高可用性Kubernetesクラスターの構築方法
Kubernetes の高可用性により、障害発生時でもクラスターが稼働し続けることが保証されます。 このガイドでは、フォールト トレラントな Kubernetes クラスターを設計および展開する方法について、重要なコンポーネント、冗長性戦略、および構成手順を含めて説明します。
重要なポイント:
- 高可用性が重要な理由: ハードウェア障害、ネットワークの問題、メンテナンスによるダウンタイムを防止します。
- コア戦略:
- 複数のコントロール プレーン ノードを使用して、単一障害点を排除します。
- 回復力を高めるために、ワーカーノードをゾーンまたはリージョン全体に分散します。
- トラフィックを管理し、スムーズなフェイルオーバーを確保するためにロードバランサーを実装します。
- 重要なコンポーネント:
- API サーバー、etcd データベース、スケジューラ、およびコントローラ マネージャーには冗長性が必要です。
- セットアップの複雑さと規模に基づいて、スタックまたは外部 etcd トポロジを選択します。
- 展開手順:
- 使用
kubeadmクラスターをセットアップします。 - ロードバランサー、ヘルスチェック、ワーカーノードを構成します。
- フェイルオーバーとバックアップ プロセスを定期的にテストします。
- 使用
高可用性を実現するには、一貫したパフォーマンスと稼働時間を確保するために、慎重な計画、堅牢なインフラストラクチャ、継続的なテストが必要です。
[ Kube 1.5 ] 高可用性 Kubernetes クラスターを段階的にセットアップする | Keepalived & Haproxy
高可用性Kubernetesクラスタの計画
高可用性（HA）Kubernetesクラスターを構築する際には、明確なビジネス目標と技術目標に設計を整合させることが重要です。綿密な計画がなければ、複雑になりすぎたり、脆弱性が高すぎて可用性のニーズを満たせないシステムになってしまう可能性があります。以下では、適切なバランスを実現するための主要な考慮事項とアーキテクチャ上の決定について解説します。
ビジネス要件と技術要件の評価
まず、ダウンタイムとデータ損失の許容範囲を定義することから始めましょう。これらのパラメータは、クラスターに関するあらゆる技術的な選択に影響を与えます。
- 目標復旧時間 (RTO): これは、障害発生後にシステムがどれだけ迅速に復旧する必要があるかを測定するものです。例えば、システムを5分以内に稼働させる必要がある場合、自動化されたフェイルオーバープロセスと事前に構成されたスタンバイリソースが必要になります。一方、より長い復旧時間が許容できる場合は、手動による介入を伴う、よりシンプルで費用対効果の高いソリューションを選択することができます。
- リカバリポイント目標 (RPO): これは、どの程度のデータ損失が許容されるかを決定します。例えば、金融取引プラットフォームではデータ損失ゼロが求められるため、同期データレプリケーションが必要となる場合があります。一方、eコマースプラットフォームでは、システムの複雑さを軽減するために、データの小さなギャップを許容する場合があります。
可用性の目標も定義する必要があります。参考までに：
- 99.9%の稼働時間 年間約 8.77 時間のダウンタイムが許可されます。
- 99.99%の稼働時間 これを約 52.6 分に短縮します。
さらに、アプリケーションのトラフィックパターンとスケーリングのニーズも考慮してください。予測可能なトラフィックの急増には、突発的で予測不可能なトラフィックの急増を経験するアプリケーションとは異なる戦略が必要です。リソースを大量に消費するワークロードでは、カスタマイズされたハードウェア設定を備えた専用のノードプールが必要になる場合があり、これはゾーン間でのワークロードの分散方法に影響を与えます。
これらの指標は、クラスターアーキテクチャの基盤となり、技術的な効率性とビジネスニーズのバランスを保ちます。次のステップは、地理的な分散が設計にどのような影響を与えるかを判断することです。
地域アーキテクチャとゾーンアーキテクチャの選択
クラスターを地理的に分散させる方法は、その耐障害性に大きな役割を果たします。ゾーンアーキテクチャとリージョンアーキテクチャはどちらも、ニーズに応じてそれぞれ異なる利点を提供します。
- ゾーンアーキテクチャ: 単一リージョン内の複数のアベイラビリティゾーンにリソースを展開します。コンポーネント間の低レイテンシを維持しながら、個々のデータセンターの障害から保護します。この構成は、特定のゾーン内での停電やネットワーク障害などの局所的な問題への対応に適しています。
- 地域アーキテクチャ: これらのアプローチは、複数の地理的リージョンにリソースを分散することで、自然災害や地域的なネットワーク障害などの大規模災害に対する保護を提供します。ただし、このアプローチはレイテンシが高くなることが多く、etcdなどのコンポーネントのパフォーマンスやクラスター全体の応答性に影響を及ぼす可能性があります。
リージョン展開は、世界中にユーザーを抱えるアプリケーションや、規制により特定の国にデータを保存する必要がある場合に最適です。また、厳格な災害復旧ニーズを持つ組織にも最適です。
ほとんどのHA設定では、 マルチゾーンコントロールプレーン バランスの取れたアプローチを提供します。コントロールプレーンノードを単一リージョン内の3つのアベイラビリティゾーンに配置することで、1つのゾーンに障害が発生してもetcdがクォーラムを維持できるようになります。このアプローチは、リージョン間通信のレイテンシの欠点を回避しながら、フォールトトレランスを実現します。
ワーカーノードも同様の分散パターンに従うことができますが、より柔軟性があります。ステートレスアプリケーションはどのノードでも実行できますが、ステートフルワークロードでは、データへのアクセスとパフォーマンスの一貫性を確保するために、慎重な配置が必要になる場合があります。
ネットワークと冗長性の要件
堅牢なネットワーク戦略は、North-Southトラフィック（クライアントからクラスタへの通信）とEast-Westトラフィック（クラスタコンポーネント間の通信）の両方をサポートする鍵となります。複数レイヤーにおける冗長性は不可欠です。
- 使用 複数のロードバランサ と
/ヘルスチェックはゾーン全体に分散されます。各ロードバランサは、単一障害点を排除するために、トラフィック負荷全体を処理できる必要があります。 - 確保する ネットワークパスの多様性 接続の問題を防ぐためです。ゾーン間のトラフィックには複数の物理ルートが必要であり、 クラウドプロバイダー またはデータセンターは冗長ネットワーク インフラストラクチャを提供する必要があります。
- のために DNSとサービス検出クラスタエンドポイントに適切なTTL設定を持つ複数のDNSサーバーを導入してください。DNSベースのロードバランシングは冗長性を高めますが、クライアント側のDNSキャッシュによってフェイルオーバーの検出が遅れる可能性があることに注意してください。
作業する際は 永続ボリュームゾーン障害発生時でもストレージへのアクセスが維持されるようにしてください。これには、ゾーン間レプリケーションや分散ストレージシステムが含まれる場合があります。また、特に大規模なデータセットの場合、リカバリイベント中のデータ同期に対応できるよう、十分なネットワーク帯域幅を計画してください。
もし検討中なら Serverionのインフラストラクチャグローバルに展開するデータセンター拠点は、ゾーンアーキテクチャとリージョンアーキテクチャの両方を強力にサポートします。VPSと専用サーバーのオプションは、クラスタノードに堅牢なコンピューティング基盤を提供し、コロケーションサービスは、クラウドの柔軟性とオンプレミス環境のコントロール性を組み合わせたハイブリッドデプロイメントを実現します。さらに、冗長化されたネットワークインフラストラクチャは、高可用性クラスタの接続ニーズに対応できるよう構築されており、Kubernetesデプロイメントの回復力と信頼性を確保します。
高可用性のためのコアコンポーネントとトポロジ
高可用性のKubernetesクラスターを構築するには、システムの稼働を維持するために不可欠なコンポーネントを理解し、それらをどのように配置するかを決定する必要があります。これらの決定は、クラスターの信頼性、パフォーマンス、そして複雑さに直接影響します。
HA のための主要な Kubernetes コンポーネント
コントロールプレーンはKubernetesクラスタのバックボーンです。 APIサーバー, スケジューラー, コントローラーマネージャー、 そして などこれらはすべて、業務の維持に重要な役割を果たします。
- APIサーバー: APIサーバーは中央ハブであり、
kubectl、ワーカーノード、その他の内部コンポーネント。複数のゾーンにまたがって複数のAPIサーバーを実行することで、1台のサーバーが失われてもクラスターが中断されることがなくなります。 - スケジューラ: スケジューラは、利用可能なリソースと定義された制約に基づいて、ポッドをノードに割り当てます。冗長性を確保するために複数のスケジューラをデプロイできますが、一度にアクティブな決定を下すのは1つだけです。アクティブなスケジューラに障害が発生した場合、別のスケジューラが代わりに処理を行います。
- コントローラーマネージャー: これらはクラスタの状態を継続的に監視し、リソースが望ましい構成と一致していることを確認します。リーダー選出を採用しているため、リソースをアクティブに管理するのは1つのインスタンスのみで、必要に応じてバックアップが引き継ぎます。
- など: この分散型キーバリューストアは、設定データ、シークレット、および状態情報を保持します。コンセンサスアルゴリズムを使用し、機能するにはノードの過半数（クォーラム）が必要です。例えば、3ノードのetcdクラスターは、1ノードが失われても機能を維持できます。
- クベレット各ワーカーノードで実行されるkubeletは、APIサーバーと通信してポッドの仕様を取得し、ノードのステータスを報告します。kubelet自体は高可用性のためにクラスター化されていませんが、複数のワーカーノードを持つことで、一部のノードに障害が発生してもワークロードが継続されます。
これらのコンポーネントを理解したら、次のステップは、ニーズに最適なトポロジを選択することです。
HA トポロジ: スタック型と外部 etcd
コントロール プレーン コンポーネントを編成する場合、信頼性と複雑さの点でそれぞれトレードオフがある 2 つの主なオプションがあります。
- スタックされたetcdトポロジここでは、etcdインスタンスがコントロールプレーンコンポーネントと同じノード上に配置されます。この構成は導入が簡単で、必要なサーバー数も少なくなります。ただし、コントロールプレーンノードに障害が発生すると、コントロールプレーンサービスとetcdメンバーの両方が失われるというリスクが生じます。
- 外部etcdトポロジこのアプローチでは、etcdはコントロールプレーンとは別の専用ノードで実行されます。この分離により、より優れた分離性が実現され、リソースを個別にスケーリングできるため、大規模環境や要求の厳しい環境に適しています。
| 特徴 | スタックされたetcd | 外部etcd |
|---|---|---|
| セットアップの複雑さ | 導入と管理が簡単 | より多くのノードと管理が必要 |
| リソースの分離 | コントロールプレーンとの共有リソース | etcd専用のリソース |
| 障害の影響 | etcdとコントロールプレーンの両方が影響を受ける | 障害は独立して管理される |
| 拡張性 | 共有リソースによる制限 | 独立したスケーリングが可能 |
小規模なデプロイメントでは、スタックトポロジーが十分な冗長性を備えたシンプルな開始点となります。一方、大規模なクラスターや厳格な稼働時間要件が求められるクラスターでは、外部etcdセットアップによる耐障害性の向上がメリットとなる場合があります。
トポロジを選択したら、次のステップはスムーズな操作を確保するためにロードバランサーを構成することです。
ロードバランサ構成
ロードバランサーは、APIリクエストを複数のAPIサーバーに分散し、サーバーダウン時のフェイルオーバーを管理する上で重要な役割を果たします。ロードバランサーがなければ、クライアントは個々のAPIサーバーのエンドポイントを追跡する必要があり、プロセスが複雑になります。
適切に構成されたロード バランサは次のようになります。
- ヘルスチェックを実行する
/ヘルス各APIサーバーのエンドポイントで、HTTP 200応答は準備完了を示し、HTTP 500応答は問題が発生していることを示します。ヘルスチェックは10～15秒ごとに実行し、5秒のタイムアウトを設定することで、問題を迅速に検出できます。 - Kubernetes APIサーバーはステートレスなので、リクエストを均等に分散できます。セッションアフィニティは通常必要ないため、サーバー障害時でもトラフィックはスムーズに流れます。
- SSL ターミネーションを処理します。ロードバランサーで TLS 処理をオフロードして API サーバーの負荷を軽減したり、コンプライアンス要件に応じて暗号化されたトラフィックをエンドツーエンドの暗号化に通過させたりできます。
冗長性を高めるには、複数のゾーンにまたがる複数のロードバランサーを展開します。DNS ベースのロードバランシングはフェイルオーバーのレイヤーを追加できますが、DNS キャッシュによって遷移中に遅延が発生する可能性があることに注意してください。
Serverionのインフラストラクチャを使用している場合は、 専用サーバー 堅牢なコントロールプレーンパフォーマンスを提供し、VPSオプションは小規模な環境に最適です。世界中にデータセンターを持つServerionは、マルチゾーン構成をサポートし、厳しいネットワーク環境でもトラフィック分散を効果的に処理するための負荷分散ツールを提供しています。
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ステップバイステップガイド: kubeadm を使用した HA Kubernetes の導入
コンポーネントとトポロジーについて理解が深まったところで、いよいよ高可用性Kubernetesクラスターを構築してみましょう。このガイドではkubeadmを使用します。kubeadmはデプロイメントを簡素化しながら、構成を制御できるという利点があります。
インフラストラクチャのセットアップと前提条件
まず、本番環境のワークロードを処理できるようにインフラストラクチャを準備します。
少なくとも3つのコントロールプレーンノード（最小：CPUコア2個、RAM 4GB、推奨：コア4個、RAM 8GB）と2つ以上のワーカーノード（最小：コア1個、RAM 2GB）が必要です。すべてのノードに、Ubuntu 20.04/22.04、CentOS 8、Rocky Linux 9などのサポートされているLinuxディストリビューションをインストールしてください。各ノードに一意のホスト名が割り当てられ、ネットワーク経由で他のノードと通信できることを確認してください。
スワップを無効にする Kubernetesではサポートされていないため、すべてのノードで実行します。 sudo swapoff -a スワップエントリをコメントアウトします /etc/fstab 変更を永続的にするには、必要なポート（6443（APIサーバー）、2379～2380（etcd）、10250（kubelet）、10251～10252（スケジューラー/コントローラーマネージャー））を開きます。
インストール コンテナランタイム 各ノードで実行します。多くのユーザーは、サポートが充実したcontainerdを選択します。Kubernetesのデフォルト設定に合わせて、cgroupドライバーとしてsystemdを使用するように設定してください。次に、すべてのノードにkubeadm、kubelet、kubectlをインストールし、互換性の問題を回避するために、すべてのノードで同じバージョンのKubernetesが実行されるようにします。
設定する ロードバランサ クラスターを初期化する前に、ロードバランサーを準備する必要があります。ロードバランサーは、ハードウェアベース、クラウドプロバイダーが提供するサービス、またはHAProxyのようなソフトウェアソリューションのいずれかです。ポート6443をリッスンし、コントロールプレーンノード上のAPIサーバーにトラフィックを転送する必要があります。
グローバルにフォールト トレラントなセットアップの場合は、コントロール プレーン ノードに専用サーバーを使用し、ワーカー ノードに VPS インスタンスを使用することを検討してください。
コントロールプレーンノードの設定
最初のコントロールプレーンノードはクラスターの基盤となります。コマンドラインフラグを使用する代わりに、kubeadm 構成ファイルを作成して HA 設定を定義します。
という名前のファイルを作成します kubeadm-config.yaml クラスタ構成を含めます。 コントロールプレーンエンドポイント ロードバランサーのアドレスとポート番号を指定します。スタックされたetcdトポロジの場合、kubeadmはコントロールプレーンノード上のetcdを自動的に設定します。外部etcdを使用する場合は、このファイルでエンドポイントを指定してください。
次のコマンドで最初のコントロール プレーン ノードを初期化します。
sudo kubeadm init --config=kubeadm-config.yaml --upload-certs
の --upload-certs このフラグは、他のコントロールプレーンノードへの証明書配布プロセスを簡素化します。この手順には数分かかり、ノードを追加するための参加コマンドが出力されます。
これらの参加コマンドは機密性の高いトークンを含んでいるため、安全に保管してください。次に、最初のコントロールプレーンノードでkubectlを設定します。
mkdir -p $HOME/.kube && sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config && sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
ノードを追加する前に、環境に適した CNI プラグインをインストールしてください。
初期化出力からの join コマンドを使用して、残りのコントロール プレーン ノードを追加します。
sudo kubeadm join ロードバランサーIP:6443 --token --discovery-token-ca-cert-hash sha256: --コントロールプレーン --証明書キー
追加のコントロール プレーン ノードごとにこのコマンドを実行します。
次のコマンドを実行して、すべてのコントロール プレーン ノードが動作していることを確認します。
kubectl ノードを取得する
すべてのノードが「準備完了」ステータスでリストされているはずです。
etcdとロードバランサーの設定
etcd とロードバランサーの設定を微調整して、HA セットアップを完了します。
スタックされたetcdトポロジを使用している場合は、kubeadmが自動的に設定を行います。外部etcdクラスターの場合は、専用ノードにetcdをセットアップし、セキュアな通信証明書を生成し、各etcdメンバーが互いに認識できるように設定する必要があります。障害発生時にクォーラムを維持するため、etcdメンバーは常に奇数（例：3、5、または7）を使用してください。
次のコマンドを実行して etcd の健全性を確認します。
sudo kubectl exec -n kube-system etcd- -- etcdctl --endpoints=https://127.0.0.1:2379 --cacert=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt --cert=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.crt --key=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.key エンドポイントの正常性
すべてのエンドポイントが正常であると報告されるはずです。
ロードバランサーの場合は、ヘルスチェックを設定して監視します。 /ヘルス 各APIサーバーのポート6443のエンドポイント。間隔を10秒、タイムアウトを5秒に設定し、異常なサーバーが自動的に削除され、回復時に再追加されるようにします。
ロードバランサをテストするには、1つのコントロールプレーンノードでAPIサーバーを停止します（sudo systemctl stop kubelet）を実行し、kubectlコマンドが引き続き機能することを確認します。サービスを再起動し、ノードがクラスターに再参加していることを確認します。
複数のロードバランサーを使用している場合は、アクティブ/パッシブ構成で設定するか、初期の負荷分散にはDNSラウンドロビンを使用してください。フェイルオーバー手順を文書化し、ロードバランサーの問題に対処する際のチームへのガイダンスとして活用してください。
ワーカーノードの追加とクラスターの健全性のテスト
ワーカーノードはクラスターのバックボーンであり、アプリケーションに必要なコンピューティング能力を提供します。ワーカーノードの追加は簡単ですが、テストを行うことでクラスターの耐障害性を確保できます。
kubeadm の初期セットアップ中に提供されたワーカー ノード参加コマンドを使用します。
sudo kubeadm join ロードバランサーIP:6443 --token --discovery-token-ca-cert-hash sha256:
トークンの有効期限が切れた場合は、新しいトークンを生成できます。
次のコマンドを実行して、ワーカー ノードが正常に参加したことを確認します。
kubectl ノードを取得する
すべてのノードのステータスが「Ready」になっているはずです。ノードが「NotReady」のままになっている場合は、次のコマンドでkubeletのログを調べてください。
sudo journalctl -u kubelet -f
クラスタの健全性を確認するために、テストアプリケーションをデプロイします。例えば、複数のレプリカを持つnginxデプロイメントを作成します。
kubectl デプロイメント nginx-test --image=nginx --replicas=5 を作成します
次に、ノード間のポッドの分散を確認します。
kubectl get pods -o ワイド
HA機能をテストするために、障害をシミュレートします。コントロールプレーンノードの場合は、1つのノードでkubeletサービスを停止し、kubectlコマンドが引き続き動作することを確認します。コントロールプレーンノードが3つ以上ある場合は、2つのノードを同時に停止してみてください。大多数のノードが正常である限り、クラスターは稼働し続けるはずです。
ワーカーノードの場合、ノードを閉鎖してドレインすることで障害をシミュレートします。
kubectl コルドン&& kubectl ドレイン--ignore-daemonsets --delete-emptydir-data
Kubernetes がポッドを他のノードに再スケジュールする様子を観察します。
次のコマンドを使用してクラスターのコンポーネントを監視します。
kubectl コンポーネントステータスを取得する そして kubectl ポッドを取得 -n kube-system
すべてのシステムポッドが稼働しており、コンポーネントの状態が正常であることを確認してください。継続的な監視には、Prometheusなどのツールを使用して、メトリクスを経時的に追跡してください。
設定を忘れないでください etcdと証明書のバックアップバックアップと復元の手順を非本番環境で定期的にテストし、効果的であることを確認します。
可用性の高い Kubernetes クラスターが運用され、テストされているので、継続的な運用をサポートし、定期的なメンテナンスを自信を持って実行できるようになります。
HA Kubernetes 運用のベストプラクティス
高可用性Kubernetesクラスターの構築は、ほんの第一歩に過ぎません。効率的かつ信頼性の高い運用を維持するには、継続的な監視、テスト、運用上のベストプラクティスに重点を置く必要があります。これらの手順は、パフォーマンスを維持し、ダウンタイムを回避し、クラスターの耐障害性を維持するのに役立ちます。
監視とメンテナンス
効果的な監視は高可用性（HA）の基盤です。次のようなツールをご利用ください。 プロメテウス そして グラファナ CPU使用率、メモリ消費量、ネットワークレイテンシ、etcdのパフォーマンスなどの主要な指標を追跡します。etcdの健全性には、以下の点に注意してください。 監視メトリック リーダー選出、提案の失敗、ディスクI/Oレイテンシなど、重要なしきい値に関するアラートを設定します。例えば、CPU使用率が複数のノードで80%を超えた場合や、etcdのレイテンシが100msを超えた場合など、直ちに対処が必要です。 etcdctl エンドポイントステータス すべての etcd メンバーが同期され、適切に機能していることを確認するコマンド。
体系的なスケジュールに従ってKubernetesコンポーネントを最新の状態に保ちます。四半期ごとにマイナーリリースのアップデートを計画し、適用します。 セキュリティパッチ 利用可能になり次第、アップデートを行ってください。本番環境にデプロイする前に、必ずステージング環境でアップデートをテストしてください。アップデートの際は、リスクを最小限に抑えるため、etcdとKubernetesを別々に処理してください。両方を同時にアップデートすることは絶対に避けてください。
証明書管理も重要な領域です。Kubernetesの証明書は通常1年で期限切れとなるため、自動更新は必須です。 kubeadm または 証明書マネージャー 更新処理を行い、有効期限を厳密に監視してください。証明書の期限切れによる予期せぬダウンタイムを回避するため、更新プロセスを毎月テストしてください。
次のようなツールでログ集約を一元化します。 流暢な または 流暢なビットこれにより、インシデント対応時にノードやコンポーネント間でイベントの相関関係を把握しやすくなります。これらの監視およびメンテナンスのプラクティスを実装することで、潜在的な問題を早期に発見し、クラスターの可用性を確保できます。
フェイルオーバーとバックアップ手順のテスト
監視だけでは不十分です。フェイルオーバーとバックアップのプロセスを厳密にテストする必要があります。毎月、フォールトインジェクションテストを実施し、実際の障害をシミュレートしてください。例えば、コントロールプレーンノードをシャットダウンしたり、ネットワークパーティションを作成したり、ワーカーノードに過負荷をかけたりして、システムの応答を確認します。各シナリオにおける復旧時間を追跡し、短縮に努めましょう。
データの整合性を確保するため、etcdのバックアップとリストア手順を定期的にテストしてください。これらのテストは別の環境で実行し、正確性を検証し、リストアにかかる時間を測定してください。リストアプロセスが目標復旧時間（RTO）を超える場合は、より高速なストレージソリューションの導入や手順の合理化を検討してください。etcdのバックアップは6時間ごとに自動化し、分散した場所に保存することでセキュリティを強化します。
アプリケーションレベルのフェイルオーバーテストも同様に重要です。次のようなツールを使用します。 カオスモンキー または リトマス 営業時間中にポッドまたはノードをランダムに終了できます。これにより、アプリケーションがユーザーに影響を与えることなく障害を処理できるかどうかを判断できます。
一般的な障害シナリオを想定した詳細なランブックを作成してください。ランブックには、段階的な復旧手順、エスカレーション連絡先、そして様々なインシデントの種類に応じた意思決定ツリーを含める必要があります。これらのドキュメントはインシデント発生ごとに更新し、様々なチームメンバーでテストを実施して、明確さと使いやすさを確認してください。
バックアップ検証は、単なるバックアップ作成にとどまりません。隔離された環境でクラスタの状態を定期的に復元し、アプリケーションが期待どおりに動作することを確認します。クラスタ全体の復元だけでなく、個々の名前空間の復旧もテストすることで、様々な災害シナリオに備えることができます。
HA向けアプリケーションの設計
アプリケーションが HA 環境で正常に動作するには、可用性を考慮して設計する必要があります。 ポッド中断予算（PDB） メンテナンスやスケーリング中に利用可能なレプリカの最小数を確保するのに役立ちます。重要なサービスの場合は、 最小利用可能時間 パーセンテージではなく、特定のレプリカ数を指定します。
単一障害点を防ぐために、アンチアフィニティルールを使用します。 ポッドアンチアフィニティレプリカを複数のノードまたはアベイラビリティゾーンに分散できます。データベースなどのステートフルアプリケーションでは、アンチアフィニティとトポロジ分散制約を組み合わせることで、ワークロードを均等に分散できます。
実際の使用状況データに基づいて、リソースリクエストと制限を設定します。これにより、Kubernetesスケジューラはよりスマートな配置決定を行い、リソースの競合を回避できます。これらの値は、監視データに基づいて四半期ごとに見直し、調整してください。
ヘルスチェックは、アプリケーションのレディネス（準備状態）維持に重要な役割を果たします。応答しないプロセスを検出するにはライブネスプローブを使用し、トラフィックのルーティングを管理するにはレディネスプローブを使用します。タイムアウト値を微調整して、適切なバランスを見つけましょう。過度に高い設定は不要な再起動を引き起こし、逆に緩い設定は障害が発生したポッドがトラフィックを受信し続ける可能性があります。
可能な限り、アプリケーションをステートレスに設計してください。セッションデータは、次のような外部システムに保存してください。 レディス メモリ内ではなく、データベースにデータを保存することで、ポッドの再起動やスケーリングが可能になります。これにより、ユーザーセッションに影響を与えることなく、ポッドを再起動または拡張できます。状態を必要とするアプリケーションでは、永続ボリュームとStatefulSetを使用し、ゾーン間でデータが複製されるようにします。これらの戦略と、耐障害性の高いインフラストラクチャを組み合わせることで、アプリケーションの可用性を維持できます。
使用 ServerionHA Kubernetes のインフラストラクチャ
Serverionのグローバルデータセンターネットワークは、高可用性の重要な要素である地理的分散を簡素化します。コントロールプレーンノードを複数のリージョンに展開することで、真の冗長性を実現します。専用サーバーはetcdクラスターに必要な安定したパフォーマンスを提供し、VPSインスタンスはワーカーノードに費用対効果の高いスケーラビリティを提供します。
Serverionの専用サーバーは、「ノイジーネイバー」効果を排除し、予測可能なパフォーマンスを確保するため、コントロールプレーンノードに最適です。コンプライアンス要件や既存のハードウェア投資を抱える組織にとって、Serverionのコロケーションサービスはハイブリッドアーキテクチャを実現します。この構成により、オンプレミスのインフラストラクチャとデータセンターを統合し、高帯域幅の接続によるリアルタイムのデータレプリケーションとシームレスなフェイルオーバーを実現できます。
Serverionの複数のデータセンター拠点は、災害復旧をより強固にします。異なる地域にスタンバイクラスタを設定し、次のようなツールを活用できます。 ベレロ クラスタ間で復元可能なアプリケーションレベルのバックアップを提供します。DNSホスティングサービスでは、プライマリサイトがオフラインになった際にDNSレコードを更新することで、自動フェイルオーバーを実現します。
さらに、Serverionはインフラストラクチャレベルの保護を提供し、 SSL証明書サービス 外部トラフィックと内部トラフィックの両方を保護します。サーバー管理サービスは、ハードウェア監視、OSアップデート、基本的なセキュリティタスクを処理するため、チームはKubernetes固有の運用に集中できます。これらの機能の組み合わせにより、HA Kubernetesクラスターを維持するための強固な基盤が構築されます。
結論
あらゆる設計上の選択と運用手順は、信頼性の高いKubernetesクラスターの構築に貢献します。高可用性のKubernetes環境を構築するには、綿密な計画、確実な実行、そして回復力とパフォーマンスを維持するための継続的な保守が必要です。
適切なトポロジを選択し、信頼性の高いロードバランサーを設定することで、中断のないAPIアクセスを確保できます。多くの組織にとって、スタック型コントロールプレーンモデルは、シンプルさと信頼性のバランスが取れています。kubeadmなどのツールは、導入を容易にし、証明書を効果的に管理するのに役立ちます。
運用の成功は、プロアクティブな監視、定期的なフェイルオーバー訓練、そしてポッド停止予算やアンチアフィニティルールといった機能を備えたアプリケーション設計にかかっています。これらの対策により、インフラストラクチャの障害発生時でもワークロードを安定させ、信頼性の高いパフォーマンスを確保できます。
Serverionのグローバルインフラストラクチャは、この戦略にさらなる信頼性をもたらします。地理的多様性と強力な災害復旧オプションを専用サーバーと組み合わせることで、複数のデータセンター間で一貫したコントロールプレーンのパフォーマンスを維持できます。
よくある質問
Kubernetes のスタックされた etcd セットアップと外部 etcd セットアップの違いは何ですか? また、クラスターに最適なものを選択するにはどうすればよいですか?
主な違いは 積み重ねられた そして 外部etcd 構成は、etcdデータベースの運用場所と管理方法に大きく左右されます。スタック構成では、etcdはKubernetesコントロールプレーンコンポーネントと同じノードで実行されます。この方法は実装が簡単でコストも抑えられますが、トレードオフがあります。ノード障害はコントロールプレーンとetcdの両方に影響を与え、深刻な混乱を引き起こす可能性があります。
一方、外部etcdトポロジでは、etcdを専用の別マシンに配置します。このアプローチは、特に大規模または本番環境レベルのクラスターにおいて、耐障害性とパフォーマンスを向上させます。ただし、設定と継続的なメンテナンスの面で複雑さが増すという欠点もあります。
小規模または重要度の低いKubernetes環境では、スタック構成で十分な場合がほとんどです。しかし、大規模または高可用性が求められる本番環境のクラスターでは、信頼性と安定性を維持するために、外部etcdを使用するのが推奨されます。
稼働時間の目標を達成するために、可用性の高い Kubernetes クラスターを監視および維持するためのベスト プラクティスは何ですか?
Kubernetes クラスターをスムーズに実行し、稼働時間の期待に応えるには、次の 3 つの重要なレイヤーを監視する必要があります。 インフラストラクチャー, プラットフォーム、 そして アプリケーションPrometheusなどのツールは重要なメトリクスの追跡に役立ち、Grafanaはデータの可視化を容易にします。CPU使用率、メモリ消費量、ポッドの再起動、エラー率といったメトリクスに特に注意を払ってください。アラートを設定することで、問題が深刻化する前に迅速に特定し、対処することができます。
クラスタを設定する際は、ベストプラクティスに従ってください。 ロールベースのアクセス制御 (RBAC) 権限を効果的に管理し、リソースを名前空間に整理して構造を改善し、ロードバランサーを備えた複数のコントロールプレーンノードを展開してフォールトトレランスを強化します。Kubernetesの最新バージョンへの定期的なアップデートと、プロアクティブなメンテナンスのスケジュール設定も同様に重要です。これらの対策は、ダウンタイムを削減するだけでなく、ビジネスニーズに合わせてクラスターを拡張できるようにします。
Kubernetes クラスターで高可用性を実現するようにアプリケーションを設計するにはどうすればよいですか?
Kubernetesクラスタでアプリケーションをスムーズに実行し続けるには、まず設定することから始めます。 複数のレプリカ Kubernetes Deployments を通じてアプリケーションのワークロードを分散します。これによりワークロードが分散され、アプリケーションがポッド障害を中断することなく処理できるようになります。
もう一つの便利なツールは ポッド混乱予算この機能により、アップデートやメンテナンス時にアクティブなポッドの数を最小限に抑え、ダウンタイムを削減できます。さらに信頼性を高めるには、クラスタを複数のノードに展開します。 複数のゾーンまたは地域この設定により、アプリケーションは局所的な停止から保護され、冗長性が向上します。
これらの方法を使用すると、Kubernetes セットアップの回復力が高まり、中断が発生した場合でも安定したパフォーマンスが確保されます。
