[오픈소스컨설팅] 서비스 메쉬(Service mesh)

Service Mesh
Red Hat
25%
Mirantis
10%
IBM
8%
Rackspace…
*independent…
HP
6%
Huawei
4%
NEC
3%
SUSE
3%
Intel
3%
HPE
3%
VMware
2%
AT&T
2%
Google
48%
*independent
19%
Red
Hat
19%
Huawei
4%
Microsoft
2%
VMware
2%
IBM
1%
Intel
1%

Service Mesh
5
Foundation
시작

Service Mesh CNCF
Landscape: landscape.cncf.io/

Service Mesh
7
Trail Map: l.cncf.io

Service Mesh
9
• 일반적인 서비스들이 제공해야하는 서비스 검색,로드 밸런싱,
장애 복구, 메트릭 및 모니터링을 서비스 코드의 변경없이 유기
적으로 생성/결합하는 서비스 필요
• 추가적으로 속도제한 / 액세스제어 / 종단인증등의 연계된 서비
스를 관리/제어하는 기능이 필요
전 세계적으로 가장 큰 마이크로 서비스 응용 프로그램 중 하나를 작업 한 결과, 마이크로 서비
스는 확장이나 유연성, 보안 또는 신뢰성이 마법같이 이루어지는 것이 아니라는 것입니다.
실제, 모놀리식 제품보다 작동하기가 훨씬 어렵습니다.
구성 관리, 로그 처리, strace, tcpdump 등 우리가 익숙하고 익숙한 도구는 마이크로 서비스
에 적용 할 때 적용 불가능한 도구입니다.
한 번의 요청으로 수 백 개의 인스턴스가 있는 수백 개의 서비스에 액세스 할 수 있는 세상에서
tcpdump를 어디에서 실행할 수 있습니까? 어떤 로그를 읽습니까? 느린 경우 어떻게 그 이유
를 알아낼 수 있습니까?
이것이 새로운 기능인 Service Mesh 를 탄생시킨 이유입니다.
정의
• 애플리케이션을 독립적으로 배포가능한 환경으로 변경
• 가볍고, 다른 언어일수 있고, 다양한 팀에서 관리되는 경향
• 서비스 수가 증가하고, 관리가 어려워짐
• 더 이상 서비스가 단순화 되지 않음
• 보안 /네트워크 트래픽 제어/서비스 모니터에 대한 요건 증가

Service Mesh
출처: https://developers.redhat.com/books/introducing-istio-service-mesh-microservices
구현방법
10

Service Mesh 구현기능
핵심 구현 기능
연결
서비스가 서로를 검색하고 대화
지능형 라우팅을 통해 서비스 / 엔드 포인트 간의 트래픽 및 API 호출 흐름을 제어
블루 / 그린, 카나리아 또는 롤링 업그레이드 등과 같은 배포 전략 구현 가능
“분산 마이크로 서비스의 전체 네트워크 동작에
대한 운영 제어 및 관찰 가능성을 제공＂
보안
서비스 간의 보안 통신
통신을 허용하거나 거부하는 정책 수행 가능
모니터
분산 된 마이크로 서비스 시스템을 모니터
모니터링 및 추적 도구와 즉시 통합되어 서비스, 트래픽 흐름, API 지연 시간 및
추적 간의 종속성을 검색하고 시각화 함
정책 적용
서비스 간의 상호작용에 조직 정책/액세스 정책을 정의하고, 리소스의 분산을
관리함
정책변경을 매시를 통해서 구현함
필요성
제공기능
실현내용
• Service Discovery
• Load Balancing
• Dynamic Request Routing
• Circuit Breaking
• Retry and Timeout
• TLS
• Distributed Tracing
• metrics 수집
마이크로 서비스 확산 확산/배포 시
• 확장을 위한 핵심
• 서비스 통신을
안전하고 안정적으로
만들어야 하는 요청
제공기능
• 라우팅 규칙 추적
• 트래픽 경로 지시
• 패키지 경로 지시
• 가속화 및 수신 보장
연결
보안
모니터
정책
One Team 방식의 효율적 대응체계
• 개발자들이 서비스를 연결하는 대신 비즈니스 가치를 추가하는 일에
집중가능 .
• 분산된 요청 추적은 서비스와 함께 가시적인 인프라 계층을
형성하므로 문제를 손쉽게 인식하고 진단
• Service Mesh 는 장애가 발생한 서비스로부터 요청을 재 라우팅할
수 있기 때문에 다운타임 발생 시 애플리케이션 복구 능력이 향상
11

Service Mesh
Istio | 내부 Architecture Istio | 상세 설명
Istio
Lyft에서 처음 출시 한 Kubernetes 네이티브 솔루션이며 IBM, 구
글과 Lyft 후원인 오픈 플랫폼
•트래픽 관리 : 지능형 트래픽 라우팅 규칙, 흐름 제어 및 회로 차
단기, 시간 초과 및 재시도와 같은 서비스 수준 속성 관리. 이를 통
해 A / B 테스트, 카나리아 출시, 백분율 기반 트래픽 분할로 단계
적 출시를 쉽게 설정할 수있었습니다.
•보안 : 서비스 간의 안전한 통신 채널을 제공하고 인증, 권한 부
여 및 암호화를 대규모로 관리합니다.
•관찰 가능성 : 강력한 추적, 모니터링 및 로깅 기능은 깊은 통찰
력과 가시성을 제공합니다. 효율적인 문제 감지 및 해결에 도움이
됩니다. Istio에는 마이크로 서비스 모니터링을 지원하는 추가 인
프라 서비스도 있습니다.
Envoy 프록시는 plane끼리 상호 작용하는 유일한 Istio 구성 요소
Lyft가 C ++ 언어로 작성한 고성능 프록시로, 서비스 메시의 모든
서비스에 대한 모든 인바운드 및 아웃 바운드 트래픽을 중재
• Dynamic service discovery
• Load balancing
• TLS termination
• HTTP/2 and gRPC proxies
• Circuit breakers
• Health checks
• Staged rollouts with percentage-basedtraffic split
• Fault injection
• Rich metrics
• Istiod는 서비스 검색, 구성 및 인증서 관리를 제공
1. input yaml detected by galley
2. conﬁguration converted to Istio format
3. Istio format passed to pilot
4. pilot convert it to envoy conﬁguration
• Pilot – 사이드카 프록시, 트래픽 관리 기능 및 복원
• citadel - 서비스 및 최종 사용자 인증을 지원
• Galley - Istio 구성 유효성 검사, 수집, 처리 및 배포 구성 요소
• Kiali - Istio Dashboard
• Jaeger - tracing
• Prometheus + Grafana - metrics
• Entity - Virtual Service / Destination Rule
Gateway
• Canary Releases / Circuit Breakers
• 데이터 플레인은 사이드카 인 프록시 (엔보이)로 구성.
이러한 프록시는 마이크로 서비스 간의 모든 네트워크 통신을 중재 및
제어하고 모든 메시 트래픽에 대한 원격 분석을 수집.
• 컨트롤 플레인은 트래픽을 라우팅하도록 프록시를 구성/관리

Service Mesh
linkerd | 내부 Architecture linkerd | 상세 설명
linkerd
Buoyant의 Kubernetes 용으로 설계된 오픈 소스 경량 서비스 메시
Linkerd는 쿠버네티스용 Service Mesh이며, 코드를 변경할 필요없
이 런타임 디버깅, 관찰 가능성, 안정성 및 보안을 제공하여 서비스
를 보다 쉽고 안전하게 실행할 수 있음. (proxy는 rust로 작성)
UI, 데이터 플레인 및 컨트롤 플레인의 세 가지 구성 요소
Service mesh용으로 만들어진 보안이 강화된 초경량 proxy
• HTTP, HTTP / 2 및 임의 TCP 프로토콜을 위한 쉽고, 간단한
proxy
• HTTP 및 TCP 트래픽에 대한 자동 Prometheus 메트릭 전달
• 쉽고, 간단한 WebSocket 프록시.
• 대기 시간을 인식하는 자동 레이어 7로드 밸런싱.
• HTTP가 아닌 트래픽을 위한 layer-4 자동 부하 분산.
• 자동 TLS.
• On-demand 진단 TAP API.
• 데이터 플레인의 각 프록시 는 이 구성 요소를 사용하여 요청을
보낼 위치를 조회합니다. 경로 별 메트릭, 재시도 및 timeout등
을 위한 서비스 프로파일로 구성
• 이 구성 요소는 프록시에서 CSR 을 수락 하고 올바른 ID로 서명
된 인증서를 반환 하는 인증 기관 을 제공합니다 . Linkerd 프록
시 간의 연결에 사용되어 mTLS를 구현합니다.
• 인젝터는 포드가 생성 될 때마다 웹훅 요청을 수신 하는 승인 컨
트롤러 입니다.
• 새 서비스 프로필 을 저장하기 전에 유효성을 검사 하는 승인 컨
트롤러 .
• CLI 및 대시 보드에서 요청을 수신하여 요청과 응답을 실시간으
로 확인하여 애플리케이션에서 관찰 가능성을 제공

Service Mesh 솔루션비교
✓ Rate limiting - 초당 request thresholds를 구성하고, 예측 불가능한 트래픽이나 공격에 대한 방어
✓ Circuit Breaking - Connection Max & Pending 수에 따른 circuit break / Load balancing pool의 인스턴스의 상태에 기반하는 circuit break

Service Mesh
17
출처: https://linkerd.io/2019/05/18/linkerd-benchmarks/
Linkerd 2.3-edge-19.5.2 vs Istio 1.1.6
https://kinvolk.io/blog/2019/05/performance-
benchmark-analysis-of-istio-and-linkerd/

Service Mesh
18

Service Mesh
19
단위 : milicore = 1/1000 core

Service Mesh
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
grafana-7f6cd4bf56-f7hr4 1/1 Running 0 1m
istio-citadel-7dd558dcf-dxqv4 1/1 Running 0 1m
istio-cleanup-secrets-xtd8v 0/1 Completed 0 1m
istio-egressgateway-88887488d-xnfsn 1/1 Running 0 1m
istio-galley-787758f7b8-762nb 1/1 Running 0 1m
istio-grafana-post-install-pnvsc 0/1 Completed 0 1m
istio-ingressgateway-58c77897cc-lw7j5 1/1 Running 0 1m
istio-pilot-86cd68f5d9-r4jqh 2/2 Running 0 1m
istio-policy-56c4579578-2xvhj 2/2 Running 0 1m
istio-security-post-install-5jgkj 0/1 Completed 0 1m
istio-sidecar-injector-d7f98d9cb-rrp9l 1/1 Running 0 1m
istio-telemetry-7fb48dc68b-6g2sv 2/2 Running 0 1m
istio-tracing-7596597bd7-tnxcg 1/1 Running 0 1m
prometheus-76db5fddd5-db5jl 1/1 Running 0 1m
servicegraph-56dddff777-8bh9c 0/1 Running 1 1m
Kubectl get pods –n istio-system
Version: 1.0.5
GitRevision: c1707e45e71c75d74bf3a5dec8c7086f32f32fad
User: root@6f6ea1061f2b
Hub: docker.io/istio
GolangVersion: go1.10.4
BuildStatus: Clean
istioctl version 고객사 서비스는 고객선호도를 조사해서 이를 추천항목에 넣는 서비스임
Istio구성

Service Mesh
[INFO] Scanning for projects...
[INFO] ----------------< com.redhat.developer.demos:customer >-----------------
[INFO] Building customer 0.0.1-SNAPSHOT
[INFO] --------------------------------[ jar ]---------------------------------
[INFO] --- maven-jar-plugin:2.4:jar (default-jar) @ customer ---
[INFO] Building jar: /root/projects/istio-
tutorial/customer/java/springboot/target/customer.jar
[INFO]
[INFO] --- spring-boot-maven-plugin:1.5.8.RELEASE:repackage (default) @ customer ---
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Total time: 12.337 s
[INFO] Finished at: 2021-05-16T01:04:25Z
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] --- maven-jar-plugin:2.4:jar (default-jar) @ customer ---
[INFO] Building jar: /root/projects/istio-
tutorial/customer/java/springboot/target/customer.jar
[INFO]
[INFO] --- spring-boot-maven-plugin:1.5.8.RELEASE:repackage (default) @ customer ---
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Total time: 12.337 s
[INFO] Finished at: 2021-05-16T01:04:25Z
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
Springboot - mvn package
FROM fabric8/java-jboss-openjdk8-jdk:1.5.2
ENV JAVA_APP_DIR=/deployments
ENV JAEGER_SERVICE_NAME=customer
JAEGER_ENDPOINT=http://jaeger-collector.istio-system.svc:14268/api/traces
JAEGER_PROPAGATION=b3
JAEGER_SAMPLER_TYPE=const
JAEGER_SAMPLER_PARAM=1
EXPOSE 8080 8778 9779
COPY target/customer.jar /deployments/
Create Docker image
Sending build context to Docker daemon 23.29 MB
Step 1/5 : FROM fabric8/java-jboss-openjdk8-jdk:1.5.2
---> 2d81027cb149
Step 2/5 : ENV JAVA_APP_DIR /deployments
---> 46fc95691e7a
Step 3/5 : ENV JAEGER_SERVICE_NAME customer JAEGER_ENDPOINT http://jaeger-
collector.istio-system.svc:14268/api/traces JAEGER_PROPAGATION b3
JAEGER_SAMPLER_TYPE const JAEGER_SAMPLER_PARAM 1
---> 518b64a43cc9
Step 4/5 : EXPOSE 8080 8778 9779
---> 0000990f2810
Step 5/5 : COPY target/customer.jar /deployments/
---> 57d20b60ca5b
Successfully built 57d20b60ca5b
Docker build
Istio구성

Service Mesh
/root/installation/istio-1.0.5/bin/istioctl kube-inject -f /root/projects/istio-
tutorial/customer/kubernetes/Deployment.yml | kubectl apply -n tutorial -f -
$ cat kubernetes/Deployment.yml
---
apiVersion: "v1"
kind: "ServiceAccount"
metadata:
name: "customer"
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
labels:
app: customer
version: v1
name: customer
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: customer
version: v1
template:
metadata:
labels:
app: customer
version: v1
annotations:
sidecar.istio.io/inject: "true"
사이드카 프록시를 삽입
pod/customer-6d49bb8ffc-6dt8m 1/1 Running 0 3m
pod/preference-v1-d86f66d76-nbxxv 1/1 Running 0 7m
pod/recommendation-v1-5f9b4d8fcf-4wbnx 1/1 Running 0 8m
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
service/customer ClusterIP 172.30.248.116 <none> 8080/TCP 36m
service/preference ClusterIP 172.30.139.105 <none> 8080/TCP 11m
service/recommendation ClusterIP 172.30.115.139 <none> 8080/TCP 4m
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
deployment.apps/customer 1 1 1 1 13m
deployment.apps/preference-v1 1 1 1 1 11m
deployment.apps/recommendation-v1 1 1 0 1 9m
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
replicaset.apps/customer-6d49bb8ffc 1 1 1 3m
replicaset.apps/customer-77cc64968b 0 0 0 13m
replicaset.apps/preference-v1-59fcbbdcd9 0 0 0 11m
replicaset.apps/preference-v1-d86f66d76 1 1 1 7m
replicaset.apps/recommendation-v1-5f9b4d8fcf 1 1 1 8m
replicaset.apps/recommendation-v1-8589878566 1 0 0 9m
서비스 구현 완료
Istio구성

Service Mesh
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
name: recommendation
spec:
hosts:
- recommendation
http:
- route:
- destination:
host: recommendation
subset: version-v1
weight: 90
- destination:
subset: version-v2
weight: 10
---
카나리 배포
kind: VirtualService
metadata:
spec:
hosts:
- recommendation
http:
- match:
- headers:
baggage-user-agent:
regex: .*Safari.*
route:
- destination:
subset: version-v2
- route:
- destination:
subset: version-v1
---
사용자 에이전트 헤더를 기반으로 한 스마트 라우팅
- route:
- destination:
subset: version-v1
weight: 50
- destination:
subset: version-v2
weight: 50
---
VirtualService는 정규표현식(regex)인 .*Safari.* 의 값을 가지는 baggage header
(baggage-user-agent)의 http 중에서 version=v2 로 라벨을 포함하는 subset:version-
v2 로만 라우팅 됨
Istio구성

Service Mesh
kind: DestinationRule
metadata:
spec:
trafficPolicy:
loadBalancer:
simple: RANDOM
LaodBalancer
apiVersion: "config.istio.io/v1alpha2"
kind: memquota
metadata:
name: handler
spec:
quotas:
- name: requestcount.quota.istio-system
# default rate limit is 5000qps
maxAmount: 5000
validDuration: 1s
# The first matching override is applied.
# A requestcount instance is checked against override dimensions.
overrides:
- dimensions:
destination: recommendation
destinationVersion: v2
source: preference
maxAmount: 1
validDuration: 1s
속도제한
customer => preference => recommendation v1 from '99634814-d2z2t': 1145
customer => preference => recommendation v2 from '2819441432-525lh': 1
customer => preference => recommendation v2 from '2819441432-rg45q': 2
customer => preference => recommendation v2 from '2819441432-bs5ck': 181
customer => preference => recommendation v2 from '2819441432-bs5ck': 182
customer => preference => recommendation v2 from '2819441432-f4ls5': 108
customer => 503 preference => 429 Too Many Requests
customer => 503 preference => 429 Too Many Requests
Istio구성

Service Mesh
http:
- fault:
abort:
httpStatus: 503
percent: 50
route:
- destination:
subset: app-recommendation
---
HTTP 오류 503
http:
- fault:
delay:
fixedDelay: 7.000s
percent: 50
route:
- destination:
subset: app-recommendation
---
Delay에 대한 제한
503이 50%이상 나면 abort요청 VirtualServices는 http Fault를 제공한다. fixedDelay=7s. 50% of the time의 경우 작동
- route:
- destination:
retries:
attempts: 3
perTryTimeout: 2s
Retry
http:
- route:
- destination:
timeout: 1.000s
Timeout
503이 50%이상나면 abort요청
VirtualService timeout의 1 second 제공
Istio구성

Service Mesh
metadata:
spec:
subsets:
- name: version-v2
labels:
version: v2
trafficPolicy:
connectionPool:
http:
http1MaxPendingRequests: 1
maxRequestsPerConnection: 1
tcp:
maxConnections: 1
outlierDetection:
baseEjectionTime: 120.000s
consecutiveErrors: 1
interval: 1.000s
maxEjectionPercent: 100
Circuit Breaker
spec:
subsets:
- labels:
version: v1
name: version-v1
trafficPolicy:
connectionPool:
http: {}
tcp: {}
loadBalancer:
simple: RANDOM
outlierDetection:
interval: 5.000s
- labels:
version: v2
name: version-v2
trafficPolicy:
connectionPool:
http: {}
tcp: {}
loadBalancer:
simple: RANDOM
outlierDetection:
interval: 5.000s
Pool ejection
풀 제거 또는 이상 값 감지 (outlier detection)는 클라이언트 요청을 처리 할 인스턴스 /
포드 풀이있을 때마다 발생하는 탄력적 회복 전략
Connection pool에 요청사항에 따라서 1초마다 체크해서, 한번이라도 에러가 발생하면,
120초 동안 서비스에서 배제(circuit breaking) 시킴
→ [503 Service Unavailable] error 발생시킴
Istio구성

Service Mesh
Ultimate resilience with retries, circuit breaker, and pool ejection
spec:
metadata:
spec:
subsets:
- name: version-v1
labels:
version: v1
- name: version-v2
labels:
version: v2
trafficPolicy:
connectionPool:
http:
http1MaxPendingRequests: 1
maxRequestsPerConnection: 1
tcp:
maxConnections: 1
outlierDetection:
interval: 1.000s
• 인스턴스에 대한 여러 동시 요청을 방지하는 회로 차단기
• 인스턴스를 응답의 풀을 이용하여, 실패하는 인스턴스 pool rejection
• 개방 회로 차단기 및 / 또는 풀 방출이 발생하는 경우를 대비하여 요청을 다른
인스턴스로 전달하기 위해 재 시도
mTLS
apiVersion: "authentication.istio.io/v1alpha1"
kind: "Policy"
metadata:
name: "default"
spec:
peers:
- mtls: {}
-------------------
apiVersion: "networking.istio.io/v1alpha3"
kind: "DestinationRule"
metadata:
name: "default"
spec:
host: "*.tutorial.svc.cluster.local"
trafficPolicy:
tls:
mode: ISTIO_MUTUAL
• host: 0192.168.64.70:31380 user-agent: curl/7.54.0 accept: */* x-forwarded-for:
172.17.0.1 x-forwarded-proto: http x-envoy-internal: true x-request-id: e5c0b90f-
341b-9edc-ac3e-7dd8b33f0e8b x-envoy-decorator-operation:
customer.tutorial.svc.cluster.local:8080/ x-b3-traceid: ce289e960a639d11 x-b3-
spanid: ce289e960a639d11 x-b3-sampled: 1
• 14:24:55.078222 IP (tos 0x0, ttl 64, id 32578, offset 0, flags [DF], proto TCP (6),
length 967) 172.17.0.15.33260 > customer-7dcd544ff9-652ds.8080: Flags [P.],
cksum 0x5bf5 (incorrect -> 0x595e), seq 2211080917:2211081832, ack
2232186801, win 391, options [nop,nop,TS val 5958433 ecr 5779275], length 915:
HTTP E....B@.@._........ ......j...w.....[......
Istio구성

Service Mesh
Kiali
• 전체서비스관찰가능
• 네임스페이스별pod내용
확인가능
• 각각의traffic확인가능
Istio구성

Service Mesh
Kiali-2
Kiali-1
• Namespace내에서비스
연결점확인
• 전체성공률과에러코드넘
버제공
• http/tcp전체서비스
traffic제공
• Pod간서비스시간확인
가능
• 상세세부버전에대한
graph제공
Kiali-3
• 에러코드에대한실시간화
면표시
• 서비스코드별색상표시
로가독성높은아웃풋제
공
Istio구성

Service Mesh
Kiali-2
Kiali-1
• Metric에대한서비스데이
터정보
• 서비스time에대한정보
와그pod정보
• 상세정보를들어가서,배
포후버전에따른응답시
간확인가능
Kiali-3
• 서비스상세내용에대한
duration
• 시간별비교맵제공
• 색깔별로response 상태
확인
Istio구성
Kiali-4
• 애플리케이션request
volume&duration&size
정보전달

Service Mesh
Grafana –2
Grafana –1
• 전체요청에대한응답시간
• 서비스latency
• 성공률
• 전체요청에대한백분율
• 서비스워크로드
Istio구성

Service Mesh
istioctl create -f istiofiles/recommendation_requestcount.yml -n istio-system
kind: metric
metadata:
name: recommendationrequestcount
spec:
value: "1"
dimensions:
user_agent: request.headers["user-agent"] | "unknown"
monitored_resource_type: '"UNSPECIFIED"'
---
kind: prometheus
metadata:
name: recommendationrequestcounthandler
spec:
metrics:
- name: recommendation_request_count
instance_name: recommendationrequestcount.metric.istio-system
kind: COUNTER
---
kind: rule
metadata:
name: recommendationrequestcountprom
spec:
match: destination.service == "recommendation.tutorial.svc.cluster.local"
actions:
- handler: recommendationrequestcounthandler.prometheus
instances:
- recommendationrequestcount.metric
사용자 지정 메트릭
Prometheus-1
• Recommend에대한
전체요청수에대한정보
Istio구성

Service Mesh
Jaeger-1
• 전체서비스에대한trace
정보제공
Istio구성

Service Mesh
linkerd-controller-68fdf874c-p458b 0/2 PodInitializing 0 80s
linkerd-destination-db79d6d8f-sw7x7 0/2 PodInitializing 0 80s
linkerd-identity-5bc6c6c894-2bnkz 0/2 PodInitializing 0 80s
linkerd-proxy-injector-55bcb8fd99-dht7p 0/2 Running 0 80s
linkerd-sp-validator-56bf5b5896-22gbf 0/2 PodInitializing 0 80s
Kubectl get pods –n linkerd -l linkerd.io/control-plane-ns=linkerd
Linkerd stable-2.10.1 was successfully installed 🎉
linkerd version
linkerd구성

Service Mesh
37
kubectl get -n emojivoto deploy -o yaml | linkerd inject - | kubectl apply -f -
linkerd구성

Service Mesh
cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: flagger.app/v1beta1
kind: Canary
metadata:
name: podinfo
namespace: test
spec:
targetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: podinfo
service:
port: 9898
analysis:
interval: 10s
threshold: 5
stepWeight: 10
maxWeight: 100
metrics:
- name: request-success-rate
thresholdRange:
min: 99
interval: 1m
- name: request-duration
thresholdRange:
max: 500
interval: 1m
EOF
카나리 배포
linkerd구성

Service Mesh
spec:
routes:
- name: GET /api/annotations
condition:
method: GET
pathRegex: /api/annotations
isRetryable: true ### ADD THIS LINE ###
Retry
spec:
routes:
- condition:
method: HEAD
pathRegex: /authors/[^/]*.json
name: HEAD /authors/{id}.json
timeout: 300ms
Timeout
linkerd구성

Service Mesh
kubectl -n emojivoto set env --all deploy OC_AGENT_HOST=collector.linkerd-jaeger:55678
linkerd구성

Service Mesh
Linkerd mutlti-cluster | 내부 Architecture Multi-cluster | 상세 설명
Multi-cluster
• 통합 도메인의 신뢰성 - 클러스터 경계간의 통신
• 장애 도메인 분리 – 장애시 격리필요
• 이기종 네트워크 지원 - clouds/VPC/on-premises
datacenter간의 네트워크 통신지원
• 통합된 클러스터 간 통신 – 클러스터간 통신과 같은
observability, reliability, and security features가 요구
됨
• 클러스터간에 서비스 정보를 "미러링"하여 작동
• 서비스 미러 와 게이트웨이 라는 두 가지 구성 요소로 구현
1. 공유 신뢰 앵커를 사용하여 두 개의 클러스터에 Linkerd 를 설치
2. 클러스터를 준비
3. 클러스터를 연결
4. 데모를 설치
5. 가시성을 제어하려면 데모 서비스를 export
6. 클러스터의 보안을 확인
7. 소스 클러스터 ( west) 의 Pod 에서 대상 클러스터 ( east)로 트
래픽 분할
• Requirement I: Support Hierarchical Networks
• Requirement II: Maintain Independent State
• Requirement III: Have an Independent Control
Plane
• linkerd --context=east multicluster link --cluster-
name east | kubectl --context=west apply -f -

Service Mesh
cat <<EOF | kubectl --context=west apply -f -
apiVersion: split.smi-spec.io/v1alpha1
kind: TrafficSplit
metadata:
name: podinfo
namespace: test
spec:
service: podinfo
backends:
- service: podinfo
weight: 50
- service: podinfo-east
weight: 50
EOF
Traffic split
Multi-cluster
Grafana –1
• 양쪽노드를모두모니터링
가능
• 수요량을직접적으로확인
가능

T. 02-516-0711 E. sales@osci.kr
서울시강남구테헤란로83길32,5층(삼성동,나라키움삼성동A빌딩)
THANK YOU

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