이 페이지에서는 Compute Engine에서 실행되는 가상 머신(VM)을 사용하여 고가용성(HA) 모드에서 베어메탈용 GKE 하이브리드 클러스터를 설정하는 방법을 보여줍니다.
하드웨어를 준비할 필요 없이 Google Distributed Cloud를 빠르게 사용해 볼 수 있습니다. 이 페이지의 단계를 완료하면 Compute Engine에서 실행되는 작동되는 Google Distributed Cloud 테스트 환경이 제공됩니다.
Compute Engine VM에서 Google Distributed Cloud를 사용해 보려면 다음 단계를 완료하세요.
시작하기 전에
- Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
- 이 페이지의 스크립트 및 명령어에 사용되는 환경 변수를 설정하기 위해 필요하므로 프로젝트 ID를 기록해 둡니다. 기존 프로젝트를 선택한 경우 프로젝트 소유자 또는 편집자인지 확인합니다.
-
Linux 워크스테이션에서 Google Cloud와 상호작용하기 위한 명령줄 도구인 최신 Google Cloud CLI를 설치했는지 확인합니다. gcloud CLI가 이미 설치되어 있으면 다음 명령어를 실행하여 구성요소를 업데이트하세요.
gcloud components update
gcloud CLI가 설치된 방법에 따라 다음 메시지를 참조할 수 있습니다. 'Google Cloud CLI 구성요소 관리자가 이 설치에 대해 사용 중지되었기 때문에 이 작업을 수행할 수 없습니다. 다음 명령어를 실행하여 이 설치에 대해 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.' 구성요소를 업데이트하려면 안내에 따라 명령어를 복사하여 붙여넣습니다.
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.
- 관리자 워크스테이션을 위한 VM 1개. 관리자 워크스테이션은 설치 중 클러스터를 프로비저닝하는 명령줄 인터페이스(CLI) 도구와 구성 파일 및 설치 후 프로비저닝된 클러스터와 상호작용하는 CLI 도구를 호스팅합니다. 관리자 워크스테이션은 SSH를 통해 클러스터의 다른 모든 노드에 액세스할 수 있습니다.
- Google Distributed Cloud 제어 영역을 실행하는 데 필요한 3개의 제어 영역 노드에 대한 VM 3개
- Google Distributed Cloud 클러스터에서 워크로드를 실행하는 데 필요한 워커 노드 2개에 대한 VM 2개
환경 변수를 설정합니다.
export PROJECT_ID=PROJECT_ID export ZONE=ZONE export CLUSTER_NAME=CLUSTER_NAME export BMCTL_VERSION=1.29.100-gke.251
ZONE
의 경우us-central1-a
또는 다른 Compute Engine 영역을 사용할 수 있습니다.다음 명령어를 실행하여 Google 계정에 로그인하고 프로젝트를 기본값으로 설정합니다.
gcloud auth login gcloud config set project $PROJECT_ID gcloud config set compute/zone $ZONE
baremetal-gcr
서비스 계정과 키를 만듭니다.Google Cloud API 및 서비스를 사용 설정합니다.
서로 다른 API 및 서비스에 여러 서비스 계정이 필요하지 않도록
baremetal-gcr
서비스 계정에 추가 권한을 부여합니다.이 페이지의 모든 명령어에 필요한 변수 및 배열을 만듭니다.
다음 루프를 사용하여 VM 6개를 만듭니다.
이 명령어는 다음 이름으로 VM 인스턴스를 만듭니다.
- abm-ws: 관리자 워크스테이션의 VM입니다.
- abm-cp1, abm-cp2, abm-cp3: 제어 영역 노드의 VM입니다.
- abm-w1, abm-w2: 워크로드를 실행하는 노드의 VM입니다.
다음 루프를 사용하여 SSH가 모든 VM에서 준비되었는지 확인합니다.
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.
- 각 VM에 SSH를 통해 연결합니다.
- 필요한 패키지를 업데이트 및 설치합니다.
필요한 명령어를 실행하여
vxlan
으로 네트워크를 구성합니다.
이제 10.200.0.0/24 네트워크 내에서 L2 연결이 가능합니다. VM에는 다음과 같은 IP 주소가 있습니다.
- 관리자 워크스테이션 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
Google Distributed Cloud 기본 요건 설치
Google Distributed Cloud를 설치하기 전에 관리자 워크스테이션에 다음 도구를 설치해야 합니다.
bmctl
kubectl
- Docker
도구를 설치하고 Google Distributed Cloud 설치를 준비하려면 다음 안내를 따르세요.
다음 명령어를 실행하여 서비스 계정 키를 관리자 워크스테이션에 다운로드하고 필요한 도구를 설치합니다.
다음 명령어를 실행하여
root@10.200.0.x
가 작동하는지 확인합니다. 이 명령어는 다음 작업을 수행합니다.- 관리자 워크스테이션에서 새 SSH 키를 생성합니다.
- 배포에서 다른 모든 VM에 공개 키를 추가합니다.
베어메탈용 GKE 하이브리드 클러스터 배포
다음 코드 블록에는 다음 작업을 완료하는 데 필요한 모든 명령어 및 구성이 포함됩니다.
- 필요한 하이브리드 클러스터의 구성 파일을 만듭니다.
- 실행 전 검사를 실행합니다.
- 클러스터를 배포합니다.
클러스터 확인
루트 계정의 bmctl-workspace
디렉터리에 있는 관리자 워크스테이션에서 클러스터의 kubeconfig
파일을 찾을 수 있습니다. 배포를 확인하려면 다음 단계를 완료하세요.
관리자 워크스테이션에 루트로 SSH를 통해 연결합니다.
gcloud compute ssh root@abm-ws --zone ${ZONE}
VM 업데이트에 대한 메시지를 무시하고 이 튜토리얼을 완료하면 됩니다. VM을 테스트 환경으로 유지하려는 경우 Ubuntu 문서에 설명된 대로 OS를 업데이트하거나 다음 버전으로 업그레이드해야 할 수 있습니다.
클러스터 구성 파일의 경로로
KUBECONFIG
환경 변수를 설정하여 클러스터에서kubectl
명령어를 실행합니다.export clusterid=CLUSTER_NAME export KUBECONFIG=$HOME/bmctl-workspace/$clusterid/$clusterid-kubeconfig kubectl get nodes
환경 변수에 현재 컨텍스트를 설정합니다.
export CONTEXT="$(kubectl config current-context)"
다음
gcloud
명령어를 실행합니다. 이 명령어는 다음을 수행합니다.- 사용자 계정에 클러스터에 대한 Kubernetes
clusterrole/cluster-admin
역할을 부여합니다. - 관리자 워크스테이션에 SSH로 연결할 필요 없이 로컬 컴퓨터에서
kubectl
명령어를 실행할 수 있도록 클러스터를 구성합니다.
GOOGLE_ACCOUNT_EMAIL
을 Google Cloud 계정과 연결된 이메일 주소로 바꿉니다. 예를 들면--users=alex@example.com
입니다.gcloud container fleet memberships generate-gateway-rbac \ --membership=CLUSTER_NAME \ --role=clusterrole/cluster-admin \ --users=GOOGLE_ACCOUNT_EMAIL \ --project=PROJECT_ID \ --kubeconfig=$KUBECONFIG \ --context=$CONTEXT\ --apply
이 명령어의 출력은 가독성을 위해 잘려서 표시된 다음과 비슷합니다.
Validating input arguments. Specified Cluster Role is: clusterrole/cluster-admin Generated RBAC policy is: -------------------------------------------- ... Applying the generate RBAC policy to cluster with kubeconfig: /root/bmctl-workspace/CLUSTER_NAME/CLUSTER_NAME-kubeconfig, context: CLUSTER_NAME-admin@CLUSTER_NAME Writing RBAC policy for user: GOOGLE_ACCOUNT_EMAIL to cluster. Successfully applied the RBAC policy to cluster.
- 사용자 계정에 클러스터에 대한 Kubernetes
탐색이 완료되었으면 exit를 입력하여 관리자 워크스테이션에서 로그아웃합니다.
Connect 게이트웨이를 통해 클러스터에 액세스할 수 있는
kubeconfig
항목을 가져옵니다.gcloud container fleet memberships get-credentials CLUSTER_NAME
출력은 다음과 비슷합니다.
Starting to build Gateway kubeconfig... Current project_id: PROJECT_ID A new kubeconfig entry "connectgateway_PROJECT_ID_global_CLUSTER_NAME" has been generated and set as the current context.
이제 Connect 게이트웨이를 통해
kubectl
명령어를 실행할 수 있습니다.kubectl get nodes kubectl get namespaces
Google Cloud 콘솔에서 클러스터에 로그인
Google Cloud 콘솔에서 Google Distributed Cloud의 워크로드를 관찰하려면 클러스터에 로그인해야 합니다. 콘솔에 처음 로그인하려면 먼저 인증 방법을 구성해야 합니다. 구성하기 가장 쉬운 인증 방법은 Google Identity입니다. 이 인증 방법을 사용하면 Google Cloud 계정과 연결된 이메일 주소를 사용하여 로그인할 수 있습니다.
이전 섹션에서 실행한 gcloud container fleet memberships generate-gateway-rbac
명령어는 Google Identity를 사용하여 로그인할 수 있도록 클러스터를 구성합니다.
Google Cloud 콘솔에서 GKE 클러스터 페이지로 이동합니다.
등록된 클러스터 옆에 있는
작업을 클릭한 다음 로그인을 클릭합니다.Google ID를 사용하여 로그인을 선택합니다.
로그인을 클릭합니다.
삭제
관리자 워크스테이션에 연결하여 클러스터 VM을 설치 전 상태로 재설정하고 Google Cloud 프로젝트에서 클러스터를 등록 취소합니다.
gcloud compute ssh root@abm-ws --zone ${ZONE} << EOF set -x export clusterid=CLUSTER_NAME bmctl reset -c \$clusterid EOF
이름에
abm
이 있는 모든 VM을 나열합니다.gcloud compute instances list | grep 'abm'
이름에
abm
이 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