Kubernetes之RBAC

API Server的授权管理

API Server 内部通过用户认证后,然后进入授权流程。对合法用户进行授权并且随后在用户访问时进行鉴权,是权限管理的重要环节。API Server 目前支持一下几种授权策略。

  • Always Deny: 表示拒绝所有的请求,一般用户测试。
  • Always Allow:允许接收所有请求,如果集群不需要授权流程,则可以采用该策略,这也是Kubernetes的默认配置。
  • ABAC: 基于属性的访问控制,表示使用用户配置的授权规则对用户请求进行匹配和控制。
  • Webhook:通过调用外部REST服务对用户进行授权。
  • RBAC:Role-Base Access Control, 基于角色的访问空。

授权管理配置

我们来看一下kubectl使用的配置文件。

apiVersion: v1
clusters:
- cluster:
    certificate-authority-data: REDACTED
    server: https://172.16.138.44:8443
  name: kubernetes
contexts:
- context:
    cluster: kubernetes
    user: kubernetes-admin
  name: kubernetes-admin@kubernetes
current-context: kubernetes-admin@kubernetes
kind: Config
preferences: {}
users:
- name: kubernetes-admin
  user:
    client-certificate-data: REDACTED
    client-key-data: REDACTED

授权管理也是kubernetes的标准资源对象,顶层配置有

  • clusters  配置多个集群
  • contexts 配置多个上下文
  • users 配置多个用户
  • current-context 当前默认上下文

当前配置文件详解,clusters中有一个集群名字叫kubernetes,users中有一个叫kubernetes-admin的用户,contexts有一个叫kubernetes-admin@kubernetes的上下文配置,而关联起来的集群是kubernetes和user名为kubernetes-admin的关系,而前面的上下文配置是使用的kubernetes-admin@kubernetes

主要讲解RBAC

Role和ClusterRole

 对某个kubernetes的对象(Objects)上施加的一种行为(get post delete 等),我们称为Permissions,把Permissions授于Role,就是一个角色了。能够扮演为主体的就是我们之前讲到的serviceAccount。UserAccount和ServiceAccount。

角色可以由命名空间(namespace)内的Role对象定义,而整个Kubernetes集群范围内有效的角色则通过ClusterRole对象实现。一个Role对象只能用于授予对某一单一命名空间中资源的访问权限。

ClusterRole对象可以授予与Role对象相同的权限,但由于它们属于集群范围对象, 也可以使用它们授予对以下几种资源的访问权限:

  • 集群范围资源(例如节点,即node)
  • 非资源类型endpoint(例如”/healthz”)
  • 跨所有命名空间的命名空间范围资源(例如pod,需要运行命令kubectl get pods --all-namespaces来查询集群中所有的pod)

 

定义一个读取Pods 的Role

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  name: pods-reader
  namespace: default
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  verbs:
  - get
  - list
  - watch

定义一个clusterrole

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: clusterrole-reader
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  verbs:
  - get
  - list
  - watch

 

 RoleBinding和ClusterBinding

 RoleBinding将定义的Role授权给一个或者一组用户,RoleBinding就包含了一组相关主体(即subject, 包括用户——User、用户组——Group、或者服务账户——Service Account)以及对被授权的Role的引用。在命名空间中可以通过RoleBinding对象授予权限,而集群范围的权限授予则通过ClusterRoleBinding对象完成。如下图:

解释:NamespaceA中的Role绑定在RoleBinding上并授权给User1,即User1就拥又了NamespaceA的权限。集群ClusterRole通过ClusterRoleBinding授权给User1,即User1拥有集群权限。NamespaceB中的RoleBinding引用了集群中ClusterRole,RoleBinding授权给User2 User3,即User2 User3拥有NamespaceB的权限。这是大家会又给疑问,为什么RoleBinding非要引用了ClusterRole,而不在NamespaceB下创建一个Role呢?因为当我们又很多Namespace的时候,我们这样需要创建很多的Role,为了重复创建Role,我们可以创建一个ClusterRole来让各个Namespace来用RoleBinding去引用,这样就避免重新创建Role了。大大减少运维的工作。

RoleBinding样例

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: jaxzhai-rolebinding
  namespace: default
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Role
  name: pods-reader
subjects:
- apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: User
  name: jaxzhai

roleRef

  • apiGroup
  • kind
  • name

subjects

  • apiGroup
  • kind
  • name
  • namespace

ClusterRoleBinding样例

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: read-pods-all
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: clusterrole-reader
subjects:
- apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: User
  name: jaxzhai
kubectl describe clusterrolebinding read-pods-all
Name:         read-pods-all
Labels:       <none>
Annotations:  kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration={"apiVersion":"rbac.authorization.k8s.io/v1beta1","kind":"ClusterRoleBinding","metadata":{"annotations":{},"name":"read-pods-all","namespace":""},"role...
Role:
  Kind:  ClusterRole
  Name:  clusterrole-reader
Subjects:
  Kind  Name     Namespace
  ----  ----     ---------
  User  jaxzhai  

RoleBind 引用ClusterRole

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: clusterrole-test
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: clusterrole-reader
subjects:
- apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: User
  name: jaxzhai

 

posted @ 2018-11-06 15:25  大胖猴  阅读(1127)  评论(0编辑  收藏