Максим Муравьев: Kubernetes Cookbook. Новый путеводитель для DevOps-инженеров

Как появилась идея создания Kubernetes Cookbook, и почему вы выбрали именно формат книги?

Идея родилась из моего многолетнего опыта работы с Kubernetes в реальных проектах, где я видел, как часто даже опытные инженеры сталкиваются с похожими проблемами. У меня был накоплен огромный практический опыт, и я решил его структурировать.

Формат книги вместо создания еще одного специализированного сайта или форума был выбран осознанно. У каждого хорошего инженера есть своя любимая техническая книга – та, что когда-то открыла новые горизонты или помогла разобраться в сложной технологии. Несмотря на обилие онлайн-ресурсов, бумажная книга остается чем-то особенным: это и возможность сделать пометки на полях, и приятные тактильные ощущения, и теплые воспоминания о времени, проведенном за ее изучением. Книга позволяет представить материал в последовательной, хорошо структурированной форме, где темы логически связаны друг с другом. В отличие от разрозненных онлайн-ресурсов, книга дает целостное понимание технологии и обеспечивает продуманный путь обучения, особенно для тех, кто работает в сложных "продакшен" и "хайлоад" окружениях. Изначально мы начинали работу с другим издательством, но после нескольких раундов переговоров решили двигаться в сторону self-publishing. Это позволило нам сохранить контроль над содержанием книги и выпускать главы быстрее.

С какими ключевыми сложностями в работе с Kubernetes она может помочь?

Основные сложности, с которыми сталкиваются инженеры при работе с Kubernetes, — это, в первую очередь, корректное масштабирование инфраструктуры, эффективное управление ресурсами и обеспечение стабильности “на проде”. Kubernetes предлагает огромные возможности для автоматизации, но, как показывает практика, многие команды сталкиваются с проблемами “конфигурационного дрейфа”, что может привести к непредсказуемому поведению системы. Kubernetes Cookbook помогает решить именно эти проблемы, предоставляя готовые рецепты для настройки и автоматизации процессов, начиная от базовых операций развертывания до сложных сценариев, связанных с обеспечением отказоустойчивости.

Когда мы начинали работу над книгой, я обратился к ряду экспертов в области Kubernetes и облачных систем, чтобы собрать разнообразные мнения и рецензии на наши черновые идеи. Например, Вячеслав Матукевич, опытный DevOps-инженер и признанный амбассадор CD Foundation и DevOps Institute, внес огромный вклад в проект, делясь своим опытом работы с крупными проектами, и в конечном итоге стал соавтором книги. Мы познакомились с ним на одном из хакатонов, который я организовывал через свою некоммерческую организацию Hackathon Raptors. Там, обсуждая с коллегами актуальные проблемы в DevOps-сфере, мы поняли, что нам нужно создать что-то вроде “списка рецептов”, где можно было бы собрать рабочие решения реальных проблем, с которыми сталкиваются инженеры.

Ещё одним важным экспертом стал доктор Гиридхар Редди Боджа, известный специалист в области AI и MLOps. Его опыт работы с большими данными и контейнеризацией оказался бесценен для создания ключевых глав по Model Keeper и связки его с Kubernetes. Его вклад позволил глубже раскрыть тему управления масштабными AI-системами и их стабильностью в продакшене, особенно когда речь идет о критически важных рабочих нагрузках, таких как медицинские данные.

Кому книга подойдет в первую очередь — новичкам или уже опытным пользователям?

Книга создавалась с учетом потребностей разных пользователей Kubernetes. Хотя фокус сделан на продвинутых кейсах для специалистов, работающих в крупных компаниях с высокими требованиями к производительности и отказоустойчивости систем, мы также включили базовые рецепты и руководства для тех, кто только начинает работу с технологией. В Kubernetes Cookbook каждый найдет что-то полезное: начинающие инженеры получат “базу”, а опытные специалисты смогут усовершенствовать свои знания.

С какими вызовами вы столкнулись во время работы над книгой? Что было самым сложным в этом процессе, учитывая, что он далек от вашей профессии?

Большим испытанием стало совмещение работы над книгой с моей основной деятельностью в компании Wargaming, где я занимаюсь DevOps направлениями для крупных многопользовательских игр. Сложно было не только находить время, но и трансформировать сложные технические концепции в простой и доступный язык. Это дало мне новый опыт в структурировании знаний и подаче материала. Работая в интенсивных проектах по созданию многопользовательских AAA-игр, я научился расставлять приоритеты и эффективно управлять временем, что помогло успешно завершить проект книги.

Можете рассказать об одном из своих любимых рецептов из книги, и о реальном проекте, где он помог вам?

Один из моих любимых рецептов связан с автоматизацией мониторинга кластеров с использованием Grafana и Prometheus. Это решение мы разработали и внедрили во время миграции инфраструктуры BigWallet Payments на Kubernetes. Для финтех-компании, обрабатывающей тысячи транзакций в секунду, критически важно отслеживать здоровье систем в режиме реального времени. До внедрения нашего решения на выявление и анализ проблем уходило до 20 минут, а это означало потенциальные потери для бизнеса при каждом инциденте. Мы автоматизировали деплоймент мониторинга, настроили удобные дашборды и умные оповещения. В результате время реакции на инциденты сократилось до 1-2 минут, а общие затраты на поддержку инфраструктуры уменьшились на 30%. Для бизнеса это означало повышение надежности сервиса, сокращение простоев и, как следствие, рост доверия клиентов. В книге я подробно описываю это решение, чтобы другие команды могли адаптировать его под свои задачи и получить схожие бизнес-результаты.

Какие ключевые навыки вы считаете критически важными для DevOps-инженеров, работающих с Kubernetes?

Первое — это умение мыслить системно и видеть всю инфраструктуру как единое целое. Kubernetes позволяет автоматизировать многие процессы, но без глубокого фундаментального понимания архитектуры, сетевых решений из старых добрых книжек Таненбаума можно столкнуться с проблемами, которые будет сложно решить.

Второе — это опыт работы с инструментами автоматизации, такими как Terraform и Helm, которые помогают управлять сложными кластерами. И, конечно, критическое значение имеет знание безопасности и процессов CI/CD.

Третье — это способность балансировать между скоростью и надежностью. DevOps-инженер должен понимать бизнес-контекст: в одних случаях важнее быстро выкатить фичу, а в других критично обеспечить 99.99% отказоустойчивости.

Четвертое — навыки отладки и troubleshooting. В мире Kubernetes проблема может быть на любом уровне: от сетевых политик до проблем с DNS, от resource limits до проблем с storage. Нужно уметь быстро локализовать источник проблемы и методично его устранять.

И пятое — это умение работать с людьми. DevOps — это не только про технологии, но и про выстраивание процессов между командами разработки и эксплуатации. Нужно уметь объяснять сложные технические концепции простым языком и находить общий язык с разными стейкхолдерами.

Каким вы видите развитие Kubernetes в ближайшие 3-5 лет, и какие новые вызовы могут появиться? Планируете ли вы написать и об этом?

В ближайшие 3-5 лет Kubernetes останется важнейшим элементом управления облачной инфраструктурой, однако его роль начнет активно развиваться за пределами традиционных решений. Основные направления роста будут связаны с расширением применения Kubernetes в новых областях, таких как edge computing и IoT. Эти технологии требуют обработки данных в реальном времени на периферийных устройствах, что ставит перед Kubernetes задачу обеспечения более гибкой и масштабируемой оркестрации для небольших распределенных вычислительных узлов. Также ожидается, что мультиоблачные решения станут стандартом для крупных компаний, что повлечет необходимость улучшения управления и автоматизации ресурсов между различными облачными провайдерами. Здесь Kubernetes уже выступает как ключевой инструмент, но потребуются новые подходы для обеспечения безопасности и стабильности в таких сложных средах.

Одним из главных вызовов станет обеспечение безопасности и управляемости кластеров на фоне роста объемов данных и усложнения приложений. В условиях постоянно меняющейся законодательной базы и растущих требований к защите данных, Kubernetes будет нуждаться в более продвинутых инструментах для автоматического управления безопасностью и соответствием стандартам. Я также вижу растущую потребность в интеграции Kubernetes с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения, что откроет новые возможности для автоматического масштабирования и оптимизации процессов. В будущем я планирую расширить Kubernetes Cookbook, добавив разделы, посвященные этим новым вызовам и инструментам, которые помогут инженерам справляться с ними.