Anthos clusters on bare metal è ora Google Distributed Cloud (solo software) per bare metal. Per ulteriori informazioni, consulta la panoramica del prodotto.

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Implementare un'applicazione

Questo documento descrive come eseguire il deployment di un'applicazione su Google Distributed Cloud.

Prima di iniziare

Per eseguire il deployment di un carico di lavoro, devi disporre di un cluster utente, ibrido o autonomo in grado di eseguire carichi di lavoro.

Creazione di un deployment

I passaggi seguenti creano un deployment nel tuo cluster:

Copia il seguente manifest in un file denominato my-deployment.yaml:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: metrics
      department: sales
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: metrics
        department: sales
    spec:
      containers:
      - name: hello
        image: "us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/hello-app:2.0"

Usa kubectl apply per creare il deployment:
```
kubectl apply -f my-deployment.yaml --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG
```
Sostituisci CLUSTER_KUBECONFIG con il percorso del file kubeconfig per il tuo cluster.

Visualizza informazioni di base sul tuo deployment per verificare che sia stato creato correttamente:

kubectl get deployment my-deployment --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG

L'output mostra che il deployment ha tre pod disponibili:

NAME            READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
my-deployment   3/3     3            3           27s

Elenca i pod nel tuo deployment:

kubectl get pods --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG

L'output mostra che il deployment ha tre pod in esecuzione:

NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
my-deployment-869f65669b-5259x   1/1     Running   0          34s
my-deployment-869f65669b-9xfrs   1/1     Running   0          34s
my-deployment-869f65669b-wn4ft   1/1     Running   0          34s

Visualizza informazioni dettagliate sul deployment:

kubectl get deployment my-deployment --output yaml --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG

L'output mostra i dettagli della specifica e dello stato del deployment:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  ...
  generation: 1
  name: my-deployment
  namespace: default
  ...
spec:
  ...
  replicas: 3
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      app: metrics
      department: sales
  ...
    spec:
      containers:
      - image: us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/hello-app:2.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: hello
        resources: {}
        terminationMessagePath: /dev/termination-log
        terminationMessagePolicy: File
      dnsPolicy: ClusterFirst
      restartPolicy: Always
      schedulerName: default-scheduler
      securityContext: {}
      terminationGracePeriodSeconds: 30
status:
  availableReplicas: 3
  conditions:
  - lastTransitionTime: "2023-06-29T16:17:17Z"
    lastUpdateTime: "2023-06-29T16:17:17Z"
    message: Deployment has minimum availability.
    reason: MinimumReplicasAvailable
    status: "True"
    type: Available
  - lastTransitionTime: "2023-06-29T16:17:12Z"
    lastUpdateTime: "2023-06-29T16:17:17Z"
    message: ReplicaSet "my-deployment-869f65669b" has successfully progressed.
    reason: NewReplicaSetAvailable
    status: "True"
    type: Progressing
  observedGeneration: 1
  readyReplicas: 3
  replicas: 3
  updatedReplicas: 3

Descrivi il tuo deployment:

kubectl describe deployment my-deployment --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG

L'output mostra i dettagli ben formattati del deployment, incluso il ReplicaSet associato:

Name:                   my-deployment
Namespace:              default
CreationTimestamp:      Thu, 29 Jun 2023 16:17:12 +0000
Labels:                 <none>
Annotations:            deployment.kubernetes.io/revision: 1
Selector:               app=metrics,department=sales
Replicas:               3 desired | 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
StrategyType:           RollingUpdate
MinReadySeconds:        0
RollingUpdateStrategy:  25% max unavailable, 25% max surge
Pod Template:
  Labels:  app=metrics
          department=sales
  Containers:
  hello:
    Image:        us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/hello-app:2.0
    Port:         <none>
    Host Port:    <none>
    Environment:  <none>
    Mounts:       <none>
  Volumes:        <none>
Conditions:
  Type           Status  Reason
  ----           ------  ------
  Available      True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing    True    NewReplicaSetAvailable
OldReplicaSets:  <none>
NewReplicaSet:   my-deployment-869f65669b (3/3 replicas created)
Events:
  Type    Reason             Age    From                   Message
  ----    ------             ----   ----                   -------
  Normal  ScalingReplicaSet  6m50s  deployment-controller  Scaled up replica set my-deployment-869f65669b to 3

Crea un servizio di tipo `LoadBalancer`

Un modo per esporre il deployment ai clienti esterni al cluster è creare un servizio Kubernetes di tipo LoadBalancer.

Per creare un servizio di tipo LoadBalancer:

Copia il seguente manifest in un file denominato my-service.yaml:
```
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app: metrics
    department: sales
  type: LoadBalancer
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
```
Di seguito sono riportati gli aspetti importanti da comprendere in merito al Servizio nel allenamento:
- Tutti i pod con l'etichetta app: metrics e l'etichetta department: sales è un membro del Servizio. I pod in my-deployment hanno queste etichette.
- Quando un client invia una richiesta al servizio sulla porta TCP80, la richiesta viene inoltrata a un pod membro sulla porta TCP 8080.
- Ogni pod membro deve avere un container in ascolto sulla porta TCP8080.
Per impostazione predefinita, il container hello-app rimane in ascolto sulla porta TCP 8080. Puoi vedere questa impostazione della porta esaminando il Dockerfile e il codice sorgente dell'app.
Utilizza kubectl apply per creare il servizio nel tuo cluster:
```
kubectl apply -f my-service.yaml --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG
```
Sostituisci CLUSTER_KUBECONFIG con il percorso del file kubeconfig per il tuo cluster.
Visualizza il tuo servizio:
```
kubectl get service my-service --output yaml --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG
```
L'output è simile al seguente:
```
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  ...
  name: my-service
  namespace: default
  ...
spec:
  allocateLoadBalancerNodePorts: true
  clusterIP: 10.96.2.165
  clusterIPs:
  - 10.96.2.165
  externalTrafficPolicy: Cluster
  internalTrafficPolicy: Cluster
  ipFamilies:
  - IPv4
  ipFamilyPolicy: SingleStack
  ports:
  - nodePort: 31565
    port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 8080
  selector:
    app: metrics
    department: sales
  sessionAffinity: None
  type: LoadBalancer
status:
  loadBalancer:
    ingress:
    - ip: 192.168.1.13
```
Nell'output precedente, puoi vedere che il tuo servizio ha un valore clusterIP, e un indirizzo IP esterno. Ha anche nodePort, port e targetPort.

clusterIP non è pertinente per questo esercizio. L'indirizzo IP esterno (status.loadBalancer.ingress.ip) proviene dall'intervallo di indirizzi che hai specificato quando hai definito i pool di indirizzi del bilanciatore del carico (spec.loadBalancer.addressPools) nel file di configurazione del cluster.

Ad esempio, prendi i valori mostrati nell'output precedente per Servizio:
- Indirizzo IP esterno: 192.168.1.13
- port: 80
- nodePort: 31565
- targetPort: 8080
Un client invia una richiesta a 192.168.1.13 sulla porta TCP 80. La richiesta viene indirizzata al bilanciatore del carico e da lì inoltrata a un pod membro sulla porta TCP 8080.
Chiama il servizio:
```
curl INGRESS_IP_ADDRESS
```
Sostituisci INGRESS_IP_ADDRESS con l'indirizzo IP di ingresso nella sezione status del servizio recuperato nel passaggio precedente (status.loadBalancer.ingress).

L'output mostra un messaggio Hello, world!:
```
Hello, world!
Version: 2.0.0
Hostname: my-deployment-869f65669b-wn4ft
```

Limiti delle porte di LoadBalancer

Il tipo LoadBalancer è un'estensione del tipo NodePort. Pertanto, un servizio di tipo LoadBalancer ha un indirizzo IP cluster e uno o più valori nodePort. Per impostazione predefinita, Kubernetes alloca le porte dei nodi ai servizi di tipo LoadBalancer. Queste allocazioni possono esaurire rapidamente le porte dei nodi disponibili tra le 2768 assegnate al tuo cluster. Per salvare le porte dei nodi, disattiva l'allocazione delle porte dei nodi del bilanciatore del carico impostando il campo allocateLoadBalancerNodePorts su false nella specifica del servizio LoadBalancer. Questa impostazione impedisce a Kubernetes di allocare le porte dei nodi ai servizi LoadBalancer. Per ulteriori informazioni, vedi Disabilitazione dell'allocazione NodePort del bilanciatore del carico nella documentazione di Kubernetes.

Di seguito è riportato un manifest per creare un servizio che non utilizza alcuna porta del nodo:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: service-does-not-use-nodeports
spec:
  selector:
    app: my-app
  type: LoadBalancer
  ports:
  - port: 8000
  # Set allocateLoadBalancerNodePorts to false
  allocateLoadBalancerNodePorts: false

Eliminare il servizio

Per eliminare il Servizio:

Usa kubectl delete per eliminare il servizio dal cluster:

kubectl delete service my-service --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG

Verifica che il servizio sia stato eliminato:
```
kubectl get services --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG
```
L'output non mostra più my-service.

Elimina il tuo deployment

Per eliminare il tuo deployment:

Usa kubectl delete per eliminare il deployment dal cluster:
```
kubectl delete deployment my-deployment --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG
```
Verifica che il deployment sia stato eliminato:
```
kubectl get deployments --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG
```
L'output non mostra più my-deployment.

Passaggi successivi

Creare un servizio e un Ingress