Как начать пользоваться terraform, развернув локально приложение поверх minikube, и потом запустить его поверх kubernetes в cloud.google.com

Привет, Хабр! В наше время при постоянном росте объемов данных и необходимостью более быстрой и надежной обработки информации, мы сталкиваемся с требованием к эффективному обмену и синхронизации данных между различными системами. Отслеживание и обработка данных в реальном времени стало жизненно необходимым для современных приложений.

В этой статье мы рассмотрим, как Kafka Connect – мощный инструмент из экосистемы Apache Kafka – приходит на помощь при решении сложной задачи синхронизации данных между базами данных. Мы рассмотрим, как используя Kafka Connect, мы можем эффективно следить за изменениями в одной базе данных, обрабатывать их в нашем Java приложении и мгновенно записывать их в другую базу данных, обеспечивая надежность и безопасность данных.

Построим гибкую и масштабируемую архитектуру, которая позволит нам забыть о проблемах связанных с несогласованными данными и наслаждаться мгновенным доступом к актуальной информации для наших бизнес-процессов.

Данная статья является продолжением статьи - Ивентная модель данных с использованием Kafka и Kafka Connect: Построение гибкой и распределенной архитектуры.

Добро пожаловать во вторую часть статьи о построении гибкой и распределенной архитектуры с использованием Apache Kafka и Kafka Connect! В первой части мы ознакомились с ивентной моделью данных, разработали сервис отправителя и настроили интеграцию с Kafka, чтобы асинхронно отправлять сообщения. Теперь настало время рассмотреть вторую часть этого увлекательного проекта.

Во времена популярности микросервисной архитектуры появляется все больше потребности в платформах и решениях для автоматизации сложных или нереализуемых вручную процессов. Например, когда нам нужно работать с высоконагруженными приложениями, имеющими свои крутые пики и просадки посещаемости, было бы очень сложно построить архитектуру без использования Docker-контейнеров (виртуальных машин), которые позволяют разбивать приложение на части, взаимодействующие друг с другом. Однако задача становится еще более сложной, если мы работаем с приложением, которое делится на другие приложения, которые в свою очередь разделены на контейнеры, и вся эта система обрабатывает миллионы запросов пользователей и хранит невообразимый объем информации.

Яркие примеры таких приложений: YouTube или Google. Естественно, на одной машине такие сервисы не развернуть, поэтому в архитектуре используются тысячи компьютеров, именуемых Нодами (worker node). Однако эти Ноды, как части общего механизма, могут выходить из строя, и тогда их нужно заново поднимать, более того, хорошо бы вообще постоянно мониторить каждый Нод и считывать его состояние. Выполнять такие задачи становится очень сложно вручную. И, возможно, именно для этих площадок, а может быть и нет, но Google разработала технологию Kubernetes, которая выполняет роль оркестрации контейнеров. Kubernetes следит за Нодами и поднимает те, что выходят из строя, но это не единственная ее задача. Технология также может отключать неиспользуемые Ноды, оптимизируя расход ресурсов.

Казалось бы простая задача - развернуть Kubernetes кластер и в нем запустить централизованный мониторинг TICK стек и логирование ELK стек. Но для меня она осложнилась тем, что с этим технологиями я столкнулся впервые. Чтобы понять, как все работает, хотел пройти простые Quick Start инструкции. К своему удивлению, не нашел детальных актуальных описаний - либо отдельные статьи со своей спецификой, либо многостраничные книги по Kubernetes. Пока собирал пазл из многочисленных материалов, решил написать статью, в которой рассмотреть общую концепцию развертывания TICK и ELK стеков в Kubernetes. 

Для чего, вообще, решать задачу централизованного мониторинга и логирования в Kubernetes? 

Когда компании пора внедрять микросервисы? Как быть разработчику, который хочет или которого заставляют использовать Kubernetes? Где ответственность разработчика, а где админа? Кто виноват, если после внедрения «прилёг продакшен»? Об этом говорили на круглом столе учебного центра «Слёрм» и облачной платформы Mail.ru Cloud Solutions.
Под катом текстовая запись разговора.

Участники круглого стола:

• Марсель Ибраев, CTO Слёрма, сертифицированный администратор Kubernetes.
• Сергей Бондарев, администратор с более чем 20 годами опыта, Southbridge.
• Павел Селиванов, senior DevOps engineer в MCS.
• Дмитрий Лазаренко, директор по продукту в MCS, разработчик на Java.
• Виктор Гамов, Developer Advocate в Confluent (ведущий митапа).

Встреча приурочена к старту онлайн-интенсива «Kubernetes для разработчиков». В числе спикеров: Сергей Бондарев, Марсель Ибраев и Павел Селиванов. Интенсив начнётся 3 марта, успевайте!

Тех, кто работал с Kubernetes, вряд ли удивит ситуация, когда внезапно пришла идея по автоматизации, унификации, преобразованию чего-либо в кластере, но так, чтобы не волноваться за конечный результат. Когда возникает потребность в какой-то песочнице, чтобы провести тестирование, проверить гипотезу «на коленке», не используя рабочий Kubernetes-кластер.

В таких случаях приходят на помощь «мини-кластеры». Их можно запустить на рабочем ПК, «поиграться» с примитивами, построить новую структуру, а после завершения эксперимента — безвозвратно удалить (ведь это уже отработанный материал!).

Отвечая на эту потребность, разработчики со всего мира пришли со своими решениями для быстрого запуска облегчённого варианта Kubernetes. Все они по-разному организованы и, конечно, обладают разными возможностями. Чем пользоваться, зависит от нужд и предпочтений. Чтобы получше разобраться в них или вообще понять, с чего стоит начать, предлагаем результаты нашего беглого знакомства с некоторыми популярными решениями. Благо, все они достаточно хорошо документированы (как на сайтах, так и в CLI), что существенно ускоряет первое погружение и взаимодействие с ними. В конце статьи будет сводная таблица с основными особенностями решений.

В этой статье на примере простого приложения будут описаны подготовка и развертывание инфраструктуры для локальной разработки с Kubernetes и последующий запуск проекта в этом окружении.

Зачем это может понадобиться? Предоставляя услуги поддержки инфраструктуры нашим клиентам, нам часто приходится искать баланс между эффективностью и затраченными ресурсами. Когда есть потребность в нескольких рабочих окружениях для разработчиков (stage, dev, test, review и т.п.), как правило, ограничивающим фактором в их реализации являются деньги. Поэтому для решения такой задачи — в дополнение к динамическим окружениям (или вместо них) — задействуются локальные окружения прямо на рабочих местах разработчиков, о которых и пойдет речь далее.

Отладка в контейнерной среде – дело не самое простое, поэтому разработчики зачастую прибегают к неэффективным методам локализации ошибок на этапе развертывания. Быстрее и красивее будет использовать отладчик на удаленном сервере, задав точки останова для поиска причин неполадок.

Именно этот вариант мы рассмотрим сегодня и покажем, как запускать отладчик на кластере Kubernetes через IDE-среду Visual Studio Code (VS Code). В качестве приложения у нас будет программа на Go, но всё изложенное вполне применимо и к другим языкам программирования и отладчикам.

Недавно мне пришлось обновить сетевую политику для одной из наших служб. Перед внедрением изменений я захотел протестировать их с помощью Minikube, чтобы удостовериться, что ничего не испорчу.

В этой заметке описаны шаги, которые были мною выполнены для проведения теста.

Заказал (предзаказ) 8 гиговую версию 22 ноября на али за 5 104,56 + доставка 756,16. Отправили 15 декабря, 31 декабря забрал в Саратове на почте.

C помощью dd залил на 128 гиговую micro sd карту серверную Ubuntu 22.04 c официального сайта http://www.orangepi.org/html/hardWare/computerAndMicrocontrollers/service-and-support/Orange-pi-5.html

Про Kubernetes написано огромное количество статей. Установка, настройка, мониторинг и безопасность все эти аспекты рассматриваются достаточно подробно. При этом, отдельным пунктом идет создание и настройка контейнеров. И если для решения глобальных задач  администрирования нужен Kubernetes уровня продакшен, то для работы с контейнерами промышленные мощности как правило не требуются, по крайней мере до этапа нагрузочного тестирования. Например, программисту нужно создать контейнер со своим приложением. Для этого ему будет вполне достаточно Minikube который позволит работать с контейнерами локально.

В этой статье мы рассмотрим использование minikube для работы с контейнерами. Поговорим о том, чем Minikube отличается от «большого» Kubernetes. Но начнем мы с процесса установки Minikube.

Привет! Меня зовут Сергей Ермейкин, я Junior DevOps engineer в центре разработки IT-компании Lad. В моей первой статье на Хабре я расскажу про сборку своих GUI/GPU образов и покажу, как настроить хостовую и Kubernetes системы на примере игры GTA:VC.

В детстве мне очень нравилось играть в неё: рассекать на PCJ-600, вновь и вновь повторять "миссию с вертолетиком", "летать" на Panzer. Сейчас я выступаю всего лишь в роли зрителя, наблюдая за скоростными прохождениями игры. В один из таких просмотров я задался вопросом: можно ли автоматизировать процесс прохождения и направить искусственный интеллект на игру для выполнения этой задачи? Или как запустить в кластере графическое приложение, которое использует ресурсы видеокарты? Поэтому в данной статье я подготовлю среду для обучения искусственному интеллекту.

Нужен ли каждому разработчику свой dev-сервер? Многие компании, опасаясь лишних расходов и проблем, даже не пробуют внедрить такой подход.

CarPrice развернул свои dev-серверы еще в те далекие времена, когда все работало на монолите. А после монолита пилил собственный сервис для оркестрации dev-серверов на базе Docker, затем разворачивал их на Minikube и постепенно пришел к Kubernetes.

На связи ведущий инженер отдела DevOps CarPrice Михаил Чешуин. В этой статье я расскажу, как мы запускали dev-серверы в разные периоды — и как все работает сейчас