CloudNativePG를 사용하여 GKE에 PostgreSQL 배포

Autopilot Standard

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이 가이드에서는 CloudNativePG 연산자를 사용하여 Google Kubernetes Engine(GKE)에 PostgreSQL 클러스터를 배포하는 방법을 보여줍니다.

PostgreSQL은 수십 년간의 활발한 개발이 이루어진 오픈소스 객체 관계형 데이터베이스로, 안정적인 클라이언트 성능을 보장합니다. 복제, PITR(point-in-time recovery), 보안 기능, 확장성을 포함한 다양한 기능을 제공합니다. PostgreSQL은 주요 운영체제와 호환되며 ACID(원자성, 일관성, 격리, 내구성) 표준을 완벽하게 준수합니다.

이 가이드는 Postgres 클러스터를 GKE에 배포하는 데 관심이 있는 플랫폼 관리자, 클라우드 설계자, 운영 전문가를 대상으로 합니다. Cloud SQL을 사용하는 대신 GKE에서 Postgres를 실행하면 숙련된 데이터베이스 관리자에게 더 많은 유연성과 구성 제어를 제공할 수 있습니다.

혜택

CloudNativePG는 Apache 2 라이선스가 적용되는 EDB에서 개발된 오픈소스 연산자로, PostgreSQL 배포에 다음 기능을 제공합니다.

• PostgreSQL 클러스터를 관리하고 구성하는 선언적 Kubernetes 기반 방식
• 볼륨 스냅샷 또는 Cloud Storage를 사용한 백업 관리
• 전송 중 암호화된 TLS 연결, 사용자의 인증 기관 사용, 인증 관리자와의 통합을 통한 자동 TLS 인증서 발급 및 순환
• 부 PostgreSQL 출시 버전의 순차적 업데이트
• 고가용성을 위해 추가 도구 없이 Kubernetes API 서버를 사용하여 PostgreSQL 클러스터 상태 및 장애 조치 유지
• SQL로 작성된 사용자 정의 측정항목을 통해 기본 제공되는 Prometheus 내보내기 구성

목표

• Postgres용 GKE 인프라 계획 및 배포
• Helm을 사용하여 CloudNativePG Postgres 연산자 배포 및 구성
• PostgreSQL 클러스터 배포
• PostgreSQL 인증 및 관측 가능성 구성

배포 아키텍처

PostgreSQL에서는 다양한 옵션을 통해 독립형 데이터베이스 서버에서 고가용성 복제 클러스터로 배포할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 가용성이 높은 클러스터에서 GKE로의 배포에 중점을 둡니다.

이 배포에서 PostgreSQL 클러스터 워크로드는 리전 GKE 클러스터 내의 여러 가용성 영역에 분산되어 고가용성과 중복성을 보장합니다. 자세한 내용은 리전 클러스터를 참조하세요.

다음 다이어그램에서는 GKE 클러스터의 여러 노드 및 영역에서 실행되는 Postgres 클러스터를 보여줍니다.

• 기본 설정에는 PostgreSQL 기본 서버 1개 외에 백업 서버 2개가 포함되어 있어 기본 서버 고장 시 대신 사용할 수 있으므로 지속적인 데이터베이스 가용성이 보장됩니다.

• CloudNativePG 연산자 리소스는 리소스 격리를 개선하기 위해 GKE 클러스터의 개별 네임스페이스와 PostgreSQL 클러스터당 하나의 데이터베이스를 사용하도록 권장되는 마이크로서비스 접근 방식을 사용합니다. 데이터베이스와 해당 사용자(앱 사용자)는 클러스터를 나타내는 Kubernetes 커스텀 리소스에 정의됩니다.

• 스토리지는 데이터베이스의 중요한 구성요소입니다. 스토리지는 효율적으로 작동해야 하며 지속적인 가용성과 데이터 일관성을 보장해야 합니다. 이러한 이유로 SSD 디스크를 기반으로 하는 premium-rwo 스토리지 클래스를 사용하는 것이 좋습니다. CloudNativePG 연산자는 PostgreSQL 클러스터의 포드를 설정할 때 필요에 따라 PersistentVolumeClaims를 자동으로 만듭니다.

비용

이 문서에서는 비용이 청구될 수 있는 다음과 같은 Google Cloud 구성요소를 사용합니다.

• Compute Engine
• GKE
• Google Cloud Managed Service for Prometheus

프로젝트 사용량을 기준으로 예상 비용을 산출하려면 가격 계산기를 사용하세요. Google Cloud를 처음 사용하는 사용자는 무료 체험판을 사용할 수 있습니다.

이 문서에 설명된 태스크를 완료했으면 만든 리소스를 삭제하여 청구가 계속되는 것을 방지할 수 있습니다. 자세한 내용은 삭제를 참조하세요.

시작하기 전에

Cloud Shell에는 kubectl, gcloud CLI, Helm, Terraform 등 이 튜토리얼에 필요한 소프트웨어가 사전 설치되어 있습니다. Cloud Shell을 사용하지 않는 경우에는 gcloud CLI를 설치해야 합니다.

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
2. Install the Google Cloud CLI.

3. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

   Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running gcloud components update.

4. Create or select a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   • Create a Google Cloud project:

     gcloud projects create PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

   • Select the Google Cloud project that you created:

     gcloud config set project PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

5. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

6. Enable the Compute Engine, IAM, GKE, Resource Manager APIs:

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

7. Install the Google Cloud CLI.

8. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

   Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running gcloud components update.

9. Create or select a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   • Create a Google Cloud project:

     gcloud projects create PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

   • Select the Google Cloud project that you created:

     gcloud config set project PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

10. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

11. Enable the Compute Engine, IAM, GKE, Resource Manager APIs:

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

12. Google 계정에 역할을 부여합니다. 다음 각 IAM 역할에 대해 다음 명령어를 한 번씩 실행합니다. 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

    • PROJECT_ID를 프로젝트 ID로 바꿉니다.
    • EMAIL_ADDRESS를 이메일 주소로 바꿉니다.
    • ROLE을 각 개별 역할로 바꿉니다.

환경 설정하기

환경을 설정하려면 다음 단계를 수행합니다.

1. 환경 변수를 설정합니다.

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

   PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.

2. GitHub 저장소를 클론합니다.

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

3. 작업 디렉터리로 변경합니다.

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

클러스터 인프라 만들기

이 섹션에서는 Terraform 스크립트를 실행하여 가용성이 높은 비공개 리전 GKE 클러스터를 만듭니다.

Standard 또는 Autopilot 클러스터를 사용하여 연산자를 설치할 수 있습니다.

표준

다음 다이어그램에서는 서로 다른 영역 3개에 배포된 비공개 리전 Standard GKE 클러스터를 보여줍니다.

이 인프라를 배포하려면 다음 명령어를 실행합니다.

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}

메시지가 표시되면 yes를 입력합니다. 이 명령어가 완료되고 클러스터에 준비 상태가 표시되는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

Terraform에서 다음 리소스를 만듭니다.

• Kubernetes 노드의 VPC 네트워크 및 비공개 서브넷
• NAT를 통해 인터넷에 액세스할 수 있는 라우터
• us-central1 리전의 비공개 GKE 클러스터
• 자동 확장이 사용 설정된 노드 풀(영역당 노드 1~2개, 최소 영역당 노드 1개)

출력은 다음과 비슷합니다.

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

Autopilot

다음 다이어그램에서는 비공개 리전 Autopilot GKE 클러스터를 보여줍니다.

인프라를 배포하려면 다음 명령어를 실행합니다.

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}

메시지가 표시되면 yes를 입력합니다. 이 명령어가 완료되고 클러스터에 준비 상태가 표시되는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

Terraform에서 다음 리소스를 만듭니다.

• Kubernetes 노드의 VPC 네트워크 및 비공개 서브넷
• NAT를 통해 인터넷에 액세스할 수 있는 라우터
• us-central1 리전의 비공개 GKE 클러스터
• 로깅 및 모니터링 권한이 있는 ServiceAccount
• 클러스터 모니터링을 위한 Google Cloud Managed Service for Prometheus

출력은 다음과 비슷합니다.

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

클러스터에 연결

클러스터와 통신하도록 kubectl을 구성합니다.

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

CloudNativePG 연산자 배포

Helm 차트를 사용하여 Kubernetes 클러스터에 CloudNativePG를 배포합니다.

1. CloudNativePG 연산자 Helm 차트 저장소를 추가합니다.

   helm repo add cnpg https://cloudnative-pg.github.io/charts
   

2. Helm 명령줄 도구를 사용하여 CloudNativePG 연산자를 배포합니다.

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

   출력은 다음과 비슷합니다.

   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
   ...
   

Postgres 배포

다음 매니페스트에서는 CloudNativePG 연산자의 커스텀 리소스에서 정의한 PostgreSQL 클러스터를 설명합니다.

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

이 매니페스트에는 다음과 같은 필드가 있습니다.

• spec.instances: 클러스터 포드 수
• spec.primaryUpdateStrategy: 순차적 업데이트 전략:
  • Unsupervised: 복제본 노드 후 기본 클러스터 노드를 자율적으로 업데이트합니다.
  • Supervised: 기본 클러스터 노드에 수동 전환이 필요합니다.
• spec.postgresql: pg-hba 규칙, LDAP, 동기화 복제본이 충족해야 할 요구사항과 같은 postgres.conf 파일 매개변수를 재정의합니다.
• spec.storage: 스토리지 클래스, 볼륨 크기, 미리 쓰기 로그 설정과 같은 스토리지 관련 설정입니다.
• spec.bootstrap: 클러스터에서 생성된 초기 데이터베이스의 매개변수, 사용자 인증 정보, 데이터베이스 복원 옵션입니다.
• spec.resources: 클러스터 포드의 요청 및 한도
• spec.affinity: 클러스터 워크로드의 어피니티 및 안티-어피니티 규칙입니다.

기본 Postgres 클러스터 만들기

1. 네임스페이스를 만듭니다.

   kubectl create ns pg-ns
   

2. 커스텀 리소스를 사용하여 PostgreSQL 클러스터를 만듭니다.

   kubectl apply -n pg-ns -f manifests/01-basic-cluster/postgreSQL_cluster.yaml
   

   이 작업을 완료하는 데 몇 분이 소요될 수 있습니다.

3. 클러스터의 상태를 확인합니다.

   kubectl get cluster -n pg-ns --watch
   

   다음 단계로 이동하기 전에 출력에 Cluster in healthy state 상태가 표시될 때까지 기다립니다.

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

리소스 검사

GKE에서 클러스터의 리소스를 만들었는지 확인합니다.

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

출력은 다음과 비슷합니다.

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

연산자는 다음 리소스를 만듭니다.

• 연산자로 제어되는 PostgreSQL 클러스터를 나타내는 클러스터 커스텀 리소스
• 해당 영구 볼륨이 있는 PersistentVolumeClaim 리소스
• Postgres 노드 간 복제와 데이터베이스에 액세스하기 위한 사용자 인증 정보가 포함된 보안 비밀
• 클러스터에 연결할 3가지 데이터베이스 엔드포인트 서비스: <name>-rw, <name>-ro, <name>-r. 자세한 내용은 PostgreSQL 아키텍처를 참조하세요.

Postgres 인증

PostgreSQL 데이터베이스에 연결하고 연산자에서 만든 다른 서비스 엔드포인트를 통해 액세스를 확인할 수 있습니다. 이렇게 하려면 PostgreSQL 클라이언트와 환경 변수로 마운트된 동기화된 애플리케이션 사용자 인증 정보가 있는 추가 포드를 사용합니다.

1. 클라이언트 포드를 실행하여 Postgres 클러스터와 상호 작용합니다.

   kubectl apply -n pg-ns -f manifests/02-auth/pg-client.yaml
   

2. pg-client 포드에서 exec 명령어를 실행하고 gke-pg-cluster-rw 서비스에 로그인합니다.

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

3. 읽기-쓰기 권한으로 연결을 설정하려면 gke-pg-cluster-rw 서비스를 사용하여 데이터베이스에 로그인합니다.

   psql postgresql://$CLIENTUSERNAME:$[e-mail]-ns/app
   

   이 터미널은 데이터베이스 이름으로 시작합니다.

   app=>
   

4. 테이블을 만듭니다.

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

5. 데이터를 테이블에 삽입합니다.

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

6. 생성한 데이터를 확인합니다.

   SELECT * FROM travel_agency_clients ;
   

   출력은 다음과 비슷합니다.

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

7. 현재 데이터베이스 세션에서 로그아웃합니다.

   exit
   

8. gke-pg-cluster-ro 서비스를 사용하여 데이터베이스에 로그인하여 읽기 전용 액세스를 확인합니다. 이 서비스는 데이터 쿼리를 허용하지만 쓰기 작업을 제한합니다.

   psql postgresql://$CLIENTUSERNAME:$[e-mail]-ns/app
   

9. 새 데이터 삽입을 시도합니다.

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

   출력은 다음과 비슷합니다.

   ERROR:  cannot execute INSERT in a read-only transaction
   

10. 데이터 읽기를 시도합니다.

    SELECT * FROM travel_agency_clients ;
    

    출력은 다음과 비슷합니다.

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

11. 현재 데이터베이스 세션에서 로그아웃합니다.

    exit
    

12. 포드 셸을 종료합니다.

    exit
    

Prometheus가 Postgres 클러스터에 대해 측정항목을 수집하는 방법 이해

다음 다이어그램은 Prometheus 측정항목 수집의 작동 방식을 보여줍니다.

다이어그램에서 GKE 비공개 클러스터에는 다음이 포함됩니다.

• / 경로 및 9187 포트로 측정항목을 수집하는 Postgres 포드
• Postgres 포드의 측정항목을 처리하는 Prometheus 기반 수집기
• Cloud Monitoring으로 측정항목을 전송하는 PodMonitoring 리소스

포드에서 측정항목을 수집하려면 다음 단계를 수행합니다.

1. PodMonitoring 리소스를 만듭니다.

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

2. Google Cloud 콘솔에서 측정항목 탐색기 페이지로 이동합니다.

   측정항목 탐색기로 이동

   대시보드에 0이 아닌 측정항목 수집 비율이 표시됩니다.

3. 측정항목 선택에 Prometheus 대상을 입력합니다.

4. 활성 측정항목 카테고리 섹션에서 Cnpg를 선택합니다.

측정항목 대시보드 만들기

내보낸 측정항목을 시각화하려면 측정항목 대시보드를 만듭니다.

1. 대시보드를 배포합니다.

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

2. Google Cloud 콘솔에서 대시보드 페이지로 이동합니다.

   대시보드로 이동

3. PostgresQL Prometheus 개요 대시보드를 선택합니다.

   대시보드가 함수를 모니터링하는 방법을 검토하려면 데이터베이스 인증 섹션의 작업을 재사용하고, 데이터베이스에 읽기 및 쓰기 요청을 적용한 다음 대시보드에서 수집된 측정항목 시각화를 검토합니다.

4. 클라이언트 포드에 연결합니다.

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

5. 임의 데이터를 삽입합니다.

   psql postgresql://$CLIENTUSERNAME:$[e-mail]-ns/app -c "CREATE TABLE test (id serial PRIMARY KEY, randomdata VARCHAR ( 50 ) NOT NULL);INSERT INTO test (randomdata) VALUES (generate_series(1, 1000));"
   

6. 대시보드를 새로고침합니다. 그래프가 실현된 측정항목으로 업데이트됩니다.

7. 포드 셸을 종료합니다.

   exit
   

삭제

프로젝트 삭제

주의: 프로젝트를 삭제하면 다음과 같은 효과가 발생합니다.

• 프로젝트의 모든 항목이 삭제됩니다. 이 문서의 태스크에 기존 프로젝트를 사용한 경우 프로젝트를 삭제하면 프로젝트에서 수행한 다른 작업도 삭제됩니다.
• 커스텀 프로젝트 ID가 손실됩니다. 이 프로젝트를 만들 때 앞으로 사용할 커스텀 프로젝트 ID를 만들었을 수 있습니다. appspot.com URL과 같이 프로젝트 ID를 사용하는 URL을 보존하려면 전체 프로젝트를 삭제하는 대신 프로젝트 내에서 선택한 리소스만 삭제합니다.

여러 아키텍처, 튜토리얼, 빠른 시작을 살펴보려는 경우 프로젝트를 재사용하면 프로젝트 할당량 한도 초과를 방지할 수 있습니다.

Delete a Google Cloud project:

gcloud projects delete PROJECT_ID

개별 리소스 삭제

1. 환경 변수를 설정합니다.

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

2. terraform destroy 명령어를 실행합니다.

   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}
   

   FOLDER를 gke-autopilot 또는 gke-standard로 바꿉니다.

   메시지가 표시되면 yes를 입력합니다.

3. 연결되지 않은 모든 디스크를 찾습니다.

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

4. 디스크를 삭제합니다.

   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
   

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