Как проектировать отказоустойчивую архитектуру в Kubernetes в облаке?
Основные принципы
Отказы устраняются на уровне доменов отказа, избыточности и автоматизации. В Kubernetes это значит — распределять компоненты по AZ/нодам, делать сервисы многокопийными, хранить состояние в реплицируемых/managed-сервисах и автоматизировать обнаружение/восстановление.
Контрольная плоскость и кластер
-
Используйте managed control plane (EKS/GKE/AKS) или разверните мастера в нескольких AZ.
-
Разделяйте кластеры по blast-radius (prod / non-prod / infra).
-
Защитите kube-system: выделенные узлы, лимит доступа (RBAC) и мониторинг API-сервера.
Ноды, зона размещения и типы воркеров
-
Развертывайте node pools в каждой AZ, минимум 2–3 AZ для высокой доступности.
-
Отдельные пуулы для stateful/compute-intensive/spot-воркеров. Spot — для некритичных задач + fallback на on-demand.
-
Используйте taints & tolerations для изоляции критичных нагрузок.
Деплоймент приложений
-
Минимум 3 реплики для критичных сервисов, распределять по AZ через pod anti-affinity.
-
Пробуйте PodDisruptionBudget чтобы избежать одновременного удаления > допустимого числа копий.
apiVersion: policy/v1
kind: PodDisruptionBudget
spec:
minAvailable: 2
selector: { matchLabels: { app: web } }
- Используйте readiness/liveness/startup probes; корректно задавайте initialDelaySeconds, periodSeconds.
Stateful workloads и хранилище
-
Не храните критичные БД на одном PV в одной AZ. Предпочтительнее — managed RDS/Cloud SQL/Aurora/Spanner или кластерные СУБД с репликацией.
-
Для файлового хранилища используйте региональные/сетевые опции (EFS, Filestore, Azure Files) или CSI с replication.
-
Резервные копии и тест восстановления — автоматизируйте snapshot + инструмент (например, Velero).
Сеть и балансировка
-
HA Ingress (несколько реплик контроллера) + внешние LBs, распределённые по AZ.
-
externalTrafficPolicy: Local сохраняет исходный IP, но учитывайте drain/affinity.
-
Используйте NetworkPolicies и (при необходимости) сервис-меш/sidecar (mTLS, circuit-breaker, retries, rate-limit).
Масштабирование и устойчивость к пикам
-
HPA по нагрузке (CPU/пользовательские метрики) + Cluster Autoscaler для добавления нод.
-
Оставляйте буфер capacity и заранее warm-up (provisioned nodes) для быстрых пикoв.
-
VPA для корректировки requests/limits (в сочетании с HPA аккуратно).
Ресурсы и QoS
-
Всегда задавайте requests и limits — избегайте «no-request» pods (низкий QoS приводит к эвикшенам при давлении).
-
Применяйте vertical/horizontal limits и мониторьте OOM/kube-scheduler events.
Деплой и обновления
-
Rolling updates с maxUnavailable/maxSurge, canary/blue-green для критичных релизов.
-
Используйте preStop hook и connection draining; корректно дренируйте ноды перед выключением.
Наблюдаемость и автоматизация реагирования
-
Метрики (Prometheus), логи (ELK/Cloud Logging), трассировка (Jaeger/X-Ray).
-
SLO/alerting: latency, error-rate, pod restarts, node pressure, replication lag.
-
Автоматическое remediation (restart, cordon/evacuate) и runbooks для on-call.
Тестирование отказов
- Регулярные «game days», chaos engineering (симулировать падение AZ, нод, сетевых нарушений) и проверка восстановления.
Backups и DR
- Автоматизируйте backup PV, etcd (managed контролируемо), конфигурации (IaC). Тренируйте восстановление в другом регионе/кластере.
Security и управление
-
RBAC, PodSecurity (PSA), Admission controllers (OPA/Gatekeeper) — запрещайте risky-практики.
-
Secrets в SecretManager/Vault, не в plain k8s manifests.
Этот набор мер обеспечивает устойчивость приложения в Kubernetes в облаке: избыточность, правильное хранение состояния, корректное масштабирование, наблюдаемость и отработанные операции восстановления.