По мере роста Kubernetes-кластера у команды прибавляются задачи: нужно выбирать стратегию выкладки, настраивать наблюдаемость, управлять конфигурациями и обновлять узлы.

Начать можно с руководства по Kubernetes Deployments DevOps-инженера Пуру Туладхара. Автор объясняет, как Deployment управляет ReplicaSet и подами, поддерживает нужное количество реплик и выполняет обновления приложения.

В Kubernetes Deployment встроены две стратегии обновления: RollingUpdate (постепенное обновление подов) и Recreate (полная остановка старой версии перед запуском новой). Canary- (канареечная — постепенное открытие новой версии части пользователей) и Blue-Green-выкладку (сине-зелёная — переключение трафика между двумя параллельными версиями) собирают с помощью нескольких Deployment и дополнительного управления трафиком. Для сложной маршрутизации могут потребоваться Ingress-контроллер, API-шлюз или service mesh. Среди практических советов: держать K8s-конфигурации в системе контроля версий и подключать их к CI/CD-конвейеру, для сбора метрик можно использовать Prometheus, а для их визуализации — Grafana. Набор доступных показателей зависит от источников данных и настроенных экспортёров.

Более компактный формат у подборки Kubernetes 101 под лицензией Apache 2.0. У репозитория около полутора тысяч звёзд на GitHub, а материал разбит на четыре блока: базовые советы по Dockerfile, инфраструктура (безопасность, сети, нагрузки), ключевые концепции Kubernetes с той же канареечной и сине-зелёной выкладкой и короткий финальный раздел про деплой и ревью.

Пошаговая инструкция по запуску K8s-кластера ориентирована на минимальный набор компонентов на виртуальных машинах с Debian 11. Прежде чем переходить к развёртыванию самого кластера, автор отключает swap, загружает модули ядра overlay и br_netfilter, а затем устанавливает kubelet, kubeadm, kubectl и CRI-O. В современных версиях Kubernetes swap можно оставить включённым при соответствующей настройке kubelet, хотя по умолчанию он по-прежнему не запускается на Linux-узле с активным swap.

После этого автор выбирает CIDR для сети подов, подключает первый рабочий узел и настраивает доступ к API кластера через kubectl. В отдельном репозитории лежат конфигурации Terraform для развёртки виртуальных машин под лицензией GPL 3.0, которые можно взять как основу и адаптировать под свою инфраструктуру.

Уточнение: материал опубликован в мае 2023 года, поэтому его стоит использовать для знакомства с устройством кластера, а команды перед запуском проверять с актуальной документацией Kubernetes и CRI-O.

Компактный гайд от GitLab показывает связку GitLab Agent, CI/CD и FluxCD. В примере конвейер упаковывает Kubernetes-манифесты в OCI-артефакт и помещает его в GitLab Container Registry, после чего FluxCD получает и применяет артефакт в кластере. Одной из практик оттуда является использование OCI-репозитория как кеширующего слоя между Git и FluxCD: конвейер GitLab упаковывает манифесты в OCI-артефакт и отправляет его в реестр. FluxCD следит за указанным OCIRepository, получает новую версию артефакта и применяет содержащиеся в нём манифесты.

Некоторые разделы доступны только в платных редакциях GitLab. Остальная часть руководства показывает общую схему GitOps: конвейер упаковывает манифесты в OCI-артефакт, а Flux получает его из OCI-репозитория и применяет в кластере. Источником истины при этом остаётся Git, а OCI-репозиторий работает лишь промежуточным слоем доставки.

Свой блок практик есть и у самой команды Kubernetes. В нём собраны и базовые пункты вроде «указывайте стабильные версии API», и более прикладные советы по сервисам, меткам и работе с kubectl. Разработчики рекомендуют избегать подов без привязки к ReplicaSet или Deployment и не задавать hostPort напрямую.

Кластеры работают в режиме Multi Master: etcd работает в кластерном режиме на выделенных SSD-дисках, поэтому отказ одного мастера не останавливает работу остальных. Хранение данных построено на нескольких storage-классах: SSD Ceph, HDD Ceph, геораспределённый Ceph между дата-центрами, а также блочные диски по iSCSI и файловое хранилище с NFS-протоколом для legacy-приложений. Кластер масштабируется автоматически через Cluster Autoscaler: узлы добавляются и удаляются по нагрузке. Создать и удалить кластер можно через панель управления, API или собственный Terraform-провайдер.

Более свежая часть платформы — Kubernetes as a Service на базе Deckhouse Kubernetes Platform: встроенный мониторинг, управление сертификатами и безопасность из коробки, без ручной настройки инфраструктуры. Конкретный состав компонентов и версии для обеих линеек стоит уточнять у технической команды Linx Cloud перед внедрением. Документация по Kubernetes у крупного облачного провайдера обновляется часто, и часть деталей может не совпадать с формальной датой последней правки страницы.

Glasskube был менеджером K8s-пакетов, вдохновлённым Homebrew, npm и apt: каждое обновление проходило проверку на наборе тестов, а в каталоге были доступны Ingress-NGINX, Kube Prometheus Stack, cert-manager и другие распространённые компоненты Kubernetes. В 2024 году проект вошёл в CNCF Landscape. Но 17 июня 2026 года репозиторий заархивирован владельцем и переведён в режим read-only — для нового проекта Glasskube уже не стоит рассматривать как активное решение, хотя документация (архитектура, установка на разные ОС, шаблон для ArgoCD) остаётся доступной, если инструмент уже внедрён.

K0rdent запустила Mirantis в начале 2025 года как инструментарий для проектирования распределённых сред управления контейнерами (DCME). 0rdent разворачивают как управляющую платформу. Через Cluster API он создаёт и обновляет дочерние кластеры в облачной, локальной или гибридной инфраструктуре. Набор доступных провайдеров и дополнительных сервисов зависит от версии и конфигурации. В мае 2026 года кластеры, развёрнутые и управляемые через k0rdent, прошли проверку CNCF Kubernetes v1.35 на соответствие требованиям conformance и получили статус Certified Kubernetes; сам k0rdent при этом включён в CNCF Landscape как management-платформа для сертифицированных дистрибутивов. В документации есть быстрый старт, настройка управляющего кластера и примеры конфигураций.

DeployKF разработчики описывают как платформу, которая берёт лучшее из Kubeflow, Airflow и MLflow, чтобы дать любому пользователю Kubernetes возможность строить ML-платформу без экспертизы в MLOps. На практике готова пока только экосистема Kubeflow: интеграцию с Airflow и MLflow сами разработчики помечают как «coming soon» в своей документации. Сейчас работают централизованная система конфигураций и интеграция с Istio, cert-manager, Kyverno, S3 и MySQL, хотя раздел про Kyverno в документации тоже пока не завершён.

Управлять кластером самостоятельно необязательно: у нас есть платформа для развёртки, масштабирования и мониторинга контейнерных приложений на основе Deckhouse Kubernetes Platform. По сравнению с «ванильной» конфигурацией она добавляет метрики и дашборды для мониторинга, готовые компоненты аутентификации и авторизации, преднастроенные Flannel или Cilium для сети.

Подробный разбор возможностей и интерфейса сервиса есть в статье на Хабре, со скриншотами или на сайте Linx Cloud. Сервис можно протестировать напрямую и задать нам вопросы по использованию.