Ответ
Имею опыт эксплуатации Kubernetes (K8s) в production в течение 3 лет. Отвечал за развертывание, настройку и поддержку кластеров для микросервисной архитектуры.
Ключевые задачи и компетенции:
- Развертывание и управление: Самостоятельно разворачивал кластеры на облачных провайдерах (GKE, EKS) и on-premise (с помощью kubeadm). Управлял нодами, настраивал CNI (Calico, Flannel) и CSI драйверы.
- Деплой приложений: Пакетировал приложения в Helm-чарты для стандартизации деплоя. Использовал Kustomize для управления конфигурациями разных окружений (dev/staging/prod).
# Пример Deployment с readiness/liveness пробами apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: api-service spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: api-service template: metadata: labels: app: api-service spec: containers: - name: api image: my-registry/api:{{ .Values.imageTag }} ports: - containerPort: 8080 livenessProbe: httpGet: path: /healthz port: 8080 initialDelaySeconds: 30 resources: requests: memory: "128Mi" cpu: "100m" - Сетевые политики и Ingress: Настраивал Ingress-контроллеры (Nginx, Traefik) для маршрутизации внешнего трафика. Определял Network Policies для изоляции трафика между неймспейсами и подами.
- Мониторинг и логирование: Внедрял стеки мониторинга на основе Prometheus (сбор метрик с Pods через ServiceMonitor) и Grafana для визуализации. Настраивал сбор логов через Fluent Bit и их отправку в Elasticsearch.
- Безопасность: Работал с RBAC, Service Accounts, Secrets (хранил в external vault), Security Context для ограничения прав пода.
- Автомасштабирование: Настраивал Horizontal Pod Autoscaler (HPA) на основе CPU/памяти и кастомных метрик из Prometheus. Использовал Cluster Autoscaler для облачных окружений.
Основная ценность K8s для меня — декларативное управление инфраструктурой, самовосстановление и упрощение операций по масштабированию и обновлению приложений.