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5.6.1.

중요

기술 프리뷰 기능은 Red Hat 프로덕션 서비스 수준 계약(SLA)에서 지원되지 않으며 기능적으로 완전하지 않을 수 있습니다. 따라서 프로덕션 환경에서 사용하는 것은 권장하지 않습니다. 이러한 기능을 사용하면 향후 제품 기능을 조기에 이용할 수 있어 개발 과정에서 고객이 기능을 테스트하고 피드백을 제공할 수 있습니다.

Red Hat 기술 프리뷰 기능의 지원 범위에 대한 자세한 내용은 기술 프리뷰 기능 지원 범위를 참조하십시오.

5.6.1.1. 사전 요구 사항

  • Operator SDK CLI가 설치됨
  • Java 11+

5.6.1.2.

프로세스

  1. 프로젝트를 생성합니다.

    1. 프로젝트 디렉토리를 생성합니다.

      $ mkdir memcached-operator
    2. 프로젝트 디렉터리로 변경합니다.

      $ cd memcached-operator
    3. $ operator-sdk init \
          --plugins=quarkus \
          --domain=example.com \
          --project-name=memcached-operator
  2. API를 생성합니다.

    간단한 Memcached API를 생성합니다.

    $ operator-sdk create api \
        --plugins quarkus \
        --group cache \
        --version v1 \
        --kind Memcached
  3. Operator 이미지를 빌드하여 내보냅니다.

    기본 Makefile 대상을 사용하여 Operator를 빌드하고 내보냅니다. 내보낼 수 있는 레지스트리를 사용하는 이미지의 가져오기 사양에 IMG를 설정합니다.

    $ make docker-build docker-push IMG=<registry>/<user>/<image_name>:<tag>
  4. Operator를 실행합니다.

    1. CRD를 설치합니다.

      $ make install
    2. 클러스터에 프로젝트를 배포합니다. 내보낸 이미지에 IMG를 설정합니다.

      $ make deploy IMG=<registry>/<user>/<image_name>:<tag>
  5. 샘플 CR(사용자 정의 리소스)을 생성합니다.

    1. 샘플 CR을 생성합니다.

      $ oc apply -f config/samples/cache_v1_memcached.yaml \
          -n memcached-operator-system
    2. CR에서 Operator를 조정하는지 확인합니다.

      $ oc logs deployment.apps/memcached-operator-controller-manager \
          -c manager \
          -n memcached-operator-system
  6. $ oc delete -f config/samples/cache_v1_memcached.yaml -n memcached-operator-system
  7. 정리합니다.

    다음 명령을 실행하여 이 절차의 일부로 생성된 리소스를 정리합니다.

    $ make undeploy

5.6.1.3. 다음 단계

5.6.2.

중요

기술 프리뷰 기능은 Red Hat 프로덕션 서비스 수준 계약(SLA)에서 지원되지 않으며 기능적으로 완전하지 않을 수 있습니다. 따라서 프로덕션 환경에서 사용하는 것은 권장하지 않습니다. 이러한 기능을 사용하면 향후 제품 기능을 조기에 이용할 수 있어 개발 과정에서 고객이 기능을 테스트하고 피드백을 제공할 수 있습니다.

Red Hat 기술 프리뷰 기능의 지원 범위에 대한 자세한 내용은 기술 프리뷰 기능 지원 범위를 참조하십시오.

이 프로세스는 Operator 프레임워크의 두 가지 주요 요소를 사용하여 수행됩니다.

Operator SDK
OLM(Operator Lifecycle Manager)
클러스터에 대한 Operator의 설치, 업그레이드, RBAC(역할 기반 액세스 제어)
참고

5.6.2.1. 사전 요구 사항

  • Operator SDK CLI가 설치됨
  • Java 11+

5.6.2.2. 프로젝트 생성

Operator SDK CLI를 사용하여 memcached-operator라는 프로젝트를 생성합니다.

프로세스

  1. 프로젝트에 사용할 디렉터리를 생성합니다.

    $ mkdir -p $HOME/projects/memcached-operator
  2. 디렉터리로 변경합니다.

    $ cd $HOME/projects/memcached-operator
  3. $ operator-sdk init \
        --plugins=quarkus \
        --domain=example.com \
        --project-name=memcached-operator
5.6.2.2.1. PROJECT 파일

operator-sdk init 명령으로 생성된 파일 중에는 Kubebuilder PROJECT 파일이 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

domain: example.com
layout:
- quarkus.javaoperatorsdk.io/v1-alpha
projectName: memcached-operator
version: "3"

5.6.2.3. API 및 컨트롤러 생성

Operator SDK CLI를 사용하여 CRD(사용자 정의 리소스 정의) API 및 컨트롤러를 생성합니다.

프로세스

  1. $ operator-sdk create api \
        --plugins=quarkus \1
        --group=cache \2
        --version=v1 \3
        --kind=Memcached 4
    1
    2
    3
    4

검증

  1. $ tree

    출력 예

    .
    ├── Makefile
    ├── PROJECT
    ├── pom.xml
    └── src
        └── main
            ├── java
            │   └── com
            │       └── example
            │           ├── Memcached.java
            │           ├── MemcachedReconciler.java
            │           ├── MemcachedSpec.java
            │           └── MemcachedStatus.java
            └── resources
                └── application.properties
    
    6 directories, 8 files

5.6.2.3.1. API 정의

Memcached CR(사용자 정의 리소스)의 API를 정의합니다.

프로세스

    1. public class MemcachedSpec {
      
          private Integer size;
      
          public Integer getSize() {
              return size;
          }
      
          public void setSize(Integer size) {
              this.size = size;
          }
      }
    2. 참고

      import java.util.ArrayList;
      import java.util.List;
      
      public class MemcachedStatus {
      
          // Add Status information here
          // Nodes are the names of the memcached pods
          private List<String> nodes;
      
          public List<String> getNodes() {
              if (nodes == null) {
                  nodes = new ArrayList<>();
              }
              return nodes;
          }
      
          public void setNodes(List<String> nodes) {
              this.nodes = nodes;
          }
      }
    3. @Version("v1")
      @Group("cache.example.com")
      public class Memcached extends CustomResource<MemcachedSpec, MemcachedStatus> implements Namespaced {}
5.6.2.3.2. CRD 매니페스트 생성

프로세스

  • $ mvn clean install

검증

  • $ cat target/kubernetes/memcacheds.cache.example.com-v1.yaml

    출력 예

    # Generated by Fabric8 CRDGenerator, manual edits might get overwritten!
    apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1
    kind: CustomResourceDefinition
    metadata:
      name: memcacheds.cache.example.com
    spec:
      group: cache.example.com
      names:
        kind: Memcached
        plural: memcacheds
        singular: memcached
      scope: Namespaced
      versions:
      - name: v1
        schema:
          openAPIV3Schema:
            properties:
              spec:
                properties:
                  size:
                    type: integer
                type: object
              status:
                properties:
                  nodes:
                    items:
                      type: string
                    type: array
                type: object
            type: object
        served: true
        storage: true
        subresources:
          status: {}

5.6.2.3.3.

프로세스

  • apiVersion: cache.example.com/v1
    kind: Memcached
    metadata:
      name: memcached-sample
    spec:
      # Add spec fields here
      size: 1

5.6.2.4. 컨트롤러 구현

새 API 및 컨트롤러를 생성하면 컨트롤러 논리를 구현할 수 있습니다.

프로세스

  1.     <dependency>
          <groupId>commons-collections</groupId>
          <artifactId>commons-collections</artifactId>
          <version>3.2.2</version>
        </dependency>
  2. 예 5.9. Example MemcachedReconciler.java

    package com.example;
    
    import io.fabric8.kubernetes.client.KubernetesClient;
    import io.javaoperatorsdk.operator.api.reconciler.Context;
    import io.javaoperatorsdk.operator.api.reconciler.Reconciler;
    import io.javaoperatorsdk.operator.api.reconciler.UpdateControl;
    import io.fabric8.kubernetes.api.model.ContainerBuilder;
    import io.fabric8.kubernetes.api.model.ContainerPortBuilder;
    import io.fabric8.kubernetes.api.model.LabelSelectorBuilder;
    import io.fabric8.kubernetes.api.model.ObjectMetaBuilder;
    import io.fabric8.kubernetes.api.model.OwnerReferenceBuilder;
    import io.fabric8.kubernetes.api.model.Pod;
    import io.fabric8.kubernetes.api.model.PodSpecBuilder;
    import io.fabric8.kubernetes.api.model.PodTemplateSpecBuilder;
    import io.fabric8.kubernetes.api.model.apps.Deployment;
    import io.fabric8.kubernetes.api.model.apps.DeploymentBuilder;
    import io.fabric8.kubernetes.api.model.apps.DeploymentSpecBuilder;
    import org.apache.commons.collections.CollectionUtils;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.List;
    import java.util.Map;
    import java.util.stream.Collectors;
    
    public class MemcachedReconciler implements Reconciler<Memcached> {
      private final KubernetesClient client;
    
      public MemcachedReconciler(KubernetesClient client) {
        this.client = client;
      }
    
      // TODO Fill in the rest of the reconciler
    
      @Override
      public UpdateControl<Memcached> reconcile(
          Memcached resource, Context context) {
          // TODO: fill in logic
          Deployment deployment = client.apps()
                  .deployments()
                  .inNamespace(resource.getMetadata().getNamespace())
                  .withName(resource.getMetadata().getName())
                  .get();
    
          if (deployment == null) {
              Deployment newDeployment = createMemcachedDeployment(resource);
              client.apps().deployments().create(newDeployment);
              return UpdateControl.noUpdate();
          }
    
          int currentReplicas = deployment.getSpec().getReplicas();
          int requiredReplicas = resource.getSpec().getSize();
    
          if (currentReplicas != requiredReplicas) {
              deployment.getSpec().setReplicas(requiredReplicas);
              client.apps().deployments().createOrReplace(deployment);
              return UpdateControl.noUpdate();
          }
    
          List<Pod> pods = client.pods()
              .inNamespace(resource.getMetadata().getNamespace())
              .withLabels(labelsForMemcached(resource))
              .list()
              .getItems();
    
          List<String> podNames =
              pods.stream().map(p -> p.getMetadata().getName()).collect(Collectors.toList());
    
    
          if (resource.getStatus() == null
                   || !CollectionUtils.isEqualCollection(podNames, resource.getStatus().getNodes())) {
               if (resource.getStatus() == null) resource.setStatus(new MemcachedStatus());
               resource.getStatus().setNodes(podNames);
               return UpdateControl.updateResource(resource);
          }
    
          return UpdateControl.noUpdate();
      }
    
      private Map<String, String> labelsForMemcached(Memcached m) {
        Map<String, String> labels = new HashMap<>();
        labels.put("app", "memcached");
        labels.put("memcached_cr", m.getMetadata().getName());
        return labels;
      }
    
      private Deployment createMemcachedDeployment(Memcached m) {
          Deployment deployment = new DeploymentBuilder()
              .withMetadata(
                  new ObjectMetaBuilder()
                      .withName(m.getMetadata().getName())
                      .withNamespace(m.getMetadata().getNamespace())
                      .build())
              .withSpec(
                  new DeploymentSpecBuilder()
                      .withReplicas(m.getSpec().getSize())
                      .withSelector(
                          new LabelSelectorBuilder().withMatchLabels(labelsForMemcached(m)).build())
                      .withTemplate(
                          new PodTemplateSpecBuilder()
                              .withMetadata(
                                  new ObjectMetaBuilder().withLabels(labelsForMemcached(m)).build())
                              .withSpec(
                                  new PodSpecBuilder()
                                      .withContainers(
                                          new ContainerBuilder()
                                              .withImage("memcached:1.4.36-alpine")
                                              .withName("memcached")
                                              .withCommand("memcached", "-m=64", "-o", "modern", "-v")
                                              .withPorts(
                                                  new ContainerPortBuilder()
                                                      .withContainerPort(11211)
                                                      .withName("memcached")
                                                      .build())
                                              .build())
                                      .build())
                              .build())
                      .build())
              .build();
        deployment.addOwnerReference(m);
        return deployment;
      }
    }

    예제 컨트롤러는 각 Memcached CR(사용자 정의 리소스)에 대해 다음 조정 논리를 실행합니다.

다음 하위 섹션에서는 구현 예제의 컨트롤러에서 리소스를 조사하는 방법과 조정 반복문을 트리거하는 방법을 설명합니다.

5.6.2.4.1. 조정 반복문
  1. 모든 컨트롤러에는 조정 반복문을 구현하는 Reconcile() 메서드가 포함된 조정기 오브젝트가 있습니다.

            Deployment deployment = client.apps()
                    .deployments()
                    .inNamespace(resource.getMetadata().getNamespace())
                    .withName(resource.getMetadata().getName())
                    .get();
  2.         if (deployment == null) {
                Deployment newDeployment = createMemcachedDeployment(resource);
                client.apps().deployments().create(newDeployment);
                return UpdateControl.noUpdate();
            }
  3.         int currentReplicas = deployment.getSpec().getReplicas();
            int requiredReplicas = resource.getSpec().getSize();
  4.         if (currentReplicas != requiredReplicas) {
                deployment.getSpec().setReplicas(requiredReplicas);
                client.apps().deployments().createOrReplace(deployment);
                return UpdateControl.noUpdate();
            }
  5.         List<Pod> pods = client.pods()
                .inNamespace(resource.getMetadata().getNamespace())
                .withLabels(labelsForMemcached(resource))
                .list()
                .getItems();
    
            List<String> podNames =
                pods.stream().map(p -> p.getMetadata().getName()).collect(Collectors.toList());
  6.         if (resource.getStatus() == null
                    || !CollectionUtils.isEqualCollection(podNames, resource.getStatus().getNodes())) {
                if (resource.getStatus() == null) resource.setStatus(new MemcachedStatus());
                resource.getStatus().setNodes(podNames);
                return UpdateControl.updateResource(resource);
            }
5.6.2.4.2.

    private Map<String, String> labelsForMemcached(Memcached m) {
        Map<String, String> labels = new HashMap<>();
        labels.put("app", "memcached");
        labels.put("memcached_cr", m.getMetadata().getName());
        return labels;
    }
5.6.2.4.3.

    private Deployment createMemcachedDeployment(Memcached m) {
        Deployment deployment = new DeploymentBuilder()
            .withMetadata(
                new ObjectMetaBuilder()
                    .withName(m.getMetadata().getName())
                    .withNamespace(m.getMetadata().getNamespace())
                    .build())
            .withSpec(
                new DeploymentSpecBuilder()
                    .withReplicas(m.getSpec().getSize())
                    .withSelector(
                        new LabelSelectorBuilder().withMatchLabels(labelsForMemcached(m)).build())
                    .withTemplate(
                        new PodTemplateSpecBuilder()
                            .withMetadata(
                                new ObjectMetaBuilder().withLabels(labelsForMemcached(m)).build())
                            .withSpec(
                                new PodSpecBuilder()
                                    .withContainers(
                                        new ContainerBuilder()
                                            .withImage("memcached:1.4.36-alpine")
                                            .withName("memcached")
                                            .withCommand("memcached", "-m=64", "-o", "modern", "-v")
                                            .withPorts(
                                                new ContainerPortBuilder()
                                                    .withContainerPort(11211)
                                                    .withName("memcached")
                                                    .build())
                                            .build())
                                    .build())
                            .build())
                    .build())
            .build();
      deployment.addOwnerReference(m);
      return deployment;
    }

5.6.2.5. Operator 실행

다음 세 가지 방법으로 Operator SDK CLI를 사용하여 Operator를 빌드하고 실행할 수 있습니다.

  • Go 프로그램으로 클러스터 외부에서 로컬로 실행합니다.
  • 클러스터에서 배포로 실행합니다.
  • Operator를 번들로 제공하고 OLM(Operator Lifecycle Manager)을 사용하여 클러스터에 배포합니다.
5.6.2.5.1. 클러스터 외부에서 로컬로 실행

Operator 프로젝트를 클러스터 외부의 Go 프로그램으로 실행할 수 있습니다. 이는 배포 및 테스트 속도를 높이기 위한 개발 목적에 유용합니다.

프로세스

  1. $ mvn clean install

    출력 예

    [INFO] ------------------------------------------------------------------------
    [INFO] BUILD SUCCESS
    [INFO] ------------------------------------------------------------------------
    [INFO] Total time:  11.193 s
    [INFO] Finished at: 2021-05-26T12:16:54-04:00
    [INFO] ------------------------------------------------------------------------

  2. $ oc apply -f target/kubernetes/memcacheds.cache.example.com-v1.yml

    출력 예

    customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/memcacheds.cache.example.com created

  3. apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
    kind: ClusterRoleBinding
    metadata:
      name: memcached-operator-admin
    subjects:
    - kind: ServiceAccount
      name: memcached-quarkus-operator-operator
      namespace: <operator_namespace>
    roleRef:
      kind: ClusterRole
      name: cluster-admin
      apiGroup: ""
  4. $ oc apply -f rbac.yaml
  5. $ java -jar target/quarkus-app/quarkus-run.jar
    참고

  6. $ kubectl apply -f memcached-sample.yaml

    출력 예

    memcached.cache.example.com/memcached-sample created

검증

  • $ oc get all

    출력 예

    NAME                                                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
    pod/memcached-sample-6c765df685-mfqnz                      1/1     Running   0          18s

5.6.2.5.2. 클러스터에서 배포로 실행

Operator 프로젝트를 클러스터에서 배포로 실행할 수 있습니다.

프로세스

  1. 다음 make 명령을 실행하여 Operator 이미지를 빌드하고 내보냅니다. 액세스할 수 있는 리포지토리를 참조하려면 다음 단계에서 IMG 인수를 수정합니다. Quay.io와 같은 리포지토리 사이트에 컨테이너를 저장하기 위해 계정을 받을 수 있습니다.

    1. 이미지를 빌드합니다.

      $ make docker-build IMG=<registry>/<user>/<image_name>:<tag>
      참고

      Docker는 자동으로 -platform 에서 지정한 값으로 환경 변수를 설정합니다. Buildah를 사용하면 -build-arg 를 목적으로 사용해야 합니다. 자세한 내용은 다중 아키텍처를 참조하십시오.

    2. 이미지를 리포지토리로 내보냅니다.

      $ make docker-push IMG=<registry>/<user>/<image_name>:<tag>
      참고

      두 명령 모두 이미지의 이름과 태그(예: IMG=<registry>/<user>/<image_name>:<tag>)를 Makefile에 설정할 수 있습니다. 기본 이미지 이름을 설정하려면 IMG ?= controller:latest 값을 수정합니다.

  2. 다음 명령을 실행하여 CRD를 기본 네임스페이스에 설치합니다.

    $ oc apply -f target/kubernetes/memcacheds.cache.example.com-v1.yml

    출력 예

    customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/memcacheds.cache.example.com created

  3. 다음 예와 같이 rbac.yaml 이라는 파일을 생성합니다.

    apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
    kind: ClusterRoleBinding
    metadata:
      name: memcached-operator-admin
    subjects:
    - kind: ServiceAccount
      name: memcached-quarkus-operator-operator
      namespace: <operator_namespace>
    roleRef:
      kind: ClusterRole
      name: cluster-admin
      apiGroup: ""
    중요

    rbac.yaml 파일은 이후 단계에서 적용됩니다.

  4. 다음 명령을 실행하여 Operator를 배포합니다.

    $ make deploy IMG=<registry>/<user>/<image_name>:<tag>
  5. 다음 명령을 실행하여 이전 단계에서 생성한 rbac.yaml 파일을 적용하여 memcached-quarkus-operator-operatorcluster-admin 권한을 부여합니다.

    $ oc apply -f rbac.yaml
  6. 다음 명령을 실행하여 Operator가 실행 중인지 확인합니다.

    $ oc get all -n default

    출력 예

    NAME                                                      READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
    pod/memcached-quarkus-operator-operator-7db86ccf58-k4mlm   0/1       Running   0           18s

  7. 다음 명령을 실행하여 memcached-sample.yaml 을 적용하고 memcached-sample Pod를 생성합니다.

    $ oc apply -f memcached-sample.yaml

    출력 예

    memcached.cache.example.com/memcached-sample created

검증

  • 다음 명령을 실행하여 Pod가 시작되었는지 확인합니다.

    $ oc get all

    출력 예

    NAME                                                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
    pod/memcached-quarkus-operator-operator-7b766f4896-kxnzt   1/1     Running   1          79s
    pod/memcached-sample-6c765df685-mfqnz                      1/1     Running   0          18s

5.6.2.5.3. Operator 번들링 및 Operator Lifecycle Manager를 통한 배포
5.6.2.5.3.1. Operator 번들

Operator 번들 형식은 Operator SDK 및 Operator Lifecycle Manager (OLM)의 기본 패키지 메서드입니다. Operator SDK를 사용하여 Operator 프로젝트를 번들 이미지로 빌드하고 푸시하여 OLM에서 Operator를 사용할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 개발 워크스테이션에 Operator SDK CLI가 설치됨
  • OpenShift CLI (oc) v4.15 이상이 설치됨
  • Operator SDK를 사용하여 Operator 프로젝트를 초기화함

프로세스

  1. Operator 프로젝트 디렉터리에서 다음 make 명령을 실행하여 Operator 이미지를 빌드하고 내보냅니다. 액세스할 수 있는 리포지토리를 참조하려면 다음 단계에서 IMG 인수를 수정합니다. Quay.io와 같은 리포지토리 사이트에 컨테이너를 저장하기 위해 계정을 받을 수 있습니다.

    1. 이미지를 빌드합니다.

      $ make docker-build IMG=<registry>/<user>/<operator_image_name>:<tag>
      참고

      Operator용 SDK에서 생성한 Dockerfile은 Go 빌드에 대해 GOARCH=amd64 를 명시적으로 참조합니다. AMD64 이외의 아키텍처의 경우 GOARCH=$TARGETARCH 로 수정할 수 있습니다. Docker는 자동으로 -platform 에서 지정한 값으로 환경 변수를 설정합니다. Buildah를 사용하면 -build-arg 를 목적으로 사용해야 합니다. 자세한 내용은 다중 아키텍처를 참조하십시오.

    2. 이미지를 리포지토리로 내보냅니다.

      $ make docker-push IMG=<registry>/<user>/<operator_image_name>:<tag>
  2. Operator SDK generate bundlebundle validate 명령을 비롯한 다양한 명령을 호출하는 make bundle 명령을 실행하여 Operator 번들 매니페스트를 생성합니다.

    $ make bundle IMG=<registry>/<user>/<operator_image_name>:<tag>

    Operator의 번들 매니페스트는 애플리케이션을 표시, 생성, 관리하는 방법을 설명합니다. make bundle 명령은 Operator 프로젝트에서 다음 파일 및 디렉터리를 생성합니다.

    • ClusterServiceVersion 오브젝트를 포함하는 bundle/manifests라는 번들 매니페스트 디렉터리
    • bundle/metadata라는 번들 메타데이터 디렉터리
    • config/crd 디렉터리의 모든 CRD(사용자 정의 리소스 정의)
    • Dockerfile bundle.Dockerfile

    그런 다음 operator-sdk bundle validate를 사용하여 이러한 파일을 자동으로 검증하고 디스크상의 번들 표현이 올바른지 확인합니다.

  3. 다음 명령을 실행하여 번들 이미지를 빌드하고 내보냅니다. OLM에서는 하나 이상의 번들 이미지를 참조하는 인덱스 이미지를 통해 Operator 번들을 사용합니다.

    1. 번들 이미지를 빌드합니다. 이미지를 내보낼 레지스트리, 사용자 네임스페이스, 이미지 태그에 대한 세부 정보를 사용하여 BUNDLE_IMG를 설정합니다.

      $ make bundle-build BUNDLE_IMG=<registry>/<user>/<bundle_image_name>:<tag>
    2. 번들 이미지를 내보냅니다.

      $ docker push <registry>/<user>/<bundle_image_name>:<tag>
5.6.2.5.3.2. Operator Lifecycle Manager를 사용하여 Operator 배포

OLM(Operator Lifecycle Manager)은 Kubernetes 클러스터에서 Operator 및 관련 서비스를 설치, 업데이트하고 라이프사이클을 관리하는 데 도움이 됩니다. OLM은 기본적으로 OpenShift Container Platform에 설치되고 Kubernetes 확장으로 실행되므로 추가 툴 없이 모든 Operator 라이프사이클 관리 기능에 웹 콘솔과 OpenShift CLI(oc)를 사용할 수 있습니다.

Operator 번들 형식은 Operator SDK 및 OLM의 기본 패키지 메서드입니다. Operator SDK를 사용하여 OLM에서 번들 이미지를 신속하게 실행하여 올바르게 실행되는지 확인할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 개발 워크스테이션에 Operator SDK CLI가 설치됨
  • Operator 번들 이미지를 빌드하여 레지스트리로 내보냄
  • Kubernetes 기반 클러스터에 OLM이 설치됨( apiextensions.k8s.io/v1 CRD(예: OpenShift Container Platform 4.15)를 사용하는 경우 v1.16.0 이상
  • cluster-admin 권한이 있는 계정을 사용하여 oc로 클러스터에 로그인됨

프로세스

  • 다음 명령을 입력하여 클러스터에서 Operator를 실행합니다.

    $ operator-sdk run bundle \1
        -n <namespace> \2
        <registry>/<user>/<bundle_image_name>:<tag> 3
    1
    run bundle 명령은 유효한 파일 기반 카탈로그를 생성하고 OLM을 사용하여 클러스터에 Operator 번들을 설치합니다.
    2
    선택 사항: 기본적으로 이 명령은 ~/.kube/config 파일의 현재 활성 프로젝트에 Operator를 설치합니다. -n 플래그를 추가하면 설치에 다른 네임스페이스 범위를 설정할 수 있습니다.
    3
    이미지를 지정하지 않으면 명령에서 quay.io/operator-framework/opm:latest 를 기본 인덱스 이미지로 사용합니다. 이미지를 지정하면 명령에서 번들 이미지 자체를 인덱스 이미지로 사용합니다.
    중요

    OpenShift Container Platform 4.11부터 run bundle 명령은 기본적으로 Operator 카탈로그의 파일 기반 카탈로그 형식을 지원합니다. Operator 카탈로그의 더 이상 사용되지 않는 SQLite 데이터베이스 형식은 계속 지원되지만 향후 릴리스에서 제거됩니다. Operator 작성자는 워크플로우를 파일 기반 카탈로그 형식으로 마이그레이션하는 것이 좋습니다.

    이 명령은 다음 작업을 수행합니다.

    • 번들 이미지를 참조하는 인덱스 이미지를 생성합니다. 인덱스 이미지는 불투명하고 일시적이지만 프로덕션에서 카탈로그에 번들을 추가하는 방법을 정확하게 반영합니다.
    • OperatorHub에서 Operator를 검색할 수 있도록 새 인덱스 이미지를 가리키는 카탈로그 소스를 생성합니다.
    • OperatorGroup,Subscription,InstallPlan 및 RBAC를 포함한 기타 모든 필수 리소스를 생성하여 Operator를 클러스터에 배포합니다.

5.6.2.6. 추가 리소스

5.6.3. Java 기반 Operator의 프로젝트 레이아웃

중요

Java 기반 Operator SDK는 기술 프리뷰 기능 전용입니다. 기술 프리뷰 기능은 Red Hat 프로덕션 서비스 수준 계약(SLA)에서 지원되지 않으며 기능적으로 완전하지 않을 수 있습니다. 따라서 프로덕션 환경에서 사용하는 것은 권장하지 않습니다. 이러한 기능을 사용하면 향후 제품 기능을 조기에 이용할 수 있어 개발 과정에서 고객이 기능을 테스트하고 피드백을 제공할 수 있습니다.

Red Hat 기술 프리뷰 기능의 지원 범위에 대한 자세한 내용은 기술 프리뷰 기능 지원 범위를 참조하십시오.

operator-sdk CLI에서는 각 Operator 프로젝트에 대해 다양한 패키지 및 파일을 생성하거나 스캐폴드를 지정할 수 있습니다.

5.6.3.1. Java 기반 프로젝트 레이아웃

operator-sdk init 명령으로 생성된 Java 기반 Operator 프로젝트에는 다음 파일과 디렉터리가 포함됩니다.

파일 또는 디렉터리목적

pom.xml

Operator를 실행하는 데 필요한 종속 항목이 포함된 파일입니다.

<domain>/

API를 나타내는 파일이 포함된 디렉터리입니다. 도메인이 example.com 인 경우 이 폴더를 example/ 이라고 합니다.

MemcachedReconciler.java

컨트롤러 구현을 정의하는 Java 파일입니다.

MemcachedSpec.java

Memcached CR의 원하는 상태를 정의하는 Java 파일입니다.

MemcachedStatus.java

Memcached CR의 관찰 상태를 정의하는 Java 파일입니다.

Memcached.java

Memcached API의 스키마를 정의하는 Java 파일입니다.

target/kubernetes/

CRD yaml 파일이 포함된 디렉터리입니다.

5.6.4. 최신 Operator SDK 버전을 위한 프로젝트 업데이트

OpenShift Container Platform 4.15는 Operator SDK 1.31.0을 지원합니다. 워크스테이션에 1.28.0 CLI가 이미 설치되어 있는 경우 최신 버전을 설치하여 CLI를 1.31.0으로 업데이트할 수 있습니다.

그러나 기존 Operator 프로젝트에서 Operator SDK 1.31.0과의 호환성을 유지하려면 1.28.0 이후의 중단된 변경 사항에 대한 업데이트 단계가 필요합니다. 1.28.0을 사용하여 이전에 생성되거나 유지 관리되는 Operator 프로젝트에서 업데이트 단계를 수동으로 수행해야 합니다.

5.6.4.1. Operator SDK 1.31.0에 대한 Java 기반 Operator 프로젝트 업데이트

다음 절차에서는 1.31.0과의 호환성을 위해 기존 Java 기반 Operator 프로젝트를 업데이트합니다.

사전 요구 사항

  • Operator SDK 1.31.0이 설치됨
  • Operator SDK 1.28.0을 사용하여 생성되거나 유지 관리되는 Operator 프로젝트

프로세스

  • 다음 예와 같이 Operator 프로젝트의 makefile을 편집하여 Operator SDK 버전을 1.31.0으로 업데이트합니다.

    makefile의 예

    # Set the Operator SDK version to use. By default, what is installed on the system is used.
    # This is useful for CI or a project to utilize a specific version of the operator-sdk toolkit.
    OPERATOR_SDK_VERSION ?= v1.31.0 1

    1
    버전을 1.28.0 에서 1.31.0 으로 변경합니다.

5.6.4.2. 추가 리소스

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