Update in MicroK8s, Charmed Kubernetes und kubeadm integriert Canonical unterstützt Kubernetes 1.21

Redakteur: Stephan Augsten

Die Kubernetes-Distributionen MicroK8s, Charmed Kubernetes und kubeadm von Canonical unterstützen jetzt die Upstream-Funktionen von Kubernetes 1.21. Hierzu zählen unter anderem ein neuer Memory-Manager, flexibleres Scheduling und verbessertes Downscaling.

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Canonical hat seine schlanken Kubernetes-Distris für Cloud, IoT und Edge auf den neuesten Stand gebracht.
Canonical hat seine schlanken Kubernetes-Distris für Cloud, IoT und Edge auf den neuesten Stand gebracht.
(Bild: maxweisbecker / Unsplash)

Mit MicroK8s, Charmed Kubernetes und kubeadm bietet Canonical drei zertifizierte Kubernetes-Distributionen von der Cloud bis zum Edge an. Alle drei Versionen integrieren nunmehr die Funktionen und Tools der Kubernetes-Upstream-Version 1.21.

Im Falle der Edge- und IoT-Distribution MicroK8s bedeutet das einen erweiterten Tooling-Katalog. Dieser bietet unter anderem Support für die neueste Version des NVIDIA-GPU-Betreibers und integriert sowohl die Multi-Cloud-Storage-Lösung OpenEBS als auch die Serverless-Plattform OpenFaaS. Hinzu kommen Versions-Updates für Containerd, CoreDNS, Fluentd, Helm, Ingress, Jaeger, KEDA, Linkerd und Prometheus.

Das für Multi-Cloud-Implementierungen optimierte Charmed Kubernetes unterstützt fortan Calico eBPF. Das ermöglicht es Anwendern, die neuesten Linux-Kernel-Netzwerkfunktionen in Kubernetes zu testen. Neue Charmed-Operatoren für DNS und das Kubernetes-Dashboard sind ebenfalls verfügbar. Charmed Operators umhüllen Anwendungen und Dienste mit Code sowie Metadaten und anderen Abhängigkeiten, um den Software-Lebenszyklus zu automatisieren.

Dank der Aktualisierungen kommen die Kubernetes-Distributionen zudem in den Genuss wichtiger nativer Neuerungen von Kubernetes 1.21. Hierzu zählt unter anderem ein neuer Memory-Manager, der die Speicherzuweisung über eine dedizierte QoS-Klasse gewährleistet. Dank neuer Scheduler-Funktionen können Entwickler zudem nominierte Nodes für Workloads und Node-Affinität in einem Deployment definieren. Dies bietet mehr Flexibilität und Kontrolle sowie eine einfachere Verwaltung größerer Bereitstellungen.

Mit der neuen Kubernetes-Implementierung sollen außerdem Probleme mit dem Herunterskalieren nach aufgetretenen Lastspitzen der Vergangenheit angehören. Zwei neue Strategien für das Downscaling, semi-zufällig und kostenbasiert, sollen manuelles Überprüfen überflüssig machen. Kubernetes soll somit eben jene Workloads, die hohe Verfügbarkeit erfordern, besser abdecken.

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