Compute Engine VM에서 베어메탈용 Anthos 클러스터 사용해 보기

이 페이지에서는 Compute Engine에서 실행되는 가상 머신(VM)을 사용하여 고가용성(HA) 모드에서 베어메탈용 Anthos 클러스터를 사용하는 방법을 보여줍니다.

하드웨어를 준비할 필요 없이 베어메탈용 Anthos 클러스터를 빠르게 사용해 볼 수 있습니다. 이 페이지의 단계를 완료하면 베어메탈용 Anthos 클러스터 환경의 Compute Engine에서 실행되는 작동 테스트 환경이 제공됩니다.

Compute Engine VM에서 베어메탈용 Anthos 클러스터를 사용해 보려면 다음 단계를 완료하세요.

  1. Compute Engine에서 VM 6개 만들기
  2. L2 연결을 사용하여 모든 VM 간에 vxlan 네트워크 만들기
  3. 베어메탈용 Anthos 클러스터의 기본 요건 설치
  4. 베어메탈용 Anthos 클러스터의 클러스터 배포
  5. 클러스터 확인

시작하기 전에

배포에는 다음 리소스가 필요합니다.

  • 베어메탈용 Anthos 클러스터를 배포하기 위한 VM 6개
  • 프로젝트에 대한 소유자 권한으로 gcloud에 로그인된 워크스테이션 1개

이 가이드의 단계는 anthos-samples 저장소의 설치 스크립트에서 가져온 것입니다. FAQ 섹션에는 일부 인기 있는 변형에 사용하도록 이 스크립트를 맞춤설정하는 자세한 방법이 포함되어 있습니다.

Compute Engine에서 VM 6개 만들기

다음 단계를 완료하여 다음 VM을 만듭니다.

  • 베어메탈용 Anthos 클러스터를 다른 머신에 배포하는 데 사용되는 관리자 VM 1개
  • 베어메탈용 Anthos 클러스터 제어 영역을 실행하는 데 필요한 3개의 제어 영역 노드에 대한 VM 3개
  • 베어메탈용 Anthos 클러스터의 클러스터에서 워크로드를 실행하는 데 필요한 워커 노드 2개에 대한 VM 2개
  1. 환경 변수 설정

    export PROJECT_ID=PROJECT_ID
    export ZONE=ZONE
    export CLUSTER_NAME=CLUSTER_NAME
    export BMCTL_VERSION=1.11.8
    
  2. 다음 명령어를 실행하여 Google 계정에 로그인하고 프로젝트를 기본값으로 설정합니다.

    gcloud auth login
    gcloud config set project $PROJECT_ID
    gcloud config set compute/zone $ZONE
    
  3. baremetal-gcr 서비스 계정을 만듭니다.

    gcloud iam service-accounts create baremetal-gcr
    
    gcloud iam service-accounts keys create bm-gcr.json \
        --iam-account=baremetal-gcr@"${PROJECT_ID}".iam.gserviceaccount.com
  4. Google Cloud API 및 서비스를 사용 설정합니다.

    gcloud services enable \
        anthos.googleapis.com \
        anthosaudit.googleapis.com \
        anthosgke.googleapis.com \
        cloudresourcemanager.googleapis.com \
        connectgateway.googleapis.com \
        container.googleapis.com \
        gkeconnect.googleapis.com \
        gkehub.googleapis.com \
        serviceusage.googleapis.com \
        stackdriver.googleapis.com \
        monitoring.googleapis.com \
        logging.googleapis.com \
        opsconfigmonitoring.googleapis.com
  5. 서로 다른 API 및 서비스에 여러 서비스 계정이 필요하지 않도록 baremetal-gcr 서비스 계정에 추가 권한을 부여합니다.

    gcloud projects add-iam-policy-binding "$PROJECT_ID" \
      --member="serviceAccount:baremetal-gcr@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
      --role="roles/gkehub.connect" \
      --no-user-output-enabled
    
    gcloud projects add-iam-policy-binding "$PROJECT_ID" \
      --member="serviceAccount:baremetal-gcr@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
      --role="roles/gkehub.admin" \
      --no-user-output-enabled
    
    gcloud projects add-iam-policy-binding "$PROJECT_ID" \
      --member="serviceAccount:baremetal-gcr@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
      --role="roles/logging.logWriter" \
      --no-user-output-enabled
    
    gcloud projects add-iam-policy-binding "$PROJECT_ID" \
      --member="serviceAccount:baremetal-gcr@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
      --role="roles/monitoring.metricWriter" \
      --no-user-output-enabled
    
    gcloud projects add-iam-policy-binding "$PROJECT_ID" \
      --member="serviceAccount:baremetal-gcr@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
      --role="roles/monitoring.dashboardEditor" \
      --no-user-output-enabled
    
    gcloud projects add-iam-policy-binding "$PROJECT_ID" \
      --member="serviceAccount:baremetal-gcr@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
      --role="roles/stackdriver.resourceMetadata.writer" \
      --no-user-output-enabled
    
    gcloud projects add-iam-policy-binding "$PROJECT_ID" \
      --member="serviceAccount:baremetal-gcr@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
      --role="roles/opsconfigmonitoring.resourceMetadata.writer" \
      --no-user-output-enabled
  6. 이 페이지의 모든 명령어에 필요한 변수 및 배열을 만듭니다.

    MACHINE_TYPE=n1-standard-8
    VM_PREFIX=abm
    VM_WS=$VM_PREFIX-ws
    VM_CP1=$VM_PREFIX-cp1
    VM_CP2=$VM_PREFIX-cp2
    VM_CP3=$VM_PREFIX-cp3
    VM_W1=$VM_PREFIX-w1
    VM_W2=$VM_PREFIX-w2
    declare -a VMs=("$VM_WS" "$VM_CP1" "$VM_CP2" "$VM_CP3" "$VM_W1" "$VM_W2")
    declare -a IPs=()
  7. 다음 루프를 사용하여 VM 6개를 만듭니다.

    for vm in "${VMs[@]}"
    do
        gcloud compute instances create "$vm" \
          --image-family=ubuntu-2004-lts --image-project=ubuntu-os-cloud \
          --zone="${ZONE}" \
          --boot-disk-size 200G \
          --boot-disk-type pd-ssd \
          --can-ip-forward \
          --network default \
          --tags http-server,https-server \
          --min-cpu-platform "Intel Haswell" \
          --enable-nested-virtualization \
          --scopes cloud-platform \
          --machine-type "$MACHINE_TYPE" \
          --metadata "cluster_id=${CLUSTER_NAME},bmctl_version=${BMCTL_VERSION}"
        IP=$(gcloud compute instances describe "$vm" --zone "${ZONE}" \
             --format='get(networkInterfaces[0].networkIP)')
        IPs+=("$IP")
    done
  8. 다음 루프를 사용하여 SSH가 모든 VM에서 준비되었는지 확인합니다.

    for vm in "${VMs[@]}"
    do
        while ! gcloud compute ssh root@"$vm" --zone "${ZONE}" --command "printf 'SSH to $vm succeeded\n'"
        do
            printf "Trying to SSH into %s failed. Sleeping for 5 seconds. zzzZZzzZZ" "$vm"
            sleep  5
        done
    done

VM 간 L2 연결로 vxlan 네트워크 만들기

Linux의 표준 vxlan 기능을 사용하여 모든 VM을 L2 연결로 연결하는 네트워크를 만듭니다.

다음 명령어는 다음 작업을 수행하는 두 개의 루프를 포함합니다.

  1. 각 VM에 SSH를 통해 연결
  2. 필요한 패키지 업데이트 및 설치
  3. 필요한 명령어를 실행하여 vxlan으로 네트워크를 구성합니다.

    i=2 # We start from 10.200.0.2/24
    for vm in "${VMs[@]}"
    do
        gcloud compute ssh root@"$vm" --zone "${ZONE}" << EOF
            apt-get -qq update > /dev/null
            apt-get -qq install -y jq > /dev/null
            set -x
            ip link add vxlan0 type vxlan id 42 dev ens4 dstport 0
            current_ip=\$(ip --json a show dev ens4 | jq '.[0].addr_info[0].local' -r)
            printf "VM IP address is: \$current_ip"
            for ip in ${IPs[@]}; do
                if [ "\$ip" != "\$current_ip" ]; then
                    bridge fdb append to 00:00:00:00:00:00 dst \$ip dev vxlan0
                fi
            done
            ip addr add 10.200.0.$i/24 dev vxlan0
            ip link set up dev vxlan0
    
    EOF
        i=$((i+1))
    done

이제 10.200.0.0/24 네트워크 내에서 L2 연결이 가능합니다. VM에는 다음과 같은 IP 주소가 있습니다.

  • 관리자 VM: 10.200.0.2
  • 제어 영역 노드를 실행하는 VM:
    • 10.200.0.3
    • 10.200.0.4
    • 10.200.0.5
  • 작업자 노드를 실행하는 VM:
    • 10.200.0.6
    • 10.200.0.7

베어메탈용 Anthos 클러스터의 기본 요건 설치

베어메탈용 Anthos 클러스터를 설치하기 전에 관리 머신에는 다음 도구가 필요합니다.

  • bmctl
  • kubectl
  • Docker
  1. 다음 명령어를 실행하여 필요한 도구를 설치합니다.

    gcloud compute ssh root@$VM_WS --zone "${ZONE}" << EOF
    set -x
    
    export PROJECT_ID=\$(gcloud config get-value project)
    BMCTL_VERSION=\$(curl http://metadata.google.internal/computeMetadata/v1/instance/attributes/bmctl_version -H "Metadata-Flavor: Google")
    export BMCTL_VERSION
    
    gcloud iam service-accounts keys create bm-gcr.json \
      --iam-account=baremetal-gcr@\${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com
    
    curl -LO "https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/$(curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"
    
    chmod +x kubectl
    mv kubectl /usr/local/sbin/
    mkdir baremetal && cd baremetal
    gsutil cp gs://anthos-baremetal-release/bmctl/$BMCTL_VERSION/linux-amd64/bmctl .
    chmod a+x bmctl
    mv bmctl /usr/local/sbin/
    
    cd ~
    printf "Installing docker"
    curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
    sh get-docker.sh
    EOF
  2. 다음 명령어를 실행하여 root@10.200.0.x가 작동하는지 확인합니다. 이 명령어는 다음 작업을 수행합니다.

    1. 관리 머신에서 새 SSH 키를 생성합니다.
    2. 배포에서 다른 모든 VM에 공개 키를 추가합니다.
    gcloud compute ssh root@$VM_WS --zone "${ZONE}" << EOF
    set -x
    ssh-keygen -t rsa -N "" -f /root/.ssh/id_rsa
    sed 's/ssh-rsa/root:ssh-rsa/' ~/.ssh/id_rsa.pub > ssh-metadata
    for vm in ${VMs[@]}
    do
        gcloud compute instances add-metadata \$vm --zone ${ZONE} --metadata-from-file ssh-keys=ssh-metadata
    done
    EOF

베어메탈용 Anthos 클러스터의 클러스터 배포

다음 코드 블록에는 다음 작업을 완료하는 데 필요한 모든 명령어 및 구성이 포함됩니다.

  1. 필요한 하이브리드 클러스터의 구성 파일을 만듭니다.
  2. 실행 전 검사를 실행합니다.
  3. 클러스터를 배포합니다.
gcloud compute ssh root@$VM_WS --zone "${ZONE}" <<EOF
set -x
export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
CLUSTER_NAME=\$(curl http://metadata.google.internal/computeMetadata/v1/instance/attributes/cluster_id -H "Metadata-Flavor: Google")
BMCTL_VERSION=\$(curl http://metadata.google.internal/computeMetadata/v1/instance/attributes/bmctl_version -H "Metadata-Flavor: Google")
export CLUSTER_NAME
export BMCTL_VERSION
bmctl create config -c \$CLUSTER_NAME
cat > bmctl-workspace/\$CLUSTER_NAME/\$CLUSTER_NAME.yaml << EOB
---
gcrKeyPath: /root/bm-gcr.json
sshPrivateKeyPath: /root/.ssh/id_rsa
gkeConnectAgentServiceAccountKeyPath: /root/bm-gcr.json
gkeConnectRegisterServiceAccountKeyPath: /root/bm-gcr.json
cloudOperationsServiceAccountKeyPath: /root/bm-gcr.json
---
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: cluster-\$CLUSTER_NAME
---
apiVersion: baremetal.cluster.gke.io/v1
kind: Cluster
metadata:
  name: \$CLUSTER_NAME
  namespace: cluster-\$CLUSTER_NAME
spec:
  type: hybrid
  anthosBareMetalVersion: \$BMCTL_VERSION
  gkeConnect:
    projectID: \$PROJECT_ID
  controlPlane:
    nodePoolSpec:
      clusterName: \$CLUSTER_NAME
      nodes:
      - address: 10.200.0.3
      - address: 10.200.0.4
      - address: 10.200.0.5
  clusterNetwork:
    pods:
      cidrBlocks:
      - 192.168.0.0/16
    services:
      cidrBlocks:
      - 172.26.232.0/24
  loadBalancer:
    mode: bundled
    ports:
      controlPlaneLBPort: 443
    vips:
      controlPlaneVIP: 10.200.0.49
      ingressVIP: 10.200.0.50
    addressPools:
    - name: pool1
      addresses:
      - 10.200.0.50-10.200.0.70
  clusterOperations:
    # might need to be this location
    location: us-central1
    projectID: \$PROJECT_ID
  storage:
    lvpNodeMounts:
      path: /mnt/localpv-disk
      storageClassName: node-disk
    lvpShare:
      numPVUnderSharedPath: 5
      path: /mnt/localpv-share
      storageClassName: local-shared
  nodeConfig:
    podDensity:
      maxPodsPerNode: 250
---
apiVersion: baremetal.cluster.gke.io/v1
kind: NodePool
metadata:
  name: node-pool-1
  namespace: cluster-\$CLUSTER_NAME
spec:
  clusterName: \$CLUSTER_NAME
  nodes:
  - address: 10.200.0.6
  - address: 10.200.0.7
EOB

bmctl create cluster -c \$CLUSTER_NAME
EOF

클러스터 확인

bmctl-workspace 디렉터리의 관리 머신에서 클러스터의 kubeconfig 파일을 찾을 수 있습니다. 배포를 확인하려면 다음 단계를 완료하세요.

  1. 관리자 워크스테이션에 SSH를 통해 연결합니다.

    gcloud compute ssh root@$VM_WS --zone ${ZONE}
    
  2. 클러스터 구성 파일의 경로로 KUBECONFIG 환경 변수를 설정하여 클러스터에서 kubectl 명령어를 실행합니다.

    export clusterid=CLUSTER_NAME
    export KUBECONFIG=$HOME/bmctl-workspace/$clusterid/$clusterid-kubeconfig
    kubectl get nodes
    

Google Cloud 콘솔에서 클러스터에 로그인

Google Cloud 콘솔에서 Anthos clusters on bare metal의 워크로드를 관찰하려면 클러스터의 kubeconfig 파일이 저장된 관리자 머신에 로그인해야 합니다.

자세히 알아보려면 Google Cloud 콘솔에서 클러스터에 로그인으로 이동하세요.

삭제

  1. 관리 머신에 연결하여 클러스터 VM을 설치 전 상태로 재설정하고 Google Cloud 프로젝트에서 클러스터를 등록 취소합니다.

    gcloud compute ssh root@$VM_WS --zone ${ZONE} << EOF
    set -x
    export clusterid=CLUSTER_NAME
    bmctl reset -c \$clusterid
    EOF
    
  2. 이름에 abm이 있는 모든 VM을 나열합니다.

    gcloud compute instances list | grep 'abm'
    
  3. 이름에 abm이 포함된 모든 VM을 삭제해도 괜찮은지 확인합니다.

    확인한 후에는 다음 명령어를 실행하여 abm VM을 삭제할 수 있습니다.

    gcloud compute instances list --format="value(name)" | grep 'abm'  | xargs gcloud \
        --quiet compute instances delete