🥇6 հետաքրքիր համակարգային սխալներ Kubernetes-ը գործարկելիս [և ինչպես ուղղել դրանք]

6 զվարճալի համակարգի սխալներ Kubernetes-ի շահագործման մեջ [և դրանց լուծումը]

Արտադրության մեջ Kubernetes-ի օգտագործման տարիների ընթացքում մենք կուտակել ենք բազմաթիվ հետաքրքիր պատմություններ, թե ինչպես են համակարգի տարբեր բաղադրիչների սխալները հանգեցրել տհաճ և/կամ անհասկանալի հետևանքների՝ ազդելով տարաների և պատիճների աշխատանքի վրա: Այս հոդվածում մենք ընտրել ենք ամենատարածված կամ հետաքրքիրներից մի քանիսը: Նույնիսկ եթե դուք երբեք բախտ չեք ունենում նման իրավիճակների հանդիպելու, նման կարճ դետեկտիվ պատմությունների մասին կարդալը, հատկապես «առաջին ձեռքից», միշտ հետաքրքիր է, այնպես չէ՞:

Պատմություն 1. Supercronic և Docker կախված

Կլաստերներից մեկի վրա մենք պարբերաբար ստանում էինք սառեցված Docker, որը խանգարում էր կլաստերի բնականոն աշխատանքին: Միևնույն ժամանակ, Docker-ի տեղեկամատյաններում նկատվել է հետևյալը.

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

…

Այս սխալի մեջ մեզ ամենաշատը հետաքրքրում է հաղորդագրությունը. pthread_create failed: No space left on device. Արագ ուսումնասիրություն փաստաթղթավորում բացատրեց, որ Docker-ը չի կարող պատառաքաղել գործընթաց, ինչի պատճառով այն պարբերաբար սառեցնում է:

Մոնիտորինգում տեղի ունեցողին համապատասխանում է հետևյալ պատկերը.

6 զվարճալի համակարգի սխալներ Kubernetes-ի շահագործման մեջ [և դրանց լուծումը]

Նմանատիպ իրավիճակ նկատվում է այլ հանգույցների վրա.

6 զվարճալի համակարգի սխալներ Kubernetes-ի շահագործման մեջ [և դրանց լուծումը]

Նույն հանգույցներում մենք տեսնում ենք.

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>

Պարզվեց, որ այս պահվածքը պատիճի հետ աշխատելու հետևանք է գերքրոնիկ (Go օգտակար ծրագիր, որը մենք օգտագործում ենք cron-ի աշխատանքները pods-ում գործարկելու համար):

 _ 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>
…

Խնդիրը հետևյալն է. երբ առաջադրանքը կատարվում է սուպերկրոնիկում, պրոցեսն առաջանում է նրա կողմից չի կարող ճիշտ ավարտվել, վերածվելով զոմբիներ.

ՆշումԱվելի ճշգրիտ լինելու համար, գործընթացները առաջանում են cron առաջադրանքների միջոցով, բայց սուպերկրոնիկը սկզբնական համակարգ չէ և չի կարող «ընդունել» գործընթացները, որոնք ստեղծել են իր երեխաները: Երբ SIGHUP կամ SIGTERM ազդանշանները բարձրացվում են, դրանք չեն փոխանցվում երեխայի գործընթացներին, ինչի հետևանքով երեխայի գործընթացները չեն ավարտվում և մնում են զոմբիի կարգավիճակում: Այս ամենի մասին ավելին կարող եք կարդալ, օրինակ՝ ք նման հոդված.

Խնդիրները լուծելու մի քանի եղանակ կա.

Որպես ժամանակավոր լուծում՝ ավելացրեք համակարգում PID-ների քանակը ժամանակի մեկ կետում.

       /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

Կամ գործարկեք առաջադրանքները supercronic-ում ոչ ուղղակիորեն, այլ օգտագործելով նույնը տինի, որն ի վիճակի է ճիշտ դադարեցնել գործընթացները և զոմբիներ չառաջացնել։

Պատմություն 2. «Զոմբիներ» cgroup-ը ջնջելիս

Kubelet-ը սկսեց շատ CPU սպառել.

6 զվարճալի համակարգի սխալներ Kubernetes-ի շահագործման մեջ [և դրանց լուծումը]

Սա ոչ մեկին դուր չի գա, ուստի մենք զինվեցինք պերֆ և սկսեց զբաղվել խնդրով: Հետաքննության արդյունքները հետևյալն էին.

Kubelet-ը ծախսում է իր պրոցեսորի ժամանակի ավելի քան մեկ երրորդը՝ բոլոր cխմբերից հիշողության տվյալները հանելու համար.
Միջուկի մշակողների փոստային ցուցակում կարող եք գտնել խնդրի քննարկում. Մի խոսքով, բանը հանգում է հետևյալին. տարբեր tmpfs ֆայլեր և նմանատիպ այլ բաներ ամբողջությամբ չեն հեռացվում համակարգից cgroup-ը ջնջելիս, այսպես կոչված memcg Zombie. Վաղ թե ուշ դրանք կջնջվեն էջի քեշից, բայց սերվերի վրա շատ հիշողություն կա, և միջուկը իմաստ չի տեսնում դրանք ջնջելու վրա ժամանակ կորցնելու մեջ։ Դրա համար էլ նրանք շարունակում են կուտակվել: Ինչու է դա նույնիսկ տեղի ունենում: Սա cron աշխատատեղերով սերվեր է, որը մշտապես ստեղծում է նոր աշխատատեղեր, և դրանց հետ միասին՝ նոր pods: Այսպիսով, դրանցում պարունակվող բեռնարկղերի համար ստեղծվում են նոր cgroups, որոնք շուտով ջնջվում են։
Ինչու է cAdvisor-ը kubelet-ում այդքան ժամանակ վատնում: Սա հեշտ է տեսնել ամենապարզ կատարման դեպքում time cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat. Եթե առողջ մեքենայի վրա գործողությունը տևում է 0,01 վայրկյան, ապա խնդրահարույց cron02-ի վրա՝ 1,2 վայրկյան։ Բանն այն է, որ cAdvisor-ը, որը շատ դանդաղ է կարդում sysfs-ից տվյալները, փորձում է հաշվի առնել zombie cgroup-ներում օգտագործվող հիշողությունը։
Զոմբիներին ուժով հեռացնելու համար մենք փորձեցինք մաքրել քեշերը, ինչպես առաջարկվում է LKML-ում. sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches, - բայց միջուկը պարզվեց ավելի բարդ ու վթարի ենթարկեց մեքենան։

Ինչ անել? Խնդիրը շտկվում է (պարտավորվել, իսկ նկարագրության համար տե՛ս թողարկման հաղորդագրություն) обновлением ядра Linux մինչև 4.16 տարբերակը:

Պատմություն 3. Systemd-ը և նրա լեռը

Կրկին, kubelet-ը չափազանց շատ ռեսուրսներ է սպառում որոշ հանգույցների վրա, բայց այս անգամ այն սպառում է չափազանց շատ հիշողություն.

6 զվարճալի համակարգի սխալներ Kubernetes-ի շահագործման մեջ [և դրանց լուծումը]

Оказалось, что есть проблема в systemd, используемом в Ubuntu 16.04, и возникает она при управлении mount’ами, которые создаются для подключения subPath ConfigMap-ից կամ գաղտնիքներից: Այն բանից հետո, երբ պատիճն ավարտել է իր աշխատանքը systemd ծառայությունը և դրա սպասարկման մոնտաժը մնում են համակարգում։ Ժամանակի ընթացքում դրանց հսկայական քանակություն է կուտակվում։ Այս թեմայով նույնիսկ խնդիրներ կան.

#5916;
kubernetes #57345.

...որոնցից վերջինը վերաբերում է համակարգում PR-ին. #7811 (համարը համակարգում - #7798).

Проблемы уже нет в Ubuntu 18.04, но если вы хотите и дальше использовать Ubuntu 16.04, вам может пригодиться наш workaround на эту тему.

Այսպիսով, մենք պատրաստեցինք հետևյալ DaemonSet-ը.

---
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

... և այն օգտագործում է հետևյալ սցենարը.

#!/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

... և այն աշխատում է յուրաքանչյուր 5 րոպեն մեկ՝ օգտագործելով նախկինում նշված սուպերկրոնիկը: Դրա Dockerfile-ն ունի հետևյալ տեսքը.

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"]

Պատմություն 4. Մրցունակությունը պատիճ պլանավորելիս

Նկատվեց, որ եթե հանգույցի վրա դրված է պատիճ, և դրա պատկերը երկար ժամանակ դուրս է մղվում, ապա նույն հանգույցին «հարվածող» մեկ այլ պատիճ պարզապես կ չի սկսում քաշել նոր պատի պատկերը. Փոխարենը, այն սպասում է մինչև նախորդ պատիվի պատկերը քաշվի: Արդյունքում, փոդը, որն արդեն պլանավորված էր, և որի պատկերը կարելի էր ներբեռնել ընդամենը մեկ րոպեում, կհայտնվի կարգավիճակում։ containerCreating.

Իրադարձությունները կունենան հետևյալ տեսքը.

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

Ստացվում է, որ դանդաղ ռեեստրից մեկ պատկեր կարող է արգելափակել տեղակայումը մեկ հանգույցի համար:

Դժբախտաբար, իրավիճակից ելքեր շատ չեն.

Փորձեք օգտագործել ձեր Docker Registry-ը անմիջապես կլաստերում կամ անմիջապես կլաստերի հետ (օրինակ՝ GitLab Registry, Nexus և այլն);
Օգտագործեք կոմունալ ծառայություններ, ինչպիսիք են Kraken.

Պատմվածք 5. Հանգույցները կախված են հիշողության բացակայության պատճառով

Տարբեր հավելվածների շահագործման ընթացքում մենք նաև հանդիպեցինք մի իրավիճակի, երբ հանգույցն ամբողջությամբ դադարում է հասանելի լինել. SSH-ը չի արձագանքում, մոնիտորինգի բոլոր դևերը թափվում են, և այնուհետև տեղեկամատյաններում անոմալ բան չկա (կամ գրեթե ոչինչ):

Ես ձեզ կասեմ նկարներով՝ օգտագործելով մեկ հանգույցի օրինակը, որտեղ գործում էր MongoDB-ն:

Ահա թե ինչ տեսք ունի վերևում դեպի դժբախտ պատահարներ:

6 զվարճալի համակարգի սխալներ Kubernetes-ի շահագործման մեջ [և դրանց լուծումը]

Եվ այսպես - այն բանից հետո դժբախտ պատահարներ:

6 զվարճալի համակարգի սխալներ Kubernetes-ի շահագործման մեջ [և դրանց լուծումը]

Մոնիտորինգում կա նաև կտրուկ թռիչք, որի դեպքում հանգույցը դադարում է հասանելի լինել.

6 զվարճալի համակարգի սխալներ Kubernetes-ի շահագործման մեջ [և դրանց լուծումը]

Այսպիսով, սքրինշոթներից պարզ է դառնում, որ.

Մեքենայի RAM-ը մոտ է ավարտին.
RAM-ի սպառման կտրուկ թռիչք կա, որից հետո ամբողջ մեքենայի մուտքը կտրուկ անջատվում է.
Mongo-ի վրա մեծ խնդիր է հայտնվում, որը ստիպում է DBMS գործընթացին ավելի շատ հիշողություն օգտագործել և ակտիվորեն կարդալ սկավառակից:

Оказывается, если в Linux заканчивается свободная память (наступает memory pressure) и swap’а нет, то դեպի Երբ OOM մարդասպանը ժամանում է, կարող է առաջանալ հավասարակշռող գործողություն էջերը էջերի քեշի մեջ գցելու և դրանք սկավառակի վրա գրելու միջև: Դա արվում է kswapd-ի միջոցով, որը համարձակորեն ազատում է հնարավորինս շատ հիշողության էջեր հետագա բաշխման համար:

Ցավոք, I/O մեծ բեռնվածությամբ՝ զուգորդված փոքր քանակությամբ ազատ հիշողության հետ, kswapd-ը դառնում է ամբողջ համակարգի խոչընդոտը, քանի որ կապված են դրա հետ բոլորը համակարգում հիշողության էջերի տեղաբաշխումներ (էջի սխալներ): Սա կարող է շարունակվել շատ երկար ժամանակ, եթե գործընթացներն այլևս չեն ցանկանում օգտագործել հիշողությունը, այլ ամրագրված են OOM-մարդասպան անդունդի եզրին:

Բնական հարցն այն է, թե ինչու է OOM մարդասպանն այդքան ուշ գալիս: Իր ներկայիս կրկնության մեջ OOM մարդասպանը չափազանց հիմար է. այն կսպանի գործընթացը միայն այն ժամանակ, երբ հիշողության էջ հատկացնելու փորձը ձախողվի, այսինքն. եթե էջի սխալը ձախողվի: Դա տեղի չի ունենում բավականին երկար ժամանակ, քանի որ kswapd-ը խիզախորեն ազատում է հիշողության էջերը՝ էջերի քեշը (ըստ էության, համակարգում գտնվող ամբողջ սկավառակի մուտքի/ելքը) հետ թողնելով սկավառակ: Ավելի մանրամասն, միջուկում նման խնդիրները վերացնելու համար անհրաժեշտ քայլերի նկարագրությամբ, կարող եք կարդալ այստեղ.

Այս պահվածքը պետք է բարելավվի с ядром Linux 4.6 +.

Պատմություն 6. Պոդները խրվում են Սպասող վիճակում

Որոշ կլաստերներում, որոնցում իսկապես շատ պատիճներ կան, մենք սկսեցինք նկատել, որ դրանց մեծ մասը շատ երկար ժամանակ «կախվում է» նահանգում: Pending, թեև Docker կոնտեյներներն իրենք արդեն աշխատում են հանգույցների վրա և կարող են ձեռքով աշխատել։

Ավելին, in describe սխալ բան չկա.

  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

Որոշակի փորումներից հետո մենք ենթադրեցինք, որ kubelet-ը պարզապես ժամանակ չունի API սերվերին ուղարկելու պատիճների վիճակի և ակտիվության/պատրաստվածության թեստերի մասին ողջ տեղեկատվությունը:

Եվ օգնությունն ուսումնասիրելուց հետո մենք գտանք հետևյալ պարամետրերը.

--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)

Ինչպես երևում է, լռելյայն արժեքները բավականին փոքր են, իսկ 90%-ով նրանք ծածկում են բոլոր կարիքները... Սակայն մեր դեպքում դա բավարար չէր։ Այսպիսով, մենք սահմանում ենք հետևյալ արժեքները.

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

... և վերագործարկեց kubelets-ը, որից հետո API սերվերի զանգերի գրաֆիկներում տեսանք հետևյալ պատկերը.

6 զվարճալի համակարգի սխալներ Kubernetes-ի շահագործման մեջ [և դրանց լուծումը]

... և այո, ամեն ինչ սկսեց թռչել:

PS

Սխալներ հավաքելու և այս հոդվածը պատրաստելու հարցում նրանց օգնության համար ես իմ խորին շնորհակալությունն եմ հայտնում մեր ընկերության բազմաթիվ ինժեներներին և հատկապես մեր R&D թիմի իմ գործընկեր Անդրեյ Կլիմենտևին (զուզաներ).

PPS

Կարդացեք նաև մեր բլոգում.

«kubectl-debug հավելված՝ Kubernetes pods-ում վրիպազերծելու համար.
Kubernetes-ի խորհուրդներ և հնարքներ հանգույց.

Source: www.habr.com