Master Kubernetes Storage

Empfehlungen für Dynamic Volume Provisioning

Um das Dynamic Volume Provisioning effektiv zu nutzen, müssen bewährte Methoden befolgt werden, die auf dynamische Umgebungen zugeschnitten sind. Die folgenden Tipps von Portworx by Pure Storage helfen bei Einrichtung und Konfiguration der dynamischen Bereitstellung sowie bei der Ressourcenoptimierung.

• Persistent Volume Claims (PVC) verwenden, um dynamische Volumes bereitzustellen. Dies abstrahiert die zugrunde liegenden Speicherdetails und vereinfacht das Speichermanagement.
• PVCs in die Containerkonfiguration integrieren. Jedoch niemals Persistent Volumes (PV) verwenden, da dies den Container eng an einen Node bindet.
• Eine geeignete Reclaim Policy entsprechend der verfügbaren Ressourcen definieren, um die Speicherkosten nach dem Löschen der Pods zu minimieren.
• Storage-Class-Parameter nutzen, um das Verhalten dynamischer Volumes anzupassen. Dazu gehören das Festlegen von Replikationsfaktoren, Verschlüsselung und Bereitstellungsrichtlinien.
• Immer eine Standard-StorageClass festlegen. Andernfalls schlagen PVCs ohne explizite StorageClass-Angabe fehl.

Wichtige Benchmarks und Metriken für Dynamic Volume Provisioning

Die Implementierung von Dynamic Volume Provisioning in Kubernetes erfordert die Validierung von Unterstützung und Kompatibilität. Dabei sind verschiedene Storage-Backends, Kubernetes Storage Classes und Automatisierungs-APIs zu berücksichtigen. Darüber hinaus ist die Überwachung wichtiger Metriken wie Bereitstellungsgeschwindigkeit, IOPS, Latenz, Durchsatz und Ressourcenauslastung entscheidend.

1. Kubernetes Storage für Skalierbarkeit optimieren

Die wachsenden Anforderungen von Workloads erfordern eine Skalierung der Ressourcen. Auch der Speicher muss skalierbar sein. Das bedeutet, dass die Speicherlösung sowohl in Kapazität als auch Leistung wachsen können muss, um dem steigenden Bedarf gerecht zu werden. Wenn Anwendungen durch Hinzufügen von mehr Pods und Nodes skaliert werden, muss auch der Speicher dynamisch zusätzliche Volumes hinzufügen und die Speicherlast effektiv verteilen.

Mit effektiven Skalierungsregeln bleibt die Anwendung während Spitzenlastzeiten reaktionsfähig und aktiv. Hier sind einige Best Practices, Tipps und Tricks zur Optimierung des Kubernetes Storage für Skalierbarkeit:

• Dynamic Volume Provisioning verwenden, um Speicher-Volumes bei Bedarf automatisch bereitzustellen, manuelle Eingriffe zu reduzieren und nahtlose Skalierbarkeit zu ermöglichen.
• Bestehende Horizontal Pod Autoscaler (HPA) Es ist sinnvoll, ihn gegebenenfalls mit der Speicherstrategie zu kombinieren, um die Anwendung auf unterschiedliche Lasten vorzubereiten.
• Storage-Workloads auf verschiedene Nodes verteilen. Dadurch wird die Ressourcennutzung optimiert und das Risiko von Engpässen sowie Single Points of Failure reduziert.
• Ressourcenquoten und Limits überwachen und optimieren. Damit kann sichergestellt werden, dass der Speicher gleichmäßig über Workloads verteilt wird.

Die Optimierung des Kubernetes Storage für Skalierbarkeit erfordert die kontinuierliche Überwachung verschiedener Metriken. Dazu zählen die Speicherauslastungskapazität, der Durchsatz bei Spitzenlasten sowie die Leistungswirkung beim Hinzufügen neuer Nodes und Volumes. Eine regelmäßige Überprüfung dieser Metriken trägt zur Aufrechterhaltung der Leistung und Zuverlässigkeit der Lösung bei.

2. Kubernetes Storage für schnelle Leistung verbessern

Heutzutage erwarten Unternehmen schnelle und reaktionsfähige Anwendungen. Da die meisten Anwendungen Speicher im Hintergrund verwenden, ist eine leistungsoptimierte Speicherlösung entscheidend. Nur so kann die Anwendung reibungslos und effizient betrieben werden. 

Hier sind einige Tipps und Best Practices zur Optimierung des Speichers für bessere Leistung:

• Storage Classes mit SSD-basierten Lösungen wählen. Diese bieten eine höhere Leistung, wie z. B. höhere IOPS und geringe Latenz. Sie eignen sich für Anwendungen, die schnellen Datenzugriff erfordern.
• Für leistungsintensive Workloads lokale persistente Volumes gegenüber netzgebundenem Speicher bevorzugen. Diese verursachen keinen Netzwerk-Overhead und bieten daher bessere Leistung.
• Caching-Strategien wie In-Memory- oder Storage-Level-Caches implementieren, um die Datenabfrage zu beschleunigen und die primäre Speicherung zu entlasten.
• Für extrem leistungsstarke Workloads wie KI-Anwendungen NVMe-Laufwerke anstelle herkömmlicher SSDs verwenden. Diese bieten einen besseren Durchsatz bei niedriger Latenz. Alle Pure-Storage-Lösungen setzen auf NVMe-Speicher, um das volle Potenzial von Flash auszuschöpfen.
• Bei performancekritischen Workloads dedizierte Speicher bereitstellen. Dadurch wird eine Ressourcenkonkurrenz mit anderen Anwendungen vermieden und eine gleichbleibend hohe Leistung sichergestellt.

Zur Leistungsoptimierung des Speichers müssen wichtige Metriken wie IOPS, Lese- und Schreiblatenzen sowie Durchsatz überwacht werden. Je nach zugrunde liegenden Speichertypen sind zusätzliche Konfigurationen erforderlich, um die Systemreaktionsfähigkeit unter Spitzenlast zu überprüfen.

3. Sicherheits-Best Practices

Die Implementierung von Sicherheitsrichtlinien ist unerlässlich, um unbefugten Zugriff und Sicherheitsverletzungen – sei es auf Anwendungen oder auf Daten – zu verhindern. Hunderte Unternehmen sind von Schwachstellen in ihren Anwendungen betroffen; meistens handelt es sich dabei um Datenlecks. Hier einige bewährte Methoden zum Schutz von Kubernetes-Daten:

• Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung verschlüsseln. Es muss sichergestellt sein, dass alle Speicher-Volumes verschlüsselt sind. Mit Kubernetes-Secrets lassen sich sensible Informationen speichern und sichere Protokolle zur Datenübertragung verwenden.
• Feingranulare Zugriffskontrollen mittels Role-Based Access Control (RBAC), Zero Trust und anderen Kontrollmechanismen aktivieren. Damit lässt sich der Zugriff auf Speicher-Volumes einschränken und unbefugte Zugriffe minimieren.
• Netzwerkrichtlinien definieren und konfigurieren, um den Datenverkehr zwischen Anwendung und Speicher-Workloads zu kontrollieren. So wird der Zugriff auf Speicher-Volumes und andere Workloads begrenzt und unautorisierte Zugriffe verhindert.
• Einen Mechanismus zur regelmäßigen Rotation von Verschlüsselungsschlüsseln und Secrets implementieren, um das Risiko durch kompromittierte Anmeldedaten zu minimieren.
• Monitoring-, Logging- und Alarmierungsmechanismen aktivieren, um Ereignisse wie Zugriffs- und Änderungsanfragen zu verfolgen. Dies hilft, einen Audit-Trail zu erstellen und gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen.

Durch die Umsetzung dieser Best Practices sollte regelmäßig die Wirksamkeit von Zugriffskontrollmechanismen überprüft werden. Zudem sollte auf die eingesetzte Verschlüsselung und die Einhaltung von Richtlinien und Vorschriften geachtet werden, um die Kubernetes-Speicherlösung gegen Bedrohungen zu schützen.

4. Backup und Disaster Recovery

Unternehmen legen Wert auf Skalierbarkeit und Flexibilität und wollen ihre Anwendungen vor Ausfällen oder Downtimes schützen. Hier kommen Strategien für Backup und Disaster Recovery in Kubernetes ins Spiel. Nachfolgend einige bewährte Methoden, Tipps und Tricks zur Erstellung einer effektiven Kubernetes-Backup-Strategie:

• Automatisierte, regelmäßige Backups aller kritischen Daten durchführen. Zusätzlich inkrementelle Backups implementieren, um den Overhead zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
• Backups auf verschiedenen Nodes speichern – idealerweise an unterschiedlichen Standorten. Das schützt vor regionalen Katastrophen.
• Regelmäßige Checksum-Tests durchführen, um die Richtigkeit und Gültigkeit der Backups zu gewährleisten.
• Backup-Retention-Richtlinien implementieren, um Backups für eine bestimmte Dauer aufzubewahren – je nach geschäftlichen und regulatorischen Anforderungen.
• Backup-Vorgänge kontinuierlich überwachen, um Ausfälle frühzeitig zu erkennen. Zudem Backup- und Disaster-Recovery-Prozesse regelmäßig testen, um deren Aktualität und Wirksamkeit sicherzustellen.

Regelmäßige Snapshots und Backups schützen vor Datenverlust. Die Speicherung an unterschiedlichen geografischen Standorten bietet zusätzlichen Schutz vor regionalen Ausfällen. 

Das Testen von Restore-Verfahren stellt sicher, dass im Bedarfsfall Daten schnell und zuverlässig wiederhergestellt werden können. Durch diese Best Practices wird die Datenintegrität gewahrt und für Geschäftskontinuität bei unerwarteten Störungen gesorgt.

• Sicherstellen, dass Backups vollständig und nicht beschädigt sind, indem die Checksummen validiert werden. Alle zur Wiederherstellung benötigten Daten müssen vorhanden sind.
• Regelmäßig Restore-Vorgänge durchführen, um sicherzustellen, dass der vollständige Anwendungsstatus basierend auf dem RPO wiederhergestellt werden kann.
• Disaster-Recovery-Szenarien simulieren, indem Cluster- oder Node-Ausfälle erzwungen werden. Wiederherstellungsverfahren ausführen, um deren Wirksamkeit und Geschwindigkeit zu prüfen.
• Das Restore-Testing mit Tools automatisieren, um Wiederherstellungsprozesse zuverlässig zu validieren.

5. Datenspeicherung und -management

Die Tipps zur Skalierbarkeit und Leistungsoptimierung greifen nur, wenn die Daten auch ordnungsgemäß speichert und verwaltet werden. Dies wirkt sich auch auf die Fähigkeit der Anwendung aus, mit wachsenden Datenanforderungen umzugehen. Hier einige Best Practices für ein gutes Datenmanagement:

• Daten in verschiedene Storage Classes je nach Wichtigkeit, Zugriffsfrequenz und Kritikalität organisieren. Zur besseren Wartbarkeit können auch unterschiedliche Namespaces erstellt und gepflegt werden.
• Definieren und erzwingen von Datenaufbewahrungsrichtlinien, um die Daten zu verwalten. Verwenden von Jobs und Automatisierungen, um unnötige und veraltete Daten regelmäßig zu löschen und dadurch Speicherplatz freizugeben.
• Dynamische Speicherbereitstellung implementieren, um die Zuweisung von Speicherkapazitäten zu automatisieren, manuelle Eingriffe zu verringern und den Prozess zu optimieren.
• Techniken wie Checksummen und Datenvalidierung verwenden, um die Integrität und Konsistenz der Daten regelmäßig zu prüfen und Datenverlust durch Korruption zu verhindern.
• Speicher- und Datenmanagementprozesse regelmäßig überprüfen, um sicherzustellen, dass sie mit sich verändernden Geschäftsanforderungen übereinstimmen.

Effektive Speicherung und Verwaltung erfordern die Überwachung verschiedener Metriken sowie den proaktiven Umgang mit Speicherfehlern und Warnungen. Durch kontinuierliches Monitoring lassen sich Probleme frühzeitig erkennen und Ausfälle vermeiden. Das unterstützt einen reibungslosen Betrieb. Nachfolgend einige Tipps zum Umgang mit Speicherfehlern und Alerts:

• Monitoring-Tools einsetzen, um den Zustand des Speichers sowie Leistungsmetriken zu überwachen und Warnungen für alle kritischen Probleme wie geringen Speicherplatz oder hohe Latenz zu konfigurieren.
• Schwellenwerte für Warnungen festlegen, basierend auf Metriken wie Speicherkapazität, IOPS etc., abhängig von Anwendungs- und Speicheranforderungen.
• Incident-Pläne erstellen und automatisierte Mechanismen einrichten, um auf häufige Warnungen wie Auto-Scaling oder Failover-Prozesse zu reagieren.
• Incident-Response-Pläne regelmäßig für verschiedene Fehlerszenarien testen. Sicherstellen, dass sich die Tests mit der Weiterentwicklung der Speicherumgebung anpassen.

Recommendations for Dynamic Volume Provisioning:

To effectively utilize dynamic volume provisioning, best practices tailored to dynamic environments must be followed. The following tips from Portworx will help you with setup, configuration, and resource optimization.

• Use Persistent Volume Claims (PVCs) to provision dynamic volumes. This abstracts the underlying storage details and simplifies storage management.
• Integrate PVCs into the container configuration. However, never use Persistent Volumes (PVs), as they tightly bind the container to a node.
• Define a suitable reclaim policy according to the available resources to minimize storage costs after deleting pods.
• Use storage class parameters to customize the behavior of dynamic volumes. This includes setting replication factors, encryption, and deployment policies.
• Always define a standard StorageClass. Otherwise, Persistent Volume Claims (PVCs) without an explicit StorageClass specification will fail.

Important benchmarks and metrics for dynamic volume provisioning:

Validate support and compatibility when implementing Dynamic Volume Provisioning in Kubernetes. This involves considering various storage backends, Kubernetes storage classes, and automation APIs. Furthermore, it is crucial to monitor key metrics such as deployment speed, IOPS, latency, throughput, and resource utilization.

1. Optimize Kubernetes storage for scalability.

Growing workloads require scalable resources. Storage must also be scalable. This means the storage solution must grow in capacity and performance to meet increasing demand. When applications are scaled by adding more pods and nodes, the storage solution must dynamically add additional volumes and effectively distribute the storage load.

Effective scaling rules ensure that the application remains responsive and active during peak load times. Below are some best practices, tips, and tricks for optimizing Kubernetes storage for scalability:

• Use Dynamic Volume Provisioning to automatically provision storage volumes on demand, reduce manual intervention, and enable seamless scalability.
• Adjust existing Horizontal Pod Autoscalers (HPAs). Combine it with the storage strategy, if necessary, to prepare the application for different loads.
• Distribute storage workloads across different nodes. This optimizes resource utilization and reduces the risk of bottlenecks and single points of failure.
• Monitor and optimize resource quotas and limits. This ensures that storage is evenly distributed across workloads.

Optimizing Kubernetes storage for scalability requires continuous monitoring of various metrics. These metrics include storage capacity utilization, throughput during peak loads, and performance impact when adding new nodes and volumes. Regularly reviewing these metrics helps maintain the performance and reliability of the solution.

2. Improve Kubernetes Storage for Fast Performance

Nowadays, companies expect fast, responsive applications. Since most applications use background memory, a performance-optimized memory solution is essential. This is the only way to ensure that applications run smoothly and efficiently.

Here are some tips and best practices for optimizing memory to improve performance:

• Choose storage classes with SSD-based solutions. These solutions offer higher performance, including higher IOPS and lower latency. They are ideal for applications requiring fast data access.
• For performance-intensive workloads, prefer local persistent volumes to network-attached storage. They do not cause network overhead and therefore offer better performance.
• Implement caching strategies, such as in-memory or storage-level caches, to speed up data retrieval and reduce the workload on primary storage.
• For extremely demanding workloads, such as AI applications, use NVMe drives instead of conventional SSDs. NVMe drives offer better throughput with lower latency. All Pure Storage solutions are based on NVMe storage.
• Implement caching strategies, such as in-memory or storage-level caches, to speed up data retrieval and reduce the workload on primary storage.
• Use NVMe drives instead of conventional SSDs for extremely demanding workloads, such as AI applications. NVMe drives offer better throughput with lower latency. All Pure Storage solutions use NVMe storage to maximize the potential of flash technology.
• Provide dedicated storage for performance-critical workloads. This prevents competition for resources with other applications and ensures consistently high performance.

To optimize storage performance, key metrics such as IOPS, read and write latencies, and throughput must be monitored. Depending on the underlying storage types, additional configurations are required to verify system responsiveness under peak load.

3. Security Best Practices

Implementing security policies is essential to preventing unauthorized access and security breaches to applications and data. Many companies are affected by vulnerabilities in their applications, and most of the time, these result in data breaches. Below are some proven methods for protecting Kubernetes data:

• Encrypt data at rest and in transit. Ensure that all storage volumes are encrypted. Use Kubernetes secrets to store sensitive information and secure protocols for data transmission.
• Enable fine-grained access controls using role-based access control (RBAC), zero trust, and other control mechanisms. This allows you to restrict access to storage volumes and minimize unauthorized access.
• Define and configure network policies to control traffic between application and storage workloads. This limits access to storage volumes and other workloads and prevents unauthorized access.
• Implement a mechanism for regularly rotating encryption keys and secrets to minimize the risk posed by compromised credentials.
• Activate monitoring, logging, and alerting mechanisms to track events such as access and modification requests. This creates an audit trail and ensures compliance with legal regulations.

Implementing these best practices should include regularly reviewing the effectiveness of access control mechanisms. Additionally, attention should be paid to the encryption used and compliance with guidelines and regulations to protect the Kubernetes storage solution against threats.

4. Backup and Disaster Recovery:

Companies value scalability and flexibility, and they want to protect their applications from failures and downtime. This is where Kubernetes backup and disaster recovery strategies come into play. The following are some proven methods, tips, and tricks for creating an effective Kubernetes backup strategy:

• Perform automated, regular backups of all critical data. • Implement incremental backups to reduce overhead and increase efficiency.
• Store backups on different nodes, ideally in different locations. This protects against regional disasters.
• Perform regular checksum tests to ensure the accuracy and validity of the backups.

Implement backup retention policies to retain backups for a specific period depending on business and regulatory requirements.

Continuously monitor backup processes to detect failures early. Additionally, regularly test backup and disaster recovery processes to ensure they are up to date and effective.

Regular snapshots and backups protect against data loss. Storing data in different geographical locations provides additional protection against regional outages.

Testing restore procedures ensures that data can be recovered quickly and reliably if needed. Following these best practices maintains data integrity and ensures business continuity in the event of unexpected disruptions.

• Validate the checksums to ensure that backups are complete and undamaged. All necessary restoration data must be available.
• Regularly perform restore operations to ensure the complete application status can be restored based on the RPO.
• Simulate disaster recovery scenarios by forcing cluster or node failures. Run recovery procedures to test their effectiveness and speed.
• – Automate restore testing with tools that can reliably validate recovery processes.

5. Data Storage and Management

Tips for scalability and performance optimization only work if data is stored and managed properly. Proper data storage and management also affects the application’s ability to handle increasing data demands. Below are some best practices for good data management:

• Organize data into different storage classes based on importance, access frequency, and criticality.
• Create and maintain different namespaces for better maintainability.
• Define and enforce data retention policies to manage data. Use jobs and automations to regularly delete unnecessary and outdated data, thereby freeing up storage space.
• Implement dynamic storage provisioning to automate storage capacity allocation, reduce manual intervention, and optimize the process.
• Use techniques such as checksums and data validation to regularly verify the integrity and consistency of the data and prevent loss due to corruption.
• Regularly review storage and data management processes to ensure they align with evolving business needs.

Effective storage and management require monitoring various metrics, as well as proactively addressing storage errors and warnings. Continuous monitoring allows for the early detection of problems and prevents failures. This supports smooth operation. The following are some tips for dealing with storage errors and alerts:

• Use monitoring tools to check the status of storage and performance metrics. Configure alerts for critical issues, such as low storage space or high latency.
• Set threshold values for warnings based on metrics such as storage capacity and IOPS depending on the application and storage requirements.
• Create incident plans and set up automated mechanisms to respond to common alerts, such as auto-scaling or failover processes.
• Regularly test incident response plans for various failure scenarios. Ensure the tests adapt to the storage environment’s ongoing development.