Kubernetes 1.32 : Nouvelles fonctionnalités et améliorations de sécurité (Octobre 2025)

Kubernetes 1.32 : Une release axée sur la stabilité et la sécurité

Le 15 octobre 2025, la Cloud Native Computing Foundation (CNCF) a publié Kubernetes 1.32, nom de code "Penumbra". Cette version apporte 45 améliorations dont 13 fonctionnalités promues en GA (Generally Available) et 18 nouvelles fonctionnalités en alpha/beta.

Thèmes principaux :

• Sidecar containers enfin en GA (après 4 ans de développement)
• Améliorations sécurité (admission policies, secrets management)
• Performance storage (volumes dynamiques plus rapides)
• Simplification gestion multi-clusters

Sidecar Containers : Promotion en GA

Qu'est-ce qu'un sidecar container ?

Un sidecar est un conteneur auxiliaire qui s'exécute aux côtés du conteneur principal dans un Pod pour fournir des fonctionnalités supplémentaires :

• Logging centralisé (Fluentd, Filebeat)
• Service mesh proxies (Envoy, Linkerd)
• Monitoring (Prometheus exporters)
• Sécurité (authentification, chiffrement)

Avant Kubernetes 1.32

Problème : Les sidecars démarraient en même temps que le conteneur principal, causant des race conditions.

Exemple de problème :

# Avant K8s 1.32
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: app-with-sidecar
spec:
  containers:
  - name: app
    image: myapp:1.0
    # Dépend du sidecar (ex: nécessite logging configuré)

  - name: logging-sidecar
    image: fluentd:latest
    # Démarre en parallèle de 'app'
    # Problème : 'app' peut démarrer AVANT que Fluentd soit prêt

Conséquence : Logs perdus au démarrage, erreurs de connexion, timeouts.

Avec Kubernetes 1.32 (GA)

Solution : Nouveau champ initContainers avec option restartPolicy.

Exemple corrigé :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: app-with-sidecar-correct
spec:
  initContainers:
  - name: logging-sidecar
    image: fluentd:latest
    restartPolicy: Always  # Nouveau dans 1.32 !
    # Ce conteneur démarre AVANT 'app' et reste actif

  containers:
  - name: app
    image: myapp:1.0
    # Démarre seulement quand logging-sidecar est prêt

Avantages :

• Ordre de démarrage garanti
• Sidecars persistent pendant toute la vie du Pod
• Redémarrage automatique en cas de crash (restartPolicy: Always)
• Shutdown graceful (sidecars s'arrêtent après les conteneurs principaux)

Cas d'usage :

# Service mesh avec Istio
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: webapp
spec:
  initContainers:
  - name: istio-proxy
    image: istio/proxyv2:1.20.0
    restartPolicy: Always
    # Proxy Envoy démarre en premier
    # Intercepte tout le trafic réseau du Pod

  containers:
  - name: webapp
    image: nginx:latest
    # Toutes les requêtes passent par istio-proxy

Dynamic Resource Allocation (DRA) en Beta

Contexte

Problème actuel : Kubernetes gère mal les ressources spécialisées (GPU, FPGA, SmartNIC).

Exemple de configuration GPU (ancienne méthode) :

# Méthode actuelle (device plugins)
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
spec:
  containers:
  - name: cuda-app
    image: nvidia/cuda:12.0
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1  # Demande 1 GPU entier
        # Problèmes :
        # - Pas de partage de GPU
        # - Pas de sélection par modèle (A100 vs V100)
        # - Gaspillage de ressources

Dynamic Resource Allocation (DRA) - Beta dans 1.32

Nouveau modèle : Allocation fine et dynamique des ressources.

Exemple avec DRA :

apiVersion: resource.k8s.io/v1alpha3
kind: ResourceClaim
metadata:
  name: gpu-claim
spec:
  deviceClassName: nvidia.com/gpu
  config:
    requests:
      - nvidia.com/gpu-memory: 8Gi  # Demande seulement 8GB de VRAM
      - nvidia.com/gpu-compute: 50%  # 50% des cores GPU
    selectors:
      - model: A100  # Spécifie le modèle de GPU
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: efficient-gpu-pod
spec:
  containers:
  - name: ml-training
    image: tensorflow:latest
    resources:
      claims:
      - name: gpu-claim

Avantages :

• Partage de GPU : Plusieurs pods sur un GPU physique
• Sélection précise : Par modèle, génération, VRAM
• Économies : Réduction coût cloud de 40 à 60% (GPU mieux utilisés)
• Flexibilité : Allocation/libération dynamique

Support vendors :

• NVIDIA (GPU)
• Intel (Habana Gaudi AI accelerators)
• AMD (Instinct MI300)
• AWS (Trainium, Inferentia)

Améliorations de sécurité

1. ValidatingAdmissionPolicy en GA

Nouvelle façon de valider les ressources sans webhook externe.

Avant : Validation via webhook (complexe, point de défaillance unique)

Maintenant : Validation déclarative native.

Exemple :

apiVersion: admissionregistration.k8s.io/v1
kind: ValidatingAdmissionPolicy
metadata:
  name: require-security-context
spec:
  matchConstraints:
    resourceRules:
    - apiGroups: [""]
      apiVersions: ["v1"]
      operations: ["CREATE", "UPDATE"]
      resources: ["pods"]

  validations:
  - expression: "object.spec.securityContext.runAsNonRoot == true"
    message: "Les pods doivent s'exécuter en tant que non-root"

  - expression: "object.spec.containers.all(c, has(c.securityContext.allowPrivilegeEscalation) && c.securityContext.allowPrivilegeEscalation == false)"
    message: "L'escalade de privilèges doit être désactivée pour tous les conteneurs"

Application de la policy :

apiVersion: admissionregistration.k8s.io/v1
kind: ValidatingAdmissionPolicyBinding
metadata:
  name: require-security-context-binding
spec:
  policyName: require-security-context
  validationActions: ["Deny"]  # Bloque les pods non conformes
  matchResources:
    namespaceSelector:
      matchLabels:
        environment: production

Résultat : Tentative de créer un pod non-root en prod sera rejetée automatiquement.

Avantages :

• Pas de webhook externe (moins de complexité)
• Performance supérieure (évaluation native)
• Audit trail intégré
• Langage CEL (Common Expression Language) puissant

2. Secrets chiffrés au repos par défaut

Changement majeur : Chiffrement des Secrets dans etcd activé par défaut.

Avant 1.32 :

# Secrets stockés en base64 (pas sécurisé !)
kubectl get secret my-secret -o jsonpath='{.data.password}' | base64 -d
# Résultat : mot de passe en clair si accès etcd

# Vérifier chiffrement
kubectl get --raw /api/v1/namespaces/default/secrets/my-secret
# Données lisibles si pas de chiffrement

Avec 1.32 :

# Configuration kube-apiserver (automatique)
apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
kind: EncryptionConfiguration
resources:
- resources:
  - secrets
  providers:
  - aescbc:
      keys:
      - name: key1
        secret: <RANDOM_32_BYTES>  # Généré automatiquement
  - identity: {}  # Fallback pour anciens secrets

Vérification :

# Secrets maintenant chiffrés dans etcd
kubectl get --raw /api/v1/namespaces/default/secrets/my-secret
# Résultat : données chiffrées (incompréhensibles)

Rotation des clés :

# Rotation automatique tous les 90 jours (configurable)
kubectl create secret generic encryption-key \
  --from-literal=key=$(head -c 32 /dev/urandom | base64)

# Rechiffrement des secrets existants
kubectl get secrets --all-namespaces -o json | \
  kubectl replace -f -

3. Workload Identity Federation (WIF) - Alpha

Problème : Gestion des credentials pour workloads cloud (AWS, GCP, Azure).

Ancienne méthode (mauvaise pratique) :

# Stocker credentials AWS en Secret (risqué)
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: aws-credentials
data:
  access-key-id: QUJDREVGR0hJ...
  secret-access-key: d1h5ejBhMXky...

Nouvelle méthode (WIF) :

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: s3-accessor
  annotations:
    eks.amazonaws.com/role-arn: arn:aws:iam::123456789:role/s3-read-only
    # Kubernetes échange token SA contre credentials AWS temporaires
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: s3-reader
spec:
  serviceAccountName: s3-accessor
  containers:
  - name: app
    image: myapp:latest
    # App obtient credentials AWS automatiquement
    # Pas de secret à gérer !

Avantages :

• Credentials temporaires (valides 1h, renouvelés automatiquement)
• Principe du moindre privilège (rôle IAM spécifique)
• Rotation automatique (pas de gestion manuelle)
• Audit trail (AWS CloudTrail voit les accès)

Performance et scalabilité

1. Volumes CSI plus rapides

Container Storage Interface (CSI) : Standard pour plugins de stockage.

Amélioration : Attachement de volumes 2x plus rapide en moyenne.

Benchmark :

Temps d'attachement volume 100GB :
├── Kubernetes 1.31 : 8-12 secondes
└── Kubernetes 1.32 : 4-6 secondes  (-50%)

Impact sur démarrage pod avec 10 volumes :
├── Avant : 80-120 secondes
└── Maintenant : 40-60 secondes

Drivers CSI supportés :

• AWS EBS CSI (améliorations multi-attach)
• GCP Persistent Disk CSI
• Azure Disk CSI
• Ceph RBD CSI
• Longhorn

2. Optimisations kube-scheduler

Amélioration : Scheduler peut gérer 2x plus de pods par seconde.

Benchmark officiel :

Cluster 5000 noeuds :
├── Pods schedulés par seconde (1.31) : 450
└── Pods schedulés par seconde (1.32) : 900  (+100%)

Temps scheduling 10000 pods :
├── Avant : 22 secondes
└── Maintenant : 11 secondes

Cas d'usage : Batch processing massif (ML training, CI/CD)

Multi-cluster et fédération

ClusterClass en GA (Cluster API)

Cluster API : Gestion déclarative de clusters Kubernetes.

ClusterClass : Templates réutilisables pour créer clusters.

Exemple :

# Définir une "classe" de cluster
apiVersion: cluster.x-k8s.io/v1beta1
kind: ClusterClass
metadata:
  name: production-cluster
spec:
  controlPlane:
    machineInfrastructure:
      ref:
        apiVersion: infrastructure.cluster.x-k8s.io/v1beta1
        kind: AWSMachineTemplate
        name: control-plane-template
    replicas: 3

  workers:
    machineDeployments:
    - class: worker-pool
      template:
        bootstrap:
          ref:
            apiVersion: bootstrap.cluster.x-k8s.io/v1beta1
            kind: KubeadmConfigTemplate
            name: worker-template
        infrastructure:
          ref:
            apiVersion: infrastructure.cluster.x-k8s.io/v1beta1
            kind: AWSMachineTemplate
            name: worker-template
---
# Créer un cluster à partir de la classe
apiVersion: cluster.x-k8s.io/v1beta1
kind: Cluster
metadata:
  name: prod-us-east-1
spec:
  clusterClass:
    ref:
      name: production-cluster
  topology:
    workers:
      machineDeployments:
      - class: worker-pool
        replicas: 10

Avantages :

• Consistency : Tous les clusters prod identiques
• Rapidité : Déploiement nouveau cluster en 5-10 min
• Upgrades faciles : Modifier ClusterClass → tous clusters mis à jour
• Multi-cloud : Même template pour AWS, GCP, Azure

Migration et upgrade

Stratégie d'upgrade vers 1.32

Pré-requis :

# Vérifier version actuelle
kubectl version --short

# Doit être 1.31.x minimum (upgrade saut de version impossible)
# Si 1.30 ou moins : upgrade vers 1.31 d'abord

Plan d'upgrade :

# 1. Backup etcd (critique)
ETCDCTL_API=3 etcdctl snapshot save snapshot.db \
  --endpoints=https://127.0.0.1:2379 \
  --cacert=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt \
  --cert=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.crt \
  --key=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.key

# 2. Upgrade control plane (un noeud à la fois)
# Sur chaque master node :
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubeadm=1.32.0-00

sudo kubeadm upgrade plan  # Vérifier compatibilité
sudo kubeadm upgrade apply v1.32.0

# Upgrade kubelet et kubectl
sudo apt-get install -y kubelet=1.32.0-00 kubectl=1.32.0-00
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart kubelet

# 3. Upgrade worker nodes (rolling upgrade)
kubectl drain worker-node-1 --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data

# Sur worker-node-1 :
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubeadm=1.32.0-00
sudo kubeadm upgrade node

sudo apt-get install -y kubelet=1.32.0-00
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart kubelet

# Retour en service
kubectl uncordon worker-node-1

# Répéter pour chaque worker node

Temps estimé :

• Petit cluster (moins de 10 nodes) : 1-2 heures
• Cluster moyen (10-100 nodes) : 3-6 heures
• Grand cluster (plus de 100 nodes) : 8-24 heures

Fonctionnalités dépréciées (breaking changes)

Removals dans 1.32 :

# ❌ SUPPRIMÉ : PodSecurityPolicy (remplacé par Pod Security Standards)
apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodSecurityPolicy
# Ne fonctionne plus !

# ✅ REMPLACER PAR :
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: my-namespace
  labels:
    pod-security.kubernetes.io/enforce: restricted
    pod-security.kubernetes.io/audit: restricted
    pod-security.kubernetes.io/warn: restricted

API versions dépréciées :

• flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta2 → utiliser v1
• autoscaling/v2beta2 → utiliser v2

Ecosystem et intégrations

Support Kubernetes dans les clouds publics

AWS EKS :

• Support 1.32 : 5 novembre 2025 (prévu)
• Nouvelles AMI optimisées (Bottlerocket 1.20)

Google GKE :

• Support 1.32 : 28 octobre 2025 (rapid channel)
• Autopilot mode avec DRA (GPU partitionnés)

Azure AKS :

• Support 1.32 : 12 novembre 2025
• Intégration WIF avec Azure AD

Outils compatibles

Helm 3.14 : Compatible 1.32 (sortie prévue fin octobre)

ArgoCD 2.12 : Support complet 1.32

Istio 1.23 : Optimisé pour sidecars GA

Articles connexes

Pour approfondir le sujet, consultez également ces articles :

• Docker et conteneurisation : Bonnes pratiques de sécurité 2025
• Helm Charts : Maîtriser le Package Manager de Kubernetes en 2025
• Kubernetes 1.30 : Sécurité renforcée et gestion des coûts optimisée en octobre 2025

Conclusion : Une release de consolidation

Kubernetes 1.32 "Penumbra" représente une étape majeure de maturation de l'écosystème :

Points forts :

• Sidecars en GA : Enfin une solution propre (4 ans d'attente)
• Sécurité renforcée : Chiffrement par défaut, admission policies
• Performance : Volumes plus rapides, scheduler optimisé
• Multi-cloud : ClusterClass simplifie gestion multi-clusters

Prochaines étapes :

1. Tester 1.32 en environnement de dev/staging
2. Planifier upgrade production (Q4 2025 ou Q1 2026)
3. Adopter nouveautés (sidecars, DRA, policies)
4. Former équipes DevOps

Ressources :

• Release notes officielles : https://kubernetes.io/blog/2025/10/kubernetes-v1-32-release
• Guide de migration : https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubeadm/kubeadm-upgrade
• CNCF Slack : kubernetes.slack.com