Mengotomatiskan promosi rilis dan kemajuan peluncuran di Cloud Deploy

Mengotomatiskan promosi rilis dan kemajuan peluncuran di Cloud Deploy

Halaman ini menunjukkan cara menggunakan Cloud Deploy untuk mempromosikan rilis secara otomatis ke target dan melanjutkan peluncuran ke fase berikutnya.

Dalam panduan memulai ini, Anda akan melakukan hal-hal berikut:

1. Buat dua cluster GKE atau dua layanan Cloud Run.

2. Buat konfigurasi Skaffold dan manifes Kubernetes atau definisi layanan Cloud Run.

3. Tentukan target deployment dan pipeline pengiriman Cloud Deploy.

   Pipeline akan di-deploy ke dua target: dev dan staging. Dan target staging menggunakan strategi deployment canary.

4. Tentukan dua aturan otomatisasi:

   • Otomatisasi untuk mempromosikan rilis ke target staging pada peluncuran yang berhasil ke dev.

   • Otomatisasi untuk melanjutkan peluncuran ke fase stable setelah fase canary-25 berhasil diselesaikan.

5. Buat instance pipeline pengiriman dengan membuat rilis, yang di-deploy secara otomatis ke target dev.

6. Lihat pipeline pengiriman dan rilis di Konsol Google Cloud.

   Berkat promosi otomatis, rilis ini dipromosikan ke staging secara otomatis.

   Karena target staging menggunakan strategi deployment canary, dan ini adalah deployment pertama ke dalam runtime tersebut, fase canary-25 akan dilewati. Lihat Alasan fase terkadang dilewati untuk memahami lebih lanjut alasan fase canary dilewati untuk pertama kalinya.

   Karena adanya maju fase otomatis, peluncuran dilanjutkan ke fase stable.

Sebelum memulai

1. Login ke akun Google Cloud Anda. Jika Anda baru menggunakan Google Cloud, buat akun untuk mengevaluasi performa produk kami dalam skenario dunia nyata. Pelanggan baru juga mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk menjalankan, menguji, dan men-deploy workload.

2. Di konsol Google Cloud, pada halaman pemilih project, pilih atau buat project Google Cloud.

   Catatan: Jika tidak berencana untuk menyimpan resource yang Anda buat dalam prosedur ini, buatlah project, bukan memilih project yang ada. Setelah menyelesaikan langkah ini, Anda dapat menghapus project, yang menghapus semua resource yang terkait dengan project ini.

   Buka pemilih project

3. Pastikan penagihan telah diaktifkan untuk project Google Cloud Anda.

4. Enable the Cloud Deploy, Cloud Build, GKE, Cloud Run, and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

5. Menginstal Google Cloud CLI.

6. Untuk initialize gcloud CLI, jalankan perintah berikut:

   gcloud init

   Catatan: Anda dapat menjalankan gcloud CLI di konsol Google Cloud tanpa menginstal Google Cloud CLI. Untuk menjalankan gcloud CLI di konsol Google Cloud, gunakan Cloud Shell.

7. Di konsol Google Cloud, pada halaman pemilih project, pilih atau buat project Google Cloud.

   Catatan: Jika tidak berencana untuk menyimpan resource yang Anda buat dalam prosedur ini, buatlah project, bukan memilih project yang ada. Setelah menyelesaikan langkah ini, Anda dapat menghapus project, yang menghapus semua resource yang terkait dengan project ini.

   Buka pemilih project

8. Pastikan penagihan telah diaktifkan untuk project Google Cloud Anda.

9. Enable the Cloud Deploy, Cloud Build, GKE, Cloud Run, and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

10. Menginstal Google Cloud CLI.

11. Untuk initialize gcloud CLI, jalankan perintah berikut:

    gcloud init

    Catatan: Anda dapat menjalankan gcloud CLI di konsol Google Cloud tanpa menginstal Google Cloud CLI. Untuk menjalankan gcloud CLI di konsol Google Cloud, gunakan Cloud Shell.

Jika sudah menginstal CLI, pastikan Anda menjalankan versi terbaru:

gcloud components update

12. Pastikan akun layanan Compute Engine default memiliki izin yang memadai.

    Akun layanan mungkin sudah memiliki izin yang diperlukan. Langkah-langkah ini disertakan untuk project yang menonaktifkan pemberian peran otomatis untuk akun layanan default.

    1. Pertama-tama, tambahkan peran clouddeploy.jobRunner:

       gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
           --member=serviceAccount:$(gcloud projects describe PROJECT_ID \
           --format="value(projectNumber)")[e-mail] \
           --role="roles/clouddeploy.jobRunner"
       

    2. Tambahkan peran clouddeploy.releaser:

       gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
           --member=serviceAccount:$(gcloud projects describe PROJECT_ID \
           --format="value(projectNumber)")[e-mail] \
           --role="roles/clouddeploy.releaser"
       

    3. Tambahkan peran developer untuk runtime spesifik Anda.
    • Untuk GKE:

      gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
          --member=serviceAccount:$(gcloud projects describe PROJECT_ID \
          --format="value(projectNumber)")[e-mail] \
          --role="roles/container.developer"
      

    • Untuk Cloud Run:

      gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
          --member=serviceAccount:$(gcloud projects describe PROJECT_ID \
          --format="value(projectNumber)")[e-mail] \
          --role="roles/run.developer"
      

    4. Tambahkan peran iam.serviceAccountUser, yang menyertakan izin actAs untuk akun layanan default yang akan di-deploy ke runtime:

       gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding $(gcloud projects describe PROJECT_ID \
           --format="value(projectNumber)")[e-mail] \
           --member=serviceAccount:$(gcloud projects describe PROJECT_ID \
           --format="value(projectNumber)")[e-mail] \
           --role="roles/iam.serviceAccountUser" \
           --project=PROJECT_ID
       

    5. Tambahkan peran iam.serviceAccountUser, termasuk izin actAs untuk Anda sendiri, agar dapat menggunakan akun layanan default:

       gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding $(gcloud projects describe PROJECT_ID \
           --format="value(projectNumber)")[e-mail] \
           --member=user:YOUR_EMAIL_ADDRESS \
           --role="roles/iam.serviceAccountUser" \
           --project=PROJECT_ID
       

       Dalam hal ini, YOUR_EMAIL_ADDRESS adalah alamat email yang Anda gunakan untuk mengakses Google Cloud.

Membuat lingkungan runtime

Jika men-deploy ke Cloud Run, Anda dapat melewati perintah ini.

Untuk GKE, buat dua cluster: automation-quickstart-cluster-dev dan automation-quickstart-cluster-staging, dengan setelan default. Endpoint Kubernetes API cluster harus dapat dijangkau jaringan dari internet publik. Cluster GKE dapat diakses secara eksternal secara default.

gcloud container clusters create-auto automation-quickstart-cluster-dev \
                 --project=PROJECT_ID \
                 --region=us-central1 \
                 && gcloud container clusters create-auto automation-quickstart-cluster-staging \
                 --project=PROJECT_ID \
                 --region=us-central1

Dapatkan nomor project Anda.

Anda memerlukan nomor project untuk mengidentifikasi akun layanan default. Hal ini diperlukan untuk mengonfigurasi resource otomatisasi.

1. Jalankan perintah berikut untuk mendapatkan nomor project Anda:

   gcloud projects describe PROJECT_ID
   

2. Salin nomor project dari output command line, lalu tempel di sini.

   Anda tidak perlu menjalankan ini sebagai perintah. Menempelkannya di sini akan mengisi referensi akun layanan dalam konfigurasi otomatisasi nanti dalam panduan memulai ini.

   PROJECT_NUMBER
   

Menyiapkan konfigurasi dan manifes aplikasi Skaffold

Cloud Deploy menggunakan Skaffold untuk memberikan detail tentang apa yang akan di-deploy dan cara men-deploy-nya dengan benar untuk target Anda yang terpisah.

Dalam panduan memulai ini, Anda akan membuat file skaffold.yaml yang mengidentifikasi manifes aplikasi yang akan digunakan untuk men-deploy aplikasi contoh.

1. Buka jendela terminal.

2. Buat direktori baru dan navigasikan ke dalamnya.

   GKE

   mkdir deploy-automation-gke-quickstart
   cd deploy-automation-gke-quickstart
   

   Cloud Run

   mkdir deploy-automation-run-quickstart
   cd deploy-automation-run-quickstart
   

3. Buat file bernama skaffold.yaml dengan konten berikut:

   GKE

   apiVersion: skaffold/v4beta7
   kind: Config
   metadata:
     name: gke-automation
   manifests:
     rawYaml:
     - k8s-deployment.yaml
   deploy:
     kubectl: {}
   

   Cloud Run

   apiVersion: skaffold/v4beta7
   kind: Config
   metadata:
     name: run-automation
   profiles:
   - name: dev
     manifests:
       rawYaml:
       - run-dev.yaml
   - name: staging
     manifests:
       rawYaml:
       - run-staging.yaml
   deploy:
     cloudrun: {}
   

   File ini adalah konfigurasi Skaffold minimal. Untuk panduan memulai ini, Anda akan diminta untuk membuat file. Namun, Anda juga dapat meminta Cloud Deploy untuk membuatkannya, untuk aplikasi non-produksi sederhana.

   Lihat referensi skaffold.yaml untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang file ini.

4. Buat definisi untuk aplikasi Anda—sepasang definisi layanan untuk Cloud Run atau manifes Kubernetes untuk GKE.

   GKE

   Buat file bernama k8s-deployment.yaml, dengan konten berikut:

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: my-deployment
     labels:
       app: my-app
     namespace: default
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: my-app
     template:
       metadata:
         labels:
           app: my-app
       spec:
         containers:
         - name: nginx
           image: my-app-image
   ---
   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: my-service
     namespace: default
   spec:
     selector:
       app: my-app
     ports:
       - protocol: TCP
         port: 80
   

   File ini adalah manifes Kubernetes sederhana, yang diterapkan ke cluster untuk men-deploy aplikasi.

   Cloud Run

   1. Buat file bernama run-dev.yaml, dengan konten berikut:

      apiVersion: serving.knative.dev/v1
      kind: Service
      metadata:
        name: my-automation-run-service-dev
      spec:
        template:
          spec:
            containers:
            - image: my-app-image
      

   2. Buat file bernama run-staging.yaml, dengan konten berikut:

      apiVersion: serving.knative.dev/v1
      kind: Service
      metadata:
        name: my-automation-run-service-staging
      spec:
        template:
          spec:
            containers:
            - image: my-app-image
      

   File ini adalah definisi layanan Cloud Run sederhana, yang digunakan pada waktu deployment untuk membuat layanan Cloud Run.

Membuat pipeline pengiriman, target, dan otomatisasi Anda

Anda dapat menentukan pipeline pengiriman dan target dalam satu file atau dalam file terpisah. Anda juga dapat menentukan tindakan otomatisasi dalam file terpisah. Panduan memulai ini menggunakan satu file untuk pipeline, target, dan otomatisasi.

1. Buat pipeline pengiriman, definisi target, dan tindakan otomatisasi Anda:

   GKE

   Dalam direktori deploy-automation-gke-quickstart, buat file baru: clouddeploy.yaml, dengan konten berikut:

   apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
   kind: DeliveryPipeline
   metadata:
     name: my-automation-demo-app-1
   description: Automation demonstration pipeline
   serialPipeline:
     stages:
     - targetId: automation-quickstart-dev
     - targetId: automation-quickstart-staging
       profiles: []
       strategy:
         canary:
           runtimeConfig:
             kubernetes:
               serviceNetworking:
                 service: "my-service"
                 deployment: "my-deployment"
           canaryDeployment:
             percentages: [25]
             verify: false
   ---
   
   apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
   kind: Target
   metadata:
     name: automation-quickstart-dev
   description: Dev cluster to demonstrate deploy automation
   gke:
     cluster: projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/clusters/automation-quickstart-cluster-dev
   ---
   
   apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
   kind: Target
   metadata:
     name: automation-quickstart-staging
   description: Staging cluster to demonstrate deploy automation
   gke:
     cluster: projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/clusters/automation-quickstart-cluster-staging
   ---
   
   apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
   kind: Automation
   metadata:
     name: my-automation-demo-app-1/promote
   description: promotes a release
   suspended: false
   serviceAccount: [e-mail]
   selector:
   - targets:
       id: automation-quickstart-dev
   rules:
   - promoteReleaseRule:
       name: "promote-release"
       wait: 1m
       toTargetId: "@next"
   ---
   
   apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
   kind: Automation
   metadata:
     name: my-automation-demo-app-1/advance
   description: advances a rollout
   suspended: false
   serviceAccount: [e-mail]
   selector:
   - targets:
       id: automation-quickstart-staging
   rules:
   - advanceRolloutRule:
       name: "advance-rollout"
       sourcePhases: ["canary-25"]
       wait: 1m
   

   Catatan: Dalam file ini, target dan konfigurasi otomatisasi disertakan dengan pipeline pengiriman, tetapi Anda dapat menentukan target dalam file terpisah atau beberapa file terpisah, dan otomatisasi dalam file atau file terpisah.

   Cloud Run

   Dalam direktori deploy-automation-run-quickstart, buat file baru: clouddeploy.yaml, dengan konten berikut:

   apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
   kind: DeliveryPipeline
   metadata:
     name: my-automation-demo-app-1
   description: Automation demonstration pipeline
   serialPipeline:
     stages:
     - targetId: automation-quickstart-dev
       profiles: [dev]
     - targetId: automation-quickstart-staging
       profiles: [staging]
       strategy:
         canary:
           runtimeConfig:
             cloudRun:
               automaticTrafficControl: true
           canaryDeployment:
             percentages: [25]
             verify: false
   ---
   
   apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
   kind: Target
   metadata:
     name: automation-quickstart-dev
   description: Dev cluster to demonstrate deploy automation
   run:
     location: projects/PROJECT_ID/locations/us-central1
   ---
   
   apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
   kind: Target
   metadata:
     name: automation-quickstart-staging
   description: Staging cluster to demonstrate deploy automation
   run:
     location: projects/PROJECT_ID/locations/us-central1
   ---
   
   apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
   kind: Automation
   metadata:
     name: my-automation-demo-app-1/promote
   description: Promotes a release to the next target
   suspended: false
   serviceAccount: [e-mail]
   selector:
   - targets:
       id: automation-quickstart-dev
   rules:
   - promoteReleaseRule:
       name: "promote-release"
       wait: 1m
       toTargetId: "@next"
   ---
   
   apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
   kind: Automation
   metadata:
     name: my-automation-demo-app-1/advance
   description: advances a rollout
   suspended: false
   serviceAccount: [e-mail]
   selector:
   - targets:
       id: automation-quickstart-staging
   rules:
   - advanceRolloutRule:
       name: "advance-rollout"
       sourcePhases: ["canary-25"]
       wait: 1m
   

   Catatan: Dalam file ini, target dan konfigurasi otomatisasi disertakan dengan pipeline pengiriman, tetapi Anda dapat menentukan target dalam file terpisah atau beberapa file terpisah, dan otomatisasi dalam file atau file terpisah.

2. Daftarkan pipeline dan target Anda ke layanan Cloud Deploy:

   gcloud deploy apply --file=clouddeploy.yaml --region=us-central1 --project=PROJECT_ID
   

   Sekarang Anda memiliki pipeline, dengan satu multi-target yang terdiri dari dua target GKE atau Cloud Run, yang siap men-deploy aplikasi Anda.

3. Konfirmasi pipeline dan target Anda:

   Di konsol Google Cloud, buka halaman Delivery pipelines Cloud Deploy untuk melihat daftar pipeline pengiriman yang tersedia.

   Buka halaman Pipeline pengiriman

   Pipeline pengiriman yang baru saja Anda buat akan ditampilkan, dengan dua target tercantum di kolom Targets.

   

4. Klik nama pipeline untuk membuka visualisasi dan detail pipeline pengiriman.

5. Pilih tab Otomatisasi, di bagian Detail pipeline penayangan.

   Dua otomatisasi yang Anda buat akan ditampilkan.

   

Membuat rilis

Rilis adalah resource Cloud Deploy pusat yang mewakili perubahan yang sedang di-deploy. Pipeline pengiriman menentukan siklus proses rilis tersebut. Lihat arsitektur layanan Cloud Deploy untuk mengetahui detail tentang siklus proses tersebut.

GKE

Jalankan perintah berikut dari direktori deploy-automation-gke-quickstart untuk membuat resource release yang merepresentasikan image container yang akan di-deploy:

 gcloud deploy releases create test-release-001 \
   --project=PROJECT_ID \
   --region=us-central1 \
   --delivery-pipeline=my-automation-demo-app-1 \
   --images=my-app-image=gcr.io/google-containers/nginx@sha256:f49a843c290594dcf4d193535d1f4ba8af7d56cea2cf79d1e9554f077f1e7aaa

Cloud Run

Jalankan perintah berikut dari direktori deploy-automation-run-quickstart untuk membuat resource release yang merepresentasikan image container yang akan di-deploy:

 gcloud deploy releases create test-release-001 \
   --project=PROJECT_ID \
   --region=us-central1 \
   --delivery-pipeline=my-automation-demo-app-1 \
   --images=my-app-image=us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello@sha256:6063adf8f687702b4065151acddba6781c47bc602167eb9f3bec8aebc9ce95cc

Secara default, saat Anda membuat rilis, peluncuran akan dibuat secara otomatis untuk target pertama di pipeline Anda.

Karena panduan memulai ini menyertakan dua otomatisasi, dua hal terjadi secara otomatis:

• Setelah deployment berhasil pada target pertama, rilis akan otomatis dipromosikan ke target kedua.

  Ada waktu tunggu satu menit untuk otomatisasi promosi.

• Pada target kedua, dengan konfigurasi canary 25%, otomatisasi kedua akan melanjutkan peluncuran dari canary-25 ke stable.

  Untuk rilis pertama ini, fase canary-25 dilewati karena tidak ada versi aplikasi yang sudah ada sebelumnya untuk canary lagi. Selain itu, peluncuran akan otomatis diajukan ke stable.

  Ada penundaan satu menit pada otomatisasi lanjutan.

Setelah semuanya selesai, aplikasi akan berhasil di-deploy ke kedua target tanpa mengharuskan Anda melakukan tindakan apa pun.

Jika ingin tahu lebih banyak tentang cara menjalankan strategi deployment canary, Anda dapat mencoba panduan memulai canary.

Lihat hasil di Konsol Google Cloud

Anda dapat melihat hasilnya, termasuk otomatisasi yang berjalan, di Konsol Google Cloud.

1. Buka halaman Pipeline pengiriman Cloud Deploy untuk melihat pipeline pengiriman Anda.

   Buka halaman Pipeline pengiriman

2. Klik nama pipeline pengiriman Anda "my-automation-demo-app-1".

   Visualisasi pipeline menampilkan status deployment aplikasi. Jika cukup waktu telah berlalu, kedua target akan berwarna hijau.

   

   Dan rilis Anda akan dicantumkan di tab Rilis di bagian Detail pipeline pengiriman.

3. Klik tab Otomatisasi berjalan.

   Ada dua entri, masing-masing untuk dua otomatisasi yang Anda buat. Anda dapat mengklik salah satu untuk melihat detail otomatisasinya yang berjalan.

   

Pembersihan

Agar akun Google Cloud Anda tidak dikenakan biaya untuk resource yang digunakan pada halaman ini, ikuti langkah-langkah berikut.

1. Hapus cluster GKE atau layanan Cloud Run:

   GKE

   gcloud container clusters delete automation-quickstart-cluster-dev --region=us-central1 --project=PROJECT_ID \
   && gcloud container clusters delete automation-quickstart-cluster-staging --region=us-west1 --project=PROJECT_ID
   

   Cloud Run

   gcloud run services delete my-automation-run-service-dev --region=us-central1 --project=PROJECT_ID \
   && gcloud run services delete my-automation-run-service-staging --region=us-central1 --project=PROJECT_ID
   

2. Hapus pipeline pengiriman, target, otomatisasi, rilis, dan peluncuran:

   gcloud deploy delete --file=clouddeploy.yaml --force --region=us-central1 --project=PROJECT_ID
   

3. Hapus bucket Cloud Storage yang dibuat Cloud Deploy.

   Salah satunya diakhiri dengan _clouddeploy, dan yang lainnya adalah [region].deploy-artifacts.[project].appspot.com.

   Buka halaman browser Cloud Storage

Selesai, Anda telah menyelesaikan panduan memulai ini.

Langkah selanjutnya

• Pelajari lebih lanjut Cloud Deploy.

• Pelajari dasar-dasar men-deploy aplikasi.

• Coba panduan Cloud Deploy.

• Pelajari cara menggabungkan alat CI/CD Google Cloud untuk mengembangkan dan mengirimkan software secara efektif ke GKE.