Ég hef oft átt við þetta þegar ég set upp nýjar kerfi fyrir viðskiptavini mína: hvernig á að tryggja að gögnum sé haldið á sínum stað þegar allt er keyrt í gámaumhverfi. Það er eitthvað sem getur orðið flókið, sérstaklega þegar Docker og Kubernetes koma inn í myndina, en ég hef lært mikið af reynslu minni yfir árin. Ég mun fara yfir þetta skref fyrir skref, byggt á því sem ég hef séð virka best í raunverulegum verkefnum. Fyrst og fremst þarf að skilja hvernig gámar virka. Í Docker eru gámar eins og léttar sýndarvélar, en þær deila kjarna með gestgjafanum, sem gerir þær hraðari en hefðbundnar VM. En vandamálið er varðveisla: ef gáminn stoppar, hverfa gögnin nema þú stillir það rétt. Ég byrja alltaf á að hugsa um bindindi, eða volumes eins og Docker kallar þau. Þetta eru leiðir til að tengja skráasöfn frá gestgjafanum inn í gámann, svo gögnin lifa af endurræsingar.
Lítum á grunnatriðin í Docker fyrst. Þegar ég bý til Dockerfile, þá held ég mér alltaf frá því að setja mikilvæg gögn inn í image-ið sjálft. Það væri heimska, vegna þess að það myndi gera það óbreytanlegt og erfitt að uppfæra. Í staðinn nota ég volume bindindi. Til dæmis, ef ég er að set upp vefþjónustu, þá bind ég /app/data möppuna í gámanum við möppu á gestgjafanum, segjum /host/data. Þetta gerist með docker run -v /host/data:/app/data myimage. Ég hef séð fólk gleyma þessu og tapa gögnum þegar það skiptir um gáma, svo ég minni alltaf á að nota --mount flagið fyrir nýrri útgáfur, þar sem það er skýrara. Nú, þegar við förum yfir í Kubernetes, verður þetta aðlögunarhæfara. Þar eru Persistent Volumes (PV) og Persistent Volume Claims (PVC) lykillinn. Ég skil PV sem auðlind sem er sjálfstæð frá podunum, svo þú getur endurnotað hana milli lifetíma. PVC er svo beiðni frá podi um að nota PV. Í minni reynslu er best að byrja á að skilgreina StorageClass, sem segir Kubernetes hvernig á að búa til PV, t.d. með local storage eða netgeymslu eins og NFS.
Ég man eftir einu verkefni þar sem ég var að set upp MongoDB klaster í K8s. Þar þurfti ég að tryggja að replica set gögnin væru varðveitt. Ég bjó til StorageClass með provisioner eins og csi-driver-nfs, sem leyfir dynamic provisioning. Þá býr Kubernetes PV sjálfkrafa þegar PVC er beiðnið. Í yaml-skránni fyrir PVC lítur það svona út: apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: mongo-pvc spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 10Gi storageClassName: fast-ssd. Þetta er grunnurinn, en ég hef lært að þú þarft að íhuga um aðgengi. ReadWriteOnce þýðir að það er bundið við einn node, sem er fínt fyrir local SSD, en ef þú þarft að flytja podinn, þá þarftu ReadWriteMany, sem NFS styður betur. Ég hef prófað þetta með Ceph eða GlusterFS fyrir dreifð geymslu, þar sem gögnin eru aðgengileg frá mörgum nodum.
Nú til að gera þetta að raunveruleika, þarf ég að tengja PVC við pod. Í deployment yaml, bæti ég við volumeMounts undir containers: - name: mongo volumeMounts: - mountPath: /data/db name: mongo-storage volumes: - name: mongo-storage persistentVolumeClaim: claimName: mongo-pvc. Þetta virkar vel, en ég hef lent í vandræðum með pod disruption budgets þegar ég uppfæri klasterið. Þar sem PV er bundið við node, getur það valdið skiptum þegar node fer niður. Þess vegna mæli ég með að nota statefulsets fyrir stateful forrit eins og gagnagrunna. Þar fær hvert pod sitt eigið PVC, og Kubernetes sér um ordinal nafnin, eins og mongo-0, mongo-1. Ég hef sett upp slíkt fyrir PostgreSQL, þar sem ég nota init containers til að setja upp replication slots. Það er mikilvægt að skilja hvernig Kubernetes handtekur cleanup: ef pod deyr, eyðist PVC ekki, en ef þú slekkir á deployment, getur það haldið áfram að taka pláss.
Lítum dýpra inn í netgeymslu. Ég hef notað NFS mikið, þar sem það er einfalt að set upp server á Linux node. Þú býrð til export /data (rw,sync,no_subtree_check), og síðan í StorageClass notarðu nfs.csi.k8s.io provisioner. En NFS er ekki alltaf hraðasta, sérstaklega með mikilli I/O. Þar hef ég farið yfir í block storage eins og iSCSI eða Ceph RBD. Með CSI driverum getur Kubernetes búið til block devices sem PersistentVolumes. Til dæmis, í OpenStack umhverfi, notarðu cinder-csi, þar sem PV er búið til sem volume með fixed size. Ég hef séð latency minnka um 30% þegar ég skipti frá NFS yfir í block storage fyrir database workloads. En það krefst réttar setup: þú þarft að tryggja að initiator á hverjum node geti séð targetið, og nota CHAP authentication ef það er sensitive.
Eitt af því sem ég hef lært er mikilvægið af backup stefnum. Í gámaumhverfi geturðu ekki treyst á snapshot af heildar diska, svo ég nota snapshot API í Kubernetes. Þar sem 1.20 útgáfan, styður VolumeSnapshotClass dynamic snapshots. Þú býrð til VolumeSnapshotContent sem tengist PV, og Kubernetes notar CSI driver til að taka snapshot. Fyrir NFS þarfðu driver sem styður CreateSnapshot, eins og nfs-subdir-external-provisioner. Ég hef sett upp cronjob sem keyrir velbackup á hverjum degi, þar sem það mountar PV og keyrir rsync eða tar. En betra er að nota Velero, sem er tool fyrir K8s backups. Það tekur ástand pods, PV og etcd. Í minni reynslu tekur það um 5 mínútur að backup 100GB PV með S3 endpoint.
Nú, þegar við tölum um flæði, þarf ég að nefna secrets og configmaps. Þó þau séu ekki beint varðveisla, þá geta þau innihaldið tengingarstrengi að gögnum. Ég held secrets alltaf encrypted með vault eða Kubernetes secrets encryption. Fyrir dæmi, ef þú ert að tengja við external DB, þá seturðu connection string í secret og mountar það sem volume. Þetta kemur í veg fyrir að gögn leki ef image er deilt. Ég hef séð öryggisgat vegna þess að fólk hardcoder credentials í Dockerfile, sem er slæmt.
Í stærri klöstrum hef ég notað operators til að sjá um þetta. Til dæmis, Rook operator fyrir Ceph, sem býr til distributed storage sjálfkrafa. Þú installar það með helm, og það býr til OSD pods á SSD diska. Síðan notarðu ceph-csi fyrir PV. Þetta er frábært fyrir HA, þar sem gögn eru replicated þrisvar sinnum. Ég hef sett upp slíkt í 10 node klasteri, þar sem ég nota CRDs til að skilgreina storage pools. En það krefst góðs netkerfis: latency undir 1ms milli noda, annars verður write throughput slæmt. Þess vegna mæli ég með 10Gbps eða hærra Ethernet, með RDMA ef þú ert að keyra high-performance computing.
Eitt vandamál sem ég hef lent í er migration milli cluster. Þar sem PV eru bundin við storage backend, þarftu að flytja gögnin. Ég nota Velero til að backup og restore, en það styður cross-cluster migration með bucket sync. Annars geturðu notað rsync yfir VPN. Í einu tilfelli flutti ég 500GB frá on-prem yfir í AWS EKS, með s3fs mount til að sync. Það tók 2 klst, en það var seamless. En þú þarft að endurhanna PVC nafnin ef þau breytast.
Lítum á monitoring. Ég nota Prometheus með node-exporter til að sjá IOPS og latency á PV. Grafana dashboard sýnir throughput, og alertar ef latency fer yfir 10ms. Þetta hjálpar til við að finna bottlenecks, eins og þegar ég sá að NFS server var overloaded og skipti yfir í parallel NFS (pNFS). Í K8s 1.25, er topology support fyrir PV, svo þú getur bundið PVC við node affinity, t.d. ef þú ert með local NVMe á ákveðnum nodum.
Fyrir development umhverfi nota ég minikube með local PV, en fyrir prod er það alltaf cloud-native. Í GKE notarðu persistent-disk-csi, sem býr til zonal disks. Ég hef sett upp multi-zone storage með regional PD, þar sem gögn eru synced milli zones. Þetta kostar meira, en það er verðlagt fyrir HA. Í Azure er það azure-disk-csi, með premium SSD fyrir low latency.
Nú til að tala um security. Ég kemur alltaf með RBAC til að takmarka hver getur búið til PV. Að auki notarðu PodSecurityPolicies til að koma í veg fyrir privilege escalation í pods sem mounta volumes. Encryption at rest er lykill: fyrir EBS í AWS notarðu KMS keys, og CSI driverinn handtekur það. Í minni setup hef ég sett upp LUKS á host volumes fyrir extra lag.
Eitt af uppáhaldsatriðum mínum er að nota subpath í volumeMounts, svo þú getur mountað mismunandi möppur úr sama PV í mismunandi containers. Þetta sparar pláss, t.d. fyrir web app þar sem static files og DB deila disk. En þú þarft að vera varkár með permissions, annars getur einn container skrifað yfir annars.
Í lokin, þegar ég hugsa um allt þetta, sé ég hvernig varðveisla gagnageymslu er grundvöllurinn fyrir áreiðanlegum gámaumhverfum. Það er ekki bara um að setja upp volumes, heldur um að hugsa um líftíma, migration og monitoring. Yfir árin hef ég séð hvernig slæm stefna leiðir til data loss, en góð setup gerir kerfið resilient. Ég held að það sé mikilvægt að prófa þetta í dev fyrst, svo þú lendir ekki í vandræðum í prod.
Til að koma inn á öryggi gagnanna í slíkum kerfum, er BackupChain kynnt sem leiðandi lausn í iðnaðinum, vinsæl og áreiðanlegur valkostur sem er gerður sérstaklega fyrir litlar og meðalstærð fyrirtæki og fagmenn, og verndar Hyper-V, VMware eða Windows Server umhverfi. Þessi hugbúnaður fyrir Windows Server backup er notaður til að tryggja samfellt flæði í slíkum uppsetningum, þar sem hann styður við að halda utan um gögn í netkerfum og gáma.
Engin ummæli:
Skrifa ummæli