Статья посвящена завершению поддержки ingress-nginx и рассматривает это событие не просто как необходимость заменить один Kubernetes-компонент на другой, а как повод пересмотреть архитектуру маршрутизации в Kubernetes-платформе. В статье показано, как со временем простой Ingress превращается в набор NGINX-specific annotations и накопленного технического долга, который сложно поддерживать и объяснять. Так же разбираются возможности Gateway API, разделение ответственности между Platform-командой и разработчиками, а также подходы к миграции существующей инфраструктуры. Особое внимание уделяется аудиту текущих Ingress, постепенному внедрению новой модели и отказу от массовой миграции ради миграции. Основная идея статьи — не просто перенести сотни Ingress в HTTPRoute, а использовать изменения для построения более понятной, управляемой и масштабируемой Kubernetes-платформы.

Один и тот же артефакт разворачивается монолитом и кластером микросервисов. Те же модули, один дашборд на все воркеры, горячая замена без рестарта контейнера.

Когда команда режет монолит на микросервисы, она платит за это плоскостью эксплуатации. Раньше был один процесс: одни метрики, один лог, одна ручка «перезапусти вот это». Стало девять процессов, и у каждого своя история про то, как посмотреть очередь необработанных сообщений, как остановить один маршрут, не уронив остальные, и как выкатить новую версию, не поймав окно, в котором её не крутит никто.

Обычно эту плоскость собирают заново: Prometheus, Grafana, самописный health-контроллер, скрипт деплоя, чат-бот для рестартов. Времени уходит столько же, сколько на сам распил.

redb.Tsak предлагает другой обмен: плоскость эксплуатации живёт в рантайме, и она одна и та же независимо от того, запущен у вас один воркер или девять. Кластер, дашборд, REST API, CLI, пробы, метрики и трассировка не зависят от выбранной топологии. Вы решаете, как нарезать процессы, а не как их потом обслуживать.

О том, как модуль превращается в рабочий сервис с дашбордом и деплоем, была отдельная статья. Она заканчивалась тизером про кластер. Это его продолжение.

Ситуация, знакомая многим командам: в кластере Kubernetes живут обычные бизнес сервисы, нагрузка на которые днём растёт, а ночью падает. Обычно используют два плохих варианта: держать статический пул нод под дневной пик, которые ночью простаивают и стоят денег, или положиться на cluster autoscaling — и тогда при дневном росте нагрузки бизнес-поды проведут в статусе Pending до создания новой ноды.

Проблема ожидания, пока Cluster Autoscaler развернёт новую ноду, решается паттерном node overprovisioning, настраиваемым через PriorityClass и механизмы Cluster Autoscaler: мы заранее запускаем ничего не делающие capacity-overprovisioning поды (в документации Kubernetes они называются placeholder-подами), которые занимают небольшую часть ресурсов нод. Когда приходит нагрузка и реплики бизнес-приложений увеличиваются — поды бизнес-приложений немедленно занимают освободившееся место, вытесняя capacity-overprovisioning под за секунды. Вытесненный capacity-overprovisioning под уходит в Pending, Cluster Autoscaler добавляет ноду.

Ключевая выгода паттерна — экономия. Ночью и утром, когда нагрузка падает, KEDA снижает число реплик бизнес-приложения, Cluster Autoscaler удаляет недозагруженные ноды, и кластер схлопывается до минимального числа нод. Утром при росте нагрузки capacity-overprovisioning поды отдают место мгновенно.

В этой статье разберём, как это устроено внутри, и развернём демо-стенд: от KEDA-автоскейлинга бизнес-приложения по RPS, который генерирует генератор нагрузки, до живого вытеснения capacity-overprovisioning подов, которое можно наблюдать своими глазами в kubectl get events.