Merge pull request #22111 from shuuji3/fix-markdown-format
Fix Markdown syntax, rewrite some kanji to hiragana, and several minor errorspull/22643/head
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dc90225ada
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@ -6,9 +6,9 @@ weight: 40
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<!-- overview -->
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クラウドコントローラマネージャー(CCM)のコンセプト(バイナリと混同しないでください)は、もともとクラウドベンダー固有のソースコードと、Kubernetesのコアソースコードを独立して進化させることが出来るように作られました。クラウドコントローラーマネージャーは、Kubernetesコントローラーマネージャー、APIサーバー、そしてスケジューラーのような他のマスターコンポーネントと並行して動きます。またKubernetesのアドオンとしても動かすことができ、その場合はKubernetes上で動きます。
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クラウドコントローラマネージャー(CCM)のコンセプト(バイナリと混同しないでください)は、もともとクラウドベンダー固有のソースコードと、Kubernetesのコアソースコードを独立して進化させることができるように作られました。クラウドコントローラーマネージャーは、Kubernetesコントローラーマネージャー、APIサーバー、そしてスケジューラーのような他のマスターコンポーネントと並行して動きます。またKubernetesのアドオンとしても動かすことができ、その場合はKubernetes上で動きます。
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クラウドコントローラーマネージャーの設計は「プラグインメカニズム」をベースにしています。そうすることで、新しいクラウドプロバイダーがプラグインを使ってKubernetesと簡単に統合出来るようになります。新しいクラウドプロバイダーに向けてKubernetesのオンボーディングを行ったり、古いモデルを利用しているクラウドプロバイダーに、新しいCCMモデルに移行させるような計画があります。
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クラウドコントローラーマネージャーの設計は「プラグインメカニズム」をベースにしています。そうすることで、新しいクラウドプロバイダーがプラグインを使ってKubernetesと簡単に統合できるようになります。新しいクラウドプロバイダーに向けてKubernetesのオンボーディングを行ったり、古いモデルを利用しているクラウドプロバイダーに、新しいCCMモデルに移行させるような計画があります。
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このドキュメントでは、クラウドコントローラーマネージャーの背景にあるコンセプトと、それに関連する機能の詳細について話します。
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@ -79,11 +79,11 @@ CCMの大半の機能は、KCMから派生しています。前セクション
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#### ルートコントローラー
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ルートコントローラーは、クラスタ内の異なるノード上で稼働しているコンテナが相互に通信出来るように、クラウド内のルートを適切に設定する責務を持ちます。ルートコントローラーはGoogle Compute Engineのクラスターのみに該当します。
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ルートコントローラーは、クラスタ内の異なるノード上で稼働しているコンテナが相互に通信できるように、クラウド内のルートを適切に設定する責務を持ちます。ルートコントローラーはGoogle Compute Engineのクラスターのみに該当します。
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#### サービスコントローラー
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サービスコントローラーは、サービスの作成、更新、そして削除イベントの待ち受けに責務を持ちます。Kubernetes内のサービスの現在の状態を、クラウド上のロードバランサー(ELB、Google LB、またOracle Cloud Infrastructure LBなど)に反映するための設定を行います。更に、クラウドロードバランサーのバックエンドが最新の状態になっていることを保証します。
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サービスコントローラーは、サービスの作成、更新、そして削除イベントの待ち受けに責務を持ちます。Kubernetes内のサービスの現在の状態を、クラウド上のロードバランサー(ELB、Google LB、またOracle Cloud Infrastructure LBなど)に反映するための設定を行います。さらに、クラウドロードバランサーのバックエンドが最新の状態になっていることを保証します。
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### 2. Kubelet
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@ -93,7 +93,7 @@ CCMの大半の機能は、KCMから派生しています。前セクション
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## プラグインメカニズム
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クラウドコントローラーマネージャーは、Goのインターフェースを利用してクラウドの実装をプラグイン化出来るようにしています。具体的には、[こちら](https://github.com/kubernetes/cloud-provider/blob/9b77dc1c384685cb732b3025ed5689dd597a5971/cloud.go#L42-L62)で定義されているクラウドプロバイダーインターフェースを利用しています。
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クラウドコントローラーマネージャーは、Goのインターフェースを利用してクラウドの実装をプラグイン化できるようにしています。具体的には、[こちら](https://github.com/kubernetes/cloud-provider/blob/9b77dc1c384685cb732b3025ed5689dd597a5971/cloud.go#L42-L62)で定義されているクラウドプロバイダーインターフェースを利用しています。
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上で強調した4つの共有コントローラーの実装、そしていくつかの共有クラウドプロバイダーインターフェースと一部の連携機能は、Kubernetesのコアにとどまります。クラウドプロバイダー特有の実装はコア機能外で構築され、コア機能内で定義されたインターフェースを実装します。
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@ -6,8 +6,8 @@ weight: 20
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<!-- overview -->
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本ドキュメントでは、KubernetesにおけるMaster(実態はAPIサーバー)及びクラスター間のコミュニケーション経路についてまとめます。
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この文書の目的は、信頼できないネットワーク上(またはクラウドプロバイダ上の完全にパブリックなIP上)でクラスタを実行できるように、ユーザーがインストールをカスタマイズしてネットワーク構成を強化できるようにすることです。
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本ドキュメントでは、KubernetesにおけるMaster(実態はAPIサーバー)およびクラスター間のコミュニケーション経路についてまとめます。
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この文書の目的は、信頼できないネットワーク上(またはクラウドプロバイダ上の完全にパブリックなIP上)でクラスタを実行できるように、ユーザーがインストールをカスタマイズしてネットワーク構成を強化できるようにすることです。
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@ -16,8 +16,8 @@ weight: 20
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## クラスターからマスターへの通信
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クラスターからマスターへのすべての通信経路は、APIサーバーで終端します(他のマスターコンポーネントはどれもリモートサービスを公開するように設計されていません)。
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一般的には、1つ以上の形式のクライアント[認証](/docs/reference/access-authn-authz/authentication/)が有効になっている状態で、APIサーバーはセキュアなHTTPSポート(443)でリモート接続をlistenするように構成されています。
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クラスターからマスターへのすべての通信経路は、APIサーバーで終端します(他のマスターコンポーネントはどれもリモートサービスを公開するように設計されていません)。
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一般的には、1つ以上の形式のクライアント[認証](/docs/reference/access-authn-authz/authentication/)が有効になっている状態で、APIサーバーはセキュアなHTTPSポート(443)でリモート接続をlistenするように構成されています。
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特に[匿名のリクエスト](/docs/reference/access-authn-authz/authentication/#anonymous-requests)または[サービスアカウントトークン](/docs/reference/access-authn-authz/authentication/#service-account-tokens)が許可されている場合は、1つまたは複数の[認証](/docs/reference/access-authn-authz/authorization/)を有効にする必要があります。
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ノードには、有効なクライアント認証情報を使って安全にAPIサーバーに接続できるように、クラスターのパブリックなルート証明書をプロビジョニングする必要があります。
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@ -26,15 +26,15 @@ kubeletのクライアント証明書を自動プロビジョニングする方
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APIサーバーに接続したいPodは、サービスアカウントを利用することで接続を安全にすることができます。そうすることで、Podが作成されたときにKubernetesがパブリックなルート証明書と有効なBearer TokenをPodに自動的に挿入します。
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`kubernetes`サービスには(すべてのネームスペースで)、APIサーバー上のHTTPSエンドポイントに(kube-proxy経由で)リダイレクトされる仮想IPアドレスが設定されています。
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`kubernetes`サービスには(すべてのネームスペースで)、APIサーバー上のHTTPSエンドポイントに(kube-proxy経由で)リダイレクトされる仮想IPアドレスが設定されています。
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マスターコンポーネントは、セキュアなポートを介してクラスターAPIサーバーとも通信します。
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その結果、クラスター(ノードとそのノードで実行されているPod)からマスターへの接続はデフォルトで保護され、信頼できないネットワークやパブリックネットワークを介して実行できます。
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その結果、クラスター(ノードとそのノードで実行されているPod)からマスターへの接続はデフォルトで保護され、信頼できないネットワークやパブリックネットワークを介して実行できます。
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## マスターからクラスターへの通信
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マスター(APIサーバー)からクラスターへの通信には、2つの主要な通信経路があります。
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マスター(APIサーバー)からクラスターへの通信には、2つの主要な通信経路があります。
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1つ目は、APIサーバーからクラスター内の各ノードで実行されるkubeletプロセスへの通信です。
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2つ目は、APIサーバーのプロキシ機能を介した、APIサーバーから任意のノード、Pod、またはサービスへのアクセスです。
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@ -43,7 +43,7 @@ APIサーバーに接続したいPodは、サービスアカウントを利用
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APIサーバーからkubeletへの接続は以下の目的で使用されます:
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* Podのログを取得する
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* 実行中のPodに(kubectlを通して)接続する
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* 実行中のPodに(kubectlを通して)接続する
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* kubeletのポート転送機能を提供する
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これらの接続は、kubeletのHTTPSエンドポイントで終了します。
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@ -64,7 +64,7 @@ API URL内のノード、Pod、またはサービス名に`https:`を付ける
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### SSHトンネル
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Kubernetesはマスターからクラスターへの通信経路を保護するためにSSHトンネルをサポートしています。
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この設定では、APIサーバーはクラスター内の各ノード(ポート22でlistenしているsshサーバーに接続)へのSSHトンネルを開始し、トンネルを介してkubelet、ノード、Pod、またはサービス宛てのすべてのトラフィックを渡します。
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この設定では、APIサーバーはクラスター内の各ノード(ポート22でlistenしているsshサーバーに接続)へのSSHトンネルを開始し、トンネルを介してkubelet、ノード、Pod、またはサービス宛てのすべてのトラフィックを渡します。
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このトンネルにより、ノードが実行されているネットワークの外部にトラフィックが公開されないようにします。
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SSHトンネルは現在非推奨なので、自分がしていることが分からない限り、使用しないでください。この通信チャネルに代わるものが設計されています。
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@ -16,13 +16,13 @@ Kubernetesクラスターの計画、セットアップ、設定の例を知る
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ガイドを選択する前に、いくつかの考慮事項を挙げます。
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- ユーザーのコンピューター上でKubernetesを試したいでしょうか、それとも高可用性のあるマルチノードクラスターを構築したいでしょうか? あなたのニーズにあったディストリビューションを選択してください。
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- ユーザーのコンピューター上でKubernetesを試したいでしょうか、それとも高可用性のあるマルチノードクラスターを構築したいでしょうか?あなたのニーズにあったディストリビューションを選択してください。
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- **もしあなたが高可用性を求める場合**、 [複数ゾーンにまたがるクラスター](/docs/concepts/cluster-administration/federation/)の設定について学んでください。
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- [Google Kubernetes Engine](https://cloud.google.com/kubernetes-engine/)のような**ホストされているKubernetesクラスター**を使用するのか、それとも**自分自身でクラスターをホストするのでしょうか**?
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- 使用するクラスターは**オンプレミス**なのか、それとも**クラウド (IaaS)**でしょうか? Kubernetesはハイブリッドクラスターを直接サポートしていません。その代わりユーザーは複数のクラスターをセットアップできます。
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- Kubernetesを**"ベアメタル"なハードウェア** 上で稼働させますか? それとも**仮想マシン (VMs)** 上で稼働させますか?
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- [Google Kubernetes Engine](https://cloud.google.com/kubernetes-engine/)のような**ホストされているKubernetesクラスター**を使用するのか、それとも**自分自身でクラスターをホストするのでしょうか**?
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- 使用するクラスターは**オンプレミス**なのか、それとも**クラウド(IaaS)** でしょうか?Kubernetesはハイブリッドクラスターを直接サポートしていません。その代わりユーザーは複数のクラスターをセットアップできます。
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- Kubernetesを **「ベアメタル」なハードウェア**上で稼働させますか?それとも**仮想マシン(VMs)** 上で稼働させますか?
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- **もしオンプレミスでKubernetesを構築する場合**、どの[ネットワークモデル](/ja/docs/concepts/cluster-administration/networking/)が最適か検討してください。
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- **ただクラスターを稼働させたいだけ**でしょうか、それとも**Kubernetesプロジェクトのコードの開発**を行いたいでしょうか? もし後者の場合、開発が進行中のディストリビューションを選択してください。いくつかのディストリビューションはバイナリリリースのみ使用していますが、多くの選択肢があります。
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- **ただクラスターを稼働させたいだけ**でしょうか、それとも**Kubernetesプロジェクトのコードの開発**を行いたいでしょうか?もし後者の場合、開発が進行中のディストリビューションを選択してください。いくつかのディストリビューションはバイナリリリースのみ使用していますが、多くの選択肢があります。
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- クラスターを稼働させるのに必要な[コンポーネント](/ja/docs/concepts/overview/components/)についてよく理解してください。
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注意: 全てのディストリビューションがアクティブにメンテナンスされている訳ではありません。最新バージョンのKubernetesでテストされたディストリビューションを選択してください。
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@ -81,7 +81,7 @@ Details on how the AOS system works can be accessed here: http://www.apstra.com/
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[AWS VPC CNI](https://github.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s)は、Kubernetesクラスター向けの統合されたAWS Virtual Private Cloud(VPC)ネットワーキングを提供します。このCNIプラグインは、高いスループットと可用性、低遅延、および最小のネットワークジッタを提供します。さらに、ユーザーは、Kubernetesクラスターを構築するための既存のAWS VPCネットワーキングとセキュリティのベストプラクティスを適用できます。これには、ネットワークトラフィックの分離にVPCフローログ、VPCルーティングポリシー、およびセキュリティグループを使用する機能が含まれます。
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このCNIプラグインを使用すると、Kubernetes PodはVPCネットワーク上と同じIPアドレスをPod内に持つことができます。CNIはAWS Elastic Networking Interfaces(ENI)を各Kubernetesノードに割り当て、ノード上のPodに各ENIのセカンダリIP範囲を使用します。このCNIには、Podの起動時間を短縮するためのENIとIPアドレスの事前割り当ての制御が含まれており、最大2,000ノードの大規模クラスターが可能です。
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このCNIプラグインを使用すると、Kubernetes PodはVPCネットワーク上と同じIPアドレスをPod内に持つことができます。CNIはAWS Elastic Networking Interface(ENI)を各Kubernetesノードに割り当て、ノード上のPodに各ENIのセカンダリIP範囲を使用します。このCNIには、Podの起動時間を短縮するためのENIとIPアドレスの事前割り当ての制御が含まれており、最大2,000ノードの大規模クラスターが可能です。
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さらに、このCNIは[ネットワークポリシーの適用のためにCalico](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/eks/latest/userguide/calico.html)と一緒に実行できます。AWS VPC CNIプロジェクトは、[GitHubのドキュメント](https://github.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s)とともにオープンソースで公開されています。
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@ -89,7 +89,7 @@ Details on how the AOS system works can be accessed here: http://www.apstra.com/
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[Azure CNI](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-network/container-networking-overview) is an [open source](https://github.com/Azure/azure-container-networking/blob/master/docs/cni.md) plugin that integrates Kubernetes Pods with an Azure Virtual Network (also known as VNet) providing network performance at par with VMs. Pods can connect to peered VNet and to on-premises over Express Route or site-to-site VPN and are also directly reachable from these networks. Pods can access Azure services, such as storage and SQL, that are protected by Service Endpoints or Private Link. You can use VNet security policies and routing to filter Pod traffic. The plugin assigns VNet IPs to Pods by utilizing a pool of secondary IPs pre-configured on the Network Interface of a Kubernetes node.
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Azure CNI is available natively in the [Azure Kubernetes Service (AKS)] (https://docs.microsoft.com/en-us/azure/aks/configure-azure-cni).
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### Big Cloud Fabric from Big Switch Networks
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@ -289,4 +289,3 @@ to run, and in both cases, the network provides one IP address per pod - as is s
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ネットワークモデルの初期設計とその根拠、および将来の計画については、[ネットワーク設計ドキュメント](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/network/networking.md)で詳細に説明されています。
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@ -211,7 +211,7 @@ PodアフィニティとPodアンチアフィニティで使用できるオペ
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#### 実際的なユースケース
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Pod間アフィニティとアンチアフィニティは、ReplicaSet、StatefulSet、Deploymentなどのより高レベルなコレクションと併せて使用すると更に有用です。
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Pod間アフィニティとアンチアフィニティは、ReplicaSet、StatefulSet、Deploymentなどのより高レベルなコレクションと併せて使用するとさらに有用です。
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Workloadが、Node等の定義された同じトポロジーに共存させるよう、簡単に設定できます。
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@ -31,7 +31,7 @@ weight: 10
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- 可能な限り、"真っ裸"のPod([ReplicaSet](/ja/docs/concepts/workloads/controllers/replicaset/)や[Deployment](/ja/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/)にバインドされていないPod)は使わないでください。Nodeに障害が発生した場合、これらのPodは再スケジュールされません。
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明示的に[`restartPolicy: Never`](/ja/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#restart-policy)を使いたいシーンを除いて、DeploymentはPodを直接作成するよりもほとんど常に望ましい方法です。Deploymentには、希望する数のPodが常に使用可能であることを確認するためにReplicaSetを作成したり、Podを置き換えるための戦略(RollingUpdateなど)を指定したりできます。[Job](/docs/concepts/workloads/controllers/jobs-run-to-completion/)のほうが適切な場合もあるかもしれません。
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明示的に[`restartPolicy: Never`](/ja/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#restart-policy)を使いたいシーンを除いて、DeploymentはPodを直接作成するよりもほとんど常に望ましい方法です。Deploymentには、希望する数のPodが常に使用可能であることを確認するためにReplicaSetを作成したり、Podを置き換えるための戦略(RollingUpdateなど)を指定したりできます。[Job](/docs/concepts/workloads/controllers/jobs-run-to-completion/)のほうが適切な場合もあるかもしれません。
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## Service
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@ -89,7 +89,7 @@ weight: 10
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{{< /note >}}
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{{< note >}}
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ベースイメージのプロバイダーのキャッシュセマンティクスにより、`imagePullPolicy:Always`もより効率的になります。たとえば、Dockerでは、イメージが既に存在する場合すべてのイメージレイヤーがキャッシュされ、イメージのダウンロードが不要であるため、pullが高速になります。
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ベースイメージのプロバイダーのキャッシュセマンティクスにより、`imagePullPolicy:Always`もより効率的になります。たとえば、Dockerでは、イメージがすでに存在する場合すべてのイメージレイヤーがキャッシュされ、イメージのダウンロードが不要であるため、pullが高速になります。
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{{< /note >}}
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## kubectlの使い方
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@ -30,7 +30,7 @@ Angularなどのコンポーネントライフサイクルフックを持つ多
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`PreStop`
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このフックは、liveness probeの失敗、プリエンプション、リソース競合などのAPI要求または管理イベントが原因でコンテナが終了する直前に呼び出されます。コンテナが既に終了状態または完了状態にある場合、preStopフックの呼び出しは失敗します。
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このフックは、liveness probeの失敗、プリエンプション、リソース競合などのAPI要求または管理イベントが原因でコンテナが終了する直前に呼び出されます。コンテナがすでに終了状態または完了状態にある場合、preStopフックの呼び出しは失敗します。
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これはブロッキング、つまり同期的であるため、コンテナを削除するための呼び出しを送信する前に完了する必要があります。
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ハンドラーにパラメーターは渡されません。
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@ -29,7 +29,7 @@ RuntimeClassはコンテナランタイムの設定を選択するための機
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RuntimeClass機能のフィーチャーゲートが有効になっていることを確認してください(デフォルトで有効です)。フィーチャーゲートを有効にする方法については、[フィーチャーゲート](/ja/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)を参照してください。
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その`RuntimeClass`のフィーチャーゲートはApiServerとkubeletのどちらも有効になっていなければなりません。
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1. ノード上でCRI実装を設定する。(ランタイムに依存)
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1. ノード上でCRI実装を設定する。(ランタイムに依存)
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2. 対応するRuntimeClassリソースを作成する。
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#### 1. ノード上でCRI実装を設定する。
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@ -129,7 +129,7 @@ CRI-Oの[設定に関するドキュメント][100]の詳細は下記を参照
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Kubernetes 1.16では、RuntimeClassは`scheduling`フィールドを使ったクラスター内での異なる設定をサポートしています。
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このフィールドによって、設定されたRuntimeClassをサポートするノードに対してPodがスケジュールされることを保証できます。
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スケジューリングをサポートするためにはRuntimeClass [アドミッションコントローラー][]を有効にしなければなりません。(1.16ではデフォルトです)
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スケジューリングをサポートするためにはRuntimeClass [アドミッションコントローラー][]を有効にしなければなりません。(1.16ではデフォルトです)
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特定のRuntimeClassをサポートしているノードへPodが配置されることを保証するために、各ノードは`runtimeclass.scheduling.nodeSelector`フィールドによって選択される共通のラベルを持つべきです。
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RuntimeClassのnodeSelectorはアドミッション機能によりPodのnodeSelectorに統合され、効率よくノードを選択します。
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@ -147,7 +147,7 @@ RuntimeClassのnodeSelectorはアドミッション機能によりPodのnodeSele
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{{< feature-state for_k8s_version="v1.16" state="alpha" >}}
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Kubernetes 1.16ではRuntimeClassは[`PodOverhead`](/docs/concepts/configuration/pod-overhead/)機能の一部である、Podが稼働する時に関連するオーバーヘッドを指定することをサポートしています。
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`PodOverhead`を使うためには、PodOverhead[フィーチャーゲート](/ja/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)を有効にしなければなりません。(デフォルトではoffです)
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`PodOverhead`を使うためには、PodOverhead[フィーチャーゲート](/ja/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)を有効にしなければなりません。(デフォルトではoffです)
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PodのオーバーヘッドはRuntimeClass内の`Overhead`フィールドによって定義されます。
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このフィールドを使用することで、RuntimeClassを使用して稼働するPodのオーバーヘッドを指定することができ、Kubernetes内部で使用されるオーバーヘッドを確保することができます。
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@ -67,7 +67,7 @@ APIが宣言的ではない兆候として、次のものがあります:
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- APIをオブジェクトとして簡単に表現できない
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- 停止している処理を処理ID、もしくは処理オブジェクトで表現することを選択している
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## ConfigMapとカスタムリソースのどちらを使うべきか?
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## ConfigMapとカスタムリソースのどちらを使うべきか?
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下記のいずれかに該当する場合は、ConfigMapを使ってください:
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@ -99,7 +99,7 @@ Kubernetesは、クラスターへカスタムリソースを追加する2つの
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Kubernetesは、さまざまなユーザーのニーズを満たすためにこれら2つのオプションを提供しており、使いやすさや柔軟性が損なわれることはありません。
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アグリゲートAPIは、プロキシーとして機能するプライマリAPIサーバーの背後にある、下位のAPIServerです。このような配置は[APIアグリゲーション](/ja/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/apiserver-aggregation/) (AA)と呼ばれています。ユーザーにとっては、単にAPIサーバーが拡張されているように見えます。
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アグリゲートAPIは、プロキシーとして機能するプライマリAPIサーバーの背後にある、下位のAPIServerです。このような配置は[APIアグリゲーション](/ja/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/apiserver-aggregation/)(AA)と呼ばれています。ユーザーにとっては、単にAPIサーバーが拡張されているように見えます。
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CRDでは、APIサーバーの追加なしに、ユーザーが新しい種類のリソースを作成できます。CRDを使うには、APIアグリゲーションを理解する必要はありません。
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@ -156,7 +156,7 @@ CRDは、アグリゲートAPIと比べ、簡単に作れます。
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| その他のサブリソース | "logs"や"exec"のような、CRUD以外の処理の追加 | いいえ | はい |
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| strategic-merge-patch |`Content-Type: application/strategic-merge-patch+json`で、PATCHをサポートする新しいエンドポイント。ローカル、サーバー、どちらでも更新されうるオブジェクトに有用。さらなる情報は["APIオブジェクトをkubectl patchで決まった場所で更新"](/docs/tasks/run-application/update-api-object-kubectl-patch/)を参照 | いいえ | はい |
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| プロトコルバッファ | プロトコルバッファを使用するクライアントをサポートする新しいリソース | いいえ | はい |
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| OpenAPIスキーマ | サーバーから動的に取得できる型のOpenAPI(スワッガー)スキーマはあるか、許可されたフィールドのみが設定されるようにすることで、ユーザーはフィールド名のスペルミスから保護されているか、型は強制されているか(言い換えると、「文字列」フィールドに「int」を入れさせない) | はい、[OpenAPI v3.0 validation](/docs/tasks/access-kubernetes-api/extend-api-custom-resource-definitions/#validation) スキーマがベース(1.16でGA) | はい |
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| OpenAPIスキーマ | サーバーから動的に取得できる型のOpenAPI(Swagger)スキーマはあるか、許可されたフィールドのみが設定されるようにすることで、ユーザーはフィールド名のスペルミスから保護されているか、型は強制されているか(言い換えると、「文字列」フィールドに「int」を入れさせない) | はい、[OpenAPI v3.0 validation](/docs/tasks/access-kubernetes-api/extend-api-custom-resource-definitions/#validation) スキーマがベース(1.16でGA) | はい |
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### 一般的な機能
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@ -185,7 +185,7 @@ CRD、またはアグリゲートAPI、どちらを使ってカスタムリソ
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### サードパーティのコードと新しい障害点
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CRDを作成しても、勝手に新しい障害点が追加されてしまうことはありませんが(たとえば、サードパーティのコードをAPIサーバーで実行することによって)、パッケージ(たとえば、チャート)またはその他のインストールバンドルには、多くの場合、CRDと新しいカスタムリソースのビジネスロジックを実装するサードパーティコードが入ったDeploymentが含まれます。
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CRDを作成しても、勝手に新しい障害点が追加されてしまうことはありませんが(たとえば、サードパーティのコードをAPIサーバーで実行することによって)、パッケージ(たとえば、Chart)またはその他のインストールバンドルには、多くの場合、CRDと新しいカスタムリソースのビジネスロジックを実装するサードパーティコードが入ったDeploymentが含まれます。
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アグリゲートAPIサーバーのインストールすると、常に新しいDeploymentが付いてきます。
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@ -32,7 +32,7 @@ Kubernetesは柔軟な設定が可能で、高い拡張性を持っています
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ホスティングされたKubernetesサービスやマネージドなKubernetesでは、フラグと設定ファイルが常に変更できるとは限りません。変更可能な場合でも、通常はクラスターの管理者のみが変更できます。また、それらは将来のKubernetesバージョンで変更される可能性があり、設定変更にはプロセスの再起動が必要になるかもしれません。これらの理由により、この方法は他の選択肢が無いときにのみ利用するべきです。
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[ResourceQuota](/docs/concepts/policy/resource-quotas/)、[PodSecurityPolicy](/docs/concepts/policy/pod-security-policy/)、[NetworkPolicy](/docs/concepts/services-networking/network-policies/)、そしてロールベースアクセス制御([RBAC](/docs/reference/access-authn-authz/rbac/))といった *ビルトインポリシーAPI* は、ビルトインのKubernetes APIです。APIは通常、ホスティングされたKubernetesサービスやマネージドなKubernetesで利用されます。これらは宣言的で、Podのような他のKubernetesリソースと同じ慣例に従っています。そのため、新しいクラスターの設定は繰り返し再利用することができ、アプリケーションと同じように管理することが可能です。更に、安定版(stable)を利用している場合、他のKubernetes APIのような[定義済みのサポートポリシー](/docs/reference/deprecation-policy/)を利用することができます。これらの理由により、この方法は、適切な用途の場合、 *設定ファイル* や *フラグ* よりも好まれます。
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[ResourceQuota](/docs/concepts/policy/resource-quotas/)、[PodSecurityPolicy](/docs/concepts/policy/pod-security-policy/)、[NetworkPolicy](/docs/concepts/services-networking/network-policies/)、そしてロールベースアクセス制御([RBAC](/docs/reference/access-authn-authz/rbac/))といった *ビルトインポリシーAPI* は、ビルトインのKubernetes APIです。APIは通常、ホスティングされたKubernetesサービスやマネージドなKubernetesで利用されます。これらは宣言的で、Podのような他のKubernetesリソースと同じ慣例に従っています。そのため、新しいクラスターの設定は繰り返し再利用することができ、アプリケーションと同じように管理することが可能です。さらに、安定版(stable)を利用している場合、他のKubernetes APIのような[定義済みのサポートポリシー](/docs/reference/deprecation-policy/)を利用することができます。これらの理由により、この方法は、適切な用途の場合、 *設定ファイル* や *フラグ* よりも好まれます。
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## エクステンション
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@ -57,8 +57,8 @@ Kubernetes上でうまく動くクライアントプログラムを書くため
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呼び出されるサービスは *Webhookバックエンド* と呼ばれます。コントローラーのように、Webhookも障害点を追加します。
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Webhookのモデルでは、Kubernetesは外部のサービスを呼び出します。
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*バイナリプラグイン* モデルでは、Kubernetesはバイナリ(プログラム)を実行します。
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バイナリプラグインはkubelet(例、[FlexVolumeプラグイン](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/sig-storage/flexvolume.md)、[ネットワークプラグイン](/docs/concepts/cluster-administration/network-plugins/))、またkubectlで利用されています。
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*バイナリプラグイン* モデルでは、Kubernetesはバイナリ(プログラム)を実行します。
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バイナリプラグインはkubelet(例、[FlexVolumeプラグイン](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/sig-storage/flexvolume.md)、[ネットワークプラグイン](/docs/concepts/cluster-administration/network-plugins/))、またkubectlで利用されています。
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下図は、それぞれの拡張ポイントが、Kubernetesのコントロールプレーンとどのように関わっているかを示しています。
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@ -103,7 +103,7 @@ Webhookのモデルでは、Kubernetesは外部のサービスを呼び出しま
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### ビルトインリソースの変更
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カスタムリソースを追加し、KubernetesAPIを拡張する場合、新たに追加されたリソースは常に新しいAPIグループに分類されます。既存のAPIグループを置き換えたり、変更することはできません。APIを追加することは直接、既存のAPI(例、Pod)の振る舞いに影響を与えることは無いですが、APIアクセスエクステンションの場合、その可能性があります。
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カスタムリソースを追加し、KubernetesAPIを拡張する場合、新たに追加されたリソースは常に新しいAPIグループに分類されます。既存のAPIグループを置き換えたり、変更することはできません。APIを追加することは直接、既存のAPI(例、Pod)の振る舞いに影響を与えることは無いですが、APIアクセスエクステンションの場合、その可能性があります。
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### APIアクセスエクステンション
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@ -111,7 +111,7 @@ Webhookのモデルでは、Kubernetesは外部のサービスを呼び出しま
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これらの各ステップごとに拡張ポイントが用意されています。
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Kubdernetesはいくつかのビルトイン認証方式をサポートしています。それは認証プロキシの後ろに配置することも可能で、認可ヘッダーを通じて(Webhookの)検証のために外部サービスにトークンを送ることもできます。全てのこれらの方法は[認証ドキュメント](/docs/reference/access-authn-authz/authentication/)でカバーされています。
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Kubdernetesはいくつかのビルトイン認証方式をサポートしています。それは認証プロキシの後ろに配置することも可能で、認可ヘッダーを通じて(Webhookの)検証のために外部サービスにトークンを送ることもできます。全てのこれらの方法は[認証ドキュメント](/docs/reference/access-authn-authz/authentication/)でカバーされています。
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### 認証
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@ -138,7 +138,7 @@ Kubernetesはいくつかのビルトイン認証方式と、それらが要件
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### デバイスプラグイン
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[デバイスプラグイン](/docs/concepts/cluster-administration/device-plugins/)を通じて、ノードが新たなノードのリソース(CPU、メモリなどのビルトインのものに加え)を見つけることを可能にします。
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[デバイスプラグイン](/docs/concepts/cluster-administration/device-plugins/)を通じて、ノードが新たなノードのリソース(CPU、メモリなどのビルトインのものに加え)を見つけることを可能にします。
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### ネットワークプラグイン
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@ -150,7 +150,7 @@ Kubernetesはいくつかのビルトイン認証方式と、それらが要件
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これはかなりの大きな作業で、ほとんど全てのKubernetesユーザーはスケジューラーを変更する必要はありません。
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スケジューラは[Webhook](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/scheduling/scheduler_extender.md)もサポートしており、Webhookバックエンド(スケジューラーエクステンション)を通じてPodを配置するために選択されたノードをフィルタリング、優先度付けすることが可能です。
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スケジューラは[Webhook](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/scheduling/scheduler_extender.md)もサポートしており、Webhookバックエンド(スケジューラーエクステンション)を通じてPodを配置するために選択されたノードをフィルタリング、優先度付けすることが可能です。
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@ -24,7 +24,7 @@ Kubernetes上でワークロードを稼働させている人は、しばしば
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## Kubernetesにおけるオペレーター
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Kubernetesは自動化のために設計されています。追加の作業、設定無しに、Kubernetesのコア機能によって多数のビルトインされた自動化機能が提供されます。
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ワークロードのデプロイ及び稼働を自動化するためにKubernetesを使うことができます。 *更に* Kubernetesがそれをどのように行うかの自動化も可能です。
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ワークロードのデプロイおよび稼働を自動化するためにKubernetesを使うことができます。 *さらに* Kubernetesがそれをどのように行うかの自動化も可能です。
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Kubernetesの{{< glossary_tooltip text="コントローラー" term_id="controller" >}}コンセプトは、Kubernetesのソースコードを修正すること無く、クラスターの振る舞いを拡張することを可能にします。
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オペレーターはKubernetes APIのクライアントで、[Custom Resource](/docs/concepts/api-extension/custom-resources/)にとっての、コントローラーのように振る舞います。
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@ -16,7 +16,7 @@ APIエンドポイント、リソースタイプ、そしてサンプルは[API
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APIへの外部からのアクセスは、[APIアクセス制御ドキュメント](/docs/reference/access-authn-authz/controlling-access/)に記載されています。
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Kubernetes APIは、システムの宣言的設定スキーマの基礎としても機能します。[kubectl](/docs/reference/kubectl/overview/)コマンドラインツールから、APIオブジェクトを作成、更新、削除、取得することが出来ます。
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Kubernetes APIは、システムの宣言的設定スキーマの基礎としても機能します。[kubectl](/docs/reference/kubectl/overview/)コマンドラインツールから、APIオブジェクトを作成、更新、削除、取得することができます。
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また、Kubernetesは、シリアライズされた状態を(現在は[etcd](https://coreos.com/docs/distributed-configuration/getting-started-with-etcd/)に)APIリソースの単位で保存しています。
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@ -41,10 +41,10 @@ Kubernetes 1.10から、KubernetesAPIサーバーは`/openapi/v2`のエンドポ
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ヘッダ | 設定可能な値
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------ | ---------------
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Accept | `application/json`, `application/com.github.proto-openapi.spec.v2@v1.0+protobuf` (デフォルトのcontent-typeは、`*/*`に対して`application/json`か、もしくはこのヘッダーを送信しません)
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Accept-Encoding | `gzip` (このヘッダーを送信しないことも許容されています)
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Accept | `application/json`, `application/com.github.proto-openapi.spec.v2@v1.0+protobuf` (デフォルトのcontent-typeは、`*/*`に対して`application/json`か、もしくはこのヘッダーを送信しません)
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Accept-Encoding | `gzip` (このヘッダーを送信しないことも許容されています)
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1.14より前のバージョンでは、フォーマット分離エンドポイント(`/swagger.json`, `/swagger-2.0.0.json`, `/swagger-2.0.0.pb-v1`, `/swagger-2.0.0.pb-v1.gz`)が、OpenAPI仕様を違うフォーマットで提供しています。これらのエンドポイントは非推奨となっており、Kubernetes1.14で削除されました。
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1.14より前のバージョンでは、フォーマット分離エンドポイント(`/swagger.json`, `/swagger-2.0.0.json`, `/swagger-2.0.0.pb-v1`, `/swagger-2.0.0.pb-v1.gz`)が、OpenAPI仕様を違うフォーマットで提供しています。これらのエンドポイントは非推奨となっており、Kubernetes1.14で削除されました。
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**OpenAPI仕様の取得サンプル**:
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@ -67,16 +67,16 @@ APIが、システムリソースと動作について明確かつ一貫した
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APIとソフトウエアのバージョニングは、間接的にしか関連していないことに注意してください。[APIとリリースバージョニング提案](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/release/versioning.md)で、APIとソフトウェアのバージョニングの関連について記載しています。
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異なるバージョンのAPIは、異なるレベル(版)の安定性とサポートを持っています。それぞれのレベル(版)の基準は、[API変更ドキュメント](https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api_changes.md#alpha-beta-and-stable-versions)に詳細が記載されています。下記に簡潔にまとめます:
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異なるバージョンのAPIでは、安定性やサポートのレベルも変わります。各レベルの詳細な条件は、[API変更ドキュメント](https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api_changes.md#alpha-beta-and-stable-versions)に記載されています。下記に簡潔にまとめます:
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- アルファレベル(版):
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- バージョン名に`alpha`を含みます(例、`v1alpha1`)。
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- アルファレベル(版):
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- バージョン名に`alpha`を含みます(例、`v1alpha1`)。
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- バグが多いかもしれません。アルファ機能の有効化がバグを顕在化させるかもしれません。デフォルトでは無効となっています。
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- アルファ機能のサポートは、いつでも通知無しに取りやめられる可能性があります。
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- ソフトウェアリリース後、APIが通知無しに互換性が無い形で変更される可能性があります。
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- バグが増えるリスク、また長期サポートが無いことから、短期間のテスト用クラスターでの利用を推奨します。
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- ベータレベル(版):
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- バージョン名に`beta`を含みます(例、`v2beta3`)。
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- ベータレベル(版):
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- バージョン名に`beta`を含みます(例、`v2beta3`)。
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- コードは十分にテストされています。ベータ機能の有効化は安全だと考えられます。デフォルトで有効化されています。
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- 全体的な機能のサポートは取りやめられませんが、詳細は変更される可能性があります。
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- オブジェクトのスキーマ、意味はその後のベータ、安定版リリースで互換性が無い形で変更される可能性があります。その場合、次のバージョンへアップデートするための手順を提供します。その手順ではAPIオブジェクトの削除、修正、再作成が必要になるかもしれません。修正のプロセスは多少の検討が必要になるかもしれません。これは、この機能を利用しているアプリケーションでダウンタイムが必要になる可能性があるためです。
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@ -93,9 +93,9 @@ APIグループは、RESTのパスとシリアライズされたオブジェク
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現在、いくつかのAPIグループが利用されています:
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1. *core* グループ(度々、*legacy group* と呼ばれます)は、`/api/v1`というRESTのパスで、`apiVersion: v1`を使います。
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1. *core* グループ(たびたび、*legacy group* と呼ばれます)は、`/api/v1`というRESTのパスで、`apiVersion: v1`を使います。
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1. 名前付きのグループは、`/apis/$GROUP_NAME/$VERSION`というRESTのパスで、`apiVersion: $GROUP_NAME/$VERSION`(例、`apiVersion: batch/v1`)を使います。サポートされているAPIグループの全リストは、[Kubernetes APIリファレンス](/docs/reference/)を参照してください。
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1. 名前付きのグループは、`/apis/$GROUP_NAME/$VERSION`というRESTのパスで、`apiVersion: $GROUP_NAME/$VERSION`(例、`apiVersion: batch/v1`)を使います。サポートされているAPIグループの全リストは、[Kubernetes APIリファレンス](/docs/reference/)を参照してください。
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[カスタムリソース](/docs/concepts/api-extension/custom-resources/)でAPIを拡張するために、2つの方法がサポートされています:
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@ -14,29 +14,29 @@ card:
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<!-- body -->
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## Kubernetesオブジェクトを理解する {#kubernetes-objects}
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*Kubernetesオブジェクト* は、Kubernetes上で永続的なエンティティです。Kubernetesはこれらのエンティティを使い、クラスターの状態を表現します。具体的に言うと、下記のような内容が表現出来ます:
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*Kubernetesオブジェクト* は、Kubernetes上で永続的なエンティティです。Kubernetesはこれらのエンティティを使い、クラスターの状態を表現します。具体的に言うと、下記のような内容が表現できます:
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* どのようなコンテナ化されたアプリケーションが稼働しているか(またそれらはどのノード上で動いているか)
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* どのようなコンテナ化されたアプリケーションが稼働しているか(またそれらはどのノード上で動いているか)
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* それらのアプリケーションから利用可能なリソース
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* アプリケーションがどのように振る舞うかのポリシー、例えば再起動、アップグレード、耐障害性ポリシーなど
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Kubernetesオブジェクトは"意図の記録"です。一度オブジェクトを作成すると、Kubernetesは常にそのオブジェクトが存在し続けるように動きます。オブジェクトを作成することで、Kubernetesに対し効果的にあなたのクラスターのワークロードがこのようになっていて欲しいと伝えているのです。これが、あなたのクラスターの**望ましい状態**です。
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Kubernetesオブジェクトは「意図の記録」です。一度オブジェクトを作成すると、Kubernetesは常にそのオブジェクトが存在し続けるように動きます。オブジェクトを作成することで、Kubernetesに対し効果的にあなたのクラスターのワークロードがこのようになっていて欲しいと伝えているのです。これが、あなたのクラスターの**望ましい状態**です。
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Kubernetesオブジェクトを操作するには、作成、変更、または削除に関わらず[Kubernetes API](/ja/docs/concepts/overview/kubernetes-api/)を使う必要があるでしょう。例えば`kubectl`コマンドラインインターフェースを使った場合、このCLIが処理に必要なKubernetes API命令を、あなたに代わり発行します。あなたのプログラムから[クライアントライブラリ](/docs/reference/using-api/client-libraries/)を利用し、直接Kubernetes APIを利用することも可能です。
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### オブジェクトのspec(仕様)とstatus(状態)
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### オブジェクトのspec(仕様)とstatus(状態)
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ほとんどのKubernetesオブジェクトは、オブジェクトの設定を管理する2つの入れ子になったオブジェクトのフィールドを持っています。それはオブジェクト *`spec`* とオブジェクト *`status`* です。`spec`を持っているオブジェクトに関しては、オブジェクト作成時に`spec`を設定する必要があり、望ましい状態としてオブジェクトに持たせたい特徴を記述する必要があります。
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`status` オブジェクトはオブジェクトの *現在の状態* を示し、その情報はKubernetesとそのコンポーネントにより提供、更新されます。Kubernetes{{< glossary_tooltip text="コントロールプレーン" term_id="control-plane" >}}は、あなたから指定された望ましい状態と現在の状態が一致するよう常にかつ積極的に管理をします。
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例えば、KubernetesのDeploymentはクラスター上で稼働するアプリケーションを表現するオブジェクトです。Deploymentを作成するとき、アプリケーションの複製を3つ稼働させるようDeploymentのspecで指定するかもしれません。KubernetesはDeploymentのspecを読み取り、指定されたアプリケーションを3つ起動し、現在の状態がspecに一致するようにします。もしこれらのインスタンスでどれかが落ちた場合(statusが変わる)、Kubernetesはspecと、statusの違いに反応し、修正しようとします。この場合は、落ちたインスタンスの代わりのインスタンスを立ち上げます。
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例えば、KubernetesのDeploymentはクラスター上で稼働するアプリケーションを表現するオブジェクトです。Deploymentを作成するとき、アプリケーションの複製を3つ稼働させるようDeploymentのspecで指定するかもしれません。KubernetesはDeploymentのspecを読み取り、指定されたアプリケーションを3つ起動し、現在の状態がspecに一致するようにします。もしこれらのインスタンスでどれかが落ちた場合(statusが変わる)、Kubernetesはspecと、statusの違いに反応し、修正しようとします。この場合は、落ちたインスタンスの代わりのインスタンスを立ち上げます。
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spec、status、metadataに関するさらなる情報は、[Kubernetes API Conventions](https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md)をご確認ください。
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### Kubernetesオブジェクトを記述する
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Kubernetesでオブジェクトを作成する場合、オブジェクトの基本的な情報(例えば名前)と共に、望ましい状態を記述したオブジェクトのspecを渡さなければいけません。KubernetesAPIを利用しオブジェクトを作成する場合(直接APIを呼ぶか、`kubectl`を利用するかに関わらず)、APIリクエストはそれらの情報をJSON形式でリクエストのBody部に含んでいなければなりません。
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Kubernetesでオブジェクトを作成する場合、オブジェクトの基本的な情報(例えば名前)と共に、望ましい状態を記述したオブジェクトのspecを渡さなければいけません。KubernetesAPIを利用しオブジェクトを作成する場合(直接APIを呼ぶか、`kubectl`を利用するかに関わらず)、APIリクエストはそれらの情報をJSON形式でリクエストのBody部に含んでいなければなりません。
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ここで、KubernetesのDeploymentに必要なフィールドとオブジェクトのspecを記載した`.yaml`ファイルの例を示します:
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@ -63,7 +63,7 @@ Kubernetesオブジェクトを`.yaml`ファイルに記載して作成する場
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* `metadata` - オブジェクトを一意に特定するための情報、文字列の`name`、`UID`、また任意の`namespace`が該当する
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* `spec` - オブジェクトの望ましい状態
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`spec`の正確なフォーマットは、Kubernetesオブジェクトごとに異なり、オブジェクトごとに特有な入れ子のフィールドを持っています。[Kubernetes API リファレンス](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/)が、Kubernetesで作成出来る全てのオブジェクトに関するspecのフォーマットを探すのに役立ちます。
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`spec`の正確なフォーマットは、Kubernetesオブジェクトごとに異なり、オブジェクトごとに特有な入れ子のフィールドを持っています。[Kubernetes API リファレンス](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/)が、Kubernetesで作成できる全てのオブジェクトに関するspecのフォーマットを探すのに役立ちます。
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例えば、`Pod`オブジェクトに関する`spec`のフォーマットは[PodSpec v1 core](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#podspec-v1-core)を、また`Deployment`オブジェクトに関する`spec`のフォーマットは[DeploymentSpec v1 apps](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#deploymentspec-v1-apps)をご確認ください。
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@ -185,7 +185,7 @@ kubectl get pods -l 'environment in (production),tier in (frontend)'
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```
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すでに言及したように、*集合ベース* の要件は、*等価ベース* の要件より表現力があります。
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例えば、値に対する_OR_ オペレーターを実装して以下のように書けます。
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例えば、値に対する _OR_ オペレーターを実装して以下のように書けます。
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```shell
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kubectl get pods -l 'environment in (production, qa)'
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@ -63,7 +63,7 @@ kubectl create deployment nginx --image nginx
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## 命令型オブジェクト設定
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命令型オブジェクト設定では、kubectlコマンドに処理内容(create、replaceなど)、任意のフラグ、そして最低1つのファイル名を指定します。
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命令型オブジェクト設定では、kubectlコマンドに処理内容(create、replaceなど)、任意のフラグ、そして最低1つのファイル名を指定します。
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指定されたファイルは、YAMLまたはJSON形式でオブジェクトの全ての定義情報を含んでいなければいけません。
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オブジェクト定義の詳細は、[APIリファレンス](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/)を参照してください。
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@ -150,7 +150,7 @@ kubectl apply -R -f configs/
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命令型オブジェクト設定手法に対する長所:
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- 現行オブジェクトに直接行われた変更が、それらが設定ファイルに反映されていなかったとしても、保持されます
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- 宣言型オブジェクト設定は、ディレクトリごとの処理をより良くサポートしており、自動的にオブジェクトごとに操作のタイプ(作成、パッチ、削除)を検出します
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- 宣言型オブジェクト設定は、ディレクトリごとの処理をより良くサポートしており、自動的にオブジェクトごとに操作のタイプ(作成、パッチ、削除)を検出します
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命令型オブジェクト設定手法に対する短所:
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@ -163,9 +163,9 @@ kubectl apply -R -f configs/
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- [命令型コマンドを利用したKubernetesオブジェクトの管理](/docs/tasks/manage-kubernetes-objects/imperative-command/)
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- [オブジェクト設定(命令型)を利用したKubernetesオブジェクトの管理](/docs/tasks/manage-kubernetes-objects/imperative-config/)
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- [オブジェクト設定(宣言型)を利用したKubernetesオブジェクトの管理](/docs/tasks/manage-kubernetes-objects/declarative-config/)
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- [Kustomize(宣言型)を利用したKubernetesオブジェクトの管理](/docs/tasks/manage-kubernetes-objects/kustomization/)
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- [オブジェクト設定(命令型)を利用したKubernetesオブジェクトの管理](/docs/tasks/manage-kubernetes-objects/imperative-config/)
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- [オブジェクト設定(宣言型)を利用したKubernetesオブジェクトの管理](/docs/tasks/manage-kubernetes-objects/declarative-config/)
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- [Kustomize(宣言型)を利用したKubernetesオブジェクトの管理](/docs/tasks/manage-kubernetes-objects/kustomization/)
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- [Kubectlコマンドリファレンス](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/)
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- [Kubectl Book](https://kubectl.docs.kubernetes.io)
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- [Kubernetes APIリファレンス](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/)
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@ -104,7 +104,7 @@ kube-schedulerは、デフォルトで用意されているスケジューリン
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- `ImageLocalityPriority`: すでにPodに対するコンテナイメージをローカルにキャッシュしているNodeを優先します。
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- `ServiceSpreadingPriority`: このポリシーの目的は、特定のServiceに対するバックエンドのPodが、それぞれ異なるNodeで実行されるようにすることです。このポリシーではServiceのバックエンドのPodが既に実行されていないNode上にスケジュールするように優先します。これによる結果として、Serviceは単体のNode障害に対してより耐障害性が高まります。
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- `ServiceSpreadingPriority`: このポリシーの目的は、特定のServiceに対するバックエンドのPodが、それぞれ異なるNodeで実行されるようにすることです。このポリシーではServiceのバックエンドのPodがすでに実行されていないNode上にスケジュールするように優先します。これによる結果として、Serviceは単体のNode障害に対してより耐障害性が高まります。
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- `CalculateAntiAffinityPriorityMap`: このポリシーは[PodのAnti-Affinity](/ja/docs/concepts/configuration/assign-pod-node/#affinity-and-anti-affinity)の実装に役立ちます。
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@ -10,7 +10,7 @@ weight: 70
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[kube-scheduler](/docs/concepts/scheduling/kube-scheduler/#kube-scheduler)はKubernetesのデフォルトのスケジューラーです。クラスター内のノード上にPodを割り当てる責務があります。
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クラスター内に存在するノードで、Podのスケジューリング要求を満たすものはPodに対して_割り当て可能_ なノードと呼ばれます。スケジューラーはPodに対する割り当て可能なノードをみつけ、それらの割り当て可能なノードにスコアをつけます。その中から最も高いスコアのノードを選択し、Podに割り当てるためのいくつかの関数を実行します。スケジューラーは_Binding_ と呼ばれる処理中において、APIサーバーに対して割り当てが決まったノードの情報を通知します。
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クラスター内に存在するノードで、Podのスケジューリング要求を満たすものはPodに対して*割り当て可能*なノードと呼ばれます。スケジューラーはPodに対する割り当て可能なノードをみつけ、それらの割り当て可能なノードにスコアをつけます。その中から最も高いスコアのノードを選択し、Podに割り当てるためのいくつかの関数を実行します。スケジューラーは*Binding*と呼ばれる処理中において、APIサーバーに対して割り当てが決まったノードの情報を通知します。
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このページでは、大規模のKubernetesクラスターにおけるパフォーマンス最適化のためのチューニングについて説明します。
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@ -35,11 +35,11 @@ algorithmSource:
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percentageOfNodesToScore: 50
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```
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{{< note >}}
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{{< note >}}
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割り当て可能なノードが50未満のクラスターにおいては、割り当て可能なノードの探索を止めるほどノードが多くないため、スケジューラーは全てのノードをチェックします。
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{{< /note >}}
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**この機能を無効にするためには**、`percentageOfNodesToScore`を100に設定してください。
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**この機能を無効にするためには**、`percentageOfNodesToScore`を100に設定してください。
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### percentageOfNodesToScoreのチューニング
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@ -46,7 +46,7 @@ Cannot determine if job needs to be started. Too many missed start time (> 100).
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例として、CronJobが`08:30:00`を開始時刻として1分ごとに新しいJobをスケジュールするように設定され、`startingDeadlineSeconds`フィールドが設定されていない場合を想定します。CronJobコントローラーが`08:29:00` から`10:21:00`の間にダウンしていた場合、スケジューリングを逃したジョブの数が100を超えているため、ジョブは開始されません。
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このコンセプトを更に掘り下げるために、CronJobが`08:30:00`から1分ごとに新しいJobを作成し、`startingDeadlineSeconds`が200秒に設定されている場合を想定します。CronJobコントローラーが前回の例と同じ期間(`08:29:00` から`10:21:00`まで)にダウンしている場合でも、10:22:00時点でJobはまだ動作しています。このようなことは、過去200秒間(言い換えると、3回の失敗)に何回スケジュールが間に合わなかったをコントローラーが確認するときに発生します。これは最後にスケジュールされた時間から今までのものではありません。
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このコンセプトをさらに掘り下げるために、CronJobが`08:30:00`から1分ごとに新しいJobを作成し、`startingDeadlineSeconds`が200秒に設定されている場合を想定します。CronJobコントローラーが前回の例と同じ期間(`08:29:00` から`10:21:00`まで)にダウンしている場合でも、10:22:00時点でJobはまだ動作しています。このようなことは、過去200秒間(言い換えると、3回の失敗)に何回スケジュールが間に合わなかったをコントローラーが確認するときに発生します。これは最後にスケジュールされた時間から今までのものではありません。
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CronJobはスケジュールに一致するJobの作成にのみ関与するのに対して、JobはJobが示すPod管理を担います。
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@ -29,7 +29,7 @@ TTLコントローラーは、そのリソースが終了したあと指定し
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TTL秒はいつでもセット可能です。下記はJobの`.spec.ttlSecondsAfterFinished`フィールドのセットに関するいくつかの例です。
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* Jobがその終了後にいくつか時間がたった後に自動的にクリーンアップできるように、そのリソースマニフェストにこの値を指定します。
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* この新しい機能を適用させるために、存在していて既に終了したリソースに対してこのフィールドをセットします。
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* この新しい機能を適用させるために、存在していてすでに終了したリソースに対してこのフィールドをセットします。
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* リソース作成時に、このフィールドを動的にセットするために、[管理webhookの変更](/docs/reference/access-authn-authz/extensible-admission-controllers/#admission-webhooks)をさせます。クラスター管理者は、終了したリソースに対して、このTTLポリシーを強制するために使うことができます。
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* リソースが終了した後に、このフィールドを動的にセットしたり、リソースステータスやラベルなどの値に基づいて異なるTTL値を選択するために、[管理webhookの変更](/docs/reference/access-authn-authz/extensible-admission-controllers/#admission-webhooks)をさせます。
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@ -8,7 +8,7 @@ weight: 40
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このページでは、Initコンテナについて概観します。Initコンテナとは、{{< glossary_tooltip text="Pod" term_id="pod" >}}内でアプリケーションコンテナの前に実行される特別なコンテナです。
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Initコンテナにはアプリケーションコンテナのイメージに存在しないセットアップスクリプトやユーティリティーを含めることができます。
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Initコンテナは、Podの仕様のうち`containers`という配列(これがアプリケーションコンテナを示します)と並べて指定します。
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Initコンテナは、Podの仕様のうち`containers`という配列(これがアプリケーションコンテナを示します)と並べて指定します。
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<!-- body -->
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## Initコンテナを理解する {#understanding-init-containers}
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@ -213,7 +213,7 @@ Podは全てのInitコンテナが完了するまで`Ready`状態となりませ
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Initコンテナの仕様の変更は、コンテナイメージのフィールドのみに制限されています。
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Initコンテナのイメージフィールド値を変更すると、そのPodは再起動されます。
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Initコンテナは何度も再起動およびリトライ可能なため、べき等(Idempotent)である必要があります。特に、`EmptyDirs`にファイルを書き込むコードは、書き込み先のファイルがすでに存在している可能性を考慮に入れる必要があります。
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Initコンテナは何度も再起動およびリトライ可能なため、べき等(Idempotent)である必要があります。特に、`EmptyDirs`にファイルを書き込むコードは、書き込み先のファイルがすでに存在している可能性を考慮に入れる必要があります。
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Initコンテナはアプリケーションコンテナの全てのフィールドを持っています。しかしKubernetesは、Initコンテナが完了と異なる状態を定義できないため`readinessProbe`が使用されることを禁止しています。これはバリデーションの際に適用されます。
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@ -230,11 +230,11 @@ Initコンテナの順序と実行を考えるとき、リソースの使用に
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* リソースに対する全てのアプリケーションコンテナのリクエスト/リミットの合計
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* リソースに対する有効なinitリクエスト/リミット
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* スケジューリングは有効なリクエスト/リミットに基づいて実行されます。つまり、InitコンテナはPodの生存中には使用されない初期化用のリソースを確保することができます。
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* Podの*有効なQos(quality of service)ティアー* は、Initコンテナとアプリケーションコンテナで同様です。
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* Podの*有効なQoS(quality of service)ティアー* は、Initコンテナとアプリケーションコンテナで同様です。
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クォータとリミットは有効なPodリクエストとリミットに基づいて適用されます。
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Podレベルのコントロールグループ(cgroups)は、スケジューラーと同様に、有効なPodリクエストとリミットに基づいています。
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Podレベルのコントロールグループ(cgroups)は、スケジューラーと同様に、有効なPodリクエストとリミットに基づいています。
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### Podの再起動の理由 {#pod-restart-reasons}
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@ -250,4 +250,3 @@ Podレベルのコントロールグループ(cgroups)は、スケジュー
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* [Initコンテナを含むPodの作成](/docs/tasks/configure-pod-container/configure-pod-initialization/#creating-a-pod-that-has-an-init-container)方法について学ぶ。
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* [Initコンテナのデバッグ](/ja/docs/tasks/debug-application-cluster/debug-init-containers/)を行う方法について学ぶ。
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@ -62,7 +62,7 @@ Podは、Podによって構成されたコンテナ群のために2種類の共
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## Podを利用する
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ユーザーはまれに、Kubenetes内で独立したPodを直接作成する場合があります(シングルトンPodなど)。
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これはPodが比較的、一時的な使い捨てエンティティとしてデザインされているためです。Podが作成された時(ユーザーによって直接的、またはコントローラーによって間接的に作成された場合)、ユーザーのクラスター内の単一の{{< glossary_tooltip term_id="node" >}}上で稼働するようにスケジューリングされます。そのPodはプロセスが停止されたり、Podオブジェクトが削除されたり、Podがリソースの欠如のために*追い出され* たり、ノードが故障するまでノード上に残り続けます。
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これはPodが比較的、一時的な使い捨てエンティティとしてデザインされているためです。Podが作成された時(ユーザーによって直接的、またはコントローラーによって間接的に作成された場合)、ユーザーのクラスター内の単一の{{< glossary_tooltip term_id="node" >}}上で稼働するようにスケジューリングされます。そのPodはプロセスが停止されたり、Podオブジェクトが削除されたり、Podがリソースの欠如のために*追い出され* たり、ノードが故障するまでノード上に残り続けます。
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{{< note >}}
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単一のPod内でのコンテナを再起動することと、そのPodを再起動することを混同しないでください。Podはそれ自体は実行されませんが、コンテナが実行される環境であり、削除されるまで存在し続けます。
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@ -111,7 +111,7 @@ spec:
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## {{% heading "whatsnext" %}}
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* [Pod](/ja/docs/concepts/workloads/pods/pod/)について更に学びましょう
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* [Pod](/ja/docs/concepts/workloads/pods/pod/)についてさらに学びましょう
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* Podの振る舞いに関して学ぶには下記を参照してください
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* [Podの停止](/ja/docs/concepts/workloads/pods/pod/#termination-of-pods)
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* [Podのライフサイクル](/ja/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/)
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@ -16,7 +16,7 @@ _Pod_ は、Kubernetesで作成および管理できる、デプロイ可能な
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## Podとは
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_Pod_ は(クジラの小群やエンドウ豆のさやのように)、共有のストレージ/ネットワークを持つ1つ以上のコンテナ(例えばDockerコンテナ)、およびコンテナを実行する方法についての仕様です。Pod内のコンテナ群は常に同じ場所に配置され、協調してスケジューリングされ、共通のコンテキストで実行されます。Podは、アプリケーション固有の「論理ホスト」――やや密に結合した1つ以上のアプリケーション・コンテナを含むもの――をモデル化します。コンテナ以前の世界では、同じ物理または仮想マシン上で実行されることが、同じ論理ホスト上で実行されることを意味するでしょう。
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_Pod_ は(クジラの小群やエンドウ豆のさやのように)、共有のストレージ/ネットワークを持つ1つ以上のコンテナ(例えばDockerコンテナ)、およびコンテナを実行する方法についての仕様です。Pod内のコンテナ群は常に同じ場所に配置され、協調してスケジューリングされ、共通のコンテキストで実行されます。Podは、アプリケーション固有の「論理ホスト」――やや密に結合した1つ以上のアプリケーション・コンテナを含むもの――をモデル化します。コンテナ以前の世界では、同じ物理または仮想マシン上で実行されることが、同じ論理ホスト上で実行されることを意味するでしょう。
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Kubernetesは、Dockerだけでなくより多くのコンテナ・ランタイムをサポートしていますが、Dockerは最もよく知られているランタイムであり、Dockerの用語を使ってPodを説明することが可能です。
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@ -24,7 +24,7 @@ Pod内では、Linux namespaceやcgroupなどのDockerコンテナを分離す
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Podのコンテキスト内で、個々のアプリケーションに更なる分離が適用されることがあります。
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Pod内のコンテナはIPアドレスとポートの空間を共有し、 `localhost` を通じてお互いを見つけることができます 。
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また、SystemVセマフォやPOSIX共有メモリなどの標準のプロセス間通信(IPC)を使用して互いに通信することもできます。
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また、SystemVセマフォやPOSIX共有メモリなどの標準のプロセス間通信(IPC)を使用して互いに通信することもできます。
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異なるPodのコンテナは異なるIPアドレスを持ち、[特別な設定](/docs/concepts/policy/pod-security-policy/)がなければIPCでは通信できません。
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これらのコンテナは通常、Pod IPアドレスを介して互いに通信します。
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@ -33,18 +33,18 @@ Pod内のアプリケーションからアクセスできる共有ボリュー
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[Docker](https://www.docker.com/)の用語でいえば、Podは共有namespaceと共有[ボリューム](/docs/concepts/storage/volumes/)を持つDockerコンテナのグループとしてモデル化されています。
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個々のアプリケーションコンテナと同様に、Podは(永続的ではなく)比較的短期間の存在と捉えられます。
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[Podのライフサイクル](/ja/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/)で説明しているように、Podが作成されると、一意のID(UID)が割り当てられ、(再起動ポリシーに従って)終了または削除されるまでNodeで実行されるようにスケジュールされます。
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個々のアプリケーションコンテナと同様に、Podは(永続的ではなく)比較的短期間の存在と捉えられます。
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[Podのライフサイクル](/ja/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/)で説明しているように、Podが作成されると、一意のID(UID)が割り当てられ、(再起動ポリシーに従って)終了または削除されるまでNodeで実行されるようにスケジュールされます。
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Nodeが停止した場合、そのNodeにスケジュールされたPodは、タイムアウト時間の経過後に削除されます。
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特定のPod(UIDで定義)は新しいNodeに「再スケジュール」されません。
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代わりに、必要に応じて同じ名前で、新しいUIDを持つ同一のPodに置き換えることができます(詳細については[ReplicationController](/docs/concepts/workloads/controllers/replicationcontroller/)を参照してください)。
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特定のPod(UIDで定義)は新しいNodeに「再スケジュール」されません。
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代わりに、必要に応じて同じ名前で、新しいUIDを持つ同一のPodに置き換えることができます(詳細については[ReplicationController](/docs/concepts/workloads/controllers/replicationcontroller/)を参照してください)。
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ボリュームなど、Podと同じ存続期間を持つものがあると言われる場合、それは(そのUIDを持つ)Podが存在する限り存在することを意味します。
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そのPodが何らかの理由で削除された場合、たとえ同じ代替物が作成されたとしても、関連するもの(例えばボリューム)も同様に破壊されて再作成されます。
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ボリュームなど、Podと同じ存続期間を持つものがあると言われる場合、それは(そのUIDを持つ)Podが存在する限り存在することを意味します。
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そのPodが何らかの理由で削除された場合、たとえ同じ代替物が作成されたとしても、関連するもの(例えばボリューム)も同様に破壊されて再作成されます。
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{{< figure src="/images/docs/pod.svg" title="Podの図" width="50%" >}}
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*file puller(ファイル取得コンテナ)とWebサーバーを含むマルチコンテナのPod。コンテナ間の共有ストレージとして永続ボリュームを使用している。*
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*file puller(ファイル取得コンテナ)とWebサーバーを含むマルチコンテナのPod。コンテナ間の共有ストレージとして永続ボリュームを使用している。*
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## Podを用いる動機
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@ -53,13 +53,13 @@ Nodeが停止した場合、そのNodeにスケジュールされたPodは、タ
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Podは、まとまったサービスの単位を形成する複数の協調プロセスのパターンをモデル化したものです。
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構成要素であるアプリケーションの集まりよりも高いレベルの抽象化を提供することによって、アプリケーションのデプロイと管理を単純化します。
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Podは、デプロイや水平スケーリング、レプリケーションの単位として機能します。
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Pod内のコンテナに対しては、同じ場所への配置(共同スケジューリング)、命運の共有(つまり停止)、協調レプリケーション、リソース共有や依存関係の管理が自動的に取り扱われます。
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Pod内のコンテナに対しては、同じ場所への配置(共同スケジューリング)、命運の共有(つまり停止)、協調レプリケーション、リソース共有や依存関係の管理が自動的に取り扱われます。
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### リソース共有と通信
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Podは、構成要素間でのデータ共有および通信を可能にします。
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Pod内のアプリケーションはすべて同じネットワーク名前空間(同じIPおよびポートスペース)を使用するため、 `localhost` としてお互いを「見つけて」通信できます。
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Pod内のアプリケーションはすべて同じネットワーク名前空間(同じIPおよびポートスペース)を使用するため、 `localhost` としてお互いを「見つけて」通信できます。
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このため、Pod内のアプリケーションはそれぞれ使用するポートを調整する必要があります。
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各Podは、他の物理コンピュータやPodと自由に通信するためのフラットな共有ネットワーク空間上にIPアドレスを持ちます。
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@ -71,7 +71,7 @@ Podで実行されるアプリケーションコンテナの定義に加えて
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## Podの用途
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Podは、垂直に統合されたアプリケーションスタック(例:LAMP)をホストするために使用できます。
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Podは、垂直に統合されたアプリケーションスタック(例:LAMP)をホストするために使用できます。
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しかし、Podを使う主な動機は、次のように同じ場所に配置され、共に管理されるヘルパープログラムをサポートすることです。
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* コンテンツ管理システム(CMS)、ファイルやデータのローダー、ローカルのキャッシュマネージャーなど
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@ -83,11 +83,11 @@ Podは、垂直に統合されたアプリケーションスタック(例:LA
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個々のPodは、一般に、同じアプリケーションの複数のインスタンスを実行することを目的としていません。
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詳細については、[The Distributed System ToolKit: Patterns for
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Composite Containers](https://kubernetes.io/blog/2015/06/the-distributed-system-toolkit-patterns)(分散システムツールキット:複合コンテナのパターン)を参照してください。
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Composite Containers](https://kubernetes.io/blog/2015/06/the-distributed-system-toolkit-patterns)(分散システムツールキット:複合コンテナのパターン)を参照してください。
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## 考えられる代替案
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_単一の(Docker)コンテナで複数のプログラムを実行しないのはなぜですか?_
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_単一の(Docker)コンテナで複数のプログラムを実行しないのはなぜですか?_
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1. 透明性のため。Pod内のコンテナをインフラストラクチャから見えるようにすることで、インフラストラクチャはプロセス管理やリソース監視などのサービスをコンテナに提供できます。
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これは、ユーザーに多くの便益を提供します。
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@ -97,13 +97,13 @@ Kubernetesはいつか個々のコンテナのライブアップデートをサ
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1. 使いやすさのため。ユーザーは独自のプロセスマネージャーを実行する必要はありません。シグナルや終了コードの伝播などについて心配する必要はありません。
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1. 効率のため。インフラストラクチャがより責任を負うため、コンテナはより軽量になります。
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_アフィニティ(結合性、親和性)ベースのコンテナの共同スケジューリングをサポートしないのはなぜですか?_
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_アフィニティ(結合性、親和性)ベースのコンテナの共同スケジューリングをサポートしないのはなぜですか?_
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このアプローチによって、コンテナの共同配置は提供されるでしょう。
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しかし、リソース共有やIPC、保証された命運の共有、および簡素化された管理といったPodの利点のほとんどは提供されないでしょう。
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## Podの耐久性(またはその欠如)
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## Podの耐久性(またはその欠如) {#pod-durability}
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Podは、耐久性のある存在として扱われることを意図していません。
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スケジューリングの失敗や、Nodeの故障には耐えられません。
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@ -128,7 +128,7 @@ Podは、以下のことを容易にするためにプリミティブとして
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## Podの終了 {#termination-of-pods}
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Podは、クラスター内のNodeで実行中のプロセスを表すため、不要になったときにそれらのプロセスを正常に終了できるようにすることが重要です(対照的なケースは、KILLシグナルで強制終了され、クリーンアップする機会がない場合)。
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Podは、クラスター内のNodeで実行中のプロセスを表すため、不要になったときにそれらのプロセスを正常に終了できるようにすることが重要です(対照的なケースは、KILLシグナルで強制終了され、クリーンアップする機会がない場合)。
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ユーザーは削除を要求可能であるべきで、プロセスがいつ終了するかを知ることができなければなりませんが、削除が最終的に完了することも保証できるべきです。
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ユーザーがPodの削除を要求すると、システムはPodが強制終了される前に意図された猶予期間を記録し、各コンテナのメインプロセスにTERMシグナルが送信されます。
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猶予期間が終了すると、プロセスにKILLシグナルが送信され、PodはAPIサーバーから削除されます。
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@ -136,17 +136,17 @@ Podは、クラスター内のNodeで実行中のプロセスを表すため、
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フローの例は下のようになります。
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1. ユーザーがデフォルトの猶予期間(30秒)でPodを削除するコマンドを送信する
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1. ユーザーがデフォルトの猶予期間(30秒)でPodを削除するコマンドを送信する
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1. APIサーバー内のPodは、猶予期間を越えるとPodが「死んでいる」と見なされるように更新される
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1. クライアントのコマンドに表示されたとき、Podは「終了中」と表示される
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1. (3と同時に)Kubeletは、2の期間が設定されたためにPodが終了中となったことを認識すると、Podのシャットダウン処理を開始する
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1. (3と同時に)Kubeletは、2の期間が設定されたためにPodが終了中となったことを認識すると、Podのシャットダウン処理を開始する
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1. Pod内のコンテナの1つが[preStopフック](/docs/concepts/containers/container-lifecycle-hooks/#hook-details)を定義している場合は、コンテナの内側で呼び出される。
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猶予期間が終了した後も `preStop`フックがまだ実行されている場合は、一度だけ猶予期間を延長して(2秒)、ステップ2が呼び出される。`preStop`フックが完了するまでにより長い時間が必要な場合は、`terminationGracePeriodSeconds`を変更する必要がある。
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猶予期間が終了した後も `preStop`フックがまだ実行されている場合は、一度だけ猶予期間を延長して(2秒)、ステップ2が呼び出される。`preStop`フックが完了するまでにより長い時間が必要な場合は、`terminationGracePeriodSeconds`を変更する必要がある。
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1. コンテナにTERMシグナルが送信される。Pod内のすべてのコンテナが同時にTERMシグナルを受信するわけではなく、シャットダウンの順序が問題になる場合はそれぞれに `preStop` フックが必要になることがある
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1. (3と同時に)Podはサービスを提供するエンドポイントのリストから削除され、ReplicationControllerの実行中のPodの一部とは見なされなくなる。
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ゆっくりとシャットダウンするPodは、(サービスプロキシのような)ロードバランサーがローテーションからそれらを削除するので、トラフィックを処理し続けることはできない
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1. (3と同時に)Podはサービスを提供するエンドポイントのリストから削除され、ReplicationControllerの実行中のPodの一部とは見なされなくなる。
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ゆっくりとシャットダウンするPodは、(サービスプロキシのような)ロードバランサーがローテーションからそれらを削除するので、トラフィックを処理し続けることはできない
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1. 猶予期間が終了すると、Pod内でまだ実行中のプロセスはSIGKILLで強制終了される
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1. Kubeletは猶予期間を0(即時削除)に設定することでAPIサーバー上のPodの削除を終了する。
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1. Kubeletは猶予期間を0(即時削除)に設定することでAPIサーバー上のPodの削除を終了する。
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PodはAPIから消え、クライアントからは見えなくなる
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デフォルトでは、すべての削除は30秒以内に正常に行われます。
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@ -186,5 +186,3 @@ spec.containers[0].securityContext.privileged: forbidden '<*>(0xc20b222db0)true'
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PodはKubernetes REST APIのトップレベルのリソースです。
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APIオブジェクトの詳細については、[Pod APIオブジェクト](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#pod-v1-core)を参照してください 。
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@ -32,7 +32,7 @@ Kubernetesのドキュメントは、GitHubのリポジトリーにあります
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## 貢献するためのベストプラクティス
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- 明快で意味のあるGitコミットメッセージを書いてください。
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- PRがマージされたときにissueを参照し、自動的にissueをクローズする_Github Special Keywords_を必ず含めるようにしてください。
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- PRがマージされたときにissueを参照し、自動的にissueをクローズする _Github Special Keywords_ を必ず含めるようにしてください。
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- タイプミスの修正や、スタイルの変更、文法の変更などのような小さな変更をPRに加える場合は、比較的小さな変更のためにコミットの数が増えすぎないように、コミットはまとめてください。
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- あなたがコードを変更をした理由を示し、レビュアーがあなたのPRを理解するのに十分な情報を確保した適切なPR説明を、必ず含めるようにしてください。
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- 追加文献 :
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@ -18,7 +18,7 @@ menu:
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description: >
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Kubernetesは、コンテナ化されたアプリケーションの展開、スケーリング、また管理を自動化するためのオープンソースコンテナプラットフォームです。このオープンソースプロジェクトは、Cloud Native Computing Foundationによってホストされています。
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overview: >
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Kubernetesは、コンテナ化されたアプリケーションの展開、スケーリング、また管理を自動化するためのオープンソースコンテナプラットフォームです。このオープンソースプロジェクトは、Cloud Native Computing Foundationによってホストされています(<a href="https://www.cncf.io/about">CNCF</a>)。
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||||
Kubernetesは、コンテナ化されたアプリケーションの展開、スケーリング、また管理を自動化するためのオープンソースコンテナプラットフォームです。このオープンソースプロジェクトは、Cloud Native Computing Foundationによってホストされています(<a href="https://www.cncf.io/about">CNCF</a>)。
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cards:
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- name: concepts
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title: "基本を理解する"
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@ -52,7 +52,7 @@ cards:
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button_path: /docs/reference
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- name: contribute
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title: "ドキュメントにコントリビュートする"
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description: "プロジェクトに不慣れでも、長い間関わっていたとしても、誰でもコントリビュートすることが出来ます。"
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description: "プロジェクトに不慣れでも、長い間関わっていたとしても、誰でもコントリビュートすることができます。"
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||||
button: "ドキュメントにコントリビュートする"
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button_path: /docs/contribute
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||||
- name: download
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@ -14,5 +14,5 @@ tags:
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<!--more-->
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同じ種類のオブジェクトは、同じ名前を同時に持つことは出来ません。しかし、オブジェクトを削除することで、旧オブジェクトと同じ名前で新しいオブジェクトを作成できます。
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同じ種類のオブジェクトは、同じ名前を同時に持つことはできません。しかし、オブジェクトを削除することで、旧オブジェクトと同じ名前で新しいオブジェクトを作成できます。
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@ -6,13 +6,13 @@ full_link: /docs/concepts/storage/persistent-volumes/
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short_description: >
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コンテナ内でボリュームとしてマウントするためにPersistentVolume内で定義されたストレージリソースを要求します。
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aka:
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aka:
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tags:
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- core-object
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- storage
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---
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||||
{{< glossary_tooltip text="コンテナ" term_id="container" >}}内でボリュームとしてマウントするために{{< glossary_tooltip text="PersistentVolume" term_id="persistent-volume" >}}内で定義されたストレージリソースを要求します。
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<!--more-->
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<!--more-->
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ストレージサイズ、ストレージへのアクセス制御(読み取り専用、読み取り/書き込み、排他的)、および再利用方法(保持、リサイクル、削除)を指定します。ストレージ自体の詳細はPersistentVolumeオブジェクトに記載されています。
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ストレージサイズ、ストレージへのアクセス制御(読み取り専用、読み取り/書き込み、排他的)、および再利用方法(保持、リサイクル、削除)を指定します。ストレージ自体の詳細はPersistentVolumeオブジェクトに記載されています。
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@ -323,7 +323,7 @@ kubectl cluster-info # Kubernet
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kubectl cluster-info dump # 現在のクラスター状態を標準出力にダンプします
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kubectl cluster-info dump --output-directory=/path/to/cluster-state # 現在のクラスター状態を/path/to/cluster-stateにダンプします
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# special-userキーとNoScheduleエフェクトを持つTaintが既に存在する場合、その値は指定されたとおりに置き換えられます
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# special-userキーとNoScheduleエフェクトを持つTaintがすでに存在する場合、その値は指定されたとおりに置き換えられます
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kubectl taint nodes foo dedicated=special-user:NoSchedule
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```
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@ -72,7 +72,7 @@ CAの秘密鍵をクラスターにコピーしたくない場合、自身で全
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| kube-apiserver-kubelet-client | kubernetes-ca | system:masters | client | |
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| front-proxy-client | kubernetes-front-proxy-ca | | client | |
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[1]: クラスターに接続するIPおよびDNS名( [kubeadm][kubeadm]を使用する場合と同様、ロードバランサーのIPおよびDNS名、`kubernetes`、`kubernetes.default`、`kubernetes.default.svc`、`kubernetes.default.svc.cluster`、`kubernetes.default.svc.cluster.local`)
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||||
[1]: クラスターに接続するIPおよびDNS名( [kubeadm][kubeadm]を使用する場合と同様、ロードバランサーのIPおよびDNS名、`kubernetes`、`kubernetes.default`、`kubernetes.default.svc`、`kubernetes.default.svc.cluster`、`kubernetes.default.svc.cluster.local`)
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`kind`は下記の[x509の鍵用途][usage]のタイプにマッピングされます:
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@ -82,7 +82,7 @@ CAの秘密鍵をクラスターにコピーしたくない場合、自身で全
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| client | digital signature, key encipherment, client auth |
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{{< note >}}
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||||
上記に挙げられたホスト名(SAN)は、クラスターを動作させるために推奨されるものです。
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上記に挙げられたホスト名(SAN)は、クラスターを動作させるために推奨されるものです。
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特別なセットアップが求められる場合、全てのサーバー証明書にSANを追加する事ができます。
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{{< /note >}}
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@ -25,7 +25,7 @@ Podのコンテナを実行するために、Kubernetesはコンテナランタ
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### 適用性
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{{< note >}}
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このドキュメントはLinuxにCRIをインストールするユーザーの為に書かれています。
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このドキュメントはLinuxにCRIをインストールするユーザーのために書かれています。
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他のオペレーティングシステムの場合、プラットフォーム固有のドキュメントを見つけてください。
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{{< /note >}}
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@ -5,7 +5,7 @@ content_type: concept
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<!-- overview -->
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Mesosphereは[DC/OS](https://mesosphere.com/product/)上にKubernetesを構築する為の簡単な選択肢を提供します。それは
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Mesosphereは[DC/OS](https://mesosphere.com/product/)上にKubernetesを構築するための簡単な選択肢を提供します。それは
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* 純粋なアップストリームのKubernetes
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* シングルクリッククラスター構築
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@ -11,6 +11,7 @@ card:
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<!-- overview -->
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubeadm/master/logos/stacked/color/kubeadm-stacked-color.png" align="right" width="150px">
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このページでは`kubeadm`コマンドをインストールする方法を示します。このインストール処理実行後にkubeadmを使用してクラスターを作成する方法については、[kubeadmを使用したシングルマスタークラスターの作成](/ja/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/create-cluster-kubeadm/)を参照してください。
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@ -55,7 +56,7 @@ Linuxでは、カーネルのiptablesサブシステムの最新の代替品と
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もしあなたのシステムの`iptables`ツールがnftablesバックエンドを使用している場合、これらの問題を避けるために`iptables`ツールをレガシーモードに切り替える必要があります。これは、少なくともDebian 10(Buster)、Ubuntu 19.04、Fedora 29、およびこれらのディストリビューションの新しいリリースでのデフォルトです。RHEL 8はレガシーモードへの切り替えをサポートしていないため、現在のkubeadmパッケージと互換性がありません。
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{{< tabs name="iptables_legacy" >}}
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{{% tab name="Debian or Ubuntu" %}}
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{{% tab name="DebianまたはUbuntu" %}}
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```bash
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# レガシーバイナリがインストールされていることを確認してください
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sudo apt-get install -y iptables arptables ebtables
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@ -98,7 +99,7 @@ update-alternatives --set iptables /usr/sbin/iptables-legacy
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etcdポートはコントロールプレーンノードに含まれていますが、独自のetcdクラスターを外部またはカスタムポートでホストすることもできます。
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使用するPodネットワークプラグイン(以下を参照)のポートも開く必要があります。これは各Podネットワークプラグインによって異なるため、必要なポートについてはプラグインのドキュメントを参照してください。
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使用するPodネットワークプラグイン(以下を参照)のポートも開く必要があります。これは各Podネットワークプラグインによって異なるため、必要なポートについてはプラグインのドキュメントを参照してください。
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## ランタイムのインストール {#installing-runtime}
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@ -151,7 +152,7 @@ kubeadmは`kubelet`や`kubectl`をインストールまたは管理**しない**
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* Kubeadm-specific [バージョン互換ポリシー](/ja/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/create-cluster-kubeadm/#version-skew-policy)
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{{< tabs name="k8s_install" >}}
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{{% tab name="Ubuntu, Debian or HypriotOS" %}}
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{{% tab name="Ubuntu、Debian、またはHypriotOS" %}}
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```bash
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sudo apt-get update && sudo apt-get install -y apt-transport-https curl
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curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
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@ -163,7 +164,7 @@ sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl
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sudo apt-mark hold kubelet kubeadm kubectl
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```
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{{% /tab %}}
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{{% tab name="CentOS, RHEL or Fedora" %}}
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{{% tab name="CentOS、RHEL、またはFedora" %}}
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```bash
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cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
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[kubernetes]
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@ -255,7 +256,7 @@ KUBELET_EXTRA_ARGS=--cgroup-driver=<value>
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このファイルは、kubeletの追加のユーザー定義引数を取得するために、`kubeadm init`および`kubeadm join`によって使用されます。
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CRIのcgroupドライバーが`cgroupfs`でない場合に**のみ**それを行う必要があることに注意してください。なぜなら、これは既にkubeletのデフォルト値であるためです。
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CRIのcgroupドライバーが`cgroupfs`でない場合に**のみ**それを行う必要があることに注意してください。なぜなら、これはすでにkubeletのデフォルト値であるためです。
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kubeletをリスタートする方法:
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@ -275,4 +276,3 @@ kubeadmで問題が発生した場合は、[トラブルシューティング](/
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* [kubeadmを使用したシングルコントロールプレーンクラスターの作成](/ja/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/create-cluster-kubeadm/)
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@ -6,7 +6,7 @@ title: Alibaba CloudでKubernetesを動かす
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[Alibaba Cloud Container Service](https://www.alibabacloud.com/product/container-service)はAlibaba Cloud ECSインスタンスのクラスター上もしくはサーバーレスの形態でDockerアプリケーションを起動して管理します。著名なオープンソースのコンテナオーケストレーターであるDocker SwarmおよびKubernetesをサポートしています。
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クラスターの構築と管理を簡素化する為に、[Alibaba Cloud Container Serviceの為のKubernetesサポート](https://www.alibabacloud.com/product/kubernetes)を使用します。[Kubernetes walk-through](https://www.alibabacloud.com/help/doc-detail/86737.htm)に従ってすぐに始めることができ、中国語の[Alibaba CloudにおけるKubernetesサポートの為のチュートリアル](https://yq.aliyun.com/teams/11/type_blog-cid_200-page_1)もあります。
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クラスターの構築と管理を簡素化するために、[Alibaba Cloud Container ServiceのためのKubernetesサポート](https://www.alibabacloud.com/product/kubernetes)を使用します。[Kubernetes walk-through](https://www.alibabacloud.com/help/doc-detail/86737.htm)に従ってすぐに始めることができ、中国語の[Alibaba CloudにおけるKubernetesサポートのためのチュートリアル](https://yq.aliyun.com/teams/11/type_blog-cid_200-page_1)もあります。
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カスタムバイナリもしくはオープンソースKubernetesを使用する場合は、以下の手順に従って下さい。
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@ -1,4 +1,4 @@
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title: "リリースノート及びバージョンスキュー"
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title: "リリースノートおよびバージョンスキュー"
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weight: 10
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@ -5,7 +5,7 @@ weight: 30
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<!-- overview -->
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このドキュメントでは、さまざまなKubernetesコンポーネント間でサポートされる最大のバージョンの差異(バージョンスキュー)について説明します。特定のクラスターデプロイツールは、バージョンの差異に追加の制限を加える場合があります。
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このドキュメントでは、さまざまなKubernetesコンポーネント間でサポートされる最大のバージョンの差異(バージョンスキュー)について説明します。特定のクラスターデプロイツールは、バージョンの差異に追加の制限を加える場合があります。
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<!-- body -->
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@ -52,7 +52,7 @@ HAクラスター内の`kube-apiserver`間にバージョンの差異がある
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### kube-controller-manager、kube-scheduler、およびcloud-controller-manager
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`kube-controller-manager`、`kube-scheduler`および`cloud-controller-manager`は、通信する`kube-apiserver`インスタンスよりも新しいバージョンであってはなりません。`kube-apiserver`のマイナーバージョンと一致することが期待されますが、1つ古いマイナーバージョンでも可能です(ライブアップグレードを可能にするため)。
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`kube-controller-manager`、`kube-scheduler`および`cloud-controller-manager`は、通信する`kube-apiserver`インスタンスよりも新しいバージョンであってはなりません。`kube-apiserver`のマイナーバージョンと一致することが期待されますが、1つ古いマイナーバージョンでも可能です(ライブアップグレードを可能にするため)。
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例:
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@ -60,17 +60,17 @@ HAクラスター内の`kube-apiserver`間にバージョンの差異がある
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* `kube-controller-manager`、`kube-scheduler`および`cloud-controller-manager`は**1.13**および**1.12**がサポートされます
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{{< note >}}
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HAクラスター内の`kube-apiserver`間にバージョンの差異があり、これらのコンポーネントがクラスター内のいずれかの`kube-apiserver`と通信する場合(たとえばロードバランサーを経由して)、コンポーネントの有効なバージョンは少なくなります。
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HAクラスター内の`kube-apiserver`間にバージョンの差異があり、これらのコンポーネントがクラスター内のいずれかの`kube-apiserver`と通信する場合(たとえばロードバランサーを経由して)、コンポーネントの有効なバージョンは少なくなります。
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{{< /note >}}
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例:
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* `kube-apiserver`インスタンスが**1.13**および**1.12**であるとします
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* いずれかの`kube-apiserver`インスタンスへ配信するロードバランサーと通信する`kube-controller-manager`、`kube-scheduler`および`cloud-controller-manager`は**1.12**がサポートされます(**1.13**はバージョン**1.12**の`kube-apiserver`よりも新しくなるためサポートされません)
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* いずれかの`kube-apiserver`インスタンスへ配信するロードバランサーと通信する`kube-controller-manager`、`kube-scheduler`および`cloud-controller-manager`は**1.12**がサポートされます(**1.13**はバージョン**1.12**の`kube-apiserver`よりも新しくなるためサポートされません)
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### kubectl
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`kubectl`は`kube-apiserver`の1つ以内のバージョン(古い、または新しいもの)をサポートします。
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`kubectl`は`kube-apiserver`の1つ以内のバージョン(古い、または新しいもの)をサポートします。
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例:
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@ -84,7 +84,7 @@ HAクラスター内の`kube-apiserver`間にバージョンの差異がある
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例:
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* `kube-apiserver`インスタンスが**1.13**および**1.12**であるとします
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* `kubectl`は**1.13**および**1.12**がサポートされます(ほかのバージョンでは、ある`kube-apiserver`コンポーネントからマイナーバージョンが2つ以上離れる可能性があります)
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* `kubectl`は**1.13**および**1.12**がサポートされます(ほかのバージョンでは、ある`kube-apiserver`コンポーネントからマイナーバージョンが2つ以上離れる可能性があります)
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## サポートされるコンポーネントのアップグレード順序
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@ -95,11 +95,11 @@ HAクラスター内の`kube-apiserver`間にバージョンの差異がある
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前提条件:
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* シングルインスタンスのクラスターにおいて、既存の`kube-apiserver`インスタンスは**1.n**とします
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* HAクラスターにおいて、既存の`kube-apiserver`は**1.n**または**1.(n+1)** とします(最新と最古の間で、最大で1つのマイナーバージョンの差異となります)
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* サーバーと通信する`kube-controller-manager`、`kube-scheduler`および`cloud-controller-manager`はバージョン**1.n**とします(必ず既存のAPIサーバーのバージョンよりも新しいものでなく、かつ新しいAPIサーバーのバージョンの1つ以内のマイナーバージョンとなります)
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||||
* すべてのノードの`kubelet`インスタンスはバージョン**1.n**または**1.(n-1)** とします(必ず既存のAPIサーバーよりも新しいバージョンでなく、かつ新しいAPIサーバーのバージョンの2つ以内のマイナーバージョンとなります)
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||||
* HAクラスターにおいて、既存の`kube-apiserver`は**1.n**または**1.(n+1)** とします(最新と最古の間で、最大で1つのマイナーバージョンの差異となります)
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||||
* サーバーと通信する`kube-controller-manager`、`kube-scheduler`および`cloud-controller-manager`はバージョン**1.n**とします(必ず既存のAPIサーバーのバージョンよりも新しいものでなく、かつ新しいAPIサーバーのバージョンの1つ以内のマイナーバージョンとなります)
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||||
* すべてのノードの`kubelet`インスタンスはバージョン**1.n**または**1.(n-1)** とします(必ず既存のAPIサーバーよりも新しいバージョンでなく、かつ新しいAPIサーバーのバージョンの2つ以内のマイナーバージョンとなります)
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* 登録されたAdmission webhookは、新しい`kube-apiserver`インスタンスが送信するこれらのデータを扱うことができます:
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* `ValidatingWebhookConfiguration`および`MutatingWebhookConfiguration`オブジェクトは、**1.(n+1)** で追加されたRESTリソースの新しいバージョンを含んで更新されます(または、v1.15から利用可能な[`matchPolicy: Equivalent`オプション](/docs/reference/access-authn-authz/extensible-admission-controllers/#matching-requests-matchpolicy)を使用してください)
|
||||
* `ValidatingWebhookConfiguration`および`MutatingWebhookConfiguration`オブジェクトは、**1.(n+1)** で追加されたRESTリソースの新しいバージョンを含んで更新されます(または、v1.15から利用可能な[`matchPolicy: Equivalent`オプション](/docs/reference/access-authn-authz/extensible-admission-controllers/#matching-requests-matchpolicy)を使用してください)
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||||
* Webhookは送信されたRESTリソースの新しいバージョン、および**1.(n+1)** のバージョンで追加された新しいフィールドを扱うことができます
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`kube-apiserver`を**1.(n+1)** にアップグレードしてください。
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@ -112,7 +112,7 @@ HAクラスター内の`kube-apiserver`間にバージョンの差異がある
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前提条件:
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* これらのコンポーネントと通信する`kube-apiserver`インスタンスが**1.(n+1)** であること(これらのコントロールプレーンコンポーネントが、クラスター内の`kube-apiserver`インスタンスと通信できるHAクラスターでは、これらのコンポーネントをアップグレードする前にすべての`kube-apiserver`インスタンスをアップグレードしなければなりません)
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* これらのコンポーネントと通信する`kube-apiserver`インスタンスが**1.(n+1)** であること(これらのコントロールプレーンコンポーネントが、クラスター内の`kube-apiserver`インスタンスと通信できるHAクラスターでは、これらのコンポーネントをアップグレードする前にすべての`kube-apiserver`インスタンスをアップグレードしなければなりません)
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`kube-controller-manager`、`kube-scheduler`および`cloud-controller-manager`を**1.(n+1)** にアップグレードしてください。
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@ -122,7 +122,7 @@ HAクラスター内の`kube-apiserver`間にバージョンの差異がある
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* `kubelet`と通信する`kube-apiserver`が**1.(n+1)** であること
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必要に応じて、`kubelet`インスタンスを**1.(n+1)** にアップグレードしてください(**1.n**や**1.(n-1)** のままにすることもできます)。
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必要に応じて、`kubelet`インスタンスを**1.(n+1)** にアップグレードしてください(**1.n**や**1.(n-1)** のままにすることもできます)。
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{{< warning >}}
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`kube-apiserver`と2つのマイナーバージョンの`kubelet`インスタンスを使用してクラスターを実行させることは推奨されません:
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@ -39,7 +39,7 @@ kubeadm upgrade apply v1.11.0 --feature-gates=CoreDNS=true
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Kubernetesバージョン1.13以降では、`CoreDNS`フィーチャーゲートが削除され、CoreDNSがデフォルトで使用されます。アップグレードしたクラスターでkube-dnsを使用する場合は、[こちら](/docs/reference/setup-tools/kubeadm/kubeadm-init-phase#cmd-phase-addon)のガイドに従ってください。
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||||
1.11以前のバージョンでは、Corefileはアップグレード中に作成されたものによって**上書き**されます。**カスタマイズしている場合は、既存のConfigMapを保存する必要があります。**新しいConfigMapが稼働したら、カスタマイズを再適用できます。
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||||
1.11以前のバージョンでは、Corefileはアップグレード中に作成されたものによって**上書き**されます。**カスタマイズしている場合は、既存のConfigMapを保存する必要があります。** 新しいConfigMapが稼働したら、カスタマイズを再適用できます。
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Kubernetesバージョン1.11以降でCoreDNSを実行している場合、アップグレード中、既存のCorefileは保持されます。
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@ -9,7 +9,7 @@ content_type: concept
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Kubernetes v1.6では`cloud-controller-manager`という新しいバイナリが導入されました。`cloud-controller-manager`はクラウド固有の制御ループを組み込むデーモンです。これらのクラウド固有の制御ループはもともと`kube-controller-manager`にありました。クラウドプロバイダーはKubernetesプロジェクトとは異なるペースで開発およびリリースされるため、プロバイダー固有のコードを`cloud-controller-manager`バイナリに抽象化することでクラウドベンダーはKubernetesのコアのコードとは独立して開発が可能となりました。
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`cloud-controller-manager`は、[cloudprovider.Interface](https://github.com/kubernetes/cloud-provider/blob/master/cloud.go)を満たす任意のクラウドプロバイダーと接続できます。下位互換性のためにKubernetesのコアプロジェクトで提供される[cloud-controller-manager](https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cmd/cloud-controller-manager)は`kube-controller-manager`と同じクラウドライブラリを使用します。Kubernetesのコアリポジトリで既にサポートされているクラウドプロバイダーは、Kubernetesリポジトリにあるcloud-controller-managerを使用してKubernetesのコアから移行することが期待されています。今後のKubernetesのリリースでは、すべてのクラウドコントローラーマネージャーはsigリードまたはクラウドベンダーが管理するKubernetesのコアプロジェクトの外で開発される予定です。
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`cloud-controller-manager`は、[cloudprovider.Interface](https://github.com/kubernetes/cloud-provider/blob/master/cloud.go)を満たす任意のクラウドプロバイダーと接続できます。下位互換性のためにKubernetesのコアプロジェクトで提供される[cloud-controller-manager](https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cmd/cloud-controller-manager)は`kube-controller-manager`と同じクラウドライブラリを使用します。Kubernetesのコアリポジトリですでにサポートされているクラウドプロバイダーは、Kubernetesリポジトリにあるcloud-controller-managerを使用してKubernetesのコアから移行することが期待されています。今後のKubernetesのリリースでは、すべてのクラウドコントローラーマネージャーはsigリードまたはクラウドベンダーが管理するKubernetesのコアプロジェクトの外で開発される予定です。
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@ -24,7 +24,7 @@ Kubernetes v1.6では`cloud-controller-manager`という新しいバイナリが
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* クラウドの認証/認可: クラウドではAPIへのアクセスを許可するためにトークンまたはIAMルールが必要になる場合があります
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* kubernetesの認証/認可: cloud-controller-managerは、kubernetes apiserverと通信するためにRBACルールの設定を必要とする場合があります
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* 高可用性: kube-controller-managerのように、リーダー選出を使用したクラウドコントローラーマネージャーの高可用性のセットアップが必要になる場合があります(デフォルトでオンになっています)。
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* 高可用性: kube-controller-managerのように、リーダー選出を使用したクラウドコントローラーマネージャーの高可用性のセットアップが必要になる場合があります(デフォルトでオンになっています)。
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### cloud-controller-managerを動かす
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@ -35,7 +35,7 @@ cloud-controller-managerを正常に実行するにはクラスター構成に
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クラウドコントローラーマネージャーを使用するようにクラスターを設定するとクラスターの動作がいくつか変わることに注意してください。
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* `--cloud-provider=external`を指定したkubeletは、初期化時に`NoSchedule`の`node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized`汚染を追加します。これによりノードは作業をスケジュールする前に外部のコントローラーからの2回目の初期化が必要であるとマークされます。クラウドコントローラーマネージャーが使用できない場合クラスター内の新しいノードはスケジュールできないままになることに注意してください。スケジューラーはリージョンやタイプ(高CPU、GPU、高メモリ、スポットインスタンスなど)などのノードに関するクラウド固有の情報を必要とする場合があるためこの汚染は重要です。
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* `--cloud-provider=external`を指定したkubeletは、初期化時に`NoSchedule`の`node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized`汚染を追加します。これによりノードは作業をスケジュールする前に外部のコントローラーからの2回目の初期化が必要であるとマークされます。クラウドコントローラーマネージャーが使用できない場合クラスター内の新しいノードはスケジュールできないままになることに注意してください。スケジューラーはリージョンやタイプ(高CPU、GPU、高メモリ、スポットインスタンスなど)などのノードに関するクラウド固有の情報を必要とする場合があるためこの汚染は重要です。
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* クラスター内のノードに関するクラウド情報はローカルメタデータを使用して取得されなくなりましたが、代わりにノード情報を取得するためのすべてのAPI呼び出しはクラウドコントローラーマネージャーを経由して行われるようになります。これはセキュリティを向上させるためにkubeletでクラウドAPIへのアクセスを制限できることを意味します。大規模なクラスターではクラスター内からクラウドのほとんどすべてのAPI呼び出しを行うため、クラウドコントローラーマネージャーがレートリミットに達するかどうかを検討する必要があります。
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v1.8の時点でクラウドコントローラーマネージャーは以下を実装できます。
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@ -69,7 +69,7 @@ Kubernetesのコアリポジトリにないクラウドコントローラーマ
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### ボリュームのサポート
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ボリュームの統合にはkubeletとの調整も必要になるためクラウドコントローラーマネージャーは`kube-controller-manager`にあるボリュームコントローラーを実装しません。CSI(コンテナストレージインターフェイス)が進化してFlexボリュームプラグインの強力なサポートが追加されるにつれ、クラウドがボリュームと完全に統合できるようクラウドコントローラーマネージャーに必要なサポートが追加されます。Kubernetesリポジトリの外部にあるCSIボリュームプラグインの詳細については[こちら](https://github.com/kubernetes/features/issues/178)をご覧ください。
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ボリュームの統合にはkubeletとの調整も必要になるためクラウドコントローラーマネージャーは`kube-controller-manager`にあるボリュームコントローラーを実装しません。CSI(コンテナストレージインターフェイス)が進化してFlexボリュームプラグインの強力なサポートが追加されるにつれ、クラウドがボリュームと完全に統合できるようクラウドコントローラーマネージャーに必要なサポートが追加されます。Kubernetesリポジトリの外部にあるCSIボリュームプラグインの詳細については[こちら](https://github.com/kubernetes/features/issues/178)をご覧ください。
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### スケーラビリティ
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@ -79,7 +79,7 @@ Kubernetesのコアリポジトリにないクラウドコントローラーマ
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クラウドコントローラーマネージャープロジェクトの目標はKubernetesのコアプロジェクトからクラウドに関する機能の開発を切り離すことです。残念ながら、Kubernetesプロジェクトの多くの面でクラウドプロバイダーの機能がKubernetesプロジェクトに緊密に結びついているという前提があります。そのため、この新しいアーキテクチャを採用するとクラウドプロバイダーの情報を要求する状況が発生する可能性がありますが、クラウドコントローラーマネージャーはクラウドプロバイダーへのリクエストが完了するまでその情報を返すことができない場合があります。
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これの良い例は、KubeletのTLSブートストラップ機能です。現在、TLSブートストラップはKubeletがすべてのアドレスタイプ(プライベート、パブリックなど)をクラウドプロバイダー(またはローカルメタデータサービス)に要求する能力を持っていると仮定していますが、クラウドコントローラーマネージャーは最初に初期化されない限りノードのアドレスタイプを設定できないためapiserverと通信するためにはkubeletにTLS証明書が必要です。
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これの良い例は、KubeletのTLSブートストラップ機能です。現在、TLSブートストラップはKubeletがすべてのアドレスタイプ(プライベート、パブリックなど)をクラウドプロバイダー(またはローカルメタデータサービス)に要求する能力を持っていると仮定していますが、クラウドコントローラーマネージャーは最初に初期化されない限りノードのアドレスタイプを設定できないためapiserverと通信するためにはkubeletにTLS証明書が必要です。
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このイニシアチブが成熟するに連れ、今後のリリースでこれらの問題に対処するための変更が行われます。
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@ -196,7 +196,7 @@ kubectl delete pod cpu-demo-2 --namespace=cpu-example
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クラスターで動作するコンテナにCPU要求と制限を設定することで、クラスターのノードで利用可能なCPUリソースを効率的に使用することができます。PodのCPU要求を低く保つことで、Podがスケジュールされやすくなります。CPU要求よりも大きい制限を与えることで、次の2つを実現できます:
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* Podは利用可能なCPUリソースを、突発的な活動(バースト)に使用することができます。
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* Podは利用可能なCPUリソースを、突発的な活動(バースト)に使用することができます。
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* バースト中のPodのCPUリソース量は、適切な量に制限されます。
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@ -97,7 +97,7 @@ resources:
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kubectl top pod memory-demo --namespace=mem-example
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```
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この出力では、Podが約162,900,000バイト(約150MiB)のメモリーを使用していることを示しています。Podの100MiBの要求を超えていますが、200MiBの制限には収まっています。
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||||
この出力では、Podが約162,900,000バイト(約150MiB)のメモリーを使用していることを示しています。Podの100MiBの要求を超えていますが、200MiBの制限には収まっています。
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```
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NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
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@ -278,7 +278,7 @@ kubectl delete pod memory-demo-3 --namespace=mem-example
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クラスターで動作するコンテナにメモリー要求と制限を設定することで、クラスターのノードで利用可能なメモリーリソースを効率的に使用することができます。Podのメモリー要求を低く保つことで、Podがスケジュールされやすくなります。メモリー要求よりも大きい制限を与えることで、次の2つを実現できます:
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* Podは利用可能なメモリーを、突発的な活動(バースト)に使用することができます。
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* Podは利用可能なメモリーを、突発的な活動(バースト)に使用することができます。
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* バースト中のPodのメモリー使用量は、適切な量に制限されます。
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## クリーンアップ
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@ -5,7 +5,7 @@ weight: 70
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<!-- overview -->
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このページでは、[`projected`](/docs/concepts/storage/volumes/#projected)(投影)ボリュームを使用して、既存の複数のボリュームソースを同一ディレクトリ内にマウントする方法を説明します。
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このページでは、[`projected`](/docs/concepts/storage/volumes/#projected)(投影)ボリュームを使用して、既存の複数のボリュームソースを同一ディレクトリ内にマウントする方法を説明します。
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現在、`secret`、`configMap`、`downwardAPI`および`serviceAccountToken`ボリュームを投影できます。
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{{< note >}}
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@ -87,7 +87,7 @@ weight: 50
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root@redis:/data/redis# kill <pid>
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```
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ここで`<pid>`はRedisプロセスID(PID)です。
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ここで`<pid>`はRedisプロセスID(PID)です。
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1. 元の端末で、Redis Podへの変更を監視します。最終的には、このようなものが表示されます:
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@ -97,7 +97,7 @@ Podは多くのリソースを共有するため、プロセスの名前空間
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ただし、一部のコンテナイメージは他のコンテナから分離されることが期待されるため、これらの違いを理解することが重要です:
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1. **コンテナプロセスは PID 1ではなくなります。**
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一部のコンテナイメージは、PID 1なしで起動することを拒否し(たとえば、`systemd`を使用するコンテナ)、`kill -HUP 1`などのコマンドを実行してコンテナプロセスにシグナルを送信します。
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一部のコンテナイメージは、PID 1なしで起動することを拒否し(たとえば、`systemd`を使用するコンテナ)、`kill -HUP 1`などのコマンドを実行してコンテナプロセスにシグナルを送信します。
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共有プロセス名前空間を持つPodでは、`kill -HUP 1`はPodサンドボックスにシグナルを送ります。(上の例では`/pause`)
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1. **プロセスはPod内の他のコンテナに表示されます。**
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@ -4,9 +4,7 @@ title: Serviceのデバッグ
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---
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<!-- overview -->
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新規にKubernetesをインストールした環境でかなり頻繁に発生する問題は、Serviceが適切に機能しないというものです。
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||||
Deployment(または他のワークロードコントローラー)を通じてPodを実行し、サービスを作成したにもかかわらず、アクセスしようとしても応答がありません。
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||||
何が問題になっているのかを理解するのに、このドキュメントがきっと役立つでしょう。
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||||
新規にKubernetesをインストールした環境でかなり頻繁に発生する問題は、Serviceが適切に機能しないというものです。Deployment(または他のワークロードコントローラー)を通じてPodを実行し、サービスを作成したにもかかわらず、アクセスしようとしても応答がありません。何が問題になっているのかを理解するのに、このドキュメントがきっと役立つでしょう。
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@ -16,8 +14,7 @@ Deployment(または他のワークロードコントローラー)を通じ
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## Pod内でコマンドを実行する
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ここでの多くのステップでは、クラスターで実行されているPodが見ているものを確認する必要があります。
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||||
これを行う最も簡単な方法は、インタラクティブなalpineのPodを実行することです。
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ここでの多くのステップでは、クラスターで実行されているPodが見ているものを確認する必要があります。これを行う最も簡単な方法は、インタラクティブなalpineのPodを実行することです。
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```none
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||||
kubectl run -it --rm --restart=Never alpine --image=alpine sh
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@ -27,7 +24,7 @@ kubectl run -it --rm --restart=Never alpine --image=alpine sh
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|||
コマンドプロンプトが表示されない場合は、Enterキーを押してみてください。
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||||
{{< /note >}}
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||||
使用したい実行中のPodが既にある場合は、以下のようにしてそのPod内でコマンドを実行できます。
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||||
使用したい実行中のPodがすでにある場合は、以下のようにしてそのPod内でコマンドを実行できます。
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```shell
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||||
kubectl exec <POD-NAME> -c <CONTAINER-NAME> -- <COMMAND>
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@ -35,8 +32,7 @@ kubectl exec <POD-NAME> -c <CONTAINER-NAME> -- <COMMAND>
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## セットアップ
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このドキュメントのウォークスルーのために、いくつかのPodを実行しましょう。
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||||
おそらくあなた自身のServiceをデバッグしているため、あなた自身の詳細に置き換えることもできますし、これに沿って2番目のデータポイントを取得することもできます。
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||||
このドキュメントのウォークスルーのために、いくつかのPodを実行しましょう。おそらくあなた自身のServiceをデバッグしているため、あなた自身の詳細に置き換えることもできますし、これに沿って2番目のデータポイントを取得することもできます。
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```shell
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||||
kubectl run hostnames --image=k8s.gcr.io/serve_hostname \
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@ -48,7 +44,7 @@ deployment.apps/hostnames created
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`kubectl`コマンドは作成、変更されたリソースのタイプと名前を出力するため、この後のコマンドで使用することもできます。
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{{< note >}}
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これは、次のYAMLでDeploymentを開始した場合と同じです。
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```yaml
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@ -72,7 +68,6 @@ spec:
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```
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||||
"run"ラベルは`kubectl run`によって、Deploymentの名前に自動的にセットされます。
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||||
{{< /note >}}
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||||
Podが実行されていることを確認できます。
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@ -86,8 +81,7 @@ hostnames-632524106-ly40y 1/1 Running 0 2m
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hostnames-632524106-tlaok 1/1 Running 0 2m
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||||
```
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||||
|
||||
Podが機能していることも確認できます。
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||||
Pod IP アドレスリストを取得し、直接テストできます。
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||||
Podが機能していることも確認できます。Pod IP アドレスリストを取得し、直接テストできます。
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||||
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||||
```shell
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||||
kubectl get pods -l run=hostnames \
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||||
|
@ -117,8 +111,7 @@ hostnames-bvc05
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|||
hostnames-yp2kp
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||||
```
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||||
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||||
この時点で期待通りの応答が得られない場合、Podが正常でないか、想定しているポートでリッスンしていない可能性があります。
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||||
なにが起きているかを確認するために`kubectl logs`が役立ちます、Podに直接に入りデバッグする場合は `kubectl exec`が必要になります。
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||||
この時点で期待通りの応答が得られない場合、Podが正常でないか、想定しているポートでリッスンしていない可能性があります。なにが起きているかを確認するために`kubectl logs`が役立ちます。Podに直接に入りデバッグする場合は`kubectl exec`が必要になります。
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||||
|
||||
これまでにすべての計画が完了していると想定すると、Serviceが機能しない理由を調査することができます。
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||||
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||||
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@ -126,8 +119,7 @@ hostnames-yp2kp
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||||
賢明な読者は、Serviceをまだ実際に作成していないことにお気付きかと思いますが、これは意図的です。これは時々忘れられるステップであり、最初に確認すべきことです。
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||||
存在しないServiceにアクセスしようとするとどうなるでしょうか?
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||||
このServiceを名前で利用する別のPodがあると仮定すると、次のような結果が得られます。
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||||
存在しないServiceにアクセスしようとするとどうなるでしょうか?このServiceを名前で利用する別のPodがあると仮定すると、次のような結果が得られます。
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||||
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||||
```shell
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||||
wget -O- hostnames
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||||
|
@ -147,8 +139,7 @@ No resources found.
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|||
Error from server (NotFound): services "hostnames" not found
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||||
```
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||||
|
||||
Serviceを作成しましょう。
|
||||
前と同様に、これはウォークスルー用です。ご自身のServiceの詳細を使用することもできます。
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||||
Serviceを作成しましょう。前と同様に、これはウォークスルー用です。ご自身のServiceの詳細を使用することもできます。
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||||
|
||||
```shell
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||||
kubectl expose deployment hostnames --port=80 --target-port=9376
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||||
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@ -169,7 +160,6 @@ hostnames ClusterIP 10.0.1.175 <none> 80/TCP 5s
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これで、Serviceが存在することがわかりました。
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{{< note >}}
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||||
前と同様に、これは次のようなYAMLでServiceを開始した場合と同じです。
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```yaml
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@ -187,14 +177,11 @@ spec:
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|||
targetPort: 9376
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```
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構成の全範囲をハイライトするため、ここで作成したServiceはPodとは異なるポート番号を使用します。
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||||
多くの実際のServiceでは、これらのポートは同じになる場合があります。
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{{< /note >}}
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||||
構成の全範囲をハイライトするため、ここで作成したServiceはPodとは異なるポート番号を使用します。多くの実際のServiceでは、これらのポートは同じになる場合があります。
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||||
|
||||
## サービスはDNS名によって機能しているか?
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||||
|
||||
クライアントがサービスを使用する最も一般的な方法の1つは、DNS名を使用することです。
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||||
同じNamespaceのPodから次のコマンドを実行してください。
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||||
クライアントがサービスを使用する最も一般的な方法の1つは、DNS名を使用することです。同じNamespaceのPodから次のコマンドを実行してください。
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||||
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||||
```shell
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||||
nslookup hostnames
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||||
|
@ -219,8 +206,7 @@ Name: hostnames.default
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|||
Address 1: 10.0.1.175 hostnames.default.svc.cluster.local
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||||
```
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||||
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||||
これが機能する場合、クロスネームスペース名を使用するようにアプリケーションを調整するか、同じNamespaceでアプリとServiceを実行する必要があります。
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||||
これでも失敗する場合は、完全修飾名を試してください。
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||||
これが機能する場合、クロスネームスペース名を使用するようにアプリケーションを調整するか、同じNamespaceでアプリとServiceを実行する必要があります。これでも失敗する場合は、完全修飾名を試してください。
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||||
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||||
```shell
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||||
nslookup hostnames.default.svc.cluster.local
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||||
|
@ -232,10 +218,7 @@ Name: hostnames.default.svc.cluster.local
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|||
Address 1: 10.0.1.175 hostnames.default.svc.cluster.local
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||||
```
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||||
|
||||
ここでのサフィックス"default.svc.cluster.local"に注意してください。
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||||
"default"は、操作しているNamespaceです。
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||||
"svc"は、これがServiceであることを示します。
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||||
"cluster.local"はクラスタードメインであり、あなたのクラスターでは異なる場合があります。
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||||
ここでのサフィックス"default.svc.cluster.local"に注意してください。"default"は、操作しているNamespaceです。"svc"は、これがServiceであることを示します。"cluster.local"はクラスタードメインであり、あなたのクラスターでは異なる場合があります。
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||||
|
||||
クラスター内のノードからも試すこともできます。
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||||
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@ -254,8 +237,7 @@ Name: hostnames.default.svc.cluster.local
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|||
Address: 10.0.1.175
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||||
```
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||||
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||||
完全修飾名では検索できるのに、相対名ではできない場合、Podの`/etc/resolv.conf`ファイルが正しいことを確認する必要があります。
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||||
Pod内から実行します。
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||||
完全修飾名では検索できるのに、相対名ではできない場合、Podの`/etc/resolv.conf`ファイルが正しいことを確認する必要があります。Pod内から実行します。
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||||
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||||
```shell
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||||
cat /etc/resolv.conf
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||||
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@ -269,25 +251,15 @@ search default.svc.cluster.local svc.cluster.local cluster.local example.com
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|||
options ndots:5
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```
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||||
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||||
nameserver行はクラスターのDNS Serviceを示さなければなりません。
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||||
これは、`--cluster-dns`フラグで`kubelet`に渡されます。
|
||||
nameserver行はクラスターのDNS Serviceを示さなければなりません。これは、`--cluster-dns`フラグで`kubelet`に渡されます。
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||||
|
||||
`search`行には、`Service`名を見つけるための適切なサフィックスを含める必要があります。
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||||
この場合、ローカルの`Namespace`で`Service`を見つけるためのサフィックス(`default.svc.cluster.local`)、すべての`Namespaces`で`Service`を見つけるためのサフィックス(`svc.cluster.local`)、およびクラスターのサフィックス(`cluster.local`)です。
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||||
インストール方法によっては、その後に追加のレコードがある場合があります(合計6つまで)。
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||||
クラスターのサフィックスは、`--cluster-domain`フラグを使用して`kubelet`に渡されます。
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||||
このドキュメントではそれが"cluster.local"であると仮定していますが、あなたのクラスターでは異なる場合があります。
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||||
その場合は、上記のすべてのコマンドでクラスターのサフィックスを変更する必要があります。
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||||
`search`行には、`Service`名を見つけるための適切なサフィックスを含める必要があります。この場合、ローカルの`Namespace`で`Service`を見つけるためのサフィックス(`default.svc.cluster.local`)、すべての`Namespaces`で`Service`を見つけるためのサフィックス(`svc.cluster.local`)、およびクラスターのサフィックス(`cluster.local`)です。インストール方法によっては、その後に追加のレコードがある場合があります(合計6つまで)。クラスターのサフィックスは、`--cluster-domain`フラグを使用して`kubelet`に渡されます。このドキュメントではそれが"cluster.local"であると仮定していますが、あなたのクラスターでは異なる場合があります。その場合は、上記のすべてのコマンドでクラスターのサフィックスを変更する必要があります。
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||||
`options`行では、DNSクライアントライブラリーが検索パスをまったく考慮しないように`ndots`を十分に高く設定する必要があります。
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Kubernetesはデフォルトでこれを5に設定します。これは、生成されるすべてのDNS名をカバーするのに十分な大きさです。
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||||
`options`行では、DNSクライアントライブラリーが検索パスをまったく考慮しないように`ndots`を十分に高く設定する必要があります。Kubernetesはデフォルトでこれを5に設定します。これは、生成されるすべてのDNS名をカバーするのに十分な大きさです。
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||||
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||||
### DNS名で機能するServiceはありますか? {#does-any-service-exist-in-dns}
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||||
### DNS名で機能するServiceはあるか? {#does-any-service-exist-in-dns}
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上記がまだ失敗する場合、DNSルックアップがServiceに対して機能していません。
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一歩離れて、他の何が機能していないかを確認しましょう。
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KubernetesマスターのServiceは常に機能するはずです。
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Pod内から実行します。
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||||
上記がまだ失敗する場合、DNSルックアップがServiceに対して機能していません。一歩離れて、他の何が機能していないかを確認しましょう。KubernetesマスターのServiceは常に機能するはずです。Pod内から実行します。
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```shell
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||||
nslookup kubernetes.default
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@ -300,12 +272,11 @@ Name: kubernetes.default
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Address 1: 10.0.0.1 kubernetes.default.svc.cluster.local
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```
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||||
これが失敗する場合は、このドキュメントの [kube-proxy](#is-the-kube-proxy-working)セクションを参照するか、このドキュメントの先頭に戻って最初からやり直してください。ただし、あなた自身のServiceをデバッグするのではなく 、DNSサービスをデバッグします。
|
||||
これが失敗する場合は、このドキュメントの[kube-proxy](#is-the-kube-proxy-working)セクションを参照するか、このドキュメントの先頭に戻って最初からやり直してください。ただし、あなた自身のServiceをデバッグするのではなく、DNSサービスをデバッグします。
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||||
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||||
## ServiceはIPでは機能するか?
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||||
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DNSサービスが正しく動作できると仮定すると、次にテストするのはIPによってServiceが動作しているかどうかです。
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上述の`kubectl get`で確認できるIPに、クラスター内のPodからアクセスします。
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||||
DNSサービスが正しく動作できると仮定すると、次にテストするのはIPによってServiceが動作しているかどうかです。上述の`kubectl get`で確認できるIPに、クラスター内のPodからアクセスします。
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```shell
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||||
for i in $(seq 1 3); do
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@ -321,13 +292,11 @@ hostnames-bvc05
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hostnames-yp2kp
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||||
```
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||||
Serviceが機能している場合は、正しい応答が得られるはずです。
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||||
そうでない場合、おかしい可能性のあるものがいくつかあるため、続けましょう。
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||||
Serviceが機能している場合は、正しい応答が得られるはずです。そうでない場合、おかしい可能性のあるものがいくつかあるため、続けましょう。
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||||
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||||
## Serviceは正しく定義されているか?
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||||
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||||
馬鹿げているように聞こえるかもしれませんが、Serviceが正しく定義されPodのポートとマッチすることを二度、三度と確認すべきです。
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Serviceを読み返して確認しましょう。
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||||
馬鹿げているように聞こえるかもしれませんが、Serviceが正しく定義されPodのポートとマッチすることを二度、三度と確認すべきです。Serviceを読み返して確認しましょう。
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||||
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||||
```shell
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||||
kubectl get service hostnames -o json
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||||
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@ -377,8 +346,7 @@ kubectl get service hostnames -o json
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## ServiceにEndpointsがあるか?
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||||
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ここまで来たということは、Serviceは正しく定義され、DNSによって名前解決できることが確認できているでしょう。
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||||
ここでは、実行したPodがServiceによって実際に選択されていることを確認しましょう。
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||||
ここまで来たということは、Serviceは正しく定義され、DNSによって名前解決できることが確認できているでしょう。ここでは、実行したPodがServiceによって実際に選択されていることを確認しましょう。
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||||
|
||||
以前に、Podが実行されていることを確認しました。再確認しましょう。
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||||
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@ -395,8 +363,7 @@ hostnames-yp2kp 1/1 Running 0 1h
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||||
"AGE"列は、これらのPodが約1時間前のものであることを示しており、それらが正常に実行され、クラッシュしていないことを意味します。
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||||
"RESTARTS"列は、これらのポッドが頻繁にクラッシュしたり、再起動されていないことを示しています。 頻繁に再起動すると、断続的な接続性の問題が発生する可能性があります。
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||||
再起動回数が多い場合は、[ポッドをデバッグする](/ja/docs/tasks/debug-application-cluster/debug-pod-replication-controller/#podのデバッグ)を参照してください。
|
||||
"RESTARTS"列は、これらのポッドが頻繁にクラッシュしたり、再起動されていないことを示しています。頻繁に再起動すると、断続的な接続性の問題が発生する可能性があります。再起動回数が多い場合は、[ポッドをデバッグする](/ja/docs/tasks/debug-application-cluster/debug-pod-replication-controller/#podのデバッグ)を参照してください。
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|
||||
Kubernetesシステム内には、すべてのServiceのセレクターを評価し、結果をEndpointsオブジェクトに保存するコントロールループがあります。
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@ -407,15 +374,11 @@ NAME ENDPOINTS
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hostnames 10.244.0.5:9376,10.244.0.6:9376,10.244.0.7:9376
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```
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これにより、EndpointsコントローラーがServiceの正しいPodを見つけていることを確認できます。
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`ENDPOINTS`列が`<none>`の場合、Serviceの`spec.selector`フィールドが実際にPodの`metadata.labels`値を選択していることを確認する必要があります。
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よくある間違いは、タイプミスまたは他のエラー、たとえばServiceが`app=hostnames`を選択しているのにDeploymentが`run=hostnames`を指定していることです。
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||||
これにより、EndpointsコントローラーがServiceの正しいPodを見つけていることを確認できます。`ENDPOINTS`列が`<none>`の場合、Serviceの`spec.selector`フィールドが実際にPodの`metadata.labels`値を選択していることを確認する必要があります。よくある間違いは、タイプミスまたは他のエラー、たとえばServiceが`app=hostnames`を選択しているのにDeploymentが`run=hostnames`を指定していることです。
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||||
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||||
## Podは機能しているか?
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||||
この時点で、Serviceが存在し、Podを選択していることがわかります。
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このウォークスルーの最初に、Pod自体を確認しました。
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Podが実際に機能していることを確認しましょう。Serviceメカニズムをバイパスして、上記EndpointsにリストされているPodに直接アクセスすることができます。
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||||
この時点で、Serviceが存在し、Podを選択していることがわかります。このウォークスルーの最初に、Pod自体を確認しました。Podが実際に機能していることを確認しましょう。Serviceメカニズムをバイパスして、上記EndpointsにリストされているPodに直接アクセスすることができます。
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||||
{{< note >}}
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||||
これらのコマンドは、Serviceポート(80)ではなく、Podポート(9376)を使用します。
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@ -437,23 +400,17 @@ hostnames-bvc05
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hostnames-yp2kp
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```
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Endpointsリスト内の各Podは、それぞれの自身のホスト名を返すはずです。
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||||
そうならない(または、あなた自身のPodの正しい振る舞いにならない)場合は、そこで何が起こっているのかを調査する必要があります。
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||||
Endpointsリスト内の各Podは、それぞれの自身のホスト名を返すはずです。そうならない(または、あなた自身のPodの正しい振る舞いにならない)場合は、そこで何が起こっているのかを調査する必要があります。
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||||
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||||
## kube-proxyは機能しているか? {#is-the-kube-proxy-working}
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||||
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||||
ここに到達したのなら、Serviceは実行され、Endpointsがあり、Podが実際にサービスを提供しています。
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||||
この時点で、Serviceのプロキシーメカニズム全体が疑わしいです。
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ひとつひとつ確認しましょう。
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||||
ここに到達したのなら、Serviceは実行され、Endpointsがあり、Podが実際にサービスを提供しています。この時点で、Serviceのプロキシーメカニズム全体が疑わしいです。ひとつひとつ確認しましょう。
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||||
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||||
Serviceのデフォルト実装、およびほとんどのクラスターで使用されるものは、kube-proxyです。
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||||
kube-proxyはそれぞれのノードで実行され、Serviceの抽象化を提供するための小さなメカニズムセットの1つを構成するプログラムです。
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||||
クラスターがkube-proxyを使用しない場合、以下のセクションは適用されず、使用しているServiceの実装を調査する必要があります。
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||||
Serviceのデフォルト実装、およびほとんどのクラスターで使用されるものは、kube-proxyです。kube-proxyはそれぞれのノードで実行され、Serviceの抽象化を提供するための小さなメカニズムセットの1つを構成するプログラムです。クラスターがkube-proxyを使用しない場合、以下のセクションは適用されず、使用しているServiceの実装を調査する必要があります。
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||||
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||||
### kube-proxyは実行されているか?
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||||
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`kube-proxy`がノード上で実行されていることを確認しましょう。
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ノードで実行されていれば、以下のような結果が得られるはずです。
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`kube-proxy`がノード上で実行されていることを確認しましょう。ノードで実行されていれば、以下のような結果が得られるはずです。
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```shell
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ps auxw | grep kube-proxy
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@ -462,11 +419,7 @@ ps auxw | grep kube-proxy
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root 4194 0.4 0.1 101864 17696 ? Sl Jul04 25:43 /usr/local/bin/kube-proxy --master=https://kubernetes-master --kubeconfig=/var/lib/kube-proxy/kubeconfig --v=2
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```
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次に、マスターとの接続など、明らかな失敗をしていないことを確認します。
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これを行うには、ログを確認する必要があります。
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ログへのアクセス方法は、ノードのOSに依存します。
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一部のOSでは/var/log/kube-proxy.logのようなファイルですが、他のOSでは`journalctl`を使用してログにアクセスします。
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次のように表示されます。
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次に、マスターとの接続など、明らかな失敗をしていないことを確認します。これを行うには、ログを確認する必要があります。ログへのアクセス方法は、ノードのOSに依存します。一部のOSでは/var/log/kube-proxy.logのようなファイルですが、他のOSでは`journalctl`を使用してログにアクセスします。次のように表示されます。
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```none
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I1027 22:14:53.995134 5063 server.go:200] Running in resource-only container "/kube-proxy"
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@ -483,12 +436,9 @@ I1027 22:14:54.040223 5063 proxier.go:294] Adding new service "kube-system/ku
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マスターに接続できないことに関するエラーメッセージが表示された場合、ノードの設定とインストール手順をダブルチェックする必要があります。
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`kube-proxy`が正しく実行できない理由の可能性の1つは、必須の`conntrack`バイナリが見つからないことです。
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これは、例えばKubernetesをスクラッチからインストールするなど、クラスターのインストール方法に依存して、一部のLinuxシステムで発生する場合があります。
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これが該当する場合は、`conntrack`パッケージを手動でインストール(例: Ubuntuでは`sudo apt install conntrack`)する必要があり、その後に再試行する必要があります。
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`kube-proxy`が正しく実行できない理由の可能性の1つは、必須の`conntrack`バイナリが見つからないことです。これは、例えばKubernetesをスクラッチからインストールするなど、クラスターのインストール方法に依存して、一部のLinuxシステムで発生する場合があります。これが該当する場合は、`conntrack`パッケージを手動でインストール(例: Ubuntuでは`sudo apt install conntrack`)する必要があり、その後に再試行する必要があります。
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kube-proxyは、いくつかのモードのいずれかで実行できます。 上記のログの`Using iptables Proxier`という行は、kube-proxyが「iptables」モードで実行されていることを示しています。
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最も一般的な他のモードは「ipvs」です。 古い「ユーザースペース」モードは、主にこれらに置き換えられました。
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kube-proxyは、いくつかのモードのいずれかで実行できます。上記のログの`Using iptables Proxier`という行は、kube-proxyが「iptables」モードで実行されていることを示しています。最も一般的な他のモードは「ipvs」です。古い「ユーザースペース」モードは、主にこれらに置き換えられました。
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#### Iptables mode
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@ -510,9 +460,7 @@ iptables-save | grep hostnames
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-A KUBE-SVC-NWV5X2332I4OT4T3 -m comment --comment "default/hostnames:" -j KUBE-SEP-57KPRZ3JQVENLNBR
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```
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各サービスのポートごとに、 `KUBE-SERVICES`に1つのルールと1つの` KUBE-SVC- <hash> `チェーンが必要です。
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Podエンドポイントごとに、その `KUBE-SVC- <hash>`に少数のルールがあり、少数のルールが含まれる1つの `KUBE-SEP- <hash>`チェーンがあるはずです。
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正確なルールは、正確な構成(NodePortとLoadBalancerを含む)に基づいて異なります。
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各サービスのポートごとに、`KUBE-SERVICES`に1つのルールと1つの` KUBE-SVC- <hash> `チェーンが必要です。Podエンドポイントごとに、その`KUBE-SVC- <hash>`に少数のルールがあり、少数のルールが含まれる1つの`KUBE-SEP- <hash>`チェーンがあるはずです。正確なルールは、正確な構成(NodePortとLoadBalancerを含む)に基づいて異なります。
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#### IPVS mode
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@ -532,12 +480,9 @@ TCP 10.0.1.175:80 rr
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...
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```
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各Serviceの各ポートに加えて、NodePort、External IP、およびLoad Balancer IPに対して、kube-proxyは仮想サーバーを作成します。
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Pod endpointごとに、対応する実サーバーが作成されます。
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この例では, サービスhostnames(`10.0.1.175:80`) は3つのendpoints(`10.244.0.5:9376`,`10.244.0.6:9376`, `10.244.0.7:9376`)を持っています。
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各Serviceの各ポートに加えて、NodePort、External IP、およびLoad Balancer IPに対して、kube-proxyは仮想サーバーを作成します。Pod endpointごとに、対応する実サーバーが作成されます。この例では、サービスhostnames(`10.0.1.175:80`)は3つのendpoints(`10.244.0.5:9376`、`10.244.0.6:9376`、`10.244.0.7:9376`)を持っています。
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IPVSプロキシーは、各Serviceアドレス(Cluster IP、External IP、NodePort IP、Load Balancer IPなど)毎の仮想サーバーと、Serviceのエンドポイントが存在する場合に対応する実サーバーを作成します。
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この例では、hostnames Service(`10.0.1.175:80`)は3つのエンドポイント(`10.244.0.5:9376`、`10.244.0.6:9376`、`10.244.0.7:9376`)を持ち、上と似た結果が得られるはずです。
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IPVSプロキシーは、各Serviceアドレス(Cluster IP、External IP、NodePort IP、Load Balancer IPなど)毎の仮想サーバーと、Serviceのエンドポイントが存在する場合に対応する実サーバーを作成します。この例では、hostnames Service(`10.0.1.175:80`)は3つのエンドポイント(`10.244.0.5:9376`、`10.244.0.6:9376`、`10.244.0.7:9376`)を持ち、上と似た結果が得られるはずです。
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#### Userspace mode
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@ -553,7 +498,7 @@ iptables-save | grep hostnames
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-A KUBE-PORTALS-HOST -d 10.0.1.175/32 -p tcp -m comment --comment "default/hostnames:default" -m tcp --dport 80 -j DNAT --to-destination 10.240.115.247:48577
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```
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サービスの各ポートには2つのルールが必要です(この例では1つだけ)-「KUBE-PORTALS-CONTAINER」と「KUBE-PORTALS-HOST」です。
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サービスの各ポートには2つのルールが必要です(この例では1つだけ)-「KUBE-PORTALS-CONTAINER」と「KUBE-PORTALS-HOST」です。
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「userspace」モードを使用する必要はほとんどないので、ここでこれ以上時間を費やすことはありません。
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@ -568,11 +513,9 @@ curl 10.0.1.175:80
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hostnames-0uton
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```
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もしこれが失敗し、あなたがuserspaceプロキシーを使用している場合、プロキシーへの直接アクセスを試してみてください。
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もしiptablesプロキシーを使用している場合、このセクションはスキップしてください。
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もしこれが失敗し、あなたがuserspaceプロキシーを使用している場合、プロキシーへの直接アクセスを試してみてください。もしiptablesプロキシーを使用している場合、このセクションはスキップしてください。
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上記の`iptables-save`の出力を振り返り、`kube-proxy`がServiceに使用しているポート番号を抽出します。
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上記の例では"48577"です。このポートに接続してください。
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上記の`iptables-save`の出力を振り返り、`kube-proxy`がServiceに使用しているポート番号を抽出します。上記の例では"48577"です。このポートに接続してください。
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```shell
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curl localhost:48577
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@ -589,18 +532,13 @@ Setting endpoints for default/hostnames:default to [10.244.0.5:9376 10.244.0.6:9
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これらが表示されない場合は、`-v`フラグを4に設定して`kube-proxy`を再起動してから、再度ログを確認してください。
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### エッジケース: PodがService IP経由で自身に到達できない。 {#a-pod-fails-to-reach-itself-via-the-service-ip}
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### エッジケース: PodがService IP経由で自身に到達できない {#a-pod-fails-to-reach-itself-via-the-service-ip}
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||||
これはありそうに聞こえないかもしれませんが、実際には起こり、動作するはずです。
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これはネットワークが"hairpin"トラフィック用に適切に設定されていない場合、通常は`kube-proxy`が`iptables`モードで実行され、Podがブリッジネットワークに接続されている場合に発生します。
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`Kubelet`は`hairpin-mode`[フラグ](/docs/admin/kubelet/)を公開します。
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これにより、Serviceのエンドポイントが自身のServiceのVIPにアクセスしようとした場合に、自身への負荷分散を可能にします。
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`hairpin-mode`フラグは`hairpin-veth`または`promiscuous-bridge`に設定する必要があります。
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これはありそうに聞こえないかもしれませんが、実際には起こり、動作するはずです。これはネットワークが"hairpin"トラフィック用に適切に設定されていない場合、通常は`kube-proxy`が`iptables`モードで実行され、Podがブリッジネットワークに接続されている場合に発生します。`Kubelet`は`hairpin-mode`[フラグ](/docs/admin/kubelet/)を公開します。これにより、Serviceのエンドポイントが自身のServiceのVIPにアクセスしようとした場合に、自身への負荷分散を可能にします。`hairpin-mode`フラグは`hairpin-veth`または`promiscuous-bridge`に設定する必要があります。
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この問題をトラブルシューティングする一般的な手順は次のとおりです。
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* `hairpin-mode`が`hairpin-veth`または`promiscuous-bridge`に設定されていることを確認します。
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次のような表示がされるはずです。この例では、`hairpin-mode`は`promiscuous-bridge`に設定されています。
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* `hairpin-mode`が`hairpin-veth`または`promiscuous-bridge`に設定されていることを確認します。次のような表示がされるはずです。この例では、`hairpin-mode`は`promiscuous-bridge`に設定されています。
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```shell
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ps auxw | grep kubelet
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@ -609,20 +547,13 @@ ps auxw | grep kubelet
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root 3392 1.1 0.8 186804 65208 ? Sl 00:51 11:11 /usr/local/bin/kubelet --enable-debugging-handlers=true --config=/etc/kubernetes/manifests --allow-privileged=True --v=4 --cluster-dns=10.0.0.10 --cluster-domain=cluster.local --configure-cbr0=true --cgroup-root=/ --system-cgroups=/system --hairpin-mode=promiscuous-bridge --runtime-cgroups=/docker-daemon --kubelet-cgroups=/kubelet --babysit-daemons=true --max-pods=110 --serialize-image-pulls=false --outofdisk-transition-frequency=0
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```
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* 実際に使われている`hairpin-mode`を確認します。
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これを行うには、kubeletログを確認する必要があります。
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ログへのアクセス方法は、ノードのOSによって異なります。
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一部のOSでは/var/log/kubelet.logなどのファイルですが、他のOSでは`journalctl`を使用してログにアクセスします。
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互換性のために、実際に使われている`hairpin-mode`が`--hairpin-mode`フラグと一致しない場合があることに注意してください。
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kubelet.logにキーワード`hairpin`を含むログ行があるかどうかを確認してください。
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実際に使われている`hairpin-mode`を示す以下のようなログ行があるはずです。
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* 実際に使われている`hairpin-mode`を確認します。これを行うには、kubeletログを確認する必要があります。ログへのアクセス方法は、ノードのOSによって異なります。一部のOSでは/var/log/kubelet.logなどのファイルですが、他のOSでは`journalctl`を使用してログにアクセスします。互換性のために、実際に使われている`hairpin-mode`が`--hairpin-mode`フラグと一致しない場合があることに注意してください。kubelet.logにキーワード`hairpin`を含むログ行があるかどうかを確認してください。実際に使われている`hairpin-mode`を示す以下のようなログ行があるはずです。
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```none
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I0629 00:51:43.648698 3252 kubelet.go:380] Hairpin mode set to "promiscuous-bridge"
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```
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* 実際に使われている`hairpin-mode`が`hairpin-veth`の場合、`Kubelet`にノードの`/sys`で操作する権限があることを確認します。
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すべてが正常に機能している場合、次のようなものが表示されます。
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* 実際に使われている`hairpin-mode`が`hairpin-veth`の場合、`Kubelet`にノードの`/sys`で操作する権限があることを確認します。すべてが正常に機能している場合、次のようなものが表示されます。
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```shell
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for intf in /sys/devices/virtual/net/cbr0/brif/*; do cat $intf/hairpin_mode; done
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@ -634,8 +565,7 @@ for intf in /sys/devices/virtual/net/cbr0/brif/*; do cat $intf/hairpin_mode; don
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1
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```
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実際に使われている`hairpin-mode`が`promiscuous-bridge`の場合、`Kubelet`にノード上のLinuxブリッジを操作する権限があることを確認してください。
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`cbr0`ブリッジが使用され適切に構成されている場合、以下が表示されます。
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実際に使われている`hairpin-mode`が`promiscuous-bridge`の場合、`Kubelet`にノード上のLinuxブリッジを操作する権限があることを確認してください。`cbr0`ブリッジが使用され適切に構成されている場合、以下が表示されます。
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```shell
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ifconfig cbr0 |grep PROMISC
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@ -648,15 +578,9 @@ UP BROADCAST RUNNING PROMISC MULTICAST MTU:1460 Metric:1
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## 助けを求める
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ここまでたどり着いたということは、とてもおかしなことが起こっています。
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Serviceは実行中で、Endpointsがあり、Podは実際にサービスを提供しています。
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DNSは動作していて、`kube-proxy`も誤動作していないようです。
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それでも、あなたのServiceは機能していません。
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おそらく私たちにお知らせ頂いた方がよいでしょう。調査をお手伝いします!
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ここまでたどり着いたということは、とてもおかしなことが起こっています。Serviceは実行中で、Endpointsがあり、Podは実際にサービスを提供しています。DNSは動作していて、`kube-proxy`も誤動作していないようです。それでも、あなたのServiceは機能していません。おそらく私たちにお知らせ頂いた方がよいでしょう。調査をお手伝いします!
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[Slack](/docs/troubleshooting/#slack)または
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[Forum](https://discuss.kubernetes.io)または
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[GitHub](https://github.com/kubernetes/kubernetes)でお問い合わせください。
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[Slack](/docs/troubleshooting/#slack)、[Forum](https://discuss.kubernetes.io)または[GitHub](https://github.com/kubernetes/kubernetes)でお問い合わせください。
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@ -21,7 +21,7 @@ weight: 70
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StatefulSetの通常の操作では、StatefulSet Podを強制的に削除する必要は**まったく**ありません。StatefulSetコントローラーは、StatefulSetのメンバーの作成、スケール、削除を行います。それは序数0からN-1までの指定された数のPodが生きていて準備ができていることを保証しようとします。StatefulSetは、クラスター内で実行されている特定のIDを持つ最大1つのPodがいつでも存在することを保証します。これは、StatefulSetによって提供される*最大1つの*セマンティクスと呼ばれます。
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手動による強制削除は、StatefulSetに固有の最大1つのセマンティクスに違反する可能性があるため、慎重に行う必要があります。StatefulSetを使用して、安定したネットワークIDと安定した記憶域を必要とする分散型およびクラスター型アプリケーションを実行できます。これらのアプリケーションは、固定IDを持つ固定数のメンバーのアンサンブルに依存する構成を持つことがよくあります。同じIDを持つ複数のメンバーを持つことは悲惨なことになり、データの損失につながる可能性があります(例:定足数ベースのシステムでのスプリットブレインシナリオ)。
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手動による強制削除は、StatefulSetに固有の最大1つのセマンティクスに違反する可能性があるため、慎重に行う必要があります。StatefulSetを使用して、安定したネットワークIDと安定した記憶域を必要とする分散型およびクラスター型アプリケーションを実行できます。これらのアプリケーションは、固定IDを持つ固定数のメンバーのアンサンブルに依存する構成を持つことがよくあります。同じIDを持つ複数のメンバーを持つことは悲惨なことになり、データの損失につながる可能性があります(例:定足数ベースのシステムでのスプリットブレインシナリオ)。
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## Podの削除
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@ -33,13 +33,13 @@ kubectl delete pods <pod>
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上記がグレースフルターミネーションにつながるためには、`pod.Spec.TerminationGracePeriodSeconds`に0を指定しては**いけません**。`pod.Spec.TerminationGracePeriodSeconds`を0秒に設定することは安全ではなく、StatefulSet Podには強くお勧めできません。グレースフル削除は安全で、kubeletがapiserverから名前を削除する前に[Podが適切にシャットダウンする](/ja/docs/concepts/workloads/pods/pod/#termination-of-pods)ことを保証します。
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Kubernetes(バージョン1.5以降)は、Nodeにアクセスできないという理由だけでPodを削除しません。到達不能なNodeで実行されているPodは、[タイムアウト](/docs/admin/node/#node-condition)の後に`Terminating`または`Unknown`状態になります。到達不能なNode上のPodをユーザーが適切に削除しようとすると、Podはこれらの状態に入ることもあります。そのような状態のPodをapiserverから削除することができる唯一の方法は以下の通りです:
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Kubernetes(バージョン1.5以降)は、Nodeにアクセスできないという理由だけでPodを削除しません。到達不能なNodeで実行されているPodは、[タイムアウト](/docs/admin/node/#node-condition)の後に`Terminating`または`Unknown`状態になります。到達不能なNode上のPodをユーザーが適切に削除しようとすると、Podはこれらの状態に入ることもあります。そのような状態のPodをapiserverから削除することができる唯一の方法は以下の通りです:
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* (ユーザーまたは[Node Controller](/docs/admin/node)によって)Nodeオブジェクトが削除されます。<br/>
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* 応答していないNodeのkubeletが応答を開始し、Podを終了してapiserverからエントリーを削除します。<br/>
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* ユーザーによりPodを強制削除します。
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推奨されるベストプラクティスは、1番目または2番目のアプローチを使用することです。Nodeが死んでいることが確認された(例えば、ネットワークから恒久的に切断された、電源が切られたなど)場合、Nodeオブジェクトを削除します。Nodeがネットワークパーティションに苦しんでいる場合は、これを解決するか、解決するのを待ちます。パーティションが回復すると、kubeletはPodの削除を完了し、apiserverでその名前を解放します。
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推奨されるベストプラクティスは、1番目または2番目のアプローチを使用することです。Nodeが死んでいることが確認された(例えば、ネットワークから恒久的に切断された、電源が切られたなど)場合、Nodeオブジェクトを削除します。Nodeがネットワークパーティションに苦しんでいる場合は、これを解決するか、解決するのを待ちます。パーティションが回復すると、kubeletはPodの削除を完了し、apiserverでその名前を解放します。
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通常、PodがNode上で実行されなくなるか、管理者によってそのNodeが削除されると、システムは削除を完了します。あなたはPodを強制的に削除することでこれを無効にすることができます。
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@ -186,7 +186,7 @@ macOSで[MacPorts](https://macports.org/)パッケージマネージャーを使
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curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/{{< param "fullversion" >}}/bin/windows/amd64/kubectl.exe
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```
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最新の安定版を入手する際は(たとえばスクリプトで使用する場合)、[https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt](https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt)を参照してください。
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||||
最新の安定版を入手する際は(たとえばスクリプトで使用する場合)、[https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt](https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt)を参照してください。
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2. バイナリをPATHに追加します
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3. `kubectl`のバージョンがダウンロードしたものと同じであることを確認してください:
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@ -202,7 +202,7 @@ macOSで[MacPorts](https://macports.org/)パッケージマネージャーを使
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Windowsで[Powershell Gallery](https://www.powershellgallery.com/)パッケージマネージャーを使用していれば、Powershellでkubectlをインストールおよびアップデートすることもできます。
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1. インストールコマンドを実行してください(必ず`DownloadLocation`を指定してください):
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1. インストールコマンドを実行してください(必ず`DownloadLocation`を指定してください):
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```
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Install-Script -Name install-kubectl -Scope CurrentUser -Force
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@ -301,7 +301,7 @@ URLのレスポンスが表示されている場合は、kubectlはクラスタ
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The connection to the server <server-name:port> was refused - did you specify the right host or port?
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```
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たとえば、ラップトップ上(ローカル環境)でKubernetesクラスターを起動するような場合、Minikubeなどのツールを最初にインストールしてから、上記のコマンドを再実行する必要があります。
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たとえば、ラップトップ上(ローカル環境)でKubernetesクラスターを起動するような場合、Minikubeなどのツールを最初にインストールしてから、上記のコマンドを再実行する必要があります。
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kubectl cluster-infoがURLレスポンスを返したにもかかわらずクラスターにアクセスできない場合は、次のコマンドで設定が正しいことを確認してください:
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@ -315,7 +315,7 @@ kubectl cluster-info dump
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kubectlはBashおよびZshの自動補完を提供しています。これにより、入力を大幅に削減することができます。
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以下にBash(LinuxとmacOSの違いも含む)およびZshの自動補完の設定手順を示します。
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以下にBash(LinuxとmacOSの違いも含む)およびZshの自動補完の設定手順を示します。
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{{< tabs name="kubectl_autocompletion" >}}
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@ -325,11 +325,11 @@ kubectlはBashおよびZshの自動補完を提供しています。これによ
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Bashにおけるkubectlの補完スクリプトは`kubectl completion bash`コマンドで生成できます。シェル内で補完スクリプトをsourceすることでkubectlの自動補完が有効になります。
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ただし、補完スクリプトは[**bash-completion**](https://github.com/scop/bash-completion)に依存しているため、このソフトウェアを最初にインストールしておく必要があります(`type _init_completion`を実行することで、bash-completionがすでにインストールされていることを確認できます)。
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ただし、補完スクリプトは[**bash-completion**](https://github.com/scop/bash-completion)に依存しているため、このソフトウェアを最初にインストールしておく必要があります(`type _init_completion`を実行することで、bash-completionがすでにインストールされていることを確認できます)。
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### bash-completionをインストールする
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bash-completionは多くのパッケージマネージャーから提供されています([こちら](https://github.com/scop/bash-completion#installation)を参照してください)。`apt-get install bash-completion`または`yum install bash-completion`などでインストールできます。
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bash-completionは多くのパッケージマネージャーから提供されています([こちら](https://github.com/scop/bash-completion#installation)を参照してください)。`apt-get install bash-completion`または`yum install bash-completion`などでインストールできます。
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上記のコマンドでbash-completionの主要スクリプトである`/usr/share/bash-completion/bash_completion`が作成されます。パッケージマネージャーによっては、このファイルを`~/.bashrc`にて手動でsourceする必要があります。
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@ -382,7 +382,7 @@ Bashにおけるkubectlの補完スクリプトは`kubectl completion bash`コ
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ただし、補完スクリプトは[**bash-completion**](https://github.com/scop/bash-completion)に依存しているため、事前にインストールする必要があります。
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{{< warning>}}
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bash-completionにはv1とv2のバージョンがあり、v1はBash 3.2(macOSのデフォルト)用で、v2はBash 4.1以降向けです。kubectlの補完スクリプトはbash-completionのv1とBash 3.2では正しく**動作しません**。**bash-completion v2**および**Bash 4.1**が必要になります。したがって、macOSで正常にkubectlの補完を使用するには、Bash 4.1以降をインストールする必要があります([*手順*](https://itnext.io/upgrading-bash-on-macos-7138bd1066ba))。以下の手順では、Bash4.1以降(Bashのバージョンが4.1またはそれより新しいことを指します)を使用することを前提とします。
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bash-completionにはv1とv2のバージョンがあり、v1はBash 3.2(macOSのデフォルト)用で、v2はBash 4.1以降向けです。kubectlの補完スクリプトはbash-completionのv1とBash 3.2では正しく**動作しません**。**bash-completion v2**および**Bash 4.1**が必要になります。したがって、macOSで正常にkubectlの補完を使用するには、Bash 4.1以降をインストールする必要があります([*手順*](https://itnext.io/upgrading-bash-on-macos-7138bd1066ba))。以下の手順では、Bash4.1以降(Bashのバージョンが4.1またはそれより新しいことを指します)を使用することを前提とします。
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{{< /warning >}}
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### bashのアップグレード
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@ -410,7 +410,7 @@ Homebrewは通常、`/usr/local/bin/bash`にインストールします。
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### bash-completionをインストールする
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{{< note >}}
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前述のとおり、この手順ではBash 4.1以降であることが前提のため、bash-completion v2をインストールすることになります(これとは逆に、Bash 3.2およびbash-completion v1の場合ではkubectlの補完は動作しません)。
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前述のとおり、この手順ではBash 4.1以降であることが前提のため、bash-completion v2をインストールすることになります(これとは逆に、Bash 3.2およびbash-completion v1の場合ではkubectlの補完は動作しません)。
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{{< /note >}}
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`type _init_completion`を実行することで、bash-completionがすでにインストールされていることを確認できます。ない場合は、Homebrewを使用してインストールすることもできます:
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@ -452,7 +452,7 @@ export BASH_COMPLETION_COMPAT_DIR="/usr/local/etc/bash_completion.d"
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echo 'complete -F __start_kubectl k' >>~/.bashrc
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```
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- kubectlをHomwbrewでインストールした場合([前述](#homebrewを使用してmacosへインストールする)のとおり)、kubectlの補完スクリプトはすでに`/usr/local/etc/bash_completion.d/kubectl`に格納されているでしょう。この場合、なにも操作する必要はありません。
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- kubectlをHomwbrewでインストールした場合([前述](#homebrewを使用してmacosへインストールする)のとおり)、kubectlの補完スクリプトはすでに`/usr/local/etc/bash_completion.d/kubectl`に格納されているでしょう。この場合、なにも操作する必要はありません。
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{{< note >}}
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Homebrewでインストールしたbash-completion v2は`BASH_COMPLETION_COMPAT_DIR`ディレクトリ内のすべてのファイルをsourceするため、後者の2つの方法が機能します。
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@ -29,7 +29,7 @@ grep -E --color 'vmx|svm' /proc/cpuinfo
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```
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sysctl -a | grep -E --color 'machdep.cpu.features|VMX'
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```
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出力に`VMX`が表示されている場合(色付けされているはずです)、VT-x機能がマシンで有効になっています。
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出力に`VMX`が表示されている場合(色付けされているはずです)、VT-x機能がマシンで有効になっています。
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{{% /tab %}}
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{{% tab name="Windows" %}}
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@ -1,7 +1,7 @@
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title: トレーニング
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bigheader: Kubernetesのトレーニングと資格
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abstract: トレーニングプログラム、資格、及びパートナーについて。
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abstract: トレーニングプログラム、資格、およびパートナーについて。
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layout: basic
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cid: training
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class: training
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@ -18,7 +18,7 @@ class: training
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</div>
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<div class="cta-text">
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<h2>あなたのクラウドネイティブなキャリアを創る</h2>
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<p>Kubernetesはクラウドネイティブムーブメントの中核を担っています。Linux Foundation及びトレーニングパートナーのトレーニングを受け、認定資格を取得することで、キャリアに投資し、Kubernetesを学び、クラウドネイティブプロジェクトを成功に繋げます。</p>
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<p>Kubernetesはクラウドネイティブムーブメントの中核を担っています。Linux Foundationおよびトレーニングパートナーのトレーニングを受け、認定資格を取得することで、キャリアに投資し、Kubernetesを学び、クラウドネイティブプロジェクトを成功に繋げます。</p>
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