云原生之深入解析如何使用Devtron简化K8S应用开发

一、NeuVector 简介

① 什么是 NeuVector ？

• NeuVector 是业界首个端到端的开源容器安全平台，唯一为容器化工作负载提供企业级零信任安全的解决方案。NeuVector 是业界领先的安全和合规解决方案，已被全球知名企业广泛采用；其代码库的开源不仅使 NeuVector 成为开源社区的首选技术，还为受严格监管的客户（包括政企、金融）提供了更可靠的保证。
• NeuVector 开源容器镜像可以安装在任何 Kubernetes 集群上，支持包括红帽 OpenShift、VMWare Tanzu、Google GKE、Amazon EKS、Microsoft Azure AKS 等在内的众多企业级容器管理平台。
• NeuVector 将驱动 SUSE 旗舰 Kubernetes 管理平台：SUSE Rancher 的容器安全创新，此举将有助于推动 Kubernetes 安全领域的重大生态系统革新，此前这一领域通常由闭源的专有解决方案主导。

② 功能特性

• NeuVector 提供强大的端到端容器安全平台。这包括对容器、Pod 和主机的端到端漏洞扫描和完整的运行时保护，包括：
• • CI/CD 漏洞管理和准入控制，使用 Jenkins 插件扫描镜像、扫描注册表并强制实施准入控制规则以将其部署到生产环境中；
• • 违规保护，发现行为并创建基于白名单的策略来检测违反正常行为的行为；
• • 威胁检测，检测容器上的常见应用程序攻击，例如 DDoS 和 DNS 攻击；
• • DLP 和 WAF 传感器，检查网络流量以防止敏感数据丢失，并检测常见的 OWASP Top10 WAF 攻击；
• • 运行时漏洞扫描，扫描注册表、镜像和正在运行的容器编排平台和主机以查找常见 (CVE) 以及特定于应用程序的漏洞；
• • 合规与审计，自动运行 Docker Bench 测试和 Kubernetes CIS Benchmarks- -
• • 端点/主机安全，检测权限升级，监控主机和容器内的进程和文件活动，并监控容器文件系统的可疑活动；
• • 多集群管理。从单个控制台监控和管理多个 Kubernetes 集群。
• NeuVector 的其他特性包括隔离容器和通过 SYSLOG 和 webhooks 导出日志的能力，为调查启动数据包捕获，以及与 OpenShift RBACs、 LDAP、 Microsoft AD 和 SSO 与 SAML 的集成。
• 需要注意的是，隔离意味着所有网络通信都被阻塞，容器将保持并继续运行——只是没有任何网络连接。Kubernetes 不会启动一个容器来替换隔离的容器，因为 api-server 仍然能够到达容器。

③ 全生命周期安全

• 构建：镜像构建扫描，避免生成有隐患的镜像；
• 部署：通过准入控制策略机制,避免有隐患的镜像和不符合策略要求的容器部署到环境；
• 运行：四层/七层防火墙避免外部攻击和数据窃取；
• 运行：东西向网络动态微隔离，避免内部攻击扩展，WAF 防火墙避免外部攻击；
• 运行：容器内病毒、木马、破解器防护；
• 主机、Runtime、 K8S 级别安全基线扫描，合规性评估。

④ 优势

• 开放性：100% 开源，无需担心供应商锁定；
• 灵活性：灵活部署各类 Kubernetes 发行版，Rancher、Openshift、EKS、 GKE、ACK、 TKE。
• 可靠性：7 年迭代，成熟稳定产品；
• 专业性：专业支持服务，保障业务安全可靠持续运行。

⑤ 部署模式

• NeuVector 运行时容器安全方案包括四种类型安全容器：Controllers，Enforcers，Managers，Scanners。其能够部署为一个 Allinone 的特殊容器，也能即将个功能组合在一个容器总，当然也可以在虚拟机或单个操作系统的裸机上面部署。

• NeuVector 提供操作系统/Runtime/K8s/容器应用三个层面安全业务进行保护：

二、在 K8S 上安装 Devtron

• 在 K8S 上安装 Devtron，有两种安装选项：带 CI/CD 模块或不带它。本文不会构建 CI/CD 流程，但是这个模块中包含了一些重要功能。
• 首先，添加 Devtron Helm 存储库：

$ helm repo add devtron https://helm.devtron.ai

• 然后，执行以下 Helm 命令：

$ helm install devtron devtron/devtron-operator \
    --create-namespace --namespace devtroncd \
    --set installer.modules={cicd}

三、使用 Kind 创建第二个 K8S 集群

• 为了在本地机器上准备多集群环境，将使用 Kind，通过执行以下命令来创建第二个 K8S 集群 c1：

https://kind.sigs.k8s.io/
$ kind create cluster --name c1

• 第二个集群的上下文是：kind-c1，创建 Kind 集群后，它将成为默认上下文：

Creating cluster "c1"...Ensuring node image(kindest/node:v1.25.2)Preparing nodes
    Writing configuration
    Starting control-plane
    InstallingCNIInstallingStorageClassSet kubectl context to "kind-c1"You can now use your cluster with:
kubectl cluster-info --context kind-c1

• 现在的目标是将新创建的 Kind 集群添加为 Devtron 的托管集群，一个 Devtron 实例可以管理多个 K8S 集群。当然，默认情况下，它只管理一个本地集群，在将 Kind 集群添加到 Devtron 仪表板之前，应该首先在该集群上配置权限。以下脚本将生成一个 bearer token 用于身份验证，以便 Devtron 能够与目标集群通信：

$ curl -O https://raw.githubusercontent.com/devtron-labs/utilities/main/kubeconfig-exporter/kubernetes_export_sa.sh && bash kubernetes_export_sa.sh cd-user devtroncd https://raw.githubusercontent.com/devtron-labs/utilities/main/kubeconfig-exporter/clusterrole.yaml

• bearer token 打印在该命令的输出中，复制它：

Alldone!Test with:KUBECONFIG=tmp/k8s- cd-user--devtroncd- conf-7821. conf kubectl get pods
you should not have any permissions by default - you have just created the authentication part
You will need to create RBAC permissions
SERVERURL:= https://127.0.0.1:63241------------------------------------BEARERTOKEN:= eyJhbGc iOiJSUzI1NiIsImtpZCI6IjlMZ0dqUkU4Z1R6MHpYdnNBVWVWeUdyb1ZldFBkbjJlLWt1ZE52UV9NdzAifQ. eyJhdWQiOlsiaHRØcHM6Ly9rdwJlcm5ldGVzLmRlZmF1bHQuc3ZjLmNsdXN8ZXIujoxNjY1Njc1MTkxLCJpYXQi0jE2NjN1ImlzcyI6Imh8dHBz0i8va3viZXuX0LnN2Yy5jbHVzdGVyLmxvY2FsIiwia3ViZXJuZXRlcy5pbyI6eyJuYW1lc3BhY2Ui0iJkZXZ0cm9uY2QiLCJzZXJ2aWNlYWNjb3VudCI6eyJuYW1lIjoiY2QtdXNlciIsInVpZCI6ImJiZmNjZTdhLWUxMTEtNDZlNi1iNzRiLTAxZTc20DQ5ZGM50SJ9fSwi bmJmIjoxNjY1NjcxNTkxLCJzdWI iOiJz eXN0ZW06c2Vydm1 jZWF jY291bnQ6ZGV2dHJvbmNkOmNkLXVzZXIifQ.p_ 9oJFTDjYgzlDIrp0YVCP_ IAMjbGfKksEs7jgpP84mLØ--WUWBht4zLBxc3xNFflvwJYa4.UØMkRkF4Yq9VojeIKjuAUDmFfT4CDNlfI32WvCuQFVvCboEv0_139biA6T51X0Yyl1dvsLHw2_w8TumgiuKPD63lV6ZaIewNpHu7f6bb7xa4Hp1xqPu_rBLbr7iTSkbHzQGKula9WiJRY3AhYcg0p3h0YKDEh1HpeV9g_HvMFpr0aZR98f8J_OGXiWYWWuRrUlFbYL0S5fele6B7FcUby0uRVXlvRw8GQdnhKaiyna4owgCvBIEH4AYE0XR_-j8RQ-FttYdg

• 还必须提供目标集群的 master API 的 URL，由于在 Kind 上运行 K8S，需要获取包含 Kind 的 Docker 容器的内部地址。为了获得它，需要运行以下命令：

$ docker inspect -f '{{range.NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' c1-control-plane

• 这是 Kind 集群的 IP 地址：

~ % docker inspect -f 'f(range .Ne tworkSettings .Ne tworks)il.IPAddress)llfend))' c1-control-plane
172.19.0.2

• 现在拥有了在 Devtron 仪表板中添加新托管集群所需的所有数据。为此，导航到 Global Configuration 部分，然后选择 Clusters and Environments 项并单击 Add cluster 按钮，需要填写 Kind 集群 URL 和之前生成的 bearer token：

• 如果一切正常，可以在托管集群列表中看到第二个集群。现在还需要根据下面显示的消息在 Kind 上安装 Devtron 代理：

四、创建环境

• 定义三个环境，在 Devtron 环境中分配给集群，在本地集群（local）上创建一个环境，和另外两个 Kind 集群（remote-dev, remote-devqa），每个环境都有一个目标命名空间。为了简化，命名空间的名称与环境名称相同，当然也可以设置任何想要的名称：

• 切换到 Clusters 视图：

• 可以看到，现在有两个集群连接到 Devtron：

• 可以看一下每个集群的详细信息，在这里可以看到 kind-c1 集群的详细视图：

五、添加自定义 Helm 存储库

• Devtron 最重要的功能之一是对 Helm 图表的支持。默认情况下，Devtron 中有几个可用的 Helm 存储库，包括 bitnami 或 elastic，也可以添加自定义存储库，在这里使用 Helm 存储库，其中包含用于部署 Spring Boot 应用程序的图表，图表名称是 spring-boot-api-app，最新版本是 0.3.2：

• 为了在 Devtron 中添加自定义存储库，需要再次进入 Global Configurations 部分，然后转到 Chart repositories 菜单项，然后单击 Add repository 按钮。如下所示，添加一个新存储库 piomin：

• 创建存储库后，可以转到 Chart Store 部分以验证新图表是否可用：

六、使用 Devtron 部署 Spring Boot 应用程序

• 现在可以进行实践中最重要的部分：应用程序部署，本文示例 Spring Boot 应用程序可以到Kotlin编写的示例spring引导应用程序下载，这是一个用 Kotlin 编写的简单 REST 应用程序，它公开了一些用于添加和返回人员的 HTTP 端点，并使用内存存储，这是 Spring @RestController：

@RestController@RequestMapping("/persons")
class PersonController(val repository:PersonRepository){

   val log:Logger=LoggerFactory.getLogger(PersonController::class.java)@GetMapping("/{id}")
   fun findById(@PathVariable id:Int):Person?{
      log.info("findById({})", id)return repository.findById(id)}@GetMapping("/age/{age}")
   fun findByAge(@PathVariable age:Int):List<Person>{
      log.info("findByAge({})", age)return repository.findByAge(age)}@GetMapping
   fun findAll():List<Person>= repository.findAll()@PostMapping
   fun add(@RequestBody person:Person):Person= repository.save(person)@PutMapping
   fun update(@RequestBody person:Person):Person= repository.update(person)@DeleteMapping("/{id}")
   fun remove(@PathVariable id:Int):Boolean= repository.removeById(id)}

• 假设正在开发最新版本，想将其部署在 K8S 上以执行一些开发测试，第一步将在本地构建应用程序并使用 Jib Maven 插件将镜像推送到容器注册表，这是所需的配置：

<plugin><groupId>com.google.cloud.tools</groupId><artifactId>jib-maven-plugin</artifactId><version>3.3.0</version><configuration><to><image>piomin/sample-spring-kotlin-microservice</image><tags><tag>1.1</tag></tags></to><container><user>999</user></container></configuration></plugin>

• 让使用以下命令构建镜像并将其推送到容器注册表：

$ mvn clean compile jib:build -Pjib,tomcat

• 除了 YAML 模板，Helm 存储库还包含一个用于values.yaml 验证的 JSON schema，多亏了该 schema ，将能够利用 Devtron GUI 从图表创建应用程序，那么它是如何工作的呢？
• 单击自定义图表后，将被重定向到包含详细信息的页面，最新版本的图表是0.3.2. 只需单击部署按钮。在下一页上，需要提供应用程序的配置，目标环境是存在于主集群上的 local，多亏 Devtron 对 Helm values.schema.json 的支持，使得使用 GUI 表单定义所有值。例如，可以增加更改镜像的值到最新的 1.1：

• 部署应用程序后，可以验证其状态：

• 再进行一些测试调用，示例 Spring Boot 公开了 Swagger UI，因此可以轻松发送 HTTP 请求。要与运行在 K8S 上的应用程序交互，应该为服务启用端口转发 kubectl port-forward svc/sample-spring-boot-api 8080:8080。执行该命令后，可以通过 http://localhost:8080/swagger-ui.html 访问地址 Swagger UI：

• Devtron 允许查看 pod 日志，还可以用 grep，如下展示了与测试调用相关的日志：

七、将应用部署到远程集群

• 现在将示例 Spring Boot 应用程序部署到远程集群，为了实现这一点，可以转到与以前相同的页面，但不要选择本地环境，而是选择 remote-dev，它与 kind-c1 集群相关联：

• 现在，有两个相同的应用程序在两个不同的集群上运行，可以对在 Kind 集群上运行的应用程序和本地集群执行相同的操作，例如验证其状态或检查日志：

八、部署应用组

• 假设要部署连接到数据库的应用程序，那么可以使用名为 Chart Group 的 Devtron 功能一步完成。使用该功能，可以将 Spring Boot 的 Helm 图表和 Postgres 的图表放在同一个逻辑组中。然后，可以将整个组部署到目标环境中，要创建图表组，请转到 Chart Store 菜单，然后单击 Create Group 按钮，应该设置组的名称并选择将包含的图表。这里来说，就是 bitnami/postgresql 图表和自定义 Helm 图表：

• 创建组后，将在 Chart Store 主页面上看到它，只需单击它即可部署应用程序：

• 单击带有图表组的磁贴后，将被预测到部署页面：

• 单击 Deploy to… 按钮后，Devtron 会将重定向到下一页，因此可以为该组的所有成员图表设置目标项目和环境，将它们从集群部署到 kind-c1 集群的 remote-devqa 命名空间中，其中的镜像，可以填写 Docker 帐户中的：piomin/person:1.1。
• 默认情况下，它会尝试连接到 postgres 主机上的数据库，唯一需要注入应用容器的是 postgresql Secret（由 Bitnami Helm 图表生成）中 postgres 用户密码，要注入该 Secret 中的环境变量，请在自定义 Spring Boot 图表中使用 extraEnvVarsSecret 参数。最后，通过单击 Deploy 按钮在 remove-devqa 命名空间中部署 Spring Boot 和 Postgres：

• 本次实践中已部署应用程序的最终列表：

九、总结

• 借助 Devtron，可以使用 Helm 图表轻松地支持跨多个 K8S 集群部署应用程序。
• Devtron 简化了 K8S 的开发，可以通过图表组功能部署所有需要的应用程序。
• 可以使用 GUI 仪表板管理和监控应用程序。
• 可以在仪表板中执行所有操作，而无需自己传递任何 YAML 清单或执行 kubectl 命令。