Budowa wysokodostępnego klastra Kubernetes

Firma rozwijała aplikację webową, która musiała działać w trybie 24/7 bez przerw. Dotychczasowa infrastruktura nie zapewniała wysokiej dostępności, co prowadziło do przestojów w przypadku awarii serwerów lub zwiększonego ruchu. Wdrożenie Kubernetes pozwoliło na automatyczne skalowanie, load balancing oraz uproszczenie zarządzania aplikacjami.

1. Identyfikacja problemów i potrzeby modernizacji

  • Brak wysokiej dostępności - awaria jednego serwera powodowała niedostępność aplikacji
  • Brak mechanizmów automatycznego skalowania - wzrost ruchu mógł przeciążyć zasoby i spowodować spowolnienia
  • Ręczne wdrażanie aplikacji - aktualizacje wymagały manualnych operacji, co zwiększało ryzyko błędów

2. Stworzenie klastra Kubernetes

Aby zapewnić niezawodność i elastyczność infrastruktury, wdrożono klaster Kubernetes z następującymi komponentami:

  • 3 węzły master dla nadmiarowości i zapewnienia ciągłości działania
  • Minimum 5 węzłów worker obsługujących aplikacje i usługi
  • Load Balancer NGINX Ingress do zarządzania ruchem HTTP/HTTPS
  • Automatyczne skalowanie zasobów za pomocą Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
  • Mechanizmy Rolling Update i Canary Deployment do bezpiecznego wdrażania nowych wersji aplikacji

3. Automatyzacja wdrożeń i zarządzanie konfiguracją

W celu zapewnienia sprawnego zarządzania konfiguracją i automatycznego wdrażania aplikacji zastosowano metodologię GitOps

  • ArgoCD - system do automatycznego wdrażania aplikacji i synchronizacji konfiguracji z repozytorium Git
  • Helm Charts - zarządzanie pakietami Kubernetes w sposób modularny i powtarzalny
  • CI/CD (Jenkins, GitLab CI) - zautomatyzowane testowanie i wdrażanie nowych wersji aplikacji

4. Monitoring i analiza wydajności

Aby zapewnić stały nadzór nad klastrem i reagować na potencjalne problemy, wdrożono monitoring:

  • Prometheus - zbieranie metryk systemowych i aplikacyjnych
  • Grafana - wizualizacja danych i raportowanie wydajności
  • ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) - analiza logów w czasie rzeczywistym

5. Osiągnięte cele i podsumowanie

Po wdrożeniu klastra Kubernetes uzyskano:

  • Eliminację przestojów - aplikacje są automatycznie odtwarzane w razie awarii węzła
  • Szybkie wdrażanie nowych wersji - GitOps i CI/CD skróciły czas publikacji aplikacji
  • Skalowanie w czasie rzeczywistym - HPA zapewnia dynamiczne dostosowanie zasobów do ruchu użytkowników

← powrót do listy wdrożeń