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Bei Kubernetes geht es darum, Rechenressourcen zwischen Anwendungen gemeinsam zu nutzen. In der Regel muss dabei sichergestellt werden, dass zwei Anwendungen nicht versuchen, dieselben Ports zu verwenden. Die Verwaltung der Portzuweisung bei einer großen Anzahl von Entwicklern ist bei skalierten Systemen schwierig und setzt die Nutzer Problemen auf Cluster-Ebene aus, auf die sie keinen Einfluss haben.

Seitdem die Cloud mehr ist als nur eine atmosphärische Ansammlung von kondensiertem Wasserdampf, bietet sie Apps die Möglichkeit, sich automatisch an sie anzupassen und ihre Nutzung maßgeblich zu beeinflussen. Die Cloud ermöglicht es Teams, Anwendungen zu betreiben, ohne die zugrunde liegenden Ressourcen ständig manuell an den tatsächlichen Bedarf anpassen zu müssen.

Da sich Kubernetes zu einer allgegenwärtigen Plattform für den groß angelegten Betrieb von Software entwickelt hat, ist Sicherheit ein naheliegendes, aber manchmal übersehenes Thema. In den letzten Jahren wurden mehrere Richtlinien zur Absicherung von Kubernetes-Clustern veröffentlicht.

Wir freuen uns sehr, die neueste Version der Kubermatic Kubernetes Platform (KKP) vorstellen zu dürfen. Die Version 2.19 konzentriert sich auf die Verbesserung der Edge- und Hybrid-Cloud-Funktionen sowie der Netzwerkleistung von KKP, sodass Sie die Leistungsfähigkeit von Kubernetes noch einfacher und komfortabler nutzen können.

Im letzten Beitrag haben wir den Kubernetes-Autoscaler in KKP sowie dessen Verwendung behandelt. Außerdem haben wir Ihnen gezeigt, wie Sie den Kubernetes-Autoscaler auf einem KKP-Cluster installieren. Nun gehen wir noch einen Schritt weiter und zeigen Ihnen, wie Sie die MachineDeployments mit Annotationen versehen, die der Autoscaler erkennen soll.

Kurz gesagt handelt es sich um eine Komponente, die die Größe eines Kubernetes-Clusters automatisch so anpasst, dass alle Pods Platz zum Ausführen haben und keine unnötigen Knoten vorhanden sind.

KKPCTL ist ein von Cedric Kienzler Anfang 2021 entwickeltes Kommandozeilen-Tool, das Teile der Kubermatic Kubernetes Platform (KKP)-API implementiert und Ihnen den Zugriff auf die API über die Kommandozeile ermöglicht.

Wir freuen uns, heute die neueste Version der Kubermatic Kubernetes Platform (KKP) vorstellen zu dürfen. Dank unseres engagierten Einsatzes können wir unserer Community eines der bislang bedeutendsten Updates präsentieren, das einige großartige neue Funktionen umfasst, darunter die Überwachung, Protokollierung und Änderung von Clustern durch mehrere Benutzer, Cluster-Vorlagen, eine neue Integration für die Verbrauchsmessung sowie Verbesserungen am Open Policy Agent.

In diesem Beitrag wollen wir uns ansehen, wie wir einen Monitoring-, Logging- und Alerting-Stack (MLA) für eine stark verteilte Plattform auf skalierbare und effiziente Weise implementiert haben.

Heutzutage müssen operative Aufgaben und Anwendungen in so vielen verschiedenen Umgebungen verwaltet werden, dass dies eine echte Herausforderung darstellen kann. Die Implementierung von Cloud-nativen Operators ist eine hervorragende Möglichkeit, die Effizienz zu steigern, da sie die notwendigen Werkzeuge zur Automatisierung dieser Prozesse bereitstellen. In diesem Blogbeitrag erfahren Sie mehr darüber, was Kubernetes Operators sind und welche Vorteile ihre Nutzung mit sich bringt.

Wir freuen uns sehr, heute bekannt geben zu dürfen, dass die Kubermatic Kubernetes Platform (KKP) 2.17 verfügbar ist – ein weiterer Schritt in unserem unermüdlichen Engagement für Innovationen rund um Kubernetes.

Im dritten und letzten Teil unserer Blog-Reihe „Erste Schritte mit der Kubermatic Kubernetes Platform (KKP)“ zeigen wir Ihnen ausführlich, wie Sie die KKP Community Edition (CE) auf einem bestehenden Kubernetes-Cluster installieren.