Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'architecture de Kubernetes est complexe et se compose de plusieurs composants clés qui travaillent ensemble pour gérer, orchestrer et surveiller les conteneurs d'application. Comprendre ces composants est crucial pour tout professionnel travaillant avec Kubernetes.
Le Control Plane est le cerveau de Kubernetes. Il est responsable de la prise de toutes les décisions sur l'état du cluster, telles que la planification des pods, la gestion des défaillances et la répartition des charges. Les composants principaux du Control Plane incluent : API Server (kubeapiserver) : Gère toutes les demandes de configuration. etcd : Base de données clévaleur pour stocker toutes les données du cluster. Controller Manager (kubecontrollermanager) : Assure que l'état actuel de Kubernetes correspond à l'état désiré. Scheduler (kubescheduler) : Assigne des pods aux nœuds en fonction de l'utilisation des ressources et d'autres contraintes spécifiques.
Chaque cluster Kubernetes comporte plusieurs nœuds. Un nœud peut être un machine physique ou un machine virtuelle, et il exécute les applications conteneurisées via les pods. Les composants principaux d'un nœud incluent : Kubelet : Agent qui assure que les pods sont en cours d'exécution sur les nœuds en bon état. Kubeproxy : Gère le réseau des pods sur chaque nœud. Container Runtime : Logiciel pour exécuter les conteneurs, par exemple Docker, containerd.
Les pods sont l'unité de base de déploiement de Kubernetes. Un pod peut contenir un ou plusieurs conteneurs qui partagent le même réseau, espace de stockage et autres ressources.
Les namespace permettent de diviser un seul cluster Kubernetes en plusieurs environnements virtuels. Un namespace peut être utilisé pour séparer différentes équipes, projets ou environnements de production et de développement.
Les services fournissent des politiques réseau pour accéder aux pods, tandis que Ingress gère l'entrée du trafic réseau entrant pour les services.
Maîtriser ces composants facilite une meilleure gestion et optimisation du cluster Kubernetes et de ses déploiements.