Архитектура Kubernetes: мастер, ноды, ключевые компоненты

Понимание внутренней архитектуры Kubernetes — это не академическое упражнение, а жизненно важный навык для каждого системного администратора, отвечающего за работу кластера. Именно это позволяет грамотно устранять неполадки, планировать масштабирование и обеспечивать высокую доступность приложений в контейнерах. Если вы только начинаете знакомство с Kubernetes и еще не разбирались в основных концепциях, рекомендуем начать ознакомление с нашей предыдущей статьи, а в этом материале мы подробно разберем, из каких физических и логических частей состоит кластер, какую роль выполняют мастер-узлы и рабочие ноды, и как ключевые компоненты взаимодействуют друг с другом для поддержания работы ваших приложений.

Кластер Kubernetes — это единая платформа для управления контейнеризированными приложениями, объединяющая несколько машин в надежную и отказоустойчивую систему. Фундаментально кластер делится на две группы машин: Control Plane (панель управления, часто называемая мастером) и Worker Nodes (рабочие ноды). Задача Control Plane заключается в принятии глобальных решениях по управлению кластером (что запускать, где запускать, реагировать на события), в то время как рабочие ноды предоставляют вычислительные ресурсы (CPU, RAM) и выполняют непосредственную работу по запуску контейнеров с приложениями. Для наглядности эту архитектуру часто представляют в виде схемы, где мастер координирует множество подчиненных нод.

Компоненты кластера Kubernetes. 

Мастер-узел является мозгом всего кластера Kubernetes. Его главная роль заключается в координации всех процессов и поддержание желаемого состояния системы, которое вы описали в YAML-манифестах. Работу мастера обеспечивает набор тесно взаимодействующих компонентов:

• kube-apiserver — выступает в роли фронтенда панели управления в виде REST-интерфейса для выполнения всех операций в кластере, валидации, изменения, удаления и конфигурации любых API-объектов. Это единственный компонент, с которым напрямую взаимодействуют все остальные части системы и внешние клиенты, такие как утилита kubectl или хранилище etcd. 
• etcd — является распределенным key-value хранилищем состояния кластера, сохраняющим всю информацию о конфигурации и состоянии системы (какие ноды существуют, какие группы контейнеров запущены, их конфигурация и т.д). Обеспечивает согласованность, безопасность данных через алгоритм Raft и резервное копирование.
• kube-scheduler — планировщик, который отвечает за диспетчеризацию. Он отслеживает появление всех новых подов (групп контейнеров) без назначенного узла, после чего выбирает наиболее подходящий для запуска узел на основе доступных ресурсов, аппаратных/программных ограничений, расположения данных, политик размещения и других ограничений. 
• kube-controller-manager — запускает контроллеры для обнаружения сбоев, поддержки корректного количества подов для каждого объекта, создания аккаунтов и API-токенов для новых пользовательских интерфейсов. 
• cloud-controller-manager — взаимодействует с API-облаком провайдера и управляет облачными компонентами с помощью контроллеров нод, маршрута и нагрузки.

В крупных коммерческих контейнерных средах крайне важно развертывать сразу несколько мастер-узлов на кластер для обеспечения высокой доступности и отказоустойчивости. Это позволяет кластеру продолжать работу даже в случае отключения одного из мастеров.

Рабочие ноды — это машины (виртуальные или физические), на которые приходится основная нагрузка в виде развертывания контейнеров с приложениями. Каждая нода имеет несколько ключевых компонентов для интеграции в кластер:

• kubelet — это главный агент, работающий на каждой ноде. Его задача заключается в получении от API-сервера списка подов, которые должны быть запущены на этой конкретной ноде, и обеспечивать их работоспособность. Kubelet управляет жизненным циклом контейнеров, следя за тем, чтобы их реальное состояние всегда соответствовало состоянию, описанному в пользовательских манифестах.
• kube-proxy — это сетевой прокси, работающий на каждой ноде. Он отвечает за реализацию концепции Kubernetes Services, обеспечивая сетевое взаимодействие между подами внутри кластера и извне. Kube-proxy настраивает правила iptables или IPVS для перенаправления трафика к нужным подам, реализуя балансировку нагрузки.
• Container Runtime — среда выполнения контейнеров, которой может стать Docker, containerd, CRI-O или любой другой runtime, поддерживающий стандартный интерфейс Kubernetes CRI (Container Runtime Interface). Обеспечивает низкоуровневую работу с контейнерами, управляет образами контейнеров, их запуском и остановкой, а также может изолировать процессы и ресурсы.

Помимо компонентов мастер-узлов и рабочих нод, Kubernetes имеет массу дополнительных систем и инструментов, которые отвечают за безопасность, сетевые операции, хранение данных и другие жизненно важные процессы работы в контейнерных средах. Рассмотрим несколько компонентов, входящих в эти подсистемы. Начнем с механизмов безопасности:

• RBAC (Role-Based Access Control) — обеспечивает управление правами доступа к ресурсам API. Система позволяет определять роли (наборы прав) и привязывать их к пользователям или сервисным аккаунтам. 
• Secrets Management — обеспечивает безопасное хранение конфиденциальной информации. Секреты шифруются при хранении и передаче, могут интегрироваться с внешними системами управления секретами и предоставляются приложениям через смонтированные тома или переменные среды.
• Network Policies — позволяют определять правила firewall для подов. С помощью сетевых политик можно ограничивать входящий и исходящий трафик на уровне namespace или отдельных подов, обеспечивая изоляцию приложений и работу по принципу нулевого доверия.

Теперь рассмотрим компоненты системы хранения данных:

• Persistent Volumes (PV) — предоставляют абстракцию физического хранилища в кластере. PV поддерживают различные типы бэкендов: сетевое хранилище (NFS, iSCSI), облачное хранилище и локальные тома. Каждый PV имеет свой жизненный цикл, независимый от подов.
• Persistent Volume Claims (PVC) — позволяют пользователям запрашивать ресурсы хранения без знания деталей реализации. PVC связываются с подходящими PV, а при использовании Storage Classes может выполняться динамическая подготовка томов.

Переходим к механизмам масштабирования:

• Horizontal Pod Autoscaler (HPA) — автоматически масштабирует количество реплик подов на основе метрик использования. HPA может использовать стандартные метрики (CPU, память) или кастомные метрики от различных систем мониторинга. Алгоритм масштабирования учитывает целевую метрику и текущую нагрузку для плавного увеличения или уменьшения количества подов.
• Vertical Pod Autoscaler (VPA) — автоматически настраивает запросы и лимиты ресурсов для модулей на основе истории их использования. VPA анализирует данные об использовании ресурсов и рекомендует оптимальные значения, позволяющие более эффективно использовать ресурсы кластера.

Взаимодействие компонентов можно проследить на простом примере деплоя приложения. Пользователь с помощью kubectl отправляет манифест с описанием пода в API Server. Тот проверяет его и сохраняет новое состояние в etcd. Затем Scheduler, наблюдая через API Server за появлением нового нераспределенного пода, анализирует доступные ресурсы на всех нодах и принимает решение, куда его разместить. Это решение (привязка пода к ноде) API-сервер снова сохраняет в etcd.

Далее Kubelet на выбранной ноде, который постоянно опрашивает API-сервер, видит, что на его ноду был запланирован новый под. Kubelet обращается к container runtime, чтобы скачать указанные образы и запустить контейнеры. После успешного запуска Kubelet сообщает обратно в API Server о текущем статусе пода. Параллельно kube-proxy на всех нодах получает информацию о новом сервисе и обновляет сетевые правила для него. И самое важное, что все это происходит максимально быстро и полностью автономно без какого-либо контроля со стороны оператора, при этом сводя на нет все ошибки в настройке.

Как видно из процесса взаимодействия, etcd является единственным источником истины для всего кластера. Его отказ приведет к невозможности вносить изменения и, в худшем случае, к потере данных о состоянии системы. Поэтому развертывание etcd в высокодоступном режиме с регулярным резервным копированием является критически важной задачей для всей контейнерной системы. Конфигурация приложений, такая как переменные окружения или файлы, также не хранится в образах контейнеров, а управляется через специальные объекты Kubernetes, такие как ConfigMap и Secrets. Это позволяет гибко менять конфигурацию без пересборки образов. Подробнее о работе с этими объектами можно будет ознакомиться в отдельной статье, а пока рассмотрим примеры масштабирования и обеспечения отказоустойчивости Kubernetes.

Масштабирование Control Plane обычно осуществляется добавлением новых мастер-узлов в режиме высокой доступности. Для рабочих нагрузок масштабирование происходит путем простого добавления новых Worker Nodes в кластер. После регистрации ноды через API Server Scheduler автоматически начинает назначать на нее новые поды. Для управления тем, какие поды могут быть запущены на каких нодах, Kubernetes предоставляет мощные механизмы, такие как taints и tolerations. Например, можно “загрязнить” (taint) ноду с высокопроизводительными SSD-дисками, разрешив запуск на ней только тех подов, которые явно “терпят” (toleration) это загрязнение. Это гарантирует, что критичные к дисковому I/O приложения получат нужные ресурсы, а остальные будут размещены на других нодах. Добавление нод в кластер Kubernetes, в отличие от других систем оркестрации, не вызывает какого-либо простоя, обеспечивая бесперебойную работу ваших контейнеризированных приложений.

Теперь вы понимаете базовую архитектуру Kubernetes-кластера: роль мастер-узлов как координационного центра, функцию рабочих нод как исполнителей, принципы взаимодействия ключевых компонентов между собой и все, что знают профессиональные системные администраторы. Эти знания — фундамент для уверенной работы с самым эффективным оркестратором Kubernetes. Помните, что теоретические знания лучше всего закреплять на практике, поэтому в нашей следующей статье мы пошагово разберем, как установить Kubernetes на Ubuntu и создать свой первый контейнерный кластер.