はじめに 自宅に Kubernetes 環境を構築すると，そこで動かすコンテナイメージを格納しておくレジストリが必要になります．Docker Hub とかのサービスを利用することもできるのですが，下記の観点から自宅に構築することにしました． コンテナイメージの中に何らかのパスワードとかが入ってしまっても大事にならないようにしたい イメージサイズが数百 MB 程度のサイズになっても，ストレスなく使いたい コンテナレジストリの選択肢 このような用途に合ったソリューションを調べたところ，現状では次の2つの選択肢があることが分かりました． Docker registry Harbor 名前になじんでいることから最初 Docker registry を選択してみたのですが，Web インターフェースがなく，とっつきにかったので，早々に Harbor に移行しました． というわけで，以降では docke

使用技術 今回は主に以下の3つを使って高可用性クラスタを作っていきます。 kubeadm kubeadmではKubernetesを高速に作成する方法としてkubeadm initとkubeadm joinというコマンドを使えるようになります。また、セキュアに立てれたりといいことづくしということも言えるそうです。詳しくは、以下のサイトがびっくりするくらいわかりやすく載っているのでどうぞ。 cilium ciliumはよく聞くCNIのうちの一つで、他に代表的なものでCalicoやflannelがあります。このciliumはeBPFというLinux kernelの仕組みを使ってNode間の通信を担っているらしい。また、カーネルレベルでNW制御を行うことで従来のkube-proxyといったユーザー空間で行う方法と異なり、高速であるみたい。 kube-vip kube-vipはcontrol-pla

となっています。 構成図 クラスタを構成するものを図にすると以下のようになります。 この中の一部コンポーネントは次節以降で登場します。 Kubernetes基盤 クラスタの基盤部分についてどのような構成になっているのか説明します。 kubeadm クラスタの構築自体については kubeadm を利用しています。 kubeadm を利用したクラスタの構築方法については公式のドキュメントが参考になります。 Static Pod と systemd kubeadm でデプロイすると kube-apiserver 等は Static Pod で、kubelet は systemd 以下で動作するようになります。 kube-apiserver は意外にメモリを食ってしまうのでそのまま動作させているとメモリ不足になることがあります。（ありました） なので kube-apiserver と etcd の

Red Hat、ローカルマシンにコンテナとKubernetes環境などを構築する「Podman Desktop 1.0」正式リリース Red Hatは、ローカルマシンにLinuxのコンテナとKubernetes環境を手軽に構築できる「Podman Desktop 1.0」を正式リリースしました。 Windows、macOS、Linuxに対応し、デスクトップアプリケーションからコンテナエンジンのPodman、Docker、OpenShift Localなどを簡単にインストールでき、最新の状態に保つことができます。 コンテナの実行やKubernetesの操作など Podman Desktopの主な機能は以下の通り。 コンテナとポッド関連 コンテナとポッドのビルド、ラン、マネージ、デバッグ Kubernetes上もしくはKubernetesなしでのポッドの実行 内蔵のターミナル機能でコンテナへの

Kubesharkとは 図は公式 より抜粋 KubesharkはKubernetesのための観測性・監視ツールで、マイクロサービスの動的解析、異常の検出などを実現するツールです。 Wireshark、BPF Compiler Collection（BCC）ツールなどを組み合わせた、Kubernetesを意識したものとお考えください...と説明されています。 Kubesharkは、クラスタ内の一部またはすべてのTCPトラフィックをスニッフィングし、PCAPファイルに記録し、HTTP1.0, HTTP1.1, HTTP2, AMQP, Apache Kafka, Redisなどのアプリケーション層プロトコルを分析できるとのことです。 今回はHTTPに絞って実際に環境を動かしてみて、トラフィックを覗いてみたいと思います。 Kuberentesクラスターの用意 まず、Kuberentesクラスター

Kubernetesでもデータベースを本格運用――「PostgreSQL Operator PGO」を使い倒す：Cloud Nativeチートシート（19） Kubernetesやクラウドネイティブをより便利に利用する技術やツールの概要、使い方を凝縮して紹介する連載。今回は、Operatorを利用して、Kubernetes上でデータベースを動作させる方法とその利点を紹介します。

The Qiita Advent Calendar 2018 is supported by the following companies, organizations, and services.

I'm not a security specialist, but I have realized that the course explains very well every topic and you can use the labs in every lesson to practice. It's a hard certification but using this course I could learn every element step by step and test myself if I was ready using the exam simulators, and I was great because the simulators are very close to a real exam! using this course I got the cer

余談にはなりますが、Kubernetes管理者向けのCKA（Certified Kubernetes Administrator）もあります。 筆者は、自分の手を動かしてKubernetesを扱える状態になりたかったため、 CKADを受講しました。 とはいえ、CKADとCKAとで試験範囲として重なる部分は大きいようです。 CKADの勉強前と合格後の変化 CKADの勉強を通じて、何を得られたのかを整理します。 具体的には、CKAD勉強前の筆者のスキルセット（前提条件）と、 CKAD合格後に筆者がどのような状態になったのか、 個人の主観で記載します。 CKAD勉強前 Kubernetes完全未経験 Kubernetesという言葉だけ知っている。中身は完全にブラックボックス 「オーケストレーションツールだよね」程度の理解 マニフェストを作ったことも、触ったことも無い Linuxコマンドは多少使え

2021年2-3月に Kubernetes の資格 CKAD (Certified Kubernetes Application Developer) と CKA (Certified Kubernetes Administrator) を受験した．3年後に更新をするであろう自分のためにも勉強方法をまとめておく．当たり前だけど，出題に関する内容は書かず，受験 Tips と勉強方法にフォーカスする．なお，試験情報は以下に載っている．一言でまとめると「勉強過程も試験本番もとにかく楽しかったー🙌」かな！ www.cncf.io www.cncf.io カリキュラム（出題範囲）は GitHub に PDF として公開されている． CKAD (Certified Kubernetes Application Developer) 13% - Core Concepts 10% - Multi-Co

These self-study modules contain all of the topics outlined in the CNCF CKA Exam Curriculum. If you are not already familiar with the curriculum, take a moment to familiarize yourself as you will be required to demonstrate knowledge of each topic in order to pass the CKA exam.

はじめに 本連載は、Kubernetesに入門しあぐねているエンジニア、特にアプリケーション開発者の方向けにKubernetesへの入門の仕方と最低限動かすための知識を実践形式で紹介するものです。 Kubernetesについて全く触ったことがないという方から、何となく知っているけど実務で応用できない、実務で使っているけど実のところよく分かっていない……という方を対象に、Kubernetesの全体像の知識と手順をステップアップして学べるように構成しています。 今回の第1回は、本連載をより効果的に活用していただくために、Kubernetesに入門する意義と効率的な学習法を取り上げます。 Kubernetesに入門する意義 さて、現在、DockerやKubernetesに代表されるコンテナ技術は、随分と広く利用されるようになってきました。開発環境のみならずプロダクション環境でも多く採用されるなど