Guía práctica de Kubernetes. Brendan Burns

redis-0.redis 6379 --masterauth ${PASSWORD} -- requirepass ${PASSWORD} fi

      Podemos crear este script como ConfigMap:

      kubectl create configmap redis-config --from-file=launch.sh=launch.sh

      A continuación, añadimos este ConfigMap a StatefulSet y lo utilizamos como comando para el contenedor. También agregamos la contraseña para la autenticación que hemos creado anteriormente en este capítulo.

      El Redis completo de tres réplicas se ve de la siguiente manera:

      apiVersion: apps/v1 kind: StatefulSet metadata: name: redis spec: serviceName: "redis" replicas: 3 selector: matchLabels: app: redis template: metadata: labels: app: redis spec: containers: - name: redis image: redis:5-alpine ports: - containerPort: 6379 name: redis volumeMounts: - name: data mountPath: /data - name: script mountPath: /script/launch.sh subPath: launch.sh - name: passwd-volume mountPath: /etc/redis-passwd command: - sh - -c - /script/launch.sh volumes: - name: script configMap: name: redis-config defaultMode: 0777 - name: passwd-volume secret: secretName: redis-passwd volumeClaimTemplates: - metadata: name: data spec: accessModes: [ "ReadWriteOnce" ] resources: requests: storage: 10Gi

Creación de un equilibrador de carga TCP con Services

      Ahora que hemos implementado el servicio con estado de Redis, tenemos que ponerlo a disposición de nuestro frontend. Para ello, creamos dos Services de Kubernetes diferentes. El primero es el Service de lectura de datos de Redis. Debido a que Redis replica los datos a los tres miembros de StatefulSet, no nos importa a quién va dirigida nuestra solicitud. En consecuencia, utilizamos un Service básico para las lecturas:

      apiVersion: v1 kind: Service metadata: labels: app: redis name: redis namespace: default spec: ports: - port: 6379 protocol: TCP targetPort: 6379 selector: app: redis sessionAffinity: None type: ClusterIP

      Para habilitar la escritura, necesitamos apuntar al master de Redis (replica #0). Para ello, creamos un Service sin encabezamiento. Un Service sin encabezamiento no tiene una dirección IP del clúster, sino que programa una entrada DNS para cada cápsula en el StatefulSet.

      Esto significa que podemos acceder al master a través del nombre DNS redis-0.redis:

      apiVersion: v1 kind: Service metadata: labels: app: redis-write name: redis-write spec: clusterIP: None ports: - port: 6379 selector: app: redis

      Por lo tanto, cuando queramos conectarnos a Redis por escrito o mediante pares de lectura/escritura transaccionales, podemos crear un cliente de escritura separado y conectado al servidor redis-0.redis.

Uso de Ingress para enrutar el tráfico a un servidor de archivos estáticos

      El componente final de nuestra aplicación es un servidor de archivos estáticos. El servidor de archivos estáticos es responsable de servir archivos HTML, CSS, JavaScript y archivos de imágenes. Es muy eficaz y, a la vez, está enfocado a permitir que podamos separar el servicio de archivos estáticos de nuestro frontend, descrito anteriormente, que atiende las peticiones API. Podemos utilizar cómodamente un servidor de archivos estáticos de alto rendimiento como NGINX para servir archivos, lo cual permite al mismo tiempo que nuestros equipos de desarrollo se concentren en el código con el que implementar nuestra API.

      Afortunadamente, el recurso Ingress hace que este principio de arquitectura de mini-microservicio sea muy fácil. Al igual que en el frontend, podemos usar el recurso Deployment para describir un servidor NGINX replicado. Vamos a crear las imágenes estáticas en el contenedor de NGINX y las desplegaremos en cada réplica. El recurso Desployment tiene el siguiente aspecto:

      apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: labels: app: fileserver name: fileserver namespace: default spec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: fileserver template: metadata: labels: app: fileserver spec: containers: - image: my-repo/static-files:v1-abcde imagePullPolicy: Always name: fileserver terminationMessagePath: /dev/termination-log terminationMessagePolicy: File resources: request: cpu: "1.0" memory: "1G" limits: cpu: "1.0" memory: "1G" dnsPolicy: ClusterFirst restartPolicy: Always

      Ahora que hay un servidor web estático replicado funcionando, también crearemos un recurso Service para que actúe como equilibrador de carga:

      apiVersion: v1 kind: Service metadata: labels: app: frontend name: frontend namespace: default spec: ports: - port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 selector: app: frontend sessionAffinity: None type: ClusterIP

      Ahora que tenemos un Service para el servidor de archivos estáticos, extendemos el recurso Ingress para que contenga la nueva ruta. Es importante tener en cuenta que debemos colocar la ruta / después de la ruta /api; de lo contrario, subsumiría /api y dirigiría las peticiones de la API al servidor de archivos estáticos. El nuevo Ingress tiene el aspecto siguiente:

      apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Ingress metadata: name: frontend-ingress spec: rules: - http: paths: - path: /api backend: serviceName: frontend servicePort: 8080 - path: / backend: serviceName: nginx servicePort: 80

Parametrización de la aplicación utilizando Helm

      Todo lo que hemos discutido hasta ahora se centra en el despliegue de una sola instancia de nuestro servicio en un solo clúster. Sin embargo, en realidad, casi todos los servicios y casi todos los servicios de los equipos de trabajo van a necesitar desplegarse en varios entornos diferentes (aunque compartan un clúster). Incluso si se trata de un único desarrollador que trabaja en una sola aplicación, es probable que desee tener al menos una versión de desarrollo y una versión de producción de la aplicación —para poder hacer iteraciones y desarrollos sin interrumpir a los usuarios en producción—. Después de tener en cuenta las pruebas de integración y CI/CD, es probable que incluso con un solo servicio y un puñado de desarrolladores deseemos desplegar hasta al menos tres entornos diferentes, y posiblemente más si consideramos gestionar los fallos a nivel de centros de datos.

      Un tipo de fallo habitual, al principio, en muchos equipos de trabajo se produce al copiar los archivos de un clúster a otro. En lugar de tener un solo directorio /frontend, tenemos un par de directorios frontend-production/ y frontend-development/. La razón por la que esto es tan peligroso es porque ahora tenemos que asegurarnos de que estos archivos permanezcan sincronizados entre ellos. Si estuvieran destinados a ser totalmente idénticos sería fácil, pero se espera que haya alguna diferencia entre el desarrollo y la producción porque desarrollamos nuevas características. Es fundamental que la diferencia sea premeditada y fácil de gestionar.

      Otra opción para lograr esto sería usar ramas y control de versiones, donde las ramas de producción y desarrollo parten de un repositorio central, y las diferencias entre las ramas son claramente visibles. Esta puede ser una opción viable para algunos equipos de trabajo, pero la mecánica de moverse entre ramas se convierte en un reto cuando deseamos desplegar software simultáneamente en diferentes entornos (por ejemplo, un CI/CD que se implementa en varias regiones diferentes de la nube).

      En consecuencia, la mayoría de los desarrolladores terminan con un sistema de plantillas. Un sistema de plantillas combina plantillas, que forman la columna vertebral centralizada de la configuración de la aplicación, con parámetros que especializan la plantilla para una configuración de entorno específica. De esta manera, podemos tener una configuración compartida en general con una deliberada personalización (y fácil de entender) cuando sea necesario. Hay una amplia variedad de sistemas de plantillas para Kubernetes, pero el más popular con diferencia es un sistema llamado Helm (https://helm.sh).

      En Helm, una aplicación es un paquete formado por un conjunto de archivos llamado carta náutica (los chistes de náutica abundan en el mundo de los contenedores y de Kubernetes). La carta náutica empieza con un archivo chart.yaml, que define los metadatos de la propia carta:

      apiVersion: v1 appVersion: "1.0" description: A Helm chart for our frontend journal server. name: frontend version: 0.1.0

      Este