RuntimeClass
Kubernetes v1.20 [stable]
Esta página describe el recurso RuntimeClass y el mecanismo de selección del motor de ejecución.
RuntimeClass es una característica que permite seleccionar la configuración del motor de ejecución para los contenedores. La configuración del motor de ejecución para los contenedores se utiliza para ejecutar los contenedores de un Pod.
Motivación
Se puede seleccionar un RuntimeClass diferente entre diferentes Pods para proporcionar equilibrio entre rendimiento y seguridad. Por ejemplo, si parte de la carga de trabajo requiere un alto nivel de garantía de seguridad, se podrían planificar esos Pods para ejecutarse en un motor de ejecución que use virtualización de hardware. Así se beneficiaría con un mayor aislamiento del motor de ejecución alternativo, con el coste de alguna sobrecarga adicional.
También se puede utilizar el RuntimeClass para ejecutar distintos Pods con el mismo motor de ejecución pero con distintos parámetros.
Configuración
- Configurar la implementación del CRI en los nodos (depende del motor de ejecución)
- Crear los recursos RuntimeClass correspondientes.
1. Configurar la implementación del CRI en los nodos
La configuración disponible utilizando RuntimeClass dependen de la implementación de la Interfaz del Motor de ejecución de Containers (CRI). Véase la sección Configuración del CRI para más información sobre cómo configurar la implementación del CRI.
Nota:
RuntimeClass por defecto asume una configuración de nodos homogénea para todo el clúster (lo que significa que todos los nodos están configurados de la misma forma para el motor de ejecución de los contenedores). Para soportar configuraciones heterogéneas de nodos, véase Planificación más abajo.Las configuraciones tienen un nombre de handler
(manipulador) correspondiente, referenciado
por la RuntimeClass. El handler
debe ser una etiqueta DNS 1123 válida
(alfanumérico + caracter -
).
2. Crear los recursos RuntimeClass correspondientes.
Cada configuración establecida en el paso 1 tiene un nombre de handler
, que
identifica a dicha configuración. Para cada handler
, hay que crear un objeto
RuntimeClass correspondiente.
Actualmente el recurso RuntimeClass sólo tiene dos campos significativos: el
nombre del RuntimeClass (metadata.name
) y el handler
. La
definición del objeto se parece a ésta:
apiVersion: node.k8s.io/v1 # La RuntimeClass se define en el grupo node.k8s.io
kind: RuntimeClass
metadata:
name: myclass # Nombre por el que se referenciará la RuntimeClass
# no contiene espacio de nombres
handler: myconfiguration # El nombre de la configuración CRI correspondiente
El nombre de un objeto RuntimeClass debe ser un nombre de subdominio DNS válido.
Nota:
Se recomienda que las operaciones de escritura de la RuntimeClass (creación/modificación/parcheo/elimiación) se restrinjan al administrador del clúster. Habitualmente es el valor por defecto. Véase Visión general de la Autorización para más detalles.Uso
Una vez se han configurado las RuntimeClasses para el clúster, el utilizarlas es
muy sencillo. Solo se especifica un runtimeClassName
en la especificación del Pod.
Por ejemplo:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: mypod
spec:
runtimeClassName: myclass
# ...
Así se informa a Kubelet del nombre de la RuntimeClass a utilizar para
este pod. Si dicha RuntimeClass no existe, o el CRI no puede ejecutar el
handler
correspondiente, el pod entrará en la
fase final Failed
.
Se puede buscar por el correspondiente
evento
con el mensaje de error.
Si no se especifica ninguna runtimeClassName
, se usará el RuntimeHandler por
defecto, lo que equivale al comportamiento cuando la opción RuntimeClass está
deshabilitada.
Configuración del CRI
Para más detalles sobre cómo configurar los motores de ejecución del CRI, véase instalación del CRI.
dockershim
El CRI dockershim incorporado por Kubernetes no soporta manejadores del motor de ejecución.
containerd
Los handlers
del motor de ejecución se configuran mediante la configuración
de containerd en /etc/containerd/config.toml
. Los handlers
válidos se
configuran en la sección de motores de ejecución:
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.${HANDLER_NAME}]
Véase la configuración de containerd para más detalles: https://github.com/containerd/containerd/blob/main/docs/cri/config.md
CRI-O
Los handlers
del motor de ejecución se configuran a través de la
configuración del CRI-O en /etc/crio/crio.conf
. Los manejadores válidos se
configuran en la tabla
crio.runtime
[crio.runtime.runtimes.${HANDLER_NAME}]
runtime_path = "${PATH_TO_BINARY}"
Véase la documentación de la configuración de CRI-O para más detalles.
Planificación
Kubernetes v1.16 [beta]
Especificando el campo scheduling
en una RuntimeClass se pueden establecer
restricciones para asegurar que los Pods ejecutándose con dicha RuntimeClass se
planifican en los nodos que la soportan.
Para asegurar que los pods sean asignados en nodos que soportan una RuntimeClass
determinada, ese conjunto de nodos debe tener una etiqueta común que se
selecciona en el campo runtimeclass.scheduling.nodeSelector
. El nodeSelector
de la RuntimeClass se combina con el nodeSelector del pod durante la admisión,
haciéndose efectiva la intersección del conjunto de nodos seleccionados por
ambos. Si hay conflicto, el pod se rechazará.
Si los nodos soportados se marcan para evitar que los pods con otra RuntimeClass
se ejecuten en el nodo, se pueden añadir tolerations
al RuntimeClass. Igual
que con el nodeSelector
, las tolerancias se mezclan con las tolerancias del
pod durante la admisión, haciéndose efectiva la unión del conjunto de nodos
tolerados por ambos.
Para saber más sobre configurar el selector de nodos y las tolerancias, véase Asignando Pods a Nodos.
Sobrecarga del Pod
Kubernetes v1.18 [beta]
Se pueden especificar recursos de sobrecarga adicional que se asocian a los Pods que estén ejecutándose. Declarar la sobrecarga permite al clúster (incluido el planificador) contabilizarlo al tomar decisiones sobre los Pods y los recursos. Para utilizar la sobrecarga de pods, se debe haber habilitado la feature gate PodOverhead (lo está por defecto).
La sobrecarga de pods se define en la RuntimeClass a través del los campos de
overhead
. Con estos campos se puede especificar la sobrecarga de los pods en
ejecución que utilizan esta RuntimeClass para asegurar que estas sobrecargas se
cuentan en Kubernetes.