Utilizzo degli ambienti di esecuzione di Cloud Deploy

Un ambiente di esecuzione di Cloud Deploy è l'ambiente in cui Cloud Deploy esegue il rendering, il pre-deployment, il deployment, la verifica le operazioni di post-deployment. L'ambiente di esecuzione è costituito dai seguenti elementi componenti:

  • Il pool di worker di Cloud Build (predefinito o privato) in cui Cloud Deploy esegue il rendering, le operazioni di pre-deployment, deployment, verifica e post-deployment

  • L'account di servizio (predefinito o alternativo) che chiama Cloud Deploy eseguire queste azioni

  • La posizione di archiviazione (predefinita o alternativa) per i manifest sottoposti a rendering in Cloud Storage

  • Timeout di Cloud Build per le operazioni (predefinito o personalizzato)

Questo articolo descrive l'ambiente di esecuzione predefinito, gli account di servizio e spazio di archiviazione per Cloud Deploy, nonché perché e come puoi modificarle i valori predefiniti.

Predefiniti

Di seguito sono riportate le impostazioni predefinite utilizzate da Cloud Deploy per l'esecuzione, eseguire il rendering e il deployment e archiviare asset come i manifest sottoposti a rendering:

  • Pool di worker predefinito

    Per impostazione predefinita, Cloud Deploy viene eseguito nell'ambiente Cloud Build predefinito pool di worker. Tuttavia, puoi configurare Cloud Deploy per utilizzare Cloud Build pool di worker privato.

    Per ulteriori dettagli sui pool di worker, consulta la documentazione di Cloud Build Panoramica di pool predefiniti e pool privati.

  • Account di servizio di esecuzione predefinito

    Per impostazione predefinita, Cloud Deploy utilizza la versione predefinita di Compute Engine dell'account di servizio.

  • Località di archiviazione Cloud Deploy predefinita

    Questo valore è il bucket Cloud Storage in cui Cloud Deploy archivia i manifest sottoposti a rendering. Per impostazione predefinita, Cloud Deploy crea in un bucket Cloud Storage, nella stessa regione come risorse Cloud Deploy, assumendo il seguente formato:

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

  • Timeout predefinito di Cloud Build

    Per impostazione predefinita, Cloud Build ha un timeout di 1 ora per le operazioni per Cloud Deploy. Puoi modificare il timeout nel le specifiche dell'ambiente di esecuzione configurazione target.

  • Preferenze di lettura predefinite per Skaffold, gcloud CLI e kubectl

    Per impostazione predefinita, i livelli di log di questi strumenti sono impostati sui rispettivi valori predefiniti. in genere warn o una cifra equivalente. Puoi cambiare questa opzione a debug o equivalente.

Le sezioni che seguono descrivono le circostanze in cui cambieresti ognuno di questi valori e i link alle relative istruzioni.

Informazioni sui pool di worker di Cloud Build

L'ambiente di esecuzione di Cloud Deploy può utilizzare uno dei seguenti:

  • Il pool predefinito di Cloud Build

    Il pool di worker predefinito è un ambiente sicuro e ospitato con accesso al tramite la rete internet pubblica. Esegui il rendering, il deployment, il pre-deployment, il post-deployment e la verifica delle operazioni vengono eseguite in quel pool, isolate da altri carichi di lavoro.

  • Una piscina privata

    I pool di worker privati vengono pool dedicati privati che possono essere personalizzati maggiormente rispetto al worker predefinito piscina. Tale personalizzazione può includere la possibilità di accedere alle risorse in un in una rete privata. Come il pool di worker predefinito, i pool di worker privati sono ospitati e completamente gestito da Cloud Build. È possibile fare lo scale up di questi pool fare lo scale down fino a zero, senza infrastrutture da configurare, aggiornare o scalare.

    Panoramica dei pool privati di Cloud Build descrive in modo più dettagliato i pool di worker predefiniti e i pool di worker privati, inclusa una tabella che mette a confronto le loro caratteristiche.

Modifica dell'ambiente di esecuzione di Cloud Deploy

Potresti modificare l'ambiente di esecuzione di Cloud Deploy nella le seguenti circostanze:

  • Vuoi eseguire il deployment in un cluster Google Kubernetes Engine privato

  • Le operazioni di rendering, deployment, pre-deployment, post-deployment o verifica di questi cinque, da eseguire in un ambiente isolato altre organizzazioni.

  • Desideri che queste operazioni vengano eseguite in un ambiente diverso connesso alla rete internet pubblica.

  • Vuoi ambienti separati per il rendering e il deployment.

  • Vuoi utilizzare un account di servizio dedicato con autorizzazioni più specifiche per il tuo utilizzo rispetto alle autorizzazioni disponibili nel servizio predefinito .

  • Vuoi archiviare i manifest sottoposti a rendering in una posizione diversa da quella predefinita nel bucket Cloud Storage.

Configurazione di tutte e tre le parti dell'ambiente di esecuzione (pool di worker, servizio account e archiviazione) viene eseguita in base alla destinazione, nella configurazione YAML di ogni destinazione.

Passaggio dal pool predefinito a un pool privato

Configuri i pool di worker per destinazione, in modo che il pool venga utilizzato per RENDER, DEPLOY, PREDEPLOY, POSTDEPLOY o VERIFY (o una combinazione dei cinque) solo per quel target.

Per utilizzare il pool di worker predefinito per le operazioni di rendering e di deployment, non devi fare qualsiasi cosa.

Di seguito è riportato un esempio di configurazione di destinazione che specifica un worker privato pool per DEPLOY e il pool di worker predefinito per RENDER, PREDEPLOY, POSTDEPLOY e VERIFY:

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

Per saperne di più su come configurare pool privati per le destinazioni, consulta Documentazione sulla configurazione della pipeline di distribuzione.

Passaggio dall'account di servizio predefinito all'esecuzione personalizzata

Come per il pool di worker, puoi specificare un account di servizio alternativo da utilizzare per eseguire il rendering e/o il deployment (o entrambi) per destinazione. A tale scopo, aggiungi la riga seguente a la configurazione target, dopo l'elemento workerPool:

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

L'account di servizio specificato deve includere il ruolo clouddeploy.jobRunner, come descritti in Account di servizio Cloud Deploy documento.

Per saperne di più, consulta Definizioni dei target su questa configurazione.

Modifica della posizione di archiviazione

Per modificare il bucket di archiviazione da quello predefinito di Cloud Deploy, aggiungi il token che segue la definizione del target nella strofa workerPool:

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

Questa configurazione cambia la posizione in cui vengono archiviati i manifest sottoposti a rendering, ma influisce sulla posizione in cui è archiviata l'origine di rendering.

Modifica del livello di log per Skaffold, gcloud CLI e kubectl

Per modificare il livello di log per Skaffold, gcloud CLI e kubectl, da le rispettive impostazioni predefinite su debug (o equivalente), imposta verbose su true nelle configurazioni di esecuzione. Ecco un esempio:

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

Utilizzo di Cloud Deploy in un perimetro dei Controlli di servizio VPC

Cloud Deploy supporta i Controlli di servizio VPC.

Puoi seguire la guida rapida di Controlli di servizio VPC per configurare un perimetro di servizio.

Limitazioni

  • Devi utilizzare un pool di worker privato di Cloud Build per il dell'ambiente di esecuzione, non il pool di worker predefinito.

  • Il progetto che contiene il pool di worker e il progetto che contiene Le risorse Cloud Deploy devono rimanere negli stessi Controlli di servizio VPC perimetro di sicurezza.

  • In qualsiasi cluster GKE in cui esegui il deployment Il perimetro dei Controlli di servizio VPC deve essere un cluster privato.

    Per configurare un pool privato per un cluster privato, vedi questo tutorial.

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