🥇कुबेरनेट्स चलाते समय 6 दिलचस्प सिस्टम बग [और उन्हें कैसे ठीक करें]

कुबेरनेट्स के संचालन में 6 मनोरंजक सिस्टम बग [और उनका समाधान]

उत्पादन में कुबेरनेट्स का उपयोग करने के वर्षों में, हमने कई दिलचस्प कहानियां जमा की हैं कि कैसे विभिन्न सिस्टम घटकों में बग के कारण अप्रिय और/या समझ से बाहर होने वाले परिणाम हुए जो कंटेनरों और पॉड्स के संचालन को प्रभावित करते हैं। इस लेख में, हमने कुछ सबसे सामान्य या दिलचस्प चीज़ों का संकलन किया है। भले ही आप ऐसी स्थितियों का सामना करने के लिए कभी भी भाग्यशाली नहीं हैं, ऐसी छोटी जासूसी कहानियों के बारे में पढ़ना - विशेष रूप से "प्रथम-हाथ" - हमेशा मनोरंजक होता है, है ना? ..

कहानी 1. सुपरक्रॉनिक और एक अटका हुआ डॉकर

क्लस्टरों में से एक पर, हमें समय-समय पर एक जमे हुए डॉकर प्राप्त हुआ, जिसने क्लस्टर के सामान्य कामकाज में हस्तक्षेप किया। उसी समय, डॉकर लॉग में निम्नलिखित देखा गया

level=error msg="containerd: start init process" error="exit status 2: "runtime/cgo: pthread_create failed: No space left on device
SIGABRT: abort
PC=0x7f31b811a428 m=0

goroutine 0 [idle]:

goroutine 1 [running]:
runtime.systemstack_switch() /usr/local/go/src/runtime/asm_amd64.s:252 fp=0xc420026768 sp=0xc420026760
runtime.main() /usr/local/go/src/runtime/proc.go:127 +0x6c fp=0xc4200267c0 sp=0xc420026768
runtime.goexit() /usr/local/go/src/runtime/asm_amd64.s:2086 +0x1 fp=0xc4200267c8 sp=0xc4200267c0

goroutine 17 [syscall, locked to thread]:
runtime.goexit() /usr/local/go/src/runtime/asm_amd64.s:2086 +0x1

…

इस त्रुटि में, हमें संदेश में सबसे अधिक रुचि है: pthread_create failed: No space left on device. एक सरसरी अध्ययन प्रलेखन समझाया गया कि डॉकर प्रक्रिया को फोर्क नहीं कर सकता है, यही कारण है कि यह समय-समय पर "हैंग" हो जाता है।

निगरानी में, जो हो रहा है वह निम्नलिखित चित्र से मेल खाता है:

कुबेरनेट्स के संचालन में 6 मनोरंजक सिस्टम बग [और उनका समाधान]

अन्य नोड्स पर भी ऐसी ही स्थिति देखी गई है:

कुबेरनेट्स के संचालन में 6 मनोरंजक सिस्टम बग [और उनका समाधान]

उन्हीं नोड्स पर हम देखते हैं:

root@kube-node-1 ~ # ps auxfww | grep curl -c
19782
root@kube-node-1 ~ # ps auxfww | grep curl | head
root     16688  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root     17398  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root     16852  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root      9473  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root      4664  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root     30571  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root     24113  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root     16475  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root      7176  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root      1090  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>

यह पता चला कि यह व्यवहार पॉड के साथ काम करने का परिणाम है सुपरक्रोनिक (एक गो उपयोगिता जिसका उपयोग हम पॉड्स में क्रॉन जॉब चलाने के लिए करते हैं):

 _ docker-containerd-shim 833b60bb9ff4c669bb413b898a5fd142a57a21695e5dc42684235df907825567 /var/run/docker/libcontainerd/833b60bb9ff4c669bb413b898a5fd142a57a21695e5dc42684235df907825567 docker-runc
|   _ /usr/local/bin/supercronic -json /crontabs/cron
|       _ /usr/bin/newrelic-daemon --agent --pidfile /var/run/newrelic-daemon.pid --logfile /dev/stderr --port /run/newrelic.sock --tls --define utilization.detect_aws=true --define utilization.detect_azure=true --define utilization.detect_gcp=true --define utilization.detect_pcf=true --define utilization.detect_docker=true
|       |   _ /usr/bin/newrelic-daemon --agent --pidfile /var/run/newrelic-daemon.pid --logfile /dev/stderr --port /run/newrelic.sock --tls --define utilization.detect_aws=true --define utilization.detect_azure=true --define utilization.detect_gcp=true --define utilization.detect_pcf=true --define utilization.detect_docker=true -no-pidfile
|       _ [newrelic-daemon] <defunct>
|       _ [curl] <defunct>
|       _ [curl] <defunct>
|       _ [curl] <defunct>
…

समस्या यह है: जब कोई कार्य सुपरक्रॉनिक में चलाया जाता है, तो इससे प्रक्रिया उत्पन्न होती है ठीक से समाप्त नहीं हो सकता, में तब्दील ज़ोंबी.

नोट: अधिक सटीक होने के लिए, प्रक्रियाएं क्रॉन कार्यों द्वारा उत्पन्न होती हैं, हालांकि सुपरक्रॉनिक एक इनिट सिस्टम नहीं है और उन प्रक्रियाओं को "अपना" नहीं सकता है जो इसके बच्चों ने पैदा की हैं। जब SIGHUP या SIGTERM सिग्नल आते हैं, तो उन्हें चाइल्ड प्रक्रियाओं तक नहीं भेजा जाता है, जिससे चाइल्ड प्रक्रियाएं समाप्त नहीं होती हैं, ज़ोंबी स्थिति में रहती हैं। आप इस सब के बारे में और अधिक पढ़ सकते हैं, उदाहरण के लिए, में ऐसा लेख.

समस्याओं को हल करने के कुछ तरीके हैं:

अस्थायी समाधान के रूप में - एक ही समय में सिस्टम में पीआईडी की संख्या बढ़ाएँ:

       /proc/sys/kernel/pid_max (since Linux 2.5.34)
              This file specifies the value at which PIDs wrap around (i.e., the value in this file is one greater than the maximum PID).  PIDs greater than this  value  are  not  allo‐
              cated;  thus, the value in this file also acts as a system-wide limit on the total number of processes and threads.  The default value for this file, 32768, results in the
              same range of PIDs as on earlier kernels

या सुपरक्रॉनिक में कार्यों का शुभारंभ सीधे नहीं, बल्कि उसी का उपयोग करके करें तिनी, जो प्रक्रियाओं को सही ढंग से समाप्त करने में सक्षम है और लाश को पैदा नहीं करता है।

कहानी 2. सीग्रुप को हटाते समय "ज़ॉम्बीज़"।

क्यूबलेट ने बहुत अधिक CPU उपभोग करना शुरू कर दिया:

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यह किसी को पसंद नहीं आएगा, इसलिए हमने खुद को हथियारबंद कर लिया।' पर्फ़ और समस्या से निपटना शुरू कर दिया। जांच के परिणाम इस प्रकार थे:

क्यूबलेट अपने CPU समय का एक तिहाई से अधिक समय सभी cgroups से मेमोरी डेटा खींचने में खर्च करता है:
कर्नेल डेवलपर्स मेलिंग सूची में, आप पा सकते हैं समस्या की चर्चा. संक्षेप में बात यही है विभिन्न tmpfs फ़ाइलें और अन्य समान चीज़ें सिस्टम से पूरी तरह से नहीं हटाई जाती हैं किसी सीग्रुप को हटाते समय, तथाकथित memcg ज़ोंबी. देर-सबेर उन्हें पेज कैश से हटा दिया जाएगा, लेकिन सर्वर पर बहुत अधिक मेमोरी है और कर्नेल को उन्हें हटाने में समय बर्बाद करने का कोई मतलब नहीं दिखता है। इसलिए वे ढेर लगते रहते हैं। आख़िर ऐसा क्यों हो रहा है? यह क्रॉन जॉब्स वाला एक सर्वर है जो लगातार नई नौकरियां बनाता है, और उनके साथ नए पॉड भी बनाता है। इस प्रकार, उनमें कंटेनरों के लिए नए cgroups बनाए जाते हैं, जो जल्द ही हटा दिए जाते हैं।
क्यूबलेट में cAdvisor इतना समय क्यों बर्बाद करता है? इसे सरलतम निष्पादन के साथ देखना आसान है time cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat. यदि एक स्वस्थ मशीन पर ऑपरेशन में 0,01 सेकंड लगते हैं, तो समस्या cron02 पर 1,2 सेकंड लगते हैं। बात यह है कि cAdvisor, जो sysfs से डेटा को बहुत धीमी गति से पढ़ता है, ज़ोंबी cgroups में उपयोग की गई मेमोरी को भी ध्यान में रखने की कोशिश करता है।
ज़ोंबी को बलपूर्वक हटाने के लिए, हमने एलकेएमएल में अनुशंसित कैश साफ़ करने का प्रयास किया: sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches, - लेकिन कर्नेल अधिक जटिल निकला और कार दुर्घटनाग्रस्त हो गई।

क्या करें? समस्या का समाधान किया जा रहा हैवादा करना, और इसमें विवरण देखें संदेश जारी करेंकर्नेल अपडेट Linux संस्करण 4.16 तक.

कहानी 3. सिस्टमड और उसका माउंट

फिर, क्यूबलेट कुछ नोड्स पर बहुत अधिक संसाधनों का उपभोग कर रहा है, लेकिन इस बार यह बहुत अधिक मेमोरी का उपभोग कर रहा है:

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पता चला कि सिस्टमडी में समस्या थी जिसका उपयोग किया जा रहा था। Ubuntu 16.04, और यह तब होता है जब कनेक्शन के लिए बनाए गए माउंट्स को प्रबंधित किया जाता है। subPath कॉन्फ़िगमैप'ओव या सीक्रेट'ओव से। पॉड बंद होने के बाद सिस्टमडी सेवा और उसका सर्विस माउंट बना रहता है सिस्टम में. समय के साथ, उनमें से एक बड़ी संख्या जमा हो जाती है। इस विषय पर भी मुद्दे हैं:

... जिनमें से अंतिम में वे सिस्टमडी में पीआर का उल्लेख करते हैं: #7811 (सिस्टमडी में मुद्दा - #7798).

अब वह समस्या मौजूद नहीं है Ubuntu 18.04, लेकिन यदि आप इसका उपयोग जारी रखना चाहते हैं Ubuntu 16.04, आपको इस विषय पर हमारा समाधान उपयोगी लग सकता है।

तो, हमने निम्नलिखित डेमनसेट बनाया है:

---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
  labels:
    app: systemd-slices-cleaner
  name: systemd-slices-cleaner
  namespace: kube-system
spec:
  updateStrategy:
    type: RollingUpdate
  selector:
    matchLabels:
      app: systemd-slices-cleaner
  template:
    metadata:
      labels:
        app: systemd-slices-cleaner
    spec:
      containers:
      - command:
        - /usr/local/bin/supercronic
        - -json
        - /app/crontab
        Image: private-registry.org/systemd-slices-cleaner/systemd-slices-cleaner:v0.1.0
        imagePullPolicy: Always
        name: systemd-slices-cleaner
        resources: {}
        securityContext:
          privileged: true
        volumeMounts:
        - name: systemd
          mountPath: /run/systemd/private
        - name: docker
          mountPath: /run/docker.sock
        - name: systemd-etc
          mountPath: /etc/systemd
        - name: systemd-run
          mountPath: /run/systemd/system/
        - name: lsb-release
          mountPath: /etc/lsb-release-host
      imagePullSecrets:
      - name: antiopa-registry
      priorityClassName: cluster-low
      tolerations:
      - operator: Exists
      volumes:
      - name: systemd
        hostPath:
          path: /run/systemd/private
      - name: docker
        hostPath:
          path: /run/docker.sock
      - name: systemd-etc
        hostPath:
          path: /etc/systemd
      - name: systemd-run
        hostPath:
          path: /run/systemd/system/
      - name: lsb-release
        hostPath:
          path: /etc/lsb-release

... और यह निम्नलिखित स्क्रिप्ट का उपयोग करता है:

#!/bin/bash

# we will work only on xenial
hostrelease="/etc/lsb-release-host"
test -f ${hostrelease} && grep xenial ${hostrelease} > /dev/null || exit 0

# sleeping max 30 minutes to dispense load on kube-nodes
sleep $((RANDOM % 1800))

stoppedCount=0
# counting actual subpath units in systemd
countBefore=$(systemctl list-units | grep subpath | grep "run-" | wc -l)
# let's go check each unit
for unit in $(systemctl list-units | grep subpath | grep "run-" | awk '{print $1}'); do
  # finding description file for unit (to find out docker container, who born this unit)
  DropFile=$(systemctl status ${unit} | grep Drop | awk -F': ' '{print $2}')
  # reading uuid for docker container from description file
  DockerContainerId=$(cat ${DropFile}/50-Description.conf | awk '{print $5}' | cut -d/ -f6)
  # checking container status (running or not)
  checkFlag=$(docker ps | grep -c ${DockerContainerId})
  # if container not running, we will stop unit
  if [[ ${checkFlag} -eq 0 ]]; then
    echo "Stopping unit ${unit}"
    # stoping unit in action
    systemctl stop $unit
    # just counter for logs
    ((stoppedCount++))
    # logging current progress
    echo "Stopped ${stoppedCount} systemd units out of ${countBefore}"
  fi
done

...और यह पहले बताए गए सुपरक्रॉनिक की मदद से हर 5 मिनट में चलता है। इसका Dockerfile इस तरह दिखता है:

FROM ubuntu:16.04
COPY rootfs /
WORKDIR /app
RUN apt-get update && 
    apt-get upgrade -y && 
    apt-get install -y gnupg curl apt-transport-https software-properties-common wget
RUN add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu xenial stable" && 
    curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | apt-key add - && 
    apt-get update && 
    apt-get install -y docker-ce=17.03.0*
RUN wget https://github.com/aptible/supercronic/releases/download/v0.1.6/supercronic-linux-amd64 -O 
    /usr/local/bin/supercronic && chmod +x /usr/local/bin/supercronic
ENTRYPOINT ["/bin/bash", "-c", "/usr/local/bin/supercronic -json /app/crontab"]

कहानी 4: पॉड योजना में समवर्तीता

यह देखा गया कि: यदि हमारे पास एक नोड पर एक पॉड रखा गया है और इसकी छवि बहुत लंबे समय तक पंप की जाती है, तो एक और पॉड जो उसी नोड पर "हिट" करता है नई पॉड छवि खींचना प्रारंभ नहीं करता है. इसके बजाय, यह पिछले पॉड की छवि खींचे जाने तक प्रतीक्षा करता है। परिणामस्वरूप, एक पॉड जो पहले से ही शेड्यूल किया गया था और जिसकी छवि केवल एक मिनट में डाउनलोड की जा सकती थी, की स्थिति में समाप्त हो जाएगी containerCreating.

घटनाएँ कुछ इस तरह दिखेंगी:

Normal  Pulling    8m    kubelet, ip-10-241-44-128.ap-northeast-1.compute.internal  pulling image "registry.example.com/infra/openvpn/openvpn:master"

यह पता चला है कि धीमी रजिस्ट्री से एक भी छवि परिनियोजन को अवरुद्ध कर सकती है नोड के लिए.

दुर्भाग्य से, इस स्थिति से बाहर निकलने के कई रास्ते नहीं हैं:

अपनी डॉकर रजिस्ट्री को सीधे क्लस्टर में या सीधे क्लस्टर के साथ उपयोग करने का प्रयास करें (उदाहरण के लिए, गिटलैब रजिस्ट्री, नेक्सस, आदि);
जैसी उपयोगिताओं का लाभ उठाएं कथानुगत राक्षस.

कहानी 5. मेमोरी की कमी के कारण नोड्स का लटकना

विभिन्न अनुप्रयोगों के संचालन के दौरान, हमें एक ऐसी स्थिति भी मिली जब नोड पूरी तरह से उपलब्ध होना बंद हो गया: एसएसएच प्रतिक्रिया नहीं देता है, सभी निगरानी डेमॉन बंद हो जाते हैं, और फिर लॉग में कुछ भी असामान्य नहीं होता है (या लगभग कुछ भी नहीं)।

मैं आपको एक नोड के उदाहरण का उपयोग करके चित्रों में बताऊंगा जहां MongoDB कार्य करता है।

यह ऊपर जैसा दिखता है से दुर्घटनाएँ:

कुबेरनेट्स के संचालन में 6 मनोरंजक सिस्टम बग [और उनका समाधान]

और इस तरह - के बाद दुर्घटनाएँ:

कुबेरनेट्स के संचालन में 6 मनोरंजक सिस्टम बग [और उनका समाधान]

मॉनिटरिंग में भी तेज उछाल आता है, जिस पर नोड उपलब्ध होना बंद हो जाता है:

कुबेरनेट्स के संचालन में 6 मनोरंजक सिस्टम बग [और उनका समाधान]

तो स्क्रीनशॉट से आप देख सकते हैं कि:

मशीन पर रैम समाप्ति के करीब है;
रैम की खपत में तेज उछाल आया है, जिसके बाद पूरी मशीन तक पहुंच अचानक बंद हो गई है;
मोंगो पर एक बड़ा कार्य आता है, जो डीबीएमएस प्रक्रिया को अधिक मेमोरी का उपयोग करने और डिस्क से सक्रिय रूप से पढ़ने के लिए मजबूर करता है।

पता चलता है कि अगर Linux जब खाली मेमोरी खत्म हो जाती है (मेमोरी पर दबाव पड़ता है) और स्वैप संभव नहीं होता, तब से जब OOM किलर आता है, तो पृष्ठों को पेज कैश में फेंकने और उन्हें डिस्क पर वापस लिखने के बीच एक संतुलन कार्य उत्पन्न हो सकता है। इसे kswapd द्वारा नियंत्रित किया जाता है, जो बाद में आवंटन के लिए यथासंभव अधिक से अधिक मेमोरी पेजों को मुक्त कर देता है।

दुर्भाग्य से, भारी I/O लोड के साथ थोड़ी मात्रा में मुफ्त मेमोरी, kswapd पूरे सिस्टम की बाधा बन जाता हैक्योंकि वे इससे बंधे हुए हैं सब सिस्टम में मेमोरी पेजों का आवंटन (पेज दोष)। यह बहुत लंबे समय तक चल सकता है यदि प्रक्रियाएं अब मेमोरी का उपयोग नहीं करना चाहती हैं, लेकिन ओओएम किलर एबिस के बिल्कुल किनारे पर स्थिर हो जाती हैं।

प्रश्न स्वाभाविक है: OOM किलर इतनी देर से क्यों आता है? अपने वर्तमान पुनरावृत्ति में, OOM किलर बेहद मूर्खतापूर्ण है: यह प्रक्रिया को केवल तभी समाप्त करेगा जब मेमोरी पेज आवंटित करने का प्रयास विफल हो जाता है, अर्थात। यदि पृष्ठ दोष त्रुटि के साथ गुजरता है। यह लंबे समय तक नहीं होता है क्योंकि kswapd बहादुरी से पेज कैश (सिस्टम पर सभी डिस्क I/O, अनिवार्य रूप से) को डिस्क पर वापस फ्लश करके मेमोरी के पेजों को मुक्त करता है। आप कर्नेल में ऐसी समस्याओं को खत्म करने के लिए आवश्यक चरणों के विवरण के साथ अधिक विस्तार से पढ़ सकते हैं यहां.

यह व्यवहार सुधार करना चाहिए कोर के साथ Linux 4.6 +।

कहानी 6. पॉड्स लंबित स्थिति में फंस जाते हैं

कुछ समूहों में, जिनमें वास्तव में कई पॉड्स काम कर रहे हैं, हमने यह देखना शुरू किया कि उनमें से अधिकांश राज्य में बहुत लंबे समय तक "लटके" रहे। Pending, हालाँकि डॉकर कंटेनर स्वयं पहले से ही नोड्स पर चल रहे हैं और आप मैन्युअल रूप से उनके साथ काम कर सकते हैं।

इसके साथ में describe इसमें कुछ भी गलत नहीं है:

  Type    Reason                  Age                From                     Message
  ----    ------                  ----               ----                     -------
  Normal  Scheduled               1m                 default-scheduler        Successfully assigned sphinx-0 to ss-dev-kub07
  Normal  SuccessfulAttachVolume  1m                 attachdetach-controller  AttachVolume.Attach succeeded for volume "pvc-6aaad34f-ad10-11e8-a44c-52540035a73b"
  Normal  SuccessfulMountVolume   1m                 kubelet, ss-dev-kub07    MountVolume.SetUp succeeded for volume "sphinx-config"
  Normal  SuccessfulMountVolume   1m                 kubelet, ss-dev-kub07    MountVolume.SetUp succeeded for volume "default-token-fzcsf"
  Normal  SuccessfulMountVolume   49s (x2 over 51s)  kubelet, ss-dev-kub07    MountVolume.SetUp succeeded for volume "pvc-6aaad34f-ad10-11e8-a44c-52540035a73b"
  Normal  Pulled                  43s                kubelet, ss-dev-kub07    Container image "registry.example.com/infra/sphinx-exporter/sphinx-indexer:v1" already present on machine
  Normal  Created                 43s                kubelet, ss-dev-kub07    Created container
  Normal  Started                 43s                kubelet, ss-dev-kub07    Started container
  Normal  Pulled                  43s                kubelet, ss-dev-kub07    Container image "registry.example.com/infra/sphinx/sphinx:v1" already present on machine
  Normal  Created                 42s                kubelet, ss-dev-kub07    Created container
  Normal  Started                 42s                kubelet, ss-dev-kub07    Started container

इधर-उधर खोजबीन करने के बाद, हमने यह धारणा बनाई कि क्यूबलेट के पास पॉड्स की स्थिति, जीवंतता/तत्परता नमूनों के बारे में सारी जानकारी एपीआई सर्वर पर भेजने का समय नहीं है।

और सहायता का अध्ययन करने के बाद, हमें निम्नलिखित पैरामीटर मिले:

--kube-api-qps - QPS to use while talking with kubernetes apiserver (default 5)
--kube-api-burst  - Burst to use while talking with kubernetes apiserver (default 10) 
--event-qps - If > 0, limit event creations per second to this value. If 0, unlimited. (default 5)
--event-burst - Maximum size of a bursty event records, temporarily allows event records to burst to this number, while still not exceeding event-qps. Only used if --event-qps > 0 (default 10) 
--registry-qps - If > 0, limit registry pull QPS to this value.
--registry-burst - Maximum size of bursty pulls, temporarily allows pulls to burst to this number, while still not exceeding registry-qps. Only used if --registry-qps > 0 (default 10)

जैसा कि आप देख सकते हैं डिफ़ॉल्ट मान काफी छोटे हैं, और 90% में वे सभी जरूरतों को पूरा करते हैं... हालाँकि, हमारे मामले में, यह पर्याप्त नहीं था। इसलिए, हम निम्नलिखित मान निर्धारित करते हैं:

--event-qps=30 --event-burst=40 --kube-api-burst=40 --kube-api-qps=30 --registry-qps=30 --registry-burst=40

... और क्यूबलेट्स को पुनः आरंभ किया, जिसके बाद हमने एपीआई सर्वर तक पहुंचने के लिए ग्राफ़ पर निम्नलिखित चित्र देखा:

कुबेरनेट्स के संचालन में 6 मनोरंजक सिस्टम बग [और उनका समाधान]

...और हाँ, सब कुछ उड़ने लगा!

पुनश्च

बग इकट्ठा करने और इस लेख को तैयार करने में उनकी मदद के लिए, मैं हमारी कंपनी के कई इंजीनियरों और विशेष रूप से हमारी आर एंड डी टीम के मेरे सहयोगी एंड्री क्लिमेंटयेव (zuzzas).

पीपीएस

हमारे ब्लॉग पर भी पढ़ें:

«Kubernetes पॉड्स में डिबगिंग के लिए kubectl-debug प्लगइन'.
कुबेरनेट्स टिप्स और ट्रिक्स लूप:

स्रोत: www.habr.com