Kubernetes произвел революцию в оркестрации контейнеров, обеспечив масштабируемое и отказоустойчивое развертывание. Два фундаментальных компонента Kubernetes — это kube-apiserver и kube-scheduler. В этой статье мы углубимся в роли и функциональные возможности этих компонентов и рассмотрим различные методы на примерах кода.

1. Kube-apiserver:
   Kube-apiserver действует как интерфейс для плоскости управления Kubernetes. Он предоставляет API Kubernetes, позволяя пользователям и другим компонентам взаимодействовать с кластером. Вот несколько методов, обычно используемых с kube-apiserver:

a) Создание модуля:
Чтобы создать модуль с помощью kube-apiserver, вы можете использовать клиентскую библиотеку Kubernetes Python следующим образом:

from kubernetes import client, config
config.load_kube_config()
v1 = client.CoreV1Api()
pod_manifest = {
    "apiVersion": "v1",
    "kind": "Pod",
    "metadata": {
        "name": "my-pod"
    },
    "spec": {
        "containers": [{
            "name": "my-container",
            "image": "nginx"
        }]
    }
}
resp = v1.create_namespaced_pod(body=pod_manifest, namespace="default")

b) Масштабирование развертываний.
Вы можете масштабировать развертывание с помощью kube-apiserver, обновив поле replicasв YAML-манифесте развертывания. Вот пример использования клиентской библиотеки Kubernetes Go:

package main
import (
    "context"
    "fmt"
    appsv1 "k8s.io/api/apps/v1"
    metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
    "k8s.io/client-go/kubernetes"
    "k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
)
func main() {
    config, _ := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", "kubeconfig-path")
    clientset, _ := kubernetes.NewForConfig(config)
    deploymentClient := clientset.AppsV1().Deployments("default")
    deployment, _ := deploymentClient.Get(context.TODO(), "my-deployment", metav1.GetOptions{})
    deployment.Spec.Replicas = new(int32)
    *deployment.Spec.Replicas = 3
    _, err := deploymentClient.Update(context.TODO(), deployment, metav1.UpdateOptions{})
    if err != nil {
        panic(err.Error())
    }
    fmt.Println("Deployment scaled.")
}

2. Планировщик Kube:
   Планировщик kube отвечает за назначение подов узлам на основе доступности ресурсов и политик планирования. Это обеспечивает оптимальное использование ресурсов и высокую доступность. Вот пример метода:

a) Пользовательское планирование:
Вы можете реализовать собственную логику планирования с помощью kube-scheduler. Для этого нужно написать собственное расширение планировщика и зарегистрировать его в kube-scheduler. Вот пример использования Scheduler Framework:

package main
import (
    "fmt"
    "k8s.io/kubernetes/cmd/kube-scheduler/app"
    "k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework/plugins/defaultbinder"
)
func main() {
    scheduler := app.NewScheduler(
        app.WithPlugin(defaultbinder.Name, defaultbinder.New),
        // Add other custom plugins as needed
    )
    if err := scheduler.Run(nil, nil); err != nil {
        panic(fmt.Errorf("scheduler run failed: %w", err))
    }
}