجدد Pod) انجام دهد.
• اتصال به Volume‌ها: Kubelet برای مدیریت Volume‌ها در سطح Node و اتصال آن‌ها به Pod‌ها، با API Server تعامل دارد.

نحوه کار Kubelet:

• Kubelet به‌عنوان یک Agent در هر Node اجرا می‌شود و وظیفه هماهنگی اجرای Pod‌ها را با استفاده از اطلاعات موجود در کلاستر بر عهده دارد.
• این ابزار دائماً وضعیت سیستم و Pod‌ها را با استفاده از درخواست‌های API به API Server ارسال و دریافت می‌کند.

2. Kube Proxy: مدیریت شبکه

Kube Proxy مسئول مدیریت و تنظیم شبکه در هر Worker Node است. این اجزا پل ارتباطی بین Pod‌ها و سرویس‌های خارج از کلاستر است و همچنین مسئول دسترسی شبکه‌ای داخلی بین Pod‌ها می‌باشد.

وظایف Kube Proxy:

• مدیریت شبکه داخلی: Kube Proxy نقش مهمی در مدیریت ترافیک شبکه بین Pod‌ها دارد. این اجزا به درخواست‌ها اجازه می‌دهند تا از طریق Serviceها به Pod‌ها منتقل شوند و تضمین می‌کند که ترافیک به درستی مسیریابی می‌شود.
• Load Balancing: Kube Proxy مسئول توزیع بار ترافیک دریافتی به Pod‌های مختلف است تا از ایجاد بار زیاد بر روی یک Pod جلوگیری کند.
• پشتیبانی از انواع سرویس‌ها: Kube Proxy از انواع مختلف سرویس‌ها از جمله ClusterIP، NodePort، و LoadBalancer پشتیبانی می‌کند و مسیریابی ترافیک به آن‌ها را تنظیم می‌کند.
• سیستم فایروال و IP Masquerading: Kube Proxy به تنظیم IP Masquerading و Firewall Rules کمک می‌کند تا امنیت شبکه در سطح Node‌ها تضمین شود و ترافیک به درستی مسیریابی شود.

نحوه کار Kube Proxy:

• Kube Proxy از iptables یا ipvs برای مسیریابی ترافیک شبکه بین Pod‌ها و سرویس‌ها استفاده می‌کند.
• هنگامی که یک سرویس به یک Pod در Node‌ها تخصیص می‌یابد، Kube Proxy آن را به‌طور خودکار از طریق iptables تنظیم می‌کند تا درخواست‌ها به درستی به Pod هدف هدایت شوند.

3. Container Runtime: اجرای کانتینرها (مانند Docker، containerd)

Container Runtime مسئول اجرای واقعی کانتینرها در هر Node است. این اجزا نرم‌افزارهایی هستند که کانتینرها را از روی تصویر‌های کانتینری (images) اجرا می‌کنند. در Kubernetes، Container Runtime می‌تواند Docker، containerd یا دیگر رندرهای کانتینری (مانند CRI-O) باشد.

وظایف Container Runtime:

• اجرای کانتینرها: Container Runtime به‌طور مستقیم مسئول اجرای کانتینرها از Docker Imageها یا هر نوع تصویر کانتینری است که برای Pod مشخص شده است.
• مدیریت Ciclo زندگی کانتینرها: این اجزا کارهای مختلفی مانند راه‌اندازی، متوقف کردن، و حذف کانتینرها را انجام می‌دهند.
• تعامل با Kubelet: Container Runtime تحت نظارت Kubelet قرار دارد و مسئول اجرای کانتینرها طبق دستورالعمل‌های صادر شده توسط Kubelet است. Kubelet با استفاده از Container Runtime، کانتینرها را در داخل Pod اجرا می‌کند.
• پشتیبانی از CRI (Container Runtime Interface): Kubernetes از CRI برای تعامل با Container Runtime‌ها استفاده می‌کند. این رابط به Kubernetes اجازه می‌دهد تا از انواع مختلف Container Runtime‌ها پشتیبانی کند.

نحوه کار Container Runtime:

• زمانی که Kubelet تصمیم می‌گیرد که یک Pod اجرا شود، از Container Runtime برای راه‌اندازی و مدیریت کانتینرهای داخل آن Pod استفاده می‌کند.
• Container Runtime فرآیند اجرای کانتینرها را مدیریت کرده و اطلاعات مربوط به وضعیت کانتینرها را برای Kubelet ارسال می‌کند.

جمع‌بندی

اجزای Worker Node (شامل Kubelet، Kube Proxy و Container Runtime) به‌طور مستقیم مسئول اجرای و مدیریت Pod‌ها، تنظیم شبکه، و اجرای کانتینرها در کلاستر Kubernetes هستند. Kubelet مسئول هماهنگی اجرای Podها است، Kube Proxy شبکه داخلی و مسیریابی ترافیک را مدیریت می‌کند، و Container Runtime کانتینرها را از روی تصاویر مختلف اجرا می‌کند. این اجزا به‌طور همزمان و با همکاری با یکدیگر عمل می‌کنند تا عملکرد کلی کلاستر Kubernetes به درستی ادامه یابد.

اجزای Master Node:

1. API Server: مرکز فرماندهی کلاستر که ارتباطات مختلف در سطح کلاستر را مدیریت می‌کند.
2. Scheduler: مسئول تخصیص منابع به Pod‌ها و برنامه‌ریزی در سطح Node‌ها.
3. Controller Manager: کنترل وضعیت کلاستر را انجام می‌دهد و مطمئن می‌شود که شرایط مطلوب برای منابع و Pod‌ها حفظ شود.
4. etcd: پایگاه داده توزیع‌شده که وضعیت کل کلاستر و پیکربندی‌ها را ذخیره می‌کند.

اجزای Worker Node:

1. Kubelet: مسئول اجرای و مدیریت Pod‌ها و کانتینر‌ها.
2. Kube Proxy: مدیریت شبکه و مسیریابی ترافیک به Pod‌ها.
3. Container Runtime: اجرای کانتینرها (مانند Docker یا containerd).

فرآیند تعامل اجزای Master و Worker Node

1. API Server و Kubelet

• API Server، مرکز فرماندهی کلاستر است و از طریق Kubelet، مدیریت و هماهنگی لازم برای اجرای Pod‌ها را انجام می‌دهد. وقتی یک Pod در کلاستر ایجاد یا آپدیت می‌شود، API Server اطلاعات مربوط به آن را در etcd ذخیره می‌کند.
• سپس، API Server از طریق Kubelet که روی Worker Node‌ها نصب است، به Kubelet دستور می‌دهد که Pod‌های جدید را ایجاد کند یا Pod‌های موجود را به‌روزرسانی کند.
• Kubelet از طریق API Server به‌صورت دوره‌ای وضعیت خود را گزارش می‌دهد و اطلاعاتی از وضعیت Pod‌ها، کانتینرها، و منابع موجود ارسال می‌کند.

2. Scheduler و Kubelet

• Scheduler مسئول تخصیص منابع به Pod‌ها است. زمانی که یک Pod جدید برای اجرا ایجاد می‌شود، Scheduler آن را به یکی از Worker Node‌ها تخصیص می‌دهد.
• Scheduler از طریق API Server با Kubelet ارتباط برقرار کرده و اطلاعات لازم را برای تخصیص منابع و اجرای Pod‌ها ارسال می‌کند.
• Kubelet پس از دریافت دستور از API Server، Pod را روی Worker Node خود اجرا می‌کند و وضعیت آن را به API Server گزارش می‌دهد.

3. Controller Manager و Kubelet

• Controller Manager نقش نظارتی در کلاستر دارد و وضعیت Pod‌ها و منابع را به‌طور مداوم بررسی می‌کند.
• اگر Controller Manager متوجه شود که یک Pod به‌طور ناخواسته از بین رفته یا در وضعیت غیرمنتظره‌ای قرار گرفته، از API Server درخواست می‌کند تا Pod جدیدی ایجاد یا Pod از دست رفته را بازسازی کند.
• Kubelet نیز پس از دریافت این دستور، اقدام به ایجاد یا مدیریت Pod‌های جدید می‌کند.

4. etcd و اجزای دیگر

• etcd پایگاه داده توزیع‌شده است که وضعیت کلاستر را ذخیره می‌کند. زمانی که اجزای مختلف (API Server، Controller Manager و حتی Kubelet‌ها) بخواهند وضعیت کلاستر یا منابع مختلف (مانند Pod‌ها، سرویس‌ها، و تنظیمات کلاستر) را بررسی کنند، از etcd استفاده می‌کنند.
• این داده‌ها در etcd ذخیره می‌شوند و در هنگام نیاز توسط اجزای مختلف کلاستر مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• همچنین etcd یک سیستم نسخه‌بندی دارد که به Controller Manager و دیگر اجزا این امکان را می‌دهد که تغییرات کلاستر را ردیابی کنند و در صورت نیاز به بازسازی یا بازگرداندن وضعیت کلاستر، به کمک etcd اقدام کنند.

5. Kube Proxy و Master Node

• Kube Proxy مسئول مسیریابی ترافیک شبکه بین Pod‌ها است. Kube Proxy اطلاعات مربوط به سرویس‌ها را از API Server دریافت می‌کند و آن‌ها را در سطح Node مدیریت می‌کند.
• Kube Proxy به‌طور مداوم وضعیت تغییرات در سرویس‌ها را از طریق API Server دریافت کرده و منابع شبکه را به روز می‌کند.
• این اطلاعات به Kube Proxy کمک می‌کند تا ترافیک ورودی به کلاستر را به Pod‌های مناسب هدایت کند.

جمع‌بندی

تعامل بین اجزای Master Node و Worker Node در Kubernetes از طریق API Server صورت می‌گیرد که اطلاعات را در etcd ذخیره و توزیع می‌کند. Scheduler و Controller Manager منابع را تخصیص و وضعیت کلاستر را مدیریت می‌کنند، در حالی که Kubelet، Kube Proxy و Container Runtime مسئول اجرای واقعی Pod‌ها و مدیریت شبکه و کانتینر‌ها هستند. این تعامل‌ها به‌صورت هماهنگ عمل می‌کنند تا کلاستر Kubernetes به‌طور صحیح و بهینه کار کند.

اهداف و مأموریت CNCF

• توسعه و ترویج استانداردهای Cloud Native: CNCF به توسعه استانداردها و چارچوب‌هایی می‌پردازد که به توسعه‌دهندگان و تیم‌های عملیات این امکان را می‌دهد که اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر، قابل حمل، و بهینه را در فضای ابری بسازند و اجرا کنند.
• پشتیبانی از پروژه‌های متن‌باز: CNCF پروژه‌های متن‌باز را پشتیبانی می‌کند تا آن‌ها را به پلتفرم‌های ابری و شبکه‌ای مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد تبدیل کند.
• توسعه زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر: CNCF به ایجاد و نگهداری زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر و توزیع‌شده کمک می‌کند که برای استقرار و اجرای اپلیکیشن‌ها در محیط‌های ابری (Cloud) و On-Premise مورد استفاده قرار می‌گیرند.

تاریخچه و تأسیس CNCF

CNCF در سال 2015 توسط Linux Foundation تأسیس شد. این بنیاد به‌طور رسمی به‌عنوان یک تلاش مشترک برای ترویج تکنولوژی‌های Cloud Native و بهبود مدیریت ابزارهای Open Source در دنیای ابری شروع به کار کرد. از آن زمان، CNCF پروژه‌های مهمی را در حوزه مدیریت کانتینرها، ارکستراسیون، و پایش منابع به دنیای متن‌باز معرفی کرده است.

پروژه‌های تحت حمایت CNCF

CNCF میزبان و پشتیبان پروژه‌های متعددی است که در حوزه Cloud Native کاربرد دارند. برخی از این پروژه‌ها عبارتند از:

1. Kubernetes:
   • یکی از معروف‌ترین و اصلی‌ترین پروژه‌های CNCF است که برای مدیریت کانتینرها و ارکستراسیون آن‌ها طراحی شده است. Kubernetes به عنوان یک ابزار متن‌باز برای خودکارسازی استقرار، مقیاس‌بندی و مدیریت کانتینرها شناخته می‌شود.
2. Prometheus:
   • یک سیستم نظارت و جمع‌آوری متریک‌ها است که به صورت یک پروژه متن‌باز تحت حمایت CNCF قرار دارد. این ابزار برای نظارت بر عملکرد و مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های Cloud Native بسیار مفید است.
3. Envoy:
   • یک پراکسی لایه 7 (L7 Proxy) است که برای مدیریت ترافیک شبکه و تسهیل تعامل بین سرویس‌ها در معماری‌های میکروسرویس مورد استفاده قرار می‌گیرد.
4. Helm:
   • ابزاری است برای مدیریت پکیج‌های Kubernetes، که امکان نصب، به‌روزرسانی و حذف آسان اپلیکیشن‌ها را در کلاسترهای Kubernetes فراهم می‌آورد.
5. gRPC:
   • یک چارچوب RPC (Remote Procedure Call) برای ساخت سرویس‌های کارآمد و مقیاس‌پذیر است که توسط Google توسعه یافته و تحت CNCF مدیریت می‌شود.
6. Linkerd:
   • یک سرویس مش (Service Mesh) ساده برای اتصال، نظارت و ایمن‌سازی ارتباطات بین میکروسرویس‌ها است.
7. Cilium:
   • یک پلتفرم برای ایجاد و مدیریت سیاست‌های شبکه با استفاده از eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) است که مقیاس‌پذیری و امنیت در Kubernetes و دیگر پلتفرم‌ها را بهبود می‌بخشد.
8. Istio:
   • یک سرویس مش برای کنترل و مدیریت ترافیک میان سرویس‌ها است که ویژگی‌های پیشرفته‌ای نظیر امنیت، مدیریت ترافیک، و نظارت را ارائه می‌دهد.

اهمیت CNCF برای دنیای Cloud Native

• یکپارچگی و استانداردسازی: CNCF تلاش می‌کند تا با فراهم آوردن ابزارها و استانداردهای مشترک، توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها را قادر سازد که در دنیای پیچیده Cloud Native به‌طور مؤثر و کارآمد عمل کنند.
• افزایش همکاری‌ها: CNCF نقش مهمی در ارتقای همکاری‌های صنعتی و ترویج پروژه‌های مشترک و متن‌باز ایفا می‌کند. این همکاری‌ها به بهبود کیفیت و پایداری نرم‌افزارهای ابری کمک می‌کند.
• پشتیبانی از اکوسیستم‌های مختلف: پروژه‌های CNCF به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که قابلیت ادغام و تعامل با ابزارهای مختلف را دارند و می‌توانند در محیط‌های متنوعی مانند Cloud، On-Premise و Hybrid Cloud به‌خوبی عمل کنند.
• افزایش قابلیت مقیاس‌پذیری: با استفاده از پروژه‌های CNCF، سازمان‌ها می‌توانند اپلیکیشن‌ها و سرویس‌های خود را به‌راحتی مقیاس‌دهی کنند و از قابلیت‌های Cloud Native مانند خودکارسازی، مقیاس‌پذیری، و در دسترس بودن بالا بهره‌برداری کنند.

جمع‌بندی

CNCF به‌عنوان یک نهاد مهم در دنیای فناوری‌های ابری، با پشتیبانی از پروژه‌های متن‌باز و توسعه‌دهندگان، نقش اساسی در ترویج مفاهیم Cloud Native و ایجاد زیرساخت‌های قابل اعتماد برای اجرای اپلیکیشن‌ها ایفا می‌کند. از Kubernetes و Prometheus گرفته تا Helm و Istio، پروژه‌های CNCF ابزارهای قدرتمندی برای مدیریت، نظارت، و امنیت سیستم‌های توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر ارائه می‌دهند.

1. Helm

• تعریف: Helm یک ابزار مدیریت پکیج برای Kubernetes است که به کاربران این امکان را می‌دهد که نرم‌افزارها را به راحتی در کلاسترهای Kubernetes نصب، به‌روزرسانی و مدیریت کنند.
• ویژگی‌ها:
  • پکیج‌های Kubernetes: Helm به شما این امکان را می‌دهد که اپلیکیشن‌ها و سرویس‌ها را به صورت پکیج‌های قابل نصب به نام “Charts” در Kubernetes مدیریت کنید.
  • نصب و پیکربندی آسان: Helm فرآیند نصب و پیکربندی پکیج‌های نرم‌افزاری را ساده کرده و به صورت خودکار متغیرها و تنظیمات لازم را پیکربندی می‌کند.
  • ارتقاء و بازگشت به نسخه‌های قبلی: Helm به شما این امکان را می‌دهد که به راحتی نسخه‌های جدید اپلیکیشن‌ها را به کلاستر Kubernetes خود اضافه کرده یا به نسخه‌های قبلی بازگردید.
• مزایا:
  • صرفه‌جویی در زمان با مدیریت پیکربندی‌های پیچیده
  • مدیریت پکیج‌های Kubernetes به‌صورت استاندارد و باز

2. Prometheus

• تعریف: Prometheus یک سیستم نظارت متن‌باز و جمع‌آوری متریک‌ها است که به‌طور خاص برای نظارت بر عملکرد سیستم‌های توزیع‌شده مانند Kubernetes طراحی شده است.
• ویژگی‌ها:
  • جمع‌آوری متریک‌ها: Prometheus اطلاعات مربوط به وضعیت سیستم‌ها، سرویس‌ها و اپلیکیشن‌های در حال اجرا در کلاسترهای Kubernetes را جمع‌آوری می‌کند.
  • زمان واقعی: Prometheus اطلاعات متریک‌ها را در زمان واقعی و به صورت دوره‌ای جمع‌آوری و ذخیره می‌کند، و این امکان را فراهم می‌آورد که شما از سلامت و عملکرد سیستم خود آگاهی داشته باشید.
  • هشداردهی: این ابزار قابلیت پیکربندی هشدارها را دارد تا در صورت وقوع خطاها یا مشکلاتی خاص، هشدارهایی ارسال کند.
• مزایا:
  • نظارت دقیق بر روی متریک‌های مختلف سیستم
  • قابلیت اتصال به دیگر ابزارهای داشبورد برای ارائه نمایش گرافیکی از داده‌ها
  • ساده و مقیاس‌پذیر برای محیط‌های بزرگ

3. Istio

• تعریف: Istio یک سرویس مش (Service Mesh) است که برای مدیریت و نظارت بر ترافیک شبکه میان میکروسرویس‌ها طراحی شده است. این پروژه به Kubernetes کمک می‌کند تا تعاملات شبکه‌ای بین میکروسرویس‌ها را به‌طور مؤثرتر مدیریت کند.
• ویژگی‌ها:
  • مدیریت ترافیک: Istio به شما این امکان را می‌دهد که ترافیک شبکه بین سرویس‌های مختلف در Kubernetes را مدیریت کنید، سیاست‌های خاصی را اعمال کنید و به‌طور خودکار درخواست‌ها را هدایت نمایید.
  • امنیت: Istio ویژگی‌های امنیتی همچون رمزگذاری ارتباطات میان سرویس‌ها و احراز هویت سرویس‌ها را فراهم می‌آورد.
  • پایش و نظارت: Istio می‌تواند متریک‌های شبکه‌ای و ترافیک میان سرویس‌ها را جمع‌آوری کرده و گزارش‌های دقیقی از وضعیت و سلامت شبکه تولید کند.
• مزایا:
  • کنترل دقیق و شفاف بر ترافیک شبکه
  • امنیت بهینه‌سازی‌شده برای ارتباطات میان سرویس‌ها
  • امکان مشاهده و تحلیل عملکرد و وضعیت ارتباطات

4. Flannel

• تعریف: Flannel یکی از پلاگین‌های شبکه‌ای Kubernetes است که برای ایجاد یک شبکه مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر بین Podها طراحی شده است. این پروژه به عنوان یک CNI (Container Network Interface) به Kubernetes اجازه می‌دهد تا شبکه‌های مجازی را به راحتی راه‌اندازی و مدیریت کند.
• ویژگی‌ها:
  • شبکه‌بندی ساده: Flannel شبکه‌ای ساده و مقیاس‌پذیر را برای کلاسترهای Kubernetes فراهم می‌آورد.
  • پشتیبانی از پل‌سازی (Overlay Networking): Flannel از شبکه‌های Overlay برای مسیریابی داده‌ها بین Nodeها و Podها استفاده می‌کند.
  • انعطاف‌پذیری در انتخاب Back-End: Flannel این امکان را می‌دهد که از چندین روش مختلف برای ایجاد شبکه استفاده کنید (مثل VXLAN یا Host-GW).
• مزایا:
  • نصب ساده و عملکرد بهینه در شبکه‌های بزرگ
  • بهبود عملکرد شبکه در کلاسترهای Kubernetes

5. Linkerd

• تعریف: Linkerd یک سرویس مش (Service Mesh) است که مشابه Istio عمل می‌کند، اما تمرکز آن روی سادگی، کارایی و راحتی استفاده است. Linkerd به Kubernetes کمک می‌کند تا ارتباطات میان سرویس‌ها را ایمن کرده و کیفیت آن‌ها را نظارت کند.
• ویژگی‌ها:
  • ساده بودن: Linkerd نسبت به سایر سرویس‌های مش مانند Istio، نصب و پیکربندی ساده‌تری دارد.
  • مدیریت ترافیک و امنیت: Linkerd از ترافیک بین سرویس‌ها محافظت می‌کند و در عین حال مدیریت پیچیدگی‌های شبکه‌ای را کاهش می‌دهد.
  • پایش و نظارت: این ابزار می‌تواند متریک‌های کامل از عملکرد شبکه و سرویس‌ها جمع‌آوری کند و گزارش‌هایی مفصل از آن‌ها ارائه دهد.
• مزایا:
  • استفاده آسان و سادگی پیکربندی
  • نظارت و گزارش‌دهی جامع از وضعیت شبکه

جمع‌بندی

در اکوسیستم Kubernetes، پروژه‌های مختلفی تحت حمایت CNCF وجود دارند که هر کدام ابزارهای مفیدی برای بهبود عملکرد، مقیاس‌پذیری، امنیت و مدیریت شبکه در سیستم‌های Cloud Native فراهم می‌آورند. ابزارهایی مانند Helm برای مدیریت پکیج‌ها، Prometheus برای نظارت، Istio و Linkerd برای مدیریت ترافیک شبکه و امنیت، و Flannel برای شبکه‌بندی کلاسترها از مهم‌ترین این پروژه‌ها هستند. هر یک از این ابزارها ویژگی‌ها و مزایای خاص خود را دارند که با استفاده از آن‌ها، Kubernetes می‌تواند به‌طور مؤثر و کارآمد در محیط‌های تولیدی مدیریت و استفاده شود.

Kubernetes به‌عنوان یکی از مهم‌ترین پلتفرم‌های ارکستراسیون کانتینرها در این محیط‌ها نقشی حیاتی ایفا می‌کند. Kubernetes به توسعه‌دهندگان و تیم‌های عملیات این امکان را می‌دهد تا اپلیکیشن‌های Cloud Native خود را به‌طور کارآمد، مقیاس‌پذیر و مقاوم در برابر خطا مدیریت کنند.

در اینجا برخی از نقش‌های اصلی Kubernetes در محیط‌های Cloud Native توضیح داده شده است:

1. مدیریت مقیاس‌پذیری (Scalability)

• در محیط‌های Cloud Native، اپلیکیشن‌ها باید قادر باشند به‌صورت خودکار منابع خود را افزایش یا کاهش دهند تا در صورت تغییر بار کاری، به درستی عمل کنند. Kubernetes با استفاده از ویژگی‌هایی مانند Horizontal Pod Autoscaling به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که به‌طور خودکار تعداد Podها را بسته به میزان ترافیک یا بار پردازشی تنظیم کنند.
• این مقیاس‌پذیری خودکار به Kubernetes اجازه می‌دهد تا بدون نیاز به مداخله دستی، منابع را بهینه‌سازی کرده و از کارایی بالا و استفاده بهینه از منابع اطمینان حاصل کند.

2. مقاومت در برابر خطا (Fault Tolerance)

• یکی از ویژگی‌های کلیدی محیط‌های Cloud Native این است که سیستم‌ها باید توانایی تحمل خطا را داشته باشند و در صورت بروز مشکل، به‌سرعت بازیابی شوند. Kubernetes با ویژگی‌های خود، مانند Self-Healing، این امکان را فراهم می‌آورد که در صورت بروز خرابی در هر یک از اجزای سیستم (مانند Podها یا Nodeها)، این اجزا به‌طور خودکار بازسازی یا راه‌اندازی شوند.
• Replication Controllers و Deployments در Kubernetes می‌توانند اطمینان حاصل کنند که تعداد مشخصی از نسخه‌های Podها همیشه در حال اجرا هستند و در صورت خرابی، به‌طور خودکار نسخه جدیدی از Pod جایگزین آن می‌شود.

3. مدیریت سرویس‌ها و شبکه (Service and Networking Management)

• Kubernetes به‌عنوان یک پلتفرم ارکستراسیون، فرآیند مدیریت و ارتباط بین میکروسرویس‌ها را تسهیل می‌کند. Kubernetes از Services برای ایجاد یک نقطه دسترسی ثابت برای اپلیکیشن‌ها استفاده می‌کند و با استفاده از مفاهیم ClusterIP، NodePort و LoadBalancer ارتباطات میان Podها و سرویس‌ها را مدیریت می‌کند.
• Ingress در Kubernetes امکان مدیریت درخواست‌های HTTP و HTTPS را برای اپلیکیشن‌های Cloud Native فراهم می‌آورد و به‌طور مؤثر ترافیک ورودی را بین سرویس‌ها توزیع می‌کند.

4. مدیریت و استقرار کد (Continuous Integration and Continuous Deployment)

• یکی از ویژگی‌های اساسی محیط‌های Cloud Native قابلیت پیاده‌سازی و استقرار مداوم (CI/CD) است. Kubernetes با ویژگی‌هایی مانند Deployments و Helm به تیم‌های توسعه‌دهنده کمک می‌کند تا فرایندهای CI/CD را به‌طور مؤثر پیاده‌سازی کنند.
• Kubernetes امکان Rolling Updates و Rollback را فراهم می‌آورد، که به تیم‌های توسعه این امکان را می‌دهد که تغییرات را بدون اختلال در سرویس‌های موجود پیاده‌سازی کنند و در صورت نیاز به نسخه قبلی بازگردند.

5. مدیریت منابع (Resource Management)

• در محیط‌های Cloud Native، اپلیکیشن‌ها و میکروسرویس‌ها معمولاً از منابع مشترک استفاده می‌کنند و باید به‌طور کارآمد منابعی مانند CPU، حافظه و دیسک را مدیریت کنند. Kubernetes به کمک ویژگی‌هایی مانند Resource Requests و Resource Limits، این امکان را فراهم می‌آورد که برای هر Pod میزان خاصی از منابع تخصیص یابد.
• این امکان به مدیران کمک می‌کند تا از عملکرد بهینه منابع مطمئن شوند و از بروز مشکلاتی مانند مصرف بیش از حد منابع یا ازدحام جلوگیری کنند.

6. مدیریت پیکربندی و Secrets (Configuration and Secrets Management)

• Kubernetes ابزارهایی مانند ConfigMaps و Secrets را برای مدیریت پیکربندی‌های اپلیکیشن و داده‌های حساس فراهم می‌آورد. در محیط‌های Cloud Native، این امر بسیار حائز اهمیت است زیرا سرویس‌ها و میکروسرویس‌ها ممکن است نیاز به پیکربندی‌های مختلفی داشته باشند که باید به‌طور متمرکز مدیریت شوند.
• Kubernetes به‌طور ایمن داده‌های حساس مانند توکن‌ها، پسوردها و کلیدهای API را در Secrets ذخیره می‌کند و این امکان را می‌دهد که به‌صورت پویا و بدون نیاز به تغییر کد، تنظیمات را به روز کنید.

7. امنیت (Security)

• در محیط‌های Cloud Native، امنیت یکی از اولویت‌های اصلی است. Kubernetes به مدیران کمک می‌کند تا سیاست‌های امنیتی پیشرفته‌ای را پیاده‌سازی کنند. مفاهیمی مانند RBAC (Role-Based Access Control) و Network Policies به‌طور دقیق دسترسی‌ها و تعاملات میان سرویس‌ها را کنترل می‌کنند.
• همچنین، Kubernetes از Secrets برای ذخیره داده‌های حساس به‌صورت امن استفاده می‌کند و ارتباطات بین سرویس‌ها را با استفاده از ویژگی‌هایی مانند Mutual TLS ایمن می‌سازد.

جمع‌بندی

Kubernetes به‌عنوان یکی از اجزای اصلی اکوسیستم Cloud Native نقشی محوری در مدیریت، مقیاس‌پذیری، امنیت و پایداری سیستم‌ها ایفا می‌کند. این پلتفرم با قابلیت‌هایی مانند مقیاس‌پذیری خودکار، مدیریت سرویس‌ها، استقرار مداوم کد، مدیریت منابع و امنیت قوی، ابزاری قدرتمند برای ساخت و نگهداری اپلیکیشن‌های Cloud Native فراهم می‌آورد. Kubernetes با فراهم آوردن این ویژگی‌ها، توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا برنامه‌های مقیاس‌پذیر، مقاوم در برابر خطا و ایمن را به راحتی در محیط‌های توزیع‌شده مدیریت کنند.

1. kubectl: نحوه نصب و استفاده اولیه

kubectl ابزار خط فرمان اصلی برای مدیریت کلاستر Kubernetes است. این ابزار به شما امکان می‌دهد تا کلاستر خود را از راه دور کنترل کرده و عملیات مختلفی مانند ایجاد، به‌روزرسانی و حذف منابع Kubernetes (مانند Podها، سرویس‌ها، و Deploymentها) را انجام دهید.

نحوه نصب kubectl:

برای نصب kubectl بسته به سیستم‌عامل شما، مراحل زیر را دنبال کنید:

• در ویندوز:
  • می‌توانید از Chocolatey یا Windows Package Manager برای نصب استفاده کنید:

    choco install kubernetes-cli
    

    یا

    winget install kubernetes-cli
    

• در لینوکس (Ubuntu):
  • برای نصب kubectl در سیستم‌عامل Ubuntu از دستورات زیر استفاده کنید:

    sudo apt update
    sudo apt install -y apt-transport-https
    sudo curl -fsSL https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
    sudo echo "deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
    sudo apt update
    sudo apt install -y kubectl
    

• در macOS:
  • برای نصب kubectl می‌توانید از Homebrew استفاده کنید:

    brew install kubectl
    

نحوه استفاده اولیه kubectl:

پس از نصب kubectl، شما می‌توانید با استفاده از این ابزار با کلاستر Kubernetes ارتباط برقرار کنید. در اینجا چند دستور پایه‌ای برای استفاده از kubectl آورده شده است:

• مشاهده وضعیت کلاستر و Nodeها:

  kubectl get nodes
  

• مشاهده وضعیت Podها:

  kubectl get pods
  

• ایجاد منابع از طریق فایل YAML:

  kubectl apply -f <filename>.yaml
  

• مشاهده جزئیات یک Pod خاص:

  kubectl describe pod <pod_name>
  

• حذف یک منبع خاص:

  kubectl delete -f <filename>.yaml
  

kubectl به شما امکان می‌دهد تا به راحتی با کلاستر ارتباط برقرار کنید و آن را مدیریت کنید، همچنین بسیاری از ویژگی‌های پیچیده Kubernetes از طریق kubectl قابل دسترسی است.

2. kubeadm: نصب کلاستر Kubernetes

kubeadm ابزاری است که برای نصب و راه‌اندازی کلاسترهای Kubernetes استفاده می‌شود. این ابزار فرآیند نصب و پیکربندی کلاستر را ساده و خودکار می‌کند و به شما این امکان را می‌دهد که کلاستر را با کمترین تلاش پیکربندی کنید.

نحوه نصب kubeadm:

برای نصب kubeadm، ابتدا باید Kubernetes repository را به سیستم خود اضافه کنید و سپس ابزار را نصب کنید:

• در لینوکس (Ubuntu): ابتدا گام‌های زیر را دنبال کنید:

  sudo apt update
  sudo apt install -y apt-transport-https curl
  sudo curl -fsSL https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
  sudo echo "deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
  sudo apt update
  sudo apt install -y kubeadm
  

نحوه استفاده از kubeadm برای نصب کلاستر:

1. راه‌اندازی Master Node: ابتدا باید Master Node را با استفاده از دستور زیر راه‌اندازی کنید:

   sudo kubeadm init
   

   این دستور، کلاستر Kubernetes را روی Node Master راه‌اندازی می‌کند و خروجی شامل دستورات مورد نیاز برای پیکربندی kubectl روی Node Master و Worker Nodeها خواهد بود.

2. پیکربندی kubectl برای استفاده از کلاستر: پس از اجرای دستور kubeadm init، برای پیکربندی kubectl برای دسترسی به کلاستر، دستورات زیر را اجرا کنید:

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

3. افزودن Worker Nodeها به کلاستر: برای افزودن Worker Node به کلاستر، دستور kubeadm join را که در خروجی دستور kubeadm init ارائه می‌شود، روی Nodeهای Worker اجرا کنید.

3. Minikube: ایجاد کلاستر لوکال برای آموزش

Minikube ابزاری است که به شما این امکان را می‌دهد که یک کلاستر Kubernetes را در محیط لوکال (روی کامپیوتر خود) راه‌اندازی کنید. Minikube برای اهداف آموزشی و تست مناسب است و به‌ویژه برای کسانی که به‌تازگی می‌خواهند Kubernetes را یاد بگیرند، بسیار مفید است.

نحوه نصب Minikube:

• در ویندوز: شما می‌توانید از Chocolatey یا Windows Package Manager برای نصب استفاده کنید:

  choco install minikube
  

  یا

  winget install minikube
  

• در لینوکس (Ubuntu): برای نصب Minikube در Ubuntu از دستورات زیر استفاده کنید:

  curl -Lo minikube https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
  sudo chmod +x minikube
  sudo mv minikube /usr/local/bin/
  

• در macOS: برای نصب Minikube می‌توانید از Homebrew استفاده کنید:

  brew install minikube
  

نحوه استفاده از Minikube:

1. راه‌اندازی کلاستر Minikube: برای راه‌اندازی کلاستر Minikube، دستور زیر را اجرا کنید:

   minikube start
   

2. مشاهده وضعیت کلاستر: برای مشاهده وضعیت کلاستر Minikube، از دستور زیر استفاده کنید:

   minikube status
   

3. دسترس‌پذیری kubectl برای Minikube: به‌طور خودکار بعد از نصب Minikube، kubectl به کلاستر Minikube متصل می‌شود، اما در صورت نیاز می‌توانید از دستورات زیر برای پیکربندی استفاده کنید:

   kubectl config use-context minikube
   

4. توقف و حذف کلاستر Minikube: برای توقف کلاستر Minikube از دستور زیر استفاده کنید:

   minikube stop
   

   برای حذف کلاستر Minikube، از دستور زیر استفاده کنید:

   minikube delete
   

جمع‌بندی

برای شروع کار با Kubernetes، ابزارهای kubectl، kubeadm، و Minikube به‌عنوان ابزارهای اصلی در نظر گرفته می‌شوند. kubectl برای مدیریت منابع Kubernetes در کلاستر، kubeadm برای نصب و راه‌اندازی کلاسترهای Kubernetes، و Minikube برای راه‌اندازی کلاستر Kubernetes در محیط لوکال و تست محیط‌های مختلف استفاده می‌شوند. این ابزارها به‌طور قابل توجهی فرآیند یادگیری و استفاده از Kubernetes را ساده‌تر و کارآمدتر می‌کنند.

1. سیستم‌عامل (Operating System)

Kubernetes بر روی اکثر توزیع‌های مدرن لینوکس و همچنین برخی از سیستم‌عامل‌های دیگر قابل نصب است. اما در محیط‌های تولید، معمولاً توزیع‌های لینوکس زیر توصیه می‌شود:

سیستم‌عامل‌های پشتیبانی‌شده:

• Ubuntu: نسخه‌های 20.04 یا 22.04 (LTS توصیه‌شده)
• CentOS: نسخه 7 یا 8 (Red Hat Enterprise Linux نیز پشتیبانی می‌شود)
• Debian: نسخه‌های 10 (Buster) یا 11 (Bullseye)
• Red Hat Enterprise Linux (RHEL): نسخه‌های 7.9 یا جدیدتر
• Rocky Linux/AlmaLinux: نسخه‌های مبتنی بر RHEL
• Flatcar Linux: توزیعی بهینه‌شده برای کانتینرها
• Windows Server: در کلاسترهای هیبریدی (تنها به‌عنوان Worker Node برای کانتینرهای Windows)

پیش‌نیازهای سیستم‌عامل:

1. سیستم‌عامل باید به‌روز باشد و آخرین وصله‌های امنیتی را داشته باشد.
2. غیرفعال کردن Swap: Kubernetes برای کارکرد صحیح نیاز دارد که Swap غیرفعال باشد:

   sudo swapoff -a
   

   همچنین، برای جلوگیری از فعال شدن دوباره پس از راه‌اندازی سیستم، خط مربوط به Swap را از فایل /etc/fstab حذف کنید.

3. نصب پکیج‌های ضروری (مانند curl, wget, apt-transport-https):

   sudo apt update
   sudo apt install -y curl apt-transport-https
   

2. منابع سخت‌افزاری (Hardware Requirements)

الزامات سخت‌افزاری بسته به اندازه و پیچیدگی کلاستر شما متغیر است. در ادامه حداقل و توصیه‌شده‌ترین منابع سخت‌افزاری برای هر نوع Node ارائه می‌شود.

Master Node:

• حداقل الزامات:
  • CPU: 2 هسته
  • RAM: 2 گیگابایت
  • فضای دیسک: 20 گیگابایت
• توصیه‌شده:
  • CPU: 4 هسته یا بیشتر
  • RAM: 4 گیگابایت یا بیشتر
  • فضای دیسک: 50 گیگابایت یا بیشتر

Worker Node:

• حداقل الزامات:
  • CPU: 1 هسته
  • RAM: 1 گیگابایت
  • فضای دیسک: 10 گیگابایت
• توصیه‌شده:
  • CPU: 2 هسته یا بیشتر
  • RAM: 2 گیگابایت یا بیشتر (بسته به حجم کاری می‌تواند بیشتر باشد)
  • فضای دیسک: 20 گیگابایت یا بیشتر

در محیط‌های تولید:

• برای کلاسترهای بزرگ با صدها یا هزاران Node، نیاز به سرورهای قدرتمندتری با CPU، RAM و فضای دیسک بالا است.
• استفاده از SSD برای عملکرد بهتر ذخیره‌سازی توصیه می‌شود.

3. شبکه (Networking)

شبکه یکی از بخش‌های حیاتی در Kubernetes است، زیرا تمام Podها و سرویس‌ها باید بتوانند به یکدیگر متصل شوند. برای راه‌اندازی شبکه Kubernetes، نیاز به پیکربندی صحیح و رعایت الزامات شبکه دارید.

الزامات شبکه:

1. IP Addressing:
   • تمام Nodeها باید دارای آدرس‌های IP استاتیک باشند یا از DHCP با تخصیص ثابت استفاده کنند.
   • آدرس‌های IP داخلی (Private) توصیه می‌شود.
2. پورت‌های باز مورد نیاز:
   • بین Master Node و Worker Node:
     • TCP: 6443 (برای ارتباط API Server)
     • TCP/UDP: 10250 (ارتباط با kubelet)
     • TCP: 2379-2380 (برای ارتباط etcd در کلاسترهای توزیع‌شده)
   • بین Podها:
     • همه پورت‌ها باید باز باشند (توصیه می‌شود شبکه کلاستر ایزوله باشد).
3. CNI Plugin (Container Network Interface): برای مدیریت شبکه Podها در Kubernetes، باید یک پلاگین شبکه (مانند Flannel، Calico، Weave Net یا Cilium) نصب کنید. این پلاگین‌ها به Kubernetes کمک می‌کنند تا شبکه داخلی Podها را مدیریت کند.
4. نام دامنه (DNS): Kubernetes از CoreDNS یا kube-dns برای مدیریت DNS داخلی استفاده می‌کند. بنابراین، باید مطمئن شوید که نام دامنه داخلی در کلاستر به درستی پیکربندی شده است.

4. سازگاری Container Runtime

برای اجرای کانتینرها در Kubernetes، نیاز به یک Container Runtime دارید. برخی از Container Runtimeهای پشتیبانی‌شده عبارتند از:

• containerd: توصیه‌شده‌ترین گزینه برای Kubernetes.
• CRI-O: بهینه‌شده برای Kubernetes.
• Docker: در نسخه‌های جدید Kubernetes (1.24 به بعد) مستقیماً پشتیبانی نمی‌شود و نیاز به تبدیل به containerd دارد.
• Kata Containers: برای کانتینرهای ایمن‌تر.

نصب containerd:

برای نصب containerd در لینوکس:

sudo apt update
sudo apt install -y containerd

5. ابزارهای مدیریت و نظارت

علاوه بر سیستم‌عامل و سخت‌افزار، برای مدیریت و نظارت بر کلاستر Kubernetes، ابزارهای زیر ممکن است مورد نیاز باشند:

• kubectl: برای مدیریت کلاستر.
• Prometheus: برای نظارت بر عملکرد کلاستر.
• Grafana: برای ارائه گزارش‌های تصویری.
• Helm: برای مدیریت بسته‌ها.

جمع‌بندی

برای راه‌اندازی Kubernetes، سیستم‌عامل باید به‌روز باشد و منابع سخت‌افزاری مناسب با نیازهای کلاستر در دسترس باشد. غیرفعال کردن Swap، استفاده از آدرس‌های IP استاتیک، و باز نگه‌داشتن پورت‌های شبکه ضروری است. همچنین، نصب و پیکربندی صحیح Container Runtime (مانند containerd) و انتخاب یک پلاگین شبکه (مانند Flannel یا Calico) از ملزومات اصلی است. این الزامات به شما کمک می‌کنند تا کلاستر Kubernetes را به‌صورت پایدار و کارآمد اجرا کنید.

1. مفاهیم اولیه شبکه در Kubernetes

• ارتباط Pod به Pod: همه Podها باید بتوانند بدون نیاز به NAT به یکدیگر متصل شوند، حتی اگر در Nodeهای مختلف باشند.
• ارتباط Pod به Service: سرویس‌ها (Services) باید به‌صورت داخلی و از طریق ClusterIP برای Podها قابل دسترسی باشند.
• ارتباط خارجی به سرویس‌ها: از طریق LoadBalancer، NodePort یا Ingress ترافیک خارجی وارد کلاستر می‌شود.

2. پورت‌های مورد نیاز برای Kubernetes

برای اطمینان از عملکرد صحیح کلاستر Kubernetes، پورت‌های زیر باید در فایروال باز باشند:

Master Node:

Worker Node:

بین Nodeها (Overlay Network):

3. تنظیمات فایروال

در توزیع‌های مبتنی بر iptables:

برای باز کردن پورت‌های موردنیاز:

# باز کردن پورت API Server
sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 6443 -j ACCEPT

# باز کردن پورت kubelet
sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 10250 -j ACCEPT

# باز کردن پورت‌های مربوط به سرویس‌های NodePort
sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 30000:32767 -j ACCEPT

# ذخیره قوانین
sudo iptables-save > /etc/iptables/rules.v4

در سیستم‌های با فایروال firewalld (مانند CentOS/RHEL):

# باز کردن پورت API Server
sudo firewall-cmd --permanent --add-port=6443/tcp

# باز کردن پورت kubelet
sudo firewall-cmd --permanent --add-port=10250/tcp

# باز کردن پورت‌های NodePort
sudo firewall-cmd --permanent --add-port=30000-32767/tcp

# اعمال تغییرات
sudo firewall-cmd --reload

4. انتخاب یک پلاگین شبکه (CNI)

پلاگین‌های شبکه (CNI) برای مدیریت شبکه داخلی Kubernetes ضروری هستند. برخی از محبوب‌ترین پلاگین‌ها عبارتند از:

Flannel:

• ساده‌ترین گزینه برای شبکه Pod به Pod.
• از VXLAN برای شبکه‌سازی استفاده می‌کند.

نصب Flannel:

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml

Calico:

• پشتیبانی از سیاست‌های امنیتی (Network Policies).
• برای کلاسترهای پیچیده‌تر مناسب است.

نصب Calico:

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/projectcalico/calico/v3.25.0/manifests/calico.yaml

Weave Net:

• استفاده آسان و پشتیبانی از کشف خودکار.
• مناسب برای محیط‌های ساده و آموزشی.

نصب Weave Net:

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

5. پیکربندی DNS داخلی (CoreDNS)

Kubernetes از CoreDNS برای ارائه سرویس DNS داخلی استفاده می‌کند. این سرویس به Podها اجازه می‌دهد به سرویس‌های دیگر در کلاستر از طریق نام DNS دسترسی پیدا کنند.

بررسی وضعیت CoreDNS:

kubectl get pods -n kube-system -l k8s-app=kube-dns

در صورت نصب نبودن، می‌توانید از فایل زیر استفاده کنید:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/dns/coredns.yaml

6. بررسی و تست شبکه کلاستر

ابزار Ping و Curl:

برای اطمینان از دسترسی Podها به یکدیگر و سرویس‌ها:

1. وارد یکی از Podها شوید:

   kubectl exec -it <pod-name> -- /bin/bash
   

2. از ابزارهای ping و curl استفاده کنید:

   ping <target-pod-ip>
   curl <service-cluster-ip>
   

ابزار Network Debugging:

ابزارهای زیر برای تست و دیباگ شبکه مفید هستند:

• netshoot:

  kubectl run netshoot --image=nicolaka/netshoot --rm -it -- /bin/bash
  

• busybox:

  kubectl run busybox --image=busybox --rm -it -- /bin/sh
  

7. پیکربندی Load Balancer و Ingress

Load Balancer:

در محیط‌های Cloud، سرویس‌های LoadBalancer به‌صورت خودکار پیکربندی می‌شوند. اما در محیط‌های On-Premise می‌توانید از MetalLB استفاده کنید:

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/metallb/metallb/v0.13.7/config/manifests/metallb.yaml

Ingress Controller:

برای مدیریت درخواست‌های HTTP/HTTPS، از NGINX یا Traefik به‌عنوان Ingress Controller استفاده کنید:

• نصب NGINX Ingress:

  kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/ingress-nginx/main/deploy/static/provider/cloud/deploy.yaml
  

جمع‌بندی

برای اطمینان از عملکرد پایدار Kubernetes، باید تنظیمات شبکه و فایروال به‌دقت پیکربندی شوند. باز کردن پورت‌های ضروری، نصب پلاگین شبکه (CNI)، و پیکربندی صحیح DNS داخلی از مهم‌ترین مراحل هستند. با استفاده از ابزارهای تست و دیباگ شبکه مانند netshoot یا busybox می‌توانید ارتباطات داخلی و خارجی کلاستر را بررسی کرده و مشکلات را برطرف کنید.

1. نصب kubectl

در سیستم‌های لینوکس:

1. دانلود آخرین نسخه kubectl:

   curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"
   

2. افزودن دسترسی اجرایی:

   chmod +x kubectl
   

3. انتقال به مسیر /usr/local/bin:

   sudo mv kubectl /usr/local/bin/
   

4. اطمینان از نصب صحیح:

   kubectl version --client --output=yaml
   

در سیستم‌های macOS:

1. استفاده از Homebrew:

   brew install kubectl
   

2. اطمینان از نصب صحیح:

   kubectl version --client --output=yaml
   

در سیستم‌های ویندوز:

1. دانلود باینری kubectl:
   • فایل kubectl.exe را از صفحه رسمی Kubernetes دریافت کنید.
2. افزودن مسیر باینری به PATH:
   • به مسیر Control Panel > System > Advanced System Settings > Environment Variables بروید و مسیر kubectl.exe را به متغیر PATH اضافه کنید.
3. تست نصب:

   kubectl version --client --output=yaml
   

2. تنظیم فایل kubeconfig

kubectl از فایل kubeconfig برای اتصال به کلاستر Kubernetes استفاده می‌کند. این فایل شامل اطلاعات مربوط به کلاسترها، کاربران، و مجوزها است.

مکان پیش‌فرض فایل kubeconfig:

• در اکثر سیستم‌ها، فایل در مسیر زیر قرار دارد:

  ~/.kube/config
  

افزودن کلاستر به فایل kubeconfig:

1. دریافت فایل kubeconfig از Master Node: اگر کلاستر از قبل نصب شده است، فایل kubeconfig معمولاً در مسیر /etc/kubernetes/admin.conf در Master Node قرار دارد.
   • برای کپی کردن به سیستم محلی:

     scp user@<master-node-ip>:/etc/kubernetes/admin.conf ~/.kube/config
     

2. تنظیم متغیر KUBECONFIG (در صورت وجود فایل در مکان دیگر): اگر فایل kubeconfig در مکان دیگری ذخیره شده است، متغیر محیطی KUBECONFIG را تنظیم کنید:

   export KUBECONFIG=/path/to/kubeconfig
   

3. بررسی صحت اتصال: برای اطمینان از دسترسی kubectl به کلاستر:

   kubectl cluster-info
   

3. پیکربندی دستی فایل kubeconfig

در صورت نیاز به ساخت فایل kubeconfig به صورت دستی، می‌توانید از دستور زیر استفاده کنید:

ساخت فایل kubeconfig:

kubectl config set-cluster my-cluster \
  --server=https://<master-node-ip>:6443 \
  --certificate-authority=/path/to/ca.crt

kubectl config set-credentials my-user \
  --client-certificate=/path/to/client.crt \
  --client-key=/path/to/client.key

kubectl config set-context my-context \
  --cluster=my-cluster \
  --user=my-user

kubectl config use-context my-context

• --server: آدرس API Server.
• --certificate-authority: فایل گواهی CA.
• --client-certificate و --client-key: گواهی و کلید خصوصی کاربر.

بررسی محتویات فایل kubeconfig:

برای مشاهده اطلاعات فایل kubeconfig:

kubectl config view

4. اتصال به چند کلاستر با فایل kubeconfig

اگر نیاز به مدیریت چند کلاستر دارید:

1. افزودن کلاستر جدید به فایل kubeconfig:
   • برای افزودن کلاستر بدون جایگزینی فایل فعلی:

     KUBECONFIG=~/.kube/config:/path/to/another/kubeconfig kubectl config view --merge --flatten > ~/.kube/config
     

2. تعویض بین کلاسترها:
   • نمایش تمام Contextها:

     kubectl config get-contexts
     

   • تغییر Context:

     kubectl config use-context <context-name>
     

5. عیب‌یابی اتصال kubectl به کلاستر

1. بررسی وضعیت API Server:

   kubectl cluster-info
   

2. تست ارتباط با کلاستر:

   kubectl get nodes
   

3. خطای گواهی (Certificate): اگر خطای مربوط به گواهی دریافت کردید، بررسی کنید که گواهی‌ها و فایل kubeconfig صحیح هستند.
4. تنظیمات دقیق لاگ برای بررسی مشکلات:

   kubectl get nodes --v=8
   

جمع‌بندی

نصب و تنظیم kubectl شامل مراحل دانلود، نصب، و پیکربندی فایل kubeconfig است. فایل kubeconfig مهم‌ترین بخش اتصال به کلاستر Kubernetes محسوب می‌شود و امکان مدیریت کلاسترهای مختلف را به‌صورت همزمان فراهم می‌کند. همچنین، با تنظیم صحیح Contextها و استفاده از ابزارهای دیباگ، می‌توانید مشکلات اتصال را به‌راحتی شناسایی و رفع کنید.

1. بررسی پیش‌نیازها

پیش از شروع، اطمینان حاصل کنید که:

• Minikube نصب شده است (بر اساس دستورالعمل‌های قبلی).
• kubectl روی سیستم نصب و در مسیر PATH قرار دارد.
• یک ابزار مجازی‌سازی مانند VirtualBox، Hyper-V، یا Docker نصب و فعال است.

2. شروع کلاستر

1. اجرای دستور اولیه برای راه‌اندازی کلاستر: در ترمینال یا Command Prompt، دستور زیر را اجرا کنید:

   minikube start
   

   • به‌صورت پیش‌فرض Minikube از Docker به‌عنوان ران‌تایم استفاده می‌کند.
   • اگر قصد استفاده از درایور دیگری مانند VirtualBox یا Hyper-V را دارید:

     minikube start --driver=virtualbox
     

2. بررسی وضعیت کلاستر: پس از شروع، می‌توانید وضعیت کلاستر را بررسی کنید:

   minikube status
   

   این دستور اطلاعاتی درباره وضعیت نودها، API Server و Kubelet نمایش می‌دهد.

3. مدیریت نودهای Kubernetes

برای اطمینان از اجرای صحیح کلاستر:

1. نمایش لیست نودها:

   kubectl get nodes
   

   • خروجی باید چیزی شبیه زیر باشد:

     NAME       STATUS   ROLES    AGE   VERSION
     minikube   Ready    master   1m    v1.28.0
     

2. بررسی کامپوننت‌های سیستم: تمام Podهای سیستم که توسط Kubernetes اجرا می‌شوند را مشاهده کنید:

   kubectl get pods -A
   

4. اجرای یک برنامه آزمایشی روی کلاستر

برای اطمینان از کارکرد کلاستر، می‌توان یک برنامه ساده اجرا کرد:

1. ایجاد یک Pod آزمایشی: دستور زیر یک Pod با یک Container آزمایشی اجرا می‌کند:

   kubectl run my-first-pod --image=nginx --port=80
   

2. نمایش وضعیت Pod: وضعیت Pod را بررسی کنید تا مطمئن شوید به درستی اجرا شده است:

   kubectl get pods
   

   خروجی باید به این شکل باشد:

   NAME            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   my-first-pod    1/1     Running   0          30s
   

3. ایجاد Service برای دسترسی به Pod: برای دسترسی به Pod از طریق شبکه، یک Service ایجاد کنید:

   kubectl expose pod my-first-pod --type=NodePort --name=my-service
   

4. دسترسی به برنامه:
   • آدرس و پورت سرویس را دریافت کنید:

     minikube service my-service --url
     

   • آدرس خروجی را در مرورگر باز کنید و وب‌سایت Nginx را مشاهده کنید.

5. مدیریت کلاستر Minikube

1. توقف کلاستر: برای متوقف کردن کلاستر (بدون حذف منابع):

   minikube stop
   

2. حذف کلاستر: برای پاک‌سازی کامل کلاستر و منابع:

   minikube delete
   

3. بررسی منابع اجرا شده: برای مشاهده منابع موجود در کلاستر:

   kubectl get all
   

جمع‌بندی

Minikube یک ابزار ایده‌آل برای یادگیری و آزمایش Kubernetes است. با اجرای دستورات ساده مانند minikube start می‌توانید اولین کلاستر خود را راه‌اندازی کنید و برنامه‌های کانتینری خود را در محیطی امن و محلی اجرا کنید. اجرای یک Pod آزمایشی و دسترسی به آن از طریق Service، تجربه کار با Kubernetes را بسیار ساده و لذت‌بخش می‌کند.

1. پیش‌نیازها

قبل از شروع نصب، مطمئن شوید که موارد زیر فراهم است:

الزامات سخت‌افزاری:

• حداقل 2 گیگابایت RAM برای Master Node.
• حداقل 1 گیگابایت RAM برای Worker Nodeها.
• حداقل 2 CPU برای Master Node.

سیستم‌عامل و پیکربندی:

• نسخه‌های پشتیبانی‌شده از لینوکس (مانند Ubuntu 20.04+ یا CentOS 7+).
• غیرفعال کردن Swap:

  sudo swapoff -a
  

  • برای غیرفعال کردن دائم، فایل /etc/fstab را ویرایش کنید و خط مربوط به Swap را کامنت کنید.
• تنظیم ماژول‌های iptables:

  cat <<EOF | sudo tee /etc/modules-load.d/k8s.conf
  br_netfilter
  EOF
  sudo modprobe br_netfilter
  

• تنظیم پارامترهای شبکه:

  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
  

نصب Docker و kubeadm:

1. نصب Docker:

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install -y docker.io
   

2. نصب ابزارهای Kubernetes (kubeadm, kubectl, kubelet):

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl
   curl -fsSL https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
   echo "deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl
   sudo apt-mark hold kubelet kubeadm kubectl
   

2. نصب Master Node

1. اجرای دستور kubeadm init:

   sudo kubeadm init --pod-network-cidr=192.168.0.0/16
   

   • --pod-network-cidr: CIDR شبکه Podها (برای CNI پلاگین‌هایی مانند Calico یا Flannel لازم است).
   • خروجی این دستور شامل یک توکن برای افزودن Worker Nodeها به کلاستر است.
2. تنظیم kubectl برای دسترسی به کلاستر: برای دسترسی به کلاستر از طریق کاربر عادی:

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

3. بررسی وضعیت کلاستر:

   kubectl get nodes
   

4. نصب پلاگین شبکه (CNI): برای ارتباط Podها به یکدیگر باید یک پلاگین شبکه نصب کنید. مثال نصب Calico:

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

3. افزودن Worker Nodeها به کلاستر

1. دریافت توکن و دستور kubeadm join: دستور kubeadm init یک دستور kubeadm join با توکن تولید می‌کند. اگر این دستور را ذخیره نکرده‌اید، می‌توانید مجدداً آن را تولید کنید:

   kubeadm token create --print-join-command
   

   خروجی چیزی شبیه به این خواهد بود:

   kubeadm join <master-node-ip>:6443 --token <token> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>
   

2. اجرای دستور kubeadm join در Worker Node: دستور را در هر یک از Worker Nodeها اجرا کنید:

   sudo kubeadm join <master-node-ip>:6443 --token <token> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>
   

3. بررسی اتصال Worker Nodeها: به Master Node برگشته و بررسی کنید که Worker Nodeها به درستی متصل شده‌اند:

   kubectl get nodes
   

4. عیب‌یابی رایج

• خطای اتصال شبکه: اطمینان حاصل کنید که پورت‌های زیر بین Master و Worker باز هستند:
  • 6443 (برای API Server)
  • 10250, 10251, 10252 (برای ارتباط داخلی Kubernetes)
• مشکل در توکن: اگر توکن منقضی شده است، یک توکن جدید بسازید:

  kubeadm token create
  

• خطای CNI: اگر Podها در وضعیت CrashLoopBackOff هستند، بررسی کنید که پلاگین شبکه نصب شده و به درستی پیکربندی شده باشد.

جمع‌بندی

استفاده از kubeadm ساده‌ترین روش برای نصب کلاستر Kubernetes است. ابتدا Master Node با دستور kubeadm init نصب می‌شود و سپس Worker Nodeها با دستور kubeadm join به کلاستر متصل می‌شوند. نصب صحیح پلاگین شبکه (CNI) و رفع خطاهای رایج از موارد حیاتی در این فرایند هستند.

1. پیش‌نیازها

سیستم مورد نیاز:

• سیستم‌عامل: Windows، macOS، یا Linux
• حداقل 2 CPU و 2 گیگابایت RAM
• ابزار مجازی‌سازی مانند VirtualBox، Docker، یا Hyper-V

ابزارهای ضروری:

• kubectl: برای مدیریت کلاستر Kubernetes (اگر نصب نشده، مراحل آن در زیر آمده است).
• مجازی‌ساز (یا Docker): برای اجرای ماشین مجازی Minikube.

2. نصب Minikube

نصب Minikube در لینوکس:

1. دانلود Minikube:

   curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
   

2. انتقال به مسیر اجرایی:

   sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube
   

3. تأیید نصب:

   minikube version
   

نصب Minikube در مک (macOS):

1. نصب با Homebrew:

   brew install minikube
   

2. تأیید نصب:

   minikube version
   

نصب Minikube در ویندوز:

1. دانلود فایل نصب: به صفحه دانلود Minikube بروید و نسخه مناسب سیستم‌عامل خود (Windows) را دانلود کنید.
2. افزودن به PATH: فایل اجرایی Minikube را به مسیر محیطی سیستم (PATH) اضافه کنید.
3. تأیید نصب: در Command Prompt یا PowerShell اجرا کنید:

   minikube version
   

3. نصب kubectl

برای مدیریت کلاستر Minikube، ابزار kubectl مورد نیاز است.

لینوکس:

curl -LO "https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/$(curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"
chmod +x kubectl
sudo mv kubectl /usr/local/bin/

macOS:

brew install kubectl

ویندوز:

• از صفحه رسمی kubectl نسخه مناسب برای ویندوز را دانلود کنید.
• فایل اجرایی را به PATH اضافه کنید.

4. اجرای Minikube

شروع کلاستر Minikube:

1. اجرای کلاستر:

   minikube start
   

   • Minikube به‌طور پیش‌فرض از Docker به‌عنوان ران‌تایم استفاده می‌کند. می‌توانید یک درایور دیگر مانند VirtualBox یا Hyper-V را مشخص کنید:

     minikube start --driver=virtualbox
     

2. بررسی وضعیت کلاستر:

   minikube status
   

5. تست کلاستر Minikube

1. نمایش نودهای کلاستر:

   kubectl get nodes
   

2. اجرای یک Pod آزمایشی: یک Pod با Image ساده اجرا کنید:

   kubectl run hello-minikube --image=kicbase/echo-server:1.0 --port=8080
   

3. ایجاد یک Service برای دسترسی:

   kubectl expose pod hello-minikube --type=NodePort
   

4. دسترسی به سرویس: برای مشاهده آدرس، دستور زیر را اجرا کنید:

   minikube service hello-minikube --url
   

   سپس آدرس خروجی را در مرورگر باز کنید.

6. مدیریت Minikube

• توقف کلاستر:

  minikube stop
  

• حذف کلاستر:

  minikube delete
  

• بررسی لاگ‌ها:

  minikube logs
  

جمع‌بندی

Minikube یک ابزار فوق‌العاده برای اجرای Kubernetes به‌صورت لوکال است و نصب آن بر روی سیستم‌عامل‌های مختلف مانند ویندوز، لینوکس و مک آسان است. با استفاده از Minikube می‌توانید به سرعت با Kubernetes آشنا شوید و سناریوهای مختلف را آزمایش کنید. ابزارهایی مانند kubectl و پشتیبانی از درایورهای مختلف مجازی‌سازی، تجربه کار با Minikube را غنی‌تر می‌کند.

در این آموزش، نحوه راه‌اندازی یک کلاستر ساده Kubernetes با استفاده از kubeadm مرحله‌به‌مرحله توضیح داده خواهد شد.

1. پیش‌نیازها

قبل از شروع، اطمینان حاصل کنید که موارد زیر انجام شده است:

سیستم‌عامل و نسخه‌ها

• نصب یک توزیع لینوکس (مانند Ubuntu 20.04+ یا CentOS 7/8).
• فعال بودن دسترسی ریشه (root) یا استفاده از sudo.

حداقل منابع سخت‌افزاری

• Master Node:
  • CPU: حداقل 2 هسته.
  • RAM: حداقل 2 گیگابایت.
  • دیسک: حداقل 10 گیگابایت فضای خالی.
• Worker Node:
  • CPU: حداقل 1 هسته.
  • RAM: حداقل 1 گیگابایت.
  • دیسک: حداقل 10 گیگابایت فضای خالی.

نصب ابزارها

• Docker (یا یک Container Runtime سازگار مانند containerd).
• ابزارهای kubeadm، kubectl، و kubelet باید نصب شده باشند.
• سوآپ سیستم غیرفعال باشد:

  sudo swapoff -a
  

2. تنظیم شبکه و پیش‌نیازها

تنظیمات فایروال

• باز کردن پورت‌های موردنیاز Kubernetes:

  sudo ufw allow 6443/tcp    # API Server
  sudo ufw allow 2379-2380/tcp  # etcd
  sudo ufw allow 10250/tcp   # Kubelet
  sudo ufw allow 10251/tcp   # Scheduler
  sudo ufw allow 10252/tcp   # Controller Manager
  

تنظیمات DNS و هاست‌ها

اطمینان حاصل کنید که نام Master Node در فایل /etc/hosts تعریف شده است. مثلاً:

192.168.1.10 master-node
192.168.1.11 worker-node1
192.168.1.12 worker-node2

3. راه‌اندازی Master Node

ایجاد کلاستر اولیه با kubeadm init

1. دستور زیر را برای راه‌اندازی کلاستر اجرا کنید:

   sudo kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16
   

   • --pod-network-cidr: CIDR مربوط به شبکه Podها. این مقدار به پلاگین شبکه (مانند Flannel) بستگی دارد.
2. پس از اجرای موفقیت‌آمیز، خروجی مشابه زیر نمایش داده می‌شود:

   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
   ...
   

   دستورات نمایش داده شده را برای تنظیم فایل kubeconfig اجرا کنید:

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

4. نصب پلاگین شبکه (Network Plugin)

Kubernetes به یک پلاگین شبکه نیاز دارد تا Podها بتوانند با یکدیگر و با اجزای دیگر ارتباط برقرار کنند. در اینجا، از Flannel به‌عنوان پلاگین شبکه استفاده می‌کنیم.

1. نصب Flannel:

   kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml
   

2. بررسی Podهای شبکه:

   kubectl get pods -n kube-system
   

   اطمینان حاصل کنید که تمام Podهای مرتبط با Flannel در وضعیت Running باشند.

5. افزودن Worker Node‌ها به کلاستر

برای افزودن Worker Nodeها به کلاستر:

1. در خروجی دستور kubeadm init، یک دستور مشابه زیر نمایش داده شده است:

   kubeadm join 192.168.1.10:6443 --token abcdef.0123456789abcdef \
     --discovery-token-ca-cert-hash sha256:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
   

   این دستور را در هر Worker Node اجرا کنید.

2. اگر دستور فوق در دسترس نیست، می‌توانید یک توکن جدید ایجاد کنید:

   sudo kubeadm token create --print-join-command
   

   دستور خروجی را در Worker Node اجرا کنید.

3. پس از پیوستن نودها، وضعیت آنها را بررسی کنید:

   kubectl get nodes
   

   خروجی مشابه زیر نمایش داده خواهد شد:

   NAME             STATUS   ROLES           AGE   VERSION
   master-node      Ready    control-plane   5m    v1.28.0
   worker-node1     Ready    <none>          1m    v1.28.0
   worker-node2     Ready    <none>          1m    v1.28.0
   

6. بررسی کلاستر

برای اطمینان از سلامت کلاستر:

1. مشاهده وضعیت Podها:

   kubectl get pods -A
   

2. مشاهده نودها:

   kubectl get nodes
   

جمع‌بندی

راه‌اندازی یک کلاستر ساده با استفاده از kubeadm شامل نصب و پیکربندی Master Node، افزودن Worker Nodeها، و نصب یک پلاگین شبکه مانند Flannel است. این فرآیند یکی از استانداردترین روش‌ها برای راه‌اندازی کلاستر Kubernetes بوده و برای محیط‌های آموزشی و تولیدی مناسب است. پس از تکمیل این مراحل، کلاستر آماده اجرا و مدیریت برنامه‌های کانتینری شما خواهد بود.

1. تعریف Pod

برای تعریف یک Pod، باید یک فایل YAML ایجاد کنید که مشخصات Pod (مانند نام، کانتینر، و منابع) را تعریف کند. به‌عنوان مثال، یک فایل YAML به نام my-first-pod.yaml ایجاد کنید.

محتوای فایل my-first-pod.yaml:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-first-pod
  labels:
    app: my-app
spec:
  containers:
  - name: nginx-container
    image: nginx:latest
    ports:
    - containerPort: 80

• apiVersion: نسخه API مورد استفاده (در اینجا v1).
• kind: نوع آبجکت Kubernetes (در اینجا Pod).
• metadata: اطلاعات متا شامل نام و لیبل‌ها.
• spec: مشخصات Pod که شامل تعریف کانتینرها است.
• image: تصویر کانتینر (در این مثال، Nginx از Docker Hub).
• ports: پورت‌هایی که کانتینر به آن‌ها گوش می‌دهد.

2. اجرای Pod

اجرای Pod با استفاده از فایل YAML

1. فایل YAML را در کلاستر اجرا کنید:

   kubectl apply -f my-first-pod.yaml
   

2. بررسی وضعیت Pod:

   kubectl get pods
   

   خروجی مشابه زیر خواهد بود:

   NAME           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   my-first-pod   1/1     Running   0          5s
   

3. بررسی و مدیریت Pod

مشاهده جزئیات Pod

برای مشاهده جزئیات Pod:

kubectl describe pod my-first-pod

این دستور اطلاعاتی درباره مشخصات Pod، کانتینرها، وضعیت و رویدادهای مرتبط نمایش می‌دهد.

مشاهده لاگ‌های کانتینر

برای مشاهده لاگ‌های تولید شده توسط کانتینر:

kubectl logs my-first-pod

اتصال به کانتینر داخل Pod

می‌توانید به کانتینر متصل شوید و دستورات اجرایی را اجرا کنید:

kubectl exec -it my-first-pod -- /bin/bash

(در این مثال، اگر Nginx از bash پشتیبانی نکند، می‌توانید دستورات ساده‌تر مانند kubectl exec my-first-pod -- ls /usr/share/nginx/html اجرا کنید.)

4. حذف Pod

برای حذف Pod از کلاستر، از دستور زیر استفاده کنید:

kubectl delete pod my-first-pod

جمع‌بندی

در این آموزش، نحوه تعریف و اجرای اولین Pod با استفاده از یک فایل YAML توضیح داده شد. شما توانستید یک Pod ساده شامل یک کانتینر Nginx ایجاد کنید و با دستورات مختلف وضعیت آن را بررسی و مدیریت کنید. Pods به‌عنوان بنیادی‌ترین واحد Kubernetes، پایه‌ای برای ساختارهای پیچیده‌تر مانند Deployment و Service هستند.

1. مشاهده وضعیت نودها (Nodes)

نودها به‌عنوان سرورهای فیزیکی یا مجازی هستند که کلاستر Kubernetes روی آن‌ها اجرا می‌شود. برای بررسی وضعیت نودها از دستور kubectl get nodes استفاده می‌شود.

دستور kubectl get nodes:

kubectl get nodes

نمونه خروجی:

NAME           STATUS   ROLES           AGE   VERSION
master-node    Ready    control-plane   20h   v1.26.0
worker-node1   Ready    <none>          20h   v1.26.0
worker-node2   Ready    <none>          20h   v1.26.0

• NAME: نام نودها.
• STATUS: وضعیت نودها که می‌تواند Ready (آماده) یا NotReady باشد.
• ROLES: نقش نودها. نودهای Master به‌عنوان control-plane مشخص می‌شوند و نودهای Worker معمولاً نقش خاصی ندارند (<none>).
• AGE: مدت زمان از زمان اضافه شدن نود به کلاستر.
• VERSION: نسخه Kubernetes نصب‌شده روی نود.

بررسی نودهای خاص:

برای مشاهده جزئیات بیشتر درباره یک نود خاص:

kubectl describe node <node-name>

2. مشاهده وضعیت پادها (Pods)

پادها (Pods) کوچک‌ترین واحد اجرایی در Kubernetes هستند که کانتینرها را اجرا می‌کنند. برای مشاهده وضعیت پادها از دستور kubectl get pods استفاده می‌شود.

دستور kubectl get pods:

kubectl get pods

نمونه خروجی:

NAME                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-pod                 1/1     Running   0          5m
busybox-pod               1/1     Completed 0          10m
backend-deployment-1234   2/2     Running   0          30m
frontend-deployment-5678  1/2     CrashLoopBackOff 5   1h

• NAME: نام پاد.
• READY: تعداد کانتینرهای آماده نسبت به تعداد کل کانتینرها (مانند 1/1 یا 2/2).
• STATUS: وضعیت پاد که می‌تواند یکی از حالت‌های زیر باشد:
  • Running: پاد در حال اجرا است.
  • Completed: اجرای پاد به پایان رسیده است.
  • Pending: پاد منتظر منابع یا تنظیمات است.
  • CrashLoopBackOff: یکی از کانتینرهای پاد در حال کرش کردن مداوم است.
• RESTARTS: تعداد دفعاتی که کانتینرهای پاد ری‌استارت شده‌اند.
• AGE: مدت زمان از ایجاد پاد.

مشاهده پادها در فضای نام خاص:

به‌صورت پیش‌فرض، kubectl get pods فقط پادهای فضای نام (namespace) فعلی را نشان می‌دهد. برای مشاهده پادهای تمام فضاهای نام:

kubectl get pods --all-namespaces

3. فیلتر کردن و مشاهده جزئیات بیشتر

نمایش خروجی به‌صورت گسترده (Wide Output):

برای مشاهده اطلاعات اضافی مانند نود میزبان، آدرس IP پادها و تصویر کانتینرها:

kubectl get pods -o wide

مشاهده جزئیات یک پاد خاص:

برای دیدن اطلاعات کامل در مورد یک پاد خاص (مانند تنظیمات و رویدادها):

kubectl describe pod <pod-name>

مشاهده لاگ‌های کانتینرها در یک پاد:

برای دیدن خروجی لاگ‌های کانتینر در یک پاد:

kubectl logs <pod-name>

جمع‌بندی

دستورات kubectl get nodes و kubectl get pods ابزارهای کلیدی برای مشاهده وضعیت کلاستر Kubernetes هستند. دستور kubectl get nodes اطلاعات کلی درباره وضعیت و سلامت نودها ارائه می‌دهد، در حالی که دستور kubectl get pods وضعیت و جزئیات اجرایی پادها را نشان می‌دهد. این ابزارها به مدیران کلاستر کمک می‌کنند تا وضعیت منابع و سرویس‌های Kubernetes را مانیتور کرده و در صورت لزوم مشکلات را برطرف کنند.

RBAC (کنترل دسترسی مبتنی بر نقش) در Kubernetes

RBAC یک سیستم کنترل دسترسی است که بر اساس نقش‌ها (Roles) و مجوزها (Permissions) تعریف می‌شود. در این مکانیزم، کاربران، گروه‌ها یا سرویس‌اکانت‌ها می‌توانند به منابع خاصی در کلاستر دسترسی داشته باشند.

اجزای اصلی RBAC

1. Role و ClusterRole:
   • Role: برای تعریف دسترسی‌های محدود در یک Namespace خاص.
   • ClusterRole: برای تعریف دسترسی‌های در سطح کل کلاستر (شامل تمام Namespaceها).
2. RoleBinding و ClusterRoleBinding:
   • RoleBinding: برای اتصال یک Role به یک کاربر یا گروه در یک Namespace خاص.
   • ClusterRoleBinding: برای اتصال یک ClusterRole به یک کاربر یا گروه در کل کلاستر.
3. Subjects:
   • کاربران، گروه‌ها یا ServiceAccounts که به یک Role یا ClusterRole متصل می‌شوند.

تعریف نقش‌ها و دسترسی‌ها

1. ایجاد یک Role برای یک Namespace خاص

یک Role به کاربر اجازه دسترسی به منابع خاص (مانند Podها، Serviceها) را در یک Namespace می‌دهد.

نمونه فایل Role:

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  namespace: my-namespace
  name: pod-reader
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]

• namespace: مشخص می‌کند که این Role فقط در Namespace my-namespace اعمال می‌شود.
• resources: نوع منبعی که دسترسی به آن کنترل می‌شود (مانند pods).
• verbs: عملیات مجاز مانند get، list و watch.

2. ایجاد یک ClusterRole برای سطح کلاستر

ClusterRole برای مدیریت دسترسی‌ها در تمام Namespaceها استفاده می‌شود.

نمونه فایل ClusterRole:

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: cluster-admin-reader
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods", "services", "nodes"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]

3. ایجاد RoleBinding یا ClusterRoleBinding

برای متصل کردن Role یا ClusterRole به کاربران از RoleBinding یا ClusterRoleBinding استفاده می‌شود.

نمونه فایل RoleBinding:

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: read-pods-binding
  namespace: my-namespace
subjects:
- kind: User
  name: jane
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
  kind: Role
  name: pod-reader
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

• subjects: مشخص می‌کند که این RoleBinding به چه کسی اعمال می‌شود (مثلاً کاربری با نام jane).
• roleRef: نقش (Role) متصل‌شده را مشخص می‌کند.

نمونه فایل ClusterRoleBinding:

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: read-cluster-resources
subjects:
- kind: User
  name: admin-user
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: cluster-admin-reader
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

ایجاد کاربران اولیه

در Kubernetes، کاربران از طریق سیستم احراز هویت (Authentication) شناسایی می‌شوند. برای ایجاد کاربران، یکی از روش‌های زیر استفاده می‌شود:

1. استفاده از گواهینامه‌ها (Certificates):
   • کاربران با گواهینامه‌های TLS شناسایی می‌شوند. ابتدا با openssl یک کلید خصوصی و گواهینامه ایجاد کنید و آن را به فایل kubeconfig اضافه کنید.
2. استفاده از Token:
   • Kubernetes می‌تواند از ServiceAccountها برای ایجاد توکن‌های دسترسی استفاده کند.

دستورات kubectl برای مدیریت RBAC

• لیست Roleها:

  kubectl get roles -n my-namespace
  

• لیست ClusterRoleها:

  kubectl get clusterroles
  

• لیست RoleBindingها:

  kubectl get rolebindings -n my-namespace
  

• لیست ClusterRoleBindingها:

  kubectl get clusterrolebindings
  

جمع‌بندی

Kubernetes با استفاده از RBAC، کنترل دقیق دسترسی به منابع را فراهم می‌کند. با تعریف Role، ClusterRole، RoleBinding و ClusterRoleBinding می‌توان دسترسی‌ها را محدود و مدیریت کرد. این سازوکار امنیتی نقش مهمی در ایمن‌سازی کلاستر و جلوگیری از دسترسی‌های غیرمجاز دارد.

کلاستر Kubernetes به‌طور عمده از دو نوع نود تشکیل می‌شود: Master Node و Worker Node که در کنار هم کار می‌کنند تا بار کاری (Workload) را در داخل کلاستر مدیریت کنند.

اجزای کلاستر Kubernetes

1. Master Node:
   • API Server: رابط اصلی کلاستر است که تمام درخواست‌های کاربر و سیستم را پردازش می‌کند.
   • Scheduler: وظیفه برنامه‌ریزی و تخصیص Podها به Worker Nodeها را دارد.
   • Controller Manager: مسئول نظارت بر وضعیت کلی کلاستر است و تصمیماتی مانند مقیاس‌گذاری یا تغییر وضعیت منابع را می‌گیرد.
   • etcd: یک پایگاه‌داده کلیدی-مقداری است که وضعیت و پیکربندی کلاستر را ذخیره می‌کند.
2. Worker Node:
   • Kubelet: عامل اصلی روی هر نود است که وظیفه اجرای Podها را بر عهده دارد.
   • Kube Proxy: این جزء برای مدیریت شبکه و اطمینان از دسترسی‌های صحیح بین Podها و سرویس‌ها (Services) در کلاستر کاربرد دارد.
   • Container Runtime: نرم‌افزاری است که کانتینرها را اجرا می‌کند. Docker و containerd از جمله ابزارهای رایج در این زمینه هستند.

نقش کلاستر Kubernetes در مدیریت منابع

کلاستر Kubernetes نقش کلیدی در مدیریت منابع در مقیاس بزرگ و پیچیده ایفا می‌کند. این منابع شامل پردازنده (CPU)، حافظه (RAM)، ذخیره‌سازی (Storage) و شبکه هستند که به طور خودکار بین Podها و نودها توزیع می‌شوند.

1. مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-Scaling):
   • Kubernetes به طور خودکار منابع را مقیاس‌بندی می‌کند. به این معنی که اگر نیاز به منابع بیشتر باشد، تعداد Podها افزایش می‌یابد و در صورت کاهش نیاز، تعداد آن‌ها کاهش می‌یابد. همچنین می‌توان به طور خودکار به تعداد نودها افزود.
2. تخصیص بهینه منابع (Resource Allocation):
   • Kubernetes به هر Pod منابع اختصاصی مانند CPU و حافظه را تعیین می‌کند. این منابع از طریق تنظیمات requests و limits در فایل‌های پیکربندی YAML برای هر Pod تعریف می‌شوند.
3. مدیریت حجم ذخیره‌سازی (Storage Management):
   • Kubernetes از Volumes برای ذخیره‌سازی داده‌ها استفاده می‌کند. این Volumes می‌توانند به صورت محلی (Local Storage) یا از طریق سیستم‌های ذخیره‌سازی ابری (مثل EBS در AWS) به Pods متصل شوند.
   • همچنین می‌توان از Persistent Volumes (PV) و Persistent Volume Claims (PVC) برای مدیریت ذخیره‌سازی بلندمدت استفاده کرد.
4. تعادل بار (Load Balancing):
   • Kubernetes می‌تواند ترافیک ورودی به سرویس‌ها را به طور خودکار بین Podهای مختلف توزیع کند. این ویژگی به نام Service شناخته می‌شود و می‌تواند به شکل ClusterIP (برای دسترسی داخلی)، NodePort (برای دسترسی خارجی) یا LoadBalancer (برای توزیع بار از طریق یک Load Balancer خارجی) پیکربندی شود.
5. مدیریت سلامت منابع (Resource Health Management):
   • Kubernetes به طور مداوم سلامت منابع (نودها و Podها) را بررسی می‌کند. اگر مشکلی در سلامت منابع بوجود آید (مانند خرابی یک Pod یا نود)، Kubernetes به‌طور خودکار اقدام به جایگزینی منابع معیوب می‌کند.

مفهوم Workload در Kubernetes

کلاستر Kubernetes به‌طور عمده برای مدیریت Workloadها طراحی شده است که معمولاً به عنوان برنامه‌های کانتینری در نظر گرفته می‌شوند. Workloadها مجموعه‌ای از وظایف مختلف هستند که توسط Kubernetes در کلاستر اجرا می‌شوند. این وظایف ممکن است شامل Podها، سرویس‌ها، یا هر نوع دیگری از منابع در Kubernetes باشند.

کلاستر با نظارت و مدیریت صحیح منابع، اطمینان حاصل می‌کند که برنامه‌ها در شرایط بهینه اجرا شوند و هیچ‌گونه اختلالی در عملکرد کلاستر و برنامه‌ها ایجاد نشود.

جمع‌بندی

کلاستر Kubernetes مجموعه‌ای از نودهای Master و Worker است که برای مدیریت منابع محاسباتی، ذخیره‌سازی، شبکه و مقیاس‌پذیری به‌طور خودکار طراحی شده است. از طریق این کلاستر، می‌توان منابع را به‌صورت بهینه توزیع و مقیاس‌بندی کرد و همچنین نظارت و مدیریت سلامت منابع در مقیاس بزرگ انجام داد. Kubernetes با فراهم کردن ابزارهایی برای تخصیص منابع، مقیاس‌پذیری خودکار و حفظ سلامت سیستم، امکان اجرای موفق برنامه‌ها در محیط‌های توزیع‌شده و پیچیده را فراهم می‌آورد.

1. Master Node

Master Node قلب کنترل و مدیریت کلاستر است. این نود مسئول هماهنگی و نظارت بر عملیات‌های کلاستر، مانند برنامه‌ریزی منابع، کنترل وضعیت سیستم، و مدیریت درخواست‌ها از سوی کاربران یا سیستم‌ها است. اجزای Master Node به شرح زیر است:

1. API Server:
   • API Server رابط اصلی برای تعامل با کلاستر است. تمام درخواست‌ها به کلاستر از طریق API Server ارسال می‌شوند، و این اجزا پاسخ‌ها را نیز از همین طریق دریافت می‌کنند.
   • این سرویس به‌عنوان نقطه ورودی برای ارتباطات داخلی و خارجی عمل می‌کند. API Server مسئول پردازش درخواست‌ها، اعمال تغییرات در وضعیت کلاستر، و ارتباط با سایر اجزای کلاستر است.
   • نمونه‌هایی از درخواست‌ها می‌توانند شامل درخواست‌هایی برای ایجاد یا حذف Podها، تغییرات در وضعیت سرویس‌ها یا تنظیمات دسترسی باشند.
2. Scheduler:
   • Scheduler مسئول تخصیص Podها به Worker Nodeها است. این اجزا به‌طور خودکار تصمیم می‌گیرد که هر Pod بر روی کدام نود اجرا شود بر اساس منابع در دسترس، محدودیت‌ها، و استراتژی‌های خاصی که از پیش تعریف شده‌اند.
   • Scheduler از قوانین و معیارهایی مانند استفاده از منابع، Affinity و Anti-Affinity، و سیاست‌های Pod (مثل Taints و Tolerations) برای تصمیم‌گیری در مورد مکان قرارگیری Podها استفاده می‌کند.
3. Controller Manager:
   • Controller Manager وظیفه نظارت بر وضعیت سیستم و اطمینان از مطابقت وضعیت فعلی با وضعیت مطلوب را بر عهده دارد.
   • این اجزا به‌طور خودکار اقداماتی مانند مقیاس‌گذاری تعداد Podها (در صورت نیاز)، مدیریت سلامت نودها و Podها، و تنظیم وضعیت Replication‌ها را انجام می‌دهد.
   • برخی از Controllerهای معروف شامل ReplicaSet Controller (برای مقیاس‌گذاری Podها)، Deployment Controller (برای مدیریت اپلیکیشن‌ها)، و Node Controller (برای نظارت بر وضعیت نودها) هستند.
4. etcd:
   • etcd یک پایگاه داده کلیدی-مقداری توزیع‌شده است که وضعیت و پیکربندی کلاستر را ذخیره می‌کند.
   • این پایگاه‌داده داده‌هایی مانند پیکربندی‌ها، اطلاعات مربوط به منابع کلاستر، و وضعیت فعلی سیستم را در خود نگه می‌دارد.
   • به‌دلیل نقش کلیدی‌اش، etcd باید به‌صورت ایمن و در دسترس نگه‌داری شود تا از وقوع خطاهایی که می‌تواند باعث اختلال در عملکرد کلاستر شود، جلوگیری شود.

2. Worker Node

Worker Nodeها مسئول اجرای واقعی کانتینرها (Podها) هستند. این نودها درخواست‌های کلاستر را از طریق Master Node دریافت کرده و اقدام به اجرای منابع می‌کنند. اجزای اصلی یک Worker Node عبارتند از:

1. Kubelet:
   • Kubelet یک عامل اجرایی است که بر روی هر Worker Node نصب می‌شود و مسئول اجرای صحیح Podها روی این نودها است.
   • Kubelet به‌طور مداوم وضعیت Podها را نظارت می‌کند و از طریق API Server اطلاعات مربوط به سلامت و وضعیت اجرای هر Pod را به Master Node ارسال می‌کند.
   • همچنین، Kubelet وظیفه دارد تا از اجرا شدن صحیح کانتینرها و ایجاد مجدد آن‌ها در صورت وقوع خطا یا کرش، اطمینان حاصل کند.
2. Kube Proxy:
   • Kube Proxy مدیریت شبکه بین Podها و همچنین ارتباطات داخلی و خارجی میان سرویس‌ها را بر عهده دارد.
   • Kube Proxy وظیفه توزیع ترافیک به Podهای مختلف را انجام می‌دهد و از طریق ایجاد قوانین شبکه‌ای، اتصال به سرویس‌ها را برقرار می‌کند.
   • همچنین Kube Proxy برای دسترسی به سرویس‌ها از نوع ClusterIP، NodePort و LoadBalancer از طریق تنظیمات خاص خود استفاده می‌کند.
3. Container Runtime:
   • Container Runtime مسئول اجرای کانتینرها در داخل Podها است. این اجزا به Kubernetes اجازه می‌دهند تا کانتینرها را مدیریت کرده و آن‌ها را اجرا کند.
   • برخی از Container Runtimeها عبارتند از Docker، containerd و CRI-O. این ابزارها در پس‌زمینه به Kubernetes کمک می‌کنند تا کانتینرها را به‌طور کارآمد اجرا و مدیریت کند.

جمع‌بندی

کلاستر Kubernetes از مجموعه‌ای از اجزای مختلف ساخته شده است که به‌طور هماهنگ با یکدیگر عمل می‌کنند تا اطمینان حاصل کنند که کانتینرها در مقیاس بزرگ به‌طور مؤثر، مقیاس‌پذیر و ایمن اجرا شوند. اجزای Master Node مسئول هماهنگی و نظارت بر وضعیت کلاستر هستند، در حالی‌که Worker Nodeها مسئول اجرای واقعی برنامه‌ها و منابع در کلاستر هستند. با همکاری این اجزا، Kubernetes می‌تواند یک محیط اجرایی قوی، مقیاس‌پذیر و خودکار برای برنامه‌های کانتینری ایجاد کند.

پرسش‌های شما، بخش مهمی از دوره است:
هر سوال یا مشکلی که مطرح کنید، با دقت بررسی شده و پاسخ کامل و کاربردی برای آن ارائه می‌شود. علاوه بر این، سوالات و پاسخ‌های شما به دوره اضافه خواهند شد تا برای سایر کاربران نیز مفید باشد.
پشتیبانی دائمی و در لحظه:
تیم ما همواره آماده پاسخگویی به سوالات شماست. هدف ما این است که شما با خیالی آسوده بتوانید مهارت‌های خود را به کار بگیرید و پروژه‌های واقعی را با اعتماد به نفس کامل انجام دهید.
آپدیت دائمی دوره:
این دوره به طور مداوم به‌روزرسانی می‌شود تا همگام با نیازهای جدید و سوالات کاربران تکمیل‌تر و بهتر گردد. هر نکته جدید یا مشکل رایج، در نسخه‌های بعدی دوره قرار خواهد گرفت.
حرف آخر

با ما همراه باشید تا نه تنها به مشکلات شما پاسخ دهیم، بلکه در مسیر یادگیری و پیشرفت حرفه‌ای، شما را پشتیبانی کنیم. هدف ما این است که شما به یک متخصص حرفه‌ای و قابل‌اعتماد تبدیل شوید و بتوانید با اطمینان پروژه‌های واقعی را بپذیرید و انجام دهید.

📩 اگر سوالی دارید یا به مشکلی برخوردید، همین حالا مطرح کنید!
ما در کوتاه‌ترین زمان ممکن پاسخ شما را ارائه خواهیم داد. 🙌