Usar KubernetesPodOperator

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En esta página, se describe cómo usar KubernetesPodOperator para implementar pods de Kubernetes desde Cloud Composer en el clúster de Google Kubernetes Engine que forma parte de tu entorno de Cloud Composer.

KubernetesPodOperator inicia pods de Kubernetes en el clúster de tu entorno. En comparación, Los operadores de Google Kubernetes Engine ejecutan Pods de Kubernetes en un que puede ser un clúster independiente que no esté relacionado con tu en un entorno de nube. También puedes crear y borrar clústeres con los operadores de Google Kubernetes Engine.

KubernetesPodOperator es una buena opción si necesitas lo siguiente:

  • Dependencias de Python personalizadas que no están disponibles a través del repositorio público de PyPI.
  • Dependencias binarias que no están disponibles en la imagen de archivo del trabajador de Cloud Composer.

Antes de comenzar

  • Si se usa la versión 5.0.0 del proveedor de Kubernetes de CNCF, sigue las instrucciones documentadas en la sección del proveedor de Kubernetes de CNCF.

  • La configuración de afinidad de pod no está disponible en Cloud Composer 2. Si quieres usar la afinidad de Pod, usa los operadores de GKE para iniciar Pods en un clúster diferente.

Acerca de KubernetesPodOperator en Cloud Composer 2

En esta sección, se describe cómo funciona KubernetesPodOperator en Cloud Composer 2.

Uso de recursos

En Cloud Composer 2, el clúster de tu entorno escala automáticamente. Cargas de trabajo adicionales que ejecutas con KubernetesPodOperator escala de forma independiente de tu entorno.

Tu entorno no se ve afectado por el aumento en la demanda de recursos, pero el clúster de tu entorno escala verticalmente según el recurso demanda.

Los precios de las cargas de trabajo adicionales que ejecutas en el clúster de tu entorno siguen el modelo de precios de Cloud Composer 2 y usan los SKU de Compute de Cloud Composer.

Cloud Composer 2 usa clústeres de Autopilot que presentan la noción de clases de procesamiento:

  • Cloud Composer solo admite la clase de procesamiento general-purpose.

  • De forma predeterminada, si no se selecciona ninguna clase, la clase general-purpose se que se da por sentado cuando se crean Pods con KubernetesPodOperator.

  • Cada clase está asociada con propiedades y límites de recursos específicos. Puedes obtener información sobre ellos en la documentación de Autopilot. Por ejemplo, los Pods que se ejecutan dentro de la clase general-purpose pueden usar hasta 110 GiB de memoria.

Acceso a los recursos del proyecto

Cloud Composer 2 usa clústeres de GKE con la federación de identidades para cargas de trabajo para GKE. Pods que se ejecutan en el composer-user-workloads pueden acceder a los recursos de Google Cloud en tu proyecto sin configuración adicional. Se usa la cuenta de servicio de tu entorno para acceder a estos recursos.

Si deseas usar un espacio de nombres personalizado, utiliza las cuentas de servicio de Kubernetes asociados con este espacio de nombres deben asignarse al servicio Google Cloud de servicio para habilitar la autorización de identidad del servicio en solicitudes a las APIs y otros servicios. Si ejecutas Pods en un espacio de nombres personalizado en el clúster y, luego, las vinculaciones de IAM entre Kubernetes y Las cuentas de servicio de Google Cloud no se crean y estos Pods no pueden acceder a los recursos de tu proyecto de Google Cloud.

Si usas un espacio de nombres personalizado y quieres que tus Pods tengan acceso recursos de Google Cloud, sigue las instrucciones de la Federación de identidades para cargas de trabajo para GKE y configura las vinculaciones para un espacio de nombres personalizado:

  1. Crea un espacio de nombres separado en el clúster de tu entorno.
  2. Crea una vinculación entre el espacio de nombres personalizado de la cuenta de servicio de Kubernetes y la cuenta de servicio de tu entorno.
  3. Agrega la anotación de la cuenta de servicio de tu entorno a la biblioteca de Kubernetes cuenta de servicio.
  4. Cuando uses KubernetesPodOperator, especifica el espacio de nombres y el Cuenta de servicio de Kubernetes en namespace y service_account_name parámetros.

Configuración mínima

Para crear un KubernetesPodOperator, solo se requieren los parámetros name, image y task_id del pod. /home/airflow/composer_kube_config contiene credenciales para autenticarse en GKE.

kubernetes_min_pod = KubernetesPodOperator(
    # The ID specified for the task.
    task_id="pod-ex-minimum",
    # Name of task you want to run, used to generate Pod ID.
    name="pod-ex-minimum",
    # Entrypoint of the container, if not specified the Docker container's
    # entrypoint is used. The cmds parameter is templated.
    cmds=["echo"],
    # The namespace to run within Kubernetes. In Composer 2 environments
    # after December 2022, the default namespace is
    # `composer-user-workloads`. Always use the
    # `composer-user-workloads` namespace with Composer 3.
    namespace="composer-user-workloads",
    # Docker image specified. Defaults to hub.docker.com, but any fully
    # qualified URLs will point to a custom repository. Supports private
    # gcr.io images if the Composer Environment is under the same
    # project-id as the gcr.io images and the service account that Composer
    # uses has permission to access the Google Container Registry
    # (the default service account has permission)
    image="gcr.io/gcp-runtimes/ubuntu_20_0_4",
    # Specifies path to kubernetes config. The config_file is templated.
    config_file="/home/airflow/composer_kube_config",
    # Identifier of connection that should be used
    kubernetes_conn_id="kubernetes_default",
)

Configuración adicional

En este ejemplo, se muestran parámetros adicionales que puedes configurar en el KubernetesPodOperator

Para obtener más información sobre los parámetros, consulta la referencia de Airflow para KubernetesPodOperator. Para obtener información sobre el uso de Secrets de Kubernetes y ConfigMaps, consulta Cómo usar Secrets y ConfigMaps de Kubernetes. Para para obtener más información sobre el uso de las plantillas de Jinja con KubernetesPodOperator, consulta Usa las plantillas de Jinja.

kubernetes_full_pod = KubernetesPodOperator(
    task_id="ex-all-configs",
    name="pi",
    namespace="composer-user-workloads",
    image="perl:5.34.0",
    # Entrypoint of the container, if not specified the Docker container's
    # entrypoint is used. The cmds parameter is templated.
    cmds=["perl"],
    # Arguments to the entrypoint. The Docker image's CMD is used if this
    # is not provided. The arguments parameter is templated.
    arguments=["-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"],
    # The secrets to pass to Pod, the Pod will fail to create if the
    # secrets you specify in a Secret object do not exist in Kubernetes.
    secrets=[],
    # Labels to apply to the Pod.
    labels={"pod-label": "label-name"},
    # Timeout to start up the Pod, default is 600.
    startup_timeout_seconds=600,
    # The environment variables to be initialized in the container.
    # The env_vars parameter is templated.
    env_vars={"EXAMPLE_VAR": "/example/value"},
    # If true, logs stdout output of container. Defaults to True.
    get_logs=True,
    # Determines when to pull a fresh image, if 'IfNotPresent' will cause
    # the Kubelet to skip pulling an image if it already exists. If you
    # want to always pull a new image, set it to 'Always'.
    image_pull_policy="Always",
    # Annotations are non-identifying metadata you can attach to the Pod.
    # Can be a large range of data, and can include characters that are not
    # permitted by labels.
    annotations={"key1": "value1"},
    # Optional resource specifications for Pod, this will allow you to
    # set both cpu and memory limits and requirements.
    # Prior to Airflow 2.3 and the cncf providers package 5.0.0
    # resources were passed as a dictionary. This change was made in
    # https://github.com/apache/airflow/pull/27197
    # Additionally, "memory" and "cpu" were previously named
    # "limit_memory" and "limit_cpu"
    # resources={'limit_memory': "250M", 'limit_cpu': "100m"},
    container_resources=k8s_models.V1ResourceRequirements(
        requests={"cpu": "1000m", "memory": "10G", "ephemeral-storage": "10G"},
        limits={"cpu": "1000m", "memory": "10G", "ephemeral-storage": "10G"},
    ),
    # Specifies path to kubernetes config. The config_file is templated.
    config_file="/home/airflow/composer_kube_config",
    # If true, the content of /airflow/xcom/return.json from container will
    # also be pushed to an XCom when the container ends.
    do_xcom_push=False,
    # List of Volume objects to pass to the Pod.
    volumes=[],
    # List of VolumeMount objects to pass to the Pod.
    volume_mounts=[],
    # Identifier of connection that should be used
    kubernetes_conn_id="kubernetes_default",
    # Affinity determines which nodes the Pod can run on based on the
    # config. For more information see:
    # https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/assign-pod-node/
    # Pod affinity with the KubernetesPodOperator
    # is not supported with Composer 2
    # instead, create a cluster and use the GKEStartPodOperator
    # https://cloud.google.com/composer/docs/using-gke-operator
    affinity={},
)

Usa plantillas de Jinja

Airflow admite plantillas de Jinja en DAG.

Debes declarar los parámetros obligatorios de Airflow (task_id, name y image) con el operador. Como se muestra en el siguiente ejemplo, puedes crear plantillas para todos los demás parámetros con Jinja, incluidos cmds, arguments, env_vars y config_file.

El parámetro env_vars del ejemplo se establece desde un Variable de Airflow llamada my_value. El DAG de ejemplo obtiene su valor de la variable de plantilla vars en Airflow. Airflow dispone de más variables que brindan acceso a distintos tipos de información. Por ejemplo: puedes usar la variable de plantilla conf para acceder a los valores Opciones de configuración de Airflow. Para obtener más información y la lista de variables disponibles en Airflow, consulta la Referencia de plantillas en la documentación de Airflow.

Sin cambiar el DAG ni crear la variable env_vars, el La tarea ex-kube-templates del ejemplo falla porque la variable no existen. Crea esta variable en la IU de Airflow o con Google Cloud CLI:

IU de Airflow

  1. Ve a la IU de Airflow.

  2. En la barra de herramientas, selecciona Administrador > Variables.

  3. En la página Variable de lista, haz clic en Agregar un registro nuevo.

  4. En la página Agregar variable, ingresa la siguiente información:

    • Key: my_value
    • Val: example_value

  5. Haz clic en Guardar.

gcloud

Ingresa el siguiente comando:

gcloud composer environments run ENVIRONMENT \
    --location LOCATION \
    variables set -- \
    my_value example_value

Reemplaza lo siguiente:

  • ENVIRONMENT por el nombre del entorno.
  • LOCATION por la región en la que se encuentra el entorno.

El siguiente ejemplo demuestra cómo usar las plantillas de Jinja con KubernetesPodOperator:

kubernetes_template_ex = KubernetesPodOperator(
    task_id="ex-kube-templates",
    name="ex-kube-templates",
    namespace="composer-user-workloads",
    image="bash",
    # All parameters below can be templated with Jinja. For more information
    # and the list of variables available in Airflow, see
    # the Airflow templates reference:
    # https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/templates-ref.html
    # Entrypoint of the container, if not specified the Docker container's
    # entrypoint is used. The cmds parameter is templated.
    cmds=["echo"],
    # DS in Jinja is the execution date as YYYY-MM-DD, this Docker image
    # will echo the execution date. Arguments to the entrypoint. The Docker
    # image's CMD is used if this is not provided. The arguments parameter
    # is templated.
    arguments=["{{ ds }}"],
    # The var template variable allows you to access variables defined in
    # Airflow UI. In this case we are getting the value of my_value and
    # setting the environment variable `MY_VALUE`. The pod will fail if
    # `my_value` is not set in the Airflow UI. The env_vars parameter
    # is templated.
    env_vars={"MY_VALUE": "{{ var.value.my_value }}"},
    # Specifies path to Kubernetes config. The config_file is templated.
    config_file="/home/airflow/composer_kube_config",
    # Identifier of connection that should be used
    kubernetes_conn_id="kubernetes_default",
)

Usa Secrets y ConfigMaps de Kubernetes

Un Secret de Kubernetes es un objeto que contiene datos sensibles. Un ConfigMap de Kubernetes es un objeto que contiene datos no confidenciales en pares clave-valor.

En Cloud Composer 2, puedes crear secretos y ConfigMaps con Google Cloud CLI, la API o Terraform y, luego, acceder a ellos desde KubernetesPodOperator.

Información acerca de los archivos de configuración YAML

Cuando creas un Secret de Kubernetes o un ConfigMap con Google Cloud CLI y en la API, debes proporcionar un archivo en formato YAML. Este archivo debe seguir el mismo que usan los Secrets y ConfigMaps de Kubernetes. La documentación de Kubernetes proporciona muchas muestras de código de ConfigMaps y Secrets. Para comenzar, puedes ver la página Cómo distribuir credenciales de forma segura con Secrets y ConfigMaps.

Al igual que en los Secrets de Kubernetes, usa el base64. cuando defines valores en Secrets.

Para codificar un valor, puedes usar el siguiente comando (esta es una de muchas formas para obtener un valor codificado en base64):

echo "postgresql+psycopg2://root:example-password@127.0.0.1:3306/example-db" -n | base64

Resultado:

cG9zdGdyZXNxbCtwc3ljb3BnMjovL3Jvb3Q6ZXhhbXBsZS1wYXNzd29yZEAxMjcuMC4wLjE6MzMwNi9leGFtcGxlLWRiIC1uCg==

Los siguientes dos ejemplos de archivos YAML se usan en muestras más adelante en esta guía. Ejemplo de archivo de configuración YAML para un secreto de Kubernetes:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: airflow-secrets
data:
  sql_alchemy_conn: cG9zdGdyZXNxbCtwc3ljb3BnMjovL3Jvb3Q6ZXhhbXBsZS1wYXNzd29yZEAxMjcuMC4wLjE6MzMwNi9leGFtcGxlLWRiIC1uCg==

Otro ejemplo en el que se muestra cómo incluir archivos. Igual que en el ejemplo anterior ejemplo, primero codifica el contenido de un archivo (cat ./key.json | base64) y, luego, proporciona este valor en el archivo YAML:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: service-account
data:
  service-account.json: |
    ewogICJ0eXBl...mdzZXJ2aWNlYWNjb3VudC5jb20iCn0K

Un archivo de configuración YAML de ejemplo para un ConfigMap. No es necesario que uses la representación base64 en los ConfigMaps:

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: example-configmap
data:
  example_key: example_value

Administra Secrets de Kubernetes

En Cloud Composer 2, puedes crear Secrets con Google Cloud CLI y kubectl:

  1. Obtén información sobre el clúster de tu entorno:

    1. Ejecuta el siguiente comando:

      gcloud composer environments describe ENVIRONMENT \
    --location LOCATION \
    --format="value(config.gkeCluster)"

      Reemplaza lo siguiente:

      • ENVIRONMENT por el nombre de tu entorno
      • LOCATION es la región en la que se encuentra el entorno de Cloud Composer.

      El resultado de este comando usa el siguiente formato: projects/<your-project-id>/locations/<location-of-composer-env>/clusters/<your-cluster-id>

    2. Para obtener el ID del clúster de GKE, copia el resultado después de /clusters/ (finaliza en -gke).

  2. Conéctate a tu clúster de GKE con el siguiente comando:

    gcloud container clusters get-credentials CLUSTER_ID \
  --project PROJECT \
  --region LOCATION

    Reemplaza lo siguiente:

    • CLUSTER_ID: Es el ID de clúster del entorno.
    • PROJECT_ID: El ID del proyecto.
    • LOCATION: Es la región en la que se encuentra el entorno.

  3. Crea secretos de Kubernetes:

    Los siguientes comandos demuestran dos enfoques diferentes para crear Secretos de Kubernetes. El enfoque de --from-literal usa pares clave-valor. El enfoque --from-file usa el contenido del archivo.

    • Para crear un Secret de Kubernetes proporcionando pares clave-valor, ejecuta el siguiente comando: En este ejemplo, se crea un Secret llamado airflow-secrets que tiene un campo sql_alchemy_conn con el valor de test_value

      kubectl create secret generic airflow-secrets \
  --from-literal sql_alchemy_conn=test_value -n composer-user-workloads

    • Para crear un Secret de Kubernetes proporcionando el contenido del archivo, ejecuta el siguiente comando: En este ejemplo, se crea un Secret con el nombre service-account que tiene el campo service-account.json con el valor tomado del contenido de un archivo ./key.json local.

      kubectl create secret generic service-account \
  --from-file service-account.json=./key.json -n composer-user-workloads

Usa Secrets de Kubernetes en tus DAG

En este ejemplo, se muestran dos formas de usar los Secret de Kubernetes: como una variable de entorno y como un volumen activado por el Pod.

El primer secreto, airflow-secrets, se establece en una variable de entorno de Kubernetes llamada SQL_CONN (en lugar de en una variable de entorno de Airflow o Cloud Composer).

El segundo Secret, service-account, activa service-account.json, un archivo con un token de cuenta de servicio, a /var/secrets/google.

Los objetos Secret se ven de la siguiente manera:

secret_env = Secret(
    # Expose the secret as environment variable.
    deploy_type="env",
    # The name of the environment variable, since deploy_type is `env` rather
    # than `volume`.
    deploy_target="SQL_CONN",
    # Name of the Kubernetes Secret
    secret="airflow-secrets",
    # Key of a secret stored in this Secret object
    key="sql_alchemy_conn",
)
secret_volume = Secret(
    deploy_type="volume",
    # Path where we mount the secret as volume
    deploy_target="/var/secrets/google",
    # Name of Kubernetes Secret
    secret="service-account",
    # Key in the form of service account file name
    key="service-account.json",
)

El nombre del primer Secret de Kubernetes se define en la variable secret_env. Este Secret se llama airflow-secrets. El parámetro deploy_type especifica que debe exponerse como una variable de entorno. La variable de entorno el nombre es SQL_CONN, como se especifica en el parámetro deploy_target. Por último, la de la variable de entorno SQL_CONN se establece en el valor de Tecla sql_alchemy_conn.

El nombre del segundo Secret de Kubernetes se define en el archivo secret_volume de salida. Este Secret se llama service-account. Se expone como un volumen, como se especifica en el parámetro deploy_type. La ruta del archivo que se activará, deploy_target, es /var/secrets/google. Por último, el key del secreto que se almacena en deploy_target es service-account.json.

La configuración del operador tiene el siguiente aspecto:

kubernetes_secret_vars_ex = KubernetesPodOperator(
    task_id="ex-kube-secrets",
    name="ex-kube-secrets",
    namespace="composer-user-workloads",
    image="gcr.io/gcp-runtimes/ubuntu_20_0_4",
    startup_timeout_seconds=300,
    # The secrets to pass to Pod, the Pod will fail to create if the
    # secrets you specify in a Secret object do not exist in Kubernetes.
    secrets=[secret_env, secret_volume],
    # Entrypoint of the container, if not specified the Docker container's
    # entrypoint is used. The cmds parameter is templated.
    cmds=["echo"],
    # env_vars allows you to specify environment variables for your
    # container to use. The env_vars parameter is templated.
    env_vars={
        "EXAMPLE_VAR": "/example/value",
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/var/secrets/google/service-account.json",
    },
    # Specifies path to kubernetes config. The config_file is templated.
    config_file="/home/airflow/composer_kube_config",
    # Identifier of connection that should be used
    kubernetes_conn_id="kubernetes_default",
)

Información sobre el proveedor de Kubernetes para CNCF

KubernetesPodOperator se implementa en apache-airflow-providers-cncf-kubernetes proveedor.

Para obtener notas de la versión detalladas del proveedor de Kubernetes de CNCF, consulta el sitio web del proveedor de Kubernetes de CNCF.

Versión 6.0.0

En la versión 6.0.0 del paquete del proveedor de Kubernetes para CNCF, Se usa la conexión kubernetes_default de forma predeterminada en KubernetesPodOperator.

Si especificaste una conexión personalizada en la versión 5.0.0, esta todavía lo usa el operador. Para volver a usar la conexión kubernetes_default, es posible que debas ajustar tus DAG según corresponda.

Versión 5.0.0

Esta versión incorpora algunos cambios incompatibles con versiones anteriores en comparación con la versión 4.4.0. Los más importantes se relacionan con la conexión kubernetes_default, que no se usa en la versión 5.0.0.

  • Se debe modificar la conexión kubernetes_default. Configuración de Kubernetes la ruta de acceso se debe establecer en /home/airflow/composer_kube_config (como se muestra en la siguiente imagen). Como alternativa, se debe agregar config_file a la configuración de KubernetesPodOperator (como se muestra en el siguiente ejemplo de código).
Campo de la ruta de acceso de la configuración de Kube en la IU de Airflow
Figura 1. IU de Airflow, modificación de la conexión kubernetes_default (haz clic para ampliar)
  • Modifica el código de una tarea con KubernetesPodOperator de la siguiente manera:
KubernetesPodOperator(
  # config_file parameter - can be skipped if connection contains this setting
  config_file="/home/airflow/composer_kube_config",
  # definition of connection to be used by the operator
  kubernetes_conn_id='kubernetes_default',
  ...
)

Para obtener más información sobre la versión 5.0.0, consulta las notas de la versión del proveedor de CNCF Kubernetes.

Soluciona problemas

En esta sección, se proporcionan sugerencias para solucionar problemas habituales de KubernetesPodOperator:

Visualiza registros

Cuando soluciones problemas, puedes revisar los registros en el siguiente orden:

  1. Registros de tareas de Airflow:

    1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Entornos.

      Ir a Entornos

    2. En la lista de entornos, haz clic en el nombre de tu entorno. Se abrirá la página Detalles del entorno.

    3. Ve a la pestaña DAG.

    4. Haz clic en el nombre del DAG y, luego, en la ejecución del DAG para ver los detalles y los registros.

  2. Registros del programador de Airflow:

    1. Ve a la página Detalles del entorno.

    2. Ve a la pestaña Registros.

    3. Inspecciona los registros del programador de Airflow.

  3. Registros del Pod en la consola de Google Cloud, en GKE de las cargas de trabajo. Estos registros incluyen el archivo YAML de definición de pod, los eventos de los pods y sus detalles.

Códigos de retorno distintos de cero

Cuando se usa KubernetesPodOperator (y GKEStartPodOperator), el código de retorno del punto de entrada del contenedor determina si la tarea se considera exitosa o no. Los códigos de retorno distintos de cero indican un error.

Un patrón común es ejecutar una secuencia de comandos de shell como punto de entrada del contenedor para varias operaciones en el contenedor.

Si estás escribiendo un script de este tipo, te recomendamos que incluyas el Comando set -e en la parte superior de la secuencia de comandos para que haya comandos con errores en ella finalizar la secuencia de comandos y propagar la falla a la instancia de tarea de Airflow.

Tiempos de espera de los pods

El tiempo de espera predeterminado de KubernetesPodOperator es de 120 segundos, lo que puede provocar que el tiempo de espera se agote antes de que se descarguen las imágenes más grandes. Puedes aumenta el tiempo de espera alterando el parámetro startup_timeout_seconds cuando debes crear el KubernetesPodOperator.

Cuando se agota el tiempo de espera de un pod, el registro específico de la tarea está disponible en la IU de Airflow. Por ejemplo:

Executing <Task(KubernetesPodOperator): ex-all-configs> on 2018-07-23 19:06:58.133811
Running: ['bash', '-c', u'airflow run kubernetes-pod-example ex-all-configs 2018-07-23T19:06:58.133811 --job_id 726 --raw -sd DAGS_FOLDER/kubernetes_pod_operator_sample.py']
Event: pod-name-9a8e9d06 had an event of type Pending
...
...
Event: pod-name-9a8e9d06 had an event of type Pending
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/bin/airflow", line 27, in <module>
    args.func(args)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/airflow/bin/cli.py", line 392, in run
    pool=args.pool,
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/airflow/utils/db.py", line 50, in wrapper
    result = func(*args, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/airflow/models.py", line 1492, in _run_raw_task
    result = task_copy.execute(context=context)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/airflow/contrib/operators/kubernetes_pod_operator.py", line 123, in execute
    raise AirflowException('Pod Launching failed: {error}'.format(error=ex))
airflow.exceptions.AirflowException: Pod Launching failed: Pod took too long to start

También es posible que se agote el tiempo de espera de los pods cuando la cuenta de servicio de Cloud Composer carece de los permisos de IAM necesarios para realizar la tarea solicitada. Si deseas verificar esto, revisa los errores en el nivel del pod mediante los Paneles de GKE para ver los registros de tu carga de trabajo específica o usa Cloud Logging.

No se pudo establecer una conexión nueva

La actualización automática está habilitada de forma predeterminada en los clústeres de GKE. Si un grupo de nodos está en un clúster que se está actualizando, es posible que veas el siguiente error:

<Task(KubernetesPodOperator): gke-upgrade> Failed to establish a new
connection: [Errno 111] Connection refused

Para comprobar si tu clúster se está actualizando, ve a la página Clústeres de Kubernetes y busca el ícono de carga junto al nombre del clúster de tu entorno en la consola de Google Cloud.

¿Qué sigue?