Datasets:
roanbrasil
/
devops-gitops-corpus

Dataset card Data Studio Files
xet
 Community
1
text
stringlengths
0
59.1k
kind: RuntimeClass
metadata:
# Имя, которое ссылается на RuntimeClass
# ресурс RuntimeClass не включается в пространство имен
name: myclass
# Имя соответствующей конфигурации CRI
handler: myconfiguration
```
Имя объекта RuntimeClass должно удовлетворять [синтаксису для поддоменных имен DNS](/docs/concepts/overview/working-with-objects/names#dns-subdomain-names).
{{< note >}}
Рекомендуется ограничить доступ к операциям записи RuntimeClass (create/update/patch/delete) администратором кластера. Обычно это сделано по умолчанию. Более подробную информацию см. в разделе [Общая информация об авторизации](/docs/reference/access-authn-authz/authorization/).
{{< /note >}}
## Использование
После того как RuntimeClasses настроены для кластера, использовать их очень просто. Достаточно указать `runtimeClassName` в спецификации Pod'а. Например:
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: mypod
spec:
runtimeClassName: myclass
# ...
```
kubelet будет использовать указанный RuntimeClass для запуска этого Pod'а. Если указанный RuntimeClass не существует или CRI не может запустить соответствующий обработчик, Pod войдет в [фазу завершения работы](/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#pod-phase) `Failed`. Полное сообщение об ошибке можно получить, о...
Если имя `runtimeClassName` не указано, будет использоваться RuntimeHandler по умолчанию (что эквивалентно поведению, когда функция RuntimeClass отключена).
### Настройка CRI
Для получения более подробной информации о настройке исполняемых сред CRI обратитесь к разделу [Установка CRI](/docs/setup/production-environment/container-runtimes/).
#### {{< glossary_tooltip term_id="containerd" >}}
Обработчики исполняемой среды настраиваются в конфигурации containerd в файле `/etc/containerd/config.toml`. Допустимые обработчики прописываются в разделе runtimes:
```
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.${HANDLER_NAME}]
```
Дополнительная информация доступна в [документации по конфигурации containerd](https://github.com/containerd/cri/blob/master/docs/config.md).
#### {{< glossary_tooltip term_id="cri-o" >}}
Обработчики исполняемой среды настраиваются в файле конфигурации CRI-O (`/etc/crio/crio.conf`). Допустимые обработчики прописываются в [таблице crio.runtime](https://github.com/cri-o/cri-o/blob/master/docs/crio.conf.5.md#crioruntime-table):
```
[crio.runtime.runtimes.${HANDLER_NAME}]
runtime_path = "${PATH_TO_BINARY}"
```
Более подробную информацию см. в [документации по конфигурации CRI-O](https://github.com/cri-o/cri-o/blob/master/docs/crio.conf.5.md).
## Scheduling
{{< feature-state for_k8s_version="v1.16" state="beta" >}}
Поле `scheduling` в RuntimeClass позволяет наложить определенные ограничения, гарантировав, что Pod'ы с определенным RuntimeClass'ом будут планироваться на узлы, которые его поддерживают. Если параметр `scheduling` не установлен, предполагается, что данный RuntimeClass поддерживается всеми узлами.
Чтобы гарантировать, что Pod'ы попадают на узлы, поддерживающие определенный RuntimeClass, эти узлы должны быть связаны общей меткой, которая затем выбирается полем `runtimeclass.scheduling.nodeSelector`. nodeSelector RuntimeClass'а объединяется с nodeSelector'ом admission-контроллера, на выходе образуя пересечение под...
Если поддерживаемые узлы объединены неким taint'ом, чтобы предотвратить запуск на них Pod'ов с другими RuntimeClass'ами, можно к нужному RuntimeClass'у добавить `tolerations`. Как и в случае с `nodeSelector`, tolerations объединяются с tolerations Pod'а admission-контроллера, фактически образуя объединение двух подмнож...
Чтобы узнать больше о настройке селектора узлов и tolerations, см. раздел [Назначаем Pod'ы на узлы](/docs/concepts/scheduling-eviction/assign-pod-node/).
### Pod Overhead
{{< feature-state for_k8s_version="v1.24" state="stable" >}}
Можно указать _overhead_-ресурсы, необходимые для работы Pod'а. Это позволит кластеру (и планировщику) учитывать их при принятии решений о Pod'ах и управлении ресурсами.
В RuntimeClass дополнительные ресурсы, потребляемые Pod'ом, указываются в поле `overhead`. С помощью этого поля можно указать ресурсы, необходимые Pod'ам с данным RuntimeClass'ом, и гарантировать их учет в Kubernetes.
## {{% heading "whatsnext" %}}
- Описание [RuntimeClass](https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-node/585-runtime-class/README.md);
- Описание [RuntimeClass Scheduling](https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-node/585-runtime-class/README.md#runtimeclass-scheduling);
- Концепция [Pod Overhead](/docs/concepts/scheduling-eviction/pod-overhead/);
- Описание функции [PodOverhead](https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-node/688-pod-overhead).
<|endoftext|>
# source: k8s_docs/content/ru/docs/concepts/overview/kubernetes-api.md type: docs
---
title: API Kubernetes
content_type: concept
weight: 30
card:
name: concepts
weight: 30
---
<!-- overview -->
Общие соглашения API описаны на [странице соглашений API](https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md).