Kubernetes

Kubernetes; software
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	Schermata di esempio
Genere	Software per gestione cluster (non in lista)
Sviluppatore	Google
Data prima versione	7 giugno 2014
Ultima versione	1.33.0 (23 aprile 2025)
Sistema operativo	Multipiattaforma
Linguaggio	Go
Licenza	licenza Apache 2.0; (licenza libera)
Sito web	kubernetes.io

Kubernetes (abbreviato K8s) è un sistema open-source di orchestrazione e gestione di container.^[1] Inizialmente sviluppato da Google, adesso è mantenuto da Cloud Native Computing Foundation. Funziona con molti sistemi di containerizzazione, compreso Docker.

Architettura

Architettura di un cluster Kubernetes

Kubernetes è un software formato da più componenti software disposte secondo il pattern orchestrator. Tale pattern distingue i partecipanti in master e nodi. Essi si coordinano per l'esecuzione del carico di lavoro sui server che vanno a formare un cluster controllato da Kubernetes.

Le componenti che si occupano di controllare l'esecuzione dei container applicativi sono raggruppate nel control plane. Il data plane raggruppa invece le componenti software coinvolte nelle funzionalità che gestiscono il carico di lavoro del cluster.

Master

Il master è l'attore centrale di un cluster in quanto a lui fanno riferimento tutti gli altri nodi per coordinarsi nell'esecuzione dei container. Il master si occupa solo della funzione di orchestrare i nodi e non di eseguire container applicativi.

Sia i nodi sia gli operatori/amministratori usano l'API esposta dal master come unico canale di coordinamento e controllo.

Essendo centrale al funzionamento del cluster, spesso il master viene replicato su più server in modo da garantire un'alta disponibilità del servizio.

Etcd

Etcd^[2] è il componente del master che si occupa di mantenere lo stato del sistema. Il controllo del sistema avviene specificando un desired state (stato desiderato). Ogni partecipante si attiva per contribuire a mutare il sistema verso il desired state definito nel master.

Lo stato del sistema viene rappresentato in Kubernetes mediante in concetto di risorsa. Sono definite delle risorse base sufficienti a far funzionare il cluster, che possono essere poi integrate con risorse definite da terzi per estendere le funzionalità disponibili.

Controller manager

Il controller manager si occupa costantemente di fare in modo che lo stato attuale del sistema coincida con il desired state all'interno del cosiddetto reconciliation loop. Gli interventi necessari al raggiungimento del desired state vengono fatti da controller per specifiche funzionalità attivati a loro volta dal controller manager.

Scheduler

Lo scheduler decide come assegnare il carico di lavoro specificato dal desired state sui nodi che compongono il cluster. La scelta dei nodi a cui assegnare il carico dipende dall'algoritmo di allocazione usato. Nel caso più comune la scelta viene fatta in base alla disponibilità di risorse sui nodi.

Nodo

Un nodo, anche chiamato worker, si occupa di eseguire il carico di lavoro secondo le modalità definite dal master. Per poter eseguire i carichi di lavoro, il nodo deve disporre di un container runtime come Docker.

Generalmente un nodo è identificabile a uno a uno con un singolo server del cluster. Spesso quindi ci si riferisce a un gruppo di nodi direttamente con "cluster Kubernetes".

L'architettura decentralizzata del cluster permette a un nodo di mantenere una continuità limitata nel supportare il carico di lavoro anche in caso di fallimento nella comunicazione col master.

Kubelet

Il kubelet è il componente di control plane che controlla le risorse e gestisce il carico di lavoro su un singolo nodo. Mantiene una comunicazione col master e interviene costantemente sul nodo al fine di raggiungere e mantenere il desired state.

Container runtime

Il carico di lavoro è composto da container che vengono eseguiti in un container runtime controllato dal kubelet. Il runtime astrae aspetti quali le risorse computazionali disponibili, lo storage e il networking. Docker è un esempio di container runtime compatibile con Kubernetes.

Risorse del cluster

In Kubernetes lo stato del sistema è descritto mediante l'utilizzo del concetto di risorsa. Le risorse descrivono il desired state, cioè lo stato desiderato del sistema. Una volta creata o modificata la descrizione di una risorsa sul master, le varie componenti di Kubernetes apportano le necessarie modifiche per variare dallo stato attuale del sistema verso lo stato desiderato. Alcuni esempi di modifiche al sistema possono essere l'avvio di nuovi container e la configurazione della rete per esporli su Internet.

L'utilizzo di un modello a risorse permette di descrivere con un linguaggio dichiarativo lo stato che in sistema deve assumere, senza la necessità di conoscere la tecnologia sottostante. Questo aspetto è particolarmente importante nei contesti cloud in cui Kubernetes viene offerto come servizio avendo la flessibilità di scelta sulla tecnologia sottostante.

Kubernetes permette di aggiungere etichette chiave-valore chiamate "labels" a qualunque risorsa, come ad esempio a pod e nodi. Questo permette di creare riferimenti tra le varie risorse per implementare molteplici funzionalità.

Pod

Il pod è la risorsa che descrive l'unità elementare eseguibile su un nodo del cluster. Un pod raggruppa dei container che condividono le risorse e che vengono eseguiti sullo stesso nodo. Il pod si occupa di astrarre rete e storage al fine di poter essere spostato e replicato facilmente sui nodi del cluster, permettendo una forte scalabilità orizzontale, in particolare alle applicazioni orientate ai microservizi.

I pod possono essere gestiti manualmente tramite le API di Kubernetes o più di frequente tramite i controller che assicurano il mantenimento della loro esecuzione.

Service

Il service definisce come esporre dei pod su una rete interna o esterna. Il service definisce un nome che viene risolto dal DNS interno al cluster con uno dei pod a esso associati. Il pod associati al service sono quelli che hanno in comune la label definita dal service. Di default un service è esposto all'interno di un cluster, ma può essere esposto anche all'esterno del cluster.^[3]