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Esegui il deployment di PostgreSQL in GKE con Cloud NativePG

Autopilot Standard

La guida mostra come eseguire il deployment dei cluster PostgreSQL su Google Kubernetes Engine (GKE) utilizzando l'operatore CloudNativePG.

PostgreSQL è un database relazionale open source relazionale a oggetti con diversi decenni di sviluppo attivo, che garantisce prestazioni stabili del client. Offre una gamma di funzionalità, tra cui replica, recupero point-in-time, funzionalità di sicurezza ed estendebilità. PostgreSQL è compatibile con i principali sistemi operativi ed è pienamente conforme agli standard ACID (Atomicità, Coerenza, Isolamento, Durabilità).

Questa guida è rivolta agli amministratori di piattaforma, ai Cloud Architect e ai professionisti operativi interessati al deployment di cluster Postgres su GKE. L'esecuzione di Postgres in GKE anziché utilizzare Cloud SQL può offrire maggiore flessibilità e controllo della configurazione ad amministratori di database esperti.

Vantaggi

Cloud NativePG è un operatore open source sviluppato da EBD con licenza Apache 2. Offre le seguenti funzionalità al deployment di PostgreSQL:

un modo dichiarativo e nativo di Kubernetes per gestire e configurare cluster PostgreSQL
Gestione dei backup mediante snapshot di volumi o Cloud Storage
Connessione TLS criptata in transito, la possibilità di utilizzare la tua autorità di certificazione e l'integrazione con Gestore certificati per l'emissione e la rotazione automatizzate dei certificati TLS.
Aggiornamenti in sequenza per release di PostgreSQL minori
Uso del server API Kubernetes per mantenere lo stato di un cluster PostgreSQL e failover per l'alta disponibilità senza bisogno di strumenti aggiuntivi
Una configurazione di esportazione Prometheus integrata tramite metriche definite dall'utente scritte in SQL

Obiettivi

Pianifica ed esegui il deployment dell'infrastruttura GKE per Postgres
Esegui il deployment e la configurazione dell'operatore Postgres di Cloud NativePG con Helm
Esegui il deployment di un cluster PostgreSQL
Configura l'autenticazione e l'osservabilità di PostgreSQL

Architettura di deployment

PostgreSQL offre varie opzioni di deployment, da un server di database autonomo a un cluster replicato ad alta disponibilità. Questo tutorial è incentrato sul deployment del cluster ad alta disponibilità in GKE.

In questo deployment, i carichi di lavoro del cluster PostgreSQL sono distribuiti in più zone di disponibilità all'interno del cluster GKE a livello di regione, garantendo disponibilità elevata e ridondanza. Per maggiori informazioni, consulta la pagina relativa ai cluster a livello di regione.

Il seguente diagramma mostra un cluster Postgres in esecuzione su più nodi e zone in un cluster GKE:

Cluster Postgres su GKE

La configurazione predefinita include un server PostgreSQL principale e due server di backup pronti a prendere il controllo in caso di errore del server principale, garantendo una disponibilità continua del database.
Le risorse dell'operatore Cloud NativePG utilizzano uno spazio dei nomi separato del cluster GKE per migliorare l'isolamento delle risorse e l'approccio consigliato per i microservizi di un solo database per cluster PostgreSQL. Il database e l'utente corrispondente (utente dell'app) sono definiti nella risorsa personalizzata Kubernetes che rappresenta il cluster.
L'archiviazione è un componente fondamentale quando si parla di database. L'archiviazione deve funzionare in modo efficiente, garantire una disponibilità continua e garantire la coerenza dei dati. Per questi motivi, consigliamo la classe di archiviazione premium-rwo, che si basa sui dischi SSD. L'operatore Cloud NativePG crea automaticamente PersistentVolumeClaims in base alle esigenze durante la configurazione dei pod per il cluster PostgreSQL.

Costi

In questo documento vengono utilizzati i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud possono essere idonei a una prova senza costi aggiuntivi.

Una volta completate le attività descritte in questo documento, puoi evitare la fatturazione continua eliminando le risorse che hai creato. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Pulizia.

Prima di iniziare

Cloud Shell è preinstallato con il software necessario per questo tutorial, tra cui kubectl, gcloud CLI, Helm e Terraform. Se non usi Cloud Shell, devi installare gcloud CLI.

Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

Installa Google Cloud CLI.

Per initialize gcloud CLI, esegui questo comando:

gcloud init

Nota: se hai già installato gcloud CLI in precedenza, assicurati di disporre della versione più recente eseguendo

gcloud components
      update

Crea o seleziona un progetto Google Cloud.

Crea un progetto Google Cloud:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Sostituisci PROJECT_ID con un nome per il progetto Google Cloud che stai creando.
Seleziona il progetto Google Cloud che hai creato:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Sostituisci PROJECT_ID con il nome del tuo progetto Google Cloud.

Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

Abilita le API Compute Engine, IAM, GKE, Resource Manager.

gcloud services enable compute.googleapis.com iam.googleapis.com container.googleapis.com cloudresourcemanager.googleapis.com

Installa Google Cloud CLI.

Per initialize gcloud CLI, esegui questo comando:

gcloud init

Nota: se hai già installato gcloud CLI in precedenza, assicurati di disporre della versione più recente eseguendo

gcloud components
      update

Crea o seleziona un progetto Google Cloud.

Crea un progetto Google Cloud:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Sostituisci PROJECT_ID con un nome per il progetto Google Cloud che stai creando.
Seleziona il progetto Google Cloud che hai creato:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Sostituisci PROJECT_ID con il nome del tuo progetto Google Cloud.

Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

Abilita le API Compute Engine, IAM, GKE, Resource Manager.

gcloud services enable compute.googleapis.com iam.googleapis.com container.googleapis.com cloudresourcemanager.googleapis.com

Concedi i ruoli al tuo Account Google. Esegui questo comando una volta per ciascuno dei seguenti ruoli IAM: roles/compute.securityAdmin, roles/compute.viewer, roles/container.clusterAdmin, roles/container.admin, roles/iam.serviceAccountAdmin, roles/iam.serviceAccountUser
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:EMAIL_ADDRESS" --role=ROLE
```
- Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto.
- Sostituisci EMAIL_ADDRESS con il tuo indirizzo email.
- Sostituisci ROLE con ogni singolo ruolo.

Configura l'ambiente

Per configurare l'ambiente:

Imposta le variabili di ambiente:

export PROJECT_ID=PROJECT_ID
export KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX=postgres
export REGION=us-central1

Sostituisci PROJECT_ID con il tuo ID progetto Google Cloud.

Clona il repository GitHub:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples

Passa alla directory di lavoro:

cd kubernetes-engine-samples/databases/postgresql-cloudnativepg

Crea l'infrastruttura del cluster

In questa sezione, eseguirai uno script Terraform per creare un cluster GKE privato a livello di regione e ad alta disponibilità.

Puoi installare l'operatore utilizzando un cluster Standard o Autopilot.

Standard

Il seguente diagramma mostra un cluster GKE Standard regionale privato di cui è stato eseguito il deployment in tre zone diverse:

Per eseguire il deployment di questa infrastruttura, esegui questi comandi:

export GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token)
terraform -chdir=terraform/gke-standard init
terraform -chdir=terraform/gke-standard apply \
-var project_id=${PROJECT_ID}   \
-var region=${REGION}  \
-var cluster_prefix=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}

Quando richiesto, digita yes. Il completamento di questo comando potrebbe richiedere diversi minuti e il cluster mostri lo stato Pronto.

Terraform crea le risorse seguenti:

Una rete VPC e una subnet privata per i nodi Kubernetes
Un router per accedere a internet tramite NAT
Un cluster GKE privato nella regione us-central1
Pool di nodi con scalabilità automatica abilitata (da uno a due nodi per zona, uno minimo per zona)

L'output è simile al seguente:

...
Apply complete! Resources: 14 added, 0 changed, 0 destroyed.
...

Autopilot

Il seguente diagramma mostra un cluster GKE Autopilot a livello di regione privato:

Per eseguire il deployment dell'infrastruttura, esegui questi comandi:

export GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token)
terraform -chdir=terraform/gke-autopilot init
terraform -chdir=terraform/gke-autopilot apply \
-var project_id=${PROJECT_ID} \
-var region=${REGION} \
-var cluster_prefix=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}

Quando richiesto, digita yes. Il completamento di questo comando potrebbe richiedere diversi minuti e il cluster mostri lo stato Pronto.

Terraform crea le risorse seguenti:

Una rete VPC e una subnet privata per i nodi Kubernetes
Un router per accedere a internet tramite NAT
Un cluster GKE privato nella regione us-central1
Un ServiceAccount con autorizzazione di logging e monitoraggio
Google Cloud Managed Service per Prometheus per il monitoraggio del cluster

L'output è simile al seguente:

...
Apply complete! Resources: 12 added, 0 changed, 0 destroyed.
...

Connettiti al cluster

Configura kubectl per comunicare con il cluster:

gcloud container clusters get-credentials ${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster --region ${REGION}

Esegui il deployment dell'operatore Cloud NativePG

Esegui il deployment di Cloud NativePG nel tuo cluster Kubernetes utilizzando un grafico Helm:

Aggiungi il repository dei grafici Helm per l'operatore Cloud NativePG:
```
helm repo add cnpg https://cloudnative-pg.github.io/charts
```

Esegui il deployment dell'operatore Cloud NativePG utilizzando lo strumento a riga di comando di Helm:

helm upgrade --install cnpg \
    --namespace cnpg-system \
    --create-namespace \
    cnpg/cloudnative-pg

L'output è simile al seguente:

Release "cnpg" does not exist. Installing it now.
NAME: cnpg
LAST DEPLOYED: Fri Oct 13 13:52:36 2023
NAMESPACE: cnpg-system
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
...

Deployment di Postgres

Il manifest seguente descrive un cluster PostgreSQL come definito dalla risorsa personalizzata dell'operatore Cloud NativePG:

apiVersion: postgresql.cnpg.io/v1
kind: Cluster
metadata:
  name: gke-pg-cluster
spec:
  description: "Standard GKE PostgreSQL cluster"
  imageName: ghcr.io/cloudnative-pg/postgresql:16.2
  enableSuperuserAccess: true
  instances: 3
  startDelay: 300
  primaryUpdateStrategy: unsupervised
  postgresql:
    pg_hba:
      - host all all 10.48.0.0/20 md5
  bootstrap:
    initdb:
      database: app
  storage:
    storageClass: premium-rwo
    size: 2Gi
  resources:
    requests:
      memory: "1Gi"
      cpu: "1000m"
    limits:
      memory: "1Gi"
      cpu: "1000m"
  affinity:
    enablePodAntiAffinity: true
    tolerations:
    - key: cnpg.io/cluster
      effect: NoSchedule
      value: gke-pg-cluster
      operator: Equal
    additionalPodAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions:
            - key: app.component
              operator: In
              values:
              - "pg-cluster"
          topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
  monitoring:
    enablePodMonitor: true

Il file manifest include i seguenti campi:

spec.instances: il numero di pod del cluster
spec.primaryUpdateStrategy: strategia di aggiornamento in sequenza:
- Unsupervised: aggiorna autonomamente il nodo del cluster primario dopo i nodi di replica
- Supervised: il passaggio manuale è obbligatorio per il nodo del cluster primario
spec.postgresql: gli override dei parametri del file postgres.conf, come le regole pg-hba, il protocollo LDAP e i requisiti per il rispetto delle repliche di sincronizzazione.
spec.storage: impostazioni relative allo spazio di archiviazione, come le impostazioni della classe di archiviazione, della dimensione del volume e del log write-ahead.
spec.bootstrap: parametri del database iniziale creato nel cluster, credenziali utente e opzioni di ripristino del database
spec.resources: richieste e limiti per i pod del cluster
spec.affinity: regole di affinità e anti-affinità dei carichi di lavoro del cluster

Creare un cluster Postgres di base

Crea uno spazio dei nomi:
```
kubectl create ns pg-ns
```
Crea il cluster PostgreSQL utilizzando la risorsa personalizzata:
```
kubectl apply -n pg-ns -f manifests/01-basic-cluster/postgreSQL_cluster.yaml
```
Il completamento di questo comando potrebbe richiedere diversi minuti.

Controlla lo stato del cluster:

kubectl get cluster -n pg-ns --watch

Attendi che l'output mostri lo stato Cluster in healthy state prima di andare al passaggio successivo.

NAME             AGE     INSTANCES   READY   STATUS                     PRIMARY
gke-pg-cluster   2m53s   3           3       Cluster in healthy state   gke-pg-cluster-1

esamina le risorse

Verifica che GKE abbia creato le risorse per il cluster:

kubectl get cluster,pod,svc,pvc,pdb,secret,cm -n pg-ns

L'output è simile al seguente:

NAME                                        AGE   INSTANCES   READY   STATUS                     PRIMARY
cluster.postgresql.cnpg.io/gke-pg-cluster   32m   3           3       Cluster in healthy state   gke-pg-cluster-1

NAME                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/gke-pg-cluster-1   1/1     Running   0          31m
pod/gke-pg-cluster-2   1/1     Running   0          30m
pod/gke-pg-cluster-3   1/1     Running   0          29m

NAME                        TYPE        CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
service/gke-pg-cluster-r    ClusterIP   10.52.11.24   <none>        5432/TCP   32m
service/gke-pg-cluster-ro   ClusterIP   10.52.9.233   <none>        5432/TCP   32m
service/gke-pg-cluster-rw   ClusterIP   10.52.1.135   <none>        5432/TCP   32m

NAME                                     STATUS   VOLUME                                     CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE
persistentvolumeclaim/gke-pg-cluster-1   Bound    pvc-bbdd1cdd-bdd9-4e7c-8f8c-1a14a87e5329   2Gi        RWO            standard       32m
persistentvolumeclaim/gke-pg-cluster-2   Bound    pvc-e7a8b4df-6a3e-43ce-beb0-b54ec1d24011   2Gi        RWO            standard       31m
persistentvolumeclaim/gke-pg-cluster-3   Bound    pvc-dac7f931-6ac5-425f-ac61-0cfc55aae72f   2Gi        RWO            standard       30m

NAME                                                MIN AVAILABLE   MAX UNAVAILABLE   ALLOWED DISRUPTIONS   AGE
poddisruptionbudget.policy/gke-pg-cluster           1               N/A               1                     32m
poddisruptionbudget.policy/gke-pg-cluster-primary   1               N/A               0                     32m

NAME                                TYPE                       DATA   AGE
secret/gke-pg-cluster-app           kubernetes.io/basic-auth   3      32m
secret/gke-pg-cluster-ca            Opaque                     2      32m
secret/gke-pg-cluster-replication   kubernetes.io/tls          2      32m
secret/gke-pg-cluster-server        kubernetes.io/tls          2      32m
secret/gke-pg-cluster-superuser     kubernetes.io/basic-auth   3      32m

NAME                                DATA   AGE
configmap/cnpg-default-monitoring   1      32m
configmap/kube-root-ca.crt          1      135m

L'operatore crea le seguenti risorse:

Una risorsa personalizzata del cluster che rappresenta il cluster PostgreSQL, controllato dall'operatore
Risorse PersistentVolumeClaim con volumi permanenti corrispondenti
Secret con credenziali utente per l'accesso al database e la replica tra nodi Postgres.
Tre servizi di endpoint di database: <name>-rw, <name>-ro e <name>-r per la connessione al cluster. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina dedicata all'architettura di PostgreSQL.

Autenticazione in Postgres

Puoi connetterti al database PostgreSQL e controllare l'accesso tramite diversi endpoint di servizio creati dall'operatore. A questo scopo, utilizza un pod aggiuntivo con un client PostgreSQL e le credenziali utente dell'applicazione sincronizzate montate come variabili di ambiente.

Esegui il pod del client per interagire con il cluster Postgres:
```
kubectl apply -n pg-ns -f manifests/02-auth/pg-client.yaml
```

Esegui un comando exec sul pod pg-client e accedi al servizio gke-pg-cluster-rw:

kubectl wait --for=condition=Ready -n pg-ns pod/pg-client --timeout=300s
kubectl exec -n pg-ns -i -t pg-client -- /bin/sh

Accedi al database utilizzando il servizio gke-pg-cluster-rw per stabilire una connessione con privilegi di lettura-scrittura:
```
psql postgresql://$CLIENTUSERNAME:$CLIENTPASSWORD@gke-pg-cluster-rw.pg-ns/app
```
Il terminale inizia con il nome del tuo database:
```
app=>
```

Crea una tabella:

CREATE TABLE travel_agency_clients (
client VARCHAR ( 50 ) UNIQUE NOT NULL,
address VARCHAR ( 50 ) UNIQUE NOT NULL,
phone VARCHAR ( 50 ) UNIQUE NOT NULL);

Inserisci i dati nella tabella:

INSERT INTO travel_agency_clients(client, address, phone)
VALUES ('Tom', 'Warsaw', '+55555')
RETURNING *;

Visualizza i dati che hai creato:

SELECT * FROM travel_agency_clients ;

L'output è simile al seguente:

client | address |  phone
--------+---------+---------
Tom    | Warsaw  | +55555
(1 row)

Esci dalla sessione di database corrente:
```
exit
```
Accedi al database utilizzando il servizio gke-pg-cluster-ro per verificare l'accesso di sola lettura. Questo Servizio consente di eseguire query sui dati, ma limita qualsiasi operazione di scrittura:
```
psql postgresql://$CLIENTUSERNAME:$CLIENTPASSWORD@gke-pg-cluster-ro.pg-ns/app
```

Tentativo di inserire nuovi dati:

INSERT INTO travel_agency_clients(client, address, phone)
VALUES ('John', 'Paris', '+55555')
RETURNING *;

L'output è simile al seguente:

ERROR:  cannot execute INSERT in a read-only transaction

Tentativo di lettura dei dati:

SELECT * FROM travel_agency_clients ;

L'output è simile al seguente:

client | address |  phone
--------+---------+---------
Tom    | Warsaw  | +55555
(1 row)

Esci dalla sessione di database corrente:
```
exit
```
Esci dalla shell del pod:
```
exit
```

Scopri in che modo Prometheus raccoglie le metriche per il tuo cluster Postgres

Il seguente diagramma mostra come funziona la raccolta delle metriche di Prometheus:

Nel diagramma, un cluster privato GKE contiene:

Un pod Postgres che raccoglie metriche sul percorso / e sulla porta 9187
Raccoglitori basati su Prometheus che elaborano le metriche dal pod Postgres
Una risorsa PodMonitoring che invia metriche a Cloud Monitoring

Per abilitare la raccolta delle metriche dai pod:

Crea la risorsa PodMonitoring:

kubectl apply -f manifests/03-observability/pod-monitoring.yaml -n pg-ns

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Metrics Explorer:

Vai a Metrics Explorer

La dashboard mostra una frequenza di importazione di metriche diversa da zero.
In Seleziona una metrica, inserisci Target Prometheus.
Nella sezione Categorie di metriche attive, seleziona Cnpg.

Creare una dashboard delle metriche

Per visualizzare le metriche esportate, crea una dashboard delle metriche.

Esegui il deployment di una dashboard:

gcloud --project "${PROJECT_ID}" monitoring dashboards create --config-from-file manifests/03-observability/gcp-pg.json

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Dashboard.

Vai a Dashboard
Seleziona la dashboard PostgresQL Prometheus Overview.

Per esaminare il modo in cui le dashboard monitorano le funzioni, puoi riutilizzare le azioni della sezione Autenticazione database, applicare richieste di lettura e scrittura al database, quindi esaminare la visualizzazione delle metriche raccolte in una dashboard.

Connettiti al pod del client:

kubectl exec -n pg-ns -i -t pg-client -- /bin/sh

Inserisci dati casuali:

psql postgresql://$CLIENTUSERNAME:$CLIENTPASSWORD@gke-pg-cluster-rw.pg-ns/app -c "CREATE TABLE test (id serial PRIMARY KEY, randomdata VARCHAR ( 50 ) NOT NULL);INSERT INTO test (randomdata) VALUES (generate_series(1, 1000));"

Aggiorna la dashboard. I grafici si aggiornano con le metriche attualizzate.
Esci dalla shell del pod:
```
exit
```

Esegui la pulizia

Elimina il progetto

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 in questo documento, quando lo elimini elimini anche qualsiasi altro 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 URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, puoi riutilizzare i progetti ed evitare così di superare i limiti di quota.

Elimina un progetto Google Cloud:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Elimina singole risorse

Imposta le variabili di ambiente.

export PROJECT_ID=${PROJECT_ID}
export KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX=postgres
export REGION=us-central1

Esegui il comando terraform destroy:

export GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token)
terraform  -chdir=terraform/FOLDER destroy \
  -var project_id=${PROJECT_ID} \
  -var region=${REGION} \
  -var cluster_prefix=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}

Sostituisci FOLDER con gke-autopilot o gke-standard.

Quando richiesto, digita yes.

Trova tutti i dischi scollegati:

export disk_list=$(gcloud compute disks list --filter="-users:* AND labels.name=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster" --format "value[separator=|](name,zone)")

Elimina i dischi:

for i in $disk_list; do
  disk_name=$(echo $i| cut -d'|' -f1)
  disk_zone=$(echo $i| cut -d'|' -f2|sed 's|.*/||')
  echo "Deleting $disk_name"
  gcloud compute disks delete $disk_name --zone $disk_zone --quiet
done

Passaggi successivi

Esplora le architetture di riferimento, i diagrammi e le best practice su Google Cloud. Visita il nostro Cloud Architecture Center.