Instructivo: Implementa una VM existente en un clúster de GKE en Bare Metal con el entorno de ejecución de VM en GDC

En este documento, se proporciona una guía paso a paso para implementar una carga de trabajo basada en máquina virtual (VM) en GKE alojado en Bare Metal con el entorno de ejecución de VM en GDC. La carga de trabajo que se usa en esta guía es la aplicación de punto de venta de muestra. Esta aplicación representa una terminal de punto de venta típica que se ejecuta en hardware local en una tienda minorista.

En este documento, debes migrar esta aplicación de una VM a un clúster de GKE en Bare Metal y acceder al frontend web de la aplicación. Para migrar una VM existente al clúster, primero se debe crear una imagen de disco de esa VM. Luego, la imagen debe estar alojada en un repositorio al que el clúster pueda acceder. Por último, la URL de la imagen se puede usar para crear la VM. El entorno de ejecución de VM en GDC espera que las imágenes estén en formato qcow2. Si proporcionas un tipo de imagen diferente, se convierte automáticamente al formato qcow2. Para evitar la conversión repetitiva y habilitar la reutilización, puedes convertir una imagen de disco virtual y alojar la imagen qcow2.

En este documento, se usa una imagen ya preparada de una instancia de VM de Compute Engine en la que la carga de trabajo se ejecuta como un servicio systemd. Puedes seguir estos mismos pasos para implementar tu propia aplicación.

Objetivos

Habilita el entorno de ejecución de la VM en GDC y, luego, instala el complemento virtctl
Implementa la carga de trabajo basada en VM
Accede a la VM y verifica el estado de la aplicación
Accede a la carga de trabajo basada en VM

Antes de comenzar

Para completar este documento, necesitas los siguientes recursos:

Acceso a un clúster de GKE en Bare Metal versión 1.12.0 o superior que se creó mediante la guía Ejecuta GKE en Bare Metal en VM de Compute Engine con un balanceador de cargas manual. En este documento, se configuran los recursos de red para que puedas acceder a la carga de trabajo que se ejecuta dentro de la VM mediante un navegador. Si no necesitas ese comportamiento, puedes seguir este documento con cualquier GKE alojado en Bare Metal.
Una estación de trabajo que cumpla con los siguientes requisitos:
- Tiene acceso a tu clúster mediante la CLI de bmctl.
- Tiene acceso a tu clúster mediante la CLI de kubectl.

Habilita el entorno de ejecución de VM en GDC y, luego, instala el complemento `virtctl`

La definición de recursos personalizados (CRD) del entorno de ejecución de VM en GDC es parte de todos los clústeres de GKE en Bare Metal desde la versión 1.10. Después de la instalación, se crea una instancia del recurso personalizado VMRuntime. Sin embargo, está inhabilitada de forma predeterminada.

Habilita el entorno de ejecución de VM en GDC:
```
sudo bmctl enable vmruntime --kubeconfig KUBECONFIG_PATH
```
- KUBECONFIG_PATH: Ruta al archivo de configuración de Kubernetes del clúster de usuario de GKE Enterprise
Valida que VMRuntime esté habilitado:
```
kubectl wait --for=jsonpath='{.status.ready}'=true vmruntime vmruntime
```
Es posible que VMRuntime tarde unos minutos en estar listo. Si no está lista, revísala algunas veces con retrasos breves. En el siguiente resultado de ejemplo, se muestra que VMRuntime está listo:
```
vmruntime.vm.cluster.gke.io/vmruntime condition met
```

Instala el complemento virtctl para kubectl:

sudo -E bmctl install virtctl

En el siguiente resultado de ejemplo, se muestra que se completó el proceso de instalación del complemento virtctl:

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

Verifica la instalación del complemento virtctl:

kubectl virt

En el siguiente resultado de ejemplo, se muestra que el complemento virtctl está disponible para usar 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.
...

Implementa la carga de trabajo basada en VM

Cuando implementas una VM en GKE en Bare Metal, el entorno de ejecución de VM en GDC espera una imagen de VM. Esta imagen sirve como el disco de arranque de la VM implementada.

En este instructivo, migrarás una carga de trabajo basada en VM de Compute Engine a un clúster de GKE en Bare Metal. Se creó esta VM de Compute Engine y se configuró la aplicación de punto de venta (PoS) de muestra para ejecutarse como un servicio systemd. En Google Cloud, se creó una imagen de disco de esta VM junto con la carga de trabajo de la aplicación PoS. Luego, esta imagen se exportó a un bucket de Cloud Storage como una imagen qcow2. Usa esta imagen qcow2 preparada de forma previa en los pasos siguientes.

El código fuente de este documento está disponible en el repositorio de GitHub anthos-samples. Usa los recursos de este repositorio para completar los pasos que se indican a continuación.

Implementa un StatefulSet de MySQL. La aplicación de punto de venta espera conectarse a una base de datos de MySQL para almacenar información de inventario y de pago. El repositorio del punto de venta tiene un manifiesto de muestra que implementa un StatefulSet de MySQL, configura un ConfigMap asociado y un Service de Kubernetes. ConfigMap define las credenciales para la instancia de MySQL, que son las mismas credenciales que se pasaron a la aplicación de punto de venta.
```
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/point-of-sale/main/k8-manifests/common/mysql-db.yaml
```
Implementa la carga de trabajo de VM mediante la imagen qcow2 ya preparada:
```
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
```
Con este comando, se crea un archivo YAML con el nombre de la VM (google-virtctl/pos-vm.yaml). Puedes inspeccionar el archivo para ver la definición de VirtualMachine y VirtualMachineDisk. En lugar de usar el complemento virtctl, podrías haber implementado la carga de trabajo de la VM mediante las definiciones del modelo de recursos de Kubernetes (KRM), como se ve en el archivo YAML creado.

Cuando el comando se ejecuta con éxito, produce un resultado como el del ejemplo siguiente, en el que se explican los diferentes recursos que se crearon:
```
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"
```
Verifica el estado de creación de la VM.

El recurso vm.cluster.gke.io/v1.VirtualMachine identifica el recurso VirtualMachine en el entorno de ejecución de VM en GDC. La forma abreviada es gvm.

Cuando creas una VM, se crean los siguientes dos recursos:
- Un VirtualMachineDisk es el disco persistente al que se importa el contenido de la imagen de VM.
- Una VirtualMachine es la instancia de VM en sí. El DataVolume se activa en VirtualMachine antes de que la VM se inicie.
Verifica el estado de VirtualMachineDisk. VirtualMachineDisk crea de forma interna un recurso DataVolume. La imagen de VM se importa en el DataVolume que se activa en la VM:
```
kubectl get datavolume
```
En el siguiente resultado de ejemplo, se muestra el inicio de la importación de imágenes:
```
NAME              PHASE             PROGRESS   RESTARTS   AGE
pos-vm-boot-dv    ImportScheduled   N/A                   8s
```
Verifica el estado de VirtualMachine. VirtualMachine se encuentra en el estado Provisioning hasta que se importa DataVolume por completo:
```
kubectl get gvm
```
En el siguiente resultado de ejemplo, se muestra el aprovisionamiento de VirtualMachine:
```
NAME      STATUS         AGE     IP
pos-vm    Provisioning   1m
```
Espera a que la imagen de VM se importe por completo a DataVolume. Continúa observando el progreso mientras se importa la imagen:
```
kubectl get datavolume -w
```
En el siguiente resultado de ejemplo, se muestra la imagen de disco que se importa:
```
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
...
```
Cuando se completa la importación y se crea la DataVolume, el siguiente resultado de ejemplo muestra la PHASE de Succeeded :
```
kubectl get datavolume
```
```
NAME              PHASE             PROGRESS   RESTARTS   AGE
pos-vm-boot-dv    Succeeded         100.0%                14m18s
```
Nota: El tiempo de importación depende del tamaño de la imagen de VM que se usa. La imagen de VM de Compute Engine que se muestra en este documento pesa alrededor de 5 GB y tarda hasta 15 minutos en importarse.
Confirma que VirtualMachine se haya creado correctamente:
```
kubectl get gvm
```
Si la creación se realizó de forma correcta, STATUS mostrará RUNNING, como se muestra en el siguiente ejemplo, junto con la dirección IP de la VM:
```
NAME      STATUS    AGE     IP
pos-vm    Running   40m     192.168.3.250
```

Conéctate a la VM y verifica el estado de la aplicación

La imagen que se usa para la VM incluye la aplicación de muestra del punto de venta. La aplicación está configurada para iniciarse de forma automática en el inicio como un servicio systemd. Puedes ver los archivos de configuración de los servicios systemd en el directorio pos-systemd-services.

Conéctate a la consola de VM. Ejecuta el siguiente comando y presiona Intro⏎ después de ver el mensaje Successfully connected to pos-vm…:
```
kubectl virt console pos-vm
```
Este comando produce el siguiente resultado de ejemplo en el que se te solicita que ingreses los login details:
```
Successfully connected to pos-vm console. The escape sequence is ^]

pos-from-public-image login:
```
Usa la siguiente cuenta de usuario y contraseña. Esta cuenta se configuró dentro de la VM original a partir de la cual se creó la imagen para el entorno de ejecución de VM en GDC.
- Nombre de usuario de acceso: abmuser
- Contraseña: abmworks

Verifica el estado de los servicios de la aplicación de punto de venta. La aplicación del punto de venta incluye tres servicios: API, Inventario y Pagos. Todos estos servicios se ejecutan como servicios del sistema.

Los tres servicios se conectan entre sí a través de localhost. Sin embargo, la aplicación se conecta a la base de datos de MySQL mediante un servicio de Kubernetes de mysql-db que se creó en el paso anterior. Este comportamiento significa que la VM se conecta de forma automática a la misma red que Pods y Services, lo que permite una comunicación fluida entre las cargas de trabajo de VM y otras aplicaciones alojadas en contenedores. No tienes que realizar ninguna acción adicional para que el Services de Kubernetes sea accesible desde las VM implementadas con el entorno de ejecución de VM en GDC.

sudo systemctl status pos*

En el siguiente resultado de ejemplo, se muestra el estado de los tres servicios y el servicio del sistema raíz, 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

Sal de la VM. Para salir de la conexión de la consola, presiona Ctrl + ] para usar la secuencia de escape ^].

Accede a la carga de trabajo basada en VM

Si tu clúster se configuró según la guía Ejecuta GKE en Bare Metal en VM de Compute Engine con un balanceador de cargas manual, ya tiene un recurso Ingress llamado pos-ingress. Este recurso enruta el tráfico desde la dirección IP externa del balanceador de cargas de Ingress hasta el servicio del servidor de la API de la aplicación de muestra de punto de venta.

Si tu clúster no tiene este recurso Ingress, créalo aplicando el siguiente manifiesto:

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

Crear un Service de Kubernetes que enrute el tráfico a la VM El recurso Ingress enruta el tráfico a este Service:

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

El siguiente resultado de ejemplo confirma la creación de un Service:

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

Obtén la dirección IP externa del balanceador de cargas Ingress. El balanceador de cargas Ingress enruta el tráfico según las reglas del recurso Ingress. Ya tienes una regla pos-ingress para reenviar solicitudes al servidor de la API Service. Este Service reenvía las solicitudes a la VM:
```
INGRESS_IP=$(kubectl get ingress/pos-ingress -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
echo $INGRESS_IP
```
En el siguiente resultado de ejemplo, se muestra la dirección IP del balanceador de cargas Ingress:
```
172.29.249.159 # you might have a different IP address
```
Accede a la aplicación con la dirección IP del balanceador de cargas de Ingress en un navegador. En las siguientes capturas de pantalla de ejemplo, se muestra un kiosco de punto de venta simple con dos elementos. Puedes hacer clic en los artículos más de una vez si deseas pedir varios de ellos y realizar un pedido con el botón Pay. Esta experiencia muestra que implementaste de forma correcta una carga de trabajo basada en VM en un clúster de GKE alojado en Bare Metal mediante el entorno de ejecución de VM en GDC.

IU de la aplicación de punto de venta (haz clic en la imagen para ampliar)

Limpia

Puedes borrar todos los recursos creados en este instructivo o borrar solo la VM y conservar los recursos reutilizables. En Borrar una VM en GKE en Bare Metal, se explican en detalle las opciones disponibles.

Borrar todo

Borra el entorno de ejecución de VM en GDC VirtualMachine junto con todos los recursos:

kubectl virt delete vm pos-vm --all

El siguiente resultado de ejemplo confirma la eliminación:

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".

Borrar solo la VM

Si solo se borra la VM, se conserva la VirtualMachineDisk que se crea. Esto permite volver a usar esta imagen de VM y ahorra el tiempo dedicado a importar la imagen cuando se crea una VM nueva.
```
kubectl virt delete vm pos-vm
```
El siguiente resultado de ejemplo confirma la eliminación:
```
vm "pos-vm" used the following resources:
    gvm: pos-vm
    VirtualMachineDisk: pos-vm-boot-dv
Start deleting the resources:
    Deleted gvm "pos-vm".
```

¿Qué sigue?

La VM original que se usa en esta guía es una instancia de Compute Engine que ejecuta Ubuntu 20.04 LTS. La imagen de esta VM es de acceso público a través del bucket pos-vm-images de Cloud Storage. Para obtener más información sobre cómo se configuró la VM y se creó su imagen, consulta las instrucciones en el repositorio de punto de venta.
Cuando creas una VM en un clúster de GKE en Bare Metal mediante el comando kubectl virt create vm pos-vm, se crea un archivo YAML con el nombre de la VM (google-virtctl/pos-vm.yaml). Puedes inspeccionar el archivo para ver la definición de VirtualMachine y VirtualMachineDisk. En lugar de usar el complemento virtctl, puedes implementar una VM con las definiciones de KRM, como se ve en el archivo YAML creado.