使用 Cloud Deploy 执行环境

Cloud Deploy 执行环境是 Cloud Deploy 在其中执行呈现、预部署、部署、验证和部署后操作的环境。执行环境由以下组件组成：

  • Cloud Deploy 在其中执行渲染、预部署、部署、验证和部署后操作的 Cloud Build 工作器池（默认或专用）

  • 调用 Cloud Deploy 以执行这些操作的服务账号（默认或备用）

  • Cloud Storage 中已渲染清单的存储位置（默认或备用）

  • 操作的 Cloud Build 超时时间（默认或自定义）

本文介绍 Cloud Deploy 的默认执行环境、服务账号和存储，以及更改这些默认值的原因和方式。

默认值

以下是 Cloud Deploy 用于运行、执行渲染和部署以及存储已渲染清单等资产的默认值：

  • 默认工作器池

    默认情况下，Cloud Deploy 在默认的 Cloud Build 工作器池中运行。不过，您可以将 Cloud Deploy 配置为使用 Cloud Build 专用工作器池。

    如需详细了解工作器池，请参阅 Cloud Build 默认池和专用池概览。

  • 默认执行服务账号

    默认情况下，Cloud Deploy 使用默认 Compute Engine 服务账号。

  • 默认 Cloud Deploy 存储位置

    此值是 Cloud Deploy 存储已渲染清单的 Cloud Storage 存储分区。默认情况下，Cloud Deploy 会在 Cloud Deploy 资源所在的区域中创建一个 Cloud Storage 存储分区，格式如下：

    <location>.deploy-artifacts.<project ID>.appspot.com

  • 默认的 Cloud Build 超时时间

    默认情况下，Cloud Build 为 Cloud Deploy 执行的操作的超时时间为 1 小时。您可以在目标配置中的执行环境规范中更改此超时设置。

  • Skaffold、gcloud CLI 和 kubectl 的默认详细程度

    默认情况下，这些工具的日志级别会设置为各自的默认级别，通常为 warn 或等效级别。您可以将其更改为 debug 或等效值。

以下各部分介绍在哪些情况下更改这些值，还提供了相关操作说明链接。

Cloud Build 工作器池简介

Cloud Deploy 执行环境可以使用以下任一环境：

  • Cloud Build 默认池

    默认工作器池是可通过公共互联网访问的托管式安全环境。渲染、部署、预部署、后部署和验证操作会在该池中执行，与其他工作负载隔离。

  • 专用池

    专用工作器池是专用的私有工作器池，与默认工作器池相比可进行更多自定义。该自定义可包括访问专用网络中的资源的功能。与默认工作器池一样，专用工作器池由 Cloud Build 托管和完全管理。这些池可以纵向扩容或缩减到零，而无需设置、升级或扩缩基础架构。

    Cloud Build 专用池概览更全面地介绍了默认工作器池和专用工作器池，包括比较它们的功能的表。

更改 Cloud Deploy 执行环境

在以下情况下，您可以更改 Cloud Deploy 执行环境：

  • 您希望部署到专用 Google Kubernetes Engine 集群

  • 您希望在与其他组织隔离的环境中执行渲染、部署、预部署、后部署或验证操作，或上述五种操作的组合。

  • 您希望在未连接到公共互联网的环境中执行这些操作。

  • 您希望分离用于渲染和部署的环境。

  • 您希望使用专用服务账号；与默认服务账号相比，该服务账号拥有更针对您的使用的权限。

  • 您希望将已渲染清单存储在与默认 Cloud Storage 存储桶不同的位置。

执行环境所有三个部分的配置（工作器池、服务账号和存储）按目标在每个目标的 YAML 配置中完成。

从默认池更改为专用池

可为每个目标配置工作器池，以便仅将该池用于该目标使用 RENDER、DEPLOY、PREDEPLOY、POSTDEPLOY 或 VERIFY（或这五种操作的组合）。

如需在渲染和部署操作中使用默认工作器池，您无需执行任何操作。

以下是为 DEPLOY 指定专用工作器池并为 RENDER、PREDEPLOY、POSTDEPLOY 和 VERIFY 指定默认工作器池的示例目标配置：

executionConfigs:
- usages:
  - DEPLOY
  privatePool:
    workerPool: "projects/p123/locations/us-central1/workerPools/wp123"
- usages:
  - RENDER
  - PREDEPLOY
  - VERIFY
  - POSTDEPLOY

如需详细了解如何为目标配置专用池，请参阅交付流水线配置文档。

从默认执行服务账号更改为自定义执行服务账号

与工作器池一样，可为每个目标指定用于渲染和/或部署的备用服务账号。为此，需要将以下行添加到目标配置中 workerPool 元素后面：

serviceAccount: "[name]@[project_name].iam.gserviceaccount.com"

指定的服务账号必须包含 clouddeploy.jobRunner 角色，如 Cloud Deploy 服务账号文档中所述。

如需详细了解此配置，请参阅目标定义。

更改存储位置

如需从 Cloud Deploy 默认值更改存储分区，请将以下行添加到 workerPool 节中的目标定义：

artifactStorage: "gs://[bucket_name]/[dir]"

此配置会更改已渲染清单的存储位置，但不会影响渲染来源的存储位置。

更改 Skaffold、gcloud CLI 和 kubectl 的日志级别

如需将 Skaffold、gcloud CLI 和 kubectl 的日志级别从各自的默认级别更改为 debug（或等效级别），请在执行配置中将 verbose 设置为 true。示例如下：

executionConfigs:
- usages:
  - [RENDER | PREDEPLOY|  DEPLOY | VERIFY | POSTDEPLOY]
  workerPool:
  serviceAccount:
  artifactStorage:
  executionTimeout:
  verbose: true

在 VPC Service Controls 边界中使用 Cloud Deploy

Cloud Deploy 支持 VPC Service Controls。

您可以按照 VPC Service Controls 快速入门来设置服务边界。

限制

  • 您必须将 Cloud Build 专用工作器池用于目标的执行环境，而不是使用默认工作器池。

  • 包含工作器池的项目和包含 Cloud Deploy 资源的项目必须位于同一 VPC Service Controls 安全边界内。

  • 您在 VPC Service Controls 边界内部署的任何 GKE 集群都必须是专用集群。

    如需为专用集群设置专用池，请参阅本教程。

后续步骤