Creazione di risorse Google Cloud conformi ai criteri

Questo tutorial mostra in che modo gli amministratori di piattaforma possono utilizzare i criteri di Policy Controller per gestire la creazione di risorse Google Cloud utilizzando Config Connector.

Le istruzioni di questo tutorial presuppongono che tu abbia una conoscenza di base di Kubernetes o di Google Kubernetes Engine (GKE). Nel tutorial, definisci un criterio che limita le località consentite per i bucket Cloud Storage.

Policy Controller controlla, controlla e applica la conformità delle risorse dei cluster Kubernetes ai criteri relativi a sicurezza, normative o regole aziendali. Policy Controller è creato a partire dal progetto open source OPA Gatekeeper.

Config Connector crea e gestisce il ciclo di vita delle risorse Google Cloud, descrivendole come risorse personalizzate Kubernetes. Per creare una risorsa Google Cloud, devi creare una risorsa Kubernetes in uno spazio dei nomi gestito da Config Connector. L'esempio seguente mostra come descrivere un bucket Cloud Storage utilizzando Config Connector:

apiVersion: storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: StorageBucket
metadata:
  name: my-bucket
spec:
  location: us-east1

Se gestisci le risorse Google Cloud con Config Connector, puoi applicare criteri di Policy Controller a queste risorse quando le crei nel cluster della versione Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise. Questi criteri consentono di impedire o segnalare azioni che creano o modificano le risorse secondo modalità che violano i tuoi criteri. Ad esempio, puoi applicare un criterio che limita le località dei bucket Cloud Storage.

Questo approccio, basato sul modello di risorse Kubernetes (KRM), consente di utilizzare un insieme coerente di strumenti e flussi di lavoro per gestire le risorse Kubernetes e Google Cloud. Questo tutorial mostra come completare le seguenti attività:

Definisci i criteri che regolano le tue risorse Google Cloud.
Implementa controlli che impediscono a sviluppatori e amministratori di creare risorse Google Cloud che violano i tuoi criteri.
Implementa controlli che verificano le risorse Google Cloud esistenti in base ai tuoi criteri, anche se le hai create al di fuori di Config Connector.
Fornisci feedback rapidi a sviluppatori e amministratori durante la creazione e l'aggiornamento delle definizioni delle risorse.
Convalida le definizioni delle risorse Google Cloud in base ai tuoi criteri prima di tentare di applicarle a un cluster Kubernetes.

Obiettivi

Crea un cluster della versione Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise che include il componente aggiuntivo Config Connector.
Installa Policy Controller.
Crea un criterio per limitare le località consentite dei bucket Cloud Storage.
Verifica che il criterio impedisca la creazione di bucket Cloud Storage in località non consentite.
Valuta la conformità ai criteri della definizione del bucket Cloud Storage durante lo sviluppo.
Controlla la conformità ai criteri dei bucket Cloud Storage esistenti.

Costi

In questo documento vengono utilizzati i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud possono essere idonei a una prova senza costi aggiuntivi.

Prima di iniziare

Nella pagina del selettore di progetti della console Google Cloud, seleziona o crea un progetto Google Cloud.

Nota: se non prevedi di conservare le risorse create in questa procedura, crea un progetto anziché selezionarne uno esistente. Dopo aver completato questi passaggi, puoi eliminare il progetto, rimuovendo tutte le risorse associate.

Vai al selettore progetti
Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.
Nella console Google Cloud, attiva Cloud Shell.

Attiva Cloud Shell
In Cloud Shell, imposta il progetto Google Cloud che vuoi utilizzare per questo tutorial:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto Google Cloud del progetto. Quando esegui questo comando, Cloud Shell crea una variabile di ambiente esportata denominata GOOGLE_CLOUD_PROJECT contenente il tuo ID progetto. Se non utilizzi Cloud Shell, puoi creare la variabile di ambiente con questo comando:
```
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=$(gcloud config get-value core/project)
```

Abilita l'API GKE:

gcloud services enable container.googleapis.com

Crea una directory per archiviare i file creati per questo tutorial:
```
mkdir -p ~/cnrm-gatekeeper-tutorial
```
Vai alla directory che hai creato:
```
cd ~/cnrm-gatekeeper-tutorial
```

crea un cluster GKE

In Cloud Shell, crea un cluster GKE con il componente aggiuntivo Config Connector e Workload Identity:
```
gcloud container clusters create CLUSTER_NAME \
  --addons ConfigConnector \
  --enable-ip-alias \
  --num-nodes 4 \
  --release-channel regular \
  --scopes cloud-platform \
  --workload-pool $GOOGLE_CLOUD_PROJECT.svc.id.goog \
  --zone ZONE
```
Sostituisci quanto segue:
- CLUSTER_NAME: il nome del cluster che vuoi utilizzare per questo progetto, ad esempio cnrm-gatekeeper-tutorial.
- ZONE: una zona di Compute Engine vicina alla tua località, ad esempio asia-southeast1-b.
Il componente aggiuntivo Config Connector installa definizioni di risorse personalizzate (CRD) per le risorse Google Cloud nel tuo cluster GKE.
(Facoltativo) Se utilizzi un cluster privato nel tuo ambiente, aggiungi una regola firewall che consenta al piano di controllo del cluster GKE di connettersi al webhook di Policy Controller:
```
gcloud compute firewall-rules create allow-cluster-control-plane-tcp-8443 \
  --allow tcp:8443 \
  --network default \
  --source-ranges CONTROL_PLANE_CIDR \
  --target-tags NODE_TAG
```
Sostituisci quanto segue:
- CONTROL_PLANE_CIDR: l'intervallo IP per il piano di controllo del cluster GKE, ad esempio 172.16.0.16/28.
- NODE_TAG: un tag applicato a tutti i nodi nel cluster GKE.
Questa regola firewall facoltativa è obbligatoria per il funzionamento del webhook Policy Controller quando il cluster utilizza nodi privati.

Configura Config Connector

Il progetto Google Cloud in cui installi Config Connector è noto come progetto host. I progetti in cui utilizzi Config Connector per gestire le risorse sono noti come progetti gestiti. In questo tutorial utilizzerai Config Connector per creare risorse Google Cloud nello stesso progetto del cluster GKE, in modo che il progetto host e il progetto gestito siano lo stesso progetto.

In Cloud Shell, crea un account di servizio Google per Config Connector:
```
gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME \
  --display-name "Config Connector Gatekeeper tutorial"
```
Sostituisci SERVICE_ACCOUNT_NAME con il nome che vuoi utilizzare per questo account di servizio, ad esempio cnrm-gatekeeper-tutorial. Config Connector utilizza questo account di servizio Google per creare risorse nel tuo progetto gestito.
Concedi il ruolo Amministratore Storage all'account di servizio Google:
```
gcloud projects add-iam-policy-binding $GOOGLE_CLOUD_PROJECT \
  --member "serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.iam.gserviceaccount.com" \
  --role roles/storage.admin
```
In questo tutorial utilizzerai il ruolo Amministratore Storage perché utilizzerai Config Connector per creare bucket Cloud Storage. Nel tuo ambiente, concedi i ruoli richiesti per gestire le risorse Google Cloud che vuoi creare per Config Connector. Per ulteriori informazioni sui ruoli predefiniti, consulta Comprendere i ruoli nella documentazione di IAM.
Crea uno spazio dei nomi Kubernetes per le risorse Config Connector che crei in questo tutorial:
```
kubectl create namespace NAMESPACE
```
Sostituisci NAMESPACE con lo spazio dei nomi Kubernetes che vuoi utilizzare nel tutorial, ad esempio tutorial.
Annota lo spazio dei nomi per specificare quale progetto Config Connector deve utilizzare per creare risorse Google Cloud (il progetto gestito):
```
kubectl annotate namespace NAMESPACE \
    cnrm.cloud.google.com/project-id=$GOOGLE_CLOUD_PROJECT
```
Crea una risorsa ConfigConnectorContext che abiliti Config Connector per lo spazio dei nomi Kubernetes e la associ all'account di servizio Google che hai creato:
```
cat << EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: core.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: ConfigConnectorContext
metadata:
  name: configconnectorcontext.core.cnrm.cloud.google.com
  namespace: NAMESPACE
spec:
  googleServiceAccount: SERVICE_ACCOUNT_NAME@$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.iam.gserviceaccount.com
EOF
```
Quando crei la risorsa ConfigConnectorContext, Config Connector crea un account di servizio Kubernetes e uno StatefulSet nello spazio dei nomi cnrm-system per gestire le risorse di Config Connector nello spazio dei nomi.
Attendi il pod del controller di Config Connector per lo spazio dei nomi:
```
kubectl wait --namespace cnrm-system --for=condition=Ready pod \
  -l cnrm.cloud.google.com/component=cnrm-controller-manager,cnrm.cloud.google.com/scoped-namespace=NAMESPACE
```
Quando il pod è pronto, viene visualizzato il prompt di Cloud Shell. Se ricevi il messaggio error: no matching resources found, attendi un minuto e riprova.
Associa il tuo account di servizio Kubernetes di Config Connector al tuo account di servizio Google creando un'associazione di criteri IAM:
```
gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding \
  SERVICE_ACCOUNT_NAME@$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.iam.gserviceaccount.com \
  --member "serviceAccount:$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.svc.id.goog[cnrm-system/cnrm-controller-manager-NAMESPACE]" \
  --role roles/iam.workloadIdentityUser
```
Questa associazione consente all'account di servizio Kubernetes cnrm-controller-manager-NAMESPACE nello spazio dei nomi cnrm-system di agire come account di servizio Google che hai creato.

Installazione di Policy Controller

Installa Policy Controller seguendo le istruzioni di installazione.

Utilizza un intervallo di controllo di 60 secondi.

Creare una risorsa Google Cloud utilizzando Config Connector

In Cloud Shell, crea un manifest di Config Connector che rappresenta un bucket Cloud Storage nella regione us-central1:

cat << EOF > tutorial-storagebucket-us-central1.yaml
apiVersion: storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: StorageBucket
metadata:
  name: tutorial-us-central1-$GOOGLE_CLOUD_PROJECT
  namespace: NAMESPACE
spec:
  location: us-central1
  uniformBucketLevelAccess: true
EOF

Per creare il bucket Cloud Storage, applica il manifest:

kubectl apply -f tutorial-storagebucket-us-central1.yaml

Verifica che Config Connector abbia creato il bucket Cloud Storage:
```
gsutil ls | grep tutorial
```
L'output è simile al seguente:
```
gs://tutorial-us-central1-PROJECT_ID/
```
Questo output include PROJECT_ID, che è l'ID del tuo progetto Google Cloud.

Se non vedi questo output, attendi un minuto ed esegui di nuovo il passaggio.

Crea un criterio

Un criterio in Policy Controller è costituito da un modello di vincolo e da un vincolo. Il modello di vincolo contiene la logica del criterio. Il vincolo specifica dove viene applicato il criterio e i parametri di input per la logica del criterio.

In Cloud Shell, crea un modello di vincolo che limita le località dei bucket Cloud Storage:

cat << EOF > tutorial-storagebucket-location-template.yaml
apiVersion: templates.gatekeeper.sh/v1beta1
kind: ConstraintTemplate
metadata:
  name: gcpstoragelocationconstraintv1
spec:
  crd:
    spec:
      names:
        kind: GCPStorageLocationConstraintV1
      validation:
        openAPIV3Schema:
          properties:
            locations:
              type: array
              items:
                type: string
            exemptions:
              type: array
              items:
                type: string
  targets:
  - target: admission.k8s.gatekeeper.sh
    rego: |
      package gcpstoragelocationconstraintv1

      allowedLocation(reviewLocation) {
          locations := input.parameters.locations
          satisfied := [ good | location = locations[_]
                                good = lower(location) == lower(reviewLocation)]
          any(satisfied)
      }

      exempt(reviewName) {
          input.parameters.exemptions[_] == reviewName
      }

      violation[{"msg": msg}] {
          bucketName := input.review.object.metadata.name
          bucketLocation := input.review.object.spec.location
          not allowedLocation(bucketLocation)
          not exempt(bucketName)
          msg := sprintf("Cloud Storage bucket <%v> uses a disallowed location <%v>, allowed locations are %v", [bucketName, bucketLocation, input.parameters.locations])
      }

      violation[{"msg": msg}] {
          not input.parameters.locations
          bucketName := input.review.object.metadata.name
          msg := sprintf("No permitted locations provided in constraint for Cloud Storage bucket <%v>", [bucketName])
      }
EOF

Applica il modello per creare il bucket Cloud Storage:

kubectl apply -f tutorial-storagebucket-location-template.yaml

Crea un vincolo che consente solo i bucket nelle regioni di Singapore e Giacarta (asia-southeast1 e asia-southeast2). Il vincolo si applica allo spazio dei nomi che hai creato in precedenza. Esclude il bucket Cloud Storage predefinito per Cloud Build.

cat << EOF > tutorial-storagebucket-location-constraint.yaml
apiVersion: constraints.gatekeeper.sh/v1beta1
kind: GCPStorageLocationConstraintV1
metadata:
  name: singapore-and-jakarta-only
spec:
  enforcementAction: deny
  match:
    kinds:
    - apiGroups:
      - storage.cnrm.cloud.google.com
      kinds:
      - StorageBucket
    namespaces:
    - NAMESPACE
  parameters:
    locations:
    - asia-southeast1
    - asia-southeast2
    exemptions:
    - ${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}_cloudbuild
EOF

Per limitare le zone in cui possono esistere i bucket, applica il vincolo:
```
kubectl apply -f tutorial-storagebucket-location-constraint.yaml
```

Verifica il criterio

Crea un manifest che rappresenti un bucket Cloud Storage in una località non consentita (us-west1):

cat << EOF > tutorial-storagebucket-us-west1.yaml
apiVersion: storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: StorageBucket
metadata:
  name: tutorial-us-west1-$GOOGLE_CLOUD_PROJECT
  namespace: NAMESPACE
spec:
  location: us-west1
  uniformBucketLevelAccess: true
EOF

Per creare il bucket Cloud Storage, applica il manifest:

kubectl apply -f tutorial-storagebucket-us-west1.yaml

L'output è simile al seguente:

Error from server ([singapore-and-jakarta-only] Cloud Storage bucket
<tutorial-us-west1-PROJECT_ID> uses a disallowed location
<us-west1>, allowed locations are ["asia-southeast1",
"asia-southeast2"]): error when creating
"tutorial-storagebucket-us-west1.yaml": admission webhook
"validation.gatekeeper.sh" denied the request: [singapore-and-jakarta-only]
Cloud Storage bucket <tutorial-us-west1-PROJECT_ID> uses a
disallowed location <us-west1>, allowed locations are
["asia-southeast1", "asia-southeast2"]

(Facoltativo) Puoi visualizzare un record della decisione di rifiutare la richiesta in Cloud Audit Logs. Esegui una query sui log delle attività di amministrazione per il progetto:

gcloud logging read --limit=1 \
    "logName=\"projects/$GOOGLE_CLOUD_PROJECT/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Factivity\""'
    resource.type="k8s_cluster"
    resource.labels.cluster_name="CLUSTER_NAME"
    resource.labels.location="ZONE"
    protoPayload.authenticationInfo.principalEmail!~"system:serviceaccount:cnrm-system:.*"
    protoPayload.methodName:"com.google.cloud.cnrm."
    protoPayload.status.code=7'

L'output è simile al seguente:

insertId: 3c6940bb-de14-4d18-ac4d-9a6becc70828
labels:
  authorization.k8s.io/decision: allow
  authorization.k8s.io/reason: ''
  mutation.webhook.admission.k8s.io/round_0_index_0: '{"configuration":"mutating-webhook.cnrm.cloud.google.com","webhook":"container-annotation-handler.cnrm.cloud.google.com","mutated":true}'
  mutation.webhook.admission.k8s.io/round_0_index_1: '{"configuration":"mutating-webhook.cnrm.cloud.google.com","webhook":"management-conflict-annotation-defaulter.cnrm.cloud.google.com","mutated":true}'
logName: projects/PROJECT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Factivity
operation:
  first: true
  id: 3c6940bb-de14-4d18-ac4d-9a6becc70828
  last: true
  producer: k8s.io
protoPayload:
  '@type': type.googleapis.com/google.cloud.audit.AuditLog
  authenticationInfo:
    principalEmail: user@example.com
  authorizationInfo:
  - permission: com.google.cloud.cnrm.storage.v1beta1.storagebuckets.create
    resource: storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1/namespaces/NAMESPACE/storagebuckets/tutorial-us-west1-PROJECT_ID
  methodName: com.google.cloud.cnrm.storage.v1beta1.storagebuckets.create
  requestMetadata:
    callerIp: 203.0.113.1
    callerSuppliedUserAgent: kubectl/v1.21.1 (linux/amd64) kubernetes/5e58841
  resourceName: storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1/namespaces/NAMESPACE/storagebuckets/tutorial-us-west1-PROJECT_ID
  serviceName: k8s.io
  status:
    code: 7
    message: Forbidden
receiveTimestamp: '2021-05-21T06:56:24.940264678Z'
resource:
  labels:
    cluster_name: CLUSTER_NAME
    location: CLUSTER_ZONE
    project_id: PROJECT_ID
  type: k8s_cluster
timestamp: '2021-05-21T06:56:09.060635Z'

Il campo methodName mostra l'operazione tentata, resourceName mostra il nome completo della risorsa Config Connector, mentre la sezione status indica che la richiesta non è andata a buon fine, con il codice di errore 7 e il messaggio Forbidden.

Crea un manifest che rappresenti un bucket Cloud Storage in una località consentita (asia-southeast1):

cat << EOF > tutorial-storagebucket-asia-southeast1.yaml
apiVersion: storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: StorageBucket
metadata:
  name: tutorial-asia-southeast1-$GOOGLE_CLOUD_PROJECT
  namespace: NAMESPACE
spec:
  location: asia-southeast1
  uniformBucketLevelAccess: true
EOF

Per creare il bucket Cloud Storage, applica il manifest:
```
kubectl apply -f tutorial-storagebucket-asia-southeast1.yaml
```
L'output è simile al seguente:
```
storagebucket.storage.cnrm.cloud.google.com/tutorial-asia-southeast1-PROJECT_ID created
```
Questo output include PROJECT_ID, che è l'ID del tuo progetto Google Cloud.
Verifica che Config Connector abbia creato il bucket Cloud Storage:
```
gsutil ls | grep tutorial
```
L'output è simile al seguente:
```
gs://tutorial-asia-southeast1-PROJECT_ID/
gs://tutorial-us-central1-PROJECT_ID/
```
Se non vedi questo output, attendi un minuto ed esegui di nuovo questo passaggio.

Vincoli di audit

L'audit controller in Policy Controller valuta periodicamente le risorse in base ai relativi vincoli. Il controller rileva le violazioni dei criteri per le risorse create prima del vincolo e per le risorse create al di fuori di Config Connector.

In Cloud Shell, visualizza le violazioni di tutti i vincoli che utilizzano il modello di vincolo GCPStorageLocationConstraintV1:
```
kubectl get gcpstoragelocationconstraintv1 -o json \
  | jq '.items[].status.violations'
```
L'output è simile al seguente:
```
[
  {
    "enforcementAction": "deny",
    "kind": "StorageBucket",
    "message": "Cloud Storage bucket <tutorial-us-central1-PROJECT_ID>
    uses a disallowed location <us-central1>, allowed locations are
    \"asia-southeast1\", \"asia-southeast2\"",
    "name": "tutorial-us-central1-PROJECT_ID",
    "namespace": "NAMESPACE"
  }
]
```
Vedrai il bucket Cloud Storage che hai creato in us-central1 prima della creazione del vincolo.

Nota: l'attributo status.violations predefinito mostra fino a 20 violazioni per vincolo. Se l'audit controller rileva più di 20 violazioni dei vincoli, il resto non viene visualizzato. Se riscontri questa limitazione nel tuo ambiente, crea più vincoli. Assegna l'ambito di ogni vincolo a uno spazio dei nomi diverso.

Convalida le risorse durante lo sviluppo

Durante le build di sviluppo e integrazione continua, è utile convalidare le risorse in base ai vincoli prima di applicarle al cluster GKE. La convalida fornisce feedback rapidi e ti consente di rilevare tempestivamente i problemi relativi alle risorse e ai vincoli. Questi passaggi mostrano come convalidare le risorse con kpt. Lo strumento a riga di comando kpt consente di gestire e applicare i manifest delle risorse Kubernetes.

In Cloud Shell, esegui la funzione KRM gatekeeper utilizzando kpt:

kpt fn eval . --image=gcr.io/kpt-fn/gatekeeper:v0.2 --truncate-output=false

Una funzione KRM è un programma che modifica o convalida le risorse Kubernetes archiviate nel file system locale come file YAML. La funzione KRM gatekeeper convalida le risorse del bucket Cloud Storage di Config Connector in base al criterio Gatekeeper. La funzione KRM gatekeeper viene pacchettizzata come immagine container disponibile in Artifact Registry.

La funzione segnala che i file manifest per i bucket Cloud Storage nelle regioni us-central1 e us-west1 violano il vincolo.

L'output è simile al seguente:

[RUNNING] "gcr.io/kpt-fn/gatekeeper:v0.2"
[FAIL] "gcr.io/kpt-fn/gatekeeper:v0.2"
  Results:
    [ERROR] Cloud Storage bucket <tutorial-us-central1-PROJECT_ID> uses a disallowed location <us-central1>, allowed locations are ["asia-southeast1", "asia-southeast2"] violatedConstraint: singapore-and-jakarta-only in object "storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1/StorageBucket/tutorial/tutorial-us-central1-GOOGLE_CLOUD_PROJECT" in file "tutorial-storagebucket-us-central1.yaml"
    [ERROR] Cloud Storage bucket <tutorial-us-west1-PROJECT_ID> uses a disallowed location <us-west1>, allowed locations are ["asia-southeast1", "asia-southeast2"] violatedConstraint: singapore-and-jakarta-only in object "storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1/StorageBucket/tutorial/tutorial-us-west1-GOOGLE_CLOUD_PROJECT" in file "tutorial-storagebucket-us-west1.yaml"
  Stderr:
    "[error] storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1/StorageBucket/test/tutorial-us-central1-PROJECT_ID : Cloud Storage bucket <tutorial-us-central1-PROJECT_ID> uses a disallowed location <us-central1>, allowed locations are [\"asia-southeast1\", \"asia-southeast2\"]"
    "violatedConstraint: singapore-and-jakarta-only"
    ""
    "[error] storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1/StorageBucket/test/tutorial-us-west1-PROJECT_IDT : Cloud Storage bucket <tutorial-us-west1-PROJECT_IDgt; uses a disallowed location <us-west1>, allowed locations are [\"asia-southeast1\", \"asia-southeast2\"]"
    "violatedConstraint: singapore-and-jakarta-only"
    ""
  Exit code: 1

Convalida le risorse create al di fuori di Config Connector

Puoi convalidare le risorse Google Cloud create al di fuori di Config Connector esportandole. Dopo aver esportato le risorse, utilizza una delle seguenti opzioni per valutare i criteri di Policy Controller rispetto alle risorse esportate:

Convalida le risorse utilizzando la funzione KRM gatekeeper.
Importa le risorse in Config Connector.

Per esportare le risorse, utilizza Cloud Asset Inventory.

In Cloud Shell, abilita l'API Cloud Asset:

gcloud services enable cloudasset.googleapis.com

Elimina i file manifest delle risorse Kubernetes per i bucket Cloud Storage in us-central1 e us-west1:
```
rm tutorial-storagebucket-us-*.yaml
```

Esporta tutte le risorse Cloud Storage nel progetto attuale e archivia l'output in un file denominato export.yaml:

gcloud beta resource-config bulk-export \
  --project $GOOGLE_CLOUD_PROJECT \
  --resource-format krm \
  --resource-types StorageBucket > export.yaml

L'output è simile al seguente:

Exporting resource configurations to stdout...

Export complete.

Crea una pipeline kpt concatenando le funzioni KRM. Questa pipeline convalida le risorse nella directory attuale in base al criterio di località del bucket Cloud Storage:

kpt fn source . \
  | kpt fn eval - --image=gcr.io/kpt-fn/set-namespace:v0.1 -- namespace=NAMESPACE \
  | kpt fn eval - --image=gcr.io/kpt-fn/gatekeeper:v0.2 --truncate-output=false

Le risorse esportate non hanno un valore per l'attributo dei metadati namespace. Questa pipeline utilizza una funzione KRM chiamata set-namespace per impostare il valore namespace di tutte le risorse.

L'output è simile al seguente e mostra violazioni per le risorse che hai esportato:

[RUNNING] "gcr.io/kpt-fn/set-namespace:v0.1"
[PASS] "gcr.io/kpt-fn/set-namespace:v0.1"
[RUNNING] "gcr.io/kpt-fn/gatekeeper:v0.2"
[FAIL] "gcr.io/kpt-fn/gatekeeper:v0.2"
  Results:
    [ERROR] Cloud Storage bucket <tutorial-us-central1-PROJECT_ID> uses a disallowed location <us-central1>, allowed locations are ["asia-southeast1", "asia-southeast2"] violatedConstraint: singapore-and-jakarta-only in object "storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1/StorageBucket/tutorial/tutorial-us-central1-GOOGLE_CLOUD_PROJECT" in file "export.yaml"
  Stderr:
    "[error] storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1/StorageBucket/test/tutorial-us-central1-PROJECT_ID : Cloud Storage bucket <tutorial-us-central1-PROJECT_ID> uses a disallowed location <us-central1>, allowed locations are [\"asia-southeast1\", \"asia-southeast2\"]"
    "violatedConstraint: singapore-and-jakarta-only"
    ""
  Exit code: 1

Se il progetto Google Cloud contiene bucket Cloud Storage creati prima di lavorare al tutorial e la loro località viola il vincolo, i bucket creati in precedenza vengono visualizzati nell'output.

Congratulazioni, hai configurato un criterio che regola la località consentita dei bucket Cloud Storage. Il tutorial è stato completato. Ora puoi continuare ad aggiungere i tuoi criteri per altre risorse Google Cloud.

Risoluzione dei problemi

Se Config Connector non crea le risorse Google Cloud previste, utilizza il seguente comando in Cloud Shell per visualizzare i log del gestore controller di Config Connector:

kubectl logs --namespace cnrm-system --container manager \
  --selector cnrm.cloud.google.com/component=cnrm-controller-manager,cnrm.cloud.google.com/scoped-namespace=NAMESPACE

Se Policy Controller non applica correttamente i criteri, utilizza il seguente comando per visualizzare i log del gestore del controller:

kubectl logs deployment/gatekeeper-controller-manager \
  --namespace gatekeeper-system

Se Policy Controller non segnala violazioni nel campo status degli oggetti del vincolo, visualizza i log dell'audit controller utilizzando questo comando:

kubectl logs deployment/gatekeeper-audit --namespace gatekeeper-system

Se riscontri altri problemi con questo tutorial, ti consigliamo di consultare questi documenti:

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo Account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

Elimina il progetto

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività in questo documento, quando lo elimini elimini anche qualsiasi altro lavoro svolto nel progetto.
Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, puoi riutilizzare i progetti ed evitare così di superare i limiti di quota.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Gestisci risorse.
Vai a Gestisci risorse
Se il progetto che vuoi eliminare è associato a un'organizzazione, espandi l'elenco Organizzazione nella colonna Nome.
Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
Nella finestra di dialogo, digita l'ID del progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.

Elimina le risorse

Se vuoi conservare il progetto Google Cloud che hai utilizzato in questo tutorial, elimina le singole risorse.

In Cloud Shell, elimina il vincolo di località del bucket Cloud Storage:
```
kubectl delete -f tutorial-storagebucket-location-constraint.yaml
```
Aggiungi l'annotazione cnrm.cloud.google.com/force-destroy con un valore stringa di true a tutte le storagebucket risorse nello spazio dei nomi gestito da Config Connector:
```
kubectl annotate storagebucket --all --namespace NAMESPACE \
  cnrm.cloud.google.com/force-destroy=true
```
Questa annotazione è una direttiva che consente a Config Connector di eliminare un bucket Cloud Storage quando elimini la risorsa storagebucket corrispondente nel cluster GKE, anche se il bucket contiene oggetti.
Elimina le risorse Config Connector che rappresentano i bucket Cloud Storage:
```
kubectl delete --namespace NAMESPACE storagebucket --all
```

Elimina il cluster GKE:

gcloud container clusters delete CLUSTER_NAME \
  --zone ZONE --async --quiet

Elimina l'associazione dei criteri di Workload Identity in IAM:

gcloud iam service-accounts remove-iam-policy-binding \
  SERVICE_ACCOUNT_NAME@$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.iam.gserviceaccount.com \
  --member "serviceAccount:$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.svc.id.goog[cnrm-system/cnrm-controller-manager-NAMESPACE]" \
  --role roles/iam.workloadIdentityUser

Elimina l'associazione del ruolo Amministratore di Cloud Storage per l'account di servizio Google:

gcloud projects remove-iam-policy-binding $GOOGLE_CLOUD_PROJECT \
  --member "serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.iam.gserviceaccount.com" \
  --role roles/storage.admin

Elimina l'account di servizio Google che hai creato per Config Connector:

gcloud iam service-accounts delete --quiet \
  SERVICE_ACCOUNT_NAME@$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.iam.gserviceaccount.com

Creazione di risorse Google Cloud conformi ai criteri

Obiettivi

Costi

Prima di iniziare

crea un cluster GKE

Configura Config Connector

Installazione di Policy Controller

Creare una risorsa Google Cloud utilizzando Config Connector

Crea un criterio

Verifica il criterio

Vincoli di audit

Convalida le risorse durante lo sviluppo

Convalida le risorse create al di fuori di Config Connector

Risoluzione dei problemi

Esegui la pulizia

Elimina il progetto

Elimina le risorse

Passaggi successivi