A Kubernetes a leggyorsabban növekvő projekt a nyílt forráskódú szoftverek történetében a Linux után. Egy 2021-es tanulmány szerint, amelyet a Cloud Native Computing Foundation (CNCF) készített 2020 és 2021 között, a Kubernetes-el foglalkozó mérnökök száma 67%-kal nőtt és elérte a 3.9 milliót. Ez az összes backend fejlesztő 31%-a, akiknek a száma egyébként 4 százalékpontot nő évente.
A K8S egyre szélesebb körű használata a DevOps team-ek körében azt jelenti, hogy a vállalkozásoknak alacsonyabb tanulási görbéjük van, amikor elkezdenek a konténer orkesztrációs platformmal dolgozni. De az előnyöknek itt koránt sincs vége. Íme egy átfogó kép arról, miért választják a vállalatok a Kubernetes-t a legkülönfélébb alkalmazásaikhoz.
A következőkben felsoroljuk a platform használatának legfontosabb előnyeit a microservice alapú architektúrák esetében.
A Kubernetes szolgáltatásokat használó különféle típusú és méretű vállalatok – nagyok és kicsik – úgy találják, hogy spórolnak az rendszerüzemeltetésben és az automatizált, eredetileg manuális folyamatokon. A Kubernetes automatikusan kiépíti és node-okra helyezi a konténereket az erőforrások legjobb kihasználása érdekében. Egyes nyilvános felhő platformok minden klaszterért kezelési díjat számítanak fel, így a kevesebb klaszter futtatása kevesebb API-végpontot és egyéb redundanciát jelent, ami csökkenti a költségeket.
A Kubernetes klaszterek konfigurálása után az alkalmazások minimális leállásidővel futhatnak, és jól teljesítenek. Kevesebb támogatást igényelve,mikor egy node vagy pod meghibásodik, mintha manuálisan kellene ugyanazt kijavítani. A Kubernetes konténer-orkesztrációja hatékonyabb munkamenetet tesz lehetővé, miközben kevesebbet kell megismételni ugyanazokat a folyamatokat, ami nemcsak kevesebb szervert, hanem kevésbé nehézkes, hatékonyabb adminisztrációt is jelent.
A konténer integráció és hozzáférés a különböző nyilvános felhő tárhely szolgáltatók tároló kapacitásához egyszerűbbé teszi a fejlesztést, tesztelést és rendszerfrissítéseket. Az ún. Konténer “image”-ek létrehozása — ami tartalmaz mindent, ami egy alkalmazás futtatásához szükséges — sokkal egyszerűbb és hatékonyabb mint egy virtuális gép (VM) “image”-ének elkészítése. Mindez gyorsabb fejlesztést és optimalizált verzió kezelési- és rendszerfrissítési időket eredményez.
The sooner developers deploy Kubernetes during the development lifecycle, the better, because they can test code early on and prevent expensive mistakes down the road. Apps based on microservices architecture consist of separate functional units that communicate with each other through APIs. That means development teams can be smaller groups, each focusing on single features, and IT teams can operate more efficiently. Namespaces — a way of setting up multiple virtual sub-clusters within the same physical Kubernetes cluster — provide access control within a cluster for improved efficiency.
Minél hamarabb alkalmazzák a fejlesztők a Kubernetes-t a fejlesztés életciklusa során, annál jobb, mert annál korábban tesztelhetik a kódot, és megelőzhetik a költséges hibákat. A microservice architektúrán alapuló alkalmazások különböző funkcionális egységekből állnak, amelyek API kapcsolatokon keresztül kommunikálnak egymással. Ez azt jelenti, hogy a fejlesztői csapatok kisebb létszámú csoportok is lehetnek, amelyek mindegyike csak egy funkcióra összpontosít, és így az IT csapatok hatékonyabban működhetnek. A “namespace” – több virtuális alklaszter létrehozásának módja ugyanazon a fizikai Kubernetes klaszteren belül – egyértelmű hozzáférés-szabályozást biztosít a rendszeren belül a hatékonyság növelése érdekében.
Korábban egy alkalmazást egy virtuális gépen telepítettek, és egy DNS szerverhez kapcsolták. Mostantól a K8Segyéb előnyei mellett a munkamenetek létezhetnek egyetlen felhőben, vagy könnyen szétoszthatók több felhőszolgáltatás között. A Kubernetes klaszterek lehetővé teszik a konténeres alkalmazások egyszerűbb és felgyorsított migrációját, a lokális infrastruktúráról hibrid infrastruktúrákba, bármely felhőszolgáltató nyilvános felhőjében vagy privát felhő infrastruktúrájában anélkül, hogy az alkalmazások funkciói elvesznének vagy teljesítménye csökkenne. Ez lehetővé teszi a munkamenetek áthelyezését egy zárt vagy védett rendszerre, vendor lock-in nélkül. Az IBM Cloud, az Amazon Web Services (AWS), a Google Cloud Platform és a Microsoft Azure egyaránt egyszerű integrációt kínál a Kubernetes-alapú alkalmazásokkal.
Az alkalmazások felhőbe való migrálásának többféle módja van:
A “lift and shift” egy alkalmazás egyszerű átmozgatására utal a kódolás megváltoztatása nélkül.
Az platformváltás magában foglalja a szükséges minimális változtatások elvégzését, amelyek lehetővé teszik az alkalmazás működését egy új környezetben.
Az átalakítás kiterjedtebb, az alkalmazás szerkezetének és funkcióinak átírását igényli.
Konténerek alkalmazása az applikációk működtetésekor azt jelenti, hogy egy sokkal könnyebb, agilisabb módon kezelhetjük a virtualizációt, mint egy klasszikus virtuális gépen (VM-en). Amiatt, hogy a konténerek csak olyan erőforrásokat tartalmaznak, amelyre az alkalmazásnak pillanatnyilag szüksége van (pl. a programkód, telepítési adatok és függőségek) és a kiszolgáló szerver operációs rendszerének (OS) forrásait és funkcióit használják, sokkal kisebbek, gyorsabbak és mozgathatóbbak lesznek.
Például négy alkalmazás négy virtuális gépen történő üzemeltetéséhez általában négy példányra van szükség a vendég operációs rendszerből ahhoz, hogy az adott szerveren fusson. Ennek a négy alkalmazásnak a konténeres megközelítésben való futtatása azonban azt jelenti, hogy mindegyiket egyetlen konténerben kell tárolni, ahol megosztják a kiszolgáló gép operációs rendszert.
A Kubernetes automatizálja és ütemezi a konténerek rendszerfrissítéseit többkiszolgálós környezetben is, attól függetlenül, hogy nyilvános felhőben, virtuális gépen, vagy lokálisan üzemeltetett fizikai gépen fut-e.
Az automatikus skálázás teszi lehetővé a csapatoknak, hogy az igényektől függően kevesebb vagy több erőforrást allokáljanak egy alkalmazás számára.
Az automatikus skálázás szükség esetén új konténereket indít el nagy terhelések vagy kiugró csúcsterhelések esetén, akár a CPU-használat, a memória küszöbértékek vagy az egyéni metrikák alapján – például, amikor elindul egy online esemény, és hirtelen megnövekszik a kérések száma.
Amikor a többlet erőforrás igénynek vége, a Kubernetes automatikusan leskálázza a rendszer erőforrásait, hogy elkerülje a pazarlást. A platform nem csak az infrastrukturális erőforrásokat méretezi igény szerint felfelé és lefelé, hanem vízszintes és függőleges skálázást is lehetővé tesz. A Kubernetes másik előnye, hogy képes visszaállítani az alkalmazás korábbi állapotait (rollback), ha valami baj van.
A Kubernetes segít a konténer alapú alkalmazások megbízható futtatásában. Automatikusan elhelyezi és kiegyensúlyozza a konténeres munkaterheléseket, és megfelelően méretezi a klasztereket a növekvő igények kielégítése és a rendszer folyamatos működésének fenntartása érdekében. Ha egy több node-ból álló klaszter egyik gépe meghibásodik, a munkaterhelést a rendszer a felhasználók rendszer-hozzáférésének megzavarása nélkül újra szétosztja a többi között.
A platformnak vannak bizonyos öngyógyító képességei is is, pl. képes újraindítani, újra ütemezni vagy helyettesíteni egy konténert, amikor az hibásan működik vagy egy node leáll.
Lehetővé teszi az ún. “rolling update”-eket, vagyis a leállás mentes szoftverfrissítéseket.
Még a magas rendelkezésre állású rendszerek is telepíthetők Kubernetes-re egy vagy akár több nyilvános felhő szolgáltatásban olyan módon, ami folyamatosan magas üzemidőt tart fenn.
Az egyik ilyen példa az Amazon, amely Kubernetes-t használ a hagyományos architektúrából microservie alapúba való költözéshez.
A Kubernetes egy közösségi projekt és teljes mértékben nyílt forráskódú eszköz (egy időben a valaha volt leggyorsabban növekvő nyílt forráskódú szoftver), ami azt is jelenti, hogy más nyílt forráskódú eszközök egész ökoszisztémája alakul ki, melyek a platformot veszik működésük alapjának. A K8S erőteljes támogatása következtében folyamatostovábbfejlesztése és innovációja, ami megvédi azokat, akik a platformba fektetnek attól, hogy hamar elavulttá váljanak és bezáruljon a technológiai továbbfejlődés lehetősége.
Ezenkívül támogatja és mozgathatóságot biztosít az összes vezető nyilvános felhőszolgáltató, köztük az IBM, az AWS, a Google Cloud és a Microsoft Azure között.
A konténerek ideálisak az alkalmazások modernizálásához és az IT-infrastruktúra optimalizálásához. A Kubernetesre és a nyílt forráskódú Kubernetes ökoszisztéma egyéb eszközeire épülő Datatronic Microservice Cluster (DMC) konténer szolgáltatásai megkönnyíthetik és felgyorsíthatják a cloud-natív alkalmazásfejlesztést, valamint a fent ismertetett előnyökkel járó alkalmazás menedzsmentet.
Tegye meg a következő lépést:
Ismerje meg, hogyan fordíthatja hasznára a magas rendelkezésre állású, teljesen menedzselt Kubernetes-klasztereket konténeres alkalmazásaihoz egyetlen kattintással a Datatronic Microservice Cluster segítségével.
Telepítsen biztonságos, magas rendelkezésre állású alkalmazásokat a Datatronic Microservice Cluster Kubernetes szolgáltatásai segítségével.
Az azonnali kezdéshez iratkozzon fel a Datatronic hírlevél „Cloud technologies” témakörére, vagy töltse ki a DMC kapcsolatfelvételi űrlapot további információkért.
Cookie | Duration | Description |
---|---|---|
pll_language | 1 year | Polylang sets this cookie to remember the language the user selects when returning to the website and get the language information when unavailable in another way. |
Cookie | Duration | Description |
---|---|---|
_ga | 1 year 1 month 4 days | Google Analytics sets this cookie to calculate visitor, session and campaign data and track site usage for the site's analytics report. The cookie stores information anonymously and assigns a randomly generated number to recognise unique visitors. |
_ga_* | 1 year 1 month 4 days | Google Analytics sets this cookie to store and count page views. |
_gat_gtag_UA_* | 1 minute | Google Analytics sets this cookie to store a unique user ID. |
_gid | 1 day | Google Analytics sets this cookie to store information on how visitors use a website while also creating an analytics report of the website's performance. Some of the collected data includes the number of visitors, their source, and the pages they visit anonymously. |
CONSENT | 2 years | YouTube sets this cookie via embedded YouTube videos and registers anonymous statistical data. |
Cookie | Duration | Description |
---|---|---|
test_cookie | 15 minutes | doubleclick.net sets this cookie to determine if the user's browser supports cookies. |
VISITOR_INFO1_LIVE | 5 months 27 days | YouTube sets this cookie to measure bandwidth, determining whether the user gets the new or old player interface. |
YSC | session | Youtube sets this cookie to track the views of embedded videos on Youtube pages. |
yt-remote-connected-devices | never | YouTube sets this cookie to store the user's video preferences using embedded YouTube videos. |
yt-remote-device-id | never | YouTube sets this cookie to store the user's video preferences using embedded YouTube videos. |
yt.innertube::nextId | never | YouTube sets this cookie to register a unique ID to store data on what videos from YouTube the user has seen. |
yt.innertube::requests | never | YouTube sets this cookie to register a unique ID to store data on what videos from YouTube the user has seen. |
Cookie | Duration | Description |
---|---|---|
Murloc7A6B62905CA54C13DCDD11A0962E47EC21BBA94193C61D5987195FF6B7CAB838 | 1 day | Description is currently not available. |
SiteMapId | session | Description is currently not available. |
SWLOCALE | 30 years | Description is currently not available. |
SWSESSIONID | session | Description is currently not available. |