Alors qu’un nombre croissant d’éléments de la vie humaine continue de se déplacer en ligne, la nécessité d’étendre considérablement le Web ne fait qu’augmenter. Ce modèle a commencé il y a de nombreuses années (on pourrait dire tout au long du boom des dotcom) et a connu de nombreuses itérations de développement technologique.
AWS, introduit en 2002 en tant que première offre de cloud public, a ouvert la porte aux entreprises pour externalisez les opérations informatiques et augmentez ou diminuez la consommation des ressources selon les besoins. Les appareils virtuels ont commencé à faire abstraction des logiciels d’application loin du matériel physique, et de nouveaux modèles de mise en œuvre ont rapidement été nécessaires.
Les microservices sont des ensembles de services isolés et faiblement appariés qui peuvent être préservés et configurés individuellement à partir de leur environnement. Ils peuvent être diffusés à grande échelle lorsqu’ils sont conditionnés dans des conteneurs (commercialisés en 2014 par Docker), qui ont en fait fini par être la base d’une nouvelle génération d’installations dispersées.
Diverses innovations, telles que Rancher, Docker Swarm et Mesos se disputaient pour prendre la tête de l’orchestration des conteneurs. C’est finalement Kubernetes (open source par Google en 2014) qui a fini par être le champion des microservices conteneurisés.
Alors que les entreprises ont clairement vu les avantages de Kubernetes, sa complexité innée et sa courbe d’apprentissage élevée ont en fait constamment été des obstacles. à l’entrée. Les petites entreprises n’avaient pas les compétences fonctionnelles et les ressources nécessaires pour gérer avec succès l’innovation Léviathan. Les grandes entreprises ont eu du mal à intégrer des outils et des processus natifs du cloud dans leurs installations traditionnelles.
S’attaquer à la complexité de Kubernetes
Au fil des ans, plusieurs solutions sont apparues dans l’industrie dans le but d’aider les entreprises adoptent Kubernetes et optimisent l’orchestration des conteneurs. Rancher, OpenShift et les services gérés par le cloud public tels que Azure Kubernetes Service, Elastic Kubernetes Service et Google Kubernetes Engine en sont quelques exemples. Ces services ont considérablement simplifié le déploiement et la gestion des clusters Kubernetes, accélérant le passage aux applications cloud natives tout en les rendant plus évolutives et durables.
Pour cette raison, Kubernetes a atteint une adoption massive. En 2021, Traefik Labs a interrogé plus de 1 000 experts informatiques sur leur utilisation de la technologie. Plus de 70 % des personnes interrogées ont déclaré utiliser Kubernetes pour un travail en entreprise. Les organisations qui se sont simplement débarrassées des difficultés d’adopter les innovations en matière de conteneurs font désormais face à des obstacles pour faire évoluer leurs versions.
Alors que l’adoption de Kubernetes se poursuit, de nouveaux défis commencent à apparaître . Les entreprises prennent désormais en charge de plus en plus de clusters Kubernetes pour répondre aux besoins d’une variété croissante d’applications conteneurisées. Plus de clusters, cependant, indique plus d’éléments à gérer et à tenir à jour. Les problèmes qui sont relativement simples à résoudre au sein d’une seule implémentation Kubernetes sont énormément plus difficiles dans des environnements multiclusters plus grands. La complexité des substances Kubernetes à mesure qu’elles évoluent. Pourtant, l’orchestration multi-cluster est inévitablement la prochaine frontière à laquelle les ingénieurs doivent s’attaquer.
Exigences multi-clusters Kubernetes
Les développeurs ont besoin des outils appropriés pour gérer les difficultés multi-clusters, de la signalisation contextuelle aux nouvelles méthodes de mise en œuvre et au-delà. Décomposons-le :
- Fédération les outils fournissent des systèmes pour exprimer quels clusters ont leur configuration gérée et à quoi cette configuration doit ressembler. Un seul ensemble d’API dans un cluster d’hébergement coordonne la configuration de plusieurs clusters Kubernetes dans des environnements dispersés. Les innovations de cloud fédéré stimulent l’interconnexion de 2 clouds informatiques géographiquement différents ou plus, ce qui facilite la résolution des cas d’utilisation multi-clusters complexes pour les équipes d’ingénierie.
- Il est incroyablement complexe de préserver de nombreux clusters et de les faire travailler ensemble comme un seul système. La connexion permet de le faire. Les bons outils peuvent vous aider à gérer les interconnexions entre les clusters, à contrôler le routage vers les clusters, à équilibrer la charge entre les piscines réparties géographiquement (avec l’équilibrage de charge global du serveur ou GSLB) et à gérer les mises à jour des applications sur plusieurs clusters.
- Les problèmes de sécurité sont aggravés dans les environnements informatiques complexes et distribués, mais peuvent être résolus lorsque les outils et procédures de sécurité natifs du cloud sont adoptés. Cela implique de poser de toutes nouvelles questions. Comment gérez-vous la sécurité dans des environnements de confiance zéro ? Comment gérez-vous le chiffrement de bout en bout des connexions ? Comment contrôlez-vous l’accès à vos applications ? Comment maintenez-vous la gestion des certificats TLS dans les installations distribuées ? Lorsque la sécurité est intégrée au cluster, les applications dispersées deviennent plus sûres.
- L’observabilité vous permet de voir rapidement l’image d’ensemble d’installations dispersées, afin que vous puissiez diagnostiquer rapidement et rapidement les problèmes . Grafana et Prometheus sont des exemples d’outils largement utilisés à cette fin. Au fur et à mesure que vous augmentez le nombre de clusters publiés, l’observabilité et la notification contextuelle deviennent beaucoup plus cruciales car il existe de plus en plus de méthodes qui peuvent échouer. Disposer des bons outils en place pour permettre aux développeurs de voir précisément où se situent les problèmes permettra non seulement de maintenir le bon fonctionnement des applications, mais également de réduire les incertitudes substantielles et de gagner un temps précieux.
Le multi-système Kubernetes futur des clusters
S’assurer que les clusters, les services et le trafic réseau fonctionnent ensemble sans effort dans le monde cloud natif est un défi majeur. Kubernetes a gagné la guerre de l’orchestration et continue d’être largement adopté par les entreprises du monde entier, mais la technologie se développe également naturellement. Cette maturité s’accompagne de tout nouveaux problèmes et de tout nouveaux défis qui sont aggravés dans les implémentations multi-clusters.
Les groupes d’avancement, d’ingénierie et d’exploitation (de tous niveaux de compétence) qui créent et exécutent des applications sur Kubernetes nécessitent des moyens plus simples pour assurer la présence, l’évolutivité et la sécurité de leurs clusters et réseaux. Lorsqu’ils recherchent des outils pour gérer des architectures de microservices de base, les concepteurs doivent se concentrer sur des options offrant des fonctionnalités telles que l’observabilité instantanée, les alertes contextuelles prêtes à l’emploi, l’expédition de matériel géographiquement consciente et le maillage de services intégré.
Les obstacles de l’orchestration multi-cluster finissent par devenir de plus en plus répandus, mais en s’adaptant au monde natif du cloud avec les bons outils, les équipes de développement et d’exploitation auront la possibilité de démêler la complexité de Kubernetes multi-cluster et de voir les énormes avantages qui incluent Kubernetes comme jamais auparavant.
Emile Vauge est le fondateur et PDG de Traefik Labs.
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