- Kubernetes • 11 июня • 10 мин чтения
Приложения в Kubernetes: развертывание сложных конфигураций
Контейнеризация давно стала стандартом для разработки, а Kubernetes — ключевым инструментом управления. Но когда речь заходит о production-ready системах, всё усложняется: появляются YAML-манифесты, ingress-контроллеры, Helm-чарты и CI/CD пайплайны. Простое развертывание превращается в стратегию, где важна каждая команда и структура кластера.
В этой статье мы разберем, каким образом развернуть приложение в кластере Kubernetes, когда конфигурация выходит за рамки «один контейнер — один pod». Вы узнаете, как подготовить Dockerfile, собрать и протестировать образ, автоматизировать доставку и масштабировать сервис с учетом реальных условий эксплуатации. А еще — получите примеры production-ready решений, которые можно адаптировать под свои задачи.
Хотите быстро разобраться в Kubernetes и начать работать с продвинутыми настройками? Освойте основы на стартовом курсе «Kubernetes: База» всего за 6 недель — и вы уверенно запустите свои приложения в кластерной среде.
В этой статье мы разберем, каким образом развернуть приложение в кластере Kubernetes, когда конфигурация выходит за рамки «один контейнер — один pod». Вы узнаете, как подготовить Dockerfile, собрать и протестировать образ, автоматизировать доставку и масштабировать сервис с учетом реальных условий эксплуатации. А еще — получите примеры production-ready решений, которые можно адаптировать под свои задачи.
Хотите быстро разобраться в Kubernetes и начать работать с продвинутыми настройками? Освойте основы на стартовом курсе «Kubernetes: База» всего за 6 недель — и вы уверенно запустите свои приложения в кластерной среде.
Стратегии развертывания сложных приложений
При работе с приложениями Kubernetes критически важно выбрать подходящую стратегию развертывания. Она определяет не только стабильность и отказоустойчивость, но и гибкость масштабирования, скорость обновлений и удобство отладки.
Разработчики часто начинают с простых решений — например, прямого деплоя через kubectl apply. Однако при работе с микросервисной архитектурой и многокомпонентными системами этого недостаточно. Здесь вступают в игру инструменты автоматизации и продвинутые подходы.
Разработчики часто начинают с простых решений — например, прямого деплоя через kubectl apply. Однако при работе с микросервисной архитектурой и многокомпонентными системами этого недостаточно. Здесь вступают в игру инструменты автоматизации и продвинутые подходы.
Rolling Update и Blue/Green
Rolling update — стандартная стратегия в Kubernetes. Она позволяет обновлять pods поочередно, минимизируя простой. Однако если новый релиз вызывает сбои, возвращение к предыдущей версии займет время.
Альтернатива — blue/green deployment. Вы создаете две версии приложения: текущую и новую. Переключение происходит на уровне ingress-контроллера. Этот подход упрощает откат и тестирование.
Альтернатива — blue/green deployment. Вы создаете две версии приложения: текущую и новую. Переключение происходит на уровне ingress-контроллера. Этот подход упрощает откат и тестирование.
Canary deployment
Еще один способ снизить риски — canary deployment. Новая версия доставляется ограниченному числу пользователей. Если всё работает корректно, охват расширяется. Часто эта стратегия реализуется в паре с CI/CD пайплайнами.
Helm и шаблонизация
При работе с множеством сервисов удобно использовать Helm. Он позволяет параметризовать манифесты, управлять зависимостями и упрощает развёртывание сложных конфигураций.
Дополнительно можно подключить Kustomize для оверлеев или использовать собственные скрипты в связке с GitOps-подходом.
Независимо от стратегии, ключевым моментом остаётся понимание архитектуры кластера Kubernetes, сетевой топологии и зависимости между компонентами. Именно эти факторы определяют, каким образом развернуть приложение в кластере Kubernetes без потерь в производительности и надёжности.
Курс «Kubernetes Мега» — для тех, кто хочет освоить продвинутые техники, CI/CD и масштабируемые архитектуры. Разберитесь с Helm, ingress и rollout-стратегиями за считанные недели — начните сегодня.
Дополнительно можно подключить Kustomize для оверлеев или использовать собственные скрипты в связке с GitOps-подходом.
Независимо от стратегии, ключевым моментом остаётся понимание архитектуры кластера Kubernetes, сетевой топологии и зависимости между компонентами. Именно эти факторы определяют, каким образом развернуть приложение в кластере Kubernetes без потерь в производительности и надёжности.
Курс «Kubernetes Мега» — для тех, кто хочет освоить продвинутые техники, CI/CD и масштабируемые архитектуры. Разберитесь с Helm, ingress и rollout-стратегиями за считанные недели — начните сегодня.
Подготовка Dockerfile
Любое приложение Kubernetes начинается с контейнера. А контейнер — с Dockerfile. Это отправная точка, влияющая на скорость сборки, безопасность и устойчивость всего деплоймента.
Правильный Dockerfile минимален и структурирован. Основной принцип:
использовать облегчённые образы, исключать лишние зависимости и избегать ненужных слоёв. Например, если вы работаете с Python, отдайте предпочтение:
FROM python:3.11-slim
вместо
FROM python:3.11
Такой выбор уменьшает итоговый размер контейнера и ускоряет загрузку в кластер.
Правильный Dockerfile минимален и структурирован. Основной принцип:
использовать облегчённые образы, исключать лишние зависимости и избегать ненужных слоёв. Например, если вы работаете с Python, отдайте предпочтение:
FROM python:3.11-slim
вместо
FROM python:3.11
Такой выбор уменьшает итоговый размер контейнера и ускоряет загрузку в кластер.
Структура слоёв и кэширование
Старайтесь сначала копировать файлы зависимостей, а затем — исходный код. Это позволит Docker использовать кэш, если код не изменился:
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
Такой порядок сокращает время сборки при частых обновлениях.
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
Такой порядок сокращает время сборки при частых обновлениях.
Определение точки входа
Укажите CMD или ENTRYPOINT, чтобы задать запуск приложения. Пример:
CMD ["python", "app.py"]
Добавьте HEALTHCHECK, чтобы Kubernetes мог отслеживать, работает ли приложение корректно:
HEALTHCHECK CMD curl --fail http://localhost:8000/health || exit 1
Такой Dockerfile станет надёжной базой для сборки и доставки приложения в Kubernetes.
CMD ["python", "app.py"]
Добавьте HEALTHCHECK, чтобы Kubernetes мог отслеживать, работает ли приложение корректно:
HEALTHCHECK CMD curl --fail http://localhost:8000/health || exit 1
Такой Dockerfile станет надёжной базой для сборки и доставки приложения в Kubernetes.
Сборка и проверка образа контейнера
После подготовки Dockerfile наступает момент сборки. Здесь важно не только получить рабочий образ, но и убедиться, что он корректно функционирует — особенно перед загрузкой в кластер Kubernetes.
Сборка
Для начала собираем образ локально:
docker build -t my-app:latest .
Обратите внимание: тег latest стоит использовать только на этапе тестирования.
Для деплоя в production задавайте версионированные теги, например
my-app:v1.0.3.
Проверить, что образ собрался корректно, можно командой:
docker images
docker build -t my-app:latest .
Обратите внимание: тег latest стоит использовать только на этапе тестирования.
Для деплоя в production задавайте версионированные теги, например
my-app:v1.0.3.
Проверить, что образ собрался корректно, можно командой:
docker images
Локальное тестирование
Перед отправкой образа в кластер важно удостовериться, что приложение запускается:
docker run -p 8000:8000 my-app:latest
Проверьте, доступен ли интерфейс, работает ли API, корректно ли загружается фронтенд. Убедитесь, что переменные окружения передаются корректно — они обычно задаются через -e:
docker run -e ENV=production my-app:latest
docker run -p 8000:8000 my-app:latest
Проверьте, доступен ли интерфейс, работает ли API, корректно ли загружается фронтенд. Убедитесь, что переменные окружения передаются корректно — они обычно задаются через -e:
docker run -e ENV=production my-app:latest
Автоматизация: linters и тесты
На этапе CI/CD стоит внедрить статический анализ и тесты. Используйте hadolint для проверки Dockerfile:
hadolint Dockerfile
Подключите юнит-тесты и e2e-тесты — особенно если образ содержит несколько зависимостей или включает сложную логику.
Если вы используете GitHub Actions, GitLab CI или другой пайплайн — добавьте шаги проверки, чтобы не пропускать дефектные сборки.
Контейнер должен быть не просто рабочим, а стабильным, масштабируемым и предсказуемым. Это фундамент для любого приложения Kubernetes.
hadolint Dockerfile
Подключите юнит-тесты и e2e-тесты — особенно если образ содержит несколько зависимостей или включает сложную логику.
Если вы используете GitHub Actions, GitLab CI или другой пайплайн — добавьте шаги проверки, чтобы не пропускать дефектные сборки.
Контейнер должен быть не просто рабочим, а стабильным, масштабируемым и предсказуемым. Это фундамент для любого приложения Kubernetes.
Делимся с вами файлом в Telegram-боте с подробным разбором долгоживущих подключений в k8s.
Внутри — описание особенностей и ограничений, рекомендации по решению проблемы и разбор на практике с фрагментами кода.
Внутри — описание особенностей и ограничений, рекомендации по решению проблемы и разбор на практике с фрагментами кода.
Заголовок: Работа с долгоживущими подключениями
Развертывание образа в Kubernetes
Когда контейнер готов, пора перенести его в кластер Kubernetes. На этом этапе важно правильно настроить манифесты и определить взаимодействие между компонентами: pod, service, ingress и секретами.
YAML-манифесты: основа конфигурации
Каждое приложение Kubernetes начинается с Deployment:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-app
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: my-app
template:
metadata:
labels:
app: my-app
spec:
containers:
- name: app
image: my-app:v1.0.3
ports:
- containerPort: 8000
Для доступа к pod создаётся Service:
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: my-app-service
spec:
selector:
app: my-app
ports:
- port: 80
targetPort: 8000
type: ClusterIP
Если вы планируете внешний доступ, добавьте ingress-контроллер. Пример на базе NGINX:
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
name: my-app-ingress
spec:
rules:
- host: myapp.example.com
http:
paths:
- path: /
pathType: Prefix
backend:
service:
name: my-app-service
port:
number: 80
kubectl: разворачиваем приложение
Загрузите манифесты:
kubectl apply -f deployment.yaml
Проверьте статус:
kubectl get pods
Посмотрите логи:
kubectl logs <pod-name>
Ошибка при деплое? Используйте kubectl describe pod — он покажет, почему pod не стартует.
Освоить все тонкости работы с YAML, ingress-контроллерами и CI/CD можно на курсе «Kubernetes Мега». Он создан для тех, кто хочет уверенно управлять кластером и запускать production-ready приложения. Присоединяйтесь — и получите навыки, которые применяются в реальных проектах.
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-app
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: my-app
template:
metadata:
labels:
app: my-app
spec:
containers:
- name: app
image: my-app:v1.0.3
ports:
- containerPort: 8000
Для доступа к pod создаётся Service:
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: my-app-service
spec:
selector:
app: my-app
ports:
- port: 80
targetPort: 8000
type: ClusterIP
Если вы планируете внешний доступ, добавьте ingress-контроллер. Пример на базе NGINX:
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
name: my-app-ingress
spec:
rules:
- host: myapp.example.com
http:
paths:
- path: /
pathType: Prefix
backend:
service:
name: my-app-service
port:
number: 80
kubectl: разворачиваем приложение
Загрузите манифесты:
kubectl apply -f deployment.yaml
Проверьте статус:
kubectl get pods
Посмотрите логи:
kubectl logs <pod-name>
Ошибка при деплое? Используйте kubectl describe pod — он покажет, почему pod не стартует.
Освоить все тонкости работы с YAML, ingress-контроллерами и CI/CD можно на курсе «Kubernetes Мега». Он создан для тех, кто хочет уверенно управлять кластером и запускать production-ready приложения. Присоединяйтесь — и получите навыки, которые применяются в реальных проектах.
Примеры production-ready конфигураций
Настроить приложение Kubernetes — это не только запустить его, но и подготовить к настоящей эксплуатации: отказоустойчивости, безопасности и масштабированию. Ниже — несколько примеров решений, которые используют в реальных проектах.
1. Применение Helm-чартов
Helm помогает управлять многокомпонентными приложениями через шаблонизацию. Вместо десятков YAML-файлов вы описываете переменные в values.yaml, а затем запускаете:
helm install my-app ./my-app-chart
Такой подход позволяет легко переиспользовать конфигурации, обновлять версии и быстро переключаться между окружениями.
helm install my-app ./my-app-chart
Такой подход позволяет легко переиспользовать конфигурации, обновлять версии и быстро переключаться между окружениями.
2. Настройка readiness и liveness probes
Для мониторинга и автоисправления стоит задать проверки:
readinessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 8000
initialDelaySeconds: 10
periodSeconds: 5
livenessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 8000
initialDelaySeconds: 30
periodSeconds: 10
Эти настройки помогают Kubernetes автоматически перезапускать зависшие контейнеры и не направлять трафик на ещё не готовые экземпляры.
readinessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 8000
initialDelaySeconds: 10
periodSeconds: 5
livenessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 8000
initialDelaySeconds: 30
periodSeconds: 10
Эти настройки помогают Kubernetes автоматически перезапускать зависшие контейнеры и не направлять трафик на ещё не готовые экземпляры.
Знаете ли вы как работают requests/limits изнутри? Переходите в Telegram-бота и забирайте файл в подарок.
Заголовок: Получите бесплатный гайд по Kubernetes
3. Горизонтальное масштабирование (HPA)
Чтобы адаптироваться под нагрузку, используйте автоскейлер:
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
Это позволяет системе автоматически увеличивать или уменьшать число реплик в зависимости от загрузки CPU.
Production-ready конфигурации строятся на проверенных практиках: изоляции, автоматизации, мониторинге и чётком разделении ролей в кластере Kubernetes. Освоив эти подходы, вы сможете развернуть любое приложение — от стартапа до высоконагруженного сервиса.
Убедитесь в своих силах — начните обучение прямо сейчас. Запишитесь на курс «Kubernetes Мега» и разверните свои первые production-конфигурации уже на втором модуле.
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
Это позволяет системе автоматически увеличивать или уменьшать число реплик в зависимости от загрузки CPU.
Production-ready конфигурации строятся на проверенных практиках: изоляции, автоматизации, мониторинге и чётком разделении ролей в кластере Kubernetes. Освоив эти подходы, вы сможете развернуть любое приложение — от стартапа до высоконагруженного сервиса.
Убедитесь в своих силах — начните обучение прямо сейчас. Запишитесь на курс «Kubernetes Мега» и разверните свои первые production-конфигурации уже на втором модуле.
Статью подготовили
Редакция Слёрма
Понравилась статья? Будем рады вашему лайку и репосту — вдруг кому-то тоже пригодится:)
Оцените статью