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Versione: 3.0.0-alpha (Diátaxis)

Esempi Completi

Cluster di Produzione

production-cluster.yaml
apiVersion: apps.cozystack.io/v1alpha1
kind: Kubernetes
metadata:
name: production
namespace: company-prod
labels:
environment: production
criticality: high
team: platform
spec:
# Configurazione cluster
host: "k8s-prod.company.com"
storageClass: "replicated"

# Piano di controllo ad alta disponibilità
controlPlane:
replicas: 3

# Node group specializzati
nodeGroups:
# Nodi generali con Ingress
web:
minReplicas: 3
maxReplicas: 10
instanceType: "s1.large"
ephemeralStorage: 50Gi
roles:
- ingress-nginx

# Nodi compute per workload intensivi
compute:
minReplicas: 1
maxReplicas: 5
instanceType: "u1.4xlarge" # 16 vCPU, 64 GB RAM
ephemeralStorage: 100Gi
roles: []

# Nodi monitoring dedicati
monitoring:
minReplicas: 2
maxReplicas: 4
instanceType: "m1.xlarge" # 4 vCPU, 32 GB RAM
ephemeralStorage: 200Gi
roles:
- monitoring

# Add-on completi
addons:
# Certificati SSL automatici
certManager:
enabled: true
valuesOverride:
prometheus:
enabled: true

# Esposizione HTTP/HTTPS
ingressNginx:
enabled: true
hosts:
- "app.company.com"
- "api.company.com"
- "*.services.company.com"
valuesOverride:
controller:
replicaCount: 3
resources:
requests:
cpu: 200m
memory: 256Mi

# GitOps per le distribuzioni
fluxcd:
enabled: true
valuesOverride:
gitRepository:
url: "https://github.com/company/k8s-production"
branch: "main"

# Monitoring completo
monitoringAgents:
enabled: true
valuesOverride:
fluentbit:
enabled: true

Cluster di Sviluppo

development-cluster.yaml
apiVersion: apps.cozystack.io/v1alpha1
kind: Kubernetes
metadata:
name: development
namespace: company-dev
labels:
environment: development
auto-cleanup: "7d"
spec:
# Configurazione base
host: "k8s-dev.company.local"
storageClass: "replicated"

# Piano di controllo minimale
controlPlane:
replicas: 1 # Risparmio di risorse

# Node group unico polivalente
nodeGroups:
general:
minReplicas: 1
maxReplicas: 3
instanceType: "s1.medium"
ephemeralStorage: 30Gi
roles:
- ingress-nginx

# Solo add-on essenziali
addons:
certManager:
enabled: true

ingressNginx:
enabled: true
hosts:
- "*.dev.company.local"
valuesOverride:
controller:
replicaCount: 1 # Replica minimale

Cluster ML/AI con GPU

ml-cluster.yaml
apiVersion: apps.cozystack.io/v1alpha1
kind: Kubernetes
metadata:
name: machine-learning
namespace: company-ai
labels:
environment: ai
workload: gpu
spec:
host: "k8s-ai.company.com"
storageClass: "fast-ssd" # Archiviazione ad alte prestazioni

controlPlane:
replicas: 2

nodeGroups:
# Nodi standard per l'orchestrazione
system:
minReplicas: 2
maxReplicas: 4
instanceType: "s1.large"
ephemeralStorage: 50Gi
roles:
- ingress-nginx

# Nodi GPU per workload ML
gpu:
minReplicas: 0 # Scaling a zero possibile
maxReplicas: 10
instanceType: "u1.2xlarge"
gpus: # Istanza con GPU
- name: nvidia.com/AD102GL_L40S # Nvidia L40S
ephemeralStorage: 500Gi # Archiviazione importante per i dataset
roles: []

addons:
certManager:
enabled: true

monitoringAgents:
enabled: true
valuesOverride:
# Monitoring specializzato GPU
dcgmExporter:
enabled: true

💡 Buone Pratiche
  • Utilizzate le label per organizzare i vostri cluster per ambiente
  • Configurate RBAC fin dalla creazione per proteggere l'accesso
  • Attivate il monitoring per un'osservabilità completa
  • Pianificate la capacità con node group appropriati
  • Testate i backup regolarmente
⚠️ Attenzione
  • Le eliminazioni sono irreversibili - pensate ai backup
  • Gli aggiornamenti possono avere un impatto sui workload
  • Verificate la compatibilità degli add-on con le versioni Kubernetes