단계별 설명과 함께 아래의 솔루션을 확인하세요.
설명:
해결책(단계별) :
1. 불필요한 파일 식별 및 제거: 이미지의 내용을 검토하여 런타임에 필요하지 않은 파일을 식별합니다. 여기에는 개발 도구, 빌드 스크립트, 문서 또는 임시 파일이 포함될 수 있습니다. 'docker history'와 같은 도구를 사용하여 이미지의 계층을 확인하고 불필요한 추가 항목을 식별합니다.
2. 빌드 단계 최적화: Dockerfile을 분석하여 이미지 크기를 증가시키는 불필요한 명령이나 레이어를 파악합니다. 예를 들어, 다단계 빌드를 사용하여 빌드 종속성과 런타임 종속성을 분리하면 이미지 크기를 크게 줄일 수 있습니다.
3. 작은 기본 이미지 사용: 'ubuntu'나 'centos'처럼 크고 무거운 기본 이미지 대신 'alpine'이나 'scratch'처럼 최소한의 환경만 제공하는 가벼운 기본 이미지를 선택하세요. 작은 기본 이미지는 이미지 크기 측면에서 상당한 이점을 제공합니다.
4. 파일 압축: 'gzip' 또는 'bzip2'와 같은 도구를 사용하여 구성 파일이나 로그 파일과 같은 정적 자산을 압축하여 크기를 줄입니다.
5. 종속성을 위한 패키지 관리자 사용: 'apt-gets' 또는 'yum'과 같은 패키지 관리자를 사용하여 필요한 라이브러리와 종속성을 설치하세요. 이렇게 하면 설치 과정이 간소화되고 패키지 선택이 최적화됩니다.
예:
원래 Dockefflle:
ubuntu:latest에서
# 종속성 설치
apt-get update && \를 실행하세요
apt-get install -y python3 python3-pip
# 애플리케이션 코드 및 종속성 복사
복사 - /app
# 응용 프로그램 실행
CMD ["pytnon3", "/app/app.py"]
다단계 빌드로 최적화된 Dockerfile:
python:3.9-alpine AS 빌더에서
# 종속성 설치
COPY requirements.txt lapp,/
pip install -r /app/requirements.txt를 실행하세요.
# 애플리케이션을 빌드합니다
복사 . /app
python setup.py 빌드를 실행하세요
처음부터 AS 런타임
# 컴파일된 애플리케이션을 복사합니다
COPY --from-builder /app/build /app
# 애플리케이션을 실행하세요
CMD ["/앱/앱"]
이 최적화된 Dockerfile은 더 작은 기본 이미지('pytnon.3.9-alpineS')를 사용하고, 다단계 빌드를 활용하여 빌드 종속성과 런타임 종속성을 분리하며, 필요한 컴파일된 애플리케이션만 최종 이미지에 복사합니다. 결과적으로 컨테이너 이미지 크기가 훨씬 작아집니다. 매일 대량의 데이터를 처리하는 중요한 배치 작업이 있습니다. 쿠버네티스 클러스터가 재시작되더라도 이 작업은 매일 특정 시간에 실행되어야 합니다. 안정적인 실행을 보장하기 위해 쿠버네티스 작업과 CronJobs를 사용하여 이 작업을 설계하고 구현하는 방법을 설명하세요.

아래의 해결책을 참조하세요.
설명
해결책:
api 버전: v1
종류: 포드
메타데이터:
라벨:
테스트: 활성도
이름: liveness-exec
투기:
컨테이너:
- 이름: 라이브니스
이미지: k8s.gcr.io/busybox
인수:
- /bin/sh
- -씨
- touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -rf /tmp/healthy; sleep 600
라이브니스 프로브:
임원:
명령:
- 고양이
- /tmp/healthy
초기 지연 초: 5
기간초: 5
구성 파일에서 Pod에 컨테이너가 하나만 있는 것을 확인할 수 있습니다. periodSeconds 필드는 kubelet이 5초마다 활성 프로브를 수행하도록 지정합니다. initialDelaySeconds 필드는 kubelet이 첫 번째 프로브를 수행하기 전에 5초 동안 기다려야 함을 나타냅니다. 프로브를 수행하기 위해 kubelet은 대상 컨테이너에서 cat /tmp/healthy 명령을 실행합니다. 명령이 성공하면 0을 반환하고, kubelet은 컨테이너가 활성 상태이며 정상 상태라고 간주합니다. 명령이 0이 아닌 값을 반환하면 kubelet은 컨테이너를 종료하고 다시 시작합니다.
컨테이너가 시작되면 다음 명령을 실행합니다.
/bin/sh -c "touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -rf /tmp/healthy; sleep 600" 컨테이너가 실행된 후 처음 30초 동안은 /tmp/healthy 파일이 존재합니다. 따라서 처음 30초 동안 cat /tmp/healthy 명령은 성공 코드를 반환합니다. 30초가 지나면 cat /tmp/healthy 명령은 실패 코드를 반환합니다.
포드 생성:
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/probe/exec-liveness.yaml
30초 이내에 Pod 이벤트를 확인하세요.
kubectl describe pod liveness-exec
출력은 아직 활성 프로브가 실패하지 않았음을 나타냅니다.
SubobjectPath 유형 이유 메시지에서 FirstSeen LastSeen Count를 확인하세요.
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
24초 24초 1 {기본 스케줄러} 일반 예약됨 liveness-exec가 worker0에 성공적으로 할당됨
23초 23초 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} 일반 풀링 "k8s.gcr.io/busybox" 이미지 풀링
23초 23초 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} 정상적으로 끌어왔습니다. 성공적으로 이미지를 끌어왔습니다.
"k8s.gcr.io/busybox"
23초 23초 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} 정상 생성됨 docker id로 컨테이너 생성됨
86849c15382e; 보안:[seccomp=unconfined]
23초 23초 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} 정상 시작 docker id로 컨테이너 시작됨
86849c15382e
35초 후에 Pod 이벤트를 다시 확인하세요.
kubectl describe pod liveness-exec
출력 하단에는 활성 프로브가 실패했고 컨테이너가 종료되었다가 다시 생성되었음을 나타내는 메시지가 있습니다.
SubobjectPath 유형 이유 메시지에서 FirstSeen LastSeen Count를 확인하세요.
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
37초 37초 1 {기본 스케줄러} 정상적으로 예약됨 liveness-exec가 worker0에 성공적으로 할당됨
36초 36초 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} 일반 풀링 "k8s.gcr.io/busybox" 이미지 풀링
36초 36초 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} 정상적으로 끌어왔습니다. 성공적으로 이미지를 끌어왔습니다.
"k8s.gcr.io/busybox"
36초 36초 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} 정상 생성됨 docker id로 컨테이너 생성됨
86849c15382e; 보안:[seccomp=unconfined]
36초 36초 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} 정상 시작 docker id로 컨테이너 시작됨
86849c15382e
2초 2초 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} 경고 비정상 Liveness 프로브가 실패했습니다. cat: 열 수 없습니다.
'/tmp/healthy': 해당 파일이나 디렉토리가 없습니다.
30초 더 기다린 후 컨테이너가 다시 시작되었는지 확인하세요.
kubectl get pod liveness-exec
출력은 RESTARTS가 증가되었음을 보여줍니다.
이름 준비 상태 재시작 나이
liveness-exec 1/1 러닝 1 1m

단계별 설명과 함께 아래의 솔루션을 확인하세요.
설명:
해결책(단계별) :
1. 배포에서 활성 프로브를 정의합니다.

- 'my-service-image:latest'를 서비스 이미지로 바꾸세요. - '8080'을 서비스가 수신하는 포트로 바꾸세요. - 필요에 따라 프로브 설정을 조정하세요. 2. 상태 점검 구성으로 서비스를 생성하세요.

- 'healthCheckNodePort'는 선택 사항이지만, 서비스에 대한 외부 상태 확인에 사용할 수 있습니다. 3. YAML 파일 적용: - 'kubectl apply -f deployment_yamr' 및 'kubectl apply -f service.yaml'을 사용하여 배포 및 서비스를 적용합니다. 4. 상태 확인 확인: - 서비스 로그에서 활성 프로브 결과를 확인합니다. - 파드가 비정상 상태가 되면 활성 프로브를 통해 재시작해야 합니다. - 'kubectl get pods -I app=my-service'를 사용하여 파드 상태를 확인할 수도 있습니다. 5. 고급 구성: - 더 복잡한 상태 확인 요구 사항에는 'exec' 또는 'httpGet' 프로브를 사용합니다. - 'failureThreshold' 및 'successThreshold'를 구성하여 프로브의 민감도를 조정합니다. - 파드가 트래픽을 수신할 준비가 되었는지 확인하는 준비 확인을 위해 배포에 'readinessProbe'를 추가합니다.

해결책:

해결책:
nginxsvc 서비스를 5050 포트에서 서비스하도록 업데이트하려면 서비스 정의 yaml 파일을 편집해야 합니다. kubectl edit 명령을 사용하여 서비스를 직접 편집할 수 있습니다.
kubectl edit svc nginxsvc
서비스 정의 YAML 파일이 기본 편집기에서 열립니다. 서비스의 targetPort를 5050으로 변경하고 파일을 저장하세요.
폴러 포드에 포트 90에 바인딩된 haproxy라는 HAproxy 컨테이너를 추가하려면 /opt/KDMC00101/poller.yaml에 있는 포드 정의 yaml 파일을 편집해야 합니다.
다음 구성을 사용하여 포드 정의 yaml 파일에 새 컨테이너를 추가할 수 있습니다.
컨테이너:
- 이름: haproxy
이미지: haproxy
포트:
- 컨테이너 포트: 90
볼륨마운트:
- 이름: haproxy-config
마운트 경로: /usr/local/etc/haproxy/haproxy.cfg
하위 경로: haproxy.cfg
인수: ["haproxy", "-f", "/usr/local/etc/haproxy/haproxy.cfg"]
이렇게 하면 HAproxy 컨테이너가 포드에 추가되고 포트 90에서 수신하도록 구성됩니다. 또한 ConfigMap haproxy-config가 컨테이너에 마운트되어 haproxy.cfg를 /usr/local/etc/haproxy/haproxy.cfg에서 사용할 수 있습니다.
/opt/KDMC00101/haproxy.cfg에 있는 구성을 컨테이너에 주입하려면 다음 명령을 사용하여 ConfigMap을 만들어야 합니다.
kubectl create configmap haproxy-config --from-file=/opt/KDMC00101/haproxy.cfg nginxsvc 대신 localhost에 연결되도록 폴러 컨테이너의 args도 업데이트해야 합니다. Pod의 정의 yaml 파일을 편집하고 args 필드를 args: ["poller","--host=localhost"]로 변경하면 됩니다.
이러한 변경을 완료한 후 다음 명령을 실행하여 업데이트된 Pod를 클러스터에 배포할 수 있습니다.
kubectl 적용 -f /opt/KDMC00101/poller.yaml
이렇게 하면 HAproxy 컨테이너가 포함된 향상된 Pod가 클러스터에 배포됩니다. HAproxy 컨테이너는 포트 90에서 수신 대기하고 포트 5050에서 nginxsvc 서비스에 대한 연결을 프록시합니다. 폴러 컨테이너는 nginxsvc 대신 localhost에 연결하여 연결이 새 서비스 엔드포인트로 올바르게 프록시되도록 합니다.
이것은 기본적인 예이며, 사용 사례에 맞게 haproxy.cfg 파일과 인수를 조정해야 할 수도 있습니다.