tencentcloud-tke

Tencent Cloud TKE（Kubernetes）

TKE クラスターと、その内部のワークロードを管理します。

セットアップ： tencentcloud authentication を参照してください。クラスターの検出と kubeconfig の取得は SDK 経由で行い、クラスター内部の操作（ポッド、サービス、スケーリング、再起動）はすべて、取得した kubeconfig を使って kubectl 経由で行います。

CLI（推奨）

このスキルには、クラスターの検出、kubeconfig の取得、クラスター内の一般的な操作を実行する scripts/tke.py が含まれています。

# $SKILL_DIR can point at another skill loaded this turn — anchor on our own
# script (re-run this at the top of every fresh-shell Bash block).
TKE="$SKILL_DIR/scripts/tke.py"; [ -f "$TKE" ] || TKE=$(find /tmp -maxdepth 8 -path '*/skills/*/scripts/tke.py' 2>/dev/null | head -1)
[ -f "$TKE" ] || { echo "tencentcloud-tke script not found (SKILL_DIR=$SKILL_DIR)" >&2; exit 1; }

python3 $TKE clusters                                              # list clusters
python3 $TKE cluster cls-xxxxxxxx                                  # one cluster's details
python3 $TKE nodes cls-xxxxxxxx
python3 $TKE pools cls-xxxxxxxx                                    # node pools
python3 $TKE kubeconfig cls-xxxxxxxx --save ~/.kube/config-tke     # write kubeconfig
python3 $TKE workloads cls-xxxxxxxx -n my-namespace
python3 $TKE pods cls-xxxxxxxx -n my-namespace
python3 $TKE events cls-xxxxxxxx -n my-namespace                   # recent events
python3 $TKE scale cls-xxxxxxxx -n my-namespace --name my-deploy --replicas 4
python3 $TKE restart cls-xxxxxxxx -n my-namespace --name my-deploy

クラスター内のコマンドは、SDK で取得した kubeconfig を使って kubectl を呼び出します。サンドボックスに kubectl をインストールする必要があります（pip install ではインストールされません）。

使用する場面

• リージョンをまたいで TKE クラスターを一覧表示する
• ノードの健全性とノードプールのリソース使用状況を確認する
• 名前空間内の Deployment／StatefulSet／DaemonSet を一覧表示する
• Service／Pod／最近の Event を一覧表示する
• ワークロードをスケールアップまたはスケールダウンする
• Deployment をローリング再起動する（例：設定変更後）
• アドホックな kubectl 操作のために kubeconfig を取得する

依存関係

pip install tencentcloud-sdk-python
brew install kubectl   # macOS;  apt install kubectl on Debian/Ubuntu

クイックスタート — クラスターの一覧表示

import os
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.tke.v20180525 import tke_client, models

cred = credential.EnvironmentVariableCredential().get_credential()
client = tke_client.TkeClient(cred, os.environ["TENCENTCLOUD_REGION"])

req = models.DescribeClustersRequest()
req.Limit = 100
resp = client.DescribeClusters(req)
for c in resp.Clusters:
    print(c.ClusterId, c.ClusterName, c.ClusterStatus, c.ClusterVersion)

クラスター ID は cls-xxxxxxxx の形式です。通常、本番クラスターは ap-hongkong リージョンにあります。DescribeClusters はリージョンごとに実行されるため、確認したいリージョンごとに呼び出してください。

ワークフロー

クラスターの詳細とワーカーノード数を取得する

req = models.DescribeClustersRequest()
req.ClusterIds = ["cls-xxxxxxxx"]
resp = client.DescribeClusters(req)
c = resp.Clusters[0]
print(c.ClusterName, c.ClusterStatus, c.ClusterNodeNum, c.ClusterVersion)

ワーカーノードを一覧表示する（および CVM インスタンスタイプを確認する）

req = models.DescribeClusterInstancesRequest()
req.ClusterId = "cls-xxxxxxxx"
req.Limit = 100
resp = client.DescribeClusterInstances(req)
for i in resp.InstanceSet:
    print(i.InstanceId, i.InstanceRole, i.InstanceState, i.NodePoolId)

kubeconfig を取得する

req = models.DescribeClusterKubeconfigRequest()
req.ClusterId = "cls-xxxxxxxx"
req.IsExtranet = True            # False for VPC-internal kubeconfig
resp = client.DescribeClusterKubeconfig(req)

# Save and use immediately
import os, pathlib
kubeconfig = pathlib.Path(os.path.expanduser("~/.kube/config-tke-cls-xxxxxxxx"))
kubeconfig.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
kubeconfig.write_text(resp.Kubeconfig)
print("export KUBECONFIG=" + str(kubeconfig))

多くの TKE クラスターでは、デフォルトで内部 API エンドポイントのみが公開されています。IsExtranet=True で空または使用できない設定が返される場合、クラスターのパブリック API アクセスが有効になっていません。IsExtranet=False を設定し、同じ VPC 内のホスト（例：CVM、踏み台ホスト）から kubectl を実行してください。

取得した kubeconfig を使って kubectl コマンドを実行する

import subprocess

KUBECONFIG = os.path.expanduser("~/.kube/config-tke-cls-xxxxxxxx")
NS = "acedatacloud"

def kubectl(*args):
    return subprocess.run(
        ["kubectl", f"--kubeconfig={KUBECONFIG}", *args],
        check=True, capture_output=True, text=True,
    ).stdout

print(kubectl("get", "pods", "-n", NS))
print(kubectl("get", "deploy", "-n", NS))
print(kubectl("get", "svc", "-n", NS))
print(kubectl("get", "events", "-n", NS, "--sort-by=.lastTimestamp"))

動作に問題のある Pod の詳細を確認する

print(kubectl("describe", "pod", "<pod-name>", "-n", NS))
print(kubectl("logs", "<pod-name>", "-n", NS, "--tail=200"))

Deployment をスケーリングする

# To 4 replicas. Confirm with the user before running for prod workloads.
print(kubectl("scale", "deploy/platform-backend", "-n", NS, "--replicas=4"))

Deployment をローリング再起動する

# Forces every pod to recycle through the rolling-update strategy.
print(kubectl("rollout", "restart", "deploy/platform-backend", "-n", NS))
print(kubectl("rollout", "status", "deploy/platform-backend", "-n", NS, "--timeout=300s"))

ノードプールを一覧表示する（生のノードより上位の TKE の概念）

req = models.DescribeClusterNodePoolsRequest()
req.ClusterId = "cls-xxxxxxxx"
resp = client.DescribeClusterNodePools(req)
for np in resp.NodePoolSet:
    print(np.NodePoolId, np.Name, np.LifeState, np.DesiredNodesNum, np.AutoscalingGroupId)

トラブルシューティングの流れ

1. python: DescribeClusters → cluster status / version
2. python: DescribeClusterInstances → any nodes "failed" / "running"
3. kubectl get events → recent failures (image pulls, scheduling, OOM)
4. kubectl get pods → which pod is in CrashLoopBackOff / ImagePullBackOff
5. kubectl describe pod <name> → conditions, events on the pod
6. kubectl logs <name> --tail=200 → application logs
7. (optional) tencentcloud-cls skill → CLS query for the same window

重要な注意事項

• 本番ワークロードに対して実行する前に、スケーリング／再起動の操作についてユーザーに確認してください。replicas=0 と誤って入力すると、サービスが停止します。
• kubeconfig には有効期間の長いベアラートークンが含まれます。 ファイルは認証情報として扱ってください。chmod 600 を設定し、コミットしないでください。メンバーの退職後には再生成してください。
• 内部エンドポイントと外部エンドポイント： IsExtranet=False では、クラスターの VPC 内からのみ使用できる kubeconfig が生成されます。ノートパソコンから使用する場合は、IsExtranet=True を指定し、クラスターでパブリック API エンドポイントが有効になっていることを確認してください（TKE コンソール → クラスター → 基本情報 → API サーバーアクセス）。
• リージョンは重要です。 ap-hongkong のクラスター cls-xxxxxxxx は、ap-guangzhou 用に作成された TKE クライアントからは参照できません。

コンソールのリンク

• TKE コンソール：https://console.cloud.tencent.com/tke2/cluster
• API リファレンス：https://www.tencentcloud.com/document/product/457/31862