Implementar puertas de enlace de varios clústeres

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En esta página, se describe cómo implementar recursos de Gateway de Kubernetes para el balanceo de cargas en varios clústeres de Google Kubernetes Engine (GKE). Antes de implementar Gateways de varios clústeres, consulta Habilita las Gateways de varios clústeres para preparar tu entorno. Para implementar Gateways en un solo clúster de GKE, consulta Implementa Gateways.

Gateways de varios clústeres

Una Gateway de varios clústeres es un recurso de Gateway que balancea las cargas del tráfico en varios clústeres de Kubernetes. En GKE, las GatewayClasses gke-l7-gxlb-mc, gke-l7-global-external-managed-mc y gke-l7-rilb-mcimplementan Gateways de varios clústeres que proporcionan enrutamiento HTTP, división de tráfico, duplicación de tráfico, conmutación por error basada en el estado y más en diferentes clústeres de GKE, espacios de nombres de Kubernetes y en diferentes regiones. Con las Gateways de varios clústeres, la administración de herramientas de redes de aplicaciones en varios clústeres y equipos es fácil, segura y escalable para los administradores de infraestructura.

Una Gateway de varios clústeres es un recurso de Gateway que balancea las cargas del tráfico en varios clústeres de Kubernetes.

En esta página, se presentan tres ejemplos para enseñarte a implementar Gateways de varios clústeres con el controlador de Gateway de GKE:

  • Ejemplo 1: Una Gateway externa de varios clústeres que proporciona balanceo de cargas en dos clústeres de GKE para el tráfico de Internet.
  • Ejemplo 2: División del tráfico azul-verde basada en peso y duplicación de tráfico en dos clústeres de GKE para el tráfico de VPC interno.

En cada uno de los ejemplos, se usarán las mismas aplicaciones de tienda y sitio para modelar una situación real en la que un servicio de compras en línea y un servicio de sitio web son controlados y administrados por equipos diferentes, y están implementados en una flota de clústeres de GKE compartidos. En cada uno de los ejemplos, se destacan diferentes topologías y casos de uso habilitados por Gateways de varios clústeres.

Las Gateways de varios clústeres requieren cierta preparación del entorno antes de que puedan implementarse. Antes de continuar, sigue los pasos en Habilita Gateways de varios clústeres:

  1. Implemente clústeres de GKE

  2. Registra tus clústeres en una flota.

  3. Habilita el Servicie de varios clústeres y los controladores de Gateways de varios clústeres.

Por último, revisa el controlador de Gateway de GKE Vista previa de las limitaciones y problemas conocidos antes de usarlo en tu entorno.

Gateway externa, varios clústeres y varias regiones

En este instructivo, crearás una Gateway externa de varios clústeres que entrega tráfico externo en una aplicación que se ejecuta en dos clústeres de GKE.

store.example.com se implementa en dos clústeres de GKE y se expone a Internet a través de una Gateway de varios clústeres.

En los siguientes pasos, haz lo siguiente:

  1. Implementa la aplicación store de muestra en los clústeres gke-west-1 y gke-east-1.
  2. Configura recursos de ServiceExport en cada clúster para exportar los Services a tu flota.
  3. Implementa una Gateway gke-l7-gxlb-mc y una HTTPRoute en el clúster de configuración, gke-west-1. Podrías usar una Gateway gke-l7-global-external-managed como alternativa para aprovechar todas las capacidades avanzadas de administración de tráfico del balanceador de cargas de HTTP(S) externo global.

Después de implementar la aplicación y los recursos de Gateway, puedes controlar el tráfico en los dos clústeres de GKE con el enrutamiento basado en rutas de acceso:

  • Las solicitudes a /west se enrutan a los Pods store en el clúster gke-west-1.
  • Las solicitudes a /east se enrutan a los Pods store en el clúster gke-east-1.
  • Las solicitudes a cualquier otra ruta de acceso se enrutan a cualquiera de los clústeres, según su estado, capacidad y proximidad al cliente solicitante.

Implementa la aplicación de demostración

  1. Crea la implementación store y el espacio de nombres en los tres clústeres que se implementaron en Habilita Gateways de varios clústeres:

    kubectl apply --context gke-west-1 -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/gke-networking-recipes/main/gateway/gke-gateway-controller/multi-cluster-gateway/store.yaml
kubectl apply --context gke-west-2 -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/gke-networking-recipes/main/gateway/gke-gateway-controller/multi-cluster-gateway/store.yaml
kubectl apply --context gke-east-1 -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/gke-networking-recipes/main/gateway/gke-gateway-controller/multi-cluster-gateway/store.yaml

    Implementa los siguientes recursos en cada clúster:

    namespace/store created
deployment.apps/store created

    En todos los ejemplos de esta página, se usa la app implementada en este paso. Asegúrate de que la app se implemente en los tres clústeres antes de probar cualquiera de los pasos restantes. En este ejemplo, solo se usan los clústeres gke-west-1 y gke-east-1, y gke-west-2 se usa en otro ejemplo.

Service de varios clústeres

Los servicios son la forma en que los Pods se exponen a los clientes. Debido a que el controlador de Gateway de GKE usa el balanceo de cargas nativo del contenedor, no usa el balanceo de cargas de ClusterIP o Kubernetes para llegar a los Pods. El tráfico se envía directamente desde el balanceador de cargas a las IP del Pod. Sin embargo, los objetos Service desempeñan una función crítica como un identificador lógico para la agrupación de Pods.

Los servicios de varios clústeres (MCS) son un estándar de API para los Services que abarcan clústeres y un controlador de GKE que proporciona descubrimiento de servicios en clústeres de GKE. El controlador de la Gateway de varios clústeres usa recursos de la API de MCS para agrupar Pods en un Service que se pueda dirigir a varios profesionales o a través de ellos.

La API de Services de varios clústeres define los siguientes recursos personalizados:

  • ServiceExports asigna a un Service de Kubernetes mediante la exportación de los extremos de ese Service a todos los clústeres registrados en la flota. Cuando un Service tiene una ServiceExport correspondiente, significa que se puede abordar con una Gateway de varios clústeres.
  • El controlador de Service de varios clústeres genera ServiceImports de forma automática. ServiceExport y ServiceImports vienen en pares. Si existe una ServiceExport en la flota, se crea una ServiceImport correspondiente para permitir que se acceda al Service asignado a ServiceExport desde todos los clústeres.

La exportación de Services funciona de la siguiente manera. Existe un Service de almacenamiento en gke-1 que selecciona un grupo de Pods en ese clúster. Se crea una ServiceExport en el clúster que permite que se pueda acceder a los Pods en gke-1 desde los otros clústeres de la flota. ServiceExport se asignará a los Services que tengan el mismo nombre y el mismo espacio de nombres que el recurso de ServiceExport y los expondrá.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: store
  namespace: store
spec:
  selector:
    app: store
  ports:
  - port: 8080
    targetPort: 8080
---
kind: ServiceExport
apiVersion: net.gke.io/v1
metadata:
  name: store
  namespace: store

En el siguiente diagrama, se muestra lo que sucede después de implementar una ServiceExport. Si existe un par Service y ServiceExport, el controlador de Service de varios clústeres implementa una ServiceImport correspondiente en cada clúster de GKE de la flota. ServiceImport es la representación local del Service store en cada clúster. Esto permite que el Pod de cliente en gke-2 use ClusterIP o los Service sin interfaz gráfica para llegar a los Pods store en gke-1. Cuando se usan de esta manera, los Service de varios clústeres proporcionan un balanceo de cargas este-oeste entre clústeres. Si deseas usar los Service de varios clústeres para el balanceo de cargas de clúster a clúster, consulta Configura Service de varios clústeres.

Los Services de varios clústeres exportan Services entre clústeres que permiten la comunicación de clúster a clúster

Las Gateway de varios clústeres también usan ServiceImports, pero no para el balanceo de cargas de clúster a clúster. En cambio, las Gateway usan ServiceImports como identificadores lógicos para un Service que existe en otro clúster o que se extiende a varios clústeres. La siguiente HTTPRoute hace referencia a una ServiceImport en lugar de un recurso de Service. Si se hace referencia a una ServiceImport, esto indica que reenvía el tráfico a un grupo de Pods de backend que se ejecutan en uno o más clústeres.

kind: HTTPRoute
apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1beta1
metadata:
  name: store-route
  namespace: store
  labels:
    gateway: multi-cluster-gateway
spec:
  parentRefs:
  - kind: Gateway
    namespace: store
    name: external-http
  hostnames:
  - "store.example.com"
  rules:
  - backendRefs:
    - name: store
      port: 8080

En el siguiente diagrama, se muestra cómo la HTTPRoute enruta el tráfico store.example.com a los Pods store en gke-1 y gke-2. El balanceador de cargas los trata como un grupo de backends. Si los Pods de uno de los clústeres se encuentran en mal estado, son inaccesibles o no tienen capacidad de tráfico, la carga de tráfico se balancea a los Pods restantes en el otro clúster. Los clústeres nuevos se pueden agregar o quitar con el Service store y ServiceExport. Esto agregará o quitará con transparencia los Pods de backend sin ningún cambio explícito en la configuración del enrutamiento.

Recurso de MCS

Exporta Services

En este punto, la aplicación se ejecuta en ambos clústeres. A continuación, deberás exponer las aplicaciones y exportarlas mediante la implementación de objetos Service y ServiceExports en cada clúster.

  1. Guarda el siguiente manifiesto como un archivo llamado store-west-service.yaml:

    apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: store
  namespace: store
spec:
  selector:
    app: store
  ports:
  - port: 8080
    targetPort: 8080
---
kind: ServiceExport
apiVersion: net.gke.io/v1
metadata:
  name: store
  namespace: store
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: store-west-1
  namespace: store
spec:
  selector:
    app: store
  ports:
  - port: 8080
    targetPort: 8080
---
kind: ServiceExport
apiVersion: net.gke.io/v1
metadata:
  name: store-west-1
  namespace: store

  2. Implementa este manifiesto en gke-west-1:

    kubectl apply -f store-west-service.yaml --context gke-west-1

  3. Guarda el siguiente manifiesto como un archivo llamado store-east-service.yaml:

    apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: store
  namespace: store
spec:
  selector:
    app: store
  ports:
  - port: 8080
    targetPort: 8080
---
kind: ServiceExport
apiVersion: net.gke.io/v1
metadata:
  name: store
  namespace: store
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: store-east-1
  namespace: store
spec:
  selector:
    app: store
  ports:
  - port: 8080
    targetPort: 8080
---
kind: ServiceExport
apiVersion: net.gke.io/v1
metadata:
  name: store-east-1
  namespace: store

  4. Implementa este recurso ServiceExport en gke-east-1:

    kubectl apply -f store-east-service.yaml --context gke-east-1 --namespace store

  5. Verifica que se hayan creado las ServiceExports correctas en el clúster.

    kubectl get serviceexports --context CLUSTER_NAME --namespace store

    Reemplaza CLUSTER_NAME por gke-west-1 y gke-east-1. El resultado debe parecerse al siguiente:

    # gke-west-1
NAME           AGE
store          2m40s
store-west-1   2m40s

# gke-east-1
NAME           AGE
store          2m25s
store-east-1   2m25s

    Esto demuestra que el Service store contiene Pods store en ambos clústeres, mientras que los Service store-west-1 y store-east-1 solo contienen Pods store en sus clústeres respectivos. Estos Service superpuestos se usan para apuntar a los Pods en varios clústeres o en un subconjunto de Pods en un solo clúster.

  6. Después de unos minutos, verifica que el controlador de Services de varios clústeres haya creado de forma automática el ServiceImports adjunto en todos los clústeres de la flota.

    kubectl get serviceimports --context CLUSTER_NAME --namespace store

    Reemplaza CLUSTER_NAME por gke-west-1 y gke-east-1. El resultado debe parecerse al siguiente:

    # gke-west-1
NAME           TYPE           IP                  AGE
store          ClusterSetIP   ["10.112.31.15"]    6m54s
store-east-1   ClusterSetIP   ["10.112.26.235"]   5m49s
store-west-1   ClusterSetIP   ["10.112.16.112"]   6m54s

# gke-east-1
NAME           TYPE           IP                  AGE
store          ClusterSetIP   ["10.72.28.226"]   5d10h
store-east-1   ClusterSetIP   ["10.72.19.177"]   5d10h
store-west-1   ClusterSetIP   ["10.72.28.68"]    4h32m

Esto demuestra que se puede acceder a los tres Services desde ambos clústeres en la flota. Sin embargo, debido a que solo hay un clúster de configuración activo por flota, solo puedes implementar Gateways y HTTPRouters que hagan referencia a estas ServiceImports en gke-west-1. Cuando una HTTPRouter en el clúster de configuración hace referencia a estas ServiceImports como backends, la Gateway puede reenviar tráfico a estos servicios sin importar desde qué clúster se exporten.

Implementa Gateway y HTTPRoute

Una vez que se implementaron las aplicaciones, puedes configurar una Gateway con la GatewayClass gke-l7-gxlb-mc. Esta Gateway crea un balanceador de cargas de HTTP(S) externo configurado para distribuir el tráfico entre los clústeres de destino.

  1. Guarda el siguiente manifiesto Gateway como un archivo llamado external-http-gateway.yaml:

    kind: Gateway
apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1beta1
metadata:
  name: external-http
  namespace: store
spec:
  gatewayClassName: gke-l7-gxlb-mc
  listeners:
  - name: http
    protocol: HTTP
    port: 80
    allowedRoutes:
      kinds:
      - kind: HTTPRoute

    Esto usa gke-l7-gxlb-mc GatewayClass

  2. Aplica el manifiesto de Gateway al clúster de configuración gke-west-1 de este ejemplo:

    kubectl apply -f external-http-gateway.yaml --context gke-west-1 --namespace store

  3. Guarda el siguiente manifiesto de HTTPRoute en un archivo llamado public-store-route.yaml:

    kind: HTTPRoute
apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1beta1
metadata:
  name: public-store-route
  namespace: store
  labels:
    gateway: external-http
spec:
  hostnames:
  - "store.example.com"
  parentRefs:
  - name: external-http
  rules:
  - matches:
    - path:
        type: PathPrefix
        value: /west
    backendRefs:
    - group: net.gke.io
      kind: ServiceImport
      name: store-west-1
      port: 8080
  - matches:
    - path:
        type: PathPrefix
        value: /east
    backendRefs:
      - group: net.gke.io
        kind: ServiceImport
        name: store-east-1
        port: 8080
  - backendRefs:
    - group: net.gke.io
      kind: ServiceImport
      name: store
      port: 8080

Una vez implementada, esta HTTPRoute configurará el siguiente comportamiento de enrutamiento:

  • Las solicitudes a /west se enrutan a los Pods store en el clúster gke-west-1.
  • Las solicitudes a /east se enrutan a los Pods store en el clúster gke-east-1.
  • Las solicitudes a cualquier otra ruta de acceso se enrutan a cualquiera de los clústeres, según su estado, capacidad y proximidad al cliente solicitante.

El HTTPRoute permite el enrutamiento a diferentes subconjuntos de clústeres mediante servicios superpuestos

Ten en cuenta que si todos los Pods en un clúster determinado están en mal estado (o no existen), el tráfico al Service store solo se enviará a los clústeres que en realidad tengan Pods store. La existencia de una ServiceExport y un Service en un clúster determinado no garantiza que el tráfico se envíe a ese clúster. Los Pods deben existir y responder de manera afirmativa a la verificación de estado del balanceador de cargas. De lo contrario, el balanceador de cargas solo enviará tráfico a Pods store en buen estado en otros clústeres.

  1. Aplica el manifiesto de HTTPRoute al clúster de configuración gke-1 de este ejemplo:

    kubectl apply -f public-store-route.yaml --context gke-west-1 --namespace store

En el siguiente diagrama, se muestran los recursos que implementaste en ambos clústeres. Debido a que gke-west-1 es el clúster de configuración de Gateway, es el clúster en el que el controlador de Gateway observa nuestras Gateway, HTTPRoutes y ServiceImports. Cada clúster tiene una ServiceImport store y otra ServiceImport específica para ese clúster. Ambos apuntan a los mismos Pods. Esto permite que HTTPRoute especifique con exactitud dónde debe ir el tráfico: a los Pods store en un clúster específico o a los Pods store en todos los clústeres.

Este es el modelo de recursos de los Services de Gateway y de varios clústeres en ambos clústeres

Ten en cuenta que este es un modelo de recursos lógico, no una descripción del flujo de tráfico. La ruta de tráfico va directamente del balanceador de cargas a los Pods de backend y no tiene relación directa con el clúster que es el clúster de configuración.

Valida la implementación

Ahora puedes emitir solicitudes a nuestra Gateway de varios clústeres y distribuir el tráfico entre varios clústeres de GKE.

  1. Verifica que el objeto Gateway y HTTPRoute se hayan implementado de forma correcta inspeccionando del estado y los eventos de Gateway.

    kubectl describe gateways.gateway.networking.k8s.io external-http --context gke-west-1 --namespace store

    El resultado debería ser similar al siguiente:

    Spec:
  Gateway Class Name:  gke-l7-gxlb-mc
  Listeners:
    Port:      80
    Protocol:  HTTP
    Routes:
      Group:  networking.k8s.io
      Kind:   HTTPRoute
      Namespaces:
        From:  Same
      Selector:
        Match Labels:
          Gateway:  external-http
Status:
  Addresses:
    Type:   IPAddress
    Value:  34.120.172.213
  Conditions:
    Last Transition Time:  1970-01-01T00:00:00Z
    Message:               Waiting for controller
    Reason:                NotReconciled
    Status:                False
    Type:                  Scheduled
Events:
  Type     Reason  Age                     From                     Message
  ----     ------  ----                    ----                     -------
  Normal   UPDATE  29m (x2 over 29m)       global-gke-gateway-ctlr  store/external-http
  Normal   SYNC    59s (x9 over 29m)       global-gke-gateway-ctlr  SYNC on store/external-http was a success

  2. Una vez que la Gateway se implementó correctamente, recupera la dirección IP externa de la Gateway external-http.

    kubectl get gateways.gateway.networking.k8s.io external-http -o=jsonpath="{.status.addresses[0].value}" --context gke-west-1 --namespace store

    Reemplaza VIP en los siguientes pasos por la dirección IP que recibas como resultado.

  3. Envía tráfico a la ruta raíz del dominio. Esto balancea las cargas del tráfico a la ServiceImport store, que se encuentra en los clústeres gke-west-1 y gke-east-1. El balanceador de cargas envía tu tráfico a la región más cercana a ti y es posible que no veas respuestas de la otra región.

    curl -H "host: store.example.com" http://VIP

    El resultado confirma que el Pod entregó la solicitud desde el clúster gke-west-1:

    {
"cluster_name": "gke-east-1",
"zone": "us-east1-b",
"host_header": "store.example.com",
"node_name": "gke-gke-east-1-default-pool-7aa30992-t2lp.c.agmsb-k8s.internal",
"pod_name": "store-5f5b954888-dg22z",
"pod_name_emoji": "⏭",
"project_id": "agmsb-k8s",
"timestamp": "2021-06-01T17:32:51"
}

  4. A continuación, envía el tráfico a la ruta /west. Esto enruta el tráfico a la ServiceImport store-west, que solo tiene Pods en ejecución en el clúster gke-west-1. Un objeto ServiceImport específico del clúster, como store-west, permite que el propietario de una aplicación envíe tráfico de forma explícita a un clúster específico, en lugar de permitir que el balanceador de cargas tome la decisión.

    curl -H "host: store.example.com" http://VIP/west

    El resultado confirma que el Pod entregó la solicitud desde el clúster gke-west-1:

    {
"cluster_name": "gke-west-1", 
"zone": "us-west1-a", 
"host_header": "store.example.com",
"node_name": "gke-gke-west-1-default-pool-65059399-2f41.c.agmsb-k8s.internal",
"pod_name": "store-5f5b954888-d25m5",
"pod_name_emoji": "🍾",
"project_id": "agmsb-k8s",
"timestamp": "2021-06-01T17:39:15",
}

  5. Por último, envía tráfico a la ruta /east.

    curl -H "host: store.example.com" http://VIP/east

    El resultado confirma que el Pod entregó la solicitud desde el clúster gke-east-1:

    {
"cluster_name": "gke-east-1",
"zone": "us-east1-b",
"host_header": "store.example.com",
"node_name": "gke-gke-east-1-default-pool-7aa30992-7j7z.c.agmsb-k8s.internal",
"pod_name": "store-5f5b954888-hz6mw",
"pod_name_emoji": "🧜🏾",
"project_id": "agmsb-k8s",
"timestamp": "2021-06-01T17:40:48"
}

Enrutamiento azul-verde y de varios clústeres con Gateway

Las GatewayClasses gke-l7-rilb-* y gke-l7-global-external-managed-* tienen muchas capacidades avanzadas de enrutamiento de tráfico, que incluyen la división del tráfico, la coincidencia del encabezado, la manipulación del encabezado, la duplicación de tráfico y mucho más. En este ejemplo, demostrarás cómo usar la división de tráfico basada en la ponderación para controlar de forma explícita la proporción de tráfico en dos clústeres de GKE.

En este ejemplo, se explican algunos pasos realistas que seguiría un propietario del servicio para trasladar o expandir su aplicación a un clúster de GKE nuevo. El objetivo de las implementaciones azul-verde es reducir el riesgo mediante varios pasos de validación que confirman que el clúster nuevo funciona de forma correcta. En este ejemplo, se explican cuatro etapas de implementación:

  1. 100%-versión canary basada en encabezados: Usa el enrutamiento de encabezado HTTP para enviar solo tráfico sintético o de prueba al clúster nuevo.
  2. 100%-duplicación del tráfico: Duplica el tráfico de usuario al clúster de versión canary. Esto prueba la capacidad del clúster de versión canary mediante la copia del 100% del tráfico de usuario en este clúster.
  3. 90%-10%: Versión canary de una división del tráfico del 10% para exponer lentamente el clúster nuevo al tráfico en vivo.
  4. 0%-100%: Adopta una migración de sistemas completa al clúster nuevo con la opción de volver a la anterior si se observan errores.

División del tráfico azul-verde en dos clústeres de GKE

Este ejemplo es similar al anterior, excepto que implementa una Gateway de varios clústeres interna en su lugar. De esta manera, se implementa un balanceador de cargas HTTP(S) interno al que solo se puede acceder de forma privada desde la VPC. Usarás los clústeres y la misma aplicación que implementaste en los pasos anteriores, con la excepción de que los implementarás a través de una Gateway diferente.

Requisitos previos

El siguiente ejemplo se basa en algunos de los pasos de Implementa una Gateway de varios clústeres externa. Antes de continuar con este ejemplo, asegúrate de haber realizado los siguientes pasos:

  1. Habilitar puertas de enlace de varios clústeres
  2. Implementa una aplicación de demostración

En este ejemplo, se usan los clústeres gke-west-1 y gke-west-2 que ya configuraste. Estos clústeres están en la misma región porque GatewayClass gke-l7-rilb-mc es regional y solo admite backends de clúster en la misma región.

  1. Implementa el Service y las ServiceExports necesarios en cada clúster. Si implementaste Services y ServiceExports del ejemplo anterior, ya implementaste algunos de estos.

    kubectl apply --context gke-west-1 -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/gke-networking-recipes/main/gateway/gke-gateway-controller/multi-cluster-gateway/store-west-1-service.yaml
kubectl apply --context gke-west-2 -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/gke-networking-recipes/main/gateway/gke-gateway-controller/multi-cluster-gateway/store-west-2-service.yaml

    Implementa un conjunto similar de recursos en cada clúster:

    service/store created
serviceexport.net.gke.io/store created
service/store-west-2 created
serviceexport.net.gke.io/store-west-2 created

Configura una subred de solo proxy

Si aún no lo has hecho, configura una subred de solo proxy para cada región en la que implementes puertas de enlace einternas. Esta subred se usa para proporcionar direcciones IP internas a los proxies de balanceador de cargas.

Debes crear una subred de solo proxy antes de crear Gateways que administren los balanceadores de cargas HTTP(S) internos. Cada región de una red privada virtual (VPC) en la que uses balanceadores de cargas HTTP(S) internos debe tener una subred de solo proxy.

Con el comando gcloud compute networks subnets create, se crea una subred de solo proxy.

gcloud compute networks subnets create SUBNET_NAME \
    --purpose=REGIONAL_MANAGED_PROXY \
    --role=ACTIVE \
    --region=REGION \
    --network=VPC_NETWORK_NAME \
    --range=CIDR_RANGE

Reemplaza lo siguiente:

  • SUBNET_NAME: El nombre de la subred de solo proxy
  • REGION: La región de la subred de solo proxy
  • VPC_NETWORK_NAME: El nombre de la red de VPC que contiene la subred
  • CIDR_RANGE: El rango de direcciones IP principal de la subred Debes usar una máscara de subred de un tamaño máximo de /26 a fin de que al menos 64 direcciones IP estén disponibles para los proxies de la región. La máscara de subred recomendada es /23.

Si el siguiente evento aparece en tu Gateway interna, no existe una subred de solo proxy para esa región. Para resolver este problema, implementa una subred de solo proxy.

generic::invalid_argument: error ensuring load balancer: Insert: Invalid value for field 'resource.target': 'regions/us-west1/targetHttpProxies/gkegw-x5vt-default-internal-http-2jzr7e3xclhj'. A reserved and active subnetwork is required in the same region and VPC as the forwarding rule.

Implementa la Gateway

La siguiente Gateway se crea a partir de la puerta de enlace gke-l7-rilb-mc. Esta es una Gateway regional que solo puede apuntar a clústeres de GKE en la misma región.

  1. Si aún no lo has hecho, crea una subred de solo proxy para el balanceador de cargas interno. Esto es necesario para que el balanceador de cargas interno funcione correctamente, ya que crea una subred que se usa para proporcionar direccionamiento IP a los proxies de balanceador de cargas. Crea la subred de solo proxy en la misma región en la que se encuentra tu clúster.

  2. Guarda el siguiente manifiesto de Gateway en un archivo llamado internal-http-gateway.yaml:

    kind: Gateway
apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1beta1
metadata:
  name: internal-http
  namespace: store
spec:
  gatewayClassName: gke-l7-rilb-mc
  listeners:
  - name: http
    protocol: HTTP
    port: 80
    allowedRoutes:
      kinds:
      - kind: HTTPRoute

  3. Aplica el manifiesto de Gateway al clúster de configuración gke-west-1 de este ejemplo:

    kubectl apply -f internal-http-gateway.yaml --context gke-west-1 --namespace store

  4. Verifica que la Gateway haya aparecido correctamente. Puedes filtrar solo los eventos de esta Gateway con el siguiente comando:

    kubectl get events --field-selector involvedObject.kind=Gateway,involvedObject.name=internal-http --context=gke-west-1 --namespace store

    La implementación de Gateway se realizó de forma correcta si el resultado es similar al siguiente:

    LAST SEEN   TYPE     REASON   OBJECT                  MESSAGE
22m         Normal   ADD      gateway/internal-http   store/internal-http
6m50s       Normal   UPDATE   gateway/internal-http   store/internal-http
11m         Normal   SYNC     gateway/internal-http   store/internal-http
3m26s       Normal   SYNC     gateway/internal-http   SYNC on store/internal-http was a success

Versión canary basada en encabezados

La versión canary basada en encabezados permite que el propietario del servicio haga coincidir el tráfico de prueba sintético que no proviene de usuarios reales. Esta es una forma fácil de validar que la red básica de la aplicación está funcionando sin exponer a los usuarios directamente.

  1. Guarda el siguiente manifiesto YAML como un archivo llamado internal-route-stage-1.yaml.

    kind: HTTPRoute
apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1beta1
metadata:
  name: internal-store-route
  namespace: store
  labels:
    gateway: internal-http
spec:
  parentRefs:
  - kind: Gateway
    namespace: store
    name: internal-http
  hostnames:
  - "store.example.internal"
  rules:
  # Matches for env=canary and sends it to store-west-2 ServiceImport
  - matches:
    - headers:
      - name: env
        value: canary
    backendRefs:
      - group: net.gke.io
        kind: ServiceImport
        name: store-west-2
        port: 8080
  # All other traffic goes to store-west-1 ServiceImport
  - backendRefs:
    - group: net.gke.io
      kind: ServiceImport
      name: store-west-1
      port: 8080

Una vez implementado, este HTTPRoute configura el siguiente comportamiento de enrutamiento:

  • Las solicitudes internas a store.example.internal sin el encabezado HTTP env: canary se enrutan a los Pods store en el clúster gke-west-1.
  • Las solicitudes internas a store.example.internal con el encabezado HTTP env: canary se enrutan a los Pods store en el clúster gke-west-2.

La HTTPRoute permite el enrutamiento a clústeres diferentes en función de los encabezados HTTP

  1. Aplica internal-route-stage-1.yaml al clúster gke-west-1:

    kubectl apply -f internal-route-stage-1.yaml --context gke-west-1 --namespace store

Envía tráfico a la dirección IP de la Gateway para validar que la HTTPRoute funcione correctamente.

  1. Recupera la dirección IP interna de internal-http.

    kubectl get gateways.gateway.networking.k8s.io internal-http -o=jsonpath="{.status.addresses[0].value}" --context gke-west-1 --namespace store

    Reemplaza VIP en los siguientes pasos por la dirección IP que recibas como resultado.

  1. Envía una solicitud a la Gateway con el encabezado HTTP env: canary. Esto confirmará que el tráfico se enruta a gke-west-2. Usa un cliente privado en la misma VPC que los clústeres de GKE para confirmar que las solicitudes se enrutan de forma correcta. El siguiente comando debe ejecutarse en una máquina que tenga acceso privado a la dirección IP de Gateway o no funcionará.

    curl -H "host: store.example.internal" -H "env: canary" http://VIP

    El resultado confirma que un Pod entregó la solicitud desde el clúster gke-west-2:

    {
  "cluster_name": "gke-west-2", 
  "host_header": "store.example.internal",
  "node_name": "gke-gke-west-2-default-pool-4cde1f72-m82p.c.agmsb-k8s.internal",
  "pod_name": "store-5f5b954888-9kdb5",
  "pod_name_emoji": "😂",
  "project_id": "agmsb-k8s",
  "timestamp": "2021-05-31T01:21:55",
  "zone": "us-west1-a"
}

Duplicación de tráfico

En esta etapa, se envía el tráfico al clúster deseado, pero también se duplica ese tráfico en el clúster de versión canary.

  1. Guarda el siguiente manifiesto YAML como un archivo llamado internal-route-stage-2.yaml.

    kind: HTTPRoute
apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1beta1
metadata:
  name: internal-store-route
  namespace: store
  labels:
    gateway: internal-http
spec:
  parentRefs:
  - kind: Gateway
    namespace: store
    name: internal-http
  hostnames:
  - "store.example.internal"
  rules:
  # Sends all traffic to store-west-1 ServiceImport
  - backendRefs:
    - name: store-west-1
      group: net.gke.io
      kind: ServiceImport
      port: 8080
    # Also mirrors all traffic to store-west-2 ServiceImport
    filters:
    - type: RequestMirror
      requestMirror:
        backendRef:
          group: net.gke.io
          kind: ServiceImport
          name: store-west-2
          port: 8080

  2. Aplica internal-route-stage-2.yaml al clúster gke-west-1:

    kubectl apply -f internal-route-stage-2.yaml --context gke-west-1 --namespace store

  3. Con tu cliente privado, envía una solicitud a la Gateway internal-http. Usa la ruta de acceso /mirror para poder identificar de forma única esta solicitud en los registros de la aplicación en un paso posterior.

    curl -H "host: store.example.internal" http://VIP/mirror

  4. El resultado confirma que el cliente recibió una respuesta de un Pod en el clúster gke-west-1:

    {
   "cluster_name": "gke-west-1", 
   "host_header": "store.example.internal",
   "node_name": "gke-gke-west-1-default-pool-65059399-ssfq.c.agmsb-k8s.internal",
   "pod_name": "store-5f5b954888-brg5w",
   "pod_name_emoji": "🎖",
   "project_id": "agmsb-k8s",
   "timestamp": "2021-05-31T01:24:51",
   "zone": "us-west1-a"
}

    Esto confirma que el clúster principal responde al tráfico. Aún debes confirmar que el clúster al que migras reciba tráfico duplicado.

  5. Verifica los registros de la aplicación de un Pod store en el clúster gke-west-2. Los registros deben confirmar que el Pod recibió tráfico duplicado del balanceador de cargas.

    kubectl logs deployment/store --context gke-west-2 -n store | grep /mirror

  6. Este resultado confirma que los Pods en el clúster gke-west-2 también reciben las mismas solicitudes. Sin embargo, sus respuestas a estas solicitudes no se envían al cliente. Las direcciones IP que se ven en los registros son las de las direcciones IP internas del balanceador de cargas que se comunican con los Pods.

    Found 2 pods, using pod/store-5f5b954888-gtldf
2021-05-31 01:32:21,416 ... "GET /mirror HTTP/1.1" 200 -
2021-05-31 01:32:23,323 ... "GET /mirror HTTP/1.1" 200 -
2021-05-31 01:32:24,137 ... "GET /mirror HTTP/1.1" 200 -

El uso de la duplicación es útil para determinar cómo la carga de tráfico afectará el rendimiento de la aplicación sin afectar de ninguna manera las respuestas a los clientes. Puede no ser necesario para todos los tipos de implementaciones, pero puede ser útil cuando se implementan cambios grandes que podrían afectar el rendimiento o la carga.

División del tráfico

La división del tráfico es uno de los métodos más comunes para implementar código nuevo o implementar en entornos nuevos de forma segura. El propietario del servicio establece un porcentaje explícito de tráfico que se envía a los backends de versión canary, que suele ser una cantidad muy pequeña del tráfico general para que el éxito de la implementación se pueda determinar con una cantidad aceptable de riesgos para las solicitudes de usuarios reales.

  1. Guarda el siguiente manifiesto YAML como un archivo llamado internal-route-stage-3.yaml.

    kind: HTTPRoute
apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1beta1
metadata:
  name: internal-store-route
  namespace: store
  labels:
    gateway: internal-http
spec:
  parentRefs:
  - kind: Gateway
    namespace: store
    name: internal-http
  hostnames:
  - "store.example.internal"
  rules:
  - backendRefs:
    # 90% of traffic to store-west-1 ServiceImport
    - name: store-west-1
      group: net.gke.io
      kind: ServiceImport
      port: 8080
      weight: 90
    # 10% of traffic to store-west-2 ServiceImport
    - name: store-west-2
      group: net.gke.io
      kind: ServiceImport
      port: 8080
      weight: 10

  2. Aplica internal-route-stage-3.yaml al clúster gke-west-1:

    kubectl apply -f internal-route-stage-3.yaml --context gke-west-1 --namespace store

  3. Con tu cliente privado, envía una solicitud curl continua a la Gateway internal- http.

    while true; do curl -H "host: store.example.internal" -s VIP | grep "cluster_name"; sleep 1; done

    El resultado será similar a este, lo que indica que se está realizando una división del tráfico de 90/10.

    "cluster_name": "gke-west-1",
"cluster_name": "gke-west-1",
"cluster_name": "gke-west-1",
"cluster_name": "gke-west-1",
"cluster_name": "gke-west-1",
"cluster_name": "gke-west-1",
"cluster_name": "gke-west-1",
"cluster_name": "gke-west-1",
"cluster_name": "gke-west-2",
"cluster_name": "gke-west-1",
"cluster_name": "gke-west-1",
...

Si se hace una división del tráfico con una minoría del tráfico, el propietario del servicio puede inspeccionar el estado de la aplicación y las respuestas. Si todos los indicadores se ven en buen estado, puede continuar con la migración de sistemas completa.

Migración de tráfico

La última etapa de la migración azul-verde es migrar por completo al clúster nuevo y quitar el clúster anterior. Si el propietario del servicio estuviera integrando un segundo clúster a un clúster existente, este último paso sería diferente, ya que el último paso tendría tráfico hacia ambos clústeres. En ese caso, se recomienda una sola ServiceImport store que tenga Pods de los clústeres gke-west-1 y gke-west-2. Esto permite que el balanceador de cargas tome la decisión de dónde debe dirigirse el tráfico para una aplicación activa-activa, según la proximidad, el estado y la capacidad.

  1. Guarda el siguiente manifiesto YAML como un archivo llamado internal-route-stage-4.yaml.

    kind: HTTPRoute
apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1beta1
metadata:
  name: internal-store-route
  namespace: store
  labels:
    gateway: internal-http
spec:
  parentRefs:
  - kind: Gateway
    namespace: store
    name: internal-http
  hostnames:
  - "store.example.internal"
  rules:
    - backendRefs:
      # No traffic to the store-west-1 ServiceImport
      - name: store-west-1
        group: net.gke.io
        kind: ServiceImport
        port: 8080
        weight: 0
      # All traffic to the store-west-2 ServiceImport
      - name: store-west-2
        group: net.gke.io
        kind: ServiceImport
        port: 8080
        weight: 100

  2. Aplica internal-route-stage-4.yaml al clúster gke-west-1:

    kubectl apply -f internal-route-stage-4.yaml --context gke-west-1 --namespace store

  3. Con tu cliente privado, envía una solicitud curl continua a la Gateway internal- http.

    while true; do curl -H "host: store.example.internal" -s VIP | grep "cluster_name"; sleep 1; done

    El resultado será similar a este, lo que indica que todo el tráfico se dirige ahora a gke-west-2.

    "cluster_name": "gke-west-2",
"cluster_name": "gke-west-2",
"cluster_name": "gke-west-2",
"cluster_name": "gke-west-2",
...

En este último paso, se completa una migración de aplicación azul-verde de un clúster de GKE a otro.

Implementa el balanceo de cargas basado en la capacidad

En el ejercicio de esta sección, se muestran los conceptos del balanceo de cargas global y la capacidad del Service mediante la implementación de una aplicación en dos clústeres de GKE en diferentes regiones. El tráfico generado se envía en varios niveles de solicitudes por segundo (RPS) para mostrar cómo se balancean las cargas del tráfico entre los clústeres y las regiones.

En el siguiente diagrama, se muestra la topología que implementarás y cómo el tráfico se desborda entre clústeres y regiones cuando el tráfico supera la capacidad del Service:

Tráfico desbordándose de un clúster a otro

Para obtener más información sobre la administración del tráfico, consulta Administración del tráfico de GKE.

Prepara el entorno

  1. Sigue Habilita Gateways de varios clústeres para preparar tu entorno.

  2. Confirma que los recursos de GatewayClass estén instalados en el clúster de configuración:

    kubectl get gatewayclasses --context=gke-west-1

    El resultado es similar a este:

    NAME                                CONTROLLER                  ACCEPTED   AGE
gke-l7-global-external-managed      networking.gke.io/gateway   True       16h
gke-l7-global-external-managed-mc   networking.gke.io/gateway   True       16h
gke-l7-gxlb                         networking.gke.io/gateway   True       16h
gke-l7-gxlb-mc                      networking.gke.io/gateway   True       16h
gke-l7-rilb                         networking.gke.io/gateway   True       16h
gke-l7-rilb-mc                      networking.gke.io/gateway   True       16h

Implementa una aplicación

Implementa el servidor de aplicaciones web de muestra en ambos clústeres:

kubectl apply --context gke-west-1 -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/gke-networking-recipes/master/gateway/docs/store-traffic-deploy.yaml

kubectl apply --context gke-east-1 -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/gke-networking-recipes/master/gateway/docs/store-traffic-deploy.yaml

El resultado es similar a este:

namespace/store created
deployment.apps/store created

Implementa un Service, una Gateway y una HTTPRoute

  1. Guarda el siguiente manifiesto de muestra como store-service.yaml:

    apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: store
  namespace: traffic-test
  annotations:
    networking.gke.io/max-rate-per-endpoint: "10"
spec:
  ports:
  - port: 8080
    targetPort: 8080
    name: http
  selector:
    app: store
  type: ClusterIP
---
kind: ServiceExport
apiVersion: net.gke.io/v1
metadata:
  name: store
  namespace: traffic-test

    En este manifiesto, se describe un Service y un objeto ServiceExport que exporta el Service en clústeres como un Service de varios clústeres. El objeto ServiceExport indica que los extremos del Service de almacenamiento en este clúster se agregan con los extremos de todos los demás Services de almacenamiento dentro de la flota. ServiceExport actúa como la marca de habilitación para convertir un Service en un Service de varios clústeres. El valor de max-rate-per-endpoint es 10. Con 2 réplicas, cada Service tiene 20 RPS de capacidad por clúster.

    A fin de obtener más información sobre cómo elegir un nivel de capacidad de servicio para tu Service, consulta Determina la capacidad de tu Service.

  2. Aplica el manifiesto a ambos clústeres:

    kubectl apply -f store-service.yaml --context gke-west-1
kubectl apply -f store-service.yaml --context gke-east-1

  3. Guarda el siguiente manifiesto de muestra como store-gateway.yaml:

    kind: Gateway
apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1beta1
metadata:
  name: store
  namespace: traffic-test
spec:
  gatewayClassName: gke-l7-gxlb-mc
  listeners:
  - name: http
    protocol: HTTP
    port: 80
    allowedRoutes:
      kinds:
      - kind: HTTPRoute

    En el manifiesto, se describe una Gateway externa, global y de varios clústeres que implementa un balanceador de cargas HTTP(S) externo con una dirección IP de acceso público.

  4. Aplica el manifiesto a tu clúster de configuración:

    kubectl apply -f store-gateway.yaml --context gke-west-1

  5. Guarda el siguiente manifiesto de muestra como store-route.yaml:

    kind: HTTPRoute
apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1beta1
metadata:
  name: store
  namespace: traffic-test
  labels:
    gateway: store
spec:
  parentRefs:
  - kind: Gateway
    namespace: traffic-test
    name: store
  rules:
  - backendRefs:
    - name: store
      group: net.gke.io
      kind: ServiceImport
      port: 8080

    El manifiesto describe una HTTPRoute que configura la Gateway con una regla de enrutamiento que dirige todo el tráfico al ServiceImport de almacenamiento. El objeto ServiceImport de almacenamiento agrupa los Pods del Service de almacenamiento en ambos clústeres y permite que los balanceadores de cargas se dirijan a ellos como un solo Service.

  6. Aplica el manifiesto a tu clúster de configuración:

    kubectl apply -f store-route.yaml --context gke-west-1

    La Gateway puede tardar varios minutos en implementarse completamente. Puedes verificar los eventos de la Gateway después de unos minutos para ver si finalizó la implementación:

    kubectl describe gateways.gateway.networking.k8s.io store -n traffic-test

    El resultado es similar a este:

    ...
Status:
  Addresses:
    Type:   IPAddress
    Value:  34.117.182.69
  Conditions:
    Last Transition Time:  1970-01-01T00:00:00Z
    Message:               Waiting for controller
    Reason:                NotReconciled
    Status:                False
    Type:                  Scheduled
Events:
  Type     Reason  Age                   From                   Message
  ----     ------  ----                  ----                   -------
  Normal   ADD     8m13s                 mc-gateway-controller  traffic-test/store
  Normal   SYNC    7m57s                 mc-gateway-controller  traffic-test/store
  Warning  SYNC    6m14s                 mc-gateway-controller  failed to translate Gateway "traffic-test/store": no GroupKey's for port 8080 exist
  Normal   UPDATE  2m6s (x3 over 8m13s)  mc-gateway-controller  traffic-test/store
  Normal   SYNC    2m6s                  mc-gateway-controller  SYNC on traffic-test/store was a success

    En este resultado, se muestra que la Gateway se implementó de forma correcta. Es posible que el tráfico tarde unos minutos en comenzar a pasar después de que se implemente la Gateway. Toma nota de la dirección IP en este resultado, ya que se usa en el siguiente paso.

Confirma el tráfico

Para confirmar que el tráfico pase a la aplicación, prueba la dirección IP de la Gateway con un comando curl:

curl GATEWAY_IP_ADDRESS

El resultado es similar a este:

{
  "cluster_name": "gke-west-1",
  "host_header": "34.117.182.69",
  "pod_name": "store-54785664b5-mxstv",
  "pod_name_emoji": "👳🏿",
  "project_id": "project",
  "timestamp": "2021-11-01T14:06:38",
  "zone": "us-west1-a"
}

En este resultado, se muestran los metadatos del Pod, que indican la región desde la que se entregó la solicitud.

Verifica el tráfico mediante pruebas de carga

Para verificar que el balanceador de cargas funcione, puedes implementar un generador de tráfico en tu clúster gke-west-1. El generador de tráfico genera tráfico en diferentes niveles de carga para demostrar la capacidad y las funciones de desbordamiento del balanceador de cargas. En los siguientes pasos, se demuestran tres niveles de carga:

  • 10 RPS, que está por debajo de la capacidad del Service de almacenamiento en gke-west-1.
  • 30 RPS, que está por sobre la capacidad para el Service de almacenamiento gke-west-1 y provoca un desbordamiento de tráfico a gke-east-1.
  • 60 RPS, que está por sobre la capacidad de los Services en ambos clústeres.

Configurar panel

  1. Obtén el nombre del URLmap subyacente para tu Gateway:

    kubectl get gateways.gateway.networking.k8s.io store -n traffic-test --context=gke-west-1 -o=jsonpath="{.metadata.annotations.networking\.gke\.io/url-maps}"

    El resultado es similar a este:

    gkemcg-traffic-test-store-armvfyupay1t

  2. En la consola de Google Cloud, ve a la página Explorador de métricas.

    Ir al Explorador de métricas

  3. Haz clic en MQL.

  4. Ingresa la siguiente consulta para observar las métricas de tráfico del Service de almacenamiento en tus dos clústeres:

    fetch https_lb_rule
| metric 'loadbalancing.googleapis.com/https/backend_request_count'
| filter (resource.url_map_name == 'GATEWAY_URL_MAP')
| align rate(1m)
| every 1m
| group_by [resource.backend_scope],
    [value_backend_request_count_aggregate:
       aggregate(value.backend_request_count)]

    Reemplaza GATEWAY_URL_MAP por el nombre del URLmap del paso anterior.

  5. Haga clic en Run query. Espera al menos 5 minutos después de implementar el generador de cargas en la siguiente sección para que las métricas se muestren en el gráfico.

Realiza pruebas con 10 RPS

  1. Implementa un Pod en tu clúster gke-west-1:

    kubectl run --context=gke-west-1 -i --tty --rm loadgen  \
    --image=cyrilbkr/httperf  \
    --restart=Never  \
    -- /bin/sh -c 'httperf  \
    --server=GATEWAY_IP_ADDRESS  \
    --hog --uri="/zone" --port 80  --wsess=100000,1,1 --rate 10'

    Reemplaza GATEWAY_IP_ADDRESS por la dirección IP de la Gateway del paso anterior.

    El resultado es similar al siguiente, lo que indica que el generador de tráfico está enviando tráfico:

    If you don't see a command prompt, try pressing enter.

    El generador de cargas envía de forma continua 10 RPS a la Gateway. Aunque el tráfico proviene de una región de Google Cloud, el balanceador de cargas lo trata como el tráfico de clientes que proviene de la costa oeste de EE.UU. Para simular una diversidad de clientes realista, el generador de cargas envía cada solicitud HTTP como una conexión TCP nueva, lo que significa que el tráfico se distribuye de manera más uniforme entre los Pods de backend.

    El generador tarda hasta 5 minutos en generar tráfico para el panel.

  2. Ve el panel Explorador de métricas. Aparecen dos líneas que indican cuánto tráfico tiene balanceo de cargas en cada clúster:

    Gráfico que muestra el tráfico con balanceo de cargas a los clústeres

    Deberías ver que us-west1-a recibe alrededor de 10 RPS de tráfico, mientras que us-east1-b no recibe tráfico. Debido a que el generador de tráfico se ejecuta en us-west1, todo el tráfico se envía al Service en el clúster gke-west-1.

  3. Detén el generador de cargas con Ctrl+C y, luego, borra el Pod:

    kubectl delete pod loadgen --context=gke-west-1

Realiza pruebas con 30 RPS

  1. Vuelve a implementar el generador de cargas, pero configúralo para enviar 30 RPS:

    kubectl run --context=gke-west-1 -i --tty --rm loadgen  \
    --image=cyrilbkr/httperf  \
    --restart=Never  \
    -- /bin/sh -c 'httperf  \
    --server=GATEWAY_IP_ADDRESS  \
    --hog --uri="/zone" --port 80  --wsess=100000,1,1 --rate 30'

    El generador tarda hasta 5 minutos en generar tráfico para el panel.

  2. Ve el panel de Cloud Ops.

    Gráfico que muestra el tráfico que se desborda a gke-east-1

    Deberías ver que se envían alrededor de 20 RPS a us-west1-a y 10 RPS a us-east1-b. Esto indica que el Service en gke-west-1 se usa por completo y desborda 10 RPS de tráfico al Service en gke-east-1.

  3. Detén el generador de cargas con Ctrl+C y, luego, borra el Pod:

    kubectl delete pod loadgen --context=gke-west-1

Realiza pruebas con 60 RPS

  1. Implementa el generador de cargas configurado para enviar 60 RPS:

    kubectl run --context=gke-west-1 -i --tty --rm loadgen  \
    --image=cyrilbkr/httperf  \
    --restart=Never  \
    -- /bin/sh -c 'httperf  \
    --server=GATEWAY_IP_ADDRESS  \
    --hog --uri="/zone" --port 80  --wsess=100000,1,1 --rate 60'

  2. Espera 5 minutos y ve tu panel Cloud Ops. Ahora, debería mostrar que ambos clústeres reciben aproximadamente 30 RPS. Dado que todos los Services están sobreutilizados a nivel global, no hay desbordamiento de tráfico y los Services absorben todo el tráfico que pueden.

    Gráfico que muestra los Services sobreutilizados

  3. Detén el generador de cargas con Ctrl+C y, luego, borra el Pod:

    kubectl delete pod loadgen --context=gke-west-1

Limpia

Después de completar el ejercicio, sigue estos pasos para quitar los recursos a fin de prevenir cobros no deseados en tu cuenta:

  1. Borra los clústeres.

  2. Anula el registro de tus clústeres en la flota si no es necesario que estén registrados para otro propósito.

  3. Inhabilita la función multiclusterservicediscovery:

    gcloud container fleet multi-cluster-services disable

  4. Inhabilitar entrada de varios clústeres

    gcloud container fleet ingress disable

  5. Inhabilita las API:

    gcloud services disable \
    multiclusterservicediscovery.googleapis.com \
    multiclusteringress.googleapis.com \
    trafficdirector.googleapis.com \
    --project=PROJECT_ID

¿Qué sigue?