日韩一区免费视频,9热在线操啪日,亚洲激情影院在线

Kubernetes工作負(fù)載最常見的定義是YAML格式的文件。使用YAML所面臨的挑戰(zhàn)之一是，它相當(dāng)難以表達(dá)manifest文件之間的約束或關(guān)系。

如果你想檢查所有部署到集群中的鏡像是否從受信任的鏡像倉(cāng)庫(kù)中提取應(yīng)該怎么做？如何防止沒有PodDisruptionBudgets的部署被提交到集群？

集成靜態(tài)檢查可以在接近開發(fā)生命周期的時(shí)候發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤和策略違規(guī)。而且由于圍繞資源定義的有效性和安全性的保證得到了改善，你可以相信生產(chǎn)工作負(fù)載是遵循最佳實(shí)踐的。

Kubernetes YAML文件靜態(tài)檢查的生態(tài)系統(tǒng)可以分為以下幾類：

API驗(yàn)證器：這一類工具可以針對(duì)Kubernetes API服務(wù)器驗(yàn)證給定的YAML manifest。
內(nèi)置檢查器：這一類工具捆綁了安全、最佳實(shí)踐等方面的意見檢查。
自定義驗(yàn)證器：這一類工具允許用幾種語言編寫自定義檢查，如Rego和Javascript。

在本文中，你將學(xué)習(xí)并比較六種不同的工具：

Kubeval
Kube-score
Config-lint
Copper
Conftest
Polaris

讓我們開始吧！

驗(yàn)證Deployment

在開始比較工具之前，你應(yīng)該設(shè)置一個(gè)基準(zhǔn)。以下manifest并沒有遵循最佳實(shí)踐，可能存在一些問題，你能發(fā)現(xiàn)幾個(gè)問題呢？

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: http-echo
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: http-echo
  template:
    metadata:
      labels:
        app: http-echo
    spec:
      containers:
      - name: http-echo
        image: hashicorp/http-echo
        args: ["-text", "hello-world"]
        ports:
        - containerPort: 5678
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: http-echo
spec:
  ports:
  - port: 5678
    protocol: TCP
    targetPort: 5678
  selector:
    app: http-echo

我們將會(huì)使用這個(gè)YAML文件來對(duì)比不同的工具。

你可以在這個(gè)git倉(cāng)庫(kù)中找到上面的YAML清單、文件 base-valid.yaml以及文章中提到的其他manifest：

https://github.com/amitsaha/kubernetes-static-checkers-demo

manifest描述了一個(gè)總是在5678端口回復(fù)“Hello World”消息的web應(yīng)用程序。

你可以通過以下方式部署該應(yīng)用程序：

kubectl apply -f hello-world.yaml

你可以使用以下命令測(cè)試它：

kubectl port-forward svc/http-echo 8080:5678

你可以訪問http://localhost:8080 并確認(rèn)該應(yīng)用程序能否按照預(yù)期運(yùn)行。但是它是否遵循了最佳實(shí)踐呢？

讓我們往下看。

Kubeval

主頁(yè)：https://www.kubeval.com/

Kubeval的前提是，與Kubernetes的任何交互都要通過它的REST API。因此，你可以使用API模式來驗(yàn)證一個(gè)給定的YAML輸入是否符合該模式。我們來看看一個(gè)例子。

你可以按照項(xiàng)目網(wǎng)站上的說明來安裝kubeval，撰寫此文時(shí)最新版本是0.15.0。安裝完成之后，讓我們用前文討論的manifest來運(yùn)行它：

kubeval base-valid.yaml
PASS - base-valid.yaml contains a valid Deployment (http-echo)
PASS - base-valid.yaml contains a valid Service (http-echo)

當(dāng)成功之后，kubeval退出時(shí)代碼為0。你可以使用以下代碼驗(yàn)證退出代碼：

echo $?
0

現(xiàn)在，讓我們使用另一個(gè)manifest來測(cè)試kubeval：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: http-echo
spec:
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: http-echo
    spec:
      containers:
      - name: http-echo
        image: hashicorp/http-echo
        args: ["-text", "hello-world"]
        ports:
        - containerPort: 5678
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: http-echo
spec:
  ports:
  - port: 5678
    protocol: TCP
    targetPort: 5678
  selector:
    app: http-echo

你能發(fā)現(xiàn)問題嗎？

讓我們運(yùn)行kubeval：

kubeval kubeval-invalid.yaml
WARN - kubeval-invalid.yaml contains an invalid Deployment (http-echo) - selector: selector is required
PASS - kubeval-invalid.yaml contains a valid Service (http-echo)

# let's check the return value
echo $?
1

資源并沒有通過驗(yàn)證。使用app/v1 API版本的Deployment必須包含一個(gè)匹配Pod標(biāo)簽的selector。上面的manifest沒有包含selector，針對(duì)manifest運(yùn)行kubeval報(bào)告了一個(gè)錯(cuò)誤和一個(gè)非零的退出代碼。

你可能想知道，當(dāng)你用上面的manifest運(yùn)行kubectl apply -f時(shí)會(huì)發(fā)生什么？

讓我們?cè)囈辉嚕?/p>

kubectl apply -f kubeval-invalid.yaml
error: error validating "kubeval-invalid.yaml": error validating data: ValidationError(Deployment.spec):
missing required field "selector" in io.k8s.api.apps.v1.DeploymentSpec; if you choose to ignore these errors,
turn validation off with --validate=false

這正是kubeval警告你的錯(cuò)誤。你可以通過添加像這樣的selector來修復(fù)資源。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: http-echo
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: http-echo
  template:
    metadata:
      labels:
        app: http-echo
    spec:
      containers:
      - name: http-echo
        image: hashicorp/http-echo
        args: ["-text", "hello-world"]
        ports:
        - containerPort: 5678
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: http-echo
spec:
  ports:
  - port: 5678
    protocol: TCP
    targetPort: 5678
  selector:
    app: http-echo

像kubeval這樣的工具的好處是，你可以在部署周期的早期發(fā)現(xiàn)這樣的錯(cuò)誤。此外，你不需要訪問集群來運(yùn)行檢查——它們可以離線運(yùn)行。默認(rèn)情況下，kubeval會(huì)根據(jù)最新的未發(fā)布的Kubernetes API模式驗(yàn)證資源。然而，在大多數(shù)情況下，你可能希望根據(jù)特定的Kubernetes版本運(yùn)行驗(yàn)證。你可以使用標(biāo)志--kubernetes-version來測(cè)試特定的API版本：

kubeval --kubernetes-version 1.16.1 base-valid.yaml

請(qǐng)注意，版本應(yīng)該是Major.Minor.Patch.的形式。要查看可用于驗(yàn)證的版本，請(qǐng)查看GitHub上的JSON schema，kubeval使用它來執(zhí)行驗(yàn)證。

如果你需要離線運(yùn)行kubeval，你可以下載schemas，然后使用--schema-location標(biāo)志來使用本地目錄。除了單個(gè)YAML文件，你還可以針對(duì)目錄以及標(biāo)準(zhǔn)輸入運(yùn)行kubeval。你還應(yīng)該知道，Kubeval易于與你的持續(xù)集成流水線集成。如果你想在提交你的manifest到集群之前包含檢查，那么kubeval支持三種輸出格式也許能夠?qū)δ阌兴鶐椭?/p>

純文本
JSON
測(cè)試任何東西協(xié)議(TAP)

而且你可以使用其中一種格式來進(jìn)一步解析輸出，以創(chuàng)建一個(gè)自定義的結(jié)果摘要。但是，kubeval存在一個(gè)局限性，就是它目前還不能對(duì)自定義資源定義（CRD）進(jìn)行驗(yàn)證。不過kubeval可以忽略它們。

盡管Kubeval是檢查和驗(yàn)證資源的絕佳選擇，但請(qǐng)注意，通過測(cè)試的資源并不能保證符合最佳實(shí)踐。舉個(gè)例子，在容器鏡像中使用最新的標(biāo)簽被認(rèn)為不是最佳實(shí)踐。然而，Kubeval并不會(huì)將其作為錯(cuò)誤報(bào)告，它會(huì)在沒有警告的情況下驗(yàn)證YAML。

如果你想對(duì)YAML進(jìn)行打分，并抓住諸如使用最新的標(biāo)簽這樣的違規(guī)行為怎么辦？如何根據(jù)最佳實(shí)踐檢查你的YAML文件？

Kube-score

主頁(yè)：https://github.com/zegl/kube-score

Kube-score分析YAML清單，并根據(jù)內(nèi)置的檢查進(jìn)行評(píng)分。這些檢查是根據(jù)安全建議和最佳實(shí)踐而選擇的，例如：

以非root用戶身份運(yùn)行容器。
為pods指定健康檢查。
定義資源請(qǐng)求和限制。
檢查的結(jié)果可以是OK、WARNING或CRITICAL。

你可以在線試用kube-score，也可以在本地安裝。在寫這篇文章時(shí)，最新的版本是1.7.0讓我們?cè)囍弥暗?code>manifest base-valid.yaml來運(yùn)行它：

apps/v1/Deployment http-echo
[CRITICAL] Container Image Tag
  · http-echo -> Image with latest tag
      Using a fixed tag is recommended to avoid accidental upgrades
[CRITICAL] Pod NetworkPolicy
  · The pod does not have a matching network policy
      Create a NetworkPolicy that targets this pod
[CRITICAL] Pod Probes
  · Container is missing a readinessProbe
      A readinessProbe should be used to indicate when the service is ready to receive traffic.
      Without it, the Pod is risking to receive traffic before it has booted. It is also used during
      rollouts, and can prevent downtime if a new version of the application is failing.
      More information: https://github.com/zegl/kube-score/blob/master/README_PROBES.md
[CRITICAL] Container Security Context
  · http-echo -> Container has no configured security context
      Set securityContext to run the container in a more secure context.
[CRITICAL] Container Resources
  · http-echo -> CPU limit is not set
      Resource limits are recommended to avoid resource DDOS. Set resources.limits.cpu
  · http-echo -> Memory limit is not set
      Resource limits are recommended to avoid resource DDOS. Set resources.limits.memory
  · http-echo -> CPU request is not set
      Resource requests are recommended to make sure that the application can start and run without
      crashing. Set resources.requests.cpu
  · http-echo -> Memory request is not set
      Resource requests are recommended to make sure that the application can start and run without crashing.
      Set resources.requests.memory
[CRITICAL] Deployment has PodDisruptionBudget
  · No matching PodDisruptionBudget was found
      It is recommended to define a PodDisruptionBudget to avoid unexpected downtime during Kubernetes
      maintenance operations, such as when draining a node.
[WARNING] Deployment has host PodAntiAffinity
  · Deployment does not have a host podAntiAffinity set
      It is recommended to set a podAntiAffinity that stops multiple pods from a deployment from
      being scheduled on the same node. This increases availability in case the node becomes unavailable.

YAML文件通過了kubeval檢查，但kube-score指出了幾個(gè)不足之處。

缺少了readiness probe
缺少內(nèi)存和CPU請(qǐng)求和限制。
缺少Poddisruptionbudgets
缺少反親和規(guī)則以最大化可用性。
容器以root身份運(yùn)行。

這些都是你應(yīng)該解決的有效點(diǎn)，以使你的部署更加健壯和可靠。kube-score命令會(huì)輸出一個(gè)可讀性高的結(jié)果，包含所有的WARNING和CRITICAL違規(guī)行為，這在開發(fā)過程中是非常好的。如果你打算把它作為持續(xù)集成流水線的一部分，你可以用--output-format ci這個(gè)標(biāo)志來使用更簡(jiǎn)潔的輸出，它還可以打印級(jí)別為OK的檢查：

kube-score score base-valid.yaml --output-format ci
[OK] http-echo apps/v1/Deployment
[OK] http-echo apps/v1/Deployment
[CRITICAL] http-echo apps/v1/Deployment: (http-echo) CPU limit is not set
[CRITICAL] http-echo apps/v1/Deployment: (http-echo) Memory limit is not set
[CRITICAL] http-echo apps/v1/Deployment: (http-echo) CPU request is not set
[CRITICAL] http-echo apps/v1/Deployment: (http-echo) Memory request is not set
[CRITICAL] http-echo apps/v1/Deployment: (http-echo) Image with latest tag
[OK] http-echo apps/v1/Deployment
[CRITICAL] http-echo apps/v1/Deployment: The pod does not have a matching network policy
[CRITICAL] http-echo apps/v1/Deployment: Container is missing a readinessProbe
[CRITICAL] http-echo apps/v1/Deployment: (http-echo) Container has no configured security context
[CRITICAL] http-echo apps/v1/Deployment: No matching PodDisruptionBudget was found
[WARNING] http-echo apps/v1/Deployment: Deployment does not have a host podAntiAffinity set
[OK] http-echo v1/Service
[OK] http-echo v1/Service
[OK] http-echo v1/Service
[OK] http-echo v1/Service

與kubeval類似，當(dāng)有一個(gè)CRITICAL檢查失敗時(shí)，kube-score會(huì)返回一個(gè)非零的退出代碼，但你配置它在WARNINGs時(shí)也會(huì)失敗。還有一個(gè)內(nèi)置的檢查來驗(yàn)證不同API版本的資源，類似于kubeval。然而，這些信息是硬編碼在kube-score本身，你不能選擇不同的Kubernetes版本。因此，如果你升級(jí)你的集群或你有幾個(gè)不同的集群運(yùn)行不同的版本，這可能會(huì)限制你使用這一工具。

請(qǐng)注意，有一個(gè)open issue可以實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能。你可以在官方網(wǎng)站上了解更多關(guān)于kube-score的信息：https://github.com/zegl/kube-score

Kube-score檢查是執(zhí)行最佳實(shí)踐的優(yōu)秀工具，但如果你想自定義，或者添加自己的規(guī)則呢？暫時(shí)不可以，Kube-score的設(shè)計(jì)不是可擴(kuò)展的，你不能添加或調(diào)整政策。如果你想寫自定義檢查來遵守你的組織政策，你可以使用接下來的四個(gè)選項(xiàng)之——config-lint、copper、conftest或polaris。

Config-lint

Config-lint是一個(gè)旨在驗(yàn)證以YAML、JSON、Terraform、CSV和Kubernetes manifest編寫的配置文件的工具。你可以使用項(xiàng)目網(wǎng)站上的說明安裝它：

https://stelligent.github.io/config-lint/#/install

在撰寫本文時(shí)，最新的版本是1.5.0。

Config-lint沒有內(nèi)置對(duì)Kubernetes manifest的檢查。你必須編寫自己的規(guī)則來執(zhí)行驗(yàn)證。這些規(guī)則被寫成YAML文件，稱為規(guī)則集，具有以下結(jié)構(gòu)：

version: 1
description: Rules for Kubernetes spec files
type: Kubernetes
files:
  - "*.yaml"
rules:
   # list of rules

讓我們來詳細(xì)看看。type字段表示你將用config-lint檢查什么類型的配置——一般是Kubernetes manifest。

files字段除了接受單個(gè)文件外，還接受一個(gè)目錄作為輸入。

rules字段是你可以定義自定義檢查的地方。比方說，你希望檢查Deployment中的鏡像是否總是從受信任的鏡像倉(cāng)庫(kù)（如my-company.com/myapp:1.0）中提取。實(shí)現(xiàn)這種檢查的 config-lint 規(guī)則可以是這樣的：

- id: MY_DEPLOYMENT_IMAGE_TAG
  severity: FAILURE
  message: Deployment must use a valid image tag
  resource: Deployment
  assertions:
    - every:
        key: spec.template.spec.containers
        expressions:
          - key: image
            op: starts-with
            value: "my-company.com/"

每條規(guī)則必須具有以下屬性。

id——這是對(duì)規(guī)則的唯一標(biāo)識(shí)。
severity——它必須是FAILURE、WARNING和NON_COMPLIANT中的一個(gè)。
message——如果違反了一個(gè)規(guī)則，這個(gè)字符串的內(nèi)容會(huì)被顯示出來。
resource——你希望這個(gè)規(guī)則被應(yīng)用到的資源種類。
assertions——將對(duì)指定資源進(jìn)行評(píng)估的條件列表。

在上面的規(guī)則中，every assertion檢查每個(gè)容器中的Deployment（key:spec.templates.spec.contains）是否使用受信任的鏡像（即以"my-company.com/"開頭的鏡像）。

完整的規(guī)則集看起來如下：

version: 1
description: Rules for Kubernetes spec files
type: Kubernetes
files:
  - "*.yaml"
rules:
  - id: DEPLOYMENT_IMAGE_REPOSITORY
    severity: FAILURE
    message: Deployment must use a valid image repository
    resource: Deployment
    assertions:
      - every:
          key: spec.template.spec.containers
          expressions:
            - key: image
              op: starts-with
              value: "my-company.com/"

如果你想要測(cè)試檢查，你可以將規(guī)則集保存為check_image_repo.yaml。

現(xiàn)在，讓我們對(duì)base-valid.yaml文件進(jìn)行驗(yàn)證。


config-lint -rules check_image_repo.yaml base-valid.yaml
[
  {
  "AssertionMessage": "Every expression fails: And expression fails: image does not start with my-company.com/",
  "Category": "",
  "CreatedAt": "2020-06-04T01:29:25Z",
  "Filename": "test-data/base-valid.yaml",
  "LineNumber": 0,
  "ResourceID": "http-echo",
  "ResourceType": "Deployment",
  "RuleID": "DEPLOYMENT_IMAGE_REPOSITORY",
  "RuleMessage": "Deployment must use a valid image repository",
  "Status": "FAILURE"
  }
]

它失敗了。現(xiàn)在，讓我們考慮以下manifest和有效的鏡像倉(cāng)庫(kù)：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: http-echo
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: http-echo
  template:
    metadata:
      labels:
        app: http-echo
    spec:
      containers:
      - name: http-echo
        image: my-company.com/http-echo:1.0
        args: ["-text", "hello-world"]
        ports:
        - containerPort: 5678

使用以上manifest運(yùn)行相同的檢查并且將不會(huì)報(bào)告違規(guī)：

config-lint -rules check_image_repo.yaml image-valid-mycompany.yaml
[]

Config-lint是一個(gè)很有前途的框架，它可以讓你使用YAML DSL為Kubernetes YAML manifest編寫自定義檢查。但如果你想表達(dá)更復(fù)雜的邏輯和檢查呢？是不是YAML的限制性太大？如果你能用真正的編程語言來表達(dá)這些檢查呢？

Copper

主頁(yè)：https://github.com/cloud66-oss/copper

Copper V2是一個(gè)使用自定義檢查來驗(yàn)證清單的框架——就像config-lint一樣。然而，Copper并沒有使用YAML來定義檢查。取而代之的是，測(cè)試是用JavaScript編寫的，Copper提供了一個(gè)庫(kù)，里面有一些基本的幫助程序來協(xié)助讀取Kubernetes對(duì)象和報(bào)告錯(cuò)誤。

你可以按照官方文檔來安裝Copper。在寫這篇文章的時(shí)候，最新的版本是2.0.1：

https://github.com/cloud66-oss/copper#installation

與config-lint類似，Copper沒有內(nèi)置檢查。讓我們寫一個(gè)檢查，以確保部署只能從受信任的倉(cāng)庫(kù)（如my-company.com）拉取容器鏡像。創(chuàng)建一個(gè)新文件check_image_repo.js，內(nèi)容如下：

$$.forEach(function($){
    if ($.kind === 'Deployment') {
        $.spec.template.spec.containers.forEach(function(container) {
            var image = new DockerImage(container.image);
            if (image.registry.lastIndexOf('my-company.com/') != 0) {
                errors.add_error('no_company_repo',"Image " + $.metadata.name + " is not from my-company.com repo", 1)
            }
        });
    }
});

現(xiàn)在，要根據(jù)我們的base-valid.yaml manifest運(yùn)行這項(xiàng)檢查，可以使用copper validate命令：

copper validate --in=base-valid.yaml --validator=check_image_tag.js
Check no_company_repo failed with severity 1 due to Image http-echo is not from my-company.com repo
Validation failed

正如你所想的，你可以編寫更復(fù)雜的檢查，比如驗(yàn)證Ingress manifest的域名，或者拒絕任何作為特權(quán)運(yùn)行的Pod。Copper有一些內(nèi)置的助手:

DockerImage函數(shù)讀取指定的輸入文件并創(chuàng)建一個(gè)包含以下屬性的對(duì)象：

name-包含鏡像名稱
tag-包含鏡像tag
registry-鏡像倉(cāng)庫(kù)
registry_url-包含協(xié)議和鏡像倉(cāng)庫(kù)
fqin代表整個(gè)完全合格的鏡像位置。

findByName函數(shù)可以幫助從輸入文件中找到給定kind和name的資源。

findByLabels函數(shù)可以幫助查找資源提供的kind和labels。

你可以在這里看到所有可用的幫助程序：

https://github.com/cloud66-oss/copper/tree/master/libjs

默認(rèn)情況下，它將整個(gè)輸入的YAML文件加載到$$變量中，并使其在你的腳本中可用（如果你過去使用jQuery，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)模式很熟悉）。

除了不用學(xué)習(xí)自定義語言外，你還可以使用整個(gè)JavaScript語言來編寫你的檢查，如字符串插值、函數(shù)等。值得注意的是，目前的copper版本嵌入了ES5版本的JavaScript引擎，而不是ES6。想要了解更多，可以訪問項(xiàng)目官網(wǎng)：

https://github.com/cloud66-oss/copper

如果Javascript不是你的首選語言，或者你更喜歡用于查詢和描述策略的語言，你應(yīng)該看看conftest。

Conftest

Conftest是一個(gè)配置數(shù)據(jù)的測(cè)試框架，可用于檢查和驗(yàn)證Kubernetes manifest。測(cè)試使用專門構(gòu)建的查詢語言Rego編寫。

你可以按照項(xiàng)目網(wǎng)站上的說明安裝conftest，在撰寫本文時(shí)，最新的版本是0.18.2：

https://www.conftest.dev/install/

與config-lint和copper類似，conftest也沒有任何內(nèi)置的檢查。所以我們通過編寫一個(gè)策略來試試。和前面的例子一樣，你將檢查容器是否來自一個(gè)可信的來源。

創(chuàng)建一個(gè)新的目錄，conftest-checks和一個(gè)名為check_image_registry.rego的文件，內(nèi)容如下：

package main

deny[msg] {

  input.kind == "Deployment"
  image := input.spec.template.spec.containers[_].image
  not startswith(image, "my-company.com/")
  msg := sprintf("image '%v' doesn't come from my-company.com repository", [image])
}

現(xiàn)在讓我們運(yùn)行conftest來驗(yàn)證manifest base-valid.yaml：

conftest test --policy ./conftest-checks base-valid.yaml
FAIL - base-valid.yaml - image 'hashicorp/http-echo' doesn't come from my-company.com repository
1 tests, 1 passed, 0 warnings, 1 failure

當(dāng)然，它是失敗的，因?yàn)殓R像不受信任。上面的Rego文件指定了一個(gè)deny塊，當(dāng)為true時(shí)就會(huì)評(píng)估為違規(guī)。當(dāng)你有多個(gè)deny塊時(shí)，conftest會(huì)獨(dú)立檢查它們，總體結(jié)果是任何一個(gè)塊的違規(guī)都會(huì)導(dǎo)致整體違規(guī)。

除了默認(rèn)的輸出格式外，conftest還支持JSON、TAP和通過--output標(biāo)志的表格格式，如果你希望將報(bào)告與現(xiàn)有的持續(xù)集成流水線集成，那么這些格式將會(huì)很有幫助。為了幫助調(diào)試策略，conftest有一個(gè)方便的--trace標(biāo)志，它可以打印conftest如何解析指定策略文件的跟蹤。

Conftest策略可以作為artefacts在OCI（Open Container Initiative）倉(cāng)庫(kù)中發(fā)布和共享。命令push和pull允許發(fā)布一個(gè)工件和從遠(yuǎn)程倉(cāng)庫(kù)中提取一個(gè)現(xiàn)有的artefact。

讓我們看看使用conftest push將上述策略發(fā)布到本地docker倉(cāng)庫(kù)的演示。使用以下命令啟動(dòng)本地docker倉(cāng)庫(kù)：

docker run -it --rm -p 5000:5000 registry

從另一個(gè)終端，導(dǎo)航到上面創(chuàng)建的conftest-checks目錄，并運(yùn)行以下命令：

conftest push 127.0.0.1:5000/amitsaha/opa-bundle-example:latest

該命令應(yīng)成功完成，并顯示以下信息：

2020/06/10 14:25:43 pushed bundle with digest: sha256:e9765f201364c1a8a182ca637bc88201db3417bacc091e7ef8211f6c2fd2609c

現(xiàn)在，創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)目錄，運(yùn)行conftest pull命令，將上述bundle下載到臨時(shí)目錄中：

cd $(mktemp -d)
conftest pull 127.0.0.1:5000/amitsaha/opa-bundle-example:latest

你會(huì)看到，在包含之前push的策略文件的臨時(shí)目錄中，有一個(gè)新的子目錄策略：

tree
.
└── policy
  └── check_image_registry.rego

你甚至可以直接從倉(cāng)庫(kù)中運(yùn)行測(cè)試：

conftest test --update 127.0.0.1:5000/amitsaha/opa-bundle-example:latest base-valid.yaml
..
FAIL - base-valid.yaml - image 'hashicorp/http-echo' doesn't come from my-company.com repository
2 tests, 1 passed, 0 warnings, 1 failure

不幸的是，DockerHub還不是支持的鏡像倉(cāng)庫(kù)之一。然而，如果你正在使用Azure容器倉(cāng)庫(kù)（ACR）或運(yùn)行你的容器倉(cāng)庫(kù)，可能會(huì)通過測(cè)試。

artefact格式與開放策略代理 (OPA) 綁定使用的格式相同，這使得使用 conftest 從現(xiàn)有的 OPA 綁定中運(yùn)行測(cè)試成為可能。

你可以在官方網(wǎng)站上了解更多關(guān)于共享策略和conftest的其他功能：

https://www.conftest.dev/

Polaris

主頁(yè)：https://github.com/FairwindsOps/polaris

本文將探討的最后一個(gè)工具是polaris。Polaris既可以安裝在集群內(nèi)部，也可以作為命令行工具靜態(tài)地分析Kubernetes manifest。當(dāng)作為命令行工具運(yùn)行時(shí)，它包括幾個(gè)內(nèi)置的檢查，涵蓋安全和最佳實(shí)踐等領(lǐng)域，類似于kube-score。此外，你還可以用它來編寫類似config-lint、copper和conftest的自定義檢查。換句話說，polaris結(jié)合了兩個(gè)類別中最好的：內(nèi)置和自定義檢查器。

你可以按照項(xiàng)目網(wǎng)站上的說明安裝polaris命令行工具。在寫這篇文章的時(shí)候，最新的版本是1.0.3：

https://github.com/FairwindsOps/polaris/blob/master/docs/usage.md#cli

安裝完成后，你可以使用以下命令針對(duì)base-valid.yaml manifest運(yùn)行polaris:

polaris audit --audit-path base-valid.yam

上述命令將打印一個(gè)JSON格式的字符串，詳細(xì)說明運(yùn)行的檢查和每個(gè)測(cè)試的結(jié)果。輸出結(jié)果的結(jié)構(gòu)如下：

{
  "PolarisOutputVersion": "1.0",
  "AuditTime": "0001-01-01T00:00:00Z",
  "SourceType": "Path",
  "SourceName": "test-data/base-valid.yaml",
  "DisplayName": "test-data/base-valid.yaml",
  "ClusterInfo": {
    "Version": "unknown",
    "Nodes": 0,
    "Pods": 2,
    "Namespaces": 0,
    "Controllers": 2
  },
  "Results": [
    /* long list */
  ]
}

你可以在下方鏈接中獲取完整的輸出：

https://github.com/amitsaha/kubernetes-static-checkers-demo/blob/master/base-valid-polaris-result.json

與kube-score類似，polaris也發(fā)現(xiàn)了一些manifest未達(dá)到建議的最佳實(shí)踐的情況，其中包括：

缺少健康檢查的pod。
容器鏡像沒有指定標(biāo)簽。
容器以root身份運(yùn)行。
沒有設(shè)置CPU和內(nèi)存請(qǐng)求和限制。
每項(xiàng)檢查都被劃分為警告或危險(xiǎn)的嚴(yán)重程度。

要了解有關(guān)當(dāng)前內(nèi)置檢查的更多信息，請(qǐng)參閱文檔：

https://github.com/FairwindsOps/polaris/blob/master/docs/usage.md#checks

如果你對(duì)詳細(xì)的結(jié)果不感興趣，傳遞標(biāo)志--format score會(huì)打印一個(gè)范圍為1-100的數(shù)字，polaris將其稱為分?jǐn)?shù)（score）：

polaris audit --audit-path test-data/base-valid.yaml --format score
68

分?jǐn)?shù)越接近100，符合度越高。如果你檢查polaris audit命令的退出代碼，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它是0。要使polaris審計(jì)退出時(shí)的代碼是非0，可以利用另外兩個(gè)標(biāo)志。

--set-exit-code-below-score標(biāo)志接受范圍為1-100的閾值分?jǐn)?shù)，當(dāng)分?jǐn)?shù)低于閾值時(shí)，將以4的退出代碼退出。當(dāng)你的基線分?jǐn)?shù)是75分，而你想在分?jǐn)?shù)低于75分時(shí)發(fā)出警報(bào)時(shí)，這非常有用。

當(dāng)任何危險(xiǎn)檢查失敗時(shí)，--set-exit-code-on-danger標(biāo)志將以3的退出代碼退出。

現(xiàn)在讓我們看看如何為polaris定義一個(gè)自定義檢查，以測(cè)試Deployment中的容器鏡像是否來自可信任的鏡像倉(cāng)庫(kù)。自定義檢查以YAML格式定義，測(cè)試本身使用JSON Schema描述。下面的YAML代碼段定義了一個(gè)新的檢查checkImageRepo：

checkImageRepo:
  successMessage: Image registry is valid
  failureMessage: Image registry is not valid
  category: Images
  target: Container
  schema:
    '$schema': http://json-schema.org/draft-07/schema
    type: object
    properties:
      image:
        type: string
        pattern: ^my-company.com/.+$

讓我們仔細(xì)看看：

successMessage是檢查成功時(shí)顯示的字符串。
failureMessage是指當(dāng)測(cè)試不成功時(shí)顯示的信息。
category指的是其中一個(gè)類別—鏡像、健康檢查、安全、網(wǎng)絡(luò)和資源。
target是一個(gè)字符串，用于確定檢查所針對(duì)的規(guī)范對(duì)象，應(yīng)該是Container、Pod或Controller中的一個(gè)。
測(cè)試本身是在schema對(duì)象中使用JSON模式定義的。這里的檢查使用模式關(guān)鍵字來匹配鏡像是否來自允許的倉(cāng)庫(kù)。

要運(yùn)行上面定義的檢查，你需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)Polaris配置文件，如下所示：

checks:
  checkImageRepo: danger
customChecks:
  checkImageRepo:
    successMessage: Image registry is valid
    failureMessage: Image registry is not valid
    category: Images
    target: Container
    schema:
      '$schema': http://json-schema.org/draft-07/schema
      type: object
      properties:
        image:
          type: string
          pattern: ^my-company.com/.+$

讓我們來分析一下這個(gè)文件。

check字段指定了檢查和它們的嚴(yán)重性。由于你想在鏡像不受信任時(shí)發(fā)出警報(bào)，所以checkImageRepo被分配了一個(gè)danger嚴(yán)重程度。
然后在customChecks對(duì)象中定義checkImageRepo檢查本身。

你可以將上面的文件保存為custom_check.yaml，然后用你想要驗(yàn)證的YAML manifest運(yùn)行polaris audit。

你可以用base-valid.yaml manifest進(jìn)行測(cè)試：

polaris audit --config custom_check.yaml --audit-path base-valid.yaml

你會(huì)發(fā)現(xiàn)，polaris audit只運(yùn)行了上面定義的自定義檢查，但沒有成功。如果你將容器鏡像修改為my-company.com/http-echo:1.0，polaris將報(bào)告成功。Github倉(cāng)庫(kù)中包含了修改后的manifest，所以你可以根據(jù)image-valid-mycompany.yaml manifest測(cè)試前面的命令。

但是如何同時(shí)運(yùn)行內(nèi)置和自定義檢查呢？上面的配置文件應(yīng)該更新所有內(nèi)置的檢查標(biāo)識(shí)符，看起來應(yīng)該如下：

checks:
  cpuRequestsMissing: warning
  cpuLimitsMissing: warning
  # Other inbuilt checks..
  # ..
  # custom checks
  checkImageRepo: danger
customChecks:
  checkImageRepo:
    successMessage: Image registry is valid
    failureMessage: Image registry is not valid
    category: Images
    target: Container
    schema:
      '$schema': http://json-schema.org/draft-07/schema
      type: object
      properties:
        image:
          type: string
          pattern: ^my-company.com/.+$

你可以在這里看到一個(gè)完整的配置文件的例子：

https://github.com/amitsaha/kubernetes-static-checkers-demo/blob/master/polaris-configs/config_with_custom_check.yaml

你可以用自定義和內(nèi)置檢查來測(cè)試base-valid.yaml manifest：

polaris audit --config config_with_custom_check.yaml --audit-path base-valid.yaml

Polaris用你的自定義檢查增強(qiáng)了內(nèi)置檢查，從而結(jié)合了兩種方式的最佳狀態(tài)。然而，如果不能使用更強(qiáng)大的語言，如Rego或JavaScript，可能會(huì)限制編寫更復(fù)雜的檢查。

要了解更多關(guān)于polaris的信息，請(qǐng)查看項(xiàng)目網(wǎng)站：

https://github.com/FairwindsOps/polaris

總結(jié)

雖然有很多工具可以驗(yàn)證、打分和精簡(jiǎn)Kubernetes YAML文件，但重要的是要有一個(gè)心理模型來了解你將如何設(shè)計(jì)和執(zhí)行檢查。舉個(gè)例子，如果你想讓Kubernetes manifest通過一個(gè)流水線，kubeval可以是這樣一個(gè)流水線的第一步，因?yàn)樗?yàn)證對(duì)象定義是否符合Kubernetes API模式。一旦這項(xiàng)檢查成功，也許你可以繼續(xù)進(jìn)行更詳細(xì)的測(cè)試，比如標(biāo)準(zhǔn)最佳實(shí)踐和自定義策略。Kube-score和polaris在這里是最優(yōu)秀的選擇。

如果你有復(fù)雜的需求，并且想要自定義檢查的細(xì)節(jié)，你應(yīng)該考慮copper、config-lint和conftest。雖然conftest和config-lint都使用了更多的YAML來定義自定義驗(yàn)證規(guī)則，但copper給你提供了一個(gè)真正的編程語言，使其相當(dāng)有吸引力。但是，你應(yīng)該使用其中的一個(gè)，從頭開始寫所有的檢查，還是應(yīng)該使用Polaris，只寫額外的自定義檢查？這要根據(jù)情況而定。

色偷偷精品伊人,欧洲久久精品,欧美综合婷婷骚逼,国产AV主播,国产最新探花在线,九色在线视频一区,伊人大交九欧美,1769亚洲,黄色成人av

驗(yàn)證Kubernetes YAML的最佳實(shí)踐和策略

驗(yàn)證Kubernetes YAML的最佳實(shí)踐和策略

驗(yàn)證Deployment

Kubeval

Kube-score

Config-lint

Copper

Conftest

Polaris

總結(jié)

友情鏈接更多精彩內(nèi)容

色偷偷精品伊人,欧洲久久精品,欧美综合婷婷骚逼,国产AV主播,国产最新探花在线,九色在线视频一区,伊人大交九 欧美,1769亚洲,黄色成人av

驗(yàn)證Kubernetes YAML的最佳實(shí)踐和策略

驗(yàn)證Deployment

Kubeval

Kube-score

Config-lint

Copper

Conftest

Polaris

總 結(jié)

友情鏈接更多精彩內(nèi)容

色偷偷精品伊人,欧洲久久精品,欧美综合婷婷骚逼,国产AV主播,国产最新探花在线,九色在线视频一区,伊人大交九欧美,1769亚洲,黄色成人av

總結(jié)