Работа с cloud-платформами в Kubernetes

Введение

Сегодня Kubernetes стал стандартом для оркестрации контейнерных приложений на крупных инфраструктурах. Одна из главных причин его востребованности — гибкость работы с облачными средами. Kubernetes поддерживает множество cloud-платформ: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure и другие. Благодаря встроенным инструментам и расширениям, вы можете запускать свои кластеры в облаке, управлять ресурсами, автоматически масштабировать сервисы и интегрировать внешние хранилища, балансировщики и сетевые решения практически из любого облака.

В этой статье я помогу разобраться, как Kubernetes взаимодействует с облачными платформами, как настроить автоматизацию работы с ресурсами и какие сценарии применимы для разных типов облака. Давайте погрузимся в детали и рассмотрим практические примеры.

Основные возможности Kubernetes для работы с облачными платформами

Kubernetes «понимает» облачные ресурсы через контроллеры, плагины и облачные абстракции, называемые Cloud Controller Manager (CCM). Давайте пошагово разберемся, что это за механизмы, зачем они нужны и как с ними работать.

Что такое Cloud Controller Manager (CCM)

Cloud Controller Manager — это отдельный компонент Kubernetes, который обеспечивает интеграцию ядра Kubernetes с API облачной платформы. Его задача — создавать и управлять объектами облака (например, виртуальными машинами, хранилищами, балансировщиками), опираясь на команды из кластера и описание ресурсов в манифестах.

Когда вы используете облачный Kubernetes, CCM обычно запускается в составе control plane и разделяет логику управления облачными ресурсами и внутреннюю логику самого Kubernetes.

А вот так выглядит базовый процесс работы:

1. Вы описываете нужный сервис или хранилище в манифесте.
2. CCM берет это описание и создает соответствующий ресурс в облаке (например, Elastic IP, Load Balancer, Persistent Disk).
3. Kubernetes связывает облачный ресурс с внутренним объектом (Pod, Service, PVC).

Пример: создание LoadBalancer в облачных сервисах

Смотрите — при таком сервисе Kubernetes автоматически создает внешний балансировщик в облаке (если вы находитесь, например, в AWS):

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  type: LoadBalancer  # Этот тип — сигнал CCM создать облачный балансировщик
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 8080
  selector:
    app: my-app

В комментариях я пояснил, что означает строка с типом сервиса. Если вы примените такой манифест в облачном кластере (например, в GKE или EKS), CCM сам запросит создание внешнего Cloud Load Balancer и настроит маршрутизацию трафика на ваши pod'ы.

Поддерживаемые облачные платформы

Экосистема Kubernetes постоянно расширяется. Вот основные cloud-платформы, для которых реализована поддержка через CCM и дополнительные плагины:

• Amazon Web Services (AWS):
  • EKS (Elastic Kubernetes Service)
  • Собственный кластер на EC2, интеграция с ELB, EBS и IAM через AWS Cloud Provider.
• Google Cloud Platform (GCP):
  • GKE (Google Kubernetes Engine)
  • Автоматическая интеграция с GCLB, Persistent Disk и Cloud IAM.
• Microsoft Azure:
  • AKS (Azure Kubernetes Service)
  • Интеграция с Azure Load Balancer, Managed Disk, VNet.
• DigitalOcean, Alibaba Cloud, Yandex Cloud, OpenStack и другие.

Для каждой платформы есть свои плагины, настройка CCM и документация. В большинстве управляемых сервисов (например, EKS, GKE, AKS) эти механизмы уже предустановлены и требуют минимальных ручных настроек.

Интеграция хранилищ (Persistent Volume)

В облаках Kubernetes может динамически заказывать и подключать внешние диски как хранилище для pod’ов. Обратите внимание — команда на создание хранилища также проходит через cloud-контроллер.

Пример создания Persistent Volume Claim:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: my-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  storageClassName: standard   # Имя StorageClass — абстракция над облачным storage
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi

В данном примере storageClassName определяет тип облачного хранилища, который заказан у cloud-платформы. В GCP это будет pd-standard (Persistent Disk), в AWS — gp2 (General Purpose SSD), в Azure — аналогичный managed диск.

Кластер автоматически создает диск, подключает его к ноде, где запущен pod, и обеспечивает работу с этим Persistent Volume на уровне файловой системы.

Работа с облачными балансировщиками и сетями

Kubernetes позволяет автоматически создавать внешние балансировщики нагрузки для экспонирования сервисов. Типичный способ — задействовать Service с типом LoadBalancer.

Схема работы с LoadBalancer:

• Кластер отправляет запрос на создание балансировщика в облаке.
• Все трафик, поступающий на внешний IP-адрес, маршрутизируется в Service, затем по pod’ам текущего deployment'а.
• Вы можете динамически указывать порты, annotation для дополнительной настройки балансировщика.

Пример расширенной настройки AWS ELB:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: web-service
  annotations:
    service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-backend-protocol: http    # Задаем протокол для backend
    service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-ssl-cert: arn:aws:acm:us-west-2:123456789012:certificate/xxxxxx  # Применяем SSL сертификат из ACM
spec:
  type: LoadBalancer
  ports:
    - port: 443
      targetPort: 8080
      protocol: TCP
  selector:
    app: web-app

Как видите — благодаря annotation управляете деталями создания ресурса в облаке (в данном случае, привязываем SSL сертификат для HTTPS подключения к вашему приложению).

Интеграция с облачными identity-провайдерами (IAM, Service Accounts)

Важная часть управления — безопасность доступа приложений к облачным ресурсам. В каждом облаке есть свой модели Identity and Access Management (IAM), и Kubernetes поддерживает работу с ними через Service Accounts, RoleBindings и внешние identity-плагины.

Пример для AWS EKS:

• Вы создаёте IAM Role с нужными правами.
• Привязываете эту роль к сервисному аккаунту Kubernetes через eks.amazonaws.com/role-arn annotation.
• Приложения, запущенные с этим аккаунтом, получают права в AWS строго по IAM-роли.

Пример описания ServiceAccount с привязкой IAM роли в EKS:

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: my-app-sa
  annotations:
    eks.amazonaws.com/role-arn: arn:aws:iam::123456789012:role/MyAppK8sRole   # Привязка IAM роли к сервисному аккаунту

Это безопасный способ передачи облачных credentials, потому что права ограничиваются ролью, а ключи не попадают в контейнер.

Автоматическое масштабирование ресурсов в облаке

Одно из преимуществ Kubernetes — автоматизация масштабирования не только подов, но и инфраструктурных ресурсов в облаке. Есть два ключевых инструмента:

• Cluster Autoscaler — увеличивает или уменьшает количество cloud-инстансов (нод) при изменении нагрузки.
• Horizontal Pod Autoscaler — масштабирует непосредственно поды (ноты) на уровне кластера.

Cluster Autoscaler в облаках

Cluster Autoscaler автоматически следит за нагрузкой и при необходимости запрашивает создание или удаление виртуальных машин в облаке.

Пример запуска Cluster Autoscaler в AWS:

# Добавляется в манифест или Helm values cluster-autoscaler-а
autoDiscovery:
   clusterName: my-eks-cluster # Имя кластера
awsRegion: us-west-2           # Регион AWS

В управляемом кластере обычно достаточно включить autoscaling в панели облака.

Horizontal Pod Autoscaler

Пример автоскейлинга подов по метрике CPU:

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-app-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-app
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 70

Как видно, настройка полностью независима от облачной платформы — Kubernetes сам масштабирует deployment по загрузке CPU.

Использование managed Kubernetes сервисов в облаках

Практически все популярные облачные провайдеры предлагают собственные управляемые сервисы Kubernetes:

• AWS Elastic Kubernetes Service (EKS)
• Google Kubernetes Engine (GKE)
• Azure Kubernetes Service (AKS)
• Yandex Managed Service for Kubernetes
• IBM Cloud Kubernetes Service и другие

Преимущество managed-сервисов — вы не управляете вручную ядром Kubernetes и его обновлением, это берет на себя провайдер. Также у вас есть интеграция со всеми сервисами облака, мониторинг состояния, простая настройка скейлинга.

Давайте посмотрим на ключевые аспекты, где managed Kubernetes помогает упростить работу:

1. Простота запуска/обновления кластера: создание через пару команд или через веб-интерфейс облака.
2. Автоматический patching и обновления планов управления (control plane).
3. Готовые интеграции с большинством облачных сервисов: авто-подключение к сетям, Secure Vault, дискам, cloud-logging и др.
4. Мониторинг и алертинг на уровне платформы.

Пример запуска кластера через AWS CLI:

aws eks create-cluster \
  --name my-eks-cluster \
  --region us-west-2 \
  --role-arn arn-aws-iam-123456789012-role-EKSClusterRole \
  --resources-vpc-config subnetIds=subnet-xxxx,subnet-yyyy,securityGroupIds=sg-zzzz

Замените значения на свои — машина будет создана, и весь набор сервисов будет готов к подключению облачных ресурсов из Kubernetes.

Использование кастомных решений и Cloud Native интерфейсов

Kubernetes активно поддерживает расширения через CSI (Container Storage Interface), CNI (Container Network Interface) и другие плагины. Это позволяет использовать нестандартные диски, специальные сети или даже приватные облака.

Пример работы с CSI драйвером (Yandex Cloud):

Yandex Cloud предлагает свой CSI-драйвер для работы с облачными дисками. Пример настройки PVC:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: yc-disk-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  storageClassName: yc-network-hdd   # Имя StorageClass для облачного диска Yandex Cloud
  resources:
    requests:
      storage: 20Gi

CSI-драйвер автоматически создаст и подключит диск в вашей облачной инфраструктуре для хранения данных pod'а. Так же работают и другие драйверы для облаков.

Заключение

Интеграция Kubernetes с облачными платформами давно стала стандартом индустрии. Вы можете запускать гибкие, масштабируемые приложения, используя все возможности облака — от динамического заказа ресурсов до автоматического управления доступом и мониторингом. В большинстве случаев взаимодействие кластера с облаком выглядит как набор декларативных yaml-манифестов, понимаемых облачным контроллером и реализуемых через API платформы.

Используйте возможности хранилищ, балансировщиков, IAM и сервисных аккаунтов, автоматического скейлинга, чтобы приложения работали устойчиво, быстро и с разумной стоимостью. Kubernetes не ограничивает выбор облака — в вашем распоряжении практически любая платформа и множество дополнительных плагинов (CSI, CNI, cloud-controller).

Для успешной эксплуатации важно хорошо понимать, как устроено облако и как Kubernetes «общается» с его API. Это позволит быстро решать задачи создания инфраструктуры, масштабирования и интеграции облачных ресурсов без рутины.

Частозадаваемые технические вопросы по теме статьи и ответы на них

Как мне настроить приватный (Internal) LoadBalancer в облаке для Kubernetes?

В большинстве облаков (AWS, GCP, Azure) для этого достаточно добавить нужную аннотацию в описание сервиса. Например, для AWS используйте:

metadata:
  annotations:
    service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-internal: "true"

Для GCP используйте: yaml metadata: annotations: cloud.google.com/load-balancer-type: "Internal" После применения такой конфигурации балансировщик будет доступен только внутри VPC.

Как ограничить права контейнера при доступе к облачным сервисам?

Создайте отдельную IAM роль (AWS), Service Account (GCP, Azure), выдайте только необходимые разрешения и привяжите к pod через annotation в сервисном аккаунте. Пример для EKS приведён выше в статье.

Как включить и настроить Cluster Autoscaler для своего облачного кластера?

Для managed Kubernetes сервисов обычно достаточно активировать скейлинг группы в панели управления. Если разворачиваете кастомный кластер — установите cluster-autoscaler через Helm или manifests, обязательно проверьте IAM/ServiceAccount права, чтобы компонент мог создавать/удалять инстансы в облаке.

Как работать с Multi-Zone/Multi-Region кластерами в облаке?

При создании managed кластера указывается список zon/subnet, где запускаются ноды. Kubernetes многозонные возможности (anti-affinity, toleration, zone selectors) позволяют разместить поды в нужных зонах, а балансировщик облака обеспечивает routing трафика по Availability Zones.

Где посмотреть события или логи взаимодействия Kubernetes с облаком?

Если возникает проблема при создании CloudResource (например, LoadBalancer или Volume не создаётся), проверьте:

1. Логи pod cloud-controller-manager в namespace kube-system.
2. Описания объекта через kubectl describe resource_name.
3. Мониторинг/логи в панели cloud-платформы (например, AWS CloudWatch или GCP Operations).
4. Доступность и правильность credentials у CCM/Node.

Это поможет выявить ошибки авторизации или конфигурации.