Цей матеріал згенеровано за допомогою штучного інтелекту та опубліковано без попередньої перевірки людиною. Він може містити помилки і не є професійною консультацією. Повідомити про проблему: info@delionsoft.com.
Фонд Cloud Native Computing Foundation випустив Kubernetes 1.37 під назвою «Garhwal», що містить загалом 67 вдосконалень. Згідно з оригінальним повідомленням, цей випуск орієнтований на стабільність, безпеку та підтримку робочих навантажень у сфері штучного інтелекту та машинного навчання, а не на розширення функціоналу. Кілька функцій, що розроблялися тривалий час, нарешті стали загальнодоступними, а дві зміни, що стосуються безпеки та витрат, перейшли у бета-версію, яка ввімкнена за замовчуванням.
Що сталося
API metrics.k8s.io тепер доступний для загального користування. Це інтерфейс, на якому базуються kubectl top та горизонтальний і вертикальний автоскейлери подів на основі ресурсів, тому стабільність роботи цього інтерфейсу має важливе значення для всіх, чиє масштабування залежить від нього.
Ініціалізація відмовостійкого кешу спостереження також стала загальнодоступною і ввімкнена за замовчуванням. Раніше, коли kube-apiserver перезапускався або втрачав свій кеш у великому кластері, це могло перевантажити etcd запитами та погіршити роботу або вивести з ладу площину керування. Тепер apiserver обмежує те, що делегує, а для решти повертає HTTP 429.
Сертифікати подів перейшли у стабільний стан, що забезпечує вбудовану підтримку запуску mTLS між внутрішніми службами без використання зовнішніх інструментів.
У бета-версії: kubelet може працювати в просторі імен користувача Linux (KubeletInUserNamespace), що ввімкнено за замовчуванням, завдяки чому основні компоненти вузла працюють на хості без прав root, що має на меті обмежити масштаб наслідків витоку з контейнерів. Функція масштабування до нуля (scale-to-zero) у HorizontalPodAutoscaler також перебуває у бета-версії та ввімкнена за замовчуванням; її мета — скоротити витрати на простої для робочих навантажень, таких як інференція з використанням графічних процесорів (GPU).
Додані в альфа-версії функції включають планування з урахуванням робочих навантажень, яке може превентивно переривати роботу подів з низьким пріоритетом, щоб звільнити місце для вертикального зміни розміру подів з вищим пріоритетом на місці; створення контрольних точок та відновлення на рівні подів для налагодження або криміналістичного аналізу; а також стратегію розгортання «Recreate» для StatefulSets, яка очищає застряглі поди без ручного видалення. Цей випуск містить 27 альфа-функцій, 23 з яких переходять у бета-статус, 16 — у GA (загальнодоступний) або стабільний статус, а одна — вилучається або стає застарілою. Вихід версії 1.38 очікується у грудні 2026 року.
Чому це важливо
Для малого чи середнього бізнесу основна цінність тут полягає скоріше в операційних перевагах, а не в новизні. Перехід Metrics API у стабільний статус усуває невелике, але реальне джерело збоїв під час оновлень для всіх, хто використовує автомасштабування. Зміна watchcache є страховкою від режиму відмови, який, як правило, виникає саме тоді, коли кластер уже перебуває під навантаженням, і її впровадження нічого не коштує.
Kubelet без прав суперкористувача — найцікавіший елемент безпеки, але він перебуває в стадії бета-тестування та ввімкнений за замовчуванням, що означає: він може змінити поведінку вузлів під час оновлення, навіть якщо ніхто не вмикав цю функцію. Сертифікати для podів можуть дозволити невеликим командам відмовитися від частини саморобних або сторонніх інструментів PKI, хоча заміна працюючої конфігурації mTLS рідко є нагальною.
Функція «Scale-to-zero» заслуговує на увагу, якщо ви платите за потужність GPU, яка простоює між запитами. Вона також вводить «холодні запуски», тож це компроміс, а не безкоштовна економія.
Що робити
- Перед оновленням ознайомтеся з примітками до випуску щодо двох бета-функцій, увімкнених за замовчуванням: спочатку запустіть kubelet у просторах імен користувачів у тестовому кластері, особливо якщо ви використовуєте привілейовані pod, шляхи до хосту або власні плагіни CSI та CNI.
- Якщо ви використовуєте адаптер метрик або старі інструменти автомасштабування, переконайтеся, що вони працюють із Metrics API у версії GA.
- Оцінюйте масштабування до нуля HPA лише для робочих навантажень, які допускають «холодний запуск», і виміряйте фактичну різницю у вартості перед впровадженням.
- Ставтеся до альфа-функцій як до матеріалу для оцінки. Зокрема, функції checkpoint та restore створюють знімки пам’яті, які є чутливими даними і потребують правил зберігання та доступу перед використанням.