Le Blog Utux

Attention, cet article va exploser le compteur de buzzwords.

J'utilise Docker en standalone depuis bientôt 3 ans, d'ailleurs mon blog tourne dessus à l'aide de deux images : PluXml et OpenSMTPD - pour le formulaire de contact - que j'ai moi-même réalisé. Sans dire que je maîtrise Docker, j'ai un niveau bien avancé. A côté de cela je travaille régulièrement avec OpenShift (la distribution Kubernetes commerciale de Red Hat) et même si je suis bien moins à l'aise qu'avec Docker, j'ai tout de même pas mal de connaissances.

Docker seul est un peu limité, on ne peut pas faire de clustering, ce qui est bien dommage car les containers et les micro-services s'y prêtent fortement. Il existe heureusement Swarm qui étend Docker au support d'une infrastructure à plusieurs nœuds.

D'un autre côté, le monde entier a les yeux rivés sur Kubernetes, le grand concurrent à Docker conçu dès le départ pour les clusters et la haute disponibilité. Ce dernier est très puissant mais aussi beaucoup plus complexe que Docker Swarm (surtout les RBAC dont je ne parlerai pas). Il faut aussi comprendre qu'on ne télécharge pas Kubernetes, on télécharge une distribution Kubernetes, et il en existe plusieurs. Dans le test de performances plus bas dans cet article je vais utiliser k3s, fourni par Rancher et grandement allégé et simplifié.

Alors, faut-il utiliser Swarm ou Kubernetes ?

Architecture

Docker Swarm

Le cluster se compose de nodes manager et workers. Les premiers sont chargés de piloter le cluster, les second exécutent les containers. Les commandes doivent être exécutées sur un des managers. Un système d'encapsulation UDP est en place entre les nodes, il permet aux réseaux des containers de se propager.

Dans Swarm on déclare des services, soit en cli soit en yaml (docker-compose). Le scheduler va ensuite provisionner les containers nécessaires au service sur un ou plusieurs workers, selon le nombre de replica demandé. Exemple :

$ docker service ls
ID             NAME        MODE         REPLICAS   IMAGE          PORTS
sb40x4z1zqkb   httpd       replicated   1/1        httpd:latest   
owq6yurtagjg   traefik     replicated   1/1        traefik:2.1    *:80->80/tcp, *:443->443/tcp

On peut augmenter ou diminuer manuellement le nombre de replicas, il y a un load balancer interne qui va répartir le trafic de manière transparente. Un système d'affinités permet de lier les containers à une node en particulier, très pratique. Les services peuvent être mis à jour en rolling update, c'est à dire qu'on ne restart pas tous les containers d'un coup mais les uns après les autres, ce qui permet de ne pas interrompre le service. Un rollback est possible.

Et... c'est à peu près tout. Simple et efficace, mais aussi un peu limité il faut l'avouer. Swarm est un bon choix pour un usage personnel de part sa simplcité. Par contre on va voir que pour les cas d'usage avancés, Kubernetes est plus adapté.

Kubernetes

Accrochez-vous. Commençons avec l'architecture Infra.

Le cluster est composé de nodes Control Plane (les masters ou managers) ainsi que des workers. Les Control Planes pilotent le cluster et l'API Kubernetes, à l'aide d'un système de configuration centralisé, qui est souvent basé sur etcd (selon les distributions) mais pas toujours. Par exemple, k3s utilise sqlite. Les workers ont un agent (kubelet) qui reçoit les instructions du scheduler. Là encore une encapsulation UDP est prévue entre les nodes pour permettre la propagation des réseaux des containers.

Attaquons maintenant le fonctionnement des ressources. Dans le cluster Kubernetes, tout est objet, tout est yaml ou json. C'est avec ça que l'on contrôle comment nos containers sont déployés et fonctionnent. Les types (kind) d'objets les plus courants sont :

• Pod : Un espace logique qui exécute un ou plusieurs containers.
• Service : Sert à exposer un ou plusieurs ports pour un pod, attaché à une IP privée ou publique.
• DeploymentConfig : Défini ce qu'on déploie. Typiquement l'image à utiliser, le nombre de replica, les services à exposer, les volumes...
• ReplicaSet : un contrôleur qui va vérifier que le nombre de pods en place correspond au nombre de replicas attendu. Scaling automatique possible.
• PV, PVC : système d'attribution (automatique ou pas) de volumes persistants.
• ConfigMap : objet permettant de stocker de la configuration, qui peut être ensuite lue et utilisée par les containers.
• Namespace : Séparation logique des ressources, seules les ressources affectées au namespace en cours sont visibles.

Exemple d'utilisation :

$ kubectl -n web get all
NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/svclb-httpd-rw7k5        1/1     Running   0          5s
pod/httpd-8647457dd7-s2j4d   1/1     Running   0          5s

NAME             TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
service/httpd   LoadBalancer   10.43.80.117   10.19.2.73    80:30148/TCP   5s

NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR   AGE
daemonset.apps/svclb-httpd   1         1         1       1            1                     5s

NAME                     READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/httpd   1/1     1            1           5s

NAME                                DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/httpd-8647457dd7   1         1         1       5s

Par souci de simplification je ne parle pas du système de RBAC qui permet une granularité dans la gestion des droits, au prix d'une complexité (très) importante.

Kubernetes n'est pas aussi simple que Swarm mais il permet de faire beaucoup plus de choses. En fait on peut presque dire qu'on peut tout faire avec. Les namespaces sont une fonctionalité très pratique, tout comme le scaling auto et la possibilité d'éditer les objets avec la commande edit. En environnement pro, où vous allez gérer plusieurs clients, beaucoup d'applications et de fortes charges, Kubernetes est quasiment indispensable.

Fonctionnalités

Kubernetes est indéniablement plus complet, mais à quel point ces fonctionnalités sont-elles indispensables, surtout pour un usage en perso ? Et bien il y a à mon sens deux points que je trouve excellents dans Kubernetes et qui me manquent dans Swarm:

• La modification d'objets en ligne. J'entends par là que la commande kubectl edit type/object permet de faire une modification à la volée, par exemple changer un port ou une version d'image dans un DeploymentConfig. Cela n'est à ma connaissance pas possible dans Docker, sauf avec docker-compose (stack dans le cas de Swarm) à condition d'avoir encore les fichiers yaml et que ceux-ci soient à jour.
• Les namespaces. Pour éviter de mélanger plusieurs ressources de projets qui n'ont rien à voir, Kubernetes propose un système de namespaces. Par exemple je peux créer un namespace utux dans lequel je vais déployer mes images PluXml et OpenSMTPD, ce qui permet de s'y retrouver mais aussi de tout supprimer plus facilement si besoin. Les namespaces sont aussi très utiles lorsque vous partagez ou louez votre Cluster Kubernetes, chaque utilisateur a ainsi son espace dans lequel il ne voit que ses ressources.

Cependant Docker et Docker Swarm sont beaucoup plus simples et n'utilisent que des composant upstream.

Consommation de ressources

Tests effectués sur des instances DEV-1S de chez Scaleway (2 vcpu, 2GiB RAM, no swap). Le système d'Exploitation est Debian 10 Buster x86_64.

• Système seul: RAM 70.9M/1.94G
• Swarm seul: RAM 155M/1.94G
• Swarm + Traefik + PluXml (apache): 209M/1.94G
• k3s seul: RAM 619M/1.94G
• k3s + Traefik + PluXml (apache): 678M/1.94G

Si vous comptez monter un cluster de Raspberry Pi avec 1GB de mémoire, vous pouvez oublier k3s/Kubernetes qui en consomme déjà presque 75% à vide. Si vous avez les moyens de payer des serveurs de calcul un peu plus costauds, avec 16 ou 32GB de mémoire, la différence sera alors négligeable.

Les pré requis pour certaines distributions comme OpenShift sont beaucoup plus importants: 4 vcpus et 16GiB de ram pour chaque master (x3), 2 vpus et 8GiB de ram pour les workers (à multiplier par 4 si vous montez l'infra de logging ElasticSearch). C'est la raison pour laquelle je ne l'ai pas utilisé dans ce comparatif, il est hors compétition.

Exemple

Docker Swarm

Exemple simple avec la création d'un container apache vide :

version: '3'

services:

  web:
    image:
      httpd:latest
    ports:
      - 8080:80
 

Création :

$ docker stack deploy -c web.yaml test

Vérifications :

$ docker service ls
ID            NAME        MODE        REPLICAS    IMAGE         PORTS
8pxc580r3yh6  test_web    replicated  1/1         httpd:latest  *:8080->80/tcp

$ curl http://127.0.0.1:8080
<html><body><h1>It works!</h1></body></html>

Kubernetes

Reprenons notre container apache vide :

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: web
  labels:
    app: web
spec:
  ports:
    - port: 80
  selector:
    app: web
    tier: frontend
  type: LoadBalancer
---
apiVersion: apps/v1 # 
kind: Deployment
metadata:
  name: web
  labels:
    app: web
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: web
      tier: frontend
  strategy:
    type: Recreate
  template:
    metadata:
      labels:
        app: web
        tier: frontend
    spec:
      containers:
      - image: httpd:latest
        name: web
        ports:
        - containerPort: 80
          name: web

Chargons ces objets :

$ kubectl create namespace test
$ kubectl -n test create -f web.yaml

Vérifions :

# kubectl -n test get all
NAME                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/svclb-web-jqs6j        0/1     Pending   0          7m17s
pod/web-774f857549-dstkz   1/1     Running   0          7m17s

NAME          TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
service/web   LoadBalancer   10.43.109.52        80:30452/TCP   7m17s

NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR   AGE
daemonset.apps/svclb-web   1         1         0       1            0                     7m17s

NAME                  READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/web   1/1     1            1           7m17s

NAME                             DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/web-774f857549   1         1         1       7m17s

$ curl http://10.43.109.52
<html><body><h1>It works!</h1></body></html>

Conclusion

Kubernetes est plus complet que Swarm mais aussi plus compliqué. Il n'est pas toujours facile de choisir entre les deux, mais je vous donne les conseils suivants :

• Pour un usage personnel, Docker standalone ou Docker Swarm sera votre choix par défaut, même si rien ne vous empêche d'essayer Kubernetes :)
• Si vous êtes pragmatique ou que vous souhaitez travailler sur les containers, alors ce sera Kubernetes. C'est l'outil en vogue plébiscité par tout le monde et c'est ce que vous devez avoir sur votre CV.
• Pour un usage en entreprise, Kubernetes sera incontournable car il y a de nombreuses offres dans le Cloud et On-Premise. Aks ou OpenShift sur Azure, Eks chez Aws, pour ne citer que les plus connus. Tout l'écosystème des containers est focalisé sur Kubernetes et les namespaces vous serons indispensables dans un contexte multi-client.

Pour finir, un court retour d'expérience sur l'utilisation de Kubernetes en entreprise. Tout d'abord, soyez conscient que votre cluster, vos clients et vos utilisateurs vous poseront de nombreux défis. Ne pensez pas que Kubernetes va résoudre magiquement tous vos problèmes et que vos admins vont se tourner les pouces, bien au contraire. Dans le cas d'une plateforme On-Premise, prévoyez 2 admins à temps plein au minimum. Ensuite, vous devez disposer de compétences dans quasiment tous les domaines : réseau, stockage, système, middlewares et surtout avoir une bonne maitrîse de la Elastic Stack (ELK ou EFK) puisque vous aurez à gérer les logs de vos nodes et containers.

Avec cet article j'espère avoir bien présenté les différences entre Docker Swarm et Kubernetes et fourni quelques pistes à ceux qui hésitent :)

Mon blog fonctionne sous Pluxml dans un container Docker. Jusqu'à présent l'accès http/https se faisait par une instance Nginx frontale faisant office de reverse-proxy et SSL offloading. Je viens de le remplacer par Traefik.

Qu'est-ce que Traefik ? Il se qualifie de Edge Router, un terme qui vous sera peut-être familier si vous travaillez avec Kubernetes ou Openshift. En fait c'est un reverse-proxy adaptatif :

• Gère les certificats Let's Encrypt comme un grand.
• Route le trafic http/https vers vos backends applicatifs dans Docker.
• S'auto-configure, l'ajout d'un container Docker correctement labelisé va déclencher la création d'un certificat Let's Encrypt et d'une route.
• Scalable

Je reviendrais un peu plus tard sur la mise en place de Traefik !

Après 1 an à travailler sur Azure (sur des périmètres Linux ou serverless), j'ai enfin eu l'occasion de passer ma certification ! Il en existe plusieurs et cela bouge régulièrement. J'ai retenu la AZ-103 (Microsoft Azure Administrator) car accessible pour une première approche et très en rapport avec ce que je fais en ce moment.

L'examen se planifie en ligne et ne se déroule pas chez Microsoft mais dans des centres qui ont reçu l'agrément. Après avoir présenté deux pièces d'identité, vidé nos poches et mis nos affaires dans un casier sécurisé, nous nous rendons dans une pièce filmée où un client léger connecté en TSE nous permet de dérouler les questions de la certification. Dans mon cas j'ai eu :

• 62 questions (tout type compris).
• En majorité du QCM type "code de la route".
• 2 labs (accès au portail Azure avec une liste de tâches à effectuer).
• Plusieurs case study (une page qui décrit un contexte, puis du QCM).
• Temps limité de 3 h (j'ai terminé avec une marge de... 4 min !)

Le résultat est donné dès la sortie, positif pour moi car j'ai eu plus de 800 points alors que le minimum est 700.

Mes conseils pour bien se préparer à la certification AZ-103 sont les suivants:

1. Faire les examens à blanc AZ-103 chez Whizlabs. Oui c'est payant (€15,95 au moment où j'écris) mais les questions proposées sont très proches (voire identiques) à celles du vrai examen, je pense que je n'aurais pas réussi sans Whizlabs. Prenez une semaine pour faire et refaire les questions.
2. 12 labs AZ-103 par Microsoft (sources). Vous ne pourrez pas faire les points qui évoquent la synchronisation A.D ou demandent une subscription P2, mais c'est quand même une bonne base.
3. Bien potasser l'Azure Active Directory, la synchronisation avec les A.D On Premise, la protection des identités (MFA), la migration des Data vers du Blob Storage car beaucoup de questions s'y rapportent.
4. Avoir déjà provisionné des machines virtuelles, disques managés, availability sets, scalesets, VNET, peerings. Vous aurez des questions sur les SLA des VMs, et sur les niveaux de tiering des comptes de stockage.
5. Avoir de bonnes bases en réseau (masques, VPN, DNS, firewall), des bases en Powershell (bien que pas indispensable).

Bonne chance si vous aussi vous visez la AZ-103 ou tout autre certification :)

J'ai une relation d'amour et de haine avec Terraform. Cet outil est formidable pour discuter avec les providers de cloud et faire de la remédiation, en revanche je me casse régulièrement les dents sur le langage hcl que je trouve extrêmement limité et frustrant. Trois exemples :

• Les variables : Toute variable doit être déclarée, typée et contenir une valeur, même si on ne s'en sert pas. Une variable ne peut pas être égale à une autre. Pas de dictionnaire.
• Pas de if, pas de loop : On doit ruser avec count mais on perd grandement en souplesse et en lisibilité.
• pas DRY: (Don't Repeat Yourself) on ne peut pas utiliser du code commun et envoyer des variables en fonction de l'environnement, donc on duplique pas mal de code. Ce problème est réglé par Terragrunt que je recommande.

Terraform 0.12 est une version qui était très attendue depuis près de 1 an car promettant de lever pas mal de limitations du hcl. Et en effet la nouvelle version du langage nous apporte des nouveautés très appréciables. Mes 3 préférées sont :

• First-class expression syntax :
  • ${var.foo} devient var.foo
  • ${var.foo["key"]} devient var.foo.key
  • ${var.foo[count.index]} devient var.foo (mon préféré)
• Generalized type system :Les variables peuvent être des "object" composés de clés de différents types. Les objets eux-mêmes peuvent faire partie d'une liste: exemple. C'est peut-être le plus gros progrès de cette version.
• Iteration constructs : Arrivée des boucles for et des boucles dynamiques, semble en pratique plus limité que ce qu'on pourrait croire mais c'est bon à prendre. Exemple.

Terraform 0.12 couplé à Terragrunt offre une plus grande souplesse et évite de se répéter. J'ai entamé la migration de mes projets pour profiter de ces nouveautés, et j'en suis très content. Merci Terraform :)

J'adore gitlab, alternative libre à github installable chez soi ou utilisable en tant que service. Il a énormément de fonctionnalités: gestion du https avec letsencrypt, embarque sa BDD Postgresql, du CI avec des runnners, des issues, un registry Docker, et même de la métrologie... le tout avec une interface graphique intuitive et bien léchée.

Le problème de gitlab, c'est qu'il est monolithique et gourmand. Trop gourmand. J'ai installé une instance de gitlab-ce sur un serveur équipé de 2G de RAM, et au bout de quelques jours des erreurs 502 sont apparues. En me connectant sur le serveur j'ai constaté qu'il était quasi saturé: 1,7G ! Et en effet, après avoir consulté la page des requirements, j'a rapidement compris. Le minimum du minimum, c'est 4G de RAM + 4G de swap! Et la recommandation est de 8G!

Pour un usage perso, il est quand même ennuyeux de devoir louer un VPS à 8G de RAM, c'est pas donné, on tape dans la dizaine d'euros par mois voire plus. J'ai essayé quelques optimisations, comme diminuer le nombre de workers, le cache Postgresql, la métrologie... et après un redémarrage je suis à 1,5G de RAM.

Moui, ce n'est pas une franche réussite. Au moindre pic de consommation le serveur va ookill des processus. Gitlab est cool mais c'est un peu une usine à gaz en terme de ressources.

Même si je suis toujours fan de Gitlab et le recommande pour les entreprises et les organisations, je vais me mettre en recherche d'une alternative plus propice aux usages persos.