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Kubernetes sem Docker? – Entendendo OCI, CRI e o ecossistema de containers

khaosdoctor profile image Lucas Santos Originally published at blog.lsantos.dev on ・8 min read

Imagem de capa por ItsVit

Recentemente o time do Kubernetes anunciou que estaria descontinuando o suporte ao Docker a partir da versão 1.22. Neste artigo vamos falar desta alteração e vou explicar o que são todas as ferramentas que temos disponíveis hoje para rodar nossos containers! Então vamos entrar nessa sopa de letrinhas que é o CRI, OCI, ContainerD e muito mais!

Docker e Kubernetes

O Docker e o Kubernetes têm andado de mãos dadas por um bom tempo. Todos os nós de um cluster Kubernetes são equipados com uma implementação do Docker, que torna possível o uso do socket do Docker para várias implementações. Em suma, você pode montar o socket dentro do seu pod e utilizar o "Docker" que está disponível no nó dentro do seu container.

A partir da versão 1.22, o time anunciou que não estaria mais utilizando o Docker como runtime padrão, ou seja, se você está usando o socket do Docker ou então o está montando dentro do pod de alguma forma, então você terá de buscar outras opções. Mas não se preocupe, imagens do docker (produzidas pelo docker build continuarão sendo aceitas pelo cluster normalmente, e já vamos entender por quê. A razão para isto é que, na realidade, o Docker estava causando mais problemas do que soluções.

CRI - Container Runtime Interface

Desde versões mais antigas do Kubernetes, como a 1.3 e a 1.5, já existiam conversas para que o Kubernetes pudesse suportar diversos tipos de runtimes de execução de containers (como o Docker e o RKT). Até aquele momento, ambos os runtimes já eram suportados porém eles estavam tão intimamente integrados com a ferramenta que estavam deixando de ser uma abstração e se tornando parte do que o Kubelet (o daemon de gerenciamento de containers) era.

Abaixo temos um diagrama muito legal feito pelo Michael Brown, daIBM, sobre como podemos imaginar a arquitetura do Kubernetes e aonde o Kubelet se encaixa nisso tudo.

O Kubernetes, entre todas as coisas, é uma ferramenta que inicia e para containers, para isso acontecer, o Kubelet precisa se comunicar com o runtime que está gerenciando os containers. Isto era feito diretamente no código, ou seja, o Kubelet possuía uma camada de código específica para lidar com cada um dos runtimes, sempre que o runtime era trocado, a aplicação precisava ser recompilada e reexecutada.

Além disso, implementar um runtime diretamente abre uma imensa possibilidade de que as ferramentas implementadas (como o Docker, por exemplo), que estão em constante mudança e evolução, acabem quebrando o próprio Kubernetes por conta de suas atualizações.

Para ter a capacidade de trocar de runtime sem precisar compilar toda o cluster novamente, a equipe do Kubernetes criou o que foi chamado de CRI, ou Container Runtime Interface.

O CRI é um plugin que permite que um Kubelet se distancie da camada de runtimes utilizando uma API feita utilizando gRPC. Em suma, a equipe desacoplou a aplicação do Kubelet do runtime, fazendo com que eles sejam inseridos como plugins, bastando que eles implementem a interface gRPC correspondente. Agora, ao invés de o Kubelet ter de se adaptar as mudanças de interface dos runtimes, os runtimes teriam que criar um plugin que seguiria uma interface obrigatória do Kubelet, desta forma a manutenção e a contribuição ficariam muito mais fáceis.

Diagrama de funcionamento do CRI

Não vamos entrar em detalhes da implementação do gRPC, mas a lista de serviços suportados está descrita em um protofile bastante intuitivo:

service RuntimeService {

    // Sandbox operations.

    rpc RunPodSandbox(RunPodSandboxRequest) returns (RunPodSandboxResponse) {}  
    rpc StopPodSandbox(StopPodSandboxRequest) returns (StopPodSandboxResponse) {}  
    rpc RemovePodSandbox(RemovePodSandboxRequest) returns (RemovePodSandboxResponse) {}  
    rpc PodSandboxStatus(PodSandboxStatusRequest) returns (PodSandboxStatusResponse) {}  
    rpc ListPodSandbox(ListPodSandboxRequest) returns (ListPodSandboxResponse) {}  

    // Container operations.  
    rpc CreateContainer(CreateContainerRequest) returns (CreateContainerResponse) {}  
    rpc StartContainer(StartContainerRequest) returns (StartContainerResponse) {}  
    rpc StopContainer(StopContainerRequest) returns (StopContainerResponse) {}  
    rpc RemoveContainer(RemoveContainerRequest) returns (RemoveContainerResponse) {}  
    rpc ListContainers(ListContainersRequest) returns (ListContainersResponse) {}  
    rpc ContainerStatus(ContainerStatusRequest) returns (ContainerStatusResponse) {}

    ...  
}
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Agora basta que o Kubelet acesse a API em gRPC do CRI como um cliente e ele poderá se comunicar com qualquer runtime que implemente essa mesma funcionalidade, desacoplando assim a lógica de lidar com o runtime diretamente do Kubernetes e passando para o CRI responsável que pode ser executado como um plugin.

Para complementar a lista de runtimes suportados, uma série de CRIs foi desenvolvido:

  • CRI-O: um runtime que conforma com a especificação OCI (que já vamos ver)
  • rktlet: runtime para RKT
  • dockershim: O CRI para o Docker (que causou todo esse problema)

O problema

O grande problema é que o Docker foi construído para ser uma aplicação a parte, mantida por uma empresa própria e não foi feita para ser inclusa dentro de um cluster como o Kubernetes (tanto é que o Docker tem seu próprio "Kubernetes" com o Docker Swarm).

Isto acontece porque o Docker em si não é apenas uma única aplicação, mas uma stack inteira: um CLI, APIs, Sockets, o Docker Engine e um runtime chamado ContainerD (mais detalhes neste artigo). O que o Docker fez pela sociedade e pelo mundo dev foi transformar a forma como devs utilizam containers em ambientes Linux (como eu já expliquei neste meu artigo. Porém, isso tudo não serve de nada para o Kubernetes, porque ele não é um humano...

Então, para utilizar só a parte importante do Docker (o containerd), a equipe do Kubernetes precisou desenvolver o que é chamado de Dockershim, um shim (uma biblioteca que modifica chamadas para a API do docker de forma transparente). Isso é péssimo porque adiciona uma nova ferramenta que precisa ser mantida pelo time e outro ponto de falha que pode quebrar todo o ecossistema. E foi o Dockershim que teve sua depreciação na versão 1.20 e vai ser descontinuado na 1.23.

A questão por trás disso tudo é que o Docker não é compatível com o CRI, nunca foi e provavelmente nunca será. Como o próprio time diz:

Se ele fosse, ele não precisaria do shim, e isso não estaria acontecendo.

E agora?

Agora o que resta é encontrar um novo runtime para poder rodar os containers dentro do Kubernetes. Não é uma tarefa difícil, já que o próprio Docker estava utilizando o ContainerD, então basta extrair o ContainerD e utilizá-lo de forma independente!

Muitas pessoas estão se perguntando se esta mudança irá quebrar todo o ecossistema e ninguém mais conseguirá rodar containers no Kubernetes, isso não é verdade. Como falamos nos primeiros parágrafos, o runtime que usamos nas nossas máquinas para construir containers Docker é uma instalação voltada para usuários humanos que prioriza a UX, porém produz uma imagem que é compatível com o OCI (Open Container Initiative) e, para o Kubernetes, toda imagem OCI é a mesma imagem e pode ser executada por um runtime compatível com a mesma especificação.

O que é o OCI?

OCI significa Open Container Initiative, ela é uma estrutura de governança open source formada nos mesmos moldes da Linux Foundation. O objetivo principal da OCI é criar um padrão de mercado seguido por todas as empresas que trabalham com containers de forma que todos sigam as mesmas interfaces para os formatos de containers e imagens. Isto facilita muito a interoperabilidade entre ferramentas e runtimes de forma que uma imagem que seja compatível com a OCI possa ser executada por qualquer runtime também compatível.

Ela foi criada em 2015 pela própria Docker, a CoreOS e outros líderes do mercado de containers.

Em essência, a OCI possui duas especificações, uma para as imagens (chamada de image-spec) e outra para os runtimes (chamada de runtime-spec). A especificação das imagens diz, entre outras coisas, como uma imagem deve ser formada, qual deve ser a estrutura de seu manifesto e quais são as informações específicas da arquitetura do sistema que uma imagem precisa ter para que ela seja executada em qualquer implementação de um runtime OCI. A especificação completa do image-spec pode ser encontrada aqui.

Da mesma forma, a runtime-spec descreve como um runtime deve se comportar, incluindo como o filesystem deve gerenciar e descompactar imagens no disco. Também específica algumas regras de UX que devem ser esperadas de qualquer runtime que siga a especificação como, por exemplo, executar uma imagem sem nenhum argumento – como em docker run nginx:latest. Toda a especificação pode ser encontrada aqui.

RunC

Além de criar a especificação, a OCI também mantém uma implementação de sua própria especificação chamada runc, que foi doada pela Docker no início do projeto.

O RunC é o runtime padrão por trás tanto do ContainerD quanto do CRI-O e é atualmente uma das mais abrangentes implementações existentes. Podemos ver a implementação do ContainerD e do RunC diretamente na arquitetura do Docker na imagem abaixo presente neste artigo do Docker:

Kubernetes depois do Docker

Depois de depreciar a interface do Dockershim, o uso do ContainerD diretamente faz com que a arquitetura geral do Kubernetes seja muito mais simples de entender.

Isso vem em partes porque o próprio ContainerD já possui uma integração com o CRI via plugin que é habilitado por padrão, então o Kubelet se comunica com o plugin do CRI do ContainerD que, por sua vez, executa a implementação do runc e então os containers propriamente ditos, conforme o diagrama abaixo, também do Michael Brown:

Diagrama de funcionamento do ContainerD com o Kubelet

O daemon do ContainerD lida com todas as chamadas do Kubelet através do plugin do CRI, chamando os shims necessários para modificação (que são mantidos pelo proprio time do ContainerD) e executando os containers através do runc.

Conclusão

Neste artigo não mostramos tanto sobre o ContainerD quanto eu gostaria, mas estou quebrando ele em duas partes para que possamos ter um artigo específico onde podemos falar um pouco mais só sobre o ContainerD!

Espero que vocês tenham gostado! Não se esqueçam de se inscrevem no newsletter para receber conteúdos, promoções e novidades!

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