คอนเทนเนอร์ช่วยแก้ปัญหาการแพ็กเกจ ส่วน Kubernetes แก้ปัญหาการปฏิบัติงาน แต่การทำให้ทั้งสองส่วนทำงานได้อย่างสมบูรณ์นั้น ต้องอาศัยมากกว่าแค่เอกสารคู่มือ

การนำคอนเทนเนอร์มาใช้ในองค์กรขนาดใหญ่ไม่ได้อยู่ในช่วงเริ่มต้นอีกต่อไป ทีมวิศวกรส่วนใหญ่ใช้ Docker ในเวิร์กโฟลว์ และมีคลัสเตอร์ Kubernetes อย่างน้อยหนึ่งคลัสเตอร์ทำงานอยู่ คำถามที่ยากกว่าคือ คลัสเตอร์เหล่านั้นได้รับการปฏิบัติงานอย่างมีประสิทธิภาพจริงหรือไม่: การปรับใช้มีความน่าเชื่อถือเพียงใด การใช้ทรัพยากรมีความเหมาะสมหรือไม่ สถานะความปลอดภัยได้รับการกำกับดูแลหรือไม่ และภาระงานของวิศวกรที่ต้องสแตนด์บายสามารถจัดการได้ในระยะยาวหรือไม่ สำหรับทีมส่วนใหญ่ คำตอบที่ตรงไปตรงมาคือ 'ไม่' สำหรับอย่างน้อยหนึ่งในประเด็นเหล่านี้

Gradion ทำงานร่วมกับทีมที่นำคอนเทนเนอร์และ Kubernetes มาใช้แล้ว แต่ยังไม่ได้นำไปปฏิบัติงานจริงอย่างเต็มรูปแบบ ช่องว่างนี้แตกต่างกันไปในแต่ละองค์กร เช่น คลัสเตอร์ที่จัดเตรียมด้วยตนเองและไม่มีเอกสาร IaC, Helm charts ที่คัดลอกมาจากอินเทอร์เน็ตโดยไม่ผ่านการตรวจสอบ, การไม่กำหนดขีดจำกัดทรัพยากรทำให้โหนด OOM-kill เวิร์กโหลดเมื่อมีภาระงานสูง, หรือกฎ Ingress ที่สะสมโดยไม่มีแบบจำลองการกำกับดูแล เราจะเข้าไปประเมินสถานะปัจจุบัน และสร้างรากฐานการปฏิบัติงานที่แข็งแกร่ง เพื่อเปลี่ยนการลงทุน Kubernetes ของคุณจากภาระให้กลายเป็นสินทรัพย์ที่มีคุณค่า

เราได้ส่งมอบโซลูชันเหล่านี้ให้กับแพลตฟอร์มที่ทำงานด้วยความพร้อมใช้งาน 99.99% และมีการปรับใช้มากกว่า 50 ครั้งต่อวัน นี่คืองานวิศวกรรมที่เน้นผลลัพธ์จริง ไม่ใช่แค่ทฤษฎี

สิ่งที่เราส่งมอบ

กลยุทธ์คอนเทนเนอร์และมาตรฐานอิมเมจ

เราออกแบบมาตรฐานการสร้างคอนเทนเนอร์ของคุณ: การเลือก Base Image, รูปแบบการสร้างแบบ Multi-stage, การผสานรวมการสแกนอิมเมจ, ข้อกำหนดการติดแท็ก และการกำกับดูแล Registry นี่ไม่ใช่เรื่องของความสวยงาม แต่อิมเมจที่ใหญ่เกินไป, Base Layer ที่ไม่ผ่านการสแกน และแท็กที่เปลี่ยนแปลงได้ คือสาเหตุหลักของเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับคอนเทนเนอร์ส่วนใหญ่ เราบังคับใช้มาตรฐานใน Pipeline ไม่ใช่แค่แนวทางปฏิบัติใน Wiki ที่ไม่มีใครอ่าน

การจัดการคลัสเตอร์ Kubernetes

เราจัดเตรียมและเสริมความแข็งแกร่งให้กับคลัสเตอร์บน AWS EKS, Azure AKS, Google GKE หรือสภาพแวดล้อม On-premises การจัดเตรียมคลัสเตอร์ดำเนินการด้วย Terraform หรือ Pulumi ทำให้ทุก Node Group, การตัดสินใจด้านเครือข่าย และการผูก IAM สามารถควบคุมเวอร์ชันและทำซ้ำได้ เรากำหนดค่า Namespace Isolation, นโยบาย RBAC, นโยบายเครือข่าย, มาตรฐานความปลอดภัยของ Pod และ Admission Controller เพื่อให้สอดคล้องกับข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบของคุณ การกำหนด Resource Requests และ Limits จะอิงจากการวิเคราะห์โปรไฟล์ ไม่ใช่การคาดเดา และการทำ Horizontal และ Vertical Autoscaling จะถูกกำหนดค่าด้วยเกณฑ์ที่มีความหมาย

Helm Charts และการจัดการการเผยแพร่

เราออกแบบโครงสร้าง Helm Chart ที่สามารถทำงานได้ในทุกสภาพแวดล้อม โดยไม่กลายเป็นสิ่งที่ดูแลรักษายาก ลำดับชั้นของ Values, การกำหนดค่าเฉพาะสภาพแวดล้อม และการกำหนดเวอร์ชันของ Chart จะถูกระบุไว้อย่างชัดเจน เราช่วยให้ทีมเปลี่ยนจากการใช้ kubectl apply ไปสู่กระบวนการเผยแพร่ที่ทำซ้ำได้และตรวจสอบได้ เมื่อความซับซ้อนของ Chart เพิ่มขึ้น เราจะประเมิน Kustomize Overlays หรือ Helmfile เป็นทางเลือก โดยเลือกตามรูปแบบการปฏิบัติงานของทีมคุณ ไม่ใช่แค่ความชอบในเครื่องมือ

Service Mesh และ Observability

สำหรับทีมที่ใช้สถาปัตยกรรม Microservice เราจะนำ Service Mesh Layer มาใช้โดยใช้ Istio หรือ Linkerd ในกรณีที่ต้องการการจัดการทราฟฟิก, Mutual TLS และ Distributed Tracing เราติดตั้งเครื่องมือในคลัสเตอร์ด้วย Prometheus และ Grafana สำหรับ Metrics, Loki หรือ ELK Stack สำหรับการรวบรวม Log และ Jaeger หรือ Tempo สำหรับ Tracing แดชบอร์ดถูกสร้างขึ้นโดยอิงจาก Four Golden Signals: Latency, Traffic, Errors และ Saturation การแจ้งเตือนจะถูกกำหนดค่าให้แจ้งเตือนเมื่อเกิดอาการผิดปกติ ไม่ใช่แค่สัญญาณรบกวนจากโครงสร้างพื้นฐาน

การปรับใช้แบบ GitOps

เรานำการส่งมอบแบบ GitOps มาใช้โดยใช้ ArgoCD หรือ Flux เพื่อให้คลัสเตอร์ของคุณมีรูปแบบการปรับใช้แบบ Declarative และ Pull-based สถานะของแอปพลิเคชันสามารถตรวจสอบและปรับให้ตรงกันได้เสมอจาก Git ความคลาดเคลื่อนจะถูกตรวจจับและแก้ไขโดยอัตโนมัติ การ Rollback ทำได้ด้วย Git Reverts ไม่ใช่คำสั่ง kubectl ฉุกเฉินภายใต้ความกดดัน การปรับใช้แบบ Multi-cluster, การส่งมอบแบบ Progressive Delivery ด้วย Canary Releases และ Application Set Templating จะถูกกำหนดค่าตามความต้องการของสถาปัตยกรรมของคุณ

Platform Engineering และการเสริมศักยภาพนักพัฒนา

ทีมปฏิบัติการไม่ควรเป็นคอขวดในการนำระบบขึ้นใช้งาน เราสร้างแพลตฟอร์มสำหรับนักพัฒนาภายในองค์กร (Internal Developer Platforms) ที่ช่วยให้ทีมผลิตภัณฑ์สามารถเข้าถึงสภาพแวดล้อม, ไปป์ไลน์การนำระบบขึ้นใช้งาน และเครื่องมือตรวจสอบการทำงานได้ด้วยตนเอง ภายใต้กรอบการควบคุมที่กำหนดไว้ สิ่งนี้ช่วยลดภาระงานของวิศวกรแพลตฟอร์ม และเร่งการส่งมอบผลิตภัณฑ์โดยไม่ลดทอนการควบคุมการปฏิบัติงาน เราออกแบบเทมเพลต, Golden Paths และพอร์ทัลสไตล์ Backstage ให้สอดคล้องกับโครงสร้างทีมและจังหวะการส่งมอบงานของคุณ

ผลลัพธ์ที่พิสูจน์ได้ในการใช้งานจริง

HomeToGo แพลตฟอร์มตลาดเช่าที่พักระยะสั้นที่ใหญ่ที่สุดในโลก ดำเนินงานบนสภาพแวดล้อม Kubernetes ที่มีความต้องการสูงที่สุดแห่งหนึ่งในตลาดอินเทอร์เน็ตสำหรับผู้บริโภคในยุโรป Gradion ได้สร้างและดูแลแพลตฟอร์มคอนเทนเนอร์ที่รองรับการนำระบบขึ้นใช้งานจริงกว่า 50 ครั้งต่อวัน ด้วยความพร้อมใช้งาน 99.99% และรองรับการทดสอบ A/B Test พร้อมกันกว่า 100 รายการในการใช้งานจริง การนำระบบขึ้นใช้งานจะเริ่มทำงานเมื่อมีการรวมโค้ด (merge) การเปลี่ยนทราฟฟิกจะค่อยเป็นค่อยไป และการย้อนกลับ (rollback) ทำได้ด้วยการใช้ git revert ระบบนี้ทำงานในรูปแบบ Continuous Delivery มาโดยตลอด แม้แพลตฟอร์มจะเติบโตอย่างต่อเนื่อง โดยไม่มีการลดทอนความน่าเชื่อถือ

เชนกาแฟที่ใหญ่ที่สุดในเวียดนาม หนึ่งในผู้ประกอบการร้านกาแฟชั้นนำของเวียดนาม ได้ย้ายระบบจากการนำ Docker ขึ้นใช้งานบน Virtual Machine ไปสู่สถาปัตยกรรม Kubernetes Cluster เต็มรูปแบบ การประสานงานคอนเทนเนอร์ด้วยตนเองข้าม VM ถูกแทนที่ด้วยไปป์ไลน์การนำระบบขึ้นใช้งานแบบอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการเผยแพร่และภาระงานด้านปฏิบัติการที่เกิดจากการจัดการคอนเทนเนอร์ในวงกว้างโดยไม่มีเลเยอร์การจัดการ (orchestration layer)

เทคโนโลยีที่ใช้

Docker, containerd, Kubernetes (EKS, AKS, GKE, on-premises), Helm, Kustomize, ArgoCD, Flux, Istio, Linkerd, Terraform, Pulumi, Prometheus, Grafana, Loki, Jaeger, Tempo, Trivy, Falco, OPA/Gatekeeper

ติดต่อเรา

แบ่งปันข้อมูลการตั้งค่าคลัสเตอร์และปัญหาการปฏิบัติงานที่สำคัญที่สุดของคุณ เราจะประเมินและนำเสนอแนวทางการทำงานที่ชัดเจนกลับไป