Creare un cluster ibrido Google Distributed Cloud sulle VM Compute Engine utilizzando Terraform

Questo documento illustra come configurare le VM su Compute Engine con Terraform in modo da poter installare e provare Google Distributed Cloud in modalità di alta disponibilità (HA). Per informazioni su come utilizzare Google Cloud CLI a questo scopo, consulta Prova Google Distributed Cloud su VM Compute Engine.

Importante: questo deployment è solo a scopo di valutazione. Non eseguire Google Distributed Cloud su VM Compute Engine in produzione. Per eseguire il deployment di Google Distributed Cloud in produzione, segui i passaggi descritti nella nostra guida rapida.

Puoi provare Google Distributed Cloud rapidamente e senza dover preparare alcun hardware. Gli script Terraform forniti creano una rete di VM su Compute Engine che può essere utilizzata per eseguire Google Distributed Cloud. In questo tutorial utilizziamo il modello di implementazione del cluster ibrido.

Per avviare un cluster di esempio:

1. Esegui lo script Terraform per configurare una rete di VM su Compute Engine
2. Eseguire il deployment di un cluster ibrido
3. Verificare il cluster

Prima di iniziare

Il deployment richiede le seguenti risorse:

• Una workstation con accesso a internet e con i seguenti strumenti installati: Git, Google Cloud CLI e Terraform (>= v0.15.5, < 1.2).

• Un progetto Google Cloud.

  Vai alla selezione del progetto

• Un account di servizio nel progetto che soddisfa uno dei seguenti requisiti e il relativo file della chiave scaricato sulla workstation:

  1. L'account di servizio dispone delle autorizzazioni Proprietario
  2. L'account di servizio dispone sia delle autorizzazioni di editor che di amministratore IAM del progetto

  Vai a Service account

Nota: tutti i comandi vengono eseguiti sulla workstation su cui sono installati Git, Google Cloud CLI, Terraform (~v0.14.10) e la chiave dell'account di servizio è stata scaricata.

Configura la rete della VM su Compute Engine

In questa sezione utilizzerai gli script Terraform del repository anthos-samples. Gli script configurano Compute Engine con le seguenti risorse:

• Sei VM per eseguire il deployment del cluster ibrido:
  • Una VM di amministrazione utilizzata per eseguire il deployment del cluster ibrido sulle altre macchine.
  • Tre VM per i tre nodi del piano di controllo necessari per eseguire il piano di controllo del cluster ibrido.
  • Due VM per i due nodi worker necessari per eseguire i carichi di lavoro sul cluster ibrido.
• Una VxLAN rete overlay tra tutti i nodi per emulare la connettività L2.
• Accesso SSH ai nodi control-plane e worker dalla VM di amministrazione.

Nota: poiché utilizziamo le chiavi SSH per l'accesso alle VM Compute Engine, oslogin è stato disabled per queste macchine.

Puoi modificare il numero di nodi nel cluster aggiungendo nuovi nomi di nodi alla variabile Terraform instance_count:

###################################################################################
# The recommended instance count for High Availability (HA) is 3 for Control plane
# and 2 for Worker nodes.
###################################################################################
variable "instance_count" {
  description = "Number of instances to provision per layer (Control plane and Worker nodes) of the cluster"
  type        = map(any)
  default = {
    "controlplane" : 3
    "worker" : 2
  }
}

1. Scarica gli script Terraform per l'esempio anthos-bm-gcp-terraform:

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/anthos-samples
   cd anthos-samples/anthos-bm-gcp-terraform
   

2. Aggiorna il file terraform.tfvars.sample in modo da includere le variabili specifiche per il tuo ambiente:

   project_id       = "PROJECT_ID"
   region           = "GOOGLE_CLOUD_REGION"
   zone             = "GOOGLE_CLOUD_ZONE"
   credentials_file = "PATH_TO_GOOGLE_CLOUD_SERVICE_ACCOUNT_KEY_FILE"
   

3. Rinomina il file terraform.tfvars.sample con il nome predefinito utilizzato da Terraform per il file delle variabili:

   mv terraform.tfvars.sample terraform.tfvars
   

   Nota: puoi saltare la ridenominazione del file delle variabili se utilizzi il flag -var-file per fare riferimento esplicito al file quando esegui terraform apply più avanti in questa procedura.

4. Inizializza la directory di esempio come directory di lavoro Terraform. Vengono configurate le configurazioni di gestione dello stato Terraform richieste, simili a git init:

   terraform init
   

5. Crea un piano di esecuzione Terraform. Questo passaggio confronta lo stato delle risorse, verifica gli script e crea un piano di esecuzione:

   terraform plan
   

6. Applica le modifiche descritte nello script Terraform. Questo passaggio esegue il piano sul fornitore specificato (in questo caso Google Cloud) per raggiungere lo stato delle risorse di destinazione:

   terraform apply  # when prompted to confirm the Terraform plan, type 'Yes' and enter
   

   Nota: il comando apply configura l'infrastruttura basata su VM Compute Engine. La configurazione dell'intero cluster bare metal può richiedere alcuni minuti (circa 3-5 minuti).

Esegui il deployment del cluster ibrido

Al termine dell'esecuzione di Terraform, puoi eseguire il deployment del clusteribrido.

1. Utilizza SSH per connetterti all'host di amministrazione:

   gcloud compute ssh tfadmin@cluster1-abm-ws0-001 --project=PROJECT_ID --zone=GOOGLE_CLOUD_ZONE
   

   Puoi ignorare i messaggi relativi all'aggiornamento della VM e completare questo tutorial. Se prevedi di mantenere le VM come ambiente di test, potresti voler aggiornare il sistema operativo o eseguire l'upgrade alla release successiva come descritto nella documentazione di Ubuntu.

2. Esegui il seguente blocco di codice per creare il cluster cluster1 hybrid sulle VM Compute Engine configurate:

   sudo ./run_initialization_checks.sh && \
   sudo bmctl create config -c cluster1 && \
   sudo cp ~/cluster1.yaml bmctl-workspace/cluster1 && \
   sudo bmctl create cluster -c cluster1
   

L'esecuzione del comando bmctl avvia la configurazione di un nuovo cluster ibrido. Ciò include l'esecuzione di controlli preliminari sui nodi, la creazione dei cluster di amministrazione e utente e la registrazione del cluster utilizzando Google Cloud Connect Agent. L'intera configurazione può richiedere fino a 15 minuti. Durante la creazione del cluster viene visualizzato il seguente output:

Nota: i log per i controlli sull'inizializzazione del nodo sono stati esclusi. Vengono visualizzati prima dei seguenti log della configurazione del cluster ibrido:

    Created config: bmctl-workspace/cluster1/cluster1.yaml
    Creating bootstrap cluster... OK
    Installing dependency components... OK
    Waiting for preflight check job to finish... OK
    - Validation Category: machines and network
            - [PASSED] 10.200.0.3
            - [PASSED] 10.200.0.4
            - [PASSED] 10.200.0.5
            - [PASSED] 10.200.0.6
            - [PASSED] 10.200.0.7
            - [PASSED] gcp
            - [PASSED] node-network
    Flushing logs... OK
    Applying resources for new cluster
    Waiting for cluster to become ready OK
    Writing kubeconfig file
    kubeconfig of created cluster is at bmctl-workspace/cluster1/cluster1-kubeconfig, please run
    kubectl --kubeconfig bmctl-workspace/cluster1/cluster1-kubeconfig get nodes
    to get cluster node status.
    Please restrict access to this file as it contains authentication credentials of your cluster.
    Waiting for node pools to become ready OK
    Moving admin cluster resources to the created admin cluster
    Flushing logs... OK
    Deleting bootstrap cluster... OK

Verificare e interagire con il cluster

Puoi trovare il file kubeconfig del cluster sulla macchina di amministrazione nella directory bmctl-workspace. Per verificare il deployment, completa i seguenti passaggi.

1. Se hai disconnesso l'host di amministrazione, utilizza SSH per connetterti all'host:

   # You can copy the command from the output of the Terraform execution above
   gcloud compute ssh tfadmin@cluster1-abm-ws0-001 --project=PROJECT_ID --zone=GOOGLE_CLOUD_ZONE
   

2. Imposta la variabile di ambiente KUBECONFIG con il percorso del file di configurazione del cluster per eseguire i comandi kubectl sul cluster:

   export CLUSTER_ID=cluster1
   export KUBECONFIG=$HOME/bmctl-workspace/$CLUSTER_ID/$CLUSTER_ID-kubeconfig
   kubectl get nodes
   

   Dovresti vedere i nodi del cluster stampati, in modo simile all'output seguente:

   NAME          STATUS   ROLES    AGE   VERSION
   cluster1-abm-cp1-001   Ready    master   17m   v1.18.6-gke.6600
   cluster1-abm-cp2-001   Ready    master   16m   v1.18.6-gke.6600
   cluster1-abm-cp3-001   Ready    master   16m   v1.18.6-gke.6600
   cluster1-abm-w1-001    Ready    <none>   14m   v1.18.6-gke.6600
   cluster1-abm-w2-001    Ready    <none>   14m   v1.18.6-gke.6600
   

Accedi al cluster dalla console Google Cloud

Per osservare i tuoi workload nella console Google Cloud, devi accedere al cluster.

Per istruzioni e ulteriori informazioni su come accedere al cluster, consulta Utilizzare i cluster dalla console Google Cloud.

Esegui la pulizia

Puoi ripulire la configurazione del cluster in due modi.

Console

• Se hai creato un progetto dedicato per questa procedura, elimina il progetto Google Cloud dalla console Google Cloud.
  

  Elimina progetto

Terraform

• Annullare la registrazione del cluster prima di eliminare tutte le risorse create da Terraform.

# Use SSH to connect to the admin host
gcloud compute ssh tfadmin@cluster1-abm-ws0-001 --project=PROJECT_ID --zone=GOOGLE_CLOUD_ZONE

# Reset the cluster
export CLUSTER_ID=cluster1
export KUBECONFIG=$HOME/bmctl-workspace/$CLUSTER_ID/$CLUSTER_ID-kubeconfig
sudo bmctl reset --cluster $CLUSTER_ID

# log out of the admin host
exit

• Utilizza Terraform per eliminare tutte le risorse.

terraform destroy --auto-approve