Stratégies de déploiement Kubernetes : choisir la bonne approche pour vos applications

La stratégie de déploiement choisie par les entreprises peut entraîner tant la réussite que l’échec des déploiements d’application. Dans les environnements Kubernetes, cette décision a un impact direct sur la disponibilité des applications, la vitesse de développement et les coûts opérationnels.

La réussite du déploiement dépend souvent de la capacité à choisir l’approche la plus adaptée aux besoins de l’application et à son degré de tolérance au risque.

L’adoption de Kubernetes continuant de croître, les choix de déploiement stratégiques ont de plus en plus d’importance pour les équipes DevOps et les résultats des entreprises.

Une enquête de la Cloud Native Computing Foundation (CNCF) a révélé que 93 % des entreprises interrogées utilisent, essaient ou s’intéressent à Kubernetes.¹ Chaque stratégie de déploiement Kubernetes concilie à sa façon vitesse, sécurité et utilisation des ressources.

Un déploiement Kubernetes est une ressource de haut niveau qui gère le cycle de vie des applications sans état dans un cluster Kubernetes. Il permet de définir de manière déclarative l’état prévu de l’application, notamment le nombre de copies, les images de conteneur et la gestion des mises à jour.

Au lieu de gérer les conteneurs ou les pods individuellement, le déploiement permet aux équipes d’assurer l’orchestration complexe nécessaire pour garantir une exécution fiable des applications.

Kubernetes, la plateforme d’orchestration de conteneurs open source de référence, a fondamentalement changé la façon dont les entreprises abordent le déploiement d’applications. Les entreprises ayant délaissé les applications monolithiques simples au profit des architectures distribuées complexes lors de leur migration vers le cloud, les approches de déploiement traditionnelles sont devenues peu pratiques et coûteuses.

Initialement développé par Google, qui en a fait don à la CNCF en 2015, Kubernetes alimente l’infrastructure informatique essentielle de la plupart des entreprises citées au classement Fortune 500. Kubernetes automatise le déploiement, la mise à l’échelle et la gestion à travers les clusters de machines, permettant aux équipes de mettre à jour les applications plusieurs fois par jour, au lieu de traiter les déploiements comme des événements peu fréquents et à haut risque.

Avant Kubernetes, les applications étaient généralement exécutées sur des serveurs dédiés ou des machines virtuelles (VM), ce qui rendait la mise à l’échelle coûteuse et fastidieuse. Alors que Docker a popularisé les conteneurs, Kubernetes a fourni la couche d’orchestration des conteneurs nécessaire pour gérer ces conteneurs à l’échelle en les organisant en pods. Un pod est l’unité déployable la plus petite qui soit.

Ces pods s’exécutent sur des nœuds worker au sein des clusters, tandis qu’un plan de contrôle coordonne toutes les opérations.

Cette architecture cloud native permet les stratégies de déploiement avancées qu’exige toute application conteneurisée moderne basée sur le cloud. Du déploiement progressif à la commutation instantanée du trafic avec équilibrage de charge, chaque approche gère différents profils de risque et exigences opérationnelles. Kubernetes Services fournit des identités réseau stables et une reconnaissance DNS pour les groupes de pods, ce qui garantit des schémas de communication fiables, même si les instances sont mises à jour ou remplacées individuellement.

Les déploiements Kubernetes gèrent automatiquement le cycle de vie des applications en conservant le nombre de pods prévu, en gérant les mises à jour et en remplaçant les conteneurs grâce à des capacités d’auto-réparation.

Lors de la mise à jour des applications, les équipes définissent dans un fichier YAML ce à quoi la nouvelle version doit ressembler. Kubernetes se charge ensuite de l’orchestration complexe nécessaire pour atteindre l’état souhaité à travers le cluster. Il crée de nouveaux pods tout en gérant la transition à partir de la version précédente.

Les équipes interagissent avec les déploiements via kubectl, l’interface de ligne de commande pour les clusters Kubernetes. Elles appliquent des fichiers de configuration YAML (par exemple, deployment.yaml) qui spécifient la version de l’API, les métadonnées et l’état défini du déploiement dans la section des spécifications.

 Ces fichiers de configuration déclaratifs permettent le contrôle des versions et les déploiements reproductibles dans différents environnements. Le contrôleur de déploiement surveille et gère en permanence le cycle de déploiement en fonction de ces spécifications.

Le processus automatisé de Kubernetes repose sur cinq composants essentiels qui fonctionnent ensemble, et dont la mise en réseau Kubernetes assure la communication :

1. Spécification du modèle de pod : la spécification du modèle de pod définit le schéma directeur pour la création de pods, notamment les images de conteneur, les ressources requises, les variables d’environnement, les montages de volume, les ports de conteneur et la configuration de mise en réseau. Ce modèle garantit la cohérence à travers les différentes instances de l’application.
   
   
2. Nombre de copies : le nombre de copies spécifie le nombre d’instances qui doivent s’exécuter simultanément. Les utilisateurs peuvent ajuster ce paramètre manuellement ou automatiquement grâce aux Horizontal Pod Autoscalers, en fonction d’indicateurs de surveillance Kubernetes comme l'utilisation de l’unité centrale de traitement, la consommation de mémoire ou les indicateurs métier personnalisés. Les équipes surveillent l’état du déploiement à l’aide des commandes kubectl rollout ou kubectl get pour vérifier l’état et s’assurer que le nombre approprié de pods est exécuté pendant les mises à jour.
   
   
3. Étiquettes de sélecteur : les étiquettes de sélecteur établissent des connexions entre les déploiements et leurs pods gérés par le biais d’une mise en correspondance. Ces sélecteurs garantissent que les déploiements gèrent les pods dont ils sont responsables, afin d’éviter les conflits de configuration dans les environnements complexes.
   
   
4. Configuration des stratégies de mise à jour : la configuration des stratégies de mise à jour contrôle la manière dont les nouvelles versions de l’application sont déployées. Elle comprend des paramètres tels que le nombre maximal de pods non disponibles pendant les mises à jour, la capacité de surtension pour les scénarios bleu-vert et les déclencheurs de restauration pour la reprise automatique en cas de panne.
   
   
5. Paramètres de gestion des ressources : les paramètres de gestion des ressources définissent les requêtes et les limites de CPU et de la mémoire liées aux conteneurs, afin de garantir une allocation optimale des ressources au sein du cluster tout en empêchant les conflits de ressources, un aspect critique dans les environnements multi-locataires.

Les entreprises utilisent les déploiements Kubernetes dans différents contextes, chacun bénéficiant d’une gestion automatisée du cycle de vie et de stratégies de mise à jour flexibles :

• Applications Web et API

• Microservices

• Workloads de traitement par lots

• Workflows multi-environnement

• Pipelines CI/CD

Les applications Web et les API garantissent la disponibilité pendant les mises à jour, tout en s’adaptant aux demandes de trafic. La possibilité de mettre à jour les fonctionnalités sans gêner l’utilisateur profite tout particulièrement aux plateformes de commerce électronique et aux systèmes de gestion de contenu.

Les services back-end gérant le traitement de données ou la logique métier peuvent se déployer indépendamment des applications front-end grâce aux contrôleurs Kubernetes Ingress, qui gèrent le routage du trafic et l’équilibrage de charge entre les instances de service.

Les architectures de type microservices coordonnent les mises à jour de centaines de services indépendants sans affecter le reste du système. Cette fonctionnalité permet aux équipes de déployer les composants individuellement, selon différents calendriers, tout en assurant la stabilité du système.

Les charts Helm simplifient la gestion des déploiements complexes de microservices grâce à des configurations standardisées et à la gestion des dépendances.

Les workloads de traitement par lots garantissent allocation cohérente des ressources et fonctionnalités de redémarrage automatique pour les tâches de traitement des données. L’abstraction de déploiement simplifie la gestion des pipelines de traitement complexes, qui doivent gérer les défaillances sans heurts.

Les workflows multi-environnement garantissent la cohérence entre développement, mise en scène et production, tout en appliquant des configurations spécifiques à chaque environnement. Les équipes peuvent utiliser les mêmes définitions de déploiement dans tous les environnements avec différents nombres de copies, limites de ressources ou indicateurs de fonctionnalités. Pour ce faire, elles organisent les applications dans des espaces de noms garantissant séparation logique et isolation des ressources.

Les pipelines CI/CD utilisent les déploiements pour automatiser l’ensemble du processus de livraison logicielle, de la validation du code à la publication en production, grâce au déploiement continu.

Les déploiements s’intègrent parfaitement aux outils et plateformes d’intégration continue tels que GitHub, pour permettre d’automatiser les tests, la création et le déploiement en fonction des modifications de code, des pull requests ou des versions planifiées.

Les stratégies de déploiement portent essentiellement sur la gestion des risques lors de la mise à jour des logiciels. Dans le passé, les méthodes traditionnelles impliquaient de programmer des fenêtres de maintenance et de mettre les systèmes hors ligne, ce qui était sûr mais lent. Kubernetes permet de mettre à jour les applications sans temps d’arrêt, de déployer plus fréquemment et de réduire la charge de coordination.

Les différentes stratégies de déploiement Kubernetes gèrent les risques liés aux mises à jour à leur façon. Le choix dépend de ce que fait l’application, de ce que l’équipe peut gérer et de ce dont l’entreprise a besoin.

Voici quelques exemples de stratégies de déploiement Kubernetes :

• Déploiement recreate

• Déploiement de mises à jour progressives

• Déploiement bleu-vert

• Déploiement Canary

• Déploiement fantôme

• Déploiement de tests A/B

Les déploiements recreate arrêtent toutes les instances existantes avant d’en démarrer d’autres. Si cette capacité entraîne un bref temps d’arrêt, elle permet d’éviter les problèmes de compatibilité des versions et les conflits de ressources.

Cette approche convient aux systèmes de traitement par lots, aux applications héritées et aux environnements de développement où la simplicité opérationnelle l’emporte sur le temps de fonctionnement. Les équipes choisissent de recréer des déploiements lorsqu’elles sont en mesure d’accepter de courts temps d’arrêt en échange d’un comportement prévisible.

Les mises à jour progressives remplacent graduellement les instances, tout en maintenant l’application disponible. Cette approche est la stratégie par défaut de Kubernetes car elle concilie vitesse, utilisation des ressources et gestion des risques.

Les CMS procèdent généralement à des mises à jour progressives pour assurer une livraison continue des fonctionnalités, sans gêner les utilisateurs. Cependant, les applications doivent être conçues pour gérer des environnements à version mixte. En effet, si les différentes versions ne peuvent pas être exécutées simultanément, les mises à jour progressives deviennent problématiques.

Kubernetes remplace les anciens pods par de nouvelles instances de manière progressive, ce qui permet de supprimer la version précédente en douceur. Les équipes lancent ce processus grâce aux commandes kubectl.

Les déploiements bleu-vert maintiennent deux environnements de production complets et commutent instantanément le trafic entre eux. Si cette stratégie permet une restauration instantanée, elle double également les coûts d’infrastructure lors des déploiements.

Les systèmes de traitement des paiements, les bases de données clients, les services d’authentification et les applications de conformité réglementaire se tournent vers les déploiements bleu-vert lorsque les coûts d’infrastructure sont gérables par rapport au risque d’interruption de service. Les équipes assurent une vérification complète par rapport au nouvel environnement avant de changer de trafic.

Les déploiements Canary acheminent une petite partie du trafic vers la nouvelle version, tout en surveillant la performance et les taux d’erreur. Les équipes augmentent progressivement le trafic jusqu’à ce que tout le monde utilise la dernière version.

Cette stratégie permet aux équipes d’identifier les problèmes avec une base d’utilisateurs limitée, plutôt que d’affecter tous les utilisateurs. En dirigeant un sous-ensemble du trafic vers la nouvelle version, les déploiements Canary contribuent à réduire les risques de déploiement. Les applications mobiles qui testent de nouvelles interfaces, les plateformes SaaS qui valident les améliorations en matière de performance et les sites de commerce électronique qui testent les modifications apportées au processus de paiement s’appuient sur cette stratégie de déploiement.

Les déploiements fantômes dupliquent le trafic de production vers la version actuelle (au service des utilisateurs) et la nouvelle version (traitement discret des requêtes à des fins de test). Les utilisateurs ne sont pas en contact avec la version fantôme, tandis que les équipes sont ne mesure de vérifier la performance face à des workloads réelles.

Les déploiements fantômes permettent aux systèmes de tester les nouvelles fonctionnalités dans des conditions réelles, sans affecter les utilisateurs. Grâce aux déploiements fantômes, les moteurs de recherche testent leurs algorithmes de classement, les systèmes de recommandation valident les modèles de machine learning (ML) et les systèmes de détection des fraudes évaluent leurs règles mises à jour.

Les déploiements de tests A/B acheminent différents segments d’utilisateurs vers différentes configurations applicatives, afin de mesurer les indicateurs métier et le comportement des utilisateurs. Contrairement aux déploiements Canary, qui sont axés sur des indicateurs techniques, les tests A/B évaluent l’efficacité des fonctionnalités et l’expérience utilisateur.

Les équipes produit utilisent également les déploiements de tests A/B pour valider de nouvelles interfaces utilisateur, tester les modèles tarifaires ou évaluer les algorithmes de recommandation.

Comprendre comment les déploiements s’intègrent aux autres ressources Kubernetes permet de savoir dans quel cas utiliser les différentes approches.

Les pods sont des instances d’application individuelles dont la gestion directe peut vite s’avérer compliquée. Les déploiements Kubernetes gèrent la couche de gestion, permettant aux équipes de se concentrer sur la logique d’application plutôt que sur l’orchestration de conteneurs.

Les ReplicaSets sont des objets Kubernetes qui garantissent qu’un nombre approprié d’instances est exécuté. Les déploiements Kubernetes simplifient la gestion des changements, notamment la gestion des versions, les mises à jour et les capacités de restauration qui facilitent les mises à jour applicatives.

Les StatefulSets sont des objets Kubernetes qui assurent des identités persistantes et des opérations ordonnées pour les pods. Les déploiements Kubernetes sont mieux adaptés aux applications sans état, où les pods peuvent être traités comme des unités identiques et interchangeables, tandis que les StatefulSets gèrent les applications à état, qui exigent des identités stables et une mise à l’échelle séquentielle.

Pour être efficaces, les stratégies de déploiement Kubernetes exigent des pratiques opérationnelles solides, qui prennent en charge des déploiements fiables et reproductibles dans différents environnements et types d’applications :

• Surveillance et observabilité

• Diagnostics d’intégrité et sondes de préparation

• Intégration de tests automatisés

• Planification et exécution des restaurations

La surveillance Kubernetes offre aux équipes une visibilité sur la performance des applications, les indicateurs métier, le taux d’erreur et l’expérience utilisateur, pour leur permettre de faire des choix éclairés pendant les déploiements et de détecter les problèmes à un stade précoce.

Les plateformes d’observabilité avancées vont encore plus loin en intégrant suivi du déploiement et surveillance de la performance, ce qui permet aux équipes de corréler les événements de déploiement avec le comportement du système et l’impact sur l’utilisateur.

Les diagnostics d’intégrité correctement configurés garantissent que les nouvelles instances d’application sont pleinement fonctionnelles avant de recevoir du trafic. Ce mécanisme permet d’éviter que l’échec du déploiement n’affecte les utilisateurs et de revenir automatiquement en arrière lorsque des problèmes sont détectés.

Les sondes de préparation Kubernetes doivent vérifier non seulement que l’application s’exécute correctement, mais aussi qu’elle est prête à gérer le trafic de production, notamment les connexions aux bases de données, les dépendances de services externes, ainsi que tous les processus d’initialisation requis.

Les tests automatisés nécessitent une mise en œuvre à plusieurs étapes, notamment des tests unitaires, des tests d’intégration, une validation de bout en bout et des tests de performance. Cette approche globale permet de détecter les problèmes à un stade précoce et de prévenir tout problème en production.

Les pipelines de déploiement modernes intègrent les tests aux stratégies de déploiement, promouvant automatiquement les builds dans les environnements en fonction des résultats des tests et des indicateurs de performance, et non des processus d’approbation manuels.

Pour être efficaces, les stratégies de restauration exigent une préparation et des tests minutieux pour éviter que des problèmes de déploiement ne surviennent. Les équipes doivent comprendre comment restaurer rapidement les déploiements, anticiper les défis liés à la cohérence des données et établir des protocoles de communication clairs pour garantir une récupération rapide en cas de problème.

Au lieu de voir les stratégies de déploiement comme des choix qui s’excluent mutuellement, de nombreuses entreprises font le choix gagnant de combiner plusieurs approches. Cette approche hybride exploite les points forts de chaque stratégie, tout en atténuant ses limites.

Les équipes chargées des plateformes optent souvent pour une mise à jour progressive. Les déploiements bleu-vert sont disponibles pour les applications critiques, tandis que les déploiements Canary sont utilisés pour les fonctionnalités à haute visibilité.

Les entreprises mettent en œuvre différentes stratégies selon le niveau de l’application : bleu-vert pour les services destinés aux utilisateurs, mises à jour progressives pour les microservices et les API internes, et déploiements recreate pour les composants de traitement par lots.

Les entreprises combinent souvent plusieurs stratégies au sein du même pipeline de déploiement : déploiements fantômes pour évaluer la performance, suivis de déploiements Canary pour une exposition progressive côté utilisateur, avec des capacités bleu-vert disponibles pour une restauration instantanée en cas de problème.

Les choix de déploiement stratégiques déterminent si les équipes assurent la livraison avec assurance ou gèrent en permanence les crises. Les entreprises qui maîtrisent diverses approches changent fondamentalement leur capacité de livraison, accélèrent leurs cycles et améliorent la fiabilité. En adaptant l’approche à chaque scénario du développement d’applications modernes, cette stratégie renforce la confiance opérationnelle.