备忘
you are better than you think

kubernetes环境鉴权与自动发现

· by thur,ulricgo · Read in about 2 min · (317 Words)
kubernetes authorization auto discovery

kubernetes环境鉴权与自动发现

概览文章中提到了k8s的鉴权模式，简单回顾下：

  • RBAC： Role-based access control 是基于角色的访问控制
  • ABAC： Atrribute-based access control 是基于属性的访问控制
  • Node Authorization： 节点鉴权，专门用户kubelet发出的api请求进行鉴权
  • Webhook Authorization： webhook是一种http回调，kube-apiserver配置webhook时， 会设置回调webhook的规则，这些规则中包含了调用的api group、version、operation、scope等信息。

有细心的小伙伴指出，RBAC的角色可以作为ABAC的属性来配置。 感谢小伙伴指正，ABAC可以更细粒度的控制权限，相应配置起来也更复杂。

kubernetes 鉴权

选定RBAC模式后，关于角色，有Role和ClusterRole，对应对象的绑定分别为: RoleBinding 和 ClusterRoleBinding。 Role创建后归属于特定的namespace，一般与特定namespace的权限绑定，而ClusterRole 不属于任何namespace，通常与一组权限绑定。

ClusterRole通常用于 + 定义指定namespace资源的访问权限，并在某个namespace范围内授予访问权限； + 定义指定namespace资源的访问权限，并在跨namespace范围内授予访问权限； + 定义集群范围内的资源访问权限。

官方文档推荐，如果在单个namespace内定义角色则使用Role，如果是定义集群范围的角色，则使用ClusterRole。 要监控kubernetes组件和集群范围内业务以及为了通用性，所以我们选择ClusterRole 和 ClusterRoleBinding。

权限盘点

我们来盘点需要监控的对象和权限。 + 组件监控，访问组件metrics接口，需要非资源对象的get/list权限。访问/api/v1/xxx /apis/<group>/<version>/xxx 都属于非资源对象请求。 + node、pod对象的资源监控， 需要访问kubelet metrics接口，权限同上。 + serverless场景下，如果不能直接访问kubelet，还需要node/proxy的get权限。 + node、pod对象的数量监控， 需要资源对象的get/list权限。 + 自动发现, 需要service、endpoint的get/list+watch权限。 + 如果要从metrics server 拿数据，还需要metrics.k8s.io 的访问权限。

不论需要多少权限， 一个原则就是按需申请，最小化申请。 指标采集都是读权限，基本都是get、list。自动发现要达到发现及时，需要watch endpoints变化。

如何确定资源对象的api groups和version呢？ 可以使用kubectl api-resources -o wide 来查看。 新版本的APIVERSION包含了api groups和version信息。

权限配置

基本的权限控制如下

  - apiGroups: [""]
    resources:
      - pods
      - nodes
      - nodes/stats
      - nodes/metrics
      - nodes/proxy
      - services
      - endpoints
    verbs: ["get", "list", "watch"]
  - nonResourceURLs: ["/metrics"]
    verbs: ["get"]

将权限填充到ClusterRole中

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  annotations: {}
  labels:
    app: n9e
    component: categraf
  name: categraf-role
rules:
  - apiGroups: [""]
    resources:
      - nodes
      - nodes/stats
      - nodes/metrics
      - nodes/proxy
      - services
      - endpoints
      - pods
    verbs: ["get", "list", "watch"]
  - nonResourceURLs: ["/metrics"]
    verbs: ["get"]

有了ClusterRole, 创建ClusterRoleBinding之前，还需要一个ServiceAccount，用于存储api的访问凭据，这个凭据可以以token形式挂载到Pod内, 也可以直接解析用于Pod外部使用。

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  annotations: {}
  labels:
    app: n9e
    component: categraf
  name: categraf-serviceaccount
  namespace: ${NAMESPACE}

注意，ServiceAccount需要指定namespace，需要跟categraf即将部署的namespace保持一致。

下面利用ClusterRoleBinding 将ClusterRole和ServiceAccount关联起来

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  annotations: {}
  labels:
    app: n9e
    component: categraf
  name: categraf-rolebinding
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: categraf-role
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: categraf-serviceaccount
  namespace: ${NAMESPACE}

现在ClusterRoleBinding 已经将权限和票据关联起来了。 备注：创建完成后，ServiceAccount会自动创建一个secret,这个secret 会自动挂载到后续创建的categraf pod内。

可以通过 kubectl get secrets -n monitoring categraf-serviceaccount-token-xxxxx -o jsonpath={.data.token} | base64 -d 获得token内容，再通过curl -s -k -H "Authorization: Bearer $TOKEN" 即可访问apiserver，用来调试。

kubernetes 组件的服务发现

  1. 监控对象部署在pod内(利用endpoints自动发现) 当创建service(带选择符)时，k8s会自动为pod创建endpoint，这样service和pod就关联起来了。利用这个特性，我们可以及时发现pod的变化。 如果组件是部署在pod内，我们就可以直接利用这个特性进行采集。比如kubeadm部署的集群，apiserver 本身就已经创建了对应的service。
...
  - job_name: "apiserver"
    metrics_path: "/metrics"
    kubernetes_sd_configs:
      - role: endpoints # 看这里
    scheme: https
    tls_config:
      insecure_skip_verify: true
    authorization:
      credentials_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
    relabel_configs:
      - source_labels:
          [
            __meta_kubernetes_namespace,
            __meta_kubernetes_service_name,
            __meta_kubernetes_endpoint_port_name,
          ]
        action: keep
        regex: default;kubernetes;https
...
  1. 监控对象部署在物理机 （文件服务发现） 如果组件是以二进制方式部署在物理机，又没有其他服务发现的手段。那可以利用prometheus类似的文件服务发现，当组件有变更时，直接在目录中添加删除包含目标信息的文件就好了。

这里多提一点，之前有小伙伴提出，categraf提供一个注册接口，服务向categraf注册，然后categraf去拉注册目标指标。首先,categraf本身的定位是一个采集器，没有服务发现的功能。 提一个最简单的问题，sidecar模式下, 如果categraf挂了重启，但是采集目标没有发现，这里就会有很多数据不能被采集了。再有就是集中式pull方式下提供push接口，会把业务和采集器耦合更深了。

....
  - job_name: 'coredns'
    file_sd_configs:
    - files:
      - /home/work/prometheus/file_sd_config/*.json
...

在file_sd_config目录下放一个json文件，coredns.json, 如下：

  {
    "labels": {
      "job": "coredns"
    },
    "targets": [
      "172.16.6.160:9153"
    ]
  }
]

等增加新的coredns后，只需要再增加一份json配置coredns2.json（这里只是为了举例说明，直接修改coredns.json效果一样）。不需要再做任何其他操作

[
  {
    "labels": {
      "job": "coredns"
    },
    "targets": [
      "172.16.0.85:9153"
    ]
  }
]
  1. 其他服务发现方式 采集器categraf集成了prometheus的agent mode模式, 如果你使用了其他服务发现方式， 例如consul，则可以和categraf无缝对接了。 除此之外，还支持docker_swarm_sd_configs,docker_sd_config, dns_sd_configs, http_sd_configs等prometheus所支持的服务发现方式。

首发在夜莺监控公众号，版权所有，转载请注明作者和出处

Navigation

Comments