Tutorial: esegui il deployment di una VM esistente in un cluster GKE su Bare Metal utilizzando il runtime VM su GDC

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Questo documento fornisce una guida passo passo per il deployment di un carico di lavoro basato su macchine virtuali (VM) in GKE su Bare Metal utilizzando il runtime VM su GDC. Il carico di lavoro utilizzato in questa guida è l'applicazione point of sale di esempio. Questa applicazione rappresenta un tipico terminale point of sale che viene eseguito sull'hardware on-premise di un negozio al dettaglio.

In questo documento eseguirai la migrazione di questa applicazione da una VM a un cluster GKE su Bare Metal e accedi al frontend web dell'applicazione. Per eseguire la migrazione di una VM esistente nel cluster, devi prima creare un'immagine disco di questa VM. Poi, l'immagine deve essere ospitata in un repository a cui può accedere il cluster. Infine, puoi utilizzare l'URL dell'immagine per creare la VM. Il runtime VM su GDC prevede che le immagini siano in formato qcow2. Se fornisci un tipo di immagine diverso, l'immagine viene convertita automaticamente nel formato qcow2. Per evitare conversioni ripetitive e consentirne il riutilizzo, puoi convertire un'immagine disco virtuale e ospitare l'immagine qcow2.

Questo documento utilizza un'immagine precedentemente preparata di un'istanza VM di Compute Engine in cui il carico di lavoro viene eseguito come servizio systemd. Puoi seguire gli stessi passaggi per eseguire il deployment della tua applicazione.

Obiettivi

• Abilita il runtime VM su GDC e installa il plug-in virtctl
• Esegui il deployment del carico di lavoro basato su VM
• Accedi alla VM e controlla lo stato dell'applicazione
• Accedi al carico di lavoro basato su VM

Prima di iniziare

Per completare questo documento, hai bisogno delle seguenti risorse:

• Accesso a un cluster GKE su Bare Metal versione 1.12.0 o successive, creato seguendo la guida Esecuzione di GKE su Bare Metal su VM di Compute Engine con bilanciatore del carico manuale. Questo documento configura le risorse di networking in modo che tu possa accedere al carico di lavoro in esecuzione all'interno della VM tramite un browser. Se non hai bisogno di questo comportamento, puoi seguire questo documento utilizzando qualsiasi GKE su Bare Metal.
• Una workstation che soddisfi i seguenti requisiti:
  • Ha accesso al cluster utilizzando l'interfaccia a riga di comando bmctl.
  • Ha accesso al tuo cluster utilizzando l'interfaccia a riga di comando kubectl.

Abilita il runtime VM su GDC e installa il plug-in virtctl

Il runtime VM su GDC Custom Resource Definition (CRD) fa parte di tutti i cluster GKE su Bare Metal dalla versione 1.10. Un'istanza della risorsa personalizzata VMRuntime è già stata creata al momento dell'installazione. Tuttavia, è disabilitata per impostazione predefinita.

1. Abilita il runtime VM su GDC:

   sudo bmctl enable vmruntime --kubeconfig KUBECONFIG_PATH
   

   • KUBECONFIG_PATH: percorso del file di configurazione Kubernetes del cluster utente GKE su Bare Metal

2. Verifica che VMRuntime sia abilitato:

   kubectl wait --for=jsonpath='{.status.ready}'=true vmruntime vmruntime
   

   Possono essere necessari alcuni minuti prima che VMRuntime sia pronto. Se non lo è, verifica qualche volta con brevi ritardi. Il seguente output di esempio mostra che VMRuntime è pronto:

   vmruntime.vm.cluster.gke.io/vmruntime condition met
   

3. Installa il plug-in virtctl per kubectl:

   sudo -E bmctl install virtctl
   

   Il seguente output di esempio mostra che il processo di installazione del plug-in virtctl è completo:

   Please check the logs at bmctl-workspace/log/install-virtctl-20220831-182135/install-virtctl.log
   [2022-08-31 18:21:35+0000] Install virtctl succeeded
   

4. Verifica l'installazione del plug-in virtctl:

   kubectl virt
   

   Il seguente output di esempio mostra che il plug-in virtctl è disponibile per l'utilizzo con kubectl:

   Available Commands:
     addvolume         add a volume to a running VM
     completion        generate the autocompletion script for the specified shell
     config            Config subcommands.
     console           Connect to a console of a virtual machine instance.
     create            Create subcommands.
     delete            Delete  subcommands.
   ...
   

Esegui il deployment del carico di lavoro basato su VM

Quando esegui il deployment di una VM in GKE su Bare Metal, il runtime VM su GDC prevede un'immagine VM. Questa immagine funge da disco di avvio per la VM di cui è stato eseguito il deployment.

In questo tutorial, eseguirai la migrazione di un carico di lavoro basato su VM di Compute Engine in un cluster GKE su Bare Metal. Questa VM di Compute Engine è stata creata e l'applicazione point of sale (PoS) di esempio è stata configurata per l'esecuzione come servizio systemd. È stata creata un'immagine del disco di questa VM insieme al carico di lavoro dell'applicazione PoS in Google Cloud. Questa immagine è stata quindi esportata in un bucket Cloud Storage come immagine qcow2. Puoi usare questa immagine qcow2 già preparata nei seguenti passaggi.

Nota: anche se in questo documento viene utilizzata una VM di Compute Engine, i passaggi per creare un'immagine disco di una VM variano a seconda dell'ambiente o della piattaforma su cui è in esecuzione la VM esistente. Puoi creare un'immagine disco delle tue VM esistenti se vuoi seguire i passaggi descritti in questo documento con un'immagine personalizzata.

Il codice sorgente in questo documento è disponibile nel repository GitHub di anthos-samples. Puoi utilizzare le risorse di questo repository per completare i passaggi successivi.

1. Esegui il deployment di un database MySQL StatefulSet. L'applicazione point of sale prevede la connessione a un database MySQL per archiviare i dati di inventario e di pagamento. Il repository point of sale ha un manifest di esempio che esegue il deployment di un database MySQL StatefulSet, configura un ConfigMap associato e un Service Kubernetes. ConfigMap definisce le credenziali per l'istanza MySQL, che sono le stesse credenziali trasmesse all'applicazione point of sale.

   kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/point-of-sale/main/k8-manifests/common/mysql-db.yaml
   

2. Esegui il deployment del carico di lavoro VM utilizzando l'immagine qcow2 preparata in precedenza:

   kubectl virt create vm pos-vm \
       --boot-disk-size=80Gi \
       --memory=4Gi \
       --vcpu=2 \
       --image=https://storage.googleapis.com/pos-vm-images/pos-vm.qcow2
   

   Questo comando crea un file YAML chiamato in base alla VM (google-virtctl/pos-vm.yaml). Puoi esaminare il file per vedere la definizione di VirtualMachine e VirtualMachineDisk. Anziché utilizzare il plug-in virtctl, potresti aver eseguito il deployment del carico di lavoro della VM utilizzando le definizioni del modello di risorsa Kubernetes, come mostrato nel file YAML creato.

   Se il comando viene eseguito correttamente, produce un output come l'esempio seguente che spiega le diverse risorse create:

   Constructing manifest for vm "pos-vm":
   Manifest for vm "pos-vm" is saved to /home/tfadmin/google-virtctl/pos-vm.yaml
   Applying manifest for vm "pos-vm"
   Created gvm "pos-vm"
   

3. Controlla lo stato di creazione della VM.

   La risorsa VirtualMachine è identificata dalla risorsa vm.cluster.gke.io/v1.VirtualMachine nel runtime VM su GDC. Il formato breve è gvm.

   Quando crei una VM, vengono create le due risorse seguenti:

   • Un VirtualMachineDisk è il disco permanente in cui vengono importati i contenuti dell'immagine VM.
   • Una VirtualMachine è l'istanza VM stessa. DataVolume viene montato nella VirtualMachine prima dell'avvio della VM.

   Controlla lo stato di VirtualMachineDisk. VirtualMachineDisk crea internamente una risorsa DataVolume. L'immagine VM viene importata nel volume DataVolume, che viene montato nella VM:

   kubectl get datavolume
   

   L'output di esempio seguente mostra l'inizio dell'importazione dell'immagine:

   NAME              PHASE             PROGRESS   RESTARTS   AGE
   pos-vm-boot-dv    ImportScheduled   N/A                   8s
   

4. Controlla lo stato di VirtualMachine. Il campo VirtualMachine è nello stato Provisioning fino al completamento dell'importazione di DataVolume:

   kubectl get gvm
   

   Il seguente output di esempio mostra l'oggetto VirtualMachine in fase di provisioning:

   NAME      STATUS         AGE     IP
   pos-vm    Provisioning   1m
   

5. Attendi che l'immagine VM venga importata completamente in DataVolume. Continua a controllare l'avanzamento durante l'importazione dell'immagine:

   kubectl get datavolume -w
   

   Il seguente output di esempio mostra l'immagine disco che viene importata:

   NAME              PHASE              PROGRESS   RESTARTS   AGE
   pos-vm-boot-dv   ImportInProgress   0.00%                 14s
   ...
   ...
   pos-vm-boot-dv   ImportInProgress   0.00%                 31s
   pos-vm-boot-dv   ImportInProgress   1.02%                 33s
   pos-vm-boot-dv   ImportInProgress   1.02%                 35s
   ...
   

   Una volta completata l'importazione e creato DataVolume, il seguente output di esempio mostra il valore PHASE di Succeeded :

   kubectl get datavolume
   

   NAME              PHASE             PROGRESS   RESTARTS   AGE
   pos-vm-boot-dv    Succeeded         100.0%                14m18s
   

   Nota: il tempo di importazione dipende dalle dimensioni dell'immagine VM utilizzata. L'immagine VM di Compute Engine in questo documento ha dimensioni di circa 5 GB e l'importazione richiede fino a 15 minuti.

6. Verifica che VirtualMachine sia stato creato correttamente:

   kubectl get gvm
   

   Se la creazione è riuscita, STATUS mostrerà RUNNING, come mostrato nell'esempio seguente, insieme all'indirizzo IP della VM:

   NAME      STATUS    AGE     IP
   pos-vm    Running   40m     192.168.3.250
   

Connettiti alla VM e controlla lo stato dell'applicazione

L'immagine utilizzata per la VM include l'applicazione di esempio point of sale. L'applicazione è configurata per essere avviata automaticamente all'avvio come servizio systemd. Puoi visualizzare i file di configurazione dei servizi systemd nella directory pos-systemd-services.

1. Connettiti alla console VM. Esegui questo comando e premi Invio⏎ dopo aver visualizzato il messaggio Successfully connected to pos-vm…:

   kubectl virt console pos-vm
   

   Questo comando produce il seguente output di esempio che richiede di inserire i dettagli di accesso:

   Successfully connected to pos-vm console. The escape sequence is ^]
   
   pos-from-public-image login:
   

   Utilizza l'account utente e la password che seguono. Questo account è stato configurato nella VM originale da cui è stata creata l'immagine per il runtime VM su GDCVirtualMachine.

   • Nome utente di accesso: abmuser
   • Password: abmworks

2. Controlla lo stato dei servizi per applicazioni POS. L'applicazione point of sale include tre servizi: API, Inventory e Payments. Tutti questi servizi vengono eseguiti come servizi di sistema.

   I tre servizi si connettono tutti tra loro tramite localhost. Tuttavia, l'applicazione si connette al database MySQL utilizzando un servizio Kubernetes di mysql-db creato nel passaggio precedente. Questo comportamento significa che la VM viene automaticamente connessa alla stessa rete di Pods e Services, consentendo una comunicazione senza interruzioni tra carichi di lavoro delle VM e altre applicazioni containerizzate. Non devi fare nulla per rendere il Services di Kubernetes raggiungibile dalle VM di cui è stato eseguito il deployment tramite VM Runtime su GDC.

   sudo systemctl status pos*
   

   Il seguente output di esempio mostra lo stato dei tre servizi e del servizio di sistema radice pos.service:

   ● pos_payments.service - Payments service of the Point of Sale Application
       Loaded: loaded (/etc/systemd/system/pos_payments.service; enabled; vendor >
       Active: active (running) since Tue 2022-06-21 18:55:30 UTC; 1h 10min ago
     Main PID: 750 (payments.sh)
         Tasks: 27 (limit: 4664)
       Memory: 295.1M
       CGroup: /system.slice/pos_payments.service
               ├─750 /bin/sh /pos/scripts/payments.sh
               └─760 java -jar /pos/jars/payments.jar --server.port=8083
   
   ● pos_inventory.service - Inventory service of the Point of Sale Application
       Loaded: loaded (/etc/systemd/system/pos_inventory.service; enabled; vendor>
       Active: active (running) since Tue 2022-06-21 18:55:30 UTC; 1h 10min ago
     Main PID: 749 (inventory.sh)
         Tasks: 27 (limit: 4664)
       Memory: 272.6M
       CGroup: /system.slice/pos_inventory.service
               ├─749 /bin/sh /pos/scripts/inventory.sh
               └─759 java -jar /pos/jars/inventory.jar --server.port=8082
   
   ● pos.service - Point of Sale Application
       Loaded: loaded (/etc/systemd/system/pos.service; enabled; vendor preset: e>
       Active: active (exited) since Tue 2022-06-21 18:55:30 UTC; 1h 10min ago
     Main PID: 743 (code=exited, status=0/SUCCESS)
         Tasks: 0 (limit: 4664)
       Memory: 0B
       CGroup: /system.slice/pos.service
   
   Jun 21 18:55:30 pos-vm systemd[1]: Starting Point of Sale Application...
   Jun 21 18:55:30 pos-vm systemd[1]: Finished Point of Sale Application.
   
   ● pos_apiserver.service - API Server of the Point of Sale Application
       Loaded: loaded (/etc/systemd/system/pos_apiserver.service; enabled; vendor>
       Active: active (running) since Tue 2022-06-21 18:55:31 UTC; 1h 10min ago
     Main PID: 751 (api-server.sh)
         Tasks: 26 (limit: 4664)
       Memory: 203.1M
       CGroup: /system.slice/pos_apiserver.service
               ├─751 /bin/sh /pos/scripts/api-server.sh
               └─755 java -jar /pos/jars/api-server.jar --server.port=8081
   

3. Esci dalla VM. Per uscire dalla connessione della console, utilizza la sequenza di escape ^] premendo Ctrl + ].

Accedi al carico di lavoro basato su VM

Se il cluster è stato configurato seguendo la guida Esecuzione di GKE su Bare Metal su VM di Compute Engine con bilanciatore del carico manuale, è già stata creata una risorsa Ingress denominata pos-ingress. Questa risorsa instrada il traffico dall'indirizzo IP esterno del bilanciatore del carico Ingress al servizio server API dell'applicazione di esempio point of sale.

1. Se il cluster non dispone di questa risorsa Ingress, creala applicando il seguente manifest:

   kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/anthos-samples/main/anthos-bm-gcp-terraform/resources/manifests/pos-ingress.yaml
   

   apiVersion: networking.k8s.io/v1
   kind: Ingress
   metadata:
     name: pos-ingress
   spec:
     rules:
     - http:
         paths:
         - path: /
           pathType: Prefix
           backend:
             service:
               name: api-server-svc
               port:
                 number: 8080

2. Crea un Service Kubernetes che instrada il traffico alla VM. La risorsa Ingress instrada il traffico a questo Service:

   kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/anthos-samples/main/anthos-vmruntime/pos-service.yaml
   

   L'output di esempio seguente conferma la creazione di un servizio:

   service/api-server-svc created
   

   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: api-server-svc
   spec:
     selector:
       kubevirt/vm: pos-vm
     ports:
     - protocol: TCP
       port: 8080
       targetPort: 8081

3. Ottieni l'indirizzo IP esterno del bilanciatore del carico Ingress. Il bilanciatore del carico Ingress instrada il traffico in base alle regole delle risorse Ingress. Disponi già di una regola pos-ingress per inoltrare le richieste al server API Service. Questo Service inoltra le richieste alla VM:

   INGRESS_IP=$(kubectl get ingress/pos-ingress -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
   echo $INGRESS_IP
   

   Il seguente output di esempio mostra l'indirizzo IP del bilanciatore del carico Ingress:

   172.29.249.159 # you might have a different IP address
   

4. Accedi all'applicazione utilizzando l'indirizzo IP del bilanciatore del carico Ingress in un browser. Gli screenshot di esempio riportati di seguito mostrano un chiosco point of sale semplice con due articoli. Puoi fare clic sugli articoli più di una volta se vuoi ordinarne più di uno ed effettuare un ordine con il pulsante Paga. Questa esperienza mostra che hai eseguito correttamente il deployment di un carico di lavoro basato su VM in un cluster GKE su Bare Metal utilizzando il runtime VM su GDC.

UI dell'applicazione point of sale (fai clic sull'immagine per ingrandirla)

Esegui la pulizia

Puoi eliminare tutte le risorse create in questo tutorial o eliminare solo la VM e conservare le risorse riutilizzabili. L'opzione Elimina una VM in GKE su Bare Metal spiega nel dettaglio le opzioni disponibili.

Elimina tutto

• Elimina il runtime VM su GDC VirtualMachine insieme a tutte le risorse:

  kubectl virt delete vm pos-vm --all
  

  Il seguente output di esempio conferma l'eliminazione:

  vm "pos-vm" used the following resources:
      gvm: pos-vm
      VirtualMachineDisk: pos-vm-boot-dv
  Start deleting the resources:
      Deleted gvm "pos-vm".
      Deleted VirtualMachineDisk "pos-vm-boot-dv".
  

Elimina solo la VM

• L'eliminazione solo della VM conserva il valore VirtualMachineDisk che viene creato. Ciò consente il riutilizzo di questa immagine VM e consente di risparmiare tempo sull'importazione dell'immagine durante la creazione di una nuova VM.

  kubectl virt delete vm pos-vm
  

  Il seguente output di esempio conferma l'eliminazione:

  vm "pos-vm" used the following resources:
      gvm: pos-vm
      VirtualMachineDisk: pos-vm-boot-dv
  Start deleting the resources:
      Deleted gvm "pos-vm".
  

Passaggi successivi

• La VM originale utilizzata in questa guida è un'istanza di Compute Engine che esegue Ubuntu 20.04 LTS. L'immagine di questa VM è accessibile pubblicamente tramite il bucket Cloud Storage pos-vm-images. Per ulteriori informazioni su come la VM è stata configurata e la relativa immagine è stata creata, consulta le istruzioni nel repository point of sale.
• Quando crei una VM in un cluster GKE su Bare Metal utilizzando il comando kubectl virt create vm pos-vm, viene creato un file YAML chiamato in base alla VM (google-virtctl/pos-vm.yaml). Puoi esaminare il file per vedere la definizione di VirtualMachine e VirtualMachineDisk. Anziché utilizzare il plug-in virtctl, puoi eseguire il deployment di una VM utilizzando le definizioni KRM, come mostrato nel file YAML creato.