ストレージ - AWS EBS

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これまでAWS EKS上でk8sクラスタ環境の構築を行い、Ingress Controllerを導入することでインターネットからのリクエストを受け付けられるようにしました。
ただ、アプリについては固定レスポンスを返すだけで実践的なものではありませんでした。
そこで今回は、データ保存を行うアプリを考えてみましょう。

コンテナではローカファイルシステムは一時的なもので、保存しても再起動時にそのデータは消失してしまいます。
コンテナが稼働しているノード自体のストレージにデータを保存することも可能ですが(hostpath)、各PodがどのNodeに配置されるかはスケジューラ次第で、次に起動されるときに同じノードが利用できるということは保証されません[1]
やはりデータについてはコンテナはもちろんノードからも分離して管理することが理想的です。

KubernetesではCSI(Container Storage Interface)というk8sとストレージプロバイダーとのインターフェースが規定されており、それを実装したCSIドライバを組み込むことで様々なストレージについて統一インターフェース(つまりはマニフェストファイル)で利用できるようになっています。 [2]

CSIドライバはクラウドプロバイダが提供するものからサードパーティ製のものまで様々なものが提供されています。
今回はAWSの提供するストレージサービスのEBS(Elastic Block Store)をCSIを通してk8sクラスタ環境から利用できるようにしましょう。
導入するEBSのCSIドライバはk8sコミュニティによって開発されており、公式リポジトリは以下になります。

k8sクラスタ環境のストレージ利用については以下の2種類が用意されています。

  • 静的プロビジョニング: 事前にストレージと、k8s上のPV(PersistentVolume)リソースを作成しておき、それに対してアプリからのストレージ要求(PVC:PersistentVolumeClaim)に対応する方法
  • 動的プロビジョニング: アプリからのストレージ要求(PVC)に対応して、ストレージとPVを動的に作成して紐付けを行う方法。別途StorageClassリソースで動的生成の手順を指定しておく。[3]

今回は両方のパターンについて実践していきましょう。

Contents

事前準備

#

以下のいずれかの方法で事前にEKS環境を作成しておいてください。

CSIドライバのインストールにk8sパッケージマネージャーのhelmを利用します。
未セットアップの場合はこちら を参考にv3以降のバージョンをセットアップしてください。

EBS CSIドライバのアクセス許可設定

#

EBSのCSIドライバがEBSに対してアクセスができるようにIAM PolicyとIAM Roleを作成します。
EKSクラスタ環境のセットアップ方法(eksctl/Terraform)によって手順が異なります。以下手順に応じてどちらかを実施してください。

eksctl

#

環境構築にeksctlを利用している場合は今までと同様にeksctlのサブコマンドを利用してIRSAを構成します。

IRSAを利用するためにはOIDCプロバイダを有効化する必要があります。未実施の場合は以下のコマンドを実行してください。

eksctl utils associate-iam-oidc-provider \
--cluster mz-k8s \
--approve

まずはCSIドライバで使用するカスタムポリシーを作成します。
以下のコマンドでJSONファイルをダウンロードし、AWS上にカスタムポリシー作成しましょう(マネジメントコンソールから作成しても構いません)。

# Policyファイルダウンロード
curl -o ebs-controller-policy.json https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver/master/docs/example-iam-policy.json
# カスタムポリシー作成
aws iam create-policy \
--policy-name AWSEBSControllerIAMPolicy \
--policy-document file://ebs-controller-policy.json

次に作成したポリシーに対応するIAM Role/k8s ServiceAccountを作成します。
これについてはeksctlのサブコマンドで作成します。

eksctl create iamserviceaccount \
--cluster=mz-k8s \
--namespace=kube-system \
--name=aws-ebs-controller \
--attach-policy-arn=arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:policy/AWSEBSControllerIAMPolicy \
--approve

実行するとeksctlがCloudFormationスタックを実行し、AWS上にIAM Role、k8s上に対応するServiceAccountが作成されます。
マネジメントコンソールで確認してみましょう。

  • CloudFormation
  • IAM Role

ServiceAccountについてはkubectlで確認します。

kubectl get sa aws-ebs-controller -n kube-system -o yaml
# 必要部分のみ抜粋・整形
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: aws-ebs-controller
namespace: kube-system
annotations:
eks.amazonaws.com/role-arn: arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/eksctl-mz-k8s-addon-iamserviceaccount-kube-s-Role1-68K77KXE622V
labels:
app.kubernetes.io/managed-by: eksctl
secrets:
- name: aws-ebs-controller-token-j88db

annotationsに上記IAM RoleのARNが指定されていることが分かります。

Terraform

#

環境構築にTerraformを利用している場合は、main.tfに以下の定義を追加してください。

resource "aws_iam_policy" "ebs_csi" {
name = "AWSEBSControllerIAMPolicy"
policy = file("${path.module}/ebs-controller-policy.json")
}

module "ebs_csi" {
source = "terraform-aws-modules/iam/aws//modules/iam-assumable-role-with-oidc"
version = "~> 4.0"
create_role = true
role_name = "EKSEBSCsiDriver"
provider_url = replace(module.eks.cluster_oidc_issuer_url, "https://", "")
role_policy_arns = [aws_iam_policy.ebs_csi.arn]
oidc_fully_qualified_subjects = ["system:serviceaccount:kube-system:aws-ebs-controller"]
}

resource "kubernetes_service_account" "ebs_csi" {
metadata {
name = "aws-ebs-controller"
namespace = "kube-system"
annotations = {
"eks.amazonaws.com/role-arn" = module.ebs_csi.iam_role_arn
}
}
}

以下のことをしています。

  • JSONファイルよりIAM Policyを作成し、CSIドライバがEBSにアクセスできるようにカスタムポリシーを作成
  • CSIドライバが利用するIAM Roleを作成(EKSのOIDCプロバイダ経由でk8sのServiceAccountが引受可能)し、上記カスタムポリシーを指定
  • k8s上にServiceAccountを作成して上記IAM Roleと紐付け

次に、Terraform内で利用するカスタムポリシーのJSONファイルを準備します。
JSONファイルあはCSI ドライバのリポジトリにあるサンプルをそのまま使います。

# Policyファイルダウンロード
curl -o ebs-controller-policy.json https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver/master/docs/example-iam-policy.json

これをAWS/k8sクラスタ環境に適用します。

# Moduleを追加したため再度initコマンドを実行
terraform init
# 追加内容チェック
terraform plan
# AWS/EKSに変更適用
terraform apply

反映が完了したらマネジメントコンソールで確認してみましょう。
IAM Role/Policyは以下のようになります。

IAM Role/Policyが問題なく作成されています。

次にk8s側に作成したServiceAccountを確認します。

kubectl get sa aws-ebs-controller -n kube-system -o yaml
# 必要部分のみ抜粋・整形
apiVersion: v1
automountServiceAccountToken: true
kind: ServiceAccount
metadata:
annotations:
eks.amazonaws.com/role-arn: arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/EKSEBSCsiDriver
name: aws-ebs-controller
namespace: kube-system
secrets:
- name: aws-ebs-controller-token-d4kk2

指定したIAM RoleでServiceAccountリソースがNamespacekube-systemに作成されていることが確認できます。

EBS CSIドライバインストール

#

それではHelmでEBSのCSIドライバを導入しましょう。利用するHelm Chartは以下にホスティングされています。

https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver/tree/master/charts/aws-ebs-csi-driver

まずはHelmチャートのリポジトリを追加します。

helm repo add aws-ebs-csi-driver https://kubernetes-sigs.github.io/aws-ebs-csi-driver
helm repo update

ではCSIドライバをインストールしましょう。Helmチャートは現時点で最新バージョンの2.4.0を使用します。

helm upgrade aws-ebs-csi-driver aws-ebs-csi-driver/aws-ebs-csi-driver \
--install --version 2.4.0 \
--namespace kube-system \
--set controller.serviceAccount.create=false \
--set controller.serviceAccount.name=aws-ebs-controller \
--wait

パラメータでServiceAccountの生成を無効にして、先程作成したIAM Roleに紐付けしたものを指定しています。それ以外はデフォルトで構いません。

静的プロビジョニング

#

それでは静的プロビジョニングを構成してみましょう。
静的プロビジョニングの場合は事前にEBSを作成しておく必要があります。
EBSはAZ(Availability Zone)を跨って利用することはできませんので、まずk8sのノードがどのAZに配置されているのかを確認しましょう。
各ノードは配置されているAZのラベルがつけられています。

kubectl get node -L topology.ebs.csi.aws.com/zone
NAME                                            STATUS   ROLES    AGE   VERSION               ZONE
ip-10-0-1-90.ap-northeast-1.compute.internal    Ready    <none>   16m   v1.21.4-eks-033ce7e   ap-northeast-1a
ip-10-0-3-122.ap-northeast-1.compute.internal   Ready    <none>   16m   v1.21.4-eks-033ce7e   ap-northeast-1d

この結果からap-northeast-1aap-northeast-1dに配置されていることが確認できます。
ここではAZap-northeast-1a内に作成しましょう(どのAZに作成するかは出力されているものであれば任意です。別のAZの場合は以降置き換えてください)。

以下のコマンドでAWS上にEBSボリュームを作成します(マネジメントコンソールからでも構いません)。

aws ec2 create-volume --availability-zone ap-northeast-1a --size 10 \
--tag-specifications 'ResourceType=volume,Tags=[{Key=Name,Value=k8s-ebs-test}]'

上記では東京リージョン内のap-northeast-1aを指定し、10GiBのストレージを作成しています。
マネジメントコンソールから作成したボリュームを確認してみましょう。メニューからEC2 -> Elastic Block Storeで参照することができます。

作成したEBSボリュームをk8sに関連付けます。これはPV(PersistentVolume)リソースを作成することで実施します。
以下のようにYAMLファイル(ここではpv.yaml)を作成しましょう。

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: ebs-test-volume
spec:
capacity:
storage: 10Gi
accessModes:
- ReadWriteOnce
persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
# CSI設定
csi:
driver: ebs.csi.aws.com
# 手動作成したEBSのVolumeID
volumeHandle: vol-00b52f41e6065cb7c

capacityとして10GiB、accessModesとして読み書き可能なストレージとして作成しました。
またcsi部分で今回使用するCSIドライバを指定し、volumeHandleに先程作成したEBSのボリュームIDを設定します。

これでPVリソースを作成しましょう。

kubectl apply -f pv.yaml

ではPVの中身を確認してみましょう。

kubectl describe pv ebs-test-volume

以下のようになっています。

# 必要部分のみ抜粋・整形
Name:            ebs-test-volume
Finalizers:      [kubernetes.io/pv-protection]
StorageClass:    
Status:          Available
Claim:           
Reclaim Policy:  Retain
Access Modes:    RWO
VolumeMode:      Filesystem
Capacity:        10Gi
Node Affinity:   <none>
Source:
    Type:              CSI (a Container Storage Interface (CSI) volume source)
    Driver:            ebs.csi.aws.com
    FSType:            
    VolumeHandle:      vol-00b52f41e6065cb7c
    ReadOnly:          false
    VolumeAttributes:  <none>

先程のYAMLファイルの内容が反映されていることが分かります。現状はまだ誰もこれを利用していないためStatusAvailableとなっています。

ではこのPVを利用してみましょう。利用するアプリがこのPVを利用するにはPVC(PersistentVolumeClaim)を作成し、ボリュームの利用をk8sに対して要求します。
新しいYAMLファイル(ここではpvc.yaml)を作成しましょう。

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: ebs-test-volume-pvc
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 10Gi
storageClassName: ""

accessModesで読み書き可能なストレージを10GiB(storageフィールド)のサイズで要求していることが分かると思います。
storageClassNameに空文字を設定していますが、これはEKSデフォルトの動的プロビジョニングが動作するのを防ぐために必要です。

こちらでPVCリソースを作成しましょう。

kubectl apply -f pvc.yaml

作成後はPVCリソースについても中身を確認しましょう。

kubectl describe pvc ebs-test-volume-pvc
Name:          ebs-test-volume-pvc
Namespace:     default
StorageClass:  
Status:        Bound
Volume:        ebs-test-volume
Labels:        <none>
Annotations:   pv.kubernetes.io/bind-completed: yes
               pv.kubernetes.io/bound-by-controller: yes
Finalizers:    [kubernetes.io/pvc-protection]
Capacity:      10Gi
Access Modes:  RWO
VolumeMode:    Filesystem
Used By:       <none>

StatusをみるとBoundとなっており、PVCがPVにバインディングされていることが分かります。
またVolumeには先程作成したPVが設定されています。これはPVCの希望条件(サイズやアクセスモード)に対して、先程のPVがマッチしたため紐付けがされたものです。
もう一度PVの方のステータスを見てみましょう。

kubectl get pv ebs-test-volume
NAME              CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS   CLAIM                         STORAGECLASS   REASON   AGE
ebs-test-volume   10Gi       RWO            Retain           Bound    default/ebs-test-volume-pvc                           17m

こちらもStatusAvailableからBoundとなり、CLAIMとして先程のPVCが設定されていることが確認できます。
この状態になるとこのPVは該当PVC以外から利用されることはありません(排他がかかっている状態)。

では最後に利用するコンテナ側(アプリ)です。
今回はbusyboxコンテナを起動し、実際にEBS内にファイルを配置し、コンテナの再起動や削除後でもデータが永続化されているかを確認するだけにします。

以下のYAMLファイル(ここではdeployment.yaml)を用意しましょう。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: app
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: app
template:
metadata:
labels:
app: app
spec:
nodeSelector:
topology.ebs.csi.aws.com/zone: ap-northeast-1a
containers:
- name: app
image: busybox
command: [sh, -c, "sleep 10000"]
volumeMounts:
- mountPath: /app/data
name: data
volumes:
- name: data
persistentVolumeClaim:
claimName: ebs-test-volume-pvc

コンテナの動きとしてはbusyboxを起動して、sleepするだけの単純なものですが以下の点に注目してください[4]

  • volumesフィールドにPodで利用するボリュームを定義し、ここに先程作成したPVCリソースを指定します。これによりPVCリソースがこのPodで利用できるようになります。
  • containers.volumeMountsでボリュームをコンテナのどのパスにマウントするのかを設定しています。これにより先程のEBSが/app/dataにマウントされます。

また、nodeSelectorでAZを指定しています。これは前述の通りEBSはAZを跨って利用することができないため、先程EBSを作成したAZ(ap-northeast-1a)でのみスケジューリングされるようにしています。
これを指定しない場合、別のAZに配置されたNodeにPodがデプロイされるとボリュームのマウントができずに起動することができなくなります。

kubectl apply -f deployment.yaml

Podがデプロイ時にボリュームのマウントを始まります。Podリソースのイベントを確認してみます。

POD=$(kubectl get pod -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}' -l app=app)
kubectl describe pod $POD
# Eventsのみ抜粋
Events:
  Type    Reason                  Age   From                     Message
  ----    ------                  ----  ----                     -------
  Normal  Scheduled               43s   default-scheduler        Successfully assigned default/app-5776847dd9-896vs to ip-10-0-1-90.ap-northeast-1.compute.internal
  Normal  SuccessfulAttachVolume  41s   attachdetach-controller  AttachVolume.Attach succeeded for volume "ebs-test-volume"
  Normal  Pulling                 33s   kubelet                  Pulling image "busybox"
  Normal  Pulled                  30s   kubelet                  Successfully pulled image "busybox" in 3.847789281s
  Normal  Created                 30s   kubelet                  Created container app
  Normal  Started                 29s   kubelet                  Started container app

Eventsの2行目を見ると分かるようにPVのアタッチに成功しています。これでEBSボリュームがPod内のコンテナに対してマウントされました。

実際にファイルを配置して、再起動後でもデータが永続化されているのかを見てみましょう。
今回はbusyboxコンテナを起動しているだけですので、kubectl execで直接コンテナ内に入ってテストファイルを直接配置します。

POD=$(kubectl get pod -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}' -l app=app)
kubectl exec $POD -- sh -c 'echo "hello ebs!" > /app/data/test.txt'
kubectl exec $POD -- cat /app/data/test.txt

マウントしたパス(/app/data)にtest.txtというファイルを作成しました。hello ebs!という内容がコンソール上に出力されることを確認してください。

ではPodを再起動してみましょう。

kubectl rollout restart deployment app
kubectl get pod
NAME                   READY   STATUS        RESTARTS   AGE
app-5569fd9559-t6w8l   1/1     Running       0          6s
app-5776847dd9-896vs   1/1     Terminating   0          105s

新しいPodが新たに作成され、先程実行していたPodが終了していく様子が分かります。
古いPodが削除されたのを確認後に、新しく起動したPodに先程のファイルが存在し、内容が失われていないかを確認してみましょう。

POD=$(kubectl get pod -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}' -l app=app)
kubectl exec $POD -- cat /app/data/test.txt

hello ebs!という出力が確認できたと思います。Podの再起動後でもデータが引き継がれていることが確認できました。
次はPodを生成したDeploymentリソースごと削除し、再度作成してみましょう。

kubectl delete -f deployment.yaml
kubectl apply -f deployment.yaml
# 新しいPodが起動して、古いPodが削除されるまでしばらく待つ(kubectl get pod)

POD=$(kubectl get pod -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}' -l app=app)
kubectl exec $POD -- cat /app/data/test.txt

ここでもhello ebs!という出力が確認できたと思います。
Pod再起動だけでなく、Deploymentごと消しても、永続化したデータは新しいPodで引き続き利用可能なことが分かります。

動的プロビジョニング

#

静的プロビジョニングによって、EBS CSI ControllerがEBSボリュームを該当ノードにアタッチして、Pod内部のコンテナにマウントされていることを確認してきました。
ただ、AZを意識してEBSボリュームの手動作成やPVへの関連付け等はかなり面倒だと感じられたと思います。次は動的プロビジョニングによってEBS・PVの作成を自動化してしまいましょう。

動的プロビジョニングを利用するにはStorageClassというリソースを別途用意します。
StorageClassはアクセス速度(SSDやHDD)やIOスループット等、カテゴリごとに用意するのが一般的ですが今回は1つのみ用意します。
YAMLファイル(ここではstorageclass.yaml)を作成し、以下を記述しましょう。

kind: StorageClass
apiVersion: storage.k8s.io/v1
metadata:
name: aws-ebs-ssd
provisioner: ebs.csi.aws.com
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
parameters:
type: gp2

typeフィールドにEBSのボリュームタイプであるgp2(SSD)を指定しています。
こちらで指定可能なタイプはEBSの仕様に準じますのでこちらを参考にしてください。
また、volumeBindingModeWaitForFirstConsumerに設定し、Podで初めて利用する際にEBSボリュームつまりPVを作成するように指示しています。

ではこれをk8sクラスタ環境に反映しましょう。

kubectl apply -f storageclass.yaml

作成したStorageClassを見てみましょう。

kubectl get sc
NAME            PROVISIONER             RECLAIMPOLICY   VOLUMEBINDINGMODE      ALLOWVOLUMEEXPANSION   AGE
aws-ebs-ssd     ebs.csi.aws.com         Delete          WaitForFirstConsumer   false                  40s
gp2 (default)   kubernetes.io/aws-ebs   Delete          WaitForFirstConsumer   false                  75m

作成したaws-ebs-ssd以外にgp2というStorageClassが出てきたことに不思議に思われるかもしれません。
k8sのディストーションには予めデフォルトのStorageClassが設定されていることが多いです。
EKSでも既にデフォルトのStorageClassとしてこのgp2が作成されています(ここはCSIドライバでなくk8s内部のProvisionerが使用されています)。
今回はこのデフォルトのStorageClassはなく、CSIドライバとしてインストールしたPROVISIONERを使用するaws-ebs-ssdによる動的プロビジョニングを行います。

これに対してPVCでストレージ要求を行うようにします。
YAMLファイル(pvc.yaml)を作成します。

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: ebs-ssd-volume-pvc
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 10Gi
storageClassName: aws-ebs-ssd

静的プロビジョニングのときに利用したものとほとんど同じですが、storageClassNameに先程作成したStorageClassを指定します(先程はStorageClassを利用しないように空文字を設定しました)。
これによって、動的プロビジョニングつまりStorageClassを使用してPV/EBSの作成を自動的に実行する形になります。

では、こちらについても作成しましょう。

kubectl apply -f pvc.yaml

PVCの状態を確認しておきましょう。

kubectl get pvc ebs-ssd-volume-pvc
NAME                 STATUS    VOLUME   CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE
ebs-ssd-volume-pvc   Pending                                      aws-ebs-ssd    3m17s

今回はPVを作成していませんのでSTATUSPendingになっています。
ではPodを作成しましょう。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: app
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: app
template:
metadata:
labels:
app: app
spec:
containers:
- name: app
image: busybox
command: [sh, -c, "sleep 10000"]
volumeMounts:
- mountPath: /app/data
name: data
volumes:
- name: data
persistentVolumeClaim:
claimName: ebs-ssd-volume-pvc

基本的には先程とほとんど同じですが、以下の点が異なります。

  • nodeSelectorを削除。CSIドライバがPodがデプロイされたAZに動的にEBSを作成するため指定不要
  • volumes.persistentVolumeClaim.claimNameをStorageClassを使うように指定したPVCの名前を指定

こちらで作成(静的プロビジョニングで既に作成済みの場合は更新)します。

kubectl apply -f deployment.yaml

Podが起動したらPV,PVCの状態を確認してみましょう。

kubectl get pvc,pv
# 動的プロビジョニングのみ抜粋
NAME                                        STATUS   VOLUME                                     CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE
persistentvolumeclaim/ebs-ssd-volume-pvc    Bound    pvc-7dc82e91-e25c-401b-acc1-5bf9615c522b   10Gi       RWO            aws-ebs-ssd    8m56s

NAME                                                        CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS   CLAIM                         STORAGECLASS   REASON   AGE
persistentvolume/pvc-7dc82e91-e25c-401b-acc1-5bf9615c522b   10Gi       RWO            Delete           Bound    default/ebs-ssd-volume-pvc    aws-ebs-ssd             2m50s

PVリソース(pvc-xxxxxx)が自動的に作成され、それが先程作成したPVCにバインドされている様子が分かります。
この状態でマネジメントコンソールでEBSを見ると実際に作成されたEBSボリュームを確認することもできます。

これで先程同様にコンテナ内にファイル保存して、再起動または削除すると同じ結果が得られます。

# ファイル作成
POD=$(kubectl get pod -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}' -l app=app)
kubectl exec $POD -- sh -c 'echo "hello ebs!" > /app/data/test.txt'
kubectl exec $POD -- cat /app/data/test.txt

# Pod再起動
kubectl rollout restart deployment app
# 新しいPodが起動して、古いPodが削除されるまでしばらく待つ(kubectl get pod)
POD=$(kubectl get pod -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}' -l app=app)
kubectl exec $POD -- cat /app/data/test.txt

# Pod削除 -> 新規生成
kubectl delete -f deployment.yaml
kubectl apply -f deployment.yaml
# 新しいPodが起動して、古いPodが削除されるまでしばらく待つ(kubectl get pod)
POD=$(kubectl get pod -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}' -l app=app)
kubectl exec $POD -- cat /app/data/test.txt

全てのケースでhello ebs!という文字列が出力されれば確認終了です。

クリーンアップ

#

本チュートリアルのリソースは以下で削除します。

kubectl delete deploy app
kubectl delete pvc --all

kubectl delete pv --all
# マネジメントコンソールから動的プロビジョニングで作成されたEBSボリュームが削除されたことを確認する

helm uninstall -n kube-system aws-ebs-csi-driver

動的プロビジョニングで作成したEBSボリュームは上記で削除されますが、静的プロビジョニングで作成したAWS CLIかマネジメントコンソールで削除します。

aws ec2 delete-volume --volume-id xxxxxxxxxxx

最後にクラスタ環境を削除します。こちらは環境構築編のクリーンアップ手順を参照してください。


  1. Node Affinityを使えばPodがスケジュールされるNodeを指定することはできますが、PodがNodeに依存することになり耐障害性やリソース効率性の観点で望ましくありありません。 ↩︎

  2. 以前はin-treeプラグインと呼ばれ、Kubernetes本体のリポジトリに組み込まれていましたが(モノレポ)、開発効率の改善や様々なストレージプロバイダーが参入できるように現在はCSIドライバを使うように移行が進められています。 ↩︎

  3. PVCやPVを使わずに直接PodにVolumeを指定してマウントする方法もありますが、アプリとインフラ責務の分離ができないという理由でPVC,PVを利用する方法が主流です。こちらについては触れません。 ↩︎

  4. 複数レプリカで更新が必要な場合は、ファイル競合を避けるために、Deploymentではなくコンテナごとにボリュームを分離するStatefulSetを使用します。 ↩︎

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  8. Rust によるデスクトップアプリケーションフレームワーク Tauri (2022-03-06)
  9. 箱ひげ図で外れ値を確認する (2022-05-18)
  10. Nuxt3入門(第1回) - Nuxtがサポートするレンダリングモードを理解する (2022-09-25)