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Percorso di apprendimento: applicazioni scalabili - Crea un cluster

Autopilot

Questo insieme di tutorial è rivolto a operatori e amministratori IT che vogliono eseguire il deployment, eseguire e gestire ambienti di applicazioni moderne che vengono eseguiti su Google Kubernetes Engine (GKE). Man mano che avanzi in questo insieme di tutorial, scopri come configurare il monitoraggio e gli avvisi, scalare i workload e simulare errori, il tutto utilizzando l'applicazione di microservizi di esempio Cymbal Bank:

Crea un cluster ed esegui il deployment di un'applicazione di esempio (questo tutorial)
Monitoraggio con Google Cloud Managed Service per Prometheus
Scala i carichi di lavoro
Simulare un errore

Panoramica e obiettivi

Cymbal Bank utilizza Python e Java per eseguire i vari servizi e include un backend PostgreSQL. Non è necessaria esperienza con questi linguaggi o con la piattaforma di database per completare la serie di tutorial, poiché Cymbal Bank è solo un'applicazione di esempio per mostrare come GKE può soddisfare le esigenze della tua attività.

In questo tutorial imparerai a creare un singolo cluster GKE e a eseguire il deployment di un'applicazione di microservizi di esempio denominata Cymbal Bank in un cluster GKE. Imparerai a completare le seguenti attività:

Crea un cluster GKE che utilizza Autopilot.
Esegui il deployment di un'applicazione di esempio basata su microservizi denominata Cymbal Bank.
Utilizza la console Google Cloud per esplorare le risorse GKE utilizzate dall'applicazione di esempio Cymbal Bank.

Costi

Se attivi GKE ed esegui il deployment dell'applicazione di esempio Cymbal Bank per questa serie di tutorial, ti verranno addebitati costi per cluster per GKE su Google Cloud come indicato nella nostra pagina dei prezzi finché non disattivi GKE o non elimini il progetto.

Sei inoltre responsabile di altri costi di Google Cloud sostenuti durante l'esecuzione dell'applicazione di esempio Cymbal Bank, ad esempio gli addebiti per le VM Compute Engine e i bilanciatori del carico.

Prima di iniziare

In questo primo tutorial della serie, completa tutti i seguenti passaggi di configurazione "Prima di iniziare" prima di iniziare. Devi completare solo una volta i seguenti passaggi "Prima di iniziare".

Configura la shell e gli strumenti

In questa serie di tutorial utilizzerai i seguenti strumenti per eseguire il deployment e gestire il tuo ambiente:

gcloud CLI: crea e gestisci i cluster e i parchi risorse GKE, insieme ad altri servizi Google Cloud.
kubectl: gestisci Kubernetes, il sistema di orchestrazione dei cluster utilizzato da GKE.

Per eseguire i comandi in questa pagina, configura lGoogle Cloud CLI e kubectl in uno dei seguenti ambienti di sviluppo:

Cloud Shell

Per utilizzare un terminale online con gcloud CLI e kubectl già configurati, attiva Cloud Shell:

Nella parte inferiore di questa pagina viene avviata una sessione di Cloud Shell e visualizzato un prompt della riga di comando. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.

Shell locale

Per utilizzare un ambiente di sviluppo locale:

Installa la gcloud CLI.
Inizializza la gcloud CLI.
Installa kubectl l'interfaccia alla gcloud CLI:
```
gcloud components install kubectl
```

Configura il progetto

Segui i passaggi riportati di seguito per configurare un progetto Google Cloud, inclusa l'attivazione della fatturazione e dei servizi GKE. Questo è il progetto in cui attiverai GKE.

Potresti aver bisogno di un amministratore Google Cloud della tua organizzazione per concederti accesso alla creazione o all'utilizzo di un progetto e all'abilitazione delle API.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Google Kubernetes Engine:

Vai alla pagina di Google Kubernetes Engine
Crea o seleziona un progetto. Questo è il progetto in cui attivi GKE.
Se richiesto, abilita l'API GKE.
Attendi che l'API e i relativi servizi siano abilitati. L'operazione può richiedere diversi minuti.
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Concedi ruoli IAM

Se sei il proprietario del progetto (ad esempio se lo hai creato tu), hai già tutte le autorizzazioni necessarie per completare questi tutorial. Se non sei il proprietario, assicurati che il tuo account Google Cloud disponga dei ruoli IAM necessari per il progetto selezionato per questo insieme di tutorial. Anche in questo caso, potresti aver bisogno di un amministratore Google Cloud nella tua organizzazione per aiutarti a concedere i ruoli richiesti.

Nei seguenti comandi, sostituisci PROJECT_ID con l'ID generato automaticamente del progetto che hai creato o selezionato nella sezione precedente. L'ID progetto è spesso diverso dal nome del progetto. Ad esempio, il progetto potrebbe essere scalable-apps, ma l'ID progetto potrebbe essere scalable-apps-567123.

Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/resourcemanager.projectIamAdmin, roles/iam.serviceAccountAdmin, roles/iam.serviceAccountUser, roles/iam.securityAdmin, roles/serviceusage.serviceUsageAdmin, roles/container.admin, roles/logging.logWriter, roles/gkehub.admin, roles/viewer, roles/monitoring.viewer

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

Replace PROJECT_ID with your project ID.
Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:myemail@example.com.
Replace ROLE with each individual role.

Clona l'applicazione di esempio

Clona il repository Git che include tutti i manifest di esempio per Cymbal Bank:

  git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/bank-of-anthos
  cd bank-of-anthos/

Crea un cluster

Dopo aver completato tutti i passaggi preliminari nelle sezioni precedenti, ora puoi iniziare a creare un cluster GKE ed eseguire il deployment di un'applicazione di esempio.

GKE è un servizio Kubernetes gestito che puoi utilizzare per eseguire il deployment e gestire applicazioni containerizzate. Un ambiente GKE è costituito da nodi, ovvero macchine virtuali (VM) Compute Engine, raggruppati per formare un cluster.

Crea un cluster GKE da utilizzare nel resto dei tutorial di questa serie:
```
gcloud container clusters create-auto scalable-apps \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=REGION
```
Sostituisci quanto segue:
- PROJECT_ID con l'ID generato automaticamente del progetto che hai creato nella sezione precedente. L'ID progetto è spesso diverso dal nome del progetto. Ad esempio, il tuo progetto potrebbe essere scalable-apps, ma il suo ID potrebbe essere scalable-apps-567123.
- REGION con la regione in cui vuoi creare il tuo cluster, ad esempio us-central1.
La creazione del cluster e la verifica del corretto funzionamento richiedono alcuni minuti.

In questo insieme di tutorial, utilizzerai i cluster in modalità Autopilot e alcuni intervalli di indirizzi IP predefiniti quando crei i cluster. Un deployment di produzione delle tue applicazioni richiede una pianificazione più attenta degli indirizzi IP. In modalità Autopilot, Google gestisce la configurazione del cluster, tra cui scalabilità automatica, sicurezza e altre impostazioni preconfigurate. I cluster in modalità Autopilot sono ottimizzati per eseguire la maggior parte dei carichi di lavoro di produzione e per eseguire il provisioning delle risorse di calcolo in base ai manifest Kubernetes.

Esegui il deployment di Cymbal Bank

Impacchi le app (chiamate anche carichi di lavoro) in container. Esegui il deployment di insiemi di container come pod sui tuoi nodi.

In questa serie di tutorial esegui il deployment di un'applicazione di esempio basata su microservizi chiamata Cymbal Bank in uno o più cluster GKE. Cymbal Bank utilizza Python e Java per eseguire i vari servizi e include un backend PostgreSQL. Per completare la serie di tutorial, non è necessaria esperienza con questi linguaggi o con la piattaforma di database. Cymbal Bank è solo un'applicazione di esempio per mostrare come GKE può supportare le esigenze della tua attività.

Quando utilizzi Cymbal Bank nell'ambito di questo insieme di tutorial, nel tuo cluster GKE vengono eseguiti i seguenti servizi:

Servizio	Lingua	Descrizione
`frontend`	Python	Espone un server HTTP per pubblicare il sito web. Contiene la pagina di accesso, la pagina di registrazione e la home page.
`ledger-writer`	Java	Accetta e convalida le transazioni in entrata prima di scriverle nel libro mastro.
`balance-reader`	Java	Fornisce una cache leggibile ed efficiente dei saldi degli utenti, come letto da `ledger-db`.
`transaction-history`	Java	Fornisce una cache leggibile ed efficiente delle transazioni passate, come letto da `ledger-db`.
`ledger-db`	PostgreSQL	Libro mastro di tutte le transazioni. Opzione per la precompilazione con le transazioni per gli utenti demo.
`user-service`	Python	Gestisce gli account utente e l'autenticazione. Firma i JWT utilizzati per l'autenticazione da altri servizi.
`contacts`	Python	Memorizza l'elenco di altri account associati a un utente. Utilizzato per il menu a discesa nei moduli "Invia pagamento" e "Deposito".
`accounts-db`	PostgreSQL	Database per gli account utente e i dati associati. Opzione per la precompilazione con utenti demo.
`loadgenerator`	Python / Locust	Invia continuamente richieste che simulano gli utenti al frontend. Crea periodicamente nuovi account e simula le transazioni tra di loro.

Per eseguire il deployment di Cymbal Bank nel cluster GKE, completa i seguenti passaggi:

Cymbal Bank utilizza i token web JSON (JWT) per gestire l'autenticazione degli utenti. I JWT utilizzano coppie di chiavi asimmetriche per firmare e verificare i token. In Cymbal Bank,userservice crea e firma i token con una chiave privata RSA quando un utente accede e gli altri servizi utilizzano la chiave pubblica corrispondente per convalidare l'utente.

Crea un JWT RS256 con una sicurezza di 4096 bit:
```
openssl genrsa -out jwtRS256.key 4096
openssl rsa -in jwtRS256.key -outform PEM -pubout -out jwtRS256.key.pub
```
Se necessario, scarica e installa gli strumenti OpenSSL per la tua piattaforma.
Un secret Kubernetes può archiviare dati sensibili come chiavi o password. I carichi di lavoro in esecuzione nel cluster possono quindi accedere allo secret per recuperare i dati sensibili anziché codificarli nell'applicazione.

Crea un secret di Kubernetes dal file della chiave creato nel passaggio precedente per consentire a Cymbal Bank di utilizzarlo con le richieste di autenticazione:
```
kubectl create secret generic jwt-key --from-file=./jwtRS256.key --from-file=./jwtRS256.key.pub
```

Esegui il deployment di Cymbal Bank nel tuo cluster. Il seguente comando esegue il deployment di tutti i file manifest nella directory kubernetes-manifests. Ogni file manifest esegue il deployment e la configurazione di uno dei servizi:

kubectl apply -f kubernetes-manifests/accounts-db.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/balance-reader.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/config.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/contacts.yaml
kubectl apply -f extras/postgres-hpa/kubernetes-manifests/frontend.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/ledger-db.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/ledger-writer.yaml
kubectl apply -f extras/postgres-hpa/loadgenerator.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/transaction-history.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/userservice.yaml

Quando i manifest vengono applicati al tuo cluster, potresti visualizzare messaggi nell'output kubectl relativi ai limiti di Autopilot. Autopilot utilizza le richieste di risorse specificate nella configurazione del carico di lavoro per configurare i nodi che eseguono i carichi di lavoro. Autopilot applica le richieste di risorse minime e massime in base alla classe di calcolo o alla configurazione hardware utilizzata dai tuoi carichi di lavoro. Se non specifichi richieste per alcuni container, Autopilot assegna valori predefiniti per consentirne il corretto funzionamento.

Esamina il seguente manifest di esempio per il servizio frontend:

# Copyright 2024 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    application: bank-of-anthos
    environment: development
    team: frontend
    tier: web
  name: frontend
spec:
  ports:
    - name: http
      port: 80
      targetPort: 8080
  selector:
    app: frontend
    application: bank-of-anthos
    environment: development
    team: frontend
    tier: web
  type: LoadBalancer
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    application: bank-of-anthos
    environment: development
    team: frontend
    tier: web
  name: frontend
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: frontend
      application: bank-of-anthos
      environment: development
      team: frontend
      tier: web
  template:
    metadata:
      annotations:
        proxy.istio.io/config: '{ "holdApplicationUntilProxyStarts": true }'
      labels:
        app: frontend
        application: bank-of-anthos
        environment: development
        team: frontend
        tier: web
    spec:
      containers:
        - env:
            - name: VERSION
              value: v0.6.6
            - name: PORT
              value: "8080"
            - name: ENABLE_TRACING
              value: "true"
            - name: SCHEME
              value: http
            - name: LOG_LEVEL
              value: info
            - name: DEFAULT_USERNAME
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  key: DEMO_LOGIN_USERNAME
                  name: demo-data-config
            - name: DEFAULT_PASSWORD
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  key: DEMO_LOGIN_PASSWORD
                  name: demo-data-config
            - name: REGISTERED_OAUTH_CLIENT_ID
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  key: DEMO_OAUTH_CLIENT_ID
                  name: oauth-config
                  optional: true
            - name: ALLOWED_OAUTH_REDIRECT_URI
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  key: DEMO_OAUTH_REDIRECT_URI
                  name: oauth-config
                  optional: true
          envFrom:
            - configMapRef:
                name: environment-config
            - configMapRef:
                name: service-api-config
          image: us-central1-docker.pkg.dev/bank-of-anthos-ci/bank-of-anthos/frontend:v0.6.6@sha256:ebf8b320680cd948900a3036733b34ad804e98cf7efe57b7a4c5eac0837fe9e9
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /ready
              port: 8080
            initialDelaySeconds: 60
            periodSeconds: 15
            timeoutSeconds: 30
          name: front
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /ready
              port: 8080
            initialDelaySeconds: 10
            periodSeconds: 5
            timeoutSeconds: 10
          resources:
            limits:
              cpu: 250m
              memory: 128Mi
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 64Mi
          securityContext:
            allowPrivilegeEscalation: false
            capabilities:
              drop:
                - all
            privileged: false
            readOnlyRootFilesystem: true
          volumeMounts:
            - mountPath: /tmp
              name: tmp
            - mountPath: /tmp/.ssh
              name: publickey
              readOnly: true
      securityContext:
        fsGroup: 1000
        runAsGroup: 1000
        runAsNonRoot: true
        runAsUser: 1000
      serviceAccountName: bank-of-anthos
      terminationGracePeriodSeconds: 5
      volumes:
        - emptyDir: {}
          name: tmp
        - name: publickey
          secret:
            items:
              - key: jwtRS256.key.pub
                path: publickey
            secretName: jwt-key

Questo manifest per il servizio frontend richiede 100m di CPU e 64Mi e imposta limiti di 250m di CPU e 128Mi per pod.

Quando esegui il deployment di un carico di lavoro in un cluster Autopilot, GKE convalida la configurazione del carico di lavoro in base ai valori minimi e massimi consentiti per la classe di calcolo o la configurazione hardware selezionata (ad esempio le GPU). Se le tue richieste sono inferiori al minimo, Autopilot modifica automaticamente la configurazione del tuo carico di lavoro in modo da rientrare nell'intervallo consentito. Questi messaggi indicano che i limiti appropriati vengono assegnati automaticamente.

Attendi che i pod siano pronti. Usa kubectl per controllare lo stato dei pod:

kubectl get pods

La colonna STATUS cambia da Pending a ContainerCreating. Sono necessari alcuni minuti affinché tutti i pod siano in stato Running, come mostrato nell'esempio di output riportato di seguito:

NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
accounts-db-6f589464bc-6r7b7          1/1     Running   0          99s
balancereader-797bf6d7c5-8xvp6        1/1     Running   0          99s
contacts-769c4fb556-25pg2             1/1     Running   0          98s
frontend-7c96b54f6b-zkdbz             1/1     Running   0          98s
ledger-db-5b78474d4f-p6xcb            1/1     Running   0          98s
ledgerwriter-84bf44b95d-65mqf         1/1     Running   0          97s
loadgenerator-559667b6ff-4zsvb        1/1     Running   0          97s
transactionhistory-5569754896-z94cn   1/1     Running   0          97s
userservice-78dc876bff-pdhtl          1/1     Running   0          96s

Quando tutti i pod sono nello stato Running, vai al passaggio successivo. Anche in questo caso, sono necessari alcuni minuti prima che tutti i pod siano nello stato Running. È normale che alcuni pod riportino uno stato READY di 0/1 fino a quando Cymbal Bank non sarà pronta a gestire correttamente il traffico.

Il servizio frontend espone un server HTTP per pubblicare il sito web di Cymbal Bank, incluse la pagina di accesso, la pagina di registrazione e la home page. Un oggetto Ingresse definisce le regole per il routing del traffico HTTP(S) alle applicazioni in esecuzione in un cluster utilizzando un bilanciatore del carico HTTP(S) di Google Cloud.

Ottieni l'indirizzo IP esterno per l'ingresso frontend:
```
kubectl get ingress frontend | awk '{print $4}'
```
In una finestra del browser web, apri l'indirizzo IP mostrato nell'output del comando kubectl get ingress per accedere alla tua istanza di Cymbal Bank.

Le credenziali predefinite vengono compilate automaticamente, quindi puoi accedere all'app ed esplorare alcune delle transazioni e dei saldi di esempio. Non sono necessarie azioni specifiche, tranne che per verificare che Cymbal Bank funzioni correttamente. Potrebbero essere necessari uno o due minuti prima che tutti i servizi comunichino correttamente e ti consentano di accedere.

Esplora il deployment

Dopo aver creato un cluster GKE e aver eseguito il deployment dei carichi di lavoro, potresti dover modificare le impostazioni o esaminare il rendimento della tua applicazione. In questa sezione, imparerai a utilizzare la console Google Cloud per esaminare le risorse che fanno parte del tuo cluster e dell'applicazione di esempio Cymbal Bank.

Cluster

In questo tutorial hai creato un cluster GKE ed eseguito il deployment dei carichi di lavoro di Cymbal Bank.

Nella pagina Google Kubernetes Engine della console Google Cloud, vai alla pagina Cluster.

Vai alla pagina Cluster
Fai clic sul cluster scalable-apps appena disegnato. Nella pagina dei dettagli del cluster che si apre, puoi visualizzare i dettagli di base del cluster, nonché le configurazioni di rete e sicurezza. Puoi anche vedere quali funzionalità GKE sono abilitate in questo cluster nella sezione Funzionalità.

Osservabilità

Puoi visualizzare le metriche di base relative all'integrità e alle prestazioni del tuo cluster. Nel prossimo tutorial di questa serie, abiliterai Google Cloud Managed Service per Prometheus per un monitoraggio e un'osservabilità più granulari.

Seleziona il tuo cluster dalla pagina Cluster di Google Kubernetes Engine della console Google Cloud, quindi vai alla scheda Osservabilità.
Esamina alcune delle immagini delle metriche per elementi come CPU e Memoria. Questa visualizza consente di monitorare le prestazioni delle diverse parti dei carichi di lavoro del cluster senza dover implementare funzionalità di monitoraggio aggiuntive.
Per visualizzare i log in streaming dal tuo cluster, seleziona la scheda Log. Puoi filtrare in base alla gravità dei log o creare i tuoi filtri per visualizzare spazi dei nomi, servizi o pod specifici. Come per gli avvisi e gli eventi dei pod, questa visualizzazione raccolta dei log del cluster può aiutarti a risolvere rapidamente i problemi utilizzando la console Google Cloud.

È normale visualizzare voci di log durante il primo dispiegamento di Cymbal Bank quando alcuni servizi non possono ancora comunicare.
Seleziona la scheda Errori app. Durante l'esecuzione dei workload, puoi visualizzare gli avvisi e gli eventi raccolti nella console Google Cloud. Questo approccio può aiutarti a risolvere i problemi senza doverti connettere singolarmente al cluster, ai nodi o ai pod.

Ancora una volta, è normale vedere gli eventi registrati durante il primo dispiegamento di Cymbal Bank quando alcuni servizi non possono ancora comunicare.

Carichi di lavoro

La pagina GKE della console Google Cloud contiene una sezione Carichi di lavoro che mostra una visualizzazione aggregata dei carichi di lavoro in esecuzione su tutti i cluster GKE.

Nella pagina Google Kubernetes Engine della console Google Cloud, vai alla pagina Carichi di lavoro.

Vai alla pagina Carichi di lavoro

La scheda Panoramica mostra un elenco di carichi di lavoro e spazi dei nomi del cluster GKE. Puoi filtrare per spazi dei nomi per vedere quali workload vengono eseguiti in ogni spazio dei nomi.

Servizi e ingress

La visualizzazione Servizi e Ingress mostra le risorse di servizio e Ingress del progetto. Un servizio espone un insieme di pod come servizio di rete con un endpoint, mentre un Ingress gestisce l'accesso esterno ai servizi in un cluster.

Nella pagina Google Kubernetes Engine della console Google Cloud, vai alla pagina Gateway, servizi e Ingress.

Vai alla pagina Gateway, servizi e Ingress
Per trovare l'ingresso Cymbal Bank, fai clic sulla scheda Ingresso e trova l'ingresso con il nome frontend. Un ingress gestisce il traffico in entrata per la tua applicazione. Puoi visualizzare informazioni sul bilanciatore del carico, sulle porte e sugli endpoint esterni.
Fai clic sull'indirizzo IP per l'ingresso frontend, ad esempio 198.51.100.143:80. Questo indirizzo apre l'interfaccia web di Cymbal Bank.

Esegui la pulizia

L'insieme di tutorial per Cymbal Bank è progettato per essere completato uno dopo l'altro. Man mano che avanzi nell'insieme di tutorial, acquisisci nuove competenze e utilizzi altri prodotti e servizi Google Cloud.

Se vuoi fare una pausa prima di passare al tutorial successivo ed evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che hai creato.

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un appspot.com URL, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, il riuso dei progetti può aiutarti a non superare i limiti di quota.

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.

Passaggi successivi

Scopri come monitorare i carichi di lavoro in GKE utilizzando Google Cloud Managed Service per Prometheus e Cloud Monitoring nel prossimo tutorial.