La création du cluster peut prendre quelques minutes.
Profitons-en pour télécharger `kubectl` :
```bash
curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/v1.19.4/bin/linux/amd64/kubectl
chmod +x kubectl
```
C'est via cette commande que nous interagirons principalement avec l'API de
Kubernetes.
Une fois que tout sera opérationnel, nous devrions obtenir :
```
42sh$ kubectl version
Client Version: version.Info{Major:"1", Minor:"19", GitVersion:"v1.19.3", GitCommit:"1e11e4a2108024935ecfcb2912226cedeafd99df", GitTreeState:"archive", BuildDate:"2020-11-18T12:02:06Z", GoVersion:"go1.15.5", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}
Server Version: version.Info{Major:"1", Minor:"19", GitVersion:"v1.19.1", GitCommit:"206bcadf021e76c27513500ca24182692aabd17e", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2020-09-14T07:30:52Z", GoVersion:"go1.15", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}
```
Par défaut, `kubectl` va tenter de contacter le port local 2375, `kind` aura
pris soin de l'exposer pour vous au moment de la création du cluster.
Passez ensuite à la section 2 si vous avez réussi à mettre en place `kind`.
Play With Kubernetes
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De la même manière que pour les TP utilisant Docker, si vous avez des
difficultés pour réaliser les exercices sur vos machines, vous pouvez utiliser
le projet [Play With K8s](https://play-with-k8s.com/) qui vous donnera accès à
un bac à sable avec lequel vous pourrez réaliser tous les exercices de ce TP.
Il nous faut créer plusieurs instances, disons 3 : parmi elles, 1 instance sera
la master, nous l'utiliserons principalement, les deux autres ne feront
qu'exécuter des conteneurs, nous pourrons les oublier dès qu'on les aura
connectées au master.
Pour initialiser notre cluster Kubernetes, nous allons devoir créer notre
master. Pour cela, dans notre première instance, nous allons taper :
```bash
kubeadm init --apiserver-advertise-address $(hostname -i)
```
Cette action peut prendre quelques minutes, et devrait se finir, si tout se
passe bien, par :
```
Your Kubernetes master has initialized successfully!
To start using your cluster, you need to run (as a regular user):
mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
You should now deploy a pod network to the cluster.
Run "kubectl apply -f [podnetwork].yaml" with one of the options listed at:
http://kubernetes.io/docs/admin/addons/
You can now join any number of machines by running the following on each node
as root:
kubeadm join --token SOMETOKEN SOMEIPADDRESS --discovery-token-ca-cert-hash SOMESHAHASH
```
Recopions ensuite la commande `kubeadm join ...` donnée dans le terminal, dans
nos deux autres instances. Cela permettra aux machines de se connecter au
master.
Dernière étape pour la mise en place de notre cluster, il s'agit de définir un
profil de politique réseau, sur le master (nous n'exécuterons plus de commande
sur les autres workers) :
```bash
kubectl apply -n kube-system -f \
"https://cloud.weave.works/k8s/net?k8s-version=$(kubectl version | base64 |tr -d '\n')"
```
Minikube, Docker for Mac/Windows, MicroK8s, ...
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Si les solutions précédentes ne sont pas adaptées à votre usage, de nombreuses
autres applications permettent de mettre en place un cluster plus ou moins
complet, facilement.
Vous pouvez tenter d'utiliser
[minikube](https://kubernetes.io/docs/setup/learning-environment/minikube/),
[microk8s](https://microk8s.io/), ... Notez également que *Docker for Mac* et
*Docker for Windows* intègrent aussi Kubernetes depuis quelques versions ;
il convient de l'activer dans les préférences de l'application.