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k3s install.md

File metadata and controls

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Deploy

Este laboratorio no asume la implementación de un flujo CI/CD completo.

1. Instalación del cluster K3s

sudo apt update
sudo apt upgrade -y
ufw disable

curl -sfL https://get.k3s.io | sh -

sudo systemctl status k3s

sudo cp /etc/rancher/k3s/k3s.yaml ~/.kube/config

kubectl get nodes

Para remover el cluster: sudo /usr/local/bin/k3s-uninstall.sh

2. Instalar Helm

sudo snap install helm --classic

3. Instalar Nginx

Adicionalmente instala el controlador de Prometheus para la extracción de métricas en puerto 10254

helm repo add ingress-nginx https://kubernetes.github.io/ingress-nginx

kubectl create ns ingress-nginx

helm upgrade -i ingress-nginx ingress-nginx/ingress-nginx \
--namespace ingress-nginx \
--set controller.metrics.enabled=true \
--set controller.podAnnotations."prometheus\.io/scrape"=true \
--set controller.podAnnotations."prometheus\.io/port"=10254

3.1. Validar la instalación

helm list -A

Resultado:

ingress-nginx   ingress-nginx   1 deployed

En caso de existir otras instalaciones como Traefik se deben eliminar

helm uninstall traefik -n kube-system
helm uninstall traefik-crd -n kube-system

4. Instalar Flagger

Flagger

Con soporte para Nginx

helm repo add flagger https://flagger.app

helm upgrade -i flagger flagger/flagger \
--namespace ingress-nginx \
--set prometheus.install=true \
--set meshProvider=nginx

5. Práctica: crear un Deployment con la siguiente configuración:

  • nombre: demo-frontend
  • namespace: demo
  • imagen: cachac/demo-frontend:1
  • puerto: 8080
  • replicas: 1
  • requests: memory: "64Mi" cpu: "5m" limits: memory: "256Mi" cpu: "250m"

6. Práctica: crear un Ingress con la siguiente configuración:

  • ingress:
    • nombre: demo-frontend-ingress
    • namespace: demo
    • ingressClassName: nginx
    • host: .kubelabs.dev
    • backend: demo-frontend
    • puerto: 8080

Configurar el subdominio del estudiante en el DNS.

7. Crear un Service para exponer el Pod.

kubectl expose deployment demo-frontend --name demo-frontend --port 8080 -n demo

7.1. Revisar en browser la aplicación

En caso de error buscar y eliminar los recursos de Traefik existentes en kube-system, especialmente el Deployment.

7.2. Eliminar el Service

El service se debe eliminar ya que será sustitutido por la implementación de Flagger.

kubectl delete svc demo-frontend -n demo

8. Opcional: Crear un HPA

CPU Util: 90% Memory Util: 90%

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: demo-frontend-hpa
  namespace: demo
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: demo-frontend
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 4
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 90
    - type: Resource
      resource:
        name: memory
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 90

8.1. Validar

kubectl get hpa -n demo -w

9. Automatización de Deployment

9.1. Validar estrategia

Deployment Strategies

9.2. Instalar Flagger Load Tester

helm upgrade -i flagger-loadtester flagger/loadtester \
--namespace=demo

9.3. Identificar los recursos para la configuración de Progressive Canary Deployment

  • Layer 7 management solution (Ingress, Mesh, etc.):
  • Deployment Ref (Nombre):
  • Ingress Ref (Nombre):
  • HPA Ref (Nombre, opcional):
  • Service Port (Port & Target Port):
  • Flagger Load tester URL (Interno):
  • Service App URL (Interno):

10. Crear un Canary utilizando Flagger

apiVersion: flagger.app/v1beta1
kind: Canary
metadata:
  name: demo-frontend
  namespace: demo
spec:
  provider: <L7-MANAGER>
  # deployment reference
  targetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: <DEPLOY_NAME>
  # ingress reference
  ingressRef:
    apiVersion: networking.k8s.io/v1
    kind: Ingress
    name: <INGRESS_NAME>
  # HPA reference (optional)
  autoscalerRef:
    apiVersion: autoscaling/v2
    kind: HorizontalPodAutoscaler
    name: <HPA_NAME>

  # the maximum time in seconds for the canary deployment
  # to make progress before it is rollback (default 600s)
  progressDeadlineSeconds: 60
  service:
    # ClusterIP port number
    port: <SVC_PORT>
    # container port number or name
    targetPort: <SVC_PORT>
  analysis:
    # schedule interval (default 60s)
    interval: 10s
    # max number of failed metric checks before rollback
    threshold: 10
    # max traffic percentage routed to canary
    # percentage (0-100)
    maxWeight: 70
    # canary increment step
    # percentage (0-100)
    stepWeight: 5
    # NGINX Prometheus checks
    metrics:
    - name: request-success-rate
      # minimum req success rate (non 5xx responses)
      # percentage (0-100)
      thresholdRange:
        min: 99
      interval: 2m
    # testing (optional)
    webhooks:
      - name: "flagger load test"
        type: rollout
        # URL EJ:  http://flagger-loadtester.default/
        url: <LOADTESTER_URL>
        timeout: 10s
        metadata:
					type: cmd
          # Load tester EJ: "hey -z 120s -q 10 -c 2 http://webpage.com"
          cmd: <HEY_CONFIG_INGRESS_URL>
  • Hey Config
    • -z Tiempo de la prueba
      • -q Cantidad de hits
    • -c Usuarios concurrentes

10.1. Aplicar el Canary

10.2. Validar el estado

kubectl get canary demo-frontend -n demo
kubectl describe canary demo-frontend -n demo

10.3. Validar pods, service, ingress

Se crean nuevos pods (PRIMARY) y nuevos services (PRIMARY & CANARY)

kubectl get pods,svc,ingress
kubectl get deploy,hpa

11. Opcional: Configurar Kubeview

kubectl create ns kubeview
kubectl config set-context --current --namespace kubeview

cd ~
git clone https://github.com/benc-uk/kubeview
cd kubeview/charts/

helm install kubeview kubeview --namespace kubeview

kubectl expose --name svc-kubeview --type NodePort deployment kubeview --port 8000

11.1. Revisar en Browser

  • namespace: demo

12. Actualizar la versión de la imagen

12.1. En un Split Terminal, abrir el get del canary.

kubectl get canary demo-frontend -w

Estado: Initialized

12.2. Cambiar la version de la imagen (2)

kubectl -n demo set image deployment demo-frontend demo=cachac/demo-frontend:2

13. Visualizar resultados

13.1. Canary status:

demo-frontend   Progressing   5
demo-frontend   Progressing   70
demo-frontend   Promoting     0
demo-frontend   Finalising    0
demo-frontend   Succeeded     0

13.2. Kubeview (auto refresh 5s)

Se crean nuevos Pods, el service-canary dirige el tráfico al nuevo Pod

13.3. Validar la nueva versión del App en browser

  • El 5% del tráfico es dirigido al Canary
  • Progresivamente aumentará el tráfico hasta el 70%
  • Flagger Load Tester le está enviando tráfico sintético (Hey) para probar el nuevo Pod
  • Si el nuevo pod cumple con los requerimientos, pasan a llamarse PRIMARY

14. Opcional. Explorar otras versiones: 3, 4, 5.

14.1. Opcional: Validar logs de todos los pods

sudo curl -s https://raw.githubusercontent.com/johanhaleby/kubetail/master/kubetail -o /usr/local/bin/kubetail
azureuser@testintAutomation:~/demo$ sudo chmod +x /usr/local/bin/kubetail

kubetail demo-frontend

15. Zero downtime deployments

zero-downtime-deployments