Como aumentar a proteção do isolamento da carga de trabalho com o GKE Sandbox

Nesta página, descrevemos como usar o GKE Sandbox para proteger o kernel do host nos nós quando os contêineres no pod executam código desconhecido ou não confiável, ou quando precisam de isolamento adicional do nó.

Disponibilidade do GKE Sandbox

O GKE Sandbox está pronto para uso nos clusters do Autopilot que executam as versões 1.27.4-gke.800 e posteriores do GKE. Para começar a implantar cargas de trabalho do Autopilot em um sandbox, pule para Como trabalhar com o GKE Sandbox.

Para usar o GKE Sandbox em clusters GKE Standard novos ou atuais, é necessário ativar manualmente o GKE Sandbox no cluster.

As cargas de trabalho da GPU estão disponíveis em Pré-lançamento no GKE Sandbox na versão 1.29.2-gke.11080000 e posterior.

Antes de começar

Antes de começar, verifique se você realizou as tarefas a seguir:

• Ativar a API Google Kubernetes Engine.
Ativar a API Google Kubernetes Engine
• Se você quiser usar a Google Cloud CLI para essa tarefa, instale e, em seguida, inicialize a CLI gcloud. Se você instalou a CLI gcloud anteriormente, instale a versão mais recente executando gcloud components update.

Ativar o GKE Sandbox em um novo cluster Standard

O pool de nós padrão, criado quando você cria um cluster, não pode usar o GKE Sandbox se for o único pool de nós no cluster, porque as cargas de trabalho do sistema gerenciadas pelo GKE precisam ser executadas separadamente das cargas de trabalho não confiáveis executadas em sandbox. Para ativar o GKE Sandbox durante a criação do cluster, é preciso adicionar pelo menos um pool de nós adicional ao cluster.

gcloud container node-pools create NODE_POOL_NAME \
  --cluster=CLUSTER_NAME \
  --node-version=NODE_VERSION \
  --machine-type=MACHINE_TYPE \
  --image-type=cos_containerd \
  --sandbox type=gvisor

gcloud container node-pools create NODE_POOL_NAME \
  --cluster=CLUSTER_NAME \
  --node-version=NODE_VERSION \
  --machine-type=MACHINE_TYPE \
  --accelerator=type=GPU_TYPE,gpu-driver-version=latest \
  --image-type=cos_containerd \
  --sandbox type=gvisor

Ativar o GKE Sandbox em um cluster Standard atual

É possível ativar o GKE Sandbox em um cluster Standard atual ao adicionar um novo pool de nós e ativar o recurso para esse novo pool.

gcloud container node-pools create NODE_POOL_NAME \
  --cluster=CLUSTER_NAME \
  --machine-type=MACHINE_TYPE \
  --image-type=cos_containerd \
  --sandbox type=gvisor

gcloud container node-pools create NODE_POOL_NAME \
  --cluster=CLUSTER_NAME \
  --node-version=NODE_VERSION \
  --machine-type=MACHINE_TYPE \
  --accelerator=type=GPU_TYPE,gpu-driver-version=latest \
  --image-type=cos_containerd \
  --sandbox type=gvisor

Opcional: ativar o monitoramento e a geração de registros

É opcional, mas recomendável, ativar o Stackdriver Logging e o Stackdriver Monitoring no cluster para que as mensagens do gVisor sejam registradas. Esses serviços são ativados por padrão para novos clusters.

Você precisa usar o Console do Google Cloud para ativar esses recursos em um cluster atual.

1. Acesse a página Google Kubernetes Engine no console do Google Cloud.

   Acessar o Google Kubernetes Engine

2. Clique no nome do cluster que você quer modificar.

3. Em Recursos, no campo Cloud Logging, clique em edit Editar Cloud Logging.

4. Marque a caixa de seleção Ativar o Cloud Logging.

5. Clique em Salvar alterações.

6. Repita as mesmas etapas nos campos Cloud Monitoring e Managed Service para Prometheus se quiser ativar esses recursos.

Usar o GKE Sandbox no Autopilot e no Standard

Nos clusters do Autopilot e nos clusters Standard com o GKE Sandbox ativado, você solicita um ambiente de sandbox para um pod especificando a RuntimeClass gvisor na especificação do pod.

Para clusters do Autopilot, verifique se você está executando o GKE versão 1.27.4-gke.800 ou posterior.

Como executar um aplicativo em um sandbox

Para que uma implantação seja executada em um nó com o GKE Sandbox ativado, defina spec.template.spec.runtimeClassName como gvisor, conforme mostrado no seguinte exemplo:

# httpd.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: httpd
  labels:
    app: httpd
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: httpd
  template:
    metadata:
      labels:
        app: httpd
    spec:
      runtimeClassName: gvisor
      containers:
      - name: httpd
        image: httpd

Crie a implantação:

kubectl apply -f httpd.yaml

O pod é implantado em um nó com o GKE Sandbox ativado. Para verificar a implantação, encontre o nó em que o pod está implantado:

kubectl get pods

O resultado será assim:

NAME                    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
httpd-db5899bc9-dk7lk   1/1     Running   0          24s

Na saída, encontre o nome do pod e verifique o valor de RuntimeClass:

kubectl get pods POD_NAME -o jsonpath='{.spec.runtimeClassName}'

A resposta é gvisor.

Como alternativa, é possível listar a RuntimeClass de cada pod e procurar aqueles em que ela está definida como gvisor:

kubectl get pods -o jsonpath=$'{range .items[*]}{.metadata.name}: {.spec.runtimeClassName}\n{end}'

A saída é esta:

POD_NAME: gvisor

Esse método para verificar se o pod está sendo executado em um sandbox é confiável, porque não depende de dados no próprio sandbox. Qualquer item do sandbox que seja reportado não é confiável, porque pode estar com erros ou ser malicioso.

Como executar um pod com GPUs no GKE Sandbox

Para executar uma carga de trabalho da GPU no GKE Sandbox, adicione o campo runtimeClassName: gvisor ao manifesto, como nos exemplos a seguir:

• Exemplo de manifesto para pods de GPU no modo Standard:

  apiVersion: v1
  kind: Pod
  metadata:
    name: my-gpu-pod
  spec:
    runtimeClassName: gvisor
    containers:
    - name: my-gpu-container
      image: nvidia/samples:vectoradd-cuda10.2
      resources:
        limits:
        nvidia.com/gpu: 1
  

• Exemplo de manifesto para pods de GPU no modo Autopilot:

  apiVersion: v1
  kind: Pod
  metadata:
    name: my-gpu-pod
  spec:
    runtimeClassName: gvisor
    nodeSelector:
      cloud.google.com/gke-gpu-driver-version: "latest"
      cloud.google.com/compute-class: "Accelerator"
      cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-tesla-t4
    containers:
    - name: my-gpu-container
      image: nvidia/samples:vectoradd-cuda10.2
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1
  

Adicione o campo runtimeClassName: gvisor ao manifesto para executar qualquer pod de GPU do modo Autopilot ou Standard que atenda aos requisitos de versão e tipo de GPU no GKE Sandbox. Para instruções sobre como executar pods de GPU no GKE, consulte os recursos a seguir:

• Implantar cargas de trabalho da GPU no Autopilot
• Executar GPUs nos pools de nós padrão do GKE

Como executar um pod normal junto com pods no sandbox

As etapas nesta seção se aplicam às cargas de trabalho do modo Standard. Não é preciso executar pods regulares com os pods do sandbox no modo do Autopilot, porque o modelo de preços do Autopilot elimina a necessidade de otimizar manualmente o número de pods programados nos nós.

Depois de ativar o GKE Sandbox em um pool de nós, é possível executar aplicativos confiáveis nesses nós sem usar um sandbox, com tolerâncias e taints de nó. Esses pods são chamados de “pods normais” para diferenciá-los dos pods em sandbox.

Os pods regulares, assim como os pods de sandbox, são impedidos de acessar outros serviços do Google Cloud ou metadados de cluster. Essa prevenção faz parte da configuração do nó. Se os pods regulares ou no sandbox exigirem acesso aos serviços do Google Cloud, use a federação de identidade da carga de trabalho do GKE.

O GKE Sandbox adiciona o seguinte rótulo e taint aos nós que podem executar pods no sandbox:

labels:
  sandbox.gke.io/runtime: gvisor

taints:
- effect: NoSchedule
  key: sandbox.gke.io/runtime
  value: gvisor

Além das configurações de afinidade e tolerância do nó no manifesto do pod, o GKE Sandbox aplica a seguinte afinidade e tolerância a todos os pods com RuntimeClass definida no gvisor:

affinity:
  nodeAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: sandbox.gke.io/runtime
          operator: In
          values:
          - gvisor

tolerations:
  - effect: NoSchedule
    key: sandbox.gke.io/runtime
    operator: Equal
    value: gvisor

Para programar um pod normal em um nó com o GKE Sandbox ativado, aplique manualmente a afinidade e a tolerância do nó descritas anteriormente no manifesto do pod.

• Se seu pod puder ser executado em nós com o GKE Sandbox ativado, adicione a tolerância.
• Se seu pod precisar ser executado em nós com o GKE Sandbox ativado, adicione a afinidade e a tolerância do nó.

Por exemplo, o manifesto a seguir modifica o manifesto usado em Como executar um aplicativo em um sandbox para que ele seja executado como um pod normal em um nó com pods do sandbox removendo a runtimeClass e adicionando a tolerância e o taint descritos anteriormente.

# httpd-no-sandbox.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: httpd-no-sandbox
  labels:
    app: httpd
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: httpd
  template:
    metadata:
      labels:
        app: httpd
    spec:
      containers:
      - name: httpd
        image: httpd
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: sandbox.gke.io/runtime
                operator: In
                values:
                - gvisor
      tolerations:
        - effect: NoSchedule
          key: sandbox.gke.io/runtime
          operator: Equal
          value: gvisor

Primeiro, verifique se o Deployment não está sendo executado em um sandbox:

kubectl get pods -o jsonpath=$'{range .items[*]}{.metadata.name}: {.spec.runtimeClassName}\n{end}'

A resposta é semelhante a:

httpd-db5899bc9-dk7lk: gvisor
httpd-no-sandbox-5bf87996c6-cfmmd:

A implantação httpd criada anteriormente está sendo executada em um sandbox, porque sua runtimeClass é gvisor. A implantação httpd-no-sandbox não tem valor para runtimeClass. Por isso, ela não está sendo executada em um sandbox.

Em seguida, verifique se a implantação fora do sandbox está em execução em um nó com o GKE Sandbox executando o seguinte comando:

kubectl get pod -o jsonpath=$'{range .items[*]}{.metadata.name}: {.spec.nodeName}\n{end}'

O nome do pool de nós é incorporado ao valor de nodeName. Verifique se o pod está sendo executado em um nó em um pool de nós com o GKE Sandbox ativado.

Como verificar a proteção de metadados

Para validar a afirmação de que os metadados estão protegidos dos nós que podem executar pods no sandbox, é possível fazer um teste:

1. Crie uma implantação em sandbox a partir do seguinte manifesto, usando kubectl apply -f. Ele usa a imagem fedora, que inclui o comando curl. O pod executa o comando /bin/sleep para garantir que a implantação seja executada por 10.000 segundos.

   # sandbox-metadata-test.yaml
   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: fedora
     labels:
       app: fedora
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: fedora
     template:
       metadata:
         labels:
           app: fedora
       spec:
         runtimeClassName: gvisor
         containers:
         - name: fedora
           image: fedora
           command: ["/bin/sleep","10000"]
   

2. Consiga o nome do pod usando kubectl get pods e use kubectl exec para se conectar ao pod de forma interativa.

   kubectl exec -it POD_NAME /bin/sh
   

   Você está conectado a um contêiner em execução no pod, em uma sessão /bin/sh.

3. Na sessão interativa, tente acessar um URL que retorne metadados de cluster:

   curl -s "http://169.254.169.254/computeMetadata/v1/instance/attributes/kube-env" -H "Metadata-Flavor: Google"
   

   O comando trava e, por fim, expira, porque os pacotes são descartados silenciosamente.

4. Pressione Ctrl+C para encerrar o comando curl e digite exit para se desconectar do pod.

5. Remova a linha RuntimeClass do manifesto YAML e reimplante o pod usando kubectl apply -f FILENAME. O pod no sandbox é encerrado e recriado em um nó sem o GKE Sandbox.

6. Consiga o novo nome do pod, conecte-se a ele usando kubectl exec e execute o comando curl novamente. Dessa vez, os resultados são retornados. Este exemplo de resultado está truncado.

   ALLOCATE_NODE_CIDRS: "true"
   API_SERVER_TEST_LOG_LEVEL: --v=3
   AUTOSCALER_ENV_VARS: kube_reserved=cpu=60m,memory=960Mi,ephemeral-storage=41Gi;...
   ...
   

   Digite exit para se desconectar do pod.

7. Remova a implantação:

   kubectl delete deployment fedora
   

Como desativar o GKE Sandbox

Não é possível desativar o GKE Sandbox em clusters Autopilot do GKE ou em pools de nós GKE Standard. Se você quiser parar de usar o GKE Sandbox, exclua o pool de nós.

A seguir

• Saiba mais sobre como gerenciar pools de nós.
• Leia a visão geral de segurança.