Kubernetes : à quoi sert cet outil ?

Kubernetes est une plateforme open source qui permet d’automatiser le déploiement, la mise à l’échelle et la gestion des applications conteneurisées. Elle regroupe les conteneurs en clusters et les gère comme une seule entité. Un fonctionnement stable et performant des services est ainsi garanti. Avec des fonctions comme la répartition de charge, l’auto-réparation et les déploiements progressifs, Kubernetes facilite largement l’exploitation des applications modernes.

Qu’est-ce que Kubernetes ?

Kubernetes (K8s) est un système open source d’orchestration de conteneurs, initialement développé par Google et aujourd’hui maintenu par la Cloud Native Computing Foundation (CNCF). Il administre les applications conteneurisées dans des environnements distribués en automatisant le démarrage (et redémarrage), la mise à l’échelle, la surveillance et le remplacement automatique des conteneurs défaillants.

Son architecture, écrite en langage Go (Golang), repose sur un plan de contrôle et plusieurs nœuds de travail, avec différentes composantes comme le planificateur (Scheduler), chargé de la gestion centrale. Grâce aux configurations déclaratives (par exemple dans des fichiers YAML), on définit l’état souhaité du système, que Kubernetes s’efforce de maintenir en permanence. L’outil peut être utilisé aussi bien dans le Cloud, sur des ordinateurs locaux que dans des data centers On-Premises.

Comment fonctionne Kubernetes ?

Kubernetes est un système d’orchestration de conteneurs. Cela signifie que le logiciel ne crée pas de conteneurs, mais qu’il les gère. Pour ce faire, Kubernetes s’appuie sur l’automatisation des processus, ce qui simplifie pour les développeurs le test, la maintenance et le déploiement d’applications. L’architecture de Kubernetes repose sur une hiérarchie claire :

• Conteneur : contient des applications et leurs environnements logiciels.
• Pod : unité de base de Kubernetes, un pod regroupe un ou plusieurs conteneurs qui partagent les mêmes ressources réseau et de stockage.
• Nœud : exécute un ou plusieurs pods Kubernetes et peut correspondre à une machine virtuelle ou physique.
• Cluster : regroupe plusieurs nœuds en un cluster Kubernetes.

L’architecture Kubernetes repose également sur le principe du plan de contrôle et des nœuds de travail. Ces derniers correspondent aux parties exécutées du système, gérées et contrôlées par le plan de contrôle.

Le plan de contrôle a pour rôle, par exemple, de répartir les pods sur les nœuds. Grâce à une surveillance continue, il intervient automatiquement lorsqu’un nœud tombe en panne et peut réaffecter ou recréer les pods concernés pour compenser la défaillance. L’état actuel est sans cesse comparé à l’état souhaité et ajusté si nécessaire. Le plan de contrôle sert aussi de point d’accès pour les administrateurs, qui orchestrent les conteneurs via celui-ci.

Nœud Kubernetes

Le nœud travailleur est un serveur physique ou virtuel sur lequel s’exécutent un ou plusieurs conteneurs. Il comprend un environnement d’exécution dédié aux conteneurs. On y trouve également le Kubelet, un agent chargé de la communication avec le plan de contrôle, qui démarre et arrête les conteneurs. Avec le cAdvisor, le Kubelet intègre un service qui enregistre l’utilisation des ressources, utile pour l’analyse des performances. Enfin, le Kube-proxy permet au système d’assurer le Load Balancing et d’établir des connexions réseau via TCP ou d’autres protocoles.

Plan de contrôle Kubernetes

Le plan de contrôle est lui aussi un serveur (ou un ensemble de serveurs). Pour contrôler et surveiller les nœuds de travail, il exécute le Controller Manager, une composante qui regroupe plusieurs processus :

• le Node Controller surveille les nœuds et réagit lorsqu’un d’entre eux tombe en panne
• le Replication Controller veille à ce que le nombre souhaité de pods fonctionne simultanément ; dans les configurations modernes, il est remplacé par des ReplicaSets, généralement gérés via des déploiements
• l’Endpoints Controller gère les objets endpoint, chargé d’assurer la connexion entre les services et les pods
• le ServiceAccount et Token Controller administre l’espace de noms et crée des jetons d’accès API

En plus du Controller Manager, une base de données appelée etcd est utilisée. Dans cette base de données clé-valeur, la configuration du cluster est stockée et gérée par le plan de contrôle. Le composant Scheduler automatise la distribution des pods sur les nœuds de travail. La communication avec les nœuds passe par l’API Server, intégré au plan de contrôle, qui fournit une interface REST et échange des données au format JSON. Grâce à cette interface, les différents contrôleurs peuvent interagir efficacement avec les nœuds.

Kubernetes et Docker : complémentarité ou rivalité ?

La question de savoir qui performe le mieux dans la comparaison Kubernetes vs Docker ne se pose pas vraiment, car les deux outils sont conçus pour fonctionner ensemble. Docker (ou une autre plateforme de conteneurs comme rkt) assure l’assemblage et l’exécution des conteneurs, tandis que Kubernetes y accède pour en assurer l’orchestration et l’automatisation des processus. Kubernetes seul ne prend pas en charge la création de conteneurs.

La véritable concurrence se situe plutôt avec Docker Swarm, un outil dédié à l’orchestration de Docker. Lui aussi fonctionne avec des clusters et propose des fonctionnalités proches de celles de Kubernetes.

Quels sont les avantages de Kubernetes ?

Kubernetes offre de nombreux atouts qui renforcent la scalabilité, la fiabilité opérationnelle et l’efficacité.

✓ Évolutivité automatisée : Kubernetes exploite les ressources de manière optimale. Au lieu de laisser tourner des machines inutilisées, il libère ces ressources pour d’autres tâches ou les met en pause, réduisant ainsi les coûts.

✓ Haute tolérance aux pannes : grâce à la réplication et à la restauration automatique, les applications continuent de fonctionner même si certaines composantes tombent en panne.

✓ Utilisation optimisée des ressources : les pods et conteneurs sont répartis intelligemment sur les nœuds disponibles afin d’optimiser la puissance de calcul.

✓ Déploiement et rollbacks simplifiés : les nouvelles versions d’applications peuvent être déployées avec un effort minimal, et un retour rapide aux versions antérieures reste possible si nécessaire.

✓ Indépendance de la plateforme : Kubernetes s’exécute sur des serveurs locaux, dans le Cloud ou dans un Cloud Hybride, garantissant la portabilité des charges de travail.

✓ Découverte de services et répartition de charge : Kubernetes détecte automatiquement les services dans le cluster et répartit le trafic de manière équilibrée, sans nécessiter de répartiteur de charge externe.

✓ Gestion efficace par API : grâce à une API centrale, toutes les composantes du cluster peuvent être administrées et automatisées, y compris via des outils externes et des pipelines CI/CD.

À quoi sert Kubernetes ?

Kubernetes est particulièrement indiqué lorsque les applications s’exécutent dans des conteneurs et qu’une infrastructure évolutive et hautement disponible est requise. Voici quelques cas d’usage typiques :

• Architectures de microservices : en pratique, K8s est souvent utilisé pour gérer des architectures de microservices, où de nombreux petits services sont développés, testés et mis à jour indépendamment. Les entreprises s’appuient sur Kubernetes pour automatiser les environnements de développement et de production et réagir plus rapidement aux nouvelles exigences.
• CI/CD : Kubernetes est largement employé dans l’intégration continue (CI) et le déploiement continu (CD), car il permet d’automatiser les déploiements et de gérer les versions de manière fiable.
• Multi-Cloud et Cloud Hybride : dans des stratégies de Multi-Cloud ou de Cloud Hybride, Kubernetes déploie des charges de travail (workloads) indépendamment des plateformes et permet de les déplacer facilement entre différents fournisseurs de Cloud ou centres de données.
• Big Data : Kubernetes est aussi adapté aux projets de Big Data et de Machine Learning, où de nombreux conteneurs éphémères fonctionnent en parallèle.
• Grandes plateformes : pour les plateformes accueillant un grand nombre d’utilisateurs, Kubernetes est indispensable pour absorber automatiquement les pics de trafic et garantir la résilience des services.