kubernetes
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website
mirror of https://github.com/kubernetes/website.git
1
0
Fork 0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity

Merge remote-tracking branch 'upstream/main' into dev-1.24

pull/31651/head
Nate W 2022-02-07 11:03:19 -08:00
parent 31a1f5b94e 996ac4d941
commit f9dda7bc96
152 changed files with 3401 additions and 2108 deletions
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2
.github/ISSUE_TEMPLATE/support.md vendored
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@ -11,7 +11,7 @@ STOP -- PLEASE READ!
GitHub is not the right place for support requests.
If you're looking for help, check [Stack Overflow](https://stackoverflow.com/questions/tagged/kubernetes)
If you're looking for help, check [Server Fault](https://serverfault.com/questions/tagged/kubernetes).
You can also post your question on the [Kubernetes Slack](http://slack.k8s.io/) or the [Discuss Kubernetes](https://discuss.kubernetes.io/) forum.

4
Makefile
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@ -19,10 +19,10 @@ CCEND=\033[0m
help: ## Show this help.
@awk 'BEGIN {FS = ":.*?## "} /^[a-zA-Z_-]+:.*?## / {sub("\\\\n",sprintf("\n%22c"," "), $$2);printf "\033[36m%-20s\033[0m %s\n", $$1, $$2}' $(MAKEFILE_LIST)
module-check:
module-check: ## Check if all of the required submodules are correctly initialized.
@git submodule status --recursive | awk '/^[+-]/ {err = 1; printf "\033[31mWARNING\033[0m Submodule not initialized: \033[34m%s\033[0m\n",$$2} END { if (err != 0) print "You need to run \033[32mmake module-init\033[0m to initialize missing modules first"; exit err }' 1>&2
module-init:
module-init: ## Initialize required submodules.
@echo "Initializing submodules..." 1>&2
@git submodule update --init --recursive --depth 1

45
README-pl.md
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@ -5,9 +5,9 @@
W tym repozytorium znajdziesz wszystko, czego potrzebujesz do zbudowania [strony internetowej Kubernetesa wraz z dokumentacją](https://kubernetes.io/). Bardzo nam miło, że chcesz wziąć udział w jej współtworzeniu!
+ [Twój wkład w dokumentację](#twój-wkład-w-dokumentację)
+ [Informacje o wersjach językowych](#informacje-o-wersjach-językowych)
+ [Informacje o wersjach językowych](#różne-wersje-językowe-readmemd)
# Jak używać tego repozytorium
## Jak używać tego repozytorium
Możesz uruchomić serwis lokalnie poprzez Hugo (Extended version) lub ze środowiska kontenerowego. Zdecydowanie zalecamy korzystanie z kontenerów, bo dzięki temu lokalna wersja będzie spójna z tym, co jest na oficjalnej stronie.
@ -22,14 +22,14 @@ Aby móc skorzystać z tego repozytorium, musisz lokalnie zainstalować:
Przed rozpoczęciem zainstaluj niezbędne zależności. Sklonuj repozytorium i przejdź do odpowiedniego katalogu:
```
```bash
git clone https://github.com/kubernetes/website.git
cd website
```
Strona Kubernetesa używa [Docsy Hugo theme](https://github.com/google/docsy#readme). Nawet jeśli planujesz uruchomić serwis w środowisku kontenerowym, zalecamy pobranie podmodułów i innych zależności za pomocą polecenia:
```
```bash
# pull in the Docsy submodule
git submodule update --init --recursive --depth 1
```
@ -38,14 +38,14 @@ git submodule update --init --recursive --depth 1
Aby zbudować i uruchomić serwis wewnątrz środowiska kontenerowego, wykonaj następujące polecenia:
```
```bash
make container-image
make container-serve
```
Jeśli widzisz błędy, prawdopodobnie kontener z Hugo nie dysponuje wystarczającymi zasobami. Aby rozwiązać ten problem, zwiększ ilość dostępnych zasobów CPU i pamięci dla Dockera na Twojej maszynie ([MacOSX](https://docs.docker.com/docker-for-mac/#resources) i [Windows](https://docs.docker.com/docker-for-windows/#resources)).
Aby obejrzeć zawartość serwisu, otwórz w przeglądarce adres http://localhost:1313. Po każdej zmianie plików źródłowych, Hugo automatycznie aktualizuje stronę i odświeża jej widok w przeglądarce.
Aby obejrzeć zawartość serwisu, otwórz w przeglądarce adres <http://localhost:1313>. Po każdej zmianie plików źródłowych, Hugo automatycznie aktualizuje stronę i odświeża jej widok w przeglądarce.
## Jak uruchomić lokalną kopię strony przy pomocy Hugo?
@ -59,13 +59,14 @@ npm ci
make serve
```
Zostanie uruchomiony lokalny serwer Hugo na porcie 1313. Otwórz w przeglądarce adres http://localhost:1313, aby obejrzeć zawartość serwisu. Po każdej zmianie plików źródłowych, Hugo automatycznie aktualizuje stronę i odświeża jej widok w przeglądarce.
Zostanie uruchomiony lokalny serwer Hugo na porcie 1313. Otwórz w przeglądarce adres <http://localhost:1313>, aby obejrzeć zawartość serwisu. Po każdej zmianie plików źródłowych, Hugo automatycznie aktualizuje stronę i odświeża jej widok w przeglądarce.
## Budowanie dokumentacji źródłowej API
Budowanie dokumentacji źródłowej API zostało opisane w [angielskiej wersji pliku README.md](README.md#building-the-api-reference-pages).
## Rozwiązywanie problemów
### error: failed to transform resource: TOCSS: failed to transform "scss/main.scss" (text/x-scss): this feature is not available in your current Hugo version
Z przyczyn technicznych, Hugo jest rozprowadzany w dwóch wersjach. Aktualny serwis używa tylko wersji **Hugo Extended**. Na stronie z [wydaniami](https://github.com/gohugoio/hugo/releases) poszukaj archiwum z `extended` w nazwie. Dla potwierdzenia, uruchom `hugo version` i poszukaj słowa `extended`.
@ -74,7 +75,7 @@ Z przyczyn technicznych, Hugo jest rozprowadzany w dwóch wersjach. Aktualny ser
Jeśli po uruchomieniu `make serve` na macOS widzisz następujący błąd:
```
```bash
ERROR 2020/08/01 19:09:18 Error: listen tcp 127.0.0.1:1313: socket: too many open files
make: *** [serve] Error 1
```
@ -104,36 +105,36 @@ sudo chown root:wheel /Library/LaunchDaemons/limit.maxproc.plist
sudo launchctl load -w /Library/LaunchDaemons/limit.maxfiles.plist
```
Przedstawiony sposób powinien działać dla MacOS w wersji Catalina i Mojave.
Przedstawiony sposób powinien działać dla MacOS w wersjach Catalina i Mojave.
# Zaangażowanie w prace SIG Docs
## Zaangażowanie w prace SIG Docs
O społeczności SIG Docs i terminach spotkań dowiesz z [jej strony](https://github.com/kubernetes/community/tree/master/sig-docs#meetings).
Możesz kontaktować się z gospodarzami projektu za pomocą:
- [Komunikatora Slack](https://kubernetes.slack.com/messages/sig-docs) [Tutaj możesz dostać zaproszenie do tej grupy Slack-a](https://slack.k8s.io/)
- [Komunikatora Slack](https://kubernetes.slack.com/messages/sig-docs)
- [Tutaj możesz dostać zaproszenie do tej grupy Slacka](https://slack.k8s.io/)
- [List dyskusyjnych](https://groups.google.com/forum/#!forum/kubernetes-sig-docs)
# Twój wkład w dokumentację
## Twój wkład w dokumentację
Możesz kliknąć w przycisk **Fork** w prawym górnym rogu ekranu, aby stworzyć kopię tego repozytorium na swoim koncie GitHub. Taki rodzaj kopii (odgałęzienia) nazywa się *fork*. Zmieniaj w nim, co chcesz, a kiedy będziesz już gotowy/a przesłać te zmiany do nas, przejdź do swojej kopii i stwórz nowy *pull request*, abyśmy zostali o tym poinformowani.
Po stworzeniu *pull request*, jeden z recenzentów projektu Kubernetes podejmie się przekazania jasnych wskazówek pozwalających podjąć następne działania. Na Tobie, jako właścicielu *pull requesta*, **spoczywa odpowiedzialność za wprowadzenie poprawek zgodnie z uwagami recenzenta.**
Po stworzeniu *pull request*, jeden z recenzentów projektu Kubernetes podejmie się przekazania jasnych wskazówek pozwalających podjąć następne działania. Na Tobie, jako właścicielu *pull requesta*, **spoczywa odpowiedzialność za wprowadzenie poprawek zgodnie z uwagami recenzenta.**
Może też się zdarzyć, że swoje uwagi zgłosi więcej niż jeden recenzent, lub że recenzję będzie robił ktoś inny, niż ten, kto został przydzielony na początku.
W niektórych przypadkach, jeśli zajdzie taka potrzeba, recenzent może poprosić dodatkowo o recenzję jednego z [recenzentów technicznych](https://github.com/kubernetes/website/wiki/Tech-reviewers). Recenzenci zrobią wszystko, aby odpowiedzieć sprawnie, ale konkretny czas odpowiedzi zależy od wielu czynników.
W niektórych przypadkach, jeśli zajdzie taka potrzeba, recenzent może poprosić dodatkowo o recenzję jednego z recenzentów technicznych. Recenzenci zrobią wszystko, aby odpowiedzieć sprawnie, ale konkretny czas odpowiedzi zależy od wielu czynników.
Więcej informacji na temat współpracy przy tworzeniu dokumentacji znajdziesz na stronach:
* [Udział w rozwijaniu dokumentacji](https://kubernetes.io/docs/contribute/)
* [Rodzaje stron](https://kubernetes.io/docs/contribute/style/page-content-types/)
* [Styl pisania dokumentacji](http://kubernetes.io/docs/contribute/style/style-guide/)
* [Lokalizacja dokumentacji Kubernetes](https://kubernetes.io/docs/contribute/localization/)
- [Udział w rozwijaniu dokumentacji](https://kubernetes.io/docs/contribute/)
- [Rodzaje stron](https://kubernetes.io/docs/contribute/style/page-content-types/)
- [Styl pisania dokumentacji](http://kubernetes.io/docs/contribute/style/style-guide/)
- [Lokalizacja dokumentacji Kubernetesa](https://kubernetes.io/docs/contribute/localization/)
# Różne wersje językowe `README.md`
## Różne wersje językowe `README.md`
| Język | Język |
|---|---|
@ -145,10 +146,10 @@ Więcej informacji na temat współpracy przy tworzeniu dokumentacji znajdziesz
| [wietnamski](README-vi.md) | [rosyjski](README-ru.md) |
| [włoski](README-it.md) | [ukraiński](README-uk.md) |
# Zasady postępowania
## Zasady postępowania
Udział w działaniach społeczności Kubernetesa jest regulowany przez [Kodeks postępowania CNCF](https://github.com/cncf/foundation/blob/master/code-of-conduct-languages/pl.md).
# Dziękujemy!
## Dziękujemy!
Kubernetes rozkwita dzięki zaangażowaniu społeczności — doceniamy twój wkład w tworzenie naszego serwisu i dokumentacji!

8
api-ref-assets/config/fields.yaml
View File

@ -50,11 +50,9 @@
- securityContext
- name: Beta level
fields:
- ephemeralContainers
- preemptionPolicy
- overhead
- name: Alpha level
fields:
- ephemeralContainers
- name: Deprecated
fields:
- serviceAccount
@ -227,6 +225,9 @@
- stdin
- stdinOnce
- tty
- name: Security context
fields:
- securityContext
- name: Not allowed
fields:
- ports
@ -234,7 +235,6 @@
- lifecycle
- livenessProbe
- readinessProbe
- securityContext
- startupProbe
- definition: io.k8s.api.core.v1.ReplicationControllerSpec

4
assets/scss/_custom.scss
View File

@ -215,10 +215,6 @@ body.td-404 main .error-details {
}
}
body > footer {
width: 100vw;
}
/* FOOTER */
footer {
background-color: #303030;

0
assets/scss/_reset.scss Executable file → Normal file
View File

0
assets/scss/_skin.scss Executable file → Normal file
View File

4
content/de/_index.html
View File

@ -42,12 +42,12 @@ Kubernetes ist Open Source und bietet Dir die Freiheit, die Infrastruktur vor Or
<button id="desktopShowVideoButton" onclick="kub.showVideo()">Video ansehen</button>
<br>
<br>
<a href="https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-north-america/?utm_source=kubernetes.io&utm_medium=nav&utm_campaign=kccncna21" button id="desktopKCButton">Besuche die KubeCon North America vom 11. bis 15. Oktober 2021</a>
<a href="https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-europe-2022/?utm_source=kubernetes.io&utm_medium=nav&utm_campaign=kccnceu22" button id="desktopKCButton">Besuche die KubeCon Europe vom 16. bis 20. Mai 2022</a>
<br>
<br>
<br>
<br>
<a href="https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-europe-2022/?utm_source=kubernetes.io&utm_medium=nav&utm_campaign=kccnceu22" button id="desktopKCButton">Besuche die KubeCon Europe vom 17. bis 20. Mai 2022</a>
<a href="https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-north-america/?utm_source=kubernetes.io&utm_medium=nav&utm_campaign=kccncna22" button id="desktopKCButton">Besuchen die KubeCon North America vom 24. bis 28. Oktober 2022</a>
</div>
<div id="videoPlayer">
<iframe data-url="https://www.youtube.com/embed/H06qrNmGqyE?autoplay=1" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>

2
content/en/_index.html
View File

@ -48,7 +48,7 @@ Kubernetes is open source giving you the freedom to take advantage of on-premise
<br>
<br>
<br>
<a href="https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-north-america/?utm_source=kubernetes.io&utm_medium=nav&utm_campaign=kccncna21" button id="desktopKCButton">Attend KubeCon North America on October 24-28, 2022</a>
<a href="https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-north-america/?utm_source=kubernetes.io&utm_medium=nav&utm_campaign=kccncna22" button id="desktopKCButton">Attend KubeCon North America on October 24-28, 2022</a>
</div>
<div id="videoPlayer">
<iframe data-url="https://www.youtube.com/embed/H06qrNmGqyE?autoplay=1" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>

7
content/en/blog/_posts/2021-12-21-admission-controllers-for-container-drift/index.md
View File

@ -67,8 +67,11 @@ As you can see in the above event messages, the affected Pod is not evicted imme
For our production clusters, we specify a lower time limit so as to avoid the impacted Pods serving traffic abidingly. The *kube-exec-controller* internally sets and tracks a timer for each Pod that matches the associated TTL. Once the timer is up, the controller evicts that Pod using K8s API. The eviction (rather than deletion) is to ensure service availability, since the cluster respects any configured [PodDisruptionBudget](/docs/concepts/workloads/pods/disruptions/) (PDB). Let's say if a user has defined *x* number of Pods as critical in their PDB, the eviction (as requested by *kube-exec-controller*) does not continue when the target workload has fewer than *x* Pods running.
Here comes a sequence diagram of the entire workflow mentioned above: 
{{< figure src="workflow-diagram.svg" alt="Workflow Diagram" class="diagram-medium" >}}
Here comes a sequence diagram of the entire workflow mentioned above:
<!-- Mermaid Live Editor link - https://mermaid-js.github.io/mermaid-live-editor/edit/#pako:eNp9kjFPAzEMhf-KlalIbWd0QpUQdGJB3JrFTUyJmjhHzncFof53nGtpqYTYEuu958-Wv4zLnkxjenofiB09BtwWTJbRSS6QCLCHu01ZPdJIMXdUYNZTGYOjRd4zlRvLHRYJLnTIArvbtozV83TbAnZhUcVUrkXo04OU2I6uKu99Cn0fMsNDZik5Rm3SHntYTrRYrabUBl4GBmt2w4acRKAPcrBcLq0Bl1NC9pYnoRouHZopX9RX9aotddJeADaf4DDGwFuQN4IRY_Ao9bunzVvOO13COeYCcR9j3k-OCQDP9KfgC8TJsFbZIHSxnGljzp1lgKs2v9HXugMBwe2WPHTZ94CvottB6Ap5eg2s9cBaUnrLVEP_Yp5ynrOf3fxPV2V1lBOhmZtEJWHweiFfldQa1SWyptGnAuAQxRrLB5UOna6P1j7o4ZhGykBzg4Pk9pPdz_-oOR3ZsXj4BjrP5rU-->
![Sequence Diagram](/images/sequence_diagram.svg)
## A new kubectl plugin for better user experience
Our admission controller component works great for solving the container drift issue we had on the platform. It is also able to submit all related Events to the target Pod that has been affected. However, K8s clusters don't retain Events very long (the default retention period is one hour). We need to provide other ways for developers to get their Pod interaction activity. A [kubectl plugin](/docs/tasks/extend-kubectl/kubectl-plugins/) is a perfect choice for us to expose this information. We named our plugin `kubectl pi` (short for `pod-interaction`) and provide two subcommands: `get` and `extend`.

63
content/en/blog/_posts/2022-02-07-sig-multicluster-spotlight/index.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,63 @@
---
layout: blog
title: "Spotlight on SIG Multicluster"
date: 2022-02-07
slug: sig-multicluster-spotlight-2022
canonicalUrl: https://www.kubernetes.dev/blog/2022/02/04/sig-multicluster-spotlight-2022/
---
**Authors:** Dewan Ahmed (Aiven) and Chris Short (AWS)
## Introduction
[SIG Multicluster](https://github.com/kubernetes/community/tree/master/sig-multicluster) is the SIG focused on how Kubernetes concepts are expanded and used beyond the cluster boundary. Historically, Kubernetes resources only interacted within that boundary - KRU or Kubernetes Resource Universe (not an actual Kubernetes concept). Kubernetes clusters, even now, don't really know anything about themselves or, about other clusters. Absence of cluster identifiers is a case in point. With the growing adoption of multicloud and multicluster deployments, the work SIG Multicluster doing is gaining a lot of attention. In this blog, [Jeremy Olmsted-Thompson, Google](https://twitter.com/jeremyot) and [Chris Short, AWS](https://twitter.com/ChrisShort) discuss the interesting problems SIG Multicluster is solving and how you can get involved. Their initials **JOT** and **CS** will be used for brevity.
## A summary of their conversation
**CS**: How long has the SIG Multicluster existed and how was the SIG in its infancy? How long have you been with this SIG?
**JOT**: I've been around for almost two years in the SIG Multicluster. All I know about the infancy years is from the lore but even in the early days, it was always about solving this same problem. Early efforts have been things like [KubeFed](https://github.com/kubernetes-sigs/kubefed). I think there are still folks using KubeFed but it's a smaller slice. Back then, I think people out there deploying large numbers of Kubernetes clusters were really not at a point where we had a ton of real concrete use cases. Projects like KubeFed and [Cluster Registry](https://github.com/kubernetes-retired/cluster-registry) were developed around that time and the need back then can be associated to these projects. The motivation for these projects were how do we solve the problems that we think people are **going to have**, when they start expanding to multiple clusters. Honestly, in some ways, it was trying to do too much at that time.
**CS**: How does KubeFed differ from the current state of SIG Multicluster? How does the **lore** differ from the **now**?
**JOT**: Yeah, it was like trying to get ahead of potential problems instead of addressing specific problems. I think towards the end of 2019, there was a slow down in SIG multicluster work and we kind of picked it back up with one of the most active recent projects that is the [SIG Multicluster services (MCS)](https://github.com/kubernetes-sigs/mcs-api).
Now this is the shift to solving real specific problems. For example,
> I've got workloads that are spread across multiple clusters and I need them to talk to each other.
Okay, that's very straightforward and we know that we need to solve that. To get started, let's make sure that these projects can work together on a common API so you get the same kind of portability that you get with Kubernetes.
There's a few implementations of the MCS API out there and more are being developed. But, we didn't build an implementation because depending on how you're deploying things there could be hundreds of implementations. As long as you only need the basic Multicluster service functionality, it'll just work on whatever background you want, whether it's Submariner, GKE, or a service mesh.
My favorite example of "then vs. now" is cluster ID. A few years ago, there was an effort to define a cluster ID. A lot of really good thought went into this concept, for example, how do we make a cluster ID is unique across multiple clusters. How do we make this ID globally unique so it'll work in every contact? Let's say, there's an acquisition or merger of teams - does the cluster IDs still remain unique for those teams?
With Multicluster services, we found the need for an actual cluster ID, and it has a very specific need. To address this specific need, we're no longer considering every single Kubernetes cluster out there rather the ClusterSets - a grouping of clusters that work together in some kind of bounds. That's a much narrower scope than considering clusters everywhere in time and space. It also leaves flexibility for an implementer to define the boundary (a ClusterSet) beyond which this cluster ID will no longer be unique.
**CS**: How do you feel about the current state of SIG Multicluster versus where you're hoping to be in future?
**JOT**: There's a few projects that are kind of getting started, for example, Work API. In the future, I think that some common practices around how do we deploy things across clusters are going to develop.
> If I have clusters deployed in a bunch of different regions; what's the best way to actually do that?
The answer is, almost always, "it depends". Why are you doing this? Is it because there's some kind of compliance that makes you care about locality? Is it performance? Is it availability?
I think revisiting registry patterns will probably be a natural step after we have cluster IDs, that is, how do you actually associate these clusters together? Maybe you've got a distributed deployment that you run in your own data centers all over the world. I imagine that expanding the API in that space is going to be important as more multi cluster features develop. It really depends on what the community starts doing with these tools.
**CS**: In the early days of Kubernetes, we used to have a few large Kubernetes clusters and now we're dealing with many small Kubernetes clusters - even multiple clusters for our own dev environments. How has this shift from a few large clusters to many small clusters affected the SIG? Has it accelerated the work or make it challenging in any way?
**JOT**: I think that it has created a lot of ambiguity that needs solving. Originally, you'd have a dev cluster, a staging cluster, and a prod cluster. When the multi region thing came in, we started needing dev/staging/prod clusters, per region. And then, sometimes clusters really need more isolation due to compliance or some regulations issues. Thus, we're ending up with a lot of clusters. I think figuring out the right balance on how many clusters should you actually have is important. The power of Kubernetes is being able to deploy a lot of things managed by a single control plane. So, it's not like every single workload that gets deployed should be in its own cluster. But I think it's pretty clear that we can't put every single workload in a single cluster.
**CS**: What are some of your favorite things about this SIG?
**JOT**: The complexity of the problems, the people and the newness of the space. We don't have right answers and we have to figure this out. At the beginning, we couldn't even think about multi clusters because there was no way to connect services across clusters. Now there is and we're starting to go tackle those problems, I think that this is a really fun place to be in because I expect that the SIG is going to get a lot busier the next couple of years. It's a very collaborative group and we definitely would like more people to come join us, get involved, raise their problems and bring their ideas.
**CS**: What do you think keeps people in this group? How has the pandemic affected you?
**JOT**: I think it definitely got a little bit quieter during the pandemic. But for the most part; it's a very distributed group so whether you're calling in to our weekly meetings from a conference room or from your home, it doesn't make that huge of a difference. During the pandemic, a lot of people had time to focus on what's next for their scale and growth. I think that's what keeps people in the group - we have real problems that need to be solved which are very new in this space. And it's fun :)
## Wrap up
**CS**: That's all we have for today. Thanks Jeremy for your time.
**JOT**: Thanks Chris. Everybody is welcome at our [bi-weekly meetings](https://github.com/kubernetes/community/tree/master/sig-multicluster#meetings). We love as many people to come as possible and welcome all questions and all ideas. It's a new space and it'd be great to grow the community.

236
content/en/docs/concepts/cluster-administration/flow-control.md
View File

@ -42,21 +42,21 @@ Fairness feature enabled.
## Enabling/Disabling API Priority and Fairness
The API Priority and Fairness feature is controlled by a feature gate
and is enabled by default. See
[Feature Gates](/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)
and is enabled by default. See [Feature
Gates](/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)
for a general explanation of feature gates and how to enable and
disable them. The name of the feature gate for APF is
"APIPriorityAndFairness". This feature also involves an {{<
glossary_tooltip term_id="api-group" text="API Group" >}} with: (a) a
`v1alpha1` version, disabled by default, and (b) a `v1beta1`
version, enabled by default. You can disable the feature
gate and API group v1beta1 version by adding the following
`v1alpha1` version, disabled by default, and (b) `v1beta1` and
`v1beta2` versions, enabled by default. You can disable the feature
gate and API group beta versions by adding the following
command-line flags to your `kube-apiserver` invocation:
```shell
kube-apiserver \
--feature-gates=APIPriorityAndFairness=false \
--runtime-config=flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta1=false \
--runtime-config=flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta1=false,flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta2=false \
# …and other flags as usual
```
@ -127,86 +127,13 @@ any of the limitations imposed by this feature. These exemptions prevent an
improperly-configured flow control configuration from totally disabling an API
server.
## Defaults
The Priority and Fairness feature ships with a suggested configuration that
should suffice for experimentation; if your cluster is likely to
experience heavy load then you should consider what configuration will work
best. The suggested configuration groups requests into five priority
classes:
* The `system` priority level is for requests from the `system:nodes` group,
i.e. Kubelets, which must be able to contact the API server in order for
workloads to be able to schedule on them.
* The `leader-election` priority level is for leader election requests from
built-in controllers (in particular, requests for `endpoints`, `configmaps`,
or `leases` coming from the `system:kube-controller-manager` or
`system:kube-scheduler` users and service accounts in the `kube-system`
namespace). These are important to isolate from other traffic because failures
in leader election cause their controllers to fail and restart, which in turn
causes more expensive traffic as the new controllers sync their informers.
* The `workload-high` priority level is for other requests from built-in
controllers.
* The `workload-low` priority level is for requests from any other service
account, which will typically include all requests from controllers running in
Pods.
* The `global-default` priority level handles all other traffic, e.g.
interactive `kubectl` commands run by nonprivileged users.
Additionally, there are two PriorityLevelConfigurations and two FlowSchemas that
are built in and may not be overwritten:
* The special `exempt` priority level is used for requests that are not subject
to flow control at all: they will always be dispatched immediately. The
special `exempt` FlowSchema classifies all requests from the `system:masters`
group into this priority level. You may define other FlowSchemas that direct
other requests to this priority level, if appropriate.
* The special `catch-all` priority level is used in combination with the special
`catch-all` FlowSchema to make sure that every request gets some kind of
classification. Typically you should not rely on this catch-all configuration,
and should create your own catch-all FlowSchema and PriorityLevelConfiguration
(or use the `global-default` configuration that is installed by default) as
appropriate. To help catch configuration errors that miss classifying some
requests, the mandatory `catch-all` priority level only allows one concurrency
share and does not queue requests, making it relatively likely that traffic
that only matches the `catch-all` FlowSchema will be rejected with an HTTP 429
error.
## Health check concurrency exemption
The suggested configuration gives no special treatment to the health
check requests on kube-apiservers from their local kubelets --- which
tend to use the secured port but supply no credentials. With the
suggested config, these requests get assigned to the `global-default`
FlowSchema and the corresponding `global-default` priority level,
where other traffic can crowd them out.
If you add the following additional FlowSchema, this exempts those
requests from rate limiting.
{{< caution >}}
Making this change also allows any hostile party to then send
health-check requests that match this FlowSchema, at any volume they
like. If you have a web traffic filter or similar external security
mechanism to protect your cluster's API server from general internet
traffic, you can configure rules to block any health check requests
that originate from outside your cluster.
{{< /caution >}}
{{< codenew file="priority-and-fairness/health-for-strangers.yaml" >}}
## Resources
The flow control API involves two kinds of resources.
[PriorityLevelConfigurations](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#prioritylevelconfiguration-v1beta1-flowcontrol-apiserver-k8s-io)
[PriorityLevelConfigurations](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#prioritylevelconfiguration-v1beta2-flowcontrol-apiserver-k8s-io)
define the available isolation classes, the share of the available concurrency
budget that each can handle, and allow for fine-tuning queuing behavior.
[FlowSchemas](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#flowschema-v1beta1-flowcontrol-apiserver-k8s-io)
[FlowSchemas](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#flowschema-v1beta2-flowcontrol-apiserver-k8s-io)
are used to classify individual inbound requests, matching each to a
single PriorityLevelConfiguration. There is also a `v1alpha1` version
of the same API group, and it has the same Kinds with the same syntax and
@ -329,6 +256,153 @@ omitted entirely), in which case all requests matched by this FlowSchema will be
considered part of a single flow. The correct choice for a given FlowSchema
depends on the resource and your particular environment.
## Defaults
Each kube-apiserver maintains two sorts of APF configuration objects:
mandatory and suggested.
### Mandatory Configuration Objects
The four mandatory configuration objects reflect fixed built-in
guardrail behavior. This is behavior that the servers have before
those objects exist, and when those objects exist their specs reflect
this behavior. The four mandatory objects are as follows.
* The mandatory `exempt` priority level is used for requests that are
not subject to flow control at all: they will always be dispatched
immediately. The mandatory `exempt` FlowSchema classifies all
requests from the `system:masters` group into this priority
level. You may define other FlowSchemas that direct other requests
to this priority level, if appropriate.
* The mandatory `catch-all` priority level is used in combination with
the mandatory `catch-all` FlowSchema to make sure that every request
gets some kind of classification. Typically you should not rely on
this catch-all configuration, and should create your own catch-all
FlowSchema and PriorityLevelConfiguration (or use the suggested
`global-default` priority level that is installed by default) as
appropriate. Because it is not expected to be used normally, the
mandatory `catch-all` priority level has a very small concurrency
share and does not queue requests.
### Suggested Configuration Objects
The suggested FlowSchemas and PriorityLevelConfigurations constitute a
reasonable default configuration. You can modify these and/or create
additional configuration objects if you want. If your cluster is
likely to experience heavy load then you should consider what
configuration will work best.
The suggested configuration groups requests into six priority levels:
* The `node-high` priority level is for health updates from nodes.
* The `system` priority level is for non-health requests from the
`system:nodes` group, i.e. Kubelets, which must be able to contact
the API server in order for workloads to be able to schedule on
them.
* The `leader-election` priority level is for leader election requests from
built-in controllers (in particular, requests for `endpoints`, `configmaps`,
or `leases` coming from the `system:kube-controller-manager` or
`system:kube-scheduler` users and service accounts in the `kube-system`
namespace). These are important to isolate from other traffic because failures
in leader election cause their controllers to fail and restart, which in turn
causes more expensive traffic as the new controllers sync their informers.
* The `workload-high` priority level is for other requests from built-in
controllers.
* The `workload-low` priority level is for requests from any other service
account, which will typically include all requests from controllers running in
Pods.
* The `global-default` priority level handles all other traffic, e.g.
interactive `kubectl` commands run by nonprivileged users.
The suggested FlowSchemas serve to steer requests into the above
priority levels, and are not enumerated here.
### Maintenance of the Mandatory and Suggested Configuration Objects
Each `kube-apiserver` independently maintains the mandatory and
suggested configuration objects, using initial and periodic behavior.
Thus, in a situation with a mixture of servers of different versions
there may be thrashing as long as different servers have different
opinions of the proper content of these objects.
Each `kube-apiserver` makes an inital maintenance pass over the
mandatory and suggested configuration objects, and after that does
periodic maintenance (once per minute) of those objects.
For the mandatory configuration objects, maintenance consists of
ensuring that the object exists and, if it does, has the proper spec.
The server refuses to allow a creation or update with a spec that is
inconsistent with the server's guardrail behavior.
Maintenance of suggested configuration objects is designed to allow
their specs to be overridden. Deletion, on the other hand, is not
respected: maintenance will restore the object. If you do not want a
suggested configuration object then you need to keep it around but set
its spec to have minimal consequences. Maintenance of suggested
objects is also designed to support automatic migration when a new
version of the `kube-apiserver` is rolled out, albeit potentially with
thrashing while there is a mixed population of servers.
Maintenance of a suggested configuration object consists of creating
it --- with the server's suggested spec --- if the object does not
exist. OTOH, if the object already exists, maintenance behavior
depends on whether the `kube-apiservers` or the users control the
object. In the former case, the server ensures that the object's spec
is what the server suggests; in the latter case, the spec is left
alone.
The question of who controls the object is answered by first looking
for an annotation with key `apf.kubernetes.io/autoupdate-spec`. If
there is such an annotation and its value is `true` then the
kube-apiservers control the object. If there is such an annotation
and its value is `false` then the users control the object. If
neither of those condtions holds then the `metadata.generation` of the
object is consulted. If that is 1 then the kube-apiservers control
the object. Otherwise the users control the object. These rules were
introduced in release 1.22 and their consideration of
`metadata.generation` is for the sake of migration from the simpler
earlier behavior. Users who wish to control a suggested configuration
object should set its `apf.kubernetes.io/autoupdate-spec` annotation
to `false`.
Maintenance of a mandatory or suggested configuration object also
includes ensuring that it has an `apf.kubernetes.io/autoupdate-spec`
annotation that accurately reflects whether the kube-apiservers
control the object.
Maintenance also includes deleting objects that are neither mandatory
nor suggested but are annotated
`apf.kubernetes.io/autoupdate-spec=true`.
## Health check concurrency exemption
The suggested configuration gives no special treatment to the health
check requests on kube-apiservers from their local kubelets --- which
tend to use the secured port but supply no credentials. With the
suggested config, these requests get assigned to the `global-default`
FlowSchema and the corresponding `global-default` priority level,
where other traffic can crowd them out.
If you add the following additional FlowSchema, this exempts those
requests from rate limiting.
{{< caution >}}
Making this change also allows any hostile party to then send
health-check requests that match this FlowSchema, at any volume they
like. If you have a web traffic filter or similar external security
mechanism to protect your cluster's API server from general internet
traffic, you can configure rules to block any health check requests
that originate from outside your cluster.
{{< /caution >}}
{{< codenew file="priority-and-fairness/health-for-strangers.yaml" >}}
## Diagnostics
Every HTTP response from an API server with the priority and fairness feature

6
content/en/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers.md
View File

@ -709,13 +709,13 @@ Allocated resources:
680m (34%) 400m (20%) 920Mi (11%) 1070Mi (13%)
```
In the preceding output, you can see that if a Pod requests more than 1.120 CPUs,
In the preceding output, you can see that if a Pod requests more than 1.120 CPUs
or more than 6.23Gi of memory, that Pod will not fit on the node.
By looking at the “Pods” section, you can see which Pods are taking up space on
the node.
The amount of resources available to Pods is less than the node capacity, because
The amount of resources available to Pods is less than the node capacity because
system daemons use a portion of the available resources. Within the Kubernetes API,
each Node has a `.status.allocatable` field
(see [NodeStatus](/docs/reference/kubernetes-api/cluster-resources/node-v1/#NodeStatus)
@ -736,7 +736,7 @@ prevent one team from using so much of any resource that this over-use affects o
You should also consider what access you grant to that namespace:
**full** write access to a namespace allows someone with that access to remove any
resource, include a configured ResourceQuota.
resource, including a configured ResourceQuota.
### My container is terminated

3
content/en/docs/concepts/containers/container-environment.md
View File

@ -35,13 +35,12 @@ The Pod name and namespace are available as environment variables through the
[downward API](/docs/tasks/inject-data-application/downward-api-volume-expose-pod-information/).
User defined environment variables from the Pod definition are also available to the Container,
as are any environment variables specified statically in the Docker image.
as are any environment variables specified statically in the container image.
### Cluster information
A list of all services that were running when a Container was created is available to that Container as environment variables.
This list is limited to services within the same namespace as the new Container's Pod and Kubernetes control plane services.
Those environment variables match the syntax of Docker links.
For a service named *foo* that maps to a Container named *bar*,
the following variables are defined:

8
content/en/docs/concepts/services-networking/connect-applications-service.md
View File

@ -13,11 +13,9 @@ weight: 30
## The Kubernetes model for connecting containers
Now that you have a continuously running, replicated application you can expose it on a network. Before discussing the Kubernetes approach to networking, it is worthwhile to contrast it with the "normal" way networking works with Docker.
Now that you have a continuously running, replicated application you can expose it on a network.
By default, Docker uses host-private networking, so containers can talk to other containers only if they are on the same machine. In order for Docker containers to communicate across nodes, there must be allocated ports on the machine's own IP address, which are then forwarded or proxied to the containers. This obviously means that containers must either coordinate which ports they use very carefully or ports must be allocated dynamically.
Coordinating port allocations across multiple developers or teams that provide containers is very difficult to do at scale, and exposes users to cluster-level issues outside of their control. Kubernetes assumes that pods can communicate with other pods, regardless of which host they land on. Kubernetes gives every pod its own cluster-private IP address, so you do not need to explicitly create links between pods or map container ports to host ports. This means that containers within a Pod can all reach each other's ports on localhost, and all pods in a cluster can see each other without NAT. The rest of this document elaborates on how you can run reliable services on such a networking model.
Kubernetes assumes that pods can communicate with other pods, regardless of which host they land on. Kubernetes gives every pod its own cluster-private IP address, so you do not need to explicitly create links between pods or map container ports to host ports. This means that containers within a Pod can all reach each other's ports on localhost, and all pods in a cluster can see each other without NAT. The rest of this document elaborates on how you can run reliable services on such a networking model.
This guide uses a simple nginx server to demonstrate proof of concept.
@ -52,7 +50,7 @@ kubectl get pods -l run=my-nginx -o yaml | grep podIP
podIP: 10.244.2.5
```
You should be able to ssh into any node in your cluster and curl both IPs. Note that the containers are *not* using port 80 on the node, nor are there any special NAT rules to route traffic to the pod. This means you can run multiple nginx pods on the same node all using the same containerPort and access them from any other pod or node in your cluster using IP. Like Docker, ports can still be published to the host node's interfaces, but the need for this is radically diminished because of the networking model.
You should be able to ssh into any node in your cluster and use a tool such as `curl` to make queries against both IPs. Note that the containers are *not* using port 80 on the node, nor are there any special NAT rules to route traffic to the pod. This means you can run multiple nginx pods on the same node all using the same `containerPort`, and access them from any other pod or node in your cluster using the assigned IP address for the Service. If you want to arrange for a specific port on the host Node to be forwarded to backing Pods, you can - but the networking model should mean that you do not need to do so.
You can read more about the [Kubernetes Networking Model](/docs/concepts/cluster-administration/networking/#the-kubernetes-network-model) if you're curious.

8
content/en/docs/concepts/services-networking/service-traffic-policy.md
View File

@ -9,7 +9,7 @@ weight: 45
<!-- overview -->
{{< feature-state for_k8s_version="v1.21" state="alpha" >}}
{{< feature-state for_k8s_version="v1.23" state="beta" >}}
_Service Internal Traffic Policy_ enables internal traffic restrictions to only route
internal traffic to endpoints within the node the traffic originated from. The
@ -20,9 +20,9 @@ cluster. This can help to reduce costs and improve performance.
## Using Service Internal Traffic Policy
Once you have enabled the `ServiceInternalTrafficPolicy`
[feature gate](/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/),
you can enable an internal-only traffic policy for a
The `ServiceInternalTrafficPolicy` [feature gate](/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)
is a Beta feature and enabled by default.
When the feature is enabled, you can enable the internal-only traffic policy for a
{{< glossary_tooltip text="Services" term_id="service" >}}, by setting its
`.spec.internalTrafficPolicy` to `Local`.
This tells kube-proxy to only use node local endpoints for cluster internal traffic.

22
content/en/docs/concepts/services-networking/service.md
View File

@ -450,10 +450,7 @@ variables and DNS.
### Environment variables
When a Pod is run on a Node, the kubelet adds a set of environment variables
for each active Service. It supports both [Docker links
compatible](https://docs.docker.com/userguide/dockerlinks/) variables (see [makeLinkVariables](https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/dd2d12f6dc0e654c15d5db57a5f9f6ba61192726/pkg/kubelet/envvars/envvars.go#L72))
and simpler `{SVCNAME}_SERVICE_HOST` and `{SVCNAME}_SERVICE_PORT` variables,
where the Service name is upper-cased and dashes are converted to underscores.
for each active Service. It adds `{SVCNAME}_SERVICE_HOST` and `{SVCNAME}_SERVICE_PORT` variables, where the Service name is upper-cased and dashes are converted to underscores. It also supports variables (see [makeLinkVariables](https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/dd2d12f6dc0e654c15d5db57a5f9f6ba61192726/pkg/kubelet/envvars/envvars.go#L72)) that are compatible with Docker Engine's "_[legacy container links](https://docs.docker.com/network/links/)_" feature.
For example, the Service `redis-master` which exposes TCP port 6379 and has been
allocated cluster IP address 10.0.0.11, produces the following environment
@ -687,21 +684,28 @@ The set of protocols that can be used for LoadBalancer type of Services is still
#### Disabling load balancer NodePort allocation {#load-balancer-nodeport-allocation}
{{< feature-state for_k8s_version="v1.20" state="alpha" >}}
{{< feature-state for_k8s_version="v1.22" state="beta" >}}
Starting in v1.20, you can optionally disable node port allocation for a Service Type=LoadBalancer by setting
You can optionally disable node port allocation for a Service of `type=LoadBalancer`, by setting
the field `spec.allocateLoadBalancerNodePorts` to `false`. This should only be used for load balancer implementations
that route traffic directly to pods as opposed to using node ports. By default, `spec.allocateLoadBalancerNodePorts`
is `true` and type LoadBalancer Services will continue to allocate node ports. If `spec.allocateLoadBalancerNodePorts`
is set to `false` on an existing Service with allocated node ports, those node ports will NOT be de-allocated automatically.
is set to `false` on an existing Service with allocated node ports, those node ports will **not** be de-allocated automatically.
You must explicitly remove the `nodePorts` entry in every Service port to de-allocate those node ports.
You must enable the `ServiceLBNodePortControl` feature gate to use this field.
Your cluster must have the `ServiceLBNodePortControl`
[feature gate](/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)
enabled to use this field.
For Kubernetes v{{< skew currentVersion >}}, this feature gate is enabled by default,
and you can use the `spec.allocateLoadBalancerNodePorts` field. For clusters running
other versions of Kubernetes, check the documentation for that release.
#### Specifying class of load balancer implementation {#load-balancer-class}
{{< feature-state for_k8s_version="v1.22" state="beta" >}}
`spec.loadBalancerClass` enables you to use a load balancer implementation other than the cloud provider default. This feature is available from v1.21, you must enable the `ServiceLoadBalancerClass` feature gate to use this field in v1.21, and the feature gate is enabled by default from v1.22 onwards.
`spec.loadBalancerClass` enables you to use a load balancer implementation other than the cloud provider default.
Your cluster must have the `ServiceLoadBalancerClass` [feature gate](/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/) enabled to use this field. For Kubernetes v{{< skew currentVersion >}}, this feature gate is enabled by default. For clusters running
other versions of Kubernetes, check the documentation for that release.
By default, `spec.loadBalancerClass` is `nil` and a `LoadBalancer` type of Service uses
the cloud provider's default load balancer implementation if the cluster is configured with
a cloud provider using the `--cloud-provider` component flag.

2
content/en/docs/concepts/workloads/controllers/replicationcontroller.md
View File

@ -266,7 +266,7 @@ Note that we recommend using Deployments instead of directly using Replica Sets,
### Deployment (Recommended)
[`Deployment`](/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/) is a higher-level API object that updates its underlying Replica Sets and their Pods. Deployments are recommended if you want this rolling update functionality because, they are declarative, server-side, and have additional features.
[`Deployment`](/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/) is a higher-level API object that updates its underlying Replica Sets and their Pods. Deployments are recommended if you want the rolling update functionality because, they are declarative, server-side, and have additional features.
### Bare Pods

83
content/en/docs/contribute/style/hugo-shortcodes/index.md
View File

@ -12,11 +12,13 @@ Read more about shortcodes in the [Hugo documentation](https://gohugo.io/content
## Feature state
In a Markdown page (`.md` file) on this site, you can add a shortcode to display version and state of the documented feature.
In a Markdown page (`.md` file) on this site, you can add a shortcode to
display version and state of the documented feature.
### Feature state demo
Below is a demo of the feature state snippet, which displays the feature as stable in the latest Kubernetes version.
Below is a demo of the feature state snippet, which displays the feature as
stable in the latest Kubernetes version.
```
{{</* feature-state state="stable" */>}}
@ -50,16 +52,22 @@ Renders to:
There are two glossary shortcodes: `glossary_tooltip` and `glossary_definition`.
You can reference glossary terms with an inclusion that automatically updates and replaces content with the relevant links from [our glossary](/docs/reference/glossary/). When the glossary term is moused-over, the glossary entry displays a tooltip. The glossary term also displays as a link.
You can reference glossary terms with an inclusion that automatically updates
and replaces content with the relevant links from [our glossary](/docs/reference/glossary/).
When the glossary term is moused-over, the glossary entry displays a tooltip.
The glossary term also displays as a link.
As well as inclusions with tooltips, you can reuse the definitions from the glossary in
page content.
The raw data for glossary terms is stored at [https://github.com/kubernetes/website/tree/main/content/en/docs/reference/glossary](https://github.com/kubernetes/website/tree/main/content/en/docs/reference/glossary), with a content file for each glossary term.
The raw data for glossary terms is stored at
[the glossary directory](https://github.com/kubernetes/website/tree/main/content/en/docs/reference/glossary),
with a content file for each glossary term.
### Glossary demo
For example, the following include within the Markdown renders to {{< glossary_tooltip text="cluster" term_id="cluster" >}} with a tooltip:
For example, the following include within the Markdown renders to
{{< glossary_tooltip text="cluster" term_id="cluster" >}} with a tooltip:
```
{{</* glossary_tooltip text="cluster" term_id="cluster" */>}}
@ -85,7 +93,9 @@ which renders as:
## Links to API Reference
You can link to a page of the Kubernetes API reference using the `api-reference` shortcode, for example to the {{< api-reference page="workload-resources/pod-v1" >}} reference:
You can link to a page of the Kubernetes API reference using the
`api-reference` shortcode, for example to the
{{< api-reference page="workload-resources/pod-v1" >}} reference:
```
{{</* api-reference page="workload-resources/pod-v1" */>}}
@ -94,7 +104,10 @@ You can link to a page of the Kubernetes API reference using the `api-reference`
The content of the `page` parameter is the suffix of the URL of the API reference page.
You can link to a specific place into a page by specifying an `anchor` parameter, for example to the {{< api-reference page="workload-resources/pod-v1" anchor="PodSpec" >}} reference or the {{< api-reference page="workload-resources/pod-v1" anchor="environment-variables" >}} section of the page:
You can link to a specific place into a page by specifying an `anchor`
parameter, for example to the {{< api-reference page="workload-resources/pod-v1" anchor="PodSpec" >}}
reference or the {{< api-reference page="workload-resources/pod-v1" anchor="environment-variables" >}}
section of the page:
```
{{</* api-reference page="workload-resources/pod-v1" anchor="PodSpec" */>}}
@ -102,17 +115,20 @@ You can link to a specific place into a page by specifying an `anchor` parameter
```
You can change the text of the link by specifying a `text` parameter, for example by linking to the {{< api-reference page="workload-resources/pod-v1" anchor="environment-variables" text="Environment Variables">}} section of the page:
You can change the text of the link by specifying a `text` parameter, for
example by linking to the
{{< api-reference page="workload-resources/pod-v1" anchor="environment-variables" text="Environment Variables">}}
section of the page:
```
{{</* api-reference page="workload-resources/pod-v1" anchor="environment-variables" text="Environment Variable" */>}}
```
## Table captions
You can make tables more accessible to screen readers by adding a table caption. To add a [caption](https://www.w3schools.com/tags/tag_caption.asp) to a table, enclose the table with a `table` shortcode and specify the caption with the `caption` parameter.
You can make tables more accessible to screen readers by adding a table caption. To add a
[caption](https://www.w3schools.com/tags/tag_caption.asp) to a table,
enclose the table with a `table` shortcode and specify the caption with the `caption` parameter.
{{< note >}}
Table captions are visible to screen readers but invisible when viewed in standard HTML.
@ -138,7 +154,8 @@ Parameter | Description | Default
`logLevel` | The log level for log output | `INFO`
{{< /table >}}
If you inspect the HTML for the table, you should see this element immediately after the opening `<table>` element:
If you inspect the HTML for the table, you should see this element immediately
after the opening `<table>` element:
```html
<caption style="display: none;">Configuration parameters</caption>
@ -146,14 +163,25 @@ If you inspect the HTML for the table, you should see this element immediately a
## Tabs
In a markdown page (`.md` file) on this site, you can add a tab set to display multiple flavors of a given solution.
In a markdown page (`.md` file) on this site, you can add a tab set to display
multiple flavors of a given solution.
The `tabs` shortcode takes these parameters:
* `name`: The name as shown on the tab.
* `codelang`: If you provide inner content to the `tab` shortcode, you can tell Hugo what code language to use for highlighting.
* `include`: The file to include in the tab. If the tab lives in a Hugo [leaf bundle](https://gohugo.io/content-management/page-bundles/#leaf-bundles), the file -- which can be any MIME type supported by Hugo -- is looked up in the bundle itself. If not, the content page that needs to be included is looked up relative to the current page. Note that with the `include`, you do not have any shortcode inner content and must use the self-closing syntax. For example, <code>{{</* tab name="Content File #1" include="example1" /*/>}}</code>. The language needs to be specified under `codelang` or the language is taken based on the file name. Non-content files are code-highlighted by default.
* If your inner content is markdown, you must use the `%`-delimiter to surround the tab. For example, `{{%/* tab name="Tab 1" %}}This is **markdown**{{% /tab */%}}`
* `codelang`: If you provide inner content to the `tab` shortcode, you can tell Hugo
what code language to use for highlighting.
* `include`: The file to include in the tab. If the tab lives in a Hugo
[leaf bundle](https://gohugo.io/content-management/page-bundles/#leaf-bundles),
the file -- which can be any MIME type supported by Hugo -- is looked up in the bundle itself.
If not, the content page that needs to be included is looked up relative to the current page.
Note that with the `include`, you do not have any shortcode inner content and must use the
self-closing syntax. For example,
`{{</* tab name="Content File #1" include="example1" /*/>}}`. The language needs to be specified
under `codelang` or the language is taken based on the file name.
Non-content files are code-highlighted by default.
* If your inner content is markdown, you must use the `%`-delimiter to surround the tab.
For example, `{{%/* tab name="Tab 1" %}}This is **markdown**{{% /tab */%}}`
* You can combine the variations mentioned above inside a tab set.
Below is a demo of the tabs shortcode.
@ -288,13 +316,17 @@ The two most commonly used version parameters are `latest` and `version`.
### `{{</* param "version" */>}}`
The `{{</* param "version" */>}}` shortcode generates the value of the current version of
the Kubernetes documentation from the `version` site parameter. The `param` shortcode accepts the name of one site parameter, in this case: `version`.
The `{{</* param "version" */>}}` shortcode generates the value of the current
version of the Kubernetes documentation from the `version` site parameter. The
`param` shortcode accepts the name of one site parameter, in this case:
`version`.
{{< note >}}
In previously released documentation, `latest` and `version` parameter values are not equivalent.
After a new version is released, `latest` is incremented and the value of `version` for the documentation set remains unchanged. For example, a previously released version of the documentation displays `version` as
`v1.19` and `latest` as `v1.20`.
In previously released documentation, `latest` and `version` parameter values
are not equivalent. After a new version is released, `latest` is incremented
and the value of `version` for the documentation set remains unchanged. For
example, a previously released version of the documentation displays `version`
as `v1.19` and `latest` as `v1.20`.
{{< /note >}}
Renders to:
@ -313,7 +345,8 @@ Renders to:
### `{{</* latest-semver */>}}`
The `{{</* latest-semver */>}}` shortcode generates the value of `latest` without the "v" prefix.
The `{{</* latest-semver */>}}` shortcode generates the value of `latest`
without the "v" prefix.
Renders to:
@ -330,8 +363,9 @@ Renders to:
### `{{</* latest-release-notes */>}}`
The `{{</* latest-release-notes */>}}` shortcode generates a version string from `latest` and removes
the "v" prefix. The shortcode prints a new URL for the release note CHANGELOG page with the modified version string.
The `{{</* latest-release-notes */>}}` shortcode generates a version string
from `latest` and removes the "v" prefix. The shortcode prints a new URL for
the release note CHANGELOG page with the modified version string.
Renders to:
@ -344,3 +378,4 @@ Renders to:
* Learn about [page content types](/docs/contribute/style/page-content-types/).
* Learn about [opening a pull request](/docs/contribute/new-content/open-a-pr/).
* Learn about [advanced contributing](/docs/contribute/advanced/).

11
content/en/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates.md
View File

@ -25,7 +25,8 @@ on each Kubernetes component.
Each Kubernetes component lets you enable or disable a set of feature gates that
are relevant to that component.
Use `-h` flag to see a full set of feature gates for all components.
To set feature gates for a component, such as kubelet, use the `--feature-gates` flag assigned to a list of feature pairs:
To set feature gates for a component, such as kubelet, use the `--feature-gates`
flag assigned to a list of feature pairs:
```shell
--feature-gates="...,GracefulNodeShutdown=true"
@ -575,7 +576,7 @@ Each feature gate is designed for enabling/disabling a specific feature:
- `AnyVolumeDataSource`: Enable use of any custom resource as the `DataSource` of a
{{< glossary_tooltip text="PVC" term_id="persistent-volume-claim" >}}.
- `AppArmor`: Enable use of AppArmor mandatory access control for Pods running on Linux nodes.
See [AppArmor Tutorial](/docs/tutorials/clusters/apparmor/) for more details.
See [AppArmor Tutorial](/docs/tutorials/security/apparmor/) for more details.
- `AttachVolumeLimit`: Enable volume plugins to report limits on number of volumes
that can be attached to a node.
See [dynamic volume limits](/docs/concepts/storage/storage-limits/#dynamic-volume-limits) for more details.
@ -769,12 +770,12 @@ Each feature gate is designed for enabling/disabling a specific feature:
- `EnableEquivalenceClassCache`: Enable the scheduler to cache equivalence of
nodes when scheduling Pods.
- `EndpointSlice`: Enables EndpointSlices for more scalable and extensible
network endpoints. See [Enabling EndpointSlices](/docs/tasks/administer-cluster/enabling-endpointslices/).
network endpoints. See [Enabling EndpointSlices](/docs/concepts/services-networking/endpoint-slices/).
- `EndpointSliceNodeName`: Enables EndpointSlice `nodeName` field.
- `EndpointSliceProxying`: When enabled, kube-proxy running
on Linux will use EndpointSlices as the primary data source instead of
Endpoints, enabling scalability and performance improvements. See
[Enabling Endpoint Slices](/docs/tasks/administer-cluster/enabling-endpointslices/).
[Enabling Endpoint Slices](/docs/concepts/services-networking/endpoint-slices/).
- `EndpointSliceTerminatingCondition`: Enables EndpointSlice `terminating` and `serving`
condition fields.
- `EphemeralContainers`: Enable the ability to add
@ -1089,7 +1090,7 @@ Each feature gate is designed for enabling/disabling a specific feature:
- `WindowsEndpointSliceProxying`: When enabled, kube-proxy running on Windows
will use EndpointSlices as the primary data source instead of Endpoints,
enabling scalability and performance improvements. See
[Enabling Endpoint Slices](/docs/tasks/administer-cluster/enabling-endpointslices/).
[Enabling Endpoint Slices](/docs/concepts/services-networking/endpoint-slices/).
- `WindowsGMSA`: Enables passing of GMSA credential specs from pods to container runtimes.
- `WindowsHostProcessContainers`: Enables support for Windows HostProcess containers.
- `WindowsRunAsUserName` : Enable support for running applications in Windows containers

135
content/en/docs/reference/command-line-tools-reference/kubelet.md
View File

@ -44,16 +44,16 @@ kubelet [flags]
<td colspan="2">--add-dir-header</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">If true, adds the file directory to the header of the log messages</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">If true, adds the file directory to the header of the log messages (DEPRECATED: will be removed in a future release, see https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-instrumentation/2845-deprecate-klog-specific-flags-in-k8s-components)</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--address string&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: 0.0.0.0 </td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">The IP address for the Kubelet to serve on (set to <code>0.0.0.0</code> or <code>::</code> for listening in all interfaces and IP families) (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's <code>--config</code> flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--allowed-unsafe-sysctls strings</td>
</tr>
@ -65,7 +65,7 @@ kubelet [flags]
<td colspan="2">--alsologtostderr</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Log to standard error as well as files</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Log to standard error as well as files (DEPRECATED: will be removed in a future release, see https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-instrumentation/2845-deprecate-klog-specific-flags-in-k8s-components)</td>
</tr>
<tr>
@ -90,10 +90,10 @@ kubelet [flags]
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--authorization-mode string</td>
<td colspan="2">--authorization-mode string&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: <code>AlwaysAllow</code></td></td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Authorization mode for Kubelet server. Valid options are <code>AlwaysAllow</code> or <code>Webhook</code>. <code>Webhook</code> mode uses the <code>SubjectAccessReview</code> API to determine authorization. Default <code>AlwaysAllow</code> when <code>--config</code> flag is not provided; <code>Webhook</code> when <code>--config</code> flag presents. (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's --config flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Authorization mode for Kubelet server. Valid options are AlwaysAllow or Webhook. Webhook mode uses the SubjectAccessReview API to determine authorization. (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's --config flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
</tr>
<tr>
@ -243,7 +243,7 @@ kubelet [flags]
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">[Experimental] The endpoint of remote runtime service. Currently unix socket endpoint is supported on Linux, while npipe and tcp endpoints are supported on windows. Examples: <code>unix:///var/run/dockershim.sock</code>, <code>npipe:////./pipe/dockershim</code>.</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--contention-profiling</td>
</tr>
@ -273,7 +273,7 @@ kubelet [flags]
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--cpu-manager-policy-options strings</td>
<td colspan="2">--cpu-manager-policy-options mapStringString</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Comma-separated list of options to fine-tune the behavior of the selected CPU Manager policy. If not supplied, keep the default behaviour. (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's <code>--config</code> flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
@ -290,14 +290,14 @@ kubelet [flags]
<td colspan="2">--docker-endpoint string&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: <code>unix:///var/run/docker.sock</code></td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Use this for the <code>docker</code> endpoint to communicate with. This docker-specific flag only works when container-runtime is set to <code>docker</code>.</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Use this for the <code>docker</code> endpoint to communicate with. This docker-specific flag only works when container-runtime is set to <code>docker</code>. (DEPRECATED: will be removed along with dockershim.)</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--dynamic-config-dir string</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">The Kubelet will use this directory for checkpointing downloaded configurations and tracking configuration health. The Kubelet will create this directory if it does not already exist. The path may be absolute or relative; relative paths start at the Kubelet's current working directory. Providing this flag enables dynamic Kubelet configuration. The <code>DynamicKubeletConfig</code> feature gate must be enabled to pass this flag. (DEPRECATED: Feature DynamicKubeletConfig is deprecated in 1.22 and will not move to GA. It is planned to be removed from Kubernetes in the version 1.23. Please use alternative ways to update kubelet configuration.)</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">The Kubelet will use this directory for checkpointing downloaded configurations and tracking configuration health. The Kubelet will create this directory if it does not already exist. The path may be absolute or relative; relative paths start at the Kubelet's current working directory. Providing this flag enables dynamic Kubelet configuration. The <code>DynamicKubeletConfig</code> feature gate must be enabled to pass this flag. (DEPRECATED: Feature DynamicKubeletConfig is deprecated in 1.22 and will not move to GA. It is planned to be removed from Kubernetes in the version 1.23. Please use alternative ways to update kubelet configuration.)</td>
</tr>
<tr>
@ -397,13 +397,6 @@ kubelet [flags]
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">When set to <code>true</code>, hard eviction thresholds will be ignored while calculating node allocatable. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/reserve-compute-resources/ for more details. (DEPRECATED: will be removed in 1.23)</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--experimental-bootstrap-kubeconfig string</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">DEPRECATED: Use <code>--bootstrap-kubeconfig</code></td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--experimental-check-node-capabilities-before-mount</td>
@ -416,7 +409,7 @@ kubelet [flags]
<td colspan="2">--experimental-kernel-memcg-notification</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">If enabled, the kubelet will integrate with the kernel memcg notification to determine if memory eviction thresholds are crossed rather than polling. This flag will be removed in 1.23. (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's <code>--config</code> flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Use kernelMemcgNotification configuration, this flag will be removed in 1.23. (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's <code>--config</code> flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
</tr>
<tr>
@ -455,55 +448,63 @@ AllBeta=true|false (BETA - default=false)<br/>
AnyVolumeDataSource=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
AppArmor=true|false (BETA - default=true)<br/>
CPUManager=true|false (BETA - default=true)<br/>
CPUManagerPolicyAlphaOptions=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
CPUManagerPolicyBetaOptions=true|false (BETA - default=true)<br/>
CPUManagerPolicyOptions=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
CSIInlineVolume=true|false (BETA - default=true)<br/>
CSIMigration=true|false (BETA - default=true)<br/>
CSIMigrationAWS=true|false (BETA - default=false)<br/>
CSIMigrationAzureDisk=true|false (BETA - default=false)<br/>
CSIMigrationAzureDisk=true|false (BETA - default=true)<br/>
CSIMigrationAzureFile=true|false (BETA - default=false)<br/>
CSIMigrationGCE=true|false (BETA - default=false)<br/>
CSIMigrationGCE=true|false (BETA - default=true)<br/>
CSIMigrationOpenStack=true|false (BETA - default=true)<br/>
CSIMigrationPortworx=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
CSIMigrationvSphere=true|false (BETA - default=false)<br/>
CSIStorageCapacity=true|false (BETA - default=true)<br/>
CSIVolumeFSGroupPolicy=true|false (BETA - default=true)<br/>
CSIVolumeHealth=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
CSRDuration=true|false (BETA - default=true)<br/>
ConfigurableFSGroupPolicy=true|false (BETA - default=true)<br/>
ControllerManagerLeaderMigration=true|false (BETA - default=true)<br/>
CustomCPUCFSQuotaPeriod=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
CustomResourceValidationExpressions=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
DaemonSetUpdateSurge=true|false (BETA - default=true)<br/>
DefaultPodTopologySpread=true|false (BETA - default=true)<br/>
DelegateFSGroupToCSIDriver=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
DelegateFSGroupToCSIDriver=true|false (BETA - default=true)<br/>
DevicePlugins=true|false (BETA - default=true)<br/>
DisableAcceleratorUsageMetrics=true|false (BETA - default=true)<br/>
DisableCloudProviders=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
DownwardAPIHugePages=true|false (BETA - default=false)<br/>
DisableKubeletCloudCredentialProviders=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
DownwardAPIHugePages=true|false (BETA - default=true)<br/>
EfficientWatchResumption=true|false (BETA - default=true)<br/>
EndpointSliceTerminatingCondition=true|false (BETA - default=true)<br/>
EphemeralContainers=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
EphemeralContainers=true|false (BETA - default=true)<br/>
ExpandCSIVolumes=true|false (BETA - default=true)<br/>
ExpandInUsePersistentVolumes=true|false (BETA - default=true)<br/>
ExpandPersistentVolumes=true|false (BETA - default=true)<br/>
ExpandedDNSConfig=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
ExperimentalHostUserNamespaceDefaulting=true|false (BETA - default=false)<br/>
GenericEphemeralVolume=true|false (BETA - default=true)<br/>
GRPCContainerProbe=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
GracefulNodeShutdown=true|false (BETA - default=true)<br/>
GracefulNodeShutdownBasedOnPodPriority=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
HPAContainerMetrics=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
HPAScaleToZero=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
IPv6DualStack=true|false (BETA - default=true)<br/>
HonorPVReclaimPolicy=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
IdentifyPodOS=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
InTreePluginAWSUnregister=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
InTreePluginAzureDiskUnregister=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
InTreePluginAzureFileUnregister=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
InTreePluginGCEUnregister=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
InTreePluginOpenStackUnregister=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
InTreePluginPortworxUnregister=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
InTreePluginRBDUnregister=true|false (ALPHA - default=false)<br>
InTreePluginvSphereUnregister=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
IndexedJob=true|false (BETA - default=true)<br/>
IngressClassNamespacedParams=true|false (BETA - default=true)<br/>
JobTrackingWithFinalizers=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
JobMutableNodeSchedulingDirectives=true|false (BETA - default=true)<br/>
JobReadyPods=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
JobTrackingWithFinalizers=true|false (BETA - default=true)<br/>
KubeletCredentialProviders=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
KubeletInUserNamespace=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
KubeletPodResources=true|false (BETA - default=true)<br/>
KubeletPodResourcesGetAllocatable=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
KubeletPodResourcesGetAllocatable=true|false (BETA - default=true)<br/>
LocalStorageCapacityIsolation=true|false (BETA - default=true)<br/>
LocalStorageCapacityIsolationFSQuotaMonitoring=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
LogarithmicScaleDown=true|false (BETA - default=true)<br/>
@ -513,16 +514,20 @@ MixedProtocolLBService=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
NetworkPolicyEndPort=true|false (BETA - default=true)<br/>
NodeSwap=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
NonPreemptingPriority=true|false (BETA - default=true)<br/>
OpenAPIEnums=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
OpenAPIV3=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
PodAffinityNamespaceSelector=true|false (BETA - default=true)<br/>
PodAndContainerStatsFromCRI=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
PodDeletionCost=true|false (BETA - default=true)<br/>
PodOverhead=true|false (BETA - default=true)<br/>
PodSecurity=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
PodSecurity=true|false (BETA - default=true)<br/>
PreferNominatedNode=true|false (BETA - default=true)<br/>
ProbeTerminationGracePeriod=true|false (BETA - default=false)<br/>
ProcMountType=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
ProxyTerminatingEndpoints=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
QOSReserved=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
ReadWriteOncePod=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
RecoverVolumeExpansionFailure=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
RemainingItemCount=true|false (BETA - default=true)<br/>
RemoveSelfLink=true|false (BETA - default=true)<br/>
RotateKubeletServerCertificate=true|false (BETA - default=true)<br/>
@ -531,17 +536,18 @@ ServiceInternalTrafficPolicy=true|false (BETA - default=true)<br/>
ServiceLBNodePortControl=true|false (BETA - default=true)<br/>
ServiceLoadBalancerClass=true|false (BETA - default=true)<br/>
SizeMemoryBackedVolumes=true|false (BETA - default=true)<br/>
StatefulSetMinReadySeconds=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
StatefulSetAutoDeletePVC=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
StatefulSetMinReadySeconds=true|false (BETA - default=true)<br/>
StorageVersionAPI=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
StorageVersionHash=true|false (BETA - default=true)<br/>
SuspendJob=true|false (BETA - default=true)<br/>
TTLAfterFinished=true|false (BETA - default=true)<br/>
TopologyAwareHints=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
TopologyAwareHints=true|false (BETA - default=true)<br/>
TopologyManager=true|false (BETA - default=true)<br/>
VolumeCapacityPriority=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
WinDSR=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
WinOverlay=true|false (BETA - default=true)<br/>
WindowsHostProcessContainers=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
WindowsHostProcessContainers=true|false (BETA - default=true)<br/>
csiMigrationRBD=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
(DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's <code>--config</code> flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
</tr>
@ -635,21 +641,21 @@ WindowsHostProcessContainers=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">[Experimental] The endpoint of remote image service. If not specified, it will be the same with <code>--container-runtime-endpoint</code> by default. Currently UNIX socket endpoint is supported on Linux, while npipe and TCP endpoints are supported on Windows. Examples: <code>unix:///var/run/dockershim.sock</code>, <code>npipe:////./pipe/dockershim</code></td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--iptables-drop-bit int32&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: 15</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">The bit of the <code>fwmark</code> space to mark packets for dropping. Must be within the range [0, 31]. (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's <code>--config</code> flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--iptables-masquerade-bit int32&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: 14</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">The bit of the <code>fwmark</code> space to mark packets for SNAT. Must be within the range [0, 31]. Please match this parameter with corresponding parameter in <code>kube-proxy</code>. (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's <code>--config</code> flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--keep-terminated-pod-volumes</td>
</tr>
@ -682,7 +688,7 @@ WindowsHostProcessContainers=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
<td colspan="2">--kube-api-qps int32&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: 5</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">QPS to use while talking with kubernetes API server. The number must be &gt;= 0. If 0 will use default QPS (5). (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's <code>--config</code> flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">QPS to use while talking with kubernetes API server. The number must be &gt;= 0. If 0 will use default QPS (5). Doesn't cover events and node heartbeat apis which rate limiting is controlled by a different set of flags. (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's <code>--config</code> flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
</tr>
<tr>
@ -724,28 +730,28 @@ WindowsHostProcessContainers=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
<td colspan="2">--log-backtrace-at &lt;A string of format 'file:line'&gt;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: <code>":0"</code></td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">When logging hits line <code><file>:<N></code>, emit a stack trace.</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">When logging hits line <code><file>:<N></code>, emit a stack trace. (DEPRECATED: will be removed in a future release, see https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-instrumentation/2845-deprecate-klog-specific-flags-in-k8s-components)</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--log-dir string</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">If non-empty, write log files in this directory</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">If non-empty, write log files in this directory. (DEPRECATED: will be removed in a future release, see https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-instrumentation/2845-deprecate-klog-specific-flags-in-k8s-components)</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--log-file string</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">If non-empty, use this log file</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">If non-empty, use this log file. (DEPRECATED: will be removed in a future release, see https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-instrumentation/2845-deprecate-klog-specific-flags-in-k8s-components)</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--log-file-max-size uint&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: 1800</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Defines the maximum size a log file can grow to. Unit is megabytes. If the value is 0, the maximum file size is unlimited.</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Defines the maximum size a log file can grow to. Unit is megabytes. If the value is 0, the maximum file size is unlimited. (DEPRECATED: will be removed in a future release, see https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-instrumentation/2845-deprecate-klog-specific-flags-in-k8s-components)</td>
</tr>
<tr>
@ -755,6 +761,20 @@ WindowsHostProcessContainers=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Maximum number of seconds between log flushes.</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--log-json-info-buffer-size string&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: <code>'0'</code></td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">[Experimental] In JSON format with split output streams, the info messages can be buffered for a while to increase performance. The default value of zero bytes disables buffering. The size can be specified as number of bytes (512), multiples of 1000 (1K), multiples of 1024 (2Ki), or powers of those (3M, 4G, 5Mi, 6Gi). (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's <code>--config</code> flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--log-json-split-stream</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">[Experimental] In JSON format, write error messages to stderr and info messages to stdout. The default is to write a single stream to stdout. (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's <code>--config</code> flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--logging-format string&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: <code>text</code></td>
</tr>
@ -766,7 +786,7 @@ WindowsHostProcessContainers=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
<td colspan="2">--logtostderr&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: <code>true</code></td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">log to standard error instead of files.</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">log to standard error instead of files. (DEPRECATED: will be removed in a future release, see https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-instrumentation/2845-deprecate-klog-specific-flags-in-k8s-components)</td>
</tr>
<tr>
@ -789,13 +809,14 @@ WindowsHostProcessContainers=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Comma-separated list of HTTP headers to use when accessing the URL provided to <code>--manifest-url</code>. Multiple headers with the same name will be added in the same order provided. This flag can be repeatedly invoked. For example: <code>--manifest-url-header 'a:hello,b:again,c:world' --manifest-url-header 'b:beautiful'</code> (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's <code>--config</code> flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--master-service-namespace string&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: <code>default</code></td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">The namespace from which the kubernetes master services should be injected into pods. (DEPRECATED: This flag will be removed in a future version.)</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--max-open-files int&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: 1000000</td>
</tr>
@ -898,7 +919,7 @@ WindowsHostProcessContainers=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
<td colspan="2">--one-output</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">If true, only write logs to their native severity level (vs also writing to each lower severity level).</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">If true, only write logs to their native severity level (vs also writing to each lower severity level). (DEPRECATED: will be removed in a future release, see https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-instrumentation/2845-deprecate-klog-specific-flags-in-k8s-components)</td>
</tr>
<tr>
@ -989,7 +1010,7 @@ WindowsHostProcessContainers=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
<td colspan="2">--register-node&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: <code>true</code></td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Register the node with the API server. If <code>--kubeconfig</code> is not provided, this flag is irrelevant, as the Kubelet won't have an API server to register with.</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Register the node with the API server. If <code>--kubeconfig</code> is not provided, this flag is irrelevant, as the Kubelet won't have an API server to register with. (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's --config flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
</tr>
<tr>
@ -1003,7 +1024,7 @@ WindowsHostProcessContainers=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
<td colspan="2">--register-with-taints mapStringString</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Register the node with the given list of taints (comma separated <code>&lt;key&gt;=&lt;value&gt;:&lt;effect&gt;</code>). No-op if <code>--register-node</code> is <code>false</code>.</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Register the node with the given list of taints (comma separated <code>&lt;key&gt;=&lt;value&gt;:&lt;effect&gt;</code>). No-op if <code>--register-node</code> is <code>false</code>. (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's --config flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
</tr>
<tr>
@ -1090,14 +1111,6 @@ WindowsHostProcessContainers=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">&lt;Warning: Alpha feature&gt; Enable the use of <code>RuntimeDefault</code> as the default seccomp profile for all workloads. The <code>SeccompDefault</code> feature gate must be enabled to allow this flag, which is disabled by default.</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--seccomp-profile-root string&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: <code>/var/lib/kubelet/seccomp</code></td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">&lt;Warning: Alpha feature&gt; Directory path for seccomp profiles. (DEPRECATED: will be removed in 1.23, in favor of using the <code><root-dir>/seccomp</code> directory)
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--serialize-image-pulls&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: <code>true</code></td>
</tr>
@ -1109,28 +1122,28 @@ WindowsHostProcessContainers=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
<td colspan="2">--skip-headers</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">If <code>true</code>, avoid header prefixes in the log messages</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">If <code>true</code>, avoid header prefixes in the log messages. (DEPRECATED: will be removed in a future release, see https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-instrumentation/2845-deprecate-klog-specific-flags-in-k8s-components)</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--skip-log-headers</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">If <code>true</code>, avoid headers when opening log files</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">If <code>true</code>, avoid headers when opening log files. (DEPRECATED: will be removed in a future release, see https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-instrumentation/2845-deprecate-klog-specific-flags-in-k8s-components)</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--stderrthreshold int&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: 2</td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">logs at or above this threshold go to stderr.</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">logs at or above this threshold go to stderr. (DEPRECATED: will be removed in a future release, see https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-instrumentation/2845-deprecate-klog-specific-flags-in-k8s-components)</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">--streaming-connection-idle-timeout duration&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Default: <code>4h0m0s</code></td>
</tr>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Maximum time a streaming connection can be idle before the connection is automatically closed. <code>0</code> indicates no timeout. Example: <code>5m</code>. (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's <code>--config</code> flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Maximum time a streaming connection can be idle before the connection is automatically closed. <code>0</code> indicates no timeout. Example: <code>5m</code>. Note: All connections to the kubelet server have a maximum duration of 4 hours. (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's <code>--config</code> flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)</td>
</tr>
<tr>
@ -1174,7 +1187,7 @@ WindowsHostProcessContainers=true|false (ALPHA - default=false)<br/>
<tr>
<td></td><td style="line-height: 130%; word-wrap: break-word;">Comma-separated list of cipher suites for the server. If omitted, the default Go cipher suites will be used.<br/>
Preferred values:
TLS_AES_128_GCM_SHA256, TLS_AES_256_GCM_SHA384, TLS_CHACHA20_POLY1305_SHA256, TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_AES_128_CBC_SHA, TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_AES_128_GCM_SHA256, TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_AES_256_CBC_SHA, TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_AES_256_GCM_SHA384, TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_CHACHA20_POLY1305, TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_CHACHA20_POLY1305_SHA256, TLS_ECDHE_RSA_WITH_3DES_EDE_CBC_SHA, TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_128_CBC_SHA, TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_128_GCM_SHA256, TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_256_CBC_SHA, TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_256_GCM_SHA384, TLS_ECDHE_RSA_WITH_CHACHA20_POLY1305, TLS_ECDHE_RSA_WITH_CHACHA20_POLY1305_SHA256, TLS_RSA_WITH_3DES_EDE_CBC_SHA, TLS_RSA_WITH_AES_128_CBC_SHA, TLS_RSA_WITH_AES_128_GCM_SHA256, TLS_RSA_WITH_AES_256_CBC_SHA, TLS_RSA_WITH_AES_256_GCM_SHA384.<br/>
TLS_AES_128_GCM_SHA256, TLS_AES_256_GCM_SHA384, TLS_CHACHA20_POLY1305_SHA256, TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_AES_128_CBC_SHA, TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_AES_128_GCM_SHA256, TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_AES_256_CBC_SHA, TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_AES_256_GCM_SHA384, TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_CHACHA20_POLY1305, TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_CHACHA20_POLY1305_SHA256, TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_128_CBC_SHA, TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_128_GCM_SHA256, TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_256_CBC_SHA, TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_256_GCM_SHA384, TLS_ECDHE_RSA_WITH_CHACHA20_POLY1305, TLS_ECDHE_RSA_WITH_CHACHA20_POLY1305_SHA256, TLS_RSA_WITH_AES_128_CBC_SHA, TLS_RSA_WITH_AES_128_GCM_SHA256, TLS_RSA_WITH_AES_256_CBC_SHA, TLS_RSA_WITH_AES_256_GCM_SHA384<br/>
Insecure values:
TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_AES_128_CBC_SHA256, TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_RC4_128_SHA, TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_128_CBC_SHA256, TLS_ECDHE_RSA_WITH_RC4_128_SHA, TLS_RSA_WITH_AES_128_CBC_SHA256, TLS_RSA_WITH_RC4_128_SHA.
(DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet's --config flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)

168
content/en/docs/reference/kubernetes-api/workload-resources/pod-v1.md
View File

@ -489,6 +489,12 @@ PodSpec is a description of a pod.
### Beta level
- **ephemeralContainers** ([]<a href="{{< ref "../workload-resources/pod-v1#EphemeralContainer" >}}">EphemeralContainer</a>)
*Patch strategy: merge on key `name`*
List of ephemeral containers run in this pod. Ephemeral containers may be run in an existing pod to perform user-initiated actions such as debugging. This list cannot be specified when creating a pod, and it cannot be modified by updating the pod spec. In order to add an ephemeral container to an existing pod, use the pod's ephemeralcontainers subresource. This field is beta-level and available on clusters that haven't disabled the EphemeralContainers feature gate.
- **preemptionPolicy** (string)
PreemptionPolicy is the Policy for preempting pods with lower priority. One of Never, PreemptLowerPriority. Defaults to PreemptLowerPriority if unset. This field is beta-level, gated by the NonPreemptingPriority feature-gate.
@ -497,15 +503,6 @@ PodSpec is a description of a pod.
Overhead represents the resource overhead associated with running a pod for a given RuntimeClass. This field will be autopopulated at admission time by the RuntimeClass admission controller. If the RuntimeClass admission controller is enabled, overhead must not be set in Pod create requests. The RuntimeClass admission controller will reject Pod create requests which have the overhead already set. If RuntimeClass is configured and selected in the PodSpec, Overhead will be set to the value defined in the corresponding RuntimeClass, otherwise it will remain unset and treated as zero. More info: https://git.k8s.io/enhancements/keps/sig-node/688-pod-overhead/README.md This field is beta-level as of Kubernetes v1.18, and is only honored by servers that enable the PodOverhead feature.
### Alpha level
- **ephemeralContainers** ([]<a href="{{< ref "../workload-resources/pod-v1#EphemeralContainer" >}}">EphemeralContainer</a>)
*Patch strategy: merge on key `name`*
List of ephemeral containers run in this pod. Ephemeral containers may be run in an existing pod to perform user-initiated actions such as debugging. This list cannot be specified when creating a pod, and it cannot be modified by updating the pod spec. In order to add an ephemeral container to an existing pod, use the pod's ephemeralcontainers subresource. This field is beta-level and available on clusters that haven't disabled the EphemeralContainers feature gate.
### Deprecated
@ -1220,83 +1217,9 @@ This is a beta feature available on clusters that haven't disabled the Ephemeral
Whether this container should allocate a TTY for itself, also requires 'stdin' to be true. Default is false.
### Not allowed
### Security context
- **ports** ([]ContainerPort)
*Patch strategy: merge on key `containerPort`*
*Map: unique values on keys `containerPort, protocol` will be kept during a merge*
Ports are not allowed for ephemeral containers.
<a name="ContainerPort"></a>
*ContainerPort represents a network port in a single container.*
- **ports.containerPort** (int32), required
Number of port to expose on the pod's IP address. This must be a valid port number, 0 \< x \< 65536.
- **ports.hostIP** (string)
What host IP to bind the external port to.
- **ports.hostPort** (int32)
Number of port to expose on the host. If specified, this must be a valid port number, 0 \< x \< 65536. If HostNetwork is specified, this must match ContainerPort. Most containers do not need this.
- **ports.name** (string)
If specified, this must be an IANA_SVC_NAME and unique within the pod. Each named port in a pod must have a unique name. Name for the port that can be referred to by services.
- **ports.protocol** (string)
Protocol for port. Must be UDP, TCP, or SCTP. Defaults to "TCP".
Possible enum values:
- `"SCTP"` is the SCTP protocol.
- `"TCP"` is the TCP protocol.
- `"UDP"` is the UDP protocol.
- **resources** (ResourceRequirements)
Resources are not allowed for ephemeral containers. Ephemeral containers use spare resources already allocated to the pod.
<a name="ResourceRequirements"></a>
*ResourceRequirements describes the compute resource requirements.*
- **resources.limits** (map[string]<a href="{{< ref "../common-definitions/quantity#Quantity" >}}">Quantity</a>)
Limits describes the maximum amount of compute resources allowed. More info: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/
- **resources.requests** (map[string]<a href="{{< ref "../common-definitions/quantity#Quantity" >}}">Quantity</a>)
Requests describes the minimum amount of compute resources required. If Requests is omitted for a container, it defaults to Limits if that is explicitly specified, otherwise to an implementation-defined value. More info: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/
- **lifecycle** (Lifecycle)
Lifecycle is not allowed for ephemeral containers.
<a name="Lifecycle"></a>
*Lifecycle describes actions that the management system should take in response to container lifecycle events. For the PostStart and PreStop lifecycle handlers, management of the container blocks until the action is complete, unless the container process fails, in which case the handler is aborted.*
- **lifecycle.postStart** (<a href="{{< ref "../workload-resources/pod-v1#LifecycleHandler" >}}">LifecycleHandler</a>)
PostStart is called immediately after a container is created. If the handler fails, the container is terminated and restarted according to its restart policy. Other management of the container blocks until the hook completes. More info: https://kubernetes.io/docs/concepts/containers/container-lifecycle-hooks/#container-hooks
- **lifecycle.preStop** (<a href="{{< ref "../workload-resources/pod-v1#LifecycleHandler" >}}">LifecycleHandler</a>)
PreStop is called immediately before a container is terminated due to an API request or management event such as liveness/startup probe failure, preemption, resource contention, etc. The handler is not called if the container crashes or exits. The Pod's termination grace period countdown begins before the PreStop hook is executed. Regardless of the outcome of the handler, the container will eventually terminate within the Pod's termination grace period (unless delayed by finalizers). Other management of the container blocks until the hook completes or until the termination grace period is reached. More info: https://kubernetes.io/docs/concepts/containers/container-lifecycle-hooks/#container-hooks
- **livenessProbe** (<a href="{{< ref "../workload-resources/pod-v1#Probe" >}}">Probe</a>)
Probes are not allowed for ephemeral containers.
- **readinessProbe** (<a href="{{< ref "../workload-resources/pod-v1#Probe" >}}">Probe</a>)
Probes are not allowed for ephemeral containers.
- **securityContext** (SecurityContext)
Optional: SecurityContext defines the security options the ephemeral container should be run with. If set, the fields of SecurityContext override the equivalent fields of PodSecurityContext.
@ -1415,6 +1338,83 @@ This is a beta feature available on clusters that haven't disabled the Ephemeral
The UserName in Windows to run the entrypoint of the container process. Defaults to the user specified in image metadata if unspecified. May also be set in PodSecurityContext. If set in both SecurityContext and PodSecurityContext, the value specified in SecurityContext takes precedence.
### Not allowed
- **ports** ([]ContainerPort)
*Patch strategy: merge on key `containerPort`*
*Map: unique values on keys `containerPort, protocol` will be kept during a merge*
Ports are not allowed for ephemeral containers.
<a name="ContainerPort"></a>
*ContainerPort represents a network port in a single container.*
- **ports.containerPort** (int32), required
Number of port to expose on the pod's IP address. This must be a valid port number, 0 \< x \< 65536.
- **ports.hostIP** (string)
What host IP to bind the external port to.
- **ports.hostPort** (int32)
Number of port to expose on the host. If specified, this must be a valid port number, 0 \< x \< 65536. If HostNetwork is specified, this must match ContainerPort. Most containers do not need this.
- **ports.name** (string)
If specified, this must be an IANA_SVC_NAME and unique within the pod. Each named port in a pod must have a unique name. Name for the port that can be referred to by services.
- **ports.protocol** (string)
Protocol for port. Must be UDP, TCP, or SCTP. Defaults to "TCP".
Possible enum values:
- `"SCTP"` is the SCTP protocol.
- `"TCP"` is the TCP protocol.
- `"UDP"` is the UDP protocol.
- **resources** (ResourceRequirements)
Resources are not allowed for ephemeral containers. Ephemeral containers use spare resources already allocated to the pod.
<a name="ResourceRequirements"></a>
*ResourceRequirements describes the compute resource requirements.*
- **resources.limits** (map[string]<a href="{{< ref "../common-definitions/quantity#Quantity" >}}">Quantity</a>)
Limits describes the maximum amount of compute resources allowed. More info: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/
- **resources.requests** (map[string]<a href="{{< ref "../common-definitions/quantity#Quantity" >}}">Quantity</a>)
Requests describes the minimum amount of compute resources required. If Requests is omitted for a container, it defaults to Limits if that is explicitly specified, otherwise to an implementation-defined value. More info: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/
- **lifecycle** (Lifecycle)
Lifecycle is not allowed for ephemeral containers.
<a name="Lifecycle"></a>
*Lifecycle describes actions that the management system should take in response to container lifecycle events. For the PostStart and PreStop lifecycle handlers, management of the container blocks until the action is complete, unless the container process fails, in which case the handler is aborted.*
- **lifecycle.postStart** (<a href="{{< ref "../workload-resources/pod-v1#LifecycleHandler" >}}">LifecycleHandler</a>)
PostStart is called immediately after a container is created. If the handler fails, the container is terminated and restarted according to its restart policy. Other management of the container blocks until the hook completes. More info: https://kubernetes.io/docs/concepts/containers/container-lifecycle-hooks/#container-hooks
- **lifecycle.preStop** (<a href="{{< ref "../workload-resources/pod-v1#LifecycleHandler" >}}">LifecycleHandler</a>)
PreStop is called immediately before a container is terminated due to an API request or management event such as liveness/startup probe failure, preemption, resource contention, etc. The handler is not called if the container crashes or exits. The Pod's termination grace period countdown begins before the PreStop hook is executed. Regardless of the outcome of the handler, the container will eventually terminate within the Pod's termination grace period (unless delayed by finalizers). Other management of the container blocks until the hook completes or until the termination grace period is reached. More info: https://kubernetes.io/docs/concepts/containers/container-lifecycle-hooks/#container-hooks
- **livenessProbe** (<a href="{{< ref "../workload-resources/pod-v1#Probe" >}}">Probe</a>)
Probes are not allowed for ephemeral containers.
- **readinessProbe** (<a href="{{< ref "../workload-resources/pod-v1#Probe" >}}">Probe</a>)
Probes are not allowed for ephemeral containers.
- **startupProbe** (<a href="{{< ref "../workload-resources/pod-v1#Probe" >}}">Probe</a>)
Probes are not allowed for ephemeral containers.

19
content/en/docs/reference/tools/_index.md
View File

@ -12,16 +12,17 @@ Kubernetes contains several tools to help you work with the Kubernetes system.
<!-- body -->
## Minikube
## crictl
[`minikube`](https://minikube.sigs.k8s.io/docs/) is a tool that
runs a single-node Kubernetes cluster locally on your workstation for
development and testing purposes.
[`crictl`](https://github.com/kubernetes-sigs/cri-tools) is a command-line
interface for inspecting and debugging {{<glossary_tooltip term_id="cri" text="CRI">}}-compatible
container runtimes.
## Dashboard
[`Dashboard`](/docs/tasks/access-application-cluster/web-ui-dashboard/), the web-based user interface of Kubernetes, allows you to deploy containerized applications
to a Kubernetes cluster, troubleshoot them, and manage the cluster and its resources itself.
to a Kubernetes cluster, troubleshoot them, and manage the cluster and its
resources itself.
## Helm
{{% thirdparty-content single="true" %}}
@ -64,4 +65,10 @@ Kui lets you:
* Type in `kubectl` commands and see them execute, even sometimes faster than `kubectl` itself
* Query a {{< glossary_tooltip text="Job" term_id="job">}} and see its execution rendered
as a waterfall diagram
* Click through resources in your cluster using a tabbed UI
* Click through resources in your cluster using a tabbed UI
## Minikube
[`minikube`](https://minikube.sigs.k8s.io/docs/) is a tool that
runs a single-node Kubernetes cluster locally on your workstation for
development and testing purposes.

76
content/en/docs/reference/tools/map-crictl-dockercli.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,76 @@
---
title: Mapping from dockercli to crictl
content_type: reference
---
{{% thirdparty-content %}}
{{<note>}}
This page is deprecated and will be removed in Kubernetes 1.27.
{{</note>}}
`crictl` is a command-line interface for {{<glossary_tooltip term_id="cri" text="CRI">}}-compatible container runtimes.
You can use it to inspect and debug container runtimes and applications on a
Kubernetes node. `crictl` and its source are hosted in the
[cri-tools](https://github.com/kubernetes-sigs/cri-tools) repository.
This page provides a reference for mapping common commands for the `docker`
command-line tool into the equivalent commands for `crictl`.
## Mapping from docker CLI to crictl
The exact versions for the mapping table are for `docker` CLI v1.40 and `crictl`
v1.19.0. This list is not exhaustive. For example, it doesn't include
experimental `docker` CLI commands.
{{< note >}}
The output format of `crictl` is similar to `docker` CLI, despite some missing
columns for some CLI. Make sure to check output for the specific command if your
command output is being parsed programmatically.
{{< /note >}}
### Retrieve debugging information
{{< table caption="mapping from docker cli to crictl - retrieve debugging information" >}}
docker cli | crictl | Description | Unsupported Features
-- | -- | -- | --
`attach` | `attach` | Attach to a running container | `--detach-keys`, `--sig-proxy`
`exec` | `exec` | Run a command in a running container | `--privileged`, `--user`, `--detach-keys`
`images` | `images` | List images |  
`info` | `info` | Display system-wide information |  
`inspect` | `inspect`, `inspecti` | Return low-level information on a container, image or task |  
`logs` | `logs` | Fetch the logs of a container | `--details`
`ps` | `ps` | List containers |  
`stats` | `stats` | Display a live stream of container(s) resource usage statistics | Column: NET/BLOCK I/O, PIDs
`version` | `version` | Show the runtime (Docker, ContainerD, or others) version information |  
{{< /table >}}
### Perform Changes
{{< table caption="mapping from docker cli to crictl - perform changes" >}}
docker cli | crictl | Description | Unsupported Features
-- | -- | -- | --
`create` | `create` | Create a new container |  
`kill` | `stop` (timeout = 0) | Kill one or more running container | `--signal`
`pull` | `pull` | Pull an image or a repository from a registry | `--all-tags`, `--disable-content-trust`
`rm` | `rm` | Remove one or more containers |  
`rmi` | `rmi` | Remove one or more images |  
`run` | `run` | Run a command in a new container |  
`start` | `start` | Start one or more stopped containers | `--detach-keys`
`stop` | `stop` | Stop one or more running containers |  
`update` | `update` | Update configuration of one or more containers | `--restart`, `--blkio-weight` and some other resource limit not supported by CRI.
{{< /table >}}
### Supported only in crictl
{{< table caption="mapping from docker cli to crictl - supported only in crictl" >}}
crictl | Description
-- | --
`imagefsinfo` | Return image filesystem info
`inspectp` | Display the status of one or more pods
`port-forward` | Forward local port to a pod
`pods` | List pods
`runp` | Run a new pod
`rmp` | Remove one or more pods
`stopp` | Stop one or more running pods
{{< /table >}}

10
content/en/docs/setup/production-environment/container-runtimes.md
View File

@ -83,13 +83,17 @@ If systemd doesn't use cgroup v2 by default, you can configure the system to use
`systemd.unified_cgroup_hierarchy=1` to the kernel command line.
```shell
# dnf install -y grubby && \
# This example is for a Linux OS that uses the DNF package manager
# Your system might use a different method for setting the command line
# that the Linux kernel uses.
sudo dnf install -y grubby && \
sudo grubby \
--update-kernel=ALL \
--args="systemd.unified_cgroup_hierarchy=1"
```
To apply the configuration, it is necessary to reboot the node.
If you change the command line for the kernel, you must reboot the node before your
change takes effect.
There should not be any noticeable difference in the user experience when switching to cgroup v2, unless
users are accessing the cgroup file system directly, either on the node or from within the containers.
@ -168,7 +172,7 @@ installing the `containerd.io` package can be found at
{{% /tab %}}
{{% tab name="Windows (PowerShell)" %}}
Start a Powershell session, set `$Version` to the desired version (ex: `$Version=1.4.3`),
Start a Powershell session, set `$Version` to the desired version (ex: `$Version="1.4.3"`),
and then run the following commands:
1. Download containerd:

2
content/en/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/ha-topology.md
View File

@ -1,7 +1,7 @@
---
reviewers:
- sig-cluster-lifecycle
title: Options for Highly Available topology
title: Options for Highly Available Topology
content_type: concept
weight: 50
---

512
content/en/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/high-availability.md
View File

@ -1,7 +1,7 @@
---
reviewers:
- sig-cluster-lifecycle
title: Creating Highly Available clusters with kubeadm
title: Creating Highly Available Clusters with kubeadm
content_type: task
weight: 60
---
@ -12,17 +12,17 @@ This page explains two different approaches to setting up a highly available Kub
cluster using kubeadm:
- With stacked control plane nodes. This approach requires less infrastructure. The etcd members
and control plane nodes are co-located.
and control plane nodes are co-located.
- With an external etcd cluster. This approach requires more infrastructure. The
control plane nodes and etcd members are separated.
control plane nodes and etcd members are separated.
Before proceeding, you should carefully consider which approach best meets the needs of your applications
and environment. [This comparison topic](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/ha-topology/) outlines the advantages and disadvantages of each.
and environment. [Options for Highly Available topology](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/ha-topology/) outlines the advantages and disadvantages of each.
If you encounter issues with setting up the HA cluster, please provide us with feedback
If you encounter issues with setting up the HA cluster, please report these
in the kubeadm [issue tracker](https://github.com/kubernetes/kubeadm/issues/new).
See also [The upgrade documentation](/docs/tasks/administer-cluster/kubeadm/kubeadm-upgrade/).
See also the [upgrade documentation](/docs/tasks/administer-cluster/kubeadm/kubeadm-upgrade/).
{{< caution >}}
This page does not address running your cluster on a cloud provider. In a cloud
@ -32,22 +32,80 @@ LoadBalancer, or with dynamic PersistentVolumes.
## {{% heading "prerequisites" %}}
The prerequisites depend on which topology you have selected for your cluster's
control plane:
For both methods you need this infrastructure:
{{< tabs name="prerequisite_tabs" >}}
{{% tab name="Stacked etcd" %}}
<!--
note to reviewers: these prerequisites should match the start of the
external etc tab
-->
- Three machines that meet [kubeadm's minimum requirements](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/install-kubeadm/#before-you-begin) for
the control-plane nodes
- Three machines that meet [kubeadm's minimum
You need:
- Three or more machines that meet [kubeadm's minimum requirements](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/install-kubeadm/#before-you-begin) for
the control-plane nodes. Having an odd number of control plane nodes can help
with leader selection in the case of machine or zone failure.
- including a {{< glossary_tooltip text="container runtime" term_id="container-runtime" >}}, already set up and working
- Three or more machines that meet [kubeadm's minimum
requirements](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/install-kubeadm/#before-you-begin) for the workers
- including a container runtime, already set up and working
- Full network connectivity between all machines in the cluster (public or
private network)
- sudo privileges on all machines
- Superuser privileges on all machines using `sudo`
- You can use a different tool; this guide uses `sudo` in the examples.
- SSH access from one device to all nodes in the system
- `kubeadm` and `kubelet` installed on all machines. `kubectl` is optional.
- `kubeadm` and `kubelet` already installed on all machines.
For the external etcd cluster only, you also need:
_See [Stacked etcd topology](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/ha-topology/#stacked-etcd-topology) for context._
- Three additional machines for etcd members
{{% /tab %}}
{{% tab name="External etcd" %}}
<!--
note to reviewers: these prerequisites should match the start of the
stacked etc tab
-->
You need:
- Three or more machines that meet [kubeadm's minimum requirements](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/install-kubeadm/#before-you-begin) for
the control-plane nodes. Having an odd number of control plane nodes can help
with leader selection in the case of machine or zone failure.
- including a {{< glossary_tooltip text="container runtime" term_id="container-runtime" >}}, already set up and working
- Three or more machines that meet [kubeadm's minimum
requirements](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/install-kubeadm/#before-you-begin) for the workers
- including a container runtime, already set up and working
- Full network connectivity between all machines in the cluster (public or
private network)
- Superuser privileges on all machines using `sudo`
- You can use a different tool; this guide uses `sudo` in the examples.
- SSH access from one device to all nodes in the system
- `kubeadm` and `kubelet` already installed on all machines.
<!-- end of shared prerequisites -->
And you also need:
- Three or more additional machines, that will become etcd cluster members.
Having an odd number of members in the etcd cluster is a requirement for achieving
optimal voting quorum.
- These machines again need to have `kubeadm` and `kubelet` installed.
- These machines also require a container runtime, that is already set up and working.
_See [External etcd topology](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/ha-topology/#external-etcd-topology) for context._
{{% /tab %}}
{{< /tabs >}}
### Container images
Each host should have access read and fetch images from the Kubernetes container image registry, `k8s.gcr.io`.
If you want to deploy a highly-available cluster where the hosts do not have access to pull images, this is possible. You must ensure by some other means that the correct container images are already available on the relevant hosts.
### Command line interface {#kubectl}
To manage Kubernetes once your cluster is set up, you should
[install kubectl](/docs/tasks/tools/#kubectl) on your PC. It is also useful
to install the `kubectl` tool on each control plane node, as this can be
helpful for troubleshooting.
<!-- steps -->
@ -60,147 +118,146 @@ There are many configurations for load balancers. The following example is only
option. Your cluster requirements may need a different configuration.
{{< /note >}}
1. Create a kube-apiserver load balancer with a name that resolves to DNS.
1. Create a kube-apiserver load balancer with a name that resolves to DNS.
- In a cloud environment you should place your control plane nodes behind a TCP
forwarding load balancer. This load balancer distributes traffic to all
healthy control plane nodes in its target list. The health check for
an apiserver is a TCP check on the port the kube-apiserver listens on
(default value `:6443`).
- In a cloud environment you should place your control plane nodes behind a TCP
forwarding load balancer. This load balancer distributes traffic to all
healthy control plane nodes in its target list. The health check for
an apiserver is a TCP check on the port the kube-apiserver listens on
(default value `:6443`).
- It is not recommended to use an IP address directly in a cloud environment.
- It is not recommended to use an IP address directly in a cloud environment.
- The load balancer must be able to communicate with all control plane nodes
on the apiserver port. It must also allow incoming traffic on its
listening port.
- The load balancer must be able to communicate with all control plane nodes
on the apiserver port. It must also allow incoming traffic on its
listening port.
- Make sure the address of the load balancer always matches
the address of kubeadm's `ControlPlaneEndpoint`.
- Make sure the address of the load balancer always matches
the address of kubeadm's `ControlPlaneEndpoint`.
- Read the [Options for Software Load Balancing](https://git.k8s.io/kubeadm/docs/ha-considerations.md#options-for-software-load-balancing)
guide for more details.
- Read the [Options for Software Load Balancing](https://git.k8s.io/kubeadm/docs/ha-considerations.md#options-for-software-load-balancing)
guide for more details.
1. Add the first control plane nodes to the load balancer and test the
connection:
1. Add the first control plane node to the load balancer, and test the
connection:
```sh
nc -v LOAD_BALANCER_IP PORT
```
```shell
nc -v <LOAD_BALANCER_IP> <PORT>
```
- A connection refused error is expected because the apiserver is not yet
running. A timeout, however, means the load balancer cannot communicate
with the control plane node. If a timeout occurs, reconfigure the load
balancer to communicate with the control plane node.
A connection refused error is expected because the API server is not yet
running. A timeout, however, means the load balancer cannot communicate
with the control plane node. If a timeout occurs, reconfigure the load
balancer to communicate with the control plane node.
1. Add the remaining control plane nodes to the load balancer target group.
1. Add the remaining control plane nodes to the load balancer target group.
## Stacked control plane and etcd nodes
### Steps for the first control plane node
1. Initialize the control plane:
1. Initialize the control plane:
```sh
sudo kubeadm init --control-plane-endpoint "LOAD_BALANCER_DNS:LOAD_BALANCER_PORT" --upload-certs
```
```sh
sudo kubeadm init --control-plane-endpoint "LOAD_BALANCER_DNS:LOAD_BALANCER_PORT" --upload-certs
```
- You can use the `--kubernetes-version` flag to set the Kubernetes version to use.
It is recommended that the versions of kubeadm, kubelet, kubectl and Kubernetes match.
- The `--control-plane-endpoint` flag should be set to the address or DNS and port of the load balancer.
- You can use the `--kubernetes-version` flag to set the Kubernetes version to use.
It is recommended that the versions of kubeadm, kubelet, kubectl and Kubernetes match.
- The `--control-plane-endpoint` flag should be set to the address or DNS and port of the load balancer.
- The `--upload-certs` flag is used to upload the certificates that should be shared
across all the control-plane instances to the cluster. If instead, you prefer to copy certs across
control-plane nodes manually or using automation tools, please remove this flag and refer to [Manual
certificate distribution](#manual-certs) section below.
- The `--upload-certs` flag is used to upload the certificates that should be shared
across all the control-plane instances to the cluster. If instead, you prefer to copy certs across
control-plane nodes manually or using automation tools, please remove this flag and refer to [Manual
certificate distribution](#manual-certs) section below.
{{< note >}}
The `kubeadm init` flags `--config` and `--certificate-key` cannot be mixed, therefore if you want
to use the [kubeadm configuration](/docs/reference/config-api/kubeadm-config.v1beta3/)
you must add the `certificateKey` field in the appropriate config locations
(under `InitConfiguration` and `JoinConfiguration: controlPlane`).
{{< /note >}}
{{< note >}}
The `kubeadm init` flags `--config` and `--certificate-key` cannot be mixed, therefore if you want
to use the [kubeadm configuration](/docs/reference/config-api/kubeadm-config.v1beta3/)
you must add the `certificateKey` field in the appropriate config locations
(under `InitConfiguration` and `JoinConfiguration: controlPlane`).
{{< /note >}}
{{< note >}}
Some CNI network plugins require additional configuration, for example specifying the pod IP CIDR, while others do not.
See the [CNI network documentation](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/create-cluster-kubeadm/#pod-network).
To add a pod CIDR pass the flag `--pod-network-cidr`, or if you are using a kubeadm configuration file
set the `podSubnet` field under the `networking` object of `ClusterConfiguration`.
{{< /note >}}
{{< note >}}
Some CNI network plugins require additional configuration, for example specifying the pod IP CIDR, while others do not.
See the [CNI network documentation](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/create-cluster-kubeadm/#pod-network).
To add a pod CIDR pass the flag `--pod-network-cidr`, or if you are using a kubeadm configuration file
set the `podSubnet` field under the `networking` object of `ClusterConfiguration`.
{{< /note >}}
- The output looks similar to:
The output looks similar to:
```sh
...
You can now join any number of control-plane node by running the following command on each as a root:
kubeadm join 192.168.0.200:6443 --token 9vr73a.a8uxyaju799qwdjv --discovery-token-ca-cert-hash sha256:7c2e69131a36ae2a042a339b33381c6d0d43887e2de83720eff5359e26aec866 --control-plane --certificate-key f8902e114ef118304e561c3ecd4d0b543adc226b7a07f675f56564185ffe0c07
```sh
...
You can now join any number of control-plane node by running the following command on each as a root:
kubeadm join 192.168.0.200:6443 --token 9vr73a.a8uxyaju799qwdjv --discovery-token-ca-cert-hash sha256:7c2e69131a36ae2a042a339b33381c6d0d43887e2de83720eff5359e26aec866 --control-plane --certificate-key f8902e114ef118304e561c3ecd4d0b543adc226b7a07f675f56564185ffe0c07
Please note that the certificate-key gives access to cluster sensitive data, keep it secret!
As a safeguard, uploaded-certs will be deleted in two hours; If necessary, you can use kubeadm init phase upload-certs to reload certs afterward.
Please note that the certificate-key gives access to cluster sensitive data, keep it secret!
As a safeguard, uploaded-certs will be deleted in two hours; If necessary, you can use kubeadm init phase upload-certs to reload certs afterward.
Then you can join any number of worker nodes by running the following on each as root:
kubeadm join 192.168.0.200:6443 --token 9vr73a.a8uxyaju799qwdjv --discovery-token-ca-cert-hash sha256:7c2e69131a36ae2a042a339b33381c6d0d43887e2de83720eff5359e26aec866
```
Then you can join any number of worker nodes by running the following on each as root:
kubeadm join 192.168.0.200:6443 --token 9vr73a.a8uxyaju799qwdjv --discovery-token-ca-cert-hash sha256:7c2e69131a36ae2a042a339b33381c6d0d43887e2de83720eff5359e26aec866
```
- Copy this output to a text file. You will need it later to join control plane and worker nodes to the cluster.
- When `--upload-certs` is used with `kubeadm init`, the certificates of the primary control plane
are encrypted and uploaded in the `kubeadm-certs` Secret.
- To re-upload the certificates and generate a new decryption key, use the following command on a control plane
node that is already joined to the cluster:
- Copy this output to a text file. You will need it later to join control plane and worker nodes to
the cluster.
- When `--upload-certs` is used with `kubeadm init`, the certificates of the primary control plane
are encrypted and uploaded in the `kubeadm-certs` Secret.
- To re-upload the certificates and generate a new decryption key, use the following command on a
control plane
node that is already joined to the cluster:
```sh
sudo kubeadm init phase upload-certs --upload-certs
```
```sh
sudo kubeadm init phase upload-certs --upload-certs
```
- You can also specify a custom `--certificate-key` during `init` that can later be used by `join`.
To generate such a key you can use the following command:
- You can also specify a custom `--certificate-key` during `init` that can later be used by `join`.
To generate such a key you can use the following command:
```sh
kubeadm certs certificate-key
```
```sh
kubeadm certs certificate-key
```
{{< note >}}
The `kubeadm-certs` Secret and decryption key expire after two hours.
{{< /note >}}
{{< note >}}
The `kubeadm-certs` Secret and decryption key expire after two hours.
{{< /note >}}
{{< caution >}}
As stated in the command output, the certificate key gives access to cluster sensitive data, keep it secret!
{{< /caution >}}
{{< caution >}}
As stated in the command output, the certificate key gives access to cluster sensitive data, keep it secret!
{{< /caution >}}
1. Apply the CNI plugin of your choice:
[Follow these instructions](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/create-cluster-kubeadm/#pod-network)
to install the CNI provider. Make sure the configuration corresponds to the Pod CIDR specified in the kubeadm configuration file if applicable.
{{< note >}}
You must pick a network plugin that suits your use case and deploy it before you move on to next step.
If you don't do this, you will not be able to launch your cluster properly.
{{< /note >}}
1. Apply the CNI plugin of your choice:
[Follow these instructions](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/create-cluster-kubeadm/#pod-network)
to install the CNI provider. Make sure the configuration corresponds to the Pod CIDR specified in the
kubeadm configuration file (if applicable).
1. Type the following and watch the pods of the control plane components get started:
{{< note >}}
You must pick a network plugin that suits your use case and deploy it before you move on to next step.
If you don't do this, you will not be able to launch your cluster properly.
{{< /note >}}
```sh
kubectl get pod -n kube-system -w
```
1. Type the following and watch the pods of the control plane components get started:
```sh
kubectl get pod -n kube-system -w
```
### Steps for the rest of the control plane nodes
{{< note >}}
Since kubeadm version 1.15 you can join multiple control-plane nodes in parallel.
Prior to this version, you must join new control plane nodes sequentially, only after
the first node has finished initializing.
{{< /note >}}
For each additional control plane node you should:
1. Execute the join command that was previously given to you by the `kubeadm init` output on the first node.
It should look something like this:
1. Execute the join command that was previously given to you by the `kubeadm init` output on the first node.
It should look something like this:
```sh
sudo kubeadm join 192.168.0.200:6443 --token 9vr73a.a8uxyaju799qwdjv --discovery-token-ca-cert-hash sha256:7c2e69131a36ae2a042a339b33381c6d0d43887e2de83720eff5359e26aec866 --control-plane --certificate-key f8902e114ef118304e561c3ecd4d0b543adc226b7a07f675f56564185ffe0c07
```
```sh
sudo kubeadm join 192.168.0.200:6443 --token 9vr73a.a8uxyaju799qwdjv --discovery-token-ca-cert-hash sha256:7c2e69131a36ae2a042a339b33381c6d0d43887e2de83720eff5359e26aec866 --control-plane --certificate-key f8902e114ef118304e561c3ecd4d0b543adc226b7a07f675f56564185ffe0c07
```
- The `--control-plane` flag tells `kubeadm join` to create a new control plane.
- The `--certificate-key ...` will cause the control plane certificates to be downloaded
from the `kubeadm-certs` Secret in the cluster and be decrypted using the given key.
- The `--control-plane` flag tells `kubeadm join` to create a new control plane.
- The `--certificate-key ...` will cause the control plane certificates to be downloaded
from the `kubeadm-certs` Secret in the cluster and be decrypted using the given key.
You can join multiple control-plane nodes in parallel.
## External etcd nodes
@ -210,64 +267,69 @@ in the kubeadm config file.
### Set up the etcd cluster
1. Follow [these instructions](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/setup-ha-etcd-with-kubeadm/) to set up the etcd cluster.
1. Follow these [instructions](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/setup-ha-etcd-with-kubeadm/) to set up the etcd cluster.
1. Setup SSH as described [here](#manual-certs).
1. Setup SSH as described [here](#manual-certs).
1. Copy the following files from any etcd node in the cluster to the first control plane node:
1. Copy the following files from any etcd node in the cluster to the first control plane node:
```sh
export CONTROL_PLANE="ubuntu@10.0.0.7"
scp /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt "${CONTROL_PLANE}":
scp /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.crt "${CONTROL_PLANE}":
scp /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.key "${CONTROL_PLANE}":
```
```sh
export CONTROL_PLANE="ubuntu@10.0.0.7"
scp /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt "${CONTROL_PLANE}":
scp /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.crt "${CONTROL_PLANE}":
scp /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.key "${CONTROL_PLANE}":
```
- Replace the value of `CONTROL_PLANE` with the `user@host` of the first control-plane node.
- Replace the value of `CONTROL_PLANE` with the `user@host` of the first control-plane node.
### Set up the first control plane node
1. Create a file called `kubeadm-config.yaml` with the following contents:
1. Create a file called `kubeadm-config.yaml` with the following contents:
apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta3
kind: ClusterConfiguration
kubernetesVersion: stable
controlPlaneEndpoint: "LOAD_BALANCER_DNS:LOAD_BALANCER_PORT"
etcd:
external:
endpoints:
- https://ETCD_0_IP:2379
- https://ETCD_1_IP:2379
- https://ETCD_2_IP:2379
caFile: /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt
certFile: /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.crt
keyFile: /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.key
{{< note >}}
The difference between stacked etcd and external etcd here is that the external etcd setup requires
a configuration file with the etcd endpoints under the `external` object for `etcd`.
In the case of the stacked etcd topology this is managed automatically.
{{< /note >}}
```yaml
---
apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta3
kind: ClusterConfiguration
kubernetesVersion: stable
controlPlaneEndpoint: "LOAD_BALANCER_DNS:LOAD_BALANCER_PORT" # change this (see below)
etcd:
external:
endpoints:
- https://ETCD_0_IP:2379 # change ETCD_0_IP appropriately
- https://ETCD_1_IP:2379 # change ETCD_1_IP appropriately
- https://ETCD_2_IP:2379 # change ETCD_2_IP appropriately
caFile: /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt
certFile: /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.crt
keyFile: /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.key
```
- Replace the following variables in the config template with the appropriate values for your cluster:
{{< note >}}
The difference between stacked etcd and external etcd here is that the external etcd setup requires
a configuration file with the etcd endpoints under the `external` object for `etcd`.
In the case of the stacked etcd topology, this is managed automatically.
{{< /note >}}
- `LOAD_BALANCER_DNS`
- `LOAD_BALANCER_PORT`
- `ETCD_0_IP`
- `ETCD_1_IP`
- `ETCD_2_IP`
- Replace the following variables in the config template with the appropriate values for your cluster:
- `LOAD_BALANCER_DNS`
- `LOAD_BALANCER_PORT`
- `ETCD_0_IP`
- `ETCD_1_IP`
- `ETCD_2_IP`
The following steps are similar to the stacked etcd setup:
1. Run `sudo kubeadm init --config kubeadm-config.yaml --upload-certs` on this node.
1. Run `sudo kubeadm init --config kubeadm-config.yaml --upload-certs` on this node.
1. Write the output join commands that are returned to a text file for later use.
1. Write the output join commands that are returned to a text file for later use.
1. Apply the CNI plugin of your choice. The given example is for Weave Net:
1. Apply the CNI plugin of your choice.
```sh
kubectl apply -f "https://cloud.weave.works/k8s/net?k8s-version=$(kubectl version | base64 | tr -d '\n')"
```
{{< note >}}
You must pick a network plugin that suits your use case and deploy it before you move on to next step.
If you don't do this, you will not be able to launch your cluster properly.
{{< /note >}}
### Steps for the rest of the control plane nodes
@ -275,7 +337,7 @@ The steps are the same as for the stacked etcd setup:
- Make sure the first control plane node is fully initialized.
- Join each control plane node with the join command you saved to a text file. It's recommended
to join the control plane nodes one at a time.
to join the control plane nodes one at a time.
- Don't forget that the decryption key from `--certificate-key` expires after two hours, by default.
## Common tasks after bootstrapping control plane
@ -295,79 +357,81 @@ If you choose to not use `kubeadm init` with the `--upload-certs` flag this mean
you are going to have to manually copy the certificates from the primary control plane node to the
joining control plane nodes.
There are many ways to do this. In the following example we are using `ssh` and `scp`:
There are many ways to do this. The following example uses `ssh` and `scp`:
SSH is required if you want to control all nodes from a single machine.
1. Enable ssh-agent on your main device that has access to all other nodes in
the system:
1. Enable ssh-agent on your main device that has access to all other nodes in
the system:
```
eval $(ssh-agent)
```
eval $(ssh-agent)
```
1. Add your SSH identity to the session:
```
ssh-add ~/.ssh/path_to_private_key
```
1. SSH between nodes to check that the connection is working correctly.
- When you SSH to any node, add the `-A` flag. This flag allows the node that you
have logged into via SSH to access the SSH agent on your PC. Consider alternative
methods if you do not fully trust the security of your user session on the node.
```
ssh -A 10.0.0.7
```
- When using sudo on any node, make sure to preserve the environment so SSH
forwarding works:
```
sudo -E -s
```
1. After configuring SSH on all the nodes you should run the following script on the first
control plane node after running `kubeadm init`. This script will copy the certificates from
the first control plane node to the other control plane nodes:
In the following example, replace `CONTROL_PLANE_IPS` with the IP addresses of the
other control plane nodes.
```sh
USER=ubuntu # customizable
CONTROL_PLANE_IPS="10.0.0.7 10.0.0.8"
for host in ${CONTROL_PLANE_IPS}; do
scp /etc/kubernetes/pki/ca.crt "${USER}"@$host:
scp /etc/kubernetes/pki/ca.key "${USER}"@$host:
scp /etc/kubernetes/pki/sa.key "${USER}"@$host:
scp /etc/kubernetes/pki/sa.pub "${USER}"@$host:
scp /etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.crt "${USER}"@$host:
scp /etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.key "${USER}"@$host:
scp /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt "${USER}"@$host:etcd-ca.crt
# Skip the next line if you are using external etcd
scp /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.key "${USER}"@$host:etcd-ca.key
done
```
1. Add your SSH identity to the session:
```
ssh-add ~/.ssh/path_to_private_key
```
1. SSH between nodes to check that the connection is working correctly.
- When you SSH to any node, make sure to add the `-A` flag:
```
ssh -A 10.0.0.7
```
- When using sudo on any node, make sure to preserve the environment so SSH
forwarding works:
```
sudo -E -s
```
1. After configuring SSH on all the nodes you should run the following script on the first control plane node after
running `kubeadm init`. This script will copy the certificates from the first control plane node to the other
control plane nodes:
In the following example, replace `CONTROL_PLANE_IPS` with the IP addresses of the
other control plane nodes.
```sh
USER=ubuntu # customizable
CONTROL_PLANE_IPS="10.0.0.7 10.0.0.8"
for host in ${CONTROL_PLANE_IPS}; do
scp /etc/kubernetes/pki/ca.crt "${USER}"@$host:
scp /etc/kubernetes/pki/ca.key "${USER}"@$host:
scp /etc/kubernetes/pki/sa.key "${USER}"@$host:
scp /etc/kubernetes/pki/sa.pub "${USER}"@$host:
scp /etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.crt "${USER}"@$host:
scp /etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.key "${USER}"@$host:
scp /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt "${USER}"@$host:etcd-ca.crt
# Quote this line if you are using external etcd
scp /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.key "${USER}"@$host:etcd-ca.key
done
```
{{< caution >}}
Copy only the certificates in the above list. kubeadm will take care of generating the rest of the certificates
with the required SANs for the joining control-plane instances. If you copy all the certificates by mistake,
the creation of additional nodes could fail due to a lack of required SANs.
{{< /caution >}}
{{< caution >}}
Copy only the certificates in the above list. kubeadm will take care of generating the rest of the certificates
with the required SANs for the joining control-plane instances. If you copy all the certificates by mistake,
the creation of additional nodes could fail due to a lack of required SANs.
{{< /caution >}}
1. Then on each joining control plane node you have to run the following script before running `kubeadm join`.
This script will move the previously copied certificates from the home directory to `/etc/kubernetes/pki`:
```sh
USER=ubuntu # customizable
mkdir -p /etc/kubernetes/pki/etcd
mv /home/${USER}/ca.crt /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/ca.key /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/sa.pub /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/sa.key /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/front-proxy-ca.crt /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/front-proxy-ca.key /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/etcd-ca.crt /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt
# Quote this line if you are using external etcd
mv /home/${USER}/etcd-ca.key /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.key
```
```sh
USER=ubuntu # customizable
mkdir -p /etc/kubernetes/pki/etcd
mv /home/${USER}/ca.crt /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/ca.key /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/sa.pub /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/sa.key /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/front-proxy-ca.crt /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/front-proxy-ca.key /etc/kubernetes/pki/
mv /home/${USER}/etcd-ca.crt /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt
# Skip the next line if you are using external etcd
mv /home/${USER}/etcd-ca.key /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.key
```

5
content/en/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/setup-ha-etcd-with-kubeadm.md
View File

@ -1,7 +1,7 @@
---
reviewers:
- sig-cluster-lifecycle
title: Set up a High Availability etcd cluster with kubeadm
title: Set up a High Availability etcd Cluster with kubeadm
content_type: task
weight: 70
---
@ -19,7 +19,8 @@ aspects.
By default, kubeadm runs a local etcd instance on each control plane node.
It is also possible to treat the etcd cluster as external and provision
etcd instances on separate hosts. The differences between the two approaches are covered in the
[Options for Highly Available topology][/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/ha-topology] page.
[Options for Highly Available topology](/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/ha-topology) page.
This task walks through the process of creating a high availability external
etcd cluster of three members that can be used by kubeadm during cluster creation.

5
content/en/docs/tasks/administer-cluster/encrypt-data.md
View File

@ -27,6 +27,11 @@ The `kube-apiserver` process accepts an argument `--encryption-provider-config`
that controls how API data is encrypted in etcd. An example configuration
is provided below.
{{< caution >}}
**IMPORTANT:** For multi-master configurations (with two or more control plane nodes) the encryption configuration file must be the same!
Otherwise, the kube-apiserver can't decrypt data stored inside the key-value store.
{{< /caution >}}
## Understanding the encryption at rest configuration.
```yaml

29
content/en/docs/tasks/administer-cluster/nodelocaldns.md
View File

@ -100,4 +100,31 @@ shown in [the example](/docs/tasks/administer-cluster/dns-custom-nameservers/#ex
The `node-local-dns` ConfigMap can also be modified directly with the stubDomain configuration
in the Corefile format. Some cloud providers might not allow modifying `node-local-dns` ConfigMap directly.
In those cases, the `kube-dns` ConfigMap can be updated.
## Setting memory limits
node-local-dns pods use memory for storing cache entries and processing queries. Since they do not watch Kubernetes objects, the cluster size or the number of Services/Endpoints do not directly affect memory usage. Memory usage is influenced by the DNS query pattern.
From [CoreDNS docs](https://github.com/coredns/deployment/blob/master/kubernetes/Scaling_CoreDNS.md),
> The default cache size is 10000 entries, which uses about 30 MB when completely filled.
This would be the memory usage for each server block (if the cache gets completely filled).
Memory usage can be reduced by specifying smaller cache sizes.
The number of concurrent queries is linked to the memory demand, because each extra
goroutine used for handling a query requires an amount of memory. You can set an upper limit
using the `max_concurrent` option in the forward plugin.
If a node-local-dns pod attempts to use more memory than is available (because of total system
resources, or because of a configured
[resource limit](/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/)), the operating system
may shut down that pod's container.
If this happens, the container that is terminated (“OOMKilled”) does not clean up the custom
packet filtering rules that it previously added during startup.
The node-local-dns container should get restarted (since managed as part of a DaemonSet), but this
will lead to a brief DNS downtime each time that the container fails: the packet filtering rules direct
DNS queries to a local Pod that is unhealthy.
You can determine a suitable memory limit by running node-local-dns pods without a limit and
measuring the peak usage. You can also set up and use a
[VerticalPodAutoscaler](https://github.com/kubernetes/autoscaler/tree/master/vertical-pod-autoscaler)
in _recommender mode_, and then check its recommendations.

2
content/en/docs/tasks/administer-cluster/sysctl-cluster.md
View File

@ -70,7 +70,7 @@ The following sysctls are supported in the _safe_ set:
- `kernel.shm_rmid_forced`,
- `net.ipv4.ip_local_port_range`,
- `net.ipv4.tcp_syncookies`,
- `net.ipv4.ping_group_range` (since Kubernetes 1.18).
- `net.ipv4.ping_group_range` (since Kubernetes 1.18),
- `net.ipv4.ip_unprivileged_port_start` (since Kubernetes 1.22).
{{< note >}}

4
content/en/docs/tasks/configure-pod-container/configure-pod-configmap.md
View File

@ -8,10 +8,12 @@ card:
---
<!-- overview -->
Many applications rely on configuration which is used during either application initialization or runtime.
Most of the times there is a requirement to adjust values assigned to configuration parameters.
ConfigMaps is the kubernetes way to inject application pods with configuration data.
ConfigMaps allow you to decouple configuration artifacts from image content to keep containerized applications portable. This page provides a series of usage examples demonstrating how to create ConfigMaps and configure Pods using data stored in ConfigMaps.
## {{% heading "prerequisites" %}}

8
content/en/docs/tasks/configure-pod-container/configure-service-account.md
View File

@ -290,10 +290,18 @@ To enable and use token request projection, you must specify each of the followi
command line arguments to `kube-apiserver`:
* `--service-account-issuer`
It can be used as the Identifier of the service account token issuer. You can specify the `--service-account-issuer` argument multiple times, this can be useful to enable a non-disruptive change of the issuer. When this flag is specified multiple times, the first is used to generate tokens and all are used to determine which issuers are accepted. You must be running running Kubernetes v1.22 or later to be able to specify `--service-account-issuer` multiple times.
* `--service-account-key-file`
File containing PEM-encoded x509 RSA or ECDSA private or public keys, used to verify ServiceAccount tokens. The specified file can contain multiple keys, and the flag can be specified multiple times with different files. If specified multiple times, tokens signed by any of the specified keys are considered valid by the Kubernetes API server.
* `--service-account-signing-key-file`
Path to the file that contains the current private key of the service account token issuer. The issuer signs issued ID tokens with this private key.
* `--api-audiences` (can be omitted)
The service account token authenticator validates that tokens used against the API are bound to at least one of these audiences. If `api-audiences` is specified multiple times, tokens for any of the specified audiences are considered valid by the Kubernetes API server. If the `--service-account-issuer` flag is configured and this flag is not, this field defaults to a single element list containing the issuer URL.
{{< /note >}}
The kubelet can also project a service account token into a Pod. You can

17
content/en/docs/tasks/configure-pod-container/create-hostprocess-pod.md
View File

@ -31,7 +31,7 @@ as Windows server containers, meaning that the version of the base images does n
to match that of the host. It is, however, recommended that you use the same base image
version as your Windows Server container workloads to ensure you do not have any unused
images taking up space on the node. HostProcess containers also support
[volume mounts](./create-hostprocess-pod#volume-mounts) within the container volume.
[volume mounts](#volume-mounts) within the container volume.
### When should I use a Windows HostProcess container?
@ -73,19 +73,20 @@ documentation for more details.
These limitations are relevant for Kubernetes v{{< skew currentVersion >}}:
- HostProcess containers require containerd 1.6 or higher
{{< glossary_tooltip text="container runtime" term_id="container-runtime" >}}.
{{< glossary_tooltip text="container runtime" term_id="container-runtime" >}}.
- HostProcess pods can only contain HostProcess containers. This is a current limitation
of the Windows OS; non-privileged Windows containers cannot share a vNIC with the host IP namespace.
of the Windows OS; non-privileged Windows containers cannot share a vNIC with the host IP namespace.
- HostProcess containers run as a process on the host and do not have any degree of
isolation other than resource constraints imposed on the HostProcess user account. Neither
filesystem or Hyper-V isolation are supported for HostProcess containers.
- Volume mounts are supported and are mounted under the container volume. See [Volume Mounts](#volume-mounts)
isolation other than resource constraints imposed on the HostProcess user account. Neither
filesystem or Hyper-V isolation are supported for HostProcess containers.
- Volume mounts are supported and are mounted under the container volume. See
[Volume Mounts](#volume-mounts)
- A limited set of host user accounts are available for HostProcess containers by default.
See [Choosing a User Account](#choosing-a-user-account).
- Resource limits (disk, memory, cpu count) are supported in the same fashion as processes
on the host.
on the host.
- Both Named pipe mounts and Unix domain sockets are **not** supported and should instead
be accessed via their path on the host (e.g. \\\\.\\pipe\\\*)
be accessed via their path on the host (e.g. \\\\.\\pipe\\\*)
## HostProcess Pod configuration requirements

97
content/en/docs/tasks/debug-application-cluster/crictl.md
View File

@ -17,15 +17,11 @@ You can use it to inspect and debug container runtimes and applications on a
Kubernetes node. `crictl` and its source are hosted in the
[cri-tools](https://github.com/kubernetes-sigs/cri-tools) repository.
## {{% heading "prerequisites" %}}
`crictl` requires a Linux operating system with a CRI runtime.
<!-- steps -->
## Installing crictl
@ -41,27 +37,37 @@ of Kubernetes. Extract it and move it to a location on your system path, such as
The `crictl` command has several subcommands and runtime flags. Use
`crictl help` or `crictl <subcommand> help` for more details.
`crictl` connects to `unix:///var/run/dockershim.sock` by default. For other
runtimes, you can set the endpoint in multiple different ways:
You can set the endpoint for `crictl` by doing one of the following:
- By setting flags `--runtime-endpoint` and `--image-endpoint`
- By setting environment variables `CONTAINER_RUNTIME_ENDPOINT` and `IMAGE_SERVICE_ENDPOINT`
- By setting the endpoint in the config file `--config=/etc/crictl.yaml`
* Set the `--runtime-endpoint` and `--image-endpoint` flags.
* Set the `CONTAINER_RUNTIME_ENDPOINT` and `IMAGE_SERVICE_ENDPOINT` environment
variables.
* Set the endpoint in the configuration file `/etc/crictl.yaml`. To specify a
different file, use the `--config=PATH_TO_FILE` flag when you run `crictl`.
{{<note>}}
If you don't set an endpoint, `crictl` attempts to connect to a list of known
endpoints, which might result in an impact to performance.
{{</note>}}
You can also specify timeout values when connecting to the server and enable or
disable debugging, by specifying `timeout` or `debug` values in the configuration
file or using the `--timeout` and `--debug` command-line flags.
To view or edit the current configuration, view or edit the contents of `/etc/crictl.yaml`.
To view or edit the current configuration, view or edit the contents of
`/etc/crictl.yaml`. For example, the configuration when using the `containerd`
container runtime would be similar to this:
```shell
cat /etc/crictl.yaml
runtime-endpoint: unix:///var/run/dockershim.sock
image-endpoint: unix:///var/run/dockershim.sock
```
runtime-endpoint: unix:///var/run/containerd/containerd.sock
image-endpoint: unix:///var/run/containerd/containerd.sock
timeout: 10
debug: true
```
To learn more about `crictl`, refer to the [`crictl`
documentation](https://github.com/kubernetes-sigs/cri-tools/blob/master/docs/crictl.md).
## Example crictl commands
The following examples show some `crictl` commands and example output.
@ -348,64 +354,9 @@ CONTAINER ID IMAGE CREATED STATE
3e025dd50a72d busybox About a minute ago Running busybox 0
```
## {{% heading "whatsnext" %}}
* [Learn more about `crictl`](https://github.com/kubernetes-sigs/cri-tools).
* [Map `docker` CLI commands to `crictl`](/reference/tools/map-crictl-dockercli/).
<!-- discussion -->
See [kubernetes-sigs/cri-tools](https://github.com/kubernetes-sigs/cri-tools)
for more information.
## Mapping from docker cli to crictl
The exact versions for below mapping table are for docker cli v1.40 and crictl v1.19.0. Please note that the list is not exhaustive. For example, it doesn't include experimental commands of docker cli.
{{< note >}}
The output format of CRICTL is similar to Docker CLI, despite some missing columns for some CLI. Make sure to check output for the specific command if your script output parsing.
{{< /note >}}
### Retrieve Debugging Information
{{< table caption="mapping from docker cli to crictl - retrieve debugging information" >}}
docker cli | crictl | Description | Unsupported Features
-- | -- | -- | --
`attach` | `attach` | Attach to a running container | `--detach-keys`, `--sig-proxy`
`exec` | `exec` | Run a command in a running container | `--privileged`, `--user`, `--detach-keys`
`images` | `images` | List images |  
`info` | `info` | Display system-wide information |  
`inspect` | `inspect`, `inspecti` | Return low-level information on a container, image or task |  
`logs` | `logs` | Fetch the logs of a container | `--details`
`ps` | `ps` | List containers |  
`stats` | `stats` | Display a live stream of container(s) resource usage statistics | Column: NET/BLOCK I/O, PIDs
`version` | `version` | Show the runtime (Docker, ContainerD, or others) version information |  
{{< /table >}}
### Perform Changes
{{< table caption="mapping from docker cli to crictl - perform changes" >}}
docker cli | crictl | Description | Unsupported Features
-- | -- | -- | --
`create` | `create` | Create a new container |  
`kill` | `stop` (timeout = 0) | Kill one or more running container | `--signal`
`pull` | `pull` | Pull an image or a repository from a registry | `--all-tags`, `--disable-content-trust`
`rm` | `rm` | Remove one or more containers |  
`rmi` | `rmi` | Remove one or more images |  
`run` | `run` | Run a command in a new container |  
`start` | `start` | Start one or more stopped containers | `--detach-keys`
`stop` | `stop` | Stop one or more running containers |  
`update` | `update` | Update configuration of one or more containers | `--restart`, `--blkio-weight` and some other resource limit not supported by CRI.
{{< /table >}}
### Supported only in crictl
{{< table caption="mapping from docker cli to crictl - supported only in crictl" >}}
crictl | Description
-- | --
`imagefsinfo` | Return image filesystem info
`inspectp` | Display the status of one or more pods
`port-forward` | Forward local port to a pod
`pods` | List pods
`runp` | Run a new pod
`rmp` | Remove one or more pods
`stopp` | Stop one or more running pods
{{< /table >}}
<!-- discussion -->

6
content/en/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough.md
View File

@ -321,7 +321,7 @@ object:
metric:
name: requests-per-second
describedObject:
apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
name: main-route
target:
@ -367,7 +367,7 @@ spec:
metric:
name: requests-per-second
describedObject:
apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
name: main-route
target:
@ -390,7 +390,7 @@ status:
metric:
name: requests-per-second
describedObject:
apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
name: main-route
current:

5
content/en/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale.md
View File

@ -56,8 +56,9 @@ Kubernetes implements horizontal pod autoscaling as a control loop that runs int
(and the default interval is 15 seconds).
Once during each period, the controller manager queries the resource utilization against the
metrics specified in each HorizontalPodAutoscaler definition. The controller manager
obtains the metrics from either the resource metrics API (for per-pod resource metrics),
metrics specified in each HorizontalPodAutoscaler definition. The controller manager
finds the target resource defined by the `scaleTargetRef`,
then selects the pods based on the target resource's `.spec.selector` labels, and obtains the metrics from either the resource metrics API (for per-pod resource metrics),
or the custom metrics API (for all other metrics).
* For per-pod resource metrics (like CPU), the controller fetches the metrics

157
content/en/docs/tasks/tls/managing-tls-in-a-cluster.md
View File

@ -76,16 +76,11 @@ cat <<EOF | cfssl genkey - | cfssljson -bare server
"192.0.2.24",
"10.0.34.2"
],
"CN": "system:node:my-pod.my-namespace.pod.cluster.local",
"CN": "my-pod.my-namespace.pod.cluster.local",
"key": {
"algo": "ecdsa",
"size": 256
},
"names": [
{
"O": "system:nodes"
}
]
}
}
EOF
```
@ -93,13 +88,13 @@ EOF
Where `192.0.2.24` is the service's cluster IP,
`my-svc.my-namespace.svc.cluster.local` is the service's DNS name,
`10.0.34.2` is the pod's IP and `my-pod.my-namespace.pod.cluster.local`
is the pod's DNS name. You should see the following output:
is the pod's DNS name. You should see the output similar to:
```
2017/03/21 06:48:17 [INFO] generate received request
2017/03/21 06:48:17 [INFO] received CSR
2017/03/21 06:48:17 [INFO] generating key: ecdsa-256
2017/03/21 06:48:17 [INFO] encoded CSR
2022/02/01 11:45:32 [INFO] generate received request
2022/02/01 11:45:32 [INFO] received CSR
2022/02/01 11:45:32 [INFO] generating key: ecdsa-256
2022/02/01 11:45:32 [INFO] encoded CSR
```
This command generates two files; it generates `server.csr` containing the PEM
@ -120,7 +115,7 @@ metadata:
name: my-svc.my-namespace
spec:
request: $(cat server.csr | base64 | tr -d '\n')
signerName: kubernetes.io/kubelet-serving
signerName: example.com/serving
usages:
- digital signature
- key encipherment
@ -131,7 +126,7 @@ EOF
Notice that the `server.csr` file created in step 1 is base64 encoded
and stashed in the `.spec.request` field. We are also requesting a
certificate with the "digital signature", "key encipherment", and "server
auth" key usages, signed by the `kubernetes.io/kubelet-serving` signer.
auth" key usages, signed by an example `example.com/serving` signer.
A specific `signerName` must be requested.
View documentation for [supported signer names](/docs/reference/access-authn-authz/certificate-signing-requests/#signers)
for more information.
@ -147,14 +142,16 @@ kubectl describe csr my-svc.my-namespace
Name: my-svc.my-namespace
Labels: <none>
Annotations: <none>
CreationTimestamp: Tue, 21 Mar 2017 07:03:51 -0700
CreationTimestamp: Tue, 01 Feb 2022 11:49:15 -0500
Requesting User: yourname@example.com
Signer: example.com/serving
Status: Pending
Subject:
Common Name: my-svc.my-namespace.svc.cluster.local
Common Name: my-pod.my-namespace.pod.cluster.local
Serial Number:
Subject Alternative Names:
DNS Names: my-svc.my-namespace.svc.cluster.local
DNS Names: my-pod.my-namespace.pod.cluster.local
my-svc.my-namespace.svc.cluster.local
IP Addresses: 192.0.2.24
10.0.34.2
Events: <none>
@ -175,30 +172,136 @@ kubectl certificate approve my-svc.my-namespace
certificatesigningrequest.certificates.k8s.io/my-svc.my-namespace approved
```
## Download the Certificate and Use It
Once the CSR is signed and approved you should see the following:
You should now see the following:
```shell
kubectl get csr
```
```none
NAME AGE REQUESTOR CONDITION
my-svc.my-namespace 10m yourname@example.com Approved,Issued
NAME AGE SIGNERNAME REQUESTOR REQUESTEDDURATION CONDITION
my-svc.my-namespace 10m example.com/serving yourname@example.com <none> Approved
```
You can download the issued certificate and save it to a `server.crt` file
by running the following:
This means the certificate request has been approved and is waiting for the
requested signer to sign it.
## Sign the Certificate Signing Request
Next, you'll play the part of a certificate signer, issue the certificate, and upload it to the API.
A signer would typically watch the Certificate Signing Request API for objects with its `signerName`,
check that they have been approved, sign certificates for those requests,
and update the API object status with the issued certificate.
### Create a Certificate Authority
First, create a signing certificate by running the following:
```shell
cat <<EOF | cfssl gencert -initca - | cfssljson -bare ca
{
"CN": "My Example Signer",
"key": {
"algo": "rsa",
"size": 2048
}
}
EOF
```
You should see the output similar to:
```none
2022/02/01 11:50:39 [INFO] generating a new CA key and certificate from CSR
2022/02/01 11:50:39 [INFO] generate received request
2022/02/01 11:50:39 [INFO] received CSR
2022/02/01 11:50:39 [INFO] generating key: rsa-2048
2022/02/01 11:50:39 [INFO] encoded CSR
2022/02/01 11:50:39 [INFO] signed certificate with serial number 263983151013686720899716354349605500797834580472
```
This produces a certificate authority key file (`ca-key.pem`) and certificate (`ca.pem`).
### Issue a Certificate
{{< codenew file="tls/server-signing-config.json" >}}
Use a `server-signing-config.json` signing configuration and the certificate authority key file
and certificate to sign the certificate request:
```shell
kubectl get csr my-svc.my-namespace -o jsonpath='{.spec.request}' | \
base64 --decode | \
cfssl sign -ca ca.pem -ca-key ca-key.pem -config server-signing-config.json - | \
cfssljson -bare ca-signed-server
```
You should see the output similar to:
```
2022/02/01 11:52:26 [INFO] signed certificate with serial number 576048928624926584381415936700914530534472870337
```
This produces a signed serving certificate file, `ca-signed-server.pem`.
### Upload the Signed Certificate
Finally, populate the signed certificate in the API object's status:
```shell
kubectl get csr my-svc.my-namespace -o json | \
jq '.status.certificate = "'$(base64 ca-signed-server.pem | tr -d '\n')'"' | \
kubectl replace --raw /apis/certificates.k8s.io/v1/certificatesigningrequests/my-svc.my-namespace/status -f -
```
{{< note >}}
This uses the command line tool [jq](https://stedolan.github.io/jq/) to populate the base64-encoded content in the `.status.certificate` field.
If you do not have `jq`, you can also save the JSON output to a file, populate this field manually, and upload the resulting file.
{{< /note >}}
Once the CSR is approved and the signed certificate is uploaded you should see the following:
```shell
kubectl get csr
```
```none
NAME AGE SIGNERNAME REQUESTOR REQUESTEDDURATION CONDITION
my-svc.my-namespace 20m example.com/serving yourname@example.com <none> Approved,Issued
```
## Download the Certificate and Use It
Now, as the requesting user, you can download the issued certificate
and save it to a `server.crt` file by running the following:
```shell
kubectl get csr my-svc.my-namespace -o jsonpath='{.status.certificate}' \
| base64 --decode > server.crt
```
Now you can use `server.crt` and `server-key.pem` as the keypair to start
your HTTPS server.
Now you can populate `server.crt` and `server-key.pem` in a secret and mount
it into a pod to use as the keypair to start your HTTPS server:
```shell
kubectl create secret tls server --cert server.crt --key server-key.pem
```
```none
secret/server created
```
Finally, you can populate `ca.pem` in a configmap and use it as the trust root
to verify the serving certificate:
```shell
kubectl create configmap example-serving-ca --from-file ca.crt=ca.pem
```
```none
configmap/example-serving-ca created
```
## Approving Certificate Signing Requests

8
content/en/examples/admin/sched/my-scheduler.yaml
View File

@ -30,7 +30,6 @@ roleRef:
name: system:volume-scheduler
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
@ -44,7 +43,6 @@ data:
- schedulerName: my-scheduler
leaderElection:
leaderElect: false
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
@ -76,13 +74,15 @@ spec:
livenessProbe:
httpGet:
path: /healthz
port: 10251
port: 10259
scheme: HTTPS
initialDelaySeconds: 15
name: kube-second-scheduler
readinessProbe:
httpGet:
path: /healthz
port: 10251
port: 10259
scheme: HTTPS
resources:
requests:
cpu: '0.1'

2
content/en/examples/priority-and-fairness/health-for-strangers.yaml
View File

@ -1,4 +1,4 @@
apiVersion: flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta1
apiVersion: flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta2
kind: FlowSchema
metadata:
name: health-for-strangers

15
content/en/examples/tls/server-signing-config.json Normal file
View File

@ -0,0 +1,15 @@
{
"signing": {
"default": {
"usages": [
"digital signature",
"key encipherment",
"server auth"
],
"expiry": "876000h",
"ca_constraint": {
"is_ca": false
}
}
}
}

7
content/en/releases/patch-releases.md
View File

@ -78,9 +78,10 @@ releases may also occur in between these.
| Monthly Patch Release | Cherry Pick Deadline | Target date |
| --------------------- | -------------------- | ----------- |
| January 2022 | 2022-01-14 | 2022-01-19 |
| February 2022 | 2022-02-11 | 2022-02-16 |
| March 2022 | 2022-03-11 | 2022-03-16 |
| April 2022 | 2022-04-08 | 2022-04-13 |
| May 2022 | 2022-05-13 | 2022-05-18 |
## Detailed Release History for Active Branches
@ -92,6 +93,7 @@ End of Life for **1.23** is **2023-02-28**.
| Patch Release | Cherry Pick Deadline | Target Date | Note |
|---------------|----------------------|-------------|------|
| 1.23.4 | 2022-02-11 | 2022-02-16 | |
| 1.23.3 | 2022-01-24 | 2022-01-25 | [Out-of-Band Release](https://groups.google.com/u/2/a/kubernetes.io/g/dev/c/Xl1sm-CItaY) |
| 1.23.2 | 2022-01-14 | 2022-01-19 | |
| 1.23.1 | 2021-12-14 | 2021-12-16 | |
@ -104,6 +106,7 @@ End of Life for **1.22** is **2022-10-28**
| Patch Release | Cherry Pick Deadline | Target Date | Note |
|---------------|----------------------|-------------|------|
| 1.22.7 | 2022-02-11 | 2022-02-16 | |
| 1.22.6 | 2022-01-14 | 2022-01-19 | |
| 1.22.5 | 2021-12-10 | 2021-12-15 | |
| 1.22.4 | 2021-11-12 | 2021-11-17 | |
@ -119,6 +122,7 @@ End of Life for **1.21** is **2022-06-28**
| Patch Release | Cherry Pick Deadline | Target Date | Note |
| ------------- | -------------------- | ----------- | ---------------------------------------------------------------------- |
| 1.21.10 | 2022-02-11 | 2022-02-16 | |
| 1.21.9 | 2022-01-14 | 2022-01-19 | |
| 1.21.8 | 2021-12-10 | 2021-12-15 | |
| 1.21.7 | 2021-11-12 | 2021-11-17 | |
@ -137,6 +141,7 @@ End of Life for **1.20** is **2022-02-28**
| Patch Release | Cherry Pick Deadline | Target Date | Note |
| ------------- | -------------------- | ----------- | ----------------------------------------------------------------------------------- |
| 1.20.16 | 2022-02-11 | 2022-02-16 | If there is critical/blocker patches to be released |
| 1.20.15 | 2022-01-14 | 2022-01-19 | |
| 1.20.14 | 2021-12-10 | 2021-12-15 | |
| 1.20.13 | 2021-11-12 | 2021-11-17 | |

4
content/es/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers.md
View File

@ -110,11 +110,11 @@ CPU es siempre solicitada como una cantidad absoluta, nunca como una cantidad re
Los límites y peticiones de `memoria` son medidos en bytes. Puedes expresar la memoria como
un número entero o como un número decimal usando alguno de estos sufijos:
E, P, T, G, M, K. También puedes usar los equivalentes en potencia de dos: Ei, Pi, Ti, Gi,
E, P, T, G, M, k, m (millis). También puedes usar los equivalentes en potencia de dos: Ei, Pi, Ti, Gi,
Mi, Ki. Por ejemplo, los siguientes valores representan lo mismo:
```shell
128974848, 129e6, 129M, 123Mi
128974848, 129e6, 129M, 128974848000m, 123Mi
```
Aquí un ejemplo.

4
content/ja/docs/tasks/access-application-cluster/list-all-running-container-images.md
View File

@ -62,7 +62,7 @@ jsonpathは次のように解釈されます:
`range`を使用して要素を個別に繰り返し処理することにより、フォーマットをさらに制御できます。
```shell
kubectl get pods --all-namespaces -o=jsonpath='{range .items[*]}{"\n"}{.metadata.name}{":\t"}{range .spec.containers[*]}{.image}{", "}{end}{end}' |\
kubectl get pods --all-namespaces -o jsonpath='{range .items[*]}{"\n"}{.metadata.name}{":\t"}{range .spec.containers[*]}{.image}{", "}{end}{end}' |\
sort
```
@ -71,7 +71,7 @@ sort
特定のラベルに一致するPodのみを対象とするには、-lフラグを使用します。以下は、`app=nginx`に一致するラベルを持つPodのみに一致します。
```shell
kubectl get pods --all-namespaces -o=jsonpath="{..image}" -l app=nginx
kubectl get pods --all-namespaces -o jsonpath="{..image}" -l app=nginx
```
## Podの名前空間でコンテナイメージ一覧をフィルタリングする {#list-container-images-filtering-by-pod-namespace}

6
content/ko/_index.html
View File

@ -30,7 +30,7 @@ Google이 일주일에 수십억 개의 컨테이너들을 운영하게 해준
{{% blocks/feature image="suitcase" %}}
#### K8s를 어디서나 실행
쿠버네티스는 오픈소스로서 온-프레미스, 하이브리드, 또는 퍼블릭 클라우드 인프라스트럭처를 활용하는데 자유를 제공하며, 워크로드를 사용자에게 관건이 되는 곳으로 손쉽게 이동시켜 줄 수 있습니다.
쿠버네티스는 오픈소스로서 온-프레미스, 하이브리드, 또는 퍼블릭 클라우드 인프라스트럭처를 활용하는 데 자유를 제공하며, 워크로드를 사용자에게 관건이 되는 곳으로 손쉽게 이동시켜 줄 수 있습니다.
{{% /blocks/feature %}}
@ -43,12 +43,12 @@ Google이 일주일에 수십억 개의 컨테이너들을 운영하게 해준
<button id="desktopShowVideoButton" onclick="kub.showVideo()">비디오 보기</button>
<br>
<br>
<a href="https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-europe-2022/?utm_source=kubernetes.io&utm_medium=nav&utm_campaign=kccnceu22" button id="desktopKCButton">Attend KubeCon Europe on May 17-20, 2022</a>
<a href="https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-europe-2022/?utm_source=kubernetes.io&utm_medium=nav&utm_campaign=kccnceu22" button id="desktopKCButton">KubeCon Europe (2022년 5월 17~20일) 참가하기</a>
<br>
<br>
<br>
<br>
<a href="https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-north-america/?utm_source=kubernetes.io&utm_medium=nav&utm_campaign=kccncna22" button id="desktopKCButton">Attend KubeCon North America on October 24-28, 2022</a>
<a href="https://events.linuxfoundation.org/kubecon-cloudnativecon-north-america/?utm_source=kubernetes.io&utm_medium=nav&utm_campaign=kccncna22" button id="desktopKCButton">KubeCon North America (2022년 10월 24~28일) 참가하기</a>
</div>
<div id="videoPlayer">
<iframe data-url="https://www.youtube.com/embed/H06qrNmGqyE?autoplay=1" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>

1
content/ko/community/_index.html
View File

@ -19,6 +19,7 @@ cid: community
<div class="community__navbar">
<a href="https://www.kubernetes.dev/">기여자 커뮤니티</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
<a href="#values">커뮤니티 가치</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
<a href="#conduct">행동 강령 </a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
<a href="#videos">비디오</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;

4
content/ko/docs/concepts/architecture/cloud-controller.md
View File

@ -44,10 +44,10 @@ weight: 40
### 노드 컨트롤러
노드 컨트롤러는 클라우드 인프라스트럭처에 새 서버가 생성될 때 {{< glossary_tooltip text="노드" term_id="node" >}}
오브젝트를 생성하는 역할을 한다. 노드 컨트롤러는 클라우드 공급자의 사용자
오브젝트를 업데이트하는 역할을 한다. 노드 컨트롤러는 클라우드 공급자의 사용자
테넌시 내에서 실행되는 호스트에 대한 정보를 가져온다. 노드 컨트롤러는 다음 기능들을 수행한다.
1. 컨트롤러가 클라우드 공급자 API를 통해 찾아내는 각 서버에 대해 노드 오브젝트를 초기화한다.
1. 클라우드 공급자 API를 통해 획득한 해당 서버의 고유 ID를 노드 오브젝트에 업데이트한다.
2. 클라우드 관련 정보(예를 들어, 노드가 배포되는 지역과 사용 가능한 리소스(CPU, 메모리 등))를
사용해서 노드 오브젝트에 어노테이션과 레이블을 작성한다.
3. 노드의 호스트 이름과 네트워크 주소를 가져온다.

50
content/ko/docs/concepts/architecture/cri.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,50 @@
---
title: 컨테이너 런타임 인터페이스(CRI)
content_type: concept
weight: 50
---
<!-- overview -->
컨테이너 런타임 인터페이스(CRI)는 클러스터 컴포넌트를 다시 컴파일하지 않아도 Kubelet이 다양한
컨테이너 런타임을 사용할 수 있도록 하는 플러그인 인터페이스다.
클러스터의 모든 노드에 동작 중인
{{<glossary_tooltip text="컨테이너 런타임" term_id="container-runtime">}}이 존재해야,
{{< glossary_tooltip text="kubelet" term_id="kubelet" >}}이
{{< glossary_tooltip text="파드" term_id="pod" >}}들과 컨테이너들을
구동할 수 있다.
{{< glossary_definition term_id="container-runtime-interface" length="all" >}}
<!-- body -->
## API {#api}
{{< feature-state for_k8s_version="v1.23" state="stable" >}}
Kubelet은 gRPC를 통해 컨테이너 런타임과 연결할 때 클라이언트의 역할을 수행한다.
런타임과 이미지 서비스 엔드포인트는 컨테이너 런타임 내에서 사용 가능해야 하며,
이는 각각 Kubelet 내에서 `--image-service-endpoint`와 `--container-runtime-endpoint`
[커맨드라인 플래그](/docs/reference/command-line-tools-reference/kubelet)
를 통해 설정할 수 있다.
쿠버네티스 v{{< skew currentVersion >}}에서는, Kubelet은 CRI `v1`을 사용하는 것을 권장한다.
컨테이너 런타임이 CRI `v1` 버전을 지원하지 않는다면,
Kubelet은 지원 가능한 이전 지원 버전으로 협상을 시도한다.
또한 v{{< skew currentVersion >}} Kubelet은 CRI `v1alpha2`버전도 협상할 수 있지만,
해당 버전은 사용 중단(deprecated)으로 간주한다.
Kubelet이 지원되는 CRI 버전을 협상할 수 없는 경우,
Kubelet은 협상을 포기하고 노드로 등록하지 않는다.
## 업그레이드
쿠버네티스를 업그레이드할 때, Kubelet은 컴포넌트의 재시작 시점에서 최신 CRI 버전을 자동으로 선택하려고 시도한다.
이 과정이 실패하면 위에서 언급한 대로 이전 버전을 선택하는 과정을 거친다.
컨테이너 런타임이 업그레이드되어 gRPC 재다이얼이 필요하다면,
컨테이너 런타임도 처음에 선택된 버전을 지원해야 하며,
그렇지 못한 경우 재다이얼은 실패하게 될 것이다. 이 과정은 Kubelet의 재시작이 필요하다.
## {{% heading "whatsnext" %}}
- CRI [프로토콜 정의](https://github.com/kubernetes/cri-api/blob/c75ef5b/pkg/apis/runtime/v1/api.proto)를 자세히 알아보자.

117
content/ko/docs/concepts/architecture/nodes.md
View File

@ -385,7 +385,7 @@ kubelet은 노드의 `.status` 생성과 업데이트 및
자세한 내용은
[노드의 컨트롤 토폴로지 관리 정책](/docs/tasks/administer-cluster/topology-manager/)을 본다.
## 그레이스풀(Graceful) 노드 셧다운 {#graceful-node-shutdown}
## 그레이스풀(Graceful) 노드 셧다운(shutdown) {#graceful-node-shutdown}
{{< feature-state state="beta" for_k8s_version="v1.21" >}}
@ -402,7 +402,7 @@ Kubelet은 노드가 종료되는 동안 파드가 일반 [파드 종료 프로
제어된다.
기본적으로, 아래 설명된 두 구성 옵션,
`ShutdownGracePeriod` 및 `ShutdownGracePeriodCriticalPods` 는 모두 0으로 설정되어 있으므로,
`shutdownGracePeriod` 및 `shutdownGracePeriodCriticalPods` 는 모두 0으로 설정되어 있으므로,
그레이스풀 노드 셧다운 기능이 활성화되지 않는다.
기능을 활성화하려면, 두 개의 kubelet 구성 설정을 적절하게 구성하고 0이 아닌 값으로 설정해야 한다.
@ -412,32 +412,116 @@ Kubelet은 노드가 종료되는 동안 파드가 일반 [파드 종료 프로
2. 노드에서 실행 중인 [중요(critical) 파드](/ko/docs/tasks/administer-cluster/guaranteed-scheduling-critical-addon-pods/#파드를-중요-critical-로-표시하기)를 종료시킨다.
그레이스풀 노드 셧다운 기능은 두 개의 [`KubeletConfiguration`](/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/) 옵션으로 구성된다.
* `ShutdownGracePeriod`:
* `shutdownGracePeriod`:
* 노드가 종료를 지연해야 하는 총 기간을 지정한다. 이것은 모든 일반 및 [중요 파드](/ko/docs/tasks/administer-cluster/guaranteed-scheduling-critical-addon-pods/#파드를-중요-critical-로-표시하기)의 파드 종료에 필요한 총 유예 기간에 해당한다.
* `ShutdownGracePeriodCriticalPods`:
* 노드 종료 중에 [중요 파드](/ko/docs/tasks/administer-cluster/guaranteed-scheduling-critical-addon-pods/#파드를-중요-critical-로-표시하기)를 종료하는 데 사용되는 기간을 지정한다. 이 값은 `ShutdownGracePeriod` 보다 작아야 한다.
* `shutdownGracePeriodCriticalPods`:
* 노드 종료 중에 [중요 파드](/ko/docs/tasks/administer-cluster/guaranteed-scheduling-critical-addon-pods/#파드를-중요-critical-로-표시하기)를 종료하는 데 사용되는 기간을 지정한다. 이 값은 `shutdownGracePeriod` 보다 작아야 한다.
예를 들어, `ShutdownGracePeriod=30s`,
`ShutdownGracePeriodCriticalPods=10s` 인 경우, kubelet은 노드 종료를 30초까지
예를 들어, `shutdownGracePeriod=30s`,
`shutdownGracePeriodCriticalPods=10s` 인 경우, kubelet은 노드 종료를 30초까지
지연시킨다. 종료하는 동안 처음 20(30-10)초는 일반 파드의
유예 종료에 할당되고, 마지막 10초는
[중요 파드](/ko/docs/tasks/administer-cluster/guaranteed-scheduling-critical-addon-pods/#파드를-중요-critical-로-표시하기)의 종료에 할당된다.
{{< note >}}
그레이스풀 노드 셧다운 과정에서 축출된 파드는 `Failed` 라고 표시된다.
`kubectl get pods` 명령을 실행하면 축출된 파드의 상태가 `Shutdown`으로 표시된다.
그레이스풀 노드 셧다운 과정에서 축출된 파드는 셧다운(shutdown)된 것으로 표시된다.
`kubectl get pods` 명령을 실행하면 축출된 파드의 상태가 `Terminated`으로 표시된다.
그리고 `kubectl describe pod` 명령을 실행하면 노드 셧다운으로 인해 파드가 축출되었음을 알 수 있다.
```
Status: Failed
Reason: Shutdown
Message: Node is shutting, evicting pods
Reason: Terminated
Message: Pod was terminated in response to imminent node shutdown.
```
실패한 파드 오브젝트는 명시적으로 삭제하거나 [가비지 콜렉션에 의해 정리](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#pod-garbage-collection)되기 전까지는 보존된다.
이는 갑작스러운 노드 종료의 경우와 비교했을 때 동작에 차이가 있다.
{{< /note >}}
### 파드 우선순위 기반 그레이스풀 노드 셧다운 {#pod-priority-graceful-node-shutdown}
{{< feature-state state="alpha" for_k8s_version="v1.23" >}}
그레이스풀 노드 셧다운 시 파드 셧다운 순서에 더 많은 유연성을 제공할 수 있도록,
클러스터에 프라이어리티클래스(PriorityClass) 기능이 활성화되어 있으면
그레이스풀 노드 셧다운 과정에서 파드의 프라이어리티클래스가 고려된다.
이 기능으로 그레이스풀 노드 셧다운 시 파드가 종료되는 순서를 클러스터 관리자가
[프라이어리티클래스](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/pod-priority-preemption/#프라이어리티클래스)
기반으로 명시적으로 정할 수 있다.
위에서 기술된 것처럼, [그레이스풀 노드 셧다운](#graceful-node-shutdown) 기능은 파드를
중요하지 않은(non-critical) 파드와
중요한(critical) 파드 2단계(phase)로 구분하여 종료시킨다.
셧다운 시 파드가 종료되는 순서를 명시적으로 더 상세하게 정해야 한다면,
파드 우선순위 기반 그레이스풀 노드 셧다운을 사용할 수 있다.
그레이스풀 노드 셧다운 과정에서 파드 우선순위가 고려되기 때문에,
그레이스풀 노드 셧다운이 여러 단계로 일어날 수 있으며,
각 단계에서 특정 프라이어리티 클래스의 파드를 종료시킨다.
정확한 단계와 단계별 셧다운 시간은 kubelet에 설정할 수 있다.
다음과 같이 클러스터에 커스텀 파드
[프라이어리티 클래스](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/pod-priority-preemption/#프라이어리티클래스)가 있다고
가정하자.
|파드 프라이어리티 클래스 이름|파드 프라이어리티 클래스 값|
|-------------------------|------------------------|
|`custom-class-a` | 100000 |
|`custom-class-b` | 10000 |
|`custom-class-c` | 1000 |
|`regular/unset` | 0 |
[kubelet 환경 설정](/docs/reference/config-api/kubelet-config.v1beta1/#kubelet-config-k8s-io-v1beta1-KubeletConfiguration) 안의
`shutdownGracePeriodByPodPriority` 설정은 다음과 같을 수 있다.
|파드 프라이어리티 클래스 값|종료 대기 시간|
|------------------------|---------------|
| 100000 |10 seconds |
| 10000 |180 seconds |
| 1000 |120 seconds |
| 0 |60 seconds |
이를 나타내는 kubelet 환경 설정 YAML은 다음과 같다.
```yaml
shutdownGracePeriodByPodPriority:
- priority: 100000
shutdownGracePeriodSeconds: 10
- priority: 10000
shutdownGracePeriodSeconds: 180
- priority: 1000
shutdownGracePeriodSeconds: 120
- priority: 0
shutdownGracePeriodSeconds: 60
```
위의 표에 의하면 우선순위 값이 100000 이상인 파드는 종료까지 10초만 주어지며,
10000 이상 ~ 100000 미만이면 180초,
1000 이상 ~ 10000 미만이면 120초가 주어진다.
마지막으로, 다른 모든 파드는 종료까지 60초가 주어질 것이다.
모든 클래스에 대해 값을 명시할 필요는 없다.
예를 들어, 대신 다음과 같은 구성을 사용할 수도 있다.
|파드 프라이어리티 클래스 값|종료 대기 시간|
|------------------------|---------------|
| 100000 |300 seconds |
| 1000 |120 seconds |
| 0 |60 seconds |
위의 경우, custom-class-b에 속하는 파드와 custom-class-c에 속하는 파드는
동일한 종료 대기 시간을 갖게 될 것이다.
특정 범위에 해당되는 파드가 없으면,
kubelet은 해당 범위에 해당되는 파드를 위해 기다려 주지 않는다.
대신, kubelet은 즉시 다음 프라이어리티 클래스 값 범위로 넘어간다.
기능이 활성화되어 있지만 환경 설정이 되어 있지 않으면,
순서 지정 동작이 수행되지 않을 것이다.
이 기능을 사용하려면 `GracefulNodeShutdownBasedOnPodPriority` 기능 게이트를 활성화해야 하고,
kubelet 환경 설정의 `ShutdownGracePeriodByPodPriority`를
파드 프라이어리티 클래스 값과
각 값에 대한 종료 대기 시간을 명시하여 지정해야 한다.
## 스왑(swap) 메모리 관리 {#swap-memory}
{{< feature-state state="alpha" for_k8s_version="v1.22" >}}
@ -451,6 +535,11 @@ kubelet은 노드에서 스왑을 발견하지 못한 경우 시작과 동시에
[구성 설정](/docs/reference/config-api/kubelet-config.v1beta1/#kubelet-config-k8s-io-v1beta1-KubeletConfiguration)에서 `failSwapOn`가
false로 지정되어야 한다.
{{< warning >}}
메모리 스왑 기능이 활성화되면, 시크릿 오브젝트의 내용과 같은
tmpfs에 기록되었던 쿠버네티스 데이터가 디스크에 스왑될 수 있다.
{{< /warning >}}
사용자는 또한 선택적으로 `memorySwap.swapBehavior`를 구성할 수 있으며,
이를 통해 노드가 스왑 메모리를 사용하는 방식을 명시한다. 예를 들면,

7
content/ko/docs/concepts/cluster-administration/addons.md
View File

@ -25,7 +25,7 @@ content_type: concept
* [Contrail](https://www.juniper.net/us/en/products-services/sdn/contrail/contrail-networking/)은 [Tungsten Fabric](https://tungsten.io)을 기반으로 하며, 오픈소스이고, 멀티 클라우드 네트워크 가상화 및 폴리시 관리 플랫폼이다. Contrail과 Tungsten Fabric은 쿠버네티스, OpenShift, OpenStack 및 Mesos와 같은 오케스트레이션 시스템과 통합되어 있으며, 가상 머신, 컨테이너/파드 및 베어 메탈 워크로드에 대한 격리 모드를 제공한다.
* [Flannel](https://github.com/flannel-io/flannel#deploying-flannel-manually)은 쿠버네티스와 함께 사용할 수 있는 오버레이 네트워크 제공자이다.
* [Knitter](https://github.com/ZTE/Knitter/)는 쿠버네티스 파드에서 여러 네트워크 인터페이스를 지원하는 플러그인이다.
* Multus 는 쿠버네티스에서 SRIOV, DPDK, OVS-DPDK 및 VPP 기반 워크로드 외에 모든 CNI 플러그인(예: Calico, Cilium, Contiv, Flannel)을 지원하기 위해 쿠버네티스에서 다중 네트워크 지원을 위한 멀티 플러그인이다.
* Multus는 쿠버네티스의 다중 네트워크 지원을 위한 멀티 플러그인이며, 모든 CNI 플러그인(예: Calico, Cilium, Contiv, Flannel)과 쿠버네티스 상의 SRIOV, DPDK, OVS-DPDK 및 VPP 기반 워크로드를 지원한다.
* [OVN-Kubernetes](https://github.com/ovn-org/ovn-kubernetes/)는 Open vSwitch(OVS) 프로젝트에서 나온 가상 네트워킹 구현인 [OVN(Open Virtual Network)](https://github.com/ovn-org/ovn/)을 기반으로 하는 쿠버네티스용 네트워킹 제공자이다. OVN-Kubernetes는 OVS 기반 로드 밸런싱과 네트워크 폴리시 구현을 포함하여 쿠버네티스용 오버레이 기반 네트워킹 구현을 제공한다.
* [OVN4NFV-K8S-Plugin](https://github.com/opnfv/ovn4nfv-k8s-plugin)은 OVN 기반의 CNI 컨트롤러 플러그인으로 클라우드 네이티브 기반 서비스 기능 체인(Service function chaining(SFC)), 다중 OVN 오버레이 네트워킹, 동적 서브넷 생성, 동적 가상 네트워크 생성, VLAN 공급자 네트워크, 직접 공급자 네트워크와 멀티 클러스터 네트워킹의 엣지 기반 클라우드 등 네이티브 워크로드에 이상적인 멀티 네티워크 플러그인이다.
* [NSX-T](https://docs.vmware.com/en/VMware-NSX-T/2.0/nsxt_20_ncp_kubernetes.pdf) 컨테이너 플러그인(NCP)은 VMware NSX-T와 쿠버네티스와 같은 컨테이너 오케스트레이터 간의 통합은 물론 NSX-T와 PKS(Pivotal 컨테이너 서비스) 및 OpenShift와 같은 컨테이너 기반 CaaS/PaaS 플랫폼 간의 통합을 제공한다.
@ -45,6 +45,11 @@ content_type: concept
## 인프라스트럭처
* [KubeVirt](https://kubevirt.io/user-guide/#/installation/installation)는 쿠버네티스에서 가상 머신을 실행하기 위한 애드온이다. 일반적으로 베어 메탈 클러스터에서 실행한다.
* [node problem detector](https://github.com/kubernetes/node-problem-detector)는
리눅스 노드에서 실행되며,
시스템 이슈를
[이벤트](/docs/reference/kubernetes-api/cluster-resources/event-v1/) 또는
[노드 컨디션](/ko/docs/concepts/architecture/nodes/#condition) 형태로 보고한다.
## 레거시 애드온

57
content/ko/docs/concepts/cluster-administration/networking.md
View File

@ -64,7 +64,7 @@ weight: 50
VM 내의 프로세스와 동일하다. 이것을 "IP-per-pod(파드별 IP)" 모델이라고
한다.
이것이 어떻게 구현되는 지는 사용 중인 특정 컨테이너 런타임의 세부 사항이다.
이것이 어떻게 구현되는 지는 사용 중인 특정 컨테이너 런타임의 세부 사항이다. 비슷하게, 사용자가 선택한 네트워킹 옵션이 [IPv4/IPv6 이중 스택](/ko/docs/concepts/services-networking/dual-stack/)을 지원할 수도 있으며, 구현 방법은 다양할 수 있다.
`Pod` 로 전달하는 `Node` 자체의 포트(호스트 포트라고 함)를
요청할 수 있지만, 이는 매우 틈새 작업이다. 전달이 구현되는 방법은
@ -169,49 +169,6 @@ Coil은 베어메탈에 비해 낮은 오버헤드로 작동하며, 외부 네
충족하는 매우 간단한 오버레이 네트워크이다. 많은
경우에 쿠버네티스와 플라넬은 성공적으로 적용이 가능하다.
### Google 컴퓨트 엔진(GCE)
Google 컴퓨트 엔진 클러스터 구성 스크립트의 경우, [고급
라우팅](https://cloud.google.com/vpc/docs/routes)을 사용하여
각 VM에 서브넷을 할당한다(기본값은 `/24` - 254개 IP). 해당 서브넷에 바인딩된
모든 트래픽은 GCE 네트워크 패브릭에 의해 VM으로 직접 라우팅된다. 이는
아웃 바운드 인터넷 접근을 위해 NAT로 구성된 VM에 할당된 "기본"
IP 주소에 추가된다. 리눅스 브릿지(`cbr0`)는 해당 서브넷에 존재하도록
구성되며, 도커의 `--bridge` 플래그로 전달된다.
도커는 다음의 설정으로 시작한다.
```shell
DOCKER_OPTS="--bridge=cbr0 --iptables=false --ip-masq=false"
```
이 브릿지는 노드의 `.spec.podCIDR`에 따라 Kubelet(`--network-plugin=kubenet`
플래그로 제어되는)에 의해 생성된다.
도커는 이제 `cbr-cidr` 블록에서 IP를 할당한다. 컨테이너는 `cbr0` 브릿지를
통해 서로 `Node` 에 도달할 수 있다. 이러한 IP는 모두 GCE 프로젝트 네트워크
내에서 라우팅할 수 있다.
그러나, GCE 자체는 이러한 IP에 대해 전혀 알지 못하므로, 아웃 바운드 인터넷 트래픽을 위해
IP를 NAT하지 않는다. 그것을 달성하기 위해 iptables 규칙을 사용하여
GCE 프로젝트 네트워크(10.0.0.0/8) 외부의 IP에 바인딩된 트래픽을
마스커레이드(일명 SNAT - 마치 패킷이 `Node` 자체에서 온 것처럼
보이게 함)한다.
```shell
iptables -t nat -A POSTROUTING ! -d 10.0.0.0/8 -o eth0 -j MASQUERADE
```
마지막으로 커널에서 IP 포워딩이 활성화되어 있으므로, 커널은 브릿지된 컨테이너에
대한 패킷을 처리한다.
```shell
sysctl net.ipv4.ip_forward=1
```
이 모든 것의 결과는 모든 `Pod` 가 서로에게 도달할 수 있고 인터넷으로 트래픽을
송신할 수 있다는 것이다.
### 재규어(Jaguar)
[재규어](https://gitlab.com/sdnlab/jaguar)는 OpenDaylight 기반의 쿠버네티스 네트워크를 위한 오픈소스 솔루션이다. 재규어는 vxlan을 사용하여 오버레이 네트워크를 제공하고 재규어 CNI 플러그인은 파드별로 하나의 IP 주소를 제공한다.
@ -246,7 +203,7 @@ Lars Kellogg-Stedman이 제공하는
### Multus(멀티 네트워크 플러그인)
Multus 는 쿠버네티스의 CRD 기반 네트워크 오브젝트를 사용하여 쿠버네티스에서 멀티 네트워킹 기능을 지원하는 멀티 CNI 플러그인이다.
Multus는 쿠버네티스의 CRD 기반 네트워크 오브젝트를 사용하여 쿠버네티스에서 멀티 네트워킹 기능을 지원하는 멀티 CNI 플러그인이다.
Multus는 CNI 명세를 구현하는 모든 [레퍼런스 플러그인](https://github.com/containernetworking/plugins)(예: [플라넬](https://github.com/containernetworking/cni.dev/blob/main/content/plugins/v0.9/meta/flannel.md), [DHCP](https://github.com/containernetworking/plugins/tree/master/plugins/ipam/dhcp), [Macvlan](https://github.com/containernetworking/plugins/tree/master/plugins/main/macvlan)) 및 써드파티 플러그인(예: [캘리코](https://github.com/projectcalico/cni-plugin), [위브(Weave)](https://github.com/weaveworks/weave), [실리움](https://github.com/cilium/cilium), [콘티브](https://github.com/contiv/netplugin))을 지원한다. 또한, Multus는 쿠버네티스의 클라우드 네이티브 애플리케이션과 NFV 기반 애플리케이션을 통해 쿠버네티스의 [SRIOV](https://github.com/hustcat/sriov-cni), [DPDK](https://github.com/Intel-Corp/sriov-cni), [OVS-DPDK 및 VPP](https://github.com/intel/vhost-user-net-plugin) 워크로드를 지원한다.
@ -260,12 +217,6 @@ Multus는 CNI 명세를 구현하는 모든 [레퍼런스 플러그인](https://
[NSX-T 컨테이너 플러그인(NCP)](https://docs.vmware.com/en/VMware-NSX-T/2.0/nsxt_20_ncp_kubernetes.pdf)은 NSX-T와 쿠버네티스와 같은 컨테이너 오케스트레이터 사이의 통합은 물론, NSX-T와 Pivotal 컨테이너 서비스(PKS) 및 OpenShift와 같은 컨테이너 기반 CaaS/PaaS 플랫폼 간의 통합을 제공한다.
### OpenVSwitch
[OpenVSwitch](https://www.openvswitch.org/)는 다소 성숙하지만
오버레이 네트워크를 구축하는 복잡한 방법이다. 이것은 네트워킹 분야의 몇몇
"대형 벤더"에 의해 승인되었다.
### OVN(오픈 버추얼 네트워킹)
OVN은 Open vSwitch 커뮤니티에서 개발한 오픈소스 네트워크
@ -274,10 +225,6 @@ OVN은 Open vSwitch 커뮤니티에서 개발한 오픈소스 네트워크
[ovn-kubernetes](https://github.com/openvswitch/ovn-kubernetes)에
특정 쿠버네티스 플러그인 및 문서가 있다.
### 로마나
[로마나](https://romana.io)는 오버레이 네트워크 없이 쿠버네티스를 배포할 수 있는 오픈소스 네트워크 및 보안 자동화 솔루션이다. 로마나는 쿠버네티스 [네트워크 폴리시](/ko/docs/concepts/services-networking/network-policies/)를 지원하여 네트워크 네임스페이스에서 격리를 제공한다.
### Weaveworks의 위브넷
[위브넷](https://www.weave.works/products/weave-net/)은

14
content/ko/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers.md
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@ -74,8 +74,7 @@ CPU와 메모리를 통칭하여 *컴퓨트 리소스* 또는 *리소스* 라고
수량이다. 이것은
[API 리소스](/ko/docs/concepts/overview/kubernetes-api/)와는 다르다. 파드 및
[서비스](/ko/docs/concepts/services-networking/service/)와 같은 API 리소스는
쿠버네티스 API 서버를 통해 읽고 수정할 수
있는 오브젝트이다.
쿠버네티스 API 서버를 통해 읽고 수정할 수 있는 오브젝트이다.
## 파드와 컨테이너의 리소스 요청 및 제한
@ -100,9 +99,10 @@ CPU와 메모리를 통칭하여 *컴퓨트 리소스* 또는 *리소스* 라고
CPU 리소스에 대한 제한 및 요청은 *cpu* 단위로 측정된다.
쿠버네티스의 CPU 1개는 클라우드 공급자용 **vCPU/Core 1개** 와 베어메탈 인텔 프로세서에서의 **1개 하이퍼스레드** 에 해당한다.
분수의 요청이 허용된다.
`0.5` 의 `spec.containers[].resources.requests.cpu` 요청을 가진
컨테이너는 CPU 1개를 요구하는 컨테이너의 절반만큼 CPU를 보장한다. `0.1` 이라는 표현은
요청량을 소수점 형태로 명시할 수도 있다. 컨테이너의
`spec.containers[].resources.requests.cpu`를 `0.5`로 설정한다는 것은,
`1.0` CPU를 요청했을 때와 비교하여 절반의 CPU 타임을 요청한다는 의미이다.
CPU 자원의 단위와 관련하여, `0.1` 이라는 표현은
"백 밀리cpu"로 읽을 수 있는 `100m` 표현과 동일하다. 어떤 사람들은
"백 밀리코어"라고 말하는데, 같은 것을 의미하는 것으로 이해된다.
`0.1` 과 같이 소수점이 있는 요청은 API에 의해 `100m` 으로 변환되며,
@ -115,12 +115,12 @@ CPU는 항상 절대 수량으로 요청되며, 상대적 수량은 아니다.
### 메모리의 의미
`memory` 에 대한 제한 및 요청은 바이트 단위로 측정된다.
E, P, T, G, M, K와 같은 접미사 중 하나를 사용하여 메모리를
E, P, T, G, M, k, m(millis) 와 같은 접미사 중 하나를 사용하여 메모리를
일반 정수 또는 고정 소수점 숫자로 표현할 수 있다. Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki와
같은 2의 거듭제곱을 사용할 수도 있다. 예를 들어, 다음은 대략 동일한 값을 나타낸다.
```shell
128974848, 129e6, 129M, 123Mi
128974848, 129e6, 129M, 128974848000m, 123Mi
```
다음은 예제이다.

2
content/ko/docs/concepts/configuration/overview.md
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@ -55,7 +55,7 @@ DNS 서버는 새로운 `서비스`를 위한 쿠버네티스 API를 Watch하며
만약 오직 디버깅의 목적으로 포트에 접근해야 한다면, [apiserver proxy](/ko/docs/tasks/access-application-cluster/access-cluster/#수작업으로-apiserver-proxy-url을-구축) 또는 [`kubectl port-forward`](/ko/docs/tasks/access-application-cluster/port-forward-access-application-cluster/)를 사용할 수 있다.
만약 파드의 포트를 노드에서 명시적으로 노출해야 한다면, `hostPort`에 의존하기 전에 [NodePort](/ko/docs/concepts/services-networking/service/#nodeport) 서비스를 사용하는 것을 고려할 수 있다.
만약 파드의 포트를 노드에서 명시적으로 노출해야 한다면, `hostPort`에 의존하기 전에 [NodePort](/ko/docs/concepts/services-networking/service/#type-nodeport) 서비스를 사용하는 것을 고려할 수 있다.
- `hostPort`와 같은 이유로, `hostNetwork`를 사용하는 것을 피한다.

2
content/ko/docs/concepts/configuration/secret.md
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@ -244,7 +244,7 @@ kubectl create secret docker-registry secret-tiger-docker \
`kubernetes.io/basic-auth` 타입은 기본 인증을 위한 자격 증명을 저장하기
위해 제공된다. 이 시크릿 타입을 사용할 때는 시크릿의 `data` 필드가
다음의 두 키를 포함해야 한다.
다음의 두 키 중 하나를 포함해야 한다.
- `username`: 인증을 위한 사용자 이름
- `password`: 인증을 위한 암호나 토큰

85
content/ko/docs/concepts/containers/images.md
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@ -54,13 +54,15 @@ weight: 10
컨테이너에 대한 `imagePullPolicy`와 이미지의 태그는
[kubelet](/docs/reference/command-line-tools-reference/kubelet/)이 특정 이미지를 풀(다운로드)하려고 할 때 영향을 준다.
다음은 `imagePullPolicy`에 설정할 수 있는 값의 목록과 효과이다.
다음은 `imagePullPolicy`에 설정할 수 있는 값의 목록과
효과이다.
`IfNotPresent`
: 이미지가 로컬에 없는 경우에만 내려받는다.
`Always`
: kubelet이 컨테이너를 기동할 때마다, kubelet이 컨테이너 이미지 레지스트리에 이름과 이미지의
: kubelet이 컨테이너를 기동할 때마다, kubelet이 컨테이너
이미지 레지스트리에 이름과 이미지의
[다이제스트](https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/pull/#pull-an-image-by-digest-immutable-identifier)가 있는지 질의한다.
일치하는 다이제스트를 가진 컨테이너 이미지가 로컬에 있는 경우, kubelet은 캐시된 이미지를 사용한다.
이외의 경우, kubelet은 검색된 다이제스트를 가진 이미지를 내려받아서
@ -78,7 +80,8 @@ weight: 10
{{< note >}}
프로덕션 환경에서 컨테이너를 배포하는 경우 `:latest` 태그 사용을 지양해야 하는데,
이미지의 어떤 버전이 기동되고 있는지 추적이 어렵고 제대로 롤백하기 어렵게 되기 때문이다.
이미지의 어떤 버전이 기동되고 있는지 추적이 어렵고
제대로 롤백하기 어렵게 되기 때문이다.
대신, `v1.42.0`과 같이 의미있는 태그를 명기한다.
{{< /note >}}
@ -90,7 +93,8 @@ weight: 10
이미지 태그를 사용하는 경우, 이미지 레지스트리에서 한 이미지를 나타내는 태그에 코드를 변경하게 되면, 기존 코드와 신규 코드를 구동하는 파드가 섞이게 되고 만다. 이미지 다이제스트를 통해 이미지의 특정 버전을 유일하게 식별할 수 있기 때문에, 쿠버네티스는 매번 해당 이미지 이름과 다이제스트가 명시된 컨테이너를 기동해서 같은 코드를 구동한다. 이미지를 명시하는 것은 구동할 코드를 고정시켜서 레지스트리에서의 변경으로 인해 버전이 섞이는 일이 발생하지 않도록 해준다.
파드(및 파드 템플릿)가 생성될 때 구동 중인 워크로드가 태그가 아닌 이미지 다이제스트를 통해 정의되도록 조작해주는
파드(및 파드 템플릿)가 생성될 때 구동 중인 워크로드가
태그가 아닌 이미지 다이제스트를 통해 정의되도록 조작해주는
서드-파티 [어드미션 컨트롤러](/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/)가 있다.
이는 레지스트리에서 태그가 변경되는 일이 발생해도
구동 중인 워크로드가 모두 같은 코드를 사용하고 있다는 것을 보장하기를 원하는 경우 유용할 것이다.
@ -104,7 +108,9 @@ weight: 10
`:latest`인 경우, `imagePullPolicy`는 자동으로 `Always`로 설정된다.
- `imagePullPolicy` 필드를 생략하고 컨테이너 이미지의 태그를 명기하지 않은 경우,
`imagePullPolicy`는 자동으로 `Always`로 설정된다.
- `imagePullPolicy` 필드를 생략하고, 명기한 컨테이너 이미지의 태그가 `:latest`가 아니면, `imagePullPolicy`는 자동으로 `IfNotPresent`로 설정된다.
- `imagePullPolicy` 필드를 생략하고,
명기한 컨테이너 이미지의 태그가 `:latest`가 아니면,
`imagePullPolicy`는 자동으로 `IfNotPresent`로 설정된다.
{{< note >}}
컨테이너의 `imagePullPolicy` 값은 오브젝트가 처음 _created_ 일 때 항상
@ -127,6 +133,7 @@ weight: 10
그러면 사용자가 파드를 요청할 때 쿠버네티스가 정책을 `Always`로 설정한다.
- [AlwaysPullImages](/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/#alwayspullimages) 어드미션 컨트롤러를 활성화 한다.
### 이미지풀백오프(ImagePullBackOff)
kubelet이 컨테이너 런타임을 사용하여 파드의 컨테이너 생성을 시작할 때,
@ -258,6 +265,73 @@ kubectl describe pods/private-image-test-1 | grep 'Failed'
프라이빗 레지스트리 키가 `.docker/config.json`에 추가되고 나면 모든 파드는
프라이빗 레지스트리의 이미지에 읽기 접근 권한을 가지게 될 것이다.
### config.json 파일 해석 {#config-json}
`config.json` 파일의 해석에 있어서, 기존 도커의 구현과 쿠버네티스의 구현에 차이가 있다.
도커에서는 `auths` 키에 특정 루트 URL만 기재할 수 있으나,
쿠버네티스에서는 glob URL과 접두사-매칭 경로도 기재할 수 있다.
이는 곧 다음과 같은 `config.json`도 유효하다는 뜻이다.
```json
{
"auths": {
"*my-registry.io/images": {
"auth": "…"
}
}
}
```
루트 URL(`*my-registry.io`)은 다음 문법을 사용하여 매치된다.
```
pattern:
{ term }
term:
'*' 구분자가 아닌 모든 문자와 매치됨
'?' 구분자가 아닌 문자 1개와 매치됨
'[' [ '^' ] { character-range } ']'
문자 클래스 (비어 있으면 안 됨))
c 문자 c에 매치됨 (c != '*', '?', '\\', '[')
'\\' c 문자 c에 매치됨
character-range:
c 문자 c에 매치됨 (c != '\\', '-', ']')
'\\' c 문자 c에 매치됨
lo '-' hi lo <= c <= hi 인 문자 c에 매치됨
```
이미지 풀 작업 시, 모든 유효한 패턴에 대해 크리덴셜을 CRI 컨테이너 런타임에 제공할 것이다.
예를 들어 다음과 같은 컨테이너 이미지 이름은
성공적으로 매치될 것이다.
- `my-registry.io/images`
- `my-registry.io/images/my-image`
- `my-registry.io/images/another-image`
- `sub.my-registry.io/images/my-image`
- `a.sub.my-registry.io/images/my-image`
kubelet은 인식된 모든 크리덴셜을 순차적으로 이용하여 이미지 풀을 수행한다. 즉,
`config.json`에 다음과 같이 여러 항목을 기재할 수도 있다.
```json
{
"auths": {
"my-registry.io/images": {
"auth": "…"
},
"my-registry.io/images/subpath": {
"auth": "…"
}
}
}
```
이제 컨테이너가 `my-registry.io/images/subpath/my-image`
이미지를 풀 해야 한다고 명시하면,
kubelet은 크리덴셜을 순차적으로 사용하여 풀을 시도한다.
### 미리 내려받은 이미지 {#pre-pulled-images}
{{< note >}}
@ -383,3 +457,4 @@ Kubelet은 모든 `imagePullSecrets` 파일을 하나의 가상 `.docker/config.
* [OCI 이미지 매니페스트 명세](https://github.com/opencontainers/image-spec/blob/master/manifest.md) 읽어보기.
* [컨테이너 이미지 가비지 수집(garbage collection)](/docs/concepts/architecture/garbage-collection/#container-image-garbage-collection)에 대해 배우기.
* [프라이빗 레지스트리에서 이미지 받아오기](/ko/docs/tasks/configure-pod-container/pull-image-private-registry)

6
content/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/_index.md
View File

@ -77,7 +77,7 @@ no_list: true
웹훅 모델에서 쿠버네티스는 원격 서비스에 네트워크 요청을 한다.
*바이너리 플러그인* 모델에서 쿠버네티스는 바이너리(프로그램)를 실행한다.
바이너리 플러그인은 kubelet(예:
[Flex Volume 플러그인](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#flexVolume)과
[Flex Volume 플러그인](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#flexvolume)과
[네트워크 플러그인](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/network-plugins/))과
kubectl에서 사용한다.
@ -145,7 +145,7 @@ API를 추가해도 기존 API(예: 파드)의 동작에 직접 영향을 미치
### 인가
[인가](/docs/reference/access-authn-authz/webhook/)는 특정 사용자가 API 리소스에서 읽고, 쓰고, 다른 작업을 수행할 수 있는지를 결정한다. 전체 리소스 레벨에서 작동하며 임의의 오브젝트 필드를 기준으로 구별하지 않는다. 빌트인 인증 옵션이 사용자의 요구를 충족시키지 못하면 [인가 웹훅](/docs/reference/access-authn-authz/webhook/)을 통해 사용자가 제공한 코드를 호출하여 인증 결정을 내릴 수 있다.
[인가](/docs/reference/access-authn-authz/authorization/)는 특정 사용자가 API 리소스에서 읽고, 쓰고, 다른 작업을 수행할 수 있는지를 결정한다. 전체 리소스 레벨에서 작동하며 임의의 오브젝트 필드를 기준으로 구별하지 않는다. 빌트인 인증 옵션이 사용자의 요구를 충족시키지 못하면 [인가 웹훅](/docs/reference/access-authn-authz/webhook/)을 통해 사용자가 제공한 코드를 호출하여 인증 결정을 내릴 수 있다.
### 동적 어드미션 컨트롤
@ -163,6 +163,8 @@ API를 추가해도 기존 API(예: 파드)의 동작에 직접 영향을 미치
Kubelet이 바이너리 플러그인을 호출하여 볼륨을 마운트하도록 함으로써
빌트인 지원 없이 볼륨 유형을 마운트 할 수 있다.
FlexVolume은 쿠버네티스 v1.23부터 사용 중단(deprecated)되었다. Out-of-tree CSI 드라이버가 쿠버네티스에서 볼륨 드라이버를 작성할 때 추천하는 방식이다. 자세한 정보는 [스토리지 업체를 위한 쿠버네티스 볼륨 플러그인 FAQ](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/sig-storage/volume-plugin-faq.md#kubernetes-volume-plugin-faq-for-storage-vendors)에서 찾을 수 있다.
### 장치 플러그인

7
content/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/custom-resources.md
View File

@ -37,7 +37,8 @@ _선언적(declarative) API_ 를 제공하게 된다.
쿠버네티스 [선언적 API](/ko/docs/concepts/overview/kubernetes-api/)는
책임의 분리를 강제한다. 사용자는 리소스의 의도한 상태를 선언한다.
쿠버네티스 컨트롤러는 쿠버네티스 오브젝트의 현재 상태가 선언한 의도한 상태에 동기화 되도록 한다.
쿠버네티스 컨트롤러는 쿠버네티스 오브젝트의 현재 상태가
선언한 의도한 상태에 동기화 되도록 한다.
이는 서버에 무엇을 해야할지 *지시하는* 명령적인 API와는 대조된다.
클러스터 라이프사이클과 관계없이 실행 중인 클러스터에 커스텀 컨트롤러를 배포하고
@ -146,9 +147,9 @@ CRD 오브젝트의 이름은 유효한
일반적으로 쿠버네티스 API의 각 리소스에는 REST 요청을 처리하고 오브젝트의 퍼시스턴트 스토리지를 관리하는 코드가 필요하다. 주요 쿠버네티스 API 서버는 *파드* 및 *서비스* 와 같은 빌트인 리소스를 처리하고, 일반적으로 [CRD](#커스텀리소스데피니션)를 통해 커스텀 리소스를 처리할 수 ​​있다.
[애그리게이션 레이어](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/apiserver-aggregation/)를 사용하면 자체 독립형 API 서버를
[애그리게이션 레이어](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/apiserver-aggregation/)를 사용하면 자체 API 서버를
작성하고 배포하여 커스텀 리소스에 대한 특수한 구현을 제공할 수 있다.
기본 API 서버는 처리하는 커스텀 리소스에 대한 요청을 사용자에게 위임하여
주(main) API 서버는 사용자의 커스텀 리소스에 대한 요청을 사용자의 자체 API 서버에 위임하여
모든 클라이언트가 사용할 수 있게 한다.
## 커스텀 리소스를 추가할 방법 선택

34
content/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/device-plugins.md
View File

@ -197,6 +197,8 @@ service PodResourcesLister {
}
```
### `List` gRPC 엔드포인트 {#grpc-endpoint-list}
`List` 엔드포인트는 실행 중인 파드의 리소스에 대한 정보를 제공하며,
독점적으로 할당된 CPU의 ID, 장치 플러그인에 의해 보고된 장치 ID,
이러한 장치가 할당된 NUMA 노드의 ID와 같은 세부 정보를 함께 제공한다. 또한, NUMA 기반 머신의 경우, 컨테이너를 위해 예약된 메모리와 hugepage에 대한 정보를 포함한다.
@ -246,10 +248,35 @@ message ContainerDevices {
TopologyInfo topology = 3;
}
```
{{< note >}}
`List` 엔드포인트의 `ContainerResources` 내부에 있는 cpu_ids은 특정 컨테이너에 할당된
독점 CPU들에 해당한다. 만약 공유 풀(shared pool)에 있는 CPU들을 확인(evaluate)하는 것이 목적이라면, 해당 `List`
엔드포인트는 다음에 설명된 것과 같이, `GetAllocatableResources` 엔드포인트와 함께 사용되어야
한다.
1. `GetAllocatableResources`를 호출하여 할당 가능한 모든 CPU 목록을 조회
2. 시스템의 모든 `ContainerResources`에서 `GetCpuIds`를 호출
3. `GetAllocateableResources` 호출에서 `GetCpuIds` 호출로 얻은 모든 CPU를 빼기
{{< /note >}}
### `GetAllocatableResources` gRPC 엔드포인트 {#grpc-endpoint-getallocatableresources}
{{< feature-state state="beta" for_k8s_version="v1.23" >}}
GetAllocatableResources는 워커 노드에서 처음 사용할 수 있는 리소스에 대한 정보를 제공한다.
kubelet이 APIServer로 내보내는 것보다 더 많은 정보를 제공한다.
{{< note >}}
`GetAllocatableResources`는 [할당 가능(allocatable)](/docs/tasks/administer-cluster/reserve-compute-resources/#node-allocatable) 리소스를 확인(evaluate)하기 위해서만
사용해야 한다. 만약 목적이 free/unallocated 리소스를 확인하기 위한 것이라면
List() 엔드포인트와 함께 사용되어야 한다. `GetAllocableResources`로 얻은 결과는 kubelet에
노출된 기본 리소스가 변경되지 않는 한 동일하게 유지된다. 이러한 변경은 드물지만, 발생하게 된다면
(예를 들면: hotplug/hotunplug, 장치 상태 변경) 클라이언트가 `GetAlloctableResources` 엔드포인트를
호출할 것으로 가정한다.
그러나 CPU 및/또는 메모리가 갱신된 경우 `GetAllocateableResources` 엔드포인트를 호출하는 것만으로는
충분하지 않으며, Kubelet을 다시 시작하여 올바른 리소스 용량과 할당 가능(allocatable) 리소스를 반영해야 한다.
{{< /note >}}
```gRPC
// AllocatableResourcesResponses에는 kubelet이 알고 있는 모든 장치에 대한 정보가 포함된다.
message AllocatableResourcesResponse {
@ -259,6 +286,13 @@ message AllocatableResourcesResponse {
}
```
쿠버네티스 v1.23부터, `GetAllocatableResources`가 기본으로 활성화된다.
이를 비활성화하려면 `KubeletPodResourcesGetAllocatable` [기능 게이트(feature gate)](/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)를
끄면 된다.
쿠버네티스 v1.23 이전 버전에서 이 기능을 활성화하려면 `kubelet`이 다음 플래그를 가지고 시작되어야 한다.
`--feature-gates=KubeletPodResourcesGetAllocatable=true`
`ContainerDevices` 는 장치가 어떤 NUMA 셀과 연관되는지를 선언하는 토폴로지 정보를 노출한다.
NUMA 셀은 불분명한(opaque) 정수 ID를 사용하여 식별되며, 이 값은

4
content/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/operator.md
View File

@ -31,9 +31,7 @@ weight: 30
및 실행을 자동화할 수 있고, *또한* 쿠버네티스가 수행하는 방식을
자동화할 수 있다.
쿠버네티스의 {{< glossary_tooltip text="컨트롤러" term_id="controller" >}}
개념을 통해 쿠버네티스 코드 자체를 수정하지 않고도 클러스터의 동작을
확장할 수 있다.
쿠버네티스의 {{< glossary_tooltip text="오퍼레이터 패턴" term_id="operator-pattern" >}} 개념을 통해 쿠버네티스 코드 자체를 수정하지 않고도 {{< glossary_tooltip text="컨트롤러" term_id="controller" >}}를 하나 이상의 사용자 정의 리소스(custom resource)에 연결하여 클러스터의 동작을 확장할 수 있다.
오퍼레이터는 [사용자 정의 리소스](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/custom-resources/)의
컨트롤러 역할을 하는 쿠버네티스 API의 클라이언트이다.

2
content/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/service-catalog.md
View File

@ -227,7 +227,7 @@ spec:
## {{% heading "whatsnext" %}}
* 만약 당신이 {{< glossary_tooltip text="Helm Charts" term_id="helm-chart" >}}에 익숙하다면, 당신의 쿠버네티스 클러스터에 [Helm을 이용하여 서비스 카탈로그를 설치](/docs/tasks/service-catalog/install-service-catalog-using-helm/)할 수 있다. 다른 방법으로 [SC tool을 이용하여 서비스 카탈로그를 설치](/docs/tasks/service-catalog/install-service-catalog-using-sc/)할 수 있다.
* 만약 당신이 {{< glossary_tooltip text="Helm Charts" term_id="helm-chart" >}}에 익숙하다면, 당신의 쿠버네티스 클러스터에 [Helm을 이용하여 서비스 카탈로그를 설치](/docs/tasks/service-catalog/install-service-catalog-using-helm/)할 수 있다. 다른 방법으로 [SC tool을 이용하여 서비스 카탈로그를 설치](/ko/docs/tasks/service-catalog/install-service-catalog-using-sc/)할 수 있다.
* [샘플 서비스 브로커](https://github.com/openservicebrokerapi/servicebroker/blob/master/gettingStarted.md#sample-service-brokers) 살펴보기
* [kubernetes-sigs/service-catalog](https://github.com/kubernetes-sigs/service-catalog) 프로젝트 탐색
* [svc-cat.io](https://svc-cat.io/docs/) 살펴보기

74
content/ko/docs/concepts/overview/kubernetes-api.md
View File

@ -1,4 +1,6 @@
---
title: 쿠버네티스 API
content_type: concept
weight: 30
@ -35,36 +37,39 @@ card:
완전한 API 상세 내용은 [OpenAPI](https://www.openapis.org/)를 활용해서 문서화했다.
OpenAPI 규격은 `/openapi/v2` 엔드포인트에서만 제공된다.
다음과 같은 요청 헤더를 사용해서 응답 형식을 요청할 수 있다.
### OpenAPI V2
쿠버네티스 API 서버는 `/openapi/v2` 엔드포인트를 통해
통합된(aggregated) OpenAPI v2 스펙을 제공한다.
요청 헤더에 다음과 같이 기재하여 응답 형식을 지정할 수 있다.
<table>
<caption style="display:none">Valid request header values for OpenAPI v2 queries</caption>
<caption style="display:none"> OpenAPI v2 질의에 사용할 수 있는 유효한 요청 헤더 값</caption>
<thead>
<tr>
<th>Header</th>
<th style="min-width: 50%;">Possible values</th>
<th>Notes</th>
<th>헤더</th>
<th style="min-width: 50%;">사용할 수 있는 값</th>
<th>참고</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td><code>Accept-Encoding</code></td>
<td><code>gzip</code></td>
<td><em>not supplying this header is also acceptable</em></td>
<td><em>이 헤더를 제공하지 않는 것도 가능</em></td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="3"><code>Accept</code></td>
<td><code>application/com.github.proto-openapi.spec.v2@v1.0+protobuf</code></td>
<td><em>mainly for intra-cluster use</em></td>
<td><em>주로 클러스터 내부 용도로 사용</em></td>
</tr>
<tr>
<td><code>application/json</code></td>
<td><em>default</em></td>
<td><em>기본값</em></td>
</tr>
<tr>
<td><code>*</code></td>
<td><em>serves </em><code>application/json</code></td>
<td><code>JSON으로 응답</em></td>
</tr>
</tbody>
</table>
@ -75,6 +80,55 @@ Protobuf에 기반한 직렬화 형식을 구현한다. 이 형식에 대한
API 오브젝트를 정의하는 Go 패키지에 들어있는 각각의 스키마에 대한
IDL(인터페이스 정의 언어) 파일을 참고한다.
### OpenAPI V3
{{< feature-state state="alpha" for_k8s_version="v1.23" >}}
쿠버네티스 v1.23은 OpenAPI v3 API 발행(publishing)에 대한 초기 지원을 제공한다.
이는 알파 기능이며 기본적으로 비활성화되어 있다.
kube-apiserver 구성 요소에
`OpenAPIV3` [기능 게이트](/ko/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)를 이용하여
이 알파 기능을 활성화할 수 있다.
이 기능이 활성화되면, 쿠버네티스 API 서버는
통합된(aggregated) OpenAPI v3 스펙을 쿠버네티스 그룹 버전별로
`/openapi/v3/apis/<group>/<version>` 엔드포인트에 제공한다.
사용할 수 있는 요청 헤더는 아래의 표를 참고한다.
<table>
<caption style="display:none"> OpenAPI v3 질의에 사용할 수 있는 유효한 요청 헤더 값</caption>
<thead>
<tr>
<th>헤더</th>
<th style="min-width: 50%;">사용할 수 있는 값</th>
<th>참고</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td><code>Accept-Encoding</code></td>
<td><code>gzip</code></td>
<td><em>이 헤더를 제공하지 않는 것도 가능</em></td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="3"><code>Accept</code></td>
<td><code>application/com.github.proto-openapi.spec.v3@v1.0+protobuf</code></td>
<td><em>주로 클러스터 내부 용도로 사용</em></td>
</tr>
<tr>
<td><code>application/json</code></td>
<td><em>기본값</em></td>
</tr>
<tr>
<td><code>*</code></td>
<td><code>JSON으로 응답</em></td>
</tr>
</tbody>
</table>
`/openapi/v3` 디스커버리 엔드포인트는 사용 가능한 모든
그룹/버전의 목록을 제공한다. 이 엔드포인트는 JSON 만을 반환한다.
## 지속성
쿠버네티스는 오브젝트의 직렬화된 상태를

2
content/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/kube-scheduler.md
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@ -85,7 +85,7 @@ _스코어링_ 단계에서 스케줄러는 목록에 남아있는 노드의 순
* [스케줄러 성능 튜닝](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/scheduler-perf-tuning/)에 대해 읽기
* [파드 토폴로지 분배 제약 조건](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-topology-spread-constraints/)에 대해 읽기
* kube-scheduler의 [레퍼런스 문서](/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-scheduler/) 읽기
* [kube-scheduler 구성(v1beta2)](/docs/reference/config-api/kube-scheduler-config.v1beta2/) 레퍼런스 읽기
* [kube-scheduler 구성(v1beta3)](/docs/reference/config-api/kube-scheduler-config.v1beta3/) 레퍼런스 읽기
* [멀티 스케줄러 구성하기](/docs/tasks/extend-kubernetes/configure-multiple-schedulers/)에 대해 배우기
* [토폴로지 관리 정책](/docs/tasks/administer-cluster/topology-manager/)에 대해 배우기
* [파드 오버헤드](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/pod-overhead/)에 대해 배우기

4
content/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/scheduler-perf-tuning.md
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@ -43,7 +43,7 @@ kube-scheduler 의 `percentageOfNodesToScore` 설정을 통해
마치 100을 설정한 것처럼 작동한다.
값을 변경하려면,
[kube-scheduler 구성 파일](/docs/reference/config-api/kube-scheduler-config.v1beta2/)을
[kube-scheduler 구성 파일](/docs/reference/config-api/kube-scheduler-config.v1beta3/)을
편집한 다음 스케줄러를 재시작한다.
대부분의 경우, 구성 파일은 `/etc/kubernetes/config/kube-scheduler.yaml` 에서 찾을 수 있다.
@ -161,4 +161,4 @@ percentageOfNodesToScore: 50
## {{% heading "whatsnext" %}}
* [kube-scheduler 구성 레퍼런스(v1beta2)](/docs/reference/config-api/kube-scheduler-config.v1beta2/) 확인
* [kube-scheduler 구성 레퍼런스(v1beta3)](/docs/reference/config-api/kube-scheduler-config.v1beta3/) 확인

16
content/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/taint-and-toleration.md
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@ -203,7 +203,7 @@ tolerations:
* `tolerationSeconds` 가 지정된 테인트를 용인하는 파드는 지정된
시간 동안 바인딩된 상태로 유지된다.
노드 컨트롤러는 특정 조건이 참일 때 자동으로
노드 컨트롤러는 특정 컨디션이 참일 때 자동으로
노드를 테인트시킨다. 다음은 빌트인 테인트이다.
* `node.kubernetes.io/not-ready`: 노드가 준비되지 않았다. 이는 NodeCondition
@ -264,19 +264,19 @@ tolerations:
이렇게 하면 이러한 문제로 인해 데몬셋 파드가 축출되지 않는다.
## 조건(condition)을 기준으로 노드 테인트하기
## 컨디션(condition)을 기준으로 노드 테인트하기
컨트롤 플레인은 노드 {{<glossary_tooltip text="컨트롤러" term_id="controller">}}를 이용하여
[노드 조건](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/node-pressure-eviction/#node-conditions)에 대한 `NoSchedule` 효과를 사용하여 자동으로 테인트를 생성한다.
[노드 컨디션](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/node-pressure-eviction/#node-conditions)에 대한 `NoSchedule` 효과를 사용하여 자동으로 테인트를 생성한다.
스케줄러는 스케줄링 결정을 내릴 때 노드 조건을 확인하는 것이 아니라 테인트를 확인한다.
이렇게 하면 노드 조건이 스케줄링에 직접적인 영향을 주지 않는다.
예를 들어 `DiskPressure` 노드 조건이 활성화된 경우
스케줄러는 스케줄링 결정을 내릴 때 노드 컨디션을 확인하는 것이 아니라 테인트를 확인한다.
이렇게 하면 노드 컨디션이 스케줄링에 직접적인 영향을 주지 않는다.
예를 들어 `DiskPressure` 노드 컨디션이 활성화된 경우
컨트롤 플레인은 `node.kubernetes.io/disk-pressure` 테인트를 추가하고 영향을 받는 노드에 새 파드를 할당하지 않는다.
`MemoryPressure` 노드 조건이 활성화되면
`MemoryPressure` 노드 컨디션이 활성화되면
컨트롤 플레인이 `node.kubernetes.io/memory-pressure` 테인트를 추가한다.
새로 생성된 파드에 파드 톨러레이션을 추가하여 노드 조건을 무시하도록 할 수 있다.
새로 생성된 파드에 파드 톨러레이션을 추가하여 노드 컨디션을 무시하도록 할 수 있다.
또한 컨트롤 플레인은 `BestEffort` 이외의
{{< glossary_tooltip text="QoS 클래스" term_id="qos-class" >}}를 가지는 파드에
`node.kubernetes.io/memory-pressure` 톨러레이션을 추가한다.

6
content/ko/docs/concepts/services-networking/connect-applications-service.md
View File

@ -1,4 +1,8 @@
---
title: 서비스와 애플리케이션 연결하기
content_type: concept
weight: 30
@ -50,7 +54,7 @@ kubectl get pods -l run=my-nginx -o yaml | grep podIP
클러스터의 모든 노드로 ssh 접속하고 두 IP로 curl을 할수 있어야 한다. 컨테이너는 노드의 포트 80을 사용하지 *않으며* , 트래픽을 파드로 라우팅하는 특별한 NAT 규칙도 없다는 것을 참고한다. 이것은 동일한 containerPort를 사용해서 동일한 노드에서 여러 nginx 파드를 실행하고 IP를 사용해서 클러스터의 다른 파드나 노드에서 접근할 수 있다는 의미이다. 도커와 마찬가지로 포트는 여전히 호스트 노드의 인터페이스에 게시될 수 있지만, 네트워킹 모델로 인해 포트의 필요성이 크게 줄어든다.
만약 궁금하다면 [우리가 이것을 달성하는 방법](/ko/docs/concepts/cluster-administration/networking/#쿠버네티스-네트워크-모델의-구현-방법)을 자세히 읽어본다.
만약 궁금하다면 [쿠버네티스 네트워킹 모델](/ko/docs/concepts/cluster-administration/networking/#쿠버네티스-네트워크-모델)을 자세히 읽어본다.
## 서비스 생성하기

2
content/ko/docs/concepts/services-networking/dns-pod-service.md
View File

@ -39,7 +39,7 @@ DNS 쿼리는 그것을 생성하는 파드의 네임스페이스에 따라 다
DNS 쿼리는 파드의 `/etc/resolv.conf` 를 사용하여 확장될 수 있을 것이다. Kubelet은
각 파드에 대해서 파일을 설정한다. 예를 들어, `data` 만을 위한 쿼리는
`data.test.cluster.local` 로 확장된다. `search` 옵션의 값은
`data.test.svc.cluster.local` 로 확장된다. `search` 옵션의 값은
쿼리를 확장하기 위해서 사용된다. DNS 쿼리에 대해 더 자세히 알고 싶은 경우,
[`resolv.conf` 설명 페이지.](https://www.man7.org/linux/man-pages/man5/resolv.conf.5.html)를 참고한다.

16
content/ko/docs/concepts/services-networking/dual-stack.md
View File

@ -1,4 +1,9 @@
---
title: IPv4/IPv6 이중 스택
feature:
title: IPv4/IPv6 이중 스택
@ -11,7 +16,7 @@ weight: 70
<!-- overview -->
{{< feature-state for_k8s_version="v1.21" state="beta" >}}
{{< feature-state for_k8s_version="v1.23" state="stable" >}}
IPv4/IPv6 이중 스택 네트워킹을 사용하면 {{< glossary_tooltip text="파드" term_id="pod" >}}와 {{< glossary_tooltip text="서비스" term_id="service" >}}에 IPv4와 IPv6 주소를 모두 할당할 수 있다.
@ -42,8 +47,6 @@ IPv4/IPv6 이중 스택 쿠버네티스 클러스터를 활용하려면 다음
## IPv4/IPv6 이중 스택 구성
IPv4/IPv6 이중 스택을 사용하려면, 클러스터의 관련 구성 요소에 대해 `IPv6DualStack` [기능 게이트](/ko/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)를 활성화한다. (1.21부터 IPv4/IPv6 이중 스택이 기본적으로 활성화된다.)
IPv4/IPv6 이중 스택을 구성하려면, 이중 스택 클러스터 네트워크 할당을 설정한다.
* kube-apiserver:
@ -60,9 +63,6 @@ IPv4 CIDR의 예: `10.244.0.0/16` (자신의 주소 범위를 제공하더라도
IPv6 CIDR의 예: `fdXY:IJKL:MNOP:15::/64` (이 형식으로 표시되지만, 유효한 주소는 아니다 - [RFC 4193](https://tools.ietf.org/html/rfc4193)을 본다.)
1.21부터, IPv4/IPv6 이중 스택은 기본적으로 활성화된다.
필요한 경우 kube-apiserver, kube-controller-manager, kubelet 및 kube-proxy 커맨드 라인에
`--feature-gates="IPv6DualStack=false"` 를 지정하여 비활성화할 수 있다.
{{< /note >}}
## 서비스
@ -76,7 +76,7 @@ IPv4, IPv6 또는 둘 다를 사용할 수 있는 {{< glossary_tooltip text="서
* `SingleStack`: 단일 스택 서비스. 컨트롤 플레인은 첫 번째로 구성된 서비스 클러스터 IP 범위를 사용하여 서비스에 대한 클러스터 IP를 할당한다.
* `PreferDualStack`:
* 서비스에 IPv4 및 IPv6 클러스터 IP를 할당한다. (클러스터에 `--feature-gates="IPv6DualStack=false"` 가 있는 경우, 이 설정은 `SingleStack` 과 동일한 동작을 따른다.)
* 서비스에 IPv4 및 IPv6 클러스터 IP를 할당한다.
* `RequireDualStack`: IPv4 및 IPv6 주소 범위 모두에서 서비스 `.spec.ClusterIPs`를 할당한다.
* `.spec.ipFamilies` 배열의 첫 번째 요소의 주소 계열을 기반으로 `.spec.ClusterIPs` 목록에서 `.spec.ClusterIP`를 선택한다.
@ -119,7 +119,7 @@ IPv4, IPv6 또는 둘 다를 사용할 수 있는 {{< glossary_tooltip text="서
#### 기존 서비스의 이중 스택 기본값
이 예제는 서비스가 이미 있는 클러스터에서 이중 스택이 새로 활성화된 경우의 기본 동작을 보여준다. (`--feature-gates="IPv6DualStack=false"` 가 설정되지 않은 경우 기존 클러스터를 1.21로 업그레이드하면 이중 스택이 활성화된다.)
이 예제는 서비스가 이미 있는 클러스터에서 이중 스택이 새로 활성화된 경우의 기본 동작을 보여준다. (기존 클러스터를 1.21 이상으로 업그레이드하면 이중 스택이 활성화된다.)
1. 클러스터에서 이중 스택이 활성화된 경우 기존 서비스 (`IPv4` 또는 `IPv6`)는 컨트롤 플레인이 `.spec.ipFamilyPolicy`를 `SingleStack`으로 지정하고 `.spec.ipFamilies`를 기존 서비스의 주소 계열로 설정한다. 기존 서비스 클러스터 IP는 `.spec.ClusterIPs`에 저장한다.

1
content/ko/docs/concepts/services-networking/ingress-controllers.md
View File

@ -28,6 +28,7 @@ weight: 40
컨트롤러다.
* [Apache APISIX 인그레스 컨트롤러](https://github.com/apache/apisix-ingress-controller)는 [Apache APISIX](https://github.com/apache/apisix) 기반의 인그레스 컨트롤러이다.
* [Avi 쿠버네티스 오퍼레이터](https://github.com/vmware/load-balancer-and-ingress-services-for-kubernetes)는 [VMware NSX Advanced Load Balancer](https://avinetworks.com/)을 사용하는 L4-L7 로드 밸런싱을 제공한다.
* [BFE Ingress Controller](https://github.com/bfenetworks/ingress-bfe)는 [BFE](https://www.bfe-networks.net) 기반 인그레스 컨트롤러다.
* [Citrix 인그레스 컨트롤러](https://github.com/citrix/citrix-k8s-ingress-controller#readme)는
Citrix 애플리케이션 딜리버리 컨트롤러에서 작동한다.
* [Contour](https://projectcontour.io/)는 [Envoy](https://www.envoyproxy.io/) 기반 인그레스 컨트롤러다.

104
content/ko/docs/concepts/services-networking/ingress.md
View File

@ -51,7 +51,7 @@ graph LR;
인그레스는 외부에서 서비스로 접속이 가능한 URL, 로드 밸런스 트래픽, SSL / TLS 종료 그리고 이름-기반의 가상 호스팅을 제공하도록 구성할 수 있다. [인그레스 컨트롤러](/ko/docs/concepts/services-networking/ingress-controllers)는 일반적으로 로드 밸런서를 사용해서 인그레스를 수행할 책임이 있으며, 트래픽을 처리하는데 도움이 되도록 에지 라우터 또는 추가 프런트 엔드를 구성할 수도 있다.
인그레스는 임의의 포트 또는 프로토콜을 노출시키지 않는다. HTTP와 HTTPS 이외의 서비스를 인터넷에 노출하려면 보통
[Service.Type=NodePort](/ko/docs/concepts/services-networking/service/#nodeport) 또는
[Service.Type=NodePort](/ko/docs/concepts/services-networking/service/#type-nodeport) 또는
[Service.Type=LoadBalancer](/ko/docs/concepts/services-networking/service/#loadbalancer) 유형의 서비스를 사용한다.
## 전제 조건들
@ -219,20 +219,98 @@ Events: <none>
{{< codenew file="service/networking/external-lb.yaml" >}}
IngressClass 리소스에는 선택적인 파라미터 필드가 있다. 이 클래스에 대한
추가 구현 별 구성을 참조하는데 사용할 수 있다.
인그레스클래스의 `.spec.parameters` 필드를 사용하여
해당 인그레스클래스와 연관있는 환경 설정을 제공하는 다른 리소스를 참조할 수 있다.
#### 네임스페이스 범위의 파라미터
사용 가능한 파라미터의 상세한 타입은
인그레스클래스의 `.spec.parameters` 필드에 명시한 인그레스 컨트롤러의 종류에 따라 다르다.
{{< feature-state for_k8s_version="v1.22" state="beta" >}}
### 인그레스클래스 범위
`Parameters` 필드에는 인그레스 클래스 구성을 위해 네임스페이스 별 리소스를 참조하는 데
사용할 수 있는 `scope` 및 `namespace` 필드가 있다.
`Scope` 필드의 기본값은 `Cluster` 이다. 즉, 기본값은 클러스터 범위의
리소스이다. `Scope` 를 `Namespace` 로 설정하고 `Namespace` 필드를
설정하면 특정 네임스페이스의 파라미터 리소스를 참조한다.
인그레스 컨트롤러의 종류에 따라, 클러스터 범위로 설정한 파라미터의 사용이 가능할 수도 있고,
또는 한 네임스페이스에서만 사용 가능할 수도 있다.
{{< codenew file="service/networking/namespaced-params.yaml" >}}
{{< tabs name="tabs_ingressclass_parameter_scope" >}}
{{% tab name="클러스터" %}}
인그레스클래스 파라미터의 기본 범위는 클러스터 범위이다.
`.spec.parameters` 필드만 설정하고 `.spec.parameters.scope` 필드는 지정하지 않거나,
`.spec.parameters.scope` 필드를 `Cluster`로 지정하면,
인그레스클래스는 클러스터 범위의 리소스를 참조한다.
파라미터의 `kind`(+`apiGroup`)는
클러스터 범위의 API (커스텀 리소스일 수도 있음) 를 참조하며,
파라미터의 `name`은
해당 API에 대한 특정 클러스터 범위 리소스를 가리킨다.
예시는 다음과 같다.
```yaml
---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: IngressClass
metadata:
name: external-lb-1
spec:
controller: example.com/ingress-controller
parameters:
# 이 인그레스클래스에 대한 파라미터는 "external-config-1" 라는
# ClusterIngressParameter(API 그룹 k8s.example.net)에 기재되어 있다.
# 이 정의는 쿠버네티스가
# 클러스터 범위의 파라미터 리소스를 검색하도록 한다.
scope: Cluster
apiGroup: k8s.example.net
kind: ClusterIngressParameter
name: external-config-1
```
{{% /tab %}}
{{% tab name="네임스페이스" %}}
{{< feature-state for_k8s_version="v1.23" state="stable" >}}
`.spec.parameters` 필드를 설정하고
`.spec.parameters.scope` 필드를 `Namespace`로 지정하면,
인그레스클래스는 네임스페이스 범위의 리소스를 참조한다.
사용하고자 하는 파라미터가 속한 네임스페이스를
`.spec.parameters` 의 `namespace` 필드에 설정해야 한다.
파라미터의 `kind`(+`apiGroup`)는
네임스페이스 범위의 API (예: 컨피그맵) 를 참조하며,
파라미터의 `name`은
`namespace`에 명시한 네임스페이스의 특정 리소스를 가리킨다.
네임스페이스 범위의 파라미터를 이용하여,
클러스터 운영자가 워크로드에 사용되는 환경 설정(예: 로드 밸런서 설정, API 게이트웨이 정의)에 대한 제어를 위임할 수 있다.
클러스터 범위의 파라미터를 사용했다면 다음 중 하나에 해당된다.
- 다른 팀의 새로운 환경 설정 변경을 적용하려고 할 때마다
클러스터 운영 팀이 매번 승인을 해야 한다. 또는,
- 애플리케이션 팀이 클러스터 범위 파라미터 리소스를 변경할 수 있게 하는
[RBAC](/docs/reference/access-authn-authz/rbac/) 롤, 바인딩 등의 특별 접근 제어를
클러스터 운영자가 정의해야 한다.
인그레스클래스 API 자신은 항상 클러스터 범위이다.
네임스페이스 범위의 파라미터를 참조하는 인그레스클래스 예시가
다음과 같다.
```yaml
---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: IngressClass
metadata:
name: external-lb-2
spec:
controller: example.com/ingress-controller
parameters:
# 이 인그레스클래스에 대한 파라미터는
# "external-configuration" 환경 설정 네임스페이스에 있는
# "external-config" 라는 IngressParameter(API 그룹 k8s.example.com)에 기재되어 있다.
scope: Namespace
apiGroup: k8s.example.com
kind: IngressParameter
namespace: external-configuration
name: external-config
```
{{% /tab %}}
{{< /tabs >}}
### 사용중단(Deprecated) 어노테이션
@ -559,12 +637,12 @@ Events:
사용자는 인그레스 리소스를 직접적으로 포함하지 않는 여러가지 방법으로 서비스를 노출할 수 있다.
* [Service.Type=LoadBalancer](/ko/docs/concepts/services-networking/service/#loadbalancer) 사용.
* [Service.Type=NodePort](/ko/docs/concepts/services-networking/service/#nodeport) 사용.
* [Service.Type=NodePort](/ko/docs/concepts/services-networking/service/#type-nodeport) 사용.
## {{% heading "whatsnext" %}}
* [인그레스 API](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#ingress-v1beta1-networking-k8s-io)에 대해 배우기
* [인그레스](/docs/reference/kubernetes-api/service-resources/ingress-v1/) API에 대해 배우기
* [인그레스 컨트롤러](/ko/docs/concepts/services-networking/ingress-controllers/)에 대해 배우기
* [NGINX 컨트롤러로 Minikube에서 인그레스 구성하기](/ko/docs/tasks/access-application-cluster/ingress-minikube/)

2
content/ko/docs/concepts/services-networking/service-traffic-policy.md
View File

@ -68,6 +68,6 @@ kube-proxy는 `spec.internalTrafficPolicy` 의 설정에 따라서 라우팅되
## {{% heading "whatsnext" %}}
* [토폴로지 인식 힌트 활성화](/ko/docs/tasks/administer-cluster/enabling-topology-aware-hints/)에 대해서 읽기
* [토폴로지 인식 힌트](/docs/concepts/services-networking/topology-aware-hints/)에 대해서 읽기
* [서비스 외부 트래픽 정책](/docs/tasks/access-application-cluster/create-external-load-balancer/#preserving-the-client-source-ip)에 대해서 읽기
* [서비스와 애플리케이션 연결하기](/ko/docs/concepts/services-networking/connect-applications-service/) 읽기

4
content/ko/docs/concepts/services-networking/service.md
View File

@ -550,7 +550,7 @@ API에서 `엔드포인트` 레코드를 생성하고, DNS 구성을 수정하
* `ClusterIP`: 서비스를 클러스터-내부 IP에 노출시킨다. 이 값을 선택하면
클러스터 내에서만 서비스에 도달할 수 있다. 이것은
`ServiceTypes`의 기본 값이다.
* [`NodePort`](#nodeport): 고정 포트 (`NodePort`)로 각 노드의 IP에 서비스를
* [`NodePort`](#type-nodeport): 고정 포트 (`NodePort`)로 각 노드의 IP에 서비스를
노출시킨다. `NodePort` 서비스가 라우팅되는 `ClusterIP` 서비스가
자동으로 생성된다. `<NodeIP>:<NodePort>`를 요청하여,
클러스터 외부에서
@ -568,7 +568,7 @@ API에서 `엔드포인트` 레코드를 생성하고, DNS 구성을 수정하
[인그레스](/ko/docs/concepts/services-networking/ingress/)를 사용하여 서비스를 노출시킬 수도 있다. 인그레스는 서비스 유형이 아니지만, 클러스터의 진입점 역할을 한다. 동일한 IP 주소로 여러 서비스를
노출시킬 수 있기 때문에 라우팅 규칙을 단일 리소스로 통합할 수 있다.
### NodePort 유형 {#nodeport}
### NodePort 유형 {#type-nodeport}
`type` 필드를 `NodePort`로 설정하면, 쿠버네티스 컨트롤 플레인은
`--service-node-port-range` 플래그로 지정된 범위에서 포트를 할당한다 (기본값 : 30000-32767).

60
content/ko/docs/concepts/storage/persistent-volumes.md
View File

@ -10,14 +10,13 @@ feature:
title: 스토리지 오케스트레이션
description: >
로컬 스토리지, <a href="https://cloud.google.com/storage/">GCP</a>나 <a href="https://aws.amazon.com/products/storage/">AWS</a>와 같은 퍼블릭 클라우드 공급자 또는 NFS, iSCSI, Gluster, Ceph, Cinder나 Flocker와 같은 네트워크 스토리지 시스템에서 원하는 스토리지 시스템을 자동으로 마운트한다.
content_type: concept
weight: 20
---
<!-- overview -->
이 페이지는 쿠버네티스의 _퍼시스턴트 볼륨_ 의 현재 상태를 설명한다. [볼륨](/ko/docs/concepts/storage/volumes/)에 대해 익숙해지는 것을 추천한다.
이 페이지에서는 쿠버네티스의 _퍼시스턴트 볼륨_ 에 대해 설명한다. [볼륨](/ko/docs/concepts/storage/volumes/)에 대해 익숙해지는 것을 추천한다.
<!-- body -->
@ -221,19 +220,19 @@ spec:
{{< feature-state for_k8s_version="v1.11" state="beta" >}}
이제 퍼시스턴트볼륨클레임(PVC) 확장 지원이 기본적으로 활성화되어 있다. 다음 유형의
퍼시스턴트볼륨클레임(PVC) 확장 지원은 기본적으로 활성화되어 있다. 다음 유형의
볼륨을 확장할 수 있다.
* gcePersistentDisk
* azureDisk
* azureFile
* awsElasticBlockStore
* Cinder
* cinder (deprecated)
* {{< glossary_tooltip text="csi" term_id="csi" >}}
* flexVolume (deprecated)
* gcePersistentDisk
* glusterfs
* rbd
* Azure File
* Azure Disk
* Portworx
* FlexVolumes
* {{< glossary_tooltip text="CSI" term_id="csi" >}}
* portworxVolume
스토리지 클래스의 `allowVolumeExpansion` 필드가 true로 설정된 경우에만 PVC를 확장할 수 있다.
@ -270,7 +269,7 @@ CSI 볼륨 확장 지원은 기본적으로 활성화되어 있지만 볼륨 확
경우에만 파일시스템의 크기가 조정된다. 파일시스템 확장은 파드가 시작되거나
파드가 실행 중이고 기본 파일시스템이 온라인 확장을 지원할 때 수행된다.
FlexVolumes는 `RequiresFSResize` 기능으로 드라이버가 `true`로 설정된 경우 크기 조정을 허용한다.
FlexVolumes(쿠버네티스 v1.23부터 사용 중단됨)는 드라이버의 `RequiresFSResize` 기능이 `true`로 설정된 경우 크기 조정을 허용한다.
FlexVolume은 파드 재시작 시 크기를 조정할 수 있다.
#### 사용 중인 퍼시스턴트볼륨클레임 크기 조정
@ -299,6 +298,11 @@ EBS 볼륨 확장은 시간이 많이 걸리는 작업이다. 또한 6시간마
#### 볼륨 확장 시 오류 복구
사용자가 기반 스토리지 시스템이 제공할 수 있는 것보다 더 큰 사이즈를 지정하면, 사용자 또는 클러스터 관리자가 조치를 취하기 전까지 PVC 확장을 계속 시도한다. 이는 바람직하지 않으며 따라서 쿠버네티스는 이러한 오류 상황에서 벗어나기 위해 다음과 같은 방법을 제공한다.
{{< tabs name="recovery_methods" >}}
{{% tab name="클러스터 관리자 접근 권한을 이용하여 수동으로" %}}
기본 스토리지 확장에 실패하면, 클러스터 관리자가 수동으로 퍼시스턴트 볼륨 클레임(PVC) 상태를 복구하고 크기 조정 요청을 취소할 수 있다. 그렇지 않으면, 컨트롤러가 관리자 개입 없이 크기 조정 요청을 계속해서 재시도한다.
1. 퍼시스턴트볼륨클레임(PVC)에 바인딩된 퍼시스턴트볼륨(PV)을 `Retain` 반환 정책으로 표시한다.
@ -307,6 +311,30 @@ EBS 볼륨 확장은 시간이 많이 걸리는 작업이다. 또한 6시간마
4. PV 보다 작은 크기로 PVC를 다시 만들고 PVC의 `volumeName` 필드를 PV 이름으로 설정한다. 이것은 새 PVC를 기존 PV에 바인딩해야 한다.
5. PV의 반환 정책을 복원하는 것을 잊지 않는다.
{{% /tab %}}
{{% tab name="더 작은 크기로의 확장을 요청하여" %}}
{{% feature-state for_k8s_version="v1.23" state="alpha" %}}
{{< note >}}
PVC 확장 실패의 사용자에 의한 복구는 쿠버네티스 1.23부터 제공되는 알파 기능이다. 이 기능이 작동하려면 `RecoverVolumeExpansionFailure` 기능이 활성화되어 있어야 한다. 더 많은 정보는 [기능 게이트](/ko/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/) 문서를 참조한다.
{{< /note >}}
클러스터에 `ExpandPersistentVolumes`와 `RecoverVolumeExpansionFailure`
기능 게이트가 활성화되어 있는 상태에서 PVC 확장이 실패하면
이전에 요청했던 값보다 작은 크기로의 확장을 재시도할 수 있다.
더 작은 크기를 지정하여 확장 시도를 요청하려면,
이전에 요청했던 값보다 작은 크기로 PVC의 `.spec.resources` 값을 수정한다.
이는 총 용량 제한(capacity constraint)으로 인해 큰 값으로의 확장이 실패한 경우에 유용하다.
만약 확장이 실패했다면, 또는 실패한 것 같다면, 기반 스토리지 공급자의 용량 제한보다 작은 값으로 확장을 재시도할 수 있다.
`.status.resizeStatus`와 PVC의 이벤트를 감시하여 리사이즈 작업의 상태를 모니터할 수 있다.
참고:
이전에 요청했던 값보다 작은 크기를 요청했더라도,
새로운 값이 여전히 `.status.capacity`보다 클 수 있다.
쿠버네티스는 PVC를 현재 크기보다 더 작게 축소하는 것은 지원하지 않는다.
{{% /tab %}}
{{% /tabs %}}
## 퍼시스턴트 볼륨의 유형
@ -318,7 +346,6 @@ EBS 볼륨 확장은 시간이 많이 걸리는 작업이다. 또한 6시간마
* [`cephfs`](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#cephfs) - CephFS 볼륨
* [`csi`](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#csi) - 컨테이너 스토리지 인터페이스 (CSI)
* [`fc`](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#fc) - Fibre Channel (FC) 스토리지
* [`flexVolume`](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#flexVolume) - FlexVolume
* [`gcePersistentDisk`](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#gcepersistentdisk) - GCE Persistent Disk
* [`glusterfs`](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#glusterfs) - Glusterfs 볼륨
* [`hostPath`](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#hostpath) - HostPath 볼륨
@ -336,6 +363,8 @@ EBS 볼륨 확장은 시간이 많이 걸리는 작업이다. 또한 6시간마
* [`cinder`](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#cinder) - Cinder (오픈스택 블록 스토리지)
(v1.18에서 **사용 중단**)
* [`flexVolume`](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#flexvolume) - FlexVolume
(v1.23에서 **사용 중단**)
* [`flocker`](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#flocker) - Flocker 스토리지
(v1.22에서 **사용 중단**)
* [`quobyte`](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#quobyte) - Quobyte 볼륨
@ -415,10 +444,13 @@ spec:
접근 모드는 다음과 같다.
`ReadWriteOnce`
: 하나의 노드에서 해당 볼륨이 읽기-쓰기로 마운트 될 수 있다. ReadWriteOnce 접근 모드에서도 파트가 동일 노드에서 구동되는 경우에는 복수의 파드에서 볼륨에 접근할 수 있다.
: 하나의 노드에서 해당 볼륨이 읽기-쓰기로 마운트 될 수 있다. ReadWriteOnce 접근 모드에서도 파드가 동일 노드에서 구동되는 경우에는 복수의 파드에서 볼륨에 접근할 수 있다.
`ReadOnlyMany`
: 볼륨이 다수의 노드에서 읽기 전용으로 마운트 될 수 있다.
`ReadWriteMany`
: 볼륨이 다수의 노드에서 읽기 전용으로 마운트 될 수 있다.
: 볼륨이 다수의 노드에서 읽기-쓰기로 마운트 될 수 있다.
`ReadWriteOncePod`
: 볼륨이 단일 파드에서 읽기-쓰기로 마운트될 수 있다. 전체 클러스터에서 단 하나의 파드만 해당 PVC를 읽거나 쓸 수 있어야하는 경우 ReadWriteOncePod 접근 모드를 사용한다. 이 기능은 CSI 볼륨과 쿠버네티스 버전 1.22+ 에서만 지원된다.

3
content/ko/docs/concepts/storage/storage-capacity.md
View File

@ -7,7 +7,7 @@
title: 스토리지 용량
content_type: concept
weight: 45
weight: 70
---
<!-- overview -->
@ -16,7 +16,6 @@ weight: 45
예를 들어, 일부 노드에서 NAS(Network Attached Storage)에 접근할 수 없는 경우가 있을 수 있으며,
또는 각 노드에 종속적인 로컬 스토리지를 사용하는 경우일 수도 있다.
{{< feature-state for_k8s_version="v1.19" state="alpha" >}}
{{< feature-state for_k8s_version="v1.21" state="beta" >}}
이 페이지에서는 쿠버네티스가 어떻게 스토리지 용량을 추적하고

4
content/ko/docs/concepts/storage/storage-classes.md
View File

@ -470,14 +470,14 @@ parameters:
vSphere 스토리지 클래스에는 두 가지 유형의 프로비저닝 도구가 있다.
- [CSI 프로비저닝 도구](#csi-프로비저닝-도구): `csi.vsphere.vmware.com`
- [CSI 프로비저닝 도구](#vsphere-provisioner-csi): `csi.vsphere.vmware.com`
- [vCP 프로비저닝 도구](#vcp-프로비저닝-도구): `kubernetes.io/vsphere-volume`
인-트리 프로비저닝 도구는 [사용 중단](/blog/2019/12/09/kubernetes-1-17-feature-csi-migration-beta/#why-are-we-migrating-in-tree-plugins-to-csi)되었다. CSI 프로비저닝 도구에 대한 자세한 내용은 [쿠버네티스 vSphere CSI 드라이버](https://vsphere-csi-driver.sigs.k8s.io/) 및 [vSphereVolume CSI 마이그레이션](/ko/docs/concepts/storage/volumes/#csi-마이그레이션)을 참고한다.
#### CSI 프로비저닝 도구 {#vsphere-provisioner-csi}
vSphere CSI 스토리지클래스 프로비저닝 도구는 Tanzu 쿠버네티스 클러스터에서 작동한다. 예시는 [vSphere CSI 리포지터리](https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-sigs/vsphere-csi-driver/master/example/vanilla-k8s-file-driver/example-sc.yaml)를 참조한다.
vSphere CSI 스토리지클래스 프로비저닝 도구는 Tanzu 쿠버네티스 클러스터에서 작동한다. 예시는 [vSphere CSI 리포지터리](https://github.com/kubernetes-sigs/vsphere-csi-driver/blob/master/example/vanilla-k8s-RWM-filesystem-volumes/example-sc.yaml)를 참조한다.
#### vCP 프로비저닝 도구

7
content/ko/docs/concepts/storage/volume-pvc-datasource.md
View File

@ -1,7 +1,12 @@
---
title: CSI 볼륨 복제하기
content_type: concept
weight: 30
weight: 60
---
<!-- overview -->

2
content/ko/docs/concepts/storage/volume-snapshot-classes.md
View File

@ -8,7 +8,7 @@
title: 볼륨 스냅샷 클래스
content_type: concept
weight: 30
weight: 41 # just after volume snapshots
---
<!-- overview -->

9
content/ko/docs/concepts/storage/volume-snapshots.md
View File

@ -1,7 +1,14 @@
---
title: 볼륨 스냅샷
content_type: concept
weight: 20
weight: 40
---
<!-- overview -->

221
content/ko/docs/concepts/storage/volumes.md
View File

@ -44,12 +44,21 @@ weight: 10
볼륨을 사용하려면, `.spec.volumes` 에서 파드에 제공할 볼륨을 지정하고
`.spec.containers[*].volumeMounts` 의 컨테이너에 해당 볼륨을 마운트할 위치를 선언한다.
컨테이너의 프로세스는 도커 이미지와 볼륨으로 구성된 파일시스템
뷰를 본다. [도커 이미지](https://docs.docker.com/userguide/dockerimages/)는
파일시스템 계층의 루트에 있다. 볼륨은 이미지 내에 지정된 경로에
마운트된다. 볼륨은 다른 볼륨에 마운트할 수 없거나 다른 볼륨에 대한 하드 링크를
가질 수 없다. 파드 구성의 각 컨테이너는 각 볼륨을 마운트할 위치를 독립적으로
지정해야 한다.
컨테이너의 프로세스는
{{< glossary_tooltip text="컨테이너 이미지" term_id="image" >}}의 최초 내용물과
컨테이너 안에 마운트된 볼륨(정의된 경우에 한함)으로 구성된 파일시스템을 보게 된다.
프로세스는 컨테이너 이미지의 최초 내용물에 해당되는 루트 파일시스템을
보게 된다.
쓰기가 허용된 경우, 해당 파일시스템에 쓰기 작업을 하면
추후 파일시스템에 접근할 때 변경된 내용을 보게 될 것이다.
볼륨은 이미지의 [특정 경로](#using-subpath)에
마운트된다.
파드에 정의된 각 컨테이너에 대해,
컨테이너가 사용할 각 볼륨을 어디에 마운트할지 명시해야 한다.
볼륨은 다른 볼륨 안에 마운트될 수 없다
(하지만, [서브패스 사용](#using-subpath)에서 관련 메커니즘을 확인한다).
또한, 볼륨은 다른 볼륨에 있는 내용물을 가리키는 하드 링크를 포함할 수 없다.
## 볼륨 유형들 {#volume-types}
@ -802,142 +811,7 @@ spec:
### projected
`Projected` 볼륨은 여러 기존 볼륨 소스를 동일한 디렉터리에 매핑한다.
현재, 다음 유형의 볼륨 소스를 프로젝티드한다.
* [`secret`](#secret)
* [`downwardAPI`](#downwardapi)
* [`configMap`](#configmap)
* `serviceAccountToken`
모든 소스는 파드와 동일한 네임스페이스에 있어야 한다. 더 자세한 내용은
[올인원 볼륨 디자인 문서](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/node/all-in-one-volume.md)를 본다.
#### 시크릿, 다운워드 API 그리고 컨피그맵이 있는 구성 예시 {#example-configuration-secret-downwardapi-configmap}
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: volume-test
spec:
containers:
- name: container-test
image: busybox
volumeMounts:
- name: all-in-one
mountPath: "/projected-volume"
readOnly: true
volumes:
- name: all-in-one
projected:
sources:
- secret:
name: mysecret
items:
- key: username
path: my-group/my-username
- downwardAPI:
items:
- path: "labels"
fieldRef:
fieldPath: metadata.labels
- path: "cpu_limit"
resourceFieldRef:
containerName: container-test
resource: limits.cpu
- configMap:
name: myconfigmap
items:
- key: config
path: my-group/my-config
```
#### 구성 예시: 기본값이 아닌 소유권 모드 설정의 시크릿 {#example-configuration-secrets-nondefault-permission-mode}
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: volume-test
spec:
containers:
- name: container-test
image: busybox
volumeMounts:
- name: all-in-one
mountPath: "/projected-volume"
readOnly: true
volumes:
- name: all-in-one
projected:
sources:
- secret:
name: mysecret
items:
- key: username
path: my-group/my-username
- secret:
name: mysecret2
items:
- key: password
path: my-group/my-password
mode: 511
```
각각의 projected 볼륨 소스는 `source` 아래 사양 목록에 있다.
파라미터는 두 가지 예외를 제외하고 거의 동일하다.
* 시크릿의 경우 `secretName` 필드는 컨피그맵 이름과 일치하도록
`name` 으로 변경되었다.
* `defaultMode` 는 각각의 볼륨 소스에 대해 projected 수준에서만
지정할 수 있다. 그러나 위에서 설명한 것처럼 각각의 개별 projection 에 대해 `mode`
를 명시적으로 설정할 수 있다.
`TokenRequestProjection` 기능이 활성화 되면, 현재
[서비스 어카운트](/docs/reference/access-authn-authz/authentication/#service-account-tokens)에
대한 토큰을 파드의 지정된 경로에 주입할 수 있다. 예를 들면 다음과 같다.
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: sa-token-test
spec:
containers:
- name: container-test
image: busybox
volumeMounts:
- name: token-vol
mountPath: "/service-account"
readOnly: true
volumes:
- name: token-vol
projected:
sources:
- serviceAccountToken:
audience: api
expirationSeconds: 3600
path: token
```
예시 파드에 주입된 서비스 어카운트 토큰이 포함된 projected 볼륨이
있다. 이 토큰은 파드의 컨테이너에서 쿠버네티스 API 서버에 접근하는데
사용할 수 있다. `audience` 필드는 토큰에 의도하는 대상을
포함한다. 토큰 수령은 토큰 대상에 지정된 식별자로 자신을 식별해야 하며,
그렇지 않으면 토큰을 거부해야 한다. 이 필드는
선택 사항이며 기본값은 API 서버의 식별자이다.
`expirationSeconds` 는 서비스 어카운트 토큰의 예상 유효
기간이다. 기본값은 1시간이며 최소 10분(600초)이어야 한다. 관리자는
API 서버에 대해 `--service-account-max-token-expiration` 옵션을 지정해서
최대 값을 제한할 수도 있다. `path` 필드는 projected 볼륨의 마운트 위치에 대한
상대 경로를 지정한다.
{{< note >}}
projected 볼륨 소스를 [`subPath`](#subpath-사용하기) 볼륨으로 마운트해서 사용하는 컨테이너는
해당 볼륨 소스의 업데이트를 수신하지 않는다.
{{< /note >}}
더 자세한 사항은 [projected volumes](/docs/concepts/storage/projected-volumes/)를 참고한다.
### quobyte (사용 중단됨) {#quobyte}
@ -975,6 +849,38 @@ RBD는 읽기-쓰기 모드에서 단일 고객만 마운트할 수 있다.
더 자세한 내용은 [RBD 예시](https://github.com/kubernetes/examples/tree/master/volumes/rbd)를
참고한다.
#### RBD CSI 마이그레이션 {#rbd-csi-migration}
{{< feature-state for_k8s_version="v1.23" state="alpha" >}}
`RBD`를 위한 `CSIMigration` 기능이 활성화되어 있으면,
사용 중이 트리 내(in-tree) 플러그인의 모든 플러그인 동작을
`rbd.csi.ceph.com` {{< glossary_tooltip text="CSI" term_id="csi" >}}
드라이버로 리다이렉트한다.
이 기능을 사용하려면, 클러스터에
[Ceph CSI 드라이버](https://github.com/ceph/ceph-csi)가 설치되어 있고
`CSIMigration`, `CSIMigrationRBD`
[기능 게이트](/ko/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)가 활성화되어 있어야 한다.
{{< note >}}
스토리지를 관리하는 쿠버네티스 클러스터 관리자는,
RBD CSI 드라이버로의 마이그레이션을 시도하기 전에
다음의 선행 사항을 완료해야 한다.
* 쿠버네티스 클러스터에 Ceph CSI 드라이버 (`rbd.csi.ceph.com`) v3.5.0
이상을 설치해야 한다.
* CSI 드라이버가 동작하기 위해 `clusterID` 필드가 필수이지만
트리 내(in-tree) 스토리지클래스는 `monitors` 필드가 필수임을 감안하여,
쿠버네티스 저장소 관리자는 monitors 값의
해시(예: `#echo -n '<monitors_string>' | md5sum`)
기반으로 clusterID를 CSI 컨피그맵 내에 만들고
이 clusterID 환경 설정 아래에 monitors 필드를 유지해야 한다.
* 또한, 트리 내(in-tree) 스토리지클래스의
`adminId` 값이 `admin`이 아니면, 트리 내(in-tree) 스토리지클래스의
`adminSecretName` 값이 `adminId` 파라미터 값의
base64 값으로 패치되어야 하며, 아니면 이 단계를 건너뛸 수 있다.
### secret
`secret` 볼륨은 암호와 같은 민감한 정보를 파드에 전달하는데
@ -1144,6 +1050,16 @@ vSphere CSI 드라이버에서 생성된 새 볼륨은 이러한 파라미터를
`vsphereVolume` 플러그인이 컨트롤러 관리자와 kubelet에 의해 로드되지 않도록 기능을 비활성화하려면, `InTreePluginvSphereUnregister` 기능 플래그를 `true` 로 설정해야 한다. 이를 위해서는 모든 워커 노드에 `csi.vsphere.vmware.com` {{< glossary_tooltip text="CSI" term_id="csi" >}} 드라이버를 설치해야 한다.
#### Portworx CSI 마이그레이션
{{< feature-state for_k8s_version="v1.23" state="alpha" >}}
Portworx를 위한 `CSIMigration` 기능이 쿠버네티스 1.23에 추가되었지만
알파 상태이기 때문에 기본적으로는 비활성화되어 있다.
이 기능은 사용 중이 트리 내(in-tree) 플러그인의 모든 플러그인 동작을
`pxd.portworx.com` CSI 드라이버로 리다이렉트한다.
이 기능을 사용하려면, 클러스터에 [Portworx CSI 드라이버](https://docs.portworx.com/portworx-install-with-kubernetes/storage-operations/csi/)가
설치되어 있고, kube-controller-manager와 kubelet에 `CSIMigrationPortworx=true`로 설정해야 한다.
## subPath 사용하기 {#using-subpath}
때로는 단일 파드에서 여러 용도의 한 볼륨을 공유하는 것이 유용하다.
@ -1239,8 +1155,7 @@ spec:
## 아웃-오브-트리(out-of-tree) 볼륨 플러그인
아웃-오브-트리 볼륨 플러그인에는
{{< glossary_tooltip text="컨테이너 스토리지 인터페이스" term_id="csi" >}}(CSI) 그리고
FlexVolume이 포함된다. 이러한 플러그인을 사용하면 스토리지 벤더들은 플러그인 소스 코드를 쿠버네티스 리포지터리에
{{< glossary_tooltip text="컨테이너 스토리지 인터페이스" term_id="csi" >}}(CSI) 그리고 FlexVolume(사용 중단됨)이 포함된다. 이러한 플러그인을 사용하면 스토리지 벤더들은 플러그인 소스 코드를 쿠버네티스 리포지터리에
추가하지 않고도 사용자 정의 스토리지 플러그인을 만들 수 있다.
이전에는 모든 볼륨 플러그인이 "인-트리(in-tree)"에 있었다. "인-트리" 플러그인은 쿠버네티스 핵심 바이너리와
@ -1373,13 +1288,21 @@ CSI 드라이버로 전환할 때 기존 스토리지 클래스, 퍼시스턴트
### flexVolume
FlexVolume은 버전 1.2(CSI 이전) 이후 쿠버네티스에 존재하는
아웃-오브-트리 플러그인 인터페이스이다. 이것은 exec 기반 모델을 사용해서 드라이버에
접속한다. FlexVolume 드라이버 바이너리 파일은 각각의 노드와 일부 경우에 컨트롤 플레인 노드의
미리 정의된 볼륨 플러그인 경로에 설치해야 한다.
{{< feature-state for_k8s_version="v1.23" state="deprecated" >}}
FlexVolume은 스토리지 드라이버와 인터페이싱하기 위해 exec 기반 모델을 사용하는 아웃-오브-트리 플러그인 인터페이스이다.
FlexVolume 드라이버 바이너리 파일은 각 노드의 미리 정의된 볼륨 플러그인 경로에 설치되어야 하며,
일부 경우에는 컨트롤 플레인 노드에도 설치되어야 한다.
파드는 `flexvolume` 인-트리 볼륨 플러그인을 통해 FlexVolume 드라이버와 상호 작용한다.
더 자세한 내용은 [FlexVolume](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/sig-storage/flexvolume.md) 예제를 참고한다.
더 자세한 내용은 FlexVolume [README](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/sig-storage/flexvolume.md#readme) 문서를 참고한다.
{{< note >}}
FlexVolume은 사용 중단되었다. 쿠버네티스에 외부 스토리지를 연결하려면 아웃-오브-트리 CSI 드라이버를 사용하는 것을 권장한다.
FlexVolume 드라이버 메인테이너는 CSI 드라이버를 구현하고 사용자들이 FlexVolume 드라이버에서 CSI로 마이그레이트할 수 있도록 지원해야 한다.
FlexVolume 사용자는 워크로드가 동등한 CSI 드라이버를 사용하도록 이전해야 한다.
{{< /note >}}
## 마운트 전파(propagation)

37
content/ko/docs/concepts/workloads/controllers/cron-jobs.md
View File

@ -17,8 +17,6 @@ _크론잡은_ 반복 일정에 따라 {{< glossary_tooltip term_id="job" text="
하나의 크론잡 오브젝트는 _크론탭_ (크론 테이블) 파일의 한 줄과 같다.
크론잡은 잡을 [크론](https://ko.wikipedia.org/wiki/Cron) 형식으로 쓰여진 주어진 일정에 따라 주기적으로 동작시킨다.
추가로, 크론잡 스케줄은 타임존(timezone) 처리를 지원해서, 크론잡 스케줄 시작 부분에 "CRON_TZ=<time zone>"을 추가해서 타임존을 명기할 수 있으며, 항상 `CRON_TZ`를 설정하는 것을 권장한다.
{{< caution >}}
모든 **크론잡** `일정:` 시간은
{{< glossary_tooltip term_id="kube-controller-manager" text="kube-controller-manager" >}}의 시간대를 기준으로 한다.
@ -28,6 +26,16 @@ kube-controller-manager 컨테이너에 설정된 시간대는
크론잡 컨트롤러가 사용하는 시간대로 결정한다.
{{< /caution >}}
{{< caution >}}
[v1 CronJob API](/docs/reference/kubernetes-api/workload-resources/cron-job-v1/)은
위에서 설명한 타임존 설정을 공식적으로 지원하지는 않는다.
`CRON_TZ` 또는 `TZ` 와 같은 변수를 설정하는 것은 쿠버네티스 프로젝트에서 공식적으로 지원하지는 않는다.
`CRON_TZ` 또는 `TZ` 와 같은 변수를 설정하는 것은
크론탭을 파싱하고 다음 잡 생성 시간을 계산하는 내부 라이브러리의 구현 상세사항이다.
프로덕션 클러스터에서는 사용을 권장하지 않는다.
{{< /caution >}}
크론잡 리소스에 대한 매니페스트를 생성할 때에는 제공하는 이름이
유효한 [DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름)이어야 한다.
이름은 52자 이하여야 한다. 이는 크론잡 컨트롤러는 제공된 잡 이름에
@ -55,16 +63,15 @@ kube-controller-manager 컨테이너에 설정된 시간대는
### 크론 스케줄 문법
```
# ┌────────────────── 타임존 (옵션)
# | ┌───────────── 분 (0 - 59)
# | │ ┌───────────── 시 (0 - 23)
# | │ │ ┌───────────── 일 (1 - 31)
# | │ │ │ ┌───────────── 월 (1 - 12)
# | │ │ │ │ ┌───────────── 요일 (0 - 6) (일요일부터 토요일까지;
# | │ │ │ │ │ 특정 시스템에서는 7도 일요일)
# | │ │ │ │ │
# | │ │ │ │ │
# CRON_TZ=UTC * * * * *
# ┌───────────── 분 (0 - 59)
# │ ┌───────────── 시 (0 - 23)
# │ │ ┌───────────── 일 (1 - 31)
# │ │ │ ┌───────────── 월 (1 - 12)
# │ │ │ │ ┌───────────── 요일 (0 - 6) (일요일부터 토요일까지;
# │ │ │ │ │ 특정 시스템에서는 7도 일요일)
# │ │ │ │ │
# │ │ │ │ │
# * * * * *
```
@ -78,9 +85,9 @@ kube-controller-manager 컨테이너에 설정된 시간대는
예를 들면, 다음은 해당 작업이 매주 금요일 자정에 시작되어야 하고, 매월 13일 자정(UTC 기준)에도 시작되어야 한다는 뜻이다.
예를 들면, 다음은 해당 작업이 매주 금요일 자정에 시작되어야 하고, 매월 13일 자정에도 시작되어야 한다는 뜻이다.
`CRON_TZ=UTC 0 0 13 * 5`
`0 0 13 * 5`
크론잡 스케줄 표현을 생성하기 위해서 [crontab.guru](https://crontab.guru/)와 같은 웹 도구를 사용할 수도 있다.
@ -144,6 +151,8 @@ Cannot determine if job needs to be started. Too many missed start time (> 100).
* 크론잡을 생성하고 다루기 위한 지침 및
크론잡 매니페스트의 예제로
[크론잡으로 자동화된 작업 실행](/ko/docs/tasks/job/automated-tasks-with-cron-jobs/)를 읽는다.
* 실패했거나 완료된 잡을 자동으로 정리하도록 하려면,
[완료된 잡을 자동으로 정리](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/job/#clean-up-finished-jobs-automatically)를 확인한다.
* `CronJob`은 쿠버네티스 REST API의 일부이다.
{{< api-reference page="workload-resources/cron-job-v1" >}}
오브젝트 정의를 읽고 쿠버네티스 크론잡 API에 대해 이해한다.

39
content/ko/docs/concepts/workloads/controllers/deployment.md
View File

@ -32,7 +32,7 @@ _디플로이먼트(Deployment)_ 는 {{< glossary_tooltip text="파드" term_id=
* 디플로이먼트의 PodTemplateSpec을 업데이트해서 [파드의 새로운 상태를 선언한다](#디플로이먼트-업데이트). 새 레플리카셋이 생성되면, 디플로이먼트는 파드를 기존 레플리카셋에서 새로운 레플리카셋으로 속도를 제어하며 이동하는 것을 관리한다. 각각의 새로운 레플리카셋은 디플로이먼트의 수정 버전에 따라 업데이트한다.
* 만약 디플로이먼트의 현재 상태가 안정적이지 않은 경우 [디플로이먼트의 이전 버전으로 롤백](#디플로이먼트-롤백)한다. 각 롤백은 디플로이먼트의 수정 버전에 따라 업데이트한다.
* [더 많은 로드를 위해 디플로이먼트의 스케일 업](#디플로이먼트-스케일링).
* [디플로이먼트 일시 중지](#디플로이먼트의-일시-중지와-재개)로 PodTemplateSpec에 여러 수정 사항을 적용하고, 새로운 롤아웃의 시작을 재개한다.
* [디플로이먼트 롤아웃 일시 중지](#디플로이먼트의-일시-중지와-재개)로 PodTemplateSpec에 여러 수정 사항을 적용하고, 재개하여 새로운 롤아웃을 시작한다.
* 롤아웃이 막혀있는지를 나타내는 [디플로이먼트 상태를 이용](#디플로이먼트-상태).
* 더 이상 필요 없는 [이전 레플리카셋 정리](#정책-초기화).
@ -697,12 +697,16 @@ nginx-deployment-1989198191 7 7 0 7m
nginx-deployment-618515232 11 11 11 7m
```
## 디플로이먼트의 일시 중지와 재개
## 디플로이먼트 롤아웃 일시 중지와 재개 {#pausing-and-resuming-a-deployment}
하나 이상의 업데이트를 트리거하기 전에 디플로이먼트를 일시 중지한 다음 다시 시작할 수 있다.
이렇게 하면 불필요한 롤아웃을 트리거하지 않고 일시 중지와 재개 사이에 여러 수정 사항을 적용할 수 있다.
디플로이먼트를 업데이트할 때 (또는 계획할 때),
하나 이상의 업데이트를 트리거하기 전에 해당 디플로이먼트에 대한 롤아웃을 일시 중지할 수 있다.
변경 사항을 적용할 준비가 되면, 디플로이먼트 롤아웃을 재개한다.
이러한 방법으로, 불필요한 롤아웃을 트리거하지 않고
롤아웃 일시 중지와 재개 사이에 여러 수정 사항을 적용할 수 있다.
* 예를 들어, 생성된 디플로이먼트의 경우
디플로이먼트 상세 정보를 가져온다.
```shell
kubectl get deploy
@ -753,7 +757,7 @@ nginx-deployment-618515232 11 11 11 7m
REVISION CHANGE-CAUSE
1 <none>
```
* 롤아웃 상태를 가져와서 디플로이먼트 업데이트가 성공적인지 확인한다.
* 기존 레플리카셋이 변경되지 않았는지 확인하기 위해 롤아웃 상태를 출력한다.
```shell
kubectl get rs
```
@ -774,10 +778,10 @@ nginx-deployment-618515232 11 11 11 7m
deployment.apps/nginx-deployment resource requirements updated
```
디플로이먼트를 일시 중지하기 전의 초기 상태는 해당 기능을 지속한다.
그러나 디플로이먼트가 일시 중지한 상태에서는 디플로이먼트의 새 업데이트에 영향을 주지 않는다.
디플로이먼트 롤아웃을 일시 중지하기 전 디플로이먼트의 초기 상태는 해당 기능을 지속한다.
그러나 디플로이먼트 롤아웃이 일시 중지한 상태에서는 디플로이먼트의 새 업데이트에 영향을 주지 않는다.
* 결국, 디플로이먼트를 재개하고 새로운 레플리카셋이 새로운 업데이트를 제공하는 것을 관찰한다.
* 결국, 디플로이먼트 롤아웃을 재개하고 새로운 레플리카셋이 새로운 업데이트를 제공하는 것을 관찰한다.
```shell
kubectl rollout resume deployment/nginx-deployment
```
@ -911,8 +915,8 @@ deployment.apps/nginx-deployment patched
{{< /note >}}
{{< note >}}
만약 디플로이먼트를 일시 중지하면 쿠버네티스는 지정된 데드라인과 비교하여 진행 상황을 확인하지 않는다.
롤아웃 중에 디플로이먼트를 안전하게 일시 중지하고, 데드라인을 넘기도록 하는 조건을 트리거하지 않고
만약 디플로이먼트 롤아웃을 일시 중지하면 쿠버네티스는 지정된 데드라인과 비교하여 진행 상황을 확인하지 않는다.
롤아웃 중에 디플로이먼트 롤아웃을 안전하게 일시 중지하고, 데드라인을 넘기도록 하는 조건을 트리거하지 않고
재개할 수 있다.
{{< /note >}}
@ -1052,8 +1056,7 @@ echo $?
`.spec.template` 과 `.spec.selector` 은 `.spec` 에서 유일한 필수 필드이다.
`.spec.template` 는 [파드 템플릿](/ko/docs/concepts/workloads/pods/#파드-템플릿)이다.
이것은 {{< glossary_tooltip text="파드" term_id="pod" >}}와 정확하게 동일한 스키마를 가지고 있고, 중첩된 것을 제외하면 `apiVersion` 과 `kind` 를 가지고 있지 않는다.
`.spec.template` 는 [파드 템플릿](/ko/docs/concepts/workloads/pods/#파드-템플릿)이다. 이것은 {{< glossary_tooltip text="파드" term_id="pod" >}}와 정확하게 동일한 스키마를 가지고 있고, 중첩된 것을 제외하면 `apiVersion` 과 `kind` 를 가지고 있지 않는다.
파드에 필요한 필드 외에 디플로이먼트 파드 템플릿은 적절한 레이블과 적절한 재시작 정책을 명시해야 한다.
레이블의 경우 다른 컨트롤러와 겹치지 않도록 해야 한다. 자세한 것은 [셀렉터](#셀렉터)를 참조한다.
@ -1065,6 +1068,18 @@ echo $?
`.spec.replicas` 은 필요한 파드의 수를 지정하는 선택적 필드이다. 이것의 기본값은 1이다.
예를 들어 `kubectl scale deployment deployment --replicas=X` 명령으로
디플로이먼트의 크기를 수동으로 조정한 뒤,
매니페스트를 이용하여 디플로이먼트를 업데이트하면(예: `kubectl apply -f deployment.yaml` 실행),
수동으로 설정했던 디플로이먼트의 크기가 오버라이드된다.
[HorizontalPodAutoscaler](/ko/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/)(또는 수평 스케일링을 위한 유사 API)가
디플로이먼트 크기를 관리하고 있다면, `.spec.replicas` 를 설정해서는 안 된다.
대신, 쿠버네티스
{{< glossary_tooltip text="컨트롤 플레인" term_id="control-plane" >}}이
`.spec.replicas` 필드를 자동으로 관리한다.
### 셀렉터
`.spec.selector` 는 디플로이먼트의 대상이 되는 파드에 대해 [레이블 셀렉터](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/)를

64
content/ko/docs/concepts/workloads/controllers/job.md
View File

@ -25,7 +25,8 @@ weight: 50
잡을 사용하면 여러 파드를 병렬로 실행할 수도 있다.
잡을 스케줄에 따라 구동하고 싶은 경우(단일 작업이든, 여러 작업의 병렬 수행이든), [크론잡(CronJob)](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/cron-jobs/)을 참고한다.
잡을 스케줄에 따라 구동하고 싶은 경우(단일 작업이든, 여러 작업의 병렬 수행이든),
[크론잡(CronJob)](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/cron-jobs/)을 참고한다.
<!-- body -->
@ -206,6 +207,7 @@ _작업 큐_ 잡은 `.spec.completions` 를 설정하지 않은 상태로 두고
있다면, 잡에 속한 파드는 DNS를 이용하여 서로를 디스커버 하기 위해 사전에 결정된
호스트네임을 사용할 수 있다.
- 컨테이너화된 태스크의 경우, `JOB_COMPLETION_INDEX` 환경 변수.
각 인덱스에 대해 성공적으로 완료된 파드가 하나 있으면 작업이 완료된 것으로
간주된다. 이 모드를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은
[정적 작업 할당을 사용한 병렬 처리를 위해 인덱싱된 잡](/docs/tasks/job/indexed-parallel-processing-static/)을 참고한다.
@ -249,7 +251,7 @@ _작업 큐_ 잡은 `.spec.completions` 를 설정하지 않은 상태로 두고
{{< note >}}
만약 잡에 `restartPolicy = "OnFailure"` 가 있는 경우 잡 백오프 한계에
도달하면 잡을 실행 중인 컨테이너가 종료된다. 이로 인해 잡 실행 파일의 디버깅이
도달하면 잡을 실행 중인 파드가 종료된다. 이로 인해 잡 실행 파일의 디버깅이
더 어려워질 수 있다. 디버깅하거나 로깅 시스템을 사용해서 실패한 작업의 결과를 실수로 손실되지 않도록
하려면 `restartPolicy = "Never"` 로 설정하는 것을 권장한다.
{{< /note >}}
@ -344,6 +346,25 @@ spec:
삭제되도록 할 수 있다. 만약 필드를 설정하지 않으면, 이 잡이 완료된
후에 TTL 컨트롤러에 의해 정리되지 않는다.
{{< note >}}
`ttlSecondsAfterFinished` 필드를 설정하는 것을 권장하는데,
이는 관리되지 않는 잡(직접 생성한,
크론잡 등 다른 워크로드 API를 통해 간접적으로 생성하지 않은 잡)의
기본 삭제 정책이 `orphanDependents`(관리되지 않는 잡이 완전히 삭제되어도
해당 잡에 의해 생성된 파드를 남겨둠)이기 때문이다.
삭제된 잡의 파드가 실패하거나 완료된 뒤
{{< glossary_tooltip text="컨트롤 플레인" term_id="control-plane" >}}이 언젠가
[가비지 콜렉션](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#pod-garbage-collection)을 한다고 해도,
이렇게 남아 있는 파드는 클러스터의 성능을 저하시키거나
최악의 경우에는 이 성능 저하로 인해 클러스터가 중단될 수도 있다.
[리밋 레인지(Limit Range)](/ko/docs/concepts/policy/limit-range/)와
[리소스 쿼터](/ko/docs/concepts/policy/resource-quotas/)를 사용하여
특정 네임스페이스가 사용할 수 있는 자원량을 제한할 수
있다.
{{< /note >}}
## 잡 패턴
잡 오브젝트를 사용해서 신뢰할 수 있는 파드의 병렬 실행을 지원할 수 있다. 잡 오브젝트는 과학
@ -415,8 +436,11 @@ spec:
잡이 생성되면, 잡 컨트롤러는 잡의 요구 사항을 충족하기 위해
즉시 파드 생성을 시작하고 잡이 완료될 때까지
계속한다. 그러나, 잡의 실행을 일시적으로 중단하고 나중에
다시 시작할 수도 있다. 잡을 일시 중지하려면, 잡의 `.spec.suspend` 필드를 true로
업데이트할 수 있다. 나중에, 다시 재개하려면, false로 업데이트한다.
재개하거나, 잡을 중단 상태로 생성하고 언제 시작할지를
커스텀 컨트롤러가 나중에 결정하도록 하고 싶을 수도 있다.
잡을 일시 중지하려면, 잡의 `.spec.suspend` 필드를 true로
업데이트할 수 있다. 이후에, 다시 재개하려면, false로 업데이트한다.
`.spec.suspend` 로 설정된 잡을 생성하면 일시 중지된 상태로
생성된다.
@ -501,6 +525,32 @@ Events:
파드가 생성되지 않았지만, 잡이 재개되자마자 파드 생성이 다시
시작되었음을 알 수 있다.
### 가변적 스케줄링 지시
{{< feature-state for_k8s_version="v1.23" state="beta" >}}
{{< note >}}
이 기능을 사용하려면,
[API 서버](/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-apiserver/)에
`JobMutableNodeSchedulingDirectives` [기능 게이트](/ko/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)를 활성화해야 한다.
이 기능은 기본적으로 활성화되어 있다.
{{< /note >}}
병렬 잡에서 대부분의 경우 파드를 특정 제약 조건 하에서 실행하고 싶을 것이다.
(예를 들면 동일 존에서 실행하거나, 또는 GPU 모델 x 또는 y를 사용하지만 둘을 혼합하지는 않는 등)
[suspend](#suspending-a-job) 필드는 이러한 목적을 달성하기 위한 첫 번째 단계이다.
이 필드를 사용하면 커스텀 큐(queue) 컨트롤러가 잡이 언제 시작될지를 결정할 수 있다.
그러나, 잡이 재개된 이후에는, 커스텀 큐 컨트롤러는 잡의 파드가 실제로 어디에 할당되는지에 대해서는 영향을 주지 않는다.
이 기능을 이용하여 잡이 실행되기 전에 잡의 스케줄링 지시를 업데이트할 수 있으며,
이를 통해 커스텀 큐 컨트롤러가 파드 배치에 영향을 줌과 동시에
노드로의 파드 실제 할당 작업을 kube-scheduler로부터 경감시켜 줄 수 있도록 한다.
이는 이전에 재개된 적이 없는 중지된 잡에 대해서만 허용된다.
잡의 파드 템플릿 필드 중, 노드 어피니티(node affinity), 노드 셀렉터(node selector),
톨러레이션(toleration), 레이블(label), 어노테이션(annotation)은 업데이트가 가능하다.
### 자신의 파드 셀렉터를 지정하기
일반적으로 잡 오브젝트를 생성할 때 `.spec.selector` 를 지정하지 않는다.
@ -570,17 +620,17 @@ spec:
### 종료자(finalizers)를 이용한 잡 추적
{{< feature-state for_k8s_version="v1.22" state="alpha" >}}
{{< feature-state for_k8s_version="v1.23" state="beta" >}}
{{< note >}}
이 기능을 이용하기 위해서는
[API 서버](/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-apiserver/)와
[컨트롤러 매니저](/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-controller-manager/)에 대해
`JobTrackingWithFinalizers` [기능 게이트](/ko/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)를 활성화해야 한다.
기본적으로는 비활성화되어 있다.
기본적으로는 활성화되어 있다.
이 기능이 활성화되면, 컨트롤 플레인은 아래에 설명할 동작을 이용하여 새로운 잡이 생성되는지 추적한다.
기존에 존재하던 잡은 영향을 받지 않는다.
이 기능이 활성화되기 이전에 생성된 잡은 영향을 받지 않는다.
사용자가 느낄 수 있는 유일한 차이점은 컨트롤 플레인이 잡 종료를 좀 더 정확하게 추적할 수 있다는 것이다.
{{< /note >}}

146
content/ko/docs/concepts/workloads/controllers/statefulset.md
View File

@ -1,4 +1,11 @@
---
title: 스테이트풀셋
content_type: concept
weight: 30
@ -67,13 +74,14 @@ metadata:
spec:
selector:
matchLabels:
app: nginx # has to match .spec.template.metadata.labels
app: nginx # .spec.template.metadata.labels 와 일치해야 한다
serviceName: "nginx"
replicas: 3 # by default is 1
replicas: 3 # 기본값은 1
minReadySeconds: 10 # 기본값은 0
template:
metadata:
labels:
app: nginx # has to match .spec.selector.matchLabels
app: nginx # .spec.selector.matchLabels 와 일치해야 한다
spec:
terminationGracePeriodSeconds: 10
containers:
@ -105,9 +113,24 @@ spec:
스테이트풀셋 오브젝트의 이름은 유효한
[DNS 서브도메인 이름](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/names/#dns-서브도메인-이름)이어야 한다.
## 파드 셀렉터
### 파드 셀렉터
스테이트풀셋의 `.spec.selector` 필드는 `.spec.template.metadata.labels` 레이블과 일치하도록 설정해야 한다. 쿠버네티스 1.8 이전에서는 생략시에 `.spec.selector` 필드가 기본 설정 되었다. 1.8 과 이후 버전에서는 파드 셀렉터를 명시하지 않으면 스테이트풀셋 생성시 유효성 검증 오류가 발생하는 결과가 나오게 된다.
스테이트풀셋의 `.spec.selector` 필드는 `.spec.template.metadata.labels` 레이블과 일치하도록 설정해야 한다. 1.8 버전 이상에서는, 해당되는 파드 셀렉터를 찾지 못하면 스테이트풀셋 생성 과정에서 검증 오류가 발생한다.
### 볼륨 클레임 템플릿
`.spec.volumeClaimTemplates` 를 설정하여, 퍼시스턴트볼륨 프로비저너에 의해 프로비전된 [퍼시스턴트볼륨](/ko/docs/concepts/storage/persistent-volumes/)을 이용하는 안정적인 스토리지를 제공할 수 있다.
### 최소 준비 시간 초 {#minimum-ready-seconds}
{{< feature-state for_k8s_version="v1.23" state="beta" >}}
`.spec.minReadySeconds` 는 파드가 '사용 가능(available)'이라고 간주될 수 있도록 파드의 모든 컨테이너가
문제 없이 실행되어야 하는 최소 시간(초)을 나타내는 선택적인 필드이다. 이 기능은 베타이며 기본적으로 활성화되어
있음에 유의한다. 이 기능을 사용하지 않으려면 StatefulSetMinReadySeconds 플래그를 설정 해제한다.
이 필드의 기본값은 0이다(이 경우, 파드가 Ready 상태가 되면 바로 사용 가능하다고 간주된다.)
파드가 언제 사용 가능하다고 간주되는지에 대한 자세한 정보는 [컨테이너 프로브(probe)](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#컨테이너-프로브-probe)를 참고한다.
## 파드 신원
@ -166,9 +189,7 @@ N개의 레플리카가 있는 스테이트풀셋은 스테이트풀셋에 있
### 안정된 스토리지
쿠버네티스는 각 VolumeClaimTemplate마다 하나의 [퍼시스턴트 볼륨](/ko/docs/concepts/storage/persistent-volumes/)을
생성한다. 위의 nginx 예시에서 각 파드는 `my-storage-class` 라는 스토리지 클래스와
1 Gib의 프로비전된 스토리지를 가지는 단일 퍼시스턴트 볼륨을 받게 된다. 만약 스토리지 클래스가
쿠버네티스는 각 VolumeClaimTemplate마다 하나의 [퍼시스턴트 볼륨](/ko/docs/concepts/storage/persistent-volumes/)을 생성한다. 위의 nginx 예시에서 각 파드는 `my-storage-class` 라는 스토리지 클래스와 1 Gib의 프로비전된 스토리지를 가지는 단일 퍼시스턴트 볼륨을 받게 된다. 만약 스토리지 클래스가
명시되지 않은 경우, 기본 스토리지 클래스가 사용된다. 파드가 노드에서 스케줄 혹은 재스케줄이 되면
파드의 `volumeMounts` 는 퍼시스턴트 볼륨 클레임과 관련된 퍼시스턴트 볼륨이 마운트 된다.
참고로, 파드 퍼시스턴트 볼륨 클레임과 관련된 퍼시스턴트 볼륨은
@ -279,37 +300,114 @@ web-0이 실패할 경우 web-1은 web-0이 Running 및 Ready 상태가
실행하려고 시도한 모든 파드를 삭제해야 한다.
그러면 스테이트풀셋은 되돌린 템플릿을 사용해서 파드를 다시 생성하기 시작한다.
### 최소 준비 시간 초 {#minimum-ready-seconds}
{{< feature-state for_k8s_version="v1.22" state="alpha" >}}
## 퍼시스턴트볼륨클레임 유보
`.spec.minReadySeconds`는 새로 생성된 파드가 사용가능하다고 간주되도록
컨테이너가 충돌되지 않고 준비되는 최소 시간 초를 지정하는 선택적 필드이다.
기본값은 0이다(파드는 준비되는 대로 사용 가능한 것으로 간주된다).
파드가 준비가 되는 시기에 대해 더 자세히 알아보고 싶다면,
[컨테이너 프로브](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#container-probes)를 참고한다.
{{< feature-state for_k8s_version="v1.23" state="alpha" >}}
이 필드는 `StatefulSetMinReadySeconds` [기능 게이트](/ko/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)를 사용하도록 설정한 경우에만 작동한다.
선택적 필드인 `.spec.persistentVolumeClaimRetentionPolicy` 는
스테이트풀셋의 생애주기동안 PVC를 삭제할 것인지,
삭제한다면 어떻게 삭제하는지를 관리한다.
이 필드를 사용하려면 `StatefulSetAutoDeletePVC` [기능 게이트](/ko/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)를 활성화해야 한다.
활성화 시, 각 스테이트풀셋에 대해 두 가지 정책을 설정할 수 있다.
`whenDeleted`
: 스테이트풀셋이 삭제될 때 적용될 볼륨 유보 동작을 설정한다.
`whenScaled`
: 스테이트풀셋의 레플리카 수가 줄어들 때, 예를 들면 스테이트풀셋을 스케일 다운할 때
적용될 볼륨 유보 동작을 설정한다.
설정 가능한 각 정책에 대해, 그 값을 `Delete` 또는 `Retain` 으로 설정할 수 있다.
`Delete`
: `volumeClaimTemplate` 스테이트풀셋으로부터 생성된 PVC는 정책에 영향을 받는 각 파드에 대해 삭제된다.
`whenDeleted` 가 이 값으로 설정되어 있으면
`volumeClaimTemplate` 으로부터 생성된 모든 PVC는 파드가 삭제된 뒤에 삭제된다.
`whenScaled` 가 이 값으로 설정되어 있으면
스케일 다운된 파드 레플리카가 삭제된 뒤, 삭제된 파드에 해당되는 PVC만 삭제된다.
`Retain` (기본값)
: 파드가 삭제되어도 `volumeClaimTemplate` 으로부터 생성된 PVC는 영향을 받지 않는다.
이는 이 신기능이 도입되기 전의 기본 동작이다.
이러한 정책은 파드의 삭제가 스테이트풀셋 삭제 또는 스케일 다운으로 인한 것일 때**에만** 적용됨에 유의한다.
예를 들어, 스테이트풀셋의 파드가 노드 실패로 인해 실패했고,
컨트롤 플레인이 대체 파드를 생성했다면, 스테이트풀셋은 기존 PVC를 유지한다.
기존 볼륨은 영향을 받지 않으며,
새 파드가 실행될 노드에 클러스터가 볼륨을 연결(attach)한다.
정책의 기본값은 `Retain` 이며, 이는 이 신기능이 도입되기 전의 스테이트풀셋 기본 동작이다.
다음은 정책 예시이다.
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
...
spec:
persistentVolumeClaimRetentionPolicy:
whenDeleted: Retain
whenScaled: Delete
...
```
스테이트풀셋 {{<glossary_tooltip text="컨트롤러" term_id="controller">}}는 자신이 소유한 PVC에
[소유자 정보(reference)](/docs/concepts/overview/working-with-objects/owners-dependents/#owner-references-in-object-specifications)를
추가하며, 파드가 종료된 이후에는 {{<glossary_tooltip text="가비지 콜렉터" term_id="garbage-collection">}}가 이 정보를 삭제한다.
이로 인해 PVC가 삭제되기 전에
(그리고 유보 정책에 따라, 매칭되는 기반 PV와 볼륨이 삭제되기 전에)
파드가 모든 볼륨을 깨끗하게 언마운트할 수 있다.
`whenDeleted` 정책을 `Delete` 로 설정하면,
해당 스테이트풀셋에 연결된 모든 PVC에 스테이트풀셋 인스턴스의 소유자 정보가 기록된다.
`whenScaled` 정책은 파드가 스케일 다운되었을 때에만 PVC를 삭제하며,
파드가 다른 원인으로 삭제되면 PVC를 삭제하지 않는다.
조정 상황 발생 시, 스테이트풀셋 컨트롤러는 목표 레플리카 수와 클러스터 상의 실제 파드 수를 비교한다.
레플리카 카운트보다 큰 ID를 갖는 스테이트풀셋 파드는 부적격 판정을 받으며 삭제 대상으로 표시된다.
`whenScaled` 정책이 `Delete` 이면, 부적격 파드는 삭제되기 전에,
연결된 스테이트풀셋 템플릿 PVC의 소유자로 지정된다.
이로 인해, 부적격 파드가 종료된 이후에만 PVC가 가비지 콜렉트된다.
이는 곧 만약 컨트롤러가 강제 종료되어 재시작되면,
파드의 소유자 정보가 정책에 적합하게 업데이트되기 전에는 어떤 파드도 삭제되지 않을 것임을 의미한다.
만약 컨트롤러가 다운된 동안 부적격 파드가 강제로 삭제되면,
컨트롤러가 강제 종료된 시점에 따라 소유자 정보가 설정되었을 수도 있고 설정되지 않았을 수도 있다.
소유자 정보가 업데이트되기까지 몇 번의 조정 절차가 필요할 수 있으며,
따라서 일부 부적격 파드는 소유자 정보 설정을 완료하고 나머지는 그러지 못했을 수 있다.
이러한 이유로, 컨트롤러가 다시 켜져서 파드를 종료하기 전에
소유자 정보를 검증할 때까지 기다리는 것을 추천한다.
이것이 불가능하다면, 관리자는 PVC의 소유자 정보를 확인하여 파드가 강제 삭제되었을 때 해당되는 오브젝트가 삭제되도록 해야 한다.
### 레플리카
`.spec.replicas` 은 필요한 파드의 수를 지정하는 선택적 필드이다. 기본값은 1이다.
예를 들어 `kubectl scale deployment deployment --replicas=X` 명령으로
디플로이먼트의 크기를 수동으로 조정한 뒤,
매니페스트를 이용하여 디플로이먼트를 업데이트하면(예: `kubectl apply -f deployment.yaml` 실행),
수동으로 설정했던 디플로이먼트의 크기가
오버라이드된다.
[HorizontalPodAutoscaler](/ko/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/)(또는 수평 스케일링을 위한 유사 API)가
디플로이먼트 크기를 관리하고 있다면, `.spec.replicas` 를 설정해서는 안 된다.
대신, 쿠버네티스
{{< glossary_tooltip text="컨트롤 플레인" term_id="control-plane" >}}이
`.spec.replicas` 필드를 자동으로 관리한다.
## {{% heading "whatsnext" %}}
* [스테이트풀 애플리케이션의 배포](/ko/docs/tutorials/stateful-application/basic-stateful-set/)의 예시를 따른다.
* [카산드라와 스테이트풀셋 배포](/ko/docs/tutorials/stateful-application/cassandra/)의 예시를 따른다.
* [레플리케이티드(replicated) 스테이트풀 애플리케이션 실행하기](/docs/tasks/run-application/run-replicated-stateful-application/)의 예시를 따른다.
* [파드](/ko/docs/concepts/workloads/pods)에 대해 배운다.
* 스테이트풀셋을 사용하는 방법을 알아본다.
* [스테이트풀셋 애플리케이션 배포](/ko/docs/tutorials/stateful-application/basic-stateful-set/) 예제를 따라한다.
* [스테이트풀셋으로 카산드라 배포](/ko/docs/tutorials/stateful-application/cassandra/) 예제를 따라한다.
* [복제된 스테이트풀셋 애플리케이션 구동하기](/docs/tasks/run-application/run-replicated-stateful-application/) 예제를 따라한다.
* [스테이트풀셋 확장하기](/docs/tasks/run-application/scale-stateful-set/)에 대해 배운다.
* [스테이트풀셋 확장하기](/ko/docs/tasks/run-application/scale-stateful-set/)에 대해 배운다.
* [스테이트풀셋을 삭제하면](/ko/docs/tasks/run-application/delete-stateful-set/) 어떤 일이 수반되는지를 배운다.
* [스토리지의 볼륨을 사용하는 파드 구성](/ko/docs/tasks/configure-pod-container/configure-volume-storage/)을 하는 방법을 배운다.
* [스토리지로 퍼시스턴트볼륨(PersistentVolume)을 사용하도록 파드 설정](/docs/tasks/configure-pod-container/configure-persistent-volume-storage/)하는 방법을 배운다.
* `StatefulSet`은 쿠버네티스 REST API의 상위-수준 리소스이다.
스테이트풀셋 API에 대해 이해하기 위해
{{< api-reference page="workload-resources/stateful-set-v1" >}}
오브젝트 정의를 읽는다.
{{< api-reference page="workload-resources/stateful-set-v1" >}} 오브젝트 정의를 읽는다.
* [PodDisruptionBudget](/ko/docs/concepts/workloads/pods/disruptions/)과
이를 사용해서 어떻게 중단 중에 애플리케이션 가용성을 관리할 수 있는지에 대해 읽는다.

53
content/ko/docs/concepts/workloads/controllers/ttlafterfinished.md
View File

@ -1,51 +1,48 @@
---
title: 완료된 리소스를 위한 TTL 컨트롤러
title: 완료된 잡 자동 정리
content_type: concept
weight: 70
---
<!-- overview -->
{{< feature-state for_k8s_version="v1.21" state="beta" >}}
{{< feature-state for_k8s_version="v1.23" state="stable" >}}
TTL 컨트롤러는 실행이 완료된 리소스 오브젝트의 수명을
제한하는 TTL (time to live) 메커니즘을 제공한다. TTL 컨트롤러는 현재
{{< glossary_tooltip text="잡(Job)" term_id="job" >}}만
처리하며, 파드와 커스텀 리소스와 같이 실행을 완료할 다른 리소스를
처리하도록 확장될 수 있다.
이 기능은 현재 베타이고 기본적으로 활성화되어 있다.
kube-apiserver와 kube-controller-manager에서 `TTLAfterFinished`
[기능 게이트](/ko/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)를 이용하여 비활성화할 수 있다.
완료-이후-TTL(TTL-after-finished) {{<glossary_tooltip text="컨트롤러" term_id="controller">}}는
실행이 완료된 리소스 오브젝트의 수명을 제한하는
TTL (time to live) 메커니즘을 제공한다.
TTL 컨트롤러는 {{< glossary_tooltip text="잡" term_id="job" >}}만을 제어한다.
<!-- body -->
## TTL 컨트롤러
## 완료-이후-TTL 컨트롤러
현재의 TTL 컨트롤러는 잡만 지원한다. 클러스터 운영자는
완료-이후-TTL 컨트롤러는 잡만을 지원한다. 클러스터 운영자는
[예시](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/job/#완료된-잡을-자동으로-정리)
와 같이 `.spec.ttlSecondsAfterFinished` 필드를 명시하여
완료된 잡(`완료` 또는 `실패`)을 자동으로 정리하기 위해 이 기능을 사용할 수 있다.
리소스의 작업이 완료된 TTL 초(sec) 후 (다른 말로는, TTL이 만료되었을 때),
TTL 컨트롤러는 해당 리소스가 정리될 수 있다고 가정한다.
TTL 컨트롤러가 리소스를 정리할때 리소스를 연속적으로 삭제한다. 이는
의존하는 오브젝트도 해당 리소스와 함께 삭제되는 것을 의미한다. 리소스가 삭제되면 완료자(finalizers)와
잡의 작업이 완료된 TTL 초(sec) 후 (다른 말로는, TTL이 만료되었을 때),
완료-이후-TTL 컨트롤러는 해당 잡이 정리될 수 있다고 가정한다.
완료-이후-TTL 컨트롤러가 잡을 정리할때 잡을 연속적으로 삭제한다. 이는
의존하는 오브젝트도 해당 잡과 함께 삭제되는 것을 의미한다. 잡이 삭제되면 완료자(finalizers)와
같은 라이프 사이클 보증이 적용 된다.
TTL 초(sec)는 언제든지 설정이 가능하다. 여기에 잡 필드 중
`.spec.ttlSecondsAfterFinished` 를 설정하는 몇 가지 예시가 있다.
* 작업이 완료된 다음, 일정 시간 후에 자동으로 잡이 정리될 수 있도록
리소스 메니페스트에 이 필드를 지정한다.
* 이미 완료된 기존 리소스에 이 새 기능을 적용하기 위해서 이 필드를
잡 메니페스트에 이 필드를 지정한다.
* 이미 완료된 기존 잡에 이 새 기능을 적용하기 위해서 이 필드를
설정한다.
* [어드미션 웹후크 변형](/docs/reference/access-authn-authz/extensible-admission-controllers/#admission-webhooks)
을 사용해서
리소스 생성시 이 필드를 동적으로 설정 한다. 클러스터 관리자는 이것을
사용해서 완료된 리소스에 대해 TTL 정책을 적용할 수 있다.
* 리소스가 완료된 이후에
잡 생성시 이 필드를 동적으로 설정 한다. 클러스터 관리자는 이것을
사용해서 완료된 잡에 대해 TTL 정책을 적용할 수 있다.
* 잡이 완료된 이후에
[어드미션 웹후크 변형](/docs/reference/access-authn-authz/extensible-admission-controllers/#admission-webhooks)
을 사용해서 이 필드를 동적으로 설정하고, 리소스의 상태,
을 사용해서 이 필드를 동적으로 설정하고, 잡의 상태,
레이블 등에 따라 다른 TTL 값을 선택한다.
## 경고
@ -53,21 +50,19 @@ TTL 초(sec)는 언제든지 설정이 가능하다. 여기에 잡 필드 중
### TTL 초(sec) 업데이트
TTL 기간은, 예를 들어 잡의 `.spec.ttlSecondsAfterFinished` 필드는
리소스를 생성하거나 완료한 후에 수정할 수 있다. 그러나, 잡을
잡을 생성하거나 완료한 후에 수정할 수 있다. 그러나, 잡을
삭제할 수 있게 되면(TTL이 만료된 경우) 시스템은 TTL을 연장하기
위한 업데이트가 성공적인 API 응답을 리턴하더라도
작업이 유지되도록 보장하지 않는다.
### 시간 차이(Skew)
TTL 컨트롤러는 쿠버네티스 리소스에
완료-이후-TTL 컨트롤러는 쿠버네티스 잡에
저장된 타임스탬프를 사용해서 TTL의 만료 여부를 결정하기 때문에, 이 기능은 클러스터 간의
시간 차이에 민감하며, 시간 차이에 의해서 TTL 컨트롤러가 잘못된 시간에 리소스
시간 차이에 민감하며, 시간 차이에 의해서 완료-이후-TTL 컨트롤러가 잘못된 시간에 잡
오브젝트를 정리하게 될 수 있다.
쿠버네티스에서는 시간 차이를 피하기 위해 모든 노드
([#6159](https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/6159#issuecomment-93844058)를 본다)
에서 NTP를 실행해야 한다. 시계가 항상 정확한 것은 아니지만, 그 차이는
시계가 항상 정확한 것은 아니지만, 그 차이는
아주 작아야 한다. 0이 아닌 TTL을 설정할때는 이 위험에 대해 유의해야 한다.

4
content/ko/docs/concepts/workloads/pods/disruptions.md
View File

@ -128,8 +128,8 @@ Eviction API는 한 번에 1개(2개의 파드가 아닌)의 파드의 자발적
기반으로 계산한다. 컨트롤 플레인은 파드의 `.metadata.ownerReferences` 를 검사하여
소유하는 워크로드 리소스를 발견한다.
PDB는 [비자발적 중단](#자발적-중단과-비자발적-중단)이 발생하는 것을 막을 수는 없지만,
버짓이 차감된다.
[비자발적 중단](#자발적-중단과-비자발적-중단)은 PDB로는 막을 수 없지만,
버짓은 차감된다.
애플리케이션의 롤링 업그레이드로 파드가 삭제되거나 사용할 수 없는 경우 중단 버짓에 영향을 준다.
그러나 워크로드 리소스(디플로이먼트, 스테이트풀셋과 같은)는

14
content/ko/docs/concepts/workloads/pods/ephemeral-containers.md
View File

@ -1,4 +1,7 @@
---
title: 임시(Ephemeral) 컨테이너
content_type: concept
weight: 80
@ -6,22 +9,13 @@ weight: 80
<!-- overview -->
{{< feature-state state="alpha" for_k8s_version="v1.22" >}}
{{< feature-state state="beta" for_k8s_version="v1.23" >}}
이 페이지는 임시 컨테이너에 대한 개요를 제공한다.
이 특별한 유형의 컨테이너는 트러블슈팅과 같은 사용자가 시작한 작업을 완료하기 위해
기존 {{< glossary_tooltip text="파드" term_id="pod" >}}에서 임시적으로 실행된다.
임시 컨테이너는 애플리케이션을 빌드하는 경우보다는 서비스 점검과 같은 경우에 더 적합하다.
{{< warning >}}
임시 컨테이너 기능은 알파 상태이며,
프로덕션 클러스터에는 적합하지 않다.
[쿠버네티스 사용 중단(deprecation) 정책](/docs/reference/using-api/deprecation-policy/)에 따라
이 알파 기능은 향후 크게 변경되거나, 완전히 제거될 수 있다.
{{< /warning >}}
<!-- body -->
## 임시 컨테이너 이해하기

132
content/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle.md
View File

@ -17,8 +17,8 @@ weight: 30
결정한다.
쿠버네티스 API에서 파드는 명세와 실제 상태를 모두 가진다.
파드 오브젝트의 상태는 일련의 [파드 조건](#파드의-조건)으로 구성된다.
사용자의 애플리케이션에 유용한 경우, 파드의 조건 데이터에
파드 오브젝트의 상태는 일련의 [파드 컨디션](#파드의-컨디션)으로 구성된다.
사용자의 애플리케이션에 유용한 경우, 파드의 컨디션 데이터에
[사용자 정의 준비성 정보](#pod-readiness-gate)를 삽입할 수도 있다.
파드는 파드의 수명 중 한 번만 [스케줄](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/)된다.
@ -150,26 +150,26 @@ Never이다. 기본값은 Always이다.
컨테이너를 재시작한다. 컨테이너가 10분 동안 아무런 문제없이 실행되면,
kubelet은 해당 컨테이너의 재시작 백오프 타이머를 재설정한다.
## 파드의 조건
## 파드의 컨디션
파드는 하나의 PodStatus를 가지며,
그것은 파드가 통과했거나 통과하지 못한 조건에 대한
그것은 파드가 통과했거나 통과하지 못한
[PodConditions](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#podcondition-v1-core) 배열을 가진다.
* `PodScheduled`: 파드가 노드에 스케줄되었다.
* `ContainersReady`: 파드의 모든 컨테이너가 준비되었다.
* `Initialized`: 모든 [초기화 컨테이너](/ko/docs/concepts/workloads/pods/init-containers/)가
성공적으로 시작되었다.
성공적으로 완료(completed)되었다.
* `Ready`: 파드는 요청을 처리할 수 있으며 일치하는 모든 서비스의 로드
밸런싱 풀에 추가되어야 한다.
필드 이름 | 설명
:--------------------|:-----------
`type` | 이 파드 조건의 이름이다.
`status` | 가능한 값이 "`True`", "`False`", 또는 "`Unknown`"으로, 해당 조건이 적용 가능한지 여부를 나타낸다.
`lastProbeTime` | 파드 조건이 마지막으로 프로브된 시간의 타임스탬프이다.
`type` | 이 파드 컨디션의 이름이다.
`status` | 가능한 값이 "`True`", "`False`", 또는 "`Unknown`"으로, 해당 컨디션이 적용 가능한지 여부를 나타낸다.
`lastProbeTime` | 파드 컨디션이 마지막으로 프로브된 시간의 타임스탬프이다.
`lastTransitionTime` | 파드가 한 상태에서 다른 상태로 전환된 마지막 시간에 대한 타임스탬프이다.
`reason` | 조건의 마지막 전환에 대한 이유를 나타내는 기계가 판독 가능한 UpperCamelCase 텍스트이다.
`reason` | 컨디션의 마지막 전환에 대한 이유를 나타내는 기계가 판독 가능한 UpperCamelCase 텍스트이다.
`message` | 마지막 상태 전환에 대한 세부 정보를 나타내는 사람이 읽을 수 있는 메시지이다.
@ -179,11 +179,11 @@ kubelet은 해당 컨테이너의 재시작 백오프 타이머를 재설정한
애플리케이션은 추가 피드백 또는 신호를 PodStatus: _Pod readiness_
와 같이 주입할 수 있다. 이를 사용하기 위해, kubelet이 파드의 준비성을 평가하기
위한 추가적인 조건들을 파드의 `spec` 내 `readinessGate` 필드를 통해서 지정할 수 있다.
위한 추가적인 컨디션들을 파드의 `spec` 내 `readinessGate` 필드를 통해서 지정할 수 있다.
준비성 게이트는 파드에 대한 `status.condition` 필드의 현재
상태에 따라 결정된다. 만약 쿠버네티스가 `status.conditions` 필드에서 해당하는
조건을 찾지 못한다면, 그 조건의 상태는
컨디션을 찾지 못한다면, 그 컨디션의 상태는
기본 값인 "`False`"가 된다.
여기 예제가 있다.
@ -220,70 +220,100 @@ status:
{{< glossary_tooltip term_id="operator-pattern" text="오퍼레이터">}}의
`PATCH` 액션을 필요로 한다.
[쿠버네티스 클라이언트 라이브러리](/ko/docs/reference/using-api/client-libraries/)를
사용해서 파드 준비성에 대한 사용자 지정 파드 조건을 설정하는 코드를 작성할 수 있다.
사용해서 파드 준비성에 대한 사용자 지정 파드 컨디션을 설정하는 코드를 작성할 수 있다.
사용자 지정 조건을 사용하는 파드의 경우, 다음 두 조건이 모두 적용되는
사용자 지정 컨디션을 사용하는 파드의 경우, 다음 두 컨디션이 모두 적용되는
경우에 **만** 해당 파드가 준비된 것으로 평가된다.
* 파드 내의 모든 컨테이너들이 준비 상태이다.
* `readinessGates`에 지정된 모든 조건들이 `True` 이다.
* `readinessGates`에 지정된 모든 컨디션들이 `True` 이다.
파드의 컨테이너가 Ready 이나 적어도 한 개의 사용자 지정 조건이 빠졌거나 `False` 이면,
kubelet은 파드의 [조건](#파드의-조건)을 `ContainerReady` 로 설정한다.
파드의 컨테이너가 Ready 이나 적어도 한 개의 사용자 지정 컨디션이 빠졌거나 `False` 이면,
kubelet은 파드의 [컨디션](#파드의-컨디션)을 `ContainerReady` 로 설정한다.
## 컨테이너 프로브(probe)
[프로브](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#probe-v1-core)는
_프로브_ 는
컨테이너에서 [kubelet](/docs/reference/command-line-tools-reference/kubelet/)에 의해
주기적으로 수행되는 진단(diagnostic)이다.
진단을 수행하기 위해서,
kubelet은 컨테이너에 의해서 구현된
[핸들러](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#handler-v1-core)를 호출한다.
핸들러에는 다음과 같이 세 가지 타입이 있다.
kubelet은 컨테이너 안에서 코드를 실행하거나,
또는 네트워크 요청을 전송한다.
* [ExecAction](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#execaction-v1-core)은
컨테이너 내에서 지정된 명령어를 실행한다.
### 체크 메커니즘 {#probe-check-methods}
프로브를 사용하여 컨테이너를 체크하는 방법에는 4가지가 있다.
각 프로브는 다음의 4가지 메커니즘 중 단 하나만을 정의해야 한다.
`exec`
: 컨테이너 내에서 지정된 명령어를 실행한다.
명령어가 상태 코드 0으로 종료되면 진단이 성공한 것으로 간주한다.
* [TCPSocketAction](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#tcpsocketaction-v1-core)은
지정된 포트에서 컨테이너의 IP주소에 대해 TCP 검사를 수행한다.
포트가 활성화되어 있다면 진단이 성공한 것으로 간주한다.
`grpc`
: [gRPC](https://grpc.io/)를 사용하여
원격 프로시저 호출을 수행한다.
체크 대상이 [gRPC 헬스 체크](https://grpc.io/grpc/core/md_doc_health-checking.html)를 구현해야 한다.
응답의 `status` 가 `SERVING` 이면
진단이 성공했다고 간주한다.
gRPC 프로브는 알파 기능이며
`GRPCContainerProbe` [기능 게이트](/ko/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)를
활성화해야 사용할 수 있다.
* [HTTPGetAction](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#httpgetaction-v1-core)은
지정한 포트 및 경로에서 컨테이너의 IP주소에
대한 HTTP `GET` 요청을 수행한다. 응답의 상태 코드가 200 이상 400 미만이면
`httpGet`
: 지정한 포트 및 경로에서 컨테이너의 IP주소에 대한
HTTP `GET` 요청을 수행한다.
응답의 상태 코드가 200 이상 400 미만이면
진단이 성공한 것으로 간주한다.
`tcpSocket`
: 지정된 포트에서 컨테이너의 IP주소에 대해 TCP 검사를 수행한다.
포트가 활성화되어 있다면 진단이 성공한 것으로 간주한다.
원격 시스템(컨테이너)가 연결을 연 이후 즉시 닫는다면,
이 또한 진단이 성공한 것으로 간주한다.
### 프로브 결과
각 probe는 다음 세 가지 결과 중 하나를 가진다.
* `Success`: 컨테이너가 진단을 통과함.
* `Failure`: 컨테이너가 진단에 실패함.
* `Unknown`: 진단 자체가 실패하였으므로 아무런 액션도 수행되면 안됨.
`Success`
: 컨테이너가 진단을 통과함.
`Failure`
: 컨테이너가 진단에 실패함.
`Unknown`
: 진단 자체가 실패함(아무런 조치를 수행해서는 안 되며, kubelet이
추가 체크를 수행할 것이다)
### 프로브 종류
kubelet은 실행 중인 컨테이너들에 대해서 선택적으로 세 가지 종류의 프로브를 수행하고
그에 반응할 수 있다.
* `livenessProbe`: 컨테이너가 동작 중인지 여부를 나타낸다. 만약
활성 프로브(liveness probe)에 실패한다면, kubelet은 컨테이너를 죽이고, 해당 컨테이너는
[재시작 정책](#restart-policy)의 대상이 된다. 만약 컨테이너가
활성 프로브를 제공하지 않는 경우, 기본 상태는 `Success`이다.
`livenessProbe`
: 컨테이너가 동작 중인지 여부를 나타낸다. 만약
활성 프로브(liveness probe)에 실패한다면, kubelet은 컨테이너를 죽이고, 해당 컨테이너는
[재시작 정책](#restart-policy)의 대상이 된다. 만약 컨테이너가
활성 프로브를 제공하지 않는 경우, 기본 상태는 `Success` 이다.
* `readinessProbe`: 컨테이너가 요청을 처리할 준비가 되었는지 여부를 나타낸다.
만약 준비성 프로브(readiness probe)가 실패한다면, 엔드포인트 컨트롤러는
파드에 연관된 모든 서비스들의 엔드포인트에서 파드의 IP주소를 제거한다. 준비성 프로브의
초기 지연 이전의 기본 상태는 `Failure`이다. 만약 컨테이너가 준비성 프로브를
지원하지 않는다면, 기본 상태는 `Success`이다.
`readinessProbe`
: 컨테이너가 요청을 처리할 준비가 되었는지 여부를 나타낸다.
만약 준비성 프로브(readiness probe)가 실패한다면, 엔드포인트 컨트롤러는
파드에 연관된 모든 서비스들의 엔드포인트에서 파드의 IP주소를 제거한다. 준비성 프로브의
초기 지연 이전의 기본 상태는 `Failure` 이다. 만약 컨테이너가 준비성 프로브를
지원하지 않는다면, 기본 상태는 `Success` 이다.
* `startupProbe`: 컨테이너 내의 애플리케이션이 시작되었는지를 나타낸다.
스타트업 프로브(startup probe)가 주어진 경우, 성공할 때까지 다른 나머지 프로브는
활성화되지 않는다. 만약 스타트업 프로브가 실패하면, kubelet이 컨테이너를 죽이고,
컨테이너는 [재시작 정책](#restart-policy)에 따라 처리된다. 컨테이너에 스타트업
프로브가 없는 경우, 기본 상태는 `Success`이다.
`startupProbe`
: 컨테이너 내의 애플리케이션이 시작되었는지를 나타낸다.
스타트업 프로브(startup probe)가 주어진 경우, 성공할 때까지 다른 나머지 프로브는
활성화되지 않는다. 만약 스타트업 프로브가 실패하면, kubelet이 컨테이너를 죽이고,
컨테이너는 [재시작 정책](#restart-policy)에 따라 처리된다. 컨테이너에 스타트업
프로브가 없는 경우, 기본 상태는 `Success` 이다.
활성, 준비성 및 스타트업 프로브를 설정하는 방법에 대한 추가적인 정보는,
[활성, 준비성 및 스타트업 프로브 설정하기](/docs/tasks/configure-pod-container/configure-liveness-readiness-probes/)를 참조하면 된다.
### 언제 활성 프로브를 사용해야 하는가?
#### 언제 활성 프로브를 사용해야 하는가?
{{< feature-state for_k8s_version="v1.0" state="stable" >}}
@ -295,7 +325,7 @@ kubelet은 실행 중인 컨테이너들에 대해서 선택적으로 세 가지
프로브가 실패한 후 컨테이너가 종료되거나 재시작되길 원한다면, 활성 프로브를
지정하고, `restartPolicy`를 항상(Always) 또는 실패 시(OnFailure)로 지정한다.
### 언제 준비성 프로브를 사용해야 하는가?
#### 언제 준비성 프로브를 사용해야 하는가?
{{< feature-state for_k8s_version="v1.0" state="stable" >}}
@ -329,7 +359,7 @@ failed 애플리케이션과 시동 중에 아직 데이터를 처리하고 있
남아 있다.
{{< /note >}}
### 언제 스타트업 프로브를 사용해야 하는가?
#### 언제 스타트업 프로브를 사용해야 하는가?
{{< feature-state for_k8s_version="v1.20" state="stable" >}}
@ -458,6 +488,6 @@ API에서 즉시 파드를 제거하므로 동일한 이름으로 새로운 파
* [컨테이너 라이프사이클 훅](/ko/docs/concepts/containers/container-lifecycle-hooks/)에 대해 자세히 알아보자.
* API의 파드 / 컨테이너 상태에 대한 자세한 내용은 [PodStatus](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#podstatus-v1-core)
그리고
[ContainerStatus](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#containerstatus-v1-core)를 참고한다.
* API의 파드와 컨테이너 상태에 대한 자세한 내용은
파드의 [`.status`](/docs/reference/kubernetes-api/workload-resources/pod-v1/#PodStatus)에 대해 다루는
API 레퍼런스 문서를 참고한다.

10
content/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-topology-spread-constraints.md
View File

@ -234,6 +234,8 @@ graph BT
스케줄러는 신규 파드에 `spec.nodeSelector` 또는 `spec.affinity.nodeAffinity`가 정의되어 있는 경우, 부합하지 않는 노드들을 차이(skew) 계산에서 생략한다.
### 예시: TopologySpreadConstraints와 노드 어피니티
zoneA 에서 zoneC에 걸쳐있고, 5개의 노드를 가지는 클러스터가 있다고 가정한다.
{{<mermaid>}}
@ -349,12 +351,14 @@ defaultConstraints:
비활성화된다.
{{< note >}}
`PodTopologySpread` 플러그인은 분배 제약 조건에 지정된 토폴로지 키가
없는 노드에 점수를 매기지 않는다.
이로 인해 기본 토폴로지 제약을 사용하는 경우의
레거시 `SelectorSpread` 플러그인과는 기본 정책이 다를 수 있다.
노드에 `kubernetes.io/hostname` 및 `topology.kubernetes.io/zone`
레이블 세트 **둘 다**가 설정되지 않을 것으로 예상되는 경우, 쿠버네티스 기본값을 사용하는
대신 자체 제약 조건을 정의한다.
`PodTopologySpread` 플러그인은 분배 제약 조건에 지정된 토폴로지 키가
없는 노드에 점수를 매기지 않는다.
{{< /note >}}
클러스터에 기본 파드 분배 제약 조건을 사용하지 않으려면,

8
content/ko/docs/contribute/advanced.md
View File

@ -13,8 +13,6 @@ weight: 98
이해한다고 가정한다. 또한 기여하기 위한 더 많은 방법에 대해 배울 준비가 되었다고 가정한다. 이러한
작업 중 일부에는 Git 커맨드 라인 클라이언트와 다른 도구를 사용해야 한다.
<!-- body -->
## 개선 제안
@ -29,8 +27,8 @@ website 스타일, 풀 리퀘스트 리뷰와 병합
프로세스 또는 문서 작성의 다른 측면을 개선하기 위한 아이디어가 있을 수 있다. 투명성을 극대화하려면,
이러한 유형의 제안을 SIG Docs 회의나
[kubernetes-sig-docs 메일링리스트](https://groups.google.com/forum/#!forum/kubernetes-sig-docs)에서 논의해야 한다.
또한, 현재의 작업 방식과 과거의 결정이 왜 획기적인 변경을
제안하기 전에 결정되었는지에 대한 맥락을 이해하는 데 실제로
또한, 획기적인 변경을 제안하기 전에, 현재의 작업 방식과 과거의 결정이
어떻게 정해졌는지에 대한 맥락을 이해하는 데 실제로
도움이 될 수 있다. 현재의 문서 작업이 어떻게 진행되는지에 대한 질문의
답변을 얻는 가장 빠른 방법은 [kubernetes.slack.com](https://kubernetes.slack.com)의
`#sig-docs` 슬랙 채널에 문의하는 것이다.
@ -84,7 +82,7 @@ SIG Docs [승인자](/ko/docs/contribute/participate/roles-and-responsibilities/
새로운 기여자 홍보대사의 책임은 다음과 같다.
- [#sig-docs 슬랙 채널](https://kubernetes.slack.com)에서 새로운 기여자의 질문을 모니터링한다.
- PR 랭글러와 협력하여 새로운 기여자에게 좋은 첫 이슈를 파악한다.
- PR 랭글러와 협력하여 새로운 기여자에게 [좋은 첫 이슈](https://kubernetes.dev/docs/guide/help-wanted/#good-first-issue)를 파악한다.
- 문서 리포지터리에 대한 처음 몇 번의 PR을 통해 새로운 기여자를 멘토링한다.
- 새로운 기여자가 쿠버네티스 멤버가 되기 위해 필요한 보다 복잡한 PR을 작성하도록 지원한다.
- 쿠버네티스 멤버 가입을 위해 [기여자를 후원](/ko/docs/contribute/advanced/#새로운-기여자-후원)한다.

6
content/ko/docs/contribute/new-content/_index.md
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@ -56,12 +56,14 @@ prior to submitting new content. The information details follow.
- 마크다운(Markdown)으로 쿠버네티스 문서를 작성하고
[Hugo](https://gohugo.io/)를 사용하여 쿠버네티스 사이트를 구축한다.
- 쿠버네티스 문서는 마크다운 스펙으로 [CommonMark](https://commonmark.org/)를 사용한다.
- 소스는 [GitHub](https://github.com/kubernetes/website)에 있다.
쿠버네티스 문서는 `/content/ko/docs/` 에서 찾을 수 있다.
일부 참조 문서는 `update-imported-docs/` 디렉터리의 스크립트를 이용하여
자동으로 생성된다.
- [페이지 템플릿](/docs/contribute/style/page-content-types/)은
Hugo에서 문서 콘텐츠의 프리젠테이션을 제어한다.
- [페이지 콘텐츠 타입](/docs/contribute/style/page-content-types/)은
Hugo에서 문서 콘텐츠가 표시되는 방식을 기술한다.
- 쿠버네티스 문서 기여 시 [Docsy shortcodes](https://www.docsy.dev/docs/adding-content/shortcodes/) 또는 [custom Hugo shortcodes](/docs/contribute/style/hugo-shortcodes/)를 사용할 수 있다.
- 표준 Hugo 단축코드(shortcode) 이외에도 설명서에서 여러
[사용자 정의 Hugo 단축코드](/docs/contribute/style/hugo-shortcodes/)를 사용하여
콘텐츠 표시를 제어한다.

7
content/ko/docs/contribute/participate/pr-wranglers.md
View File

@ -26,9 +26,16 @@ PR 랭글러는 일주일 간 매일 다음의 일을 해야 한다.
- 내용을 확인해야 하는 경우, PR에 코멘트를 달고 자세한 내용을 요청한다.
- 관련 `sig/` 레이블을 할당한다.
- 필요한 경우, 파일의 머리말(front matter)에 있는 `reviewers:` 블록의 리뷰어를 할당한다.
- PR에 `@kubernetes/<sig>-pr-reviews` 코멘트를 남겨 [SIG](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/sig-list.md)에 리뷰를 요청할 수도 있다.
- PR을 병합하려면 승인을 위한 `approve` 코멘트를 사용한다. 준비가 되면 PR을 병합한다.
- 병합하기 전에 PR은 다른 멤버의 `/lgtm` 코멘트를 받아야 한다.
- [스타일 지침]을 충족하지 않지만 기술적으로는 정확한 PR은 수락하는 것을 고려한다. 스타일 문제를 해결하는 `good first issue` 레이블의 새로운 이슈를 올리면 된다.
- [스타일 지침](/docs/contribute/style/style-guide/)을 충족하지 않지만
기술적으로는 정확한 PR은 수락하는 쪽으로 고려한다.
변경 사항을 승인하면, 스타일 이슈에 대한 새 이슈를 연다.
보통 이러한 스타일 수정 이슈는 [좋은 첫 이슈](https://kubernetes.dev/docs/guide/help-wanted/#good-first-issue)로 지정할 수 있다.
- 스타일 수정 이슈를 좋은 첫 이슈로 표시하면 비교적 쉬운 작업을 공급하여
새로운 기여자가 참여하는 것을 장려할 수 있다.
### 랭글러를 위해 도움이 되는 GitHub 쿼리

2
content/ko/docs/contribute/review/for-approvers.md
View File

@ -121,7 +121,7 @@ PR에서 사용할 수 있는 명령의 전체 목록을 보려면
`priority/important-longterm` | 6개월 이내에 이 작업을 수행한다.
`priority/backlog` | 무기한 연기할 수 있다. 자원이 있을 때 수행한다.
`priority/awaiting-more-evidence` | 잠재적으로 좋은 이슈에 대해 잊지 않도록 표시한다.
`help` 또는 `good first issue` | 쿠버네티스나 SIG Docs 경험이 거의 없는 사람에게 적합하다. 자세한 내용은 [도움이 필요함 및 좋은 첫 번째 이슈 레이블](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/guide/help-wanted.md)을 참고한다.
`help` 또는 `good first issue` | 쿠버네티스나 SIG Docs 경험이 거의 없는 사람에게 적합하다. 자세한 내용은 [도움이 필요함 및 좋은 첫 번째 이슈 레이블](https://kubernetes.dev/docs/guide/help-wanted/)을 참고한다.
{{< /table >}}

6
content/ko/docs/reference/_index.md
View File

@ -65,7 +65,7 @@ TCP/UDP 스트림 포워딩이나 백-엔드 집합에 걸쳐서 라운드-로
* [kube-scheduler 프로파일](/ko/docs/reference/scheduling/config/#여러-프로파일)
* 컨트롤 플레인과 워커 노드에서 꼭 열어야 하는
[포트와 프로토콜](/docs/reference/ports-and-protocols/) 리스트
[포트와 프로토콜](/ko/docs/reference/ports-and-protocols/) 리스트
## API 설정
이 섹션은 쿠버네티스 구성요소 또는 도구를 환경설정하는 데에 사용되는
@ -73,10 +73,10 @@ TCP/UDP 스트림 포워딩이나 백-엔드 집합에 걸쳐서 라운드-로
사용/관리하는 데에 중요하지만, 이들 API의 대부분은 아직 API 서버가
제공하지 않는다.
* [kube-apiserver 환경설정 (v1alpha1)](/docs/reference/config-api/apiserver-config.v1alpha1/)
* [kube-apiserver 환경설정 (v1beta1)](/docs/reference/config-api/apiserver-config.v1beta1/)
* [kubelet 환경설정 (v1beta1)](/docs/reference/config-api/kubelet-config.v1beta1/)
* [kube-scheduler 환경설정 (v1beta1)](/docs/reference/config-api/kube-scheduler-config.v1beta1/)
* [kube-scheduler 환경설정 (v1beta2)](/docs/reference/config-api/kube-scheduler-config.v1beta2/)
* [kube-scheduler 환경설정 (v1beta3)](/docs/reference/config-api/kube-scheduler-config.v1beta3/)
* [kube-scheduler 정책 레퍼런스 (v1)](/docs/reference/config-api/kube-scheduler-policy-config.v1/)
* [kube-proxy 환경설정 (v1alpha1)](/docs/reference/config-api/kube-proxy-config.v1alpha1/)
* [`audit.k8s.io/v1` API](/docs/reference/config-api/apiserver-audit.v1/)

2
content/ko/docs/reference/access-authn-authz/authorization.md
View File

@ -134,7 +134,7 @@ kubectl auth can-i list secrets --namespace dev --as dave
no
```
유사하게, `dev` 네임스페이스의 `dev-sa` 서비스 어카운트가
유사하게, `dev` 네임스페이스의 `dev-sa` 서비스어카운트가
`target` 네임스페이스의 파드 목록을 볼 수 있는지 확인하려면 다음을 실행한다.
```bash

90
content/ko/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates.md
View File

@ -71,20 +71,23 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
| `CSIMigration` | `false` | 알파 | 1.14 | 1.16 |
| `CSIMigration` | `true` | 베타 | 1.17 | |
| `CSIMigrationAWS` | `false` | 알파 | 1.14 | |
| `CSIMigrationAWS` | `false` | 베타 | 1.17 | |
| `CSIMigrationAWS` | `false` | 베타 | 1.17 | 1.22 |
| `CSIMigrationAWS` | `true` | 베타 | 1.23 | |
| `CSIMigrationAzureDisk` | `false` | 알파 | 1.15 | 1.18 |
| `CSIMigrationAzureDisk` | `false` | 베타 | 1.19 | |
| `CSIMigrationAzureDisk` | `false` | 베타 | 1.19 | 1.22 |
| `CSIMigrationAzureDisk` | `true` | 베타 | 1.23 | |
| `CSIMigrationAzureFile` | `false` | 알파 | 1.15 | 1.19 |
| `CSIMigrationAzureFile` | `false` | 베타 | 1.21 | |
| `CSIMigrationGCE` | `false` | 알파 | 1.14 | 1.16 |
| `CSIMigrationGCE` | `false` | 베타 | 1.17 | |
| `CSIMigrationGCE` | `false` | 베타 | 1.17 | 1.22 |
| `CSIMigrationGCE` | `true` | 베타 | 1.23 | |
| `CSIMigrationOpenStack` | `false` | 알파 | 1.14 | 1.17 |
| `CSIMigrationOpenStack` | `true` | 베타 | 1.18 | |
| `CSIMigrationvSphere` | `false` | 베타 | 1.19 | |
| `CSIMigrationPortworx` | `false` | 알파 | 1.23 | |
| `CSIMigrationRBD` | `false` | 알파 | 1.23 | |
| `CSIStorageCapacity` | `false` | 알파 | 1.19 | 1.20 |
| `CSIStorageCapacity` | `true` | 베타 | 1.21 | |
| `CSIVolumeFSGroupPolicy` | `false` | 알파 | 1.19 | 1.19 |
| `CSIVolumeFSGroupPolicy` | `true` | 베타 | 1.20 | |
| `CSIVolumeHealth` | `false` | 알파 | 1.21 | |
| `CSRDuration` | `true` | 베타 | 1.22 | |
| `ConfigurableFSGroupPolicy` | `false` | 알파 | 1.18 | 1.19 |
@ -92,6 +95,7 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
| `ControllerManagerLeaderMigration` | `false` | 알파 | 1.21 | 1.21 |
| `ControllerManagerLeaderMigration` | `true` | 베타 | 1.22 | |
| `CustomCPUCFSQuotaPeriod` | `false` | 알파 | 1.12 | |
| `CustomResourceValidationExpressions` | `false` | 알파 | 1.23 | |
| `DaemonSetUpdateSurge` | `false` | 알파 | 1.21 | 1.21 |
| `DaemonSetUpdateSurge` | `true` | 베타 | 1.22 | |
| `DefaultPodTopologySpread` | `false` | 알파 | 1.19 | 1.19 |
@ -108,7 +112,8 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
| `EfficientWatchResumption` | `true` | 베타 | 1.21 | |
| `EndpointSliceTerminatingCondition` | `false` | 알파 | 1.20 | 1.21 |
| `EndpointSliceTerminatingCondition` | `true` | 베타 | 1.22 | |
| `EphemeralContainers` | `false` | 알파 | 1.16 | |
| `EphemeralContainers` | `false` | 알파 | 1.16 | 1.22 |
| `EphemeralContainers` | `true` | 베타 | 1.23 | |
| `ExpandCSIVolumes` | `false` | 알파 | 1.14 | 1.15 |
| `ExpandCSIVolumes` | `true` | 베타 | 1.16 | |
| `ExpandedDNSConfig` | `false` | 알파 | 1.22 | |
@ -117,25 +122,24 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
| `ExpandPersistentVolumes` | `false` | 알파 | 1.8 | 1.10 |
| `ExpandPersistentVolumes` | `true` | 베타 | 1.11 | |
| `ExperimentalHostUserNamespaceDefaulting` | `false` | 베타 | 1.5 | |
| `GenericEphemeralVolume` | `false` | 알파 | 1.19 | 1.20 |
| `GenericEphemeralVolume` | `true` | 베타 | 1.21 | |
| `GracefulNodeShutdown` | `false` | 알파 | 1.20 | 1.20 |
| `GracefulNodeShutdown` | `true` | 베타 | 1.21 | |
| `GRPCContainerProbe` | `false` | 알파 | 1.23 | |
| `HPAContainerMetrics` | `false` | 알파 | 1.20 | |
| `HPAScaleToZero` | `false` | 알파 | 1.16 | |
| `IdentifyPodOS` | `false` | 알파 | 1.23 | |
| `IndexedJob` | `false` | 알파 | 1.21 | 1.21 |
| `IndexedJob` | `true` | 베타 | 1.22 | |
| `IngressClassNamespacedParams` | `false` | 알파 | 1.21 | 1.21 |
| `IngressClassNamespacedParams` | `true` | 베타 | 1.22 | |
| `InTreePluginAWSUnregister` | `false` | 알파 | 1.21 | |
| `InTreePluginAzureDiskUnregister` | `false` | 알파 | 1.21 | |
| `InTreePluginAzureFileUnregister` | `false` | 알파 | 1.21 | |
| `InTreePluginGCEUnregister` | `false` | 알파 | 1.21 | |
| `InTreePluginOpenStackUnregister` | `false` | 알파 | 1.21 | |
| `InTreePluginvSphereUnregister` | `false` | 알파 | 1.21 | |
| `IPv6DualStack` | `false` | 알파 | 1.15 | 1.20 |
| `IPv6DualStack` | `true` | 베타 | 1.21 | |
| `JobTrackingWithFinalizers` | `false` | 알파 | 1.22 | |
| `JobMutableNodeSchedulingDirectives` | `true` | 베타 | 1.23 | |
| `JobReadyPods` | `false` | 알파 | 1.23 | |
| `JobTrackingWithFinalizers` | `false` | 알파 | 1.22 | 1.22 |
| `JobTrackingWithFinalizers` | `true` | 베타 | 1.23 | |
| `KubeletCredentialProviders` | `false` | 알파 | 1.20 | |
| `KubeletInUserNamespace` | `false` | 알파 | 1.22 | |
| `KubeletPodResourcesGetAllocatable` | `false` | 알파 | 1.21 | |
@ -159,7 +163,8 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
| `PodAffinityNamespaceSelector` | `true` | 베타 | 1.22 | |
| `PodOverhead` | `false` | 알파 | 1.16 | 1.17 |
| `PodOverhead` | `true` | 베타 | 1.18 | |
| `PodSecurity` | `false` | 알파 | 1.22 | |
| `PodSecurity` | `false` | 알파 | 1.22 | 1.22 |
| `PodSecurity` | `true` | 베타 | 1.23 | |
| `PreferNominatedNode` | `false` | 알파 | 1.21 | 1.21 |
| `PreferNominatedNode` | `true` | 베타 | 1.22 | |
| `ProbeTerminationGracePeriod` | `false` | 알파 | 1.21 | 1.21 |
@ -168,6 +173,7 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
| `ProxyTerminatingEndpoints` | `false` | 알파 | 1.22 | |
| `QOSReserved` | `false` | 알파 | 1.11 | |
| `ReadWriteOncePod` | `false` | 알파 | 1.22 | |
| `RecoverVolumeExpansionFailure` | `false` | 알파 | 1.23 | |
| `RemainingItemCount` | `false` | 알파 | 1.15 | 1.15 |
| `RemainingItemCount` | `true` | 베타 | 1.16 | |
| `RemoveSelfLink` | `false` | 알파 | 1.16 | 1.19 |
@ -183,22 +189,22 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
| `ServiceLoadBalancerClass` | `true` | 베타 | 1.22 | |
| `SizeMemoryBackedVolumes` | `false` | 알파 | 1.20 | 1.21 |
| `SizeMemoryBackedVolumes` | `true` | 베타 | 1.22 | |
| `StatefulSetMinReadySeconds` | `false` | 알파 | 1.22 | |
| `StatefulSetMinReadySeconds` | `false` | 알파 | 1.22 | 1.22 |
| `StatefulSetMinReadySeconds` | `true` | 베타 | 1.23 | |
| `StorageVersionAPI` | `false` | 알파 | 1.20 | |
| `StorageVersionHash` | `false` | 알파 | 1.14 | 1.14 |
| `StorageVersionHash` | `true` | 베타 | 1.15 | |
| `SuspendJob` | `false` | 알파 | 1.21 | 1.21 |
| `SuspendJob` | `true` | 베타 | 1.22 | |
| `TTLAfterFinished` | `false` | 알파 | 1.12 | 1.20 |
| `TTLAfterFinished` | `true` | 베타 | 1.21 | |
| `TopologyAwareHints` | `false` | 알파 | 1.21 | |
| `TopologyAwareHints` | `false` | 알파 | 1.21 | 1.22 |
| `TopologyAwareHints` | `true` | 베타 | 1.23 | |
| `TopologyManager` | `false` | 알파 | 1.16 | 1.17 |
| `TopologyManager` | `true` | 베타 | 1.18 | |
| `VolumeCapacityPriority` | `false` | 알파 | 1.21 | - |
| `WinDSR` | `false` | 알파 | 1.14 | |
| `WinOverlay` | `false` | 알파 | 1.14 | 1.19 |
| `WinOverlay` | `true` | 베타 | 1.20 | |
| `WindowsHostProcessContainers` | `false` | 알파 | 1.22 | |
| `WindowsHostProcessContainers` | `false` | 베타 | 1.23 | |
{{< /table >}}
### GA 또는 사용 중단된 기능을 위한 기능 게이트
@ -227,6 +233,7 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
| `BoundServiceAccountTokenVolume` | `false` | 알파 | 1.13 | 1.20 |
| `BoundServiceAccountTokenVolume` | `true` | 베타 | 1.21 | 1.21 |
| `BoundServiceAccountTokenVolume` | `true` | GA | 1.22 | - |
| `ConfigurableFSGroupPolicy` | `true` | GA | 1.23 | |
| `CRIContainerLogRotation` | `false` | 알파 | 1.10 | 1.10 |
| `CRIContainerLogRotation` | `true` | 베타 | 1.11 | 1.20 |
| `CRIContainerLogRotation` | `true` | GA | 1.21 | - |
@ -257,6 +264,9 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
| `CSIServiceAccountToken` | `false` | 알파 | 1.20 | 1.20 |
| `CSIServiceAccountToken` | `true` | 베타 | 1.21 | 1.21 |
| `CSIServiceAccountToken` | `true` | GA | 1.22 | |
| `CSIVolumeFSGroupPolicy` | `false` | 알파 | 1.19 | 1.19 |
| `CSIVolumeFSGroupPolicy` | `true` | 베타 | 1.20 | 1.22 |
| `CSIVolumeFSGroupPolicy` | `true` | GA | 1.23 | |
| `CronJobControllerV2` | `false` | 알파 | 1.20 | 1.20 |
| `CronJobControllerV2` | `true` | 베타 | 1.21 | 1.21 |
| `CronJobControllerV2` | `true` | GA | 1.22 | - |
@ -311,6 +321,9 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
| `ExternalPolicyForExternalIP` | `true` | GA | 1.18 | - |
| `GCERegionalPersistentDisk` | `true` | 베타 | 1.10 | 1.12 |
| `GCERegionalPersistentDisk` | `true` | GA | 1.13 | - |
| `GenericEphemeralVolume` | `false` | 알파 | 1.19 | 1.20 |
| `GenericEphemeralVolume` | `true` | 베타 | 1.21 | 1.22 |
| `GenericEphemeralVolume` | `true` | GA | 1.23 | - |
| `HugePageStorageMediumSize` | `false` | 알파 | 1.18 | 1.18 |
| `HugePageStorageMediumSize` | `true` | 베타 | 1.19 | 1.21 |
| `HugePageStorageMediumSize` | `true` | GA | 1.22 | - |
@ -325,8 +338,14 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
| `ImmutableEphemeralVolumes` | `false` | 알파 | 1.18 | 1.18 |
| `ImmutableEphemeralVolumes` | `true` | 베타 | 1.19 | 1.20 |
| `ImmutableEphemeralVolumes` | `true` | GA | 1.21 | |
| `IngressClassNamespacedParams` | `false` | 알파 | 1.21 | 1.21 |
| `IngressClassNamespacedParams` | `true` | 베타 | 1.22 | 1.22 |
| `IngressClassNamespacedParams` | `true` | GA | 1.23 | - |
| `Initializers` | `false` | 알파 | 1.7 | 1.13 |
| `Initializers` | - | 사용중단 | 1.14 | - |
| `IPv6DualStack` | `false` | 알파 | 1.15 | 1.20 |
| `IPv6DualStack` | `true` | 베타 | 1.21 | 1.22 |
| `IPv6DualStack` | `true` | GA | 1.23 | - |
| `KubeletConfigFile` | `false` | 알파 | 1.8 | 1.9 |
| `KubeletConfigFile` | - | 사용중단 | 1.10 | - |
| `KubeletPluginsWatcher` | `false` | 알파 | 1.11 | 1.11 |
@ -356,6 +375,7 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
| `PersistentLocalVolumes` | `false` | 알파 | 1.7 | 1.9 |
| `PersistentLocalVolumes` | `true` | 베타 | 1.10 | 1.13 |
| `PersistentLocalVolumes` | `true` | GA | 1.14 | - |
| `PodAndContainerStatsFromCRI` | `false` | 알파 | 1.23 | |
| `PodDisruptionBudget` | `false` | 알파 | 1.3 | 1.4 |
| `PodDisruptionBudget` | `true` | 베타 | 1.5 | 1.20 |
| `PodDisruptionBudget` | `true` | GA | 1.21 | - |
@ -435,6 +455,9 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
| `SupportPodPidsLimit` | `true` | GA | 1.20 | - |
| `Sysctls` | `true` | 베타 | 1.11 | 1.20 |
| `Sysctls` | `true` | GA | 1.21 | |
| `TTLAfterFinished` | `false` | 알파 | 1.12 | 1.20 |
| `TTLAfterFinished` | `true` | 베타 | 1.21 | 1.22 |
| `TTLAfterFinished` | `true` | GA | 1.23 | - |
| `TaintBasedEvictions` | `false` | 알파 | 1.6 | 1.12 |
| `TaintBasedEvictions` | `true` | 베타 | 1.13 | 1.17 |
| `TaintBasedEvictions` | `true` | GA | 1.18 | - |
@ -615,6 +638,13 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
GCE-PD 인-트리 플러그인에서 PD CSI 플러그인으로 라우팅할 수 있다. 노드에
PD CSI 플러그인이 설치 및 구성이 되어 있지 않은 경우 인-트리 GCE 플러그인으로 폴백을
지원한다. CSIMigration 기능 플래그가 필요하다.
- `CSIMigrationRBD`: RBD 트리 내(in-tree) 플러그인으로 가는 볼륨 작업을
Ceph RBD CSI 플러그인으로 라우트하는 심(shim)과 변환 로직을 활성화한다.
클러스터에 CSIMigration 및 CSIMigrationRBD 기능 플래그가 활성화되어 있어야 하고,
Ceph CSI 플러그인이 설치 및 설정되어 있어야 한다.
이 플래그는 트리 내(in-tree) RBD 플러그인 등록을 금지시키는
`InTreePluginRBDUnregister` 기능 플래그에 의해
사용 중단되었다.
- `CSIMigrationGCEComplete`: kubelet 및 볼륨 컨트롤러에서 GCE-PD
인-트리 플러그인 등록을 중지하고 shim 및 변환 로직을 통해 볼륨 작업을 GCE-PD
인-트리 플러그인에서 PD CSI 플러그인으로 라우팅할 수 있다.
@ -641,6 +671,9 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
CSIMigrationvSphere 기능 플래그가 활성화되고 vSphere CSI 플러그인이
클러스터의 모든 노드에 설치 및 구성이 되어 있어야 한다. 이 플래그는 인-트리 vsphere 플러그인의 등록을 막는 `InTreePluginvSphereUnregister` 기능 플래그로 인해
더 이상 사용되지 않는다.
- `CSIMigrationPortworx`: Portworx 트리 내(in-tree) 플러그인으로 가는 볼륨 작업을
Portworx CSI 플러그인으로 라우트하는 심(shim)과 변환 로직을 활성화한다.
Portworx CSI 드라이버가 설치 및 설정되어 있어야 하며, kube-controller-manager와 kubelet 환경 설정 내에 `CSIMigrationPortworx=true` 기능 게이트가 활성화되어 있어야 한다.
- `CSINodeInfo`: csi.storage.k8s.io에서 CSINodeInfo API 오브젝트와 관련된 모든 로직을 활성화한다.
- `CSIPersistentVolume`: [CSI (Container Storage Interface)](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/storage/container-storage-interface.md)
호환 볼륨 플러그인을 통해 프로비저닝된 볼륨을 감지하고
@ -669,6 +702,7 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
동일한 컨트롤러의 버전 1이 선택된다.
- `CustomCPUCFSQuotaPeriod`: [kubelet config](/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/)에서
`cpuCFSQuotaPeriod` 를 노드가 변경할 수 있도록 한다.
- `CustomResourceValidationExpressions`: `x-kubernetes-validations` 확장 기능으로 작성된 검증 규칙을 기반으로 커스텀 리소스를 검증하는 표현 언어 검증(expression language validation)을 CRD에 활성화한다.
- `CustomPodDNS`: `dnsConfig` 속성을 사용하여 파드의 DNS 설정을 사용자 정의할 수 있다.
자세한 내용은 [파드의 DNS 설정](/ko/docs/concepts/services-networking/dns-pod-service/#pod-dns-config)을
확인한다.
@ -758,7 +792,8 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
파드를 정상적으로 종료하려고 시도한다. 자세한 내용은
[Graceful Node Shutdown](/ko/docs/concepts/architecture/nodes/#그레이스풀-graceful-노드-셧다운)을
참조한다.
- `HPAContainerMetrics`: `HorizontalPodAutoscaler`를 활성화하여 대상 파드의
- `GRPCContainerProbe`: 활성 프로브(Liveness Probe), 준비성 프로브(Readiness Probe), 스타트업 프로브(Startup Probe)에 대해 gRPC 프로브를 활성화한다. [활성/준비성/스타트업 프로브 구성하기](/docs/tasks/configure-pod-container/configure-liveness-readiness-startup-probes/#define-a-grpc-liveness-probe)를 참조한다.
- `HPAContainerMetrics`: `HorizontalPodAutoscaler` 를 활성화하여 대상 파드의
개별 컨테이너 메트릭을 기반으로 확장한다.
- `HPAScaleToZero`: 사용자 정의 또는 외부 메트릭을 사용할 때 `HorizontalPodAutoscaler` 리소스에 대해
`minReplicas` 를 0으로 설정한다.
@ -769,6 +804,8 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
- `HyperVContainer`: 윈도우 컨테이너를 위한
[Hyper-V 격리](https://docs.microsoft.com/ko-kr/virtualization/windowscontainers/manage-containers/hyperv-container)
기능을 활성화한다.
- `IdentifyPodOS`: 파드 OS 필드를 지정할 수 있게 한다. 이를 통해 API 서버 관리 시 파드의 OS를 정석적인 방법으로 알 수 있다.
쿠버네티스 {{< skew currentVersion >}}에서, `pod.spec.os.name` 에 사용할 수 있는 값은 `windows` 와 `linux` 이다.
- `ImmutableEphemeralVolumes`: 안정성과 성능 향상을 위해 개별 시크릿(Secret)과 컨피그맵(ConfigMap)을
변경할 수 없는(immutable) 것으로 표시할 수 있다.
- `InTreePluginAWSUnregister`: kubelet 및 볼륨 컨트롤러에 aws-ebs 인-트리
@ -792,6 +829,13 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
비동기 조정을 허용한다.
- `IPv6DualStack`: IPv6을 위한 [이중 스택](/ko/docs/concepts/services-networking/dual-stack/)
기능을 활성화한다.
- `JobMutableNodeSchedulingDirectives`: [잡](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/job/)의
파드 템플릿에 있는 노드 스케줄링 지시를 업데이트할 수 있게 한다.
- `JobReadyPods`: 파드 [컨디션](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#파드의-조건)이
`Ready`인 파드의 수를 추적하는 기능을 활성화한다.
`Ready`인 파드의 수는 [잡](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/job/) 상태의
[status](/docs/reference/kubernetes-api/workload-resources/job-v1/#JobStatus)
필드에 기록된다.
- `JobTrackingWithFinalizers`: 클러스터에 무제한으로 남아 있는 파드에 의존하지 않고
[잡](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/job)의 완료를 추적할 수 있다.
잡 컨트롤러는 완료된 파드를 추적하기 위해
@ -851,6 +895,8 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
[파드 삭제 비용](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/replicaset/#파드-삭제-비용) 기능을 활성화한다.
- `PersistentLocalVolumes`: 파드에서 `local` 볼륨 유형의 사용을 활성화한다.
`local` 볼륨을 요청하는 경우 파드 어피니티를 지정해야 한다.
- `PodAndContainerStatsFromCRI`: kubelet이 컨테이너와 파드 통계(stat) 정보를 cAdvisor가 아니라
CRI 컨테이너 런타임으로부터 수집하도록 설정한다.
- `PodDisruptionBudget`: [PodDisruptionBudget](/docs/tasks/run-application/configure-pdb/) 기능을 활성화한다.
- `PodAffinityNamespaceSelector`: [파드 어피니티 네임스페이스 셀렉터](/ko/docs/concepts/scheduling-eviction/assign-pod-node/#네임스페이스-셀렉터) 기능과
[CrossNamespacePodAffinity](/ko/docs/concepts/policy/resource-quotas/#네임스페이스-간-파드-어피니티-쿼터) 쿼터 범위 기능을 활성화한다.
@ -880,6 +926,10 @@ kubelet과 같은 컴포넌트의 기능 게이트를 설정하려면, 기능
(현재 메모리만 해당).
- `ReadWriteOncePod`: `ReadWriteOncePod` 퍼시스턴트 볼륨 엑세스 모드를
사용한다.
- `RecoverVolumeExpansionFailure`: 이전에 실패했던 볼륨 확장으로부터 복구할 수 있도록,
사용자가 PVC를 더 작은 크기로 변경할 수 있도록 한다.
[볼륨 확장 시 오류 복구](/ko/docs/concepts/storage/persistent-volumes/#볼륨-확장-시-오류-복구)에서
자세한 사항을 확인한다.
- `RemainingItemCount`: API 서버가
[청크(chunking) 목록 요청](/docs/reference/using-api/api-concepts/#retrieving-large-results-sets-in-chunks)에 대한
응답에서 남은 항목 수를 표시하도록 허용한다.

114
content/ko/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-proxy.md
View File

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22
content/ko/docs/reference/glossary/container-runtime-interface.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,22 @@
---
title: 컨테이너 런타임 인터페이스(Container Runtime Interface)
id: container-runtime-interface
date: 2022-01-10
full_link: /ko/docs/concepts/architecture/cri/
short_description: >
Kubelet과 컨테이너 런타임 사이의 통신을 위한 주요 프로토콜이다.
aka:
tags:
- cri
---
Kubelet과 컨테이너 런타임 사이의 통신을 위한 주요 프로토콜이다.
<!--more-->
쿠버네티스 컨테이너 런타임 인터페이스(CRI)는
[클러스터 컴포넌트](/ko/docs/concepts/overview/components/#노드-컴포넌트)
{{< glossary_tooltip text="kubelet" term_id="kubelet" >}}과
{{< glossary_tooltip text="container runtime" term_id="container-runtime" >}} 사이의
통신을 위한 주요 [gRPC](https://grpc.io) 프로토콜을 정의한다.

9
content/ko/docs/reference/glossary/pod-disruption.md
View File

@ -14,6 +14,11 @@ tags:
- operation
---
[파드 중단](/ko/docs/concepts/workloads/pods/disruptions/)은 노드에 있는 파드가 자발적 또는 비자발적으로 종료되는 절차이다.
[파드 중단](/ko/docs/concepts/workloads/pods/disruptions/)은
노드에 있는 파드가 자발적 또는 비자발적으로 종료되는 절차이다.
자발적 중단은 애플리케이션 소유자 또는 클러스터 관리자가 의도적으로 시작한다. 비자발적 중단은 의도하지 않은 것이며, 노드의 리소스 부족과 같은 피할 수 없는 문제 또는 우발적인 삭제로 인해 트리거될 수 있다.
<!--more-->
자발적 중단은 애플리케이션 소유자 또는 클러스터 관리자가 의도적으로 시작한다.
비자발적 중단은 의도하지 않은 것이며,
노드의 리소스 부족과 같은 피할 수 없는 문제 또는 우발적인 삭제로 인해 트리거가 될 수 있다.

5
content/ko/docs/reference/glossary/quantity.md
View File

@ -10,7 +10,7 @@ aka:
tags:
- core-object
---
SI 접미사를 사용하는 작거나 큰 숫자의 정수(whole-number) 표현.
[SI](https://en.wikipedia.org/wiki/International_System_of_Units) 접미사를 사용하는 작거나 큰 숫자의 정수(whole-number) 표현.
<!--more-->
@ -19,9 +19,8 @@ tags:
큰 숫자는 킬로(kilo), 메가(mega), 또는 기가(giga)
단위로 표시할 수 있다.
예를 들어, 숫자 `1.5`는 `1500m`으로, 숫자 `1000`은 `1k`로, `1000000`은
`1M`으로 표시할 수 있다. 또한, 이진 표기법 접미사도 명시 가능하므로,
`1M`으로 표시할 수 있다. 또한, [이진 표기법](https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_prefix) 접미사도 명시 가능하므로,
숫자 2048은 `2Ki`로 표기될 수 있다.
허용되는 10진수(10의 거듭 제곱) 단위는 `m` (밀리), `k` (킬로, 의도적인 소문자),

2
content/ko/docs/reference/glossary/secret.md
View File

@ -15,4 +15,4 @@ tags:
<!--more-->
민감한 정보를 사용하는 방식에 대해 더 세밀하게 제어할 수 있으며, 유휴 상태의 [암호화](/docs/tasks/administer-cluster/encrypt-data/#ensure-all-secrets-are-encrypted)를 포함하여 우발적인 노출 위험을 줄인다. {{< glossary_tooltip text="파드(Pod)" term_id="pod" >}}는 시크릿을 마운트된 볼륨의 파일로 참조하거나, 파드의 이미지를 풀링하는 kubelet이 시크릿을 참조한다. 시크릿은 기밀 데이터에 적합하고 [컨피그맵](/docs/tasks/configure-pod-container/configure-pod-configmap/)은 기밀이 아닌 데이터에 적합하다.
민감한 정보를 사용하는 방식에 대해 더 세밀하게 제어할 수 있으며, 우발적인 노출 위험을 줄인다. 시크릿 값은 기본적으로 base64 문자열로 인코딩되어 암호화되지 않은 채로 저장되지만, [안전하게 암호화](/docs/tasks/administer-cluster/encrypt-data/#ensure-all-secrets-are-encrypted)되도록 설정할 수 있다. {{< glossary_tooltip text="파드" term_id="pod" >}}는 볼륨 마운트 내의 파일 형태로 시크릿에 접근하며, 시크릿은 또한 kubelet이 파드를 위해 이미지를 풀링할 때에도 사용될 수 있다. 시크릿은 기밀 데이터를 다루는 용도로 적합하며, [컨피그맵](/docs/tasks/configure-pod-container/configure-pod-configmap/)은 기밀이 아닌 데이터를 다루는 용도로 적합하다.

37
content/ko/docs/reference/kubectl/cheatsheet.md
View File

@ -1,5 +1,9 @@
---
title: kubectl 치트 시트
content_type: concept
card:
name: reference
@ -215,7 +219,7 @@ kubectl get pods -o json | jq -c 'path(..)|[.[]|tostring]|join(".")'
# 모든 파드에 대해 ENV를 생성한다(각 파드에 기본 컨테이너가 있고, 기본 네임스페이스가 있고, `env` 명령어가 동작한다고 가정).
# `env` 뿐만 아니라 다른 지원되는 명령어를 모든 파드에 실행할 때에도 참고할 수 있다.
for pod in $(kubectl get po --output=jsonpath={.items..metadata.name}); do echo $pod && kubectl exec -it $pod env; done
for pod in $(kubectl get po --output=jsonpath={.items..metadata.name}); do echo $pod && kubectl exec -it $pod -- env; done
```
## 리소스 업데이트
@ -285,11 +289,11 @@ kubectl scale --replicas=5 rc/foo rc/bar rc/baz # 여러 개
## 리소스 삭제
```bash
kubectl delete -f ./pod.json # pod.json에 지정된 유형 및 이름을 사용하여 파드 삭제
kubectl delete pod,service baz foo # "baz", "foo"와 동일한 이름을 가진 파드와 서비스 삭제
kubectl delete pods,services -l name=myLabel # name=myLabel 라벨을 가진 파드와 서비스 삭제
kubectl delete pods,services -l name=myLabel --include-uninitialized # 초기화되지 않은 것을 포함하여, name=myLabel 라벨을 가진 파드와 서비스 삭제
kubectl -n my-ns delete pod,svc --all # 초기화되지 않은 것을 포함하여, my-ns 네임스페이스 내 모든 파드와 서비스 삭제
kubectl delete -f ./pod.json # pod.json에 지정된 유형 및 이름을 사용하여 파드 삭제
kubectl delete pod unwanted --now # 유예 시간 없이 즉시 파드 삭제
kubectl delete pod,service baz foo # "baz", "foo"와 동일한 이름을 가진 파드와 서비스 삭제
kubectl delete pods,services -l name=myLabel # name=myLabel 라벨을 가진 파드와 서비스 삭제
kubectl -n my-ns delete pod,svc --all # my-ns 네임스페이스 내 모든 파드와 서비스 삭제
# awk pattern1 또는 pattern2에 매칭되는 모든 파드 삭제
kubectl get pods -n mynamespace --no-headers=true | awk '/pattern1|pattern2/{print $1}' | xargs kubectl delete -n mynamespace pod
```
@ -307,8 +311,7 @@ kubectl logs -f my-pod # 실시간 스트림 파드
kubectl logs -f my-pod -c my-container # 실시간 스트림 파드 로그(stdout, 멀티-컨테이너 경우)
kubectl logs -f -l name=myLabel --all-containers # name이 myLabel인 모든 파드의 로그 스트리밍 (stdout)
kubectl run -i --tty busybox --image=busybox -- sh # 대화형 셸로 파드를 실행
kubectl run nginx --image=nginx -n
mynamespace # 특정 네임스페이스에서 nginx 파드 실행
kubectl run nginx --image=nginx -n mynamespace # mynamespace 네임스페이스에서 nginx 파드 1개 실행
kubectl run nginx --image=nginx # nginx 파드를 실행하고 해당 스펙을 pod.yaml 파일에 기록
--dry-run=client -o yaml > pod.yaml
@ -320,6 +323,24 @@ kubectl exec my-pod -c my-container -- ls / # 기존 파드에서 명령
kubectl top pod POD_NAME --containers # 특정 파드와 해당 컨테이너에 대한 메트릭 표시
kubectl top pod POD_NAME --sort-by=cpu # 지정한 파드에 대한 메트릭을 표시하고 'cpu' 또는 'memory'별로 정렬
```
## 컨테이너로/컨테이너에서 파일과 디렉터리 복사
```bash
kubectl cp /tmp/foo_dir my-pod:/tmp/bar_dir # 로컬 디렉토리 /tmp/foo_dir 를 현재 네임스페이스의 my-pod 파드 안의 /tmp/bar_dir 로 복사
kubectl cp /tmp/foo my-pod:/tmp/bar -c my-container # 로컬 파일 /tmp/foo 를 my-pod 파드의 my-container 컨테이너 안의 /tmp/bar 로 복사
kubectl cp /tmp/foo my-namespace/my-pod:/tmp/bar # 로컬 파일 /tmp/foo 를 my-namespace 네임스페이스의 my-pod 파드 안의 /tmp/bar 로 복사
kubectl cp my-namespace/my-pod:/tmp/foo /tmp/bar # my-namespace 네임스페이스의 my-pod 파드 안의 파일 /tmp/foo 를 로컬의 /tmp/bar 로 복사
```
{{< note >}}
`kubectl cp` 명령을 사용하려면 컨테이너 이미지에 'tar' 바이너리가 포함되어 있어야 한다. 'tar'가 없으면, `kubectl cp`는 실패할 것이다.
심볼릭 링크, 와일드카드 확장, 파일 모드 보존과 같은 고급 사용 사례에 대해서는 `kubectl exec` 를 고려해 볼 수 있다.
{{< /note >}}
```bash
tar cf - /tmp/foo | kubectl exec -i -n my-namespace my-pod -- tar xf - -C /tmp/bar # 로컬 파일 /tmp/foo 를 my-namespace 네임스페이스의 my-pod 파드 안의 /tmp/bar 로 복사
kubectl exec -n my-namespace my-pod -- tar cf - /tmp/foo | tar xf - -C /tmp/bar # my-namespace 네임스페이스의 my-pod 파드 안의 파일 /tmp/foo 를 로컬의 /tmp/bar 로 복사
```
## 디플로이먼트, 서비스와 상호 작용
```bash

Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More