第3章 デプロイメント

レプリケーションコントローラーは、指定した Pod のレプリカ数が常に実行されていることを確認します。Pod の終了または削除が行われた場合に、レプリケーションコントローラーが機能し、定義した数になるまでインスタンス化する数を増やします。同様に、必要以上の数の Pod が実行されている場合には、定義された数に一致させるために必要な数の Pod を削除します。

レプリケーションコントローラー設定は以下で設定されています。

セレクターは、レプリケーションコントローラーが管理する Pod に割り当てられるラベルセットです。これらのラベルは、Pod 定義に組み込まれ、レプリケーションコントローラーがインスタンス化します。レプリケーションコントローラーは、必要に応じて調節するために、セレクターを使用して、すでに実行中の Pod 数を判断します。

レプリケーションコントローラーは、追跡もしませんが、負荷またはトラフィックに基づいて自動スケーリングを実行することもありません。この場合は、レプリカ数を外部の自動スケーラーで調整する必要があります。

以下は、レプリケーションコントローラー定義の例です。

apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
  name: frontend-1
spec:
  replicas: 1  1
  selector:    2
    name: frontend
  template:    3
    metadata:
      labels:  4
        name: frontend 5
    spec:
      containers:
      - image: openshift/hello-openshift
        name: helloworld
        ports:
        - containerPort: 8080
          protocol: TCP
      restartPolicy: Always

レプリケーションコントローラーと同様に、ReplicaSet は、指定された数の Pod レプリカが特定の時点で実行されるようにするネイティブの Kubernetes API オブジェクトです。レプリカセットとレプリケーションコントローラーの相違点は、レプリカセットではセットベースのセレクター要件をサポートし、レプリケーションコントローラーは等価ベースのセレクター要件のみをサポートする点です。

以下は、ReplicaSet 定義の例になります。

apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: frontend-1
  labels:
    tier: frontend
spec:
  replicas: 3
  selector: 1
    matchLabels: 2
      tier: frontend
    matchExpressions: 3
      - {key: tier, operator: In, values: [frontend]}
  template:
    metadata:
      labels:
        tier: frontend
    spec:
      containers:
      - image: openshift/hello-openshift
        name: helloworld
        ports:
        - containerPort: 8080
          protocol: TCP
      restartPolicy: Always

Deployment と DeploymentConfig オブジェクトの重要な違いの 1 つとして、ロールアウトプロセスで各設計で選択される CAP theorem (原則) のプロパティーがあります。DeploymentConfig オブジェクトは整合性を優先しますが、Deployments オブジェクトは整合性よりも可用性を優先します。

DeploymentConfig オブジェクトの場合、デプロヤー Pod を実行するノードがダウンする場合、ノードの置き換えは行われません。プロセスは、ノードが再びオンラインになるまで待機するか、または手動で削除されます。ノードを手動で削除すると、対応する Pod も削除されます。つまり、kubelet は関連付けられた Pod も削除するため、Pod を削除してロールアウトの固定解除を行うことはできません。

一方、Deployment ロールアウトはコントローラーマネージャーから実行されます。コントローラーマネージャーはマスター上で高可用性モードで実行され、リーダー選択アルゴリズムを使用して可用性を整合性よりも優先するように設定します。障害の発生時には、他の複数のマスターが同時に同じデプロイメントに対して作用する可能性がありますが、この問題は障害の発生直後に調整されます。

自動ロールバック

現時点で、デプロイメントでは、問題の発生時の最後に正常にデプロイされたレプリカセットへの自動ロールバックをサポートしていません。

トリガー

Deployment の場合、デプロイメントの Pod テンプレートに変更があるたびに新しいロールアウトが自動的にトリガーされるので、暗黙的な設定変更トリガーが含まれます。Pod テンプレートの変更時に新たなロールアウトが不要な場合には、デプロイメントを以下のように停止します。

$ oc rollout pause deployments/<name>

ライフサイクルフック

Deployment ではライフサイクルフックをサポートしていません。

カスタムストラテジー

デプロイメントでは、ユーザーが指定するカスタムデプロイメントストラテジーをサポートしていません。

ロールオーバー

Deployment オブジェクトのデプロイメントプロセスは、すべての新規ロールアウトにデプロイヤー Pod を使用する DeploymentConfig オブジェクトとは対照的に、コントローラーループで実行されます。つまり、Deployment オブジェクトにはできるだけ多くのアクティブなレプリカセットを指定することができ、最終的にデプロイメントコントローラーが以前のすべてのレプリカセットをスケールダウンし、最新のものをスケールアップします。

DeploymentConfig オブジェクトでは、実行できるデプロイヤー Pod は最大 1 つとなっています。複数のデプロイヤーがある場合は競合が生じ、それぞれが最新のレプリケーションコントローラーであると考えるコントローラーをスケールアップしようとします。これにより、2 つのレプリケーションコントローラーのみを一度にアクティブにできます。最終的には Deployment オブジェクトのロールアウトが加速します。

比例スケーリング

デプロイメントコントローラーのみがデプロイメントが所有する新旧のレプリカセットのサイズについての信頼できる情報源であるため、継続中のロールアウトのスケーリングが可能です。追加のレプリカはレプリカセットのサイズに比例して分散されます。

デプロイメントについては、コントローラーが新規レプリケーションコントローラーのサイズに関してデプロイヤープロセスと競合するためにロールアウトが続行されている場合にスケーリングできません。

ロールアウト中の一時停止

Deployment はいつでも一時停止できます。つまり、継続中のロールアウトも一時停止できます。一方、デプロイヤー Pod は現時点で一時停止できないので、ロールアウト時にデプロイメントを一時停止しようとしても、デプロイヤープロセスはこの影響を受けず、完了するまで続行されます。