Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Solusi Praktis: VM terkelola yang di-load balanced

Last reviewed 2023-04-10 UTC

Panduan ini membantu Anda memahami, men-deploy, dan menggunakan Solusi Praktis VM terkelola yang di-load balanced, yang menunjukkan cara membuat cluster virtual machine dengan load balancer, membuat VM tersedia secara global, dan mengelola traffic secara instan.

Anda dapat men-deploy solusi untuk membantu melakukan hal berikut:

Membuat versi redundan dari aplikasi yang dihosting di beberapa VM.
Menskalakan jumlah VM secara otomatis untuk memenuhi permintaan pengguna.
Secara otomatis memulihkan salinan aplikasi yang gagal.
Distribusikan traffic ke beberapa lokasi.
Migrasikan implementasi load balancing yang ada ke cloud dengan sedikit modifikasi (lift-and-shift).

Dokumen ini ditujukan bagi developer yang memiliki latar belakang terkait load balancer. Hal ini mengasumsikan bahwa Anda sudah memahami konsep dasar cloud, meskipun bukan Google Cloud. Anda akan terbantu jika Anda memiliki pengalaman dengan Terraform.

Tujuan

Panduan solusi ini membantu Anda melakukan hal berikut:

Pelajari fitur dan konfigurasi load balancer, termasuk penskalaan otomatis dan pemulihan otomatis.
Deploy dua VM atau lebih yang berpotensi menayangkan aplikasi, dan gunakan load balancer untuk mengelola traffic.
Ubah lokasi deployment dan jumlah node.
Pahami pertimbangan desain load balancer.

Arsitektur

Solusi ini men-deploy grup VM yang dikelola oleh load balancer. Diagram berikut menunjukkan arsitektur resource Google Cloud:

Diagram Solusi Praktis VM
yang di-load balanced.

Alur permintaan

Berikut adalah alur pemrosesan permintaan topologi yang di-deploy oleh solusi VM terkelola yang di-load balanced. Langkah dalam alur diberi nomor seperti yang ditunjukkan pada diagram arsitektur sebelumnya.

Pengguna membuat permintaan ke aplikasi, yang di-deploy di Compute Engine. Permintaan tersebut akan diterima terlebih dahulu di Cloud Load Balancing.
Cloud Load Balancing mendistribusikan traffic ke grup instance (MIG) terkelola Cloud Load Balancing Compute Engine, yang menskalakan jumlah instance berdasarkan volume traffic.

Komponen dan konfigurasi

Arsitektur ini mencakup komponen berikut:

Komponen	Deskripsi produk	Tujuan dalam solusi ini
Compute Engine	Layanan komputasi yang aman dan dapat disesuaikan yang memungkinkan Anda membuat dan menjalankan virtual machine di infrastruktur Google.	Beberapa mesin virtual di MIG membuat versi calon aplikasi yang redundan.
Cloud Load Balancing	Layanan yang menyediakan load balancing berperforma tinggi dan skalabel di Google Cloud.	Memproses permintaan pengguna yang masuk, dan mendistribusikan ke node berdasarkan setelan yang dikonfigurasi.

Biaya

Untuk mengetahui perkiraan biaya resource Google Cloud yang digunakan oleh solusi VM terkelola yang di-load balanced, lihat perkiraan yang telah dihitung sebelumnya di Kalkulator Harga Google Cloud.

Gunakan estimasi sebagai titik awal untuk menghitung biaya deployment Anda. Anda dapat mengubah perkiraan biaya untuk mencerminkan setiap perubahan konfigurasi yang Anda rencanakan untuk memastikan resource yang digunakan dalam solusi.

Perkiraan yang telah dihitung sebelumnya didasarkan pada asumsi untuk faktor-faktor tertentu, termasuk hal-hal berikut:

Lokasi Google Cloud tempat resource di-deploy.
Durasi waktu resource tersebut digunakan.

Men-deploy solusi

Bagian ini memandu Anda dalam proses men-deploy solusi.

Membuat atau memilih project Google Cloud

Saat men-deploy solusi, Anda perlu menentukan di mana project Google Cloud resource akan di-deploy. Anda dapat membuat project baru atau menggunakan project yang ada untuk deployment.

Jika Anda ingin membuat project baru, lakukan sebelum memulai deployment. Menggunakan project dapat membantu menghindari konflik dengan resource yang telah disediakan sebelumnya, seperti resource yang digunakan untuk workload produksi.

Untuk membuat project, selesaikan langkah-langkah berikut ini:

In the Google Cloud console, go to the project selector page.

Go to project selector
Click Create project.
Name your project. Make a note of your generated project ID.
Edit the other fields as needed.
Click Create.

Mendapatkan izin IAM yang diperlukan

Untuk memulai proses deployment, Anda memerlukan izin Identity and Access Management (IAM) yang terdaftar dalam tabel berikut ini.

Jika Anda membuat project baru untuk solusi ini, Anda memiliki peran dasar roles/owner di project tersebut dan memiliki semua izin yang diperlukan. Jika Anda tidak memiliki peran roles/owner, minta administrator Anda untuk memberikan izin ini (atau peran yang menyertakan izin ini) kepada Anda.

Izin IAM diperlukan	Peran bawaan yang mencakup izin yang diperlukan
`serviceusage.services.enable`	Service Usage Admin (`roles/serviceusage.serviceUsageAdmin`)
`iam.serviceAccounts.create`	Service Account Admin (`roles/iam.serviceAccountAdmin`)
`resourcemanager.projects.setIamPolicy`	Project IAM Admin (`roles/resourcemanager.projectIamAdmin`)
`config.deployments.create` `config.deployments.list`	Cloud Infrastructure Manager Admin (`roles/config.admin`)
`iam.serviceAccount.actAs`	Service Account User (`roles/iam.serviceAccountUser`)

Tentang izin akun layanan sementara

Jika Anda memulai proses deployment melalui konsol, Google akan membuat akun layanan untuk men-deploy solusi atas nama Anda (dan akan menghapus deployment jika Anda memilihnya). Akun layanan ini diberi izin IAM tertentu untuk sementara; yaitu, izin akan otomatis dicabut setelah operasi deployment dan penghapusan solusi selesai. Google merekomendasikan agar setelah Anda menghapus deployment, Anda harus menghapus akun layanan, seperti yang akan dijelaskan dalam panduan ini.

Melihat peran yang ditetapkan ke akun layanan

Peran tersebut tercantum di sini jika administrator Anda memerlukan informasi ini.

roles/compute.instanceAdmin.v1
roles/editor
roles/iam.serviceAccountActor
roles/iam.serviceAccountUser

Pilih metode deployment

Untuk membantu Anda men-deploy solusi ini dengan upaya minimal, konfigurasi Terraform disediakan di GitHub. Konfigurasi Terraform menentukan semua resource Google Cloud yang diperlukan untuk solusi.

Anda dapat men-deploy solusi menggunakan salah satu dari metode berikut ini:

Melalui konsol: Gunakan metode ini jika Anda ingin mencoba solusi dengan konfigurasi default dan melihat cara kerjanya. Cloud Build men-deploy semua resource yang diperlukan untuk solusi. Jika Anda sudah tidak memerlukan solusi yang di-deploy, Anda dapat menghapusnya melalui konsol. Semua resource yang telah Anda buat setelah men-deploy solusi mungkin perlu dihapus secara terpisah.

Untuk menggunakan metode deployment ini, ikuti petunjuknya di Deploy melalui konsol.
Menggunakan Terraform CLI: Gunakan metode ini jika Anda ingin menyesuaikan solusi atau mengotomatisasi penyediaan dan pengelolaan resource menggunakan pendekatan Infrastructure as Code (IaC). Download konfigurasi Terraform melalui GitHub, sesuaikan kode secara opsional sesuai kebutuhan, kemudian deploy solusi menggunakan Terraform CLI. Setelah men-deploy solusi, Anda dapat terus menggunakan Terraform untuk mengelola solusi tersebut.

Untuk menggunakan metode deployment ini, ikuti instruksinya di Men-deploy menggunakan Terraform CLI.

Men-deploy melalui konsol

Selesaikan langkah-langkah berikut untuk men-deploy solusi yang sudah terkonfigurasi.

Di katalog Solusi Praktis Google Cloud, buka halaman VM terkelola yang di-load balanced.
Tinjau informasi yang tersedia di halaman seperti perkiraan biaya solusi dan waktu deployment.
Jika sudah siap untuk mulai men-deploy solusi, klik Deploy.

Panduan interaktif langkah demi langkah akan ditampilkan.
Selesaikan langkah-langkah dalam panduan interaktif:
1. Pilih project tempat Anda ingin membuat resource yang di-deploy oleh solusi tersebut, lalu klik Continue.
2. Pada kolom Nama deployment, ketik nama yang belum pernah Anda gunakan sebelumnya dalam project ini.
3. Secara opsional, tambahkan label pengidentifikasi ke deployment. (Label indikator solusi dan nama deployment ditambahkan secara otomatis.) Anda dapat menggunakan label untuk mengatur resource berdasarkan kriteria, seperti sumber biaya, lingkungan, or status.
  
  Untuk informasi selengkapnya tentang label, lihat Membuat dan mengelola label
4. Dari menu drop-down Region dan Zone, pilih lokasi yang diinginkan untuk membuat resource.
  
  Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang region dan zona, lihat Geografi dan region
5. Di kolom Node Pool, ketik jumlah minimum mesin virtual di MIG. Load balancer dikonfigurasi untuk menskalakan jumlah virtual machine berdasarkan volume traffic pengguna. Untuk deployment ini, Anda dapat menggunakan nilai default 2 node.
  
  Untuk mengetahui informasi selengkapnya terkait cara membuat beberapa VM, lihat Skenario dasar untuk membuat grup instance terkelola (MIG).
6. Klik Lanjutkan.
Setelah selesai menentukan opsi, klik Deploy.

Halaman Deployment solusi akan ditampilkan. Kolom Status pada halaman ini menunjukkan Deploying.
Tunggu hingga solusi berhasil di-deploy.

Jika deployment gagal, kolom Status akan menampilkan Failed. Anda dapat menggunakan log Cloud Build untuk mendiagnosis error. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Error saat men-deploy dari konsol

Setelah deployment selesai, kolom Status berubah menjadi Di-deploy.
Untuk melihat resource Google Cloud yang di-deploy beserta konfigurasinya, ikuti tur interaktif.

Mulai tur

Anda telah men-deploy contoh solusi, melihat konfigurasi load balancer, dan melihat situs aplikasi yang disalurkan oleh VM. Untuk mempelajari rekomendasi desain guna memenuhi kebutuhan load balancing unik organisasi Anda, lihat Rekomendasi desain.

Ketika Anda tidak lagi memerlukan solusi tersebut, Anda dapat menghapus deployment untuk menghindari penagihan berkelanjutan untuk resource Google Cloud tersebut. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menghapus deployment.

Men-deploy menggunakan Terraform CLI

Bagian ini menjelaskan cara menyesuaikan solusi atau mengotomatiskan penyediaan dan pengelolaan solusi menggunakan Terraform CLI. Solusi yang Anda deploy menggunakan Terraform CLI tidak ditampilkan di halaman Deployment solusi pada Konsol Google Cloud.

Menyiapkan klien Terraform

Anda dapat menjalankan Terraform baik di Cloud Shell maupun host lokal Anda. Panduan ini menjelaskan cara menjalankan Terraform di Cloud Shell, yang telah menginstal Terraform di Cloud Shell dan dikonfigurasi untuk diautentikasi dengan Google Cloud.

Kode Terraform untuk solusi ini tersedia di repositori GitHub.

Lakukan clone repositori GitHub ke Cloud Shell.

Perintah akan ditampilkan untuk mengonfirmasi download repositori GitHub ke Cloud Shell.
Klik Confirm.

Cloud Shell diluncurkan di tab browser yang terpisah, lalu kode Terraform didownload ke direktori $HOME/cloudshell_open lingkungan Cloud Shell Anda.
Dalam Cloud Shell, periksa apakah direktori yang sedang bekerja adalah $HOME/cloudshell_open/terraform-google-load-balanced-vms/. Ini merupakan direktori yang berisi file konfigurasi Terraform untuk solusi. Jika Anda perlu mengubah ke direktori tersebut, jalankan perintah berikut:
```
cd $HOME/cloudshell_open/terraform-google-load-balanced-vms/
```
Lakukan inisialisasi Terraform dengan menjalankan perintah berikut:
```
terraform init
```
Tunggu hingga Anda melihat pesan berikut:
```
Terraform has been successfully initialized!
```

Mengonfigurasi variabel Terraform

Kode Terraform yang Anda download mencakup variabel yang dapat digunakan untuk menyesuaikan deployment berdasarkan persyaratan Anda. Misalnya, Anda dapat menentukan project Google Cloud dan region tempat Anda ingin men-deploy solusi.

Pastikan direktori kerja saat ini adalah $HOME/cloudshell_open/terraform-google-load-balanced-vms/. Jika bukan, buka direktori tersebut.
Pada direktori yang sama, buatlah file teks dengan nama terraform.tfvars.

Dalam file terraform.tfvars, salin cuplikan kode berikut dan tetapkan nilai untuk variabel yang diperlukan.

Ikuti petunjuk yang disediakan sebagai komentar dalam cuplikan kode.
Cuplikan kode ini hanya mencakup variabel yang harus Anda tetapkan nilainya. Konfigurasi Terraform mencakup variabel lain yang memiliki nilai default. Untuk meninjau semua variabel dan nilai default, lihat file variables.tf yang tersedia di direktori $HOME/cloudshell_open/terraform-google-load-balanced-vms/.
Pastikan setiap nilai yang Anda tetapkan dalam file terraform.tfvars cocok dengan jenis variabel seperti yang dideklarasikan dalam file variables.tf. Misalnya, jika jenis yang ditentukan untuk variabel dalam file variables.tf adalah bool, Anda harus menentukan true atau false sebagai nilai variabel tersebut di file terraform.tfvars.

# This is an example of the terraform.tfvars file.
# The values that you set in this file must match the variable types, as declared in variables.tf.
# The values in this file override any defaults in variables.tf.

# ID of the project in which you want to deploy the solution
project_id = "PROJECT_ID"

# Google Cloud region where you want to deploy the solution
# Example: us-central1
region = "REGION"

# Google Cloud zone where you want to deploy the solution
# Example: us-central1-a
zone = "ZONE"

# The number of Cloud Compute nodes you want to deploy (minimum of 2)
# Example: 2
nodes = "NODES"

# The name of this particular deployment, will get added as a prefix to most resources
# Example: load-balanced-vms
deployment_name = "DEPLOYMENT_NAME"

# The following variables have default values. You can set your own values or remove them to accept the defaults

# A set of key/value label pairs to assign to the resources that are deployed by this solution
# Example: {"team"="monitoring", "environment"="test"}
labels = {"KEY1"="VALUE1",..."KEYn"="VALUEn"}

# Whether to enable underlying APIs
# Example: true
enable_apis = "ENABLE_APIS"

# If you want to deploy to an existing network, enter your network details in the following variables:

# VPC network to deploy VMs in. A VPC will be created if not specified
network_id = "NETWORK_ID"

# Subnetwork to deploy VMs in. A Subnetwork will be created if not specified
subnet_self_link = "SUBNET_SELF_LINK"

#Shared VPC host project ID, if a Shared VPC is provided via network_id
network_project_id = "NETWORK_PROJECT_ID"

Untuk mengetahui informasi tentang nilai yang dapat Anda terapkan ke variabel yang diperlukan, lihat referensi berikut:

project_id, region, dan zone diperlukan. Untuk mengetahui informasi terkait nilai yang dapat Anda gunakan untuk variabel ini, lihat referensi berikut:
- Mengidentifikasi project
- Region dan zona yang tersedia
Variabel lainnya memiliki nilai default. Anda dapat mengubah beberapa di antaranya (misalnya, deployment_name dan labels).

Memvalidasi dan meninjau konfigurasi Terraform

Pastikan direktori yang sedang bekerja adalah $HOME/cloudshell_open/terraform-google-load-balanced-vms/. Jika bukan, buka direktori tersebut.
Pastikan konfigurasi Terraform tidak terdapat error:
```
terraform validate
```
Jika perintah menunjukkan error, lakukan perbaikan yang diperlukan dalam konfigurasi kemudian jalankan kembali perintahterraform validate. Ulangi langkah ini hingga perintah menunjukkan pesan berikut:
```
Success! The configuration is valid.
```
Tinjau resource yang ditentukan dalam konfigurasi:
```
terraform plan
```
Jika Anda tidak membuat file terraform.tfvars seperti yang dijelaskan sebelumnya, Terraform akan meminta Anda memasukkan nilai untuk variabel yang tidak memiliki nilai default. Masukkan nilai yang diperlukan.

Output perintah terraform plan adalah daftar resource yang disediakan Terraform ketika Anda menerapkan konfigurasi.

Jika Anda ingin melakukan perubahan, edit konfigurasi, kemudian jalankan kembali perintah terraform validate dan terraform plan.

Menyediakan resource

Jika tidak ada perubahan lebih lanjut yang diperlukan dalam konfigurasi Terraform, deploy resource.

Pastikan direktori yang sedang bekerja adalah $HOME/cloudshell_open/terraform-google-load-balanced-vms/. Jika bukan, buka direktori tersebut.
Terapkan konfigurasi Terraform:
```
terraform apply
```
Jika Anda tidak membuat file terraform.tfvars seperti yang dijelaskan sebelumnya, Terraform akan meminta Anda memasukkan nilai untuk variabel yang tidak memiliki nilai default. Masukkan nilai yang diperlukan.

Terraform menampilkan daftar resource yang akan dibuat.
Ketika Anda diminta untuk melakukan tindakan, masukkan yes.

Terraform menampilkan pesan yang menunjukkan progres deployment.

Jika deployment tidak dapat diselesaikan, Terraform akan menampilkan error yang menyebabkan kegagalan. Tinjau pesan error dan update konfigurasi untuk memperbaiki error. Kemudian jalankan kembali perintah terraform apply. Untuk bantuan terkait pemecahan masalah error Terraform, lihat Error ketika men-deploy solusi menggunakan Terraform CLI.

Setelah semua resource dibuat, Terraform akan menampilkan pesan berikut:
```
Apply complete!
```
Output tambahan berikut akan tampil:
```
Outputs:
console_page_for_load_balancer = "https://console.cloud.google.com/net-services/loadbalancing/details/http/<DEPLOYMENT_NAME>-lb-url-map?project=<PROJECT_ID>"
load_balancer_endpoint = "<VALUE>"
```
Untuk melihat resource Google Cloud yang di-deploy beserta konfigurasinya, ikuti tur interaktif.

Mulai tur

Ketika Anda tidak lagi memerlukan solusi tersebut, Anda dapat menghapus deployment untuk menghindari penagihan berkelanjutan untuk resource Google Cloud tersebut. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menghapus deployment.

Rekomendasi desain

Bagian ini berisi rekomendasi penggunaan solusi VM terkelola yang di-load balanced untuk mengembangkan arsitektur yang memenuhi kebutuhan Anda akan keamanan, keandalan, biaya, dan performa.

Untuk ringkasan umum tentang praktik terbaik, lihat Pola untuk aplikasi yang skalabel dan tangguh .

Keamanan

Terapkan rekomendasi dalam panduan berikut untuk membantu mengamankan arsitektur Anda:

Misalnya, arsitektur Anda mungkin memiliki persyaratan berikut:

Anda mungkin memerlukan fitur keamanan yang hanya tersedia di sistem operasi tertentu. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Detail sistem operasi
Anda mungkin perlu menyesuaikan detail subnet di jaringan kustom. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara membuat jaringan, lihat Membuat dan mengelola jaringan VPC

Keandalan

Gunakan panduan berikut untuk membuat layanan yang andal:

Misalnya, Anda dapat menyesuaikan detail health check VM untuk memastikan bahwa waktunya sesuai dengan komitmen organisasi Anda kepada pelanggan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara mengonfigurasi health check, lihat Menyiapkan health check dan autohealing aplikasi .

Performa

Optimalkan performa dengan mematuhi praktik terbaik berikut:

Misalnya, aplikasi yang Anda deploy mungkin memerlukan persyaratan hardware tertentu. Untuk mengetahui informasi selengkapnya terkait cara mengonfigurasi detail disk, memori, dan CPU di Compute Engine, lihat Panduan perbandingan dan resource beberapa tipe mesin .

Biaya

Gunakan praktik terbaik dalam panduan berikut untuk mengoptimalkan biaya alur kerja Anda: Framework Arsitektur Google Cloud: Pengoptimalan biaya

Misalnya, Anda dapat menetapkan jumlah maksimum node di MIG berdasarkan biaya maksimum yang ingin dikenakan untuk instance Compute Engine. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara menetapkan ukuran target autoscaler, lihat Menonaktifkan atau membatasi autoscaler.

Perhatikan hal-hal berikut:

Sebelum membuat perubahan desain apa pun, evaluasi dampak biaya dan pertimbangkan kemungkinan kompromi dengan fitur lain. Anda dapat menilai dampak biaya perubahan desain dengan menggunakan Kalkulator Harga Google Cloud.
Untuk menerapkan perubahan desain dalam solusi tersebut, Anda memerlukan keahlian dalam coding Terraform dan pengetahuan tingkat lanjut tentang layanan Google Cloud yang digunakan pada solusi tersebut.
Jika Anda memodifikasi konfigurasi Terraform yang disediakan Google, dan kemudian mengalami error, buat masalah di GitHub. Laporan masalah pada GitHub ditinjau berdasarkan upaya terbaik dan tidak ditujukan untuk pertanyaan umum.
Untuk informasi selengkapnya mengenai mendesain dan menyiapkan lingkungan tingkat produksi di Google Cloud, lihat Desain zona landing di Google Cloud dan Checklist penyiapan Google Cloud.

Menghapus deployment

Jika tidak lagi membutuhkan solusi, hapus semua resource yang telah Anda buat dalam solusi tersebut untuk menghindari penagihan berkelanjutan.

Menghapus melalui konsol

Gunakan prosedur ini jika Anda men-deploy solusi melalui konsol.

Pada Konsol Google Cloud, buka halaman Deployment solusi.

Buka Deployment solusi
Pilih project berisi deployment yang ingin Anda hapus.
Cari deployment yang ingin Anda hapus.
Di baris untuk deployment, klik Tindakan, lalu pilih Hapus.

Anda mungkin perlu men-scroll untuk melihat Tindakan di baris.
Masukkan nama deployment, lalu klik Konfirmasi.

Kolom Status menampilkan Menghapus.

Jika penghapusan gagal, lihat panduan pemecahan masalah pada bagian Error saat menghapus deployment.

Jika tidak lagi memerlukan project Google Cloud yang digunakan untuk solusi, Anda dapat menghapus project tersebut. Untuk informasi selengkapnya, lihat Opsional: Menghapus project

Menghapus menggunakan Terraform CLI

Gunakan prosedur ini jika Anda men-deploy solusi menggunakan Terraform CLI.

Di Cloud Shell, pastikan direktori kerja saat ini adalah $HOME/cloudshell_open/terraform-google-load-balanced-vms/. Jika bukan, buka direktori tersebut.
Hapus resource yang disediakan oleh Terraform:
```
terraform destroy
```
Terraform menampilkan daftar resource yang akan dimusnahkan.
Ketika Anda diminta untuk melakukan tindakan, masukkan yes.

Terraform menampilkan pesan yang menunjukkan progres. Setelah semua resource dihapus, Terraform akan menampilkan pesan berikut:
```
Destroy complete!
```
Jika penghapusan gagal, lihat panduan pemecahan masalah pada bagian Error saat menghapus deployment.

Jika tidak lagi memerlukan project Google Cloud yang digunakan untuk solusi, Anda dapat menghapus project tersebut. Untuk informasi selengkapnya, lihat Opsional: Menghapus project

Opsional: Menghapus project

Jika Anda men-deploy solusi di project Google Cloud baru, dan tidak lagi memerlukan project tersebut, hapus dengan melakukan langkah-langkah berikut:

Pada Konsol Google Cloud, buka halaman Kelola resource
Buka Kelola resource
Pada daftar project, pilih project yang ingin Anda hapus, lalu klik Hapus.
Pada layar perintah, ketik project ID, lalu klik Matikan.

Jika Anda memutuskan untuk mempertahankan project, hapus akun layanan yang dibuat untuk solusi ini, seperti yang akan dijelaskan pada bagian selanjutnya.

Opsional: Menghapus akun layanan

Jika Anda menghapus project yang digunakan untuk solusi tersebut, lewati bagian ini.

Seperti yang telah disebutkan dalam panduan ini, ketika men-deploy solusi, akun layanan akan dibuat atas nama Anda. Akun layanan telah diberi izin IAM tertentu untuk sementara; yaitu, izin yang otomatis dicabut setelah operasi deployment dan penghapusan solusi selesai, tetapi akun layanan tidak dihapus. Google merekomendasikan agar Anda menghapus akun layanan ini.

Jika Anda men-deploy solusi melalui Konsol Google Cloud, buka halaman Deployment solusi. (Jika Anda sudah berada di halaman tersebut, muat ulang browser.) Proses terpicu di latar belakang untuk menghapus akun layanan. Tidak ada tindakan lebih lanjut yang diperlukan.
Jika Anda men-deploy solusi menggunakan Terraform CLI, lakukan langkah-langkah berikut:
1. Di Konsol Google Cloud, buka halaman Service accounts.
  
  Buka halaman Service accounts
2. Pilih project yang Anda gunakan untuk solusi tersebut.
3. Pilih akun layanan yang ingin Anda hapus.
  
  ID email akun layanan yang digunakan untuk membuat solusi menggunakan format berikut:
```
goog-sc-DEPLOYMENT_NAME-NNN@PROJECT_ID.
```
  ID email berisi nilai-nilai berikut:
  - DEPLOYMENT_NAME: nama deployment.
  - NNN: 3 digit angka acak.
  - PROJECT_ID: ID project tempat Anda men-deploy solusi.
4. Klik Delete.

Mengatasi error

Tindakan yang dapat Anda lakukan untuk mendiagnosis dan mengatasi error bergantung pada metode deployment dan kompleksitas error.

Error ketika men-deploy melalui konsol

Jika deployment gagal saat Anda menggunakan konsol, lakukan hal-hal berikut:

Buka halaman Deployment solusi.

Jika deployment gagal, kolom Status akan menampilkan Gagal.
Lihat detail error yang menyebabkan kegagalan:
1. Di baris untuk deployment, klik Tindakan.
  
  Anda mungkin perlu men-scroll untuk melihat Tindakan di baris.
2. Pilih Lihat log Cloud Build.
Tinjau log Cloud Build dan ambil tindakan yang sesuai untuk menyelesaikan masalah yang menyebabkan kegagalan.

Error ketika men-deploy menggunakan Terraform CLI

Jika deployment gagal saat Anda menggunakan Terraform, output perintah terraform apply akan menyertakan pesan error yang dapat Anda tinjau untuk mendiagnosis masalah.

Pada bagian berikut ditunjukkan contoh error deployment yang mungkin Anda alami saat menggunakan Terraform.

Error API dinonaktifkan

Jika Anda membuat project dan segera mencoba men-deploy solusi di project baru, deployment mungkin akan gagal dengan error seperti berikut:

Error: Error creating Network: googleapi: Error 403: Compute Engine API has not
been used in project PROJECT_ID before or it is disabled. Enable it by visiting
https://console.developers.google.com/apis/api/compute.googleapis.com/overview?project=PROJECT_ID
then retry. If you enabled this API recently, wait a few minutes for the action
to propagate to our systems and retry.

Jika error ini terjadi, tunggu beberapa menit, lalu jalankan terraform apply kembali perintah.

Error tidak dapat menetapkan alamat yang diminta

Ketika Anda menjalankan perintah terraform apply, error cannot assign requested address mungkin saja terjadi, dengan pesan seperti berikut:

Error: Error creating service account:
 Post "https://iam.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/serviceAccounts:
 dial tcp [2001:db8:ffff:ffff::5f]:443:
 connect: cannot assign requested address

Jika terjadi error ini, jalankan kembali perintah terraform apply.

Error ketika menghapus deployment

Dalam kasus tertentu, upaya untuk menghapus deployment mungkin akan gagal:

Jika Anda mengubah resource yang disediakan oleh solusi setelah men-deploy solusi melalui konsol, lalu Anda mencoba menghapus deployment, penghapusan mungkin akan gagal. Kolom Status pada halaman Deployment solusi akan menampilkan Gagal, dan log Cloud Build akan menunjukkan penyebab error.
Jika Anda mengubah resource dengan menggunakan antarmuka non-Terraform (misalnya, konsol) setelah men-deploy solusi menggunakan Terraform CLI, kemudian Anda mencoba menghapus deployment, penghapusan mungkin akan gagal. Pesan dalam output perintah terraform destroy menunjukkan penyebab error.

Tinjau log dan pesan error serta identifikasi dan hapus resource yang menyebabkan error tersebut. Setelah itu, coba hapus kembali deployment.

Jika deployment berbasis konsol tidak dapat dihapus dan Anda tidak dapat mendiagnosis error menggunakan log Cloud Build, Anda dapat menghapus deployment tersebut menggunakan Terraform CLI yang akan dijelaskan pada bagian berikutnya.

Menghapus deployment berbasis konsol menggunakan Terraform CLI

Bagian ini menjelaskan cara menghapus deployment berbasis konsol jika terjadi error saat Anda mencoba menghapusnya melalui konsol. Dalam pendekatan ini, Anda perlu mendownload konfigurasi Terraform untuk deployment yang ingin dihapus, lalu gunakan Terraform CLI untuk menghapus deployment tersebut.

Identifikasi region tempat kode Terraform, log, dan data deployment lainnya disimpan. Region ini mungkin berbeda dari region yang Anda pilih ketika men-deploy solusi.
1. Pada Konsol Google Cloud, buka halaman Deployment solusi.
  
  Buka Deployment solusi
2. Pilih project berisi deployment yang ingin Anda hapus.
3. Dalam daftar deployment, identifikasi baris deployment yang ingin Anda hapus.
4. Klik Lihat semua konten baris.
5. Pada kolom Lokasi, catat lokasi kedua seperti yang ditandai dalam contoh berikut:
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
Membuat variabel lingkungan untuk project ID, region, dan nama deployment yang ingin Anda hapus:
```
export REGION="REGION"
export PROJECT_ID="PROJECT_ID"
export DEPLOYMENT_NAME="DEPLOYMENT_NAME"
```
Dalam perintah ini, ganti kode berikut:
- REGION: lokasi yang Anda catat sebelumnya dalam prosedur ini.
- PROJECT_ID: ID project tempat Anda men-deploy solusi.
- DEPLOYMENT_NAME: nama deployment yang ingin Anda hapus.

Dapatkan ID revisi deployment terbaru yang ingin Anda hapus:

export REVISION_ID=$(curl \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
    | jq .latestRevision -r)
    echo $REVISION_ID

Outputnya mirip dengan yang berikut ini:

projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME/revisions/r-0

Dapatkan lokasi Cloud Storage dari konfigurasi Terraform untuk deployment:

export CONTENT_PATH=$(curl \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/${REVISION_ID}" \
    | jq .applyResults.content -r)
    echo $CONTENT_PATH

Berikut adalah contoh output dari perintah ini:

gs://PROJECT_ID-REGION-blueprint-config/DEPLOYMENT_NAME/r-0/apply_results/content

Download konfigurasi Terraform dari Cloud Storage ke Cloud Shell:
```
gcloud storage cp $CONTENT_PATH $HOME --recursive
cd $HOME/content/
```
Tunggu hingga pesan Operation completed ditampilkan, seperti yang ditunjukkan dalam contoh berikut:
```
Operation completed over 45 objects/268.5 KiB
```
Lakukan inisialisasi Terraform:
```
terraform init
```
Tunggu hingga Anda melihat pesan berikut:
```
Terraform has been successfully initialized!
```
Menghapus resource yang di-deploy:
```
terraform destroy
```
Terraform menampilkan daftar resource yang akan dimusnahkan.

Jika muncul peringatan tentang variabel yang tidak dideklarasikan, abaikan peringatan tersebut.
Ketika Anda diminta untuk melakukan tindakan, masukkan yes.

Terraform menampilkan pesan yang menunjukkan progres. Setelah semua resource dihapus, Terraform akan menampilkan pesan berikut:
```
Destroy complete!
```

Menghapus artefak deployment:

curl -X DELETE \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}?force=true&delete_policy=abandon"

Tunggu beberapa detik, lalu verifikasi bahwa artefak deployment telah dihapus:

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
    | jq .error.message

Jika output menampilkan null, tunggu beberapa detik, lalu jalankan kembali perintah.

Setelah artefak deployment dihapus, pesan seperti yang ditunjukkan pada contoh yang ditampilkan berikut ini:

Resource 'projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME' was not found

Mengirim masukan

Solusi Praktis hanya untuk keperluan informasi dan bukan produk yang didukung secara resmi. Google dapat mengubah atau menghapus solusi tanpa pemberitahuan.

Untuk mengatasi error, tinjau log Cloud Build dan output Terraform.

Untuk mengirim masukan, lakukan hal-hal berikut:

Untuk dokumentasi, tutorial dalam konsol, atau solusi, gunakan tombol Kirim Masukan pada halaman tersebut.

Untuk kode Terraform yang tidak dimodifikasi, buat laporan masalah di Repositori GitHub. Laporan masalah pada GitHub ditinjau berdasarkan upaya terbaik dan tidak ditujukan untuk pertanyaan umum.

Untuk masalah terkait produk yang digunakan dalam solusi, hubungi Cloud Customer Care.

Langkah berikutnya

Tinjau dokumentasi berikut untuk mempelajari praktik terbaik arsitektur dan operasional untuk produk yang digunakan dalam solusi ini: