Introduzione a Endpoints per GKE con ESPv2

Questo tutorial mostra come eseguire il deployment di un semplice esempio di gRPC servizio con Extensible Service Proxy V2 (ESPv2) su Google Kubernetes Engine (GKE). Questo tutorial utilizza la versione Python bookstore-grpc campione. Consulta le Sezione Passaggi successivi per i campioni di gRPC in altri lingue diverse.

Il tutorial utilizza immagini container predefinite del codice campione ESPv2, che vengono archiviati in Container Registry. Se che non hanno familiarità con i container, consulta quanto segue per saperne di più:

Per una panoramica di Cloud Endpoints, consulta Informazioni su Endpoints e l'architettura degli endpoint.

Obiettivi

Durante il tutorial, utilizza il seguente elenco di attività di alto livello. Tutti necessarie per inviare correttamente le richieste all'API.

  1. Configura un progetto Google Cloud e scarica software richiesto. Consulta: Prima di iniziare.
  2. Copia e configura file dal bookstore-grpc campione. Consulta: Configurazione di Endpoints.
  3. Esegui il deployment della configurazione di Endpoints per creare Servizio Endpoints. Consulta: Esegui il deployment della configurazione di Endpoints.
  4. Creare un backend per la gestione dell'API ed il relativo deployment. Consulta: Deployment del backend dell'API.
  5. Ottieni l'indirizzo IP esterno del servizio. Consulta: Recuperare l'indirizzo IP esterno del servizio.
  6. Invia una richiesta all'API. Consulta: Invio di una richiesta all'API.
  7. Evita che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi. Consulta Pulizia.

Costi

In questo documento utilizzi i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

Per generare una stima dei costi basata sull'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

Una volta completate le attività descritte in questo documento, puoi evitare la fatturazione continua eliminando le risorse che hai creato. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Pulizia.

Prima di iniziare

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. Prendi nota dell'ID progetto Google Cloud perché sarà necessario in seguito.
  7. Installa e inizializza Google Cloud CLI.
  8. Aggiorna gcloud CLI e installa Endpoints componenti. 
    gcloud components update
  9. Assicurati che Google Cloud CLI (gcloud) sia autorizzato ad accedere i tuoi dati e servizi su Google Cloud: 
    gcloud auth login
    Si apre una nuova scheda del browser e ti viene chiesto di scegliere un account.
  10. Imposta il progetto predefinito sul tuo ID progetto. 
    gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

    Sostituisci YOUR_PROJECT_ID con l'ID progetto.

    Se hai altri progetti Google Cloud e vuoi utilizzare gcloud per gestirle, consulta Gestione gcloud CLI di comando gcloud.

  11. Installa kubectl: 
    gcloud components install kubectl
  12. Acquisisci nuove credenziali utente da utilizzare come predefinite per l'applicazione e credenziali. Le credenziali utente sono necessarie per autorizzare kubectl. 
    gcloud auth application-default login
    Scegli un account nella nuova scheda del browser che si apre.
  13. Segui la procedura descritta in Guida rapida di gRPC Python per installare gRPC e gli strumenti gRPC.

Configurazione di Endpoints

La bookstore-grpc contiene i file che devi copiare localmente e configurare.

  1. Crea un file descrittore protobuf autonomo dal file .proto del servizio:
    1. Salva una copia di bookstore.proto dal repository di esempio. Questo file definisce l'API del servizio Bookstore.
    2. Crea la seguente directory: mkdir generated_pb2
    3. Crea il file descrittore api_descriptor.pb utilizzando il compilatore di buffer di protocollo protoc. Esegui questo comando nella directory in cui hai salvato bookstore.proto: 
      python -m grpc_tools.protoc \
    --include_imports \
    --include_source_info \
    --proto_path=. \
    --descriptor_set_out=api_descriptor.pb \
    --python_out=generated_pb2 \
    --grpc_python_out=generated_pb2 \
    bookstore.proto

      Nel comando precedente, --proto_path è impostato sul valore attuale nella directory di lavoro. Nel tuo ambiente di build gRPC, se utilizzi un'interfaccia directory per .proto file di input, modifica --proto_path in modo che il compilatore cerca nella directory in cui hai salvato bookstore.proto.

  2. Crea un file YAML di configurazione dell'API gRPC:
    1. Salva una copia del api_config.yamlfile. Questo file definisce la configurazione dell'API gRPC per il servizio Bookstore.
    2. Sostituisci MY_PROJECT_ID nel file api_config.yaml con l'ID progetto Google Cloud. Ad esempio: 
      #
# Name of the service configuration.
#
name: bookstore.endpoints.example-project-12345.cloud.goog

      Tieni presente che il valore del campo apis.name in questo file corrisponde esattamente al nome completo dell'API nel file .proto. In caso contrario, il deployment non funzionerà. Il servizio Bookstore è definito in bookstore.proto all'interno del pacchetto endpoints.examples.bookstore. Il nome completo dell'API è endpoints.examples.bookstore.Bookstore, proprio come appare nel file api_config.yaml.

      apis:
  - name: endpoints.examples.bookstore.Bookstore

Consulta Configurazione di Endpoints per ulteriori informazioni.

esegui il deployment della configurazione di Endpoints

Per eseguire il deployment della configurazione di Endpoints, utilizza gcloud endpoints services deploy . Questo comando utilizza Gestione del servizio per creare un servizio gestito.

  1. Assicurati di trovarti nella directory in cui si trovano i file api_descriptor.pb e api_config.yaml.
  2. Conferma che il progetto predefinito a riga di comando gcloud attualmente in uso è il progetto Google Cloud che vuoi eseguire il deployment della configurazione di Endpoints. Convalida l'ID progetto restituito dal seguente comando per assicurarti che il servizio non venga creato nel progetto sbagliato. 
    gcloud config list project

    Se devi modificare il progetto predefinito, esegui questo comando:

    gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID
  3. Esegui il deployment del file proto descriptor e del file di configurazione utilizzando l'interfaccia a riga di comando Google Cloud: 
    gcloud endpoints services deploy api_descriptor.pb api_config.yaml

    Durante la creazione e la configurazione del servizio, Service Management genera le informazioni al terminale. Al termine del deployment, verrà visualizzato un messaggio simile a viene visualizzato quanto segue:

    Service Configuration [CONFIG_ID] uploaded for service [bookstore.endpoints.example-project.cloud.goog]

    CONFIG_ID è la configurazione univoca del servizio Endpoints ID creato dal deployment. Ad esempio:

    Service Configuration [2017-02-13r0] uploaded for service [bookstore.endpoints.example-project.cloud.goog]

    Nell'esempio precedente, 2017-02-13r0 è l'ID configurazione del servizio e bookstore.endpoints.example-project.cloud.goog è il nome del servizio. L'ID configurazione del servizio è costituito da una data seguita da un numero di revisione. Se esegui il deployment della configurazione di Endpoints sempre nello stesso giorno, il numero di revisione viene incrementato o l'ID configurazione.

Controllo dei servizi richiesti in corso...

Come minimo, Endpoints ed ESP richiedono seguenti servizi Google da attivare:
Nome Titolo
servicemanagement.googleapis.com API Service Management
servicecontrol.googleapis.com API Service Control
endpoints.googleapis.com Google Cloud Endpoints

Nella maggior parte dei casi, il comando gcloud endpoints services deploy abilita questi servizi richiesti. Tuttavia, il comando gcloud viene completato correttamente, non abilita i servizi richiesti nelle seguenti circostanze:

  • Se hai utilizzato un'applicazione di terze parti, come Terraform, includono questi servizi.

  • Hai eseguito il deployment della configurazione di Endpoints in una Progetto Google Cloud in cui questi servizi sono stati disattivati esplicitamente.

Utilizza il comando seguente per confermare che i servizi richiesti siano abilitati:

gcloud services list

Se non vedi elencati i servizi richiesti, abilitali:

gcloud services enable servicemanagement.googleapis.com
gcloud services enable servicecontrol.googleapis.com
gcloud services enable endpoints.googleapis.com

Abilita anche il servizio Endpoints:

gcloud services enable ENDPOINTS_SERVICE_NAME

Per determinare il ENDPOINTS_SERVICE_NAME puoi:

  • Dopo aver eseguito il deployment della configurazione di Endpoints, vai alla pagina Endpoint nella console Cloud. L'elenco dei possibili ENDPOINTS_SERVICE_NAME è visualizzato nella colonna Nome servizio.

  • Per OpenAPI, ENDPOINTS_SERVICE_NAME è quello che hai specificato nel campo host della specifica OpenAPI. Per gRPC, il valore ENDPOINTS_SERVICE_NAME è quello specificato nel campo name della configurazione degli endpoint gRPC.

Per ulteriori informazioni sui comandi gcloud, consulta gcloud servizi.

Se ricevi un messaggio di errore, consulta Risoluzione dei problemi di deployment della configurazione di Endpoints.

Consulta: Deployment della configurazione di Endpoints per ulteriori informazioni.

esegui il deployment del backend dell'API

Finora hai eseguito il deployment della configurazione del servizio in Service Management, ma non hai ancora eseguito il deployment del codice che gestisce il backend dell'API. Questa sezione ti guiderà nella creazione di Cluster GKE per ospitare il backend dell'API e il deployment dell'API.

Creazione di un cluster di container

Il cluster richiede un alias IP utilizza il bilanciamento del carico nativo del container. Per creare un cluster di container con un alias IP per il nostro esempio:

gcloud container clusters create espv2-demo-cluster \
    --enable-ip-alias \
    --create-subnetwork="" \
    --network=default \
    --zone=us-central1-a

Il comando precedente crea un cluster, espv2-demo-cluster, con un subnet di cui è stato eseguito il provisioning automatico nella zona us-central1-a.

Autenticazione di kubectl nel cluster di container in corso...

Per utilizzare kubectl per creare e gestire le risorse del cluster, devi ottenere le credenziali del cluster e rendile disponibili a kubectl. Per farlo, esegui il comando seguente comando, sostituendo NAME con il tuo nuovo cluster nome e ZONE con la zona del cluster. 

gcloud container clusters get-credentials NAME --zone ZONE

Controllo delle autorizzazioni richieste in corso...

ESP ed ESPv2 chiama i servizi Google che utilizzano IAM per: verifica che l'identità chiamante disponga di autorizzazioni sufficienti per accedere alla risorsa IAM utilizzata Google Cloud. L'identità chiamante è l'account di servizio collegato che esegue il deployment di ESP ed ESPv2.

Dopo il deployment nel pod GKE, l'account di servizio collegato è il servizio nodo . Di solito è l'account di servizio predefinito di Compute Engine. Segui queste istruzioni suggerimento di autorizzazione per scegliere un account di servizio del nodo appropriato.

Se Workload Identity è un account di servizio separato e diverso dal nodo l'account di servizio può essere usato per comunicare con i servizi Google. Puoi creare un Account di servizio Kubernetes per il pod per l'esecuzione di ESP ESPv2, creare un account di servizio Google e associare il cluster Kubernetes di servizio all'account di servizio Google.

Segui queste passaggi per associare un account di servizio Kubernetes a un servizio Google. . Questo account di servizio Google è l'account di servizio collegato.

Se l'account di servizio collegato è Computing Account di servizio predefinito del motore del progetto e del servizio endpoint di configurazione del deployment nello stesso progetto, l'account di servizio deve disporre di autorizzazioni sufficienti per accedere alle risorse IAM, seguendo la configurazione dei ruoli IAM è possibile saltare questo passaggio. In caso contrario, devi aggiungere i seguenti ruoli IAM con un account di servizio collegato.

Aggiungi i ruoli IAM richiesti:

Questa sezione descrive le risorse IAM utilizzate da ESP e ESPv2 e i ruoli IAM richiesti per l'account di servizio collegato per accedere a queste risorse.

Configurazione del servizio endpoint

ESP ed ESPv2 chiamano Service Control che utilizza la configurazione del servizio endpoint. La configurazione del servizio endpoint è una risorsa IAM, mentre ESP ed ESPv2 necessitano Controller di servizi per accedervi.

Il ruolo IAM si trova nella configurazione del servizio endpoint, non nel progetto. Un progetto può avere più configurazioni di servizi endpoint.

Utilizza il seguente comando gcloud per aggiungere il ruolo al servizio collegato per la configurazione del servizio endpoint.

gcloud endpoints services add-iam-policy-binding SERVICE_NAME \
  --member serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@DEPLOY_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
  --role roles/servicemanagement.serviceController

Dove
* SERVICE_NAME è il nome del servizio endpoint
* SERVICE_ACCOUNT_NAME@DEPLOY_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com è l'account di servizio collegato.

Cloud Trace

Chiamata ESP ed ESPv2 Cloud Trace per esportare Trace in un progetto. Questo progetto è chiamato tracciamento progetto. In ESP, il progetto di tracciamento e il progetto proprietario la configurazione del servizio endpoint è la stessa. In ESPv2, il progetto di tracciamento può essere specificato dal flag --tracing_project_id, e il valore predefinito del progetto di deployment.

ESP ed ESPv2 richiedono l'agente Cloud Trace per abilitare Cloud Trace.

Utilizza il seguente comando gcloud per aggiungere il ruolo al servizio collegato :

gcloud projects add-iam-policy-binding TRACING_PROJECT_ID \
  --member serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@DEPLOY_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
  --role roles/cloudtrace.agent

Dove
* TRACING_PROJECT_ID è l'ID del progetto di tracciamento
* SERVICE_ACCOUNT_NAME@DEPLOY_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com è l'account di servizio collegato. Per ulteriori informazioni, vedi Cosa sono i ruoli e le autorizzazioni?

Configurazione di chiavi e certificati SSL

Bilanciamento del carico nativo del container utilizza Bilanciatore del carico HTTP2, che deve essere criptato con TLS. Per eseguire questa operazione era necessario al traffico GKE in entrata e a ESPv2. Puoi utilizzare il codice o utilizzare un certificato autofirmato.

  1. Crea un certificato autofirmato e una chiave utilizzando openssl. Assicurati di aver inserito lo stesso nome di dominio completo bookstore.endpoints.MY_PROJECT_ID.cloud.goog quando viene richiesto "Common Name(CN)". Questo nome viene utilizzato per verificare il certificato del server.

    openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 \
-keyout ./server.key -out ./server.crt

  2. Crea un secret Kubernetes con la chiave SSL e il certificato. Tieni presente che il certificato viene copiato in due posizioni, server.crt e tls.crt, come secret viene fornito sia a GKE Ingress che a ESPv2. GKE Ingress cerca il certificato il percorso tls.crt e ESPv2 cerca il percorso del certificato server.crt.

    kubectl create secret generic esp-ssl \
--from-file=server.crt=./server.crt --from-file=server.key=./server.key \
--from-file=tls.crt=./server.crt --from-file=tls.key=./server.key

Deployment dell'API di esempio e di ESPv2 nel cluster

Per eseguire il deployment del servizio gRPC di esempio nel cluster in modo che i client possano utilizzarlo:

  1. git clone questo repo e aprirlo per modificare grpc-bookstore.yaml.
  2. Sostituisci SERVICE_NAME con il nome del tuo Servizio Endpoints per il traffico in entrata e il container ESPv2. Si tratta dello stesso nome che hai configurato nel campo name nel file api_config.yaml. 
    # Copyright 2016 Google Inc.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License

# Use this file to deploy the container for the grpc-bookstore sample
# and the container for the Extensible Service Proxy (ESP) to
# Google Kubernetes Engine (GKE).

apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: esp-grpc-bookstore
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: "gce"
    kubernetes.io/ingress.allow-http: "false"
spec:
  tls:
  - hosts:
    - SERVICE_NAME
    secretName: esp-ssl
  backend:
    serviceName: esp-grpc-bookstore
    servicePort: 443
---
apiVersion: cloud.google.com/v1
kind: BackendConfig
metadata:
  name: esp-grpc-bookstore
spec:
  healthCheck:
    type: HTTP2
    requestPath: /healthz
    port: 9000
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: esp-grpc-bookstore
  annotations:
    service.alpha.kubernetes.io/app-protocols: '{"esp-grpc-bookstore":"HTTP2"}'
    cloud.google.com/neg: '{"ingress": true, "exposed_ports": {"443":{}}}'
    cloud.google.com/backend-config: '{"default": "esp-grpc-bookstore"}'
spec:
  ports:
  # Port that accepts gRPC and JSON/HTTP2 requests over TLS.
  - port: 443
    targetPort: 9000
    protocol: TCP
    name: esp-grpc-bookstore
  selector:
    app: esp-grpc-bookstore
  type: ClusterIP
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: esp-grpc-bookstore
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: esp-grpc-bookstore
  template:
    metadata:
      labels:
        app: esp-grpc-bookstore
    spec:
      volumes:
      - name: esp-ssl
        secret:
          secretName: esp-ssl
      containers:
      - name: esp
        image: gcr.io/endpoints-release/endpoints-runtime:2
        args: [
          "--listener_port=9000",
          "--service=SERVICE_NAME",
          "--rollout_strategy=managed",
          "--backend=grpc://127.0.0.1:8000",
          "--healthz=/healthz",
          "--ssl_server_cert_path=/etc/esp/ssl",
        ]
        ports:
          - containerPort: 9000
        volumeMounts:
        - mountPath: /etc/esp/ssl
          name:  esp-ssl
          readOnly: true
      - name: bookstore
        image: gcr.io/endpointsv2/python-grpc-bookstore-server:1
        ports:
          - containerPort: 8000

    Opzione --rollout_strategy=managed configura ESPv2 in modo che utilizzi l'ultima configurazione del servizio di cui è stato eseguito il deployment. Quando specificare questa opzione, entro un minuto dopo il deployment di un nuovo servizio configurazione, ESPv2 rileva la modifica e inizia automaticamente a utilizzarla. Me ti consigliamo di specificare questa opzione anziché fornire un ID configurazione specifico per ESPv2. Per maggiori dettagli sugli argomenti ESPv2, vedi Opzioni di avvio di ESPv2.

    Ad esempio:

        spec:
      containers:
      - name: esp
        image: gcr.io/endpoints-release/endpoints-runtime:2
        args: [
          "--listener_port=9000",
          "--service=bookstore.endpoints.example-project-12345.cloud.goog",
          "--rollout_strategy=managed",
          "--backend=grpc://127.0.0.1:8000"
        ]
    di Gemini Advanced.
  3. Avvia il servizio: 
    kubectl create -f grpc-bookstore.yaml

Se ricevi un messaggio di errore, consulta Risoluzione dei problemi di Endpoints in GKE.

Ottenere l'indirizzo IP esterno del servizio

Devi avere l'indirizzo IP esterno del servizio per inviare richieste all'API di esempio. Dopo l'avvio del servizio nel container, possono essere necessari alcuni minuti l'indirizzo IP esterno sia pronto.

  1. Visualizza l'indirizzo IP esterno: 

    kubectl get ingress

  2. Prendi nota del valore per EXTERNAL-IP e salvalo in un SERVER_IP variabile di ambiente. L'indirizzo IP esterno viene utilizzato per inviare richieste l'API di esempio. 

    export SERVER_IP=YOUR_EXTERNAL_IP

Invio di una richiesta all'API

Per inviare richieste all'API di esempio, puoi utilizzare un client gRPC di esempio scritto in Python.

  1. Clona il repository git in cui è ospitato il codice client gRPC:

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git

  2. Cambia la directory di lavoro:

    cd python-docs-samples/endpoints/bookstore-grpc/

  3. Installa le dipendenze: 

    pip install virtualenv
virtualenv env
source env/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt

  4. Crea una CA radice per il certificato autofirmato

    openssl x509 -in server.crt -out client.pem -outform PEM

  5. Invia una richiesta all'API di esempio:

    python bookstore_client.py --host SERVER_IP --port 443 \
--servername bookstore.endpoints.MY_PROJECT_ID.cloud.goog --use_tls true --ca_path=client.pem

    • Osserva i grafici delle attività dell'API nella Endpoint > Servizi.

      Vai alla pagina Servizi endpoint

      Potrebbero essere necessari alcuni minuti prima che la richiesta venga riportata nei grafici.

    • Esamina i log delle richieste per la tua API nella pagina Esplora log.

      Vai alla pagina Esplora log

Se non ricevi una risposta positiva, consulta Risoluzione degli errori di risposta.

Hai eseguito il deployment e il test di un'API in Endpoints.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

  1. Elimina l'API:

    gcloud endpoints services delete SERVICE_NAME

    Sostituisci SERVICE_NAME con il nome dell'API.

  2. Elimina il cluster GKE:

    gcloud container clusters delete NAME --zone ZONE

Passaggi successivi

  • Scopri come configurare la tua API gRPC per Cloud Endpoints.
  • Dai un'occhiata all'esempio della libreria su GitHub in modo più dettagliato. Sia il client che il server sono disponibili Python e Java.
  • L'esempio getting-started-grpc è disponibile su GitHub nelle seguenti lingue: