Erste Schritte mit Endpoints für GKE mit ESP

In dieser Anleitung wird beschrieben, wie Sie einen einfachen gRPC-Beispieldienst mit dem Extensible Service Proxy (ESP) in Google Kubernetes Engine (GKE) bereitstellen. Diese Anleitung verwendet die Python-Version des bookstore-grpc Stichprobe. gRPC-Beispiele in anderen Sprachen finden Sie unter Weitere Informationen.

In der Anleitung werden vorkonfigurierte Container-Images des Beispielcodes und des ESP verwendet, die in Container Registry gespeichert sind. Wenn Sie nicht mit Containern vertraut sind, finden Sie im Folgenden weitere Informationen:

Eine Übersicht über Cloud Endpoints finden Sie in den Abschnitten Über Cloud Endpoints und Architekturübersicht zu Cloud Endpoints.

Ziele

Orientieren Sie sich beim Durcharbeiten der Anleitung an der folgenden Aufgabenliste. Alle Aufgaben sind erforderlich, um Anfragen sicher an die API senden zu können.

  1. Ein Google Cloud-Projekt einrichten und die erforderliche Software herunterladen. Siehe Vorbereitung.
  2. Dateien aus dem Beispiel bookstore-grpc kopieren und konfigurieren. Siehe Endpoints konfigurieren.
  3. Die Endpoints-Konfiguration bereitstellen, um einen Endpoints-Dienst zu erstellen: Siehe Endpoints-Konfiguration bereitstellen.
  4. Ein Back-End für die API erstellen und die API bereitstellen. Siehe API-Back-End bereitstellen.
  5. Rufen Sie die externe IP-Adresse des Diensts ab. Siehe Externe IP-Adresse des Diensts abrufen.
  6. Senden Sie eine Anfrage an die API. Siehe Anfrage an die API senden.
  7. Vermeiden Sie Gebühren, die Ihrem Google Cloud-Konto in Rechnung gestellt werden. Siehe Bereinigen.

Kosten

In diesem Dokument verwenden Sie die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von Google Cloud:

Mit dem Preisrechner können Sie eine Kostenschätzung für Ihre voraussichtliche Nutzung vornehmen. Neuen Google Cloud-Nutzern steht möglicherweise eine kostenlose Testversion zur Verfügung.

Nach Abschluss der in diesem Dokument beschriebenen Aufgaben können Sie weitere Kosten vermeiden, indem Sie die erstellten Ressourcen löschen. Weitere Informationen finden Sie unter Bereinigen.

Hinweis

  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. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

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

    Go to project selector

  5. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

  6. Notieren Sie sich die Google Cloud-Projekt-ID, da sie später benötigt wird.
  7. Installieren und initialisieren Sie das Google Cloud CLI.
  8. Aktualisieren Sie die gcloud CLI und installieren Sie die Endpoints-Komponenten. 
    gcloud components update
  9. Die Google Cloud CLI (gcloud) muss für den Zugriff auf Ihre Daten und Dienste auf Google Cloud berechtigt sein: 
    gcloud auth login
     Ein neuer Browsertab wird geöffnet und Sie werden aufgefordert, ein Konto auszuwählen.
  10. Legen Sie für das Standardprojekt Ihre Projekt-ID fest: 
    gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

    Ersetzen Sie YOUR_PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID.

    Wenn Sie weitere Google Cloud-Projekte haben und gcloud verwenden möchten finden Sie unter gcloud CLI-Konfigurationen verwalten

  11. Installieren Sie kubectl: 
    gcloud components install kubectl
  12. Rufen Sie neue Nutzeranmeldedaten ab, die als Standardanmeldedaten für die Anwendung verwendet werden sollen. Die Nutzeranmeldedaten werden zur Autorisierung von kubectl benötigt. 
    gcloud auth application-default login
     Ein neuer Browsertab wird geöffnet. Wählen Sie dort ein Konto aus.
  13. Installieren Sie gRPC und die gRPC-Tools. Informationen dazu finden Sie in der Kurzanleitung für gRPC in Python.

Endpoints konfigurieren

Die bookstore-grpc Beispiel enthält die Dateien, die Sie lokal kopieren und konfigurieren müssen.

  1. Erstellen Sie aus der Datei .proto Ihres Dienstes eine abgeschlossene protobuf-Deskriptordatei:
    1. Speichern Sie eine Kopie von bookstore.proto aus dem Beispiel-Repository. Diese Datei definiert die API für den Bookstore-Dienst.
    2. Erstellen Sie das folgende Verzeichnis: mkdir generated_pb2
    3. Erstellen Sie die Deskriptordatei api_descriptor.pb mit dem Protokollpuffercompiler protoc. Führen Sie den folgenden Befehl in dem Verzeichnis aus, in dem Sie bookstore.proto gespeichert haben: 
      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

      Im vorherigen Befehl ist --proto_path auf das aktuelle Arbeitsverzeichnis festgelegt. Wenn Sie in Ihrer gRPC-Build-Umgebung ein anderes Verzeichnis für .proto-Eingabedateien verwenden, ändern Sie --proto_path entsprechend, sodass der Compiler das Verzeichnis mit der gespeicherten bookstore.proto-Datei durchsucht.

  2. Erstellen Sie eine gRPC API-Konfigurationsdatei in YAML:
    1. Speichern Sie eine Kopie der Datei api_config.yaml. Diese Datei definiert die gRPC API-Konfiguration für den Bookstore-Dienst.
    2. Ersetzen Sie MY_PROJECT_ID in Ihrer Datei api_config.yaml durch Ihre Google Cloud-Projekt-ID. Beispiel: 
      #
# Name of the service configuration.
#
name: bookstore.endpoints.example-project-12345.cloud.goog

      Beachten Sie, dass der Wert des Feldes apis.name in dieser Datei exakt mit dem vollständig qualifizierten API-Namen aus der Datei .proto übereinstimmt. Andernfalls würde die Bereitstellung nicht funktionieren. Der Bookstore-Dienst ist in bookstore.proto im Paket endpoints.examples.bookstore definiert. Der vollständig qualifizierte API-Name lautet endpoints.examples.bookstore.Bookstore, genau wie er in der Datei api_config.yaml angezeigt wird.

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

Weitere Informationen finden Sie unter Cloud Endpoints konfigurieren.

Endpoints-Konfiguration bereitstellen

Die Endpoints-Konfiguration wird mit dem Befehl gcloud endpoints services deploy bereitgestellt. Dieser Befehl erstellt mithilfe von Service Management einen verwalteten Dienst.

  1. Sie müssen sich in dem Verzeichnis befinden, in dem die Dateien api_descriptor.pb und api_config.yaml liegen.
  2. Vergewissern Sie sich, dass das aktuell vom gcloud-Befehlszeilentool verwendete Standardprojekt das Google Cloud-Projekt ist, für das Sie die Endpoints-Konfiguration bereitstellen möchten. Überprüfen Sie anhand der vom folgenden Befehl zurückgegebenen Projekt-ID, ob der Dienst im richtigen Projekt erstellt wird. 
    gcloud config list project

    Wenn Sie das Standardprojekt ändern müssen, führen Sie den folgenden Befehl aus:

    gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID
  3. Stellen Sie die Datei proto descriptor und die Konfigurationsdatei mithilfe der Google Cloud CLI bereit: 
    gcloud endpoints services deploy api_descriptor.pb api_config.yaml

    Beim Erstellen und Konfigurieren des Dienstes gibt Service Management Informationen an das Terminal aus. Nach Abschluss der Bereitstellung erhalten Sie eine Meldung, die in etwa so aussieht:

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

    CONFIG_ID ist die eindeutige Endpoints-Dienstkonfigurations-ID, die von der Bereitstellung erstellt wird. Beispiel:

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

    Im obigen Beispiel ist 2017-02-13r0 die Dienstkonfigurations-ID und bookstore.endpoints.example-project.cloud.goog der Dienstname. Die Dienstkonfigurations-ID besteht aus einem Datumsstempel und einer Überarbeitungsnummer. Wenn Sie die Endpoints-Konfiguration am selben Tag noch einmal bereitstellen, erhöht sich die Überarbeitungsnummer in der Dienstkonfigurations-ID.

Erforderliche Dienste prüfen

Für Endpoints und ESP müssen mindestens die folgenden Google-Dienste aktiviert sein:
Name Titel
servicemanagement.googleapis.com Service Management API
servicecontrol.googleapis.com Service Control API
endpoints.googleapis.com Google Cloud Endpoints

In der Regel werden die erforderlichen Dienste mit dem Befehl gcloud endpoints services deploy aktiviert. Unter folgenden Umständen kann es vorkommen, dass der Befehl gcloud erfolgreich ausgeführt wird, die erforderlichen Dienste jedoch nicht aktiviert werden:

  • Wenn Sie eine Drittanbieteranwendung wie Terraform verwendet haben und Sie diese Dienste nicht hinzufügen.

  • Wenn Sie die Endpoints-Konfiguration für ein vorhandenes Google Cloud-Projekt bereitgestellt haben, in dem diese Dienste explizit deaktiviert wurden.

Prüfen Sie mit dem folgenden Befehl, ob die erforderlichen Dienste aktiviert sind:

gcloud services list

Wenn die erforderlichen Dienste nicht aufgeführt sind, müssen Sie sie aktivieren:

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

Aktivieren Sie auch Ihren Endpoints-Dienst:

gcloud services enable ENDPOINTS_SERVICE_NAME

Zum Ermitteln des ENDPOINTS_SERVICE_NAME haben Sie folgende Möglichkeiten:

  • Rufen Sie nach dem Bereitstellen der Endpoints-Konfiguration in der Cloud Console die Seite Endpunkte auf. Die Liste der möglichen ENDPOINTS_SERVICE_NAME wird in der Spalte Dienstname angezeigt.

  • Bei OpenAPI ist ENDPOINTS_SERVICE_NAME der Wert, den Sie im Feld host Ihrer OpenAPI-Spezifikation angegeben haben. Bei gRPC ist der ENDPOINTS_SERVICE_NAME das, was Sie im Feld name Ihrer gRPC-Endpoints-Konfiguration angegeben haben.

Weitere Informationen zu den gcloud-Befehlen finden Sie unter gcloud-Dienste.

Wenn Sie eine Fehlermeldung erhalten, lesen Sie Fehlerbehebung bei der Cloud Endpoints-Konfigurationsbereitstellung.

Weitere Informationen finden Sie unter Endpoints-Konfiguration bereitstellen.

API-Back-End bereitstellen

Bisher haben Sie die API-Konfiguration für Service Management, aber noch nicht den Code für das API-Back-End bereitgestellt. In diesem Abschnitt werden die Schritte zum Erstellen eines GKE-Clusters beschrieben, mit dem das API-Back-End gehostet und die API bereitgestellt wird.

Containercluster erstellen

So erstellen Sie einen Containercluster für das Beispiel:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „Kubernetes-Cluster“ auf.

    Zur Seite "Kubernetes-Cluster"

  2. Klicken Sie auf Cluster erstellen.
  3. Übernehmen Sie die Standardeinstellungen und klicken Sie auf Erstellen. Notieren Sie sich den Namen und die Zone des Clusters, da Sie diese später in dieser Anleitung benötigen.

kubectl beim Container-Cluster authentifizieren

Wenn Sie Clusterressourcen mit kubectl erstellen und verwalten möchten, müssen Sie Clusteranmeldedaten anfordern und in kubectl angeben. Dazu führen Sie folgenden Befehl aus und ersetzen NAME durch den neuen Clusternamen und ZONE durch dessen Clusterzone.

gcloud container clusters get-credentials NAME --zone ZONE

Erforderliche Berechtigungen prüfen

ESP und ESPv2 ruft Google-Dienste auf, die mit IAM prüfen, ob die aufrufende Identität ausreichende Berechtigungen für den Zugriff auf die verwendeten IAM-Ressourcen hat. Die aufrufende Identität ist das angehängte Dienstkonto, das ESP und ESPv2 bereitstellt.

Bei Bereitstellung im GKE-Pod ist das angehängte Dienstkonto das Knoten-Dienstkonto. Normalerweise ist dies das Compute Engine-Standarddienstkonto. Folgen Sie dieser Berechtigungsempfehlung, um ein geeignetes Knotendienstkonto auszuwählen.

Wenn Workload Identity verwendet wird, kann ein anderes Dienstkonto als das Knoten-Dienstkonto verwendet werden, um mit Google-Diensten zu kommunizieren. Sie können ein Kubernetes-Dienstkonto für den Pod erstellen, um ESP und ESPv2 auszuführen, ein Google-Dienstkonto erstellen und das Kubernetes-Dienstkonto dem Google-Dienstkonto zuordnen.

Folgen Sie dieser Anleitung, um ein Kubernetes-Dienstkonto mit einem Google-Dienstkonto zu verknüpfen. Dieses Google-Dienstkonto ist das angehängte Dienstkonto.

Wenn das angehängte Dienstkonto das Compute Engine-Standarddienstkonto des Projekts ist und die Konfiguration des Endpunktdienstes im selben Projekt bereitgestellt wird, sollte das Dienstkonto genügend Berechtigungen für den Zugriff auf die IAM-Ressourcen haben und der folgende Einrichtungsschritt für IAM-Rollen kann übersprungen werden. Andernfalls sollten Sie dem angehängten Dienstkonto folgende IAM-Rollen hinzufügen.

Erforderliche IAM-Rollen hinzufügen:

In diesem Abschnitt werden die von ESP und ESPv2 verwendeten IAM-Ressourcen beschrieben, sowie die IAM-Rollen, die das angehängte Dienstkonto benötigt, um auf diese Ressourcen zuzugreifen.

Endpoint-Dienstkonfiguration

ESP und ESPv2 rufen Service Control auf (nutzt die Endpunktdienst-Konfiguration). Die Endpunktdienst-Konfiguration ist eine IAM-Ressource. ESP und ESPv2 benötigen die Rolle Dienstüberwacher, um auf sie zuzugreifen.

Die IAM-Rolle gilt für die Endpunktdienst-Konfiguration, nicht für das Projekt. Ein Projekt kann mehrere Endpunktdienst-Konfigurationen haben.

Verwenden Sie folgenden gcloud-Befehl, um die Rolle dem angehängten Dienstkonto für die Endpunktdienst-Konfiguration hinzuzufügen.

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

Dabei ist
* SERVICE_NAME der Endpunkt-Dienstname
* SERVICE_ACCOUNT_NAME@DEPLOY_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com das angehängte Dienstkonto.

Cloud Trace

ESP und ESPv2 rufen den Cloud Trace-Dienst auf, um Trace in ein Projekt zu exportieren. Dieses Projekt wird als Tracing-Projekt bezeichnet. In ESP sind das Tracing-Projekt und das Projekt, zu dem die Endpunktdienstkonfiguration gehört, identisch. In ESPv2 kann das Tracing-Projekt mit dem Flag --tracing_project_id angegeben werden und entspricht standardmäßig dem Bereitstellungsprojekt.

ESP und ESPv2 erfordern den Cloud Trace-Agent um Cloud Trace zu aktivieren.

Verwenden Sie den folgenden gcloud-Befehl, um die Rolle dem angehängten Dienstkonto hinzuzufügen:

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

Dabei ist
* TRACING_PROJECT_ID die Tracing-Projekt-ID
* SERVICE_ACCOUNT_NAME@DEPLOY_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.comdas angehängte Dienstkonto. Weitere Informationen finden Sie unter Was sind Rollen und Berechtigungen?

Beispiel-API und ESP im Cluster bereitstellen

So stellen Sie den gRPC-Beispieldienst im Cluster bereit, damit Clients ihn verwenden können:

  1. Speichern Sie eine Kopie der Manifestdatei der Bereitstellung grpc-bookstore.yaml und öffnen Sie diese, um sie zu bearbeiten.
  2. Ersetzen Sie SERVICE_NAME durch den Namen Ihres Endpoints-Diensts. Dies ist der Name, den Sie in der Datei api_config.yaml im Feld name konfiguriert haben. 
    spec:
  containers:
  - name: esp
    image: gcr.io/endpoints-release/endpoints-runtime:1
    args: [
      "--http2_port=9000",
      "--service=SERVICE_NAME",
      "--rollout_strategy=managed",
      "--backend=grpc://127.0.0.1:8000"
    ]
    ports:
      - containerPort: 9000
  - name: bookstore
    image: gcr.io/endpointsv2/python-grpc-bookstore-server:1
    ports:
      - containerPort: 8000

    Mit der Option --rollout_strategy=managed legen Sie fest, dass der ESP die zuletzt bereitgestellte Dienstkonfiguration verwendet. Wenn Sie diese Option innerhalb von 5 Minuten nach der Bereitstellung einer neuen Dienstkonfiguration angeben, erkennt der ESP die Änderung und verwendet automatisch die neue Konfiguration. Wir empfehlen, diese Option anstelle einer konkreten Konfigurations-ID anzugeben, die vom ESP verwendet werden soll. Weitere Informationen zu den ESP-Argumenten finden Sie unter ESP-Startoptionen.

    Beispiel:

        spec:
      containers:
      - name: esp
        image: gcr.io/endpoints-release/endpoints-runtime:1
        args: [
          "--http2_port=9000",
          "--service=bookstore.endpoints.example-project-12345.cloud.goog",
          "--rollout_strategy=managed",
          "--backend=grpc://127.0.0.1:8000"
        ]
  3. Dienst starten: 
    kubectl create -f grpc-bookstore.yaml

Wenn Sie eine Fehlermeldung erhalten, lesen Sie die Informationen unter Fehlerbehebung bei Endpoints in GKE.

Externe IP-Adresse des Diensts abrufen

Sie benötigen die externe IP-Adresse des Diensts, um Anfragen an die Beispiel-API senden zu können. Nach dem Start Ihres Diensts im Container kann es einige Minuten dauern, bevor die externe IP-Adresse bereit ist.

  1. Rufen Sie die externe IP-Adresse auf:

    kubectl get service

  2. Notieren Sie sich den Wert für EXTERNAL-IP und speichern Sie ihn in der Umgebungsvariablen SERVER_IP. Die externe IP-Adresse wird verwendet, um Anforderungen an die Beispiel-API zu senden.

    export SERVER_IP=YOUR_EXTERNAL_IP

Anfrage an die API senden

Zum Senden von Requests an die Beispiel-API können Sie einen gRPC-Beispielclient verwenden, der in Python geschrieben wurde.

  1. Klonen Sie das Git-Repository an dem Ort, an dem der gRPC-Clientcode gehostet wird:

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

  2. Ändern Sie Ihr Arbeitsverzeichnis:

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

  3. Installieren Sie die Abhängigkeiten: 

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

  4. Senden Sie eine Anfrage an die Beispiel-API:

    python bookstore_client.py --host SERVER_IP --port 80

    • Sehen Sie sich auf der Seite Endpoints > Dienste die Aktivitätsgrafiken für Ihre API an.

      Endpoints-Dienste aufrufen

      Es kann einen Moment dauern, bis die Anfrage in den Grafiken angezeigt wird.

    • Sehen Sie sich auf der Seite "Log Explorer" die Anfragelogs an.

      Zur Seite „Log-Explorer“

Wenn Sie als Antwort einen Fehler erhalten haben, lesen Sie die Informationen unter Fehlerbehebung bei Antwortfehlern.

Sie haben gerade eine API in Cloud Endpoints bereitgestellt und getestet!

Bereinigen

Damit Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden, löschen Sie entweder das Projekt, das die Ressourcen enthält, oder Sie behalten das Projekt und löschen die einzelnen Ressourcen.

  1. Löschen Sie die API:

    gcloud endpoints services delete SERVICE_NAME

    Ersetzen Sie SERVICE_NAME durch den Namen der API.

  2. Löschen Sie den GKE-Cluster:

    gcloud container clusters delete NAME --zone ZONE

Weitere Informationen

  • Erfahren Sie, wie Sie für Cloud Endpoints Ihren eigenen gRPC API-Dienst konfigurieren.
  • Bookstore-Beispiel auf GitHub genauer ansehen. Sowohl der Client als auch der Server sind in Python und Java verfügbar.
  • Das Beispiel getting-started-grpc ist auf GitHub in den folgenden Sprachen verfügbar: