Anthos clusters on bare metal は、ベアメタル向け Google Distributed Cloud（ソフトウェアのみ）になりました。詳細については、プロダクトの概要をご覧ください。

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エッジにクラスタをデプロイする

このチュートリアルでは、ベアメタル上の Google Distributed Cloud（ソフトウェアのみ）と Config Sync を使用して Kubernetes クラスタをエッジに大規模にデプロイするための、すぐに利用できるソリューションを紹介します。このチュートリアルは、プラットフォームオペレータ―とデベロッパーを対象としています。このドキュメントを読む前に、次のテクノロジーとコンセプトについて理解しておいてください。

Ansible ハンドブック。
エッジへのデプロイとその課題。
Google Cloud プロジェクトの使用方法。
コンテナ化されたウェブアプリケーションのデプロイ
gcloud および kubectl コマンドラインインターフェース。

このチュートリアルでは、Compute Engine 仮想マシン（VM）を使用して、エッジにデプロイされたノードと、エッジワークロードとしてのサンプル POS アプリケーションをエミュレートします。Google Distributed Cloud ソフトウェアのみと Config Sync は、エッジクラスタの一元管理と制御を提供します。Config Sync は GitHub から新しい構成を動的に pull し、これらのポリシーと構成をクラスタに適用します。

エッジデプロイアーキテクチャ

小売業のエッジデプロイは、一般的なベアメタルクラスタのデプロイで使用されているアーキテクチャを説明する良い方法です。

小売店の実店舗は、企業の事業部門と消費者の間の最も近い接点です。店舗内のソフトウェアシステムは、企業の中央管理システムから隔離して、ワークロードを実行し、更新をタイムリーに受け取り、重要な指標を報告する必要があります。さらに、これらのソフトウェアシステムは、将来より多くの店舗に拡張できるように設計する必要があります。ベアメタルクラスタのデプロイは、店舗のソフトウェアシステムのこれらの要件をすべて満たしていますが、エッジプロファイルは、小売店の店頭などのハードウェアリソースが制限された環境でのデプロイという重要なユースケースを可能にします。

次の図は、小売店のエッジプロファイルを使用するベアメタルクラスタのデプロイを示しています。

小売店のエッジプロファイルを使用するデプロイ

上の図は、一般的な実店舗を示しています。店舗には、カードリーダー、POS マシン、カメラ、プリンタなどのスマートデバイスがあります。店舗にはまた、3 つの物理コンピューティングハードウェアデバイス（Node 1、Node 2、Node 3 という名前）があり、これらのデバイスはすべて中央のネットワークスイッチに接続されています。したがって、3 つのコンピューティングデバイスはレイヤ 2 ネットワークを介して相互に接続されています。互いにネットワーク接続されたコンピューティングデバイスがベアメタルインフラストラクチャを構成します。Google Distributed Cloud ソフトウェアは、3 つの各コンピューティングデバイス内で実行されます。これらのデバイスには独自のディスクストレージがあり、高可用性を実現するためにデバイス間でデータレプリケーションが行われるように構成されています。

この図は、ベアメタルクラスタのデプロイの一部である、次の主要なコンポーネントも示しています。

MetalLB とマークされたコンポーネントは、バンドルされたロードバランサです。
Config Sync コンポーネントを使用すると、ソースリポジトリとクラスタの状態を同期できます。これは、個別のインストールと構成が必要とする、強く推奨されるオプションのアドオンです。Config Sync の設定方法とさまざまな命名法の詳細については、Config Sync のドキュメントをご覧ください。
店舗の場所の外側にある図に表示されているルートリポジトリと名前空間リポジトリは、2 つのソースリポジトリを表します。

クラスタへの変更は、これらの中央のソースリポジトリに push されます。さまざまなエッジロケーションのクラスタデプロイは、ソースリポジトリから更新を pull します。この動作は、図の 2 つのリポジトリを、デバイスで実行されているクラスタ内の Config Sync コンポーネントに接続する矢印で示されています。
クラスタの一部として示されるもう 1 つの重要なコンポーネントは、GDC の VM ランタイムです。GDC の VM ランタイムを使用すると、コンテナ化を必要とせずに、クラスタ内で既存の VM ベースのワークロードを実行できます。GDC の VM ランタイムのドキュメントでは、GDC の VM ランタイムを有効にして VM ワークロードをクラスタにデプロイする方法について説明します。
アプリケーションとマークされたコンポーネントは、小売店によってクラスタにデプロイされたソフトウェアを示します。そのようなアプリケーションの例として、小売店のキオスクで見られる POS アプリケーションがあります。

図の下部にあるボックスは、小売店内のさまざまなデバイス（キオスク、タブレット、カメラなど）を表しており、すべてのデバイスが中央のネットワークスイッチに接続されています。店舗内のローカルネットワークを使用すると、クラスタ内で実行されているアプリケーションがこれらのデバイスにアクセスできます。

次のセクションでは、Compute Engine VM を使用してGoogle Cloud にこの小売店のデプロイをエミュレートする様子を説明します。このエミュレーションは、次のチュートリアルでベアメタルクラスタを試すために使用するものです。

Google Cloudでエミュレートされたエッジデプロイ

次の図は、このチュートリアルでGoogle Cloud に設定するすべての内容を示しています。この図は、前のセクションの小売店の図と関連しています。このデプロイは、POS アプリケーションがデプロイされるエミュレートされたエッジロケーションを表します。このアーキテクチャには、このチュートリアルで使用する POS サンプルアプリケーションのワークロードも示されています。クラスタ内の POS アプリケーションには、ウェブブラウザをキオスクとして使用してアクセスします。

POS アプリケーションのアーキテクチャと、このアーキテクチャを Compute Engine VM で実行されるクラスタ内にデプロイする方法

上図の 3 つの Compute Engine 仮想マシン（VM）は、一般的なエッジロケーションの物理ハードウェア（またはノード）を表します。このハードウェアは、互いにネットワークスイッチに接続して、ベアメタルインフラストラクチャを構成します。 Google Cloudのエミュレートされた環境では、これらの VM は Google Cloud プロジェクトのデフォルトの Virtual Private Cloud（VPC）ネットワークを介して相互に接続されています。

一般的なベアメタルクラスタのインストールでは、独自のロードバランサを構成できます。ただし、このチュートリアルでは外部ロードバランサを設定しません。代わりに、バンドル型 MetalLB ロードバランサを使用します。バンドル型 MetalLB ロードバランサには、ノード間のレイヤ 2 ネットワーク接続が必要です。このため、デフォルトの Virtual Private Cloud（VPC）ネットワーク上に VxLAN オーバーレイネットワークを作成することで、Compute Engine VM 間のレイヤ 2 接続を可能にします。

「L2 オーバーレイネットワーク（VxLAN）」と表示された長方形の中に、3 つの Compute Engine VM 内で実行されているソフトウェアコンポーネントが表示されます。この VxLAN 長方形には、クラスタ内の Kubernetes Namespace を含むクラスタのデプロイメントが含まれています。この Kubernetes Namespace 内のすべてのコンポーネントにより、クラスタにデプロイされる POS アプリケーションが構成されます。POS アプリケーションには、API サーバー、インベントリ、支払いの 3 つのマイクロサービスがあります。これらのコンポーネントは、前述のエッジロールアウトアーキテクチャ図に示されている 1 つの「アプリケーション」を表しています。

クラスタのバンドルされた MetalLB ロードバランサには、VM の外部から直接アクセスできません。この図は、NGINX リバースプロキシが VM 内で実行されて Compute Engine VM に到達するトラフィックをロードバランサにルーティングするように構成されていることを示しています。これは、 Google CloudCompute Engine VM を使用してエッジノードをエミュレートするというこのチュートリアルの目的の回避策にすぎません。実際のエッジロケーションでは、適切なネットワーク構成で可能となります。

目標

Compute Engine VM を使用して、エッジロケーションで実行されているベアメタルインフラストラクチャをエミュレートします。
Google Distributed Cloud を使用して、エミュレートされたエッジインフラストラクチャにクラスタを作成します。
クラスタを Google Cloudに接続して登録します。
クラスタにサンプルの POS アプリケーションのワークロードをデプロイします。
Google Cloud コンソールを使用して、エッジロケーションで動作する POS アプリケーションを確認し、モニタリングします。
Config Sync を使用して、クラスタで実行される POS アプリケーションを更新します。

始める前に

Google Cloud コンソールの [プロジェクトセレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

注: この手順で作成するリソースをそのまま保持する予定でない場合、既存のプロジェクトを選択するのではなく、新しいプロジェクトを作成してください。チュートリアルの終了後にそのプロジェクトを削除すれば、プロジェクトに関連するすべてのリソースを削除できます。
プロジェクトの選択に移動
Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。詳しくは、プロジェクトで課金が有効になっているかどうかを確認する方法をご覧ください。
Google Cloud CLI をインストールして初期化します。

Anthos サンプルリポジトリをフォークしてクローンを作成する

このチュートリアルで使用されるスクリプトはすべて、anthos-samples リポジトリに格納されています。/anthos-bm-edge-deployment/acm-config-sink の下のフォルダ構造は、Config Sync で想定される構造に従って編成されています。次の手順に進む前に、このリポジトリを自分の GitHub アカウントにクローンします。

アカウントを持っていない場合は、GitHub でアカウントを作成してください。
Config Sync の構成で使用する個人用のアクセストークンを作成します。これは、クラスタの Config Sync コンポーネントが、新しい変更を同期しようとするときに GitHub アカウントで認証するために必要です。
1. public_repo スコープのみを選択します。
2. 作成したアクセストークンは、後で使用できるように安全な場所に保管します。
anthos-samples リポジトリを自分の GitHub アカウントにフォークします。
1. anthos-samples リポジトリに移動します。
2. ページの右上にあるフォーク アイコンをクリックします。
3. リポジトリのフォーク先の GitHub ユーザーアカウントをクリックします。フォークされた anthos-samples リポジトリのバージョンのページに自動的にリダイレクトされます。
ローカル環境でターミナルを開きます。
次のコマンドを実行して、フォークされたリポジトリのクローンを作成します。ここで、GITHUB_USERNAME は GitHub アカウントのユーザー名です。
```
git clone https://github.com/GITHUB_USERNAME/anthos-samples
cd anthos-samples/anthos-bm-edge-deployment
```
注: このソリューションのソースリポジトリと、対象リポジトリのフォークはどちらも公開リポジトリです。このドキュメントでは、アクセストークンを使用して、プライベートリポジトリを使用した実際のユースケースを模倣する方法を説明します。

ワークステーション環境を設定する

このドキュメントで説明するエッジデプロイを完了するには、インターネットにアクセスできる 1 つのワークステーションと、次のツールのインストールが必要です。

Docker
envsubst コマンドラインインターフェースツール（通常は、Linux やその他の Unix 系 OS にプリインストールされています）

このセクションで構成したワークステーションで、チュートリアルのコマンドをすべて実行します。

ワークステーション上で、新しいシェルインスタンスで環境変数を初期化します。

export PROJECT_ID="PROJECT_ID"
export REGION="us-central1"
export ZONE="us-central1-a"

# port on the admin Compute Engine instance you use to set up an nginx proxy
# this allows to reach the workloads inside the cluster via the VM IP
export PROXY_PORT="8082"

# should be a multiple of 3 since N/3 clusters are created with each having 3 nodes
export GCE_COUNT="3"

# url to the fork of: https://github.com/GoogleCloudPlatform/anthos-samples
export ROOT_REPO_URL="https://github.com/GITHUB_USERNAME/anthos-samples"

# this is the username used to authenticate to your fork of this repository
export SCM_TOKEN_USER="GITHUB_USERNAME"

# access token created in the earlier step
export SCM_TOKEN_TOKEN="ACCESS_TOKEN"

次の値を置き換えます。

PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。
GITHUB_USERNAME: GitHub のユーザー名。
ACCESS_TOKEN: GitHub リポジトリ用に作成した個人用アクセストークン。

他の環境変数にはデフォルト値を使用します。これについては、以下の各セクションで説明します。

ワークステーションで Google Cloud CLI を初期化します。

gcloud config set project "${PROJECT_ID}"
gcloud services enable compute.googleapis.com

gcloud config set compute/region "${REGION}"
gcloud config set compute/zone "${ZONE}"

ワークステーション上で、Compute Engine インスタンスの Google Cloud サービスアカウントを作成します。このスクリプトは、新しい Google サービスアカウントの JSON キーファイルを <REPO_ROOT>/anthos-bm-edge-deployment/build-artifacts/consumer-edge-gsa.json に作成します。また、Cloud Key Management Service のキーリングと、SSH 秘密鍵の暗号化用の鍵も設定します。

./scripts/create-primary-gsa.sh

次のサンプルはスクリプトの一部です。スクリプト全体を表示するには、[GitHub で表示] をクリックします。

# ...
EXISTS=$(gcloud iam service-accounts list \
  --filter="email=${GSA_EMAIL}" \
  --format="value(name, disabled)" \
  --project="${PROJECT_ID}")

if [[ -z "${EXISTS}" ]]; then
  echo "GSA [${GSA_EMAIL}]does not exist, creating it"

  # GSA does NOT exist, create
  gcloud iam service-accounts create ${GSA_NAME} \
    --description="GSA used on each Target machine to make gcloud commands" \
    --display-name="target-machine-gsa" \
    --project "${PROJECT_ID}"
else
  if [[ "${EXISTS}" =~ .*"disabled".* ]]; then
    # Found GSA is disabled, enable
    gcloud iam service-accounts enable "${GSA_EMAIL}" --project "${PROJECT_ID}"
  fi
  # otherwise, no need to do anything
fi
# ...

Compute Engine インスタンスをプロビジョニングする

このセクションでは、Google Distributed Cloud ソフトウェアのみをインストールする Compute Engine VM を作成します。また、インストールセクションに進む前に、これらの VM への接続も確認します。

ワークステーションで、Compute Engine インスタンス間の通信に使用される SSH 認証鍵を作成します。
```
ssh-keygen -f ./build-artifacts/consumer-edge-machine
```

Cloud Key Management Service を使用して SSH 秘密鍵を暗号化します。

gcloud kms encrypt \
    --key gdc-ssh-key \
    --keyring gdc-ce-keyring \
    --location global \
    --plaintext-file build-artifacts/consumer-edge-machine \
    --ciphertext-file build-artifacts/consumer-edge-machine.encrypted

環境構成ファイル .envrc を生成し、これをソースにします。作成後、.envrc ファイルを検査して、環境変数が正しい値に置き換えられていることを確認します。

envsubst < templates/envrc-template.sh > .envrc
source .envrc

templates/envrc-template.sh ファイルの環境変数を置き換えて生成した .envrc ファイルの例を以下に示します。更新された行はハイライト表示されています。

# GSA Key used for provisioning (result of running ./scripts/create-primary-gsa.sh)
LOCAL_GSA_FILE=$(pwd)/build-artifacts/consumer-edge-gsa.json
export LOCAL_GSA_FILE
# GCP Project ID
export PROJECT_ID="abm-edge-project"
# Bucket to store cluster snapshot information
export SNAPSHOT_GCS="abm-edge-project-cluster-snapshots"

# GCP Project Region (Adjust as desired)
export REGION="us-central1"
# GCP Project Zone (Adjust as desired)
export ZONE="us-central1-a"

# Gitlab Personal Access Token credentials (generated in Quick Start step 2)
export SCM_TOKEN_USER="LarryPage"
export SCM_TOKEN_TOKEN="oo901Sp-FHuzmz__dgl0393atkf69c8L"

# Default Root Repo setup for multiple locations
export ROOT_REPO_URL="https://github.com/LarryPage/anthos-samples"
export ROOT_REPO_BRANCH="main"
export ROOT_REPO_DIR="/anthos-bm-edge-deployment/acm-config-sink"

# OIDC Configuration (off by default)
export OIDC_CLIENT_ID="" # Optional, requires GCP API setup work
export OIDC_CLIENT_SECRET="" # Optional
export OIDC_USER="" # Optional
export OIDC_ENABLED="false" # Flip to true IF implementing OIDC on cluster

Compute Engine インスタンスを作成します。

./scripts/cloud/create-cloud-gce-baseline.sh -c "$GCE_COUNT" | \
    tee ./build-artifacts/gce-info

Ansible を使用してベアメタルクラスタをインストールする

このガイドで使用するスクリプトでは、3 つの Compute Engine インスタンスのグループにクラスタを作成します。作成されるクラスタの数は、GCE_COUNT 環境変数によって制御されます。たとえば、環境変数 GCE_COUNT を 6 に設定して、それぞれ 3 つのインスタンスを持つ 2 つのクラスタを作成します。デフォルトでは、GCE_COUNT 環境変数は 3 に設定されています。したがって、このガイドでは、3 個の Compute Engine インスタンスを持つ 1 つのクラスタを作成します。これらの VM インスタンスには、接頭辞 cnuc- の後に数字を配置した名前が付けられています。各クラスタの最初の VM インスタンスは、インストールをトリガーする管理ワークステーションとして機能します。クラスタには管理ワークステーション VM と同じ名前が付けられます（例: cnuc-1、cnuc-4、cnuc-7）。

Ansible のハンドブックでは次の処理を行います。

docker、bmctl、gcloud、nomos などの必要なツールを使用して Compute Engine インスタンスを構成します。
構成した Compute Engine インスタンスにベアメタルクラスタをインストールします。
cnuc-1 というスタンドアロンクラスタを作成します。
cnuc-1 クラスタを Google Cloudに登録します。
Config Sync を cnuc-1 クラスタにインストールします。
フォークされたリポジトリの anthos-bm-edge-deployment/acm-config-sink にあるクラスタ構成と同期するように Config Sync を構成します。
クラスタの Login token を生成します。

以下の設定手順を完了して、インストールプロセスを開始します。

ワークステーションで、インストールに使用する Docker イメージを作成します。このイメージには、Ansible、Python、Google Cloud CLI など、インストールプロセスに必要なすべてのツールが含まれています。

gcloud builds submit --config docker-build/cloudbuild.yaml docker-build/

ビルドが正常に実行されると、次のような出力が生成されます。

...
latest: digest: sha256:99ded20d221a0b2bcd8edf3372c8b1f85d6c1737988b240dd28ea1291f8b151a size: 4498
DONE
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ID                                    CREATE_TIME                DURATION  SOURCE                                                                                         IMAGES                                                  STATUS
2238baa2-1f41-440e-a157-c65900b7666b  2022-08-17T19:28:57+00:00  6M53S     gs://my_project_cloudbuild/source/1660764535.808019-69238d8c870044f0b4b2bde77a16111d.tgz  gcr.io/my_project/consumer-edge-install (+1 more)  SUCCESS

テンプレートから Ansible インベントリファイルを生成します。
```
envsubst < templates/inventory-cloud-example.yaml > inventory/gcp.yaml
```

以前にビルドされたイメージから Docker コンテナを起動するインストールスクリプトを実行します。スクリプトは内部で Docker を使用して、現在の作業ディレクトリへのボリュームマウントを持つコンテナを生成します。このスクリプトが正常に完了すると、作成した Docker コンテナ内にいるはずです。このコンテナ内から Ansible のインストールをトリガーします。

./install.sh

スクリプトが正常に実行されると、次のような出力が生成されます。

...
Check the values above and if correct, do you want to proceed? (y/N): y
Starting the installation
Pulling docker install image...

==============================
Starting the docker container. You will need to run the following 2 commands (cut-copy-paste)
==============================
1: ./scripts/health-check.sh
2: ansible-playbook all-full-install.yaml -i inventory
3: Type 'exit' to exit the Docker shell after installation
==============================
Thank you for using the quick helper script!
(you are now inside the Docker shell)

Docker コンテナ内から、Compute Engine インスタンスへのアクセスを確認します。

./scripts/health-check.sh

スクリプトが正常に実行されると、次のような出力が生成されます。

...
cnuc-2 | SUCCESS => {"ansible_facts": {"discovered_interpreter_python": "/usr/bin/python3"},"changed": false,"ping": "pong"}
cnuc-3 | SUCCESS => {"ansible_facts": {"discovered_interpreter_python": "/usr/bin/python3"},"changed": false,"ping": "pong"}
cnuc-1 | SUCCESS => {"ansible_facts": {"discovered_interpreter_python": "/usr/bin/python3"},"changed": false,"ping": "pong"}

Docker コンテナ内から、Compute Engine インスタンスにベアメタルクラスタをインストールするための Ansible ハンドブックを実行します。

完了すると、クラスタの Login Token が画面に表示されます。

ansible-playbook all-full-install.yaml -i inventory | tee ./build-artifacts/ansible-run.log

インストールが正常に完了すると、次のような出力が生成されます。

...
TASK [abm-login-token : Display login token] **************************************************************************
ok: [cnuc-1] => {
    "msg": "eyJhbGciOiJSUzI1NiIsImtpZCI6Imk2X3duZ3BzckQyWmszb09sZHFMN0FoWU9mV1kzOWNGZzMyb0x2WlMyalkifQ.eymljZS1hY2NvdW
iZXJuZXRlcy5pby9zZXJ2aWNlYWNjb3VudC9zZWNyZXQubmFtZSI6ImVkZ2Etc2EtdG9rZW4tc2R4MmQiLCJrdWJlcm5ldGVzLmlvL3NlcnZpY2VhY2Nvd
4CwanGlof6s-fbu8"
}
skipping: [cnuc-2]
skipping: [cnuc-3]

PLAY RECAP ***********************************************************************************************************
cnuc-1                     : ok=205  changed=156  unreachable=0    failed=0    skipped=48   rescued=0    ignored=12
cnuc-2                     : ok=128  changed=99   unreachable=0    failed=0    skipped=108  rescued=0    ignored=2
cnuc-3                     : ok=128  changed=99   unreachable=0    failed=0    skipped=108  rescued=0    ignored=2

Google Cloud コンソールでクラスタにログインする

Ansible ハンドブックの実行が完了すると、スタンドアロンクラスタが Compute Engine VM 内にインストールされます。このクラスタは、Connect エージェントを使用してGoogle Cloudにも登録されます。ただし、このクラスタの詳細を表示するには、Google Cloud コンソールからクラスタにログインする必要があります。

クラスタにログインするには、次の手順を行います。

前のセクションの Ansible ハンドブックの出力からトークンをコピーします。

注: コンソール出力にアクセスできない場合は、./build-artifacts/ansible-run.log のログファイルでトークンを取得します。次の Ansible ハンドブックを実行してトークンを再度取得することもできます。 ansible-playbook all-get-login-tokens.yaml -i inventory
Google Cloud コンソールで [Kubernetes クラスタ] ページに移動し、コピーしたトークンを使用して cnuc-1 クラスタにログインします。

[Kubernetes クラスタ] ページに移動
1. クラスタのリストで、cnuc-1 クラスタの横にある [アクション] をクリックし、[ログイン] をクリックします。
2. [トークン] を選択し、コピーしたトークンを貼り付けます。
3. [Login] をクリックします。
Google Cloud コンソールで、[機能] セクションの [構成] ページに移動します。

[構成] に移動

[パッケージ] タブで、クラスタテーブルの [同期ステータス] 列を確認します。ステータスが [同期済み] であることを確認します。[同期済み] のステータスは、Config Sync が GitHub 構成ファイルをデプロイ済みクラスタ cnuc-1 と正常に同期させていることを示します。

外部トラフィック用のプロキシを構成する

前の手順でインストールしたクラスタは、MetalLB というバンドルされたロードバランサを使用します。このロードバランササービスには、Virtual Private Cloud（VPC）IP アドレスからのみアクセスできます。外部 IP から受信されたトラフィックをバンドルされたロードバランサに転送するには、管理ホスト（cnuc-1）でリバースプロキシサービスを設定します。このリバースプロキシサービスを使用すると、管理ホスト（cnuc-1）の外部 IP を介して POS アプリケーションの API サーバーにアクセスできます。

前の手順のインストールスクリプトでは、サンプル構成ファイルとともに NGINX が管理ホストにインストールされました。このファイルを更新してロードバランササービスの IP アドレスを使用し、NGINX を再起動します。

ワークステーションで、SSH を使用して管理ワークステーションにログインします。
```
ssh -F ./build-artifacts/ssh-config abm-admin@cnuc-1
```
管理ワークステーション内から、API サーバーロードバランササービスにトラフィックをルーティングするように NGINX リバースプロキシを設定します。ロードバランサタイプの Kubernetes サービスの IP アドレスを取得します。
```
ABM_INTERNAL_IP=$(kubectl get services api-server-lb -n pos | awk '{print $4}' | tail -n 1)
```

取得した IP アドレスでテンプレートの構成ファイルを更新します。

sudo sh -c "sed 's/<K8_LB_IP>/${ABM_INTERNAL_IP}/g' \
    /etc/nginx/nginx.conf.template > /etc/nginx/nginx.conf"

NGINX を再起動して、新しい構成が適用されていることを確認します。
```
sudo systemctl restart nginx
```

NGINX サーバーのステータスが「アクティブ（実行中）」になっていることを確認します。

sudo systemctl status nginx

NGINX が正常に実行されると、次のような出力が表示されます。

● nginx.service - A high performance web server and a reverse proxy server
    Loaded: loaded (/lib/systemd/system/nginx.service; enabled; vendor preset: enabled)
    Active: active (running) since Fri 2021-09-17 02:41:01 UTC; 2s ago
    Docs: man:nginx(8)
    Process: 92571 ExecStartPre=/usr/sbin/nginx -t -q -g daemon on; master_process on; (code=exited, status=0/SUCCESS)
    Process: 92572 ExecStart=/usr/sbin/nginx -g daemon on; master_process on; (code=exited, status=0/SUCCESS)
Main PID: 92573 (nginx)
    Tasks: 17 (limit: 72331)
    Memory: 13.2M
    CGroup: /system.slice/nginx.service
            ├─92573 nginx: master process /usr/sbin/nginx -g daemon on; master_process on;
            ├─92574 nginx: worker process
            ├─92575 nginx: worker process
            ├─92577 nginx: ....
            ...
            ...

SSH セッションを終了して管理ワークステーションに移動します。
```
exit
```
シェルセッションを終了して Docker コンテナに移動します。管理インスタンスを終了しても、引き続きインストールに使用する Docker コンテナ内にいます。
```
exit
```

POS アプリケーションにアクセスする

外部プロキシを設定すると、クラスタ内で実行されているアプリケーションにアクセスできます。POS アプリケーションのサンプルにアクセスするには、次の手順を行います。

ワークステーションで、管理 Compute Engine インスタンスの外部 IP アドレスを取得し、POS アプリケーションの UI にアクセスします。

EXTERNAL_IP=$(gcloud compute instances list \
    --project ${PROJECT_ID} \
    --filter="name:cnuc-1" \
    --format="get(networkInterfaces[0].accessConfigs[0].natIP)")
echo "Point the browser to: ${EXTERNAL_IP}:${PROXY_PORT}"

スクリプトが正常に実行されると、次のような出力が生成されます。

Point the browser to: 34.134.194.84:8082

ウェブブラウザを開いて、前のコマンドの出力に表示された IP アドレスに移動します。次のスクリーンショットの例に示すように、サンプルの POS アプリケーションにアクセスしてテストできます。

Config Sync を使用して API サーバーを更新する

ルートリポジトリ内の構成ファイルを更新することで、サンプルアプリケーションを新しいバージョンにアップグレードできます。Config Sync によって更新が検出され、クラスタに自動的に変更が行われます。この例のルートリポジトリは、このガイドの冒頭でクローンを作成した anthos-samples リポジトリです。サンプル POS アプリケーションで新しいバージョンへのアップグレードをデプロイする方法については、次の手順をご覧ください。

ワークステーションで、image フィールドを更新して、API Server のバージョンを v1 から v2 に変更します。Deployment の YAML 構成は、anthos-bm-edge-deployment/acm-config-sink/namespaces/pos/api-server.yaml のファイルにあります。
```
containers:
- name: api-server
  image: us-docker.pkg.dev/anthos-dpe-abm-edge-pos/abm-edge-pos-images/api-server:v1
```

フォークされたリポジトリに変更の追加、commit、push を行います。

git add acm-config-sink/namespaces/pos/api-server.yaml
git commit -m "chore: updated api-server version to v2"
git push

Google Cloud コンソールで [Config Sync] ページに移動し、[Config spec status] を確認します。ステータスが [同期済み] であることを確認します。

[Config Sync] ページに移動
Google Cloud コンソールで Kubernetes Engine の [ワークロード] ページに移動し、[Deployment] が更新されていることを確認します。

Kubernetes Engine の [ワークロード] ページに移動
[デプロイ] のステータスが [OK] になったら、前のセクションの IP アドレスにブラウザでアクセスして POS アプリケーションを表示します。次の例のスクリーンショットに示されているように、タイトルに記載されているバージョンは「V2」であり、アプリケーションの変更がデプロイされたことを示しています。

注: 変更を確認するには、ブラウザタブのハード更新が必要になる場合があります。

クリーンアップ

不要な Google Cloud 料金が発生しないようにするには、このガイドが終了したら、このガイドで使用したリソースを削除します。これらのリソースは手動で削除できます。または、Google Cloud プロジェクトを削除すると、すべてのリソースも削除されます。また、ローカルワークステーションで行った変更をクリーンアップすることもできます。

ローカルワークステーション

インストールスクリプトによる変更をクリアするには、次のファイルを更新する必要があります。

/etc/hosts ファイルに追加された Compute Engine VM の IP アドレスを削除します。
~/.ssh/config ファイルから cnuc-* の SSH 構成を削除します。
Compute Engine VM フィンガープリントを ~/.ssh/known_hosts ファイルから削除します。

プロジェクトを削除する

この手順専用のプロジェクトを作成した場合は、Google Cloud コンソールから Google Cloud プロジェクトを削除します。

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このドキュメントのタスクで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

Go to Manage resources

In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.

In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

手動

この手順で既存のプロジェクトを使用した場合は、次の操作を行います。

名前が cnuc- で始まるすべての Kubernetes クラスタの登録を解除します。
名前が cnuc- で始まるすべての Compute Engine VM を削除します。
名前が abm-edge-boot で始まる Cloud Storage バケットを削除します。
ファイアウォールルール allow-pod-ingress と allow-pod-egress を削除します。
Secret Manager のシークレット install-pub-key を削除します。

次のステップ

このガイドを拡張するには、別のエッジロケーションを追加します。GCE_COUNT 環境変数を 6 に設定し、前のセクションと同じ手順を再実行すると、3 つの新しい Compute Engine インスタンス（cnuc-4、cnuc-5、cnuc-6）と、cnuc-4 という新しいスタンドアロンクラスタが作成されます。

また、フォークされたリポジトリでクラスタ構成の更新を試行し、ClusterSelector を使用して POS アプリケーションの異なるバージョンの 2 つのクラスタ（cnuc-1 と cnuc-4）に選択的に適用することもできます。

このガイドの各ステップ、関連するスクリプトの詳細については、anthos-samples リポジトリをご覧ください。

エッジにクラスタをデプロイする

エッジ デプロイ アーキテクチャ

Google Cloudでエミュレートされたエッジデプロイ

目標

始める前に

Anthos サンプル リポジトリをフォークしてクローンを作成する

ワークステーション環境を設定する

Compute Engine インスタンスをプロビジョニングする

Ansible を使用してベアメタル クラスタをインストールする

Google Cloud コンソールでクラスタにログインする

外部トラフィック用のプロキシを構成する

POS アプリケーションにアクセスする

Config Sync を使用して API サーバーを更新する

クリーンアップ

ローカル ワークステーション

プロジェクトを削除する

手動

次のステップ

エッジデプロイアーキテクチャ

Anthos サンプルリポジトリをフォークしてクローンを作成する

Ansible を使用してベアメタルクラスタをインストールする

ローカルワークステーション