Da perimetrale a mesh: esegui il deployment di applicazioni mesh di servizi tramite il gateway GKE

Last reviewed 2024-01-31 UTC

Questo deployment mostra come combinare Cloud Service Mesh con Cloud Load Balancing per esporre le applicazioni in un mesh di servizi ai client internet.

Puoi esporre un'applicazione ai client in molti modi, a seconda di dove cliente. Questo deployment mostra come esporre un'applicazione ai client combinando Cloud Load Balancing con Cloud Service Mesh per di integrare i bilanciatori del carico con un mesh di servizi. Questo deployment è destinato professionisti avanzati che eseguono Cloud Service Mesh, ma funziona per Istio su Google Kubernetes Engine.

Architettura

Il seguente diagramma mostra come utilizzare i gateway in entrata mesh per integrare bilanciatori del carico con un mesh di servizi:

Nota: per le applicazioni in Cloud Service Mesh, il deployment dell'interfaccia Il bilanciatore del carico TCP/UDP è il tipo di esposizione predefinito. Esegui il deployment del bilanciatore del carico attraverso il servizio Kubernetes, che seleziona i pod del traffico mesh sui proxy.

Nella topologia del diagramma precedente, il livello Cloud Ingress, che è programmato tramite il gateway GKE, il traffico proveniente dall'esterno del mesh di servizi e lo indirizza al mesh in entrata. Il livello mesh in entrata indirizza quindi il traffico alla rete mesh backend delle applicazioni.

La topologia precedente contiene le seguenti considerazioni:

• In entrata nel cloud: in questa architettura di riferimento, configuri il Google Cloud tramite il gateway GKE per verificare l'integrità proxy in entrata mesh sulle porte esposte per il controllo di integrità.
• Ingresso mesh: nell'applicazione mesh, vengono eseguiti i controlli di integrità direttamente i backend in modo da eseguire il bilanciamento del carico e il traffico a livello locale.

Il diagramma precedente illustra la crittografia HTTPS da il client al bilanciatore del carico di Google Cloud, dal bilanciatore del carico alla rete mesh proxy in entrata e dal proxy in entrata al proxy sidecar.

Obiettivi

• Eseguire il deployment di un cluster Google Kubernetes Engine (GKE) su Google Cloud.
• Esegui il deployment di un Cloud Service Mesh basato su Istio cluster GKE.
• Configura il gateway GKE per terminare la connessione HTTPS pubblica per indirizzare il traffico verso applicazioni ospitate da mesh di servizi.
• Esegui il deployment dell'applicazione Online Boutique su GKE esposto ai client su internet.

Ottimizzazione dei costi

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

• Google Kubernetes Engine
• Compute Engine
• Cloud Load Balancing
• Certificate Manager
• Cloud Service Mesh
• Google Cloud Armor
• Cloud Endpoints

Per generare una stima dei costi basata sull'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

Una volta completate le attività descritte in questo documento, puoi evitare la fatturazione continua eliminando le risorse che hai creato. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Pulizia.

Prima di iniziare

1. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

2. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

3. Nella console Google Cloud, attiva Cloud Shell.

   Attiva Cloud Shell

   Esegui tutti i comandi del terminale per questo deployment da Cloud Shell.

4. Esegui l'upgrade alla versione più recente di Google Cloud CLI:

   gcloud components update
   

5. Imposta il progetto Google Cloud predefinito:

   export PROJECT=PROJECT
   export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe ${PROJECT} --format="value(projectNumber)")
   gcloud config set project ${PROJECT}
   

   Sostituisci PROJECT con l'ID progetto che vuoi per questo deployment.

6. Crea una directory di lavoro:

   mkdir -p ${HOME}/edge-to-mesh
   cd ${HOME}/edge-to-mesh
   export WORKDIR=`pwd`
   

   Al termine del deployment, puoi eliminare la directory di lavoro.

crea cluster GKE

Le funzionalità descritte in questo deployment richiedono Cluster GKE 1.16 o versioni successive.

1. In Cloud Shell, crea un nuovo file kubeconfig. Questo passaggio garantisce di non creare un conflitto con le query esistenti (impostazione predefinita) kubeconfig.

   touch edge2mesh_kubeconfig
   export KUBECONFIG=${WORKDIR}/edge2mesh_kubeconfig
   

2. Definisci le variabili di ambiente per il cluster GKE:

   export CLUSTER_NAME=edge-to-mesh
   export CLUSTER_LOCATION=us-central1
   

3. Abilita l'API Google Kubernetes Engine:

   gcloud services enable container.googleapis.com
   

4. Crea un cluster GKE Cluster Autopilot:

   gcloud container --project ${PROJECT} clusters create-auto 
   ${CLUSTER_NAME} --region ${CLUSTER_LOCATION} --release-channel rapid
   

5. Assicurati che il cluster sia in esecuzione:

   gcloud container clusters list
   

   L'output è simile al seguente:

   NAME          LOCATION    MASTER_VERSION    MASTER_IP      MACHINE_TYPE   NODE_VERSION      NUM_NODES  STATUS
   edge-to-mesh  us-central1  1.27.3-gke.1700   34.122.84.52  e2-medium  1.27.3-gke.1700   3          RUNNING
   

Installa un mesh di servizi

In questa sezione configurerai il Cloud Service Mesh gestito con l'API del parco risorse.

1. In Cloud Shell, abilita le API richieste:

   gcloud services enable mesh.googleapis.com
   

2. Abilita Cloud Service Mesh nel parco risorse:

   gcloud container fleet mesh enable
   

3. Registra il cluster nel parco risorse:

   gcloud container fleet memberships register ${CLUSTER_NAME} \
     --gke-cluster ${CLUSTER_LOCATION}/${CLUSTER_NAME}
   

4. Applica l'etichetta mesh_id al cluster edge-to-mesh:

   gcloud container clusters update ${CLUSTER_NAME} --project ${PROJECT} --region ${CLUSTER_LOCATION} --update-labels mesh_id=proj-${PROJECT_NUMBER}
   

5. Abilita la gestione automatica del piano di controllo e il piano dati gestito:

   gcloud container fleet mesh update \
     --management automatic \
     --memberships ${CLUSTER_NAME}
   

6. Dopo qualche minuto, verifica che lo stato del piano di controllo sia ACTIVE:

   gcloud container fleet mesh describe
   

   L'output è simile al seguente:

   ...
   membershipSpecs:
     projects/892585880385/locations/us-central1/memberships/edge-to-mesh:
       mesh:
         management: MANAGEMENT_AUTOMATIC
   membershipStates:
     projects/892585880385/locations/us-central1/memberships/edge-to-mesh:
       servicemesh:
         controlPlaneManagement:
           details:
           - code: REVISION_READY
             details: 'Ready: asm-managed-rapid'
           state: ACTIVE
         dataPlaneManagement:
           details:
           - code: OK
             details: Service is running.
           state: ACTIVE
       state:
         code: OK
         description: 'Revision(s) ready for use: asm-managed-rapid.'
         updateTime: '2023-08-04T02:54:39.495937877Z'
   name: projects/e2m-doc-01/locations/global/features/servicemesh
   resourceState:
     state: ACTIVE
   ...
   

Esegui il deployment del gateway GKE

Nei passaggi seguenti, eseguirai il deployment del bilanciatore del carico delle applicazioni esterno tramite Controller gateway GKE. La risorsa gateway GKE automatizza il provisioning del bilanciatore del carico e del controllo di integrità del backend. Inoltre, puoi utilizzare Gestione certificati per il provisioning e la gestione un certificato TLS ed Endpoints per il provisioning automatico il nome DNS pubblico dell'applicazione.

Installa un gateway in entrata della rete mesh di servizi

Come best practice per la sicurezza, ti consigliamo di eseguire il deployment del gateway in entrata diverso rispetto a quello del piano di controllo.

1. In Cloud Shell, crea uno spazio dei nomi asm-ingress dedicato:

   kubectl create namespace asm-ingress
   

2. Aggiungi un'etichetta dello spazio dei nomi allo spazio dei nomi asm-ingress:

   kubectl label namespace asm-ingress istio-injection=enabled
   

   L'output è simile al seguente:

   namespace/asm-ingress labeled
   

   Etichettatura dello spazio dei nomi asm-ingress con istio-injection=enabled indica a Cloud Service Mesh di inserire automaticamente i proxy sidecar di Envoy quando viene eseguito il deployment di un'applicazione.

3. Crea un certificato autofirmato utilizzato dal gateway in entrata per terminare le connessioni TLS tra il bilanciatore del carico di Google Cloud (per configurati in un secondo momento tramite il controller gateway GKE) e il gateway in entrata e archivia il certificato autofirmato come Secret Kubernetes:

   openssl req -new -newkey rsa:4096 -days 365 -nodes -x509 \
    -subj "/CN=frontend.endpoints.${PROJECT}.cloud.goog/O=Edge2Mesh Inc" \
    -keyout frontend.endpoints.${PROJECT}.cloud.goog.key \
    -out frontend.endpoints.${PROJECT}.cloud.goog.crt
   
   kubectl -n asm-ingress create secret tls edge2mesh-credential \
    --key=frontend.endpoints.${PROJECT}.cloud.goog.key \
    --cert=frontend.endpoints.${PROJECT}.cloud.goog.crt
   

   Per maggiori dettagli sui requisiti del certificato gateway in entrata, vedi il guida alle considerazioni sul protocollo di backend sicuro.

4. Esegui questi comandi per creare il file YAML della risorsa gateway in entrata:

   mkdir -p ${WORKDIR}/asm-ig/base
   cat <<EOF > ${WORKDIR}/asm-ig/base/kustomization.yaml
   resources:
     - github.com/GoogleCloudPlatform/anthos-service-mesh-samples/docs/ingress-gateway-asm-manifests/base
   EOF
   
   mkdir ${WORKDIR}/asm-ig/variant
   cat <<EOF > ${WORKDIR}/asm-ig/variant/role.yaml
   apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
   kind: Role
   metadata:
     name: asm-ingressgateway
     namespace: asm-ingress
   rules:
   - apiGroups: [""]
     resources: ["secrets"]
     verbs: ["get", "watch", "list"]
   EOF
   
   cat <<EOF > ${WORKDIR}/asm-ig/variant/rolebinding.yaml
   apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
   kind: RoleBinding
   metadata:
     name: asm-ingressgateway
     namespace: asm-ingress
   roleRef:
     apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
     kind: Role
     name: asm-ingressgateway
   subjects:
     - kind: ServiceAccount
       name: asm-ingressgateway
   EOF
   
   cat <<EOF > ${WORKDIR}/asm-ig/variant/service-proto-type.yaml
   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: asm-ingressgateway
   spec:
     ports:
     - name: status-port
       port: 15021
       protocol: TCP
       targetPort: 15021
     - name: http
       port: 80
       targetPort: 8080
     - name: https
       port: 443
       targetPort: 8443
       appProtocol: HTTP2
     type: ClusterIP
   EOF
   
   cat <<EOF > ${WORKDIR}/asm-ig/variant/gateway.yaml
   apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
   kind: Gateway
   metadata:
     name: asm-ingressgateway
   spec:
     servers:
     - port:
         number: 443
         name: https
         protocol: HTTPS
       hosts:
       - "*" # IMPORTANT: Must use wildcard here when using SSL, see note below
       tls:
         mode: SIMPLE
         credentialName: edge2mesh-credential
   EOF
   
   cat <<EOF > ${WORKDIR}/asm-ig/variant/kustomization.yaml
   namespace: asm-ingress
   resources:
   - ../base
   - role.yaml
   - rolebinding.yaml
   patches:
   - path: service-proto-type.yaml
     target:
       kind: Service
   - path: gateway.yaml
     target:
       kind: Gateway
   EOF
   

5. Applica i CRD del gateway in entrata:

   kubectl apply -k ${WORKDIR}/asm-ig/variant
   

6. Assicurati che tutti i deployment siano attivi e in esecuzione:

   kubectl wait --for=condition=available --timeout=600s deployment --all -n asm-ingress
   

   L'output è simile al seguente:

   deployment.apps/asm-ingressgateway condition met
   

Applica un controllo di integrità del gateway in entrata della rete mesh di servizi

Quando integri un gateway in entrata del mesh di servizi in un'applicazione Google Cloud bilanciatore del carico, quest'ultimo deve essere configurato per eseguire di integrità a fronte dei pod del gateway in entrata. CRD HealthCheckPolicy fornisce un'API per configurare il controllo di integrità.

1. In Cloud Shell, crea il file HealthCheckPolicy.yaml:

   cat <<EOF >${WORKDIR}/ingress-gateway-healthcheck.yaml
   apiVersion: networking.gke.io/v1
   kind: HealthCheckPolicy
   metadata:
     name: ingress-gateway-healthcheck
     namespace: asm-ingress
   spec:
     default:
       checkIntervalSec: 20
       timeoutSec: 5
       #healthyThreshold: HEALTHY_THRESHOLD
       #unhealthyThreshold: UNHEALTHY_THRESHOLD
       logConfig:
         enabled: True
       config:
         type: HTTP
         httpHealthCheck:
           #portSpecification: USE_NAMED_PORT
           port: 15021
           portName: status-port
           #host: HOST
           requestPath: /healthz/ready
           #response: RESPONSE
           #proxyHeader: PROXY_HEADER
       #requestPath: /healthz/ready
       #port: 15021
     targetRef:
       group: ""
       kind: Service
       name: asm-ingressgateway
   EOF
   

2. Applica il HealthCheckPolicy:

   kubectl apply -f ${WORKDIR}/ingress-gateway-healthcheck.yaml
   

Definisci i criteri di sicurezza

Google Cloud Armor fornisce difesa dagli attacchi DDoS e criteri di sicurezza personalizzabili che puoi collegare a un bilanciatore del carico tramite risorse Ingress. Nella passaggi successivi, crei un criterio di sicurezza che utilizza regole preconfigurate per bloccare gli attacchi cross-site scripting (XSS). Questa regola consente di bloccare il traffico che corrisponde alle firme di attacco note, ma consente tutto il resto del traffico. Il tuo ambiente potrebbero utilizzare regole diverse a seconda del carico di lavoro.

1. In Cloud Shell, crea un criterio di sicurezza chiamato edge-fw-policy:

   gcloud compute security-policies create edge-fw-policy \
     --description "Block XSS attacks"
   

2. Crea una regola del criterio di sicurezza che utilizzi i filtri XSS preconfigurati:

   gcloud compute security-policies rules create 1000 \
       --security-policy edge-fw-policy \
       --expression "evaluatePreconfiguredExpr('xss-stable')" \
       --action "deny-403" \
       --description "XSS attack filtering"
   

3. Crea il file GCPBackendPolicy.yaml da allegare al traffico in entrata Gateway:

   cat <<EOF > ${WORKDIR}/cloud-armor-backendpolicy.yaml
   apiVersion: networking.gke.io/v1
   kind: GCPBackendPolicy
   metadata:
     name: cloud-armor-backendpolicy
     namespace: asm-ingress
   spec:
     default:
       securityPolicy: edge-fw-policy
     targetRef:
       group: ""
       kind: Service
       name: asm-ingressgateway
   EOF
   

4. Applica il file GCPBackendPolicy.yaml:

   kubectl apply -f ${WORKDIR}/cloud-armor-backendpolicy.yaml
   

Configura indirizzi IP e DNS

1. In Cloud Shell, crea un indirizzo IP statico globale Bilanciatore del carico Google Cloud:

   gcloud compute addresses create e2m-gclb-ip --global
   

   Questo indirizzo IP statico viene utilizzato dalla risorsa gateway GKE e consente che rimanga invariato, anche in caso di modifiche del bilanciatore del carico esterno.

2. Ottieni l'indirizzo IP statico:

   export GCLB_IP=$(gcloud compute addresses describe e2m-gclb-ip 
   --global --format "value(address)")
   echo ${GCLB_IP}
   

   Per creare una mappatura stabile e facile da usare all'indirizzo IP statico del tuo del carico delle applicazioni, devi avere un record DNS pubblico. Puoi utilizzare qualsiasi provider DNS e qualsiasi automazione che desideri. Questo deployment utilizza Endpoint anziché creare una zona DNS gestita. Endpoints fornisce gratis Record DNS gestito da Google per un indirizzo IP pubblico.

3. Esegui questo comando per creare il file delle specifiche YAML denominato dns-spec.yaml:

   cat <<EOF > ${WORKDIR}/dns-spec.yaml
   swagger: "2.0"
   info:
     description: "Cloud Endpoints DNS"
     title: "Cloud Endpoints DNS"
     version: "1.0.0"
   paths: {}
   host: "frontend.endpoints.${PROJECT}.cloud.goog"
   x-google-endpoints:
   - name: "frontend.endpoints.${PROJECT}.cloud.goog"
     target: "${GCLB_IP}"
   EOF
   

   La specifica YAML definisce il record DNS pubblico sotto forma di frontend.endpoints.${PROJECT}.cloud.goog, dove ${PROJECT} è il tuo identificatore di progetto univoco.

4. Esegui il deployment del file dns-spec.yaml nel tuo progetto Google Cloud:

   gcloud endpoints services deploy ${WORKDIR}/dns-spec.yaml
   

   L'output è simile al seguente:

   project [e2m-doc-01]...
   Operation "operations/acat.p2-892585880385-fb4a01ad-821d-4e22-bfa1-a0df6e0bf589" finished successfully.
   
   Service Configuration [2023-08-04r0] uploaded for service [frontend.endpoints.e2m-doc-01.cloud.goog]
   

   Ora che l'indirizzo IP e il DNS sono configurati, puoi generare una per proteggere il frontend. Per l'integrazione con GKE Gateway, utilizzi Gestore certificati Certificati TLS.

Esegui il provisioning di un certificato TLS

In questa sezione, creerai un certificato TLS utilizzando Gestore certificati, e associarla a un mappa certificati attraverso una voce della mappa di certificati. Il bilanciatore del carico delle applicazioni, configurato tramite il gateway GKE, utilizza il certificato per fornire le comunicazioni tra il client e Google Cloud. Dopo la creazione, alla voce della mappa di certificati fa riferimento il gateway GKE risorsa.

1. In Cloud Shell, abilita l'API Certificate Manager:

   gcloud services enable certificatemanager.googleapis.com --project=${PROJECT}
   

2. Crea il certificato TLS:

   gcloud --project=${PROJECT} certificate-manager certificates create edge2mesh-cert \
       --domains="frontend.endpoints.${PROJECT}.cloud.goog"
   

3. Crea la mappa di certificati:

   gcloud --project=${PROJECT} certificate-manager maps create edge2mesh-cert-map
   

4. Collega il certificato alla mappa di certificati con una voce di mappa di certificati:

   gcloud --project=${PROJECT} certificate-manager maps entries create edge2mesh-cert-map-entry \
       --map="edge2mesh-cert-map" \
       --certificates="edge2mesh-cert" \
       --hostname="frontend.endpoints.${PROJECT}.cloud.goog"
   

Esegui il deployment del gateway GKE e di HTTPRoute risorse

In questa sezione configurerai la risorsa gateway GKE che esegue il provisioning del bilanciatore del carico delle applicazioni Google Cloud gke-l7-global-external-managed gatewayClass. Inoltre, configura HTTPRoute che instradano le richieste all'applicazione ed eseguono HTTP tramite i reindirizzamenti HTTP(S).

1. In Cloud Shell, esegui questo comando per creare Gateway manifest come gke-gateway.yaml:

   cat <<EOF > ${WORKDIR}/gke-gateway.yaml
   kind: Gateway
   apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1beta1
   metadata:
     name: external-http
     namespace: asm-ingress
     annotations:
       networking.gke.io/certmap: edge2mesh-cert-map
   spec:
     gatewayClassName: gke-l7-global-external-managed # gke-l7-gxlb
     listeners:
     - name: http # list the port only so we can redirect any incoming http requests to https
       protocol: HTTP
       port: 80
     - name: https
       protocol: HTTPS
       port: 443
     addresses:
     - type: NamedAddress
       value: e2m-gclb-ip # reference the static IP created earlier
   EOF
   

2. Applica il manifest Gateway per creare un Gatewaydenominato external-http:

   kubectl apply -f ${WORKDIR}/gke-gateway.yaml
   

3. Crea il file HTTPRoute.yaml predefinito:

   cat << EOF > ${WORKDIR}/default-httproute.yaml
   apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1beta1
   kind: HTTPRoute
   metadata:
     name: default-httproute
     namespace: asm-ingress
   spec:
     parentRefs:
     - name: external-http
       namespace: asm-ingress
       sectionName: https
     rules:
     - matches:
       - path:
           value: /
       backendRefs:
       - name: asm-ingressgateway
         port: 443
   EOF
   

4. Applica il valore predefinito HTTPRoute:

   kubectl apply -f ${WORKDIR}/default-httproute.yaml
   

5. Crea un file HTTPRoute.yaml aggiuntivo per eseguire da HTTP a HTTP(S) reindirizzamenti:

   cat << EOF > ${WORKDIR}/default-httproute-redirect.yaml
   kind: HTTPRoute
   apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1beta1
   metadata:
     name: http-to-https-redirect-httproute
     namespace: asm-ingress
   spec:
     parentRefs:
     - name: external-http
       namespace: asm-ingress
       sectionName: http
     rules:
     - filters:
       - type: RequestRedirect
         requestRedirect:
           scheme: https
           statusCode: 301
   EOF
   

6. Applica il reindirizzamento HTTPRoute:

   kubectl apply -f ${WORKDIR}/default-httproute-redirect.yaml
   

   La riconciliazione richiede tempo. Utilizza il comando seguente fino a programmed=true:

   kubectl get gateway external-http -n asm-ingress -w
   

Installa l'app di esempio Online Boutique

1. In Cloud Shell, crea uno spazio dei nomi onlineboutique dedicato:

   kubectl create namespace onlineboutique
   

2. Aggiungi un'etichetta allo spazio dei nomi onlineboutique:

   kubectl label namespace onlineboutique istio-injection=enabled
   

   Etichettatura dello spazio dei nomi onlineboutique con istio-injection=enabled indica a Cloud Service Mesh di inserire automaticamente i proxy sidecar Envoy quando viene eseguito il deployment di un'applicazione.

3. Scarica i file YAML di Kubernetes per l'app di esempio Online Boutique:

   curl -LO \
   https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/microservices-demo/main/release/kubernetes-manifests.yaml
   

4. Esegui il deployment dell'app Online Boutique:

   kubectl apply -f kubernetes-manifests.yaml -n onlineboutique
   

   L'output è simile al seguente (compresi gli avvisi su Autopilot di GKE l'impostazione di limiti e richieste di risorse predefinite):

   Warning: autopilot-default-resources-mutator:Autopilot updated Deployment onlineboutique/emailservice: adjusted resources to meet requirements for containers [server] (see http://g.co/gke/autopilot-resources)
   deployment.apps/emailservice created
   service/emailservice created
   Warning: autopilot-default-resources-mutator:Autopilot updated Deployment onlineboutique/checkoutservice: adjusted resources to meet requirements for containers [server] (see http://g.co/gke/autopilot-resources)
   deployment.apps/checkoutservice created
   service/checkoutservice created
   Warning: autopilot-default-resources-mutator:Autopilot updated Deployment onlineboutique/recommendationservice: adjusted resources to meet requirements for containers [server] (see http://g.co/gke/autopilot-resources)
   deployment.apps/recommendationservice created
   service/recommendationservice created
   ...
   

5. Assicurati che tutti i deployment siano attivi e in esecuzione:

   kubectl get pods -n onlineboutique
   

   L'output è simile al seguente:

   NAME                                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   adservice-64d8dbcf59-krrj9               2/2     Running   0          2m59s
   cartservice-6b77b89c9b-9qptn             2/2     Running   0          2m59s
   checkoutservice-7668b7fc99-5bnd9         2/2     Running   0          2m58s
   ...
   

   Attendi alcuni minuti che il cluster GKE Autopilot il provisioning dell'infrastruttura di calcolo necessaria per supportare l'applicazione.

6. Esegui questo comando per creare il manifest VirtualService come frontend-virtualservice.yaml:

   cat <<EOF > frontend-virtualservice.yaml
   apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
   kind: VirtualService
   metadata:
     name: frontend-ingress
     namespace: onlineboutique
   spec:
     hosts:
     - "frontend.endpoints.${PROJECT}.cloud.goog"
     gateways:
     - asm-ingress/asm-ingressgateway
     http:
     - route:
       - destination:
           host: frontend
           port:
             number: 80
   EOF
   

   VirtualService creato nello spazio dei nomi dell'applicazione (onlineboutique). Di solito, il proprietario dell'applicazione decide e configura come e quale traffico viene indirizzato all'applicazione frontend, Il proprietario dell'app ha eseguito il deployment di VirtualService.

7. Esegui il deployment di frontend-virtualservice.yaml nel tuo cluster:

   kubectl apply -f frontend-virtualservice.yaml
   

8. Accedi al seguente link:

   echo "https://frontend.endpoints.${PROJECT}.cloud.goog"
   

   Viene visualizzato il frontend della tua boutique online.

   

   Nota: potresti visualizzare un errore ERR_SSL_VERSION_OR_CIPHER_MISMATCH. Questo si verifica quando i certificati non sono ancora stati propagati a tutti gli account Google Front-end (GFE) a livello globale. Attendi qualche minuto e riprova.

9. Per visualizzare i dettagli del certificato, fai clic su Visualizza le informazioni sul sito nella barra degli indirizzi del browser e fai clic su Certificato (valido).

   Il visualizzatore certificati mostra i dettagli del certificato gestito tra cui la data di scadenza e chi ha emesso il certificato.

Ora hai un bilanciatore del carico HTTPS globale che funge da frontend per il tuo servizio in un'applicazione ospitata dalla rete mesh.

Esegui la pulizia

Al termine del deployment, puoi eseguire la pulizia delle risorse create su Google Cloud, quindi non ti verranno addebitati costi in futuro. Puoi eliminare completamente il progetto o eliminare le risorse del cluster nel cluster.

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.
1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Gestisci risorse.

   Vai a Gestisci risorse

2. Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
3. Nella finestra di dialogo, digita l'ID del progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.

Elimina le singole risorse

Se vuoi mantenere il progetto Google Cloud utilizzato in questo deployment, elimina le singole risorse:

1. In Cloud Shell, elimina le risorse HTTPRoute:

   kubectl delete -f ${WORKDIR}/default-httproute-redirect.yaml
   kubectl delete -f ${WORKDIR}/default-httproute.yaml
   

2. Elimina la risorsa gateway GKE:

   kubectl delete -f ${WORKDIR}/gke-gateway.yaml
   

3. Elimina le risorse del certificato TLS (inclusa la voce della mappa di certificati e la relativa mappa di certificati padre):

   gcloud --project=${PROJECT} certificate-manager maps entries delete edge2mesh-cert-map-entry --map="edge2mesh-cert-map" --quiet
   gcloud --project=${PROJECT} certificate-manager maps delete edge2mesh-cert-map --quiet
   gcloud --project=${PROJECT} certificate-manager certificates delete edge2mesh-cert --quiet
   

4. Elimina la voce DNS Endpoints:

   gcloud endpoints services delete "frontend.endpoints.${PROJECT}.cloud.goog"
   

   L'output è simile al seguente:

   Are you sure? This will set the service configuration to be deleted, along
   with all of the associated consumer information. Note: This does not
   immediately delete the service configuration or data and can be undone using
   the undelete command for 30 days. Only after 30 days will the service be
   purged from the system.
   

5. Quando ti viene chiesto di continuare, digita Y.

   L'output è simile al seguente:

   Waiting for async operation operations/services.frontend.endpoints.edge2mesh.cloud.goog-5 to complete...
   Operation finished successfully. The following command can describe the Operation details:
    gcloud endpoints operations describe operations/services.frontend.endpoints.edge2mesh.cloud.goog-5
   

6. Elimina l'indirizzo IP statico:

   gcloud compute addresses delete ingress-ip --global
   

   L'output è simile al seguente:

   The following global addresses will be deleted:
   
    - [ingress-ip]
   

7. Quando ti viene chiesto di continuare, digita Y.

   L'output è simile al seguente:

   Deleted
   [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/edge2mesh/global/addresses/ingress-ip].
   

8. Elimina il cluster GKE:

   gcloud container clusters delete $CLUSTER_NAME --zone $CLUSTER_LOCATION
   

   L'output è simile al seguente:

   The following clusters will be deleted.
   - [edge-to-mesh] in [us-central1]
   

9. Quando ti viene chiesto di continuare, digita Y.

   Dopo alcuni minuti, l'output è simile al seguente:

   Deleting cluster edge-to-mesh...done.
   Deleted
   [https://container.googleapis.com/v1/projects/e2m-doc-01/zones/us-central1/clusters/edge-to-mesh].
   

Passaggi successivi

• Informazioni su più funzionalità offerte da GKE Ingress che puoi utilizzare con il tuo mesh di servizi.
• Informazioni su i diversi tipi di bilanciamento del carico cloud disponibili per GKE.
• Informazioni su le caratteristiche e le funzionalità offerte da Cloud Service Mesh.
• Scopri come esegui il deployment di Ingress in più cluster GKE per il bilanciamento del carico tra più regioni.
• Per altre architetture di riferimento, diagrammi e best practice, esplora il Centro architetture cloud.