Memigrasikan image container dari registry pihak ketiga

Jika Anda mengambil beberapa image container langsung dari registry pihak ketiga untuk di-deploy ke lingkungan Google Cloud seperti Google Kubernetes Engine atau Cloud Run, batas kapasitas pada pengambilan image atau pemadaman layanan pihak ketiga dapat mengganggu build dan deployment Anda. Halaman ini menjelaskan cara mengidentifikasi dan menyalin image tersebut ke Artifact Registry untuk pengelolaan image container yang terpadu dan konsisten.

Artifact Registry tidak memantau registry pihak ketiga untuk update pada image yang Anda salin ke Artifact Registry. Jika ingin menyertakan versi image yang lebih baru ke dalam pipeline, Anda harus mengirimkannya ke Artifact Registry.

Ringkasan migrasi

Migrasi image container Anda mencakup langkah-langkah berikut:

1. Siapkan prasyarat.
2. Identifikasi image yang akan dimigrasikan.
   • Telusuri file Dockerfile dan manifes deployment untuk menemukan referensi ke registry pihak ketiga
   • Tentukan frekuensi pengambilan image dari registry pihak ketiga menggunakan Cloud Logging dan BigQuery.
3. Salin image yang diidentifikasi ke Artifact Registry.
4. Pastikan izin ke registry dikonfigurasi dengan benar, terutama jika Artifact Registry dan lingkungan deployment Google Cloud Anda berada di project yang berbeda.
5. Perbarui manifests untuk deployment Anda.
6. Deploy ulang workload Anda.

Sebelum memulai

1. Verifikasi izin Anda. Anda harus memiliki peran IAM Pemilik atau Editor di project tempat Anda memigrasikan image ke Artifact Registry.

2. Buka halaman pemilih project

   1. Pilih project Google Cloud tempat Anda ingin menggunakan Artifact Registry
   2. Di konsol Google Cloud, buka Cloud Shell

   3. Temukan project ID Anda dan tetapkan di Cloud Shell. Ganti YOUR_PROJECT_ID dengan project ID Anda.

      gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID
      

3. Ekspor variabel lingkungan berikut:

     export PROJECT=$(gcloud config get-value project)
   

4. Aktifkan BigQuery, Artifact Registry, dan Cloud Monitoring API dengan perintah berikut:

   gcloud services enable \
   artifactregistry.googleapis.com \
   stackdriver.googleapis.com \
   logging.googleapis.com \
   monitoring.googleapis.com
   

5. Jika saat ini Anda tidak menggunakan Artifact Registry, konfigurasikan repositori untuk image Anda:

   • Membuat repositori
   • Konfigurasikan autentikasi untuk klien pihak ketiga yang memerlukan akses ke repositori.

6. Pastikan Go versi 1.13 atau yang lebih baru telah diinstal.

   • Periksa versi penginstalan Go yang ada dengan perintah:

     go version
     

   • Jika Anda perlu menginstal atau mengupdate Go, lihat dokumentasi penginstalan Go.

Biaya

Panduan ini menggunakan komponen Google Cloud yang dapat ditagih berikut:

• GKE
• Artifact Registry
• BigQuery
• Logging

Mengidentifikasi image yang akan dimigrasikan

Telusuri file yang Anda gunakan untuk mem-build dan men-deploy image container untuk menemukan referensi ke registry pihak ketiga, lalu periksa seberapa sering Anda mengambil image.

Mengidentifikasi referensi dalam Dockerfile

Lakukan langkah ini di lokasi penyimpanan Dockerfile Anda. Ini mungkin tempat kode Anda diambil secara lokal atau di Cloud Shell jika file tersebut tersedia di VM.

Di direktori dengan Dockerfile Anda, jalankan perintah:

grep -inr -H --include Dockerfile\* "FROM" . | grep -i -v -E 'docker.pkg.dev|gcr.io' 

Outputnya akan terlihat seperti contoh berikut:

./code/build/baseimage/Dockerfile:1:FROM debian:stretch
./code/build/ubuntubase/Dockerfile:1:FROM ubuntu:latest
./code/build/pythonbase/Dockerfile:1:FROM python:3.5-buster

Perintah ini menelusuri semua Dockerfile di direktori Anda dan mengidentifikasi baris "FROM". Sesuaikan perintah sesuai kebutuhan agar cocok dengan cara Anda menyimpan Dockerfile.

Mengidentifikasi referensi dalam manifes

Lakukan langkah ini di lokasi tempat manifes GKE atau Cloud Run Anda disimpan. Ini mungkin tempat kode Anda di-check out secara lokal atau di Cloud Shell jika file tersebut tersedia di VM.

1. Di direktori dengan manifes GKE atau Cloud Run, jalankan perintah:

   grep -inr -H --include \*.yaml "image:" . | grep -i -v -E 'docker.pkg.dev|gcr.io'
   

   Contoh output:

   ./code/deploy/k8s/ubuntu16-04.yaml:63: image: busybox:1.31.1-uclibc
   ./code/deploy/k8s/master.yaml:26:      image: kubernetes/redis:v1
   

   Perintah ini melihat semua file YAML di direktori Anda dan mengidentifikasi baris image:, sesuaikan sesuai kebutuhan agar sesuai dengan cara penyimpanan manifes

2. Untuk menampilkan daftar image yang sedang berjalan di cluster, jalankan perintah:

     kubectl get all --all-namespaces -o yaml | grep image: | grep -i -v -E 'docker.pkg.dev|gcr.io'
   

   Perintah ini menampilkan semua objek yang berjalan di cluster Kubernetes yang saat ini dipilih dan mendapatkan nama image-nya.

   Contoh output:

   - image: nginx
     image: nginx:latest
       - image: nginx
       - image: nginx
   

Jalankan perintah ini untuk semua cluster GKE di semua project Google Cloud untuk cakupan total.

Mengidentifikasi frekuensi pull dari registry pihak ketiga

Dalam project yang mengambil dari registry pihak ketiga, gunakan informasi tentang frekuensi pengambilan gambar untuk menentukan apakah penggunaan Anda mendekati atau melebihi batas kapasitas yang diterapkan registry pihak ketiga.

Mengumpulkan data log

Buat sink log untuk mengekspor data ke BigQuery. Sink log mencakup tujuan dan kueri yang memilih entri log untuk diekspor. Anda dapat membuat sink dengan mengkueri setiap project, atau menggunakan skrip untuk mengumpulkan data di seluruh project.

Untuk membuat sink untuk satu project:

1. Buka Logs Explorer

2. Pilih project Google Cloud.

3. Di tab Query builder, masukkan kueri berikut:

     resource.type="k8s_pod"
     jsonPayload.reason="Pulling"
   

4. Ubah filter histori dari Last 1 hour menjadi Last 7 Days.

   

5. Klik Run Query.

6. Setelah memverifikasi bahwa hasil ditampilkan dengan benar, klik Actions > Create Sink.

7. Dalam daftar sink, pilih BigQuery dataset, lalu klik Next.

8. Di panel Edit Sink, lakukan langkah-langkah berikut:

   • Di kolom Sink Name, masukkan image_pull_logs.
   • Di kolom Sink Destination, buat set data baru atau pilih set data tujuan di project lain.

9. Klik Create Sink.

Untuk membuat sink bagi beberapa project:

1. Buka Cloud Shell.

2. Jalankan perintah berikut di Cloud Shell:

   PROJECTS="PROJECT-LIST"
   DESTINATION_PROJECT="DATASET-PROJECT"
   DATASET="DATASET-NAME"
   
   for source_project in $PROJECTS
   do
     gcloud logging --project="${source_project}" sinks create image_pull_logs bigquery.googleapis.com/projects/${DESTINATION_PROJECT}/datasets/${DATASET} --log-filter='resource.type="k8s_pod" jsonPayload.reason="Pulling"'
   done
   

   di mana

   • PROJECT-LIST adalah daftar ID project Google Cloud, yang dipisahkan dengan spasi. Contohnya, project1 project2 project3.
   • DATASET-PROJECT adalah project tempat Anda ingin menyimpan set data.
   • DATASET-NAME adalah nama untuk set data, misalnya image_pull_logs.

Setelah Anda membuat sink, perlu waktu agar data mengalir ke tabel BigQuery, bergantung pada frekuensi pengambilan gambar.

Kueri untuk frekuensi pull

Setelah Anda memiliki sampel perwakilan pull gambar yang dibuat build, jalankan kueri untuk frekuensi pull.

1. Buka konsol BigQuery.

2. Jalankan kueri berikut:

   SELECT
     REGEXP_EXTRACT(jsonPayload.message, r'"(.*?)"') AS imageName,
     COUNT(*) AS numberOfPulls
   FROM
         `DATASET-PROJECT.DATASET-NAME.events_*`
   GROUP BY
         imageName
   ORDER BY
         numberOfPulls DESC
   

   di mana

   • DATASET-PROJECT adalah project yang berisi set data Anda.
   • DATASET-NAME adalah nama set data.

Contoh berikut menunjukkan output dari kueri. Di kolom imageName, Anda dapat meninjau frekuensi pengambilan untuk image yang tidak disimpan di Artifact Registry atau Container Registry.

Menyalin image ke Artifact Registry

Setelah mengidentifikasi image dari registry pihak ketiga, Anda siap untuk menyalinnya ke Artifact Registry. Alat gcrane membantu Anda dalam proses penyalinan.

1. Buat file teks images.txt di Cloud Shell dengan nama gambar yang Anda identifikasi. Contoh:

   ubuntu:18.04
   debian:buster
   hello-world:latest
   redis:buster
   jupyter/tensorflow-notebook
   

2. Download gcrane.

     GO111MODULE=on go get github.com/google/go-containerregistry/cmd/gcrane
   

3. Buat skrip bernama copy_images.sh untuk menyalin daftar file Anda.

   #!/bin/bash
   
   images=$(cat images.txt)
   
   if [ -z "${AR_PROJECT}" ]
   then
       echo ERROR: AR_PROJECT must be set before running this
       exit 1
   fi
   
   for img in ${images}
   do
       gcrane cp ${img} LOCATION-docker.pkg.dev/${AR_PROJECT}/${img}
   done
   

   Ganti LOCATION dengan region atau multi-region repositori Anda.

   Buat skrip dapat dieksekusi:

     chmod +x copy_images.sh
   

4. Jalankan skrip untuk menyalin file:

   AR_PROJECT=${PROJECT}
   ./copy_images.sh
   

Memverifikasi izin

Secara default, layanan CI/CD Google Cloud memiliki akses ke Artifact Registry dalam project Google Cloud yang sama.

• Cloud Build dapat mengirim dan mengambil image
• Lingkungan runtime seperti GKE, Cloud Run, lingkungan fleksibel App Engine, dan Compute Engine dapat mengambil image.

Jika Anda perlu mengirim atau mengambil image di seluruh project, atau jika Anda menggunakan alat pihak ketiga dalam pipeline yang perlu mengakses Artifact Registry, pastikan izin dikonfigurasi dengan benar sebelum Anda mengupdate dan men-deploy ulang workload.

Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi kontrol akses.

Memperbarui manifes untuk mereferensikan Artifact Registry

Perbarui Dockerfile dan manifes Anda untuk merujuk ke Artifact Registry, bukan registry pihak ketiga.

Contoh berikut menunjukkan manifes yang mereferensikan registry pihak ketiga:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

Versi manifes yang diperbarui ini mengarah ke image di us-docker.pkg.dev.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: us-docker.pkg.dev/<AR_PROJECT>/nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

Untuk manifes dalam jumlah besar, gunakan sed atau alat lain yang dapat menangani update di banyak file teks.

Men-deploy ulang workload

Deploy ulang workload dengan manifes yang telah diperbarui.

Lacak pengambilan image baru dengan menjalankan kueri berikut di konsol BigQuery:

SELECT`

FORMAT_TIMESTAMP("%D %R", timestamp) as timeOfImagePull,
REGEXP_EXTRACT(jsonPayload.message, r'"(.*?)"') AS imageName,
COUNT(*) AS numberOfPulls
FROM
  `image_pull_logs.events_*`
GROUP BY
  timeOfImagePull,
  imageName
ORDER BY
  timeOfImagePull DESC,
  numberOfPulls DESC

Semua pengambilan image baru harus berasal dari Artifact Registry dan berisi string docker.pkg.dev.