Seminar Karmada Global Resource View, Suche und Multi-Cluster-Operationen

Im Seminar werden verteilte Ressourcen zentral gesucht, gelesen, gefiltert und operativ ausgewertet. Global Resource View, Suchkomponenten, aggregierte Zustände und sichere Betriebszugriffe bilden die Grundlage für effiziente Multi-Cluster-Operationen.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Teilnehmerkreis
• Voraussetzungen
• Lernumgebung
• Operatives Informationsmodell
• Global Resource View
• Karmada Search
• Aggregierte Zustände und Anwendungsübersicht
• Sichere Multi-Cluster-Operationen
• Wiederholbare Abfragen und Automatisierung
• Diagnoseszenarien

Zielsetzung

Die Seminarinhalte verbinden technische Einordnung, nachvollziehbare Konfiguration und kontrollierte Betriebsprüfung.

• globale und clusterbezogene Ressourcenansichten unterscheiden
• Ressourcen über mehrere Cluster gezielt suchen und filtern
• Statusinformationen und Abweichungen operativ bewerten
• Betriebszugriffe mit RBAC und Mandantengrenzen absichern
• wiederholbare Abfragen und Diagnoseabläufe entwickeln

Teilnehmerkreis

Kubernetes-Administratoren, Plattform-Engineers, Betriebsleitstellen und Site Reliability Engineers.

Voraussetzungen

Sichere kubectl-Kenntnisse, Verständnis von Kubernetes-Ressourcen und Karmada-Mitgliedsclustern. Grundkenntnisse zu RBAC und Labelselektoren werden vorausgesetzt.

Lernumgebung

Die Übungen werden in einer isolierten Multi-Cluster-Laborumgebung mit einer Karmada Control Plane und mehreren Kubernetes-Mitgliedsclustern durchgeführt. Alle Arbeitsschritte werden über deklarative Manifeste, kubectl, karmadactl und die jeweils erforderlichen Diagnosewerkzeuge nachvollzogen. Änderungen werden vor der Anwendung geprüft und nach der Anwendung anhand von Status, Events und Zielressourcen validiert.

1. Operatives Informationsmodell

Verteilte Ressourcen werden nach Sollzustand, Bindung, Ausführung und aktuellem Clusterzustand gegliedert.

Inhalte

• Resource Template
• Binding und Work
• Objekt im Mitgliedscluster
• aggregierter und individueller Status
• Zeitbezug und Datenaktualität

Praxisablauf

1. Ausgangszustand, Zugriffsrechte und technische Voraussetzungen für „Operatives Informationsmodell“ prüfen.
2. Vorhandene Objekte und Konfigurationen sichern und die vorgesehenen Änderungen als nachvollziehbare Manifeste vorbereiten.
3. Für eine Beispielanwendung alle relevanten Informationsquellen und ihre Aussagekraft zuordnen.
4. Status, Events und erzeugte Objekte in der Karmada Control Plane sowie in den betroffenen Mitgliedsclustern vergleichen.
5. Eine kontrollierte Abweichung oder einen Fehlerfall auslösen, Korrektur beziehungsweise Rollback durchführen und das Ergebnis dokumentieren.

2. Global Resource View

Die zentrale Lesesicht auf Ressourcen in Mitgliedsclustern wird eingerichtet und genutzt.

Inhalte

• ResourceRegistry
• registrierte Ressourcentypen
• Proxy- und API-Zugriffe
• Namespace- und Clusterkontext
• Status und Metadaten
• Berechtigungsprüfung

Praxisablauf

1. Ausgangszustand, Zugriffsrechte und technische Voraussetzungen für „Global Resource View“ prüfen.
2. Vorhandene Objekte und Konfigurationen sichern und die vorgesehenen Änderungen als nachvollziehbare Manifeste vorbereiten.
3. Einen Ressourcentyp registrieren und Objekte aus mehreren Clustern zentral abrufen.
4. Status, Events und erzeugte Objekte in der Karmada Control Plane sowie in den betroffenen Mitgliedsclustern vergleichen.
5. Eine kontrollierte Abweichung oder einen Fehlerfall auslösen, Korrektur beziehungsweise Rollback durchführen und das Ergebnis dokumentieren.

3. Karmada Search

Such- und Indexierungsfunktionen werden nach Datenquelle, Filterung und Aktualisierungsverhalten untersucht.

Inhalte

• Search-Komponenten
• Ressourcenindex
• Cluster- und Namespacefilter
• Label- und Feldselektion
• Ergebnisgrenzen
• Fehler- und Aktualisierungsstatus

Praxisablauf

1. Ausgangszustand, Zugriffsrechte und technische Voraussetzungen für „Karmada Search“ prüfen.
2. Vorhandene Objekte und Konfigurationen sichern und die vorgesehenen Änderungen als nachvollziehbare Manifeste vorbereiten.
3. Pods und Deployments nach Label, Cluster und Namespace suchen und die Ergebnisse gegeneinander prüfen.
4. Status, Events und erzeugte Objekte in der Karmada Control Plane sowie in den betroffenen Mitgliedsclustern vergleichen.
5. Eine kontrollierte Abweichung oder einen Fehlerfall auslösen, Korrektur beziehungsweise Rollback durchführen und das Ergebnis dokumentieren.

4. Aggregierte Zustände und Anwendungsübersicht

Einzelmeldungen aus Mitgliedsclustern werden zu einer betrieblich brauchbaren Gesamtsicht verdichtet.

Inhalte

• Ready- und Progressing-Zustände
• Replica- und Rolloutstatus
• abweichende Generationen
• partielle Fehler
• Custom Resource Status
• Ampel- und Priorisierungslogik

Praxisablauf

1. Ausgangszustand, Zugriffsrechte und technische Voraussetzungen für „Aggregierte Zustände und Anwendungsübersicht“ prüfen.
2. Vorhandene Objekte und Konfigurationen sichern und die vorgesehenen Änderungen als nachvollziehbare Manifeste vorbereiten.
3. Eine Statusübersicht für eine Anwendung in mehreren Clustern erstellen und Teilfehler identifizieren.
4. Status, Events und erzeugte Objekte in der Karmada Control Plane sowie in den betroffenen Mitgliedsclustern vergleichen.
5. Eine kontrollierte Abweichung oder einen Fehlerfall auslösen, Korrektur beziehungsweise Rollback durchführen und das Ergebnis dokumentieren.

5. Sichere Multi-Cluster-Operationen

Lese- und Änderungszugriffe werden nach Rolle, Mandant und Kritikalität begrenzt.

Inhalte

• Karmada RBAC
• impersonation und Service Accounts
• Namespace-Grenzen
• Clustergruppen
• Audit Logging
• Break-Glass-Zugriff

Praxisablauf

1. Ausgangszustand, Zugriffsrechte und technische Voraussetzungen für „Sichere Multi-Cluster-Operationen“ prüfen.
2. Vorhandene Objekte und Konfigurationen sichern und die vorgesehenen Änderungen als nachvollziehbare Manifeste vorbereiten.
3. Eine Nur-Lese-Rolle und einen kontrollierten Änderungszugriff für einen Mandanten konfigurieren.
4. Status, Events und erzeugte Objekte in der Karmada Control Plane sowie in den betroffenen Mitgliedsclustern vergleichen.
5. Eine kontrollierte Abweichung oder einen Fehlerfall auslösen, Korrektur beziehungsweise Rollback durchführen und das Ergebnis dokumentieren.

6. Wiederholbare Abfragen und Automatisierung

Operative Abfragen werden skriptfähig gemacht, ohne unkontrollierte Massenänderungen zu erzeugen.

Inhalte

• kubectl-Ausgabeformate
• JSONPath und Go Templates
• Tabellen und Reports
• API-Paginierung
• Fehlerbehandlung
• Idempotente Skripte

Praxisablauf

1. Ausgangszustand, Zugriffsrechte und technische Voraussetzungen für „Wiederholbare Abfragen und Automatisierung“ prüfen.
2. Vorhandene Objekte und Konfigurationen sichern und die vorgesehenen Änderungen als nachvollziehbare Manifeste vorbereiten.
3. Ein Skript erstellen, das fehlerhafte Workloads clusterübergreifend ermittelt und als Bericht ausgibt.
4. Status, Events und erzeugte Objekte in der Karmada Control Plane sowie in den betroffenen Mitgliedsclustern vergleichen.
5. Eine kontrollierte Abweichung oder einen Fehlerfall auslösen, Korrektur beziehungsweise Rollback durchführen und das Ergebnis dokumentieren.

7. Diagnoseszenarien

Suche und Ressourcenansicht werden in einem festen Prüfpfad für typische Störungen kombiniert.

Inhalte

• fehlende Ressource
• abweichender Status
• nicht erreichbarer Cluster
• verzögerte Indexierung
• Berechtigungsfehler
• Beweissicherung

Praxisablauf

1. Ausgangszustand, Zugriffsrechte und technische Voraussetzungen für „Diagnoseszenarien“ prüfen.
2. Vorhandene Objekte und Konfigurationen sichern und die vorgesehenen Änderungen als nachvollziehbare Manifeste vorbereiten.
3. Einen vorbereiteten Teilfehler lokalisieren und die Diagnose mit Zeitstempeln und Objektbezügen dokumentieren.
4. Status, Events und erzeugte Objekte in der Karmada Control Plane sowie in den betroffenen Mitgliedsclustern vergleichen.
5. Eine kontrollierte Abweichung oder einen Fehlerfall auslösen, Korrektur beziehungsweise Rollback durchführen und das Ergebnis dokumentieren.