Um Operador Federado para Kubernetes

Abstract

As arquiteturas multi-cluster estão cada vez mais a ser usadas devido aos diversos benefícios que fornecem, caminhando, ainda assim, a par com diversos desafios significativos, principalmente quando se trata de uma gestão eficiente dos clusters. No entanto, Kubernetes carece da noção de cluster federado, baseando-se apenas em métricas como RAM e CPU para a tomada das suas decisões na gestão dos clusters, o que limita a sua capacidade para gerir ambientes multi-clusters de forma eficiente. Uma forma de colmatar este problema passa por ter objetivos do nível de serviço (SLOs) bem definidos, que possam apoiar as decisões relativas ao ambiente muti-cluster, pois estes fornecem uma visão clara de como a aplicação se deve comportar, facilitando o processo de gestão dos clusters. As ferramentas disponíveis no mercado para operar configurações multi-cluster oferecem uma implementação e gestão fácil destes, não facultando, contudo, um suporte adequado para o cumprimento dos SLOs definidos para as aplicações deployed pelos mesmos. Posto isto, esta dissertação aborda os desafios de gerir um ambiente multi-cluster, com foco na manutenção de SLOs. Pretende-se então desenvolver um operador federado, que permite trazer observabilidade ao sistema, ao visualizar os SLOs e possibilitando que, em caso de violação destes, aja segundo um conjunto de regras, de forma a colmatar essas mesmas violações trazendo, consequentemente, confiabilidade ao sistema. Com isto, espera-se contribuir com um sistema que minimize as violações de SLOs que são cruciais para as organizações e clientes, de modo a prestar um serviço consistente e que vá de encontro às expectativas do cliente. Também se espera reduzir a necessidade de intervenção humana ao operar o sistema. Nesta dissertação, desenvolveu-se um operador federado orientado por um objetivo do nível de serviço (SLO) de custo, que demonstrou eficácia na minimização das violações deste. Este operador demonstrou uma implementação concreta de um operador federado orientado por SLOs, mostrando-se uma solução válida para a gestão de ambientes multi-clusters e para a federação de clusters dentro do ecossistema do Kubernetes.

Multi-cluster architectures are becoming increasingly popular due to the many benefits they offer. Despite that, they also pose several significant challenges, especially when it comes to efficient cluster management. However, Kubernetes lacks the notion of a federated cluster, relying solely on metrics such as RAM and CPU to make cluster management decisions, limiting its ability to manage multi-cluster environments efficiently. One way to overcome this problem is to have well-defined service level objectives (SLOs) that can support decisions regarding the multi-cluster environment, as these provide a clear vision of how the application should behave, facilitating the cluster management process. The tools available on the market for operating multi-cluster configurations offer easy implementation and management but do not provide adequate support for meeting the SLOs defined for the applications deployed by them. This dissertation addresses the challenges of managing a multi-cluster environment, focusing on maintaining SLOs. The aim is to develop a federated operator, which brings observability to the system by visualizing the SLOs and enabling it to act according to a set of rules in the event of violations to remedy these violations, thus bringing reliability to the system. With this, we hope to contribute to a system that minimizes violations of SLOs, which is crucial for organizations and clients to provide a consistent service that meets the client’s expectations. It is also hoped to reduce the need for human intervention when operating the system. In this dissertation, we developed a federated operator guided by a cost service level objective (SLO), which proved to be effective in minimizing SLO violations. This operator demonstrated a concrete implementation of a federated operator guided by SLOs, proving to be a valid solution for managing multi cluster environments and federating clusters within the Kubernetes ecosystem.