Какие проблемы возникают, когда несколько команд используют один кластер Kubernetes? Как бы вы диагностировали и решили проблемы с конкуренцией за ресурсы и изоляцией?

Подсказки:

• Что в Kubernetes можно использовать для логических границ для разных команд и приложений?
• Объясните, как можно предотвратить захват ресурсов одной командой или приложением?
• Расскажите о классах приоритетов и о том, как они помогают управлять кластером.
• Опишите инструменты и метрики, которые вы бы использовали для определения тех рабочих нагрузок, которые вызывают давление на ресурсы.

Выше ожиданий:

• Применение политики сети (Network policy) между пространствами имён,
• Стратегии node affinity/anti-affinity,
• Гарантии качества обслуживания (Quality of Service, QoS) на уровне всего кластера, и реализация пользовательских контроллеров допуска (admission controllers) для повышения управления.

Проблемы для нескольких команд

• Изоляция пространства имён: Использовать пространства имён для создания логических границ между командами, но они не обеспечивают истинную изоляцию ресурсов
• Захват ресурсов: Команды могут чрезмерно потреблять ресурсы кластера без надлежащего контроля
• Опасения по безопасности: Доступ через разные пространства имён может создать уязвимости в системе безопасности
• Проблема шумного соседа: Приложения с высоким трафиком могут влиять на производительность других
• Операционная путаница: Развертывание несколькими командами в одном кластере создаёт операционную сложность

Диагностика конкуренции за ресурсы

• Отслеживать метрики кластера с помощью численного мониторингв, таких как Prometheus и Grafana
• Проверять использование ресурсов подов с помощью kubectl top pods по всем пространствам имён
• Анализировать утилизацию ресурсов нод с помощью kubectl describe node
• Просматривать ошибки планирования подов в событиях с помощью kubectl get events
• Настроить алерты для критических порогов, таких как высокое использование CPU и памяти

Решения по изоляции

• Реализовать жёсткие ResourceQuotas по пространствам имён:
• Применить LimitRanges, чтобы заставить соблюдать стандартные пределы
• Использовать NetworkPolicies, чтобы ограничить межпространственный обмен данными
• Настроить PriorityClasses, чтобы обеспечить, что критические рабочие нагрузки получат ресурсы первыми
• Реализовать Affinity/Anti-Affinity узлов, чтобы физически разделить рабочие нагрузки:
  • Использовать nodeSelector для простых случаев
  • Применить podAntiAffinity, чтобы предотвратить совместное использование узлов критическими сервисами
• Использовать метки (taints), чтобы зарезервировать узлы для определённых рабочих нагрузок
• Развернуть Custom Admission Controllers для обеспечения соблюдения организационных политик