Kubernetesが強力でありながら時にイライラさせられることは周知の事実です。 私がコンテナオーケストレーションに初めて手を出したとき、落とし穴のリスト全体をまとめるのに十分なほど多くの失敗をしました。 この投稿では、私が遭遇した(または他の人が遭遇するのを見た)7つの大きな落とし穴を順に説明し、それらを回避する方法についてのヒントを共有したいと思います。 Kubernetesを試し始めたばかりの方でも、すでに本番クラスターを管理している方でも、これらの洞察が余計なストレスを回避するのに役立つことを願っています。
落とし穴: Pod仕様でCPUとメモリの要件を指定しないこと。 これは通常、Kubernetesがこれらのフィールドを必須としておらず、ワークロードはこれらなしでも起動して実行できる場合が多いために発生します。 そのため、設定の初期段階や迅速なデプロイサイクルの最中に見過ごされがちです。
背景: Kubernetesでは、リソースのrequestsとlimitsは効率的なクラスター管理に不可欠です。 リソースのrequestsは、スケジューラーが各Podに適切な量のCPUとメモリを確保し、動作に必要なリソースを保証します。 リソースlimitsは、Podが使用できるCPUとメモリの量に上限を設け、単一のPodが過剰なリソースを消費して他のPodを枯渇状態にすることを防ぎます。 リソースrequestsとlimitsが設定されていない場合:
requests(例えば100m CPU、128Miメモリ)から始めて、アプリの動作を確認します。kubectl top podsやログ/監視ツールを注視して、過剰または過小なプロビジョニングになっていないことを確認します。私の実体験: 初期の頃、私はメモリ制限について考えたことがありませんでした。 ローカルクラスターでは問題なく見えました。 しかし、より大規模な環境では、Podが次々とOOMKilledされました。 教訓を得ました。 コンテナのリソースrequestsとlimitsを設定する詳細な手順については、コンテナおよびPodへのメモリリソースの割り当て(公式Kubernetesドキュメントの一部)を参照してください。
落とし穴: Kubernetesがコンテナの健全性や準備状態をチェックする方法を明示的に定義せずにコンテナをデプロイすること。 これは、Kubernetesが内部のプロセスが終了していない限りコンテナを「実行中」と見なすために起こりがちです。 追加のシグナルがないと、Kubernetesは、たとえ内部のアプリケーションが応答しない、初期化中、またはスタックしていても、ワークロードが機能していると想定してしまいます。
背景: liveness、readiness、startup probeは、Kubernetesがコンテナの健全性と可用性を監視するために使用するメカニズムです。
/healthz)をチェックするためのシンプルなHTTP livenessProbeを追加して、Kubernetesがハングしたコンテナを再起動できるようにします。readinessProbeを使用して、アプリがウォームアップされるまでトラフィックがアプリに到達しないようにします。私の実体験: かつて、ロードに時間がかかるWebサービスのreadiness probeを忘れたことがあります。 ユーザーが早すぎるタイミングでアクセスして、奇妙なタイムアウトが発生し、何時間も頭を抱えました。 たった3行のreadiness probeがあれば、防げたはずでした。
コンテナのliveness、readiness、startup Probeを設定する包括的な手順については、公式KubernetesドキュメントのLiveness Probe、Readiness ProbeおよびStartup Probeを使用するを参照してください。
落とし穴: kubectl logsで取得したコンテナログのみに依存すること。
このコマンドは迅速かつ便利で、多くのセットアップにおいて、開発中や初期のトラブルシューティング中にログにアクセスできるように見えるため、これが起こりがちです。
しかし、kubectl logsは現在実行中または最近終了したコンテナからのログのみを取得し、それらのログはノードのローカルディスクに保存されます。
コンテナの削除、退避、またはノードの再起動が発生すると、すぐにログファイルはローテーションされるか、永久に失われる可能性があります。
私の実体験: 突然の再起動によって初めてPodログを失ったとき、「kubectl logs」だけではいかに頼りないかを実感しました。 それ以来、重要な手がかりを見逃さないように、すべてのクラスターに適切なパイプラインをセットアップしています。
落とし穴: 開発、ステージング、本番環境全体で同一の設定を持つ同じKubernetesマニフェストをデプロイすること。 これは、チームが一貫性と再利用性を目指すものの、環境固有の要因—トラフィックパターン、リソースの可用性、スケーリングのニーズ、またはアクセス制御など—が大きく異なりうることを見落としている場合によく起こります。 カスタマイズなしでは、ある環境向けに最適化された設定が別の環境では不安定性、パフォーマンス低下、またはセキュリティ欠陥を引き起こす可能性があります。
私の実体験: ある時、小さな開発環境で「テスト」のためにreplicaCountを2から10にスケールアップしました。
すぐにリソース不足になり、後始末に半日を費やしました。
しまった。
落とし穴: 未使用または古いリソース—Deployment、Service、ConfigMap、PersistentVolumeClaimなど—をクラスター内で実行したままにすること。 これは、Kubernetesが明示的に指示されない限りリソースを自動的に削除せず、所有権や有効期限を追跡する組み込みメカニズムがないためによく起こります。 時間の経過とともに、これらの忘れられたオブジェクトが蓄積し、クラスターリソースを消費し、クラウドコストを増加させます。 特に、古いServiceやLoadBalancerがトラフィックをルーティングし続けていると、運用上の混乱を引き起こす可能性があります。
kubectl get all -n <namespace>を実行して、実際に実行されているものを確認し、すべてが正当であることを確認します。私の実体験: ハッカソンの後、外部ロードバランサーに固定された「test-svc」を削除するのを忘れました。 3週間後、そのロードバランサーの料金をずっと支払っていたことに気づきました。 やってしまった。
落とし穴: Kubernetesのネイティブなネットワークプリミティブを完全に理解する前に、高度なネットワークソリューション—サービスメッシュ、カスタムCNIプラグインやマルチクラスター通信—を導入すること。 これは、チームがコアのKubernetesネットワークの仕組み(Pod間通信、ClusterIP Service、DNS解決、基本的なIngressトラフィック処理を含む)を最初に習得せずに、外部ツールを使用してトラフィックルーティング、可観測性、mTLSなどの機能を実装する際によく発生します。 結果として、ネットワーク関連の問題のトラブルシューティングが難しくなります(特に、オーバーレイが追加の抽象化や障害点をもたらす場合)。
私の実体験: かつて、小さな内部アプリでIstioを試したところ、実際のアプリよりもIstio自体のデバッグに多くの時間を費やしました。 最終的に一歩引いてIstioを削除したところ、すべてが正常に機能しました。
落とし穴: 安全でない設定でワークロードをデプロイすること。
例えば、rootユーザーとしてコンテナを実行する、latestイメージタグを使用する、セキュリティコンテキストを無効にする、cluster-adminのような過度に広範なRBACロールを割り当てるなど。
これらの慣習が根強く残っているのは、Kubernetesが初期状態では厳格なセキュリティデフォルトを強制せず、プラットフォームが意見を押し付けるのではなく柔軟に設計されているためです。
明示的なセキュリティポリシーが設定されていない場合、クラスターはコンテナエスケープ、不正な権限昇格、あるいはバージョン固定されていないイメージによる意図しない本番環境の変更といったリスクにさらされ続ける可能性があります。
:latestはもう使わない！)。
これにより、実際に何がデプロイされているかを把握しやすくなります。私の実体験: 私は大きなセキュリティ侵害を経験したことはありませんが、教訓となる話は数多く聞いています。 対策を講じなければ、何か問題が起こるのは時間の問題です。
Kubernetesは素晴らしいですが、超能力者ではありません。 何が必要かを伝えなければ、魔法のように正しいことをしてくれるわけではありません。 これらの落とし穴を心に留めておくことで、多くの悩みの種と無駄な時間を避けられます。 失敗は起こります(信じてください、私も十分失敗しました)が、それぞれがKubernetesの仕組みをより深く学ぶチャンスです。 より深く掘り下げたい場合は、公式ドキュメントとコミュニティSlackが次のステップとして最適です。 そしてもちろん、あなた自身の失敗談や成功のヒントを自由に共有してください。 結局のところ、私たちは皆、このクラウドネイティブの冒険を一緒に歩んでいるのですから。
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