Kubernetes (K8s) inegavelmente transformou a implantação e o gerenciamento de aplicativos. É uma pedra angular da arquitetura nativa da nuvem. As equipes modernas de DevOps usam o Kubernetes para orquestração de pods de alta disponibilidade, failover multizona e distribuição de carga entre data centers para aplicativos. No entanto, quando se trata de executar bancos de dados no Kubernetes , muitas equipes ainda hesitam.
O ceticismo não é infundado; o Kubernetes já foi considerado a escolha errada para aplicativos com estado devido a preocupações sobre persistência de armazenamento, integridade de dados e complexidade operacional. Os bancos de dados no Kubernetes foram vistos de forma semelhante ao BASE jumping , mas para DevOps.
Felizmente, os tempos mudaram. O Kubernetes melhorou. O ecossistema do Kubernetes cresceu. Antes vistos como ousados, os operadores do Kubernetes com estado agora são maduros e robustos. No entanto, todas as implementações não são iguais. Então, vamos nos aprofundar nas considerações críticas para executar um banco de dados no Kubernetes.
Ascensão do Padrão do Operador
O Kubernetes usa o termo "Padrão Operador" para definir um algoritmo para gerenciar cargas de trabalho com estado. Em implementações, ele pode ser chamado de "Operador" ou "Operador Kubernetes" ou "Operador de banco de dados Kubernetes". Simplificando, um Operador Kubernetes é uma base de código que encapsula conhecimento operacional em tarefas de automação que gerenciam implantações com estado no Kubernetes. As tarefas de automação incluem inicialização de alta disponibilidade, execução de backups, restauração de backups, verificações de integridade e failover.
Uma busca no GitHub retornará múltiplos Operadores do Kubernetes para qualquer banco de dados. Com escolhas entre múltiplos operadores e implementação do Kubernetes, quaisquer duas equipes executando bancos de dados no Kubernetes podem ter diferenças significativas em sua felicidade.
Os melhores operadores do Kubernetes têm o maior tempo de execução em produção em ambientes estressados. A experiência adquirida ao longo do tempo não pode ser subestimada. A experiência é como os ousados encontraram casos extremos e escreveram código que os operacionaliza. Encontrar um novo caso extremo em um operador do Kubernetes em uma implantação de produção abalará a confiança no sistema. Portanto, procure um operador do Kubernetes que possa lidar com as nuances do banco de dados e tenha um forte histórico de tempo em produção.
Noções básicas de gerenciamento de banco de dados no Kubernetes
Iniciar um banco de dados em um contêiner é simples. Operar um banco de dados de produção garantindo integridade, disponibilidade e desempenho de dados requer uma lista de verificação. Considere o seguinte ao escolher um Operador Kubernetes:
Backups
Dados são a força vital de qualquer organização. Backups regulares e confiáveis não são negociáveis. Em um ambiente Kubernetes, integrar soluções de backup com serviços de armazenamento de objetos, como o Amazon S3, pode oferecer opções de armazenamento escaláveis e duráveis. Agendamentos de backup automatizados, criptografia e processos de restauração são recursos a serem procurados em uma estratégia de backup robusta.
Monitoramento
A visibilidade do desempenho de um banco de dados é crucial para prevenir problemas. O Kubernetes fornece ferramentas como Prometheus e Grafana para monitoramento. Além disso, o banco de dados deve expor suas próprias métricas que sejam significativas e acionáveis. Essas métricas devem cobrir aspectos como desempenho de consulta, utilização de recursos e latência.
Recuperação de desastres
O planejamento de recuperação de desastres garante que você tenha um plano para restaurar serviços em caso de falhas catastróficas. A capacidade do Kubernetes de gerenciar cargas de trabalho em clusters pode ser aproveitada para estratégias eficazes de recuperação de desastres. As organizações devem testar rotineiramente os procedimentos de recuperação.
Alta disponibilidade
O tempo de inatividade é custoso (financeiramente e reputacionalmente). O Kubernetes brilha ao implantar ambientes de alta disponibilidade, evitando assim pontos únicos de falha. O Kubernetes oferece suporte a isso por meio de StatefulSets e ReplicaSets, permitindo a execução de várias instâncias de um banco de dados que podem assumir o controle perfeitamente se uma falhar.
Escala de conexão
À medida que a base de usuários cresce, a demanda por conexões de banco de dados também cresce. O Kubernetes se destaca em escalar aplicativos sem estado, mas os bancos de dados exigem estratégias bem pensadas de escala de conexão. O pool de conexão e a escala horizontal de réplicas de leitura são uma ferramenta para mitigar cargas crescentes sem degradar o desempenho.
Considerações sobre Cloud Native
Esta lista de verificação existe há tanto tempo quanto os próprios bancos de dados. Enquadrar a lista de verificação com relação aos princípios nativos da nuvem muda um pouco o modelo de pensamento. A complexidade é introduzida, mas isso também cria oportunidades.
Soluções de armazenamento em disco
Gaste tempo para construir uma compreensão da arquitetura de armazenamento do Kubernetes. Se as escolhas para configurar a computação forem lineares, então as escolhas para configurar o armazenamento são uma matriz. StatefulSets gerenciam volumes persistentes, mas selecionar a classe de armazenamento correta afeta o desempenho e a disponibilidade. Considerações adicionais incluem fatores como entrada/saída por segundo (IOPS), latência e redundância ao escolher soluções de armazenamento para seu banco de dados. Ao executar bancos de dados no Kubernetes, não é irrealista gastar mais tempo planejando as necessidades de armazenamento.
Backups e armazenamento de objetos
Enquanto o "armazenamento" acima se refere ao desempenho dos arquivos em uso ativo por um banco de dados, o armazenamento de objetos é um local para backups e logs de transações. Integrar backups com serviços de armazenamento de objetos diminui custos e potencializa a durabilidade dos dados. O uso de produção requer que os operadores de banco de dados do Kubernetes suportem integração perfeita com o armazenamento de objetos moderno.
Facilidade de uso e escalabilidade
O ponto forte do Kubernetes é escalar aplicativos sem esforço. Os operadores de banco de dados modernos do Kubernetes permitem fácil escalabilidade para cima (escala vertical), escalabilidade para fora (escala horizontal) e escalabilidade para baixo (durante períodos de baixo tráfego). A automação por meio dos operadores do Kubernetes simplifica esses eventos em configurações padronizadas e chamadas de API.
Atualizações e manutenção
Executar atualizações e manutenção deve parecer rotina. Os operadores do Kubernetes facilitam atualizações contínuas, o que minimiza o tempo de inatividade durante as atualizações. A facilidade de automação reduz os custos de testes usando implantações canary. Esses testes reduzem os riscos tradicionalmente associados à atualização de sistemas de banco de dados críticos.
Executar bancos de dados no Kubernetes é um caminho conhecido
Executar um banco de dados no Kubernetes não deve ser uma fonte de ansiedade — se for, siga um caminho diferente. As ferramentas e implementações certas criam uma camada de dados robusta e resiliente para seus aplicativos.
A boa notícia é que o caminho é um caminho conhecido, e foi pavimentado com código que aponta o caminho. Ao embarcar nessa jornada com Operadores maduros, as equipes desenvolverão o sucesso da experiência anterior. O objetivo é claro: deixar um Operador do Kubernetes cuidar dos bancos de dados; entregar valor aos usuários por meio de aplicativos inovadores.
