Automatizza la promozione delle release e l'avanzamento del lancio in Cloud Deploy

Automatizza la promozione delle release e l'avanzamento del lancio in Cloud Deploy

Questa pagina mostra come utilizzare Cloud Deploy per promuovere automaticamente un in un target e passare alla fase successiva dell'implementazione.

In questa guida rapida, imparerai a:

1. Crea due cluster GKE o due Cloud Run i servizi di machine learning.

2. Crea una configurazione Skaffold e un cluster Kubernetes o una definizione di servizio Cloud Run.

3. Definisci la pipeline di distribuzione e il deployment di Cloud Deploy target.

   Il deployment della pipeline verrà eseguito su due destinazioni: dev e staging. E le staging target utilizza un strategia di deployment canary.

4. Definisci due regole di automazione:

   • Un'automazione per promuovere la release nel target staging su implementazione in dev riuscita.

   • Un'automazione per far avanzare l'implementazione alla fase stable dopo l'esito positivo completamento della fase canary-25.

5. Crea un'istanza per la tua pipeline di distribuzione creando una release, che automaticamente viene eseguito nel target dev.

6. Visualizza la pipeline di distribuzione e rilasciala nella console Google Cloud.

   A causa della promozione automatica, questa release viene promossa nel staging automaticamente.

   Poiché il target staging utilizza una strategia di deployment canary, è il primo deployment in quel runtime, la fase canary-25 viene saltata. Consulta Perché a volte le fasi vengono ignorate per capire perché la fase canary viene saltata la prima volta.

   Grazie all'avanzamento automatico delle fasi, l'implementazione passa stable fase.

Prima di iniziare

1. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

2. 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

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

4. Abilita le API Cloud Deploy, Cloud Build, GKE, Cloud Run, and Cloud Storage.

   Abilita le API

5. Install the Google Cloud CLI.

6. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

   Note: You can run the gcloud CLI in the Google Cloud console without installing the Google Cloud CLI. To run the gcloud CLI in the Google Cloud console, use Cloud Shell.

7. 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

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

9. Abilita le API Cloud Deploy, Cloud Build, GKE, Cloud Run, and Cloud Storage.

   Abilita le API

10. Install the Google Cloud CLI.

11. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    gcloud init

    Note: You can run the gcloud CLI in the Google Cloud console without installing the Google Cloud CLI. To run the gcloud CLI in the Google Cloud console, use Cloud Shell.

Se hai già installato l'interfaccia a riga di comando, assicurati di eseguire la versione più recente versione:

gcloud components update

12. Assicurati che l'account di servizio Compute Engine predefinito abbia le autorizzazioni sufficienti.

    L'account di servizio potrebbe già disporre delle autorizzazioni necessarie. Questi passaggi sono inclusi per i progetti che disabilitano la concessione automatica di ruoli per il servizio predefinito .

    1. Per prima cosa, aggiungi il ruolo 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. Aggiungi il ruolo 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. Aggiungi il ruolo sviluppatore per il tuo runtime specifico.
    • Per 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"
      

    • Per 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. Aggiungi il ruolo iam.serviceAccountUser, che include l'autorizzazione actAs per l'account di servizio predefinito per esegui il deployment nel 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. Aggiungi il ruolo iam.serviceAccountUser, incluso actAs per te, per usare l'account di servizio predefinito:

       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
       

       In questo caso, YOUR_EMAIL_ADDRESS è l'indirizzo email che utilizzi per accedere in Google Cloud.

crea i tuoi ambienti di runtime

Se stai eseguendo il deployment in Cloud Run, puoi saltare questo comando.

Per GKE, crea due cluster: automation-quickstart-cluster-dev e automation-quickstart-cluster-staging, con le impostazioni predefinite. La cluster Gli endpoint dell'API Kubernetes devono essere raggiungibili dalla rete dal pubblico internet. I cluster GKE sono accessibili esternamente predefinito.

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

Recupera il numero del tuo progetto.

Devi avere il numero del progetto per identificare l'account di servizio predefinito. Questo è necessarie per configurare la risorsa di automazione.

1. Esegui questo comando per ottenere il numero del tuo progetto:

   gcloud projects describe PROJECT_ID
   

2. Copia il numero del progetto dall'output della riga di comando e incollalo qui.

   Non è necessario eseguirlo come comando. Se lo incolli qui, viene compilata riferimento all'account di servizio nella configurazione dell'automazione più avanti in questa guida rapida.

   PROJECT_NUMBER
   

Prepara la configurazione Skaffold e il manifest dell'applicazione

Cloud Deploy utilizza Skaffold per fornire i dettagli per di cosa eseguire il deployment e di come eseguirne il deployment target.

In questa guida rapida creerai un file skaffold.yaml, che identifica le manifest dell'applicazione da usare per il deployment dell'app di esempio.

1. Apri una finestra del terminale.

2. Crea una nuova directory e aprila.

   GKE

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

   Cloud Run

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

3. Crea un file denominato skaffold.yaml con il seguente contenuto:

   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: {}
   

   Questo file è una configurazione Skaffold minima. Per questa guida rapida, creerai . Ma puoi anche fai in modo che Cloud Deploy ne crei uno per te, per applicazioni semplici non di produzione.

   Consulta la documentazione di riferimento di skaffold.yaml per ulteriori informazioni su questo file.

4. Crea la definizione per la tua applicazione: una coppia di servizi le definizioni di Cloud Run o un manifest Kubernetes con GKE.

   GKE

   Crea un file denominato k8s-deployment.yaml con il seguente contenuto:

   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
   

   Questo file è un semplice strumento manifest, che viene applicato al cluster per eseguire il deployment dell'applicazione.

   Cloud Run

   1. Crea un file denominato run-dev.yaml con il seguente contenuto:

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

   2. Crea un file denominato run-staging.yaml con il seguente contenuto:

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

   Questo file è una semplice definizione di servizio Cloud Run, che viene utilizzato al momento del deployment per creare Cloud Run completamente gestito di Google Cloud.

Crea la pipeline di distribuzione, i target e l'automazione

Puoi definire la pipeline di distribuzione e i target in un file o in file . Puoi anche definire un'azione di automazione in un file separato. Questo usa un solo file per la pipeline, i target e l'automazione.

1. Crea la pipeline di distribuzione, le definizioni dei target e l'azione di automazione:

   GKE

   Nella directory deploy-automation-gke-quickstart, crea un nuovo file: clouddeploy.yaml, con i seguenti contenuti:

   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
   

   Nota: in questo file, i target e la configurazione delle automazioni sono inclusi con la pipeline di distribuzione, ma puoi definire i target in un un file separato o più file separati e le automazioni in un file separato oppure .

   Cloud Run

   Nella directory deploy-automation-run-quickstart, crea un nuovo file: clouddeploy.yaml, con i seguenti contenuti:

   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
   

   Nota: in questo file, i target e la configurazione delle automazioni sono inclusi con la pipeline di distribuzione, ma puoi definire i target in un un file separato o più file separati e le automazioni in un file separato oppure .

2. Registra la pipeline e i target con il servizio Cloud Deploy:

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

   Ora hai una pipeline con un multi-target che comprende due Target GKE o Cloud Run, pronti per il deployment la tua applicazione.

3. Conferma la pipeline e i target:

   Nella console Google Cloud, vai a Cloud Deploy Pagina Pipeline di distribuzione per visualizzare l'elenco della distribuzione disponibile pipeline di dati.

   Apri la pagina Pipeline di distribuzione

   Viene mostrata la pipeline di distribuzione appena creata, con due target elencati in nella colonna Destinazioni.

   

4. Fai clic sul nome della pipeline per aprire la visualizzazione della pipeline di distribuzione i dettagli.

5. Seleziona la scheda Automazioni nella sezione Dettagli pipeline di distribuzione.

   Vengono mostrate le due automazioni che hai creato.

   

Crea una release

Una release è la risorsa centrale di Cloud Deploy che rappresenta delle modifiche implementate. La pipeline di distribuzione definisce il relativo ciclo di vita . Consulta Architettura del servizio Cloud Deploy per maggiori dettagli sul ciclo di vita.

GKE

Esegui questo comando dall'deploy-automation-gke-quickstart per creare una risorsa release che rappresenti il container di cui eseguire il deployment:

 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

Esegui questo comando dall'deploy-automation-run-quickstart per creare una risorsa release che rappresenti il container di cui eseguire il deployment:

 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

Per impostazione predefinita, quando crei una release, viene creata automaticamente un'implementazione il primo target della pipeline.

Poiché questa guida rapida include due automazioni, si verificano due cose automaticamente:

• Dopo un deployment riuscito nel primo target, la release viene passa automaticamente al secondo target.

  È previsto un tempo di attesa di un minuto per l'automazione della promozione.

• Nel secondo target, dove è configurata una versione canary del 25%, la seconda automatica fa avanzare l'implementazione dal giorno canary-25 al giorno stable.

  Per questa prima release, la fase canary-25 viene saltata perché non sono presenti precedente dell'app alle versioni canary. Il lancio è avanza automaticamente a stable.

  L'automazione avanzata ha un ritardo di un minuto.

Al termine, il deployment dell'applicazione viene eseguito i tuoi target senza che tu debba fare altro.

Se vuoi saperne di più sull'esecuzione di una strategia di deployment canary, puoi prova la guida rapida di Canary.

Visualizza i risultati nella console Google Cloud

Puoi visualizzare i risultati, comprese le esecuzioni dell'automazione, nella nella console Google Cloud.

1. Vai alla pagina Pipeline di distribuzione di Cloud Deploy per visualizzare della tua pipeline di distribuzione.

   Apri la pagina Pipeline di distribuzione

2. Fai clic sul nome della pipeline di distribuzione "my-automation-demo-app-1".

   La visualizzazione della pipeline mostra lo stato del deployment dell'app. Se c'è abbastanza tempo trascorsi entrambi i target, entrambi i target saranno verdi.

   

   La tua release sarà elencata nella scheda Uscite della sezione Pipeline di pubblicazione dettagli.

3. Fai clic sulla scheda Esecuzioni di automazione.

   Sono presenti due voci, una per ciascuna delle due automazioni che hai creato. Tu puoi fare clic su uno dei due per visualizzare i dettagli dell'esecuzione dell'automazione.

   

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi per le risorse utilizzate in questa pagina, segui questi passaggi.

1. Elimina i cluster GKE o Cloud Run. Google Cloud:

   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. Elimina la pipeline di distribuzione, i target, le automazioni, la release e le implementazioni:

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

3. Eliminare i bucket Cloud Storage creati da Cloud Deploy.

   Uno termina con _clouddeploy e l'altro è [region].deploy-artifacts.[project].appspot.com.

   Apri la pagina del browser di Cloud Storage

Hai completato questa guida rapida.

Passaggi successivi

• Scopri di più su Cloud Deploy.

• Apprendi le nozioni di base sul deployment delle applicazioni.

• Prova la procedura dettagliata di Cloud Deploy.

• Scopri come combinare gli strumenti CI/CD di Google Cloud per sviluppare e distribuire il software in modo efficace per GKE.