云原生之深入解析Kubernetes策略引擎对比：OPA/Gatekeeper与Kyverno

本文主要是介绍云原生之深入解析Kubernetes策略引擎对比：OPA/Gatekeeper与Kyverno，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、前言

① Kubernetes 策略

Kubernetes 的 Pod Security Policy，正如其名字所暗示的，仅是针对 Pod 工作的，是一种用来验证和控制 Pod 及其属性的机制。
另外 PSP 只能屏蔽非法 Pod 的创建，无法执行任何补救/纠正措施。而 Gatekeeper 和 Kyverno 的作用范围就不是局限在 Pod 上，并且也有更多更深入的功能，而不只是简单的验证功能。
策略引擎是一种能对整个 Kubernetes 环境进行全局控制的方法。

② Gatekeeper 简介

Gatekeeper 是一个由 Google、微软等多个公司合作推出的开源项目，后来捐赠给了 CNCF，现已经历了三次迭代。Gatekeeper 是通用策略引擎 Open Policy Agent（OPA）的 Kubernetes 专用实现。由于 Open Policy Agent 与 Gatekeeper 之间的关系，该项目经常被写成“OPA Gatekeeper”来表明这层关系。Gatekeeper 实现了请求验证功能，最近还加入了变异能力。
OPA 的一个主要特征是依赖于使用一种叫做 Rego 的专用编程语言，这种语言被用来实现策略决策的必要逻辑。通过 Rego，OPA 能够广泛适用于包括 Kubernetes 在内的多种不同的软件，实现高层次的逻辑操作。

③ Kyverno 简介

Kyverno 是来自 Nirmata 的开源项目，后来也捐赠给了 CNCF。和 Gatekeeper 一样，Kyverno 也是一个具有验证和变异能力的 Kubernetes 策略引擎，但是它还有生成资源的功能，最近还加入了 API 对象查询的能力。
与 Gatekeeper 不同，Kyverno 原本就是为 Kubernetes 编写的。和 Gatekeeper 相比，Kyverno 除了对象生成功能之外，还无需专用语言即可编写策略，从实现语言的角度上来看，Kyverno 的模型更为简洁。

二、对比

如下的三个表格对两个项目的特征和质量进行分类，并试图以最客观的方式进行对比，这些维度分别是：
- 特征/功能维度用于描述技术属性；
- 社区/生态系统维度用于描述落地情况和组织属性；
- 杂项。

在这里插入图片描述

注：
- 无精确定义，Gatekeeper 看起来比 Kyverno 采用数量更多，但是并没有具体数字。
- 无客观标准，Gatekeeper 历史更长，社区认可度可能更高。

在这里插入图片描述

注：并没有统一的评判标准，这里的评价基于 Gatekeeper 的功能，而不是 Rego。

三、分析

① Gatekeeper 的优势

能够表达非常复杂的策略；
社区更为成熟；
支持多副本模式，更好的可用性和伸缩性。

② Gatekeeper 的劣势

需要编程语言支持，该语言的学习曲线较为陡峭，可能会产生大量技术债，并延长交付时间；
变异能力还处在萌芽期；
没有生成能力，意味着它的主要应用场景就在验证方面；
策略复杂冗长，需要多个对象协同实现。

③ Kyverno 的优势

Kubernetes 风格的策略表达方式，非常易于编写；
成熟的变异能力；
独特的生成和同步能力，扩展了应用场景；
快速交付，场景丰富。

④ Kyverno 的劣势

受到语言能力的限制，难以实现复杂策略；
较为年轻，社区接受度不高；
API 对象查询能力还很初级；
没有高可用能力（还在路线图阶段）。

⑤ 具体分析

Kubernetes 是一个声明式的系统：用户向 Kubernetes 提出对状态的要求，Kubernetes 通过各种控制器，去协调观察到的状态，以使其与用户期望的状态一致，这就是云原生平台的核心价值主张。为了实现这一目标，逻辑实现的重任从用户身上转移到了平台本身，每个资源类型都存在一些内部逻辑，这些逻辑就是协调其状态所需的能力。
对于 Gatekeeper 来说，到目前为止最大的弱点是它需要一种叫做 Rego 的专门的编程语言来实现这种逻辑，这种语言在其他地方都无法使用。这是一个现实，因为 OPA 是一个通用的策略引擎。只有通过 Gatekeeper 将其改编成 Kubernetes 形式，才能利用其能力。
实际上，用户负责描述他们希望调和的对象（策略），以及提供必要的逻辑（Rego）来调和它。使用外部 DSL 来管理 Kubernetes 策略，在很多方面都会变得繁琐和复杂，并给项目增加技术债务。作为一种权衡，其明显的优势是可以实现非常强大的策略。毕竟，当一个人需要编写一种编程语言时，他只受限于该语言的能力及其输入。不过，如果可以在其他地方利用 OPA，就可以分摊这种费用。
相比 Gatekeeper 来说，Kyverno 的第一印象就是没有那么复杂的技术需求。因为它是专门为 Kubernetes 构建的，并且用声明式的方法来表达策略，所以它的心理模型与 Kubernetes 对象的描述和协调方式是相同的。执行策略决策所需的逻辑被从用户的负担中移除，成为工具本身的领域。这种模式导致策略的编写方式得到了极大的简化，全面的降低了策略引擎的使用难度。
Kyverno 的编译和生成能力，使它从一个简单的准入控制器转变为一个真正的自动化工具。通过结合这三种能力，再加上最近增加的 API 查询能力，Kyverno 能够执行 Gatekeeper 所不能执行的任务，而且还能够消除可能在整个集群和/或组织中分散使用的其他和不同的工具。这种简单性加上它的自动化能力和对其他工具的整合，为新用户以及有经验的用户和操作者带来了巨大的价值。
根据所介绍的信息，Kyverno 应该是应用 Kubernetes 策略的一个比较自然的选择。但如果用户符合下面两个用例中的一种或两种，就更应该选择 Gatekeeper。
- 有一种需求和具体意图，使用一致的核心工具将策略应用于组织内不同的系统（即，不仅仅是 Kubernetes）。反对意见：根据经验，无论是在云原生社区内部还是外部，大多数组织目前已经在使用其他工具将策略应用于现有系统。这通常是因为这些系统以及为这些系统实施策略的软件在 Kubernetes 以及 OPA 和 Gatekeeper 之前就已经存在。此外，这些现有工具通常不要求使用编程语言来实现其策略。因此，考虑到现有的知识、运营和资本投资，大多数组织不太可能为了实现工具一致性带来的价值，选择放弃这些工具，转而使用技术负担较重的新工具。如果正在寻找一个跨 Kubernetes 和其他系统使用的单一策略引擎，Kyverno 不适合你。
- 策略的复杂度很高。反对意见：根据经验，大多数 Kubernetes 用户都没有使用包括 PSP 在内的任何策略支持。而 2020 年对在 AWS 上运行容器化工作负载的客户的调查也得到了类似的结果，只有 49% 的客户使用策略。这些用户中的绝大多数都在做的是重复的策略——例如“容器不应该有特权”或“确保所有命名空间都带有给定的标签”或“验证 Pods 没有使用 hostPath 卷”等。“复杂”这个词是相对的，有点主观，但这样的策略表达方式绝对不复杂。Kyverno 允许以最简单的形式编写策略，这反过来又更容易推理和维护。如果要为一个更复杂、更困难的工具支付额外的价格，就应该尽量物尽其用，否则无法获得价值。如果无需实现高度复杂的策略，Gatekeeper 不会带来好处。