Orchestration des mises à jour sur plusieurs clusters membres
Les administrateurs de plateforme qui gèrent un grand nombre de clusters rencontrent souvent des problèmes lors de la préproduction des mises à jour de plusieurs clusters (par exemple, mettre à niveau les versions des images du système d’exploitation du nœud, mise à jour des versions Kubernetes) de façon sûre et prévisible. Pour résoudre ce problème, Azure Kubernetes Fleet Manager (Fleet) vous permet d’orchestrer les mises à jour sur plusieurs clusters à l’aide d’exécutions de mise à jour, d’étapes, de groupes et de stratégies.
- Exécution de mise à jour : une exécution de mise à jour représente une mise à jour appliquée à une collection de clusters AKS, composée de l’objectif et de la séquence de mise à jour. L'objectif de la mise à jour décrit les mises à jour souhaitées (par exemple, mise à niveau vers la version 1.28.3 de Kubernetes). La séquence de mise à jour décrit l'ordre exact d'application des mises à jour à plusieurs grappes membres, exprimé à l'aide d'étapes et de groupes. Si elle n'est pas spécifiée, toutes les grappes membres sont mises à jour une par une de manière séquentielle. Une exécution de mise à jour peut être arrêtée et démarrée.
- Étape de mise à jour : les exécutions de mise à jour sont divisées en phases, qui sont appliquées de manière séquentielle. Par exemple, un premier index de mise à jour peut mettre à jour les clusters membres de l’environnement de test, et un deuxième index de mise à jour met ensuite à jour les clusters membres de l’environnement de production. Un temps d'attente peut être spécifié pour retarder l'application des étapes de mise à jour suivantes.
- Groupe de mises à jour : chaque étape de mise à jour contient un ou plusieurs groupes de mises à jour, qui sont utilisés pour sélectionner les clusters membres à mettre à jour. Les groupes de mise à jour sont également utilisés pour ordonner l'application des mises à jour aux grappes membres. Dans un index de mise à jour, les mises à jour sont appliquées à tous les différents groupes de mises à jour en parallèle ; dans un groupe de mises à jour, les clusters membres sont mis à jour séquentiellement. Chaque cluster membre de la flotte ne peut faire partie que d’un groupe de mises à jour.
- Stratégie de mise à jour : une stratégie de mise à jour décrit la séquence de mise à jour avec des phases et des groupes. Vous pouvez réutiliser une stratégie dans vos cycles de mise à jour au lieu de définir la séquence à chaque fois.
Actuellement, les opérations de mise à jour prises en charge sur le cluster sont les mises à niveau. Vous pouvez choisir entre deux types d'améliorations :
- Mettre à jour les versions de Kubernetes pour le plan de contrôle Kubernetes et les nœuds (ce qui inclut la mise à jour des images des nœuds).
- Ne mettez à jour que les images des nœuds.
Vous pouvez spécifier la version de Kubernetes cible vers laquelle effectuer la mise à niveau, mais vous ne pouvez pas spécifier les versions exactes de l’image de nœud cible, car les dernières versions d’image de nœud disponibles peuvent varier en fonction de la région du cluster (vérifiez le suivi des mises en production pour plus d’informations). Les versions des images des nœuds cibles sont automatiquement sélectionnées en fonction de vos préférences :
Latest: utilisez les dernières images de nœud disponibles dans la région d’un cluster au démarrage de la mise à niveau du cluster. Par conséquent, différentes versions d'images pourraient être utilisées en fonction de la région dans laquelle se trouve un cluster et de la date à laquelle sa mise à niveau commence réellement.Consistent: lorsque l’exécution de la mise à jour démarre, elle sélectionne les dernières versions d’image courantes dans les régions des clusters membres de cette exécution, de sorte que les mêmes versions d’image cohérentes sont utilisées entre les clusters.
Vous devez choisir Latest pour utiliser des versions d’images plus récentes et de réduire les risques de sécurité, et choisir Consistent pour améliorer la fiabilité en utilisant et en vérifiant ces images dans les clusters dans les phases antérieures avant de les utiliser dans des clusters ultérieurs.