Classes de execução

Essa página descreve o recurso RuntimeClass e a seleção do mecanismo do agente de execução.

RuntimeClass é uma funcionalidade para selecionar as configurações do agente de execução do contêiner. A configuração do agente de execução de contêineres é usada para executar os contêineres de um Pod.

Motivação

Você pode configurar um RuntimeClass diferente entre os diferentes Pods para prover um equilíbrio entre performance versus segurança. Por exemplo, se parte de sua carga de trabalho necessita de um alto nível de garantia de segurança da informação, você pode optar em executar esses Pods em um agente de execução que usa virtualização de hardware. Você então terá o benefício do isolamento extra de um agente de execução alternativo, ao custo de uma latência adicional.

Você pode ainda usar um RuntimeClass para executar diferentes Pods com o mesmo agente de execução de contêineres mas com diferentes configurações.

Configuração

1. Configure a implementação do CRI nos nós (depende do agente de execução)
2. Crie o recurso RuntimeClass correspondente.

1. Configure a implementação do CRI nos nós

As configurações disponíveis através do RuntimeClass sáo dependentes da implementação do Container Runtime Interface (Container runtime interface (CRI)). Veja a documentação correspondente abaixo para a sua implementação CRI para verificar como configurar.

Note: RuntimeClass assume uma configuração homogênea de nós entre todo o cluster por padrão (o que significa que todos os nós estão configurados do mesmo jeito referente aos agentes de execução). Para suportar configurações heterogêneas, veja Associação abaixo.

As configurações possuem um nome handler correspondente, referenciado pelo RuntimeClass. Esse nome deve ser um valor DNS 1123 válido (letras, números e o carácter -).

2. Crie o recurso RuntimeClass correspondente

As etapas de configuração no passo 1 devem todas estar associadas a um nome para o campo handler que identifica a configuração. Para cada um, crie o objeto RuntimeClass correspondente.

O recurso RuntimeClass atualmente possui apenas 2 campos significativos: o nome do RuntimeClass (metadata.name) e o agente (handler). A definição do objeto se parece conforme a seguir:

apiVersion: node.k8s.io/v1  # RuntimeClass é definido no grupo de API node.k8s.io
kind: RuntimeClass
metadata:
  name: myclass  # O nome que o RuntimeClass será chamado como
  # RuntimeClass é um recurso global, e não possui namespace.
handler: myconfiguration  # Nome da configuração CRI correspondente

O nome de um objeto RuntimeClass deve ser um nome de subdomínio DNS válido.

Note: É recomendado que operações de escrita no objeto RuntimeClass (criar/atualizar/patch/apagar) sejam restritas a administradores do cluster. Isso geralmente é o padrão. Veja Visão Geral de autorizações para maiores detalhes.

Uso

Uma vez que as classes de execução estão configuradas no cluster, usar elas é relativamente simples. Especifique um runtimeClassName na especificação do Pod. Por exemplo:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  runtimeClassName: myclass
  # ...

Isso irá instruir o kubelet a usar o RuntimeClass nomeado acima (myclass) para esse Pod. Se o nome do RuntimeClass não existir, ou o CRI não puder executar a solicitação, o Pod entrará na fase final Failed. Procure por um evento correspondente para uma mensagem de erro.

Se nenhum runtimeClassName for especificado, o RuntimeHandler padrão será utilizado, que é equivalente ao comportamento quando a funcionalidade de RuntimeClass está desativada.

Configuração do CRI

Para maiores detalhes de configuração dos agentes de execução CRI, veja instalação do CRI.

dockershim

O CRI dockershim embutido no Kubernetes não suporta outros agentes de execução.

containerd

Agentes de execução são configurados através da configuração do containerd em /etc/containerd/config.toml. Agentes válidos são configurados sob a seção de runtimes:

[plugins.cri.containerd.runtimes.${HANDLER_NAME}]

Veja a documentação de configuração do containerd para maiores detalhes: https://github.com/containerd/cri/blob/master/docs/config.md

CRI-O

Agentes de execução são configurados através da configuração do CRI-O em /etc/crio/crio.conf. Agentes válidos são configurados na seção crio.runtime table:

[crio.runtime.runtimes.${HANDLER_NAME}]
  runtime_path = "${PATH_TO_BINARY}"

Veja a documentação de configuração do CRI-O para maiores detalhes.

Associação

Ao especificar o campo scheduling para um RuntimeClass, você pode colocar limites e garantir que os Pods executando dentro de uma RuntimeClass sejam associados a nós que suportem eles. Se o scheduling não estiver configurado, assume-se que esse RuntimeClass é suportado por todos os nós.

Para garantir que os Pods sejam executados em um nó que suporte um RuntimeClass específico, aquele conjunto de nós deve possuir uma marca/label padrão que é selecionado pelo campo runtimeclass.scheduling.nodeSelector. O nodeSelector do RuntimeClass é combinado com o nodeSelector do Pod em tempo de admissão, obtendo a intersecção do conjunto de nós selecionado por cada. Se existir um conflito, o pod será rejeitado.

Se os nós suportados possuírem marcação de restrição para prevenir outros Pods com uma classe de execução diferente de executar no nó, você pode adicionar o campo tolerations ao objeto RuntimeClass. Assim como com o nodeSelector, o tolerations é combinado com o campo tolerations do Pod em tempo de admissão, efetivamente pegando a intersecção do conjunto de nós aplicáveis para cada.

Para saber mais sobre a configuração de seleção de nós e tolerâncias, veja Associando Pods a Nós.

Sobrecarga de Pods

Você pode especificar os recursos extra que estão associados à execução de um Pod. Declarar esses recursos extra permite ao cluster (incluindo o agendador/scheduler de pods) contabilizar por esses recursos quando estiver decidindo sobre Pods e recursos. Para usar a contabilização desses recursos extras, você deve estar com o feature gate PodOverhead habilitado (ele já está habilitado por padrão).

Os recursos extras utilizados são especificados no objeto RuntimeClass através do campo overhead. Ao usar esses campos, você especifica o uso extra de recursos necessários para executar Pods utilizando-se desse Runtimeclass e assim contabilizar esses recursos para o Kubernetes.

What's next

• RuntimeClass Design
• RuntimeClass Scheduling Design
• Leia mais sobre Sobrecarga de Pods
• PodOverhead Feature Design