Работа системы в Kubernetes (legacy)

Legacy-версия

Эта страница описывает legacy-версию Helm-чарта. Для новых установок используйте актуальную инструкцию Работа системы в Kubernetes.

Установка с помощью Helm-чарта c параметрами по умолчанию

Важно!: Данный вариант установки не предоставляет возможность горизонтального масштабирования CodeScoring. Для установки CodeScoring с поддержкой горизонтального масштабирования обратитесь к соответствующему разделу документации ниже.

Важно!: Необходимо наличие настроенного default StorageClass в кластере. По умолчанию создаются тома объемом 20 GiB

Порядок установки:

Создать namespace.
```
kubectl create namespace codescoring
```
Создать secret для доступа к приватному реестру Docker-образов системы "CodeScoring", используя адрес (REGISTRY_URL), логин (USERNAME) и пароль (PASSWORD), полученные от вендора.
```
kubectl create secret docker-registry codescoring-regcred --docker-server=REGISTRY_URL --docker-username=USERNAME --docker-password=PASSWORD -n codescoring
```
Установить Helm предпочтительным способом.
Выполнить следующие команды для добавления актуального Helm-репозитория на локальную машину:
```
helm repo add codescoring-org https://{REGISTRY_URL}/repository/helm/ --username USERNAME --password PASSWORD
helm repo update
```

Создать файл values.yaml со следующим содержимым:

Важно!: Пожалуйста, замените значения в полях с чувствительными данными на собственные. К таким полям относятся secretKey, defaultSuperuserUsername, defaultSuperuserPassword, defaultSuperuserEmail, а также все поля, содержащие username или password. Также важно учитывать, что все подобные переменные являются обязательными.

pgbouncer:
  enabled: true
  postgresql:
    host: "codescoring-postgresql"
    port: 5432
    username: "codescoring"
    password: "changeme"
    database: "codescoring"
  config:
    transactionPoolSize: 50
    transactionPoolMinSize: 1
    sessionPoolSize: 50
    sessionPoolMinSize: 1
    transactionPoolDatabaseName: "codescoring"
    sessionPoolDatabaseName: "codescoring-session"

codescoring:
  config:
    ## codescoring-backend configuration parameters
    siteScheme: https # схема сайта http или https
    siteHost: "codescoring.k8s.local" # домен, по которому будет доступен CodeScoring
    djangoCSRFTrustedOptions: "https://codescoring.k8s.local" # Домен, по которому будет доступен CodeScoring, включая схему
    secretKey: "" # секретный ключ для бэкенда приложения, случайная строка символов
    defaultSuperuserUsername: "admin" # имя администратора в системе
    defaultSuperuserPassword: "changeme" # пароль администратора в системе
    defaultSuperuserEmail: "mail@example.com" # e-mail администратора в системе
    databaseHost: pgbouncer
    databasePort: 6432
    postgresqlDatabase: "codescoring"
    postgresqlUsername: "codescoring"
    postgresqlPassword: "changeme"

  frontend:
    ingress:
      enabled: true
      className: "nginx"
      hosts:
        - host: codescoring.k8s.local # домен, по которому будет доступен CodeScoring
          paths:
            - path: /
              pathType: ImplementationSpecific

Выполнить команду для установки чарта

helm install codescoring codescoring-org/codescoring -n codescoring -f values.yaml --create-namespace --atomic --version CHART_VERSION

Изменение пароля администратора

Для изменения пароля администратора без ручного редактирования файла values.yaml можно использовать следующую команду:

kubectl exec -it your-backend-pod -- python manage.py changepassword <user_name>

Расширенные настройки параметров Helm-чарта

Важно!: Настоятельно рекомендуется вносить необходимые изменения до установки CodeScoring, в противном случае может потребоваться полная переустановка системы. Данные инструкции предполагают, что специалист имеет опыт работы с кластером Kubernetes и утилитой Helm.

Для удобного редактирования параметров CodeScoring можно скачать и распаковать исходный код Helm-чарта командой:

helm pull codescoring-org/codescoring --version CHART_VERSION --untar --untardir codescoring-src && cd codescoring-src

В файле values.yaml можно отредактировать нужные переменные, и после этого, находясь в каталоге с исходным кодом Helm-чарта, выполнить команду установки

helm install codescoring . -f values.yaml -n codescoring --atomic --version CHART_VERSION

Подключение к внешним PostgreSQL и Redis

По умолчанию PostgreSQL и Redis запускаются в отдельных StatefulSet. Данный вариант может не подходить для использования в production-окружении , т.к. не является отказоустойчивым.

Важно: При использовании собственной базы данных необходимо убедиться, что она соответствует требованиям.

Подключение к внешнему Redis

Для подключения к внешнему Redis, необходимо выполнить следующие действия:

Отключить развертывание Redis, указав переменную - redis.enabled: false
В переменных codescoring.config.djangoCachesRedisUrls и codescoring.config.hueyRedisUrl указать строки подключения для внешнего Redis.

Подключение к внешнему Redis с использованием TLS

Для подключения к внешнему Redis с использованием TLS, дополнительно необходимо:

Задать значение true в переменной codescoring.trustedCA.enabled
Добавить корневой сертификат сервера Redis в codescoring.trustedCA.certificates
В переменных codescoring.config.djangoCachesRedisUrls и codescoring.config.hueyRedisUrl указать строки подключения для внешнего Redis в формате rediss://redis.example.com:6379/0, где 0 - номер базы данных в Redis.

Подключение к PostgreSQL через пулер Pgbouncer

Важно!: Подключение к внешней PostgreSQL необходимо выполнять с использованием пулера соединений.

Данный вариант подходит, если в существующей инфраструктуре уже развернута PostgreSQL, но пулер соединений не используется. Helm-чарт развернет пулер Pgbouncer и подключит его к существующей PostgreSQL. Необходимо выполнить следующие действия:

Отключить развертывание PostgreSQL, указав переменную - postgresql.enabled: false
Подключить пулер Pgbouncer к внешней PostgreSQL, заменив соответствующие параметры на нужные:

pgbouncer:
  postgresql:
    host: "postgresql.example.host"
    port: 5432
    username: "codescoring"
    password: "changeme"
    database: "codescoring"
  config:
    transactionPoolSize: 50
    transactionPoolMinSize: 1
    sessionPoolSize: 50
    sessionPoolMinSize: 1
    transactionPoolDatabaseName: "codescoring"
    sessionPoolDatabaseName: "codescoring-session"
codescoring:
  config:
    databaseHost: pgbouncer
    databasePort: 6432
    postgresqlDatabase: "codescoring"
    postgresqlUsername: "codescoring"
    postgresqlPassword: "changeme"

Подключение к внешнему пулеру PostgreSQL

Данный вариант подходит, если в существующей инфраструктуре уже развернута PostgreSQL и пулер соединений (например, PgBouncer). В этом случае развертывание пулера Pgbouncer не требуется. Необходимо выполнить следующие действия:

Отключить развертывание PostgreSQL, указав переменную - postgresql.enabled: false
Отключить развертывание Pgbouncer, указав переменную - pgbouncer.enabled: false
Подключить codescoring напрямую к внешнему пулеру, в секции codescoring.config параметры:

posgtresqlHost: "external-pooler.example.host"
posgtresqlPort: 5432
postgresqlDatabase: "codescoring"
postgresqlUsername: "codescoring"
postgresqlPassword: "changeme"

Включить использование внешнего пулера и настроить параметры подключения в секции codescoring.config.externalPooler:

Важно!: Внешний пулер соединений должен поддерживать работу в двух режимах: транзакционном и сессионном. Данные для подключения к пулам указываются в соответствующих секциях: externalPooler.transactionPool и externalPooler.sessionPool.

externalPooler:
  enabled: true
  transctionPool:
    host: "external-pooler.example.host"
    port: 5432
    username: "codescoring"
    password: "changeme"
    database: "codescoring"
  sessionPool:
    host: "external-pooler.example.host"
    port: 5432
    username: "codescoring-session"
    password: "changeme"
    database: "codescoring-session"

Настройка томов (PV)

По умолчанию чарт создает необходимые тома через Dynamic Volume Provisioning с использованием StorageClass по умолчанию (default). В случае, если данный вариант развертывания томов не подходит, присутствует возможность гибко настроить создание томов несколькими способами.

Важно!: Описанные ниже опции являются взаимоисключающими. Необходимо выбрать ТОЛЬКО ОДИН вариант развертывания для каждого тома. Допускается выбор разных вариантов развертывания для разных томов.

Tip

Для изменения размера создаваемых томов (за исключением локальных) необходимо изменить параметр size в соответствующих секциях

Dynamic Volume Provisioning с использованием требуемого StorageClass

Задать требуемый StorageClass можно в следующих переменных:

codescoring.persistentVolumes.analysisRoot.storageClass
codescoring.persistentVolumes.mediaRoot.storageClass
codescoring.persistentVolumes.djangoStatic.storageClass
codescoring.backup.persistentVolume.storageClass
redis.persistentVolume.storageClass (если используется встроенный Redis)
postgresql.persistentVolume.storageClass (если используется встроенная PostgreSQL)

В этом случае, будут созданы тома с использованием заданного StorageClass

PersistentVolumeClaim для заранее созданных PersistentVolume

Название предварительно созданных томов можно задать в следующих переменных:

codescoring.persistentVolumes.analysisRoot.volumeName
codescoring.persistentVolumes.mediaRoot.volumeName
codescoring.persistentVolumes.djangoStatic.volumeName
codescoring.backup.persistentVolume.volumeName
redis.persistentVolume.volumeName (если используется встроенный Redis)
postgresql.persistentVolume.volumeName (если используется встроенная PostgreSQL)

В этом случае будут созданы только PersistentVolumeClaim для томов, заданных в этих переменных

Использование предварительно созданных PersistentVolumeClaim

Название предварительно созданных PVC можно задать в следующих переменных:

codescoring.persistentVolumes.analysisRoot.existingClaim
codescoring.persistentVolumes.mediaRoot.existingClaim
codescoring.persistentVolumes.djangoStatic.existingClaim
codescoring.backup.persistentVolume.existingClaim
redis.persistentVolume.existingClaim (если используется встроенный Redis)
postgresql.persistentVolume.exsistingClaim (если используется встроенная PostgreSQL)

В этом случае указанное название PVC будет подставлено в секцию volumes для Pod напрямую.

Использование локальных томов

При отсутствии в кластере Kubernetes внешнего хранилища данных возможен запуск CodeScoring с использованием локальных томов. В этом случае данные будут хранится на одной из нод кластера.

Для создания локальных томов необходимо выполнить следующие действия:

Присвоить значение true следующим переменным:
- codescoring.persistentVolumes.analysisRoot.localVolume.enabled
- codescoring.persistentVolumes.mediaRoot.localVolume.enabled
- codescoring.persistentVolumes.djangoStatic.localVolume.enabled
- codescoring.backup.persistentVolume.localVolume.enabled
- redis.persistentVolume.localVolume.enabled (если используется встроенный Redis)
- postgresql.persistentVolume.localVolume.enabled (если используется встроенная PostgreSQL)
Задать путь до каталога на ноде кластера, в котором будут размещены данные в следующих переменных:
- codescoring.persistentVolumes.analysisRoot.localVolume.path
- codescoring.persistentVolumes.mediaRoot.localVolume.path
- codescoring.persistentVolumes.djangoStatic.localVolume.path
- codescoring.backup.persistentVolume.localVolume.path
- redis.persistentVolume.localVolume.path (если используется встроенный Redis)
- postgresql.persistentVolume.localVolume.path (если используется встроенная PostgreSQL)
Указать название ноды, на которой будет создан локальный том в следующих переменных:
- codescoring.persistentVolumes.analysisRoot.localVolume.nodeHostname
- codescoring.persistentVolumes.mediaRoot.localVolume.nodeHostname
- codescoring.persistentVolumes.djangoStatic.localVolume.nodeHostname
- codescoring.backup.persistentVolume.localVolume.nodeHostname
- redis.persistentVolume.localVolume.nodeHostname (если используется встроенный Redis)
- postgresql.persistentVolume.localVolume.nodeHostname (если используется встроенная PostgreSQL)

Допускается использование разных нод для разных томов.

Настройка хранилища для временных файлов сканирований

По умолчанию временные файлы в процессе сканирования хранятся в директории /tmp внутри контейнеров, к которой монтируются Ephemeral Volumes типа emptyDir:

codescoring.huey.ipcsQueue.ephemeralVolumes
codescoring.huey.tasksOsaContainerImageScan.ephemeralVolumes
codescoring.huey.tasksOsaPackageScan.ephemeralVolumes

Однако в некоторых случаях может потребоваться использовать Persistent Volume вместо Ephemeral Volume. В таком случае следует закомментировать соответствующие секции в ephemeralVolumes для одного или нескольких сервисов, в зависимости от того, для каких сервисов требуется монтировать тома:

codescoring:
  huey:
    ipcsQueue:
      ephemeralVolumes:
        volumeMounts:
        # - mountPath: /tmp
        #   name: ipcs-queue-tmp
        - mountPath: /etc/ssl/certs
          name: ipcs-queue-ssl-certs
        volumes:
        # - name: ipcs-queue-tmp
        #   emptyDir: {}
        - name: ipcs-queue-ssl-certs
          emptyDir: {}

    tasksOsaContainerImageScan:
      ephemeralVolumes:
        volumeMounts:
        # - mountPath: /tmp
        #   name: container-image-scan-tmp
        - mountPath: /etc/ssl/certs
          name: container-image-scan-ssl-certs
        volumes:
        # - name: container-image-scan-tmp
        #   emptyDir: {}
        - name: container-image-scan-ssl-certs
          emptyDir: {}

    tasksOsaPackageScan:
      ephemeralVolumes:
        volumeMounts:
        # - mountPath: /tmp
        #   name: package-scan-tmp
        - mountPath: /etc/ssl/certs
          name: package-scan-ssl-certs
        volumes:
        # - name: package-scan-tmp
        #   emptyDir: {}
        - name: package-scan-ssl-certs
          emptyDir: {}

После необходимо выставить значение enabled: true в одной или нескольких из следующих секций:

codescoring.huey.persistentVolumes.hueyTmp
codescoring.huey.persistentVolumes.hueyPackageScanTmp
codescoring.huey.persistentVolumes.hueyContainerImageScanTmp

В результате будут созданы PersistentVolumeClaim для соответствующих сервисов. Стоит отметить, что возможности конфигурирования данных томов полностью соответствуют описанным в секции Настройка томов (PV).

При горизонтальном масштабировании сервисов, необходимо произвести настройку томов в соответствии с инструкцией в разделе Горизонтальное масштабирование CodeScoring.

Горизонтальное масштабирование CodeScoring

Важно!: Для горизонтального масштабирования системы CodeScoring необходимо наличие в кластере Kubernetes возможности создания томов с типом доступа ReadWriteMany (RWX)

Для горизонтального масштабирования CodeScoring необходимо создать тома analysis-root, media-root и django-static с типом доступа ReadWriteMany.

Для этого необходимо заменить значение ReadWriteOnce на ReadWriteMany в переменных:

codescoring.persistentVolumes.analysisRoot.accessModes
codescoring.persistentVolumes.mediaRoot.accessModes
codescoring.persistentVolumes.djangoStatic.accessModes

Затем, необходимо закоментировать переменные:

codescoring.backend.affinity
codescoring.frontend.affinity

Если этого не сделать, то все поды будут запущены только на одной ноде кластера.

Настройка ограничения ресурсов (resource limits)

По умолчанию requests и limits не заданы. Это сделано для обеспечения возможности запуска системы CodeScoring в кластерах с малым количеством ресурсов (например, minikube) c целью тестирования. При запуске в production-окружении может потребоваться настроить ограничение ресурсов. Это можно сделать, задав следующие переменные:

postgresql.resources (при использовании встроенной PostgreSQL)
redis.resources (при использовании встроенного Redis)
codescoring.backend.resources
codescoring.frontend.resources
codescoring.huey.highPriorityQueue.resources
codescoring.huey.ipcsQueue.resources
codescoring.huey.tasksOsaContainerImageScan.resources
codescoring.huey.tasksOsaPackageScan.resources
codescoring.huey.tasksPolicy.resources
codescoring.huey.tasksMedia.resources

Возможно указание как resources и limits вместе, так и по отдельности, например:

codescoring:
  backend:
    resources:
      limits:
        cpu: 1000m
        memory: 2000Mi
  huey:
    ipcsQueue:
      resources:
        limits:
          cpu: 2000m
          memory: 3000Mi
        requests:
          cpu: 1000m
          memory: 1000Mi

Ниже приведены примерные значения limits для платформе CodeScoring с 8-10 проектами:

codescoring:
  backend:
    resources:
      limits:
        cpu: 250m
        memory: 2500Mi
  huey:
    ipcsQueue:
      scheduler:
        resources:
          limits:
            cpu: 500m
            memory: 500Mi
      resources:
        limits:
          cpu: 2250m
          memory: 4000Mi
    highPriorityQueue:
      resources:
        limits:
          cpu: 2250m
          memory: 4000Mi
    tasksOsaContainerImageScan:
      resources:
        limits:
          cpu: 2250m
          memory: 4000Mi
    tasksOsaPackageScan:
      resources:
        limits:
          cpu: 2250m
          memory: 4000Mi
    tasksOsaPackageScan:
      resources:
        limits:
          cpu: 2250m
          memory: 4000Mi
    tasksPolicy:
      resources:
        limits:
          cpu: 2250m
          memory: 4000Mi
    tasksTqi:
      resources:
        limits:
          cpu: 2250m
          memory: 4000Mi
    tasksMedia:
      resources:
        limits:
          cpu: 1000m
          memory: 1500Mi
  frontend:
    resources:
      limits:
        cpu: 250m
        memory: 500Mi
  redis:
    resources:
      limits:
        cpu: 1000m
        memory: 2000Mi
  postgresql:
    resources:
      limits:
        cpu: 1000m
        memory: 2000Mi

Также возможна настройка ресурсов init-контейнеров. Для сервиса backend они настраиваются в разделе

codescoring:
  backend:
    initContainers:
      resources:
        limits:
          cpu: 2500m
          memory: 2500Mi
        requests:
          cpu: 500m
          memory: 500Mi

Для всех прочих сервисов init-контейнеры являются однотипными и выполняют функции wait-for для обеспечения последовательного запуска сервисов. Ресурсы для них настраиваются в разделе

codescoring:
  initContainers:
    limits:
      cpu: 2500m
      memory: 2500Mi
    requests:
      cpu: 200m
      memory: 200Mi

Добавление сертификата удостоверяющего центра (CA)

Для доступа CodeScoring к ресурсам с TLS-сертификатами, подписанными корпоративным удостоверяющим центром (CA) необходимо:

Присвоить переменной codescoring.trustedCA.enabled значение true
Добавить корневой сертификат удостоверяющего центра (RootCA) в формате PEM в переменную codescoring.trustedCA.certificates в формате ключ: значение, где ключ - имя файла сертификата, включая расширение .crt, значение - сертификат в формате PEM.

Например:

codescoring:
  trustedCA:
    enabled: true
    certificates:
        ## THIS IS AN EXAMPLE ONE! DO NOT USE IN PRODUCTION!
        my-root-ca.crt: |-
          -----BEGIN CERTIFICATE-----
          MIIDTDCCAjSgAwIBAgIBATANBgkqhkiG9w0BAQUFADA3MQswCQYDVQQGEwJERTEP
          MA0GA1UEChMGZWR1UEtJMRcwFQYDVQQDEw5lZHVQS0kgVGVzdCBDQTAeFw0xMDAz
          MzExMjIwMjRaFw0zMDAzMjYxMjIwMjRaMDcxCzAJBgNVBAYTAkRFMQ8wDQYDVQQK
          EwZlZHVQS0kxFzAVBgNVBAMTDmVkdVBLSSBUZXN0IENBMIIBIjANBgkqhkiG9w0B
          AQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAt5IxCk/NQPOLqeA1lGuB3pvqHGQPxRQ1udYGcXQY
          t7EuSMFymUR9m5TsifG1ktktJTtOWyaWFC4ac0vai49wGVeuDYptfZBoHLIUvCwN
          DOofLYHxk04WzfrtSiUTptn1o6QPOw8YR0XH30MEi1zgD8fLMZmVTJ+XwA5Eus6c
          XtTmI4XhNrHUtvWt4UsNgLmp5/djUgRMpNqxIdrpFQzl+XycRJRAaoAwUzHFl14t
          49qwBhGChxQ8AdDMQGA7kv6VR8o0ktCPv3a4GQbs8+z0cX0w5dC+XhJ1xpqW6TOg
          qAY9XBFIDe5j21hjKmNZ39rsODVGUS2wUtNEhSz+3YqxLwIDAQABo2MwYTAdBgNV
          HQ4EFgQUqHe3saMjZZLan8RlFJs+Xuz4yiAwHwYDVR0jBBgwFoAUqHe3saMjZZLa
          n8RlFJs+Xuz4yiAwDwYDVR0TAQH/BAUwAwEB/zAOBgNVHQ8BAf8EBAMCAQYwDQYJ
          KoZIhvcNAQEFBQADggEBAEjQGyHZQis47c2kf+zXJJoDDlRgFzr9xfcnrHFaJvYx
          nuqNE0T+xmujnwGm3VrgddeAQJuW3sD6y0Ox8NgL4z886VFeaDQ0GmFPI6HEVtg6
          mixMhi+YzdkC+PFrEdYUeVNNwVO+bvJb1Rc08BYU4v7VtTkssHjru76E2/ahn/Ct
          kaVTEojEWeRaxsw5/0VLkgyf8SwDaukM2aamqgEzfsw5GTdSAh7ERZKc+zF7Sr5s
          DY8c5lOmyCwuNh9ODuw4cAThICrn7G8bh8ZyxLyj4Znxh0X45SwMZKTmYLfy9ab8
          b/j7FK8uBNRL+pXl9HGBWAFA01uJw4HkYK+Uo+RcAzo=
          -----END CERTIFICATE-----

В случае наличия нескольких корневых CA необходимо добавить их в отдельные ключи, например:

codescoring:
  trustedCA:
    enabled: true
    certificates:
        my-root-ca.crt: |-
          ...
        my-root-ca-2.crt: |-
          ...

Управление секретами

По умолчанию для шаблонов ipcs-backend, pgbouncer и postgresql предусмотрены объекты типа Secret. Значения переменных в этих объектах заполняются из содержимого values.

Также присутствует возможность подключать внешние хранилища секретов. Для этого в кластере должен должен быть установлен External Secrets Operator (ESO). Он добавляет в кластер необходимые CRD (Custom Resource Definition) и обеспечивает связь с хранилищем секретов.

Для подключения ESO к внешнему хранилищу секретов необходимо сконфигурировать провайдера для SecretStore в разделе codescoring.secretStore.

Далее, необходимо настроить объекты ExternalSecret для получения секретов из внешнего хранилища в разделах codescoring.config.externalSecret, pgbouncer.externalSecret, postgresql.externalSecret.

Вся конфигурация осуществляется в соответствии с документацией ESO.

Важно!: Некоторые провайдеры могут тарифицировать запросы к хранилищам секретов. Интервал запроса данных регулируется параметром externalSecret.refreshInterval для каждого отдельного сервиса.

Мониторинг

Для сбора метрик с сервисов в чарте предусмотрены ресурсы ServiceMonitor. Метрики собираются с сервисов backend и osa-api. Для использования ServiceMonitor в кластере должен быть установлен и настроен Prometheus Operator.

ServiceMonitor настраивается в следующих разделах values: codescoring.backend.prometheus.serviceMonitor, codescoring.osa_api.prometheus.serviceMonitor.

Также для вышеуказанных сервисов предусмотрены ресурсы PrometheusRule, необходимые для настройки правил алертинга. Настройка данных ресурсов осуществляется в следующих разделах values: codescoring.backend.prometheus.alerts, codescoring.osa_api.prometheus.alerts.

Все настройки осуществляются в соответствии с документацией Prometheus Operator.

Обновление системы

Для обновления системы необходимо актуализировать helm-репозиторий командой

helm repo update

и далее выполнить команду обновления платформы, где CHART_VERSION - версия чарта, на которую происходит обновление

helm upgrade codescoring codescoring-org/codescoring -n codescoring -f values.yaml --version CHART_VERSION

Страница была полезна?

#Работа системы в Kubernetes (legacy)

#Установка с помощью Helm-чарта c параметрами по умолчанию

#Изменение пароля администратора

#Расширенные настройки параметров Helm-чарта

#Подключение к внешним PostgreSQL и Redis

#Подключение к внешнему Redis

#Подключение к внешнему Redis с использованием TLS

#Подключение к PostgreSQL через пулер Pgbouncer

#Подключение к внешнему пулеру PostgreSQL

#Настройка томов (PV)

#Dynamic Volume Provisioning с использованием требуемого StorageClass

#PersistentVolumeClaim для заранее созданных PersistentVolume

#Использование предварительно созданных PersistentVolumeClaim

#Использование локальных томов

#Настройка хранилища для временных файлов сканирований

#Горизонтальное масштабирование CodeScoring

#Настройка ограничения ресурсов (resource limits)

#Добавление сертификата удостоверяющего центра (CA)

#Управление секретами

#Мониторинг

#Обновление системы